权威调控与知识生产：中国政策试验的双重逻辑——基于能源领域四项试点的案例比较

摘要

政策试验既是国家实现治理目标的政治行动，也是知识生产的科学过程。已有文献较少剖析政策试验中政治和科学两种逻辑的具体运作。本文构建了“权威调控-知识生产”分析框架，区分政策试验的四种模式：指令-破冰、倡议-示范、授权-择优、扶持-助推。并选择能源领域的四项试点开展案例研究。研究发现，权威调控与知识生产是政策试验的两种主导逻辑，当议题的战略性较高时，中央通过试点指令、专项督察强化调控，也会通过观望成效、延时推广弱化对其他试点的调控。当技术路线清晰时，政策试验遵循“试对”路径，通过自我对照得出结论；反之，决策者应用“试错”方式触发知识生产，在横向比较、因果推断的基础上研判趋势。在权威调控下，政策试验形成了检验型、进化型、纠偏型、靶向型四种知识生产机制。提升试验的有效性，需要发挥政治权威在推动试点产出中的优势，也要避免政治信号弱化后试点难推广的问题；适当提升“试错”在政策试验中的比重，增加代表性地区的数量充实对照组，更充分地发现偏误，精准识别试点绩效。

作者简介

李娉，华北电力大学人文与社会科学学院讲师；

邹伟（通讯作者），中南财经政法大学收入分配与现代财政学科创新引智基地，财政税务学院专职研究员。

文章结构

一、中国政策试验研究的文献梳理

二、政策试验的“权威调控-知识生产”分析框架

(一)指令-破冰模式

(二)倡议-示范模式

(三)授权-择优模式

(四)扶持-助推模式

三、政策试验的案例比较分析

(一)指令-破冰模式：深圳输配电价改革试点

(二)倡议-示范型试验：“互联网+”智慧能源试点

(三)授权-择优型试验：电力交易机构股份制试点

(四)扶持-助推型试验：新能源汽车试点

四、“权威调控-知识生产”的发生逻辑

(一)中国政策试验的两种逻辑

(二)权威调控与知识生产的交互机制

五、结论与讨论

1  中国政策试验研究的文献梳理

改革开放以来，中国兴起了大规模、多层级政策试验，受到了国内外学者的关注。已有研究主要有两种路径：一是科学的视角，将政策试验作为一种科学测量的方式；二是政治的视角，剖析政策试验的政治干预与调控方式。

一些研究文献从科学的视角，将试验看作一种精密的研究方法，主张通过递归学习获取知识。有学者提出技术性试验，它独立于政治，由专家或技术官僚主导试验过程，排除其他干扰因素，识别因果关系。随机对照实验(RCT)被认为是可信度最高的政策验证方法，随机分配研究对象，比较实验组和对照组结果，收集政策干预的数据。有学者将RCT应用于扶贫政策的研究中，测试了财政激励对扶贫效果的作用。为识别复杂的个人偏好对政策效果的多重影响，学者们提出离散选择实验(DCE)方法，给被试者描绘一个包含多个不同选择集的场景，模拟政策运行的实际情境，通过收集受众偏好态度与选择行为，评估效果，并调适方案。也有研究者总结了公共政策的实验方法：田野实验、实验室实验、调查实验、自然实验，决策者遵循“有控制的比较”原则，以得出更稳健的结论。

也有文献从政治的视角，探讨了试验作为一种中央主导的政治过程。有研究者提出“中央选择性控制试验”，中央出于风险最小化的考虑，把握试验的主导权，例如方向、步骤、时机等关键性问题。中央将工具开发权赋予地方，但在试验进程中也会通过调整激励、方案纠偏等对地方实施调控。另一些研究将试点地区的选择视为高度政治化的过程，作为领导干部“联系点”的地区更容易被选为试点。试点选择并非随机，更多的是一种塑造模范的作用。随着研究的深化，有学者剖析了地方政府的行为，地方政府将获得试点资格视为一种政绩，并在试点中求新求异，争取更大的晋升机会。

上述两种研究视角增进了对中国政策试验的理论认知，同时也存在一定局限性。首先，科学视角的研究剖析了试验的随机分组、因果识别，但忽视了制度因素。中国政策试验不仅是通往政策科学化的路径，也是中央实现政策目标的手段，同样一种试验方法在不同项目、不同地区的结果具有显著差异，已有研究对此尚未形成有效解释。其次，政治视角的研究将政策试验看作一种政治过程，但该视角对中央调控具体方式的刻画较为薄弱，在不同的试点中，中央提供的激励与调控手段有较大差别。最后，政策试验是知识生产、应用到扩散的过程，新知识如何产生?旧知识如何得到纠正?地方经验如何被吸纳为中央政策?已有研究对此的关注较少。如何为中国政策试验提供更系统化解释，仍然有待于进一步的理论拓展和经验支撑。

观察中国制度情境下的政策试验，可以发现大量的实践并非完全政治化的行动，即使是以示范为目标的试验，其中也涉及大量的知识生产；但它又不同于完全的实验室试验，中央调控权在这一过程中发挥了决定性作用。基于此，本文构建了“权威调控-知识生产”的分析框架，致力于揭示政策试验的多样化情境，探讨在不同情境下，中央如何介入试验过程，推动新知识的生产。

2  政策试验的“权威调控-知识生产”分析框架

从宏观的制度图景来看，中央政府运用多样化方式调控政策试验。中央具有议题设定权，为了在特定时期内集中力量推动改革，中央对不同议题分配了差异化的注意力。对迫切性高、战略性强的议题，中央赋予额外的注意力，对试验进行全过程把控。在地方权限范围内的议题，地方政府具有更强的信息优势，中央弱化调控，将工具探索权交给地方。在试验进程中，中央定期筛选成功经验，创设标杆，作为其他地区试点的规范。对于中央认可的地方经验，中央会强化政策信号，形成扩散效应。未获中央认可的做法，则会转为一种内部控制的手段，通过减少叙事淡化外部影响，并进行政策改良。

基于微观行动视角，政策试验是知识生产的过程。试验地区建立议题导向的学习网络，推动新知识生产、转化、应用，生成政策方案。在中国制度场景中，知识生产具有多重路径。当政策目标和工具都明晰时，决策者组织规划导向的试验，遵循演绎法，提出具体的试验指南，对已经有良好预期的政策进行“试对”。为了隔离其他因素的影响混淆，知识生产的主要方式是对某一地区试点前后的自身对照。“试对”路径是干预性知识生产，试验地区选择、试验目标设定都依赖于理性设计，具有测试与动员双重功能，首先检验政策原型是否正确，随后形成政策感召力，为在更大范围内实施该政策提供合理性支撑。当政策目标与工具不明晰时，决策者采取“试错”路径，不设定具体预期，通过开放式“变异与选择”，对多地的平行试验进行横向比较，淘汰效果不佳的方案，遴选出恰适政策，属于归纳逻辑下的知识生产。“试错”路径是观察性的知识生产，从多地实践中归纳性地产生创新点。

依据权威调控程度和知识生产路径两个维度，我们区分了政策试验的四种典型模式(见表1)。权威调控程度是指中央政府对某项试验的调控力度，包括注意力分配强弱、政策助推力度、纵向干预频次等。知识生产路径用于揭示新知识如何产生，照章试对、广泛试错是两种典型路径。

(一)指令-破冰模式

指令模式的特征是中央提出明确的试验方案，针对性地验证某一政策假设，新政策在试验地区取得成效后，作为引领其他地方改革的风向标。为推动试点指令的迅速落实，中央选定相对优势更加显著的地方，优先开展试验。在指令模式中，中央明确试点需要达到的指标，并规定具体工具，试验地区照章试点，新知识生产的空间较小。评估方式是对某项新政策实施前后的自身对照，而不对多个试验地区进行横向对比。指令模式适用于风险性、战略性较高的创制性政策，中央推动改革的意图坚定，通过部署指令性试验，密切关注试验进展，以期在新领域取得突破。

(二)倡议-示范模式

倡议模式由中央提出试验倡导，发布开展某项政策试点的通知，地方政府积极申报，中央从中遴选一批示范项目。在倡议型试验中，中央政府对新政策的运作结果已经产生积极的预期，动员各层级、各部门申请，扩大示范项目的参与基数。中央调控仅体现在试验前的方案设计、试验后的项目验收，不干预地方试验的具体运作。倡议模式主要目的不在于从地方实践中汲取经验以调整方案，而是将试点作为一种标志性、示范性项目，成为政策宣传的抓手。试点地区的选择也更加多样化，对于达到申报要求的单位，都有平等机会获得资格。为更好地发挥试点的辐射效应，中央控制试验周期，动态调整示范名单。

基于指令-破冰、倡议-示范模式的分析，提出如下命题：

命题1：当权威调控较强时，中央提供排他性政策，指导试点地区完成任务，形成强激励，但制约了非试点地区的探索权限；当权威调控较弱时，中央传递政策信号，非试点地区探索创新的积极性较高。

命题2：在强调控的试验模式中，中央对于试点地区的选择更加谨慎，通常是选择相对优势明显，更容易完成试验目标的地区；在弱调控的试验模式中，试点地区的选择更加多样化，以便在更大范围内提升政策感召力。

(三)授权-择优模式

授权模式是在中央强调控下的试错，政策议题的迫切性较高，但决策者对该项政策的认知有限，并不确定何种政策工具能产生最佳效果。为增进知识积累，中央授权若干地区先行先试，提供排他政策、特殊优惠作为强激励，为试验地区探索方案变异创造条件。由于中央并未确定具体方案，地方政府在争夺试点权中形成同辈竞争，获得试点权的地方将该项政策试验作为优先议题，产出迎合上级预期的政策选项。在授权模式中，各地同时开展平行试验，中央依据初始目标，横向对比不同的备择方案，首先排除掉绩效不佳的方案，再优中选优，选定最佳方案，予以正式认可。在综合试点项目中，授权模式发挥重要作用，中央政府基于统筹考虑，为不同的试点地区配置差异化的试验目标，有意识地推动方案变异，为中央决策提供知识支撑。

(四)扶持-助推模式

扶持模式的特征是中央组织试点，为某一领域赋予更多注意力关注，特别是一些新兴产业领域，由于短期利益不显著，未来预期不确定，地方政府推行该政策的积极性较低。中央站在超然于地方利益的立场，通过国家买单、政策让利的方式为试点提供政策支持或财政补贴，从而达到传递政策信号，助推政策实施的效果。扶持型试验的主要目的并不是旨在短期内取得成效，而是以该议题为目标，构建容纳多方主体的学习网络，反复提炼解决方案，凝练共识。由于人们对于新政策未来走向、适用空间的认知都具有局限，因此中央在此类试验中持观望态度，放宽试验者与参与者的界限，反复重新设计方案，推动新政策的适应性学习。扶持模式实质上是一项长期性改革的“预试验”，先通过让利的方式，扶持少部分地区推行该政策，再根据外部环境的变化，反复调适方案。

基于授权-择优、扶持-助推模式的剖析，提出如下命题：

命题3：“试对”发生在试验方案清晰的条件下，决策者设定明确预期，对政策实施前后效果进行对照；“试错”应用于试验方案相对模糊的情境中，决策者为方案变异创设条件，基于多地试验结果的横向比较，归纳得出最佳方案。

命题4：在“试对”路径中，试验地区照章试验，新知识生产的空间较小，在试验成效尚未完全显现时，政策扩围就会发生；在“试错”路径中，新知识生产的空间较大，经反复实践被证实有效的政策，才会在更大范围内推广。

3  政策试验的案例比较分析

本研究选择能源领域的四项试点案例进行比较研究，深入刻画中国政策试验的运作。案例选择基于两方面考虑：首先，能源领域的政策创新包括决策者围绕能源供给、消费等环节制定的一系列新规定，是助推国民经济发展的重要支撑。随着绿色低碳目标的提出、数字技术的应用，能源领域出现了新能源汽车、智慧能源等新议题；能源领域还存在着长期未解决的机制性梗阻，譬如电力市场化改革。近年来，为推动政策性创新，中央政府开展了多项试点，但与能源改革试点数量相比，对此的研究较少。其次，能源试点议题涉及的主体较多，中央政府、地方政府、电网集团、小型企业、社会公众在互动中进行知识交流，推动政策生成。这其中既包括科学性知识的支撑，也涵盖了社会性知识的利用，为本文展现政策试验的发生逻辑提供了典型范本。

(一)指令-破冰模式：深圳输配电价改革试点

核定电网的输配成本是电改的难点，在试点之前，政府规定了购电和售电端的价格，电网企业获得差价收入，输配电这一中间环节的价格存在模糊，难以有效控制电网成本，影响了电力行业的运营效率。2014年10月，国家发改委选择深圳试点，旨在摸清输配电价的真实成本，对电网企业实行总收入监管。

1.中央提出指令，设定刚性预期

国家发改委指定深圳市作为试点，并提供详细技术路径。选择深圳的原因在于，深圳属于南方电网的运营范围，而南方电网在电改中一直作为试验田，有很好的试点基础。输配电价试点的核心是在购电和售价这两端引入竞争机制，中间的输配电价由政府依据成本进行核定，进而解决电网公司“低买高卖”的现象。

中央明确了输配电价的核定方法，要求“深圳市尽快提交测算报告……试点方案实施后，深圳市原有电价制度停止执行……及时总结改革试点经验，提出进一步完善改革方案的意见和建议。”通过刚性指标的设定，强化试点调控，敦促深圳市尽快拿出方案。

2.深圳照章试点，中央验证绩效

在中央指导下，深圳市照章试点，新知识的生产空间有限。深圳市向发改委提交“输配电准许收入及价格水平的请示”，发改委会同国家能源局商议后予以批复。为完成试点方案中的相应条款，深圳市会同广东省发改委，对平衡账户、日常监管、固定资产等配套政策进行细化。由于是国内首个输配电价改革的正式方案，具体如何执行存在争议。深圳市供电局为提升试点号召力，编制了知识问答手册，推动各业务部门调整认知、适应试点。

由于是定点试验，中央关注于试点前后的绩效变化。经过1年多的试点，深圳改革成效初显，并将成果要报汇总。在试点周期内，深圳输配电价呈逐年递减趋势。鉴于此，深圳试点得到了国家发改委、广东省发改委的认可，成为电价改革的“破冰”行动。2016年9月，中央推动政策扩围，输配电价改革实现了在省级电网的全覆盖(见图1)。

(二)倡议-示范型试验：“互联网+”智慧能源试点

为推进互联网与传统能源行业结合，实现能源生产和消费的智能化，2016年8月，国家能源局印发通知，遴选“互联网+智慧能源”的试点示范项目，符合要求的单位均可申报。这一试点旨在创设标杆，带动新业态在更多地区的扩散(见图2)。

1.中央提出倡议，地方争先创新

国家能源局在试点伊始明确了两类项目：综合创新类、典型创新类，规定了电动汽车、灵活性资源、智慧用能等五种情景，对每一种试点情景的目的、路径、工具予以明确。中央政府提供了可操作性的方案，是典型的“试对”型试验。2017年6月，国家能源局公布了首批试点名单，共55个；并给予政策利好：试点项目可以优先执行国家有关能源灵活价格政策、激励政策和改革措施，优先使用国家规定的碳交易配额、可再生能源补贴等指标额度。

由于中央制定了详细的政策方案，地方在有限的领域中进行创新，主要是政策工具的细节创新，政策突破较少。广州市供电局提出了“1+3+3”的整体架构，包括微电网、智慧路灯示范等新业态；嘉兴示范项目获批后，当地供电公司追加了城市供电中的自动监测异常、过滤电力垃圾功能，形成了能源互联网建设的新模式。

2.验收试点项目，中央推动扩围

为激励试点达标，中央采取了末位退出的负向激励手段，提出了“验收一批、推动一批、撤销一批”的验收思路。2019年1月，国家能源局明确“对于已实质性终止的项目，以及部分短期内难以取得进展的项目……经专家评估后，撤销这些项目的示范称号。”在验收评估中，成立7人以上的专家组，通过审阅材料、实地考察、会议审查等方式进行评审。中央高度认可了上海、珠海等地的试点创新，打造亮点工程，明确在更大范围推广。各地区之间并不存在直接竞争，达到试点目标的地区均可通过验收。

验收完成后，中央总结试点经验，布局下一轮的改革。国家能源局委托清华大学、国家电网、南方电网和电规总院编制了首批试点的总结报告。专家组深入分析能源互联网应用的典型场景，确定进一步试点的若干领域。国家能源局随后提出，择期开始第二批示范项目的论证工作。

(三)授权-择优型试验：电力交易机构股份制试点

电力交易机构股份制改革是推动电力市场化的必由之路，2016年2月至9月，国家发改委、国家能源局先后批准了重庆、陕西、云南等18个省市区的试点方案。试点前，电力交易机构设在电网内部，电网拥有信息不对称的优势。此次试点旨在推动电力交易机构由内设机构到股份制运营的转变。

1.中央授权试点，地方平行试验

电交机构股份制是在现有政策框架外的一种尝试，中央赋予试点地区排他性政策，明确了试点单位在探索中可以不受现有上位政策的约束。中央政府负责审核试验方案：“筹备组参与拟定交易机构组建方案，试点方案经国家发展改革委、国家能源局组织论证后组织实施。”中央为试点提供了四梁八柱，但未明确规定具体行动方案，由各地在实践中探索多样化创新。

在试点布局中，中央对于各地试点目标的关注各有侧重。国家能源局提出“北京市、广州市两地电力交易中心的主要职能是落实国家计划、地方政府协议；其他省(区、市)交易机构，主要是开展省内中长期交易，有条件的探索开展现货交易。”(见图3)

2.高位破除争议，择优组织推广

在试点进程中，一些地方的国家电网与地方政府开始了电力交易中心的控股权博弈，到2016年6月，全国仍有多个省市的电力交易中心尚未成立。中央改革办督察组带队与国网、省委改革办、各地发展委负责人的座谈，针对一些地区试点方案未落实的问题，督察组提出坚定地推进股份制改革，并与相关部门进行利益沟通。在中央强调控下，一些省份表示“尽快按照发改委、能源局批复的意见，组建相对独立的电力交易机构。”随后，山西、湖北等地的电网公司与地方政府互相让步，达成共识。

在对试点地区的督察之后，中央政府总结试点经验。2018年9月，国家发改委、国家能源局下发通知：“目前只有广州、山西、湖北、重庆、广东等8省(区、市)电力交易中心为股份制公司，其他电力交易中心仍为电网企业全资子公司。”由此敦促未达标地区以上述8省市为经验，尽快制定方案，推动“多主体共同持股”方案的推广。

(四)扶持-助推型试验：新能源汽车试点

为推广新能源汽车，2009年，财政部、科技部联合下发新能源汽车示范推广通知，释放政策信号。由于新能源汽车具有高投入和不确定性特征，中央选择在一些地区先行先试，并给予试点地区更多的专项补贴，在综合评估政策绩效后作出决策。

1.启动首轮试点，地方探索遇冷

试点在北京、上海、长沙、杭州等13个城市开展，提供财政专项补贴，用3年左右的时间，每年发展10个城市，每个城市推出1000辆新能源汽车，先在公交、市政等公共服务领域推行。中央政府规定了试点框架，政策工具的开发权交由地方。2010年6月，中央提出加大对私人购买新能源汽车的补贴，北京、深圳等城市启动试点，给予最高6万元的补贴，推动家庭用车的新能源转向。

在试点开始，各地为争取更多的中央财政经费，积极争取试点；但由于新能源汽车配套基础设施建设成本高，地方政府虽然表现出很强的意愿，但实际行动中的积极性较低。对于没有本地汽车企业的城市，地方政府更是采取观望态度，新能源汽车的推广规模远低于当时订立的试点目标。

2.转换试点思路，延时组织推广

在专项补贴激励受挫的情况下，中央调整试点思路，将之前的一次性购置补贴转换为对基础设施和配套运营“短板”方面的支持。2016年12月，公安部决定在上海、南京等5个城市启动新能源汽车专用号牌的试点；随后免征新能源车辆购置税试点被提上日程；一些城市也相应采取了免除新能源汽车摇号、限行等优惠政策，进一步刺激新能源汽车的市场需求。

在汲取经验后，中央修订试点方案。如果配套设施难以解决，仅靠货币补贴很难调动市场需求。财政部等多部门印发文件，降低中央对新能源汽车的购置补贴，转为强调地方出台的免限购和上牌便利等措施，以此来替代简单的补贴。2021年，工信部、国家能源局在全国范围内组织开展新能源汽车换电模式应用试点，提高新能源汽车使用的便捷性(见图4)。

4  权威调控-知识生产”的发生逻辑

观察上述四个案例可见，在不同情境下，中央推动政策试验的行动策略具有差异。在指令-破冰型试验中，中央直接指定某地成为试点，取得成效后成为撬动全国改革的突破口。授权-择优型模式发生于议题战略性高，但对其认知有限的情况下，授权部分地区先行试验的权限，从多个备择方案中挑选最佳实践。在倡议-示范模式中，中央提出倡议，地方自愿申报，只要达到验收标准的地区即可通过。扶持-助推模式由中央提出新议题，对特定政策领域给予专项支持，渐进生成可行方案(见图5)。

(一)中国政策试验的两种逻辑

1.权威调控的逻辑

第一，当议题的战略性较高时，中央政府强化权威调控，通过试点指令、专项督察、敦促推广的方式直接干预试点过程。在案例1和案例3中，输配电价改革、电交机构股份制改革都是电力市场化改革的重要方面，涉及行业壁垒的打破、相关利益的重新分配。中央采取强调控，直接指定深圳进行输配电价试点，随后迅速推动政策扩围。在电交机构改革试点中，中央成立督察组，协调地方政府与电网公司之间的利益之争，并敦促其他地区尽快编制多主体共同持股的方案。

第二，当政策议题的迫切性较弱，或不确定性较强时，中央弱化调控，采取试点倡议、观望成效、延时推广的策略。案例2智慧能源试点、案例4新能源汽车均属于新兴领域的政策尝试，中央不指定具体的试点地区，鼓励地方自主申报。中央政府并不急于对试点成果进行推广，而是对政策试点的绩效进行长时间观察，在多轮次试验后，再研判试点走向。

第三，强调控的政治性较强、成效凸显更快，但存在试点地区局限性、利益协调暂时性导致的推广受阻问题。中央直接介入强化了政治信号，试点的推行也因此获得了更多便利条件。但由于中央选择了更易获得成功的地区作为试点，政策在其他地区推广中可能出现困难。此外，当试点过程出现阻碍时，中央介入其中进行高位推动，协调各方利益。当中央介入度降低时，利益协调等问题可能重新出现。

2.知识生产的逻辑

第一，当政策方案较为明晰时，中央采用“试对”路径，规定详细的政策工具，通过前后对比、量化绩效、目标匹配，证明新政策试点的有效性，试点结果与预期目标基本一致。在案例1和案例2中，中央对输配电价改革和智慧能源的试点结果有明确的预期，试点的目的并不在于提供多样化的备选方案，而是利用经验知识证明新方案的有效性。在输配电价改革中，中央对试点目标进行量化，提出了明确的价格标准。在智慧能源试点项目中，中央对其认知较为清晰，不仅制定了详细的试点方案，还配套了量化的验收指标。

第二，当政策方案较为模糊时，中央采取“试错”路径，只提供试验的整体框架，通过横向比较、重复验证、因果推断，对试点结果进行比较择优，试点结果与预期目标存在偏差。在案例3、案例4中，中央对试验总体方向提供指导，不规定具体工具，对多个方案进行比较，判断哪种方案效果更佳。在新能源汽车试点中，在多轮试验比较后，中央作出议题调整。由于试点时间相差不多、试点地区存在重合，仅有试点方案的差异，中央作出因果判断，决定用“非补贴措施”替代“购置补贴”。

第三，在“试对”模式中，地方政府旨在绩效达标，新知识的增长空间较小，不利于方案的优中选优；且由于缺乏对照组验证，难以清晰识别试点绩效。对于中央有明确预期的议题，“试对”是较为普遍的模式，地方更多的是照章试点，只要达标即意味着试点成功，不利于在试点中挖掘更多的创新做法。此外，“试对”是政策前后对照的比较，不涉及其他地区的横向对比，由于很难控制其他因素对试点的影响，使得对试点绩效的判断存在一定偏误。

(二)权威调控与知识生产的交互机制

权威调控与知识生产是中国政策试验的两种典型逻辑，但在政策方案的生成中，二者发生交互作用。决策者根据政策试验进程，适时调整调控手段，组织多样化的知识生产，在知识互动与交流中推动政策走向定型化。梳理上述四个典型案例的“政策试验-方案生成”的全过程，发现在权威调控下，形成了如下四种知识生产机制，如图6所示。

1.刚性约束下的检验型知识生产

检验型知识生产适用于政策目标较为确定的情境下，决策者为试验地区设定刚性指标，例如：新技术利用率、绩效提升度、政策覆盖率等。在强调控下，试验地区的政策探索行动围绕刚性约束开展，他们加快试点进程，验证新政策是否可行。检验型知识生产遵循目标演绎法，属于决策者理性设计下的受控试验。在案例1中，决策者对电价改革、电力交易机构改革有着明确的预期，遴选代表性地区先行探索，为证实新政策提供科学依据。

2.柔性信号下的进化型知识生产

进化型知识生产认为政策生成不是一个理性设计的过程，而是从多样化的新做法中筛选出成功方案。进化型知识生产允许试验失败，不涉及严格的分组与过程控制，只是给多样化的探索创造条件。在案例4新能源汽车试点中，决策者提出“十城千辆”总体思路，旨在开展集体的、分布式试验，运用归纳分析法，观察各地成效，直到寻找到最佳方案。

3.议题重设下的纠偏型知识生产

纠偏型知识生产发生在试验进程与预期目标出现较大偏差时，决策者通过有效介入，操纵干预措施，为试验拟定新方向，对方案进行再设计。纠偏型知识生产强调“干中学”的认知逻辑，在与政策受众的互动中收集反馈，生成新的假设，修正已有原型。在案例4中，为解决新能源汽车配套设施欠缺导致的试点遇冷，决策者随即重设政策议题，将“专项补贴试点”改为“配套政策试点”。决策者通过议题纠偏，把握试点走向，推动政策方案的有效生成。

4.高层动员下的靶向型知识生产

靶向型知识生产以解决特定问题为目标，当试验取得阶段性成果时，政策认知相对清晰后，决策者提炼关键机制，将其引申为结构化知识。决策者通过发展新一批试点项目(案例3)，或者创设标杆方案、推进政府间学习(案例2)等方式，以标杆地区为目标，引导新政策在更大范围内形成风尚。不同于自主探索的方案进化，靶向型知识生产不只是扩展或完善对新政策的科学认知，还包括引导利益相关者改变他们的价值偏好、参与态度等政治学习功能。

5  结论与讨论

在中国的制度情境下，政策试验的运行受到权威调控、知识生产两种逻辑的支配。在权威调控的逻辑下，中央政府介入试验过程中，对不同议题进行差异化调控。当政策议题的战略性、冲突性显著时，中央强化调控权，采取直接性干预措施，推动试点在短期取得成效。在知识生产逻辑下，试验具有试对、试错两种路径。在实践中，权威调控与知识生产发生交互作用，推动多方知识共享，进而生成政策方案，具体包括：检验型、进化型、纠偏型、靶向型四种知识生产机制。

本文构建的“权威调控-知识生产”分析框架，有助于拓展政策试验的理论视角。政治与科学是政策试验的两种主要逻辑，但已有研究较少地剖析它们的具体运作，本文区分了权威调控中的“强调控”与“弱调控”，知识生产中的“试对”与“试错”，为政策试验提供了更具整合性的解释。本文在提升政策试验有效性方面具有应用意义：(1)在发挥中央政府在推动新领域试点中显著作用的同时，增加与非试点地区之间的对照验证，降低政治因素对试点选择的影响，提升新政策在相对优势较差地区的可行性；(2)在发挥“试对”路径在政策验证中高效、低成本优势的同时，适当提升“试错”的比重，赋予地方试验更多的探索空间，允许试验中出现意外和偏差，引入同行评议和专家论证，更科学地识别政策试点的绩效大小。

本文也存在一定的局限性：(1)本文聚焦于自上而下的政策试验，对地方自主探索的试验的涉及较少。(2)本文重点关注于取得成功的试验案例，以展示政策试点的多样化运作，没有对政策试验中出现的失败、终结等问题进行深入探讨。

本期来源：《中国行政管理》2022年第5期

编辑：王丹杨

校审：牛坤在

审核：高光涵

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