黄河流域在中国经济社会发展和生态安全方面具有重要战略地位。当前，黄河流域9省(区)已初步形成了以山水林田湖草生命共同体理念为依托，分别在森林、草原、湿地、荒漠、海洋、水流和耕地等重点生态功能保护区、禁止开发区和自然资源保护区建立生态补偿试点，形成了一个较为完善的财政转移支付与市场化交易相结合的生态补偿机制^[1]。然而，由于补偿主体涉及中央和地方政府多个部门，多重补偿、补偿意愿和标准不一致等问题突出^[2]。从整体上看，政策衔接性不强、系统性不足、时效性不清、配套性政策缺失等问题普遍存在。为系统评价分析黄河流域生态补偿政策现状，更好指导其生态补偿实践，亟需构建科学的政策评价体系对黄河流域生态补偿政策进行量化评价。

国外通常称生态补偿为“环境服务付费(PES)”，国内认为生态补偿是一项以保护和可持续利用生态系统服务为目的，以经济手段为主调节利益相关者关系的制度安排^[3]。目前关于黄河流域生态补偿方面的研究主要分为三类：第一类是流域横向生态补偿机制构建方面。总体来看，学者们主张构建市场化、多元化的流域横向生态补偿机制；具体而言，黄河流域横向生态补偿要以政府为主导，调动公众、企业、社会组织等积极参与^[4]，并积极探索水权交易、排污权交易、碳汇交易等市场化的生态补偿制度^[5]。第二类是生态补偿标准核算方面。有学者基于单一视角如机会成本法^[6]、水足迹^[7]、生态服务价值评估法^[8]等进行补偿标准核算；也有学者将机会成本法与生态服务系统价值评估法相结合，基于生态服务系统价值评估法度量补偿标准上限，基于机会成本法度量补偿标准下限^[9]；还有学者认为未来生态补偿标准的确定应以生态服务价值法为基础，考虑成本投入以及公众意愿，制定动态化、差异化的补偿标准^[10]。第三类是以部分河段为例，探讨公众或企业参与生态补偿的行为意愿方面。如以渭河中下游为例探讨公众参与跨区域生态补偿行为的影响因素^[11]，或以甘肃段为例探讨黄河上游企业参与生态补偿的行为^[12]。

综上所述，学术界在黄河流域生态补偿方面的研究取得了诸多成果，可以为本文提供借鉴和启发，但同时也存在以下不足：首先，从研究内容来看，较少聚焦于政策文本，缺乏对政策本身合理性的量化评价研究；其次，从研究视角来看，鲜有从省份视角出发，深入剖析生态补偿政策文本，缺乏地区间生态补偿制度建设的横向对比分析；最后，从研究方法来看，多数关于生态补偿政策的研究仍停留在规范性定性分析层面，有关量化分析的文献较少。因此，本文采用文本挖掘和内容分析方法，利用相对客观科学的政策一致性指数模型(policy modeling consistency index model，PMC指数模型)，构建生态补偿政策综合评价指标体系，从多维视角量化分析黄河流域生态补偿政策全貌，以揭示现有政策制定的特点、优势和不足，并提出针对性的政策优化策略，以期为后续黄河流域生态补偿政策的改进与创新提供理论依据。

1 数据来源与研究方法 1.1 数据来源与数据处理

本次研究以2001年1月1日至2022年12月31日为时间区间，以黄河流域省级层面出台的生态补偿相关政策作为研究对象。黄河流域涉及青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南和山东9省(区)，地理分布如图 1所示。数据收集时，遵循相关性和及时性原则，分别以“生态补偿”“生态补助”“生态保护补偿”等作为关键词，在“北大法宝”数据库检索相关政策文本，并结合流域内各省(区)的政府门户网站进行对比补充，共检索到228份相关文本。为了保证政策文本选取的权威性，不选取批复、征求意见稿、函等非正式政策文本作为研究对象。通过对政策文本全文进行浏览后，最终选取170项黄河流域生态补偿政策文本作为本次的研究对象，政策文本形式包括意见、方案、通知等。

1.2 变量分类与参数识别

将搜集到的170项黄河流域生态补偿政策文本导入ROSTCM 6.0软件中，按照以下步骤对政策文件进行预处理，为一级、二级变量的确定提供依据和参考。首先，通过分词处理、词频统计等步骤提取出高频词汇，然后过滤掉“提高”“加强”“进一步”等出现频率较高且对文本分析没有明显意义的干扰性词汇^[13]，最终得到对政策分析有实际意义的高频词汇。由于篇幅有限，仅列举出整理后排名前60的高频词汇^[14](如表 1所示)。

从表 1可以看出，“保护”“管护”“发展”“平衡”“生态效益”(按词频由高到低排列)体现了黄河流域生态补偿政策的设计理念，“机制”“落实”“奖励”“考核”“监测”“绩效”“制度”“任务”“检查”“监督”“政府”体现了生态补偿政策的落实与管理，“环境”“项目” “建设”“标准”“财政”“资源”“水质”等则体现了政策制定的重点。可以看出，黄河流域生态补偿以政府为主体，通过制定标准、政策、规定等对生态补偿政策的落实进行管理和监督。

与此同时，为了更直观地观察高频词汇间的内在联系，了解政策内容的分布重点，绘制了黄河流域生态补偿政策的共现高频词社会网络图谱(如图 2所示)。通过表 1和图 2发现，生态、补偿、资金、保护、机制、落实等词汇出现频率较高，且与其他分词联系较为紧密。由此可见，黄河流域各省级政府普遍关注补偿机制建构、补偿标准、补偿资金等，并将它们视为达成政策预期目标的关键因子。

在总结政策文本高频词与关键词的基础上，将黄河流域生态补偿政策的特点与PMC指数模型相结合，形成黄河流域生态补偿政策PMC评价指标体系，包括10个一级变量和44个二级变量。其中，一级变量分别是：政策性质(X₁)、政策时效(X₂)、政策设计(X₃)、政策目标(X₄)、政策内容(X₅)、政策措施(X₆)、参与主体(X₇)、政策评价(X₈)、政策保障(X₉)、政策演变(X₁₀)。参考张少峰等^[15]、何林莹等^[16]的做法，在部分二级变量的设计中，使用文本挖掘结果作为主要依据(如表 2所示)。

本研究采用二进制系统进行参数设定。若二级变量符合该评价模型，则二级变量赋值为1；若二级变量不符合该评价模型，则二级变量赋值为0。

1.3 构建多投入产出表

多投入产出表由一级变量和二级变量构成，能够为PMC指数模型的运算提供数据框架，全面、均衡地考虑指标变量的影响效果。在多投入产出表中，一级变量与二级变量没有重要程度之分，赋予其同样的权重，接受与一级变量相关的任何二级变量。本文结合黄河流域生态补偿政策PMC指数评价模型中的10个一级指标和44个二级指标建立多投入产出表(如表 3所示)。

1.4 PMC模型参数计算 1.4.1

PMC指数的计算步骤如下：

(1) 根据黄河流域生态补偿政策评价模型，将一级变量和二级变量归进多投入产出表，对二级变量进行二进制赋值。

(2) 结合上一步的二级变量赋值计算各一级变量的值，其公式为：

$X_t=\sum\limits_{j=1}^n \frac{X_{t: j}}{n} $

(1)

式中：n为对应的二级变量的个数；t为一级变量序号；j为二级变量序号。

(3) 计算所选的各项黄河流域生态补偿政策文本的PMC指数，将上一步得出的各一级变量的值进行加总，其公式为：

$\begin{aligned} \mathrm{PMC}= & \sum\limits_{j=1}^6 \frac{X_{1: j}}{6}+\sum\limits_{j=1}^3 \frac{X_{2: j}}{3}+\sum\limits_{j=1}^5 \frac{X_{3: j}}{5}+ \\ & \sum\limits_{j=1}^4 \frac{X_{4: j}}{4}+\sum\limits_{j=1}^5 \frac{X_{5: j}}{5}+\sum\limits_{j=1}^6 \frac{X_{6: j}}{6}+\sum\limits_{j=1}^4 \frac{X_{7: j}}{4}+ \\ & \sum\limits_{j=1}^3 \frac{X_{8: j}}{3}+\sum\limits_{j=1}^6 \frac{X_{9: j}}{6}+\sum\limits_{j=1}^2 \frac{X_{10: j}}{2} \end{aligned} $

(2)

由此，得到各项生态补偿政策的PMC指数。依据PMC指数值对各项生态补偿政策展开一致性评定，各项政策的总得分为10分，参考张琳等^[22]、杜荷花等^[23]对政策质量的划分标准，按照以下标准对黄河流域生态补偿政策进行等级划分：[0, 3)为不良一致性，[3, 5)可接受一致性，[5, 7)为良好一致性，[7, 9)为优秀一致性，[9, 10]为完美一致性。

1.4.2

凹陷指数的计算。其公式为：

$ 凹陷指数=10-{\rm{PMC}}指数 $

(3)

1.5 PMC曲面构建

PMC曲面的构建依赖于PMC指数的计算结果，PMC曲面能够生动、直观地将黄河流域生态补偿政策的评估结果展示出来。具体做法是，只保留样本政策的前9个一级变量，将其得分转化为3阶方阵^[24]。构建PMC曲面的目的是可视化来自PMC指数的所有结果，曲面凹凸及颜色差异表明政策得分的不同，凸起部分表示该一级变量得分较高，凹陷部分表示该一级变量得分较低。因此，PMC曲面可以从图形化的角度可视化黄河流域生态补偿政策中的优势或弱点，PMC曲面构建公式如式(5)所示。

$\text { PMC 曲面 }=\left(\begin{array}{lll} X_1 & X_2 & X_3 \\ X_4 & X_5 & X_6 \\ X_7 & X_8 & X_9 \end{array}\right) $

(4)

2 结果与分析 2.1 样本政策的选取

当前学者们在进行样本政策的选取时，主要基于以下考虑：①样本政策的地理分布^[25]。②样本政策的内容结构^[26]。③评价结果比较的科学性^[23]。结合上述选取标准，基于黄河流域生态补偿政策评价指标体系，从所检索的170份政策文件中，选取9项政策文本作为进一步深入分析和评价的样本(如表 4所示)。选择这9项政策的主要原因：首先，评价对象的地理分布覆盖了黄河流域的9个省(区)，保障了样本的代表性；其次，从政策文本的内容结构来看，这9项政策结构安排较为相似，且内容覆盖全面，具有较强的可比性；最后，由于有的黄河流域生态补偿及其配套政策以一份文件的形式发放(如山东省)，有的则选用分散形式(如青海省)，为确保评价结果的科学性，评估对象不局限于一份政策，而是将其配套政策同时也纳入评价。

2.2 黄河流域生态补偿政策的PMC指数

根据样本政策内容，通过文本挖掘和内容分析方法对所选9项政策进行多投入产出表参数设定，得到PMC指数测算结果。结合政策评分标准，可以将9项黄河流域生态补偿政策进行等级评价，其中，P₁，P₂，P₃，P₄，P₆，P₈评级为优秀，P₅，P₇，P₉评级为良好，如表 5所示。

2.3 PMC曲面绘制

为了对比“优秀”等级与“良好”等级的政策差异，本文选取青海省人民政府《关于印发青海省第三轮草原生态保护补助奖励政策实施方案(2021—2025年)的通知》(及配套政策)(P₈)(“优秀”等级)和《关于印发河南省城市环境空气质量生态补偿暂行办法和河南省水环境质量生态补偿暂行办法的通知》(P₇)(“良好”等级)两项政策绘制PMC曲面图(如图 3所示)。综合PMC指数测算结果及曲面图所反映情况，发现P₇在政策时效(X₂)、政策措施(X₆)与参与主体(X₇)维度得分较低。与之相反，P₈在各维度得分都较高，尤其是在政策性质(X₁)、政策时效(X₂)、政策目标(X₄)、政策内容(X₅)、政策评价(X₈)5个维度。

2.4 政策量化评价 2.4.1 整体特征

从上述PMC指数量化的结果可知(表 5)，9项黄河流域生态补偿政策的PMC指数均值为7.20，其中，6项政策评价的结果为优秀，3项政策评价的结果为良好，没有不良样本。这表明黄河流域的生态补偿政策具有一定的科学性、可行性，能够为地方政府生态补偿制度的建设和推进提供方向指引，且相关政策的协同度较高，能够结合生态保护与社会发展的需要，追踪新的生态补偿态势，助力高质量发展。

2.4.2 与均值比较分析

(1) 由于各项黄河流域生态补偿政策均为现行有效，其在政策演变(X₁₀)这一变量的得分等于均值。在政策时效(X₂)方面，P₁，P₂，P₃，P₈这4项政策的得分为满分，表明这4项政策均为长期政策，P₄，P₆，P₉的得分等于均值，这3项政策为中期政策，需要说明的是，P₅，P₇在该项的得分为0，政策时效不明。在参与主体(X₇)方面，P₂，P₃，P₅，P₆的得分为满分，这表明这四项政策的参与主体较为全面。P₁，P₄，P₈的得分等于平均值，这3项政策包含3个参与主体，P₇，P₉的得分低于平均值，仅有政府1个参与主体。

(2) 政策性质(X₁)、政策措施(X₆)、政策评价(X₈)、政策保障(X₉)分别有7，6，7，5项高于均值，即超过半数的黄河流域生态补偿政策在这些一级变量得分高于均值，这表明大多数政策制定主体的关注点在于“生态补偿政策基本属性？如何推进生态补偿政策？政策的科学性与可行性？如何保障政策实施？”这4个方面的问题，进一步揭示厘清政策性质、优化政策措施、提升政策科学性与可行性、完善政策保障对生态补偿政策制定的重要性。

(3) 政策设计(X₃)、政策目标(X₄)、政策内容(X₅)超过半数的政策得分低于平均值。首先，在政策设计(X₃)中，除P₂，P₃，P₄，P₉得分为0.8外，其余政策得分均为0.4或0.6，缺乏“目标分解”或“制定原则”。其次，在政策目标(X₄)方面，只有P₃，P₄，P₈得分为满分，其余6项政策均明确了黄河流域生态补偿的“优化政府治理”和“推进生态保护”目标，但或是未考虑到“改善民生水平”，或是缺乏“促进经济发展”。最后，在政策内容(X₅)方面，只有P₈，P₉得分为满分，除P₇外，其余6项政策均规定了黄河流域生态补偿政策的“补偿涉及领域”和“补偿资金来源”，忽略了“补偿评价指标”“补偿金额标准”或是“补偿资金监督”。P₇规定了“补偿涉及领域”“补偿评价指标”“补偿金额标准”，但忽略了“补偿资金来源”和“补偿资金监督”。

2.4.3 与“完美政策”比较分析

由表 5根据各项政策凹陷指数得分可以将凹陷程度指数划分为3个级别：高凹陷程度指数[5.0，4.0)，可接受凹陷程度指数[4.0，2.5)，低凹陷程度指数[2.5，0.1]。其中，P₇为高凹陷程度指数，P₁，P₅，P₆，P₉为可接受凹陷程度指数，P₂，P₃，P₄，P₈为低凹陷程度指数。9项政策凹陷程度从强到弱依次排列为：P₇>P₉>P₅>P₁>P₆>P₃>P₂>P₄>P₈。凹陷程度的强弱与PMC指数成反比，PMC指数越大，凹陷程度越小。

政策P₇凹陷指数为4.72，与完美政策相比较，P₇在政策时效(X₂)、政策措施(X₆)、参与主体(X₇)的凹陷程度指数均高于0.5，为不可接受凹陷水平(如图 4所示)。根据P₇的政策文本可知，政策时效(X₂)：P₇在政策文本中没有关于政策时效的内容。政策措施(X₆)：P₇包含资金投入和配套措施两个层面的政策措施，而未提出技术支持、补助帮扶、市场化、法治建设等促进生态补偿政策落地的政策措施。参与主体(X₇)：P₇中的参与主体只有政府，忽略了企业、公众、科研机构等社会力量在生态补偿政策推进中的重要作用。

3 结论

本文以黄河流域省级层面的生态补偿政策为研究对象，基于文本内容挖掘方法和PMC指数模型，构建了包含10个一级变量和44个二级变量的黄河流域生态补偿政策文本评价模型，并对所选的9项具有代表性的生态补偿政策进行具体的量化评价与实证分析。研究结论如下：

(1) 总体来看，黄河流域生态补偿政策整体质量较高，所选9项生态补偿政策的PMC指数均值为7.20，其中6项评级为优秀，3项为良好，表明黄河流域生态补偿政策的总体设计具有一定的科学性和可行性。

(2) 通过分析PMC指数和凹陷指数，发现政策制定的关注点集中在政策性质(X₁)、政策措施(X₆)、政策评价(X₈)、政策保障(X₉)等方面，政策设计(X₃)、政策目标(X₄)、政策内容(X₅)等方面相对薄弱。

(3) 现有的黄河流域生态补偿政策仍需改进，具体表现为政策执行灵活性不足、政策目标设定不完备和政策内容不全面。

4 政策建议

黄河流域生态补偿政策制定过程中既要继续发挥政策性质、政策措施、政策评价、政策保障方面的优势，也要针对弱势指标做出改进。结合黄河流域生态补偿政策的现实需求，建议从以下方面完善：

(1) 制定长短时期相结合的政策规划，提高政策执行的灵活性。现有生态补偿政策强调了单一主要目标，尤其是长期主要目标的实现，而忽视了对目标进行短期分解。因此，在未来的政策制定中，既要从“全方位、多层次、多维度”综合考虑长期目标，以保证生态补偿政策发展的长远性、前瞻性^[27]。也要在政策设计时对主要长期目标进行量化分解，采取长短时期相结合的方式，根据省级生态补偿具体发展要求，有针对地制定各阶段的规划。尤其是在生态补偿制度实施过程中所涉及的补偿主客体、补偿标准及补偿方式等方面，需要随着不同生态资源阶段性保护需求和区域性保护差异进行动态调整^[28]。

(2) 探索多元化补偿方式，完善政策目标设定。随着生态补偿制度的不断优化完善，继明确“优化政府治理”和“推进生态保护”两个目标后，应尽快提升对“改善民生水平”和“促进经济发展”的重视程度。一方面，在现金补偿的基础上，引导向技术性补偿、政策性补偿、项目性补偿等非现金补偿方式转变^[29]，以达到保护生态和改善民生双赢的目的。另一方面，探索异地开发补偿模式，鼓励生态产品供给地和受益地之间相互建立合作园区^[30]，通过资金和其他要素在流域内的流动缩小沿黄各省(区)之间的经济差距；中上游生态环境良好但经济欠发达的省份，要积极探索生态产品价值实现机制，实现“绿水青山”向“金山银山”的转变。

(3) 提升对“补偿标准”和“资金监管”的关注度，完善政策内容。在补偿标准方面，充分考虑受偿方的需求和支付方的意愿，厘定权责统一、市场运作的、可负担的生态补偿标准；根据不同时期及不同领域发展要求，制定差异化、动态化的补偿标准^[31]。在补偿资金监管方面，对资金统筹平台、补偿资金审计等有关补偿资金监管的内容进行补充和完善，在政策端加强对生态补偿资金的监督与管理；分析资金使用效果不及预期的原因，提前规划补救或惩罚措施。