【文章精选】樊博、顾恒轩丨政府资源基础、注意力分配与政务微博绩效丨2023年第3期
政府资源基础、注意力分配与政务微博绩效
◉樊博 顾恒轩
【摘要】随着政府数字化转型的不断发展，政务微博已成为地方政府推动政务公开和加强政民互动的重要工具。虽然政务微博数量呈爆炸式增长趋势，但是各城市政务微博存在效果参差不齐、发展差距大等问题。在政务微博绩效的影响因素方面，现有研究忽略了政府注意力分配这一关键因素的影响。基于政府注意力视角和资源基础理论，收集了全国229个地级市政务微博数据和政策发布、会议召开数据，使用多元线性回归和子样本多元线性回归分析了政府注意力、政府资源和政府能力对政务微博投入绩效和政务微博产出绩效的影响。结果表明政府注意力分配程度、财政健康水平和资源汲取能力对当地政务微博的投入绩效和产出绩效有显著正向影响。在数字化能力较弱的城市，政务微博的发展水平更多取决于地方政府财政资源丰富度和财政健康水平。
【关键词】注意力分配；政务微博绩效；政府资源；政府能力
【作者介绍】樊博：上海交通大学国际与公共事务学院、应急管理学院教授,fanbo@sjtu.edu.cn；顾恒轩：上海交通大学国际与公共事务学院硕士研究生，gavin_gu@sjtu.edu.cn。
【引用格式】樊博,顾恒轩.政府资源基础、注意力分配与政务微博绩效[J].公共管理与政策论,2023,12(3):4-15.
—文章结构—
一、引言
二、文献综述
（一）政务微博绩效的测量
（二）影响政务微博绩效的因素
（三）研究评述
三、理论基础与研究假设
四、数据与研究方法
（一）变量设计
（二）数据来源与研究方法
五、数据分析与实证结果
（一）描述性统计
（二）回归结果与分析
（三）稳健性检验
六、结论与展望
（一）研究结论
（二）研究展望
一、引言
随着政府数字化转型的不断发展，政务微博已成为地方政府推动政务公开和加强政民互动的重要工具。Web2.0时代中，基于网站进行信息发布和公民参与的局限性愈发明显，政府逐步向时效性、交互性更强的政务新媒体转型，来满足公众不断变化的需求。社交媒体是Web2.0运动的重要组成部分之一，其特征包括用户生成内容、用户线上身份创建、关系网络等。关于政务微博的研究认为，这个新时代的社交媒体工具将为政府提供机会，以实现提升政府透明度、公民参与程度等基本民主目标。政务微博的作用包括提高政府透明度、优化公共政策制定、促进公共服务提供、减少腐败以及提升政府危机管理能力等。
近年来，我国各级政府大力推进政务新媒体和政务微博的建设与发展。2018年12月27日，国务院办公厅发布《关于推进政务新媒体健康有序发展的意见》，对政务新媒体进行了系统的概念和功能定位。各省对此积极响应，先后出台了推进政务新媒体和政务微博工作的政策文件。2019年1月28日，山东省人民政府办公厅发布《关于推进全省政务新媒体健康有序发展的通知》。2019年2月1日，贵州省人民政府办公厅发布《关于推进政务新媒体健康有序发展的实施意见》，号召省内政府机构贯彻落实，促进政务微博健康有序发展。自209年第一个政务微博“湖南桃源县官方微博”诞生至今，我国政府部门的政务微博数量呈爆炸式增长趋势。据《2020年政务微博影响力报告》公布，截至2020年12月31日，微博认证的政务微博账号数量达到177437个，包括机构账号140837个，公务人员账号3660个。然而，各城市政务微博绩效存在效果参差不齐、发展差距大等问题，难以充分满足社会需求。
政务微博快速增加的数量、日益扩大的影响力和重要性吸引了学者们对其职能、作用、评价、影响因素等多个方面形成广泛关注。其中，研究政务微博绩效的主要影响因素能有效地探究地方政府推进政务微博建设的模式与现状、政务微博的传播过程等，为政府建设政务新媒体提出政策和路径建议。目前学界主要围绕政务微博的内容类型、组织因素、环境因素、用户等角度进行定量研究，忽略了政府注意力的重要影响。在我国，一方面，央地结构关系要求地方政府充分发挥其能动作用，完成中央政府行政发包任务；另一方面，地方政府需要有效调动资源，出台政策，实现辖区内的治理管辖任务。这给地方政府带来了纵向和横向的双重压力。因此，政府注意力对政务微博绩效的影响程度需要进一步研究。同时，大部分影响因素研究在选取政务微博绩效测量方式时选择仅使用外部产出特征，忽略了运营效率因素，缺乏合理性和客观性。
为了更全面地探究我国城市政务微博的发展和影响因素，本研究针对当前研究的痛点，基于政府注意力视角和资源基础理论，通过爬虫和人工检索收集了全国229个地级市的政务微博数据和政策发布情况、会议召开情况相关数据，利用多元线性回归和子样本回归分析了政府注意力、政府资源和政府能力对政务微博投入绩效和产出绩效的影响。研究发现政府注意力分配程度、财政健康水平、政府资源汲取能力与政务微博投入绩效、产出绩效之间存在显著正相关关系。在数字化能力较弱的城市，政府注意力的影响无法有效扩大，当地政务微博的发展水平更多取决于地方政府财政资源的提升和财政健康水平的改善。本研究引入了政府注意力，通过定量方法探究了其显著性，丰富了政务微博绩效的影响因素研究，具有理论创新和实践意义。
二、文献综述
（一）政务微博绩效的测量
在管理学领域，绩效是指组织或个人在一定的资源、条件和环境下所取得的工作成效的总和，衡量了目标实现程度及达成效率。政务微博绩效是衡量政务微博信息服务质量的重要评价指标。目前学界并无严格定义政务微博绩效的概念，相关研究通过量化影响力、覆盖面、活跃度、互动力、传播力、政府投入、认同度等衡量政务微博实现目标的程度及达成效率。
同时，关于政务微博绩效的测量也没有出现一套成熟的、学界公认的评价体系，相关研究主要通过社交媒体平台的量化指标来评估政务微博绩效。从供需视角来分析，在供给端，政府通过政务微博来推进信息公开、政府回应工作，在开通并运营的过程中需要提供人、财、物等资源，这将会影响政务微博的达成效率；在需求端，政务微博的发展离不开公民的关注和参与，吸引更多的用户成为政务微博的关注者，并提升公民参与程度是政务微博的重要目标。
早期，多数研究根据政务微博的外部产出特征来构建评价体系，评价政务微博的影响力，比如转发量、点赞数、评论数等。Bonsón和Ratkai提出了政府社交媒体参与度指数，包括受欢迎程度、投入程度和病毒式传播度三个维度。这三个维度通过点赞数、关注数、分享数、转发数、总发文数等指标计算。该指数在后续的政务微博研究中得到广泛引用。Brubaker和Kim等学者将评论数、点赞数和转发数作为社交媒体公民参与度的三个维度，而Jiang和Beaudoin则计算了点赞数、评论数和转发数的总和，来测量社交媒体中的公众参与水平，即影响力。杨长春等通过因子分析构建了具有4项一级指标和10项二级指标的政务微博影响力评价指标体系，并证明转发数、评论数、点赞数能在一定程度上决定政务微博影响力，而非原创文章数量、粉丝数量等。
然而，一些学者认为仅使用产出指标来评价政务微博影响力具有局限性，不能充分衡量政务微博绩效。他们提出应涵盖代表政务微博运营投入的指标，将运营效率也纳入政务微博绩效的评价中来构建投入产出评价体系，例如时间投入、内容投入、结构投入等。张敏等从多投入、多产出的绩效测评视角构建了测评指标体系，并以我国省级政府政务微博数据，通过数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法对政务微博绩效进行评价。郭高晶以微博账户开设天数、转发数、评论数、点赞数、微博数、粉丝数构建了政务微博绩效评价体系，并针对传统DEA模型的不足，使用了改进后的超效率DEA模型证明了该模型区分度高，结果客观。
（二）影响政务微博绩效的因素
政务微博绩效的影响因素研究主要围绕内容类型、组织、环境、用户等角度。
在内容方面，微博的内容主题会显著影响政务微博绩效。Le等通过研究美国总统大选背景下对选民反应的影响，发现包含侵略性内容的推文有效提升了候选人的收藏数和转发数。Bhatacharya等分析美国脸谱网官方发帖，发现关于职业或组织等特定主题的内容会减少公民参与的持续时间。Chen等调查了我国中央政府在新冠肺炎危机期间如何利用政务微博促进公民参与，发现媒体丰富性对政务微博的公民参与产生负面影响，而政务微博中的危机消息和政府处理信息则能够积极影响公民参与。Tang等分析了中国30个省级警察部门政务微博的转发和分布情况，发现具有积极情绪的儿童安全和犯罪主题的微博存在高水平的信息传播。
同时，内容呈现方式、微博博文和评论的情绪属性也是学者们关注的焦点。Bhatacharya等发现传递积极情绪，或有更多视觉线索（例如照片或视频）的Facebook帖子的参与度更高。Zavataro等通过对美国地方政府推文进行情感分析发现，有积极情绪的市政府可能会鼓励公民参与社交媒体。照片分享、感叹号和转发会也进一步促进公民参与，这一结果与Bhatacharya等的研究结论相符合。Zavataro等进一步发现推文的积极情绪只是促进公民积极，实现政府公民互动和公民参与的一部分。邓喆等分析了政务微博的内容主题分布情况，并使用情感分析对比了政务微博账号在疫情防控中的内容特征，发现了领导微博人格化有助于降低突发公共事件中负向舆论的比例。
在组织和环境因素方面，政府运用社交媒体进行信息公开和提供公共服务的程度取决于许多因素，包括部门自身属性、政策导向、政府部门的资源、能力、法律、政治、媒体等组织因素与环境因素。郑磊等对比现有研究，提出政务微博发展受到环境因素和组织内部因素的影响，例如经济发展水平、政府层级、机构性质、部门特性、政策导向等。刘晓娟等关注组织因素，运用统计学分析方法发现发布机构的类别、级别和粉丝数与用户转发行为具有相关性。Liu等提出了政府沟通决策模型，强调了影响政府沟通的八个环境因素，包括政治带来的限制、公共产品、法律、媒体的审查、公众感知、传播者的专业水平和制度。孙宗锋等基于资源环境视角，通过对中国地级市进行面板数据回归，发现财政支持、信息化基础、教育水平等资源因素在城市政务微博的发展中起到主要作用，经济发展水平、人口规模等环境因素的作用相对较小。马亮运用政策创新扩散框架来解释中国地方政府政务微博的扩散和学习效应，证明政府财政资源、信息技术能力、行政等级与政府微博数量呈正相关。Bonsón等发现人口与公民参与之间并不存在显著关系，受众、活动与参与之间存在显著的负相关关系。
在用户方面，研究重点关注感知有用性、感知易用性、期望等心理属性是否影响了公众对政务微博的关注，从而影响政务微博绩效。信任在政务微博的信息公开和公民参与之间起部分中介作用，因此随着公民信任的不断增加，政府对社交媒体的使用重心逐渐偏向公民参与。此外，除了公共部门政务微博，学者也关注影响官员个人认证微博账号的因素，其与政府部门微博账号均能发挥政务微博的职能。
（三）研究评述
根据上文，现有的学术研究在政务微博绩效、政府运用社交媒体的影响因素方面更多侧重于关注微博推文的内容类型和外部因素，尚存在一定的研究空间。其中，内容类型代表了政府运营部门的策略和信息，而组织因素和环境因素是政务微博发展的重要外部因素，代表政府和城市禀赋。在关注外部因素的研究中，学者常用政策创新和扩散模型、供需视角、资源环境视角、TOE框架等进行解释。然而，现有研究未讨论政府注意力对当地政务微博发展的影响。在推进政务微博发展过程中，地方政府受到纵向和横向的压力，进一步影响了其相关政策的颁布和激励机制的设立。因此，政府注意力对政务微博绩效的影响不可忽视。在政务微博绩效的测量方面，多数研究根据政务微博的外部产出特征来构建影响力评价体系，同时考虑投入和产出因素的研究较少。测量方式的局限性限制了政务微博影响因素研究的客观程度。
本研究在已有理论的基础上，通过结合政府注意力视角和资源基础理论，尝试解释了政策、领导重视、政府资源、政府能力等因素对政务微博绩效产生的影响，弥补了现有影响因素研究的不足。同时在测量方式方面，本研究构建了包括发布微博总数、发布微博频率、账号运营天数、粉丝数、视频累计播放数、总点赞数、总评论数、总转发数八个指标的投入产出评价体系。本研究提出的理论框架包括政府注意力、政府资源、政府能力三个自变量，完整地论证了政务微博运营者，即政府部门的内部注意力因素和外部禀赋因素对其绩效产生影响的程度与途径。
三、理论基础与研究假设
注意力是选择性地关注主观或客观信息的某特定方面，同时忽视其他信息的过程，具有稀缺性、选择性、灵活性等特征。在管理学领域，Simon提出有限理性决策理论，最早将决策者的注意力与有限理性的决策相联系。他认为管理即决策，有限理性假设下的最优决策的关键是决策者如何分配其稀缺的注意力，从认知科学角度考察了决策者注意力分配问题。Ocasio在此基础上提出了组织层面的注意力基础观理论，他认为组织行为建立在组织注意力分配的基础上，并考虑了组织环境以及决策者对组织环境的理解等因素也会对组织决策的过程产生影响。
之后，Jones将注意力理论引入政策科学研究中，提出了注意力驱动的政策选择模型。注意力政治学的研究与管理学一样，都以有限理性为假设基础。Jones指出政府和核心领导在不同时间对不同问题的关注程度不同，二者的注意力变动均改变了政治选择和相应的结果。在该模型中，政治的运作与公共政策的过程都被认为是由注意力驱动的，开辟了新的政府行为分析方式。基于此可知政府注意力和领导注意力的变动对政策制定和产出的变化也有显著影响。现有研究分别探究了政府注意力分配和领导注意力分配的影响因素。金登提出多源流框架，指出影响政府注意力分配的因素为三种源流：问题流、政策流和政治流，三源流彼此独立，在某一时间点汇合并打开“政策之窗”。其中问题流包括焦点事件、政策的评估反馈、预算约束等；政策流是基于问题的政策方案，包括法规、讲话、文件等；政治流包括公民情绪、选举结果、利益集团等。领导注意力分配影响因素主要有激励机制、制度因素、政策、官员特质等。易兰丽和范梓腾结合我国治理体系特征，提出了层级治理体系下中央政府和地方政府的注意力分配对政策实施的影响，并证明政府注意力由中央向地方的传导过程中会偏好经济属性。在数字治理情境下，学者们通常将碎片化的主体视作一个整体，从政府视角深入开展注意力分配研究。
基于已有研究，由于注意力资源存在稀缺性、灵活性、易逝性和互补性等特性，因此政府若将注意力集中于政务微博建设将面临一定的机会成本，会导致地方政府在经济发展等议题的注意力分配随之降低。故本研究提出假设H1，认为政府注意力分配给政务微博建设的程度越高，城市政务微博发展水平越高。
H1：政府注意力分配程度越高，城市政务微博发展水平越高。
除了政府注意力分配，地方政府的资源和能力被认为是影响政府绩效差异的重要因素。我国地理幅员辽阔，不同省份和地区的地级市之间存在资源和能力上的巨大差异，且资源和能力具备不可复制性，政府间差异也因此具备持续性。资源基础理论常用于检验由于资源异质性而造成的绩效差异，该理论的核心是组织基于自身的资源与能力和其他组织竞争。在该理论中，资源具体是指被组织用于开发、制造、销售产品、提高核心竞争力或服务的一系列属性组合，例如资本、机械、技术、人力等。能力最初被视为资源的一种，但后续研究将两个概念拆分。组织能力是无形的，具体是指组织活动来货期、配置、运用资源的能力。该理论常被运用到政府研究中，核心原因是政府和企业虽然是两种不同组织形态，但它们在资源本身和获取、运用、转化以及整合资源的一般过程上高度相似。
在政府资源方面，财政资源是推动政府组建相关团队，投入与发展政务微博的重要推动因素。技术创新研究证明了地方财政冗余能提供创新的空间，也能通过创新来解决政府财务困境。我国大部分地级市政府都处于财政赤字的状况，财政收入增速有所放缓，在此背景下如果大力发展政务微博和政务新媒体短期内机会成本较高。本研究认为财政健康水平较高的城市相较于其他城市而言能拥有更多的财政资源，从而在推动政务微博创新的过程中具备更强的竞争力。基于此本研究提出假设H2。
H2：政府财政健康水平越高，城市政务微博发展水平越高。
在政府能力方面，能力是地方政府在政府间竞争中维持竞争优势的关键因素。从政府社会资源配置能力角度来说，政府具有资源汲取、资源配置、资源整合、资源运用多种能力。在地方政府数字化转型的过程中，政务微博和政务新媒体需要通过汲取民众的关注与认可来实现信息公开和公民参与的目标。资源汲取能力的强弱直接影响了政务新媒体账号能否顺利推行并受到当地民众的认可。基于此，本研究提出假设H3。
H3：政府资源汲取能力越强，城市政务微博发展水平越高。
政务微博与当地的技术创新和数字化能力息息相关。技术能力禀赋能提高政府配置资源发展政务微博的效能。政府对科技和互联网的使用会随着市民对科技的采用而继续增加。一方面，数字化能力较强的城市更易把握政务微博发展的诀窍和重点，提升政务微博绩效；另一方面，在数字化能力较强的城市，由于城市禀赋较优，领导和政府注意力能更直接地作用到政策实施的过程中，从而促进当地政务微博发展水平。基于此，本研究提出假设H4和假设H5。
H4：政府数字化能力越强，城市政务微博发展水平越高。
H5：在政府数字化能力较强的城市，政府注意力能对政务微博绩效产生更大的影响。
四、数据与研究方法
（一）变量设计
本研究的因变量、自变量、控制变量的变量名和测量指标如表1所示。
1.因变量
本研究基于张敏和郭高晶构建的投入产出评价体系，通过构建微博投入绩效和微博产出绩效作为因变量。其中微博投入绩效由总微博数评分、微博频率评分、账号运营天数评分的算术平均值构成；微博产出绩效由粉丝数评分、视频累计播放数评分、总点赞数评分、总评论数评分、总转发数评分的算术平均值构成。评分的计算方式为单个指标在集合中的分位数，取值范围为0~100，评分越高说明该项相较于其他政务微博而言表现越好。
2.自变量
（1）政府注意力。现有国内外研究主要通过发布的政策、批示的数量和内容，以及议程过程的持续时间等来测量政府注意力。在我国，地方政府通过出台政策和考核文件等来执行上级政府的政策方针，并通过召开有关会议来提升促进政策执行效果。本研究基于易兰丽和谭海波的政府注意力测量方式，结合我国政务微博的政策发布与推进背景，选择以地级市是否公开发布专门的政策文件、是否召开相应的说明会或培训会来测量政府注意力，按程度分为低、中、高三类。既发布政策文件，也召开相关会议则为“高”，仅发布政策文件或召开相关会议则为“中”，二者都无则为“低”。（2）财政健康水平。以预算财政收入减去预算财政支出的差占预算财政支出的百分比来测量，数值越高代表财政健康水平约高。（3）资源汲取能力。财政收入是地方政府执行中央政策、推动经济发展的重要依赖。财政收入包括税收、国有资产收益、债券收入、收费等，其中税收为主要来源。本研究通过当地预算财政收入和利税总额两部分来衡量资源汲取能力。（4）政府数字化能力通过政府电子政务发展水平进行测量，数据来源为清华大学国家治理研究院出台的《2020年中国政府网站绩效评估报告》，其中根据地级市政府网站情况分为优秀、良好、中等、待改进四类。
3.控制变量
根据马亮、孙宗锋等关于政务微博绩效影响因素的研究结论，本研究选择城市信息化基础、经济发展水平、城市规模作为控制变量。测量方式参考孙宗锋等研究。（1）信息化基础代表了当地居民具备使用政务微博的基本条件程度，用宽带接入户数占总户数的比例来测量。（2）经济发展水平与公民对政府的需求息息相关，本研究以人均GDP来测量。（3）城市规模可以衡量当地政务微博的潜在上限用户人数，以城市人口总数来测量。
（二）数据来源与研究方法
本研究以中国地级市官方政务微博为研究对象，收集了全国229个主要城市的数据。由于省会城市为省政府所在地，所以较少以市政府名义发布单独的政策或召开相关会议，通常直接转发或参与省政府相关政策和会议，故研究对象不包括省会城市。
本研究通过爬虫技术，爬取了229个政务微博账号从2021年1月1日至2021年11月30日的2555880条微博，获取了其总微博数、总点赞数、总转发数、总评论数，以及账号运营天数、视频累计播放数和粉丝数。同时，笔者也通过搜索引擎人工检索了229个地级市是否出台政务微博、政务新媒体的相关政策文件，是否召开政务微博、政务新媒体的相关推广会或培训会，并收集了出台政策文件和召开会议的时间，以此来测量政府注意力。此外，本研究整理了《2020年中国城市统计年鉴》的数据，包括财政资源、资源汲取能力、信息化基础、经济发展水平、城市规模等。政务微博数据滞后城市数据一年以消除内生性。本研究采用多元线性回归来验证假设H1~假设H4，并根据政府网站绩效进一步将样本划分为数字化能力强、数字化能力弱两类子样本，其中绩效为“优秀”“良好”的为数字化能力强样本，“中等”“待改进”的为数字化能力弱样本，进行分样本多元线性回归，以验证假设H5。
五、数据分析与实证结果
（一）描述性统计
由表2可知，作为因变量的微博绩效输入指标和输出指标的标准差相差较小，离散程度较为相似。政府注意力的均值为1.852，说明地级市政府整体对政务微博建设注意力分配较高。在政府资源和政府能力上，城市间差异程度大，其中数字化能力均值为2.513，说明了政府网站建设情况整体较优。
主要变量间的相关系数如表3所示。结果显示四个自变量与微博绩效输入指标、微博绩效输出指标都显著正相关，绝大多数变量在1%以上水平显著，符合本研究的研究假设。自变量之间相关关系不强，仅财政健康水平和资源汲取能力之间的相关系数大于0.6。数字化能力与政府注意力、财政健康水平和资源汲取能力都显著正相关。所有自变量的VIF方差膨胀因子均小于5，均值为2.42，可知变量间不存在多重共线性问题。
（二）回归结果与分析
本研究将变量标准化后进行多元回归分析，回归结果如表4所示。
由模型1可知，政府注意力和财政健康水平都与政务微博投入绩效显著正相关，政府注意力的系数为3.433，财政健康水平的系数为4.916。而政府资源汲取能力和数字化能力与投入绩效不存在显著的相关关系。由模型2可知，政府注意力、财政健康水平、资源汲取能力都与政务微博产出绩效显著正相关。政府注意力的系数为2.383，相较于模型1下降31%；财政健康水平的系数为5.973，相较于模型1上升21.5%。结果表明政府注意力和财政资源能够显著影响政府运营政务微博时投入精力、时间和资源，而在政务微博账号市场化运营的过程中，财政健康水平、政府资源汲取能力的影响力提升，政府注意力的影响力稍有下降。在模型1、模型2中，地方政府数字化能力均不显著。且政府网站建设水平较低的政府，可能出于某些动机或将重视当地政务新媒体的发展。综上所述，假设H1、假设H2、假设H3成立，假设H4不成立。
本研究进一步将样本划分为数字化能力强、数字化能力弱两类子样本，并进行分样本多元线性回归，结果如表5所示。模型3、模型4显示在政府数字化能力强的城市，政府注意力和财政健康水平与政务微博绩效存在显著正相关关系，资源汲取能力显著影响政务微博产出绩效，该结论与模型1、模型2一致。但在模型5、模型6中，政府数字化能力较弱的城市的政府注意力不再显著，且财政健康水平的标准化系数进一步增加。对比可知，数字化能力作为地方政府的重要能力禀赋，会对政府注意力和政府能力的实施与运用效果产生影响。在数字化能力较弱的城市，政府注意力的影响无法有效扩大，当地政务微博的发展水平更多取决于地方政府财政资源的提升和财政健康水平的改善。综上所述，假设H5成立。
（三）稳健性检验
本研究采用替换因变量的方法进行稳健性检验。将模型1、模型2中的因变量替换为政务微博的八个指标评分的算术平均值Wb_score，并重新进行多元线性回归，结果如表6所示。由结果可知，政府注意力、财政健康水平和资源汲取能力依旧与政务微博绩效存在显著正相关关系，且政府数字化能力不显著，支持本研究结论，故通过稳健性检验。
六、结论与展望
（一）研究结论
本研究使用python程序爬取了229个地级市政务微博数据，并人工采集了地级市的政策、会议数据，使用多元线性回归和子样本多元线性回归分析了政府注意力、政府资源和政府能力与政务微博投入绩效、政务微博产出绩效之间的关系。
结果表明政府注意力分配程度对当地政务微博的投入绩效和产出绩效均有显著正向影响。在中央和省级政府颁布政策和考核标准后，地级市政府通过发布相关政策文件，召开推广会、培训会等会议的形式来促进政策实施，该举措显著增加了下级部门和机构的运营效率与实际产出，扩大当地政务微博影响力。而在数字化能力较弱的城市，相对孱弱的地方政府禀赋成为政务微博发展的掣肘，即使政府对政务微博的注意力分配增加也无法提升其运营效率和实际产出。这些城市政务微博的发展水平更多取决于地方政府财政资源丰富度和财政健康水平。由于地方政府存在多目标、多任务属性，而其中促进经济发展长期以来是首要目标，因此财政资源状况不佳的地方政府即使注意力分配程度高，其下属部门也难以具备高效的政策执行能力来推进政务微博的运营。
同时，政府财政健康水平对政务微博的投入绩效和产出绩效均有显著正向影响，资源汲取能力对政务微博产出绩效有显著的正向影响。而政府网站建设水平与政务新媒体绩效并无显著相关关系，该结论也与马亮一致。丰富的政府财政资源为地方政府的数字化治理进程提供了创新空间，强大的资源汲取能力帮助地方政府收获了更多的关注和认可。尽管微博平台的进入门槛低，但政务微博的发展过程也离不开政府的资源基础。而作为政府2.0阶段的主要工具，政务微博与政府网站的建设状况并无明显关联，这代表了政府网站建设不佳的城市可能“弯道超车”，在政务微博的发展上做出亮眼的成绩。
政府注意力分配与纵向压力、横向压力、领导力、领导重视程度有着紧密联系，其在政务微博发展的分配程度显著影响了政务微博绩效，属于内生动力。尽管城市数字化能力不足会制约政府注意力分配的作用，但推动政务新媒体和政务微博的发展，并逐渐发挥其公民参与、危机管理的作用过程中，重视地方政府的注意力分配因素必不可少。目前地级市和下属政府部门已经引入定期考核、监督、排名等制度手段推进政务微博的开通和运营，但部分地级市政府尚存未充分重视政务微博建设，未纳入考核的现象。根据本研究结论，市政府应及时发布相应政策文件，明确激励机制并定期考核，将政府注意力制度化。同时，市政府应定期召开政务新媒体推进会、培训会、经验交流会等会议，促进下级部门的政策执行，加大政务微博运营投入，建设政府2.0。在理论贡献上，本研究在政务微博绩效的影响因素中引入了政府注意力分配，并使用定量方法证明了其存在显著影响，弥补了当前研究的不足。
（二）研究展望
本研究存在一些不足。第一，本研究仅关注了某一时间点的政府注意力分配程度，未考虑其提升速度，而政府注意力分配的增加可能存在较大的边际影响。第二，本研究未考虑政府领导和部门领导重视程度、对创新的熟悉程度、领导力等因素，限制了进一步的深入研究。
后续研究可以尝试获取政务微博绩效和政府注意力分配的面板数据，在面板回归的基础上验证政府注意力的提升是否会显著增加政务微博绩效。除了关注政府注意力分配程度，学者可通过访谈法、问卷法等方法收集领导力和领导重视程度对政务微博和政务新媒体传播过程与绩效的影响，丰富政务微博绩效的隐性因素相关研究。另外，后续研究可以关注哪些因素会在政府注意力对政务微博绩效的影响过程中发挥中介作用和调节作用，探究其影响和作用机制。
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