行为公共政策视角下的助推与助力：殊途同归注14
【摘要】 近年来，行为科学在公共政策的制定和执行中获得广泛应用，催生出一种新的理论范式——行为公共政策。“助推”和“助力”作为行为公共政策的两大干预工具，分别代表了行为改变的不同因果路径。本文按照“认知基础—干预核心—效果评价”的政策逻辑，逐一对比助推和助力在这三个层面的差异；然后聚焦两者在养老、健康、医疗、就业、交通、环保六大公共政策民生领域的应用；在此基础上提出二者的关系模型，并探讨其内在的政治内涵及政策理念，即“自由家长主义”与“家长自由主义”。最终得出结论：行为公共政策视角下的助推和助力，各美其美，双璧交辉，殊途同归。
【关键词】 助推 助力 行为科学 公共政策 NB模型
“Nudge” and “Boost” from the Behavioral Public Policy Perspective： All Roads Lead to Rome
Shuwei Zhang Yu Wang Lei Zhou
Abstract In recent years，behavioral science has been widely used in policy process，which has developed a new theoretical paradigm—Behavioral Public Policy（BPP）. As two major intervention tools of BPP，“nudge” and “boost” represent different causal paths of behavior change. According to the policy logic of “cognitive basis-intervention core-effect evaluation”，we compare the differences of nudge and boost in three aspects. Then，we focus on the application of the nudge and boost in the six key areas of public policy： pension，health，medical care，employment，transportation and environmental protection. Last but not least，we put forward the relationship model of nudge and boost，and discuss its internal political implication，namely “libertarian paternalism” and “paternalistic liberalism”. The conclusion is that both nudge and boost from the BPP perspective can be combined.
Key words Nudge，Boost，Behavioral Science，Public Policy，NB Model
一、引言：行为公共政策
公共政策是对全社会的价值做权威性的分配（Easton，1965；吴玄娜，2016）；制定公共政策已成为政府的核心职能。毋庸置疑，公共政策的目的是为了解决社会公共问题，维护大多数人的共同利益。因此，好的公共政策必须以人为本，基于人的行为特点而进行设计和执行。近年来，发达国家公共部门兴起了一场声势浩大的公共政策变革，以“有限理性”（bounded rationality）为假设的行为科学在公共政策中得到广泛应用，大力提升了政策的效果及其有效性（朱德米、李兵华，2018）。这一变革也催生出一种新的理论范式——“行为公共政策”（Behavioral Public Policy），推动了公共政策研究向行为科学的转向（Heap，2017；李文钊，2018；吕小康等，2018）。公共政策研究提倡以问题为中心（陈振明、薛澜，2007），但传统公共政策基于理性主义的认知模型即“理性人”假设在解释问题时并不完整，解决问题难免就事倍功半或隔靴搔痒；这为行为科学的进入提供了空间（蒙克、汪佩洁，2019）。行为科学是一个成熟的、多学科的研究领域，而将心理学和行为经济学为代表的行为科学知识引入到公共政策的制定和执行过程，以此改善政策的实施效果，则是行为公共政策的一大贡献（Sanders，Snijders，& Hallsworth，2018）。在这方面，由英国政府资助、成立于2010年的“行为洞见小组”（Behavioural Insights Team，BIT）进行了很多富有成效的尝试，取得了超乎预期的成功，因而最具代表性（Delaney，2018； Hansen，2018）。2017年国际学界发生的两个标志性事件，使行为公共政策研究的热度大增：其一是行为经济学家理查德·塞勒（Richard H.Thaler）荣获诺贝尔经济学奖（李宝良、郭其友，2017）；其二是Behavioral Public Policy（《行为公共政策》）学术期刊由剑桥大学出版社在线平台创刊注16。权威学者的示范引领加上学术交流专业平台的搭建，以及各国政府部门先后成立的行为科学智囊团队（如BIT），预示着“行为政策”正在成为公共政策研究的新主题与公共政策实践的新势力，这一领域的研究和实践大有可为。
在行为公共政策的视角下，产生了全新的行为干预工具：“助推”（nudge）和“助力”（boost）。助推的概念由塞勒和桑斯坦于2008年出版的Nudge同名书中正式提出，指不依赖于明显的经济刺激或行政手段，在保持个体选择自由的前提下，以一种非强制性的干预方式，通过改变选择架构引导人们的行为朝着预期的方向改变（Thaler & Sunstein，2008）。随着2017年塞勒被授予诺贝尔经济学奖，助推思想广为人知，助推作为干预工具在推动政策制定、促进社会发展中发挥的作用也备受瞩目。除了助推以外，行为公共政策还有另一重要的工具——助力。不同于助推，助力重在培养个体做出更好决策的能力（competence）而非行为本身，通过干预行为认知或决策环境等方式，使人们能够行使自己的权力，做出真正符合自身意愿的选择（Grüne-Yanoff & Hertwig，2016； Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）。“助力”作为独立概念的提出（Grüne-Yanoff & Hertwig，2016）虽略晚于助推（Thaler & Sunstein，2008），但助力的相关研究和实践30年来一直在进行（Gigerenzer、栾胜华、刘永芳，2018； Hertwig，2017）。助推与助力可视作行为公共政策视角下行为干预的两大并行“法宝”；其目的都在于让目标人群行为发生预期的变化（何贵兵、李纾、梁竹苑，2018），但二者分别代表了行为改变的不同思路，明确二者的区别有助于厘清行为公共政策的内涵，也为政策制定者提供更多选择。因此，本文旨在通过对比“助推”和“助力”的各自策略，分析二者在公共政策领域的应用研究，进而归纳出行为公共政策视角下助推和助力的理论模型。
二、“助推”和“助力”的策略对比
赫特维希和格鲁内-雅诺夫从七个方面阐述了助推和助力的区别：干预目标、研究项目和证据的立足点、因果路径、对人类认知结构的假设、可逆性、计划的野心，以及规范性启示（Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）。该分类较为全面，但用在解释公共政策的研究却显得层次不够分明，特别是缺乏一个清晰的政策主线。有鉴于此，本文聚焦干预工具之于公共政策的作用，借助行为公共政策的视角，将助推与助力间的差异按照“认知基础—干预核心—效果评价”的政策逻辑进行梳理，并逐一探讨。首先解释二者的认知基础，追溯其理论根源；其次在既定的认知基础上，分析二者对公共政策干预的侧重点；最后评价二者在公共政策领域所达到的不同效果。
（一）“助推”和“助力”的认知基础
助推策略的建立源于人类认知结构的“双系统（Dual-system/process）模型”（Evans，2008； Kahneman，2003，2011）。该模型假设个体思维过程涉及两个系统：基于直觉的自动系统（系统1）和基于理性的分析系统（系统2）。系统1加工速度迅速，不占用或占用很少的心理资源，多来自人们不假思索的自动化反应；系统2加工速度迟缓，需占用较多的心理资源，主要来自人们有意识的思维反应（张书维、李纾，2018）。系统1自主运行，但容易受到系统偏差和非理性的影响；系统2在原则上可以监督第一系统并纠正偏差，然而耗时费力。基于此，改变行为的尝试可以采取两种途径：一种是利用自动系统的各种启发式和偏差，另一种是启动分析系统并维持。由于第二种途径效率低且成本高，人们在很大程度上偏好采取前一种方法。也正是由于自动系统导致的惯性、损失厌恶和自制力差等问题，使人们存在一定程度上的认知缺陷（cognitive deficiencies/cripple），影响其做出完全符合自身权益的决策（Sunstein，2014）。助推的核心就在于“选择架构师”或政策制定者充分了解并巧妙利用个体的认知缺陷，通过合理设计选择架构，引导人们改变行为，从而取得比其他方式更好的结果（Thaler，2015； Thaler & Sunstein，2008）。
助力策略的建立源于人类认知过程的“简捷启发式”（simple heuristics），即人们在自身与环境资源有限的情况下，依据包含一系列简单启发式策略进行快速且合理判断的有效手段（Gigerenzer et al.，1999，2011）。“简”意味着信息搜索的简化和依靠单一理由做出决策；“捷”意味着判断与决策的过程中有明确的步骤和停止原则（王晓田、陆静怡，2016）。在很多情况（如不确定性高的环境）下，简捷启发式的效果优于效用最大化或复杂的贝叶斯模型（Gigerenzer & Selten，2001； Gigerenzer & Gaissmaier，2011）。其精髓在化繁为简，优势是生态效度高（王晓田，2018）。有别于“启发式与偏差”研究所坚持的稳定性和不可渗透性（Kahneman，2003； Tversky & Kahneman，1974），简捷启发式的存在受制于有限的计算能力及信息条件等可变因素，故可通过“教育”来教会人们如何精明老练地处理风险（Gigerenzer等，2018），而这正是“助力”的关键所在：人是具有认知可塑性的（cognitive plasticity）。因此，培养提高人的能力，让个体具有更高层次的判断和决策水平，实现预定政策方向的改变将成为可能。正所谓：“授人以鱼不如授人以渔。”
综上，助推遵循“思维双系统”理论，强调利用人的认知缺陷来设计和调整选择架构，无须改变人的能力即可引导行为。而助力则继承“简捷启发式”思想，主张利用人的认知可塑性，寻求培养人们的认知和动机能力，从而改变行为。值得一提的是，助推和助力的认知基础虽然有所不同，但两者都遵循西蒙的有限理性假设和满意原则（Simon，1956，1990）。无论是自动化思维还是简捷启发式，都承认人类认知是有限理性的，会受到种种因素的干扰，使得决策存在问题，需要其他力量（助推和助力）的积极介入，达到满意而非最优解（Grüne-Yanoff & Hertwig，2016）。
（二）“助推”和“助力”的干预核心
在分析“助推”和“助力”的干预核心之前，需要首先明确二者拥有的类别。助推存在两种形式：“非教育性助推”（non-educative nudge）和“教育性助推”（educative nudge）。“非教育性助推”即典型的助推，通过选择架构的重塑引导人们的行为（如默认选项效应）；与此相对，“教育性助推”是桑斯坦新近提出的概念，试图利用提示信息（如提醒、警告和标签等）来改变人们的行为（Sunstein，2016）。无独有偶，助力也有两种表现：“短期助力”（short-term boost）和“长期助力”（long-term boost）。“短期助力”聚焦的是改善某一特定情境下的具体能力；“长期助力”是指通过增加一种新能力或增强现有能力，达到认知和行为上的持久、主动和跨情境的改变（Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）。由以上定义可知，教育性的助推和短期助力在很大程度上形成重叠，二者都代表了对给定问题的局部修复。尽管如此，非教育性助推和长期助力才是符合各自思想精髓的主流和代表（Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）；故以下对助推和助力干预核心的对比，主要聚焦于非教育性助推和长期助力间的差异。同时，如无特别说明，后文的助推指非教育性助推，助力指长期助力。
助推的干预核心是行为。在塞勒和桑斯坦看来，任何能够显著改变“社会人”（而非“经济人”）行为的因素都可以被称为助推（Thaler & Sunstein，2008）。即便在助推的批评者眼里，也认可助推作为一个标签，泛指那些非强制性的引导民众行为的方法（Gigerenzer等，2018）。就连BIT都被习惯地称为“助推小组”（The Nudge Unit）（Thaler，2015）。由此可见，“行为助推”是密不可分的。助推的理念实际上暗合了行为主义的“刺激—反应”模式：选择架构的设计是刺激呈现，因此导致的行为变化是反应结果。在这一过程中，人们的能力没有实质上的改变或提高；当刺激不再出现，行为即恢复如常。尽管一些反复影响行为的助推或持续时间较长的助推也可能最终会形成新的行为习惯而固定下来，但是助推的干预核心仍然主要针对人们的直接行为而非其他。以帮助人们做出好决策为例，助推的套路是“简单粗暴”地驾驭（steering）（Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）。
助力的干预核心是能力，包括风险辨识力、对不确定性的管理以及动机调适等。其最终目标仍然是改变决策者的行为，但它采取了一种“曲线救国”的赋能（empowering）方式（Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）。通过培养现有的能力或发展新的能力（即“赋能”，如通过自然频数的培训使人们具有与贝叶斯统计相当的概率推理能力），使得人们能够自主地选择相应的行为（Grüne-Yanoff & Hertwig，2016）。换言之，助力通过赋能让个体在有意识的情况下（此时没有第三方干预），更容易做出好的决策。想要实现赋能，就需要改善人类的认知、环境和/或动机。而助力的范围，也从只需个体投入较少的时间和认知资源的干预到需要大量培训、努力和动机的干预（Hertwig，2017），以达到政策制定的预期结果。
（三）“助推”和“助力”的效果评价
如前所述，助推和助力有着不同的认知基础，侧重不同的干预核心，自然收获的效果也就大相径庭。在此通过三个标准来评价助推和助力的政策效果：直接性、持续性和经济性。
首先，从对行为是否具有直接作用来看，助推和助力路径不同。助推的原理是改变人们的选择架构，助推的三大策略：增加策略、减少策略和转换策略都是在选择架构的设计上做文章（张书维、梁歆佚、岳经纶，2018），以实现不费力气的行为引导，向着政策制定者期望的方向。因此，行为之助推是直接的。另一方面，助力的原理是培养人们的决策能力；助力的主要做法：培养人们理解统计信息的能力、培养人们掌握决策程序的能力、培养人们自我控制与激励的能力都着眼于通过能力的提升去影响相应的行为（Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）。一言以蔽之，工欲善其“行”，必先利其“能”。因此，行为之助力是间接的。
其次，在行为的持续性上，助推和助力存在差异。助推并不涉及个人的内在能力，只改变个人的外在行为。看似不起眼的干预暗藏选择架构师的“心机”，助推对象在这个过程中是被动的；一旦干预被取消，其行为可能会恢复到之前的状态，好像什么都没有发生过。相比之下，助力剑指能力，通过助力对象的主动参与，改善其现有能力甚至建立起新的能力（如对健康统计数据的理解、更好的财务决策、更健康的食物选择），在能力塑造下的行为具备了稳定性，就会经得起时间的考验。即使干预取消，行为也能维持。因此，助推的政策效果往往是即时而短暂的，而助力的政策效果缓慢但长久。
最后，考虑干预的经济性，助推和助力也有分别。助推公认的低成本是其受推崇的原因之一（Benartzi et al.，2017）。这既体现在选择架构师所需的物力人力投入低，也体现在个体所需的认知资源投入低。与助推相比，助力的“花费”就会多一些。因为助力需要政策制定者和个体双方都投入一定的时间、精力和动机，尽管有一些助力技术如表达性写作（expressive writing）注17也不过几分钟的时间（Hertwig & Grüne-Yanoff，2017）。考虑到助力效果的持续性，似乎这样的成本也是必要的。
综上，在认知基础、干预核心与效果评价三个政策维度上，助推与助力泾渭分明。通过本部分的对比分析，可以简要地概括出表1。
表1 “助推”与“助力”的策略对比
三、“助推”和“助力”的政策应用
随着行为科学对公共政策影响的不断深入，越来越多的人开始关注助推和助力对公共政策的作用及实践。行为公共政策的优势体现在两个方面：一方面能够纠正行为化的市场失灵；另一方面因其非强制性、留有选择权的特点使得成本—收益分析理想，易被接受（句华，2017）。行为公共政策的执行是一种精细化治理的过程，其精髓是对症下药、有的放矢（胡鞍钢、杭承政，2018）。目前助推和助力在公共政策制定和执行中应用较多、效果较好的有养老、健康、医疗、就业、交通、环保六大民生领域。本文针对上述领域，系统地梳理两类工具相关的研究及其应用发展。
（一）养老领域
民众养老金储蓄参与率低的难题普遍存在，迫使各国政府每年需花费大量的财政资金进行补贴，公共财政不堪重负。助推策略为此提供了一种解决思路：只要改变养老金计划的默认选项，由原来的默认“不参加”改为默认“参加”。原来默认“不参加”时，参加养老金计划需要申请；改为默认“参加”时，不参加需要申请；但都是自愿且非强制的。这样的一个小小改变，既能保留人们的自由选择权，又能显著提高参保率（Thaler & Sunstein，2008）。通过简单的政策设计就能够大幅度提升人们对养老金账户的储蓄率。这一助推巧妙地利用了人们的思维惯性——保留事先被选定的选项，也就是选择默认选项的倾向性，而人们做选择的能力并没有实质上的改变。若默认选项恢复为“不参加”时，养老金参与率极有可能出现回落，因此其产生的效果是迅速而短期的，并且这样的策略几乎不需要花费什么成本（Thaler & Sunstein，2008）。同样，英国养老金计划的成功，很大程度上归因于采取自动登记政策（Cribb & Emmerson，2016）。
与助推策略不同，助力的支持者认为提高养老金参与率的方式还可以做得更“彻底”。鉴于养老金储蓄专业知识复杂（涉及复利、通货膨胀和风险分散等），运用助力策略可以将这些专业知识简化为经验法则（如养老储蓄是多元化的风险分散投资中的一种），帮助人们增加对养老金储蓄的直观理解，从而使其易于操作。例如，世界最具影响力的信用评级机构“标准普尔”在调研全球十万个资产稳健增长的家庭基础上，分析总结出“标准普尔家庭资产配置图”，图中将家庭资产划分为四个账户，括弧内为相应比例：日常开销账户即“要花的钱”（10%）、杠杆账户即“保命的钱”（20%）、投资收益账户即“生钱的钱”（30%）、长期收益账户即“保本升值的钱”（40%），养老储蓄属于最后一个账户。只需一张图就能教会人们如何科学合理地配置资产注18。此外，通过向人们呈现外貌随时间变化的图片，或者让人们写一篇关于想要后代如何记住自己的短文，使人们建立当下自我与未来自我的心理连续性（psychological connectedness），同样有助于养老金的储蓄（刘云芝等，2018）。也就是说，一个人越意识到自己将成为今天储蓄的未来受益者，他就越有可能为退休储蓄，使其尽力避免满足当前消费而忽视长远问题，从而增强人们的养老金储蓄意愿。助力策略认为人的认知是可塑的，将养老专业知识简化为经验法则正是体现了其化繁为简的精髓所在，“教会”了人们如何在养老金储蓄面前精明且老练地选择最适合自己的策略，这种干预手段正是通过培养个体能力从而实现预定政策方向的改变。诚然，这样的改变需要时间，无论对于民众还是政策制定者。
（二）健康领域
在健康饮食情境中，助推与助力各自产生着不同的影响。运用助推策略，美国一高校重新设置学校食堂的取餐通道，增加专供健康食品的通道，从而使得学生在选择时更倾向于选择健康的食品，降低对高热量非健康食品的摄入量（Hanks，et al.，2012）。同理，超市收银台摆放口香糖、避孕套等小件的健康商品比香烟、薯片更能助推消费者的健康选择。更进一步，耿晓伟等人（2018）的实验通过启动健康目标，改变人们对不同热量食物的情感预测，从而降低对高热量食品的选择。事实上不只是饮食，利用助推策略，在原有选择之外增加另一个更差的选择后，原来的那个选择会变得更有吸引力，从而促进个体的洗手行为（Li，Sun，& Chen，2018）。
运用助力策略，通过教育提高人们对健康知识的理解，培养其对风险的认知，能够在健康领域得到显著的效果。在各种高热量美食诱惑前，人们追求健康的意愿很难转换为有效行动，因此对健康行为的有意识干预是有必要的。诸如在食物包装上标识热量等级（而不仅是绝对数值），在香烟包装盒的醒目位置印制警示标志（文字+图片）等措施，且将这类信息尽可能展示地通俗易懂生动形象，向公众明确告知食物的高热量与香烟的危害性及对健康的潜在风险，从而提高认知深度，强化健康动机，使人在理智的引导下减少高热量的摄入和香烟的消费，能够有效改善人们的饮食和吸烟问题（Lin，Osman，& Ashcroft，2017）。再有，收看环保纪录片（如《穹顶之下》），也可对公众的自我防护行为意向（如戴口罩）产生间接的积极影响（Qin et al.，2018）。可见，以健康饮食为例，助推通过一些巧妙的构思和新颖的设计直接干预人们对高热量食物的摄入，而助力则提升了人们对风险和危害的判别能力从而主动选择更健康的食物。二者相比，显然增加专供健康食品通道的措施起效更快、成本更低、更易操作，但也存在一旦脱离助推环境，行为改变随即消失的可能性。如在没有专供健康食品通道的普通食堂，学生又会被高热量美食所俘获。若想长期克服日常饮食中摄入热量过高这一顽疾，根本上还是要从说服教育出发，帮助人们在高热量与健康风险之间建立联系，增强其决策能力。
（三）医疗领域
助推和助力策略在医疗卫生的情境下也发挥着各自的作用。助推策略通过精简选项、使用智能分配系统优化选择架构，使得人们做出更合适的选择，从而显著提高医疗保险的参保率（Thaler，2008）；美国政府推出的儿童健康保健计划（Children's Health Insurance Program）利用助推思想，简化参保流程，实现了参保人数的显著增加（Rice，2013）。这两种方式都是通过精简流程或选项，让人们更“容易”做出政策制定者希望导向的选择。与“减少”策略相反，还可通过“增加”策略促进信息披露和公开，进而助推个体的决策（张书维等，2018）。如只向需要再次入院诊疗的病患发送信息，无须入院则不发送信息，即可使患者不必要的再住院率明显降低（Bardhan et al.，2015）。无独有偶，非洲一些国家通过每周一次的短信提醒，使得艾滋病人能够按时的服药（World Bank，2015）。再有，通过默认选项的转换策略（张书维等，2018），能够显著提高器官移植所需的捐献率（Abadie & Gay，2006； Johnson & Goldstein，2003，2004；黄元娜等，2018）。
助力策略在医疗方面的应用通过提高人们的医学统计知识，来理解某些特定操纵和不透明，从而判断是否需要进行医疗检查和治疗（Gigerenzer & Hoffrage，1995）。为了应对心血管疾病，医疗中心向人们提供中风和心脏病发作的主要症状的基本知识，以及最重要的反应——拨打911，这些措施可大大减少这些突发性疾病导致的死亡（Mata et al.，2014）。通过面对面教育、健康知识课堂的方式改变了儿童监护人的认知能力和行为，显著增加了农村留守儿童的疫苗接种率（白晶等，2015）；同样，针对父母和校长及老师的营养知识普及和宣讲，能改善农村小学生的健康状况（常芳等，2013）注19。助力采取的是教育和宣传的方式提高人们的医疗知识，从而做出更适合自身的决策，而不是直接引导其选择，这样的措施使人们“知其然”又“知其所以然”，更能够经得起时间的考验，即使取消干预，行为也能在相当程度上得到维持。
（四）就业领域
在提升就业率方面，助推最为有效的应用来自BIT。他们重新设计了找工作的过程，将其划分为一个又一个的小步骤，通过公开预先承诺的方式，让求职者做出某些具体的、主动承诺的行为，改变过去“被动推脱”的习惯，这不仅能够减少求职者消极松懈和半途而废的现象，更重要的是强化了求职者的求职动力，在一定程度上提高了求职成功率（Lourenco et al.，2016）。助推还可有效解决失业保险的福利依赖问题，政府通过设置失业金发放的期限（time-limited unemployment insurance），从而降低依靠失业金而拖延找工作的情况（Shavell & Weiss，1979）。匈牙利将“失业保险”重新命名为“求职者福利”，同时增加就业中心对求职者的访问，并要求求职者主动报告求职进展情况，多管齐下对解决再就业问题产生了积极的影响（Lourenco et al.，2016）。从主动承诺到求职者福利，这些政策的共通之处在于利用了公共政策中的框架效应（史燕伟等，2014），取得了立竿见影的实效。
助力在就业领域的应用更多是通过培训教育来使求职者对未来产生信心、对自我真实水平正确定位。政府通过宣传等手段告知失业者真实情况，以此避免失业者因过度消费而陷入贫困也是十分必要的（蒙克、汪佩洁，2018）。这一做法也有助于其实现客观的自我认知，对未来求职有一个合理的预期，从而做出适当的决策。另外，退休政策作为就业问题的终端环节，事关国家利益和个人福祉。目前看来，延迟退休似乎是大势所趋。要想顺利地推行延迟退休政策，可考虑改变政策益处的宣传立场，使之由国家转为个人，实验表明如此能够显著提升民众的政策可接受性及民众对政策的满意度（曾艳，2017）注20。背后的原因在于人们更相信站在自身对立面说话的人，认为他们的话更具说服力，更易让人态度发生改变（Eagly & Chaiken，1978）。政策宣传立场与说服者立场类似，站在国家立场的宣传相当于站在说服者自身的立场；而站在个人立场的宣传至少摆脱了说服者自身的立场。
（五）交通领域
在交通领域，助推为缓解交通压力，降低交通事故做出了重要贡献。芝加哥为减少湖滨大道上S形危险弯路的翻车事故，出台了一个运用助推方式的办法，即在危险弯道的起始处放置减速慢行标志，利用越来越近的白线这一视觉效应，给司机造成一种车速越来越快的错觉，从而使其不知不觉在进入弯道前减速慢行（Thaler & Sunstein，2008）。类似的，近年来国内外多个城市街头采用的3D斑马线，较之传统的2D斑马线，3D的视觉冲击能够有效提醒司机让行注21。这些助推措施本身并没有额外增加政策成本，只不过施以小小的“障眼法”，就直接降低了车祸发生概率，提高道路安全，实现了既定的政策目标。此外，利用助推的“增加策略”（张书维等，2018），发送新的违章信息能够及时降低交通违规的概率（Lu，Zhang，& Perloff，2016）；利用描述性社会规范，当被告知自己的违规数量高于其他同类人时，司机会感受到社会压力从而减少违规（Chen，Lu，& Zhang，2017）。
助力在交通安全领域也有独到之处。如美国国会为减少汽车侧翻交通事故，要求汽车销售商在卖车时必须明确告知消费者车辆侧翻的风险，为立法扫平了道路注22。实践发现，让违章司机在安全宣传教育室观看交通事故案例并写下感悟，也收到了不一样的效果注23。当司机有机会参与交通管理时，他们会更主动地遵守交通规则；而且司机在交通治理上给出的建议比警察给的更有效注24。这些降低交通违法行为的策略正是通过对司机进行情景带入，让其更有参与感，认识到交通犯罪导致的事故危害，培养人们理解交通统计信息的能力，从而实现助力能力再到助力行为的转变。
（六）环保领域
助推对于环境保护成效显著。一方面，利用描述性社会规范原理助推，如向住户提供所在小区的平均用电量（哪怕是虚构的），并配之以“笑脸”（该家庭用电量低于平均值）或“哭脸”（该家庭用电量高于平均值），效果远好于传统干预方法的电费账单折扣和激励教育（Arimura et al.，2012； Benartzi et al.，2017； Ito，2015）；为了提高毛巾的再利用率，也可以依靠在酒店房间中“多数客人都会重复利用这条毛巾”的提示语（Goldstein et al.，2003），亦属于描述性规范，起到提醒的作用。另外，利用默认选项原理助推，例如将打印机默认设置为双面打印来减少纸制品消耗（Egebark & Ekstrm，2016），或是默认安装智能电表（Ölander & Thøgersen，2013），还是默认登记参与节能方案（World Bank，2015），都直接有助于节约资源、推动环保事业的发展。此外，新近一项研究将“长计远虑”作为一种助推方式，可以增加人们对长远环保政策的支持意愿和实际的环保捐助行为（李爱梅等，2018）。助推在环保领域的成功应用对于节约资源、保护环境具有“以小拨大”的深远意义。
助力通过政策宣传或行动改善计划，在环保领域也得到了积极应用。首先，利用带有教育色彩的指令性社会规范助力：如哥伦比亚通过大量宣传节水的紧迫和益处，降低了用水量，度过了缺水危机（World Bank，2015）；在国内不少公共场所至今还随处可见“节约用水，从我做起”的主题标语注25。站在“规劝”的角度，对节能措施的表述如果是由损失为参照点，强调不节能会浪费金钱而非节能会省钱，效果更佳（Thaler & Sunstein，2008）。收看环保纪录片（如《穹顶之下》），也可对公众的自愿缓解行为意向（如少开车）产生间接的积极影响（Qin et al.，2018）。其次，新近有实验利用“影像发声法”，通过组织小区居民拍摄社区垃圾分类问题的照片（影像），并以小组为单位讨论照片（发声），从而改善了居民对垃圾分类的认识和行为意向，增加了社区的一般参与行为、邻里互动和社区认同（陈泓菲、辛自强，2018）。这种“影像发声法”旨在以周边行动改变核心认知，进而产生目标行为。本质上仍是助力思维的“助人自助”，让居民最终在没有第三方干预的情况下，也能够自觉做出环保行为，并加以维持。
除了上述的六大领域，助推实践在法规推行、税务改革、政府债券发行等公共事业项目上也初现成效（Halpern，2015）。助力则在教育领域显示出独特优势：学校的课程应当进行改革来提升学生的统计思维和启发式思维的能力，并且能意识到前者适用于风险情境，而后者在不确定性情境中不可或缺。这样日常生活中的大部分问题都能够从容应付（Gigerenzer等，2018）。助力的核心理念与教育的原则十分贴切，目的都在于教会人们老练地处理风险和应对不确定性，以便做出明智的决定（Gigerenzer，2014）；换言之，助推和教育的本质均在于通过培养人的决策能力进而改善他们的决策行为。
四、结论：NB模型
行为公共政策作为行为科学引入公共政策领域的创新之举，已然成为一个新的学术增长点和政策“试验田”，挑战和机遇并存，总体而言形势乐观（Lepenies，Mackay，& Quigley，2018； Sanders et al.，2018； Spencer，2018）。“助推”和“助力”这两个行为公共政策的干预工具一经诞生，就极大地丰富了政策制定者和执行者的政策工具箱。通过本文的分析可知，在“有限理性”的假设下，助推基于“双系统思维”认知模型，利用个体认知及动机上的缺陷，对行为产生直接、短效、低成本的干预；助力基于“简捷启发式”认知规律，利用个体认知及动机的可塑性，发展既有能力或培养新能力，间接让人们做出自主选择，这种效果是持久甚至难以逆转的。无论“助推”还是“助力”，目标都是实现人们行为的预期改变，各自却选择了不同路径。二者的关系如图1所示。图中助推与助力重叠的部分即为教育性助推和短期助力（如世界各地所售香烟，包装盒上均印有“吸烟有害健康”类的警示语），均代表了对给定问题的局部修复，尽管在实践中不太好区分，但这两者并非各自主流。特别地，一些反复影响行为的助推可能会形成惯例，意外地实现“教育性”的效果。但是从机制上看，这种助推仍是在利用认知缺陷引导行为的过程中，无意中影响了认知和动机本身，从而产生了持久的影响（Grüne-Yanoff & Hertwig，2016）。然而，这绝不意味着可以将助推和助力混为一谈，也不意味着助力是一种特殊的助推。助力的目的在于能力提升，这些能力可以适用于广泛的环境，包括那些无法通过教育性助推达成的能力，这与助推存在很大的不同。由此，本文正式提出“行为公共政策视角下的助推与助力关系模型”，简称“NB模型”。
图1 行为公共政策视角下的“助推”和“助力”关系模型（NB模型）
NB模型有着特定的政治内涵和政策理念——“自由家长主义”（libertarian paternalism）注26和“家长自由主义”（paternalistic liberalism）。传统上，对政府的管理方式存在两种相对观点：家长主义（paternalism）与自由主义（liberalism）。家长主义者认为政府出于好心，可以行使权力代替个人做出决策，此时个人的选择自由将被限制；自由主义者坚持个人的选择自由不可剥夺，政府的手不该伸得过长。以上缴养老保险为例，家长主义的做法是由政府出台规定要求每个人必须购买养老保险，并且硬性从工资中扣除，这样是为他们的将来着想；自由主义则反对这一做法，买不买养老保险完全是个人自由政府不应干涉，即便有人因此而老来受苦，那也是咎由自取，现实会教育他们并警示他人。可以猜测，两种做法的效果大概都不会太好：前者让人反感，后者让人放纵（何贵兵，2016）。塞勒和桑斯坦认为自由主义和家长主义虽然有冲突，但是并不矛盾。政府应以“自由家长主义”引导和帮助，而不是用强制手段迫使个体做出符合自身利益的选择和行为（Thaler & Sunstein，2008）。所谓“自由家长主义”，是指一系列的干预措施，其方式是利用人们稳定的认知偏差来克服这些偏差本身，而其目标是引导和帮助人们做出他们自己所认同的理性选择（Gigerenzer等，2018；Rebonato，2012）。显然，助推完全符合自由家长主义的作风，对行为的引导并不限制人们的选择，这是它“自由性”的关键（Thaler & Sunstein，2003）。另一方面，助力着重于认知的改善和能力的培养，其对行为的干预程度弱于助推，重心在于保护和行使人们的自主选择权（陈泓菲、辛自强，2018）。当然，间接干预不等于没有干预，在这个意义上，体现出助力的“家长性”。因此，相对于自由家长主义，我们认为助力背后的理念可被称为“家长自由主义”（Canovan，1983）。如果说自由家长主义更接近于家长主义；那么家长自由主义则更靠近自由主义。二者的差异主要是程度不同，但从性质上看均处在家长主义和自由主义之间（参见图1）；这意味着二者的共同点是改变行为的同时并不违背人们的自由意志，避免了单纯的家长主义事事包办或自由主义放任不管的极端，通过有条件的积极介入塑造行为，走出一条社会治理的全新道路。
必须指出的是，以助推和助力为主要干预工具的行为公共政策并不会取代传统公共政策的工具（如行政命令、经济杠杆），而是给政策制定者和执行者更多选择。作为一种温和的政策工具，助推和助力既没有管制型政策工具的强制色彩，也鲜有激励型政策工具高昂的经济成本。对于政府监管而言，行为公共政策式的设计提供了命令控制型规制和激励型规制之外的真正意义上的第三种政府监管创新方案（孙志建，2018）。换言之，以助推和助力为代表的新型行为工具于政策领域的适用性体现在针对传统政策政策工具难以应付的“个体失灵”（如有限理性、有限意志和有限自利）——这在民生领域表现得尤为充分（Mongin & Cozic，2018）；行为公共政策有的放矢地准备了更人性化的解决方案，超越了“放任自由”和“一刀切”式的管制政策。未来，行为工具的使用需更注重社会性，以应对复杂棘手的社会困境（van der Linden，2018）。在行为公共政策内部，助推和助力亦是互补而非替代的关系；助推失效之处，恰是助力用武之地（Sunstein，2017）。正确的态度应该是将两者加以结合，因时因地制宜，使之在适用的政策情境下充分发挥效用，共同促进公共政策的合理完善。至此，可以得出结论：在行为公共政策视角下的助推和助力，各美其美，双璧交辉，殊途同归。
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