中国体育产业政策执行效果评价

中国体育产业政策执行效果评价

第一节体育产业政策的执行效果概述体育产业作为第三产业的重要组成部分，在经济社会发展过程中受到越来越多的关注和重视。各地纷纷出台政策，改善体育产业发展环境，吸引各类企业和资本投资本地体育产业。1993年我国首项体育产业政策《关于培育体育市场、加速体育产业化进程的意见》问世以来，根据国家体育总局网站“政策法规”栏目的统计，我国与体育产业发展相关的政策文件共计213项，其中地方立法文件占183项，丰富的体育产业政策文件为体育产业发展提供了引导和支持。但是，体育产业政策从制定到实施，再到产生政策作用力，需要经历非常复杂的过程，政策的作用是否最终得以体现？实际效果与政策目标之间是否存在偏差？政策的实际执行效果如何？这些问题最终的落脚点都是对政策执行效果的追问。政策执行效果指政策运行过程中对政策对象及其环境产生的客观影响，即政策实施后引起的与政策相关的一系列社会及经济发展情况的变化。政策颁布前的调查、论证到政策付诸实施并得到反馈的整个过程决定着政策产生的实际效果，这一过程包含了政策本身的质量、政策执行者的执行能力、政策对象在政策执行过程中的配合与支持以及政策执行过程中的环境影响等主客观要素。对我国体育产业政策执行效果进行评价有助于了解我国体育产业政策整体的实施效率，对进一步完善我国体育产业政策，强化政策执行过程的监督，调整并重新组合政策工具都具有重要意义。目前对我国体育产业政策执行效果方面的研究还较少，也没有可供借鉴的较成熟的体育产业政策执行效果评价指标体系，再加上对我国体育产业发展状况的统计数据还比较欠缺，更为体育产业政策执行效果的评价增添了困难。因此，借鉴已有研究，构建体育产业政策执行效果的评价指标是对体育产业政策执行效果进行评价的前提，而运用合适的方法对我国体育产业政策执行效果做出科学客观的评价是研究的关键。将定性分析与定量研究相结合，以政策理论研究中的史密斯模型为基础，结合专家咨询构建体育产业政策执行效果评价指标，然后将层次分析法与模糊综合评价方法相结合可以对我国体育产业政策执行效果进行探索性分析。第二节体育产业政策执行效果评价指标体系构建科学合理的评价指标体系对评价结果产生重要影响，构建评价指标体系是体育产业政策效力评价的基本前提。美国公共政策学者托马斯·史密斯（T.B.Smith）在1973年发表的《政策执行过程》中指出，理想化政策、执行机构、目标群体、政策环境四个因素在政策执行过程中起着至关重要的作用，见图17-1。其中，理想化政策是指对政策质量的判断，包括政策的形式、范围及受支持度，社会对政策的印象，政策的合理性、科学性以及可行性等；执行机构是指负责政策落实的主体，包括执行政策的机构和人员，主管领导的管理模式和技巧以及领导者的能力和信心；目标群体是指受政策最直接影响的对象，包括接受领导的情形，个体对政策的反应，这部分人群会从自身利益出发选择是否配合政策的落实和实施；环境因素是那些影响政策执行或受政策执行影响的因素，主要指政治、经济、文化等社会环境因素。托马斯·史密斯认为，在政策执行过程中以上四个要素之间相互影响，并产生张力对政策执行效果形成反馈，从而对政策执行效果产生支持或阻碍作用，并最终决定政策执行的效果。另外，政策执行过程中各组成要素间会形成紧张、压力和冲突等情况，托马斯·史密斯用词语“处理”来表示要素间的上述关系。史密斯政策执行过程模型是公共政策分析的经典模型之一，本章将结合这一模型来构建我国体育产业政策执行效果的评价指标体系。图17-1史密斯政策执行过程模型为了使史密斯模型中的四个因素更加具体化，便于实际调查过程中的理解和操作，我们对史密斯模型的四因素进行细化，形成了表17-1所示的我国体育产业政策执行效果评价指标体系，并就设立的指标向9位专家征询意见，有7位专家认为评价指标较好地反映了体育产业政策执行效果的内容。评价内容效度[1]的常用评价指标——内容效度比[2]（contentvalidityration，CVR）公式，其中N表示评价时认为某项指标很好反映了测量内容的专家人数，N表示专家总人数。依据公式测得CVR=0.55，说明所构建的指标对评价体育产业政策执行效果具有代表性。表17-1体育产业政策执行效果评价指标及权重第三节体育产业政策执行效果综合评价由于我国体育产业政策文本中关于政策目标的表述多为模糊的定性表达，可量化指标较少，给本就难以量化的政策执行效果带来考核上的困难，同时也不利于政策执行效果的监督与反馈。由于对体育产业政策效果进行定量分析比较困难，已有的研究多为定性分析，并佐以一些统计数据和实例，这使得研究结果带有较大的主观随意性。为了避免类似情况，采用模糊综合评价方法对我国体育产业政策执行效果进行定量化评价。模糊综合评价方法是美国控制论专家Zadeh教授于1965年在模糊数学的基础上应用模糊关系合成原理提出的，该方法为后人处理一些不易量化的模糊现象提供了一种分析思路。为使评估结果更具合理性，笔者还结合了层次分析法确定了政策效力的指标权重，然后再采用模糊综合评价方法对我国体育产业的政策执行效果进行评级。一数据收集借助2013年体育旅游与文化博览会暨全国体育产业会议召开的契机，我们对参会的企业代表和分管体育产业的省市体育局局长及体育产业处处长等政府部门人员进行了访谈，并结合自填式问卷对我国体育产业政策执行效果进行了数据收集。问卷内容涉及体育产业政策制定过程中的利益相关者的参与情况，体育产业政策执行过程中的人力、财力、物力保障，政策对象对政策的知晓程度，地方决策层对体育产业发展的重视程度等影响政策执行效力的评价指标，见表17-1。二确立评价指标，设置评语论域我国体育产业政策执行效果评价指标包括4个一级指标和16个二级指标。体育产业政策执行效果调查问卷采用李克特量表，选项按照语义学标度确定了5个评语：好、较好、一般、较差、差，组成评语集V={v1，v2，v3，v4，v5}。为了便于定量化计算，对主观评价的五级评语分别赋值5、4、3、2、1，所设计的评价定量标准见表17-2。表17-2我国体育产业政策执行效果评价定量标准三确定评价指标权重确立各评价指标的权重是进行模糊综合评价的关键。确立的评价指标集是由评价指标体系组成的递进层次结构，我们采用层次分析法来比较若干指标对同一个上级指标的影响，从而确定它们在体育产业政策执行效果评价中的权重。首先，需要构造各层次指标的两两比较判断矩阵。由于在不同决策者的心目中，各层次指标的比重并非一定相同，为了减少判断过程中人为因素的影响，美国运筹学家萨蒂（T.L.Saaty）等人在20世纪70年代初用实验方法比较了在各种不同标度下人们判断结果的正确性，认为采用1～9标度法最符合人们比较判断时的心理习惯，判断矩阵标度及其具体含义见表17-3。专家依据表17-3中的标度对各项指标进行了两两比较判断并打分，进而将指标的重要程度定量化，从而构建相应的两两比较判断矩阵A=［a］，a＞0，a=1，且，即A为正反矩阵。由于对体育产业政策执行效果进行评价是较为复杂的，加上人们在认识上存在主观性，所以在进行判断时专家的意见可能存在不一致的情况。为了消除以上影响，可通过层次分析法判断矩阵一致性检验公式CR=CI/RI对判断的一致性程度进行检验，其中CR称为随机一致性比率；CI=（λmax-n）/n-1，表示判断矩阵的一致性指标值，λmax为判断矩阵的最大特征根；RI为统计学家经过大量事实比较和理论分析后得出的平均随机一致性指标。当CR＜0.1时，可以认为判断矩阵具有较为满意的一致性，即指标权重的分配是合理的，否则，就应该重新调整指标权重。根据专家打分，得出了一级指标的判断矩阵A和二级指标的判断矩阵A1，A2，A3，A4。利用Mathematica软件求得判断矩阵A的最大特征根λmax=4.149978，并计算出随机一致性比率CRA=CI/RI=0.054937＜0.10，说明一致性检验通过，表明指标权重分配合理。同理，求得矩阵A1的最大特征根λmax=5.395351678，CRA1=0.088248；A2的最大特征根λmax=4.029853，CRA2=0.010935；A3的最大特征根λmax=3.024595，CRA3=0.021203；A4的最大特征根λmax=4.096767，CRA4=0.035446。A1，A2，A3，A4判断矩阵的一致性均通过检验，说明指标权重的分配合理。表17-3判断矩阵标度及其具体含义对照其次，在判断矩阵的一致性检验通过后，就可计算出判断矩阵的最大特征根λmax，对应于λmax的特征向量经归一化处理后即为各指标在各层次中的权重，记为W，W=（w1，w2，…，w），。根据以上判断矩阵A～A4及其计算出的最大特征根，可求得指标的因子权重，经归一化处理后得：W=（0.451256919，0.392341602，0.101415038，0.054986441）W1=（0.482657509，0.262539835，0.046085569，0.118894933，0.089822154）W2=（0.292989，0.336985，0.309798，0.060229）W3=（0.116849575，0.199809963，0.683340462）W4=（0.065006187，0.404554937，0.125883939，0.404554937）四建立模糊评价矩阵在五级语义学评语标度的基础上，对体育产业政策执行效果从每个指标ui（i=1，2，…，p）上进行量化，即根据调查所得数据确定评价指标ui的模糊综合评判结果（R|ui），4个评价指标模糊综合评价结果R|u1，R|u2，…，R|up构成了模糊关系矩阵：矩阵R中第i行第j列元素rij，表示体育产业政策执行效果从评价指标ui来看对vj等级模糊子集的隶属度。体育产业政策执行效果在评价指标ui方面的表现，是通过模糊向量（R|ui）=（ri1，ri2，…，riq）来刻画的。根据调查所得数据，根据公式（1），可建立模糊综合评价矩阵：五体育产业政策执行效果模糊综合评价利用合适的算子将指标权重Wi与各指标的模糊综合评价矩阵（R|ui）进行合成，得到了体育产业政策执行效果的模糊综合评价结果向量B，即：其中“a1L（x-y+1）ceo+bkx”为合成运算算子，此处采用加权平均型算子a1L（x-y+1）ceo，根据公式（2）得到评价向量，将合成结果归一化处理后就得出了以下关于体育产业政策质量（b1）、体育产业政策执行主体（b2）、体育产业政策客体（b3）、体育产业政策环境（b4）以及体育产业政策效力总体情况（b）的评价向量。b1=（0.118，0.362，0.405，0.067，0.048）b2=（0.081，0.350，0.345，0.150，0.074）b3=（0.021，0.130，0.443，0.298，0.108）b4=（0.168，0.389，0.319，0.092，0.033）b=（0.078，0.469，0.344，0.109，0.000）根据表17-3我国体育产业政策执行效果评价定量标准赋值，可得到指标的模糊评定分值：v1=5×0.118+4×0.362+3×0.405+2×0.067+1×0.048=3.433v2=5×0.081+4×0.350+3×0.345+2×0.150+1×0.074=3.213v3=5×0.021+4×0.130+3×0.443+2×0.298+1×0.108=2.658v4=5×0.168+4×0.389+3×0.319+2×0.092+1×0.033=3.570v=5×0.078+4×0.469+3×0.344+2×0.109+1×0.000=3.516根据以上计算结果，对照表17-3中的评价分级标准可知，我国体育产业政策执行主体、体育产业政策客体在体育产业政策执行过程中效果都为“一般”，体育产业政策环境对体育产业政策执行而言效果“较好”。对我国体育产业政策执行效果总体的评判分值为3.516，说明我国体育产业政策执行效果总体“较好”，但是处于评价分值E2等级的左端，靠近E3“一般”等级的分值。第四节结论与建议本章用模糊综合评价方法对我国体育产业政策执行效果进行评价，结果虽然处于“较好”等级的范围，但所得的评价分值靠近“较好”（3.5＜Xi≤4.5）的左端，略超过“一般”水平的分值，说明我国体育产业政策执行效果并不理想。此外，在4个一级指标中，除了体育政策环境对体育产业政策执行效果产生“较好”的作用力外，体育产业政策执行主体、政策客体对体育产业政策执行效果所起的作用均处于“一般”水平。为了改善我国体育产业政策的执行效果，首先，在形成政策之前要对政策想要解决的