10月份以来，我院宏观质量管理高级研修班开班密度很高，一个月同时有8个班级同时开班。感谢研修班邀请我参与一些授课工作，我很荣幸地和大家分享了一些产品质量统计与分析的现有研究成果。在讲课的过程中，我说到一个观点，就是产量质量安全具有不确定性，是一个随机过程，因而我们很难用计量模型去模拟出某一个质量状态的未来结果。为了探寻这个观点是否正确，我对不确定性和质量安全的相关概念和研究进行了再次学习和简要梳理。
    要谈质量安全的不确定性，首先要明确什么是“不确定性”。提到“不确定性”，不得不提芝加哥学派（经济）创始人奈特（Knight）的开创性贡献。在《风险、不确定性和利润》著作中，奈特（Knight ，1921）对“奈特不确定性”进行了阐述，他基于理论条件下竞争与实际条件下竞争的不一致性，即从对完全竞争与不完全竞争的分析入手，把未来的“不确定性”分成两种情况：一种是具有确定概率分布的不确定性，就是常说的“风险”（risk）；另一种是没有确定概率分布的不确定性，其主观概率是不确定的，称为“奈特不确定性（uncertainty）”或“模糊”（ambiguity）。也就是说，奈特认为“风险”指可度量的不确定性，用“不确定性”是指不可度量的风险。之所以这样说，是因为只要一个事物发生的概率能够用任何一种数字进行表示，其不确定性就可以被排除掉。与可计算或可预见的“风险”不同，“不确定性”是指人们缺乏对事件的基本知识，对事件可能的结果知之甚少，因此，不能通过现有理论或经验进行预见和定量分析。
    那么，奈特不确定性是如何产生的呢？用一句话来概括就是——系统的复杂性造成了奈特不确定性。现代自然科学证明，如果系统是一个简单的系统，那么这个随机过程就是遍历的（ergodic，各态历经的，即是依次对全部节点进行逐一访问），我们一般可以采用频数试验等方法得到该随机过程的概率分布。而这一随机过程就是一般的不确定性——风险。与此相对应的，如果随机过程是非遍历的（nonergodic），也就是说系统是进化的，即使具备了历史的和当前的所有信息（完全信息），也无法获得某种未来不确定事件的概率分布，因为它不是过去过程的简单重复，永远有新的状态被创造出来，我们不能预知这个状态，更不可能获得这种状态的概率分布。可以说，自然界大多数随机事件都属于遍历的风险过程，而经济社会中的大多数系统都属于非遍历的，其不确定性就是奈特不确定性——不可度量的风险，比如：利润之所以产生，就是因为不确定性的存在，而企业家才能则主要体现在如何应对市场的不确定性。
    诺贝尔经济学奖获得者道格拉斯C•诺思则指出“风险”和“不确定性”目前的内涵发生了一些变化，不确定性开始用来指奈特所说的风险，而模糊性则开始用来指代奈特不确定性。他认为，人类历史的总体特征一直是与物理环境相关联的，可观察不确定性的系统性再减少，但随之而来的是社会环境更大的复杂性。诺思（North，1993）将不确定性分为五个层次，分别是：给定现有的知识存量，可以通过增加信息的方式减少的不确定性；在现有的制度框架下，可以通过提高知识存量的方式减少的不确定性；只有通过改变制度框架才能减少的不确定性；在全新条件下，使信念必须重构的不确定性；为“非理性”信念提供基础的不确定性。因而，诺思提出制度产生的缘由在于“C-D之差”：即人的认知能力与所要处理的事情的复杂性之间的差距，人们总是通过尝试设置规则来减弱选择的灵活性。根据诺思的研究，由于人类科学技术发展进步，可观察的不确定已大大减少了，随着而来的是社会系统的不可观察的不确定，这其中就包括了产品交易过程中机会主义行为产生的不确定行为。