风险管理研究中的人文社会论文不确定性研究

风险管理研究中，人文社会论文聚焦于不确定性研究，不确定性贯穿风险管理各环节，对决策、效果等影响重大，人文社会视角下，不确定性不仅源于客观环境复杂多变，还与人的认知、行为、价值观等紧密相关，研究深入剖析不确定性产生根源、表现形式及作用机制，旨在为风险管理提供更全面、深入的理论支撑，助力制定更科学合理的策略，以有效应对不确定性带来的挑战，提升风险管理水平 。

不确定性研究

在全球化与数字化交织的“乌卡”（VUCA）时代，不确定性已成为社会风险的核心特征，本文从人文社会视角出发，结合风险管理的理论演进与实践挑战，探讨不确定性研究的范式转型、认知偏差及治理路径，通过分析“黑天鹅”事件、社会风险研究范式反变、项目风险管理局限性等案例，揭示不确定性对人类认知、社会结构及治理体系的深层影响，并提出基于适应性文化、技术赋能与动态治理的应对策略。

不确定性；风险管理；人文社会；黑天鹅事件；范式反变

21世纪以来,全球性疫情、气候变化、技术革命等事件加速了“乌卡”（易变性、不确定性、复杂性、模糊性）社会的形成，传统风险管理以“风险=可能性×影响”的量化模型为核心，试图通过概率统计将不确定性转化为确定性，现实中的“黑天鹅”事件（如2008年金融危机、2020年新冠疫情）频繁暴露其局限性：人类思维存在证实谬误、叙述谬误和忽视沉默证据的认知缺陷，导致对极端事件的低估，在此背景下，风险管理研究需从人文社会视角重新审视不确定性的本质，探索超越“确定性追求”的治理范式。

不确定性研究的理论演进

从“风险”到“不确定性”：范式反变的逻辑

国际标准化组织（ISO）将风险定义为“不确定性对目标的影响”，标志着风险管理从“可计算风险”向“不可知不确定性”的范式转型，传统风险研究基于大数定律和概率模型，假设风险具有可预测性；而“乌卡”社会中的不确定性则呈现非线性、流动化和跨界传播的特征，全球化背景下，局部风险（如某国金融波动）可能通过供应链、信息网络迅速演化为系统性危机，其传播路径和影响范围难以通过历史数据预测。

社会风险研究范式反变的核心在于：从“控制风险”转向“适应不确定性”，文军指出，传统风险分析试图通过“已知-未知”框架掌控社会结构，但“乌卡”社会的风险具有“未知-未知”特性，需构建动态认知体系，气候变化的不确定性要求治理模式从“减排目标管理”转向“弹性基础设施设计”，以应对极端天气事件的不可预测性。

认知偏差：人类思维的“不确定性盲区”

纳西姆·塔勒布提出的“黑天鹅”理论揭示了人类对不确定性的认知局限：

• 证实谬误：倾向于用已有知识解释新现象，忽视反例，金融危机前，经济学家普遍认为房地产市场“大而不倒”，却未预见次贷危机的连锁反应。
• 叙述谬误：事后重构事件逻辑，掩盖不确定性，如将疫情爆发归因于“野生动物交易”，而忽视全球卫生体系脆弱性等深层因素。
• 忽视沉默证据：过度关注成功案例，忽视失败教训，核能安全研究常引用“无重大事故”数据，却未充分分析潜在灾难的不可逆性。

工程风险研究中的专家调查法亦受此影响,传统问卷设计可能暗示性引导专家判断，导致主观概率偏差，改进方法需采用认知模式思维，通过非结构化问题设计（如“描述基坑事故的最可能路径”）减少思维定式。

不确定性实践中的治理挑战

项目风险管理的局限性

传统项目风险管理以“风险识别-评估-应对”为流程，但存在两大缺陷：

• 对象局限性：聚焦已发生风险，忽视未发生但潜在影响更大的不确定性，建筑项目常关注施工安全，却未充分评估政策变动（如环保标准升级）导致的成本超支。
• 思想局限性：将风险管理等同于“损失控制”，忽视机遇捕捉，柔性财务管理理论提出，企业需通过动态资源分配（如预留应急资金、多元化投资）将不确定性转化为竞争优势，疫情期间，部分企业通过快速转型线上业务实现逆势增长。

社会治理结构的脆弱性

风险社会理论指出,现代社会的“被制造出来的风险”（如技术失控、生态灾难）远超自然风险，其根源在于治理结构的脆弱性：

• 制度滞后性：社会治理规则常滞后于风险演变，数据隐私保护法规未能跟上数字技术发展，导致个人信息泄露事件频发。
• 集体行动困境：复杂系统削弱了协同应对能力，气候变化治理中，各国因利益分歧难以达成有效协议，导致减排目标落空。
• 非线性传播：局部风险可能通过社会网络指数级扩散，社交媒体上的虚假信息可在24小时内引发全球性社会动荡。

应对不确定性的治理路径

构建适应性文化

组织需培养“反脆弱”能力，即从不确定性中获益。

• 决策模式转型：采用“情景规划”替代单一预测，通过模拟多种未来场景制定弹性策略。
• 创新激励机制：鼓励试错文化，如谷歌的“20%时间制”允许员工用1/5工作时间探索新项目，降低对确定性路径的依赖。
• 利益相关者协同：通过PDCA循环（计划-执行-检查-处理）动态整合多方需求，城市洪涝治理需协调水利部门、社区居民和保险机构的行动。

技术赋能与数据驱动

现代技术为不确定性管理提供新工具：

• 人工智能与大数据：通过蒙特卡洛模拟、贝叶斯网络等算法量化不确定性，银行利用机器学习模型评估信贷风险，比传统评分卡更精准。
• 区块链技术：通过去中心化账本增强信息透明度，降低供应链中的不确定性，沃尔玛用区块链追踪食品来源，将污染事件响应时间从7天缩短至2秒。
• 数字孪生技术：构建物理系统的虚拟镜像，提前模拟风险场景，新加坡用数字孪生优化交通流量，减少拥堵导致的不确定性。

动态治理与弹性设计

治理体系需从“静态规则”转向“动态适应”：

• 政策试验机制：通过“试点-评估-推广”模式降低政策不确定性，中国自贸区采用“负面清单”管理，允许市场主体在未知领域探索。
• 基础设施弹性：设计可适应多种风险的“通用型”设施，荷兰的“室内存水”系统可在洪水时临时储存雨水，避免传统堤坝的“刚性失效”。
• 全球风险治理：建立跨国协作机制，如世界卫生组织的“疫情预警系统”，通过信息共享缩短不确定性响应周期。

不确定性是“乌卡”社会的本质特征，其研究需突破传统风险管理的量化框架，融入人文社会的认知洞察与治理智慧，从认知层面看，需正视人类思维的局限性，通过反思维训练和工具创新减少偏差；从实践层面看，需构建适应性文化、技术赋能与动态治理体系，将不确定性转化为创新动力，未来研究可进一步探索：

• 不确定性量化与叙事研究的结合：如何用故事化方法传递复杂风险信息？
• 跨文化治理比较：不同社会制度如何应对同类不确定性？
• 伦理维度：技术赋能是否可能加剧新的不确定性（如算法歧视）？

在不确定性成为常态的时代,风险管理的研究与实践需以人文社会为根基，构建“确定性与不确定性共舞”的治理哲学。