基于PMC指數(shù)模型的2019-2022上海體育政策量化評價

本研究以2019年8月10日至2022年1月5日11項體育局政策為研究對象，結(jié)合政策評價相關(guān)研究和《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》的要求，構(gòu)建包含9個一級變量41個二級變量的PMC指數(shù)模型。本研究對2019到2022年上海體育政策采用文本分析法，收斂出政策評價維度，計算出PMC值矩陣，繪制PMC曲面圖，可以直觀反映這些政策的一致性、強(qiáng)點和弱點。本研究的政策評分等按照全面性和針對性劃分，結(jié)合政策出臺時間和順序，研究這些政策的一致性、強(qiáng)點、弱點和其他規(guī)律，對于政策進(jìn)一步分析、制定新政策都有參考價值。

2019年8月10日發(fā)布的《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》（后文簡稱《綱要》）是對中國體育產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展有重要指導(dǎo)性的文件，綱要對全民建設(shè)、競技體育、產(chǎn)業(yè)發(fā)展在內(nèi)的多個方向提出了要求，并制定了“三步走”，即小康社會背景下初步建立的公共體育服務(wù)體系-基本現(xiàn)代化的體育治理體系-社會主義現(xiàn)代化體育強(qiáng)國的目標(biāo)。《綱要》為中國體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃了目標(biāo)和路徑，但中國體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是否正沿著這條路走向規(guī)劃中的目標(biāo)，“怎么走”和“走得怎么樣”，必須通過不斷地評估，而政策評估就是其中重要的一種手段。

1 政策分析

1.1 PMC政策分析

PMC（Policy modeling consistency index）指數(shù)模型是Mario Arturo Ruiz Estrada提出的基于Mario Arturo Ruiz Estrada假設(shè)、聯(lián)系一切變量的政府公共政策評價模型，研究政策時應(yīng)將一切變量考慮在內(nèi)。PMC用于分析某一具體政策模型的一致性水平，并且能夠直觀了解待評價政策組合的優(yōu)勢和缺陷，以及這些變量所代表的具體含義和水平。

PMC模型可以用來檢驗政策的一致性以及強(qiáng)點、弱點。PMC模型使用步驟：（1）使用multi-input-output table;（2）分類變量和參數(shù)的識別;（3）PMC指數(shù)的測量;（4）構(gòu)建PMC平面。該方法證明了經(jīng)濟(jì)政策的多種可能效果可以通過多維圖形表現(xiàn)。

PMC模型的作者認(rèn)為模型應(yīng)當(dāng)包括盡可能多的變量，包括不可預(yù)見變量，這樣可以減少政策的脆弱性，但前提是保證這些變量有著在量和質(zhì)上不斷的變化。作者發(fā)現(xiàn)JPM早期政策模型都使用其他假設(shè)條件不變的模型，但作者提出要跳出這個思維。作者認(rèn)為爭論點在于相關(guān)性沒那么大的變量是該忽視還是作為關(guān)聯(lián)性較弱變量存在。運用Omnia Mobilis假設(shè)的好處是承認(rèn)一切變量皆運動，因此將關(guān)聯(lián)性強(qiáng)弱不同的一切變量囊括在內(nèi)。

目前國內(nèi)的PMC模型運用都是結(jié)合對政策的文本量化分析一同進(jìn)行的。如李橋興（2020）在對新冠疫情防控期間政策文本量化分析的過程中著重從政府發(fā)布頒布部門、政策類型、政策目標(biāo)和政策工具維度進(jìn)行。在政策工具的研究維度，作者將政策工具分為戰(zhàn)略層、供給層、需求層和環(huán)境層。

1.2 維度篩選

政策性質(zhì)。政策性質(zhì)決定了政策的作用，通過對政策評價類論文的梳理，總結(jié)其包括描述、建議、規(guī)范、指引。描述是指對于政策精神的描述和特點概念的界定;建議指對工作落實、步驟內(nèi)容等提供方向和提示;規(guī)范指對于工作具體的各環(huán)節(jié)提出標(biāo)準(zhǔn)和要求;指引是圍繞幫助工作落實展開的指導(dǎo)。

政策方向維度。政策方向是對工作目標(biāo)指明和對工作內(nèi)容的分工。一個宏觀政策目標(biāo)的實現(xiàn)建立在多個子目標(biāo)實現(xiàn)的基礎(chǔ)上，是不同方向合力作用的結(jié)果。如果不對子目標(biāo)的方向指明，發(fā)力混亂，不利于政策落實。本研究所選擇的政策方向維度二級變量收斂自《綱要》的戰(zhàn)略任務(wù)部分的描述。

政策工具維度。政策工具是政府輔助政策理念和目標(biāo)落實的方法手段。李橋興（2020）把這一維度分為戰(zhàn)略層、供給層、需求層和環(huán)境層，這里將這一維度分為戰(zhàn)略層、攻堅層、保障層，具體工具部分沿用前者的政策工具（表1）。這種劃分方式可以使數(shù)量不多但在時間分布上有連續(xù)性的政策集合看起來更具時間性和邏輯性。

后續(xù)較具體的維度收斂自《綱要》的內(nèi)容和文獻(xiàn)。

1.2.1 維度設(shè)置

通過對相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，將上海市體育政策的評價維度收斂如下：

其中，政策性質(zhì)能反映政策的力度和作用，針對產(chǎn)業(yè)發(fā)展所處的階段不同，政策的作用力度也應(yīng)相應(yīng)改變，其中建議是“做什么”，指引是“怎么做”。政策時效分短期、中期、長期和年內(nèi)，政策時效維度可以判斷政策側(cè)重短期調(diào)整還是長期規(guī)劃，若都沒有則政策面臨較大不確定性。政策方向維度收斂自《綱要》的戰(zhàn)略任務(wù)，可以反映未來體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑。政策工具分戰(zhàn)略層、攻堅層、保障層，這一維度包含可以分析政策是側(cè)重宏觀調(diào)控還是微觀操作，是側(cè)重先期規(guī)劃、攻堅落實還是供應(yīng)保障。政策對象反映的是政策針對的主體。政策落實維度收斂自《綱要》的重大工程，這個維度要比方向維度更加具體，是對政策方向的落實。政策保障維度收斂自《綱要》的政策保障，這是基于本研究對《綱要》對以后上海體育產(chǎn)業(yè)政策保障有重要指引作用的判斷所決定的。政策激勵分人才激勵、政策激勵、財政補貼和其他，前三個二級變量是國內(nèi)不少政策評價類相關(guān)文獻(xiàn)共同提到的變量，其他包含這些文獻(xiàn)中差異的部分。政策版本維度是指一些政策在落實過程中會根據(jù)實際情況對政策中的部分內(nèi)容修改，產(chǎn)生第二版第三版或修訂版。

1.2.2 二級變量評分標(biāo)準(zhǔn)

二級變量的評分取決于政策內(nèi)容是否符合二級變量的描述、是否包含二級變量的內(nèi)容以及是否出現(xiàn)二級變量相同的詞匯。若是符合上述條件中的任意1條，則評分為1;若均不符合，則評分為0。以X5政策對象為例，在《上海市體育局關(guān)于推進(jìn)都市運動中心新型體育服務(wù)綜合體建設(shè)的意見》中從政府、企業(yè)和社會力量角度討論了都市運動中心的建設(shè)、標(biāo)準(zhǔn)、評定等內(nèi)容，但未涉及學(xué)校，因此在該政策中，在X5政策對象維度政府單位、企業(yè)、社會取值1，學(xué)校取值0。

1.3 2019-2022上海市體育政策

以下政策收集自上海市體育局官網(wǎng)政務(wù)公開版塊在2019年8月10日《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》后的條目。其具體政策如下11項：

2 PMC 指數(shù)模型

2.1 PMC 指數(shù)計算

PMC指數(shù)計算共分四步：第一步，確認(rèn)一級變量和二級變量;第二步，通過（1）和（2）計算二級變量;第三步，通過（3）計算一級變量;第四步，根據(jù)各一級變量計算PMF指數(shù)。計算方程如下：

（1）X～N[0，1];

（2）X={XR：[0～1]};

（3）Xt

（4）PMC=

在（3）中，t和J分別代表一級和二級變量，T為各項和。

2.2 PMC評分等級

PMC反映的是政策組合的全面性，因此根據(jù)評分高低可以分為全面、較全面、較針對、針對。評分等級的取值范圍為國內(nèi)PMC政策分析類文獻(xiàn)普遍使用的范圍，如下表：

2.3 PMC指數(shù)計算與PMC曲面

以《國務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)全民健身和體育消費推動體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》為例，通過文本分析將目標(biāo)政策代入評分標(biāo)準(zhǔn)表，可得到投入產(chǎn)出比，如表6。

將投入產(chǎn)出表的數(shù)值代入公式（4）可以計算出目標(biāo)政策的PMC數(shù)值，如下：

PMC1=0.25+0.25+1+0.667+1+0.889+1+0.75+0.5=6.306

得到PMC數(shù)值后，為使政策評價結(jié)果更加直觀，可以將其轉(zhuǎn)化為PMC曲面。PMC曲面的建立需要先得到一級變量各維度的數(shù)值，并轉(zhuǎn)化成矩陣。根據(jù)對國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)的收斂，一般為3*3矩陣，如公式（5）。

（5）PMC曲面=

3 2019-2022上海體育政策PMC分析

3.1 2019-2022上海體育政策PMC分析

如表7所示，通過對PMC指數(shù)的計算，可得以上十政策的PMC均值為5.182，屬于較針對，而十項政策的政策組PMC值為8.75，屬于全面性。政策中，屬于針對的有3項，較針對的3項，較全面的4項和全面的0項。

將政策按時間分組，可以反映政策組合的時間邏輯。P1-P2為2019年組，P3-P6為2020組，P7-P9為2021組，P10為2022組?？梢苑从痴呓M合的時間邏輯。分組后的政策維度PMC均值趨勢見表8。

從各項均值來看，X4政策工具維度均值0.767最高，其次是X5政策對象維度0.725，然后依次是X1政策性質(zhì)維度均值0.625，X2政策時效維度均值0.6，X7政策保障維度均值0.583，X3政策方向維度均值0.56，X9政策版本維度均值0.5，X6政策落實維度均值0.422，X8政策激勵維度均值0.35。

綜合均值分析可見，政策中涉及宏觀視角、時間和對象的維度擁有較高的全面性，涉及具體內(nèi)容和激勵的維度全面性較低。擁有較高全面性的政策維度PMC值都在2019年到2020年的上升趨勢;全面性較低的維度在同一時期都是下降趨勢，可見對于政策維度的全面性而言初期走勢對于以后的發(fā)展有重要影響。

3.2 2019-2022上海體育政策PMC曲面分析

2019-2022上海體育各政策的PMC曲面圖如下所示：

PMC曲面的水平位置是變量取值，反映二級變量的全面性;水平位置相同代表不同二級變量的全面性相同，反映的是同一性。PMC曲面圖水平位置越高，全面性越高;水平平面面積越大，同一性越高?；赑MC曲面圖形最高點的狀態(tài)，可分為四種狀態(tài)，頂部水平平面S1、頂部等高線狀S2、頂部單峰S3、頂部凹陷S4，分別反映具有高同一性、一定同一性、低同一性高針對性、低同一性多處針對性。其中，屬于頂部水平平面的有政策P8、P9、P10、P強(qiáng)、P總;對應(yīng)值為6.083、6.856、5.683、8.25、8.75;屬于頂部單峰的有政策P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7，對應(yīng)值為5.316、6.306、6.077、2.75、5.683、3.7、3.366，無頂部等高線狀S2和頂部凹陷S4?？梢?019-2022政策組中符合頂部水平平面S1的政策PMC值在6-9之間，屬于全面和較全面;符合頂部單峰S3的政策PMC值在2-7之間，屬于針對、較針對和較全面。在時間分布上，至2019年8月到2021年5月的政策都是頂部單峰S3，2021年5月2022年1月都是頂部水平平面，結(jié)合對應(yīng)的PMC值，可以得出政策組的同一性和全面性隨時間變化而提高的結(jié)論。

結(jié)合政策內(nèi)容來看，自2019年8月10日《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》發(fā)布到2021年5月17日政策P7發(fā)布，政策指向了體育消費和產(chǎn)業(yè)規(guī)范化內(nèi)容，同一時期P1到P7的PMC曲面圖都屬于頂部單峰S3，而之后的政策與體育設(shè)施相關(guān)且PMC曲面圖是頂部水平平面S1，可以得出結(jié)論：政策P1到P7是一個政策組合，在內(nèi)容試圖通過規(guī)范化體育產(chǎn)業(yè)來推動各類體育消費，具有低同一性高針對性的特點，全面性變化以一次增高兩次降低為一個周期，共2個周期;P8到P10擁有較高的同一性和全面性，可能是下一個政策組合的開始，并在內(nèi)容上開始指向體育設(shè)施方面。

4 總結(jié)與展望

通過以《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》為主要依據(jù)篩選維度，制作PMC政策評價模型并分析2019-2022期間上海體育政策以其中所有上海體育政策為組合的PMC均值8.75，單個政策均值5.182，因此2019-2022上海體育政策可以被視作《體育強(qiáng)國建設(shè)綱要》的后續(xù)落實。政策在內(nèi)容上有較強(qiáng)針對性，全面性上有周期性規(guī)律，政策組合的強(qiáng)點在政策工具維度、政策對象維度、政策性質(zhì)維度這類宏觀視角維度，弱點在政策版本維度、政策落實維度、政策激勵維度這類具體內(nèi)容維度。上海體育政策在日后需要更加重視政策落實、政策激勵方面的全面性，并利用好政策組合周期性規(guī)律，加強(qiáng)周期內(nèi)政策落實效率，縮短周期。

本文通過建立9個一級變量41個二級變量的PMC指數(shù)模型研究上海市體育局從2019年8月10日至2022年1月5日的11項政策，建立對應(yīng)的PMC曲面，研究了這些政策的強(qiáng)點、弱點和一致性，政策組合的周期性規(guī)律和政策思路，發(fā)現(xiàn)這種基于Mario Arturo Ruiz Estrada假設(shè)的研究方法在政策研究方面有很大潛力，結(jié)合國內(nèi)已有的經(jīng)驗，詞頻統(tǒng)計和文本分析能為PMC指數(shù)研究的落實提供巨大幫助。但目前的不足之處在于兩個環(huán)節(jié)，第一是政策評價的變量篩選還需要找到更科學(xué)的方法，第二是在PMC圖形分析方面相關(guān)可靠的研究還比較少，還沒充分發(fā)揮其價值。對于這兩個不足的環(huán)節(jié)，如果能夠發(fā)展和優(yōu)化，PMC指數(shù)分析法可能會擁有更廣的發(fā)展前景。

（作者單位：華東理工大學(xué)體育科學(xué)與工程學(xué)院）