13章公共政策分析理论与方法

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1、公共政策分析的理论与方法公共政策分析的理论与方法3 31234目录 5德尔菲分析一般预测分析回归分析模糊分析成本收益分析一、德尔菲法（一）含义依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，通过多轮次调 查专家对问卷所提问题的看法，再经过反复征询、归纳、修 改，最后汇总为一致结论，作为预测的结果。匿名调查法（二）特点（1）专家型的参与者（2）独立和匿名（3）函询（4）控制反馈（5）统计结果（6）一致性共识7个应用程式 1、提出项目命题：在于项目命题是否具有预测意义和 实际意义 2、成立项目组织：征集足够的专家参加项目命题的应 答，组织的权威性和声誉相当重要 3、设计函询问卷（关键）第一轮问卷应包括以下

2、几个 问题：预测项。主观估计特定事件的发生概率。问 题项。问题的重要性排序。目标项目。磋商与判断可 行性。选择项。 4、确定专家名单和选择专家 5、发出和收回函询问卷 6、分析第一轮问卷结果，并设计后续问卷后续问卷。 7、统计分析并准备最终报告检验实施步骤1.组成专家小组（11位、13位）。 2.向所有专家提出所要预测的问题及有关要求。 3.各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的 预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并 提出预测值的。 4.将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表， 进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自 己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断 。 5.将所有专家的修改意

3、见收集起来，汇总，再次 分发给各位专家，以便做第二次修改。 6.对专家的意见进行综合处理。基本方法 1、关于时间问题的预测（结果为数字的预测） 中位数（中心趋势）: (n+1）/2 n:专家提供数字的个数如果n是偶数，则（2n+1）/2度量中心趋势的参数还有平均数、众数（出现 频率最大的数值） 上四分位：3(n+1)/4 下四分位:(n+1)/4 四分位内距（用以判断离散趋势、意见分 歧大小）：上四 下四 四分位点离差（上四-下四）/2 中心趋 势例：个税起征点 11位专家参加 2000 2000 2200 2500 2600 2600 3000 3500 3800 4000 5000 中位数

4、（主要倾向）：2600 上四分位：3800； 下四分位：2200 点间距:3800-2200=2600 分歧太大2、关于方案的评估 让专家对一系列方案排序 CI=12S/m2（n3-n） CI为一致性系数；S为名次总和的差方和 m为专家数目；n为方案数目 S=x2 (x)2/n (x为各方案名次总和 )X=1nX=1n数值越接1 ，表示意见的一致性程度越高 ，反之亦然。例：专家评估名次专家代 号评定名次方案名称甲乙丙丁戊010203040506名次总和1234531254125342314521345132541012162527x=90 (x)2=8100 x2=1854 S=1854-81

5、00/5=234 CI=0.65 一致性程度不高应用范围 德尔菲法作为一种主观、定性的方法，不仅可 以用于预测领域，而且可以广泛应用于各种评 价指标体系的建立和具体指标的确定过程。优点和缺点1.能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确 性高。 2.能把各位专家意见的分歧点表达出来，取各家 之长，避各家之短。 3.德尔菲法又能避免专家会议法的缺点： （1）权威人士的意见影响他人的意见； （2）有些专家碍于情面，不愿意发表与其他 人不同的意见； （3）出于自尊心而不愿修改自己原来的意见 。 4.过程比较复杂，花费时间较长。1234目录 5德尔菲分析一般预测分析回归分析模糊分析成本收益分析 预测分析

6、是公共政策分析的基本形式。它往往是 对未来可能产生的事项的一种事前的估测和推断 。 在公共政策分析中，它至少包括四方面的内容： 一是对现有政策后果的预测；二是对于新政策在 实施中可能产生的后果的预测；三是对于新政策 的制定内容的预测；四是对于政策参与者和相关 权力主体行为的预测 。 预测分析的方法很多，除了前述的德尔斐法之外 ，在政策分析中，还有其他3种常用的预测方法 ：主观概率预测、超觉理性预测和理论模型预测主观概率预测 客观概率：某种事项的“相对出现频率”与人们在现实世 界中可观察到的客观现象相一致的概率。抛硬币、掷骰 子 主观概率：人们依靠主观信念对某一事项的“相对出现 频率”进行估计和

7、推测的概率。 在公共政策分析中，由于政策本身不具有科学试验的重 复性；或者即使具有了科学试验的重复性，如进行了政 策的试点试验，又由于政策环境的变动性和不稳定性， 以及相应的获取“相对出现频率”试验统计资料的艰难性 ，运用主观概率对某一事项进行预测成为公共政策分析 领域的一种重要方法。 主观概率预测是人们对某一次“经验”的特定结果所持的 个人信念的量度。 主观概率法可以使用各种数值表明自己对未来事项发生 的可能性的估计，但概率计算和概率表明必须符合概率 论的基本公理，即： （1）0P1 （2）Pi=1 ,i=1,2,，N 根据以上公理，可以通过对一组专家的主观概率预测的 百分数的调查，来求出平

8、均值，以预测某一事项发生的 可能性，平均值就是该事项发生的主观预测概率。即：P为专家预测事项概率的平均值，同时 表示该事项发生的主观预测概率； Pi为每一个专家的主观预测概率: N为专家人数二、超觉理性预测 在实际的政策过程中，政府更多的是运用非理性和反理 性的决策方法。公共政策分析面对的是一种复杂的现实 ，其制定和执行也是一种复杂的过程，它不仅需要按照 理性化的原则和方法进行，而且应当按照超理性的原则 和方法进行，或者说按照两者相结合的原则和方法进行 。 超觉理性适用于一个完全不能直观的范畴，对它的认识 只能通过直觉、经验等方式加以模糊理解。因此，在政 策分析中，直觉预测和经验预测也是两种常

9、用的方法。 （1）直觉预测：自己的判断和手头的关键信息 （2）经验预测：这种做法仍旧是世界上很多系统制定 政策时的工作规范。经验分析作为理性科学分析的一种 补充，在政策分析中也具有相当重要的意义。 与纯理性预测的政策分析相比，与直觉和经验有关的超 觉理性预测分析是一种应用简单，费用低廉，而且在某 些情况下比一些高级复杂的方法更加精确的政策分析方 法。因为很多情况下，“理性的系统分析能够提供工具 ，但不能提供智慧”。超觉理性分析的一些典型表现或 过程，可见前文。 一般情况下，需要进行超觉理性预测的政策问题，往往 是那些看法、价值完全不同的、难以抉择的问题。当需 要迅速得出结论时，这种预测方法在合

10、理的情况下可以 加快决策的速度或减少细枝末节。事实上，也有许多方 法可以缓解这个问题，但没有一种方法能够完全解决这 一问题。所以，将理性分析的科学和超理性分析的艺术 结合起来，是进行政策预测的最有效的方法。三、模型预测 模型是对现实原型的一种简化、描述、模拟和抽象。 政策分析模型是公共政策实证技术的主要构成部分，大 体上说，任何科学的政策制定过程都包含建立模型和使 用模型的过程。不同的政策对应于不同的政策分析模型 ，以建立和使用模型的方法论为标准，政策分析模型主 要5 5 种类别 （一）描述模型 描述模型以政策选择与政策选择后果之间的对应逻辑关系 为研究对象，通过描述研究对象内部某些变量的改变

11、来说 明它所引起的其他相关变量乃至整个系统的变化。如人民 币升值对转轨期中国经济的发展将产生什么影响，对这一 问题的预测就需要建立一定的描述模型。 （二）理论模型 理论模型的主要功效不在于对政策可能的结果进行性的描 述，而在于通过一定的有规则的分析，如建立一定的测 预 测 量指标和变量公式，对未来事项做出准确估算。在政策 分析中常见的理论模型有博弈理论模型，这一理论模型是 在一个有冲突的情况下进行决策的分析方法。其基础是不 同的决策单位有各自不同的目标和目的，但它们的结果互 相影响。博弈理论可以帮助政策分析人员预测在不同情况 下，不同的政策参与人的不同行为。 （三）语句模型 安全运用自然语言来

12、表述对特定政策问题的分析判断是语 句模型的特点。优点：易于在专家和外行之间进行充分的 沟通。缺点：可能存在的不严谨、模糊及含蓄现象，理解 上容易产生歧义。 （四）符号模型 符号模型主要使用数学和统计学的逻辑方法来对政策问题 进行分析和预测。通过精确的数字符号以描述那些直接影 响特定政策问题属性的主要变量及其相互关系。由于在复 杂的政策事实中，建立一个符号模型并确定其基本变量比 较困难，且即使确立了一个变量，也不能涵盖政策问题的 全部，所以对于这一模型的运用是往往是在必要的时候专 业人员进行的专业分析。符号模型建立的基本依据是假设 次要变量恒定，主要变量决定事物的性质。如线性规划模 型、投入一产

13、出模型、计量经济模型、微观经济模型等都 属于符号模型系列。 （五）程序模型 程序模型虽然也使用符号模型，但其主要依据假设或模 拟来预测政策结果。程序模型使用一系列基本的程序以 阐述那些被认为足以影响一项政策问题特征的各项变量 之间的动态关系。它根据一定的发展过程或序列，通过 对一组可能具有相关关系的变量的模拟或设定来对发展 趋势进行预测。程序模型一般通过计算机来完成。缺点 ：最大困难在于难以建立公正合理的模型所需要的数 据资料。由于其前设的模拟和假定而很难对于实际的 政策问题进行讨论。1234目录 5德尔菲分析一般预测分析回归分析模糊分析成本收益分析 回归分析是推导出因变量与自变量之间数量关系

14、的数学 方法。 它表示两个变量相关性的通用模式是：Y=F(X)Y=F(X) 这个公式意Y是通过X值的变动而得以解释的。 (X造成Y的改变 or X值决定Y值) 回归分析是用来解决Y对X特定函数的方法(一）简单线性回归 涉及的变量只有两个 =a+bX，表示两者的函数关系。 X 为自变量（independent variable）； Y是因变量（ dependent variable ）。 但在实际生活当中，由于其它因素的干扰，许多双变量 之间的关系并不是严格的函数关系，不能用函数方程来 准确反映，为了区别于两变量间的函数方程，我们称这 种关系为回归关系，用直线方程来表示这种关系称为回 归直线或线

15、性回归。例：某医师为了研究正常成年男性的运动后最大 心率与年龄的关系，测得20名正常成年男性的有 关数据，散点图如下。年龄与运动后最大心率的回归方程二、多元线性回归模型 一个因变量与两个及两个以上自变量的回归 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 ， x2 ， xp 和 误差项 的方程，称为多元回归模型 涉及 k 个自变量的多元回归模型可表示为y= b b0 + 0 + b b1 1 x x1+ 1+ b bp p x xp p+ + b b0 0 ，b b1 1，b b2 2 ，b bp p是参数是参数 是被称为误差项的随机变量是被称为误差项的随机变量 y y 是是x x1,1,，x x2 2 ， ，x xp p 的线性函数加上误差项的线性函数加上误差项 包含在包含在y y里面但不能被里面但不能被p p个自变量的线性关系所解释个自变量的线性关系所解释 的变异性的变异性例：关于老师对学生成绩的影响 可以借用多元线性回归来预测学生的成绩。它的基本表 示形式是Fa+b1I+b2X1+b3X2+b4X3+b5X4+eF为学生期末考试的成绩；I为学生最初考试的成绩；X1为指导及支持练习的混合影响；X2为老师对内容精通的混合影响；X3为提供具体相关训练的反馈组合；