《公共政策学》第六章

第六章

未来预测政策未来或政策结果的预测是政策分析过程中的另一个关键环节，构成政策方案的评估、比较与抉择的基础。对政策的未来或结果的预测能力及水平的高低直接影响政策分析能否成功以及政策执行能否取得预期结果。通过预测，我们可以获得有关政策方案的前景及结果的信息，加深对政策问题、目标和方案的认识。第一节未来预测概述一、预测的概念、类型与意义1、预测：由过去、现在推断未来。政策分析中的预测：根据先前政策分析的各阶段所掌握的关于政策问题、目标和方案的信息或知识，对政策（方案）的未来前景做出估计、推测或判断。2、预测的类型短期、中期、长期预测宏观预测、微观预测定性预测、定量预测点预测、段预测有条件预测、无条件预测事前预测、事后预测单式预测、复式预测定性预测、定量预测、定时预测、定比预测邓恩的观点：推断：把现在和历史的趋势扩展到未来的预测形式。预言：建立在明确的理论假设基础上的预测形式。本质特征是揭示发生源（原因）和后果（结果）、类似的过程或关系。猜测：依据专家判断而对社会状况的未来作出判断的预测形式。三种类型的未来潜在的未来：各种可能发生的未来社会状况。可能的未来：以自然和社会中的因果关系作为基础的未来状况。规范的未来：一些潜在的和可能的未来，它们与分析者对未来的需要、价值和机会的概念相一致。3、预测的意义提供关于政策的未来变化及结果的信息使我们更好的了解以前的政策及其结果，提高对未来社会状况的控制能力政策预测可能作为传统的社会科学各学科的一种有益的补充。二、预测的过程与程序确定预测对象，分析其所处的环境现有政策的结果新政策结果新政策的内容政策参与者的行为搜集与整理数据，编制假想脚本数据的获取是预测的前提假想脚本：详细列明对预测对象产生影响的各种因素，充分估计预测对象的未来发展的各种可能性。选择预测方法，建构预测模型预测方法选择的依据：预测对象、占有资料、准确度要求、预测费用、预测者能力等。预测模型：抽象的描绘各种变量之间的关系，说明预测对象与相关因素之间的联系、依存、变化、运动关系。总结预测结果，编写预测报告预测报告的内容：预测结果预测对象的过去与现在对预测对象的未来有重要影响的各种因素和条件取得预测目标的有效途径及资源三、预测的根据预测的根据是一套假设或数据，用来对现行政策或新政策的结果、新政策内容或利益相关者的行为合理性进行估计。趋势外推含义：用过去观察到的趋势推测未来。假定：过去发生的事情在将来也会发生。基础：归纳逻辑，即从个别的观察进行推理，从而形成一般的结论或看法。方法：以一组时间序列的数据开始，将过去的趋势推向未来，然后援引支持预测的规律和假设。过去的现象在1965-1973年间，美国联邦机构数量从不到50个增长到350个所以预测的结果到2000年美国将会有600个联邦机构

由于在1974-2000年这一时期中新机构的每年平均增长将与1965-1973年这一时期是相同的因为过去观察到的模式将会在未来重复出现理论假设含义：以一个事件为基础来预测另一个事件的发生。假定：两个事件之间存在着因果关系。基础：演绎推理，即从一般的陈述、规律或议题再到具体的信息和主张。过去的现象从1950年开始，在美国联邦、州和地方政府中政策分析者的数量显著增加所以预测的结果在未来的年代，政策分析者的权力将比政策制定者的权力大

由于在后工业社会，专业知识是一种日益加强专家权力的稀缺资源因为社会问题的复杂性需要越来越多的专门知识灵通判断含义：由专家和有识之士通过经验和洞察力做出的判断。基础：回溯逻辑，从关于未来的论断开始，然后向后追溯而推出支持论断的必要信息和假设。过去的现象高速公路自动化的研究正在思想库中进行所以预测的结果到2000年将会出现适应装有自动驾驶仪汽车行驶的高速公路

由于科技专家具有取得突破的真知灼见因为科技专家具有这种灵通的经验、知识或产生这种真知灼见的能力第二节外推预测外推预测：用过去观察到的趋势扩展到未来。特点：通常以时间序列分析的某些形式为基础。时间序列分析，就是对在不同时点上收集并按顺序排列的数值进行的分析。基本假设：⑴持久性

⑵规律性

⑶数据的可靠性和有效性基本方法：古典时间序列分析、线性趋势估计、非线性时间序列、指数加权、数据变形、突变方法论。一、古典时间序列分析方法古典时间序列分析法：是将预测目标的历史数据按照时间的顺寻排列称为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势，外推预测目标的未来值。四个组成部分：长期趋势T

季节变化S

周期性波动C

不规则运动I长期趋势时间序列中的一种平滑的长期增长或下降。季节变化时间序列受季节性的影响而发生的变化。特点：随季节的更迭，按一定的时间间隔，使现象呈周期性重复变化。周期性波动也称循环波动，指时间序列中发生周期较长的涨落起伏的变动。特点：⑴不是单一方向持续发展，而是波浪式起伏变化

⑵波动时间较长中国历年通货膨胀率不规则变动一个没有遵循规律性模式的时间序列中所出现的不可预测的变化。表现：突然变动和随机变动。四种变动的结合：乘法模式：Y=T·S·C·I四种变动因素互相影响加法模式：Y=T+S+C+I四种变化因素相互独立二、回归分析方法回归分析：对具有相关关系的变量进行估计或测量的一种分析方法。一元回归模型与多元回归模型线性回归模型和非线性回归模型普通回归模型和带虚拟变量回归模型无自回归现象的回归模型和自回归模型。线性回归分析一元回归模型：Y=a+bxY：因变量，随机变量x：自变量，可控制的非随机变量a，b：待定系数b称为回归系数，表明Y对x的回归关系回归分析的重要属性离差消除∑（Y-Yt）=0平方差最小∑（Y-Yt）2=最小值简单线性分析的条件：时间序列必须是线性的必须提出似真的或可信的论证，以表明历史的模式将持续下去模型应是有规则的，即不能出现周期性的波动或急剧的中断。多元线性回归分析：研究在线性相关条件下，一个因变量与两个或两个以上的自变量的数量变化关系。一般表达式Y=b0x+b1x+b2x+……+bnxn非线性回归分析振动周期增长曲线衰变曲线突变第三节理论预测理论预测以理论假设以及当前和历史的数据为基础对未来的社会状况作出预测。理论预测与外推预测的区别：联系：互相增强外推预测理论预测预测基础趋势扩展因果关系逻辑依据归纳演绎一、理论图示理论图示是一种用于帮助分析者查明和安排一个理论或因果论证中的关键假设的技术。理论预测的形式收敛论证：两个或两个以上的关于因果关系的假设被用来支持一个结论。发散论证：一个单独的假设支持一个以上的结论或论断。系列论证：一个结论或论证被用作一个假设去支持一系列进一步的结论或论断。循环论证：一种序列推论，序列中的最后一个结论与最初的结论相连，其结果是肯定或否定的自我强化。揭示理论预测逻辑结构的程序分开并计数每个假设划出表示结论和支持论断的假设的词语当这些逻辑指示词被省略，但明显的隐含时，用方括号将这些逻辑指示词补齐用一个因果关系图表安排已被序号化了的各个假定。二、因果模式用来解释和预测公共政策因果关系的简化的理论表达形式。基本假设：两个或两个以上变量的相互变动，是潜在的原因或结果的反映。Y=a+bX凯恩斯消费函数

凯恩斯的消费函数理论是他在《就业、利息和货币通论》（1936）一书中提出：总消费是总收入的函数。这一思想用线性函数形式表示为：

Ct=a+b*Yt

式中Ct表示总消费,Yt表示总收入，下标t表示时期；a、b为参数。参数b称为边际消费倾向，其值介于0与1之间。凯恩斯的这个消费函数仅仅以收入来解释消费，被称为绝对收入假说。优点：促使分析人员将因果假定加以明确化。局限性：分析人员往往倾向于将通过统计分析揭示的相关变动与因果推理混淆起来。原则：因果推论必须来自模型之外，即来自定理、命题和假设。三、回归分析：提供了因变项与自变项之间关系模式的概要性测量。回归分析只能提供变项之间关系的估计，分析者在使用回归分析时，必须使用理论图示程序。第四节直觉预测直觉预测：分析者从一个猜测的事态出发，然后寻找这一猜测的数据和假定。外推预测理论预测直觉预测预测基础趋势扩展因果关系创造性思维逻辑依据归纳演绎回溯一、德尔菲技术一种获得、交换和发展关于未来时间的灵通信息的直觉预测程序，其过程是“利用一系列简明扼要的问卷和对所获得意见的有控制的反馈，从而取得一组专家的最可靠的统一意见”。

1948年由兰德公司发展起来，最常用的预测方法之一。基本原则：匿名性循环反复有控制的反馈统计性的小组答案专家共识本质：

利用专家的知识、经验和智慧，通过通信方式进行信息交换，以取得一致的意见，达到预测的目的。程序：明确问题选择参与人问卷设计分析第一轮结果设计出后续问卷召开小组会议准备最终报告第一轮问卷设计的内容：预测项，要求专家对特定事件的发生概率作出主观估计。问题项，要求答卷者对问题重要性进行排序。目标项目，对特定目标的可行性及是否合乎需要进行磋商、判断。选择项，要求答卷者明确那些有助于实现目标的不同方案。问卷设计的注意事项：拟定一个预测事件的一览表，直接让专家评价，同时允许他们作出修改和补充；提供必要的背景资料，并要求专家做出补充和评价。问卷统计方法：中位值法比重数据处理法简单排序法选择评价法评分排队法征询过程的步骤：指示讨论的问题，专家提出各种附加的意见、项目和方案等；指示专家组对所预测问题的理解和看法；信息的多次反馈，以求得专家意见的收敛；作出最终评价，即取得较为一致的预测结果；应用德尔菲法的注意事项：问卷设计的灵活性，数据处理的程序化；提出的问题必须清楚明确；问题的整体性；事先说明；留出个人建议的空间；多种接触方式综合运用。德尔菲法运用的常见问题：成见的束缚滥用缺乏汇总与反馈技巧忽视分歧意见没有给应答者付费二、交互影响分析定义：通过考虑事件的相互作用来预测事件发生的概率。目的：查明那些将促成或制约其他相关事件出现的事件。依据：条件概率原则一个事件出现的概率依赖于另一个事件的出现预测程序：利用专家的主观判断和估计应该考虑事件及其概率，并且确定事件之间的相互作用；用矩阵的形式描述各种事件之间的逻辑关系，用概率的变化表示各事件相互影响的强度，并分析各事件之间相互发生作用的事件；根据各事件之间相互影响的结果，修正各事件发生的概率，并作出最后预测。交互影响分析法是作为德尔菲技术应用的补充而出现的。二、情景描述法把研究对象分为主题和环境，通过对环境的研究，识别影响主题发展的外部因素，模拟