基于知識圖譜的我國政策評估研究主體、知識基礎、研究熱點與演進分析

馬續(xù)補 劉瑋 秦春秀

摘要：[目的/意義]對政策評估研究脈絡進行可視化分析，對研究人員全面了解我國政策評估領域的研究現(xiàn)狀，推動我國特色新型智庫建設具有重要意義。[方法/過程]以中國社會科學引文索引（CSSCI）收錄的政策評估領域639篇文獻為研究對象，采用文獻計量方法與VOSviewer知識圖譜分析軟件，識別政策評估領域的研究主體、知識基礎、研究熱點與演化路徑。[結(jié)果/結(jié)論]構(gòu)建了作者共現(xiàn)知識圖譜識別出了該領域的主要科研團隊和合作情況;構(gòu)建了文獻共被引知識圖譜，識別出該領域3個維度的知識基礎;構(gòu)建了關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜，挖掘出該領域的3個研究熱點，在此基礎上疊加關鍵詞平均出現(xiàn)年份，識別出研究熱點的演化路徑。

關鍵詞：政策評估;研究主體;知識基礎;研究熱點;VOSviewer

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.03.019

〔中圖分類號〕G250.252〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2019）03-0166-12

公共政策是政府公共主體解決深化轉(zhuǎn)型時期各種社會矛盾潛在隱患的主要載體，中國特色新型智庫作為第三方機構(gòu)開展政策評估是黨和政府科學民主依法決策的重要支撐，也是國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要內(nèi)容[1]。2013年9月，國務院委托全國工商聯(lián)對鼓勵民間投資“新36條”的落實情況進行評估。2014年6月至8月，國務院再次對穩(wěn)增長促改革調(diào)結(jié)構(gòu)惠民生的19類60項政策措施落實情況進行第三方評估。黨的十八屆四中全會指出“對部門間爭議較大的重要立法事項，由決策機關引入第三方評估”。2015年1月中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)了《關于加強中國特色新型智庫建設的意見》，指出充分發(fā)揮中國特色新型智庫的咨政建言、理論創(chuàng)新等功能，“探索政府內(nèi)部評估與智庫第三方評估相結(jié)合的政策評估模式，增強評估結(jié)果的客觀性和科學性”。2017年5月民政部等9部門聯(lián)合出臺了《關于社會智庫健康發(fā)展的若干意見》，指出社會智庫是中國特色新型智庫的重要組成部分，可以向黨政機關提供決策評估、政策解讀、政策方案等智庫產(chǎn)品。十九大報告再次提出“加強中國特色新型智庫建設”。近年來，中國科學院、中國社科院、國務院發(fā)展研究中心、國家行政學院、中國科協(xié)等中國特色新型智庫，受中央政府委托，分別完成了“大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新”、“政府信息公開制度”、“增加公共產(chǎn)品和服務供給”、“促進民間投資”、“精準扶貧”等政策落實情況的第三方評估，參與重大改革方案和政策實施效果的評估已經(jīng)成為新常態(tài)。2017年9月第三方評估第5次成為國務院常務會議議題，李克強總理再次指出開展第三方評估對提高公共政策績效具有把脈會診和促進完善的積極作用，是督查工作的重要補充。

因此通過文獻計量與信息可視化分析技術(shù)，識別政策評估領域的研究主體、知識基礎、研究熱點與演化路徑，可以使各智庫和該領域其他研究人員全面了解我國政策評估領域的研究現(xiàn)狀，選擇合適的研究團隊進行合作提升研究能力，找尋高價值文獻提升研究手段和方法，把握研究熱點和演化路徑定位研究方向，對于推動我國特色新型智庫建設具有重要意義。

1數(shù)據(jù)來源、研究工具與方法

1.1數(shù)據(jù)來源

中國社會科學引文索引（CSSCI）的文獻題錄是我國唯一包含引文信息的中文期刊數(shù)據(jù)庫，可以為文獻共被引分析提供數(shù)據(jù)來源。因此本文選擇CSSCI數(shù)據(jù)庫檢索政策評估領域的文獻，檢索條件設定為（（政策 same 評估）、（政策 same 評價）、（政策 and 內(nèi)容分析）、（政策 and 量化分析）、（政策工具）），時間跨度選擇“1998-2017”，經(jīng)過濾篩選與政策評估無關數(shù)據(jù)后共獲取639篇文獻的題錄信息。數(shù)據(jù)檢索時間為2017年12月15日。

1.2研究工具

隨著可視化技術(shù)和工具的日益成熟，知識圖譜技術(shù)越來越多地用于分析知識結(jié)構(gòu)、探索研究熱點、研究前沿及其演進[2]。美國德雷塞爾大學陳超美開發(fā)的Citespace、荷蘭萊頓大學Nees Jan van Eck等開發(fā)的VOSviewer[3]是目前常使用的知識圖譜文獻計量分析軟件。國內(nèi)外文獻中基于Citespace的文獻計量分析已經(jīng)成熟，如魏曉峰（2013）、孫建軍（2014）分別采用Citespace分析了國外信息可視化領域、鏈接分析領域的知識基礎、研究主體、研究熱點與前沿[4]。國外文獻中基于VOSviewer的文獻計量分析也已經(jīng)成熟，該軟件網(wǎng)站上羅列了460篇論文，如Karolien van Nunena等（2018）采用VOSviewer分析了安全文化領域的知識基礎、研究主體、研究熱點及演化等[5]，但國內(nèi)的分析主要停留在通過關鍵詞共現(xiàn)分析識別研究熱點。因此一方面出于可以為我國學者使用VOSviewer進行文獻計量分析提供借鑒;另一方面出于VOSviewer軟件分析結(jié)果比Citespace與Web of Science數(shù)據(jù)更為接近[6]，且VOSviewer不需要復雜的參數(shù)設置就可以呈現(xiàn)出可視化較好的知識圖譜，本文選擇VOSviewer對我國政策評估領域的文獻進行可視化計量分析。

VOSviewer通過網(wǎng)絡可視化、疊加可視化、密度可視化3種視圖展現(xiàn)作者（機構(gòu)、國別）合作網(wǎng)絡分析、關鍵詞共現(xiàn)分析、引文（期刊、作者、機構(gòu)、國別）分析、文獻（期刊、作者、機構(gòu)、國別）耦合分析、文獻（期刊、作者）共被引分析等內(nèi)容。在作者合作網(wǎng)絡（期刊共被引、文獻共被引、關鍵詞共現(xiàn)）知識圖譜的網(wǎng)絡可視化視圖中，每個圓圈代表一個作者（期刊、引文、關鍵詞），圓圈和字體越大代表該對象發(fā)文數(shù)量（被引次數(shù)、被引次數(shù)、出現(xiàn)次數(shù)）越多;兩個圈之間連線越粗代表兩者合著次數(shù)（共被引次數(shù)、共被引次數(shù)、共現(xiàn)次數(shù)）越多，距離越短表示兩者之間的關系和相似性越高;并用顏色區(qū)分不同的聚類。疊加可視化視圖與網(wǎng)絡可視化視圖唯一不同在于，其用顏色表示平均年份、平均引用次數(shù)等信息，而不是表示相同的聚類。密度可視化視圖，分為項目密度可視化和聚類密度可視化兩種視圖類型，在項目密度可視化視圖中圖譜呈現(xiàn)藍、綠、紅3種顏色，每個項目（期刊、引文、關鍵詞等）附近的項目越多，權(quán)重越高則該項目所在區(qū)域越呈現(xiàn)紅色，反之越呈現(xiàn)藍色;在聚類密度可視化中，項目密度按照在各自聚類中的權(quán)重獨立顯示，用顏色區(qū)分不同的聚類，區(qū)域的項目越多，權(quán)重越高則該區(qū)域的顏色越亮。

1.3研究方法

本文以1998-2017年間CSSCI數(shù)據(jù)庫中收錄的國內(nèi)政策評估領域文獻為研究對象，以VOSviewer知識圖譜文獻計量分析軟件為工具，采用以下方法分析我國政策評估領域的研究主體、知識基礎、研究熱點與演化路徑等。

1）基于我國政策評估領域文獻的年發(fā)文量，統(tǒng)計分析該領域的成長規(guī)律。

2）基于我國政策評估領域文獻的作者數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析該領域的核心作者和高產(chǎn)出研究機構(gòu)，使用VOSviewer的作者合作網(wǎng)絡分析功能繪制高產(chǎn)作者的合作網(wǎng)絡知識圖譜，識別該領域的主要科研團隊和合作情況。

3）基于我國政策評估領域文獻的引文數(shù)據(jù)，采用VOSviewer的文獻共被引分析功能，繪制該領域的文獻共被引知識圖譜，識別該領域的知識基礎。

4）基于我國政策評估領域文獻的關鍵詞數(shù)據(jù)，采用VOSviewer的關鍵詞共現(xiàn)分析功能，繪制該領域的關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜，挖掘該領域的研究熱點和演化路徑。

2結(jié)果分析

2.1政策評估研究的成長規(guī)律

對比分析我國政策評估領域639篇文獻的年發(fā)文量（見圖1）發(fā)現(xiàn)，我國政策評估研究大體可以分為起步、成長、成熟3個階段。1998-2005年為起步期，少量學者開始進行這方面研究，發(fā)文量不大但總體呈上升趨勢，2002年后趨向平穩(wěn)。2006-2015年為成長期，大量學者進入這一研究領域，發(fā)文量快速增長，到2015年時達到發(fā)文高峰。2016年后進入成熟期，發(fā)文數(shù)量依然很大，但開始呈現(xiàn)下降趨勢。

2.2政策評估領域的主要研究團隊及合作情況

2.2.1核心作者分析

639篇論文共有1 074位作者，發(fā)文最多的是清華大學蘇竣教授，共發(fā)表11篇（不分署名次序），根據(jù)普賴斯定律，核心作者發(fā)文數(shù)m=0.749*nmax=2.48（其中nmax為發(fā)文最多作者的論文數(shù)），因此將文章數(shù)量為3篇及以上的作者定為核心作者，統(tǒng)計得到核心作者有34人，占全部作者總數(shù)的3.17%。其中發(fā)文5篇以上的作者是蘇竣（11）、黃萃（10）、傅雨飛（6）、張國興（5）、張永安（5）、李?。?）。

2.2.2發(fā)文機構(gòu)分析

639篇論文共有728個發(fā)文機構(gòu)，發(fā)文10篇以上的高產(chǎn)機構(gòu)包括中國人民大學（25）、清華大學（20）、華中科技大學（18）、北京師范大學（16）、華東師范大學（14）、南京大學（12）、浙江大學（12）、武漢大學（12）、北京大學（11）、廈門大學（11）、東北大學（10）、上海交通大學（10）。

2.2.3合著分析

平均每篇論文合作人數(shù)為1.68人（1 074人/639篇），合著率為63.69%（合著407篇/639篇），從圖1中可以看出，初期只是少部分學者進入該領域，學者之間合作率不高，且波動性較大;隨著研究深入，注入了大量的研究血液，發(fā)文量開始增加，學者間交流互動也明顯增多，從2004年開始，合著率基本保持在50%以上，尤其到2017年，達到91.49%。

對1 074位作者，選擇最少發(fā)表論文篇數(shù)為“2”，共有128位作者滿足條件，使用VOSviewer對這128位作者進行合作網(wǎng)絡分析，形成合作網(wǎng)絡圖譜如圖2所示，可以看到政策評估領域的研究人員形成了14人組成的科研團隊、6人組成的科研團隊以及4人組成的科研團隊各1個，3人組成的科研團隊9個，2人組成的科研團隊18個。結(jié)合作者的個人經(jīng)歷可以看出穩(wěn)定的科研團隊合作關系多是由師生傳承形成的一致研究方向帶來的，比如蘇竣、黃萃等形成的14位成員科研團隊;李健、李祥飛等形成的6位成員合作網(wǎng)絡;郭菊娥、張國興等形成的4位成員科研團隊;彭紀生、仲為國等形成的3位成員科研團隊。

蘇竣教授團隊的合作網(wǎng)絡疊加論文平均發(fā)表年份形成的知識圖譜如圖3所示（用顏色表示該作者發(fā)表論文的平均年度），從圖中可以看出蘇竣教授團隊的政策量化分析研究開啟于與趙筱媛的研究，趙筱媛師從清華大學蘇竣教授做博士后研究，2005年發(fā)表了從政策工具視角分析公共科技政策的會議論文（2007年期刊論文出版），開啟了兩位學者的公共政策量化分析研究之路。隨后，來自武漢大學的黃萃在和蘇竣教授做博士后研究期間開始接觸這一領域，2011年帶領其在浙江大學公共管理學院的兩位碩士研究生程嘯天、施麗萍發(fā)表2篇該領域的論文;武漢大學校友、浙江大學和清華大學的同事李江，2015年開始涉足該領域，兩者合作發(fā)表了3篇該領域的論文;黃萃的碩士研究生趙培強，博士研究生任弢也先后在該領域開展研究，2015-2017年間發(fā)表了5篇該領域的論文;中央財經(jīng)大學張劍，北京理工大學葉選挺在清華大學做博士后研究時開始接觸該領域，兩人與黃萃、蘇竣在2014-2016年間合作發(fā)表了3篇該領域的論文。雖然趙筱媛開啟了蘇竣教授團隊在該領域的研究，但由于在中國科學技術(shù)信息研究所的工作需要，其一直在競爭情報方面進行研究，直到2014年再次帶著自己的研究生發(fā)表了1篇該領域的論文，2016年、2017年和來自中國農(nóng)業(yè)大學圖書館在中國科學技術(shù)信息研究所做博士后研究的趙勇，合作發(fā)表了2篇該領域的論文。（注：王娟娟、張偉由于同名原因需要剔除）

2.3發(fā)表及引用期刊分析

2.3.1核心期刊分析

根據(jù)CSSCI來源期刊所屬類別統(tǒng)計，政策評估領域論文主要分布在管理學、經(jīng)濟學、教育學等8類期刊中，載文量所占比例為86.54%。從這8類期刊在政策評估研究的起步期、成長期、成熟期載文量來看（見圖3），管理學、高校綜合性學報以及圖書館、情報與文獻學期刊對這類文獻的關注度持續(xù)增加;經(jīng)濟學類期刊在不同時期載文量所占比例比較穩(wěn)定;教育學、綜合社科期刊、政治學以及環(huán)境科學類期刊對這類文章的刊發(fā)量明顯下降。其中載文量最大的前10種期刊為科技進步與對策（30）、中國行政管理（28）、科技管理研究（21）、中國科技論壇（19）、科學學與科學技術(shù)管理（14）、教育發(fā)展研究（12）、情報雜志（11）、科學學研究（11）、管理世界（10）和中國軟科學（9）。

2.3.2期刊共被引分析

639篇文獻共有7 311篇引文，來源于3 469個期刊或出版社，選擇最少被引用次數(shù)為“20”，共有33個出版物滿足條件。設定共被引關系強度規(guī)范化方式、分辨參數(shù)、聚類成員最少數(shù)目為（LinLog/Modularity、1、5），使用VOSviewer的模塊化聚類算法[3]對這33個出版物進行共被引分析，形成期刊共被引網(wǎng)絡圖譜如圖5所示。

從圖5中可以看出，政策評估領域的知識基礎主要來自于4個類別的出版物：以管理世界、中國行政管理等為代表的宏觀管理類期刊;以科學學研究、中國軟科學等為代表的科技管理類期刊;以經(jīng)濟研究、American Economic Review等為代表的經(jīng)濟金融類期刊;以中國人民大學出版社、北京大學出版社等為代表的政策評估基本理論類圖書。

2.4基于文獻共被引的政策評估領域知識基礎識別

科學工作者的引用行為是科學活動中普遍存在的現(xiàn)象，兩篇（多篇）論文同時被一篇或多篇文獻所引用，則這兩篇（多篇）論文具有共被引關系，因此通過文獻共被引圖譜的分析可以找出高被引的有價值文獻，識別該領域的知識基礎。639篇文獻共有7 311篇引文，選擇最少被引用次數(shù)為“5”，共有34篇引文滿足條件。設定共被引關系強度規(guī)范化方式、分辨參數(shù)、聚類成員最少數(shù)目為（Fractionalization、1、5），使用VOSviewer的模塊化聚類算法對這34篇引文進行共被引分析，形成文獻共被引的網(wǎng)絡可視化和項目密度可視化知識圖譜如圖6、圖7所示。

從圖6可以看出政策評估領域形成了以鄧恩2002（陳振明2003）、Rothwell 1985（趙筱媛2007）、彭紀生2008（劉鳳朝2007）為代表的3個聚類，根據(jù)每類中的大多數(shù)文獻對各聚類命名，形成“政策評估基本理論”（維度1）、“政策工具與政策量化分析”（維度2）、“政策協(xié)同與演變”（維度3）3個維度的知識基礎。在圖7的項目密度視圖中，顏色越紅代表該區(qū)域的權(quán)重越高，因此選擇紅色和黃色區(qū)域的文獻形成各維度的知識基礎（如表1所示）。

從圖6可以看出維度2與維度3之間的距離要比兩者和維度1之間的距離要近;從圖7的密度視圖中可以看出維度2與維度3已經(jīng)融為一體，維度1在一個單獨的區(qū)域，因此這兩者之間的關系相近程度要高于和維度1之間的關系相近程度。這是因為這兩個維度都屬于政策方案評估領域的研究，在研究方法上都采用了內(nèi)容分析法對公共政策文本進行量化分析，只不過前者側(cè)重于政策工具視角的政策量化分析，后者側(cè)重于政策協(xié)同和演變，因此這兩者的關系相近程度，要高于和詮釋政策評估定義、標準以及指標等內(nèi)容的維度1之間的關系相近程度。從文獻來源來看，維度1領域的文獻主要是學術(shù)專著和教材，另兩個領域的文獻主要是學術(shù)期刊，并且維度2的學術(shù)專著（李綱，2007;豪利特，2006）比期刊文獻和維度1的關系相近程度要高。從文獻類型來看，梳理量化方法、內(nèi)容分析法的綜述類論文（傅廣宛等，2009;劉偉，2014）比應用基礎類論文與學術(shù)專著之間的關系相近程度也更高一些。

2.5基于關鍵詞共現(xiàn)的政策評估領域研究熱點及演化分析

關鍵詞是作者對論文內(nèi)容或研究方法的精煉化概括，通過對高頻關鍵詞共現(xiàn)圖譜的分析，可以得到該領域的研究熱點及研究熱點的演化路徑。639篇文獻共有1 611個關鍵詞，選擇最少出現(xiàn)次數(shù)為“5”，共有41個關鍵詞滿足條件。設定共現(xiàn)關系強度規(guī)范化方式、分辨參數(shù)、聚類成員最少數(shù)目為（Fractionalization、1、5），使用VOSviewer的模塊化聚類算法對這41個關鍵詞進行共現(xiàn)分析。形成政策評估領域關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡可視化和聚類密度可視化知識圖譜如圖8、圖9所示。

從圖8、圖9可以看出形成了以政策評估（政策評價）、政策工具、政策協(xié)同為代表的3個聚類，結(jié)合引文分析結(jié)果對各聚類命名，形成“傳統(tǒng)視角的政策評估標準、指標與方法”（熱點1）、“政策工具視角的政策量化分析”（熱點2）、“政策協(xié)同視角的政策量化分析”（熱點3）3個研究熱點。熱點2在位置上位于熱點1和熱點3之間，這是因為熱點3和熱點2都屬于政策方案評估;熱點2在政策量化分析時采用的政策工具分類標準來自于熱點1的研究成果;熱點3采用和熱點2相同的內(nèi)容分析法，測度分析政策協(xié)同，而這些內(nèi)容并不是熱點1的研究主題，因此熱點3和熱點2之間的關系要比和熱點1的關系更加緊密。從圖中也可以看出雖然熱點2是基于政策工具視角分析政策方案的可行性，但貨幣政策、貨幣政策工具并屬于該熱點的主要研究內(nèi)容。各研究熱點包含的關鍵詞如表2所示。

2.5.1研究熱點一：傳統(tǒng)視角的政策評估標準、指標與方法

學者們對政策評估的類型、標準、模式、指標與方法，影響政策績效的主要因素以及改善政策執(zhí)行建議等方面開展了大量研究。政策評估主要有政策方案評估、政策過程評估和政策效果評估3種觀點[7]。Vedung E（1997）按照“組織者”不同將政策評估模式分為效果、經(jīng)濟和專業(yè)化3類[8]，趙莉曉（2014）基于“效果模式”下的“綜合評估模式”，建立了創(chuàng)新政策評估的理論框架[9]。鄧恩（2002）提出政策評估標準包括效果、效率、充足性、公平性、回應性和適宜性[10]，陳振明（2003）則認為是生產(chǎn)力、效益、效率、公正和政策回應度等5個標準[11]。在政策方案評估方面，王會宗等（2016）測算了維持經(jīng)濟穩(wěn)定增長的最優(yōu)出生率，指出我國為實現(xiàn)“新常態(tài)”經(jīng)濟的穩(wěn)定增長，需要“全面放開二胎”政策[12]。在政策過程評估方面，王再進等（2017）針對中國科技創(chuàng)新政策內(nèi)容及特點，基于事實評估與價值評估相結(jié)合的評估理念，構(gòu)建了涉及政策制定、執(zhí)行和效果各環(huán)節(jié)的政策全過程評估框架[13]。在政策效果評估方面，李素利等（2015）以目標和顧客導向為評估模式，從適當性、公平性和回應性3個維度構(gòu)建了社會保障政策執(zhí)行效果測度模型[14]。在改善政策執(zhí)行方面，胡俊波（2014）從政策知曉度、利用度、難易度等5個維度構(gòu)建了評估指標體系，評估農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)扶持政策的宣傳、推廣、落實效果，并通過對四川省的實證測算提出相關政策建議[15]。

2.5.2研究熱點二：政策工具視角的政策量化分析

政策文件是政府表達政策意圖和政策過程的客觀憑證[16]，很多學者已采用內(nèi)容分析法量化政策文件，在此基礎上通過梳理政策演進過程挖掘政策啟示、基于政策工具視角分析政策方案可行性和優(yōu)缺點、對比分析不同國家（地區(qū)）政策文件差異3個角度，為政策優(yōu)化提供建議。在基于政策演進特征提出政策建議方面，李燕萍等（2009）采用內(nèi)容分析方法探討了我國改革開放以來的42項科研經(jīng)費管理政策的政策變遷與走向[17]。孫蕊等（2015）構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)發(fā)展和政策支持二維分析框架，分析了我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)40項政策的特征[18]。在基于政策工具視角提出政策建議方面，目前普遍采用的政策工具分類是Rothwell R等（1985）提出的供給、環(huán)境和需求3種類型政策工具[19]。趙筱媛等（2007）從政策工具、科技活動類型和科技活動領域3個維度構(gòu)建了科技政策三維分析框架[20]，是我國從政策工具視角分析公共政策的奠基代表作。黃萃等（2011）從政策工具和產(chǎn)業(yè)價值鏈兩個維度構(gòu)建了風能政策二維分析框架，剖析了我國目前風能政策工具選擇存在的問題[21]。豪利特等提出政策工具分為自愿型、混合型和強制性3類[22]，基于該分類周城雄等（2017）構(gòu)建了政策工具和政策功能二維分析框架，分析了F市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)7項政策的政策工具運用合理性[23]。在基于不同國家（地區(qū)）政策對比提出政策建議方面。黃如花等（2017）運用內(nèi)容分析法從政策類型、政策發(fā)布時間、政策發(fā)布形式等5個方面對比分析了北京和上海政府數(shù)據(jù)開放政策的差異[24]。湯志偉等（2017）從政策工具、政策內(nèi)容評價兩個維度對比分析了中美政府數(shù)據(jù)開放政策的差異[25]。

2.5.3研究熱點三：政策協(xié)同視角的政策量化分析

公共管理問題多是“那些跨越部門之間界限并且只是通過單個機構(gòu)難以解決的問題”，單一政策目標和復雜社會系統(tǒng)之間的背離，往往會引發(fā)治理失效[26]。因此不少學者分析了政策協(xié)同的內(nèi)涵和必要性，構(gòu)建了政策文本量化指標和政策協(xié)同測度指標，在對政策文本量化的基礎上，分析政策的協(xié)同演變特征，以及各協(xié)同指標和政策績效之間的關系，從而提出政策優(yōu)化建議。對于政策協(xié)同的內(nèi)涵與必要性，Meijers E等（2004）認為政策協(xié)同是政策制定過程中對跨界問題的管理，這些問題超越現(xiàn)有政策領域的邊界，也超越單個職能部門的職責范圍，因而需要多元主體間的協(xié)同[27];彭紀生等（2008）認為政策協(xié)同是政策制定和實施主體利用不同政策措施的相互協(xié)調(diào)以實現(xiàn)不同的政策目標[28]。在構(gòu)建政策文本量化指標和政策協(xié)同測度指標方面，劉鳳朝等（2007）從效力和類別角度分析了我國創(chuàng)新政策的協(xié)同演變路徑[29]，這是國內(nèi)較早通過政策文本量化分析政策協(xié)同演變特征的文章，但其并沒有明確指出政策協(xié)同的測度指標。彭紀生等（2008）提出的從政策力度、政策措施與政策目標3個維度量化政策文本，從部門協(xié)同、措施協(xié)同以及目標協(xié)同3個方面分析政策的協(xié)同演變[28]，這是國內(nèi)普遍采用的政策文本量化和政策協(xié)同測度指標。郭淑芬等（2017）采用這3個指標分析了山西省文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策的協(xié)同演變特征[30]。在協(xié)同測度指標獨立影響政策績效方面，仲為國等（2009）分析了創(chuàng)新政策中的部門協(xié)同、目標協(xié)同和措施協(xié)同對技術(shù)績效的影響[31]。王海等（2017）分析了我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政策工具協(xié)同對企業(yè)創(chuàng)新的影響[32]。在協(xié)同測度指標之間的協(xié)同影響政策績效方面，張國興等（2017）構(gòu)建了政策措施與政策目標之間的協(xié)同對節(jié)能減排科技進步影響[33]。

2.5.4研究熱點演化分析

政策評估領域的關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡疊加各關鍵詞的平均出現(xiàn)年份形成的知識圖譜如圖10所示（用顏色表示各關鍵詞的平均出現(xiàn)年份）。從圖中可以看出：

1）研究重心的關鍵詞按照“政策評價”、“政策評估”、“量化分析”、“內(nèi)容分析”、“政策工具”、“政策協(xié)同”演進?！罢咴u價”主要指對政策執(zhí)行效果的評價，是政策執(zhí)行過程的一個環(huán)節(jié)。隨著政策評估領域研究的深入，學者們普遍認為從政策評估的時點來看，“政策評估”包括事前政策方案評估、事中政策過程評估和事后政策效果評估3種觀點，因此后續(xù)研究更多開始采用內(nèi)涵更廣的政策評估這一關鍵詞。

2）從研究內(nèi)容來看，從以政策實施效果的反饋作為數(shù)據(jù)來源的政策效果評估和政策過程評估，研究政策評估的評估標準、評估方法和評估指標體系。轉(zhuǎn)向以政策文本作為數(shù)據(jù)來源的政策方案評估，基于內(nèi)容分析法從政策目標、政策效力、政策工具等維度量化公共政策，從政策工具視角構(gòu)建政策分析框架，探討政策工具與政策績效之間的關系;從部門協(xié)同、目標協(xié)同、措施協(xié)同等維度分析政策協(xié)同演進特征，探討政策協(xié)同指標和政策績效之間的關系。

3）從研究方法來看，傳統(tǒng)政策評估的定性研究多采用專家評議法和自我評定法，受評價人員主觀利益影響，具有片面性和隨意性等缺點;定量研究多采用政策結(jié)果代替政策本身測量政策指標，由于可能存在內(nèi)生性問題，導致計量結(jié)果出現(xiàn)偏差[28]。隨后，學者開始通過“量化分析”政策文本評估政策方案可行性（即政策方案評估），以基于“內(nèi)容分析法”結(jié)構(gòu)化和量化政策文本為基礎，從“政策工具”視角構(gòu)建政策分析框架，分析單項或系列政策的政策工具合理性，從“政策協(xié)同”視角分析政策群在各協(xié)同指標上的相適性。

4）從評估對象來看，研究人員按照國家的重點任務選定要分析的政策，集中在教育、科技、信息、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、產(chǎn)業(yè)等政策，從時間脈絡來看教

圖10關鍵詞共現(xiàn)疊加可視化圖譜

育政策、科技政策的研究從“政策評價”（“政策評估”）的“評估標準”、“評估方法”研究，延續(xù)到政策“量化分析”、“政策工具”分析以及“政策演進”等，并且隨著國家“雙創(chuàng)”戰(zhàn)略和國家科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化示范區(qū)建設的推進，從“政策工具”角度研究創(chuàng)業(yè)政策、科技成果轉(zhuǎn)化政策，以及戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)（諸如新能源汽車）的創(chuàng)新政策、產(chǎn)業(yè)政策、人才政策的“政策協(xié)同”成為研究熱點。信息政策的“政策目標”、“政策工具”分析;知識產(chǎn)權(quán)政策和節(jié)能減排政策的“量化分析”、“政策演變”、“政策工具”分析、“政策協(xié)同”分析也是重點研究對象。

3結(jié)論

本文以1998-2017年間CSSCI數(shù)據(jù)庫中收錄的639篇政策評估領域文獻為研究對象，采用VOSviewer可視化分析工具識別出我國政策評估領域的研究主體、知識基礎、研究熱點與演化路徑。1）根據(jù)年發(fā)文量統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，我國政策評估研究大體可以分為起步（1998-2005）、成長（2006-2015）、成熟（2016年至今）3個階段。2）國內(nèi)政策評估領域的核心作者有34人，占全部作者總數(shù)的3.17%。通過作者合作網(wǎng)絡分析得到我國政策評估領域穩(wěn)定的科研合作關系多是由師生傳承帶來的，已經(jīng)形成了14人組成的科研團隊1個、6人組成的科研團隊以及4人組成的科研團隊各1個，3人組成的科研團隊9個，2人組成的科研團隊18個。3）國內(nèi)政策評估領域論文主要發(fā)表在管理學、經(jīng)濟學、教育學等八類期刊中，占全部論文總數(shù)的86.54%。通過期刊共被引分析發(fā)現(xiàn)，該領域的研究主要引用以管理世界（中國行政管理）、科學學研究（中國軟科學）、經(jīng)濟研究（American Economic Review）為代表的宏觀管理類、科技管理類、經(jīng)濟金融類期刊中的論文，和以中國人民大學出版社（北京大學出版社）為代表出版的圖書。4）通過文獻共被引分析發(fā)現(xiàn)，政策評估領域主要有3個維度的知識基礎，以鄧恩2002（陳振明2003）為代表的政策評估基本理論，以Rothwell R 1985（趙筱媛2007）為代表的政策工具與政策量化分析、以彭紀生2008（劉鳳朝2007）為代表的政策協(xié)同與演變。5）通過關鍵詞共現(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，政策評估領域的研究熱點主要包括“傳統(tǒng)視角的政策評估標準、指標與方法”、“政策工具視角的政策量化分析”、“政策協(xié)同視角的政策量化分析”3個方面。6）從研究內(nèi)容、研究方法看，政策評估從基于專家評議法、自我評定法和計量分析的政策效果評估和政策過程評估，轉(zhuǎn)向以內(nèi)容分析法為基礎，從政策工具視角和政策協(xié)同視角量化分析政策文本的政策方案評估。

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（責任編輯：孫國雷）