农村基层治理数字化分类处理研究

罗昱夫

摘要：以数字化技术为驱动，提出了一种农村基层事务数字化分类处理模型，旨在改进农村基层治理方式，避免数字利维坦陷阱。通过K-means聚类算法对基层治理事务进行分类，明确各类事务的数字化建设程度和方向，有助于精确提供政策决策咨询，有效控制经济成本和人才资源，更好地引导乡村治理的现代化，提高治理效能，为乡村振兴战略提供有力支持。

关键词：基层治理；数字化分类处理模型；K-means聚类算法；乡村振兴

一、前言

2023年中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，文件要求：“以数字化驱动生产生活和治理方式变革，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴注入强大动力。”[1]在这一背景下，农村治理作为把握国家治理体系结构形态、运作规律和内在特征的切口[2]，数字化驱动其治理模式的改革已经成为中国式现代化体系建设的重要战略目标和组成部分，数字化治理成为农村基层治理系统急需的重要治理手段[3]。

数字化治理的出现有效地弥补了传统基层治理模式的缺陷，使治理工作更加科学化、系统化、精准化，提高了应用和系统的性能和可靠性。农村治理系统利用大数据分析过程提高为公众提供服务的准确率。欧美等发达国家和地区在农村信息化建设方面积累了丰富的经验[4]。研究者们在关于提升农村社会凝聚力、大数据规划、数据治理系统参考框架和数字化医疗系统[5]等方面运用数字化技术提出了系列执行方法，在数字伦理和价值尺度量化识别技术方面都得到了广泛运用。国内数字化治理研究起步较晚，但在理論框架和实践案例分析等基础领域已经做了扎实的研究工作，构建了一些关于数字化治理的逻辑分析框架，为数字化治理技术运用奠定了扩展基础。在这个背景下，本文将探讨如何在农村基层治理中更好地应用数据分析技术，特别是K-Means聚类的分类处理模型。我们将探索这种模型的优势、应用方法，以及如何通过多元化的数据来源提高模型的效果。通过这些探索，我们希望为农村基层治理提供一种新的、更为有效的工具。

二、农村基层治理数字化分类处理模型构建

在农村基层治理事务中，K-Means聚类的分类处理模型展现了其强大的数据分析能力，精准地将复杂的治理数据分为明确的类别。这种模型不仅提高了治理效率，还增强了决策者对治理结构和需求的理解。

（一）数字化分类处理模型构建

农村基层治理数字化分类处理模型的构建是实现高效治理的关键。K-means是一种无监督学习算法，通过对数据进行聚类，将具有相似特征的数据归为一类。

1.模型算法选择

K-means聚类算法可以对数据进行无监督学习，即在不需要标注数据的情况下，通过对数据样本进行聚类，自动发现样本之间的内在联系和规律。在构建农村基层治理数字化分类模型时，K-means聚类算法可以将农村基层治理工作的数据进行分组，将具有相似特征的数据聚集到同一个簇内，并将不同的簇分离开来，以此将农村基层治理数字化工作划分为不同的数字化程度。K-Means聚类模型以其自动化的数据分组、高适应性、快速计算、直观易懂的结果呈现以及稳定性，成为农村数字化基础建设周期的理想选择，极大地提升了农村基层治理的效率和质量。

2.特征选择与预处理

在应用K-means算法对农村基层治理任务进行分类处理之前，首先需要进行特征选择与预处理。这些特征需要根据本地区具体治理情况制定，涵盖农村基层治理任务的多个方面，有助于实现准确分类。本研究采用皮尔逊相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）来计算特征之间的相关性，皮尔逊相关系数的值范围在-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关性。

3.K值选择与聚类实施

K值是K-means算法中的关键参数，直接影响到聚类结果。本研究根据农村基层治理任务的数字化程度，把聚类结果分为高度数字化、中度数字化和低度数字化三类，因此，可以设定K=3。在确定了K值后，K-means算法对农村基层治理数字化分类进行聚类。在本研究中，由于聚类结果将被分为高度数字化、中度数字化和低度数字化三类，可通过簇内平方和（SSE）进行评估，SSE越小表示聚类效果越好。

4.聚类结果分析与应用

经过K-means聚类算法处理后，农村基层治理任务被有效地划分为高度数字化、中度数字化和低度数字化三类。对于高度数字化任务，政府部门可以充分利用现有数字化技术和资源，实现任务的自动化处理；对于中度数字化任务，政府部门可在数字化技术辅助下，加强人工参与，提高任务处理效率；对于低度数字化任务，政府部门应关注提升数字化技术应用程度，逐步推进任务的数字化转型。

本研究提出的数字化分类处理模型具有较好的扩展性，可以应对未来农村基层治理任务的变化。当新的治理任务出现时，只需将其特征输入到模型中，即可快速判断其数字化程度，为决策者提供参考。

三、农村基层治理数字化分类处理模型案例演示

本节根据上述处理模型流程，对农村基层治理数字化分类处理进行案例演示，以此更好理解该模型在实际中的运用。

第一步对列举的六个特征进行相关性计算，测算各特征指标的独立性和有效性。

此处列举农村基层治理中常见的10项事务作为数据点，并假定某村发展情况进行合理赋值，赋值范围为[0，1]，赋值情况见表1。

第二步需要计算每个特征指标的皮尔逊相关系数。通过皮尔逊相关系数来分析这些特征指标之间的关系。相关系数的值介于-1（完全负相关）和1（完全正相关）之间。接近0的值表示两个特征之间没有显著的相关性。根据以上特征指标的皮尔逊相关系数，计算出系数矩阵，见表2。

从上面的表格可以看出，专项资金支持力度与数字化人才储备量之间存在一定的正相关（0.58）。这意味着专项资金支持力度越高，相应的数字化人才储备量也越高。另外，自动化效率与人工决策必要性之间存在一定的负相关（-0.47），表明自动化效率越高，人工决策必要性越低（由于在实际运用中，应进行比较的特征指标和治理事件数量远多于案例演示，结果更为精准，此处为了简化计算，保留了呈现正负相关的两组值）。相关度其他特征指标之间的相关性较低，这表明这些特征在一定程度上相互独立，可以用于衡量农村基层治理数字化分类的不同方面。在实际应用中，可以利用这些特征指标来描述和分析农村基层治理的不同层次。通过结合各项指标，可以对农村基层治理的数字化程度进行综合评估，为政策制定者和实践者提供有价值的参考信息。需要注意的是，虽然这些特征指标在一定程度上独立，但它们之间仍然存在一定程度的相关性。因此，在构建模型时，应该注意权衡各个特征指标的权重。

第三步在对特征指标进行修正和确定后，将修正的事件数据点赋值进行K-means聚类计算。由于需要将事件分类为高度数字化、中度数字化与低度数字化三类，因此选定K=3，同时，为了使聚类结果具有可重复性，需要在聚类函数中设定random_state参数为一个固定值，此处设random_state=100。在设定好参数后，我们即可对数据进行聚类计算。这一步通常由python函数进行运算，聚类运算结果见表3。

由表3可知，列举的农村基层治理10项事务中，低保申请办理、医保办理、村务公开栏信息更新、农村社会保障金发放四项事务属于簇类2=高度数字化类别；党的方针政策宣传和解答群众疑问、村内治安秩序维护、群众意见收集和反馈处理、乡村文化娱乐活动组织、违法违规行为调查处理属于簇类1=中度数字化类别；防洪抗旱应急则属簇类0=低度数字化类别。

第四步，在得到聚类结果后，需要对聚类结果进行 特征分析，分析数据特点特征，总结对该事务的哪些特征指标进行进一 步建设优化。并进一步推进相关弱数据的数字化治理建设。

四、模型构建使用相关建议

本研究以K-Means聚类为基础，构建了农村基层治理的数字化分类处理模型。此模型适用于分析和解决农村社区的复杂问题，如公共服务的优化分配、乡村规划、贫困识别等。然而，为了让这种模型在实践中发挥出最大的价值，必须考虑到一些相关实施因素，以期为基于K-Means聚类的分类处理模型在农村基层治理中的推广和运用提供有针对性的建议和展望。

一是加强数据收集、存储和管理能力。实施基于K-Means聚类的分类处理模型，关键在于具备高质量且具有代表性的数据。数据是构建任何模型的基础，是决定模型效果的关键因素。政府首先需要制定明确、具体的数据收集策略，对关键领域和关键环节的数据进行系统化、全面地收集。在数据收集过程中，既要注重数据的广度，也要注重数据的深度，同时，还需保证数据的及时性和真实性。一方面，政府需要建设和维护专门的数据存储设备和系统，保证数据的安全存储，防止数据的丢失或损坏。另一方面，政府需要制定并实施严格的数据管理规定，明确数据的使用、共享、删除等操作流程，确保数据的安全、合规使用。在此过程中，需要遵循数据最小化和目的限制原则，即只收集实现特定目标所必需的数据，并只将数据用于收集时所声明的目的。

二是提升基层干部和公众的数据分析和理解能力。K-Means聚类的分类处理模型在农村基层治理的推广和运用中，除了要确保高质量的数据，还需要有足够的能力去理解和分析这些数据。而这需要政府在提升基层干部和公众的数据分析和理解能力上做出努力。对于基层干部来说，应进行定期的数据分析培训，以提升他们对数据的处理、解析和应用的能力。这不仅包括基本的数据分析技能，如统计分析、数据可视化等，也包括理解和使用K-Means模型等数据驱动决策工具的能力。培训的内容可以包括数据科学基础知识，数据处理工具使用，以及针对性的案例分析等。通过此类培训，基层干部可以更深入地理解数据、更精准地解析数据，从而更有效地运用数据驱动决策。

三是鼓励并推动多元化的数据来源。在实施K-Means聚类的分类处理模型时，数据的来源及其多样性对于模型的有效性至关重要。数据来源的多样化意味着模型可以接收到更为细致、准确且实时的输入，从而增强模型在农村基层治理中的分析和预测能力。政府应当鼓励农业、经济、健康、教育等各相关部门间的数据共享。打破数据孤岛，实现数据互通，不仅可以为分类处理模型提供全面的数据支撑，还能扩大模型的应用领域，进一步增强问题解决能力。在数据共享的过程中，政府需要明确并规范数据的所有权、使用权及保密责任，确保数据的合法与安全。同时，借助互联网、物联网等前沿技术，拓宽数据采集渠道，获取更加细致且多元的数据输入，从而提高模型的准确性和实用性。

四是建立全面的模型应用效果评估机制。为推动模型的健康发展，必须构建一套全面的模型应用效果评估机制。此机制应能考察模型在实际运用中的准确性、效率、及对农村基层治理的实际影响等多方面因素。针对可能出现的问题和挑战，政府需及时制定并调整相应的应对策略，以確保模型在农村基层治理中的应用能达到预期效果，推动农村治理现代化的进程。为确保模型的质量与公正性，必须设立明确的评价标准和制度。政府应在科学研究的基础上，根据实际需求，制定和实施一套适应我国农村基层治理环境的质量评价体系和公正性评估机制。

五、总结与展望

随着现代技术与数据分析手段的发展，农村基层治理也正在经历着数字化的革命。本文详细探讨了如何在农村基层治理中应用K-Means聚类的分类处理模型，以及如何从多元化的数据来源中获得更加全面和准确的数据输入。诠释了K-Means聚类的分类处理模型如何可以帮助决策者更深入地理解农村的各种复杂因素，从而提高治理效率。以期望实现以下几点成就：1.通过更精准的数据驱动决策，能够更有效地分配资源，满足农村地区的实际需求；2.通过持续的数据反馈和模型迭代，可以实时监测和调整治理策略，确保策略的实时性和适应性；3.公众的广泛参与将使治理更加透明和公正，提高农民的满意度和信任度。

展望未来，随着更多先进技术的引入，这种数据驱动的农村基层治理模型将获得更广泛的应用。随着数据量的增长和技术的不断进步，这种模型不仅会进一步提高农村基层治理的效率，还有可能引领农村基层治理进入一个全新的时代。为了实现这一目标，还需加大研究力度，推动农村的数字化治理进程。通过数字化技术的全面应用，为农村基层治理带来革命性的变革。

参考文献

[1]中华人民共和国中央人民政府.数字中国建设整体布局规划[Z].2023-02-27.

[2]许晓，程同顺.中国共产党引领乡村治理的百年回望与经验启迪[J].公共管理与政策评，2022，11（02）：74.

[3]T.Deng，K.Zhang，andZ.J.M.Shen，“Asystematicreviewofadigitaltwincity：anewpatternofurbangovernancetowardsmartcities，”JournalofManagementScienceandEngineering，vol.6，no.2，pp.125–134，2021.

[4]王洁琼，李瑾，冯献.国外乡村治理数字化战略、实践及启示[J].图书馆，2021，326（11）：50-57.

[5]D.Fürstenau，C.Auschra，S.Klein，andM.Gersch，“Aprocessperspectiveonplatformdesignandmanagement：evidencefromadigitalplatforminhealthcare，”ElectronicMarkets，vol.29，no.4，pp.581–596，2019.

作者单位：南开大学马克思主义学院

责任编辑：周航