近年来，政府对实验方法的兴趣和采用日益增加。在世界各地，我们看到越来越多的政府采用实验方法来解决复杂问题并产生更好的公共成果。
Nesta 一直在探索、研究和支持如何通过实验性政府来实施有效的实验性创新政策并建立更好的公共服务。例如，有用证据联盟在支持英国更系统的实验和证据方法方面发挥了重要作用 - 包括启动多个“什么有效”中心。最近，创新增长实验室正在推动实验性创新和增长政策方面的跨国合作。
然而，除了芬兰这个显著的例外，该国的实验已上升为政府的官方政策，各国政府似乎仍面临许多挑战，难以将各种实验方法与战略政策制定和实施联系起来。因此，作为变革国家（Nesta 的新政府创新支持平台，以前称为 i-school）的一部分，Nesta 目前正在从实践角度解决这一问题，与世界各地的进步政府和领先的公共创新从业者合作，以加强实验能力。
在这篇博文中，我们分享了这项工作的一些初步想法，希望引发有益的讨论，关于如何表达实验的价值以及在政府背景下进行战略规划和进行实验时需要考虑什么。
反思一：实验是加速学习和探索“不明显的空间”的一种方式
政府需要加快步伐、灵活地了解哪些想法最有可能创造价值，并将人民的生活作为治理的理念。
实验方法通过系统地测试假设和识别知识空白 IG 数据 来加速学习。关于问题以及建议解决方案的功能、适合度和概率，我们需要了解什么？实验有助于填补这些空白，而无需分配太多时间或资源，并帮助政府加速探索新的潜在解决方案空间。
这种方法通常是政府政策实验室和公共部门创新团队的重要贡献。墨西哥城的Lab para la Ciudad 、加拿大的Alberta Co-Lab 、新加坡的行为洞察与设计部门、丹麦的MindLab和英国的Policy Lab等部门都是专门为促进、开发和/或嵌入实验方法并加速各级政府以用户为中心的学习而设立的。
此外，通过创造一种实验文化，可以扩展可用的政策选项，从而创造一种政治环境来测试解决棘手问题的非线性方法。在我们的培训中，我们经常区分“显而易见的空间”和“不明显的空间”。通过设计实验组合，其中包括（经过精心设计）对至少一些非线性、不明显的解决方案的测试，政府官员可以超越许多政策干预的自动模式，在安全失败的背景下探索“不明显的空间”（想想理发师如何防止自杀或牙科保险如何防止森林砍伐）。
反思2：通过实验将不确定性转化为风险
在日常语言中，不确定性和风险是两个经常互换使用的概念；但它们是非常不同的概念。以解决方案的实施为例。风险是用解决方案产生特定结果的概率来表达的。它是可衡量的（例如，根据现有数据，成功的几率为 X%，失败的几率为 X%），并且可以开发和描述定性风险因素。
另一方面，不确定性是指缺乏概率的情况。没有关于解决方案可能如何执行的先前数据；未来结果未知，因此无法衡量。成功的机会可能是 0%、100% 或介于两者之间的任何数字（见下表）。