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        黃河生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展政策量化評價(jià)研究

        2023-08-15 13:47:06李晶晶
        關(guān)鍵詞:文本評價(jià)模型

        李晶晶

        (鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,河南 鄭州 451100)

        近年來,諸如慈福義、龐英、騰翔等國內(nèi)學(xué)者為了給制定相關(guān)政策提供導(dǎo)向,分別對不同方面的黃河治理政策做出分析評價(jià)。如黃河三角洲高效經(jīng)濟(jì)區(qū)循環(huán)經(jīng)濟(jì)型城市發(fā)展政策方面,慈福義和張欣從城市與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的視角,從規(guī)制性、市場性、參與性三方面進(jìn)行分析[1];在黃河流域耕地利用政策方面,龐英和段耀以黃河流域的23個(gè)縣區(qū)為例,利用層次分析法和因子分析法提供政策指向[2];在黃河下游灘區(qū)淹沒補(bǔ)償政策方面,騰翔和吳強(qiáng)等人對政策的可行性和必要性進(jìn)行研究,探究出灘區(qū)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展和黃河下游長治久安的平衡狀態(tài)[3];在黃河源區(qū)草原生態(tài)保護(hù)補(bǔ)助獎(jiǎng)勵(lì)政策方面,吳淵和吳廷美等人采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和機(jī)會(huì)成本法分析政策的減畜效果[4]??偟膩碚f,目前對黃河治理政策的評價(jià)方法主要分為兩大類:一是在政策實(shí)施區(qū)域?qū)嵉卣{(diào)研,以調(diào)研情況評價(jià)政策效果;另一類則是以特定數(shù)據(jù)來構(gòu)建計(jì)量模型,進(jìn)而評價(jià)政策實(shí)施效果。然而這兩種政策評價(jià)的方法都只關(guān)注單個(gè)政策的實(shí)施效果,且沒有將黃河治理的政策文本與黃河治理的實(shí)施內(nèi)容做細(xì)致區(qū)分,造成了只關(guān)注黃河治理內(nèi)容而忽視了政策文本本身。而且,無論是實(shí)地調(diào)研的實(shí)施還是構(gòu)建模型時(shí)對變量的選取,都反映了研究者主觀理論預(yù)期對某項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的主觀判斷,降低了評價(jià)的精準(zhǔn)度。因此,以一種新式政策評價(jià)方法準(zhǔn)確、客觀、有效地評價(jià)黃河治理的政策文本是當(dāng)前黃河治理政策評價(jià)研究領(lǐng)域的首要選擇。

        Estrada建立的PMC(Policy Modeling Consistency)指數(shù)模型通過挖掘政策文本內(nèi)容來獲得原始數(shù)據(jù)[5],既注重了政策文本本身,又保證了數(shù)據(jù)來源的客觀性,可以通過量化指數(shù)直觀體現(xiàn)個(gè)體政策的優(yōu)勢和不足。國內(nèi)學(xué)者將PMC指數(shù)模型引用到我國的各個(gè)領(lǐng)域,對各領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)政策進(jìn)行量化評價(jià)[6-12]。故為助力黃河高質(zhì)量發(fā)展,本文將文本分析與PMC指數(shù)模型結(jié)合應(yīng)用到黃河生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的政策評價(jià)中,從北大法寶網(wǎng)、中華人民共和國水利部、黃河網(wǎng)等網(wǎng)站上收集2017—2021年出臺的35篇政策文本,以對收集的所有政策的文本分析為基礎(chǔ),構(gòu)建PMC指數(shù)模型評價(jià)體系,通過對政策文本的整體分析和個(gè)體對比,深刻剖析了目前黃河治理政策的具體現(xiàn)狀,可為以后的政策制定提供一定的指導(dǎo)與借鑒。

        1 研究方法

        1.1 研究方法

        1.1.1 文本分析

        文本分析是一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和信息檢索技術(shù),從大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和提取文本特征信息并對特征詞進(jìn)行量化,用于滿足用戶信息需求的隱含知識的方法。常應(yīng)用于各類文本信息的特征提取、關(guān)聯(lián)分析及趨勢預(yù)測等諸多隱藏知識獲取。

        1.1.2 PMC指數(shù)模型

        PMC指數(shù)模型最先由Estrada提出,其認(rèn)為世間萬物都具有聯(lián)系性且處于不斷運(yùn)動(dòng)中,因此,政策評價(jià)模型應(yīng)該考慮政策的全面性,為了盡可能考慮所有可能的、相關(guān)的變量,該模型還采用二進(jìn)制來平衡變量的權(quán)重。PMC指數(shù)模型總共分為三步構(gòu)建:第一,進(jìn)行變量分類及參數(shù)識別;第二,構(gòu)建變量的賦值體系;第三,計(jì)算指數(shù)并構(gòu)建PMC曲面圖。此模型不僅能夠從各個(gè)維度分析政策的內(nèi)在一致性和優(yōu)勢與不足,還能通過相關(guān)指數(shù)和曲面圖直觀反映政策各維度情況,對政策進(jìn)行多維度評價(jià)和單指標(biāo)的具體分析。

        1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

        本文以2017年1月為政策文本發(fā)布時(shí)間的起始點(diǎn),選擇了國務(wù)院、水利部、黃委會(huì)、地方政府以及地方水利廳等機(jī)關(guān)發(fā)布的有關(guān)黃河治理的政策文本為研究對象。收集相應(yīng)政策文本時(shí),本文秉承權(quán)威性、代表性和針對性的原則,以“黃河河道治理”“黃河水資源保護(hù)”“黃河生態(tài)保護(hù)”等作為檢索信息,在北大法寶網(wǎng)以及知網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫的政府文件子庫中進(jìn)行檢索,剔除發(fā)布時(shí)間不合要求以及相關(guān)度較低的政策文件后,再與水利部以及黃委會(huì)等機(jī)關(guān)官方網(wǎng)站上發(fā)布的政策文件進(jìn)行比對復(fù)核,最終獲取有關(guān)黃河治理的政府文件35篇,以發(fā)布時(shí)間的先后順序排序,如表1所示。

        表1 相關(guān)政府文件陳列表(部分)

        2 政策評價(jià)體系及模型構(gòu)建

        2.1 政策關(guān)鍵內(nèi)容提取

        為了從政策文本中獲取文本所包含的特征信息,本文將所有相關(guān)政策文本下載后以.txt格式保存在本地文件夾中,再使用Python中的jieba庫對收集到的所有政策文本進(jìn)行分詞處理。然后剔除“的”“有關(guān)”“或者”等無意義的詞以及不規(guī)則的符號后,提取頻次較高的、反映黃河治理政策關(guān)注重點(diǎn)的50個(gè)詞匯,如表2所示。

        表2 黃河治理政策文本分詞詞頻詞匯

        2.2 PMC指標(biāo)體系的構(gòu)建

        本文結(jié)合以往的政策評價(jià)文獻(xiàn)、文本分析的高頻詞以及黃河治理政策的具體特點(diǎn)與PMC指數(shù)模型結(jié)合,分以下幾個(gè)步驟構(gòu)建黃河治理政策的PMC評價(jià)體系:(1)根據(jù)擬對政策進(jìn)行的評價(jià)內(nèi)容,將從政策屬性、政策理念、政策內(nèi)容、政策執(zhí)行四方面評價(jià)內(nèi)容概括政策文本。(2)依照Estrada和張永安等國內(nèi)學(xué)者的設(shè)計(jì)理念[5-6],在4個(gè)方面評價(jià)內(nèi)容下設(shè)立X1政策效力、X2政策時(shí)效、X3頂層設(shè)計(jì)、X4政策性質(zhì)、X5政策工具、X6重點(diǎn)任務(wù)、X7保障手段、X8政策對象、X9框架和路徑9個(gè)一級變量。(3)結(jié)合王霆、張文靜、張麗等[7,11-12]在政策評價(jià)時(shí)對X1政策效力、X2政策時(shí)效的指標(biāo)細(xì)化理念,進(jìn)行相應(yīng)二級變量的設(shè)定。(4)參考史童、薛松和劉紀(jì)達(dá)對X3頂層設(shè)計(jì)、X4政策性質(zhì)以及X5政策工具的理解[9-10,13],設(shè)定細(xì)化的二級變量。(5)引用對所收集政策進(jìn)行文本分析的結(jié)果,以X6-1水資源、X6-2河道治理、X6-3生態(tài)環(huán)境概括X6重點(diǎn)任務(wù),以X8-1地方政府、X8-2地方水利廳、X8-3地方河務(wù)局來展示X8政策對象。(6)總結(jié)政策述評以及政策解讀的經(jīng)驗(yàn),合理設(shè)定了X7保障手段和X9框架及路徑下屬的二級變量。最終形成了一個(gè)由9個(gè)一級變量和31個(gè)二級變量組成的PMC指數(shù)評價(jià)模型,如表3所示。

        表3 黃河治理政策PMC評價(jià)體系

        2.3 PMC指數(shù)計(jì)算方法

        根據(jù)PMC指數(shù)模型的基本理念,研究過程中全面、均衡考慮指標(biāo)變量的影響能力,確保在同一緯度上同級變量的作用效果一致。PMC指數(shù)的計(jì)算方法主要包括以下三個(gè)步驟:

        2.3.1 二級變量的賦值

        按照二進(jìn)制的規(guī)則進(jìn)行參數(shù)設(shè)定,對黃河治理政策PMC評價(jià)體系中的二級變量進(jìn)行參數(shù)為0或1的賦值,如表3所示,即待評價(jià)政策中與二級指標(biāo)變量的描述相符,將其賦值為1;若不符,則賦值為0。

        2.3.2 一級指標(biāo)得分計(jì)算

        在得到二級指標(biāo)賦值結(jié)果后,按照公式(1)將各一級指標(biāo)變量所對應(yīng)的二級指標(biāo)分別進(jìn)行平均求和,得到各一級指標(biāo)變量的得分,如式(1)。

        (1)

        式中:Xt為不同的一級變量;xt-j為不同的二級變量;n為相應(yīng)一級指標(biāo)下包含的二級指標(biāo)變量的個(gè)數(shù)。

        2.3.3 PMC指數(shù)計(jì)算

        PMC指數(shù)得分是將PMC指數(shù)評價(jià)模型下的所有一級變量的得分加和,如公式(2)所示,由于此模型具有9個(gè)一級變量,故黃河治理政策的PMC指數(shù)得分的取值范圍在0至9之間,其指數(shù)評級標(biāo)準(zhǔn)如表4所示,將PMC指數(shù)得分與評級標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)進(jìn)行比對后可得各項(xiàng)政策的評價(jià)級別,如式(2)。

        表4 PMC指數(shù)評級標(biāo)準(zhǔn)

        (2)

        依據(jù)已建立的變量賦值方法,將表1中的2017—2021年五年內(nèi)的黃河治理政策,分年度擇取P3、P12、P28、P33、P35五項(xiàng)樣本政策,以構(gòu)建的PMC指數(shù)模型對其進(jìn)行分析,得出各樣本政策的評價(jià)等級,在表5中進(jìn)行詳細(xì)列示。

        表5 政策樣本得分情況

        2.4 PMC指數(shù)圖形的構(gòu)建

        PMC曲面圖有助于更直觀地觀察各政策之間的差異,基于政策的PMC指數(shù)得分并根據(jù)式(3)構(gòu)建選擇出樣本政策的PMC曲面圖,P3的PMC曲面圖如圖1所示,其他政治PMC曲面圖略。

        圖1 P3的PMC曲面圖

        (3)

        此外,為了在同一圖形內(nèi)清晰簡明地對比多項(xiàng)政策的各變量得分情況,以表5數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建PMC指數(shù)雷達(dá)圖如圖2。

        圖2 PMC指數(shù)雷達(dá)圖

        3 樣本政策的評價(jià)結(jié)果

        3.1 整體分析

        由擇取的五項(xiàng)樣本政策的具體量化結(jié)果。五項(xiàng)樣本政策中有四項(xiàng)的評級結(jié)果為優(yōu)秀級,占比為80%,僅有P33一項(xiàng)樣本政策的PMC得分介于[4.00,5.99],評級結(jié)果為可接受級,無評價(jià)為不良級的樣本政策。五項(xiàng)樣本政策的平均得分為6.484,屬于優(yōu)秀級別,說明樣本政策的總體評價(jià)等級結(jié)果較好。在樣本政策的平均PMC指數(shù)得分構(gòu)成中,X9框架及路徑得分為1.000,表明了黃河治理政策在設(shè)立時(shí)普遍保證了目標(biāo)清晰、步驟合理、依據(jù)充分、符合實(shí)際的邏輯框架;然而,X2政策時(shí)效得分較低,只有0.533,表明了政策設(shè)立時(shí)存在對其時(shí)效范圍考慮不全面問題,但從另一角度也反映了政策注重考慮特定時(shí)效,具有較強(qiáng)的針對性。

        3.2 個(gè)體對比

        從個(gè)體政策的得分角度來看,P35(6.916)>P12(6.751)>P3(6.584)>P28(6.501)>P33(5.667),其中,P35中的X1政策效力、X3政策設(shè)計(jì)、X5政策工具、X9框架及路徑的得分均為滿分,然而,其中的X6重點(diǎn)任務(wù)、X8政策對象的得分僅為0.333,說明該政策在任務(wù)和對象的考慮較片面,但也不排除該政策為了聚焦重點(diǎn)內(nèi)容和對象;P12的PMC指數(shù)的分值結(jié)構(gòu)中,X3政策設(shè)計(jì)、X8政策對象、X9框架及路徑的得分為1.000,X2政策時(shí)效的得分僅為0.333,相比于P35,其考慮政策對象更加全面,但局限于一個(gè)特定的時(shí)效;P3與P35相像,X4政策性質(zhì)、X5政策工具、X9框架及路徑得分較高,但同樣在X8政策對象上具有一定的局限性;P28的指標(biāo)分值結(jié)構(gòu)中,高分值部分與P12相同,但不同于以上政策,其在X5政策工具的得分僅為0.333,說明其政策工具單一;P33的得分最低,評價(jià)級別也是唯一的可接受級,P12和P28的問題其都具備,不僅政策只針對單一時(shí)效,而且,其政策工具也比較單調(diào)。綜合以上分析結(jié)果,可以為以后政策的制定提供以下建議:與P35相似或以其為模板的政策,在繼承其高得分的性質(zhì)后,應(yīng)注重政策所包含對象和內(nèi)容的多樣性、全面性;相應(yīng)的黃河治理有關(guān)政策,普遍存在政策時(shí)效方面的問題,以后政策應(yīng)基于不同的時(shí)間段,建立相應(yīng)的政策措施。

        4 結(jié)論與政策建議

        本文借助文本分析和PMC指數(shù)模型對相關(guān)的黃河治理政策進(jìn)行評價(jià),為使政策文本準(zhǔn)確量化,構(gòu)建了相應(yīng)的PMC指標(biāo)體系,以擇取的五項(xiàng)樣本政策為例,計(jì)算各項(xiàng)政策的PMC指數(shù),并構(gòu)建可視化圖形使評價(jià)結(jié)果更加直觀,同時(shí),從整體和個(gè)體兩個(gè)角度進(jìn)行分析,結(jié)果顯示政策普遍設(shè)計(jì)合理、邏輯清晰、具有較強(qiáng)的政策效力,但也存在政策時(shí)效不明顯,不能貫穿長中短各時(shí)期的問題,且存在由于政策發(fā)布機(jī)關(guān)不同而導(dǎo)致政策關(guān)注重點(diǎn)內(nèi)容的離差率較大等問題。

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