李順玉 丁 一 周澤權

(北方工業(yè)大學土木工程學院，北京 100144)

基于政策文本分析的裝配式建筑監(jiān)管指標初探★

李順玉 丁 一 周澤權

(北方工業(yè)大學土木工程學院，北京 100144)

通過提取裝配式建筑支持政策中可量化的關鍵詞，并對其進行頻次統(tǒng)計，分析了2016年以來各省政府關注的熱點。進一步通過網(wǎng)絡分析研究了關鍵詞的中心度和關鍵詞間的相關性。最后，選取上述關鍵詞中的高頻詞并對其進行聚類，初步建立了裝配式建筑監(jiān)管指標。

裝配式建筑，監(jiān)管指標，共詞矩陣，網(wǎng)絡分析

1 概述

裝配式建筑同傳統(tǒng)現(xiàn)澆建筑相比更節(jié)能環(huán)保，且大大縮短工期，近年來受到國家和各地政府越來越多的關注。國家和行業(yè)陸續(xù)出臺相關發(fā)展目標和方針政策以及指導，特別是2016年2月6日《關于進一步加強城市規(guī)劃建設管理工作的若干意見》提出“加大政策支持力度，力爭用10年左右時間，使裝配式建筑占新建建筑的比例達到30%”的發(fā)展目標之后，各省市陸續(xù)出臺裝配式建筑支持政策，制定裝配式建筑區(qū)域發(fā)展目標，積極推進產(chǎn)業(yè)基地和試點工程建設，我國裝配式建筑進入高速發(fā)展階段。

政策目標的有效執(zhí)行對裝配式建筑可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。但是，目前針對各地區(qū)政策達成情況和裝配式建筑發(fā)展水平尚無系統(tǒng)的量化監(jiān)管指標。本文將通過政策文本分析等方法提取相關的量化監(jiān)管指標，力圖構(gòu)建一套監(jiān)管裝配式建筑政策落實情況的指標體系，使地方政府通過政策預期目標與實際完成情況進行實時對比，進而采取相關糾偏措施，實現(xiàn)目標100%達成率。

2 裝配式建筑政策文本分析

本文收集了全國各省及直轄市的人民政府和建設行政主管部門自2016年2月6日《意見》發(fā)布以來至2017年8月1日所出臺的裝配式建筑(建筑工業(yè)化、建筑產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化)相關政策，共計45份。搜索方式包括互聯(lián)網(wǎng)關鍵詞搜索、政府網(wǎng)站查詢等，將收集到的政策文件交叉對比，避免相關政策收集出現(xiàn)遺漏。提取政策中可量化的裝配式建筑相關關鍵詞，篩選過程中,對于無法直接從政策內(nèi)容中得到的量化關鍵詞，通過比較其他各省政策中相似關鍵詞及其要求，整理出可量化的關鍵詞，建立較為簡潔且能反映評價對象特征的指標體系。

2.1 頻次統(tǒng)計

經(jīng)分析篩選共得到30個關鍵詞，分別對它們在政策文件中出現(xiàn)的頻次進行統(tǒng)計，并進行降序排列，具體結(jié)果如表1所示。

關鍵詞頻次越大，表明2016年以來其關注度越高。表1中裝配式建筑面積占新建建筑比例在政策文本中出現(xiàn)頻次最大，45份政策中共出現(xiàn)33次，反映了各地政策對《意見》的積極響應。其他頻次大于10次的關鍵詞是示范工程項目數(shù)量、產(chǎn)業(yè)基地數(shù)量和試點城市數(shù)量，頻次分別為17次,15次,14次。

2.2 網(wǎng)絡分析

為進一步探究關鍵詞之間的相關性，引入共詞矩陣的概念。本文認為，若兩個關鍵詞出現(xiàn)在一篇政策中，即說明兩者具有相關性。為考察關鍵詞間相關性的強弱，兩兩統(tǒng)計一組關鍵詞在同一篇政策中出現(xiàn)的次數(shù)，形成30×30共詞矩陣，如表2所示(表2中橫縱排編號為表1中關鍵詞的序號)。

表1 關鍵詞頻次統(tǒng)計表

表2中非對角線元素表示對應的兩個關鍵詞同時出現(xiàn)的頻次，對角線元素則是該關鍵詞的頻次。為直觀反映關鍵詞間的相關性，本文采用社會網(wǎng)絡分析法研究該現(xiàn)象和結(jié)構(gòu)。借助UCINET分析軟件中的二維數(shù)據(jù)可視化分析Net-Draw，導入共詞矩陣匯總得出網(wǎng)絡圖，如圖1所示。

圖1中共30個節(jié)點，每個節(jié)點代表一個關鍵詞。連線連接兩個關鍵詞表示它們共同出現(xiàn)在一篇政策文件中，連線粗細與矩陣中非對角線元素一一對應，反映了關鍵詞間聯(lián)系的強弱，連線越粗代表關鍵詞間關聯(lián)性越強，反之則越弱。由圖1可見，1號節(jié)點至8號節(jié)點兩兩間連線較粗，表明它們之間的共現(xiàn)頻次相對較大，連接緊密[1]。其中1號節(jié)點“裝配式建筑占新建建筑比例”和2號節(jié)點“示范工程項目數(shù)量”相關性最強。

另外本文利用點度中心度分析量化關鍵詞在網(wǎng)絡圖中的重要性。點度中心度是衡量節(jié)點中心度的其中一個指標，反映了單個節(jié)點在網(wǎng)絡圖中的價值和地位。在共詞網(wǎng)絡中，節(jié)點度大小反映節(jié)點的度中心性高低，節(jié)點度越大代表該節(jié)點在網(wǎng)絡中越重要[2]。節(jié)點度大小在本文中代表的是某個節(jié)點和其他節(jié)點連接的總數(shù)量，即該關鍵詞和其他關鍵詞共同出現(xiàn)在政策文本的總頻次，它可能是各省政府關注裝配式建筑發(fā)展的側(cè)重點。統(tǒng)計出節(jié)點度大于6的節(jié)點：1號，2號，3號，4號，5號，6號，7號，8號節(jié)點的節(jié)點度依次分別是82,45,31,28,24,16,12,10,9，意味著對應關鍵詞是裝配式建筑相關政策的熱點[3]。

表2 共詞矩陣

3 政府對裝配式建筑監(jiān)管指標

由于提取到的關鍵詞數(shù)量眾多，不易直接進行聚類和構(gòu)建指標體系，因此需對其進行進一步篩選。本文以關鍵詞的詞頻為篩選依據(jù)，引入高頻詞概念探究關鍵詞重要性，某關鍵詞出現(xiàn)頻次越高，則該關鍵詞在關鍵詞體系中應更為重要。Donohue J.C.于1973年提出了如下高頻詞低頻詞分界公式[4]：

(1)

其中，T為界限頻次，頻次大于T的關鍵詞為高頻關鍵詞；I1為

頻次為1的關鍵詞數(shù)量。

根據(jù)式(1)計算，可得本文的T=5，即提取出的所有關鍵詞中，頻次超過5的可認為是高頻詞，對應1號～9號關鍵詞。其中高頻詞總頻次約占總樣本的80%，說明這9個關鍵詞反映的主題基本上就是近年來我國政府對裝配式建筑監(jiān)管的要點[5]。將其與共詞網(wǎng)絡中經(jīng)過點度中心度分析后得到的熱點關鍵詞進行對比，并無較大差異，所以依據(jù)重要性篩選關鍵詞是合理的。本文選擇對高頻詞分析聚類，并總結(jié)出了表3中的一二三級監(jiān)管指標，由此建立了一套監(jiān)管指標體系。

表3 裝配式建筑監(jiān)管指標

4 結(jié)語

基于政策文本分析地方監(jiān)管裝配式建筑的預警指標，頻次統(tǒng)計展示了地方政府關注的側(cè)重點。網(wǎng)絡分析得到了監(jiān)管關鍵詞間的相關性和量化關鍵詞的重要性，與高頻關鍵詞的重要性比較后選擇高頻詞進行聚類，歸結(jié)出二級指標，建立了完整的監(jiān)管指標體系。地方政府可根據(jù)此體系及時跟進相關指標完成量，做到有效執(zhí)行預期目標，為裝配式建筑穩(wěn)定快速發(fā)展打下了堅實基礎。

本文存在不足之處：一方面監(jiān)管指標的科學性由于受到認識水平的約束,目前還難以定量,只能依賴于評價者對裝配式建筑的理解程度和對各區(qū)域發(fā)展的了解程度[6]。另一方面，指標體系建立過程中，僅依據(jù)于目前政府關注的熱點指標，卻沒有分析可能具有發(fā)展前景的指標，因此指標體系可能缺乏一定的完整性。

[1] 楊 穎.基于共詞分析的學科結(jié)構(gòu)可視化研究[D].沈陽：中國醫(yī)科大學,2010.

[2] 汪小帆,李 翔,陳關榮.網(wǎng)絡科學導論[M].北京:高等教育出版社,2012:158-159.

[3] 蘇敬勤,李曉昂,許昕傲.基于內(nèi)容分析法的國家和地方科技創(chuàng)新政策構(gòu)成對比分析[J].科學學與科學技術管理,2012,33(6):15-21.

[4] 魏瑞斌.基于關鍵詞的情報學研究主題分析[J].情報科學,2006(9):1400-1404.

[5] 安興茹.基于正態(tài)分布的詞頻分析法高頻詞閾值研究[J].情報雜志,2014,33(10):129-136.

[6] 魏子惠,蘇義坤.工業(yè)化建筑建造評價標準體系的構(gòu)建研究[J].山西建筑,2016,42(4):234-236.

Preliminarystudyonsupervisionindicatorofprefabricatedbuildingbasedonpolicytextanalysis★

LiShunyuDingYiZhouZequan

(SchoolofCivilEngineering,NorthChinaUniversityofTechnology,Beijing100144,China)

This paper analyzes the key points that provincial governments have been focusing on since 2016 by extracting the quantifiable keywords in related policies and calculating their frequency. A further analysis regarding the centrality of these keywords and the correlation between them has been done by the network analysis. Finally, the high frequency words in the above keywords are selected and clustered as the supervision indicator of prefabricated building.

prefabricated building, supervision indicator, co-word matrix, network analysis

2017-10-04★：2017年北京市大學生科學研究與創(chuàng)業(yè)行動計劃項目資助(XN024-175)

李順玉(1996- )，女，在讀本科生； 丁 一(1996- )，女，在讀本科生； 周澤權(1996- )，男，在讀本科生

1009-6825(2017)35-0216-02

TU712.1

A