我國(guó)智慧能源產(chǎn)業(yè)政策量化評(píng)價(jià)*
——基于文本挖掘和PMC指數(shù)優(yōu)化模型

湯 勻 王宏楊 胡何欣 柯旺松 陳 偉 ，，5

（1.中國(guó)科學(xué)院武漢文獻(xiàn)情報(bào)中心，武漢 430071；2.科技大數(shù)據(jù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430071；3.武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，武漢 430072；4.國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司信息通信公司，武漢 430077；5.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100190）

當(dāng)今能源系統(tǒng)清潔低碳轉(zhuǎn)型已成為不可逆轉(zhuǎn)的大趨勢(shì)，新能源和信息技術(shù)高度融合的能源革命正推動(dòng)人類社會(huì)邁向全新的智慧能源體系［1］。隨著中國(guó)提出2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和目標(biāo)，我國(guó)綠色可持續(xù)發(fā)展政策的研究與制定面臨重大挑戰(zhàn)。在智慧能源建設(shè)，即能源產(chǎn)業(yè)、能源裝備產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代通信產(chǎn)業(yè)等多元產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展方面，各政府機(jī)構(gòu)出臺(tái)多項(xiàng)政策積極推進(jìn)智慧能源系統(tǒng)的建設(shè)。2016年2月24日，國(guó)家發(fā)改委、能源局、工信部首次印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見》［2］，得到社會(huì)各界的關(guān)注；2021年3月兩會(huì)期間《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》［3］的提出，加快推動(dòng)了我國(guó)智慧能源領(lǐng)域重點(diǎn)示范項(xiàng)目的開展。這些政策一定程度上加速了我國(guó)智慧能源體系的科學(xué)化、規(guī)范化。因此，對(duì)已有的政策文件進(jìn)行科學(xué)量化評(píng)價(jià)，將為下一輪政策規(guī)劃的提出、調(diào)整和優(yōu)化提供有利支撐。

政策量化評(píng)價(jià)最大價(jià)值在于更強(qiáng)調(diào)科學(xué)性和工具性，運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)知識(shí)、方法、模型去揭示頒布政策的相關(guān)規(guī)律［4，5］。政策量化評(píng)價(jià)結(jié)合定性分析能更加科學(xué)地對(duì)政策的制定、執(zhí)行和反饋進(jìn)行支撐［6］。目前針對(duì)政策本身的合理性、可行性進(jìn)行評(píng)價(jià)研究主要經(jīng)歷了以下幾個(gè)發(fā)展歷程［7-9］：20世紀(jì)70年代中期以前主要強(qiáng)調(diào)實(shí)驗(yàn)方法論；此后至20世紀(jì)末，研究學(xué)者逐漸注重對(duì)規(guī)范本位的價(jià)值判斷的方法理論［10，11］；21世紀(jì)以來，隨著研究學(xué)者對(duì)實(shí)證主義的研究以及后實(shí)證主義理論的接受，以經(jīng)典理論為基礎(chǔ)、實(shí)證手段為支撐的復(fù)合主義研究體系慢慢成為政策科學(xué)評(píng)價(jià)新的方法體系［12］。但以上方法均面臨主觀性較強(qiáng)、分辨率較差、精度不高、樣本需求量大、評(píng)價(jià)對(duì)象的變量因素不能過多等諸多缺陷。

為解決上述問題，Ruiz Estrada［13］提出利用政策一致性指數(shù)（Policy Model Consistency Index，PMC）模型概念，該模型采用文本挖掘方式獲取政策文本原始數(shù)據(jù)，較大程度上規(guī)避了主觀性并提高了文本量化的精確度，通過考慮所有可能相關(guān)的變量，規(guī)避了結(jié)果的片面性［14，15］。但縱觀我國(guó)目前運(yùn)用的PMC指數(shù)模型，發(fā)現(xiàn)該模型中一級(jí)變量數(shù)目一般不超過10個(gè)，且指數(shù)設(shè)定較為固定［16-18］，已不能滿足智慧能源領(lǐng)域政策文本全面量化研究。例如，對(duì)各種能源種類、能源終端應(yīng)用領(lǐng)域、智慧能源技術(shù)工具以及能源服務(wù)需求等維度需并入到政策文本一級(jí)指標(biāo)的設(shè)定中，并進(jìn)行綜合計(jì)量分析。基于此，本文首先利用ROST CM6對(duì)我國(guó)智慧能源體系政策樣本（共計(jì)17項(xiàng)）進(jìn)行深度文本挖掘，建立優(yōu)化的政策量化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為推動(dòng)我國(guó)智慧能源體系科學(xué)化、規(guī)范化政策的制定與提出，助力實(shí)現(xiàn)2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和目標(biāo)提供有力支撐。

1 文獻(xiàn)研究綜述與研究框架

1.1 政策量化評(píng)價(jià)研究方法

較為系統(tǒng)的政策量化評(píng)價(jià)始于20世紀(jì)末，利貝卡普［19］將政策量化為一個(gè)法律變革指數(shù)評(píng)價(jià)美國(guó)采礦法的成效。國(guó)內(nèi)學(xué)者更加關(guān)注量化研究方法的利用和指標(biāo)體系的構(gòu)建，并在政策量化評(píng)價(jià)領(lǐng)域取得了豐富成果。如孫春升［20］運(yùn)用主成分回歸分析法從經(jīng)濟(jì)效益、安全效益、生態(tài)環(huán)境效益和社會(huì)效益四個(gè)層面對(duì)我國(guó)煤炭行業(yè)政策效果進(jìn)行評(píng)價(jià)分析；郭鵬飛與周英男［21］使用扎根理論構(gòu)建涵蓋政策屬性、實(shí)施過程與效果三個(gè)方面的中國(guó)城市綠色轉(zhuǎn)型政策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；毛子駿與梅宏［22］構(gòu)建政策工具—?jiǎng)?chuàng)新價(jià)值鏈和PMC指數(shù)模型對(duì)中、美、日、英、法五國(guó)人工智能政策文本進(jìn)行比較分析和評(píng)價(jià)；寧凌等［23］利用DEA分析法從政策投入和政策產(chǎn)出兩方面構(gòu)建高技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)廣東省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

1.2 PMC指數(shù)模型應(yīng)用研究進(jìn)展

國(guó)內(nèi)學(xué)者張永安等［14］于2015年最早運(yùn)用PMC指數(shù)模型結(jié)合文本挖掘方法對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，團(tuán)隊(duì)后續(xù)對(duì)于變量的延展度做了進(jìn)一步的調(diào)整，并在金融政策［15］、房地產(chǎn)政策［24］、新能源汽車政策［25］和網(wǎng)約車政策［26］等多個(gè)領(lǐng)域開展了實(shí)證研究。后多位學(xué)者綜合參照已有模型對(duì)模型變量進(jìn)行改進(jìn)，董紀(jì)昌等［27］在一級(jí)變量中加入“政策效力級(jí)別”對(duì)單項(xiàng)房地產(chǎn)政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)；宋大成等［28］根據(jù)開放數(shù)據(jù)特征在一級(jí)變量中加入“生命周期”。此外，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，王進(jìn)富等［29］將PMC指數(shù)模型與AE技術(shù)相結(jié)合，提出了PMC-AE指數(shù)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)10項(xiàng)軍民融合政策的量化評(píng)價(jià)?？傮w來說，PMC指數(shù)模型從政策內(nèi)容出發(fā)，盡可能全面考慮政策屬性，削弱了評(píng)價(jià)的主觀性，是一套完整科學(xué)的政策量化評(píng)價(jià)研究框架［30］。

1.3 PMC模型應(yīng)用于智慧能源政策領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)

智慧能源旨在將先進(jìn)的信息技術(shù)與現(xiàn)代能源的生產(chǎn)、消納和用戶交易深度融合，形成一種全新的能源形式［31］。構(gòu)建智慧能源體系已被提升至國(guó)家戰(zhàn)略的高度，然而當(dāng)前我國(guó)對(duì)于智慧能源的研究多集中在其進(jìn)展［32］、技術(shù)［33］和實(shí)際應(yīng)用［34］，對(duì)相關(guān)政策的分析較少，且研究重點(diǎn)多為政策評(píng)述［35］，視角較為單一。對(duì)于智慧能源相關(guān)政策進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，有利于識(shí)別政策要點(diǎn)、提出優(yōu)化路徑。同時(shí)，理論上PMC指數(shù)模型對(duì)于變量數(shù)目沒有限定，可根據(jù)研究需要適度擴(kuò)充，以提升政策評(píng)價(jià)的科學(xué)性、系統(tǒng)性與綜合性。

1.4 研究框架

綜上所述，為加快推動(dòng)我國(guó)智慧能源領(lǐng)域重點(diǎn)示范項(xiàng)目開展，實(shí)現(xiàn)源網(wǎng)荷儲(chǔ)互動(dòng)、多能協(xié)同互補(bǔ)、用能需求智能調(diào)控，本文將對(duì)目前PMC模型進(jìn)行改進(jìn)，擴(kuò)充變量評(píng)價(jià)數(shù)目，構(gòu)建PMC指數(shù)調(diào)優(yōu)政策評(píng)估量化模型。在構(gòu)建過程中，首先運(yùn)用文本挖掘方法對(duì)我國(guó)雙碳目標(biāo)下的能源轉(zhuǎn)型政策樣本集進(jìn)行分詞處理、詞頻分析以及小團(tuán)體識(shí)別，該過程將有助于梳理政策內(nèi)容的背后邏輯與潛在關(guān)系；基于上述文本挖掘結(jié)果，為PMC模型設(shè)定更為貼合與細(xì)微的一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)，進(jìn)行PMC模型計(jì)算和繪制PMC曲面圖；最后根據(jù)更加科學(xué)、系統(tǒng)與綜合的研究結(jié)果對(duì)我國(guó)雙碳目標(biāo)下，總體智慧能源規(guī)劃、分領(lǐng)域能源規(guī)劃和重點(diǎn)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃的提出、優(yōu)化和調(diào)整提供有利的支撐。具體研究框架如圖1所示。

2 研究方法

2.1 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來源

本文以智慧能源領(lǐng)域的政策文本為對(duì)象，截至2021年底，利用“智慧能源”“互聯(lián)網(wǎng)+”“智能電網(wǎng)”“多能互補(bǔ)”“為源網(wǎng)荷儲(chǔ)”“信息技術(shù)+能源”等關(guān)鍵詞從中國(guó)政府網(wǎng)初步篩選出了17項(xiàng)典型的智慧能源相關(guān)政策。這17項(xiàng)政策樣本從發(fā)布時(shí)間來看，早在2015年國(guó)務(wù)院就發(fā)布了關(guān)于促進(jìn)智慧能源建設(shè)的知道意見；從發(fā)布機(jī)構(gòu)來看，國(guó)務(wù)院發(fā)布的有2項(xiàng)，國(guó)家各部委發(fā)布的有13項(xiàng)，地方政府機(jī)構(gòu)發(fā)布的有2項(xiàng)（表1）。將篩選出的政策樣本全部轉(zhuǎn)為文本格式，構(gòu)建數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度文本挖掘。

表1 2015—2021年我國(guó)智慧能源政策樣本列表Tab.1 Sample List of Smart Energy Policies in China，2015-2021

2.2 文本挖掘研究框架

本文以篩選出的17項(xiàng)典型的智慧能源政策文本為對(duì)象，利用ROST CM6與VOSviewer軟件進(jìn)行深度文本挖掘。具體研究步驟如下：1）利用ROST CM6對(duì)我國(guó)智慧能源政策樣本集進(jìn)行分詞處理和詞頻分析繪制高頻詞詞云圖；2）利用VOSviewer聚類法對(duì)第一步確定的前30個(gè)高頻詞進(jìn)行小團(tuán)體識(shí)別與分析，確定主要詞頻小團(tuán)體分類以及各小團(tuán)體之間的網(wǎng)絡(luò)圖?；谏鲜鰞刹轿谋就诰蚪Y(jié)果，為智慧能源政策PMC指數(shù)優(yōu)化模型確定更為貼合與全面的一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)設(shè)定。

2.3 PMC指數(shù)計(jì)算

借鑒Ruiz Estrada研究理論［13］以及張永安和郄海拓等的計(jì)算公式［14，15］，將PMC模型中各二級(jí)指標(biāo)按照式（1）進(jìn)行取值，隨后通過式（2）得到一級(jí)指標(biāo)數(shù)值，最后將每項(xiàng)政策樣本中17個(gè)一級(jí)指標(biāo)的數(shù)值通過式（3）計(jì)算出每項(xiàng)政策PMC指數(shù)。

式中，i為一級(jí)變量；j為二級(jí)變量；N為一級(jí)變量個(gè)數(shù)；n為二級(jí)變量個(gè)數(shù)。式（1）中二級(jí)變量分布在［0，1］區(qū)間，XR表示取整數(shù)，二級(jí)變量若符合指標(biāo)關(guān)鍵詞則取1，否則取0。

根據(jù)Ruiz Estrada對(duì)政策評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將每項(xiàng)政策計(jì)算出的PMC數(shù)值分為4個(gè)等級(jí)：優(yōu)異、良好、可接受、較差。由于本文有17項(xiàng)指標(biāo)，所以PMC數(shù)值滿分為17分，每個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)的PMC數(shù)值如表2所示。

表2 政策質(zhì)量等級(jí)劃分Tab.2 Policy Quality Grade Distribution

2.4 PMC指數(shù)曲面圖構(gòu)建

PMC指數(shù)曲面圖是將PMC指數(shù)計(jì)算結(jié)果可視化呈現(xiàn)，利用不同的色塊對(duì)PMC曲面凹凸程度進(jìn)行量化分析。一般曲面凸出部分代表政策對(duì)應(yīng)的指標(biāo)PMC數(shù)值較高，凹陷部分代表政策對(duì)應(yīng)的指標(biāo)PMC數(shù)值較低，曲面越平滑代表該政策涵蓋的作用范圍越全面，有利于比較和分析具體指標(biāo)對(duì)政策優(yōu)劣的影響。本項(xiàng)工作將構(gòu)建4×4 PMC矩陣的對(duì)稱曲面圖，計(jì)算公式見式（4）。

3 結(jié)果與討論

3.1 高頻詞網(wǎng)絡(luò)性分析

對(duì)匯總后的我國(guó)智慧能源政策利用ROST CM6進(jìn)行高頻詞分析，剔除干擾詞后，通過python對(duì)前100個(gè)高頻詞進(jìn)行詞云分析。結(jié)果顯示，“互聯(lián)網(wǎng)”“技術(shù)”“創(chuàng)新”是我國(guó)智慧能源政策樣本集中出現(xiàn)概率最高的三個(gè)詞，說明建設(shè)智慧能源體系需要?jiǎng)?chuàng)新的信息技術(shù)與傳統(tǒng)能源體系相結(jié)合；“中央”“部門”“機(jī)構(gòu)”“企業(yè)”“支持”等關(guān)鍵詞說明，推進(jìn)智慧能源體系改革需得到中央等相關(guān)政府機(jī)構(gòu)和企事業(yè)單位的支持；“電力”“工業(yè)”“交通”“農(nóng)業(yè)”“項(xiàng)目”“示范”等關(guān)鍵詞說明，智慧能源轉(zhuǎn)型將在電力、工業(yè)、交通運(yùn)輸、建筑業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生等行業(yè)示范部署；“儲(chǔ)能”“資源”“分布式”“融合”“綠色”“清潔”“互補(bǔ)”等關(guān)鍵詞說明，通過將儲(chǔ)能技術(shù)與太陽能、風(fēng)能等可再生能源與傳統(tǒng)化石能源相融合，有利于形成多能融合互補(bǔ)、綠色低碳、高能效的新能源體系。

3.2 聚類識(shí)別與分析

通過VOSviewer聚類對(duì)前30高頻詞進(jìn)行小團(tuán)體識(shí)別與分析，共形成7個(gè)聚類（表3）。

表3 2015—2021年我國(guó)智慧能源文本小團(tuán)體情況匯總表Tab.3 Summary Table of Smart Energy Text Cliques in China，2015-2021

結(jié)果顯示，第1個(gè)聚類“創(chuàng)新機(jī)制”中“機(jī)制”“基礎(chǔ)”“創(chuàng)新”是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖譜的核心，這意味著我國(guó)能源格局要想朝向智慧、低碳方向轉(zhuǎn)型，必須基于目前的研究基礎(chǔ)，通過技術(shù)創(chuàng)新不斷完善我國(guó)構(gòu)建智慧能源格局的市場(chǎng)機(jī)制；第2個(gè)聚類“能源轉(zhuǎn)型”中包括“市場(chǎng)”“技術(shù)”“支持”“改革”“設(shè)施”“資源”6個(gè)關(guān)鍵詞，說明我國(guó)構(gòu)建智慧能源格局的轉(zhuǎn)型過程中，需要技術(shù)支持、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、資源高效利用、體制機(jī)制改革以及最終市場(chǎng)化應(yīng)用；第3個(gè)聚類“機(jī)構(gòu)推進(jìn)”中包括“企業(yè)”“國(guó)家”“項(xiàng)目”“示范”4個(gè)關(guān)鍵詞，說明我國(guó)構(gòu)建智慧能源格局需要國(guó)家的政策指導(dǎo)以及企業(yè)的承接推進(jìn)，帶動(dòng)相關(guān)示范工程的部署與落地；第4個(gè)聚類“技術(shù)支持”說明能源智慧化變革離不開平臺(tái)、大數(shù)據(jù)、智能應(yīng)用場(chǎng)景等信息化技術(shù)的支持；第5個(gè)聚類“領(lǐng)域支撐”說明在構(gòu)建智慧能源過程中需調(diào)動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、電力系統(tǒng)、電網(wǎng)領(lǐng)域的力量，保障能源供應(yīng)測(cè)和需求側(cè)的安全穩(wěn)定；第6個(gè)聚類“基礎(chǔ)建設(shè)”說明構(gòu)建智慧能源基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)包括相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)制定、信息化體系建設(shè)以及示范工程建設(shè)；第7個(gè)聚類“多能融合”說明構(gòu)建智慧能源的根本是鼓勵(lì)和推進(jìn)儲(chǔ)能與風(fēng)能、太陽能等可再生能源進(jìn)行多能融合，構(gòu)建綠色、低碳、可持續(xù)的能源體系。

構(gòu)建2015—2021年我國(guó)智慧能源文本挖掘數(shù)據(jù)小團(tuán)體識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖。如圖2所示，我國(guó)智慧能源政策集群涵蓋了一個(gè)龐大且較完善的系統(tǒng)工程，需要從國(guó)家到地方，從大型國(guó)企到中小型創(chuàng)新企業(yè)的共同努力與支持。此外，信息化、數(shù)字化技術(shù)的創(chuàng)新研發(fā)對(duì)構(gòu)建智慧能源體系至關(guān)重要。

圖2 2015—2021年我國(guó)智慧能源文本挖掘數(shù)小團(tuán)體識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖Fig.2 Small Group Identification Network Diagram of Intelligent Energy Text Mining Numbers in China，2015-2021

3.3 PMC指數(shù)模型指標(biāo)設(shè)定

基于PMC指數(shù)模型，結(jié)合文本挖掘中的高頻詞、小團(tuán)體識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)性分析及其內(nèi)在邏輯，設(shè)定了PMC指數(shù)模型中一級(jí)變量。在傳統(tǒng)不超過10個(gè)一級(jí)變量的基礎(chǔ)上，針對(duì)智慧能源政策樣本進(jìn)行優(yōu)化擴(kuò)展，設(shè)定一級(jí)變量17個(gè)，二級(jí)變量115個(gè)（表4）。其中，傳統(tǒng)經(jīng)典模式的一級(jí)變量有10個(gè)，以智慧能源政策為對(duì)象優(yōu)化擴(kuò)充的一級(jí)變量共7個(gè)。

表4 2015—2021年我國(guó)智慧能源政策多投入產(chǎn)出表各級(jí)變量含義Tab.4 Definition of Indicators at All Levels in the Multi-Input and Output Table of China’s Smart Energy Policy，2015-2021

3.4 PMC指數(shù)計(jì)算與分析

基于上述PMC一級(jí)變量和二級(jí)變量的設(shè)定，將17項(xiàng)典型智慧能源政策樣本導(dǎo)入多投入產(chǎn)出表。通過計(jì)算，得到每項(xiàng)政策各一級(jí)變量平均值和PMC指數(shù)數(shù)值、政策排名和政策整體初步評(píng)價(jià)結(jié)果（表5、圖3）。

表5 2015—2021年我國(guó)智慧能源政策樣本PMC指數(shù)Tab.5 PMC Index of China’s Smart Energy Policy Sample，2015-2021

圖3 2015—2021年我國(guó)17項(xiàng)智慧能源典型政策的PMC指數(shù)和一級(jí)指標(biāo)平均值Fig.3 PMC Index of 17 Typical Smart Energy Policies in China and Average Value of First-level Indicators from 2015 to 2021

結(jié)果顯示，2021年能源局發(fā)布的《2021年能源工作指導(dǎo)意見》PMC指數(shù)最高，達(dá)到14.5，距離完美政策（PMC=15.3）等級(jí)的差距不足1分。其中政策范圍、政策評(píng)價(jià)、研究基礎(chǔ)、政策組合、政策重點(diǎn)內(nèi)容、政策功能和政策種類這7項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)均為滿分，說明該項(xiàng)政策覆蓋范圍全面、政策評(píng)價(jià)有理有據(jù)且充分明確、研究?jī)?nèi)容重點(diǎn)突出且豐富飽滿。分析擴(kuò)展變量發(fā)現(xiàn)，該項(xiàng)政策中通過調(diào)動(dòng)多種能源種類和出臺(tái)多項(xiàng)子政策有利于推動(dòng)我國(guó)智慧能源體系構(gòu)建，確保我國(guó)能源清潔低碳轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。而排名最后兩位的政策均是2019年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)頒布的《關(guān)于加強(qiáng)能源互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)化工作的指導(dǎo)意見》（排名倒數(shù)第一）和《關(guān)于推廣國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)新基地（智能電網(wǎng)）建設(shè)經(jīng)驗(yàn)做法的通知》（排名倒數(shù)第二），PMC指數(shù)分別為9.1和9.2。分析17項(xiàng)一級(jí)變量發(fā)現(xiàn)，只有政策時(shí)效和政策發(fā)布機(jī)構(gòu)這2項(xiàng)一級(jí)變量數(shù)值與17項(xiàng)政策樣本在該項(xiàng)一級(jí)變量的平均值齊平，其他14項(xiàng)一級(jí)變量值均小于政策樣本集的平均值。重點(diǎn)分析擴(kuò)展變量發(fā)現(xiàn)，2019年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)頒布的關(guān)于我國(guó)智慧能源體系建設(shè)方案對(duì)多種能源種類的高效互補(bǔ)利用并沒有涉及，對(duì)多種智慧能源技術(shù)工具利用還不夠完全。

在時(shí)間尺度上，除去2019年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)頒布的兩項(xiàng)政策，剩余15項(xiàng)智慧能源典型政策中，2020年前頒布的政策PMC指數(shù)平均值高于2020年之后的，分別為12.31和11.73。

3.5 PMC曲面圖構(gòu)建與分析

因本文中17項(xiàng)政策均為公開可獲取政策，一級(jí)變量X10（政策公開）均為1.0，故在繪制PMC曲面圖時(shí)將其剔除，只繪制除X10之外剩余16項(xiàng)一級(jí)變量的PMC曲面圖。由于篇幅有限，本文將對(duì)17項(xiàng)智慧能源政策中排名前三（分別是P13、P5、P7）和排名后三（分別是P8、P9、P14）的政策PMC曲面圖進(jìn)行呈現(xiàn)和比較（圖4）。

圖4 2015—2021年我國(guó)6項(xiàng)智慧能源典型政策PMC曲面圖Fig.4 PMC Curved Chart of Six Typical Smart Energy Policies in China，2015-2021

對(duì)排名前三的政策比較結(jié)果顯示，排名第一的政策文本（P13），除去X3（政策發(fā)布機(jī)構(gòu)）變量較低之外，PMC曲面較為平整，在政策范圍、政策評(píng)價(jià)、研究基礎(chǔ)、政策組合、政策重點(diǎn)內(nèi)容、政策功能和能源種類這7項(xiàng)一級(jí)變量均得滿分，說明該項(xiàng)政策在各個(gè)維度均有詳細(xì)而科學(xué)的指導(dǎo)意見，涵蓋了風(fēng)、光、水、火、儲(chǔ)等多種能源種類，并涉及新興能源如氫能和生物質(zhì)能的高效利用。排名第二的政策文本（P5）PMC指數(shù)較高，但PMC曲面較P13更具凹凸感，這主要是因?yàn)槠湔邥r(shí)效、政策組合和能源種類這3個(gè)一級(jí)變量分?jǐn)?shù)較低。究其原因，主要是該項(xiàng)政策是國(guó)務(wù)院為我國(guó)“十三五”期間國(guó)家信息化規(guī)劃的指導(dǎo)建議，政策內(nèi)容更注重能源技術(shù)工具的開發(fā)，如微電網(wǎng)、北斗衛(wèi)星技術(shù)、虛擬電廠、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化技術(shù)、5G通訊技術(shù)等信息化技術(shù)；其政策時(shí)效主要是短期目標(biāo)。排名第三的政策文本（P7），PMC曲面同樣并不平整，但與P5政策有很大的不同，通過考察一級(jí)變量數(shù)值發(fā)現(xiàn)，P7政策各個(gè)維度除去政策發(fā)布機(jī)構(gòu)之外，沒有明顯短板，但由于該項(xiàng)政策發(fā)布較早（2018），政策內(nèi)容中涵蓋的技術(shù)工具和涉及的政策領(lǐng)域均不完善，最終PMC指數(shù)不高。

對(duì)排名后三的政策樣本進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，排名倒數(shù)第一的政策文本（P8），其PMC曲面圖具有較強(qiáng)的凹凸感，且整個(gè)曲面圖顏色偏深（顏色越深，一級(jí)變量數(shù)值越?。?。分析原因發(fā)現(xiàn)，這主要是由于該項(xiàng)政策是國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)頒布的《關(guān)于推廣國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)新基地（智能電網(wǎng)）建設(shè)經(jīng)驗(yàn)做法的通知》，對(duì)于我國(guó)智慧能源體系建設(shè)中的各種技術(shù)手段、將達(dá)到的目標(biāo)以及重點(diǎn)建設(shè)內(nèi)容具有局限性，僅僅從標(biāo)準(zhǔn)建立的方面進(jìn)行推進(jìn)。排名倒數(shù)第二的政策文本（P9）是國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)頒布的《關(guān)于加強(qiáng)能源互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)化工作的指導(dǎo)意見》。從這兩項(xiàng)政策PMC曲面圖和PMC數(shù)據(jù)可以得出，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)頒布的政策，相較于國(guó)務(wù)院、國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局及其他部委頒布的關(guān)于智慧能源建設(shè)的政策更具片面性，對(duì)我國(guó)智慧能源體系建設(shè)過程中各種技術(shù)工具和多種能源種類并沒有進(jìn)行全面的梳理，也未制定全面的標(biāo)準(zhǔn)體系。排名倒數(shù)第三的是P14政策文本，屬于地方政府機(jī)構(gòu)頒布的建設(shè)文件，未來需組織專家隊(duì)伍，以國(guó)家部委頒布的系統(tǒng)文件為依據(jù)，結(jié)合本省發(fā)展現(xiàn)狀，開展系統(tǒng)科學(xué)調(diào)查，以便做出更為全面、目標(biāo)明確、責(zé)任分工到位的指導(dǎo)意見。

4 研究結(jié)論與對(duì)策建議

4.1 結(jié)論

本文創(chuàng)新性地將2015—2021年我國(guó)智慧能源典型政策文本背后隱藏的深層次信息通過高頻詞、網(wǎng)絡(luò)圖的形式進(jìn)行挖掘與呈現(xiàn)，通過對(duì)高頻詞進(jìn)行小團(tuán)體分析，科學(xué)量化單個(gè)詞組背后暗含的邏輯關(guān)系，基于文本挖掘結(jié)果，以更貼合政策文本內(nèi)容來設(shè)定顆粒度更小、更微觀的PMC指標(biāo)體系。相較于傳統(tǒng)的指標(biāo)設(shè)定，本文將傳統(tǒng)一級(jí)變量由10個(gè)擴(kuò)展到17個(gè)，將二級(jí)指標(biāo)擴(kuò)展到115個(gè)，評(píng)價(jià)維度更為細(xì)微。主要結(jié)果如下。

1）17項(xiàng)智慧能源政策樣本中，政策性質(zhì)、政策評(píng)價(jià)、研究基礎(chǔ)、政策公開、政策重點(diǎn)內(nèi)容方面存在優(yōu)勢(shì)（一級(jí)指標(biāo)均值大于0.8，高于一級(jí)指標(biāo)數(shù)值平均水平）；政策范圍、激勵(lì)保障、政策作用對(duì)象、政策功能、能源服務(wù)、能源終端應(yīng)用、能源種類方面還存在一定欠缺（一級(jí)指標(biāo)均值0.6～0.8，處于一級(jí)指標(biāo)數(shù)值平均水平）；政策時(shí)效、政策發(fā)布機(jī)構(gòu)、政策領(lǐng)域、政策組合、政策技術(shù)工具方面還存在較大的不足需要完善（一級(jí)指標(biāo)均值小于0.6，低于一級(jí)指標(biāo)數(shù)值平均水平）。

2）從時(shí)間尺度來看，2019年及之前的政策文本PMC指數(shù)均值高于2020和2021年的政策文本。主要有兩點(diǎn)原因：第一，在我國(guó)智慧能源建設(shè)初期，政策均來自于國(guó)務(wù)院或聯(lián)合多個(gè)部委共同頒布，發(fā)布機(jī)構(gòu)更加權(quán)威，政策制定更為嚴(yán)謹(jǐn)和全面；第二，經(jīng)過五年能源變革，2020年后我國(guó)智慧能源建設(shè)已初具規(guī)模，其政策制定內(nèi)容略有側(cè)重，發(fā)展方向更有針對(duì)性。

3）從政策頒布機(jī)構(gòu)性質(zhì)來看，國(guó)務(wù)院、國(guó)家發(fā)展改革委和國(guó)家能源局等重要部委發(fā)布的政策目標(biāo)更明確、內(nèi)容更充實(shí)且全面，發(fā)展路徑更為詳細(xì)且科學(xué)；而國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)和省級(jí)政府機(jī)構(gòu)發(fā)布的政策內(nèi)容有局限性，技術(shù)手段不夠先進(jìn)。

4.2 建議

基于文本挖掘和PMC指數(shù)優(yōu)化模型對(duì)我國(guó)智慧能源政策定量評(píng)價(jià)的研究結(jié)果，對(duì)于未來在我國(guó)推進(jìn)智慧能源體系建設(shè)、制定完善的智慧能源政策時(shí)，建議如下。

第一，擴(kuò)大政策實(shí)施的作用范圍，推進(jìn)園區(qū)、鄉(xiāng)村級(jí)智慧能源示范建設(shè)，契合國(guó)家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

第二，強(qiáng)化政策激勵(lì)措施，利用財(cái)稅優(yōu)惠、法律法規(guī)制度完善、金融融資、人才培養(yǎng)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、交流合作等方式加強(qiáng)政策激勵(lì)保障力度。

第三，推進(jìn)先進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化應(yīng)用，政策激勵(lì)調(diào)動(dòng)各政府機(jī)構(gòu)、相關(guān)企事業(yè)單位，如大型國(guó)企、區(qū)域內(nèi)企業(yè)、中小型企業(yè)等以及高校和科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新研發(fā)能力，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)-學(xué)-研高效發(fā)展。

第四，開發(fā)并利用最新政策技術(shù)工具，結(jié)合現(xiàn)有能源基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行智慧能源體系改造和和升級(jí)。

第五，在政策實(shí)施領(lǐng)域中不斷擴(kuò)展最新能源終端應(yīng)用，加強(qiáng)對(duì)能源高效、低碳、綠色、清潔、綜合利用的指導(dǎo)意見。

第六，基于目前智慧能源建設(shè)現(xiàn)狀，組織專家研究制定我國(guó)智慧能源體系短中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃政策，制定科學(xué)可行的發(fā)展路線圖，確保能源智慧分步式安全轉(zhuǎn)型。

第七，從國(guó)家層面，基于各省市發(fā)展現(xiàn)狀，國(guó)家相關(guān)部委聯(lián)合或指導(dǎo)地方政府應(yīng)頒布適合地方發(fā)展的智慧能源體系建設(shè)指導(dǎo)意見。

第八，政策發(fā)布機(jī)構(gòu)應(yīng)擴(kuò)展知識(shí)邊界，建立領(lǐng)域?qū)＜易稍儙?kù)，強(qiáng)化最新技術(shù)交叉融合，結(jié)合當(dāng)前能源行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀促進(jìn)智慧能源轉(zhuǎn)型中先進(jìn)技術(shù)的可實(shí)施性。

作者貢獻(xiàn)說明

湯 勻：設(shè)計(jì)文章框架，撰寫文章初稿；

王宏楊：收集、整理資料；

胡何欣：收集、整理資料；

柯旺松：整理、計(jì)算數(shù)據(jù)；

陳 偉：提供研究思路、修改文章。