不确定性是以一个决策制定的情景为特征的，在这个情景中，当人们进行决策选择的时候，结果的概率分布无法确切得知或者不能被得知。奈特将决策制定视为一系列统一即已知的、未知的以及不可知的选择，而这一观点也表现出系统的、可接受的知识的日益缺乏，而这些知识正是以决策选择的结果为基础的。

奈特不确定性和不可知问题的介绍

在芝加哥大学，奈特和其他卓越的经济学家一起创建了风险、不确定性以及收益的智力模型，而这些模型为现代金融和企业战略发展奠定了基础。

可以说，奈特贡献的本质在于他对于现代企业的认识。他认为现代企业并不仅仅是一种解决罗纳德·科斯最终所搁置的签约问题的方法，同时也是一家可以缓冲危机、允许投资资本回收并且执行和奖励创业自主性的共同机构。

在这个过程中，奈特也指出了管理和决策分别在确定性、风险和不确定性条件下的主要区别。

有趣的是，在第一次世界大战中，20 世纪另外一位伟大的经济学家凯恩斯也选择将 KuU这一领域作为他的研究起点。

1919 年，一些经济学家支持英国代表团慎重考虑签署凡尔赛条约，凯恩斯是其中一员。他考虑到了对德国执行制裁之后可能带来的经济后果，同时他也继续撰写着有关主观概率理论方面的论文。

他的研究工作毫无疑问是受到了无法估量事物的启发，而这些无法正确估量的事物在与凡尔赛各政党谈判过程中显露无遗。

作为一名经济学家，凯恩斯的生活和兴趣一直受这些思考的影响，因此，在他的有关宏观经济和货币政策的研究中都隐含着一种对政府管制和央行行长进行限制的观点，同时其也提出在面对经济活动，通常无法预测和不可获知的结果时，对弹性应有相应的要求。

凯恩斯所强调的主观性的重要作用是 KuU 隐喻中一个中心元素。

另外一个中心元素是由个人和集体所建立的用以解释和连接可见数据与结果之间关系的模型或理论集合。

尽管经济学中的心智模型和因果推理在早期的金融学和经济学形成的过程中经常被忽视，但这些议题现在却毫无疑问地成为计量经济学、决策学和企业战略共同的核心问题。

通过使用心智模型对人们所作选择的结果进行预测，并以这些预测结果为基础。这些模型是否完善取决于科学、启发式的经验法则，甚至于可能是广为流传的关于世界运行的错误观念。

心智模型是目的性的行为和选择的基础。我们列举了一些在最近有关“模型不确定性”和“认知风险”的讨论中以模型为依据推理得到的启示，同时我们还记录了一些其他构思，这些构思正被用于通过选择支持模型和理论寻找 KuU思想交叉点。

关于信仰主体性的问题最早是由凯恩斯系统阐述的，之后在拉姆齐的开拓性研究工作中得到了进一步发展。

拉姆齐很赞赏凯恩斯提出的概率的主观性及其在人类实践中的锚定效应，但他还是指出了凯恩斯处理方法中一些不尽如人意的方面，尤其是凯恩斯对归纳法的处理。

除了对凯恩斯的批判，拉姆齐还提出了一些基础性的真知灼见，这些观点最终在萨维奇有关不确定条件下选择的处理方法的著名论述中得到首次完美的使用。

隐含在萨维奇方法中的拉姆齐观点认为在决策制定中，信仰 (例如，有关事件的可能性) 和价值观(例如，有关决策的结果)是不能够轻易被“解开”的。

因此萨维奇提出了一个明显的偏好理论，其能够结合信仰和价值观选择中的相互作用。萨维奇的理论的前身思想提供了一个简化、有用的理论结构及主观预期效用理论。这个理论介绍了一种包含个人之间信仰与价值观差别的理性选择的模型。

受到Arrow与 Debreu研究工作的启发，关于在市场经济交易中主观预期效用理论的理性因素处于一般均衡环境下的框架的详细阐述，在不久后也相应问世。

由此，主观预期效用理论提供了一个平台，使得投资组合理论、金融交易、理性预期以及其他现代金融的上层建筑得以在这个平台上建立。

为了完成经济学中早期 KuU思想关键点的循环过程，关注 FriedrichHayek 和 Ludwig von Mises 所作贡献以及奥地利学派就尤为重要了。

对于奥地利学派来说，主观主义和与其相关的不确定性是经济学中至关重要的因素。

一方面，通过强调主观价值理论在新兴的市场经济理论中的优势Ludwig von Mises 所作的阐述削弱了资本论里面经济理论的知识活力。

另一方面，对个人责任和企业目标的重视在解释推动经济发展和经济理论的动因以及人类行为如何导致市场结果时起着十分重要的作用。

奥地利学派认为不确定性和主观主义并不仅仅是哲学感兴趣的话题，它们更是经济运作以及创新精神和企业家精神的精髓部分。因此，奥地利学派学者们一直支持并发展奈特及主观经济学英美学派研究的后继者的 KuU隐喻。

以上KuU环境中管理和金融知识的开拓者们强调在人类事务中的不确定性，并且他们认为这种不确定性的本质是内在的主观性。

然而，除了提出“人生本身就是不确定的，你尽己所能做好便可”之外，这些先驱们并不建议任何规范性的在未知概率(u字母)下或者不可知概率和结果 (U字母)条件下的管理方法。

在接下来的部分，回顾一些已经出现的工具、理念和方法，用以解决KuU思想边缘部分和等待着我们的研究难题。为便于阐述，会考虑分别地为决策制定的个人和组织或管理层区分KuU选择的特点。

鉴于风险环境 (用字母 K 表示)已经被人们很好地理解通过将已知的条件环境作为对比基准线，重点放在 KuU思想中的uU环境上。

奈特不确定条件下的个人决策制定

对于一位单独的决策制定者来说，想要掌握 KuU隐喻中未知和不确定性的要素，他需要将决策学中的标准框架扩大到可以包含信仰度的明确信息以及包含用于预测选择结果的理论或模型的程度。

沿用决策学著作中运用“模糊”一词来代指处于奈特风险和不确定性之间的状态下所作的决策，因此未知状态下的概率或者影响决策背景的参数可能被获知，但是这些有关奈特风险的数据可能并不精确。

首先，与风险下的选择相反，在模糊性和不确定性条件下的选择需要人们注意信念形成过程，这包括合适的指导行为的理论/模型的选择。

在经济和金融学中，人们很少去注意信念和心智模型建立的过程，而是去关注确定性和奈特风险。

当然也有例外的情况，比如对证据理论的研究，对“信仰微积分”的研究以及研究如何用一致的方法将多元化资源中的信仰与误差建模研究相结合。

标准的误差建模难题可以这样简单地表述:一个模型或数据源使一个选择成为最佳选择，并且与模型相关，但其他的模型和潜在的数据使其他选择也成为最佳选择。

在这种情况下，选择难题要求人们不仅需要在一个可接受的因果模型中作出最佳选择，还必须在一定程度上权衡其他可选择模型/数据的合理性。

直观地来讲，关于自适应控制、稳健性以及在最坏情况下误差分析的观念在这种情况下就会自然而然地产生。在此，我不会对有关这些主题的大量的统计学或计量经济学的文献进行回顾。中心论点在于，对拥有良好数据且在重复性条件下的选择来讲，主要难题是计算。

但是在 uU环境下主要难题变成了对多样化且相互抵触的模型或数据源的评估。

解决多样化且相互抵触的现实模型的标准方法一直以来都是稳健性或敏感性分析。

将这一问题作为选择问题进行解决的原始理论是“阶概率理论”。在这个理论中，每一个可能的模型都被看做是世界中一种相互抵触的状态。

通过对每一个模型分配其成为真实模型的主观可能性，每一个模型会产生一个两阶段问题。

第一个阶段反映出每一个模型成为真实模型的可能性，第二个阶段反映每一个特定模型所面临多种选择的结果。所产生的概括性选择问题之后会成为决策制定者在对多种模型正确性的了解和在多种模型下选择结果之间的权衡问题。

之后关于以模型为依据的不确定性分析的论述都提及了两大与 KuU世界相关的基本风险，分别是认知风险和偶然风险。

认知风险的产生是因为我们对适当的模型或理论的认识匮乏，这些模型或理论可能是正确的或者只是与特定环境相关的。

偶然风险的产生是因为一个现象中所固有的随机性，尽管这种随机性本身可以通过与之相关的认知假设被限制或限定。

在定义认知风险和偶然风险时有一个灰色区域，两者最大的区别在于认知风险可以通过探究或知识获得而被降低，然而偶然风险并不能通过这些信息收集活动被降低。

以信息价值为基础，这个基本区别促进了许多不确定条件下决策制定的相关方法的产生。

这些区别同时也成为现代决策中的重要元素，从而应对极值理论中银行业和保险业的操作风险。

也许最普遍的用以构建认知风险和偶然风险一体化问题的预测和阐明问题的模型是由英国哲学家 Stephen Toulmin提出的。

他的“证明理论”是一个总体框架，它以主观主义为基础，包含了与信仰形成的相关数据、支持信仰的一般和具体模型以及描述信仰反驳模型。全过程可以被看做对于竞争模型中正反两方面的评估，当然这些模型处于给定信仰下派生出合理性或者信仰度的条件下。

Toulmin的证明理论基于先前的经验的合理的数据，并具体到个人和问题所处的环境，并还可能扩大到一些用于预测特定问题条件下结果的理论范围。

这涉及到选择的事后解释过程并且对于决策制定者和利益相关者都十分重要。人们期望事后公开的合法性过程可以对选择本身产生重大的影响，同时也对被信奉的关于信仰和价值形成的理论产生强有力的影响。

通常，合法性会引导我们使用“公认模型”和被普遍使用的具体数据。这样一来，如果一个负面结果出现，人们可以在其他同伴中寻求庇护。我在之后会再次论述这一观点，但是人们应该清楚，在 u条件下的未知领域中，相对于已成立的问题来说，合法性起着相当不同的作用，而那些已成立的问题有着被充分限定和接受的数据以及被研究和实验所证实的模型/方法。

一般来讲，黄金理想是关于在不明确和无知条件下的理性分析，这个理想并不是人类决策制定者首次冲动的产物。

然而，我们的冲动似乎需要使用在过去表现尚好的模型和数据，同时这些模型和数据得到很多志同道合者的拥护。

如果我们用来操控 KuU世界的模型已被学术界和实践领域正式确认和认可，那就更好了。这个方法的危险性对于读者来讲是很显而易见的，并且改进方法也很明显。

然而，如健康饮食和日常锻炼一样，我猜想这个非常理性的方法的代价也是非常明显的。

组织决策制定和 KuU环境策略

让我们来看看在 KuU环境下的组织决策制定。

关于背离的观点是全球化与它在新型通信技术领域的科技支撑一起，从根本上改变了金融活动和市场活动相互依赖的程度，同时伴随着更多直接或间接涉及到这些活动的因素日益增加的相互依赖性和回快的回应速度，意味着组织决策制定和行为面临着引导结果的条件状况结果的扩大。

复杂性的增加超过了将这些增加的状况合并成决策的组织能力。这个结果暗示着潜在于我们讨论话题之下有关KuU范围的直观说明。

从管理观念来看待这件事就如同一名探险者进入到未知领域。个人会为了应对惊奇做好心理准备，让自己变得机敏并不受重负的羁绊，这样就可以提升敏锐度和与总部沟通的能力。

一般来说，个人还会提升其应对没有预见和不可预见事物的能力。这个敏捷的且有充分准备的探险人的比喻对于描述关于这些问题的研究是很有益的，同时对于描述存在于各种组织环境中的积极性也十分有帮助。

其中的这些积极性适用于应付呈现在我们面前 KuU环境中的另一面。

之前的 20年见证了在管理经济活动的力量和机构上的巨大变化。它们包含了与欧盟有关的持续变化以及由世界贸易组织所开启的自由化和管理方面的变化。新市场和新签约形式支持外包、非绑定、合同制造以及多种扩展的价值体系的其他形式。

互联网已经让消费者如虎添翼，并提供了点对点的网络在这个过程中，它已经改变了整个产业。提及一些证明这个变化更明显的例子，如网络电话对远程通信系统行业的影响，搜索引擎和电子零售以及易趣的崛起。随之而来的交通业和物流业变革性的发展都为企业间电子商务和企业对消费者的电子商务提供了全球性的实行框架。

仅仅是 20年前，物流业(海上的、航空的、陆地的) 被认为是一个已成熟的行业，并由“真人”来操作，这就意味着很多的低效率和空载返航、产能过剩和产能不足的巨大循环以及针对性的竞争。

这些联系和信息变革逐渐让位给升级的航线和时间计划，并且最终让位给通过能力协调而增加的效用。很明显的是，大趋势将逻辑学提升到一个全新的水平，但是这些大趋势是在外包以及国际贸易中巨大提升的驱使下形成的。

空运枢纽和航空港物理功能的扩张起源于20世纪90年代，并且这个趋势不曾衰减，香港和迪拜就是最明显的例子，同时，这种扩张在每一个空运枢纽和航空港都伴随着能力的提升。这伴随着经纪人和运送者人情世故以及调节活动的增加，随之而来的是航空货运和航运能力的金融覆盖面和交易工具的发展。

物流业是一个说明物理市场通过支持全球化和外包并从中获益从而与金融和信息市场达到吻合的有趣的例子。

类似的变化在从能源到保险与银行的许多市场中都能发现。在每一个例子中，我们看见了市场提供信息以及予以协调的力量，以及金融工具、对冲工具和套利工具在促进稀有价值和价格发现方面的重要作用。

可以说，这些大趋势代表着对于未知环境和不可知环境下管理的现代经济环境中的一个关键因素通过依赖于市场的集合与发现功能以及市场上通过金融工具覆盖商品和服务的价值评估信息，大量不同的、不透明的不确定性可以被理解、调解或者管理。

然而，以上所描述的变化也引发了新的风险，但这些风险不能被充分理解。仅仅关注于金融服务，Buehler 和 Pritsch 追查破产和其他形式的财务困境，这些财务困境使得金融服务行业不断陷入危机。

他们使用了 1998 年至2002年间90家金融机构用做案例研究，并指出在这段时间内，大约发生了150起财务困境事件。

即使考虑到当时的波动性，在5年中每家金融机构平均发生了167 起财务危机，这个令人惊讶的数字已经说明有些地方并不恰当。

同时，这些变化也表现出在明白企业脆弱性和不同行业之间联系以及在经济危机成熟前对环境中的不连续性进行响应时缺乏适合的管理系统。

除此之外，正如经济危机所展现的那般，增长的复杂性和因此而缺乏的透明性导致许多金融工具产生交易对手风险和流动性风险，而这些金融工具是被设计用以促进风险分摊和风险转移的。在相互依赖性和风险方面的研究已注意到这些观点并且指出传染效应和其他网络效应一起成为金融服务行业新型不确定性的中心。

上述金融工具的风险在制造业中也是显而易见的。从积极的方面来讲，如网络工具等科技的确在促进合作和清除信息失真方面帮了大忙。

最经典的一个例子就是沃尔玛和宝洁之间的合作，这次合作导致了如今供货商存货管理的广泛实行，并推动供应链设计和制造业的设备管理的基本理念成为了“精简的真实写照。然而，尽管“精简”供应链减少了库存成本，但企业开始经历不确定环境中的精益带来的一些消极后果。

除去与供求不相符的风险外，中断已经成为了全球供应链中的一个主要风险。中断风险包括操作风险和因自然灾害、恐怖主义和政治不稳定引起的风险。中断风险的显著增加是因为全球化使得全球供应链变得越来越长也越来越复杂。

1999 年9月，我国台湾地震通过全球半导体市场将股价波动扩展到全球，2001 年9月1日美国世贸中心的恐怖袭击和2003年8月14日美国东南部的大断电都提醒了我们产业链中断的可能性。

考虑到这些事件以及对跨国供应链日益增长的依赖性，无怪乎企业风险管理对于制造业的管理层和股东来说已经成为了绝对优先的话题。

除了如资本储备和对未知意外的应对能力的传统风险概念之外，关于解决KuU比喻另一面的方法这一新观念的新需求的根本动力源自于系统互动日益增加的复杂性，这些系统互动是企业网络模型和它们与消费者、交易伙伴以及操作市场互动的核心。

尤其是，由这些通用网络和人工智能所衍生出的复杂性理论和系统理论概念都开始为企业在新经济环境中的风险和弹性提供新见解。

幂定律和无标度网络都急剧增加了风险。对于网络中心交易的长尾影响显著增加，这是因为普通的高频局部扰动以及发生在总体价值星系中相互联通的子网络的低频但是有潜在可能的灾变事件。

在极不确定和复杂的条件下，对于适应性、弹性和进程/成熟时间的要求比最优化都要重要。

点对点形式的交互也遵照了无标度网络，并且“授权的用户”可能会用网络互动规范他们的行为，即使他们意识不到这一点。“分形市场”和“分形金融”在未来理解和指导商品市场和资本市场中的行为方面起到重要的作用。

这些难题意味着所增加的复杂性以及由全球化引起的基于网络的相互依赖性都是对于 KuU环境管理愈加重视的原因。