后工业社会面面观

从分析的角度，人类社会可以分为社会结构、政体和文化三个部分。社会结构包括经济、技术和职业制度。政体调整权力分配并裁决个人与集团相互矛盾的声索和要求。文化是与表达符号和意义相关的领域。按照这种方式来划分社会是有益的，因为每一个方面都有一个不同的中轴原理起支配作用。在现代西方社会里，社会结构的中轴原理是经济化，这是一个根据最低成本、使用替代用品、谋求最佳效果和寻求最高价值等原则来分配资源的途径。现代政体的中轴原理是参与，有时是经过动员或有控制的参与，有时则是自下而上要求的参与。文化方面的中轴原理是实现并提高自我的愿望。过去这三个领域是由一个共同的价值体系来联系的（在资本主义社会，它是通过一个具有共同特性的结构）。但在当代，这三个方面正日益趋于分裂，而且，由于我在“结语”中所谈到的原因，这种分裂还要扩大。

后工业社会的概念首先涉及社会结构方面的变化，就是经济改造和职业体制改组的方式，而且也涉及理论与经验、特别是科学与技术之间的新型关系。这些变化可以用图表来表示，我在本书中要这样做。我并不认为社会结构的这些变化决定着政治或文化的相应变化，而认为社会结构的变化从三个方面向社会的其余部分提出了质疑。

首先，社会结构——尤其是社会结构——是一个旨在协调个人行动以达到特殊目的的职能结构。这些职能通过适应于某一具体职位的、定义明确的活动方式，对个人进行分割，但人们并不总是愿意接受某项职能所规定的要求。例如，后工业社会的一个层面，就是科学的日益科层化和脑力劳动日益精细的专业化。然而，进入科学领域的人们是否会像150年前进入工厂体系的人们那样愿意接受这种划分，这还是不清楚的。

第二，社会结构的变化对政治制度提出了“管理”的挑战。在一个日益意识到自己的命运并力图掌握自己命运的社会里，政治秩序必然是最重要的。后工业社会愈来愈重视知识领域中技术的重要性，这迫使新社会的大师们——科学家、工程师和技术官员——要么与政治家进行竞争，要么就成为他们的盟友。因此，社会结构与政治秩序之间的关系便成为后工业社会如何分配权力的一大问题。

第三，强烈取决于认识能力和理论知识至上的新的生活方式，将不可避免地挑战文化潮流，即力求强化自我，并越来越反对受道德规范束缚和反对体制。

在这本书里，我主要致力于后工业社会社会结构与政治影响的研究。以后我还将写书探讨后工业社会与文化的关系。不过，中心任务是首先探索社会结构内部的社会变化。

英国哲学家阿尔弗雷德·诺思·怀特黑德（Alfred North Whitehead）曾写道：“概括太广，只能导致无用的结论。只有以特殊性作限制的广泛概括，才是有用的概念”。提出一种华而不实的理论，吹嘘它是历史上的一个惊人创见，这在今天是特别容易做到的。但等到最后用事实来检验的时候，这种理论就变成了笑柄——诸如：30年前詹姆斯·伯纳姆（James Burnham）关于管理革命的理论，或者是C·赖特·米尔斯（C. Wright Mills）关于权力精英的概念，再或者W·W·罗斯托（w.w. Rostow）的经济成长阶段论，就是这种案例。我力求避免采取那种冲动的做法。相反，我在这里研究的是趋势问题，并力求探索这些趋势的意义和后果，如果我所描绘的社会结构变化能够在它们的逻辑范围以内发挥作用的话。但没人能够保证它们一定会起作用。社会压力和社会冲突有可能使一个社会发生极大的转变；战争和相互责难可能导致社会的毁灭；这些趋势则可能挑起一系列制止变化的反应。所以，我所阐述的正是德国哲学家汉斯·瓦欣格（Hans Vaihinger）所谓的“如果”（as if），或是某种假定，或是对可能出现的事物做出合乎逻辑的解释，我们可以以此为背景来对比未来社会的现实，以便了解什么东西插进来改变社会按照其选择的方向发展。

后工业社会的概念是一个广泛的概括。如果从五个方面（或组成部分）来说明这个术语，它的意义会比较容易理解：

经济方面：从产品经济转变为服务性经济；

职业分布：专业与技术人员阶层处于主导地位；

中轴原理：理论知识处于中心地位，它是社会革新与制定政策的源泉；

未来的方向：对科技的控制以及技术评估；

制定决策：创造新的“智能技术”。

服务性经济的创立。大约30年前，英国经济学家科林·克拉克（Colin Clark）在《经济发展的条件》一文里进行分析时，把经济分为第一产业、第二产业及第三产业，第一产业主要涉及农业，第二产业包括制造业和工业，第三产业即指服务业。任何经济体都是各个产业占不同比例的混合体。不过克拉克认为，随着各国日益走向工业化，鉴于部门间生产率的差别，一条不可避免的道路是劳动力的较大部分将进入制造业。同样，随着国民收入的增加，对服务业的需求会增大，经济体将沿着这个方向出现相应变化。

按照这个标准，后工业社会最首要、最简明的特征是大多数劳动力不再从事农业或制造业，而是从事服务业，如贸易、金融、运输、保健、娱乐、研究、教育和管理。

今天，世界上绝大多数国家（见表一和表二）仍然依赖第一类经济部门：农业、矿业、渔业、林业。这些经济体完全依赖自然资源，生产率低，因原料和初级产品的价格波动而使其收益大幅度摇摆。在非洲和亚洲，农业经济占用了劳动力的70%以上。在西欧、北欧、日本和苏联，劳动力的大部分从事工业或制造业。今天，美国是世界上唯一一个国家：其服务业部门雇用的劳动力占就业总人数的一半以上。美国是第一个服务性经济体，是第一个大多数人既不从事农业生产，也不从事工业生产的国家。今天，约有60%的美国劳动力从事服务性行业；到1980年，这个数字将上升到70%。

“服务业”一词，如果泛泛地运用，会引起对后工业社会的发展趋势的误解。许多农业社会，如印度，有较大比例的人口从事服务业，但那是一种私人服务（例如家庭仆役），这是因为当地劳动力便宜，而且经常就业不足。在工业社会，服务性行业的不断增长，是因为必须对生产提供辅助性劳动，例如运输和分配。后工业社会所强调的是一种不同类型的服务业。如果把服务业分为私人性质（零售商店、洗衣店、汽车修理、美容店）；企业性质（银行业和金融业、房地产、保险业）；运输、通信和公用事业；以及健康保健、教育和政府治理，最后这个类别的增长对于后工业社会才具有决定性意义。因为只有这个类别才能代表一个新的知识界——在大学、研究机构、各种专业以及管理部门——的扩张。

专业和技术阶层的优越地位。定义后工业社会的第二种方法是根据职业构成的变化，即不仅要看人们在什么地方工作，而且还要看他们做什么工作。在很大程度上，职业成为划分社会阶级与阶层的最重要的决定因素。

工业化从一开始就产生一种新的现象，就是产生了半熟练程度的工人，他们可以只经过若干星期的训练，便能按照机器工作的要求进行简单的常规操作。在工业化社会中，半熟练工人是劳动力市场中最大的一个类别。而服务性经济的扩张，由于更着重办公室工作、教育和管理工作，将自然而然地使劳动力向白领职业转移。到1956年，美国白领工人的人数，在工业文明史上第一次超过了蓝领工人。从那时候起，该比率一直在稳步扩大，到1970年，白领工人与蓝领工人的比例超过了5:4。

然而最惊人的变化是专业和技术岗位的增加——通常要求具备大学程度——其增长率达到了平均增长率的两倍。1940年，社会上的专业与技术人员有390万，到1964年，该数字上升到860万。据估计，1975年美国将拥有1320万名专业与技术人员，人数仅次于半熟练工人，而成为美国八类职业中的第二大类职业（见表三）。统计分析还将进一步勾勒出这样一幅图景——科学家和工程师将成为后工业社会的核心人群。尽管专业和技术人员的增长率达到了劳动力平均增长率的两倍，但科学家和工程师的增长率却是该平均增长率的三倍。到1975年，美国大概将拥有约55万名科学家（自然科学家和社会科学家），1960年仍只有27. 5万名；1975年大概将拥有150万名工程师，1960年仍只有80万。表四介绍了专业与技术岗位的分类情况，这些岗位可被视为后工业社会的心脏。

理论知识的首要地位。在识别一个新兴的社会制度时，人们不仅要根据推断的社会趋向（如服务性经济的兴起或专业与技术阶层的增长）来了解基本的社会变化，而且要通过构成社会制度中轴原理的某些明确特征，确立一种概念性图式。工业社会以机器和人协作生产商品为标志。后工业社会则是围绕着知识组织起来的，其目的在于进行社会控制并指导革新与变革；这反过来又产生新的社会关系和新的结构，它们必须从政治上加以管理。

当然，知识对于任何现代社会的运转都是必不可少的。令后工业社会有所不同的是，知识自身性质的变化。对于组织决策和指导变革具有决定性意义的是理论知识的中心化——即理论与经验相比更为重要，而知识被编纂成抽象符号系统，如同任何公理一样，可用来阐释多个领域的人类经验。

任何现代社会的生存，要依靠革新以及社会对变革进行管理，力求对未来作出预测，以便提前计划。管理社会的这一任务，促进了制定计划和进行预测的需要。正是由于对革新的性质在认识上发生了变化，理论知识才获得如此重要的地位。

首先，人们可以从科学与技术之间业已变更的关系中看到这种情况。几乎所有现存的主要工业——炼钢、电力、电报、电话、汽车、航空——基本都是19世纪问世的工业（例外的只有炼钢业始于18世纪，航空业始于20世纪）。它们要么是发明家的创造，要么是聪明而有才干的工匠的发明，这些人对于科学和研究工作所依据的基本规律都不大注意。凯利（Kelly）和贝西默（Bessemer）独立地发明了氧化炼钢法，使得炼钢转炉和钢的大规模生产成为可能，但他们并不知道，与其同时代的亨利·克利夫顿·索拜（Henry Clifton Sorby）在冶金研究中揭示了钢的微观结构。电话的发明者亚历山大·格雷厄姆·贝尔，在科学家克拉克·马克斯韦尔（Clerk Maxwell）看来，不过是一个“为了牟取私利（钱）而成为电学家”的雄辩者。爱迪生有关“以太火花”（etheric sparks）的研究导致了电灯的产生，在技术领域引起了一场巨大变革，然而他的工作一直脱离电磁学的理论研究，甚至与之有所对立。不过，电动力学的进一步发展，尤其是在取代蒸汽机方面，只能由受过数学物理学正规训练的工程师来完成。正如一位传记作家所说的，爱迪生缺乏“抽象思维的能力”。

首个由于与科学、技术具有复杂联系而堪称“现代”工业的是化学工业，因为要进行化学合成——化合物的再组合和转化——就必须具备高分子方面的理论知识。1909年，沃尔特·纳斯特（Walter Nerst）和弗里茨·哈伯（Fritz Haber）使氮和氢化合而制成了合成氨。两位德国化学家根据1888年由法国人亨利·勒·沙特利埃（Henri Le Chatelier）首先提出的原理进行研究，惊人地验证了康德的一句名言：最适用者莫过于好理论。然而，该成果的应用颇产生了一些讽刺意味。

战争可谓科技发展的温床。现代战争正按照一种全新的方式把科学与技术结合起来。第一次世界大战前夕，各国总参谋部曾预计：德国必须赢得一场迅速的压倒性胜利，否则，假如法国能够挺住，战争将以德国的失败而迅速告终（无论是在战场上或在谈判桌上）。它们都是根据这样一个简单的事实：智利是德国（也是全世界）生产化肥与炸药所需的天然硝酸盐的主要供应国，而战争期间，德国和智利之间的航道将为英国海军切断。1913年德国人使用了大约22.5万吨氮，其中有一半是进口的。氮的库存会迅速减少。但是，生产合成氨的哈伯——博施合成法发展是如此之快，到了1917年，合成氨已占到德国氮化物产量的45%。到停战时，德国对氮的需求差不多已能够自给。正是由于德国的坚持，这场大战演变成旷日持久的阵地战和大屠杀。

就战争对人类的杀伤来说，第一次世界大战是人类文明史上的最后一场“旧式”战争。而从科学所起的新作用来看，它又是第一场“新式”战争。科学和战争融为一体的终极标志，当然是在第二次世界大战中问世的原子弹。正如哈佛大学科学史教授杰拉尔德·霍尔顿（Gerald Holton）所说，它表明“自科学实验室里开始的一系列活动，能够引起神话般巨大和突然事件的发生。”第二次世界大战结束以来，科学技术异乎寻常的发展催生了氢弹、配合计算机系统的远距离预警系统和洲际弹道导弹，美国在越南战场率先展开了利用大规模电子遥感装置及计算机控制进行报复性打击的“自动化”战争。到了今天，战争同样受到科学的“恐怖”统治，而且正如其他人类活动一样，战争形态正在发生巨大变化。

以一种不太直接、但同样重要的方式，理论与经验之间正在变化的关系，同样反映在政府政策的制定，尤其是经济管理方面。在20世纪30年代大萧条期间，各国政府都在危机中挣扎，不知如何是好。当时，德国主导政府政策的社会主义经济学家坚持认为，萧条将“沿着自己的道路发展”，意思是说，按照马克思主义原理，导致萧条的“生产过剩”将比比皆是。英国也存在着类似的绝望情绪，英国保守党派要人斯坦利·鲍德温（Stanley Baldwin）的密友、失业救济局成员汤姆·琼斯（Tom Jones）在1934年3月1日给美国教育家亚伯拉罕·弗莱克斯纳（Abraham Flexner）的一封信件中写道，“在国内方面，我们的贸易有改善的可喜迹象（尽管不太大），但是没有任何办法能使失业人数下降。越来越多的人慢慢地、然而肯定正在意识到：失业者中的绝大多数人将永远找不到工作。像巴里奥尔学院院长林赛和我这类的人，恐怕都在面临把职业与培训中心长期办下去的巨大任务。”

在美国，富兰克林·D·罗斯福为修补经济采取了各种各样的方案。他通过美国复兴总署制定了一套类似于法团国家的、极其详尽的限价和管理法令。根据乔治·沃伦（George Warren）的建议，罗斯福下调了美元含金量，以便提高价格水平。为了解决闲散的失业者，他启动了一轮大规模的公共工程建设。这些政策没有哪一条得自经济复兴的综合理论。事实上，美国当时不存在任何这一类的理论。恰如罗斯福的经济顾问雷克斯福德·特格韦尔（Rexford Tugwell）所说，罗斯福只是在一个一个地试验各种“仙丹妙药”，希望能找到某种形式的配方来推动经济发展。

在很大程度上，人们是通过理论和政策的结合才对经济管理有了更为正确的理解。凯恩斯为政府干预经济以弥合储蓄与投资之间的差距提供了理论依据。而库兹涅茨（Kuznets）、希克斯（Hicks）等人对宏观经济学的研究，通过创立所谓的国民经济账户体系——即结合各种经济数据，把诸如投资和消费这类内容纳入生产账户与收入账户——为政府制定经济政策提供了可靠的框架，从而使人们能够测算经济活动水平，并决定哪些部门需要政府干预。

经济学领域的另一场重要革命，是不断尝试将一种日益严格的、数学化的经济理论体系应用于真实的经济体。这一潮流源自瓦尔拉的一般均衡论，并在过去的30年里为里昂惕夫（Leontief）、廷伯根（Tinbergen）、弗里希（Frisch）和萨缪尔森不断发展，应用于政策制订。在过去，这些概念和手段，如生产曲线、消费曲线、时间偏好和贴现等，作为抽象概念虽然很有用，但由于没有相应的数字资料来检验和应用这种理论体系，它们与经济实践是相脱节的。

现代经济学在这一方面的发展之所以可能，是因为有了计算机。计算机在经济理论体系与近年来庞大的数据基础之间建立了桥梁，由此催生了现代计量经济学和指导政策方向的经济学。其中一个重要的领域是对各工业之间相互依存的模型的研究，例如华西里·里昂惕夫（Wassily Leontieff）提出的投入产出模型，它不但简化了瓦尔拉（Walras）的一般均衡体系，而且以现实经验说明了各工业、经济部门及地区之间的交易平衡。美国经济的投入产出矩阵是由81种工业构成的一个系统网络，把从鞋类及其他皮革制品（第1类）到报废品与旧货（第81类）分别归入美国经济的生产部门、分配部门和服务部门。用一个现金流量表，就能说明任何一种工业的产品对应其他80种工业的具体分布情况。投入产出模型显示出就某一特定产出单位（按美元价值或实物产量计算）而言所需的投入（来自任一种或若干种工业）的类型及比例。反转模型则显示出生产某种产品所需的直接需求和间接需求。这样一来，人们就可以追溯出最终的消耗量，比如说汽车制造业对铁矿石的消耗总量或价值总量（即使汽车制造业并不直接购买铁矿石）。我们也可以看到铁矿石作为原材料是以怎样的比例被分配到诸如汽车、船舶、建筑等最终产品之中的。按照这一方法，人们可以根据对每个经济部门的不同影响勾画出终极需求的走势图。投入产出表目前是制订国民经济计划的主要工具，它同时也被运用于区域规划，利用计算机模型来测定人口分布的变化对贸易的影响。

针对经济体的大型经济计量模型，如前面提到过的布鲁金斯模型，使人们得以对经济进行预测，同时，这类计算模型的存在确保经济学家可以进行政策“试验”，例如弗罗姆（Fromm）和陶布曼（Taubman）模拟了1960—1962年间财政与货币政策的8种不同组合形式，以便观察究竟哪一种政策最为有效。人们可以用这种手段来鉴定不同的理论，看它是否有可能使经济“好转”。

认为对经济的管理不过是由某种理论模型派生出来的技术分支，这是科技治国论者才有的想法。最重要的考量是政治性的，为最终决策设定了框架。然而，经济模型指出了人们可以进行选择的限制边界，并且能验证替代性政治选项的后果。最关键的是，经济政策的形成虽然不是一门绝对精确的艺术，但它是根据经济理论制订的，而且通常必须找到理论根据。尼克松政府1972年之所以会接受“确保充分就业的预算”的思路，并且根据貌似确切的、资源已得到充分利用的假设（从而自动地接受了赤字财政）来设定政府财政标准，这一事实本身就足以证明过去30年来政府所必须面对的经济的复杂程度。

“研究与发展”（R&D）这个词，足以体现近年来科学、技术与经济的互相结合。由此诞生的、以科学为基础的工业（计算机、电子、光学、聚合物等工业），在美国社会的制造业部门中日益占据主导地位，并且在发达工业社会的产品周期中遥遥领先。这些以科学为基础的工业与19世纪兴起的工业不同，主要依靠在投产之前的理论研究。没有费利克斯·布洛赫（Felix Bloch）40年前创立的固态物理学，就不会有什么计算机。激光的发明直接归因于拉比（I.I. Rabi）在30年前对于激光束的研究。（我们可以有把握地说，美国钢铁公司是20世纪前1/3的公司样板，通用汽车公司是第二个1/3世纪的公司样板，而IBM公司则是最后1/3世纪的公司样板。这些公司对待研究与发展的不同态度，可以作为衡量社会变化的尺度。）

凡是适用于技术与经济学的，就可以适用于一切类型的知识，虽然也许要以一种不同的方式；这就是说，一个领域的发展日益有赖于理论工作的优先发展，它汇集整理出已知的内容，同时为实证研究指出方向。实际上，理论知识正日益发展成一个社会的战略源泉，即中轴原理。而大学、研究机构和知识部门等汇集和充实理论知识的场合则演变为未来社会的中轴结构。

技术的规划。随着新的技术性预测模型的出现，我的第四个标准是，后工业社会有可能达到社会变化的一个新维度，那就是对技术发展进行规划和控制。

只有当社会能够建立起新的组织机构来积累储蓄（通过银行、保险公司和从股票市场取得的股本资金，以及政府征收的款项，即贷款与税收），并把这些钱用于投资的时候，现代工业经济才有可能建立。每年以国民生产总值10%或更多资金进行再投资，已成为W·W·罗斯托（W.W. Rostow）经济增长“起飞”的基点。但是，现代社会若要避免停滞或“成熟”（不管该定义是多么含糊），就必须开辟新的技术领域，以便维持生产能力和更高的生活水平。人类社会如果愈来愈多地依赖技术和新发明，将会带来某种危险的“不确定性”。（马克思认为，资本主义经济如果不能扩张，就会死亡。而后来的马克思主义者，例如列宁和罗莎·卢森堡，认为这种扩张必然导致地理性的扩张，并由此形成对帝国主义的理论思考。但是，衡量资本主义扩张更重要的尺度是资本的集约化和技术发展。）没有新的技术，经济增长怎么可能继续呢？预测和“测绘技术”的新方法的发展，有可能在经济史上开辟一个崭新的阶段——有意识、有计划地推动技术变革，从而减少未来经济的“不确定性”。（是否能真正做到这一点，仍是酝酿中的问题，本书第三章将对此展开讨论。）

正如我们所知道的，技术进展也带来了有害的副作用，以及时常被人们忽视而确非故意忽视的第二层次和第三层次的后果。大量使用价格低廉的化肥，是促成农业产业革命的一大因素，但硝酸盐对水域的侵蚀却成为最恶劣的污染来源之一。滴滴涕作为杀虫剂挽救了大量农作物，同时也对野生动物和鸟类造成伤害。汽车的汽油发动机比蒸汽机效率更高，却引发了对大气的污染。问题在于对技术的引入缺乏控制，而相应的倡导者却只对单方面的效应有兴趣。

上述一切并非不可以避免。控制手段是存在的。正如美国科学院的一个小组委员会的一系列研究所显示的，在某种技术被引入之前进行“鉴定”，就可以预先考虑替代技术或相应对策。该研究小组在报告中指出：

 

小组委员会认为，在某些情况下，采用我们这里所主张的广泛标准，可以在目前或未来强化选择不同技术，或者至少是修正过的技术的倾向——采纳“社会代价”较低（虽然总成本不一定较低）的有效方法。例如，用生物环境方法而不是纯粹的化学手段来控制农业虫害，或者用替代性的设计而非化学方法提高发动机的功率，再或者借助大众交通工具来抵消对私人汽车的过度依赖。

 

技术鉴定是可行的。它所需要的只是政治机制能允许进行这样的研究并制定管理新技术的标准。（这个问题将在本书第四章阐述。）

新的智能技术的兴起。艾尔弗雷德·诺思·怀特黑德（Alfred North Whitehead）写道，“19世纪最重要的发明，是发明了发明的方法。一种新的方法诞生了。为了认识我们的时代，我们可以忽略变化的所有细节，例如铁路、电报、收音机、纺纱机、合成染料。我们必须集中力量注意这一方法本身，那是打破了旧文明基础的真正新事物。”

按照同样的精神，人们可以说，20世纪下半期方法论的前途在于：管理有组织的复杂性（如大型组织和体系的复杂性、含有许多变量的理论的复杂性）；识别和运用理性选择的策略来指导人类与自然界的竞争以及人类内部的竞争；发展一种新的智能技术，到20世纪结束时它有可能像机械化在过去一个半世纪中那样在人类事务中占有同样突出的地位。

在18世纪和19世纪，科学家们学会了如何处理一对变量：物体的驱动力与移动距离、气体的压力与容积、电流与电压。在略微扩张至三或四个变量之后，这些原理就变为大多数现代化技术的基石。正像沃伦·韦弗（Warren Weaver）所说的，电话、收音机、汽车、飞机和涡轮机这类发明，都是“复杂问题的简单化”。在19世纪和20世纪初期，大多数社会科学模型包含着这些简单的、相互依存的变量：资本与劳动（在马克思主义中被称为固定资本和可变资本；在新古典主义经济学中被称为生产函数）、供给与需求、权力平衡、贸易平衡。用艾伯特·沃尔斯泰德（Albert Wohlstetter）所阐明的理论来说，作为封闭且对立的系统，它们在分析上是最具吸引力的，它们把一个复杂的世界简化了。

随着科学的进步，人类下一步要解决的问题不再是那些少数的相互关联的变量，而是对大数据的整理，例如：统计力学中的分子运动、保险统计表格中的寿命概率、人口遗传学中的遗传性分布。这些问题在社会科学领域内就成了“普通人”的问题，例如智力分布、社会升迁率，等等。用沃伦·韦弗的话来说，这些问题即是“无组织的复杂性”。随着概率论和统计学的显著发展，以概率方式验证事件结果成为可能，这些问题的解决方案也将浮出水面。

后工业社会在智能和社会学方面的主要问题，借用韦弗的比喻，是“有组织的复杂性”问题——即管理含有大量关联变量的大型系统。这种系统必须经过人工干预、协调，才能达成特定目标。现代系统论的理论家们之所以如此自鸣得意，正是由于已经掌握了一套管理这种系统的技术。

自1940年以来，适用于解决有组织的复杂性问题的新的知识领域层出不穷，例如信息论、控制论、决策论、博弈论、效用论和随机过程，且由此又产生了一些新的技术，例如线性规划、统计决策论、马尔可夫链式应用法、蒙特·卡洛随机化过程、极小极大解，等等，这些技术被用来在战略格局的不同抉择中发掘可供选择的、理想的结果。在这一切的背后，是贾吉特·辛格（Jagit Singh）在数学领域发展出的所谓“综合计算”（comprehensive numeracy）。平均数、线性关系和无反馈，都是早期出现的、使数学为人们所易于掌握的简化形式。微积分非常适合解决少数变量和变化率的问题。但是，有组织的复杂性问题必须用概率来说明——通过约束冲突或合作，推导替代性选择的结果——为了解决这些问题，人们必须超越传统的数学领域去寻找方法。自1940年以来，概率论（一度是直观的，现在则是严格的和公理化的）、复杂组织理论、博弈论和决策论的进展，在理论应用上已经取得了进一步的发展。

我之所以把这些新发展称之为“智能技术”，其原因有二。首先，正如哈维·布鲁克斯（Harvey Brooks）的定义，技术“就是运用科学知识以可复制的方式来解决问题”。在这个意义上来说，建立一所医院或者组织一个国际贸易体系，都是一种社会技术，就像汽车或数控机是机械化技术一样。智能技术就是用算法（解决问题的规则）来代替直观判断。这些算法可以被植入自动化装置、计算机程序或者基于某些统计资料或数学公式的一套指令；处理“有组织的复杂性”问题的统计与逻辑运算技术，是为了形成一套决策原则。第二个理由是，如果没有计算机，新的数学工具就基本只具有学术价值，或者用阿纳托尔·拉波波特（Anatol Rappoport）的说法，只具有“很低的解决问题的能力”。轻松运转的链式乘法计算、跟踪多变量相互作用的多重变量分析以及数百个方程式的同时分解——这些成果都是综合运算的基础。只是因为智能技术工具——计算机的出现，这些成果才有实现的可能。

新的智能技术的特点是，它能够定义理性行为以及相关的实现手段。任何处境都包含制约因素（如成本）和对立选项，一切行动都是在确定性、风险或不确定性的前提下发生的。确定性意味着制约因素是确定且已知的。风险即指预知几种可能的结果，并且能确定每种结果的概率。假如虽然能够确定几种可能的结果，但其概率却全然未知，这就存在着不确定性。其次，处境可以被定义为“对自然界的竞争”，其制约因素是环境因素；也可以被定义为“人与人之间的竞争”，每个人的行动方针都必然受到对对方意图的判断的影响。”在一切处境中，可取的行为是指向“最佳”解决方案的一种战略，即一个人或者可以最大限度地扩大成果，或者通过对风险性和不确定性的判断而设法把损失降至最低。合理性，又可被视为是指在两种选择之间判断哪一种能够产生较好的结果。

智能技术在系统分析方面具有最可观的前景。在这种意义上，系统即任意一组互反关系，其中某一因素性质（或数值）的变化，必然会给该系统中所有其他因素带来明确（或可测量）的后果。人体是一个确定系统；成员们为了一个共同目标而从事某种特定任务的工作组是一个目标系统；轰炸机和基地构成可变系统；经济体则是一个松散系统。

在飞速发展的、服务于军事或企业决策的系统分析领域，变量数目是关键因素之一。比如说，在设计一种飞机时，不能把单一性能参数（速度、航程或载重量）作为衡量某种设计内在价值的尺度，因为这些因素都是相互联系的。查尔斯·J·希契（Charles J.Hitch）用这个例子来说明对轰炸机设计进行系统分析的困难。“假定我们粗暴地把飞行器性能简化为三点——速度、航程和飞行高度。那么，为了衡量1965年新一代轰炸机的效能，我们必须考虑哪些问题呢？至少还必须考虑以下一些因素：它们将采用的队形、飞往目标的航线、基地系统、目标系统、机载炸弹和敌方的防卫情况等。听起来这些因数不算太多（实际上这远比设计所需要的要少），然而如果我们选取的参数不超过10个，并且每个参数只取两个可选项的话，我们就已经需要进行210次计算和比较（210，1000）种情况了。如果每个参数下设4个可选项，我们就需要判断410（410，1000000）种情况。”因此，一种新型轰炸机系统的选择，决不是一个简单的、可以留给那些“老迈的”空军将领们去考虑的问题。它必须在衡量这许多变量之后，根据其得失关系进行计算。

重点在于系统动力学之父杰伊·福雷斯特（Jay Forrester）及其他一些人提出的观点，即复杂系统具有“反直觉”的性质。他们认为，复杂系统牵涉到太多相互作用的变量，以至于人类的头脑难以按正确的顺序同时掌握住它们。福雷斯特还认为，直觉判断只能对短期内的因果关系做出反应，而因果关系是简单系统的特征；在复杂系统里，真正的原因可能隐藏得很深，或者要很久以后才能看得出来，更常见的情况是，真正的原因即为系统结构（如模型）本身，无法迅速为人们所认识。因此，人们在制订决策时必须采用算法，而不是直觉判断。

福雷斯特编制了一个计算机模拟模型，展示中心城市的成长、停滞和衰退，该模型可以充分说明因果关系的幻像。该模型由三个主要区域构成，每个区域又包含三种成分。商业区域中包括新工业、成熟工业和衰退工业；住房区域包括补贴住房、工人住房和就业不足者住房；人口区域包括经理和专业人员、工人和就业不足者。这九种成分首先通过22种相关方式联系起来（例如不同的移民方式），然后再通过乘数函数与外部世界相联系。该模型是一个封闭的动态系统，模拟城市的生命周期。首先，空地被迅速占用，各种成分发生调整，从而达到某种形式的平衡；然后，随着工业凋敝和税收上升，停滞现象日益严重。计算机显示该周期所用时长为250年。

福雷斯特从这个模型中获得了大量政策要点。他认为，中心城市里低收入者住房的增加，使更多的低收入者迁来，产生了消极影响，因为这使税收基数不断降低，阻碍了新工业的出现。职业训练计划的不良后果是使得受过技术训练的工人纷纷离开城市。这一切并未使福雷斯特感到惊奇，因为正如他所指出的，简单的方法就是说如果需要更多的住宅，就盖更多的房子；更加高瞻远瞩的方案则是调整职业构成和人口平衡。在这个意义上说，根据直接因果关系作出判断的政策是错误的，而较好的政策应是“反直觉的”。

遵循系统分析来制订决策的逻辑非常清晰。以兰德公司和美国空军部的关系为例，它导致了科技治国论者进入国防部任职，创立了规划——设计——预算系统，在很大的程度上负责调整战略与战术计划，针对武器系统的选择确定成本和效益标准。按照福雷斯特的说明，在有关城市生活的重要决策中，这种做法将导致用经济判断取代政治判断。

新的智能技术的目标，恰恰是实现社会炼丹术士们的梦想：使这个巨大的社会“井然有序”。在今天的社会里，千百万人们每天要做出上亿个决定：买什么东西？生几个孩子？投谁的票？选择什么工作？等等。任何一项选择，都好似反射在测量仪上的量子一样不可捉摸。但这些量子的聚合形式却能像测量几何三角的高度和宽度那样清晰地加以记录。把计算机当作工具，那么，决策论就是它的主人。法国物理学家帕斯卡要与上帝掷骰子，重农主义者试图将人类一切交易纳入经济系统，而决策论者试图寻找他们的总图表——一种理性指南，从而在使人眼花缭乱的选择之中找到“最佳”解决方案。

乌托邦，作为寻求完美共同体的人类梦想，前景并不乐观。达成新梦想的障碍，在其信仰者看来，在于人类对理性的抵制。或许，阻力还源自以下这种想法，即人类所谓指导事业的理性，本身就是一种非理性的活动。这一点也是我想在本书中探讨的一个主题。