科技人文融合视角下公共政策研究进路、场景及展望——基于ABM分析框架的探讨.docx

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1、科技人文融合视角下公共政策研究进路、场景及展望基于ABM分析框架的探讨摘要公共政策是公共权力机构为实现或服务特定目标所采取的政治行为或规定的行为准则。公共政策具有目的性、权威性、公共性。广泛的个体差异性以及由此带来的政策系统和环境的复杂性正是公共政策面临的核心难点。制度经济学对此解释为个人偏好与集体决策、个人选择和集体选择之间的内在张力。肯尼思阿罗早就证明，靠加总个人偏好来构建社会判断总会产生矛盾。本文认为传统公共政策分析主要是通过突出某一方面特征对公共政策过程的复杂实践进行简化和研究，一些创新理论对微观行动者及其行为响应模式和机制的研究以及对复杂性的研究程度依旧不足。新一轮科技浪潮风起云涌，

2、全方位、强有力地推动着社会的转型和发展，既给公共政策带来前所未有的复杂性和有效性挑战，也给公共政策分析带来新的理念和方法，推动公共政策科学化与民主化水平的有效提升。ABM的思维认知与方法技术，切中了公共政策分析和人文社会科学及管理研究的本质特征与核心难点，又顺应了科技发展和文明进步的大趋势，潜力强劲，必将推动公共政策分析和公共管理研究进入一个新时代。关键词公共政策分析；ABM；科技人文融合；个体与群体行为关系；数字治理现代政策科学系统理论诞生时间并不长，公共政策分析理论和方法始终是一个研究热点。科技与人文融合下，公共政策分析进路和场景选择值得我们进行深入系统的研究和思考。一、公共政策分析的视野

3、拓展与现实需求尽管对公共政策的具体界定有所差异，但几乎所有研究者都赞成，公共政策是公共权力机构为实现或服务特定目标所采取的政治行为或规定的行为准则，12是对公共价值和利益的权威性分配和增进过程。3（一）公共政策的本质特征与核心难点基于上述定义，公共政策具有如下三方面本质特征：一是目的性，即公共政策是为了处理某一个问题或相关事务而采取的有计划的行为，4而且，这一行为往往涉及面比较广，正如政策科学创立者哈罗德拉斯维尔等人所界定的，公共政策是“一种具有目标、价值与策略的大型计划”。5二是权威性，即公共政策的制定和实施主体是政府等权威公共组织，其依据是宪法和法律赋予的公共权力，其内容涉及公共服务、经济

4、发展、社会稳定、国家安全等重大议题，其方式涉及对相关领域进行资源调度、利益分配、行为管制、组织重构等，6而且公共政策一旦制定出来，就具有稳定性并在多数情况具有强制性。因此，它是“政治系统权威性决定的输出，是对全社会的价值作有权威的分配”。7三是公共性，即公共政策必须要体现公民的意愿，代表公民的利益，并通过解决社会公共问题实现公共利益最大化。公共性是公共政策的出发点和归宿，是判定公共政策正当性和有效性的根本标准，因此也是公共政策最本质特征，无论是目的性和权威性，都需要建立在公共性基础之上。共同富裕是中国共产党坚持以人民为中心执政理念的奋斗目标和不懈追求，是中国特色社会主义建设的本质要求，也是中国

5、式国家治理现代化的重要特征。因此，我国公共政策所具有的公共性更加彰显，“党代表中国最广大人民根本利益，没有任何自己特殊的利益，从来不代表任何利益集团、任何权势团体、任何特权阶层的利益”。8理解公共性非常重要，这一点并不难，关键在于如何界定和实现公共性。由于涉及面广、影响力大、持续性强，公共政策在制定、执行、评估等各个环节都面临相当复杂的环境，众多利益相关者往往通过各种方式积极参与，试图对公共政策产生影响，促进自身利益的最大化，他们拥有不同的资源禀赋、能力禀赋、信息渠道、利益诉求，以及对政策的不同应对策略，具有很强的个体差异性。政策主体往往也需要对各种诉求和利益进行协调，以获取“最大公约数”，即

6、绝大多数人的共同诉求和利益，而非少数人群和利益团体的特殊诉求和利益。然而，这一过程的实现非常困难：哪些人构成了多数需求？如何实现求同存异？即使是实现了多数人的需求，那其他群体（尤其是弱势群体）的利益该如何得到补偿？总而言之，就是如何实现既广泛包容个体差异性，又可以形成统一意志和目标？更何况，政府还面临自身能力有限、信息不对称、形势持续变化、成本收益限制等问题和挑战，以至于整个政策过程都可以说处于“逆境”之中。9因此，这种广泛的个体差异性以及由此带来的政策系统和环境的复杂性正是公共政策面临的核心难点。制度经济学1011和“以能动性为中心（Agency-Centered）”的制度主义研究路径12对

7、此解释为个人偏好与集体决策、个人选择和集体选择之间的内在张力。而肯尼思阿罗早就证明，靠加总个人偏好来构建社会判断总会产生矛盾，在绝大部分情况下，通过反映社会所有个体的偏好而进行的民主投票并不能产生社会福利函数，此即“阿罗不可能定理”。1314（二）传统公共政策分析的主要路径与局限性传统公共政策分析主要是通过突出某一方面特征对公共政策过程的复杂实践进行简化和研究。在20世纪70年代以前，其基本路径分为关注技术和理性的理性分析模型以及关注政治和权力的政治分析模型。15理性分析模型，又称科学决策模型，以理性人假设为基础，认为人在公共政策中以个人所拥有的理智为决策前提，追求个人偏好最大化，其界定标准主

8、要是成本收益在技术层面的比较，其发展历经了完全理性决策有限理性决策渐进主义决策综合扫描决策与其它改进模型等几个主要阶段，1617其发展方向是逐渐承认人不可能拥有完全的理性和对决策相关信息的完全掌握，转而以有限理性18、基于过去的政策逐渐调整而非重新制定、在一定客观条件下追求满意而非最优选择为理论基础。政治分析模型强调决策本质上是一个政治过程，机构设置、议程建立、利益相关者活动、民主价值诉求等政治学范畴内的因素是其主要研究对象。它又可细分为政治因素分析模型和政治系统分析模型：前者主要考察政治因素在公共政策制定过程中的作用（如制度分析模型、集团分析模型、精英分析模型等）；1920后者主要分析政治系

9、统与环境在公共政策制定过程中的互动关系，典型的就是戴维伊斯顿的政治系统模型。2120世纪80年代以后，随着全球化和后工业社会的来临、各国行政改革实践的不断更新以及研究技术与理论的不断更新，公共政策分析出现了很多更加精细化的模型。例如，对特定政策阶段的研究，以布赖恩琼斯的注意力模型和约翰金登的多源流模型最为典型。注意力模型认为，有限的注意力和注意力的转移是导致政策稳定和政策突变的基本原因，22其“注意力”一词得到学界的广泛传播和运用。23多源流模型最重要的贡献则是形象地概括了推开政策议程之门的三条“溪流”：问题流、政策流和政治流。24又如，早期公共政策分析主要关注政策过程，而后期出现了系统研究政

10、策制定结构的倡议联盟框架和政策网络理论。倡议联盟框架基于系统论的观点，认为长时间阶段下的政策变迁是在外部环境制约下几个倡议联盟相互竞争的产物，每一个倡议联盟是由来自政策子系统不同的行动者基于一套共同的政策信仰而组成。25政策网络理论矫正了传统理论将政治体系的运作视为同质与一致实体的观点，强调不同政策领域中国家机关和社会团体间的关系是存在差异的，由此形成不同的政策网络。26-29除此之外，还有一些聚焦我国公共政策的分析模型，例如“共识型决策”模式。30总体而言，以1951年拉斯维尔和勒纳出版的政策科学：议题与方法的最新发展为标志而诞生的现代政策科学系统理论，经历了数十年的发展，取得了长足的进展，

11、这尤其体现在它逐渐抛弃化约主义，开始承认政策系统和环境的复杂性并对此展开深入研究。然而，这种发展还是不够的。首先，公共政策面临的差异性与复杂性问题自工业社会以来就一直存在，然而，早期的公共政策分析对此却不够关注，后续虽然出现了政策网络等理论，但这些理论还是以宏观系统或主体、相对稳定的政策系统为研究对象，其核心理论假设依旧是有限理性，忽略或简化了微观主体的差异性、局部交互性和总体的非均衡特征，对微观行动者及其行为响应模式和机制的研究以及对复杂性的研究程度依旧不足。其次，这些理论大部分还是对现有经验事实在较浅层次的总结归纳，以隐喻（Metaphor）式的解释为主，虽然勉强可以称为科学理论，但其分析

12、和预测功能远不及解释功能。（三）新时代公共政策分析的视野拓展及现实需求大数据、人工智能、区块链和元宇宙等以数字化、信息化、智能化为特征的新一轮科技浪潮风起云涌，全方位、强有力地推动着社会的转型和发展。这就像一把双刃剑，既给公共政策带来前所未有的复杂性和有效性挑战，也给公共政策分析带来新的理念和方法，推动公共政策科学化与民主化水平的同步提升。第一，数字社会是一个充满不确定性、瞬息万变的风险社会，“灰犀牛”“黑天鹅”事件随时可能发生，公共政策的制定者往往需要在最短时间作出反应，非常态化的临界决策逐渐成为常态。而且，不少危机具有明显的“跨界”特征，例如金融危机、气候变化、流行病等跨越了城市、地区、国

13、家乃至大洲等空间边界，跨越了不同生产生活领域等功能边界，也跨越了过去现在和未来的时间边界。31这些危机无论是结果还是起因涉及面都非常之广，各类要素彼此交织、相互作用，形成复杂的因果关系，很难再依靠几个有限的、稳定的变量进行决策。其典型案例就是从2020年蔓延至今的新冠肺炎疫情。这对政府决策效率和质量提出了更高的要求，要求有关决策者对经济社会各领域面临的风险予以综合研判、统筹谋划、有力应对，增强预见性和主动性，提前制定应对预案，尽可能将其消除在萌芽状态。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视这一问题，要求坚持底线思维、切实防范化解各种重大风险。早在2018年1月，习近平总书记在学习贯

14、彻党的十九大精神专题研讨班开班式上强调，“增强忧患意识、防范风险挑战要一以贯之”，并列举了8个方面16个具体风险并作出深刻分析、提出明确要求。2019年1月，在省部级主要领导干部坚持底线思维着力防范化解重大风险专题研讨班上的讲话中，习近平总书记再次从9个方面强调了防范化解重大风险问题，着重要求领导干部肩负起防范化解重大风险的政治责任。32第二，数字技术使科技和人文的融合成为可行且必要的路径。首先，它能更有效地处理治理问题，推动主客观的统一。公共政策与治理主体和对象的思考行动都密切相关，而数字化比其他任何方法都能更精细深入、全程全息地观察、测量、记录刻画和分析人类行为，通过政策仿真，映射社会生成

15、及演变的分布整合架构和流程，进而更有效地处理由个体到群体的各色思行和各类社会现象，尤其是“一对多”或“多对多”的双向交互影响的治理问题，“人类在与自然的交互中实现经济社会发展，从数字视角出发有助于达成主观与客观的统一，使科技与人文更加自然紧密地结合”。33在此次新冠肺炎疫情的防控中，数字技术就充分显示了其对人们生产生活的重要影响，通过健康码、行程卡等技术创新以及各类疫情防控数据库的汇聚更新，政府能够有效地追溯和阻断疫情传播链条，企业和群众亦能够基于此获得便捷精准及时高效的线上服务，为统筹疫情防控与经济发展作出了贡献。其次，它能有效突破传统公共政策分析的局限性，推动公共政策科学化与民主化水平的同

16、步提升。数字技术不仅正在改变着人们习以为常的生产生活方式，也在改变着权力的运行状态和社会秩序的治理模式。“万物互联、万物智能、万物皆数”的社会特征和发展趋势不断显现并加速，随着数据和信息的生产和传播高度互动化和扁平化，一些权力或权威也日趋支离破碎，呈现“无组织”、“无中心”的网络化特征；有关社会公共问题的治理协商也已不再仅仅集中于精英内部的激烈辩论和民意代表之间的唇枪舌战，普通民众通过自己的移动终端和社交工具也日趋深入参与其中。3435由此导致公共政策的基本模式正在从传统的“精英共识”和“代议决策”转向近乎全民化的“社会共识”和“数字协商”，公共政策的主体和客体之间的关系逐渐模糊化。而数字时代

17、几乎所有主体都有更强的信息获取能力和意愿，互动模式与网络更加多元，个体偏好更加凸显，公共政策正面临前所未有的复杂自适应系统。36可以说，数字时代的治理模式已经发生根本性的转变，它更加倡导融合共生的协商理念以及人本主导的治理方式。其中一个关键问题就在于，如何让众多差异化的想法形成集体的意志？我们党早就提出了民主集中制这一重大原则，要求做到“既有纪律又有自由，既有统一意志又有个人心情舒畅那种生动活泼的政治局面”。党的十八大以后，习近平总书记进一步提出了以人民为中心的发展思想，要求站稳人民立场，坚持人民主体地位，尊重人民首创精神，任何时候都要把人民利益放在第一位，不断为人民造福。这为公共政策提出了更

18、高的要求，即在政策的制定和实施等各个环节，要真正回归到以人为本，以群众和市场主体为重心，促进宏观政策和微观政策的深度融合，运用政策组合更好地体现以人民为中心的发展思想。这进一步要求拓展公共政策分析视野，具体而言，围绕深化微观行为分析和主体价值实现，公共政策分析至少要：（1）从单向固化的线性思维转向多元适变的非线性复杂思维；（2）从局部时点外部条件比较静态的均衡分析转向到内源驱动、动态全局的关联涌现分析；（3）从微观宏观相对孤立分隔的理论分析框架转向微宏贯通的通宏洞微的理路架构，最终实现利益共同体中个体与整体的有机统一，共同创造、共享红利。二、ABM深入刻画微观主体的方法特征公共政策分析及数字治

19、理对理论方法的选择和创新提出了更高的需求，由于ABM聚焦主体行为、能在根源层面和内核上与公共政策分析更好地契合，受到越来越多的关注和应用中。3738（一）ABM兴起动因和本质特征ABM（Agent-based modeling），基于主体的建模方法是从经济系统或社会群体的基本构成元素微观主体（个体）出发，让大量各异的自适应主体依循行为规则、通过互动和“自下而上”（Bottom-up）的方式人工生成经济社会系统的各种形态和现象，并通过基于多主体交互的微观分布-宏观整合式建模，利用人工生成系统中的“涌现”（Emergence）特性试图揭示现实社会中的人因特征和内在规律，目的是为了更好地解释人类社会

20、系统中各类主体的内生自组织性、演化过程和宏微观变量的关联性。这种模型的核心在于通过观察、刻画和研究微观主体之间的交互作用可能导致的宏观“涌现”，将“自下而上”的机制与自上而下（Top-down）的技术方法软连接，可以更好地破除传统理论中微观与宏观人为割裂的弊端，也逐步引发了公共政策分析和公共管理领域理论与实践中的密切关注和高度重视。(在经济学中将agent 译作“代理”，而在ABM 中agent 相对公认的含义是“主体”，也有译为：“自主体、智能体”等。相关的ABMs为Agent-based modeling（s）或Agent-based modeling & simulation。)我们从经

21、济学视角循迹ABM的发展历程。从用数值计算/模拟方法寻求经济系统均衡解的可计算一般均衡（CGE）、动态随机一般均衡（DSGE），到直面经济系统运行演变内在关联的计算经济学（CE）、基于主体的计算经济学（ACE），再到微观宏观一体化的ABM（s）类建模技术等进程中，是在不断改进和超越传统的“理性-均衡”式的表象分析框架和方法，这既能逐步拓宽基本行为假设、深入到微观个体层面打开行为黑箱，又注重宏观现象的微观成因和结构演化机理、强化了微观与宏观的有机内联，也带动和促进了计算思维与技术在人文社会科学和管理学其他分支学科中的应用，以及多学科的交叉融合。ABM的兴起和发展，一方面是为了满足日益复杂的经济社

22、会现实需求，另一方面是深化行为分析、数字化、人工智能（AI）和机器学习等认知提升和科技进步提供的可行性，更重要的内源动因是ABM本身能契合公共政策分析以及人文社会科学和管理研究中科技与人文深度融合的本质特点和内在需求。39社会系统中众多异质决策实体的差异性和相互作用造就复杂性，这些异质主体决策行为受制度环境和政策控制的影响。虽然政策设计和制定是自上而下的，但它的实施效果是由自下而上过程决定的。而ABM允许容纳丰富的个体表示，它非常适合为政策和策略分析提供必要的理论见解和预示。可以看出，将微观层面个体行为与其所发生的社会环境关联起来看，有助于理解和预见政策的可行性与有效性。在政策分析的一个活动周

23、期内，为探讨目标设定、政策设计制定（包括备选方案的优序替代）、贯彻实施过程、政策评估鉴定、决策支撑和监控调适等，都可利用一系列ABM及扩展模型，并结合数字化技术，更好地用于介入式政策设计、互动参与决策、实时监控和动态调适及价值评估等。ABM方法原本作为一种微观分析技术，主要是模拟真实场景中微观主体的真实行为，与传统方法相比，能更加全面深入地分析现实微观主体行为特征，可以研究种种现象（常态和异象）的微观成因与结构效应，进而通过事件化演变过程和机理达成“宏观涌现”，由此深入研究分析解释宏观总体现象的多态叠加、转折突变和急剧波动等，以及反过来对异质性微观主体决策行为的影响（双向互反馈）。对于探索解决

24、政策分析的综合复杂难点和全球性经济危机、能源短缺、公共卫生、气候变化和生态恶化等人类共同面对的难题，ABM提供了很好的理论视角和技术基础平台。深入一步来看，ABM其实是思想与技术的有机融合，关注研究主体行为、交互影响、群体集智和宏观涌现等，更符合人们认知习惯和人类社会的建构及运行。4041（二）深入精细地刻画微观主体政策的本质是对公众诉求凝聚的共同利益增进，实践中政策效果取决于微观主体行为响应和政策主体对其的估判、处置与调节，而政策分析中关于微观主体行为响应模式和机制的研究却相对薄弱。42ABM有效应用的必要基础和重要前提是，拓宽研究视野和基本假设，将行为与其发生场景（所处环境条件）相对应，内

25、源性地揭示真实场景中真实主体行为酿造的复杂性及其与环境和条件影响、宏观环境与微观主体之间的双向互反馈机制；不囿于严谨的逻辑推理、自洽的理论体系，而是以人为本、问题导向、直面复杂，关注微观主体面临的实际困难和真实感受，及相应关键行为特征选取的合理性和有效性，并以整体态势为基准进行校准检验。若对微观主体可能的行为响应的判断和假设发生偏误，政策不仅难以达到预期收效，甚至还可能会适得其反。43不同类型政策的微观行为产生的影响是不同的，与制造业、基础设施等领域的政策滞后、受益不确定等特点相比，资本市场、消费领域政策受微观主体的差异化行为响应的影响更明显，往往会导致政策和规则的发布和实际实施效果与预期目的

26、大相径庭。“聚沙成塔，集腋成裘”，“积羽沉舟，群轻折轴”。从政策分析角度看，对深化分析微观主体行为、重视政策有效性的微观基础需求，尤其是微观主体对政策响应的内生化行为模式、双向互反馈机理等方面，由于价值偏好、利益取向、行为属性、响应模式和所处环境的不同，个体对政策敏感程度、理解深度和反应态度的差异性，以及对他人对政策反应的关注度等都会直接或间接地影响政策效果。对人类行为的主体性、内生性和易变性等特点，可按“先天禀赋+后天习得”，即“秉性+习性”行为属性的分析框架、认知模式和技术路线展开，尤其是根据研究目的和需要选定关键行为特征。秉性是天生、本来的，相对不受主观意识控制的，如基因构成，公平、正义

27、和正直的价值取向，偏好和动机的权重分布，感知的初级范围和敏感度，或本能自尊自助等；习性是在自我意识作用下形成的，后天的利他、亲社会和团队合作的社会认可，学习、记忆和自我调适的智力水平与认知能力，临机应变和抉择的自主自立，自信和他信、诚实或欺骗的忠诚倾向，以及文化因素和路径依赖等，如认真执行、例行公事或敷衍了事的政策态度等维度。再来看政策的时点和力度、实施方式、动态调控和作用效果及长短期效应等，这些与微观主体的学习记忆、理解领会、政策素养、态度倾向、利益关联密切相关。传统理论中的单一行为假设、单向度的现象分析展开、隐含的动态和结构等一致性，掩盖或忽略了微观主体行为差异性及传导机理对宏观现象的影响

28、。而以市场主体为重心、激发市场主体活力，促进宏观政策和微观政策深度融合、充分发挥政策合力等，消解理论前提的局限和薄弱，政策分析的聚焦和现实需求，两股力量叠加作用，凸显深入精细刻画主体特征、深化微观行为分析的迫切与重要。这也是未来数（字）智（能）时代公共政策分析和公共管理研究必然的发展方向和多学科实质性交叉融合的着力点。(主体行为的测度和标定维度，有可能是相对不那么精准、非正交的和不固定的（变维），应按人类行为的属性特点获取数据和设定维度体系。)庞大的政策对象或客体群，复杂多连通的社会网络传导，使得很难从个体共性或平均性状按传统理论方法来预判政策的实施效果；传统理论对微观主体行为的基本假设高度简

29、化和抽象，过于苛刻和理想化；社会网络和群体结构中的传导响应，并非是单向单调地增减；由个量到总量，并非遵循统计物理规律按线性关系求和，这就需要结合心理学、行为/实验经济学与行为科学，44对政策链上不同场景、不同层次、不同环节和不同角色的行为特征都应有相应的精细刻画；将主体行为与发生场景（条件/因素）对应关联，分类深入精细刻画和获取异质性微观主体行为特征的数据，以期作为由点到片再到面、由个体到群体、由微观到宏观地展开理论分析的基座，欲全面、客观、关联地刻画主体行为特征可按如表1的基本形式构建。（三）跨学科和多元思维的方法论特征“万物皆数，万象可算”，数即万物，万物皆数；众生万事皆成象（形态），万象

30、皆有成因和内在演变规律，这是所有学科都面临的共性问题，都可以数字化、建模和程序化处理等，在微观层面深入精细刻画主体行为及相互关系（人际与人-物）的ABM，可使agent鲜活生动，既能为纯技术的观点内涵式地赋予人文灵魂和新的实现方式，也大大增强了公共政策分析等人文社会科学及管理研究与技术结合的可行性和有效性。45数智时代科技与人文的融合，多元一体化的思维和建模方法，基于复杂性科学、社会网络分析、演化动力学、人工科学和系统仿真及微观模拟等多学科领域的方法和技术的社会计算、社会仿真、人工社会和计算实验等，使体现跨学科和多元思维的ABM，在公共政策分析和探索人因社会的计算社会科学中逐步显现其独特优势和

31、划时代价值。如计算社会学：从计算机科学的发展直观地联想到社会学进行大规模建模和计算的需要，认为大规模计算应该能发现非常不一样的社会规律，它将给社会学下一阶段的发展提供机会。ABM的应用和数据挖掘技术的发展为社会学研究方法的突破带来了转机，形成了计算社会学发展的两条演进路径，其应用正处于相向而行的态势之中。46由此看来，计算社会学不仅是计算思维和相关前沿技术在社会学研究中的简单引入应用，而是受归纳和演绎的双轮驱动，具有解释、预测和操作干预等鲜明科技人文深度交融特点的全新意义上的分支学科，也为在其他分支领域的应用起着探索示范作用。再来看政策计量学，若只是纯技术性地侧倚和基于文本挖掘和机器学习等，就

32、难免受数据短缺失范、因素混杂干扰、语义含混不定、落点摇摆不定、效果因人而异等困扰。虽然同质化行为假设基础之上能从以统计原理方法进行平均处理效应（average treatment effect， ATE; average treatment effect on the treated， ATET），到分析政策的分位数处理效应（quantile treatment effect， QTE）与分布处理效应（distributional treatment effect， DTE），再拓展到多主体建模和AI及政策仿真平台类技术的应用等，通过人-机混合智能的深度态势感知、打通多科知识体系和多符号系统之

33、间的底层逻辑与规则转换，47逐步显现出ABM的分布-整合思维的建模优势，摆脱和避免落入“思想贫乏、理论空悬、技术酷炫、方法落套”的认知陷阱，跳出政策实施中的“一刀切”、“两张皮”、“一放就乱、一管就死”的实践怪圈。4849三、基于异质性个体的群智建模及应用在政策分析及复杂系统管理中，微观与宏观的两个层面上，需要深入分析两个问题：（1）现实中各种可能出现的复杂场景中异质性个体决策行为的关键特征（如临界决策）；（2）各类宏观现象是如何涌现及演变的（包括“异象”生成）？发展ABM方法，正视这两端的关键问题及演变机理和过程，拓展学术视野，放宽基本假设，撩开理性面纱，引入主观属性维度深化行为分析，试图破

34、解个体与群体复杂行为关系之谜。（一） ABM视角下异质性主体的决策行为公共政策分析是由多个学科、多种理论、多元模型和多维方法构成的综合研究领域，其特色主要表现在理论与实践的结合、跨学科多架构研究方法以及广阔的研究背景和应用领域等。5051分类型、分层次、分时段、多维度、非正交的框架，多主体、多目标、多场景、多因素、交错重叠的行为边界及相互关系、多形态行为响应和认知模式，ABM+数字化，深刻影响甚至会根本改变对个体和群体决策行为的认知，这就必然会影响公共政策设计、制定和实施。找准和凸显ABM在公共政策分析中的结合点、应用特色和优势，首要前提是全面深刻而又灵活便利地刻画复杂真实场景中个性化决策行为

35、的关键特征。在表1中，左半部分中每一行显示的是同一主体在不同场景/条件下的行为表现，每一列显示的是同一场景/条件下不同类主体的差异化行为表现，还可用分块子矩阵（I、II、III等）来聚焦反映特定情景下特定主体（子群）决策行为的特点和演变及加总求和，由此科学合理地刻画多场景下的异质性微观主体，尤其是它们之间的关联和位序关系；进而可分析划定不同类型主体之间的行为关系及边界，也包括政府定位中与市场和企业的关系及行为边界等。表1中右半部分是相应的规则转换和模型处理技术方法。决策结果影响越大，临界行为就越容易犹豫不定，个体差异的表现就越明显，对决策的影响就越大。因而，还可根据研究需要，在特定部位或子矩阵

36、处纵向延伸展开，分层次在不同粒度上精深细化地探讨复杂决策行为和涌现机理。在外界条件变化和冲击下，当微观主体承受达到一定程度时，个体的心理活动和行为响应会发生不同于常态的转折跳跃，临界阈值前后具有不同类型的行为响应模式（决策函数），常态具有共性的线性特征决策行为，在超过一定临界值（心理阈值）之后会发生突变，转变为个性的非线性行为特性占主导；而且不同场景中不同主体会有不同的心理阈值，临界状态下个体决策行为的差异性及对宏观产出的影响也会越大。ABM作为现实世界和认知空间之间的技术媒介和连通枢纽，代表性主体（Agent）作为真实人替身，更接近真实行为（异质和交互）及互反馈情景（微-宏）机制，正逐步探索

37、开辟新途径，促使理论研究重点不再只是资源的优化配置，还要考虑心智思行成本及协调，打通个体到群体决策的屏障阻滞，由因果（相关）关系分析到基于规则机理的模拟生成。如在细分市场、智慧精准营销时，收到良好效果的关键在于抓准消费者做出购买决定瞬间的行为变化细节。进而再建构和运用建模仿真平台技术，对决策的形成、政策的制定和执行进行事前事中和事后全程全方位的模拟，由此判断公共政策制定正确与否和收效如何，以提升其科学性的重要方法，也助推政策实践中厘清政府的定位、行为边界，跳出放-收循环怪圈等。（二）群智建模与集聚效应始于20世纪80年代的集群建模研究，通过对鱼群和鸟群运动计算仿真，关注“分离、聚集、速度”三个

38、维度和内在关联的一致性，由自然界中的生物群体通过独特机制形成协调有序的群体得到启发，来考察人类集群行为和社会效应。由此发现集群中的临近原则、品质原则、多样性反应原则和相对渐近稳定性原则等，对建立集群模型进行公共政策效应分析都有原理性借鉴意义。再考虑人类行为特有的自主意识、自适应、自调节等主体性和智能性，有助于为全面综合考察公共政策奠定理论基础。( 群智（Group intelligence）、集智（Swarm intelligence）和集群（Cluster）建模是三个基本含义相近、很多场合下可相互替代的专业词汇，主要考虑公共政策的社会群体效应，故本文选用群智建模。)由生物群体智能建模到人类群

39、智建模，具有主体行为规则简单明了、作用模式灵活易变、组织结构互感分布、呈现系统（群体）整体“智能”和群体规约引领个体等特点。如医学、教育、社会服务及无人机等智能终端应用领域，计算技术、深度态势感知、人机混合智能等，常常都会表现出个体不具有的集聚特点和效应。52对宏观总体着眼、微观个体着手的公共政策来说，更是要突破个体主义方法论纯技术视角的狭隘。一般而言，公共选择和集体决策中，在个体同质性为假设下，成员规模越大，应用场景越丰富，个体诉求意愿可选方案越多和搭便车倾向越强，集体决策形成共同目标就越困难。其中，关键难点是既要沟通凝聚形成集体目标，又要重视和包容个性化诉求；核心问题是让个体在权衡选择时的

40、自愿选择与集体目标一致，分析难点是临界决策时的行为心理波动和决策依据及估计预判等。传导过程中，在自身利益与认知偏差作用下相互激发（掣肘），群体交互作用对异质性个体多元行为属性的刺激和诱发，或此或彼，或快或慢，或正向增强延伸或反向减弱扭曲，或高效或低效等，但如果个体选择和节点转换发生规则或不规则偏差，就会导致集体决策方向、性质和力度的改变，甚至可能会产生与个体期望目标完全相反的群体决策结果。个量累加成总量、个体集聚成总体、微观生成宏观，从学术理论角度看，这是个体与群体的复杂行为关系；在政策实践中是既要有统一意志，又有个人心情舒畅的人民中心执政理念的体现，既要满足众多个体对政策的诉求，又要保证政策

41、总体目标如期实现。社群分化、聚合、演变和升华，群体行为驱动、群智协同等人类的群体效应，仅凭统计物理的物化思维和方法难以揭示本质特征。对公共政策分析来说，单一个体描述、整体建构组群的ABM群智（集群）建模类方法，加总模式能由简化理想场景中的线性求和到复杂现实中的非线性叠加，还可展现演变过程和传导机理，不仅对经济波动理论和财政政策和货币政策等经济政策的研究，从群体网联（复杂网络）及结构演变角度更广泛地看政策传导效应，因每一节点的性能表现又受周围网络结构类型和传导路径的影响，可再根据实际问题特点划分基准类型，深入细致地考察分析政策传导网络上具有不同性能节点（个体）的群聚效应和双向互反馈机制。（1）单

42、向增强（减弱）型：受先后顺序、时空格局、信号传输渠道和社会群体结构的影响，政策作用在一个方向上持续增强（减弱），常见的是同质、稳定、均衡社群结构中的政策定向调节。（2）交错波动型：由于社群中个体多样性、结构非均质、整体非均衡，需要的是逆向调节、稳定熨平型的政策设计和操作方式，政策效果和形态常常会交错波动。（3）杂乱无序混沌型：异质性个体元素活跃、相互关系非对称、传导效应非线性、非单一粒度的层级混淆等，此类情形下适用于摸索、协调、试错型政策工具。还应再结合复杂网络中的基本类型，将它们放缩、旋转、叠加和嵌套等，来逐步接近考量真实社会群体中政策传导的集聚效应。(三)公共政策研究中个体与群体行为关系深

43、化分析“囚徒困境”、“公共地悲剧”等经典博弈模型，行为与实验经济学探讨的从众效应，揭示了个体理性与集体理性不一致的复杂行为关系，同时也构建了交互影响下个体策略选择与总体产出关系的理论分析框架；这也是公共政策分析中的核心点，尤其是还包含了广义的在不同社会利益群体之间的权衡取舍或互补替代关系，具有能更好、便利地在理论上处理个体与群体行为关系、个体理性与集体理性的内在一致性、结构演变的动态一致性等应用特点和优势，实践中使政策更具靶向性、针对性和区分度。将如此的分析框架进一步扩展到多主体、多因素和多策略情形，深入到个体行为属性细节层面，打开行为“黑箱”，改变微观宏观人为地分离割裂的状况，以探索揭示集体

44、决策特点和规律。不仅是要对信息、制度、规则的外因条件分析，还要内源地考察主体行为响应模式、决策权重分布、备选方案的替代率等内在因素。再来看总量生成模式类型和特点：常态下总量可看成是同质稳态的个量的线性求和，复杂情形下则可能是异质易变的非线性加总。而传统的理论方法淡化或忽略了关键决策时的信息获取和处理，这正是ABM和数字化技术方法应用的内在动因和逻辑起点。尤其是在数智时代和互联网背景下的平台经济、社会网络、虚拟社群（圈子、社区、企业、各类共同体等）中，自组织群体协同合作形成共同意愿，无论是企业的数字化转型和新业态，还是数字政府建设与数字治理、共同或自主治理等，个体异质性的丰富展现，使得个体与个体

45、、群体与群体、个体与其他群体相互之间的影响更加曲折和不确定，个体与群体决策的行为关系更加隐秘复杂。利用ABM和数字化技术辅助决策，最重要和最显著的是群智交融决策，将众多个性化、差异化的诉求和行动提炼凝聚成共同意愿和目标，在更大程度上更好地将决策者的个体能力、经验直觉、团队协作等，与基于算力资源支撑、算法和规则固化的“机械式”组织系统进行耦合，发挥多元方法优势，形成交互渗透、相互激荡、互补共进关系。ABM已不乏在国家层面经济政策、社会政策和教育政策等方面的成功应用案例，如：美国Sandia国家实验室的ASPEN用于财政政策、货币政策和研究经济波动；欧盟EURACE研究多国协调；英国E-Lab对社

46、会全覆盖；日本的ES（地球模拟器）全方位探究人与自然的关系等。53在ABM类方法中，由于每个行为主体都是在不断学习、调适、主动寻求变化的自适应主体，它们频繁地相互作用的整体结果就可能导致系统总体指标上下波动，这种将主体行为和传导机理内生化的做法非常普遍、有显著收效，但具体应用中不同模型在侧重点和实现方法上有较大区别。ABM方法重要价值之一在于可对公共政策进行多情景可控模拟，许多机构和政府已经利用ABM方法开发了一些大型项目，可用于研究一国多种政策和国际货币政策的协调。如：一国中央银行施行量化宽松政策会对欧盟经济体和世界其他各国经济发展产生什么样的影响；将凯恩斯需求理论与熊彼特的技术变迁经济增长

47、模型结合构建K+S模型，可用于分析经济政策对于增长和波动的影响。类似模拟结果显示，较高的教育不平等和收入不平等程度会加剧产出和就业的波动，以及爆发经济危机和社会危机的可能性，这也旁证了不平等的加剧是2008年金融危机爆发的根本原因的相关推测，等等。54ABM类建模特别之处在于它可囊括设定现实世界中许多市场和各种不同的经济机制，能提供与现实足够接近的场景从而为决策者提供切实有效帮助和支撑。（四）在与公共政策程序契合中动态精准调控ABM方法在动态扩展方面也有明显优势，通过精准定位时点上对主体的刻画和记录行为痕迹来实现；这与政策实施流程也有很高的吻合度；允许多层次叠合穿插、多粒度混合交融，更接近真实

48、存在；基于四实（实景、实体、实时、实效）信息的数字化，强调价值型数据增强，选择重要环节关键时点作为控制校准点和调节支点，使政策实施全程锚定可控。如我国取得辉煌成功的脱贫攻坚一系列精准且及时到位的扶贫政策和实施过程，就是很好的案例实证。具体一个代表性环节中的相互关联反馈和对原有方法的推广见图1。（1）促进ABM建模工具标准化。标准、有效、规范和流程化的经过充分检验的ABM建模工具是保障模型功能与政策实施过程吻合的重要工作，即概念模型设计的标准化、计算模型实现的标准化和结果分析的标准化三个方面。政策过程吻合这类问题的解决可通过模块设计、主体决策与学习算法、系统进化算法、结果显示与统计分析的方法等，

49、还需要与其他学科如心理学、经济学、社会学、AI、生态学、软件工程发展密切结合起来；同时，将建模工具在和实验设计、模块化设计、计算机实现、结果分析和模型可视化之间保持相对独立。这样，ABM模型过程验证就可以集中在模型的设计上，既可以克服一些技术性困难、极大降低过程验证的时间和成本，实践中也可更多地集中于政策过程。（2）政策程序契合与动态精准调控，要保证模型输入输出与真实世界数据的一致性与双向高保真映射转换。真实世界可观察数据是客观的，是真实存在演变和运行产出的数据样本，对于ABM来说，应用于模型的数据在何种程度上可以认为与真实数据是“一致的”，困难和瓶颈之处在于只能就获取的数据而论。目前主要还是通过主观确认其结果，很大程度上要受分析人员主观意识的制约。这需要构建公共政