馮佳昊,陳 安 (1.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；2.中國科學(xué)院大學(xué)公共政策與管理學(xué)院,北京 100049；3.中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院,北京 100190)

0 引言

智庫一直以來以解決現(xiàn)實問題為己任，特別是在秉持實用主義科學(xué)觀的大背景下，智庫研究人員基于豐富的知識和技能，從研究者轉(zhuǎn)為實踐者，為解決社會中繁雜而又具體的問題作出貢獻。伴隨著工業(yè)化信息化社會的到來，智庫的外部環(huán)境也發(fā)生了變化。不同于以往穩(wěn)定化、機械化的傳統(tǒng)社會生態(tài)，開放化和市場化導(dǎo)致智庫面臨的問題域充滿不確定性和復(fù)雜性。以往僅僅通過純粹的技術(shù)范式即可解決的問題如今因其復(fù)雜難解的特征而對智庫形成新的挑戰(zhàn)，用來解決跨學(xué)科跨領(lǐng)域智庫問題的決策方法變得尤為重要。

回顧已有的智庫決策方法，包括基于技術(shù)經(jīng)驗的決策[1]、基于理論的決策[2-4]、基于模型的決策以及基于案例的決策[5]在內(nèi)的諸多類型，其優(yōu)勢在于產(chǎn)生過程是基于成熟的科學(xué)研究范式，且智庫成果的形式和內(nèi)容均遵循傳統(tǒng)學(xué)術(shù)路徑。針對常規(guī)議題，上述決策方法在決策效率和質(zhì)量方面展現(xiàn)優(yōu)勢。外部環(huán)境變化對智庫傳統(tǒng)決策方式的影響和挑戰(zhàn)是深遠而深刻，傳統(tǒng)智庫決策類型在面臨動態(tài)且復(fù)雜問題時需做出應(yīng)對，即從變化中的問題域?qū)ふ易罹咂者m性的決策路徑，而這一路徑應(yīng)是在吸收前述4類傳統(tǒng)智庫決策路徑基礎(chǔ)上且突破對傳統(tǒng)路徑的依賴。換言之，在反思傳統(tǒng)智庫決策模式的前提下，要結(jié)合當(dāng)下外部決策環(huán)境的變化提出新的智庫決策方法與路徑。當(dāng)前具有較大影響力的是過程融合法 (智庫DIIS理論方法，簡稱DIIS)，該方法歸納總結(jié)了智庫決策的4個環(huán)節(jié)，即收集信息 (Data)—揭示信息 (Information)—綜合研判 (Intelligence)—形成方案 (Soluti-on)。該方法構(gòu)建了系統(tǒng)性的智庫決策路徑，其核心是在反復(fù)循環(huán)論證過程中做出最優(yōu)決策[6-7]，但當(dāng)前DIIS框架仍需進一步細化，尤其是各環(huán)節(jié)需進一步細化步驟和完善邏輯。與DIIS框架類似，循證決策理論的核心是使決策主體的決策行為更理性，能夠在最佳證據(jù)的基礎(chǔ)上做出決策。鑒于此，本文受循證醫(yī)學(xué)中證據(jù)分級的啟發(fā)，將其證據(jù)分級的概念引入智庫領(lǐng)域中構(gòu)建智庫決策證據(jù)分級金字塔，隨后基于循證決策理念在DIIS框架內(nèi)構(gòu)建智庫循證決策新路徑并運用案例進行實證，目的是從另一種視角為DIIS提供理論支撐和實踐準則，以期為智庫決策方法的發(fā)展提供參考。

1 循證決策緣起與發(fā)展

“循證”一詞最早起源于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。1992年加拿大麥克馬斯特大學(xué)Gordon Guyatt教授在 《美國醫(yī)學(xué)會雜志》上發(fā)表文章提出 “循證醫(yī)學(xué)”概念。2000年加拿大麥克馬斯特大學(xué)David Sackett教授在 《怎樣實踐和講授循證醫(yī)學(xué)》中對循證醫(yī)學(xué)概念給出權(quán)威解釋： “慎重、準確和明智地應(yīng)用當(dāng)前所能獲得的最好的研究證據(jù)，同時結(jié)合臨床醫(yī)生的個人專業(yè)技能和多年臨床經(jīng)驗，考慮病人的實際情況與愿景，全面綜合3個方面的考慮，最終制定出病人的治療措施”[8]。隨后，循證醫(yī)學(xué)運動逐漸興起并在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響。伴隨循證醫(yī)學(xué)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，其行為模式也逐漸系統(tǒng)化與框架化，促進了 “循證”理念在其他領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。循證理念逐漸深入人心，產(chǎn)生了循證社會工作[9-11]、循證矯正[12-13]、循證教育[14-16]、循證環(huán)境治理[17-18]等。其中，將循證理念移植到公共政策領(lǐng)域的做法則起源于20世紀末的英國。

1999年英國政府發(fā)布 《現(xiàn)代化政府白皮書》，將 “注重證據(jù)的有效性”納入政府決策的基本準則[19]。同年，布萊爾政府發(fā)布報告 《21世紀的專業(yè)政策制訂》指出，循證決策強調(diào)決策主體的決策建立在最佳證據(jù)基礎(chǔ)上，這些證據(jù)的來源廣泛且類型多樣，在制訂政策過程中正確使用最佳證據(jù)可提高政府決策的效率與合理性。布萊爾政府極力推動循證決策在政府內(nèi)部決策事務(wù)中的應(yīng)用，如1999年成立管理與政策研究中心，任務(wù)是獲取現(xiàn)有的研究證據(jù)與實踐活動，從而確保制訂政策或執(zhí)行政策的科學(xué)性[20]。除了最先將循證決策理念應(yīng)用于政府事務(wù)決策的英國政府以外，其他國家也對循證決策產(chǎn)生濃厚興趣，如美國教育部于2002年成立有效教育策略資料中心，旨在推進教育領(lǐng)域相關(guān)研究的證據(jù)科學(xué)化并為此領(lǐng)域的學(xué)者、政策制定者等提供科學(xué)而可靠的證據(jù)[21]。

縱觀上述關(guān)于循證決策的表述可以看出，循證決策 (Evidence-Based Policy Making，EBPM)的核心是使決策主體的決策行動更理性，在更大程度上使決策能夠建立在明智、科學(xué)的證據(jù)之上。學(xué)界認為，循證決策是在嚴格檢驗而確立的客觀證據(jù)基礎(chǔ)上，通過把可能獲得的最佳證據(jù)置于政策制定和執(zhí)行的核心位置，進而幫助人們做出更好決策[22]。在以往的循證實踐中，循證決策分為5個步驟，即提出問題、確定證據(jù)來源、評價證據(jù)、循證決策和后效評價[23]。本文認為，循證決策是兼具宏觀戰(zhàn)略性和微觀操作性的活動，為服務(wù)對象提供面向下一步?jīng)Q策的證據(jù)基礎(chǔ)[24]。

在循證決策過程中，需關(guān)注兩個問題：①證據(jù)應(yīng)從學(xué)術(shù)研究結(jié)果和不斷評估中獲得，具有科學(xué)性和高質(zhì)量的特征；②證據(jù)在決策過程中被決策主體和輔助人員充分使用[25]。只有在充分厘清證據(jù)性質(zhì)的前提下才能為智庫從業(yè)者充分使用，而證據(jù)表現(xiàn)形式多樣，不僅包括對事實進行數(shù)字化、編碼化的數(shù)據(jù)，也包括專家意見、研究報告、研究成果、統(tǒng)計結(jié)果等[26]。多源多樣的證據(jù)如何轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)、有效證據(jù)？如何判斷證據(jù)的可信度？對此，本文將詳細闡述數(shù)據(jù)到有效證據(jù)的轉(zhuǎn)化流程并構(gòu)建智庫證據(jù)來源分級金字塔。

2 智庫決策證據(jù)來源分級

2.1 從數(shù)據(jù)到證據(jù)

作為決策的依據(jù)，數(shù)據(jù)是對客觀事物表征的刻畫與反映。人類利用數(shù)據(jù)決策已有上千年歷史，從最早的結(jié)繩記事到計算機二進制，數(shù)據(jù)存儲方法和形式越發(fā)多樣。在循證決策的證據(jù)環(huán)節(jié)中，證據(jù)來源是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)既是證據(jù)的基礎(chǔ)，也是循證決策的起點[26]。從數(shù)據(jù)到證據(jù)的轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)[27]如圖1所示。原始數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、統(tǒng)計模型數(shù)據(jù)、編碼化數(shù)據(jù)、文本資料、訪談資料等，這些數(shù)據(jù)可以通過有序化處理和信息媒介上的映射變成信息，如現(xiàn)有成果研究、咨詢分析結(jié)果、個人經(jīng)驗等通過分析、解讀與融入專家智慧轉(zhuǎn)化為新知識與新觀點如專家咨詢意見、專家經(jīng)驗等，最后進入證據(jù)驗證環(huán)節(jié)，經(jīng)過證據(jù)驗證、篩選與評價最終確定此來源是否為有效證據(jù)。此外，原始數(shù)據(jù)直接通過薈萃分析、可視化分析、NLP自然語言識別等先進技術(shù)工具進行處理，其結(jié)果直接進入證據(jù)驗證環(huán)節(jié)來判斷是否能作為支撐決策的有效證據(jù)。廣義講，前文所提到的原始數(shù)據(jù)、信息和新知識新觀點等都可以稱為數(shù)據(jù)?？梢?，數(shù)據(jù)作為證據(jù)的來源是多源異構(gòu)的。

圖1 數(shù)據(jù)到證據(jù)的轉(zhuǎn)化流程

2.2 醫(yī)學(xué)中的證據(jù)分級金字塔

決策需要以數(shù)據(jù)為起點、經(jīng)處理并通過驗證與篩選的證據(jù)。符合決策需要的有效證據(jù)具有高信度和高效度特征。在智庫研究的數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)，應(yīng)盡可能采納更高信度和效度的證據(jù)。證據(jù)來源是數(shù)據(jù)，其信度效度的高低直接影響證據(jù)信度效度的高低，本文借鑒循證醫(yī)學(xué)中的證據(jù)分級金字塔構(gòu)建智庫決策中的證據(jù)來源分級金字塔。

證據(jù)分級概念源于20世紀60年代并首先應(yīng)用于教育領(lǐng)域。1979年加拿大定期健康檢查小組根據(jù)證據(jù)分級的概念首次提出醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的證據(jù)分級[28]。醫(yī)學(xué)中的證據(jù)分級指根據(jù)證據(jù)的內(nèi)外部真實性對證據(jù)進行評價與分級并根據(jù)分級結(jié)果指導(dǎo)醫(yī)生進行有區(qū)別的實踐活動[29]。隨后，不同國家和地區(qū)的醫(yī)療機構(gòu)不斷發(fā)展與改進證據(jù)分級體系以使其符合自身的分級需求。至今，全球有影響力的證據(jù)分級體系已有50余個[30]，較有影響力的是2000年由19個國家和組織聯(lián)合建立的GRADE小組提出的GRADE證據(jù)分級體系[27]和2002年美國弗吉尼亞大學(xué)Grandage教授提出的證據(jù)金字塔模型[31]。金字塔模型從塔尖至塔底依次為系統(tǒng)評價、試驗研究、準實驗研究、非實驗研究、案例研究和權(quán)威意見，證據(jù)等級越來越低，其信度和效度也越來越低，這意味著醫(yī)生在醫(yī)學(xué)實踐中應(yīng)盡量選擇靠近塔尖的證據(jù)來進行醫(yī)學(xué)判斷，這樣才能使做出的醫(yī)學(xué)行為更科學(xué)、更客觀。由于證據(jù)金字塔模型直觀清晰、原理簡單易懂，本文依據(jù)Grandage教授提出的證據(jù)金字塔模型構(gòu)建智庫決策證據(jù)來源分級金字塔，如圖2所示。

圖2 Grandage提出的證據(jù)金字塔模型

2.3 智庫決策證據(jù)來源分級金字塔

智庫決策中常見的證據(jù)來源類型有專家知識與意見、現(xiàn)有研究成果、定量調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù)及分析結(jié)論、定性個案研究及其結(jié)論、統(tǒng)計模型和現(xiàn)存數(shù)據(jù)、 先前的評估數(shù)據(jù)、咨詢結(jié)果、網(wǎng)絡(luò)二手資料、背景資料、隨機控制實驗研究、相關(guān)研究結(jié)果、利益相關(guān)者調(diào)查、個人價值觀判斷等[32]。這些證據(jù)來源可分為7種類型：系統(tǒng)評價或Meta分析結(jié)果、隨機干預(yù)實驗 (RCTs)研究結(jié)果、混合方法研究結(jié)果、定量或定性研究結(jié)果、原始數(shù)據(jù)、專家意見和描述性資料。本文遵循醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中證據(jù)金字塔理念，構(gòu)建智庫決策證據(jù)來源金字塔模型對以上7種證據(jù)來源進行分級，該分級原則是從低等級到高等級證據(jù)，信度和效度越來越大，表現(xiàn)在金字塔中則為越靠近塔尖，證據(jù)來源級別越高，效度和信度也越高。在智庫決策中，應(yīng)盡可能選擇高等級數(shù)據(jù)，只有在高等級數(shù)據(jù)缺失的情況下，才選用相對等級低的數(shù)據(jù)，如圖3所示。

圖3 智庫決策證據(jù)來源分級金字塔

(1)系統(tǒng)評價或Meta分析研究結(jié)果。系統(tǒng)評價指基于具體問題，全面收集可得的世界范圍內(nèi)的所有相關(guān)研究，通過相關(guān)標準的篩選和客觀評價后，綜合分析具體問題而得出可靠結(jié)論并為決策活動提供科學(xué)客觀依據(jù)的研究方法[33]。Meta分析又稱為薈萃分析，是匯總相同研究目的的多個研究結(jié)果并分析其合并效應(yīng)的一系列過程，最終給出一個量化的平均效應(yīng)指標[34]。Meta分析是運用定量方法對特定項目的所有研究進行綜合分析的工具；系統(tǒng)評價是運用定性或定量描述方法對現(xiàn)有特定項目的所有研究進行綜合分析，而當(dāng)數(shù)據(jù)異質(zhì)性較大無法合并分析或數(shù)據(jù)不完整時，只能運用系統(tǒng)評價方式進行綜合分析。系統(tǒng)評價和Meta分析都是基于現(xiàn)有文獻資料的二次研究方法，可將大量研究信息進行聚集并萃取，可以科學(xué)、全面地納入所有相關(guān)研究，能夠在公開透明而又科學(xué)可靠的基礎(chǔ)上給政策制訂者提供準確信息。系統(tǒng)評價或Meta分析以不同的形式被應(yīng)用于社會科學(xué)領(lǐng)域數(shù)十年，經(jīng)過豐富的實踐檢驗，可以對特定研究項目進行最可靠、最信賴的總結(jié)。因此，本文將系統(tǒng)評價或Meta分析的研究結(jié)果作為證據(jù)來源分級金字塔的最頂端。

(2)隨機干預(yù)試驗研究結(jié)果。隨機干預(yù)試驗起源于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，早期是采取對照實驗的方式檢驗?zāi)撤N醫(yī)療方案或藥物的治療效果，其最大優(yōu)點是隨機分配實驗對象進入干預(yù)組或?qū)φ战M，大大消除實驗誤差，近乎沒有影響地識別因果關(guān)系。近年來，隨機干預(yù)試驗被廣泛應(yīng)用于扶貧、教育、經(jīng)濟等領(lǐng)域，如2019年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎授予麻省理工學(xué)院的3名經(jīng)濟學(xué)家，以表彰他們運用隨機干預(yù)試驗為解決發(fā)展中國家貧困問題所作的重大貢獻。隨機干預(yù)試驗的最大特性就是能夠近乎無誤差地說明干預(yù)措施是否對結(jié)果產(chǎn)生影響。在眾多影響評估方法中，隨機干預(yù)試驗由于其特性被看作是識別因果關(guān)系的 “黃金準則”[35]，使用嚴格隨機干預(yù)試驗的研究結(jié)果極具科學(xué)性與說服力。因此，本文將隨機干預(yù)試驗置于第二層。

(3)混合方法研究結(jié)果?；旌戏椒ㄑ芯恐秆芯空呔C合使用定量或定性研究方法、手段、技術(shù)等的研究。相較于單獨的定性或定量研究方法，混合方法研究可在同一框架內(nèi)同時使用量化和質(zhì)性技術(shù)，充分發(fā)揮二者長處，增加交叉性優(yōu)勢，壓縮非重疊性弱點，也可針對具體研究問題選擇合適的定量或定性技術(shù)，不受研究方法選擇的限制。當(dāng)前的智庫問題普遍具有多學(xué)科交叉性，研究問題復(fù)雜而多源。混合方法的選擇與使用能夠以研究問題為導(dǎo)向，針對具體研究問題 “對癥下藥”，在單一的定量或定性研究方法研究結(jié)果的基礎(chǔ)上妥善解決智庫問題。因此，混合方法能夠解決一些綜合性的智庫問題，對定性和定量研究起到補充作用。鑒于此，本文將混合方法研究結(jié)果與定量或定性研究結(jié)果置于同一分級之中。

(4)定量或定性研究結(jié)果。定性研究是使用實地調(diào)研、訪談、參與或非參與觀察、文獻分析等方法對客觀現(xiàn)象進行分析的研究，其分析方式主要以歸納為主，研究結(jié)果往往與研究行為發(fā)生時的情境有關(guān)，是獨特和受到環(huán)境制約的；定量研究指采用數(shù)量的方法對數(shù)據(jù)、信息、資料等進行分析從而得到有價值結(jié)果的研究，其研究工具是各種統(tǒng)計模型，研究結(jié)果一般具有概括性和普適性。定性研究與定量研究沒有孰優(yōu)孰劣之分，各有優(yōu)缺點，其產(chǎn)出結(jié)果都建立在一定的數(shù)據(jù)處理上，相較于未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)，其研究結(jié)果具有更高的可信度。因此，將混合方法研究結(jié)果與定量或定性研究結(jié)果的分級置于原始數(shù)據(jù)之上。

(5)原始數(shù)據(jù)。本文所提原始數(shù)據(jù)是指通過訪談、調(diào)研、觀察等活動所得的一些原始文本資料、現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫中的未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)或各種統(tǒng)計年鑒中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)未經(jīng)處理，能夠呈現(xiàn)相對真實的信息，如數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)都是客觀實際的數(shù)字編碼化反映，其真實與客觀性遠遠高于專家意見等主觀判斷。因此，本文將原始數(shù)據(jù)的分級置于專家意見之上。

(6)專家意見。專家意見指專家做出的主觀表達個人意愿與看法的評論性言論。專家意見作為一種主觀判斷，較之于客觀數(shù)據(jù)和基于數(shù)據(jù)的研究結(jié)果來說，信度效度是偏低的，但在充分結(jié)合客觀數(shù)據(jù)和研究結(jié)果基礎(chǔ)上的專家意見是極為重要且有意義的，因此決策中也應(yīng)充分發(fā)揮專家的主觀能動性，盡可能做出最佳判斷。

(7)描述性資料。描述性資料指具有描述性質(zhì)的相關(guān)背景資料、網(wǎng)絡(luò)碎片化信息等。此種資料的來源與真實性均不可靠，在查找相關(guān)數(shù)據(jù)時也應(yīng)盡可能地避開此類信息。

3 基于循證決策理念的智庫決策路徑建構(gòu)與應(yīng)用

3.1 基于循證決策理念的智庫決策路徑構(gòu)建

智庫研究對象多是跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、交叉性強的問題，通常涉及政治、經(jīng)濟、社會等領(lǐng)域，這需要智庫研究者擁有跨學(xué)科視野和綜合分析能力，能對研究對象進行系統(tǒng)性、多角度分析。此外，科學(xué)的方法與研究范式對多領(lǐng)域交叉的智庫研究尤為重要。國際一流的智庫普遍重視研究方法和范式的創(chuàng)新，如布魯金學(xué)會的布魯金斯學(xué)會模式、蘭德公司的德爾菲法、歐盟聯(lián)合研究中心的未來導(dǎo)向技術(shù)分析 (FTA)等。我國的智庫研究大多以社會科學(xué)研究方式進行，研究方法以定性研究為主，在面對當(dāng)前自然科學(xué)和社會科學(xué)混合交融的復(fù)雜問題時力不從心，亟需研究方法和范式的創(chuàng)新。潘教峰[36]在總結(jié)與歸納多年科技戰(zhàn)略和政策研究的基礎(chǔ)上提出過程融合法 (智庫DIIS理論方法)，即收集信息 (Data)—揭示信息 (Information)—綜合研判 (Intelligence)—形成方案 (Solution)。在做出相關(guān)智庫決策前，首先應(yīng)圍繞要解決的問題全面收集各種來源的數(shù)據(jù)，即Data環(huán)節(jié)；對數(shù)據(jù)進行有序化整理與分析，篩選有效信息，形成反映客觀現(xiàn)實的認識，即Information環(huán)節(jié)；在客觀認識基礎(chǔ)上引入專家學(xué)者的專業(yè)知識和智慧，結(jié)合現(xiàn)實需求進行綜合研判與分析，得到新思路、新觀點等，即Intelligence環(huán)節(jié)；最后得到相關(guān)的決策意見，形成解決方案，即Solution環(huán)節(jié)。DIIS作為一種智庫決策路徑，通過對研究過程中4個環(huán)節(jié)的把控，提高了智庫研究工作的科學(xué)性和相關(guān)決策的準確性，加快了智庫決策科學(xué)化的進程。

如上所述，循證決策的核心理念是使決策主體的決策行為更理性，能夠在最佳證據(jù)的基礎(chǔ)上做出決策。這與DIIS的核心理念不謀而合，將循證決策理念融入DIIS既能夠豐富二者的內(nèi)涵，又能為智庫循證決策探索新的路徑提供借鑒。本文將循證決策的過程融入DIIS的4個環(huán)節(jié)，構(gòu)建基于循證決策理念的智庫決策路徑，如圖4所示。

圖4 基于循證決策理念的智庫決策路徑

在該路徑中，本文將循證決策過程中的提出問題、確定證據(jù)來源、評價證據(jù)和循證決策4個步驟融入數(shù)據(jù)收集 (Data)和揭示信息 (Information)兩個環(huán)節(jié)中，使數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)中收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量能夠得到保障；數(shù)據(jù)通過有序化處理使之轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的信息，經(jīng)過篩選與評價進而轉(zhuǎn)變?yōu)橛行ёC據(jù)；最終，有效證據(jù)經(jīng)過證據(jù)評估與篩選得出最佳證據(jù)，決策者在最佳證據(jù)基礎(chǔ)上結(jié)合綜合研判環(huán)節(jié)加入專家智慧與需求者期望，做出最優(yōu)決策。

在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)，首先應(yīng)確定待研究和解決的問題，敲定待解決的問題需要搜集何種類型、何種來源的數(shù)據(jù)。當(dāng)前智庫研究的問題來源主要是政府委托 (縱向)、企業(yè)委托 (橫向)和自主研究等，證據(jù)來源主要包括相關(guān)社會試驗結(jié)果、論文研究成果、調(diào)研數(shù)據(jù)、專家咨詢意見等。隨后，經(jīng)過調(diào)查研究，確定證據(jù)來源，根據(jù)智庫證據(jù)來源分級金字塔進行證據(jù)分級，分級完成后在分級完畢的數(shù)據(jù)中優(yōu)先選擇使用高等級的數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)分級都較低，則選擇相對較高等級的數(shù)據(jù)作為有效的證據(jù)來源，為下一步數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化做準備。

在揭示信息環(huán)節(jié)，首先應(yīng)確定需要何種類型的信息，隨后根據(jù)所需信息的類型找到相應(yīng)的已篩選數(shù)據(jù)并對其進行有序化處理，使篩選出的高等級數(shù)據(jù)能夠順利 “有序化”成為信息。通過對信息的驗證、篩選和評價，獲得有效的信息 (有效證據(jù))，等待進入下一步的研判環(huán)節(jié)。

在綜合研判環(huán)節(jié)，應(yīng)充分征求專家咨詢意見和決策需求方意見，再次回顧證據(jù)收集過程與環(huán)節(jié)并從當(dāng)前的有效證據(jù)中篩選出最佳證據(jù)，確保決策所依據(jù)的證據(jù)是當(dāng)前所能收集到的最佳證據(jù)。最后，在科學(xué)明智的最佳證據(jù)基礎(chǔ)上，綜合考慮需求方期望并融入專家智慧，最終做出決策，形成相應(yīng)的解決方案。至此，在DIIS的4個環(huán)節(jié)基礎(chǔ)上融合循證決策理念的智庫決策過程完成。

綜上可見，智庫決策路徑并非是刻板的決策過程。在智庫決策中，應(yīng)考慮環(huán)境、需求方等因素，本文提出的基于循證決策理念的智庫決策是確定證據(jù)標準后，專家在充分考慮最佳證據(jù)和需求者期望的前提下做出的，力求達到專家智慧、最佳證據(jù)和需求者期望的平衡點，如圖5所示。

3.2 基于循證決策理念的智庫決策路徑應(yīng)用-以中國區(qū)域應(yīng)急表現(xiàn)能力評價為例

我國幅員遼闊，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平參差不齊，間接影響了不同區(qū)域應(yīng)急能力的高低。國內(nèi)學(xué)者對不同區(qū)域進行應(yīng)急能力評價的研究較為豐富[37-40]，但這些研究多聚焦于評價特定區(qū)域內(nèi)應(yīng)急相關(guān)硬件設(shè)施及人員配備的基本情況，即對該區(qū)域理論上的應(yīng)急能力進行評價，此種評價是一種靜態(tài)評價。本文在2018年中國區(qū)域應(yīng)急能力評價中引入動態(tài)評價機制，即根據(jù)實際發(fā)生的突發(fā)事件所表現(xiàn)的應(yīng)急能力而評價，不同區(qū)域表現(xiàn)能力的 “分值”會隨突發(fā)事件的發(fā)生而變化，得到2018年中國31個省份應(yīng)急表現(xiàn)能力評價[41]。本文將每個區(qū)域搜集、篩選的5件具有較大影響的突發(fā)事件制成打分表，運用德爾菲法與專家打分法進行打分，最終生成不同區(qū)域的應(yīng)急表現(xiàn)能力評分。在該文中，搜集突發(fā)事件可視為收集數(shù)據(jù)環(huán)節(jié) (Data)，對不同區(qū)域突發(fā)事件的特征進行描述并打分可視為揭示信息環(huán)節(jié) (Information)，組織專家對打分結(jié)果進行分析與研判可視為綜合研判環(huán)節(jié) (Intelligence)，最終根據(jù)結(jié)果提出政策建議可視為形成方案環(huán)節(jié) (Solution)。本研究使用基于循證決策理念的智庫決策路徑對2018年中國31個省份應(yīng)急表現(xiàn)能力評價進行復(fù)現(xiàn)，在此過程中更注重數(shù)據(jù)收集的來源與質(zhì)量，在綜合研判環(huán)節(jié)綜合考慮打分結(jié)果、專家智慧和需求方期望，得出更合理的政策建議，以驗證在循證決策理念指導(dǎo)下，智庫決策路徑的優(yōu)越性及科學(xué)性。

圖5 需求者期望、最佳證據(jù)與專家智慧

(1)收集數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)階段，首先應(yīng)確定在研究中需要收集的數(shù)據(jù)類型。在應(yīng)急表現(xiàn)能力評價研究中，應(yīng)收集能夠反映突發(fā)事件處置過程的數(shù)據(jù)以及能夠反映處置方救援與響應(yīng)流程的數(shù)據(jù)；隨后，確定證據(jù)來源并對其分級，本文總結(jié)新聞報道、官方通報與發(fā)布會發(fā)布信息、非官方渠道消息以及事故調(diào)查報告消息等來源渠道，經(jīng)過證據(jù)分級，將優(yōu)先使用事故調(diào)查報告與官方通報以及發(fā)布會信息，次優(yōu)先使用新聞報道，盡量不使用非官方渠道的消息；最后確定選用的數(shù)據(jù)，搜集各個區(qū)域2018年度的所有突發(fā)事件，人為篩選出影響較大的5件突發(fā)事件，隨后搜集5件突發(fā)事件相關(guān)的事故調(diào)查報告與官方通告、新聞發(fā)布會信息等并整理匯總，如圖6所示。

圖6 收集數(shù)據(jù)階段

(2)揭示信息。在揭示信息階段，應(yīng)首先進行數(shù)據(jù)處理，即對各個區(qū)域5件突發(fā)事件對應(yīng)的事故調(diào)查報告、新聞發(fā)布會信息等進行整理與歸納形成文本；隨后對文本進行篩選與檢查，做到及時補全、補漏，確保搜集到的文本是完整、全面、科學(xué)和客觀的；接著，以整理好的文本為基礎(chǔ)制作專家打分表；最后，進行信息揭示，即邀請專家進行打分，得到打分結(jié)果，如圖7所示。打分結(jié)果顯示，應(yīng)急表現(xiàn)能力優(yōu)秀的區(qū)域有北京市、上海市、新疆維吾爾自治區(qū)和浙江?。粦?yīng)急表現(xiàn)能力良好的區(qū)域有天津市、江蘇省、廣東省、海南省、河南?。粦?yīng)急表現(xiàn)能力一般的區(qū)域有江西省、云南省、吉林省、山西省、陜西省、安徽省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、寧夏回族自治區(qū)、四川省、河北省、福建省、西藏自治區(qū)和湖北省；應(yīng)急表現(xiàn)能力較差的區(qū)域有重慶市、貴州省、青海省、甘肅省、廣西壯族自治區(qū)、湖南省、山東省和黑龍江省，如圖7所示。

對比原研究中的結(jié)果[41]發(fā)現(xiàn)，除甘肅、山東、寧夏和河北外，不同區(qū)域的排名與等級變化不大，甘肅與山東原屬于表現(xiàn)一般的等級，而經(jīng)過打分，現(xiàn)屬于表現(xiàn)較差的等級；寧夏與河北原屬于表現(xiàn)較差的等級，經(jīng)過打分現(xiàn)屬于表現(xiàn)一般的等級。

經(jīng)過復(fù)核與討論，在原研究中，甘肅、山東、寧夏和河北這4個區(qū)域搜集的突發(fā)事件資料多來源于新聞報道拼湊的材料，其數(shù)據(jù)來源等級較低，數(shù)據(jù)失真程度較高，不能真實反映該區(qū)域的實際情況，從而直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)的有效性偏低，專家打分也就不能真實反映這4個區(qū)域的真實水平。而在復(fù)現(xiàn)的研究中，本文根據(jù)證據(jù)來源有效性的分級金字塔優(yōu)先選擇了更高等級的證據(jù)來源 (各區(qū)域突發(fā)事件的事故調(diào)查報告、官方通告或發(fā)布會信息)作為專家打分的基礎(chǔ)，使數(shù)據(jù)的效度大大提高，專家的打分也能如實反映4個區(qū)域的真實情況，由此驗證了數(shù)據(jù)來源分級的重要性與科學(xué)性。

圖7 揭示信息階段

(3)綜合研判。在綜合研判階段，首先應(yīng)融合專家智慧。邀請專家對打分結(jié)果的合理性進行分析并研判。例如，打分結(jié)果顯示，北京市、上海市、新疆維吾爾自治區(qū)和浙江省的應(yīng)急表現(xiàn)能力較優(yōu)秀，那么其突出優(yōu)勢是什么？應(yīng)如何保持？對此，經(jīng)討論得出：這些區(qū)域全年雖然未發(fā)生嚴重的自然災(zāi)害或較大生產(chǎn)安全事故，但在發(fā)生的一些小的突發(fā)事件中，政府應(yīng)急部門表現(xiàn)優(yōu)異，能響應(yīng)迅速和及時救援，在應(yīng)急響應(yīng)和應(yīng)急處置階段，均能快速出動，聯(lián)合相關(guān)部門妥善處置危機。在善后恢復(fù)階段，能積極與死傷者家屬對接，控制危機蔓延避免次生災(zāi)害，這些區(qū)域應(yīng)在未來繼續(xù)保持這種快速響應(yīng)與聯(lián)動，繼續(xù)加強應(yīng)急準備能力建設(shè)；重慶、貴州、青海、甘肅、廣西、湖南、山東和黑龍江的應(yīng)急表現(xiàn)能力較差，那么其原因有哪些？應(yīng)著重提高哪些方面的應(yīng)急能力？對此，經(jīng)討論得出：這些區(qū)域均發(fā)生了重大自然災(zāi)害或生產(chǎn)安全事故，應(yīng)急準備嚴重不足且缺乏突發(fā)事件的監(jiān)測與預(yù)警機制，救援的響應(yīng)速度遲緩，救援中存在處置不力、救援方式不科學(xué)、裝備匱乏等情況，這間接導(dǎo)致了人員和經(jīng)濟損失重大；隨后，邀請此次評價的需求方進行討論，了解其需求與目標，以便更好制定對策建議；接著，對專家打分過程進行審查與評估；最終，結(jié)合打分結(jié)果、專家研判與需求者期望，給出適當(dāng)?shù)膶Σ呓ㄗh，如圖8所示。

圖8 綜合研判階段

(4)形成方案。經(jīng)過專家研判，形成如下4條政策建議。

第一，對于應(yīng)急表現(xiàn)能力優(yōu)秀的區(qū)域，應(yīng)加強突發(fā)事件的監(jiān)測與預(yù)警機制，繼續(xù)發(fā)揚迅速的應(yīng)急響應(yīng)能力、協(xié)調(diào)的應(yīng)急聯(lián)動機制以及科學(xué)的應(yīng)急救援行動等優(yōu)勢；

第二，對于應(yīng)急表現(xiàn)能力較差的區(qū)域，應(yīng)組織全面的安全生產(chǎn)隱患大排查行動，對區(qū)域內(nèi)的企業(yè)員工開展安全生產(chǎn)教育培訓(xùn)活動，提高企業(yè)及員工的安全生產(chǎn)意識。還應(yīng)加大對救援相關(guān)人或物的資金投入，提高救援人員訓(xùn)練與演習(xí)的強度與頻次，提高救援隊伍的專業(yè)化和科學(xué)化水平。

第三，針對全國大部分區(qū)域存在應(yīng)急準備不足、突發(fā)事件監(jiān)測與預(yù)警機制缺位情況，應(yīng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)強化安全生產(chǎn)基礎(chǔ)信息工作，建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集制度，在一些高危行業(yè)建立安全生產(chǎn)大數(shù)據(jù)風(fēng)險源數(shù)據(jù)庫，做好對應(yīng)的應(yīng)急準備工作。

第四，針對全國大部分區(qū)域存在應(yīng)急響應(yīng)與應(yīng)急救援得分不高的情況，應(yīng)進一步完善應(yīng)急預(yù)案系統(tǒng)，依靠大數(shù)據(jù)的技術(shù)紅利構(gòu)建數(shù)字化的應(yīng)急預(yù)案系統(tǒng)，在救援中大量使用無人機、機器人等智能化設(shè)備，以減少救援人員的傷亡。

本研究結(jié)合打分結(jié)果、專家研判與需求者期望，根據(jù)全國不同區(qū)域應(yīng)急表現(xiàn)能力現(xiàn)狀有針對性地給出4條建議，較原研究的政策建議更具有合理性與可操作性，體現(xiàn)出本文構(gòu)建的基于循證決策理念的智庫決策路徑的合理性與科學(xué)性。

4 總結(jié)與展望

本文將循證醫(yī)學(xué)中常用的證據(jù)分級金字塔引入智庫研究證據(jù)分級中，其主要目的是為了使智庫研究者在證據(jù)驗證與評價階段有據(jù)可依，提高決策的效率和科學(xué)性；隨后基于循證決策的理念在DIIS框架內(nèi)構(gòu)建不同于傳統(tǒng)決策模式的智庫決策路徑，為DIIS框架提供理論支撐的同時也豐富了循證決策的內(nèi)涵；最后，運用實際案例驗證基于循證決策理念的智庫決策路徑合理性和優(yōu)勢。本文所提基于循證理念的智庫決策建立在最佳證據(jù)、專家智慧和決策需求者期望的綜合考慮之上，在最大程度上保證決策的科學(xué)性與可靠性，但循證決策的順利實施亦需要人員、環(huán)境等作為保障，當(dāng)前我國循證決策的發(fā)展還面臨一些困境，如一些智庫研究人員缺乏一定的數(shù)據(jù)處理能力，導(dǎo)致高質(zhì)量的數(shù)據(jù)無法順利轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的證據(jù)；國內(nèi)開源數(shù)據(jù)較少，智庫研究多依賴于質(zhì)性資料，高質(zhì)量的證據(jù)如RCTs研究結(jié)果或系統(tǒng)評價研究結(jié)果不易獲取等。為了解決這些困境，應(yīng)提高智庫研究人員的數(shù)據(jù)收集與處理能力，加強企業(yè)與智庫間的合作，利用市場和資本的力量搜集更多高級別的證據(jù)以做出更高質(zhì)量的決策。