在 6月24日的读书会 上，有朋友提了一个问题，让我吃惊的是，我当时居然毫无停顿的冒出了一个从未有过的想法，看来人脑的工作方式还真是难以捉摸。
问题大意是（记忆肯定很不准确，多半是被我脑补和歪曲到了自己愿意谈论的要点上）：像经济学这样的社会科学，虽说能解释一些现象，可对于社会这等无比复杂的系统，既做不了靠谱的预测，也难以预见某项行为的后果，那么这些知识到底有什么实用价值？（比如对经营与投资者）
记得我的回答是这样开头的：或许技术和工程界的做法能给我们一些启发……
（以下是今天的整理，现场胡言乱语了些什么已经记不得了，估计也没表达清楚）
确实，处理复杂性上的无能，常被人们用来贬低社会科学，说它不如自然科学“硬”，因而也不如后者“有用”。
可是，自然科学在面临复杂问题时，表现不是同样无能吗？对气候变动或台风走向的预测不是同样（甚至更）不靠谱吗？那么自然科学是怎么“硬”起来的？技术与工程界又是如何从中获益的？
其实，自然科学家在面临复杂性时，并非迎难而上，尝试分析清楚各种因素、因果关系，建立全面完备模型后，才对现象进行解释和预测，相反，他们采用的是回避与排除策略：控制或排除那些尚未探明的因素，人为构造极度简化的实验条件，使得自己的理论能够在其中得到验证和“应用”。
类似的，工程技术人员在运用科学原理时（假如果真用到了科学原理，其实很多工程技术未必运用了什么科学原理），也会人为构造高度简化的工程条件，排除那些尚未被探明的、“不可控”因素的“干扰”。
比如，在物理学尚未发展出能够处理摩擦力的表面力学之前，物理学家拒绝考虑摩擦力因素，而是用润滑油、滑轮、滚珠轴承等方法尽可能消除摩擦力，在发展出空气动力学之前，物理学家也拒绝考虑空气阻力，而是通过抽真空来消除空气阻力。
试想，假如科学家一开始便直面复杂性，非要等到把摩擦力和空气阻力都研究清楚了才开始建立力学，科学从一开始就会陷入寸步难行的境地。
同样，在化学家尚没有能力处理复杂混合物的化学性质和反应机制时，他们的做法是“提纯”，获得尽可能纯净的单纯物质，无论是化学实验还是化学工程，都以提纯为前提，然后随着研究进展，逐渐加入第二种第三种……物质，现代药品工业也是这么做的。
那么，这对社会科学和试图获益于它的人们有何启示？有人或许会问，人或社会这样的复杂系统，怎么分割和“提纯”？其实未尝不可，而且已经有人这么做了，尽管可能不是有意识的。
契约就是一种分割和提纯手段，它把个人无比复杂的意愿、责任、能力系统的某个侧面和局部分离了出来，与其他部分相隔离，变得易于处理。
实际上，形形色色的契约安排、交易形式、金融产品、商业组织，都是分离、简化、提纯，以及提纯基础上重新搭配组装的结果。
信托便是将个人的单项意志（从高度复杂多变的个人偏好/需求体系中）分离出来所建立的民事主体，有限责任公司则是将众多个人的单项意志及相应的责任/权益先分离出来再线性组合的结果，股票则是对这些责任/权益的进一步提纯——标准化，期货/期权交易的标准合约，也是一种分离和提纯。
所以我们看到，经济学虽然在解释预测个体行为方面表现不佳，有时甚至十分糟糕，但在解释预测债券表现和公司行为等方面则要好得多；债券期权等现代金融产品、集中式的期货/股票交易所，在某种程度上创造了社会科学的“实验条件”或“工程条件”。
另一个例子是连锁零售/服务业，通过制定严格的标准化操作规程，尽可能排除各种复杂因素，把事情高度简化。
企业管理创新有两种思路，一种是针对现有企业的优化，比如请一批咨询顾问，从头到脚调查分析一遍，提出改进方案，然后实施，该思路的典型问题是：面临如此这般的问题和困难，怎么解决？
这种思路常常是死路一条，因为它面临一个基本困境：凭什么问题一定有答案？困难一定有解决方案？这也是直面复杂性时所注定的无能。
另一种思路是完全避开问题和困难，只做你已经弄清楚的事情，只使用你充分了解其效果的手段和资源，开始动手之前，先澄清商业模式，然后组织资源，假如此时发现某种资源（或某个流程环节）带来的复杂性是未知的，又无法排除出去，就修改商业模式，重来，直到它变得足够简单，简单到自己弄得清楚。
再举个例子或许能让你明白我在说什么：当初许多传统企业纷纷进行信息化改造时，面临的困难非常严重，据说MIS/ERP类项目的成功率只有30%，我觉得这个数字很可能高估了，现在假设换一种做法：先确定商业模式，设计信息系统，然后按系统需要搭建企业，信息系统设计师们会不会高兴的合不拢嘴？（至少我会）
其实我觉得，现在许多新兴企业就是这么干的。