胡 沖，蔣潮鑫

（浙江大學(xué)公共管理學(xué)院，浙江杭州 310058）

一、引言

政策制定和政策執(zhí)行是政策過(guò)程中兩個(gè)重要的階段，良好的政策效果離不開(kāi)正確的政策制定，更依賴于有效的政策執(zhí)行。探究政策制定和政策執(zhí)行的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，能夠?yàn)槔斫鈬?guó)家與社會(huì)的互動(dòng)、高層級(jí)政府與低層級(jí)政府的互動(dòng)提供素材；透過(guò)政策制定和政策執(zhí)行的切口，可以觀察治理實(shí)踐中存在的問(wèn)題，進(jìn)而改善治理績(jī)效，推動(dòng)國(guó)家治理現(xiàn)代化。在確保制定與執(zhí)行聯(lián)合分析的意義之后，我們還需看到，政策制定和政策執(zhí)行分別隱含了公共政策研究的兩個(gè)基礎(chǔ)視角：政策變動(dòng)（policy change）和政策變異（policy variation）。[1]10更確切地說(shuō)，政策變動(dòng)包含變遷和平衡，采用這一視角的研究主要關(guān)注政策為何會(huì)出現(xiàn)以及政策保持長(zhǎng)期穩(wěn)定的原因；政策變異包含趨同和異化，此類視角適用于描述政策在層級(jí)間、地區(qū)間發(fā)生的選擇性執(zhí)行、變通性執(zhí)行等一系列紙面上政策設(shè)計(jì)和現(xiàn)實(shí)中政策實(shí)踐不相符的分割現(xiàn)象。或許是囿于階段啟發(fā)法的思維，又或許是建構(gòu)各自話語(yǔ)體系的需要，目前兩類視角的研究都忽略了彼此之間的聯(lián)系，導(dǎo)致整體的理論分析始終落后于實(shí)際的政策過(guò)程。換言之，當(dāng)前缺乏從政策制定到政策執(zhí)行的完整鏈條中審視執(zhí)行，并將其納入縱向的政策演變之中的研究。[2]組織學(xué)家詹姆斯·馬奇指出，執(zhí)行過(guò)程是決策的延續(xù)，制定與執(zhí)行必須作為一個(gè)整體加以分析討論。[3]從政策系統(tǒng)和政策過(guò)程的關(guān)系出發(fā)，制定與執(zhí)行也都從屬于一個(gè)更大過(guò)程的子過(guò)程，即集體選擇與集體行動(dòng)。[4]因此，一個(gè)沒(méi)有將制定過(guò)程考慮在內(nèi)的執(zhí)行研究是一個(gè)不完整的執(zhí)行研究。如何把制定與執(zhí)行結(jié)合起來(lái)，探索影響政策制定之因和造成政策執(zhí)行之果的關(guān)聯(lián)，是公共政策過(guò)程研究值得深入思考的問(wèn)題。

出于對(duì)以上問(wèn)題的關(guān)懷，本文選擇從多源流框架入手，將用于解釋決策的復(fù)雜源流擴(kuò)展至政策執(zhí)行過(guò)程中，希望構(gòu)建起一個(gè)跨越制定與執(zhí)行的兩階段分析框架。進(jìn)一步通過(guò)對(duì)人工智能政策歷程進(jìn)行分析，本文試圖找到多源流核心要素在政策過(guò)程兩個(gè)階段上的變化特征，并嘗試回答影響政策制定的因素是如何作用于執(zhí)行結(jié)果的。這一努力或可為政策過(guò)程理論與更廣泛的政策階段建立對(duì)話提供有益探索，也能形成對(duì)當(dāng)下中國(guó)公共政策運(yùn)行過(guò)程的深入認(rèn)識(shí)。

二、文獻(xiàn)回顧

在政策執(zhí)行研究中，制定與執(zhí)行的關(guān)系曾被長(zhǎng)期分離，一個(gè)重要的原因是第一代執(zhí)行研究根植于古典行政理論的“政治-行政”二分法，兩者的界限在二分法的指導(dǎo)下借由自上而下的研究路徑被夸大，甚至形成了制定與執(zhí)行的主從地位。這種局面在第二代執(zhí)行研究中被打破，第二代執(zhí)行研究認(rèn)為制定和執(zhí)行存在功能的互動(dòng)性，執(zhí)行者與制定者共同協(xié)商政策目標(biāo)的達(dá)成，兩者形成平行互動(dòng)的合作關(guān)系。[5]59事實(shí)上，在政策的“選擇-行動(dòng)”邏輯中，政策在選擇中開(kāi)始，在行動(dòng)中繼續(xù)，制定與執(zhí)行本質(zhì)上就是一個(gè)連貫的政策過(guò)程。對(duì)于政策過(guò)程的研究，西方學(xué)界通常采用隱喻的方式來(lái)簡(jiǎn)化政策過(guò)程的復(fù)雜性與動(dòng)態(tài)性，其中影響力最大的比喻式理論之一是1984年由金登教授提出的多源流框架（Multiple Streams Framework）。該框架以問(wèn)題源流、政策源流、政治源流、政策之窗以及政策企業(yè)家等為核心要素，揭示了國(guó)家層面如何進(jìn)行設(shè)置政策議程。其核心命題是：三條源流彼此獨(dú)立地穿過(guò)決策系統(tǒng)，當(dāng)政策之窗開(kāi)啟時(shí)，在政策企業(yè)家的作用下，三條源流耦合在一起共同推動(dòng)政策議程的建立。

作為國(guó)內(nèi)政策過(guò)程研究中應(yīng)用最廣泛的理論之一，多源流框架已在不同的標(biāo)題下被審視。依據(jù)文獻(xiàn)內(nèi)容，本文大致分理出三條路徑。第一條路徑聚焦多源流框架本身，包括對(duì)框架的述評(píng)和修正。丁煌等學(xué)者對(duì)早期引入和闡述多源流框架多有貢獻(xiàn)，以要素嵌入思路等為代表的修正類研究[6]，則反映了國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)框架中國(guó)化所做的努力。第二條路徑主要考察多源流框架對(duì)具體政策的解釋力，通常在某個(gè)特定政策的基礎(chǔ)上，圍繞框架的五個(gè)核心要素和各要素之間的關(guān)系進(jìn)行解讀，代表性研究如討論鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的出臺(tái)等。[7]第三條路徑試圖超越現(xiàn)有的框架嵌套式研究，一種方式是尋找中國(guó)情境下五個(gè)核心要素之外如網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)議程設(shè)置的影響[8]，另一種方式是通過(guò)多個(gè)政策的跨案例比較，總結(jié)多源流框架的應(yīng)用困境和背后的因果聯(lián)系[9]。

毫無(wú)疑問(wèn)，以上研究共同推動(dòng)了多源流框架的理論進(jìn)步，也一定程度上揭開(kāi)了復(fù)雜的政策生產(chǎn)黑箱。但縱觀國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究，對(duì)多源流框架的使用基本停留在政策過(guò)程的制定階段，總體上仍然沒(méi)能跳出議程設(shè)置的“金登視角”，多源流框架在其他政策階段的應(yīng)用潛力被擱置，尤其是在執(zhí)行環(huán)節(jié)。運(yùn)用多源流分析政策執(zhí)行并非易事，一個(gè)普遍的懷疑是多源流的核心要素在政策執(zhí)行中是否具備適用性。如Zahariadis所言，多源流框架并沒(méi)有提供聯(lián)系制定與執(zhí)行的具體機(jī)制。[10]盡管存在源流、窗口、企業(yè)家等要素的再概念化挑戰(zhàn)，但亦有不少學(xué)者堅(jiān)持認(rèn)為源流隱喻在理論上是適用于政策過(guò)程所有階段的。[11]遺憾的是，這些研究只是驗(yàn)證了多源流對(duì)執(zhí)行的初步適用性，并未建立起一個(gè)貫穿制定與執(zhí)行的全過(guò)程分析框架。Luke Fowler等雖然對(duì)此問(wèn)題有一定回應(yīng)[12]，但這一努力由于沒(méi)有案例材料的佐證，因而對(duì)于制定和執(zhí)行中的源流變化特征刻畫(huà)仍顯不足。特別是，對(duì)中國(guó)而言，在高度科層化和組織化的單一制結(jié)構(gòu)中，影響政策制定的因素在政策執(zhí)行中到底發(fā)生了什么變化、對(duì)政策結(jié)果又產(chǎn)生了怎樣的影響，這些具有重要價(jià)值的理論構(gòu)建和研究發(fā)現(xiàn)目前仍然具有一定的討論空間。

三、一個(gè)跨越制定與執(zhí)行兩階段多源流框架

為了在理論上更貼切地回答上述問(wèn)題，本文構(gòu)建了一個(gè)跨越制定與執(zhí)行的兩階段多源流分析框架。在闡述之前，我們首先回答為什么選擇多源流。原因有二：其一，考慮到制定與執(zhí)行的先后關(guān)系以及影響制定和執(zhí)行因素的相似性，我們優(yōu)先選擇關(guān)于制定的理論，多源流框架是當(dāng)前政策制定中應(yīng)用最廣泛的理論之一，這是我們選定多源流的起點(diǎn)。其二，模糊性假設(shè)。多源流框架解釋了模糊性條件下的政策選擇問(wèn)題，這種模糊性來(lái)源于不確定的參與者、不明確的偏好和不清晰的技術(shù)等。事實(shí)上，模糊性不只存在于制定階段，執(zhí)行階段亦是如此。從研究類型看，政策制定和執(zhí)行皆屬于過(guò)程性研究，過(guò)程性研究的變量間關(guān)系一般邊界不明，并且事實(shí)、因果和目標(biāo)缺乏一致性，模糊性是其主要特征。作為制定與執(zhí)行的共同內(nèi)核，模糊性假設(shè)為多源流跨越制定與執(zhí)行提供了理論可行性。

該框架的基本邏輯（圖1）：當(dāng)問(wèn)題源流、政策源流和政治源流發(fā)展成熟后，在某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)即政策制定之窗打開(kāi)時(shí)，政策企業(yè)家推動(dòng)三條源流的交匯，議題進(jìn)入高層級(jí)政府的政策議程，源流變動(dòng)促進(jìn)了政策方案的出臺(tái)；高層級(jí)政府制定政策方案后，低層級(jí)政府需要落實(shí)政策，政策執(zhí)行之窗打開(kāi)，三條源流和政策企業(yè)家相繼進(jìn)入政策執(zhí)行階段，源流在不同層級(jí)和不同地區(qū)的變異情況影響了最終的政策結(jié)果。需要指出的是，政策執(zhí)行之窗并不總是自動(dòng)打開(kāi)，政策的“半路夭折”現(xiàn)象說(shuō)明了從制定到執(zhí)行的線性過(guò)程中所存在的不確定性和現(xiàn)實(shí)政策過(guò)程的復(fù)雜性，對(duì)此后文將有分析。

圖1 一個(gè)跨越制定與執(zhí)行的兩階段多源流框架

四、基于人工智能政策歷程的個(gè)案分析

2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》），標(biāo)志著人工智能上升到國(guó)家戰(zhàn)略高度，中國(guó)人工智能發(fā)展迎來(lái)一股熱潮。本文選擇人工智能政策作為分析對(duì)象，理由是人工智能政策的出臺(tái)過(guò)程與多源流的核心要素有一定的契合度，并且距離政策頒布已經(jīng)過(guò)去五年有余，低層級(jí)政府的政策實(shí)踐為本文的兩階段框架提供了可供比較的分析材料。相對(duì)于當(dāng)前主流技術(shù)導(dǎo)向的人工智能研究，本文后面的分析將回到人工智能政策本身，在高層級(jí)政府制定和低層級(jí)政府執(zhí)行兩個(gè)分析單元上，運(yùn)用拓展后的多源流框架分析制定與執(zhí)行中的源流變化。

（一）政策制定：源流變動(dòng)

1.問(wèn)題源流：政策問(wèn)題構(gòu)建

（1）推力：實(shí)質(zhì)問(wèn)題。一是對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的沖擊。數(shù)據(jù)表明，未來(lái)中國(guó)二十年里約占總就業(yè)人口76%的勞動(dòng)力將會(huì)受到來(lái)自人工智能技術(shù)的沖擊，[13]失業(yè)警報(bào)正全面來(lái)襲。二是隱私安全與倫理。大數(shù)據(jù)時(shí)代任何人都無(wú)法逃脫被數(shù)據(jù)化的命運(yùn)，人們?cè)谙硎芑诖髷?shù)據(jù)的人工智能所提供的個(gè)性化服務(wù)時(shí)，個(gè)人數(shù)據(jù)也被第三方收集與分享，而個(gè)人卻很難追蹤數(shù)據(jù)隱私的泄露途徑與程度。不僅如此，被刻意收集與存儲(chǔ)的隱私數(shù)據(jù)還有可能在若干年后成為你生活的污點(diǎn)，彼時(shí)之言行能否作為此時(shí)評(píng)判之依據(jù)是擺在人類面前共同的倫理問(wèn)題。三是決策權(quán)轉(zhuǎn)移引發(fā)的歧視。人工智能算法以一種數(shù)學(xué)方法將人類生活量化處理，在海量數(shù)據(jù)之間進(jìn)行運(yùn)算幫助人類做出決策。決策權(quán)從人轉(zhuǎn)移到機(jī)器，那么諸如價(jià)值、情感等只有人類才能體會(huì)的因素如何才能被機(jī)器識(shí)別并納入決策考察范圍內(nèi)呢？一旦數(shù)據(jù)遭遇污染，或者數(shù)據(jù)中潛藏的錯(cuò)誤價(jià)值偏好被機(jī)器學(xué)習(xí)，遵循功利主義傾向的算法對(duì)待數(shù)據(jù)化的個(gè)體勢(shì)必引發(fā)歧視問(wèn)題。四是社會(huì)公平。發(fā)展人工智能必須依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)因此被比作新石油，但是目前數(shù)據(jù)牢牢掌控在頭部企業(yè)手里，個(gè)體生產(chǎn)數(shù)據(jù)卻無(wú)法獲得數(shù)據(jù)的所有權(quán)。數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素使財(cái)富獲得依據(jù)發(fā)生了根本變化。

（2）拉力：應(yīng)用前景。人類社會(huì)歷經(jīng)蒸汽時(shí)代、電力時(shí)代和信息時(shí)代，現(xiàn)在正邁入智能時(shí)代。在人工智能政策出臺(tái)過(guò)程中，以“科技革命帶來(lái)的歷史性機(jī)遇”為主的概念是人工智能問(wèn)題陳述的主要方面。在“框架效應(yīng)”的引導(dǎo)下，人工智能的應(yīng)用前景占據(jù)了主流話語(yǔ)權(quán)。社會(huì)群體也主動(dòng)建構(gòu)一致性，自覺(jué)地對(duì)現(xiàn)有情況做戰(zhàn)略性描繪并加以渲染，以便能夠推行他們樂(lè)于見(jiàn)到的行動(dòng)過(guò)程。[14]140發(fā)展人工智能逐漸成為政治共識(shí)，世界大國(guó)紛紛出臺(tái)國(guó)家戰(zhàn)略，搶抓人工智能時(shí)代主動(dòng)權(quán)。當(dāng)時(shí)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，到2020年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)1500億元，增長(zhǎng)率達(dá)到26.2%，預(yù)計(jì)到2030年這一數(shù)字將突破10000億元。[15]這些數(shù)據(jù)指標(biāo)為人工智能問(wèn)題的重要性提供了具有說(shuō)服力的證據(jù)，展現(xiàn)出人工智能推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的巨大應(yīng)用前景，正向拉動(dòng)了人工智能上升為政策問(wèn)題。

（3）促力：焦點(diǎn)事件。問(wèn)題通常不是因?yàn)橹笜?biāo)而自明的，它們還需要一些動(dòng)力來(lái)引起政府內(nèi)部及其周?chē)藗兊年P(guān)注。[16]952016年3月，人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，激起了一場(chǎng)關(guān)于人工智能的全民大討論，醞釀在社會(huì)中的人工智能恐懼情緒在大眾媒體的作用下被牽引至高潮。圍棋失利這一焦點(diǎn)事件把人工智能問(wèn)題帶出水面，AlphaGo變異成一種強(qiáng)大符號(hào)出現(xiàn)并傳播，一時(shí)間人們“談狗色變”。一般來(lái)說(shuō)，符號(hào)不是議程建立的原動(dòng)力，卻可以成為具有強(qiáng)化作用的加固物和對(duì)集中注意力具有很強(qiáng)烈影響的事物。[16]98AlphaGo引致的危機(jī)感只是人工智能問(wèn)題的一部分，卻成功吸引了公眾的注意力，迫使政府決策系統(tǒng)接受來(lái)自公眾的愿望和要求，問(wèn)題源流逐步匯集而成。

2.政策源流：政策建議形成

（1）利益集團(tuán)的活動(dòng)。商業(yè)企業(yè)是政策共同體的重要主體?；钴S在人工智能最前沿的互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛推出自己的人工智能項(xiàng)目，如云計(jì)算、無(wú)人駕駛等。這些商業(yè)公司憑借突出的行業(yè)代表性為人工智能的未來(lái)發(fā)展初步摸清了重點(diǎn)，同時(shí)為涉及該領(lǐng)域的決策提供了第一手信息，其所擁有的資源也為該集團(tuán)影響議程或備選方案提供了最初的有利條件。此外，利益集團(tuán)作為社會(huì)生產(chǎn)的參與者，它們以自愿結(jié)社的方式參與政府決策本身就涵蓋了公共利益的屬性，這提高了集團(tuán)所能調(diào)動(dòng)的公共資源上限，[17]集團(tuán)發(fā)言人在以增進(jìn)利益的動(dòng)機(jī)下展開(kāi)游說(shuō)并與政府進(jìn)行資源互換，尤其是意圖引導(dǎo)政策出臺(tái)方向往有利于自己的領(lǐng)域靠攏，以獲取更具針對(duì)性的政策支持，這些活動(dòng)共同促進(jìn)了政策源流的生長(zhǎng)。

（2）專家團(tuán)體的支持。學(xué)者、研究人員和咨詢?nèi)藛T是重要性僅次于利益集團(tuán)的一組非政府角色，他們利用專業(yè)知識(shí)優(yōu)勢(shì)圍繞問(wèn)題發(fā)表見(jiàn)解，在理論上為政策制定提供智力支持。同時(shí)，他們還會(huì)把技術(shù)問(wèn)題帶入政治領(lǐng)域，在公開(kāi)場(chǎng)合發(fā)起對(duì)政策建議的討論，繼續(xù)闡述自己的思想，以“軟化”其他共同體成員及社會(huì)公眾。人工智能大會(huì)等都是專家學(xué)者的平臺(tái)，他們借此機(jī)會(huì)進(jìn)一步渲染政策建議的技術(shù)可行性和價(jià)值可接受性，樂(lè)觀描述未來(lái)政策實(shí)施的約束條件，以提高政策建議成為備選方案的可能性。科爾巴奇指出，專家團(tuán)體乍看起來(lái)在建構(gòu)問(wèn)題，實(shí)際上一個(gè)專家團(tuán)體就是一種解決問(wèn)題的方式[18]39，這并不是一個(gè)中立的過(guò)程，所有的主張背后都暗示著復(fù)雜差異的資源分配傾向。

（3）低層級(jí)政府的探索。政策共同體的另一個(gè)成員是低層級(jí)政府。低層級(jí)政府制定人工智能政策肇始于2009年（圖2）。2012年，隨著《國(guó)務(wù)院關(guān)于推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)有序健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》的出臺(tái)，全國(guó)各省市的人工智能政策數(shù)量開(kāi)始呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)，并于2016年達(dá)到峰值276篇。在實(shí)踐層面，上海、江蘇等地積極推動(dòng)“腦計(jì)劃”項(xiàng)目、浙江打造人工智能小鎮(zhèn)、北京建設(shè)人工智能創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)等促進(jìn)了人工智能技術(shù)的落地。目前，全國(guó)已形成京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳三處核心的人工智能發(fā)展區(qū)域。這些自下而上的地方自主性探索在承接上級(jí)政府話語(yǔ)的同時(shí)植入地方現(xiàn)實(shí)語(yǔ)境，發(fā)展人工智能的正面效果不斷累積，推動(dòng)了全國(guó)性人工智能政策的制定。

圖2 地方層面人工智能政策發(fā)布數(shù)量

3.政治源流：政治環(huán)境渲染

（1）政治態(tài)度。中國(guó)共產(chǎn)黨歷來(lái)重視科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，黨和國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)人更是把人工智能擺在突出位置進(jìn)行系統(tǒng)布局?；仡檱?guó)家層面的人工智能政策，可以劃分為兩個(gè)階段（圖3）。2014年以前，人工智能的相關(guān)政策文件還較少；2014年以后則進(jìn)入快速發(fā)展期，該階段大量政策出臺(tái)，如《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》等。2017年3月，人工智能正式寫(xiě)入《政府工作報(bào)告》，領(lǐng)導(dǎo)人對(duì)人工智能的闡述有著決定性意義。領(lǐng)導(dǎo)人在決策系統(tǒng)內(nèi)處于中心位置，合法的權(quán)力秩序授予領(lǐng)導(dǎo)人對(duì)政策議程的影響力。人工智能同時(shí)具備問(wèn)題的嚴(yán)重性與重要性特征，因而得到了領(lǐng)導(dǎo)人的重視，這為人工智能議程建立創(chuàng)設(shè)了有利的政治環(huán)境，促進(jìn)了中央《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》）的出臺(tái)。

圖3 國(guó)家層面人工智能政策發(fā)布數(shù)量

（2）國(guó)民情緒。公共輿論是國(guó)民情緒的重要表現(xiàn)形式，反映了社會(huì)的普遍訴求和價(jià)值傾向。利用百度指數(shù)搜索對(duì)《規(guī)劃》出臺(tái)前后進(jìn)行三年的熱度分析（圖4），我們發(fā)現(xiàn)人工智能的關(guān)注度大致可以劃分為三個(gè)階段。2016年以前，人工智能熱度呈平緩狀態(tài)，總體關(guān)注度在較低水平；2016—2017年，人工智能熱度波動(dòng)較大；2017年以后，熱度趨勢(shì)在小幅度的波動(dòng)中持續(xù)上升并屢創(chuàng)新高。從2016年到2017年，人工智能熱度上升了286.3%，是該年度關(guān)注度上升最快的科普話題。在民主政治中，公共政策需要聽(tīng)取多數(shù)民眾的聲音，那么只有在吸引足夠多的公眾注意力時(shí)，政策才有可能發(fā)生改變。[19]人工智能的問(wèn)題演化影響了公眾注意力的變化，公眾注意力在人工智能上的聚合迫使決策者認(rèn)真對(duì)待公共輿論。在常常擁擠的政治環(huán)境中，注意力轉(zhuǎn)移改變了人工智能在所有待解決議題中的順序，人工智能得以優(yōu)先進(jìn)入政策議程。

圖4 人工智能熱度趨勢(shì)

4.政策制定之窗：完全耦合

變動(dòng)的三條源流耦合于2017年的“兩會(huì)”。當(dāng)年“兩會(huì)”中，多名政策企業(yè)家提交了人工智能領(lǐng)域的提案。政策企業(yè)家把問(wèn)題的維度固定在人工智能的應(yīng)用前景上，營(yíng)造出一種發(fā)展人工智能迫在眉睫的社會(huì)輿論環(huán)境，增強(qiáng)了高層領(lǐng)導(dǎo)對(duì)問(wèn)題的感知。綜合來(lái)看，人工智能因?yàn)檎咂髽I(yè)家的活動(dòng)得到倡導(dǎo)，政策問(wèn)題在他們的建議下獲得進(jìn)一步解決的希望，政治事件也在他們的努力下得到利用，三條源流最終完全耦合在一起，人工智能政策得以順利出臺(tái)。

（二）政策執(zhí)行：源流變異

2017年7月，中央出臺(tái)《規(guī)劃》后，全國(guó)陸續(xù)有20多個(gè)省份制定了地方人工智能發(fā)展規(guī)劃，Z省是其中較早一批。在接下來(lái)的行文中，本文將以Z省實(shí)踐為第二分析單元，首先介紹地方政府執(zhí)行中央政策的具體情況，然后在多源流視角下探討政策執(zhí)行過(guò)程中的源流變異。

1.地方政策與中央政策的差異

Z省是人工智能發(fā)展的前沿陣地。2017年12月，Z省政府快速響應(yīng)中央要求，在全國(guó)率先頒布《Z省新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。通常來(lái)說(shuō)，政策內(nèi)容在國(guó)家和地方兩個(gè)不同的治理場(chǎng)域中會(huì)有所差異。Z省規(guī)劃與中央政策相比，主要的區(qū)別在于（表1）：（1）戰(zhàn)略要求。中央政策對(duì)人工智能的判斷是發(fā)展機(jī)遇和潛在挑戰(zhàn)并存，并提出了三個(gè)時(shí)間點(diǎn)的階段目標(biāo)，但是Z省規(guī)劃沒(méi)有論及戰(zhàn)略態(tài)勢(shì)，發(fā)展目標(biāo)也調(diào)整為兩個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)。（2）重點(diǎn)任務(wù)。中央政策布置的重點(diǎn)任務(wù)涵蓋了社會(huì)發(fā)展的各個(gè)方面，例如科技創(chuàng)新、智能經(jīng)濟(jì)、智能社會(huì)、軍民融合、基礎(chǔ)設(shè)施和科技項(xiàng)目，Z省政策的焦點(diǎn)則主要放在人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、應(yīng)用推廣和企業(yè)培育上。（3）保障措施。中央政策在倫理規(guī)范、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和安全監(jiān)管問(wèn)題上闡述較多，Z省政策則在此類由人工智能帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)的防范內(nèi)容上著墨較少。

表1 中央政策與Z省政策的比較

2.三個(gè)地市的政策實(shí)踐

分地區(qū)來(lái)看，根據(jù)《Z省人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告2020》等資料顯示，Z省人工智能發(fā)展最活躍的城市分別是H市、N市和J市，三個(gè)地區(qū)的人工智能發(fā)展各有特點(diǎn)（表2）。（1）創(chuàng)新模式。2019年10月，H市被列入國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展實(shí)驗(yàn)區(qū)，因此在落實(shí)政策過(guò)程中，H市聚焦人工智能創(chuàng)新領(lǐng)域，突出城市大腦、未來(lái)社區(qū)、智能亞運(yùn)等重點(diǎn)工程，推進(jìn)新技術(shù)新產(chǎn)品新模式的率先運(yùn)用，以此打造人工智能創(chuàng)新應(yīng)用標(biāo)桿。（2）制造模式。N市是全國(guó)首個(gè)“中國(guó)制造2025”試點(diǎn)示范城市，擁有超過(guò)20家制造裝備領(lǐng)域年產(chǎn)值5億元以上的企業(yè)。對(duì)于N市來(lái)說(shuō)，終端制造產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型需求迫切，因此N市選擇主攻智能制造裝備和智能制造服務(wù)業(yè)，引導(dǎo)人工智能回歸實(shí)體經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。（3）產(chǎn)研融合模式。在產(chǎn)業(yè)布局上，J市以柔性電子技術(shù)產(chǎn)業(yè)為核心，加快推進(jìn)人工智能在智能安防、智能汽車(chē)、智能機(jī)器人的技術(shù)轉(zhuǎn)化。在科技研發(fā)上，J市發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢(shì)，積極與上海高校開(kāi)展產(chǎn)學(xué)研合作。依托上海科研院所的科研實(shí)力，目前已建成上海交大科技園、長(zhǎng)三角人工智能與機(jī)器人研究院、區(qū)塊鏈研究院等多個(gè)科研平臺(tái)。

表2 Z省不同地區(qū)的政策實(shí)踐

3.政治源流的持續(xù)作用

從中央政府到Z省政府再到各地市政府，始終都在推動(dòng)人工智能政策的落地。如《規(guī)劃》發(fā)布后，工信部在2017年12月緊接著制定了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018—2020）》，其相比于《規(guī)劃》是更加詳細(xì)具體的行動(dòng)計(jì)劃。Z省不僅響應(yīng)了該計(jì)劃，并且于2018年先后發(fā)布了《Z省新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃實(shí)施責(zé)任分工》《Z省新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃2018年工作要點(diǎn)》，這些文件都旨在確保各個(gè)職能部門(mén)和地方政府能夠按照上級(jí)政策的要點(diǎn)完成任務(wù)。2019年，Z省出臺(tái)《關(guān)于加快新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》，進(jìn)一步督促各地市政府積極落實(shí)人工智能發(fā)展規(guī)劃。在社會(huì)公眾這一端，自AlphaGo把人工智能帶入社會(huì)公眾的視野后，不斷出現(xiàn)的智能科技一次次刷新社會(huì)公眾對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，人工智能的熱度再也沒(méi)有下降過(guò)。盡管維持現(xiàn)狀是執(zhí)行者的驅(qū)動(dòng)力，但是任何執(zhí)行者都無(wú)法承受自上而下和自下而上兩個(gè)方向的政治壓力，上級(jí)政府的督促和不斷累積的國(guó)民情緒使得地方政府必須改變現(xiàn)狀，回應(yīng)公眾意見(jiàn)的變化。

4.科研院所和企業(yè)活動(dòng)

Z省在人工智能發(fā)展過(guò)程中，形成了以高校、科研院所、骨干企業(yè)為核心的人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。比較典型的例子是，2018年6月，Z省重點(diǎn)大學(xué)成立了人工智能協(xié)同創(chuàng)新中心；2017年9月，由Z省政府、重點(diǎn)大學(xué)和阿里巴巴集團(tuán)共同籌建的之江實(shí)驗(yàn)室成立；2017年10月，Z省重點(diǎn)企業(yè)聚焦機(jī)器智能、數(shù)據(jù)計(jì)算、機(jī)器人、智能家居等領(lǐng)域的人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)，這些都與Z省的政策重點(diǎn)保持一致，這些企業(yè)本身也是在制定階段影響源流變動(dòng)的主要力量。目前，重點(diǎn)大學(xué)和重點(diǎn)企業(yè)都確立了人工智能的發(fā)展計(jì)劃，如重點(diǎn)大學(xué)啟動(dòng)了國(guó)內(nèi)首個(gè)人工智能交叉學(xué)科以及“雙腦計(jì)劃”等，科研院校和企業(yè)的合作形成了產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新生態(tài)圈，為Z省人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了智力支撐。

5.實(shí)證發(fā)現(xiàn)

通過(guò)對(duì)地方人工智能政策實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)觀察可以發(fā)現(xiàn)，政策制定產(chǎn)出和政策執(zhí)行產(chǎn)出高度相關(guān)，作用于制定過(guò)程的多源流在執(zhí)行過(guò)程中依然存在且發(fā)生了明顯的變異，主要表現(xiàn)在以下方面：

（1）問(wèn)題源流被選擇性分解。在制定階段，問(wèn)題源流由推力、拉力和焦點(diǎn)事件匯集而成，但是在執(zhí)行階段，顯性問(wèn)題占據(jù)了主流地位。如中央政策指出，人工智能同時(shí)存在著發(fā)展機(jī)遇和潛在挑戰(zhàn)，但是在Z省政策中挑戰(zhàn)性問(wèn)題被忽視，人工智能帶來(lái)的應(yīng)用前景得到重視，這一思路在不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)政策中得以延續(xù)并表現(xiàn)出重點(diǎn)領(lǐng)域和發(fā)展方向的差異。這說(shuō)明，囿于有限理性和稀缺的注意力，執(zhí)行者會(huì)對(duì)制定者列出的政策目標(biāo)進(jìn)行掃描和聚焦，只有符合地方實(shí)際和帶來(lái)顯著收益的問(wèn)題才會(huì)進(jìn)入執(zhí)行者的視野。因此，當(dāng)高層級(jí)政府沒(méi)有規(guī)定精確的績(jī)效指標(biāo)時(shí)，制定過(guò)程的問(wèn)題源流會(huì)在執(zhí)行階段被逐層級(jí)逐地區(qū)地選擇性分解，執(zhí)行者可以自己決定將注意力集中在何處。

（2）政策源流演化為詮釋性集合。依照金登的隱喻，先前流淌在制定階段的政策源流是一鍋由備選方案組成的“政策原湯”，不成熟的政策建議會(huì)被逐步遺棄，只有具備足夠可行性的政策方案才能獲得政府采納，備選方案之間存在著競(jìng)爭(zhēng)性。但是在執(zhí)行階段，政策執(zhí)行過(guò)程中固有的模糊性要求執(zhí)行者在將政策應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界時(shí)必須理解政策，這為低層級(jí)政府提供了合法的自由裁量空間。在這種空間中，低層級(jí)政府會(huì)結(jié)合實(shí)際情況對(duì)政策方案開(kāi)展自主性建構(gòu)，從而給予上級(jí)政策不同的詮釋內(nèi)容，政策源流逐步變異為地方性的詮釋集合，并且詮釋程度依賴于問(wèn)題源流的分解情況。

（3）政治源流轉(zhuǎn)換為縱向約束力量。在制定階段，政治源流支配了政策建議的漂進(jìn)與漂出，控制了問(wèn)題源流能否進(jìn)一步發(fā)展壯大，是推動(dòng)人工智能政策出臺(tái)的決定性力量。但在執(zhí)行過(guò)程中，政治源流主要起監(jiān)督和控制作用。執(zhí)行者一方面需要貫徹高層級(jí)政府布置的政策任務(wù)，與上級(jí)精神保持一致；另一方面，執(zhí)行者又需回應(yīng)社會(huì)公眾對(duì)人工智能的關(guān)注，以維持其行政決策的合法性。如果地方執(zhí)行者對(duì)政治環(huán)境沒(méi)有反應(yīng)，他們的自由裁量權(quán)使用可能會(huì)受到挑戰(zhàn)。[20]因此，政治源流在執(zhí)行階段會(huì)繼續(xù)督促低層級(jí)政府的政策實(shí)施行為，并將低層級(jí)政府的自由裁量控制在一個(gè)合理的區(qū)間內(nèi)運(yùn)行，政治源流限制了政策源流的詮釋程度。

（4）政策企業(yè)家由倡議者變?yōu)閷?shí)踐者。在制定階段，政策企業(yè)家不僅是“兩會(huì)”代表，還是專家學(xué)者代表，甚至是利益集團(tuán)發(fā)言人，他們能夠同時(shí)在多條源流之中進(jìn)行協(xié)調(diào)和整合，其活動(dòng)模糊了源流之間的邊界，減弱了源流之間的獨(dú)立性。而在執(zhí)行階段，先前提倡發(fā)展人工智能的政策企業(yè)家大多數(shù)成為親身實(shí)踐者，也就是最直接的利益相關(guān)者。由于政策含義的不確定性以及注意力和資源分配的競(jìng)爭(zhēng)，執(zhí)行過(guò)程也存在選擇偏好問(wèn)題[21]，執(zhí)行者對(duì)政策的詮釋將很大程度影響參與者的收益。因此，作為利益相關(guān)者的政策企業(yè)家并不會(huì)停止對(duì)政策執(zhí)行的影響，政策企業(yè)家會(huì)繼續(xù)使用策略影響執(zhí)行者對(duì)政策方案的詮釋，從而把政策引向有利于自身的方向發(fā)展。

（三）進(jìn)一步討論

基于以上歸納，我們需要進(jìn)一步理解變異后多源流的核心要素與政策執(zhí)行的因果聯(lián)系。對(duì)于低層級(jí)政府來(lái)說(shuō)，高層級(jí)政府制定的政策在進(jìn)入地方場(chǎng)域時(shí)是一個(gè)外部變量，低層級(jí)政府輸出的政策源流建立在高層級(jí)政府輸入的政策方案的基礎(chǔ)上，政策的實(shí)際執(zhí)行方式取決于問(wèn)題源流、政治源流、政策企業(yè)家和高層級(jí)政府給定政策的耦合程度（圖5）。出于分析的需要，我們?cè)诟拍钌献裱鸬堑淖龇?，將耦合視為影響政策過(guò)程的一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。換言之，每次耦合都是低層級(jí)政府對(duì)高層級(jí)政府給定政策的再詮釋，再詮釋程度直接影響了后續(xù)的政策結(jié)果。引鑒Dolan的局部耦合（Partial Coupling）論證，[22]本文將多源流對(duì)政策執(zhí)行的影響稱之為多重局部耦合的執(zhí)行過(guò)程。

圖5 多重局部耦合的政策執(zhí)行過(guò)程

這個(gè)過(guò)程如下：低層級(jí)政府的政策選擇起始于對(duì)縱向政治源流的評(píng)估，以及將給定政策與分解后的問(wèn)題源流進(jìn)行匹配。如果來(lái)自縱向政治源流的壓力很小并且問(wèn)題與政策的耦合程度很低時(shí)，低層級(jí)政府可能會(huì)選擇拒絕執(zhí)行高層級(jí)政府政策，政策被彈回至政策執(zhí)行之窗；而如果政治壓力很小但是匹配程度很高時(shí)，低層級(jí)政府會(huì)選擇主動(dòng)執(zhí)行政策。然而，在當(dāng)前行政控制不斷增強(qiáng)和建設(shè)回應(yīng)性政府的趨勢(shì)下，縱向政治源流是一個(gè)高壓常量，政治正確是一切公共政策的首要標(biāo)準(zhǔn)，因此上述情況尤其是拒絕執(zhí)行的可能性較小。更多的情形是，在縱向政治源流的約束下，低層級(jí)政府結(jié)合分解后的問(wèn)題源流重新詮釋政策內(nèi)容。根據(jù)問(wèn)題和政策的耦合程度，我們將政策執(zhí)行區(qū)分為積極執(zhí)行和消極執(zhí)行兩種場(chǎng)景。積極執(zhí)行情況下，分解后的問(wèn)題源流與給定政策有著很高的耦合度，執(zhí)行者會(huì)接受給定的政策方案，政策源流的詮釋程度處于一個(gè)較低的水平。以此為前提，在政策企業(yè)家的活動(dòng)作用下，此時(shí)政策執(zhí)行將出現(xiàn)兩種類型：（1）高耦合-強(qiáng)活動(dòng)。當(dāng)政策企業(yè)家的活動(dòng)能力很強(qiáng)時(shí)，低層級(jí)政府不僅會(huì)全面執(zhí)行高層級(jí)政府政策，并在政策企業(yè)家頻繁活動(dòng)的領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)著力甚至主動(dòng)加碼。（2）高耦合-弱活動(dòng)。當(dāng)政策企業(yè)家的活動(dòng)能力很弱時(shí)，低層級(jí)政府會(huì)依照政策內(nèi)容合理排序，循規(guī)蹈矩地完成高層級(jí)政府布置的政策目標(biāo)。在消極執(zhí)行情況下，分解后的問(wèn)題源流與給定政策缺乏很好的耦合度，低層級(jí)政府又不得不執(zhí)行政策，此時(shí)也會(huì)產(chǎn)生兩種類型：（3）低耦合-強(qiáng)活動(dòng)。雖然高層級(jí)政府政策與地方實(shí)際契合程度很低，但由于政策企業(yè)家的活動(dòng)能力，此時(shí)政策源流的詮釋程度將會(huì)變高，導(dǎo)致低層級(jí)政府政策與高層級(jí)政府政策的差異明顯，在執(zhí)行上表現(xiàn)為在某個(gè)政策企業(yè)家活動(dòng)的領(lǐng)域特別重視，但忽視了其他領(lǐng)域的部分執(zhí)行現(xiàn)象。（4）低耦合-弱活動(dòng)。低層級(jí)政府缺少足夠的內(nèi)部動(dòng)力完成政策任務(wù)，政策源流的詮釋程度再次變低，低層級(jí)政府采取象征性執(zhí)行高層級(jí)政府的政策。

可以看出，這個(gè)過(guò)程包含了多重局部耦合：高層級(jí)政府給定政策與縱向政治源流的耦合、第一次耦合結(jié)果與分解后問(wèn)題源流的再次耦合、第二次耦合結(jié)果與政策企業(yè)家的又次耦合。多重局部耦合代表了執(zhí)行過(guò)程中問(wèn)題源流、政治源流、政策企業(yè)家和給定政策的不同連接方式，并以此輸出了全新的政策源流，即低層級(jí)政府可能呈現(xiàn)的政策執(zhí)行結(jié)果。需要指出，盡管政策企業(yè)家可能很早就已經(jīng)融入了局部耦合過(guò)程，并且經(jīng)常與政治、政策或問(wèn)題源流糾纏在一起，但是本文依舊將政策企業(yè)家視為一個(gè)獨(dú)立的變量并置于第三重耦合進(jìn)行考慮。這里的關(guān)鍵在于：政策企業(yè)家的活動(dòng)目的仍然在塑造三種源流的關(guān)系，而且他們的活動(dòng)在很大程度上影響了建立在三者局部耦合基礎(chǔ)上的政策執(zhí)行。有必要說(shuō)明，這些推論雖然建立在有限經(jīng)驗(yàn)材料的基礎(chǔ)上，但一定程度上反映出低層級(jí)政府執(zhí)行政策的自主性與政治彈性、社會(huì)行動(dòng)者之間的關(guān)系。

五、結(jié)語(yǔ)

本文聚焦于將制定和執(zhí)行兩個(gè)政策階段連接起來(lái)以便納入統(tǒng)一的政策過(guò)程分析之中。在多源流框架的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)跨越制定與執(zhí)行的兩階段多源流框架，并以人工智能政策為案例對(duì)象，歸納了源流變動(dòng)和源流變異的特征以及變異后的多源流對(duì)政策執(zhí)行的影響。貢獻(xiàn)在于：第一，在政策制定和執(zhí)行之間給出一種連接機(jī)制。當(dāng)前很少有模型能夠同時(shí)包含制定與執(zhí)行，我們認(rèn)為聯(lián)合分析的思路能夠有助于解釋高層級(jí)政府通過(guò)的政策在地方遭遇失敗的原因，從而確保政策理念在地方得以貫徹，這是治理獲取成功的必要條件。第二，為多源流框架擴(kuò)展至政策執(zhí)行提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。多源流框架的核心要素能否在政策執(zhí)行中取得適用性，是一個(gè)在學(xué)術(shù)界廣受質(zhì)疑的問(wèn)題。建立在人工智能政策基礎(chǔ)上的個(gè)案研究不僅在實(shí)證上肯定了這一觀點(diǎn)，而且說(shuō)明了時(shí)間維度下源流的變異特征及其對(duì)政策執(zhí)行的影響。這些結(jié)論拓展了多源流框架的應(yīng)用邊界，同時(shí)提高了多源流框架在執(zhí)行階段的理論精細(xì)度。第三，基于回溯性個(gè)案研究所發(fā)掘出的政策運(yùn)行特征將有助于進(jìn)一步指導(dǎo)人工智能政策實(shí)踐。在當(dāng)前智能時(shí)代的效率導(dǎo)向中，我們可以看到問(wèn)題源流中的推力因素在執(zhí)行階段未能成為顯性問(wèn)題，政府需要繼續(xù)將實(shí)質(zhì)問(wèn)題帶入政治源流和政策源流中，以促進(jìn)人工智能的全面良性發(fā)展。

由于個(gè)案研究的特性，本文只能從單個(gè)政策的制定和執(zhí)行過(guò)程中描述源流變動(dòng)和源流變異的特征，不能實(shí)現(xiàn)更多政策的案例比較分析，更無(wú)法提供精確的關(guān)系建模，是為本文的方法局限性。此外，本文的數(shù)據(jù)均是采用網(wǎng)絡(luò)搜索的方式搜集而來(lái)，缺乏深度的實(shí)地訪談和田野調(diào)查，導(dǎo)致證據(jù)支持的力度有限。因此，后續(xù)研究首先可以從更寬泛的政策階段審視多源流框架的核心要素，或者融合更多樣的政策過(guò)程理論來(lái)審視不同的政策階段入手。其次，我們有必要重新思考之前被忽視的概念，這些概念曾被視作特生于某一個(gè)獨(dú)立的政策階段。譬如，政策企業(yè)家的活動(dòng)對(duì)制定和執(zhí)行都產(chǎn)生了不可估量的作用，接下來(lái)的研究可以對(duì)政策企業(yè)家如何把焦點(diǎn)從制定者轉(zhuǎn)移至執(zhí)行者以及他們的活動(dòng)策略進(jìn)行深度觀察。