我國城市政府運用大數據提升治理效能評價研究

王芳 陰宇軒 劉汪洋 張百慧 張維沖 程序 鄒建軍

開欄語：黨的十九屆四中全會提出了加強國家治理體系和治理能力現代化的時代命題，信息治理的體系與能力現代化是這個時代命題的有機組織部分。信息治理是對信息生產、流通、交換、消費的法律體系、政策體系、規制體系、技術體系、經濟體系和文化體系的建構、落實與評估活動。信息治理分宏觀治理與微觀治理，信息微觀治理是圖書情報與檔案管理學科傳統領域，比如在IT治理、數據安全、信息產業、信息政策、情報體制、公共文化體系等方面積累豐富，但是從國家治理體系和治理能力視角開展的跨學科的信息宏觀治理研究是亟待補上的短板。大云物移智鏈和5G技術的迅猛發展已經徹底顛覆了現代社會信息、情報、數據和知識生產、流轉、傳播和利用的理念、模式和場景，可以說信息治理是國家治理體系和治理能力現代化的瓶頸。為此，《圖書與情報》從本期開始不定期開設“信息宏觀治理”欄目，以發揚圖書情報共同體經世致用的學風，積極拓展信息宏觀治理研究議程，響應新時代的呼喚，與時俱進地推動圖書情報與檔案管理學科的提檔升級。

摘 ? 要：為推進我國城市政府運用大數據提升治理效能的進程，文章采用南開大學網絡社會治理研究中心開發的“大數據提升政府治理效能評價指標體系”作為評價工具，對我國75個城市進行了評價研究。結果表明，在治理績效、治理能力、制度保障和公眾參與四個評價維度中，排名前20的城市政府在制度保障和治理能力方面總體表現較好，而在治理績效和公眾參與方面則相對較弱。總體來看，我國城市政府在運用大數據方面存在著區域間的不平衡，在各不同行政級別的城市間也存在明顯差距。最后，提出了幾點對策建議。

關鍵詞：大數據; 政府效能; 治理效果;政府績效;效能評估

中圖分類號：D63-39 ? 文獻標識碼：A ? DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2020030

Abstract In order to promote the application of big data in enhancing the governance efficacy of urban governments in China， this study evaluates 75 urban governments using the "Evaluation Index System for the Government Efficacy Using Big Data" developed by the Center for Network Society Governance of Nankai University. The results show that among the four evaluation dimensions， the top 20 governments generally perform better in institutional guarantee and governance capability than in governance performance and public participation. The imbalance exists between regions as well as between cities at different administrative levels. On this basis， several suggestions were put forward.

Key words big data; government efficacy; governance effectiveness; government performance;performance evaluation

1 ? 引言

政府治理水平的提升，是實現國家治理能力和治理水平現代化的重要途徑。2015年，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》指出，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力已成為全球性趨勢[1]。2018年3月，李克強總理在政府工作報告中提出要全面提高政府效能，“優化政府機構設置和職能配置，深化機構改革，形成職責明確、依法行政的政府治理體系”。這些政策舉措表明，大數據運用和效能建設是當前我國政府治理改革的兩條重要途徑。事實上，自我國實施大數據發展戰略以來，政府在運用大數據提升治理效能方面取得了一定進展，但是具體情況究竟如何？還存在哪些問題？目前尚不清楚。為此，本研究擬對我國75個城市政府進行評價研究，期望通過評價促進理論深化與實踐應用。

2 ? 概念界定與文獻回顧

2.1 ? ?政府治理的概念內涵

在現代國家，政府是國家與社會治理的主導性主體。治理是政府的基本功能，也是其題中應有之意。西方文獻中少見“governance of government”或“government governance”的概念。我國學者對政府治理做了較多研究。張成福[2]認為，政府治理是政府行使政治、經濟和行政的權力， 對社會事務實施管理的一套制度、機制和程序;王浦劬[3]提出，在我國，政府治理是指在中國共產黨領導下，國家行政體制和治權體系遵循人民民主專政的國體規定性，基于黨和人民根本利益一致性，維護社會秩序和安全，供給多種制度規則和基本公共服務，實現和發展公共利益;唐天偉等[4]認為可以依據功能、區域或政府層級將地方治理與國家治理進行區分;包國憲等則將現有政府治理的研究內容劃分為內部治理和外部治理兩個方面[5];吳帥[6]提出了“多層治理”方式，內容包括政府間組織、政府與非政府組織以及政府與私人機構間的合作;賈俊雪等[7]則從財政分權的角度對政府的分層治理進行了論述，認為財政收入分權水平提高有助于增強縣級財政自給能力。綜上分析，本文將政府治理界定為“為了實現經濟發展與社會進步，政府采用一系列的制度、機制和程序提升行政效率、改進公共服務、維護社會公平和公共安全的動態過程”。

在不同的經濟社會發展階段，國家或社會所面臨的主要矛盾和發展任務不同，政府所采用的治理模式也有所不同。劉厚金[8]將政府治理模式劃分為“政治統治型”“經濟建設型”和“公共服務型”;燕繼榮[9]將中國政府的治理模式概括為上層的威權主義加下層的協商民主，認為中國的治理模式是一種“混合模式”;汪玉凱[10]提出現階段中國政府治理應該走向“管理服務型政府”模式。從參與主體的角度出發，王紹光[11]認為在中國公共政策議程設置過程中，專家、傳媒、利益相關群體和人民大眾發揮的影響力越來越大。王磊和胡鞍鋼[12]也認為，中國政府在決策機制上已經從非制度化決策轉向制度化決策，而且產生了許多有利結果。

2.2 ? ?政府治理效能

“效能”一詞在英文中并沒有完全與之對應的概念，國際上較多使用“有效性或效果（effectiveness）”“績效（performance）”及“滿意度（satisfaction）”等概念。目前，關于政府績效評價的研究較為豐富。Van Ryzin等[13]評價了公眾對紐約政府的滿意程度。1993年，美國國家績效審查委員會（National Performance Review）建立了評價政府及其職能部門工作人員的績效評價指標體系，包括六大指標：投入指標、能量指標、產出指標、結果指標、效率和成本效益指標、生產力指標[14]。2002年，英國政府審計委員會（Audit Commission）出臺了地方政府的績效評價框架，包括資源利用、服務評估和市政當局評價三個部分[15]。

我國學者吳建南等[16-18]對政府效能進行了系統研究。他們將文獻中績效的概念總結為四個維度，即“4E”，經濟（economy）、效率（efficiency）、效果（effectiveness）以及公平性（equity），并提出效能將關注結果的績效與關注過程的能力統一起來。他們對六省份文件進行文本分析，將效能建設舉措總結為權力制約（制度建設、政務公開、行政審批改革、規范行政行為）、能力建設（轉變工作作風、加強行政隊伍建設、信息技術支持、組織建設）與激勵問責（績效評估和民主監督）三個方面。其它學者也對政府效能的一系列問題展開了研究。在影響政府效能的因素方面，研究發現外部因素有經濟政治政策、政府規模、政治自由度等[19];而內部因素有政府內部的人力資源、組織管理制度、領袖的領導能力、內部溝通效率等[20-21]。

一些實證研究對基層政府[22]、地方政府[23]和普適的政府效能建設及改革方式進行了研究[24]。另有一些研究構建了相關的評價指標體系。施雪華和方盛舉[25]以省級政府公共治理效能為研究對象，從社會管理與公共服務政策以及經濟調節與市場監管兩大維度入手，構建了包括53個指標的評價指標體系，并對上海、浙江、遼寧、湖南、云南四個省級政府進行了實證評價;郭燕芬和柏維春[26]通過對227份政策文本的分析構建了治理轉型視角下的地方政府效能評價指標;唐任伍和唐天偉[27]構建的“省級地方政府效率測度指標體系”包含政府公共服務、政府公共物品、政府規模以及居民經濟福利四個方面的評價內容。

2.3 ? ?政府治理效能建設中的大數據運用

大數據是海量、高增長、多樣化的信息資產。大數據分析就是利用數據分析技術對文本、聲音、圖像、視頻等大量動態數據中所蘊含的實體、事件、關系、模式進行適時分析、提取和展現的過程。王芳和陳鋒[28]指出，大數據既是國家治理的對象與環境，也是國家治理的工具;梁芷銘[29]認為大數據分析可以幫助實現國家治理決策科學化和過程協同化;郭建錦和郭建平[30]從四個方面論述了大數據對國家治理的提升作用，包括提升智慧決策水平、公共服務能力、腐敗防治水平和風險治理能力;孟天廣和趙娟[31]認為，大數據時代的來臨塑造了新型國家社會關系，推動政府治理模式從科層官僚制向數據和技術輔助的扁平化治理結構轉型;孟天廣和郭鳳林[32]認為，大數據不僅將政治活動場域擴展到虛擬空間，還改造著政府、公民、政黨等政治行為主體的行為模式及其關系。

大數據對于政府治理效能提升的作用受到了較多關注。張紅春[33]認為，利用大數據技術可以提升政府治理決策的科學化，增強政府治理的有效性，改進政府治理的績效評估;胡銳根等[34]認為，大數據可以協助政府部門掌握網民公共需求與態度偏好，理解網民行為特征緣由，判斷前期施政效果，調整和優化公共政策，提高政府的覺察、回應、治理能力;孟天廣和張小勁[35]概括了大數據驅動政府治理能力建設的四大創新模式：開放政府、智慧政府、回應政府和濡化政府。其中，濡化政府是指政府應用大數據及其相關技術，應對社會風險和多元化的趨勢;支太雄和郗永勤[36]則認為，在大數據時代，知識型政府更具有適應性、可操作性和智慧性。

3 ? 評價對象與評價指標體系

3.1 ? ?評價對象

本研究將評價對象定位于城市，主要原因有三個方面：一是大數據技術的運用以及政府數據的共享與開放對于城市治理具有重要意義;二是智慧城市的運營產生了大量數據，為政府應用大數據技術進行治理奠定了基礎;三是城市是公民居住、公共服務提供和數據產業發展的重要承載，城市治理水平可以有效體現政府的治理效能。考慮到大數據的應用與智慧城市建設首先集中在經濟發達城市，同時為了考察不同類型城市的差異，本文共選擇75個城市作為評價對象，包括直轄市、副省級城市、省會城市，以及《2017-2018中國新型智慧城市建設與發展綜合影響力評估結果通報》[37]中在地市級城市中得分前50的城市（除港澳臺外）。

3.2 ? ?評價指標體系

本次評價選擇由南開大學網絡社會治理研究中心開發的“大數據提升政府治理效能評價指標體系”作為評價工具，其構建及指標權重確立過程將另文發表。該指標體系共包括4個一級指標：治理績效、治理能力、制度保障與共眾參與，19個二級指標和38個三級指標。

4 ? 數據收集與預處理

數據質量對于評價結果的可信度至關重要。首先，對38個三級指標的分值區間、分值單位進行了討論確定，并對數據來源做了初步推薦;然后，由經過培訓的研究人員對三級指標數據進行收集。在數據收集的實施過程中，如遇特殊情況收集人員要向課題組匯報，經集中討論后確定處理方案。每一項指標的數據收集由2位研究人員獨立進行，對于數據不一致的指標，要進行比較討論，重新收集直到達成一致。最后，在對收集到的數據進行預處理后，進行無量綱化處理、加權求和，隨后進入數據分析階段。

4.1 ? ?數據來源

38個三級指標的數據來源主要有政府門戶網站、政府年度工作報告、統計年鑒、新聞報道以及已經發布的評價指數。如指標“政策法規建設情況”的數據主要來源于課題組自建的“大規模政府公文數據集”，并通過百度搜索引擎限定在政府網站（*.gov.cn）內進行檢索補充。對于已經發布專門文件的城市，將相應文件信息列入對應列表;對于尚未發布專門文件的城市，如果在其它政策文件中包含相關內容，則做好記錄并給出相應分值。對于一些沒有客觀數據的指標，如各類大數據平臺、政務云平臺建設情況等，主要由研究人員試用后進行打分;對于另外一些無法直接使用的平臺，則通過多種搜索引擎搜索其相關新聞報道，根據報道判斷情況，或者直接與政府部門聯系詢問其建設情況，然后進行打分。

另外，有個別指標已有較為成熟的指數發布，則直接采用已發布數據。這類指標有：城市綜合信用指數C3-1采用了信用中國發布的同名指數[38];環境空氣質量綜合指數C4-1采用了《2017中國環境狀況公報》的“2017年74個城市環境空氣質量綜合指數及主要污染物”的數據[39];互聯網治理綜合指數C5-1、數據開放平臺網站建設情況C12-1分別采用了中山大學[40]、復旦大學[41]發布的指數;智慧城市綜合指數C8-1則選擇了陳勁等發布的“中國智慧城市發展與排名研究”[42]的結果。

4.2 ? ?評分規則

三級指標評分的分值區間是0-10分。對一些特殊指標做了特殊處理。如公安或警情大數據平臺建設情況C10-7沒有統一的數據來源，將其得分范圍規定為0-3分，具體分為以下四種情況：只在政策文本中提到但尚未開始建設得1分、正在著手建設得2分、已建成公開平臺得3分，或從未提及得0分。政務云平臺建設情況B12-3根據有無在新聞報道或網上出現，將分值范圍定為0或1。另有部分指標具有客觀數值，需進行標準化處理。

4.3 ? ?數據預處理

（1）缺失數據處理。在數據收集過程中，少數城市在部分指標上存在數據缺失問題，如“信息傳輸、軟件與信息技術服務業經濟增長值占GDP比重”C2-1、“智慧城市綜合指數”C8-1、“市政務微信訂閱數”C17-1都存在部分城市數據缺失情況。由于數據缺失城市基本處于中間水平，因此對這部分數據采用均值插補法進行填補，為下一步數據運算做準備。

（2）異常數據處理。大部分數據符合正態分布，但是其中有一些數據偏離正常值過大或過小，如C18-1中出現了遠大于其它城市數據的極端值。對于這部分數據采用演繹插補法，根據排名第三、第四的數據進行合理推導，對異常數據進行替代。

（3）數據同趨化處理。在三級指標中有3個是逆向指標，分別是“政府網站留言平均辦理時間”C1-3、“每萬人交通事故案件發生率”C4-2、“輿情應對不當或失誤的事件數”C5-3。對這3個不同趨勢的指標，采用取倒數法進行同趨化處理，使得所有三級指標對于評估結果的作用同趨化。

（4）數據可量化處理。部分指標數據不是直接的量化數據，如“信息中心最高行政級別”C11-1、“政府大數據中心最高行政級別”C11-3中的行政級別。對其進行數據可量化處理，如果副科級以下記為1，副科級記為2，正科級記為3，以此類推，最高級別為副部級，記為8。

4.4 ? ?無量綱化處理

在三級指標中，原始數據的統計方式各有不同，數值單位有天、百分比、評分、數值、行政級別等，因此需要進行無量綱化處理，使不同指標的數據具有可比性。常見的無量綱化處理方式有極值法和標準差標準化法。本研究采用后者進行無量綱化處理。標準差標準化法是將數據減去均值后再除以標準差的求值方法，以求得數據與均值之間相差的標準差數量，見式1。這樣的處理方式比較適用于正態分布的數據。

經無量綱化處理后各指標數據都落在（-3，7）區間內。為使數據均為正，進行+3處理，得到最終的無量綱數值。

4.5 ? ?加權求和

一個城市的總得分以及各一、二級指標的最后得分，通過本層次內次級指標分值的加權求和來計算。首先，對每個二級指標下的三級指標進行加權求和，得到該二級指標得分;然后，對每個一級指標下的二級指標得分進行加權求和，計算該一級指標得分;最后，對一級指標得分進行加權求和得到該城市總分。

5 ? 城市比較分析

5.1 ? ?城市排名

從總得分情況來看，排名前三的城市依次為北京、貴陽與上海，另外兩大直轄市重慶和天津分別排名15和19，南昌市排名第二十一位。排名前20的城市中，前三名差距不大，經過一個顯著的下降后平穩降低（見圖1）。

5.2 ? ?不同行政級別城市比較

我國城市從行政級別上可以分為直轄市、副省級城市、省會城市和非省會城市四大類。對不同行政級別的城市均值做比較，可以反映出城市行政級別對其運用大數據提升政府治理效能方面的影響。考慮到貴陽在同類城市中表現過于突出，對包含貴陽和不包含貴陽的省會城市作了區別（見圖2）。

從城市表現來看，直轄市表現遠優于其它城市，在各項指標上均表現突出;副省級城市除公眾參與排名第四外，其余指標均排名第二，但是在治理能力、制度保障和公眾參與方面與直轄市有較大的差距，在治理績效上與直轄市較為接近。省會城市在治理能力方面表現最弱，在治理績效及公眾參與方面與非省會城市基本持平，在制度保障方面遠優于非省會城市。非省會城市在制度保障方面表現最弱，在治理能力和公眾參與上略優于省會城市。

從指標表現上來看，在治理績效的表現上，各類城市的差距最小;在制度保障的表現上，各類城市的差距最大;在公眾參與方面，除直轄市外，其它各級城市表現基本相同。意味著在現階段，除了直轄市外，各類城市在政策創新方面差距較大，而在治理能力、治理績效和公眾參與方面進步相對緩慢，且差距不大。

5.3 ? ?不同區域城市比較

從東、中、西部三大區域（根據國家發改委區域劃分，下同）來看，除公眾參與指標外，東部城市在其它三個指標上均優于中西部城市（見圖3）。中西部城市在四個指標上差距不大。由于貴陽的表現遠遠優于其它西部城市，本文對西部地區做了包含和不包含貴陽兩種情況的比較，可以發現在制度保障方面加上貴陽之后，西部表現便優于中部城市。在公眾參與方面，西部城市竟然明顯優于東中部城市。這表明在大數據提升政府治理效能方面，東中西部地區存在明顯的梯度分布，這與經濟發展梯度基本一致。但是在公眾參與方面，西部城市更擅長通過政務微信和政務微博與公眾進行互動。

6 ? 各一級指標分析

6.1 ? ?排名前20城市各指標平均得分情況

一級指標反映了政府運用大數據提升其治理效能的核心維度。對不同一級指標的得分情況進行比較，可以發現在不同維度上取得的進步和存在的不足?？紤]到數據的完整性，對排名前20的城市進行分析。排名前20的城市在各一級指標上得分的均值，雖然有一些城市在一些指標上的得分達到6分以上，但是經過平均后沒有超過4的指標（見圖4），因此將圖的邊界值設為4分。為方便觀察，將中心點設為2.5分。

從圖中可以看出，在排名前20的城市中，得分最高的指標為制度保障，超過3.8分;次之為治理能力，超過3.6分;治理績效的得分超過3.4分;公眾參與得分則僅為3.03。這意味著在現階段，排名前20的城市政府在運用大數據提升治理效能方面，進展最快的是政策制定，其次是治理能力和治理績效。

將排名前20的城市與其后的55個城市進行比較，發現在制度保障方面排名前20的城市遠優于排名20以后的城市;在治理能力上也明顯超過排名20以后的城市;而在治理績效上領先優勢較小;在公眾參與方面則無明顯優勢。

6.2 ? ?治理績效分析

治理績效A1主要測量城市政府使用大數據技術進行社會治理的效率、效果和效益。對總體75個城市治理績效下各二級指標的平均得分進行分析，可以發現不同要素對治理績效表現的影響。考慮到目前大數據在各城市的應用尚處于動態發展之中，本文只做分類分析，不做逐一展示。

6.2.1 ? 城市行政級別分析

在治理績效的8個二級指標中，由于數據缺失“數據開放”B7均取3分作為數據代替，在其余7個指標中直轄市在行政效率、經濟增長、行業監管和智慧城市4個指標上得分突出，在公共服務、社會治理和權力監督3個指標上和其它城市差別不大。之后各二級指標的表現大體依次為為副部級城市、省會城市和非省會城市（見圖5）。其中，就省會城市和非省會城市而言，非省會城市在經濟增長、社會治理、權力監督和智慧城市建設上與省會城市相比有明顯差距，在行政效率和公共服務方面差距很小。

6.2.2 ? 區域間比較

在治理績效的8個二級指標中，除數據開放B7之外，在其余7個指標中，東中西部之間梯度差明顯。在智慧城市建設方面，東部城市遠優于中西部城市，在其余指標上東中部相對接近，而西部城市則落差明顯，尤其在行政效率、經濟增長、權力監督和智慧城市建設4個指標上，西部城市與東中部城市相比差距明顯（見圖6）。

6.3 ? ?治理能力分析

治理能力A2主要測量城市政府應用大數據技術進行社會治理的能力。對總體75個城市治理能力下各二級指標的平均得分進行分類分析。

6.3.1 ? 城市行政級別比較

在治理績效的4個二級指標中，在行業監管能力、公共服務能力和組織領導能力方面，直轄市均遙遙領先，在數據技術能力方面則相對較低，與副部級城市差距不大。副部級城市在行業監管能力和數據技術能力方面明顯高于省會城市和非省會城市，在公共服務能力和組織領導能力方面略高于后兩者。省會城市（除貴陽外）在組織領導能力方面明顯高于非省會城市，而在其它指標方面與非省會城市差距不大。貴陽對于省會城市在行業監管能力方面的平均表現貢獻突出（見圖7）。

6.3.2 ? 區域比較

在治理能力的4個二級指標中，東部城市均顯著優于中西部城市;中部城市在公共服務能力方面明顯優于西部城市，在組織領導能力B11與數據技術能力B12方面與西部城市接近。值得注意的是，中部城市在行業監管能力B10方面竟然弱于西部城市（見圖8），主要原因在于一些中部城市在數據平臺建設方面投入與宣傳都有所不足。

6.4 ? ?制度保障分析

制度保障A3主要對城市的大數據相關政策制度保障進行評價。對75個城市在制度保障下各二級指標的平均得分進行分類分析。

6.4.1 ? 城市行政級別比較

在制度保障的4個二級指標中，直轄市遙遙領先。副部級城市在法規政策、數據安全、績效問責方面顯著優于省會城市和副省會城市，而在技術標準制定方面與省會城市相差不大。貴陽在制度保障方面對省會城市的平均得分貢獻明顯。而非省會城市在制度保障方面明顯落后于省會城市（見圖9），這意味著目前我國在大數據提升政府治理效能方面，制度的創新與供給主要還是由大城市承擔。

6.4.2 ? 區域比較

在制度保障的4個二級指標中，東部城市遠遠優于中西部城市。貴陽在各指標上對于西部城市的平均得分貢獻突出。從西部城市中去除貴陽后，中部城市在績效問責機制B16、法規政策B13及技術標準制定B14方面表現優于西部城市，而在數據安全B15方面與西部城市差距很?。ㄒ妶D10）。

6.5 ? ?公眾參與排名

公眾參與主要是對民眾參與政府治理的情況進行評價，主要包括政務微信熱度B17、政務微博熱度B18以及科學決策B193個二級指標。根據城市類型對75個城市在3個二級指標上的平均得分進行比較分析。

6.5.1 ? 城市行政級別比較

在公眾參與的3個二級指標中，直轄市的表現依然遙遙領先，在政務微博方面更是表現突出。副部級城市在政務微信的表現上優于省會城市（除貴陽外）和非省會城市，而在政務微博的表現上與省會城市持平。除貴陽外，省會城市在政務微博的表現上優于非省會城市，而在政務微信的表現上與非省會城市持平。在科學決策B19的表現上，雖然各類城市間有梯度差距，但是差距不大（見圖11）。

6.5.2 ? 區域比較

在公眾參與的3個二級指標中，東部城市的表現并無顯著優勢。在政務微博熱度B18方面，東部城市和西部城市差距不大，二者均高于中部城市。在政務微信熱度B17的表現上，中部城市顯著高于東部和西部城市，而東部城市略高于西部城市。在科學決策B19方面，西部城市明顯高于東部與中部城市，而東部城市略高于中部城市（見圖12）。總體來講，西部城市的公眾比東中部城市的公眾更樂于通過政務新媒體與政府互動。

7 ? 排名前20城市類型分析

根據各一級指標的表現，對排名前20的城市進行類型劃分，從而更為直觀地反映出各城市在運用大數據提升政府治理能力方面的優勢與不足。將20個城市各一級指標的得分表示在雷達圖中?？梢詫⒊鞘蟹譃橐韵聨追N類型。

7.1 ? ?均衡型

成都市、北京市、深圳市、長沙市和福州市的整體得分圖形表現為一個平行四邊形。除北京市外，其余各城市的圖形幾乎完全重合（見圖13）。這意味著這些城市在4個一級指標上的得分比較均衡，因而將它們命名為均衡型城市。在均衡型城市中，北京在治理能力A2與公眾參與方面顯著優于其它城市。

7.2 ? ?三條腿型

杭州、廣州、南京以及蘇州在各一級指標上的得分表現為一個不平衡的四邊形。它們在治理能力、制度保障與治理績效三個一級指標上表現較好，而在公眾參與指標上的得分卻遠低于其它指標。將這類城市命名為能力、制度與績效顯著型或三條腿型。在這類城市中，廣州在治理能力A2上的表現明顯好于其它城市，而杭州在制度保障指標上的表現略好于其它城市（見圖14）。

7.3 ? ?能力、制度支撐型

上海、貴陽、重慶、濟南在各一級指標上的表現分布較為相似，除貴陽外，其余三個城市幾乎重合。它們在治理能力A2、制度保障A3指標上的得分明顯高于治理績效和公眾參與兩個指標，因此被命名為能力、制度支撐型城市。在這一類型的城市中，貴陽在制度保障方面遠優于其它三個城市，而上海在治理能力A2和治理績效方面表現優于其它城市。而重慶與濟南在四個指標上均弱于上海和貴陽（見圖15）。

7.4 ? ?能力、績效支撐型

溫州和南昌雖然在4個一級指標上得分都不高，但是在能力保障和治理績效指標上的得分高于制度保障與公眾參與指標，因而被劃歸為能力與績效支撐型。其中，溫州在治理績效A1、治理能力A2以及制度保障A3三個指標上的得分均高于南昌市，在公眾參與A4方面兩個城市的得分沒有明顯差異（見圖16）。

7.5 ? ?制度支撐型

合肥市、武漢市、天津市的得分較為相似，在制度保障上的表現明顯優于其它三個指標，因而被命名為制度保障型。其中，合肥市和武漢市的圖形幾乎完全重合，天津市則在治理績效A1方面稍弱于另外兩個城市（見圖17）。

7. 6 ? ?公眾參與型

在排名前20的城市中，鷹潭市和常州市在公眾參與方面的表現遠遠優于其它三個指標，整體的分布圖形表現為一個極不均衡的四邊形。將這一類城市命名為公眾參與型城市。其中常州市在治理能力A2以及制度保障A3方面得分均高過鷹潭市，但是鷹潭市在公眾參與A4方面得分明顯高于常州市（見圖18）。

8 ? 研究發現與對策建議

研究結果表明，在治理績效、治理能力、制度保障和公眾參與四個評價維度中，排名前20的城市政府在制度保障和治理能力方面總體表現較好，而在治理績效和公眾參與方面則相對較弱。總體看來，我國城市政府在運用大數據方面存在著區域間的不平衡，在各不同行政級別的城市間也存在明顯差距。

8.1 ? ?研究發現

（1）從總分上看，北京市、貴陽市、上海市分別排名前三。在三個城市中，北京市在治理能力和公眾參與方面優勢明顯，貴陽市在制度保障方面表現突出。

（2）從城市行政級別來看，直轄市的總體得分情況最好，副部級城市緊隨其后，省會城市除貴陽外的整體表現與非省會城市無顯著差距。

（3）從區域比較來看，除公眾參與外，東部城市在其它三個指標上均優于中西部城市。中西部城市在四個指標上差距不大。在公眾參與方面，西部城市竟然明顯優于東中部城市。在制度保障方面，加上貴陽之后，西部城市表現也稍稍優于中部城市。

（4）從4個一級指標來看，在治理績效方面，上海市、深圳市、溫州市排名前三，北京市排名第五，貴陽市排名第七;在治理能力方面，上海市、北京市、貴陽市排名前三，廣州市排名第五，深圳市排名第八;在制度保障方面，貴陽市、上海市、北京市排名前三，且貴陽市顯著優于上海市與北京市;在公眾參與方面，鷹潭市表現異常突出，北京市排名第三，貴陽市排名第十六，上海市位列第二十六。

（5）根據在各一級指標上平均得分的均衡情況，將排名前20的城市劃分為均衡型，能力、制度與績效三條腿型，能力與績效支撐型，能力與制度支撐型，制度支撐型以及公眾參與型六大類。其中，北京市、深圳市、長沙市和福州市屬于均衡型城市;杭州、廣州、南京以及蘇州屬于三條腿型;上海、貴陽、重慶、濟南屬于能力與制度支撐型;溫州、南昌屬于能力與績效支撐型;合肥、武漢、天津屬于制度支撐型;鷹潭市和常州市屬于公眾參與型。

8.2 ? ?對策建議

（1）注重投入產出比，切實提升政府治理績效。當前，在推進國家治理能力和治理水平現代化的進程中，政治治理效能的提升至關重要。與此同時，大數據技術發展迅猛，應用領域不斷擴大。運用大數據技術提升政府治理效能，正面臨良好的契機。一方面，大數據技術的應用能夠提高政府行政效率，改善公共服務效果，促進智慧城市建設;另一方面，行政效率較高、注重數據開放的城市反過來又更加重視大數據的應用。為實現政府治理績效提升的目標，需要從治理能力、制度保障、公眾參與三個方面加以提升。就現階段而言，許多城市在治理能力、制度保障、公眾參與三個方面尚未發展成熟，因而與治理績效共同構成了大數據提升政府治理效能的評價指標。

從評價結果來看，排名前20的城市在制度保障和治理能力兩個指標上表現較好，在治理績效和公眾參與上表現較弱，這意味著現階段這些政府在大數據技術的投入和政策法規的制定上進展較好，但是在實際的治理績效方面還需要進一步提升。換句話說，在投入方面力度較大，但是在產出方面還不夠理想，同時在公眾參與方面還相對較弱。未來應該在合理規劃投入的同時，更加重視產出，通過大數據應用切實提高治理績效，包括提升政府行政效率，促進數據產業發展，維護社會安全，改加公共服務，促進社會公平等。

（2）因地制宜，制定符合城市自身實際情況的大數據應用戰略。目前我國城市政府在運用大數據提升治理效能方面，存在明顯的區域不平衡狀況，處于不同行政層級的城市之間也存在較大差距。受到經濟發展水平、人才儲備、思想觀念、創新能力等多方面因素的影響，每個城市在大數據應用方面不可能完全同步，需要結合自身實際情況，因地制宜制定發展戰略?？傮w來講，東部城市切實提高治理效率和效果，鼓勵公眾參與;中部城市需加強行業監管，促進經濟活力，改善公共服務;西部城市則應堅持制度先行原則，提升治理能力與治理績效。

（3）完善政策法規，加強大數據應用的制度保障。運用大數據技術提升政府治理效能，需要完善制度保障。近年來各國紛紛出臺大數據發展戰略規劃，制定各類技術標準，就是為大數據的發展與應用提供制度保障。從本研究的評價結果來看，東部地區的大城市在大數據制度建設方面表現突出，如北京、上海、廣州等，成為我國大數據制度創新的主導城市，在西部地區，貴陽的突出表現甚至改變了中西部的總體比較結果。盡管如此，還有很多城市在政策法規建設方面進展緩慢，一些城市尚未制定適合自身發展特點的政策法規，或者已經制定的政策法規或技術標準在可實操作性方面存在問題。為此，各城市應當結合地方實際，提升制度創新能力，盡快制定具體的與大數據應用相關的政策、法規和技術標準，為進一步運用大數據提升政府治理效能提供制度保障。

（4）加強大數據能力建設，支撐政府治理績效提升。大數據應用能力的高低是政府重視大數據應用與發展的結果，典型的例子如北京、上海、廣州、深圳等城市。就能力培養而言，首先，大數據的發展離不開堅強有力的組織領導，提升大數據中心或信息中心行政級別，進一步加強領導是較為直接有效的方式;其次，大數據技術能力的發展需要加強大數據基礎設施建設;最后，加強大數據應用平臺建設，構建跨部門數據共享平臺，可以為大數據應用提供有力的技術支撐。

（5）鼓勵公眾參與，運用大數據提升治理效果。政府治理效能的提升不能僅僅依靠政府本身，還需要公眾的合作與參與。利用大數據技術，政府可以通過多種渠道對公眾的意見和建議進行收集、整理和分析，實時了解公眾關注的熱點問題和亟待滿足的關鍵需求，聽取公眾的建議方案，從而提高科學決策的能力，改進公共服務，接受公眾監督，加強與公眾之間的信任與聯系。具體地，可以利用政府網站、數據開放平臺以及微博、微信、短視頻等新媒體渠道，適時與公眾交流互動，了解民情民意，提升政府治理效果。

總而言之，政府治理的效能決定了城市的競爭力和對資金、人才的吸引力，進而影響到城市發展的活力與前景。各地方政府應當把握時代機遇，樹立效能意識，充分發揮大數據技術的作用，從治理績效、能力建設、制度創新、公眾參與方面入手提升政府治理效能。

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作者簡介：王芳（1970-），女，南開大學網絡社會治理研究中心、南開大學商學院信息資源管理系教授，博士生導師，研究方向：情報學理論與方法、政府信息資源管理、網絡社會治理、知識發現與情感挖掘;陰宇軒（1994-），男，南開大學網絡社會治理研究中心、南開大學商學院信息資源管理系碩士研究生，研究方向：政府信息資源管理;劉汪洋（1987-），男，提升政府治理能力大數據應用技術國家工程實驗室、中電科大數據研究院有限公司工程師，博士，研究方向：大數據與智慧城市;張百慧（1997-），女，南開大學網絡社會治理研究中心、南開大學商學院信息資源管理系碩士研究生，研究方向：電子政務;張維沖（1991-），男，南開大學網絡社會治理研究中心、南開大學商學院信息資源管理系博士研究生，研究方向：科學計量學;程序（1984-），男，提升政府治理能力大數據應用技術國家工程實驗室、中電科大數據研究院有限公司工程師，博士，研究方向：大數據與智慧城市;鄒建軍（1993-），男，提升政府治理能力大數據應用技術國家工程實驗室、中電科大數據研究院有限公司助理工程師，碩士，研究方向：大數據戰略與政策。