在1937年出版的《行政科学论文集》中，古立克和L.厄威克提出：“在行政学领域中，无论是公共的还是私人的，基本上说来，‘好’就是效率。行政学的基本目标就是以最小的人力和物质消耗去完成工作，因此，效率是行政学的公理。”[5]的确，在公共行政的理论和实践中，效率成为一种行政文化，是最基本的信念。随着这一信念的确立，就为行政职能的扩张打开了方便之门，整个社会都愿意把更多的事情交给行政部门。在这一语境下，政治家们也是乐意于把政策问题建构权交给行政部门的。因为，政策问题建构显然要集中公众要求、收集社会信息和征询专家意见，行政部门对效率的追求也保证了它在这些方面都是高效的，这决定了行政部门获得政策问题建构权也在情理之中。
在理性主义决策模型建构起来之后，政策问题建构成了生产流程中的一个阶段，就像是在组装线上完成的产品，往往是根据科学方法和原则选择所需要的“组装要素”，并对其分析、合理化、筛选和修正，从而使政策问题得以建构起来。沃尔多在20世纪40年代回顾美国行政学发展的历史时说，“在美国过去的50年中，一直都存在这样一些词汇，如原因、反应、科学、专家、进步和效率等。”[6]其中，效率是第一位的。也就是说，在美国的行政学发展中，科学化追求是主旋律，再加上实用主义和功利主义的哲学导向，使研究者与实践者都努力通过科学的途径去获得效率。反映在政策问题建构方面，也就意味着更多的科学方法与技术得到使用。当然，实证主义方法是整个社会科学研究中的主流，这一方法也被用到了政策问题建构中来。我们知道，实证主义坚信科学是研究人类行为唯一正确的方法，强调量化研究而否认感性经验在科学研究中的作用。尤其是在“二战”之后，当逻辑实证主义的中心转移到美国后与行为科学结合到了一起，使社会科学的美国风格更加彰显，政策问题建构也被要求严格地按照这一方法进行。
在这一问题上，最为成功的政策科学建构是由哈罗德·拉斯韦尔做出的。拉斯韦尔基于其在“二战”中的经验，号召发展一种严格的社会科学概念，其中包含了一个集合了多学科的“政策科学”，从而开创了理性主义的政策研究传统。在拉斯韦尔的努力下，逻辑实证主义方法被原封不动地引入了政策问题建构中。不过，一个一直令人困惑的现象是，在20世纪60年代的政策运动中，早期的政策科学家起初并没有在政策过程的科学化方面表现出多少热情。这是因为，“二战”后的社会在复杂性方面迅速增长，在科学管理运动中生成的管理技术已经不能够满足要求。不过，这只是政策科学家们的一个短暂的犹豫，很快地，他们就发现了运筹学这一新技术，并用来增添政策过程中的科学成分。
运筹学是在“二战”期间成长起来的。在战争期间，为了解决武器装备的数量、军事物资分配等问题，决策者非常重视对可供选择的措施进行数量分析，从而引发了分析工具和方法的时兴。其中，表现最为优异的就是包括线性规划、系统分析等在内的运筹学。总的说来，运筹学应用科学知识和方法来研究复杂问题，旨在为完成组织目标所需的决策提供数学基础，因而在战后被广泛地应用于非军事性质问题的解决。特别是在管理领域，应用运筹学来理性决策一度成为时尚。在运筹学得到广泛应用的同时，电子计算机也诞生了。电子计算机的发明和应用增加了运筹学的实用价值。因为，电子计算机能借助于数字分析而对那些过于复杂的数学系统进行处理，从而使决策建立在科学的数量分析的基础上，这也同时包括政策问题建构的科学化。显然，在社会较为简单的情况下，对于社会问题的识别是比较容易的，而当社会变得复杂时，就很难直观地去把握真正的社会问题了。运筹学的应用解决了这一问题，使决策者可以通过量化分析而在纷繁的社会问题背后去发现那些具有普遍性的和潜在影响较大的问题，并将其转化为政策问题。对此，即使主张“有限理性”的西蒙也认为，“我们现在正处在决策过程的技术革命之中”。[7]
运筹学有着诸多分支学科，但其共同特点表现为对数学模型的依赖，有着对理想目标的无尽追求。正是针对这一点，西蒙提出了“有限理性”的主张。其实，西蒙对运筹学广泛应用于决策过程是持肯定意见的，只不过他对应用运筹学的决策所追求的目标和所希望达到的决策境界表示怀疑，才提出了“有限理性”。在西蒙看来，决策过程需要把经济学的效用和选择概念与数量工具结合起来，在面对某些类型的问题时，科学方法以及数学都能够为决策提供更好的信息，即发现真实的政策问题。但是，就决策类型而言，存在着程序化决策和非程序化决策，程序化决策所指的是常规性的、重复性的决策，决策技术除了包括传统的习惯、标准操作程序等之外，还包括运筹学、电子数据处理等现代工具；非程序化决策所指的是结构不良的、新的决策，决策技术主要包括判断、概测法、人员培训等传统方法，也包括编制探索式计算机程序等现代方法。
西蒙是把运筹学的应用归入到程序化决策中的。或者说，在西蒙看来，运筹学是在较为复杂的条件下进行程序化决策时应优先采用的技术，在非程序化决策过程中，其他的方法和技术都远比运筹学更为有用。既然存在着程序化决策和非程序化决策两种类型，而且存在着多种可供选择的决策方法，那么，基于运筹学的理性决策就不应绝对化。所以，西蒙认为，“不管过去二十年出现的程序化决策制定技术的意义如何重大，不管由于转用更复杂的程序而在减少以前被认为是非程序化的领域方面的进步有多大，这些发展对管理决策制定活动的重要部分仍然未加触动。许多，或多数由中层和高层管理处理的管理问题仍不能顺当地进行数学的处理，也许永远不行。”[8]
尽管如此，西蒙对决策中的技术应用还是给予了充分的肯定，特别是在非程序化决策中，技术的应用有着非常重要的意义。西蒙认为，“非程序化决策制定过程正在经历一场革命，其重要性有如目前在企业组织改变程序化决策的革命一样。有关人类问题解决的本质已经有了某些重大发现，而它们在商业应用的最初的潜在可能已开始出现。这些发现定会对企业组织制定非程序化决策的方法产生日益增大的影响。”[9]同时，西蒙也努力寻找克服新方法局限性的途径，他提出了两点：“其一，是找到如何从实质上增加人类在非程序化环境中解决问题的潜力。其二，是找出用计算机帮助人类解决问题而又不用先将问题简化成数学形式或数字形式的方法。”[10]也就是说，运用技术的方法去解决技术的局限性，这就是西蒙给出的一条路径。
在决策中突出强调技术的作用不仅形成了技术依赖，也提高了技术专家的地位。因为，越是重视技术，知识与权力的结合也就越紧密，专家也就在政策制定中享有更多的话语权。而且，专家们不会满足于政策问题确认后的技术参与，而是很自然地进入了政策问题建构过程。在政策问题建构科学化、技术化追求中，政策问题往往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。由此推论，政策问题就是一种外在于主体的客观现实，主体的行动只不过是在揭示这种客观存在，但不能以自己的价值追求影响到政策问题的客观性。也就是说，客观存在的是社会问题，政策问题建构者无非是要将社会问题转化为政策问题。社会问题是芜杂的，必须通过观察、分析而把真正的社会问题揭示出来，这就意味着需要依赖于技术专家的活动。
技术专家不只是一个人，即使一个技术专家也可能掌握不止一门技术，技术专家在知识和专业上的差异也会表现为技术的多样性。此外，还有多种因素会影响到技术专家对社会问题的认识。因此，为了保证技术专家作为人的因素不至于影响政策问题的客观性，就必须要求技术专家保持价值上的超脱，以求做到对事实的如实描述。或者说，社会问题只是一些现象，只有通过技术专家所掌握的科学和技术才能将其转化为真正的“事实”。当社会问题转化为政策问题时，所获得的也就是终极意义上的“事实”。在这个过程中，如果技术专家持有某种价值倾向的话，就会妨碍对客观事实的揭示。所以，必须对技术专家的价值加以祛除。这些都是合乎科学的思路。但是，一旦这样做了，政策问题在何种意义上是社会问题的真实反映？也就变得非常可疑了。在决策科学化、技术化成为一种话语霸权的条件下，技术知识拥有了绝对性的地位，相应地，技术专家也就垄断了发言权，似乎只有他们才能够认识和把握社会问题，才有资格将社会问题转化为政策问题。因而，在整个决策过程中，对技术专家的依赖日益增强。
在20世纪60年代，随着PPBS（Planning，Programming，Budgeting System，即计划项目预算系统）的普遍应用，直接促成了公共政策运动的兴起。公共政策运动是管理型社会治理的又一个巅峰表现，是工业社会为了寻求理性的治理手段而在规则制定方面的突破。公共政策运动将人们的视野引入了对规制制定的关注，特别是作为其重要分支的政策分析，更是强调尽一切可能将量化分析引入到政策研究中。这种以模型、数据为支撑的学术思潮使合理性的追求也渗透到了政治领域。
20世纪70年代，政策科学的地位得到大幅提升，然而，也正是在这个时候，科学与民主间的龃龉变得越来越严重。因为，对科学化、技术化的强调总也无法整合到民主的框架中，所以，在科学化、技术化的追求对民主构成了实质性冲击的时候，科学与民主之间的冲突也就显性化了。科学与民主的矛盾回射到了政策科学的研究中来，出现了技术取向的政策分析与强调政治价值的政策过程两种研究路径。总的说来，在20世纪70年代之前的政策研究中，大多数“政策科学”文献都带有一种狭隘的技术取向特征，主要集中于方法论问题。这也反映了政策分析在政策科学中所占据的分量。政策分析强调程序与技巧，政策问题建构被要求设计出“最佳”答案，因而，表现出了对专业技术的使用与方法论的思考。在此之后，在一定程度上是因为重申了民主，出现了两种研究路径并存的状况，重视政治价值的政策过程研究显然是在对政策科学技术化追求的反思中出现的。
20世纪是自然科学凯歌行进的世纪，在自然科学所取得的巨大成功的影响下，社会科学的研究者也急于进入“正统职业”的行列，因而表现出了以坚定的信念和热情效仿自然科学方法的激进行为。邓恩列举了一系列政策问题的分析方法，包括边界分析、类别分析、层次分析、综摄法、头脑风暴、多角度分析、假设分析、论证图形化等方法[11]，而在政策问题建构过程中，最为经常涉及的则是因果论证、数量测定、假设评估、异同比较等逻辑方法。应用这些方法，政策问题建构过程也就简化为对政策目标与现实之间的距离进行测量和计算，对于每一项列出来的得失作出加减，以实现充分的量化。
这样一来，不仅政策问题建构过程可以计算，政策问题本身也应量化，政策问题建构的精确性也就取决于古贝等所谈到的“硬性数据”[12]，即可计量的数据，可以精确地测量出来，并且能够用强大的数字和统计工具进行分析。根据这样一种思维，无法被测量的事物就是不真实的，只有数据才能说明问题，因而，政策问题就是由一些可以还原为数据的因素构成的。结果，出现了金登所描述的现象：问题并不是通过某种政治压力或对人的认识的重视而引起政府决策者的关注，问题引起政府决策者关注的原因常常在于某些指标完全表明那儿本来就有一个问题存在，指标被用来描述问题，而问题则经常地被用来讲政治故事。[13]
在政策问题建构的科学化、技术化追求成为时尚的年代，对理性计算和控制系统的质疑也在增加。例如，罗伯特·A.达尔和C.E.林德布洛姆就批评了理性综合方法，认为它是不可行的，他们分别通过“多元主义民主”和“渐进主义模式”来对政策问题建构进行新的解释。在代表了理性和大规模规划的PPBS系统失败之后，更多的学者开始反思，对把政策问题简化为一系列定量指标或数据的做法提出质疑，认为这样做不可能刻画出政策问题的全貌。在尼克松政府时期，政策专家的身影一度从中心舞台上消逝了，正是我们前述所指出的，尼克松政府的政治基调更多的是由律师和商业人士来定，但“这并不意味着社会科学从政治场景中衰退了。实际上，被重新工具化再去界定保守主义的议程，社会科学在尼克松政府时期依然发挥着重要作用”[14]。不过，政策分析在这一时期还是发生了一定的转向，通过强调一种新的政策技巧来使政策更为科学，这就是政策评估研究的兴起。
政策评估与政策分析有所不同，“政策分析主要强调预期政策目标的意涵，而评估研究则表现出了回溯性，致力于对产品结果的测量。”[15]政策评估得出的结论在这一时期得到了高度重视。1967年，国会修订了一些基本的反贫困法案，将评估要求包括进去。1969年后，尼克松政府很快增加了新的和更为紧急的对项目结果进行衡量的命令。政策评估应当属于政策过程的后端，但评估研究也对政策问题建构产生了影响。由于政策评估的结果得到高度重视，实际上也意味着作为政策过程前端的政策问题建构需要更进一步地贴近“科学政治”的要求，以使得技术专家不得不采取新的方式继续扮演作为“内行”的政策科学家的角色。
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