基于PMC指數的長期護理保險政策評估研究

肖馨怡，陳雙慧，吳海波

(江西中醫藥大學經濟與管理學院，江西 南昌 330004)

為了破解日益嚴峻的養老服務問題，長期護理保險制度的實行為其提供了可能性。但5年多的實踐表明，政策的實施雖然取得了一定的成效，但同時也還存在一些問題。基于此，本文運用PMC指數模型與文本挖掘相結合的方法，建立長期護理保險政策評估指標體系，通過PMC指數評分和曲面圖，對國家級和首批試點城市的長期護理保險政策進行多角度評價，以期為政策完善提供參考，從而促進長期護理保險政策的深入發展。

1 構建長期護理保險政策PMC指數模型

PMC指數模型作為政策文本評價方法之一，由Ruiz Estrada等學者提出。區別于其他政策評價模型，PMC指數模型包含9個一級變量和若干個二級變量，通過各二級變量研究對一級變量以及整體的變化效應[1]。一般情況下，構建PMC指數模型分為4個步驟：第一，變量分類與參數設置；第二，構建多投入產出表；第三，計算PMC指數；第四，制作PMC曲面圖。

1.1 變量分類與參數設置

以國家長期護理保險政策文件以及首批試點城市的相關政策文本作為研究對象，在國務院及各省市人民政府官網上篩選出17項長期護理保險相關政策，將其導入文本數據庫。運用ROSTCM 6.0軟件，使文本數據經過分詞、中文詞頻分析、提取高頻詞、過濾無意義詞以及提取特征詞等一系列步驟后，建立長期護理保險政策的社會網絡圖譜，為下一步厘清主變量與各子變量之間的關系提供依據。……