修心者 管理、决策与信息系统实验室

对于经济与管理的研究，存在着大量的“借用”自然科学的理论、方法、模型的现象。在借用过程中，很多科学家并不去“改造”模型使之与研究的问题对应，而是直接拿来用。前文说过，自然界的系统与经济管理系统存在着显著的差异。这些理论、模型与方法，如果不加以修订、肯定不能刻划经济与管理系统的特征与性质，那么得到的结果必然是有缺陷的，甚至是错的。这也是目前经济与管理科学研究的乱象之一。为了掩饰这个问题，他们就用社会科学无定论的谎言来自我解脱。但我们深信，经济与管理界有很多未曾发现的“铁律”，这些铁律不仅仅要靠自然科学中的成果，更要依赖经济与管理中的本质特征。故此，我们要学习鲁迅先生的“拿来主义”，而不应该学习王明同志的“借来主义”，要对融合他们才能发现真正的规律

关于优化问题，还有很多的模型，比如相关机会约束规划、随机规划、模糊规划，在此处不给予详述。下面我们说一个问题，优化的逆问题或称之为优化的反问题。在经典的分析中，我们需要判断在特定约束下目标的最优值。但往往我们还会碰到另一个问题，已知最优的目标，分析对应的约束条件，这就相当于我们已知最优的目标值。如何营造一个情景的任务，这类问题也具有普适性。

从系统演化的过程中看，系统总是从一个状态到另一个状态，循环往复。在这个过程中，有一种状态叫临界状态，连接着两种不同的状态（或更多的状态）。在这个状态上，各种可能的状态多发生的概率几乎差不多。这种处于非平衡的临界状态绝非一个固定的点，二是一个区间。在这个区间内，任何一个微小的扰动，都会使系统毫无征兆地转向另一个状态。

博弈论最基本的假说就是理性。那么，什么是理性？理性就是从自己的最大利益入手，理智的采用一个最优的策略。由于每个人都是理性的，他们所争取的利益都是最大，故此，参与者中间就有利益的冲突——既然每个人都想获得自己的最大利益，那么最终他们交手的结果往往不会是最大的利益那么大。

过去几十年，随着计算机技术的发展，可应用于经济于管理科学院的模型和计算方法不断推陈出新，比如卷积神经网络、深度学习算法、计算实验等，但是作为经典的统计方法和计量经济学模型仍然被视为现代经济学乃至社会科学领域中核心的方法论基础。

为什么说经济与管理系统是一个复杂系统，原因其实很简单——涌现。举例来说，一个企业，以制造复杂结构的产品簇为主的企业，最后将这些产品簇生产出来，离不开研发、调研、生产、采购等多个部门的合作。

经济与管理所形成的组织（或系统）是由一群人组成的，人的行为很复杂，不仅由多个因素所决定，而且这一行为的描述也具有多维性。即使就某一特征来说，也存在着大量的心理情绪上的一些无刻划变量。在某些条件之下，它们对于人的行为影响非常重要，那么一个人或经济人的行为如何描述则是一个非常重要的事情。这些因素的复杂性也很强。 那么这个行为一般会用一个偏微分方程来描述

经济与管理系统不是完全与外部融合的，而是有千丝万缕的关系，外部就成了其环境。环境的变化对系统造成很大的冲击：重大非常规突发事件的发生就会对整个经济与管理系统造成大的影响。

统计物理中还有其他的模型：这些模型对经济与管理学有很重要的作用。

在找准问题的基础上，在合理的思维下，我们才能对问题逐步展开讨论。针对每一个特定的模型，不仅要看这个模型是否能够准确地描述所研究问题，而且要看这个模型是否可解。前者指的是抽象的准确性与科学性，后者指的是分析的可行性，即采用何种方法才能进行分析。这是本篇文章的主要内容。