实验方法在公共政策研究中的应用，本文主要内容关键词为：公共政策论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
对于转型期的中国而言，加强公共政策分析、推进公共管理理论创新是当代国家治理面临的一个重要课题。从20世纪80年代中期恢复对公共政策与公共管理领域的教学与研究工作以来，公共政策与管理学者已经在推动该学科发展方面取得了较大的进步。随着经济学、政治学和社会学等学科研究方法的不断创新，公共政策与管理研究逐渐处于落后的地位；而当前倡导实证主义的学术传统也加剧了其落后的局面（何艳玲，2007；和经纬，2008）。在这样的困境中，中国的公共政策与管理研究该如何进行反思与批评，并找到推动学科发展的方向呢？ 本文认为，制约中国公共政策实证研究发展的最大障碍在于数据来源以及因果推论检证这两项问题，而实验方法可以有效地解决这两大难题。因此，本文接下来将从公共政策的实证研究困境入手，讨论应用实验方法的必要性；然后分析实验方法的优势与劣势，以及怎样扬长避短地将实验方法用于公共政策研究；接下来，本文以一项有关纳税遵从实验为例，展示如何通过实验设计来实现公共政策实验研究的有效性。研究表明，加强控制和重复实验，是保障公共政策实验研究有效性最重要的手段，但研究者需要根据具体的研究问题来设计相应的实验方案。此外，透过该项实验，本文还继续分析了用实验方法进行公共政策研究的可行性以及前景。 二、公共政策的实证研究困境 中国公共政策相关研究正在走向实证主义的取向，基于现实的经验研究越来越普遍（吴晓林、郭慧玲，2014）。一旦涉及经验研究，其成败、价值往往取决于数据的来源与质量。当前中国公共政策现有研究，最常使用的数据来源是采用政府或者所属研究机构的统计数据。由于统计数据是通过层层上报，内容未必可靠，再加上统计口径不一，数据质量经常备受质疑（赵学刚等，2011）。但是，公共政策研究受数据影响的另一个重要方面却是缺乏微观数据，从而就很难从微观层面考察政策的效果与影响。 既然不易取得政府统计的二手数据，学者能否自行搜集一手数据进行公共政策研究？这也是困难重重。第一，中国地域广袤、人口众多，系统调研必须组建团队，这将耗费巨大；第二，有关公共政策效果、政府治理等领域属于比较敏感的话题，不易通过问卷进行探究；第三，中国地区间差异较大、社会变迁又迅速，不易满足概念测量上信度和效度的要求。因此，对于一般学者而言，组织调查并不容易，调查也非政策研究主要的数据来源（耿曙、陈玮，2013）。 近年来，由于计算机软件的迅速普及，使得程序模拟/仿真（simulation）快速推广，不少学者也通过该方法获取微观数据。然而，模拟仿真数据来源于事前设定的行为假设和行为参数，并不是对现实状况的客观观察，也不符合经验研究的要求。由于人的行为难以捉摸，不同于物理现象或机器程序，不会一成不变的“按理出牌”，从这个角度看，模拟/仿真并非真正的经验研究，无法帮助因果验证与解释，对于公共政策的经验研究依然帮助不大。 上述几种公共政策研究的数据渠道，都存在种种困难。本文作者建议将希望寄托于实验方法，作为进行公共政策实证研究的利器。实验方法本来就是检测科学假说、进行因果推论最常见的方法，现已广泛运用于自然科学以及诸如心理学、经济学、政治学等社会科学领域（Falk and Heckman，2009；黄琪轩，2011）。因此，将实验方法应用于公共政策研究，这将是未来公共政策研究发展的重要趋势（马亮，2015）。 三、作为研究方法的实验：优势与难题 与其他数据搜集方法相比，实验方法具有三项明显的优势。首先，实验方法能够进行有效控制，剔除干扰变量的影响，得到清晰的因果关系。其次，从搜集数据的成本来讲，实验方法比大规模的调查访问更加经济实惠，成本更小。并且，较低成本更容易帮助学者通过重复实验（replicable），复核既有的研究发现。最后，尤其在中国社会中，小范围的“人际信任”一般强于广泛的“社会信任”（Fukuyama，1995），这使得实验方法比调查研究更具有优势，因为小范围的实验方法往往更有助于减少测量误差，强化测量的信度与效度。总而言之，通过实验方法可以获得大量经济而可靠的微观数据，这些优势在中国往往更加明显。 然而，与实验方法越来越受到各个学科青睐相比，其目前在公共政策与管理学领域的应用却是非常有限的（马亮，2015）。一方面，因为公共政策与管理这门应用学科更看重研究结论的可推广性，而在这一方面，实验研究还备受争议；另一方面，公共政策与管理研究除了关注个体外，还关注团队、组织和政策等宏观的研究对象，这也限制了实验方法的应用和推广。不过，值得庆幸的是，实验方法的优势也逐渐在公共政策的研究中得以体现——这既体现在实验方法用于研究具体公共政策、公共治理话题，还体现在公共管理学者们进一步加深了对实验方法的讨论（周佳、景怀斌，2015；余向荣，2006）；而推广实验方法在公共管理研究中的应用已逐渐得到学界的认同。 本文认为，除此之外，将实验方法在公共政策与管理研究中进行推广，还别具优势：其一，实验方法可以为政策制定者提供理论和实证依据，这一点早已成为学术界的共识。2012年诺贝尔经济学奖获得者Roth总结了实验方法的三大用途，除了“与理论家对话”“寻找事实”之外，实验方法还能“在王子耳边私语”，促进政策制定者与研究者的交流（Druckman et al.，2006）。其二，实验方法可以从微观的角度来考察公共政策产生影响的作用机制，而这正是现有研究所亟须突破的方向之一，因为对于任何宏观政策的理解，都须归根于解释个体的行为与动机。 尽管实验方法有诸多优点，但要成功应用，还需要通过巧妙的实验设计来实现研究的“内在有效性”（internal validity）和“外在有效性”（external validity）（Campbell and Stanley，1963；McDermott，2002）。其中，内在有效性是指实验设计能够有效控制干扰因素，并确认所观察到的“因变量的变化”确实可归因于“自变量的变化”，而非其他干扰因素的影响。这涉及有效的控制，避免错误的归因。通常情况下，实验过程中的随机分配可以帮助解决干扰因素对实验内在有效性的威胁，“分组和比较”则可以帮助强化实验控制。外在有效性是指来自实验室的结论能够类推到真实世界。由于缺乏代表性样本，因此实验结果能否外推，便成为饱受质疑的问题（谢宇，2012）。实现外在有效性最常见的方法是依照“平行原则”（precept parallelism）调整实验环境的各种情境，并观察其带来的影响，确认因果推论是否稳健（丹尼尔·弗里德曼、山姆·桑德，2011）。 有关实验有效性的讨论，始终是实验方法论的核心（McDermott，2011）。大部分学者都认为，好的实验设计必须在确保内在有效性的基础上，强化研究的外在有效性，即在保证推论逻辑正确的前提下，提升研究的可推广性。这是实验设计成功的关键。然而，由于公共管理学者更加关注研究结论的现实意义与政策启示，这就要求实验环境要尽量与现实保持一致，实验对象能够尽量代表现实中的行为主体。言外之意，由于公共政策研究对实验外在有效性有较高的要求，这就进一步挑战了研究人员如何设计出同时满足内在有效和外在有效的公共政策实验研究方案（马亮，2015）。现有文献表明，田野实验是能同时实现这两个目标的最佳方法（罗俊等，2015）；然而，在公共政策领域，田野实验的可操作性要远低于实验室实验，且田野实验的数据搜集仍然可能面临上述各种问题。因此，本文接下来将举例说明公共政策相关研究的实验室实验该如何设计以实现有效性。 四、公共政策实验研究的有效性：以纳税遵从实验为例 在公共政策研究的各议题中，税收政策受到了越来越广泛的关注（高培勇，2014）。自1978年改革开放以来，中国的税收体制经历了利改税、财政承包责任制、分税制、废除农业税、增值税转型、营改增等多次重大改革，如何评估这些税收政策的经济和社会影响，并为进一步税改方向提供建议，是当前学者和实践者都非常重视的研究问题，而评估这些税收政策的关键之处在于考察税收制度对纳税遵从的影响。因此，考察纳税遵从也是公共政策研究的一个重要部分。 然而，与很多研究类似，有关纳税遵从的研究也受到数据质量和来源的限制（Alm，2012）：（1）政府统计数据的可信程度有限，且缺乏微观的纳税行为数据；（2）搜集调研数据的成本高，几乎不可复制，话题也比较敏感；（3）虽有少量相关的实验研究，但还不够普及。现有关于中国纳税遵从的实验研究还不太多，且几乎都是实验室实验（童疆明，2008；王韬、许评，2007）。鉴于此，本文也用有关纳税行为的实验室实验作为公共政策实验研究的范例，以展示如何通过实验设计实现内在有效性和外在有效性，展示如何搜集微观行为数据来研究公共政策。① （一）研究问题简介 在设计税制的过程中，政府最常用的政策工具是税率。因此，税制设计的核心问题之一，是税率与税收收入间的关系。现有研究表明：税率越高，逃税越多；但与此同时，政府是否能取得更多的税收收入，学者的研究并没有得出一致的结论（Andreoni et al.，1998）。鉴于此，本研究将通过纳税遵从实验厘清二者间的关系。 针对纳税遵从行为的研究，其困难之处在于问题的敏感性，因此往往缺乏可靠的微观数据。同时，现实中的纳税决策受许多因素干扰，不易有效控制纳税决策背后的心理机制，而实验方法却是解决这类困难的最佳选择。本研究采用了纳税人在不同税率档次申报纳税的实验设计，以上海某高校的在校学生为实验对象，通过实验室实验来考察“税率高低”和“税收收入”的关系。在实验开始之前，实验者对实验背景与规则进行简单介绍，然后由实验对象进行纳税申报，整个过程历时约40分钟。如上文所述，该实验成败的关键在于如何实现其内在有效性与外在有效性。那么，这样的实验该如何设计？ （二）实验设计如何确保内在有效性 要确保推论的内在有效性，实验设计的关键在于控制实验过程中的干扰因素，例如实验对象的个体特征以及包括“竞争假说”的其他可能干扰实验结果的因素。为控制实验对象个体特征的影响，本实验采用了“同被试实验设计”（Druckman et al.，2011）；为控制其他可能的干扰因素，本实验采用“分组与比较”的方法进行控制。整个实验的基本设置以及实验对象基本情况详见表1。具体做法如下。
