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“微观、宏观、模型”
这三个相互独立又相互影响,在生活和工作中其实有很多这样的案例,小到一场活动,大到公司的组织架构与国家的运营。
只是我们大多数人的视角只能停留在当下,不能站在很长的时间跨度上和很深的思考深度上去理解,去实践、去改变而已。
微观层面的规则产生宏观层面的现象,后者又反馈到微观层面的规则。
个体的行为集结到一起会产生宏观层面的总体现象,可从现象归纳规则并升级到模型。
假设一:若宏观层面总体出现了有效的结果,则说明了规则可能是合理的,产生了好的结果,那么人们将少有动力去开发更精致复杂的规则。
假设二:若模型产生偏离甚至糟糕的宏观结果时,人们可能会适应,也可能会不断试错去追寻更好的规则。
人们追寻的最优行为可能是一种不切实际的假设,特别是在复杂情况下,但富有主观创造性的人和组织仍会追寻并制定适合的模型。
政策或环境的变化可能引起受众的行为反应。因此,使用过去的行为数据估计的模型将不准确。模型必须考虑到人们对政策和环境变化做出反应这一事实。(即:卢卡斯批判)
所以,制定当下规则时不可避免的可能会被后续反应牵绊,但需要更多凝视当下要解决的问题!因为当规则生成后,必定会有基于当前规则的行为改进,导致部分规则效率的降低。这是主观与现实、经验与现实决定的不可避免的矛盾(即二律背反的必然性)。
模型适用于当下,不一定适用于未来;适用于A组织,不一定适合B行业。我们追寻的是,要在真实的世界中找到线索,从现在尽可能的延伸到未来!