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市中心贫困问题:行动者、政策和因素分析

时间:2023-05-16 理论教育 版权反馈
【摘要】:我们的第一个案例审视的是市中心的贫困问题。在表12.1中,确定了与这个普遍关注的问题相关的行动者、问题、政策等因素。表12.1市中心贫困问题的行动者、问题、政策和因素*此处已暗含可识别的主要政治冢团体。从一种意义上来说,这反映了现实状况,因为在政治和市政当局层面来说,住房问题及其解决办法都是一直被认为是减轻市中心贫困问题的主要方式。

市中心贫困问题:行动者、政策和因素分析

我们的第一个案例审视的是市中心的贫困问题。我们相信仔细应用理论可揭示,如何基于不同的复合性空间因素来制定社会政策以解决各种贫困问题。在表12.1中,确定了与这个普遍关注的问题相关的行动者、问题、政策等因素。显然,此模型的适当性取决于列出的实体反映真实情况的程度,此处提出的理论结构不能决定这些定义问题。当这些问题极度模糊不确定时,类似于此处提出的正式理论则用处不大。这也反映了在基本定义不明确的学术主题上开展理论研究所普遍面临的问题。

此处列出的行动者与住房、教育、社会服务、政党、商业利益、医疗交通有关。这个列表不可能穷尽列出所有,最多只能算是随意尝试定义了一些相关的行动者——必定会有遗漏的,但此处识别的行动者至少都和贫困问题有关。总问题被分解为与住房、收入和开支、精神和身体健康以及就业机会相关的小问题。虽然该列表并不详尽,但是仍然有重要参考意义。政策也是根据这些列出的内容来制定的,把空间体系联系到决策制定体系的因素都是用土地使用和基础建设来定义的。因此,大体上决策制定环境捕捉到了社会过程,而利益体系是用空间形态来定义的。需要强烈强调的是,如果想要找出该问题理解中的其他偏见的话,利益体系不一定要用这种空间的方式来定义。该理论有足够的普遍性,能包含任何决策规划问题,无论是明确的空间问题还是显然的非空间问题。

表12.1 市中心贫困问题的行动者、问题、政策和因素

*此处已暗含可识别的主要政治冢团体。

在确认一个任意的对问题的权力向量并以给定的顺序解出矩阵方程时,使用到了方程12.71中给出的分析模型。这些方程用迭代法解出,收敛于均衡状态的速度很快。测量收敛的一系列指标可以用不同的分布向量来定义;此处使用的测量指标是根据在连续迭代t时对问题的权力的差异得出。这个统计数值由以下方法得出

其中由于t→∞,因此Γ(t)→0。实际上,在第二次迭代后,过程已收敛到全稳态值的2%区间内,在第三次迭代后,就可得到可接受的收敛值了。收敛在这个模型中显得尤其快,可能是因为行动者之间通过利益和控制产生的连通性程度很高,但关系之间更细的分化可导致收敛放缓,因此不能从这个案例中就概括出收敛的速度。显然,运用到的问题、行动者、政策、因素的数量影响了收敛的速度。模型的求解是依据方程12.79,并通过规范化约束进行了修正,正如第11章中的方程11.25所示。

在探索该理论对贫困问题的应用时,值得看一下用来得出输出结果的输入数据。表格12.2代表了一个清单,清单包含外生输入、从输入导出的关系、均衡输出。用来形容每个行动者对政策和问题的利益诉求和控制的程度的输入是根据从不同的来源和经验采集的对问题的初步了解来假设确定的。这个数据集合包含了合理假设。尽管没必要详细描述这些表格,还是可以看看一些例子的。就问题而言,可以合理地假设私人房东对滞纳租金、过度拥挤、侵犯财产型犯罪、针对人的刑事犯罪等问题有很大的利益诉求。他们对工作机会、工作环境和人员流动性最无利益诉求。而就对问题的控制而言,他们对住房设施、住房条件、房租最有控制力,而对就业、医疗和犯罪最缺少控制力。所有的行动者都可通过问题和政策与这些问题联系起来。尤其有意思的是利益和控制错配的情况。很难概括地描述这样的错配,但似乎一个行动者的权力最终取决于他能得到多少其他人由于利益诉求而给予他的支持,以及该行动者对特定政策或问题的控制有多大的垄断权。的确,是决策制定过程的运算得出权力分布的;体系结构(利益和控制)和行为(组合利益和控制的规则)导致了权力的评估,因此均衡分布不能仅靠体系结构来预测。

表12.2 输入、导出的关系以及输出

导出的关系,即行动者、问题和政策之间的互动网络的模式,可以提供一组更好的体系结构和行为的测度。表格12.2展示了输入数据如何直接地导出这些模式的,值得简单地讨论下这些关系的意义。首先,审视下由问题产生的行动者互动,即行动者通过自身对问题的利益诉求和控制而互相影响的程度。显然,那些关心住房、社会服务和政治立体的行动者是紧密联系的。从一种意义上来说,这反映了现实状况,因为在政治和市政当局层面来说,住房问题及其解决办法都是一直被认为是减轻市中心贫困问题的主要方式。关心医疗和教育的行动者也有很大的关系,因为他们通过社会服务和政治团体来与住房问题进行互动。图12.3用图像方式给出了简化的互动模式,该模式是基于行动者之间的最强关系得出的;总互动,或说双向的互动的合计,被用来计算这些和以下的影响图。完整的模式是可以画出的,但这极其复杂且建构起来非常耗时,且无论如何,此处的重点是影响的主要方向。

图12.3 由问题产生的行动者互动

图12.4 由政策产生的行动者互动(www.xing528.com)

转到由政策产生的行动者互动上来,很显然对应的影响模式有所不同。住房政策团体和公共住房机构主导,当地和国家政客也具有一定重要性。可以预料到就政策而言,一个行动者会有更多的自我互动,但私人房东和社会服务委员会在政策制定上的影响会比在问题定义上的影响小一点。这可能反映了缺乏直接执行公共政策的权力。教育机构通过政策对其他行动者施加的影响会比通过问题施加的影响稍微多一点,这也反映了其在政策制定中的权力。这个简化的影响模式在图12.4中有所体现。最后,通过政策和问题得出的总的影响模式是很有意思的。从以上讨论中可以预测,住房政策委员会是目前为止最占主导地位的行动者。公共住房机构、社会服务部门、当地和国家政治家也互相影响,这在图12.5中的简化互动模式中有所体现。由于贫困问题和政策似乎总是用围绕住房问题为中心的,因此这些模式看似相当现实。但有可能规划人员或政治家的目标就是改变传统的影响模式,以便让特定的政策或问题占有更大的重要性。这个意义上来说,该理论可用来展示如何通过操控影响模式来达到这一点。简单来说,设计组织、机构结构和网络会改变问题的重要性、政策的意义及行动者的权力。

图12.5 由于问题和政策产生的行动者互动

问题之间的关系和政策之间的关系也可得出以上同种类型的互动模式。问题之间的关系与上述讨论是一致的;住房及其各种特征是主要问题,还有财产性犯罪和针对人的刑事犯罪也都是与住房紧密联系的。图12.6展示了简化的互动模式。至于政策之间的关系,住房重建、住房补贴和房租管制是紧密联系的。住房再开发和新的商业设施是有关联的,但交通政策不与任何其他因素有强联系。尽管特殊教育和新医疗设施也通过住房政策有所联系,但政策互动的重点再一次是以住房为中心的。图12.7阐述了主要关系。总体来说,图12.3至12.7中展示的五个互动模式都一致地展示了住房对贫困的影响。然而,要找出不同问题、政策和行动者的重要性,必须看看用这些影响模式的决策模型导出的均衡关系,如下所示。

图12.6 问题之间的互动

该模型是通过制定行动者对问题的权力的初始分布来操作的,这种初始分布可看作先验分布。在此先验分布中,假设私人房东和公共房东与住房政策委员会一起有着相当大的权力。图12.8中,直接比较了这种分布和模型预测出的后验分布。这证明了住房政策委员会拥有的权力比假设的要大,而房东拥有的权力比假设的要小。这个结论看似非常合理,因为这里定义的权力是指提出问题的权力;即决定问题重要性的权力。图12.8也展现出国家政治家和社会服务委员会拥有的权力比一开始推测假设的要大。然而,对政策的权力分布却有所不同。房东的确有着更大的权力,当地和国家政治家也一样。住房政策委员会仍旧有着很大的权力,但其在使用权力制定政策中扮演着主导角色有所弱化。社会服务委员会和医疗机构也有相当大的权力,图12.9a中,对比了对政策的权力的均衡分布和对问题的权力的均衡分布。就均衡分布而言,住房问题,例如设施、状况和过度拥挤,以及犯罪问题是最重要的。政策、住房重建、住房补贴、房租管制被认定比住房再开发稍微重要一些,新商业设施的位置也有些重要性。图12.9b和12.9c分别展示了有关政策的均衡分布和有关问题的均衡分布。

图12.7 政策之间的互动

图12.8 对问题的权力的先验分布和后验分布

图12.9 决策制定模型预测的分布

土地使用者的价值或重要性(包括利益体系)揭露了政策和问题如何在空间上得到执行。图12.9d阐述了这些因素的价值分布,展现了公共和私人居住土地使用在解决贫困问题上的重要性。当然,学校和社区中心的地理位置也有一定重要性,但交通和休闲场所在解决这种问题上似乎没什么重要性。简单而言,这暗示了改变休闲和交通基础建设不大可能改善贫困问题;这些结论看起来很合理,并进一步支持了我们的推测:该理论能直观地预测出可接受的结果。但是,这绝对不是暗示该理论已被证明。有可能从模型中导出政策和问题的重叠部分,但更有意思的是政策的组成中包含的不同因素和土地使用的重要性。图12.10中,每个图表展示了每种土地使用在制定任一特定政策中的重要性。换句话说,政策被指定为不同的土地使用的混合体,这些网络展现了每种政策所需的对应的混合体。例如,居住土地使用的重要性在所有政策中都是一目了然的,社区设施、学校和工业的地理位置都相当大程度地影响着每个政策。但是,图12.10也揭露了该理论的一个缺陷,那就是有可能每个政策的因素混合体如此统一是不怎么现实的。比如说,很难看出如何能主要通过改变居住土地的使用来实施免票价公共交通的政策。这种困难可能是由于数据输入的具体参数产生的,但也有可能是由于理论结构的原因。

图12.10 政策组成中各因素的权重

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