基于PMC指数模型的体育旅游产业政策量化评价——以8部体育旅游产业政策为例

曹文晓，王 舜

(淮北师范大学 体育学院，安徽 淮北 235000)

体育旅游是旅游产业和体育产业深度融合的新兴产业形态[1].近年来，国家先后颁布与实施一系列关于体育旅游产业相关政策，如《国家旅游局国家体育总局关于大力发展体育旅游的指导意见》《京津冀健身休闲运动协同发展规划(2016-2025年)》《江苏省深化体旅融合发展行动计划》等.这些政策不仅有利于旅游产业由外延式数量型增长向内涵化质量型增长转变，更重要的是体育和旅游融合发展将是旅游产业和体育产业供给侧结构性改革的重要方向.

我国先后出台多部体育旅游产业政策文本，但其成效亟待考量.政策评价是一项依据特定的评价程序和标准衡量政策质量高低的复杂工程[2].在政策量化评价方法中，最著名的是Stephan利用实验的方法对美国“新政计划”进行评价[3]，随后具有代表性的有Suchman的五类评估法[4]和Poland的“三E”评估[5]以及Wollmann的经典评价法[6]，国外政策评价研究经历了从实证本位向规范本位再向复合本位的方法论演变.但由于研究过程受到研究者主观因素的影响，政策评价结果的客观性、准确性受到质疑.

与以往的评价方法不同，PMC指数模型(Policy Model Consistency Index)是目前国际上较为先进且客观的政策文本评价方法.此方法运用文本挖掘的方式获得原始数据，在一定程度上保证客观性的同时也提高了政策评价的精确度；在变量选取的过程中，将所有可能的相关变量考虑其中，进一步规避了研究结果的片面性.张永安团队在国内率先运用PMC指数模型开展研究，并以文本挖掘的方式对地区科技创新政策进行量化评价.在此基础上，许多学者运用该模型进行了多个领域的研究，包括机器人产业政策[7]、单项房地产政策[8]及国务院保障房政策[9]等.PMC指数模型在体育产业领域发展同样非常迅速，例如体育产业政策量化评价研究[10]、冰雪产业量化评价研究[11].目前关于体育旅游产业研究，专家学者主要研究集中于产业发展[12-14]、路径机制[15-17]、发展模式[18-19]与产业融合[20-21]等方面.相较于体育产业与旅游产业的研究热度，体育旅游产业政策量化评价研究略显不足，而政策评价的研究在其他领域已颇丰.

为了更全面、深入了解我国体育旅游产业政策内容与执行效果，本文从系统角度分析我国体育旅游产业政策运行机制，并通过利用文本数据挖掘、PMC指数模型从多方位量化体育旅游产业政策概貌，把脉产业发展规律，寻求政策最优解，以期为“十四五”期间推动体育旅游产业快速健康发展提供一定的决策和理论支持.

1 体育旅游产业PMC指数模型构建

1.1 变量分类与参数设置

体育旅游产业PMC指数模型的构建关键在于PMC指标体系的构建，为确定一级和二级变量提供依据.首先，为确保所选政策的完整性和准确性，采用“网络搜索+交叉检验”的方式[22]，将2012—2022年间发布的30部体育旅游产业政策导入政策文本数据库.其次，通过文本挖掘工具ROST CM6软件对30部政策文本，进行分词处理，提取核心词与高频词，最后，对主体高频词与无明显含义的虚词和通用词进行排除，并构建体育旅游产业政策社会网路图谱.社会网络知识图谱呈现出由中心向四周发散的趋势，用线条的长短表示关键词与各高频词之间的紧密程度，线条越短，说明词间联系越紧密，其中相互交叉的线条表示关键词之间的相互联系，直观体现出体育旅游产业政策文本核心结构与关联程度如图1所示.

图1 体育旅游产业政策社会网络知识图谱

依据社会网络图谱，结合体育旅游产业政策文本的独特性以及Ruiz Estrada相关研究结果，构建出由9个一级变量和37个二级变量组成的“体育旅游产业—PMC指数”政策评价体系，具体如表1所示.一级变量是由政策性质(X1)、政策时效(X2)、政策评价(X3)、政策级别(X4)、作用领域(X5)、政策功能(X6)、受领对象(X7)、保障激励(X8)、政策重点(X9)构成一级变量.其中政策性质(X1)判断政策是否具有预测、监管、建议、描述、诊断和其他性质.政策时效(X2)考察政策的作用时间，分别为短期(<3年)、中期(3～5年)、长期(>5年)三种.政策评价(X3)从4个方面展开，即目标明确、依据充分、权责清晰、方案科学.政策级别(X4)表示国务院及办公厅、国家各部委、省市政府及厅局.作用领域(X5)表示政策执行所涉及的领域，分别分为经济、服务、环境、政治.政策功能(X6)旨在揭示政策出台的目的，通过社会网络图谱将其划分为产业发展、引导普及、保障民生、政府职能等四个维度.受领对象(X7)表示政策受众对象，体育旅游产业的参与主体主要包括政府、企业、社会、产业等四个方面.保障激励(X8)是指决策者为确保体育旅游产业政策的顺利实施与有效落地所采取的方法或手段，包括人才激励、金融支持、产业供地、R&D资源、税收优惠、体质改革、活动宣传、行业管理、激励政策、监督落实10个方面.政策重点(X9)表示政策执行过程中侧重方向，分别为硬件建设、市场培育、器材设备发展.在变量分类确定后，通过二进制(0或1)系统对二级变量进行赋值如表1所示.

表1 体育旅游产业政策PMC指数模型变量设置

1.2 构建多投入产出表

多投入产出表的建立，为9个一级变量的计算提供了依据.由于PMC指数模型核心观念是尽可能不忽视任意一个变量，所以在多投入产出表中没有具体排序，仅进行简单分类.

1.3 PMC指数计算

体育旅游产业政策PMC指数计算采用Estrada的计算方法[23].首先，根据公式(1)、(2)对所有的二级变量赋值.其次，根据公式(3)计算一级变量，再次，根据公式(4)计算PMC指数，最后根据公式(5)计算S指数.

X～N[0～1],

(1)

X={XR:[0～1]},

(2)

(3)

(4)

PMC S指数=1-PMC.

(5)

1.4 PMC曲面绘制

PMC曲线的绘制是为了使PMC矩阵从可视化的视角表现出来，以更直观、更清晰、更高效地反映体育旅游产业政策的优劣程度，进而有效判断该政策评价效果.根据公式(6)绘制PMC曲面.

(6)

2 体育旅游产业政策量化评价的实证研究

2.1 体育旅游产业政策等级划分

根据丁潇君[24]的划分标准，设立体育旅游产业PMC指数等级划分标准，如表2所示,划分为不良、可接受、优秀、良好、完美四个等级.

表2 政策PMC等级划分

2.2 政策选取

PMC指数模型的主旨是“不忽略任何一个可能的相关变量”[21]，在选取政策样本进行实证分析时不必遵循特定的规律，也不必按照政策的效力级别、类型和发布机构等各个维度进行划分.因此，本文采用立意抽样法，选取8部体育旅游产业政策作为样本进行分析(表3).选取8部体育旅游产业政策作为样本分析，主要基于以下考虑：选取的8部政策既包括“十三五”时期，还包括“十四五”时期，不仅可以强调研究的时效性还突出对未来政策提供参考价值；所选取的8部政策既包括国务院及国家各部委颁布的政策(P1、P2、P3)，还包括省市政府颁布的政策(P4、P5、P6、P7、P8)，将国务院及国家各部委发布的政策与各省市政府发布的政策进行纵向比较，能够从多个维度对政策进行剖析，凸显政策的主要特征.

表3 体育旅游产业政策汇总

续表

2.3 PMC指数计算

将8部长三角体育旅游产业政策通过文本挖掘的方法，构建的体育旅游产业政策多投入产出表(表4)，进而计算得出8部政策的PMC指数(表5).根据丁潇君的划分标准，对8部政策PMC指数得分进行等级划分(表6).根据PMC指数与S指数的得分之比，判断8部体育旅游产业政策的S指数(图2).

表4 多投入产出表

续表

表5 各项体育旅游产业政策的PMC指数

表6 评价政策PMC指数等级划分

图2 8部体育旅游产业政策S指数与PMC指数

2.4 PMC曲线绘制

为从多维视角直观的反映每一部政策的优势和不足，根据公式(6)构建8部体育旅游产业政策的PMC矩阵(表7).

根据PMC矩阵，绘制8部体育旅游产业政策的PMC曲面图(图3—10).

图3 P1的PMC曲 图4 P2的PMC曲面

图5 P3的PMC曲面 图6 P4的PMC曲面

图7 P5的PMC曲面 图8 P6的PMC曲面

图9 P7的PMC曲面 图10 P8的PMC曲面

图11 体育旅游产业政策的戴布拉图

为使各个体育旅游产业政策的整体得分得到更直观的反映，因此本文选择3部一级变量得分最显著的政策(P5、P6、P8)，利用戴布拉图进行展示(图11).通过戴布拉图可以直观地观察出这3部体育旅游产业政策一级变量得分的整体变动情况，其中变动明显的指标为政策性质(X1)、政策评价(X3)、作用领域(X5)、政策功能(X6)、保障激励(X8)、政策重点(X9);没有变化的指标为政策时效(X2)、政策级别(X4)、受领对象(X7).

3 结果分析

3.1 宏观角度分析

从8部政策的一级变量维度进行对比.结果表明：在政策性质(X1)处平均值为0.89，体现出体育旅游产业政策具有较为完备的顶层规划，但是仅有政策P4、P6、P8的PMC指数高于平均值.国家政策层面P1、P2、P3的PMC指数得分较低是由于监管指标(X1∶2)得分较低，在省市政策层面P5、P7、P8的PMC指数得分较低是由于预测(X1∶1)、诊断指标得分较低(X1∶5).在政策时效(X2)处均值为0.33,说明体育旅游产业政策时效划分明晰，各级政府对体育旅游产业发展具有规划性.在政策评价(X3)处平均值为0.81，说明体育旅游产业政策制定整体处于较高水平，同时通过政策级别视角分析发现，随着政策级别下降政策的可操作性与专指性呈现逐渐增强的趋势.在政策级别(X4)处平均值为0.33，呈现出体育旅游产业政策发布级别单一化，多数为各级政府单独发布.在作用领域(X5)和政策功能(X6)处平均值均为0.91，政策P1、P2与P4的PMC得分高于平均分，说明体育旅游产业的政策理念、政策目标在不同的阶段均发生过改变，体现政策制定者会根据处于不同发展阶段的产业需求与特征，对其作用领域与政策功能进行不断完善与修改.在受领对象(X7)处平均值为1，且8部体育旅游产业的二级指标均取得最高分从指标得分可体现出我国体育旅游产业四大政策参与主体(政府、企业、社会、产业)相互协同治理的优势与特征.在保障激励(X8)处平均值为0.89，仅有P5、P7低于平均值，8部政策在人才激励(X8∶1)、金融支持(X8∶2)、R&D资源(X8∶4)3项指标得分具有显著优势，积极推动上下协同、多方参与、齐头并进的一体化工作格局，加强区域体育旅游产业多层次、多领域协作、省市互动，进一步简政放权充分发挥政府职能的服务性，真正形成政府引导与社会主体相结合.在政策重点(X9)处平均值为0.83，这表明，政策制定者为达到理想效果在制定体育旅游产业政策时着重突出重点方向，表现出较强的针对性.

3.2 微观角度分析

3.2.1 优秀级政策

对3部优秀级政策文本进行分析结果如下.

P8的PMC指数为7.41，排名第1，等级为优秀.除作用领域(X5)其余一级指标均大于等于平均分，PMC指数评分最高.从政策级别来看，虽然《重庆市体育产业发展“十四五”规划》P8仅为重庆市体育局出台市级层面政策，但从文本内容可以看出本市高度重视体育旅游产业的发展.例如，根据自身实际情况特点，以“山水之城，美丽之地”独具一格的自然人文资源为依托，紧抓体育为旅游经济赋能，打造全国户外运动首选目的地.体现出顶层设计的高屋建瓴与执行方案的精准高效.

P4与P7政策均为贯彻落实《国务院办公厅关于进一步扩大旅游文化体育健康养老教育培训等领域消费的意见》颁布的地方性政策文件.根据PMC指数得分分析，P4与P8整体设计较为完善.P4)的PMC指数为7.32，排名第2，等级为优秀.一级变量除政策重点(X9)均大于或等于平均值，得分也是其中最高，体现出吉林省人民政府在体育旅游产业政策制定的全面性，表明了吉林省人民政府，坚持新发展理念，紧扣体育+旅游融合发展.政策文本内容以吉林省硬件建设(X7∶1)、市场培育(X7∶2)为政策重点，对体育旅游产业相关器材设备发展关注度缺失，因此拉低了分数.P7的PMC指数为7.04，排名第3，等级为优秀.仅(X8)小于平均值，在保障激励(X8)中对产业供地(X5∶3)与税收优惠(X5∶5)缺乏有效关注，导致拉低平均分.完善健全的保障激励方法有利于体育旅游产业政策执行的通畅性与目标的实现.

3.2.2 良好级政策

对5部良好级政策文本进行分析结果如下.

P1的PMC指数为6.89，排名第4，等级为良好.政策设计相对完善，得分接近优秀级别，是由国家旅游局与国家体育总局联合制定，为充分挖掘和发挥我国体育旅游资源优势，盘活体育资源，实现全民健身和全面健康深度融合发展的综合性政策.作用领域(X5)、政策功能(X6)、政策重点(X9)均高于平均分，而政策性质(X1)、政策评价(X3)略低于平均分.究其原因，P1是国家为积极发展体育旅游全国性的方针政策，作用领域(X5)、政策重点(X9)涉及广泛，主要目的是给予地方政府方向引领作用，在政策执行阶段操作性与监管落实具体由地方政府根据所在地实际情况进行精准落实.

P6的PMC指数为6.81，排名第5，等级为良好.随着“三亿人参与冰雪运动”的宏伟目标提出，以及为助力北京2022年冬奥会的成功举办，北京市人民政府颁布关于冰雪运动发展的长期政策文本，政策性质(X1)、受领对象(X7)、保障激励(X8)、政策重点(X9)高于平均分，但该政策没有涉及服务(X5∶2)、民生保障(X6∶3)，造成(X5)作用领域与(X6)政策功能低于平均分.

P2的PMC指数为6.80，排名第6，等级为良好.仅有政策性质(X1)、政策评价(X3)这2项得分小于平均分.由于P2是国务院发布关于我国十三五旅游业中期政策规划，为未来五年行业发展的行动纲领和基本遵循，其重点在于对旅游业发展的宏观把控，因此在政策落实过程中出现政策责权不清晰与监管空缺的现象，导致政策性质(X1)与政策评价(X3)低于平均分.

P3的PMC指数为6.55，排名第7，等级为良好.一级变量政策性质(X1)、政策评价(X3)、政策重点(X9)小于平均分.P3为《京津冀健身休闲运动协同发展规划(2016-2025年)》，由于国家体育总局、发展改革委、旅游局共同编制强调各部门间的协调融合，同样出现在监管空缺与责权不明晰的问题.此外，政策文本内容以硬件建设与参与人口培养为政策重点，对器材设备发展支持力度不够.建议考虑从(X9)政策重点方面进行改进.

P5的PMC指数为6.35，排名最后，等级为良好.共有5项一级变量低于平均分.其中保障激励(X8)方面得分在8部政策一级变量中处于最低分，与平均分相差0.19.其原因为体质改革(X8∶6)、活动宣传(X8∶7)、监督落实(X8∶10)方面保障激励措施考虑不足.建议优化P5，可以从保障激励(X8)入手.

4 结论与启示

本文以政策量化评价的视角，运用ROST CM6工具获取样本数据，计算8部政策的PMC指数并绘制PMC曲面，主要得出如下结论：

(1)体育旅游产业政策一致性程度较高.经过观察体育旅游产业PMC指数、曲面图与S指数，发现8部政策政策时效(X2)、政策级别(X4)、受领对象(X7)方面的一致性程度较高.

(2)我国体育旅游产业政策整体发展规划较为合理.对8部政策进行评价，其中有3部政策等级为优秀(P4、P7、P8)，5部政策等级为良好(P1、P2、P3、P5、P6).此外，国家级政策PMC平均分为6.75，省级政策的PMC平均分为6.84，其他级别政策PMC平均分为7.09，可见随着政策级别的降低，其体育旅游产业政策评分呈现逐渐上升的走向，这也充分说明了从中央到地方各级政府充分重视体育旅游产业的顶层设计，突出产业的引领作用.上述现象与我国现实情况相吻合，证明了我国体育旅游产业政策落实有序，执行有力，体系设计合理.

(3)我国体育旅游产业政策有待完善.从8部体育旅游产业政策的一级变量和二级变量的得分来看，体育旅游产业政策的设计仍存多方面问题：一是我国体育旅游产业政策存在显著内部分化问题，主要表现在整体政策质量较好，但在各一级变量指标中，政策得分最差值较大.二是保障措施不足难以有效发挥，政策分析结果表明，我国体育旅游产业政策设计在人才激励、金融支持、R&D资源等方面比较出色，但对产业供地、活动宣传、监督落实等方面的关注度不足，在具体政策内容上仍需要深化落实出台相关政策丰富相关领域.

PMC指数模型为体育旅游产业政策评估提供了一种新的思路与观点，本文将这一模型应用到体育旅游产业政策评价领域，并结合体育旅游产业政策文本特征，建立政策评价指标体系.采用PMC指数模型对体育旅游产业政策的一级变量进行科学、合理的量化，并通过PMC曲面图进行了更为直观、具体的表现.虽然本文对体育旅游产业政策量化评价进行了较为深入地探讨，但仍然存在一定的局限，在构建体育旅游产业政策评价体系时，指标设定和评价维度受人为主观影响较大，未来可通过融合其他模型进行优化升级，如加入神经网络技术使其评价设定和评价维度进行更深层的挖掘，力求对体育旅游产业政策进行更加全面与准确地评价，为我国的有关政策制定与执行提供理论基础与参考.