□文/周欣悦
（首都经济贸易大学 北京）
［提要］对于网络预约出租车（以下简称“网约车”）为代表的新兴共享经济模式的监管普遍存在“一管就死、一放就乱”的怪圈，在准入门槛的设定上则呈现“中央放、地方紧”的趋势。实验主义治理理论主张多元化回归的治理模式，提倡在长期治理目标框架下通过对地方进行赋权、改变现状、共同学习以及同行审议等方式实现动态责任制，从而以阶段适应性的实验形式对现有政策进行调整与修订。因此，在我国网约车监管中引入实验主义治理理论来实现地方在政策上的实验性探索，可避免由于统一过高的准入门槛抑制网约车平台的有效创新发展。本文在实验主义治理理论框架下分析我国网约车政策过程应用中的不足，分别从理念保证、制度基础以及工具选择角度，提出树立创新友好思维、强调共享经济监管绩效以及启用共同学习机制三个方面的建议。
2016年7月28日，国务院办公厅印发《关于深化改革推进出租汽车行业健康发展的指导意见》（以下简称《指导意见》）、交通运输部联合七部委联合颁布《网络预约出租汽车经营管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》）被视为“网约车新政”伊始，我国自此成为全球主要经济体较早由中央政府将网约车合法化的国家。国务院鼓励地方对网络预约出租车（以下简称网约车）采取包容审慎的监管态度，随后各地方政府也纷纷出台了对驾驶员以及车辆或严或宽的网约车相关管理政策。在2016年国务院办公厅发布的《指导意见》以及七部委联合发布的《暂行办法》正式出台前，政府长期以传统管制措施对出租车行业进行监管，以北京对于出租车的管制为例，其主要管制措施包括准入管制、总量管制、租价管制直到2006年特许经营的实施。当网约车逐渐走入人们视线中时，由于网约车隶属于出租车，所以过去对出租车的单一的传统命令型管制依然被应用于网约车行业，导致“网约车新政”落地后过去的“打车难”渐渐变为“约车难”。
一、网约车地方监管政策概述
出台地方网约车管理细则的城市自2016年7月《指导意见》与《暂行办法》出台后呈现阶段式增长，若根据其出台的时间节点对其进行分类，可分为以下三阶段：第一批截至2016年12月，全国已有包括北上广深等一线城市以及青岛、兰州、杭州、东莞、宁波等共28个城市在第一时间紧随中央文件出台了相应的地方网约车管理细则；第二批截至2017年7月，也就是“网约车新政”实行一年后已有133个城市已经公布了网约车管理实施细则，还有86个城市已经或正在公开征求意见；第三批截至2021年9月，全国已有287个城市出台了网约车细则，同时也已有泉州、兰州、杭州为代表的9个城市先后进行了细则具体内容的修改。大部分地方城市对驾驶员的户籍做出了更细化的规定，一些城市甚至规定了网约车驾驶员的本市（省）户籍或居住证，甚至进一步限制了驾驶员文化程度。数据显示，“网约车新政”落地一周年后各级城市的网约车行业的发展反而受到更大程度的束缚。一线城市由于城市人口流动性大，网约车辆集中的同时民众出行需求也更为集中，但是驾驶员户口以及车牌的限制对网约车行业发展形成了比较大的阻碍。以政府定价并进行数量、标识上的控制和统一为特点的传统管制方式抑制了网约车行业的创新发展，导致市场调节被政府主导取代，网约车行业创新发展受到阻碍。
在传统出租车行业中，传统的管制方法已被实践证明了存在诸多问题，与此同时，网约车所代表的共享经济行业的监管难点在于既要维护公众的出行安全、又要促进共享经济的创新发展，因此对网约车的监管应更注重符合行业特性。
（一）监管力度不当激化利益主体间冲突。对于网约车这一新兴业态采取的不当监管力度激发了网约车驾驶员、平台公司之间及本地与外地各利益主体之间的冲突。各地网约车政策施行过高准入门槛使合规网约车平台、车辆及驾驶员减少，“打车难”一度变为“约车难”的同时，合规的网约车平台垄断了市场，面临公平竞争审查的巨大压力。许多地方实行的网约车规制办法提高了对外地司机与车辆的准入门槛，实际上是在保护本地的网约车的利益，同样也违背了公平竞争的原则。地方纷纷在中央出台的规定基础上普遍提高网约车准入门槛，其实质上是用传统政府的限制竞争手段来干预共享经济市场，其中以行政垄断最为突出。但是，网约车领域作为共享经济的代言词，不应该用变相的行政垄断手段来规避冲突、限制竞争，而应由政府采取正确的手段对市场进行引导。
（二）传统的权力配置方式缺乏灵活应变性、多元参与性。《暂行办法》第四条规定交通部负责主管全国的网约车管理工作，各省、自治区人民政府交通运输主管部门在本级人民政府领导下，负责指导本行政区域内网约车管理工作。可以看出，地方政府也被赋予了一系列自由裁量权，现有的网约车监管隶属于自上而下式“科层制”的权力模式。这种“科层制”的模式要求科层组织从整体上权衡政策执行成本与收益，即同时保证迎合上级制定的政策法规和尽可能降低政策的执行成本。这诱使地方网约车的执法机构——交通执法大队可能会出现“钓鱼执法”的现象。在广州、杭州、武汉等地在对不合规的网约车进行执法时由于方式不当引发了一系列的群体性事件，导致专车司机围堵执法人员，危害了社会秩序，引发公众对政府公信力的争议。
（三）监管信息不对称。在共享经济平台与监管者的博弈过程中，平台企业与政府监管部门处于信息不对称的位置。企业为实现利益最大化，会充分利用信息占有的优势减少网约车过高准入门槛对自身造成的损失，比如平台会通过信息虚假上报、甚至鼓励平台下注册驾驶员伪造相关证件从而吸引更多驾驶员参与到共享经济活动中。但是，监管主体难以获知全面的信息对平台企业与旗下注册驾驶员、车辆进行追查，比如驾驶员的户口真实性、车辆的实际合格情况等等，这导致在准入门槛提高后“黑车”依然盛行，难以得到查处。因此，调整过高的准入门槛有利于地方政府有效调整监管方式，从而及时规避因监管信息不对称而导致的网约车合规问题。
二、实验主义治理的理论基础研究
传统监管方式在新兴的网约车监管中的不适用性导致网约车行业负面事件频出，这表明网约车的监管方式优化需要一个渐进的、摸索的过程，才能有助于回应网约车领域表现出的不确定性情况。实验主义治理理论兴起正是由于传统层级式决策失败的两个原因：一方面是决策者远离一线事件而导致的无知；另一方面则是所关注的事件自身存在的不确定性。尽管实验主义治理理论在欧盟中是一项普遍应用的治理模式，但是在我国网约车监管领域还是一种新的尝试。现就实验主义治理的相关理论做简要概述。
（一）实验主义治理的发展
1、实验主义治理的起源与初步应用。实验主义最早成功应用于科学领域，德威认为实验主义可以追溯到美国实验主义之父查尔斯·桑德·皮尔斯，并且提出科学的进步正式由于将科学的假设和对未来可能性进行实验性验证、修正和最终应用于真实世界的一系列过程而实现的。在21世纪初期，欧盟在食品安全、数据隐私、金融市场监管、反歧视、基本权利以及外部关系等领域进行了一系列实验主义治理的尝试。实验主义治理还通过哥伦比亚大学萨贝尔教授和阿姆斯特丹大学塞特林教授得到了在公共政策与公共治理层面的进一步发展和论证，他们利用实验主义理论进一步解释和总结欧盟治理政策，认为规制的扩张源自不同程度和层面上政策制定框架和修正的过程。
2、实验主义治理在我国的发展。在我国，高秦伟教授在《分享经济的创新与政府规制的应对》一文中首先从法律的角度提出了“实验性规制”的治理方向来解决共享经济所带来的监管难题。张乾友认为政策过程本身属于实验传统的范畴，任何政策的出台实际上都是一场社会实验。张效羽指出“实验性规制”是一种临时性、容错性、变通性和受控性的政府规制模式。尽管社会各界对于实验主义治理的定义、研究方向和应用领域不同，但是总体来看，实验主义的监管方式的核心内涵一共有以下三点：其一，实验性治理是一个循环往复的过程；其二，在广泛性框架下的临时目标的设定与修正是关键要素；其三，通过同行评议比较不同的替代方法实现不同背景下治理方式的改进。
（二）实验主义治理的内容与特点
1、内容。实验主义治理运行机制的基础首先是由中央（高层政府/组织）设置长期行动框架目标以及短期的临时目标，同时将有条件的自由裁量权赋予一线行动者也就是各地方单位（低层政府/组织），使其利用已有经验并根据各地方实际情况进行政策制定和实践上的探索行动。各地方主体的具体实施情况是在改变现状机制的逻辑起点中实现的。在实践过程中，各地方单位要在平级之间定期进行绩效的公开汇报。其次，通过同行评议，可以对众多针对于网约车领域效果较好的地方经验与具体实践方式进行比较，以供其他地方单位选择适合自身情况的方案进行政策执行的再尝试，在此过程中实现了共同学习机制。最后，中央根据绩效评估和方案的选择可以对临时目标进行修正，完成一次实验式的递归与反复，同时也开启了新一轮的实验式政策执行与修订。（图1）
图1 实验主义治理框架图
2、特点。第一，直接协商。实验主义治理的关键点在于协商，协商的目的在于通过持续多样性讨论形成持续性认同。在去中心化的组织结构中，组织成员各具多样性，包括资源与专业性上的多样性。在协商过程中，同行评议、责任汇报以及协商的过程都是动态责任制的体现方式。随着中心掌舵者的去除，固化的实践路径被瓦解，各组织成员也就是各地方网约车监管主体，获得了重新审议、修订共同目标以及路径的机会，他们拥有一手实践经验以及对各管辖区域内网约车发展特性知识上的优势，将通过审议与申辩实现动态的责任制。第二，动态问责。实验主义治理之所以可以适用于策略不确定性的情况，是因为它将地方执行主体的责任放置在规则不断变化的每个过程中，实现了动态问责机制，促使所有行动者掌握了比以往更丰富可行的措施信息。这种动态问责制有助于对一些前沿问题做出快速灵活回应，即使方向有误也可通过同行审议进行及时纠偏。第三，临时目标可修订。实验主义中的长期的框架目标即宏观目标，是指在某一行业领域内高层次、战略性的目标，其确定与指标的选择一般与行业规划和区域产业政策相联系，与国家和区域发展目标相符合。与传统治理方式所确定的固定目标不同，实验主义治理方式还囊括了一系列短期目标，它们是可经过实践验证进行不断修订的。如果政策在执行中被发现未能朝向既定长期框架目标做出改变，那么将启动共同学习的机制修订短期目标进而实现政策的再执行，完成一次实验主义治理的递归反复。
（三）实验主义治理的核心机制。根据萨贝尔与塞特林教授对实验主义治理理论在应用时总结的经验成果，本文将实验主义治理理论凝练为两个核心机制的作用：一是“改变现状”机制——实验主义的理论起点；二是“共同学习”机制——协调各主体的合作行为。
1、改变现状。“改变现状”是实验主义治理的理论起点，向地方单位给予了挑战当前固定制度的权利及能力，从而进行不同程度上政策的探索。具体的内容包括以下三点：第一，地方单位识别当前制度措施的不适应性导致持续不确定性的问题并没有得到解决甚至恶化；第二，地方单位主动寻求更好地替代办法；第三，地方单位完成临时目标，同时完成在长期框架目标下对原有制度的修订。萨贝尔认为有两种方式促进地方单位进行现状的问题识别与改进：一种是直接、主动要求对行动方法提出公平论证；另一种是通过间接、被动的“惩罚默认制”，即通过设置各地方单位难以接受的规则来激发大家促成允许对相互依赖关系进行公平、有效的信息共享制度。也就是说，“改变现状”的机制使各个执行主体在事前意识到不合作的成本，从而积极参与合作的事前决策，推动兼容的框架目标的实现，较之传统监管“事后违反”成本有很大的改进。
2、共同学习。作为实验主义治理一个重要的核心内容，共同学习鼓励各层主体相互协调合作从而实现实验成果的进一步扩散。实验主义治理所面对的是不确定性的现实情况，没有一方主体可以指明一条完全正确的监管方式，因此对于监管细则有必要暂时设定短期目标，并进行差异化探索监管方式。共同学习的目标就是建立起一种机制，可以使成员在设立并实现暂时性的目标的同时，根据对未来的摸索，通过责任汇报以及同行评议的过程对各自目前的路径进行不断的修订，使得整体问题中持续性的不确定性处于可控的范围之内。其中，共同学习的主体既包括地方政府之间的相互评议与经验借鉴，也包括中央与地方政府之间的政策递归与反复。过程性汇报与同行评议是地方主体层面进行共同学习的两个重要方式。通过过程性汇报，成员对现有成果与预期目标的完成情况进行监控；通过同行评议，一些在治理方式、手段上存在的问题会通过一系列的地方个案审查与经验交流显示出来。地方与中央层面上的交流体现在同行评议后汇总出来的经验与问题将被反馈至上级政府层面，上级政府将根据情况对临时目标进行政策框架内的调整与再执行，完成一次实验主义治理的循环递归。
三、实验主义治理在我国网约车政策应用中的不足
（一）政策调整力度不足。通过对城市网约车监管细则修改前后的对比分析，一些城市在修改网约车管理细则时尽管在车辆、驾驶员、平台准入条件以及网约车价格等内容上均进行了修改，但是从统筹巡游车与网约车发展、优化网约车差异化监管方式的角度来看，修改后的细则普遍难以脱离传统出租车的管理框架，仍保留着传统准入监管的模式，如果执行不当或者扭曲将会导致获证平台垄断、出租车与网约车行业矛盾激化等问题。政府通过实施准入监管政策以特许经营的方式对出租车经营权进行控制，致使牌照在行政垄断下成为一种稀缺资源，在这种前提下，一些出租车企业大肆垄断导致自2000年以来出租车行业发生多起大规模罢运事件。
（二）示范效应覆盖面窄。一些城市虽然率先对城市网约车细则进行了调整和改进，但是可以引发的全国范围内的示范学习作用仍然有限。以杭州为例，杭州市政府办公厅于2018年2月正式印发了《杭州市网络预约出租车汽车经营服务管理实施细则》（以下简称为《杭州细则》修订版），对于原有网约车管理细则进行了适时修订，简化、优化网约车管理机制。在《杭州细则》修订版在驾驶员户籍规定以及网约车与巡游车进行统一资质考核等方面做出了较大幅度的调整，是通过实验主义治理方式放松准入门槛一次较大的实践尝试，领先于其他一、二线城市。但是，在这两个方面对于后续几个城市网约车细则调整的示范效应比较弱，比如芜湖与海口就并未在驾驶员准入上进行条件放松，而深圳以反向惩罚措施进行了更为严格的要求，只有三亚对驾驶员完全取消了户籍的要求，借鉴了杭州放松户籍要求的经验。可以看出《杭州细则》修订版尽管对本地的网约车发展起到一定促进作用，但在更广范围内起到的示范效应有限，需要经过实验主义治理核心机制的进一步完善。
（三）中央协调角色较弱。在欧盟与一些联邦制国家的政治体制中，中央与地方存在着垂直权力制衡的关系，因此容易超越传统的“委托-代理”的关系基础。也就是说，实验主义治理提倡，在一些具有持续不确定性的领域中，当没有正式的统一的规制方式出台时，中央会允许地方进行领域内政策的先行尝试。同时，它提倡对各地方政策之间内容上的差异要有较高容忍度，鼓励成员之间进行相互学习，通过绩效进行同行评议，使有效的经验方法在地方形成示范效应。比如，欧洲欧盟水污染治理案例中，作为长期框架目标的水框架指令（WFD）赋予地方单位也就是成员国权力，指定相关主管机构通过负责执法、实施安全、安排资金、实行动态问责对欧洲各国水流域进行协调监管。然而，在我国，政策的实验性探索是以服务于中央主导的权力秩序为出发点和归宿的，因此中央掌握着政策制定的完全控制与主动权。比如，率先进行网约车政策改革的泉州、兰州两个城市是在国家发改委根据公平审查条款的要求下进行被动的政策修订，而非主动开启改变现状的机制，表明实验主义治理的理论若要在我国进行应用尝试，需要加强中央的协调作用，进行广泛基础上更深入的赋权。
四、实验主义治理在我国网约车监管中应用建议
在目前的网约车监管中尽管有越来越多的城市调整了网约车管理细则，但是实验主义治理理论的核心机制——改变现状、共同学习机制以及短期目标的调整内容在实践中并没有完全充分发挥作用。本文以实验主义治理理论为框架，对我国网约车监管背景下应用仍存在的不足提出以下建议：
（一）树立创新友好型思维。树立创新友好型思维是在我国共享经济监管中应用实验主义治理的理念保障。被监管对象自身是否真正具有创新元素，在很大程度上可以作为政府对新型经济模式态度的参考。如果其具有创新元素，那么应积极坚持鼓励和支持态度。而网约车作为共享经济业态的其中一个代表行业，通过新的平台交易模式挖掘闲置车辆、调动闲置人力资源和资金资源等，促进个人与社会效益的提升。如果仍沿用传统的管控思维，以原有行政许可的“命令-控制型”方式应对，那么将可能直接对网约车的创新势头有所抑制，不利于新兴经济业态的发展。所以，我们应该以创新友好型思维作为监管方式的基础应对这些新兴业态的发展，对创新实践保持灵活性和适应性，树立可试错的监管理念，建立容错性强的监管框架，同时也要提供适当的消费者保护。只有给网约车行业预留一定的发展空间，才能充分形成市场调节的基础，营造良好的市场竞争环境，使网约车在市场的作用下实现行业内的更新迭代与优胜劣汰。
（二）强调网约车监管绩效。强调网约车监管绩效是在我国共享经济监管中应用实验主义治理的制度基础。与欧盟这种由主权国家组成的联合体不同，我国是单一制国家，中央与地方是一种领导与被领导的关系，地方的国家机关是中央国家机关的附属机构，所以在运用实验主义治理理论来解决现有的监管难题时沟通应更顺畅。但是，在我国进行实验主义治理理论的应用时，存在学习示范效应不足的情况，关键在于机制问题。欧盟在进行实验式治理时，会在下放自由裁量权的同时，要求各地方单位针对治理问题解决的效果进行定期绩效汇报、审议、评估，但是我国中央对地方政策的实际应用情况缺乏政策中后期的审议和评估，失去了政策在执行和评估时由中央单位赋予的约束性。所以，有必要将共享经济纳入国民经济统计和政绩考核，有利于推进学习示范效应进一步扩散。目前，共享经济和互联网经济一样，在我国是一种兼职经济、甚至是“非法”经济。因此，这种新兴经济被排除在经济统计之外，不被纳入国民经济统计和政绩考核，导致共享经济在促进国家经济增长和社会发展上的作用被低估，政府层面也很难以包容审慎、创新友好的思维对待网约车行业的发展。如果将共享经济纳入国民经济统计中，各级政府都会增强“改变现状”的主动性与积极性，以包容审慎、创新友好的思维对待网约车行业的发展，网约车行业会随着监管的调整而不断发展。从中央单位来看，高层政府起到协调作用，以网约车车辆及驾驶员数量占比、乘客满意度等因素作为评价指标，衡量各个城市网约车政策“宽严程度”，对各个城市已出台的网约车细则进行监控和把握。从各地方单位来看，低层政府在执行中要不断主动修订政策，探索网约车监管的合理方式，并定期汇报绩效，建立起中央与地方的沟通桥梁。
（三）启用共同学习机制。启用共同学习机制是在我国共享经济监管中应用实验主义治理的一种工具选择。很多城市的网约车政策在调整中出现变通性和容错性仍然不大的现象，主要原因是地方政府缺少“动态调整”的意识，实验主义治理中的共同学习机制有助于地方单位主动调整执行中的政策，其关键点在于“放活基层”与“同行评议”。一方面是源于基层单位具有信息优势，可以针对新兴业态在实践中出现的不确定性问题进行及时更正；另一方面是源于同行评议避免“各自为政”以及地方保护主义的出现。《中山市人民政府关于进一步完善生态补偿机制的实施意见》中就主动提出了“动态调整”的原则，即政策实施三年后将开展实施效果的评估与政策优化调整，这一点体现了实验主义治理理论里目标可修订的特点。因此，短期来看，可以效仿中山市规定政策执行和评估调整优化的期限，到期后，根据政策实施效果建立评价的指标体系，对其实施效果进行评估，在长期框架目标下实现短期目标及时纠偏，有助于下一步短期目标的修订；而长期来看，高层政府应鼓励各地方单位相互交流网约车监管进展，包括政策内容、投诉与反馈情况、查处违规情况等，让基层“敢于创新、有权创新、有力创新”，实现政策的普遍共同学习效应。
