基于PMC的西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本量化評(píng)價(jià)研究

沈俊鑫，沈冰亮，何承洪，王曉萍

(昆明理工大學(xué) a.管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b.云南產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，云南 昆明 650500)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種以數(shù)字技術(shù)為核心的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，正在成為驅(qū)動(dòng)各國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎[1]。為促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展，各國(guó)政府先后發(fā)布了相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策，如德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、中國(guó)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略等?！度珖?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)(2021)》顯示：2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模為45.5萬(wàn)億元，增長(zhǎng)16.2%,數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為我國(guó)穩(wěn)增長(zhǎng)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。從規(guī)模和占比上看，西部?jī)H有重慶超過(guò)1萬(wàn)億，數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP超50%；從增速看，大部分西部省市集中在10%～15%之間，低于全國(guó)平均水平，僅有貴州和重慶超過(guò)20%，且貴州省連續(xù)七年增速第一，這主要得益于貴州省和重慶市在“十三五”期間就大力發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，并在此期間發(fā)布了數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃及行動(dòng)計(jì)劃等政策性文件。相關(guān)研究表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要有效的政策支持[2]。當(dāng)前我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)正快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)不斷壯大，但也暴露出區(qū)域發(fā)展不平衡、創(chuàng)新效能不高、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程緩慢等問(wèn)題，尤其是制約數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策障礙[3]和明顯的地區(qū)差距、省際差異及不平衡、不充分的區(qū)域異質(zhì)特征問(wèn)題，發(fā)展水平呈現(xiàn)東部>中部>東北>西部的格局[4]，且西部地區(qū)存在推行新興產(chǎn)業(yè)政策方面不夠積極[5]、市場(chǎng)化程度較低、營(yíng)商環(huán)境較弱等情況[6]。因此，本研究以西部12省市自治區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策為研究對(duì)象，運(yùn)用PMC指數(shù)模型方法進(jìn)行文本量化對(duì)比分析，識(shí)別西部地區(qū)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策質(zhì)量如何？分析存在哪些共性問(wèn)題，今后發(fā)布相關(guān)政策需要注意什么？根據(jù)實(shí)際評(píng)價(jià)分析結(jié)果提出相應(yīng)的改進(jìn)路徑和對(duì)策建議，為完善西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策體系、推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)發(fā)展提供有益參考。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)政策評(píng)價(jià)研究

政策評(píng)價(jià)是特定主體依據(jù)一定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和程序，對(duì)政策設(shè)計(jì)和運(yùn)行進(jìn)行分析判斷，涉及單項(xiàng)政策評(píng)價(jià)和政策體系評(píng)價(jià)[7]，其目的是為政策制定、校正提供決策依據(jù)，進(jìn)而提升政策的實(shí)施效果[8]。在政策評(píng)價(jià)方法中，最早是以Suchman提出的五類評(píng)估法[9]和Poland O F提出的“三E”評(píng)價(jià)體系為代表的經(jīng)驗(yàn)判斷法[10]。近年來(lái)，政策評(píng)價(jià)方法不斷發(fā)展和豐富，如Wollmann通過(guò)分析政策因果進(jìn)行政策評(píng)價(jià)[11]，該方法的不足之處在于只對(duì)政策效果進(jìn)行了探討。崔穎[12]運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)河南省科技創(chuàng)新人才政策進(jìn)行評(píng)價(jià)并指出其政策方面還有很多不足。郭俊華等[13]采用內(nèi)容分析法對(duì)人才政策進(jìn)行研究后指出，現(xiàn)有政策存在內(nèi)容寬泛且運(yùn)用失衡等問(wèn)題。綜上，目前的政策評(píng)價(jià)方法具有科學(xué)性但多數(shù)存在主觀性較強(qiáng)、精確度較低等不足，如模糊綜合評(píng)價(jià)法主觀性較強(qiáng)[14]、內(nèi)容分析法精確性不高[15]46-56。胡春艷等[16]4-23應(yīng)用PMC指數(shù)模型法對(duì)容錯(cuò)糾錯(cuò)和大數(shù)據(jù)政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，很大程度上彌補(bǔ)了以上方法的不足[17]127-136，該方法是目前國(guó)際上較為先進(jìn)的政策評(píng)價(jià)方法[18]。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策研究

政策制度的完善和實(shí)施是構(gòu)建數(shù)字治理體系的保障。丁聲一等[19]對(duì)比英國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略提出我國(guó)政策制定可以完善協(xié)同指導(dǎo)機(jī)制，鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字創(chuàng)新。陳萬(wàn)欽[20]通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策認(rèn)為，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展需建立完備的政策體系。也有學(xué)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的效果進(jìn)行了探討。何帆等[21]認(rèn)為，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策對(duì)實(shí)體企業(yè)數(shù)字化變革業(yè)績(jī)影響較大。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，需要加快我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策供給，王偉玲等[22]認(rèn)為應(yīng)建立適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的市場(chǎng)體制、強(qiáng)化信息產(chǎn)權(quán)保護(hù)。綜上，大部分學(xué)者都對(duì)完善我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系提出了寶貴建議，為本研究提供了思路。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)研究

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)研究方面，蔡冬松等[23]139-145借助PMC指數(shù)模型對(duì)吉林省9份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行評(píng)價(jià)后認(rèn)為相關(guān)政策的協(xié)同性較高。張美萍[24]以20份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策為樣本，采用內(nèi)容分析法研究發(fā)現(xiàn)，目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策工具內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理。雷鴻竹等[25]采用內(nèi)容分析法和統(tǒng)計(jì)分析法對(duì)107份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)后認(rèn)為,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策主要存在適配性和協(xié)同度較差的問(wèn)題。吳湘玲等[26]通過(guò)內(nèi)容分析法對(duì)中央層面的9份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策研究指出，我國(guó)中央層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策存在軟性環(huán)境的保障與市場(chǎng)需求的拉動(dòng)作用較弱等不足。楊巧云等[27]借助NVivo軟件從政策目標(biāo)、政策工具兩個(gè)維度對(duì)45份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策分析后認(rèn)為，我國(guó)省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合性政策在目標(biāo)層面?zhèn)戎赜趹?yīng)用創(chuàng)新，在工具層面偏向使用供給型政策。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)研究方法

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)的方法方面，采用內(nèi)容分析法的學(xué)者較多，但該方法精確性不高[15]46-56。蔡冬松等[23]139-145借助PMC指數(shù)模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行量化研究，很大程度上彌補(bǔ)了內(nèi)容分析法的不足，進(jìn)一步提高了政策評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。PMC指數(shù)模型法是Ruiz Estrada提出的一種新型政策評(píng)估方法，它可以對(duì)任何一項(xiàng)政策進(jìn)行科學(xué)的量化評(píng)價(jià)，且通過(guò)繪制PMC曲面圖直觀地展示政策各維度的優(yōu)劣情況，進(jìn)而提出相應(yīng)的改進(jìn)措施[28]523-536。我國(guó)學(xué)者張永安等[29]26-31將其引入國(guó)內(nèi)，結(jié)合文本挖掘法對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新政策進(jìn)行實(shí)證分析，為我國(guó)在該領(lǐng)域的量化研究提供了新思路。近年來(lái)，PMC指數(shù)模型和文本挖掘法得到廣泛應(yīng)用，蔡冬松[23]139-145、戚湧[30]118-125等學(xué)者論證了該方法的適用性、可行性和科學(xué)性，為本文運(yùn)用PMC指數(shù)模型法研究分析中國(guó)西部12省市自治區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策奠定了基礎(chǔ)；同時(shí)，為便于東西部比較，更好地反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的起點(diǎn)和條件，在設(shè)定變量時(shí)可預(yù)留非標(biāo)準(zhǔn)變量，使模型更具智能化。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文從中國(guó)西部12省市自治區(qū)政府官網(wǎng)及北大法寶數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策進(jìn)行檢索梳理，最終確定34份政策文本作為本文研究對(duì)象。其中：廣西壯族自治區(qū)11份，貴州省7份，四川省4份，甘肅省3份，內(nèi)蒙古自治區(qū)2份，陜西省、云南省、青海省、重慶市、寧夏回族自治區(qū)、西藏自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)各1份。政策文本類型涵蓋規(guī)劃、意見(jiàn)、專項(xiàng)政策等；同時(shí)，選擇了發(fā)展基礎(chǔ)較好的杭州市和最早發(fā)布數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策、發(fā)展速度較快的福建省進(jìn)行東西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)對(duì)比。但由于政策發(fā)布時(shí)效等限制，本文在政策選擇上難免遺漏新發(fā)布的關(guān)鍵性政策文本。

(三)文本處理

將34份政策文本整合并全部導(dǎo)入ROSTCM6軟件，通過(guò)分詞、詞頻分析過(guò)濾掉“人民政府”“部門”等頻數(shù)較高但對(duì)研究無(wú)明顯意義的干擾詞匯，然后將其余40個(gè)高頻詞歸納整理后得到表1，其中“發(fā)展”出現(xiàn)頻率最高。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策高頻詞匯表

通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖分析，進(jìn)一步挖掘了政策文本核心內(nèi)容與各關(guān)鍵詞間的輻射程度，為設(shè)定指標(biāo)和參數(shù)確認(rèn)提供可靠依據(jù)。在語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖中，一個(gè)節(jié)點(diǎn)連接其它節(jié)點(diǎn)的數(shù)量越多，則節(jié)點(diǎn)的度數(shù)中心性越強(qiáng)，說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)越重要。如圖1所示，“大數(shù)據(jù)”“發(fā)展”“服務(wù)”“建設(shè)”“企業(yè)”等詞緊密相連，可以看出西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策為加快建設(shè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)、服務(wù)企業(yè)、高質(zhì)量推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了一系列保障。

三、構(gòu)建模型

PMC指數(shù)模型的構(gòu)建通常包括設(shè)定政策指標(biāo)與參數(shù)識(shí)別、建立多投入產(chǎn)出表、計(jì)算PMC指數(shù)和繪制PMC曲面圖四個(gè)步驟。

(一)設(shè)定政策指標(biāo)與參數(shù)識(shí)別

PMC指數(shù)模型在進(jìn)行政策量化評(píng)價(jià)時(shí)的核心思想是不忽視任何一個(gè)相關(guān)變量的作用，同時(shí)盡可能多地選取相關(guān)變量。本文基于Ruiz Estrada M A[28]523-536政策評(píng)價(jià)方法，綜合胡春艷等[16]4-23的研究成果，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策高頻詞匯表，構(gòu)建西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)體系(見(jiàn)表2)。在PMC指數(shù)模型中所有二級(jí)指標(biāo)重要程度相同，在多投入產(chǎn)出表中所占權(quán)重也相同，所有指標(biāo)均采用二進(jìn)制設(shè)定參數(shù)，即政策文本內(nèi)容滿足對(duì)應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)，則該指標(biāo)參數(shù)值為1，否則為0。

圖1 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)體系

(二)建立多投入產(chǎn)出表

依據(jù)表2建立多投入產(chǎn)出表，測(cè)算PMC指數(shù)。多投入產(chǎn)出表主指標(biāo)與表2一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)，每個(gè)主指標(biāo)由n個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成，對(duì)應(yīng)表2二級(jí)指標(biāo)，二級(jí)指標(biāo)沒(méi)有數(shù)量限制且重要性相同，因此無(wú)需做出重要性排名[29]26-31。

(三)計(jì)算PMC指數(shù)

PMC指數(shù)數(shù)值的計(jì)算有4個(gè)步驟：第1步，將各級(jí)指標(biāo)放入表3中；第2步，根據(jù)式(1)和式(2)對(duì)政策樣本二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行賦值；第3步，根據(jù)式(3)計(jì)算各一級(jí)指標(biāo)的數(shù)值；第4步，根據(jù)式(4)計(jì)算各政策樣本的PMC指數(shù)。式中：t為一級(jí)指標(biāo)，j為二級(jí)指標(biāo)。

X～N[0,1]

(1)

X={XR:[0～1]}

(2)

(3)

其中：t=1,2,3,…

(4)

參照現(xiàn)有的PMC指數(shù)數(shù)值評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，本文將西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策PMC指數(shù)數(shù)值分為4個(gè)一致性級(jí)別：0～4.99，政策評(píng)分等級(jí)為不及格；5～6.99，評(píng)分等級(jí)為可接受；7～8.99，評(píng)分等級(jí)為優(yōu)秀；9～10，評(píng)分等級(jí)為完美。

(四)繪制PMC曲面圖

三維立體的PMC曲面圖可直觀展示政策評(píng)價(jià)結(jié)果，綜合比較評(píng)價(jià)政策各維度優(yōu)劣性。圖中凸出部分表示政策在對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)上得分較高，凹陷部分則表示得分較低。計(jì)算PMC矩陣是繪制PMC曲面圖的前提，本文10個(gè)一級(jí)指標(biāo)中，由于政策公開(kāi)(X10)無(wú)二級(jí)指標(biāo)且各政策的該項(xiàng)指標(biāo)分值均為1，考慮到矩陣具有對(duì)稱性和PMC曲面的平衡性，此處將一級(jí)指標(biāo)X10刪除，形成3×3的矩陣，參見(jiàn)式(5)計(jì)算繪制PMC曲面圖[29]26-31。

(5)

四、實(shí)證分析

(一)樣本選取

為確保評(píng)價(jià)結(jié)果具有參考價(jià)值，本文將中國(guó)西部12省市自治區(qū)的34份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本全部作為研究樣本，各項(xiàng)政策分別記為P1～P34(見(jiàn)表3)。

表3 34份評(píng)價(jià)政策樣本匯總(1)政策文本來(lái)源：中國(guó)西部12省市自治區(qū)人民政府官網(wǎng)。(僅展示部分)

(二)PMC指數(shù)計(jì)算

基于上述步驟分別計(jì)算出34份政策樣本的PMC指數(shù)及各項(xiàng)政策的凹陷指數(shù)。根據(jù)本文的PMC指數(shù)值劃分標(biāo)準(zhǔn)，按數(shù)值大小對(duì)各項(xiàng)政策所屬等級(jí)進(jìn)行劃分(見(jiàn)表4)。

(三)PMC曲面圖繪制

結(jié)合政策樣本PMC指數(shù)值，根據(jù)式(5)計(jì)算各項(xiàng)政策的PMC矩陣并繪制PMC曲面圖，可以直觀地看出各項(xiàng)政策的優(yōu)劣情況。本文以其中兩項(xiàng)政策為例，僅展示PMC指數(shù)得分最高的P7和得分最低的P9的PMC曲面圖(見(jiàn)圖2)。

(四)實(shí)證結(jié)果分析

1.整體對(duì)比分析。結(jié)果顯示：西部地區(qū)34份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策樣本中，完美等級(jí)政策2項(xiàng)，優(yōu)秀等級(jí)30項(xiàng)，可接受等級(jí)2項(xiàng)，沒(méi)有不及格樣本；PMC指數(shù)均值為8.03，處于優(yōu)秀等級(jí)。分別增加杭州市、福建省各3份政策樣本進(jìn)行對(duì)比分析，僅增加杭州市PMC指數(shù)均值為8.05，并沒(méi)有明顯提升；僅增加福建省PMC指數(shù)均值為8.25，提升較為明顯；杭州市3項(xiàng)政策樣本均為優(yōu)秀等級(jí)，福建省完美等級(jí)政策1項(xiàng)，優(yōu)秀等級(jí)2項(xiàng)。

表4 34份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策樣本PMC指數(shù)值和等級(jí)劃分(僅展示部分)

圖2 P7、P9政策曲面圖

盡管政策樣本總體得分較高，但各項(xiàng)政策的凹陷指數(shù)仍有不同，說(shuō)明政策樣本的衡量指標(biāo)存在結(jié)構(gòu)性失衡。政策凹陷程度可直觀地反映各政策一級(jí)指標(biāo)的薄弱環(huán)節(jié)，本文參照方永恒等[34]關(guān)于政策凹陷指數(shù)等級(jí)劃分，在西部地區(qū)的34份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策樣本中，6份為可接受凹陷程度指數(shù)，其余28份為低凹陷程度指數(shù)；東部6份樣本中，2份為可接受凹陷程度指數(shù)。

圖3 34份政策樣本一級(jí)指標(biāo)均值

如圖3所示，西部地區(qū)34份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策樣本在政策時(shí)效和營(yíng)商環(huán)境兩個(gè)指標(biāo)上的凹陷程度比較大，尤其是政策時(shí)效指標(biāo)最為嚴(yán)重，主要原因在于大部分樣本的目標(biāo)規(guī)劃沒(méi)有涉及中長(zhǎng)期時(shí)效，例如，P4、P7、P8、P11等7份只涉及中期時(shí)效，僅1項(xiàng)政策樣本涉及長(zhǎng)期時(shí)效內(nèi)容，這兩項(xiàng)指標(biāo)在東部省份樣本具有同樣效果。在營(yíng)商環(huán)境方面，P1、P2、P5、P6、P9等20份政策樣本在該指標(biāo)上得分低于均值，原因是權(quán)力下放指標(biāo)失分較大，未來(lái)有待加強(qiáng)；東部省份營(yíng)商環(huán)境凹陷程度更大，可見(jiàn)營(yíng)商環(huán)境對(duì)東西部發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)都起到關(guān)鍵作用。政策性質(zhì)方面，大部分政策樣本缺乏建議功能。重點(diǎn)內(nèi)容方面，十余項(xiàng)政策樣本得分低于均值，今后需在數(shù)字技術(shù)和數(shù)字治理內(nèi)容上加強(qiáng)。政策評(píng)價(jià)上，有一半的樣本得分低于均值，原因在于部分政策規(guī)劃不夠詳實(shí)。作用方式方面，11項(xiàng)樣本得分低于均值，數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策在強(qiáng)制型、服務(wù)型等手段上還需綜合應(yīng)用，多角度滲透政策內(nèi)容。支持措施上，樣本P8、P9、P11和P12等22份政策樣本得分低于均值，顯示西部地區(qū)在支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的措施上還存在不足；東部省份所有樣本均高于均值，說(shuō)明東部省份在支持措施制定上更具針對(duì)性或落地性。政策視角方面，只有P4、P6、P8和P9等5份政策樣本得分低于均值，說(shuō)明政策既有全方位的規(guī)劃，也有小目標(biāo)的推進(jìn)。

2.省市區(qū)對(duì)比分析。上文分析了政策樣本的整體情況，為了便于發(fā)現(xiàn)異同，找準(zhǔn)不足點(diǎn)，本文還將省級(jí)和市區(qū)級(jí)政策進(jìn)行了對(duì)比分析。省級(jí)政策PMC指數(shù)均值為8.21，市區(qū)級(jí)政策PMC指數(shù)均值為7.89，西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策質(zhì)量呈現(xiàn)“上優(yōu)于下”的特點(diǎn)，即省級(jí)政策質(zhì)量好于市區(qū)級(jí)政策。從圖4中可以看出，兩級(jí)政策得分各有優(yōu)異，在X2、X3、X6、X7上，省級(jí)優(yōu)于市級(jí)；而在X1、X5、X8和X9指標(biāo)上，市區(qū)級(jí)優(yōu)于省級(jí)。X3、X6和X7得分差距較大，可見(jiàn)這3個(gè)指標(biāo)是導(dǎo)致省、市區(qū)級(jí)政策質(zhì)量差異的主要因素。省級(jí)政策的引導(dǎo)能力和調(diào)控范圍必然優(yōu)于市級(jí)政策。在作用范圍上，市區(qū)級(jí)政策因?yàn)檎咝再|(zhì)本身的作用、功能和調(diào)控范圍局限，導(dǎo)致市級(jí)政策在X3指標(biāo)上失分。在政策評(píng)價(jià)上，市區(qū)級(jí)政策存在規(guī)劃目標(biāo)不夠明確，政策內(nèi)容詳實(shí)度不高，導(dǎo)致該指標(biāo)得分低。在營(yíng)商環(huán)境上，市區(qū)級(jí)有待進(jìn)一步下放權(quán)力，提升政務(wù)服務(wù)能力。

圖4 省、市區(qū)政策一級(jí)指標(biāo)均值對(duì)比

3.單政策對(duì)比分析。為了使政策比較分析更加清晰，本文參照張永安等[17]127-136學(xué)者的成果，選取了PMC指數(shù)得分最高的P7和得分最低的P9進(jìn)行對(duì)比分析。從P7和P9曲面圖可知，P9的凹凸程度明顯強(qiáng)于P7，反映了P9的結(jié)構(gòu)合理水平和內(nèi)部一致性水平低于P7。P7的PMC指數(shù)為9.58，P9為6.42，兩者相差3.16，原因是兩者的政策時(shí)效(X2)、支持措施(X5)、營(yíng)商環(huán)境(X7)和政策視角(X9)指標(biāo)得分差距較大，而作用范圍(X3)、政策評(píng)價(jià)(X6)和政策公開(kāi)(X10)3項(xiàng)指標(biāo)兩者得分相同。具體而言，P7和P9在X5和X9上的得分均值都大于0.65，整體處于較優(yōu)水平；而得分差距最大的是X7。P9的針對(duì)性較強(qiáng)，但涉及營(yíng)商環(huán)境的內(nèi)容較為稀缺，并且缺乏職能重構(gòu)、權(quán)力下放等內(nèi)容。而P7內(nèi)容全面且詳細(xì)，明確指出為企業(yè)發(fā)展提供稅收等優(yōu)惠，營(yíng)造有利的政策環(huán)境。兩項(xiàng)政策X2、X5和X9的得分差距一樣，但X2得分均值較低。P9為當(dāng)年政策，導(dǎo)致得分低；而P7的長(zhǎng)期規(guī)劃內(nèi)容缺失。因P7明確給出了豐富的惠企政策，所以X5為滿分；而P9在惠企政策方面涉及較少。P9未考慮頂層設(shè)計(jì)的引領(lǐng)作用，導(dǎo)致X9得分低。

圖5 P7和P9指標(biāo)得分對(duì)比

(五)政策改進(jìn)路徑

結(jié)合以上分析，本文為文中展示的其中13項(xiàng)政策樣本提出了參考性改進(jìn)路徑。

P1得分7.42，排名第17。除了支持措施、政策視角和政策公開(kāi)外，其余指標(biāo)得分均低于均值，在發(fā)揮好專指性政策優(yōu)點(diǎn)時(shí)建議兼顧其他政策功能，讓政策效果多維度滲透，改進(jìn)路徑可參考X4-X8-X1-X3-X6-X2-X5。P2、P3得分均為8.5，排名第5。P2主要是在權(quán)力下放和服務(wù)能力內(nèi)容上存在不足，可增加中長(zhǎng)期規(guī)劃內(nèi)容，滿足不同時(shí)限需求的科研成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用，改進(jìn)路徑為X8-X7-X2-X5。P3在政策性質(zhì)和政策時(shí)效上得分低于均值，且規(guī)劃詳實(shí)度不夠，可參考X1-X6-X2-X5路徑進(jìn)行優(yōu)化。P4得分7.74，排名第13。在政策評(píng)價(jià)方面得分為所有評(píng)價(jià)樣本中最低，主要原因在于目標(biāo)不夠明確，規(guī)劃詳實(shí)度有待提高。今后可按照X9-X6-X3-X5路徑進(jìn)行完善。P5得分7.75，排名第12。在重點(diǎn)內(nèi)容和營(yíng)商環(huán)境方面失分較多，未來(lái)可以增加數(shù)字治理領(lǐng)域內(nèi)容，讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)不斷向外延發(fā)展，完善路徑可參考X8-X4-X1-X7-X2-X5。P6得分7.5，排名第15。政策性質(zhì)上缺乏建議等功能，參考優(yōu)化路徑為X9-X1-X3-X6-X7-X2。P7得分9.58，排名第1。除在政策性質(zhì)和政策時(shí)效上略有不足外，應(yīng)優(yōu)先增加長(zhǎng)期規(guī)劃內(nèi)容。P8得分8.0，排名第10。沒(méi)有兼顧宏微觀視角，建議增加稅收優(yōu)惠、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策，優(yōu)化路徑可參考X9-X5-X4-X6。P9得分6.42，排名第21。在政策時(shí)效和營(yíng)商環(huán)境方面得分相對(duì)較低，未來(lái)需進(jìn)一步提升服務(wù)能力，多方位促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)發(fā)展，可參照X9-X5-X1-X7-X2-X4-X8路徑完善。P10得分8.67，排名第3。相較P7，其在數(shù)字化內(nèi)容上有缺失，可以考慮以X8-X1-X2路徑進(jìn)行優(yōu)化。P11得分8.17，排名第7。作用范圍和支持措施方面得分低，建議增加研發(fā)補(bǔ)貼和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等內(nèi)容，參考性改進(jìn)路徑為X5-X4-X8-X3-X6。P12得分8.09，排名第8。忽略了中長(zhǎng)期規(guī)劃且政策重點(diǎn)內(nèi)容涉及較少，不利于產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，未來(lái)需在數(shù)字化治理等方面進(jìn)行完善，路徑可參考X8-X5-X1-X2。P34得分7.41，排名第18。在營(yíng)商環(huán)境指標(biāo)上失分較多，職能重構(gòu)和權(quán)力下放等內(nèi)容有待進(jìn)一步完善，參考性改進(jìn)路徑為X6-X7-X4-X3-X2-X5。

五、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

通過(guò)構(gòu)建PMC指數(shù)模型對(duì)西部12省市自治區(qū)的34份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策樣本進(jìn)行量化評(píng)價(jià)分析，得到如下結(jié)論：

1.省級(jí)政策質(zhì)量?jī)?yōu)于市區(qū)級(jí)。實(shí)證評(píng)價(jià)的34份政策樣本中，省級(jí)政策樣本PMC指數(shù)均值為8.21，市區(qū)級(jí)為7.89，分值上可以看出省級(jí)政策質(zhì)量?jī)?yōu)于市區(qū)級(jí)。張永安等[35]對(duì)雙創(chuàng)政策進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)也得到了相似結(jié)論。西部地區(qū)省、市區(qū)級(jí)政策均值等級(jí)均為優(yōu)秀，但兩級(jí)政府在政策內(nèi)容導(dǎo)向一致性上還較弱，政策制定的詳盡程度也有差距，如市級(jí)政策規(guī)劃目標(biāo)不夠明確，政策內(nèi)容詳實(shí)度不高，凸顯了省級(jí)政策更具引領(lǐng)作用。

2.長(zhǎng)期時(shí)效缺乏。西部地區(qū)34份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策樣本均在政策時(shí)效指標(biāo)上得分較低，主要原因在于大部分樣本都只有短期和臨時(shí)時(shí)效，中長(zhǎng)期時(shí)效缺乏是西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的薄弱環(huán)節(jié)。

3.政策性質(zhì)不夠多元。P1、P3、P5、P6、P9等9份政策樣本在該指標(biāo)上得分均低于均值，主要是當(dāng)前政策多為預(yù)測(cè)、描述和引導(dǎo)，建議功能使用不足。

4.營(yíng)商環(huán)境欠優(yōu)。P1、P2、P5、P6、P9等20份政策樣本在該指標(biāo)上得分均低于均值，主要原因是權(quán)力下放指標(biāo)失分較大。PMC指數(shù)得分最高的P7和得分最低的P9的得分差距也主要在該指標(biāo)上，說(shuō)明西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策在權(quán)力下放等方面還存在弱勢(shì)。

(二)政策建議

1.健全政策評(píng)價(jià)體系。健全數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià)體系，有序開(kāi)展政策效果評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果因時(shí)制宜推進(jìn)“立改廢釋”，確保數(shù)字經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)市場(chǎng)行為(如直播帶貨)和相關(guān)監(jiān)管有法可依，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)I造有利的政策環(huán)境，不斷推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)做強(qiáng)做優(yōu)做大。

2.增加中長(zhǎng)期規(guī)劃。中長(zhǎng)期規(guī)劃在政策中具有激勵(lì)作用和前瞻引導(dǎo)功能。在今后的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策制定中，建議增加中期、長(zhǎng)期規(guī)劃，滿足不同時(shí)效需求的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用時(shí)限，有利于關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)和應(yīng)用，可進(jìn)一步提升關(guān)鍵技術(shù)的供給能力，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)供給側(cè)改革[36]，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。

3.政策性質(zhì)組合使用。合理的建議對(duì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有明顯的促進(jìn)作用，科學(xué)判定政策實(shí)施效果是今后完善政策的前提，未來(lái)政策制定時(shí)，優(yōu)先增加建議功能，全方位推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

4.持續(xù)優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境。進(jìn)一步完善營(yíng)商環(huán)境政策內(nèi)容，提升惠企政策效果，設(shè)立“數(shù)字化”等專項(xiàng)資金，明確惠企政策的具體舉措。在法律制度允許的范圍內(nèi)賦予企業(yè)更多自主權(quán)，最大限度激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)造力，加快推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同時(shí)完善惠企政策效果評(píng)價(jià)機(jī)制，讓惠企政策看得見(jiàn)、見(jiàn)真效，最大限度激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的活力，推動(dòng)西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。