向玉琼
政策共识构建贯穿政策全过程，从思维方式上可将其路径归为两种：验证与论证。验证在官僚制组织体系中在科学范式内开展，通过实证主义逻辑和方法的应用对信息进行分析和综合，在逻辑推理和科学判断中寻求清晰而明确的答案，以证实或者证伪之前设定的假设。20世纪60年代引领了政策科学运动的政策分析就是采用了验证式的路径。验证式分析通过层层敛聚推理得出共识，整体运行框架确定，采用的方法和技术确定，验证过程确定，这种确定性传递到作为结果的政策共识上，使政策共识表现出可预见性和可规划性的特征。验证式的政策共识构建过程有序且高效，非常适合常态化的治理情境，因此在工业社会中应用广泛。但是，随着20世纪后半期人类进入风险社会中，政策诉求和意愿具有了高度差异化与无序变动性的特征，这种高度复杂性与高度不确定性的情境却是验证式的分析所无法应对的，敛聚思维是闭合的、有边界的，与此同时包容性和开放性不足。这时需要转换政策共识构建的思维方式，之前因为无法保证效率而被忽视的论证性思维，开始受到关注。不同于验证，论证是没有先验假定也没有固定模式的，无论是发起者、流程向度、系统边界、终结点还是共识观等维度，都是高度发散和开放的，或者说，论证本身是接受论证的。风险社会是确定性秩序的终结者，论证式政策共识构建所表现出来的无边界、无定型、无次序特征正好适应了这一社会情境。但具体来说，论证式政策共识构建有何特征？如何运行？与验证之间是何种关系？这些都是风险社会中寻求政策共识构建的科学路径所必须思考的问题。
政策共识构建的路径和方法都有多种，但是，现代社会中无论是从政策共识构建的组织体系还是从科学范式来看，都指向了验证逻辑。
(一)在技术路径上做出知识性验证
技术路径上的政策共识构建基于客观事实存在的本体论，遵循设定的理性方法与逻辑开展认识，并将认识的结果视为共识，无论是从设定的先验性还是流程的规范性来看，都是在确定性的边界内开展敛聚式的认知，并生成符合确定性目标的结果。政策共识构建的过程实际上是对科学知识做出应用和验证。
第一，政策问题被假定为先验的“客观”存在，共识构建就是通过抽象与概括等方法将“客观”揭示出来。关于政策问题的客观性假设体现在两个方面：一方面，政策诉求被界定为政策目标与现实情况的差距，或者是对尚未达到预期目标的现实的描述，可测量，可符号化；
另一方面，政策诉求以及政策共识如同存在于封闭玻璃房中的物体，与建构者隔离开来并独立于建构者，但建构者可以对其进行观察，通过科学方法将其描述出来。这一假定确立了共识构建的基本框架。既然政策问题是客观存在的，那么共识构建就是对这一客观存在的揭示，所要做的就是对照先定的模板去进行发现和验证，整个过程就是一个“标准的科学图景”。“包括‘科学家’和自然哲学家在内的一切行动者只能够用他们所具有的知识工作，并且这些知识影响了他们对‘合理性’的认识和塑造。”[1]既然有了客观存在这一先定目标，那么后续只需要在科学路径下进行反复确证。事实上，就科学发展历史来看，科学范式的演进体现为不断的自我辩护和验证。“在过去的七十年中，科学的主要规范性问题是辩护的逻辑。我们如何能够辨识出一些条件，按照它们陈述——特别是普遍概括的陈述和有关不能观察的实体的陈述——被恰当地接受？这个问题的主导地位暗示了一条如何思考研究的途径。”[2]唯有现代科学路径才能揭示出“客观”事实，这一观念形成之后，政策共识构建就是在基本的科学范式中的验证，同时封闭了其他路径的可能。
第二，政策共识构建遵循实证主义的方法和逻辑，在分析和分类中对科学思维做出验证。现代科学在类型学基础上得到发展，采用的是分析性思维。“如果不涉及分类学(taxonomy)，即对于理论所解释的‘事实’的分类(classification)，一个解释性理论将无法建立。”[3]分类是科学认知的开始，分类将具体多元的个体诉求聚类成不同的类别，基于此开展分解与分析，获得深入的认知。关于事物的整体认知来自类别知识的联结，后续的发展与解释也是分类开展，也正因为此，类别形成之后就被视为是对现实的合理替代。基于分类来开展分析，这种认知路径具有合逻辑性，也具有明显的验证性。因为，关于类别的观念来自先前所形成的认知或者知识储备，分类只是将认知事物与既定思维联系起来做出理解。这类似于先制定出了固定规格的渔网，然后用这个规格来对鱼进行筛选和分类，最终所能捞起来的鱼的大小实际上取决于渔网所设定的规格。通过分类形成的认知不会突破原有的认知框架，反而是对既定框架做出验证。
第三，政策共识构建在技术发展中得到完善，这是对理性知识的应用，也是对其进行巩固。科学为了保证其纯粹性，首要做的就是“划界”，在科学知识与非科学知识之间、具体与抽象之间、特殊与一般之间做出区分，划出了边界就能赋予确定性和纯粹性。受此影响，政策共识构建过程不断地在抽象知识与具体感知、理性陈述与感性表达、系统完整与零散碎片之间做出划分，并形成了对前者的迷信与对后者的厌弃，从而被限定在理性知识的应用中。只有符合技术理性和因果逻辑的认知才被认为是对真实存在的表述，只有抽象的、系统的、符合逻辑的话语才被认为是对客观世界的揭示，因此理性知识获得了相较于经验知识的优势地位。理性知识来自生活世界中，而一旦理性知识生成，生活世界就被降低为经验知识的领域，在知识体系中逐渐居于次要地位。这制造出了知识的“中心—边缘”结构：依照单序列的知识体系，政策共识构建由掌握了理性知识的技术专家主导，公众诉求充斥着感性色彩因而处于边缘，共识构建与诉求管理表现为单向度的流程。通过自上而下的设计、制定与管理，共识构建足以在确定性知识的应用中获得确定性，这是工业社会中的人们所一直珍视的。为了追求确定性，政策共识构建依赖理性知识的应用并反复固化，最终限定在单一的路径与封闭的系统中。
具体的政策诉求是多元的也是变动中的，而科学路径上的政策共识构建将政策诉求从具体上升到抽象与一般的理性知识，也将不确定因素转化成了确定性。政策诉求中所包含的价值、情感等因素因为无法被完整代表而经常被部分符号化或者直接舍弃，服务于技术流程以及所要达到的科学化目标。技术成为可以信赖的、唯一的工具，科学成为获得合理性和确定性的唯一范式，以至于政策共识构建无论在其关于客观事实存在的前提假设上，还是共识构建的规范流程上，都是在对科学假设做出验证，所形成的政策知识并不会出现意料之外的结果。
(二)在组织流程中做出价值性验证
政策共识需要包容并反映诉求，以此实现政策共识构建的民主化。出于可行性与效率的考虑，现代社会中的共识构建落脚到代议制运作中，代议制通过严谨的制度程序为观点和诉求的表达提供了渠道，对个体诉求不断进行抽象和综合，整个制度运作过程规范且稳定，程序安排合理，观点能在相应的程序和方式中得到表达，并在层层聚合之后得出结果，这一结果被视为是共识。接下来基于共识来开展治理，就是用人民自己的意愿进行自我管理，也就是民主的实现。就此来看，共识构建的民主化首先要有一个上行流程，即从个体诉求上升到政策共识，然后开展下行流程，用共识所转换的政策开展管理。这形成了一个政策循环，也是政策系统与社会需求之间能量交换获得合法性的过程。
但是，代议制的运作最终导致了政策共识构建的单向度流程。代议制强调民选代表在诉求综合和整理中的作用，并将综合过的观点视为科学，这突出了民选代表与精英的地位。加上现代科学化进程推动了政治领域的理性化发展，民选代表与政治精英在职业化中积累了大量专业知识，从而掌握了话语权，可以对政策共识构建做出自上而下的设计与安排，体现在以下两个方面：第一，诉求聚合有多种具体方式和路径，代表或者精英可以做出自主选择，并因此得出不同的结果。诉求聚合是对诉求的抽象与综合，但抽象与综合的方式和程度则掌握在操作者手中，最终的结果也难以判断其是否实现了有效聚合与完整表达，因此也无法判定这种聚合是否正当。“如果公众知道什么对他们是有利的，那么不是遵守他们预见性的意愿就是以他们回溯性评估为基础的裁决，必定被看做对政府行为的质量提供了有益的信息。不是在预见性上就是在回溯性上，对委托人最好的也必定是他们所‘认为’的最好的。”[4]但在很多情况下，公众并不知道什么对他们是最好的，也不了解他人的想法，更无法了解整体。越是复杂性的社会情境，选民的认知越是不足，因此越发依赖代表或者精英来进行聚合和整理。第二，代表与精英会将先入之见甚至偏见带入诉求聚合中，对共识构建做出具有偏向性的引导。基于不同的社会情境与文化背景，民选代表与选民可能具有不同的目标导向、利益诉求或者价值偏向，而选民并不都能意识到这一点，或者即使意识到了也找不到替代路径，这样，精英可以选择综合诉求表达的版本。
要避免共识构建中可能出现的人为选择上的偏差，解决诉求的代表性不足的问题，聚合路径使用了如投票等更加客观且清晰的方式，通过工具优化来弥补制度的不足。选票将诉求转化为这个还是那个的选项，诉求聚合也就成为一个计票的过程。但是，“通过投票来进行言说使得言说的内容简单化，也抽象化了，但最后计算得出的是否是‘公意’，这充满了太多的不确定性和不稳定性。”[5]能否通过投票来做出有效聚合，受到多方面因素的影响，如选票对诉求的表达力度、选票所代表的诉求数量及其内部关系、计票规则等等，即使选票能够完整表达诉求内容，选票所承载的内容足够清晰，计票规则也公平合理，但也如阿罗所看到的，票数加总能得出一个数字，但并不一定能得出真正的共识。虽然，“公共职业本质上是一种服务职业，而要服务他人，公共服务从业者就必须追求‘无我’”[6]，但是，投票内容的设定、计票规则和安排，都是精心设计出来，是由公共服务从业者选择性地做出技术化处理，实际上是对意愿和观点做出了简化和改造。
共识构建在组织体系中自上而下运行，成为一个向上负责的执行体系。共识构建可归结为一个问题：如何才能达到既定的目标。当政策共识构建被组织目标限定时，就必然具有排斥性、选择性。具体来说，技术工具都是为了提供最优、最有效率的方案，所关注的政策诉求也仅限于符合政策目标的一部分。“分析师的客户集中持有的所有外围价值都会被分析低估。从这个意义上说，政策分析受到先天的隧道式愿景的影响——它必须保持(如果它是‘客观的’)与其用户的任务(通常是一心一意的)的联系。”[7]通过路径选择和工具设置，政策共识构建过程确立了针对具体诉求的筛选机制，只有合乎目标的政策诉求才能得以保留并被重视，而其他的则被忽略甚至被排斥。在统一的目标体系下，政策共识构建成了自上而下的执行系统，对诉求和意愿做出有效管理。
在官僚组织的命令体系中，政策共识构建过程凸显出其工具理性，体现为对政治和价值做出辩护和验证。“事实与评价之间的严格分离类似于科学与政治之间的分离：科学提供事实，之后政治进行决策。在决策中，规范和评价是核心的，而事实是中性的和客观的。”[8]科学强调客观性，技术应用强调中立性，但是，这都突出了技术的工具性的一面。就社会价值与组织目标体系来看，技术只是一种工具，在官僚制这个形式合理性的组织中也是如此。共识构建的技术流程都是自上而下地设计出来，服从于组织目标的实现。在组织目标系统中，政策共识构建属于哈贝马斯所说的系统的范畴，受到公权力的主导开展单向度运作，由于与实际生活和具体经验分离开来而不再是真实的交往行为。也就是说，所有的政策分析必然受到价值与政治因素的影响，或者说是服务于一定的政治目标。“除非考虑任何社会冲突中的价值或利益，否则这些问题就不能得到全部解决。解决问题需要的与其说是分析，而不如说是政治。”[9]在林布隆看来，政策过程中的相互作用可以代替分析，分析只是相互作用的一种工具。分析可以被用来增强影响力，也可以成为说服他人的重要武器，如通过分析展示某一议案的合理性，增强个人的声望和影响力。正是因为说服性分析具有巨大的影响力，掌握了分析技巧和具备分析能力的人就很容易成为政策共识构建中的精英人物。斯通直接指出，基于理性分析的政策过程就是一种悖论，“分析本身就是一种政治产物；
政策分析是从战略意义上设计出来的验证，为的是创造歧义性和悖论，以便在某个具体的方向上解决问题。”[10]而且随着技术的发展，分析的重要性不断增加，技术专家的话语越发具有权威性，其对政治观点的辩护越发有力。
在整体复杂性程度不高的工业社会中，验证式的政策共识构建能够高效且稳定地开展，因此得到广泛应用并形成了有效的社会秩序，但是，在人类社会整体进入风险社会之后，验证式的政策过程受到挑战。
第一，政策诉求的个性化与差异性对同一化的聚合方式与技术路径提出挑战。全球化、后工业化进程加剧了政策诉求的个性化与异质性，具体多样的政策诉求不断产生且快速变动，稳定与秩序已经被无序性、差异化、随机性、模糊性所取代。自上而下的政策流程将所有政策想象都局限在了上层也就是决策者的观念与视野中，与具体的政策诉求在物理距离上相隔甚远且缺乏有效的自下而上的回溯性通道，结果就是，上层在做出设计，但却无法触及真实的政策诉求，甚至不能将大多数诉求包容其中。技术路径会对政策诉求进行反复加工和处理，直到呈现出抽象的、理性的、简单的状态，而且这一特性会得到强化。但是，如此形成的政策共识越是抽象，也越发远离实际生活、远离具体的政策问题，其内容也就越贫瘠。“现代国家的官员，出于必要，至少一步，通常是几步，从他们所统治的社会中游离出来。他们通过一些抽象的象征来评估他们的社会生活，但是这抽象的象征总与他们所要掌握的真实社会距离甚远。”[11]政策问题本身是具体的、情境性的，当验证式的思维将所有因素都纳入抽象理性的技术处理范畴之后，也就无法找准真实的政策问题了。
第二，验证式的政策共识构建都具有一定程度的控制导向，但风险社会却对控制和单向度管理的有效性提出挑战。验证式思维将政策过程转化为一个自上而下的管理体系，建构出一个技术“乌托邦”，描绘出一个理想化的秩序蓝图，以此实现人们追求确定性的梦想。“为了建造一个不受不确定性影响并反对所有进一步改造的世界，乌托邦的设计者巧妙地同时使用了世界的可塑性和新(真实的或假设的)自由来改造人类状况，事实上，乌托邦就是这种行为预期的最终产品。”[12]在面对复杂社会情境以及差异化的政策诉求时，政策共识构建过程在理性规划中开展，其间没有意外，也没有偶然，所有小的偏离与模糊都可以在技术路径上得到矫正，整个过程是在用理性和技术对政策诉求进行管理，清晰又简单。不仅如此，这种验证思维还会将控制导向传导到政策实施过程中，直至扩散到社会中对政策诉求的生成进行管理。验证逻辑将理性化进程中效率和速度的价值进行扩散，用其对生活世界进行引导和规范，用制度和技术对生活世界进行管理。日常生活中曾经被认为受到家长制私人权力调节、由家庭供给的领域，现在很大程度上被纳入商品形式以及私人机构和国家机构的福利调控之中。“例如，就家庭服务来说，私人的家庭生活越来越被过多的社会政策和可以在市场上买到的服务——从提供大众消费、义务教育到由‘服务行业’来照顾孩子、老人和病人——所渗入。”[13]这样，生活世界受到来自公共领域的技术理性的殖民，受其影响，政策诉求在内容上更集中于经济增长与社会发展速度等选题，在表达上倾向于理性稳定的语言风格，议题内容更加趋同，表达更为标准化，这也方便了下一步共识构建的简单和高效。
第三，政策诉求表达与共识构建的方式多元化，超出了验证式路径所确定的知识边界。诉求表达和参与的方式与形式越来越多元，技术路径上的控制不仅无法解决问题，反而加剧了政策问题的复杂性，甚至新的复杂情况正是在控制中形成的。托夫勒通过引用一位美国电视广播员的谈话描述了这样一个社会：“此刻我觉得这个国家是一辆公共马车，马匹正在向前狂奔，有一个家伙想勒住缰绳，但牲畜毫不理睬。”[14]任何单一的价值体系与技术路径都不能代表全部理性，更不能以理性的名义排斥或者控制其他价值与路径，这一点在风险社会中更明显地表现出来，所有这些都指向对验证式共识构建的质疑，并否定了验证式作为政策共识构建唯一路径的观点。一个高度复杂的社会不再是技术路径可以简化和整体代表的社会，也不是通过单向度流程就能进行封闭式设计的对象，相反，要解决政策问题都必须依赖他人的关系与网络，这也就是说，政策共识构建需要有多元思路和视角，需要突破固定的边界寻求完整的知识体系。
费希尔明确提出政策过程中的“论证转向”(Argumentative Turn)，强调实践论证、政策判断、框架分析、叙事和修辞分析等。“论证观是一种深刻的实践观。我们不仅要问一个分析主张什么，还要问它什么时候主张，对谁说，用什么语言和风格，唤起什么忠诚，呼吁什么威胁和危险。”[15]除此之外，在对实证主义的批判中，多位学者也纷纷提及论证，认为其提供了一种“广义理性图景”[16]。论证与验证这两种路径可与库恩所说的科学研究中的两种思维方式相对应。库恩提出了两种思维方式：一种是自由奔放的发散式思维，一种是按照规范逻辑程序的敛聚式思维。发散式思维运用直觉、灵感、顿悟等不确定因素突破经验和形式的束缚，做出创造，这可对应于论证式的政策过程；
敛聚式思维按照规范逻辑程序对信息进行分析和综合、判断和推理，寻求明晰而精确的答案和结论，这可对应于验证式的政策过程。从验证转向论证，意味着政策共识构建从封闭、确定、标准化转向开放、灵活、多元，政策共识构建在时间序列和空间扩散双重维度上得到延展。
第一，论证否定了将政策问题视为“客观”事实的假设，认可社会建构的合理性。政策问题无法剥离人的切身感受、偏好与主观价值判断，因此必然具有社会性与主观性，而并非“客观”存在。既然政策问题不是既定不变的真理性话语，也不存在终极版本，那么就应该是可以被社会性建构的。“所有人类建构都存在问题，我们不能指望它们是完全正确的，或者很长一段时间都保持不变，除非时光停滞。一段曾经被认为是富有‘真理’的历史后来又被称作‘中世纪’，这并不意外。”[17]政策问题本体论的改变为政策共识构建过程中论证的开展提供了前提。既然政策问题没有单一的版本，那么政策共识构建就可以打破既定的框架与假想的桎梏，可以从多角度对其进行论证，可以重新划定政策诉求的来源及范畴，可以反复修正政策共识的内容与趋向。“客观性”的假设将共识构建的路径限定在科学框架之内，而在高度复杂的社会条件下，任何既定的框架都无从建立并维持其效果，因此只能在开放的、包容的系统中，通过大量的实验、试点、摸索，建构出体现最大程度公共利益的政策共识。
第二，论证式的政策共识构建不局限于技术路径，而是综合考量选择运用多种路径。验证式的政策共识构建限定于技术路径中获得理性和效率，但在不断地划分科学与非科学、理性与感性、抽象与具体等边界并对其进行确证之后，政策共识构建的视野和路径都封闭起来了，这正是现代科学发展的自反性。也就是说，科学范式的确定性与稳定性，使得现代科学正以加速度进入总体性危机中。所谓“理性从神话知识的阴影中获得解放”这样的总体化宏大叙事不再可能。[18]科学在分类与隔离中排除随机性，在决定论的思维中排除偶然性，在价值中立中排除个人的情感与偏好，在数字赋值与符号代表中排除政策问题的含糊性，结果可能正好漏掉了高度复杂性条件下政策问题的特性。“整个科学的发展都表明，思考世界的最佳方式应该基于变化，而非不变。不是存在，而是生成。”[19]科学范式企图用测量来衡量现实问题与政策目标之间的距离，将政策问题通过数字和符号得到清晰的呈现，这是用科学思维奴役了现实问题，所得出的只是被改造过的简单化了的共识。“政策分析有史以来都是一种简化的实践，但是在丢失所分析文本维度的同时，我们也丢失了文本的相关性。所以，分析就要试图超越分类模式，而进行‘深描’。”[20]越是追寻完整的科学真理，崇尚技术理性，越是容易忽视经验与“真实”的世界而无法获得理性，相反，在放弃单一技术理性的追求时，却反而更能实现理性。面对这种理性的悖论，论证式的政策共识构建固然承认科学的重要性，但却放弃了科学主义的意识形态，擦除科学范式所划定的各种边界，将之前被科学范式所抛弃的感性认知、主观判断、想象、回忆等方法纳入进来，通过多种方法和路径将随机的、模糊的、复杂的政策诉求建构成完整的政策共识。
第三，论证注重自下而上的共识构建通道，注重多主体在政策目标设定上的参与和行动。自上而下的政策共识构建是一个闭合的流程，而论证式的政策共识构建向差异化的政策诉求开放，注重自下而上的通道及其构建。这也就是埃尔默尔所划分的向前式规划与向后式规划，“向前式规划是当思考决策者可能试图如何影响执行过程时最容易想到的策略。它从过程的顶部开始，尽可能清楚地说明决策者的意图，并且通过一系列越来越具体的步骤来定义每个级别的执行者所期望的内容”[21]。整个向前式规划就是一个通篇规划好的执行，具体体现为验证式的政策共识构建以及计划中的共识达成。而论证式政策共识构建更多的是向后式规划，“它不是开始于执行程序的顶端，而是开始于最后一个可能的步骤，在这里行政行动与私人选择相交叉。它不是开始于意图的陈述，而是开始于产生政策需求的执行过程的最低层级中的具体行为”[22]。向后式规划不接受统一的规划与限定，而是自下而上地传递政策诉求、建构政策问题最终形成共识。在高度不确定性条件下，自上而下所规划的“确定事实”已经不存在了，验证的路径无法预测真正的问题在哪里，政策共识构建需要根据具体诉求做出回应和调整，也就是要加强公众参与。技术专家和精英无法完全了解具体且变动中的政策诉求，也不拥有构建政策问题所需要的全部信息和能力，在高度复杂性条件下，人人都是专家，人人又都不是专家，任何人都可以用其经验、观点来建构政策问题，政策诉求不再是被单向度管理的对象。“公民参与不再是官僚机构行动的工具，而是政治生活的具体形式。”[23]政策共识建构于开放的政治空间之中，只有这样才能保证所形成的观点与共识植根于真实世界中。
第四，论证关注政策共识构建与政策情境的相关性，将开放的经验知识作为重要的知识构成。验证导向的政策分析对政策诉求进行分解、组合、分析，将政策诉求简化为可独立、可计算的符号，并通过符号计算和公式推导得出结果成为政策共识。政策共识构建过程是在理性知识框架中完成，政策共识也是基于理性知识的支撑，寻求标准化、统一化与准确性。但是，这也是在理性自身的范畴内对政策诉求做出了加工和表达，在对非理性知识的时时警惕中也斩断了理性知识与社会生活之间的关联。实际上，完全科学化的公共政策只是一个神话，一种理论幻觉。通过技术理性建构的政策共识已不再是原初所体验到的活生生的政策问题，而只是一个客体“概念”。论证式的政策过程寻求原初的、完整的政策问题，结合政策情境去论证真实的政策共识，这就必然会与经验知识相关联。政策共识构建过程中会应用多种相抵触的隐喻、类比、比喻、象征等修辞策略，注重非系统化、非标准化、非统一性的感性认知。“词语只传达它以前获得的意义，这种意义在当前场合中被使用时多少被修改，但通常却不会在这一场合被首先发现。无论如何，我们关于词语所表示的事物的知识大部分是通过经验而得到的，如同动物认知事物的方法一样。”[24]论证式的政策共识构建不停留在政策设计完成的阶段，而是注重对政策问题的阐释与发展，结合经验知识对理性认知做出分析和理解，在具体的社会关系与历史发展中构建出真实的政策问题。
论证式政策共识构建在现实中有多种表现，最为典型的是政策学习、政策试验与政策调适。
政策学习强调政策共识构建过程中的开放和包容，通过对其他领域或者地方的政策的模仿或借鉴来推动政策过程的调整与演进。政策学习会推动政策共识构建不断接受新的观念与方法，提高政策过程的适应性和权变性。“为了让新的事情发生，为了找到在政治不确定和流动的环境中我们能有效地做什么，我们需要学习和研究，我们经常需要提问和仔细倾听。当我们这样做的时候，我们是最一般意义上的‘计划者’和政策分析师：论证可能的，找出我们能做和不能做的。”[25]马奇也强调，政策共识构建基于制度平台开展，但并不要求一成不变地遵守规则，规则本身就容许灵活的遵守。从另一方面说，规则的制定也不是为了控制人的行为，而是为了宣扬美德。因此，在制度框架之内，决策者可以选择学习应用何种规则以及如何应用规则，如何对规则做出调整。“当任务环境由稳定变为动态时，组织会面临着新的复杂因素。由于组织面临着偶然事件和约束条件，规定标准化反应的规则将不再适当。组织必须从任务环境中获得线索，决定什么时候以及如何行动。”[26]规则本身会在各种分析、谈判、选择中不断演化，政策行为也在不断变化，寻求最适宜的规则以及对政策情境做出新的定义，这就是政策学习的发生。“决策者从经验中学习到该使用哪种规则，同时也学习到如何改善所使用的规则。这两种学习形式相互作用。”[27]政策学习推动政策变迁，也可以说，政策变迁的过程就是政策学习的过程。萨巴蒂尔等用倡议联盟框架来解释政策变迁与学习，认为政策变迁的过程就是以政策为导向的学习过程[28]。政策学习是政策变迁的重要推动力量，是政策适应能力的体现[29]。政策学习推动政策过程突破既有的思维与框架，鼓励论证与创新，以此形成更具适应性的政策共识。
政策试验注重政策过程中经验知识的积累和应用，强调完善知识结构并改进流程顺序来建构政策共识。“政策试验是在不断论证不断调适中形成政策，更关注人的常识与判断力，强调感知和经验。”[30]在面对高度复杂的社会问题时，政策试验成为积累经验知识的重要路径。政策试验的目的可能是为了小范围试点后续推行、知识搜寻以完善政策，也可能是进行政策宣传、制造政策接受的缓冲期。政策试验部分由上级政府推动，但大多数并非自上而下地安排，而是由基层政府自主运作，上级政府的作用主要是筛选和普及试验典型，以及从地方经验中总结经验教训。各地方政府自主进行试点，然后将自己的经验和体会及时在网络上与其他主体交流，从多方面形成合力对社会问题做出快速应对。政策试验打破了自上而下的政策流程，将政策共识构建塑造成埃尔默尔所说的向后式政策流程，使得大量的地方知识与具体经验感知进入到政策过程中。杜威认为经验是有机体与环境之间的一种交互，经验不仅仅处理人的思维中的东西，更重要的是，经验标志着有机体与环境之间的相互作用。[31]基于杜威的认识，可以得出关于经验的这样一种理解，即经验不是固定的知识，而是在实践中生成的认知和行动。强调经验的重要性也就是强调政策情境与政策过程的互动，强调政策系统对政策情境的反应与适应，因而政策共识构建也是向多元知识开放的渐进过程。
政策调适强调政策共识构建中的调整与发展，看到了政策共识构建在多平台、多维度、多环节的调适与延展。当林布隆提出摸索前进(muddling through)的决策模式时，已经将政策过程从理性设计拉到了实践领域，强调政策过程中的互动。“相互作用本身可以解决、消除或改善各种问题。相互作用可以设定或制定政策。相互作用作为解决问题和制定政策的过程，可以代替分析。”[32]马奇与西蒙看到了政策过程中的有限理性与有组织的无序状态，强调决策行动的随机性与权变性。费希尔等提出政策过程的验证转向，并推动了实践导向政策过程的开展。“传统政策科学关注‘问题’和‘决策’。我们认为，一种重新规划的、审慎的政策科学将实践作为其分析单位。”[33]技术专家通过技术理性的验证式话语，自上而下地对政策诉求进行加工和组织，为政策共识贴上标签，填充内容，这里体现了技术专家的一个伟大抱负，即希望从逻辑推理中得出政策共识。“通过逐步建立一个专门机构和一个内部组织，通过创设一个特别的法律专家等级——这些专家以专门的训练与专门的知识为其特征，并通过精心设计一种同质性的法律技术与方法，法律试图确保和维护其自身的自主性。”[34]但正是这一举措使得政策共识失去了生活和常识关联的因素，与外界相脱节。全钟燮在谈到社会设计时，也强调行动者的互相作用和激励，认为应在充分理解和辩论的基础上完成社会设计。[35]政策过程只有在多方平台、多元主体之间包容多种观点和诉求，灵活对待政策目标与工具选择，让不同的情感与意义得到充分的表达与辩论，才能在政策共识构建中体现出公共利益的导向，达成真正的共识。政策共识构建过程不受到简单的目标驱向，也不仅停留在某一个政策环节，而是在不断的调适中寻求适合的方法，对政策共识构建做出路径与阶段的延展。
作为政策共识构建的两条路径，验证与论证二者并不是彼此排斥的，虽然二者之间存在张力，但都是政策共识构建所需要的，可在辩证思维中得到整合。
政策共识构建需要基于理性知识设计出总体方向与目标，但在构建过程中要保证政策实践的灵活与发展，通过论证对科学做出修正。验证式思维强调政策共识构建中的效率与规范，而论证式路径不会为了共识而共识，而是尊重差异，保证政策过程的开放与包容。如果是在效率与速度的价值统摄下建构共识，那么必然要对政策诉求进行简化与处理，最终科学的路径却无法达到科学的共识，相反，只有转向论证的逻辑，承认差异和分歧在共识构建中的自然存在，才可能形成真正有价值的共识。“我们行动的目的不是获得共识，而是获得关于真实‘世界’的知识。”[36]鉴于知识的多样化与发展性，通过民主讨论、审议、判断的连续行为产生的共同意志本身就是暂时的，也是需要得到持续的修正的。论证式思维正是看到这一点，用开放思维补充敛聚路径，用反思和思辨对冲技术理性的工具性，在政策共识构建中向新的观点、路径和方法开放，欢迎争论和辩驳，在论证中实现共识的科学化。
政策共识构建依靠制度化的政策规范与验证式的平台，但也需要灵活的渠道和方式来做出差异化的表达，平台与路径需要互补融合。当考虑到具体的社会情境，验证的概念本身会逐渐发生变化，表现为论证式思维和方法的运用。即使是具有技术理性色彩的政策分析，在考虑到政策情境时，威尔达夫斯基(Aaron Wildavsky)也为其注入了新的内容，认为政策分析不是科学而是艺术，是为了论证政策的可能性而基于有限的信息所进行的创造性与想象的艺术。“政策分析的技术基础非常薄弱。它的有限性在于社会科学无数具有不断变化的有效性与不确定的应用性的分散的主张，他们只是偶尔有接触但不必然有关联，就像线上的珠子一样。它的优势在于它有能力去推进知识，通过将对环境约束的理解与建设性地论证环境的能力结合起来。”[37]在现实中，政策共识构建经常是巴纳德所说的“非逻辑过程(non-logical processes)”，不仅需要理解政策诉求的内容，而且需要理解决策者和顾问的想法的起源和含义。Considine探讨了某些想法和设计是如何成为设计师的想法的，如启发式如何提供一种分析快捷方式，从而使得设计师个体影响整个设计。[38]这样，政策共识构建与具体的个体关联起来，与个人情感和社会背景关联起来。“设计可能被认为是从一个更为个性化的甚至是传记性的有利位置开始的，因此可能会表达设计师的身份以及所处理的背景或问题。”[39]而真正的政策共识必然不是抽象的技术性的符号与数字，而是一个阐释的过程，需要打破标准化与程式化政策过程的唯一性，通过多元渠道与方式来做出论证和建构。
政策共识构建中的每一阶段都存在验证与论证两种思维，政策过程具有灵活性和弹性。基于信息的掌握程度与掌握知识的专业化程度，政策设计总是发生在“上层”，设定目标然后执行，先有设计然后实施，整个过程就是在做出验证。但是，当政策过程关注自下而上的政策诉求时，设计与论证的先后顺序就不确定了。“从解析意义上看，行政系统中通常有一个‘上层’在某处阐明和决定什么需要去执行，但是这样的‘上层’的位置或许会变化，他甚至有可能在基层。”[40]自上而下的设计适用于对政策共识构建的整体规划，但会受到经验诉求的影响，而且最终要回归到生活世界中得到检验；
理性知识应用于政策诉求的概括与总结，但是经验知识会隐性贯穿政策过程始终。政策设计需要大量的经验知识来做出阐释和定位，而且政策验证也需要基于经验知识做出反思和修正，这样，论证与验证实际上共存于每个阶段中。“政策设计理论通过引导政策分析者从表面上看既定的政策目标，转向研究政策设计中的含义和假设，以及设计对社会、政治和经济生活的影响，推动政策评估朝着对核心问题进行社会批判的方向发展。”[41]在不同的政策情境中，政策过程可以先设定目标框架，也可以在行动过程中形成目标，理性与经验都是重要的知识来源与验证依据，这时就打破了僵化的政策过程阶段论，政策共识构建从而在验证与论证的结合中以多种形式多元流程得到发展。