系统动力学视角下的公共政策分析

——《政策系统动力学》序

《政策系统动力学》是一本阐述如何应用系统动力学理论与方法进行公共政策分析的专著。

系统动力学（System Dynamics，简称SD）由美国麻省理工学院的福瑞斯特教授（Jay W. Forrester）于1950年代创立，是一种以反馈控制理论为基础，通过结构-功能分析与模拟来认识和解决复杂动态反馈性系统问题的研究方法。其主要思想是把所研究的对象看作一个系统，进行一定的合理抽象，找出系统的主要组成部分和构成要素，进一步分析系统各组成部分或要素之间的因果关系，识别反馈回路，形成一定的系统结构，系统的功能即由系统内部的各种结构所决定。在给定参数条件下，运用计算机对系统进行仿真运行，可输出不同方案下的模拟结果。采用系统动力学方法建立的模型，既有定性描述系统各要素之间的因果关系的结构模型，又有定量描述系统行为的数学模型，具有定性分析和定量分析相结合的特点，可用于研究社会、经济、资源环境等领域高阶次、非线性、多重反馈的复杂时变系统的有关问题。

系统动力学最初应用于工业企业的生产与库存管理。1970年代初，在福瑞斯特教授指导下，罗马俱乐部采用系统动力学方法建立“世界模型”，模拟和分析人口、工业、农业、自然资源及环境等人类面临的可持续发展的重大问题，发表了关于世界未来发展趋势的研究报告《增长的极限》，引发了关于地球和人类命运的广泛而持久的讨论。此后，系统动力学取得了长足进展，在社会经济可持续发展研究方面发挥了重要作用。1980年代起，系统动力学在我国得到逐步应用和推广。

作为一种研究方法，与其他学科相融合，为不同领域的议题提供新的研究视角、研究思路与研究手段，以获得新的科学认知、新的解决方案，乃至催生新的交叉学科，是系统动力学的生命力之所在。纵观系统动力学的发展历程，梳理国内外学术期刊发表的有关系统动力学的研究成果，尤其是国际系统动力学学会（System Dynamics Society）历届年会的学术报告，不难发现，系统动力学在企业发展战略、物流管理、资源与环境规划、人口与可持续发展等领域的应用已十分广泛且相对成熟，在行政治理、社会保障、产业规划等公共政策分析领域，欧美国家也有不少系统动力学研究成果。

事实上，运用系统动力学方法进行公共政策模拟与分析，在国外已经不仅仅是课堂与实验室里的“纸上谈兵”，而且是“真刀真枪”地提供政策决策支持。例如，2012年2月，美国白宫网站公示了旨在为未来十年增加100万名理工科大学毕业生以扩大美国海军技术岗位兵源、填补人力资源缺口的“STEM教育计划”（STEM是Science、Technology、Engineering和Mathematics的简称）。与这一计划同时发布的，是名为“The U.S. STEM Undergraduate Model”的系统动力学模型。该模型对这项计划的出台背景、政策目标、不同政策组合的可能结果进行了全面的模拟分析，并开放接口，网络浏览者可以设置不同参数运行模型，以比较不同情景下的政策成本与政策效果。同年7月，时任美国总统奥巴马宣布正式实施“STEM教育计划”。

再如，美国学者Bruce Skarin和Jamie Melhuish通过系统动力学建模和分析，论证了美国现行的《1970年国会改组法案》（1970 Legislative Reorganization Act ）中有关国会议员竞选资金筹措的制度安排存在体制性腐败的漏洞，揭示出竞选资金与经济精英之间的结构性关系导致选择性立法偏好的逻辑机理，提出相应的改进措施，并通过数值模拟与情景分析，检验其模型的有效性以及对策建议的合理性与可行性。相关研究报告及模型提交国会，在网络上公开发布，所撰写的题为“U.S. Campaign Finance and Institutional Corruption in Public Policy”的论文在国际系统动力学学会2015年年会上进行了报告。

可见，系统动力学作为一种政策模拟与分析工具，在发达国家公共政策的决策过程中发挥着特有的作用，对于促进政策决策的科学性、合理性、公开性以及公众参与性具有积极意义。相比之下，国内学界在应用系统动力学进行政策分析研究的广度和深度，以及决策支持实践等方面与国际先进水平均有不小差距。究其原因，固然与可能存在的相关职能部门对决策支持的有效需求不足、系统动力学建模方法本身的局限等不无关系，而国内系统动力学学科建设和人才培养体系的不完善恐怕是难以回避的重要因素。国外高校有相对完整的系统动力学教学体系，一些授予系统动力学博士、硕士学位的教育项目已运行数十年，如美国麻省理工学院、挪威卑尔根大学的系统动力学博士硕士项目、欧洲系统动力学硕士项目（EMSD）、美国圣路易斯华盛顿大学的社会工作系统动力学双硕士项目（MSW+MBA、MSW+MPA等），培养了大量的从事系统动力学研究与应用的人才。反观国内，虽然系统动力学教学与研究工作的起步并不晚，但多年来并未建立起完整的学科体系，开设相关课程并长期坚持的高校寥寥无几，由此导致系统动力学人才数量不足和培养滞后，高质量的研究成果和应用案例乏善可陈。

在此背景下，这本《政策系统动力学》的出版适逢其时。本书作者赵德余教授长期从事公共政策学科的研究和教学工作，写作和出版了《政策科学方法论》、《政策制定的逻辑：经验与解释》、《公共政策：共同体、工具与过程》、《政策绩效评估：地方部门案例》等系列专著。2011年至今，他在复旦大学先后为本科生和研究生开设“政策系统动力学”、“政策模拟与实验”等课程，讲授将系统动力学运用于公共政策模拟与分析的理论、方法与技术，取得了良好的教学效果。这本专著正是他在相关课程讲稿的基础上进一步提炼和补充的成果，既具有一定的教材风格，又是一份研究心得的总结。

在我看来，本书具有三个突出的特点。一是大大拓展了系统动力学在公共政策分析领域的应用空间。公共政策过程本身是一个系统的动态过程，这意味着政策过程理论与系统动力学之间存在学科交叉研究的空间和可能性。本书将系统动力学的理论方法应用于公共政策系统与政策过程的分析，所展现的政策分析功能包括政策问题的诊断、政策模拟与决策支持、政策实施的督导与评估、政策变迁的历史解释等方方面面，涵盖了政策系统的各种行动者以及完整的政策过程生命周期，这在同类文献中并不多见。这些系统动力学模型的构造，对重新理解和剖析政策系统与政策过程具有重要的理论意义和实践价值。

二是结合丰富案例的生动分析。本书对所有系统动力学理论与方法的讲解均从具体政策案例入手，这些案例大多源自真实世界的政策实践，探讨的议题覆盖了农村与农业发展、医疗卫生体制改革、户籍制度改革、市场价格形成、生产安全治理，以及古代变法的逻辑诠释等领域。每一个案例均对应一种类型的系统动力学模型结构特征与行为模式，以及相应的政策分析方法，这种案例教学的编排模式大大降低了系统动力学的学习门槛，也鲜明地体现出政策系统动力学注重理论与实践相结合的学科特色。

三是以逻辑模型的建模与定性分析为主。本书中绝大部分政策案例进行了定性的逻辑模型构建，除了城市户籍制度改革案例以外，均未涉及定量的变量方程定义及数值模拟。我们知道，系统动力学的基本工具包括因果关系图、流图、方程和计算机仿真平台。其中，因果关系图描述系统要素之间的联系，流图描述系统要素的性质和系统结构，方程对系统进行定量描述，仿真平台用于模型的模拟运行与定量分析。相应地，系统动力学应用于政策模拟与分析的完整步骤包括：①系统需求分析——分析问题和剖析要因，明确建模目的，划定系统边界，确定内生变量与外生变量，确定系统行为的参考模式；②逻辑模型构建——分析系统总体与局部的反馈机制，划分系统层次与模块，分析变量间关系，确定反馈回路；③定量模型构建——建立状态变量方程、速率变量方程及辅助变量方程，标定参数，赋值常量；④模拟运行与分析——用设定的多种决策方案在计算机上仿真运行，得到未来变化的模拟结果并进行对比分析；⑤模型的检验与评估——对模型结构、模型的有效性、模型行为与实际系统的一致性等进行检验与评估，以此为依据进行模型的优化叠代。以此对照，本书所构建的政策系统动力学模型主要聚焦于前两个步骤，即系统需求分析与逻辑模型构建，属于一种定性分析。这并不意味着书中对政策案例的建模与分析不够完整，而是与所要解决问题的类型以及建模目的有关。事实上，无论是采用定性分析、定量分析，还是定性与定量相结合的分析，系统动力学建模的前两个步骤，即系统需求分析和逻辑模型构建，都是必要步骤，同时也是最难以掌握和最为关键的环节。这需要建模者运用系统思维对真实世界进行合理抽象，把现实生活中的政策问题映射到系统动力学所能描述和诠释的空间，实现从0到1的跨越。因此，书中所描述的政策案例逻辑模型及其定性分析方法，为基于系统动力学的政策模拟与分析提供了深入探讨的基础。对定量模拟感兴趣的读者可以有选择地进一步细化这些逻辑模型，在综合考虑相关变量的操作化定义以及相关数据的可得性的前提下，构建变量方程并标定参数，使之成为能在仿真平台上运行的定量模型，完整发挥系统动力学模型的政策模拟与情景分析作用。

需要提醒读者注意的是，系统动力学模型及政策模拟与分析有其局限性。首先，模型的构建有较大的主观性。任何模型都只能是建模者对所观察到的现实世界的一个断面或侧面的描述，由于不同的人观察世界的视角及侧重点不尽相同，即使面对相同的政策问题，不同的建模者完全有可能建立起不同的系统动力学模型，而这些模型只要能满足建模者的需求，并通过一定的检验，完全有可能都是适用的。因此，系统动力学建模的解决方案常常并不具有唯一性。其次，系统动力学建模追求“满意”而非“最优”。传统的规范决策理论要求决策者必须全面掌握有关决策环境的信息，能意识到所有可能的备选方案，有能力进行“最优”决策的复杂计算。而承认系统动力学建模的主观性即已承认建模者不可能掌握完全信息，并受到有限理性、计算能力的约束，不可能穷尽所有备择方案。因此，任何模型都只是在满足预定要求条件下的相对成果，不存在所谓终极模型。对模型的求解更多地基于行为决策理论，所得到的是一定意义上的“满意”解，而非“最优”解。最后，系统动力学模型追求“有效”而非“正确”。福瑞斯特教授认为，系统动力学建模的目的不是对未来的预测，而是探索与揭示问题产生的潜在机制并寻求解决问题的关键策略。就这一意义而言，如果一些不受控制的外因没有包含在政策系统动力学模型里，那么模型的模拟结果可能和实际的结果有一定的差异，不够“正确”；但是如果模型已经可以揭示政策系统的本质特征和存在的关键问题，并可给出相应的对策建议，那么这个模型就是“有效”的。正如德余教授在书中所言：“与其说政策模拟呈现的是关于政策干预未来结果的一种预测，还不如说政策模拟为科学家把握未来政策世界的不确定性提供了一个参照系。”

综上所述，本书结合丰富的公共政策案例，详细阐述了构建系统动力学逻辑模型并进行定性分析的理论与方法，大大拓展了系统动力学在公共政策分析领域的应用空间，兼具教材与学术专著的特色。期待本书的出版能激发更多研究者学习与应用系统动力学的热情，展开更多有益的讨论与探索，共同促进系统动力学的学科发展以及与其他学科的交叉融合，推动公共政策决策、分析、实施与评估的科学化提升，使学术研究更好地服务社会，惠及民生。

朱勤

2019己亥年正月于复旦