我国政策计量研究方法与模型

2019年第5期（总第180期）2摘要：分析政策计量领域常见的研究工具，发现哪些研究工具经常同时使用并分析其原因，更好地发挥类似工具在政策计量领域的作用。收集符合本研究要求的文献，采用文献研究法和统计分析法，结合社会化网络分析软件，从中心性对得到的结果进行定性解读和定量分析。虽然定量研究方法在政策计量领域开始发挥越来越重要的作用，也取得了一系列的研究成果，但是定性分析作为一种重要的辅助表达手段仍然不可或缺，还有一定的作用和地位；计算难度较小，学习成本较低，操作更加灵活的研究工具更被研究人员所青睐。关键词：政策分析；文本计量研究；社会网络分析；度数中心度中图分类号：G351.3DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2019.05.001马海群1,2张斌3（1.黑龙江大学俄罗斯语言文学与文化研究中心，哈尔滨150080；2.黑龙江大学信息资源管理研究中心，哈尔滨150080；3.黑龙江大学信息管理学院，哈尔滨150080）我国政策计量研究：方法与模型**本研究得到黑龙江大学对俄问题研究专项项目“俄罗斯信息安全体系研究”（编号：DEZ1906）资助。政策是一类特殊的文献记录，既包括各种带有官方性质的文献（如政府工作报告、政府文件等），也包含各种咨询、评论等半官方性质的文本，涉及金融、养老、科技等各个领域。而对政策进行研究的方法，受限于人文社会科学领域的传统思维，历来以采用思辨的方式，以定性分析为主。在以前数据量尚不算很大的年代，此种方法对政策研究领域确实有促进作用，但是当数据量开始激增，各种类型的数据层出不穷的时候，思辨性的研究方法开始对政策研究产生限制性作用，制约了该领域的健康发展，并且不利于我国在政策研究领域赶超国外的研究水平[1]。图灵奖得主、关系型数据库鼻祖JimGray在2007年提出“数据密集型科学研究范式”的概念[2]。与此同时，随着计算机技术的日渐完善以及大数据技术的日渐成熟，使得传统的、在理工科研究中曾被大量使用的诸如文本挖掘、信息计量、信息可视化等技术越来越多地开始被人们所重视，并且逐步渗透到人文社会科学领域，产生了一系列计算性人文科学，诞生了一系列的计量分析成果。同时在政策计量分析领域，一系列模型和方法的应用也让可以分析的政策文本的数量和精度方面有了大幅提升，产生了一系列新的理念，如政策文本计算、政策语义分析、对政策的立场倾向和情感进行深度分析等，这也说明政策分析领域在计量工具加入后慢慢走向成熟[1]。1国内外有关文献综述从已有研究成果来看，国内的研究者主要集中在针对某一具体领域的政策来进行计量分析。黄扬[3]从政策工具的视角，借助内容分析法，通过分析框架构建、政策编码及频数统计和维度等，对多份由中央层级发布的关于中国公共图书馆计量有关方面的政策进行研究，进而了解当前阶段我国公共政策存在的主要问题，从而为后续的政策计量研究提供了相应的借鉴。马海群等[4]通过使用S-CAD方法，系统评估了《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》的实施效果，对该政策文件的逻辑性以及投入的必要性和充分性进行了解读，进而发现了在政策的制定和实施过程中存在的诸多问题，从而得到了具有借鉴意义的结论，以促进国家信息政策的完善。黄萃等[5]对1978—2013年科技创新相关政策进行了系统化计量分析和研究，并阶段性地考察了该类型下政府部门之间的合作关系，定量分析了不同阶段下不同政府部门的关系，并且得出了我国政府部探索与交流2019年第5期（总第180期）门在该类型的政策领域之中合作呈现出逐步加强的态势，合作部门数量逐渐增多，合作深度慢慢加深，合作复杂性逐步增强；发现了少数核心合作关系的部门，产学研相结合的程度不断提高，并且从责任和利益两个角度对推进我国治理能力和体系现代化发展提出了建议。裴雷等[6]结合目前的大数据环境，探讨了政策文本计量的方法论基础和有代表性的典型工具，梳理了有关议题并总结归纳了在政策文本计量中用到的工具存在的不足，同时对该种类型的方法在未来继续研究政策精细化进行了有关讨论。张越等[7]在语法分析特征的基础上，深入分析核心词汇的构成模式，进而构建可以抽取政策文本核心词汇的模型，并对有关文献的关键词进行抽取，最终通过科技成果转化有关文献验证了该方法的有效性。从国外的已有文献来看，在政策计量领域，国外研究者主要集中于政策文本分析方法优缺点的对比研究上。Hjorth等[8]将CMPRILEmeasure政治演讲语料库作为研究的文本，对比自动文本分析和专家调查分析对该语料库的分析情况。实验结果表明，在Spearman相关系数上，自动分析技术明显优于专家调查分析技术。而Proksch等[9]以政见语料库为分析对象，发现研究结果出现的偏差主要集中于文献编码的阶段，不论是采取专家进行的手工编码抑或计算机的自动编码，而非计算机算法本身所造成的缺陷。2研究目的与研究方法本文的主要研究目的在于通过对我国政策计量研究的有关文献进行梳理，分析得到其中发挥主要作用的模型、方法、指标或者体系等研究工具，发现经常同时使用并且发挥主要作用的研究工具，进而从中得到规律或者特征，发现更加适合的工具来帮助人们了解和认知该领域。为完成以上目的，本文拟采用文献研究法、统计分析法和内容分析法[10]，借助社会化网络分析软件生成共现图谱，然后结合相关文献进行实例论证，直观具体地反映出结论。文献研究法是一种间接考察社会现象的方式，包括对统计资料进行整理与分析，贯穿于人文社会科学研究的始终，是该领域的常用研究方法；统计分析法包括描述性统计分析和推论性统计分析两种，本次研究以描述性统计分析为主，通过运用一定的统计量来说明数据资料之间的相互关系；内容分析法是一种将统计资料可以定量描述和分析的方法，可以客观、系统地对所发现的结论进行较好的展示与说明，采用内容分析法对符合要求的文章进行分类、处理与甄别，然后将整理好的数据通过社会化网络分析软件的输出，以图的形式表现出来，可以直观具体地反映出节点间的亲疏关系，并通过具体指标来揭示起到关键作用的方法有哪些。3数据处理与分析3.1数据处理为了最大化地获得所需要研究的数据，本研究选择在中国知网中进行检索，使用高级检索功能进行数据查询，检索数据库勾选中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库及中国重要报纸全文数据库。具体检索条件以及相关结果如表1所示。表1检索条件及检索结果主题=政策量化，其他条件默认主题=政策计量，其他条件默认主题=文献计量，主题=政策，其他条件默认主题=政策计算，其他条件默认检索到符合要求的数据/条检索条件1066382133132检索时间为2019年2月27日，总计得到1713条数据。对上述内容进行数据清洗，采取人工检索的方式，去掉重复内容、征稿启事、新闻通稿、关键词空白的文章及与本研究不相关的文章等，得到有效数据1480条。首先，对研究工具进行界定。《现代汉语词典》把“工具”比喻为“用以达到目的的事物”。从这个概念上来说，工具既可以是具体的，也可以是抽象的。所以，本文将研究工具界定为用以完成某项特定的科研目的，所用到的方法、模型、指标、体系等手段。其次，在1480条有效数据的基础上，进行数据处理。为确保获取研究工具的信度和效度，结合上文对研究工具的界定，采用如下方法。分别以“模型”“法”“指标”“体系”“方法”为关键词，依次检索所有文章的题目、关键词和摘要，并且对文章正文介绍研究方法的部分进行浏览，提取每篇文章所应用的模型、方法、指标和体系；在经过一段我国政策计量研究：方法与模型马海群张斌2019年第5期（总第180期）时间后，以相同的条件对文章进行重复浏览与检索，以此来确保可以尽量全面与精准地把研究工具都包含进来。对于第二次检索过程中被遗漏文章进行仔细研读，直到确定是否符合本研究要求为止。经过两次检索，共得到587篇可以纳入研究范围的文献，对上述文章依次进行编号处理，在Excel表格中，以每一篇文章单独作为一行来存储该文章所使用的研究工具。将上述表格中出现的含义相同，但是不同表述的工具进行合并，如“动态随机一般均衡模型”都替换为“DSGE模型”；然后将上述提及的研究工具生成共现矩阵，同时对表述含义较为宽泛的词语，阅读具体包含这些词语的文章，将提到的如“理论模型”之类的词语进行细分。根据本研究的目的，出现频次为1的研究工具对本研究没有意义，所以将出现频次为1的研究工具剔除，只保留频次大于或等于2的研究工具，之后生成研究工具共现矩阵。借助社会化网络分析软件UCINET6和NetDraw2.084，将共现矩阵转化为研究工具共现知识图谱，每种工具在知识图谱中表现为一个节点，计算节点的度数中心度，如图1所示。图1研究工具的度数中心度示意图3.2数据分析（1）密度与标准差分析。密度（density）代表的是网络中节点的关联程度，密度数值越高，越接近1，代表网络中成员之间的联系越紧密，集中度越高，信息在成员之间的交流越通畅。标准差（standarddeviation）用来揭示各个成员节点之间的核心度差别大小，若标准差小，而密度较低，则说明该网络不会因为其中某些节点被瓦解而导致整个网络瘫痪，即具有较强的外在抵抗的能力[11]。计算上文共现矩阵的密度和标准差，可以得到587篇文章中所提及的政策文本研究工具的密度为0.0277，标准差0.2446。密度较低，说明该网络较为分散，节点之间的联系较弱，尚未形成研究工具体系；而较低的标准差也说明节点之间的核心度差别较小，未形成关键节点，即使其中某一个或者某几个研究工具在特定情况下无法发挥作用，也不会影响该领域整体的发展趋势，不会对该领域的研究进展带来迟滞作用。（2）中心性分析。度数中心度是社会化网络分析刻画节点中心性的最直接度量指标，一个节点的度数中心度越大，表明该节点在网络中的重要性越高[11]，在图1中反馈的就是方框越大；节点之间的连线数目越多，说明和它一起使用的研究工具的数目越多；节点之间的连线越粗，说明二者联合使用的频率越高。在UCINET6中计算各个节点的度数中心度，并结㻭㻰㻙㻭㻿ᶍᆺ㻮㼂㻭㻾᪉ἲ㻮㼂㻭㻾ᶍᆺ㻯㻳㻱ᶍᆺCPI㻰㻿㻳㻱ᶍᆺ㻳㻭㻾㻯㻴ᶍᆺGDP*UDQJHUഐ᷌Ự傼㻵㻿㻙㻸㻹ᶍᆺ/'$ѫ仈⁑ර㻸㼛㼓㼕㼠ᶍᆺ㻸㼀㻙㼀㼂㻼㻙㼂㻭㻾ᶍᆺMarkov㻹㻿㻙㼂㻭㻾ᶍᆺ㻺㻻㻱㻹ᶍᆺ㻼㻹㻯ᣦᩘᶍᆺ㻼㼂㻭㻾ᶍᆺ㻿㼂㻭㻾ᶍᆺ㼀㼂㻼㻙㻲㻭㻙㼂㻭㻾ᶍᆺ㼀㼂㻼㻙㼂㻭㻾ᶍᆺ㼂㻭㻾ᶍᆺ㼂㻱㻯㻹ᶍᆺ㼂㻱㻯ᶍᆺ䍍ਦᯟᯩ⌅∄䖳࠶᷀∄䖳࠶᷀⌅ঊᔸ࠶᷀ঊᔸ⁑ර䇽仁࠶᷀অսṩỰ傼䘝ԓㆋ䘹⁑රᐃᛶศᯒཊ㔤ቪᓖ࠶᷀ཊݳ㓯ᙗഎᖂ⁑ර᪉ᕪศゎᴫᛕᶍᆺޡ䇽࠶᷀ᒯѹ㜹ߢ૽ᓄ࠭ᮠᆿ㿲㓿⍾䇑䟿⁑ර⚠㢢ޣ㚄࠶᷀എᖂ⁑ර␧仁ᮠᦞ⁑ර䍗ᐱ⁑රᇶ෸ᶍᆺ䇑䟿ᯩ⌅䇑䟿࠶᷀䇑䟿㓿⍾⁑ර䇑䟿㓿⍾ᆖ䇑䟿㓿⍾ᆖ⁑ර䇑䟿⁑ර䇑㇇⁑ර㔃ᶴ9$5⁑ර㔠⼥㻯㻳㻱ᶍᆺ㓿⍾䇑䟿⁑ර㓿⍾⁑ර㚊㊫࠶᷀オ䰤䇑䟿⁑ර⨶䇪оᇎ䇱⴨㔃ਸ㔞໬᪉ἲ㔞໬ᶍᆺ㜹ߢ૽ᓄ㜹ߢ૽ᓄ࠶᷀㜹ߢ૽ᓄ࠭ᮠ㫉ԓቄᕇ㧡᰾ཊᚙᐳӰ⁑ර㫉ԓቄᕇ㧡᰾⁑ර㠃ᯈᩘᤣᶍᆺ᧿䘠ᙗ㔏䇑ෆᐜศᯒἲ䇴ԧ⁑ර⟥ᵳ⌅⽮Պ㖁㔌࠶᷀ᰦਈ৲ᮠ⁑රᰦ䰤ᒿࡇ࠶᷀ᇎ䇱⁑රᩘᏛᶍᆺ㔏䇑࠶᷀㔏䇑ᆖᯩ⌅ཆ≷㓿䬰୶ᇊԧ⁑රᩥᮏศᯒ᮷ᵜ᥆ᧈ᮷⥞䇑䟿⌅᮷⥞䇑䟿⌅࠶᷀䈟ᐞ؞↓⁑ර㌫㔏ࣘ࣋ᆖᯩ⌅ੁ䟿㠚എᖂᯩ⌅ॿᮤ࠶᷀ॿᮤỰ傼ᯠᔰ᭮㓿⍾ᆿ㿲㓿⍾ᆖ⁑රؑ᚟ਟ㿶ॆа㡜എᖂ⁑රᅉᏊศᯒ䈝ѹ࠶᷀ᨻ⟇㔞໬᭯ㆆ᮷⥞䇑䟿⌅⸕䇶മ䉡୺ᡂศศᯒѫ仈⁑ර⣦ᘱオ䰤⁑ර㻭㻰㻙㻭㻿ᶍᆺ㻮㼂㻭㻾᪉ἲ㻮㼂㻭㻾ᶍᆺ㻯㻳㻱ᶍᆺCPI㻰㻿㻳㻱ᶍᆺ㻳㻭㻾㻯㻴ᶍᆺGDP*UDQJHUഐ᷌Ự傼㻵㻿㻙㻸㻹ᶍᆺ/'$ѫ仈⁑ර㻸㼛㼓㼕㼠ᶍᆺ㻸㼀㻙㼀㼂㻼㻙㼂㻭㻾ᶍᆺMarkov㻹㻿㻙㼂㻭㻾ᶍᆺ㻺㻻㻱㻹ᶍᆺ㻼㻹㻯ᣦᩘᶍᆺ㻼㼂㻭㻾ᶍᆺ㻿㼂㻭㻾ᶍᆺ㼀㼂㻼㻙㻲㻭㻙㼂㻭㻾ᶍᆺ㼀㼂㻼㻙㼂㻭㻾ᶍᆺ㼂㻭㻾ᶍᆺ㼂㻱㻯㻹ᶍᆺ㼂㻱㻯ᶍᆺ䍍ਦᯟᯩ⌅∄䖳࠶᷀∄䖳࠶᷀⌅ঊᔸ࠶᷀ঊᔸ⁑ර䇽仁࠶᷀অսṩỰ傼䘝ԓㆋ䘹⁑රᐃᛶศᯒཊ㔤ቪᓖ࠶᷀ཊݳ㓯ᙗഎᖂ⁑ර᪉ᕪศゎᴫᛕᶍᆺޡ䇽࠶᷀ᒯѹ㜹ߢ૽ᓄ࠭ᮠᆿ㿲㓿⍾䇑䟿⁑ර⚠㢢ޣ㚄࠶᷀എ