升维 不确定时代的决策博弈2

人的一生要做不计其数的决策,但只有不到20%的决策是重大决策,包括我们的专业方向、婚姻大事、职业选择、买房置业、创业投资和交友合伙等,这些决策都是做局布局,会决定人生的走向。

研究发现,人数为“企业员工总数的平方根”的员工做出了大约50%的贡献。如果一家企业有10名员工,10的平方根约为3.16,这就意味着,3~4个员工为这家企业做出了50%的贡献。如果这家企业有10 000个人,10 000的平方根是100,即100个人做出了9900人的贡献。

我们知道,面对任何一个问题,考虑的要素越多,事情就越复杂。每个要素,其实都可以被理解成一个维度,所以要素或维度越多,系统的非线性就越强,事情就越复杂。复杂系统讲的就是这个道理。复杂系统的前提是这些要素之间具有关联性,所有关联的要素一起作用决定了系统的状态。

人类社会之所以复杂,是因为构成它的要素太多,每个要素之间相互联系并彼此影响。每个要素的变化都会引起系统状态的变化。除了物理要素以外,人的心理也是重要的要素。社会的复杂系统与人类的复杂系统互相关联、一起起作用,构成了经济世界的复杂系统。

我们生活的世界有无穷无尽的要素,复杂系统处于这个世界之中,是一个处于不断动态扩张过程中的开放的系统。每一个系统内的要素都不断受到系统外的要素的影响,系统内的要素也在不断地对系统内外的要素产生影响,任何新的要素加入系统,本质上都会给系统带来结构性的变化。

这种开放性的动态扩张,也是不确定性的来源。

如果人类能够打破诸学科之间的森严壁垒,就能更好地理解复杂系统,否则它们之间的相互作用将永远不能被洞察。

复杂系统的核心规律是规模法则。规模法则包含三个方面:

第一,随着规模扩大,系统的非线性也增加。因为要素之间是乘积关系,当构成系统的要素或维度增加时,规模扩大,系统整体的非线性也随之增加。

第二,随着规模扩大,要素自身发生指数级变化。幂律是指每个要素发生指数级变化,它们对于系统的影响和作用也会发生变化。

第三,系统的规模不会无限扩张。虽然指数增长解释了规模的力量,但规模不会无限增长。


《周易·乾》有云:“上九,亢龙有悔。”乾卦爻位到了上九,以六爻的爻位而言,已位至极点,再无更高的位置可占,高高在上,犹如一条乘云升高的龙,升到了最高亢、最极端的地方,四顾茫然,既无再上进的位置,又不能下降,所以它反而忧郁悔闷。这一爻讲的便是物极必反的规律、乐极生悲的现象,意为龙飞到过高的地方,必会遭受灾难。居高位的人要戒骄,否则有可能遭遇失败,悔之晚矣。

系统规模是自变量,系统状态是因变量,规模的变化会引起状态的变化。我们看到,不仅规模变化影响系统的非线性,系统要素通过指数变化对系统的影响程度,也会随着规模的变化而发生变化,比如要素的连接点越多,对系统的影响程度越大。

一方面,已有的经历会给我们提供很多参考,可以帮助我们进行决策思考;另一方面,我们也要警惕过去的经验方法的局限性。

我们将系统分为规模变量和状态变量两种:规模变量一般是我们可以直观观察、量化和控制的;状态变量是衡量系统状态的指标,一般是间接的变量,是规模变量变化的结果。在复杂系统里,非线性变化关系还体现在并不是每个规模变量的变化都给状态变量带来同样的变化。

重要的规模变量是决策的关键因素,而状态变量是我们期待的结果。我们要解决问题,让系统到达某个状态,都是从规模变量入手的。

研究复杂系统是因为我们关心哪些变量会引起系统状态的变化,特别是哪些我们可以直接控制的变量,会带来我们关心但不能直接控制的间接变量的变化。而衡量系统状态的变化结果,还需要用我们能找到的具有几何平均值特点的能体现复杂系统一致性、规律性的指标。

复杂系统的非线性特征要求我们要有非线性思维,但大多数人的思维却是线性的。还原论、随机假定及正态分布几个概念合在一起,导致我们有着很强的线性思维习惯。惯有的线性思维妨碍了我们对复杂系统的观察、理解和思考。人类的大脑可以直接想象线性关系,因而线性关系在人类大脑中的优先级比较高。

事物的局部加起来并不等于事物的整体,无论是认为整体是局部的放大,还是认为整体可以分解到细节,都是不正确的认知。复杂系统的要素之间的互动并不是简单的相加关系,拆解掉一个要素,就等于拆解掉与该要素直接或间接相连的所有关系,相当于去掉一个维度。

相比多维的复杂系统,人更容易停留在随机系统的线性思维里。

遇到问题首先要分析它是复杂系统还是随机系统,这不仅有现实意义,而且会让你有不同的洞察。复杂系统的核心是非线性,这意味着事情不再直观,算术平均值没有意义,整体也不是局部的简单叠加和平均,我们必须依靠所知的系统内在规律去分析它。

不知从何时开始,“细节决定成败”成了一句经典的管理名言。但复杂系统提供了不一样的思考:即使细节重要,也不是所有细节都一样重要,有些细节比另一些细节更重要,而且复杂系统对大部分细节并不敏感。恰恰是复杂系统的规模法则放大了重要细节的影响,最终决定成败的是复杂系统的关键因素和少数细节。所以,关注细节并不一定正确。而且,过度关注细节容易失焦,用局部代替整体,恰恰使你错过了对事物真正法则的认识和理解。

如果有选择,更多人会放弃承担风险,更愿意选择追求线性回报的工作。而职业经理人或打工者,追求的就是一种具有确定性的线性回报,如工资。这就是为什么社会财富只会集中在少数人手里。

发财的奥秘就在于追求非线性回报。

规模不仅不代表系统状态,规模带给非线性系统的影响更像一把双刃剑,在带来好处的同时也带来很多问题。

对管理活动而言,二八分布的意义就在于,如果你找对了起头部作用的要素,就会事半功倍;如果没有找对,始终在尾部做文章,则事倍功半,效果可能微乎其微,甚至可能还有反作用。

科斯定理讲了同样的逻辑:如果不存在交易费用,即交易费用为零,那么不管如何进行初始配置,制度都是没有意义的;反过来说,因为有交易费用,企业等制度才有了意义。或者说,因为有阻力,我们才要讲方法、模式,如果阻力为零,那么做事的方式是不重要的。

世界向着熵增演化的原因是,一切符合熵增的都更容易实现,比如懒散,符合最省力原则——自律总是比懒散痛苦,放弃总是比坚持轻松,变坏总是比变好容易。

熵增原理说明:复杂系统规模扩大后,效率会越来越低,你必须去整理,但整理过程需要投入成本,成本增加会减缓系统规模的扩张速度。企业的管理成本可以理解为负熵投入,负熵投入可以帮助系统实现从无序向有序的发展,实现自发秩序。

复杂系统的另一个特点是,规模上去以后,系统如同有了生命,开始生成某些单独元素不曾有的特性,这就是涌现行为或涌现特性。人类主动参与的复杂系统制造了更多涌现行为。如果没有涌现行为,系统就非常容易被理解,因为我们就可以从局部特性推理出它的整体特性。涌现行为在大多时候并不是人所期望的行为,也不是人所能控制的行为,而是一种不确定性来源。

国内市场规模太大会滋生平庸,阻碍创新和品质提升。再加上政策与环境影响,这些因素彼此强化,反而让中国企业的国际化路途受阻。

决策的目的是解决问题,决策过程是不断修正问题、提炼维度的过程,很少有人能一蹴而就。

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