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    基于數(shù)字平臺的社會風險協(xié)同治理模式研究

    2023-12-14 02:53:52盧良棟魏玖長
    廣州大學學報(社會科學版) 2023年6期
    關鍵詞:公眾協(xié)同主體

    盧良棟,魏玖長

    (1.河海大學 商學院,江蘇 南京 211100;2.中國科學技術(shù)大學 公共事務學院,安徽 合肥 230026)

    一、問題的提出

    隨著全球數(shù)字化進程的飛速推進,社會風險治理面臨著一次重大轉(zhuǎn)折。各類社會風險事件頻繁爆發(fā),既有公共衛(wèi)生、環(huán)境污染、食品安全等傳統(tǒng)問題,也有網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)隱私、虛假信息等新型風險,反映出傳統(tǒng)治理模式與新興社會風險之間的失調(diào),暗示著數(shù)字時代的社會風險治理模式在預防風險和應對風險等方面具有創(chuàng)新需求。[1-3]

    在這一轉(zhuǎn)折背景下,數(shù)字技術(shù)的廣泛應用,尤其是互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字平臺的普及,為風險治理提供了新的路徑。首先,這些技術(shù)改變了信息傳播的方式,使得社會風險事件的信息傳遞更為迅速和直接,進而提高了公眾對社會風險的認知和理解。[4-6]例如,全國范圍內(nèi)的食品安全事件,通過互聯(lián)網(wǎng)平臺迅速傳播,引發(fā)公眾關注和討論,從而推動政府相關部門及時解決問題。[7]其次,數(shù)字化技術(shù)增強了政民溝通的便捷性,增加了公眾參與的廣度與深度,使公眾與政府的距離拉近。[8-10]政府的決策過程和執(zhí)行過程因此變得更加透明,公眾反饋得以及時傳達到政府部門。[10-11]以人民網(wǎng)領導留言板為例,該平臺允許公眾直接向政府領導提出咨詢、投訴和求助,反映各類社會問題和訴求,而政府部門則予以及時回應和處理,促進各類社會風險的預防和應對,進而提升政府的公信力和行政效率。[12]再者,數(shù)字化技術(shù)促使各類社會主體更為便捷地參與到風險治理中,形成了一種廣泛多元的社會參與機制。[13-14]公眾、企業(yè)、社會組織和學界等都可以基于數(shù)字平臺對風險治理提出觀點和建議,共同參與到風險的識別、評估和解決過程中。由此可以看到,數(shù)字技術(shù)應用和數(shù)字平臺普及使得社會風險治理變得更為開放和多元。[3-4]

    然而,數(shù)字技術(shù)的應用也帶來了新的挑戰(zhàn),如網(wǎng)絡安全性、信息真實性、公眾參與過度等問題。這些問題在一定程度上增加了社會風險治理的難度,也要求風險治理主體必須適應新的技術(shù)環(huán)境,探尋適合時代發(fā)展的新型治理模式。[15-17]在數(shù)字化環(huán)境下,社會風險治理呈現(xiàn)出新的特征,各類社會主體可以更為靈活地參與到風險治理中,根據(jù)處理風險事件的具體需求,治理部門和相關主體可以進行動態(tài)調(diào)整,逐漸形成多元的風險治理網(wǎng)絡。[18-20]在理論研究方面,既有研究發(fā)現(xiàn),在公共部門數(shù)字化背景下,以互動和協(xié)作為特征的橫向多元治理成為主要的發(fā)展方向[21-22];而經(jīng)典文獻也指出,信息和通信技術(shù)有助于加強命令、控制等傳統(tǒng)管理特征[23]。雖然治理模式向橫向多元轉(zhuǎn)變的觀點已獲得廣泛認同,但數(shù)字技術(shù)應用和數(shù)字平臺普及能否驅(qū)動橫向協(xié)同治理的發(fā)展,亦或進一步加強傳統(tǒng)的垂直管理特征,在理論和經(jīng)驗范圍內(nèi)仍未有定論。[24-25]因此,本文基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景,研究數(shù)字平臺中社會風險治理模式的特征,關注橫向協(xié)同和傳統(tǒng)垂直協(xié)同兩種風險協(xié)同治理模式。

    在中國情景下討論這一問題也具有較強的實踐依托。一方面,數(shù)字平臺已成為公眾反映問題、表達訴求的主要渠道。這種方式近年來呈現(xiàn)快速增長的趨勢,僅在人民網(wǎng)地方領導留言板平臺上,2021年平均每位地級市市長和市委書記收到公眾投訴和求助留言就超過300條。另一方面,各地在數(shù)字平臺中的風險治理協(xié)同模式不盡相同。以福州市的兩起噪音擾民投訴事件為例:一件發(fā)生在臺江區(qū),問題處理過程涉及區(qū)公安分局、生態(tài)環(huán)境局、環(huán)保監(jiān)察員、瀛洲派出所、社區(qū)和企業(yè)等多元主體,這些主體既包含了公安分局和派出所、生態(tài)環(huán)境局和環(huán)保監(jiān)察員的垂直層級關系,也包含了公安分局與生態(tài)環(huán)境局、政府部門與社區(qū)、政府部門與企業(yè)的橫向協(xié)同關系;第二件發(fā)生在晉安區(qū),問題處理過程僅包括市容管理局和市容管理局岳峰中隊兩個主體,二者存在垂直層級關系??梢钥吹?數(shù)字平臺中應對相似的社會風險問題,有橫向、垂直以及橫向-垂直兼有多種協(xié)同模式?;诖?本文針對數(shù)字平臺中社會風險治理存在哪些協(xié)同模式,不同協(xié)同模式對風險治理效果影響是否存在差異兩個問題,選取2011—2019年人民網(wǎng)地方領導留言板平臺中31萬條投訴和求助數(shù)據(jù)為樣本,通過自然語言處理方法對公眾留言和政府回應文本信息進行挖掘,并借助社會網(wǎng)絡分析和計量模型分析進行深入研究。

    二、理論基礎與文獻回顧

    (一)社會風險的協(xié)同治理模式

    為彌補新公共管理理論的不足,后新公共管理理論開始出現(xiàn)并逐漸受到重視。該理論強調(diào)公共價值的創(chuàng)造和實現(xiàn),將政府視為多元治理網(wǎng)絡中的一個參與者。其對社會風險治理的協(xié)作類型開始強調(diào)橫向協(xié)作,包括政府內(nèi)部的橫向協(xié)同,以及政府與企業(yè)、公民社會組織等其他社會主體的橫向協(xié)作。[31-32]這種橫向協(xié)同模式更加注重公共價值的創(chuàng)造和實現(xiàn),注重政府與其他社會主體的平等合作。然而在實踐中,如何平衡不同主體的利益,如何實現(xiàn)有效的協(xié)作,以及如何創(chuàng)造和實現(xiàn)公共價值,仍然是需要進一步解決的重要問題。[28]

    (二)社會風險治理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    數(shù)字時代,社會風險治理模式正在經(jīng)歷一次重大轉(zhuǎn)型。[33-35]從應用的角度來看,數(shù)字技術(shù)影響了信息的傳播方式,數(shù)字平臺可以快速傳播風險信息,使得公眾能夠更為迅速直接地認知和理解社會風險,提高風險治理的有效性。[36-37]同時,數(shù)字技術(shù)的應用也能促進政府與公眾之間的互動,使風險治理過程更加透明。政府在線平臺為公眾提供了一個參與決策的空間,從而加強了公眾參與程度,縮短了公眾與政府的距離,有助于政府更好地理解和回應公眾的需求和關切。[38-39]一方面,數(shù)字平臺的推廣增加了政府決策和執(zhí)行過程的透明度,政府根據(jù)公眾的反饋及時調(diào)整決策,不僅增強了公眾的信任,也提高了風險治理的效果;另一方面,數(shù)字技術(shù)的應用推動了社會風險治理的多元化。Meijer和Bolívar[40]以及S?b?等[41]研究指出,數(shù)字技術(shù)為公眾提供了一個在風險治理中發(fā)聲的平臺,使得不同的聲音都能夠得到關注,從而形成了多元的社會風險治理模式。同時,Gil-Garcia等[13]的研究也強調(diào)了數(shù)字技術(shù)提升風險治理開放性和多元性的重要作用。他們認為,開放數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的應用,可以使得多元的利益相關方參與到風險治理過程中來,使風險治理過程更為開放。

    從治理的角度來看,在風險復雜性和不確定性背景下,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展促使更加強調(diào)社會主體動態(tài)參與和多元化互動的社會風險治理模式的出現(xiàn),風險治理的靈活性和包容性得到提升。[12, 42]數(shù)字平臺的開放性,可以包容更多的社會主體參與到風險治理中來,各主體在數(shù)字平臺上可以更加方便、迅速地進行信息交流和協(xié)作,從而提高了識別和響應風險的效率。[13, 39]而網(wǎng)絡治理是社會風險治理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方向。[28]Tao和Zhang[43]強調(diào)了網(wǎng)絡中各主體的相互關系和互動方式對治理結(jié)果的影響。他們認為,網(wǎng)絡中不同主體之間既有合作,也有競爭,而這種復雜的互動關系會對治理結(jié)果產(chǎn)生重要影響。同時,既有文獻也指出,應該鼓勵多元主體參與,以及使用開放數(shù)據(jù)和共享技術(shù)等手段,來提高治理的效率和公平性。[44]

    綜合上述理論和文獻回顧,社會風險治理的理論和實踐經(jīng)歷了從公共行政到新公共管理,再到后新公共管理的演變過程。在這個過程中,社會風險治理的理論逐步豐富和完善,社會風險治理的實踐也在不斷的探索和嘗試中進步。然而,值得關注的是,既有研究中基于數(shù)字平臺的社會風險治理研究相對較少,也缺少對數(shù)字時代社會風險治理模式和治理效果的探討。鑒于此,本文基于人民網(wǎng)地方領導留言板數(shù)字問政平臺上的數(shù)據(jù),深入探討社會風險協(xié)同治理模式的作用及影響。

    三、數(shù)據(jù)與方法

    (一) 數(shù)據(jù)來源

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,政府形態(tài)逐步向整體性的數(shù)字化政府轉(zhuǎn)變[45],網(wǎng)絡問政平臺已成為政府回應群眾投訴、推動問題解決、化解社會矛盾的重要渠道[46]。本文數(shù)據(jù)來源于人民網(wǎng)領導留言板,該平臺是國內(nèi)唯一的全國性干群互動平臺,全國范圍內(nèi)已有數(shù)千位地市縣級黨政官員開通留言頁面。[12, 46]公眾可以直接在線留言,平臺包含咨詢、建言、投訴和求助四個留言模塊,其中的投訴和求助模塊集中反映了社會各方面的矛盾、沖突和訴求。作為一個獨立于地方政府的第三方平臺,該平臺上公眾的訴求留言和政府處理回應不會只是被選擇性地展示,可以有效規(guī)避研究樣本的選擇性偏差問題。[47]考慮到新冠疫情對公眾行為的影響以及危機情景下政府治理模式的特殊性,本文使用領導留言板中2011年至2019年底的投訴和求助數(shù)據(jù)作為樣本。并且,考慮到省市縣三級政府的網(wǎng)絡問政差異,本文選取以地級市市委書記和市長為對象的留言文本為研究樣本。本文使用網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)獲取公眾留言文本、政府回應文本、留言主題、留言時間、應答時間等內(nèi)容,剔除無效樣本后得到有效樣本309 997條。

    談及恩師王選在心中的形象,肖建國做了如下的總結(jié):第一,追求創(chuàng)新。在提出研究課題時,恩師經(jīng)常會嘗試許多新鮮的想法,提倡首創(chuàng)精神,在開辟新思路的前提下再確定課題的研究方向。第二,忘我工作。無論是研究新技術(shù)、開發(fā)新課題,還是在其他的學習工作中,恩師都非??炭嗾J真,一旦進入工作狀態(tài),就會潛心鉆研非常忘我。第三,務實精神。在科研創(chuàng)新方面,說到做到、穩(wěn)扎穩(wěn)打;在用人方面,恩師非常重視實干能力,“尤其在關鍵崗位,一定要選有真本事的人”。

    由于計量模型等定量分析工具無法直接處理文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),本文對獲取到的公眾留言和政府回應文本進行預處理:調(diào)用Python中的re模塊,結(jié)合正則表達式對字符串匹配,去除文本中的空格、編碼標記等特殊符號,得到有效文本;結(jié)合問政情景構(gòu)建停用詞表;統(tǒng)計文本長度等指標,便于后續(xù)變量的衡量和計算。

    (二) 變量測量

    1. 被解釋變量

    本文通過問政平臺中的政府回應公眾投訴和求助的速度(回應耗時)衡量風險治理效率,通過問題解決程度衡量社會風險治理效果。

    使用回應耗時反映政府回應公眾投訴和求助的速度,通過計算留言發(fā)起時間和回應耗時差值衡量政府解決和回應問題的效率。問題解決程度從公眾滿意度和政府實際辦理程度兩方面出發(fā),在對兩個指標標準化的基礎上進行加權(quán)平均處理。公眾滿意度是留言者對政府回應內(nèi)容的客觀評價,通過滿意程度(不滿意、滿意、非常滿意等)來衡量,反映了公眾視角下的問題解決程度;政府實際辦理程度參考宋金波[46]等的研究,通過計算政府回應文本中包含“已辦理”“已處理”等文本內(nèi)容長度來衡量,這些內(nèi)容反映了政府視角下的問題實質(zhì)性解決程度。

    2. 解釋變量

    包括風險治理的協(xié)同模式和參與治理的主體數(shù)兩個解釋變量。協(xié)同模式是本文的核心解釋變量,通過度量問題解決過程中涉及的職能部門和主體間的關系來確定。表1是數(shù)字平臺中社會風險協(xié)同治理涉及的四類主體,包含政府、商業(yè)主體、專家組織和公民社會組織。①政府主體主要包括地級市、縣(區(qū))和鎮(zhèn)(鄉(xiāng))三級政府相關部門及事業(yè)單位;商業(yè)主體包括國有企業(yè)、私營企業(yè)、個體戶,以及流動商販等邊緣經(jīng)濟主體;專家組織包括大專院校、科研院所以及專家協(xié)會等;公民社會組織包括社區(qū)、村委會等基層自治組織,以及紅十字會等非政府組織。協(xié)同模式變量的度量主要包含以下兩步。(1)確定每一起投訴和求助的回應中涉及的主體,基于Word2Vec機器學習等方法構(gòu)建政府、商業(yè)主體、專家組織和公民社會組織的詞典,其中政府主體包含地級市、縣(區(qū))和鎮(zhèn)(鄉(xiāng))三級主體詞典。隨后使用詞典法明確每一起回應中的各類主體。(2)在明確各類主體的基礎上,識別主體間的垂直和橫向協(xié)作關系,進而度量每一起對投訴和求助的回應中涉及的協(xié)同關系。在此基礎上構(gòu)建分類變量協(xié)同模式,包括無協(xié)同、橫向協(xié)同、垂直協(xié)同和垂直-橫向協(xié)同四類。通過計算回應文本中涉及的主體數(shù)量,度量參與治理的主體數(shù)(participants)。

    表1 協(xié)同治理中涉及的四類主體

    3. 控制變量

    問政平臺中政府對風險議題的治理效果很大程度上受訴求事件的性質(zhì)等因素的影響。因此,本文控制了訴求主題、留言匿名、留言對象、留言模塊、留言領域、留言長度、留言負面情緒。本文通過LDA模型挖掘每一起留言反映的主題,具體采用百度自建的在線文本數(shù)據(jù)集訓練的LDA模型,將經(jīng)過預處理的每條留言文本作為輸入變量,分析得到其所屬的主題類別以及對應的關鍵詞,使用主題類別構(gòu)建分類變量訴求主題;留言匿名測度留言者是否進行匿名留言;留言對象測度留言者是留言給市委書記還是市長;留言模塊測度留言屬于求助還是投訴;留言領域反映公眾訴求內(nèi)容涉及的領域或具體主管部門,主要分為環(huán)保、教育、三農(nóng)、城建、交通等;留言長度反映訴求的復雜程度,通過測度文本長度衡量;留言負面情緒是影響政府回應決策的關鍵因素。[12]本文基于百度AI開放平臺 (https:∥ai.baidu.com/)的自然語言處理模塊,利用提供的API接口來進行情感分析,確定留言文本中的中性內(nèi)容、積極內(nèi)容和消極內(nèi)容。本文借鑒Li[48]與Huang等[49]的方法,使用負面情緒詞數(shù)/總情緒詞數(shù)來測度留言負面情緒。

    本文同時參考馬亮等的研究[38],考量了城市層面如經(jīng)濟發(fā)展水平、數(shù)字化轉(zhuǎn)型重視程度等因素,這些因素可能會影響政府開展網(wǎng)絡問政的程度。通過地區(qū)的國民生產(chǎn)總值GDP度量地級市的經(jīng)濟發(fā)展水平;使用政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型注意力作為代理變量,來衡量政府對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視程度。本文的主要假設和預期發(fā)現(xiàn)建立在對政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型注意力準確度量基礎上,參考吳非等[50]對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究,制定能夠反映地方政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中文詞集,隨后結(jié)合2780份市級政府工作報告構(gòu)建地方政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型注意力指標。具體構(gòu)建過程有如下三個步驟。(1) 借鑒吳非[50]等人構(gòu)建文本指標的思路,隨機閱讀50份政府工作報告來描述文本信息的特點,制定政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型種子詞集。(2) 基于Word2Vec技術(shù)的CBOW模型對政府工作報告語料進行訓練。CBOW模型的基本思想是根據(jù)上下文來預測當前詞語的概率,最終得到中心詞對應的Word2Vec詞向量?;诓煌~向量間的相似度計算,可以得到種子詞的相似詞,并使用同一過程進行相似詞的相似詞學習,迭代三次以最終獲得相似詞集。(3) 邀請三位專家對指標詞集進行核驗,最終確定“政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞集”,并基于該詞集計算政府工作報告詞頻,度量地方政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型注意力水平。表2提供了本文研究所需變量的說明。

    表2 主要變量及說明

    (三)研究方法

    1. 社會網(wǎng)絡分析

    本文使用社會網(wǎng)絡分析方法分析政府、商業(yè)主體、專家組織和公民社會組織四類主體在風險治理過程中的協(xié)同關系:(1)基于Word2Vec機器學習和詞典法等自然語義處理方法,明確社會風險治理過程中發(fā)生的協(xié)同關系;(2)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡圖,其中四類主體表示為節(jié)點,主體之間的協(xié)同關系表示為邊,并使用網(wǎng)絡分析軟件Gephi可視化網(wǎng)絡圖;(3)對構(gòu)建的網(wǎng)絡圖進行度量分析,以了解各類主體在協(xié)同過程中發(fā)揮的不同作用。

    2.固定效應模型

    本文采用固定效應模型來檢驗數(shù)字平臺中的協(xié)同治理模式對風險治理效果的影響。由于時間維度和個體維度的不可觀測因素的影響,采用固定效應模型比采用隨機效應更能解釋不同地區(qū)影響關系的異質(zhì)性。我們建立的模型如下:

    Reply_Timei/Appeal_Handledi=γ0+

    θCollaborative_Mechanismi+βParticipantsi+

    c1Leave_Topici+c2Leave_Anoni+c3Leave_Obji+

    c4Leave_Typei+c5Leave_Fieldi+c6Leave_Lengthi+c7Negative_Proi+c8GDPi+c9Digital_Atteni+

    ∑Year+∑City+εi

    (1)

    模型(1)中,Reply_Timei和Appeal_Handledi分別表示數(shù)字平臺中公眾訴求i得到政府回應的時間以及問題實際解決程度;Collaborative_Mechanismi表示辦理訴求i過程中的協(xié)同模式;Participantsi表示辦理訴求i過程中參與的主體數(shù)量;其他變量為控制變量(見表2)。θ、β為待估系數(shù),用于檢驗風險治理協(xié)同模式和參與主體數(shù)量對風險治理效果的影響。

    四、研究結(jié)果

    (一)風險治理的協(xié)同模式

    圖1統(tǒng)計了2011—2019年人民網(wǎng)地方領導留言板(地級市,下同)中關于投訴和求助問題的協(xié)同治理模式。其中由承辦單位單獨辦理的訴求占比33%,這一過程中僅包含承辦單位和風險問題的主客體,沒有主體間的協(xié)同關系發(fā)生;由一個市政府部門和一個縣(區(qū))政府部門,或一個縣(區(qū))政府部門和一個鎮(zhèn)(鄉(xiāng))政府部門,或一個市政府部門和一個鎮(zhèn)(鄉(xiāng))政府部門(如中山市、東莞市等不設下轄區(qū)的市)共同處理的訴求占比10%,這一過程中存在垂直的協(xié)同關系且沒有橫向協(xié)同關系;由同一層級政府中多個部門,或與企業(yè)、科研院所、社區(qū)等其他三類政府外主體共同處理的訴求占比35%,這一過程中存在橫向的協(xié)同關系且沒有垂直協(xié)同關系;處理過程中同時存在主體間垂直和橫向協(xié)同關系的訴求占比22%。

    圖1 數(shù)字平臺中社會風險協(xié)同治理模式分類及占比

    利用已構(gòu)建出的治理主體詞典,根據(jù)留言文本數(shù)據(jù)進行關鍵詞提取并構(gòu)建共現(xiàn)矩陣,進而使數(shù)字平臺中社會風險問題的協(xié)同治理網(wǎng)絡可視化。圖2展示了2011年和2019年人民網(wǎng)地方領導留言板中省會城市的風險協(xié)同治理網(wǎng)絡圖,圖中節(jié)點代表政府、企業(yè)等治理主體,邊表示主體間的協(xié)同關系。圖中三種紅色節(jié)點均代表政府部門,并且自上而下分別為地級市政府部門、縣(區(qū))政府部門和鎮(zhèn)(鄉(xiāng))政府部門;綠色節(jié)點表示商業(yè)主體;黃色節(jié)點代表公民社會組織;藍色節(jié)點表示專家組織。分析圖2可以發(fā)現(xiàn):(1)同時存在不同層級政府間的垂直協(xié)同關系、同級政府不同部門間的橫向協(xié)同關系,以及政府內(nèi)部各部門與政府外部主體間橫向協(xié)同關系;(2)比較2011年和2019年的協(xié)同治理網(wǎng)絡圖,2019年網(wǎng)絡圖中的節(jié)點更多、邊的密度更大,說明參與風險協(xié)同治理的主體和主體間的協(xié)同關系均有很大程度的增加和發(fā)展;(3)與2011年相比,2019年的風險治理協(xié)同網(wǎng)路圖中多出了專家組織類的主體,表明隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入,越來越多的高校、專家協(xié)會和科研院所參與到社會風險治理中,并與政府、企業(yè)和公民社會組織發(fā)展了緊密協(xié)作關系。

    圖2 2011年和2019年數(shù)字平臺中社會風險問題協(xié)同治理網(wǎng)絡圖

    研究進一步對網(wǎng)絡圖進行了度量分析,計算了圖中節(jié)點接近中心度指標來考察協(xié)同治理網(wǎng)絡中的關鍵節(jié)點。接近中心度是復雜網(wǎng)絡中的一種中心性指標,反映了某一節(jié)點與所在網(wǎng)絡中的其他節(jié)點之間關系的密切程度。接近中心度越高,則表示該主體與網(wǎng)絡中其他主體的距離更近,即在協(xié)同治理過程中更具有重要性。[51]圖3展示了2011年和2019年風險協(xié)同治理網(wǎng)絡中接近中心度前五的網(wǎng)絡節(jié)點,由此可以發(fā)現(xiàn)主要節(jié)點沒有發(fā)生變化,企業(yè)、政府、社區(qū)、個體戶和事業(yè)單位五類主體在社會風險協(xié)同治理中發(fā)揮了最關鍵的作用。對比2011年和2019年的節(jié)點排名可以發(fā)現(xiàn),主要變化在政府的接近中心度由2011年的第四位上升至2019年的第二位,說明近年來政府相關部門對數(shù)字平臺中的社會風險協(xié)同治理起到了越來越重要的作用。

    圖3 2011年和2019年數(shù)字平臺中協(xié)同治理網(wǎng)絡的主要節(jié)點

    (二)垂直與橫向協(xié)同模式的治理效果

    歸納上述結(jié)果可以看出,橫向-垂直協(xié)同模式在數(shù)字平臺社會風險治理方面具有很強的優(yōu)越性,在提升問題解決程度的同時,也能夠保證治理效率,回應訴求耗時較無協(xié)同、橫向協(xié)同、縱向協(xié)同模式更少;而當風險治理過程中只存在垂直協(xié)同模式時,雖然能夠顯著增加問題解決程度,但由于對行政資源的依賴性高,回應耗時較多,缺少可持續(xù)性;當風險治理過程中只存在橫向協(xié)同模式時,回應耗時最多而對問題解決的促進作用則不大,同樣說明了由于缺少明確的權(quán)責關系,橫向協(xié)同模式也相對缺乏可持續(xù)性。

    表3 地方政府垂直與橫向協(xié)同治理模式對風險治理效果的影響

    (三)進一步研究

    2020年初開始的新冠疫情可能會影響公眾的信息行為以及政府部門的風險治理模式。鑒于此,本文搜集了2020—2022年期間的公眾投訴和求助留言數(shù)據(jù)進一步研究,一是比較常規(guī)情景和危機情景的政府風險協(xié)同治理模式差異,二是在危機情景中考察研究發(fā)現(xiàn)的穩(wěn)健性。圖4反映了2020—2022年數(shù)字平臺中投訴和求助留言數(shù),以及社會風險協(xié)同治理模式的分類和占比。比較圖4和圖1可以發(fā)現(xiàn),2020—2022年數(shù)字平臺中對社會風險問題的橫向協(xié)同以及橫向-垂直協(xié)同治理模式占比上升,無協(xié)同模式和垂直協(xié)同治理模式占比下降。

    圖4 2020—2022年數(shù)字平臺中投訴求助數(shù)及社會風險協(xié)同治理模式分類占比

    穩(wěn)健性檢驗結(jié)果表明,數(shù)字平臺風險協(xié)同治理模式對風險問題解決的影響在常規(guī)情景和危機情景中是一致的,而協(xié)同治理模式對回應耗時的影響僅在常規(guī)情景中發(fā)揮顯著作用。此外,參與主體數(shù)、政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型注意力以及留言負面情緒等變量對回應耗時和問題解決程度的影響均與上文基本一致。

    五、結(jié)論與討論

    本文基于2011年至2019年人民網(wǎng)地方領導留言板地級市領導的公眾投訴求助和政府回應資料,利用自然語義處理工具對文本信息進行挖掘,明確每一起社會風險事件應對過程中參與的各級政府部門、商業(yè)主體、專家組織和公民社會組織等主體,并通過主體間的垂直和橫向關系識別垂直協(xié)同、橫向協(xié)同、垂直-橫向協(xié)同三種風險協(xié)同治理模式;進一步利用社會網(wǎng)絡分析方法研究各主體間在風險治理過程中的協(xié)同關系,分析關鍵節(jié)點作用并對協(xié)同網(wǎng)絡進行可視化;最后使用計量分析模型檢驗數(shù)字平臺中的協(xié)同治理模式對風險治理效果的影響。研究發(fā)現(xiàn):(1)數(shù)字平臺的社會風險治理模式包含橫向協(xié)同、垂直協(xié)同、橫向-垂直協(xié)同等多種協(xié)同模式,在對問政平臺中投訴和求助事件的處理過程中,橫向協(xié)同和橫向-垂直協(xié)同是最主要的協(xié)同治理模式;(2)垂直協(xié)同治理模式的社會風險治理效果較好,能夠顯著提升對公眾投訴和求助事件的問題解決程度;但由于垂直協(xié)同借助層級壓力推動,對行政資源依賴較大,治理效率和可持續(xù)性相對較低,顯著增加了政府對投訴和求助事件的回應耗時;(3)橫向協(xié)同治理模式在治理效率上與垂直模式類似,相比于無協(xié)同模式,二者均顯著增加了政府對投訴和求助事件的回應耗時,然而橫向協(xié)同模式在治理效果上雖然能夠促進問題的解決程度,但作用系數(shù)較小,發(fā)揮的實際影響有限;(4)橫向-垂直協(xié)同模式在數(shù)字平臺中的社會風險治理效率和效果方面均具有較好的優(yōu)越性,在顯著提升問題解決程度的同時,也可以減少回應訴求耗時;(5)通過穩(wěn)健性分析,本文發(fā)現(xiàn)危機情景中協(xié)同模式對社會風險治理效果的影響與常規(guī)情景中的結(jié)果保持一致,而對風險治理效率的影響存在差異,在危機情景下對社會風險問題的垂直和橫向-垂直協(xié)同治理模式能夠增強問題的解決程度,三種協(xié)同模式并不能顯著影響政府回應耗時。

    本文的主要貢獻在于以下三點。(1)發(fā)現(xiàn)了數(shù)字治理平臺上多元和動態(tài)的風險協(xié)同治理模式。后新公共管理通過橫向和垂直兩種組織結(jié)構(gòu)形式來實現(xiàn)組織的整合和集中,本文在該框架下研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字治理平臺的社會風險治理模式展現(xiàn)出了多元和動態(tài)的特點。在治理不同的風險事件中,主體間的垂直協(xié)同、橫向協(xié)同和垂直-橫向協(xié)同等多種治理模式呈現(xiàn)出不同的效果。同時,這一發(fā)現(xiàn)也支持了Sheng等人強調(diào)政府需要采取多元的治理模式以實現(xiàn)最優(yōu)的治理效果的觀點。[54](2)本文的研究結(jié)果整合了既有文獻中關于數(shù)字技術(shù)應用是促進橫向多元治理發(fā)展還是加強傳統(tǒng)層級管理特征的爭論性觀點,發(fā)現(xiàn)在數(shù)字平臺的社會風險治理中同時存在垂直協(xié)同模式和橫向協(xié)同模式,二者均能在不同程度上提升社會風險治理效果,說明社會風險治理在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中并不是沿著單一維度和方向進行的。(3)本文的研究結(jié)果還指出了社會風險治理過程中的多主體參與和數(shù)字平臺建設的積極作用。研究發(fā)現(xiàn),風險治理參與主體越多,問題的解決程度越高;政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型注意力越大,回應耗時越短且問題解決程度越高。這些結(jié)論也與Jensen等[55]關于多元的治理模式能夠提高問題解決效率和質(zhì)量的研究,以及Van Veldhoven等[56]關于數(shù)字平臺能有效整合資源促進問題解決的研究相呼應。

    【注釋】

    ① 根據(jù)Ortwin Renn在《風險治理:應對復雜世界的不確定性》中提出的對風險治理核心參與主體的劃分,本文將數(shù)字平臺中的參與主體分為政府、商業(yè)主體、專家組織和公民社會組織。非政府組織是典型的發(fā)揮主導作用的公民社會組織,但公民社會組織的范圍更廣泛,廣義上包含公民追求共同利益而形成的有自治屬性的正式和非正式組織。

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