项目复杂性既是问题也是答案

复杂性不是项目管理的消极因素，甚至在某些方面，我们需要复杂性。为了完成更宏大的战略、使命或目标，我们需要规模更大的项目，这就必然要面临复杂性问题。因此，我们需要主动去驾驭复杂性，而不是被动应对。驾驭复杂性的答案就在复杂性本身。

也许我们想利用问题分解、维度分类、数学模型构建甚至计算机模拟来识别复杂性、测度复杂性，以及探索复杂性的形成与涌现规律，但我们要认识到，依此所得出的结论必须要慎重看待。

尽管我们已经提出了诸多新概念和新名词，但项目复杂性的研究还比较松散，真实的数据还难以收集，系统性认识还不够，更谈不上普适性原则和一般性结论。不过，我们也不能期望任何一个新兴理论一夜之间就能成熟，不断地实践、回顾、总结和整理将有助于我们往正确的方向迈进。有关如何驾驭复杂性，我认为至少以下几点认识是有益的。

（1）和微观与宏观复杂性相比，中观尺度的系统行为规律更难捕捉。在这一类系统中，个别组元（如序主体）的扰动及组元之间的强关联不能被忽视，系统组元的平均建模行为可能会失效，而项目复杂性大多属于这类系统。例如，我们可以对宏观经济进行建模并预测经济规律，但很难用标准统计数据来预测一个项目的安全意外事故是否会发生。

（2）我们需要高度重视行为复杂性，系统可能的行为越多，复杂性会越高。相关方越多、系统越开放，自组织和他组织越强烈交互，行为空间就越复杂，模糊性、不确定性和变化就越激烈，项目系统的整体复杂性及非预期、非线性突变就越不可预测。

我们无法用线性思维来预测复杂系统行为，更难捕获组元交互数据，不适当的数据可能严重低估极端事件发生的可能性。例如，巨型项目超投资“ 悖论”产生的根源和我们用线性假设估计此类项目的造价有关，目标误差可能很大，使得实现既定预算成为不可能完成的任务。

（3）复杂性既是客观的，也是主观的或相对的。一个问题对没有经验的项目经理而言可能是复杂的，但对资深项目经理来说可能是“小菜一碟”，因此，项目经理需要提升驾驭复杂性的能力。

当项目复杂性挑战与主体驾驭能力是匹配的或者能力大于挑战时，项目可控程度较高。高复杂度项目之所以风险极大，主要是因为这类项目包括决策者本身但又超出决策者对复杂度的驾驭能力范围。

因此，对于重大项目决策，集体智慧和决策领导力都十分重要。集成团队、横向合作或者组合有助于应对跨系统的复杂性。例如，迪士尼公司利用“大会议室”来协同解决项目跨专业复杂性问题，实践证明这样做是有益的。

（4）可以通过复杂性降解来降低项目复杂性带来的客观挑战。降解是在系统功能和目标不损失的情况下降低复杂性的一种策略，同时也是认识复杂性的一种路径。

例如，我们可以采用模块化的方式来降低项目构成的复杂性；通过分布式组织来降低组织关联的复杂性；通过解耦来降低任务依赖的复杂性，等等。但要注意的是，复杂性科学的降解不是还原论下的分解，是对不同主体的区分而不是分解，降解也不能完全应对复杂性，只是认识或驾驭复杂性的一个环节或一种策略。

（5）用复杂性来应对复杂性。如果项目、任务和外部环境复杂，那么系统必须保证多样性和与之足够匹配的复杂性。只有匹配它与任务、环境在所有行为交互尺度上的复杂度，才能对项目事件和环境进行灵活反应，否则项目系统就有失控风险。例如，“ 小业主，大社会”并不适应所有政府投资项目，尤其是大型复杂项目，这类项目本质上要求复杂的组织与之对应。

（6）小尺度和大尺度的复杂性平衡。我们总习惯从小尺度入手，把小尺度项目系统设计得较为复杂和完美，试图依此控制整个大尺度的复杂性，但结果可能是，“手术很成功，但病人死了！”或者，有时候我们过度追求小尺度的简洁、高效，而在大尺度上以高昂的代价来控制复杂性。

例如，一个路口没有红绿灯可能局部是高效的，但整个城市没有红绿灯可能会产生大混乱。在这种情况下，为了实现大尺度系统的目标，牺牲小尺度的简洁、高效可能是值得的。

再如，我们构建项目程序和制度，局部会是烦琐的、僵化的，但对于大型项目，可能整体是高效的，上海世博会、上海迪士尼乐园、港珠澳大桥等项目实践充分表明了这一点。但需要注意，程序和制度也需要一定的弹性，过于刚性可能会使项目系统缺乏灵活适应性。因此，复杂系统需要两种尺度的平衡，这一点颇具挑战性。

（7）集中控制和分布式治理的平衡。“集中力量办大事”是中国重大项目取得瞩目成就的关键制度优势，也是项目组织能力与任务复杂性匹配的一种典型模式。“集中”固然重要，但“集中”后如何“办”更重要。

大型复杂项目的问题是层次性的，顶层集中控制和分布治理需要平衡，集中更高效，但对决策能力要求更高，错误代价也更高，而分布式治理适应的环境尺度更大，但整体效率可能会变低。

如果关键层次的最大尺度行为复杂度超过个人或组织可实现的决策或能力复杂度时，大型项目系统的层次结构可能会失败。因此，大型复杂项目需要纵向和横向的连接和合作，我们要用多层网络治理来应对更大尺度的复杂性，自下而上和自上而下都应存在“涌现行为”。

（8）环境已成为项目复杂性的一部分。传统项目管理将环境“画”在了项目系统之外，将环境视为项目“背景”。但在复杂性视角下，项目组织应对环境行为的任务复杂度要远大于环境和任务单独存在的复杂性。环境应与任务高度耦合，并成为项目复杂性的一部分。

（9）计算是揭示项目复杂性规律的重要方法。复杂适应性系统（Complex Adaptive Systems，CAS）、网络科学、社会科学计算方法为探索项目复杂性提供了重要方法和工具。

与物理或自然复杂性不同，项目系统是人造系统和设计系统，这一系统需要“长程序”而非一个数学公式来描述，需要通过网络科学和进化计算来刻画其动态涌现性和复杂性。但计算需要充分的细节信息，因此如何获取高质量细节数据和信息成为探索、分析和寻找项目复杂性规律的关键。

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