主體特征和信息內容對網民訴求政府回應度的影響研究

張會平+鄧凱+郭寧+楊國富

〔摘 要〕不斷提升網民訴求的政府回應度是增強網絡空間治理能力的關鍵環節。運用信息溝通、網絡參與和政府問責理論，從主體特征和信息內容兩個維度構建影響網民訴求政府回應度的研究模型；以2016年成都市政府網站“政府信箱”公開的6 608封網民來信為數據源，檢驗提出的研究假設。研究發現，利益相關方、回應部門層級、參與部門數量、回應經歷時長，滿足網民訴求的處置周期、所需代價、涉及范圍以及訴求問題是否反復顯著影響網民訴求的政府回應度。

〔關鍵詞〕電子政務；網民訴求；政府回應；網絡空間治理；信息溝通；網絡參與；政府問責；主體特征；信息內容

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.11.003

〔中圖分類號〕G206 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）11-0017-05

Impact of Subject Features and Information Content on Government Responsiveness to Netizens' Demand

Zhang Huiping Deng Kai Guo Ning Yang Guofu

（School of Political Science and Public Administration，University of Electronic Science and

Technology of China，Chengdu 611731，China）

〔Abstract〕Improving government responsiveness to netizens' demand is crucial for enhancing the capability of cyber space governance.Using theories of information communication，Internet participation and government accountability，this study constructed a research model influencing government responsiveness from subject features and information content.It tested hypotheses using 6608 letters from government mailbox of Chengdu municipal government website as data source.The results indicated that level of department，number of department，time of response，and duration，cost，range of meeting netizens' demand，repetitiveness of netizens' demand significantly impact government responsiveness to netizens' demand.

〔Key words〕e-government； netizens' demand； government responsiveness；cyber space governance；information communication；internet participation；government accountability； subject features； information content

由于互聯網的快速發展、電子政務的穩步推進，網絡空間已經成為政府與公眾信息溝通、政治互動最為重要的渠道之一。截止2016年12月，我國在線政務服務用戶規模達到2.39億，占總體網民的32.7%，其中政府網站的使用率高達13%[1]?！袄习傩丈狭司W，民意也就上了網”。公眾正在習慣于借助網絡表達個人訴求，政府部門也在不斷增強回應網絡訴求能力。但是整體而言，目前網民訴求的政府回應度還很不樂觀，應不斷優化政府回應機制和策略[2]。

近年來，國內學者針對網絡輿情、網絡反腐、網絡問政等的政府回應做了大量實證研究，在很大程度上揭示了網絡空間中政府回應的內在邏輯。找到影響政府回應度的主要因素包括地方公信力、官員問責、行政層級、信息源類型、信息透明度、議題特征、訴求表達方式、媒體關注度等；提出的優化建議則包括推進回應制度化和常規化、落實責任制度、加強雙向溝通、改進網絡運用技巧等[3-7]。但是，這方面的研究依然存在深入的空間。例如，政府回應網民訴求實質上是雙向性信息溝通，溝通效果不僅受政府一方因素的影響，也會受網民方的影響；但已有研究較多關注政府特征，很少關注網民特征。再如，對網民訴求內容特征提取還不深刻，僅僅考察了來源、類型、表達方式等因素；事實上，網民訴求的內容差別很大，滿足不同網民訴求所要花費的時間、投入的資源是存在很大差異的，而這些深層次因素更會影響政府回應度。因此，本文擬從主體（包括政府和網民）特征及信息內容中蘊含的深層次意義出發，進一步考察影響網絡訴求政府回應度的影響因素。

1 研究模型

根據信息溝通理論，作為一種雙向互動，政府回應網民訴求涉及兩個基本主體，即網民和政府，二者的互動程度受雙方面因素的影響，當然也與互動的信息內容密切相關[8]。網民訴求的政府回應度（Government Responsiveness，GR）可以定義為：針對網民提出的訴求，政府做出回應的程度，包括是否回應、回應的質量、對訴求滿足的程度等方面[3，5-6]。

1.1 網民特征endprint

網絡參與的相關研究表明，網民在網絡空間中參與行為受其自身特征的影響，而且網絡參與行為本身還具有層次性[9]?；诰W絡平臺直接向政府提出訴求是一種較高層次的網絡參與行為，網民身份（Netizen Identity， NID）很可能會影響其提出的網絡訴求進而影響政府回應度。另一方面，在網民提出的訴求中，不僅會包括網民自身，而且會常常涉及其他利益相關方（Interest Party，INP），如商家、政府等[10]。涉及的利益相關方不同，政府回應網絡訴求的程度也可能會有所不同。對網民特征的刻畫引入利益相關方。由此假設：

H1：網民身份會影響網民訴求的政府回應度；

H2：利益相關方會影響網民訴求的政府回應度。

1.2 政府特征

政府搭建網絡平臺收集并回應網民訴求，可以通過提供更優質的信息或加強與外部主體的互動而增強政府問責[11]。由于回應網民訴求納入政府問責體系之中，回應部門層級（Level of Department，LOD）會影響政府回應度。處于更低層次的政府部門由于更為擔心回應不力而被問責，也就更可能花更多經歷回應網民訴求[12]。在回應網民訴求過程中，常常不只是一個部門參與，信息會在多個部門之間流轉，相互推諉就難以避免，參與回應部門數量（Number of Department，NOD）可能會影響政府回應度。參與回應的政府部門數量越多，政府回應度就可能會越低?；貞洑v時長（Time of Response，TOR）是指從網民提出訴求到得到政府回應經歷的時間。回應經歷時間越長，在一定程度上表明政府反應速度較慢，對相關訴求存在拖延的可能性，降低對網民訴求的回應度。由此假設：

H3：回應部門層級負向影響網民訴求的政府回應度；

H4：參與部門數量負向影響網民訴求的政府回應度；

H5：回應經歷時長負向影響網民訴求的政府回應度。

1.3 信息內容

信息內容是信息所描述的深層含義，反映和傳遞了網民訴求的意圖和想法，也是政府了解網民意圖和想法的根本途徑[13]。信息內容蘊含的深層次意義對信息溝通效果的影響是非常大的[14]。網民訴求是公眾基于網絡平臺向政府部門提出的要求，并且期待政府部門能夠做出反應[15]。但網絡訴求是多種多樣的，滿足相應要求或者處置相應的問題所要時間周期（Duration，DUR）、所需付出的代價（COST，COS）、涉及的范圍（Range，RAN）及要求本身是否具有反復性（Repetitiveness，REP）。處置周期越長、所需代價越大、涉及范圍越廣、具有反復性，越表明處置相應訴求難度越大，政府回應度也就會越低。由此假設：

H6：處置周期負向影響網民訴求的政府回應度；

H7：所需代價負向影響網民訴求的政府回應度；

H8：涉及范圍負向影響網民訴求的政府回應度；

H9：是否重復負向影響網民訴求的政府回應度。

基于提出的研究假設H1～H9，本文構建的研究模型如圖1所示：

2 研究設計

2.1 數據來源

“第十五屆（2016年）中國政府網站績效評估結果”顯示：成都市政府網站在所有省會城市政府網站中排名第1位，其中互動交流指數（含政務咨詢、實時交流、投訴舉報、調查征集）得分高達0.92，在全部省會城市中首屈一指的[16]。因此，本文選取2016年成都市政府網站政府信箱公開的6 608封網民來信作為數據源；并由3名研究生采用逐條人工下載的方式完成數據采集工作，采集工作在2017年1月10至2月20日期間完成。

2.2 數據編碼

數據編碼過程分為3個步驟：一是閱讀部分網民來信，初擬數據編碼方案；二是將6 608大致均分成3份，由3名研究生進行編碼，期間對初擬方案不當部分進行調整，最終形成的數據編碼見表1；三是每人對其他2人的編碼數據進行核對，形成最終編碼數據。

在編碼方案中，網民身份根據其所處區縣的地理位置。一圈層是中心城區，三圈層是最外圍的區縣。由于中心城區人口集中、經濟發達、交通擁擠，網民訴求可能會更集中和復雜。利益相關方（INP）采用分類方式進行編碼，對應4個分類變量INP1、INP2、INP3和INP4。全部數據編碼工作在2017年3月1日至4月30日期間完成。

3 統計分析

3.1 政府回應度的統計分布

根據樣本的編碼數據，統計得到的政府回應度分布狀況如圖2所示。在6 608封來信中，156封未得到有關部門的回應，占到2.36%；1 177封得到有關部門的回應，但是政府部門并未采取實際行動，占到17.81%；873封有關部門采取了部分行動但是網民所反映的問題仍未得到切實解決，占到13.21%；3 050封得到有關部門的切實處置，但是并沒有得到網民的正面反饋，占比最多，為46.16%；1 352封不僅得到切實處置，而且得到網民的正面反饋?？梢?，成都市政府網站針對網民訴求確實做了大量工作，基本上都會做出回應，占到97.64%；但是真正妥善網民的各種訴求并且得到網民的正面反饋確實比較困難，其中一個重要原因可能是較多網民在問題得到解決后不再關注相關議題。

3.2 主體特征和信息內容的統計分布

相關變量的頻率分布和統計特征描述見表2和表3。從網民角度看，呈現出從中心城區向外逐層遞減的趨勢，同時涉及到網民與商家的訴求最多；從政府角度看，基層政府部門回應數量較多，參與部門數量平均為3.04個，回應時長平均為14.83天。從信息內容看，涉及較多處置周期長、代價大、范圍廣、反復性的網民訴求。

3.3 回歸分析及檢驗

首先，對因變量和自變量進行Pearson 偏相關分析。

分析結果表明，與回應效果相關性最高的前3個變量依次是：DUR、COS、LOD，且與回應效果為負相關關系。接下來，為了驗證偏相關分析的結果并深入研究自變量對回應效果的影響程度，運用STATA統計分析軟件對所有自變量與因變量進行了初步回歸。在后估計檢驗階段，采用VIF（Post-Estimation Test VIF）方法檢測該回歸模型是否存在多重共線性問題。結果顯示，最大的VIF值為2.44，遠小于10，故不存在多重共線性問題。之后，使用White檢驗以及Koenker提出的獨立同分布假定下的BP（Breusch and Pagan）檢驗方法[17]，來檢測該回歸模型是否存在異方差性問題，結果表明線性模型存在異方差的問題，需要對回歸模型做進一步的調整。出于對模型穩健性的考慮，借鑒Stock 和 Watson的建議，在模型調整時進行穩健標準誤回歸[18]，回歸結果見表4模型1。出于對模型有效性的考慮，通過對偏相關分析結果以及初步回歸結果中顯示的3個關鍵因素：DUR、COS和LOD進行輔助回歸和相應處理，計算得到權重，并采用加權最小二乘法再次進行回歸。同時，由于懷疑參與部門數量與政府回應度之間并不是簡單的線性關系，而可能是倒U形的曲線關系，因此將參與部門數量的平方項（NOD2）帶入加權最小二乘法的回歸模型，最終回歸結果如表4模型2所示。endprint

由表4可知，模型2顯示該模型顯著且能夠解釋因變量46.41%的方差，與模型1的40.28%相比，有了一定的改進；同時，在這兩個模型中自變量顯著性一致，且回歸系數符號一致，一定程度上說明本研究有一定的穩健性。

從假設檢驗角度看，假設H1未通過檢驗；假設H2～H7以及假設H9通過檢驗。假設H8未通過檢驗，但是從結果來看，涉及范圍顯著正向影響網民訴求的政府回應度，而不是負向影響。也就是說，涉及范圍越廣，政府回應度越高。

4 結果討論

從回歸分析及檢驗看，主體特征和信息內容確實在不同程度上影響網民訴求的政府回應度，具體而言：

1）網民所處的位置中心性并不顯著影響政府回應度；但利益相關方越是復雜，政府回應度就會越低。盡管網民訴求從中心城區向外逐層遞減，但是并不顯著影響政府回應度。在溝通協商過程中，回應部門政府扮演中間人的角色，在個人與商家或者個人與相應的政府部門之間架起了溝通橋梁，但是利益相關方越是復雜，溝通回應就會越困難。

2）回應部門層級和參與部門數量對網民訴求政府回應度的顯著影響較大?；貞块T層級方面，區縣政府部門的回應度明顯高于市級政府部門的回應度。可見，政府網絡回應中的問責機制確實在發揮作用，基層政府部門更擔心被問責；同時，由于基層政府部門更接近網民、更為了解實際狀況，也有利于網民訴求的解決。另一方面，參與部門數量與政府回應度之間呈現出非線性的倒U關系（如圖3所示）。政府回應度隨著參與部門數量的增加，先是逐步增加；達到一定數量（4個左右）后，又會逐漸降低。這表明參與部門數量較少，可能會沒有足夠重視，而當參與部門數量較多時，又可能會相互推諉。

3）回應經歷時長負向影響政府回應度，但是程度并不大。一方面可能由于經歷時間越長，表明政府存在拖延的可能性，在一定程度上影響網民的反饋意見。回應平均經歷時長為14.83天，但是最長時間竟然達到了256天，后者顯然已經超過了網民可以接受的程度，即使較好解決了相關問題，也難以從網民那里得到正面反饋。影響程度不大，也表明出處置一些網民訴求，確實需要花費大量精力開展溝通、協調、調查、核實等工作。

4）處置網民訴求所需的時間周期、付出代價、反復性對政府回應度的負面影響很大。對于處置周期特別長、需要投入的代價特別大、處置后又會反復的議題，政府做出有意義的正面回應確實具有很大挑戰性。這需要較為理性地認識網絡投訴平臺的作用和局限性，畢竟網絡投訴平臺僅僅是一個訴求表達平臺，盡管可以通過問責機制促使相應政府部門做出積極回應，但是切實解決網民的高難度訴求，還必須依賴于其他機制和渠道，如法律訴訟機制。

5）訴求涉及的范圍正向影響政府回應度。越是宏觀層面的網民訴求，政府的回應度越高。對于個人層面的問題，由于對自身利益影響最直接，網民對其解決程度的要求會更高，政府即使進行了切實處置，也很有可能無法達到網民預期，進而影響對處置結果的正面評價。相反，對于社區層面或者城市層面的問題，由于與網民切身利益并不直接相關，尤其是城市層面的問題，政府做出了正面回應也就更可能得到網民的認可。另外，對于城市層面的訴求，由于影響面大，政府也可能會更關注，尤其是領導會更為關注，處置不當會影響城市的整體形象。同時，切實解決城市層面的問題，不僅會得到提出訴求網民的支持，而且發布在網絡平臺之后，也會得到更多網民的認可和支持。

5 對策建議

第一，在政府問責機制的基礎上引入更多爭議解決和利益協調機制。借助網絡平臺能夠優質地收集網民的訴求信息，在政府問責機制的基礎上確實能夠促進網民訴求的解決。但是，應該認識到，網絡平臺上存在大量棘手的網民訴求。對于這些網民訴求采取再嚴厲的問責，也可能由于責任關系不清、需要投入的時間和資源太過巨大，具體負責的回應政府部門是不可能做出有意義的正面回應的。對于這些訴求，應引入更多爭議解決和利益協調機制，適時分流到其他解決渠道，而不是任由其留在網絡平臺上“無法處置”。

第二，針對負責訴求采取分步驟回應策略，實施更為精細化的管理。對于處置周期特別長的網民訴求，如果需要花費溝通協調的時間特別長的話，應采取分步驟回應策略，而不是讓網民空等，“杳無音信”。一方面，對一些常見的復雜訴求，建立其有效的環節劃分方案，明確每個環節應做到的具體工作內容，以及分步驟回應要求，應達到的具體效果；另一方面，應在網絡平臺上及時公布各步驟的處置結果，讓網民看到相關部門確實正在處置相關訴求。

第三，引入激勵機制促進網民做出正面反饋。從所選取的樣本數據看，在回應網民訴求方面，政府部門確實做了大量工作，但是還沒有真正形成嚴格意義上的雙向溝通。網民切實處置但沒有得到正面反饋的網民訴求占了46.16%，這是一個非常值得注意的問題。

應考慮引入一定的激勵機制，例如商業平臺常用的積分制度，鼓勵網民進行正面評價，這會更好地發揮網絡平臺的積極引導效果。

6 結束語

網絡空間為公眾表達個人訴求提出了新的渠道，政府有效回應網民訴求是網絡空間治理能力的重要體現。本文基于2016年成都市政府網站政府信箱公開的6 068封網民來信考察了主體特征和信息內容對網民訴求政府回應度的影響，提出應引入更多爭議解決和利益協調機制，采取分步驟策略，以及引入激勵機制實現嚴格意義上的雙向溝通。在未來研究中，將進一步深化對主體特征和信息內容的描述，提升模型的解釋力度。

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