数字政府建设影响因素研究——基于127份政策文件的大数据分析

阮霁阳

[提要]数字政府建设始终是推进我国治理体系和治理能力现代化的重要议题，是数字中国战略的重要组成部分。当数字政府建设已然具备战略必然性和技术可行性时，如何实现数字技术与政府治理的良性互动，如何科学有效地推动数字政府的高质量发展成为关键。本文基于127份数字政府相关政策文件，利用LDA主题模型法挖掘出影响数字政府建设的主要因素，在TOE的框架下将这些影响因素整合起来，构建出数字政府建设影响因素模型；并采用DEMATEL-ISM法对各影响因素的重要程度及相互关系进行研究。研究结果表明，数字政府建设受到技术、组织和环境三大要素，共10个具体因素的影响，其中技术要素对数字政府建设的影响最大；而信息基础设施水平、数字经济水平与组织准备度是数字政府建设的三大基础因素。据此提出更为精准的政策建议，以期推动我国数字政府的高质量发展。

一、引言

“数字政府”这一概念在20世纪末首次提出后，不仅在学术界的研究逐渐兴盛，也成为发达国家推动政府转型的重要实践。英国、美国、德国、日本、韩国、新加坡等国家均制定了国家层面的数字政府战略，以技术治理和数据赋能加快政府数字化转型步伐。[1][2]当前中国正处于以大数据和智能化为特质的新一代信息技术驱动政府数字化转型时期，推动政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化成为必然。[3]当数字政府建设已然具备战略必然性和技术可行性时，如何实现数字技术与政府治理的良性互动，如何科学有效地推动数字政府高质量发展成为关键。数字政府建设是一个受多重因素影响的复杂系统，既要统筹兼顾把握好影响数字政府建设的各方因素，又要重点把握关键因素与根本因素，同时厘清因素间的相互关系，发掘推动数字政府建设的作用路径。基于此，本文基于127份数字政府相关政策文件，利用LDA主题模型法挖掘出影响数字政府建设的主要因素；在TOE的框架下将这些影响因素整合起来，构建数字政府建设影响因素模型；采用DEMATEL分析法提取核心影响因素及其影响程度，并结合ISM法进一步厘清数字政府建设影响因素间的相互关系和层次结构，以期为实现政府数字化转型提供科学的决策依据和方向路径。

二、文献综述

数字政府建设是加快数字中国、网络强国、智慧社会建设的重要推手，是实现国家治理现代化的重要途径。近年来，学界围绕这一议题展开了诸多探讨，并聚焦于以下几个重要方面。首先，是针对数字政府建设的本质内涵与基本特征的研究，从政府的组织设计、运行过程、活动内容、配套制定等多方面变革创新进行探究。[4][5]其次，是关于大数据与信息技术在数字政府建设与治理转型中的应用研究，普遍认为新兴技术的广泛应用会对服务绩效和治理能力产生积极影响。[6][7]再次，是立足于地方实际案例，开展对我国政府数字化转型路径的探讨。[8][9][10]最后，是运用模型对数字政府建设展开研究，从多元视角用量化结果发掘不同情景下的影响因素，并提出科学的实现路径或优化建议。[11][12]

综上，当前学者对数字政府建设的内涵特征、内在逻辑、技术路径都进行了较为全面的论述，同时遵循“从现状中发现问题以提出对策”的规范研究范式，以各级政府为研究对象进行实际案例研究。然而，虽有学者运用TOE框架、UTAUT模型、TAM模型等对数据开放平台利用水平、政务服务在线办理能力等电子政务具体领域的影响因素进行研究，但鲜有学者对数字政府建设影响因素开展研究，数字政府建设研究依然存在拓展的空间。一是研究视角上，数字政府建设影响因素研究，是数字政府系统性、科学性建设的有力支撑；二是研究方法上，既有文献多以小样本案例或已有模型研究为主发掘影响因素或界定指标，无法构建大样本数据库以挖掘更具普遍性与现实性的因素。因此，本文展开对数字政府建设影响因素的进一步研究，使用数据文本挖掘识别数字政府建设的影响因素，并探讨这些因素的重要性及相互关系，厘清数字政府建设的动力机制，以期在丰富数字政府建设相关研究的同时，为数字政府建设与能力提升产生实践指导。

三、研究设计

(一)数据采集

研究选取国内数字政府建设发展相关政策文件作为分析对象。考虑到文件的权威性和规范性，选取2012-2021年10年间国家及各地方政府颁布的数字政府相关政策文件为基础进行主题挖掘，识别数字政府建设的影响因素。本文的检索关键词包括“数字政府”“电子政务”“互联网+政务”“最多跑一次”“政务信息化”等，通过“北大法宝”、国家各部委官方网站、31个省级行政区的官方门户网站等进行检索，最终得到数字政府相关政策文件141份，通过对这141份政策文件的详细阅读，剔除相关性弱的无效文本，最终采集到的原始语料包含总字数约87万字的127份政策文本。由于篇幅限制，表1仅展示了部分文件名。

表1 政策文件单(部分)

(二)研究方法

潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation，LDA)是现在应用最为广泛的主题模型，为研究者基于海量文本，测量归纳政策议题界定影响因素提供了技术支撑。主题模型可以清晰了解文本的主题结构及其分布情况，探析其潜在语义，最终从政策文本中挖掘识别出数字政府建设的主要影响因素。

决策实验室法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL)是由美国Bastille国家实验室提出的一种决策方法，借助于矩阵和图论可以有效地确认复杂系统内的相互影响程度[13]。本文通过LDA模型准确识别出数字政府建设的影响因素后，通过专家评价法得到这些影响因素之间的关系，经过一系列计算最终确定各因素间的相互关系及其重要程度，定位出影响数字政府建设的关键因素。

解释结构模型(Interpretive Structural Model，ISM)最主要的功能就是基于学者们与专家们的知识和经验，通过构建多级递阶的层级结构模型来厘清子系统之间的结构关系[14]。为了进一步研究数字政府建设影响因素间的关系和层次，本文运用ISM法构建数字政府建设影响因素多层递阶结构模型。

综上，为使研究更加科学严谨，本文采用LDA-DEMATEL-ISM组合模型法对数字政府建设影响因素展开研究，以实现3个研究目标：第一，挖掘识别数字政府建设影响因素；第二，明晰关键影响因素以及各因素间的相互关系；第三，厘清影响因素间的层级关系。

四、研究过程

(一)基于LDA主题模型的数字政府建设影响因素识别

针对政策文本的数据集合，采用LDA模型挖掘指定个数的主题词，可以实现对文本主题词抽取的量化处理。LDA模型分析过程为：语料预处理→确定主题数→建立主题—词汇关系，本研究使用Python3.10程序进行LDA建模分析。

1.语料预处理

首先，针对127份政策文本进行全文预处理，这项工作直接关系到分析结果的质量。分词采用Jieba分词，结合“哈工大停用词词库”“四川大学机器学习智能实验室停用词库”“百度停用词表”等主流中文停用词表，经过分词、去停用词、计算词频后的部分词频统计结果见表2。

表2 Jieba分词结果(部分)

2.确定主题数

值得注意的是，LDA模型运算中，合理地确定主题数K，是保证最终结果科学性和准确性的关键参数。困惑度能够衡量LDA主题模型预测样本的精确程度，是目前确定最优主题数使用最多的方法，有如式(1)所示。

(1)

假设K∈(0，30]，计算不同取值下的困惑度并绘图，结果显示K=16时出现拐点，因此最优主题数为16，计算结果如图1所示。

图1 主题困惑度折线图

3.建立主题—词汇关系

通过LDA主题模型对数字政府相关政策文本进行主题归类，设置主题数K=16，在Python程序中运行LDA程序包，最终得到16个主题的“主题—词汇”矩阵，如表3所示。

表3 “主题—词汇”表

表3清晰地显示出每个主题下的关键词以及它们所描述的具体政策议题，这些议题显示出关于数字政府建设的核心要求及重要发力点，因此也可被归纳为数字政府建设的影响因素，将16个“主题—词汇”进行合并归纳，同时借鉴前人研究结果，最终根据LDA主题模型法进行的数字政府政策文本挖掘共识别出10个影响因素，具体如表4所示。

表4 数字政府建设影响因素表

(二)基于TOE框架下数字政府建设影响因素模型构建

组织采纳理论中的TOE模型，于1990年由托纳茨基和弗莱舍提出，最初用来分析企业采纳创新技术的影响因素，其本质上是一种基于技术应用情境的综合性分析框架。经过不断的发展与演进，TOE因其灵活性、高度概括性及实用性被运用到不同的研究领域，多位学者也将其引入到电子政务、政府数据开放、在线政务服务等领域的研究[22][23][24][25]。基于此，本文在TOE的框架下，将基于LDA模型识别出的数字政府建设影响因素整合起来，构建出数字政府建设影响因素模型，如图2所示。

图2 数字政府建设影响因素模型

(三)数字政府建设影响因素关系分析

1.组建专家组

DEMATEL法与ISM法研究都是对专家经验和知识的利用。关于专家的人数，学者们认为虽然理论上来说越多专家参与，所提供的意见越多，对决策越有帮助，但实际上过多的专家不仅会增加数据资料的收集难度，还会因数据资料过于复杂而降低准确性，最终导致决策质量下降[26]。如果所选专家的研究领域和调查内容有关，一般10-15人就能得到良好的调查结果[27]。基于此，本文邀请15位专家进行咨询与问卷调查，邀请的专家需符合以下条件：第一，数字政府、电子政务等相关研究领域的学者或实践工作者；第二，研究或工作3年以上；第三，对数字政府建设内容及相关政策非常熟悉。15位专家在专业调研人员的指导下完成对DEMATEL和ISM问卷的填写，实际调研中3位专家表示对问卷问题或方法不够熟悉未作答，最终回收到12位专家的有效意见，这12位专家(包括高校学者6人，政府领导干部2人，以及基层公职人员4人)构成本文专家组。

2.基于DEMATEL法的数字政府建设影响因素关系分析

采用DEMATEL分析法对10个数字政府建设影响因素间的相互关系及其重要度进行科学研究，邀请专家组就10个影响因素之间的相互影响程度进行打分，记分方式为：没有影响“0”、较弱影响“1”、中等影响“2”、较强影响“3”、极强影响“4”五个等级。具体研究过程如下：

(1)首先对专家的有效评估结果进行收集，均值后得到数字政府建设n阶初始直接影响矩阵A=[aij]n×n，其中aij表示因素i对因素j的影响程度。

(2)其次分析因素间影响的传递关系，计算综合影响矩阵T=A'(I-A')-1，其中A'为A归一化后的规范矩阵，I为单位矩阵。

(3)最后将T中各行之和以及T中各列之和分别记为影响度Di和被影响度Ci。在此基础上得到中心度Di+Ci，中心度越高，表示该因素对数字政府建设的作用和重要性越高；原因度Di-Ci，以0为分界，>0为原因因素，<0则为结果因素。使用SPSS20.0进行数据分析后，结果如表5所示，并据此构建数字政府建设影响因素关系图如图3所示。

表5 数字政府建设各影响因素的中心度、原因度

图3 数字政府建设影响因素因果关系图

2.基于ISM法的数字政府建设影响因素层次分析

为了进一步研究数字政府建设这一复杂系统内各影响因素的内在结构和逻辑，分析数字政府建设各影响因素间的层次结构和传导路径，运用ISM法构建数字政府建设影响因素层次结构模型。研究过程如下：

(1)邀请专家对10个影响因素间的直接关系进行打分，若因素两两之间有直接影响关系记为“1”分，若无则记为“0”分。以此构建得到10×10的邻接矩阵A。

(2)邻接矩阵只能体现各因素间的直接关系，以布尔运算为基础，下式成立时得到可达矩阵M，M体现各因素间的间接关系，其中I为单位矩阵：

(3)可达矩阵M中各行的集合为可达集R，各列的集合为先行集Q，两者交集C=R∩Q，具体如表6所示。

表6 可达矩阵影响因素集合

(4)以R=C为层次划分原则划分得到3个层级，如表7所示，并据此构建出数字政府建设影响因素层级结构模型，如图4所示。

表7 数字政府建设影响因素层次分解表

图4 数字政府建设影响因素层次结构模型

(四)研究结果

根据DEMATEL法研究得到的中心度与原因度显示出10个影响因素的重要程度与相互间的影响关系。影响因素的中心度代表着这个因素在数字政府建设这一系统中的重要程度，影响因素的中心度越高，则它对数字政府建设的影响越大。由表6与图2可知，中心度排名结果为：数字技术能力、数据开放利用水平、数字经济水平、公众需求规模、标准化建设程度、组织准备度、信息安全防范能力、公众参与程度、财政投入力度、基础设施水平。结果显示，在技术方面，数字技术能力是最重要的影响因素，且在全系统中排名第1，表明数字技术是数字政府建设中最为核心的关键影响因素；在组织方面，标准化建设中心度最高，表明标准化建设是组织自身数字化转型的首要举措；在环境方面，公众需求规模最为重要，显示出公众需求是促进政府数字化建设的重要外部驱动力。

影响因素的原因度代表着这个因素与数字政府建设这一系统中的其他影响因素的关联性，影响因素的原因度越大，则它与其他的数字政府建设影响因素关联性越大。由表7与图3可知，原因度为正值的因素共计5个，排名为：组织准备度、数字经济水平、基础设施水平、公众需求规模、信息安全防范能力。这5个影响因素能够对系统中的其他因素产生影响，是重要的原因因素，推动这5个原因因素的建设与发展能够在直接推动数字政府建设的同时通过影响系统中的其他因素间接作用于数字政府建设。原因度为负值的因素同样为5个，按绝对值排名为：数据开放及利用水平、标准化建设程度、公众参与程度、财政投入力度，这5个影响因素受到系统中其他因素的影响，是结果因素，这些因素容易受到其他因素影响，敏感性高，同时能够直接促进数字政府建设。

根据ISM模型研究得到的层次结构显示出了10个影响因素的层级关系与影响路径。根据ISM层次递阶结构理论，层次模型应分为表层因素、中层因素以及底层因素。数字政府建设是一系列复杂因素作用的结果，表层因素是其最直接的影响因素，包括数据开放及利用水平，标准化建设程度，公众参与程度3个影响因素，这些因素同时受底层及中层指标影响，敏感度高；中层因素则具有影响与被影响的特点，包括数字技术能力、信息安全防范能力、财政投入力度、公众需求规模4个影响因素，底层因素的解决推动中层因素的提高，最终影响表层因素，形成层层递阶的传导路径，此模型中存在3条传导路径，分别是技术赋能路径、组织创新路径与环境驱动路径；底层因素是最基础也是最容易对其他因素产生影响的因素，包括基础设施水平，组织准备度，数字经济水平3个影响因素，加大对这些基础性影响因素的建设力度，能够对同维度，甚至跨维度的其他因素产生正向影响，进而推动数字政府快速转型与高质量发展。

五、结论与建议

本文运用LDA主题模型从收集的127份数字政府相关政策文件中挖掘识别数字政府建设的10个影响因素，并基于TOE框架构建了数字政府建设影响因素模型。在此基础上，运用DEMATEL法对10个影响因素的重要程度及相互影响关系进行建模分析，同时运用ISM法探究影响驱动因素之间的层级结构和传递路径。研究结果显示，数字政府建设取决于技术、组织与环境的共同影响，其中技术是最核心的要素，而信息基础设施水平、组织准备度和数字经济水平是最基础的影响因素，能够影响其他因素一起共同作用于数字政府建设；此外，数字技术能力、公众需求规模、标准化建设程度也是主要影响因素，本身对数字政府建设的推动力度大。基于以上实证分析与结论，本文提出以下政策建议：

第一，务实技术支撑，铸牢技术之基，释放数据潜能，让数字政府更有“广度”。研究结果显示，数字技术能力和数据开放利用水平对数字政府建设的推动作用最大，而信息基础设施则是数字政府建设的基础因素，这表明技术要素是数字政府建设的核心。政府在数字化转型的过程中，首先，要完善物理基础设施与构建融合创新的新型基础设施，丰富技术手段的具体实践和应用场景；其次，应重视政府数据平台的开放与利用，顺应社会及市场需要，合理开放更多数据内容或接口服务；再次，应大力培养及引入数字化人才，加强政府工作人员的数字素养培育，以实现数字技术的更好运用；最后，要高度重视信息安全问题，要加强数据使用全链条安全防控，构建多层次数据安全保障体系，守住数字政府生命线。

第二，加强顶层设计，落实标准化建设，创新政府服务模式，让数字政府更有“效度”。研究结果显示，在组织要素中，标准化程度对数字政府建设产生较大影响，而组织准备度则是三大底层因之一，是推动数字政府建设的基础。主导政府治理变革的主体是政府本身，数字政府建设应强调组织的努力。首先，应加强统筹规划、整体布局、分步实施的顶层设计，以提供更为精准有效的政策供给与财政支持；其次，要重视以组织重组的方式实现体制机制变革，通过流程重塑和权责界清来提高行政效率和公共服务质量；再次，要充分发挥重点城市的带头试点作用，总结成有成效、可复制、易推广的范式样本，激发各地区政府对数字化转型的重视；最后，要强调整体性的制度架构与标准化的组织执行。

第三，回应公众需求，调动公众参与，聚合社会之力，让数字政府更有“温度”。研究结果显示，数字经济水平与公众需求规模作为外部力量对数字政府建设产生较强影响。数字政府建设的目标是要形成共治共享的社会治理新格局。首先，要大力发展数字经济，培育扶持新生市场的同时加快传统行业的数字化演进，蓬勃的数字经济不仅提供了新兴技术和数字人才，还为数字政府建设带来了充足的财政保障；其次，要遵循以人民为中心的根本原则，贴合公众的实际需求制定服务供给方式，切实将“数字鸿沟”变成“数字红利”，提升数字化转型的“获得感”；最后，要优化公众参与和反馈的渠道，依靠技术手段缩短与公众在空间和时间的距离，促进政府与公众的双向良性互动。