系统动力学的英文是System Dynamics，这门学科是系统科学和管理科学的分支，之前学术上称之为工业动力学，由麻省理工大学的Forrester教授所创建，简单的理解就是对现实中的系统做一个仿真模拟系统，从而测试其变量，进而对现实中的系统进行优化。
在我们的现实生活中，这样的系统有大有小，关键在于怎样界定要研究目标系统的边界了。现在学术界用系统动力学来进行很多领域的模拟分析.
系统动力学模型实例-碳排放、碳减排模型
目前系统动力学的发展之快，可谓是大快人心，滞后效应体现了时间的作用，让我们的世界更加的复杂有趣，增加回路滞后效应来酝酿变量，贝佐斯的长线眼光，都是需要时间的长度来收获成果的;同样，错误和短板，也会在时间的维度上为我们带来不利的局面，所以孙子兵法强调不败的道理，避免错误和失误。
1、生活里如何运用好
原因不一定在结果附近;给自己种下好习惯的种子，健身学习投资写作演讲，塑造自己的性格，爱护塑造10年20年后的自己; 2)在产品设计、公司管理上，都要懂得减少滞后，增加确定性;所以我们要透明即时沟通，立即行动，让别人清晰明确得感受到我们的情绪，意图以及立场;武志红老师说快意恩仇，活出生命力，一个反应快速给予别人和世界确定性的人，往往是很有魅力的;第三，警惕由“滞后效应”引起的“剧烈震荡”;在生活里给自己留有余地，尤其是在投资方面，要有风险意识。
2 、研究框架
本节首先分析系统动力学的建模流程,然后在此基础上提出基于系统动力学的信息管理研究框架。
2.1系统动力学的建模流程
系统动力学把社会、商业中各种复杂现象视为反馈系统,研究这些系统的动态行为。反馈意味着如果因素A对因素B有影响,B也会通过一系列传递关系反过来影响A。作为一种基于连续系统仿真的建模方法,系统动力学的建模流程可以概括为6个步骤(如图1所示)。一个完整的系统动力学研究包含从定性、半定量到定量的过程:在对系统的微观结构进行分析的基础上,用因果关系图和流图描述系统要素之间的逻辑关系,用水平方程、速率方程等描述系统内的数量关系,进而把定量的数学模型转换成计算机程序进行仿真分析。
2.2基于系统动力学的信息管理研究框架
本文从问题(问题的层面)和方法(模型的特点)两个维度,将现有的基于系统动力学的信息管理研究进行分类,提出了如表1所示的研究框架,并将本文所综述的论文编号放入相应单元格。表1所列的56篇论文通过“数据库检索”与“人工查阅”相结合的方式筛选出,具体过程如图2所示,该过程不仅保证本综述涉及的论文具有较高质量,也确保所综述论文与本文主题密切相关,从而有效反映近年来系统动力学在信息管理领域的最新进展。
3 、单一模型
本节分别从信息管理研究的微观、中观和宏观层面,对采用单一系统动力学模型的研究进行综述。
3.1微观层面
微观层面的研究,已有文献主要从技术和行为两个角度展开。在技术角度的研究中,系统动力学通常以功能组件的形式被嵌入到所开发的信息系统,如人力资源计划和生产计划系统、移动通信服务需求决策支持系统、软件可用性评估系统等。在行为角度的研究中,pagani&Fine(2008)利用系统动力学中的定性方法,分析了影响用户采纳3G服务的因素。Clark&Jones(2008)研究了信息系统相关的一些构念,并分析了如何用系统动力学衡量信息系统绩效。
3.3、宏观层面
3.3.1互联网应用
这方面研究主要基于系统动力学分析各类与互联网相关应用,主题涉及:web2.0网站(Wikipedia)运营管理、网游成瘾的应对措施、社会化问答网站、计算机病毒在互联网上的传播等。
3.3.2信息产业
现有研究已经将系统动力学用于软件产业、硬件制造业、移动通信业等行业的研究。邱惟明、赖茂生(2007)建立了软件产业的系统动力学模型,模拟2006至2016年中国软件产业规模和软件产业人力资源的趋势,对未来软件产业的问题进行预测。Georgantzas&Katsamakas(2007)用颠覆性创新理论指导系统动力学建模,模拟硬盘厂商数量的动态变化。李晨等(2008)采用系统动力学建模分析短信产业链,并通过仿真论证了短信监管政策。除了以上单一层面的研究,Choi et al.(2014)的系统动力学定量模型则涵盖了中观的组织层面【SOA(Service-Oriented Architecture)采纳】和宏观的产业层面(SOA技术扩散)
3.3.3电子商务与电子政务
在电子商务发展的早期阶段,面临着用户满意度低、供应商的服务与用户期望存在明显的差距等问题,Currie et al.(2007)采用系统动力学此进行了分析。电子邮件营销经常被滥用以致被归为垃圾邮件,pavlov et al.(2008)分析了垃圾邮件产业的动态机制。魏明侠等(2014)研究了网上信用风险感知的影响因素。
电子政务有助于提升政府工作的效率和透明度,但许多电子政务项目实施以后的效果不符合预期,甚至以失败告终。很重要的一个原因是政府没有充分理解技术与系统使用之间的互动关系,鉴于此,Luna-Reyes&Gil-García(2011)以墨西哥电子政务项目“e-Mexico”为案例,基于制度理论和系统动力学仿真解释电子政务中的各类现象。王立华(2011)研究了农村电子政务公共服务的系统动力学模型。
4 、混合模型
系统动力学擅长从整体的角度考虑系统中的因果反馈关系,但对个体行为的建模有所欠缺;另一方面,其他领域的一些模型(如Agent)擅长捕获系统的微观参数信息,而对系统的结构信息有所忽视。因此,将其他领域的建模方法与系统动力学结合,可以起到互补的作用。
其他模型与系统动力学模型的混合,主要有三种思路(见图3):(1)线性混合,将系统动力学模型(其他模型)的结果作为其他模型(系统动力学模型)的输入;(2)并行混合,同时用系统动力学模型和其他模型对研究问题进行处理,然后将各自的结果进行整合;(3)深度混合,针对问题的不同方面,分别利用系统动力学模型和其他模型进行处理,实现多种模型的彼此借鉴与互补。
混合后的模型无论是建模能力还是仿真结果,均优于单一的模型。现有研究以定量的深度混合模型为主,但这类研究的数量仍然较少。表2从研究层面、研究主题和研究特点三个角度对混合模型的研究做了汇总。
5 、仿真软件
建立系统动力学的理论模型以后,通常要将其实施为可以运行的计算机仿真程序,以直观地考察不同决策对系统产生的影响。早期的仿真程序主要用Dynamo建模语言编写,它是基于文本的系统,建模过程繁琐、不直观,用户要花大量精力学习Dynamo语法。目前Dynamo已被更为易用的图形化软件取代；
6 、结论与展望
系统动力学以其独特的定性与定量相结合的建模仿真能力,在信息管理领域得到了广泛应用与深入研究,产生了一系列具有重要理论价值和应用前景的研究成果,但仍有许多有意义的问题值得进一步研究；
