[摘 要] 政策试点是中国政策实施过程中的一项重要机制。政策试点结果存在差异。对30个政策试点案例进行多值定性比较分析，探索中央政府、试点地区、非试点地区和政策试点方案四大类因素对政策试点结果的影响。研究发现：缺乏中央政府经费支持、政策试点效果差、地方政府行政压力小和学习动力弱是政策试点夭折产生的必要条件，其发生的典型路径有中央动力缺乏型、地方动力缺乏型和试点效果不佳型三种；发布政策试点的机构数量少即中央机构职责清晰、利益协商一致是政策试点局部推广的必要条件，其产生路径有八种；中央推动力强、政策试点效果好、地方政府行政压力大和政策目标单一是政策试点推广至全国的必要条件，其产生的典型路径有“两地一府一案”型和中央强力推动型两种。
[关键词]政策试点 结果差异 影响因素 多值定性比较分析
一、问题的提出
“政策试点”，亦称“试点”，是中国治理实践中特有的一种政策测试与政策创新机制。[1]政府在正式出台某项新政策或新法规之前，对其进行筹备、测试和调整，中央政府会选取局部地区或部门进行政策试点，地方或部门的政策试点成功后，其成功经验得到推广并上升为正式政策、法规。[2]中国地域辽阔，地区间在人口规模、资源禀赋、经济发展和公共治理水平等方面存在诸多差异，加之改革阶段面临问题的复杂性，中国政策制定的难度较大。在此背景下，政策试点机制基于中国的现实情况与经验推动了各地区、各领域的政策创新与治理改革，为中国社会的发展做出了重要贡献。
近年来众多学者对政策试点展开了研究，将其视为塑造“中国奇迹”的基础性机制[3]和洞悉中国制度创新、治理改革的重要窗口，并试图构建公共政策过程中的中国模式。然而，目前学术界对政策试点的认识并不全面，仍存在许多尚未揭示的“黑箱”。政策试点过程中存在一个重要而未充分讨论的问题：为什么有些政策试点范围扩大甚至在全国推广(如新能源车试点在局部推广，新型农村合作医疗试点则推广至全国)，而另一些政策试点首轮即止步发生夭折(如房产税改革试点)，哪些因素影响了政策试点结果？以中国30个典型政策试点案例为研究对象，采用定性比较研究方法(QCA)，分析政策试点结果差异的影响因素，试图丰富政策试点研究知识，为中国政府政策试点机制的完善提供新的理论视角。
二、文献综述
以“试点—推广”为基轴的政策试点机制起源于中共革命时期，发展于改革开放时代。[4]作为中国特有的一种政策创新和治理改革方式，政策试点经过了长时间的发展，但针对政策试点的研究则兴起于2008年。[5]学者们对中国政策试点的发展历程进行了梳理，分析了试点机制在中国政策制定和改革开放过程中的作用，[6-8]探讨了政策试点的类型、[9]特征[10]等。
(一)政策试点研究的视角
政策试点的过程与运作机制是政策试点研究的核心内容，其研究视角主要有三大类。
1.央地关系的视角
从这一视角出发的学者认为政策试点机制诞生于中国特殊的央地关系之上。其研究路径主要有三种，一是从自上而下的角度强调中央政府在政策试点过程中的控制力，代表有韩博天的“分级制试验”说、[2]刘培伟的“中央控制说”；[11]二是从自下而上的角度，强调地方政府在试点过程中的自主创造性；[12]三是从中央与地方互动博弈的视角分析政策试点的运作机制，代表观点有周望的“吸纳—辐射”说、[1]王绍光的“学习—适应”说、[13]郑永君的“合规—有效”说。[14]
2.政策过程的视角
如表1所示，总体上来说，庐山市温泉镇主要温泉企业的旅游接待功能，都是十分相似的。基本上是集温泉、餐饮、客房、会议、娱乐于一体。少量的温泉企业伴有康养保健中心，跟体育休闲与培训功能。
选择三甲胺盐酸盐为阳离子试剂，固定反应温度为85 ℃，反应6 h，溶剂用量为40%时，探究阳离子试剂与CHSOS的物质的量比对产率的影响。
通过正交试验和单因素分析对单体配比、反应温度、引发剂加量、pH值和单体浓度进行研究，确定了三元共聚物缓凝剂CA的最佳合成条件，见表6。
3.政策扩散的视角
近年来政策扩散成为学术研究新的增长点。学者们将政策试点与政策扩散联系起来，运用西方政策扩散理论分析政策试点的扩散机制，认为政策试点的扩散路径存在横向政府间关系和纵向政府间关系两种解释路径，[18-19]前者强调地方政府的能动性，后者则强调中央政府的主导性。
(二)政策试点结果差异性分析
有少数学者对政策试点结果的差异性进行了分析。有学者认为，成功的试点往往符合国家的大政方针和战略目标，获得了中央政府的认同和支持。[20]周望通过对试点过程中参与结构的分析，构建了“中央推动—地方学习”的解释框架，认为中央政府的推动力强弱与非试点地区的学习力强弱，共同导致了试点结果的差异，并由此形成了“辐射”“应付”“扩展”三种政策试点结果。[21]张克通过对房产税改革试点与增值税改革试点的比较分析，构建了“利益一致性”的分析框架，认为行政体系内部利益一致性的认知主导了政策试点结果的差异，有效平衡利益相关者的政策试点更有可能成功并进一步向全国推广。[22]吴怡频、陆简运用定量研究方法通过对2000-2012年186个政策试点的分析，认为试点经费来源、试点实施方案、试点发起机构的专业性三项因素对试点结果具有显著影响。[23]
中共山东省委党校副教授韩振普将习近平总书记关于“三农”问题的重要论述的发展脉络梳理为三个时段，提出：习近平对新时代“三农”问题的重要论述是习近平长期思考、重视和实践“三农”工作的结晶。七年的知青岁月是习近平对“三农”问题认识的萌芽期；在县、地区、市、省的工作是习近平对“三农”问题认识的积累期；在中央的工作，特别是党的十八大以来，是习近平新时代“三农”工作理论的集大成，形成了系统性、科学性、逻辑性的理论体系，对指导“三农”工作和农村发展具有重要的理论意义和实践意义。
综上所述，近年来政策试点研究越来越受到学者们的关注，成为公共政策与社会治理领域的显学，涌现出大量关于政策试点的现象描述与过程分析，然而目前政策试点研究存在着两点局限。一是在研究内容上主要集中在政策试点的渊源、概念、类型、特征以及政策试点的过程与运作机制等主题上，有关政策试点的结果差异及其影响因素的研究则相对匮乏。虽有少数学者开始关注政策试点的结果，但其差异性及其影响因素并未得到充分解释。二是研究方法是以规范研究和单案例研究为主，缺乏以严谨的社会科学研究方法开展的基础理论研究，这导致政策试点研究无法向纵深方向发展，亟须引入新的研究方法。
三、研究设计
(一)研究方法
定性比较分析(QCA)是组态视角下的一种常用研究方法与分析工具，在方法上它兼顾了“组态比较”和“集合论”，将社会现象看作属性的复杂组合，并依照集合关系将它们概念化。[24]以案例研究为导向的定性研究方法强调在有限的案例中寻求解释和规律，虽然能够产生特定范围内有深度的结论，但存在使用范围狭窄的问题，即有深度缺广度；定量研究则依靠大样本能够得出一般性的解释，存在解释广度的同时又缺乏深度。定性比较分析(QCA)是反思定性分析和定量研究方法优劣的产物，是一种超越定性和定量研究的“第三条道路”。在方法论上，它尤其适用于案例数量10-60个之间的比较研究。[25]
第2潮菇采完后，菌棒内大量失水变轻，可用注水器往菌棒中注水或用容器浸泡菌棒，增加菌棒含水量。注水后码成菌墙，出第三潮菇注水或浸泡时，可以在水中加入一定量的营养素，提高平菇产量和菌棒转化率。
定性比较分析(QCA)以案例为基础并进行跨案例比较分析，不同于传统研究方法只关注单一的因果模式，它更关注因果关系的复杂性和多样性，即多重并发因果关系。[26](P6-9)此外，QCA可以在众多的观察特征以及特征组合中排出复杂的冗余，使得逻辑推论变得更加简明。[27]研究所关注的政策试点结果受多个因素的影响，定性比较分析更能帮助我们识别出导致不同政策试点结果的因素组合及组合之间的异同。在分析技术上，定性比较分析(QCA)主要有三种类型：清晰集分析、模糊集分析和多值集分析。近年来也有学者开发出了时序性定性比较分析。由于政策试点结果有多种，故本研究采用多值集分析。
政策试点地区的试点效果是影响政策试点结果的重要因素。一方面，试点效果会影响中央政府政策推行的意愿，具有良好试点效果的政策往往会坚定政府推广的决心，反之政府则会对政策试点的可行性进行重新思考。另一方面，政策试点效果会影响非试点地区采纳试点政策的意愿，产生“示范引领”和“压力应激”的作用。[31]因此，如果中央政府的文件或媒体的报道对试点政策的效果评价为积极的则认为政策试点效果好，赋值为1，评价为消极的则认为政策试点效果差，赋值为0。
(二)案例样本的选择
定性比较分析(QCA)在案例样本的选择上要求满足“最大相似”与“最大差异”的原则。最大相似是指所选择的案例在事实上存在某种程度的相似性，最大差异是指所选择的案例的多样化程度，核心标准就是在最少数量的案例中实现最大程度的案例异质性。这就要求案例样本的选择要具有典型性、代表性。政策试点按照发起主体的不同可分为中央推动型试点、省级推动型试点和基层政府自发型试点。[28]相较于其他两种类型的政策试点，在运作机制上中央推动型的试点更能体现“中国式”政策试点的特征，更具代表性。因此，本研究以中央推动型的政策试点作为研究对象。同时，所选案例涵盖了经济、文化、教育、医疗、科技和生态建设等多个领域，保证了样本的代表性和典型性。在数据获取上，本研究借鉴梅赐琪和吴怡频的方法，主要在国务院政策文件搜索系统和人民日报图文数据全文检索系统中查找有关中央推动型的政策试点，同时参阅《中国改革年鉴》《中国经济体制改革年鉴》《中国环境年鉴》等，并参考了网易新闻、新浪新闻和搜狐新闻，最终确定了30个案例。其中，全国推广的政策试点案例12个，局部推广的政策试点案例12个，政策试点夭折的案例6个(如表1所示)。
表1 政策试点案例基本情况
案例编码试点时间政策试点试点结果12000农业税费改革试点全国推广22000垃圾分类试点局部推广32002全国科技特派员试点全国推广42003城镇供热体制改革试点全国推广52003新型农村合作医疗试点全国推广62003国家生态环境监察试点局部推广72003直购电试点局部推广82005全国发展改革小城镇试点局部推广92005城市医疗救助试点全国推广102006增减挂钩试点局部推广112007家电下乡试点全国推广122007农村义务教育债务清理试点全国推广132007排污权许可证试点政策夭折142008绿色发电试点政策夭折152009新农保试点全国推广162009公立医院改革试点全国推广172010免费孕前优生健康检查试点全国推广182010旅游综合改革试点局部推广192010低碳城市试点局部推广202010城市餐厨垃圾处理试点局部推广212010省管县改革试点政策夭折222010新能源车试点局部推广232010三网融合试点局部推广242011房产税改革试点政策夭折
续表
案例编码试点时间政策试点试点结果252011城市云计算试点局部推广262012营业税改增值税试点全国推广272013婴儿安全岛试点政策夭折282013药品网上零售试点政策夭折292014海绵城市试点局部推广302014以房养老试点全国推广
(三)变量设计
1.结果变量
研究将政策试点结果作为结果变量。周望将试点政策结果划分为“辐射”“应付”“推广”三种，虽然在划分程度上较为细致，但更多是一种理论上的界定描述，在具体经验上对政策试点结果的识别较为困难。研究采用多值集分析，将政策试点结果划分为政策试点全国推广、政策试点局部推广和政策试点夭折三种。如果中央政府下发正式文件在全国推行试点政策则认为政策试点全国推广，赋值为1；如果试点政策的试点范围扩大，但并未推广至全国则认为政策试点局部推广，赋值为2；如果试点政策经过多年试点，试点范围并未扩大，不了了之，甚至出现试点地区叫停试点政策则认为政策试点夭折，赋值为0(见表2)。
2.条件变量
根据定性比较分析的惯例，条件变量的数量要和案例样本的数量保持良好平衡。理想的平衡状态没有绝对的数值范围，但通常情况下，在中等样本的分析中(10-40个案例)，通常选择4-8个条件变量。本研究在政策试点理论研究的基础上，结合政策试点结果差异的现实案例，构建了“两地一府一案”分析模型，即从中央政府、试点地区、非试点地区和试点方案4个维度对政策试点的结果差异进行解释，包括8个条件变量(见表2)。
表2 结果变量和条件变量赋值表
变量类型变量名称变量赋值结果变量(政策试点结果)全国推广政策试点推广至全国赋值为1局部推广政策试点局部推广赋值为2政策夭折政策试点夭折赋值为0条件变量(中央政府)经费支持有经费支持赋值为1,否赋值0机构专业性试点方案发布机构专业性强赋值为1,否赋值0机构数量试点方案发布机构低于4个赋值为1,否赋值0中央推动力中央政府对试点政策有明确推广时间和方式的取值为1,否为0条件变量(试点地区)试点效果中央政府或媒体报道对试点政策评价积极的赋值为1,否赋值为0条件变量(非试点地区)行政压力行政压力强赋值为1,否赋值为0学习动力有地方先于中央推广之前自行实施的取值为1,否取值为0条件变量(试点方案)试点目标试点目标单一赋值为1,多重目标赋值为0
中央政府是政策试点的发起者和推动者，对政策试点结果起着至关重要的作用。首先，试点经费是试点执行的重要条件，它不仅是支持试点运行的物质基础，其分担方式也对试点执行者的意愿和行为产生重要影响。[23]“中央请客、地方买单”的试点政策在中国“行政发包”[29]的体制下会导致试点地区行政成本增加，[30]进而造成试点政策的曲解和延迟，影响政策试点的结果。因此，如果中央政府试点方案中对试点地区有经费支持取值为1，无经费支持则取值为0。其次，试点发起机构的专业性也是影响试点结果的重要因素。当发起机构的专业职能适合并满足试点工作的需要时，发起机构不但能够有效地设计和组织试点，也能高效地协调和督促试点政策的执行和推广。如果试点发起机构专业职能与试点要求匹配则认为试点机构专业性强，赋值为1；否则，则认为试点机构专业弱，赋值为0。与此同时，发起试点机构的数量也是制约政策试点结果的因素，一方面发起机构数量过多容易导致职责不清、“九龙治水”的困局，另一方面发起机构过多会造成利益协调困难。张克认为行政体系内部利益一致性的认知主导了政策试点结果的差异。[22]研究观察的案例中发起试点机构数量的中位数是4，如果试点发起机构低于4个(包含4)则认为职责清晰，利益协商较为一致，赋值为1，否则赋值为0。中央政府维度的最后一个影响因素是中央政府的推动力，即中央政府对整个试点成果推广过程的干预程度和推进力度对政策试点结果具有重要影响。如果中央政府对试点政策有明确的推广时间和方式则认为中央政府推动力强，取值为1，否为0。
总而言之，将物化探技术应用到矿产勘查工作以及地质效果考察之中，相关技术工作者需要合理、科学的应用该技术，这样才能有效勘查矿产资源，有效提高矿产勘查工作的效率。
政策试点的最终目标是希望试点政策能够推广至全国，也就是由试点地区向非试点地区推广。Howlett认为地方政府是否采纳一项政策试验主要取决于其“学习力”，即未开展政策试验的地区对于试验地区经验和成果的汲取和采纳程度。[32]由于中国中央与地方关系的独特性，对于非试点地区而言，采纳一项试点政策除取决于其结合自身情况的学习动力，还受中央政府行政压力的影响。因此，非试点地区学习动力的强弱和所受行政压力的大小也是影响政策试点结果的重要因素。因此，如果有地方政府先于中央政府推广试点政策之前自行采纳了此项政策，则说明其学习动力强，赋值为1，否则说明学习动力弱，赋值为0。如果中央政府有相关正式文件强制非试点地区政策推行此项政策，则说明地方政府承受行政压力大，赋值为1，反之赋值为0。
山东枣庄矿业(集团)有限责任公司田陈煤矿选煤厂为炼焦煤选煤厂，于1994年底建成投产，设计能力为1.2 Mt/a，采用混合跳汰选工艺，粗、细粒煤泥分别由沉降过滤式离心脱水机和压滤机回收。2009年进行了技术改造，采用不脱泥、不分级无压给料三产品重介质旋流器选煤工艺和“2+2”模式煤泥水处理工艺。
试点方案中试点目标的清晰程度是影响政策试点结果的另一个重要因素。有学者认为单一目标的试点政策更有可能成功并推广至全国。[22]单一目标的试点方案更为清晰、具体，在进度安排、操作方法和技术指标上比多重目标的试点方案更加具有可操作性。而政策的可执行性和内容的合理性是政策得以成功执行的关键因素。[33]因此，单一目标的政策试点在执行和推广上难度更小，而多重目标的政策试点则在执行和推广上难度较大。因此，如果试点目标单一则赋值为1，多重目标则赋值为0。
从政策过程视角出发的学者认为，过分强调政策试点的特殊性容易陷入“中国特色”的研究窠臼，放弃了与政策科学领域一般性理论的对话。因此，他们从政策过程的一般理论出发，分析政策试点的发生机制，其代表有周望的“两阶段十环节”说、[15]刘伟的“政策试点三阶段”说、[16]黄秀兰的“政策试点四阶段”说。[17]
四、定性比较分析与结果
(一)真值表构建
多值集定性比较分析多采用复旦大学唐世平开发的fm-QCA软件，相比定性比较分析的常用软件fsQCA3.0，其功能更贴合多值集的特征。本研究根据表2的赋值标准对选取案例的相关变量进行了赋值，得到了条件变量和结果变量的原始数据表，并运用fm-QCA软件对原始数据进行了首次合成，构建了真值表。条件变量为经费支持(GFZC)、机构专业性(JGZY)、机构数量(JGSL)、中央推动力(ZYTD)、试点效果(SDXG)、行政压力(XZYL)、学习动力(XXDL)、试点目标(SDMB)，结果变量为政策试点结果(SDJG)。
(二)单一条件的必要性分析
定性比较分析通过一致性和覆盖率的计算来确定变量之间是否存在必要性和充分性的关系。一致性是指纳入分析的所有案例在多大程度上共享了导致结果产生的某个给定条件或条件组合，覆盖率是指这些给定的条件或条件组合在多大程度上解释了结果的出现。当一致性大于0.7时，说明有70%以上的案例符合一致性条件。QCA通常阀值设定为0.8，此时当一致性大于0.9时，则认为X是Y的必要条件。本研究采用fm-QCA软件对单个条件变量是否构成政策试点结果的必要条件进行了分析，分析结果详见表3。从中可以看出，就政策试点夭折而言，必要条件为缺乏经费支持、政策试点
表3 单一条件变量必要性分析
结果变量012一致性一致性一致性条件变量是否是否是否GFZC◎●◎◎◎◎JGZY◎◎◎◎◎◎JGSL◎◎◎◎●◎ZYTD◎◎●◎◎◎SDXG◎●●◎◎◎XZYL◎●●◎◎◎XXDL◎●◎◎◎◎SDMB◎◎●◎◎◎
注：本表借鉴Ragin的做法，[34]“是”代表条件存在，“否”代表条件不存在，“◎”代表一致性小于0.9，不是必要条件，“●”代表一致性大于0.9，是必要条件。
效果差、行政压力小和学习动力弱；对于推广至全国的政策试点而言，其必要条件为中央推动力强、政策试点效果好、地方政府行政压力大和政策目标单一；政策试点局部推广的必要条件为政策试点发布机构数量少，这也就意味着中央政府试点发布机构的职责较为清晰，利益协商较为一致。
(三)多值集定性比较分析
通过fm-QCA软件运算会得到三种不同的条件组合方案：过简方案(Parsimonious solution)、中间方案(Intermediate solution)和复杂方案(Complex solution)。由于QCA产生的组合数是2的条件变量数的幂，即若有n个条件变量，其组合数为2n个，会产生众多的逻辑余项，即形成的组合并没有现实的案例可以解释。为剔除这样的逻辑余项，QCA的分析结果多采用中间方案。政策试点结果的条件组合如表4所示。
下面根据表4所示分析政策试点结果的产生路径。
组合一～GFZC*JGSL*ZYTD*～SDXG*XZYL*XXDL*SDMB组合二JGZY*JGSL*ZYTD*～SDXG*XZYL*XXDL*SDMB 组合三JGZY*JGSL*～ZYTD*SDXG*～XZYL*XXDL*SDMB组合四～GFZC*JGZY*JGSL*ZYTD*SDXG*～XXDL*SDMB 组合五～GFZC*～JGZY*JGSL*～ZYTD*SDXG*～XZYL*XXDL*～SDMB 组合六～GFZC*～JGZY*JGSL*ZYTD*～SDXG*XZYL*～XXDL*～SDMB组合七～GFZC*JGZY*～JGSL*ZYTD*～SDXG*XZYL*SDMB组合八～GFZC*JGZY*JGSL*～ZYTD*SDXG*～XZYL*～XXDL。这8条路径的覆盖率均在0.2以下，其覆盖案例的比例较低，每条路径都偏向个案化的解释，不存在典型的政策试点局部推广路径。这就意味着政策试点局部推广的机制较为复杂，导致这种政策试点结果的共性较低。
政策试点夭折的产生路径有三条，三条路径的覆盖率是1，即这三条路径覆盖了所有已观察到的政策试点夭折案例。
表4 多值集定性比较分析结果
政策试点结果条件组合原始覆盖率(raw coverage)净覆盖率(unique coverage)0～GFZC∗JGZY∗JGSL∗～SDXG∗～XZYL∗～XXDL∗SDMB0.6666667000.333333340～GFZC∗JGZY∗JGSL∗～ZYTD∗～XZYL∗～XXDL∗SDMB0.5000000000.166666670～GFZC ∗～JGSL∗ZYTD∗～SDXG∗XZYL∗XXDL∗SDMB0.1666666700.166666670所有组合的覆盖率(solution coverage)1.0000000001GFZC∗ZYTD∗SDXG∗XZYL∗XXDL∗SDMB0.6666667000.416666660JGZY∗JGSL∗ZYTD∗SDXG∗XZYL∗XXDL∗SDMB0.3333333400.083333336～GFZC∗JGZY∗JGSL∗ZYTD∗～SDXG∗～XXDL∗SDMB 0.0833333360.083333336所有组合的覆盖率(solution coverage)0.8333333002～GFZC∗JGSL∗ZYTD∗～SDXG∗XZYL∗XXDL∗SDMB0.1666666700.083333336JGZY∗JGSL∗ZYTD∗～SDXG∗XZYL∗XXDL∗SDMB0.1666666700.083333336JGZY∗JGSL∗～ZYTD∗SDXG∗～XZYL∗XXDL∗SDMB0.1666666700.166666670～GFZC∗JGZY∗JGSL∗ZYTD∗SDXG∗～XXDL∗SDMB0.1666666700.166666670～GFZC∗～JGZY∗JGSL∗～ZYTD∗SDXG∗～XZYL∗XXDL∗～SDMB0.0833333360.083333336～GFZC∗～JGZY∗JGSL∗ZYTD∗～SDXG∗XZYL∗～XXDL∗～SDMB0.0833333360.083333336～GFZC∗JGZY∗～JGSL∗ZYTD∗～SDXG∗XZYL∗SDMB0.0833333360.083333336～GFZC∗JGZY∗JGSL∗～ZYTD∗SDXG∗～XZYL∗～XXDL0.0833333360.083333336所有组合的覆盖率(solution coverage)0.916666700
注：“*”表示和，“～”表示非即不存在，原始覆盖率表示该条件组合能够解释案例的比例。同一结果有可能被多条路径反映，净覆盖率表示有多少案例仅能被该条路径所解释，数值越大表示该路径更容易导致结果的产生。
路径一～GFZC*JGZY*JGSL*～SDXG*～XZYL*～XXDL*SDMB。将其转换成中文为～经费支持*机构专业*机构数量*～试点效果*～行政压力*～学习动力*试点目标。其含义是在中央政府试点发布机构专业和试点目标单一的情况下，由于缺乏中央政府的经费支持和试点效果差，地方政府学习动力弱、承受的行政压力小，从而造成政策试点夭折，我们把这条路径称为地方动力缺乏型。此路径覆盖了近7成政策试点夭折的案例，是导致其发生的典型路径，代表案例为绿色发电试点和婴儿安全岛试点。
路径二～GFZC*JGZY*JGSL*～ZYTD*～XZYL*～XXDL*SDMB。将其转换成中文为～经费支持*机构专业*机构数量*～中央推动*～行政压力*～学习动力*试点目标。此条路径中央政府的推动力弱是导致政策试点夭折的关键因素，我们将其称为中央动力缺乏型，覆盖了50%的观察案例，也是政策试点夭折的典型路径，代表案例是药品网上零售试点。
(2)区域地壳稳定性。该区属于地震活动高发区域，勘查区地震动峰值加速度为0.2 g。按照地震动峰值加速度分区与地震基本烈度对照表，确定勘查区属Ⅷ度地震烈度区，地壳稳定性划分属于区域地壳次不稳定区；该区域属于地震活动高发区。
路径三～GFZC *～JGSL*ZYTD*～SDXG*XZYL*XXDL*SDMB。将其转换成中文为～经费支持*～机构专业*中央推动*～试点效果*行政压力*学习动力*试点目标。此条路径的含义是在政策试点目标单一背景下，虽然中央政府对政策试点的推动力强，同时地方政府学习动力强和承受的行政压力大的情况下，由于试点效果较差导致了政策试点的夭折，我们将其称之为试点效果不佳型，代表案例是省管县改革试点。
在南充市仪陇县柑橘示范园区的实践案例中，在地区的现状调研及案例借鉴的基础上，提出了“M.A.R.S”即多维休闲农业综合体（MuItidimensional Agriculture Recreation Synthesis）的规划理念。
2.政策试点局部推广的产生路径
政策试点局部推广的产生路径有8条。8条路径的覆盖率是0.9166667，即8条路径覆盖了90%已观察到的政策试点局部推广案例，未覆盖的案例是三网融合试点。
1.政策试点夭折的产生路径
[11]刘培伟.基于中央选择性控制的试验——中国改革“实践”机制的一种新解释[J].开放时代，2010(4).
3.政策试点全国推广的产生路径
1995年生效的《中华人民共和国国家赔偿法》(以下简称《国家赔偿法》)，在很长时间内因鲜有申请人能成功获得国家赔偿而被谑称为“国家不赔法”。经过几次修改后，该法在赔偿程序和赔偿范围上有了很大进步，但关于司法赔偿的范围却一字未动。根据现行《国家赔偿法》的规定，司法赔偿仍仅限于刑事赔偿和法院因在民事、行政诉讼中违法采取强制措施、保全措施或者对判决、裁定及其他生效法律文书执行错误造成的损害，当事人有权利申请司法赔偿，将民事、行政错误裁判完全排除在司法赔偿范围之外。究其原因，主要有以下几点：
政策试点全国推广的产生路径有三条。三条路径的覆盖率是0.8333333，即三条路径覆盖了80%已观察到的政策试点推广至全国的案例。
路径一GFZC*ZYTD*SDXG*XZYL*XXDL*SDMB。将其转换成中文经费支持*中央推动*试点效果*行政压力*学习动力*试点目标。路径二是JGZY*JGSL*ZYTD*SDXG*XZYL*XXDL*SDMB。将其转换成中文是机构专业*机构数量*中央推动*试点效果*行政压力*学习动力*试点目标。通过对两条路径的观察可以发现，两条路径同时涵盖了“两地一府一案”4个维度的变量，并且均是条件存在的路径组合，其覆盖率也较高，是政策试点推广至全国的典型路径。其基本含义是中央政府大力推动政策试点，地方政府采纳政策试点的动力强，政策试点的效果好，政策试点目标单一，从而使得政策试点可以在全国推广。我们将这两条路径统称为“两地一府一案”型，其代表案例是全国科技特派员试点和营业税改增值税改革试点。
路径三～GFZC*JGZY*JGSL*ZYTD*～SDXG*～XXDL*SDMB。将其转换成中文是～经费支持*机构专业*机构数量*中央推动*～试点效果*～学习动力*试点目标。这条路径的含义是即便在政策试点效果较差，地方政府对政策试点学习动力不足的情况下，由于中央政府的强力推动，也能使政策试点得以在全国推广。代表案例是以房养老试点。
这三条路径并未覆盖案例12和案例16，也就是农村义务教育债务清理试点和公立医院改革试点。导致这种结果的关键变量是地方政府的学习动力不足，原因是在这两项政策试点的执行过程中，地方政府均需承担相当高比例的经费，这就加大了地方政府的财政负担。尽管如此，这两项政策试点依然在全国得以推广。
五、结 论
政策试点是中国政策实话过程中的一种普遍现象，是中国治理实践对政策理论的独特贡献。国内外学者的研究大多聚焦于政策试点的渊源、概念、类型、特征以及政策试点的过程与运作机制等主题上，在这种研究取向下，对于政策试点的结果差异及其影响因素的研究则相对缺乏。政策试点结果差异的研究有助于进一步完善政策试点机制，推动中国的治理改革和制度创新。在现有政策试点研究的基础上，运用多值定性比较分析对30个政策试点案例进行分析，试图探索出政策试点结果差异的影响因素，初步形成以下结论。
(一)政策试点结果存在差异是多种因素组合作用的结果
政策试点在实际运作过程中存在政策试点夭折、政策试点局部推广和政策试点全国推广三种结果。这一结果差异并非单一因素造成的，而是多种影响因素组合作用的结果。研究从中央政府、试点地区、非试点地区和政策试点方案4个维度出发，构建了一个“两地一府一案”的政策试点结果差异影响因素分析模型。
(二)每种政策试点结果产生的必要条件不同
定性比较分析的主要功能之一是探索条件变量和结果变量的必要性关系。研究对“两地一府一案”模型下8个条件是否构成政策试点结果差异的必要性进行了分析。对政策试点夭折而言其产生的必要条件为缺乏经费支持、政策试点效果差、行政压力小和学习动力弱。对于推广至全国的政策试点而言，其必要条件为中央推动力强、政策试点效果好、地方政府行政压力大和政策目标单一。政策试点局部推广的必要条件为政策试点发布机构数量少。
(三)每种政策试点结果有多条路径组合产生
通过定性比较分析发现，中央政府经费支持、发布试点机构的专业性、发布试点机构的数量、中央的推动力、试点效果、地方政府的学习动力和行政压力以及政策目标的单一性都不能单独导致政策试点结果的差异，因此需要开展组合分析，而定性比较分析的丰富性恰恰是体现在不同条件的组合之中。对于政策试点夭折而言，存在地方动力缺乏型、中央动力缺乏型和试点效果不佳型三条典型路径，“两地一府一案”型和中央强力推动型则是政策试点推广至全国的典型路径，而政策试点局部推广并不存在典型路径。
注释：
[1]周望.中国“政策试点”研究[D].天津：南开大学博士论文，2012.
[2]韩博天.中国经济腾飞中的分级制政策试验[J].开放时代，2008(6).
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[6]栗多树.先摸索后推广：邓小平政策试验思想探析[J].学习与实践，2008(10).
[7]韩博天.通过试验制定政策：中国独具特色的经验[J].当代中国史研究，2010(3).
[8]周望.中国“政策试点”：起源与轨迹[J].福州党校学报，2014(1).
[9]周望.“政策试验”解析：基本类型、理论框架与研究展望[J].中国特色社会主义研究，2011(2).
[10]梅赐琪，汪笑南，廖露等.政策试点的特征：基于《人民日报》1992-2003年试点报道的研究[J].公共行政评论，2015(8).
式中：η为干燥t时间后草果脱水量，%；M0为草果初始含水量，%；Mt为微波干燥t时间后草果含水量，%。
[12]朱秦.地方政府公共政策：模式反思与制度选择[J].云南社会科学，2005(4).
[13]王绍光.学习机制与适应能力：中国农村合作医疗体制变迁的启示[J].中国社会科学，2008(6).
[14]郑永君，张大维.从地方经验到中央政策：地方政府政策试验的过程研究——基于“合规—有效”框架的分析[J].学术论坛，2016(6).
[15]周望.政策试点是如何进行的——对于试点一般过程的描述行分析[J].当代中国政治研究报告，2013(1).
[16]刘伟.政策试点：发生机制与内在逻辑——基于我国公共部门绩效管理政策的案例分析[J].中国行政管理，2015(5).
[17]黄秀兰.浅谈改革开放进程中的政策试验[J].行政论坛，2000(4).
[18]王浦劬,赖先进.中国公共政策扩散的模式与机制分析[J].北京大学学报(哲学社会科学版),2013(6).
[19]王洛忠，庞锐.中国公共政策时空演进机理及扩散路径：以河长制的落地与变迁为例[J].中国行政管理，2018(5).
要想进一步完善我国上市公司管理舞弊审计复核制度就需要会计师事务所将质量控制政策以及程序做成书面文件，并且传达给所有的工作人员观看。因此就可以通过根据不同的项目的分析性程序以及风险控制程序的最后结果来有效地确定项目质量控制复核的对象，最终以增加高风险项目的复核频率来减少审计欺骗现象的发生。作为一名合格的主任会计师一定要意识到承担质量控制制度的责任，为了更好地确保质量控制制度顺利进行并且具有预想中的运行效果，主任会计师可以选拔一些专业性技能较强的工作人员授予他们相应的权限，为主任会计师的工作起到辅助作用，从而也将会更好地完善我国上市物业公司管理舞弊审计复核制度［7］。
我现在只好用性的方式来证明我的爱，证明我对她有强烈的进取心。而这一点恰恰成了她嘲笑我的地方。她甚至在我们做爱的间隙，也对我的真诚表示出怀疑。她是这样说的，你这么亢奋，是不是装的？要不就是吃了伟哥？我大声斥责说，我靠！你就这么埋汰我啊？我究竟哪点对不起你，让你这么瞧不起我？白丽筠斜吊起眼睛瞥向天花板说，你跟你的姓叶的女朋友，是不是也这么嗨？我想起跟叶霭玲的交媾，远没有这么多的激情，但我没有回答她。心想，你有什么权利过问我与叶霭玲的关系呢？要知道你自己曾经有过那么多的男人！
[20]ZENG J. Did Policy Experimentation in China always Seek Efficiency? A Case Study of Wenzhou Financial Reform in 2012[J]. Journal of Contemporary China，2015，24(92).
[21]周望.如何“由点到面”？——“试点—推广”的发生机制与过程模式[J].中国行政管理，2016(10).
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StudyontheInfluencingFactorsoftheDifferencesinPolicyPilotResults——Multi-value Qualitative Comparative Analysis Based on 30 Cases
CHEN Yu, YAN Qian-qian
(School of Government, Beijing Normal University，Beijing 100875，China)
Abstract:The policy pilot is an important mechanism in China’s policy process, which directly affects the policy’s promotion and implementation. This paper uses multi-value qualitative comparative analysis on 30 policy pilot cases to explore the impact of the four major factors of the central government, pilot areas, non-pilot areas and policy pilot programs on the results of the policy pilot. The lack of central government funding support, poor policy pilots, small local government administrative pressures and weak learning motivation result in the failure of policy pilot. Lack of central power, lack of local power, and poor effect are three paths leading to the failure of policy pilot. Strong central driving force, good effect of policy pilot effect, high administrative pressure on local government, and clear policy objectives are the necessary conditions for the nationwide promotion of the policy pilot. The typical paths generated by the government are “two places, one government and one case” and strong central push.
Keywords:policy pilot; difference in results; influencing factors; multi-value qualitative comparativeanalysis
[收稿日期]2018-10-26
[作者简介]陈宇(1989-)，男，河南开封人，北京师范大学政府管理学院博士研究生；闫倩倩(1991-)，女，山东济南人，北京师范大学政府管理学院博士研究生。
[基金项目]国家社会科学基金项目“中国政府职责体系建设研究”(17ZDA102)
[中图分类号]D601
[文章编号]1002- 3054(2019)06-0042-11
[文献标识码]A
[DOI]10.13262/j.bjsshkxy.bjshkx.190604
标签：试点论文; 政策论文; 路径论文; 组合论文; 案例论文; 政治论文; 法律论文; 中国政治论文; 政论论文; 方针论文; 《北京社会科学》2019年第6期论文; 国家社会科学基金项目 "; 中国政府职责体系建设研究"; (17ZDA102)论文; 北京师范大学政府管理学院论文;