【文章內(nèi)容簡介】 有些后果對選選定的目標影響甚小 ， 但涉及其他決策者和組織者的利害關系；有的后果滿足近期目標 ， 但其作用可延續(xù)較長時間并妨礙長期目標的實現(xiàn) 。 本階段的首要 “ 決策 ” 便是確定應該預計哪些后果 ？ 其中哪一項最重要 ？ 后果的作用時期該考慮多久 ？ 選定后果項目后 ， 便可著手建立一個或多個模型預計行動和后果指標之間的關系 。 后果預計大都以直感判斷 （ 或稱之為隱性思維模式 ） 為基礎 。 將一項行動的前因后果解釋清楚 ， 需要建立清晰的邏輯推理模型 ， 用表格 、 圖形 、數(shù)字 、 數(shù)學關系或計算機程序來表達行動和后果之間的關系 。 從現(xiàn)狀看來 ， 在后果預計中 ， 隱性思維模式和清晰的數(shù)學模型都是需要的 ， 不可偏廢 。 建模技術主要有四種：分析 、 仿真 、 博弈和判斷 。 前兩種主要反映邏輯思維方式 ， 后兩種主要反映直感思維方式。 ⑴ 分析模型 分析模型通常用數(shù)學關系式表達變量之間的相互關系 。自然科學和工程技術都有應用分析模型的傳統(tǒng) 。 運籌學中的排隊 、 網(wǎng)絡 、 搜索 、 庫存等問題常用這類模型 。 大多數(shù)分析模型是描述性的 ， 即在一組條件下預測某一方案的各種后果數(shù)值 ， 如采用回歸分析或狀態(tài)方程的形式 。 當各種方案的結構類似 ， 只是參數(shù)有差別的情況下 ， 便可建立一個規(guī)范性模型 ， 按照某項功能指標評定方案優(yōu)先次序 。 模型的運算包含優(yōu)化過程 （ 如線性規(guī)劃 ） ， 從而能選擇一組使功能指標最優(yōu)的變量值 。 ⑵ 仿真模型 仿真通過一系列逐步的或逐項的 “ 偽試驗 ” ， 來預測有目的行動的各種后果 。 所謂 “ 偽試驗 ” ， 指的是試驗對象不是真實世界而是仿真模型 。 仿真通常指的是計算機仿真， 由計算機產(chǎn)生隨機數(shù) ， 表征出現(xiàn)的事件或狀態(tài) ， 而不用任何分析技術去算出結果 。 這對那些難以建立分析模型的過程十分有利 。 計算機仿真是很有效的技術工具 ， 對于一個變量之間關系不清楚的系統(tǒng) ， 采用仿真模型是合適的 。 當然 ， 從闡明原理的角度說 ， 仿真模型并不理想 ， 它不能為觀測到的結果提供理論上解釋 ， 分析過程也很費事 。 ⑶ 博弈模型 無論分析模型或仿真模型都無法將人們的行為用數(shù)學方程式或計算機程序表達出來 。 牽涉到多個決策者的行為就更束手無策了 。 而在某些決策問題中 ， 人們的行為是不可缺少的重要因素 ， 博弈模型則將人的因素貫穿在模型之中， 將兩者有機地結合起來 。 博弈和仿真都是通過 “ 偽試驗 ” 去認識現(xiàn)實世界 。 所不同的 ， 仿真主要是 “ 計算機導向 ” ， 靠編制好的計算機程序試驗仿真模型 。 而博弈和行為科學關系密切 ， 是 “ 人的行為導向 ” ， 系統(tǒng)的 “ 偽試驗 ” 是靠人和計算機的不斷對話 ， 共同完成 。 局中人根據(jù)對局者的上一步行動和當時的具體條件作出判斷 ， 選擇下一步行動 ， 而計算機有效地完成邏輯和數(shù)字運算 。 對話者的試驗規(guī)則和計算機的試驗程序構成了博弈模型 。 ⑷ 判斷模型 通過個人隱性思維模式對后果進行判斷是必不可少的 ，同時 ， 還需要依靠集體的判斷 。 會議討論 、 特爾斐法 、 情景分析法都是常用的描述集體判斷結果的方式 。 即使在自然科學領域內(nèi) ， 建模都不是一個章法清晰的過程 ， 而是一項富于創(chuàng)造性的工作 。 建模者首先碰到的問題往往是重要變量之間的關系不清楚 ， 擁有的數(shù)據(jù)資料雖多， 但適用的不多或混淆不清 。 所以 ， 建模的第一步要選擇合適的模型和篩選數(shù)據(jù) 。 通常從上述已有的一種或數(shù)種 ，當然不排除創(chuàng)新 。 何種模型最為合適 ， 完全視問題性質(zhì)而定 ， 防止用問題去湊自己所偏好的模型 ， 也不能說模型愈復雜愈好 ， 能簡單則應盡量簡單 ， 需要復雜也不排斥復雜。 建模的第二步 ， 是模型本體的工作 ， 如確定模型結構 、選定模型參數(shù) 、 編制計算機程序等 。 第三步是應用和改進模型 。 任何模型的輸出結果都不可能和現(xiàn)實生活完全吻合。 需要運用這些模型 ， 用已知的情況 、 歷史數(shù)據(jù)去檢驗它、 完善它 ， 最好能暴露出模型所不適應的場合 。 評價與選擇方案 選擇方案就是按照一定的擇優(yōu)準則 ， 從多種備選方案中選出一個最優(yōu)方案 。 多謀者應善斷 ， 優(yōu)柔寡斷 ， 就會無所適從；主觀臆斷 ， 就會執(zhí)行錯誤的方案 。 歸根到底 ， 決策就是為了找出實現(xiàn)預期目標的最優(yōu)行動方案 。 所以 ， 選擇方案是決策工作中具有決定意義的步驟 ， 必須謹慎行事 ，不可掉以輕心 。 怎樣對多種備選方案進行對比擇優(yōu)呢 ？ 。 最優(yōu)方案應是最能滿足技術上的先進性 、 經(jīng)濟上的合理性 、 生產(chǎn)上的可行性這三個方面的要求 ， 最終要看經(jīng)濟效益和社會效益的大小 ， 以及能否實現(xiàn)決策目標 。 依據(jù)正確的評價標準 ， 才能權衡方案的利弊 、 得失 。 。 對方案進行評價的方法大致有以下三類： (1) 經(jīng)驗判斷法 。 根據(jù)以往的經(jīng)驗和資料作出決斷； (2) 數(shù)學分析法 。借助于數(shù)學模型找出最優(yōu)方案 ， 如邊際分析 、 盈虧平衡點分析 、 線性規(guī)劃 、 綜合模糊評價法等； (3) 試驗法 。 依據(jù)試驗中取得的數(shù)據(jù)來作出判斷 ， 如試銷新產(chǎn)品而作出定價決策 。 (4) 仿真法 。 上述各類方法 ， 應按實際情況加以選用 ， 或者結合起來運用 。 根據(jù)評價指標 ， 應用選定的評價方法對各方案進行評定， 并排出優(yōu)劣順序 。 決策者根據(jù)評價結果選擇一個滿意的方案 。 經(jīng)營決策方法 ?經(jīng)營決策分為六個步驟 。 在每一階段都有一些適用的方法 ， 如闡明問題階段可以使用結構模型化技術 ， 謀劃備選方案可以使用頭腦風暴法 ， 等等 。 下面簡要介紹一些經(jīng)營決策中常用的方法 。 為地區(qū)居民提供普遍安全 使偷竊住宅事件減少一定百分比 使 50元以上偷竊事件減少一定百分比 使偷竊汽車事件減少一定百分比 使 50元以下偷竊事件減少一定百分比 使武裝搶劫事件減少一定百分比 闡明問題的方法 結構模型化技術是應用有向連接圖來描述系統(tǒng)各要素間的關系，以表示作為要素集合體的系統(tǒng)模型。如圖 9 2所示是一個目標結構模型。 問題發(fā)掘技術 腳本法 專家調(diào)查法 發(fā)想法 集團啟發(fā)法 結 構 模 型 化 技 術 結構決定技術 靜態(tài)結構化技術 關聯(lián)樹法 解釋結構模型 決策試驗與評價實驗室 系統(tǒng)開發(fā)設計程序 動態(tài)結構化技術 工作設計 交叉影響分析 凱恩仿真模型 快速仿真模型 系統(tǒng)動力學 圖 9 3 結構模型化技術 結構模型化技術總是以一批要素開始的，而這些要素從哪兒來的呢？系統(tǒng)要素的選擇是建立在個人或小組成員的經(jīng)驗、討論和文獻檢索的基礎上的。結構模型化技術已有多種方法可供應用，如圖 9 3，其中尤以解釋結構模型法最為常用。 解釋結構模型法是把復雜的系統(tǒng)分解為若干子系統(tǒng) ， 利用人們的實踐經(jīng)驗和知識 ， 以及計算機的幫助 ， 最終將系統(tǒng)構造成一個多級遞階的結構模型 。 其建模步驟是： ⑴ 有關專家與決策人員一起討論 ， 選擇確定有關元素 ，建立鄰接矩陣 。 ⑵ 建立可達矩陣 。 ⑶ 推斷可達矩陣 。 ⑷ 劃分可達矩陣 。 ⑸ 縮簡可達矩陣 。 ⑹ 繪出遞階有向圖 ， 構造結構模型 。 解釋結構模型屬于概念模型 ， 它可以把模糊不清的思想、 看法轉化為直觀的具有良好結構關系的模型 。 它可以在確定目標 、 評價選擇方案等決策程序中得到應用 。 在經(jīng)營決策程序中已有介紹 。 方案的評價指標大多有多個 。 要得到這些指標重要程度的定性關系不太困難 ， 但更多的時候需要得到其定量的說明 ， 以便確立評價體系 。 層次分析法是解決這一問題的利器 。 層次分析法的主要步驟有： ⑴ 對構成評價系統(tǒng)的目的 、 評價指標及替代方案等要素建立多級遞階的結構模型 。 ⑵ 對同一級的要素以上一級的要素為準則進行兩兩比較， 根據(jù)評價尺度確定其相對重要度 ， 據(jù)此建立判斷矩陣 。 ⑶ 計算判斷矩陣的特征向量以確定各要素的相對重要度， 并予以一致性檢驗 。 詳細方法可查閱相關文獻 。 謀劃方案的方法 在謀劃方案中廣為采用的一種方法是頭腦風暴法 。 它是通過專家間的相互交流 ， 在頭腦中進行智力碰撞 ， 產(chǎn)生新的智力火花 ， 使專家的論點不斷集中和精化 。 頭腦風暴法是吸收專家參加的創(chuàng)造性思維活動 。 在采用頭腦風暴法組織專家會議時 ， 應遵守如下原則： ， 明確具體要求 ， 以便注意力集中。 ， 要研究任何一種設想 ， 而不管這種設想是否適當和可行 ， ， 不要詳細論述 。 冗長的發(fā)言 ， 將有礙產(chǎn)生一種富有成效的創(chuàng)造性氣氛 。 ． 提倡即席發(fā)言。 ， 為準備修改自己設想的人提供優(yōu)先發(fā)言 。 ， 創(chuàng)造一種自由的氣氛 ， 激發(fā)參加者的積極性 。 實踐經(jīng)驗表明 ， 利用頭腦風暴法 ， 通過專家之間的直接交換信息 ， 充分發(fā)揮創(chuàng)造性思維 ， 有可能在比較短的時間內(nèi)得到富有成效的創(chuàng)造性成果 。 為了提供一個創(chuàng)造性思維環(huán)境 ， 必須決定小組的最佳人數(shù)和會議時間 。 小組規(guī)模以10?15人為宜 ， 時間一般為 20— 60分鐘 。 領導人員不宜參加 。 也不一定參加者都與所討論問題專業(yè)一致 ， 可以包括一些學識淵博 、 對討論問題有所了解的其它領域的專家 。會議提出的設想應該錄在磁帶上 ， 以便不放過任何一個設想 ， 并使其系統(tǒng)化 。 定性分析預測法 德爾菲法是由美國蘭德公司于 1964年首先用于技術預測而開發(fā)出來的 。 德爾菲法是專家會議法的一種發(fā)展 。 它是以匿名方式通過幾輪函詢征求專家們的意見 ， 組織預測小組對每一輪的意見進行匯總整理 ， 作為參考資料再發(fā)給每一個專家 ， 供他們分析判斷 ， 提出新的論證 。 如此反復 ，專家的意見日趨一致 ， 最后由預測機構作出預測結論 。 德爾菲法不僅可以用于經(jīng)濟預測 ， 還可以從事技術方面的預測；不僅可以從事短期預測 ， 還可以從事長期預測；不僅可以預測事物的量變過程 ， 還可以預測事物的質(zhì)變過程 。很長一段時間以來 ， 德爾菲法已成為一種廣為適用的預測方法 ， 在決策者中享有很高威望 ， 逐漸成為一種重要的預測工具 。 下面介紹一下德爾斐法的預測程序 。 預測題目是預測所要研究和解決的問題 ， 是預測的中心和目的 。 題目要具體明確 ， 大的問題要有幾大塊主題 。 要物色一批對問題領域有很深造詣的專家。德爾菲法擬選的專家是指在該領域從事 10年從上技術工作的專業(yè)人員。在選擇專家的過程中，不僅要選精通技術、有一定名望、有學科代表性的專家，還要選擇邊緣學科、社會學和經(jīng)濟學等方面的專家。要考慮擔任領導職務的專家是否有足夠的時間認真填表，樂于承擔任務并堅持始終也是選擇專家時要注意的一個問題。專家的人數(shù)要視問題的規(guī)模而定。人數(shù)太少限制了學科的代表性，缺乏權威；人數(shù)太多，則難于組織，對結果的處理也比較復雜。專家人數(shù)一般以 10至 15人為宜。對一些重大問題，專家人數(shù)可以擴大到 100人以上 調(diào)查表中所列的調(diào)查項目要緊緊圍繞預測的題目 ， 應少而精 。 為了使專家全面了解情況 ， 在調(diào)查表之前要用文字對預測的目的 、 任務和作用進行說明 。 在制定調(diào)查表時還應向專家提供背景資料 ， 提出問題時要避免組合事件 ， 用詞要確切 。 經(jīng)典的德爾斐法分四輪進行 。 第一輪 ， 把調(diào)查表發(fā)給各位專家 。第一輪的調(diào)查表不帶任何框框 ， 只提出預測主題 。 要求專家圍繞主題預測可能發(fā)生的事件 。 例如 ， 調(diào)查表中有一個問題是： “ 你認為在若干年內(nèi)本專業(yè)領域將出現(xiàn)那些新的重大發(fā)明 ？ ” 要求專家寫出各種可能出現(xiàn)的重大發(fā)明的名稱 。 第二輪 ， 預測小組把第一輪的調(diào)查表進行綜合整理 ， 歸并同類事件 ， 排除次要事件 ， 提出更為明確的意見 ， 做出第二輪的調(diào)查表發(fā)給每個專家 。 專家對第二輪的調(diào)查表所列的每個事件作出評價 ， 并闡明意見 。 例如將上輪中提出的各種創(chuàng)造發(fā)明的名稱列舉出來 ， 要求專家們判斷每種創(chuàng)造發(fā)明的可能性 、 可取性 、 出現(xiàn)的大概時間 。 第三輪 ， 把第二輪的結果進行統(tǒng)計整理 。 整理出多種意見 ， 不要具體說明是誰的意見 ， 讓專家重新考慮自己的意見并充分陳述理由 。 有些預測在第三輪時僅要求持異端意見的