詹妮佛•廖 | 真相设计制度实验
侯猛今年是《法律和社会科学》创刊10周年。2005年5月，在“法律的社会科学研究”会议上，我们提出了创办同人杂志的设想。2006年5月，创刊号出版。十年办刊并非一帆风顺，但立足于经验研究、坚持原创、力推新人的宗旨始终未变。借此机会，微信公号编辑“《法律和社会科学》创刊10年回顾”系列专题。同时,也为今年下半年召开的“法律和社会科学”2016年会暨纪念会预热。
今天推送的是芝加哥大学法学院助理教授Jennifer Nou在《法律和社会科学》第14卷第2辑的文章，讨论的是在法律政策正式推出之前，如何进行制度实验，以提升决策效果的问题。需要说明的是，这篇文章先发的是中文版本，英文版尚未发表。
推送删去了注释。
设计制度实验
文 | 詹妮佛•廖（Jennifer Nou）
在充满不确定性的情况下，决策前的实验有助于提供有效信息。而制度实验则坦率地对待其所需信息，并在正式制定规则前实验不同的政策。这种以基于新数据和信息而调整政策。这一做法可以减少预期结果的变数。本文第一部分将简要地分析一些美国最为典型的制度实验，讨论他们所遇到的挑战，以及向预见性成本收益分析的转变。第二部分将会探讨应当如何设计可供测试的制度，从而获得追溯性制度评估所需的实验数据。最后，第三部分将关注与实施有关的问题。
在充满不确定性的情况下，决策前的实验有助于提供有效信息。在测试新产品和研发新药物的过程中，实验有助于探究新产品是否导致了未能预料的安全风险、新药物是否存在意料之外的副作用——这是科学研究的主要方法，并且能够减少结论的不确定性。然而，这种方法却尚未被彻底贯彻到美国的政策决策过程中。相反，目前美国许多最为重要的政策的制定都仅仅基于对于一项政策后果未经证实的预期和猜测。
许多行政机构会对不同政策的成本与收益进行事前评估，以帮助决策者做出最终决策。然而，提供评估的主体往往是那些会从预期政策中受益或者受损的机构，这些预测评估往往由那些会从预期政策中获益或受损的机构提供。因此,这种评估本质上通常为机构的自身利益服务。但在决策生效以后，很少有人分析评估的结论是否准确，哪怕仅仅是大方向上进行分析。这就不难解释为何有不少研究者认为美国的监管过程已经失败。监管已经变成危机处理，而非事前基于常识的研究和预测。
设想另一种机制——这种机制谨慎对待其所知与未知领域,坦率地对待其所需信息,并在正式制定规则前实验不同的政策。这种以基于新数据和信息而调整政策。这一做法可以减少预期结果的变数。我们不妨将这种做法称为制度实验。这里所称的制度实验指的是在政策全面生效前，由中央机构授权对其进行测试的过程。实验与非实验方法的区别在于，实验的方法会在政策正式生效前将一项政策与其替代政策(对照组)的效果进行比对。相反，非实验性的方法仅基于政策的理论效果和预期效果进行决策。
在实验模式之下，随机实验能够就一项政策变化的结果得出最为可靠的数据。该方法将同一政策受众群体中的部分成员划为实验组，将另一部分划为不受政策影响的对照组。当样本规模逐渐扩大，除了是否受到政策影响之外,对照组和实验组应当在其他任何方面保持统计意义上的一致。因此,至少在理论上，任何差别都可以认为是该政策造成的。在随机抽样不可行或将会导致伦理问题时，我们依然可以采用“准实验”的方法。此时，实证效果依然由对照组和实验组结果的区别来衡量，但是每一组的样本并不是随机分配得到的，而是根据实验变量的要求进行选取.因此,样本之间的差异可能会受到其他外生因素的影响。尽管由于实验分组的非随机性,我们无法排除其他变量的影响，也不一定能证实因果关系，但是至少能检测相关关系并发现有用的事实。
这种实验导向的做法在美国决策过程中虽不陌生，但是在实践中也只有一些零星的应用.比如说,美国食品药品管理局(FDA)的法定职责是确保处方药的安全性和有效性。在一种处方药进入美国市场前，FDA要求开发该药品的公司递交一份申请，其中必须包含能有效证明该药品安全性与有效性的数据。在测试的最后阶段，该公司还必须进行包括实验组与对照组的随机临床实验。实验中，样本会被随机分配到服用该药品的实验组与服用安慰剂的对照组。通过这种增量方法，FDA得以在的开发有利的新药品的同时减少其危害性。
以上描述的是制度实验的优点,但这种实验也有一定代价.比如说,批评者认为FDA这种官僚主义做法会推迟药物的上市时间。一般而言，可靠的随机实验可能需要一到两年的基础工作，另外两到十年时间来完成实验，再加上一到三年时间来分析数据。许多过去的例子都体现了制度实验因为滞后性或是方法缺陷而未能为决策过程提供有效信息。与此同时，在实施政策之前先进行测试也可能会导致不可逆的结果，尤其是当某些结果具有永久性伤害时。
尽管如此，许多当代美国法律论著都全面赞扬了制度实验的优点，并倡导在不同政策领域采用这种方法。这些文章将政府等同于研究型大学，能够研究政策影响和进行数据分析。但政府显然并不是大学，二者所受压力不尽相同。政府需要在公众压力下需要快速做出决策，还需要应对的特殊问题。因此，本文将会对制度实验做出更为审慎的评估，并特别指出在政府资源有限的条件下，选择与设计实验时应当采用的原则。由于这些实验往往成本高昂，本文将研究在制度实验能获得最大的收益的政策领域，以及如何能够得到最好的执行。
本文第一部分将简要地分析一些美国最为典型的制度实验,讨论他们所遇到的挑战,以及向预见性成本收益分析的转变。第二部分将会探讨应当如何设计可供测试的制度，从而获得追溯性制度评估所需的实验数据。最后，第三部分将关注与实施有关的问题，比如如何宣传实验结果，以及某个有权使用这些结果的独立评估委员会的经验。在许多方面，美国制度实验的经验落后于中国许多已经成型的做法。因此，两国在制度实验这一问题上有很多互相学习的机会。
制度评估
(一)事前与事后评估
当代美国制度实验起源于1960年代“向贫困宣战”运动中的医疗卫生和社会福利项目，该项目由当时新成立的经济机会办公室（OEO）所发起。OEO的头号工作重心之一就是运用负所得税制度下的税收减免来替代过去对穷人的现金补偿。这一政策受到了许多政府经济学家的赞同，总统还成立了特别工作组支持这一制度。但是，由于当时并没有关于这一制度的实证证据，因此政府无从了解其是否能够刺激工作、以及对美国家庭存在何种影响。因而OEO在威斯康辛大学设立了一个智库,并批准了一项评估负所得税影响的实验。
因此而发起的“新泽西-宾夕法尼亚负所得税研究”是一项采用随机对照实验方法、在多个地区展开的实验。研究的目标人群包括已婚男性为首的低收入家庭。该实验提供了不同水平的为期三年的收入补助，这些补助基于贫困水平和税率综合计算而来。研究人员通过每季度的访谈与其他记录收集了有关劳动力市场行为、开支模式和社会经济结果的数据。最终结果显示，总体上来说，税收减免对于劳动参与率并没有太大影响。实验组中的男性仅比对照组中的男性每周少工作两个多小时。随后OEO在北卡罗来纳、爱荷华、印第安纳、科罗拉多和华盛顿州的实验也得出了类似的结论。
在美国,负所得税研究是第一个由国家机构设计的、在不同州和司法辖区中进行的社会实验。这项实验之后，1970年代美国迎来了政策实验的“黄金时代”，涉及住房、就业支持和刑罚政策。大部分实验发现其研究的政策不能带来规模化的效果，许多报告因而被忽略。这些发现也使得许多改革者心灰意冷，因为对于其所支持的社会改革和那些旨在为改革正名的昂贵实验来说，他们认为实验结果并不能为这些改革和实验提供支持。单是负所得税实验一项就花费了6500万美元，而另一个更为重要的住房券研究则花费了3100万美元。
当对于政策实验的热情逐渐褪去，1980年代的美国开始逐步转向另外一种决策模式。这种新模式强调对于政策结果合理的事前预测。里根总统颁布了一项颇有影响力的命令，要求行政机构将最重要的法规草案以及终稿递交给当时新成立的信息与管理事务办公室，这大概是这一趋势最有力的证明。该命令还规定，行政机构还需提交一份《政策影响分析》，陈述该法规预期的成本与收益、净收益以及其所考虑的替代措施。这一成本收益分析的机制要求行政机构证明其法规所带来的收益能够超过其成本。在两党制与总统制结合的政体之下，这一机制一直持续到了今天。
(二)追溯性成本收益分析
然而，在近几年，天平开始重新偏向于一种新的决策模式，这种模式明确具体，并基于特定的证据。比如，在2011年，奥巴马总统颁布了一项备受瞩目的法令，要求行政机关采用追溯性成本收益分析方法，评估一项政策在实施之后实际的成本与收益。该法令特别要求“各机构应考虑如何能够最好地推广对于某些可能过时、无效、不足或过于繁琐的法规的追溯性分析，并通过所得出的结果对其进行修改、扩充或废除。” 这一命令背后的逻辑非常简单：就某一机构提议的法规来说,其所进行的成本收益分析得到的仅仅是基于现有研究或数据的最佳评估结果，因此最终获得的数据往往是实验性的。哪怕在经过了公众意见收集阶段之后，该机构的成本收益分析依然是推测性的。只有在一项法规正式生效一段时间之后，该机构才能开始收集关于其结果的实际数据。此时，这些数据才能用来评估并修改该项法规。
奥巴马总统的行政命令扩张了现有的要求部分行政机构采用追溯性成本收益审查的法规。比如说，《行政立法弹性法案》要求行政机构每十年审查所有将会对“大量小型企业造成重大经济影响”的法规，并考虑是否需要修订这些法规。类似地，《清洁空气法》要求环境保护署对于其已有的空气污染标准“进行全面审查”，并至少每隔五年对其“进行合理修改”。《清洁水法》同样要求各州至少每隔三年修改水质量标准。
然而，在大多数情况下，行政机构并没有严格执行这些要求,他们往往要么拒绝遵守规定，要么就是以模板敷衍应付而不是进行全面的分析。哪怕行政机构进行了审查，也很少能够带来实际的变化。为什么行政机构会无法进行甚至有时直接拒绝进行追溯性成本收益分析？他们提供的表面理由是缺乏时间和资源。行政机关要应对来自国会、总统以及社会公众的大量要求.同时，追溯性分析通常由事务官们负责，而他们需要听命于被任命而来的政务官。由于政务官大多更在乎谋求自己的政策规划，他们通常授意事务官们给予追溯性审查更低的优先性。与此同时，这些官员也很少会承认自己最初的预测存在错误或是不足。
此外，事后审查也会遇到和事前分析同样的困扰——信息的缺乏。因为没有对照组或缺乏收集数据的条件，行政机构往往需要从既有调查中收集法规影响数据，或是倚赖于学者、咨询员的研究，而后者通常缺乏研究的动力。因此，这样的研究少之又少。
由于认识到了上述的障碍，近年来，不断有提案建议通过设立一个独立的委员会而将追溯性成本收益分析制度化。许多这类提案的理由是为了防止出现大量未经许可的制度。一个提案建议由总统来决定审查委员会主席，而参众两院则决定剩余的八个成员。委员会的任务为认定“不合理地繁琐”的法规。在认定过程中，委员会可以运用灵活的标准，包括某项法规是否由于科技的进步而过时、是否能够达到预期目标、是否在其他方面没能通过成本收益分析。在认定了应当废除或修改的行政法规之后，国会将有45天时间否决被选中的法规。如果国会不否决委员会的审查结果，委员会会将其认定的法规清单交给行政机构要求限时修改或废除。
只有找出适合进行追溯性分析的法规，以及可靠的评估方法，这样的机制才能具有可信度。然而，由于目前多数法规在全国范围内统一施行，导致了审查委员会缺乏分析所需的数据。由于法规的制定很少会考虑评估测试的方便，追溯性审查委员会只能在缺乏实证数据的情况下进行摸索。本文这一部分将会探讨应如何设计新的法规，以通过制度实验，促进追溯性成本收益分析的实施。
首先需要指出的是，这种做法需要中央政府机构的协调和监督。由于公共选择问题的存在，仅仅依靠分散的各地机构很难确保实验的成功。公共选择问题包括各州和地方政府可能会搭其他地区实验的便车，以及增加规制俘获的机会。举个例子，一个地区希望修改其水污染管理政策，包括现有标准和审批制度。如果实验失败，那么进行实验的地区就将承担所有费用，包括所损失的资源以及水污染的增加所带来的损害。但是，如果实验成功了，那么其他的司法辖区将会从中获利，并可以在不用承担实验费用的情况下实施成功的政策。如果进行实验的辖区产生了正外部效应，那么其他“搭便车”的司法辖区同样也会争相提供更有利于商业活动的法规，因为这种做法会为其来带净收益。
在这样的背景下，一个中央机构的参与会有助于缓解因为集体行动而带来的问题。中央机构可以通过补贴实验支出或者分散新政策风险的方式,使得各地方将溢出效应内在化。该机构还能充当监督者和信息收集者的角色，通过制定进度标准和宣传最佳实践的方式，以促进各地互相学习经验。
(一)可撤销性
但问题是，这种来自中央的干预应该以什么样的形式存在？为了保证从实验法规所收集而来的数据的有效性，该法规应当是可撤销的，否则用更好的措施替代实验最初的假设就无从谈起。换言之，由于法规的负面风险可以通过废除该法规得到避免,同时其优点又可以得到保留。因此,只有在一项法规是可撤销的情况下，制度实验才是最有建设性的。
不可撤销性可能是体制的原因，也可能是政策本身的原因。首先，制度性的不可撤销性来源于正式撤销一项政策的成本如果一项政策被法规所撤销，撤销的成本来源于两院制和国会陈词的程序；如果一项政策由行政规章创设，依照《行政程序法》的规定，该政策只有经过公示和收集意见过程后才能被废除。相比之下，指导文件或其他非正式体制中的政策变化所经过的正式程序更少，因此比起撤销法律法规成本更低。
不可撤销性也可能来源于合规成本或是政策变化的沉没成本，以及不可撤销的后果,比如说，官员投入在政策制定上的时间和精力，以及为遵守新规定的而进行技术投资，都是不可撤回的成本。政策变化同样可以造成网络效应：越来越多的人依赖于这项规定，规定的价值进而增加，从而使得事后撤销这项规定越来越困难。利益集团对于渐进式政策变化的不断变化的反应也可能会导致对规定的路径依赖。最后，部分政策还会产生无法挽回的后果，比如一项规定可能会导致某种濒危动物灭绝，或者带来气候变化、核危害等等的灾难性风险。
这样一来，法规的撤销成本越低，实验就越有价值，不管这种不可撤销性是来源于体制还是来源于规则本身。因为可撤销的规定允许官员们在采取某项政策之前了解不同政策的效果，这样可以增加政策实验的效果。相反，如果政策具有不可撤销性或是灾难性的效果，采用预防措施或是传统的成本收益分析则可能会带来更大的长远收益。
1.日出与日落条款
从体制上而言，以下三种制度选择可以减少实验阻力并增加实验收益：日落、日出和附条件条款。一项法规中的日落条款相当于为该法规设定了一个到期日，即到期日之后该法规将被自动撤销。此时，可选的路径有二。第一条路径是，规则将自动回到法规生效前的状况。另一个选择是规定缺省性的惩罚条款，以鼓励立法者评估实验中的规则实施后的效果与实施前状况的对比。在第二中选择下，如果立法者违反规定不对试验的政策实施效果进行评估将会产生对其极度不利的后果，以至于其一定会遵守规则。这样，日落条款消除了正式撤销的体制成本，从而使得政策更易于被撤销。附有日落条款的法律也会更容易获得通过，因为相对于其他更持久的规定，政策的反对者会更加倾向于这样的条款。基于上述原因，日落条款更适合于评估规则的初步实施效果。
类似的做法是订立日出条款，这是指如果某一法规在小范围内被证明是有益的，那么该法规会自动扩张适用到更广的范围。在法规生效之前，该法规应当明确其在被证明有效之后何时以及如何进行扩张适用。比如说，如果一项法规生效时仅仅适用于小额诉讼，那么在被证明有效之后，其适用范围应当扩张至所有的相关当事人.如果某一法规在实验后被证明是有效的，那么对于规制者和利益集团来说，这种条款可以降低他们在法规试验已经开始后通过既定的策略阻挠法规生效的可能性。
2.附条件条款
除日出和日落条款外，法规还可以包含附条件生效条款，即只有在特定事件发生之后法规才开始生效（或失效）。附条件条款使得我们可以在法规生效前对其进行了解，或将该法规预期目标的实现作为生效或不生效条件举例而言,假设交通部在1984年通过了一项法规，要求所有汽车生产商在1989年之后为所有汽车安装安全气囊或自动安全带。该法规明确规定了如果全国三分之二人口所在州的法律在1989年4月1日之前要求使用手动安全带，且这些法律符合该法规中的最低限度要求，那么该法规将不会生效。这个交通部法规就是附条件的法规。
(二)标准
除了具有时间限制的条款或附加生效条件以外，立法者的另一种选择是在法规中用标准替代规则。二者的差异在于事前明确法律规定的内容（在违法行为发生以前）与事后认定（在违法行为已经发生并满足最低条件时），这一区别在美国法律文献中并不少见。前者明确描述规则本身，而后者则侧重描述标准。一个经典例子是超速驾驶。如果一项规定禁止司机驾驶时速超过60英里，这就是一项规则，如果仅仅要求司机以“合理速度”驾驶，那么这就是一项标准。通常而言，规则会为当事人提供更为精确的行为准则，而标准则可以基于裁决和执行情况进行调整。因为标准给予实验更多的空间，他们在不确定性较大或是风险多样性的情况下更受欢迎。在这些情况下由于这些情况并不是频繁发生的，因此要针对不同的情况做出规定是极大的成本浪费，因为每一种情况都很罕见。
不少美国的环境立法都体现了这种做法。比如，《清洁水法》就是一套基于科技的排放标准。该法是全国性法律，但主要由各州通过许可形式实行。各州订立自己的标准,并解释水体“最大日负荷量”的定义,该定义最终会被作为排放限额。相类似的，1970年的《<清洁空气法>修正案》既包括了排放限额，也包括了空气质量标准。美国环境保护署（环保署）制定国家环境空气质量标准，然后要求各州向环保署递交描述如何符合国家标准的实施计划。如果未能达到该遵守国家标准，则其必须实施一系列指定的旨在实质改善空气质量的控制措施，或者用其他减排来减少空气污染。
(三)披露
另一种推进监督标准与条件的方法是要求各机构披露主要数据，并确保第三方能够使用这些数据。过去，美国的制度实验会在不同时间向样本人群收集调查数据，而这一过程的成本非常高。然而，如果通过已有的渠道收集相关数据，那么研究人员就能运用现有数据，而无须进行昂贵的数据收集。这样的方法既能降低实验成本，也增加了长期跟踪调查大规模人群的可行性。
美国国家公路运输安全局是进行追溯性制度实验最成功的机构之一，其成功的重要原因之一在于其对于道路安全数据的运用.该机构也非常积极推动建立新的数据库：在2001年,该机构颁布了一项新指标——“分心事故”指标，用以追踪由于注意力分散有关而导致伤亡的交通事故，并鼓励各机构和各地方提供这类数据。与此相似的是，美国劳工部的再就业与资格评估计划要求参与计划的各州随机选取的符合要求的样本，用以作为对照组来完成其手头的评估。
鼓励披露数据的法规还能促进第三方以及行业与贸易组织的参与，以提高数据的价值并扩大其用途。比如,1984年印度博帕尔联合碳化公司爆炸事件中，大量异氰酸甲酯气体被意外释放,这一事件直接导致了1986年《应急计划和社区知情权法》的通过,以及《有毒物质排放清单》的制定。这部法律要求相关私营与政府机构就其向外界转移、定期排放或意外泄漏的特定有毒气体量进行报告。这些报告随后会被公布，公布内容包括原始数据以及不同气体、机构、行业和地点之间排放量的对照表。
一些证据表明，在数据被公诸于众后，在排放清单中表现不佳的上市企业价值有所减少。除了市场规制效果外，该清单同时对于行业中介组织有着次生影响。比如，化学品制造者协会创立了“责任关怀”项目,以鼓励企业采用内部标准并进行自我监控。这样一来，数据披露和第三方规范机制能够共同促使各个机构尝试不同的标准。这些尝试又能反过来帮助不同的机构制定最终标准。其他与披露相关的法律包括与核管理委员会有关的立法。该委员会监控各核电站收集的数据，以不断帮助各机构了解相关潜在风险。与此类似的是，疾病控制防御中心会不间断地提供食源性疾病的相关数据，联邦和各州食品管理部门得以在这些数据的基础上评估其应对措施，并做出适当调整。
就如何在更广的范围内将制度实验制度化并发扬光大，美国也提供了相关实践经验.这些经验为如何增加实验结果的价值以及如何确保官员们重视这些实验结果提供了有益的参考。尤其是当官员们更倾向于依赖非理性的成见而非基于事实的观察时，这些经验尤为重要。
(一)宣传
对于美国制度实验的调查显示，实验的结果很少对一项政策是否会采用产生决定性作用。的确，“哪怕是最佳的社会政策实验也不一定会产生合适的社会政策”，特别是在这些实验没有惩罚性日出或日落条款的情况下。很多时候，一项实验结果是否与决策者的观念相符决定了其实际效果，而并非取决于其本身的优点。福利制度改革的实证研究结果支持了这一假设。更为复杂的是，决策者并不会披露其在决策过程中是否考虑了实验结果，以及他们如何评估这些结果。哪怕他们在立法辩论或行政报告中专门引用了某项实验，我们也很难知道这些实验对于决策过程到底产生了多大的影响。
为了扩大实验数据对于决策过程的实际影响，实验结果应当在媒体或是专业中介组织中进行广泛宣传。决策者能够更好地了解实验结果时，他们也就越有可能在最终决定中采用实验结果。决策者了解实验结果的一个常见来源是研究者。比如，一项针对州级福利改革管理者的研究发现，他们了解其他州福利改革制度的主要途径是评估公司的宣讲以及卫生部资助的会议。另一项类似的研究发现，劳工部与国会立法者关于其失业保险津贴实验的交流有助于促进国会决策过程中参考该项实验结果。
(二)可信度
最后，为了确保制度实验结果能够影响决策，这些结果必须真实可信。事实上，美国追溯性审查和实验所遇到的障碍之一就是对于研究缺乏中立性的担忧。许多制度实验往往由负责制定政策的机构委托进行,因此,这也会引发对研究结果的质疑。比如,评估人员会对研究结果做出对行政机构最为可行的解释，而不是代表制度利益最大化的解释。另一个担心则是行政机关会选择性地宣传实验结果。有人指出，经济机会办公室就曾经非常急于公布一些初步数据以支持其所得税政策，但却并不那么愿意公开不能支持其政策的后续数据。
公布这类评估所得出的数据能够增强公众对于制度实验的信心（当然，需要去除与个人身份有关的指标）。通过增加评估透明度，其可信度也得到了加强。如果评估人员认为数据之间存在矛盾，那么公众和有关利益集团就会指出这些问题。对于问题的曝光和随之而来的舆论能够反过来激励研究人员尽职地进行实验。
此外，一些学者还提议成立独立机构来监督制度实验，并由该机构推荐相关应对措施。而现有提案中，委员会由党派提名产生，这是前述提议与本文建议存在的重要差异。另外一点不同在于，独立机构中的委员会应当由专业人员和学者组成，他们不仅具有批判性分析能力，同时与政策结果之间不存在利益冲突。让这些受到尊重的人担任委员会委员，有助于从表面上和实质上减少实验偏差。比如，国家健康研究所和国家科学基金会就曾经委任过独立审查委员会来决定其应该资助的资金申请。这种委员会往往由高校产生，并由多位委员组成的小组来审查申请。用迈克尔·格林斯通的话来说，“关键是要确保委员会由技术专家说了算，而且不会受到意识形态影响。”这样的制度审查委员会同时还能参考其他独立委员会的经验——比如消费者产品安全委员会或是联邦贸易委员会——来进一步做出决定。
本文探讨了有关设计制度实验的一些问题.考虑到我们对追溯性成本收益分析的需求，本文研究了美国在此方面的一些做法，并认为由于许多现行法规设计不善，因此无法获得可用于评估的数据。展望未来，决策机构应当考虑颁布并推广可测试的法规。可测试法规的设计包括更好地利用日出和日落条款、附条件的法规，以及信息披露机制。此外，这些做法不仅应当具有可信度，最好还能够由国家级的独立委员会进行评估和执行。当然，在很多方面，美国制度实验本身就是一项持续不断的关于实验的实验。秉承着谨慎的精神，这种实践应当被发扬光大。