公共管理与复杂性科学

二、公共管理与复杂性科学

(一)公共管理

虽然公共管理的研究范围与行政管理间的关系等问题还存在争议，但是作为一个主要以问题为中心的知识产生方式的学科，公共管理始终是全球关注的重要问题。从20世纪初诞生开始，公共管理(主要是公共行政)的研究范式经历了政治与行政二元分离时代(1900—1926)、寻求行政通则时代(1927—1937)、政治学时代(20世纪40年代初至60年代)以及从20世纪60年代至今的管理学时代。^[5]20世纪80年代，由于社会发展的需要，公共行政开始向公共管理转型，公共管理的研究者开始探讨公共管理的理论基础、方法和发展方向。作为一个新近的引进学科，公共管理经过20年的“中国化”，在我国的研究取得了长足的进步，但是，目前尚存在着学科边界模糊、视野狭窄、基础不牢、知识体系不完整、研究方法陈旧、知识创新不足、理论研究落后于实践发展、针对性与应用性不强、对国外公共管理领域的新思潮、新流派、新理论和新方法的跟踪研究与批判分析尚待加强等方面的问题，因此，有学者指出当前我国公共政策研究必须下大力气加强对基本理论和方法的探索。^[6]

公共管理研究对象复杂是公认的，而且其研究重点、范围还在不断发展变化，有学者形象地将其比喻为“变形虫”^[7]。单一学科、简单还原论的方法难以满足公共管理科学这种“变形虫”式发展的需要。虽然传统的“科层制”研究基于线性、还原论思想；但事实上，围绕社会公共事务的解决，研究者已经自觉或不自觉地整合来自各学科的知识和方法，包括政治学、经济学、社会学、管理学、数学、统计学、运筹学、未来学和系统分析等。多学科交叉与方法融合始终伴随着公共管理的发展，非还原论研究策略可以为公共管理研究提供新的思路。但是，由于公共管理研究是以问题为导向的，对方法的关注主要来自统计学、数学、管理学等其他领域的研究者。当以复杂系统为研究对象、交叉学科和方法论研究为特点的复杂性科学发展并日益受到其他研究领域关注的时候，公共管理学相关的研究还不多见，也不十分系统，这样的情况在国内尤为突出。以多学科交叉研究为主要特征的复杂性科学可以为类似复杂公共管理问题的解决提供新方法和研究范式，因为复杂性科学“正在试图解答的是一切常规科学范畴无法解答的问题”^[8]。

(二)复杂性科学与方法

作为一种学科交叉综合的新研究范式，复杂性科学是目前方法和理论研究的新热点^[9]，虽然它还处于萌芽时期，但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。复杂性科学关注的系统演化、涌现、自组织、自适应、自相似等特征是众多社会问题的共同特征，其研究成果涉及化学、生物、神经、动物、自然地理、气候、经济、考古、医药、社会等领域和学科。通过发展非线性、多智能体、社会网络与复杂网络等模型和方法，复杂性科学为问题解决提供新的思路、方法和工具。

非线性研究以混沌为核心，排除了拉普拉斯决定论的可预见性，揭示了确定系统的内禀随机性。通过动力学分析和李亚普罗夫指数等指标的提出，非线性研究系统地揭示“定态—周期性态—混沌性态”之间的演化关系，探讨混沌、分形和自组织等复杂现象形成原因和本质特征。^[10]非线性研究是人类第一次把从宇观的宇宙、微观的基本粒子到宏观的人及人类社会统一置于真正的科学认识方法之下，使日常经验和真实的世界图景成为实际的研究目标，其研究方法已经渗透到了包括人文社会科学在内的几乎所有科学领域。^[11]多智能体系统是复杂性科学的研究前沿和重要工具，其目标是将大的复杂系统建造成小的、彼此相互通讯及协调的、易于管理的系统，这不是一种简单方法论上的“还原”，而是将个体和系统的自主性、分布性、协调性以及自组织能力、学习能力和推理能力置于一个协调统一框架下的研究路径。^[12]多智能体的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体协调行动解决问题等，其研究成果已经为工程学、物理学、经济学和社会学等学科广为应用。^[13]复杂性科学认为大量系统都可以通过“节点”与“关系”形成的网络加以描述。始于20世纪30年代末的、被誉为“社会学的新古典革命”的社会网络研究，不仅给社会学分析带来了新的概念和理论，使得社会学对社会结构的研究面目一新，而且有助于摆脱范畴或属性分析的个人主义方法论、还原主义解释和循环论证的困境^[14]。直到20世纪末，研究发现大量的真实网络既不是规则网络，也不是随机网络，而是具有与前两者皆不同的统计特征的复杂网络，因此网络成为复杂性科学研究新的网络研究热点。^[15]复杂网络目前研究重点集中在网络特征的描述。小世界效应(small-world effect)^[16]和无标度特性(scale-free property)^[17]是目前最受关注的两类复杂网络特征。虽然社会网络也被纳入复杂性科学的研究范畴，但是统计分析和基于图论的网络拓扑结构分析依旧是社会网络的研究重点，所建立的模型多是静态而非动态的^[18]。我国社会网络分析研究相对比较滞后，相关成果多集中在跟踪性介绍或是概念应用，对社会网络分析系统深入的研究成果相对较少，而有独创性的成果则更少；但是国内研究者已经开始关注社会网络及其应用^[19]，国内虽然紧跟了国际复杂网络的研究趋势，但原创性工作还不多见^[20]。

(三)复杂性科学在公共管理领域的应用

公共管理领域中已经有学者开始注意如混沌非线性等研究^[21]，逐渐认识到复杂性科学的重要作用。Kiel和Elliott认为政府预算是一个充满变化的非线性和复杂系统，Kiel还运用非线性动力学方法发现在政府组织中存在混沌和“隐序”现象。Comfort证明了复杂性科学能作为一种模型在自然的或技术的灾难发生期间协调组织内部的活动^[22]。Thietart和Forgues研究了混沌与组织的关系。Stacey指出组织是复杂的演化系统^[23]。Sackmann研究了组织的文化复杂性问题后指出，新时代的组织文化充满了冲突和复杂性，并从多个层次进行了初步分析^[24]。Axlord研究了组织合作复杂性问题，初步分析了组织合作稳定与不稳定性条件^[25]。网络研究不仅被用于政府组织研究，而且发展了公共政策分析的网络视角^[26]，同时还被用于疾病传播等公共安全领域。复杂网络研究已经从更深层次的人际网络互动，为突发公共卫生事件处理提供了新的解决思路。网络不仅是疾病传播的载体，而且因为网络的特殊结构而直接导致了疾病传播规律的改变^[27]。进一步研究表明疾病传播网络均表现出显著的无标度特征和小世界现象，正是具有这样的复杂网络特征^[28]，才使得传统的疾病传播模型的阈值很难确定，因而即使传染性极低，传染病也可能持续传播。

复杂性科学这一概念已经被广泛应用，并且开始引起公共管理领域学者的注意，但是研究还相对比较滞后，不但许多研究目前还主要停留在概念和定性的层面，定量分析和模型并不多见，而且很多研究成果来自非公共管理领域的研究者。成思危、蒋正华等教授领导了中国社会、经济和公共政策与管理等领域复杂系统的研究，其多数研究成果集中在对经济系统的非线性，尤其是混沌分析；还有学者开始关注复杂性理论在人力资源管理、高技术企业成长机制以及组织管理中的应用；还有学者开始将复杂性科学的有关成果应用到诸如农民工流动这样的中国人口、社会和公共管理问题研究中^[29]。