《 Cynefin框架，在科技政策的應用》

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• 如何根據不同的技術因果關係將科技政策劃分為四種決策領域？

根據 Cynefin 框架，科技政策可以依照技術因果關係的清晰程度、可預測性及系統狀態，劃分為以下四種決策領域：

1. 簡單領域 (Simple Domain)：已知且清晰的因果

• 技術因果關係：

因果關係極為清晰、已知且穩定，技術參數與指標可以被準確測量。

• 決策模式：

採取「感知 → 分類 → 回應」的模式。

決策者只需識別問題，並套用既有的「最佳實踐」（Best Practice）與標準流程即可。

• 適用政策與案例：

主要應用於技術標準、安全規則與制度。

例如：產品安全認證標準、無線電頻譜分配、綠色標章及食品藥品安全審批。

• 組織特點：

通常採層級制，強調流程標準化與合規性。

2. 繁雜領域 (Complicated Domain)：需要分析的因果

• 技術因果關係：

因果關係確實存在，但並不直觀，需要透過專家分析與技術評估才能理解。此領域通常存在「正確答案」，但路徑可能不只一條。

• 決策模式：

採取「感知 → 分析 → 回應」的模式。

需要收集數據並邀請專家進行診斷，以選擇最優方案。

• 適用政策與案例：

適用於技術規劃、產業政策與選擇性補貼。

例如：半導體產業政策、5G 技術標準制定以及中長期的產業發展藍圖。

• 組織特點：

由專家主導，組織結構多為職能制，目標是提升效率與達成預定目標。

3. 複雜領域 (Complex Domain)：事後識別的因果

• 技術因果關係：

因果關係無法事先確定，只能在事後識別。

系統具有「涌現性」（Emergent），創新方向高度不確定且不可預測。

• 決策模式：

採取「探索 → 感知 → 回應」的模式。

透過受控的小規模試驗（探針）來觀察反饋，並從實踐中學習與動態調整。

• 適用政策與案例：

側重於產業生態建設、沙盒實驗與開放協作。

例如：AI 倫理治理框架、創新政策沙盒、創新生態系統投資。

• 組織特點：採網絡制，強調分散自主與動態適應。

政府的角色從「指揮官」轉變為「生態園丁」。

4. 混沌領域 (Chaotic Domain)：無法確定的因果

• 技術因果關係：

系統處於危機狀態，因果關係完全無法確定，存在極高的時間壓力與不確定性。

• 決策模式：

採取「行動 → 感知 → 回應」的模式。

決策者必須立即採取行動以穩定局面，並在行動中尋找轉化為「複雜」領域的契機。

• 適用政策與案例：

主要涉及應急管理與危機應對。

例如：COVID-19 期間的疫苗快速研發政策、晶片短缺危機的應急保供、重大網絡安全事件處理。

• 組織特點：

採取應急指揮制，決策高度集中，旨在快速動員資源穩定局勢。

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 💡  比喻與理解： 

為了方便理解，我們可以將這四個領域想像成不同的探險環境：

• 簡單領域：

就像是在鋪設完美的國道上開車，

只要遵守交通標誌（標準規則）就能到達目的地。

• 繁雜領域：

像是在迷宮中行走，

雖然路徑複雜，

但只要聘請專業導遊（專家分析）並參考地圖，

總能找到出口。

• 複雜領域：

則如同進入一片原始森林，

沒有現成的路，你必須

一邊拿著開山刀試探（沙盒實驗），

一邊觀察地形變化來調整前進的方向。

• 混沌領域：

就像是突發的森林大火，

你沒有時間研究地圖，必須先奮力逃生或救火（立即行動），

等局勢穩定後才能再做打算。

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• 政府在不同科技治理情境中應如何調整組織結構與政策工具？
  

政府在進行科技治理時，應根據問題所屬的 Cynefin 框架領域（簡單、繁雜、複雜、混沌），動態調整其組織結構、決策模式與政策工具。

以下為不同情境下的詳細調整策略：

1. 簡單領域（Simple Domain）：標準化與規制

在因果關係清晰、技術規律穩定且市場需求成熟的情境下，

政府的角色是維護秩序與標準。

• 組織結構： 

採取層級制，強調流程的標準化與執行效率。

• 政策工具： 

側重於標準化（如 ISO 認證）、規制（合規要求）、質量認證體系以及強制執行。

• 典型案例： 

產品安全認證、食品藥品安全審批、無線電頻譜分配。

• 政策調整頻率： 

較低，通常以年度為單位進行微調。

2. 繁雜領域（Complicated Domain）：專家引領與規劃

當因果關係存在但需要專業分析才能識別，且存在多種可能路徑時，

政府應依賴專家判斷。

• 組織結構：

採取職能制，由專家主導並優化流程。

• 政策工具：

運用技術預測、中長期產業規劃、選擇性研發補貼以及人才培養。

• 建議做法： 

建立科學的評估機制，在補貼政策中引入競爭機制（如競標），並加強產學研結合。

• 典型案例： 

半導體產業政策、5G 技術標準與發展。

3. 複雜領域（Complex Domain）：生態建設與自適應

在因果關係無法預先確定、具有「涌現」特性，創新方向高度不確定的情境中，政府的角色應從「指揮官」轉向「生態園丁」。

• 組織結構： 採取網絡制，強調分散自主、動態適應與多層級協調。

• 政策工具：

    ◦ 政策沙盒（Sandbox）： 在明確邊界內暫停部分規制，允許試驗。

    ◦ 生態建設： 投資基礎設施、平台與網絡。

    ◦ 自適應規制： 規則隨市場反饋動態調整，並強化監測-評估-學習的迴圈。

• 典型案例：

AI 倫理治理、創新創業生態系統、智慧園區。

4. 混沌領域（Chaotic Domain）：應急指揮與快速動員

當系統處於危機狀態、因果關係完全不確定且時間壓力極大時，

政府的角色穩定局面是首要任務。

• 組織結構： 

採取指揮制，成立專門的應急機構，決策高度集中。

• 政策工具： 

實施應急指揮、資源快速動員、臨時規制豁免以及必要的國際協調。

• 建議做法： 

建立科技應急預案體系，保持戰略儲備，並定期進行演習。

• 典型案例： 

COVID-19 疫苗研發應急政策、晶片短缺危機、重大網絡安全事件。

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• 不同科技治理情境對照表： 

領域	組織結構	決策模式	主要政策工具	政策調整頻率
簡單	層級制	感知→分類→回應	規制、認證、標準化	低（年度）
繁雜	職能制	感知→分析→回應	技術規劃、補貼、方向指引	中（半年）
複雜	網絡制	探索→感知→回應	沙盒實驗、生態投資、自適應規制	高（季度）
混沌	指揮制	行動→感知→回應	應急指揮、資源動員、規制豁免	極高（即時）

 

 💡  比喻與理解： 

 政府在科技治理中就像是一位園藝家。

1. 在「簡單」的情境下，他只需按照既定的說明書（標準）修剪整齊的盆栽；
2. 在「繁雜」的情境下，他需要專家分析土壤與品種，規劃長期的果園佈局；
3. 在「複雜」的情境下，他轉變為生態園丁，營造適宜的環境（沙盒與生態系統），觀察並引導各種植物自然生長；
4. 而當面對突如其來的「混沌」暴風雨時，他必須立刻化身為指揮官，採取緊急行動來保護整個花園不被摧毀。

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• 在面對高度不確定的複雜領域（Complex Domain）時，應採取何種探索式決策模式？

在面對高度不確定的複雜領域（Complex Domain）時，

根據 Cynefin 框架，應採取的決策模式為：

「探索→感知→回應（Probe → Sense → Respond）」。

在這種情境下，這種模式的核心在於處理：

因果關係無法預先確定、僅能事後識別的系統特性。

以下是該決策模式的具體執行方式與執行建議：

1. 核心決策模式：探索→感知→回應

• 探索（Probe）： 

由於創新方向具有高度不確定性且不可預測，

決策者應先進行受控試驗（Controlled experiments），

主動測試並探索各種可能的發展方向。

• 感知（Sense）： 

在試驗過程中，必須建立持續的觀察與監測機制，

收集反饋資訊以感知的局勢變化。

• 回應（Respond）： 

根據觀察到的結果，從實踐中學習並進行動態調整。

在此模式下，應將失敗視為學習的機會，而非單純的錯誤。

2. 具體政策工具與機制

為了有效落實上述決策模式，可以運用以下工具：

• 政策沙盒（Policy Sandboxes）：

 在明確的實驗邊界內，暫時放寬或暫停部分監管要求，

為新興技術創造試驗空間。

• 自適應規制（Adaptive Regulation）： 

建立不固定、隨市場反饋動態調整的規則制度框架，

並定期進行影響評估與修訂。

• 生態系統建設： 

政府的角色應從「指揮官」轉向「生態園丁」，

專注於投資基礎設施、平臺與網絡，

鼓勵多元主體（如產學研）進行開放協作。

• 監測-評估-學習迴圈： 

建立實驗數據庫與定期的決策迭代機制，

確保政策能隨著學習不斷改進。

3. 組織與評估特點

• 組織結構： 

應採用分散自主、動態適應的網絡制結構，而非傳統的層級制，

以應對多元參與者的交互作用。

• 評估方式： 

評估重點應放在系統的適應力、創新質量以及生態健康度，

而非單純的合規性。

• 調整頻率： 由於環境變動快，政策調整頻率通常較高（例如：以季度為單位）。

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 💡  比喻與理解： 

總結來說，面對複雜系統的決策就像是在管理一座花園：

政府不能像操作機器一樣精確控制每一個結果，

而必須像園丁一樣，

透過營造環境（探索）、

觀察植物生長（感知），

並適時修剪或施肥（回應），

讓創新生態自然「涌現」。

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• 在面對高度不確定的混沌領域（Chaotic Domain）時，應採取何種探索式決策模式？

在面對高度不確定的混沌領域（Chaotic Domain）時，

根據 Cynefin 框架，應採取的決策模式為：

「行動 → 感知 → 回應」（Act → Sense → Respond）。

在這種情境下，這種模式的核心在於處理：

因果關係完全無法確定，且系統處於危機狀態，

決策者面臨極大的時間壓力。

以下是該決策模式的具體執行方式與相關支持機制：

1. 核心決策模式：行動 → 感知 → 回應

• 行動（Act）： 

由於沒有時間進行詳細分析，

決策者必須立即採取行動以穩定局面，試圖從混亂中建立秩序。

• 感知（Sense）： 

在行動過程中，持續觀察並感知局勢的變化，

確認哪些行動有效，哪些部分仍處於失控狀態。

• 回應（Respond）： 

根據感知的結果，動態調整應對措施，

目標是將問題從混沌領域轉化為可控的複雜或繁雜領域。

2. 組織結構與行政特點

• 組織結構： 

採取應急指揮制，決策高度集中，以便在危機中快速反應。

• 調整頻率： 

政策調整頻率為「超高」，必須根據現場狀況進行即時調整。

• 評估方式： 

評估的重點在於應急效能與危機是否趨於穩定。

3. 適用政策工具與案例

政府在此領域通常會運用以下工具來應對突發科技危機：

• 應急指揮與快速動員：

 成立專門的應急決策機構，並快速集中撥款、人員與資源,。

• 臨時規制豁免：

為了爭取時間，會暫停部分常規的行政規則或監督要求。

• 典型案例： 

例如 COVID-19 疫情期間的疫苗快速研發政策、處理晶片短缺危機的應急保供，以及應對重大網路安全事件。

4. 政策建議

為了提升在混沌領域的應處能力，來源建議：

• 建立科技應急預案體系與快速反應機制。

• 保持應急戰略儲備（例如：物資、技術能力）。

• 定期進行應急演習以優化處置流程。

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 💡  比喻與理解： 

面對混沌領域的決策，就像是一艘正在急速進水且即將沈沒的船隻。

船長沒有時間研究造船圖紙或召開委員會討論（分析與探索）， 

必須下令立即堵住破洞（行動）； 

隨後觀察進水速度是否減緩（感知）， 

並根據水位變化重新分配抽水人力或調整航向（回應），直到船隻恢復穩定。

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 《 複雜系統理論在科技政策的應用：Cynefin框架觀點  》

Applying Complex Systems Theory to Science and Technology Policy: 

A Cynefin Framework Perspective

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摘要

科技政策制定面臨日益增加的複雜性，傳統的線性決策模式已無法應對科技創新生態系統的動態演變。

本研究整合複雜系統理論與Cynefin框架，提出一個新的科技政策分析框架，將政策情景分為簡單領域、繁雜領域、複雜領域、混沌領域四個層級，並為各領域提供差異化的政策工具與決策方式。

透過台灣工業園區與科技園區案例分析，研究發現複雜系統理論能夠解釋科技政策的非線性特性、路徑依賴性與涌現現象，而Cynefin框架則有助於政策制定者在不同複雜度情景下選擇適當的治理模式。

研究結果對台灣科技政策創新與科技管理實踐具有重要指導意義。

關鍵詞：

複雜系統理論、科技政策、Cynefin框架、繁雜領域、複雜領域、政策分析

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一、緒論

1.1 研究背景與問題陳述

當代科技政策面臨前所未有的挑戰。人工智慧、通訊技術等新興科技領域呈現高度的不確定性、相互依賴性與非預測性特徵。

傳統的科技政策制定方法多採用技術預測、線性規劃與層級控制的方式，假設政策效應可以準確預測與控制。

然而，實踐中科技生態系統的演變往往超越預期，政策目標與實際成果產生巨大差異（Anderson, 1999）。

例如：半導體產業政策的實施效果、新能源技術的市場滲透速度、開源軟體生態的自我組織等現象，均難以用傳統決策理論完全解釋。

這些現象共同特徵是：

1. 非線性因果關係：微小政策調整可能引發大規模系統響應

2. 涌現特性：整體行為無法由個體行為簡單相加得出

3. 路徑依賴：歷史選擇約束未來的政策空間

4. 適應性演變：系統參與者不斷學習與調整策略

這些特性表明，科技政策系統本質上是一個複雜適應系統（Complex Adaptive System, CAS）。因此，傳統的決策模式需要重新思考。

1.2 理論意義與實踐價值

複雜系統理論在組織管理領域已有三十年的發展歷程。從Anderson（1999）《組織科學》特刊的奠基之作，到McKelvey（1999）、Lewin與Volberda（1999）等人的系統性論述，複雜系統理論已成為解釋組織演變、創新與適應的重要理論基礎。然而，在科技政策領域的系統應用仍顯不足。

Cynefin框架由Dave Snowden在複雜系統理論基礎上發展，將決策情景分為五個領域（簡單、繁雜、複雜、混沌、失序），為不同複雜度的問題提供差異化的應對策略。該框架已在企業管理、知識管理與風險治理等領域得到應用（Lissack, 1999；Mele et al., 2010），但在科技政策領域的應用仍為空白。

1.3 研究目標與意義

本研究主要目標為：

1. 理論整合：將複雜系統理論與Cynefin框架整合應用於科技政策分析。

2. 框架建構：開發適用於科技政策的複雜性診斷工具。

3. 實踐應用：為科技政策制定者提供基於複雜系統理論的決策指南。

4. 政策建議：針對台灣科技產業發展提供政策建議。

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二、文獻回顧

2.1 複雜系統理論在組織科學中的發展

2.1.1 理論基礎的確立（1990s）

複雜系統理論的組織科學化始於1990年代。

Boulding（1956）的一般系統論雖然最早奠定理論基礎，但直到1990年代才在組織研究中得到系統應用。

Anderson（1999）在《組織科學》(Organization Science)10卷3期的標誌性論文中，明確提出「複雜適應系統」的組織學解釋。他指出，組織作為一個由眾多相互作用的代理人組成的系統，其演變過程不遵循線性邏輯，而是呈現出自我組織、涌現等複雜系統特性。這項工作為後續研究奠定了理論基礎。

同年，McKelvey（1999）發表《避免在協同演化區域發生複雜性災難：應對複雜環境的策略》(Avoiding complexity catastrophe in coevolutionary pockets: Strategies for rugged landscapes)，強調了組織在複雜環境中的適應極限。他指出，組織不能無限制地增加複雜度，否則將面臨「複雜性災難」，這對理解科技企業的規模極限具有啟示。

Lewin與Volberda（1999）則提出了「共進化（Coevolution）」概念，強調組織與環境不是被動適應關係，而是相互塑造的互動過程。這對理解科技生態系統的演變具有重要意義。

2.1.2 理論深化與細化（2000s-2010s）

進入2000年代後，複雜系統理論的應用範圍擴展，並得到實證驗證。

March（1991）的《組織學習中的探索與利用》(Exploration and exploitation in organizational learning)雖發表於1991年，但在2000年代得到廣泛應用。這篇論文提出的「探索-利用困境」成為解釋創新與穩定性平衡的經典框架。Siggelkow與Levinthal（2003）的《暫時分而治之：集中式、分散式和重新整合的組織方法在探索與適應的應用》(Temporarily divide to conquer: Centralized, decentralized, and reintegrated organizational approaches to exploration and adaptation)應用這一思想到組織結構設計，He與Wong（2004）的《探索與利用：雙元性假設的實證檢驗》(Exploration vs. exploitation: An empirical test of the ambidexterity hypothesis)則驗證了組織如何在探索與利用之間平衡。這些研究對科技政策中的創新激勵設計具有直接指導意義。

Kogut與Zander（1992）的《公司的知識、組合能力以及技術複製》(Knowledge of the firm, combinative capabilities, and the replication of technology)強調了知識的不可複製性與組織學習的複雜性，為理解技術溢出效應提供了理論基礎。

Winter與Szulanski（2001）的《複製作為策略》(Replication as strategy)進一步深化了對知識轉移複雜性的理解。他們發現，即使是相同的流程，在不同組織背景下的複製也面臨巨大困難，這對科技政策中的技術轉移計畫具有警示意義。

2.1.3 系統性綜述與應用（2010s-2020s）

近十年來，複雜系統理論與系統思維的綜合應用成為新趨勢。Mele等人（2010）的《系統理論及其管理應用簡述》(A brief review of systems theories and their managerial applications)提供了系統性綜述，為服務科學與知識管理的複雜性分析奠定基礎。

Dattée與Barlow（2017）《多層級組織適應：蘇格蘭醫療系統中的尺度不變性》(Multilevel organizational adaptation: Scale invariance in the Scottish healthcare system)展示了複雜系統理論在公共部門的應用，發現了系統結構的分形性特徵，這對公共科技政策的多層級協調具有重要啟示。

2.2 科技政策研究的現狀與不足

2.2.1 傳統科技政策分析框架

現有科技政策研究主要採用以下分析框架：

1. 技術預測法（Technology Foresight）：

假設技術發展軌跡相對穩定，可通過專家判斷與定量模型進行預測

2. 系統創新論（System of Innovation）：

強調產學研機構的網絡互動，但多將其視為相對穩定的結構

3. 政策工具論（Policy Instruments）：

強調稅收、補貼、規制等政策手段的效應，但假設因果關係相對線性

這些框架在相對穩定的時期有一定效用，但面對當前科技快速變遷、多元不確定性激增的局面，其局限性日益凸顯。

2.2.2 現存研究的核心不足

首先，缺乏對複雜性的理論認知。

大多數科技政策研究未能系統運用複雜系統理論來分析政策系統本身的複雜性質。

其次，政策工具設計的線性假設。

現有政策工具的設計多基於線性因果模型，未充分考慮系統的非線性回應、反饋迴圈與涌現現象。

第三，缺乏情景適應性。

同一政策工具在不同複雜度情景下的效能差異未得到系統考察。

2.3 Cynefin框架及其應用

2.3.1 框架結構

Cynefin框架由Snowden在複雜系統理論基礎上發展，將決策問題分為四個主要領域，構成一個決策矩陣（Lissack, 1999；Rhodes & MacKechnie, 2003）。

1.簡單領域（Simple Domain）

• 特徵：因果關係清晰、已知、可被感知和分類。

• 決策模式：感知→分類→回應。

• 組織特點：層級制、流程標準化。

• 適用政策：技術標準、安全規則制度。

2.繁雜領域（Complicated Domain）

• 特徵：因果關係存在但需要分析才能理解，通常有多個可能的解決方案。

• 決策模式：感知→分析→回應。

• 組織特點：專家主導、流程可優化。

• 適用政策：技術規劃、產業政策、選擇性補貼。

3.複雜領域（Complex Domain）

• 特徵：因果關係只能事後識別，呈現涌現特性，難以預測。

• 決策模式：探索→感知→回應。

• 組織特點：分散自主、動態適應、網絡制。

• 適用政策：產業生態建設、沙盒實驗、開放協作。

4.混沌領域（Chaotic Domain）

• 特徵：因果關係無法確定，系統處於危機狀態。

• 決策模式：行動→感知→回應。

• 組織特點：應急指揮、決策集中。

• 適用政策：應急管理、危機應對、快速動員。

2.3.2 現有應用

Geyer與Rihani（2010）在《複雜性與公共政策：因應21世紀挑戰的新方法》(Complexity and public policy: A new approach to 21st century challenges. Routledge)中應用Cynefin框架分析公共政策，但主要聚焦於社會政策。Jalonen（2024）的近期研究《從複雜性理論觀點看政治行政系統：系統性文獻綜述的啟示》(A complexity theory perspective on politico-administrative systems: Insights from a systematic literature review)擴展了框架應用，但對科技政策領域的具體應用仍不足。

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三、理論框架：複雜系統理論與Cynefin框架的整合

3.1 複雜系統理論的核心要素

複雜系統理論的核心洞察可歸納為六個要素，直接適用於科技政策分析：

3.1.1 代理人多元性與異質性

科技生態系統由企業、研究機構、政府、創投、使用者等多元代理人構成。

這些代理人具有不同的目標函數、訊息結構與決策邏輯（Anderson, 1999；Lewin & Volberda, 1999）。

科技政策涵義：

單純的政府干預不足以引導系統演變，必須理解各代理人的利益結構，

通過激勵機制實現政策目標的相容性。

3.1.2 非線性相互作用與反饋迴圈

系統中的相互作用往往非線性。

代理人的決策會產生直接效果與間接反饋，形成正反饋迴圈。

微小的政策調整可能通過反饋機制放大或衰減（Morel & Ramanujam, 1999）。

科技政策涵義：

政策評估需要採取動態視角，追蹤政策實施後的各層級反饋，

而不是簡單衡量短期效應。

3.1.3 涌現與自我組織

系統的宏觀特性往往無法由微觀個體的特性簡單相加得出，

而是呈現「涌現」特性。

系統會自我組織，形成新的結構與模式（McKelvey, 1999；Dooley, 1997）。

科技政策涵義：

政策不應試圖直接控制每一個市場參與者的行為，而應創造適當的條件，

使市場參與者的自我組織產生期望的宏觀結果。

3.1.4 路徑依賴與歷史關鍵時刻

系統的演變受歷史路徑約束。

過去的決策、制度選擇會鎖定未來的發展軌跡，

形成「路徑依賴」（Kogut & Zander, 1992）。

重要的「關鍵時刻」決策會產生長期影響。

科技政策涵義：

科技政策需要具有長期視角與前瞻性，早期制度設計具有不可逆的影響。

3.1.5 探索-利用權衡

系統需要在探索新可能性與利用現有優勢之間平衡。

單純的探索導致過度分散，單純的利用導致被鎖定。

最優的組織狀態是兩者兼顧的「雙元性」（March, 1991；He & Wong, 2004）。

科技政策涵義：

科技政策需要同時支持基礎研究（探索）與技術商業化（利用），

失衡的政策組合將減損整體效能。

3.1.6 適應性與學習

系統中的代理人通過不斷的互動與反饋進行學習，調整策略。

這種學習過程是適應性演變的動力（Siggelkow & Levinthal, 2003；Winter & Szulanski, 2001）。

科技政策涵義：

政策框架需要設計為可學習的、可自我修正的系統，

通過實驗、監測、評估與調整形成持續改進。

3.2 Cynefin框架在科技政策中的應用

Cynefin框架可被應用於科技政策的四個主要領域：

3.2.1 簡單領域的科技政策

1.特徵辨識

• 因果關係清晰明確、已知。

• 技術規律穩定、參數與指標可準確測量。

• 市場需求穩定、行業規範成熟。

• 最佳實踐已確立、政策工具效應可預測。

2.決策模式：感知→分類→回應

• 問題清晰可識別。

• 套用既有最佳實踐。

• 執行標準流程。

3.典型案例：技術標準、安全規則制度

• 產品安全認證標準。

• 綠色標章。

• 無線電頻譜分配。

• 食品藥品安全審批。

4.適用政策工具

• 標準化：制定與執行技術標準（ISO、國家標準）。

• 規制：設定明確的規則與合規要求。

• 認證：建立質量認證體系。

• 強制執行：通過監管部門確保合規。

5.政策建議

1. 建立清晰的技術標準體系，定期更新。

2. 簡化審批流程，提高效率。

3. 利用市場機制進行標準遵守的激勵。

4. 國際標準對接與相互認可。

3.2.2 繁雜領域的科技政策

1.特徵辨識

• 因果關係存在，但不立即明顯，需要分析與診斷。

• 科技發展軌跡存在多個可能路徑，但可通過專家分析確定最優方向。

• 需要專家分析與技術評估。

• 市場發展趨勢需要預測與規劃。

• 一般有「正確答案」，但不唯一。

2.決策模式：感知→分析→回應

• 收集數據與資訊。

• 專家分析與評估。

• 選擇最優方案。

• 執行與監測。

3.典型案例：技術規劃、產業政策、選擇性補貼

• 半導體產業政策。

• 5G技術標準與產業發展。

4.適用政策工具

• 技術預測：運用預測方法識別有前景的技術方向。

• 產業規劃：制定中長期的產業發展藍圖。

• 選擇性支持：對特定技術方向進行重點投資。

• 研發補貼：通過補貼降低創新風險。

• 人才培養：建立教育與訓練體系。

5.政策建議

1. 建立科學的技術預測與評估機制（邀請國內外專家）。

2. 制定明確的產業發展藍圖與里程碑。

3. 在補貼政策中引入競爭機制（例如：競標），而非平均分配。

4. 加強產學研結合的機制設計。

5. 建立評估機制，定期調整政策方向。

3.2.3 複雜領域的科技政策

1.特徵辨識

• 因果關係只能事後識別，無法事先確定。

• 科技生態系統包含眾多相互作用的參與者，呈現自組織與涌現特性。

• 創新方向具有高度不確定性，不可預測。

• 代理人目標多元，難以直接控制。

• 政策效應與實際結果往往大相逕庭，需要持續適應與學習。

2.決策模式：探索→感知→回應

• 進行受控試驗，探索可能方向。

• 持續觀察與監測反饋。

• 從實踐中學習，動態調整。

• 接受失敗，視為學習機會。

3.典型案例：產業生態建設、沙盒實驗、開放協作

• 創新政策沙盒(實驗)機制。

• 創新創業生態系統。

• 人工智慧倫理與治理框架。

4.適用政策工具

• 政策沙盒：為新興技術創造試驗空間。

• 生態建設：投資於基礎設施、平臺、網絡。

• 開放創新：鼓勵多元主體的協作創新。

• 自適應規制：規則制度框架隨著產業發展動態調整。

• 監測-評估-學習迴圈：建立持續改進機制。

5.政策建議

• 創新政策沙盒機制

• 在明確的實驗邊界內，暫停部分規制要求。

• 定期評估與調整，確保學習有效。

• 建立生態型政策框架（Lissack, 1999；Mele et al., 2010）

• 從單一工具政策轉向生態系統政策。

• 政府角色從「指揮官」轉為「生態園丁」。

• 建立多層級協調機制

• 中央政府提供框架與激勵。

• 地方政府根據本地特色進行適應。

• 市場參與者進行具體創新實施。

• 設計自適應規則制度框架（Dattée & Barlow, 2017）

• 規則制度框架不是固定的，而是根據市場反饋動態調整。

• 定期進行規則制度影響評估與修訂。

• 強化政策的學習機制

• 建立實驗數據庫，積累組織知識。

• 定期的政策評估會議與決策迭代。

• 國際交流與經驗分享。

 

3.2.4 混沌領域的科技政策

1.特徵辨識

• 系統進入危機狀態，因果關係完全不確定。

• 需要立即採取行動以穩定局面。

• 高度的不確定性與時間壓力。

2.決策模式：行動→感知→回應

• 無時間進行詳細分析，須立即行動。

• 在行動過程中感知局勢變化。

• 動態調整應對措施。

3.典型案例：應急管理、危機應對、快速動員

• COVID-19疫情中的疫苗研發應急政策。

• 晶片短缺危機的應急保供。

• 重大網絡安全事件的應急回應。

• 極端氣候災難下的應急科技投入。

3.適用政策工具

• 應急指揮：成立專門的應急決策機構。

• 快速動員：撥款、人員、資源的快速集中。

• 臨時規制豁免：暫停部分常規規制要求。

• 國際協調：進行必要的國際合作。

4.政策建議

1. 建立科技應急預案體系與快速反應機制。

2. 保持應急戰略儲備與應急能力。

3. 定期進行應急演習與流程優化。

________________________________________

四、科技政策的Cynefin診斷矩陣

領域特徵	簡單 Simple	繁雜 Complicated	複雜 Complex	混沌 Chaotic
因果關係	清晰明確、已知	存在但需分析	只能事後識別	無法確定
主要不確定性	低	中	高	極高
典型科技政策	標準認證、 安全審批、 工業園區規範	產業規劃、 選擇補貼、 科技園區產業方向	創新生態建設、 創業支持、 創新園區轉型	應急應對、 危機管理
決策模式	感知→分類→回應	感知→分析→回應	探索→感知→回應	行動→感知→回應
特點	最佳實踐存在	多個解決方案、 需專家判斷	涌現特性、 難以預測、 需持續學習	危機狀態、 需立即行動
組織結構	層級制	職能制	網絡制	指揮制
主要工具	規制、 認證、 標準化	規劃、 補貼、 方向指引	沙盒、 生態投資、 開放協作	應急指揮、 資源動員
評估方式	合規性、 達成度	效率、 目標達成	適應力、 創新質量、 生態健康	應急效能、 危機穩定
政策調整頻率	低（年度）	中（半年）	高（季度）	超高（即時）

• 案例對應

簡單領域	繁雜領域	複雜領域	混沌領域
工業園區 加工出口區 安全認證標準	科技園區 科學園區 半導體產業政策	創新園區 智慧AI園區 創新生態政策	應急應對 (疫苗)研發 危機管理

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五、案例分析

5.1 工業園區與科技園區政策：從「簡單領域」向「複雜領域」的演進

台灣的工業園區與科技園區政策演變，體現了Cynefin框架中跨領域轉換的典型過程。

5.1.1 發展階段與複雜度轉變

台灣園區政策從「簡單領域」→「繁雜領域」→「複雜領域」演進，體現了Cynefin框架中跨領域轉換的過程。

第一階段：工業園區政策（1960-1990年代）- 「簡單領域」

1.特徵與政策邏輯：

• 政策目標清晰：吸引製造業投資、創造就業、出口導向。
• 因果關係明確：提供廠房、土地→企業入駐→就業→出口。
• 監管方式標準化：統一的園區規劃、規制、租賃模式。
• 決策模式：政府主導、中央規劃、分類建設。

2.典型案例：技術標準、安全規則制度

• 高雄加工出口區（1966年）。
• 台中工業區（1970年）。

3.政策工具的應用（基於Cynefin簡單領域的「感知→分類→回應」）：

• 標準化：統一的園區建設標準與管理規範。
• 直接規制：明確的產業分類與進駐要求。
• 規模擴張：複製模式，快速擴展園區數量。

4.效能評估：

• 優點：快速吸引外資、創造出口導向型產業基地、創造大量就業。
• 局限：產業同質化、環境污染、與地方社區衝突。

第二階段：科技園區政策（1980-2010年代）- 「繁雜領域」

1.特徵與政策邏輯：

• 政策目標多元化：吸引高科技產業、孕育創新、建設創新生態。
• 因果關係存在，但需要分析：

         科技園區設立→吸引優秀人才、企業→產業集群→產業升級。

• 關鍵變數多元：

         人才、資本、技術、市場等相互作用，但可通過專家分析識別最優路徑。

• 決策模式：「感知→分析→回應」（專家規劃、技術評估、分段實施）。

2.典型案例：技術規劃、產業政策、選擇性補貼

• 新竹科學園區（1980年）。
• 台中科學園區（1994年）。
• 南部科學園區（2002年）。
• 竹南園區        （2003年） 。

3.政策工具的應用（基於Cynefin繁雜領域的「感知→分析→回應」）：

• 技術預測：識別有前景的科技產業方向（IC設計、軟體、光電等）。
• 選擇性支持：對特定產業進行稅收優惠、租金補貼。
• 人才吸引：提供研究人員宿舍、子女教育等配套。
• 產學合作：建立與大學、研究機構的協作機制。

4.複雜系統理論的應用：

• 探索-利用平衡（March, 1991）：

         園區既支持新興產業探索    （例如：IC設計初期），

         又提供既有產業的利用支持（例如：傳統製造升級）。

• 知識溢出效應（Winter & Szulanski, 2001）：

         園區的物理聚集實現知識的非正式交流，形成創新網絡。

5.效能評估：

• 優點：成功孕育了台灣IC產業（台積電、聯發科等）、實現產業升級。
• 局限：園區產業結構趨同、房價地價上升導致新進企業困難、生態自組織能力不足。

第三階段：創新生態園區政策（2010年代至今）- 「複雜領域」

1.特徵與政策邏輯：

• 政策目標更加複雜多元：

創新創業、新興產業孕育、數位轉型、永續發展的同時實現。

• 不確定性激增：

新興技術方向難以預測、全球競爭加劇、產業邊界模糊、創新路徑無法事先確定。

• 多層級複雜互動：

園區內企業、政府、研究機構、創投、創業者的相互影響無法精確預測。

• 涌現特性明顯：

園區的整體創新能力與活力無法由個體企業加總得出，而是自發涌現的。

• 決策模式：「探索→感知→回應」的持續迴圈。

2.典型案例與新特徵：產業生態建設、沙盒實驗、開放協作

• 竹科的「生醫園區」轉型。
• 南科的「綠能產業」佈局。
• 中科「AI及IoT產業園區」規劃。
• 新竹科學園區的「創新加速中心」建設。

5.1.2 當前挑戰與複雜系統診斷 

 

用複雜系統理論診斷，台灣科技園區面臨的核心挑戰。

 

園區類型	當前位置	應該轉向	轉變策略
傳統工業園區	簡單領域	繁雜領域 （穩定）	強化產業升級支持， 引入專家規劃
科技園區 （成熟）	繁雜領域	複雜領域	推進生態引導改革， 建立試驗-學習機制
新興產業園區	繁雜→複雜的邊界	複雜領域	從一開始就設計自組織生態機制
應急研究園區	混沌	複雜領域	建立快速反應與適應機制

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六、對台灣科技政策的理論啟示與討論

6.1策略轉向：從「選擇贏家」到「生態園丁」

傳統的產業政策多採用「選擇贏家」模式，政府通過補貼、土地、稅收等支持特定企業或產業。

這種模式在相對穩定的「繁雜領域」有一定效用，但在日益複雜的科技生態系統中效能下降。

• 新方向：

政府應轉變角色，從「選擇贏家」轉向「生態園丁」。

政策目標不是支持特定企業，而是創造條件使優秀的參與者能自我組織、相互協作、共同成長。

• 具體體現：

1. 投資於通用性基礎設施，而非特定企業補貼。
2. 建立多元參與者的協調機制，而非政府直接決策。
3. 設置邊界條件與激勵結構，引導自主創新。

6.2 制度創新：建立自適應規制框架

傳統規制框架往往是相對固定的，適應市場變化的速度緩慢。

面對快速變化的科技領域，這種靜態規制模式已難以適應。

• 新方向：

建立「自適應規制框架」，將規制制定為動態、可調整的系統。

• 具體機制：

1. 規制沙盒：為新興技術創造試驗空間。
2. 定期評估：定期（如：每6個月至1年）進行規制效果評估。
3. 快速調整機制：簡化規制調整流程。
4. 多層級協調：中央制定框架，地方與產業參與調整。

6.3 機制創新：園區政策的複雜領域轉向

台灣的工業園區與科技園區政策面臨重大轉變。

傳統的工業園區政策基於簡單領域邏輯（標準化管理、同質產業），已面臨飽和。科技園區在繁雜領域的政策效能也在下降，需要向複雜領域升級。

現狀診斷：

1.新竹科學園區面臨轉向

   成就：孕育了全球領先的IC產業。

   挑戰：

   產業結構趨同（半導體占比過高）、房價地價上升、創新生態自組織能力不足。 

2.南部科學園區的特色化嘗試

   嘗試：發展面板、綠能、生醫等多元產業。

   挑戰：產業之間缺乏有機聯繫、生態協同不足。

3.中部科學園區的新興園區困境

    定位：AI、IoT、精密機械的創新基地。

    挑戰：如何在初期就建立複雜領域生態，

                  而非重複簡單園區→繁雜園區的路徑。

基於複雜系統理論的園區政策轉向

1.從「產業規劃」向「生態引導」轉變

舊模式：政府決定園區的主導產業，企業進駐並按計劃發展。

新模式：

政府創造生態條件，市場參與者自組織形成產業集群（McKelvey, 1999；Dooley, 1997）

實踐工具：

建立園區「產業生態委員會」，納入企業、研究機構、創投、社區代表。

2.從「單一園區」向「園區網絡」轉變

舊模式：各園區相對獨立，各有分工。

新模式：

建立「區域創新走廊」，實現園區間的產業分工、人才流動、知識共享（Dattée & Barlow, 2017）

實踐案例：

新竹、竹南、中科新竹園區建立「北台灣科技走廊」，形成半導體產業的上下游協作。

3.從「規制控制」向「自適應規制」轉變

舊模式：統一的園區規制、進駐審批流程。

新模式：

建立園區內的「規制沙盒」，允許新興技術與創新應用在明確邊界內進行試驗。

實踐案例：

中科為AI產業設立「AI試驗特區」，臨時放鬆部分數據隱私規制，進行應用試驗與監測。

4.從「經濟指標評估」向「生態健康評估」轉變

舊指標：就業人數、產值、稅收。

新指標：

企業多樣性、協作程度、知識溢出、創新質量（論文、專利）、新創企業成功率

實踐設計：

建立「園區創新生態儀表板」，實時展示園區的多維度健康狀況

6.4 組織創新：建立「政策實驗室」

傳統的政策制定往往是「一次性」的，實施後難以修正。

複雜系統理論強調「探索-感知-回應」的循環。

新方向：

在科技政策部門建立「政策實驗室」，進行系統化的政策試驗與評估。

具體形式：

1. 政策試驗區：在特定地域進行政策試點。
2. 數據收集：建立實時的監測與評估系統。
3. A/B測試：對政策工具進行對比試驗。
4. 知識庫：積累政策試驗的經驗教訓。

6.5 強化能力：建立複雜系統思維

傳統的科技政策制定往往依賴於技術預測與經濟計量模型。

複雜系統理論要求政策制定者具備新的思維方式與工具。

新方向：

在政策制定部門引入複雜系統科學、系統動力學、代理人模型等新工具。

具體措施：

1. 建立科技政策研究的跨學科團隊。
2. 引入系統科學、計算建模等新方法。
3. 加強國際交流，學習先進經驗。
4. 定期組織政策制定者的培訓與研討。

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七、研究發現與結論

7.1 主要研究發現

本研究通過整合複雜系統理論與Cynefin框架，對科技政策進行了系統分析，得出以下主要發現：

1.發現一：科技政策的複雜性多元性

傳統的線性政策模式無法應對當代科技生態系統的複雜性。

科技政策應根據具體情景的複雜度，進行差異化設計，

而非採用「一刀切」的標準政策。

2.發現二：複雜系統理論的解釋力

複雜系統理論的六個核心要素：

1. 代理人異質性、
2. 非線性相互作用、
3. 涌現、
4. 路徑依賴、
5. 探索-利用平衡、
6. 學習與適應。

對科技政策的現象具有強大的解釋力，

特別是對非預期效應、長期演變、生態共演的理解。

3.發現三：Cynefin框架的實用性

Cynefin框架的四個領域劃分為科技政策的情景診斷與工具選擇，

提供了清晰的指南。

隨著科技生態的演變，政策應在不同領域之間靈活轉換。

4.發現四：台灣科技政策的轉型需求

台灣在半導體產業領域的成功驗證了複雜系統理論的核心觀點。

但是面對AI、5/6G技術等新領域的快速發展，現有政策框架已難以適應。

策略性的制度創新與方法創新是當務之急。

7.2 理論和實務貢獻

1.學術創新：

• 首次系統地將複雜系統理論與Cynefin框架整合應用於科技政策領域。
• 提出了「四域政策診斷矩陣」的分析工具。
• 建立了複雜系統理論與政策實踐的對應關係。

2.方法創新：

• 引入系統思維與複雜性科學的分析方法。
• 強調政策評估的動態性與學習性。

7.3 實踐意義

1. 為政策制定者提供新的思維框架，幫助他們理解科技政策的複雜性根源。
2. 提出具體的工具與方法，包括：生態診斷、政策沙盒、自適應規制等。
3. 指導台灣的科技政策創新，特別是新興科技領域。

7.4 研究局限與未來展望

1.研究局限

1. 案例分析主要基於台灣經驗，國際比較分析不足。
2. 缺乏實證的量化驗證（如對政策效果的實際數據分析）。
3. 對政策工具的具體設計缺乏深入的操作性指導。

2.未來研究方向

1. 國際比較研究：對不同國家的科技政策進行Cynefin框架分析。
2. 實證驗證：通過大規模數據分析驗證複雜系統理論的預測效能。
3. 工具開發：開發基於複雜系統理論的政策評估模型與決策支持系統。
4. 跨領域應用：擴展到社會政策、環境政策、健康政策等其他公共政策領域。
5. 動態追蹤：建立長期的政策效果監測機制，追蹤政策的演變與調整。

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參考文獻

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探討複雜理論如何應用於組織科學，強調組織作為複雜適應系統的特性，包括：自我組織、湧現行為和非線性動態。

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將經濟體系視為演化中的複雜系統，探討路徑依賴、報酬遞增和多重均衡等現象，如何形塑經濟演化。

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運用控制論觀點分析企業組織，提出可行系統模型(VSM)來理解組織如何維持穩定性與適應性。

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透過電腦模擬研究跨國企業的橫向協作，發現存在最適協作水平，過多或過少協作都會降低組織績效。

根據 Celo & Lehrer (2022) 的研究，採用以下電腦模擬方法來探討跨國企業(MNEs)的最適橫向協作水平:

模擬設計核心要素:

1. 複雜適應系統建模

• 將跨國企業建模為複雜適應系統，其中各子單位(subsidiaries)是具有自主性的適應性主體(adaptive agents)。
• 每個子單位在面對環境變化時會進行學習和適應。

2. NK模型框架

研究採用Kauffman的NK模型作為基礎:

• N: 代表決策變數的數量(組織需要做的決策數)。
• K: 代表決策間的相互依賴程度(複雜度)。

透過調整K值來模擬不同程度的環境複雜性和決策耦合度

3. 橫向協作機制模擬

• 設定不同程度的子單位間資訊分享與協調。
• 模擬從完全獨立運作到高度協作的各種情境。
• 協作程度作為可調整的參數，觀察其對整體績效的影響。

4. 績效衡量

• 追蹤各子單位及整體組織在適應性地貌(fitness landscape)上的表現。
• 測量達到最適解的速度、解的品質，以及系統穩定性。

• 主要發現

模擬結果顯示存在倒U型關係: 

適度的橫向協作能提升績效，但過多協作反而造成負面效果，因為會限制多樣性探索和增加協調成本。

這種電腦模擬方法的優勢在於能夠系統性地測試現實中難以實驗的組織配置，並揭示複雜系統中的非線性動態特性。

7.Dattée, B., & Barlow, J. (2017). Multilevel organizational adaptation: Scale invariance in the Scottish healthcare system. Organization Science, 28(2), 301-319.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2017.1126

分析蘇格蘭醫療系統的多層級適應，發現組織在不同層級展現尺度不變性(scale invariance)特徵。

8.Dooley, K. J. (1997). A complex adaptive systems model of organization change. Nonlinear Dynamics, Psychology, and Life Sciences, 1(1), 69-97.

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建立組織變革的複雜適應系統模型，說明組織如何透過自我組織和適應性學習實現轉型。

9.Geyer, R., & Rihani, S. (2010). Complexity and public policy: A new approach to 21st century challenges. Routledge.

https://www.routledge.com/Complexity-and-Public-Policy/Geyer-Rihani/p/book/9780415569286

論述複雜理論如何為21世紀公共政策提供新途徑，強調政策制定需考慮系統的非線性和不可預測性。

10.He, Z. L., & Wong, P. K. (2004). Exploration vs. exploitation: An empirical test of the ambidexterity hypothesis. Organization Science, 15(4), 481-494.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.1040.0078

實證檢驗組織雙元性假說，發現探索與利用活動的平衡對組織績效具正向影響。

11.Holland, J. H. (1995). Hidden order: How adaptation builds complexity. Helix Books/Addison-Wesley.

https://archive.org/details/hiddenorderhowal0000holl

探討適應如何建構複雜性，說明複雜適應系統透過簡單規則產生複雜行為的隱藏秩序。

12.Jalonen, H. (2024). A complexity theory perspective on politico-administrative systems: Insights from a systematic literature review. International Public Management Journal, 28(1), 1-21.

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10967494.2024.2333382

系統性文獻回顧複雜理論在政治行政系統的應用，揭示複雜觀點如何重新理解公共治理。

13.Kogut, B., & Zander, U. (1992). Knowledge of the firm, combinative capabilities, and the replication of technology. Organization Science, 3(3), 383-397.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.3.3.383

提出企業知識和組合能力概念，解釋組織如何透過知識重組與複製，實現技術轉移。

14.Lewin, A. Y. (1999). Application of complexity theory to organization science. Organization Science, 10(3), 215.

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介紹複雜理論在組織科學的應用專刊，強調複雜系統觀點為組織研究帶來的典範轉移。

15.Lewin, A. Y., & Volberda, H. W. (1999). Prolegomena on coevolution: A framework for research on strategy and new organizational forms. Organization Science, 10(5), 519-534.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.10.5.519

提出共同演化的研究框架，探討組織策略與組織形式如何在互動中共同演化。

16.Lissack, M. (1999). Complexity: The science, its vocabulary, and its relation to organizations. Emergence, 1(1), 110-126.

https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/S15327000EM0101_08

系統性介紹複雜科學的詞彙與概念，建立複雜理論與組織研究之間的概念橋樑。

17.March, J. G. (1991). Exploration and exploitation in organizational learning. Organization Science, 2(1), 71-87.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2.1.71

提出組織學習中探索與利用的經典區分，分析兩者的權衡關係及對組織適應的影響。

18.McKelvey, B. (1999). Avoiding complexity catastrophe in coevolutionary pockets: Strategies for rugged landscapes. Organization Science, 10(3), 294-321.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.10.3.294

探討如何在崎嶇地貌(rugged landscape)中避免複雜性災難，提出共同演化口袋的策略概念。

19.Mele, C., Pels, J., & Polese, F. (2010). A brief review of systems theories and their managerial applications. Service Science, 2(1/2), 126-135.

https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/serv.2.1_2.126

簡要回顧系統理論及其管理應用，梳理從一般系統論到複雜系統觀點的演進脈絡。

根據 Mele, Pels, & Polese (2010) 的回顧，系統理論的演進脈絡和關鍵差異如下：

1.演進脈絡

第一階段：一般系統論 (General Systems Theory, 1950s-1960s)

• 起源：von Bertalanffy等學者提出，尋求跨學科的統一理論框架。
• 核心概念：開放系統、輸入-轉換-輸出、系統邊界、子系統、負回饋機制。
• 焦點：系統的穩定性、均衡狀態、可預測性。

第二階段：控制論與第二序控制論 (Cybernetics, 1960s-1970s)

• Beer的管理控制論：強調資訊回饋與控制機制。
• 第二序控制論：關注觀察者角色，承認系統認知的主觀性。

第三階段：複雜系統理論 (Complexity Theory, 1980s-現在)

• Santa Fe Institute等機構推動複雜科學發展。
• 整合非線性動力學、混沌理論、複雜適應系統(CAS)概念。

2.核心差異對比

一般系統論特徵

• 線性思維：因果關係相對明確，可預測。
• 均衡導向：系統尋求穩定的均衡狀態。
• 負回饋為主：透過負回饋維持穩定。
• 還原論色彩：雖強調整體性，但仍可分解分析。
• 控制取向：管理者可透過設計與控制達成目標。

複雜系統觀點特徵

• 非線性動態：小改變可能引發大影響(蝴蝶效應)
• 遠離均衡：系統在"混沌邊緣"(edge of chaos)最具創造力。
• 正回饋重要：正回饋創造自我強化與湧現。
• 整體湧現性：整體特性無法從部分推導(真正的湧現)。
• 自我組織：秩序從系統內部自發產生，非外部設計。

3.管理意涵的轉變

一般系統論的管理應用

• 組織設計：明確的部門劃分與層級結構。
• 管理方式：由上而下的規劃與控制。
• 變革觀點：計劃性變革(planned change)。

複雜系統觀點的管理應用

• 組織設計：彈性網絡、自主團隊、模糊邊界。
• 管理方式：創造適當條件讓秩序自發湧現。
• 變革觀點：持續適應、共同演化、無法完全預測或控制。
• 策略思維：從"控制"轉向"影響"與"引導"。

4.關鍵概念轉變

面向	一般系統論	複雜系統觀點
可預測性	高度可預測	根本不確定性
變化本質	漸進式、可管理	突變、湧現
管理者角色	設計者、控制者	促進者、影響者
最佳實務	存在最佳解	情境依賴、持續演化

這個演進反映了管理思維從機械隱喻走向生物有機體隱喻，

承認組織系統的內在複雜性、不可預測性，以及自我組織能力。

20.Morel, B., & Ramanujam, R. (1999). Through the looking glass of complexity: The dynamics of organizations as adaptive and evolving systems. Organization Science, 10(3), 278-293.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.10.3.278

透過複雜性透鏡檢視組織動態，將組織視為適應性與演化性系統。

21.Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The knowledge-creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford University Press. ISBN：9780195092691

https://global.oup.com/academic/product/the-knowledge-creating-company-9780195092691

提出知識創造理論，說明日本企業如何透過隱性知識與外顯知識的轉換螺旋創造創新。

22.Rhodes, M., & MacKechnie, G. (2003). Understanding public service systems: Is there a role for complex adaptive systems theory? Emergence, 5(4), 57-85.

https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/S15327000EM0504_06

探討複雜適應系統理論在理解公共服務系統的角色，分析其應用潛力與限制。

23.Senge, P. M. (1990). The fifth discipline: The art & practice of the learning organization. Doubleday/Currency. ISBN：9780385260947

https://mitpress.mit.edu/9780385260947/the-fifth-discipline/

提出學習型組織的五項修練，強調系統思考在組織學習與變革中的核心地位。

24.Siggelkow, N., & Levinthal, D. A. (2003). Temporarily divide to conquer: Centralized, decentralized, and reintegrated organizational approaches to exploration and adaptation. Organization Science, 14(6), 650-669.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.14.6.650.24840

研究集中、分散與再整合的組織途徑，探討暫時分化如何促進探索與適應。

25.Winter, S. G., & Szulanski, G. (2001). Replication as strategy. Organization Science, 12(6), 730-743.

https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.12.6.730.10084

 將複製視為策略，分析知識複製在組織擴張與績效提升中的關鍵角色。