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这就象中国.政府总的目标是构建和谐社会一般。
这个目的又可以分解为许多具体的小目标:减少失业,扩大住房,改善福利、促进生产,提高收入、等等。
管理一个小型城市就是管理一个连锁性的复杂系统,市长不可能只做一个事情,而且一个事情的行动对其他事情都要产生影响。
例如,如果你想扩大市民住房,这就要市政投入,市政投入需要加税,加税可能导致居民迁到其他城市,人口迁走导致消费趋冷,消费趋冷导致市政收入下降,市政收入下降又导致无钱扩大住房。
48个实验参与者有普通人也有经济学家或物理学家,市长们个个很忙的样子,但大多数都不成功,市民满意度直线下降。
虽然每个人的执政理念差异悬殊,但有一项错误是最普遍的:盯错目标。
譬如在一个模拟游戏中,一个市长把自己放到移动到超市门口,问市民对政府有什么不满意的地方。
有人抱怨老年人打电话不方便,有人抱怨公务员效率低,有人抱怨图书馆不好,等等。
当这个随机性的问题清单占据市长大脑时,市长开始花费时间关注一些相对次要的问题,而忽视了真正重要的问题。
某一个参加实验的市长,在任内用掉不少时间测量老年人的走路速度和电话亭的关系,以求精准解决市民对打电话不满意的抱怨,但是这样的一些问题到底是不是当务之急呢?
在国内的一些官场小说中,我经常读到所谓的清官人物,他们做事方式就像是greenvale模拟游戏中的那些市长,根据问题的“明显性”
来分配问题的“优先性”
。
一个典型例子,也是我挺喜欢的小说《新星》中,写到李向南到古陵县作书记,上任一个月抓的几个大事都是解决“明显性”
的问题:干部懒散、违章报销、积压冤情。
侧重“明显性”
问题的书记很容易被称作青天大老爷,但是管理一个复杂性系统,灭火队长式的书记也许是很不够的。
另一个典型现象是Dietrich游戏的一个参与者,此人之前做过一些公益活动,有很多经验。
在扮演市长时,他发现在校儿童面临不少困难,而这正是他熟悉领域,于是他自动的忽略了别的市政事情,专心埋头于学校问题。
在学校里他成功的找到了问题班级,甚至追踪了具体的问题儿童。
这个市长实际上是根据自己的能力来选择问题的。
这样做的后果也是非常值得注意的:他没有解决他“必须”
解决的问题,而只是解决了他“知道”
如何解决的问题。
套用这个模式去观察政府官员,你也许能发现:政府的政策虽然纠正了一些弊端,但是往往这些弊端不是“优先的”
和“必须的”
问题,而凑巧只是“明显的”
问题或是他们知道怎么解决。
不过,对于部分中国官员,人们必须降低要求:能纠正一些弊端,已经比什么都不做,要好了!
回顾上面的问题,出现这么多的错误和失败,追溯根源,也还是由于人类的认知能力有限。
我读过一些书籍经常看到的说法是,虽然人类生活在工业时代和信息时代,但是人类大脑的加工能力仍然停在“史前大脑”
的时代。
所以,我们面对类似“黑盒问题”
这种复杂系统时,头脑遇到极大困难,遭受各种认知误区的困扰。
亦有人说,大脑巨大潜能尚未开发,继续进化下去,每个人都有潜能变成一个出色的战略家。
我对此是悲观看法。
设想,自然界有没有一种动物,用三条腿奔跑,而拖着第四条完好的腿不用?在发掘认知能力和应付复杂性系统方面,我们使用大脑也许就像动物使用它们的腿,能用上的早都用到了。
所以,在此意义上,如果一个人穿回1787年变成路易十六,哪怕他是一个当代市委书记,那么恭喜这位男猪,最可能的历史轨迹就是:他将把自己提前送上断头台,顺便把法国古代人民多玩死几个。
转载于西西河,原作者:淮夷。
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