企业环境不确定性的性质、来源及其测度:研究综述与展望*

2013-11-23张红波

河北科技师范学院学报（社会科学版） 2013年2期

张红波，靳玺

(湖南科技大学能源与安全工程学院，湖南湘潭，411201)

当今世界，经济一体化、经营虚拟化、生产社会化、商务电子化、贸易自由化、资本国际化、关联网络化、需求实时化蔚然成风，环境不确定性无处不在，无时不有，“不确定性”已经成为出现频率最高的关键词之一。

长期以来确定性被认为是科学的基本品质，与之相反，各个领域又充满着不确定性则，由于存在不确定性，各领域充满疑惑，建立起来的信仰被动摇，确定的蓝图和远景变得飘摇不定。虽然人们可以毫不迟疑地使用不确定性这个词，却很难说清不确定性的准确含义。维基百科对不确定性是这样定义的:“不确定性是一个出现在哲学、统计学、经济学、金融、保险、心理学、社会学及资讯工程的概念。”不确定性并没像人们希望的那样有一个权威、公认的定义。

一、环境不确定性的概念演化

对于风险与不确定性，很多经济学者为这二者的区别进行了大量研究。这方面，奈特做的贡献最大。他认为“风险”是指人依据客观现实有能力计算出相应概率的情形。如在掷骰子时，任何一面出现的概率都是相等的六分之一。奈特认为“不确定性”是指不能客观分类的情形，并指出:只有结果是变化不可预测的时候，才可能带来特殊形式的收入，这就是利润。只有敢创新的人，才能创造出乎预料的收入。这种不可预测的变化及结果就是不确定性，而风险是可以被计量的。奈特不仅对风险和不确定性做了清晰的界定，更指出不确定性具有比风险更深一层的含义，不确定性实际上规定了风险。

1921年奈特在《风险、不确定性与利润》一书中阐明了不确定性思想，为不确定性的发展奠定了理论基础。他指出:“风险的特征是概率估计的可靠性，以及因此将它作为一种可保险的成本进行处理的可能性，稳定可靠的经验规律和所遵从的理论规律为估计的可能性提供依据。”奈特认为风险是可以计算的，而不确定性是人们由于缺少对事件的基本认识，不能明确事件的结果，因而不能用现有方法对不确定性进行预见或者进行定量分析［1］31。通过对比风险与不确定性，奈特认为风险不能为经济行为人提供机遇去谋利，相反不确定性则能为人们提供获利的机会。指出知识的不完全性导致不确定性的产生，不确定性是内生的存在于经济行为主体的主观认识范围内。对此霍奇森评价道:“奈特比以往所有人都更清楚地看到充分知识这个基本假想的所有意义。”［2］

通过引入不确定性因素，奈特分析了企业利润的来源和企业的性质，突破了新古典经济学对企业的模糊假定，大大缩小了经济理论研究和现实之间的鸿沟，为企业理论研究做了巨大贡献。但是奈特对不确定性的理解比较片面，他认为，不确定性是非常极端的或者完全缺少知识信息，企业所得的利润来源于事物固有的，不可能预见的性质或人类自身行为结果的无法预测的纯正事实。而在现实社会中，一方面，对于事物的性质或结果人们不可能完全缺乏认识，正如德姆塞茨所说的“现实中的不确定性问题主要表现为对事件性质或结果缺乏一致和共同认识”［3］;另一方面，企业所做决策是据于多方面的，人们的理性行为或有意识的行动会对企业决策有影响，而这些内容并没有在奈特的不确定性概念中得到表现［1］31。

此后，希可斯(J．Hicks，1931)、马夏克(J．Marschak，1938)和田纳(G．Tinter，1941)进一步研究了怎样通过设定参数这种方法来阐述风险与不确定性，并指出可以利用均值、方差对随机风险进行分类。纽曼和摩根斯坦将风险和不确定性正式拉进经济学理论分析的框架内，开创现代意义上的期望值决策理论，塞维兹(L．J．Savage，1954)则在主观概率的基础上进一步推演了更为通用的期望效用理论模型［4］。Frank、Savage 认为，即使不能算出随机事件的概率分布，也可以用贝叶斯定理中的主观概率对随机事件指定一个先验信念，这样对建立数理模型的技术选择就没区别，奈特对不确定性的分类就没有意义了［5］。Daniel 等通过著名的“双色试验”认为在多数情况下，人们会违反主管概率原则，从而不能被Savage 等提出的一个主观概率描述，主观预期效用理论并不能完整描述决策者在面临奈特不确定性时的决策行为。Kehneman 和Twersky(1979)则从认知心理学的角度提出了不确定性、风险条件下的行为选择的前景理论(Prospect theory)，认为行为主体在不同的不确定状态下其偏好是不稳定的，在存在损失的条件下偏好风险性方案，在存在稳定收益的条件下，却具有规避风险性方案倾向。

Duncan 对环境不确定性是这样定义的:由于相关环境因素信息缺乏、无法得知决策结果、不能知道环境对决策的影响而难以决策的情形［6］。并从复杂性和动态性两个维度来划分不确定性［7］。在此基础上，Tan 和Litschert 从复杂性、动态性、和敌对性三个维度来划分环境不确定性［8］，并被后来研究广泛所用。其中动态性是指环境变化速度快很难预测，复杂性是指环境组成要素的差异性及激烈竞争，敌对性指环境对组织生存和发展的支持程度。王浩瀚认为不确定性是一个动态概念，它是从未来着眼说明事物的属性或状态，是不稳定和无法确定的，现在的人无法对未来的人、事乃至世界进行准确的预测［9］。

按照Milliken 的归纳，对“环境不确定性”最为通常的三种定义是:一是不能对将来发生的事件的可能性赋予概率值;二是缺乏相关因果关系的信息;三是不能精准预测一项决策导致的结果［10］。这三种定义揭示了环境不确定性的不同本质属性。在这些研究的基础上，Milliken 提出了他对不确定性的一般定义:个体由于缺乏信息或者没有能力区别相关或和不相关的数据而不能精准地预测。与此同时，Milliken 把不确定性分为三类:一是环境的客观状态不确定，人们不知道环境的组成要素将怎样变化，即状态不确定性(State Uncertainty);二是个体没有能力预测环境的未来状态对组织影响的特性，即影响不确定性(Effect Uncertainty);三是没有能力预测相应选择决策的可能结果，即反应不确定性(Response Uncertainty)。

Milliken 的工作表明，大量的研究工作主要是从状态、影响和反应三个不同的方面来阐述环境对企业的影响，对这三种情况的区分是适当理解不确定性的基础［11］。

后来的研究者们对不确定性概念的界定，加深了人们对环境不确定性概念的认识。Manolis等认为，不确定性不是一个一维的概念，而应被看作一个多维概念［12］。不确定性包含了事物多方面的属性与特征，在研究环境不确定性时，不确定性包括:政治环境、经济新环境、科技环境、法律环境、社会文化环境等。Priem 将环境不确定性定义为不可预测的变化，环境不确定性的动态性在此得到了关注。虽然人们对有关不确定性定义的发展没有脱离Milliken 的总结，却加深了人们对环境不确定性的进一步认识［13］。

二、环境不确定性的成因

不确定性来源于主观和客观两个方面。客观世界的复杂多变导致了自然状态的不确定性，主观对客观的所处状态的认识的有限性，主观与客观背离是必然的，一致是偶然的。主观与客观的相互作用及背离是环境不确定性形成的原因。

首先，客观世界本身是一个复杂系统，具有不确定的特性。20世纪60年代之前，人们普遍认为确定性系统的运行特征是完全确定的，可以预测的，而不确定性产生于随机系统。爱因斯坦的狭义相对论认为时空不过是万物的静态参照物，爱因斯坦认为“上帝不会玩筛子”、“时间是一种错觉”，即认为宇宙万物是确定的。然而，近40年的研究成果表明，绝大多数的确定性系统都会产生复杂的、不确定性行为。1997年诺贝尔化学奖得主普利高津认为“确定性才是一种错觉”，并认为我们生活在一个可确定的概率世界，生命和物质在这个世界里沿着时间方向不断演化［14］。1963年美国气象学家爱德华·诺顿·牢仑次提出混沌理论(chaos)是系统从有序状态突然变为无序状态的一种演化理论，是对确定性系统中出现的内在“随机过程”形成的途径、机制的研讨。混沌理论认为各种变量之间的非线性关系能产生混沌行为，从而导致系统的不确定性。

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根据混沌理论，格拉斯提出过去作为决策基础的三个主要假定已经不再成立，这些旧的假定已经被新的现实所代替，原因:一是企业是复杂的开放系统，在很大程度上受环境的影响，其行动可能无法达到它所预期的结果的现实替代了企业是一个“说到做到”的封闭系统、外界对企业决定采取的行动没有多大干扰的假定;二是环境是瞬息万变的，不断创造着机会和威胁，高层管理者不能指望制定出在付诸实施时仍完全有效的详尽战略的现实，替代了经营环境是稳定的，管理者能充分把握经营环境，从而制定详尽具体的战略的假定;三是简单线性因果关系已经失灵，各种事件的后果是无法预料的现实，替代了管理者对事件的因果关系有着足够的认识，他们能够顺藤摸瓜，找出每一事件将会导致的变化的假定。

其次，主观世界也具有不确定性。人并非是传统经济学所说的“全知全能的上敌人”，而是有限理性的社会人。人具有思维能力，可以认识世界并改造世界，但是人的思维是有限的，主观认识不可能穷尽客观世界。人们不管对历史、现在还是未来的客观世界的认识都是有限的。1977年时任美国数字设备公司总裁Ken Olson 说:“任何人都没有理由在家里放一台计算机”，然而现在的个人电脑市场是如火如荼。主观认识受时间跨度、信息和人的自身知识、预见能力的限制，使主观认识具有局限性。由于人类认识能力有限与外部环境的复杂性、丰富性及无限性之间的矛盾，人们对于环境的认知是有限度的，这种限度之外的环境正是环境不确定性之存在原因［15］。

三、不确定性的分类

按照影响不确定性的时间因素，可将不确定性分为历史不确定性、现在不确定性和未来不确定性。影响不确定性的重要因素之一就是时间，其重要原因是时间因素影响了行为主体决策信息的完整性。历史信息资料的不完整，造成了历史不确定性;即使是现在，时间跨度为零，由于信息不完全、非对称性的存在，依然存在不确定性;由于人们预测能力和预测信息的有限性，未来更具有不确定性［4］。

按不确定程度休·考特尼将不确定性分为四个层次:一层为前景清晰明确;二层为有几种可能的前景;三层为有一定变化范围的前景;四层为前景不明。［16］

按照不确定性成因可分为主管不确定性和客观不确定性。客观存在的不以人们意志为转移的不确定性现象称之为客观不确定性。因为行为主体主观预测能力造成的不确定性称之为主观不确定性。

理查德·L·达夫特认为，应该从两个维度来确定企业所面临的环境不确定性:一是企业所面临环境的动态性，二是企业所面临环境的复杂性．环境简单或复杂的程度;复杂性程度可用组织环境中的要素数量和种类来表示［17］。在一个复杂性环境中，有多个外部因素对组织产生影响，通常外部因素越少，环境复杂性越低，不确定性越小。事件的稳定程度即组织环境中的变动是稳定的还是不稳定的，它不仅取决于环境中各构成因素是否发生变化，而且还与这种变化的可预见性有关［18］。

四、不确定性的测度

如何对不确定性数据和信息进行有效处理，进而发现不确定性信息中所蕴含的知识规律，这就需要对不确定性进行度量。不确定性程度的度量是量度在不确定度函数中所表达出来的研究对象的固有不确定性程度模型。对不确定性度量的工具有概率论、模糊集、证据理论和粗糙集理论。

概率论里对不确定性程度度量的很多是基于Hartley 熵和Shannon 熵来进行的，Hartley 熵表示由非特异性引起的不确定，Shannon 熵则表示随机性或冲突引起的不确定性。Hartley 熵形式为:H(A)=log |A | 其中|A|表示集合A 的势，对数的底是任意大于1 的数，它与量度的单位有关［19］。所论对象x 在集合A 中取值的不确定度是由集合A 的元素个数而决定的，如果确定x 取值于A，那么A 的元素越少，这种不确定性就越小。Shannon 熵［20］的表达形式为:

其中，P={Px∣x∈X}为论域X 上的一个概率分布，对数的底是任意大于1 的数。Shannon 熵定义与Hartley 熵定义最本质的不同是，Hartley 定义没有概率统计观点，它只是Shannon 定义的特例，即消息等概率出现的情况。这是概念上的一个飞跃，没有这个飞跃，也就不可能有Shannon 信息论。

1965年美国控制论专家Zadeh 提出模糊集概念。模糊集是表达模糊概念的集合，指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体，模糊集这一概念的出现使得数学的思维和方法可以用于处理模糊性现象。模糊集定义表达式为:设A 是集合X到［0，1］的一个映射，A:X→［0，1］，x→A(x)，则称A 是X 上的模糊集，A(x)称为模糊集A 的隶属函数，或称A(x)为x 对模糊集A 的隶属度。虽然模糊集为人们找到一种处理不确定性的方法，并给出一种较好的推理模式，但模糊集理论用隶属度来处理不确定性，而隶属度是凭经验或者领域专家给出的，所以具有很强的主观性。

证据理论是1967 美国数学家Dempster 提出的，并由他的学生Shafer 于1976年进一步发展起来。证据理论是基于有限集X 上两个成对的半连续的非可加性测度信度函数和似真度函数［21］。它们可用一个定义在X 的幂集P(X)上的基本概率分配函数m 表征，m:P(X )→［0，1］，满足两个条件m(Φ)=0 和。证据理论作为一种不确定推理方法，具有处理不确定信息的能力。证据理论的主要特点是:满足比贝叶斯概率论更弱的条件;具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力。但是证据理论也有很大的局限性:其一，要求证据必须是独立的，而这有时候不容易满足;其二，证据合成规则没有非常坚固的理论支持，其合理性和有效性还有争议;其三，计算上有潜在指数爆炸问题。

1982年波兰学者Pawlak 提出粗糙集理论来处理和度量不确定信息，粗糙集不需要数据之外的信息就能有效分析不精确、不一致、不完整等各种不确定信息，它能在保持原数据或或决策能力不变的前提下消除冗余信息，发现隐含知识揭示潜在规律，为不确定性度量提供强大严密的分析与操作［22］。粗糙集从诞生到现在30年，已经被用在各个领域处理不确定性，是一种较有前途的处理不确定性的方法，相信今后将会在更多的领域中得到应用［23］。但是，粗糙集理论还处在继续发展之中，在实际应用中仍存在一些问题:不可分辨关系对问题的限制太过于严格，对问题的描述过于单调;离散问题难以得到优化，对于规模小且属性本身具有明确的逻辑意义的数据会有较好的数据分析效果，但是对于规模大且特征又是连续值的数据，很难得到十分满意的结果。

五、环境不确定性的影响及应对思路

面对经济日益全球化，企业所处的环境日渐呈现出“不确定性”的特点。稳定性、精确性、可预测性逐渐被变革性、模糊性、不可预测性所代替。彼得·德鲁克针对未来的不确定性和不可预测性提出了一系列关于不确定性的管理理念，他的管理思想给出这样的启示:确定性管理必然会被不确定性管理所代替，管理学家和企业家都把不确定性当作企业经营风险的关键来源［24］。业界普遍认为，环境不确定性是影响企业适应性甚至企业存亡的关键因素，会使企业面临日趋复杂的风险，企业必须不断变化自身复杂性才能应对环境不确定性。

曾萍以珠三角地区企业为调查对象，通过调查研究认为面对环境不确定性，企业应具备知识创新性、超前行动性以及风险承担性．环境不确定性可以影响企业动态能力的形成和发展，企业应及时准确地感知环境变动，必须随变化的环境不断地动态调整和创新，做出正确快速的反应［25］。环境不确定性是影响企业适应性甚至企业存亡的关键因素，会使企业面临日趋复杂的风险，企业必须不断变化自身复杂性才能应对环境不确定性［26］。

尽管许多研究者的兴趣所在是环境不确定性与绩效的关系，但理论与实证结果却多互相矛盾，形成了两种截然不同的回答［27－28］。一种观点，尤其是创业学派认为，环境不确定性创造了很多机会，能不断感知并抓住这些机会的企业可以获得并保持竞争优势;另一种观点，尤其是传统战略管理观点认为，环境不确定性给企业带来了不可预见性，企业的生产经营都可能被意外事件打乱，因而环境不确定性会使企业丧失竞争力。超竞争理论更认为，在超竞争环境下，企业生存空间与经营方式都发生了极大改变，环境变化会使原有优势不再有用，竞争对手的行动也会加速原有优势的消亡，竞争优势持续的时间会越来越短，在此环境下，企业竞争优势赖以存在的基础不断变化，只能获取短暂的竞争优势。

六、未来研究展望

笔者按照时间顺序叙述了环境不确定性的概念演化，并简要地对部分内容作归纳分析给予简要评价，从主观和客观两个方面分析环境不行确定性成因，综合各位学者的研究成就划分环境不确定性，为不确定性度量提供概率论、模糊集、证据理论、粗糙集四种数学工具并分析各自的优缺点。认为环境不确定性对企业有着非常重要的影响，世界是不确定的，企业不可能脱离环境不确定性而存在，既然必须面对不确定性，企业就要全面认真审视环境不确定性，从中寻找机遇，及时准确地动态调整，争取更大的发展。

环境不确定性经过这么多年的研究发展已经取得很多卓有成效的成绩。未来，对环境不确定性的研究不应仅局限于对不确定性的度量和测算方面，而更多的是要寻求不同的降低不确定性的途径。因此，对环境不确定性未来研究的展望如下:

第一，随着环境不确定性的不断加剧，要调整研究视角，从整合企业、产业和环境不同层次的角度进行综合研究，构建微观、中观和宏观多层次协同演进的模型，构建能够准确反映战略与环境关系的一般理论，将有利于更加准确地把握战略与环境之间的关系。

第二，理论研究要结合实证研究，不能只进行理论研究而忽视了实证研究，要加强实证研究。理论研究为环境不确定性研究提供了必要的理论支持和方法指导，而实证研究对理论研究提出的假设进行验证，通过实证来检验现有理论的解释力和预测力，从而推动相关理论的丰富和发展。所以未来要加强实证研究才能更进一步推动环境不确定性研究。

第三，我国是有中国特色的社会主义国家，经济处于转型期，法制仍在完善，社会改革仍在进行，环境处于剧烈动荡时期，因此不能生搬硬套国外的环境不确定性研究成果，而要对国外的研究成果进行消化吸收再创新，加强本土化研究，找出适合我国企业处理环境不确定性问题的方法途径。

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