1.3　研究设计

1.3.1　研究思路

针对目前该领域实践与研究中存在的问题，从理论与实践的结合上开展三个方面的研究，即产业政策效果评价研究基础、产业政策对新能源汽车产业的影响效果评价以及面向公众的产业政策效果评价，其基本思路是：“确立评价基础→基于经济数据的效果评价→基于公众感知的效果评价”。首先，建立新能源汽车产业政策效果评价基础，主要包括政策特征量化分析、产业政策作用机理分析，为后续政策评价奠定基础；其次，基于新能源汽车产业政策特征数据和产业经济数据对政策效果进行评价，探究政策综合性、多样性和协同性对新能源汽车产业链上、中、下游产业绩效的影响；最后，从公众感知的视角，采用文本挖掘和情感分析的方法，评价新能源汽车产业政策实施效果。三方面主要研究内容是从政策评价基础构建到政策对产业绩效的效果评价，再到公众感知的政策效果评价，由此依次展开。通过对三方面研究内容的分析，不仅明确新能源汽车产业政策对产业绩效的作用机理，还能确定当前产业政策特征对产业链不同主体绩效影响的差异性，并把握公众对产业政策实施效果的感知，为新能源汽车产业政策的完善提供参考。

新能源汽车产业政策评价研究基础包括：一方面，基于政策科学理论，在对产业政策量化的基础上，提炼政策的三个特征（综合性、多样性和协同性），并采用恰当的方法对政策特征指标进行量化；另一方面，基于复杂适应系统理论，运用多主体仿真模型，在明确新能源汽车产业政策作用环境、政策主体、政策资源以及主体行为规则的基础上，构建产业政策作用机理仿真概念模型，运用AnyLogic仿真平台，模拟政策对产业绩效的影响过程，根据仿真结果揭示产业政策作用机理。政策特征的量化和政策作用机理的分析为政策效果评价奠定基础。

新能源汽车产业政策特征对产业绩效的影响评价研究，是在明确产业政策对产业绩效的作用机理后，进一步探究产业政策内部特征对产业绩效的影响效果，两部分研究在逻辑结构上是递进关系。产业政策特征影响产业绩效的效果评价研究，为进一步了解产业政策影响产业绩效的方式提供了不同的角度。本部分研究的思路是：在提出产业政策特征（综合性、多样性和协同性）的基础上，运用非平衡面板数据模型探究产业政策本身特征是否会对产业链不同主体绩效产生影响以及影响的差异性。在分析新能源汽车产业政策对产业绩效影响存在滞后性时，运用VAR模型分析产业政策特征对产业绩效的滞后影响情况。本部分研究，不仅丰富了政策特征研究的内容，而且通过分析产业政策对不同主体影响的差异性，为提高政策制定的精准性、有效性提供参考依据。

基于公众感知的新能源汽车产业政策效果评价，是对政策效果评价的补充。运用文本挖掘的方法从网络信息中提炼出公众对新能源汽车产业政策的感知与反应，从公众的视角分析新能源汽车产业政策执行效果，并从中发现当前政策存在的问题与不足。首先，确定公众对产业政策感知的研究框架；其次，分析公众感知的具体内容，包括感知重要话题、关注度分布以及重要热点话题的情感分析，从而把握公众对新能源汽车产业政策的反应，为完善落实产业政策提供决策支持。

1.3.2　研究内容

本研究围绕基于多源数据的新能源汽车产业政策效果评价展开，主要包括概念界定和理论基础、新能源汽车产业政策效果评价基础、产业政策特征对产业绩效的影响效果和公众感知的产业政策效果评价，具体研究内容如下：

（1）理论基础，包括第1章、第2章。首先，介绍文章的研究背景和意义，对产业政策评价、产业政策作用机理、政策量化及新能源汽车产业政策的国内外研究进行综述，明确目前研究的不足及可以改进的内容，进而确定本书的研究内容、研究方法及创新点；之后，界定产业政策及政策评价的内涵、产业绩效、新能源汽车产业链构成以及多源数据，明确后续研究的边界。

（2）新能源汽车产业政策效果评价基础研究，主要包括第3章、第4章。第3章内容阐述新能源汽车产业政策特征量化的过程，包括政策文本的获取、政策量化的维度以及政策特征的量化指标及方法。第4章内容分析新能源汽车产业政策作用机理：首先，构建新能源汽车产业政策作用机理研究框架；其次，明确产业政策作用环境和主体等，进而构建产业政策作用机理仿真概念模型；最后，基于多主体仿真模型，运用AnyLogic仿真平台分析新能源汽车产业政策对产业绩效的作用机理。

（3）新能源汽车产业政策特征对产业绩效的影响效果评价研究，主要包括第5章、第6章。第5章基于非平衡面板模型分析新能源汽车产业政策综合性、多样性和协同性对产业链上、中、下游产业绩效的影响。第6章是第5章内容的延伸，运用VAR模型分析产业政策特征对上、中、下游产业绩效的滞后影响效果。

（4）基于公众感知的新能源汽车产业政策效果评价，是本书第7章的内容。从公众对新能源汽车产业政策感知的角度，对政策的实施效果进行评价。首先，构建新能源汽车产业政策公众感知研究框架，详细介绍研究框架的理论基础、内容及流程；其次，系统地分析公众对新能源汽车产业政策的感知情况，包括新能源汽车产业政策公众感知的一般特征分析、公众感知的重要话题识别、话题关注度分析，以及对重要热点话题的情感评价，进而发现公众对新能源汽车产业政策的反应；最后，详细分析研究的结果。

（5）完善新能源汽车产业政策的建议，是本书第8章的内容。根据新能源产业政策作用机理研究结论、产业政策特征对产业绩效的影响结果，以及公众感知的新能源汽车产业政策效果评价结果，提出相应的建议，为新能源汽车产业政策的完善提供参考。

（6）对全文研究内容进行总结，给出研究结论，并针对研究的局限性，提出未来研究的方向和展望。

1.3.3　研究方法

（1）内容分析法

内容分析法（Content Analysis）是一种基于定性研究的量化分析方法，最早产生于传播学。美国传播学者Bernard Berelson认为内容分析是一种对传播内容进行客观、系统和定量描述的研究方法。内容分析将用语言表示的文献转换为用数量表示的资料，在进行分析时，排除主观判断，从已有材料出发，提炼出反映文献内容本质的量化特性。由于内容分析在分析非结构化文本时，能克服定性研究的主观性和不确定性，因此被广泛用于社会科学领域研究。

本研究将内容分析法运用到对新能源汽车产业政策的量化分析中，根据研究的问题确定对政策文本进行内容分析的角度，制定量化的标准，从政策力度、政策工具两个维度对政策内容进行量化，然后运用统计方法对政策特征进行量化分析。

（2）多主体仿真

多主体仿真（Muliti-Agent-Based Simulation）以复杂适应性为基础，采用“自下而上”的建模思想，强调仿真系统中的微观个体，通过消息机制链接个体，进而形成宏观仿真系统的构建[97]。其建模思路是将社会系统中的机构个体或行为人作为具有自主决策、拥有学习和记忆能力的主体，然后根据主体的实际行为设计仿真主体的行为规则，通过仿真系统中主体的相互作用来研究整个系统的作用规律。多主体仿真建模在复杂系统研究问题中应用广泛，尤其适用于多交互、自治性强、多个主体构成的复杂系统。

本研究运用多主体仿真分析新能源汽车产业政策对产业绩效的作用机理，将新能源汽车产业发展中的政府、产业链不同位置上的企业、消费者等作为主体，通过分析各主体的行为规则属性，呈现政策对产业影响的作用过程，根据仿真结果挖掘产业政策对产业绩效的作用机理，为政策调整提供依据。

（3）实证研究方法

实证研究（Empirical Research）方法是通过对研究对象的调查、观察获得大量事实、数据，利用统计推断的理论和技术，并经过严格的经验检验，运用数量模型对研究问题进行数量分析的研究方法，目的在于揭示问题的本质联系。实证研究方法回答的是“是什么”或“怎么样”的问题[98]，运用实证研究方法得到的结论是可检验、可确证的。实证研究方法来源于实证主义（Positivism）强调感觉经验、排斥形而上学，将现象当作认识的根源，要求科学知识是“实证的”。

本研究根据研究的问题及研究对象的特点，以新能源汽车产业数据和政策量化数据为基础，通过构建非平衡面板模型和VAR模型分析政策对新能源汽车上、中、下游产业绩效的影响以及滞后效果。

（4）文本挖掘

文本挖掘（Text Mining）又称文本数据挖掘（Text Data Mining）或文本知识发现（Knowledge Discovery in Texts），以非结构化的语言文本为挖掘对象，利用数据挖掘技术从大规模的文本集中提出隐含的、未知的、潜在有价值的信息的过程[99]。文本挖掘针对非结构化的自然语言文本，包括在线新闻、社交网络信息、科研论文、专利信息等电子化信息。文本挖掘涉及多学科知识和技术，综合使用数据挖掘、机器学习、统计学和可视化技术等。早期相关的研究关注文本挖掘的模型、文本特征的抽取等，目前已拓展到政策研究领域。

本研究主要运用文本挖掘的方法从社会网络信息中分析公众对新能源汽车产业政策的感知和评价，包括感知话题的类型、话题语义结构、重要感知话题的识别、关注度分析以及情感分析等。

1.3.4　技术路线图