复杂网络结构范型下的社会治理协同创新 序状态走向新的更高有序状态的行为。协同最显著的特点是子系统间的相互合作， 可以使系统产生出微观层次所无法实现的新的系统结构和功能。协同是自组织行为 产生的重要条件。 协同学的基本概念是序参量，序参量又叫慢变量。系统的快变量使系统在旧秩 序上稳定下来，而慢变量使系统脱离旧秩序，走向新结构。它们相互联系、相互制 约，表现出一种协同运动，在宏观上表现为系统的自组织运动。序参量一旦在系统 内部自组织地产生出来就取得支配地位，主宰整个系统的演化，形成方向一致的整 体运动。系统的序参量不止一个，序参量间的相互竞争和协同使系统具有不同的自 组织形式。当系统出现扰动（微涨落）时，序参量之间产生竞争，最后只有一种序 参量主宰整个系统，达成协同一致的宏观局面（巨涨落），形成系统的目标有序、结 构有序、组织有序和功能有序，系统呈现自组织行为特征。比如，社会能否协调发 展，就取决于核心主体（序参量）的力量以及各社会主体间的协同能力。 (三)社会是一个复杂网络结构系统 网络是自然界和社会中普遍存在的客观现象，一切系统的基础结构都是网络。 网络理论最初主要是源于社会学理论，用来描述社会中的各种关系。今天，网络条 件下的社会治理已经开始趋于普遍化。 l998年，邓肯·瓦茨(Duncan Watts)和史蒂文·斯特罗加茨(Steven Strogatz) 最早提出“小世界(smal-world)网络模型”，①以描述从规则网络到随机网络的转 变。l999年，艾伯特-拉兹洛·巴拉巴斯(A1bert-Laszl6 Barabasi)和雷卡·艾伯特 (Réka Albert))指出，许多现实网络的点连接度分布具有幂律形式，②由于幂律分 布没有明显的特征长度，该类网络被称为无标度(scale-free)网络。人们把具有小 世界、无标度这些特性的网络称为复杂网络。近年来，对复杂网络系统的研究已成为 许多学科领域的研究热点，人们在对生物网络、经济网络、计算机网络、舆论网络、 交通网络、疾病传播网络等网络系统的研究中，发现它们都具有复杂网络的特征。③ 社会系统具有不同于规则网络或随机网络的复杂网络范型(Pattern)特征，它 具有复杂的拓扑结构和动力学行为，由大量的社会节点（点集V(G))通过相互 之间的作用关系（边集E(G))连接而成。（图1）在社会系统中，“节点”为个人 或组织机构，“边”代表人们之间的各种社会关系。复杂社会网络由若干个相互依 D Albert-Laszlo Barabasi and Eric Bonabeau,"Scale-Free Networks,"Scientific American, May2003,Pp.50-59. 2 Reka Albert and Albert-Laszlo Barabasi,"Statistical Mechanics of Complex Networks," Review of Modern Physics,vol.74,2002,pp.47-97. 3 M.E.J.Newman,"The Structure and Function of Complex Networks,"SIAM Review,vol.45,no.2,2003,pp.167-169. ·103· ?1994-2019 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net序状态走向新的更高有序状态的行为。协同最显著的特点是子系统间的相互合作， 可以使系统产生出微观层次所无法实现的新的系统结构和功能。协同是自组织行为 产生的重要条件。 协同学的基本概念是序参量，序参量又叫慢变量。系统的快变量使系统在旧秩 序上稳定下来，而慢变量使系统脱离旧秩序，走向新结构。它们相互联系、相互制 约，表现出一种协同运动，在宏观上表现为系统的自组织运动。序参量一旦在系统 内部自组织地产生出来就取得支配地位，主宰整个系统的演化，形成方向一致的整 体运动。系统的序参量不止一个，序参量间的相互竞争和协同使系统具有不同的自 组织形式。当系统出现扰动 （微涨落）时，序参量之间产生竞争，最后只有一种序 参量主宰整个系统，达成协同一致的宏观局面 （巨涨落），形成系统的目标有序、结 构有序、组织有序和功能有序，系统呈现自组织行为特征。比如，社会能否协调发 展，就取决于核心主体 （序参量）的力量以及各社会主体间的协同能力。 （三）社会是一个复杂网络结构系统 网络是自然界和社会中普遍存在的客观现象，一切系统的基础结构都是网 络。 网络理论最初主要是源于社会学理论，用来描述社会中的各种关系。今天，网络条 件下的社会治理已经开始趋于普遍化。 １９９８年，邓肯·瓦茨 （ＤｕｎｃａｎＷａｔｔｓ）和史蒂文·斯特罗加茨 （ＳｔｅｖｅｎＳｔｒｏｇａｔｚ） 最早提出 “小世界 （ｓｍａｌｌ－ｗｏｒｌｄ）网络模型”，① 以描述从规则网络到随机网络的转 变。１９９９年，艾伯特－拉兹洛·巴拉巴斯 （Ａｌｂｅｒｔ－ＬáｓｚｌóＢａｒａｂáｓｉ）和雷卡·艾伯特 （ＲéｋａＡｌｂｅｒｔ）指出，许多现实网络的点连接度分布具有幂律形式，② 由 于 幂 律 分 布没有明显的特征长度，该类网络被称为无标度 （ｓｃａｌｅ－ｆｒｅｅ） 网 络。人们把具有小 世界、无标度这些特性的网络称为复杂网络。近年来，对复杂网络系统的研究已成为 许多学科领域的研究热点，人们在对生物网络、经济网络、计算机网络、舆论网络、 交通网络、疾病传播网络等网络系统的研究中，发现它们都具有复杂网络的特征。③ 社会系统具有不同于规则网络或随机网络的复杂网络范型 （Ｐａｔｔｅｒｎ）特征，它 具有复杂的拓扑结构和动力学行为，由大量的社会节点 （点集 Ｖ （Ｇ））通过相互 之间的作用关系 （边集 Ｅ （Ｇ））连接而成。（图１）在社会系统中，“节点”为个人 或组织机构，“边”代表人们之间的各种社会关系。复杂社会网络由若干个相互依 · ３０１ · 复杂网络结构范型下的社会治理协同创新 ① ② ③ Ａｌｂｅｒｔ－ＬáｓｚｌóＢａｒａｂáｓｉａｎｄＥｒｉｃＢｏｎａｂｅａｕ，Ｓｃａｌｅ－ＦｒｅｅＮｅｔｗｏｒｋｓ，＂ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＡｍｅｒｉｃａｎ， Ｍａｙ２００３，ｐｐ．５０－５９． ＲéｋａＡｌｂｅｒｔａｎｄ Ａｌｂｅｒｔ－ＬáｓｚｌóＢａｒａｂáｓｉ，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ＭｅｃｈａｎｉｃｓｏｆＣｏｍｐｌｅｘ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，＂ ＲｅｖｉｅｗｏｆＭｏｄｅｒｎＰｈｙｓｉｃｓ，ｖｏｌ．７４，２００２，ｐｐ．４７－９７． Ｍ．Ｅ．Ｊ．Ｎｅｗｍａｎ，Ｔｈｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，＂ ＳＩＡＭ Ｒｅｖｉｅｗ，ｖｏｌ．４５，ｎｏ．２，２００３，ｐｐ．１６７－１６９．