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复杂性科学(复杂性科学思维)
敏感的大象VS愚蠢的预测
前段时间，长春长生毒疫苗的新闻突然刺痛了公众的神经 。有一段时间，人们怒不可遏，所有人都指责疫苗生产企业是赚黑钱的无底洞生意 。
【复杂性科学思维 复杂性科学】然而，我们今天不打算谈论有毒的疫苗 。毕竟无论如何都要怪长春长生 。
我感兴趣的是，这次“毒疫苗”事件和我们以前所说的“卖假药”不同:他没有用没有疗效的维生素冒充“真药”；相反，他们确实生产了疫苗，但生产了“毒疫苗” 。
你不觉得奇怪吗？既然一个公司花了大价钱生产药物，为什么还要生产有毒疫苗？这不是给自己找麻烦吗？
在国家医疗产品管理局(国家美国食品药品监督管理局)的通知中提到，事故原因之一是长春长生“擅自改变工艺参数和设备” 。太奇怪了 。他们为什么改变工艺参数和设备？有必要偷工减料降低生产成本吗？
这种“偷工减料”的答案当然是我们最容易想到的道德审判 。至于真相如何，目前从公开的信息中似乎无法得知 。
但是最近北师大张江老师在混沌大学创新学院的一堂课上讲了复杂科学的思维方式，让我有了新的启发:除了技术，剂量对疫苗效果的影响也很重要 。
需要说明的是，张江先生不是疫苗生产方面的专家，我是疫苗方面的外行 。不过，我大概明白张江的逻辑 。
我举个不太恰当的例子——技术上可能根本不正确，但逻辑上是一样的 。
假设你做疫苗，按照技术规定:灭活1000升病毒需要1升灭活剂 。现在，为了满足市场需求，扩大生产，工厂引进了10000升的生产设备 。这时候需要加多少灭活剂？
你可能会想，这不就是一道小学数学题吗？大家都知道1000升要用1升灭活剂，10000升要用10升灭活剂 。让我生产疫苗，我绝对不会偷工减料 。正所谓“加工虽繁，不敢省工，口味虽贵，不敢减材 。”我必须用真材实料，对客户负责...
停下，停下...
编者按:在生物尺度缩放的过程中，有些因素是线性的，而有些因素是非线性的 。疫苗发挥作用的实际过程是复杂的，以上例子只是思想实验 。
当你为自己的正直和童心感到骄傲的时候，你可能已经在不知不觉中犯了一个致命的错误 。
为什么？我们先来看另一个人类历史上非常相似的案例 。(具体见:生活规模、城市规模、公司寿命，其实遵循的是同一个规模法则 。)
1962年，人们做了这样一个实验:他们想给大象注射迷幻药LSD 。然而，人们不知道应该给大象多少剂量 。
这时，他们发现大象的体重约为猫的3000倍，已知猫服用LSD的安全剂量 。那很简单 。按照猫的安全剂量乘以3000就可以了 。这不是大象用的致幻剂剂量吗？
你看，这个推理过程是不是和我们刚才假设的疫苗生产过程很像？
结果注射完试剂五分钟后，大象虚脱，一小时四十分钟后，大象直接死亡 。
……
人们悲哀地得出结论，大象对LSD试剂极其敏感 。
大象太敏感是真的吗？其实不是的 。后来人们才知道，大象之所以会死，并不是因为大象敏感，而是因为我们错误地估计了形势变化的规模 。事实上，LSD的安全剂量并不能与动物的体重成比例增加——尽管线性比例计算是我们最习惯的思维方式 。
就像给孩子吃药一样 。简单地根据孩子的体重增减药物剂量是极其危险的 。同样，在疫苗生产中，抗原的最终浓度和灭活剂的浓度很可能不是简单的正比关系 。如果凭直觉调整，很可能会好心办坏事 。
虽然我们的大脑习惯于对未来发展进行线性外推，但对于一个复杂的系统，其变化趋势往往是非线性的 。
潮流背后
成本也在增加 。
我们几乎每天都在做一件事:为了做出决定，我们需要评估形势的未来发展 。
那么我们如何推断未来呢？通常我们会根据目前的发展势头来估计未来的变化:如果公司今年业绩优异，营业额持续增长，那么我们会估计公司明年业绩大概率持续增长 。
总的来说，这似乎很有效 。但是，如果我们习惯了这种判断，那么迟早有一天，我们会突然发现，为什么昨天看起来势头还不错的企业，一夜之间就出现了大逆转 。诺基亚和乐视也是如此 。
为什么？
这是因为人们有一个误区，认为预测趋势就是看事物的走向 。
没有.
事实上，评价局势发展趋势的关键，往往不是表面上的宏观方向，而是推动事物发展的微观力量，它们的变化速度和方向 。
比如同时有A、B、C三家公司 。到了年终总结，大家发现各个公司的业务规模都在增加，公司的年收入也在增加 。因此，三家公司的员工都对未来充满信心 。真的是这样吗？
如果你对比一下这三家公司的规模和人均利润的关系，总结成一张图，你就会看到，这三家看似趋势性增长的公司，实际上处于完全不同的发展态势 。
A公司，规模在增加，总收入在增加，人均利润也在增加 。
B公司，虽然规模越来越大，总收入越来越多，但人均利润没有变化 。
C公司，虽然规模在增加，总收入在增加，但人均利润在下降 。
现在，你更喜欢哪家公司？
所以问题不在于公司的业绩是不是在增加，而在于它的人均效益是在增加还是减少 。很多时候，公司的业绩在增长，规模在增大 。一切似乎都是公司历史上最好的时光 。但是，正如克里斯滕森在《创新者的困境》中提到的，一个企业最成功、最繁荣的时候，可能也是最危险的时候 。
但是，为什么同样是企业的一些组织，随着人员规模的增加，收入会大幅增加，而另一些组织在人员扩充时，收入会大幅下降？不是说人多力量大吗？为什么会出现一个企业人越多收入会越低的问题？
当然，这个问题在管理学领域的无数文章中都有讨论 。今天我们再从【如何用复杂系统思维动态预测未来】的角度来看这个问题 。
先说一个问题:为什么公司的规模总是有界的，不会无止境的扩张？
其实人类大规模合作的历史由来已久 。然而，很长一段时间，人们并没有清楚地认识到:一个合作组织的人数增加，会给组织带来哪些变化？
直到上个世纪，一位名叫科斯的年轻美国经济学家才满怀好奇地研究了这样一个问题:为什么没有出现一个巨无霸公司来承接世界上所有的业务？为什么一个组织的规模总是有一个大小边界？在探索这个问题的过程中，他发现了一个重要的现象，即在一个组织中，信息的组织和流通是不自由的 。
比如你一个人工作的时候，明白问题就可以了 。然而，当你还有两个同事时:
(1)你不仅要自己想清楚，还要给同事说清楚 。
(2)这个时候同事可能会和你意见不一致，你需要和对方沟通 。
(3)当你认为大家终于沟通清楚了，可以工作了 。
(4)结果我同事干完活给你看，我晕 。为什么和我刚才说的完全不一样？
(5)所以，我们必须再次沟通，返工和修改...
……(上述步骤的循环次数没有上限)
相信很多人都有过这样的经历，就是人员增加带来的信息成本和沟通组织成本 。
也就是说，当公司员工数量增加时，公司内部查找信息、沟通想法、协调任务、保证执行、达成共识的成本也大幅增加 。
科斯将这些为促进合作而产生的成本称为“交易成本” 。
由此可知，公司人越多，交易成本就越高 。直到有一天，扩大规模带来的交易成本已经超过了它带来的收益，企业的规模就无法扩大了——这就塑造了企业的边界 。
这个道理在今天看来很简单，但在当年却是石破天惊——科斯凭借这一发现获得了诺贝尔经济学奖 。
不过，现在我们回过头来用复杂性科学和网络传播的原理来解释一下 。也许这个问题比较好理解 。即当一个公司的人员增加时，实际上是在网络系统中增加了新的节点 。当系统中的节点数量增加时，系统中节点之间的链接数量也呈指数增长 。
这意味着当网络中的所有节点都要通信一次时，通信成本会成倍增加 。
换句话说，公司每多招一个人，付出的不仅仅是他的薪资成本，还有日常与他沟通协调带来的交易成本 。
因此，企业员工成本的正确算法是:
员工成本=员工工资+额外沟通组织成本 。
当然，我们可以通过优化沟通方式，互相熟悉来降低这种沟通成本 。但这种优化的效果在一定时期内是有限的 。因此，在实践中，人们逐渐总结出一些经验方法来对抗内部交易成本的增加 。
最典型的例子就是亚马逊的“两个披萨法则” 。这个规则说，如果一个项目的工作人员加班订餐时，两个披萨不够养活项目团队，那就说明这个团队的工作人员太多了，必须分流，提高项目团队的灵活性 。因为在实践中，他们发现一旦人数超过两个披萨的规模，沟通的成本就抵消了人员增加带来的好处 。
现在你明白为什么企业越大越难管理了吧 。
然而，硬币有两面 。虽然企业规模越大，公司内部的沟通成本越高 。但是，我们仍然可以发现，世界上仍然有许多大公司，它们似乎能够同时快速增长 。为什么？
边际收益
这就涉及到我们分析复杂系统动态发展的另一个因素:边际收益 。
随着网络规模的迅速扩大，虽然网络内部的沟通协调成本在增加，但成本只是影响收益的一个维度 。如果我们的产出速度能够快于成本增加速度，那么组织仍然能够快速发展——这就是我们前面提到的“发展速度” 。
换句话说，在预测形势的发展变化时，推动形势发展的基本力量是什么？它的投入产出比是如何变化的——即每增加一项投入，边际收益是增加还是减少？这是分析判断发展趋势的重要因素 。
查理·孟格曾在一次演讲中提到，判断一个企业是否值得投资，很重要的一点就是看它能否拥有“规模优势” 。如果企业有规模优势，规模越大，收益越高 。
怎么分析？其实要看投入资源到新业务后，边际收益如何变化 。芒格举了一个储油罐的例子 。
在芒格看来，投资大型储油罐业务非常划算 。因为当储油罐规模扩大时，增加的成本主要来自于需要更多的钢材 。但是钢材的用量是随着储油罐表面积的增加而增加的，但是收获的储油空间空是随着容积的增加而增加的 。
换句话说，你可以用表面积(平方)的成本，得到体积(立方)的增益 。这是一个非常好的商业模式——边际成本

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