董佳佳 密心源

摘 要 基于政策工具的视角，采取文本挖掘法对2009—2018年在天津实施的农村产业融合发展政策科学性进行分析;运用PMC指数模型对天津市农村产业融合发展政策进行量化评价。结果表明，天津市农村产业融合发展政策涵盖了供给型、需求型和环境型政策，这些政策仍存在一些不足和缺失;选取的6项实证分析政策中，P4、P6为优秀等级，政策P1、P2、P3、P5为良好等级，均有一定的改善空间。

关键词 农村产业融合发展;文本挖掘;量化评价;PMC指数模型

中图分类号：F327 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2020.24.070

当前，我国经济发展已进入“动力转换、结构调整、方式转变”的新常态，农村经济社会发展的内外部环境发生了深刻变化，在此新形势下，农村产业融合发展成为“农业增效、农民增收、农村增绿”的新思路[1]。近年来，天津市高度重视农村产业融合发展，颁布实施了一系列政策文件，通过财政补贴、融资支持、人員培训等政策工具规范促进农村产业融合。然而，随着各类政策的不断颁布实施，农村产业融合政策体系日益复杂完善，政策供求错位、系统性不强等问题也日益凸现。因此，开展农村产业融合发展政策评价是十分必要的。

1 研究方法

选取2009—2018年在天津市实施的关于促进农村一二三产业融合发展方面的政策文本。经过筛选，选取国家级政策5项、天津市级政策31项，共计36项政策文本用于政策工具挖掘，随机选取6项有关天津农村产业融合发展的政策文本进行量化评价的实证分析，分别为《加强农业产业化领域金融合作助推实施乡村振兴战略的意见》（P1）、《天津市2017年农业综合开发产业化发展项目申报指南》（P2）、《2017年中央财政支持农村一二三产业融合发展项目补助资金计划》（P3）、《天津市现代农业产业园创建导则》（P4）、《天津市农业产业化龙头企业财政贴息项目和资金管理办法》（P5）、《关于开展第六批农业产业化经营市级重点龙头企业申报工作的通知》（P6）。

1.1 分词提取与词频统计

当前文本挖掘法已成为广泛使用的经典数据挖掘分析方法[2]，这种方法是从大量文本中挖掘有价值、隐含及特殊知识的技术[3]。在挖掘文本信息的基础上，可以发现文本数据的隐藏特点[4]。文本挖掘法主要包括两个步骤，即分词提取与词频统计。此次政策文本处理主要使用ROSTCM6软件，将选取的36项政策文本保存为txt文件，进行分词处理后再进行中文词频统计。

1.2 PMC指数模型构建

1.2.1 变量分类及参数识别

参照Estrada[5]的政策研究以及李晨光、张永安[6]的相关变量设计，在充分考量农村产业融合发展政策自身特点的基础上设计了10个一级变量（X1～X10），34个二级变量。所有的二级变量具有相同的权重，假定所有二级变量的参数值为二进制0和1，设定参数的标准为：如果待评价政策符合相对应二级变量的描述那么参数设定为1;若不符合，参数设定为0。变量X10政策公开，所有政策的颁布都是公开的，对研究没有影响，因此不设二级变量。

1.2.2 构建多投入产出表

多投入产出表是一种多维度量化单个变量的数据分析框架，在多投入产出表中对10个一级变量下的34个二级变量进行赋值：X1（X1：1X1：2X1：3X1：4X1：5）、X2（X2：1X2：2X2：3）、X3（X3：1X3：2X3：3）、X4（X4：1X4：2X4：3X4：4X4：5）、X5（X5：1X5：2X5：3）、X6（X6：1X6：2X6：3X6：4X6：5）、X7（X7：1X7：2X7：3）、X8（X8：1X8：2X8：3X8：4X8：5）、X9（X9：1X9：2）、X10（X10）。

1.2.3 计算PMC指数值

由于共有10个一级指标，计算得出的PMC指数值介于0～10，参考Estrada[5]的评价尺度将PMC指数值的计算结果划分为4个等级：0～4.99为效果不佳;5～6.99为良好;7～8.99为优秀;9～10为完美。

1.2.4 构建PMC矩阵

为更加直观地反映政策评价效果，以PMC指数为基础构建PMC矩阵。10个一级变量中，X10政策公开取值均为1，且考虑到矩阵的对称性，故剔除掉变量X10，最终利用其余9个一级变量构建方阵，如矩阵1所示。

2 农村产业融合发展政策工具挖掘分析结果

2.1 分词提取与词频统计

运用Rothwell和Zegveld[7]提出的经典政策工具将政策按照供给型工具、需求型工具和环境型工具进行划分。供给型工具占比为31.48%，主要是为农村产业融合发展提供技术、资金、人才等支持;需求型工具占比为20.37%，是推动农村产业融合发展的驱动力，如税收减免、政府购买、购置补贴等;环境型工具占比为48.15%，即营造良好且有保障的发展环境和条件，包括制定规则、提供法律保障等。三类政策工具相辅相成，分别从推动力、拉动力和环境保障方面促进农村产业融合发展。

2.2 政策工具体系存在问题

2.2.1 供给型政策工具有待改进

“人才招聘难，人才流失率高”是农业产业的痛点，亟需国家出台相应的激励政策。但天津市农村产业融合发展的人才激励政策比重只有5.56%，缺乏科技、管理人才政策支撑，这也是当前天津市很多农业企业可持续发展能力差、竞争力低、农业产业化水平不高的原因之一。

2.2.2 需求型政策工具有待进一步丰富和强化

需求型政策工具占比仅为20.37%，只有联合发展、税收减免、产品流通3种类型，占比分别为5.56%、7.41%、7.41%。相比于供给型和环境型政策工具，需求型政策工具有待进一步丰富和强化，政府部门需通过制定政府购买、示范项目、购置补贴、技术标准等政策进一步推动农村产业融合发展。

2.2.3 环境型政策工具需进一步完善

培育区域产业优势，关键在于凸显其产业特色。然而，在环境型政策工具中，天津市对于特色产业的支持和引导还不足，所占比例只有5.56%。不能结合当地的农业产业发展实际情况培育特色产业，也是农村产业融合发展滞后的原因之一。

3 农村产业融合发展政策量化评价实证分析结果

通过计算得出结果为：政策P1的PMC指数为5.86，在性质、级别、发布机构、领域、功能和作用层面等方面均低于均值;政策P2的PMC指数为6.96，在级别、受体方面均低于均值;政策P3的PMC指数为6.44，在性质、领域、作用层面、受體方面低于均值，在其他方面均高于或等于均值。如果要进一步完善政策，可以考虑扩大政策受体，尤其在政策层面给予民营企业以更大关注，还要进一步扩大政策覆盖领域并要不断丰富完善政策属性，扩大政策作用层面。政策P4的PMC指数为7.86，只有政策级别略低于均值，可以考虑建议、督促国家、省（市）级相关部门给予农村产业融合发展更多关注，出台更多高级别的政策;政策P5的PMC指数为6.6，在领域、功能方面均明显低于均值，级别、作用层面稍微低于均值;政策P6的PMC指数为7.33，只有级别、作用层面略低于平均值，可以在提高政策级别的基础上进一步扩大政策发挥作用的层面。

4 结论

对天津市农村产业融合发展政策开展了政策工具提炼及政策量化评价研究，得到如下研究结论：1）天津市农村产业融合发展政策涵盖了供给型、需求型和环境型政策，并分别从推动力、拉动力和环境保障三个方面提升农村产业融合发展度;2）天津市农村产业融合发展政策仍存在人才激励政策缺失的不足，需求型政策工具有待进一步丰富;3）实证研究结果表明政策P4、P6为优秀等级，政策P1、P2、P3、P5为良好等级，他们均仍有一定的改善空间。

根据上述研究得到以下启示：1）人才是乡村振兴的核心要素，更是农村产业融合发展的关键，要培育、引进农村产业融合发展方面的技术及管理人才;2）应进一步创新包括融资担保在内的农业企业融资政策，打破农村产业化融资渠道单一、成本高的瓶颈;3）农村产业化政策的制定创新一定要充分考虑涉农民营企业的特点、需求，为涉农民营企业发展壮大营造公平、公正、透明的营商环境;4）进一步丰富和完善包括政府购买、示范项目、购置补贴和技术标准等在内的需求性政策工具体系;5）完善特色产业培育与发展政策，以农村特色产业发展激活农村产业融合发展的新动能。

参考文献：

[1] 葛新权，和龙.促进我国农村产业融合发展的政策取向[J].经济纵横，2017（5）：80-85.

[2] 李尚昊，朝乐门.文本挖掘在中文信息分析中的应用研究述评[J].情报科学，2016，34（8）：153-159.

[3] 阮光册.基于文本挖掘的网络新闻报道差异分析[J].情报科学，2012（1）：105-109.

[4] 杨张博，高山行.基于文本挖掘和语义网络方法的战略导向交互现象研究—以生物技术企业为例[J].科学学与科学技术管理，2015（1）：139-150.

[5] Estrada.PolicyModeling：definition，classificationandevaluation[J].JournalofPolicyModeling，2011，（33）：523-536.

[6] 李晨光，张永安.区域创新政策对企业创新效率影响的实证研究[J].科研管理，2014，35（09）：25-35.

[7] Rothwell R， Zegveld W.Reindustrialization and Technology[M].Hong Kong：Longman Group Limited，1985.

（责任编辑：赵中正）