政策工具视角下巢湖流域水污染治理研究——基于Nvivo的政策文本分析

徐 军

（上海工程技术大学 管理学院，上海 201620）

0 引言

巢湖流域位于安徽省的中部地区，随着巢湖流域经济迅速发展，水污染问题凸显。2017 年全湖年平均水质由Ⅳ类恶化为Ⅴ类，2018 年1~10 月仍为Ⅴ类，水质恶化趋势未得到有效遏制，蓝藻水华仍然频发，2018 年4 月以来，全湖出现蓝藻水华78 次，最大水华面积达433.7 平方千米，为近5 年最大①安徽省落实中央生态环境保护督察“回头看”及长江和巢湖水污染治理专项督察反馈意见整改情况报告。http://www.ah.gov.cn/zwyw/ztzl/zysthjbhdchtk/hbdt/8363561.html.。

我国改革开放以来的各项改革措施、推进经济社会发展的各项工作都是通过新的公共政策选择和实施来实现的[1]。为了推动巢湖流域水污染治理，政府也制定了大量的公共政策。而在公共政策中，政策工具的选择是一项具有关键意义的工作[2]。在水污染治理过程中，因为水污染治理具有很强的外部性，企业、社会的力量很难得到真正发挥，从而出现“缺位”的现象，这很容易形成一种以政府为单一的水污染治理主体局面。在政府为单一治理主体时，政府治理水污染的效果与政府选择的政策工具密切相关。就巢湖流域水污染治理而言，政府的政策工具选择情况如何？中央政府和地方政府在政策工具的选择上有何不同？通过对2008-2020 年政策文本进行梳理，挖掘各项政策工具的使用情况，以期在政策工具选择方面对巢湖流域水污染治理提供相应的政策建议。

1 文献综述与政策工具分类

巢湖流域水污染治理研究主要集中于水质研究[3-7]，水污染来源研究[8-11]，制度机制研究[12-16]，治理技术研究[17-19]及治理主体研究[20-21]等，没有从政策工具视角对巢湖流域水污染治理展开研究。但从政策工具视角对水污染治理展开研究则有较多成果，国家层面如赵新峰等[22]通过对1984-2018 年113 篇中央层面关于水污染治理的政策文本进行内容分析；张岩[23]通过对1984-2017 年以来的117 项中央层面的淮河流域水污染防治政策进行量化分析；廖翼等[24]采用内容分析法对1984-2016 年中央政府机构和部门颁布的336 项水污染防治政策进行量化分析。省级层面如杨旭等[25]通过对北京市、天津市和河北省地方水污染防治政策文本进行梳理，比较命令—控制型、经济激励型和社会参与型政策工具变化来判定水污染治理政策工具强制程度的变迁。当前研究往往从国家层面或省级层面对流域水污染治理过程中政策工具的选择及组合运用进行研究，缺乏国家层面和省级层面政策工具的选择及组合运用对比研究。因此本文从国家和安徽省层面就巢湖流域水污染治理过程中政策工具的选择及组合运用进行研究。对政策工具分类后采用内容分析法，将政策文本资料转化为定量数据进行分析。概括出巢湖流域水污染治理政策工具使用的特点，根据问题导向对症下药提出政策工具优化运用的相关建议，从而推动巢湖流域水污染治理。

对多种政策工具类型进行对比分析首先需要对政策工具进行分类，结合前人的研究成果[26-28]，本文将政策工具分类为命令控制型政策工具、经济激励型政策工具、志愿型政策工具，并将其作为一级节点在Nvivo 软件中进行编码。在命令控制型政策工具中，将事前控制，事中控制，事后控制作为二级节点，具体控制手段作为三级节点进行编码；经济激励型政策工具中，将利用市场，创建市场作为二级节点，具体控制手段作为三级节点进行编码；志愿型政策工具中，将信息工具、公众参与作为二级节点，具体控制手段作为三级节点进行编码（表1）。

表1 政策工具分类

2 政策文本来源及研究方法

巢湖流域水污染治理政策文本来源，主要是在中央人民政府门户网站和安徽省人民政府门户网站上就“水污染”“环境保护”等为关键词进行全文搜索。中央人民政府门户网站上有政策专栏，安徽省人民政府门户网站上需要进一步选择政务公开专栏。对搜集到的政策文本进行筛选，文本筛选标准如下：一是就治理巢湖流域水污染治理本身所专门制定的政策，如《巢湖流域水污染防治条例》；二是整体规划类政策，如《“十三五”节能减排综合工作方案》，筛选出水污染治理相关的部分；三是环境保护相关的政策，如《关于全面加强生态环境保护，坚决打好污染防治攻坚战的意见》，同样筛选出水污染治理相关的部分。在此基础上，在2008-2020 这13 年间，共搜集到23 个国家级相关政策文本，44 个安徽省级相关政策文本。

内容分析方法是一种对具有明确特性的信息传播内容进行客观、系统和定量的描述的研究技术[29]。内容分析法的基本做法是把文字、非定量的有价值的内容和信息转变为定量数据，以此来分析内容和信息的一些特征，是一种基于定性分析基础上的定量研究方法[30]。采用内容分析方法，对有关巢湖流域水污染治理的政策文本进行归纳、编码、统计和分析。首先梳理了相关的政策文本作为分析材料来源，其次利用Nvivo 质性分析软件进行编码，一级节点和二级节点是在文献综述基础上形成的，在实际编码过程中对三级节点进行进一步的补充和修改形成最终的编码结构。然后对参考点（参考点是政策工具的具体化手段）进行频数统计并在此基础上给出相应的政策建议。编码形成的频数不能简单地等同于词频统计，他们之间至少存在两大不同，而这两大不同决定了编码形成的频数能够更好地反应出政府对政策工具的使用偏好。一是Nvivo 软件编码时即使某一条政策中没有出现关键词但如果表达的主题意思相同，我们仍将其作为一个参考点，此时词频统计无法统计到；二是某一条政策中可能频繁出现关键词，在实际编码中也仅将其作为一个参考点，词频统计会多次统计。总的来说，词频统计更加的简单化、机械化，编码能够更好地展现政策工具手段使用情况。

3 研究结果

3.1 政策工具使用总体分析

2008-2020 这13 年间，共搜集到23 个国家级相关政策文本，44 个安徽省级相关政策文本。在安徽省层面有专门针对巢湖流域水污染治理制定相关的政策，但在国家层面上，未发现有专门就巢湖流域水污染治理制定专门的政策，而国家层面有对淮河、太湖等制定专门的政策进行相应的治理。

统计发现，在2008-2020 这13 年间，命令控制型政策工具共使用了1 099 次，占比58.08%；经济激励型政策工具使用了405 次，占比21.41%；志愿型政策工具使用了388 次，占比20.51%。命令控制型政策工具运用最多，存在对这种强制性政策工具的路径依赖。传统的科层治理使得巢湖流域水污染治理主体和手段都显得单一化和片面化。即使在经济激励型政策工具中，也大量地运用了补贴、财政支出、转移支付、专项资金这种带有很强行政性的具体政策工具。在志愿型政策工具中，也大量运用了信息公开、信息平台建设、宣传引导等这种以政府为主导的政策工具，导致经济激励型政策工具和志愿型政策工具在使用过程中也带有鲜明的强制性和行政色彩。

3.2 政策工具内部使用情况分析

命令控制型政策工具中，事前控制使用了313 次，占比28.48%；事中控制使用了213 次，占比19.38%；事后控制使用了573 次，占比52.14%。在命令控制型政策工具中更强调事后控制，也就是末端治理。

经济激励型政策工具中，利用市场使用了233 次，占比57.53%；创建市场使用了172 次，占比42.47%。相比较而言，选择征收“庇古税”的方式略多于通过界定产权来解决水污染产生的负外部性。

志愿型政策工具中，信息工具使用了212 次，占比54.64%；公众参与使用了176 次，占比45.36%。随着信息技术的发展，更强调利用信息公开来主动接受社会的监督，宣传教育和鼓励公众参与在巢湖流域水污染治理中仍发挥了很重要的作用。

3.3 国家层面和安徽省层面就政策工具选择对比分析

国家层面命令控制型政策工具占比53.05%，事前占比30.13%，事中占比25.31%，事后占比44.56%。安徽省层面命令控制型政策工具占比62.66%，事前占比27.21%，事中占比14.82%，事后占比57.97%。通过对比，在命令控制型政策工具的运用中，国家层面和安徽省层面都依赖命令控制型政策工具，安徽省层面更倾向于使用命令控制型政策工具。在事前控制，事中控制和事后控制的对比分析中，国家层面和安徽省层面都更倾向于事后控制，尤其是安徽省级层面，命令控制型政策工具中的事后控制占比非常高。这说明安徽省在对水污染治理的认识上还是习惯先污染后治理。在政策工具的选择上，相对来说，国家层面更多地运用了审批、禁令、制定排放指标标准等来加强事前控制，更多地运用了达标排放、排放总量等来加强事中控制。安徽省级层面对事中控制较为忽视，这阶段往往也是大量产生污染的阶段。

国家层面经济激励型政策工具占比23.31%，利用市场占比63.33%，创建市场占比36.67%。安徽省层面经济激励型政策工具占比19.68%，利用市场占比51.28%，创建市场占比48.72%。通过对比，在经济激励型政策工具中，尽管国家层面和安徽省级层面运用比例都较少，但安徽省级层面运用经济激励型政策工具更少。在利用市场和创建市场的对比分析中，国家层面和安徽省层面都更倾向于利用市场，尤其是在国家层面上。这是因为国家拥有更强有力的财力支持和行政力量，可以进行更大规模的补贴、财政支出、转移支付和专项资金等。安徽省级层面在利用市场和创建市场方面比较平均，利用市场稍多。和国家层面比较，创建市场占据了更大的比例，说明地方政府在资源有限的情况下，积极谋求新的方式，新的主体来解决巢湖流域水污染问题，如安徽省级层面就更大比例的运用了生态补偿机制、排污权有偿使用和交易、保险、合同等。

国家层面志愿型政策工具占比23.64%，信息工具占比60.09%，公众参与占比39.91%。安徽省层面志愿型政策工具占比17.66%，信息工具占比48%，公众参与占比52%。通过对比，在志愿型政策工具中，尽管国家层面和安徽省级层面运用比例都较少，但安徽省级层面运用志愿型政策工具更少。在信息工具和公众参与的对比分析中，国家层面和安徽省级层面有较大差距，国家层面中，信息工具占比远高于公众参与，国家层面非常强调信息公开，信息平台建设和数据共享等。安徽省级层面，信息工具占比低于公众参与，省级层面更强调宣传引导教育、社会参与、社会监督、有奖举报等。

4 政策建议

4.1 巢湖流域水污染治理的政策工具选择应从单一走向复合多样

当前，巢湖流域水污染治理中存在对命令控制型政策工具的路径依赖。郭庆[31]通过实证研究，发现命令与控制政策的作用大于经济激励政策和公众参与政策的作用。这说明命令控制型政策工具占比高是有其合理性的。但从长期来看，水污染的负外部性、信息不对称等要求水污染治理不能只依赖单一的政策工具，要加强经济激励型政策工具、志愿型政策工具和命令控制型政策工具的组合使用。此外，水污染治理的目标也不是单一的，需要同时考虑经济效率、治理效果、政治合法性等多重目标，这往往也要求多种政策工具的综合运用。控制在短时间内或许是有效的，但长期来看这种僵化干预并不能解决公共问题。

4.2 巢湖流域水污染治理的政策工具选择应从事后控制为主到加强事前控制、事中控制

事后控制，也就是末端治理，有其存在之必要。一方面，针对一些业已存在的污染，只能通过事后控制进行治理。另一方面，事后治理也能在一定程度上减轻污染。但是，这种事后控制的运行费用巨大，并且这种事后控制不是彻底治理，而是污染物的转移[32]。长期来看，加强事前控制和事中控制才是治理水污染的关键。

在事前控制中，我们需要积极调动多元主体的参与，形成一种主体构成多元化，合作范围广泛法，治理手段多样化的局面，将当下“权威+依附”模式转变为“参与+合作”模式[33]。

在事中控制中，积极引入经济激励型政策工具和志愿型政策工具。如在排放总量上就可以引入经济激励型政策工具，通过排污权有偿使用和交易让排放权成为一种资源；在达标排放上引入志愿型政策工具，让信息工具和社会监督等政策工具发挥作用，弥补信息不足造成的监督困难，减少偷排，超标排放等非法行为。

4.3 巢湖流域水污染治理的政策工具选择应加强协同作用

在巢湖流域水污染治理的政策工具选择中，一方面，命令控制型政策工具运用过溢，经济激励型政策工具和志愿型政策工具存在运用不足的情况；另一方面，各政策工具缺乏协同，无法发挥政策工具的最大效用。如在事后控制中，往往会采取落后工艺、落后技术淘汰，当前情况下，往往是采取命令控制的方式迫使企业进行工艺、技术的升级，这可能会造成企业和政府间的关系紧张，除此之外，企业是否对落后工艺、落后技术淘汰需要政府部门加强监督，这大大消耗了政府的人力、物力和财力。如果命令控制型政策工具、经济激励型政策工具和志愿型政策工具能够相互协同，则会产生更好的治理效果。政府加大对不进行落后工艺、技术升级的惩处，使得不进行落后工艺、技术升级的成本大于工艺、技术升级成本，企业作为理性经济人自然会做出符合政府期望的行为选择，减少道德风险。这背后蕴含了经济激励型政策工具的理念。志愿型政策工具中的社会监督、有奖举报等也可以参与其中。重点是要使各类政策工具能够相互配合，协同发挥作用。