張秀妮

〔摘要〕 為了避免政策文本定性研究的主觀性、不確定性，量化分析成為了政策文本研究的新方法。系統(tǒng)梳理政策文本量化分析研究的數(shù)據(jù)源、涵蓋內(nèi)容、研究方法、采用的主要工具等，對量化分析在政策文本研究中的正確應(yīng)用具有十分重要的現(xiàn)實意義。實踐中，需構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的政策文本數(shù)據(jù)庫和語料庫，創(chuàng)新政策文本內(nèi)容挖掘、識別、分析等研究方法，以推動政策文本量化分析研究再上一個新的臺階。

〔關(guān)鍵詞〕 政策文本;量化分析;主題內(nèi)容;分析方法;定性研究;數(shù)據(jù)

〔中圖分類號〕F204 ? 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕E 〔文章編號〕1009-1203（2019）03-0119-05

政策文本是政策內(nèi)容的載體，是政府處理公共事務(wù)的真實反映和行為痕跡，是對政策系統(tǒng)與政策過程客觀的、可獲取的、可追溯的文字記錄 〔1 〕。一直以來，多數(shù)學(xué)者的關(guān)注點聚焦在采用定性研究的角度分析政策文本的作用、地位或者其系統(tǒng)協(xié)調(diào)配置等，但隨著政策文本透明度的增加，越來越多的政策文本可以被作為研究對象。同時，許多學(xué)者開始運用文獻(xiàn)計量、知識圖譜、數(shù)據(jù)可視化和文本語義分析等量化研究方法對一些政策文本進(jìn)行研究，從而在一定程度上避免了政策文本定性研究的主觀性、不確定性和模糊性。政策文本量化分析是指在研究過程中引入統(tǒng)計學(xué)和文獻(xiàn)計量學(xué)等學(xué)科方法，對政策文本內(nèi)容與外部結(jié)構(gòu)要素進(jìn)行量化分析，并結(jié)合基于文本內(nèi)容的定性分析方法，梳理政策議題的歷史發(fā)展脈絡(luò)、政策發(fā)布主體的府際網(wǎng)絡(luò)關(guān)系以及政策工具的選擇與組合、政策的主要關(guān)注點等公共政策研究問題，已成為政策文本研究的新手段。筆者在認(rèn)真研讀政策文本量化分析研究相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從政策文本量化分析研究流程中選取政策文本獲取、政策文本關(guān)注點（政策主題、府際關(guān)系、政策工具、政策變遷）和政策文本量化分析研究主要方法以及工具應(yīng)用等視角，系統(tǒng)總結(jié)了當(dāng)前政策文本量化分析研究涵蓋的內(nèi)容及其主要研究方法，以期為廣大學(xué)者開展相關(guān)研究提供有價值的參考與借鑒。

一、政策文本的獲取

研究者在政策文本獲取過程中，根據(jù)不同的研究目的選擇不同的政策文本數(shù)據(jù)集。目前，政策文本數(shù)據(jù)的獲取主要有以下幾個途徑：

一是政府官網(wǎng)。研究者通過政府官網(wǎng)主要搜索國務(wù)院各部委、各省、自治區(qū)、直轄市以及地、市等政府門戶網(wǎng)站中發(fā)布或公開的政策文本，并把其作為相關(guān)研究的數(shù)據(jù)來源。筆者認(rèn)為，研究者通過政府門戶網(wǎng)站搜集的政策文本數(shù)據(jù)，具有客觀可靠等優(yōu)點，但可檢索性較差。二是專業(yè)政策數(shù)據(jù)庫。許多學(xué)者在搜集政策文本數(shù)據(jù)時，使用科技部人才中心網(wǎng)政策數(shù)據(jù)庫、全球法律法規(guī)網(wǎng)、清華大學(xué)政府文獻(xiàn)信息系統(tǒng)、北大法律信息網(wǎng)（北大法寶）和法律之星等專業(yè)政策數(shù)據(jù)庫。其中，北大法律信息網(wǎng)使用頻率相對較高。該數(shù)據(jù)庫建立于1999年，共包括八個分?jǐn)?shù)據(jù)庫，并且提供法律引用信息，是我國成立最早、信息最全面的法律信息檢索數(shù)據(jù)庫，可免費檢索，使用也比較方便，能夠為政策文本研究提供堅實的保障。法律之星系統(tǒng)建立于1986年，是一套完整的法律法規(guī)文件檢索系統(tǒng)，涵蓋了中央和地方政府批準(zhǔn)、頒布的各類現(xiàn)行法律、行政法規(guī)、部門規(guī)章、司法解釋、規(guī)范性文件等。三是百度、google等搜索引擎。公開的搜索引擎是政策文本補(bǔ)充檢索的有效手段，既可以查缺補(bǔ)漏，也可以有效利用追蹤檢索手段找到相關(guān)的政策文本。四是公開出版物。公開出版的政策匯編一般都是針對某一類或者某個部門整理收集出版的匯編材料，有時能夠查詢到在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中檢索不到的政策信息。

實踐中，為確保政策文本數(shù)據(jù)的真實性和完整性，一些研究者在獲取數(shù)據(jù)時采用三角檢定法，通過多種來源的政策樣本提高資料的豐富程度和覆蓋程度 〔2 〕。政策文本數(shù)據(jù)獲取后應(yīng)注重篩選，以保證數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。研究者一般主要選取法律法規(guī)、規(guī)劃、意見、辦法、細(xì)則、條例、通知等體現(xiàn)權(quán)力部門政策意志的公文形式。

二、政策文本量化分析研究的主要關(guān)注點

目前，量化分析在政策文本研究中的應(yīng)用越來越廣泛，應(yīng)用比較多的是科技創(chuàng)新、成果轉(zhuǎn)化、科技人才、科技金融等領(lǐng)域。這其中，科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化政策文本是研究者量化分析研究的重點。另外，量化分析在住房保障、節(jié)能減排、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、信息產(chǎn)業(yè)等政策文本的研究中也有所應(yīng)用。近年來，人們對政策的關(guān)注度不斷提高，不再局限于采用傳統(tǒng)的方法來研究政策文本，而是嘗試通過應(yīng)用各種科學(xué)的方法多維度多角度挖掘政策文本深層次的內(nèi)涵以及帶來的影響力。量化分析在政策文本分析中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在采用量化分析的各種方法來分析政策發(fā)布主體的府際關(guān)系、政策主題內(nèi)容、政策變遷脈絡(luò)、政策工具、政策擴(kuò)散等。

（一）府際關(guān)系

府際關(guān)系是指不同層級政府之間的相互關(guān)系，包括中央與地方政府之間的關(guān)系，地方政府間的縱向及橫向關(guān)系，政府內(nèi)部各部門之間的權(quán)力分工關(guān)系等。政策文本的聯(lián)合發(fā)文，可以反映政府部門之間的合作程度，揭示某一領(lǐng)域政府部門之間的職能分工和合作關(guān)系，為研究政府部門之間的府際關(guān)系提供了一條途徑。章文光等認(rèn)為，國內(nèi)府際關(guān)系表現(xiàn)為各政府部門之間的橫向關(guān)系、中央與地方政府之間的縱向關(guān)系、既考慮橫向又考慮縱向的復(fù)雜關(guān)系 〔3 〕。目前，研究府際關(guān)系中同級部門的橫向關(guān)系的學(xué)者較多，如黃萃等通過科技政策發(fā)布部門之間的網(wǎng)絡(luò)圖譜的節(jié)點數(shù)、連線數(shù)、直徑、平均路徑長度、密度等指標(biāo)，分析不同階段政府部門之間合作發(fā)布政策時上述指標(biāo)的變化，從而研究部門間合作關(guān)系的廣度和強(qiáng)度 〔4 〕。由于政策文本收集和引用關(guān)系結(jié)構(gòu)化信息的不完整等原因，研究縱向和復(fù)雜府際關(guān)系的學(xué)者不多，但是該類研究具有很強(qiáng)的現(xiàn)實意義，可以反映出某些領(lǐng)域政策擴(kuò)散、傳播的途徑和方式，以及政策的影響力。

（二）政策主題內(nèi)容

學(xué)者根據(jù)不同領(lǐng)域政策的特征和需求，構(gòu)建二維或者多維的分析框架，并基于政策文本內(nèi)容，采用政策編碼分類法來研究政策主題。王霞等將抽樣的上海市科技政策文本按照資源使用方式和政策功能兩個角度進(jìn)行人工評判，采用二值數(shù)據(jù)“1”和“0”分別表示是和否，對每條政策文本進(jìn)行編碼 〔5 〕。鈕欽等基于政策工具和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，構(gòu)建了農(nóng)村電商政策的二維分析框架，采用分析單元定義和編碼歸類的方式進(jìn)行中國農(nóng)村電子商務(wù)政策文本內(nèi)容分析 〔6 〕。王永杰等在深度研究《促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化法》政策文本的基礎(chǔ)上，結(jié)合近年來學(xué)者對我國科技成果轉(zhuǎn)化問題的研究觀點，通過11個維度分析我國科技成果轉(zhuǎn)化政策文本的內(nèi)容 〔7 〕。

（三）政策變遷的脈絡(luò)

隨著政府執(zhí)政理念的轉(zhuǎn)變，政策文本作為政府履行職能的真實“印跡”，其體現(xiàn)的政策目標(biāo)與主題也在隨之發(fā)生著變化，反映出政府執(zhí)政理念的變遷脈絡(luò)。一些學(xué)者基于不同的科技文本數(shù)據(jù)集，根據(jù)政策主題熱點的逐步變遷，認(rèn)真描繪政策主題的變遷脈絡(luò)。研究者采用的方法多數(shù)是基于不同時段的政策高頻主題詞的變化，或者精讀不同時段政策內(nèi)容的方法來研究政策變遷的脈絡(luò)。

（四）政策工具

政策工具是目前學(xué)者在開展政策文本量化分析研究時比較重要的關(guān)注點。政策工具分類以Rothwell&Zegweld（1981）的政策工具分類作為主流，分為供給政策工具、需求政策工具、環(huán)境政策工具三大類。供給類政策工具主要包括基礎(chǔ)建設(shè)、資金投入、人才培養(yǎng)、公共服務(wù)、教育培訓(xùn)、信息支持等，需求類政策工具主要涵蓋政府采購、服務(wù)外包、海外機(jī)構(gòu)、貿(mào)易管制等內(nèi)容，環(huán)境類政策工具主要包括財務(wù)金融、稅收優(yōu)惠、策略性措施、法規(guī)管制等。許多研究者都是以Rothwell&Zegweld政策工具分類作為邏輯基礎(chǔ)的，同時借鑒同行的研究成果，從供給、需求和環(huán)境三個維度來考量政策工具。還有學(xué)者借鑒Mcdonnell等人的權(quán)威、能力建設(shè)、激勵、系統(tǒng)變革和勸誡五種類型的政策工具思想，對政策文本工具進(jìn)行分析，提出中國科技人才政策工具由以權(quán)威、勸誡為主，逐漸轉(zhuǎn)向能力、激勵和系統(tǒng)變革類 〔8 〕。熊勇清等借鑒了《中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)政策報告》的分類標(biāo)準(zhǔn)，將產(chǎn)業(yè)政策歸納為調(diào)整振興、行業(yè)規(guī)制、行業(yè)整合和產(chǎn)業(yè)培育四類 〔9 〕?？萍疾空叻ㄒ?guī)與創(chuàng)新體系建設(shè)司賀德方司長將我國科技創(chuàng)新政策體系總結(jié)為涵蓋要素、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新關(guān)聯(lián)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、區(qū)域和環(huán)境六大類政策 〔10 〕。

（五）政策擴(kuò)散

政策擴(kuò)散是指一項政策方案從一個地區(qū)或部門傳輸?shù)搅硪粋€地區(qū)或部門，并被新的政策主體采納、推行實施的過程。張劍等在分析政策文本發(fā)布時間、主題和關(guān)鍵詞等基本信息的基礎(chǔ)上，采用政策參照網(wǎng)絡(luò)與關(guān)鍵詞時序分析方法，以1985-2014年我國科技成果轉(zhuǎn)化政策為例研究了公共政策的擴(kuò)散過程和特點 〔11 〕。黃萃等把科技政策文本的引用模式概括為星型、延伸星型、雪花型和雙（多）子型網(wǎng)絡(luò)四種 〔4 〕。

三、政策文本量化分析研究的主要方法

學(xué)者在政策文本分析過程中進(jìn)行府際關(guān)系、主題內(nèi)容、政策變遷脈絡(luò)、政策工具或政策擴(kuò)散等內(nèi)容的研究時，均會涉及應(yīng)用文獻(xiàn)計量學(xué)、社會網(wǎng)絡(luò)中的一些研究方法。共詞分析法、聚類分析法和網(wǎng)絡(luò)分析法是政策文本量化分析研究的主要方法。

（一）共詞分析法

在政策文本分析中采用共詞分析法時，假設(shè)在政策文本中“兩個詞之間的共詞強(qiáng)度越高，則這兩個詞間的關(guān)聯(lián)越緊密”。共詞分析法可以通過對某一政策領(lǐng)域中政策文本的關(guān)鍵詞或主題詞共同出現(xiàn)在同一政策文本中的現(xiàn)象進(jìn)行分析，判斷該政策領(lǐng)域中關(guān)鍵詞的關(guān)系，從而展現(xiàn)該政策領(lǐng)域的主要關(guān)注點或結(jié)構(gòu) 〔12 〕。對于特定的政策文本數(shù)據(jù)集而言，基于頻次分析、聚類分析、多維尺度分析的共詞分析可以挖掘政策主題，而研究不同時間序列上的政策主題則可以揭示政策主題的變遷 〔13 〕。

（二）聚類分析法

聚類分析法是指在共詞分析法頻次統(tǒng)計基礎(chǔ)上，將關(guān)聯(lián)密切的主題詞聚集起來，從而形成代表不同關(guān)注點的聚類群組 〔14 〕。即首先利用量化統(tǒng)計方法對共詞矩陣進(jìn)行運算，共現(xiàn)頻次相對較高的主題詞形成小的聚類團(tuán)，共現(xiàn)頻次相對較低的關(guān)鍵詞形成大的聚類團(tuán)，展現(xiàn)一個關(guān)系由密切到疏遠(yuǎn)的主題詞親疏關(guān)系圖譜 〔15 〕。吳愛萍等通過ward聚類算法將關(guān)鍵詞歸成大小不同的聚類，探究政策的主要關(guān)注點，并將得到的聚類進(jìn)一步進(jìn)行多維尺度分析（PROSCAL），從而探索這些類群之間的相互關(guān)系 〔16 〕。

（三）網(wǎng)絡(luò)分析法

政策文本量化分析中比較典型的網(wǎng)絡(luò)分析法主要有府際網(wǎng)絡(luò)關(guān)系法和參照網(wǎng)絡(luò)關(guān)系法兩種，分別反映政策發(fā)布主體的合作關(guān)系和政策的擴(kuò)散模式。府際網(wǎng)絡(luò)關(guān)系法是指政策發(fā)布主體之間的合作關(guān)系構(gòu)成相互之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。參照網(wǎng)絡(luò)關(guān)系法是指一個政策文本以另一個或幾個政策文本作為制定依據(jù)，形成政策文本之間的引用關(guān)系，這種引用關(guān)系將孤立的政策文本連接起來構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。研究者借助網(wǎng)絡(luò)關(guān)系法，可以分析政策主體的行政影響力，在整個政策體系中的重要程度、所扮演的角色，并反映政策主體之間響應(yīng)的速度、廣度和強(qiáng)度等。

四、政策文本量化分析研究的主要工具

研究者在采用共詞分析法、聚類分析法和網(wǎng)絡(luò)分析法對政策文本進(jìn)行量化分析時，會涉及使用關(guān)鍵詞提取、矩陣構(gòu)建以及可視化展現(xiàn)等方法和工具。筆者總結(jié)了幾種比較典型的政策文本量化分析研究的工具及其使用方法，以供研究者參考借鑒。

（一）關(guān)鍵詞提取工具

在共詞分析的過程中勢必會涉及關(guān)鍵詞的提取。因政策文本的特殊性，其本身并沒有關(guān)鍵詞字段，但在研究政策文本主題時，需要提取關(guān)鍵詞，并對其進(jìn)行標(biāo)注。研究者在標(biāo)注時可以參考國務(wù)院《公文主題詞表》，但該詞表不能完全涵蓋一些最新詞匯，因此在關(guān)鍵詞處理時會通過人工或機(jī)器自動提取關(guān)鍵詞。

多數(shù)研究者采用人工提取關(guān)鍵詞的方法，為政策文本提取關(guān)鍵詞并進(jìn)行分析，認(rèn)為高頻詞可以減少低頻詞對分析結(jié)果帶來的干擾。但是這一方法存在很大的人為因素風(fēng)險，如受人的主觀意向、知識結(jié)構(gòu)、認(rèn)知水平的影響，不能完全客觀反映政策文本的主題內(nèi)容。因此，有學(xué)者開始借助分詞工具，在詞頻統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，采用共詞分析法或聚類分析法等研究受關(guān)注程度高的主題詞及其相互之間的潛在關(guān)系。

研究者采用較多的分詞工具是中科院的ICTCAS，這是張華平老師推出的中文分詞系統(tǒng)，于2009年更名為NLPIR，系統(tǒng)中除了中文分詞、命名實體識別和詞性標(biāo)注等基本功能外，還具有科技政策分詞及新詞添加功能，是中文分詞界“元老級”工具，具有free版本的源代碼 〔17 〕。張驍?shù)仁褂迷摴ぞ咄瓿烧呶谋镜姆衷~及關(guān)鍵詞的提取 〔18 〕。吳賓等利用Wordsmith Tools軟件中的Keywords工具結(jié)合人工來提取政策主題詞 〔15 〕。張永安等在文檔集的分詞處理中采用ROSTCM6文本挖掘軟件，分詞后進(jìn)行高頻詞統(tǒng)計，按照詞頻由高到低依次顯示結(jié)果 〔19 〕。程華等運用R軟件對政策數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，結(jié)合研讀政策文本內(nèi)容、咨詢專家之后剔除無效詞 〔20 〕。張驍?shù)然谠碚摚眯略~發(fā)現(xiàn)算法和TF-IDF算法，并結(jié)合實踐篩選科技服務(wù)業(yè)政策文本的關(guān)鍵詞 〔18 〕。吳愛萍等在高頻關(guān)鍵詞的提取中運用扎根理論，以政策主體、目的和工具作為框架，對政策語句進(jìn)行加工，逐步構(gòu)建開放性編碼和軸心編碼，在此基礎(chǔ)上尋找各范疇之間的相互關(guān)系，從而得到政策的軸心編碼，并接著從開放性編碼中統(tǒng)計高頻關(guān)鍵詞 〔16 〕。章文光等選用主題法，并通過QSR NVivo文本分析軟件對關(guān)鍵詞進(jìn)行標(biāo)注后建立節(jié)點，對全部政策文本進(jìn)行編碼，統(tǒng)計編碼數(shù)量及頻次 〔3 〕。郭高晶運用NVivo10軟件對政策文本進(jìn)行開放式編碼，在此基礎(chǔ)上定義和提煉與政府職能轉(zhuǎn)變相關(guān)的主題關(guān)鍵詞并形成詞庫 〔21 〕。

（二）矩陣構(gòu)建工具

目前應(yīng)用比較多的工具有excel透視表、DDA、bibexcel，其各自的使用方法及優(yōu)缺點如表1所示。部分學(xué)者在構(gòu)建矩陣過程中采用不同的算法得到所需的矩陣，如吳愛萍等基于Cosine相似度構(gòu)建關(guān)鍵詞相似矩陣 〔16 〕，婁文龍等運用bibexcel軟件進(jìn)行主題詞詞頻統(tǒng)計，結(jié)合改進(jìn)后的普賴斯公式法確定高頻主題詞，并建立共詞矩陣 〔22 〕。

（三）可視化展現(xiàn)工具

可視化圖表可以直觀地展現(xiàn)出節(jié)點之間的關(guān)系，清晰美觀，使用較多的工具是，Ucinet結(jié)合netdraw繪圖軟件和spss軟件。采用Ucinet軟件可以繪制府際關(guān)系圖、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖等，并可以使用其進(jìn)行中心性和小團(tuán)體分析。陳慧茹等利用Ucinet軟件小團(tuán)體分析中的n-clique功能，將高頻關(guān)鍵詞進(jìn)一步分成若干個小團(tuán)體聚類之后，再分析各聚類代表的含義，從而研究政策的結(jié)構(gòu)關(guān)系 〔23 〕。研究者可運用SPSS軟件的系統(tǒng)聚類法對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，得到政策主題詞親疏關(guān)系圖譜，也可以將關(guān)鍵詞矩陣導(dǎo)入SPSS軟件，采用因子分析法生成總方差表，依據(jù)因子數(shù)與涵蓋的信息量等相關(guān)數(shù)據(jù)來確定政策文本中高頻關(guān)鍵詞的最小聚類數(shù)。張永安等運用ROSTCM6文本挖掘軟件處理抽取出的有效關(guān)鍵詞及共詞矩陣，自動生成語義網(wǎng)絡(luò)圖，以解讀高頻詞間的連接方向及關(guān)系緊密程度，缺點是不能進(jìn)行數(shù)值分析 〔19 〕。張劍等運用Node XL工具，不僅以政策頒布機(jī)構(gòu)作為節(jié)點，依據(jù)政策文本參照關(guān)系進(jìn)行節(jié)點間箭頭的累加合并，構(gòu)建政策引用網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行可視化展示，而且通過自動布局算法計算各政策文本的參照頻次、被參照頻次、中心度等，以研究政策頒布機(jī)構(gòu)間政策擴(kuò)散的強(qiáng)度、廣度、速度和方向 〔11 〕。

五、應(yīng)用前景

（一）政策文本量化分析的基礎(chǔ)有待加強(qiáng)

政策文本量化分析研究需要準(zhǔn)確全面的政策數(shù)據(jù)庫和語料庫作為基礎(chǔ)。目前，我國雖然已經(jīng)有科技部人才中心網(wǎng)、全球法律法規(guī)網(wǎng)、清華大學(xué)政府文獻(xiàn)信息系統(tǒng)、北大法律信息網(wǎng)和法律之星等專業(yè)政策文本數(shù)據(jù)庫，但其利用率和可用性有時并不高，基本上只具有簡單的檢索功能，其數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)也并不像文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫一樣功能強(qiáng)大、信息完備。因此，在政策文本量化分析研究的過程中，數(shù)據(jù)的收集、存儲和管理耗費了學(xué)者很大的精力。筆者認(rèn)為，只有構(gòu)建了結(jié)構(gòu)化的政策文本數(shù)據(jù)庫，結(jié)合政策文本量化分析研究工具的研發(fā)和應(yīng)用，政策文本內(nèi)容的挖掘、識別和分析的理論研究和方法創(chuàng)新才會加速發(fā)展，進(jìn)而才能推動政策文本量化分析研究再上一個新的臺階。

（二）量化分析在政策文本研究中具有廣闊的應(yīng)用前景

在大數(shù)據(jù)時代，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和海量數(shù)據(jù)的迅猛增長，信息計量具有的客觀、透明和可重復(fù)性等特征也愈加明顯，信息計量與其他學(xué)科經(jīng)典理論、前沿研究相結(jié)合的跨學(xué)科的應(yīng)用性研究已成為研究政策文本的熱點和前沿。同時，我們也要認(rèn)識到，量化分析是政策文本研究的重要工具，其效應(yīng)會對政策的制定、執(zhí)行與評估的戰(zhàn)略性和系統(tǒng)性等方面起到重要的支撐作用。

（三）量化分析方法與其他學(xué)科的綜合應(yīng)用將成為政策文本量化分析研究的新手段

盡管量化分析法已經(jīng)并將繼續(xù)在政策文本研究中廣泛應(yīng)用，但我們也應(yīng)清醒地認(rèn)識到，量化分析法存在描述性強(qiáng)但解釋力弱等不足，信息計量的“用數(shù)據(jù)說話”的做法不能超越經(jīng)濟(jì)、政治、社會等研究環(huán)境。今后，學(xué)者在進(jìn)行政策文本量化分析研究時，應(yīng)結(jié)合其他學(xué)科方法創(chuàng)新性的應(yīng)用，客觀、精準(zhǔn)、全面地挖掘政策文本的真相，為科學(xué)決策和正確評價打下堅實的基礎(chǔ)。例如，政策文本量化分析研究可以結(jié)合扎根理論、典型案例研究法，將量化分析研究的數(shù)據(jù)化、客觀性和科學(xué)性與定性研究的針對性、有效性和深入性有機(jī)結(jié)合起來，以深入探討政策文本的老化規(guī)律、政策預(yù)見等。

〔參 考 文 獻(xiàn)〕

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責(zé)任編輯 芳 曄