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第七章 系统思考（第50页）

它太复杂了，以致不能可靠地凭直觉模拟经济状况。

为了理解经济动态机制，你将需要运用计算机运算来模拟这个系统。

联邦赤字的例子表明，非线性系统图如何很快就会使我们丧失理解系统动态机制的能力。

正如1978年诺贝尔经济学奖获得者西蒙所指出的：“为了在真实世界中有客观理性的行为，或者甚至是为了大体能接近这种客观性，我们就要找到复杂问题的解决方案；而人脑形成方案并解决复杂问题的容量能力，与问题的规模相比实在是很小的。”

西蒙的“有限理性原则”

（principleofboundedrationality）呈现一种两难困境。

我们可以正确理解的唯一系统图，与我们寻求理解的系统复杂性相比，是琐碎和不完整的。

另一方面，我们可以为系统创设更复杂、更真实的图解，但我们的直觉还不足以引导我们理解系统动态机制，或帮助我们找到高杠杆效益的政策。

从两难困境中解脱出来的一种方法，是运用计算机模拟。

无论系统多么复杂，以计算机为基础的模型都能够准确计算出系统图中的假设所带来的结果。

另一个更重要的原因可以解释为什么计算机模拟是系统思考训练的基本组成部分。

当你设计出一幅系统图时，无论是通过基本模式、因果环路图，还是库存和流量图，你所做的只不过是提出了假设而已。

这些假设要有验证。

然而，在我们感兴趣的许多系统中，我们还不能进行有助于验证我们理论的实验。

我们不能启动一种策略来指导我们的工作，然后又回到过去，重新开始尝试另一种策略。

模拟是使我们在系统图中验证我们提出的理论的唯一有实用价值的方法。

因此，模拟也是学习系统结构模式与其所产生的动态机制之间关系的唯一实用的方法。

这是否意味着每个希望系统思考的人，都必须成为计算机模拟者?只要理解我们这样做会为自己设下的限制，我认为答案就是否定的。

例如，一些人认为，假如孩子们可以从小学会系统思考，那么长大成人后他们就能更深刻地理解系统是如何工作的，就能“在头脑中”

找出高效杠杆作用的政策。

学习系统思考的确可以提升我们对复杂系统动态机制的直觉能力，正如学习物理能够发展我们对自然世界的直觉一样。

然而，即使孩子们在上幼儿园的时候就开始学习物理，要让他们在头脑中进行必要的运算来预测两个星系碰撞时会发生什么，或者下一次暴风雨到来的时间，都会是滑稽可笑的。

很多人类社会系统，包括商业、经济和政治系统，都同样复杂。

即使孩子们学会了如何系统思考，我认为这一点很重要，也仍然有必要开发形式模型，以借助计算机模拟来理解这些复杂的系统。

此外，没有计算机模拟的系统思考，可能会在我们开发人类直觉的过程中造成短路现象。

没有计算机模拟，我们可能会认为自己正在学习全面整体思考的方式，而实际上却在进行跳跃式推断。

一个设计良好的、经过严格验证的计算机模型，能通过展示我们所做的假设的含义和结果，使我们完成学习中必需的反馈环路。

有关系统图制作技巧的文献

约翰·斯特曼

在过去10年中，计算机科技和软件发展如此迅猛，以至于任何人——从小学生到《财富》100强企业的总裁——都可以发展出自己的计算机模型。

人们不再需要靠技术和数学教育来运用计算机模拟，尽管你在数学上所受的训练越多越好。

乔治·理查森和亚历山大·皮尤三世合著的《以DYNAMO设计系统动力学模型》（IntroductiontoSystemDynamicsModelingwithDYNAMO）是一本清楚易懂的大学教科书，包含了因果环路图、库存和流量、模型和模拟等内容，并且强调了模型设计的过程。

同时，它也是一本指导你如何设计出好模型的良好指南。

迈克尔·古德曼所著《系统动力学的研究笔记》（StudyNotesinSystemDynamics），以工作手册的形式浅显易懂地描述了因果环路图、库存和流量以及简单的计算机模拟。

约翰·莫克劳福（JohnMorecroft）和约翰·斯特曼合编的《为学习而模拟》（Modelingforlearning）是一本论文集，描述了模型和模拟运用于个人学习和组织学习的方法。

巴里·里士满（BarryRichmond）和史蒂夫·彼得森（StevePeterson）合著的《系统思考概论》（AnIntroductiontoSystermsThinking），不仅仅是一本计算机操作手册，同时也是一本介绍软件功能的可读性很强的入门教材。

你可以单独阅读这本书，但假如你在应用STELLA或者ithink!软件的时候来读这本书，你将从中获取最大的收益。

12.系统思考与流程图：一种天然组合

里克·罗斯

因为流程图和系统思考表面上很相似，人们很容易把它们混淆在一起；这是不该发生的，因为这两种类型的工具尽管不同，却是互补的。