主体特征和信息内容对网民诉求政府回应度的影响研究

张会平+邓凯+郭宁+杨国富

〔摘 要〕不断提升网民诉求的政府回应度是增强网络空间治理能力的关键环节。运用信息沟通、网络参与和政府问责理论，从主体特征和信息内容两个维度构建影响网民诉求政府回应度的研究模型；以2016年成都市政府网站“政府信箱”公开的6 608封网民来信为数据源，检验提出的研究假设。研究发现，利益相关方、回应部门层级、参与部门数量、回应经历时长，满足网民诉求的处置周期、所需代价、涉及范围以及诉求问题是否反复显著影响网民诉求的政府回应度。

〔关键词〕电子政务；网民诉求；政府回应；网络空间治理；信息沟通；网络参与；政府问责；主体特征；信息内容

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.11.003

〔中图分类号〕G206 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕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

由于互聯网的快速发展、电子政务的稳步推进，网络空间已经成为政府与公众信息沟通、政治互动最为重要的渠道之一。截止2016年12月，我国在线政务服务用户规模达到2.39亿，占总体网民的32.7%，其中政府网站的使用率高达13%[1]。“老百姓上了网，民意也就上了网”。公众正在习惯于借助网络表达个人诉求，政府部门也在不断增强回应网络诉求能力。但是整体而言，目前网民诉求的政府回应度还很不乐观，应不断优化政府回应机制和策略[2]。

近年来，国内学者针对网络舆情、网络反腐、网络问政等的政府回应做了大量实证研究，在很大程度上揭示了网络空间中政府回应的内在逻辑。找到影响政府回应度的主要因素包括地方公信力、官员问责、行政层级、信息源类型、信息透明度、议题特征、诉求表达方式、媒体关注度等；提出的优化建议则包括推进回应制度化和常规化、落实责任制度、加强双向沟通、改进网络运用技巧等[3-7]。但是，这方面的研究依然存在深入的空间。例如，政府回应网民诉求实质上是双向性信息沟通，沟通效果不仅受政府一方因素的影响，也会受网民方的影响；但已有研究较多关注政府特征，很少关注网民特征。再如，对网民诉求内容特征提取还不深刻，仅仅考察了来源、类型、表达方式等因素；事实上，网民诉求的内容差别很大，满足不同网民诉求所要花费的时间、投入的资源是存在很大差异的，而这些深层次因素更会影响政府回应度。因此，本文拟从主体（包括政府和网民）特征及信息内容中蕴含的深层次意义出发，进一步考察影响网络诉求政府回应度的影响因素。

1 研究模型

根据信息沟通理论，作为一种双向互动，政府回应网民诉求涉及两个基本主体，即网民和政府，二者的互动程度受双方面因素的影响，当然也与互动的信息内容密切相关[8]。网民诉求的政府回应度（Government Responsiveness，GR）可以定义为：针对网民提出的诉求，政府做出回应的程度，包括是否回应、回应的质量、对诉求满足的程度等方面[3，5-6]。

1.1 网民特征endprint

网络参与的相关研究表明，网民在网络空间中参与行为受其自身特征的影响，而且网络参与行为本身还具有层次性[9]。基于网络平台直接向政府提出诉求是一种较高层次的网络参与行为，网民身份（Netizen Identity， NID）很可能会影响其提出的网络诉求进而影响政府回应度。另一方面，在网民提出的诉求中，不仅会包括网民自身，而且会常常涉及其他利益相关方（Interest Party，INP），如商家、政府等[10]。涉及的利益相关方不同，政府回应网络诉求的程度也可能会有所不同。对网民特征的刻画引入利益相关方。由此假设：

H1：网民身份会影响网民诉求的政府回应度；

H2：利益相关方会影响网民诉求的政府回应度。

1.2 政府特征

政府搭建网络平台收集并回应网民诉求，可以通过提供更优质的信息或加强与外部主体的互动而增强政府问责[11]。由于回应网民诉求纳入政府问责体系之中，回应部门层级（Level of Department，LOD）会影响政府回应度。处于更低层次的政府部门由于更为担心回应不力而被问责，也就更可能花更多经历回应网民诉求[12]。在回应网民诉求过程中，常常不只是一个部门参与，信息会在多个部门之间流转，相互推诿就难以避免，参与回应部门数量（Number of Department，NOD）可能会影响政府回应度。参与回应的政府部门数量越多，政府回应度就可能会越低。回应经历时长（Time of Response，TOR）是指从网民提出诉求到得到政府回应经历的时间。回应经历时间越长，在一定程度上表明政府反应速度较慢，对相关诉求存在拖延的可能性，降低对网民诉求的回应度。由此假设：

H3：回应部门层级负向影响网民诉求的政府回应度；

H4：参与部门数量负向影响网民诉求的政府回应度；

H5：回应经历时长负向影响网民诉求的政府回应度。

1.3 信息内容

信息内容是信息所描述的深层含义，反映和传递了网民诉求的意图和想法，也是政府了解网民意图和想法的根本途径[13]。信息内容蕴含的深层次意义对信息沟通效果的影响是非常大的[14]。网民诉求是公众基于网络平台向政府部门提出的要求，并且期待政府部门能够做出反应[15]。但网络诉求是多种多样的，满足相应要求或者处置相应的问题所要时间周期（Duration，DUR）、所需付出的代价（COST，COS）、涉及的范围（Range，RAN）及要求本身是否具有反复性（Repetitiveness，REP）。处置周期越长、所需代价越大、涉及范围越广、具有反复性，越表明处置相应诉求难度越大，政府回应度也就会越低。由此假设：

H6：处置周期负向影响网民诉求的政府回应度；

H7：所需代价负向影响网民诉求的政府回应度；

H8：涉及范围负向影响网民诉求的政府回应度；

H9：是否重复负向影响网民诉求的政府回应度。

基于提出的研究假设H1～H9，本文构建的研究模型如图1所示：

2 研究设计

2.1 数据来源

“第十五届（2016年）中国政府网站绩效评估结果”显示：成都市政府网站在所有省会城市政府网站中排名第1位，其中互动交流指数（含政务咨询、实时交流、投诉举报、调查征集）得分高达0.92，在全部省会城市中首屈一指的[16]。因此，本文选取2016年成都市政府网站政府信箱公开的6 608封网民来信作为数据源；并由3名研究生采用逐条人工下载的方式完成数据采集工作，采集工作在2017年1月10至2月20日期间完成。

2.2 数据编码

数据编码过程分为3个步骤：一是阅读部分网民来信，初擬数据编码方案；二是将6 608大致均分成3份，由3名研究生进行编码，期间对初拟方案不当部分进行调整，最终形成的数据编码见表1；三是每人对其他2人的编码数据进行核对，形成最终编码数据。

在编码方案中，网民身份根据其所处区县的地理位置。一圈层是中心城区，三圈层是最外围的区县。由于中心城区人口集中、经济发达、交通拥挤，网民诉求可能会更集中和复杂。利益相关方（INP）采用分类方式进行编码，对应4个分类变量INP1、INP2、INP3和INP4。全部数据编码工作在2017年3月1日至4月30日期间完成。

3 统计分析

3.1 政府回应度的统计分布

根据样本的编码数据，统计得到的政府回应度分布状况如图2所示。在6 608封来信中，156封未得到有关部门的回应，占到2.36%；1 177封得到有关部门的回应，但是政府部门并未采取实际行动，占到17.81%；873封有关部门采取了部分行动但是网民所反映的问题仍未得到切实解决，占到13.21%；3 050封得到有关部门的切实处置，但是并没有得到网民的正面反馈，占比最多，为46.16%；1 352封不仅得到切实处置，而且得到网民的正面反馈。可见，成都市政府网站针对网民诉求确实做了大量工作，基本上都会做出回应，占到97.64%；但是真正妥善网民的各种诉求并且得到网民的正面反馈确实比较困难，其中一个重要原因可能是较多网民在问题得到解决后不再关注相关议题。

3.2 主体特征和信息内容的统计分布

相关变量的频率分布和统计特征描述见表2和表3。从网民角度看，呈现出从中心城区向外逐层递减的趋势，同时涉及到网民与商家的诉求最多；从政府角度看，基层政府部门回应数量较多，参与部门数量平均为3.04个，回应时长平均为14.83天。从信息内容看，涉及较多处置周期长、代价大、范围广、反复性的网民诉求。

3.3 回归分析及检验

首先，对因变量和自变量进行Pearson 偏相关分析。

分析结果表明，与回应效果相关性最高的前3个变量依次是：DUR、COS、LOD，且与回应效果为负相关关系。接下来，为了验证偏相关分析的结果并深入研究自变量对回应效果的影响程度，运用STATA统计分析软件对所有自变量与因变量进行了初步回归。在后估计检验阶段，采用VIF（Post-Estimation Test VIF）方法检测该回归模型是否存在多重共线性问题。结果显示，最大的VIF值为2.44，远小于10，故不存在多重共线性问题。之后，使用White检验以及Koenker提出的独立同分布假定下的BP（Breusch and Pagan）检验方法[17]，来检测该回归模型是否存在异方差性问题，结果表明线性模型存在异方差的问题，需要对回归模型做进一步的调整。出于对模型稳健性的考虑，借鉴Stock 和 Watson的建议，在模型调整时进行稳健标准误回归[18]，回归结果见表4模型1。出于对模型有效性的考虑，通过对偏相关分析结果以及初步回归结果中显示的3个关键因素：DUR、COS和LOD进行辅助回归和相应处理，计算得到权重，并采用加权最小二乘法再次进行回归。同时，由于怀疑参与部门数量与政府回应度之间并不是简单的线性关系，而可能是倒U形的曲线关系，因此将参与部门数量的平方项（NOD2）带入加权最小二乘法的回归模型，最终回归结果如表4模型2所示。endprint

由表4可知，模型2显示该模型显著且能够解释因变量46.41%的方差，与模型1的40.28%相比，有了一定的改进；同时，在这两个模型中自变量显著性一致，且回归系数符号一致，一定程度上说明本研究有一定的稳健性。

从假设检验角度看，假设H1未通过检验；假设H2～H7以及假设H9通过检验。假设H8未通过检验，但是从结果来看，涉及范围显著正向影响网民诉求的政府回应度，而不是负向影响。也就是说，涉及范围越广，政府回应度越高。

4 结果讨论

从回归分析及检验看，主体特征和信息内容确实在不同程度上影响网民诉求的政府回应度，具体而言：

1）网民所处的位置中心性并不显著影响政府回应度；但利益相关方越是复杂，政府回应度就会越低。尽管网民诉求从中心城区向外逐层递减，但是并不显著影响政府回应度。在沟通协商过程中，回应部门政府扮演中间人的角色，在个人与商家或者个人与相应的政府部门之间架起了沟通桥梁，但是利益相关方越是复杂，沟通回应就会越困难。

2）回应部门层级和参与部门数量对网民诉求政府回应度的显著影响较大。回应部门层级方面，区县政府部门的回应度明显高于市级政府部门的回应度。可见，政府网络回应中的问责机制确实在发挥作用，基层政府部门更担心被问责；同时，由于基层政府部门更接近网民、更为了解实际状况，也有利于网民诉求的解决。另一方面，参与部门数量与政府回应度之间呈现出非线性的倒U关系（如图3所示）。政府回应度随着参与部门数量的增加，先是逐步增加；达到一定数量（4个左右）后，又会逐渐降低。这表明参与部门数量较少，可能会没有足够重视，而当参与部门数量较多时，又可能会相互推诿。

3）回应经历时长负向影响政府回应度，但是程度并不大。一方面可能由于经历时间越长，表明政府存在拖延的可能性，在一定程度上影响网民的反馈意见。回应平均经历时长为14.83天，但是最长时间竟然达到了256天，后者显然已经超过了网民可以接受的程度，即使较好解决了相关问题，也难以从网民那里得到正面反馈。影响程度不大，也表明出处置一些网民诉求，确实需要花费大量精力开展沟通、協调、调查、核实等工作。

4）处置网民诉求所需的时间周期、付出代价、反复性对政府回应度的负面影响很大。对于处置周期特别长、需要投入的代价特别大、处置后又会反复的议题，政府做出有意义的正面回应确实具有很大挑战性。这需要较为理性地认识网络投诉平台的作用和局限性，毕竟网络投诉平台仅仅是一个诉求表达平台，尽管可以通过问责机制促使相应政府部门做出积极回应，但是切实解决网民的高难度诉求，还必须依赖于其他机制和渠道，如法律诉讼机制。

5）诉求涉及的范围正向影响政府回应度。越是宏观层面的网民诉求，政府的回应度越高。对于个人层面的问题，由于对自身利益影响最直接，网民对其解决程度的要求会更高，政府即使进行了切实处置，也很有可能无法达到网民预期，进而影响对处置结果的正面评价。相反，对于社区层面或者城市层面的问题，由于与网民切身利益并不直接相关，尤其是城市层面的问题，政府做出了正面回应也就更可能得到网民的认可。另外，对于城市层面的诉求，由于影响面大，政府也可能会更关注，尤其是领导会更为关注，处置不当会影响城市的整体形象。同时，切实解决城市层面的问题，不仅会得到提出诉求网民的支持，而且发布在网络平台之后，也会得到更多网民的认可和支持。

5 对策建议

第一，在政府问责机制的基础上引入更多争议解决和利益协调机制。借助网络平台能够优质地收集网民的诉求信息，在政府问责机制的基础上确实能够促进网民诉求的解决。但是，应该认识到，网络平台上存在大量棘手的网民诉求。对于这些网民诉求采取再严厉的问责，也可能由于责任关系不清、需要投入的时间和资源太过巨大，具体负责的回应政府部门是不可能做出有意义的正面回应的。对于这些诉求，应引入更多争议解决和利益协调机制，适时分流到其他解决渠道，而不是任由其留在网络平台上“无法处置”。

第二，针对负责诉求采取分步骤回应策略，实施更为精细化的管理。对于处置周期特别长的网民诉求，如果需要花费沟通协调的时间特别长的话，应采取分步骤回应策略，而不是让网民空等，“杳无音信”。一方面，对一些常见的复杂诉求，建立其有效的环节划分方案，明确每个环节应做到的具体工作内容，以及分步骤回应要求，应达到的具体效果；另一方面，应在网络平台上及时公布各步骤的处置结果，让网民看到相关部门确实正在处置相关诉求。

第三，引入激励机制促进网民做出正面反馈。从所选取的样本数据看，在回应网民诉求方面，政府部门确实做了大量工作，但是还没有真正形成严格意义上的双向沟通。网民切实处置但没有得到正面反馈的网民诉求占了46.16%，这是一个非常值得注意的问题。

应考虑引入一定的激励机制，例如商业平台常用的积分制度，鼓励网民进行正面评价，这会更好地发挥网络平台的积极引导效果。

6 结束语

网络空间为公众表达个人诉求提出了新的渠道，政府有效回应网民诉求是网络空间治理能力的重要体现。本文基于2016年成都市政府网站政府信箱公开的6 068封网民来信考察了主体特征和信息内容对网民诉求政府回应度的影响，提出应引入更多争议解决和利益协调机制，采取分步骤策略，以及引入激励机制实现严格意义上的双向沟通。在未来研究中，将进一步深化对主体特征和信息内容的描述，提升模型的解释力度。

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