编者按
政策调适是政府处理复杂化问题的适应机制，但在这一过程中却出现了目标替代的非预期结果，导致了调而不适的产生。本期对话佳作带来钱蕾老师与周超老师的文章《调而不适: 政策学习的目标替代机制研究——基于科技创新券政策的案例研究》（点击阅读全文），基于政策学习理论，通过案例深入阐释目标替代现象的形成机制，分析科技创新券政策学习过程中目标替代结果的形成过程与原因。
嘉宾介绍
周超，中山大学政治与公共事务管理学院教授。
钱蕾，重庆大学公共管理学院讲师。
访谈实录
Q1：请您简要介绍发表于《公共行政评论》的《调而不适: 政策学习的目标替代机制研究——基于科技创新券政策的案例研究》一文的主要内容及其诞生契机，是如何发现政策调适过程中“调而不适”这一非预期效果的？
《调而不适:政策学习的目标替代机制研究——基于科技创新券政策的案例研究》一文，是对政策过程中出现的政策目标替代现象形成机制的解释。研究基于政策学习理论，引入政策知识生产概念，构建政企双向学习合作知识生产路径，分析科技创新券政策学习过程中目标替代结果的形成机制。
文章的研究对象是科技创新券政策，属于技术创新政策的一种。我们的研究方向是技术创新政策，即政府激励企业进行技术创新的系统政策。科技创新券政策，属于政府常用的一种技术创新政策。在当时的调研中，我们发现一个很有意思的现象：一方面，企业反映技术创新需要大量资金，企业存在资金不足限制创新的困难；另一方面，提供企业技术创新资金补助的科技创新券政策，却没有达到预期的申请效果。而且，科技创新券政策相关部门发现这一问题后，还进行过调研，对政策进行了调整。
最初的文章版本，我们把这个案例作为政策执行偏差的案例去分析，这个版本在华中师范大学举办的政策过程工作坊得到了充分的讨论，当时大家一致认为，这个案例本身很有趣，但是政策执行偏差的分析并没有突出案例本身的特点。有老师进一步建议，这个案例不仅是政策执行阶段的问题，政策调整属于政策调适，其中包含了政策学习，政策结果的偏差是目标替代。
这次讨论对于文章非常重要，尽管文章后续经过了多轮修改，但是研究问题一直锚定在政策学习和目标替代两个关键概念，并且在此基础上，提炼出了“调而不适”这个概念，描述政策目标偏差这一非预期结果。
Q2：文章在回顾了目标替代以及政策目标替代的相关研究后，指出组织特征影响下的政策学习过程还有探索空间，后文着重分析了政府、专家及企业在政策学习过程中的不同表现，聚焦到政府主体，文中涉及到的省、市、区三级政府在“调而不适”的产生过程中分别起着什么样的作用？
就这篇文章而言，“调而不适”的产生主要还是集中在区级政府，因为文章分析的案例，是区级科技创新券政策。文章中提到省、市、区三级政府，是描述当时省、市、区三级政府都各自制定了科技创新券政策。案例中的D区作为科技创新券政策的试点，率先执行政策。因此，文章案例的D区科技创新券政策，其制定、执行和调整都是在区一级发生的。正是因为完整的政策过程都发生在同一级政府，为文章提供了控制政府层级关系的条件，从而将“调而不适”机制分析，聚焦于政企双向学习的过程中。
Q3：除了文章讨论的科技创新券政策外，“调而不适”现象在其他政策领域是否有相关表现？高知识密度和高风险密度耦合的政策特征是否构成了“调而不适”现象出现的必要条件？
高知识密度和高风险密度耦合的政策特征，是基于技术创新行为的规律，我们总结的技术创新政策特征，但至少现在，这还不属于一种政策类型。我们当然很希望，研究技术创新政策的学者，能够认同我们对这一特定政策特征的提炼，并延续这一讨论。
就文章而言，我们是先有对技术创新政策特征的提炼，然后基于政策特征构建了政企双向学习合作知识生产路径的框架，所以，在文章中，高知识密度和高风险密度耦合的政策特征，与“调而不适”现象密切相关。
但是，如果高知识密度和高风险密度耦合的政策特征，是构成“调而不适”现象出现的必要条件，那么，“调而不适”现象在其他政策领域要有相关表现，就需要同样满足高知识密度和高风险密度耦合的政策特征，且不能有反例。因此，如果超出这篇文章的讨论，高知识密度和高风险密度耦合的政策特征并不足以构成“调而不适”现象出现的必要条件。
Q4：“调而不适”与“政策异化”“政策偏差”等既有概念存在怎样的联系与区分？
三个概念都可以理解为公共政策的非预期结果，但是，“调而不适”和既有概念存在差异。“调而不适”不是学术概念，而是对本文案例实践的高度概括，强调了经过政策调适过程的非预期结果，可以理解成为这个案例量身订制的，而“政策异化”和“政策偏差”等既有概念，是政策研究中较为常用的概念。因此，“调而不适”主要指政策调适的非预期结果，而“政策异化”和“政策偏差”的使用范围可能更广，既可以指包括政策调适的非预期结果，也可以没有经过政策调适的非预期结果。
Q5：为了避免“调而不适”现象的出现，让“不适”向“适”发展，您认为应采取怎样的优化措施？
认识到“不适”的原因，和提出“适”的建议，中间还需要同样重要的研究。就这篇文章而言，我们并没有涉及优化措施。但是，据我了解，在我们调研之后，科技创新券政策也在进一步调适，尽量匹配企业的需求、优化申请流程等。
对于技术创新政策这种高知识密度和高风险密度耦合的政策，政策学习和政策调适本身也是必要的，杨宏山老师也讨论过此类不确定性较为凸显的政策议题和填补政策空白的创制性政策，认为其制定是一个高度密集的知识应用过程。
Q6：文章在案例叙写上简洁生动，请问您认为如何才能选择好对应研究问题的实证案例？如何讲好案例故事？
就这篇文章而言，是先有案例，再有研究问题。如前所述，文章的最初版本，在研究问题提炼和理论分析上，并不尽如人意，但是案例本身是有趣的。
案例研究是一个构建的过程，不同知识背景的人，对于案例的构建各有不同。要讲好案例故事，首先，需要尽可能完整、客观地了解真实世界的故事。政府如此丰富的实践，为我们研究者提供了很多有趣的故事，而且每个故事不仅仅只有一种分析视角，可以看到，同一个故事，不同的研究者会从不同的理论视角去分析，形成各自的研究问题。
就这篇文章而言，从好故事到好案例再到好研究，我们很幸运，在文章的写作过程中，得到很多前辈和同行的认可和专业建议，让我们能够在新的案例故事中，和经典的公共管理研究问题进行对话。也借此机会，再次感谢政策过程工作坊和所有为文章提出过真知灼见的老师！感谢《公共行政评论》对文章的肯定，以及历次修改校对提供的专业意见！感谢“对话佳作”栏目给我们机会，更深入地讨论这篇文章！
