本期主题
公共行政
第三期受邀嘉宾为社会枢纽创新创业与公共政策学域助理教授许珂维老师，参与者有来自各枢纽和教学中心的多位老师、教职员工以及学生。
谢丹阳老师强调到，推出“火花BBC·悠然午餐会”活动，是对跨学科研究实践的多元尝试，意在促进不同领域、不同学科的学者们进行丰富的交流与分享。
本期主题：公共行政的那些事儿
重点话题：
▶ 公共行政的学科范式
▶ “因果关系”和“相关关系”
▶ 传统学科与新兴学科的碰撞与火花
公共行政的学科范式
活动伊始，谢丹阳老师首先邀请许珂维老师向大家介绍公共行政的基本概念，以及研究重点或学科特点。
X：
大众常难以区分公共政策（public policy）和公共行政（public administration），能讲讲他们要解决的重点各是什么吗？
答：
这两个学科是很接近的，通俗来说，公共政策主要讲政府做的决策如何影响百姓，立法者的政策如何影响社会。
公共行政更强调从政府的层面要如何更好地执行政策。公共行政系起初从policy中分出来，单独设系，起因是19世纪时托马斯·伍德罗·威尔逊（后任美国第28届总统）提出的“政治行政二分法”。他认为政府官员在做政策执行时，受党派、立场、观点等影响，容易有偏向，所以需要有一套公共行政体系，来防止大政府侵犯人民的利益，或者说防止政府迭代过程中的大破大立。
X：
公共行政的学科特色是什么？
答：
公共政策和公共行政的界限很模糊，公共行政与管理学、经济学、政治学等在内的学科有许多共通之处。
1990年之后，我们的学科有了很大的进步，强调价值和责任，重视3E，分别为经济(economy)、效率(efficiency)、公平(equality)，其中“公平”逐渐成为了公共行政领域学术研究当中最重要的价值，也是政府和企业最大的区别。
X：
怎么看待“公平”？它的衡量标准是什么？
答：
我们一直没有停止过对公平的研究。
所谓的公平很难有明确的、放诸四海而皆准的结论。因为它基于不同的价值判断，取决于不同的维度。一般来讲，公共服务更关注社会当中的弱势群体，在教育、医疗、养老等领域尽量实现结果公平。
“因果关系”和“相关关系”
当传统学科和新兴学科相遇时，许珂维老师剖析其中的核心研究差异，以及两者的紧密关系。
X：
你刚刚提到公共行政和其他学科有许多共通之处，那么它们最大的学科研究差别是什么？
答：
和经济学等更注重数学建模学科相比，公共行政更注重理论上的探索，我们既讲理论，也讲模型。在政府管理当中， 我们希望知道如何通过一些现成的政策工具和管理手段取得治理成效。比如弱势群体受到不公平对待，我们探究其中具体的原因是什么，如何通过制定政策减少这种不公平现象。
而同时，公共行政和经济学等传统学科，都面临着时代的冲击，我们原本追求的“因果关系”，在大数据强调“相关关系”的时代面临了重要的挑战。
H：
怎么看待这种挑战？是否也可以理解为是共同发展？
答：
我刚才提到的“因果关系”，是指我们学科更重视一个事情的变化导致其他几件事情的变化，注重的是变化、影响和合理性。而“相关关系”更多的是指变量之间拥有一种相关关系，这种关系表示两件事情同时变化，但不一定是一个导致了另一个的变化。
关于因果性和相关性的比较，有一个很知名的例子。比如数据显示海滩边雪糕销量和鲨鱼袭击次数成正比，对于做数据算法的学者来说，通过“相关关系”来分析，可以用雪糕数量来预测鲨鱼袭击的次数，提醒大家注意安全。但是如果我们混淆了相关性和因果关系的话, 我们制定出的政策是否就变成了“为了减少鲨鱼袭击，请不要在海边卖雪糕”？
对于研究公共政策和行政的学者来说，我们并不是直接地通过政策改变结果，这过于理想化了。而是讲究事件内部逻辑，通过不同要素之间相互影响，最终指出结论。回归到这个案例，导致了人们在海边的活动增加，从而导致了鲨鱼袭击人类的案例增加。从因果分析上来看，雪糕并不是鲨鱼袭击的主要原因，所以限制雪糕售卖无法真正解决问题。
大数据所依赖的“相关关系”研究范式对传统学科“因果关系”研究范式带来了很大的挑战，但是，我深信“因果关系”和“相关关系”是相辅相成、螺旋上升的。他们可以互相辅助，未来促进新兴学科和传统学科共同发展。
与新兴学科的碰撞与火花
公共行政与大数据研究碰撞并激发火花，真正做到拥抱大数据，将刺激并助力融合学科发展，推动政策引导。
答：
由“因果“和”相关“说起，学科范式冲击，普遍存在于跨学科的各种交流互动中，之前和计算机领域的学者合作时，发现即使同一个研究主题，关注的理论和使用的算法也往往差别很大。
作为社会科学家，我们提供的帮助往往是从理论的角度上发现和充实计算机科学家发现的数据规律。同时，传统的社会科学也经常面临数据有限，或者分析方法不够完善等问题。我们也需要向新兴技术学习。
我以前做跨学科研究，尤其现在到了港科大（广州）这个融合学科的沃土中，常常会有这样的思考：传统学科拥抱大数据是有挑战的，我们关心的是如何将不同的研究范式有机结合，共同对学界和社会做出贡献。
X：
可以举个例子，你此前做过哪些新老研究碰撞的研究吗？
答：
我的博士毕业论文就是一个例子，我当时研究“公民在灾害天气下如何通过政务服务平台获得帮助”。
如果只看“相关”不讲“因果”的决策者很大概率会这么做，大数据显示哪里公民有需求反馈，就去修复哪里。
但实际上有很多东西是大数据看不到的，比如很多人压根不知道这个平台、比如受飓风影响断电断网导致人们无法使用手机、比如人们信任政府会解决问题等等。
而这些问题在一般意义的大数据当中是收集不到的。所以我做的时候，就把各种“因果关系”通过大样本的问卷方式加到了大数据里面，让“因果关系”和“相关关系”互相促进，也就是通过传统学科+大数据工具，共同挖掘数据背后的意义。
B：
大数据这类新兴学科对于传统学科来说有什么意义？
答：
我认为技术对政府决策及其对公共产品效率和公平的影响不可忽视，数据驱动决策。我近期研究方向越来越转向“智慧城市（smart city）”，聚焦智慧城市的统一化管理。这个统一化管理来自于“城市大脑”的决策辅助，而“城市大脑”是一个集成了大数据和算法逻辑的平台，其中的逻辑是经过理论反复印证过的、可以推广的工具。
X：
实践中，如何与新兴学科产生更多的火花？
答：
日常，我总带学生与其他不同枢纽、学域的老师们沟通交流，因为离得很近，大家都在一个共同开放的空间里工作，当有研究疑问时，到他们的办公室聊一聊，或者一起吃顿饭，就会产生新的思想碰撞和火花。
比如最近我们做垃圾分类方面的研究，就曾与人工智能学域的老师探讨过，用计算视觉结合政策设计的方式一起合作完成这个研究。
此外，大家还围绕公共行政研究者如何与政府合作/政策工具和决策的关系等展开了广泛的讨论。
更多关于许珂维老师介绍，可点击下文直达：
未来，火花BBC·悠然午餐会将陆续邀请社会枢纽、港科大（广州）其他各枢纽及学域，以及校外嘉宾通过线上或线下的形式，来到我们的午餐会活动中。
如想报名或您对活动有任何疑问，欢迎留言私信我们。
关于火花BBC·悠然午餐会
BBC缩写为Brown Bag Casual，是Society Hub在每周五进行的"悠然午餐会"常规活动。其中Brown Bag一词来源于take away快餐的牛皮纸包装，代表在国外高校常见的牛皮纸简式午餐。
在这里，学科和职级的身份界限被打破，每个人的角色将被自由定义。
我们希望，在得天独厚的交叉学科沃土里，每个个体都可以沉浸在轻松悠闲的午餐氛围中。带着对知识的渴望、对教育的深情、对社会的关注，共同聚焦当期主题，碰撞思想的火花，点亮智慧的光芒。
