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来源：职称驿站所属分类：行政管理论文 发布时间：2018-07-25浏览：85次
移动互联背景下的政府间非正式联系已成为府际关系的一种新形态,研究何种因素导致了这一背景下府际关系网络的形成,对改善我国横向府际关系和深化电子政务平台建设都具现实意义。 [ 方法/ 过程] 本文利用新浪微博搜索得到 284 个地级市政务微博的关注数据,以此构建我国横向府际关系网络,分别从网络凝聚性和节点影响力探讨省级层面和国家层面的网络结构特征,并基于政治权威、经济发展水平和网络参与规模维度研究网络结构特征的成因。以政务微博关注关系为纽带构建的我国府际关系网络初具规模;省级层面府际关系网络凝聚性存在明显省份差异,国家层面府际关系网络特征呈现城市差异,并且大致划分为五个声望等级;我国府际关系网络并非随机形成,政治权威、经济发展水平和网络参与规模都对我国府际关系网络特征产生正向影响;最后,与省级层面网络特征相比,三个维度对国家层面府际关系网络特征的影响程度更深。
《北京行政学院学报》(双月刊)1999年创刊，以马克思主义、毛泽东思想、邓小平理论为指导,坚持“双百”方针,研究改革开放和社会主义现代化建设过程中的政治、经济、法律、社会、文化等理论问题和现实问题,突出学术性和创新思维。
府际关系的改善一直是行政体制改革浪潮下的研相比于已有研究,本文可能有如下方面贡献:其究焦点,府际关系是拥有不同程度权威和管辖自治权一,就研究视角而言。 以往对府际关系的研究多从竞的政府部门间建立的一系列政治、经济、法律和文化关争与合作两个维度以及科层制与市场制两种协调机制系 [1] ,可分为纵向府际关系、横向府际关系和斜向的不 出发进行解读与阐述[7][8] 。 李东泉指出府际关系的网同层次府际关系[2] 。 随着区域经济一体化发展和“ 放 络化趋势已经得到共识,但是这种特征是如何具体体管服冶 的改革浪潮,地方政府拥有更大的自主权,横向 现的,国内府际关系研究中,还没有基于政务微博关注府际关系日益密切,但依然存在的“ 地方保护主义冶、 数据进行的研究[4] ,本研究从非正式联系视角定量的“ 社会治理低效率冶 和“ 恶性竞争冶 现状,这迫使我们为刻画互联网时期的府际关系网络。 其二,就研究对象改善和优化地方府际关系寻找出路。与此同时,互联网加速发展对政府组织的柔性提出了更高要求,府际竞合关系不再满足于正式联系[3] ,非正式联系逐渐成为反映我国府际关系的重要指而言。 以往研究更多选择单个微博[9] 或单个政务微博[10] 构建内部微观关系网络,还有选择典型省份政务微博来研究其社会网络特征[11] 。
国家层面是将全国范围内地级市纳入同一 何单个政府无法独自履行日益繁杂的政府职能,需要整体网络,考察的是网络中具体城市节点的个体特征, 寻找多渠道构建府际合作[29] ,由于同级地方政府间没因此选择社会网络分析中体现个体影响力的指标,即 有领导与被领导的关系,所以其联系合作主要依赖经济利益驱动[30] 。 落后城市为实现赶超会偏向与经济发展水平较高的城市发生联系,高经济发展水平城市具有优越的区位要素和资源禀赋增加了其对外界的吸引力和影响力,因此,在府际关系网络中便占据主导位置。 据此,本研究提出以下假设:
H2a:经济发展水平越高,省级层面府际关系网络的凝聚性越高;
H2b:经济发展水平越高,国家层面府际关系网络的节点影响力越高。
1. 5摇 网络参与规模与府际关系网络结构特征摇 参与式治理已成为社会治理新模式,是一种社会群体广泛参与并享受公共服务的过程[31] ,随着社会、政治、经济变化过程中社会主体间依赖性的增强,社会治理活动已不单独交由政府承担,而是将多元社会主体都纳入社会治理活动中。参与社会治理中的行为主体逐渐出现聚合化的趋势,同样,在政务微博的助推下,府际关系形成了越来越多的以网络社群为基本活动单位的聚合体[32] 。 建立起政府间“ 内联冶 机制与发展“ 外协冶合作关系是改善府际关系的重要进路[33] ,互联网参与平台正好为“ 外协冶 机制的形成提供契机。
政务微博成为网民获取政务信息资源、表达利益诉求、参政议政的重要途径,为社会主体参与社会治理提供了良好的虚拟平台。 各级政府的政务微博建设不仅受政府本身驱动,同样是外部施压影响的结果,城市人口规模和网民规模的扩大不仅加深了外界与政府的联系,也增加了政府接受外部监督和满足参与诉求的压力,外界压力下,政府倾向于深化彼此合作与沟通。公众参与和关注数量可反映公众对该政务微博服务的需求度,从而构成其持续发展的一个外部支持因素,并进一步形塑整个政务微博关系网络的结构[5] 。 可见,网络参与规模在深化政务微博间的连接发挥着不容忽视的作用。 据此,本研究提出以下假设:
2 研究设计与变量描述
2. 1摇 数据搜集、编码与网络构建摇 数据搜集。 政务微博数据包含政务信息数据、关注数据和政务微博影响力数据等,本文选择政务微博关注数据。 此类数据主要是通过方向加以区分,任意 A、B 两个用户之间的关系存在三种情况:A 关注 B 对于 A 而言为主动关注关系,对于 B 而言是粉丝关系,还有 AB 互相关注。 在新浪微博的官方首页“ 搜索冶 栏,输入全国 339 个地级市的关键字,有 37 个城市未开通政务微博,302 个城市开通了 389 个政务微博,其中 81 个城市开通了 2 个政务微博,6 个城市开通了 3 个政务微博。 数据搜索时间为 2016 年 3 月 20 日—3 月 31 日,并在 8 月和 12月对数据进行复核,发现关注关系趋于稳定,为研究提供了可能。
数据编码。 对城市政务微博信息标上的“ 认证部门冶、“ 行业类别冶、“ 链接状态冶 和“ 微博名称冶 等标签,将各城市政务微博关注数据进行分类和编码,省内城市联系为 1,国家层面城市联系为 2,基于城市地理学角度,将 4 个直辖市纳入地级市进行统计分析。
府际关系网络构建。 本文以地级市政务微博为网络节点,关注关系为网络的边,构建非加权的府际关系网络。 如果 i 城市政务微博关注 j 城市政务微博则用
1 表示,无关注则用 0 表示,并排除网络中环( Loop) 的可能,以此绘制出二值有向关系网络矩阵。
2. 2摇 政务微博样本的遴选过程摇 部分地级市政府开通多个政务微博,同时存在“ 僵尸冶 微博可能,为保证节点联系的准确性,政务微博样本采用以下筛选标准:(1) 认证部门为“ XX 市人民政府冶、“ 市政府新闻办官方微博冶 或“ XX 市互联网信息办公室冶 ,此认证部门标准能够较准确的反应中国机构设置与管理原则;
(2) 行业类别为“ 政府—政府外宣冶 ,此行业类别能够较准确反映政务微博的宣传、联系的功能;(3) 所选的政务微博必须最近 1 个月内且连续半年以上每月有更新内容。 通过检索,剔除 11 个不符合行业类别筛选标准的政务微博,和“ 滨州发布冶、“ 庆阳发布冶 等 7 个“ 僵尸冶 政务微博,最终得到 284 个地级市的 284 个政务微博样本。
2. 3 政务微博数据的核查摇 为排除地级市政府政
务微博关注对象选择的随意性,从 284 个地级市中随机抽取 10 个省会城市和 30 个非省会城市进行电话访问,结果显示:第一,政务微博关注对象的选择并非随机关注,而是严格按照各地级市颁布的《 政务微博管理运行办法》 ,关注对象与地方政务微博定位和功能相匹配;第二,地方政府会根据实际联系定期更新关注对象,起到规范政务微博平台运营和净化平台空间的功效。由此可确认政务微博关注关系具有现实意义的,同样力证了此类非正式连接能反映互联网背景下我国真实的府际关系。
2. 4 变量描述
2. 4. 1 因变量摇 省级层面以各省府际关系网络凝聚性为因变量。网络凝聚性意味着网络中拥有许多纽带,纽带越多,网络结构越稳固。 网络密度是衡量凝聚性的基本指标,但网络密度受到网络规模的制约,因而必须考察每个节点拥有的连线数量,网络平均点度 ( Average Degree,AD) 是网络内所有节点拥有连线数量的平均值,满足这一条件,因此将其作为网络凝聚性的代理变量。 由于平均点度不受网络规模制约,在凝聚性测算时可以进行不同规模网络间比较[34] ,同时能反映了网络参与者的活跃程度[17] 。
国家层面将府际关系网络中节点影响力作为因变量,以近距威望入度值( Proximity Prestige Indegree,PPI) 表示节点影响力大小。 威望是一个人或者组织在社会中所获得的评价或社会承认,被定义为某种特定类型的社会纽带,是一种反映选择和被选择关系的概念。 在有向府际关系网络中的分配也是不平等的,有影响力的节点更易接收到正向选择[35] 。 测量府际关系网络节点影响力最简单直观的方法是计算节点入度,节点入度越大表明其受欢迎程度更高,但这只考虑了直接选择关系,并未考虑到节点影响范围和中心度因素。 而近距威望数值则考虑了节点数量和受其影响的各节点到该节点的距离,节点入度数越多,距离越短,声望值越大[36] 。 因此,我们选择近距威望入度值作为节点影响力的代理变量,Wasserman 和 Faust 提出节点近距威望入度值计算公式[37] :
P ( n ) = 移Ii / ( g - 1)
i i d( ni ,nj ) / Ii
其中, Pi 表示网络中节点 i 所享有的近距威望入度值, Ii = 移nj= 1 dij 表示节点 i 的影响域,是府际关系网络中受城市 i 影响的其他城市数量。 g-1 表示整个网络内除 i 本省以外所有其他顶点的数量。 移d( ni ,
nj ) / Ii 表示入域内所有其他节点 nj 到节点 ni 的平均距离。
2. 4. 2 核心自变量摇
(1) 省级层面选取政治权威、经济发展水平与网
络参与规模作为核心自变量。 其中省级层面政治权威选取省内地级市数量( City Number,CN) 、省内地级市行政级别的差值 ( Administrative Level Difference, ALD) 来衡量; 经济发展水平选取各省生产总值 ( GDP) 、省内地级市 GDP 标准差( GDP Standard Devi鄄 ation,GDPSD) 衡量;最后网络参与规模选取各省整体人口规模( Population Scale,PS) 、省内部城市间人口数量标准差( Population Scale Standard Deviation,PSSD) 、网民规模( Netizen Scale,NS) 来衡量,考虑到解释变量与因变量数值相差较大,部分变量进行取对数处理,并对变量进行描述性统计( 如表 1) 。
3 政务微博构建府际关系网络的结构特征
3. 1 省级层面府际关系网络凝聚性的特征分析摇
省级层面府际关系网络特征分析是将各省视为单一网络结构,分析各省内部府际关系网络凝聚性。 首先,利用 Pajek 对平均点度进行标准化处理,构建非加权的府际关系网络;其次,计算我国 27 个省府际关系网络平均点度( 如图 2) 。 在创建服务型政府和电子政务背景下,政务微博关注关系形成的省级层面府际关系网络凝聚性表现出了较大的波动性。 清晰看出福建、海南、贵州、西藏、青海四省网络平均点度明显偏低,该部分省份内部各城市政府间没能建立起较密集的联系,相比之下河北、江苏、安徽、新疆等省份内部城市的联系较为密切。可能的原因是受中国现有行政单元划分、网络参与规模等因素影响,各地政府的连接表现出了巨大的选择性和差异性,尤其是在福建、青海、辽宁等省份内府际联系比较缺乏。
4 府际关系网络结构特征成因的实证结果
在获得网络平均点度和近距威望入度数值后,进一步对我国省级和国家层面的府际关系网络凝聚性和节点影响力特征进行成因探究,首先,对各类自变量进行相关性检验,以剔除非相关变量和排除存在严重共线性的可能;其次,依据检验结果选择合适的回归方法。
4. 1 省级层面府际关系网络凝聚性的成因分析
4. 1. 1 Pearson 相关性检验摇 省级层面府际关系
网络特征的各变量 Pearson 相关性检验结果如表 3,整体上各自变量与平均点度相关系数较高,且满足 P<0.显著性要求,表明一省内部地级市数量、GDP、人口规模、网民规模、人口数量标准差与因变量存在显著相关性。 地级市行政级别差值和省内 GDP 标准差与因变量未满足显著性要求,与省级层面府际关系网络特征也就不具相关性。 依据 Lee 判断方法,即如果变量两两之间的相关系数逸0. 85,则认为存在严重的多重共线性,反之则认为多重共线性的存在对估计结果的影响并不严重[38] 。 表 3 检验结果多数系数都<0. 85,因此可以判断变量之间不存在严重共线性问题,不会影响估计结果准确性。
4. 2 国家层面府际关系网络节点影响力的成因分
4. 2. 1 Pearson 相关性检验摇 同样对国家层面府际关系网络的各变量进行 Pearson 相关性检验( 如表
5) ,结果显示,城市类别、城市等级、城市人口规模以及经济发展水平都与网络近距声望入度存在显著相关关系,满足 P<0. 01 统计要求。 城市类别和等级数值与近距声望入度存在显著负相关关系,即城市类别数值为 0 表明城市类别为省辖市,其入度威望值越大;而城市等级中,等级数值越小,表明城市级别越高,入度威望值越大。 对控制变量进行相关性检验发现,政务微博出度连接数量( ON) 与政务信息数量( NGI) 之间、政务信息数量和政务微博开通运营时间之间不存在相关性。 采取上述同样的多重共线性判断方法,表 5 所示变量也不存在严重共线性问题。
政府应注重以互联网为纽带构建起的多主体参与治理模式。政务微博连接关系直接增进了政府间的面对面冶 交流,通过连接关系,地方政府能够实现与同级政府进行政务信息互联互通。 在实证分析中,我们实证分析了各省人口规模、网民数量对密切各城市关系具有推动作用,表明在互联网时代,企业、公民和各类社会组织渴求多元化的行政参与途径。通过政务微博形成的各类主体互通的网络连接矩阵,政府能够与各类主体直接交流,进一步形成有效的社会治理模式,提高政府在复杂社会治理关系下的行政效率。
此外,本文仅利用政务微博关注数据对府际关系网络进行了探索性的研究,为网络构建提供了思路,但是在网络构建纽带的选取和网络特征分析指标的选择上有待进一步拓展,同时本文局限于静态网络研究。因此拓宽府际关系网络的构建纽带、选择多样化的结构特征分析指标以及构建动态府际关系网络可以是未来进一步研究方向。
参考 文 献
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《互联网时代府际关系网络的结构特征及其成因》
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