一、公共政策研究的复杂性特征
把公共政策研究与复杂性理论联系起来，最早可追溯到埃里克·克里金（Erik Klijn）、戈图·莫尔科（Goktug Morcol）和罗纳德·斯科特（RonaldScott）等人。克里金提出一种新方法来把决策理解为一个过程，反对任何简单且单一的决策方式；莫尔科用自组织、协同演化、突现和耗散结构等构成的复杂性理论，来指称政策语境的动态本质；斯科特认为需要使用一种突现的“复杂适应政治系统框架”，来了解政策分析和行政管理。[25]总之，他们都倾向于使用复杂性理论的核心概念，来理解政策语境的动态演化本质。事实上，复杂性理论对于公共政策研究的影响包括三个层次：理论层次、方法论层次和实践层次。现有的复杂性视角下的公共政策研究，大部分集中于复杂性在概念和理论层次上的应用，即用复杂性语言来描述政策过程对初始条件的敏感性、政策运行的不确定性和政策结果的不可预测性，而较少涉及方法论和实践层次，这是有待进一步扩展和深化的领域。
第一，理论层次上，复杂性理论所包含的路径依赖、报酬递增经济学、自组织临界和间断平衡论等概念，可以更直观准确地描述公共政策制定和实施过程中的相关变量、互动规则和突现特征。具体来看：（1）政治制度的变迁和巩固存在“路径依赖”，即前一阶段的政策选择，往往会影响和决定后一阶段的政策方案。而且，这种影响并不是单向的、线性的、可还原的，而是双向的、非线性的、不可还原的。（2）同时，当我们坚定地实行一项政策并不断投入资源以维持这一政策的稳定性时，就会随时间推移逐渐形成“报酬递增”，这意味着在实践中选择另一条不同的道路所要付出的机会成本和代价，会越来越大。[26]（3）政策主体在决策过程中面临着大量相关信息，对这些信息的有效处理与实现预期政策效果直接相关，但事实上政策主体往往是有限理性的，并不能处理所有相关信息。因此他们必须通过把个别信息置于决策过程的主导性位置，而忽略其他信息来简化他们的决策环境。这样，当政策主体给予某些信息过多的权重时，在政策运行过程中就会形成“正反馈”，进而导致政策“间断”。“一般间断假说”证明了在对信息处理的研究中，政策过程会显示出非线性动力学和间断平衡特征。（4）政策主体通常是保守主义的，倾向于维持现有政策的稳定性。因此，政策变化需要一个临界关注量，当外部压力达到这个临界点时，就会引起突现的间断而不是微小的规则性变化。[27]显然，用复杂性理论的相关概念来描述政策运行过程，有助于我们理解公共政策的内在复杂性、非线性演化路径和突现本质。
一般来说，公共政策包含三种内在复杂性形式：社会复杂性、动态复杂性和突现复杂性。（1）社会复杂性作为一种行为复杂性形式，是行动者或利益相关者的多重利益和观点交互作用的产物，其核心概念是“价值”。价值及其潜在的基本假定（包括信念、认知、思想和情感等）决定着一个人的行为。政策主体在一个个体的、专业的、组织化的层次上把意义赋予事件和行动，相同的行动者在不同的语境中，会有不同的权责和长短期利益，发挥不同的作用，进而导致不同的结果。（2）动态复杂性是系统构成要素之间相互依赖性的产物，本质上是由原因和结果之间的一种系统的“延迟”或间距造成的，其核心概念是“影响”。系统构成要素之间的相互依赖性越强，动态复杂性就越多，管理决策过程并评估决策影响就会显得越困难。因此需要更多的证据来支持决策，并揭示公共政策过程的内部运行机制。（3）突现复杂性是一种破坏性变革，揭示出过去决策经验对于当下决策的较少的指导作用，其核心概念是“不确定性”。政策主体无法准确把握政策实施过程，无法预知一些未知的挑战，因此必须寻求一种以连续变化为特征的适应性方法来处理各种突发状况。[28]事实上，这三种内在复杂性形式都直接或间接地受到外部因素影响，特别是政策系统所处环境的影响。
第二，方法论层次上，复杂性理论的特殊性，不仅在于它确定了公共政策的复杂性，更重要的是它提出了一种新方式，来解释复杂行为是如何从公共政策过程中突现出来的。公共政策过程需要被作为一个完整的交互作用整体，而不是单个要素构成的集合来研究。复杂性理论否定时间、空间和物质之间的明确区分，挑战了类似对象实体的笛卡儿式理解，转而关注非线性、不可预测性、突现和自组织。弗利纳（Jayne Fleener）认为，只有通过非线性的、递归的、无止境的复杂性逻辑，我们才可以理解那些不是靠因果链，而是靠意义的层次、递归动力学、非线性作用和变化联系起来的事件。[29]
公共政策过程本质上是一种复杂适应系统，政策主体作为适应性主体彼此之间交互作用，同时，政策主体与环境之间也存在着互动。在这些适应性主体及其互动规则的基础上，借助于各种计算机技术的进步，来描述和揭示公共政策运行的内部机制，以及在此过程中突现出的不可预测的政策结果，是借助复杂性理论认识和解释公共政策复杂性的独特方法。这是一种自下而上的建模方法，将公共政策所涉及的多重利益相关者、各种外生影响因素、政策主体之间的互动、政策主体与环境之间的互动、政策本身的演化等都包含了进来。复杂系统的动力学来自于影响并构成系统的每一个要素，反过来系统整体也会影响其构成要素。系统动力学通过系统构成要素的“自组织”来引起新模式的“突现”。因此，复杂性理论为公共政策领域引入了要素之间的相关性，以及作为整体的综合体这样的观念和维度。这样，公共政策就被概念化为自觉的、有目的的、相互依赖的行动者的活动及由其之间的关系所构成的整体。当然，复杂性理论带来的新方法，并不完全否定传统的定性和定量方法在某些较简单的和小型的公共政策系统中的作用，但其作为新的分析框架和工具，能够在研究一些表现出复杂性层次的政策系统中发挥重要作用。
第三，实践层次上，通过使用复杂性语言和逻辑，描述公共政策的内在复杂性，利用基于机制的多主体建模揭示公共政策的内部运行机制，即使不能从根本上解决某些公共政策问题，也至少给我们提供了重新认识和理解一些相关问题的机会和平台。例如：（1）复杂性理论可以有效地改进我们对于复杂公共组织的理解。公共组织的各个子系统、层次、结构及组织成员都处于动态变化中，不断地从一种状态转移到另一种状态，随着时间的推移甚至会表现出无序和混沌。公共组织的运行不是稳定和均衡的结果，而是相互作用的各个组织利益博弈的结果。公共组织运行机制的复杂性，恰恰在于组织内利益群体均衡博弈所产生的复杂性，但是，管理者必须维持这种动态平衡或动态稳定性，以实现组织从低级向高级的演化。（2）传统方法在解决各类公共行政危机方面的效力逐渐趋于弱化，而非线性复杂行为模型作为一种新的思维和解决方案，引入“时间”观念，揭示出短期内微观层次上看似混沌和无序的行为，实际上可能有助于宏观层次上的长期秩序和平衡。因为这些复杂行为可以在组织内部形成耗散结构作用力，而这些作用力中绝大部分都有形成新组织实体和秩序的自组织能力。因此可以说，耗散结构的形成就是为了维持系统的熵减状态。[30]
另外，国际关系是公共政策中一个非常重要的研究领域，复杂性理论在国际关系研究中的一个重要应用，是对战争与和平之间关系的重新认识。切尔奴斯（Ira Chernus）认为，不计一切代价地追求秩序是自我毁灭，使用军事行动和战争手段追求秩序，与和平的内在本质是自相矛盾的。一方面，根据行动者及其之间的交互作用，以及在此基础上形成的各种反馈环路可知，在既定情境下实现更多样化的可能性，和平（稳定）的可能性就更大。因此，和平的出现与高熵有关，这就意味着不断增加的无序、混乱、随机性和不可预测性，可能带来比在可预测的极端有序的国家中更多的潜在和平；另一方面，很多社会系统并不仅仅是有序或无序这么简单，一些社会系统有时候是有序的，有时候是无序的；一些社会系统虽处于持续的混沌运动中，但却表现出一种整体的稳定性。因此，“稳定的混沌”和“有序的随机性”这样的概念成为对和平的新的解读。[31]此外，贝茨（Richard Betts）也考察了复杂性理论在战略和国际安全中的有效应用。在他看来，复杂性理论加强了对政府通过战略来实现预期结果的能力的怀疑，因为战略结果在很多时候并不遵循计划的安排。在足以形成预期结果的可控原因及战略设计之间，以及与预期战略结局之间，复杂性和偶然性竖起了一道屏障。因此，在复杂性视角下，战争是一个会形成不稳定行为的非线性系统，其输入与输出或协同效应之间，存在不成比例的关系。不过，虽然贝茨承认非线性复杂性在战争战略中很常见，但他又强调了其既非绝对的，也非普遍的。因为，如果复杂性理论意味着没有预测是可能的，那么对战争指导的任何分析都是没有意义的。总之，不论是理论层次上，用复杂性理论及相关概念描述和表征公共政策系统的内在复杂性；还是方法论层次上，用多主体的自下而上的建模揭示公共政策运行的内部机制；亦或是实践层次上，对公共政策领域内一些核心问题的重新解读，都证明了复杂性理论之于公共政策研究的重要性和有效性。但是，复杂性理论应用于公共政策研究，并不是无条件的和盲目的，而是需要有一些区别于传统公共政策研究的先在条件的。
二、复杂性介入公共政策研究的意义
事实上，并不是所有的公共政策问题都应该被视为复杂的。在公共政策研究中使用复杂性理论，第一原则就是“有条件的适用性”。当处理相对稳定的环境中涉及较少主体的社会问题时，线性还原和统计回归方法或简单定性方法，如访谈、情景分析法、德尔菲分析法等仍然是可行的。但是，一旦确定我们所处理的是一个复杂系统或复杂问题，在进行政策分析时就需要注意以下几点。
第一，政策语境的重要性。在处理复杂问题时，语境和问题本身一样重要。韦恩·帕森斯（Wayne Parsons）指出，因为塑造不同决策语境的环境要素常常是变化的、非线性的、不确定的和不可预测的，我们越来越需要一种具有多层级管理特征的多主体复杂系统。[32]同时，政策主体之间的交互作用，也在一定程度上塑造和改变着政策环境。因此，我们不可能把问题从其语境中隔离开来，相反，需要指定研究范围以提供对语境更深层次的理解。理解更大范围的环境成为研究计划不可或缺的一部分。
第二，从“个体主义”解释转移到“整体主义”解释。[33]传统的公共政策研究在机械还原论的线性思维的指导下，借以把政策划分为其基本构成，通过部分来认识整体。这是一种对政策运行的典型的个体主义解释。复杂性理论把公共政策视为一个动态的、持续演化的交互式适应系统，这个过程是由人驱动的，政策主体之间以及政策主体和环境之间的交互作用结合起来，形成了一种系统性网络。一些过程只会在系统层次上突现出来，不论我们怎样细致地考察个体事件，都不能使我们了解整个系统的运行，因此，整体主义方法是必要的。
第三，政策评估模式的改变。传统的公共政策评估模式是结果主义（consequentialist）的，然而，公共政策的复杂性从根本上限制了决策者预测政策结果的能力。因此，政策评估的结果主义标准在一定程度上是有问题的。这个标准过分强调自上而下控制的重要性，过度使用量化方法，无法调和价值的多元主义。因此，在实际的政策评估中，不能将预期政策目标作为唯一的评估标准，而应考虑多重因素对于非预期的“侧面影响”的作用，在此基础上全面考察政策运行的各种影响。
综上所述，复杂性理论对公共政策研究的影响涉及理论层次、方法论层次和实践层次，将公共政策作为一个复杂适应系统，通过揭示多重主体、主体间以及主体与环境之间的交互作用，来把握整个政策运行过程。从政策制定的多主体模型，政策运行的整体主义解释，到政策评估的有效性标准，复杂性理论对公共政策研究的各个阶段均给予了重新解读。因此，有望为公共政策研究带来一种全新的视角和发展路径。
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