How do good governance and democratic quality affect policy performance?

Abstract

善治和民主质量如何影响政策表现? 本期《欧洲政策分析》 (EPA) 特刊旨在将公共政策分析与日益全面的比较民主研究相结合。近几十年来, 比较民主研究已提出并定期收集了不同的数据集, 用于描述和评估民主和非民主政治系统的制度特征。其中一些数据集还包括覆盖公共政策的部分变量, 其余数据集则没有这部分变量 (Apaza, 2009; Bertelsmann Stiftung, 2020; Coppedge et al., 2021). 同时, 政策研究一直试图整合一系列制度主义因素, 尤其是在国际比较情境下 (Béland, 2019; Hornung, 2022; Zohlnhöfer, Herweg, & Huß, 2016). 此外, 政策研究视角越来越多地应用到盎格鲁‐撒克逊国家以外的地区, 并且在不同国家和政治系统中应对政策过程和结果, 这让政治系统特征与其政策表现之间的关系变得尤为重要 (Bandelow, Herweg, Hornung, & Zohlnhöfer, 2022). 本期特刊聚焦于探讨经合组织和欧盟国家的民主质量、善治 (行政能力与行政问责) 与政策表现 (经济政策、社会政策、环境政策和大流行政策) 之间的关系。用于分析此关系的数据源于贝塔斯曼基金会自2009年发起的可持续治理指标 (SGI) 项目 (Bertelsmann Stiftung, 2020; Jäckle & Bauschke, 2009; Schraad‐Tischler & Seelkopf, 2016). SGI能充当关键数据基础, 因为其包括上述所有重要因素的数据。SGI项目提供欧洲视角, 因为其将许多欧洲学者 (绝大多数为德国学者) 包括在内, 即使其还收集了非欧洲民主国家的数据。本期特刊因此旨在对EPA的中心目标之一作贡献, 即从欧洲视角探讨政策研究。在选择投稿者时, 必须在“数据集相关知识”与“评估SGI优缺点时可能出现的偏见”之间寻求平衡。尽管贝塔斯曼基金会官员在本期特刊的规划阶段参与了部分探讨, 但他们对投稿者、投稿内容或评审过程没有产生任何影响。本期特刊概念的提出与贝塔斯曼基金会无关。也不存在任何资金、内容、或其他方面的影响。本期呈现的许多方法和研究结果对其他数据集的应用作贡献。我们在此强调这一点, 因为收录的部分文章批判分析了SGI项目的理论支撑、方法和数据。 尽管如此, 部分作者在一定程度上作为SGI国家评审员、区域协调者以及委员会成员参与了SGI项目。我们会在接下来的论文展示部分披露该信息。除了其他方面, 我们还确保所收录的文章不受SGI项目参与一事的影响。Nils C. Bandelow是西北欧地区协调员, 同时也是SGI委员会成员。Johanna Hornung与Nils C. Bandelow共同参与了一项在2020年开展的2019冠状病毒病 (COVID‐19) 调查设计 (Schiller & Hellmann, 2021) , 但她仅是短期参与SGI项目。 正如第一篇文章所展示的那样, 尽管SGI的数据具有独特卖点, 但在某些方面次于其他同类型调查。第一篇文章的作者是民主研究者Lars Pelke 和Aurel Croissant(2022). Aurel Croissant自2009年起参与SGI项目, 担任亚洲和大洋洲地区协调员, 同时也是委员会成员。从2000年起, 他还作为该地区协调员和国家特派调查员参与贝塔斯曼转型指数 (BTI) 项目, 并且从2002年起担任顾问委员会成员。Lars Pelke并未参与SGI项目。文章比较了SGI、BTI、全球治理指标 (WGI) 、以及当前学术最通用的民主多样性 (V‐Dem)指数各自的理论概念与衡量方法。Pelke 和Croissant提出了SGI标准调查的三个核心要素 (与单次COVID特别调查形成对比). SGI衡量方法的独特性则是“政策表现”这一要素, 其包括经济政策、社会政策和环境政策。SGI政策表现指数的方法论特征则是将专家评估和标准化外部指标相结合。通过使用因素分析, Pelke 和Croissant表明, 实证数据支持三个表现领域 (经济、社会、环境) 之间的差异。无论是从理论上还是从方法论上, 其余两个SGI关键要素不太能诠释具体潜在变量的衡量。此外, 与对应的V‐Dem数据相比, 民主要素的区分程度较少。最后, 治理要素与WGI及其同类型项目BTI相比拥有一些优缺点。在覆盖范围方面, SGI的区域覆盖较小, 仅包括41个SGI和欧盟国家, 而WGI则覆盖了214个国家。除了依然存在的缺点, 尤其是在民主指数方面, 文章支持不同方法的衡量方式, 并因此适用于政治制度和公共政策之间的探讨。 本期收录的第二篇文章由公共政策学者Jale Tosun 和Michael Howlett (2022) 撰写, 他们没有参与SGI项目。文章首先从历史、理论和方法论方面对政策风格研究进行了全面回顾 (Howlett & Tosun, 2019; Richardson, 1982). 此概念在理论上是有希望的, 但目前面临的挑战则是用于国际比较的数据库仍然相对稀少。文章随后探讨了SGI项目的部分基础、优势和劣势。SGI的挑战与政策风格概念几乎相反: SGI提供全面数据, 但其仅为成立的理论 (聚焦于使用科学比较政策研究所选取的数据) 提供有限的出发点。Tosun 和Howlett论证认为, SGI在战略规划和公共咨询 (属于善治要素中的行政能力) 方面的数据能用于政策风格的操作化。为从理论上支持这一论点, 他们探讨了2014‐2020年这两个指标的相关数据, 并比较了评分和评分发展以及政策风格研究对应的研究发现。这篇文章的特别优势在于, 其不仅使用SGI调查的纯数据, 还将其背后的内容考虑在内。SGI的每篇国家报告都包含由国家专家提供的最新论据, 以用于对应的评分, 这在目前几乎还未用于国际比较研究 (2022年由Tosun、Galanti和Howlett发表的一篇文章除外). Giulia Bazzan、Priscilla Álamos‐Concha和Benoît Rihoux(2022)撰写的文章将模糊集定性比较分析 (fsQCA) 这一创新方法应用于SGI数据, 以期识别不同配置, 后者导致SGI项目覆盖的41个欧盟和经合组织成员国的可持续政策表现。Giulia Bazzan是一名比较公共政策学者、Priscilla Álamos‐Concha是一名政治方法论学者, 他们未参与SGI项目。Benoît Rihoux是一名比较学者, 担任比利时国家专家, 并且参与了SGI项目。文章强调了SGI数据在通过定性方法加以分析时具备的优势 (例如数据转型为模糊集成员值) 并因此通过定性比较分析 (QCA) 进行研究 (案例数量、结果和条件). 具体而言, SGI数据被概念化为集合关系; 配置与对应的结果相关, 并且通过基于案例的知识建立每个案例。41个国家的案例为QCA研究提供主题基础。SGI政策表现数据覆盖所有可持续发展维度, 并因此能为该研究方法的应用提供所需的合适结果。同时, SGI为不同条件提供数据, 这些数据能供QCA研究使用。基于有关行政能力和行政问责的数据, 实证分析表明, 行政问责在成功的经济和社会政策表现一事中发挥中心作用。作者还探讨了高质量媒体对环境政策成功表现的重要性。从方法论上, 文章表明了SGI数据集在定性研究方面的潜能, 以及QCA结果如何能影响数据分析。 Detlef Jahn 和Sophie Suda (2022) 应用统计学方法, 使用SGI数据分析具体的民主模式和政策表现之间的关系。作者是研究比较公共政策的学者并对SGI数据拥有独特见解, Jahn是北欧国家的地区协调员, 同时也是SGI委员会成员。文章使用2013‐2019年间的原始SGI数据, 对可持续性的三个维度进行操作化, 同时在跨国家比较中加以体现, 无论是作为一个整体概念还是随时间推移出现的发展。文章随后从理论方面详述了民主模式的视角 (Lijphart, 2012)。第一, 作者暗示, 不同民主类型的比较不仅需要从整体上被视为社会类型, 还能够聚焦于具体的政府结构。这便引出第二个理论假设, 即共识和大多数群体不一定是对立的。相反, 行政效率和共识能力能被视为独特概念, 各自都对政策表现产生影响 (理想状态下是正影响). 在治理要素层面, SGI为这两个概念分别提供8个指标。尽管原始数据收集缺乏详尽的理论基础并且数据并未经过系统性理论处理, 但Jahn 和Suda应用因素分析表明, 数据集十分适合该创新概念的操作化。作为初步研究结果, 本文基于行政权力的优势和共识优势, 识别了四种国家治理类型。国家分类可能随时间推移发生改变。文章以美国、法国、意大利和德国的例证为参考, 对国家分类进行了探讨和阐述。因此, 文章为Tosun 和Howlett所探讨的政策风格视角提供了另一个出发点。不过, 文章的研究兴趣不限于国家类型的建构, 而是致力识别与可持续政策表现的关系。回归模型证实了“行政效率和共识能力都与可持续政策表现显著相关且积极相关”这一假设。该结果具有重要性, 因为其克服了以往政府效率和共识能力的对立视角, 并表明了同时使用这二者作为善治指标的可能性。Jahn 和Suda还进一步计算了这两个治理维度的具体相关物之间的关联, 并引入了政府的政治取向 (右翼与左翼) 作为额外因素。研究结果显示, 当能有效使用政府结构时, 左翼政府在可持续政策方面的表现比右翼政府更好。 Uwe Wagschal是SGI委员会成员并曾参与COVID‐19特别调查的设计, 他使用SGI数据和其他数据集分析新冠肺炎大流行期间致死率的决定因素 (Wagschal, 2022). 因变量是2021年12月初之前的COVID‐19致死率。出乎意料的是, 许多常见的假设并未出现在数据中: 民主程度高的国家往往与大流行政策的良好表现呈负相关, 而不是正相关 (至少在现有民主国家群体中是如此). 相似地, 大流行管控政策 (由牛津严格性指数加以衡量) 并未如预期一样和COVID‐19致死率相关。从政治科学角度来看, 有趣的是, 除了党派竞争中大流行政策的部分政治化, 文章也未发现明显的效果: 无论是左翼还是右翼国家政府, 都无法显著创造更好的政策表现。至于政治科学和政策分析的贡献, 长期政策似乎是成功的, 而不是短期政策: 一个良好的医疗系统、福利体系以及高行政能力似乎至少在某种程度上对COVID‐19的低死亡率作贡献。与本期特刊收录的其他文章一样, 这些研究发现具有争议性。研究发现与广泛应用的假设存在部分冲突, 并因此需要数据量更多的进一步研究。不过, 文章的一个重要价值在于, 对当前高度相关的主题带来可能的政治科学视角和政策分析视角, 并且使用了具体的数据。 总而言之, 本期特刊表明, 关于比较民主、治理和政策表现衡量的数据集十分适用于提出和检验不同情境的假设。数据信息还需要进行大量挖掘。这有关于当前治理形式对时间滞后的政策结果产生的效果之间的长期关联。数据集还在单一制度与政策结果之间的多个子‐关联方面存在潜能。不过, 值得注意的是, SGI数据和相似的数据集并不总是适用的。尽管如此, 在善治指标作为条件以及政策表现作为兴趣现象之间搭建桥梁, 这将是重要的。理论贡献、实证案例研究、定性比较分析和统计分析能为此提供方法。最重要的是, 政策研究必须继续识别具体条件下治理类型和政策结果之间差异化的理论关系。本文探讨的方法, 尤其是政策风格概念, 为此提供了首个可能的参考点。此外, 政策研究的现有方法(基于行动者)必须用于深化理论与数据之间的探讨 (Wenzelburger 和Jensen, 2022提出了类似建议). 理想情况下, 基于行动者的公共政策研究应越来越多的整合到未来的调查设计中。

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