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[美] 罗伯特·阿克塞尔罗德 著，梁捷，高笑梅 等 译，梁捷 校

图书标签:

• 合作
• 团队合作
• 组织行为学
• 管理学
• 沟通
• 冲突管理
• 领导力
• 人际关系
• 商业
• 心理学

出版社： 上海人民出版社

ISBN：9787208141414

版次：1

商品编码：12067878

包装：软精装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：轻型纸

页数：234

字数：227000

正文语种：中文

编辑推荐

　　人与人之间的合作，是人类文明社会的基础。在对人类合作生发机制及其道德基础的理论探源方面，阿克塞尔罗德教授及其合作者们的研究已经取得了丰硕的成果，并对经济学、政治学、社会学、人类学、伦理学、法学，甚至生物学等学科产生了广泛且深远的影响。这种“重复囚徒困境计算机程序博弈竞赛”，已把人类合作机制的一些模糊的经验感悟和直观猜测（如中文谚语“善有善报恶有恶报，不是不报时候未到），现在已经成了计算模型所证实的精确计算结果，这显然是人类认识史上的一个巨大理论进步。因为，这一研究不仅对经济学和政治学中的社会选择理论有着重要的理论意义，而且对伦理学或道德哲学，也提出了一些值得深思的问题。从本书的研究中，每个处在现代社会的理性的个人，都可以从中学到一些如何做人和如何进行社会选择的道理，或起码可以从中获得某些启示。

内容简介

　　阿克塞尔罗德主持的“囚徒困境重复博弈计算机程序奥林匹克竞赛”在学术界无人不知。其试验结果，对当代社会科学许多领域的传统理念产生了广发的影响和冲击。在本书中，作者从其最初赢得全球声誉的《合作的进化》中“一报还一报”的简单模型策略中，细致地“复杂化”出更多丰富结论。作者在对“重复囚徒困境博弈”试验结果的理论意义和所引发问题进行具体讨论的基础上，侧重于研究博弈中的合作。书中设计了一个接近人类社会群体的现实情景，引入噪声考量和博弈规则，利用计算机程序建模，进行试验，并在理论上分析可行性。作者把模型从外生偏好假设中解放出来，这将为社会科学的进步扫除很多障碍。

作者简介

　　罗伯特·阿克塞尔罗德，密歇根大学政治学与公共政策教授，美国科学院院士，著名的行为分析与博弈论专家，主要由于他在博弈论和复杂性理论上的基础性突破而广为人知。阿克塞尔罗德是把计算机模型运用到社会科学问题领域的资深学者。作者受到过来自美国科学促进会、美国政治科学协会、麦克阿瑟基金会以及美国国家科学院的奖励。除本书外，还著有《合作的进化》等著作。

精彩书评

　　他是首位获得美国国家科学奖章的政治科学家。
　　他是博弈论、人工智慧、演化生物学、数学模型，及复杂理论等多领域的全能型优秀学者。
　　本书集合了他近十年来的丰富研究成果，对最初的模型进行了“复杂化”处理，行文简洁，引人入胜。
　　“本书不仅重要，而且相当有趣。”
　　——罗伯特·普特南，《让民主运转起来》作者

目录

从合作的进化到合作的复杂性/1
英文版前言/1
导论/1
第一章演化新策略/9
第二章处理噪音/30
第三章发展规范/42
第四章选择阵营/72
第五章设定标准/99
第六章建构新的政治行动者/128
第七章文化的散布/154
附录A 复制基于参与者模型/189
附录B 基于参与者模型的学习指引/215
译后记/234

精彩书摘

　　预测第二次世界大战中欧洲的联盟
　　就国际关系而言，聚合问题通常就是指联盟问题。解释国际联盟的主要思路是：国家之所以要组成联盟，主要是为了抵御其他强权国家的侵略。根据这种现实主义的范式，国家的平衡行为是在一个无政府主义的国际系统中展开的，每个国家都把他国看作自己的敌人。在地形理论中，这就意味着所有的倾向值都相等，且为负。在此基础上，该理论再预测出一种稳定的联盟格局，其中对抗的双方在规模上达到平衡。这个预测格局之所以具有稳定性，是因为处于局部能量最低点。如果把规模换成权力，在现实主义假设下，可以准确地说，地形理论所预测的就是权力联盟之间的平衡结果。
　　事实上，当国家进行有关联盟的抉择时，它们所考虑的决不仅仅是权力问题。斯蒂芬·沃尔特(Stephen Walt)的新现实主义认为，国家会在多种威胁之间进行平衡。格伦·斯奈德(Glenn Snyder)则指出，国家可能有某些兴趣偏向会影响到它对于其他所有国家的行为，比如希望获得军事保护，不过，它和具体的某一个国家之间也有个别的冲突或喜好，这可能来自于意识形态、种族、经济或者威望等层面。这种“普遍兴趣”和“特殊兴趣”在国与国之间建立起了一种“默契的联盟”。把这些兴趣与新现实主义的范式结合在一起，可以认为，斯奈德的“冲突和共同点”正是一国从他国感受到的威胁的来源。乔治·利斯卡(George Liska)进一步联想到，意识形态和历史基础很可能已经预设了“理性的”联盟选择。事实上，联盟选择既取决于权力又取决于兴趣的看法在学者中并不少见。
　　不幸的是，此前还没有哪个一致的联盟模型将个别的兴趣和喜好整合进来。对于这种整合，地形理论的做法是将多种多样的兴趣放在一个单一的倾向概念里面，然后再把它和规模(权力)结合起来，二者共同决定最后的结果。
　　地形理论还能克服对于某些领导联盟研究的局限。此类研究专注于单个国家的抉择，因而无法预测联盟聚合的整体形式。但地形理论能够明确地把在降低受挫感直至到达局部最低点的过程中国家行动的秩序都考虑进来，从而解决预测联盟聚合的整体格局的难题。
　　接下来，我们开始从国际联盟问题入手运行和检验地形理论。其实不管运用到哪一个领域中去，地形理论的运行和检验都要求回答四个问题：
　　1.行动者是谁？
　　2.他们的规模如何？
　　3.每一对行动者之间的倾向是怎样？
　　4.实际的结果是什么？
　　这四个问题的答案取决于要考察的具体领域。因为此处我们所要进行的是在国际联盟问题上运行和检验地形理论，所以可以引第二次世界大战以前的欧洲为例。即使我们假定行动者只能是个联盟格局中的任一方里的一员，这个案例仍然能说明问题。随着战争越来越临近，国家开始渐渐被划分为对立的两组，如华尔兹(Waltz)所说：“只有当权力政治的博弈真的十分艰难时，参与者才会形成两个敌对的阵营。因为要达成并维持联盟实在是一项万般复杂的工程，只有战争高压迫使政治博弈达到难分高下的地步才会导致如此的结果。”这项检验的目标是预测战争期间实际形成的国家联盟格局，选择的行动者是20世纪30年代参与了主要的外交活动的17个欧洲国家。每个国家的规模用战争相关数据库(Correlates of War project)中的国家实力指数来衡量，该指数由人口、工业和战争能力等6个因素合成。
　　如前所述，权力并不是国家在进行联盟抉择时考虑的唯一因素。但是，虽然现有研究对于权力已经有了深入的分析，却没有现成的针对国家兴趣的分类定义法能让我们编制出一个以兴趣为基础的倾向指标来。于是我们只能尝试着自己创造一种分类定义法，即把两国之间的兴趣分为种族、宗教、领土、意识形态、经济和历史关系。我们有理由认为，这种分类定义法已经包含了国家间相同点和不同点的主要可能，因为它们都会影响到国家的战略决策。具体地说，在被考察的国家中，我们会考察每一对之间的种族冲突状况、人民宗教信仰的相似程度、边界分歧的现状、统治类型的相似性以及二者近来是否发生过战争。然后把这5种因素的权重组合在一起，就可以作为衡量每对国家之间的合作倾向的指标。有了以上的衡量规模和倾向的方法，我们便能够计算出65536种可能的格局中每一种的能量值。
　　我们要预测的是在第二次世界大战期间每一个国家的联盟行为。对于这一点，我们通过它是否被别国侵略过或者是否有别国对它宣战来判断。根据这一标准，二战中欧洲实际的联盟分布是：一方是英国、法国、苏联、捷克斯洛伐克、丹麦、希腊、波兰和南斯拉夫，而另一方是德国、意大利、匈牙利、爱沙尼亚、芬兰、拉脱维亚、立陶宛和罗马尼亚；葡萄牙与英国有防卫协议，保持中立。
　　使用1936年的规模数据得出的地形图有两个局部最低点，我们称之为格局1和格局2，如表4.1所示。它们对战争爆发后会有怎样的联盟格局分别给出了具体的预测。结果非常惊人：格局1除了错把波兰和葡萄牙放在了德国一边以外，基本上就和战争中实际的联盟格局一致。而格局2则应该被称为支持/反对苏联联盟，其中苏联、希腊和南斯拉夫是一方，其他所有国家是另一方。
　　怎么会这样呢？首先，这个结果在统计上是显著的：不管是两个格局中的哪一个，它把17个被预测国家算错2个以下的概率都小于1/200。其次，格局1的引力盆地比格局2要大2倍多(一个是47945种可能，一个是17591种)，因此，从一个随机的初始位置出发，落向它的可能性就大得多。所以，只要从二战期间实际联盟格局中去掉两个国家(波兰和葡萄牙)，就肯定会是在格局1的引力盆地之内。这个格局同样也是全局的能量最低点，更重要的是，它能够正确地说明所有的大国以及绝大部分小国的联盟状况。总之，若以人口、工业和军事力量编制出国家实力指数，将其作为指标，该指标对于这些国家总规模的96%的预测都是正确的。
　　如历史所证明，国家们并没有走到小一些的那个引力盆地中去，如果那样的话，联盟格局将会是简单的支持/反对苏联的格局。虽然在已经知道了谜底的情况下我们会觉得那种结局简直难以置信，但对于当时的参与者来说，它却并不是那么不合情理。而全局最优格局把波兰错放在德国的一边，也并非荒谬不堪。因为波兰的外交政策是对强邻德国和苏联都采取敌对的态度。实际上，二者的确都对它虎视眈眈，尽管1939年9月1日是德国首先侵略了波兰，但是仅仅16天后，苏联也采取了同样的举动。这里之所以把波兰归到德国一方(事实上它是带着对英国一方的同情而保持中立)，可能是我们因为对文化和经济的相似性所采取的指标不太恰当。
　　虽然格局1和事实非常接近，但格局2给出的另一种可能其实也很有趣。此时，苏联和希腊、南斯拉夫结成一派，敌方是所有其他国家(参见表4.1)。在两种格局中，希腊和南斯拉夫都是加入苏联所在的一方，这主要是因为二者都和德国发生过战争，从而不愿意与它结盟。另一方面，这两种格局里德国和苏联都是敌对方。而其他国家几乎每个都有理由不与德国或者苏联结盟，它们和这二者的主要差别在于它们是民主政体，只是在第一种格局中联合起来反对德国这个大敌人，而第二种格局中它们反对的是苏联。
　　即使将1936年的数据代入上述的标准的权力和倾向指标，用地形理论进行预测，这些战争爆发几年前的数据得出的结果也和二战中实际的联盟状况十分一致。尽管如此，有人会说，使用简单的现实主义方法来预测也可能得到同样好的效果。现实主义方法假设所有的国家，或者说绝大部分国家，都彼此害怕。放在地形理论里面，这就意味着其两两倾向都是相等且为负的，可以设为－1。我们用同样的数据检验了现实主义模型，得到的结果却很糟糕：17个国家，倾向全都是－1，规模仍然如前所定义，得到的结果却是有209个不同的稳定格局，而且这209者中没有哪一个像地形模型所预测的那样准确。而即使只对5个倾向为负的大国进行分析，也会得出4种稳定格局，但没有哪一个正好是英国、法国和苏联对抗德国和意大利。从中可见，如果不知道1936年这些国家之间具体的种族、宗教、领土、意识形态和历史问题状况，现实主义模型就没有足够的信息可以做出准确的预测。现实主义方法的基本问题在于，它没有足够的信息去把各种类型的联盟倾向区分开来，许多不同的联盟看上去都是似是而非的。
　　在对于二战联盟问题的分析上，倾向矩阵的集群分析也可能得出很好的预测结果。集群分析法通常假设集群的对象是等权重的，那么为了尽可能地接近地形理论，我们就要换用一个以规模为权重的倾向相异度矩阵(dissimilarity matrix of propensities)。然后用不加权的分对平均法(UPGMA)计算出相异度，即采用标准分层凝聚法(standardhierarchicalagglomerativetechnique)对该矩阵进行集群处理，因为这种方法与我们的目标最为一致。它得出的两方集群结果是希腊和苏联一组，共同反对其他所有国家。这就和地形理论的第二种最优结果相似，却与历史事实大相径庭。如果我们只就大国进行集群，结果也是把苏联放在反对英国、法国、德国和意大利的对立面。
　　可见，在静态分析的方法中，地形理论在估计联盟结果方面优于其他方法。我们可以用事实进一步地检验，随着二战一步一步临近，军事开支、尤其是德国的军事开支迅速膨胀，国家的相对规模(也就是说国家实力)发生了变化。那么把这种变化纳入到计算当中来，看看随着越来越接近战争真正爆发的时刻，地形及相应的预测结果会有什么变化，这正是我们接下来将要进行的一个有趣的练习。
　　1937年，我们得出的两个格局与1936年相同，即与二战实际情况相同(除了波兰和葡萄牙)的格局1和支持/反对苏联型的格局2。到1938年，局部最优点只有一个，即格局1。这可能是由于英国国内舆论越来越倾向于与苏联结盟，而把对共产主义的反感暂时放在一边。到了1939年，局部最优点又只有一个，它和格局1很像，唯一不同的是把波兰从反苏联的一方搬到了反德国的一方。这可能要归因于德国的实力越来越强，到1939年时已经比苏联强大得多了。
　　总之，这个理论用早到1936年的数据对二战期间的欧洲联盟格局进行预测非常准确，而且，数据年份越靠后，预测越完美。到1938年，2个预测缩减成为了1个，1939年的唯一预测格局则对17个国家当中的16个都预测正确了。这个结果出现的概率实际非常小，少于1/3000。而且，地形理论的预测结果与实际的历史现实逐渐接近的过程也正是20世纪30年代后期欧洲所实际发生的变化的一面镜子，反映出被动员起来投入战争的国家不断调整的行动。
　　非常值得注意的是，能得出与历史现实如此一致预测的，竟是这样一个简单的理论及其概念的少量应用。而且尤其惊人的是，除了与历史相符的预测外，它的另一种结果对于历史的可能性来说也是合情合理的。
　　我们知道，除地形理论外，只有一个关于二战期间联盟格局的预测理论，那就是理性选择理论的阿尔特菲尔德比尔诺·德梅斯奎塔(Altfeld Buenode Mesquita)模型。它预测的内容是，一旦战争爆发国家会怎样选择阵营。地形理论认为联盟行为只针对行动的国家本身，而与此不同的是，阿尔特菲尔德比尔诺·德梅斯奎塔模型中联盟行为影响的是国家的效用，其对于战时联盟格局的预测以这些联盟的状态为基础。在预测战时联盟格局的因果链条中，地形理论使用的数据(如宗教、意识形态差异等)比起联盟类型数据来，层次要更加深入一些。而且，阿尔特菲尔德比尔诺·德梅斯奎塔模型只能预测战争爆发后事件(比如说，这样就避免了会把德国和波兰判定为对立方)，而地形理论使用的是战争爆发前、甚至是数年前的数据。二者之间的另一个不同之处在于，阿尔特菲尔德比尔诺·德梅斯奎塔模型仅对战争爆发后两个月内参战的国家作出预测，而地形理论会预测所有的民主政体的参与国的行为。阿尔特菲尔德比尔诺·德梅斯奎塔模型的一个主要局限性在于，它在做出任何预测之前都需要关于实际的战时联盟状态的信息，因为它要用这些信息来估计预期效用方程中各个要素的相对影响。但另一方面，该模型容许中立方的存在，而且只要稍加改动就可以适用于长时段(1816—1965)的战争中的相应预测。从结果来看，阿尔特菲尔德比尔诺·德梅斯奎塔模型没有预测到英国和法国会参战反对德国，而是认为二者都会保持中立。地形理论则准确地估计到了英国和法国的举动，对那些前面几年都没有参战的国家的决策也有正确的预测。
　　现在我们已经看到，地形理论成功地预测了所有大国和几乎所有中小国家的战时联盟抉择，接下来要做的，就是把该理论进一步应用到1990年欧洲变动的局势中去，预测一下当苏联终止其强加在东欧国家身上的控制后，事态会有怎么样的变化。在这项分析里，考察的对象是1989年身为北约或华约成员的19个欧洲国家；该分析已包含了德国统一的影响，但不考虑接下来的苏联解体事件。这里采用的规模指标和前面的分析一样，但对倾向指标的运用有两点调整。第一，因为实质上，几乎所有的欧洲政府都是或希望自己是市场导向的民主政体，这里就不再把意识形态算作影响倾向的因素之一。第二，引入经济关系作为影响倾向的因素，这可以用在欧洲经济共同体中的双边关系来衡量。从1989年(并非最优)的东西联盟出发，地形理论给出了一个唯一的预测：苏联会被除保加利亚以外的所有前盟友抛弃。不久之后，苏联解体前的事实证明这确实是正确的。1991年，波兰、捷克斯洛伐克和匈牙利向北约提出希望建立正式关系，北约则邀请它们加入了新的北大西洋合作理事会。这里只有对罗马尼亚的预测失算了。(这么多国家中只有一个预测错误的概率已经小于1/1000。)从规模上讲，预测结果已经把该系统中国家实力总和的97%包含进去了。总而言之，地形理论准确地预测到：华约的解体会使得绝大部分原苏联盟友转向与西方国家结盟，而北约成员没有哪个会改变阵营。一个适用于20世纪30年代的理论放到90年代竟同样有效，这真是令人难以置信。
　　……

前言/序言

　　从合作的进化到合作的复杂性
　　一、引言
　　在当代经济学、政治学、伦理学、人类学和其他社会科学中，甚至在生物学和其他自然科学中，阿克塞尔罗德(Robert Axelrod)教授的“重复囚徒困境博弈计算机程序奥林匹克竞赛”，已经是一件很少人不知晓的理论佳话了。其试验结果，不仅对当代社会科学的许多领域的传统理念都产生了广泛影响和冲击，而且从中引发出来的一系列问题，迄今仍待学术各界进一步探讨和回答。
　　在具体展开讨论由阿克塞尔罗德所主持设计的“重复囚徒困境博弈”试验结果的理论意义和所引发的问题之前，这里谨对本书作者做简要介绍。阿克塞尔罗德教授1964年获芝加哥大学数学学士，1966年和1969年相继从耶鲁大学获政治学硕士和博士学位。从耶鲁大学毕业后，他曾在加州大学伯克利分校任教，并于1974年转而在密歇根大学(the university of Michigan)执教，现为密歇根大学政治系和福特公共政策学院的“沃尔格林人类理解研究讲座教授”(the Walgreen professor for study of human understanding)，以及“阿瑟?W.布罗米奇(ArthurW.Bromage)政治学与公共政策杰出教授”。阿克塞尔罗德的主要著作有：《利益冲突：歧异目标理论以及在政治中的应用》(1970)，《认知与选择通论》(1972)，《合作的进化》(1984，这本著作已经被翻译为11种文字)，《制服复杂性：从科学前沿来审视组织的意义》(2000)，以及本书《合作的复杂性：基于参与者竞争与合作的模型》(1997，这本书也已经被翻译为日文、韩文、西班牙文等多国文字)。除此之外，阿克塞尔罗德教授还有数十篇学术论文发表在国际学术期刊或已经出版的文集中。
　　在上述著作中，最为国际学术界所熟知的还是其《合作的进化》这部名著，而本书则是《合作的进化》的续篇和补充。
　　二、问题的提出：人类群体是如何达致合作的？
　　人类社会与其他动物群体的一个重要区别是，人与人之间可以通过运用个人理性而达致某种形式的合作(我这里所说的合作，包括诸如劳动与社会分工、专业化，市场交易，合伙和共同经营企业，以及在经济组织、社会团体、政党、政治联盟、各种民间和公益团体中人们的相互协作、交往和协调行动，等等)。合作，能产生“合作剩余”，这应该是经济学的一个常识——尽管没有多少经济学教科书真正讲“合作剩余”这个概念(Moulin,1995)。人类的相互交往，用现代比较时尚的博弈论术语讲，就是在玩一种“社会博弈”。在人类社会的博弈中，常常会出现一种叫“囚徒困境”的博弈格局。囚徒困境博弈格局表明，若依照当代主流经济学的理论推理假设，有着超理性(hyper rational)的最大化推理的博弈者(players)在许多博弈格局中——按照博弈论中的“无名氏定理”(the Folk Theorem)，即使是在有限重复囚徒困境博弈中——也是无法达致合作或言帕累托效率的。
　　然而，博弈论和经济学的理论预测是如此，但现实情形却是，在任何人类文明社会中，在人与人之间总是存在这样和那样形式的合作，因而阿克塞尔罗德(Axelrod,1984；罗伯特?阿克塞尔罗德，2007年，第3页)曾认为：“合作现象四处可见，它是文明的基础。”这样就出现了一个经济社会理论所必须回答的问题：在每个人都具有自私动机的情况下，人们怎样才能通过社会博弈而自发产生合作？换言之，人类合作能否从有着自己利益最大化推理逻辑的行动者的行为互动中自发产生？或更直接一点说，人们到底是如何跳出这处处存在且没完没了的种种“囚徒困境”迷局的？
　　从人类经济社会思想史的理论进展来看，尽管“囚徒困境博弈”的理论程式到1950年才被人们设计出来，但如何克服个人短期和眼前的私利而通过合作最大化人类的社会福祉这一问题，却在很早就被各学科的一些重要思想家们认识到并且提了出来。从西方社会思想史来看，在这方面最为人们所熟知的例子是霍布斯(Thomas Hobbes,1943)的“利维坦”和卢梭(Jean JacquesRousseau,1968)的“社会契约理论”。按照霍布斯的理论思路，没有一个作为利维坦的机构(可大致理解为“作为国家政府的集权体制机构”)，人类合作将是不可能产生的，因此，一个强权的政府机构是必要的。而按照卢梭的理论路径，一些自由人之间相互交往会产生“公意”(general will)，在公意存在的情况下，通过某种“社会契约”，就可以达致并维持某种人类社会或社群之间的某种合作。
　　然而，问题到这里并没有结束。即使我们同意作为一个巨大利维坦的政府机构对促进社会合作有某种作用，但是反过来的问题是：如何避免一个庞大的政府官僚科层制所可能带来的效率损失？于是，通过霍布斯的利维坦形式而达致的社会合作，就有一个通过这种方式所达致的“合作剩余”与官僚科层制可能带来的“效率耗散”的替代关系。
　　卢梭的社会契约论，就其本质而论，也是想解决人类社会的合作问题，但卢梭的政治主张和理论路径，也不是没有问题的。这里尤为值得指出的是，尽管卢梭批评了霍布斯的君主专制主张，提出在人类最初处于“自然状态”时是人人自由平等的这种天赋人权观，并主张在此理论基础上通过自由人的公意签立契约而建立国家，设立政府，并在政府的治理之下实现社会合作，但卢梭的社会理论本身却以共和制为形式的专制独裁的理论为导向，从而在现实中，受卢梭和其他法国启蒙思想家的社会哲学和政治主张的影响，法国在18世纪末和19世纪上半叶也确实发生了一场场腥风血雨的大革命。今天究其理论逻辑，我们会发现，按照卢梭的政治理论，集体意志(公意)是维系契约社会的纽带，没有对公共利益的维护，没有集体意志(公意)的运用，契约就等于一纸空文，人类社会的合作也难以发生和存续，由此卢梭认为，公民有义务把公意看成是自己的意志。在此情况下，若有任何人拒不服从公意，全体就要逼迫他服从公意。因而，根据卢梭的人民主权论的这一逻辑推理，如果某个人或某个组织代表公意，那么这个人或组织就有权力来统驭、控制和指导整个社会。这样一来，一种代表公意的专制集权统治就自然而然地内在于这一政治推理逻辑之中了。由此看来，与其说卢梭的社会契约论是想达致在人人自愿基础上的某种社会合作，而毋宁说他是主张一些人以“集体理性”和“社会公意”为名义实行个人的专制独裁。就此而论，尽管卢梭从词语上不同意霍布斯的君主专制政体主张，但在通过控制社会来强制人们进行某种社会选择这一问题上，二者却可谓是殊途同归。
　　概言之，从霍布斯到卢梭，西方古典社会契约论的一个基本理论假设是，一个具有共同利益的群体会在某种外在强制力量和社会安排下为实现共同利益而采取集体行动，并且这要么导致君主专制，要么达致共和独裁。然而，这是人类社会所命定的必然选择吗？人类是否必须接受霍布斯的“利维坦”或卢梭的“人民主权者”的专制统治，并只有在此统治之下才能实现某种形式的社会合作？换句话说，哈耶克(Hayek,1988)在《致命的自负》一书中所提出的人类合作的扩展秩序(the extended order of human cooperation)能否自发生成和自然成长？如果能，其自发生成和自然扩展的外在条件和社会机制又是什么？这些问题追问到最后，都会牵涉到人类内部——或具体到个人之间——合作的原初发生机制和维系机理问题。从这个角度来审视问题，今天我们也许会发现，在20世纪由美国著名经济学家曼瑟尔?奥尔森(Mancur Olson)所诘问的人类社会的“集体行动的逻辑”，实际上是把人类合作如何可能这类霍布斯和卢梭式的老问题，在现代社会科学的话语语境中重新提了出来，并把它还原到人与人之间的个人博弈的层面上来进行考察。
　　这里不妨让我们再简单回顾一下奥尔森的集体行动的逻辑。奥尔森认为，每一个个人都是理性的“经济人”，个人不仅在个体活动中，而且在集体活动中，其目的都只有一个，那就是不断追求个人利益的最大化。正是由于这种个人的自利倾向，使得集体行动在大的集团中成为一种不可能的事。因为，集团越大，就越难克服集体行动中的“搭便车”行为：人人都想分享集体行动的成果，但不愿分担集体行动的成本。奥尔森集体行动的逻辑所面临的问题，显然也是人类社会中经常且时时存在的多人囚徒困境博弈中众人的“合作选择”如何成为可能的问题。面对这个古老、简单而似乎又万古常新的理论问题，奥尔森的推理逻辑如此单刀直入却又不乏深刻：“除非一个集团中人数很少，或者除非存在强制或其他某些特殊手段以使个人按照他们的共同利益行事，有理性的、寻求自我利益的个人不会采取行动以实现他们共同的或集团的利益。”(Olson,1980；曼瑟尔?奥尔森，1995年，第2页)很显然，奥尔森只不过是在20世纪复述了一遍霍布斯和卢梭所提出的老问题。
　　霍布斯和卢梭的思想，以及后来奥尔森的工作，在人类思想史上无疑均有重要的历史意义，且在人类数百年的现代化进程中，霍布斯的利维坦和卢梭的社会契约论，均能在欧洲社会的历史上存在过的政治和社会体制中发现其理论的现实体现(incarnation)。然而，人类社会的合作，远比这两位古典政治哲学家眼中的政治体制问题要宽泛得多。从国与国之间的军备竞赛、国际贸易、关税协定的制定和恪守，到商家双头(duopoly)和多头(oligopoly)竞争、合伙制与现代科层制公司内部的运作和管理、公共物品的提供，再到邻里相处、朋友相交、夫妻之道、家庭维系……这时时、处处、事事似乎都充满着超越囚徒困境博弈的合作选择问题，以至于可以认为，没有人与人之间的合作，没有人们对单次或重复囚徒困境博弈均衡选择的超越，就没有人类的文明社会。但是，反过来说，没有人们面临诸种囚徒困境博弈格局中的“均衡”选择，即“背叛”，人类社会中的国家、法律、礼俗、规范、组织和种种制度，在很大程度上也就成为多余的了。那么，人类社会究竟是如何在一些囚徒困境博弈的格局中达致相互合作的？在面临着随时出现的囚徒困境博弈格局时，作为一个理性(包括康德哲学意义上的纯粹理性和实践理性，或更确切说，即包括新古典主流经济学理论话语中的个人利益和效用的最大化的理性行为，也包括休谟、斯密和康德道德哲学中的道德情感和定言命令)的行动者，在面临着一个又一个的重复和不重复囚徒困境博弈格局时，对你来说最好的选择是什么？或言你应该如何选择？
　　这种种问题，既是些理论问题，也是些现实问题；既是牵涉到人类社群组织和社会政制的深层发生机制和原理，也牵涉到个人层面的道德标准和个人选择的优化问题。这一系列看似简单但实际上又十分复杂、且看似表层但实际上是社会和社群构成基础的深层问题，就被阿克塞尔罗德在20世纪80年代连续设计进行的三次“囚徒困境重复博弈计算机程序奥林匹克竞赛”所充分展示出来了。
　　三、阿克塞尔罗德“囚徒困境重复博弈计算机程序奥林匹克竞赛”结果及理论意义
　　这里，首先让我们介绍一下阿克塞尔罗德所指导进行的三次重复囚徒困境博弈实验的模型设计和试验结果，然后再综合评价这三届博弈实验结果的理论意义。在下一小节中，我们再来讨论阿克塞尔罗德的《合作的复杂性》这本著作的主要理论贡献及其现实意义。
　　稍熟悉现代博弈论的读者会知道，囚徒困境(thePrisonerDilemma，简称“PD”)一般有以下简单直观的形式：
　　C（合作）D（背叛）
　　C（合作）R,R S,T
　　D（背叛）T,S P,P
　　图1囚徒困境博弈的一般形式
　　其中，按照英文字符所代表的缩略词的一般意义来解释：R，对博弈双方合作的报酬支付报酬(reward for mutual cooperation)；T，博弈者采取背叛策略的诱惑(temptation to defect)；S，对策略选择中自己采取合作策略，而对方采取背叛策略的“愚蠢策略”(sucker spayoff)的回报；P，对双方背叛的惩罚(punishment for mutual defection)。根据上述定义，囚徒困境博弈的一般方程式为：PD＝T＞R＞P＞S。根据囚徒困境的这种一般形式，为了简便计算，阿克塞尔罗德为其博弈竞赛设计了一个如图2所示的有限次重复博弈的支付矩阵。
　　策略i
　　C（合作） D（背叛）
　　策略j C（合作） R=3，R=3 S=0，T=5
　　D（背叛） T=5，S=0 P=1，P=1
　　图2阿克塞尔罗德重复囚徒困境博弈支付矩阵
　　设计好了这个支付矩阵后，阿克塞尔罗德为他的整个重复囚徒困境博弈奥林匹克锦标赛的目标设计了这样一个标准：找出在这种重复囚徒困境博弈“锦标赛”中哪种策略是最好的(即能收到的总支付最大)。为了达到这一点，阿克塞尔罗德想出了一个聪明的办法，就是向博弈论专家们发出广告，让有兴趣参赛的博弈论专家和一些社会科学家各自设计一种自认为是最好的策略，来参加他的“博弈策略”比赛。在第一次实验中，阿克塞尔罗德共收到14个“策略参赛者”。为了便于评判，阿克塞尔罗德增加了自己的第15个策略程序“随机策略”，也就是“没有策略的策略”：随机地出“合作”(C)和“背叛”(D)牌。阿克塞尔罗德还把他的“随机策略”作为“比赛”的底线。因为，如果有哪一个策略比“随机策略”的总得分还差，那一定是糟糕透了的策略。
　　在决定这15个参赛策略后，阿克塞尔罗德把它们都转换成同一种电脑语言并在一台大型计算机中让它们一一对垒。既然有15种策略，就有225场“比赛”，其中包括每个策略程序也与自己对垒(同一种策略程序对垒)。阿克塞尔罗德还让每场“比赛”玩200个回合。通过这225场200个回合的博弈“比赛”，看哪一个策略参赛者能获得的支付最多。如图2所示，支付的点数是这样计算的：在每次博弈中，相互合作(C,C)，得支付R＝3；此方背叛对方合作(D,C)，得T＝5；互相背叛(D,D)，双方都受到惩罚，得P＝1；此方合作对方背叛(C,D)，得被欺骗的回报S＝0。在此博弈弈局安排中，理论上只有一种策略组合能达15000分，那就是15场200个回合的比赛全是(D,C)(每个回合全得T＝5分)。反过来，如全部(C,D)，得最低总分S＝0。但这两个极端不会发生。因为没有一个策略会在对方全出背叛牌(D)时而自己全出合作牌(C)。实际上，任何一种策略平均每场“比赛”所得支付不会超过600。这是两个参赛程序在一场200个回合对抗赛中全出合作牌(C,C)自己所能得的分数。所以，阿克塞尔罗德把600分作为基准分，而将所有参赛策略的比赛成绩换算成这一分数的百分比。
　　由于阿克塞尔罗德的“重复囚徒困境博弈”比赛的参赛程序全由博弈论专家所提供，有些参赛程序看来设计得非常精明。但是，令人出乎预料的是，第一届博弈对抗赛的冠军竟是在所有策略中最简单(除了阿克塞尔罗德本人的“随机策略”外)且表面上看来非常“憨直”的“一报还一报”(tit for tat，简称“TFT”)策略。这个策略是由加拿大多伦多大学的著名博弈论心理学家阿纳托尔?拉波波特(Anatol Rapoport)教授提供的。“一报还一报”策略非常简单：第一回合取“合作”，然后每一回合都重复对手的上一回合的策略。
　　阿克塞尔罗德第一届“重复囚徒困境博弈”比赛的结果出来了：“一报还一报”得第一，平均得分504.5，即600基准分的84%。其他8个好的策略中，得基准分介于28.6%和83.4%之间。令人跌破眼镜的是，在阿克塞尔罗德的第一次“博弈比赛”中，最失败的就是最复杂的那一个策略。
　　为什么简单平直的“一报还一报”策略会获胜？道理似乎很复杂，也似乎很简单。当遇到“合作对手”时，它永远合作。即使遇到同类“一报还一报”时，由于大家都是从合作开始，也就保持了永远合作，故所得“合作剩余”也总是最高。当“一报还一报”遇到“狡诈的”策略程序时，你怎么来，我就怎么往，一报还一报，故也不会比你差。从中，阿克塞尔罗德得出一个基本结论：好的策略的标准是永远不先背叛。“一报还一报”就是一个例子。它会背叛，但只是在报复时才如此。这似乎令人相信，“善于合作的好人”在社会博弈的长期比赛中得分结果会很好，而不管遇到的博弈对手是“善良型”的，还是“诡诈型”的。阿克塞尔罗德的第一届博弈大赛也表明，好的策略必须有三个特征：“善良”、“宽恕”和“不嫉妒”。所谓“善良”，就是从不主动地先背叛。所谓“宽恕”，就是指很容易忘却对方过去的“错误”。一旦对方“改过”，即以合作对待。这两点“一报还一报”均具备，故占这次博弈比赛的榜首。所谓“不嫉妒”，就是当别的参赛者“赚”得和你一样多时，你仍然很高兴，而且乐于同时从“庄家”那里赢钱。很显然，“一报还一报”也是一种不嫉妒的策略。因为，它从来没有真正地赢过任何一场比赛。由于“一报还一报”从不先背叛，它从来没有在任何一场比赛中比对手获得的支付更高。它似乎倾向于与对手分享高分。相比之下，博弈论常识中由所谓“倒推法”所推出的“有限重复囚徒困境博弈不会产生合作，而只有无限重复的囚徒困境博弈才会产生合作”的“俗定理”，就是基于一种“嫉妒”心理而进行推理的。因为，它总是假定每个博弈者总想取得比对手更高的支付分数。事实上，“俗定理”所展示的是最理性、最精明但也是“最愚蠢”(聪明反被聪明误)的博弈推理。这种博弈推理所导致的重复囚徒困境博弈的比赛结果肯定是最差的，因为它导致了永远背叛的策略对(D,D)。实际上，这种倒推推理的逻辑也表明，新古典和博弈论理性最大化理论阵营所派出的博弈参赛者只是短视地看到它在与对手进行博弈，而没有意识到它是与对手一起在与“庄家”博弈。
　　在第一届重复囚徒困境博弈对抗赛的结果出来之后，阿克塞尔罗德又组织了第二届比赛。这次比赛他共收到62套策略程序，加上他的“没有策略的策略”即“随机策略”，共63套策略参赛。第二次，每局比赛也不再是每场200个回合了，而是更多，因而基准分数也不再是600了。在征集第二届博弈对抗赛的参赛策略时，阿克塞尔罗德还把第一届比赛结果告诉了所有第二届博弈对抗赛的参赛策略程序设计者，并附有他自己的分析，说明为什么善良及宽恕的策略会在第一届博弈对抗赛中表现得如此优秀。但第二届博弈对抗赛的策略设计者们在收到第一届对抗赛的结果和阿克塞尔罗德的说明后，在设计他们的新参赛策略时有两种思路。一派博弈论专家根据“善有善报”推理送来了善良且宽恕的策略。著名的生物学家、演化博弈论的奠基人约翰?梅纳德?史密斯(John Maynard Smith)甚至还送来“超级宽恕”程序“两怨还一报”的策略。另一派专家则推想到大多数同仁会进一步提供善良和宽厚的策略而反其道而行之，设计出更加“细腻”、“精明”、“狡诈”和“不友善”的策略，以旨在“整整”这些来参赛的“愚笨好人(策略)”。
　　然而，第二届对抗赛结果出来了：狡诈的策略再度失败，阿纳托尔?拉波波特的“一报还一报”策略再度获胜，并且得了基准得分的96%。而且，“善良”的策略再次普遍表现得比“狡诈”的策略好。在前15名中只有一个不是“善良”的策略，最后15名中只有一个不是“狡诈”策略。不过，史密斯的“两怨还一报”策略在这一届博弈对抗赛没有赢。这可能是因为它过于“善良”和“宽厚”因而被那些“精明”而“诡诈”的策略所“无情捕杀”。阿克塞尔罗德从第二届博弈对抗赛中甚至还发现，“一报还一报”这一“善良”、“憨直”的策略之所以获胜，是因为参加第二届博弈对抗赛的策略大部分是“善良型”的。他还推断到，如果参赛的其他62个策略全是“诡诈型”的，“一报还一报”策略可能就不会赢了。因为，它也会像史密斯的更加“善良”和“宽厚”的“两怨还一报”策略一样被狡诈的策略“群狼”所“捕杀”。
　　事实上，阿克塞尔罗德后来又进行了他的第三届“重复囚徒困境博弈对抗赛”。但这次他并没有征集新的策略，而是在改变电脑程序后，让第二届的所有参赛策略重新进行比赛。在第三届对抗赛中，阿克塞尔罗德主要沿着演化博弈(或译进化博弈)的理论思路，想从对抗赛中找出史密斯的“演化稳定策略”(Evolutionary Stable Strategies,ESSs)。为了达到这一目的，阿克塞尔罗德先将63套策略程序存入电脑，让其作为演化博弈的第一代。在第一代之间的对抗赛结束时，每一种策略的胜利不是由所得分数来评判，而是根据由每种策略产生多少“后代”来决定。当一个子代生成后，有些策略逐步变得稀少起来，有些甚至完全消失了，而其他策略则变得多了起来。经过1000代，策略的比例和环境都不再改变而达到了一定程度的稳定。第三届“重复囚徒困境演化博弈”的实验结果表明，几乎所有“诡诈型”策略都在200代左右完全消失了。“一报还一报”策略仍然在第三届演化博弈比赛中表现得很出色。其他5种“善良而不懦弱”的策略也和“一报还一报”同样成功。阿克塞尔罗德最后还发现，当演化博弈竞赛中所有“诡诈”策略都绝迹后，已无法区分“一报还一报”和别的“善良型”策略，也无法区别出任何两种竞赛策略之间的差异了。因为，他们全是“善良”型的，即只会向对方出“合作牌”。对于这一演化博弈结果，生物学家道金斯(Dawkins,1989,p.233)感慨地归纳道：“即使有自私的基因掌权控制，好人仍能得好报！”
　　……
　　韦森2007年9月于复旦大学

《群策力集：共筑繁荣之道》 引言：集体的力量，集体的智慧 人类社会的进步，从来不是个体孤军奋战的史诗，而是无数双手紧密相连，无数智慧汇聚交融的壮丽画卷。从原始部落的协同狩猎，到现代社会的复杂产业链，合作，作为一种基本的人类行为模式，贯穿始终，并不断演化出新的形态和深度。本书《群策力集：共筑繁荣之道》并非聚焦于某个特定领域或抽象理论，而是深入挖掘合作的本质，探讨其在不同维度上的表现、挑战与机遇。它旨在揭示，当个体意愿与集体目标和谐统一时，所能激发的巨大潜能，以及如何在日益复杂多变的时代背景下，构建更高效、更可持续的合作生态。 第一章：合作的基石——信任与互惠 万丈高楼平地起，合作大厦的根基，在于信任。信任是合作得以建立的首要条件，它意味着相信对方的善意、可靠性和承诺。在缺乏信任的环境中，任何合作都将步履维艰，充满猜疑和防备，最终导致资源浪费和效率低下。本书将从心理学、社会学和经济学的角度，剖析信任形成的机制，探讨影响信任的关键因素，例如： 沟通的透明度： 开放、诚实的沟通是建立信任的润滑剂。信息的不对称和隐瞒，最容易滋生猜疑。 历史的记录： 过往的合作经历，尤其是成功和失败的经验，会深刻影响未来的信任水平。信誉的积累需要时间和持续的履行。 制度的保障： 健全的法律法规、清晰的契约精神，能够为合作提供安全网，降低单方面违约的风险，从而鼓励信任的产生。 共同的价值观： 相似的价值观和世界观，能拉近个体之间的距离，减少沟通成本，增强共鸣，为信任奠定情感基础。 与信任相辅相成的，是互惠原则。互惠，即“我为你做一件事，你也会回报我”，它是合作得以维系的动力。从简单的礼尚往来，到复杂的供应链管理，互惠都扮演着至关重要的角色。本书将探讨： 公平的交换： 互惠并非等价交换，而是基于双方都认为公平的收益分配。如何在合作中实现利益的最大化和合理分配，是维持互惠的关键。 长期的回报： 短期的互惠固然重要，但长期的、可持续的互惠关系，更能带来稳定的合作基础和持续的价值创造。 非货币化的回报： 除了物质利益，情感支持、声誉提升、知识共享等非货币化的回报，同样能有效地促进互惠，加深合作的粘性。 第二章：合作的动力——共同目标与激励机制 孤立的个体，往往受限于自身的能力和视野。当个体拥有共同的目标时，他们才能形成合力，朝着同一个方向前进，实现“1+1>2”的效果。共同目标是合作的“北极星”，指引方向，激发斗志。本书将深入分析： 目标的清晰性与吸引力： 共同目标必须清晰明确，易于理解，并且对参与者具有足够的吸引力，能够激起他们的热情和参与度。 目标分解与分工： 宏大的共同目标需要被分解成可执行的小目标，并根据个体的能力和资源进行合理分工，确保每个人都能在其中找到自己的位置和贡献。 目标实现与价值共享： 当共同目标得以实现时，如何将成果公平地分配给所有贡献者，是维持合作动力和士气的关键。 有效的激励机制，则是驱动合作持续前进的引擎。激励不仅仅是物质奖励，更包括精神层面的认可和满足。本书将探讨： 物质激励： 股权、奖金、分红等直接的经济回报，是激励合作的重要手段。如何设计公平、有效的物质激励方案，避免“大锅饭”和“平均主义”，是需要深入研究的问题。 精神激励： 荣誉、认可、晋升机会、学习成长空间等精神层面的激励，往往能激发更深层次的合作意愿。如何通过表彰、赋权、提供发展平台等方式，满足个体的精神需求，是提升合作质量的重要环节。 内在动机的激发： 最强大的激励，往往来自于内在动机，即个体发自内心对工作的热爱、对成就的渴望、对意义的追求。如何通过营造良好的工作氛围、提供富有挑战性的任务、鼓励创新等方式，激发个体的内在动机，是提升合作效率的终极之道。 第三章：合作的挑战——冲突、协调与规模效应 合作并非总是风平浪静，冲突是合作过程中不可避免的组成部分。源于利益分歧、认知差异、情感摩擦，冲突如果处理不当，可能导致合作的瓦解。本书将深入探讨： 冲突的根源分析： 识别冲突的根本原因，是有效解决冲突的第一步。本书将从信息不对称、目标冲突、资源争夺、人际关系等角度，进行细致的分析。 冲突解决的策略： 针对不同类型的冲突，本书将介绍多种有效的解决策略，例如： 协商与谈判： 通过坦诚的沟通和妥协，寻求双方都能接受的解决方案。 调解与仲裁： 引入第三方，帮助双方化解矛盾，达成共识。 合作导向的冲突管理： 将冲突视为提升合作质量的机会，通过解决冲突，进一步完善合作机制。 建立冲突预警机制： 提前识别潜在的冲突点，并制定相应的预防和应对措施，将有助于化解大部分潜在的冲突。 合作的深度和广度，往往与规模效应息息相关。随着合作规模的扩大，协调的难度也在增加。本书将探讨： 信息流动的瓶颈： 规模越大，信息传递的路径越长，越容易出现信息失真和延误。如何构建高效的信息沟通和共享平台，是克服信息流动瓶颈的关键。 决策过程的复杂化： 更多的人参与决策，意味着需要更多的沟通、协调和达成一致。如何优化决策流程，提高决策效率，是应对规模化合作挑战的重要课题。 利益分配的公平性： 随着规模扩大，参与者的数量增加，如何确保利益分配的公平性和透明度，避免“搭便车”现象，是维持合作活力的重要因素。 多样性与包容性： 规模化合作往往意味着更多元化的背景、文化和视角。如何建立包容性的环境，尊重并利用这种多样性，将其转化为创新的源泉，是实现规模效应的关键。 第四章：合作的未来——平台、生态与智能化 在信息技术飞速发展的今天，合作的形式正在发生深刻的变革。平台化和生态化成为合作的新趋势，而人工智能的兴起，则为合作带来了前所未有的智能化可能。本书将展望： 平台化合作： 平台作为连接众多参与者的枢纽，能够极大地降低交易成本，促进资源的优化配置。本书将分析不同类型的合作平台，以及平台在促进创新、驱动增长方面的作用。 生态化合作： 超越简单的平台连接，生态化合作强调的是各参与主体之间紧密的相互依赖和协同演化。本书将探讨如何构建共生共荣的商业生态，实现整体价值的最大化。 智能化合作： 人工智能技术，如大数据分析、机器学习、自动化流程等，正在深刻地改变合作的方式。本书将探讨： 智能匹配与推荐： 利用AI技术，更精准地匹配合作需求和资源，提高合作效率。 智能决策支持： AI可以为合作提供数据驱动的洞察，辅助决策，降低风险。 自动化协作： AI驱动的自动化工具，可以承担重复性的协作任务，解放人力，聚焦更高价值的工作。 智能合约与信任机制： 区块链等技术与AI结合，可以构建更安全、更透明的智能合约，进一步提升合作的可信度。 结语：携手同行，共创未来 《群策力集：共筑繁荣之道》并非一份僵化的规则手册，而是一份探索合作奥秘的指南，一份关于如何汇聚个体力量、激发集体智慧、共创美好未来的思考。合作，是我们应对复杂挑战，实现可持续发展的必由之路。愿本书能为你提供启示，助你更好地理解、实践并创新合作，最终携手同行，驶向更加繁荣的未来。

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坦白说，这本书的阅读门槛并不低，它要求读者具备一定的批判性思维和对现实世界的深刻观察，但回报是巨大的。《合作的复杂性》最让我震撼的地方，在于它对“合作的熵增”现象的探讨。作者提出，任何合作系统，如果不持续投入能量进行维护和干预，都将不可避免地滑向无序和低效，这与物理学中的熵增定律如出一辙。他细致分析了“组织惰性”和“路径依赖”是如何在合作中积累“熵值”的。例如，一个团队因为过去成功的经验，固执地使用一套已经过时的协作流程，拒绝引入新的工具，这就是一种熵的体现。更有趣的是，作者随后提出了“反熵机制”，即那些能够有效对抗合作衰退的结构性措施。这部分内容，充满了实用主义的智慧，比如如何设计“定期的破坏性反思会议”，或者如何建立“内部竞争性协作小组”来激活系统。这本书真正做到了理论与实践的完美结合，它没有让我们沉溺于对完美合作的空想，而是提供了一套清晰的、可操作的工具箱，用以对抗合作关系中不可避免的自然衰退。它不是一本告诉你“如何合作”，而是一本告诉你“为什么合作会失败，以及如何主动阻止失败发生”的重量级著作。

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这本书的阅读体验，就像是拆解一块极其精密的机械表。你以为它只是一个简单的计时工具，结果发现里面嵌套了天文历法和复杂的齿轮咬合系统。《合作的复杂性》最令人称道之处，在于它对“权力的隐形作用”的揭示。作者没有停留在传统的权力斗争叙事，而是探讨了权力如何通过“议程设置”和“资源分配”这两个微妙的杠杆，潜移默化地影响合作的走向。我记得其中提到一个案例，关于两个研发小组的资源竞争。表面上看，是技术路线的优劣之争，但深挖下去，却发现资源倾斜完全取决于谁的部门总监更早地获得了董事会的“心理授权”。这种“先声夺人”的策略，往往比实际的技术成果更能决定合作的成败。更绝妙的是，作者还讨论了“弱势方的反制策略”，他指出，在权力不对等的合作中，弱势方并非只有被动接受的份，而是可以通过“信息不对称”和“联盟构建”来重塑博弈格局。这种多维度的分析视角，让这本书摆脱了许多同类书籍的单薄感，显得厚重而富有洞察力。它让我意识到，合作从来都不是纯粹的“你赢我赢”，而是一场持续的、动态的权力平衡艺术。

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我通常对那种长篇累牍、充斥着晦涩术语的著作敬而远之，但《合作的复杂性》的文字功底实在令人佩服。作者的语言风格老辣而又充满韧性，即便是探讨那些令人沮丧的合作失败案例，也总能从中提炼出一种近乎哲学的坚韧感。这本书的结构设计非常巧妙，它不是线性叙事，而是采用了一种“主题螺旋上升”的方式。每一个章节都像是一个微小的生态系统，展示了合作的某个特定切面，但随着阅读的深入，你会发现这些切面又互相连接，共同指向一个更大的主题：合作的本质是对不确定性的集体管理。书中关于“预期管理”的部分，我反复看了好几遍。作者强调，合作中的摩擦往往不是来自于意图的恶意，而是来自于预期的错位。当一方预期得到100分的投入，而另一方只承诺了80分时，即使最终交付了90分，合作关系也会出现裂痕。这种对“隐藏契约”的剖析，极为精准地捕捉了人与人之间合作的微妙之处。读完后，我发现自己对“沟通”的理解不再局限于语言本身，而是上升到了对彼此“隐藏期望”的识别与校准层面。

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说实话，一开始我对这类探讨组织行为学的书籍是抱持着一种审慎态度的，总觉得它们要么过于学院派，要么就是一堆空洞的励志口号的堆砌。但《合作的复杂性》完全颠覆了我的预期。它的笔触极其细腻，尤其是在描述“信任的建立与瓦解”这一核心议题时，简直是艺术级的展现。作者用了大量的篇幅去剖析“非正式沟通网络”的力量。在很多大型企业中，正式的组织架构图往往是骗人的，真正决定合作效率的，是那些茶水间里的闲聊、午餐时的抱怨，以及高层私下里的交情。书中有一个章节专门讨论了“信息茧房”在合作中的破坏力，指出当团队成员只相信自己圈子内流传的信息时，哪怕有再完美的沟通机制，也无法阻止误判的发生。我尤其欣赏作者引入的“关系资产”概念，他认为信任不是一次性的交易，而是一种需要持续投入的“关系资本”。一旦资本枯竭，再坚固的合作协议也会形同虚设。读完这部分，我立即反思了我们部门内部的一些沟通障碍，发现很多时候，问题不在于“说什么”，而在于“我们是否愿意听”。这本书的叙事节奏非常稳健，不急不躁，但每一步都踏在了实处，让人读完后，对人际动态的理解深度上了一个大台阶。

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这本《合作的复杂性》简直是本时间杀手，但绝对物超所值。我第一次翻开它的时候，就被作者那种抽丝剥茧的叙事方式给吸引住了。他没有那种高高在上的理论说教，而是像一个经验丰富的老者，带着你走进一个个真实的困境现场。比如，书中对跨文化团队冲突的分析，简直是教科书级别的。他细致地描绘了不同文化背景下，人们对于“承诺”和“效率”的理解差异，这些差异是如何像滚雪球一样，最终导致整个项目走向失败的。我记得有一个案例，是关于一个欧洲公司和一个亚洲公司进行软件开发合作的。双方在项目启动阶段就因为对“截止日期”的定义不同而产生了巨大分歧，欧洲团队认为截止日期是“必须达成的硬性指标”，而亚洲团队则将其视为一个“可协商的目标”。作者没有简单地指责任何一方，而是深入挖掘了背后的思维模式和社会结构，指出这种差异根植于不同的商业哲学和历史传统。读到这里，我感觉自己像是站在一个高空观景台上，俯瞰着人类协作中那些隐秘而致命的断裂点。这本书的价值就在于，它不提供廉价的速效药，而是教会你如何识别那些潜伏在合作表象之下的深层结构性问题，让你在面对未来的挑战时，能更早地预判风险，而不是等到灾难发生后才手忙脚乱。那种醍醐灌顶的感觉，真是久违了。

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^_^非常好的书籍666666666666666666666666666666888888888

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书还没看 不过看介绍是本好书，看完再来评

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好书。买来慢慢看。

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书不错，很好，喜欢，还会再买的

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作者从其最初赢得全球声誉的《合作的进化》中“一报还一报”的简单模型策略中，细致地“复杂化”出更多丰富结论。

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不错，别人推荐的的，购买方便，不用出去了

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合作系列都要看看