第六讲公共政策预测分析

1、第六讲 公共政策预测分析一、预测的内涵二、公共政策的因果预测三、公共政策的趋势预测四、公共政策的判断预测2022年5月公共政策分析2一、预测的内涵一、预测的内涵n1、预测及主要形式、预测及主要形式q推断推断q预言预言q猜测猜测2022年5月公共政策分析3一、预测的内涵一、预测的内涵n2、预测的构成、预测的构成q（1）预测对象）预测对象n现行政策结果现行政策结果n政策利益相关者的行为政策利益相关者的行为n新政策内容新政策内容n新政策结果新政策结果2022年5月公共政策分析4一、预测的内涵一、预测的内涵n2、预测的构成、预测的构成q（2）预测根据）预测根据n趋势外推趋势外推n理论假设理论假设n有见

2、地的判断有见地的判断2022年5月公共政策分析5预测根据预测根据A、趋势外推、趋势外推 因此 （I） （Q） （C） 自 1865 年到 1973 年联邦 截至 2000 年，美国的联邦 政府的机构数从不到 50 机构数将超出 600 个。 增加到 350 个以上。 很可能 由于 （W） 19742000 年新机构的 平均年增长量与 18651973 相同。 因为 （B） 过去观察到的模式 会在将来重复。 2022年5月公共政策分析6预测根据预测根据B、理论假设、理论假设 因此 （I） （Q） （C） 1950 年以来，联邦、州 政策分析人员在未来将有 和地方政府中政策分析 更多的权力。 人员

3、数量有显著增长。 （可能） 由于 （W） 在“后工业社会” ，专业知识是日益 稀缺的资源，这增加了专家的权力。 因为 （B） 社会问题的复杂性要求 越来越多的专业知识。 2022年5月公共政策分析7预测根据预测根据C、有见地的判断、有见地的判断 因此 （I） （Q） （C） 有几个思想库里， 对高速公路 到 2000 年会出现自动导航的 自动化的研究正在进行。 自动化的高速公路。 （可能） 由于 （W） 科学家具备完成“突破” 所必需的洞察力。 因为 （B） 科学家具有不言而喻的知识、 经验或特殊力量来产生这种 洞察力。 2022年5月公共政策分析8一、预测的内涵一、预测的内涵n2、预测的构成

4、、预测的构成q（3）预测技术）预测技术三种预测方法 方法 根据 适当的技术 结果 外推预测 理论预测 判断预测 趋势外推 理论 有见地的判断 传统的时间序列分析、线性趋势估计、幂的加权、数据变换、剧变法 理论图形化，因果模型，回归分析，点和区间估计，相关性分析 常规德尔菲法 交叉影响分析 政策德尔菲、可行性评价 预言 推断 猜想 2022年5月公共政策分析9n1、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q因果模型是变量之间因果关系的理论表达形式。因果模型是变量之间因果关系的理论表达形式。q因果模型是根据特定方法对两个或两个以上变量因果模型是根据特定方法对两个或两个以上变量发生的因果关系模式作出的

5、描述。发生的因果关系模式作出的描述。二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析10n2、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q（1）变量及定义）变量及定义n 变量是人、事或物的以不同数值表现的任何特征。变量是人、事或物的以不同数值表现的任何特征。政策影响的变量：受教育机会、公共安全、空气质量、政策影响的变量：受教育机会、公共安全、空气质量、粮食安全等。粮食安全等。n基本定义基本定义基本定义就是用其他同义词对那些用于描述该变量的词基本定义就是用其他同义词对那些用于描述该变量的词语做出解释。语做出解释。q操作性定义就是通过指明反映和衡量该变量所需要的操作操作性定义就是

6、通过指明反映和衡量该变量所需要的操作过程来定义这个变量。过程来定义这个变量。例：粮食安全是指充足的粮食供给、充分的粮食获得能例：粮食安全是指充足的粮食供给、充分的粮食获得能力以及粮食可靠性。力以及粮食可靠性。二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析11n2、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q（2）指标与指标体系）指标与指标体系n指标是可观察的特征，是可观察或不可观察特征的替指标是可观察的特征，是可观察或不可观察特征的替代物。代物。n指标体系是衡量一个变量的多个指标的组合。指标体系是衡量一个变量的多个指标的组合。二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测20

7、22年5月公共政策分析12一一些些典典型型的的社社会会指指标标 研研究究领领域域 指指标标 健健康康和和疾疾病病 公公共共安安全全 教教育育 就就业业 收收入入 住住房房 休休闲闲和和娱娱乐乐 人人口口 政政府府和和政政治治 公公众众价价值值取取向向和和态态度度 社社会会流流动动性性 自自然然环环境境 科科学学和和技技术术 州州精精神神病病院院的的人人数数 害害怕怕夜夜间间单单独独行行走走的的人人数数 25岁岁以以上上的的高高中中毕毕业业生生 妇妇女女就就业业比比率率 处处于于贫贫困困线线下下的的人人口口百百分分比比 住住房房条条件件低低于于法法定定标标准准的的家家庭庭数数 制制造造业业职职工

8、工年年均均带带薪薪假假期期 计计划划人人口口和和实实际际人人口口数数 公公共共管管理理的的质质量量 对对生生活活的的总总的的满满意意度度和和陌陌生生感感 父父辈辈职职业业的的变变迁迁 空空气气污污染染指指数数 科科学学发发现现 2022年5月公共政策分析13粮食安全的操作定义及指标体系粮食安全的操作定义及指标体系l粮食安全是指充足的粮食供给、充分的粮食粮食安全是指充足的粮食供给、充分的粮食获得能力以及粮食可靠性。获得能力以及粮食可靠性。l粮食自给率不低于粮食自给率不低于95%；l粮食储备率不低于粮食储备率不低于18%；l粮食人均占有量不低于粮食人均占有量不低于400公斤；公斤；l基本农田不低于

9、基本农田不低于18亿亩；亿亩；l粮食播种面积不低于粮食播种面积不低于16亿亩。亿亩。2022年5月公共政策分析14n2、因果模型及包含要素、因果模型及包含要素q（3）路径关系）路径关系n变量之间的因果关系：变量之间的因果关系：自变量自变量 因变量因变量n变量之间的数量关系变量之间的数量关系科学方法科学方法二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析15因果模型 p31 p21 p32 e2 e1 1、公公共共机机构构雇雇员员（EPO） 2、管管理理和和非非管管理理人人员员比比率率（RMN） 3、单单位位服服务务税税收收成成本本（CUS） 注注：符符号号 p 代代表表因

10、因果果路路径径及及其其方方向向。 p31 指指变变量量 3 由由 1 引引起起变变化化。 符符号号 e（有有时时写写作作 u）是是一一个个偏偏差差条条件件，指指考考虑虑了了路路径径图图中中某某一一内内生生变变量量之之前前的的内内生生变变量量的的影影响响后后剩剩余余的的、不不能能解解释释的的（残残留留的的）变变量量的的部部分分。 2 RMN 1 EPO 3 CUS 2022年5月公共政策分析16因果模型 车辆数车辆数 每车里程每车里程 (1000 英里英里) (X) 每车维护成本每车维护成本 (1000 美元美元) (Y) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 24 23 30 40 48

11、65 65 60 90 91 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 n=10 X=536 X=53.6 Y=17.85 Y=1.785 2022年5月公共政策分析17n4、运用回归分析方法的因果预测、运用回归分析方法的因果预测二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析18例例l假设市政府决策者想考虑一个新政策，旨在建立影假设市政府决策者想考虑一个新政策，旨在建立影响更大的巡逻方式，包括扩大巡逻范围，对市民求响更大的巡逻方式，包括扩大巡逻范围，对市民求助电话更快地做出反应，最终通过增加可能的犯罪助电话更快地做出反应，最终通过

12、增加可能的犯罪人员被拘捕的概率来遏止犯罪。人员被拘捕的概率来遏止犯罪。l决策者需要根据里程数和车辆维护记录来进行预决策者需要根据里程数和车辆维护记录来进行预测：如果测：如果10台车中的几台每年运行台车中的几台每年运行15000英里，英里，会增加多少成本。会增加多少成本。2022年5月公共政策分析19例现 假 设 10 台 车 的 行 驶 里 程 与 维 护 成 本 的 基 本 数 据 如 下 ： 车车 辆辆 数数 每每 车车 里里 程程 (1000 英英 里里 ) (X ) 每每 车车 维维 护护 成成 本本 (1000 美美 元元 ) (Y ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 24

13、 23 30 40 48 65 65 60 90 91 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 n=10 X=536 X=53.6 Y=17.85 Y=1.785 2022年5月公共政策分析20n4、运用回归分析方法的因果预测、运用回归分析方法的因果预测q（1）回归模型的建立）回归模型的建立n第一，明确自变量和因变量及因果路径。第一，明确自变量和因变量及因果路径。q通过制作关系图予以明确。通过制作关系图予以明确。二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析213、回归分析2022年5月公共政策分析22n4、运用回归分析方法的因

14、果预测、运用回归分析方法的因果预测q（1）回归模型的建立）回归模型的建立n第二，明确变量之间的数量关系第二，明确变量之间的数量关系2() Ycab XxybxaYb X二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析23车辆车辆数数 (1) 每 车 里 程每 车 里 程(1000英里英里) (X) (2) 每车维护成每车维护成本本(千千美元美元) (Y) (3) X 平均平均差差 (x) (4) Y 平均平均差差 (y) (5) 交叉乘数交叉乘数 (xy) (6) X 平均差平均差的平方的平方 (x2) (7) Y 平均差平均差的平方的平方 (y2) (8) 估计的估计的

15、 Y值值 (Yc) (9) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 24 23 30 40 48 65 65 60 90 91 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 -29.5 -30.5 -23.5 -13.5 -5.5 11.5 11.5 6.5 36.5 37.5 -1.335 -0.585 -0.985 -0.685 0.115 0.015 0.515 0.815 0.715 1.415 39.38 17.84 23.15 9.25 -0.633 0.173 5.923 5.928 26.98 53.063 870.25 930.25 55

16、2.25 182.25 30.25 132.25 132.25 42.25 1332.25 1406.25 1.782 0.342 0.970 0.469 0.013 0.0002 0.265 0.664 0.511 2.002 0.838 0.806 1.030 1.400 1.606 2.150 2.150 1.990 2.950 2.982 n=10 X=536 X=53.6 Y=17.85 Y=1.785 0.0 0.0 xy =179.54 2x =5610.5 2y =7.02 cy =17.85 案例计算结果案例计算结果2022年5月公共政策分析24案例计算结果案例计算结果()0

17、.070.032Ycab XX2179.540.0325610.5xybx 1.785 0.032 53.60.07a Y b X 2022年5月公共政策分析25n4、运用回归分析方法的因果预测、运用回归分析方法的因果预测q（2）预测预测()0.070.032Ycab XX()0.070.032(150)4.87cYab X二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析26n5、回归分析偏差计算回归分析偏差计算二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析27回归分析偏差计算回归分析偏差计算 l第一步，计算标准差第一步，计算标准差l所谓标准差，即

18、平均方差的平方根。其出现概率是所谓标准差，即平均方差的平方根。其出现概率是2/3。计算公式为：。计算公式为：l两个标准差发生的可能性为两个标准差发生的可能性为95.4%l三个标准差发生的可能性为三个标准差发生的可能性为99.7%2.y xYYcSn2022年5月公共政策分析28案例计算：案例计算：车辆数量 （1） 实际维护成本 Y （2） 估计维护成本 cY （3） 实际成本减去估计成本 CYY （4） 实际成本减去估计成本的平方 2CYY （5） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.45 1.2 0.8 1.1 1.9 1.8 2.3 2.6 2.5 3.2 0.838 0.806

19、 1.030 1.400 1.606 2.150 2.150 1.990 2.950 2.982 -0.388 0.394 -0.230 -0.300 0.294 -0.350 0.150 0.610 -0.450 0.218 0.151 0.155 0.053 0.090 0.086 0.123 0.023 0.372 0.203 0.048 n=10 Y=17.85 Yc=17.85 (Y-Yc)=0 1.304 22.1.3040.36111361.111010y xYYcYYcSn2022年5月公共政策分析29回归分析偏差计算回归分析偏差计算 l第二步，误差区间估计第二步，误差区间估计

20、lZ=标准差单位标准差单位lSy.x=一个标准差的值一个标准差的值.()cy xYYZ S2022年5月公共政策分析30案例计算案例计算( . ) 4.87 2(0.3611) 4.87 0.7222cY YZ Syx.2 0.36110.72222iy xYZ S 结果：结果： 在在95%的情况下，增加的情况下，增加150千英里巡逻而增加的成千英里巡逻而增加的成 本在本在4147.78-5592.22美元之间。误差范围：美元之间。误差范围：(. )cYYZ Sy x2022年5月公共政策分析31n6、相关分析相关分析二、公共政策的因果预测二、公共政策的因果预测2022年5月公共政策分析32相

21、关分析l回归分析估计了变量之间的准确关系。上例中反回归分析估计了变量之间的准确关系。上例中反映了巡逻里程多少与维修成本多高之间的精确关映了巡逻里程多少与维修成本多高之间的精确关系。系。l但还须反映方向和强度，即相关系数。即维修成但还须反映方向和强度，即相关系数。即维修成本的上升多大程度上是由巡逻里程引起的，是否本的上升多大程度上是由巡逻里程引起的，是否受其他因素影响。受其他因素影响。2022年5月公共政策分析33相关分析l第一步，计算系数第一步，计算系数 ，即对自由变量的平方根引起的因变量变，即对自由变量的平方根引起的因变量变动的总体衡量指标。公式如下：动的总体衡量指标。公式如下：2r220.

22、032 179.540.8180.827.02bxyry2022年5月公共政策分析34相关分析l第二步，因果关系的方向和强度的相关系数第二步，因果关系的方向和强度的相关系数r。lr是在是在-1和和+1之间，之间，l如如r为为0，两个变量不相关，两个变量不相关，l如如r为为 （即正或负）（即正或负）,表明最大程度的相关。表明最大程度的相关。l两个系数意义：两个系数意义：l年维护成本的变化有年维护成本的变化有82%是由于行驶英里数引起的是由于行驶英里数引起的（ =0.82）。）。l两个变量之间的关系是正强相关（两个变量之间的关系是正强相关（r=0.9）。）。1.020.8180.90rr2r202

23、2年5月公共政策分析35n1、线性趋势估计、线性趋势估计q以时间序列里的观察值为基础，利用回归分析来以时间序列里的观察值为基础，利用回归分析来取得对未来社会状态的精确的数学估计。取得对未来社会状态的精确的数学估计。三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析36例：线性趋势年度年度 能源消耗能源消耗 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 66.9 68.3 71.6 74.6 72.7 70.6 74.0 n=7 498.7Y 2022年5月公共政策分析37n1、线性趋势估计、线性趋势估计q（1）建立分析模型）建立分析模型nA、明确分析

24、变量及因果路径、明确分析变量及因果路径q自变量：自变量： 时间；须转换成可计算的数值。用时间代码值来表时间；须转换成可计算的数值。用时间代码值来表示。示。q因变量：分析对象随时间推移而发生的变化数据。如能源消因变量：分析对象随时间推移而发生的变化数据。如能源消耗量。耗量。q因果关系。因果关系。三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析38n1、线性趋势估计、线性趋势估计q（1）建立分析模型）建立分析模型nB、计算数量关系、计算数量关系2( )tYab xYanxYbx三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析39案例计算结果案例计算结果(

25、 )71.240.964( )tYab xx2022年5月公共政策分析40n1、线性趋势估计、线性趋势估计q（2）未来年度线性趋势预测）未来年度线性趋势预测(1980)( )71.240.964(7)77.99tYab x三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析41n1、线性趋势估计、线性趋势估计q（3）预测未来年度的线性趋势的条件）预测未来年度的线性趋势的条件n第一，时间序列必须是线性的；第一，时间序列必须是线性的；n第二，有合理的论据表明历史的模式会在将来持第二，有合理的论据表明历史的模式会在将来持续；续；n第三，模式必须是规范的。第三，模式必须是规范的。三、

26、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析42n1、线性趋势估计、线性趋势估计q（4）回归分析与线性趋势估计的区别）回归分析与线性趋势估计的区别()Ycab X( )tYab x三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析43n2、非线性趋势估计、非线性趋势估计q（1）非线性序列的特点及类型）非线性序列的特点及类型三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析44非线性序列的特点及类型非线性序列的特点及类型lA、摆动、摆动2022年5月公共政策分析45lB、周期、周期非线性序列的特点及类型非线性序列的特点及类型2022年

27、5月公共政策分析46lC、增长曲线、增长曲线非线性序列的特点及类型非线性序列的特点及类型2022年5月公共政策分析47D、衰减曲线、衰减曲线非线性序列的特点及类型非线性序列的特点及类型2022年5月公共政策分析48lE、剧变、剧变非线性序列的特点及类型非线性序列的特点及类型2022年5月公共政策分析49n2、非线性趋势估计、非线性趋势估计q（2）增长或衰减曲线计算）增长或衰减曲线计算 三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析50增长或衰减曲线计算2022年5月公共政策分析51l假设假设1971将将1000美元资金存入带利息的银行帐户。美元资金存入带利息的银行帐户。

28、l复利年息为复利年息为10%，不新增存款。，不新增存款。l到到1990年（年（20年）的总值是多少？年）的总值是多少？2022年5月公共政策分析52l复利模型及计算结果复利模型及计算结果l =某一笔投资在某一笔投资在n年后的积累值年后的积累值l =期初投资期初投资0(1)nnSrSnS0S20200(1)(1 10%) (1000)6727.47nSr S2022年5月公共政策分析53l线性趋势估计的结果线性趋势估计的结果l计算公式：计算公式：l计算结果：计算结果：()tYab X(1990)()1753.3082.31(29)4140.29tYab X2022年5月公共政策分析54l线性回归

29、计算的局限性线性回归计算的局限性l线性趋势估计误差大线性趋势估计误差大复利模型计算结果为：复利模型计算结果为：6727.47线性趋势结果估计值：线性趋势结果估计值：4140.29l线性方法的调整线性方法的调整幂的加权幂的加权数据转换。数据转换。2022年5月公共政策分析55n2、非线性趋势估计、非线性趋势估计q（2）增长或衰减曲线计算）增长或衰减曲线计算 n运用数据转换方法的增长或衰减曲线计算运用数据转换方法的增长或衰减曲线计算q找出所有找出所有Y值的常对数，将它们用在线性回归等式中。值的常对数，将它们用在线性回归等式中。q将常对数取反对数转换为自然数即获得计算结果。将常对数取反对数转换为自然

30、数即获得计算结果。三、公共政策的趋势预测三、公共政策的趋势预测2022年5月公共政策分析56第一步第一步找出时间序列找出时间序列2022年5月公共政策分析57第二步第二步计算计算Y值的常对数值的常对数logY年年份份 (x) (1) 时时间间序序列列变变量量 (Y) (2) 时时间间序序列列变变量量的的对对数数 (log Y) (3) 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1100 1210 1331 1464 1611 1772 1949 2144 2358 2594 3.041 3.038 3.124 3.165 3.207 3

31、.248 3.290 3.331 3.373 3.414 10 17533 32.276 2022年5月公共政策分析58第三步第三步算出列表中的算出列表中的其他数值其他数值 年份 (x) (1) 时间序列变量 (Y) (2) 时 间 序 列变量的对数 (log Y) (3) 时间值代码 (x) (4) 时间值平方 (x2) (5) (3)(4) (x log Y) (6) 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1100 1210 1331 1464 1611 1772 1949 2144 2358 2594 3.041 3.038

32、3.124 3.165 3.207 3.248 3.290 3.331 3.373 3.414 -9 -7 -5 -3 -1 1 3 5 7 9 81 49 25 9 1 1 9 25 49 81 -27.369 -21.581 -15.620 -9.495 -3.207 3.284 9.870 16.655 23.611 30.726 10 17533 32.276 0 330 6.838 2022年5月公共政策分析59第四步第四步计算的计算的 常对数值常对数值 tY( )tYab xlog( )tYab xlog32.2763.227610Yan2( log )6.8380.0207330

33、 xYbx2022年5月公共政策分析60第五步第五步计算计算 值值 tY(1990)log( ) 3.2276 0.0207(29) 3.829tYa bx (1990)log3.8296745.27tYanti2022年5月公共政策分析61l数据转换后的结果比较：数据转换后的结果比较：l复利模型计算结果为：复利模型计算结果为：l数据转换后的趋势估计结果为：数据转换后的趋势估计结果为：2020(1 10%) (1000)6727.47S(1990)log3.8296745.27tYanti2022年5月公共政策分析62n1、德尔菲法、德尔菲法q（1）定义：）定义：n一种获取、交流并形成对未来事

34、件充分意见的方法。一种获取、交流并形成对未来事件充分意见的方法。n由兰德公司由兰德公司1948年发明年发明,广泛应用于公共部门和私人广泛应用于公共部门和私人部门预测活动中。部门预测活动中。n逐步拓展到其他领域，如教育、技术、营销、交通、逐步拓展到其他领域，如教育、技术、营销、交通、大众媒体、医学、信息处理、研究开发、空间探索、大众媒体、医学、信息处理、研究开发、空间探索、住房、预算及生活质量。住房、预算及生活质量。n最初强调利用专家对以经验数据为基础的预测。最初强调利用专家对以经验数据为基础的预测。20世世纪纪60年代开始用于价值预测。年代开始用于价值预测。四、公共政策的判断预测四、公共政策的

35、判断预测2022年5月公共政策分析63n1、德尔菲法、德尔菲法q（2）基本原则：）基本原则：nA、匿名：所有专家都匿名发表意见，对他们的姓名、匿名：所有专家都匿名发表意见，对他们的姓名严格保密。严格保密。nB、巡回：个人的意见经过汇总，传递给参加讨论的、巡回：个人的意见经过汇总，传递给参加讨论的所有专家。所有专家。nC、反馈控制：汇总的意见以调查表的形式进行传递。、反馈控制：汇总的意见以调查表的形式进行传递。nD、统计学意义的小组反馈。、统计学意义的小组反馈。nE、专家达成一致意见。、专家达成一致意见。四、公共政策的判断预测四、公共政策的判断预测2022年5月公共政策分析64n1、德尔菲法、德

36、尔菲法q（3）基本步骤：）基本步骤：n第一步，明确问题。第一步，明确问题。n第二步，选择参与人。第二步，选择参与人。n第三步，问卷设计。第三步，问卷设计。n第四步，分析第一轮结果。第四步，分析第一轮结果。n第五步，设计出后续问卷。第五步，设计出后续问卷。n第六步，召开小组会议。第六步，召开小组会议。n第七步，准备最终报告。第七步，准备最终报告。四、公共政策的判断预测四、公共政策的判断预测2022年5月公共政策分析65n2、交叉影响分析、交叉影响分析q（1）什么是交叉分析）什么是交叉分析q根据相关事件的发生或不发生来对未来事件的发根据相关事件的发生或不发生来对未来事件的发生概率进行判断的方法。生

37、概率进行判断的方法。q其目的在于，对那些促进或阻碍其他相关事件发其目的在于，对那些促进或阻碍其他相关事件发生的条件加以确认。生的条件加以确认。q交叉影响分析法是常规德尔菲法的补充交叉影响分析法是常规德尔菲法的补充四、公共政策的判断预测四、公共政策的判断预测2022年5月公共政策分析66n2、交叉影响分析、交叉影响分析q（2）交叉影响分析的基本工具）交叉影响分析的基本工具-交叉影响矩阵交叉影响矩阵n将所有相关事件沿行和列开头进行排列的对称表格。将所有相关事件沿行和列开头进行排列的对称表格。n适用于一系列相互依赖的事件。适用于一系列相互依赖的事件。四、公共政策的判断预测四、公共政策的判断预测202

38、2年5月公共政策分析67交交 叉叉 影影 响响 矩矩 阵阵 图图 ： 说说 明明 大大 量量 使使 用用 汽汽 车车 的的 结结 果果 事事 件件 （ E ） E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 E 6 E 7 E 1 E 2 事事 E 3 件件 E 4 E E 5 E 6 E 7 + 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 0 0 + 0 0 0 0 0 E 1 = 大大 量量 生生 产产 汽汽 车车 E 2 = 方方 便便 旅旅 行行 E 3 = 惠惠 顾顾 大大 的的 郊郊 区区 百百 货货 店店 E

39、 4 = 疏疏 远远 邻邻 居居 E 5 = 对对 近近 亲亲 的的 高高 度度 社社 会会 心心 理理 依依 赖赖 E 6 = 家家 庭庭 成成 员员 无无 法法 满满 足足 共共 同同 的的 社社 会会 心心 理理 需需 要要 E 7 = 离离 异异 、 酗酗 酒酒 、 青青 少少 年年 犯犯 罪罪 等等 社社 会会 偏偏 离离 2022年5月公共政策分析68n2、交叉影响分析、交叉影响分析q（3）交叉影响分析的基本依据）交叉影响分析的基本依据-条件概率原则条件概率原则n条件概率是指一个事件发生的概率依赖于其他事件。条件概率是指一个事件发生的概率依赖于其他事件。n条件概率用条件概率用P(E

40、1/E2) 表示，读作表示，读作“在第二个事件在第二个事件E2发生的条件下，第一个事件发生的条件下，第一个事件E1发生的概率发生的概率”。四、公共政策的判断预测四、公共政策的判断预测2022年5月公共政策分析69n2、交叉影响分析、交叉影响分析q（4）交叉影响分析的基本步骤）交叉影响分析的基本步骤n首先确立在某个特定时点之前，某一事件（首先确立在某个特定时点之前，某一事件（E2）的）的发生概率是多少？发生概率是多少？n其次明确某个事件（其次明确某个事件（E2）肯定会发生事件，那么该）肯定会发生事件，那么该事件（事件（E1）发生的概率是多少？）发生的概率是多少？”四、公共政策的判断预测四、公共政

41、策的判断预测2022年5月公共政策分析70案例：假设一个专家小组用常规德尔菲法来估计假设一个专家小组用常规德尔菲法来估计4个事件个事件E1，E4在未来几年的发生概率。在未来几年的发生概率。lE1为每加仑油价上涨至为每加仑油价上涨至3美元，主观估计概率为美元，主观估计概率为P1=0.5lE2为城郊居民变为城市人口，主观估计概率为为城郊居民变为城市人口，主观估计概率为P2=0.5lE3为按人口计算的犯罪数量翻倍，主观估计概率为为按人口计算的犯罪数量翻倍，主观估计概率为P3=0.6lE4为短途电动汽车的大量生产，主观估计概率为为短途电动汽车的大量生产，主观估计概率为P4=0.22022年5月公共政策

42、分析71l假设现在其中一个事件发生（假设现在其中一个事件发生（P=1.0或或100%），），l我们来估计其他事件在未来几年的发生概率。我们来估计其他事件在未来几年的发生概率。l结果如下表：结果如下表：案例：2022年5月公共政策分析72交交叉叉影影响响矩矩阵阵中中第第一一轮轮的的假假设设性性说说明明 改改变变后后的的概概率率 如如果果这这一一案案件件发发生生 （P=1.0） E1 E2 E3 E4 E1=油油价价涨涨至至每每加加仑仑 3 美美元元 E2=郊郊区区人人口口城城市市化化 E3=犯犯罪罪数数量量翻翻倍倍 E4=电电动动汽汽车车 0.7 0.8 0.5 0.4 0.7 0.4 0.5

43、0.4 0.1 0.4 0.5 0.7 事事件件 原原始始概概率率 E1 P1=0.5 E2 P2=0.5 E3 P3=0.6 E4 P4=0.2 案例：2022年5月公共政策分析73n3、可行性评价、可行性评价q（1）可行性评价的含义）可行性评价的含义n可行性评价是对利益相关者在支持可行性评价是对利益相关者在支持/反对不同政策方反对不同政策方案时对采纳和案时对采纳和/或执行时的可能影响的预测方法。或执行时的可能影响的预测方法。n可行性评价特别适合那些要求对政策方案合法化的结可行性评价特别适合那些要求对政策方案合法化的结果进行估计的问题。也可以用来预测利益相关者在政果进行估计的问题。也可以用来

44、预测利益相关者在政策过程任何阶段的行为。策过程任何阶段的行为。n可行性评价以主观估计为基础。可行性评价以主观估计为基础。四、公共政策的判断预测四、公共政策的判断预测2022年5月公共政策分析74n3、可行性评价、可行性评价q（2）可行性评价的内容）可行性评价的内容n相关者态度位置。相关者态度位置。q相关者所取态度及出现概率相关者所取态度及出现概率n相关者可利用的资源。相关者可利用的资源。n相关者相对资源排序。相关者相对资源排序。 四、公共政策的判断预测四、公共政策的判断预测2022年5月公共政策分析75n3、可行性评价、可行性评价q（4）可行性计算）可行性计算四、公共政策的判断预测四、公共政策

45、的判断预测2022年5月公共政策分析76例：l某市政府为了解决明年的开支，要么平均提高某市政府为了解决明年的开支，要么平均提高1个百个百分点地方财产税，要么解雇分点地方财产税，要么解雇1500名工作人员以减少开名工作人员以减少开支。支。l两个方案遇到的问题：两个方案遇到的问题：l增税方案会遭到纳税人团体的强烈反对；增税方案会遭到纳税人团体的强烈反对；l解雇工作人员以减少开支可能会爆发持续解雇工作人员以减少开支可能会爆发持续2年以上的年以上的罢工。罢工。l哪个方案可行性更大些？哪个方案可行性更大些？2022年5月公共政策分析77第一步，将影响可行性的各种因素予以赋值。第一步，将影响可行性的各种因素予以赋值。l各利益相关者的立场，为各利益相关者的立场，为-1、0、+1。-1代表反对，代表反对，0表示无关，表示无关，+1代表支持。代表支持。l各利益相关者立场的出现概率，数值为各利益相关者立场的出现概率，数值为01.0。l各利益相关者可利用资源的主观估计，数值为从各利益相关者可利用资源的主观估计，数值为从01.0。