我国“放管服”改革政策特征研究

□文/陈玲玉

（福州大学福建·福州）

［提要］以中国政府网文件库中2017～2020年“放管服”部门政策为研究对象，运用语义网络分析法和社会网络分析法，以及LDA主题模型提取政策主题，并结合桑基图研究主题演化，重点挖掘“放管服”部门政策的关注重点，对“放管服”部门政策进行分析。结果显示：“放管服”部门政策制定主要围绕知识产权、交通运输、医疗、税收等方面，我国“放管服”改革政策涉及领域愈加广泛，惠及民生，推动社会发展。本文旨在对我国“放管服”部门政策进行分析，以期为我国“放管服”政策出台提供一定参考。

近年来，党中央深入推进“放管服”改革，持续推出新举措，对于便民利民、转变政府职能有着重要作用。本文以2017～2020年出台的“放管服”部门政策作为研究对象，运用语义网络分析、社会网络分析，以及运用LDA主题模型抽取政策主题，结合政策发布和主题演化情况，分析政策文本，为今后我国“放管服”改革深入推进提供一定参考。

一、研究现状

在“放管服”研究方面，郑烨等选取国内“放管服”政策改革研究的相关重要文献，研究十九大前后“放管服”改革的研究内容和发展现状。

在内容分析法方面，这是对文献内容进行客观、系统、量化分析的一种研究方法，基本做法是把文献中非量化信息转化成定量数据，以此进行判断。方芳等人运用ROST分析软件，通过语义网络分析等对景区旅游形象游客感知进行研究。

在主题模型方面，隐性狄利克雷分布（LDA）模型可挖掘出文档集或语料库中的潜在主题信息。赵公民等人运用LDA进行主题挖掘，以新能源汽车相关政策为研究对象，从高频词汇等方面进行量化分析。

综上所述，本文基于“放管服”部门政策，结合文本内容分析法和LDA主题模型对政策进行深入挖掘，对“放管服”部门政策近年的政策主题、发文情况进行分析。

二、数据初步分析

（一）数据来源。本文通过中国政府网“放管服”改革政策文件库，获取该网页下所有部门政策，2017～2021年共计349份政策。以其中2017～2020年出台的331份部门政策（以下简称政策）作为研究对象，数据包括字段公文种类、发布日期等。

（二）政策发布数量时序分析。将获取政策按照年份进行数量汇总，得到数据：2017年2份，2018年105份，2019年133份，2020年91份。从统计数据中可以看出，2017～2020年政策数量呈波动情况。2017年李克强《在全国深化简政放权放管结合优化服务改革电视电话会议上的讲话》中提出在就业创业等方面要继续推动“放管服”改革。2018年国务院办公厅印发《国务院办公厅关于印发全国深化“放管服”改革转变政府职能电视电话会议重点任务分工方案的通知》，从创新监管等方面制定分工方案，提出具体措施，且2018年为十九大开局之年，为贯彻十九大精神，我国深化“放管服”改革，因此2018年较2017年政策数量增多。2019年国务院办公厅印发《国务院办公厅关于印发全国深化“放管服”改革优化营商环境电视电话会议重点任务分工方案的通知》，从简政放权等方面提出具体措施，部署下一阶段工作，在“十三五”规划第四年，政策数量呈现增长趋势。2020年政策对营商环境等方面进行改革优化，且由于受疫情影响，2020年相对于2019年发布的政策数量变少。

（三）政策文种类型分析。将获取政策按公文种类进行数量汇总，得到数据：通知212份，公告51份，意见48份，命令（令）10份，函5份，决定3份，通告1份，通报1份。由数据可以看出，“放管服”部门政策文种类型多样，共涵盖了8种形式。其中，主要以“通知”为主，共212份，占政策文本数量的64.05%，其次是“公告”51份和“意见”48份。而“决定”、“通报”、“通告”等出现次数较少。由数据可知，在2017～2020年中，指导性文件是主要形式，“通知”具有较强的纲领性和指导性，但缺乏细化政策，而从“意见”政策内容可以看出，在发布纲领性政策时各部门也针对问题提出细化的实施办法等。其次是公布性政策，各部门跟随中央发布政策对改革进行重要事项宣布。但是，政策的文种数量不够丰富，缺乏“法规”、“标准”等规范性政策，政策文种数量分布不均匀，还需深入推进“放管服”改革。

三、政策文本量化分析

（一）政策制定主体分析。“放管服”部门政策颁布主体向多元化发展，包括税务总局、财政部等122个部门。政策的颁布主体有联合发文、单独发文两种形式，在331份政策中，单独发文74份，联合发文257份。其中，发文量较大的有税务总局50份，财政部36份、发展改革委26份、市场监管总局22份。

社会网络是指社会个体成员之间通过社会关系结成的网络体系。本文采用社会网络分析法分析政策制定主体间的关系，借助ROST数据挖掘系统得到政策发文主体协作网络图。图1中，各节点表示发文部门，节点间连线代表部门联合发文的关系，某节点连线越多，表示与其合作的部门越多。从图1可以看出，人力资源社会保障部、财政部、发展改革委、商务部、海关总署是发文主体的核心，与大多数部门存在合作关系，合作强度大，这五个部门带动形成了较为完整的网络体系，表明近几年中，改革涉及的领域越来越多，正在逐渐形成完善的政策体系，使得我国在优化服务、便民利民、政府职能转变方面有了进一步的提升。（图1）

图1 “放管服”部门政策发文主体协作网络图

（二）政策文本内容分析。语义网络分析是通过抽取文本中高频特征词，利用共现矩阵形成网络结构图，可以直观地反映不同特征词间的关联程度。本文借助ROST数据挖掘系统绘制语义网络图，运用语义分析法对政策进行分析，见图2。由语义网络分析图可看出，信息化、公共服务、互联网、法律法规等词为语义网络的核心。改革在各领域针对规范公共服务、建立法律法规、完善政策措施、加强基础设施建设等方面推出了一系列政策措施，并以互联网和加强信息化建设为基础，通过建立信息系统、服务平台等渠道实现信息互联互通、数据共享，逐步推进“一体化”服务建设。改革还注重对市场的监督管理和税务方面的改革，重视对群众、企业的服务模式和服务质量，增强民众、企业的满意度和获得感。（图2）

图2 “放管服”部门政策语义网络图

四、政策主题分析

（一）政策文本主题挖掘。本文采用LDA主题模型抽取2017～2020年政策主题。通过困惑度（perplexity）确定最佳主题数，perplexity数值一般随着潜在主题数量的增加呈现递减规律，perplexity数值越小，该主题模型生成能力越强。当主题数为8时，perplexity数值最小，如图3所示，故取主题数为8进行主题抽取。（图3）

图3 困惑度曲线图

本文在Python中调用pyL-Davis包绘制主题模型可视化图，见图4。图中左侧圆圈代表不同主题，圆圈面积越大，主题越重要。右侧展示每个主题前15个关键词。通过对8个主题的分析，得出如下结论：（1）Topic1：改革不仅注重加强医疗机构信息核查和管理，还关注生态环境监管及相关方面内容。（2）Topic2：改革不断规范知识产权管理、提高公共服务质量，加强社会保障体系和信息化建设。（3）Topic3：改革注重交通运输方面的管理和改革，加强进出口监管，优化口岸营商环境。（4）Topic4：改革注重纳税人在增值税、所得税等方面的改革，优化税收营商环境，便民利民。（5）Topic5：改革推进互联网和“放管服”相结合，加强信息化建设和数据共享，注重信息安全。（6）Topic6：改革关注城乡建设、工程建设等方面的改革以及职业技能人才队伍建设。（7）Topic7：改革关注高等院校、科研院所等的人才培养，促进科技创新和科技成果转化，加强社会保险、在线政务等服务平台建设。（8）Topic8：改革推进自由贸易试验区实行“证照分离”等改革，落实税收、医疗等方面的优惠政策。由主题分析可知，改革关注重点主要是医疗、生态环境、知识产权、交通运输、税收、信息化建设、创新等。其他未在主题词中出现的领域，是“放管服”政策未来需不断完善的方向。（图4）

图4 “放管服”部门政策主题抽取统计图

（二）政策文本主题演化。本文通过CorText Manager在线数据分析平台，运用Epic Epoch脚本绘制桑基图，该图用于跟踪主题随时间的变化，见图5。该图能够看出政策在2017～2020年高频关键词随时间的变化趋势。“知识产权”在2017年1月至2018年1月呈现下降趋势，随后至2020年6月持续上升，表明改革逐渐重视知识产权领域的深入发展。“交通运输”在2017～2020年呈现持续上升趋势，表明改革不断加强对该方面的管理和监督。“税务机关”和“纳税人”一直排在较靠前位置，改革持续推进税收方面的深入改革。同时，改革在2017～2020年间也关注医疗方面的改革。由桑基图可以看出，改革在2017～2020年间的持续关注重点主要围绕在知识产权、交通运输、医疗、税收等方面，并持续完善相关领域服务体系建设，建立健全相关法律法规。（图5）

图5 桑基图

五、结论

本文基于关键词的语义网络和社会网络的分析方法，对“放管服”部门政策发文情况进行分析。结合LDA主题模型对“放管服”部门政策进行主题抽取，运用桑基图对主题演化进行分析。主要的研究结论如下：从发文主体、发文数量来看，“放管服”改革发文主体呈现多元化趋势，发文数量保持一定数量且有增长趋势。从发文内容来看，“放管服”政策的主导围绕知识产权、创新、税收、营商环境、交通运输、医疗等方面。在党中央、国务院高度重视深化“放管服”改革的背景下，这些方面的深入改革使得相关领域创新服务模式、优化服务流程、建立完善服务体系，使得群众、企业在改革的进程中感受到更便捷、优质、高质量的服务，加强政府职能转化，激发社会创造力。

本文分析结果可为我国“放管服”政策出台提供一定的借鉴意义。但由于存在政策采集不够完整、信息收集不够全面的问题，文章还存在不足之处，望批评指正。