论文部分内容阅读
摘 要：在新冠疫情的防控中，健康码在短短42天内就实现了在中国31个省级行政区的政策采纳，表现出了非渐进式政策扩散的特征。本文以健康码的省际扩散为例，在对国内外政策扩散模式的研究进行回顾与对非渐进式政策扩散的理论基础进行分析后，从过程和特点两个角度分析健康码的非渐进扩散模式。在扩散过程的分析，主要从时间角度分析得出R型扩散曲线，从空间角度分析得出政策扩散的相关影响因素。对模式特征的分析得出，其具有爆发性、跳跃性和灵活性、内容趋同性、受中国特色政治制度影响等特征。本次研究对一种非常规性的政策扩散模式进行了简要分析，是对目前政策扩散研究的一种补充。
关键词：健康码;非渐进扩散模式;疫情
中图分类号：F27 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.32.023
0 引言
政策扩散能有效地缩减政策创新所面临的风险与不确性，政策在政府之间的交流与传播已经成为提升政府创新能力和治理效能的一个重要的方式。大多数的研究在渐进主义的影响下认为政策扩散需要经历一个漫长的、渐进式的、符合正态性的过程，但目前已经有研究发现很多政策扩散的过程是十分迅速和剧烈的，体现出一种非渐进性的特点。那么，应该从怎样的角度描述这种非渐进式政策扩散的模式？以及这种非渐进式政策扩散模式的特征是怎样的？健康码在短短42天内就实现了在全国31个省级行政区的扩散，具有高度的代表性和典型性，因此本文以健康码的省际非渐进式政策扩散为例，借助大量的文献和数据，对健康码特殊的非渐进式扩散模式进行分析。
1 国内外政策扩散模式研究回顾
近几十年来，政策扩散理论得到了不断的丰富和发展，是公共政策學界的前沿课题。政策创新是政策扩散的一个重要的基础，目前人们主要沿用沃克对政策创新的定义，强调政策创新的“新”是指一个计划或政策对采用它的国家来说是新的。而政策扩散则通常被定义为“一项新政策通过一段时间，经由一定的渠道，在一个社会系统的成员之间交流和传播的过程”。在政策扩散的研究中，很多学者都试图对政策扩散过程和特征进行模型化的描述，并得到了丰富的成果。
受到渐进主义和有限理性的影响，有关政策扩散的研究普遍认为政策扩散遵循着“初期缓慢增长-中期平稳提升-后期渐缓趋平”的过程，整个扩散过程是比较漫长的，而且扩散过程符合S型曲线的特点，符合正态性特征。在此基础上，国外一些学者总结出了全国互动模式、区域传播模式、领导-跟进模式和垂直影响模式等各种具体的模式。
然而，S型曲线近乎公理性的存在并不意味着政策扩散过程必然是一种渐进过程。布什伊（Boushey）最早总结出了陡峭S型、R型和阶梯型三种非渐进式的扩散曲线形态，并使用“政策爆发”来描述极其快速的政策扩散过程，是非渐进式政策扩散研究的起点。在中国，杨志、魏姝最早对非渐进式扩散模式及其生成机制进行了分析，并得出了“中央政府的压力控制机制”和“地方政府的社会化采纳机制”两种生成机制，但其缺少对非渐进式政策扩散模式影响因素的分析，不够全面。而王法硕、张恒朋运用事件史分析方法和实证分析法对非渐进式政策扩散的影响机制作出详细分析，对杨志、魏姝的研究做出了补充。同时，国内许多学者依据我国的政治制度特点做出了归纳，其中王浦劬、赖先进聚焦于我国的层级体系和府际关系，充分考虑层级级别和发展程度等多方面因素，归纳出了中国政策扩散的多种模式。
除此之外，在扩散模式的研究中，扩散特征和扩散机制的研究也是一个重要的议题，在扩散机制的研究中，学习、模仿、社会化、竞争、压力和强制等机制得到了国内外学者的认可;而对扩散特征的研究则主要运用路径、时间和空间三个研究维度。
2 非渐进式政策扩散的理论基础——间断-均衡理论
1990年，鲍姆加特纳和琼斯提出“间断-均衡理论”，试图解决政策过程中的稳定与变迁问题。公共政策的间断-均衡理论认为，有限的注意力和注意力转移是导致政策稳定和政策突变的基本原因，长期稳定的渐进政策过程常常被由注意力驱动的非渐进政策变迁打断，因此政策扩散过程应该运用注意力驱动下的压力机制导致的渐进政策调试和非渐进政策爆发来共同解释。其中，反馈机制和外部压力机制能够对爆发式政策扩散的形成机制做出合理的解释。
正反馈机制和负反馈机制是间断-均衡理论的一个重要部分，是解释稳定与变迁的重要机制，正反馈对应着政策稳定，起到对稳定的强化作用;而负反馈则对应政策变迁，起到对变迁的强化作用。非渐进式的政策扩散源自正反馈效应带来的决策注意力在全国决策系统的骤然聚合，在正反馈机制作用下，政策行动者通过操纵政策形象和寻找议定场所等行为促使政策议题在决策单元之间快速扩张，稀缺的政府注意力就会突然在某一政策领域聚合，成为触发非渐进式政策扩散的“机会之窗”。
同时，政策扩散过程中所受到的各种外部压力也会产生很大的影响。外部环境的剧烈变化一般会引起政府决策注意力的快速转移与聚集，而这种注意力的爆发式聚集为爆发式扩散提供了先决条件。
3 时空维度下的健康码非渐进扩散过程的总体图景
3.1 时间维度：健康码的省际扩散曲线
在巨大的疫情防控压力下，2020年2月11日杭州市率先上线健康码，并迅速推行到全省。随后福建、四川、上海等地也积极跟进推出健康码，截至同年3月23日西藏启用健康码，全国共有31个省级行政单位正式采纳了健康码，实现了其省际扩散。
本文以31个省级行政单位为研究单位，借助相关政策文献进行分析，将某一个省级行政区全面上线统一的健康码这一事件作为该省上线健康码的标志。以时间为横轴，以采纳主体数量和累计采纳率为纵轴，得到图1健康码政策扩散曲线。由图1可知，健康码的省际扩散过程体现着短时间内快速扩散的非渐进性特征，扩散曲线为R形曲线，符合政策爆发的基本特征。 根据累计采纳率在不同时间中的变化特征，整个扩散过程可以大致分为三个阶段：2月14日到2月22日为迅速爆发阶段;2月23日到3月7日为快速增长阶段;3月7日到3月23日为渐趋平缓阶段。在第一个阶段，仅仅9天累计采纳率就急速攀升超过40%;到了第二个阶段，累计采纳率增长速度相较第一阶段有所变缓，14天增长了35%左右，累计采纳率在3月7日达到77.4%左右，有超过三分之二的省级行政单位已经采纳了健康码并推出了本省的健康码;最后一个阶段，累计采纳率增长缓慢，扩散曲线也渐渐趋于平缓。
本文所收集的总样本数为31个，少于50个，因此选择运用S-W检验健康码省际采纳频数的正态性。经过测算，正态性检验结果（表1）全部拒绝了“健康码政策采纳数据符合正态分布”的假设，说明健康码政策扩散数据分布和峰态均呈现非正态性特征，代表的是非渐进式政策扩散过程。
综合时间维度上的扩散曲线的特征和政策采纳数据的非正态性特征，可以得出健康码的省际扩散具有明显的非渐进式扩散的特征。
3.2 空间维度：多因素影响下的扩散规模
政策扩散的空间特征是政策扩散模式的一个重要的维度，目前的研究主要倾向于认为政策扩散依据层级效应和邻近效应进行，但健康码作为重大公共卫生事件下的产物，其扩散过程具有很强的爆炸性，层级效应和邻近效应所发挥的影响较小。
分析各省区采纳健康码的区位分布（表2）发现，在迅速爆发阶段健康码的扩散主要集中在华东、中南和西南地区，其中西南地区实现了三分之二省级行政单位的政策采纳，而华北地区采纳健康码的省级行政区数量为零;在第二和第三阶段，政策扩散主要集中在华北地区和西北地区。同时，在迅速爆发阶段，最先采纳健康码的省际行政单位有一部分是紧靠政策创新地浙江的，如福建、上海、安徽;但也有一部分省际行政单位与创新地距离较远，如黑龙江、辽宁、海南等。因此在扩散过程中邻近效应影响的范围是有限的，仅仅局限在周围距离很近、面臨相似防疫压力的省份。
外部环境、政府对政策的认同度等对政策在不同地区的扩散产生着多样的影响，考虑到疫情的背景和健康码的特殊性，本文主要考虑外部疫情危机、政府应变能力等因素对扩散的空间分布的影响。
首先，在本次疫情中，根据卫健委发布的确诊病例数可以发现，在迅速爆发阶段快速采纳健康码的省区的疫情状况普遍严重，疫情防控工作严峻，严峻紧张的防控压力促使政府的有限注意力快速聚集于健康码这一特殊高效的防疫工具，并快速进行采纳，典型的城市如福建、四川、重庆等。
其次，某省区政府的应变能力（即技术能力和治理观念）会影响其采纳健康码，根据已有的研究可知，当省级政府具有较强的数字技术能力和较高的数字治理的关注度时，其更容易采纳健康码，如浙江、上海、重庆和贵州等地;同时应急治理观念也会影响不同地区的健康码采纳，浙江和上海等地在疫情防控中除了考虑管控这一手段外，更是将人们的生活便利和后期的复工复产要求纳入考虑范围，快速设计和采纳了相应的省级健康码，而京津冀地区虽然科技力量强大，也进行了基层动员，但应急治理主要以管控为主，采纳健康码时间较晚。
4 健康码非渐进扩散模式的内在特征
通过对健康码的非渐进式的省际扩散的总体图景的描绘，我们借助数据和图表的形式对健康码的扩散速度、规模和路径等各个方面进行了详细的分析，也能从中总结出该扩散模式的内在特征，对健康码的非渐进式扩散模式有一个更加深入的了解。
4.1 扩散具有爆发性
从时间维度上看，健康码的省际扩散具有很强的爆发性特征。健康码仅用41天便实现了省际扩散，同时省际扩散曲线是R型曲线，政策省际采纳频数也不具有正态性，符合政策爆发的特征。具体而言，扩散的爆发性主要集中体现在健康码扩散的第一阶段——迅速爆发阶段，在九天的时间内健康码的采纳率就达到了40%以上。
4.2 扩散路径具有跳跃性和灵活性
一方面，在健康码省际扩散过程中，层级效应发挥的影响很小。虽然在一些省级行政单位中也存在着自上而下或者自下而上的扩散路径，但是整体上健康码的省际扩散与严格的科层信息传递设定不相符合，而是在市级政府、省级政府和中央政府之间进行网络化的、混合式的扩散，没有固定的单向的扩散路径。
另一方面，在健康码省际扩散过程中，邻近效应发挥的影响也很小。虽然在第一阶段的扩散中，与政策创新地距离很近的几个省区率先采纳，但其所占比例较小，邻近效应只在距离上十分接近的区域有一定的作用。
同时，在重大公共卫生事件的背景下，受到外部疫情压力、省政府的应急能力、公民的意愿等多因素的影响，各地采纳健康码的时间上存在着差异，扩散的方向具有很强的灵活性。
4.3 扩散内容具有趋同性
一般而言，在渐进性政策扩散模式中，由于政策扩散面对的压力较小，因此在扩散过程中，政策的内容会根据不同地区的实际特点而有一定的调整，趋同性不强。但在健康码的省际扩散中，非渐进性使得扩散内容的趋同性特征很明显。
一方面，各个省级行政单位的健康码形式具有很强的一致性。各省健康码都设计了绿色、黄色和红色三种颜色的码。若为绿码，则代表安全可以通行;若为黄码，则要实施7天内隔离，连续（不超过）7天健康打卡正常就可以转为绿码;若为红码，则需要实施14天隔离，连续14天健康打卡正常才可以转为绿码。
另一方面，各省级行政单位健康码的运作方式和目的是一致的，均是利用大数据，通过健康码的形式辨别持码人的流动路径，以便判断是否为密切接触者，提高疫情防控的效率和效果。
4.4 受到中国特色政治制度的影响
“府际关系”和“干部制度”是分析单一制背景下的中国政策扩散过程的关键性制度变量。
就府际关系而言，主要是分为垂直方向上的中央与地方关系和横向上的地方政府之间关系两种。在健康码的扩散过程中，一方面中央政府的支持和推动给政策扩散带来了压力和推动力，国家政务服务平台在2020年2月29日便推出了防疫健康信息码，在同年3月份出台了《防疫通行码参考架构和技术指南》，为健康码的开发和管理做出了规范;另一方面，我国地方政府之间多方面的互动所形成的交流网络为健康码的省际非渐进式扩散提供便利的途径和机会。 就干部制度而言，中国有着高效的干部任免制度和奖惩制度，地方政府的决策人员有着较高的积极性和灵敏性，这使得各地方政府能及时将注意力聚焦于健康码的出现，有利于健康码在各省的快速扩散。
5 结论
以政策创新为基础的政策扩散同时存在着渐进式和非渐进式两种不同的政策扩散模式，与渐进式政策扩散不同，非渐进式政策扩散通常是指一项政策创新在很短的时间内以爆发的形式快速在政策的各个潜在采纳者间扩散。本文以健康码的省际扩散为例，收集了全国31个省级行政单位的政策文件，从扩散的速度、路径、规模以及内在特征等方面对健康码的非渐进扩散模式进行了分析，主要得出以下结论：
（1）从时空维度上看，健康码的省际扩散表现出强烈的非渐进性。一方面根据上文所整理的表和图可知，健康码的省际扩散过程呈现R型，且扩散数据呈现非正态性，本文将整个扩散过程划分为迅速爆发阶段、快速增长阶段和渐趋平缓阶段。另一方面，在健康码的省际扩散中，各地所面临的外部疫情压力和所具有的政府应变能力对健康码扩散的空间分布具有很大的影响。
（2）从路径角度上看，健康码的非渐进式扩散的路径表现出较强的跳跃性和不规则性的特征。扩散不再按照一个单一的方向进行，而是在不同的外部因素和内部特质的影响下呈现出网络化的扩散路径。
（3）从内容角度上看，各省的健康码在形式上、具体要求上和设计目的等各个方面的内容上呈现很强的趋同性。不同于在一般情况下的渐进式政策扩散，非渐进式政策扩散在强大的外部压力下，政策内容更容易趋向一致。
（4）从影响因素来看，健康码的省际非渐进扩散过程受到多重因素的影响。从外部因素来看，主要是受到疫情这一突发性重大公共卫生事件的影响，各省级行政单位面临着强大的防控压力。从内部因素来看，一方面受到府际关系和干部制度的影响，使得健康码以更快的速度、更广的范围在全国进行扩散;另一方面，不同省级政府的应急管理观念、数字治理观念以及技术水平对健康码在不同省级单位的扩散速度和时间不同。
总体而言，健康码的非渐进式扩散具有很强的复杂性，在多种因素的影响下，在多重压力的推动下，综合横向和纵向两个扩散方向，形成了一种非渐进式的、混合式的扩散模式。
健康码的非渐进式扩散在疫情防控中发挥了巨大的作用。其中，极快的扩散速度和极大的扩散规模在严峻的疫情防控工作中有利于健康码这一有效的防控工具及时地在全国发挥作用;趋同性强的扩散内容在疫情防控期间有利于防控工作的统一指挥、信息共享和各地之间的健康码通用，同时健康码的运用也为各省的复工复产提供了保障。但同时，作为一种非渐进式政策扩散，健康码的省际扩散中也存在着创新性较差的缺点，很多省级行政单位在采纳过程中进行的更多是模仿和复制，但健康码背后起到支撑作用的技术能力和治理观念却并没有达到较好的扩散效果，因此在后期的健康码的应用和管理工作中，应该推动和鼓励采纳者在采纳政策的同时更多地去理解和学习政策背后的管理理念和技术发展方式，实现优质管理和发展模式的扩散与学习。
上述的研究主要从具有典型性和非常规性的健康码的省际扩散出发，对非渐进式政策扩散的模式进行了一定的研究，在对常规性的、渐进式的政策扩散的研究居多的背景下，该研究能够给政策扩散研究提供一个较新的研究角度，并对目前已有的非渐进式政策扩散研究进行一定的补充。但同时，本次研究也存在一定的问题和不足，仅仅从模式这一单一角度出发对扩散模式在时空维度上的总体图景和其内在特征进行了分析，数据上较为单薄，且没有对非渐进式政策扩散背后的机制进行研究，内容的丰富性不足，缺乏深度和全面性，未来需要进一步探索非渐进式政策扩散模式背后的机制以及其他影响因素。
参考文献
[1]Walker J L.The diffusion of innovations among the American states[J].The American Political Science Review，1969，63（03）：880-899.
[2]Rogers， E. M.，Diffusion of Innovations，2nd ed.，New York：Free Press，Brown， L. A. and Cox， K. C.Empirical Regularities in the Diffusion of Innovation[J].Annals of the Association of American Geographers，1971，61（3）：551-559.
[3]Gray V. Innovation in the states： A diffusion study[J].The American Political Science Review，1973，67（04）：1174-1185.
[4]Go M H. Building a safe state：Hybrid diffusion of building code adoption in American states[J].American Review of Public Administration，2016，46（06）：713-733.
[5]Berry F S. Sizing up state policy innovation research[J].Policy Study，1994，22（03）：56-442.
[6]楊志，魏姝.政策爆发：非渐进政策扩散模式及其生成逻辑——以特色小镇政策的省际扩散为例[J].江苏社会科学，2018，（05）：140-149.
[7]王法硕，张桓朋.重大公共危机事件背景下爆发式政策扩散研究——基于健康码省际扩散的事件史分析[J].电子政务，2021，（01）：21-31.
[8]王浦劬，赖先进.中国公共政策扩散的模式与机制分析[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2013，50（06）：14-23.
[9]Baumgartner， F，Jones B D.Agendas and Instability in American Politics[J].Chicago：University of Chicago Press，1993.
[10]Boushey G.Policy Diffusion Dynamics in America，New York：Cambridge University Press，2010.
[11]李月，曹海军.省级政府数字治理影响因素与实施路径——基于30省健康码应用的定性比较分析[J].电子政务，2020，（10）：39-48.
作者简介：葛姿涵，女，汉族，本科，华北电力大学人文与社会科学学院。
关键词：健康码;非渐进扩散模式;疫情
中图分类号：F27 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.32.023
0 引言
政策扩散能有效地缩减政策创新所面临的风险与不确性，政策在政府之间的交流与传播已经成为提升政府创新能力和治理效能的一个重要的方式。大多数的研究在渐进主义的影响下认为政策扩散需要经历一个漫长的、渐进式的、符合正态性的过程，但目前已经有研究发现很多政策扩散的过程是十分迅速和剧烈的，体现出一种非渐进性的特点。那么，应该从怎样的角度描述这种非渐进式政策扩散的模式？以及这种非渐进式政策扩散模式的特征是怎样的？健康码在短短42天内就实现了在全国31个省级行政区的扩散，具有高度的代表性和典型性，因此本文以健康码的省际非渐进式政策扩散为例，借助大量的文献和数据，对健康码特殊的非渐进式扩散模式进行分析。
1 国内外政策扩散模式研究回顾
近几十年来，政策扩散理论得到了不断的丰富和发展，是公共政策學界的前沿课题。政策创新是政策扩散的一个重要的基础，目前人们主要沿用沃克对政策创新的定义，强调政策创新的“新”是指一个计划或政策对采用它的国家来说是新的。而政策扩散则通常被定义为“一项新政策通过一段时间，经由一定的渠道，在一个社会系统的成员之间交流和传播的过程”。在政策扩散的研究中，很多学者都试图对政策扩散过程和特征进行模型化的描述，并得到了丰富的成果。
受到渐进主义和有限理性的影响，有关政策扩散的研究普遍认为政策扩散遵循着“初期缓慢增长-中期平稳提升-后期渐缓趋平”的过程，整个扩散过程是比较漫长的，而且扩散过程符合S型曲线的特点，符合正态性特征。在此基础上，国外一些学者总结出了全国互动模式、区域传播模式、领导-跟进模式和垂直影响模式等各种具体的模式。
然而，S型曲线近乎公理性的存在并不意味着政策扩散过程必然是一种渐进过程。布什伊（Boushey）最早总结出了陡峭S型、R型和阶梯型三种非渐进式的扩散曲线形态，并使用“政策爆发”来描述极其快速的政策扩散过程，是非渐进式政策扩散研究的起点。在中国，杨志、魏姝最早对非渐进式扩散模式及其生成机制进行了分析，并得出了“中央政府的压力控制机制”和“地方政府的社会化采纳机制”两种生成机制，但其缺少对非渐进式政策扩散模式影响因素的分析，不够全面。而王法硕、张恒朋运用事件史分析方法和实证分析法对非渐进式政策扩散的影响机制作出详细分析，对杨志、魏姝的研究做出了补充。同时，国内许多学者依据我国的政治制度特点做出了归纳，其中王浦劬、赖先进聚焦于我国的层级体系和府际关系，充分考虑层级级别和发展程度等多方面因素，归纳出了中国政策扩散的多种模式。
除此之外，在扩散模式的研究中，扩散特征和扩散机制的研究也是一个重要的议题，在扩散机制的研究中，学习、模仿、社会化、竞争、压力和强制等机制得到了国内外学者的认可;而对扩散特征的研究则主要运用路径、时间和空间三个研究维度。
2 非渐进式政策扩散的理论基础——间断-均衡理论
1990年，鲍姆加特纳和琼斯提出“间断-均衡理论”，试图解决政策过程中的稳定与变迁问题。公共政策的间断-均衡理论认为，有限的注意力和注意力转移是导致政策稳定和政策突变的基本原因，长期稳定的渐进政策过程常常被由注意力驱动的非渐进政策变迁打断，因此政策扩散过程应该运用注意力驱动下的压力机制导致的渐进政策调试和非渐进政策爆发来共同解释。其中，反馈机制和外部压力机制能够对爆发式政策扩散的形成机制做出合理的解释。
正反馈机制和负反馈机制是间断-均衡理论的一个重要部分，是解释稳定与变迁的重要机制，正反馈对应着政策稳定，起到对稳定的强化作用;而负反馈则对应政策变迁，起到对变迁的强化作用。非渐进式的政策扩散源自正反馈效应带来的决策注意力在全国决策系统的骤然聚合，在正反馈机制作用下，政策行动者通过操纵政策形象和寻找议定场所等行为促使政策议题在决策单元之间快速扩张，稀缺的政府注意力就会突然在某一政策领域聚合，成为触发非渐进式政策扩散的“机会之窗”。
同时，政策扩散过程中所受到的各种外部压力也会产生很大的影响。外部环境的剧烈变化一般会引起政府决策注意力的快速转移与聚集，而这种注意力的爆发式聚集为爆发式扩散提供了先决条件。
3 时空维度下的健康码非渐进扩散过程的总体图景
3.1 时间维度：健康码的省际扩散曲线
在巨大的疫情防控压力下，2020年2月11日杭州市率先上线健康码，并迅速推行到全省。随后福建、四川、上海等地也积极跟进推出健康码，截至同年3月23日西藏启用健康码，全国共有31个省级行政单位正式采纳了健康码，实现了其省际扩散。
本文以31个省级行政单位为研究单位，借助相关政策文献进行分析，将某一个省级行政区全面上线统一的健康码这一事件作为该省上线健康码的标志。以时间为横轴，以采纳主体数量和累计采纳率为纵轴，得到图1健康码政策扩散曲线。由图1可知，健康码的省际扩散过程体现着短时间内快速扩散的非渐进性特征，扩散曲线为R形曲线，符合政策爆发的基本特征。 根据累计采纳率在不同时间中的变化特征，整个扩散过程可以大致分为三个阶段：2月14日到2月22日为迅速爆发阶段;2月23日到3月7日为快速增长阶段;3月7日到3月23日为渐趋平缓阶段。在第一个阶段，仅仅9天累计采纳率就急速攀升超过40%;到了第二个阶段，累计采纳率增长速度相较第一阶段有所变缓，14天增长了35%左右，累计采纳率在3月7日达到77.4%左右，有超过三分之二的省级行政单位已经采纳了健康码并推出了本省的健康码;最后一个阶段，累计采纳率增长缓慢，扩散曲线也渐渐趋于平缓。
本文所收集的总样本数为31个，少于50个，因此选择运用S-W检验健康码省际采纳频数的正态性。经过测算，正态性检验结果（表1）全部拒绝了“健康码政策采纳数据符合正态分布”的假设，说明健康码政策扩散数据分布和峰态均呈现非正态性特征，代表的是非渐进式政策扩散过程。
综合时间维度上的扩散曲线的特征和政策采纳数据的非正态性特征，可以得出健康码的省际扩散具有明显的非渐进式扩散的特征。
3.2 空间维度：多因素影响下的扩散规模
政策扩散的空间特征是政策扩散模式的一个重要的维度，目前的研究主要倾向于认为政策扩散依据层级效应和邻近效应进行，但健康码作为重大公共卫生事件下的产物，其扩散过程具有很强的爆炸性，层级效应和邻近效应所发挥的影响较小。
分析各省区采纳健康码的区位分布（表2）发现，在迅速爆发阶段健康码的扩散主要集中在华东、中南和西南地区，其中西南地区实现了三分之二省级行政单位的政策采纳，而华北地区采纳健康码的省级行政区数量为零;在第二和第三阶段，政策扩散主要集中在华北地区和西北地区。同时，在迅速爆发阶段，最先采纳健康码的省际行政单位有一部分是紧靠政策创新地浙江的，如福建、上海、安徽;但也有一部分省际行政单位与创新地距离较远，如黑龙江、辽宁、海南等。因此在扩散过程中邻近效应影响的范围是有限的，仅仅局限在周围距离很近、面臨相似防疫压力的省份。
外部环境、政府对政策的认同度等对政策在不同地区的扩散产生着多样的影响，考虑到疫情的背景和健康码的特殊性，本文主要考虑外部疫情危机、政府应变能力等因素对扩散的空间分布的影响。
首先，在本次疫情中，根据卫健委发布的确诊病例数可以发现，在迅速爆发阶段快速采纳健康码的省区的疫情状况普遍严重，疫情防控工作严峻，严峻紧张的防控压力促使政府的有限注意力快速聚集于健康码这一特殊高效的防疫工具，并快速进行采纳，典型的城市如福建、四川、重庆等。
其次，某省区政府的应变能力（即技术能力和治理观念）会影响其采纳健康码，根据已有的研究可知，当省级政府具有较强的数字技术能力和较高的数字治理的关注度时，其更容易采纳健康码，如浙江、上海、重庆和贵州等地;同时应急治理观念也会影响不同地区的健康码采纳，浙江和上海等地在疫情防控中除了考虑管控这一手段外，更是将人们的生活便利和后期的复工复产要求纳入考虑范围，快速设计和采纳了相应的省级健康码，而京津冀地区虽然科技力量强大，也进行了基层动员，但应急治理主要以管控为主，采纳健康码时间较晚。
4 健康码非渐进扩散模式的内在特征
通过对健康码的非渐进式的省际扩散的总体图景的描绘，我们借助数据和图表的形式对健康码的扩散速度、规模和路径等各个方面进行了详细的分析，也能从中总结出该扩散模式的内在特征，对健康码的非渐进式扩散模式有一个更加深入的了解。
4.1 扩散具有爆发性
从时间维度上看，健康码的省际扩散具有很强的爆发性特征。健康码仅用41天便实现了省际扩散，同时省际扩散曲线是R型曲线，政策省际采纳频数也不具有正态性，符合政策爆发的特征。具体而言，扩散的爆发性主要集中体现在健康码扩散的第一阶段——迅速爆发阶段，在九天的时间内健康码的采纳率就达到了40%以上。
4.2 扩散路径具有跳跃性和灵活性
一方面，在健康码省际扩散过程中，层级效应发挥的影响很小。虽然在一些省级行政单位中也存在着自上而下或者自下而上的扩散路径，但是整体上健康码的省际扩散与严格的科层信息传递设定不相符合，而是在市级政府、省级政府和中央政府之间进行网络化的、混合式的扩散，没有固定的单向的扩散路径。
另一方面，在健康码省际扩散过程中，邻近效应发挥的影响也很小。虽然在第一阶段的扩散中，与政策创新地距离很近的几个省区率先采纳，但其所占比例较小，邻近效应只在距离上十分接近的区域有一定的作用。
同时，在重大公共卫生事件的背景下，受到外部疫情压力、省政府的应急能力、公民的意愿等多因素的影响，各地采纳健康码的时间上存在着差异，扩散的方向具有很强的灵活性。
4.3 扩散内容具有趋同性
一般而言，在渐进性政策扩散模式中，由于政策扩散面对的压力较小，因此在扩散过程中，政策的内容会根据不同地区的实际特点而有一定的调整，趋同性不强。但在健康码的省际扩散中，非渐进性使得扩散内容的趋同性特征很明显。
一方面，各个省级行政单位的健康码形式具有很强的一致性。各省健康码都设计了绿色、黄色和红色三种颜色的码。若为绿码，则代表安全可以通行;若为黄码，则要实施7天内隔离，连续（不超过）7天健康打卡正常就可以转为绿码;若为红码，则需要实施14天隔离，连续14天健康打卡正常才可以转为绿码。
另一方面，各省级行政单位健康码的运作方式和目的是一致的，均是利用大数据，通过健康码的形式辨别持码人的流动路径，以便判断是否为密切接触者，提高疫情防控的效率和效果。
4.4 受到中国特色政治制度的影响
“府际关系”和“干部制度”是分析单一制背景下的中国政策扩散过程的关键性制度变量。
就府际关系而言，主要是分为垂直方向上的中央与地方关系和横向上的地方政府之间关系两种。在健康码的扩散过程中，一方面中央政府的支持和推动给政策扩散带来了压力和推动力，国家政务服务平台在2020年2月29日便推出了防疫健康信息码，在同年3月份出台了《防疫通行码参考架构和技术指南》，为健康码的开发和管理做出了规范;另一方面，我国地方政府之间多方面的互动所形成的交流网络为健康码的省际非渐进式扩散提供便利的途径和机会。 就干部制度而言，中国有着高效的干部任免制度和奖惩制度，地方政府的决策人员有着较高的积极性和灵敏性，这使得各地方政府能及时将注意力聚焦于健康码的出现，有利于健康码在各省的快速扩散。
5 结论
以政策创新为基础的政策扩散同时存在着渐进式和非渐进式两种不同的政策扩散模式，与渐进式政策扩散不同，非渐进式政策扩散通常是指一项政策创新在很短的时间内以爆发的形式快速在政策的各个潜在采纳者间扩散。本文以健康码的省际扩散为例，收集了全国31个省级行政单位的政策文件，从扩散的速度、路径、规模以及内在特征等方面对健康码的非渐进扩散模式进行了分析，主要得出以下结论：
（1）从时空维度上看，健康码的省际扩散表现出强烈的非渐进性。一方面根据上文所整理的表和图可知，健康码的省际扩散过程呈现R型，且扩散数据呈现非正态性，本文将整个扩散过程划分为迅速爆发阶段、快速增长阶段和渐趋平缓阶段。另一方面，在健康码的省际扩散中，各地所面临的外部疫情压力和所具有的政府应变能力对健康码扩散的空间分布具有很大的影响。
（2）从路径角度上看，健康码的非渐进式扩散的路径表现出较强的跳跃性和不规则性的特征。扩散不再按照一个单一的方向进行，而是在不同的外部因素和内部特质的影响下呈现出网络化的扩散路径。
（3）从内容角度上看，各省的健康码在形式上、具体要求上和设计目的等各个方面的内容上呈现很强的趋同性。不同于在一般情况下的渐进式政策扩散，非渐进式政策扩散在强大的外部压力下，政策内容更容易趋向一致。
（4）从影响因素来看，健康码的省际非渐进扩散过程受到多重因素的影响。从外部因素来看，主要是受到疫情这一突发性重大公共卫生事件的影响，各省级行政单位面临着强大的防控压力。从内部因素来看，一方面受到府际关系和干部制度的影响，使得健康码以更快的速度、更广的范围在全国进行扩散;另一方面，不同省级政府的应急管理观念、数字治理观念以及技术水平对健康码在不同省级单位的扩散速度和时间不同。
总体而言，健康码的非渐进式扩散具有很强的复杂性，在多种因素的影响下，在多重压力的推动下，综合横向和纵向两个扩散方向，形成了一种非渐进式的、混合式的扩散模式。
健康码的非渐进式扩散在疫情防控中发挥了巨大的作用。其中，极快的扩散速度和极大的扩散规模在严峻的疫情防控工作中有利于健康码这一有效的防控工具及时地在全国发挥作用;趋同性强的扩散内容在疫情防控期间有利于防控工作的统一指挥、信息共享和各地之间的健康码通用，同时健康码的运用也为各省的复工复产提供了保障。但同时，作为一种非渐进式政策扩散，健康码的省际扩散中也存在着创新性较差的缺点，很多省级行政单位在采纳过程中进行的更多是模仿和复制，但健康码背后起到支撑作用的技术能力和治理观念却并没有达到较好的扩散效果，因此在后期的健康码的应用和管理工作中，应该推动和鼓励采纳者在采纳政策的同时更多地去理解和学习政策背后的管理理念和技术发展方式，实现优质管理和发展模式的扩散与学习。
上述的研究主要从具有典型性和非常规性的健康码的省际扩散出发，对非渐进式政策扩散的模式进行了一定的研究，在对常规性的、渐进式的政策扩散的研究居多的背景下，该研究能够给政策扩散研究提供一个较新的研究角度，并对目前已有的非渐进式政策扩散研究进行一定的补充。但同时，本次研究也存在一定的问题和不足，仅仅从模式这一单一角度出发对扩散模式在时空维度上的总体图景和其内在特征进行了分析，数据上较为单薄，且没有对非渐进式政策扩散背后的机制进行研究，内容的丰富性不足，缺乏深度和全面性，未来需要进一步探索非渐进式政策扩散模式背后的机制以及其他影响因素。
参考文献
[1]Walker J L.The diffusion of innovations among the American states[J].The American Political Science Review，1969，63（03）：880-899.
[2]Rogers， E. M.，Diffusion of Innovations，2nd ed.，New York：Free Press，Brown， L. A. and Cox， K. C.Empirical Regularities in the Diffusion of Innovation[J].Annals of the Association of American Geographers，1971，61（3）：551-559.
[3]Gray V. Innovation in the states： A diffusion study[J].The American Political Science Review，1973，67（04）：1174-1185.
[4]Go M H. Building a safe state：Hybrid diffusion of building code adoption in American states[J].American Review of Public Administration，2016，46（06）：713-733.
[5]Berry F S. Sizing up state policy innovation research[J].Policy Study，1994，22（03）：56-442.
[6]楊志，魏姝.政策爆发：非渐进政策扩散模式及其生成逻辑——以特色小镇政策的省际扩散为例[J].江苏社会科学，2018，（05）：140-149.
[7]王法硕，张桓朋.重大公共危机事件背景下爆发式政策扩散研究——基于健康码省际扩散的事件史分析[J].电子政务，2021，（01）：21-31.
[8]王浦劬，赖先进.中国公共政策扩散的模式与机制分析[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2013，50（06）：14-23.
[9]Baumgartner， F，Jones B D.Agendas and Instability in American Politics[J].Chicago：University of Chicago Press，1993.
[10]Boushey G.Policy Diffusion Dynamics in America，New York：Cambridge University Press，2010.
[11]李月，曹海军.省级政府数字治理影响因素与实施路径——基于30省健康码应用的定性比较分析[J].电子政务，2020，（10）：39-48.
作者简介：葛姿涵，女，汉族，本科，华北电力大学人文与社会科学学院。