黑特尔和韦伯[2]将问题分为T型问题（Tame problem）和W型问题（Wicked problem），认为W型问题不能使用传统的线性分析方法来求解〔253〕〔254〕。政策设计问题常常是T型问题和W型问题的混合体，需要综合运用演绎、归纳和假设推论等推理模式，采用社会学习、概念学习和技术学习等方法。政策框架的设计者既是问题的发现者，也是问题的解决者，需要在资源稀缺性的情况下在政策可行空间中平衡社会经济活动中的“可靠性”与“有效性”〔255〕。
一些学者提出智能监管理论（Smart Regulation），鼓励被监管者为与公共目标保持一致而进行自我反省和自我修复，该理论试图在强制性监管技术与非强制性监管技术之间保持微妙的平衡（Ayres ＆Braithwaite，1992〔257〕；Gunningham ＆Grabosky，1998〔258〕；Stepan Wood ＆Lynn Johannson，2008〔259〕）。智能监管理论认为，要达到期望的政策效果，首先应该提出设计政策工具的指导原则。彼得·范·戈斯曼（Peter Van Gossum），Bas Arts ＆Kris Verheyen（2010）提出了融合“政策安排理论、政策学习理论以及智能监管理论”的综合分析框架，梳理了政策监管的八大原则：一是避免配套政策之间彼此冲突，产生副作用；二是权衡成本和效益，在政策工具组合的选择中融入更大范围的政策工具；三是在政策工具组合的选择中鼓励机构的广泛参与，选择最合适的机构来制定政策；四是当传统的政策工具失效的时候，要开发和使用新的政策工具；五是为了引导和塑造被监管者的行为，应采用激励性和信息性政策工具；六是在能够达到预期政策效果的情况下，倾向于使用更少的干预措施；七是在不引发严重的不可逆损失的情况下，对政策工具有效性进行排序；八是最大化获得双赢结果的机会〔260〕。
戈斯曼等（2010）的综合分析框架具有较高的应用价值，其不足在于：一是关于制度环境部分的分析适用于多边协调的欧盟地区，并不符合中国国情；二是该框架注重在不同利益相关者之间达成思想、语言和行动上的一致性，这导致该分析框架对于创新实践的监管缺乏足够的适应性。监管政策的可能性区间和演化路径受到制度环境、博弈结构、认知水平、行动意愿、行动能力等因素的影响。在创新实践符合未来趋势的情况下，当监管政策的原则和目标趋于一致，而政策工具组合的选择仍然存在分歧时，可以考虑实施创新友好型监管。笔者根据中国的国情修正了戈斯曼等（2010）综合分析框架的不足，提出了创新友好型的政策设计框架，如图9-1所示。
9.2.1 监管政策的制度环境
现有的政策惯性和未来的政策趋势形成了监管政策的可能性区间。第一是现有的政策惯性。政策惯性源于政治体系和行政文化，是制定和实施政策的标准运作流程。政策惯性会驱使监管方沿用当前主流的监管方式。第二是未来的政策趋势。政治、经济、社会、技术等环境因素的变化对监管政策提出新的需求，影响其未来的演化方向。
9.2.2 监管政策的博弈结构
博弈的基本要素包括参与者、策略、支付、次序、均衡。监管政策的博弈结构中各要素之间相互作用、相互联系、相互制约。政策安排是“特定政策领域的内容实质和组织方式的暂时性稳定状态”（Van Tatenhove et al.，2000）〔261〕，是综合平衡参与者的资源分布、参与者的竞合联盟、参与者支付状况等因素的结果。
图9-1 创新友好型政策设计框架
9.2.3 监管方的认知水平
在监管政策的可能性区间中，监管方的认知水平、行动意愿、行动能力影响着监管政策的演化路径。监管方的认知水平取决于其“政策学习”的能力。“政策学习”是修改政策系统的想法和行为意图的相对持续的改变（Sabatier，1993）〔262〕。根据学习目的和学习内容的差异，政策学习分为技术学习、概念学习和社会学习三种类型（Glasbergen，1996〔263〕；Fiorino，2001〔264〕；Kemp ＆Weehuizen，2005〔265〕）。“技术学习”有助于寻找新的政策工具组合，“概念学习”有助于重新定义监管政策的战略目标，“社会学习”有助于加强参与者之间的沟通。
9.2.4 监管方的行动意愿
为了实现监管目标，监管方有进行政策学习并选择特定政策工具的主观意愿，愿意与其他政策部门和被监管者进行协调，并确定相应的监管措施。当监管方被部分利益相关者所俘获时，其根据新趋势调整政策工具的行动意愿会因为“寻租”行为而受到抑制。
9.2.5 监管方的行动能力
监管方的行动能力是指监管方拥有作出重大决策的权威，具备挑选合适的政策工具组合、协调其他政策部门的能力。如果监管者缺乏足够的权威和能力来选择特定的监管措施，监管政策很可能会顺应现有的政策惯性，延续既有的监管实践。
9.2.6 监管绩效的一致性评价
监管方依据政策目标定期评估政策绩效，根据制度环境、技术进步等因素的变化及时调整政策目标和政策工具（Baldwin ＆Black，2008）〔266〕。布恩斯特拉（Boonstra，2004）〔267〕提出“一致性”的概念之后，阿茨和古温德（Arts ＆Goverde，2006）〔268〕将“一致性”的概念用于度量政策安排的绩效水平，戈斯曼等（2010）将一致性指标作为反映政策安排“治理能力”高低的关键指标。“一致性”有两个层面的内涵：一是不同参与者对政策目标认知的“战略一致性”；二是政策工具组合的一致性，具体包括政策工具组合“内部的一致性”以及政策工具组合与其他政策安排的“外部一致性”。如果“一致性”指标都处于“较高”水平时，这意味着参与者的期望目标、语言论述和实际行动具有较高的共识度，此时政策风险低，政策设计的可靠性高；当“一致性”指标全部或者部分处于“较低”水平时，这说明现有政策安排存在被改变的压力。当不同参与者对政策目标认知的“战略一致性”不高时，就需要加强“概念学习”来提高政策目标的认知水平；当政策工具组合的内部一致性不高时，就需要加强“技术学习”来完善政策工具；当政策安排与其他部门政策安排的外部一致性不高时，就需要通过“社会学习”来协调不同部门的认知和行为。
一致性指标在不同情境下，政策设计者面临的政策风险、监管分类以及政策效果，如表9-1所示。戈斯曼等综合分析框架的政策设计思路属于谨慎型监管，各方达成的共识度高，推进政策的阻力小，但是政策的设计往往滞后于创新实践。政策设计者在控制政策风险的同时，应该鼓励创新。当各方就监管原则和目标达成共识，而政策工具组合的选择方面仍然存在分歧的情况下（即战略一致性高，而政策工具的一致性低），应该积极推行创新友好型监管。
表9-1 一致性指标与监管分类
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