反事实分析与公共政策制定——以“自行车难题”为例

本文尝试将反事实分析法引入公共政策制定,用于预先评估某项公共政策可能引发的预期效果和非意愿后果。选取城市治理中的"自行车难题"为案例,探讨反事实分析法在公共政策制定过程中的适用范围、应用方法和分析过程。现有研究认为,惩罚成本过低是导致"自行车难题"的主因,因而提高惩罚的治理政策就能解决"自行车难题"。本文采用犯罪经济学的分析框架,通过反事实分析,系统地考察惩罚严厉的治理政策的社会效果,得出与之相反的结论:惩罚严厉的治理政策仅考虑了单一的盗窃成本与收益,但实际上犯罪者的行为选择受各种社会条件制约,严厉的惩罚政策不但不能解决治理问题,并有可能导致社会治安恶化的非意愿后果。单一政策目标和复杂社会系统之间的矛盾是中国公共治理中广泛存在的问题,而在政策制定中引入反事实分析则是避免这一困境的有效途径。

公共治理的“自行车难题”——政府规制中的信息、风险与价格要素分析

盗窃自行车是各地一种非常普遍的现象,各地管理机构也采取了各种不同措施来整治这一不良现象,但是效果都不明显。这一管理困难可以被概括为公共治理中的“自行车难题”。自行车难题表现为自行车偷盗行为已经形成一个“自行车生态怪圈”,偷盗行为依赖这一怪圈得以保护、规避和延续,导致对这一问题治理的困难。如果对这一问题进行深入分析,可以发现,影响这一难题治理效果的要素主要表现在:信息、风险和价格。在一般的政府规制行为中,这三大要素也同样影响着公共治理的绩效。使信息对规制方有利、扩大反规制行为的风险和缩小反规制行为的市场交易空间是有效规制的三个条件。