《校外培训机构专项治理》政策爆发的影响因素及逻辑

Influencing Factors and Logic of the Outbreak of Special Management Policy for Off-Campus Training Institutions

摘要: 政策爆发描述的是公共政策在短期内大规模快速扩散的过程。本文以校外培训机构专项治理政策的省际扩散为研究对象，运用回归分析方法，分析该政策爆发式扩散的影响因素及逻辑。影响因素：政策背景维度议题显著性在0.01水平通过显著性检验；政策属性维度政策兼容性与政策爆发显著正相关；媒介维度中央指示、横向学习机制及中央强制压力均通过显著性检验且中央指示影响力最大；爆发逻辑：议题显著性与政策兼容性，使得政策“跨时序”采纳；纵横向府际互动及中央强制推行，使得政策“加速度”采纳。

Abstract: Outbreak of policy describes mass rapid diffusion process of public policy in the short term. This paper focuses on the inter-provincial diffusion of special governance policies for off-campus training institutions, and uses regression analysis method to analyze the influencing factors and logic of the explosive diffusion of the policy. Influencing factors: the significance of the policy background dimension passed the significance test at 0.01 level; policy compatibility is positively correlated with policy outbreak in policy attribute dimension. Central instructions, lateral learning mechanism and central coercive pressure in media dimension all passed the significance test, and central instructions had the greatest influence. Outbreak logic: Salience of issue and policy compatibility make policies adopted “across time”; vertical and horizontal inter-governmental interaction and central implementation make policies adoption “accelerated”.

1. 问题的提出

政策创新扩散是公共政策过程理论研究的重要议题，政策爆发描述的是公共政策在短期内大规模快速扩散的过程。参加校外教育培训给学生与家长带来负担。据2016年全国教育事业发展统计公报估算，校外培训行业的市场规模达到4900亿元。2017年中国教育财政家庭调查(CIEFR-HS 2017)对校外培训的现状统计数据显示，参加校外培训的学生平均每人每年支出5616元 [1]。校外培训机构的野蛮生长，家长及学生的负担重成为一个全球性的社会问题，已有的研究证明对校外培训禁止、默许、鼓励 [2] [3] [4] 政策均不能有效解决这个问题。为了减轻学生课外负担和家庭经济负担，2018年1月1日，上海市正式实施由市教委、工商、人社、民政四部门共同制定的《上海市民办培训机构设置标准》《上海市营利性民办培训机构管理办法》，引导校外培训机构规范办学。2018年2月22日教育部等四部门发布了《校外培训机构专项治理》政策(下称专项治理)。2018年3月教育部再发文要求省级政府推行该政策。自上海市首推到同年5月中旬政策在省际政府内全面爆发。研究者分析《专项治理》政策创新扩散，试图找出这种爆发式扩散的影响因素及其作用逻辑。

2. 文献综述及理论框架

罗杰斯(Rogers)对创新扩散问题进行了系统性描述：“政策创新扩散是指某一创新在特定的时间内，通过特定的渠道，在特定的社会群体成员里传播的过程”( [5], p. 98)。学习、模仿、社会化、竞争和强制是政策扩散的主要机制 [6]。而内部决定因素模型、区域扩散模型和国家互动模型是对政府采用新政策原因的最主要三种解释 [7]。采纳决策决定了政策扩散是决策者面临时间约束、认知能力限制和不确定性等复杂约束条件时的渐进决策过程 [8]。

基于联邦制背景的西方政策扩散理论认为，政策扩散是各州为减少不确定性而进行的渐进学习行为，其扩散时间特征可通过“初期缓慢增长–中期快速上升–后期趋缓饱和”的S型扩散曲线加以呈现 [9]。已有的研究证明，随着时间的推移，累积政策采纳率的确遵循了“初期缓慢增长–中期平缓提升–后期渐缓趋平”的过程，因此S型扩散曲线被视为政策扩散过程的一般性特征 [10]。国内的研究成果普遍指明政府政策扩散过程亦遵循渐进逻辑，“扩散曲线几乎都是单一的S型” [11]。尽管“政策采纳的累积频率随着时间的推移呈现S型曲线近乎是一条公理” [12]，但是否政策扩散必然遵循渐进式的扩散过程？有学者指出部分政策(如网络问政 [13]、城市生活垃圾分类 [14]、留守儿童 [15] 等)扩散过程曲线与S型曲线并不一致。在“特色小镇”、“河长制”、“双创”等政策短期内由地方探索到全国范围内推广的分析中，研究者指明我国政策扩散过程中还存在“初期急剧爆发–后期趋缓饱和”的R型或“初期缓慢增长–后期急剧爆发”反R型曲线 [16]。

Mooney & Lee发现20世纪70年代美国死刑执行政策的扩散曲线R型 [17]，鲍什(Boushey)总结出了“陡峭S型、R型和阶梯型”等多种非渐进政策扩散曲线形态。他构建了美国政策扩散动力机制的流行病学分析框架 [18]。朱旭峰基于背景、主体、客体和媒体四个维度构建一种与中国情境更契合且更具有一般性的政府创新扩散动力框架 [19]。杨志提出“以政策源创新–政策扩散网络–潜在采纳政府为核心链条的中国政策爆发分析框架 [20]。本文在已有的研究基础上构建以“政策背景(议题显著性)–政策属性(传染源)–媒介(传播途径)–政策主体(潜在采纳政府)”为关键因素的四维中国政策爆发分析框架(如图1)。并对《专项治理》政策创新扩散进行探索性研究，以期解释非西方国家该类政策爆发式扩散的过程。

Figure 1. Policy outbreak analysis framework

图1. 政策爆发分析框架

2.1. 政策背景维度

朱旭峰认为在创新扩散的背景方面，需要从包括全球、国家和辖区等层次的纵向和包括政治、经济、文化、社会和自然等方面的横向两方面看。本文研究省际政府间以减负为目的的教育政策扩散，故选取以“学生减负”主题新闻报道为代表的议题显著性作为《专项治理》创新扩散的政策背景。议题的显著性代表政策创新所关涉问题的严重程度及急迫性。

H1：议题显著性程度越高，政策创新爆发的可能性越大。

2.2. 政策属性维度

罗杰斯(Rogers)认为政策接收者对政策创新的采纳因其对政策的相对优势、兼容性、复杂性、可试验性和可观察性认知不同而不同( [6], p. 17)。由于数据的可及性，本文选取复杂性和兼容性作为衡量政策创新属性优势的关键指标。复杂性是创新被认为相对难以理解和使用的程度。本文将省政府出台的文本中能节约潜在采纳者的时间与成本的政策，视为政策复杂性低。兼容性看创新与社会价值体系和信仰体系、过去曾推广且被接受的思想、客户对创新的需求是否兼容( [6], p. 257)。因此，提出两个假设：

H2：政策创新的复杂性越低，政策创新爆发的可能性越大。

H3：政策创新的兼容性越高，政策爆发的可能性越大。

2.3. 媒介维度

罗杰斯(Rogers)认为扩散过程的核心包括人际网络互动及社会示范效应(即采用者对其他人的影响) ( [6], p.36)。政策扩散的本质是政策信息的传播过程。在我国，全国性政策沟通有赖于“由垂直的央地关系和水平的同级政府关系构成的立体府际关系网 [21]。马亮在府际关系与政府扩散的文献综述中指明由中央政府主导的自上而下的压力传导机制被视为促成大规模政策扩散的最主要影响力的机制 [22]。林雪霏在“城市网络化管理”政策的分析中认为从同级政府中探索是地方政策的一种普通策略 [23]。因此，提出三个假设：

H4：中央政府《专项治理》政策出台会增加该政策在省际政府爆发的可能性。

H5：省际政府间的横向学习结果会增加《专项治理》政策爆发的可能性。

H6：中央政府的强制干预会增加《专项治理》政策爆发的可能性。

2.4. 政策主体维度

政策主体的特征是政策创新扩散的另一个维度。吴建南等人基于中国地方政府创新案例的实证研究表明，“政策概念、操作、短期效果，成本、受益群体规模等的差异”会影响政府创新扩散 [24]。《专项治理》政策是针对校外培训机构乱象进行规范，需要大量的经费投入。因此，我们假设：

H7：地方的人均经济水平越高，《专项治理》政策爆发的可能性越大。

3. 数据收集及变量测量

3.1. 样本及数据来源

本文以省级政府的《专项治理》政策爆发为研究对象。首先，在政策文本资料获取方面，搜索中央政府和中国31个省政府(不含港、澳、台)官方网站主动公开的信息资源，对部分仅存在文件名称和发文字号而官网并无记载的文件，通过“北大法宝”进行了数据补充，获得《专项治理》政策文件33份(含中央发文)。其中，上海市是最早试行此政策的城市，其政策被视为政策创新源，舍去其在中央发文后的跟进发文，舍去中央发文作为定量分析单位，故获得31份政府发文。本研究所用变量的测量方法和数据来源，见表1。

Table 1. Study variables and their measurement methods

表1. 研究变量及其测量方法

3.2. 变量及其测量

3.2.1. 被解释变量

本文研究的被解释变量为省际政府i在时间段t集中推行《专项治理》政策的概率。将府际间政策采纳时间间隔时长 < 政策采纳平均间隔时长的时段，界定为政策爆发阶段。在政策没有爆发特点的时段，这一变量被赋值为0；否则，该变量赋值为1。

3.2.2. 解释变量

议题的显著性是考察政策创新源的相对优势。以“学生减负&校外”为主题的新闻报道累计篇数来衡量议题的显著性。省级政府i在第t月是否受到议题显著性影响的测量指标为第t−1月的“学生减负&校外”新闻量。模型中对该变量进行以10为底取对数变换。

政策复杂性正如前文所言，规范清晰的实施方案是大幅提升政策试点执行效果和推广率的关键。本文将出台了清晰化操作方案的省级政府赋值为1，否则为0。

政策兼容性本文将政策主体即潜在采纳政府所拥有的问题机构数多少界定为地方政府对政策的兼容性。以教育部2018年公布的公开数据为准，由于各地的数据差异较大，模型中对该变量数量进行以10为底取对数变换。

中央指示指中央政府是否出台《专项治理》，本文中央政府于2018年2月出台了《专项治理》。因此，本文以2018年2月为分界点，2018年2月及以后该变量赋值为1，否则为0。

横向学习机制指全国范围内已开展《专项治理》的省际政府数量在所有省际政府市县中的比例，用来衡量省际政府间的横向学习机制。省际政府i是否受到横向学习机制影响的测量指标为i推行政策前的累计已推行市县比例。

中央强制干预指中央政府是否发文要求地方政府推行该项政策。中央政府在2018年3月28日出台文件要求省际政府推行该项政策。因此，本文以2018年3月28日为界，2018年3月28日之前为0，3月28日及之后为1。

人均GDP作为测量经济状况的指标，往往与创新的采纳呈现出正向相关关系 [25] [26]。政府i在第t−1年的年末地区人均生产总值，并对该变量进行以10为底取对数变换。

3.3. 数据分析方法

基于logistic回归进行建模，分析政策创新源、政策扩散媒介、政策主体特征三个维度对《专项治理》政策爆发的影响。在本模型中，被解释变量为省际政府i在时间段t是否推行《专项治理》政策的概率。本文的模型如下：

$\text{Logith}\left(t_{ij}\right)=a+B_{i}X+e_i$

$\text{Logith}\left(t_{ij}\right)$ 为被解释变量，将结果变量与解释变量联系起来，表示省际政府i在时间t是否集中推行《专项治理》政策的概率，用来反映某一时段政策爆发的可能性。X为解释变量，e_i为误差项，B_i为各变量系数。

4. 《专项治理》政策爆发的实证分析

2017年12月29日上海市人民政府办公厅正式转发了由市教委、工商、人社、民政四部门共同制定的《上海市民办培训机构设置标准》《上海市营利性民办培训机构管理办法》，文件于2018年1月1日正式实施。2018年2月中央发文在全国范围内推行《专项治理》政策，至2018年5月中旬政策在省际范围内全面扩散。

4.1. 变量的描述性统计

全部变量均有31个观测数据，故回归分析模型检验了31个观测值。同时，为保持变量的独立性，本文通过了方差膨胀因子(VIF)来判断是否存在多重共线。结果显示，各变量之间的方差膨胀因子最大值为0.359，小于多重共线性警戒值10，说明各变量之间不存在严重的共线性问题。样本变量的描述性统计结果，见表2。

Table 2. Descriptive statistics of variables

表2. 变量的描述性统计

4.2. 扩散机制建模分析

基于logistic回归的分析结果如表3所示。模型1是对政策背景维度分析的结果，模型2是对政策属性进行回归分析的结果，模型3~6是对政策创新媒介维度分析的结果，模型7是对政策主体维度分析的结果。模型8是全模型的分析。同时，表3报告了观测值N、卡方值、对数似然函数值和伪R²，对模型的拟合优度进行检验。比较模型1~7与模型8发现，模型的伪R²有所提高，说明模型的解释力得到提高。

Table 3. Analysis results of different dimension models based on logistic regression method

表3. 基于logistic回归方法的不同维度模型分析结果

注：(1)^***、^**、^*分别代表相应系数通过1%、5%、10%的显著性水平检验。

4.2.1. 政策背景的影响

M1检测议题显著性对《专项治理》政策扩散的影响力，结果表明其在0.01水平上显著影响该政策扩散，H1得以证实。

4.2.2. 政策属性的影响

M2是分析政策复杂性对《专项治理》政策扩散的影响力，没有通过显著性检验，H2不被支持。M3是政策兼容性对政策扩散的影响力，其在0.05水平显著影响该政策创新扩散，H3得以支持。

4.2.3. 媒介的影响

模型3~模型5是媒介维度对《专项治理》政策扩散的数据分析，中央指示、中央强制干预机制在0.01、横向学习机制在0.05水平上显著影响该政策创新扩散，H4、H5、H6假设得以证实。模型6是对媒介维度全部变量影响力的分析，中央指示在0.01水平通过显著性检验。

4.2.4. 政策主体的影响

M7模型是人均GDP对该政策扩散的影响，结果是不显著，不支持H7。

对全模型的检验结果表明：中央指示仍在0.01水平显著影响《专项治理》政策扩散。同时，模型的伪R²达到90.7%，其解释力明显提高，表明《专项治理》政策扩散受四个维度变量的共同影响。

5. 《专项治理》政策爆发逻辑：政策采纳的“跨时序”与“加速度”

5.1. 议题显著性与政策兼容性，使得政策“跨时序”采纳

创新决策过程包涵“认识、说服、决策、执行和确认”( [6], p. 38)五个时序性阶段。创新决策过程是信息收集和信息处理行为的过程，目的是减少创新所带来的不确定性。海辛格(Hassinger, 1959)曾提出，主体很少主动接触一项创新，除非他们首先感到对该项创新有需求。以减负为导向的政策创新源议题显著性与政府亟待处理问题机构数需求相兼容，使得创新决策过程跨时序被采纳。

5.2. 纵横向府际互动及中央强制推行，使得政策“加速度”采纳

中央政府对地方政策创新源的吸纳是对政策首创者的激励，使得政策创新源的影响力具有象征符号特征。但，并不表示政府主体会实质采纳政策。中央政府发文要求政府主体推广政策创新源的强制举措，使得地方政府将政策创新源的关注变成执行。地方政府对中央强制指令的回应速度，在很大程度上建构着政策扩散过程特征。政策爆发还依靠中央政府的进一步强制干预。在我国，上级政府可以通过人事制度、政治资源分配等象征权力约束下级政府的行为。已采纳政府也在影响下一个潜在政府的采纳行为。当愈来愈多的省份采纳《专项治理》政策后，其认可度越高。因此，已采纳者对潜在采纳者形成一种社会示范效用。在纵横向网络互动的影响下，政策来到它的“时间”。正如Savage所言，“当一项政策的‘时间’来临时，其便会以极快的速度扩散开来。” [27] 在中央3月28日发布要求各省推行该政策通知后，政策到达时间点，在这之后的4月始政策迅速在二十余个省际政府间扩散开来，使得政策得以“加速度”全面爆发。

6. 结论与讨论

已有的政策创新扩散研究表明，“地方创新–上级采纳–地方跟进”政策创新扩散在时间上的特点表现为渐进式和非渐进式两种不同的政策扩散模式。本文构建“政策背景–政策属性–媒介–政策主体”的中国政策爆发循环分析框架，并尝试在已有研究基础上对中国非渐时式政策爆发现象的影响因素、生成逻辑进行探讨。本研究的理论贡献有：

1）基于校外培训专项治政策爆发的回归研究表明，诱使该类政策在短期内爆发是政策议题显著性、纵横向网络互动、中央强制干预、政策主体特征、政策属性四个维度因素协同作用的结果。

2）引入“跨时序”与“加速度”概念进一步阐释该类政策爆发的逻辑。

中国单一制政府结构下政策爆发主要表现在政策创新源的议题显著性与主体的内在需要在社会价值建构上获得了兼容，为政策扩散节省了时间，从而实现了政策的跨时序被采纳；媒介上上级政府的权威信号与府际间政策学习结果共同作用以及中央政府的强制要求，使得政策采纳得以加速度。政策被采纳的跨时序与加速度，推动具有中国特色的政策创新全面爆发。

当然，不同政策的政策爆发现象必然受到更多因素的共同影响，我们关注什么样的政策会扩散，为什么政策会是爆发式地扩散？同样的纵横向机制网络存在，为什么有的政策爆发了，有的却没有？什么类型的政策能在全国范围内爆发式扩散？是否有特定的特征，还有待进一步的探讨。

基金项目

广东省农业农村厅《广东省乡村振兴重难点问题调查研究及相关工作服务项目》(GZSW21200FC2129)。