2003Word模板
On "The Soft Scientific Method" in the Management Science —The methodology of the system management
W ang Jian
Agricultural University of Hebei，College of Economy and Trade
Abstract
Nowadays the Management Sciences Methodologies that produced in economic management practices presented as one of mainstreams development trend, which is usually divided into " hard" and" soft" parts. Firstly, this paper has carried on the helpful discussion to the formulation and development of this concept, and has introduced the production and development of soft science in China. Secondly, according to the complexity and the systematic concept, it takes complexity and complex system as one of the mains research object of soft science, at the same time, it has probed into the theory of entropy application in studying the complex system management. Especially through the relation between the corresponding distributed variance and the criterion of the relevant maximum information entropy, the corresponding relation between entropy and risk that can be set up in administrative system. In order to solve a kind of complex systematic problem, it studied and opened up a way to the managing risk analysis.
Keyword: Soft Science; Methodology of Management Science; Maximize the Entropy of the Information; Dissipative Structure.
论管理科学中的“软科学方法”
—系统管理的方法论
王健
河北农业大学经济贸易学院 071001
摘要
经济管理实践中产生的管理科学方法论（Management Sciences Methodologies）在当今世界所呈现的一个主流发展趋势是把管理科学方法分为“硬”的和“软”的。本文首先对这一概念的产生和发展进行了有益的探讨，并介绍了软科学在中国的产生和发展。其次针对复杂性及其系统概念，把复杂性科学和复杂系统纳入软科学的主要研究对象之一，探讨了熵的理论在研究复杂系统管理中的应用。尤其是有关最大信息熵的准则与相应分布的方差之间的关系，可以用来建立管理系统的熵与风险之间的对应关系，为解决一类与管理风险分析有关的复杂系统问题研究开辟了一条途径。
关键词：软科学管理科学方法论最大化信息熵耗散结构
一、引言
近年来，管理实践中产生的管理科学方法论（Management Sciences Methodologies，MSM），在世界上呈现出一个新的主流发展趋势就是把管理科学方法分为“硬”的和“软”的。英国曼彻斯特都市大学（Manchester Metropolitan University）的Alberto Paucar-Caceres 教授，曾针对这一发展形势对两个具有不同管理和文化传统的国家，英国和西班牙进行了问卷调查[1]。
管理科学方法论的这种发展形势同样于20世纪70年代后期到90年代初在中国出现了，并对中国管理科学和决策科学的发展产生了深刻的影响。中国软科学研究会于1994年12月23日正式成立，1996年12月19日召开了第一届中国软科学研究会全国会员代表大会，通过并修改了《中国软科学研究会章程》[2]。这标志着管理科学在方法论方面的一个历史性发展的新趋势。
二、管理科学方法论的产生与发展
管理思想虽然早已产生于古代的中国和西方，但科学管理则是以泰勒（Frederick Winslow Taylor,1856-1915）的《科学管理原理》(1911年)一书的出版为标志。之后，法国的法约尔（Henri Fayol,1841-1925）提出了一般管理理论（General administration theory），以及霍桑研究（Hawthorne Studies，1925）所作的著名人力资源管理（Human resource management）实验等。霍桑实验曾被认为是管理思想和管理方法的方向，于1949年在一次芝加哥跨学科会议上被命名为“行为科学”的产生。
上述这些管理科学与管理理论的产生与发展尚未被称之为管理科学方法论（Management Sciences Methodologies，MSM）。但在过去半个世纪的管理实践中，出现了所谓的系统思想(System Thinking ST),它被定义为利用系统观念来考察管理中所面对的各种实际问题，而进入真实世界的管理，取得了成功的应用，并被称之为管理科学方法论。在管理科学界于是产生了一个所谓的“系统管理学派[3]”。其主要代表人物是理查德·约翰逊（Richard A. Johnson）和佛里蒙特·卡斯特（Fremont E Kast）等人。
管理科学在20世纪50-60年代的发展，主要是受二次世界大战期间运筹学（Operational Research）成功应用的影响。在英美企业中应用管理科学得到了迅速的发展，使世界范围内的管理教育受到了美国商学院的影响。经典的管理科学和运筹学技术，如统计分析、线性规划、预测和模拟技术等，出现在西方的几乎所有的管理学院的课程中，如今多数被称之为硬的方法。
自20世纪70年代后期到现在，管理科学的应用更加趋向于一个特定的范围，即所谓“软方法（Soft methodologies）”。在英国，首先是切克兰德（Checkland，1972，1979）反复的将这种软的系统方法用于现实世界管理过程的调解，通过方法论意义上的硬的和软的概念以区别不同的管理范例[1]。他认为，二者在解决系统问题从本质上是一样的，硬的方法利用系统的观念作为一种选择机制，在达到一个充分定义的(well-defined)和毫无疑问的(unquestionable)目标之间进行抉择；而软系统思考方法则放弃了硬方法的目标寻求模式，主动的利用“系统”思维结构，带着改善和学习的观点去理解某个可疑的情况。系统思想一般与软系统方法论，以及某种典型的调节性的学习方法相结合，而不是目标固执地寻求经典的运筹学或管理系统方法中硬的方法和最优化（Checkland,1981）。
与管理实践有关的文化上的差别近年来相当引人注目，在组织研究和国际管理领域都
更加重视不同国家在管理实践中文化差别的描述。虽然这些研究有助于去理解国际上管理实践中的复杂性，但没有更多的研究表明，在把管理科学方法论和系统思想用于某个国家时管理文化（Managerial Culture）是如何起作用的。因此，管理思想中软和硬的区别，在某种意义上属于文化的范畴。有关管理实践中的系统思想和系统观念，在不同的国家近年来都进行了讨论，不单在英国，而在美国学者的著作中：《相互影响的计划设计》（Ackoff,1981）、《管理中的系统方法》(Churchman,1979)等也包含了有关的讨论[1]。
在英国，管理中的软方法论已经列入为一些商学院的课程。Alberto Paucar-Caceres 的论文同时指出：“虽然应用各种软系统方法在澳大利亚（Ledington,L.,1997）、新西兰（Brocklesby, J., 1995;Reid, J., et al., 1999）都有一些报告,但传播和使用软科学的方法在其它国家尚未引起重视，表明他们仍在使用经典的管理科学。这似乎表明，在那些经典的管理科学和硬技术仍被大量使用的欧洲国家它是被接受的，但应用的相当慢。[1]”
在中国，软科学的孕育阶段可以从1978年钱学森教授发表的题为“组织管理的技术—系统工程”一文，到1986年全国软科学研究工作座谈会的召开。这个时期我国对于软科学的认识应以钱学森在会议上的报告“软科学是新兴的科学技术”为标志。会议以后，我国的软科学事业进入了一个新的阶段，成立了国家软科学指导委员会，设立了软科学成果奖，加强软科学研究与交流，推动了我国的决策科学化、民主化和现代化的进程。1994年12月召开了全国软科学工作会议，进一步推动了我国的软科学研究事业。江泽民总书记接见了参加会议的全体代表并作了重要讲话。这次会议成立了中国软科学研究会，出版了杂志《中国软科学》。比较国内外软科学的发展可以看到，软科学在我国和世界上的迅速发展，将会推动管理科学进入一个新的历史发展阶段。
三、软科学的概念
关于软科学的概念在近两次软科学学术年会上都有过讨论，目前国内外尚无统一的定义。现任学会的理事长成思危教授曾给软科学一个定义：“软科学是一门新兴的综合性学科，它的研究对象是复杂的社会、经济、技术系统，包括其组织、计划、控制、协调、交流等各方面的问题，其主要的目的是为各种类型及各个层次的决策提供科学依据[4]”。这种强调软科学研究对象的复杂性、研究方法的综合性、以及对决策的支持作用，得到了国内许多软科学工作者的认同。中国许多人对软科学最初的理解是来自于计算机科学中软件的概念，但这不便作为软科学的真正含义。
于景元教授曾经作过一个比喻：科学技术是生产力，硬科学是生产力的模长，软科学就是生产力矢量的箭头，决定生产力的方向。这也是一种解释，似乎是把科学分为工程技术科学和决策科学两类，按照这种看法，只有把软的和硬的科学真正结合起来才能发挥科学技术整体的优势，解决现实中既是艰巨、复杂，而又是综合性的科学任务。
于是，软科学的主要任务，或系统方法的重要功能之一就是对各种科学进行组织协调。顾培亮教授的著作《系统分析与协调》[5]突出的体现了系统分析与综合的这一系统工程学科的特征。由此看来，软科学与硬科学的这种区别，虽然不是科学本质上的，但能反映出科学研究的不断发展对科学分工方面的一个实际需要，即有的科学研究工作是具体的，有的却是综合的，科学劳动的对象不同，所需的科学方法亦有所区别。众所周知的是，系统思想与系统工程是从系统的整体出发专门研究系统的分析与系统的综合的，它是从传统的科学技术实践中总结概括出来的，能用于研究综合性、复杂性问题的一类特有方法。
从贝塔朗菲（Ludwig von Bertalanffy）在20世纪40年代提出一般系统论“General System Theory”以来，系统科学得到了迅速发展，主要成就之一就是系统工程。钱学森教授指出：
“系统科学是从系统的着眼点或角度去看客观世界”。并把系统科学的出现看成是人类认识史上的一场伟大革命。随着20世纪80年代复杂性科学的概念在国外的提出，把系统科学的发展又向前推动了一步。在科学方法论上有几句醒目的口号：“复杂性研究是21世纪的科学（吴彤，1999）”；“21世纪是非线性科学的世纪（周光召，2000）”；“熵将作为21世纪文明观的基础（田玉楚等，1995）”，等等。纵观我国学者的这些提法，集中反映了他们对21世纪初科学方法论的新发展趋势[6][7]的认识。如果从方法论意义上认识软科学，则必须要认真总结和研究软科学的方法论特征。如果认为软科学是新兴的科学技术，也要探索它的新的科学技术方向。从大量的管理工作和科学技术实践中，我们应能发现孕育它产生的方法论和科学技术基础。笔者认为，软科学研究中也应强调复杂性方法的运用。
四、软科学研究的系统熵方法
其实，软科学并非真的“软”，而是富有科学的弹性。在科学研究上留有协调的空间，哲学上保持了唯物辩证法的态度，因此它更加适用于研究各种复杂事物和复杂系统，所以能成为现代管理科学的有力武器。而从管理科学方法论的角度看，它并不是一个所谓的“软”问题，而是一个复杂性问题。
目前关于复杂性科学大致分为两个研究途径：一个是研究复杂性；一个是研究系统复杂性。复杂性研究看问题往往不是从一维线性角度分析问题，而是多维的，甚至是非整数维的，非线性的分析问题。随着问题分析的深入，所采用的方法越来越复杂，越来越在数学意义上表现为非线性，所以在方法论上复杂性研究往往要采用非线性数学方法和分形理论。复杂性系统研究则是结合系统方法论考虑问题，形成了所谓非线性系统方法和复杂系统熵方法[10]。
那么，何谓系统复杂性？许多学者认为：熵可作为系统复杂性的量度[10]。本文重点针对复杂系统熵方法的有关问题，试图作进一步的探讨。
4.1系统熵概念的产生与发展
根据系统与环境的关系，物理学最早定义了孤立系统(Isolated system)、封闭系统(Closed system)与开放系统(Open system)三个基本系统概念，用以支持物理学基本定律研究。所谓孤立系统是指不受任何外界影响的系统；封闭系统则是指系统与外界有能量交换，但没有物质交换的系统；而开放系统，不言而喻是指系统与外界环境之间既有能量交换，又有物质交换的系统。可是我们会发现这些概念似乎不能很好地满足于解释当今信息时代的物理现象了。
熵(Entropy)的概念由来已久，是通过对物理热力学系统的讨论中得到的。早在19世纪中叶，克劳修斯(R. J. E. Clausius,1822-1888)就提出了自然过程的“熵增原理[8]”，认为“自然过程中熵总是增加的”（Entropy always increasing in natural process）。并被作为热力学第二定律(The second law of thermodynamics)的具体表述形式，同时也被称为熵的定律。
又是过了一个世纪，在研究通讯系统时，C. E. Shannon(1948)提出了信息熵（Information Entropy）的概念。于是，诞生了系统科学“旧三论”中的经典信息论（Information theory）。为了追求科学统一性的认识，许多学者都曾探讨过物理熵与信息熵的内在联系，特别是发现信息熵与统计物理中波尔兹曼(L. Boltzman, 1844-1906)熵在表述形式上的一致性。
若从微观角度来考察热力学宏观自发过程的单向性或不可逆性，把热现象看成由几率小（混乱程度小）的状态向几率大（混乱程度大）的状态变化过程，表达这一自发过程的方向和梯度的熵，也就必然与系统内分子运动的混乱程度（几率）有关。玻尔兹曼首先发展了克劳修斯的概念，提出了统计物理熵，建立了熵与概率之间的关系，并发现了著名的玻尔兹
曼常数(K=1.38?1023－焦耳/度)。我们可以看出，申农研究通讯中的数学理论时，构造的信息熵函数i
n
i i P P H log 1∑=-=作为“信息选择和不确定性的度量”，与玻尔兹曼熵达到了惊人的相似。 在物理熵与信息熵的关系方面，布里渊（L. Brilloun ，1951）作了大量的研究，曾指出“信息意味着负熵”，“信息起着负熵的作用”，“信息可用来增加系统的负熵(negentropy)”。并推导出与上述相同的热力学“熵”与“信息”的换算关系，1比特=1016-尔格/K 。这从物理学意义上揭示了能量和信息之间的当量关系。这种当量的、一致的概念是辩证唯物主义的哲学基础。
随着系统科学的发展，熵作为系统复杂性的度量其理论意义越来越明显。20世纪70年代，布鲁塞尔学派的普里高津（I. Prigogine ）提出了“耗散结构系统”的概念（Dissipative structure system ）。耗散结构理论建立了孤立系统与开放系统这两种不同系统既有区别，又有相互联系的方程。指出，任何一个系统的“熵的变化”ds 可以分为两部分，系统内部的“熵产生”dis 和系统与环境交换的“熵流”des ，故有
ds dis des =+
其中，dis 是系统内部自发产生的熵(Interner entropy)；des 是系统与外界交换物质和能量引起的熵流(exchange entropy)；ds 是系统的总熵(total entropy)。即当系统远离平衡态时，des 《0使系统不断把从外界环境中获取物质和能量，给系统带来负熵，结果使整个系统的有序性的增加大于无序性的增加，新的结构和新的组织就能自发地形成。这种远离平衡态的，对外不断交换物质或能量的开放系统，就称为“耗散结构”。
这样，孤立系统是作为开放系统的特例。分子扩散，热传导、运输现象，消息传播等自然过程是永远朝一定方向发生的。例如，一滴黑水置于一个盛水量杯中，墨水分子就会在整个水中迅速扩散开来，经过若干时间，就会呈现均匀的颜色，这就表明，系统的熵在自然过程中是不断增加的，最终趋于平衡。然而，如果在一给定时刻，让所有的墨水分子准确的收扰起来，必须有导致熵减少的负熵流，这在自然过程中是不可能的（非常不可几的情况），迄今尚未观察到。这种负熵流只有在开放系统，人工干预、操作的情况下才能实现。
无独有偶，《协同学》（Synergetics ）的作者哈肯（Hermann Haken,1979），则把熵作为系统无序（disorder ）程度的一个度量。于是，耗散结构理论、协同学和突变理论一起被系统科学界称之为“新三论”。前两个新的系统理论都把熵作为系统的结构或状态的度量。这充分表明了“熵”这个有150年余年历史的物理学概念，至今仍焕发着青春。也实在不怪，为什么人们总是忘不了将熵作为系统复杂性研究的重要理论工具。
4.2熵理论在研究复杂系统管理中的应用
首先，熵的概念无论是从申农的信息熵，还是从统计物理熵的角度来看，它确实包含了复杂性的实际意义（不确定性uncertainty ）。其次，熵的概念自诞生之日起就与系统观念结下了不解之缘。尽管经典的物理学至今未曾把信息作为自己的研究对象,它所定义下的系统未曾包括了信息概念的存在，而是以物质和能量作为判定系统与环境之间交换关系的标准。本文不再探讨物质、能量和信息之间的关系和哲学意义。而只是想把三者关系的研究交给系统科学，结合管理科学思想和方法论的进展进一步把它运用在管理科学的实践中去。
熵的概念反映了系统不确定性的程度，不确定性影响了决策的准确性，往往带来决策
风险。阿罗说，任何决策都是信息的函数。减少系统的熵，意味着增加了可能性，从而减少了不确定，也就减少了决策的风险。传统意义上的决策风险通常是以方差来衡量的，在一个包含有随机过程的决策系统中，可以通过互信息熵(mutual entropy)来估计随机过程的最小
均方差[9]，这个估计实际上是从两个随机变量的最小互信息熵的高斯正态分布的求解过程得到的。然而，许多学者已经证明了方差与信息熵的关系是一一对应的，这不但可以从正态分布情况下得出，还可以找到其它两种，如均匀分布和指数分布的方差与最大熵之间的对应关系。这实际上可在最大信息熵原理的证明过程中得以体现，而在其他管理问题的研究中得到推广。因此，这里仅仅列出三种分布的最大信息熵与方差的关系：
（1）总结正态与非正态分布的最大信息熵与标准差的关系见下表1所示。
（2）为说明最大信息熵maxh （x ）与标准差σ之间的对应关系，根据定理3取标准差σ为0.01~0.95的值，进行计算并得到表2和图2的直观描述。
表2 最大信息熵（max h(x)）与标准差σ的对应值
图1 最大信息熵与标准差 m a x h （x ）=f （s i g m a ）
-4-3
-2
-1
1
2
00.20.40.60.81sigma
m a x h
通过图1的直观描述可以看出，正态分布的最大信息熵maxh(x)与标准差σ (sigma)之间是成对数函数关系的。在正态分布以0为期望值，标准差为σ时，最大信息熵与标准差呈同方向的递减变化。
这个结论不但可以应用于在险值（V aR ）和复杂的风险系统研究中，也可应用在管理熵的系统模型中，构建风险概率或风险率最小的管理系统模型，以及应用在其它方面，如产业结构变动分析、产业化经营组织模式研究等。对于一个管理熵结构优化模型可有如下表示：
图2管理熵的藤网结构图
这个典型的管理熵的系统结构模型曾由宋华岭、王今等（1999）提出[11]。他们得出了，“管理效率与管理对象间的层次结构成反比”，“管理熵与结构熵成正比”的重要结论。实际上，这就意味着“熵”是系统的复杂性的度量。熵作为一个广延量，系统的总熵S T 可用管理系统各部分熵S i 之和来表示：
∑?Ω∈=n
i x S i
T i dS S )( 管理系统的熵值越大，意味着其风险度越高，作为系统的管理就越为复杂。在管理系统的结构设计中，我们可以利用MinS T 作为随机结构优化的标准[9]。同时，笔者还建议可以
应用熵的方法来修正H. M. Markowitz 的风险投资组合理论，改进其只适用于正态分布的理论缺陷和限制，但限于篇幅这里不再赘述了。总之，熵的理论和方法有待于进一步的研究和结合管理实践加以应用。按照普里高津的耗散结构理论，改善系统的熵增，就是在系统结构中加入负熵流，而信息所起到的效用就是一个负熵的结果，因此信息技术的发展为改善系统的复杂性，规避系统风险创造了必要的条件。所以对于信息、熵、风险与方差之间的广泛联系必须作理论上的深刻探讨，为管理领域的科学研究开辟新的途径。
主要参考文献：
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