网约车改革实践如何形成渐进学习型政策变迁？——基于政策学习与社会学习的双维度分析*

杨志军，欧阳文忠

(中国海洋大学 国际事务与公共管理学院，山东 青岛 266100)

一、问题提出

网络约车服务的改革实践是当今中国现代社会和网络社会、传统行政与新型治理相互交织的公共政策现象。2016年7月28日，酝酿讨论近2年、修改完善近10个月的网约车新政《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》出台，配合《关于深化改革进一步推进出租汽车行业健康发展的指导意见》，是对网约车服务的快速发展和对传统出租车行业作出调整的政策回应。从2015年“互联网+”正式上升为国家发展战略，被定义为新经济增长极，到2016年对网约车作出制度规范和政策安排，而后各地方政府也相继出台管理细则，再到而今网约车的蓬勃发展。作为一种新型共享经济业态，我们应该如何透视国家、市场和社会不同治理主体在网约车管理上的互动关系？更进一步的，在中央治理主体推进顶层设计科学化的前提下，地方治理主体是如何通过与市场、社会以及中央保持某种互动性学习而不断推动政策变迁的？这是本文聚焦回答的研究问题。

网约车服务的改革和发展实践是一种渐进学习型政策变迁过程。从国家、市场和社会三者互动出发，深入发掘这种政策变迁模式的内在机理，换言之，通过对渐进学习型政策变迁的过程、类型和效果分析，揭示地方政府政策过程，有利于增强地方政府现代政策能力，提升地方治理的现代化水平。为此，首先通过相关文献述评建立渐进学习型政策变迁的内容架构，而后分别从渐进学习型政策变迁的两个内容特性——政策学习与社会学习出发，在国家、市场和社会的互动层次上对网约车改革实践进行类型化分析，而后从效率与人本两个维度测量学习效果。归根到底，不同于以邻避冲突为代表的强制学习型政策变迁,以网约车改革实践作为分析对象的渐进学习型政策变迁，是一种由政策工具主导的政策学习和社会学习并存的地方政府治理行为，内在反映治理与政策交互关系，外在呈现国家治理多样图景。

二、文献述评与研究思路

网约车改革作为一种新型经济业态，对政府治理提出了新的要求。在中央政府呼吁共享经济发展、持续推进“互联网+”的大背景下，作为具体政策执行主体的地方政府该如何响应并开展科学有效治理？这种通过政策和行动并重的治理行为对政策长期变迁将会产生何种影响？我们首先对政策变迁进行立体透视，然后回顾政策学习与社会学习的研究文献，进而给出研究述评。

在政策变迁研究上。人类文明的演化发展建立在认识世界、改造世界的思想和工具持续变革的基础上，只要人类仍以进步为主要价值追求，不断寻求政策变迁就是一种普遍和必然的行为。自拉斯韦尔1951年首倡“政策科学”之后的相当长时间内，理解政策过程最有影响力的概念性框架当属阶段启发法，认为政策变迁过程主要包括：问题产生、议程设定、形成备选方案、政策执行、政策评估及修正。其中，莱斯特等对政策循环的六个研究阶段(议程设定、政策形成、政策执行、政策评估、政策终结、政策变迁)的概念生成、模型建立和整合修正做过细致的整理与归纳。[1]然而，这种教科书式的政策变迁过程在面对现实政治世界里发生的事情时出现了解释力瓶颈，更重要的是阶段论的理论研究缺乏公共政策过程的宏观视野，有必要寻求更好的理论性框架取而代之。在这些过程中，对政策生命周期影响最大的莫过于对已有政策内容进行某种程度上的修正、替代或者是终结，具体有四种形式：政策维持(maintenance)、政策连续(succession)、政策创新(innovation)、政策终结(termination)。正是在这种使命追求下，一些有代表性的政策变迁模式产生并被广泛运用，主要有以下四种模式：多源流模式[2]、间断平衡模式[3]、倡议联盟框架模式[4]和“4I1T”模式[5]。

在政策学习研究上。虽然政策学习及其相关概念在20世纪80年代已经被提出，但这一研究领域仍处于发展之中。政策学习的历史几乎和政府的历史一样久远，且持续存在于政府治理过程之中。学术界关于政策学习的研究成果，基本可归纳为三个方面：(1)政策学习路径。遵循对理性决策模式承继与批判的学术发展脉络以及对政策制定的追寻，政策学习的研究分为三条路径：完全理性路径、有限理性路径和渐进理性路径[6]67-82。林德布鲁姆提出的渐进理性三原则：“按部就班；积小变为大变；稳中求变”揭示出渐进式政策学习就是一个“摸着石头过河”的过程[7]。(2)政策学习类型。一是将政策学习划分为政治学习和社会学习，二是政策变迁理论中的诸多政策学习子类型。随着政策学习的概念逐渐出现在政策变迁文献中，政策学习的观点能够更好地强化政策网络理论的政治主体多元化、决策过程社会化和多主体互动依赖的特征。(3)政策学习机制。具体领域中的政策学习研究形成了两条主线：水平方向和垂直方向。这两个方向与政策创新扩散基本类似，只是在垂直方向存在着“对成功经验的吸收和对失败教训的汲取”两种政策学习机制[8]66-79。

在社会学习研究上。自从班杜拉将学习理论运用于社会行为研究之后，社会学习相关领域的研究成果不断涌现。在公共管理领域，大致可归为三类：社会冲突中的社会学习、公众参与中的社会学习、政策实践中的社会学习。(1)社会冲突视角下的社会学习。有人从“新社会运动”理论对集体行动和社会学习的解释中得到启发，提出中国式邻避抗争的特征和集体行动类型。[9]167-178在社会冲突行动中，人们通过积极与他人沟通协商形成一致意见来协调彼此的行动。这种范式转换的过程浸透着社会学习。(2)公众参与视角下的社会学习。社会学习描述了这样一种现象：人们开始为解决一个影响到了共同体或个人生活的共同问题寻找一个彼此都可以接受的方案。公众参与可以开启社会学习过程，成功的公众参与不仅需要公平有效的决策，而且需要社会学习来揭示超越个人主义的共同需求和观念，最终推动民主的发展[10]443-463。(3)政策工具视角下的社会学习。社会学习也出现在政策工具中，有学者根据过程规模、系统认知和行为模式三个指标构建了社会学习的三维分析框架，并把框架运用到对欧洲三个能源/自然资源管理案例中[11]1712-1722。

从政策变迁、政策学习与社会学习的分类文献综述来看，有以下两点不足：

其一，已有的政策变迁分析框架各有其偏重的解释面向，侧重于某一方面机理解释。例如，传统多源流模型过于强调政策变迁的随机耦合性，间断—平衡理论倾向于长时段的政策变迁；倡议联盟框架虽然整合了政治资源与信仰体系等观点，但把政策变迁发生的原因仅归结为政策核心信仰的变化；4I1T政策变迁从要素出发，把政策形成和变化过程分为三个序列层次，而后将五个要素分别放置于三个变迁序列中，每个要素在其中的作用体现均有所不同。这些分析框架多是在某一个方面对政策变迁过程进行解释，本土化的精准分析工作进展不佳。

其二，虽然有研究肯定了学习因素在政策形成与变化中扮演着重要角色，但未能清楚地揭示学习的过程机制。政策学习研究虽然是对传统冲突导向理论解释政策变迁的一种有益补充，但是仍然集中在谁在学习、学习什么和学习结果等静态结构的描述上，没有深入到政策学习的内在过程和发掘外部环境对政策变迁的适应性作用(社会学习)。本文提出的由政策学习和社会学习产生政策过程变化进而引起政策变迁是一个新的研究视角，能够实现决策主体的主观能动性和对外部环境适应性的有机结合。

现实中政策变迁的案例形形色色、不胜枚举，本文选择网约车改革实践主要基于以下几方面的考虑：

(1)公共问题的高度关注性。网约车自诞生之日起就与“互联网+ ”、共享经济等理念紧密联系，带来了出行方式的变革。随着网约车平台的快速发展，极大地冲击着传统出租车行业，罢运事件频发，后续的乘客安全事件和现在的司机劳工权益问题频发，社会各方持续高度关注，对网约车监管改革的期望值很高。

(2)决策过程的高度复杂性。扑朔迷离、复杂多变环境中的社会问题上升为政府议程并形成政策产出的过程包含着复杂模糊、不可预测的情况。网约车改革过程不是单一直线型的，而是充满了与外部市场、社会的互动反复，不仅是单纯的经济与资源配置的问题，而且涉及公平与效率的价值选择，也是国家与社会、市场间关系的不断解构与重构。

(3)政策变迁的显著代表性。网约车改革案例完全符合“问题产生—议程设定—政策出台—政策合法化—政策执行—政策反馈”的持续改进和变迁过程，政府(中央和地方)、市场和社会的互动符合渐进学习型政策变迁的特点，政策方案的出台和持续改进包含着中央与地方、市场与社会多个主体间的协商互动，政策学习和社会学习蕴含其中。

(4)个案的研究契合性。政策变迁是一个动态的过程，适合作为个案研究至少应满足两个条件：一是时间要素，二是变化要素。网约车改革满足条件，时间跨度不长，阶段性特征明显，且处于动态变化之中。

本文从制度变迁研究中汲取到有价值的营养源，重新建立起政策变迁的解释框架——渐进学习型政策变迁，将变迁的趋势特点和变迁的动力机制结合起来，政策学习和社会学习的动力机制催化出变迁的渐进式特点，而渐进式的政策变迁方式为政策学习和社会学习提供了必要条件，网约车改革可以作为渐进学习型政策变迁研究的范本。

三、渐进学习型政策变迁的政策学习维度分析

根据学习主体和学习成效将网约车改革中的政策学习划分为三个阶段：被动学习跟进(2010—2014年)、简单规范调整(2014—2015年)、常态制度监管(2015年至今)。网约车改革中的政策学习过程包含了政策系统内部主体和外部主体间的互动，通过揭示政策变迁中的主体间关系及其带来的结果效应来了解动态的政策学习过程十分有必要，这是对政策学习进行类型化处理和二维特性测量的前提。

(一)政策学习本质

以优化政策内容和完善政策工具为目标的政策学习能识别社会的政策需求和掌握决策所需信息，提高政策供给的精准性。我们用调适性合作来概括政策学习机制的本质，政府主动调整自我角色，向市场和社会学习，由管理者向学习者转变，根据实际情况的变化，赋予市场和社会一定的空间，以一种合作的姿态来推动公共问题解决。

以地方网约车细则的出台和施行为例来看待政策学习机制，地方网约车政策牵涉方众多，不仅有地方政府、出租车行业、网约车公司，还有中央对地方的影响。这一系统工程单靠政府、市场、社会任何一方都难以有效解决，地方政府在具体监管中会陷入责任主体不明确、地方保护主义、政策缺乏可行性等诸多困境，而逐利的目的驱使着网约车企业掀起一轮又一轮的融资大战、补贴大战，最终带来出行资源配置不合理，人们出行需求没有得到满足。

城市政府开启政策学习，积极向市场和社会寻经问道。一是在认知上，积极调整角色，通过征求意见、专家咨询、实地调研，了解网约车发展现状，借鉴国内外管理经验；二是在具体行动上，杜绝“一刀切”模式，互留空间，因城施策，因地制宜。由网络平台公司市场化发展和社会民众出行需求相交织的网约车改革作为一种连带性的政策反应，执行层面的政府、市场、社会关系是十分微妙的。在调适性合作的政策学习机制中，政府角色发生变化，同时与市场和社会的关系向一种更具灵活性的学习合作态势转变。

(二)政策学习过程

1.中央与地方关系

中央与地方的关系可以概括为“留白”，指政策本身留有许多执行灵活性、可操作性的空间。由于各城市的规模、公共交通水平、拥堵程度等因素的巨大差异，决定了出租车管理属于地方事权，城市政府承担属地责任。这是交通运输部制定的网约车管理办法给地方留下足够的自主操作空间——“各地可结合本地实际制定具体实施细则”的原因。经过“留白”的过程之后，地方拥有了程序上的合法性，不存在过度执行中央精神，歪曲中央意图一说，这种执行灵活性对下级政府在政策执行过程中加以解释变更提供了合法性基础[12]1-21，也为地方政府应对社会争议提供了砝码。一位交通运输部某司官员这样说道：

交通部根据马凯副总理(时任)提出的“统分结合”要求，即交通部先定一个大的方向，各地根据具体情况制定细则，为了避免中央“一刀切”现象的出现，并不像有些人想象的，“中央出台一个规定让地方去严格执行”，而是反复征求地方(政府)意见，对网约车管理提出宏观的方向性意见。网约车监管规定在国家层面宜粗不宜细。由地方城市政府根据实际情况制定实施细则，不存在地方歪曲理解或过度执行中央的方针。地方实施细则出台经过了法定程序，虽然有一定争议，但是在程序上是合法的。(访谈记录：XYH2017040301)

2.中央与市场关系

截至2020年12月，我国网约出租车用户规模达3.65亿，较2020年3月增长298万，2020年下半年较上半年增长7.4%，占网民整体的36.9%。[13]54基于“互联网+”和共享经济的新业态以及人们的出行需求，对网约车需要采取不同于以往的监管模式，出台国家层面的管理规定显得及时而必要。在中央对网约车态度尚未明朗之前，地方政府为了转移不必要的政策风险，对网约车采取含混不一、若即若离的态度，既不表态支持也不全面禁止。在这种情况下，中央政府制定网约车管理办法，坚持宜粗不宜细的原则，充分采取了统分结合的治理理念。笔者在交通运输部访谈过程中也获得了对于这项改革的整体认知。

网约车是“互联网+”发展的必然趋势，不管是政府还是民众，只能回应和顺应，不能抗拒这个潮流。地方政府初期大多对网约车持观望态度，主要是等待中央拍板和授权。我们作为世界上第一个(从国家层面)出台法律法规明确支持规范网约车发展的国家，网约车改革走的是具有中国特色的管理道路，中央希望通过网约车来加速推进整个出租车行业的改革进程，这是最主要的。再者，我们制定政策是原则性的和方向性的，给地方政府出台细则提供足够大的因地制宜和因城施策的空间。(访谈记录：WH2017042701)

3.中央与社会关系

网约车之所以能够经受住市场的严峻考验，一个主要的原因是人民群众多样化出行需求的存在，网约车以其独特的优势能够给人们提供个性化的出行服务。中央政策是从宏观上来关照民众的安全、便捷、方便的出行要求，响应“互联网+交通”，体现出“以乘客为本”的首要原则，把更好地丰富和满足群众的个性化、高品质出行需求作为改革的出发点和落脚点，提升出行质量，构建多样化、差异性的出行服务体系是出台中央网约车政策以及推动出租车行业健康可持续发展的主要驱动力。一位交通运输部官员在解释《管理办法》制定初衷时这样表述：

全国拥有出租汽车139万辆，每天运送1亿多人次，关系到我们每个人的出行，是一个重要的民生行业，交通部在决策设计时，乘客因素是最优先考虑的因素。其实，你可以发现，正式发布的《管理办法》的第一条内容就是“为了更好地满足社会公众多样化出行需求，促进出租汽车行业和互联网融合发展，规范网络预约出租汽车经营服务行为，保障运营安全和乘客合法权益……”这样的设计初衷也很好地反映了我们的想法，让市场和社会都能够接受。(访谈记录：XYH2017040302)

4.地方与市场关系

地方政府制定网约车管理细则的深层核心信仰是地方经济增长，社会秩序稳定。注重绝对绩效考核的政治锦标赛模式直接推动着地方政府追逐政绩的行为，成为评判地方党政官员表现的重要标尺。传统出租车管理体制下的“份子钱”是地方财政收入的来源之一，而网络约车模式的出现，一定程度上挑战了原有管理体制，抢占了出租车市场份额，地方财政收入减少，影响地方经济发展。

以北京市为例，北京出租车公司年年营业额超过60亿元，30%—40%都是必须要上交政府的固定成本(税费)，光税费收入一项就给政府创造了多少财政收入，政府肯定要保护出租车行业。(访谈记录：LSF2017081901)

出租车改革积弊由来已久，只是在网约车新业态快速发展的大环境下，出租车行业成为一个牵涉利益群体众多的重大民生性公共议题更加引人注目。在地方政府与市场的关系中，城市政府既是地方经济发展的拥趸者，同时也是满足老百姓出行需求的实际践行者，需要在两者间寻找契合点。

5.地方与社会关系

城市政府基于出租车发展实际规模、自身功能发展定位等因素对网约车管理作出了不同的要求。对户籍、车辆限制问题引发了广泛的社会讨论，其管理模式分为严苛型、温和型和宽松型，松紧程度不一的背后是城市政府对中央政策的实践落实，这也一定程度上避免了完全的“政策一统性”带来的操作上的不合理性。

中央网约车政策对大方向予以确定，如出租汽车的定位，作为城市综合交通运输体系的一个部分，是作为公共交通的补充，优先发展公共交通的总定位没有变化。地方管理细则与中央政策在内容条款上虽有差异，但不存在地方过度执行之嫌。(访谈记录：YXM2017050301)

北京、上海等地对司机户籍、车辆配置等严格限制是地方结合实际去制定具体办法。比如说，贵阳的监管细则就不那么严格，这个“一严一松”的逻辑是这样的：

北京、上海的车辆本来就是总量调控的，新增网约车也是要限制的，否则原有的政策就会失效；另一个是户籍问题，北京、上海需要疏解人口，如果不限制户口，大家都来北京开网约车，就与一个大的方向(如北京疏解非首都功能)唱反调了。(访谈记录：ZK2017041001)

(三)政策学习结果

1.政府决策能力的提升

政策学习是为了提高政策制定的针对性和科学性，达到完善政策工具、实现特定政策结果的目的，其先决性条件就是决策。在中央网约车政策制定中，经过政策学习之后，理解并认同“互联网+”背景下新型服务业态存在的合理性，并提出了“以人为本、鼓励创新、趋利避害、规范管理”十六字原则，鼓励和包容市场创新，确立“网约车作为公共交通补充”的政策大方向。

在网约车《暂行办法》正式出台前期，确实搜集了各国在网约车监管的情况，交通运输部会同有关部门对深化出租汽车行业改革问题进行了深入调查研究，赴 21个不同类型的城市进行专题调研，并认真研究了美国、英国、日本、新加坡等国家和我国香港、台湾地区出租汽车法律法规和管理政策。总体思路还是从公共交通系统补充和优化的角度来看待。(访谈记录：LS2017081501)

网约车改革本身是一个复杂政策，具有目标需求多元、地方发展差异和较高治理风险的特征。改革过程中，政府通过多样化的政策学习形式，提升了政策能力，同时也有效回应了平台公司和公众参与政府决策的诉求。具体来看，地方网约车细则与中央政策相比，政策目标相对模糊，经济发展、地方维稳等因素影响较大，服务对象的需求一致性弱，需要平衡网约车与传统出租车、地方利益与资本力量、市民出行偏好与政策实施预期等多重关系。政策学习在政府与市场、社会的互动过程中，识别不同主体的政策需求，从城市自身发展定位出发，提高决策的科学性和可行性，从而降低潜在治理风险。

2.政策学习的常态化

适应和学习对任何国家都十分重要。因为人类社会必须应对纷繁复杂的局面、未知环境、不确定性、价值和利益冲突；而所有人，包括决策者、政策研究者和专家都只具备有限理性；他们不可能预见一切可能出现的局面以及辨别所有解决问题的方案，因而也无力作出最佳选择[14]。政府需要向市场和社会学习和借力，通过主体间的互动协调，以最低的成本实现社会公共利益最大化，解决城市出行“最后一公里”难题。不仅在网约车领域，在共享单车管理政策上，同样可以发现政策学习的存在，日益成为一种常态化治理机制。正是在政策学习常态化机制导向下，我们成为世界上第一个从国家层面出台法律法规明确支持规范网约车发展的国家。根据政治系统论的观点，市场的、社会的需求对治理主体产生影响，决策者通过学习进行输出，对民众的需求进行反馈。政策学习作为一种政府行为，在过去、现在和将来都将持续存在，并发挥其服务于政策决策的巨大作用。政策学习使政策工具得以优化，预期政策目标得以实现。

3.政策学习的路径依赖

由于存在转换成本尤其是在转换成本可能很高的情况下，政策学习就会被锁定在所选择的路径上而不求改变，最直接的变现就是政策学习的程式化。地方网约车管理细则的出台过程基本上遵循“专家咨询会——征求意见——征求意见情况公示——政策正式发布”的固定操作程序。地方政府的政策学习就像是完成一系列待办事项一样，内容差别不大，对最终决策的参考价值并没有引起政策制定者较多的注意力，这一点从对S市交通委工作人员的访谈中能够看出。

全国各地基本上都在进行网约车征求意见，我们当然也这么做呀！召开专家座谈会、回收和统计反馈的意见等这些环节都要有啊，不然老百姓怎么认可？至于民众、专家的意见有多少切实能够反映在政策中，不是很清楚。反正我们就是把这个已有的程序按部就班地走完就行了，其他的事情不需要我们操心。(访谈记录：WHS2017051002)

出现这种情况的原因主要来自两个方面：科层制中，上级政府具有规制下级政府行为的权力，下级政府可供选择的方案有限，客观上决定了政策学习形式的固定化和程式化；同时为了避免治理成本和风险，地方政府的政策学习在形式上和中央保持一致，有例可循能从侧面减少部分治理成本，同时也将部分风险转移给中央。

(四)政策学习测量

根据效率水平和人本价值两个维度将政策学习和社会学习划分为4种类型：主动应对式学习(Ⅰ)、被动应对式学习(Ⅱ)、被动协商式学习(Ⅲ)、主动协商式学习(Ⅳ)。效率水平高低用主动/被动来衡量，进一步细分为学习意愿和学习能力两个测量指标：学习意愿体现为决策者的主要目标；学习能力通过参与主体的组织化程度和行动一致性来考察。学习意愿强烈，学习能力突出，则效率水平较高。人本价值高低用协商/应对来衡量：协商指尊重对方权益、给予自主空间；应对是指面对某种情境或需求作出回应。将政策学习过程中的五对关系(即中央与地方，简称“央地”；中央与市场，简称“央市”；中央与社会，简称“央社”；地方与市场，简称“地市”；地方与社会，简称“地社”)分别进行二维特性测量，以识别每一对关系所属政策学习类型及特征。

1.地社关系属于主动应对式学习，呈现出高效率水平、低人本价值的特点。民众最主要的诉求是出行需求得到有效满足，地方政府对网约车的态度由盲目打压、认定私家车接入网约车平台违法到符合一定条件的私家车可以从事网约车服务转变。其主要原因是网约车服务这一需求驱动型公共服务具有自身独特的优势，但是却冲击了现有的市场行业管理秩序。致力于追求效率水平而对人本价值的重视程度会出现偏差，成为地方政府在经济社会转型、行业形态升级面前的一道难题，主动应对成为处于市场、社会和中央之间的最佳选择题。

2.地市关系属于被动应对式学习，呈现出低效率水平、低人本价值的特点。各地网约车管理政策具有较强的区域性特征，各地因城施策、因地制宜，在这种情况下，一致性行动难以达成，反过来又会影响学习意愿。网约车改革不仅是一个行业发展问题，更是一个社会稳定问题。一方面，地方政府出于经济发展的目的，保护出租车行业；另一方面，出租车群体较大，如果放开网约车的户籍和车牌限制，网约车数量激增，出租车司机收入骤降，罢运事件发生，社会秩序陷入混乱。地方特殊性与维护稳定这两个方面因素使得地市关系中的政策学习属于被动式学习类型。

3.央地关系属于被动协商式学习，呈现出低效率水平、高人本价值的特点。执行权和监督权的划分本身就是中央与地方协商的产物。中央的网约车政策是从宏观上对整个行业规范发展的方向性意见，但是地方情况较复杂，每个城市发展程度不同，面临的问题也不同，政策目标在中央与地方会有明显的不同，如社会争议热烈的限定本地户籍问题在中央网约车管理办法中没有出现，而在一些城市的管理细则中得到了加强。受政策实施环境和实际执行中的多重任务(目标)的影响，政策参与者目标分化明显，最终形成被动协商式学习类型。

4.央市、央社关系属于主动协商式学习，呈现出高效率水平、高人本价值的特点。2015年3月5日，“互联网+”概念出现在政府工作报告中；2015年6月24日，国务院常务会议通过了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，部署了推进“互联网+”的相关举措，这是在国家战略高度对新的经济发展形态的智慧因应和积极推动。中央政府在促进“互联网+”、共享经济的发展过程中，体现出了较高的组织化程度和较强的政策执行力。顺应“互联网+”大趋势和回应人们出行多样化的实际需求，使央市、央社具有主动协商式学习的特征。

四、渐进学习型政策变迁的社会学习维度分析

社会学习关注决策系统外的主体是如何适应政府政策的，它与政策学习一同来实现治理主体与市场和社会的双向互动。依据平台公司、城市民众对网约车政策的解读和评价，将网约车政策变迁中的社会学习分为三个阶段：政策期待(2010.9—2015.10)、社会评价(2015.10—2016.10)、调整适应(2016.10至今)。对社会学习进行概念化使其具有可观察性，是对这种学习行为进行过程分析和特性测量的前提。

(一)社会学习本质

社会学习主要发生在政策执行阶段，是市场和社会对政策进行适应的过程，其本质是外部主体对决策系统的策略性反馈。市场主体方面，在中央网约车政策颁布之后，各平台公司在具体的态度措辞上表现出一定的差异。以神州专车和滴滴出行为例，前者的B2C模式较好地契合了中央政策的精神，即“专业车辆、专业司机”，其对政策积极回应和支持；反观滴滴出行，表示将“继续沟通和反馈”，二者对中央新政态度上的差异，是运营模式之争，更是利益之争，基于利益取向对政策进行反馈。社会主体方面，城市民众对政策的反馈是出于对实际出行成本和出行体验的考量而作出的，这一点在对待地方网约车具体管理细则上表现尤甚，没有出现像以往一样对中央管理办法的盲目拥趸，在对待地方细则的态度上分化明显。作为策略性反馈的社会学习机制预设了政策执行的持续性和不断调整优化的可能性，对后续政策变迁路径产生较大影响。

(二)社会学习过程

1.市场与社会关系

课题组通过“问卷星”平台发放“网约车服务和管理政策社会评价调查”问卷400份，共收到有效问卷328份，有效率达到82%。在接受调查的328人中，接近90%的人都使用过打车软件，其中滴滴出行、神州专车使用人数最多，超过50%的被调查者选择在周末使用网约车APP出行。在对待网约车服务上，叫车成功率高、使用方便、服务态度好是其优势，这与实际访谈所获得的信息一致。调查中有200人对网约车服务持满意态度，占被调查总人数的60.97%，超过75%的被调查者对网约车的未来发展持乐观看法。

2.市场与中央关系

网约车新规发布后，各大网约车公司相继发声，表示积极配合管理，网约车监管规范化是大势所趋，但由于运营模式和发展定位的不同，在具体态度上有明显差别。相对于C2C而言，采用B2C运营模式的平台公司对网约车新政持肯定态度，这也与《管理办法》中关于网约车运营模式的相关规定相契合。网约车公司通过多种渠道调动民意资源、扩大社会舆论，对决策者施压。通过对网约车司机的访谈了解到，平台公司通过买断媒体版面、雇佣专人撰稿发文、动员司机抗议等方式扩大或渲染网约车车辆难以符合政策要求，试图引起公众同情、营造公众舆论来增加政治谈判力以影响政策未来走向。

3.社会与中央关系

早在两个文件征求意见阶段，社会公众通过网络、电子邮件、信函、电话、地方政府咨询会议以及行业协会、高校、媒体等召开各类座谈会反馈意见建议总计6832条。经过交通部相关部门拆分归集，梳理出有效意见5929条，明确表示支持态度的意见占54%，主要集中于五个方面：网约车是否应纳入管理及管理方式、网约车车辆条件及准入、规范网约车经营行为、网约车计价器、标识、现有存量过渡、巡游车经营权改革等。为进一步了解中央网约车政策社会评价的具体情况，课题组将所得有效问卷按照网约车使用人群年龄段、学历水平、职业进行分类汇总。网约车使用人群以年轻人为主，其中20—29岁的年龄段占比最大，达62.2%，多为本科及以上大学生和机关事业单位、企业职工。总体上看，此次调查中大部分民众(占比达67.01%)对中央层面的网约车政策明确表示支持态度。

4.市场与地方关系

平台公司对城市网约车管理细则进行了回应，同时也采取了相应的调整策略，这种调整具有明显的利益分化趋向。首先，网约车平台之间的分化。由于商业模式、发展规模、竞争目标的不同，不同的网约车公司针对城市细则采取了不同的调整措施。以北京市为例，细则对司机户籍和车辆配置进行了双重限制，作为B2C代表的首汽约车和神州专车积极完成相关资质认证、配合各级部门监管、提升管理质量等；滴滴出行和易到用车则采取多元化和差异化的战略，注重用户体验和国际化推广。第二，网约车平台和巡游车企业之间的分化。平台公司及其注册司机的主要诉求是强化合法性、扩大市场占有率、增加企业利润和司机收入。传统出租车企业一方面想要打压网约车，保证其生存空间；另一方面还要推动巡游车经营管理改革。

5.社会与地方关系

通过百度指数统计2015年1月至2017年12月之间以“网约车”为关键词的词条搜索量，在2016年7月至9月，指数最高值出现之后，于2016年10月至12月又出现两个明显的峰值，此后网约车关注度逐渐走低，但依然维持在一个相对稳定的水平。首个峰值出现的原因显而易见，即2016年7月27日，交通部等部门联合颁布《管理办法》；后两个峰值的出现时间与各地网约车改革细则集中征求意见时间段相吻合，其中2016年10月8日，北京、上海、广州、深圳四地基本同时发布网约车细则征求意见稿，引发了民众热议。结合舆情信息与调研访谈可看出民众对地方网约车细则的态度：一方面，支持认同政府规范网约车这一新业态的发展和出租车行业改革；另一方面，城市政府决策在依据实际充分发挥地方自主性的同时，需要考虑从业者的基本权利。

(三)社会学习结果

1.社会学习要素

社会学习行为源于外部，具有明显的外生性特征。学习主体是以市场和社会参与为主的大规模政策社群；学习动因来自外部理念对政策受众的影响，并且可能涉及对问题的解读或为解决问题而制定的具体政策方案的质疑；学习对象是政府政策；学习目标是关于政策目标本身，随着政策背后思想观念的改变而相应地强化问题感知以及调整政策目标。网约车改革中的社会学习主体可分为两大类：以网约车平台公司、出租车公司为主的市场主体；以城市民众、网约车/巡游车司机、新闻媒体为主的社会主体。网约车改革使得政策在可预期的时间范围内呈现渐进式的改变，不会出现激进或间断式的变化。

2.社会学习动力

如果政策学习是政策决策与市场、社会合作取经的过程，那么社会学习就是市场、社会针对政策作出反馈调整的过程。将网约车改革中行动者划分为不同的政策共同体：决策型政策共同体(包括中央政府及其相关部门，地方政府及其相关部门)、市场型政策共同体(包括平台公司、出租车公司、行业协会)和社会型政策共同体(公众、媒体、专家)。决策型共同体在网约车改革中具有绝对权威，是政策产生和落地的决定力量，市场型共同体与社会型共同体的博弈点在于商业利益与公共利益如何协调。网约车政策变迁中的市场和社会主体在利益导向下采取不同的态度和应对行为。

3.社会学习作用

渐进学习型政策变迁只有同时具有政策学习和社会学习才能成为一种政策变迁类型。把公共政策系统比作一个能量集合的场域，即能量场，这个能量场中同时活跃着中央政府及其部门(C)、地方政府及其部门(L)、企业(F)、民众(P)、非政府组织(N)、专家团体(A)、媒体(M)等多个能量体，S表示各能量体的能量之和，即有：

ES= EC+ EL+ EF+ EP+ EN+ EA+ EM

(ⅰ)

假设只有政策学习，政府自信到可以有能力、有时间解决所有问题，不需要了解市场和社会对于政策变迁全过程的反馈，政府成为一个无所不知、无所不能的利维坦，它成了公共政策能量场的中心和全部。于是，(ⅰ)式转化为：

ES= E(C, L)

(ⅱ)

在此假设下，市场和社会如果只是单向地、机械地适应政府政策，市场、社会和政府之间会出现明显的能量差，将导致整个能量场不稳定。公共政策能量场不稳定的一个直接后果是决策者难以识别并获取决策所需信息和不能因时、因地地作出适当调整，政策决策一旦一成不变，就会导致政策失败。社会学习不可或缺，没有社会学习只有政策学习，能量场会走向崩溃。

(四)社会学习测量

依据效率水平和人本价值两个测量维度，依然是4种类型，对社会学习过程中的五对关系(即市场与中央，简称“市央”；社会与中央，简称“社央”；市场与地方，简称“市地”；社会与地方，简称“社地”；社会与市场，简称“社市”)分别进行二维特性测量以发掘每对关系从属的学习类型及其具有的二维特征。

1.社地关系属于主动应对式学习，表现出高效率水平、低人本价值的特点。地方民众、新闻舆论和网约车司机作为社会力量的主体，对地方政府的管理细则规定持主动适应但不积极评价的态度。主动适应是基于公众基本交通出行需求和司机工作生存考虑，面对地方政府纷纷出台管理细则，在以利益为导向的博弈驱动任务主要落到大型网络平台公司和社会舆论导向上。在人本价值的感受上，通过访谈普遍体现出政府信任的距离悖论情节，即对身边政府评价较低，而对远离日常的中央政府评价则很高，由此形成高效率水平和低人本价值的特点。

2.市地关系属于被动应对式学习，表现出低效率水平、低人本价值的特点。地方网约车管理细则之下，网约车企业一方面依据政策要求进行平台、车辆和司机的合规化；另一方面不得不探索新业务，以减轻政策施行对公司运营的影响。以滴滴出行为例，调整组织架构，谋求业务多元化，分为快捷出行事业群和品质出行事业群，品质出行事业部担负了盈利的重任，快车、优步等业务线被边缘化。平台公司的调整策略具有被动适应性的特点，属于被动应对式学习。

3.社市关系属于被动协商式学习，表现出低效率水平、高人本价值的特点。低效率水平是网约车用户市场缩减，一方面是替代产品的增多，如共享单车、共享汽车等，民众在出行方式上有了更多的选择；另一方面是网约车平台车辆持有/注册量的下降，直接导致供给端下滑。从社会民众的角度看，出行方式选择需要考虑的因素增加，尤其是安全系数等。当前的情况是政策短时间内不会出现大规模变化，高人本价值依然强劲，出租车和网约车能够融合发展。

4.市央、社央管理属于主动协商式学习，表现出高效率水平、高人本价值的特点。《管理办法》出台后，平台公司重新定位自身运营战略、调整业务布局和营销策略，体现出较强的学习意愿和学习能力。在人本价值方面，平台公司、市民通过多种渠道参与意见征求、专家咨询等环节，尤其是在关键场合或者通过特殊渠道发声，表达了对政策制定预期的影响。在民众、舆论以及司机对中央管理规定的态度和评判上，普遍持肯定和赞许态度。

五、研究结语与讨论

根据决策系统与外部环境互动的方向，可抽象化为“学习”和“适应”。其一，网约车政策制定体系属于政治系统的子系统，它的组织结构和内部关系以专业化和部门化为主，无法对其直接进行“物理解剖”；其二，我国政治、政府以及政策运行过程还不够公开和透明，决策过程具有较大的模糊性，我们称之为“凝闭型政策体制”。理解政策系统、破解决策模糊性需要从决策主体与市场、社会双向互动的视角出发，在有限理性的指引下，开启一种新型政策过程变迁模式。这既是政治系统论观点的应有之义，也是网约车政策变迁过程的客观反映。治理依托政策，政策反映治理。在推进国家治理顶层设计科学化和地方治理中观平台制度化的目标下，面对发展不平衡不充分的基本矛盾及城市化进程中的各种问题，需要从政府与市场、社会双向互动的学习视角出发，聚焦于政策过程场域，拨开决策模糊性的迷雾，解锁政策过程黑箱，最终迈向符合国家治理和政策科学要求的更多、更佳的渐进学习型政策变迁。

本文在系统梳理文献的基础上，发现已有研究虽然提及政策学习和社会学习在政策形成与变化中所扮演的角色，但没有认识到两种学习形态产生政策过程变化进而引起政策变迁的可能性，更没有解释二者在政策变迁过程中的动态互动机制。在内生驱动与外部适应的内外动力机制下，政策学习和社会学习具有明显的政策工具色彩，本质是调适性合作和策略性反馈。归根到底，政策变迁不是完全来自政府的理性设计，而是由不同领域中相互联系的主体在特定时间、场合的互动作用所致，学习只是这种互动模式的一种体现。当前政策变迁研究需要在理论方法上有新的突破，关注多重过程的相互作用，特别是政策变迁的初始条件和历史过程，并提出相应的理论解释。作为一种正反馈和建设性的政策变迁范式，渐进学习型政策变迁的新领地开垦或许是一个值得政治学、公共管理和公共政策学人共同努力的工作。