一、研究背景与文献综述

(一)研究背景

人口老龄化不仅是社会发展的重要趋势和人类文明进步的体现，也是当今世界各国共同面临的重大挑战。^[1]人口大规模流动、抚养比例增加、家庭规模小型化、居住方式分散化等现象使传统家庭养老模式的根基发生了动摇。据预测，到2025年，我国空巢老年人数量将增加至1.13亿人，到2050年，将达到2.5亿人。^[2]少子化与老龄化的双重压力正逐渐削弱家庭养老功能，社区居家养老模式的重要性日益凸显，成为国家积极倡导并着力解决养老难题的关键途径。基于此，我国立足于现实国情，发挥党领导全局的核心作用，遵循以人民为中心的发展思想^[3]，出台了一系列政策来鼓励和推动社区居家养老服务发展^[4]，为健全多层次养老服务体系构筑了坚实的政策保障。2021年，《关于加强新时代老龄工作的意见》强调：“以社区为依托，发展形式多样化的居家养老服务”“推动老龄工作重心下移，整合养老服务资源，拓展养老服务内容，创新养老服务方式，鼓励和推动各项优质资源向老年人靠拢”。^[5]2023年，为促进社区养老服务标准化与专业化，国务院办公厅发布了《关于推进基本养老服务体系建设的意见》。^[6]这些政策均体现了“全社会积极应对人口老龄化的思想观念”，为加强老年群体的社会保障提供了政策依据。同时，国家不断强调将社区作为养老的主阵地，以强化社区的福利功能。

社区居家养老服务在提高老年人生活质量、减轻社会养老负担、增加社会福祉等方面发挥了举足轻重的作用。其不仅能为老年人提供更加贴心、更加便捷的养老服务，还能在一定程度上提升老年人的幸福感和归属感。但老年人的社会保障仍面临诸多挑战：一是大多数老年人对社区居家养老服务的认知水平不高；^[7]二是养老服务供给与老年人的实际需求不匹配，造成养老服务资源浪费，难以满足多元化服务需求；^[8]三是社区居家养老服务市场发展起步晚，在此过程中，存在既无利益也无利润的现实问题，难以吸引具备生产能力的社会组织和商业组织参与到社区居家养老服务进程中。^[8]社区作为养老服务的核心载体与关键纽带，在应对老龄化挑战中担负重要职能。因此，社区居家养老服务政策的制定必须更加精确与全面，以确保其效能。本文拟通过对我国社区居家养老服务政策文本的内容分析与量化评价，精准识别其特征与不足，为社区居家养老服务政策优化与调整提供参考依据。

(二)文献综述

政策评价作为一项总结与衡量政策体系的复杂系统工程，在整个公共政策生命周期理论中扮演着重要角色。科学的政策评价机制不仅能显著提升公共政策的有效性与可持续性，还能为后续政策的制定与完善提供优化策略与改进建议。根据政策的实施阶段，政策评价被划分为事前评价与事后评价。事前评价主要聚焦于对政策文本本身的科学性与全面性评估；事后评价侧重于衡量政策的实际执行效果。本文着眼于事前评价，具体是指对社区居家养老服务政策的文本内容进行量化分析。

社区居家养老服务政策文本研究主要分为两类。一类是定性分析，旨在梳理政策的演变逻辑，或深入探究政策网络的结构特性。王震发现，我国社区居家养老服务政策是伴随着人口结构的转变、市场经济的逐步转轨以及政府补残式的养老供给普通化，以一种递送方式应运而生。^[9]胡雯依据政策网络研究路径，对社区居家养老服务政策中各类参与主体及其相互关系深入剖析后指出，必须充分发挥社区居家养老服务政策的引领与导向作用，鼓励社会公众共同参与，建立健全协同运作机制，促使各方共同承担公共事务治理职责，从而切实提高其整体效能。^[10]另一类是借助政策工具理论，通过对政策文本进行编码来评价政策工具的实际使用情况。黄剑锋以智慧养老政策文本为具体研究对象，发现政策主体间存在协调不畅、政策目标缺乏导向、政策工具结构存在明显失衡等问题。^[11]

尽管文本量化分析方法越来越多地被应用于政策评价之中，但鲜有研究采用文本量化分析方法评价我国社区居家养老服务政策。政策文本内容分析及量化评价已成为政策制定过程中不可缺少的环节。^[12]已有政策文本分析量化研究主要从两个方面展开。一是聚焦于政策文本的外部特征，对政策数量、主体、内容及效力特征进行统计。^[13]二是聚焦于政策文本的内部特征，采用TF-IDF算法、LAD主题模型等文本挖掘(Text Ming，TM)方法，抽取政策文本关键词，对关键词进行共词分析。^[14]这两种方法均局限于从可视化角度对政策文本进行分析，未能全面、系统地揭示政策文本的自身特性，忽视了政策间的对比性和差异性，导致难以准确识别各项政策独有的特征和存在的不足。

2010年，Estrada基于Omnia Mobilis假说提出了PMC指数模型(Policy Modeling Consistency Index)^[15]，即构建了政策建模一致性指数。PMC指数模型分析方法为政策文本量化评价提供了有效工具。PMC指数模型分析方法通常以不同的理论为切入点，利用定性或定量模型对政策进行评价，以揭示政策所产生的社会效益。^[16]一方面PMC指数模型分析方法能够聚焦于政策文本本身，不仅能评价单一政策，也能识别各政策间的一致性^[17]，以较高的精准度挖掘出每一项政策文本的优势及劣势；另一方面，变量设置不受外部因素限制与影响，能直观呈现各政策文本的优缺点，在很大程度上提升政策评价的精准度^[18]，从多角度剖析政策文本的合理性与可行性。此外，将PMC指数模型分析方法与文本数据挖掘相结合，通过建立多维度政策评价指标体系，全面评价社区居家养老服务政策，能在很大程度上减少或避免研究者的主观因素对政策评估的影响，从而提高政策文本量化评价的科学性与准确性。

总体来看，已有文献对于社区居家养老服务政策的研究整体上偏定性分析，缺少定量分析。此外，将政策文本挖掘与PMC指数相结合的方法已被广泛应用于分析医疗保障基金使用监管政策^[19]、全面健身公共服务政策^[20]等，此类研究能够为社区居家养老服务政策文本内容分析与量化评价提供一定的参考依据。鉴于此，本文将首先运用文本数据挖掘技术，从大量政策文本中精准提取与社区居家养老服务政策紧密相关的信息，全面系统地识别当前政策的重点内容及特征；其次，基于政策文本数据挖掘的结果，拟采用PMC指数模型对社区居家养老服务政策文本进行量化评估，这在一定程度上能削弱主观因素的影响，从而提升政策评价结果的整体精确度；最后，依据量化评估结果，深入剖析并探讨社区居家养老服务政策的优势与短板，为我国社区居家养老服务政策的制定与优化提供有针对性的参考建议。

二、构建社区居家养老服务PMC指数模型

(一)研究方法

本文采用文本挖掘和PMC指数模型对政策文本进行内容分析及量化评价。文本挖掘是一种政策分析方法，以非结构化的语言文本作为挖掘样本，运用数据挖掘技术，从大规模文本数据库中提取隐藏的、未知的、具有潜在价值的信息和知识。该方法注重对文本数据进行客观表示、描述与剖析，展现出较强的客观性。^[21]同时，PMC指数模型作为一种既科学又高效的实证分析方法，在经济学、社会学、管理学等多个学科领域得到广泛运用。

(二)数据来源

本文以社区居家养老服务政策为研究对象，选取“十二五”至“十四五”期间与社区居家养老服务相关的75份政策文本为研究样本。首先，将社区居家养老服务政策文本导入ROSTCM6.0软件的文本数据挖掘库中，提取与社区居家养老服务相关的关键词，并根据关键词的词频从高到低进行排序输出。其次，对输出结果做预处理，剔除与本研究主题关联度不高的词汇，如程度副词“非常”“极其”等。再次，进一步提取词频排名前40的词汇作为政策关键词(见表1)。最后，通过Gephi网络可视化分析软件对政策样本关键词作共现分析，绘制出社区居家养老服务政策样本关键词共现图谱(见图1)。图1能够展现社区居家养老服务政策文本的核心内容，为构建PMC指数模型奠定基础。

图1中节点大小代表政策关键词在政策文本中所出现的频率，节点越大，该政策关键词所出现的频率越高。同时，节点与节点间的连线表明二者之间的共现关系，连线愈粗，二者的共现程度愈高，连接程度愈深。^[22]

从表1和图1可以清晰地观察到“服务”一词的频次最高，连线最多。这证明了我国社区居家养老服务政策的核心内容是以服务为主导的，也反映了我国社区居家养老事业处于实施、调整与不断完善的阶段。“养老”“发展”“社区”“建设”“机构”等关键词词频连线次之，彰显了我国社区居家养老服务政策内容对于社区发展的深切关注，以及对基础设施建设的高度重视。而其他关键词的频次和连线不突出，在一定程度上折射出当前社区居家养老服务政策在内容的全面性和系统性上尚有一定提升空间。如《国务院关于加快发展养老服务业的若干意见》未提及城乡养老服务资源分布不均衡问题，且缺乏对老年人教育方面的考虑。^[23]《国务院办公厅关于全面放开养老服务市场 提升养老服务质量的若干意见》未考虑通过强化老年教育来达到提高社区居家养服务高质量发展的目标。^[24]《国务院关于印发中国老龄事业发展“十二五”规划的通知》明确提出了一系列针对老龄事业发展的政策措施，其中着重强调了社区建设与管理的加强，以及社区居家养老示范试点工作的推进。然而，该政策尚未从多层次、多角度考虑养老服务体系的建设与发展，特别是针对老年医疗健康与老年教育这两个关键领域，该政策对其重视程度还不够。同时，未将老年人社会保险纳入社会养老服务体系建设中。此外，激励保障手段的内容也不够充分，没有考虑从用人机制和人员待遇保障出发，有效吸引社会成员积极参与养老服务工作。^[25]

此外，《关于推进医疗卫生与养老服务相结合的指导意见》专门针对老年健康医疗领域，在社区建设、社会服务人才队伍建设与机构发展以及社会保障等诸多方面，还需要具体且深入地细化措施。^[26]具体而言，在社区建设方面，应给予足够的政策指导来支持各社区构建更加完善的养老服务体系，包括医疗设施的布局、机构的适老化改造等。在社区服务人才队伍建设方面，对于人才培养体系、激励机制以及职业发展路径的规划应更加明确，避免人才短缺、服务质量参差不齐等问题产生。在机构发展方面，应根据不同类型养老服务机构的特点与需求，提出有针对性的改进措施，以推动其健康稳定地发展。此外，在社会保障方面，应考虑如何将医疗卫生与养老服务相结合纳入社会保障体系，以实现资源优化配置，避免老年人在享受服务时，面临医疗费用报销难、服务费用难以承担等问题。《国务院办公厅关于制定和实施老年人照顾服务项目的意见》政策文本主要倡导大力弘扬社会主义新风尚，体现社会主义制度的优越性。^[27]

(三)构建PMC指数模型

构建PMC指数模型分四个步骤：第一步，设定一级变量与二级变量；第二步，对多投入产出进行分析；第三步，计算各政策的PMC指数；第四步，绘制PMC曲面图。

1.变量选取及参数设定

为确保社区居家养老服务政策评价指标体系的科学性和合理性，依据政策关键词共现图谱，并以Ruiz Estrada(2010)^[28]所构建的指标体系作为基础，借鉴已有对PMC指数模型进行优化的研究成果，并充分考虑社区居家养老服务政策自身的独特性，最终构建了包含10个一级变量与41个二级变量的政策评价指标体系(见表2)。对每个二级变量都设定了明确的参数，分为0和1两类。

(1)一级变量政策性质X₁下设5个二级变量，分别是预测(X_1.1)、监管(X_1.2)、建议(X_1.3)、描述(X_1.4)和引导(X_1.5)。这5个二级变量旨在评价某项政策是否具有预测、监管、建议、描述或引导的属性。

(2)一级变量政策时效X₂包含3个二级变量，分别代表政策作用时效的三个不同阶段：长期(X_2.1)、中期(X_2.2)和短期(X_2.3)。这三个时间段用于明确界定某项政策是属于长期有效、中期有效，还是短期有效的范畴。

(3)一级变量政策功能X₃下设3个二级变量，分别是政府购买(X_3.1)、规范引导(X_3.2)和制度约束(X_3.3)。这3个二级变量被用来评估某项政策的具体功能。

(4)一级变量激励方式X₄包含6个二级变量，具体为财政补贴(X_4.1)、税费优惠(X_4.2)、法律保障(X_4.3)、人才培养(X_4.4)、土地供应(X_4.5)和政策支持(X_4.6)。这6个二级变量详细阐述了某项政策的激励措施。例如，是否提供养老服务的财政补贴，是否实施针对养老机构的税费减免政策，是否依据规划调整土地用途以促进养老服务发展，是否对完成养老服务技能培训的合格人员提供财政奖励等。

(5)一级变量政策领域X₅下设7个二级变量，分别是：医疗健康(X_5.1)、文化教育(X_5.2)、社区服务(X_5.3)、政治环境(X_5.4)、社会环境(X_5.5)、经济环境(X_5.6)和科技环境(X_5.7)。这7个二级变量的作用是衡量与评价某项政策是否涵盖或涉及上述特定领域。

(6)一级变量政策内容X₆涵盖了5个二级变量，分别是健康支持体系(X_6.1)、服务供给体系(X_6.2)、老龄产业体系(X_6.3)、老年社会环境(X_6.4)和服务质量保障(X_6.5)。通过参考相关文献及对政策文本进行分析，可以发现社区居家养老服务政策主要聚焦于5个方面：健康支持体系着重考察医养结合、专业康复服务以及老年护理的实际情况；服务供给体系则关注社区居家养老服务、养老机构建设以及农村地区的养老服务实际供给状况；老龄产业体系的核心关注点在于是否能够积极鼓励与扶持社会资本及民间力量涉足养老服务领域，以及是否助力老年用品等养老服务产业迅速成长；老年社会环境侧重于生活环境改造等基础设施建设以及敬老助老文化弘扬；服务质量保障主要关注养老服务有效供给的质量与水平。

(7)一级变量政策评价X₇包含3个二级变量，分别是依据的充实性(X_7.1)、目标的明确性(X_7.2)和方案的科学性(X_7.3)。这3个二级变量被用来评价某项政策。

(8)一级变量作用方式X₈下设4个二级变量，具体为强制型(X_8.1)、服务型(X_8.2)、激励型(X_8.3)和市场型(X_8.4)。强制型作用方式是指政策借助政府的权威性质，直接规定、明确禁止或允许某些特定行为；服务型作用方式是通过加强基础设施建设、提供所需资源或开展技能培训等措施，为相关对象顺利达成某些行为创造有利条件与支持；激励型作用方式是运用各种有形或无形措施，如补贴、奖励或资助等，激励目标群体采取特定行动；市场型作用方式涉及运用市场机制或培育市场力量等策略。

(9)一级变量政策受众X₉包含3个二级变量，分别是政府部门(X_9.1)、企业组织(X_9.2)和社会公众(X_9.3)。这3个二级变量用于明确界定某项政策的作用对象。

(10)一级变量政策公开X₁₀关注的是政策是否已被公开发布。基于本文所探讨的政策特点以及多位学者所设计的指标体系，该一级变量下并未进一步细分二级变量。

2.建立多投入产出表

多投入产出表作为一种数据分析框架，可以从多个维度对政策的各项指标变量进行测度，表2中每个变量的权重都相同且独立。本文结合社区居家养老服务政策各变量的具体情况，构建社区居家养老服务政策多投入产出表(见表3)。

3.PMC指数计算

本文参考Ruiz Estrada（2010）^[28]的政策评价研究方法，确定社区居家养老服务政策PMC指数的计算步骤。首先，设定变量与参数。其次，将本研究构建的10个一级变量与41个二级变量放入多投入产出表中。再次，结合公式（1）与公式（2）计算多投入产出表中二级变量的具体数值，根据公式（3）计算一级变量的具体数值。最后，运用公式（4）将一级变量进行加总，计算出各项政策的PMC指数。

$ {{{X}}\sim {{N}}[0,1]} $

(1)

$ {{{X}}={{{XR}}:[0,1]}} $

(2)

$ {{X}}_{{t}}=\left(\quad {\mathrm{\sum}}_{j=1}^n \frac{X_{1 i}}{T\left(X_{t j}\right)}\right) \quad t=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10, \infty $

(3)

$ \begin{aligned} {\mathrm{P M C}} & =X_1\left(\sum_{{j}=1}^5 \frac{X_{{{\mathrm{l}}j}}}{5}\right)+X_2\left({\sum}_{{k}=1}^3 \frac{X_{2 {k}}}{3}\right)+ \\ & X_3\left({\sum}_{{l}=1}^3 \frac{X_{3l}}{3}\right)+X_4\left({\sum}_{{m}=1}^6 \frac{X_{4 {m}}}{6}\right)+ \\ & X_5\left({\sum}_{{n}=1}^7 \frac{X_{5 {n}}}{7}\right)+X_6\left(\sum_{o=1}^5 \frac{X_{6o}}{5}\right)+ \\ & X_7\left({\sum}_{{p}=1}^4 \frac{X_{7 {p}}}{4}\right)+X_8\left({\sum}_{{q}=1}^4 \frac{X_{8 {q}}}{4}\right)+ \\ & X_9\left({\sum}_{{r}=1}^3 \frac{X_{9 {r}}}{3}\right)+X_{10} \end{aligned} $

(4)

参考蔡冬松等人提出的评分标准^[37]，对PMC指数进行等级划分，把社区居家养老服务政策划分为4个等级：不佳、可接受、良好及优秀(见表4)。

4.PMC三维曲面图绘制

三维曲面图不仅可以直观展示代表性政策各项指标间的差异，也有助于分析各政策间的优缺点。本文的一级指标X₁₀表示政策的公开性，所研究的社区居家养老服务政策均为公共政策，因而将X₁₀去掉，得到公式(5)构建3×3矩阵，并据此绘制PMC三维曲面图。

$ {\mathrm{PMC}}{曲面}= \left(\begin{array}{lll} {X}_{1} & {X}_{2} & {X}_{9} \\ {X}_{4} & {X}_{5} & {X}_{6} \\ {X}_{7} & {X}_{8} & {X}_{9} \end{array}\right) $

(5)

三、PMC指数模型实证分析

(一)政策评价对象选取

政策文献计量研究是以所搜集整理的全部政策文本作为研究对象，通过分析关键词，深入挖掘并剖析政策文本的共性特征。然而，这一方法易忽略政策文本的个性特点与独特之处，相比之下，案例研究可以弥补这方面的不足。^[38]本文基于以上考虑，根据发文主体和发文内容对政策文本进行筛选，选取中共中央、国务院及国家发改委发布的政策文本，同时排除年度工作总结、会议通知等性质的政策文本，最终选取12项具有代表性的社区居家养老服务政策文本。其分别为“十二五”时期的4项政策(P₁—P₄)、“十三五”时期的4项政策(P₅—P₈)以及“十四五”时期的4项政策(P₉—P₁₂)，对其进行深入挖掘与量化评估。12项代表性政策见表5。

(二)PMC指数计算

结合表2社区居家养老服务政策量化评级指标体系及评价标准，对表5中12项代表性政策投入产出的二级变量进行赋值。依据PMC指数计算公式，逐一计算12项代表性政策的PMC指数，同时依据表4的政策评分等级划分标准对12项政策进行等级划分(见表6)。其中，每一行数字代表各个政策在这一变量的得分，每一列数字代表某项政策在所有变量的得分，通过加总每一列各个变量的得分，最终得到该项政策的PMC指数。

(三)PMC三维曲面图绘制

根据表5中PMC指数汇总结果，本文以P₁、P₁₁和P₁₂3项代表性政策为例，绘制政策三维曲面图(见图2)。

(四)政策文本量化结果分析

1.整体政策评级结果

从表6可知，12项代表性政策的PMC指数平均值为8.10，表明这12项代表性政策比较完善，具备较高的科学性与有效性，能够为我国社区居家养老服务的发展提供方向性指导。从各项政策的PMC指数来看，P₁₁的指数最高(9.33)，P₁₂的指数最低(5.46)，二者的PMC指数存在较大差异，反映了我国在制定社区居家养老服务政策时，需要更进一步合理统筹各个变量。

此外，表6的数据显示，12项代表性政策中2项代表性政策为优秀，8项代表性政策为良好，2项代表性政策为可接受。等级达到优秀的社区居家养老服务政策指数由高到低依次排序为P₁₁和P₇，等级达到良好的社区居家养老服务政策指数值由高到低依次排序为P₈、P₆、P₃、P₁、P₄、P₅、P₁₀和P₉。这表明我国重视社区居家养老服务发展。同时，P₈、P₆、P₃、P₁、P₄、P₅、P₁₀和P₉这8项代表性政策与另外2项优秀代表性政策相比，存在一定差距。特别是在政策时效X₂、激励方式X₄、政策内容X₆和作用方式X₈等4个变量方面，P₈、P₆、P₃、P₁、P₄、P₅、P₁₀和P₉这8项代表性政策未达到优秀代表性政策的水平。在等级达到可接受的社区居家养老服务政策中，P₂政策文本中有7个二级变量低于政策指数各变量均值，在P₁₂政策文本中有9个二级变量低于政策指数各变量均值。此外，在12项社区居家养老服务政策中，良好政策占67%，可接受政策占16.7%。这些数据表明，我国在制定针对社区居家养老服务政策时，对各指标的考虑较为全面，具有一定的科学性与合理性。

2.各时期政策的纵向对比分析

根据表6所呈现的数据，通过计算发现，社区居家养老服务政策在“十三五”时期整体评价最高(8.71)，“十四五”时期的整体评价最低(7.73)。进一步借助表6中的数据对不同时期单一政策的对比分析发现，“十二五”至“十四五”时期，《国家老龄事业发展和养老体系建设规划》的PMC指数分别为8.38、9.25和9.33，呈现出稳步提升的态势，评价等级也从良好上升为优秀。这证明社区居家养老在国家重大战略规划中占据重要地位，也从侧面彰显出我国对老龄事业发展和养老服务体系建设的密切关注与高度重视。《社区服务体系建设规划》在“十二五”至“十四五”时期的PMC指数分别为6.86、8.18和8.13，指数在“十三五”期间呈现上升趋势，但在“十四五”期间呈现下降趋势。通过对比分析表6中的数据可以发现，《社区服务体系建设规划》中一级变量的作用方式X₈在不同时期存在一定差异。具体而言，在“十二五”时期为0.50、“十三五”时期为0.75、“十四五”时期为0.50，均低于12项代表性政策的平均值(0.80)。这说明作用方式X₈是影响《社区服务体系建设规划》PMC指数的主要因素。进一步分析可知，该政策倾向于采取较温和的手段来推动社区服务建设，在一定程度上影响了整体的政策效能。

3.不同等级政策分析

本文的政策等级包含优秀、良好、可接受三个等级。

(1)优秀政策。在社区居家养老服务政策样本中，被评为优秀等级的政策有P₁₁和P₇。其中，P₁₁的PMC指数高达9.33，位居第一。在12项代表性政策中，P₁₁的内容规划最为详尽。在X₁至X₁₀的一级变量赋值中，P₁₁有9项变量指标获得了最高赋值1。这展示了其内容的全面性，包括预测、监管、建议、描述和引导5个方面。P₁₁着重通过政府购买服务推动养老服务市场革新，并强化规范引导与监管的作用。该政策覆盖的领域十分广泛，对医疗健康、教育以及社区服务等多个关键领域都提出了具体而有效的建议。该政策还清晰设定了明确而具体的目标，如计划在2025年底实现护理型床位占当地养老床位总数的比例达到55%以上，设立老年医学科的二级及以上综合性医院占比需达到60%以上。P₁₁还设立了专栏，详细描述了养老服务的重点建设任务，如公办养老机构的提升行动、老年教育的提升计划以及人才队伍的培养建设计划等。该政策也倡导积极推动经济重点发展区域的养老服务建设。尽管P₁₁在多个方面表现优秀，但在老龄事业的长期规划方面略显不足，具体短板体现在对X₂政策时效的把握上，亟须进一步优化与提升。总体而言，P₁₁政策文本对国家老龄事业的蓬勃发展以及养老服务体系的科学构建进行了全面而又详尽的规划与阐述。

P₇的PMC指数为9.25，紧随P₁₁之后，位列第二。相较于P₁₁，P₇在激励保障手段方面略显薄弱，更多依赖于鼓励、允许等较为柔性的方式实现政策目标。然而，在政策时效的把握、政策内容的全面性、涉及领域及功能发挥等方面，P₇展现出了高度的完整性。具体而言，P₇明确设定了至2020年的具体目标，包括将老年人健康素养提升至10%，65岁及以上老年人健康管理率达到70%等。具体目标的设定充分彰显了政策在时效性和内容规划方面的严谨性。尽管如此，P₇仍有待进一步改进，改进路径为X₄—X₈。

(2)良好政策。在社区居家养老服务政策样本中，良好等级的政策有P₈、P₆、P₃、P₁、P₄、P₅、P₁₀和P₉。其中，P₈的PMC指数为8.87，排名第三。该政策在政策性质界定、政策时效把握以及内容全面性方面存在改进之处。其具体表现为缺乏对养老服务发展的长远规划预测，政策时效性相对较弱，未涵盖老年市场与老年产品的开发与使用。尽管如此，在政策领域方面，P₈的描述更为详尽与完善，从医疗、教育、社区等多个方面深入探讨了如何更好地推进社区居家养老服务发展，同时，在激励措施方面，从多个不同角度详细阐述了投融资渠道的拓展情况。针对该政策的改进路径为X₁—X₆—X₂，通过优化，促使P₈在未来养老服务发展领域发挥更积极的作用。

P₆的PMC指数值为8.54，排名第四。该政策的显著特点是政策时效性强，明确且细致地规划了长期、中期及短期三个不同时间段的政策目标。其不仅明确提出了到2020年我国养老服务市场发展的总体规划，还在附件部分详细列出了后续需达成的具体任务及不断推进的阶段性目标。该政策能够依托中期的目标导向，科学制定并落实当前的短期目标，通过中期与短期目标的紧密衔接与有机配合，共同驱动政策长期愿景的实现。然而，在政策性质方面，该政策在监管作用上略显薄弱，规范引导功能有待进一步加强。在激励手段上，该政策未采用如税费优惠等具体而有效的措施，对养老服务的质量保障亦考虑不够周全。同时，该政策领域尚未涵盖加快发展城乡社区老年教育。此外，在政策一级变量的作用方式上，该政策未能充分利用政府的权威性来达成政策目标。针对上述问题，改进路径为X₆—X₃—X₈—X₂—X₄—X₅，此顺序不是绝对的，应结合政策具体情况进行。

P₃的PMC指数为8.51，排名第五。在政策领域方面，该政策尚未涵盖老年健康、文化教育与科技环境。从政策内容来看，未能将养老产品市场开发与拓展有效融入养老服务体系建设之中，这在一定程度上制约了养老服务全面而深入的发展。此外，该政策在推动社区居家养老服务进步方面，也未能采取有效的人才培养激励措施。因此，该政策的改进路径为X₂—X₄—X₃—X₇—X₆—X₅。

P₁的PMC指数为8.38，排名第六。与“十三五”“十四五”规划内容相比，该政策在监督与制约养老服务发展上存在不足，同时在激励保障手段的运用方面也不太充分。具体而言，未能充分考量通过财政补贴等有力措施促进市场力量的蓬勃发展，对土地供给的关注也显得不足。但该政策在时效性方面表现较强。因此，可遵循X₄—X₃—X₈—X₁—X₆—X₅路径进行修改。

P₄的PMC指数为8.35，排名第七。该政策在提及政策目标实现的时间节点时，仅提出了2020年底的目标，对于完善城乡社区服务自我建设、拓宽城乡社区服务人才发展路径等方面，仅勾勒出大致框架，缺乏具体详尽的行动指标，这也直接导致政策目标完成的时效性不够明确。此外，该政策在老龄产品的开发方面考虑不够周全，也缺少通过财政补贴等方式引导社会力量参与人才队伍建设与组织发展方面的内容。针对上述问题，该项政策的改进路径为X₄—X₆—X₂—X₈—X₁—X₅。

P₅的PMC指数为8.18，排名第八。该项政策主要聚焦于老年人医疗健康领域，因此在多样性方面有所不足，涉及领域相较于其他政策不够广泛，主要侧重于老年人的医疗健康需求。鉴于此情况，可遵循X₁—X₃—X₄—X₇—X₆—X₅的路径进行修改。

P₁₀的PMC指数为8.13，排名第九。该政策仅设定了至2022年底的目标，对于老年人服务质量保障还需更为全面与细致。此外所采取的激励手段也相对简单，缺乏多样性。因此，该政策的改进路径为X₂—X₁—X₃—X₇—X₆—X₄。

P₉的PMC指数为7.98，排名第十。该政策相较于P₅，对作用方式的阐述显得不够详尽与深入。因此，该政策的改进路径为X₅—X₄—X₆—X₂—X₈。

(3)可接受政策。在社区居家养老服务政策样本中，可接受政策包括P₂和P₁₂。其中，P₂的PMC指数为6.86，排名第十一。除了和其他同类型政策共有的不足之处，该政策在监管作用方面存在短板。与P₅和P₁₀相比，该政策涵盖范围相对狭窄，特别是在养老服务体系建设与发展进程中，未能充分将健康支持与老龄产业融入其中。因此，针对该政策的改进路径为X₆—X₄—X₈—X₁—X₂—X₃—X₉—X₅。

P₁₂的PMC指数为5.46，排名第十二。该项政策仅政策公开变量被赋值为1，其他变量均存在不足，特别是激励方面的问题尤为显著。因此，综合考虑与其他政策共同需要改进的部分后，针对该政策的改进路径为X₄—X₂—X₅—X₇—X₈—X₁—X₆—X₃—X₉。

四、结论与建议

本文综合采用政策文本分析与量化评价两种方法对“十二五”至“十四五”时期国家层面出台的社区养老服务政策进行了深入剖析。首先，本文在理论分析的基础上，运用文本数据挖掘方法，精准识别与提炼政策文本中的高频关键词，对其进行了词频统计分析。结果显示，“十二五”至“十四五”期间，国家政策对养老服务体系建设的主要关注点在于社区基础设施建设与发展，通过优化社区养老设施，为老年人营造更加便利、舒适的养老环境。其次，在深入理解社区居家养老服务政策宏观发展趋势的基础上，利用PMC指数模型构建社区居家养老服务政策的量化评价指标体系，遴选出12项政策文本作为样本进行分析，逐一计算各代表性政策的PMC指数。并对12项代表性政策文本进行了整体评级结果分析、各时期纵向对比分析以及不同等级结果分析。最后，基于上述分析，本文总结了当前社区居家养老服务政策存在的问题，并针对未来政策制定提出具有参考价值的建议，以期推动我国社区居家养老服务的发展。具体来说，本文提出五点建议。

第一，明确社区居家养老服务政策时效中的长期目标规划与短期目标规划。政策文本中每一个长期目标规划都是由多个短期与中期的目标规划所组成的，而每一个短期与中期目标规划的完成又是实现长期愿景的基础。对于政策时效而言，所选取的代表性政策更多侧重于中期目标规划，而短期或长期的目标规划相对偏少，在一定程度上难以保障社区居家养老服务政策的持续性与前瞻性。因此，政策制定者在未来制定政策的过程中，需深刻认识到长期与短期目标规划的重要性。一方面，需重视政策的长期目标规划，为社区居家养老服务工作的推进提供明确的指导方向；另一方面，也应具备阶段性意识，重视短期目标规划，促使政策更具可操作性与灵活性。这意味着需要将政策的长期目标规划科学地分解为一系列小目标，并在政策执行过程中逐一落实。在此过程中，长期目标规划应作为引领短期和中期目标规划的前瞻性指南，发挥其促进和激励作用，推进我国社区居家养老服务稳步发展，更好地满足老年人的养老需求。

第二，注重社区居家养老服务政策的全面描述与有效监管。社区居家养老服务的政策性质主要包括预测、监管、建议、描述与引导五个方面。然而，所选取的12项政策文本在描述与监管两方面有所缺失，易导致政策难以细致剖析当前存在的问题，进而使得政策制定者难以精准捕捉问题的核心，难以制定出切实有效的解决方案。因此，在强调政策的预测性、建议性和引导性的同时，也应充分重视政策的描述性与监管性价值的发挥。为充分发挥其价值，一方面，需要通过全面且深入的调研工作，充分掌握居家社区养老服务的实际情况，强化政策的描述性作用，为制定精确有效的政策提供坚实的现实依据；另一方面，需要建立专业的监管机构，并制定详尽的监管评估标准，强化政策的监督效能。这不仅有利于政府及相关部门对社区居家养老服务的发展现状和实际问题形成清晰的认知，同时还能快速明确其职责和行动方向，推动社区居家养老服务政策精准、高效地实施与执行。

第三，完善和细化社区居家养老服务政策激励措施。社区居家养老服务的建设与发展作为一项综合性的复杂系统，涵盖人力资本、物力资本及财力资本等各个方面。政策量化评价结果表明，代表性政策缺少更为具体化的财政补贴、税费优惠及土地供给等方面的激励措施，间接降低了利用相关主体或市场参与社区居家养老服务建设与发展的积极性和主动性。因此，可以通过拓宽税收优惠的覆盖范围，吸引更多社会组织、民间资本和个人团体等多方主体积极投身于养老服务领域。还需精准调整政府财政补贴的方向，积极推进与细化税费减免、土地供给等一系列激励措施的具体实施细则。这要求政策具有前瞻性与针对性，同时在实施过程中应对其进行优化与完善，以最大限度地实现政策激励方式多元化，促进社区居家养老服务高质量发展。

第四，强化社区居家养老服务政策的全面应用。从12项代表性社区居家养老服务政策文本的PMC指数得分可以看出，政策文本的结构存在失衡现象，即政策主要聚焦于服务供给体系、老年社会环境和服务质量保障，而健康支持体系和老龄产业体系的发展则显得相对薄弱。为了更好地发挥社区居家养老服务政策的全面性保障作用，需在未来政策制定过程中，全方位、多角度、多层次平衡各项政策内容，确保政策内容的均衡性。同时在现有的基础上，积极贯彻以人民为中心的发展理念，致力于完善老年人健康保障体系。此外，仍需进一步推进“放管服”改革，优化营商环境，促进养老服务业与相关产业协调发展，力求全方位满足老年人多样化、多层次的需求。

第五，重视社区居家养老服务政策作用方式的强制型作用。社区居家养老服务政策的作用方式主要表现在服务型、激励型和市场型三个方面，而强制型作用相对欠缺。因而未来在政策制定过程中，应考虑使用多种政策工具组合的方式，对社区居家养老服务政策进行设计，将“服务型”、“激励型”、“市场型”以及“强制型”四种政策有机结合，最大限度地发挥政府的权威性和引导作用。同时，运用政府权威为社区居家养老服务的具体项目、操作流程及标准制定严格的规范，为市场力量顺利进入养老服务领域营造一个良好的外部环境。