基于多元統計分析的2010年全國省級政府門戶網站評估

2011-12-31 00:00:00陶秀杰

知識管理論壇 2011年12期

[摘要]在《2010年中國政府門戶網站績效評估測評總報告》的數據基礎之上引入ALEXA網站的相關信息分析，通過多元統計分析方法中的聚類分析和因子分析，將31個省級政府門戶網站的10個評價指標體系進行分析，提取公因子算出綜合得分，并在其基礎上進行相關性聚類。最后給出2010年政府門戶網站績效評估分析結果。

[關鍵字] 省級政府政府網站聚類分析因子分析評估

2010年12月16日，中國軟件評測中心、人民網、騰訊網在人民大會堂召開“第九屆（2010）中國政府門戶網站績效評估結果發布暨經驗交流會”。會上，中國軟件評測中心發布了《中國政府門戶網站績效評估測評總報告》。該報告主要分為4個部分：①對政府門戶網站進行綜述；②對政府門戶網站的評估指標體系進行解讀；③提出評估指標，并應用SPSS軟件對我國31個省級政府門戶網站進行進一步的數據解讀；④分析數據結果，提出方案。

近年來，我國電子政務得到了快速的發展，尤其是國家明確提出“電子政務先行，帶動國民經濟和社會信息化發展”的戰略以來，政府門戶網站作為政府的網絡形象代言者越來越多地受到人們的重視，其內容逐漸豐富，布局趨于專業化，定位逐漸明朗，在推銷政府以及解讀政府方案政策時起到了積極的作用。

門戶（portal）在百度百科上的釋義為：通常指一個起始點或一個網站，用戶通過它們可在web上航行，獲得各種信息資源和服務。門戶網站，是指指向某類綜合信息的互聯網資源，以方便用戶查詢各種相關信息。政府門戶網站則是政府將各類信息公布于互聯網上，幫助人們了解政務，并使信息透明化，加強與公眾的互動，提升政府形象。最初來源于“government information portal”的中文翻譯。國內外對其定義眾說紛紜，沒有達成共識，但大家普遍認同的觀點是：由國家或地方政府所有，具有統一入口并連接各級各部門政府網站，在線向廣大公眾、企業和政府工作人員提供政府信息和服務的引導性政府網站[1]。

1政府門戶網站評估指標

中國軟件評測中心于2010年2-5月研究制定評估指標體系，并于6-9月分別在北京、四川、福建、吉林、浙江、湖南、遼寧等18個省、市召開征集會議，最終確定政務信息公開、在線辦事、公眾參與、網站設計、日常監測、用戶滿意6個指標體系；北京大學網絡經濟研究中心把政府網站測評指標體系分為以下11個方面：信息上網、網上信息使用指南、網上辦公、對外經濟服務、互動性、連接情況、時效性、國際化程度、網絡安全、隱私性和影響度；計世資訊則從網站內容服務、網站功能服務、網站建設質量3個方面進行評估[2]；賽迪顧問公司把政務信息公開、政府交互服務、網站功能結構三部門作為網站評估指標[3]。

目前政府門戶網站的評價方法可以分為以下幾種：①用戶評價法；②專家調查法；③自己評價法；④專業咨詢公司測評法[4]。然而鑒于以上幾種方法存在主觀性且不能全面掌握政府門戶網站的總體情況，目前評價指標體系尚未規范，本報告將從定量的角度進行分析，構建新的指標體系來對我國省級政府門戶網站進行評估。

本文擬選取互動交流指數、信息公開指數、日常監測指數、用戶調查指數、工程建設指數、網站流量、人均頁面訪問量、網站訪問時間、平均加載時間、反向鏈接幾個角度來測評。其中前4個指標均可從《2010年中國政府門戶網站績效評估測評總報告》中獲取，后5項指標則從ALEXA[5]網站獲取。

注：其中西藏和寧夏政府網站的平均加載時間缺失，以其余29省平均值計。

2基于多元統計的政府門戶網站測評

在本次評估中主要使用SPSS軟件，SPSS全稱為statistical package for the social sciences，即“社會科學統計軟件包”。SPSS不僅是世界上較早的統計軟件之一，而且是世界上應用最廣泛的專業統計軟件，具有較完整的數據統計與分析功能，是多元統計分析、時間序列分析、非參數檢驗等方法的首選工具。由于其強大的分析功能已被世界各行業所接受，SPSS分析可以不必說明其算法而直接引用其分析結果，足見其影響之深、信譽之高。

多元統計分析方法是利用統計學和數學方法，從看似沒有任何相關性的大量原始數據之中將重要信息提取出來，把握數據本質特征，進行深層次加工，以解釋其內在規律。多元統計分析在工業、農業、醫學、經濟學、教育學、體育科學、生態學、地質學、社會學、考古學、環境保護、軍事科學甚至文學中都有廣泛應用，足見其應用的深度和廣度。多元分析主要包括：聚類分析、主成分分析、因子分析、判別分析、對應分析和典型相關分析。

本分析報告中主要使用聚類分析和因子分析。聚類分析將個體或對象分類，使得同一類中的對象之間的相似性比與其他類的對象的相似性更強。目的在于使類間對象的同質性最大化和類與類間對象的異質性最大化。因子分析是多元統計分析中降維的一種方法，研究相關陣或協差陣的內部依賴關系，它將多個變量綜合為少數幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相關關系。

2.1基于因子分析的政府門戶網站評估

首先對數據能否進行因子分析進行

KMO值為0.711，大于0.5；巴特利特球形檢驗0.000，小于0.01，兩項檢驗均通過，即變量之間有顯著相關，可以做因子分析。

本文主要采用主成分分析法（principal components），即不指定因子個數，進行數據分析。

以上為方差綜合解釋表，可以看出，第一類因子的特征根為4.915，占方差的49.147%，基于過程內定取特征值大于1的原則，因子分析過程提取前三個因子，方差貢獻率為81.142%，即前三個因子就能很好地解釋方差。

由輸出的碎石圖（圖2）可以看到因子1與因子2，因子2與因子3，因子3與因子4之間特征值之差較大，可以得出結論，即前三個因子就能概括絕大部分信息。其他因子被拋棄。

第一次的因子負荷矩陣表看出因子1-因子3在原變量的荷載值相差不大，將相關矩陣用方差最大法（varimax rotation）旋轉因子，得到旋轉后因子負荷矩陣。

表3旋轉后因子負荷矩陣

從表3可以看出旋轉后的因子兩極分化嚴重，第一因子系數絕對值較大的為互動交流指數、信息公開指數、日常監測指數、用戶調查指數，反映的是網站與公眾交流功能和認可度；第二因子系數絕對值較大的為人均頁面訪問量、網站訪問時間，反映網站的公眾利用程度；第三因子系數絕對值較大的為網站平均加載時間，反映網站的可利用程度。

利用因子分析結果以及每個指標的權重，進行每項因子排名以及綜合排名。