当期荐读 2020年第2期 | 基于大数据应用的政府治理效能评价指标体系构建研究
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研究论文·政府数据治理系列研究
王 芳1,2 张百慧1,2 杨灵芝1,2 李晓阳1,2
刘汪洋4,5 张建光3 赵 洪1,2,4
(1.南开大学网络社会治理研究中心,天津,300071;
2.南开大学商学院信息资源管理系, 天津,300071;
3.中国互联网络信息中心,北京,100190;
4.中电科大数据研究院有限公司,贵阳 550081;
5.提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室,贵阳,550000)
[摘 要] 运用大数据提升政府治理效能是实现国家治理体系现代化的重要途径。建立有针对性的评价指标体系，既可以深化政府治理效能的理论内涵，也有助于推进大数据在政府治理实践中的应用。本研究遵循针对性、价值导向和可操作性原则，运用VFT价值焦点思考法进行政策分析，在此基础上通过理论分析、文献分析、案例研究、焦点小组访谈等方法，对相关指标进行识别、发展、比较和归纳，构建了包含4个一级指标，19个二级指标和38个三级指标的“基于大数据应用的政府治理效能评价指标体系”，然后采用专家调查法和层次分析法（AHP）确定了指标权重。
[关键词] 大数据, 政府治理, 政府效能, 评价体系, 价值焦点思考法（VFT）
1 引言
近年来大数据技术快速发展,数据的采集、开发和利用成本不断降低,应用领域日益广泛,被许多国家看作新时代的战略性资源。美国于2012年3月推出“大数据研究与发展倡议”,2016年5月制定“联邦大数据研究与开发计划”;欧盟2014年推出“数据驱动的经济”战略。此外,英国、日本、澳大利亚等国也纷纷出台了一系列推动大数据应用与产业发展的政策。我国也不例外,2015 年国务院颁布了《促进大数据发展行动纲要》,2016 年工业和信息化部制定了《大数据产业发展规划》(2016-2020年)。2017年12月9日,习近平总书记提出,“要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化[1]。”2018年11月19日,广东省政府发布《广东省“数字政府”建设总体规划(2018—2020年)》提出,要高标准打造“数字政府”,推进政府治理体系和治理能力现代化。此外,贵州、上海等地方政府也纷纷出台了大数据应用和发展的政策标准,对运用大数据提升政府治理能力多有述及。
与此同时,我国十分重视政府治理效能的提高,自20世纪80年代至2018年,进行了七次大规模机构改革以控制政府规模。2016年4月,西安开展了“政府行政效能革命” 的活动。2017年5月,上海出台了《上海市政府效能建设管理试行办法》,要求“效能建设单位应当建立相关管理领域的基础信息数据库。……效能建设单位之间应当依法共享管理数据,取消或者简化需要管理相关人提供的重复材料或者表式,降低行政管理成本[2]。”2018 年3月,李克强总理提出全面提高政府效能,要求“优化政府机构设置和职能配置,深化机构改革,形成职责明确、依法行政的政府治理体系,增强政府公信力和执行力[3]。”
2 概念界定与研究回顾
2.1 政府治理
治理是一个内涵不断演化的概念,从早期的“统治”与“控制”之意演化为现代广泛接受的“多元主体合作管理公共事务”之意[7]。治理的目的是在各种不同的制度关系中运用权力去引导、控制和规范公民的各种活动,以最大限度地增进公共利益[8]。1997年联合国在其题为《分权的治理:强化以人民为中心的发展能力》报告中,概括了当代治理运动追求的善治的15项核心理念,包括参与、公开、透明、回应、公平、责任、合法性等[9]。王浦劬指出,在我国“治理”遵循的是马克思主义国家理论逻辑,即国家的职能由政治统治与政治管理有机组成,其本质上是政治统治之“治”与政治管理之“理”的有机结合[10]。
政府治理这一概念在英文文献中使用不多,主要出现在中文文献和讨论中。包国宪等将现有的政府治理研究内容划分为内部治理和外部治理两个方面[11]。其中,内部治理包括政府体制改革、政府管理创新、政府管理价值理念的创新等,而外部治理则指政府代表社会施政,从社会获取权力以促使全体社会成员履行自己的社会义务并使他们服从法律[12-13]。张成福认为,政府治理是政府行使政治、经济和行政的权力, 对社会事务实施管理的一套制度、机制和程序[14];唐天伟等认为可以依据功能、区域或政府层级将地方治理与国家治理进行区分[15];王浦劬指出,在我国,政府治理是指在中国共产党领导下,国家行政体制和治权体系遵循人民民主专政的国体规定性,基于党和人民根本利益的一致性,维护社会秩序和安全,供给多种制度规则和基本公共服务,实现和发展公共利益[10];王芳认为,提高社会问题解决的质量与效率是网络社会治理的目标,网络社会治理应当以政府所代表的国家为中心,同时应当发展新的工具与策略提升政府与非政府部门之间在政策规划与实施上的协同与合作,从而有效发挥非政府主体参与社会治理的作用[16]。
上述分析各有侧重,可以简单划分为两大指向:一是强调政府是占据主导地位的社会治理主体,政府运用一套制度、机制和程序对社会进行管理和服务的过程;另一指向则是政府作为一个庞大复杂的组织,其内部的管理与创新活动。从政府效能提升的角度来看,政府治理既涉及前者,也涉及后者。后者为体,前者为用。因此,我们将政府治理定义为:为了实现经济发展与社会进步等目标,政府采用一系列的制度、机制和程序提升行政效率、维护社会公平和公共安全、改进公共服务的活动过程。
2.2 政府效能
“效能”一词在英文中并没有完全与之对应的概念,国际上较为多用的是“有性 (effectiveness)”、“绩效(performance)”及“满意度(satisfaction)”等概念。系统资源理论的代表学者Seashore和Yuchtman认为组织有效性是获取和应用高价值的稀缺资源的能力,即系统获取关键资源的能力越强,组织的有效性越高[17]。Van Ryzin等人从顾客满意度角度评价了公众对纽约政府的满意程度[18]。“绩效运动”始于上个世纪80年代,在企业管理领域曾经掀起过关键绩效指标(Key Performance Indicator,KPI) 运动。尽管绩效评估运动影响广泛,但是各个国家政府绩效评估的侧重点却各不相同。1993 年,美国国家绩效审查委员会 (National Performance Review)建立了政府及其职能部门工作人员的绩效评价体系,包括六大指标:投入指标、能量指标、产出指标、结果指标、效率和成本效益指标、生产力指标[19]; 2002年英国政府审计委员会(Audit Commission)出台了地方政府的绩效评价框架,包括资源利用、服务评估和市政当局评价三个部分[20];2018年1月,中国社会科学院政治学研究所与社会科学文献出版社发布了《政府绩效评估蓝皮书:中国地方政府绩效评估报告 No.1》,从政府对外管理职能和内部管理职能绩效,以及经济发展、市场监管、社会管理、公共服务、平衡发展绩效和依法行政、政府效能、行政廉洁、行政成本、行政公开绩效等方面展开评估[21]。
我国学者吴建南对政府效能进行了持续研究。他认为,从结构来看,绩效一般包括 “3E”,即经济性(economy)、效率性(efficiency) 和效果性(effectiveness),再加上公平性(equity) ,即成为“4E”[22]。而效能包括两层含义:绩效和能力[23]。赵如松认为,绩效管理容易误导政府将工作侧重点转移到制造政绩工程; 而效能建设则可以引导其重视施政行为所发挥的有利作用[24]。上述研究表明,从内涵上来看,效能包含绩效,政府通过绩效管理和能力建设提高其行政效能。关于政府效能建设的研究主要聚焦于效能建设的措施、方法和途径。吴建南等对福建、浙江等六省份文件进行文本分析,将效能建设举措总结为三个方面的 十项举措,包括权力制约 (制度建设、政务公开、行政审批改革、规范行政行为)、能力建设 (转变工作作风、加强行政队伍建设、信息技术支持、组织建设)和激励问责(绩效评估和民主监督)[23]。相关的实证研究主要体现于对基层政府[25]、地方政府[26]和普适的政府效能的建设及改革方式[27]。周敏以株洲市为例,讨论了“互联网+政务服务”对提升政府公共服务效能的方式和途径[28]。李少惠等人通过对甘肃天水市麦积区政府效能的调查,从效能型政府建设的价值起点、提升政府能力的根本途径、行政效能建设的社会化基础和体制保障四个维度构建了政府效能建设的实现方法[29]。
2.3 政府治理效能
政府的主要职责是进行国家与社会治理。在英文中,治理与政府是同源词。虽然现代意义上的治理主体已经超越了政府单一主体。但是从政府治理的角度讲,政府效能在很大程度上表现为政府治理效能。现有关于治理绩效的研究大多从公司和组织治理角度展开,而公共领域或政府治理绩效的研究较少。Charles等从管理目标以及不同管理阶段(发起、计划、采纳)等方面提出了海岸管理的治理绩效指标,包含权威、领导、愿景、制度能力、人力资源发展、赋权、财务资源能力、计划能力、信息管理能力、公众参与、正式化与支持等指标[30];2016年,世界银行提出了地方治理绩效指数(LGPI),包括教育、健康、物理安全与争端解决、社会救助与福利、公民-国家联系与腐败、社会构成与文化等方面[31];澳大利亚政府于2013年公布的《公共治理、绩效与问责法案》规定,联邦实体年度绩效报表中应当包括 声明、结果与分析三个方面[32]。由于关于政府治理效能的研究较少,从政府治理与效能的基本内涵出发,本文将政府治理效能定义为政府治理的绩效与能力,即政府采用相应的制度、机制和程序提升行政效率、维护社会公平和公共安全、改进公共服务的绩效和能力。从这一定义出发,充分考虑当前我国政府治理所处的阶段以及大数据应用的可行性,从多个方面建构政府治理效能的评价指标。
2.4 大数据对政府治理效能的提升
随着大数据时代的来临,运用大数据提升政府治理效能的问题得到了一些学者的关注。张红春认为,利用大数据技术可以提升政府治理决策的科学化,增强政府治理的有效性,改进政府治理的绩效评估与应用[33] ;胡税根等认为,大数据可以协助政府部门掌握网民需求与态度偏好,判断前期施政效果,调整和优化公共政策,再造管理服务流程,提高政府的觉察、回应、治理能力[34] ;孟天广等概括了大数据驱动政府治理能力建设的途径,即开放政府、智慧政府、回应政府和濡化政府。其中,濡化政府是指政府应用大数据及其相关技术进行社会治理的模式和能力[35] 。而支太雄等则提出,在大数据时代,知识型政府更具有适应性、可操作性和智慧性的优势[36] 。
上述研究对政府治理及其效能的内涵、结构维度进行了辨析,对于大数据提升政府治理效能的作用、实现途径、影响方式等进行了讨论,为大数据提升政府治理效能的评价研究奠定了理论基础。
3 评价指标体系构建的原则与方法
3.1 评价指标体系构建的原则
运用大数据提升政府治理效能是一个正在深化的过程,构建评价指标体系需要遵循针对性、价值导向、可操作性与动态性原则。
(1)针对性原则
政府治理效能涉及多个方面,一些方面可以通过大数据技术的运用加以提升,另一些方面则需要依靠制度的改进与优化。在设计评价指标时,需要聚焦在大数据可以提升的政府治理效能的方面,有针对性地设计和甄选评价指标。
(2)价值导向原则
评价的目的是为了引导政府部门更好地运用大数据提升治理效能。由于政府治理效能具有丰富的内涵,比如既包括政府行政效率,也包括公共服务能力,因此指标选择及其权重设置就体现了评价者的价值导向。在本 研究中,运用价值焦点思考法(Value-Focused Thinking,VFT)的黄金准则,从国家的政策文件 中提取大数据提升政府治理效能的根本价值目标,并将其转化为评价指标。
(3)可操作性原则
评价指标体系的可操作性取决于指标的数据可获取性和易获取性。一些指标在理论上有很好的表现力,但是评价数据的获得存在较大难度。在选择具体指标时,需要将可操作性作为一个取舍依据。
(4)动态性原则
评价的目的是促进管理目标的实现。在事物发展的不同阶段,设置相应的指标,有利于引导政府治理向着预期目标发展。因此,在指标设置时,需要考虑在当前发展阶段大数据提升政府治理效能的侧重点和主要任务。
3.2 指标体系构建方法
指标选取是指标体系构建的核心工作。本研究采用价值焦点思考法,结合文献调研、案例研究、焦点小组访谈等方法,进行指标的选择和确定。
(1)VFT分析法
价值焦点思考是一种适用于解决多目标问题的决策分析方法。该方法认为潜在的价值观是指导人们决策和行动的关键因素[37]。王芳等运用 VFT方法,在分析电子政务项目各利益相关者价值目标的基础上,构建了电子政务项目评价指标体系[38],表明将 VFT原理与方法应用于评价指标体系构建的可行性。目前,大数据应用不但是提升政府治理效能的工具,也是政府治理的战略目标之一。为了充分实现评价的导向作用,需要明确大数据提升政府治理效能的社会价值、经济价值、个人价值和其他价值,进而将价值转换成目标,并将目标进行结构化分解,转换为评价指标。
正确地得到决策者和利益相关者的价值目标是 VFT分析的基础。在政府治理相关的评价中,政策制定者的价值目标是评价的黄金准则。在 Parnell及其同事提出的四个构建定性价值模型的结构化技术标准中,黄金标准即以政策等作为建模基础[39]。相比于地方政策而言,中央政策从顶层设计角度反映了大数据背景下政府治理的根本战略目标及价值追求,因此是获得决策者和利益相关者基础价值目标的关键来源。
(2)其他方法
政策文本的表述较为宏观和抽象,不能完全反映评价的具体内容。因此,除政策文本分析之外,还需要通过以下途径提取评价指标:根据相关理论发展出相应的评价指标,从已有的相关评价研究中选择可供使用的评价指标,从案例研究中归纳评价指标,通过专家访谈补充相关指标。
通过政策研究、理论分析、文献研究、案例研究和专家访谈,将获取的指标进行反复地比较合并和归纳,最终形成可用的评价指标体系。
4 指标选取
4.1 政策分析
主要选取中国、英国和美国国家层面的大数据发展战略规划和领导人重要讲话文本作为分析对象。中国的政策文本包括2015年国务院颁布的《大数据发展行动纲要》、2016年 工业和信息化部制定的《大数据产业发展 规 划》(2016—2020年 )、2017年12月9日和 2018年4月习近平总书记关于大数据的讲话以及李克强总理关于互联网+和政府效能的相关讲话内容;美国的政策文本主要是联邦政府2012年发布的《大数据研究发展战略规划》;英国的政策文本主要为 2014 年发布的《把握数据带来的机遇:英国数据能力战略》。对上述政策及讲话文本进行内容分析,提取政府运用大数据提升治理效能的战略目标。其中,我国的主要目标是运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力、促进民生应用、提升城市管理能力、增进公共服务、实现科学决策等[40-41];美国联邦政府的主要目标为支持研发、实现更佳决策、促进突破性发 现、促进数据共享、优化管理政策等[42];英国政府的主要目标为提升研发实力、促进产学研合作共赢、完善法律和制度建设、合理进行数据共享和信息公开等[43]。
对上述分析结果进行比较、合并,归纳出政府运用大数据提升治理效能的预期主要目标为经济发展、社会治理、政府服务、市场监管、民生改善、科研创新、人才培养、科学决策、数据共享、法律和制度建设等方面。
4.2 理论分析与文献研究
已有文献中关于政府绩效评价和效能评价的研究成果,可以为指标选取提供重要的借鉴和参考。尤其是相关研究中丰富的二、三级指标项目,可以作为政策分析结果的细化补充。当前与政府治理效能相关的评价研究主要包括三大类:社会治理评价、政府绩效评价和政府效能评价。
(1)社会治理评价
世界治理指标(The Worldwide Governance Indicators, WGI)将治理划分为六个维度:话语权和问责制、政局稳定和暴力避免、政府的有效性、管制质量、法制、防治腐败[44]。俞可平团队提出的中国社会治理指数(China Social Governance Index, CSGI)包含6个二级指标:人类发展、社会公平、公共服务、社会保障、公共安全和社会参与,以及35个三级指标[45]。一些学者在这套指标基础上构建了新的评价指标体系,例如,彭莹莹从治理主体、治理方式、治理平台、治理对象和治理绩效五个方面出发,设计出一套三级指标体系[46];张欢等从公众视角尝试建立了包括社会治理的公平感、社会服务的满意度和社会幸福感三个维度的社会治理绩效评估指标体系[47]。
(2)政府绩效评价
不同国家的政府或学者对政府绩效评价指标体系进行了研究。1993年美国国家绩效审查委员会(National Performance Review)建 立了评价政府及其职能部门工作人员的绩效评价指标体系,包括六大指标:投入指标、能量指标、产出指标、结果指标、效率和成本效益指标、生产力指标[48];2002年英国政府审计委员会(Audit Commission)出台了地方政府的绩效评价框架,包括资源利用、服务和市政当局评价三部分[49];彭国甫基于平衡计分卡模式对地方政府绩效进行了评估[50];Longo提出根据因果关系链设计绩效评价体系[51];VanRyzin等从顾客满意度出发测量公众对纽约政府的满意程度[18];石晶对公共服务供给过程中公众的满意度、抱怨和信任等进行了分析,在修正 ACSI模型的基础上,提出政府治理绩效的公众满意度评价模型[52];郎玫等从博弈论的视角出发,基于组织权与评价权组合形成六种政府绩效评价理论模型[53];吴建南等以福建省为案例,发掘政府内外各个利益相关者在绩效评估中的作用,通过平衡其中各方利益来改善整体的绩效评估系统[54];高洪成等通过分析我国十年的政府绩效评估结果,总结了符合我国实际的政府绩效评估机制[55]。
(3)政府效能评价
如前所述,效能是一个与绩效有所不同的新概念。本研究采用吴建南对效能概念的理论分析成果,认为政府效能包括绩效与能力[23]。针对政府效能的评价研究在我国取得了较为丰富的成果,比如前已述及的吴建南等提出的政府效能三维度十举措[23]。施雪华等以省级政府为研究对象,从社会管理与公共服务政策、经济调节与市场监管两大维度入手,构建53个指标对上海、浙江、辽宁、湖南、云南等省级政府的公共治理效能进行了实证评价[56];郭燕芬等以地方政府为研究对象,通过对227份政策文本的分析构建了治理转型视角下的政府效能评价指标[57];唐任伍等提出的“省级地方政府效率测度指标体系”,从政府公共服务、政府公共物品、政府规模以及居民经济福利四个方面进行了具体的指标设计[58]。
对上述三类评价指标进行详细分析,从中提取出可以通过大数据提升的政府治理效能指标,比如经济发展、市场监管、公众满意度等。
4.3 案例研究
在前述分析的基础上,收集国内外运用大数据进行政府治理的典型案例,通过案例分析提取评价指标。国内案例包括广东深圳罗湖区家园网、河南郑州“西瓜办”微博、江苏江阴徐霞客镇网格化治理等共计11个大数据+政府治理案例,提取出54个指标,其中包括政务新媒体的媒介平台数、专题更新频率、反馈时长、互动频率、用户订阅量等。国外包括纽约警方、美国邮政、伦敦运输等在内的11个案例,提取出21个指标,包括犯罪率,发布信息效率、质量、数量,服务内容涵盖范围,政府信息数量、质量,行政审批的流程和透明度,公共交通情况,再就业时间长短和财政支出等。
4.4 焦点小组访谈
为获取专业群体与社会公众的观点和意见,对专家和公众分别进行了焦点小组访谈。焦点小组访谈就是将一组人集合起来讨论特定问题,获得定性数据,从而了解用户对新观点、新服务等的看法[22] 。本研究共召集了两场焦点小组讨论,第一组为普通公众组,第二组为专业研究人员组。
在第一组讨论中,首先,召集普通公民共22人进行小组讨论,初步提出尽可能多的二级指标条目;然后由小组成员对所有指标进行投票,以每人4票进行投票,选取得票较高的指标。将这些指标合并归纳为22 个一级指标,包括经济增速、社会效果、大数据机构队伍建设、数据质量与数量、舆情预测、应急能力、政府网站建设、大数据技术反腐与权力监督、信息透明公开、政府信息的真实性和时效性、部门间信息共享、公众参与、信息化程度、成本效益、政府办事、公平公正、法律规范、公务员专业能力、创新革新、隐私、云计算能力、数据安全等。其中数据质量与数量、政府办事、公众参与等一级指标得票率排名前三。一级指标下包含70个二级指标。二级指标中政府信息的透明度、政府办事效益、基于大数据的政府权力监督与技术反腐、政府数据平台与云计算处理分析能力等得票率较高。
第二组焦点小组访谈的对象为本领域的教授、博士生和硕士生共11人。共得到12个一级指标,分别为政府办事效率及能力、政府业务流程一体化水平、公民参与程度、政府信息公开、数据开放、政府应急、舆情、问责激励、基础设施建设、专业智库、数据冗余分辨能力、社会网络安全和其他。其中政府办事效率及能力、政府业务流程一体化水平、公民参与程度三个一级指标为投票占比前三的指标,重要性程度较高。12个一级指标下包含了政府指示、条例,下级反应速度,公民参与度,政府相关政策发布情况等在内的共计48条二级指标。与政策分析和文献分析结果不同的是,两轮焦点小组访谈都把公众参与度选为重要一级指标。
5 指标体系构建
5.1 指标体系确立
首先,以政府效能与政府治理理论为基础,运用价值焦点思考方法对基于大数据应用的政府治理的基础目标进行分析,形成了治理绩效、治理能力、制度保障和公众满意度四个评价维度。考虑到绩效评估的丰富含义,又将治理绩效细分为行政效率和治理效果。这样初步形成了5个一级指标。
然后,将政策分析、理论分析、评价分析、案例分析、焦点小组访谈分析的结果进行汇总,反复分析比较并归纳概括出5个一级指标、22个二级指标和49个三级指标。
再次,对指标体系框架的合理性和指标数据的可获得性进行反复分析评估,考虑到行政效率一级指标之下只有一个下属指标,又将原先的5个一级指标整合为治理绩效、治理能力、制度保障和公众参与4个一级指标,并舍弃了部分暂时难以获得准确数据、或者与大数据运用关系不大的二级和三级指标。在4个一级指标中,治理绩效体现了大数据应用于政府治理的“效”,治理能力和制度保障则体现了政府运用大数据的“能”,而公众参与则体现了大数据应用的特点和政府治理的现代化程度。可以说,4个指标比较全面揭示了对政府运用大数据提升治理效能水平的内容。
最后,形成了包含4个一级指标,19个二级指标和38个三级指标的“基于大数据应用的政府治理效能评价指标体系”,如表1所示。
表1 指标体系权重计算结果
5.2 指标权重确定
指标权重是评价指标体系应用的重要依据,体现了评价的价值目标,具有导向作用。考虑到一级指标和二级指标的重要性,采用专家调查法和层次分析法(AHP)相结合的方法确定其指标权重。对于三级指标,则由研究小组根据评价的目标导向进行讨论确定。一级指标和二级指标权重确定的步骤具体如下。
(1)建立递阶层次结构模型
首先,依据层次分析法,将指标体系结构分为目标层、准则层和指标层三层,共包含4项准则、19项评价指标。目标层为最高层,通常只包含一个要素,表示决策分析的总目标,即大数据提升政府治理效能;准则层为中间层,包含若干个要素,表示效能评价的结构性指标,即治理绩效、治理能力、制度保障、公众参与;指标层为最底层,包含的要素最多,是反映大数据提升政府治理效能良好度的具体指标,即行政效率、经济增长、行业监管等19项二级评价指标。如图1所示,B1,B2,B3,…, B19分别表示不同性质的指标集。
图1 大数据+政府治理效能评价指标体系
(2)专家调查
然后,依据指标体系结构(如图1所示)构建专家打分表,邀请国内电子政务领域的专家对各层次的要素进行两两比较赋值,判断指标的相对重要性。这些专家主要来自高校与政府部门,各占1/2。共计发放专家打分表20份,回收13份。虽然回收数量不高,但参与者都是领域内资深的数字政府研究专家和政府专门主管大数据的官员,因而结果具有可信性。
(3)构建判断矩阵
层次分析法通常采用1-9 标度方法对评价体系中各项指标的相对重要性进行判断,构建判断矩阵。因为此方法较为成熟,在许多评价研究中都有介绍,此处不再赘述。
(4)一致性检验
为判断所得权重的科学性,引入一致性指标 CI对判断矩阵进行一致性检验。本研究依据层次分析法(AHP)计算原理,利用 Excel编制了一套完整、系统的一致性检验计算表和权重计算表,只需在表内一一输入数据,就能快速输出一致性检验结果及权重计算结果,直接反映各项打分标度对输出结果的影响程度,从而实现在没有专业软件的情况下高效便捷求解层次分析法的目的。通过对收回的专家打分表进行层次单排序和总排序的一致性检验,显示有11份通过检验,其权重值可行有效。
(5)权重计算
最后,依据上文编制的权重计算表确定各级指标权重。首先,分别对11份打分表进行权重计算,利用等式 AW =λmax W ,计算判断矩阵 A的最大特征值λmax与其对应的特征向量W (n×1),将特征向量归一化处理得W = (w1,w 2,…,w n)T,即可得到层次单排序权重结果;然后就该结果由上至下计算层次总排序权重;再次,根据各专家的研究领域与评价目标的相关性程度,判定专家的权重;最后,对指标体系的最终权重进行加权计算。
5.3 权重计算结果
最终,得到大数据提升政府治理效能评价指标体系各级指标的权重,如表1所示。
6 结语
为了进一步促进大数据技术在政府治理中的应用,为相关的评价提供工具,本研究构建了基于大数据应用的政府治理效能评价指标体系。首先,基于 VFT的黄金法则,通过政策分析明确大数据提升政府治理效能的价值和使命;然后,结合理论分析、文献分析、案例研究、焦点小组访谈等方法,对评价指标进行拓展、分析、识别和选择,提取与评价目标相关的所有指标;在对所有相关指标进行反复比较归纳的基础上,完成指标的层次划分和体系构建;反复考虑指标数据的可获得性与准确性,确立最终的观测指标;最后,运用专家调查法与层次分析法(AHP),确立各级指标的权重,最终形成完整的评价指标体系。
本研究为大数据提升政府治理效能提供了可量化的评价工具,深化了政府治理效能的理论研究,推进了大数据提升政府治理效能的实践应用。同时,由于指标体系的设计建立在可操作性原则的基础上,受到数据可获取性的影响,指标体系的全面性存在一定的不足,有待进一步扩充和完善。基于本研究提出的指标体系,后续将对我国城市政府运用大数据提升政府治理效能的状况进行评价研究,并基于实践发展的不同阶段动态调整指标体系及其权重,充分发挥评价指标的引导作用。
作者简介
王芳,女,教授、博士生导师,研究方向为政府信息资源管理,网络社会治理,知识发现与情感挖掘,情报学理论与方法,Email: wangfangnk@nankai.edu.cn;
张百慧,女,硕士生,研究方向为政府信息资源管理;
杨灵芝,女,硕士生,研究方向为政府信息资源管理;
李晓阳,女,硕士生,研究方向为政府信息资源管理;
刘汪洋,男,中级工程师,研究方向为大数据;
张建光,男,副研究员,研究方向为智慧政务与网络生态治理;
赵洪,男,博士研究生,研究方向为机器学习与知识发现。
参考文献
*原文载于《信息资源管理学报》2020年第2期17-28页，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。
* 引用格式
王芳,张百慧,杨灵芝,等.基于大数据应用的政府治理效能评价指标体系构建研究[J].信息资源管理学报,2020,10(2):17-28.
制版编辑 | 王小燕
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