系统变革的基石：CGIAR中系统素养（Systems Literacy）的缺失与机遇

《Agricultural Systems》：No systems transformation without systems literacy: Insights from CGIAR

本文针对全球领先的农业研究促进发展（AR4D）机构——CGIAR，系统分析了其尽管致力于农业食物系统转型，却未能有效运用系统思维（Systems Thinking）的困境。研究人员通过文献综述和对19位利益相关者的访谈，揭示了CGIAR内部系统素养（Systems Literacy）的普遍不足、对系统方法的分散采用以及根据问题情境有意选择不同方法的缺失。研究结果表明，提升系统知识、系统治理和系统投资三大核心能力是克服当前障碍、实现有效系统转型的关键。这一探讨对推动更广泛的AR4D实践实现深刻变革具有重要启示意义。

　　

在全球面临气候变化加剧、地缘政治动荡、粮食安全风险攀升等多重危机交织的时代，推动农业食物系统（Agri-food Systems）的深刻转型以实现人与地球的可持续发展，已成为国际共识。然而，实现这一转型的道路上布满了荆棘：当前的研究与发展模式被禁锢在孤立的部门“筒仓”（Silos）之中，治理碎片化，资金优先事项短视，导致协同效应被忽视，不平等现象持续。尽管以CGIAR为代表的全球农业研究伙伴关系承诺推动转型，且系统方法（Systems Approaches）本应是其内在核心，但现实中，系统思维（Systems Thinking）的应用却远未达到预期。究竟是何原因阻碍了系统思维在这样一个拥有五十多年历史的国际研究网络中的有效运用？这不仅是方法论的选择问题，更触及了组织文化、能力建设和激励机制等深层结构。为此，一组研究者深入CGIAR这一典型案例，探究了系统思维在农业研究促进发展（Agricultural Research for Development, AR4D）实践中面临的挑战与机遇。

这项发表于《Agricultural Systems》的研究，采用了定性研究方法，旨在评估CGIAR作为AR4D领域的领军组织，如何运用并追求系统思维，并探讨在该伙伴关系中落实系统思维的挑战。具体方法结合了文献综述和半结构化利益相关者访谈。文献综述有目的地选取了能够说明系统思维关键趋势和方法的灰色文献与同行评审文献。案例研究部分则聚焦CGIAR，梳理了其自1970年代耕作系统研究（Farming Systems Research）至今与系统思维互动的历史脉络。此外，研究团队在2024年2月至7月期间，对19位来自CGIAR内部及外部的现任与往届研究人员、学者和实践者进行了访谈，通过雪球抽样法获取了关于系统思维在CGIAR内部理解与实施情况的一手洞见。

4.1. CGIAR使用了哪些系统方法？

研究发现：文献回顾表明，CGIAR自1980年代以来一直在应用广泛的系统方法。研究根据Jackson（2024）的分类框架，将其归纳为五种主要类型：

1. 1.
   机械论方法（Mechanistic Approach）：以罗杰斯的创新扩散曲线（Rogers' innovation adoption curve）和逻辑框架（LogFrames）与变革理论（Theories of Change）的线性应用为代表，主导了基于技术传播和“规模化”的创新模式。
2. 2.
   相互关系方法（Interrelational Approach）：广泛使用系统动力学（Systems Dynamics）工具，如因果循环图（Causal Loop Diagrams），来分析系统各部分之间的相互作用、反馈回路和潜在动态，应用于从热带树种苗系统到气候与健康关系等多种情境。
3. 3.
   有机体方法（Organismic Approach）：采用多层视角（Multi-Level Perspective, MLP）和X曲线（X-curve）等框架，将系统视为能够适应、协同演化和自我组织的生命实体，用于理解如可可生产转型和气候智能型农业（Climate-Smart Agriculture, CSA）规模化等转型过程中的政治经济维度和动态。
4. 4.
   目的性方法（Purposeful Approach）：关注人类活动系统中多样化的角色、利益和世界观，旨在协调不同观点以促成集体行动。例如农业创新系统（Agricultural Innovation Systems, AIS）框架、食物系统对话（Food Systems Dialogues）以及“生活实验室”（Living Labs），强调让多元利益相关者共同参与。
5. 5.
   解放性方法（Emancipatory Approach）：批判性地审视干预措施中的“边界决策”，关注被边缘化群体、自然环境和未来世代等“无声者”的利益。应用实例包括性别转型方法（Gender-Transformative Approaches）和参与式情景规划（Participatory Scenario Planning），旨在揭示和挑战根深蒂固的社会规范与权力不对称。

4.2. 存在哪些障碍？

访谈和文献分析揭示了阻碍系统思维更广泛应用的深层障碍，主要集中在四个方面：

1. 1.
   缺乏系统思维（Systems Mindset）：CGIAR内部对“系统方法”缺乏共同理解，常将系统动力学与系统思维混为一谈。存在“硬”（将系统视为客观存在实体进行建模）与“软”（将系统视为理解复杂问题的认识论工具）两种系统传统之间的根本分歧。学科和商品导向的“筒仓”式方法依然盛行，自然科学主导议程，而系统思维并非科学家标准训练的一部分，导致能力缺口巨大。组织文化倾向于技术“快速修复”和线性、机械化的影响衡量方式，挤占了更细致、系统性的工作空间。
2. 2.
   缺乏共同开发和反思性（Lack of Co-development and Reflexivity）：有效的转型需要超越传统合作伙伴的协作，但“共同开发”的实践含义模糊，且往往流于形式。尽管多利益相关方平台（Multi-stakeholder Platforms）有潜力，但需要精心设计以避免精英捕获（Elite Capture）和维持不平等结构。转型议程必须解决现有的权力不平等问题，但缺乏相应的策略。
3. 3.
   线性假设与系统度量指标的挑战（Linear Assumptions and the Challenge of Systems Metrics）：为系统性变革开发监测与评估指标非常困难。研究体系要求快速、可量化的影响证明，而系统性指标通常需要非定量测量，且难以将变化归因于特定干预。科学家因特定产出（如论文数量）而非培养系统性视角而受奖励，资助环境鼓励追求“低垂的果实”和短期成功，而非从失败中学习。
4. 4.
   僵化的资金与错位的激励（Inflexible Funding and Misaligned Incentives）：资助方对CGIAR的工作影响巨大，通常资助短期项目而非长期的系统性变革，并要求清晰可测的成果，这与系统变化的漫长、非线性过程存在根本错配。这导致了研究碎片化，并专注于快速可规模化的、可见的创新，往往以牺牲综合性、变革性科学为代价。

5.1. AR4D中系统思维的障碍

讨论部分进一步将上述发现置于更广阔的背景下。尽管CGIAR历史上曾多次尝试整合系统研究（如耕作系统研究、综合自然资源管理、综合系统项目），但每一次都遭遇了组织惰性、激励结构和方法论不确定性的内部阻力。当前研究与实践很大程度上仍是启发式的而非真正系统性的。主要障碍体现在：还原论倾向忽视系统内部的相互依赖；教条主义导致缺乏跨部门合作的激励并忽视权力失衡；主导的线性思维、技术乐观主义、控制思维和短期主义阻碍了对超越技术转移和“有效方案”规模化的替代性变革路径的探索。僵化的资助、监测和评估框架，以及“发表或灭亡”与“影响或崩溃”的双重压力，共同削弱了实时学习和响应能力。政治和金融权力往往主导变革议程，而变革目标群体却很少参与目标设定。

5.2. 加强系统素养的理由

研究指出，克服上述障碍、释放系统思维潜力的核心在于培养系统素养（Systems Literacy）。系统素养被定义为有意识地接触不同的系统方法谱系，并根据具体问题类型选择合适系统工具的能力。它要求超越对特定系统工具的偏爱，将系统思维视为指导框架，以应对复杂的转型过程。提升系统素养涉及在个体（思维模式）和组织（实践）层面发展三大核心能力：

1. 1.
   能力建设与召集：构建系统知识（Systems Knowledge）：这涉及对不同系统方法、尺度、边界和工具的认知及恰当运用能力。组织需要支持跨学科研究项目，建立整合社会科学与技术研究的机制，并激励研究人员接触多种系统方法。可以通过工作坊、反思性对话（如运用冰山模型、U型理论）来挑战固有的心智模式，并承认研究者自身处于系统之中而非之外。
2. 2.
   采用合适的指标与流程以增加系统投资（Systems Investment）：系统投资关注能够产生特定系统结果的资源流动或利益相关者互动的多样性。它需要灵活、长期的资本和与系统性变革复杂性相匹配的混合金融。监测、评估和变革理论框架应纳入非线性、反馈回路和动态嵌套结果等概念。需要向强调学习、适应和以结果为导向的指标的参与式、变革性评估模式转变。
3. 3.
   从系统孤岛转向系统治理（Systems Governance）：系统治理支持跨部门、机构和层级的行动者相互联结，确保决策反映多元权力和视角。这依赖于建立包容性空间，让共享愿景得以协商，冲突得以解决。成功的转型有赖于广泛的参与，确保那些生计受到关注的人们的声音得到倾听。

研究结论与意义：本文通过分析CGIAR的案例表明，没有系统素养（Systems Literacy）就不可能实现系统转型。尽管CGIAR历史上应用了多种系统方法，但其操作化仍然零散且脆弱。当前AR4D实践受制于筒仓结构、短期资助以及线性创新扩散模型，这些都与应对农业食物系统面临的复杂、交织的挑战所需的系统性、反思性和适应性方法相悖。研究强调，提升系统知识、系统治理和系统投资这三方面的能力，对于培养个人和组织的系统素养至关重要。通过有意识地接触不同的系统传统，根据问题情境选择恰当的工具，并建立支持长期学习、协作和包容性决策的激励机制与组织结构，CGIAR及更广泛的AR4D领域才能更有效地推动农业食物系统向更可持续、更公平的方向转型。这要求从追求技术解决方案转向拥抱复杂性、不确定性和多元视角，将规模化创新视为达成目的的手段而非目的本身，从而实现真正意义上的系统变革。