卢阳旭,赵延东,李睿婕,2
(1.中国科学技术发展战略研究院,北京 100038;2.南开大学经济与社会发展研究院与中国科学技术发展战略研究院联合博士后工作站,北京 100038)
社会调查方法(又称为调查研究方法、问卷调查方法等)是当代社会科学研究中应用最广泛、最为常见的研究方法之一,它使用自填或访谈问卷的工具,从一个取自某社会群体总体的样本那里收集系统、量化的资料,并通过对这些资料的统计分析来认识社会现象及其规律[1-2]。
社会调查本质上是一种量化研究方式,它包括三个基本要素:
(1)抽样,即从我们要研究的对象总体中根据一定规则抽取部分对象(即样本)进行调查,通过从样本处收集到的资料来了解总体情况。
(2)问卷,社会调查方法将人们的社会行为、态度和特征等研究对象操作化为一系列可以测量的变量,然后通过设计,用一种结构化的问卷形式来询问被调查者,从而收集到所需要的数据和资料。
(3)统计分析,社会调查方法在数据处理时基于现代统计学原理,对样本数据和信息进行统计分析,进而推论总体情况,对总体的特征和分布做出精确的描述,还可以对总体中不同变量之间的关系做深入分析[1]。
一项社会调查通常由三个紧密相连的环节构成,首先是通过把研究对象概念化,弄清楚要研究的问题;其次是设计一条用数据说明要研究的问题的路径,把研究问题与合适的统计模型联结起来,即所谓的研究设计。最后是从数据分析中得出研究结论[3]。总而言之,社会调查方法可以通过抽样和统计推论的方法,描述出社会总体的概况以及总体中各部分的结构和分布状况,因此特别适合于在较大的范围内对社会现象进行准确描述。同时它还可以对不同社会现象之间的关系进行分析,对相关的理论假设进行检验,因此调查方法倍受社会科学研究者的青睐,在生活状况调查、社会问题调查、市场调查、民意调查等应用领域中得到广泛应用。近年来,随着我国决策科学化、民主化程度的不断提高,社会调查方法在政策研究中的使用也日益普及。本文重点讨论社会调查方法在政策研究,特别是科技政策研究领域中的定位、功能和应用情况。
20世纪50年代以来,以政策出台的必要性和可行性分析、政策执行过程监测和政策影响和效果评估为主要内容的政策研究得到快速发展。一般认为政策研究是一个有理有据地在一组备选方案中选出最佳政策方案的过程[4],一种运用特定原理并使用多种调查和论述方法以产生和加工可能用于解决公共问题的相关政策信息的过程[5],一种通过生成、分析与政策可行性以及采用和执行特定政策方案所带来的利益和其他结果的信息,并帮助政策制定者选择最有利的行动措施的实用研究形式[6]。而自20世纪90年代末英国政府提出循证决策理念之后,循证决策越来越受到世界各国政策制定者和研究者的关注,成为国际公共政策研究与实践的热点。
1999年英国政府公布了《政府现代化白皮书》,提出政府在制定公共政策过程中要遵循七原则:围绕共同目标和明确界定的结果设计制定政策,促进跨部门协同;充分考虑多种利益相关者的诉求,保证公共政策的包容性;注重成本/收益分析和影响评估,避免简单化管制给企业增加不必要的成本;改变被动防御心态,构建相应的渠道和机制,推动政策制定中利益相关者的广泛参与,通过协商持续推进政策改善;借鉴风险评估、管理和交流方面的最佳实践,提高风险管理水平;向其他国家学习,将欧盟和国际标准融入政策制定中;从经验中学习,将政策制定视为一个持续的学习过程,改进理论研究成果和证据的使用,强化改革创新试点的评估、反馈和应用。同年,英国政府内阁办公室发布《21世纪的专业化政策制定》,明确使用了循证决策概念,并指出循证决策的要素包括决策要建立在可利用的最佳证据基础之上、证据必须来源广泛、从政策制定的初始阶段开始就要有关键利益相关者参与、充分保障证据的可及性等。从上述主张可以看出,循证决策兴起、流行的主要原因在于各国公众和政府对提高公共决策科学化和民主化水平的迫切要求[7]。
来源广泛、质量可靠的数据和科学的量化研究是循证决策的基础,基于证据、“用数据说话”是它区别于传统公共决策模式的显著特征。循证决策要求证据必须具备以下两个方面的特质:一是研究者必须对相关信息进行多方位、多维度的搜集、梳理,以保证信息来源的广泛性,在这个过程中研究者还必须对所搜集的信息进行仔细甄别,如果研究者和决策者所用的数据不准确(有误或有偏),那么再复杂、精巧的分析也难以提供真正的政策洞见,甚至会产生误导。二是从信息到证据的转变不能仅依靠官员的解读,需要研究者通过理论的指导,运用科学的程序、方法和工具,将多元混杂的信息转化为有政策意义的证据[8]。
搜集信息并把信息转化成证据的工具和方法有很多,但如同每一种理论都有边界条件一样,每一种研究方法也都有其特定的适用情境。社会调查方法是循证决策使用的多种方法中的一种,它具有一些独特的优势:
首先,从决策者的角度看,在任何政策出台前都必须先对总体情况有准确把握,而社会调查方法最大的优势正在于它能用一个有代表性的样本,全面、真实、准确地反映出社会总体情况。由于社会调查可以基于统计学原理,从样本的情况推论总体的分布和结构,因此它可以用相对低廉的成本全面把握社会总体状况,这是案例研究等质性研究方法所无法做到的。
其次,社会调查方法在长期实践中已经积累起一套成熟的研究程序和标准化的研究方式,保证了研究者获取信息的真实性,还可以通过统计分析和假设检验,对社会现象之间的因果关系和发展趋势做出判断,因此通过社会调查获得的数据和信息可以成为循证决策的理想证据。
最后,社会调查还是一种促进公众参与的有效方式,研究者和决策者通过社会调查,能够准确搜集和科学处理各利益相关者以及公众的需求、观点和态度信息,进而将其体现在最终的政策当中。因此,社会调查方法对于政策研究,特别是循证决策研究有着不可或缺的重要意义。
科技政策是公共政策体系中一个重要的组成部分,社会调查方法在科技政策研究中也得到了广泛的应用。以下我们以科技政策及其过程为例,详细讨论社会调查方法在政策研究中的定位、功能及其应用。
随着科技与经济的关系越来越紧密,对科技领域公共政策的分析越来越受到重视,内容体系也不断得到拓展[9]。科技政策是指为实现国家目标,政府能够而且已经施行的关于推进科学、技术知识的生产、扩散和应用的公共政策[10]。在研究中,科技政策经常被区分为科学政策、技术政策和创新政策,它们在政策目标、政策工具、政策评价方法以及政策目标人群等方面都存在一定的差异[9]。
作为公共政策的重要组成部分,公共决策中通行的理念、制度和规范必然扩散、渗透到科技领域的公共决策当中。尽管一些“科学例外论”者仍然坚持主张科学领域的独立性,要求保证科学免于外部干预的自主和自治,认为科学领域中可以不执行一些在其他公共领域中秉持的一些理念和规则,但这种观点已不再为主流学界所认可[11]。由于科学发现、技术发明以及创新产出过程本身就充满曲折和不确定性,加之科技与经济社会之间重大、紧密的复杂关系的增强,科技领域的公共政策面临越来越大的“科学化”和“公众参与”的压力。2005年美国科技政策办公室首倡建立科学政策学(Science of Science Policy),并将其作为美国政府推进循证决策工作的重要组成部分[12]。
由于议题多样、研究者的学科背景多元,目前在科技政策研究领域使用的研究方法非常丰富,有研究者将其归纳为科学(文献)计量方法、网络分析方法、同行评议方法(专家法)、案例方法、调查方法和计量经济学方法等若干大类[13]。任何一种方法,究其实质都是一种通过特定的技术和程序搜集数据,并通过对数据的分析得出结论的技术方案。因此,我们可以按两个维度来构建一个科技政策研究方法的定位空间,一个维度是:政策研究得出结论的适用范围是“普遍性的”还是“局部性的”;另一个维度是:分析时使用一手数据(即需要研究者直接收集或生成的数据)还是二手数据(即已经存在的数据)。图1展示了若干科技政策研究方法在此空间的定位。总体来看,A象限中的方法侧重于理解特定政策的利益相关者及其诉求,B象限中的方法侧重于描述和理解政策运行环境状况及其内在机制,C象限中的方法侧重于对问题、影响和效果给出精确的计量。总体而言,A象限方法得出的结论更可能只是适用于特定的个案和情境,而B和C象限中所得出的结论更多指向的是政策问题的一般性原理和深层逻辑。
资料来源:改编自Opportunity Costs of Adopting Different Methods.Dun N W.Public Policy Analysis:an Introduction(4th).Pearson Education,Inc,2008:18.图1 科技政策研究中的方法图谱
由于社会调查方法通过一套由特定问题组成的调查问卷,直接从组织和个体那里收集其行为、态度以及其他主客观信息,在数据获取方面更偏向于生成一手数据;同时社会调查的调查总体根据研究目标可以限定在特定区域和群体,也可以扩大到非常宽泛的社会公众,基于调查数据分析所得出的结论可以推广到样本所代表的调查总体。这些特征使得社会调查方法明显不同于科技政策研究中经常使用的其他研究方法。比如科技政策研究中经常使用文本分析方法,它更多依赖于对现有文本资料等“二手数据”的再分析,明显不同于通过大规模问卷调查方法直接收集一手数据的社会调查方法。再比如德尔菲法,它非常依赖少数专家的观点和意见,与通过从一个代表性样本中收集数据,得出可在样本所代表的调查总体中推广的一般性的结论的社会调查方法也存在明显差异。因此,在图1中社会调查方法的定位更近于使用一手数据支撑普遍性政策研究的方法。
需要指出的是,在科技政策研究中,上述各类研究方法可以结合使用,实现优势互补。比如社会调查数据可以补充常规统计数据中缺失的部分数据,基于社会调查数据分析得出的统计值可以作为仿真分析模型的参数,社会调查方法还可以与互联网大数据方法结合使用。
研究者一般认为社会调查的目的或作用可以分为描述性调查和解释性调查两大类。描述性调查的主要作用是准确、全面地描述现状,运用绝对数、百分比和分布等形式反映总体在规模、结构和分布上的特征[1]。而解释性调查则重在寻找社会现象之间的相互联系和因果关系,力图说明社会现象发生的原因,探索其发展趋势。解释性调查一般有更强的理论色彩,需要先根据理论推演提出现象之间关系的假设,再通过调查来收集材料,对假设进行检验[1-2]。在科技政策研究中,社会调查的这两种作用都能得到充分的体现。描述性调查可以帮助决策者全面、准确地了解总体状况,把握大局,而解释性调查则有助于决策者摸清社会现象之间的关系及其发展规律,对政策干预的必要性和可能后果有更好的认识。
一般认为政策过程主要包括四个环节,即识别和理解问题、提出政策方案、执行政策和评估反馈。识别和理解问题环节的主要任务是界定要解决的问题是什么,明确政策目标和识别利益相关者;提出政策方案环节的主要任务是收集各种信息并形成证据,然后在此基础上形成若干备选的政策方案;政策执行环节的主要任务是通过宣传、沟通和强制等手段保障和推动政策得到有效执行;评估反馈环节的主要任务是在评估政策影响和效果的基础上帮助决策者判断政策目标的实现情况以及是否需要对现行政策进行调整。由于政策过程不同环节的主要任务有所不同,社会调查方法能够发挥的作用也相应地存在一定的差异[14-15]。
社会调查在此环节的主要任务是了解科技工作者、企业、科研机构、企业和公众等利益相关主体的政策诉求。不论是出台倡导型还是规范型政策,政策制定者必须首先明确了政策“要干什么”“要解决什么问题”,但在实际的政策制定过程中,政策制定者经常不知道或者是不确切知道问题是什么、相关群体希望政策帮助他们解决什么问题。通过个案访谈、召开座谈会等方式能够帮助政策制定者获得一些相关信息,但在实际操作过程中,上述方法经常由于被访者的代表性不足、匿名性差等原因而导致信息失真、失准,使得决策者对问题的理解出现偏差甚至错误。在识别理解问题环节使用社会调查方法有两大优势:一是全面,即社会调查可以通过科学的抽样解决样本代表性问题,保证决策者和研究者能了解到政策可能涉及的各利益相关者群体的需求、意见和态度,不致有所偏颇;二是真实,由于调查方法有更强的匿名性,被调查者更可能表达出自己的真实意见,特别是在一些敏感性议题上尤其如此,这有助于决策者和研究者收集到更真实准确的信息,更好地识别和理解问题。在此环节应用社会调查方法应注意的问题是要尽可能全面地涵盖利益相关者群体,保证不遗漏可能的人群;要对群体的需求和政策问题有准确的把握,并通过科学的操作化过程将其转化为人们易于理解的问题;问题设计要尽量中立、客观,不要有诱导性,等等。
社会调查在此环节的主要功能是了解政策实施的环境和条件。在政策实施过程中会受到各种各样环境因素的影响,如果一项政策与环境不能兼容,那么预定的政策目标将很难实现。反之,如果一项政策能够很好地利用环境中的有利条件,就能提高预期目标实现的概率,并降低政策执行成本。由于政策制定者充分认识到了实施条件的重要性,不再把“政策决策”和“政策执行”完全分开[16],政策方案的可行性评价和风险预测已成为现代公共政策制定过程中的一项重要内容,社会调查方法在提出以及选择政策方案的过程也得到越来越普遍的使用。通过对利益相关群体的调查,可以充分了解不同群体对各种可能政策选项的态度和反应,使决策者更准确地估计各种政策选项的可能收益和社会成本,并对不同政策实施后可能遇到的困难和风险有所预判,提前做好应对预案。在这个环节使用社会调查方法应注意的问题有:在调查设计时要尽可能全面地包含各种政策备选方案,因为哪怕是看起来并不是特别合适的方案也有可能得到人们的青睐;调查中对政策备选方案的说明要具体生动,便于被调查者理解,不能简单地罗列政策文本,等等。
在方案实施环节中,社会调查的主要目的是对政策实施过程进行监测,获取政策知晓程度和落实范围,以及相关群体对政策的态度和评价等信息。政策执行过程是一个逐步检验政策方案恰当性和有效性的过程。一项政策出台后,政策实施主体(比如各级地方政府)推动政策落实的方式和力度如何,相关群体对政策的知晓度如何,在不同区域、不同群体中的反响如何,这些信息都需要及时跟踪、记录和分析。根据调查所得信息,可以对政策的执行过程进行及时调整,如果发现政策落实不力,就需要加大政策执行力度;如果发现政策执行过程中出现偏差,则需要及时调整政策执行方式和执行手段;如果通过调查发现政策实施过程中出现了重大失误,甚至需要中止政策实施以避免更大损失。在此环节实施社会调查方法应注意以下问题:要选择适当的调查时间点,不能太早,否则政策实施过程尚未充分展开,但也不能太晚,否则发现问题也来不及调整;调查的问题中涉及相关政策时,不能简单照抄政策条文,而要以被调查者能够理解的语言加以描述;调查的重点不仅是考察政策实施的情况,也要同时注意其已经产生的社会后果,等等。
评价政策“好坏优劣”的首要标准,在于它们是否帮助决策者实现了在决策之初设立的预期目标。要了解这一点,有必要通过社会调查从预定的目标群体那里收集相关信息,以考察政策实施对相关群体的实际影响究竟如何,是否实现了预期的目标,等等。因此社会调查也是科技政策评估最重要、最常用的方法之一[17]。不仅如此,随着现代社会的关联度和复杂度增加,一项政策的实施产生的影响也会更加复杂多样。根据影响有没有实现以及它是不是决策者所预期的,可以将政策的影响分为三种类型,即实现了的预期影响、未实现的预期影响和实现了的未预期影响。政策影响评估不仅要关注政策执行后实现了哪些原定目标,还要充分关注没有实现的预期效果以及政策实施所带来的“未预期后果”。对后二者的评估和分析,既是为了更准确、全面地评估政策效果,更是为了加深人们对政策以及政策运行的环境的理解,为以后政策制定的执行提供宝贵的理论指导和实践经验。在评估反馈环节实施社会调查方法时应注意的问题有:在开始大规模调查前,应通过探索性研究,全面了解政策实施产生的预期效果和未预期效果,并将其充分反映在调查之中;在条件允许的情况下,应尽量收集政策实施之前的数据和未受政策影响的群体的数据,通过“前测—后测”“实验组—对照组”之间的对比分析,更为精确地测度政策所产生的实际效果;在调查时避免诱导性的询问方式,尽可能客观、公正地收集政策实施效果的数据;等等。
表1 社会调查方法在政策过程中的作用
与其他政策研究相比,科技政策研究的特殊性主要体现在独特的研究主题上。赵延东等对2000—2015年10种主要科技政策研究期刊上发表的279篇使用社会调查方法进行科技政策研究的论文的分析显示,这些论文的研究主题可大致分为五类:科技评价、科技投入、科技创新、科技人才及其他,其中研究科技创新问题的文献比例最高,占37.3%;其次是科技人才问题研究,占27.5%;再次是科技评价和科技投入研究,分别为13%和12.3%。由于社会调查方法更适合对“社会行动者”的研究分析,因此在涉及社会行动者行动的创新问题和人才问题领域,社会调查方法运用更为频繁[18]。本文借鉴相关研究者的分类,按照社会调查的周期把科技政策研究分为研究型分析和快速分析,按照社会调查开展的时间点将科技政策研究分为事前分析和事后分析等,而社会调查方法在不同类型的科技政策研究中也会表现出不同特点[14]。
所谓研究型分析,通常是指来自大学或智库的研究人员,在充足的资助和宽松的期限内就有关公共政策问题进行的专门研究,其目的是发现问题的内在逻辑和深层机制,与一般的学术研究没有太大差异。而快速分析的核心特征是受到资金和时间的强约束,需要在研究资助相对有限、研究周期很短的情况下完成政策分析,它的主要目的是为决策者需要紧急处理的政策问题提供简单的、非系统化的建议[14]。
在研究型分析中使用社会调查方法更为常规化,而当研究者要在快速分析研究中使用社会调查方法时,面临的挑战则更为艰巨。最大的挑战就是如何在时间、知识和预算约束下,尽可能按照科学研究程序进行规范的研究,保证快速性和科学性的均衡。在快速分析型研究中使用社会调查方法时,研究者可以采取各种措施以最大程度地缩短研究周期,比如按照有限目标的原则,对相关内容进行适当取舍和精简;尽可能采用模块化方式设计问卷;在抽样时尽可能利用已有的抽样框进行概率抽样,如果无法保证概率抽样,也可采用典型抽样、配额抽样等非概率抽样方法,但在报告中充分说明其可能的误差;在条件允许的情况下尽可能采用电话调查、互联网调查等方式;将实地调查环节、数据分析和报告撰写环节并行,比如采用边调查、边进行数据分析的方法,在调查进行到一定阶段后即可根据已回收的部分数据得出基本结论,等全部调查完成后再对相关结论进行校准。
值得注意的是研究型分析与快速分析并非截然对立,即便是在研究资源与时间都极为有限、决策者的目标亦比较单一、明确的情况下,研究者可以通过与决策者(委托方)的协商,争取更为宽松的资源条件,在调查中还可以采用“借腹生子”的方法,在快速调查中加入研究性的假设和检验[2],将快速分析与研究型分析有机结合起来,使得调查效用最大化。
政策研究还可以根据其开展研究的时间点是在政策执行之前还是之后,区分为事前分析和事后分析。不同的研究者对这两种分析使用了不同的概念,把事前分析称为预先分析、预见性分析、预测性分析或指示性分析;把事后分析称为后期分析或回溯性分析等。总的来说,事前分析的主要目的是分析和预测执行特定政策可能带来的影响和后果,并据此提出如何行动的建议。事后分析的主要目的则重在描述和评估特定政策的执行效果,它在内容上包括两个部分:一是对政策执行过程及其影响进行客观描述;二是对政策目标达成情况的评估[14]。可以看到,事前与事后分析的分类法实际上可以嵌入政策过程环节分析之中,如识别问题、提出和确定备选方案环节的研究就属于事前分析类型,而评估反馈环节的研究显然就属于事后分析的类型。
政策研究是一门科学,要运用科学的方法、遵循科学的规律,但它同时也不可避免地受到复杂的政治过程的影响。因此,在政策研究中如何适当地应用科学研究方法,以保证研究结果的科学性和适用性,为决策科学化、民主化提供有力支撑,是一个值得深入研究的问题。本文详细探讨了科技政策研究中社会调查方法应用的问题,对社会调查方法在科技政策研究中的功能和作用、在科技政策方法体系中的定位,以及在政策研究中应用调查方法时应注意的问题进行了详细分析。需要说明的是,任何一种研究方法都有自身的优势和局限性,就社会调查方法而言,虽然它有全面、准确、科学、可信等诸多优点,但也存在一些致命弱点。调查法主要是在一个横截面上收集数据和资料,它可以分析变量之间的相关关系,但很难直接分析变量间的因果机制。在这一点上,调查方法就不如实验方法和质性方法更为有效。另外,调查方法主要依靠被调查者自我报告的方式来收集数据,因此这种方法收集数据的真实性高低一直有争议。最后,使用调查方法需要耗费较多的研究资源,对调查的科学性和规范性要求越高,所需的时间、人力、物力、经费等资源投入越大,这也加大了调查研究的操作难度。因此,在科技政策研究中,应该充分认识到调查方法的优势和不足,根据研究的目标和需求决定是否使用调查方法,同时还应将其与其他研究方法有机结合起来,更好地服务于科技政策研究。