赤水河生態(tài)補償評價方法及其實證分析
——基于改進的PMC 方法

張森林，鄭莉萍，胡煜佳，邵景安，萬其林

（重慶師范大學地理與旅游學院，重慶401331）

Huang 等［1］將政策文本分為基于政策文檔的外部屬性分析、語言成分分析、政策文本的語義分析和基于網(wǎng)絡(luò)理論的分析。一種廣泛的政策工具應用傾向于將基本政策工具分為供給、環(huán)境和需求3 種類型［2-7］，該種政策工具劃分的方法大多數(shù)呈現(xiàn)供給型政策工具和環(huán)境型政策工具稍有過溢，需求型政策工具嚴重不足的結(jié)論。另一種同樣廣泛的政策工具則是管制型、市場型（混合型）和自愿型政策工具的劃分方法［8，9］，與之相近的常規(guī)分類方法將政策工具劃分為行政型、經(jīng)濟型和信息型［10-12］，其中陳起俊等［13］將前2 種政策工具交叉組合起來進行政策文本分析，部分學者［12，14］對第二種政策工具進一步細化，參考了麥克唐納和艾穆爾（Mc Donnell and Elmore）、施耐德和英格拉姆（Schneider and Ingram）的研究，從政策工具理想的角度，將政策工具劃分為權(quán)威型、激勵型、能力建設(shè)型、象征和勸告型、學習型、系統(tǒng)變革型等，也有學者結(jié)合政策文本主體和內(nèi)容傾向于封閉類、混合類、經(jīng)濟響應類和衛(wèi)生促進類的政策工具劃分方法［15］。

PMC（Policy modeling consistency）指數(shù)模型是國際上認可的比較先進的政策評估方法，該模型不僅可以通過PMC 指數(shù)多維度分析某項政策的內(nèi)部異質(zhì)性和優(yōu)劣水平，而且可以直觀展示政策各維度的優(yōu)勢和缺陷。張永安等［16］將PMC 引入到中國的政策文本評價中，使PMC 在中國得到廣泛的應用。但相對于以上的政策評估方法，國內(nèi)對該方法的重視程度依然不夠。因此，本研究基于改進后的PMC評價模型對長江上游地區(qū)生態(tài)補償政策進行評價，以期更全面、客觀地反映政策文本的影響力，探究PMC 評價體系在中國大規(guī)模應用中存在的問題，并進行改良，使該評價體系具有更強的適用性。

1 材料來源與預處理

1.1 材料來源

為最大程度保證政策文本材料的完備性，本研究材料來源于以下途徑：北大法寶（http：∕∕www.pkulaw.cn∕）、推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展網(wǎng)（http：∕∕cjjjd.ndrc.gov.cn∕）、水利部長江委員會（http：∕∕www.cjw.gov.cn∕zwzc∕zcfg∕gfxwj∕）及長江上游西藏、青海、四川、云南、貴州和重慶等各省、市（自治區(qū)）政府官網(wǎng)，累計獲得118 份“生態(tài)補償”相關(guān)政策文件，其中國家層面（國務院及其相關(guān)部委）47 份，西藏自治區(qū)8 份、青海省6份、云南省5 份、四川省10 份、貴州市20 份、重慶市7份、湖北省15 份。

1.2 評價材料的選取

為保障材料的相關(guān)性、代表性、層次性、多樣性和時效性［17］等諸多特征，以便對長江上游“生態(tài)補償”政策進行更科學、全面、客觀的評價，基于以下標準對選取的政策材料文本進行質(zhì)量控制。

1）相關(guān)性原則。為保障所評價的政策文本均與“生態(tài)補償”方面相關(guān)，在政策挑選的第一階段，先利用Python 軟件將所有政策文件合并為一個總的政策文本，再將118 份政策文本分別與總政策文本在Nvivo 軟件中進行Pearson 相關(guān)性分析。在社會科學研究領(lǐng)域認為相關(guān)系數(shù)大于0.5 意味著存在強相關(guān)性［18］，在6 555 組相關(guān)性關(guān)系中剔除與總政策文本相關(guān)系數(shù)低于0.5 的政策文本，得到1 931 份符合條件的政策文本。

2）層次性原則。在政策文本挑選的第三階段要保證同一類型政策文本的發(fā)布機構(gòu)既有國家層面也有地方層面，既有單主體發(fā)文也有多主體發(fā)文。

3）代表性原則。在政策挑選的第二階段要保證法律、意見、通知、方案、規(guī)劃和條例等所有政策文本類型均被覆蓋，以便對不同的政策文本類型特征進行評價和分析，在符合層次性原則的同時對政策文本數(shù)量進行一定的控制，同一發(fā)文主體同種政策文本類型僅選取相關(guān)性最高的文本。

4）多樣性原則。在滿足以上三大原則的同時，在政策文本的挑選過程中要涵蓋森林、河流、濕地和耕地等自然客體對象。

5）時效性原則。在保證以上條件的同時，讓政策文本的總時間跨度在10 年以上，便于對政策時效性進行差異評價。

基于以上五大原則，最終從118 份政策文本中挑選出符合條件的高質(zhì)量政策文本23 份用作政策文本評價材料（表1）。從初步分析挑選的23 份最具代表性的“生態(tài)補償”相關(guān)政策文本中發(fā)現(xiàn)，2016 年國務院出臺的《關(guān)于健全生態(tài)保護補償機制的意見》與整體政策文本相關(guān)性為1.00（未設(shè)置小數(shù)位數(shù)時為0.997），起著綱領(lǐng)性作用，而2017 年西藏自治區(qū)和云南省出臺的《關(guān)于健全生態(tài)保護補償機制的實施意見》與國務院出臺的政策文本相關(guān)性均大于0.90，通過對比3 份政策文本的具體內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)西藏自治區(qū)和云南省兩地的政策文本基本是對國務院政策文本的轉(zhuǎn)發(fā)性制定，考慮到2 地政策文本最后評價結(jié)果會與國務院相關(guān)政策文件過分一致，對其進行評價意義不大，因此在實際的政策評價過程中剔除對這2 份政策文本的評價，最終實際參與評價的政策文件為21 份。

表1 生態(tài)補償政策樣本

2 改進PMC 模型的構(gòu)建

PMC 指數(shù)是一種政策文本分析模型，該模型強調(diào)世間萬物是不斷發(fā)展且互相聯(lián)系的，任何一個可能相關(guān)的變量都不能被忽略［19］。選擇PMC 指數(shù)模型評估生態(tài)補償政策，一般情況下PMC 的構(gòu)建步驟［1］有：①識別政策的變量、參數(shù)；②構(gòu)建多投入產(chǎn)出表（為非必要項）；③計算PMC 變量指數(shù)；④構(gòu)建PMC 曲面（可視化過程，具有可替代性）。

PMC 曲面的評價方法具有考量因子全面、計算方便等特點，但是科研人員在引入該方法時存在一些問題。一是部分學者在政策文本選取上具有隨意性［20］，存在政策文本的選取不夠全面科學、政策選取標準不夠透明［21，22］、選取原因模糊化、材料的代表性及其相關(guān)性難以被度量等特點。還有學者在進行PMC 評價時在政策文本的選取上直接描述為隨機選?。?3，24］，可能存在為結(jié)果好看的假隨機挑選［25，26］，同時不加以篩選的PMC 評價，較大地增加了工作量（80 篇）［26］；二是PMC 曲面的評價強調(diào)在考慮所有相關(guān)變量的同時將所有相關(guān)變量的權(quán)重設(shè)定為簡單的［0，1］分布［27-29］，顯然過于理想化、單一化、均質(zhì)化，難以考察高相似文本間的差異，等權(quán)重的處理方法使得不同變量之間的差異被消除，最后得出的結(jié)果難以察覺到微小的差異，不利于挖掘政策文本背后的真正價值；三是原有PMC 評價體現(xiàn)對單向評價因子的特征考量不夠，對國家層面和地方層面的效力級別與政策類型、治理范圍、發(fā)文主體等因素采用等權(quán)重的做法是不合理的，在這些具有層級性的變量上依然采用簡單的［0，1］分布并將其平均化更是不妥［30-32］，縮小了地方和中央的差異化，容易導致中央的政策文本評價值偏小，而地方政策文本的評價值偏大，這不僅不符合大眾的常識心理認知，更加不符合評價的客觀性；四是多數(shù)人在運用PMC 曲面評價方法時將X10（政策公開）變量作為單一維度，而在繪制PMC 曲線時僅使用前9 項因子［27，33-35］；五是傳統(tǒng)的PMC 評價忽視了政策文本長短的特性，短小精悍的政策文本相對于細致長篇的政策文本更具有優(yōu)勢，導致短文本的評價值偏高；六是單純的PMC 曲面評價難以對政策的事實效果進行評價，尤其是類似政策對不同經(jīng)濟體的作用不同。

針對以上存在的問題，在原有PMC 基礎(chǔ)上進行改進。①針對以往待評價政策文本隨機化、無序化、非相關(guān)化選取的一系列問題，基于以上5 項原則進行選取，保障材料的相關(guān)性、代表性、層次性、多樣性、時效性等諸多特征，以便對長江上游“生態(tài)補償”政策進行更科學、全面、客觀的評價，對選取的政策材料文本進行質(zhì)量控制。②對于等權(quán)重單一化、均質(zhì)化的［0，1］分布的賦值問題，采用全文本的地毯式編碼，使不同的評價因子增加一個比例維度，并通過式（1）對不同的評價因子賦予客觀性的權(quán)重（Q），使相似性較為一致的政策文本之間的差異得以凸顯，以便挖掘政策文本深處的信息量。③對于中央和地方不同政策文本的效力級別與政策類型、治理范圍、發(fā)文主體等因素差異，采用階梯式賦權(quán)的方式，以克服原有評價體系中中央政策文本評價值偏小，地方政策文本評價值偏大的不合理、不客觀現(xiàn)象。④將原有政策公開因子X10拆分并與其他因子合并為單部門政策公開（X65）與多部門政策公開（X66）2 項，將政策公開與政策影響范圍相結(jié)合，賦予政策公開因子存在的意義。

2.1 變量設(shè)置與參數(shù)識別

通過文本挖掘相關(guān)參考文獻（表2），本研究中區(qū)域科技創(chuàng)新政策的PMC 指數(shù)模型包括9 個主要變量及53 個二級變量，主要變量中X2與X5均為多選一的梯級變量，因此實際上的二級變量為47 個，詳情如下。

表2 指標體系構(gòu)建

2.2 指數(shù)計算與曲面構(gòu)建

除X2與X5采用階梯權(quán)重賦值外，其余變量均在原有［0，1］分布的基礎(chǔ)上乘以無量綱權(quán)重（Q），具體計算方法如下。

改進前算法：

改進后算法：

式中，S為PMC 得分；Xti為第t項主指標的第i個指標；t表示一級指標（取值1～9），i表示二級指標；Q為無量綱權(quán)重。

2.3 評價結(jié)果分級

參考文獻［19，23-27，37-40］，對已有的評分等級進行折合性改進得到新的評分等級（表3）。

表3 調(diào)整前后評分等級

3 實證結(jié)果分析

3.1 模型改進效果分析

3.1.1 中央與地方的糾偏效果顯著 各生態(tài)補償政策文本PMC 得分及其排名見表4。通過對比改進前后的PMC 得分，發(fā)現(xiàn)改進前的PMC 評價體系中P1、P2、P3、P4 等國家層面的評價值遠低于P9 這一湖北省地方層面的政策文本，不符合政策影響力從上至下的傳播鏈條，說明原有評價體系不合理，呈中央政策文本評價值整體偏低、地方政策文本評價值整體偏高的特征，原有評價體系的等權(quán)重設(shè)置方法是不合理的。改進后的PMC 評價值中P1、P2、P3、P4 等國家層面的評價值排名靠前，均排在前5 名，作為國家層面的綱領(lǐng)性文件擁有更高的評價值，不僅符合科層制度自上而下的傳導邏輯，而且做到了客觀性與科學性的統(tǒng)一。

表4 各生態(tài)補償政策文本PMC 得分及其排名

3.1.2 生態(tài)補償內(nèi)容導向文本和非生態(tài)補償導向文本的糾偏效果明顯 通過對比改進前后的PMC 得分（表4），發(fā)現(xiàn)P10、P11 等非生態(tài)補償內(nèi)容導向的政策文本評價值虛假性遠高于P1、P2、P3、P4 等生態(tài)補償內(nèi)容導向的政策文本。從信息論的角度來看，主題越明確的政策文本理應分值越高；從常識來看，對生態(tài)補償政策文本進行評價，生態(tài)補償內(nèi)容導向的政策文本理應比非生態(tài)補償內(nèi)容導向的分值高，因為生態(tài)補償內(nèi)容導向的政策文本對生態(tài)補償?shù)募毠?jié)性、控制性描述更加詳實。改進后的PMC 評價值則克服了文本長短這一特性的弊端，使得P10、P11、P13 等非生態(tài)補償內(nèi)容導向的政策文本的評價值低于P1、P2、P3、P4 等生態(tài)補償內(nèi)容導向的政策文本，評價值更客觀合理。

3.2 改進后PMC 值分布

從改進后的PMC 評價值分布來看，P1、P3、P4 等國家層面的生態(tài)補償內(nèi)容導向長文本類型的政策文本值處于第一梯隊，遠高于平均值（2.23），政策文本的影響范圍和效力更高，而P2（湖北?。┑纳鷳B(tài)補償政策因為強烈的生態(tài)補償內(nèi)容導向也處于第一梯隊，在生態(tài)補償政策文本領(lǐng)域具有較強的影響力；P5、P6、P7、P8、P9、P11、P12、P14、P17、P18 等偏地方層面的非生態(tài)補償內(nèi)容導向的政策文本在平均值附近波動，在生態(tài)補償文本領(lǐng)域影響力則處于第二梯隊；P13、P15、P16、P19、P20、P21 等偏地方性的非生態(tài)補償內(nèi)容導向的短文本類型的政策文本遠低于平均值，在生態(tài)補償文本領(lǐng)域的影響力則較弱。

通過對比改進前后的PMC（表4、圖1），發(fā)現(xiàn)改進前的政策文本評價值在1.13～3.66，差值為2.53。其中優(yōu)秀政策文本10 份，分別為P1、P2、P5、P7、P9、P10、P11、P12、P14、P16；可接受政策文本7 份，分別為P3、P4、P6、P13、P15、P18、P20；不良政策文本4份，分別為P8、P17、P19、P21。優(yōu)秀政策文本占比過大，不良政策文本占比較少，PMC 評價值整體呈現(xiàn)虛高的特征。改進后的政策文本評價值在1.18～3.35，差值為2.17。其中優(yōu)秀政策文本3 份，分別為P1、P3、P4；可接受政策文本10 份，分別為P2、P5、P6、P8、P9、P10、P12、P14、P17、P18；不良政策文本8份，分別為P7、P11、P13、P15、P16、P19、P20、P21。改進后的PMC 評價值中可接受的政策文本占比最多，其次為不良政策文本，各等級文本符合正態(tài)分布規(guī)律，也與初始選定的［0，1］分布呈同頻變動，符合統(tǒng)計學規(guī)律。

圖1 政策文本PMC

3.3 相近政策文本分析

P12 與P14 為中央各部委推動下制定的跨省、跨流域的生態(tài)補償政策文本，與總文本的相關(guān)性均為0.58，二者之間的相關(guān)性則高達0.999，二者的政策文本結(jié)構(gòu)也具有較高的相關(guān)性特征（圖2）。從政策文本內(nèi)容的角度來看，由于二者的內(nèi)容為共同制定，其文本的差異性較小，二者的評價值也較接近，原有的PMC 評價體系測到二者的差值為0.08，而二者的排序分別為第9 位與第8 位。而運用改進后的PMC評價體系之后，二者的差值為0.17，而二者的排序分別為第10 位與第8 位，二者的最大差異體現(xiàn)在X6［政策評價（政策結(jié)構(gòu)、工具）］上。改進后的評價排序與分值依然為貴州省的赤水河生態(tài)補償政策文本高于四川省，但是改進后的PMC 評價值更多地體現(xiàn)出高相似性政策文本的差異性，使得高相似性政策文本的PMC 評價值具有更大的可操作性。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來說，赤水河兩岸的發(fā)展水平呈貴州省一岸高于四川省的特征，茅臺集團位于貴州省，品牌效應顯著，赤水河兩岸的貴州省和四川省的經(jīng)濟狀況與兩省整體的經(jīng)濟狀況呈相反的格局，生態(tài)補償政策文本評價值體現(xiàn)在貴州省高于四川省且呈較大差距，也符合兩地的產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展狀況。

圖2 P12 與P14 的政策文本特征

4 小結(jié)與討論

本研究遵循相關(guān)性、代表性、層次性、多樣性、時效性五大基本原則，從118 份生態(tài)補償政策文本中篩選出21 份，引入比例因子的無量綱化值作為權(quán)重，突顯不同政策因子的強度信號對原有的PMC 評價體系進行改進，很大程度上克服了原有PMC 評價體系中評價材料選取隨意性強、相關(guān)性差、權(quán)重過分均一化、中央地方無差異、文本篇幅忽視化等問題。一是解決了中央政策文本評價值整體偏低，地方政策文本評價值整體偏高的反事實反直覺特征，糾正了地方與中央政策文本效力的偏差，凸顯了中央與地方的差異性；二是縮小了短小精悍的政策文本相對于細致長篇的政策文本的凝練性優(yōu)勢，糾正了短文本評價值虛高的問題；三是PMC 評價值虛高現(xiàn)象得到抑制，評價值波動有所減少，PMC 評價等級結(jié)構(gòu)有所優(yōu)化，呈正態(tài)分布特征。

但是本研究中21 項代表性生態(tài)補償政策文本的評價受篇幅限制，僅對各政策文本進行了整體性的評價，還缺少對各政策文本單項的細致性解讀，也未繪制難以識別各變量的具體位置、三維結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)PMC 曲面。因其容易增加讀者的認知負擔，所以使用顯示效果簡潔的雷達圖的形式，就四川省和貴州省針對赤水河條例的結(jié)構(gòu)進行對比。