第二节 复杂适应系统理论

随着社会公共治理范围的扩大，公共政策的施政对象也日益多元化，涉及人与自然或社会—生态交界的各种复杂问题。尽管关于人类与自然互动的研究并不少见，但人们对这种互动的“复杂性”仍缺乏深入或及时的认识（Berkes F.，Colding J.and Folke C.，2003）。例如，从20世纪30年代开始广泛使用应用氟利昂的电冰箱起，人类足足过了将近50年才意识到氟利昂对臭氧层的严重破坏作用。许多人类习以为常的行为，却足以给自然带来灭顶之灾。譬如，世界某地居民对奢侈品的需求，可能对千里之外的自然系统状况造成不利——欧洲人热衷于购买从巴西苏木中提取的糖和红色纺织染料，就永久性地改变了位于南美洲的大西洋沿岸森林的状况（联合国千年生态系统评估理事会，2007）。

20世纪70年代以来，为了研究这种自然与社会领域中的非线性、不确定性和混沌的“蝴蝶效应”现象，一场试图从生物学、经济学、计算机科学、物理学、数学、哲学等多个领域的复杂系统之间找出共性的跨学科研究革命——复杂科学（the science of complexity）开始兴起。复杂科学的发展为自然资源环境治理的研究带来了新的启示，人们开始认识到社会系统和生态系统是不可分离的整体，每一项挑战当代社会环境难题（如气候变迁、森林砍伐、物种流失）的原因都是“多种多样、分散的和复杂的，并超出了那些传统地依靠科学活动进行管理和控制的学科内容”（Jasanoff S.et al.，1998）。

复杂性科学是一个以系统理论为基础，通过考察事物之间的复杂关联与互动来研究问题的交叉学科（Holland，2014），其核心内容为复杂系统理论。该理论认为，社会现象是社会系统中各类相关行为主体相互作用而呈现出的状态。在一个社会系统中，各类行为主体按照一定的规则行动和相互作用，这些个体层面上的互动能够在宏观层面上涌现出新的属性和机制，这个过程往往不需要外力的干预，而是通过个体的自我组织和自我协调来实现自身的秩序，这类系统也被称为复杂适应系统（Complex Adaptive Systems）（Miller and Page，2009）。

复杂性是物质世界以及人类社会在演化中所展现出来的重要特征，复杂性科学已经成为一种学科交叉综合的新研究范式，是目前方法和理论研究的新热点。复杂性科学关注的系统演化、涌现、自组织、自适应、自相似等特征是众多社会问题的共同特征。通过发展非线性、多智能体与复杂网络等模型和方法，复杂性科学不断为复杂问题的解决提供新思路、方法和工具（杜海峰，2009）。

（一）在理论上，复杂性科学为灌溉治理问题的研究提供了一个跨学科的研究范式

灌溉系统作为一种复杂的自适应系统，它既包含了物理基础设施（泵站、渠道和堰塘）、社会基础设施（如信任、互惠、社会关系网络），还包含了制度规则设施（如激励、合作、监督与惩罚）等人与自然耦合系统的关键要素，又容易经受不同治理体制、集体行动的影响而发生资源利用问题，是一个难以从单一学科角度来研究的复杂性问题。理解这种复杂自适应系统的演化过程需要多学科知识的交叉与融合。综合应用自然科学与社会科学的多种分析工具和方法，才能更好地揭示灌溉治理中主体合作行为的本质规律、形成机制和演化路径。

以往，学术界对这一问题的研究多是分立的，呈现出典型的“碎片化”特征。如水利水电、农业工程等工科领域，往往视灌溉为提高用水效率的一种技术结构或技术要素，主要从水资源使用范围、效率和收益的角度研究农田灌溉系统的建设、利用和分配过程，对各项水利活动的边际成本和边际效应进行总结（Keller et al.，1998；Molden et al.，2000；Hayami et al.，1976），着重探讨农田灌溉中水资源的利用和分配问题，侧重从宏观管理维度分析一些发展中国家农田灌溉设施老化、技术落后、投入不足、灌溉效率低下等弊端，处于一种静态的要素分析（韩青、谭向勇，2004；韩洪云、赵连阁，2000；戴旭，1995；冯广志，1999）。生物学、地理学、环境科学等则从生态系统服务功能（动植物栖息、景观生态、生物多样性、气候调节）、生态足迹（虚拟水）、地形地貌（地理信息系统与水资源勘测）、水资源变化（如水质、水量、水循环）、水污染（水源涵养、河川保护、灾后修复）等角度来分析和评估灌溉水资源的利用情况。而社会学、经济学、政治学等社会科学则主要关注农田灌溉的组织与管理行为，一般采用社会冲突、集体行动、动态博弈、制度分析、成本—效益分析、乡村治理等技术方法与理论视角，将灌溉系统作为一种制度结构或社会结构来研究。

在不同学科的多种研究范式下，对灌溉治理问题的研究如同多种语言和种族的“巴别塔”，学科之间缺乏对话的桥梁，在分析和处理复杂系统问题时，存在“头痛医头、脚痛医脚”的片面做法，研究视角较为单一，无法从微观行为机制上把灌溉系统中非线性因素在统一的目标、内在动力和相对规范的结构形式中整合起来，形成灌溉系统的宏观时空结构或有序功能结构的自组织状态，对微观利益主体的复杂互动在宏观涌现的发生机制也欠缺深入的考察。而以多学科交叉为特征的复杂性科学为上述问题提供了可能的解决途径。计算机仿真模型可以最大限度地接近社会系统及社会治理的实际，我们可以像自然科学家做实验一样，通过对虚拟社会情境进行“沙盘推演”，同时结合数学模型，虚、实研究方法相结合，模拟灌溉自组织治理的机制和治理行为，就可以做到未行先知，然后有目的、有针对地实施自组织治理行为。

特别地，灌溉自组织治理行为主体之间的交互关系是并行的、局部的（非完全信息）、无中央控制的。这些局部的、微观的交互在宏观上涌现出种种规则，比如合作行为规范等。这些涌现出来的宏观层面的模式反过来又影响和限制了主体间的交互行为方式。这样的“有机”过程或说合作形成的微观机制是怎样的？这个过程能否仿真出来？这种有机过程往往是非线性、难以预测的，可以尝试通过社会网络来模拟，例如可以考察什么样的社会网络结构容易产生自组织治理结构。这种社会网络结构中合作的扩散机制是如何形成的？这些为今后对有关灌溉治理合作行为的研究留下了进一步探索的空间。

（二）在研究方法上，复杂性科学为研究集体行动和合作秩序的涌现提供了有效的分析工具

1.计算机仿真是考察从微观行为到宏观现象之动态形成机制的有力工具。不同于数学模型，计算机仿真模型直接模拟微观个体的行为过程，能够在模型中融入个体的异质性、个体之间的互动等因素，为考察从微观个体的行为动机到宏观结果的形成机制提供了一个新的平台。运用计算机仿真技术模拟社会经济现象进行科学研究的具体方法有多个，常用的包括基于主体建模、微观仿真、系统动态等。本研究主要涉及基于主体建模，主体建模和微观仿真方法的数理依据和技术手段是一致的，区别在于：（1）基于主体建模中的运行规则是基于个体的微观行为设置的，适用于与行为机制相关的理论和实证分析；微观仿真中的运行规则是基于宏观政策设置的，适用于检验政策的实施结果。（2）基于主体模型是一般均衡模型，而微观仿真模型是局部均衡模型。

在本书第八章中，基于主体建模将被用于对农户等各类利益相关者在社会关系网络上的互动进行建模，从而探究灌溉合作行为发生与灌溉自组织治理形成的机理，并据此提出相关政策建议，运用微观仿真（模拟如何通过调整政策参数以影响农户的合作行为，进而又对整个合作机制的形成施加作用）来分析该建议的有效性及其后续影响。在操作上，上述两种仿真方法均可以通过NetLogo、R和Matlab等社会仿真工具来实现，图3-2显示了一张模拟社会网络中合作扩散过程的NetLogo界面。

图3-2 仿真社会网络中合作扩散过程的NetLogo界面

基于主体建模方法在公共池塘资源研究中已经得到了广泛应用，尤其发展中国家农业与森林资源、灌溉水资源的管理。例如，以印尼东加里曼丹的社区林业为案例，对各种利益主体在参与式森林管理情境下的互动行为与结果进行参与式建模（H.Purnomo et al.，2005），该模型的研究思想被认为有助于激励主体参与协商和制订决策。这种研究方式在南太平洋基里巴斯共和国珊瑚岛居民的参与式实践（Dray et al.，2006）、泰国东北部（Naivitit et al.，2010）、哥伦比亚亚马逊地区（Pakand Brieva，2010）和越南等地（Castella et al.，2005；D'Aquino et al.，2002）已经取得了成功。相当一部分文献将基于主体建模方法应用于一系列案例研究中，如Barreteau et al.（2001）应用参与式建模，解释了塞内加尔河流域的灌溉计划失败的原因。他们利用一个角色扮演游戏和称为SHADOC的多主体系统，模拟了在灌溉区域不同地块的水资源配置决策中，各利益相关者之间的互动模式。Gurung et al.（2006）应用参与式建模分析了不丹中西部地区灌溉水资源管理的协商过程；Etienne（2013）运用基于主体模型模拟了法国南部平原地区的自然资源管理策略等。

2.复杂网络分析（Complex Network Analysis）为考察人际关系网络的结构，以及通过社会网络所发生的个体互动行为提供了一个有效的理论模型。复杂网络是综合以往的自组织理论、非线性理论与复杂性理论研究的成果，突出强调系统中行为主体之间的关联及其拓扑结构而形成的一门新的理论。作为复杂系统的一般抽象和描述方式，该理论从网络结构角度分析复杂系统的结构形态，提出了可以应用于自然系统和社会经济系统的普适性研究视角和分析平台（史定华，2005；陈禹，2005）。它将复杂系统模拟为由点和线组成的网络结构，为考察个体之间的关联与互动提供了一个有力的分析工具，相关模型和方法在国外社会学领域已经被广泛研究和应用，如社会支持网络的特点、内容以及社会关系与社会支持的关联（Van delpoel，1993），社会讨论网（也称人际交往网络）对个体意识、行为的影响以及个体如何通过网络影响其他个体（Marsden P.V.，1987）等。

本研究主要运用复杂网络分析考察我国农田水利社会关系网络的基本特征（连通性、聚集性、可达性和网络距离等）与拓扑结构，探讨这些网络与典型性复杂网络（随机网络、无标度网络）的相似性。此外，我们还将复杂网络作为个体的行为规则纳入常见的扩散模型来分析农户灌溉合作行为的扩散，从数量上识别出影响扩散的因素。上述分析均可以通过Gephi、UCINet和R等网络分析工具来实现。

在公共合作领域，新近一些文献揭示了社会网络结构对社会群体中合作行为的产生所起的作用，例如苏萨卡（Takuji W.Tsusaka，2015）以菲律宾灌溉和非灌溉区农户为实验对象，分析了合作行为中的“同伴效应”，发现内生型的社会合作是否形成取决于当地的灌溉条件、社会行为类型以及邻居类型，只有那些集体灌溉管理活动能够增强当地社会联系的灌溉区域，利他的合作行为才会受到同伴效应的影响。哈佛大学研究人员的实证性研究揭示了坦桑尼亚北部哈扎猎人（Hadza）之间的社会合作网络具有现代社会网络的特征，如高聚集性、同质性和互惠性等（Apicella C.L.et al.，2012），表明社会网络的一些结构特征以及合作机制可能在人类早期就已经形成。雷德（Rand D.G.，2011）基于实际网络中的博弈实验，发现合作行为只有在网络快速演化时能够维持，对其他情况，合作行为则随着重复博弈的递进呈明显下降趋势。此外，快速动态演化的博弈网络的度分布更广。Watts（2012）做了类似的研究，也发现结构动态演化可以促进合作和同配特性的涌现。西班牙学者研究了更大规模网络上的人类博弈实验（Gracia-lazaro C.et al.，2012），发现合作水平随着时间演化而递减，且不同结构的网络上合作水平相似，这与前期理论研究得到的异质网络结构促进合作的结论相悖。此外，个体合作倾向性与邻居合作数目（而不是邻居收益）相关。莉（Lee，2011）研究了一个多层次适应的动态网络演化博弈模型，认为博弈动力学的多尺度演化导致了层次结构的涌现。此外，在气候变化方面，研究人员发现，无标度网络上参与博弈的群体规模多样性有利于全局协作，容易达到抑制气候变暖的目标（Santos F.C.and Pacheco J.M.，2011）。

过去二十多年的理论研究表明，人们通过各种社会关联所结成的社会网络能够有效地抑制机会主义行为，使得个体之间的互惠得以保护，从而促进自发的合作行为的涌现。

我国复杂网络研究相对比较滞后，相关成果多集中在跟踪性介绍或是概念应用，对复杂网络系统深入的研究成果相对较少，而有独创性的成果则更少，但是国内研究者已经开始关注社会网络及其应用（刘军，2004；罗家德，2005）。例如，有学者以复杂社会网络的视角研究绿色行为采纳者与绿色行为的交互、从众效应以及网络动态演化对资源型企业绿色行为扩散的影响（郝祖涛，2014）；基于创新网络的形成演化机制、复杂消费者网络结构与创新扩散的关系，构建复杂消费者网络的创新扩散模型（黄玮强，2008）。也有研究者通过合理抽象网络舆情演化过程中的个体行为和个体交互特征，研究复杂社会网络中的社会舆情演化模型（张伟，2014）；从复杂网络视角研究渠道关系网络中渠道权力结构的确定及其影响因素（张闯，2007）。总体而言，多数文献用静态的数据采用统计方法分析合作网络的结构、规律，很少涉足网络的形成机制以及如何根据网络拓扑结构在合作网络上研究新思想和新实践的提出与传播，这也将成为未来复杂网络研究的新动向。