本節對於政策趨同的討論，最後談到政策趨同的操作化、測量方法，這是目前 政策趨同研究上一個很大的罩門。趨同研究因為分析單位之間「相似性（similarity）」
操作化測量的困難，大多僅能在概念上做理論的探索與整理（Seeliger, 1996）。所謂 的趨同指的是標準差的減少，而趨異指的是標準差的增加（Botcheva and Martin, 2001）。不過，Holzinger and Knill（2005）認為，研究政策趨同共有三個不同的研究 指標：
1. 趨同的程度（degree of convergence）。當看政策趨同程度時，有文獻測量其 政策的產出（output），有些文獻測量政策的結果（outcome），本文認為，
比較好的方式是從結果來看，因為一剛開始的採用，很難預測後來的執行 成果。
2. 趨同的方向（direction of convergence），光看變異數是不夠的。一樣的變異 數降低，可能有一起向上移動或向下移動等意義。
3. 趨同的範圍（scope of convergence），也就是有多少國家被包含在內
而上述不同的研究指標，所代表的是不同的操作化與研究問題（表二-9），僅看 趨同的程度或是標準差，僅能回答增加多少相似性的問題，如果加上看平均數的改 變，則能瞭解趨同的方向為何，而研究的範圍更是研究結果能否擴展至其他地區的關 鍵。如果研究能夠整合平均數與標準差來做解讀，則解讀的方式如表二-10 所示
（Holzinger and Knill, 2005）。
表二-9 政策趨同的指標
資料來源：Holzinger and Knill（2005）
表二-10 趨同指標的潛在型態
在檢視了文獻中對於趨同的測量方法之後，Heichel et al.（2005: 831-834）以本 節一開始所論述的經濟趨同的用語，歸納了四個測量趨同的方法，這些趨同除了在數 學上的計算有所差異外，背後的解讀亦有所區別：
1. σ（sigma）趨同：這個測量方式是建立在趨同研究最基本的邏輯，也就是往 一個共同所接受的位置移動（comes closest to a common understanding），最 常見的證據操作化是標準差或變異係數隨著時間降低。如果再加上平均數的 測量，則變成經濟學當中常討論的「向上（下）發展（沈淪）」的研究。應 用此概念的研究，大多將焦點放在經濟全球化對國家支出或財稅收入的影 響，另外也有少部分討論全球化對移民政策的影響。亦有學者以 Gini 係數 或是用空間圖像的方式來呈現，如盒鬚圖。
2. β（beta）趨同：第二個測量是建立在「趕上（catching up）」的邏輯之上，
指的是落後地區的發展速度快於已發展地區，也是經濟趨同當中的用語。β 趨同通常伴隨著σ 趨同，兩者相當類似，比較明顯的差異在於，σ 趨同指的
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是變異係數的降低，但是β 的「趕上」可能進一步變成「超越，造成變異係 數的提昇。在數學的測量上，由於需要測量與時間序列相關資料才能將政策 採納的「速度」計算出來，因此在實證上很少有研究應用。
3. γ（gamma）趨同：這是一個最近發展出來的趨同模式，主要是回應論者對 beta 趨同無法涵蓋所有跨國動態變化的批判，通常以比較不同時間點排名的 方式，來測量國家之間的移動狀況（mobility），如果排名在前面的國家逐 漸落後，或是排名在後面的國家逐漸趕上，則表示趨同已經發生。在測量上，
通常以肯德爾和諧係數（Kendall index of concordance）來進行，如果不同時 間點的排名之間有較低的相似性，表示國家之間的移動性（mobility）情況 很高。Gamma 趨同的測量，提供給 sigma 或 delta 趨同更多解釋上所需要的 資訊，例如國家之間排名的穩定與否，或國家之間排名是否大幅改變，都將 讓sigma 或 delta 趨同有不同的解釋。除此之外，移動性的發生（Gamma 檢 測出顯著趨同結果），可能是其他趨同模式無法檢測出來的，因為具有很高 移動性的資料，不盡然會降低變異數或顯現出所有國家朝向一個理想目標前 進。雖然到目前為止，以移動性的概念來做政策趨同或變遷研究的文獻還相 當少，但這絕對會是一個重要的議題。
4. δ 趨同（delta-convergence as minimizing distance to an exemplary model） 5： 指的是每個國家朝向一個典型模型（exemplary model）趨近的程度。實證上，
sigma 和 delta 趨同常常是相伴隨的，因為如果每個國家都完全地達到某一個 政策位置，則他們彼此間的差異勢必同時降低，不過，如果 delta 尚未被完 全地達成，國家之間的政策移動，可能因為是從不同出發點平行式的移動，
不一定會出現國家之間變異數減低的情況，此外，sigma 趨同的一起成長，
也不必然是往某一個典型模型移動。
上述測量趨同的方法中，主要是從不同觀點來看詮釋觀察單位之間相似性的變 化，在概念上並不相同，但實際的操作化觀察上，則彼此有許多相互重疊之處。此外，
上述的方法都隱含了一個相當重要的面向—時間，因為趨同的研究，僅有在包含不同
5 此趨同模式之所以取名為 delta，單純是因為這個模式是以國家與典型模型之間的距離（distance）來 決定，因此取了第一個字母為代表（Heichel et al., 2005: 833）。
時間的改變時，才會有意義（Bennett, 1991; Seeliger, 1996; Heichel et al., 2005）。Seeliger
（1996）認為，趨同或趨異只是政策發展過程中的一些選項，並不必然會發生，而要 研究這些問題，在缺少長時間序列資料的情況之下，最重要的是要律定一個有意義的 時間範圍，藉由這個時間範圍當中不同時間點的比較，找出不同的發展邏輯結構（表 二-11）。表中的 t1△ 與△t2 分別表示國家之間在第一個與第二個時間點的相似性程 度，藉由△t1與△t2的比較，可以定義出趨異與趨同之外另兩個政策發展類型：同時 且固定的發展（synchronous and identical development）：隨著時間移動，不同國家都 在相同的政策位置之上；以及不確定的發展（indeterminate development）：每個國家 之間的相似性，在不同時間點都相同，但事實上他們都各自移動了位置，只是移動的 距離相同，這也就是Heichel et al.（2005）所說的 Gamma 趨同。
表二-11 政策發展的邏輯結構 政策發展的型態 邏輯結構
趨異 t1 △ ＜ t2△
趨同 t1 △ ＞ t2△
同時且固定的發展 t1 △ ＝ t2 △ ＝ 0 不確定的發展 t1 △ ＝ t2 △ ≠ 0 資料來源：Seeliger（1996）
因此，Seeliger（1996: 299）認為，唯有律定一個在該政策上有意義的時間範圍，
然後針對該時間點做趨同的解讀，趨同研究才會有意義，因為「…趨同並非一定是固 定的現象，它是一個可以逆轉的過程…，為什麼一個政策會從這個時間區間的趨同現 象，在下一個時間區間變成趨異或其他型態，也是相當值得解釋的現象…」。