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对于复杂环境系统下的可驯服问题，解决方案需要根据环境系统的多样性和变化进行动态响应。复杂环境系统是纷杂和易变的，系统要素的关联和演化是不确定的，不过问题本身是具有可驯服属性的，这样的情境被具象地隐喻为“捞起湍急河流中的一颗石头”。
面对处于复杂性凸显的环境系统，有的学者尝试从外部环境复杂性管理的角度对具体的活动场景予以分解，并且设计出详细的管理流程（Toubiana等，2017；Zhou，2013），有的学者将这种复杂环境内化至企业的组织管理活动中，通过组织策略将复杂性赋能为有效性（Marion和Uhl-Bien，2001），或者构建组织自身的系统思考能力（Tsoukas，2017）。然而，这些研究往往忽略了环境系统的不可预测性（Peterson和Meckler，2001），常常无法做到事前防范。针对复杂环境系统，权变范式在辨析环境变量和管理变量之间权变机理的基础上，根据差异化和不断变化的情境灵活设计问题的解决方案。
在管理学研究早期的科学管理理论奠定了管理学学科基础之后，管理学演化出了诸多学派，如流程管理学派、经验学派、人类行为学派、社会制度学派、决策理论学派、数学学派等，Koontz（1961）将其总结为管理理论丛林。实际上，学派的争执是除了对于定义、语义等的分歧，更是由于复杂环境系统中视角选择的差异，这也与工业化的持续深入而导致企业、产业数量激增有关。在这样的背景下，Kast和Rosenzweig（1972）从一般系统理论的视角揭示了权变理论的核心思想，Luthans和Stewart（1977）又汇总出一般权变理论（General Contingency Theory）。在权变范式下，组织、决策、领导等问题往往不存在唯一的解决方案，而需要在情境识别的基础上采取相应的应对行为。
也就是说，针对复杂环境系统中的可驯服问题，需要关注问题所处的环境条件与问题变量之间的关系。实际上，这种情况主要针对短期行为而言，市场信息完备且对称，决策者可以通过决断行动来快速平息问题，以避免问题膨胀后的信息扩散。但是需要注意的是，面对复杂环境系统需要充分考虑极端情况的发生。
尽管权变范式在分析范式的基础上对环境系统的复杂性有一定考量，但仍然在机械思维和还原主体的范畴之内。对于学术领域的实证研究，从分析范式到权变范式的进阶体现在对模型中边界条件的考量，更具体地，体现在对线性模型中调节变量的考量或者影响系数动态变化的考量。分析视角假定存在普适的社会科学规律，适用于所有研究对象，而权变视角则认为规律是有边界的，因此变量间的关系会受到其他因素的权变影响。基于线性回归模型，系数会随着情境的变化而不同，函数形式可以用有约束条件的多元线性回归模型表达：
其中，y表示被解释变量，
β
表示截距项矩阵，
X
表示解释变量矩阵，
ε
表示随机干扰项且服从独立同分布，
为帽子矩阵，
c
为常数向量，dim表示方程的维数，
q
表示约束的个数，
m
表示所有对因变量有影响的因素个数，
r
表示矩阵的秩。