基層減負政策量化評價

摘" " " 要：基層減負政策是減輕基層工作人員負擔、激勵廣大干部有所作為的重要設計，也是我國政府推進治理體系和治理能力現代化的重要舉措。通過引入政策工具和政策重點來構建基層減負政策的二維分析框架，利用Nvivo20對中央以及各省出臺的40份基層減負政策文本進行編碼，發現政策工具的運用存在比例失衡的問題，權威型政策工具的使用最為頻繁，能力型和變革型政策工具的使用相對較少。為了更精確地評估基層減負政策的實施效果，還采用了文本挖掘與PMC指數模型相結合的方法，對我國四大地區的11項基層減負政策進行量化評估。研究發現，基層減負政策整體評價較好，11項政策中優秀等級的有6項，良好等級的有5項；通過對政策得分進行排序以及地區劃分，呈現出東部地區政策優于西部地區政策，又優于東北以及中部地區政策的特征；基層減負政策既存在趨同性又有一定的趨異性?；鶎訙p負政策存在時效單一、重點不全面、工具的使用較為傳統、缺乏預測性等問題。為此，未來基層減負政策應合理規劃政策時效、豐富政策內容、運用多元化政策工具、適當增加政策的預測性，以更好地適應基層工作的實際需求。

關" 鍵" 詞：基層減負；政策評價；政策工具；PMC指數模型

中圖分類號：D63" " " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：1007-8207（2025）02-0063-17

一、引言

“欲筑室者，先治其基?！保ㄋ巍ぬK轍《新論》）黨的根基在基層，基層各項工作的好壞不僅關系到人民群眾的切身利益，還關系到黨的形象以及執政基礎。近年來，基層工作存在負擔重的問題，包括審批流程過多、表格繁瑣等，這引起了黨和國家的高度重視。黨的十八大以來，習近平總書記就加強黨風建設，堅決反對形式主義、官僚主義等一系列突出問題進行了重要指示。2019年3月，中共中央辦公廳印發了《關于解決形式主義突出問題為基層減負的通知》，進一步給基層松綁減負并提出2019年是“基層減負年”；次年4月出臺《關于持續解決困擾基層的形式主義問題為決勝全面建成小康社會提供堅強作風保證的通知》中指出，要堅決制止各種形式的形式主義，不斷給基層減負，讓干部有更大的精力去抓落實。

中央出臺的一系列關于基層減負的政策在各地引起了強烈的反響，各省、自治區、直轄市按照中央的要求，陸續制定了一系列關于解決形式主義為基層減負的政策。人民日報2021年1月特別報道中顯示，減負政策的實施取得一定的成效，過去一年在中央和國家層面，文件和會議的數量為計劃的85.4%和40.8%，同比下降14.3%和59.7%；在各省區市層面，文件和會議數量只有計劃的77.4%和72.8%，同比下降27.7%和29.5%。［1］但也存在著越減越負的悖論，有學者基于工作內容和工作形式的二重分析框架，進行了為期20天的田野調研，認為在基層治理實踐中主要存在基于工作形式完備而造成的工作內容，造成了當前基層工作難以有效減負。［2］基層減負政策是各地開展減負工作的指南，在很大程度上關系著減負成效的實現，但是這些政策本身是否能適應當前基層減負形式的需要？因此，亟需對基層減負政策質量進行評價，借此為基層減負政策的完善提供有力支撐。

基層減負近年來成為學界研究的熱點話題，通過對已有文獻梳理可知，研究主要集中在以下兩個方向：一是對基層負擔過重的成因進行了研究。胡曉東提出，“督考權”嵌入在黨政管理活動之中，形成與決策權、獎懲權等權力相互關聯、互不制約的運作邏輯，然而，當前“督考權”存在的無限制、無規范的狀態，導致了其結構性失范現象的產生。這種失范現象進一步引發了基層負擔過重等一系列問題。［3］龐明禮和陳念平兩位學者認為，目前的官僚制運行，存在著督查范圍不斷泛化、督查強度不斷增強和督查流程不斷虛化等問題，這造成了組織成本不斷攀升，運行僵化緩慢，給基層帶來了更大的負擔，并催生了痕跡主義和形式主義等不良現象，從而削弱了組織的效能。［4］呂德文強調，在監督力量下沉至基層的背景下，基層治理合規化的過程意外地導致了基層負擔的加劇。［5］姚廣利深入剖析了當前基層干部負擔過重的根源，認為這一問題主要源于政績觀的偏離、形式主義的困擾、官僚主義的侵蝕以及基層黨組織功能沒有充分發揮，所以，必須從政績觀和工作作風等方面來找出解決的辦法。［6］二是地方政府減負落實效果的研究。胡威、唐醒通過政策文本分析，對A省780名干部進行實證研究，注意到基層干部仍普遍認為會議負擔過重，這種負擔不僅給他們帶來了心理上的壓力，產生倦怠情緒，而且進一步影響了他們在工作中的積極主動性。［7］麥佩清基于某直轄市A區259個社區的調研，發現“基層減負年”社區減負的政策組合拳并未達到預期目標，社區減負增效的落實情況并不樂觀。［8］陳彥丞通過政策文本挖掘建立PMC政策評價指數模型，對我國四大地區10項省級社區減負政策進行量化評價，發現當前社區減負政策傾向于以工作清單準入、權責劃分、集中整治等強制性政策工具實現各類組織進入社區的工作事項減量。［9］

整體上，研究內容上主要關注基層負擔過重原因、減負成效等方面，對減負政策質量、減負政策工具、政策文本語義分析關注不夠。研究方法上多采用實證調查、調查問卷與訪談相結合等方法，在政策文本挖掘、PMC指數模型等方法運用較少。既有研究多以地方執行減負政策的實踐案例分析結合理論探索的形式進行，多數沒有結合量化研究方法，對于政策文本語義的挖掘也存在欠缺。為研究當前基層減負政策整體質量與完善程度，探究該政策對基層工作人員負擔減輕是否有效，筆者選取2019年及以后的40項中央級政策以及部分代表性省、直轄市的基層減負政策進行文本分析，選取11項代表性政策構建PMC指數模型進行量化研究，以期為后續基層減負政策的完善提供參考性意見。

二、基層減負政策分析框架

20世紀50年代，美國政策科學家達爾和林德布洛姆在《論現代國家采取的政治—經濟技術》中首次提出政策工具的概念。［10］20世紀80年代，荷蘭學者吉爾霍德剖析了政策失敗的原因，他認為政策工具知識的匱乏和不足是其中的重要因素。［11］“政策工具作為機制、手段、方法、措施、橋梁，目的是實現政策目標。”［12］而政策重點是基層減負政策著重關注的目標內容。筆者以政策工具為橫向維度，以政策重點為縱向維度，引入政策工具和政策重點兩個維度來構建二維分析框架。

（一）政策工具（X維度）

參照顧麗梅、張揚和郝文強在治理數字化轉型變革中關于政策工具的分類［13］，治理數字化轉型的實現既需要政府的管制又需要柔性的引領，而基層減負政策的落實也是需要政府自上而下的推動和柔性措施的引導，兩者存在較好的契合性，為此設置了權威型、引導型、能力型、變革型政策工具。在權威型政策工具中，考慮到政府需要迫切解決文山會海問題，從而設置減文減會這個手段。借鑒宋歌政策工具分類中的激勵型政策工具［14］，各省在制定基層減負政策時有健全激勵制度、政策傾斜等政府的獎賞也有對于落實不當的懲罰措施，為了使政策工具更加完善加入了激勵型政策工具，包含正向激勵和負向激勵兩個方面。具體的政策工具分類以及解釋見表1。

在對政策工具進行分類解釋的基礎上，借助Nvivo20軟件基層減負政策進行詳細的編碼工作。首先將收集的40份政策文本導入軟件中，為了方便分析和編碼設置了五個節點，分別是激勵型工具、權威型工具、引導型工具、能力型工具以及變革型工具。接下來根據政策工具解釋，在這五個節點下進一步細分，依次設置了相應的子節點。最后依據政策文本的具體內容，對相關句子進行了細致的歸類，最終整理出共計556項編碼。通過深入分析，發現這五類政策工具在實際應用中的頻率差距較大，權威型政策工具使用頻率最高，所占比例達到了42.99%，激勵型和引導型政策工具次之，占比在17%左右，能力型和變革型政策工具使用頻率較低，均在15%以下，反映出當前基層減負政策工具運用不均衡，存在政策工具過剩或不足問題（見表2）。

（二）政策內容（Y維度）

在樣本收集階段，主要通過北大法寶、中央人民政府官網、各省市政府官網以及各大媒體平臺包括新華網、光明網、人民網等網站進行檢索，在檢索政策文件時以基層減負作為搜索關鍵詞，同時剔除以“社區治理”“基層治理”“基層建設”等為主題的政策文件，收集到中央級、省級政策文件共40份，其中，中央級政策文件5份，省、直轄市政策文件35份，時間大都集中在2019年3月份中央印發《關于解決形式主義突出問題為基層減負的通知》之后的一兩年。

將收集的政策導入ROSTCM6軟件提取高頻詞，進行語義網絡分析，結合基層減負政策的具體內容梳理出基層減負政策的重點，即力戒形式主義、力戒官僚主義、作風建設、精簡程序以及健全激勵制度，也是政府通過政策工具手段著重要達成的目標。Y維度將從力戒形式主義、力戒官僚主義、作風建設、精簡程序以及健全激勵制度進行分析，力戒形式主義、力戒官僚主義以及作風建設這三大內容主要通過引導型政策工具來實現（見表3）。在引導型政策工具中，思想引領、宣傳教育的占比分別達到了57%、34%，在政策中主要通過強調以黨的政治建設為統領加強思想教育，解決黨性不純、政績觀錯位問題，將力戒形式主義、官僚主義作為教育的重要內容，引導黨員干部牢記黨的宗旨，從而通過引導型政策工具發揮政策的作用。精簡程序這一內容主要通過權威型政策工具中的減文減會來實現，嚴格控制層層發文、層層開會從而起到精簡程序的作用，在所收集的40份基層減負政策中，減文減會被提及了120次，在權威型政策工具的占比達到了50%，可見其運用頻率較高。最后，健全激勵制度主要通過激勵型政策工具來實現，針對基層干部，特別是那些在艱苦地區和脫貧攻堅最前線拼搏的干部應當給予更多的理解與支持。在政策和待遇層面，應適當傾斜，以體現對他們的關懷與激勵，從而讓他們更加積極地推動基層減負工作的進行，可以看到激勵型政策工具中政策傾斜占比41%，運用頻率居于第二位。

基于對政策工具和政策內容的分析，構建基層減負政策的二維分析框架（見圖1）。X軸代表政策工具維度，Y軸代表政策重點維度。

三、PMC指數評價指標體系建立

（一）PMC指數模型

基于Omnia Mobilis假說，萬事萬物都是運動和相互關聯的，每一個變量都同等重要。Ruiz Estrada于2011年提出PMC指數模型（Policy Modelling Consistency）。［15］PMC指數模型是對政策進行評估的一種方法。該模型通過精心設計一級、二級變量形成變量指標體系，直觀地反映出政策的內在一致性。在此基礎上，計算PMC指數與繪制PMC曲面圖可以對各項政策的效果進行整體分析與優劣比較。運用PMC指數模型，對我國11項基層減負政策文本進行深入的量化分析，以期為政策制定與執行提供更為科學、客觀的參考依據。具體包括6個步驟（見圖2）：⑴政策預處理；⑵變量設置；⑶建立多投入產出表；⑷代表性政策選取；⑸PMC指數計算；⑹PMC曲面圖的繪制。

（二）政策預處理

首先對收集到的40份政策文本進行了系統的整理工作，確保文本的準確性和完整性。隨后，將經過整理的文本導入ROSTCM6軟件數據庫，以便進行深入的文本挖掘。在挖掘過程中，對文本進行了精細的分詞處理，并對分詞結果進行了詞頻統計，過濾掉“不得”“貫徹”等無意義的高頻詞，最終得到基層減負政策的高頻詞匯并整理成表4，此表只部分展示了排名前30的高頻詞匯。可以看到“基層”“會議”等詞匯出現的頻率最高，由此可見基層減負政策針對文山會海較多，各省對會議過多的問題比較重視。運用ROSTCM6進行語義網絡分析，這一過程包含了多個步驟：提取高頻詞、過濾無意義詞、提取行特征、構建網絡、構建矩陣等，在此基礎上生成語義網絡圖（見圖3）。語義網絡圖直觀反映了政策文本各個高頻詞匯之間的相互關聯程度，由圖3可見基層、部門等關鍵詞處于核心位置，并與其他關鍵詞緊密相連。

（三）變量設置

在對高頻詞以及語義網絡圖進行分析的基礎上，梳理出基層減負政策的主要研究重點、政策的發布機構、政策最終要達成的目標，即二級變量，再根據二級變量概括出政策重點、政策主體、政策目標等三個一級變量。具體的二級變量指標為：政策重點（X4）包含的二級變量X4：1～X4：5為：力戒形式主義、力戒官僚主義、作風建設、精簡程序、健全激勵制度；政策主體（X6）包含的二級變量X6：1～X6：4為：中共中央、省委辦公廳、省政府辦公廳、其他；政策目標（X9）包含的二級變量X9：1～X9：3為：解決形式主義問題、為基層干部松綁減負、激勵廣大干部擔當作為、不懈奮斗。

結合張永安等學者［16］關于PMC模型的量化評價框架，設置了政策性質、政策時效、政策評價、調控范圍、政策工具、政策功能、政策公開等七個一級變量。再結合各一級指標在文獻中的解釋，設置相應的二級變量：政策性質（X1）包含的二級變量X1：1～X1：5為：預測、建議、引導、監管、描述；政策時效（X2）包含的二級變量X2：1～X2：3為：短期、中期、長期；政策評價（X3）包含的二級變量X3：1～X3：4為：依據充分、方案科學、目標明確、規劃詳實；調控范圍（X5）包含的二級變量X5：1～X5：4為：國家、省、市、縣及以下；政策工具（X7）包含的二級變量X7：1～X7：5為：激勵型、權威型、引導型、能力型、變革型；政策功能（X8）包含的二級變量X8：1～X8：4為：制度約束、規范引導、監督評價、創新方式方法；政策公開（X10）未設置二級變量。一級變量及對應二級變量設置見表5。

（四）多投入產出表的構建

為了便于對數據進行計算并分析，在變量設置的基礎上，構建多投入產出表。多投入產出表最大的作用就是能夠清晰地看到各個二級變量的賦值情況。在PMC指數模型中，變量賦值要滿足二進制規則，如果該二級變量滿足評價標準，則取值為1，若不滿足，則取值為0。在變量設置時選取了10個一級變量和37個二級變量，由于筆者所選取的基層減負政策均為公開發布的政策，所以政策公開沒有二級變量，且政策公開賦值均為1。表6是基層減負政策PMC指數量化評價指標體系及評價標準，依照此標準對二級變量進行賦值，“是”賦值為1，“否”賦值為0。

四、基層減負政策量化評估

（一）代表性政策選取

為確保所選政策的權威性和代表性，根據我國東、中、西、東北四大地區對40份政策進行劃分，并選擇出適合的11份政策文本。政策文本選擇主要遵循以下三個原則。首先，均衡性原則。為了保證所選的政策文本在各個地區都有涉及，先將40份政策按照四大地區進行劃分，確保能夠公平分配到每一個地區。其次，時效性原則。若同一省份涉及到不同年份的多個政策，則選擇最新出臺的政策。但是，出于2019年中央出臺的政策將2019年確定為基層減負年的考慮，中央出臺的政策并未選擇最新的，而是保留了2019年的政策。最后，要保證文件篩選的適用性，能夠與主題緊密相關。具體的政策選擇如表7所示。

（二）PMC指數計算

為了對各基層減負政策進行量化評估，計算了PMC指數以得出各政策的得分情況，并據此繪制了PMC曲面圖。在計算過程中，采用了Ruiz Estrada提出的PMC指數模型算法。首先，按照公式⑴⑵和評價標準對所設置的二級變量進行0、1賦值，并構建多投入產出表。其次，根據公式⑶計算每個一級變量的得分狀況，這一得分是通過將二級變量的得分求和并除以相應的二級變量個數得到的。最后，通過運用公式⑷，得出每項政策的PMC指數以及凹陷指數，從而對各項政策進行排名。筆者參照張永安和周怡國［25］已有的等級劃分標準，分為不良、可接受、良好、優秀和完美五個等級，如表8所示。

X～N［0，1］" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " " " （1）

X=｛XR：［0，1］｝" " " " " " " " " " " " " " " "（2）

（3）

t=1，2，3，4，5，…，∞式（3）中t為一級變量，j為二級變量。

（4）

（三）PMC曲面圖

PMC曲面能夠全面地展示政策在各個維度上的表現情況，從而實現對基層減負政策的全方位量化評價。通過觀察PMC曲面的凹陷程度，可以有效地判斷政策的優劣狀況。通常情況下，曲面的凹陷程度越小，意味著該政策在各方面表現越出色，其政策等級也相應較高。相反，曲面的凹陷程度越大，說明該政策需要改進的地方越多，政策等級越低。

由于文章篇幅有限，本文只選取了兩個政策文本繪制PMC曲面。圖4是選擇了PMC指數最高的江蘇省在2020年5月發布的《關于深入解決形式主義突出問題持續為基層減負的通知》，該政策在系列2的兩側凹陷較大，說明該省的基層減負政策中缺少了有關精簡程序、作風建設相關的內容，導致政策重點的評分相對低一些。由于該通知是由中共江蘇省委辦公廳、江蘇省人民政府辦公廳聯合發布，發布主體雖多于其他各省，但相對較為單一，所以在政策主體的得分上也不算高，僅有0.5。同時，該政策在系列3的凹陷較小，說明該政策在政策工具的運用上面多元化，政策功能、目標也相對明確。圖5是選擇了PMC指數最低的中共山東省委辦公廳在2020年5月發布的《關于持續解決困擾基層形式主義問題的若干措施》，該政策同樣在系列2的兩側凹陷較大，該省的基層減負政策中不僅缺少了有關精簡程序、作風建設的相關內容，對于健全激勵制度的內容也沒有涉及到，該項政策的發布主體是中共山東省委辦公廳，沒有多元化的發布主體，所以導致該項基層減負政策的系列2兩側凹陷程度大。同時，該項政策在系列3的右側凹陷程度也較大，說明該政策的目標僅僅局限于解決形式主義問題，對于給基層干部松綁減負以及激勵廣大干部擔當作為的目標沒有提及。

五、基層減負政策評價結果分析

（一）政策整體分析

從橫向來看，在10個一級變量中，只有政策公開（X10）的得分為1，因為各項基層減負政策都是公開發布的。政策評價（X3）的得分居于第二，僅次于政策公開，其中有7項基層減負政策的得分為1，山東省、湖北省、江西省、重慶市由于政策規劃沒有體現詳實，所以稍次于其他省份。在政策目標（X9）上，有6項政策的得分為1，這6項政策均以解決形式主義問題、為基層干部松綁減負、激勵廣大干部擔當作為不懈奮斗，有5項政策未涉及激勵廣大干部當擔作為、不懈奮斗，山東省在政策目標的評分最低，它只簡單的將解決形式主義問題作為目標?？偟膩碚f，一級變量的各項均值達到了較高的水平，但仍存在兩個一級變量的得分較低，遠低于平均值。政策時效（X2）中，有短期政策P3，中期政策P1、P4、P7、P8、P10、P11，長期政策P2、P5、P6、P9，以中期政策和長期政策為主，短期政策較少，政策時效比較單一。在政策主體（X6）中，發布機構僅僅由中共中央或省委、省政府辦公廳或者說其他部門發布，發布機構也較為單一。

從縱向來看，根據表9中11項基層減負政策的PMC指數，PMC指數的評價等級均處于優秀和良好等級。處于優秀等級的基層減負政策有P1、P2、P3、P4、P9和P10共6項，其中，1項為中央政策，5項為各省市出臺的政策，在這5項政策中，3項來源于東部地區，2項來源于西部地區。處于良好等級的基層減負政策有P5、P6、P7、P8和P11共5項，均為各省市出臺的政策，在這5項政策中，1項來源于東部地區，2項來源于中部地區，1項來源于西部地區，還有1項來源于東北地區。PMC指數的均值為6.98，整體級別表現為良好等級，11項政策的排序為P4gt;P1=P9gt;P2=P10gt;P3gt;P11gt;P6gt;P8gt;P7gt;P5。整體上看，政策呈現出東部政策優于西部政策，又優于東北以及中部的政策的特征。

（二）優秀等級的政策評估

從表9中11項基層減負政策的PMC指數可知，P4的PMC指數為7.99，在11項政策中排名第一，其中在調控范圍（X5）和政策工具（X7）上得分較為突出，調控范圍上到對中央政策的執行，下到對縣及以下部門的指示，范圍相比于其他政策范圍廣。在政策工具上，江蘇省的政策涉及比較全面，囊括了激勵型、權威型、引導型、能力型和變革型的全部類型。江蘇省綜合運用能力型政策工具中的數據支持和技術保障兩部分，使其得分與其他省份拉開差距。自2022年以來，江蘇省無錫市以數字化轉型作為契機，打造了基層社會治理數字化、社區減負“一表通”量大應用場景，實現數據多跑路、基層真減負。從PMC曲面來看，P4在政策時效（X2）和政策主體（X6）凹陷較大，但與其他省份并未拉開差距，甚至在政策主體（X6）上，P4的得分略高于其他政策。

P1和P9的PMC指數為7.69，與江蘇省的PMC指數差0.3，并列為第二名。關于P1中共中央辦公廳發布的基層減負政策，由于中央作為宏觀調控的政策，調控的范圍并沒有特別的具體，沒有調控到各市或者縣及以下的區域，導致P1在調控范圍（X5）的評分略低，與江蘇省拉開差距。且政策P1在政策工具（X7）中沒有運用以基礎設施、技術保障、人才建設、資金支持、數據支撐為手段的能力型政策工具，在這一變量也導致中央評分低于江蘇省。但是P1在政策評價（X3）、政策重點（X4）、政策功能（X8）、政策目標（X9）都取得了滿分，為各省基層減負政策的發布起到了帶頭作用。同樣的，政策P9在政策評價（X3）、政策重點（X4）、政策功能（X8）、政策目標（X9）中取得了滿分，說明該政策的目標比較明確且與中央政策保持一致，政策內容較為全面。但該政策的調控范圍（X5）涉及到中央和市的較少，可以在接下來的政策中擴大調控范圍，設置短期、中期、長期的政策從而提高政策時效（X2）的得分。

P2和P10兩項政策的PMC指數為7.36，并列排名為第四名，政策質量較好。兩項政策在調控范圍（X5）、政策功能（X8）上略有差異，政策P2是北京市委辦公廳發布的政策，調控范圍涉及到國家、市、縣及以下，而政策P10是中共云南省委辦公廳發布的政策，調控范圍僅限于省和縣及以下，相對于政策P2來說范圍小一些。在政策功能（X8）上，政策P2并未出現創新方式方法的功能，而政策P10在這一變量的得分拿到了滿分，從而拉開了一定差距，在接下來北京市的政策可以多進行方式方法的創新，而云南省也可以適當擴大調控范圍。

政策P3的PMC指數為7.29，排名為第六名，也是優秀等級的最后一名。首先P3在政策評價（X3）和政策目標（X9）中取得了滿分，說明該政策對于目標的把握還是比較清晰的。但是相比于評價等級為優秀的政策，該政策在政策工具（X7）和政策功能（X8）的得分較低，對于能力型和變革型的政策工具使用較少，可以在接下來增加一些以技術保障、數據支撐為手段的能力型工具和以制度完善、體系優化為手段的變革型工具，對于政策功能，多關注創新方式方法。

（三）良好等級的政策評估

從表9中11項基層減負政策的PMC指數可知，P11的PMC指數為6.89，排名第七，在良好等級中位居第一。首先在政策性質（X1）上與優秀等級拉開距離，大多數基層減負政策都有關于思想引導一類的建議，但是在P11中政策的引導性并不是很強烈，可以在這一點上進行調整。其次在政策工具（X7）上只運用了3種政策工具，可以增加引導型、能力型政策工具的使用。

P6、P8和P7的PMC指數分別是6.11、5.99和5.91，排名為第八、第九和第十名，這三個政策之間的差距并不是很大。對于政策重點（X4）評分較低，3項政策都缺乏作風建設、精簡程序、健全激勵制度相關的內容，對于政策內容的把握有些片面，P6稍高于P8和P7是因為在政策重點（X4）中涉及了力戒官僚主義，但其他兩項政策并未提到該內容。在調控范圍（X5）中政策P7略低于P6和P8是因為缺乏了國家層面的一個指導。在政策工具（X7）上3項政策的得分都只有0.6，可以增加政策工具使用的多元化。

P5的PMC指數為5.77，在11項政策中排最后一名。整體來看，該政策在政策性質（X1）、政策評價（X3）、政策重點（X4）、政策功能（X8）、政策目標（X9）上，都與其他政策拉開一定的差距，考慮到該政策是在2019年出臺精文簡會政策后出臺的，所以該政策的核心放在了解決形式主義問題，導致對于政策重點、政策目標的把握有些片面，從而導致政策性質、政策評價的得分也相對低一些。

（四）優秀組和良好組的指標對比

如表10所示，優秀組共有6項政策，均值為7.57；良好組有5項政策，均值為6.13。兩組的均值差異也較大，具體來看，在政策時效（X2）、政策公開（X10）兩組的評分均值相等；在調控范圍（X5）、政策主體（X6）、政策功能（X8）、政策目標（X9）兩組的評分均值稍有差異；在政策性質（X1）、政策評價（X3）、政策重點（X4）、政策工具（X7）兩組的評分均值差異較大，尤其是政策重點（X4）和政策工具（X7），優秀組的評分均值遠大于良好組，甚至政策重點（X4）優秀組是良好組的兩倍還多。由此可見，當前基層減負政策在政策目標、調控范圍等方面存在較高的趨同性，但是在政策重點和政策工具等方面趨異性較高，是因為各地進行基層減負的重點內容可能根據當地實際調整的略有差異，以及政策工具的使用也略有不同。

六、結論與建議

一方面，從政策工具和政策重點入手，對我國中央以及各省出臺的40份基層減負政策文本進行考察分析，構建基層減負政策的二維分析框架。研究發現，中央以及各省出臺的基層減負政策文本的重點包括力戒形式主義、力戒官僚主義、作風建設、精簡程序以及健全激勵制度等方面，采用的政策工具在這幾個方面均有涉及，但是具體而言，目前政府對各個政策工具的使用頻率不同，權威型政策工具使用頻率最高，占比43%，引導型、激勵型政策工具次之，能力型、變革型政策工具最少，反映了政策工具運用比例失衡的問題。另一方面，從政策評價指標體系建立的角度，利用文本挖掘和PMC指數模型，對我國基層減負政策進行量化評價。通過構建10個一級變量以及37個二級變量，選取了中央以及部分省份共11項基層減負政策進行PMC指數的計算，通過橫向與縱向的比較分析，以及最終的等級劃分與排序，精確表現出各評估對象的優勢、不足和改進方向。并通過繪制PMC指數最高和最低的兩個政策的PMC曲面，展示了兩個政策在各個維度的優劣情況。研究發現：首先，基層減負政策整體評價較好，11項政策中優秀等級的政策有6個，良好等級的政策有5個。其次，通過對政策得分進行排序以及地區劃分，政策呈現出東部政策優于西部政策，又優于東北以及中部政策的特征。最后，基層減負政策既存在趨同性又有一定的趨異性。從各一級變量的得分情況來看，基層減負政策存在政策時效單一、政策重點不全面、政策工具的使用較為傳統、政策缺乏預測性等問題。鑒于這些問題會對基層減負政策產生一定的影響，本文從以下四個方面提出建議。

第一，合理規劃政策的短期、中期和長期目標，增強政策時效的連續性。［26］政策的執行并不是一蹴而就的，既要設置短期目標，指導當下的基層減負政策，又要設置長期目標，為基層減負工作的開展指明大的方向，防止脫離軌道。［27］基層減負是黨中央為了改進基層治理，提高政策執行力，增強基層干部獲得感而推行的重大政策舉措。基層減負政策的實施具有長期性和階段性，在不同的發展階段面臨著不同的任務，政策的制定者應根據各省份基層減負政策的情況，制定配套的短期、中期和長期規劃與之相適應，避免采用單一的政策時效，進而持續性推動基層減負工作的開展。［28］

第二，豐富政策內容，不斷細化完善基層減負政策。［29］充分考慮到基層減負的形勢需要，中共中央辦公廳在2019年發布的《關于解決形式主義突出問題為基層減負的通知》中將作風建設、精簡程序、健全激勵制度等作為重點內容，但是在某些省份的基層減負政策中卻未體現這幾項內容。作風建設的開展有利于找根源、抓整改，從思想觀念上改變基層人員的工作觀念，推動基層減負工作的順利開展；精簡程序、減文減會，嚴格控制會議的規模和數量，減少不必要的表格、文件，真正減少基層人員非必要的工作；健全激勵措施可以從政府補貼、技術支持以及人才激勵等方面進行考慮，豐富的激勵手段有助于基層人員提高主動性。［30］

第三，運用多元化政策工具，加大引導型、能力型政策工具的使用頻率。不同地區的基層減負政策略有差異，應當堅持因地制宜，因地施策。一方面，進一步優化政策工具組合，構建多元化的均衡政策工具體系，更好地為基層減負。目前的政策工具運用多為權威型政策工具，監督考核、減文減會方面居多，后續可以增添諸如能力型、變革型政策工具，來平衡政策工具結構，調整政策工具的運用比例。［31］另一方面，從整體上看，引導型、能力型政策工具使用不多，引導型政策工具的使用可以提高人們的自覺意識，增強基層干部的主動性；能力型政策工具的使用可以為基層減負工作的開展提供所需要的資金、技術、人才支撐，推動工作的順利進行。要加大引導型、能力型政策工具的使用頻率，可以通過發揮優秀等級的示范作用，加強思想教育來解決黨性不純以及宣傳教育等手段增加引導型政策工具的使用，也可以通過不斷完善基礎設施，合理加大對基層的資金投入、數據支撐等手段增加能力型政策工具的使用。

第四，適當增加政策效果的預測性，使政策具備多維度性質。［32］多數政策在“政策性質”的二級變量上存在一定缺失，后續出臺的政策應予以彌補。在階段性措施制定后，可以預測一下政策可能達到的效果或者會產生的影響，作為此項政策完成的基本標準。同時與激勵型政策工具相結合，若基層人員對該政策執行的好，可以對他們適當進行政策傾斜、資金獎賞等作為激勵，若基層人員對該政策的執行效果嚴重低于預期，也可以進行相應的懲罰，包括通報批評，罰款等，從而激發工作人員主動進取，承擔責任，更好地完成中央以及各省發布的各項政策。

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Quantitative Evaluation of the Grassroots

Burden Reduction Policy

——Based on PMC Index Model

Liu Zhihui， Wang Fuyun

Abstract： The policy aimed at reducing burdens at the grassroots level is a crucial design to alleviate the workload of grassroots staff and motivate the majority of cadres to make a positive impact. It also represents a significant measure taken by the Chinese government to advance the modernization of its governance system and capacity. By introducing policy tools and policy priorities， a two-dimensional analytical framework for grassroots burden reduction policies was established. Nvivo20 was utilized to code 40 grassroots burden reduction policy documents issued by the central government and various provinces， revealing an imbalance in the utilization of policy tools. Authoritative policy tools were employed most frequently， whereas competency-based and transformational policy tools were relatively underutilized. To more accurately assess the implementation effects of grassroots burden reduction policies， this paper also adopts a method combining text mining and the PMC index model to evaluate 11 such policies across four regions in China. The findings indicate that： Firstly， the overall evaluation of grassroots burden reduction policies is favorable， with 6 policies rated as excellent and 5 as good among the 11 policies. Secondly， through ranking policy scores and regional categorization， it is evident that policies in the eastern region outperform those in the western region， which in turn surpass those in the northeastern and central regions. Lastly， there is both convergence and divergence in grassroots burden reduction policies. These policies face issues such as limited timeframes， incomplete focus areas， traditional tool utilization， and a lack of predictability. Therefore， future grassroots burden reduction policies should reasonably plan policy timeframes， enrich policy content， employ diversified policy tools， and appropriately enhance policy predictability to better meet the practical needs of grassroots work.

Key words： the grassroots burden reduction； policy evaluation； policy instruments； PMC index model

（責任編輯：劉劍明" 助理編輯：劉" 霖）