创新技术采纳中的风险治理：分析框架与研究议程*

引　言

近年来，一些创新性技术，例如高速铁路、垃圾焚烧、风能发电、太阳能与其他能源项目，以及最新的电子技术领域的新技术(比如共享经济、大数据与开放性数据等)已开始被世界各个国家所采用。这些新技术的采用主要致力于提升公共服务的质量与提高公共决策的效率(Koppenjan, & Enserink, 2009; Janssen, & Helbig, 2016; Hilbert, 2016)。在中国，中央政府提出创新型国家的构想，并致力推进技术创新，大量的资金投向高速铁路、太阳能与风能技术以及水清洁技术的研发。然而，由于这些新技术往往伴随着极大的不确定性，并带有潜在性风险，因此它们的使用经常会带来一些无法预期的后果。当下，世界各国的决策者都受到这一议题的困扰(Justen et al., 2014)。这就引发了一个令治理与公共政策学者感兴趣的研究议题：如何治理创新性技术采纳中的风险？治理与公共政策学者已经注意到公共事务治理过程中存在一系列具有较强复杂性、不确定性与模糊性的议题(Klijn, & Koppenjan, 2016; Li et al., 2016a; Liu et al., 2016; Walker, Lempert, & Kwakkel 2013; van Asselt, 2005; van Asselt, & Renn, 2011; van Bueren, Klijn, & Koppenjan, 2003)。近年来，治理与公共政策学者开始探索如何进行有效的制度设计与政策安排去解决这些复杂性议题(Li, 2016; Li et al., 2016b)。遗憾的是，学者们至今并没能提供一个全面的答案。本文将梳理不同领域的文献(包括技术政策、治理与公共政策、项目管理与复杂性科学)，并在此基础上建立一项专门用于分析创新技术风险治理的分析框架。

创新技术使用中的风险

时下，中国政府正积极推动创新，力争使其在世界新一轮的科技创新变革中引领潮流。然而，创新总是与风险一路相随(Brown, & Osborne, 2013)。尤其是有些创新技术的使用并未经历较长时间，甚至有些技术仍处于试验阶段，这些技术的使用隐藏较大风险。以现行试验运行的无人驾驶汽车为例，该项技术目前已经在美国、新加坡与中国试运行。多数实务者认为公众在未来几年内便可乘坐无人驾驶汽车驶往自己的目的地。他们对于无人驾驶汽车的优点赞不绝口，认为其能够极大降低事故率。然而，该项技术在研发与试运行过程中一直充满争议，例如有人提出如果无人驾驶技术得以普及，那么交通事故责任该如何界定？而且，该技术的采纳可能会带来一些人类现有知识无法预测的潜在风险，这就是Taleb(2007)所提出的“黑天鹅”。面对着无限的不确定性与有限的人类知识，人类无法完全预测新兴技术可能带来的危害，正如Perrow(1994)所指出的，在使用复杂性技术时，总有一些无法预期的威胁等待发生。

来自不同领域的研究者对于新兴技术可能带来的潜在风险已经有较多的研究(Adam, 1995; Brown, & Osborne, 2013; Li, 2016; Longstaff, 2005; Perrow, 1999)。对于风险的理解始于Knight在1921年的著作《风险、不确定性与利润》。在该书中，Knight提出风险与不确定性是两个紧密相关的概念：风险指代可以测量的不确定性，而不确定性是不可测量的。

有些学者暂且不去讨论不确定性与风险的差异，而直接对于不确定性或者风险给出定义。Walker，Lempert和Kwakkel(2013)区分了五种不同的不确定性(也参见Walker, Haasnoot, & Kwakkel, 2013)。第一种不确定性指代清晰明确的未来，其意味着虽然未来的形势不能完全确定，但这种不确定性可以被明确地测量；第二种不确定性指代可能的替换性未来，这意味着不确定性可以使用统计的词汇描述出来，也就是说未来有一个可以确定的可能性区间范围；第三个层面的不确定性指代可以排列的未来，这意味着未来是多样的，我们可以对这些多样的未来进行粗略的排名；第四个层次的不确定性指代未来的多种可能性，其意味着未来的概率与排名无法确定；第五个层次的不确定性是最深层次的不确定性，其被定义为无知。

同样，Stirling(2007)区分出四种不同的不确定性：风险、不确定性、模糊性与无知。风险指代对于事件发生的可能性与其可能带来的危害都可以确定。不确定性指代对于事件的结果没有争议，但是对于其发生的概率充满争议。模糊性意味着对于事件的概率有共识，但是对于事件可能带来的后果争议较大。无知指代对于事件所可能发生的概率与其结果都无法确定。当下，越来越多的研究者将风险定义为事件发生的可能性与损失相乘所得的结果(Rosa,1997)。这种以概率为基础的方法对决策者确定风险可能带来的结果有所帮助，可以帮助他们建立一种乐观的风险应对态度。

一些治理与公共政策学者对于不确定性或者风险也展开研究。在Koppenjan和Klijn(2016)的著作《公共部门中的治理网络》中，他们提出治理网络中存在三种不确定性：实质性不确定性、战略性不确定性与制度性不确定性。实质性不确定性主要指代治理过程中涉及多个参与者，不同的参与者对于同一治理议题的本质与解决方式有不同的认识与看法。战略不确定性主要指代不同参与者无法预测其他参与者可能采取的战略。制度不确定性主要指代成员互动场景中制度或者规则的不确定性。在Brown和Osborne(2013)的研究中，他们认为创新过程中存在三种风险：结果性风险、组织性风险与行为性风险。结果性风险主要指代服务供给可能会偏离现有的方法或者新的解决问题的方式被试验，这一类风险主要指向服务的使用者。组织性风险主要指代那些关于组织名声与合法性的危险，这一类风险主要指向组织。行为性风险主要指代可能对于整个社会产生的危害。例如一些新型的医疗技术可能会满足病人的需求，但是可能对于整个社会产生危害(Brown, & Osborne, 2013)。一些项目管理研究者也对于大型项目建设中所可能带来的风险进行研究(比如Flyvbjerg, 2006; Jaafari, 2001; Kutsch, & Hall, 2010; Perminova, Gustafsson, & Wikstrom, 2008；Rahman, & Kumaraswamy, 2004)。在大型项目管理中，风险传统上被认为是一种不确定性的事件。主要的风险种类有：市场风险(市场波动与汇率变化)、政治风险(选举、换届等事件)、技术风险(技术成熟性)、财政风险(资金的可持续性)、环境风险(环境污染)、组织风险(人员的技能无法胜任)、社会风险(社会的冲突与不满)与突发性风险(大型自然灾害)(Jaafari, 2001)。

创新技术中的风险治理

著名的风险治理学者Aven和Renn(2010)提出四种风险治理战略：直线性战略(linear strategy)、知晓性战略(informed strategy)、预防性战略(precautious strategy)与话语性战略(discursive strategy)。直线性战略主要指决策者采取常规性与制度性方式应对风险。这种战略通常被用于应对简单性风险(即可以轻易地量化，具有较低复杂性、不确定性与模糊性的风险)。常见的手段包括风险-收益分析、风险-风险比较分析等。第二种是知晓性战略，其主要指代通过专家参与获取更多关于风险的信息与知识。该战略认为来自不同“知识社区”的专家可以互相协作，从而对风险有准确的认知。专家参与的风险评估是最为常见的手段。第三是预防性战略，其主要强调通过前瞻性的决策干预来治理风险。它包含一些政策工具，比如多样性、预警机制、常态监控机制、替补性与弹性。第四种是话语性战略，其强调对话、协商与治理，追求一种自下而上、适应性与权宜性的方式去应对风险。实践中，该战略倡导不同参与者之间的互相学习、互相沟通，从而实现价值诉求与科学知识的融合(Beck, 1992)。

Brown和Osborne(2013)对于创新中的风险治理，提出三种不同的治理战略：风险最小化(risk minimization)、风险分析(risk analysis)与风险协商(risk negotiation)。风险最小化战略指代风险的避免性，主要是决策者采取措施消除风险的存在。风险分析战略认识到风险存在的不可避免性，其主要是指通过预测-行动的方式限制风险可能带来的后果(Flemig, Osborne, & Kinder, 2016)。例如，决策者通过吸纳专家的观点与意见，从而准确预知风险发生的概率与可能后果。风险协商强调参与者之间的合作与互动，意味着不同的参与者以一种开放与透明的方式互动，从而构建共识，以共同承担风险(Lodge, 2009)。

一些项目管理学者也对大型项目建设中的风险治理进行了研究。总的来说，他们发现两种不同的风险治理战略：控制导向性战略与弹性导向性战略。前者主要强调准确预测，在预测的基础上制定决策，以应对风险，这实际上是一种理性的风险治理方式。而弹性的治理战略意味着动态的风险治理，是一种前瞻性为导向的风险治理方式。其强调所有可能受到风险影响的利益相关者都参与到决策过程中，以实现共同决策、开放决策(Rahman, & Kumaraswamy, 2004)。

复杂性科学学者Walker，Marchau和Swanson(2010)发现三种治理风险的战略：抵制(resistance)、韧性(resilience)与适应(adaptation)。抵制主要是指制定规划以做好最坏的打算，韧性主要是指采取措施以实现系统可以迅速从危险中恢复，适应主要指根据外界新形势的变化不断调整应对战略(参见Duit, 2016)。

综上所述，来自不同领域学者的研究对于我们认识风险及其治理提供了理论基础，我们将在这些理论的基础上建立一个新的分析框架。

创新技术中风险治理战略：一项分析框架

不同的研究者对于风险的概念与分类都做出了大量的研究。有的学者将风险与不确定性看作可以互换的概念，而有些学者则将风险看作一种不确定性。还有的学者区分不同层次与程度的风险，或者划分出不同种类的风险。这些理论贡献对于我们深入认识创新技术风险的本质是有积极意义的，但是过分追求概念的精确可能会阻碍实证研究的进展。我们倾向采取一种实用性策略，力求简单化风险的概念与认识，以便于推进实证分析的发展。在我们的分析框架中，风险主要指代技术风险。技术风险定义为：在采纳新技术过程中在社会、物理与经济方面可能给公民带来的潜在性后果(参见Renn, & Benighaus, 2013)。我们主要侧重分析创新技术采纳过程中对于公民的潜在影响。有些新兴技术采用的时间较短，整个社会并不了解其可能带来的潜在风险，结果一些难以预期的后果将会产生。更为重要的是，一些新兴技术可能会给整个社会带来较强的中断性(disruptive)影响。例如，自动化在社会各个领域的推广(如餐饮、交通与物流)就会冲击现有的产业(比如传统产业的就业者可能会因此而失业)。

在确定了风险的定义之后，我们接下来就需要确定风险治理战略。正如以上文献梳理所展示的，不同领域的学者对于风险治理这一议题都有所关注。但是相关研究仍存在两个缺点。第一，相关研究对核心概念的定义仍存在较多争议。如对于韧性的理解，在Aven和Renn(2010)看来，韧性主要指代预防，尤其是通过前期的预防措施来治理风险，而复杂性科学学者Walker，Marchau和Swanson(2010)等人认为韧性主要指代系统在危险发生过程中的恢复能力。在项目管理学者看来，弹性或者韧性主要与公民参与相关，其指代公众参与、共同决策、风险共担。第二，相关研究所形成的分析框架并没有帮助我们认识到治理风险的所有可能选择。基于此，我们拟建立一个新的理论框架去分析创新技术采纳中的风险治理。

总的来说，我们发现五种不同的治理战略。它们是：无回应战略(no response)、阻止导向的战略(prevention-oriented)、控制导向的战略(control-oriented)、忍耐导向的战略(toleration-oriented)与适应导向的战略(adaptation-oriented)。

1.无回应战略：主要指代政策制定者没有采取特定或者明确行动以应对风险。有时，由于政府缺少必要资源，而决定不采取措施。当政府没有采取应对战略时，治理系统将呈现极大脆弱性。一旦灾害或者危险发生，系统将遭受巨大损失。比如，有些流行性疾病在非洲的肆意传播就是一种治理者采取无回应战略的体现(Duit, 2016)。有时，该战略意味着治理者缺少必要知识，而无法形成程式化的规则与制度以应对潜在风险。比如，在应对共享经济可能带来的潜在危害时，许多国家都密切关注其发展动态，但并未采取干预性措施。总之，无回应风险治理战略可能发生在缺少足够资源的情况下，也可能发生在资源充沛、但是无法预知风险的潜在影响时。对于缺少足够资源的政策制定者来说，他们将无法阻挡风险可能带来的危害，最终可能带来巨大的损失与灾难。而对于资源充裕的决策者来说，无回应可能意味着其试图通过收集更多信息而采取更加富有成效的风险治理战略。

2.阻止导向的战略：主要指代治理者通过事前的禁止行为来阻止风险的存在(Longstaff, 2005)，该战略在当代社会中具有较多的应用。例如，我们可以建设一堵墙而阻止外敌的入侵，或者通过电子门禁系统阻止陌生人的进入。该战略可以具体体现为决策者试图通过禁止创新技术使用，从根本上阻止风险的发生。其在应对较小范围或者具有较小损害性的风险时具有一定优势，但是在应对较大范围的风险或者较强不确定性风险时具有较大局限性。而且，该战略的采纳可能会抑制创新的发展。创新过程充满风险。比如创新产品的研发需要投入大量资金，而如果选择阻止风险，则可能选择拒绝投资，最后丧失创新机会。

3.控制导向的战略：主要指代治理者通过预测-行动的行为范式来应对风险。多数政策制定者与实务者都推崇该战略的使用(Renn, 2008)。在应对创新技术可能带来的风险时，该战略意味着决策者采取传统的直线性决策模式，召集来自不同知识社区的专家，由他们对于风险出现的概率与可能带来的后果进行预测，之后决策者依据专家意见采取行动。这种基于科学范式所做出的预测为决策者采取行动治理风险提供了依据，从而可能及时避免危险的出现，减少损失。但是，该战略的弊端也较为明显。因为并非所有的风险都可以被完全预测，而一旦科学知识无法准确预测风险的发生概率与其影响，那么科学主义与科学精神的声誉将会受损。总之，伴随着技术的进步与人类社会的发展，试图完全控制风险的尝试注定是徒劳的。决策者在控制风险的同时，也要预留一定的权宜性，以便更好地治理风险。

4.忍耐导向的战略：指代决策者提前做好准备以应对风险。相比前几种风险治理战略，该战略意味着决策者开始采取一种更为积极的姿态应对风险。其与很多学者所倡导的韧性的理念是一致的，意味着决策者对于风险的发生已做好准备，以便系统在遭受攻击时可以迅速恢复其功能(Taleb, 2012)。在城市能源的供给中，政府采取多种形式(电能、风能与太阳能)提供能源，一旦一种形式的能源供给出现问题，其他种类的能源可以迅速供给。同时，该战略也意味着决策者改变现有的制度以更好应对风险。在应对创新技术可能带来的风险中，该战略意味着决策者改变互动规则以应对风险。比如在应对网约车可能带来的风险中，新加坡政府积极改变出租车行业的管理规则，一方面减轻传统出租车司机负担，另一方面加强网约车监管，从而倡导传统出租车与新兴的网约车司机平等竞争。忍耐为导向的风险治理战略已经注意到前瞻性的重要性，试图通过未雨绸缪的方式来减少风险可能带来的危害。但是，该战略的采纳意味着决策者需要付出较大的成本以更好应对未来可能发生的危险。现实情况是，决策者无法提前预知危害何时发生，那么提前付出高昂代价所做出的准备可能是低效甚至是无效的。

5.适应导向的战略：该战略倡导提升系统的适应能力以更好地与风险共存。风险无处不在，无法避免。无论个体、组织乃至国家都应该积极地适应风险，适应性意味着权宜、也意味着战略性。其强调学习的重要性，认为个体或者组织应该不断调试自身功能以更好适应不断变化的外在环境(Lodge, 2009)。面对风险的到来，不仅仅可以迅速恢复功能，也可在不断的磨炼中变得更加强大，这就是Taleb(2012)所提出的反脆弱性(antifragility)的本质。比如在商业网站应用中，网站运营者经常自己扮作黑客攻击自己的网站。通过不断的演练，网站逐步提升自身的学习能力，最终能够在真正的黑客攻击时化险为夷。时下，很多人工智能、计算机科学学者都在关注反脆弱性在其领域的应用。回到创新技术的风险治理，该战略意味着决策者广泛吸纳利益相关者参与到风险治理中，让他们共同承担责任。在治理共享房屋的过程中，阿姆斯特丹政府与Airbnb公司建立战略合作关系以共同打击不法租房行为。当政府发现公民出租自己的房屋超过60天时，将通告网络平台，网络平台将该用户移除。网络平台也积极与政府联手一起寻找不法租房者，以更好实现共享经济的发展。该战略是一种较为理想的风险治理战略，其试图通过赋权、自治、边学边做与合作等形式促进不同利益相关者之间的信任关系，倡导风险共担。这样一来，即使风险来临，不同的参与者也可以互相合作，共担风险。但是，该战略在执行过程中，不同的利益相关者可能不愿相信彼此(比如专家学者并不认为普通公众有能力理解晦涩难懂的专业术语)，最终使风险共担难以实现。

表1　创新技术风险治理战略

值得注意的是，这个理论框架建构的主要目的是为学者们提供一个探索性工具，以帮助他们分析政府决策者如何应对新兴技术采纳中的风险。对于该分析框架，两点需要特别说明：第一，理论框架告诉我们决策者可能采取的五种不同风险治理战略，而现实情况可能较为复杂，决策者可能同时采取多种不同的战略。第二，这个分析框架为我们提供了一个工具去分析政府如何治理创新技术采纳中的风险。有些情况下，多个决策者可能会采取同一种战略，但是其程度却可能是不同的。例如，不同的地方政府都采取控制的战略治理风险，其中有些地方政府的控制手段较为激烈(比如武力强制执行)，而有些地方政府的控制手段则相对较为温和(比如语言威吓)。虽然这些手段本质上都属于控制导向的战略，但是其程度却不相同。在具体分析中，该框架应进行调整以适应具体情况。

结语：创新技术风险治理作为一个新的研究领域

贝克认为风险社会将是一个传统的社会区分不复存在的时代。传统国家的界限、富人与穷人的区别等都将伴随全球性风险的来临而变得逐渐模糊。随着人类技术的不断提升，一些新的创新技术，比如大数据、人工智能、3D打印、区域链与物联网等，正在不断涌现，它们更进一步缩小传统的社会差异，风险正在成为一个关系所有公民的公共议题。一方面，公民呼唤、期待创新技术，因为创新技术在促进社会生产力与提升经济发展效率方面具有无限潜力。另一方面，创新总是与风险携手并进，我们在期待创新可能给我们的社会生活带来巨大便利的同时，也需注意其可能带来的风险。有些新兴创新技术的功能强大，并处在不断更新变革之中，它们对于人类生活的潜在影响仍然无法准确估量。正如有些学者认识到，在人类治理历程中，我们从来没有面临着如此强大的力量。如何减少创新技术可能带来的潜在风险，使其能够更好地贡献于人类社会的进步将是治理与公共政策学者的一个重要研究议题。我们认为治理与公共政策学者在解决创新技术风险治理议题方面应该有所作为，并且应该将创新技术风险治理作为领域内的重要研究议题。对于这一研究议题的研究，治理与公共政策学者可从以下三个方面进行探索。

首先，治理与公共政策学者应从理论上探索创新技术风险治理，做出应有的理论贡献。复杂性科学、工程与项目管理与危机管理与治理等学者都对于风险治理这一议题做出较大贡献(比如Longstaff, 2005; Renn, 2008; Taleb, 2012; Walker, Lempert, & Kwakkel, 2013)。创新技术的使用不仅仅是一个技术性议题，更是一个治理性议题。决策者需要确立正确的风险治理理念，也需要智慧性的战略手段协调不同利益相关者的利益诉求，以更好地实现风险治理。治理学者应大胆借鉴来自不同领域学者的研究以更好地帮助决策者管理创新技术可能带来的风险。本文基于不同领域的文献提出一个初步的分析框架，该框架可以作为治理与公共政策学者进一步探索创新技术风险治理的基础。毋庸置疑，这些来自不同领域的知识为治理学者提供了很多丰富的、有意思的概念，这些概念如何在公共治理中操作化是治理学者急需解决的议题。例如，很多复杂性科学的学者都认为韧性是应对风险的有效方式，而韧性的理念源于社会-生态系统研究。社会公共事务治理毕竟不同于社会-生态系统，韧性这一概念如何在社会生活中操作实践仍需更多的思考。

其次，治理与公共政策学者应做出更多实证研究。当下的中国正在成为各种创新技术的试验场。在每天的新闻报道中，不同种类的创新技术使用不绝于耳，这些都为治理与公共政策学者的实证研究提供了素材。例如，高铁的应用、共享经济的采用以及无人驾驶汽车的发展等，都可以作为治理学者实证研究的典型案例。学者们可以收集新闻媒体报道与政府文件等二手资料，也可通过访谈问卷获取一手信息。通过这些实证信息，学者们可以归纳不同层级政府与不同部门治理创新技术的战略。学者们也可以研究同一政府如何治理不同类型的创新技术(比如核设施、化工厂、高铁与无人驾驶汽车等)所可能带来的风险。通过这些实证研究，治理学者可以全面了解决策者治理创新技术风险的战略选择，并在实证研究的基础上发展现有理论。

第三，治理与公共政策学者应该通过实证研究探索决策者风险治理的战略选择机制。不同的治理者可能采取不同的战略手段应对同一种创新技术可能带来的风险。那么，到底哪些因素影响不同决策者的战略选择？在网约车治理过程中，世界不同国家采取不同的战略治理其可能带来的风险。2016年，中国政府合法化网约车，德国、西班牙与法国等欧洲国家禁止网约车运营，美国的有些州政府允许网约车运营，而有些州政府则禁止其运营。基于此，治理学者可去探索哪些因素影响不同国家或者城市决策者的风险治理战略。通过实证研究，学者们可以深入了解决策者风险治理战略选择的内在机制，便于决策者进行制度设计与政策引导以实现最佳的战略应用，从而减少风险可能带来的危害。

以上三个方面是建立创新技术风险治理研究领域的初步设想。总的来说，创新技术风险治理将是一个跨学科的领域。治理与公共政策学者尚未足够关注创新技术风险治理这一议题，还没有形成较多原创理论，因此需要广泛吸纳来自其他学科的知识(如复杂性科学、规划科学、危机管理与项目管理等)。然而，吸纳并不意味着完全吸收，不同学科的知识都有其特定的价值诉求。对于治理与公共政策学者来说，风险治理并不仅仅意味着安全的工程项目，也不是一种简单的危机应对，其需要协调不同的社会价值(比如安全、效率、效益与公平等)、不同的社会成员(比如企业、规制者、用户与其他潜在影响者)、不同的物理成分(比如轨道、无线信号与操作系统等)，这些不同元素的互动构成了一个复杂的社会-技术系统，治理与公共政策者需要足够的智慧去深度考察如何更好地治理社会-技术系统，以减少其可能带来的潜在风险。

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