论文推介｜王怡欢、马亮、Tom Christensen：多级体制中的混合政策学习：中国长期护理保险的案例研究
01作者简介
王怡欢，中国人民大学公共管理学院博士研究生。研究方向：医疗保险理论与政策等。
马亮，中国人民大学公共管理学院教授、国家发展与战略研究院研究员。研究方向：公共组织创新、政府绩效评价与管理、城市管理、电子政务等。
Tom Christensen，挪威奥斯陆大学政治学系教授，中国人民大学公共管理学院访问教授。研究方向：公共部门改革、全球化、问责、福利、移民、大学治理、医疗、政策、安全管理等。
02内容摘要
政府在制定政策时相互学习，但是我们对复杂多级制度下的跨国政策学习机制知之甚少。在本研究中，本文以中国的长期护理保险（LTCI，简称长护险）为例，来检验地方政府之间的政策学习机制。本文研究发现，中国15个试点城市选择借鉴了德国或日本模式，在设计长护险政策时也相互学习。本文揭示了一阶、二阶和三阶政策学习过程，体现了国际最佳实践、开创性经验和本地条件三者的混合。地方试验的多样性扩大了中央政府可以选择的政策池，降低了全国政策失败的政治风险。地方政府采用长护险既有象征性动机，也有实质性动机，理性-工具性和教学-文化视角都与本文理解多元化的政策学习过程相关。本文的研究结果揭示了地方政府之间政策学习的细微差别，丰富了对政策学习的理解。
03研究速览
政策创新跨越国界转移，理解政策在地理上传播的过程和机制具有重要的理论意义。政策经常在迁移过程中被重新发明，这是理性学习的核心要素之一。尽管有诸多研究考察了政策学习过程中的政策再造，但对多级制度中的政策学习机制知之甚少。本文旨在通过长护险案例，考察政策学习的机制，从而揭示中国向德国学习的动机、国际学习的过程和各级政府之间的相互学习，以及推动政策趋异或趋同的关键因素（如图1所示）。
图 1 多级体制下的政策学习
长护险计划于1995年在德国推出，旨在应对失能老人增加带来的沉重医疗负担的挑战。同样面临人口老龄化挑战的日本政府很快就向德国学习，于2000年开始实施长护险。德国和日本长护险的主要区别在于政府是否提供财政补贴。中国中央和地方政府一直热衷于向德国和日本学习，以建立一个全面的长护险制度。
人社部于2016年7月发布了15个试点城市名单，赋予地方政府因地制宜探索和实施长护险制度和模式的自主权（如图2所示）。中央政府将长护险的目标、任务和基本政策作为主要框架，授权试点城市探索长护险制度。
图 2 中国长护险政策试点城市分布
这些城市发起的长护险政策在许多实质性方面各不相同，包括但不限于长护险制度建立目的、覆盖范围、资格、融资、支付和支持。通过授权地方政府反复试验不同的政策选择，中央政府可以从地方试验中学习以确定最有效的模式，然后再将长护险计划扩大为全国性政策。因此，政策学习是一个重复和迭代的过程，而非一次性“购物”，其中跨国和国内跨级别和跨区域的政策学习动态都很重要。
本文将德国定义为长护险政策学习过程中的原始国家，而日本为中间国家，中国为学习国家。一阶政策学习是中国向德国学习，二阶政策学习是中国向日本学习，而三阶政策学习是国内跨省市政府之间互学。因此，本文将政策学习分为三个层次或顺序：一阶学习（例如，日本向德国学习）、二阶学习（例如，中国向日本学习）和三阶学习（例如，中国国内之间相互学习）。
本文的主要研究问题如下：
（1）在国际政策学习过程中，是什么促使学习国（中国）向原始国（德国）学习？
（2）学习国（中国）试点城市如何向原始国（德国）和中间国（日本）学习？
（3）是什么推动了政策试点在相互学习过程中的趋异和趋同？
地方政府采用长护险保险既有象征性动机，也有实质性动机，理性工具和文化视角都与本文对多元化政策学习过程的理解相关。本文借鉴组织理论、政策扩散与转移理论，理解跨国政策学习过程中不同层次和不同地方政府之间的相互作用。
本文采访了长护险领域的专家、学者和官员，并从公开数据库和官方统计数据中获取了相关数据，以深入了解政策学习的过程。本文的研究结果有助于有关政策学习和转移的文献，并对长护险和广泛的政策界产生有益影响（如图3所示）。
图 3 中国长护险政策试点城市的政策学习过程
一阶政策学习：青岛向德国学习。青岛市于2012年7月1日发布了长护险政策试行，在全国率先发布。由于青岛在历史文化方面深受德国影响，德国也是中央政府在社会保障政策领域学习的典范国家，加之青岛的经济发展水平、人口等基本指标与之相近，因此制定了效仿德国模式的长护险政策。
二阶政策学习：上海向日本学习。上海的人口老龄化趋势、经济发展等社会经济因素与日本的情况高度相似。上海医疗保障局学习日本长护险政策经验，吸取了很多日本的有益经验。
三阶政策学习：试点城市互学互鉴。青岛在长护险发展中取得的成就，成为国家医保局推荐的一个典型榜样，吸引其他城市学习其先进经验。2019年，济南市医保局赴青岛开展长护险调研。临沂、福州等其他城市也赴青岛学习。作为最早实施长护险试点的两个城市之一，北京、开封等其他城市医保局也赴上海调研学习长护险。宁波医保局赴成都调研长护险试点工作。开封和成都也在南通市调研长护险经验。
总之，本文的结论与贡献如下：
第一、本文将二阶政策学习扩展为三阶政策学习，有助于本文比较跨国和国内的政策学习实践过程。15个试点城市选择学习德国模式（一阶政策学习）或日本模式（二阶政策学习），并相互学习，设计因地制宜的长护险政策（三阶政策学习）。地方政府之间政策学习的细微差别，以及政策模式的不同，主要考虑该政策与当地发展的匹配程度。政策学习的特点是东西方混合，国际最佳实践与当地情况相结合。
第二、地方政府选择正确的政策要素组合，以解决地方政策问题（例如：长护险案例中人口老龄化的可持续发展问题）。地方政府建立长护险既有象征性动机，也有实质性动机，理性工具和文化视角都与本文理解多元化的政策学习过程相关。
第三、地方政府热衷于开发最成功、可复制的政策模式，因为将地方试验扩大到全国政策会带来政绩。例如，由中央政府选择政策模式的地方官员将被提拔重用。地方政府还帮助中央政府试验政策模式，并修改成为适应中国土壤的本土化版本，从而促进了具有中国特色的长护险政策发展。
04投稿心得
本文的早期版本于2020年11月13日在台湾政治大学的研讨会上发表，感谢和经纬教授和苏伟业教授对论文修改与完善提供的重要建议。
论文一共经历了2次匿名评审，非常感谢7位审稿专家和2位编辑老师提出了宝贵的修改意见，二次返修后就收到了录用邮件。
7月毕业之际，个人的第一篇英文论文被录用，心情十分激动！2年多的努力和付出终于看到了果实，也给博士求学画上完美句话。
非常感谢马亮老师的悉心指导，每次开会都耐心地引导我修改，鼓励我拓宽研究视野，增加更多思考。马亮老师的研究兴趣广泛，引导不同专业的学生开展跨学科合作，不断鼓励我突破专业局限，学习了社保研究之外的新理论与研究。
同时非常感谢Tom Christensen老师在论文理论框架方面的重要指导。
感谢同级土地资源管理专业徐泽同学用ArcGis软件制作的试点城市地图。
引用参考：
Wang, Y., Ma, L., & Christensen, T. (2022). The hybridization of policy learning in multilevel regimes: a case study of the long-term care insurance in China. Journal of Asian Public Policy, https://doi.org/10.1080/17516234.2022.2103392
时间：2022年7月23日
2022.07.23