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文章开始
在本章中，我们要讨论发生在虚拟世界中的实际问题。虽然虚拟经
济设计者看似拥有更强的决断力，但是虚拟世界中存在着和现实世界相似的问题。虚拟经济管理者拥有的决断力并不一定真的可以帮上很大的忙。仅仅成为一个“独裁者”，并不意味着可以将虚拟世界治理得更好。制定良好的政策比单纯发布新的法律更为有效。
在第12章中，我们将看到更多的可用于管理虚拟经济的工具。这些工具本身并不能告诉管理者该如何解决问题。回想一下虚拟经济的基本目标：内容、用户、盈利。判断这些目标是否得到了实现是很困难的，特别是在面对成千上万的玩家时。到目前为止，我们已经介绍过诸如如何降低虚拟商品的售价之类的问题。但是，如何判断虚拟商品的售价是否过高了呢？如何掌握改变价格政策的方法呢？这一点可能是存有争议的：管理者如何才能说服用户接受改变呢？
本章中将要涵盖的话题包括：如何识别经济系统需要的政策？如何制定这类政策？如何实施这类政策？如何评估其效果？在结尾处，我们会回顾一些经典的经济政策问题，并研究它们是如何在虚拟环境中发挥作用的，
政策与设计的区别
乍一看，政策流程与设计流程似乎类似。一开始，设计者会思考一个系统所需的许多不同的概念；然后，设计者会想出一系列可以满足系统所需的规则和机制：接下来，设计者会尽量使这些规则和机制具体化；最后，通过立法实现这些规则和机制。在制定政策或进行设计时，一个团队会逐步执行上述的流程。这时，政策流程与设计流程最关键的区别便会显现出来，前者围绕玩家社团展开。实际上，一些设计者会将玩家作为中心来进行设计，在这种情况下，两种流程之间的区别就变得模糊起来。总之，政策制定以玩家开始，也以玩家结束。
玩家们会扮演不同的角色。在现实生活中，“玩家”便是被管辖的公众。公众可以用很多种方法来表达他们对于政府在做什么的关心。通过这些表达方式，政府了解了公众的想法。原则上，政府会设计出一些方法满足公众的需求。然而，在实际操作中，政府官员更注重自己的利益和资源。人们寄希望于，治理体制可以实现公众的需求与政策制定者满足这些需求的诱因两者之间的统一。最终，政策会被采用并施加于公众，而后者会表明自己的立场。如果公众很满意，则说明该政策取得了成功。
因此，在构想、设计、实施政策的过程中，公众的利益与之时刻保持着紧密的联系。此外，决策过程的有效性会约束政策。批判地看，公众的利益会改变或抵消政策的努力。因此，管理规则和机制的改变是一种降低失败风险的方法。
利益聚合的问题
政策流程以发现受影响的公众的需求为出发点。优秀的政治家对公众的偏好有敏锐的第六感，但是大多数人做不到这一点。相反，普通人必须依靠不同的方式了解公众的利益所在。政策要想取得成功，就需要某种利益聚合（interest aggregation）：不仅要弄清楚公众想要什么，还要弄清他们分别想要多少。这不是一个平凡的问题，目前政策分析者还没有能够很好地解决这一问题。
民意调查
有些情况下，可以通过问卷调查的方式了解不同公众的利益取向。
可以通过问卷调查询问公众他们认为目前最大的公共问题是什么，或者他们是否支持某一项政策，尽管看起来这种形式是最简单也最直接的了解民意的方式——只要肯张嘴问他们就行了，但是在实际操作过程中，问卷调查还是会产生一些问题。
问卷调查这种形式存在的其中一个问题是：接受调查的人会被提供些相对自由的选择。没有人能保证他们会据实回答，有些时候，人们接受调查只是想“传递一种信息”，他们会尝试着按照自己希望看到的调查结果的方向答题。举个例子来说，也许有人会被问道，要支付给他多少钱，他才愿意让政府在自己家附近修建一座污水处理厂，他的回答也许是“100万亿美元”，因为他根本不愿意让政府在自己家附近修建一座污水处理厂。接受调查的人给出的答案也许还会受到当天新闻的影响。这些不严肃的答案可能会扭曲调查结果。
问卷调查这种形式存在的另一个问题是非随机性。一个真正的随机（即具有代表性的）调查需要花费的成本并不低，因此，一些调查会采用“方便样本”。比如，向某一个电子邮件联系列表上的人发送问卷调查邀请。也许你仍然可以看到不同的利益取向，但是，如果这一列表上的人仅仅代表社会上某一特定群体的利益，那么我们得到的调查信息便是扭曲的。
最后一个问题是，调查的结果有时无法指导具体的行政操作。如果某一项调查的结果显示，人们最为担忧的问题是“犯罪”，也许这并不能说明人们希望简单地增加警力。在人们无法掌握充分的信息时，即使一些具体的有关政策的问题，例如，“您是青睐A政策还是B政策？”也有可能导致无效的调查结果。在试图比较一项已经存在的政策和一项尚未执行的政策的优劣时，人们很容易产生一种偏见。“请问，您更倾向于目前执行的每小时30英里的限速，还是更倾向于每小时90英里的限速呢？”对于那些没有体验过每小时90英里这样的速度的人们来说他们只能运用自己的想象力，然而这种想象力是很容易出现偏差的。媒体
还有另外一种可以了解公众利益取向的方式，那就是媒体报道。那些撰写关于政策问题的文章的记者很容易接触到民意，特别是当他们意走到人们中间，通过直接采访的形式获取资料时。不幸的是，这些文章一般依靠的只是极少量的采访信息。你甚至无法判断文章中提到的人是否真的可以代表大众。
媒体报道还存在另一个问题，它们通常会聚焦于一些细节和反应它们的确可以帮助我们了解人们为什么不开心，但是却无法提出实际的解决方法。
尽管如此，媒体为我们呈现的情景是需要引起我们注意的，因为媒体报道有力量影响人们对某一项政策的看法。
公众讨论
一些政策制定流程包含公开会议这种讨论方式，也就是说，在制定某一项政策时，会邀请一些民众发表自己的意见和想法。在网上社区，这种形式的讨论一直存在于论坛中，虽然讨论的对象也许仅仅是某一款游戏中的一件虚拟物品。
公众讨论是很难评价的，所以这种形式需要小心对待。理论上，在论坛中勇于发言的人是最富激情也最有责任心的人。如果发言的人来自不同的社会群体，那么发言的内容就必然具有价值。而如果发言的人代表某一边缘群体的利益——这种情况更为常见——那么他们的意见将非常重要。但是，最热烈的公众讨论如果与媒体平台相结合，将影响更大范围内民众对某一项政策的看法。
即使与媒体平台相结合，公众讨论通常无法产生决定性的作用。即使是消息最为灵通的公众讨论，也无法意识到政策制定者们将会遇到的种种限制与约束。他们通常低估来自其他团体的声音，同时过分强调自己团体应该得到的利益。
投票
有些情况下，政策的选择会直接通过投票的方式做出。因为投票行为是自由的，所以这种方式也不免多多少少牵扯到一些做民意调查时会遇到的“偏见”问题。但是，一旦人们意识到自己的投票最终将真正影响到政策的实行，他们就会变得更为严肃一些
当政客们呈现了政策的决策平台并接受通过投票作出决策时，投票行为还起到了利益聚合的作用（见框13—1中虚拟世界的例子），然而，政策的表述通常是模糊的。并且，我们已经知道一些政客会有意识地误导公众，使他们无法做出自己原本希望做出的选择
框13—1《星战前夜》中的利益聚合模式：恒星管理委员会
CCP游戏公司有一种独特的方法可以实现玩家的利益聚合。每隔12个月，《星战前夜》的将近50万名玩家便会进行投票，选举出恒星管理委员会，由该玩家组织负责向CCP游戏公司转达玩家们的要求。这个由14位成员组成的委员会被授权通过特殊的在线频道或面对面的会议向游戏的开发者传达玩家们的愿望和不满。为了让自己的意见被听取，任何一位玩家都可以在一个专门为此建立的论坛上向委员会提出申请，支持某一位与自己观点一致的候选人，或者直接参选。与此同时，一个基于游戏内玩家联盟的“政党”制度也由此建立起来。为了体现该委员会的权威性，CCP游戏公司会在做出决策时参考该委员会提出的意见。为了表示支持，在该委员会成员前往冰岛的雷克雅未克与CCP游戏公司进行面对面的会议时，后者还会负责承担往返机票。此外，这类面对面会议是完全向玩家们公开的。
这种管理委员会体制给CCP游戏公司带来了很多益处。该委员会不仅可以将原本需要公司管理者亲自面对的、来自玩家的抱怨和要求汇总起来，还可以为游戏的开发者提供一些有益的建议。同时，当开发者对游戏做出新的改变时，该委员会还可以充当媒介，向玩家传递消息，并进一步帮助开发者赢得玩家们的支持。该委员会还可以为玩家们提供一个官方的渠道，通过该渠道，玩家可以向开发商发泄自己的不满并提出合理的建议。
2013年10月，第八届恒星管理委员会被选举出来，该委员会已经向CCP游戏公司的游戏开发者提出了数以百计的问题和建议，范围涵盖从用户界面修复到宏观虚拟经济调整等诸多方面。
行为
行为类似于“用脚投票”或者“把食物送到嘴里”。它大概是掌握利益聚合信息最全面的来源。与接受调查问卷不同，行为会耗费真金白银和时间。行为展示的是整个社会的情况，它与一小部分群体在某个论坛上发表的帖子完全不同。
通常，我们假设公众的行为会趋向于大多数人喜欢的事情，而不是大多数人讨厌的事情。公众对某样商品或服务表现出来的一时兴趣，会给销售这些商品或服务的人带来大量的利润，同时还会导致同类商品或服务的价格和产量上升。相反，如果公众对某样商品或服务不感兴趣，那么围绕它们的周边商业情况将慢慢衰退。利润（关注度、点击率、点赞数等）是反映利益聚合的标志。
通过大家的行为来判断公众的利益取向存在一个问题，即它很少能够直接表明公众的政策倾向。举个例子，假设大豆突然涨价，这是一种大范围的市场行为，它说明了社会对于大豆的需求和供给情况。通过一些调查，你也许能够证明，大豆的价格上涨是因为对其需求出现了上涨。那么这对政策制定有什么帮助吗？没有，因为它并没有清晰的指向性。也许是因为大家都喜欢吃大豆。也许是因为人们对更高的价格的承受能力比较好，也就是说，人们还是愿意继续以高一些的价格购买原数量的大豆。还有可能是因为，某项研究结果表明，大豆可以很好地预防某种疾病，所以人们才会争先恐后地去购买它。仅仅因为你可以观察到某种行为出现了激增，无法断定你应该采取什么样的措施应对该行为趋势。特殊利益群体
上述内容提及的每一种形式的利益聚合，无论是投票、公众讨论、媒体、行为，还是其他一些类似的方式，都需要通过收集信息并向决策制定者报告来实现。这必然要经历一个官僚化、组织化的过程：有人控制着数据的采集，并有权解释这些数据意味着什么。对政策的结果特别感兴趣的人也会关注那些通过利益聚合制定政策的决策者。后者会试图使用最有说服力的手段来鼓励大家接受某项政策。有些时候，特殊利益团体带来的信息非常有用。举例来说，一项不全的调香也许会群体的重要性，然而，该群体也许可以通过媒体、公众讨论或考是决策制定者的直接对话，参与到利益聚合流程中乘，发出自己的声音有些情况下，这样的方式的确可以带给决策制定者一些他们原本并不管握的信息。
然而，我们都知道，特殊利益会导致信息聚合上的严重偏差。这种偏差的其中一种表现形式是影响利益的集中度。大多数政策对某些群体的影响必然大于另一些群体。事实上，在大多数情况下，政策的变化会在帮助一些人的同时损害另一些人的利益。如何实现这些正面的影响和负面的影响之间的平衡，对政策制定会产生很大的影响。如果某项政策对一小部分人产生巨大的正面影响，同时对大多数人产生不明显的负面影响，那么这一小部分人就会自然而然地快速组织起来，并大声说出对这一政策的强烈支持。与此同时，由于该政策对大多数人产生的负面影响并不明显，所以反对的声音也并不激烈。如果政策制定者将过多的注意力放在那些有强大话语权的人群，政策制定就会出现偏差（事实上，这种情况常常发生）。由于这种偏差的存在，治理行为常常为小部分的、有组织的、有话语权的群体送上利益，损害的却是大多数的、无组织的群体的利益。这样会使政策制定者受到那一小部分群体的拥戴，但是，从整个社会的角度来说，这样的偏差是不健康的。表13—1中给出了一些有关的例子。
表13-1
利益获得群体与利益受损群体政策种类
利益获得群体
利益受损群体 养老保险
退休的人和年长者
正在工作的人 国防开支
国防工业体系雇员
所有公民 高级游戏内容
资深玩家
普通玩家 社交网络设计
经常进行网络社交的人
不经常进行网络社交的人多用户在线环境
目前的用户
潜在的用户
在虚拟世界，利益聚合同样会遇到问题。某一虚拟系统当前的用户也许并不是开发商想要吸引的群体。举例来说，最早接受一款全新在线游戏的玩家都是乐于体验更难的游戏过程的玩家。如果设计者以这类玩家作为目标群体制定政策，那么就很可能丧失一大群现在的玩家。在这个例子中，听取玩家的意见似乎对游戏的进步没有帮助，相反，还会阻碍游戏的进一步发展。
有三种方式可以帮助设计者绕过这一陷阱：第一，听取所有潜在用户（目标群体）的想法，而不是仅仅听取目前用户的想法。这种方法的缺陷在于，没有使用过该虚拟系统的用户无法准确地表达自己的想法。第二，听取目前用户的想法，但是给予设计者希望吸引的潜在用户的意见更大的比重。第三，设计者使用自己的直觉，这种方法成功与否取决于设计者是否可以很好地掌握潜在用户的需求。采用以上这三种方法均会承担一个风险：如果没能实现利益聚合，那么不仅仅无法吸引新的用户，还会失去已有的用户。
政策制定流程
尽管实现利益聚合存在种种困难，但是设计者还是可以收集到一些关于用户需求的有价值的信息。他们接下来需要面对的问题就是，如何设计出新的规则和机制来满足这些需求。
使用户参与政策制定
在游戏产业，一种常见的政策制定流程是，关起门来按照自己的想法设计政策，然后对其进行测试，并最终发布这一政策。在现实生活中，政府已经意识到应该让公众参与到政策制定的过程中来。虽然这被看做是一种混乱的模式，但是它却的确存在着一些不可否认的优点。
在现实世界中，公众可以通过几种不同的方式参与到政策制定的流程中。第一，在大多数国家，公众有权决定政策制定者的人选。民主制度可以确保，当政策决策者制定了一项不受公众欢迎的政策时，他就会失去公众的支持。在以营利为目的的虚拟经济系统中，存在着一个相似的流程。如果政策不合理，用户就会离开。通过投票选举政策设计者存在一个问题，即政策制定团队的成员分别代表着不同的利益群体，每个人都有自己的想法。政策的出台就像是一段一段的香肠，缺乏连续性。
有时候，公众能以更为直接的方式参与到新政策的制定流程中。公众可以在公民大会上讨论一些即将出台的法律草案，并对其提出建议。这就像是在推出一个新的设计前，通过反馈论坛征求用户的意见。
测试
游戏公司拥有一个优势，它们可以在正式推出新政策前，对其进行测试。这也许是在政策制定流程中体现玩家利益的最有效方式。当你对一个新系统进行测试时，被邀请进入的用户展现的是真正的行为，而不是在回答调查问卷上虚拟的假设。与此同时，用户不能干涉或扰乱政策制定流程。
测试某一政策最有效的方法就是模拟完全一样的环境，并将政策变化加入其中。随机选取一些对象试玩一段时间。采集这些对象的满意度信息以及相关数据，包括他们的支出情况、游戏时间等。如果这些对象表现得精力充沛、兴奋、热情，那么该政策就是成功的。这类针对不同群体，对环境做出细微调整的实验，称作A/B测试或对比测试。①
政策执行
研究政策的学者发现，在一个完整的政策规划中，政策的实施往往是被忽视的一个元素。对于那些天真的政策制定者来说，执行意味着“细节”，但殊不知细节决定成败。普雷斯曼（Pressman）和威尔达夫斯基（Wildavsky）研究了在20世纪60年代末出现的骚乱之后，推出的“拯救奥克兰市”计划的实施情况。②政客们满怀热情地希望将新的工作机会和新的希望带给破败的城市贫民区。他们很快就投票通过了耗资巨大的公共设施计划。然后，计划交由行政系统实施，行政官员决定哪些群体可以得到资助并将这笔钱用在哪里。奥克兰市没有适当的行政系①关于如何使用A/B测试，请参见Kohavi et al.(2009)。
Pressman and Wildavsky (1984).
统决定哪些公共设施需要被建设。没有任何方法可以了解，那些得到补助的人是否真的会雇用贫民区的人。在几年的时间里，这种信息上以及组织上的问题一直阻碍着资金被用在合适的地方。在此期间，导致骚乱的城市问题始终没有得到解决。这个故事告诉我们，政策的有效执行有多么重要。
沟通机制
在虚拟世界，决定政策成功与否的关键因素并不是政策的设计，而是用户期望。如果某一项政策的修改对他们产生了不好的影响，他们会对此表示极端不满。而如果某一项政策的成功取决于人们的支持，那么公众的反对态度将会导致严重的问题。举个例子，也许某款游戏的设计者希望玩家们组建一种互助小组。但是谣言四起，说这个改变并不会成功。于是，当该政策被推出时，没有玩家愿意尝试它，因为人们听说它并不成功。即使有小部分玩家真的愿意尝试一下，他们也会发现，由于人数太少，无法组建互助小组。事实上，这个政策并不一定会失败，但是由于谣言的出现，没有玩家愿意尝试，最终，它就会真的失败。
可以通过沟通机制来掌握用户期望。为了获得最终的成功，政策必须得到充分的解释。它必须是合理的。不同人群关注的问题必须得到解决。有可能出现的问题必须在事先得到描述。谣言必须被杜绝。以上几点必须得到贯彻，否则政策制定者将面对被质疑的境地。如果政策制定者不是由公众选举出来的，那么要实现以上几点就会非常困难。独裁的政策制定者不希望听到公众宣称违背自己意愿的想法。在虚拟世界中，从技术角度出发，用户们没有“权利”表达自己的观点，但是他们却可以选择退出。而成为一个空无一人的世界的独裁者并不是什么有意思的事情。因此，大多数设计者会以一种坦诚的、直接的、正确的方式，竭尽全力地实现与用户之间的沟通。
执行
事实上，执行政策也是有技巧的。希望通过一时之间的剧烈变化达到目的通常都是无益的。如果虚拟世界的设计者希望减少用户们建造的房子中房间的数量，没有必要凭空创造一场龙卷风，将所有拥有超过5个房间的房子全部毁掉。虽然这样的方式可以让设计者免于花时间听取用户喋喋不休的意见，甚至还能带来视觉上的快感，但是，它必将损害用户对该虚拟系统的信任，因为谁都无法保证明天不会有其他的“自然灾害”毁掉另一些虚拟资产。
如果某项政策会影响到不同群体，那么必须对他们一视同仁，否则就会被指责有失公允。并且，毋庸赘言，政策的执行必须被看作是政策的一个重要组成部分。如果政策的后果是虚拟货币的增加、价格的变化、某一区域被限制进入，那么所有这些都必须在政策被执行之前就得到妥善考虑。
政策评估
小心谨慎的评估过去政策的得失，是制定成功政策的关键所在。有些时候，某项政策会被评估为“明显无效”，但是这样笼统的描述是毫无意义的。如果你仅仅拒绝执行那些“明显无效”的政策，那么就说明，你执行了一些“效果不明显”的政策。再者，如果仅仅将“明显”与否作为判断标准，那么就很难保证不会否定掉一些原本有益的政策，例如，某项政策虽然“缺点明显”，却也存在着一些“不那么明显的优点”，并且优点可以成功弥补缺点。
小心地执行一套科学的评估方法，可以帮助设计者发现一些不那么明显的政策效果。这些方法就像是一个重要的“工具箱”。一位拥有良好的事后政策评估方法的设计者，可以更好地使用这个“工具箱”预测某一项政策的影响。
这个评估“工具箱”包含一些统计、分析方法，所有这些方法都必须围绕三点展开：政策的效果是什么？对象是哪些群体？它们什么时候会被执行？
效益成本分析
可以借鉴效益成本分析法(benefit-cost analysis,BCA)定量分析某一政策会产生的正面和负面影响。其基本步骤包括：
（1）列举：列出某一政策的所有后果。
（2）定量分析：以美元衡量每种后果可能产生的影响。
（3）结合：用效益（正面影响）减去成本（负面影响），得到净影响数值。
净影响数值称作该政策的净效益。如果正面影响超过了负面影响，则该政策是成功的。如果负面影响超过了正面影响，则该政策是失败的。如果正面影响等于负面影响，则该政策效果为中性。净效益的数值可以帮助政策制定者做出无偏差的评估。它是对抗特殊利益诉求的有力武器。
然而，计算出净影响数值并不是使用效益成本分析法的主要目的。通过列举这一步骤，某一政策的所有后果都将被列出，设计者可以获得许多有关政策所产生影响的清晰信息。实际完成这一步骤比看上去要困难。假设在一个虚拟经济系统中，设计者降低了铜矿的采集率，那么该政策带来的首要影响就是采矿工人生产率的下降：获得同样数量的铜矿需要花费更多的时间。这一首要影响会导致一系列附加影响。铜矿的价格会上升。使用铜矿石作为原料生产出来的商品的价格会上升。使用铜矿石作为原料生产商品的玩家会发现自己赚取的利润在下降。值得庆幸的是，这里有一条基本的规则可以依据：只计算首要影响。你不需要考虑次要影响的后果。其原因在于，所有次要影响产生的后果都是相对的：的确，使用铜矿石作为原料生产商品的玩家不得不付出更高的成本，但是他们可以将这一成本转嫁给消费者。事实上，所有的次要影响都是将设计者最初施加给经济系统的干涉传递下去。最初的干涉被施加给经济系统，它导致的后果会传递下去，其首要影响便是：采矿工人生产率的下降。通过认真对待列举这一步骤，设计者可以更好地掌握某一政策的所有后果。
定量分析同样是重要的一步。原则上，所有的影响都应该得到定量分析。但是在实际操作中，有些政策产生的影响是很难被定量分析的，或者是根本无法被定量分析的。有些情况下，需要使用特殊的定量分析方法。在现实世界中，经济学家和政策分析者已经设计出一系列用于对那些看似无法定量的事物进行定量分析的方法。举个例子，你可以量化的清洁空气的价值，其方法是对比两幢建在城市不同区域的、完全一样的房子的价值，它们的区别在于，一幢房子建在空气清新的地区，另一幢建在空气污浊的地区。通过衡量伤者所损失的收入，你可以对某一种伤残定价。通过假设一个公园需要收取的入园费，并估算人们愿意支付的价格，你可以了解这个公园的价值。通过类似的方法，学者们找到了定量分析某项政策的无形影响的方法。
尝试定量分析某事物的前提条件是，该事物对政策制定者来说是有价值的。特殊利益者会宣称，某项政策会产生不好的影响；如果真的和他们说的一样，那么任何一种合理的定量分析方法都应该计算出一个较高的成本（负面影响）。特殊利益群体的代表有充分的动机支持不采用定量分析的方法，而用感性的分析推论出一个较高的负面影响。但是，即使他们这样做了，政策制定者还是有机会通过正确的方式获得正确的定量分析结果。定量分析所采用的方法可能是合理的，也可能是不合理的，训练有素的中立专家可以比较容易地判断出某种方法的优劣。政策制定者可以观察，哪种方式是特殊利益群体所坚持的，哪种是他们不喜欢的。通过强制特殊利益群体将他们的观点以可定量评估的方式表达出来，而不是以纯粹的感性诉求的方式用语言表达出来，设计者可以更好地选出合理的、不偏不倚的政策。
定量分析还可以帮助政策制定者识别什么是他们真正关心的。在以上的讨论中，我们始终假设政策制定者关心的是对用户所产生影响的货币价值。如果你的目标是提高虚拟系统中人们的总体幸福感，那么定量分析正是你应该采用的分析方法。它是衡量你设计的系统能否在长期取得成功的重要手段：一个产生正净效益的虚拟系统必将在长期取得成功。然而，一些虚拟经济的设计者会设定完全不同的目标，例如提高自己的收入。又或者在现实世界中，一些政策制定者会从一些具体目标出发，评估某一政策会产生的影响。比如，是否可以获得给予政治候选人的一笔竞选资金。效益成本分析法也可以用来分析这样的情况，但是其中定量分析步骤的操作会完全不同。
最后一步用效益（正面影响）减去成本（负面影响）本身就有价值。如果单纯使用语言来描述正面和负面影响，那么很多情况下，二者看似是可以持平的。下面我们来看看一个具体的例子。支持修建一条新铁路的人可能会说：
（1）修建新铁路可以促进贸易。
而反对者则会说：
（1）修建新铁路会增加事故的出现几率。
（2）修建新铁路会导致噪音污染。
（3）修建新铁路会造成拆迁问题。
（4）修建新铁路会导致野生动植物受到伤害。
从以上这组简单的影响列表来看，决策者应该放弃修建新铁路。然而，再让我们看一看经过效益成本分析之后，情况会怎样变化：
效益（正面影响）
（1）修建新铁路可以促进贸易：增加 72 亿美元收入。
成本（负面影响）
（1）修建新铁路会增加事故的出现几率：损失 300 万美元。
（2）修建新铁路会导致噪音污染：损失500万美元。
（3）修建新铁路会造成拆迁问题：损失900万美元。
（4）修建新铁路会导致野生动植物受到伤害：损失2000万美元。
即使将第三点和第四点纳入考虑范围，修建新铁路带来的正面影响仍然明显高于负面影响（在本例中）。并且，鉴于效益与成本之间的差距如此之大，即使是使用标准更为宽松的方法重新估算负面影响，仍然不可能与正面影响持平。
通过列举、定量分析、结合这三个步骤，效益成本分析法为政策制定者提供了大量而详细的信息。此外，该方法还可以在正式推行某项政策之前，对其进行评估。在一些案例中，使用该方法计算出的净效益正是政策制定的决定因素。但是，一些决策者会严格地使用该方法，推行那些通过该方法测试的政策，放弃那些未通过的。我们并不推荐这样的做法。效益成本分析法存在适用范围。再者，一些净效益为负的政策还是有存在意义的。举个例子，假设在你设计的虚拟世界中，某一群体的用户处境很不好，不愉快的经历困扰着他们。于是，作为设计者，你希望通过某些方法帮助该群体，为他们提供一些补偿。比如，你可以提高该群体用户经常出售的商品的价格。经过效益成本分析，你发现，这样的做法给该群体带来的好处小于它给其他群体带来的坏处。你也许仍然愿意继续执行该政策。而效益成本分析法则可以告诉你，其他群体究竟需要付出多少代价。事实上，你可以使用效益成本分析法测试几种不同的援助政策，看看哪一种能以最小的代价产生最好的结果。
影响范围
事实上，从效益成本分析法中得到的最重要的信息是“谁”会因新政策受影响。这里的“谁”指的就是影响范围。通常情况下，影响范围并不会干扰效益成本分析，但是它对政策的最终成功至关重要。我们已经介绍了，如果某项政策的正面影响相对集中（受益者为少数人），而负面影响相对分散（受损者为大多数人），则会导致特殊利益群体误导政策制定者的决策。
相反的情况同样存在。如果一项政策的正面影响相对分散（受益者为大多数人），而负面影响相对集中（受损者为少数人），同样会招致反对。即使该政策的净效果为正，同样无法避免被攻击。想象一下，在一个虚拟世界中，一项针对拍卖行的改革能够使每一位玩家的交易过程更加简化，但同时却又损害到一小部分玩家的交易利润，进行日常交易是这一小部分玩家玩游戏的主要方式。这样的改革会招致这一小部分玩家的强烈抵制，而真正站出来支持它的玩家同样也不多。这项改革也许是好的，但是它要面对困难的政治挑战，甚至面对要比受损者为大多数人的政策更大的挑战。
能否处理好影响范围关系到政策的成败，效益成本分析同样可以在这方面起到作用。影响范围应该是沟通机制的一个组成部分。在上面的例子中，整个用户群体都应该事先被告知改革会带来的影响。设计者应该坦率地承认改革会损害一小部分玩家的交易利润。这样一来，所有的玩家都可以权衡改革带来的正面影响和负面影响。设计者有机会在实行改革的同时收获关心所有玩家的良好声誉。效益成本分析法与影响范围分析可以避免虚拟世界的设计者被看成反复无常的独裁者。
影响范围分析还可以让设计者为那些在政策改革中利益受到损失的群体提供一定的补偿。在上面这个例子中，设计者可以与那一小部分利益受损的玩家达成一项协议，允许他们获得拍卖行的一部分收益，以弥补交易利润上的损失。这样的协议可以使一部分由于改革产生的好处流回那一小部分利益受损的玩家那里，从而降低这部分玩家的不满程度。同时，从整体出发，在保证虚拟社会仍然可以获得正的净效益的同时，控制了那一小部分玩家受到的损失。
时间的影响
政策评估的另一个维度是时间。一些政策的收益与成本在时间上是脱节的。一座体育场在建设阶段的投资是巨大的，但是却可以在建成后的很长一段时间内，不断地获得收益。如果一笔资金中的很大一部分被用来举办一场大型庆典，那么就不得不牺牲未来很长一段时间运用该资金投资能够获得的收益。
效益成本分析借用了金融分析使用的方法来解决有关时间的问题。核心的概念是现值（present value，PV）。现值指的是未来的现金流在今天的价值。从政策影响的角度来说，就是将在未来的影响加总，将其与现在的影响相比较。再回过头来看一看体育场的例子，假设建设该体育场的成本为5000万美元，建成后的20年中，该场馆每年都可以获得500万美元的收入。将这些收入逐笔相加，便得到1亿美元的总收人，大于5000万美元。
然而，需要指出的是，单纯将未来的收益逐年相加是不正确的。计算现值时，必须要考虑到两个极其重要的因素。
(1)未来未知。
（2）未来不是现在。
这两条性质使未来的影响在今天的价值变小了。未来的不可知性意味着我们现在做出的有关未来的猜测也许都是不正确的。体育场会不会建在地震带上？地震会不会毁掉该体育场？随着时间的推移，该体育场每年获得的收益是递减的。假如发生灾害的可能性为5%，那么20年后，该体育场继续伫立在这里的可能性还不到50%。这意味着不能将第20年的收益记为500万美元，而应该是不到这个数字的一半。
即使某个项目不存在任何风险，但时间本身就是一个问题。一个苹果在明天的价值必然低于其今天的价值。原因很简单：我现在就可以把这个苹果吃掉，也可以等到明天再吃，但是“等待”本身就是一种成本。
在现实世界中，我们为“等待”设定了价格，即利率。所谓利率，指的是你现在将钱存在银行里，等到将来使用，银行需要支付给你的利息与你存入的本金之比。利率的存在说明时间具有价值，时间就是金钱。因此，某项政策在未来产生的影响不如现在的影响有价值。效益成本分析者（或金融领域专家）使用折现率来校正未来产生的影响在今天的价值。如果年化利率为3%，那么你手中的美元在明年就会贬值3%。所以，在计算明年产生的影响在今天的价值时，要考虑这3%的价值缺失。而考虑未来若干年产生的影响在今天的价值时，其缺失的幅度将更大。在这里我们不会列出具体的公式，但是有关折现的基本概念对于每一位希望了解经济政策效果的人来说，都是非常重要的。
作为一条基本原则，每一位政策制定者都应该明白，发生在未来超过十年的事情，其效果必须极其显著，否则就不应该影响今天做出的决策。假如未来的影响真的十分显著，那么你就应该去咨询金融领域的专家或者是熟悉效益成本分析法的人，它的折现率究竟应该是多少。
政策和游戏测试
政策制定本身就是一门科学。它将经济学、政治学的知识与设计结合在了一起。设计的元素构成了规则；经济元素量化了规则产生的影响；政治元素则起到了与用户沟通的作用。专业的政策分析已经存在了超过一个世纪，而相关研究则一次又一次地证明了“一劳永逸”的行为方式是不可能带来长期成功的。游戏产业和软件开发产业的专家同样意识到了这一点，所以他们都明白用户是新产品开发的关键所在。在未来，政策分析领域会将研究过去政策效果的专家的观点与以用户为中心的软件开发理念相结合。相比于仅仅使用了效益成本分析法或场景测试验证的政策，那些既使用效益成本分析检验，又经过不同场景测试的政策，其效果必然更好。①
若想了解更多有关以用户为中心的理念在现代虚拟领域的应用，可参见Johnson(2013).
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