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管理应急项目需要复杂性思维

2020年03月30日作者:李永奎来源:

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  2008年中国汶川地震造成数万人遇难, 灾后重建耗时4年,投资超8千亿元;2011年日本地震引发海啸,造成万余人遇难并引发核泄漏;2019年澳大利亚丛林大火持续数月,过火面积超10万平方千米,近5亿动物葬身火海; 2020年新冠肺炎在全球传播,成为国际公共卫生紧急事件……大规模甚至极限大规模突发事件频繁发生,破坏性越来越大,但我们尚缺乏有效的应对措施。笔者认为,应对大规模突发事件,我们需要新的思维。


  2000年,著名的物理学家斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)曾表示,21世纪是复杂性的世纪。复杂性科学也由此兴起。因此, 复杂性既是我们面临的新难题,也成了一门重要的新科学。当一个事件、一项任务、一个项目或一个系统日益复杂甚至极限复杂时,我们需要具备新的思维——复杂性思维,应急项目也是如此。


复杂性:应急项目管理的本质挑战


  VUCA时代,复杂性是我们面临的最大挑战。虽然关于复杂性的理论研究还在探索之中,但随着复杂性科学的兴起,我们逐渐意识到传统还原论思维在解决复杂性问题时遇到了“紧张点”。正如钱学森所说:“凡现在不能用还原论方法处理的,或不宜用还原论方法处理的问题,而要用或宜用新的科学方法处理的问题,都是复杂性问题。”


  从项目管理理论的角度看,大规模突发事件的应对是一项临时性任务,也是一类项目或项目集。从系统科学的角度看,这一任务是典型的复杂适应性系统(Complex Adaptive System, CAS)。因此,大规模突发事件的应对是大型甚至是极限复杂项目,这一类项目的本质挑战是系统复杂性。


  从抽象层面上看,复杂系统都有复杂的集体行为(难以预测)、信号和信息处理(内外部大量信号和信息)、适应性(学习和进化)等共性特征。从复杂性维度看,可预判程度、规模性、关联性、扩展和演化速度构成了大规模应急项目的复杂性要素,所有系统要素相互影响,形成一个复杂网络。在系统动力学机制影响下,任何几个甚至一个要素的复杂性变化都会引发大规模应急项目系统的极速演化,从而形成相变,演变为新的复杂性问题或跃迁到新的复杂系统。


  在这一背景下,决策失误、预测失败、预案失效、强烈冲突、蔓延失控及“蝴蝶效应”“黑天鹅事件”“正常意外事件”“乌合之众”等可能会频繁出现,整个系统会处于无序和失控状态,系统可能极速突变而演化为新的失序状态,前期的所有努力几乎化为乌有,进而迎来新的复杂性挑战。这种情况可能会不断重复,并无法预计终点。


  因此,大规模应急项目管理的挑战并非任务本身的紧急性,而是项目系统的复杂性。


复杂性情景分类:应急项目认知的第一步


  应急项目管理为什么容易失效?重要原因之一是还原论思维或者试图用一种方法解决所有问题。这里所讲的问题,是指大规模应急项目情景的复杂性。


  如上分析,可预判程度、规模性、关联性、扩展和演化速度既是大规模应急项目的复杂性来源,也是其复杂性情景。其中,可预判程度决定了准备时间的长短;演化速度和扩展速度分别决定了性质变化和影响范围变化的快慢;规模性决定了任务量的大小和任务类型的多少;关联性则决定了各要素之间的联系和相互影响程度。影响范围是应急项目的外部环境。这些维度的组合就形成了不同的复杂性情景,也形成了不同类型的大规模突发应急项目。


  例如,重大工程安全质量事故应急项目,虽然可预判性差,但不管是演化速度还是扩展速度都比较慢,甚至会自行终止,规模性和要素的关联性一般也较低,影响范围也不大,属于复杂性较低的大规模应急项目。强台风应急项目可预判性较好,但扩展速度较快,规模性较大,影响范围一般也较大,不过要素关联性中等,演化速度较低,性质单一,属于复杂性中高的大规模应急项目。地震救援应急项目,可预判性较差,演化速度和扩展速度一般也不高,基本性质较为静态,但由于规模性和要素关联性都比较大,且影响范围也较大,这类项目属于比较复杂的应急项目。大规模新型病毒传播应急项目可预见性较低,且扩展和演化速度极快,隐性程度高,规模性极大,要素的关联性极高,影响范围可能波及全球,属于复杂性非常高的应急项目,或者称为极限大规模复杂应急项目。这些大规模突发应急项目具有不同的复杂性特征,我们需要根据复杂性程度采用不同的方法,我们称之为“复杂适应性策略”。


复杂性领导力:应急项目管理的能力要求


  由于大规模突发应急项目并非传统常规项目,管理者极度缺乏相关经验和方法,无法提前描述和定义项目,因此很难进行事先规划继而按计划执行。项目管理者大多采用的是被动式应变性相机策略,甚至不断在试错中学习。从复杂性思维看,管理大规模应急项目所需能力除了计划、控制、组织、协调等传统项目管理能力以外,更重要的是复杂性领导力。


  什么是领导力?虽然业界有多种不同的解释,但有一点是明确的,那就是领导力不同于管理能力,更不是某个个体领导者或者某个职能部门的能力,它是对复杂适应性系统更高层次的领导能力,也是和复杂系统必须匹配的能力。对于大规模应急项目管理而言,这种领导力是对复杂系统的认识能力和驾驭能力,或者称为复杂性领导力。复杂性领导力无法通过某种既定的惯例、程序、模型、方法或工具实现,也很难给一个统一的界定,但以下这些能力的具备是不可缺少的,那就是复杂性认知、系统性和网络思维、战略决策、适应性反应、海量信息和信号处理、勇气和魄力、纠错、综合集成、突破性创新、资源调动等能力。缺乏复杂性领导力,可能导致大规模应急项目管理失控。在中国,制度优势是大规模应急项目复杂性领导力的基本保障。


复杂性降解和治理:应急项目管理的基本方法论


  复杂性是客观存在的,并且给我们带来了巨大困扰,应对复杂适应系统需要高昂的成本甚至巨大代价。通常而言,系统的可能行为越多就越复杂,而决定这种可能性的因素就是系统复杂性的维度或称为“熵”。但是,在不同场景下,这些维度对复杂系统的作用强度不同,所带来的影响也不一,这给复杂性应对提供了一个重要思路,那就是复杂性降解和治理,从而使复杂系统“可管理”“可控制”,实现熵减,这也是大规模应急项目管理的基本方法论,其内涵至少包括以下几个方面。


  (1)对象复杂性降解。可以从更高尺度(Scale)来认识大规模应急项目,而不是过度关注细节,从而形成可观察、可分析的系统“虚体”,以缓解主体在认知复杂性过程中的困难与能力不足。


  ( 2 ) 层级治理。大规模应急项目系统是复杂巨系统, 或者说是系统的系统(System of System,SoS),系统的不同层级具有不同的功能,因此,我们应采用分层治理策略,但这种层级不是传统的职能层级或行政层级,而是一种正式组织和非正式组织、临时组织和永久组织、政府和非政府、跨组织甚至是军民组织的动态混合。


  (3)动态复杂性治理。可以通过提高复杂性适应性能力,以阻断系统突变或相变的非线性涌现路径,或降低其强度,或改变其趋势,如新冠肺炎疫情中不断增加的专业医疗支援措施。


  (4)解耦和降维。可以通过链接的网络效应和模块化解耦进行降维,例如汶川地震的对口支援和新冠肺炎疫情中的隔离措施。


  (5)利用网络效应。通过提高网络的正反馈效应或负反馈脆性,我们可以大幅度降低系统复杂性的异化速度,如病毒传播者的识别和隔离。


  (6)建模与仿真。通过计算机仿真, 分析和预测系统的变化趋势及因素敏感性, 提高复杂性的认知能力。例如,新冠病毒肺炎疫情期间,我们可通过电脑仿真程序制作的视频大大提升民众对疫情传播机理的认识水平。


  (7)重视信息网络和信号系统。通过提高信息透明度,提升大规模信息处理能力,以降低不确定性,控制熵增,提高系统稳定性。例如,召开新闻发布会、及时处理民众反应强烈的问题、应用实时大数据系统。


  (8)柔性和韧性措施。需要有容错机制,设置足够的缓冲地带、柔性空间和冗余机制,提高措施的韧性适应性能力,如物资的冗余储备和方舱医院建设。


  随着我们对大规模突发应急项目的重视程度越来越高,我们对这类复杂系统的认知水平会逐步提升,一些基本理论和管理措施也会逐步应用于实践并不断得到丰富和发展。


结语:应急项目管理需要系统性研究


  大规模尤其是极限性大规模应急项目破坏性极强、影响范围极大,为政治、经济、社会、自然、人类带来了深度影响。随着地区、行业、城市、国家甚至全球间链接的日益紧密,人流、物流和信息流的加速流动,外部环境深度不确定性日益增强,“蝴蝶效应”所引发的大规模甚至是极限性大规模突发事件发生的可能性越来越大,该类应急项目管理急需开展系统性研究。


  但是,大规模应急项目管理理论的建立不是否定传统项目管理理论,经典的项目管理理论与方法在大规模应急项目中仍然发挥着重要作用。不过,由于该类项目的极度复杂性,基于还原论的传统项目管理体系在应对大规模突发事件时显得“捉襟见肘”。在大规模应急项目管理中,我们需要在传统项目管理理论基础上实现范式转变,将复杂性科学作为理论基础,不断总结和实践,以已知应对未知,以预实现立,提高我们对大规模特别是极限大规模应急项目的认知能力、管控能力和治理能力。

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