公共科技政策分析的理论进路：评述与比较，本文主要内容关键词为：进路论文,理论论文,政策论文,科技论文，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。
0 引言
公共科技政策是国家公共政策体系中的重要组成部分，是政府对科学技术进行促进和控制的基本途径。公共科技政策通常涉及到科学政策、技术政策、技术创新政策、产业技术政策等概念。日本学者乾侑认为，作为科技政策对象的科学技术现象，包括从基础科学到应用科学的各种科学现象，以及从技术开发到技术市场化的各种技术现象，作用于前者的政策通常称为科学研究政策，作用于后者的政策通常称为产业技术政策[1]。我们认为，随着当代科学技术一体化、科学技术与生产一体化、基础科学与技术创新之间的联系愈益密切，基于科学、技术、技术创新、 技术产业化等概念的政策实践常常包含在一起。因此，公共科技政策的对象，涵盖了科学、技术、技术创新等内容。
公共科技政策分析，即要研究政府是否需要干预科学技术，干预哪些科学技术，如何干预，干预效果如何等问题。迄今为止，这是一个非常年轻的研究领域。科技政策一词，1963年在日内瓦召开的联合国关于为低开发地区提供适用科学技术会议（UNCAST）上正式提出， 并被大多数国家采用。经过几十年的发展，当代公共科技政策分析已成为一个内容丰富，颇具多样性的领域。来自于不同学科传统的研究持有各自的基本概念和方法论，形成了不同的理论基础和分析框架，它们之间有共性，也有差异。在许多情况下，不同的政策分析对于同样的政策对象，在促进还是限制、干预的力度与方式、政策效果的评估等问题上，会出现冲突。这些分歧经常导致政策实践的困境，使决策者难以做出选择，导致延误时机，或者使决策面临高度未知的风险。因此，在众多公共科技政策分析的理论进路中，识别不同的框架，剖析其共性与差异，寻求对分歧的有效处理方法，成为摆在我们面前的重要理论问题。
本文首先对在公共科技政策分析领域影响较大的4种理论进路进行评述，即新古典经济学、演化经济学、科学技术与社会（STS）研究、政策科学；然后对这4种理论进路加以比较；最后尝试勾勒出较为系统的公共科技政策分析的概念框架。
1 公共科技政策分析的理论进路
1.1 新古典经济学进路
新古典经济学在行为最大化的前提假定下建立的均衡分析框架，通过抽象掉经济现象中各种变动调整的表象问题，致力于对均衡状态及其规律的研究。瓦尔拉一般均衡从数学上论证了所有商品和要素市场同时达到均衡的状态；阿罗—德布鲁（Arrow-debreu）范式则建立了更为精致的均衡分析体系，证明在市场中通过供求力量的作用，各种经济过程必然最终达到一个符合帕累托最优的均衡解。探讨资源最优配置的条件和机理，并由此分析政府与市场在特定领域各自应承担的角色，是新古典经济学政策分析的基本理论进路。这种政策分析在二战以后取得了迅速发展，并为许多资本主义国家所采纳。
新古典的微观经济学将技术视为一种在投入与产出之间进行转换的生产函数。它假定存在多种可行的技术方案，即存在多种资本和劳动的可能组合，它们能得到相同的产出。这些组合可以被描绘为一组凸性生产函数曲线，技术变迁即表现为生产曲线的移动。这种对技术的处理方式通常被称为“黑箱”式的，即技术被预设为一种给定的生产条件，它的变动会调整劳动与资本的投入比例，从而影响企业的收益；至于技术如何发生变化，则不在解释范围内。在新古典总量经济增长模型中，技术进步从20世纪50年代开始被认为是经济增长的决定因素（注：美国斯坦福大学的阿布拉莫维兹（Abramowitz,M.）最早开始分析科学技术对经济增长的贡献率，但索洛（Solow,R.）最先运用计量经济学方法解决这一问题，提出以柯布—道格拉斯生产函数为基础计算技术进步对国民经济贡献率的方法，该方法被后来研究者广泛采用。）。但是，索洛模型表明了技术进步对于经济增长的决定作用，却将技术作为外在于经济系统的残值（Residual），因此并没有解释技术为什么会进步。这一不足招致了诸多学者的批评，并由此催生了现代演化经济学和新经济增长理论。其中，新增长理论将技术视为经济增长的内生变量，试图通过经济系统运行中的各种机制来解释技术进步的原因，如干中学、知识积累、人力资本积累、技术模仿等，试图以此打开索洛增长模型中的“技术黑箱”。这种把技术变迁分解为经验积累、人力资本、教育、模仿等因素的方式，把先前的“技术黑箱”进行了更细的分解，使人们得以更清晰地理解技术变迁的原因。新增长理论承袭了新古典的均衡分析框架，仍然将技术视为一种生产函数，但这类函数中包含了较之索洛函数更为细化的变量。
由此，在新古典经济学进路中，公共科技政策分析所要解决的问题可以表述为：市场能否有效配置资源，使科学技术活动处于社会所需的最优规模？倘若不能，政府应该如何干预？
二战以后，在美国关于政府科技政策问题的讨论中，阿罗（Arrow,R.）和纳尔逊（Nelson,R.）等人认为，在纯粹市场的条件下，科技活动所需的资源不可能得到最优配置，会出现市场失灵（Market Failure）。按照阿罗的观点，发明的不可分性（Indivisibilities）、收益非独占性（Non-appropriabilities）和不确定性（Uncertainties），是市场失灵的主要根源[2]。后来，随着对科技活动特性认识的深入，许多研究者提出了多种关于市场失灵的描述。市场失灵由此成为新古典经济学进行公共科技政策分析的基本概念，通常称为市场失灵的政策范式。
一般而言，科技发展中的市场失灵包括以下内容：
（1）科学技术的公共物品特性导致私人部门投资不足；
（2）科技活动的风险和不确定性导致私人部门投资不足；
（3）现代科技发展所需的规模巨大的投资使单个私人部门难以承担；
（4）不同主体间的信息不对称造成科技资源配置失效；
（5）从某些科学技术的负外部性来看，市场投资经常相对过度。
市场失灵的概念，为判断政府何时干预科学技术提供了一种相当清晰的分析工具。当代学术界与决策界普遍认为，政府应该重点支持市场失灵的领域。根据市场失灵的不同类型，政府可采用相应的政策工具予以纠正。通常的政策工具包括：通过专利制度提高技术发明人的私人收益，以直接补贴或税收减免的形式为R&D提供财政支持，通过风险投资机制分担技术风险，建设公共科技基础设施，通过社会科技服务减少发明者与投资商之间的信息不对称等。
在新古典的均衡框架下，经济系统通向均衡状态这一前提性理论设定，已经在逻辑上排除了打开技术黑箱的可能途径，或者说均衡框架中不含有待解的关于技术本身的变量。干中学、知识积累、人力资本积累、技术模仿等模型主要是在解释技术变迁的原因，并不是关于技术变迁过程自身的说明。可以说，在新古典经济学的公共科技政策分析中，技术始终处于一种黑箱状态，被假定具有自身内在的发展逻辑。而在这一分析兴起的年代，技术创新被认为是一种具有自身逻辑的线性过程，即由科学研究开始，经过应用研究与开发、生产和销售环节而进入市场。技术创新过程被认为很少进入政策关注的视野。市场失灵的概念与线性创新模型的结合，产生了公共科技政策的“供给偏向”，即强调为科技发展提供人、财、物等市场供给不足的资源，或通过管制、税收等手段防止市场供给过度。因此，许多市场经济国家（如美国）甚至只提到科学政策，而很少提到技术政策，这种观念直到近些年才有所改变。
近20多年来，技术创新被越来越多地视为一个复杂的过程，其中存在多环节相互作用，远非线性模型想像的那样简单。伴随新古典经济学的危机，基于市场失灵的公共科技政策分析也开始受到许多批评。这些批评指出了市场失灵分析的一些局限：（1）技术创新的复杂性使得识别市场失灵的环节和场合非常困难；（2）它忽略了市场运行的制度背景，因为在不同的制度背景中，市场失灵是不同的；（3）它含蓄地假定在创新和科技活动中，市场机制比其他机制（如网络、合作、联合体等）更为优越，这一假定缺乏充分的合理性；（4）当技术创新的外部性普遍存在时， 它难以提供明确的政策方向和重点[3]。
市场失灵分析的优势是显而易见的，其局限性也不可否认。当代科技进步的加速及其对于国家综合竞争力的关键意义，使各国政府对科技和创新活动采取了更为积极的态度。理论与实践的双重需要，催生了公共科技政策分析的新原理，即一种以演化经济学为基础，以创新系统建设为导向的政策分析。
1.2 演化经济学进路
经济发展的演化分析有多种方法，通常可以认为存在第1代（马克思）、第2代（熊比特）和第3代（新熊比特学派）演化经济学（注：新熊比特学派通常有广义与狭义之别。纳尔逊和温特最初自称为“新熊比特主义者”，即关注技术在经济发展中的作用及其协同演化过程，狭义的新熊比特学派主要包括Sussex大学SPRU（Science Policy Research Unit）的研究，而技术创新管理以及技术评估领域的一些研究可被认为属于广义的新熊比特学派，其核心特征是以演化观分析技术创新。参见文献[4]。）。在20世纪的前几十年，经济学中包含了较多的演化思想和演化话语，但二战后随着新古典经济学对均衡条件更为固化的设定和这一理论的数学化，均衡分析成为经济理论中的主流方法。20世纪70年代以来，主流经济学的危机和非线性自然科学的发展，使演化理论再次在经济学中兴起。现代演化经济学是一个理论和方法都十分庞杂的领域，尽管还经常被视为一种“异端经济学”，但它在许多领域已受到越来越多的重视。“演化”甚至已经成为一个非常流行的标签，许多经济学分支和流派都自称或被称为“演化的”。究竟演化与非演化经济学如何划界，各流派之间能否融合也因此构成了一个争论颇多的议题[5]。总体来看，现代演化经济学当前还处在初创阶段，还没有形成一个总体的和权威的分析框架。
尽管演化经济学尚未成熟，但已呈现出不同于新古典经济学的鲜明特征：与均衡框架关注经济系统均衡状态的规律不同，演化框架聚焦于经济系统发展变化的动态过程，坚持从演化的、动态的角度来理解和分析经济系统的运行，并发展出了特定的话语体系。一般认为，演化理论的分析框架具有3方面特征：考察动态的演化过程；理论解释既包括随机性又包括系统性的筛选机制；经过筛选而生存下来的特征具有一定的惯性。在具体策略上，演化框架一般可以归纳为3要素：基因类比物或选择单位、变异或新奇性、选择过程[6]。
技术变迁和技术创新在现代演化经济学中被视为众多经济现象背后的根本力量，技术创新过程及技术创新促进经济增长的机制得到了较为深入的阐释。
（1）剖析技术的构成。技术不再被假定为黑箱式的生产函数，而被视为由多种内容组成的系统或构型，例如，一些学者将技术的内容划分为物理的人造物、实践过程、知识等组成部分。这种对“技术黑箱”的功能性分解克服了新增长理论对技术动力进行原因式解释的局限，为探讨技术变迁的内部机制提供了起点。
（2）考察技术变迁的动态过程。纳尔逊和温特（Nelson,R.and Winter,S.）首先提出了“自然轨道”的概念，用来表达技术发展的累积和演化特征，即技术发展受到先前“基因”遗传的规定和由经济、制度及其他社会因素构成的选择环境的选择，从而技术沿特定方向前进[7]。在这一演化模型的总体思路下，其他学者也进行了富有成效的研究，如多西（Dosi,G.）构造了比较完整的技术轨道——环境选择模型[8]，萨哈尔（Sahal,D.）详尽阐述了技术沿着“技术通道”（Technological Avenue）前进，并受到“技术路标”（Technological Guideposts）导引的动力机制[9]；阿瑟（Arthur,W.）则对由于“采用的收益递增”而带来的技术发展中的路径依赖和轨道锁定等现象进行了阐释[10]；来自于SPRU的创新研究提出了技术创新过程的5代模型（注：SPRU的研究者Rothwell认为，20世纪50年代以来，国际上出现了五代具有代表意义的技术创新过程模型：科学推动的线性模型、需求拉动的线性模型、交互作用模型、一体化模型和系统集成与网络模型，参见文献[11]。）；等等。现代演化经济学提出的“技术轨道—环境选择”的技术演化模型与新古典经济学中隐含的“科学推动”或“需求拉动”的线性模型远不相同。选择环境概念包容了更广泛的“市场”含义，一项发明可能不经过商业交易而通过其他方式被社会采用，如医生可能根据其职业判断而不是市场考虑来采用一种新的医疗技术。而且，技术轨道与选择环境是相互包含、一体互融的，技术进步发生于不同类型的知识之间的持续互动和相互学习中，积累与渐进会导向特定的创新模式，即技术轨道。而在科学推动和需求拉动分析中则不具有这两方面的内涵[12]。
（3）探讨技术创新与产业及宏观社会经济之间的协同演化。如在宏观经济学和宏观社会学层面上，多西认为存在“宽广的和共性的技术轨道”；纳尔逊和温特则用“技术体制”（Technological Regime）来指称产业特性及广泛的社会背景；秉承熊比特对技术变迁与经济发展长期相关性的分析传统，弗里曼和佩雷兹（Freeman,C.and Perez,C.）提出了“技术—经济范式”的概念，并认为技术—经济范式革命是技术范式的基础性变化，除了设计的启发和生产要素价格的影响以外，技术—经济范式革命和新范式下技术的进一步发展被认为需要市场结构、组织结构、规制结构等的相应变迁[13]。
（4）技术创新需要的制度环境得到深入研究，由此生发出丰富的政策含义。技术创新被认为是一个非线性的，存在复杂互动的过程。企业、研究机构、消费者、金融机构、威权部门等之间的知识流动是创新发生的必要条件，而且各种制度安排，如知识产权和管制政策，以及文化背景对于创新而言是重要的。由此，创新系统的观念被广泛接受。创新系统强调从社会经济制度背景和文化环境来研究不同国家和地区创新绩效的差异，为理解技术创新的动力和经济增长提供了一种新的制度分析框架。
演化框架下的政策设计主要依据对技术变迁的动力学认识。技术创新被视为一个在多种因素的复杂相互作用中，基于创新系统的过程，这意味着创新的成功不仅依赖于特定行动者，更依赖于创新系统诸要素之间的相互作用，市场只是其中的因素之一。据此得到的政策思想定位于促进创新系统的有效运行，即纠正系统失灵（System Failure）。
所谓系统失灵，是指创新系统诸要素未能有效承担恰当角色以及相互匹配不当，从而不能有效促进创新的一系列状况。许多学者对系统失灵进行了识别分析，如马勒巴（Malerba）指出了4种系统失灵：学习失灵、试探与开发（即多样性与选择之间的矛盾）独占陷阱、动态互补失灵[12]；史密斯（Smith）也区分了4种市场失灵：基础设施供给不足、企业不能及时适应技术和市场而转型、社会经济系统锁定于特定技术范式、不恰当的制度安排；卡尔森和雅克布森（Carlsson and Jacobsson）将系统失灵分为：网络失灵和制度失灵2种情形；伍尔修斯等人（Woolthuis,Lankhuizen and Gilsing）在总结其他学者研究的基础上，将系统失灵归结为基础设施失灵、制度失灵、互动失灵和企业能力失灵4种类型[14]。总的来看，系统失灵可以概括为以下内容：
（1）创新系统要素缺失：科技知识和技能资源、测试设施、知识转移机制、教育培训等科技基础设施的供给不足，也包括通信、交通等物理基础设施供给不足。
（2）互动失灵：各主体间联系太弱，会影响相互学习效果。各主体间联系太强，则可能会在一定范围内变得固化，排斥其他新鲜事物，导致社会经济系统锁定于特定的技术范式。
（3）制度失灵：法律法规不健全，缺乏创新文化和社会价值观。
（4）能力不足：各要素，尤其是企业，可能缺乏迅速有效学习的能力，不能很快与新技术和社会发展的需要相互适应。
根据系统失灵的不同类型，可得到相应的公共科技政策措施。如为了促进系统中的知识流动与相互学习，可采取发展科技中介机构、促进中小企业发展、促进企业与公共研究部门合作等。可以看出，这些措施主要是一些结构性的制度安排。同时，系统失灵原理并不排除像R&D补贴、知识产权、政府采购等这样的政策工具，因为许多结构性的制度安排是一种导向，它需要通过各种政策工具来实现。但这里对政策工具的选择与考虑市场失灵时是不同的。
以演化的视角和方法来剖析技术在许多学科都已出现，如经济史学家罗森伯格（Rosenberg,N.）关于技术进步经济学的著作便具有浓厚的演化思想；一些技术史学家如康斯坦特（Constant）、巴萨拉（Basalla）等人，也都对技术发展持演化的观点；20世纪80 年代初兴起的新技术社会学也提出了鲜明的技术演化思想和演化模型。新近的动向表明，技术创新的演化观已成为多学科的共同话语[15]。这些来自于历史学、社会学的研究与演化经济学相互渗透，使许多演化经济学的研究呈现出多学科综合的特点。尽管理论上还未成熟，演化理论毕竟提供了有别于新古典经济学的市场失灵分析框架，基于创新系统的政策思想甚至已成为全球范围内主流导向。推进理论研究，为创新系统建设提供更为清晰的概念工具和分析方法，是演化经济学公共科技政策分析所面临的重要任务。
1.3 科学技术与社会研究进路
科学技术与社会（Science,Technology and Society，简称STS）研究（注：STS在欧美大致有2种称呼，其一是Science,Technology and Society；其二是Science and Technology Studies。后者更为接近科学学与科学技术社会学的研究。相关背景可参见文献[16]。），是一个以科学技术与社会的相互关系为对象的综合性学术领域。这一领域的出现，是科学技术发展到一定阶段的产物。二战后，对战争给人类社会带来的灾难的反思，伴随资本主义经济增长“黄金时期”而迅速凸现的环境、资源等问题，使社会越来越认识到科学技术的负面影响。从20世纪60年代开始，西方国家出现了环境保护、反战、维护人权等社会运动。同时，社会科学领域出现了科技批判思潮、科学哲学的历史主义和科技史的外在主义导向；自然科学领域则出现了越来越多的自然科学与社会科学交叉的新兴交叉学科。在这一背景下，科学技术与社会的相互关系成为一个特定的研究对象。来自于历史、哲学、伦理学、社会学、心理学、人类学等学科视角的研究相互交叉融合，社会科学家和自然科学家共同参与，汇聚为STS研究领域。在美国和欧洲，产生了一系列科学、技术与社会研究计划、中心和系，创办了科学技术与社会的刊物和学会，培养了研究生和本科生，STS作为一个特定的学术领域走向建制化，并在20世纪末期在世界范围内得到迅速传播[17]。
STS研究把科学技术作为社会大系统中的子系统，强调从更广的社会视角来分析和反思科学技术的发展，探讨其与经济、社会、文化、生态环境之间的相互作用关系，并带有强烈的政策主张。与新古典经济学和演化经济学的政策分析不同，STS的政策分析扩展了政策准则，它所关注的并非如何促进科技发展，而是如何促进科学技术更健康的发展，即如何使科学技术发展与社会相和谐，减少科学技术的负效应，消除科技异化。这种综合的政策关注直接影响着政策导向，如二战后各国对军事科技的支持，OECD（1971）的报告《科学、增长与社会——一种新视野》（布鲁克斯报告）把环境、能源、公共卫生、社会福利等问题作为科技政策的优先准则，当前各国对克隆技术的控制等，都是基于STS视角，依据政治、社会、环境、伦理等准则提出的政策导向。
上述STS的政策分析具有宏观性和整体性特点，主要是带有特定价值取向的规范分析，它可以为政策设定目标和方向，并对某些科学技术进行预见和评价。但是，这种政策分析难以在政府所采用的不同政策工具之间做出选择。
科学技术是人类的事务，科学家和工程师作为科技活动的主体，也构成了特定的社会群体，承担着特定的社会角色。在科学技术社会学的研究中，也存在着政策分析的传统。这类研究以科学技术活动为对象，从社会学的视角，探讨诸如科学技术的社会环境、科学共同体的组织结构、科学家的行为模式等问题。如默顿（Merton,K）的科学社会学对科学家行为特点的探讨，涉及到诸如科学的奖励机制、科学发现的优先权、科学界的评价方式等，这些都能得到相关的政策设计。在这种社会学途径中，政策设计的思路，是采取措施对科学家和工程师的行为进行规范、激励和限制，这些措施构成了科技活动的体制化规则，如奖励制度、优先冠名权、著作权、专利权、科研行为规范（如科研越轨行为的惩罚）等。
20世纪70年代以来兴起于欧美的科学知识社会学（Sociology of Scientific Knowledge,SSK）及20世纪80年代兴起的技术的社会建构论（Social Construction of Technology，或称技术的社会形成，Social Shaping of Technology,SST）（注：技术的社会形成（SST，也被译作社会塑造、社会形塑等）是与社会建构极为相近的概念，在多数情况下，二者被互换使用。对二者的辨析参见文献[18]。），通过大量的案例研究和概念建设，揭示了科学和技术的社会建构性质，因而具有积极的政策含义。对这一研究潮流虽然还存在许多争议，但其丰富的实证案例和富有成效的理论建树，不仅带来了对科技政策的基本思想和关注焦点的重新思考，而且提出和改进了政策分析和实践的具体形式。蕴涵于SSK和SST中的政策含义可以归结为以下几方面：
（1）建构论的政策原理。在新古典的研究中，技术被视为具有内在必然性的黑箱，并将技术与社会理解为2个分离的领域，探讨二者谁决定谁，由此导致了技术决定论或社会决定论的观点。这2种观点体现在政策思想中，相应地表现为2种倾向：一种是努力调整各种社会因素，以适应科学技术发展的要求，即制定“为适应科学而采取的政策”；二是试图通过人为的规划设计，掌控科学技术的发展，即“政策引导中的科学”（注：“为适应科学而采取的政策”（Policy for Science）和“政策引导中的科学”（Science in Policy），是OECD的第一份科技政策报告（1963）中做出的区分，参见文献[19]。）。社会建构论通过揭示科学技术在多种因素共同作用中得以形成和发展的机理表明，政策不是单纯地根据科学技术发展而制定，科学技术发展也不是单纯由政策来决定，政策与科技发展之间是一种相互融合与共生演化关系。政策是科学技术发展中的行动者之一，与其他行动者之间存在复杂的相互作用。
（2）政策干预的持续性。社会因素对科学、技术和创新的建构存在于从研究开发到技术商业化的整个过程中，我们既不能完全被动地适应科学技术，也不能给科学技术一个预先的完全设计和规划，而只能利用各种政策工具，自始至终介入对科学、技术和创新的社会建构，在动态变化中促使科学技术走向社会希冀的方向。政策应该关注科学研究和技术创新的全程，不能只重视要素供给，也要干预生产过程和市场，并要把对研发的支持政策和技术扩散政策纳入统一的政策体系。基于政策干预的持续性，一些政策工具，如建构性技术评估（Constructive Technology Assessment,CTA）已经在许多国家开发出来[20]。
（3）政策工具的地方导向。科学技术的社会建构表明了科学技术对于特定社会背景的依赖性。不同国家、不同地区、不同时期的社会背景是不同的，其所建构的科学技术必然或多或少地具有不同特点。这意味着照搬彼时彼地的经验将难有成效，具体的政策工具需要根据地方特点进行定制，而且同样的政策工具在不同环境中可能有不同的运用方式。
（4）政策决策的民主化。科学技术是社会建构的，其主体便不只局限于科学家和工程师，而是关系到更广的社会群体，不同的价值观、文化、利益都是科学技术的建构因素，这种理解为科技决策民主化提供了基于对科技发展的认识，而不是传统政治学视角的理论基础。公众参与在技术的社会建构论中尤其受到重视。促进公众参与，有效的实施工具是必要的。许多国家已在这方面做了有益的探索，比如，丹麦技术评估（TA）组织召集的共识会议（Consensus Conference）是当前许多国家都在仿效的CTA工具；又如，荷兰在自然资源开发计划中， 不仅邀请了不同社会群体的代表参加项目论证，而且通过报纸广泛征求了公众意见[21]；另外，利用互联网网页、相关组织、民意调查、座谈会以及建议板等都是经常使用的方式。然而，现代技术的复杂性和不确定性使得即使是专家也难以完全理解某项技术，更何况更广的利益相关者；倘若社会对技术缺乏必要的理解，如何进行民主决策？如何合理地塑造技术？因此，必须通过社会学习，增加对技术的理解，从而提升决策能力。不同类型的行动者之间要相互学习，共同学习，并通过社会学习增进沟通。社会学习不仅有利技术决策的民主化和社会学习，不仅能有效降低技术风险，而且在当代这样一个技术的社会中，也在一定程度上推进了更广泛的民主进程。
尽管STS研究的科技政策分析相当分散，但其在宏观层面上反思科技与社会关系，在中观层面上考察科学技术活动作为特定社会体制的运行规则，在微观层面上分析科技发展的过程，因而具有多方位的政策含义，为政策导向、制度措施和政策行动提供了支持。
1.4 政策科学进路
二战后兴起于西方的政策科学，以一系列独特、新颖的范式及其对决策科学化、民主化和社会经济发展的促进作用，而备受各国学界和政界的关注，甚至被称为当代西方政治学乃至西方社会科学的一次革命。“现代政策科学的创立者”拉斯韦尔认为，政策科学可以超越社会科学的零碎的专门化，确立一种全新的、统一的社会科学；时下局部的问题并不是政策科学所主要关心的，政策科学致力于一般选择理论的研究[22]。这一年轻的学术领域以公共政策为对象，涉及的范围相当广泛，大致包括政策系统、决策体制、政策过程、政策分析方法和技术、政策价值观等方面的内容。对这些内容的研究，迄今尚未形成统一的范式。从某种意义上讲，新古典经济学、演化经济学和STS视角的科技政策分析，包括本项研究，都属于政策科学的范畴。这里存在一个研究的反身性问题。但是，作为一个新兴的学术领域，政策科学绝非是原有不同学科的简单综合，而是聚焦于对政策本身的考察，吸收各学科与政策分析相关的概念和思想，发展出了诸多新的智识。同时，作为超越具体领域（如经济、社会保障、环境、教育、科学技术等）的关于政策的一般性研究，政策科学的原理和方法既来自于多种多样的具体领域的政策实践，同时又为具体领域的政策分析提供支持。
在当代政策科学领域，存在着根植于不同学科传统的研究途径。政策科学进路的科技政策研究，主要来自于政治学和经济学途径。政治学途径的政策研究强调公共政策作为政治活动的特性，主要探讨与政策相关的制度环境、决策与执行程序、决策过程中的权力分布等。就科技政策而言，主要涉及到科技体制、科技政策系统的构成、如何优化政策过程等问题。科技体制作为科技管理的行政体制，随各国政治经济体制和历史背景的不同而有所差异，对于如何通过科技体制的合理化为科技政策提供良好的制度环境，还缺乏较深入的认识。将科技政策作为一个系统的理解也非常不足，因为无论对于科技的研究（新古典、演化、STS），还是对于政策系统的研究（政策科学），都是非常年轻的领域。对于科技政策过程，国内近年来已经出现了一些探讨。这些工作多数聚焦于考察科技决策与评估机制，试图通过识别科技政策过程中的权力分布和影响变量，为优化科技政策过程提供分析基础（注：如陈玲对20世纪80、90年代中国集成电路产业政策制定过程的研究表明，政治权威、技术官僚和社会精英三类主体在该政策领域中具有不同的角色和功能，对政策起着不同的影响。作者提出一种“制度—精英”双层决策的理解模式，为优化政策过程提供了一定的理论支持。参见文献[23]。）。
来自于经济学传统的政策研究者将经济学的理论假定、概念框架和分析方法用于分析政策问题，带来了一系列富有启发的见解。被称为“新政治经济学”的公共选择理论将经济人、交换和个体主义方法论用于政治及公共政策领域，揭示了并不存在理想政府，公共政策往往是政治行动者基于自利动机和行为的产物。这样，便会出现政府失灵（Government Failure），即由于各种因素的影响，政府并不能很好地履行公共威权部门应该承担的角色，不能实现全社会福利最大化。在科技政策领域，政府失灵主要表现为以下内容：
（1）科技决策失效：由于科学技术的专业性，政府部门的知识局限和信息不完备，可能难以准确预见科技发展的前景，从而导致错误的科技决策；
（2）公共物品供给低效：如科技基础设施供给不足；
（3）科研管理的低效与僵化：如行政管理体制可能不利于科技创造力的发挥；
（4）科研经费分配中的寻租：大量公共科研经费的存在，为寻租行为创造了空间；
（5）集体行动的难题：当某些技术的负面影响超出一国范围时，国家政府可能会基于本国的考虑而不去采用对全球而言最优的技术，如全球气候变暖要求开发替代能源，但单一国家很少以牺牲经济增长为代价减少对石化燃料的使用，也很少为新技术的开发投入大量资金，这一难题需要有效的全球治理机制。
政府失灵的存在，为改进政府科技管理和政策过程提供了概念工具。弥补政府失灵，需要诸如合理的民主决策机制，增加政策的透明度，促进政府，专家与民众之间更为通畅可靠的信息沟通，以及道德劝导等措施。
政策科学的兴起，为分散的、多种多样的政策分析提供了统一的基础，使政策研究回到了政策本身。这一进路的科技政策分析给予科技政策一种整体的、系统的理解方式。然而，这里得到的主要是政策过程的改进和决策原则，难以得到具体的政策措施，因此必须把政策科学的一般原理同科学技术发展的特性和规律结合起来。
2 4种理论进路的比较
通过对新古典经济学、演化经济学、STS研究、政策科学4种公共科技政策分析进路的评述，可以看出它们在所关注的焦点问题、方法论、政策导向与措施方面存在许多差异，也具有一些共性（见表1）。
表1 4种公共科技政策分析进路的比较
新古典经济学 演化经济学 科学技术与社会研究 政策科学
如何促进科学技术与社会的协调？如何
分析焦点如何优化配置科技 如何激励技术创新的发
对科技行为进行鼓励和限制？政策作为 如何改进政策过程？
资源？
生和扩散？ 行动者如何介入技术创新？
科学技术作为黑箱，
剖析技术创新的动力和
将科学技术视为社会子系统；科技发展 剖析政策过程，强调
方法论 政策从外部对其提 过程，政策作为创新中
是一种社会行动，强调政策内容与过程 政府与其他利益相
供支持或控制。
的要素发生作用。
的社会性。 关者的行为特点。
核心概念科技资源配置；市场
建设创新系统；系统失灵。
科技与社会协调；行为规范；政策参与。
政策过程；政府失灵。
失灵。
纠正市场失灵，实现
纠正系统失灵，促进创
促进科技与社会的协调发展，规范科学
政策导向技术创新所需资源 新的发生与扩散，提升
家与工程师的行为，将社会价值整合到 优化政策过程，克服
的最优配置。 创新能力。 科学技术中。
政府失灵。
具体的政策措施，如
结构性的制度安排，如扶 科技战略方向，如环境、国防、发展高技
政策措施财政支持、税收优惠、 持中介机构、促进中小企 术计划等.科技行为规范，如奖励、优先政府改革，决策与执
专利保护、提供基础
业发展、促进企业与公共 权冠名、科研越轨的惩罚等.公众参与科行过程优化。
技术和共性技术等 研究部门合作等。
技决策，如CTA。
这些政策分析进路所关注的问题大致可以分为政策内容和过程2方面。政策内容是指政府干预科技发展所采取的具体措施，主要依据科技原理的分析；政策过程是指政府制定和实施措施的行为，主要依据政策原理的分析。新古典经济学和演化经济学主要是关于政策内容的研究，政策科学是关于政策过程的研究，而STS研究首先是关于政策内容，也涉及到政策过程。
新古典经济学和演化经济学都发端于经济学领域，但它们考察问题的视角是不同的，这导致了不同的理论构建方式，并进一步带来了政策思维导向的分野。如果说新古典的均衡分析在一定层面上可以解释技术为什么变迁，演化分析则寻求对动态经济发展过程的解释，试图解释技术如何变迁。基于这种分析的技术政策也更为直接地介入技术创新过程，其思维导向不再是消除市场失灵以谋求资源的最优配置，而是如何完善创新系统，以促进创新的发生和顺利进行，也即如何提升创新能力。不同的政策思维在实践中会产生不同的政策设计。均衡框架对市场失灵的纠正会直接得到具体的政策措施；演化框架对系统失灵的纠正则会带来结构性的制度安排，而实现这些制度安排，也需要使用基本的政策工具。
均衡与演化框架下的科技政策具有很强的互补性。不管理论进路如何，二者的最终目的是同一的，都是为了促进科学进步与技术创新，并进一步促进技术创新服务于经济发展。OECD（1998）的研究认为，均衡与演化分析都提供了有益的政策框架；它们在提供政策干预的基础方面都有各自的优点和弱点；尽管它们的重点是不同的，其原理并非相互排斥[24]。在某种意义上，我们可以将它们视为分别代表了静态分析与动态分析、外部分析与内部分析的思维路线，即可以将均衡框架下的科技政策视为一种静态的、外部干预型的政策；演化框架下的科技政策则是一种动态的、内部干预型的政策。
如何将其互补相结合呢？一些学者做了有益的探索，如我国学者王春法博士将技术创新政策研究分成新古典学派、新熊比特学派和国家创新体系学派，主张在承认新古典学派关于技术创新中市场失灵的假定的基础上，把新熊比特学派将技术创新视为一个复杂过程的假定与国家创新学派强调技术系统化的特点结合起来[25]。我们认为，一种充分的科技政策框架需要政策原理与科技原理的结合，均衡框架下的市场失灵作为一种通用的公共政策原理，提供了政府干预技术创新的基本理由；而解决如何干预的问题则需要转向演化框架，对技术创新过程进行剖析。演化框架下的系统失灵提供了基本的科技原理，它为各类政策工具在技术创新过程中的运用提供了一幅完整的图景。只有在技术创新过程中，在创新系统的运行中，对系统失灵和市场失灵以及二者的关系进行更细致地考察，并据此寻求纠正途径，才可能得到更为有效的政策设计[26]。
与经济学视角不同，STS研究进路的政策分析从社会反思和社会学的分析思路出发，对科技政策进行全方位审视，不仅基于经济的考虑，更将社会的、环境的等多种价值准则融入政策分析，从而具有较强的规范性特点。
对科学技术职业活动的社会学研究具有特定的政策含义，尽管其与新古典经济学是不同的理论进路，但经常会得到相同的政策措施。如专利权，在新古典经济学的分析中被解释为弥补由于私人收益低而造成的市场失灵，而在科技社会学的分析中，专利权则被解释为行为激励（这种激励不仅是经济激励，也包括声望激励）。
新兴的SSK和SST的研究，尤其是后者，将技术创新视为一个社会过程，其对技术创新过程的剖析与演化经济学也具有颇多相近之处。二者都将技术发展视为一个演化的过程，这一过程具有“交互性”（Interactive）和“异质性”（Heterogeneous）的性质。技术发展被认为是由多元因素而不是一元因素（如需求拉动或科学推动）促动的过程，是在各异质性因素的协商中进行的；这些因素之间存在复杂的相互作用。然而，二者所要解决的核心问题是不同的；演化经济学重点关注技术为什么沿特定方向发展，即这一方向有何规定性。SSK和SST则试图阐明科学技术如何发展，聚焦于科学技术（内容）得以形成的过程。因此，二者在政策导向和措施上都强调创新系统的观点。但演化经济学偏重于分析结构性制度安排，而SSK和SST则偏重于分析政策如何对科技发展起建构作用。
对科技活动的社会学分析也包含了对政策过程的思考。政策作为技术之社会建构中的行动者，其主体的价值观和政策文化，会影响政策的内容，从而影响着技术发展。因此，决策机制受到关注——如SST关于技术决策民主化的主张。政策实施过程也被SST纳入关注范围——它主张政策干预的持续性和地方性。这种对政策过程的关注来自于对科学技术的考察，而政策科学则从政策着眼，直接以政策系统为研究对象。因此STS与政策科学尽管也有共同关注，但也只是殊途同归的结果。
政府失灵概念，意味着市场失灵并非是政府干预的充分理由。因为我们不能肯定，市场做不好的事情，政府就一定能做好。从某种意义上讲，政府失灵可以理解为包含在系统失灵的框架内，它意味着创新系统要素的失灵。这是一种反身性，即政府既是科技发展的管理者，也是参与者。从政策的管理意义上讲，政府就是要在坚持特定价值观和政策导向的前提下，纠正市场失灵和系统失灵，弥补政府失灵。
不同的政策分析进路在实践中有时会导致冲突。首先，面对同一对象，基于不同价值准则的政策导向会有很大差异，典型的是经济价值与社会价值、环境价值之间的冲突。这些不同的价值取向对同一技术的发展会采取截然不同的态度。即便在价值观达成共识的前提下，不同的理论进路也经常会带来不同的政策措施主张。例如，均衡分析将技术变迁视为一个必然的过程，认为通过消除外部性和风险，降低成本或提高技术进步的收益，都可以得到等价的促进技术进步的效果；而演化分析意识到技术变迁的多样性和不确定性，认为某类研究的预期价值难以被理性评价。因此在许多情形下，均衡分析倾向于对特定R&D提供支持，演化分析则倾向于对创新环境的塑造，决策者在很多时候不得不在它们所提供的不同政策建议之间做出选择。
总之，公共科技政策分析的4种理论进路各有优势与局限，新古典经济学的政策分析非常清晰，可提供直接的政策工具；演化经济学给予科技发展一种系统的理解，可得到科技发展的结构性制度安排；STS以宽阔的视野，在政策导向、科技行为的规范、政策对科技的建构等方面具有丰富的思想和措施含义；政策科学则带来了较为完整的政策体系，为改进政策过程提供认识基础。充分吸收不同政策分析进路的优势，建立一种科技政策分析的系统框架，是公共科技政策分析必须承担的理论使命。
3 结论：一个整合的概念框架
本文的研究表明，公共科技政策分析是一个具有多样性的领域，由于不同理论进路的政策主张常常会产生分歧，因此决策者必须对多种政策主张进行协调和选择，这便需要某种原则和方法，需要某种整合的政策分析框架。这种整合并非是纯粹的理论需要，而是有着直接的实践意义。然而，建立一个整合的政策分析框架是本文力所不及的，作为结论，这里只尝试提出一个整合的概念框架。
公共科技政策分析需要科技原理和政策原理的结合。科技原理表明了科学技术的性质及其发展的动力和规律，如各种创新模型，对科技与社会关系的基本理解等；政策原理则表明了政策过程的一般规律和特点。它们构成了公共科技政策分析的两大支撑理论。
公共科技政策的核心理论，一是政策需求特性分析，及对政策目标和取向的规范分析，如基础科学的市场失灵、创新系统的失灵、为环境目的发展科技等；二是对政策工具的原理研究，如对其传导机制、效用评价、不同政策工具的选择等问题的分析。
由此，一个整合的概念框架可由图1表示。
附图
图1 公共科技政策分析的概念框架
我国的公共科技政策研究，发端于科学学领域，是作为科学学的一个分支发展起来的。即是说，我们更注重在对科学技术的结构与功能、科学技术发展的规律、科技与社会经济的关系的认识基础上来研究科技政策问题。由于我国的公共科技政策研究脱胎于科学学，参与研究的人员就包括了自然科学工作者和社会科学工作者，以及从事科技管理的工作者，因此在知识结构上更易于吸取自然科学所提供的成果。我们的研究主要是提供具体的政策方案，这种研究倾向对于追赶型国家而言，是一种优势。但是，由于对政策过程的认识不深，对政策工具的作用原理的欠缺，也经常出现许多良好的政策方案由于政策过程的不尽合理而难以取得预期效果。对我国而言，建立一个整合科学学、经济学与政策科学的公共科技政策分析框架，具有重要的理论与实践价值。
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