哈米吉多顿因素

第4章　哈米吉多顿因素

【学习目标】

学完本章内容，你应该能够：

■表述建立在混沌理论基础上的主要的理论。

■评价在商务决策中混沌理论的作用。

■比较和对比不理性因素对一件事情的影响。

■讨论在组织分析中复杂性的重要性。

4.1　引言

生命有着伟大的力量，它们起源于造物主的呼吸过程；当这个行星按照万有引力法则旋转时，多种多样的、美丽神奇的生命就开始了无尽的演进过程。

——查理斯·达尔文

在《侏罗纪公园》一书中，数学家马尔科姆（Malcolm）在恐龙主题公园里竭力思索混沌的潜在效果，结果徒劳无获。不幸的是，他的预言成为了事实（在混沌理论中几乎不可能的现象）。主题公园陷入混乱，似乎在告诉你：什么都是有可能的。

我们以混沌理论的探讨作为第一部分——不确定性——的结束。混沌理论对决策的所有阶段都会产生影响。它综合运用了定量分析和定性分析的方法。之所以可以被描述为定量的，是因为它运用数学（针对某些元素）方法来解释一件事情中不合理因素对最精密的分析的干扰。而它之所以被描述为定性的，是因为根据定义，不合理因素的性质和来源是无形的（我们甚至不能觉察到它们的存在）。我们觉得这里借用混沌理论作为连接第一部分和第二部分的桥梁是十分合适的，因为在第二部分我们不仅要讨论研究和建模问题，还要讨论在组织中最易形成混乱影响的因素，如人员因素。本章主要考验你的想象力和哲学思维的能力。

当我们做决策时，我们含蓄地做假设并且推断决策将如何影响将来的事件或者将来的事件将如何影响决策。绝大多数人都知道，将来是难以预测的。人们在决策时常常依赖于有限的和不精确的信息，辅以不恰当的技术来加工数据，而最终得到的形式可能并不能够代表当时的情况。对混沌理论的一些运用试图将不合理的因素理性化［例如，参见桑德（Sanders），1998］，从而为那些被描述成费解的问题提供逻辑性的答案。然而，在数学和系统分析（参见第6章）的学术领域内产生了一些新概念，而我们如何能够成功地应用它们还是个未知数。

4.2　混沌的性质

你相信掷骰子的上帝，而我相信客观存在的世界中纯粹的法则和秩序，并且我使用各种推测的方法努力地捕捉它们。我坚定地相信也希望有人能发现一个比我的理论更为现实的方法或者更有形的基础。虽然我十分清楚那些年轻的同僚把这种现象解释为衰老的结果，但是甚至量子理论在最初所取得的伟大成功都不能使我相信上帝的存在。

——艾尔伯特·爱因斯坦，写给马克思·波恩的信

一个学数学的学生正在费力地理解加法的含义。为了核查某一理论，她做了一个调查。她问她的指导老师“1＋1”是什么。“是2啊，真笨，”她的老师说。她又问她的统计学老师，得到的回答是：“落在2的区域范围内。”她又问一个搞工程学的老师，老师答道：“是2，不过安全起见，我们认为结果是9。”由于我们不能指望事件总是可以与建立的规则相吻合，因此，统计学家和工程师的回答都是正确的——他们在计算时考虑了“大范围内的因素”。任何尝试描述结果的数学模型都可以简单地写成：

Y=X+α

其中：X=关于某一问题的数学描述或者定性描述

　　　α=大范围内的因素

　　　Y=结果（取决于X和α）

本章所有内容都与哈米吉多顿因素有关，而哈米吉多顿因素不受关于预测事物的行为、大小、时机和重要性的传统的、理性的和简化的尝试的影响。

在伊恩·斯图尔特（Ian Stewart）给自己的书《上帝掷骰子吗？》（1989）写的序言中，我们可以看到爱因斯坦给波恩的信，这封信很好地宣传了混沌理论。关于爱因斯坦衰老的控告也许过于草率。理性的人们对客体的寻找和对现象可量化的解释仍在继续；而在书中，斯图尔特的问题被转化为：“上帝怎样玩骰子？”

混沌理论——这里我们宽泛地运用此术语——绝大部分是西方文明的产物。我们对善与恶、对与错有着清晰的理解。我们往往认为宇宙是机械运动着的，于是就以为决定论能够预测那些朝着事先安排好的结果发展的行为。管理是建立在世界改良论的基础上的，我们总是试图控制、主宰自然和事件。混沌理论在某种程度上继承了这一哲学思想。

东方人的哲学观念似乎与此不同。例如，印度教教徒认为秩序和混乱具有潜在的统一性。在印度教神话中，宇宙要经历三个主要的阶段：创造期、持续期和毁灭期——映射人的出生、生活和死亡。梵天（Brahma）是主管创造期的神，毗湿奴（Vishnu）是持续期（秩序）的神，湿婆（Shiva）是毁灭期（混乱）的神。湿婆代表创造力和违背，以及从人类社会中脱离出来的个体，如叛乱者、野性的人和隐士。毗湿奴的秩序和湿婆的混乱间的差别并不是好与坏的差别，而是代表了彰显神性的两种不同的方法：友善与愤怒；和谐与不和谐。中国的阴（黑暗）和阳（光明）是相互依存、相继相生（就好像一男一女）。在中国香港地区人们的心目中，出于维护和建筑的目的，高科技的摩天大厦应该和竹制的脚手架结合。

随着有关混沌理论讨论的深入，人们逐步考虑毗湿奴因素的渗透甚至有时发生的窒息效应，或者考虑阴阳的不断转化。

混沌理论主要是关于生活中模棱两可的部分的理论，它试图解释或者消除模糊性或者不确定性。我们可以把模糊性描述为一种对现象或者事件不能作出明确说明的状态，而可用的证据可以支持多个说明。另外，不确定性可以在收集更多的事实或者数据的过程中被降低。

混沌理论从这种差别出发，进一步认为每件事在本质上都是模糊的，但是事态发展的方式将遵从一定的自然法则。不确定性并不存在，因为再多的数据也不能减少系统的模糊性。总之，在同一时间，事情既具有模糊性又具有确定性。所以，如果我们“知道”影响一个情况的潜在因素，那么我们就能够预测结果，而不管潜在因素中有多少混沌的方面。

混沌理论包含许多不同的方法，而这些方法的中心主题都是不确定性和可预测性。本章勾勒了这一哲学的基本规律。

4.2.1　蝴蝶效应

洛伦兹（Lorenz）在预测天气时发现，有些系统对初始条件极为敏感。洛伦兹发明了一个计算程序来预测天气的某些方面。1961年的一天，他又想观测一个特定的事件序列。为了测试这次预测的结果，洛伦兹重复做了几次实验。为了节省时间，他没有从该事件序列的开端开始，而是从中间开始。他将打印资料的数据输入程序，并重新运算。一个小时以后，当他检查结果时发现，事件序列发生了变化。不像以前的图形一样，新序列背离了原有图形，并显示出明显不同的预测（图4.1）。最后他终于明白是怎么回事了。计算机将数据精确到小数点后6位，但在打印时他仅仅使其保留了3位小数。在最初的序列中，数字是0.506127，而他只用了前3位小数0.506。

图4.1　Lorenz的实验——两条曲线最初的差异只有0.000127

资料来源：Stewart，1989：141。

将两次预测相比较可知，虽然从短期来看是相似的，但是从初始点来看，两者的差别就扩大了。洛伦兹指出，输入时的细小差别（百万分之一）将对结果产生巨大的影响。这就是蝴蝶效应，即收集数据上的细微差错将影响任何结论性的分析。例如，假设我们没有考虑到日本的蝴蝶扇动翅膀，也就无法预测到美国的飓风。拉普拉斯（Laplace）认为，通过了解宇宙的现状进而了解其过去和将来，然后利用牛顿的理论就可以预测未来。但是洛伦兹认为这是不可能的，因为我们不能通过无法衡量的精确程度来确定一个系统的现状，而不能确定系统现状必将导致系统行为与预测间的分歧。分歧的规模取决于对初始条件和时期的敏感程度。

上述笼统的观察就导致了决定论混沌理论（deterministic chaos）的发展。决定论混沌理论被定义为“一个对初始条件敏感且依赖的决定论系统中非周期且有界的变化”［卡普兰（Kaplan）和格拉斯（Glass），1995：27］。非周期性意味着系统状态的变化是不规则的，亦即我们不能够预测系统中两种相似状态间的时间间隔。有界意味着系统被约束在某一变化范围内，亦即不能超越此范围。例如，6月的撒哈拉是不会下雪的，而7月的南极也不会刮热带季风。决定论意味着在空间上的相互作用和时间上的动态被明确的规则所约束。对初始条件敏感且有依赖性意味着尽管系统可能有着“相似”的初始条件，但是它们的演进却可能是不同的。非线性系统可能显示着低维度或者高维度的无序，而其维度的高低决定了该系统在一段时间内是否可预测。天气呈现的是高维度的无序，陆地和海洋的温度、宇宙效应及其他都会影响天气状况。低维度的无序意味着有更少的变量影响系统的表现。例如，周围的温度和汽油的质量会影响汽车引擎。在商业活动中，大型项目具有高度无序性，而化妆品的生产线具有较低的无序性。

4.2.2　分形几何

云朵不是球体，

山峰不是锥体，

海岸线不是圆圈，

犬吠声不是圆润的，

而闪电的路径也不是直线。

——贝努瓦·曼德尔布洛特（Benoit Mandelbrot，1982）

Mandelbrot通过研究分形（在微小的维度上测量），发明了Mandelbrot模型。这是一个彩色的、错综复杂的、永无止境的随机的对称图形（图4.2）。由于初始条件的不同，每一个图画都有所不同。但是在初始条件既定的情况下，每一图画都能被复制。在这个环境的发展过程中，我们可以观察到在明显的无序中产生了一些秩序。相同的小区域被复杂的图样连接在一起。如果仔细检查，我们可以在每一部分看见一个相同的图样。

图4.2　Mandelbrot模型

如果你将此图的视觉含义做一个引申，那么你可以从多个角度对此图进行解释。它可以被视为一个组织大型的、稳定的核心，并包含着与环境相互作用而形成的波动。在波动中，稳定的小区域产生，反映在实际中就是新市场或者新工艺。创造和革新仅仅发生在环境的边缘，在组织中，它们是那些不被组织的桎梏所约束的人和工艺。

相似性和测量的尺度

物质的和一些主观的现象只有用特定的测量尺度才能观察到。例如，宇宙内各星体间的距离要用光年来描述。而测量细胞时，就需要用微米。衡量一些感受时，可以借助厌恶、无所谓和高兴等词汇（如果我们不能精确测量它们的话）。斯图尔特（1989：216）认为，“诸如此类的测量尺度是人类思维极限的产物，而非关于自然的真理。我们的思想不能在一个非常细致的程度上把握像宇宙那么大范畴的事物。于是我们将宇宙分割为大尺度的结构，如银河系中的星团，然后将星团分割为星系，再将星系分割为一个一个的星星，等等。而自然和人类恰恰相反，它可以同时以各种尺度操纵世间万物。”

图4.2中一个较小的但是可察觉的圆圈（图4.2中从右至左的第三个圆）被放大为图4.3所示的样子。它很好地说明了自我相似的概念。在图4.3中，与图4.2相似的元素再次出现。

图4.3　Mandelbrot模型的相似图

几何中的一些规范图形——三角、圆圈、球体、圆柱——在放大时就丢失了它们原本的性质。当用一个大的尺度去观测一个圆圈时，它将成为一条毫无特征的直线。测量任何一个国家的海岸线间的距离，或者测量一个水体究竟是湖泊还是小水洼，会因为方法和测量仪器的不同而不同（Mandelbrot，1967）。你可以试试分别用一把硬尺、一根细绳和一条棉线来测量小水洼的周长会有什么不同。那些以为“地球是平的”的人之所以会这么认为，是由于他们是作为一个渺小的站在庞大地球上的人来看地球的。Mandelbrot发明了术语“分形”（按照微小的维度来测量，并且用各种测量尺度都能保持其相似性），并用此术语来描述一种与一般图形十分不同的几何图形：不论用多大或者多小的尺度，它都能够持续展现图形中细微的结构。一个理想的数学分形在无限的尺度上都将保持其结构。

从定义来看，自我相似的物体没有特定的长度：尽管用不同的测度尺度，它们看起来都非常相似。在社会系统中也会存在这种情况吗？我们能否按照某一模式作出决策，使其在组织的各个层次都通用？而这种模式是否是国家模式的反映？这是否是“文化”的本质（参见第13章）？

Mandelbrot的分形及其数学基础向我们展示了一个明显随机的系统是如何重复呈现其元素的。社会系统也具有相似之处。作为个体，我们都是相似的：一个护士、律师、警察和罪犯仅仅在其生活的极小部分完成这些角色；我们在吃饭、呼吸、睡觉等方面几乎相同。在商业活动中，许多操作都体现出相似性。例如，一个处于组织各个层次的人员都要参加的会议在很多行业都很常见。最高级别的人通常坐在中心或者首席位置，低级别的员工通常表现出不被公开回应的尊敬和服从。管理者根据不同的角色表现着不同的姿态，也正如莎士比亚说的，“生活是一个大舞台，我们都是其中的演员”。

练习4.1

想想你的各种角色。在你的每个角色中，你周围的人是保持一贯行为还是根据当时的情境而有不同的表现？努力改变这种行为。例如，假装你一边工作一边消遣（不要因此被解雇了！）。或者申请去处于另一等级的另一个部门工作，如果可以的话。如果你能做到这些，你将对世界有一个完全不同于从前的看法。

滴水的水龙头和物种数量的激增

混沌理论的一个最早的实验是关于滴水的水龙头的［约克（Yorke）和李泰元（Tein-Yien Li），1975］。水龙头滴水可以是十分恒定的。随着水量的增加，会产生一个临界点。突破该临界点，水滴将汇合并呈现出不稳定的行为。组织以反馈为特征，并被反馈所控制。过程控制中的稳定发展属于正式的反馈，交流中的反馈属于非正式反馈。而所有的反馈都是能被检测到的——正如财务大臣的年度公告；反馈也可以是很随意的，正如谣言。这些随机反馈发生的方式，包括它们发生的频率，都是周期分叉试图解释的内容。

周期分叉试图解释系统是如何通过环境细小的变化从稳定变为不稳定又变回稳定的。如果我们能看出这种变化发生的时机，我们就能对此变化做好充分的准备。我们可以用口哨来做一个简单的比喻。通过增加空气的流量可以吹响口哨，通过增加力度和不稳定的间歇时间，口哨就可以吹奏出音符，且听不到声音或者跑调。同理，当组织为适应环境而发生变化时，它可以表现出稳定时期和无组织性的时期。格里诺（Griener，1972：421）描述了这些不稳定性在商业活动中的表现形式。随着公司的成长，各种不稳定的因素可能发生。例如，当关键性的创造技术让位于更为亟需的发展方向时，小企业将不可避免地遭遇领导危机。随着公司的发展，小企业将接受更多的任务，从而可能会遇到控制危机，等等。

如果事情开始时有一些微小的变化，那么这些变化的数量可能会逐渐增多，重要性也逐渐加大，从而使系统从相对稳定的状态朝着混乱发展。研究非线性方程和生态建模的数学家和科学家发现，混沌系统能够形成重复性的模式，且生命本身就在于借助一些非线性的规则产生上述模式。

在生态学领域中，如果物种数量仅仅是无止境地增加，那么关于物种数量的预测将十分容易。然而，该物种的天敌以及食物的有限供给会破坏简单的线性关系。预测物种数量的最简单的方程为：

下年的物种数量＝R×本年的物种数量×（1－本年的物种数量）

其中，“物种数量”是一个介于0～1的数，1代表最大可能的物种数量，0代表灭绝。R是增长率，以百分数表示。增长率是如何影响方程的呢？乍一想可能会认为高增长率将带来高物种数量，而低增长率会导致低物种数量。这一观点对于某些增长率适用，但不适用于所有情况。

生物学家罗伯特·梅（Robert May）考查了增长率取值变动对方程的影响。当增长率的值很低时，物种数量将稳定在某一个值。例如，当增长率为2.7时，物种数量将稳定在0.6292。随着增长率的提高，最终的物种数量也会增加。然后，一些奇怪的事情发生了。

图4.4　物种数量的周期分叉效应

当增长率超过3后，数量线朝着两个不同的方向分成了两支（图4.4）。此时，物种数量不再稳定在某一数值，而是在两个不同的数值之间跳动。第一年可能是这个值，下一年可能是另外一个值，然后循环往复。将增长率再稍微提高一点，会使得物种数量在四个值之间变动。随着增长率的进一步提高，数量线将又一次分叉。分叉的速度将越来越快，直到忽然成为明显的混乱无序。超过某一特定增长率后，就不能预测该方程的行为了。不过，如果仔细观察，可以发现一个白色的线条。而仔细观察这些线条，可以发现一些秩序，在此处，方程在变得无序前又一次经历了分叉。

在商业活动中，经济学家试图找到经济和财务数据中潜藏的模型。就像寻找圣杯一样，他们在寻找那个能使他们在看似随机的股票市场中剔除随机性的“神奇的数字”。

黑洞和停滞

吸引因素是用来形容组织中具有明显影响力的因素。它们一般遵从生理的、心理的和数学的或者是可预测的法则。地球绕太阳旋转，电子绕着原子核旋转。而对于商业而言，吸引因素是那些规则、程序、产品、文化、控制系统和人格。

奇怪的吸引因素是那些推动企业朝新的方向发展的力量：如全球化、革新和技术。变化的效果被吸引因素稳定下来。奇怪的吸引因素是用来解释系统明显不合理性的途径之一。设想一个黑色的月亮：它本身不能反光，且光线可以穿透它。它不可见但是仍具备实体。现在解释一下潮汐现象。

在图4.5中，一条单线代表天气的某一状态在两个基本位置上相互转换。洛伦兹用此借以说明：虽然我们可能永远无法预测天气状况，但是我们能够把它与一些可能的情况联系在一起。吸引因素就是识别系统边界的方法之一。

图4.5　Lorenz吸引因素图

练习4.2

列举一些在应对压力时变化迅速的市场、组织或者系统。与此相反，有没有不变化的系统？留意新闻简报或者公共事业单位描述的那些系统。

《卫报》报道了最近两个正在变化的系统：

丹尼尔·李（Daniel Lee）是Salomon Brothers’德国公司的负责人。他以个人名义宣布，他将不再做乐评人，而是从2000年开始他的乡村音乐生涯。

《卫报》，1999年12月28日

西班牙正被两股来自不同方向的力量推动着。传统的西班牙人在一个工作日中会安排一个三小时的午休。然而，上下班所用交通工具模式的变化和整个欧洲竞争的激烈对这种生活方式造成了威胁。为了弥补午休时间，新的休闲营业室产生了。它向人们提供30分钟的快餐，以便为午休节省时间。

《卫报》，1999年12月28日

有许多行业和系统由于响应环境而在快速改变。诸如银行业之类的行业通过引入新的方法来顺应技术变革，并且应对顾客压力具有了更强的顾客意识。没有对环境作出反应的系统以及作出“错误”反应的系统将被淘汰出局。在某些情况下，吸引因素的存在能抵消变革的要求。同时，奇怪的吸引因素是解释特例的一种方法。

然而，若一个系统处于混沌中，吸引因素的作用就丧失了。那些不能被预测或者不具备资格的奇怪的吸引因素控制了系统。如果一个公司能够识别出商务中奇怪的吸引因素的性质，那么它将比其竞争者具有更显著的优势，因为它能够对将来的事件或者影响作出更加准确的预测。

练习4.3

读了混沌理论的引言部分之后，你有何感想？

4.3　更为复杂的混沌状态

有人在做练习4.3时可能会认为：“真是浪费时间”。如果事情很混乱，为什么要花力气去弄明白到底发生了什么？第4.2节暗示我们，做计划和决策是徒劳的，因为混沌理论告诉我们，不论我们想些什么，将来的实际情况都可能和我们想的不一样。在初始数据收集时出现的小小误差，或者被忽略的因素都会使我们所以为的将来偏离到一个我们不能预测的位置上去。或者从相似性的角度解释，任何行动方式都可能按照先决路径发展。

混沌理论是商业决策领域中的一个新概念。混沌本身并非新现象，它的出现已有时日，之前被描述为动荡、混乱、不稳定、变动等不够形象的词语，或者更为相关的词——不合理。为什么在研究社会科学时必须弄明白混沌的概念？其原因如下：

■变化率的增加。例如，在谈到计划时，加特赖特（Cartwright，1991：45）观察到，尽管在当地“规则”完全明确的情况下，预测全球的结果都很难做到。而且，“在某些时候，依据预测作出的计划不仅仅脱离了实际，而且在逻辑上就是不可能的”。

■对过程研究的日益强调。虽然混沌研究的是复杂的非线性系统（正如在物理和自然科学中被证明的那样）动态演进问题，但是相似的过程在社会系统中也能看到，因此，复杂的科学能帮助我们了解这些过程。

■社会行为现存模式的相似性。将非线性吸纳到社会行为的现存模式便于我们了解复杂科学所产生的更为重大的影响。

■令人失望的结果和缺乏相关性。透彻地理解组织的运行模式将给我们带来极大的好处，而同时，很多个体研究缺乏可转移性。如果我们没有能够对初始研究进行分类的系统，我们将难以将我们的发现进行比较。

很多研究除了缺乏组织分类外，还有其他的缺陷，如分析结果有误、缺乏紧密联系、显著性差异低、可重复性差等。这些缺陷的产生都是由于使用线性方法来分析数据造成的，因为有些系统在初始点和环境相同的情况下，最终的结果并不相同。而往往社会和组织的研究者习惯性地认为缺陷产生的原因可能是：①研究中漏掉了重要的说明性变量；②测量工具不够精确，不够复杂；③问题的或者任意的随机部分甚于模式化部分（Gregerson and Sailor，1993）。

以前人们对混沌的效果不以为然，总以为“再好的计划也是徒劳”或者像实例4.1显示的那样。

实例4.1　索德（Sod）的经验法则

为什么有时候事情会出错？下述幽默（但不一定不正确）的宇宙“法则”将告诉你为什么解决问题和制定决策时所用的理性的方法并不总能给商业带来成功。

（1）如果事情可能会出错，那么它将一定出错。

（2）事情并不像它看上去的那么简单。

（3）每一件事情花费的时间都比你预料的要长。

（4）如果好几件事情都有出错的可能性，那么，最先出错的将是会带来最大损失的那件事情。

（5）如果放任自流，事情会越变越糟糕。

（6）如果你过于长久地干预某件事情，你将毁了它。

（7）如果每一件事看起来都很顺利，那么显然你忽略了一些东西。

（8）如果你预计可能有四种状况导致程序出错，并且规避了它们，那么你未曾预料到的第五种状况将会发生。

（9）自然中总是存在着隐蔽的问题。

（10）任何事情都不可能是万无一失的。

（11）如果为寻找问题的答案已经花了很长时间但是仍然没有答案，那么让一个旁观者看看，说不定答案就出来了。

（12）对你的事实表示不赞同的人都是感性的人，并且总是用错误的推理方法。

（13）充分的研究将支持你的结论。

（14）做决策的需要越迫切，决策者的身份就越加不明显。

（15）思想或者技术越复杂，它的对立面就越简单。

（16）每一个职业都有自己的行话，却没有罗赛塔石。

资料来源：尤恩森（Eunson），1988。

读过上面列举的“法则”后，我相信你能够理解它们。而且，你也许能补充更多的法则，如“烤面包片”。物理知识能够解释烤面包片平稳落地的缘故，也就是说，物体坠落时，较重的部位先着地，而蝴蝶有一个流线型的身体。虽然这是一个显而易见的特征，但是不能被概括在上述法则中，因为它有一个合理的解释。

练习4.4

识别在你工作中或者你周围那些看起来不合理的事情。针对每一件事情，请给出造成不合理性的可能的解释。

有些事情是你不能解释清楚的：天气情况本来是和两年前完全一样的，结果忽然就转为大风暴，而非像之前预报的那样，是一个平和美丽的夏日。不过，用天气来比喻商务不太恰当。作用于天气系统的演变力量是非常随机的，并且会因为小的波动而迅速改变。而商务中的演变力量与之大大不同。

生命的大树用自己死掉和断落的枝条将地壳覆盖，用它长绿的枝叶和美丽的果实点缀大地。

——达尔文，1979

达尔文也许是第一个混沌理论的间接奠基者。本章开头的摘录是从他出版于1860年的经典著作《物种起源》中节选的。该书的创作带有政治意图。他挑战了世界是在六天之内创造出来的这一基础性的信仰。他认为，有证据表明，万物都随着环境的变化，经历了长时期的演化。达尔文运用古生物学和地质学来支持他的进化论。时期是重要的：达尔文的论述围绕着这些变化展开，而这些变化显然是随机的，却是几千年自然选择确定的结果。

社会和商务都是怪兽。它们由一系列相互作用的系统构成，而每一个系统都正在经历着演进的过程，这一演进过程在不同的时间框架下发生。而且，从其性质来看也许是无序的，却受自然选择的支配。考虑到真实的复杂性以及任何社会体系多维的性质，我们会发现其实我们并未处于一个持续的变动和戏剧性的变化过程，这和混沌理论的暗示不太一样。

练习4.5

识别一个系统（例如当地的学校、医院、旅店），并描述它演进或变化的速度有多快。

猜测系统在将来会如何演进或者判断决定当前气候的因素都很困难。我们同样需要识别变化的类别。例如，只有这样，我们才可能将时间和大学里的教学技术以及课程问题联系起来，如表4.1所示。

表4.1　大学中教学技术的变化

续表

有些公司就像恐龙一样，通过照搬模仿和协同操作，沿着一条多余的进化路线，最终走向灭亡；而有些公司却像小型灵活的哺乳动物一样，在残酷的竞争中存活下来。一个动态的新公司可以静候于角落，不为程序和条文所妨碍，随时准备抓住革新产品的机会，以取代你的主打产品。商业中处处都是这样的例子：Dyson吸尘器通过改革，在吸尘器行业中重新焕发了生机；Amstrad电脑曾在20世纪80年代威胁到IBM的市场。诸如此类的例子还有很多。

设想我们生活在一个狭窄的世界，在这里未知影响着变化。那么我们将如何主宰我们所在公司的命运？我们需要借助一些方法来了解不合理因素。更重要的是，我们要借助一个可供选择的方法来了解停滞无发展的系统。

实例4.2　一件真实的事情

斯泰西（Stacey，1996）讲述了一个关于小变化如何影响生意的有趣的例子。在1985年4月，软饮料巨人可口可乐宣布将改变它的饮料配方，这一决定是通过多年调研和市场测试得出的结果。在测试中，大多数人喜欢新口味。公司估计新口味可乐的销售可以达到2亿美元。投入市场后，早期反映还不错。然而，没过多久，一群消费者为这种变化感到不安，抱怨道一个国家的象征就这样被毁于一旦。抱怨的声浪越来越大，在当年的春夏两季，可口可乐公司平均每天接到5000个投诉电话和4万封抱怨信。市场测试和实际结果也有出入：在产品促销前的调查表明，53％的人偏好新口味，但是实际上只有30％的人喜欢它。最后，在1985年7月，新产品下架，被旧配方所取代。

造成消费者这一反应的原因和影响因素都没有找到，虽然我们预测可口可乐在北美具有“偶像般”的意义。随意改动配方被视为非美国行为。这个例子说明，在商业活动中，一个小的改动可以通过负面反馈造成巨大的影响，而这种负面反馈是以群体本能和追随潮流效应为表现形式的。

4.4　管理混沌

我们认为，在较长的时期内，决策结果不可避免地会有一些不确定性，那么我们在做决策时就需要引入一个新的框架。我们需要接受这样一个事实：我们不可能很精确地展望未来。天气预报的精确程度在理论上的最大化时间为两周，目前（在英国）我们可以精确地预报两三天内的天气情况。我们需要了解更多关于我们工作着的系统中存在的不合理因素；我们需要制定风险计划来应对将来的不确定性和不能预见的事情的发生；我们需要创建革新的方法来帮助我们决策、管理和进行内部创业和激发创造力。也许其中最重要的是创建弹性的组织，使其能在条件变化、市场转移或者领导人易位时作出迅速的反应。

尽管混沌理论试图解释不可预测的因素，但是自我组织是一个平衡因素。它是一个潜在的复杂的动力系统，能够自我约束，并能产生有组织的、模式化的、能持续一段时间的行为。然而，就像阴阳两个方面一样，事物很难在同一时间达到有序和无序。混沌意味着无序，而自我组织则意味着静止和惰性。斯图尔特（1993：3）是这样定义一个成功的系统的：

（成功的系统能够）在有序和混沌之间转换：复杂理论的中心教义是选择或者学习能驱动系统朝着混沌的方向发展。过于简单的系统不能在一个竞争性的环境中幸存，因为更为复杂的系统能够通过利用前者的规律性从而战胜它们。不过，过于随机的系统也不能在竞争中长久。因为如果它们不能做到完全的无结构化，那么过于复杂将使其不能幸存。

斯泰西（1996：349）归纳了复杂组织的一些特点，正如实例4.3所示。文中的斜体字是注释部分。

实例4.3　组织的复杂性

关于组织的复杂性理论包括下述观点：

（1）所有的组织都是由非线性反馈环形成的网络，并与其他人或组织的非线性反馈环网相互连接。

（2）这种非线性反馈系统能在稳定和非稳定均衡的状态下运行，或者在介于两状态之间的非均衡状态下运行，而这种状态接近于混沌。

（3）所有的组织都是矛盾体。一方面，它们被诸如整合、维护控制、安全和确定性动机以及对环境的适应（吸引因素）等力量推动，朝着稳定的方向发展；另一方面，它们又被一些力量推向另一极端——不稳定均衡。这些力量包括分割、放权、人们追求刺激和革新的动机以及与环境的孤立（奇怪的吸引因素）。

（4）如果组织屈从于稳定的力量，那么它将会变得僵化和难以改变（无序状态）。如果组织屈从于不稳定的力量，那么它将难以整合。一个成功的组织需要在稳定与不稳定之间维持平衡。这种状态是一种混沌状态，而这种耗散结构也是难以维持的。

（5）因此，推动成功组织发展的动力是那些不规律的环路和不连续的趋势。而它们虽然模糊，却可以通过定性的模型来认识。

（6）由于内部动力的驱动，一个成功的组织将面临完全未知的特定的将来。

（7）系统内部的原动力从长期来看是不可控的，而且它们本身也无法设置机制来保证系统的成功。对于原动力，我们无法应用一步步的分析性推理或计划，或者对长期发展进行意识形态上的控制。系统内部的原动力只能在短期内做到这些。

（8）长期的发展是一个自发的、自我组织的过程。在此过程中，新的战略方向将会产生。自发的自我组织即是政治上的相互作用和群体学习。管理者在管理时需要借助分析推理。

（9）通过上述方法，管理者能够创造管理环境和为组织的长远发展赢得光明的未来。

资料来源：斯泰西（Stacey），1996：349。

4.4.1　管理不合理因素

很多作者都尝试描述商业中的不合理因素。萨姆森（Samson，1991）阐述了管理商业和系统交界区域的方法。彼得斯（Peters，1989）则解释了他一度辉煌的公司为什么会衰落：因为它太混乱了。下面几个要点是关于公司需要管理的内容。为了对公司实施某些形式的控制，你有必要了解这些内容：

■公司规模。

■纵向一体化和兼并。

■全球化。

■技术。

■供应商和合作者。

■顾客。

■人员和劳动力市场。

■政府和环境：

——安全；

——污染；

——雇用、工资和工作条件；

——贸易活动。

练习4.6

假设我们需要为决策建立一个新机制，并因此需要考虑混乱和不合理因素，请列出这些可能的混乱和不合理因素。

组织需要持续且努力地使组织的期望与环境的期望相匹配。它们需要审视自己正在做什么以及通过什么方法来做（不论做的是什么）。一些组织虽然重组为新的单位，但是在本质上却没有任何改变，部分原因是由于决策者缺乏想象力。他们的思想被对权威的迷信和对潮流的驱逐所限制和影响。他们对顾客、雇员和股东的意见只是偏听偏信，并且只在大家的意见与自己的期望和目标一致时才作出反应。

表4.2显示了那些影响公司运作的不合理因素。

表4.2　不合理因素以及公司对此的反应

续表

混沌意味着以对未来事件的预测为基础的计划制定活动面临重重困难。对将来预测的难易在某种程度上取决于系统内部动力的性质，这是否表明公司做一个长达18月的计划是在浪费时间呢？如果建造一个新设施需要花两年时间，而我们认为自己只需一年（一年的结论是在理性决策过程的基础上得出的），那么接下来我们要做的就是瞄准时机和着手建造。除非建造停滞下来，否则无须更改计划方案。如果我们制定了这样一个战略计划：“200年后我们将……”，无论计划有多么周全，并提出了为保证公司在将来取得成功需要大家履行的责任，它也是毫无意义的。混沌理论的真正意义在于，它提醒公司要关注细节：在短期内，要确保公司能够对市场条件、技术和环境作出迅速反应；在长期内，通过设置系统来实现对环境的持续监控。

练习4.7

选择一家公司，考虑它是如何管理不合理因素的。你可以借助表4.2来思考。

4.4.2　风险管理

对商业而言，至关重要的关于不合理或者混乱事件的一个特例是风险管理。对人类生命造成威胁或者对我们生存环境有影响的灾难让人们意识到风险管理的重要性，并进一步把商业组织中的风险管理推到了首要位置。在建筑业内，每年都有工人丧生或者其他致死事件的发生。据估计，由于工作场所的意外事故而导致的员工在雇用期内的死亡将给组织造成至少200万英镑的损失。邮轮的搁浅造成的损失不仅包括价值数百万的货物，还有对环境的破坏以及行业因为这一事故所损失的收入。

练习4.8

混沌管理的一个重要方面是制定应变计划。大多数地方政府都有应变计划。例如，多年前的大多数应变计划是针对核战争的。如果你是地方议会（地方政府当局）的新主席，你应该针对什么突发事件制定应变计划？你的计划中又包含哪些内容呢？

做练习4.8的一种方法是想一想，“对于当地的居民而言，什么是坏事情？”这是决定应变计划制定的必要性的中心问题，其内容可以是工人罢工、流行病的暴发、重大事故等。表4.3列出了应变计划。

表4.3　应变计划

几乎每一起事故的结果都表明人们没有管理好决策制定过程，因为总是有很多因素被遗漏。而这些被遗漏的因素虽然在当时看似没有因果联系，但是一段时间后要么转化成主要因素，要么就与其他因素相结合并导致了最后的灾难。实例4.4识别了造成泽布勒赫（Zeebrugge）汽车摆渡灾难的主导因素。

实例4.4　泽布勒赫汽车摆渡灾难

在1990年9月，对P&O轮渡公司和七个雇员及经理的过失杀人案的审判在老贝利城开庭了。审判的起因是这样的：1987年3月6日，在泽布勒赫的比利时港口，P&O轮渡公司的自由企业先驱号忽然沉船，导致当时在船上的共189个乘客和船员丧生。渡船在航行时艏门一直没有关，以至于在渡船加速行驶时海水渗入船体。不幸中的万幸是，船上539个人中还有一些幸存者。这次死亡人数是自1912年泰坦尼克号沉船事故后，在和平时期的英国航海记录中最惨重的一次。那么，这起事故是如何发生的呢？

乍一看，沉船事故是由三个人的粗心引起的。本应该由副水手长关艏门的，可是他睡着了，因此没有关门。而第一个官员是负责机动车辆装载的，他认为自己看见副水手长走到位于汽车舱面的门控处关了门。之后他离开了渡轮，回到桥上继续站岗。船长应确保轮船在安全状态下起航，并应对此负整体责任，而他却没有检查艏门的关闭情况。

在法庭上，通过对沉船事故的调查，人们发现，灾难的发生明显不只是这三个人在前天晚上的粗心所致。

造成沉船事故的因素有很多，如：

■不稳定的工作关系，包括不完善的轮班制度和高离职率。

■不明确的工作任务和不良的工作说明。

■提前出航的商业压力。

■负面报告系统（仅仅在出问题时才报告）。

■艏门曾经五次没被关上，而他们并未从中吸取教训。

■引擎没有报警灯，泵不知被谁拿掉了。

■船管局和船上的管理者已经有两年半没开过会了。

■船体的设计本身存在缺陷。

■乘客超载。

■P&O公司没有相应的责任管理。

对此次事故的调查报告严厉批评了轮渡公司的管理状况。它指出：

对灾难产生环境的全面调查很明白地说明：事故责任主要在于公司存在着潜在的或者根本的缺陷。领导班子没有尽到对船只安全管理的责任。管理者们也不知道他们的职责究竟是什么。所有有关管理的问题，从领导班子的成员到下级负责人都有问题，都应该对管理失误负责。自上而下，整个公司都被敷衍了事的作风感染了……

在谈到安全责任时，报告认为，“领导班子必须对他们令人极度失望的领导承担重大责任。不论从个体还是从集体角度来看，他们都缺乏责任感。这给公司的核心业务造成了空洞。”

虽然报告谴责了公司及其管理状况，但是老贝利城的法官认为判P&O轮渡公司和七个雇员及经理的过失杀人罪证据不足。在经历了5个月共进行了27天的审判后，法官向陪审团宣布被告无罪。

资料来源：based on Boyd in Ansell and Wharton，1992：194-7。

练习4.9

假设你是P&O公司的首席执行官并刚刚离开法庭，为了杜绝类似事情的发生，你此时要做哪些事情？其优先顺序是什么？

小结

混沌理论的拥护者从商业活动的各个方面给决策管理提供了一些有用的想法，其矛盾之处在于该理论的各个层面都是建立在关于一个随机的、无法了解和不精确的情境的决定论和可预测性假设的基础之上。混沌理论暗示我们，制定长期计划和决策是徒劳的，因为不论我们有什么想法（借助于感知、分析性模型、预测和过去的经验），结果都可能是错的。在初始数据收集过程中，细小的错误或者遗漏会随着时间的推移，使我们预测的结果与实际结果发生根本性的偏移。另外，混沌理论也告诉我们，所有系统尽管显示为混乱和无序，但在本质上却是有秩序可循的。这一结论基于系统是非线性和动态的假设。非线性意味着递归和共振，动态意味着非周期性和不断变化。物理学和生物学运用非线性的方法给相对简单的系统建模。社会系统比上述系统更为复杂，并含有很多重要的非线性元素，而支持这一观点的证据有很多。所以，决策制定理论家面临的挑战是确定“终极数据”，从而为随机的行为建立一个较为精确的模型。

混沌理论首先说明，过去针对复杂系统所做的研究，如社会研究，可能与现在的情形毫不相关，因为自最初的研究开始之日起，系统就在变化了。过去的研究只对过去有意义，对研究中关于动力的讨论不具有代表性。然而，和其他理论的共同之处在于，混沌理论给我们提供了一种思维体系，并且告诉我们，如果是在一个混乱的情境中，过去的研究仍然有用。

混沌理论技术曾被用来为复杂的生物系统建模，如物种数量的增长、流行病和不规则的心悸。用混沌理论来解释股票市场上股价的随机波动现象要比用简单的决定论解释更容易让人们接受。对于社会系统而言，更重要有时也更正确的是，人们用术语“复杂性”来取代混沌，以反映许多情况虽然不可预测，但是不完全随机的事实。德·格林（De Greene，1996：292）认为，如果新方法能够表现为扰动和波动，驱动社会科学的重构，并能导致人们新的思考方式，那么，将来一定是大有希望的。然而，如果新理论只能当做一种新工具（像一种新的回归分析），那么社会科学将发现，社会现实中令人兴奋和充满挑战的方面将被更有动力、更富想象力、更具风险的方面所取代，从而使传统的经济学、社会学、政治学等学科越来越不相关。

决策日记

识别在你决策时起主导作用的力量。这些力量（如愉悦、财富、声望、同情）的作用程度有多大（是否你的每一个决策都被相同的力量所影响）？它们是如何影响你身边的人的？你能识别出那些打破规则的人吗？如果可以，他们打破了什么规则？你能识别重复性的决策模式吗？如果模式改变会怎样？事情是否经常改变？事情真正发生变化了吗？你能识别出其中的吸引因素吗？

参考文献

Ansell，J.and Wharton，F.（1992）Risk Analysis，Assessment and Management.Chichester：Wiley.

Darwin，C.（1979）The Illustrated Origin of Species.London：BCA.

Eunson，B.（1988）Managing Yourself and Others.London：McGraw-Hill.

Gregerson，H.and Sailor，L.（1993）“Chaos theory and its implications for social science research”，Human Relations，46（7）.

Griener，L.（1972）“Evolution and revolution as organisation grow”，in De-Wit，B.and Meyer，R.（1994）Strategy：Process，Content，Context.St Paul，MN：West Publishing.

Kaplan，D.and Glass，L.（1995）Understanding Non-linear Dynamics.Berlin：Springer-Verlag.

Mandelbrot，B.（1982）The Fractal Geometry of Nature.New York：W.H.Freeman.

Peters，T.（1989）Thriving on Chaos.London：Pan Books.

Samson，D.（1991）Manufacturing and Operations Strategy.London：Prentice Hall.

Sanders，T.I.（1998）Strategic Thinking and the New Science：Planning in the Midst of Chaos，Complexity and Change.New York：Free Press.

Stacey，R.（1996）Strategic Management and Organisational Dynamics，2nd edition.Harlow：Pitman Publishing.

Stewart，I.（1989）Does God Play Dice？The Mathematics of Chaos.Oxford：Blackwell.

Stewart，I.（1993）“A new order（complexity theory）”，New Scientist，137（1859）：2，3.

Yorke，J.and Tein-Yien Li（1975）“Period three implies chaos？”American Mathematical Monthly，82.

扩展阅读

Bak，P.，Tang，C.and Wiesenfeld，K.（1988）“Self-organised criticality”，Physical Review A，38（1）.

Bottery，M.（1994）Lessons for Schools.Cassell：London.

Brown，C.（1995）Chaos and Catastrophe Theories.Thousand Oaks，CA：Sage.

Cartwright，T.J.（1991）“Planning and chaos theory”，APA Journal，57（1）.

De Greene，K.B.（1996）“Field-theoretic framework for the interpretation of the evolution，instability，structural change and management of complex systems”，in Kiel，L.D.and Elliot，E.（eds），Chaos Theory in the Social Sciences.Ann Arbor：University of Michigan Press.

De-Wit，B.and Meyer，R.（1994）Strategy：Process，Content，Context.St Paul，MN：West Publishing.

Freldman，M.（1991）in Frost et al.Reframing Organizational Culture.Thousand Oaks，CA：Sage.

Keil，L.D.and Elliot，E.（eds）（1996）Chaos Theory in the Social Sciences：Foundations and Applications.Ann Arbor：University of Michigan Press.

Krogh，G.and Roos，J.（1995）Organisational Epistemology.London：Macmillan.

Jantsch，E.（1980）The Self-organising Universe.New York：George Braziller.

Mandelbrot，B.（1967）“How long is the coast of Britain？Statistical selfsimilarity and fractional dimension”，Science，156.

Ray，T.S.（1992）“An approach to the synthesis of life”，in Langton，G.C.，Taylor，C.，Doyne Farmer，J.and Rasmussen，S.（eds），Artificial LifeⅡ，Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity Volume 10.Reading，MA：Addison-Wesley.

Shaw，R.（1984）The Dripping Faucet as a Model Chaotic System.Santa Cruz：Aerial.

Stacey，R.（2000）Strategic Management and Organisational Dynamics：The Challenge of Complexity，3rd edition.Harlow：Pearson Education.

Varela，F.J.（1984）“Two principles of self-organisation”，in Ulrich，H.and Probst，G.J.B.（eds），Self-organisation and Management of Social System.New York：Springer-Verlag.

Zelany，M.and Hufford，K.D.（1992）“The application of autopoiesis in systems analysis：are autopoeitic systems also social systems？”International Journal of General Systems，21.

推荐网站

Dyson Inventions at http://www.dyson.com/

重点词汇

计算程序：用以解决问题的一系列规则或者公式，主要与计算机结合使用。

非周期的：发生频率不规则的事情。

吸引因素/奇怪的吸引因素：我们知道的、具有稳定性或者我们不知道的、具有潜在不稳定性的系统的组成部分。

蝴蝶效应：独立变量所发生的细微的或未监测到的变化而导致将来事件的不可预测性。

突变理论：类似于耗散结构，但是采取了建模的方法来评价系统行为中的革命性变化。

决定论：在因果关系上是由先前事件或者自然法则所引起的自然的、社会的或者心理的现象。

耗散结构：不稳定性是其典型特征，并在周期性的过渡和分叉间转换。在不同的状态下，系统的质量和数量与前期都有所不同。

分形：与传统的几何图形——线段、正方形、圆形、球体等有着明显区别。它们能够描述许多不具有规则形状的物体或者在空间上由很多种类组成的现象。而这些在性质上都超出了欧几里得几何学解释的范围。分形现象的例子有花瓣、雪花和树皮。

曼德尔布洛特数集：依据非线性算法，由计算机生成的图像。

周期加倍：是一个随着细微变化而在稳定和不稳定之间变动的模型系统，其变动结果是分叉或者复制效应（参见耗散结构）。

自我组织：可以自我约束的潜在复杂的动力系统，并能产生组织性、模式化和可持续一段时间的行为。

随机：由可能性法则决定，或者以一组随机变量为特征的现象。