风险社会中的科学决策问题

张 康 之

（1．江苏省新型城镇化与社会治理协同创新中心，江苏苏州215123；2．中国人民大学公共管理学院，北京100872）

在20世纪，可能是因为管理学的兴起而开始让人们关注行动的各环节，使近代以来的理性追求落实到行动上来了。把握人们所面临的问题、对人的行为进行分析、为了行动而进行规划等，都被纳入自觉掌控之中，是人的追求。科学决策就是在此过程中逐渐得到认识和实践的。大致是在二战前后，决策的问题已经引起人们的广泛关注，在学术界展开了持续的讨论，科学决策也得益于这种讨论而走上了理论化建构的进程，而且取得极大的成功，甚至出现了专门探讨科学决策问题的所谓“决策科学”。科学决策是近代以来社会理性化的一项成果，正如吉登斯所说，“我们时代的发展起源于17和18世纪的欧洲科学、技术和理性思维。通过那些反对宗教及其教义的影响并希望用更理性的方法对待现实生活来取代他们的思想家的著作，启蒙运动对西方工业文化产生了决定性影响”［1］。但是，吉登斯所说的“我们时代”这个现实却呈现出二重性，一方面，它是来源于启蒙的方案，持续地按照这个方案进行建构；另一方面，它又是如此远地脱离开了正典，正走在对现代性的否定和扬弃过程中。正是后一个方面，表明它是吉登斯所说的“失控的世界”。

贝克认为，“科学的理性与非理性绝不仅仅是有关过去和现在的问题，同样也是可能的未来的问题。”［2］回望工业社会走过的历程，正是走在理性化的道路上的，理性的行动为我们带来了发展和繁荣以及生活的富足。其实，无论是理性还是非理性的问题，都更多地关涉未来，即便是对过去与现在行为的审视，也是指向未来的，至少潜含着对未来后果的关心。不管是在社会整体的意义上还是在每一个微观的具体事项上，都有着未来的问题，都是在时间轴线上展开的。可是，未来越来越显现出了不确定性，历史每一步的前进，都意味着未来的不确定性增长。理性主义者把不确定性归于认知的原因，认为是人们不熟悉的事项、领域等引发不确定性，从而否认不确定性的客观性。

我们承认，不熟悉会带来相对于人的不确定性，但那其实并不是真实的不确定性，而是人的认知方面的不足所致。科学所要研究和探讨的不确定性是指客观的不确定性，是需要人去认识并加以征服的。然而，在不确定性达到了非常高的水平时，人们不再具有征服它的能力。这个时候，同样需要通过认识去适应它，并积极地采取回应性的行动。从不确定性的角度去看决策，就会看到，在20世纪成长起来的科学决策模式受到不确定性的挑战，科学决策的结构、过程和方法都不再能够实现对不确定性的认识和控制，反而在任何一项控制不确定性的努力中都会制造出风险。高度复杂性和高度不确定性就是风险社会的特征，我们今天正处在风险社会中，当我们坚持带着科学的态度去在风险社会中开展行动时，首先要做的工作就是对既成的科学决策的套路进行再审视，即用科学的态度去反思、扬弃和超越它。

一、科学决策与行动的理性化

西蒙认为，对于决策而言，“知识就是发现某行为的哪种结果确实会发生的手段。知识只要属于抉择过程的一部分，其最终宗旨就是发现每种行为备选方案的唯一可能结果，当然，实际上人们都只能部分地实现这种宗旨”［3］76。知识从属于价值也从属于理性，知识作为手段能够发挥什么样的作用，受到价值和理性的限定。反过来说也是成立的，即知识能够对理性形成支持，有助于价值的实现。这就是西蒙所说的，“关于行为结果的知识是抉择的第一大影响因素。其第二大影响因素就在于行为个体对结果的偏好。所以抉择的问题就是对结果进行描述、评价，并将结果与行为备选方案联系起来的过程”［3］76。在这个过程中，描述与评价等，都必然会求助于知识，事实上，知识构成了针对多个备选方案而作出抉择的路径。西蒙实际上在此绘出了低度复杂性和低度不确定性条件下的决策图谱的话，在知识、理性、事实、价值之间勾画出交错互嵌的线索，然后将它们整合到手段—目的链上。对于人们在低度复杂性和低度不确定性条件下的决策而言，根据这幅图，就能找到正确的决策路径。但是，在高度复杂性和高度不确定性条件下，随着这幅图上标注的所有要素都流动起来，特别是，人们需要更多地依赖于经验理性去开展行动时，就无法再在西蒙提供的这幅决策图谱上进行决策。所以，如果西蒙所提供的是一幅理性决策图谱，那么，在高度复杂性和高度不确定性条件下，更多的决策应当归入经验决策的范畴。

社会的高度复杂性和高度不确定性本身就意味着决策活动必须在信息不充分的条件下进行，特别是在风险社会中，各种各样的社会风险都是隐蔽的，在何时何地以危机事件的形式出现，都是不可预知的。在这种情况下，必须立即开展行动，任何拖延都会造成无法估量的损失。因而，决策也就必须是在行动过程中做出的。从现实来看，信息技术的发展使决策所需信息的获取更加便捷，特别是大数据处理技术，可以帮助决策直接锁定靶向。但是，在社会的高度复杂性和高度不确定性面前，我们不敢断定这些技术能够提供充分的支持，即提供充分完全的信息。假如提供了充分完全的信息，而且也借助于大数据方面的技术对信息作出了准确分类，那么，决策同样面对着海量信息去作出决断和选择的困难。那些通过大数据技术而被认定为不甚重要的信息，也许恰恰是至关重要的信息。数据处理技术只能帮助我们解决量的方面的问题，至于质的方面的问题，它是无能为力的，因此，质的方面的问题往往会被忽视。受到忽视的，也许正是有可能引起量的方面爆炸性巨变的因素。对这种因素的把握，也许人们基于经验理性的判断会显现出更大的优势。

在谈论社会的高度复杂性和高度不确定性的时候，在我们已经置身于风险社会中的时候，我们不应视任何一项引起行动的事项是可以静态地去把握的，即使把信息技术、大数据看作能够对我们的决策提供支持的因素，也仍然需要看到，信息技术、大数据等恰恰是社会高度复杂性和高度不确定性的推动因素之一，它们也同样在源源不断地生产社会风险。甚至可以认为，信息技术、大数据等在一定程度上把我们的社会推上了高度复杂性和高度不确定性的状态。在我们的决策活动中，一方面，信息技术、大数据可以为我们提供信息方面的支持，对于我们在风险社会中的行动提供助力；另一方面，由于信息技术、大数据等也是社会高度复杂性和高度不确定性的助推因素，在得到应用的过程中制造了我们无法预知的社会风险，从而强化了风险社会。信息技术、大数据等甚至会对我们获取决策必须的准确和正确信息造成干扰。就此而言，信息技术、大数据等对于我们的决策活动也会产生正负两个方面的影响，以至于任何对技术的依赖都会犯错误。我们认为，人的行动是不可替代的，那些以为技术可以替代人的行动的人也许只适合去写科幻小说，如果去谈论科学技术的话，则是不合格、不胜任的。在风险社会中，亦如以往，是不可能存在着脱离开行动的科学技术，如果把决策看作行动之外的独立的过程，认为科学技术能够满足科学决策的要求，即便使决策具有了理性特征，对行动也可能形成误导。

在科学决策问题的研究和讨论中，存在着理性主义与经验主义两种主张。虽然科学决策的问题是在20世纪才出现在文献中的，但就思想根源来看，显然深受启蒙时期的思想影响。当然，在科学发展的意义上，也一直存在着某些试图对启蒙时期的抽象建构和“理想国”图式加以批判的冲动，愈是到了晚近的时期，学者或思想家们愈是要求把现实中更多的维度引入理论思考中来，反对来自启蒙时期的那种单一维度的思考，不同意抽象地表述现实。“库恩和拉图尔等也建构了类似的质疑，挑战启蒙运动中建立的，作为科学典范的主导知识学科。特别是他们辩论了科学本身如何作为一个社会建构，由传统、共识和偏见决定其存在。”［4］57其实，在 20 世纪早期，“以维特根斯坦的论述为主的反对思潮体系，便质疑了‘逻辑’这一概念，事实上是对最基本的‘字面意义’概念本身的质疑。通过任何知识都是一个语言游戏的论述，他与同流派的哲学家们开启了一扇大门，得以通向实证主义者—理性主义者典范外的新建构。毕竟，若所有事物都是一个语言游戏，那么所有不同的建构都将同等有效。这一思潮矛头直指启蒙运动的核心概念——理性（认知主体）和知觉（经验主义者的求知途径）的首因性”［4］57。我们将此现象理解成“非正典化”。

在维特根斯坦的旗帜下，形成了一波用经验主义去反对理性主义的思潮，他们所做的是要对笛卡尔以来的理性主义传统作出否定，在科学的名义下把英国的经验主义传统改写成一套认识以及社会科学研究的方法。应当说，在长达数百年的经验主义与理性主义之争中，维特根斯坦成功地使经验主义一度占了上风。但是，维特根斯坦是让他的天才服务于狭隘的心胸了，他从未想过包容性的问题，没有准备去将理性主义与经验主义统合到实证研究之中。这样做的结果是，以往科学家曾经拥有的所有理论抱负都沦丧了，在貌似科学的活动中，不再有知识生产的追求。在社会低度复杂性和低度不确定性条件下，也就是说，在社会处于常态运行的状况时，尽管经验主义这套做法有着“唯科学主义”的狭隘性，却也能在决策科学中使得决策显得非常科学，具有科学决策的品质。但是，在社会的高度复杂性和高度不确定性条件下，在风险社会中，经验主义的这种缺乏宽容的品性就使科学决策的缺陷暴露出来了，使科学决策无法满足风险社会中的行动要求。鉴于此，我们在科学决策改进的思路中所获得的是一种包容理性主义与经验主义的设想，因而提出了“经验理性”的概念。当然，并不是提出了一个把“经验”与“理性”结合到一起的概念就能终结科学决策中理性主义与经验主义的争执，但是，当这个概念代表了一种新的决策思路和决策属性的时候，则会有益于我们去破解风险社会中的决策问题。

在20世纪，出于对科学决策的追求，也生成了一门被称作决策科学的学问。根据雷加诺的看法，“我们必须谨记决策科学只是围绕着源自启蒙运动思潮的理性主义传统而产生的理论分支”［4］9。 其实，这并不是雷加诺的发现，整个现代性的各种理论和各门学科，都无非是启蒙的分支，都源于启蒙，决策科学源于18世纪启蒙也是自然而然的。这也说明，这门科学因为启蒙赋予它的基因而决定了它仅仅适用于这场启蒙所开辟的这个时代、这个社会。当启蒙开拓的这个时代逝去时，这门科学要么随之消失，要么在思维方式等最根本之处实现彻底的转变。现实情况是，当我们被抛进了风险社会中的时候，18世纪启蒙所开启的时代也就走向了终结。一个新的时代开始了，我们面对的是社会的高度复杂性和高度不确定性，风险社会随时随处都可能用危机事件袭扰我们。

从历史进步的轨迹看，人的创造力处在不断变强的状态中，人的创造力正是由社会当下的复杂性和未来的不确定性激发出来的。任何一种被人们所意识到的复杂性和不确定性都会激发出人的创造冲动，人类的历史正是在复杂性和不确定性中获得人的创造力量的。在今天，社会呈现出来的是高度复杂性和高度不确定性，并以风险社会的形式加予我们。在这一条件下，人的创造力也会被极大地激发出来。正是基于这一点，人类社会将进入一个创新的时代，在人的一切活动中，都会反映出创新的热情。正如波拉克所说，“许多科学的成功正是由于科学家在追求知识的过程中学会了利用不确定性。不确定性非但不是阻碍科学前行的障碍，而且是推动科学进步的动力。科学是靠不确定性而繁荣的”［5］。在风险社会中，我们每一次遭遇的危机事件都是不同的，需要我们在每一次应对危机事件的时候都展现出创造力。这种创造力并不是在理性追求中获得的，而是更多地得益于行动的经验。如果说科学决策给予行动的是一种模式化的框架，那么，当我们将视线转向人的创造力的时候，其实所表达的就是对注重理性的科学决策的怀疑甚至否定。但是，我们认为人的创造力是来源于经验理性的。

我们并不一概地否定理性，但我们是在对理性概念加以扩展的意义上主张理性的，只是要求对传统上的那种狭隘意义上的理性的否定。我们主张的理性是经验理性，把经验理性看作是内涵最为丰富的综合了其他所有形式的理性之核心内容的理性。我们将经验理性归入实践理性的范畴，认为经验理性在远比康德的“实践”内涵更为宽广的意义上代表了实践理性。因而，也实现了对康德“实践理性”概念的超越。这样一来，经验理性所提供的就不仅是理解现实的伦理视角，而且是提供了一种得到了价值统摄的科学视角。如果我们意识到了“现实决策者并不简单，比理论所要求的更复杂”［4］53，那么，即使从完全理性退缩到了“有限理性”，也远远不能满足决策实践的要求。所以，我们需要在对理性的探寻中形成经验理性的概念，并努力去把握、获得和拥有这种经验理性，进而基于经验理性去开展包括决策活动在内的各种行动。如果说科学决策意味着理性决策，反映了理性和让行动具有理性的属性，那么，在风险社会中，科学决策就只能在对经验理性的应用中去维持自身的科学性。

奈特通过对企业家决策行为的研究得出结论：“人们借助经验，根据他们自己做出正确判断的能力，甚至针对别人此方面的能力，确实能够做出大致合理的判断。”［6］应当承认，在工业社会低度复杂性和低度不确定性条件下，企业家面对的市场是整个社会中风险和不确定性相对较高的。奈特在考察企业家决策行为时形成的看法，对我们思考社会高度复杂性和高度不确定性条件下的决策问题，具有启发和借鉴意义。奈特正确地指出了经验在决策中的意义，而不是像一些带着启蒙以来的理性主义观念去想象决策过程的人那样。奈特是正确的，就西蒙提出“有限理性”而言，已经是一种从启蒙以来的完全理性的理想向后退缩的表现。也就是说，当有限理性被作为一个原则而引入决策领域时，已不再像近代早期的人们那样拥有雄心壮志，而是变得现实了，看到了人的脆弱性和不完美，没有能力去获得完全信息，不求最好，只求“满意”。尽管如此，人们也一直努力与复杂性和不确定性开展斗争，试图征服复杂性和不确定性。在此过程中发展出了诸多得到改进的理论模型，促进了技术水平的大幅提升。但是，这不仅没有实现对复杂性和不确定性的征服，反而陷入不得不在高度复杂性和高度不确定性条件下开展行动的处境，让人们品尝了风险社会的苦果。在这种情况下，我们必须做的就是致力于探讨如何在风险社会中进行决策和开展行动的问题。

二、科学决策中的话语权之争

在决策科学领域中，话语权之争在实质上是一个如何决策和如何行动的问题。从理论上看，政策分析的文本模型对意义建构的描述远比理性主义模型对“事实”的追寻更具有信服力。特别是对于政策实践中的行动者来说，他们每日接触的都是大量无法认定的“事实”，或者说是那些被实证研究的学者、权威机构强行指认的“事实”，他们会表现出对理性主义模型的霸权深恶痛绝，因而更愿意接受文本模型所提供的意义建构观。但是，这并不意味着他们可以在实践中这样去做，因为近代以来的理性主义已经凝结成为一种文化模式，人们被这种文化所格式化，除了“事实”之外，不愿意相信其他，哪怕“事实”是建构性的，甚至是虚假的，也能满足科学信仰的要求。

雷加诺说，对于政策实践者来说，“他们面对的是更复杂的公众、机构和社群，而这些对象中有一些对主观性抱持着很深的质疑。对很多人来说，一个研究者的工作便是将事实和价值剥离开来，如此为诠释提供客观的基础。人们会坚持看到‘事实’，除此之外别无‘其他’，而政策实践者却没有能力排除人们内心的隐忧。但是，从社会建构主义者的认知架构看来，事实并不存在……存在的只是建构起来的意义。对此，一名经验丰富的政策实践者可能会表态，承认无懈可击的真相确实是很难实现的”［4］74。在政治的场域中，很多情况下，“事实上根本不存在事实，而只有话语竞争的最终结果”［4］75。

总体看来，在低度复杂性和低度不确定性条件下，人们是可以探求真相和确认事实的，至少在多数情况下是可以这样做和能够这样做的。然而，在高度复杂性和高度不确定性条件下，既无法探求真相也无法认定事实，以至于人的行动只能致力于意义建构。这样一来，在政策过程中，就会要求人们在赋予整个政策过程以开放性的条件下去形成关于意义的共识。对于行动者而言，则需要一系列的道德支持去把握意义，避免任何意义建构过程带入自己的偏见和偏好。雷加诺所提出的要求是，“我们需要更密切地留意意义建构的过程，并注意不同的权力是如何影响这些过程的，这可能解放了为了公众审议而改革制度的想法。这为我们将过程公之于众打开了道路，使得意义和意义建构的过程更加透明，有助于意义形成的必要过程”［4］76。

当政策过程转化为意义建构过程时，对政策分析者的要求将“不再是科学地测量客观价值，去为社会的最佳行动方案寻求普遍的结论；而是更接近于作为一个调解员，让利益相关者参与到过程和议论中，聆听他们是如何理解自身情境的意义的，并协助他们共同建构意义。在一些情况下，分析者只充当一名诠释者的角色，令曾经隐藏的意义浮出水面”［4］76。在高度复杂性和高度不确定性条件下的合作行动中，虽然权力结构意义上的中心—边缘结构已经不再是政策过程中的主导性和支配性的结构，但专业化的要求却仍然会倾向于保留专门的政策分析角色，让他们去对意义进行专门性的诠释。在某种意义上，这种诠释也具有建构的内涵。但是，意义建构更多的是由直接承担任务的行动者作出的。因此，政策分析者在通过诠释而努力建构意义的追求中，就会产生一种进入直接承担任务的合作行动过程中来，而不是在这个行动过程之外去为行动者提供意义诠释的服务。这样一来，政策分析者实际上是带着自己的专业性诠释能力参与到合作行为之中而成为直接承担任务的行动者的。

在对理性决策模型的缺陷进行分析时，雷加诺指出：“理性决策模型不可能理解社会现象的原因在于，分析家无法将社会的多个层面成功化约为单一均匀的效用，从而将社会现象诠释为单维运动。”［4］30从现代性的决策实践来看，一切模型的建立，都必须得到理想条件的支持，必须对复杂的对象进行化简，或从中抽象出一些被认定是关键变量的因素，才有可能获得貌似科学合理的模型，并拥有某种理论上的解释力。然而，现实是复杂的，哪怕最成功的建模，也只能达成解释的目的。如果据此而制定政策，必然会对实践造成误导。当然，在低度复杂性和低度不确定性条件下，基于模型的分析结论或在决策模型中所作出的决策即使引发了某种恶果，也会因为其解释力而让公众相信决策本身没有问题，而且社会也能承受决策失败带来的损失。然而，在高度复杂性和高度不确定性条件下，反映在决策上，所有上述认知和行为模式以及社会对决策失败的容忍度，都将完全不同。高度复杂性和高度不确定性条件下的决策必须祛除理想，不允许对决策面对的问题以及整个决策事项进行抽象，而是需要原原本本地反映现实及其要求，作出合乎实情的决策。

服务于科学决策的科学研究在二战后走上了实证研究的道路，或者说，是把科学决策建立在某些实证研究的基础上。在实证研究中，建模是最为通行的做法，而研究者在建模时也是首先形成某个判断，然后在对判断的验证中开展建模行动。虽然判断具有主观性，但在决策理论中，则在建模时把判断作为一个变量纳入模型中。这在思维上是把判断作为一种客观性的因素看待了，或者说，在建模的思维中将判断客观化了。“冯·诺伊曼和摩根斯坦将‘判断’建模为一个不可避免的通过比较可选项作出的决策。个人需要判断每一个可选项并为它们赋值，表明它们的效用水平。因此个人在评估每一个可选项后为它们评分（效用），从中选出在个人计算中获得最高分选项。这是边沁的功利主义数学表现，而推广至多人情形时，其运算与边沁的相同。在计算了对每一个人来说一个行动的效用后，我们将所有个人效用简单相加，并选用具有最高综合效用的选项。”［4］8

的确，在多人的判断中找出一个平均值，似乎具有了客观性而不是个人的主观性。也就是说，把个人的偏见、认知局限等都成功地撇除了。但是，在这样做的时候，其实是默认了所有参与其中的人是在同一条件下作出判断的。只有这样，个人的差异才能在取值时得到抹除，从而在多人的主观判断中获得具有客观性的判断。问题是所默认的这种理想的客观条件如果不具备的话，那么这个作为平均值的判断就无法获得。比如，出现如下三种情况，都会使这项决策模型失去“客观判断”这个变量。其一，决策环境的高度复杂性和高度不确定性，人们无法在这种环境中作出可以从中获得平均值的近似判断；其二，人的流动性较大，客观上造成人们可能缺席的问题，可能对需要作出判断的决策事情认识或熟悉深度差异巨大等问题；其三，受决策影响的人群中，只有较少数人关注决策事项和愿意贡献自己的判断，或者，受到决策影响的人中有少数极端主义者、狂热分子，在人们需要去作出判断时，制造诸多干扰事项。当然，还有许多影响判断的因素，但这几种情况可能是主要的，会使判断失去价值。由此看来，建立在模型基础上的理性决策是有条件的。总体上说，在工业社会低度复杂性和低度不确定性条件下，建模可以成为一种对科学决策提供支持的手段，一旦社会进入高度复杂性和高度不确定性的状态，如果希望去建模的话，就会发现失去了判断这个变量。在失去了判断的情况下，如何去进行决策呢？显然就会陷入政治争论中。那样的话，就不再是科学的问题了，也就谈不上科学决策了。

当然，在实证研究掌握了话语权的情况下，也存在着“实证主义的分析与解释学的分析之间的区别，实证主义分析强烈要求可验证性和可重复性，而解释学分析则追寻比实证主义更深入的意义”［4］71。 从行动者的角度看，这两种分析之间的区别意味着面对不同的任务时可以在两者之间作出选择。当行动者面对的是常规性的、模式化的、结构性程度较强的任务时，采用实证主义的分析显然是非常简便的，因为只要将一些变量代入，就能廓清事实和作出决策。在面对非常规的、非模式化、非结构性的问题时，运用解释学的分析去形成意义，也许能够获得关于行动的方向性指导意见，因为在这种情况下，实证主义的分析也无能为力。这个时候，如果必须在这两种分析类型中进行选择的话，就不得不选择解释学分析。这是因为分析结果的不可验证性和非重复性决定了不得不按照解释学的分析去建构意义并建构行动方向。

如果说实证主义的分析因为追求科学性、客观性而要求分析者及行动者价值中立的话，那么解释学在对意义的追寻中恰恰提出了相反的要求。一切意义都是相对于行动者而言的，是属于行动者的意义。如果真理、真相、事实等是具有意义的属性，那么只能说是属于行动者的意义。所以，对于行动者来说，根本就不存在什么价值中立的问题，或者说，超越了价值中立的规定。雷加诺在概述解释学分析与实证主义分析之间的这种区别时指出，在伽达默尔那里，“无论作者赋予文本的意义是什么，他都不再是意义的唯一解释者。无论这项措施的制定者想借此表达什么意义，如果你，作为读者，读到了‘语言’这个单词而又进一步将其意味解读为‘种族’的话，那么这就是这一文本对你而言所携带的意义。……请注意这也与实证主义者将分析者视为中心的观察者的原型分道扬镳。在解释学分析中，分析者无可避免地将其历史、理解方式和主观偏好带入分析中。分析的任务同时也要求分析者秉持开放的态度接纳新的意义、新鲜的假设和惊喜”［4］71。

从传统的认识论角度看，也许会将解释学的意义建构斥之为主观主义、唯心主义等，并会因为解释学分析者的立场、观念、偏见等而怀疑其意义建构的社会性。但是，如果把分析者放在开放的社会语境之中，放在流动不息的社会互动体系及其过程中，那么，多元化的而不是唯一性的解释者、分析者就会在平等的意义上进行意义的建构，而且在相互激荡的互动过程中不停息地进行再建构。这样一来，基于传统认识论视角所能提出的一切批评意见，都会显得太过浅薄和粗糙。从现实需要来看，行动是风险社会状态中最为直接的处置风险的方式，在行动之外去争论决策如何进行和秉持什么样的理念，不仅没有意义，而且是有害的。在风险社会中，风险的定义权应当交给行动者，行动者之外的任何人，都不可能对风险作出准确定义，更不用说能够判断出什么样的风险在什么时候会以危机事件的形式出现。风险社会中的风险可能有无限多种形式，在任何地点和任何时点上，风险都具有不同的性质和表现特征，只有置身于具体场景中的行动者，才有权对他所面对的风险作出解释和定义。所以，也只有在他掌握了决策权的时候，才能开展正确的、适当的行动。

三、决策与执行分化的问题

决策科学的研究倾向给予我们的指示是，科学决策越来越注重追求细节上的精确性，让科学及其技术渗透到决策所涉及的每一个方面和每一个角落。雷加诺认为，在冯·诺伊曼和摩根斯坦的效用函数及边沁的政策分析模型中，决策所面对的事实被简化了，“在这个模型中，过去被归为纯粹的沉没成本。一个乘客是否应该继续等待公交车的到来只取决于公交车在数分钟后到达的可能性和其对该乘客而言的效用（或更准确地说，其非效用），而已经‘投资’进去的等候时间与是否继续等候的决策没有丝毫关联。也就是说，要作出一个决策，只需要考虑将来可能发生的所有后果和随之而来的效用，一条路到底，看向未来就足够了。然而试想一个要求历史上有过斗争的派系（无论是部落还是现代社会）联合起来促进区域合作发展的政策情形，便不可能避开过去而直接推动政策。原因很简单，历史并不是被埋葬在遥远过去的存在，事实是，历史作为构成当下社会现实的一部分存在着。欲推行（不仅仅是选择）政策，便需要能置身于过去—现在的结构视野中间进行设计和探索”［4］29。 所以，我们在本文的小序中引用贝克的论断时刻意指出，理性与非理性主要是在指向未来的维度上展现其价值的。

从雷加诺的论述中，我们联想到一个问题：在风险社会中，我们并不知道下一次危机事件究竟在何时来，也不知道在哪个地点出现。我们可以煞费苦心地去把各种变量都考虑进来，但是，我们所考虑到的各种变量可能恰恰与突然袭来的危机事件没有任何关系，凡是在我们建构起了效用函数的地方，危机事件都让我们失望了，因为它并不如期拜访我们。在我们并不知道变量也没有建立起效用函数的地方，危机事件却总是让我们措手不及。进入21世纪后，一门被称为“危机管理”的学问热起来，风险决策也是其中非常重要的部分，特别是其对应急决策有着诸多探讨。但是，20世纪的决策与执行相分离的基本思路没有改变，依然让决策独立于执行之外，把决策者视为掌握了各种各样科学的决策工具的精英，而应急行动则交给那些不懂决策为何物的普通民众。无论成功与失败，决策者都不需要承担什么责任。如果损失巨大，也可以像美国政治家们在2020年全球性新冠病毒大流行期间那样做，即“甩锅”他人。成千上万的人死去，而决策者却在其中收获空前的民意支持。在风险社会中，如果沿用决策与执行相分离的结构和思路，决策者可以逃避一切责任，甚至能在社会巨大损失中捞取更多的“好处”。总之，决策者哪怕是让成千上万的人去死，也不要负什么责任，反而能收获公众的更多感激。

我们知道，与理性主义与经验主义的争执相关但又有所不同的，是科学主义与历史主义长期以来的争论。雷加诺在对决策中的科学主义思路作出批评时，其实是要为历史主义进行一些辩护的。雷加诺是提醒决策者充分考虑历史即过去的价值及其影响，在历史与未来的交汇点上进行决策。雷加诺这样做，依然是默认了社会低度复杂性和低度不确定性的背景，而且默认了决策与执行的分离。我们认为，在高度复杂性和高度不确定性条件下，并无可以分开来加以考察的决策与执行，此时的决策与执行都是统一于行动之中的。行动所承担的任务既无法确认其源头在何处也无法预测行为干预后必然达成某个结果。也就是说，无论历史和未来，都是不确定的。同样，行动者的历史与未来也有很大不确定性，至少是模糊的。这说明在高度复杂性和高度不确定性条件下，在风险社会中，雷加诺为之辩护的历史主义决策构想也是不能成立的。同样，雷加诺所提出的批评效用函数分析和功利主义模型，也因为其现实的复杂性和未来的不可预测性而丧失了科学价值。高度复杂性和高度不确定性条件下的行动者，既不背负过去的包袱也不把未来搬到当下而为自己增设一道障碍，既不迷信普遍适应的理性模型也不盲目行动或手足无措，而是在经验理性的引导下开展行动。在所遭遇的每一次危机事件中，行动者都应积极地承担和谨慎地应对当下的任务，根据任务、环境、行动者的具体情况作出具有直觉性质的综合判断、随机决策和即时行动。

决策与执行的分离是合乎近代以来的社会大分工精神的。在作为分工—协作体系的组织里，决策者进行决策时，需要“首先确定提供各种决策实施前提的知识的所在位置。然后再确定，能可靠地向哪些职位分配责任，确定该组织要实现的目标以及决策必须满足的约束条件和边界条件等”［3］19。 然而，在高度复杂性和高度不确定性条件下，或者说，如果适应风险社会的社会建构已经取得了进展，那么，我们就会看到，组织的约束条件是不明的，组织边界是不确定的，组织结构的不稳定性也决定了它很难设立固定的职位，更不用说去为职位分配责任。而且，组织任务的复杂性和不确定性也意味着决策并无确定的事实前提，也没有已经放在某个位置等待决策去加以利用的知识。总之，高度复杂性和高度不确定性条件下的组织是不能以分工—协作体系的形式出现的。

我们今天之所以在每一次危机事件的造访中都不得不付出极大的代价，是因为我们的社会建构是在工业社会的低度复杂性和低度不确定性条件下完成的，当我们步入风险社会的时候，仍然在沿用这个体系。如果这种情况不改变的话，也许要不了多久，人类就会在风险社会中遭遇毁灭性的灾难。所以，我们认为，人类在风险社会中首先需要解决的是根据社会的高度复杂性和高度不确定性去加以重构的问题。在这个问题的解决中，所建构起来的行动体系应当是合作行动体系，也可以根据既有的组织印象而将其称作合作制组织。这种组织应当是适应于在高度复杂性和高度不确定性条件下承担任务的，它在决策方面并无固定的程式。或者说，作为合作行动体系的组织更多地依赖于组织成员根据具体情况而进行的决策而不是组织的决策。组织的决策是在决策与执行分离的结构中展开的，而行动中的决策则是以一种即时反应机制的形式出现的。

在决策与执行相分离的语境中，无论是民主决策还是科学决策，在付诸执行时，都有可能出现目标置换的问题。在政策执行的过程中，出现目标置换的问题，这可能意味着政策执行者为了适应所要解决问题的具体性而采用了一种灵活性方式。在高度复杂性和高度不确定性条件下，由于决策赖以建立的信息等因素不足，会要求政策执行对政策目标作出适当的调整。但是，从既有的情况看，存在于政策过程中的大量目标置换往往并不是因为复杂条件对政策提出的要求，而是由于“潜规则”发挥了歪曲政策或使政策执行走偏的问题。所以，对于政策执行过程中的目标置换，我们需要加以甄别。一般说来，在低度复杂性和低度不确定性条件下，目标置换的问题大都是由于政策执行者的个人利益要求以及潜规则因素引发的；在高度复杂性和高度不确定性条件下，特别是在人的共生共在理念已深入人心的条件下，政策执行中的目标置换就必须从所要解决问题的具体性方面来加以理解。可以说，在高度复杂性和高度不确定性条件下，政策本身就应当拒绝提供具体目标，而是作为一些原则性的方向而反映在政策中。不难想象，在风险社会中，我们没有理由要求政策执行者无视具体情况而忠实于政策文本。当然，在决策的时候是可以解决这个问题的，那就是尽可能让政策本身具有弹性，成为行动者开展行动的基本框架，而不是让行动者因政策目标而受到束缚。即便如此，决策与执行的分离仍然是一个很大的障碍，会使行动受到不必要的制约，束手束脚和脱离实际。所以，我们主张决策与执行一体化，希望行动者既是决策者也是执行者。

在决策与执行相分离的条件下，从解释学的角度看执行，“行政人员……不是简单地把组织政策应用于现有的情况，而是根据对现有及未来可能出现的情况的解释来解释政策的意义。因此，政策的意义和特定情况的意义是在解释的参照性过程中共同确定的”［7］。通过把握参照物，或者在相互参照中，使相似性的方面呈现出来，然后对相似性与差异性的比重作出权衡，也就达到了解释的效果。只要存在着解释的需要，就意味着有一个需要通过解释填充的空间。在这个空间中，解释者所拥有的那些可以影响解释的因素都会被调动起来，特别是过往经验，会成为解释的重要参照物，解释者在文本所提供的解释空间中去把当下遇到的问题与过往经验联系起来并进行比较，所获得的相似性已经可以决定他可以做出什么样的决策和采取什么样的行动。我们认为，在风险社会中，只要决策与执行分离的格局不变，无论赋予执行者多大的自主解释权，都依然会感受到决策所提供的文本是一种束缚，而且是脱离实际的，至少也是在时间上明显滞后的。单纯就时间滞后这一点来看，我们也能够体会到，在高度复杂性和高度不确定性条件下，行动者在决策之前，几乎没有时间去谋划或精心组合和评估有关信息，因此，各种理性模型无法派上用场，致使行动者只能凭着经验而开展活动。在高度复杂性和高度不确定性条件下，经验的价值远高于任何理性模型。所以，我们在希望吸纳一些数学家的观点时，并不是要让执行者拥有更多的解释权，而是希望执行者蜕化为行动者，他所要解释的不是政策文本，而是所面对的需要他去加以解决的问题。

只要涉及任务的具体性，人们就会对科学决策的真实效用表示怀疑。其实，20世纪后期的一些关于团队的研究就已经发现了科学决策的思路存在着一些实践困难。“伴随着合作变得越来越复杂，决策制定和经验测试之间的时间差越来越大，管理分散和集中方法变得更具有挑战性……然而，正是这种发生在组织的、团队的以及个人层次的管理取得了极大的合作成功。这两种方法中的些许的不精密都会导致差的成果，使参与者觉得沮丧。”［8］风险社会以及这个社会所具有的高度复杂性和高度不确定性，对决策与执行上的分工模式形成冲击。按照现代决策与执行分工的模式，一旦一项决策以政策的形式确立起来，就应得到严格执行，最理想的执行就是原原本本不走样的执行，不存在政策执行阻滞，更不应“上有政策，下有对策”。然而，高度复杂性和高度不确定性意味着，也许一项决策出笼的时候，政策靶向已经移动或变化甚至消失了，而且执行的条件也发生变化。在决策与执行分工的模式中，存在着从决策到执行的时间差，这是难以避免的，也是无法克服的。正是在这个时间差中，可能一切都发生了变化。正是这一点，决定了决策与执行分工的模式无法适应于高度复杂性和高度不确定性条件下开展行动的要求。因此，在高度复杂性和高度不确定性条件下，行动者的专业化并不反映在决策与执行的分工上，反而需要尽可能地让决策者和执行者统一起来。行动者既是决策者也是执行者。这样一来，作为集体行动体系的组织也就不能按照决策与执行分立的思路去安排其结构。这一点用在社会治理体系的建构上，也是适用的。所以，在风险社会中，我们必须对20世纪中有着优异表现的科学决策作出重新审查，这是我们寻求风险社会中的行动模式时必须做的功课。