我国林下经济政策分析与量化评价

关键词：政策建模一致性指数；林下经济政策；主题挖掘；量化分析

1引言

林下经济是一种充分利用林下、林中和林上资源优势的立体复合生产经营模式，能促进农、林、牧、渔生态产业的协调互补、循环共生与持续发展。林下经济是在中国集体林权制度改革取得重大进展和林业产业发展战略实现根本转变的特定历史条件下出现的新生事物，是一种因地制宜选择植物、动物以及微生物物种，进行科学合理的经营管理，以取得经济效益为主要目的而发展林业生产的一种新型经济模式（窦亚权等，2024）。森林食品作为原始社会人类第一食物来源，在农耕文化普及后逐渐转变为第二食物来源。大食物观表明，我国农副产品正在由单一生产向多元供给转变，重视多元化食物特别是代表森林食物的林下经济作物，对充分挖掘自然食品的多样性有重要意义。“树立大食物观”首次被《中共中央国务院关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》纳入“抓紧抓好粮食和重要农产品稳产保供”章节，林下经济作为新型林业产业，通过合理促进有关资源的可持续采集和栽培，能够很好地贯彻落实“全方位、多途径开发食物资源”的大食物观理念。发展林下经济对巩固集体林改成果、深化生态建设工作、实现绿色经济增长、提高林业综合效益、增加林农收入有卓越效果（赵麟萱等，2024）。近年来，随着全球对可持续发展关注度的不断提高，如何理解和优化林下经济政策已成为平衡生态保护与经济发展的关键。国务院、国家林业和草原局以及有关政府部门相继出台了一系列政策以推动林下经济的发展。例如，2012年7月30日《国务院办公厅关于加快林下经济发展的意见》提出，要充分利用林地资源，发展林下种植、林下养殖和森林旅游等多种形式的林下经济，提升林农收入，实现生态效益与经济效益的双赢。现有研究大多利用实证研究方法分析政策产生的效应（高帅印等，2023），亦或定性地对林下经济发展现状以及存在的问题进行评述，缺乏对政策文本内容以及内涵的深入研究，比如归纳颁布实施过程中林下经济的发展态势存在的不足，从而为政策的调整与优化提供依据。因此，有必要对受到高度关注的林下经济政策进行系统分析，全面评价当前的林下经济政策情况。

本文通过梳理我国2012—2023年发布的林下经济政策，使用隐含分布（LatentDirichletAllocation，LDA）主题模型等文本计量方法，筛选出各项政策的关键词项，构建政策建模一致性（PolicyModelingConsistency，PMC）模型政策评价指标体系，对林下经济政策样本进行量化评价，从量化角度衡量各项政策样本的优劣性，并提出改进建议。在量化和比较各项政策指标水平的基础上，为未来政策的制定提供优化建议，提高政策制定的前瞻性水平，从政策优化角度助力我国林下经济高质量发展。

因此，本文的创新之处可能在于：一是从林下经济政策文本自身出发，运用自然语言处理的量化分析方法定量分析林下经济政策，相较于已有文献对政策实施前进行定性分析研究和政策实施后的成效研究，更注重政策文本内容本身的量化分析，丰富了政策内涵的解读，为政策调整与优化提供更全面的研究视角；二是根据PMC指数构建方法与林下经济政策特点，采用LDA主题模型这一自然语言处理方法，基于政策文本，总结形成林下经济政策评价指标体系，兼顾了政策所呈现的要点与主要内容，不仅关注了林下经济政策扶持、林下经济产品加工、林下资源利用模式等经过文本挖掘凝练出的政策主题，还将政策时效、政策重点、政策性质、政策评价等政策要素纳入考虑，指标设置较为详细与精确；三是专注已颁布的政策文本这一视角，对每项指标详细打分，通过得分数据对不同政策自身优势和不足进行综合判断，因为数据及指标都来源于政策文本本身的挖掘，因此评价分析更为科学、客观，能为林下经济高质量发展提供政策内容角度的优化参考。

2文献回顾与评述

林下经济的理论基础源自农林复合经营、生态经济学、循环经济学等原理，其核心理念以及呈现方式可以归纳为农林复合经营，强调农业产品与林业资源的融合。国际上并没有林下经济这一定义，而是在非木质林产品、森林牧场复合经营、森林生态服务等方面体现林下经济的经营理念以及经营方式，在全球范围内为森林资源的可持续利用以及调和森林保护与经济发展之间的困境做出了显著贡献（Rosenfeldetal.，2024）。

关于林下经济的研究成果主要体现在相关理论研究和政策实践方面。一是基本理论研究。沈国舫（2001）将农林复合经营定义为“在同一土地单元内将农作物生产与林业、畜牧业生产同时或交替结合起来，使土地总生产力得以提高的持续性土地经营系统。农林复合经营在我国历史悠久，其发展历程可分为原始农林复合经营、传统农林复合经营和现代农林复合经营三个阶段（程鹏等，2010）。林下经济内涵的演变过程经历了生产经营活动、产业发展形式和生态经济模式三个阶段，并在2012年后逐渐成熟（王宗星等，2013）。二是实践案例分析。随着2008年《中共中央国务院关于全面推进集体林权制度改革的意见》的实施，集体林地承包到户，集体林区的林权制度改革进入深化阶段。为了实现地区林业发展、林农增收的目标，充分利用林地资源，依托林地资源和森林生态环境，林下种植业、养殖业、采集业和森林旅游业等林下经济模式得到了集体林区广大林农和各级部门的高度重视（翟明普，2011）。国际上通常聚焦于非木质林产品研究，非木质林产品与林下经济均通过合理利用森林资源以促进当地经济发展和生态保护（Akbaretal.，2003）。但前者主要指森林中除木材以外的具体产品采集与利用，而后者则涵盖了以森林资源为基础的多元化经济活动，如种植、养殖和旅游等（Paneruetal.，2023）。不同气候条件的地区非木质林产品发展形式不同，如在热带雨林地区，为提高木材和非物质森林资源开采的兼容性，提高林下经济作物利用效率，基于传统培训内容，在热带森林课程中加入多用途管理方法（Guariguataetal.，2009）；在撒哈拉沙漠以南的非洲地区，由于森林资源在该地区的稀缺性，所推广非木质林产品品种的合理性十分关键（Paumgartenetal.，2011），此外，还亟需提高当地居民在非物质文化遗产采集和保护方面的能力，保障可持续发展（Rosenfeldetal.，2024）；而在寒冷地区，非木质林产品作物的保护十分重要，应改变传统火灾机制和林下植被组成的森林管理方法，有针对性地保护目标林下经济作物，并提高商业森林生产力（Nilssonetal.，2005）。同时，非木质林产品为各社区、地区和国家经济与社会发展提供便利，但在围绕减贫或土地利用政策和项目的设计中，却很少栽培非木质林产品作物（Shackletonetal.，2004），有关学者在合理分析大量经验证据后，提出应将其转化为有关政策并制定适合的管理方法（Heubachetal.，2011）。在非木质林产品贸易流通方面，尽管带来的现金收入较少，但为提供多样化的乡村收入来源做出了重要贡献（Shackletonetal.，2004）。在相关理论和政策的大力支持下，林下经济逐渐成为推动地方经济增长的重要产业，以及促进林区社会和谐的关键因素（陈科灶，2010）。推动林下经济高质量发展，将实现产业发展与生态保护的双赢局面（郭俊华等，2022）。由于林下经济高度契合习近平生态文明思想和绿色可持续发展理念，因此我国林下经济的发展在制度上有保障、在政策上有支持、在市场上有需求、在路径上有指导（吴恒等，2019）。

已有研究为林下经济的理论及内涵研究奠定了基础，但缺乏对政策本身制定情况以及合理性的量化评价。隐含分布是一种主题模型，可根据每篇文件的主题概率分布来描述文件集的特征（孙瑞英等，2023b），主要用于在给定文本集中发现隐藏主题并生成概率模型，通过自然语言处理方法挖掘文本深层次知识并划分主题，展现文本间的关联性与内涵，在主题发现领域、推荐系统领域、文本预测应用等领域有一定应用（张东鑫等，2022），且有效性与可靠性都得到了证明。在中国知网以“LDA”“政策文本”为关键词进行检索，发现在政策文本研究中，隐含分布主题模型的使用主要涉及管理、金融、教育、医学等领域。PMC指数模型被广泛应用于产业政策评价研究中，是单一政策量化评价的有效方法，目前广泛运用于公共政策量化评价研究中。数字乡村建设是乡村振兴的战略方向，秦亮等（2023）运用PMC指数模型对我国数字乡村政策进行量化评价分析，对新政策的制定以及政策工具的改进提供参考依据；胡新丽等（2023）对长江经济带区域的省级数字乡村政策进行评价分析，提出了相关的对策建议。林业领域方面，孟贵等（2023）通过收集2000—2020年的退耕还林还草专项政策，提出政策内容中应该提升对经济效益、科技创新主题的作用和价值的重视程度；林晓芸等（2022）从森林生态补偿政策文本视角，使用PMC指数模型对森林生态补偿政策进行量化分析，对评分较低的政策给出了具体的优化及调整建议。基于隐含分布主题模型挖掘文本主题的准确性以及PMC指数模型的客观性和有效性，有学者运用隐含分布主题模型在消费者偏好（周瑛等，2022）、青少年体育政策（余青等，2024）、智慧阅读（孙瑞英等，2023a）、能源科技（吕鲲等，2023）、医疗众筹筹资绩效（蒋志强等，2024）等领域，还有许多学者运用PMC指数模型在机器人产业政策（胡峰等，2020）、边境旅游政策（史鹏飞等，2020）、风景道政策（余青等，2024）、猪肉产业政策（Lietal.，2021）、救灾政策（Lietal.，2022）、耕地保护政策（Kuangetal.，2020）等领域的政策文本进行量化评价，并对评分较低的指标提出改进路径以及建议。

综上所述，学者们就林下经济以及政策计量分析与量化评价进行了大量的研究。林下经济是从农业复合经营延伸出来的新型产业模式，学者们基于不同的研究视角，首先从定性角度界定林下经济概念与发展路径，并使用相关方法，对不同地区的林下经济发展具体问题进行定量分析，但忽视了个体主观情感和价值取向对现实发展的影响，指标设置的主观性较强，数据精度不高，得到的结果也不尽相同，且没有深入分析政策文本内容对林下经济发展的影响。目前农业以及林业领域使用PMC指数模型进行研究的文章较少，在中国知网以“PMC指数”作为关键词进行检索，选择农业领域有44篇文献，选择林业领域仅4篇文章。且林下经济政策作为公共政策的一种，与已有的文本量化研究具有共通性，但尚未有学者将其运用于林下经济政策领域。因此，本文全面梳理不同规划类政策文本的特征，运用自然语言处理方法挖掘文本内容之间的深层次联系，并使用PMC指数模型对政策文本进行系统分析，以期为林下经济政策调整提供有效参考。

3理论分析框架与研究方法

本文使用自然语言处理方法中的LDA主题模型，通过收集筛选政策，进行政策文本的预处理，总结政策内容的内涵以及联系，列出关键词项，区分政策主题，构建林下经济政策理论分析框架，探索评价路径；依据理论分析框架指标情况与主题分析结果，设计林下经济政策评价指标，构建PMC指数模型。

3.1理论分析框架

政策是政府、政党及其他团体在特定时期为实现一定的政治、经济、文化和社会目标所采取的行动准则，具有时效性与引导性。政策的本质决定了其在实施过程中会受到来自内部（如政策设计不够完善）和外部（如市场条件、社会环境变化等）多方面的因素影响，从而影响政策实施的效果。因此，政策文本量化的研究通过将非结构化政策文本转换成计算机可处理的结构化数据（汪大锟等，2023）。这种转化是通过文本挖掘技术实现的，能够利用计算机处理技术将大量复杂的政策文本进行政策提取、主题识别，最终实现政策内容的系统化、规范化分析。随着信息技术的进步，解析政策文本内容的方法得到拓展，文本挖掘在政策研究中的应用逐渐广泛，使得研究者能够根据文本情况选择合适的主题模型对政策文本内容进行深度挖掘，从而识别政策主题、提炼高频关键词并构建相应的指标体系。

文本挖掘本质上是一种从政策文本中提取结构化信息的科学方法，广泛应用于文本分类、聚类、关联分析等多个领域，其主要任务在于通过机器学习、数据挖掘和模式识别技术，从文本数据中提取出有价值的知识或模式，并利用这些模式对政策文本进行自动化分析（郑新曼等，2021）。这种方法不仅能提高分析效率，还能揭示政策文本中的潜在结构、主题演变及其与实际政策执行的关联性。在政策评价过程中，文本挖掘技术提供了可量化的、客观的分析结果，有助于决策者在政策制定和校正过程中做出科学的判断（赵莉晓，2014）。为了确保政策目标和实际情况的匹配性，在量化评估政策时，必须根据政策的具体背景、实施环境和评估内容选择合适的评估标准。基于此，本文收集了近年来国家和各省级部门发布的林下经济政策文件，并通过LDA主题模型对政策文本进行了预处理和变量提炼。在建立PMC指数模型时，结合林下经济的产业特点和政策文本中的高频主题，系统化地设计了政策评价的变量，并利用样本政策总结梳理出PMC曲面图和指数结果，进一步分析政策的优劣，提出相应的政策建议（喻饶等，2023）。林下经济是一个兼具生态效益、经济效益和社会效益的综合产业，具有明显的地域性特征，产业模式多样，政策体系复杂。通过对林下经济政策文本的初步梳理，结合周文静等（2022）对其他产业政策的指标选择方法，本文构建了基于政策主体、政策客体、政策目标、政策措施及其相互关系的政策文本分析框架，增强了PMC指数模型的系统性与全面性。在此基础上，本文从政策发布主体、政策受众、政策促进措施三个核心维度出发，构建了一个完整的林下经济政策分析框架。该框架包括政策文本的收集与预处理、隐含分布主题模型分析、变量识别与指标选取、多投入产出表的建立、PMC指数的计算、PMC曲面的绘制以及最终的政策评价与建议。这一流程不仅为林下经济政策的评价提供了理论依据，也为其他类似生态产业的政策分析提供了可行的参考。

政策发布主体是政策制定、执行、评估与监控四个环节行为的承担者，包括单一主体与多主体联合等形式，林下经济是涵盖经济效益、生态效益的综合产业，在模式建立与运营过程中，主体在一定程度上体现为资金来源即补偿主体。林下经济模式都是基于生态文明思想进行绿色化、可持续化的建设与发展，且目前处于起步阶段，因此，许多学者认为，由于生态效益的外部性和市场自身的缺陷，政府作为林下经济的补偿者才能发挥调剂余缺的作用，协调不同利益群体关系，稳定社会秩序。但过度强调国家或政府往往会形成一个封闭的、单一的补偿主体，有可能出现融资渠道单一的情况，导致政策成本高、执行力度不够等问题（陈科灶，2010）。因此，提出假设H1。

H1：补偿主体单一对林下经济政策的有效性具有负向影响。

政策受众即政策的实施对象，是相关政策作用的具体范围与着力点。林下经济政策的客体即政策受众，为林下经济政策所适用的对象，不同政策受众的行为特征及权利职责不同，在不同地域林下经济发展的不同阶段、环节交互作用，共同决定发展结构（孟贵等，2023）。因此，分析不同政策受体在林下经济政策全过程中受到的约束与得到的权益，引导政策受众根据自身情况经营林下经济，努力推动更有效的政策措施协同作用，有利于提升林下经济政策的精确性与执行效率，促进政策的有效性。因此，提出假设H2。

H2：政策受众多元对林下经济政策的有效性具有正向影响。

政策促进措施是政策执行的手段与方法，体现在政策主体作用于政策客体的全过程，能够反映政策的科学性、有效性。在林下经济政策中反映在人才支持、政策支持、科技支持、政府补贴、示范性项目等五个方面。林下经济是充分利用林下土地资源和林荫优势从事林下种植、养殖等立体复合生产经营，从而使农林牧各业实现资源共享、优势互补、循环相生、协调发展的生态农业模式（窦亚权等，2024）。因此，根据各地区实际情况，林下经济政策的促进措施越丰富详细，越能够充分发挥政策效力将政策意愿转变成政策行为，有利于政策的落地执行。因此，提出假设H3。

H3：详细的政策措施对林下经济政策的有效性具有正向影响。

3.2研究方法

本文采用的PMC指数模型，又叫政策建模一致性指数模型，由Estrada（2011）提出，是详细评价单一类别政策文本的定量模型。该评价模型通过融合文本挖掘方法与先进数学工具来定义评价指标，其优势在于该方法对变量的数量设置没有限制，通过挖掘政策文本内涵设计变量，并可以根据待评价政策的特征增设变量，使得评价具有较高的针对性、客观性与系统性。

本文借助Python软件，使用LDA主题分析模型，对政策文本进行预处理、文本挖掘、主题分析，并构建林下经济政策评价指标体系。在RuizEstrada等（2010）研究结论的基础上，将指标计算过程主要分为四个步骤。计算过程如式（1）、式（2）、式（3）和式（4）所示。

第一步，将9个一级变量和36个二级变量放入多投入产出表中。第二步，参照二级变量的描述性说明，对照和归纳被评估政策的文本与条款，对二级变量进行赋值，若政策文本涉及该二级变量，则赋值为1，否则赋值为0；根据式（1）、式（2）评估二级变量在每个政策中的取值。其中，T（Xim）是某一级变量下二级变量的个数；i是一级变量，取值为1～9；m为二级变量，二级变量取值为二进制0和1。第三步，在二级变量取值的基础上，用式（3）来计算相应的一级变量的数值，从而得到二级变量得分之和与二级变量数量的比值。第四步，运用式（4），计算出每项林下经济政策的PMC指数，并对目标政策根据表1进行等级划分，并画出PMC曲面图。其中，每个括号内公式为式（3）的具体化表示，括号外X1～X9分别为各一级变量的评分。本文将PMC指数按照由低到高分为4个等级，评分在[0，4）区间为“不良”政策、[4，6）区间为“可接受”政策、[6，8）区间为“良好”政策、[8，9]区间为“优秀”政策。

PMC曲面图较PMC指数表能够更加直观地显示政策在各维度上的优劣程度，绘制PMC曲面图的最终目的就是依据可视化效果，对林下经济政策样本指标的呈现结果进行全方位评析。曲面图的凹陷程度体现政策样本的优劣水平，凹陷程度越小，表明政策等级越高；凹陷程度越大，表明政策等级越低。按照式（5）建立3×3的PMC曲面矩阵，绘制曲面图。

为根据曲面凹陷程度进一步评价政策的计量结果，探寻林下经济政策的优化和调整路径，本文参考胡新丽等（2023）对长江经济带数字乡村政策评价曲面图的评价方式，引入政策凹陷指数S，如式（6）所示。

式（6）中，PMC为式（5）计算所得的PMC指数值，凹陷指数S越低，表明政策效果越好。政策凹陷等级划分为四个等级，数值在[0，1）区间为“低凹陷水平”、[1，3）区间为“可接受水平”、[3，5）区间为效果较差的“高凹陷水平”、[5，10]区间为“不可接受水平”。

3.3指标体系构建

构建多指标评价体系是PMC指数模型的关键，本文为了构建全面的评价指标体系，在现有研究基础上，使用LDA主题模型对符合筛选条件的林下经济政策文本进行主题以及关键词项的内涵挖掘，综合林下经济政策理论分析框架和文本挖掘结果，确定PMC指数模型的一级变量和二级变量，构建林下经济政策评价指标体系。

3.3.1文本预处理与隐含分布主题建模

LDA主题模型对参数的设置和文本的清洗要求很高，需要进行反复的分词以及停用词处理，以确保LDA主题模型分析的有效性。首先，本文将查询到的政策文本进行清洗，去掉标题、签发机构、发文字号等非政策内容文本，并将其保存为（.xlsx）格式，形成结构化数据。然后使用Python语言对整理后的文本数据进行预处理，融合中文停用词表（cn_stopwords）、四川大学机器智能实验室停用词表（scu_stopwords）、百度停用词表（baidu_stopwords）和哈尔滨工业大学停用词表（hit_stopwords）以及观察文本后自定义的停用词表（own_stopwords）进行本文停用词处理，并对政策文本进行新词统计，使用Jieba分词对政策文本进行中文分词，将其储存在（.txt）格式的文本文件中，以便后续隐含分布主题模型分析的结果更加理想。其次，主题个数K的确定是隐含分布主题模型进行可视化的关键。本文使用聚类分析中的手肘法则，采用困惑度（perplexity）指数作为主要指标，结合pyLDAvis的可视化气泡图，综合确定主题数K的个数，并调用Python中matplotlib库绘制困惑度曲线图（RuizEstradaetal.，2010）。最后，使用Python的gensim库对预处理后的文本进行训练，设置参数α和β值为隐含分布主题模型的默认值，迭代次数设定为默认值50次。在进行主题可视化分析的过程中，主题内的词项与主题的关联度可通过pyLDAvis中λ（0≤λ≤1）参数进行调节，经过调试，设置λ=0.56为本文主题聚类结果的参考值。综合困惑度曲线结果，将可视化分析的主题数设置为3。此时，各主题之间均无相互重叠，并均匀分布在各象限中，说明主题模型生成比较理想，测试出当林下经济政策主题数为3时可能是最优主题数。综合困惑度指数最低值以及可视化分析结果，最终确定当主题数值为3时，具有较好的隐含分布主题模型生成，因此本文选择主题数3作为最终的主题数目。每个主题保留20个相对能够体现出对应主题含义的特征词项数据，得到“主题—词”概率分布结果，并概括归纳出各主题的名称及类别，进而呈现出我国林下经济政策主要的主题情况，生成林下经济政策隐含分布主题气泡图，如图1所示。

3.3.2文本挖掘结果

确定林下经济政策文本主题后，对保存的分词文档通过设置为词项大于1，频率设定20，最终得到3个主题共60个词项词频统计。我国林下经济政策文本高频词如表1所示，展示了排名前30的具体词项及频率。

林下经济政策扶持（主题1），涵盖了“政策扶持”“主管部门”“财政”“生态旅游”“补贴”等高频特征词，表示我国林下经济政策扶持主要涉及财政补贴以及因地制宜的林下经济新模式开发工作。从国家到省级层面均出台了大量林下经济政策文件，促进林下经济产业的健康发展。如海南省人民政府与海南省林业局联合发布的《关于大力发展林下经济促进农民增收的实施意见》中，对海南省特色的林下养蜂、林下竹编加工等产业从政府补贴、税收减免、基础设施建设等方面给出扶持发展的方案。

林下经济产品加工（主题2），高频特征词有“药材”“扶贫开发”“竹笋”“花卉”“木本油料”等，表明它们是我国林下经济政策中涉及的重点林下经济产品。各省份根据资源禀赋优势，挖掘特色林下种植作物以及养殖动物，进行进一步的产品加工与品牌塑造，让林下种植和养殖成为当地林农增收的主要方式。《安徽省林下经济发展实施纲要（2019-2025年）》提出创建林下特色森林食品示范基地，推进规模化加工模式，规范林下食品加工标准，提高林下经济产品附加值。

结合表1中2012年以来林下经济政策排名前30的高频词项，以及前文可视化共现分析结果，可得出林下经济政策各主题内容主要集中在3个方面。

林下资源利用模式（主题3），主要包括“森林康养”“综合利用”“林下资源”“监督管理”等高频特征词。林下资源利用模式的合理划分与管理是林下经济发展的基础、绿色可持续发展的关键。坚持全面监督管理，资源综合利用，实现林下经济“生态产业化”“产业生态化”的多效益高质量发展。浙江省《关于科学利用林地资源促进木本粮油和林下经济高质量发展的实施意见》中，聚焦科学利用林地资源，从林地资源监管、林地资源利用率、林权流转、配套用地等方面，落实国家政策安排，并深化理解现有机制，创新林权流转政策，体现了对林下资源利用的重视，给各省级政策中林下资源利用层面的规划与制定提供了借鉴。

3.3.3构建多投入产出表

多投入产出表是对变量进行多维度测量而形成的一种数据分析框架，由主变量（一级变量）和子变量（二级变量）组成，主变量、子变量的数量各有若干个。结合林下经济政策主题建模以及文本挖掘结果，将政策评价指标确定后，建立多投入—产出表。本文设定各主变量的权重相等，同一主变量下的所有子变量的权重相等。结合上述林下经济政策的一级、二级变量设置，将林下经济政策评价指标体系衍生出的9个一级变量和36个二级变量构建多投入产出表，如表2所示。

3.3.4变量确定及参数选取

本文主要依据Estrada提出的变量确定方式，结合前文隐含分布主题模型、主题挖掘情况以及词频分析情况，参考张永安等（2015）、孙瑞英等（2023b）、蔡冬松等（2021）研究成果，共设定9个一级变量和36个二级变量。其中，一级变量为政策性质（X1）、政策时效（X2）、发布主体（X3）、政策重点（X4）、政策主题（X5），促进措施（X6）、政策工具（X7）、政策受众（X8）、政策评价（X9）。明确一级变量的选取依据和内涵后，二级变量的选取综合考量多方面影响因素，各二级变量同等重要且权重相同，当政策涉及该二级变量时，二级变量的取值服从[0，1]分布，取值为0或1；当政策内容包含或涉及相关变量时，取值为1；若与变量无关，则取值为0。林下经济政策量化指标体系如表3所示。

4数据来源与描述性统计

本文的研究对象是林下经济政策文本，通过挖掘政策文本的内容确定主题，并选取评价指标，为了收集相关政策文件，通过有关网站及政策检索平台检索林下经济相关关键词，筛选出关联程度较高的政策文件。由于林下经济不同类别的政策较多，基于对林下经济政策的梳理，选出有代表性的规划类长政策文本作为样本，进行进一步的指标分析与评价。

4.1数据来源

2012年后我国林下经济的发文量增长速度较快，并在2013年达到最高，之后保持相对稳定（窦亚权等，2024）。此外，党的十八大以来，生态文明思想逐渐深化落实，林下经济作为林业产业里能够体现生态文明思想的可持续性绿色发展产业，其相关政策也在不断地更新与完善。因此本文选取2012—2023年为数据统计时间范围。将生态文明思想深化落实以来党和政府颁布实施的有关林下经济政策文本作为采集对象，通过选取中国知网政策文件数据库、北大法宝数据库、中国法律资源库、中国林业信息网以及国家林业和草原局、省级林草部门等政府官方网站为数据来源，以“林下经济”等为关键词，搜索符合检索条件的政策文本，初步收集了106份政策文本。

政策文件条款中所涉及的内容必须与林下经济高度相关，而不是仅在文本中提及，且需为规划类长政策文本。如果该文件只是部分内容涉及林下经济，只将高度符合的条款挑选出来进行归纳统计。由于林下经济产业发展的适地性，省级的规划类文本较多。最终去除通知类、信函类等非规划类且信息较少的政策文本，并删除重复文本，收集国家级政策文本4份、省级文本43份，共47份，如表4所示。

4.2样本选取

综合考虑政策文本的来源、代表性、阶段性和侧重点差异等，本文从47份政策文本中选取《全国林下经济发展指南（2021—2030年）》等6份林下经济专项政策文件。其中，国家层面政策1项，省级层面政策5项。上述6份政策文件涉及面相对较为广泛，反映了不同时期林下经济高质量发展的方向。由于本文主要侧重于规划类政策文本的分析，6份样本政策的发文机构均为林业和草原局（林业局），并涵盖了短期、中期、长期规划。政策样本的编号、级别、名称、发布时间、发布机构，如表5所示。

5实证结果分析

根据PMC指数模型计算方法与等级划分标准，计算林下经济政策样本PMC指数并划分等级，再根据各项政策PMC指数绘制PMC曲面图与雷达图，最后依据PMC指数计算结果与曲面图，从各项政策总得分与各一级指标得分入手，分析林下经济政策的总体效果与各指标的情况。

5.1PMC指数模型计算结果

依据LDA主题模型的文本计量分析得到的指标评价标准和PMC指数计算方法，将选出的6项林下经济政策样本填入投入产出表，分别计算得到各项政策的PMC指数以及政策凹陷指数S，结果如表6所示。

从PMC指数和凹陷指数S结果来看，2012—2023年我国林下经济政策整体效果良好，设计较为合理，没有评价情况不良的政策。将6份政策文本的PMC指数由高到低排序，排序结果为P5gt;P1gt;P6gt;P4gt;P2gt;P3。按照等级划分的标准来看，1项政策被评价为“优秀”，“良好”等次政策有4项，“可接受”等次政策有1项，没有“不良政策”。于是将上述政策文本分为三类：优秀为I类政策，良好为II类政策，可接受为III类政策。

结合各样本二级指标的得分以及一级指标在评分过程中存在的不足，对上述评价结果进行综合分析。（1）I类政策。在林下经济政策样本中，评分超过8分，获评“优秀”级别的政策有P5一项，政策为海南省林业局发文。除了发布主体（X3）以及政策工具（X7）两项指标，其余变量均高于相关变量的平均值。（2）II类政策。林下经济政策样本中“良好”级别的政策有P1、P2、P4、P6，其中排名第二的P1政策为国家林业和草原局发文。作为我国林下经济发展为期十年的长期规划，P1在政策重点（X4）、政策主题（X5）两项指标的评分上表现良好，可以作为其他各省份政策文本在设计过程中具体的政策重点选择、政策主题涵盖方面的示范性样本。其他3项政策则均在X4、X5、X6指标中涉及不够全面，大部分政策在林地利用范围以及林下经济品牌建设方面阐述较少，在这些关键环节的引导较为欠缺。（3）III类政策。P3政策样本得分不高，均分低于6分，为样本中“可接受”级别的政策。贵州省林下经济产值排名不高，林下经济政策内容涉及面相比于其他主要省份较少，主要原因是该政策所在地区的地理因素复杂，且存在林下资源界定不明确等情况。

根据公式（5），可以在Excel中绘制出6项林下经济政策的PMC曲面，如图2至图7所示，不同颜色的标注对应不同的分值。根据公式（6）的计算结果，将凹陷指数S的具体值，结合PMC曲面图，综合分析PMC曲面特性，可以直观地显示各项样本政策的曲面凹陷程度的优势之处：PMC曲面的凹陷面越深，S指数值越高，该政策相关变量的PMC得分越低，反映出该政策存在不足；反之，PMC曲面越接近矩阵图顶部，该政策的相关变量得分越高，反映出该政策具有比较优势。

此外，PMC曲面的平滑程度反映政策的协同性，即曲面越平滑，政策越能兼顾不同目标。通过比较各政策的S指数以及可视图的平滑水平，政策P5、P1、P6、P4的PMC曲面平滑性较好，S指数较低（图6、图2、图7、图5），政策P2、P3的PMC曲面平滑性较差，S指数偏高（图3、图4）。

5.2林下经济政策样本评价结果分析

为更加直观地展现6项政策的凹陷程度与指标评价水平，结合表5中样本政策各项一级指标的均值，构建6项林下经济政策一级变量的均值雷达图，如图8所示。

由表5可知，我国林下经济政策PMC指数均值为6.75，处于良好水平；而政策凹陷指数均值为3.25，处于高凹陷水平。这是因为林下经济政策多为国家级或省级林业和草原局或林业局参与规划制定，其余部门参加较少，且规划年限较为固定，导致各政策时效（X2）、发布主体（X3）值偏低，使得政策凹陷指数的均值较高。其余指标的评价结果如下：政策性质（X1）的均值为0.92，说明我国林下经济政策基本都涵盖规划、描述、监督、引导等4个部分内容；政策重点（X4）的均值为0.80，表明在政策制定时各省级部门均响应国家级部门的规划重点，考虑了林地适用范围以及林下经济产业所涉及的具体情况；政策主题（X5）的均值为0.89，说明大部分政策都涉及到了主题分析出的林下经济政策扶持和林下资源利用模式，而林下经济产品加工方面存在一定缺失；促进措施（X6）的均值为0.77，在查看表1的具体评价情况后，发现部分政策在人才支持与示范性项目上有所欠缺；政策工具（X7）的均值为0.89，根据多投入产出表的赋值情况，需求型和环境型政策工具居多，供给型次之；政策受众（X8）的均值为0.73，表明政策受众在政策发布主体不同的情况下，侧重范围不同，且省级政策一般侧重区域、产业、基地3个受众；政策评价（X9）的均值为0.95，说明选定的政策基本依据充分、目标明确、方案翔实。

6研究结论、讨论与政策启示

本文在对林下经济政策进行主题分析与文本挖掘的基础上，确定了符合政策特征的评价指标体系，通过进一步筛选林下经济政策，选取有代表性的政策文本作为样本，采用PMC指数模型对林下经济政策进行量化评价，分析得分结果总结研究结论，并进一步讨论，据此提出相应的政策启示，为林下经济政策调整与优化提供参考。

6.1研究结论

政策制定过程中，各级林草部门主要按照国家“战略—规划—模式”部署，拟定各时期的工作计划和发展规划，探索林下资源利用、林下经济模式等具体发展路径。

根据上述均值雷达图对单项指标的评分情况以及政策的划分与得分情况可知，林下经济政策的PMC指数平均值为6.75，平均等级为“良好”，并无不良等级政策。政策量化评价强调要从内容上分析林下经济政策的优势和不足，为林下经济的高质量发展提供优化路径参考。因此，三类政策优化调整路径为：（1）I类政策，海南林下经济产值位列我国前五，规划政策文本较多。作为林下经济促进林农增收的政策，P5在政策性质（X1）、政策重点（X4）、政策主题（X5）、促进措施（X6）等方面涉及全面，且内容详细。其中在X4、X5、X6三项指标中，对林下经济产业宏观政策引导、政策支持以及产业布局、模式发展等方面设计合理，指导详细；其余指标也均重点突出、内容较全、依据充分，是一项较为系统的林下经济政策。但还可以继续关注林下经济发展的动态调整，以保证政策能适应市场和产业环境的变化。（2）II类政策，由于目前林下经济政策的发文特征，规划的时效较为固定、发文机构单一、政策受众较为集中，并且在政策工具的包含方面不够全面，导致X2、X3、X7、X8指标的评分部分低于平均值。因此，给出的政策改进路径为X3-X2-X8-X4-X5-X7，总体强调政策发布主体的多元化和政策工具的广泛性，以更好适应林下经济发展的多样化需求。但其中针对每项政策的具体改进路径的内容和顺序可依据每项政策的具体得分进行调整。（3）III类政策中，P3政策的地域针对性较强，在发布主体（X3）以及政策受众（X8）指标上评分较低。此外，在政策评价（X9）方面P3是唯一低于1.00分的政策，主要是由于在方案翔实方面赋分较低，这是因为政策没有在主要内容中阐述具体规划细节。P3样本其余重要规划指标的二级变量设计较为完善，得分与I类政策和II类政策相当。因此，根据各项指标的得分情况，P3的改进路径为X2-X3-X9-X4-X5-X6，需进一步细化政策实施方案，并提高政策受众覆盖面的广泛性，增强政策对目标群体的指导性和有效性。整体而言，研究结论为林下经济政策的进一步优化提供了量化依据，通过科学分析各项指标得分，提出了相应的改进路径，为推动林下经济的高质量发展提供重要的政策参考建议。

6.2讨论

从政策文本角度与评价指标角度分析是进行路径优化的前提与基础，基于上述对评价指标得分以及量化评价给出样本政策具体优化路径的主要结论，对本文的研究结论从分析结果方面进行讨论。本文结论与秦亮等（2023）的政策量化评价较为相似，最后聚焦于样本政策各项指标具体得分优劣上。结合样本政策分析结果，从PMC评价指数表（表8）来看，林下经济政策一级指标中政策时效、发布主体、促进措施以及政策受众变量均值较低（小于0.8），具体原因主要是：首先，发布主体、政策受众均值较低，均由于林下经济规划政策的发布主体和政策受众单一，很少结合其余部门针对具体项目进行政策设计；其次，发布政策的政策时效得分较低，说明各发文机构关注政策时效较为单一，大部分为长期规划，对短期的政策设计较少，导致难以从细节上对发展方向进行及时调整；最后，促进措施的得分较低，反映出各级部门政策涵盖的措施不够全面，没有因地制宜地去制定政策，存在措施直接挪用等行为。

本文的研究存在三方面局限性。一是对林下经济政策文本分析仅针对规划类的长政策文本，有必要进一步收集其余部门及地方使用不同政策工具的政策文本，研究不同角度、不同时效、不同层面下林下经济政策实施的异同。二是对林下经济政策内涵以及内容的挖掘与评价仍需深入，后续可以结合政策的实际效果展开研究，如林下经济在数字技术赋能背景下的政策效果（高帅印等，2023）。三是对林下经济政策的分类不够细致，当前林下经济模式是动态发展和不断完善的。我国的林下经济模式正在由单一的林业、农业经济向涉及旅游业、健康、医疗等产业的多行业综合模式发展（吴恒等，2019）。同时，林下经济是可持续发展的绿色产业，有较强的生态效益，应结合生态产品等绿色发展概念，挖掘林下经济生态功能方面的政策内容，探讨其实施效果。

6.3政策启示

根据PMC指数模型量化评价反映出的政策不足，结合评价指标得分结果以及林下经济政策整体情况，得出林下经济政策存在较大改进空间，本文针对林下经济政策存在的问题提出3点政策启示。

（1）建立长短期结合的林下经济发展规划。尽管根据政策样本量化分析的结果，目前林下经济规划政策制定均较为合理，但是引导性以及与其余部门的联动性较弱，缺乏联合其他有关部门制定更具有针对性政策的情况。因此，在未来的政策制定和完善过程中，既要有前瞻性的长期规划的设定，也要注重长期目标的分解，使得中期和短期目标成为长期目标实现过程中的重要组成部分。短期目标的实现是政策执行效果的基础和保障，保证政策目标系统性的同时更有利于政策的贯彻执行。此外，应发挥税务、金融与林业部门的协同机制，如对于林下经济模式基地建设提供小额信贷产品以及金融支持等。

（2）探索多样化的林下经济模式促进政策。林下经济是一种复合的生态经济形式，包含森林资源利用、林下种植养殖等生产经营活动，还可以提供森林文化、森林康养、森林旅游等服务类产品，林下经济的模式是丰富多样的。根据政策评价结果，林下经济模式的促进与规划各项政策都有涉及，但很少划分具体区域和规范化、系统化地培育具体的林下经济模式。建议除了推进示范性基地的建设以外，林下经济政策在模式方面的规划可以结合其他规划政策，因地制宜地针对林下经济模式设置，如资源综合评价与利用、龙头企业培育、品牌培育、示范小镇建设等政策体系，并逐步完善评价方法、过程和标准，推动林下经济模式在各地域发展更加具有规范性与适应性。

（3）明确林下经济政策支持重点。在量化评价结果中，各项政策在政策重点这一指标的评分均较低，存在重点不清晰的情况，涵盖的政策重点与政策主题并不相适应。政策重点清晰是明确政策实施方向的关键，应明确政策目标，在此基础上完善政策重点，保障林下经济政策的规范发展。各级政府应当提升对人才支持、科技支撑、资金补贴等方面的关注度，可以通过数字技术、平台引领等方式，推进政策重点的落实，让林下经济发挥提高县域经济活跃度的能力，提高林农收入，促进生态发展。