公众参与政务微信活跃度的影响机制研究

[电子科技大学 成都 611731]

引言

政务微信是党政机构和行政事业单位注册微信公众号，并在微信公众号上发布各种政务信息，为民众提供相应信息与服务的平台，其作用主要体现在以下四个方面：为政府信息提供更为多样的表达方式；作为深社交、精传播、强关系的社交平台，为政府信息提供更为有效的传播方式；让政民交流沟通更加畅通；加强提升政府的服务能力。自2012年8月30日，我国第一个政务微信“广州应急—白云”开通并成功运营以来，政务微信公众号如雨后春笋般迅速发展起来。如今，政务微信已成为了我国“两微一端”政务新媒体发展模式的重要组成部分，成为了各个党政机构发布信息、提升政民关系、引导社会舆论的重要平台[1]。虽然创建在线政务微信平台的政府部门越来越多，但是政务社交媒体的公众参与活跃度不足正制约着政务微信的健康发展。如何更有效地发挥政务微信的作用和影响力，提升政务微信的传播力、服务力和互动力水平，成为了一个亟待解决的问题。

虽然现有国内外文献对消费型社交媒体平台用户参与作了较为广泛且深入的研究，但是，就政务社交媒体来说，用户方面的研究依然极其缺乏。考虑到消费型社交媒体和政务社交媒体在平台开办主体和用户参与动机等方面存在的显著差异性，现有基于消费型社交媒体平台的用户参与研究的结论自然无法推广到政务社交媒体情境中。有鉴于此，研究哪些因素影响政务社交媒体用户的参与是有积极意义的。这也是各级政务新媒体应用不断优化自身的信息传播、舆论引导和公共信息治理的能力的必然要求。

现有文献对政务社交媒体的研究主要聚焦于用户参与意愿与接受度的研究。吴云和胡广伟提出了一个政务社交媒体的公众接受模型。通过验证性因子分析发现，社会影响和社会评价是影响用户使用意愿的主要因素，绩效预期和感知可信性通过社会评价产生影响，而焦虑和付出预期影响不显著[2]。孙厚权等人采用社会网络分析法, 对政务微博中意见领袖的社会网络结构进行分析, 研究其社会网络的密度、中心性、位置与角色等问题[3]。谢丽娜梳理和总结了电子政务用户接受/采纳模型的相关研究[4]。谢丽娜和周庆山在技术接受模型、创新扩散理论和信任理论的基础上，结合政务微博的特点，构建了政务微博使用的影响因素模型[5]。徐蕾以政务社交媒体用户的接受意愿为研究对象，探索构建了政务社交媒体用户使用意愿研究模型[6]。刘晓琪建立了由用户的需求因素和信任为自变量、满意度为中介变量、微博使用经验为控制变量、政务微博用户参与为因变量的假设模型，并通过问卷调查方法收集数据验证了假设[7]。针对政务微博在突发事件中的信息发布及其影响，周莉等人采用内容分析法进行研究[8]。李宗富和张向先运用DEMATEL方法，识别出政务微信用户持续性使用意愿影响因素。刘增光则使用满足理论、梳理文献等方法，通过因子分析识别用户动机，并基于S-O-R框架和体验理论建立和验证了政务微博公众用户持续使用意愿的影响因素的结构方程模型[9]。谢起慧和彭宗超基于技术接受模型，通过结构方程模型，比较政务微博和政务微信不同的危机沟通机制[10]。

综合来看，目前用户视角的政务社交媒体参与行为研究主要采用问卷调查的研究方法从用户心理视角基于信息管理和图书馆情报学研究领域经典的信息接受与采纳模型进行了研究，且研究对象主要是政务微博。调研结论往往基于小规模的用户调研。考虑到政务社交媒体本质上可以看作是一个信息系统，本研究基于信息系统成功模型识别了影响用户政务微信参与活跃度的因素，并以此建立了一个计量模型。我们基于四川省21个市州政府（即18个地级市和西昌市、康定市、马尔康县）政务微信公众参与数据构建了一个以天为单位的面板数据集对提出的计量模型进行了检验。研究结果表明政务微信发文量、评论回复量、系统的定制化水平、是否每日发文对公众参与政务微信的活跃度均有显著的积极影响。研究结果不仅可以丰富对在线政务社交媒体环境下用户参与行为的理解，也可以帮助政务社交媒体平台管理者采取更具针对性的管理措施强化媒体用户互动，推进政务新媒体矩阵建设。

一、研究与假设

本文采用了信息系统成功模型对政务微信公众参与度活跃度的影响机理进行研究。信息系统成功模型由DeLone和McLean在1992年首次提出，在众多学者的深度分析挖掘补充后在2003年被改进。该模型认为，信息质量、系统质量和服务质量是信息系统成功的因素，它们会通过影响用户的使用意愿和用户满意来影响组织净收益。此理论一经提出便得到广泛应用。基于此理论，孙良文对电子政务服务进行了详细的分析，得出了电子政务成功的关键因素[11]。谢佳琳等人则将高校图书馆的用户标注行为作为研究对象，运用问卷调查和结构方程模型的方法，研究了系统质量、信息质量、服务质量、后悔以及满意等因素对用户标注行为的影响[12]。郭岷江等人将信息系统成功模型结合其他理论进行模型拓展，对我国卫生信息系统进行了分析并提出了改进的建议[13]。同时，回顾以往文献发现，系统质量、信息质量、服务质量会影响用户的参与意愿与参与活跃度。例如，王文韬等人提出了信息质量和系统质量对虚拟健康社区用户使用意愿有正向影响[14]。孙良文提出了政务社交媒体服务质量对用户参与的重要性[11]。徐卓钰发现信息质量和服务质量通过对感知有用性的正向影响从而实现对用户参与的正向影响，系统质量通过对感知易用性正向影响实现对用户参与意愿的正向影响[15]。因此，本研究基于改进的信息系统成功模型，将每一个政务微信公众号看作一个简单的信息系统，从系统质量、信息质量、服务质量对政务微信公众号进行解读，以期探寻政务微信公众参与活跃度的影响机理。

（一）系统质量的影响

Delone和Mclean指出，系统质量一般通过易用性、功能性、可靠性、灵活性、数据质量、可移植性、整合性和重要性等指标来评估[16]。考虑到政务微信都建立在微信平台之上，本文中的系统质量指系统功能的定制化，它主要体现在政务微信是否拥有定制化的自定义菜单设置。作为政务微信界面用户操作的设置，系统功能的定制化有利于增强政务微信的易用性和提升政务微信的系统质量。同时，黄炜等人提出了公众号的系统质量包含自定义菜单的设置[17]。张春福认为系统质量会正向影响用户满意进而影响用户参与[18]。因此，本文提出以下研究假设：

H1：系统功能的定制化对政务微信用户的参与活跃度有积极影响。

（二）信息质量的影响

信息质量是指信息的准确性、时效性和持续性等[16]。监狱政务微信用作部门公众号的现实，在本研究中，信息质量指的是公众号的信息的丰富性，具体表现在政府相关部门每日发文的数量。每日发文数量在一定程度上体现了信息的完整度和内容的丰富程度。黄炜等人指出，内容的丰富度是信息质量衡量的重要指标之一[17]。孟猛和朱庆华提出，信息的丰富度会通过正向影响感知有用性来影响用户对系统的使用意愿[19]。杨一翁等人也提出，购物网站的信息丰富性会增加用户采纳网站推荐的概率[20]。基于此，提出以下假设：

H2：每日发文数量对政务微信用户的参与活跃度有积极影响。

（三）服务质量的影响

服务质量是建立在顾客期望与顾客感知的基础上的，是期望和感知之间的差距。在本研究中，我们把评论响应量（微信公众号对于用户评论的回复数量）和是否每日发文作为服务质量的衡量标准。一方面，用户对每篇文章通过评论形式表达自己的看法、问题或观点，当其得到了信息发布者（微信公众号）方面的回应时，会在内心感到被重视，从而提升了用户的存在感和亲密感，从而激发用户持续参与的意愿。另一方面，每日发文即每日对用户提供消息推送服务，增大了对用户的服务力度。同时，宋雪雁等人将微信公众号的交互品质（评论及评论响应情况）作为服务质量的标准之一[22]。谢佳琳将响应性作为了服务质量的一个衡量维度[12]。黄炜等人将消息回复模式和每日推送频率作为服务质量的评价指标[17]。因此本文提出以下假设：

H3a：评论响应量对政务微信用户的参与活跃度有积极影响。

H3b：每日发文对政务微信用户的参与活跃度有积极影响。

（四）控制变量

研究选取了部门类型城市作为控制变量。政府部门的类型在很大程度上决定了政务微信推送文章的类型，而文章类型在一定程度上决定了文章的内容和风格，因此会影响到用户的兴趣，进而影响用户对政务微信的参与度。

二、研究方法

（一）数据收集

为验证上述研究假设，我们使用基于python的爬虫程序按天采集了四川省市级政府各部门官方微信公众号从2017年5月1日～2017年10月31日的数据，具体字段包括部门公众号名称、公众号相关属性（系统功能定制化、是否每日发文）、每日发文量、阅读量、点赞量、评论数量以及公众号对评论的响应数量。四川省共有21个市，抓取的四川省市级政府部门微信公众号共计342个，除去在此期间发文数为0的政务微信公众号，余下总计323个，时间跨度为184天，整理后的面板数据共计59532条。

（二）变量测量

公众参与活跃度作为本文的因变量，主要涉及三个维度，即阅读量、点赞量和评论量。研究将三者结合起来对公众参与活跃度进行度量。本研究的第一个自变量是系统质量，即系统功能的定制化。第二个自变量是信息质量，即每天的发文数量。第三个自变量是服务质量，即评论响应量和是否每日发文。部门类型根据传统的九大口分类原则，将政府各部门分为九类，具体分类如表1所示。

表1 “九大口”部门分类表

各主要变量的描述性统计见表2。相关系数矩阵见表3。通过表3可以看出，除因变量的3个维度外，自变量与因变量之间、自变量与自变量之间的相关系数均不高，全部低于0.7，大部分都低于0.5。因此，变量间不存在高度相关性。

表2 描述性统计量

表3 相关系数表

三、数据分析

（一）模型设定

本研究采用计量模型对政务微信公众参与活跃度的影响机理进行研究。公众参与活跃度作为本研究的因变量，通过每天每个政务微信公众号所发文章的总阅读量、点赞量和评论量三者加和进行度量，为了平滑变量数值取其对数。在自变量中，发文量、评论响应量为数值变量，也对其进行取对数操作；每日发文、系统功能的定制化为虚拟变量，是取1，否则取0。具体模型设定如下：

其中φi是城市固定效应， Tt是时间固定效应，αi是部门的固定效应，εit是模型扰动项。

（二）假设检验

通过混合OLS、固定效应模型、随机效应模型等方法对模型参数进行估计，验证系统质量、信息质量和服务质量对于公众参与活跃度的影响。回归分析的结果如表4所示。

我们首先采用混合OLS回归结果作为基准模型，估计结果如表4模型（1）列所示。在模型（1）结果中，研究所关心的自变量全部在99%的水平下显著，证实了我们提出的假设。接下来我们分别采用固定效应和随机效应模型进行参数估计，结果如模型（2）列和（3）列所示。Breusch 和Pagan LM随机效应检验结果表明随机效应模型比混合OLS模型更加合适。进一步，我们对模型（2）和（3）进行了Hausman检验，结果拒绝使用随机效应模型的假设，采用固定效应模型更为合适。但是，鉴于固定效应模型结果和随机效应模型结果是高度一致的，并且固定效应模型无法估计那些不随时间变化的自变量的效应，因此，我们使用随机效应模型估计结果作为参数估计的基准结果。根据表4模型（3）的结果，功能的定制化显著正向影响公众的参与行为（beta=0.252，p＜0.05），因此H1得证。从信息质量的角度看，每日发文量显著正向影响公众的参与行为（beta=3.832，p＜0.01），H2得证。从服务质量的角度看，评论响应量显著正向影响公众的参与行为（beta=0.663，p＜0.01），因此H3a得证；是否每日发文也显著正向影响公众的参与行为（beta=0.603，p＜0.01），因此H3b也得证。

（三）稳健性检验

表4中的模型（4）、模型（5）和模型（6）均为稳健性检验的部分。模型（4）采用了Driscoll-Kraay标准误的方法以控制模型中潜在存在的异方差、自相关以及截面间的相关，得到的结果是几乎所有变量都在99%的水平下显著，模型的稳健性得到了验证。同时，模型（5）和模型（6）则从所有数据中随机抽取了50%、75%再次用随机效应模型分析，得到的结果与模型（3）保持一致，这也进一步证实了回归结果具有稳健性。考虑到发文量和评论的回复量可能存在内生性，我们使用了工具变量法进行了估计，表4最后一列（模型7）列出了估计结果，依然表明回归结果具有稳健性。

表4 回归结果

四、结语

政务微信的发展对于推进“互联网+电子政务服务”建设十分重要。以往文献研究了政务媒体的用户参与意愿和接受度，且主要涉及政务微博。本研究的贡献在于将政务微信的用户参与活跃度作为研究对象，基于实证数据建立计量模型深入分析哪些因素会影响用户的参与行为。本研究发现系统质量（系统功能的定制化）、信息质量（发文量）和服务质量（评论响应量和是否每日发文）均对用户的参与行为有显著的影响。基于此结论，我们提出以下几点建议。

在系统质量方面，我们建议政务微信的功能定制化—自定义菜单方面做到条理分明且富有特色。一般而言，一级菜单可以有三个选项，可分为宣传类、服务类、互动类。其中，宣传类可以包括该政府部门的基本情况、规章制度、政策解读以及最新动态等，便于公众全面了解该部门；服务类可以将公众需求度高的信息放入其中。互动类则应设置咨询、意见与建议等。同时，部门也可以设置富有该部门特色的自定义菜单，例如有的部门会为了普及知识或推广政务服务方式而举办一些活动，包括有奖知识问答等，这时相关部门政务微信的菜单设置里就可以放上活动的参与入口以增加便捷性。

在信息质量方面，我们建议政务微信通过增加发布内容的趣味性、新鲜感和注重细节等方式提升信息质量。首先，政务消息大都因正式而略显枯燥，建议相关部门由此下手，将趣味性不足的政策消息或新闻辅以生动贴切的图片或漫画，增加文章内容的吸引力。其次，建议公众号方面尽量保证发布信息的时效性，要使观众有“新鲜感”。即使是发布大家都已经了解的消息，也应有独特的见解，要让公众读后“有所获”。最后，公众号发布的文章应该注重细节。每一个字，每一句话，每一张图，甚至标点符号，都要考虑它会不会影响公众的阅读体验。

在服务质量方面，我们建议从多方面提升政务微信的服务质量。首先，政务微信方可以积极响应用户的评论，提升公众的存在感，使被回复的用户感受到被重视，这有助于该用户对该政务微信的持续参与。其次，政务微信应该尽量做到每日发文。第三，在自定义菜单的服务板块，政府部门可以增大服务力度，增加微信端的功能，增加公众办事的便捷性。第四，在互动板块，政府部门方面可以及时且有效回复公众对于某些问题的咨询，积极听取用户的意见，对公众提出的建议也积极考虑。

同时，本研究还存在一些不足。例如数据中没有包含政务微信发布文章内容的一些具体信息，文章字数和文章图片数，数据仅限于四川省市级政府部门微信公众号，这样的结论可能不够准确。我们建议未来的研究提取文章内容的具体信息可以做进一步的研究，数据也可以更加广泛，不仅限于某一个省或某一个级别，从而更加有效地研究用户参与活跃度的影响机理。