政府公共服务注意力配置与公共财政资源的投入方向选择

文宏++赵晓伟

摘要：基于有限理性的注意力基础观，选取中部六省为研究样本，通过对2007～2012年的政府工作报告进行自动文本分析，测量历年政府部门对基本公共服务各个方面注意力的高低，将注意力的测量结果与政府历年财政支出的投放方向进行比对并进行回归分析。研究结果表明，政府公共服务注意力配置与公共财政资源投入方向之间呈正相关关系。

关键词：基本公共服务；财政投入；政府工作报告；注意力

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.06.02

中图分类号：F123 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2015）06-0005-05

注意力基础观[1]历来是管理学领域决策行为研究的关注焦点。基于有限理性假说，决策者的注意力是一种稀缺资源，决策的重点在于决策者将注意力集中到哪些地方，直接关系到其决策的结果 [2]。由于组织决策者的时间及精力有限，决策者不可能在同一时间段相同程度地关注与决策相关的所有事项，组织决策同样与相关组织决策者的注意力密切相关，组织决策的内容及方向取决于组织决策者的注意力聚焦在哪些议题。因此注意力概念随之引入组织决策领域，为理解和阐释组织行为提供了一个全新的视角，尤其是用来解释组织如何分配资源，以及如何投入精力在不同的议题及目标领域。然而在现有的相关研究中，很少有对公共组织尤其是政府行为动机及资源投入方向选择之间内在机理的研究。本文从组织注意力基础观的视角，选择中部六省政府工作报告（2007～2012年）文本进行分析，测试省级政府在公共服务领域的注意力分配，研究政府公共服务注意力配置与公共财政资源投入方向选择的内在机理。

1 研究框架

1.1 公共服务均等化与公共财政投入

建立健全的基本公共服务体系，推进基本公共服务均等化，使经济发展的成果均等地惠及全民，是我国现阶段改革和发展的目标。随着经济社会的发展，基本公共服务均等化与公共财政投入之间的关系愈发密切。近年来，无论是实践还是理论方面，从公共财政的角度出发研究基本公共服务均等化问题已成为公共管理领域的热点，现有研究多从公共财政的角度来研究基本公共服务均等化的推进和优化以及对基本公共服务的效率评估问题，国内学者也大多止于从公共财政的效率评估入手来进行研究。从一定程度上来说，公共财政资源的投入及分配方式直接影响甚至决定着基本公共服务的实现程度[3]。

政府是基本公共服务均等化的推行者及公共财政投入的具体实施者，基本公共服务均等化与公共资源投入的目标都是为了满足公共需要，实现公共利益最大化[4]。基本公共服务均等化的实现需要政府财政投入作为物质支撑和前提保证，只有政府拨付财政资金并投入至相关的公共服务领域，基本公共服务才能得以实施。然而，由于基本公共服务所涵盖的领域十分广泛，在有限的财力条件下，相对稀缺的公共财政投入与旺盛的基本公共服务需求之间存在着较大的矛盾，政府不同的公共财政投入取向决定着基本公共服务的不同实现水准，因此，基本公共服务均等化与公共财政投入之间关系密切，公共资源的投入力度及方向是衡量基本公共服务均等化的重要指标。

1.2 政府工作报告的地位及作用

政府工作报告是常见的一种公文形式，各级政府必须在每年召开的当地人民代表大会和政治协商会议上向大会主席团、到会的人大代表和政协委员发布这一报告。政府工作报告历经起草、征求意见、接受审议等环节，是政府行政意志的正式表述，是政府重要的施政文本。政府工作报告行文形式规范，词汇及句法使用严谨，具有高度的权威性。其主要内容涵盖了过去一年的工作回顾及当年的工作任务及计划，涉及到政治、经济、文化等各个方面，对基本公共服务各个领域的内容都有所涉及，集中体现了在一段时期之内政府工作的重心所在，是政府具体政策制定及执行的重要依据。因此，政府工作报告具有较为可信的研究价值。在本文的研究中，通过利用科学量化的文本分析方法，系统分析一段时期的政府工作报告，将文本性质的、定性的文本信息材料科学地转化为定量直观的数据材料，对政府工作报告从定性和定量两个方面进行深度挖掘和研究，可以深入了解和准确掌握政府在各个时期的工作重点和关注点。

1.3 公共服务供给过程中的注意力配置

在公共服务供给的实践过程中，政府所掌控的公共资源相对有限。在特定时期内公共资源总量相对确定的前提下，政府决策决定了公共财政资源（多以财政投入形式出现）的投放方向及比例。不同的政府决策将会导致各个公共服务领域的公共财政资源有所差别，这与政府对不同领域公共服务的关注度存在较大关联。尽管外部事件是影响决策的重要因素，但它只有首先受到决策者的关注才能进一步在决策过程中发挥作用[5]。因此，政府注意力的配置是政府基本公共服务供给的重要影响因素。实现基本公共服务的均等化是各级政府的重要职责。如何更有效地将有限的财政资源投入至不同领域的公共服务供给，且平衡不同领域公共服务的投入比例，是当前政府提升基本公共服务均等化的难点重点，也是当前政府决策面临的重要挑战。本文关于基本公共服务注意力与财政投入方向选择之间的研究，将有助于打开政府决策的黑箱，破解政府注意力配置与公共财政投入以及公共服务均等化之间关系的机理。

1.4 理论假设和研究设计

基本公共服务供给的质量与数量很大程度取决于政府对相关领域的财政投入。而公共财政资源的投入数量及比例又与决策者对不同领域的注意力紧密相关。即当政府决策者将更多注意力配置到基本公共服务的某一领域时，相关领域的财政投入就会增加；反之，当政府决策者在某一基本公共服务领域的注意力配置减弱时，该领域的财政投入将会相应减少。因此，本文作出假设：政府对公共服务的注意力配置与财政投入呈正相关关系。在具体操作过程中，将政府对某一领域基本公共服务的注意力设为自变量，将政府在该领域的财政投入设为因变量，自变量和因变量之间呈正相关关系。

基于以上假设，本文利用定性软件QSR Nvivo10对中部六省六年的政府工作报告进行自动文本分析，测量政府对基本公共服务各个领域的关注度。汇总归纳中部六省六年间相关公共服务领域的投入，与各个基本公共服务领域相对应的财政投入。将汇总成表的对基本公共服务的注意力（自变量）和对相对应领域的财政投入（因变量）共计324组数据导入SPSS软件进行回归分析，对上述相关性假设，即基本公共服务某个领域关注度的高低与政府在相关领域的公共财政投入的多少紧密相关进行验证。

2 研究工具及样本选择

2.1 文本分析方法和QSR Nvivo10 软件的运用

文本分析方法（Text Analysis）又称为内容分析方法（Content Analysis），是一种基于定性研究的量化分析方法，是“基于社会科学目的，任何用于文本（或者其他符号材料）上的方法学上的度量”[6]。文本分析方法早期主要应用于情报学中，近年逐步被引入到企业管理和公共管理领域，在现代社会科学领域得到广泛运用。文本分析方法的运用基于WhorfSapir假设所提出的原理，认为人的语言是其心智处理过程的一个映射，人的认知倾向和关注的焦点在其经常使用的文字中有集中的反应，人们经常使用的文字处于人们认知的中心地带，反应了其思维中最为关注的部分[7]。因此，文字使用频率的变化反映了人们对于事物关注程度的变化[8]。基于此，本文通过对文本资料中出现的某些关键词的词频统计，深度挖掘文本资料，将语言文字等定性资料转换为定量的直观的统计数据，抽离具体文本素材的特定使用情景，可以准确地推断和获知文本关注重心。由于世界上的信息大多数为定性的、非结构或者半结构的文本信息[9]，致使大部分文本信息不能直接使用统计软件进行分析，而仅仅通过字面理解进行定性分析往往容易受到有限理性的影响而对文本的解读出现偏差[10]。本文所采用的文本分析方法借助QSR Nvivo10软件进行客观的统计，计算研究领域紧密相关的词组频数，可以将定性的文本资源转换为直观的数据资料，能够一定程度上有效克服或者降低定性的、非结构性的文本资料由于有限理性的存在而带来的研究误差。

QSR Nvivo10是一款自动文本分析软件，其主要功能是挖掘和分析各类性质的资料，用来处理各种非数字且无结构的信息，将这些信息转化为量化的数据，并加以管理。在具体的研究过程中，QSR Nvivo10软件一般会通过测量某一特定的词汇或者句子在研究文本中出现的频率或者频数来测量决策者的注意力。即根据研究问题确定管理者注意力配置的重点，选择一系列与研究问题紧密相关的关键词，然后通过对相关文件档案的内容进行文本分析，得出关键词在文件中出现的频数，从而测量管理者的绝对注意力或者相对注意力[11]。近年来，在国内注意力基础观以及以注意力基础观为依托的研究愈发多见，已经被广泛应用到企业管理，尤其是战略管理的研究中。在公共管理研究中，此方法的应用也已经初见端倪。吴建祖等从企

业注意力基础观这一视角对企业的国际化战略选择进行了研究，得出国际化战略的选择是由高管团队的注意力配置结果决定的结论[12]。魏丁等运用文本分析方法对客户价值体系和企业—客户价值感知差异进行了研究，探讨了内容分析在实证研究中的实践方法步骤[13]。在国内，文宏首次将以注意力基础观为原理的文本分析方法扩展到公共管理领域，借助QSR文本分析软件对建国以来64年间（1949～2012年）的全国政府工作报告进行数据分析，得出了政府对基本公共服务注意力的变化趋势[14]。

本文所采用的文本分析方法以注意力基础观为主要应用原理，以QSR Nvivo10软件为工具依托，通过对政府工作报告进行文本分析，抓取关键词语并分析它在所掌握的文件资料中出现的频度、背景等，来分析各级政府对基本公共服务领域的注意力变化，从文本分析的角度对基本公共服务的效果进行测评，并得出在众多亟须政府处置的社会事务中，政府如何形成相应的政策议程与决策机制，与政府注意力的聚焦程度密切相关，政府在基本公共服务领域的投入同样遵循这个原则的结论。

2.2 研究样本的选择

本文研究的文本材料来自于2007～2012年中国中部六省即：湖北、湖南、安徽、河南、山西、江西的政府工作报告，共计42篇。选择政府工作报告作为研究样本，首先是由于政府工作报告的权威性、官方性和正式性；其次是政府工作报告的易获取性，相对其他政府文本材料，省级政府工作报告容易通过公开渠道获取。六个省份位于我国中部地区，大致处于整个经济社会发展的中间区域，其GDP基本分布在31个省、市、自治区的中游（见表1），接近各个省份GDP的中位数水平，具有样本研究价值。

3 研究过程与研究结果

3.1 公共服务领域的注意力测量

本文严格按照文本分析方法相关步骤，测量政府对各个领域基本公共服务的注意力。首先，利用相关软件从文本中科学地提取与各个领域基本公共服务紧密相关的关键词；然后利用文本分析软件对政府工作报告进行文本分析，按照关键词建立节点，得出含有关键词的句子数；最后，统计文本总句子数，按照绝对注意力绝对注意力为包含有关键词的句子数与文本句子总数之比。即：绝对注意力=包含关键词的句子数/文本句子总数。 的计算公式计算出关键词在文本中出现的频率，得到政府对各个领域公共服务的注意力。

3.1.1 选取关键词

选取各个公共服务领域的关键词首先需要明确基本公共服务的范围，即什么是基本公共服务。尽管基本公共服务均等化问题已经成为当前的研究热点，但在我国并未就此形成统一的认识。霍布斯的传统理论认为，公共服务是政府的职能，即公共服务的领域位于政府职能的边界之内。本文依据目前形成共识的基本公共服务范围界定相应的领域为：科技、公共安全、教育、文体与传媒、社保与就业、医疗卫生、节能环保、城乡社区事务和交通运输。

划定基本公共服务的领域后，将其作为文本分析的一级关键词，按照一级关键词，利用ROSTcm6分词软件选取二级关键词，具体步骤为：首先将涉及的所有文本进行合并后导入ROSTcm6软件进行分词，选取词频数高于百分之五的词作为关键词选取的词库。通过专家咨询、共同判断等环节，从词库中选取与相关测量维度含义相近的词语作为文本分析的关键词。将文本导入QSR Nvivo10软件对原始文本中的关键词进行辨意，去掉歧义过多的关键词。从处理后的关键词词库中选取并确定本文研究所需的二级关键词。关键词词汇见表2。

3.1.2 关注度的测量

选定基本公共服务各个领域的关键词后，利用文本分析软件QSR Nvivo10对政府工作报告进行文本分析。以每个省份一年的政府报告为一个分析单位，对选定的9个一级关键词建立相应的一级节点并进行编码。在各个节点下，依次编码选定二级关键词，为其选定的基本公共服务领域计数，在编码过程中，需要按照文本情境对关键词的语义进行判断，符合相关基本公共服务领域含义范围的计入编码，不符合的则不计入。当一个句子中出现多个关键词时，每个关键词只能编码一次，当一个句子中关键词的含义不同时，则对这个句子重复编码计数。

通过建立节点和在相关节点下编码计数，最后得出各个领域中含有相关关键词的句子数，并统计文本总句子数，从而计算出关键词在文本中出现的频率，即在文本中有多少个句子含有选取的关键词，剔除歧义词频和在一句中重复出现的词频，计算出包含关键词的句子数占文本句子总数的百分比，就得到政府对基本公共服务各个方面的注意力。可以看出，政府对涉及基本公共服务的各个事项都有所关注，但对于基本公共服务的不同领域关注程度存在较大差异，在研究期内对就业与社保的关注度明显高于其他领域，说明政府将更多的注意力配置给此领域。

3.2 公共财政数据的客观采集和处理

由于本文对政府基本公共服务的关注度是从科技、公共安全、教育、文体与传媒、社保与就业、医疗卫生、节能环保、城乡社区事务和交通运输等9个方面分别测量，为与之相对应，对公共财政投入的数据数据来源为2008～2013年中部六省统计年鉴中财政支出的各项数据。 也从以上9个方面进行采集。为保证数据的客观真实性，公共财政数据来自各个省份的统计年鉴，从中提取在各个公共服务领域的财政投入数据。为了规避通货膨胀导致的投入增长误差，将数据进行了处理，即将相应年份各个领域的财政投入除以该年份的总投入，使用的是每个服务领域财政投入数额与当年财政投入数额之比，避免了通货膨胀带来的财政投入的比例性上升，更能真实地反应研究验证的内容。

3.3 实证分析

将研究的两组数据导入SPSS statistics 21进行自相关性分析，自变量为政府对各项公共服务的关注度，因变量为政府对各项基本公共服务的财政投入（见表3、表4、表5、表6）。

本文使用皮尔逊系数方法对各项公共服务占财政投入比例与其对应关注度的相关性进行分析。分析结果表明，二者之间存在显著相关，r（324）=083，p<001。相关的方向呈正值，表明政府对某项公共服务的关注度越高，相应领域的财政投入比例也会越高。根据科恩（1988）的标准，相关尺度为高。皮尔逊系数的平方（r2 ）进一步表明，各项公共服务占财政投入比例的69%可以用相应的关注度来进行预测。

以各项公共服务关注度预测相应领域的财政投入为一简单回归分析，由于数学基础相同，简单回归分析与相关分析的主要结果相同。Pearson相关系数与Beta均为083，且均达显著性水平。以各项公共服务关注度预测相应领域的财政投入有69%的解释力，F（1，322）=711627，p=0000，显示该解释力具有统计学上的意义。系数估计的结果指出，各项公共服务关注度能够有效预测相应领域的财政投入，Beta系数达083（t=26676，p=0000），表示公共服务关注度越高，相应的财政投入比例也会越高。

4 研究展望

本文在理论上提供了一种分析和解读政府决策行为的新方法。政府工作报告作为具有权威性的官方正式文本，是政府组织注意力的呈现载体，对政府工作报告的文本分析具有相当的科学性。本文的研究结果表明，政府的注意力配置是影响政府决策的重要因素，政府不同的注意力配置导致政府对不同领域公共服务的关注聚焦，进而影响政府公共财政投入方向和投放比例的调整，因而政府的决策和公共财政投入都与政府注意力的聚焦过程密切相关。作为一种全新的研究方法，在公共管理领域具有非常广阔的应用前景，不仅可以挖掘相关的政府官方文本资料，从注意力测量的视角为政府的科学决策提供辅助性思路，而且有助于政府在推进基本公共服务均等化、厘清财政投放等社会事务中做出更加全面合理的决策，推动更加科学的公共管理实践。

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（责任编辑：王 楠）