恐惧症

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王绍光加强深度不确定条件下的决策研究观 [复制链接]

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新冠肺炎疫情发生以后,很多人包括一些著名的学者把它比喻成一次黑天鹅事件,但是我的看法是,这次事件绝对不是一件黑天鹅事件,而是比黑天鹅事件更困难的事件,我把它称之为“深度不确定条件下的决策”。将确定性作为标准来划分,公共决策可以分为四种情况:一是确定性,在确定的条件下进行公共决策,叫做已知的已知,比如前两年比较火的一本书《灰犀牛》,实际上就是确定条件下的决策,灰犀牛的三个特征概括为,可预见、大概率、影响巨大。二是一般性的不确定,绝大部分的公共决策都有一定的不确定性,就是已知的未知,也是我们说的黑天鹅事件,黑天鹅事件也有三个特征:出乎意料、影响巨大、事后可以解释和预测,这是一般不确定条件下的决策,这种情况下人们往往会采取经验主义的做法,就是把以前已知的东西当成这次未知的因素,比如在这次疫情发生之初,很多人会把这次疫情看成另外一次非典。三是深度不确定性条件下的公共决策,叫做未知之未知,就是未知的因素我们至今还不知道。所以这次的事件既不是灰犀牛事件,也不是黑天鹅,我把它称为“天外来物事件”,是我们即使回头都解释不了的东西,具有深度不确定性,最初决策者根本不知道应该怎么决策。图片来源:华中大国研院最近几年,国际上有一些学者,包括美国兰德公司的一些学者,对深度不确定条件下的决策做了一些研究,这些研究的初步成果还是有一定道理的。在这种条件下最好的策略就是“摸着石头过河”,具体而言:一要尽快收集、分析关键信息,二要迅速做出决策,三要动态评估决策的代价和收益,四要及时调整决策以减少代价、增加收益。这种决策有赖于政治体制的几种能力:及时的信息收集和分析能力,高效的组织动员能力,灵巧的监测评估能力和快速的调整转换能力。尽管这件事情是未知的未知,如果一个体制有这四项能力,可能应对起来会比较得心应手,正如一句英文谚语“我们不能引导风向,但是我们可以调转船帆”。此外,还有一种情况是完全不确定性,完全的未知,不可知的未知。在这种情况下人类只有听天由命了。回到这次疫情,一开始面临三大不确实性:一是“是”还是“不是”,就是要确定是否出现了大流行的疫情,因为新冠肺炎疫情的传染力比非典高很多,要判断它是不是新病毒,以及传染性有多高、死亡率有多高和致命性有多强等。二是封不封城,为了阻断疫情要不要采取极端的措施。这次武汉封城在中国历史上,甚至人类的历史上,恐怕都是第一次这么大规模以严峻的手段封城,所以这是极端不确定条件下的决策。三是决定复工还是不复工,中国、武汉包括全球都没有经验可供参考,所以前期中国的决策异常困难。深度不确定条件下决策有多困难,可以从四个层面来看。首先是一般的前线医务人员,他们没法做出判断,比如所谓武汉最早的吹哨者,他们把这次疫情看成另外一次非典,实际上这是错误的。第二,从疫情防控的专门部门来看,其实也没有办法知道,恐怕大家不一定记得在年到年也出现过一次新冠病毒的危机,就是后来的中东呼吸综合征,早期做出没有人传人或者不会大规模传播是借鉴了那次的经验,这是在深度不确定的条件下做出的判断,实际上那次的传染性确实不是很强,一直到年全球的感染及病亡人数也不是很多,中国是在广东发现的第一例,没有大规模流行起来。第三从政策研究人员来看,在深度不确定的条件下做出的判断经常都是错误的,年出版的《错误的警报——关于流行恐惧症的真相》,美国医疗政策专家指责本国疾控部门多次发出错误的信息,给国家造成巨大的损失。到年美国还有一档节目叫《为什么病毒难以转化为致命流行病》,告它诉听众,病毒转变为致命流行病的可能性并不是很高,所以不希望人们过度渲染病毒的可怕,这都是我们早期政策制定者面临的条件。最后是各国的决策制定者,他们要听取前线的医护人员、疾控部门和医疗政策专家的意见,这些人的意见都有不确定性,所以导致政策制定者不可能在早期做出非常正确的判断。回到此次疫情上来,中国早期做出判断时,我们将其定义为“深度不确定条件下的决策”,这可以解释为什么早期开始的步伐慢了一点。湖北和武汉是在深度不确定条件下作出的决策,而其他各个省是在一般不确定条件下的决策,所以除了湖北以外各个省的表现是比较好的。国外尤其是欧美各国的决策条件已经不是一般不确定性了,而是已知的已知了,是在确定性很大的条件下进行决策,但是仍旧做出错误的决策,表现出他们的决策水平是很差的,所以就决策条件来分析是一个很有说服力的说法。实际上这次疫情给人类敲响了警钟,可以预测的是在未来30年中,深度不确定性的情况可能会频繁出现,尤其在国际领域,比如中美关系的脱钩,我们当然不愿意,但是这不完全取决于我们,会不会脱是不确定的。再如,全球的产业链、价值链、供应链的稳定性程度也具有不确定性。最近欧美媒体上讨论会不会重新给中国拉起一道“铁幕”,“铁幕”会不会重新拉起也不是完全取决于我们自己的。又如我们熟知的气候变化、能源结构、金融危机、自然灾害、恐怖袭击等,都属于深度不确定条件下的决策,这是一个理论性的问题,尤其值得公共政策研究者
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