基金項目：北京大學?復旦大學?吉林大學?中山大學國家治理協同創新中心研究成果。由於版面限制，刪除了原文部分文獻。
作者：黃璜，北京大學政府管理學院副教授，政治發展與政府管理研究所副研究員，北京100871
doi:10.3782/j.issn.1006-0863.2015.01.20
[摘要]政策科學對推進國家治理現代化的重要性不言而喻。本文分別對政策科學的「兩種知識」、政策過程和分析方法這三種視角中存在的問題展開討論。政策科學最初提出「兩種知識」的宏大任務，由於沒有能形成統一範式，學科邊界始終比較模糊，並且在科學導向和客戶導向問題上糾纏不清，實際的「兩分」存在於政策科學與其他面向公共政策的研究之間;政策階段和政策網絡等分析框架為理解政策過程提供了簡化的描述或解釋邏輯，但對改進政策系統促進決策理性方面作用有限;即使不考慮價值、歷史和資源等因素，現有政策分析方法在知識與行動之間存在不對稱性。本文最後簡要討論政策科學與公共管理學的關係，並提出工具視角和大數據或可成為重要方向。
[關鍵詞]政策科學;政策過程;政策系統;政策分析方法
[中圖分類號]D601[文獻標識碼]A[文章編號]1006-0863(2015)01-0111-08
一、 引論
在中共中央提出實現國家治理現代化的大背景下，政策科學研究的重要性不言而喻。政策科學是西方國家在上世紀50年代提出的學科構想，在60年代後期西方社會對戰爭、貧困、犯罪等社會問題的特別關注推動了政策科學的發展，並使之日趨成熟[1]，並在70年代之後繁榮一時。政策科學的發展背後是後工業化社會轉型所帶來的大量社會問題對國家治理形成巨大挑戰的宏大背景。面對大量出現的社會問題和衝突，公共政策的重要性凸現出來。在國家的資助下，許多學科出現了以社會問題為導向的轉變。檢討政策得失及其背後的複雜機制，成為政策研究者或者說「政策科學家」們的歷史責任。雖然由於各國在歷史、文化和政治傳統上的差異導致社會轉型與國家治理的方式存在明顯的差別，然而也不可否認中國當前面臨的轉型危機與西方發達國家轉型時期存在著「顯著的歷史相似之處」。[2]面對經濟快速增長、生態環境惡化、價值結構變化、社會衝突增加、傳媒方式變革等，中國自上而下的政策制定者對政策知識的需求十分迫切。以2014年國家社科基金項目為例，在《課題指南》中直接包含「政策」、「制度」、「對策」、「機制」、「體制」、「改革」、「治理」、「法律」、「管理」和「策略」的建議選題有550項，佔比31%，覆蓋全部學科領域。
國家治理在政策方面的迫切需求對政策科學的發展提出了非常現實的要求，然而就學科而言，政策科學並沒有因此而發展成為一門「顯學」。雖然政策科學在中國的發展已有三十多年歷史，「公共政策分析」已經成為全國公共管理碩士培養的核心課程，部分高校還專門開設了公共政策本科和研究生專業，社會上還組建了政策科學的學術團體，但是也有學者指出，公共政策研究依然處於比較初級的階段，[3]甚至認為中國政策科學研究大體上停止了腳步或者進展緩慢。[4]學界因此著手為中國政策科學的學科發展謀劃未來的方向。[5]按照政策科學自己的邏輯，在謀劃之前也需要對這個學科本身做出一番「政策分析」以界定其問題所在，方能更好的把握未來。本文將分別從政策科學學科使命的變遷、政策過程的複雜性與政策分析方法的局限性三個方面對政策科學的學科定位和發展展開討論。需要說明的是，雖然「政策科學」這個概念本身存在爭議，但是本文仍使用「政策科學」指稱所有相關的研究活動，這樣既可以與歷史相銜接，又可以指向其發展之未來。
二、 政策科學家們的使命：宏大任務與尷尬現實
政策科學是在西方國家與社會互動不斷加深卻又面臨諸多困境與挑戰的歷史背景下出現的。以現實、合理、有效、可行的政策為目標解決那些直接關係到社會公眾生存條件和人類社會未來的公共政策問題，是政策科學以及它的研究者和倡導者們「與生俱來」的使命。在拉斯韋爾提出政策科學的學科構想之前，來自經濟學、政治學、社會學等學科的大學教授們已經被西方政府召去參與政府決策與管理。科學技術在社會問題研究尤其是在公共或私人決策中的廣泛應用曾被看作是所謂「技術統治(technocracy)」的重要部分，其中包含著「與科學知識增長相應的對控制自然(包括人類本性)和對社會秩序理性設計的超強自信」，[6]技術專家們或許才是真正的幕後決策者。
拉斯韋爾等提出政策科學就是希望能夠將那些在之前的政策研究中長期使用的，在各學科中呈「碎片化」分布的新思想、新方法以統一的範式整合起來。[7][8]所謂「整合」並非是指那些學科知識和方法的拼湊堆積，而是在新的學術框架中的一種有機結合。政策科學的核心角色就是促進政策過程的理性，具體而言就是為了改進政策制定的工作，制定更好的政策。拉斯韋爾承認在政策分析中需要處理各種不同的價值問題，不過他認為即便是科學活動本身也同樣包含了對價值的選擇。[9]
拉斯韋爾提出政策科學家應當提供「關於政策過程的知識」和「政策過程中的知識」。 其中「政策過程中的知識」涉及到從自然科學到社會科學的各個學科的內容。他強調「關於政策過程的知識」將有助於人們更好地理解並且完善政策過程，但是他並未在這兩種知識之間建立明確的聯繫。他一方面指出政策科學家與那些「忠誠於現有制度，拒絕批判性視角」，以客戶為導向的政策顧問之間存在明顯的差別，政策科學家應服務於理性，他們的任務不是去迎合政治家的需求，而是堅持以科學的方法來分析問題，另一方面又指出政策科學是一門必須與政府官員共同研究的學問。這些最初的觀點或多或少為後來政策科學的理想與現實之間的尷尬埋下了伏筆。
在科學主義的影響下，早期政策科學隱含地承認這樣一種觀點，科學的基礎研究和應用研究之間存在著明確的分界線。基礎研究的任務是對世界的運行做出合乎理性的系統性的知識，而應用研究則關注於搜集數據並解決實際問題，並傳遞給決策者，因而也有人將這種應用研究者稱之為「社會工程師」。政策科學家的工作便是在科學與決策之間建立一種有機連接，將以知識為中心的各種科學發現應用到以社會問題為中心的政策設計中去。不過總的來講要將社會科學的基礎研究和應用研究聯合起來並不容易。將理論直接應用的觀點或許適用於自然科學與工程學科，但是在使用知識和理性來解決社會問題的方面存在著顯著的差別。[10][11]
隨著上世紀70年代後實證主義的興起，人們認識到政策問題應當回到拉斯韋爾最初提倡的「歷史情景」中考察。[12]德洛爾指出，把政策分析建立在實證主義方法基礎之上的傾向是不恰當的。[13]實證主義下的決定論觀點對社會科學而言有其內在缺陷。[14]「外部世界與我們頭腦中的景象」的擬合程度取決於人類對世界的觀察方式[15]這種觀察方式會影響甚至決定問題的性質。因此對問題展開分析的技術是嵌入在政治選擇過程中的。[16]隨著這場範式的轉變，政策科學家所應堅持的客觀、中立的標準似乎也就不再是嚴格意義的了，正如有學者提出政策研究應遵循「客戶導向」[17]的觀點，將對政策的分析與政策實踐緊密聯繫起來。
雖然在後實證主義的影響下，政策科學試圖打造一門純「科學」的願望在某種程度上破滅了，但是政策科學的倡導者們仍然保持了為實際政策問題服務的雄心。拉斯韋爾提倡的「兩種知識」的任務仍然是人們對政策科學的期待。值得一提的是，被人們稱作政策科學「拉斯韋爾-德洛爾傳統」的另一位主角德洛爾並不認為政策科學應當研究具體政策中的問題，而主張應提供諸如決策模式、分析方法、政策系統、政策戰略等方面的知識。[18]不過後人對政策科學的理解仍然沿襲了拉斯韋爾所框定的範圍。豪格伍德等曾按照政策研究和政策分析兩分法總結了上世紀70年代之後政策科學研究的演化方向，可以劃分為政策內容、政策過程、政策輸出、政策評估、決策信息、過程倡導和政策倡導七個方面。[19]陳振明在總結中國政策科學三十年發展的同時也提到，政策科學的範圍應從政策科學理論、政策分析方法、決策過程研究，到對應各個政策部門的「實質性政策研究」等，[20]顯然也是對上述「兩分」思想的繼承。
然而隨著政策科學和其他學科的發展，真正的知識「兩分」實際上並沒有發生在政策研究與政策分析之間，而是在所謂的政策科學與其他面向公共政策的研究之間。在各個領域的政策研究迅速發展和專家廣泛參與公共決策的背景下，政策科學在學科上的雄心似乎只是政治學和公共行政學界，再加上公共管理學界中的一部分人試圖「一統江湖」但又有點一廂情願的宏願。政策科學在發展早期便被視為一門應用政治學，[21]其最初的倡導者們提倡採用跨學科的方法來分析實際的政治與政策問題。然而問題是，雖然政策科學脫胎於政治學和行政學，但是後兩者卻始終未能向政策科學提供解決實際政策問題的系統性的分析方法。
另一方面，跨學科的方法採用也未能促進形成新的學科範式。如果僅從「政策」二字入手，現有的大部分學科，無論是自然科學還是社會科學的研究，總會或多或少地涉及到對公共政策的研究。經濟學研究經濟政策、社會學研究社會政策、人口學研究人口政策，城市規劃、環境政策，教育政策、衛生政策、文化政策、信息政策等均有相應學科的研究;自然科學和工程學科也在科技政策和公共工程中提供知識支持。雖然這些公共政策的研究者們——包括公共管理學界都會認為自己在研究公共政策，但是他們很少將自己的學問稱之為「政策科學」，更不會將發展「政策科學」學科視為己任或稱自己為「政策科學家」，他們依然是經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家以及科學家。雖然這些政策研究者可能研究相同的政策問題，但是由於他們是在各自的學科體系中接受的方法訓練，因此相互之間缺少共同的研究範式。雖然也有一些學者在公共政策的名義下從事對具體領域政策的研究，但是絕大多數採用的研究方法與其他學科中的政策研究沒有根本差異，很難將他們與那些學科的研究者們做出實際的區分。如果一定要在稱謂上將所有從事公共政策研究的研究者稱之為公共政策學者或者政策科學家也未嘗不可，但是這對於學科建設意義有限。
三、 政策過程研究的挑戰：簡化邏輯與複雜系統
從學科上講，如果政策科學在提供「政策過程中的知識」方面無法提供「別具一格」的途徑，那麼政策科學似乎應當回到德洛爾所倡導的「元政策」研究中去，其中「政策過程的知識」應視為學科建設的主要任務。如果將那些「政策過程中的知識」定位為諸如經濟、社會、科技等具體領域中的政策知識，那麼「政策過程的知識」也可以看作是政治領域中的政策知識。不過相比其他學科提供的諸如技術、經濟、管理等方面的政策可行性信息外，對政策過程的研究始終未能在政治可行性方面提供充分有價值的信息。有學者指出，政策過程研究未能得到應有的重視，部分因為決策者認為自己作為局內人不需要研究者幫他們對決策過程做出分析。[22]這對決策者的分析在一定程度上是正確的，但是在決策者認為不需要幫助和決策者沒有得到有價值的幫助之間實際上並不容易區分。
政策過程是對政策從醞釀到終止的過程所做的一個隱喻。韋默指出，「關注於政治活動的結果以及更加寬泛地考察政策過程——超越正式制度以及諸如投票、組織行為等特定(政治)行為」，是公共政策(過程)研究區別於政治科學中其他領域的重要特徵。[23]這個界定試圖通過劃分正式的和非正式的制度或政治行為來給出政策科學中的政策過程研究的邊界。這的確是當下政策科學或公共政策專業的自我認知：各種教材將政治系統、多元主義、精英主義等傳統政治學理論以及微觀決策理論等納入政策科學或公共政策分析的教學框架中。然而這種框架設計不僅沒有拓清政策科學的邊界，相反使之變得更加模糊了。
目前政策科學對政策過程的研究形成了兩條理論主線。第一條主線給出一條縱向的，基於時間維度的理想路徑，將政策過程劃分為議程設置、政策制定、政策執行、政策評價和政策終結等若干階段。階段框架是最早形成的並頗有影響力的分析框架，至今仍然是大學政策科學教材中的重點。在2003年至2012年間由國內學者主編或編著的53本冠名「公共政策學」、「公共政策分析」、「公共政策」或「政策科學」的理論教材中，有關政策評估、政策執行、政策制定、政策終結、政策問題與議程的章節出現頻率均超過80%。它被認為提供了一個簡化模型，幫助政策科學能夠迅速地從政治學、公共行政學中脫離出來成為一個相對獨立的學科。[24]第二條主線則是橫向建構政策過程中的各類政策主體之間的互動關係。其中的政策網絡框架成為階段框架之後政策過程研究的核心範式。這個框架的核心特徵是將政策過程視為由政府、政治家、官僚、利益集團、社會組織、專業人士以及相應的組織機構等政策主體在宏觀、中觀和微觀等不同層面形成的或緊密、或鬆散的共同體並在共同體內部和相互之間展開合作與競爭的互動過程。[25]政策網絡被認為是對西方多元主義和法團主義整合的產物。[26]
雖然政策網絡框架建立在批判階段框架基礎上，但是這兩條主線實際上是並行的而非相互替代的。關於政策過程的大多數理論模型，無論是以政策階段為關鍵詞，如議程分類模型、多源流模型、間斷平衡模型以及各種政策執行模型等，還是以政策主體為關鍵詞，如亞政府、議題網絡、倡導聯盟、社團治理、知識運用理論[27]等都可以同時歸入這兩個基本框架：在某個或某些政策階段中建構某個或某些主體的政策行動以及互動關係。如果將這兩個框架合併，可以得到一個加入了時間(階段)維度的網絡結構圖。上述各種理論或模型可以看作是這個網絡結構中劃出的若干子集。如何劃出這些子集的邊界，釐清子集內部的層次、主體關係及其強度等，不僅取決於這些政策過程研究者的理論開發的意圖，也與他們能夠對政策現象的實際觀察及其對觀察做出的選擇有關。
階段分析框架被批評缺少能夠控制各階段的內部和相互間的因果因素[28]，而且與政策實踐有較大的偏離。雖然回應者提出階段分析框架的作用不是解釋性的，而是啟發性的[29]，但是這對於理解政策過程，並能夠對政策系統做出改進的意義便十分有限了。另一方面，政策網絡框架及其相關理論試圖通過引入政策主體將政策過程變成一個可分析的變量，從而將政策過程從經驗描述性的理論變成為可解釋性的理論。然而正如有學者所指出的，如果政策網絡的成員之間的互動是自發性的，那麼政策網絡框架同樣缺乏足夠的理論解釋力[30]：或許能夠解釋政策過程中的部分行為，卻不能解釋政策過程本身。[31]事實上，政策網絡框架的實質是制度主義的，因此其核心的問題在於究竟是作為一種制度的政策網絡決定了政策內容和結果，還是政策內容決定了政策網絡的性質?
正如一項關於政策過程中決策者如何運用知識的實證研究所揭示的，政策決策者與專家之間呈現一種現有理論都無法揭示的複雜關係，其中包含了許多權變因素，使得無法建立一個關於決策者運用專家知識的綜合模型。[32]政策過程中的決策，或受制於權力結構和利益訴求，或源自於決策者之間的學習和模仿，也會取決於決策者所持有的理念。[33]與其他因素相比，理念是一個更加複雜的變量，它可以由多層次的因素組成，除了工具性的想法外，還包括了更深層次的意識形態和文化的因素。[34]換言之，決策絕非是一個簡單的知識應用過程，而是決策群體持續地從決策系統內部和外部獲取知識的歷史的結果。
關於政策過程的各種理論和模型在方法上形成了兩種路徑。第一種路徑按照構建理論的需要，將實際政策過程中可以觀察到的一些事實，化繁就簡地分類劃入某個可供分析的框架結構。然而這種劃分至多只是簡化了對政策過程的觀察邏輯，或者是闡明了存在的多樣性之外，沒有能夠提供這種多樣性背後的「演化」動力，因此並不能對政策發展的未來提供預見。第二種路徑則試圖辨析出某種因果鏈條，卻最終指向了某種隨機的，或歷史的，或制度的，或意識形態的，或文化的，或稱之為複雜性的因素。對這些影響或決定性因素的討論或許有助於提供理解政策過程的知識，但是一旦落入這種隨機性、歷史性或複雜性的詮釋之中，就如同達爾文進化論將生物多樣性歸結為隨機變異一樣，實際上也就沒有提供任何真實的可理解性。[35]進一步的，根據複雜系統理論，系統特徵是在系統成員相互作用過程中「湧現」的結果，系統的宏觀特徵與成員的微觀特徵完全不同，不能使用系統成員的微觀行為來解釋其宏觀特徵。[36]因此如果說政策系統是一個複雜性系統，那麼在特定的時空背景下，分別討論某些主體之間的關係或者某一個政策子系統，對於理解和改進整個政策系統的作用便十分有限。
政策科學試圖揭開充斥著各種理念、規範、交易、工具等要素的政策過程黑盒。大多數研究者所能觀察到的界域主要分布在系統邊界附近，他們的大部分工作是試圖通過觀察和記錄系統的輸入與輸出來還原系統內部的結構，因此常常選擇一些具有典型性的，影響較為重大的公共政策案例。比如最新一輪的醫療體制改革是近年來國內政策過程學者最常使用的案例之一。然而這些典型政策案例能夠被「特別地」選擇並且被展開式地討論，在某種程度上已經喻示了這些政策在中國政策過程中的特殊性而非一般性。
四、 政策分析方法的局限：科學知識與政策行動
鄧恩提出，公共政策分析應分別提供關於事實、價值與行動三方面的信息，並宣稱這其中包含但又不僅限於傳統的社會科學學科的目標。[37]這將政策分析方法分成了兩類，一類是傳統社會科學方法，即強調實證主義的方法論原則，以通過對事實的「解釋」和「預測」這兩大基本功能為人類增加新的知識為目標。[38]雖然受後實證主義影響，「科學」一詞從原先的「硬」知識轉變成一種對系統化的經驗研究的泛稱[39]，人們也認識到對人類社會的事實分析不可能孤立於特定的價值，但是知識供給的任務不會改變。另一類方法則關注於如何開展行動。這些方法過去被歸入系統分析的範疇，現在又常被稱作創新方法。在傳統社會科學的規範下，後一類方法常被看作是非理性的，不能被合理論證的，因此不能提供新的知識。然而現有社會科學所能夠提供的新知識雖然大大增加了人類的知識積累，但是在這些知識與如何行動之間存在著明顯的距離，因此對於應給出行動指向的政策分析來說常常作用有限，
第一，科學研究並不要求與世界的現實建立完全的映射，而是需要在特定假設條件下將分析焦點集中到若干變量，並在這些變量之間建立某種穩定的聯繫，[40]從而形成一個簡化了的世界模型。這些模型提供了對世界的某種新認知，但是只能看作是對真實世界的一種「粗糙」仿真。美國國家科學院院士統計學家布萊曼就指出，建立在擬合估計基礎上的傳統統計分析模型所揭示的事實只不過是人造世界中的事實，而遠非真實世界的事實。[41]雖然這種「粗糙」仿真並不妨礙科學家發現新的知識，但是自然科學家們並不承諾他們必須為應用研究或解決問題服務;大多數社會科學家也如此界定他們的職責，不過他們卻似乎對解決各類社會問題充滿自信。政策科學興起的背後與當時西方社會各種大型的所謂「社會工程」的出現有關，而社會科學本來就源自於「近代國家亟需更加精確的知識作為制定決策的基礎」。[42]即使後實證主義指出「歷史、傳統和人們的態度及信仰」對政策制定具有十分重要的作用[43]，然而這種嵌入了價值與背景的「事實」也仍然是人類在制定決策過程中追求「精確知識」的結果和方向。這種「自信」在持科學的理性主義觀點的人看來並不矛盾，他們認為只要充分了解了事實，就能夠給出解決的方案，「好的解決方案必須來自好的科學研究」 。[44]然而無論是公共政策的決策者還是政策科學家們，「有限理性」[45]決定了他們對複雜問題的分析從未接近全面分析，而且相距甚遠。[46][47]因此雖然科學是從經驗事實中推導出來的知識，但反過來卻並不一定能夠為尤其是複雜條件下的決策提供關於現實的「精確的知識」。或許人們會認為，即使是粗糙的知識，只要其中所涉及的因素已經足夠代表現實或者縮小了未來發展的可能性空間，便已經可以作為決策的基礎。問題在於，就決策的科學性而言，仍然需要另一種精確的知識來說明那些仿真對現實的擬合程度，以便能夠在有限的可能性空間中做出選擇。
第二，科學史上關於解釋和預測的「對稱性」觀點被認為與科學尤其是社會科學的實踐是不相符的：能夠對過去進行解釋的科學理論並不一定能夠對未來做出預測，反之亦然。[48]這雖然無礙於人類的知識創新，但是對於政策分析而言卻十分關鍵。政策科學不僅涉及社會科學，也涉及自然科學，不過社會科學很難像自然科學尤其是物理學那樣產生所謂的「硬」知識。沃勒斯坦曾經將社會研究的科學化以獲得「硬」知識看作是一場「打賭」。[49]雖然科學對自然世界的解釋或許可以對那種「恆常」相隨的因果序列[50]做出相對精確的描述，但是對社會世界的解釋卻常常取決於人們行為背後的意圖或目的性。[51]自然科學家曾經認為，只要知曉自然法則和世界現在或者過去的狀況，那麼每一個未來事件在原則上都能預先通過推理計算出來。[52]按照這種被稱為「決定論」的觀點，如果人的大腦是同樣受物理定律支配的物理對象，那麼人的行為便可能是由他先前的經歷或條件來決定的，這樣也就可能對人的未來行為做出預測。隨著20世紀量子力學的興起與發展，自然世界的決定論已經被動搖了，人類行為的決定論便也失去了基礎。[53]政策科學中眾所周知的一個經典隱喻「雲和報時鐘」便來自這樣的觀點。[54]報時鐘代表一種被事先設計好的或者說被決定了的精確性，而雲則代表著隨機的，無目的的，不可預測的行動。如果說人類的政治行為沒有被所謂的社會規律所唯一決定，而是處在雲和報時鐘之間的「塑料控制」的形態[55][56]，那麼政策科學不僅要面對其中「同一不變」[57]的部分，也必須面對那些非同一的現象。德洛爾曾指出，現行理論不可能對現實是可塑的還是難以駕馭的進行可靠的猜測，「歷史並沒有為預測提供多少希望……，對未來可能出現的各種面貌的列舉都是值得懷疑的」。[58]如果難以把握未來，那麼即使能夠對現實的問題做出解釋，對「開處方」的作用也十分有限。[59]進一步的，相比解釋與預測的不對稱性，理論知識與政策行動之間的不對稱性則更加明顯。自然科學中的原理並不能直接推導出新的發明，社會科學在指導行動方面則存在更大的局限。知識在很大程度上是「負面」的，「它告訴我們不能做什麼，我們錯在哪裡，但不一定是如何改正這些錯誤」 。[60]如果無法直接提供彌合現實與期望之間差距的方法，科學便會失去人們期望的價值。即使如林登布洛姆所說的，政策分析只能提供具有指導性的「戰略分析」[61]，後者一般也不能直接從事實中得出。在這個意義上，科學在政策分析中的作用或許只是在一定的立場上闡明了或者說「創造」了問題，而非提出解決問題的方案。在政策問題尤其是複雜問題的事實分析和規範分析之間存在著類似于波普爾在論述科學假說形成時所提及的「思維跳躍」，其中必然包含了許多非理性的因素。[62]
第三，雖然人們總試圖為自己的研究方法貼上「科學」的標籤，但是建議行動的方法與傳統社會科學有著明顯的差別。對於政策科學而言，這類分析方法大都可以歸入廣義的系統分析範疇。定性系統分析一般並不直接提供可供選擇的優化方案，而是為單人或群體決策提供過程上的支持。定量系統分析對數學的應用使之成為早期政策研究科學化的標誌。奎德曾經指出政策科學是在系統分析的基礎上擴充起來的，後者是運籌學的擴展。[63]他所指的主要是定量系統分析。系統分析在政策科學中的局限性早有論之。德洛爾在上世紀70年代初就曾經批評定量系統分析不考慮制度，不考慮價值、意識形態等非理性問題。[64]如果說德洛爾的批評主要基於公共行政學的視角，那麼從系統分析自身來看，關鍵在於系統分析一般要求決策問題的結構化程度高，目標和約束條相對明確，這樣才能納入既定的分析框架。堅持定量範式的人們則認為，基於公理系統和形式邏輯的數學與自然語言一樣無非是一種描述世界的語言工具，同時適用於科學與非科學[65]，因此如果能夠將上述因素數量化，就可以將非結構化的問題轉化為結構化問題，從而可以用數學建立分析模型。這種觀點要求實際政策分析中的各種因素是可測量的且存在統一的度量標準，容易忽略問題建構的複雜性和目標的模糊性。
五、 結論與進一步的討論
認為中國政策科學的發展已經停止或進展緩慢的觀點值得商榷。近年來知識界對政策問題的關注十分踴躍，無論是在社會的或工程的政策領域的具體研究成果頗豐，政府智囊和專家庫在中國發展也十分迅速[66]，各級政府紛紛在政策制定中設計了論證和諮詢環節，將一大批專家、學者納入政策過程。僅以國家社科基金項目為例，按粗略統計自1983年以來近80%的國家社科基金重大項目，近70%的重點項目、一般項目和青年項目均與某個領域的具體政策相關。同時關於中國政策過程的研究也獲得了許多成果。比如，在政策階段分析方面，王紹光的政策議程研究，韓博天、周望等人的政策試驗和規劃研究，在政策網絡分析方面，王紹光、陳玲等提出的共識理論、協商網絡理論，朱旭峰、王紹光、樊鵬等對專家、智庫或研究群體政策參與的研究，江華等對社會組織決策參與研究等。
然而政策科學試圖形成一門獨立學科的發展現狀也的確與其所追求的學科目標之間存在不小的差距。堅持「兩種知識」的傳統意味著政策科學家將不放棄在所有政策問題上的話語權，那麼政策科學學科的專業邊界也將繼續處於模糊狀態，並且在科學導向與客戶導向的問題上糾纏不清。在拉斯韋爾的時代，在學科上整合那些與政策相關的「碎片化」的知識以形成新學科是再自然不過的。然而時至今日，雖然政策科學對實際問題的關注以及所提倡的分析方法被各門學科廣泛地吸收，但是各學科的政策研究分別按照各自的路徑向前發展，並在各自範式下形成不同的學科分支。因此與其說政策科學發展緩慢，不如說隨著各學科的發展，政策科學中的一部分已經被其他學科中的眾多分支學科所取代。而政策科學的另一部分則始終與政治科學保持著若即若離的關係，要嚴格劃出兩者之間的邊界既無可能也無必要。如果像韋默所界定的將所有非正式的政治互動和行為都劃入政策科學，將會導致出現複雜的互動關係。在這種複雜關係中，政策子系統的特徵並不一定能夠幫助我們構建整個政策系統的面貌。無論基於科學導向或客戶導向，政策科學終究是為解決實際問題服務的，而不僅是提供對世界本質的深層認知。關於知識與政策行動之間關係的理性主義受制於許多因素。理論家和政策評論家們很少公開懷疑自己的工作，而且常常將政策失敗歸咎於非科學的決策過程，但是即使不考慮價值、歷史以及資源等因素，現有的知識在從事實分析導向行動方面的能力仍然遠不如人們所期望的那樣。
國內有學者將政策科學同時列為公共管理和政治科學的學科分支[67][68]，而在目前的官方學科體系中則通常將政策科學放在公共管理一級學科下。這與其說國內的公共政策研究以管理學為導向，不如說公共管理學的學科定位與性質同樣處於模糊之中。[69]公共管理學被認為是研究公共組織尤其是政府如何與其他社會組織合作而有效地提供公共物品與公共服務的學問。[70]實際上，公共管理學是在政策科學的基礎上發展出來的。公共管理學家Kelman便指出，公共管理學在其誕生之初試圖建立一門有別於政治科學、政策分析和公共行政的，以「開處方」為導向，以政策執行為關注點，建立在戰略層次的新的應用學科。[71]不過這個界定不僅沒有說明公共管理學與政策科學的關鍵區別，而且潛在地將公共管理學列入了政策科學的一部分。當然問題的關鍵不在於誰包含誰，而在於如果兩者都以面向應用或實際問題作為學科的定位和基本性質，那麼由於實際問題之間的關聯複雜性遠遠超過那些以知識創新為中心的學科所設計的科學問題，同時又不能提供獨特的研究方法，便很難闡明其學科邊界。如果按照所謂追求實踐有效性的邏輯，我們也可以將政治科學看作是有效制定和改善政治領域中公共政策的學問，那麼同樣可以列入公共管理學。在所謂社會科學或對社會問題的研究中，尤其是在科學研究成為國家政策與投資的對象後，以知識為中心和以實踐為導向的研究之間在總體上很難做出明確的區分。
不妨將政策科學視為政治科學和公共管理學之間將政策過程和政治價值的理論發展與面向「開處方」的應用取向結合起來的一門「過渡」學科。這種結合的確需要形成至少與那兩種學科既有區別又有聯繫的理論視角和研究變量以支撐其基本範式。本文的第二至第四部分的討論分別對應了政策科學的三種視角：「兩種知識」視角的政策科學顯然過於寬泛了;過程視角的政策科學與政治科學沒有明顯的界限，而且在改善決策過程與政策設計方面也未提供足夠的知識;(分析)方法視角的政策科學也未能為複雜政策系統中的知識向政策行動的轉化提供系統化的方法體系。此外還有一種工具視角的政策科學，其將政策的工具性放在政策科學的核心位置，將公共政策看作是公共管理或國家治理過程中所使用的工具。工具視角的政策科學並不完全等同於政策工具理論，後者關注實現公共政策目標的一般途徑的內容和性質，前者還應關注政策作為一種工具的選擇與運用過程，既應包括宏觀的國家戰略層面，也包含微觀的政策技術層面，比如政策管制、社會動員、信息勸誡等，還應包括中觀的關於政策制定與設計的制度層面，比如政策試驗、規劃等，因此既不同於過程視角忽略政策設計和政策改進的本來方向，也不同於(分析)方法視角缺少政策過程或政治價值的因素，但又同時可以將政策過程中的選擇與政策方案的設計結合起來提供一般性的視角。
近年來，隨著人類計算能力的快速提高，信息系統與網際網路在社會過程中深入普及，系統分析方法向更加複雜的方向發展，出現了基於計算機輔助的量化系統分析，比如計算機模擬、大數據分析等，尤其是後者被認為對理解人類社會中集體行為具有革命性的意義。[72]這些方法試圖通過更加全面地量化人類的社會行為以提高社會研究模型與真實世界的擬合程度，在一定程度上可以解決傳統系統分析的不足，從而幫助人們更加深入而準確地理解社會運行的過程。布萊曼將其稱之為「以數據為中心」的統計文化，以與傳統「以算法為中心」的統計文化相區別。[73]雖然從目前來看，這些新的方法仍然沒有能夠更好地解決本文所討論的政策分析方法所面臨的困難，但是或許將成為未來政策科學的重要方向。
政策科學對於中國國家治理現代化而言仍然是一個新的課題。本文對政策科學的學科發展中所面臨的基本問題進行了簡要地總結，但對如何解決問題並沒有給出答案。未來的研究中需要更多的理論和應用研究，一方面推動學科發展，另一方面也要探索提高中國政府公共政策能力的途徑。
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Rethinking of Policy Sciences: Missions, Processes and Methods
Huang Huang
[Abstract]Policy Sciences is obviously important to promote the modernization of national governance. This article respectively discusses some issues from three perspectives of the Policy Sciences, that is, "two kinds of knowledge", the policy process and policy analysis methods. Policy Sciences initially proposes the "two kinds of knowledge" as the grand discipline task, but it has not been able to form a unified paradigm, which results in a vague disciplinary boundaries, the entangling in the science-oriented and customer-oriented, and the actual "dichotomy" existing between the Policy Sciences and other public policy oriented research. Providing a simplified description or interpretation of policy processes, policy stages framework and policy network framework made only small steps for improving policy systems and promoting rationality of public decisions. Without considering the values, history and resources etc., there is still asymmetry between knowledge and action in the existing policy analysis method. Therefore, the paper concludes with a brief discussion of the relationship between Policy Sciences and Public Management, and puts forward the future direction of tools-oriented perspectives and big data application.
[Keywords]policy sciences, policy process, policy system, policy analysis method
[Author] Huang Huang is Associate Professor at School of Government, Peking University, Beijing. 100871