行政理论顾名思义，指的是行使政治权力对国家、市场、产业、科技活动和其他各种社会活动进行管理的理论。特点是权力集中，目标明确，资源配置指令化，并不通过市场交换和自由竞争进行，充其量是行政机构控制下的有限竞争。政策是运用行政方法影响行为的重要工具。 

　　行政的方法如果使用得当，是一种有效的人类合作协同的方法。在讨论社会协调机制的论著《政治、经济与福利》一书中，达尔和林德布隆曾经说过，人类有三大重要的协调管理机制方法：行政方法、市场方法和意识形态方法。它们都有自己的优缺点和适用环境，但比较起来，如果目标明确，行政方法最为高效。这也是为什么军队和政府使用的主要方法是行政的方法。通过一长制、科层结构、专业分工、法规、薪酬、纪律要求等方法使得大规模人类协同成为可能，组织起来办大事。在实际国家治理过程中，行政力量影响巨大，对市场秩序、社会运行包括科技事业的发展和科技成果的使用分享都有巨大的影响，也能在很大程度上对社会文化和意识形态进行形塑，有强大的制度优势。但如果行政行为失误，造成的影响也会十分巨大，往往难以弥补。从这个意义上来说，研究行政理论，做好行政工作，发挥制度优势，是每一个国家管理者最重要的工作。 

　　用行政和政策方法管理科学技术研发也有过十分耀眼的成就。熟悉美国科技政策发展历程的学者都知道，美国的科技创新过程经历了自由放任发展型、企业先导型、国家任务型和宏观科技政策调控型几大阶段。1944年美国科学发展办公室主任范内瓦尔·布什的“科学——无尽的前沿”报告，系统阐释了政府对科学技术发展的重大责任，是美国行政力量系统性介入科技创新的号角。这一报告推动了美国国家国家科学基金法案，用国家力量推动科学为健康、繁荣、福祉和国防建设服务。国家政策的持续介入，在近年来催生了科技政策科学（Science of Science Policy,SoSP），以一个全新交叉学科的视角，帮助决策者和研究者理解创新，制定合理的科技政策，理解其运行机制，推动科技成果创新。涉及的科学问题包括：什么是创新的行为基础？如何理解技术的研发、采纳与扩散？科技创新群体如何发展和演变？政策制定的领导力量也从由政府和军方主导，到科学家主导，再到经济学家、企业家和管理学家与科学家互动讨论甚至博弈，来进行决策选择。因为，人们逐渐发现，科学的进步，不仅仅只考虑科学技术上的可能，或者经济方面的盈利，更需要满足社会伦理诉求和人类共生共存，共同发展的需要。从这个意义上来说，要真正推动创新，创新的政策和行政手段必须尊重创新理论所揭示的创新规律。比较能够综合表达的创新理论——巴斯德象限理论和大理石花纹理论，就提供了很好的分析框架。 

　　巴斯德象限理论显示，从基础研究到应用研究并不是简单的线性关系，基础研究有多个源流，应用研究也有多个源流，并不是抓好一个源流，一种因果关系，进行一种方式的投入，就能得到最佳效果。我国在改革开放以来，不断加大科技投入，常有政出多门，多种投入的实践，在一定意义积累了多元化投入的经验。但也常常由于部门缺乏对科技发展规律的认真研究，见风口就投，急功近利；并以科学研究结果难把握，或者以政治需求优先为理由进行盲目投入，资金量和投入方法也不合理配套，浪费极大。但只要是上级政策要求，即便明知创新不会有结果，或者投入得不到合理回报，地方官员也会积极推动，因态度、积极性得到表扬、业绩嘉奖和升迁。一些地方官员明知创新难有结果，依然搞形式主义；一些科研人员和企业其实缺乏核心技术、基本条件和素质，或者产品潜力的情况下，也大胆谋取政府补助。许多创新工程以虚无状态开始，到最后不了了之，国家交出了高昂的行政学费，却没有得到应有的回报。 

　　巴斯德象限理论将科技创新活动分类。第一类是以生物学家巴斯德为代表的研究，同时追求产品的市场价值和使用价值。这一类研究目标性强，导向明确。也分基础研究和应用研究，其中的基础研究是补缺性质，有预期时间表，并不是漫无目的的知识性探索。开始前需要对上下游的理论、材料、市场空间、研究能力和成功概率有相当的评估，在研究成功的概率基本明确的基础上，进行预算和投入。可以是跟踪项目，也可以是攻关项目。我国的两弹一星、八六三、高铁研发等都属于这一类研究，是政府政策行为关注和支持的重点。第二类创新活动被归类在爱迪生象限，重点是工程和应用，是技术转让性创新。这一类创新在理论、材料、技术基本成熟的条件下，制造出产品，开发市场，进行规模性生产，满足消费，获取利润。这一类创新，需要的支持是产业政策、市场环境、相应的法规。资金支持一般用集资、低息借贷、税收、风险分担、创业保险、利润共享解决。行政部门需要提高政策性和服务性支持，并不应该直接投入。即便是公益性投入，也需要有还本付息的安排和回报率的计算。因为，创新的目标是商业活动和市场盈利。第三类是基础科学研究的支持，位处波尔象限。这一类研究以纯科学问题为导向，往往需要一个不定期、甚至很长的无产出和回报的时段，不少也会失败。这类研究的问题由科学家主导，根据经费预算的可能和科学家的研究兴趣确定，属于国家富足后的奢侈活动。钱多多投，钱少少投，无钱不投。科学家也需要有强大的内生性自我驱动能力，有经费会干，没有经费也要干；花赞助人的经费干，花自己的经费也干；自己另外找工作谋生，业余时间还干。这一类研究，大多发生在高等学校。科学家的谋生职业是教书育人，业余时间从事科研。一旦到有潜力突破的关节点，也可休年假、或停课，在科研基金的支持下攻关，获取成果。这类问题如基本粒子研究，黑洞研究、早期的量子理论研究、脑神经研究、数学研究、人工智能研究等等，如果成功，可以有重大贡献，但也有可能不会成功，或者要几代人以后才成功。从研究人员来说，一般也只有少部分人有这些兴趣、才能、恒心。研究也需要长期知识积累和学术共同体的打造。具体例子如登月计划、火星计划、空间站计划、大型粒子对撞机计划等。在技术、材料、人才准备充足、国力雄厚、有望成功的时候，较大大规模投入；在力量不足时，关注某一方的突破。在经济能力不强、竞争性支出多的情况下，就暂时搁置或不做。这类研究，一旦成了通过认真研究的国家战略，就需要有步骤、有方法的长期稳定的拨款。有奉献精神和研究兴趣的科学家团队自我驱动，当作事业来进行，完全不必由外行人员监督、评估和管卡流程。所有的工作先支付，后观察，有长期工作方案，行政力量只提供服务，不进行管理。国际上，基础科学研究工作放在高等学校是有自己的道理的。高校教师肩负培养人才和科研两大任务，互相促进，教书育人是主业，科学研究是自由探索，长期积累，到快有突破的阶段再集中攻关。当前十分火爆的人工智能的前期工作，已经进行了70年，耗费了几代学人的毕生努力，国际政治形势也经历了数次重大的变化。行政组织对这一类性的研究应该根据国民经济财力、长远规划，去功利目标，重在人才培养和知识积累。第四类研究为自由探索和无目标的研究，有民间自发、也有政府经费多的时候的随意支持。这类研究也常常会异军突起，有意想不到的结果。但这一部分不属政策重点，该由社会自己解决。 

　　大理石花纹型创新理论显示，科技创新不是简单自上而下或自下而上的活动，而是政府、科技界、企业和社会通过个人在互动过程中形成的一定的创新板块中的活动，差异性、不确定性非常大，不能按层级管理和运作。科技创新的成功会从不同的板块形式中意想不到地涌现。当前人工智能生成式大模型有多达几百种的模型，核心有独特贡献点的语言大模型、图像大模型、视频创造大模型就有四五十种之多，相互弥补了不足。这些模型不断从不同国家的高校团队、公司和研究机构不定期涌现，完全不是自上而下的结果。这些研究单位和课题组各自有自己的板块，在资源、人才、经费、技术各个方面形成创新共同体，推出创新成果，提供技术转让的机会。以科层结构和部门行政方式工作的政府组织如何能成为这些创新团队的推手、合作者，而不是壁垒制造者和资源错配者，是当前激励创新的一个难题。现有的组织管理方式不能合理满足创新版块各自成功的工作机制。许多有潜力的项目历经行政组织的评估评审的漫长过程，经常被要求修改得面目全非、或被行政级别高的单位或个人截胡，大大偏离原有创新思路，或被搁置，或被低水平推进，难以形成创新成果。一些大型规划项目竟然由一线的实习生拍板定方案，一些领军科学家的研究报告出自博士生之手，都是层级管理出现的弊端。 

　　审视完科技创新规律，再回到行政理论本身，看当年现代行政科学先驱威尔逊的一段名言：“行政科学的目标是研究政府应该并能够做好哪些事情？以及政府如何能将它应该也可以做好的事情以最有效、成本最小的方法做好。现成的智慧是不足的。如是，我们必须需要更严肃认真地研究这些问题。”再者，“我们研究行政科学，要将行政的方法从源于狭隘经验主义的、昂贵和混乱的实验性方法中解救出来，把它们建立在有深厚理论原则的基础之上”。 

　　传统行政科学注重常规管理和社会服务性公共政策。随着科学技术的进步和深入现代生产生活，政策也开始关注用科技创新推动社会发展。需要研究的是，政府的行政行为和政策如何介入科技和社会创新。巴斯德象限理论的科学、技术的分类方法，给行政部门对科研的管理指出了一条明确的道路，也能解决不少科技政策制定上的争论。有的研究是基础研究，不怕人少，重自由探索。成功概率不明朗，投入也不必大；细火慢熬，长期积累；一旦破壳而出，潜力无穷。近年来涌现型出现的人工智能研究成果，依靠的团队都不大。也有研究需要大型团队，但必须有理论、有技术、有人才、有材料，有内生的非经济动力和高成功率的论证。另也有不少研究的结果，难以预测，投入难确定、回报和风险都高，需要灵活应对，并不是行政方法的强项，应该是市场或志愿行为的结果，是“有所为有所不为”中的“不为”，是此处不为胜有为的创新空间。 

　　可以预见，人工智能体的出现和大规模机器学习能力，能大大加强人类的认知能力，或许不久就能帮助公共政策制定者将科学研究的方向、方法、技术、材料、人才、科学家的工作成就、创新履历、财政能力、投入、成本、回报、创新意义等通过大模型的方法进行分类和排序，提供决策支持，优选政策匹配的方案。IBM机器诊断已经拥有上亿案例，能够提出很好的诊疗咨询。同理，当科学技术、产业竞争、人才储备、投融资能力、社会需求、高级知识人的创新创业意愿、人类消费偏好和需求倾向大数据逐步完善，大模型注意力集中的时候，更加科学的科技发展、产业发展方向需求就会涌现。国家行政力量和政策对科技和社会发展的干预，或者说理性指导，就会更加成熟和完善。也可能，在那个时候，理性的科技政策，不再追求科技创新的市场价值，而是人类社会如何共享高质量生活的新前沿。但是，在这一天到来之前，国家行政力量，也就是国家公共政策如何科学地介入科技创新、组织创新和社会创新，依然是我们需要认真思考和研究的问题，也是为未来智能体提供算法和学习经验的努力。创新国家的建设，不仅仅是科学家的任务，也是国家治理和公共政策学者，特别是在职行使国家行政权力和资源配置权力的行政官员的重要使命。 

　　（原文标题：《政府政策如何有效助力科技创新——巴斯德象限理论的启示》）

　　（作者简介 : 蓝志勇，清华大学公共管理学院教授，香港科技大学（广州）创新创业与公共政策学域代理主任；唐醒，清华大学公共管理学院博士研究生）