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（3）复杂性既是客观的，也是主观的或相对的。一个问题对没有经验的项目经理而言可能是复杂的，但对资深项目经理来说可能是“小菜一碟”，因此，项目经理需要提升驾驭复杂性的能力。

当项目复杂性挑战与主体驾驭能力是匹配的或者能力大于挑战时，项目可控程度较高。高复杂度项目之所以风险极大，主要是因为这类项目包括决策者本身但又超出决策者对复杂度的驾驭能力范围。

因此，对于重大项目决策，集体智慧和决策领导力都十分重要。集成团队、横向合作或者组合有助于应对跨系统的复杂性。例如，迪士尼公司利用“大会议室”来协同解决项目跨专业复杂性问题，实践证明这样做是有益的。

（4）可以通过复杂性降解来降低项目复杂性带来的客观挑战。降解是在系统功能和目标不损失的情况下降低复杂性的一种策略，同时也是认识复杂性的一种路径。

例如，我们可以采用模块化的方式来降低项目构成的复杂性；通过分布式组织来降低组织关联的复杂性；通过解耦来降低任务依赖的复杂性，等等。但要注意的是，复杂性科学的降解不是还原论下的分解，是对不同主体的区分而不是分解，降解也不能完全应对复杂性，只是认识或驾驭复杂性的一个环节或一种策略。

（5）用复杂性来应对复杂性。如果项目、任务和外部环境复杂，那么系统必须保证多样性和与之足够匹配的复杂性。只有匹配它与任务、环境在所有行为交互尺度上的复杂度，才能对项目事件和环境进行灵活反应，否则项目系统就有失控风险。例如，“ 小业主，大社会”并不适应所有政府投资项目，尤其是大型复杂项目，这类项目本质上要求复杂的组织与之对应。

（6）小尺度和大尺度的复杂性平衡。我们总习惯从小尺度入手，把小尺度项目系统设计得较为复杂和完美，试图依此控制整个大尺度的复杂性，但结果可能是，“手术很成功，但病人死了！”或者，有时候我们过度追求小尺度的简洁、高效，而在大尺度上以高昂的代价来控制复杂性。

例如，一个路口没有红绿灯可能局部是高效的，但整个城市没有红绿灯可能会产生大混乱。在这种情况下，为了实现大尺度系统的目标，牺牲小尺度的简洁、高效可能是值得的。

再如，我们构建项目程序和制度，局部会是烦琐的、僵化的，但对于大型项目，可能整体是高效的，上海世博会、上海迪士尼乐园、港珠澳大桥等项目实践充分表明了这一点。但需要注意，程序和制度也需要一定的弹性，过于刚性可能会使项目系统缺乏灵活适应性。因此，复杂系统需要两种尺度的平衡，这一点颇具挑战性。

（7）集中控制和分布式治理的平衡。“集中力量办大事”是中国重大项目取得瞩目成就的关键制度优势，也是项目组织能力与任务复杂性匹配的一种典型模式。“集中”固然重要，但“集中”后如何“办”更重要。

大型复杂项目的问题是层次性的，顶层集中控制和分布治理需要平衡，集中更高效，但对决策能力要求更高，错误代价也更高，而分布式治理适应的环境尺度更大，但整体效率可能会变低。

如果关键层次的最大尺度行为复杂度超过个人或组织可实现的决策或能力复杂度时，大型项目系统的层次结构可能会失败。因此，大型复杂项目需要纵向和横向的连接和合作，我们要用多层网络治理来应对更大尺度的复杂性，自下而上和自上而下都应存在“涌现行为”。

（8）环境已成为项目复杂性的一部分。传统项目管理将环境“画”在了项目系统之外，将环境视为项目“背景”。但在复杂性视角下，项目组织应对环境行为的任务复杂度要远大于环境和任务单独存在的复杂性。环境应与任务高度耦合，并成为项目复杂性的一部分。

（9）计算是揭示项目复杂性规律的重要方法。复杂适应性系统（Complex Adaptive Systems，CAS）、网络科学、社会科学计算方法为探索项目复杂性提供了重要方法和工具。

与物理或自然复杂性不同，项目系统是人造系统和设计系统，这一系统需要“长程序”而非一个数学公式来描述，需要通过网络科学和进化计算来刻画其动态涌现性和复杂性。但计算需要充分的细节信息，因此如何获取高质量细节数据和信息成为探索、分析和寻找项目复杂性规律的关键。

复杂性本身也是复杂的

复杂性本身也是复杂的，也就是说具有元复杂性，因此类型学具有参考意义。这种元复杂性可采用复杂性维度、复杂性度量、复杂性尺度、复杂性规模、复杂性动力学、复杂性学科等来进行描述，从而形成项目元复杂性图景，针对不同元复杂性和项目复杂性的类型来制定驾驭复杂性的策略。

例如，大规模高复杂度与大规模低复杂度的项目所需要组织系统具有显著的不同特征，港珠澳大桥建造和光刻机研发也属于不同的复杂性类型，采用的应对策略也应不同。

复杂性具有适应性。项目系统是设计系统或人造系统，这一系统必须适应项目本身的复杂性，同时项目系统也必须适应外部环境的复杂性，而这种适应性是通过不断进化实现的。

进化过程就是不断复制成功，组织中的一小部分失败了但整体成功了，部分的失败为其他新的模式提供了空间，通过不断迭代，组织可持续提升适应性。在这一过程中，我们要允许部分失败、试错和故障，否则会逐渐削弱系统的适应性功能，最终导致系统风险。

例如，建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）、PPP、装配式等新技术、新模式的应用都会存在失败风险，但这正是工程项目甚至整个建筑业适应未来趋势的关键。随着时间的推移，通过信息的积累，进化可以让系统变得比初始设计更加复杂。

另外，为了控制系统性风险，进化可以首先在局部小尺度空间和时间上进行，并允许系统之间进行联系、学习和模仿，比如样板引路、局部试点、最佳实践和基准学习等。

最后，项目系统要实现总目标，就要允许子系统之间的健康竞争与合作，以此实现整体系统的多尺度进化，继而实现系统性改进和效能提升，如重大项目的劳动竞赛和评奖机制。但大规模、多尺度的合作与竞争会导致项目网络更加复杂，需要合适的结构及治理机制设计与优化，比如激励、奖惩等，以避免组元要素行为异化。

对整个项目系统而言，由于人造系统的设计性，系统的进化和适应行为也可能受到错误的指令及不良环境影响而产生系统性异化适应行为，进而造成系统整体“坍塌”现象，比如项目整体性失败、工程领域的集体腐败及招标市场的劣币驱逐良币现象等，导致这一现象的原因是进化和适应的整体性异化。图1为项目系统的三种行为。

项目系统的三种行为

为了避免整体低序和涌现失控现象，复杂项目系统的进化和适应需要控制和治理，即保持正确的指令和进化方向，但维持这一状态需要极高的时间、费用等资源成本，这也是项目复杂性管理成本显著高于一般项目的重要根源。

项目复杂性背后是否存在简单美？

项目复杂性是一个新的领域，从复杂性学科发展的角度来看，我们可能会去追求复杂性背后的本质规律，这个规律可能是简单的、普适的、原则的和实用的，寻找表面复杂性背后的本质简单美是复杂性学科的努力方向。但另一方面，物理复杂性、管理复杂性与社会复杂性具有不同的本质特征，认识论和方法论都截然不同。

对于项目复杂性，因为以上三者的融合，也许并不存在一个简单的公式、模型或单一原则能解释项目复杂性规律，否则我们会陷入对现实复杂性茫然不见的超级简化的思想病理学中，驾驭项目复杂性可能没有一粒“特效药”或“万能仙丹”，而需要多学科协作诊疗方案（Multi-Disciplinary Treatment，MDT）。对复杂性的研究，有太多未知，我们依然在路上。

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