1. 引言
政策试验是中国政策过程中特有的一种创新机制，它把基层和地方积累的经验通过实践上升为国家政策。中国在政策试验方面的研究起步较晚，在2008年才有学者开始研究。而在近几年，中国政策试验研究的热度不减，与之相关的政策创新、政策变迁、政策扩散等关键词成为学者们研究的热点。因此，本文在CNKI (中国知网)上选取2002年~2022年间发表的关于政策试验的文献，运行CiteSpace软件对其统计分析，形成了作者、研究机构、关键词共现、关键词聚类、关键词时间线和关键词突显图谱，探求政策试验研究的现状、热点和发展趋势。
2. 数据来源与研究方法
2.1. 数据来源
2023年1月，在CNKI数据库以“政策试验”为主题进行高级检索，对国内关于“政策试验”研究整体现状进行了解，时间跨度为2002年~2022年这20年，共获取321篇文献。为提高分析的准确性和有效性，手动剔除了报纸、会议、成果等无效文献，最终选取298篇有效文献，并选择文献以Refworks方式导出，作为本次文献分析的数据源。
2.2. 研究方法
本研究借助由美国学者陈超美应用Java语言开发的文献计量可视化分析软件CiteSpace 6.1 R6版本对298篇文献进行分析解读。首先运行CiteSpace软件对导出的文献进行格式转化，对软件各项参数进行设置。其次将时间跨度设置为2002~2022年，导入准备好的298篇文献数据。最后，运行CiteSpace进行统计分析，从而绘制出作者合作、机构合作、关键词共现网络、关键词聚类分析、关键词时间线和关键词突显分析这一系列图谱，通过这些图来揭示我国近20年在政策试验研究的现状、热点和发展趋势。
3. 政策试验研究现状分析
3.1. 发文文献年度分布
如图1所示，在2002年~2022年这20年间，我国在关于“政策试验”这一领域的研究年度发文量大致可分为四个阶段。第一阶段，在2002年~2007年间为发文奠基时期，每年发文量在5篇以下，说明在当时政策试验并不是各学者研究的热点。第二阶段，在2008年~2011年间为发文探索时期，每年发文量在5~10篇，说明政策试验研究已经悄然进入学者们的研究领域中。第三阶段，在2012~2017年间为发文增长时期，每年发文量在10~25篇，说明在这段时期学者们对政策试验的研究开始增多。第四阶段，在2018~2022年间为发文发展时期，每年发文量在25~40篇及以上，说明在近几年，政策试验研究成为学者们研究的热点。
Figure 1. Literature distribution of policy experiments research
图1. 政策试验研究的文献分布图
3.2. 研究作者及其合作情况分析
运行CiteSpace软件对298篇文献进行作者的统计分析，图中字体大小代表发文的频次高低，字体越大说明该作者发文频率越高，而节点间的连线代表作者之间的合作关系，密度值为0.0025，分布比较分散。如图2所示，杨宏山、梅立润、宁骚、周望、刘金龙、李娉等人发文量较多。合作关系紧密的有杨宏山、周昕宇、李娉团队；孟庆国、李晓方、丁琳琳、刘文勇团队；刘金龙、涂成悦、傅一敏团队；石磊、韩博天团队。不过，如图2所示，目前关于政策试验的研究以个人研究为主，合作发文量不多，需要在未来研究中加强各学者的合作和联系，以期有更大的突破。
3.3. 机构及其合作情况分析
运行CiteSpace软件对298篇文献进行研究机构的统计分析，如表1所示，发现在政策试验领域发文量排名前16位的研究机构主要集中在北京、武汉、天津、南京、厦门、上海、广州等地。
Figure 2. Authors of policy experimental research and their collaboration map
图2. 政策试验研究的作者及其合作图谱
Table 1. The ranking of the number of papers issued by policy experimental research institutions
表1. 政策试验研究的机构发文量排序
运行CiteSpace绘制了研究机构的合作网络图谱(如图3所示)，密度值为0.003，分布比较分散。如图3所示，合作发文量不多，目前在机构合作网络关系中以清华大学公共管理学院为中心的合作网络最为庞大，其合作的机构有8个。除此之外，还形成了中国人民大学公共管理学院和华北电力大学人文与社会科学学院、北京师范大学政府管理学院、同济大学政治与国际关系学院、中国人民大学公共财政与公共政策研究所；中国科学院大学公共政策与管理学院和中国科学院科技战略咨询研究院等多个合作网络图谱。这说明，政策试验领域在一些机构中已经有较为成熟的研究，并已经形成部分稳定的合作关系。但是，总体来说，机构之间的合作比较少且都在同一地域内。因此，在政策试验领域未来的研究中，不同机构、不同地域间的合作还有待加强。
Figure 3. Institutions of policy experimental research and their cooperation map
图3. 政策试验研究的机构及其合作图谱
3.4. 高被引文献分析
在中国知网(CNKI)数据库的检索结果以被引量排序(如表2所示)，可以看出在2010~2015年的文献被引量是很多的，说明我国在这段时期对政策试验的研究较热，从此前文献分布图中也可以发现，从2010年开始我国在政策试验方面的发文量逐步上升。并且，近几年我国在政策试验方面的发文量越来越多，这也说明该领域在稳步发展中。
Table 2. Statistics of highly cited literature on policy experimental research
表2. 政策试验研究的高被引文献统计
4. 研究热点分析
4.1. 关键词共现分析
运行CiteSpace软件绘制关键词共现图谱，密度值为0.0099。其中节点的大小代表关键词的个数，节点越大，表明关键词出现频率越高。节点之间的连线代表其共现程度，连线越粗说明共现程度越强。
如图4所示，发现政策试验、政策试点、政策扩散、政策创新、政策过程、国家治理、地方政府、央地关系、制度创新、政策变迁等节点较大，说明其在文献中出现频次较高。
Figure 4. Keyword co-occurrence map of policy experimental research
图4. 政策试验研究的关键词共现图谱
从高频关键词(如表3所示)中可以发现，政策试验、政策试点和政策扩散的中心度均在0.1以上(通常中心度大于0.1可确定研究热点的临界值)，成为国内政策试验领域的高频关键词。
Table 3. High frequency keyword statistics of policy experimental research
表3. 政策试验研究的高频关键词统计
4.2. 关键词聚类分析
通过CiteSpace统计分析绘制了关键词聚类图谱，关键词聚类图谱是在关键词共现分析的基础上形成的，其运用了LLR算法进行聚类分析(如图5所示)。参考聚类分析划分标准(Q > 0.3时意味着划分出来的社团结构是显著的，当S > 0.7时意味着聚类结果令人信服)，本次计算结果为Q = 0.6896，S = 0.9379，说明聚类社团结构显著，聚类结果令人信服。通过聚类分析，共得到9组聚类标签，即政策试验、政策试点、政策创新、国家治理、央地互动、制度创新、政策变迁、公共决策、社会组织。图中标签数字越小，所包含的关键词越多，代表该聚类领域越重要。
Figure 5. Keyword clustering map of policy experimental research
图5. 政策试验研究的关键词聚类图谱
4.3. 研究的热点主题分析
根据9组标签所包含的关键词，可将政策试验研究的热点大致分为三个方面(如表4所示)。
热点一：政策试验的内涵辨析，包括#0政策试验、#1政策试点，涉及的关键词有政策实验、政策执行等。
界定概念是理论研究的逻辑起点，对政策试验内涵的界定是学界主要研究的热点之一。政策试验往往与政策实验、政策试点两词划等号，实际上，三者的区别并不显著，在研究与实际工作中，三者一并被视为同义词。
我国最早界定政策试验的是韩博天，他认为，政策试验是指把来自基层的建议和地方积累的经验注入国家政策的一种机制 [1] 。此后研究政策试验成果较多的是周望，他将政策试验与政策试点融合在一起，他认为，政策试验是中国政策过程中所特有的一种政策测试与创新机制，其具体类型包括各种形式的立法试验、试验区与试点等 [2] 。
Table 4. Keyword clustering topics of policy experimental research
表4. 政策试验研究的关键词聚类主题
热点二：政策试验过程与主体，包括#3国家治理、#4央地互动、#7公共决策、#9社会组织，涉及的关键词有人工智能、公共政策、政策过程、地方治理等。
在界定政策试验的内涵之后，许多学者把目光转向了政策试验的过程，认为中国这种特殊的央地关系促进了政策试验的出现。刘培伟从内容到方法论层面对试验说进行评析，认为中国的政策试验不是充分的，也不具备广泛性 [3] 。南妍认为，政策试验是政策过程中必不可少的环节 [4] 。
同时，政策试验的主体也经常出现在学者们的研究中，刘伟认为，政策主体不会为“政策目标”而进行试验，政策内容是实现政策目标的路径，并且，政策工具是具体化的操作手段与方法，也会成为“试验”的目标 [5] 。
热点三：政策试验结果，包括#2政策创新、#5制度创新、#6政策变迁，涉及的关键词有政策扩散、府际关系、政策学习、学习路径、政策属性等。
最近几年，学者们更多地去关注政策试验会带来怎么样的结果，因此，政策创新、政策变迁、政策扩散等成为热点。杨宏山认为，开展双轨制政策试验提升了国家政策创新能力，加快了政策创新的扩散速度 [6] 。周望认为，政策试验是最为典型和普通的一种扩散形式 [7] 。杨宏山认为，在中国国家治理制度下，重大决策需要经由多轮政策试验和府际学习，才会走向明晰化、定型化 [8] 。梅赐琪等人认为，中央政府的政策偏好很大程度上决定了政策试点进而政策创新的方向 [9] 。
就政策试验的结果来说，有如图6所示的关系。最近几年，国内学者大多研究试点成功后的复制推广，比如政策创新、政策扩散等。但是，关于试点失败的研究，比如政策悬浮、政策变迁等却寥寥无几。
5. 研究热点发展趋势分析
5.1. 关键词时间线图谱分析
时间线图谱有助于了解关键词在不同时间节点上的信息。如图7所示，发现政策试验是从2004年左右开始有学者进行研究，并直至2022年，说明政策试验在近20年间一直是有学者们研究的。而政策试点与政策创新研究的起步比政策试验要晚，大约是在2008年左右。国家治理、政策变迁与公共决策的研究还要再晚一些，大约是在2014年左右。这六个方向(政策试验、政策试点、政策创新、国家治理、政策变迁、公共决策)至今仍是学者们研究的热点方向。而央地互动与制度创新二者虽然研究起步早(大约在2010年前后)，但从2020年左右开始便很少有学者研究，说明这二者可能已不属于学者们研究的热点方向。
Figure 7. Keyword timeline map of policy experimental research
图7. 政策试验研究的关键词时间线图谱
5.2. 关键词突显图谱分析
关键词突显图谱有助于了解关键词在不同时期的信息。如图8所示，可以发现我国在“政策试验”领域的研究大致可分为四个阶段：第一阶段，2002~2007年(初步阶段)，出现的关键词有合法性、邓小平，可以看出我国在此阶段对政策试验的研究还较少；
第二阶段，2008~2011年(缓慢积累阶段)，出现的关键词有政策工具、试点、中国特色、改革开放，可以看出我国在此阶段对政策试验的研究开始增多，但具体方向比较紊乱，大多为概念上的辨析；
第三阶段，2012~2017年(快速增长阶段)，出现的关键词有地方政府、地方创新、卫生治理、中国改革、政策过程、公立医院、改革创新、政策演变、现场实验、公共政策、政策学习，可以看出我国从此阶段开始的研究快速增多，大多为贴近当时的政策所做，而且，一些研究与卫生、住房、养老等方面结合，凸显政策试验的中国模式，体现中国制度优势；
第四阶段，2018~2022年(稳步发展阶段)，出现的关键词有政策创新、政策扩散、国家治理、技术理性、人工智能、扩散模式、政策变迁、府际学习、改革试点、创新扩散、央地互动，可以看出我国在此阶段对政策试验的研究已经进入了成熟阶段，关键词也远远多于其他时期。并且，此阶段的研究不仅有当时的政治色彩与技术发展，而且更加关注政策试验会带来如何的结果，学者们更多地去研究政策创新、扩散、变迁等方面的内容。
Figure 8. Keywords map of policy experimental research
图8. 政策试验研究的关键词突显图谱
6. 研究结论与展望
6.1. 研究结论
通过对我国在2002年~2022年间“政策试验”领域文献进行统计分析，得出以下结论：
1) 从研究现状来看，其一，根据发文量可以大致将研究划分为发文奠基时期、发文探索时期、发文增长时期和发文发展时期四个阶段。其二，根据作者和机构的合作图谱发现，虽然政策试验领域已经有较为成熟的研究，并已经形成部分稳定的合作关系。但研究以个人研究为主，机构之间的合作比较少且都在同一地域内。其三，根据高被引文献分析中发现，从2010年开始我国在政策试验方面的发文量逐步上升，并且，近几年我国在这方面的发文量越来越多；
2) 从研究热点来看，其一，根据关键词共现图谱发现，政策试验、政策试点、政策创新、国家治理、央地互动、制度创新、政策变迁、公共决策、社会组织这些关键词在文献中出现频次较高。其二，根据关键词热点主题分析，可将政策试验研究的热点大致分为三个方面：政策试验的内涵辨析、政策试验过程与主体和政策试验结果；
3) 从研究趋势来看，其一，根据关键词时间线图谱发现，政策试验、政策试点、政策创新、国家治理、政策变迁、公共决策这六个方向至今仍是学者们研究的热点方向，而央地互动与制度创新二者最近几年可能已不属于学者们研究的热点方向。其二，根据关键词突显图谱发现，我国在政策试验领域的研究大致可分为四个阶段：初步阶段、缓慢积累阶段、快速增长阶段、稳步发展阶段，且每个时期的关键词皆有其特色。
6.2. 展望
综上所述，尽管我国“政策试验”研究已经经过了二十年的沉淀，有着重要的理论意义，但是现有的研究依旧存在着概念不清晰、研究内容狭窄、研究方法单一等诸多不足。因此，对于后续研究提出三点建议：
1) 要辨析和厘清概念。政策试验、政策试点、政策实验这三者在研究与实际工作中都是一组相似且难以厘清的概念，在目前诸多研究中仍出现三者混用的情况。因此，需要对三者进行明确地辨析和区分；
2) 要精细研究内容。在目前我国对政策试验的研究中，所结合的案例大多为成功的试点，少有政策试验失败的案例。这就表明，我国目前缺少对政策试验所带来的负面作用的研究，也就是缺少政策试点悬浮方面的研究。因此，在今后的研究中能多探讨政策试验的负面影响、效果差异及其原因；
3) 要丰富研究方法。我国目前对政策试验的研究大多停留在历史梳理、概括总结和类型划分等上，最近几年，结合案例进行对政策试验的分类、概念总结等研究是个很好的尝试。同时，未来研究希望能引入实验法这一需要控制变量和设置对照组的逻辑设计来对我国政策试验研究进行量化分析，推进我国政策试验研究的科学化进程。