赤水河生态补偿评价方法及其实证分析——基于改进的PMC 方法

张森林，郑莉萍，胡煜佳，邵景安，万其林

（重庆师范大学地理与旅游学院，重庆401331）

Huang 等［1］将政策文本分为基于政策文档的外部属性分析、语言成分分析、政策文本的语义分析和基于网络理论的分析。一种广泛的政策工具应用倾向于将基本政策工具分为供给、环境和需求3 种类型［2-7］，该种政策工具划分的方法大多数呈现供给型政策工具和环境型政策工具稍有过溢，需求型政策工具严重不足的结论。另一种同样广泛的政策工具则是管制型、市场型（混合型）和自愿型政策工具的划分方法［8，9］，与之相近的常规分类方法将政策工具划分为行政型、经济型和信息型［10-12］，其中陈起俊等［13］将前2 种政策工具交叉组合起来进行政策文本分析，部分学者［12，14］对第二种政策工具进一步细化，参考了麦克唐纳和艾穆尔（Mc Donnell and Elmore）、施耐德和英格拉姆（Schneider and Ingram）的研究，从政策工具理想的角度，将政策工具划分为权威型、激励型、能力建设型、象征和劝告型、学习型、系统变革型等，也有学者结合政策文本主体和内容倾向于封闭类、混合类、经济响应类和卫生促进类的政策工具划分方法［15］。

PMC（Policy modeling consistency）指数模型是国际上认可的比较先进的政策评估方法，该模型不仅可以通过PMC 指数多维度分析某项政策的内部异质性和优劣水平，而且可以直观展示政策各维度的优势和缺陷。张永安等［16］将PMC 引入到中国的政策文本评价中，使PMC 在中国得到广泛的应用。但相对于以上的政策评估方法，国内对该方法的重视程度依然不够。因此，本研究基于改进后的PMC评价模型对长江上游地区生态补偿政策进行评价，以期更全面、客观地反映政策文本的影响力，探究PMC 评价体系在中国大规模应用中存在的问题，并进行改良，使该评价体系具有更强的适用性。

1 材料来源与预处理

1.1 材料来源

为最大程度保证政策文本材料的完备性，本研究材料来源于以下途径：北大法宝（http：∕∕www.pkulaw.cn∕）、推动长江经济带发展网（http：∕∕cjjjd.ndrc.gov.cn∕）、水利部长江委员会（http：∕∕www.cjw.gov.cn∕zwzc∕zcfg∕gfxwj∕）及长江上游西藏、青海、四川、云南、贵州和重庆等各省、市（自治区）政府官网，累计获得118 份“生态补偿”相关政策文件，其中国家层面（国务院及其相关部委）47 份，西藏自治区8 份、青海省6份、云南省5 份、四川省10 份、贵州市20 份、重庆市7份、湖北省15 份。

1.2 评价材料的选取

为保障材料的相关性、代表性、层次性、多样性和时效性［17］等诸多特征，以便对长江上游“生态补偿”政策进行更科学、全面、客观的评价，基于以下标准对选取的政策材料文本进行质量控制。

1）相关性原则。为保障所评价的政策文本均与“生态补偿”方面相关，在政策挑选的第一阶段，先利用Python 软件将所有政策文件合并为一个总的政策文本，再将118 份政策文本分别与总政策文本在Nvivo 软件中进行Pearson 相关性分析。在社会科学研究领域认为相关系数大于0.5 意味着存在强相关性［18］，在6 555 组相关性关系中剔除与总政策文本相关系数低于0.5 的政策文本，得到1 931 份符合条件的政策文本。

2）层次性原则。在政策文本挑选的第三阶段要保证同一类型政策文本的发布机构既有国家层面也有地方层面，既有单主体发文也有多主体发文。

3）代表性原则。在政策挑选的第二阶段要保证法律、意见、通知、方案、规划和条例等所有政策文本类型均被覆盖，以便对不同的政策文本类型特征进行评价和分析，在符合层次性原则的同时对政策文本数量进行一定的控制，同一发文主体同种政策文本类型仅选取相关性最高的文本。

4）多样性原则。在满足以上三大原则的同时，在政策文本的挑选过程中要涵盖森林、河流、湿地和耕地等自然客体对象。

5）时效性原则。在保证以上条件的同时，让政策文本的总时间跨度在10 年以上，便于对政策时效性进行差异评价。

基于以上五大原则，最终从118 份政策文本中挑选出符合条件的高质量政策文本23 份用作政策文本评价材料（表1）。从初步分析挑选的23 份最具代表性的“生态补偿”相关政策文本中发现，2016 年国务院出台的《关于健全生态保护补偿机制的意见》与整体政策文本相关性为1.00（未设置小数位数时为0.997），起着纲领性作用，而2017 年西藏自治区和云南省出台的《关于健全生态保护补偿机制的实施意见》与国务院出台的政策文本相关性均大于0.90，通过对比3 份政策文本的具体内容，发现西藏自治区和云南省两地的政策文本基本是对国务院政策文本的转发性制定，考虑到2 地政策文本最后评价结果会与国务院相关政策文件过分一致，对其进行评价意义不大，因此在实际的政策评价过程中剔除对这2 份政策文本的评价，最终实际参与评价的政策文件为21 份。

表1 生态补偿政策样本

2 改进PMC 模型的构建

PMC 指数是一种政策文本分析模型，该模型强调世间万物是不断发展且互相联系的，任何一个可能相关的变量都不能被忽略［19］。选择PMC 指数模型评估生态补偿政策，一般情况下PMC 的构建步骤［1］有：①识别政策的变量、参数；②构建多投入产出表（为非必要项）；③计算PMC 变量指数；④构建PMC 曲面（可视化过程，具有可替代性）。

PMC 曲面的评价方法具有考量因子全面、计算方便等特点，但是科研人员在引入该方法时存在一些问题。一是部分学者在政策文本选取上具有随意性［20］，存在政策文本的选取不够全面科学、政策选取标准不够透明［21，22］、选取原因模糊化、材料的代表性及其相关性难以被度量等特点。还有学者在进行PMC 评价时在政策文本的选取上直接描述为随机选取［23，24］，可能存在为结果好看的假随机挑选［25，26］，同时不加以筛选的PMC 评价，较大地增加了工作量（80 篇）［26］；二是PMC 曲面的评价强调在考虑所有相关变量的同时将所有相关变量的权重设定为简单的［0，1］分布［27-29］，显然过于理想化、单一化、均质化，难以考察高相似文本间的差异，等权重的处理方法使得不同变量之间的差异被消除，最后得出的结果难以察觉到微小的差异，不利于挖掘政策文本背后的真正价值；三是原有PMC 评价体现对单向评价因子的特征考量不够，对国家层面和地方层面的效力级别与政策类型、治理范围、发文主体等因素采用等权重的做法是不合理的，在这些具有层级性的变量上依然采用简单的［0，1］分布并将其平均化更是不妥［30-32］，缩小了地方和中央的差异化，容易导致中央的政策文本评价值偏小，而地方政策文本的评价值偏大，这不仅不符合大众的常识心理认知，更加不符合评价的客观性；四是多数人在运用PMC 曲面评价方法时将X10（政策公开）变量作为单一维度，而在绘制PMC 曲线时仅使用前9 项因子［27，33-35］；五是传统的PMC 评价忽视了政策文本长短的特性，短小精悍的政策文本相对于细致长篇的政策文本更具有优势，导致短文本的评价值偏高；六是单纯的PMC 曲面评价难以对政策的事实效果进行评价，尤其是类似政策对不同经济体的作用不同。

针对以上存在的问题，在原有PMC 基础上进行改进。①针对以往待评价政策文本随机化、无序化、非相关化选取的一系列问题，基于以上5 项原则进行选取，保障材料的相关性、代表性、层次性、多样性、时效性等诸多特征，以便对长江上游“生态补偿”政策进行更科学、全面、客观的评价，对选取的政策材料文本进行质量控制。②对于等权重单一化、均质化的［0，1］分布的赋值问题，采用全文本的地毯式编码，使不同的评价因子增加一个比例维度，并通过式（1）对不同的评价因子赋予客观性的权重（Q），使相似性较为一致的政策文本之间的差异得以凸显，以便挖掘政策文本深处的信息量。③对于中央和地方不同政策文本的效力级别与政策类型、治理范围、发文主体等因素差异，采用阶梯式赋权的方式，以克服原有评价体系中中央政策文本评价值偏小，地方政策文本评价值偏大的不合理、不客观现象。④将原有政策公开因子X10拆分并与其他因子合并为单部门政策公开（X65）与多部门政策公开（X66）2 项，将政策公开与政策影响范围相结合，赋予政策公开因子存在的意义。

2.1 变量设置与参数识别

通过文本挖掘相关参考文献（表2），本研究中区域科技创新政策的PMC 指数模型包括9 个主要变量及53 个二级变量，主要变量中X2与X5均为多选一的梯级变量，因此实际上的二级变量为47 个，详情如下。

表2 指标体系构建

2.2 指数计算与曲面构建

除X2与X5采用阶梯权重赋值外，其余变量均在原有［0，1］分布的基础上乘以无量纲权重（Q），具体计算方法如下。

改进前算法：

改进后算法：

式中，S为PMC 得分；Xti为第t项主指标的第i个指标；t表示一级指标（取值1～9），i表示二级指标；Q为无量纲权重。

2.3 评价结果分级

参考文献［19，23-27，37-40］，对已有的评分等级进行折合性改进得到新的评分等级（表3）。

表3 调整前后评分等级

3 实证结果分析

3.1 模型改进效果分析

3.1.1 中央与地方的纠偏效果显著 各生态补偿政策文本PMC 得分及其排名见表4。通过对比改进前后的PMC 得分，发现改进前的PMC 评价体系中P1、P2、P3、P4 等国家层面的评价值远低于P9 这一湖北省地方层面的政策文本，不符合政策影响力从上至下的传播链条，说明原有评价体系不合理，呈中央政策文本评价值整体偏低、地方政策文本评价值整体偏高的特征，原有评价体系的等权重设置方法是不合理的。改进后的PMC 评价值中P1、P2、P3、P4 等国家层面的评价值排名靠前，均排在前5 名，作为国家层面的纲领性文件拥有更高的评价值，不仅符合科层制度自上而下的传导逻辑，而且做到了客观性与科学性的统一。

表4 各生态补偿政策文本PMC 得分及其排名

3.1.2 生态补偿内容导向文本和非生态补偿导向文本的纠偏效果明显 通过对比改进前后的PMC 得分（表4），发现P10、P11 等非生态补偿内容导向的政策文本评价值虚假性远高于P1、P2、P3、P4 等生态补偿内容导向的政策文本。从信息论的角度来看，主题越明确的政策文本理应分值越高；从常识来看，对生态补偿政策文本进行评价，生态补偿内容导向的政策文本理应比非生态补偿内容导向的分值高，因为生态补偿内容导向的政策文本对生态补偿的细节性、控制性描述更加详实。改进后的PMC 评价值则克服了文本长短这一特性的弊端，使得P10、P11、P13 等非生态补偿内容导向的政策文本的评价值低于P1、P2、P3、P4 等生态补偿内容导向的政策文本，评价值更客观合理。

3.2 改进后PMC 值分布

从改进后的PMC 评价值分布来看，P1、P3、P4 等国家层面的生态补偿内容导向长文本类型的政策文本值处于第一梯队，远高于平均值（2.23），政策文本的影响范围和效力更高，而P2（湖北省）的生态补偿政策因为强烈的生态补偿内容导向也处于第一梯队，在生态补偿政策文本领域具有较强的影响力；P5、P6、P7、P8、P9、P11、P12、P14、P17、P18 等偏地方层面的非生态补偿内容导向的政策文本在平均值附近波动，在生态补偿文本领域影响力则处于第二梯队；P13、P15、P16、P19、P20、P21 等偏地方性的非生态补偿内容导向的短文本类型的政策文本远低于平均值，在生态补偿文本领域的影响力则较弱。

通过对比改进前后的PMC（表4、图1），发现改进前的政策文本评价值在1.13～3.66，差值为2.53。其中优秀政策文本10 份，分别为P1、P2、P5、P7、P9、P10、P11、P12、P14、P16；可接受政策文本7 份，分别为P3、P4、P6、P13、P15、P18、P20；不良政策文本4份，分别为P8、P17、P19、P21。优秀政策文本占比过大，不良政策文本占比较少，PMC 评价值整体呈现虚高的特征。改进后的政策文本评价值在1.18～3.35，差值为2.17。其中优秀政策文本3 份，分别为P1、P3、P4；可接受政策文本10 份，分别为P2、P5、P6、P8、P9、P10、P12、P14、P17、P18；不良政策文本8份，分别为P7、P11、P13、P15、P16、P19、P20、P21。改进后的PMC 评价值中可接受的政策文本占比最多，其次为不良政策文本，各等级文本符合正态分布规律，也与初始选定的［0，1］分布呈同频变动，符合统计学规律。

图1 政策文本PMC

3.3 相近政策文本分析

P12 与P14 为中央各部委推动下制定的跨省、跨流域的生态补偿政策文本，与总文本的相关性均为0.58，二者之间的相关性则高达0.999，二者的政策文本结构也具有较高的相关性特征（图2）。从政策文本内容的角度来看，由于二者的内容为共同制定，其文本的差异性较小，二者的评价值也较接近，原有的PMC 评价体系测到二者的差值为0.08，而二者的排序分别为第9 位与第8 位。而运用改进后的PMC评价体系之后，二者的差值为0.17，而二者的排序分别为第10 位与第8 位，二者的最大差异体现在X6［政策评价（政策结构、工具）］上。改进后的评价排序与分值依然为贵州省的赤水河生态补偿政策文本高于四川省，但是改进后的PMC 评价值更多地体现出高相似性政策文本的差异性，使得高相似性政策文本的PMC 评价值具有更大的可操作性。从产业发展的角度来说，赤水河两岸的发展水平呈贵州省一岸高于四川省的特征，茅台集团位于贵州省，品牌效应显著，赤水河两岸的贵州省和四川省的经济状况与两省整体的经济状况呈相反的格局，生态补偿政策文本评价值体现在贵州省高于四川省且呈较大差距，也符合两地的产业和经济发展状况。

图2 P12 与P14 的政策文本特征

4 小结与讨论

本研究遵循相关性、代表性、层次性、多样性、时效性五大基本原则，从118 份生态补偿政策文本中筛选出21 份，引入比例因子的无量纲化值作为权重，突显不同政策因子的强度信号对原有的PMC 评价体系进行改进，很大程度上克服了原有PMC 评价体系中评价材料选取随意性强、相关性差、权重过分均一化、中央地方无差异、文本篇幅忽视化等问题。一是解决了中央政策文本评价值整体偏低，地方政策文本评价值整体偏高的反事实反直觉特征，纠正了地方与中央政策文本效力的偏差，凸显了中央与地方的差异性；二是缩小了短小精悍的政策文本相对于细致长篇的政策文本的凝练性优势，纠正了短文本评价值虚高的问题；三是PMC 评价值虚高现象得到抑制，评价值波动有所减少，PMC 评价等级结构有所优化，呈正态分布特征。

但是本研究中21 项代表性生态补偿政策文本的评价受篇幅限制，仅对各政策文本进行了整体性的评价，还缺少对各政策文本单项的细致性解读，也未绘制难以识别各变量的具体位置、三维结构的传统PMC 曲面。因其容易增加读者的认知负担，所以使用显示效果简洁的雷达图的形式，就四川省和贵州省针对赤水河条例的结构进行对比。