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风险与不确定性

Risk vs. Uncertainty

所属模块：理论框架（第1-6讲） · 第1讲：行动的前奏——从非行动到行动

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一句话定义

风险(Risk)指未来结果的概率分布已知或可估计的状态——虽然具体结果不确定,但可能结果的范围和概率可以量化。不确定性(Uncertainty,特指 Knight 式不确定性)指未来结果的概率分布完全未知或不可估计的状态——不仅具体结果未知,连可能结果的范围和概率本身都无法确定。这一区分由经济学家 Frank Knight (1921) 在《风险、不确定性与利润》中首次系统阐述,故又称奈特式不确定性(Knightian Uncertainty)。

风险 vs 不确定性：核心对比

维度	风险 (Risk)	不确定性 (Uncertainty)
概率分布	已知或可估计	未知且不可估计
可量化性	可保险、可对冲	不可保险、不可对冲
决策逻辑	期望效用最大化（计算最优）	效果推理（可承受损失原则）
信息完备性	信息不完全但分布已知	信息不仅不完全，连分布本身都是未知的
典型情境	保险精算、投资组合、天气预报	颠覆性创新、新市场创建、制度转型
创业中的角色	成熟企业的风险管理	创业行动的本体论条件

EAT 三维解读

Subjectivity

主体性：谁在"感知"不确定性？

不确定性不是客观存在,而是创业者主观感知的产物。同一情境,大企业高管可能感知为"可量化的风险"(有历史数据),而初次创业者可能感知为"纯粹的奈特式不确定性"(无先例可循)。EAT 框架强调,创业者的先验知识(prior knowledge)、认知框架(cognitive frame)和风险偏好(risk propensity)共同塑造其对不确定性的主观判断。这正是为什么"同一个机会,有人看见风险,有人看见机会"。

Contextuality

情境性：什么环境放大不确定性？

不确定性的强度高度依赖制度环境的成熟度。在(1) 新兴行业(如 AI 大模型、合成生物学)——技术轨迹不确定;(2) 转型经济(如中国市场)——政策规则不确定;(3) 制度真空领域(如直播电商早期)——合法性标准不确定;(4) 跨文化创业——文化规则不确定——这四类情境中,奈特式不确定性被放大。中国情境的特殊性在于:政策窗口的突然开关使得不确定性具有跳跃性而非渐进性。

Processuality

过程性：不确定性如何被"消解"？

不确定性不是被"消除"的,而是被逐步转化为可管理的风险的。过程路径:纯不确定性(启动期,无任何概率信息)→ 模糊不确定性(验证期,获得部分反馈)→ 可量化风险(成长期,积累历史数据)→ 可保险风险(成熟期,行业基准建立)。EAT 框架强调,这一转化过程的核心机制是行动本身——只有通过行动产生反馈,不确定性才能被" öğrenilmiş"(learned)为风险。

学术溯源

Knight, F.H. (1921). Risk, Uncertainty and Profit. Boston: Houghton Mifflin.
风险与不确定性区分的奠基性文献。Knight 论证:利润的来源不是风险(风险可被保险消除),而是不确定性——企业家承担不可量化的不确定性,因此获得利润作为回报。这一论证为创业利润的合法性提供了经济学基础。

Sarasvathy, S.D. (2008). Effectuation: Elements of Entrepreneurial Expertise. Cheltenham: Edward Elgar.
提出效果推理(Effectuation)作为应对奈特式不确定性的决策逻辑。与因果推理(Causal reasoning,适用于风险情境)对照,效果推理强调:从"我是谁、我知道什么、我认识谁"出发,以可承受损失原则限定下行风险,通过行动逐步揭示不确定性。

Alvarez, S.A. & Barney, J.B. (2007). "Discovery and Creation: Alternative Theories of Entrepreneurial Action." Strategic Entrepreneurship Journal, 1(1-2): 11-26.
将 Knight 的不确定性概念与机会理论结合:发现论(Discovery)假设机会在不确定性中客观存在等待发现;建构论(Creation)认为机会在不确定中通过行动被创造。后者更贴近 Knight 的原意——不确定性不仅是"不知道",更是"尚未存在"。

Ellsberg, D. (1961). "Risk, Ambiguity, and the Savage Axioms." Quarterly Journal of Economics, 75(4): 643-669.
提出埃尔斯伯格悖论(Ellsberg Paradox),实验证明人们区分"风险"(概率已知)和"模糊性"(ambiguity,概率未知),且对后者有系统性厌恶。为 Knight 的理论区分提供了行为实验支持。

蔺楠, 陈思睿, 鱼晓轩 (2025). 《创业行动理论:EAT 三维框架的整合与拓展》.《外国经济与管理》.
在 EAT 框架中,将奈特式不确定性定位为情境性维度的核心构成,并论证:中国转型经济情境下的不确定性具有"制度跳跃性"特征——政策窗口的突然开闭使不确定性不是渐进消解,而是阶段性突变,这要求创业者具备更强的行动敏捷性。

本土化代表案例

① 字节跳动：在算法不确定性中创造市场

2012 年张一鸣创办今日头条时,面临的是典型的奈特式不确定性:算法推荐新闻能否取代编辑推荐?用户接受度的概率分布完全未知——没有先例、没有数据、没有可参考的模型。这不是"风险"(无法用 A/B 测试预先计算),而是"不确定性"(连用户可能的反应范围都不清楚)。字节跳动通过快速行动-反馈迭代将不确定性逐步转化为可量化的风险,最终建立了推荐算法的行业标杆。后续抖音的全球化(面对各国监管不确定性)同样遵循这一路径。

② 滴滴出行：制度不确定性的跳跃性消解

程维 2012 年创办滴滴时,面临的最大不确定性不是技术或市场,而是制度不确定性:网约车在中国的合法性完全未知。2012-2016 年间,政策态度经历了"默许→鼓励→规范→打压→再规范"的多次跳跃。这种制度跳跃性(EAT 框架强调的中国情境特征)使得滴滴无法用传统风险管理工具(如保险)对冲,只能通过快速合规行动和政府关系嵌入来逐步将制度不确定性转化为可管理的监管风险。2016 年网约车合法化标志着这一转化完成。

③ 大疆创新：技术不确定性中的市场创造

汪滔 2006 年创办大疆时,消费级无人机市场根本不存在——这不是"市场风险"(已知市场但不确定能否进入),而是市场不确定性(连市场是否存在都未知)。大疆通过行动中学习(先做直升机飞控→再做多旋翼→最后做整机)逐步"发现"了消费级无人机的需求边界。这完美诠释了 Alvarez & Barney (2007) 的建构论:机会不是在不确定性中被"发现"的,而是在不确定性中通过行动被"创造"出来的。

学习建议

学习风险与不确定性的区分,建议把握三个关键层次:

概念层次:风险 = 概率已知;不确定性 = 概率未知。区分的核心不是"结果是否确定",而是"概率分布是否可知"
决策层次:风险情境用因果推理(计算期望值,选择最优);不确定性情境用效果推理(从现有资源出发,可承受损失原则,利用偶然性)。两者不是优劣关系,而是适用情境不同
过程层次:不确定性不是被"消除"的,而是通过行动产生反馈逐步转化为可管理的风险。这意味着"等待信息充分再行动"是一个逻辑悖论——在纯不确定性中,信息只有通过行动才能产生

重点对比案例:字节跳动(技术不确定性)、滴滴(制度不确定性)、大疆(市场不确定性)三种不同类型的不确定性,理解 Knight 式不确定性在创业实践中的不同表达。

风险与不确定性的区分不是技术性的,而是本体论的:创业的本质不是"在已知概率分布下做最优选择",而是"在概率分布本身都未知的情况下通过行动创造未来"。Knight 的洞见在于:利润的合法性恰恰来自对不可量化的不确定性的承担。EAT 框架进一步揭示:不确定性不是创业的障碍,而是创业行动的前提条件——没有不确定性,就没有创业。

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