我国科技创新政策复杂性研究，本文主要内容关键词为：复杂性论文,科技创新论文,我国论文,政策论文，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 科技创新政策研究是管理学与政策学的交叉领域，其产生既是政府推进国家科技创新事业发展的需要，也是管理学与政策科学融合发展的需要。科技政策是国家为实现一定历史时期科技任务而制定的基本行动准则，是确定科技事业发展方向，指导整个科技事业的战略和策略原则。科技政策研究和制定涉及内容广泛，涵盖了国家科技发展战略、科技管理基本原则，以及具体的地方性科技政策等。根据科技部官方网站对于科技政策的解读，又可将其细分为科技创新、科技计划管理、科技中介服务、科技条件与标准、科技成果与知识产权政策等。本文重点研究科技创新政策，即国家和地区为实现一定时期的科技、经济与社会发展目标而制定和推行的，有关引导、激励、支持创新活动及其成果应用的行动准则和公共措施。科技创新政策在鼓励创新活动、提高创新效率、推进科技成果转化、提升国家创新能力、带动经济社会快速发展等方面具有显著影响力。 然而，科技创新政策固有的复杂性，包括政策制定过程、实施过程、效果评估复杂性，政策主体多重相关性及互动影响性，政策环境不可控性等，需要一种基于复杂性理论的科技创新政策研究范式[1]。20世纪60年代之后，Yehezkel Dror[1]提出的政策模糊赌博特征、Simom[1]提出的有限理性满意标准、Lindblom[1]提出的渐进主义决策、James March[1]基于垃圾桶决策模型提出的对既有政策的偏好以及Frank[1]提出的外部性及复杂性对政策垄断的间断等思想，均从政策集合中揭示了其复杂性特征。因此，将复杂性理论引入科技创新政策研究，既是对复杂性思潮的继承与响应，也是符合当前问题研究本质与学科发展趋势的新路径。 1 我国科技创新政策简要回顾 1.1 建国初期 在新中国成立初期，我国没有严格意义上的科技创新政策。由于计划经济的实施，创新并不是当时经济发展的主要动力。当时，新中国主要实施计划式科技体系[2]，实行赶超发展的战略规划，将有限的物资全部应用到计划领域，建立了相对系统的科技组织与基础设施，为科技创新政策制定了框架[2]。 1.2 改革开放初期 上世纪80年代后，我国科技创新政策制定依据由“面向依靠”转为“科教兴国”。1982年中央明确提出“经济建设必须依靠科学技术，科学技术工作必须面向经济建设”的指导方针，成为后来各项科技体制改革和政策制定的理论依据。从《1978-1985年全国科学技术发展规划纲要》、《技术政策蓝皮书》以及80年代中期至90年代中期《1986-2000年中国科学技术发展长远规划》、《中共中央关于科学技术体制改革的决定》、《关于深化科技体制改革若干问题的决定》、《关于促进科技人员合理流动的通知》、国家重点技术发展项目计划、国家科技攻关计划、星火计划、863计划，到2005年之前的《关于加速科学技术进步的决定》、《中华人民共和国国民经济和社会发展“九五”计划和2010年远景目标纲要》、《科技进步法》、《中国教育改革和发展纲要》等，这些政策颁布的实旨在于将科学技术作为第一生产力，坚持将科学技术摆在经济发展和社会进步的重要位置[4]，从而为我国科技创新政策体系的完善奠定基础，并完成加速国民经济增长从外延型向效益型战略转变的政策目标。 1.3 “十一五”规划后的新时期 2006年全国科技大会上提出了至2020年建成创新型国家的奋斗目标，我国正式步入创建创新型国家的重要历史阶段，自主创新受到社会各界的强烈关注。《国家中长期科学技术发展规划纲要(2006-2020)》及《中共中央国务院关于实施科技规划纲要增强自主创新能力的决定》等政策的颁布与实施，使科技创新站在了新的历史高度[5]，是对我国未来15年科学与技术发展的全面部署与规划，有助于实现以技术创新为主体、自主创新为主线、深化体制改革，加大科技投入为政策手段的创新驱动政策目标。 2 我国科技创新政策复杂性特征 对政策复杂性的研究最早可追溯到Eric Kljin，Goktug Moreol和Ronald Scott等[6]。他们均倾向于借助复杂性理论研究框架来解释政策从制定到实施及评估的一系列动态演化过程。尚云杰[7]提出，将复杂性理论引入公共政策领域主要有3个层面的影响；理论、方法论及实践，即用复杂性理论描述初始条件对政策制定的敏感性、政策运行的不确定性及政策结果的不可预见性。本文研究我国科技创新政策的复杂性也将按照政策制定、实施到最后评估这一动态过程进行。 2.1 政策制定复杂性 政策制定在科技创新政策动态演变过程中起着基础性作用，其制定环境、制定主体和制定过程都是极为复杂的。首先，政策制定处于一个复杂环境中。不同环境会对政策产生不同的过滤与放大功能，在一项新的科技政策出台前，制定者必须充分考虑当时的国际国内环境，综合考虑各种因素，既具有前瞻性又不失可操作性。其次，科技创新政策制定主体极为复杂。一项科技政策涉及全国人大、国务院、国家科技教育领导小组及人民团体。其中又可向下细分为中共中央办公厅、全国人大常委会、国务院各部委及科协。这些主体会从自身角度考量政策制定，如果不统筹考虑、相互协调，政策将很难制定出台。再次，科技创新政策的制定过程是复杂的。从1978年至今，科技创新政策制定机构由原来的国家计划委员会、教育部、国家经济委员会及国家科学技术委员会转变为科技部、财政部及发改委这一“铁三角”政策合作关系。苏竣对科技创新政策制定主体及其职能分工进行了研究，如图1所示。
图1 科技创新政策制定主体及职能分工 2.2 政策实施过程复杂性 科技创新政策执行主体包括受众企业、科技中介、高校、科研院所及金融机构等，各主体存在不同的资源禀赋、能力、信息及诉求，因而呈现出很大异质性。首先，政策在实施过程中会对以上执行主体产生不同程度的刺激，执行主体也会反映出积极响应、消极响应和不响应等行为。其次，各执行主体间存在复杂的互动关系，其相互影响，相互联系。政策执行方式从最初的各自响应转变为采取承诺执行、委托执行、合同执行、参与执行等[8,9]，主体行为的随机改变使政策的演进路径产生众多转折点，极大增强了其复杂性[10]。再次，各执行主体都具有利己思考能力，会根据自身情况的改变及外围环境变化采取适应性行为，即所谓的主体适应性，从而涌现出新现象。利用霍兰复杂适应系统理论的核心观点“适应性造就复杂性”，可以很好地解释这种现象。因此，必须充分认识政策实施过程中错综复杂的交织关系(见图2)。
图2 政策实施过程中互动规则 2.3 政策评估复杂性 自1997年我国成立国家科技评估中心以来，我国政府就特别重视科技创新政策评估[3]。然而，政策评估存在不同的对象、模式、类型及方法，使其成为一项极其复杂的系统工程[11]。我国科技创新政策评估对象包括政策投入(为获得产出与影响所使用的资源，包括时间、金钱、人力、设备和供给品)、政策过程(促成政策投入向政策产出和政策影响转化的包含管理、组织以及政策的活动与态度)、政策产出(目标群体和受益者获得的货物、服务或其它各种资源)及政策影响(政策产出引起的人们在行为和态度上的实际变化)。由于政策评估涉及领域广、评估模式多，目前并无统一的政策评估模式分类标准[12]，其中最具代表性的为瑞典学者Evert Vedueg[13]设计的评估模式框架(见图3)。根据评估主体的不同，政策评估可分为行政评估(管理绩效和预算制度)、司法评估(司法审查和行政裁量权)、政治评估(政策子系统及公众意见)、其它评估(如研究性评估)[14,15]。科技创新政策评估理论与方法具体包括成本—收益分析法、加权成果—效益分析法、回归分析法、可行性分析法、均衡分析法、社会网络、路径分析及帕累托标准等[16]。
图3 Evert Vedueg政策评估模式框架 3 面向复杂性的科技创新政策仿真 面对上述政策复杂性，传统的定性和定量方法均无法作出合理解释。例如定性方法中的演绎—规律模型或归纳—概率模型就面临学术界的严峻挑战。演绎—规律模型预设的决定论社会规律在科技创新政策现实场景中是不存在的。归纳—概率模型对政策及其执行主体的意向性和行动规则重视不够，导致研究过程为简单因果关系[16]。而事实上，在现实生活中科技创新政策的执行并非简单的因果链条，显然不是上述模型解释的那样简单。 同样地，传统定量方法在科技创新政策研究中也存在弊端。传统统计回归方法将一种政策现象分解为若干部分，抽象出最简单的元素，之后以部分元素的性质去说明复杂的整体现象。但这种统计方法遵循的也是简单的因果决定论，对于政策内在机理、各主体间复杂影响、互动及适应规则的解释能力有限，因而只适用于解释较为简单的主客体问题，无法有效研究科技创新政策的复杂性。尤其是面对规模巨大、关系复杂、参数众多，一因多果、一果多因的非线性复杂政策问题时，统计回归方法便显得不那么精确与可信了[17]。因此，迫切需要一种能够客观描述政策系统实际运行情况的研究方法。 3.1 微观仿真 科技创新政策的最佳研究方法是什么，这是一个科学问题，亦是一个争论热点。得益于计算机技术的发展，社会仿真近些年的兴起及其在政策领域的发展使学者们看到了激动人心的前景。早期关于政策仿真的方法是微观仿真，例如将一个大型总体的个人、家庭或公司人口随机抽样，并命名为单元，每个单元被赋予一定初始值，再按照特定的发展概率演化，研究最终值同初始值的差异，以预测未来人口特征。这种微观仿真方法自诞生之日起就受到一些国家的广泛应用，如德国、澳大利亚、加拿大等[18]。但微观仿真具有自身弱点：首先，它没有解释能力，只是预测未来变化分布的手段；其次，系统建立之前被规定好的单元都是相互独立的，其之间并无联系；再次，每个单元的跃迁概率是固定的，没有自身行为动机或意图。 3.2 系统动力学仿真 系统动力学方法的出现被看作政策仿真方法的一大进步[19]。系统动力学采用反馈关系代替统计回归因果关系，能够方便地处理非线性和时变现象，实现对科技创新政策的长期、动态、复杂研究[20]。从微观仿真到系统动力学的变迁，反映了分析问题由线性、被组织、分割的方法论到非线性、自组织、系统方法论的发展过程。通过系统动力学建模进行反馈结构分析，对变量进行定义，画出因果关系图及流图，最后建立规范的模型，这一方法可在宏观层面模拟政策系统的运行。然而，很多政策在执行过程中并不能达到原先预定的效果，其内在机理也可能与系统动力学中的系统流图不吻合。因此，在建立系统动力学模型时，无法将所有外部因素考虑到因果关系图中，也就意味着无法把握政策效果的复杂性。同时，系统动力学重点关注宏观政策现象，侧重于对总量数据进行考量，适用于中长期经济分析和预测，缺乏政策系统内部的互动性和适应性。 因此，需要一种以全新方法论为指导的研究政策复杂性的仿真方法，以仿真那些无法通过规整模型模拟的复杂政策运行系统[21]。于是，基于多主体仿真的方法诞生了。 3.3 多主体仿真 在科技创新政策系统中，大量主体由于资源禀赋、能力、信息及诉求不一致，使主体呈现出很大异质性。各主体采取适应性行为涌现出新特征，基于多主体建模的仿真方法可以很好地解释上述问题[22]。20世纪末，美国圣塔菲研究所提出基于主体的建模仿真(ABMS，Agent Based Modeling and Simulation)方法，该方法以基于主体的建模思想为方法论，非常适用于政策作用于各主体以及各利益相关者主体间的行为与互动研究。ABMS是指将政策运行系统中的各主体赋予适应性特征，分析主体与环境、主体与主体间的互动、影响、适应、进化关系，并将其提炼为规则进行封装，最终通过主体在系统中的集成与涌现结果，描述和解释政策系统的宏观行为，是一种自下而上的建模方法。 这种通过微观层面主体间的交互关系，涌现出宏观系统行为的研究方法，其核心要素包括两类变量与三类规则。两类变量是指环境变量和主体变量，三类规则是指科技创新政策对各利益相关主体的影响规则、各利益相关主体间的互动规则以及各利益相关主体的适应进化规则。至此，以上3种仿真方法在时间上具有先后，在使用上具有延续性，不能说一种方法比另一种方法好，只能说一种方法比另一种方法更具适用性[23]，政策及其它社会领域的社会科学仿真方法演进情况如图4所示。
图4 政策及其它社会领域社会科学仿真方法演进 4 总结与展望 本文主要从政策制定、实施及评价3方面研究我国科技创新政策的复杂性。将复杂性理论引入科技创新政策研究具有重要意义。复杂性理论对政策的影响涉及理论层面、方法论层面及实践层面，将科技创新政策的复杂性特征抽象出来，通过揭示各主体间的影响、互动、适应机制把握整个政策运行系统。从政策制定、实施过程，再到政策评估，复杂性理论对科技创新政策各阶段给予了重新解读，为科技创新政策研究带来了全新的视角与发展路径。 在科技创新政策领域，复杂性理论已受到越来越多学者的青睐。作为一种客观存在，复杂性随着社会发展进程的加速在科技创新政策领域不但没有减弱，反而越来越突出。在普遍联系和相互作用的科技创新政策系统中，各要素之间相互渗透、相互流动，这种复杂的渗透与流动打破了传统边界，使各种要素混杂在一起，针对一种要素的治理均会引起其它要素的变化，牵一发而动全身，进而导致预测政策结果出现偏差。研究科技创新政策的复杂性特征，将复杂性理论引入其中，弥补了以往研究的局限性，为传统政策研究提供了有效补充。 本文另一研究重点在于介绍了仿真方法在科技创新政策领域的运用。目前，对于利用仿真方法进行政策研究存在不同观点[24]。其优越性包括：首先，以计算机建模平台为工具，能够利用不同建模思想提升研究方法对研究问题的适应能力，对解析科技创新政策的复杂性具有得天独厚的优势；其次，突破了传统方法对于模型假设的限制，在描述政策系统方面具有结构性优势。而其局限性存在于：首先，可用性评估条件有限，由于随机事件的存在，仿真结果与实际数据不可能完全一致，但这种不一致源于随机函数还是模型与现实的差异不得而知；其次，可再现性有限。尽管存在上述局限性，笔者认为，仍然应该肯定仿真方法在科技创新政策研究中的解析能力，它是对传统研究方法的补充，是研究政策方法论的一大突破。这种方法提供了一种全新的视角，拓宽了政策研究路径[25]。 21世纪是复杂科学的世纪，利用仿真技术研究当下复杂的公共政策是一个良好的开始。随着民众参与政策制定的热情逐渐提高，政策制定者不宜采用“拍脑门”的决策方式，可利用仿真方法建立政策实验室，在充分掌握主体信息，全面分析政策影响机理的情况下，利用参数调节与政策滑块的场景分析，实现政策决策理性化和科学化。另外，还可利用仿真具有预测性的特点，模拟政策的未来执行效果，提早对舆情进行监督与防控，并在恐怖主义、金融危机、公众舆情等突发性事件中模拟危机影响路径，探讨其预防、控制和解决之道。可以说，仿真工具的出现为公共政策领域研究提供了便捷、有效的前瞻工具。
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