政策效果的确定是个难题

武夷山

    Minerva杂志2024年5月29日线上发表了德国柏林工业大学Jochen Gläser教授的文章，From Effects of Governance to Causes of Epistemic Change（从治理之效果到认知变化之原因）。文章摘要如下。

   在本文中我论证说，迄今科学元勘试图识别新治理工具之认知效果的努力基本上是失败的。我提出，这一失败有两条主因。第一条原因是，无论是对于治理工具效果的量化研究还是质性研究，都不符合两种研究各自对于确立因果性的方法论标准。这方面的问题尚可修补，第二条原因就严重了：考虑到治理和知识生产之间的复杂的因果网，考虑到因果关系的多层次性，从特定的治理工具出发试图识别其效果的策略注定行不通。我提出，将这条策略倒过来：从对认知变化的观察出发，采用“因果重构”的策略（Mayntz），具体说来就是识别出导致认知变化之诸般原因，并关注治理在其中起到的作用。这一路数的好处是，它是以已识别清楚了的变化为出发点的。新路数面临的挑战包括：如何对认知变化进行经验性的识别，如何将社会学方法整合到科技政策学中去。

  文章正文中写道：

Renate Mayntz（博主注：她曾担任德国马普学会社会研究所所长）在三篇文献中(2004: 238, 2009, 2016) 介绍了宏观现象之“因果重建”的概念，即通过对产生了现象的因果过程之重构来进行因果解释。这一策略不仅适用于对宏观现象的解释。Beach 和 Pedersen在《追溯过程的方法：基础与指南》一书(Beach and Pedersen 2013: 16)中说，对于结果已知、原因不清的情形，因果重建策略既是理论构建型的过程追溯，也是结果解释型的过程追溯。该策略的基本思路是，针对一个现象，对产生了此现象的条件和过程进行比较分析。为识别出治理和认知变化之间的因果联系，若采用因果重构方法，就意味着，不是针对特定的治理变化，试图确定治理措施对知识生产的影响，而是从特定的认知变化出发，试图确定它是怎么发生的，各种治理工具在此因果链中发挥了什么样的作用。将所有局部原因都同时考虑进来，正是有意识的研究设计（而不是临时应对）之一环。

本文得出5个结论。

首先，将政策工具作为分析的出发点，前向追溯其效果，有可能导致一种不合适的研究设计，它假定存在着单一因果性，而社会现象具有多重因果性。

   其次，考虑到复杂的因果关系和治理工具嵌入其中的复杂过程，也许根本无法识别治理工具的效果。如果确实如此的话，科技政策学就需要重新思考其研究议程了。

  再次，对于那些执意想确立因果性的研究者，另一条路似乎是对导致变化的过程进行因果重构，也就是说，从可观察的现象出发，回溯各种局部原因，这些原因中也许包含了治理工具，也许不包含。

  第四，要想识别出宏观层次的认知变化和产生此变化的因果机制，就需要一种更高阶的整合，将量化方法（如文献计量学方法和基于调查的方法）和质性方法更好地整合起来。

  最后，识别认知变化、重构导致变化的因果过程，需要采用精致复杂的比较研究策略，这就要求更大的团队，更长的研究周期，更多的研究资源，目前的科学社会学研究和科技政策学研究离以上要求还很远。