在短期与即期预测中应用较多。这类方法中最主要的有：增长曲线法（包括指数曲线法、生命曲线法，包括曲线法等）；时间序列预测法（包括滑动平均法，指数滑动平均法，分解法，滤波法，博克期——詹金斯预测法等。）
（2）因果分析法。这类方法强调找出事物变化的原因，找出原因与结果之间的联系方式，并据此预测未来，这类方法同样有其基本的前提，即预测变量（结果变量）与其他解释变量（原因变量）之间的联系方式是不变的。或即各变量间的“结构”是不变的。以过去的结构为依据，作未来的预测，就是这类方法的本质特征。这类方法中较简单的有回归分析法；较复杂的如运筹学方法，经济计量模型方法，投入产出分析法等。
（3）直观预测法。这类方法主要靠预测者的经验、学识和综合分析能力来作预测，因此更富有“艺术”的特色。换句话说，这类预测更多地受到“主观”的影响，而它的名称恰好表现了它的本质特征。如何做到尽可能地“客观”，排除预测者可能存在的某些偏见的影响，是这类方法在应用中的一大课题。这类方法有很多种，但它们并未形成完整的体系，其中较常用的有德尔斐法、头脑风暴法、交叉影响分析法、相关图方法、类推法、形态分析法、空缺分析法、“脚本”法等等。
二、外推预测的方法
外推预测是以预测系统的历史和现实状态为原因，以系统未来状态为结果，找出两者之间的必然联系程序。这种必然的联系是以变中的不变、偶然中的必然、起伏中的平静、混乱中的有序、现象中的本质为理论根据的。在千变万化的偶然现象中寻求其本质。在预测学的发展中，形成了一整套的技术手段。借助于外推预测的方法及技术，政策分析者可以根据现在和历史的数据，做出关于未来社会状况的投射，即把现在的发展趋势外推到未来。外推预测方法及技术已被广泛运用于经济增长、人口衰减、能量消费、生活质量和公共机构工作量等方面的趋势投射上。外推预测的方法及技术主要来自于统计学，尤其是以时间序列（或称时间数列）分析和回归分析作为基础。
利用趋势外推法进行预测，一般应包括以下六个阶段：（1）确定预测对象，选择应预测的参数；（2）收集预测必需的内、外信息，并以数据的形式将它们定量地表示出来；（3）利用已知数据以合曲线方程；（4）利用曲线方程进行趋势外推；（5）预测说明及进行预测准确度分析；（6）研究预测结果在制订决策中应用的可能性。
1．时间序列分析方法
时间序列方法适用于短期预测。这种预测方法是按一种固定不变的统计方式，记录和处理过去的数据，完全不考虑引起这些数据变化的原因，简单地根据过去的变化特征来预测未来。如果过去的变化规律将继续进行下去，时间序列就是一种有效的和有价值的预测手段。由于该方法极易掌握，所花费用又少，当仅用于短期预测时，这种方法能取得相当好的效果。
时间序列模型分为确定型模型和随机型模型两大类。前者对时间序列数据的随机性质和来源不进行研究，后者则要着重研究这些内容。时间序列分析方法的要点是，将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列成为时间序列，然后分析它时间的变化趋势，外推预测目标的未来值。
2．回归分析方法
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回归分析是用于处理由一个或一组变量来估计和预测与其有相关关系的随机变量的问题。在回归分析时，在众多变量中首先要确定一个变量为因变量，其余变量作为自变量。在从事预测时，预测值就是因变量。回归分析如果只涉及到两个变量，称一元回归分析；如果涉及的变量多于两个，称多元回归分析。在进行回归分析时，首先要建立回归方程。回归方程可分为线性、非线性或两者混合形式。在回归方程中因变量与自变量为一次幂关系，称线性回归；其他关系称非线性回归。在实际预测中，线性回归最为重要，这不仅因为很多相关关系为线性关系，同时非线性关系也可通过一定形式的数学变换转换为线性关系。回归分析预测技术的一般程序是：确定目标，确定影响因素，收集整理数据，列表计算，求回归系数，建立预测数学模型，对目标进行预测。
三、理论预测的方法
理论预测根据理论假定以及现在和历史的数据对未来社会状况做出判断。与外推预测不同，它的假定是过去出现的东西将在未来重现或可能在未来发生，理论预测根据各种理论强所包含的因果关系进行预测。外推预测的逻辑在本质上是归纳的，而理论的逻辑在本质上是演绎的，它主要采用了演绎推理的形式，即从一般的陈述（公理、定律、命题）推出特殊的陈述。在政策分析中，人们经常通过演绎推理来做出“如果一个事件（X）出现，那么另一个事件（Y）也会随着出现”一类的论证。邓恩在《公共政策分析导论》中介绍了几种常见的理论预测技术，即理论图示、因果模式、回归分析、区间估计和相关分析等。下面我们主要介绍前两种方法。
1．理论图示（theory mapping）
理论图示是一种用于帮助分析者查明和安排一个理论或因果论证中的关键假定的技术。它可以有助于揭示下列的四种因果论证：收敛的、发散的、系列的和周期的论证。收敛论证是指两个或两个以上的关于因果关系的假定被用来支持一个结论或论断的论证；发散的论证是指一个单独的假定支持一个以上的结论或论断的论证；系列的论证是指一个结论或论证被用来作为一个假定去支持一系列进一步的结论或论断；周期论证是这样一种系列论证，在其中，系列论证的最后结论与该系列中的第一个结论密切相关。
一个理论可能包含着这四种论证的混合。有一种程序可以用来揭示一个理论或论证的一般逻辑结构，它由如下四步所组成：第一步，分开并计算每个假定（命题、定理或公理）；第二步，划出表示结论的词语（如“所以”、“因此”、“因而”等）和表示支持论断或结论的假定的词语（如“因为”、“由于”、“既然”等）；第三步，当这些逻辑指示被省略，但明显地是隐含着的时候，用方括号将这些逻辑指示词补齐；第四步，用一个因果关系图表（用箭头表示）安排已被序化了的各个假定。
2．因果模式（causal modeling）
因果模式是一些力求解释和预测公共政策人原因和结果的简化了的理论表达模式。因果模式的基本假定是：在两个或两个以上变项之间的共同变化——例如，在一国或一地区中，那种与福利开支增加相联系的人均收入增加的共变现象——是基本的派生力（原因）和它们的结果（效果）的一种反映。
因果模式的优点及力量在于，它促使分析者将因果假定明确化；其局限性在于分析者往
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往倾向于将统计分析所发现的共同变化与因果论证混为一谈。因果推理总是来自于一个模式的外部，即来自于某些理论中的定律、命题和假定。因果模式被广泛地应用于交通、健康、教育和福利等公共政策问题领域，以弄清这些领域公共政策的决定性的因素。
因果模式建构中的一个重要统计性程序是路径分析（pathanalysis），它是一种应用多个自变量的线性回归特殊的途径。用来刻画因果关系的一个标准化的方法是路径图。
四、直觉预测的方法
直觉预测技术与外推、理论预测技术不同，它所依据的是判断、直觉、灵感、洞察力（即人的创造性思维），其过程是回溯推理过程，即分析者从一个猜测的事态出发，然后寻找支持这一猜测的数据和假定。有三种常用的直觉预测方法，即德尔菲技术、交叉影响分析法和情景描述法。
1．德尔菲技术（the delpphi technique）
德尔菲技术是一种获得、交换和发展关于未来事件的灵通信息的直觉预测程序，其过程是利用一系列简明扼要的问卷和对所获得意见的有控制的反馈，从而取得一组专家的最可靠的统一意见。这种技术是第二次世界大战后（1948年）由兰德公司发展起来的，它以希腊阿波罗神所在地德尔菲命名。德尔菲法最初被应用于军事战略问题上，后来逐步扩展到教育、科技、市场、住房、预算、交通运输、医疗卫生、生活质量、信息处理、研究与开发、空间探索等领域。该技术的初期使用强调的是通过专家来证实建立在经验数据基础上的预测，60年代以后也被应用于价值方面问题的预测。现在，德尔菲技术成为人们最常用的预测方法之一。也有人说，它是一百二十余种预测方法中使用率最高的一种。
德尔菲法的应用强调如下五个基本原则：（1）匿名性——所有专家分别以个人作答，他们的匿名性得以严格保证；（2）循环反复——个人的判断被汇集加总，并在一个系列的过程（两轮或两轮以上）中发回给每个参与的专家，因此，允许社会学习和先前的判断；（3）有控制的反馈——汇集起来的判断的交流以对问卷作答的总结性测量的形式出现；（4）统计性的团体答案——个人的应答中心趋势（中位数）、离中趋势和频率分配的形式加以表述；（5）专家共识——宗旨是创造特定的条件，让专家在这些条件下能达成某种共识，作为问卷调查的最后和最重要的产品。
德尔菲法的征询过程一般由四个步骤所构成：（1）指示讨论的问题，专家们提出各种附加的意见、项目和方案等；（2）指示专家组对所预测问题的理解和看法（例如对相对重要性、可行性、合理化是否存在严重分歧）；（3）信息的多次反馈，以求得专家意见的收敛；（4）作出最终评价，即取得较为一致的预测结果。
2．主观概率预测法
在利用专家推测进行预测时，对于专家最佳推测的实现可能性，要求用主观概率预测法加以评定。主观概率法与客观概率法不同，客观概率是根据事物发生的实际次数（或数值）统计出来的一种概率；而主观概率是人们对某几次“经验”的特定结果所持的个人信念的量度。例如，有人说：“某某人有百分之八十的可能性作为新厂长的候选人。”这就是用数值表明本人对事件的有利或不利的可能性的估计，即主观概率法。主观概率必须符合概率论的基本公式：
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?P(E)?1;0?P(E)?1
iinE(i?1,2??n)是“经验”样本空间的某一事件，利用主观概率法，可以预测未来事
件发生的结果，也可以预测未来事件成功的可能性。主观概率法可以精确地反映出个人对未来事件的直觉判断。
例如，1975年7月美国政府福利部准备预测同年10月的全国失业率。他们首先将已掌握的自1973年1月至1975年6月间每月的失业率加以排队和分析，绘成失业率时间序列曲线。然后向福利部内12名高级官员发出调查表，由被调查人提出个人对1975年10月份全国失业率的主观概率，再求出这12名官员主观概率的平均值，作为1975年10月全国失业率的预测概率。
3．交互影响分析（cross-impact analysis）
交互影响分析，或称交互影响矩阵法（cross-impact matrix method），是另一种广泛应用的直觉预测技术。它通过考虑事件的相互作用来预测事件发生的概率；或者说，它根据相关事件出现或不出现而做出未来事件出现概率的直觉判断。交互影响分析的目的是查明那些将促成或制约其他相关事件出现的概率依赖于另一个事件的出现。也就是说，两个事件都不是独立的，它可以用“P（E1／E2）”这一式子来表示（这个式子读作“给定第二个事件E2，第一个事件E1的概率”）。
交互影响分析法的预测程序是：（1）利用专家的主观判断和估计（如德尔菲技术）考虑事件及其概率，并且确定事件之间的相互作用；（2）用矩阵的形式描述各种事件之间的逻辑关系，用概率的变化表示各事件相互影响的强度，并分析各事件之间相互发生作用的时间；（3）根据各事件之间相互影响的结果，修正各事件发生的概率，并作出最后预测。
4．情景描述法
情景描述法也称脚本写作法。我们将在第十五章“政策分析中的创造性思维方法”中加以讨论。这种方法既可以应用于问题的界定之中，也可以应用于政策未来的预测之中。它把研究对象分为主题和环境，通过对环境的研究，识别影响主题发展的外部因素，模拟外部因素可能发生的各种交叉情景，以预测主题发展的各种可能前景。情景描述表现为用以着重研究偶发事情及决策要点的一系列假设事件。
i?1i第六节 方案比较的方法
一、方案比较中的绩效标准
绩效标准也称决策标准，它为政策目标的实现程度提供定量的或定性衡量尺度，既可用来测量政策目标的某一方面或整个目标也可以用于各种目标组合的测量。确立绩效标准也是决策中的一件困难任务。
奎德在《公共决策分析》中将标准定义为：使用有关效果的信息，依照偏好顺序排列备选方案的水准。在他看来，标准是这样的一种标尺，在它之上，我们可以预测备选方案对政策目标将要发生影响的程度。标准作为衡量政策目标实现程度的水准或尺度，实际上是将表示政策目标的概念翻译或转变成为具体的、可操作性的术语。
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绩效标准是我们用来比较各种备选方案的尺度，即用来指导我们决策的东西，因而也可以称为决策标准。这些标准可以是尺度、规则和水准，是那些由特定的决策者用来判断一个特定的决策情景的性质，目的和目标的东西。常用的政策标准有效益、效率、充分性、公正性、回应性和适当性等①。
建立评估标准是很重要的。政策分析人员如何在各种可能的备选方案之间进行比较？如何确立一个合适的或令人满意的方案？凭借什么标准选择这一方案而放弃其他可能的方案？而且，各种可能的备选方案都将不同程度地影响着不同的组织或团体。某一政策方案对A组织而言是可行的，对B组织而言却是不可行的，甚至是有害的；在以成本为基础进行分析时是可行的，而在以技术为基础进行分析时却变得不可行的了。因此，为了在备选方案之间进行分析、比较、评选，就必须建立相关的评估标准，并在比较各备选方案时指出各项政策方案对有关参与者突出标准的满足程度，决策标准的相对重要性就变成为政策分析的中心问题。②
二、确定绩效标准的活动及其困难
政策分析者必须设计出一系列的绩效标准，并确定它们的相对重要性。绩效标准的确定必须考虑决策者或决策团体的情况，并在他们的参与的条件下来进行。然而，在实际的决策及分析过程中，决策者并不总是愿意确定明确的绩效标准，他们也许不让分析者预测相关的政策方案或项目将会减少多少失业人数，或确定两个竞争的方案（项目）的利害关系。
确定绩效标准的困难主要来自于三个方面：一是政治过程的本性使得决策者不愿明确陈述出相关政策目标，而目标不明确，也就难以有准确的绩效标准；二是被提出的每个政策方案或项目往往都不是单一目标，而是多个目标；每个目标一般有几个相关的绩效标准，每个标准也可以有几个相关的尺度；三是政策分析者本人也可能被公共部门尤其是政府部门雇用来为不同的团体做分析工作，他（们）也许不愿意放弃多重、冲突的目标及绩效标准。 既然确立绩效标准会遇到上述的种种困难，那么，这是否意味着政策分析对于这项工作无能为力，无所帮助呢？当然不是。在分析过程刚刚开始的时候，分析者对于绩效标准是什么东西是模糊的，但随着分析过程的展开，就可以澄清备选方案的细节，使绩效标准逐渐地明晰起来。
分析者是如何发现绩效标准的？应该考虑什么样类型的标准？什么时候可以判断标准已经找到？这没有一成不变的公式。绩效标准是在分析过程中的艰苦劳动中发现的，要靠与决策者（当事人）的交流，靠认真细致的分析等途径来确定绩效标准。
三、方案的比较的内容与方法
在各种可能的备选方案之间如何进行比较、评选，从而抉择出一个最优或令人满意的方案，不同的学者有不同的观点。陈庆云在《公共政策分析》中指出，根据不同的政策问题和 ①②
[美] 威廉·邓恩著.公共政策分析导论. 北京：中国人民大学出版社，2002：306页。
卡尔·帕顿、大卫·沙维奇.公共政策分析和规划的初步方法.北京：华夏出版社，2002：38页.
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