党的十六届六中全会提出了“建设宏大的社会工作人才队伍”的战略部署，将社会工作人才队伍建设上升为国家战略层面的重要任务。^[1]2010年4月，《国家中长期人才发展规划纲要(2010—2020年)》颁布，将社会工作专业人才列为六类主体人才之一。^[2]各地随后出台了一系列相关政策，以期为社会工作专业人才发展提供良好环境，为社会治理和服务提供人才支撑。伴随中央社会工作部和地方各级党委社会工作部门的设立，发展好“大社会工作”、促进社会工作在“新本土化”中实现高质量发展成为新的时代要求，社会工作人才队伍建设面临新的机遇与挑战。^[3]尽管顶层设计日益得到重视，但在实践中，社会工作人才队伍仍面临诸多问题，如整体素质不高、社会认同度较低以及职业保障制度不完善等。^[4-5]在执行社会工作人才队伍建设政策的过程中，实施难度大、地区发展不平衡以及政策协同性不足等挑战^[6]，严重制约了政策实施效果。

社会工作人才队伍建设政策作为一项公共政策，其文本设计是衡量设计质量的重要维度。^[7]相关研究发现，高质量的教育政策文本在促进人才发展、提升服务质量方面发挥积极作用^[8]，社会工作领域和教育领域在政策设计和实施上存在一定相似性，社会工作人才队伍建设政策的文本质量会对我国社会工作的发展产生直接影响。^[9]然而，现有研究主要关注社会工作人才队伍建设政策的宏观效果，缺乏对政策文本质量的具体评价，也缺乏有效的模型和量化工具来评估政策文本优化空间。近20年来，社会工作人才队伍建设相关政策文本的质量及其演变趋势如何？如何对政策文本进行改进，以提升社会工作人才队伍建设的总体效能？这些问题的研究具有重要的现实意义和紧迫性。基于此，本文选取近20年来12项针对社会工作人才队伍建设的政策文本作为研究对象，拟以PMC(Policy Modeling Consistency)指数模型为研究工具，通过对政策文本质量的量化评估，总结其设计的趋势与不足并提出优化建议。这不仅有利于丰富社会工作政策质量的评价方式，也能为政策制定者提供具体的政策优化依据。

一、文献回顾

(一)社会工作人才队伍建设政策研究

在我国社会工作发展历程中，人才队伍建设始终占据核心地位。自2006年以来，我国社会工作人才队伍建设取得了显著成就，在应对社会结构风险、推动社会治理创新方面发挥了积极作用^[10]，司法^[11]、医务^[12]、精神健康^[13]、青少年^[14]、老年人^[15]等专门领域的社会工作人才队伍建设越来越受到学界关注，但总体上仍面临诸如人才流失率高、结构不合理、区域发展不平衡、本土化不足等问题。^[16-17]其中，农村地区社会工作人才队伍建设尤为薄弱，普遍面临总量稀少、覆盖面窄、资金不足、专业性不强、社会认同度低等挑战。^[18-19]

已有研究表明，我国社会工作政策从无到有，从碎片化到系统化，从单一到多元，从失衡到均衡，逐步走向专业化、职业化和规范化，为社会工作发展提供了有力的制度保障^[20-21]，其中人才队伍建设政策更是推动我国社会工作人才队伍发展的决定性因素。目前，关于社会工作人才队伍建设政策的研究主要集中在政策质量评估方面。例如，仝秋含通过对2009年至2018年社会工作政策的内容分析，发现在人才队伍建设方面存在专门政策数量不足、部委间合作不充分以及缺乏专门法律法规等问题。^[22]林晓佳通过对2004年以来的32份重要政策文件进行内容分析，发现我国社会工作人才队伍建设的政策能力建设工具使用较多，而劝告工具和激励性工具相对不足，政府对人才教育和培育的关注度较高，但对人才留用和保障、人才预测和规划的关注度较低。^[23]

现有关于社会工作人才队伍建设政策文本质量的研究多从政策工具、政策主体等单一维度进行分析，缺乏对政策文本整体质量的综合评估，难以揭示政策文本在不同维度上的相互作用及其对政策效能的影响。另外，这些研究多采用内容分析法对政策文本进行定性分析，缺乏系统性的量化评估，难以全面、客观地反映政策文本的质量及其演变趋势。

(二)政策质量评价与PMC指数模型的应用

政策质量由设计质量、过程质量和结果质量三个维度构成。^[7]其中，政策设计质量受多种因素影响，包括政策环境、政策系统、政策行动者、政策能力和政策资源等。根据政策设计理论，政策的各个组成部分(从目标设定到工具选择，再到目标群体定位)必须在整体框架内协调统一。^[24]高质量的政策设计需要综合考虑这些因素，确保政策内容合理合法、切实可行，并符合利益相关者的诉求。^[25]

PMC指数模型是一种对政策设计质量进行量化评价的方法，最早在2011年由Ruiz Estrada基于“Omnia Mobilis”假说提出。该假说认为，世界中的所有事物都在不断变化且相互关联，因此在政策建模过程中，不应忽视任何相关变量，而应将所有变量视为同等重要，并且在分析政策时需要全面考虑这些变量的影响。PMC模型通过三大核心维度，即P(政策性质)、M(政策目标)和C(政策内容)，对政策进行多维度评估，运用量化分析方法来评估政策的一致性和协调性。该模型具备全面的变量设定，能够直观地量化政策文本内部一致性的水平，并揭示其优势与劣势，同时实现单一指标评价与多维度评价的有机结合。^[26]2015年，张永安等首次将PMC指数模型引入国内区域科技创新政策文本研究，从政策性质、功能、时效、领域、作用等层面全面评估政策质量，开辟了国内政策文本量化评价的新路径。^[27]

当前PMC指数模型已广泛应用于医药卫生与健康^[28]、农业经济^[29]、国家行政管理^[30]、新兴科技应用^[31]等政策领域，在社会工作相关政策领域也有所涉及。例如，袁浩宇等运用PMC指数模型从政策性质、内容、领域等层面对社会工作的相关政策进行深入评估。^[9]徐华等基于PMC指数模型，结合文本挖掘与内容分析方法，从政策性质、级别、重点等层面对乡镇(街道)社工站政策进行量化分析。^[32]张超和张亚利引入PMC指数模型从政策主体、客体、工具等层面对政府购买社会工作服务政策进行质量评估。^[33]

尽管PMC指数模型在政策文本量化研究中具有一定的应用成效，但该模型也存在指标体系构建的主观性问题。^[34]因此，本文在进行指标体系构建过程中，一方面借鉴其他领域学者的指标构建方法，另一方面借助Python和Jieba分词工具对社会工作人才队伍建设政策文本进行词频分析，通过高频词进行指标构建，以提高指标构建的客观性。期望通过该方法，构建PMC指数模型，对近20年来中央及地方发布的12项社会工作人才队伍建设政策进行分析，探讨各项政策的优缺点及改进方向。

二、研究设计

(一)政策来源与样本选择

对相关政策文本的收集与预处理，以及从中挖掘通用特征，可为指标变量的精准辨识提供有益借鉴。^[35]本文以2007年至2023年中央与地方层面发布的社会工作人才队伍建设相关政策为研究对象，采用多元化检索手段展开分析。首先，以“社会工作人才队伍建设”为检索关键词，在北大法宝、中国知网政府文件库、中共中央人民政府网站国务院政策文件库及各省民政厅官方网站进行初筛；接着，利用百度、Google等搜索引擎进行补充查询；最后，剔除公示、复函类非正式文件。

在此基础上，为提升样本的可比较性与覆盖面，本文选取12项具有代表性、覆盖度较高的社会工作人才队伍建设政策作为量化研究的对象(见表1)。样本选择主要考虑三个方面。(1)时间跨度。2011年11月8日，由中央组织部、中央政法委、民政部等18个部门联合出台的《关于加强社会工作专业人才队伍建设的意见》(下称《意见》)作为中央层面首个面向社会工作专业人才的专门文件，对我国社会工作事业发展具有里程碑意义。本文以该《意见》发布时间为分界线，抽取2011年及以前6份政策样本，抽取2011年以后6份政策样本，时间跨度涵盖了从“十一五”后期到“十四五”期间多个重要阶段，既体现了政策发展与演进脉络，又能反映不同阶段对社会工作人才队伍建设的重点关注。(2)调控范围。既包含民政部颁布的全国层面政策，也包括地方民政厅出台的区域性政策，覆盖了国家与地方两级政策制定主体。(3)地域分布。政策地域包括华北、华东、西北、西南等地区，地理分布相对广泛，经济实力存在差异，具有较好的区域代表性。基于此背景，可以将政策样本在不同发布时间进行纵向比较，不同发布地域之间进行横向比较，从多个维度立体地对政策进行剖析，以突显我国社会工作人才队伍建设政策的主要特征。

(二)样本预处理

Python语言是一门面向对象的解释型编程语言。^[36]Jieba作为Python生态中的中文文本切词工具，可依据文本语义进行精细分词，进而应用于文本挖掘、信息检索以及自然语言处理相关领域。^[37]本文借助Python和Jieba分词工具对社会工作人才队伍建设政策文本进行词频分析，排名前60位的词汇及词频统计如表2所示。

为更深入了解政策文本中高频词之间的关联，本文运用微词云绘制了词云图和语义网络分析图，如图1和图2所示。政策文本的词云图直观展示了政策内容的核心主题和关键用词，“社会工作”“人才”“服务”“建设”等词汇占据显著位置，反映了政策文本的核心聚焦点，即围绕社会工作人才队伍的建设与服务展开。诸如“机构”“专业”“基层”“试点”等词汇的突出显示，进一步说明政策内容注重机构发展、专业化培养及基层服务的探索与推广，表明政策的设计兼顾了宏观的整体规划与微观的具体实施。语义网络分析图揭示了政策文本关键词之间的语义关联与结构关系。“社会”“人才队伍”“专业”“服务”处于网络的核心位置，与“机构”“政策”“试点”“基层”等多个节点形成密切联系，反映了政策围绕社会工作人才队伍建设的核心内容展开。此外，“领域”“规划”“志愿者”“评价”等节点与核心词的连接，表明政策内容注重领域的多样化覆盖、规划的科学性以及政策实施的评估机制。

三、PMC指数模型的构建

(一)变量的分类与参数识别

根据PMC指数模型的构建准则，本文参考以往研究关于政策评价指标的设定，同时使用Python提取的文本高频词作为依据^[38]，最终选定9个一级变量与50个二级变量(见表3)。

(二)构建多投入产出表

多投入产出表在存储海量数据的同时，可从多个维度对单一变量进行测度，其构建是确定指标权重的重要环节。本文依据社会工作人才队伍建设政策的相关评价标准，建立相应的多投入产出表(见表4)。在参数设定上，对二级变量采用二进制赋值：当政策文本涉及该二级变量内涵时，参数值为1，否则为0。

(三)PMC指数计算

PMC指数模型的计算步骤如下：首先，将所确定的一、二级变量分别导入多投入产出表加以整合；其次，依据公式(1)和(2)对二级变量进行参数赋值；然后，参考公式(3)并结合先前赋值结果，计算一级变量的数值；再次，通过公式(4)将全部一级变量加总，生成目标社会工作人才队伍建设政策的PMC指数；最后，根据该PMC指数值对所选政策样本进行系统化评估与分析。

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

(1)

$ X=\left\{{{X}}_{{R}:}\left[\mathrm{0,1}\right]\right\} $

(2)

$ {X}_{i}=\sum _{j=1}^{n}\frac{{X}_{ij}}{n\left({X}_{ij}\right)} $

(3)

$ \begin{split} {{\mathrm{P}}}{{\mathrm{M}}}{{\mathrm{C}}}=&\left[{{X}}_{1}\left(\sum _{{j}=1}^{6}\frac{{X}_{1{j}}}{6}\right)+{{X}}_{2}\left(\sum _{{j}=1}^{3}\frac{{X}_{2{j}}}{3}\right)+{{X}}_{3}\left(\sum _{{j}=1}^{3}\frac{{X}_{3{j}}}{3}\right)+\right.\\&\left.{{X}}_{4}\left(\sum _{{j}=1}^{4}\frac{{X}_{4{j}}}{4}\right)+{{X}}_{5}\left(\sum _{{j}=1}^{13}\frac{{X}_{5{j}}}{13}\right)+\right.\\&\left.{{X}}_{6}\left(\sum _{{j}=1}^{5}\frac{{X}_{6{j}}}{5}\right)+{{X}}_{7}\left(\sum _{{j}=1}^{4}\frac{{X}_{7{j}}}{4}\right)+\right.\\&\left.{{X}}_{8}\left(\sum _{{j}=1}^{4}\frac{{X}_{8{j}}}{4}\right)+{{X}}_{9}\left(\sum _{{j}=1}^{8}\frac{{X}_{9{j}}}{8}\right)\right]\\[-10pt] \end{split} $

(4)

(四)PMC曲面构建

PMC曲面图能够将PMC指数量化评价的结果形象地展现出来，横纵轴分别代表不同的一级指标，Z轴则代表PMC指数的具体得分。政策质量不仅在于政策各维度得分的高低，还在于政策各维度得分的均衡程度。政策均衡程度可以通过PMC曲面的凹陷程度来分析，即用曲面的最高峰点数值与最低谷点数值的比值来衡量。曲面凹陷程度越小，表示该政策在各指标上的表现越均衡，越接近“完美政策”，从而等级越高。PMC矩阵是绘制PMC曲面的基础出发点。本文依据公式(5)建立3×3矩阵以实现曲面图的呈现。最终，采用Matlab软件对选取的12项政策进行PMC曲面可视化，结果如图3至图14所示。

$ {{\mathrm{PMC}}}{曲面}=\left[\begin{array}{ccc}{X}_{1}& {X}_{2}& {X}_{3}\\ {X}_{4}& {X}_{5}& {X}_{6}\\ {X}_{7}& {X}_{8}& {X}_{9}\end{array}\right] $

(5)

四、社会工作人才队伍建设政策量化评价的实证分析

(一)整体解读

根据PMC指数公式计算得到的分数结果，对政策进行评级，不同得分对应不同等级，评级标准参考邹凯等人的研究，共分为五级：9—10分(完美)，7—8.99分(优秀)，5—6.99分(良好)，3—4.99分(可接受)，0—2.99分(不良)。^[38]12项样本政策的PMC指数均值为6.88分，等级都为“良好”及以上，表明社会工作人才队伍建设政策体系整体设计较合理；其中，2011年《意见》出台之前的政策均值为6.60分，等级为良好，《意见》出台之后的政策均值为7.16分，等级为优秀。在各评价等级方面，12项政策中有6项“优秀”、6项“良好”，P₃、P₆、P₇、P₁₀、P₁₁与P₁₂政策效力等级为优秀，排序为P₇>P₆>P₁₂>P₁₁>P₃>P₁₀，其中4项政策发布时间在《意见》出台之后，具体情况如表5所示。PMC指数均值和政策评价等级都说明《意见》出台之后，社会工作人才队伍建设政策更加完善，政策质量有所上升。

将前9项一级指标的均值做成雷达图(见图15)，可以更直观地反映出社会工作人才队伍建设政策存在的短板及未来需进一步完善的重要方面。由此可见，X₂调控范围、X₇政策功能、X₈政策评价的均值都大于0.8，反映出这些政策在发布和执行上具有较高的权威性和广泛的覆盖面，有助于实现政策的一致性和规范化，具有推动发展、规范管理、领导方向、保证成效等功能，获得了依据充分、方案科学、内容翔实、目标明确等评价。X₃政策时效是得分均值最低的一项，说明国家或地方在制定社会工作人才队伍建设政策时大多涉及短期内容(1年至3年)，而缺乏大于5年的长期规划，这一缺陷在《意见》出台之前的文本上体现得尤为明显。

对政策各维度的二级变量进行具体比较，发现早期政策较多集中于描述性、引导性和短期目标，缺乏对社会工作需求的预测、问题诊断和长期布局，多以国家级层面和试点建设为主，政策受体也相对单一，整体依据不够充分。随着《意见》的出台，政策在预测性和诊断性上有所提升，监管性和技术领域应用虽仍显不足，但时效从短期转向中长期规划，内容也从简单试点逐步扩展到涵盖社会组织培育、社区建设、志愿者培养以及城乡结合等更多元要素，规范管理、财政保障和人才培养得到加强。与此同时，大多数政策在政治、经济、文化、社会领域均有所涉及，且逐渐强调推动发展、领导方向和保证成效等功能，但对规范管理和信息化技术的关注度仍待提高。党建引领和宣传推广多为激励措施的重要组成部分，大部分政策在财政、社会力量与人才培养上成效显著，唯独社会工作督导等方面尚缺乏完善的配套机制，容易导致政策执行过程中的不规范和质量难以保证。整体来看，《意见》的出台为后续政策提供了明确的权威性依据和理论支撑，使政策在科学性和连贯性上显著提升，但在监管手段、技术应用和督导支持等方面仍需进一步完善。

综上所述，随着《意见》的出台，社会工作专业人才队伍建设政策质量发展呈上升趋势。通过对政策级别的纵向比较和不同地方政策的横向比较发现，在同一时间段内，国家政策因其发布层级较高、资源投入较多，整体质量优于地方政策。而在不同地区之间，无论经济是否发达、地理位置是否优越，政策质量差异都不大，表明地方政策在制定和执行中受到资源限制和政策设计水平的影响不大，均服从中央统筹安排，没有出现显著差异。

(二)各政策质量评价

为深入了解各项政策在不同维度的表现，并评估其对社会工作人才队伍建设的影响力和有效性，本文对各政策一级变量的PMC指数与均值进行对比，识别各政策的优势和不足，明确政策在哪些方面相对欠缺，为政策优化提供依据。

政策P₁的PMC指数为6.42分，在12项政策样本中排名第10，等级为良好。P₁的政策性质X₁、政策时效X₃、政策内容X₅、政策领域X₆、政策功能X₇、政策评价X₈均低于平均值。尽管作为国家层面的政策，P₁在覆盖面和规范性上具有较强的指导作用，但由于其制定时尚处于早期探索阶段，部分内容在政策功能、评价和长期规划方面尚未细化。在政策时效X₃上，P₁距离平均值较远，反映出当时政策侧重短期试点建设，缺乏延续性。在政策领域X₆上，P₁缺乏涉及政治和技术领域的内容。

政策P₂的PMC指数为5.43分，在12项政策样本中排名最后一位，等级为良好。除了政策功能X₇以外，P₁的其他指标均低于平均值。P₂调控范围为省级，地域覆盖较单一，内容针对性较强，重点关注河北省的需求。在政策评价X₈上，P₂距离均值最远，反映出早期政策的制定缺乏相关经验。政策内容较为单一，未聚焦于社会工作职业水平、实务能力、志愿者培养和项目合作等方面。在激励措施方面，缺乏督导支持及宣传推广等内容。

政策P₃的PMC指数为7.03分，在12项政策样本中排名第5，等级为优秀。P₃的政策时效X₃、政策内容X₅、政策评价X₈低于平均值。作为国家层面的政策，P₃在调控范围、功能和内容方面表现较好，但政策时效较短，政策评价也有待提升，政策依据不够充分，内容也不够翔实，影响了政策的可持续性和实施效果。

政策P₄的PMC指数为6.83分，在12项政策样本中排名第7，等级为良好。P₄的政策时效X₃、政策内容X₅、政策领域X₆、政策功能X₇、激励措施X₉均低于平均值。这反映出该政策改进了前一项政策依据和内容，但仍未涉及社区建设等内容，未能充分融入资源整合与支持措施，激励机制较弱，X₇政策功能受到管理上的限制。

政策P₅的PMC指数为6.05分，在12项政策样本中排名第11，等级为良好。P₅是一项中央政策，在调控范围X₂和政策受体X₄方面高于平均值。但P₅的政策性质X₁、政策时效X₃、政策内容X₅、政策领域X₆、政策功能X₇、政策评价X₈和激励措施X₉均低于平均值。政策的预测性、监管性、诊断性较弱，可能是因为在培养志愿者上缺乏相关经验，没有完全分清志愿者和社会工作者培养的区别，也缺乏机构建设、督导支持、党建引领等激励措施，导致政策短期导向明确，但缺乏长期发展规划。

政策P₆的PMC指数为7.83分，在12项政策样本中排名第2，等级为优秀。P₆的政策性质X₁、政策内容X₅和激励措施X₉略低于平均值。作为国家级政策，P₆在政策功能、评价、受体方面表现突出，但仍缺乏监管性和诊断性，忽视了社区建设、社工实务等，激励措施未涉及督导支持和机构建设。

政策P₇的PMC指数为7.95分，在12项政策样本中排名第1，等级为优秀。该政策各个一级变量基本接近或高于平均值，尤其是在调控范围、时效、功能和评价方面表现突出。政策整体设计完善，建议继续保持现有执行水平，并在实施中进一步完善评估和反馈机制，以持续保持政策的高质量。

政策P₈的PMC指数为6.55分，在12项政策样本中排名第9，等级为良好。P₈的政策性质X₁、调控范围X₂、政策时效X₃、政策受体X₄、政策功能X₇均低于平均值。政策在内容和评价方面表现良好，但由于政策为地方政策，缺乏预测性、监管性和诊断性，没有涉及规范管理，影响了政策的有效性。

政策P₉的PMC指数为6.71分，在12项政策样本中排名第8，等级为良好。P₉的政策性质X₁、调控范围X₂、政策受体X₄和政策内容X₅低于平均值。政策在功能方面表现良好，但没有涉及社会组织、社区建设、社工实务、基层民政等内容。

政策P₁₀的PMC指数为7.02分，在12项政策样本中排名第6，等级为优秀。P₁₀的调控范围X₂、政策受体X₄、政策功能X₇和政策评价X₈低于平均值。该政策在功能上未涉及规范管理，在评价上政策依据不够充分。

政策P₁₁的PMC指数为7.35分，在12项政策样本中排名第4，等级为优秀。P₁₁的调控范围X₂、政策受体X₄和政策功能X₇略低于平均值。该政策整体设计完善，在内容和时效方面具备较高水平，但在级别和覆盖面上稍显不足，也缺乏规范管理的功能。

政策P₁₂的PMC指数为7.40分，在12项政策样本中排名第3，等级为优秀。P₁₂的调控范围X₂、政策受体X₄和激励措施X₉略低于平均值。该政策在整体功能、内容和评价上均表现良好，但在激励机制和层级覆盖上仍有改进空间，缺乏督导支持和宣传推广等内容。

五、结论与建议

(一) 研究结论与讨论

本文采用PMC指数模型，对12项社会工作人才队伍建设政策进行量化评价，通过计算和比较各政策的PMC指数，对比各政策在政策性质、调控范围、时效、受体、内容、领域、功能、评价、激励措施的表现，识别出政策在各维度上的不足与改进空间。

第一，整体上看，12项政策评级有6项“优秀”、6项“良好”，体现了社会工作人才队伍建设政策设计较为合理，在推动社会工作人才培养和服务体系建设方面具有积极作用。政策在引导社会工作机构发展、强化人才培养机制、支持基层服务体系建设等方面形成了一定的规范性和针对性，为社会工作人才队伍建设事业发展提供了有力支持。在政策实施效果上，社会工作人才队伍规模扩大，我国持证社会工作者已超过100万人，服务体系优化发展^[44]，与政策设计质量相互印证。

第二，随着年份推近，社会工作人才队伍建设政策质量呈上升趋势，政策整体设计逐步完善。尤其是在2011年《意见》出台之后，政策在内容丰富性、时效延展性和激励措施等方面有明显提升。政策逐渐从早期的试点探索转向全面覆盖，且内容更加关注社会组织、社区建设、志愿服务等方面，激励措施也更加注重机构建设和资源整合。本文的发现与学者们提出要改革人才培养机制与职业保障机制，加强人才管理体制^[6]与社会工作机构建设^[45]相吻合，为社会工作人才队伍的培养和服务体系的建设提供了有力依据。

第三，尽管政策质量有所提升，但仍存在一些亟待改进的问题。一是缺乏完善的监督和督导机制，导致在政策执行过程中的规范性和持续性难以保障。二是技术应用领域覆盖不足，未能充分利用现代科技手段(如大数据、人工智能等)，提升社会工作服务的智能化和高效化。三是长效机制不健全，部分政策仍偏重短期目标，缺乏长期规划与稳定支持，影响了政策的持续性和系统性。在政策实施效果上，当前社会工作人才培养仍面临着整体规模小，专业化、职业化程度不高，人才培养与需求脱节，职业教育、继续教育发展滞后等挑战。^[46]本文强调了在政策执行过程中加强监管和反馈机制，推动技术应用和长效保障机制建设的重要性，为社会工作专业人才队伍建设面临的困境提供政策设计上的解决方案。

本文基于政策设计理论，通过建立PMC 指数模型量化指标体系来整合评估政策文本核心要素，弥补了传统定性分析的主观性与碎片化局限，强调了目标群体、政策工具与政策目的之间的紧密匹配，构建了系统化的政策评价框架，为社会工作人才队伍建设政策研究提供了新视角和实证方法。在中央社会工作部和地方各级党委社会工作部门成立以及“大社会工作”战略推进的时代背景下，本文的成果不仅符合推动社会治理现代化和高质量发展的要求，也为社会工作“新本土化”进程中政策体系的完善提供了参考。

(二)政策建议

1.建立全面的政策监督与督导机制

政府可以设立专门的政策监督和督导机构，明确责任主体，负责跟踪和评估社会工作人才队伍建设政策的实施效果，通过制定标准化的评价指标体系，对政策执行过程进行系统性、持续性的监督和检查。同时，引入第三方评估机构进行独立监督，以确保评价过程的公正性和透明度。还可以运用大数据分析和人工智能技术，收集和处理政策执行过程中的相关数据，及时识别问题和偏差，并通过智能预警技术发现可能影响政策效果的潜在风险，从而提升监督工作的精准性和效率。最后，应强化政策执行责任，推动公众参与和实现监督透明化，并实施问责机制，对政策执行不力或监督不到位的相关部门和机构进行责任追究。

2.加强技术应用，提升社会工作人才管理能力和服务效率

为了提升社会工作人才管理能力和服务效率，建议进一步支持大数据分析、人工智能和信息化管理系统等现代科技手段在社会工作中的应用。例如，利用大数据技术进行需求分析，精准匹配服务资源；通过智能化管理平台提升人才管理和服务流程的效率；开发在线培训和AI工具，为社会工作人才提供持续的指导和专业支持。与此同时，应加强技术支持的基础设施建设，尤其是在欠发达地区加大资源倾斜力度，以缩小区域间的数字化差距。此外，建议政府通过政策激励引导社会组织和企业参与技术创新，形成政府、企业、学校、社会多方合作，共同推动社会工作人才队伍建设领域的数字化和智能化转型。

3.构建长效保障机制，确保政策持续性

建议国家构建长效保障机制，将社会工作人才队伍建设纳入国家长期发展战略框架。一方面，可设立覆盖5年以上的长期政策规划，为社会工作机构建设、资源配置和人才培养提供稳定的制度保障。另一方面，应建立动态调整机制，通过定期评估政策的实施效果，根据社会需求变化及时调整政策方向和内容。同时，在资金保障方面，建议设立专门的社会工作发展基金，确保政策实施所需的资源充足。为进一步增强政策的执行力，还需加强政策宣传和利益相关方的参与，形成多方联动的良性互动机制，以推动社会工作人才队伍建设的可持续发展。

本文为优化社会工作人才队伍建设政策提供了实证依据，但也存在一定局限性。比如，本文选取的政策样本仅为12项，虽然这些样本具有代表性，但仍不能完全涵盖全国范围内所有社会工作人才队伍建设的政策文本。未来研究可以扩大样本范围，纳入更多政策，以提高研究的普适性和准确性。此外，过程质量与结果质量是政策质量的重要组成部分。未来可以开展其他实证研究，将政策设计质量与政策实际的实施过程与结果相结合，提供更加全面的建议。