洞察力

导航适应周期:管理社会系统恢复力的方法

• 摘要
• 简介
  • 弹性和适应周期
• 概念
  • 社会系统的弹性原则
• 结果
  • 在复杂的适应周期中阻碍成功导航的病理
  • 培养准备:能力、资源和文化
• 投机
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

弹性和适应周期

自1973年Holling将其作为一个技术生态学术语引入云杉森林的芽虫以来，恢复力思想经历了多次迭代。在生态领域内，基于这些概念做出了重要贡献，并将其扩展到社会-生态系统(例如，Gunderson 2000, Walker等人2002,2004,Folke等人2005,2010,Wilson等人2013)，然后是社会系统(例如，Amundsen 2012, Radywyl和Biggs 2013, Ratter 2013)。“弹性”一词已经普及，组织建立弹性概念和战略，从政府管理医疗保健问题(Thomas et al. 2013)，到城市的一般弹性(Geneske 2013)，以及社会学中的弹性方法(Edson 2012)。弹性的概念继续在更大的范围内应用于更广泛的领域。这种普遍适用性表明弹性是系统的固有属性，尽管仍然缺乏管理弹性的明确方法(Redman 2014, Standish et al. 2014)。

Holling(1986)懒惰- 8自适应周期模型(图1)是系统动力学的一个强大而有用的隐喻，它包括四个阶段:增长(r)、平衡(K)、崩溃(Ω)和重新定位(α)。这扩展了传统的连续逻辑曲线(r→K)，明确地包括崩溃和重组阶段。然而，我们使用了一个修改后的版本(图2)，它更准确地表示了系统的动态。这个版本来自Burkhard等人(2011)，与原始的Holling数据有两个主要偏差。首先，将其旋转45°以纠正原始Ω样方中的不一致模式，其中横坐标值在从重组阶段出现之前的崩溃阶段结束时莫名其妙地增加。在修改后的版本中，系统经历了从k相高度到重组阶段开始的单调崩溃。第二，在连续增长和发展阶段(r→K)，虽然总体上有上升的轨迹，但客观上在小范围内(用弯曲的路径表示)上升的轨迹并不单调。我们使用这个修正后的数字作为弹性扩展定义的起点。用我们的术语来说，弹性是成功度过复杂适应周期(r, K， Ω和α)所有阶段的能力。该方法建立在Walker等人(2002)早期开创性工作的基础上，他使用适应周期的隐喻考虑了利益相关者参与在弹性管理中的作用。 Using this holistic perspective, we identify dominant system properties needed at each stage, as well as systemic pathologies resulting in traps in the adaptive cycle, and then explore principles and variables important to systems navigating the adaptive cycle and cultivating more resilient social systems.

弹性通常与系统从干扰中恢复的能力有关。这与电阻相反，电阻是一个系统承受扰动的能力，而扰动的变形很小。在这里，我们将弹性概念与整个适应周期结合起来，以提供一个适用于系统动态的所有阶段的全面定义。这种方法与可持续性的概念(Fath 2015)相辅相成(但不完全相同)，可持续性的定义是系统长期持续的能力。换句话说，可持续性发生在无限长的时间范围内，其目标是持续和维护系统功能。Carse(1987)对可持续性做了一个恰当的类比，他提到了有限游戏和无限游戏:前者的目标是获胜，后者的目标是继续游戏。在这里，弹性是促进系统可持续性(即继续进行游戏)的必要但不充分的特性。接下来，我们将扩展这一定义，并确定社会系统恢复力的关键原则。

概念

社会系统的弹性原则

这一应用于社会组织的新型组合模型的核心概念如图3所示。这些概念包括适应周期的四个阶段:r:新开始和成长;K:保护和现状;Ω:解散和混乱;α:重组和创新。值得注意的是，在生长和发育(r, K)阶段中嵌入了许多小规模的适应周期，代表了整个系统上升轨迹中的模块化实验。在平衡阶段，两种类型的扰动之间有一个重要的区别:那些包含在系统垂直容忍范围内的危机，被认为是K_lim；以及那些超过阈值并将系统推向瓦解的人。这里的目标不是详细讨论阈值的识别，而是考虑两种情况的可能性。

鉴于弹性系统是一个可以导航适应周期的所有阶段(r, K， Ω和α)的系统，我们更仔细地研究每个阶段成功的关键特征。表1列出了每个阶段成功所需的一些能力。

r-stage

r阶段的目标是成长;这一阶段的陷阱被称为“贫困陷阱”(Gunderson and Holling 2002)。处于r阶段的系统成功地在危机后重新定位，现在正在寻找快速增长和发展的活化能。在适应周期的研究中，足够的活化能是指进入生长阶段所需的资源和信息的可获得性。系统在成长阶段投资这些资源，以构建具有不同节点和流的结构。当系统无法获得足够的活化能来达到正反馈驱动内部增长的状态时，就会出现贫困陷阱。此外，为了实现增长的目标，这个阶段的系统必须开发一种足够简单的配置，以实现规模化，这一特征必须与培养一定程度的内部复杂性相平衡，这将导致自催化和自我可持续发展(Ulanowicz等人，2009年，Fath 2015年)。r阶段通常以丰富的资源和企业家领导力为标志。该系统充满了未开发和未承诺的潜力(Bateson 1972)。从未成型的供应到耦合机构和资本的重新配置是系统成熟的必要条件。 Here, innovation comes from plenty, rather than from constraint, as is the case in the K-stage. Once kick-started along a growth trajectory, many resource flows are available for experimentation. In the r-stage, network connections are established, and trust and dependencies are built. Further, in this stage, the dynamics between feedbacks are essential for the system to enter the K-stage.

K-stage

k阶段，或均衡阶段，是关于受控发展的。进入k阶段，就是从量化指标的增加向定性指标的转变。在生态系统中，这相当于生态系统的顶点状态，在这种状态下，以初级生产总值为单位的资源流入被以呼吸(生产=呼吸)为单位的过程维持所消耗，以至于多余的资源无法用于生长。成熟的k阶段系统动态地表现出较高的活动水平，而宏观尺度指标则表现出稳定的功能。资源约束可以通过网络和信息流的共同创造来刺激创新，这些网络和信息流能够更有效地利用输入流来维持高水平的结构和组织(Fath et al. 2004)。这种组织表现为信息和资本的内部存储(在成长阶段获得)。在这个阶段，负反馈循环主导于正反馈。当正反馈超过负反馈达到耗尽资源的程度时，系统轨迹可能会超过阈值，破坏未来的系统功能。

除了超调的可能性，这里的陷阱是“刚性陷阱”(Gunderson and Holling 2002)。僵化陷阱发生在一个系统在其过程中变得如此精致，以至于没有进一步创新的空间。刚性系统的特征包括影响高度集中的关键节点非常少，节点和路径的多样性都很低，即系统已经有效地降低了它的熵，不再有任何“ontic开放性”(Nielsen and Ulanowicz 2011)或空白空间让新奇事物出现。此外，由于多样性减少和无法自组织，刚性系统是脆弱的，易受干扰的。虽然我们假设整个适应周期的导航表明了一个有弹性的系统(Ω-stage是不可避免的)，但通常也希望扩展适应周期的k阶段，不是以陷阱的形式，而是以持续发展的形式，作为系统性能的指标。以这种方式，如果K_lim不超过，这可能受到行为者的准备和反应的内在影响。

Ω阶段

在Ω-stage中对一个系统的测试是它在面对极端扰动或无序崩溃时的生存能力。一个体系必须在危机期间保持重要功能。在人类组织中，通常是由被指派和假定的领导层来确定和优先考虑这意味着什么。通过小规模动乱维持的多样性有助于系统恢复力的方式之一是培养大量的资源库存，在危机期间可以从组织和关系方面汲取资源，这对于在危机期间出现领导力至关重要Ω-stage。当没有被赋予领导角色的参与者在危机中非正式地担任关键职位时，就会发生突发性领导。在一项关于纽约市911灾难响应的研究中，即使是二级和三级协调员也在维持重要功能方面发挥了重要作用(Schweinberger et al. 2014)。在Ω-stage会议期间出现的危机协调员是“[新生实体]与现有组成部分不可预知的组合，可以突然建立新的影响领域，打开一套全新的适应途径”(Gunderson和Holling 2002:403)的一个例子。因此，应急协调员为学习、适应能力和弹性系统的重新定位奠定了基础，从而在未来成功地度过周期。如果不能在这个阶段存活下来，系统循环就会完全中断。另一种选择是“解散陷阱”。

α阶段

认识到一个复杂的适应系统永远不可能像以前那样回到精确的结构、功能和反馈(Folke 2006)， Bellwood等人(2004)写道，弹性作者更喜欢使用更新、再生和重组等术语，而不是恢复。我们在这个概念中加入了基于轨迹的重新定位思想，这样系统就可以沿着未来发展的新轨迹逃离崩溃阶段的自由落体。成功取决于利用下面概述的系统特征来继续导航适应周期的能力。α阶段具有重新定位的目标函数。

系统同一性的思想在α→r转变时开始发挥作用，假设典型的弹性思维指导我们识别α阶段之后的时期是否代表一个新的或相同的政权，也就是说，它是否通过了临界阈值，并在一套具有不同结构、功能和反馈的新规则下运行。然而，基于对弹性的解释，这个阈值可能很难定义，特别是因为相似的系统可能因为经历过干扰而不相同(Folke 2006)。因此，如上所述，我们提出了一种范式转换，即弹性较少地由系统属性表征，而是在系统的背景下起作用。在社会组织中，为了取得成功，管理者必须明确系统的目标或方向或焦点(Scheffer et al. 2002, Pelling et al. 2008, Henry and Ramierez-Marquéz 2012)，因为弹性在于走出α阶段并进入新的r阶段轨迹的能力，同时仍然提供一定水平的净社会效用(Carpenter et al. 2001)。这种弹性观点倾向于避免与维护社会系统特定方面相关的一些规范性信念，并与“反常弹性”(Phelan et al. 2013)的观点一致，即组件或嵌套子系统的弹性可以具有对抗大系统弹性的弹性。也就是说，只要系统继续在适应周期中导航，特定组件的持久性就无关紧要。

一个系统如何在关键节点或环节因干扰而受损或丢失后，仍能继续产生同样的净社会效用?答案在于系统记忆，这在很大程度上是在周期的前几个阶段培养出来的。在生物系统中，记忆存在于土壤和邻近社区中储存的种子库中，这些种子库可以帮助受干扰的地区重新繁衍;这两种形式的资本都是在适应周期的前循环中储存的。为了在危机后重新定位，一个系统必须重组和获取资本，即储存的应急资本和危机前建立的获取途径。这些路径或节点关系是通过传递性的干扰来维持的(Schwienberger等人，2014年)，其中即使删除了连接两个节点的边缘，也存在其他路径，允许每个组织通过第三个节点直接或间接地到达每个其他节点。如果系统具有高模块化(Biggs et al. 2012)，系统中的内存将被保留，这有助于防止故障渗透到系统功能的各个方面(May et al. 2008, Levin et al. 2013)。成功度过快速发展的α阶段很大程度上取决于系统开发和之前阶段所做的决策。无法重新定位会使系统陷入“流浪汉陷阱”。有太多的节点和链接丢失了访问系统内存，即无规循环，没有进入生长的r阶段，这在很大程度上可以通过在r和K阶段谨慎的系统开发来防止，并意识到干扰的不可避免性。

结果

在复杂的适应周期中阻碍成功导航的病理

虽然弹性周期的每个阶段都有特定的能力和陷阱需要克服，但探索可能出现的各种障碍是有益的。我们将这些障碍称为可能妨碍成功导航适应周期的病理或疾病。此外，我们考虑了循环的连续“游戏”的双重性，即在进入点和退出点都必须有关键特征。这些病理(表2)在这里简要描述，并在参考适应周期时予以考虑。

如上所述，当没有足够的能量和资源来启动启动增长所需的积极反馈时，进入r阶段在贫困陷阱下会受阻。此外，参与者必须具备根据过去的记忆或新的训练来执行所需操作的知识。如果系统的负反馈无法控制增长，系统超过其承载能力，则无法退出r阶段。因此，为了保持高水平的复杂性和持续的增长，必须不断地获取资源。由成长范式主导的系统无法顺利地从r阶段过渡到k阶段。此外，如果系统缺乏维持平衡阶段结构所需的内部复杂性，则系统无法进入k阶段。他们拒绝通过“竭尽全力”来维持现状，从而退出k阶段，即使这意味着在成长阶段蚕食结构本身以获得习惯的资源流。这类似于通过吃玉米种子来养活大众，而不是可持续地种植玉米，以期待明年的丰收。有两个强化因素在起作用。首先，对于体系中的参与者来说，试图用一切可能的手段延缓崩溃是一种自然反应。 In this manner, the disturbance does not push the system beyond the K_lim阈值，这样它就会重新组合到它之前的表现形式。其次，这些行为自相矛盾地进一步破坏了该体系的可持续性，只是为Ω-stage不可避免的出现提供了暂时的喘息机会。此外，这些行为可能会削弱系统崩溃后的响应能力。尺度问题也模糊了对平衡阶段的理解，因为多个小尺度扰动可能有效地延迟大崩溃。如上所述，在短时间、小空间尺度下的创新可能是逃避刚性陷阱的一种方式。

选择支持和补贴刚性结构的管理方法禁止进入Ω-stage，这显示出另一种潜在的病态。控制下降的想法(例如，Odum和Odum 2001)还没有认真进入对话。如果系统在中断期间无法即兴发挥和生存，可以阻止从Ω-stage的出口。有人可能会说，这个阶段确实代表了对系统的生存威胁，所以所有的注意力都必须集中在生存上。准备和应急领导可以帮助确保成功度过这一阶段。忽略系统完全消失的情况，进入α阶段是基于重新组装碎片的能力。为了在社会或商业环境中做到这一点，必须在心理上接受新情况，允许受影响的人原谅和放手(不等于忘记)导致崩溃的情况，以避免陷入瘫痪和自我伤害的心态。重组开始后，要想成功退出α阶段，仍然需要寻找新的方向。这里描述的病理提供了一个框架，用于预测要避免的陷阱以及准备的考虑因素。另一个关键的见解是，必须在每个阶段培养准备，以预测不可避免的过渡到后续阶段。 Below, we consider the aspects most relevant to becoming prepared.

培养准备:能力、资源和文化

我们回顾了弹性文献，以确定对弹性很重要的系统原则，通过过滤这些原则可以特别适用于社会组织。我们提出了在适应周期中，这些原则在成功路径导航、避免陷阱和为增强系统性能做准备方面最重要的地方。在文献中，我们提取了许多不同的变量，这些变量在评估任何事物的恢复力时都被讨论过，从云杉林到bud蠕虫的恢复力(Holling 1973)，政治制度到气候变化(Phelan et al. 2013)，农村社区到人口下降(Amundsen 2012)。beplay竞技与来自不同学科的弹性文献相关的术语列表是众多的，我们从中提取与周期的特定阶段相一致的关键术语，并指出何时最有可能发生操作性培养。根据弹性系统的定义，弹性系统是一个成功地通过适应周期的每个阶段的系统，因此，在每个阶段逃脱陷阱的能力导致了弹性系统。我们确定了对逃离该阶段陷阱最重要的弹性原则，并注意到管理陷阱的能力在所有阶段都得到培养，而不仅仅是危机阶段或紧接之前的阶段(方框1)。

在社会系统领域，特别是商业管理领域，从促进在适应周期中成功导航的能力、资源和文化的角度，特别考虑这些特征是有用的。表3给出了这些概念的例子。实际业务应用的总结如表4所示。

投机

适应性周期和弹性概念的最初应用源于Holling在系统生态学中的工作。多年来，这些思想已被吸收和修改为各种用途，即因为它们提供了对广泛系统(包括社会和商业组织)的更深入理解。虽然生态系统是复杂的，但人类行为增加了一个不太被理解，因此也不太可预测的组成部分，但也增加了生态系统中没有的潜在响应动态准备和管理。此外，时间尺度之间的相互作用增加了另一个维度，因为组成系统的不同个体对现在和未来意味着什么以及如何评估它们有不同的观点(即，贴现率，预测结果的能力;holschlag and Ratter 2013);区分空间尺度也变得很困难，因为每个人对不同的尺度都有不同的理解(一个人/团体/组织的地方可能与在同一系统中行动的另一个人/团体/组织不同)。Carpenter et al.(1999)指出了“社会经济系统中非线性和复杂性的关键特征:许多个体、有限理性的主体或机构做出决策(使用正式或非正式规则)，并了解他们共同创造的世界。”

因此，在适应周期的每个阶段，都有一些重要的点表明成功的导航，以及表明该周期中的陷阱或朝着不希望的性能水平发展的轨迹的病理。最终，弹性与代表系统底层结构的慢变量和反映当前动态的快变量之间的某种动态联系在一起(Carpenter et al. 2001, Gunderson and Holling 2002, Biggs et al. 2012);这些缩放变量之间的一些共振(即，层次结构)推动系统通过循环，并最终导致一个临界点。每个生态系统在快慢变量方面是不同的，但我们认为社会系统中的社会凝聚力代表了快慢变量之间的相互作用。我们认为，社会凝聚力有助于理解快变量和慢变量之间的关系，并可以为社会网络的弹性提供一些见解。就像湖泊系统中的磷一样，社会凝聚力代表了导致系统当前状态的不同组成部分或节点、过程或链接之间跨越空间和时间的潜在关系。社会凝聚力可以代表共同的愿景和认同，以及利益攸关方的优先事项，这些利益攸关方同时基于根深蒂固的文化信仰(慢变量)和快速变化的观点和优先事项(快变量)，这是一个多样化但高度融合的社会。社会凝聚力的明确作用是未来研究的问题。这种理解可以让我们深入了解系统是如何运作的，以及如何提高系统的弹性。

双边信息流，即自下而上以及传统的自上而下形式的信息流，是有弹性的系统发展和在适应周期中成功导航的指标。一些研究人员评论了多层次互动在增强弹性中的作用(Gunderson和Holling 2002年，O 'Brien和O 'Keefe 2010年，Robinson和Berkes 2011年)。这些相互作用和学习过程可以导致领导认识到一个复杂的适应系统的结构，从而理解系统在不同层次上是如何运作的。当领导层以这种方式保持联系时，在保持整体结构的同时，内部会发生更新。双边信息流有助于组织的适应能力，反映了社会系统的人的能动性。当领导者掌握了系统不同嵌套尺度的结构和反馈，即信息成功地从下往上流动时，他们可以识别出在自适应周期中不同子系统的位置，以及它们的轨迹如何影响其他子系统和整个系统。因此，领导层有责任确保较低规模的系统拥有资源和指导，以有利于系统其余部分的方式继续其轨迹(支持积极反馈)。例如，正如在对政治系统的研究中发现的那样，当某些子系统，如无关联或不参与的参与者和集团，反霸权的可持续性力量，以及化石燃料历史集团具有反常的弹性(与更大系统的弹性冲突;Phelan et al. 2013)，一个成功的领导者可以启动控制措施来重定向轨迹或避免过度(支持负面反馈)。

一个需要检验的潜在变量是k阶段小尺度扰动的影响。小规模的干扰(或一些人所说的“休克疗法”);Gunderson and Holling 2002)应该得到鼓励(Biggs et al. 2012)，因为它们有助于系统的适应能力及其创新能力。这些小规模的干扰可以促进使用替代途径在整个系统中传递信息，即通过在不同时间尺度上的子系统交互方式中寻找机会，即不同系统的异步性(Isbell等人2009,Hector等人2010)，从而提高系统的传递性(Schweinberger等人2014)。小规模的扰动代表了多层次的相互作用，这种相互作用促进了系统的学习，并允许信息通过层级结构向上流动，即通过更小、更快的子系统流向更大、更慢的系统，即使在k阶段也能保持和培养发展。在草原生态系统频繁发生火灾的经典例子中，这些小规模的干扰有助于促进多样性，因为它们限制了任何一个节点或环节变得过于强大，从而防止系统变得过于脆弱。小规模骚乱鼓励各种行为体的参与，这些行为体可以在关键行为体和领导人之外以各种方式对系统作出贡献。鼓励和创造这些小规模扰动可以允许内部反馈，从而在系统面临大规模扰动时提高适应能力(Gunderson和Holling 2002)。毕竟，当向上流动的信息被限制时，就会出现一个被困系统(Gunderson和Holling 2002)。通过了解系统内的小规模扰动，我们可以获得一些信息，了解它们在作为系统较大组成部分的社会组织内以及在系统本身内的频率和影响，以及他们在多大程度上将这些视为有助于大系统的准备和恢复力的学习经验。

结论

基于这里提出的概念和指导方针，我们主张在增长、发展、崩溃和重组的各个阶段集成一个持续的弹性模型。因为复杂的自适应系统总是在学习，因此永远无法回到相同的干扰前状态，我们提出，一个弹性系统不是一个必须回到由Holling的lazy- 8所代表的与干扰前(α→r转变)相同的周期的系统，而是一个能够成功地导航通过周期的每个阶段的系统，采用一个具有前一个系统的重要特征的新系统，并继续满足组织内成员所定义的一系列目标。与对工程弹性和将系统可视化为逻辑曲线(或只有r→K阶段的前循环)的更短视的关注相一致，管理人员可能会关注与适应循环的前循环相关的陷阱、临界阈值和原则。这些陷阱被概括为贫困陷阱(r)、刚性陷阱(K)、溶解陷阱(Ω)和流浪陷阱(α)。不同阶段的进入和退出也可以通过认识和避免特定阶段的病态来促进(表2)。我们提出，应用这一概念模型可以帮助管理社会或商业组织的弹性，以理解这些原则与避免陷阱的能力之间的联系，并在适应周期的所有四个阶段中继续导航。同样重要的是要注意，尽管我们认为这些原则在某个特定阶段发展得最好，然后对逃脱某个特定陷阱最有影响力，但它们将在一定程度上影响系统在所有阶段的行为，并且可以被所指出的框架之外的系统所利用。因此，我们承认一个阶段和另一个阶段之间的边界可能是模糊的，并且在不同的时间，系统属性可以在动态环境中访问。

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