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    改革开放以来，中国政府通过组织大规模的政策试验，总结各地在试点中积累的成功经验，利用地方性知识增进认知，进而通过顶层设计这一途径予以推广，形成“自上而下”与“自下而上”相结合的政策创新模式。政策试验允许试点单位自行设定政策目标，自主选择政策工具和手段，这使地方官员、专家、利益相关者能够参与政策制定，增进不同来源知识的分享和交流。这种知识交流机制，不仅提升了试验决策的科学性，而且形成了协商民主的一种新形式——试验民主。政策试验可分为哪几种理论类型？它们是如何深化政策认知的？政策试验如何增进协商民主？试验民主与韧性治理之间具有怎样的逻辑关系？对于这些问题的分析和探讨，有助于深化对中国改革路径的理论认知。

中国改革的制度环境

      当代中国实行政党主导的国家治理模式，执政党在国家治理体系中居于核心地位，各方面的政治制度都是以党的全面领导为根本原则而构建的[1]。与早发现代化国家由于内源性因素引发的制度创新不同，后发现代化国家的制度变迁大多是由于外部冲击导致国家面临总体性危机乃至失败的产物[2]。总体性危机引起激烈的社会矛盾和动荡局面，也引发社会内部要求系统性变革的呼声。在内忧外患面前，重建国家秩序既要争取民众支持，也要创建政党和军队，通过革命斗争推翻传统的权势集团，废除外部强加的不平等条约。

      中国共产党成立后，带领中国人民通过浴血奋斗成立了新中国，实现民族独立，实现了从封建专制政治向人民民主的伟大飞跃。新中国成立后，我国确立了以党的领导为根本原则的制度体系，中国共产党成为各项事业的推动者、领导者、组织者和实施者。党的十一届三中全会以后，我们党开启了改革开放和现代化建设新征程。党的十八大以来，针对党的领导存在弱化、虚化、边缘化问题，党中央明确提出，党的领导是党和国家的根本所在、命脉所在。党的十九大报告指出：“中国共产党领导是中国特色社会主义最本质的特征，中国特色社会主义制度的最大优势是中国共产党领导，党是最高政治领导力量”。《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》进一步指出，“党中央集中统一领导是党的领导的最高原则，加强和维护党中央集中统一领导是全党共同的政治责任，坚持党的领导首先要旗帜鲜明讲政治，保证全党服从中央。”

       从党的组织制度看，各级党委实行“集体领导和个人分工负责相结合”的制度安排。集体领导即重大问题决策由党委成员集体讨论作出决定，个人分工负责则体现在公共政策的执行过程。《中国共产党章程》规定：“凡属重大问题都要按照集体领导、民主集中、个别酝酿、会议决定的原则，由党的委员会集体讨论，作出决定；委员会成员要根据集体的决定和分工，切实履行自己的职责。”中国政策过程的一个突出特点是“议行一体化”，议事和执行相互融合在一起，政策执行跨越行政机关的边界，将更广泛的公共机构纳入进来。

      在政府间关系方面，我国实行单一制的制度安排。宪法规定：“中央和地方的国家机构职权的划分，遵循在中央的统一领导下，充分发挥地方的主动性、积极性的原则。”在统一领导制度下，一方面，地方各级政府都要服从国务院的统一领导，负责贯彻落实中央政府及部门制定的各项政策措施；另一方面，中央政府需要把握国内外形势变迁，利用各领域的知识，持续调整优化公共政策，提升国家治理的创新和回应能力。

深化改革的试验路径

       在统一领导体制下，中国改革是依靠怎样的治理方式来保障民主决策的呢？很多研究发现，中国改革过程中伴随着大规模的政策试验[3]。政策试验创设了一种试验学习机制，它以解决特定问题为目标，通过议程设置聚焦于某一政策议题，基于一些理论或推论提出新的政策思路，通过持续的测试和检验，在证据支持下反复提炼解决方案，直至形成系统的政策安排。内外部环境变化促使政策分析人员提出新的政策规划，发出新的政策导向。新导向是否有效，需要通过小范围试点提供证据支持。政策试验普遍采取“试点探索”和“经验总结”的策略，在地方试点过程中，先引入政策原型，然后根据试点反馈不断优化政策安排[4]。

       党的十一届三中全会以来，党中央确立了以经济建设为中心的政策路线，开启了改革开放和社会主义现代化建设新时期，政策试验被广泛应用于各领域的改革探索中，成为一种常态化的治理模式。1978年12月，邓小平同志在中央经济工作会议上发表讲话，提出“在全国的统一方案拿出来以前，可以先从局部做起，从一个地区、一个行业做起，逐步推开。中央各部门要允许和鼓励它们进行这种试验。试验中间会出现各种矛盾，我们要及时发现和克服这些矛盾”[5]。

       改革开放以来，中国政策试验的一个显著特征是，中央政府采取非均衡赋权的制度安排，授予试点地区更大的自主权，可在授权范围内先行探索并实施新方案[6]。政策试验需要选择试点地区，通过边做边学、边学习边实践，不断尝试新的策略和解决方案，持续观察新方案的效果，并根据反馈持续修订政策安排，直到产生可接受的结果。在政策试验过程中，经常会出现一些始料未及的动态和事件，这些事件会改变政策设计的结果，经过反馈和评估之后，针对出现的问题，决策者和组织者通过再设计途径对政策方案进行调整。通过总结各地的试点经验和教训，有利于深化对政策议题的认知，随着政策试验的推进，政策内容得到调整和优化。

      党的十八大以来，中央强调宏观思考和顶层设计，致力于构建中央设计与地方探索相结合的试验制度，政策试验进入新的发展阶段。2012年12月，习近平总书记在主持中央政治局集体学习时指出，改革开放是一个系统工程，要加强宏观思考和顶层设计，更加注重改革的系统性、整体性、协同性。2013年11月，党的十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，其中明确提出：“鼓励地方、基层和群众大胆探索，加强重大改革试点工作，及时总结经验，宽容改革失误，加强宣传和舆论引导，为全面深化改革营造良好社会环境。”在新时代背景下，政策试验凸显了“中央设计”“请示授权”“依法试验”等组织原则[7]。政策试验更加重视顶层设计和总体规划，重大改革由中央进行统一部署；地方提出的改革方案需要获得授权后再进行试点；对于地方事权范围内的改革探索，地方政府拥有自主试验权。

试验民主：协商民主的新形式

       现代国家治理具有两个至关重要的目标诉求：一是治理的理性，二是治理的公信力。为了提升决策的理性化水平，公共事务的决策过程需要发挥专家的作用，更好地运用专家知识；为了保障公信力，决策过程需要吸纳公众参与，公众的意志应当得到尊重[8]。专家是受过系统的专业知识训练的研究人员，他们长期从事某个领域研究，具有系统的专业知识积累。专家在科学知识方面具有优势，这类知识经由归纳、演绎或溯因推理，提出新的解释或推论，并经受同行评议的严格检验，具有更为广泛的适用性。公众并不具有专家所拥有的系统化的专业知识，他们一般只具有基于日常生活和阅历而归纳形成的经验判断。公众的知识以经验积累为基础，这类知识涉及地方性习惯、经验和见解，并与人们的日常活动密切相关，它直接影响着个人的生活方式[9]。

      20世纪80年代兴起的协商民主理论提出，民主不应仅局限于选举环节，也要扩展到决策过程[10]。协商民主并不满足于选举民主的制度安排，主张将民主参与贯穿于公共生活的全过程，构建真正意义上的全过程民主。在协商民主理论看来，公共决策不应仅仅追求体现多数人的利益，也要考虑并协调社会中各方的立场和利益诉求[11]。协商民主理论主张构建包容性的议事平台，让不同利益群体通过协商方式，参与公共政策制定。协商民主理论专家希望建立理性讨论的公共空间，让利益相关者通过协商的方式，充分表达各自的主张和利益诉求，在讨论和审议的基础上，各自调整立场和诉求，进而凝聚共识，提出新的政策安排，或者为公共决策提供依据。

      鉴于单一维度的选举民主容易导致政治献金、操控选举、社会两极分化、“多数人的暴政”、弱势群体受排斥等问题，协商民主提出通过平等对话、协商审议的方式形成公共政策，促使人们在进行公共决策时更加审慎。在协商民主论者看来，“一个民主政府是建立在说理和辩论的基础上的，而不仅仅是建立在投票和权力的基础上的”[12]。协商民主承认社会成员具有多元化的利益诉求，主张通过协商对话来协调各方利益，促进社会和谐，它拓宽了民主的视野，深化了对民主实践的理解。可以说，协商民主是一种与选举民主相平行的重要民主形式。

      中国通过组织大规模的政策试验，在政策议程中创设了跨层级、跨部门、跨界别的议事平台，使专家和公众能够参与决策议程，了解很多政策议题和相关观点。在政策试验过程中，中央官员与地方官员、专家、公众之间进行持续的互动，这提升了政策制定的协商性和民主性。政策试验使地方政府在授权范围内可以自主设定目标并选择政策工具，中央部委通过总结地方经验，确定新的政策导向并设定评价标准。在决策者与专家、公众的互动中，各方不仅分享各自拥有的知识，也会利用对方提供的知识和信息，提出新的知识建构。这种不同来源知识的分享、交流和建构过程，以及其在政策试验中的应用，即表现为政策方案的持续调整、更新和优化。在持续互动中所形成的政策安排，不仅可以经受科学有效性的检验，也有助于获得利益相关者的认可和支持。

      对于大国治理来讲，一项政策试验不仅要检验新政策在某个地区的有效性，也需要检验其在其他地区付诸实施的绩效状况，包括公众的接受程度。当一项新政策在试点地区取得成功后，中央政府通常会扩大试点，在全国范围内选择代表性地区进行测试，检验新政策的外部有效性。这种“从点到面”的政策试验构成了一种试验民主的治理模式，它通过持续的试验和评估来促进政策发展。在此过程中，政府系统与专家、公众具有持续的互动，并通过协商和协作来应用各方拥有的知识和信息，不断改进政策安排，提升公共政策的适应性，保障并实现韧性治理。

    《中国的民主》白皮书指出，“中国发展全过程人民民主，既有完整的制度程序，也有完整的参与实践。”在理论研究方面，学术界对中国式民主的宏观制度和实践运作研究较多，形成了丰富的研究文献。在宏观制度方面，已有研究阐述了人民代表大会制度、中国共产党领导的多党合作和政治协商制度、民族区域自治制度等制度安排。在实践运作方面，已有研究剖析了民主选举、民主协商、民主决策、民主管理、民主监督的实践发展。然而，已有研究对中国式民主的中层构造的理论探讨不多。中国国家治理将民主协商贯穿于政策制定全过程，并已经形成了跨层级、跨部门、跨界别的系统性制度安排。试验民主的理论视角通过区分政策试验涉及的多元行动主体，解析试验过程中的公共论坛、公开讨论、知识分享、互动协商和审慎决策，可为理解中国式民主提供新的理论资源。

政策试验中的组织学习

       面对不确定性和风险性的挑战，政策试验已经成为中国深化体制改革的一种治理模式。它通过试验途径探究解决问题的新方法，并借助试验过程来强化公共治理的新理念、新导向。传统意义上，政策试验被看作是一种研究方法，它强调通过随机控制的方法，区分干预组和对照组，测试一项政策干预产生的结果，寻找关于因果关系的有效推论。随着实践的发展，人们发现，很多政策试验并不都是中立的政策测试和评估活动，而是具有明确的倡导性诉求。政策试验常用于鼓励在特定政策方向上采取行动，并通过强有力的证据来缓和反对意见[13]。

       从认识论的视角，我们可以将政策试验的组织形式分为三种类型，其分别具有各自的行动逻辑，形成了差异化的组织学习模式。

      受控实验与演绎学习。这种政策试验采取类似于科学实验的随机控制方法，它强调使用控制实验的方法来检验一项推理的正确性。在控制性实验逻辑看来，政策试验通过精心设计一套方案，严格控制实验环境，隔离干预变量之外因素的影响，寻找干预与结果之间的因果关系，促进科学知识的生产。在控制性实验模式下，政策试验由专家负责组织实施，通过随机分配试验组和对照组，排除其他因素的影响，测量并评估政策干预的效果。这类试验能够接受政策失败，它事先提出某些因果推理，严格控制实验范围，通过实验来检验干预的结果，进而确定一项政策假设是否成立。

       受控实验强调政策干预的效果应当具有可检验性，它在科学性上具有优势。然而，受控实验对实验方式和控制条件具有严格限制，每次实验只测试一个干预变量的影响，对于高度复杂的政策议题来讲，政策问题与多种技术和社会因素相互交织在一起，要对每一项因素的影响都进行精确测量将是极其困难的事情，势必耗时久远且成本高昂。同时，对于迫在眉睫的重大挑战来讲，问题应对所需要的“解决方案”在很大程度上仍具有不确定性，国家治理不能等待受控实验将问题都搞清楚才进行决策。在情势紧迫、需要当机立断的情况下，深化认知就需要采取溯因推理的方法，依靠直觉提出解释性假设，将观察的现象转化为一种理论，以解释令人困惑的事实，然后通过真实环境中的试验行动来评估这些理论[14]。

       政策试点与溯因学习。这类试验以解决特定的政策问题为目标，通过溯因推理寻找原因，提出恰当的解释，进而提出新的框架性方案，在持续的试点中反复调整和更新政策安排。框架性方案也称政策原型，它针对问题提出新的政策设计，规划了新的政策方向，但政策方案并不完备，政策实施的结果也具有不确定性。政策试点具有新的政策设计，但并不对试验环境采取严格的控制性措施。这类试验针对政策问题进行溯因分析，其目的不在于辨别因果机制，而是设计新的解决方案，并根据试验的结果持续优化政策安排。政策试点发生于真实世界，地方政府与公众都可参与试点过程。与政策试验不同，政策试点是一个持续改进的过程，目的在于防止政策失败。虽然有些试点在一开始就具有明确的判断标准，但大多数试点的成功与否是根据公众的评价来判断的。随着时间的推移，政策试点持续推进，政策原型经过反复的重新设计，以适应新的目标诉求以及不断变化的环境。

       针对亟待解决的政策困境，通过溯因学习提出一种解释性假设，进而提出解决问题的新思路，选择代表性地区开展政策试点，这种治理方式为专家和公众参与政策制定，与政府系统进行合作，寻求改进治理提供了可行的路径。溯因推理包括将对现实世界的观察转化为一种理论，然后通过行动评估这些理论[15]。与演绎推理、归纳推理相比较，溯因推理提供一种富有想象力的迭代探究方法，它允许从不完整的知识中产生灵感，形成具有重大创造力的推论。在政策试点中，溯因试验的目的在于形成新政策，而不仅仅是为了“证实”或“验证”某一假设。

      创新探索与归纳学习。该模式将试验学习界定为观察多样化的地方创新，从差异化的实践行动及结果中得到启发。这类试验缺少一个事先设计的政策原型，它强调创造条件使政策变异成为可能，鼓励政策实践的多样性和差异性，主张各地开展平行探索，认为成功的试验源自大量的创新探索，通过观察、比较和评估不同干预措施的结果，从中筛选出最佳实践，再反馈给地方单位，鼓励其开展后续探索。这类试验不进行严格的随机分组，它对“试错”具有容忍性。在深化认知的方法论层面，这类试验主要采用归纳推理的方法进行学习，认为政府适应新环境的能力可以从大量的试验中产生。

        这种通过对差异化的创新实践进行比较，从中总结经验教训的试验方法，也被称为达尔文主义的试验模式[16]。其成功来自于具有足够多的变化，以便归纳性地产生创新思维，提出新的政策基准。与受控实验相比，创新实践在很多时候并没有明确的试验计划，只是通过事后观察总结经验教训。这种政策试验依赖于大量的平行实践，从变异和选择中获得启迪，但单个实践却缺少明确的规划设计。从这个意义上讲，达尔文主义的试验属于一种宽泛意义上的政策试验形式，它表达了通过多样化的探索和创新进行学习的一种认知方式，但并不属于严谨的设计性质的试验模式。

       综合来讲，政策试验包括受控实验、地方试点、创新探索等多种类型。受控实验通常被视为测试一项新政策的内部有效性的最佳方式，然而，这类试验常被批评缺少外部有效性评价，在可推广性方面存在局限性。而地方试点、创新探索更适用于高度复杂议题的改革探索，运用溯因分析、归纳学习的方法开展局部试点，致力于提升决策理性和正当性。

政策试验中的民主协商

      从知识社会学角度看，政策制定是一个运用多元主体拥有的知识而对政策目标和工具进行选择的过程。传统意义上，政策制定过程主要受决策者和政策专家主导。随着试验成为政策制定的重要环节，它将利益相关者引入政策议程，决策者知识、专家知识遇到了公众拥有的地方性知识的竞争。在这种形势下，专家的见解与公共舆论之间很容易发生冲突。为了协调不同主体的立场、观点和利益诉求，需要在多方主体之间增进协商对话，促进不同知识的分享和交流，从而凝聚共识，形成政策知识的合作生产机制。

       观察中国改革的基本路径，可以看到政策试验发挥了重要作用，它不仅是深化改革的一种方法，而且已经成为一种成功的治理模式。江小涓提出，中国改革之所以如此重视试点，除了“尊重地方和基层的经验、智慧和首创精神”这个基本理念外，还有“效果不确定”“意见妥协”“因地制宜”等方面的原因。她指出，大部分政策试点的目的在于测试和评估新政策的效果，“对新的制度或政策的实施效果还看不准，需要进行小范围实测，观察实效和完善改革方案”[17]。在认知不充分情况下，通过试点来测试新政策的效果，既能够积累经验，也能突破障碍和缓冲压力，是推进改革的一种有效手段。

      首先，政策试验构建了针对特定议题的议事网络，为决策者与基层官员、专家、公众之间增进沟通提供了便捷渠道。构建跨层级、跨部门、跨界别的互动平台，有利于促进各方所拥有知识的分享和交流。对于中央主导的政策试验来讲，这种知识分享进一步扩大到中央官员、地方官员、专家和公众等主体。各方进行互动的目的在于交换和协调各自提供的事实、解释、假设及因果逻辑。通过公开讨论和商讨，在必要时还会引入谈判机制，通过知识整合和再建构过程，最终形成共识性的政策知识，为深化改革提供共同的认知基础。在此过程中，各方都会收集数据和证据，听取基层官员、专家和利益相关者的意见和评价，进而调整自身的政策立场，它形成了针对一项政策议题的民主协商决策机制。

      其次，政策试验在小范围开展试点，为持不同意见者之间增进沟通提供了有效途径。对于重大挑战的应对，各方行动主体提出的问题诊断往往存在分歧，甚至立场和观点完全对立。重大挑战涉及的问题高度复杂，政策干预的手段和结果具有不确定性，不同的政策主张互相竞争，难以形成统一意见，无法达成各方都接受的方案，这使得政策决策变得极其困难。在意见分歧的情况下，政策试点就成为解决问题的一种有效机制，它在小范围内开展试点，决策者具有进退余地。政策试点采取让事实说话的策略，当政策试验产生证据时，围绕政策议题的争议就会得到缓和，从而有利于凝聚共识。在持续的试验和比较中，有利于探索出有效的政策道路。

       最后，政策试验在中央与地方之间建立协商机制，为各地因地制宜推进改革提供了可行途径。在统一领导体制下，政策试点采取中央与地方协商的方式，它允许地方根据实际情况选择恰当的节奏推进改革。对于大国治理来讲，全国各地的自然状况差异较大，经济社会基础不同，推进改革的初始条件不一样，深化改革的政策需求也不一样。有些新政策适合东部地区，但却不一定适用于西部地区。推进改革需要考虑各地的基础条件，尤其是经济社会领域的改革不能要求各地“齐步走”。政策试点应与地方的自主创新相结合，根据实际情况分批分期推进改革。这样，中央提出新的政策导向后，基础条件较好的地方先行试点，取得成功后形成示范效应，其他地区跟进学习可减少“试错”成本。

以试验民主支持韧性治理

      对于一项复杂的政策议题来讲，当决策系统缺少相关知识积累时，对于政策议题的理解就会呈现混乱、错杂、分歧的特征。为了增进认知，就要通过小范围试验来观察不同干预措施的结果，在决策者与基层官员、专家、利益相关者之间增进交流，倾听不同行动主体的意见和评价，进而总结经验教训，把握事物发展的规律性特征，推进新知识的生产。决策系统依靠新知识深化认知，进而制定新政策。随着对政策问题的认知走向深化，复杂问题就会变得结构化。

       政策试验可理解为对不同来源知识的应用和再建构的过程，它针对特定议题构建议题学习网络，通过互动交流持续获取新知识，并将其纳入政策知识体系之中，形成新的政策知识建构。在政策试验过程中，专家、官员、利益相关者之间持续地互动，促进了不同来源知识的分享和交流，并通过知识整合和再建构过程，持续生产新知识。不同行动主体所拥有的知识具有各自的特点：专家的知识在科学性方面具有优势，它依赖于同行评估机制进行质量审查；官员的知识与政府实践和行政流程密切相关，它强调知识的政治性和应用价值，但在评估机制上并不那么严格；利益相关者的知识以特定情境下的经验积累为基础，主要表现为地方性知识或者见解。

       在多层级治理体系中，与中央政府相比，地方政府对本地情况更为了解，在地方性事务方面拥有信息优势，而中央政府掌握着决策权，双方之间的信息传递是有限的[18]。如何利用地方政府的信息优势改进公共治理呢？一种有效的途径就是区分决策权与探索权，中央政府对试点地区实行特殊授权，将新政策的探索权让渡给学习能力强的地方政府。试验民主针对政策问题构建议事平台，将中央官员、地方官员、专家和利益相关者纳入议事过程，促进了不同来源知识的分享、交流和应用，有利于化解统一领导和有效治理之间的张力，既发挥统一领导的制度优势，又充分利用不同来源的知识，提升政策决策的科学性和民主性，增强国家治理的韧性和适应性。

“韧性”（resilience）这一概念最初应用于力学、工程学领域，用来衡量物体受外部压力后反弹回原初状态的程度。后来，这一概念进一步拓展内涵，用以表达应对能力、适应能力等，并在生态学、管理学等领域得到应用[19]。“韧性”刻画了系统受到外界干扰时所表现出的一系列能力，包括吸收外界冲击和扰动的能力、通过建立学习机制提升自适应的能力、回复到原初状态或达到更好状态的能力，以及降低灾害风险和损失的能力等[20]。就国家治理来讲，韧性治理意味着不同主体之间保持着相对稳定的结构关系，当受到外部冲击时，不同主体之间又能够迅速进行协调，以保持国家治理的弹性和调适能力。韧性治理承认个人理性能力的有限性[21]，强调国家治理要调动多方主体的积极性和创造力，决策者要增进与基层官员、专家、利益相关者的互动，促进不同来源知识的分享、交流和应用。

       韧性治理是在国家治理基本结构已经制度化的背景下，为了激发多元主体的内生活力，政治系统设置开放性、包容性的政策议程，使各类行动主体都能参与政策过程，从而持续优化公共政策体系及公共治理模式，有效应对各种冲击和挑战。对于大国治理来讲，既要维护公共政策的统一性，又要保障地方治理的有效性，一个有效的途径便是引入政策试验机制，围绕特定政策议题，构建跨层级、跨部门、跨界别的政策网络，将中央官员、地方官员、专家、利益相关者都纳入协商过程。在政策试验中，中央官员、地方官员、专家、利益相关者的立场和观点反映了各自的信仰体系和价值观，他们对相关问题具有各自的看法，并且形成差异化甚至对立的解释和假设。不同来源的知识的分享和交流，有利于整合各方意见和观点，在试验结果及其产生的证据引导下，各方之间增进协调，从而凝聚共识，达成各方都能接受的政策安排。

       我们从试验民主的视角剖析中国改革的行动逻辑，可以看到，政策试验创设了一种议事网络，决策者通过这种途径收集基层官员、专家和公众的意见和建议，并根据反馈获得的信息持续改进政策安排。这种“自上而下”与“自下而上”相结合的政策试验和知识生产过程，使中国改革实现了统一领导和有效治理两者的并行不悖，积累了国家治理与改革的中国经验，提供了发展中国家实现跨越式发展的中国方案。试验民主的运作实践及经验表明，深化改革需要创设一种组织学习机制，高效率地运用专家、地方官员和利益相关者拥有的知识，推进不同来源知识的分享和交流。

     基于上述分析，提升国家治理的韧性和适应性，有必要从以下几个方面优化政策试验的组织安排和机制设计。

      一是区分政策议题的不同属性，有针对性地选择适宜的试验模式，提升政策知识生产的有效性。从组织方式看，政策试验可分为受控实验、地方试点和创新探索三种类型，三者的认知逻辑具有差异性。受控实验将科学实验作为政策分析的一种研究方法，它将随机化视为实验的决定性特征。对于技术性议题来讲，选择受控实验方式，可更为精确地检验一种政策方案的有效性。然而，政策议题往往涉及大量的政治因素，公共政策总是被赋予某些价值目标，这些目标可能来自于国家治理的价值导向、公众参与所表达的目标诉求、政府官员以及政策专家的价值选择[22]。政策分析需要考虑所涉及机构和人员的价值观和影响力。对于目标模糊、存在价值冲突的改革议题来讲，决策者仅提出了新的政策思路，尚未形成明确的政策方案，在这种情况下，更适合采取小范围试点的方式，鼓励试点地区制定并实施新方案，收集基层官员、专家、利益相关者的评价和意见，有利于增进政策认知，提升政策决策的理性和正当性水平。

      二是改进政策试验的机制设计，尽可能提出新的框架性思路，并采取小范围试点方式，减轻基层试点项目过多导致的行政负担。当前，有的行政部门在发出试点倡议时，并没有提出新的政策导向或设计。大部分地方试点都属于一种“创新”试探，它们并没有框架性的政策设计，只是强调探索和创新。一些试点项目的意义仅在于“有故事可讲”，可将汇报材料写得更为生动。有研究发现，在实践中，政策试点存在被科层化“捕获”的现象。既然试点变成了创新性探索，当上级政府发出倡议后，下级政府及相关部门就会被裹挟进来，基层政府承担了大量的试点项目，试点单位往往没有充足的时间和精力对现行治理方式进行反思和改进，只能采取“以不变应万变”的程式化运作[23]。鉴于此，提升政策试验的组织学习功能，有必要改进机制设计，决策者在接受新理念后，要尽可能提出新的政策导向，传递新的政策信号，并在小范围内开展试点，防止政策试点异化为科层化的运作形态。

     三是区分政策试点的局部成功和全国有效性，在推广地方经验前，需要引入对话和审议程序，听取专家和利益相关者的声音，防止地方经验在大范围推广中出现问题。在改革成为主流话语的背景下，地方政府热衷于各种创新性探索。一些政策试点只是为了支持已经作出的创新决策，论证这种政策主张的正确性，因此试点提供了经过包装的“证据”支撑的汇报材料[24]。然而，有的试点经验是在严格控制干扰因素的前提下形成的，并且消耗了大量的人力、物力和财力资源。当试点经验大面积推开后，由于无法控制的因素，政策实施就可能难以取得同样的效果。政府治理具有多维度的目标任务，在常态情况下，地方政府不可能在某一领域投入太多资源。这使得一些精心打造的试点经验，却出现了难以进行推广的问题。为扭转这种现象，在试点经验总结和推广过程中，需要遵循协商民主原则，构建对话和审议机制，让不同观点都具有分享和交流的机会，在互相砥砺中增进认知，从试点经验中提炼具有更广适用性的政策知识。

      四是创设政策试验的交流平台，在中央官员、地方官员、专家、利益相关者之间增进互动和知识交流。政策试验致力于通过局部试点的方式为政策决策提供证据支持。持续变化的外部环境，激发政策分析人员提出新思想和政策倡议。新的政策主张是否有效，需要在小范围内开展试点进行评估。政策试验通过区分决策权和探索权，赋予试点地区在特定议题领域的自主探索权，为政策创新和持续调整留出空间，使基层官员、专家、利益相关者能够参与试验议程，利用各自拥有的知识来改进地方治理。为了促进不同来源知识的分享和交流，政策试验需要构建跨层级、跨部门、跨界别的议题平台，从而容纳各方参与者，彼此分享观点和看法，进而对政策知识进行再建构，形成政策知识的共同生产机制。

       五是持续对地方试点及经验进行评估，对地方性知识进行归纳和提炼，并将其转化为更为规范化、系统化的一般性知识。在政策试验中，小范围试点取得成功后，首先需要发挥专家的作用，通过调研和评估的过程，识别有效制度安排，从地方经验中提炼新概念，将实践经验转化为概念性知识，为地方经验的分享、交流和传播提供便利。对于不同地区在试点中积累的成功经验，也需要专家进行总结和归纳，对地方性知识进行整合，形成更为结构化的系统性知识，从而深化对政策问题及应对措施的认知。随着对政策议题的发展规律具有更多认知，议题自身的不确定性就会降低。随之，政治系统通过政策制定过程，采纳专家提供的系统性知识，将其转化为制度性安排，在更大范围内发挥作用。