如果未來根本算不準，那「規劃」還剩下什麼價值？

如果未來根本算不準，那「規劃」還剩下什麼價值？

入門篇談的是「規劃從目標開始、決策有六個步驟」這套整齊的流程。但只要你真的在組織裡待過，就會撞上一個尷尬的事實：那份花了三個月、開了十次會、印得漂漂亮亮的年度計畫，常常在第一季結束前就已經對不上現實。匯率變了、競爭對手出了新品、一場疫情或一條法規，把所有預測通通推翻。

於是一個尖銳的質疑浮現：既然未來根本算不準，規劃（planning）會不會只是一種讓管理者「感覺自己掌控全局」的儀式？如果環境是高度不確定的，認真做計畫，到底還剩下什麼價值？

這個問題不是抬槓，而是策略管理（strategic management）與決策科學（decision science）過去半世紀真正在吵的核心。它逼我們把入門篇學到的「理性流程」，放進一個更誠實、更動態、也更困難的世界裡重新檢視。這篇進階文章不再重複「什麼是 SMART」「決策有哪幾步」——我們假設你已經會了。我們要問的是更難的問題：當不確定性高到讓傳統規劃失效時，成熟的組織改用什麼方式規劃與決策？

預測未來，還是「為多種未來做準備」？情境規劃

傳統規劃的潛在預設是：先「預測」（forecast）一個最可能的未來，再針對那個未來訂出最佳計畫。問題是，當不確定性很高時，這個「單點預測」幾乎注定出錯——你押在一個數字上，而現實偏偏走向另一條路。

情境規劃（scenario planning）徹底翻轉了這個邏輯。它的精神不是「預測哪個未來會發生」，而是「為幾種可能截然不同的未來，預先準備好應對方式」。最經典的案例來自皇家荷蘭殼牌（Royal Dutch Shell）。1970 年代初，殼牌的規劃團隊（由 Pierre Wack 領導）拒絕只做一份「油價會持續平穩」的主流預測，而是認真設想了一個當時多數人覺得荒謬的情境：產油國若聯合起來大幅減產、油價暴漲，世界會變成什麼樣？因為事先沙盤推演過這個情境，當 1973 年石油危機真的爆發時，殼牌的高層不是驚慌失措，而是「啊，我們想過這個」——他們的反應速度遠快於同業，從石油業的後段班一舉躍升前列。

情境規劃的價值，不在於「猜對」哪個情境會成真，而在於它強迫管理者跳出「單一未來」的思維慣性。它的標準做法大致是：

• 辨識關鍵驅動力與不確定性：哪些外部因素影響最大、又最難預測（如技術突破、政策走向、消費者偏好轉變）。
• 挑出兩個最關鍵、最不確定的軸，交叉成一個 2×2 矩陣，得出四個輪廓鮮明、彼此差異極大的情境（而非四個只差一點點的版本）。
• 為每個情境寫成一則具體、可信的「故事」，並推演：在這個世界裡，我們的哪些策略會成功、哪些會崩潰？
• 找出「無悔行動」（no-regret moves）——不論哪個情境成真都值得做的事——以及需要持續監看的「預警訊號」（early warning signals）。

換句話說，情境規劃把規劃的產出，從「一份預測 + 一個計畫」，升級為「一張描繪多重未來的地圖 + 一套隨情勢切換的應變腳本」。它承認自己算不準，反而因此變得更穩健。

把「彈性」當成資產：真實選擇權的思維

入門篇的決策模型隱含一個假設：你「現在」就要把所有資源一次押到選定的方案上。但在高度不確定下，更聰明的做法常常是——先別把話說死，保留「之後再決定」的權利。這就是真實選擇權（real options，又譯實質選擇權）的核心思維，它把金融市場的「選擇權」概念借來分析實體投資決策。

金融選擇權給你「未來以特定價格買進某資產的權利，但沒有義務」。真實選擇權則是：你今天投入一筆小錢，買到的不是一個確定的結果，而是一個「未來視情況再加碼或喊停」的權利。當不確定性越高，這個「保留彈性的權利」就越值錢——這恰恰與直覺相反：很多人以為不確定性高就該保守不動，但真實選擇權告訴我們，不確定性越高，「分階段投入、保留轉圜空間」的價值越大。

幾種常見的真實選擇權型態：

• 延後選擇權（option to defer）：不急著一次蓋滿整片廠房，而是先取得土地與許可，等市場明朗再決定要不要動工。
• 擴張選擇權（option to expand）：先在小市場試水溫，做小規模投入；一旦驗證成功，握有快速放大的權利。許多新創的「最小可行產品」（MVP）就是在買這個選擇權。
• 放棄選擇權（option to abandon）：刻意把專案設計成「可以乾淨退出」，例如租設備而非買、簽可解約的合約，讓萬一不對勁時的撤退成本降到最低。
• 轉換選擇權（option to switch）：保留生產線的彈性，可在不同產品或原料間切換。

這套思維對抗的，正是入門篇提過的沉沒成本謬誤：當你一開始就把選擇權的概念內建進決策，「停損」就不再是「認賠的恥辱」，而是「行使了一個當初刻意保留的權利」——心理負擔小得多，也更容易做出理性的撤退。製藥公司的研發、創投的分階段投資（種子輪、A 輪、B 輪……每一輪都是一個「看到成果再決定是否加碼」的選擇權）、企業先合資再考慮併購，背後都是同一套邏輯：在看不清的世界裡，用一連串小賭注換取資訊，而不是一次梭哈。

計畫趕不上變化：刻意策略與應變策略

談到這裡，必須請出一位專門「踢館」傳統規劃的學者——亨利·明茲伯格（Henry Mintzberg）。他長期批評過度形式化的「策略規劃」（strategic planning），並提出一個影響深遠的區分：刻意策略（deliberate strategy）與應變策略（emergent strategy）。

• 刻意策略：事先深思熟慮、由上而下訂定，然後照計畫精確執行——這就是傳統規劃的理想圖像。
• 應變策略（又譯浮現策略）：並非事先規劃出來的，而是在一連串日常決策與行動中，逐漸「長」出來、事後回看才發現的一致模式。

明茲伯格的觀察是：真實組織最終實現的策略（realized strategy），幾乎從來不是純粹的刻意策略，而是「一部分照計畫走、一部分在過程中浮現、還有一部分原訂計畫根本沒實現（被放棄了）」三者的混合。一個經典例子是某些企業原本規劃進攻 A 市場，卻在執行中意外發現 B 市場的需求更旺，於是順勢轉向——這個 B 市場策略，從來沒寫在任何計畫書裡，它是「浮現」出來的。

這對「規劃還有沒有用」的回答非常關鍵：明茲伯格並非主張「不要規劃」，而是主張規劃要保留「邊做邊學、容許策略浮現」的空間。最好的組織不是「規劃完就埋頭執行、不准改」，而是建立一種有方向感、但又對意外保持敏感的姿態——既有刻意的骨架，又留有應變的彈性。這也呼應了情境規劃與真實選擇權的共同主旋律：在不確定的世界裡，規劃的目標不是「鎖死一條路」，而是「保持學習與調整的能力」。

看一個例子：本田機車如何「意外」攻下美國市場

哈佛商學院流傳一個經典教案——本田（Honda）1960 年代進軍美國機車市場的故事，正是「應變策略」最生動的註腳。

依照「刻意策略」的官方版本，本田是經過縝密市場分析，鎖定大型重機市場後成功的。但明茲伯格與學者 Richard Pascale 訪談當年實際操盤的本田主管後，挖出了完全不同的真相：本田原本的計畫確實是主打大型重機，結果這些大車在美國長途行駛下頻頻故障、銷售慘澹，計畫眼看就要失敗。

轉機來自一個誰都沒料到的地方：本田員工平時在洛杉磯街頭騎來代步的小型「Super Cub」輕便機車，意外引起了當地民眾與零售商（甚至是運動用品店，而非機車行）的高度興趣。本田起初還猶豫——他們擔心「賣小車」會傷害自己想經營的「硬派重機」形象。但市場訊號太強烈了，於是他們順勢調整，主打輕便、平價、好上手的小型機車，搭配「You meet the nicest people on a Honda」的廣告，徹底改寫了美國人對機車「危險、屬於不良少年」的刻板印象，最終橫掃市場。

用本文的框架拆解，這個案例的啟示有三層：

• 應變策略的勝利：真正成功的策略（主打小車）並不在原訂計畫裡，它是在執行中「浮現」的。若本田死守「重機計畫」、無視街頭傳來的市場訊號，恐怕早已鎩羽而歸。
• 保持學習的姿態：本田的成功不在於一開始就「猜對」，而在於它願意觀察意外、容許計畫被現實修正——這正是明茲伯格所說的「有方向、但對意外敏感」。
• 彈性即選擇權：本田因為「也帶了小車過去」，等於無意間握有了一個「擴張選擇權」。當大車失敗、小車意外走紅，它有現成的退路可以轉換。

當然，這不代表「計畫不重要、隨機應變就好」。本田有清晰的「進軍美國」大方向、有充足的工程能力與資金當後盾，才接得住浮現的機會。好的規劃提供方向與資源，好的應變則決定能否抓住計畫外的機會——兩者缺一不可。

為什麼大型專案總是超支延期？規劃謬誤與參考類別預測

如果說前面談的是「環境不確定」帶來的挑戰，那麼還有一種失敗，源頭其實在我們自己腦袋裡的系統性偏誤——而且它精準到幾乎可以預測。

你一定聽過這種事：奧運場館、跨海大橋、軟體系統、捷運線……大型專案幾乎「總是」超出預算、延後完工。康納曼（Daniel Kahneman）與賽勒（Bent Flyvbjerg）把這種現象稱為規劃謬誤（planning fallacy）：人們在規劃時，系統性地低估完成時間、成本與風險，並高估效益——而且是樂觀到不切實際的程度。

為什麼會這樣？因為規劃者習慣採取內部觀點（inside view）：埋頭分析「我們這個專案」的具體細節、想像一切順利的劇本，卻忽略了「同類專案在歷史上的真實表現」。每個專案的負責人都覺得「我們這次不一樣」，結果每個專案都重蹈覆轍。

對策稱為參考類別預測（reference class forecasting），核心是強迫自己改採外部觀點（outside view）：

1. 別只看自己的專案，先找出一群「性質類似的過往專案」當作參考類別（reference class）。
2. 查清楚這個類別的專案，實際上平均花了多少時間、超支多少、成功率多高（而非它們「當初預估」多少）。
3. 用這個歷史分布當基準，再依自己專案的特殊性微調——而不是憑空從「一切順利」的劇本算起。

Flyvbjerg 把這套方法用於數百個大型基礎建設專案，發現只要老實採用外部觀點，預測的準確度就大幅提升。這對任何要做規劃的人都是一記當頭棒喝：對抗規劃謬誤最有效的工具，不是「更努力地分析這個案子」，而是「謙卑地去看同類案子的真實下場」。 下次當你（或你的團隊）信誓旦旦說「這個專案三個月就能搞定」時，值得先問一句：「過去做過的類似專案，真的有幾個在三個月內完成？」

怎麼判斷一個決策「好不好」？把過程和結果分開

最後一個進階觀念，是決策科學裡最反直覺、卻最重要的一課——決策品質（decision quality）與結果品質（outcome quality）必須分開評斷。

入門篇結尾已點到「好決策應由過程評斷，而非僅憑結果」，這裡我們把它推到更嚴謹的地步。撲克牌冠軍出身的決策學者 Annie Duke 用一個詞精準命名了這種混淆——「結果論」（resulting）：用事後的好壞結果，回推當初的決策對錯。這是極危險的思維陷阱，因為在一個有運氣成分的世界裡，好決策也可能因為壞運氣而帶來壞結果，壞決策也可能因為好運氣而帶來好結果。

把它畫成一個 2×2 表格會非常清楚：

最危險的兩格，是右上的「運氣不好」與左下的「僥倖矇對」。如果組織只看結果獎懲，就會懲罰了「做對事但運氣差」的人，獎勵了「賭對了的莽夫」——長期下來，等於在訓練大家「賭運氣」而非「重過程」。這也解釋了為什麼前述的情境規劃、真實選擇權、參考類別預測都把焦點放在「過程」上：因為在不確定的世界裡，我們唯一真正能掌控的，從來不是結果，而是做決策的品質。

一個能落地的實務工具是「事前驗屍」（premortem），由心理學家 Gary Klein 提出。做法是：在重大決策拍板之前，先請團隊集體想像「假設一年後這個決策徹底失敗了」，然後每個人寫下「最可能害死它的原因」。這個小小的思維轉換（從「會不會失敗」變成「已經失敗了，為什麼」）能有效鬆動入門篇談過的過度自信與團體迷思，逼出那些原本沒人敢講的隱憂——它強化的，正是決策的「過程品質」。

重點回顧

1. 高不確定性下，規劃的目標不是「鎖死一條路」，而是「保持學習與調整的能力」。 情境規劃（scenario planning）不追求預測單一未來，而是為多種截然不同的未來預備應變腳本，並找出不論如何都值得做的「無悔行動」。
2. 真實選擇權（real options）思維把「彈性」當成可以衡量的資產：透過分階段投入（延後、擴張、放棄、轉換選擇權），在不確定的世界用一連串小賭注換取資訊，而非一次梭哈；不確定性越高，保留彈性越值錢。
3. 明茲伯格區分刻意策略與應變策略：真實組織的策略多是「事先規劃」與「執行中浮現」的混合。最好的組織既有刻意的骨架，又對計畫外的意外保持敏感（如本田攻美的小車逆襲）。
4. 規劃謬誤（planning fallacy）使人系統性低估時間與成本；對策是改採外部觀點的「參考類別預測」——謙卑地參照同類專案的真實下場，而非埋頭分析「我們這次不一樣」。
5. 決策品質必須與結果品質分開評斷：避免「結果論」（resulting）；好決策可能因壞運氣而失敗。以「事前驗屍」（premortem）等流程強化過程品質，是我們在不確定世界裡唯一真正能掌控的事。

深入探討（研究所視角）

從「對抗不確定性」到「擁抱不確定性」：規劃學派的典範轉移。 古典策略規劃（如 Igor Ansoff 的系統性規劃學派）相信，透過足夠嚴謹的分析與預測，可以為組織規劃出最優路徑。明茲伯格在《策略規劃的興衰》（The Rise and Fall of Strategic Planning, 1994）中對此發起系統性批判，提出「規劃的三大謬誤」：預測謬誤（formalization fallacy，誤以為策略可被預測）、抽離謬誤（detachment fallacy，誤以為規劃可與執行分家）、形式化謬誤（誤以為策略形成可被程序化）。這場論戰的後續發展，是「動態能力」（dynamic capabilities, Teece, Pisano & Shuen, 1997）理論的興起——主張在快速變動環境中，組織真正的競爭優勢不在「擁有一份好計畫」，而在「感知（sensing）、把握（seizing）、轉型（transforming）」的持續調適能力。規劃的研究關懷，於是從「如何算準未來」轉向「如何打造一個能不斷重新規劃的組織」。

深度不確定下的決策理論。 當不確定性深到連「機率分布」都無法估計時（即奈特式不確定性，Knightian uncertainty，有別於可量化的「風險」），傳統的期望效用最大化便失靈。決策科學為此發展出數套替代準則：穩健決策（Robust Decision Making, RDM, Lempert et al.）放棄「找最優解」，改為跨大量情境壓力測試各方案，挑出「在最多情境下都不會太糟」的穩健方案；極小化最大遺憾準則（minimax regret）則尋求讓「最壞情況下的後悔程度」最小化的選項。這些方法與本文的情境規劃、真實選擇權一脈相承，共同構成「深度不確定下的決策」（decision making under deep uncertainty, DMDU）這個跨領域研究社群，廣泛應用於氣候政策、水資源管理與長期基礎建設規劃。

規劃謬誤的雙重根源：認知偏誤 vs. 策略性扭曲。 Flyvbjerg 對大型專案超支的解釋，比單純的「樂觀偏誤」更深一層。他區分了兩種成因：一是康納曼所強調的認知性樂觀（delusion，無意識的內部觀點偏誤）；二是更尖銳的策略性虛報（deception，亦即 strategic misrepresentation）——專案發起者為了讓案子過關，刻意低報成本、高報效益（「先讓它動工，木已成舟後再追加預算」）。這個區分極具政策意涵：若問題是認知偏誤，解方是參考類別預測等去偏（debiasing）技術；但若問題是誘因扭曲下的蓄意虛報，就需要治理機制（如獨立審查、課責設計、把預測準確度綁進當責），這又把議題接回了管理進階篇談過的委託代理問題——預測本身，也是一場資訊不對稱下的賽局。

回到 Educational Omics 的視角。 本文的核心張力——在算不準的世界裡如何規劃與決策——對教育現場有直接的對應。一位教師面對一個班級、一個學期，本質上就是在「深度不確定」下做連續決策：學生的反應難以預測、最佳教法因人而異、計畫趕不上學情變化。傳統上，教師多採「刻意策略」（學期初訂好教學計畫照表操課）並仰賴內部觀點直覺判斷，這正是規劃謬誤與結果論最易滋生之處——容易被少數鮮明個案誤導，也容易用「這次考試結果好不好」回推教學決策的對錯。Uedu 的 Educational Omics 多模態資料（認知歷程、互動、生理、環境）所能提供的，恰恰呼應本文的進階主張：它讓教師得以從「單點預測」轉向「持續感知學情的應變」（呼應動態能力與應變策略），以 Bloom 認知層次與學習互動數據作為快速回饋的「預警訊號」，並以「過程證據」而非「單次成績」來評估教學決策的品質（對抗結果論）。但研究的審慎同樣適用：資料能降低偏誤、提供外部觀點，卻不能消除深度不確定，也不該被簡化為單一指標的獎懲——否則便落入 Holmström 警告的「為指標而教」。真正的價值，在於把這些工具用於培養教育者「邊做邊學、保持彈性、重視過程品質」的調適能力——而這，正是規劃與決策進階思維留給每一位學習者最深的一課。