公众访问政府网站影响因素及特征研究——基于31个省级政府门户网站工作年度报表的分析

荆玲玲 邓鸿飞

随着“大数据”“5G”“万物互联”等技术模式的发展，建设“数字化”政府，要求政府重视电子政务的发展，电子政务也是传统政务革新的重要推手，为国家治理能力和治理体系现代化水平提高提供了重要力量。政府门户网站是电子政务进行政府服务电子化的媒介，是我国电子政务建设过程中的主要工具；也是民众进行咨询办事、参政议政的途径之一。政府与公众在通过政府网站进行信息互换与服务转接的过程中会留下网络痕迹与数据记录。一个正常运行的政府门户网站，可以通过分析这些痕迹与记录研究公众对政府网站的访问情况，借此判断政府网站是否运行良好。我国电子政务在发展近20年的过程中，受历史、地理等因素影响地区之间发展不平衡，东部省份一直优于西部省份（吴昊、孙宝文，2009）。建设“数字化”政府，推进全国一体化服务平台建设是政府改革的必然选择，这些改革则需要全国各省政府门户网站协同努力，而各省公众的访问政府网站情况差异过于明显，协同工作缺失实证方面的研究工作。本文针对各省的政务服务差异较大这一问题，收集了31 个省级行政单位政府网站工作年度报表及各省的GDP、城镇化率、接受教育占比、人均居民收入、人口老龄化等五组数据，并试图通过截面研究方法对各省访问政府网站情况进行分析，查明各省之间在访问政府网站方面存在的差异原因，为推进电子政务建设进程、国家治理能力现代化提供实证研究补充。

一、文献回顾与研究假设

针对如何改进和完善我国政府网站，充分发挥其便民利民、促进政府服务下沉的功能这一问题，我国有大量学者对其进行研究，并取得了显著成果。一类文献曾针对我国各级政府网站的建设现状以及其发展趋势和存在的问题展开研究分析，学者认为完善政府网站建设需要从网站自身入手。另一类文献则对影响公众访问政府网站的各类因素进行分析，此方学者认为完善政府网站建设需要从影响公众使用政府网站的影响因素着手。

对于第一种完善政府网站建设的方法，早在2006年就有学者对我国政府网站的建设现状与趋势进行研究，研究表明我国政府网站在区域平衡性发展、网站建设规范程度、信息公开工作以及跨部门协同等方面存在不足（张新红，2006）。继而，有学者在2009年认为完善政府网站建设应该在网站建设与布局上以公众需求为导向，在政府网站自身品牌、功能、可用性、内容四方面改进，从而改善公众的使用体验、提高网站满意度(曹庆娟，2009)。在用户满意度研究的基础上有学者将政府网站自身改良的途径扩充到“以技术创新促进服务创新”上，探索以大数据为核心的政府决策模式。还有学者在2019年研究认为目前政府网站的服务能力虽然取得一定成绩，但在某些指标如信息发布、专题专栏建设等方面仍需改进(郑家昊、李庚，2019)。

针对第二种完善政府网站建设的方法，学者在2004年提出各省的网站域名数量与该省的经济状况具有相关性（韩晓静，2004）。2009年有学者提出省级政府网站访问量还与文化教育、人口和信息发展水平相关且各因素对访问量的弹性系数为信息＞教育＞经济（刘颖、彭赓、吕本富，2009）。2014年有学者提出公民访问政府网站情况与人均受教育程度正相关，人均GDP 和人口老龄化率负相关（马亮，2014）。2015年学者将影响公众访问政务网站的因素扩充了性别、职业并对公众使用网上办事大厅的服务层次进行排序（梁洁珍、刘伟章，2015）。2018年，学者研究发现政府网站还受到该省份的空间格局影响，该研究认为地方政府会向周边城市或者各方面条件与自己一致的城市学习（杨杨、傅广宛，2018）。

上述两种方法，学者都做出了细致严谨的研究贡献，从用户需求理论出发笔者更倾向第二种方法，即完善政府网站需要研究其影响因素。针对第二种方法的研究，以往的文献对影响公众访问政府网站的因素做了充分翔实的研究，但在数据的时效性上稍显不足，本研究决定在衡量政府网站访问情况考量指标方面选择2018年的数据，而在影响因素方面选取国家统计局2018年各省份年度数据。在影响因素选取上，由于数据的来源、时间以及对数据的处理方法的不同，本研究决定将GDP、受教育程度占比、人口老龄化这三个影响因素重新分析并创新性地扩充了城镇化率以及人均居民收入这两组影响因素。

二、研究设计

（一）方法选择

访问政府网站在以全中国31 个省级行政区层面的相关研究并不常见，主要是因为各省访问政府网站的相关数据在比较上缺乏比较项，由于所研究的涉及领域为全国范围，难以采用传统的问卷调查方法来取得相关数据。因此，本研究采用了经济截面比较方法，该方法是美国经济学家库兹涅兹用来进行跨国经济发展研究。在其研究成果《各国的经济增长》一书中，库兹涅兹选取了57 个国家的1950-1965 五年的经济截面数据，并将各国的人均GDP 的大小将各个国家分成若干组，并计算每个分组的经济情况代表数据的相关性（西蒙·库兹涅茨，1985）。以2018年的政府网站数据及统计局分省年度数据库为基础，对影响访问政府网站发展的可能因素按照GDP、城镇化率、接受教育占比、人均居民收入、人口老龄化程度进行分组，确定访问政府网站研究指标后观察其发展变化趋势，对影响公众访问政府网站情况的因素进行多维分析。各省访问政府网站情况的差异是受到多方面因素的影响而形成的结果，因此在研究中采取多维度的分组视角。根据不同维度的情况，对各省GDP、城镇化率、人口老龄化程度、人均居民收入和受教育占比数据采取三等分的设计方式。

（二）数据与指标

1.数据来源

国务院办公厅于2018年1月22日发布了关于做好政府网站年度报表发布工作的通知，通知规定各级各类政府网站应于每年的1月31日前将《政府网站工作年度报表》填写完毕，并在本网站首页显著位置发布。《政府网站年度工作报表》是政府网站落实《国务院办公厅关于印发政府网站发展指引的通知》（国办发〔2017〕47 号）的切实举措，其数据的真实性、严谨性符合本研究的数据选取标准。从这份报表中我们可以看出省级政府门户网站这一年的工作情况及公众访问情况。2018年全国各省的GDP 排名、城镇化率、接受教育人数占比、人口老龄化程度、人均居民收入等数据则来自国家统计局的分省年度数据库。数据来源具有权威性，且数据的信效度得到了保证。

2.网站指标选择

《政府网站工作年度报表》除却网站的基础信息之外共包含10 个一级体项，28 个2 级体项，30 个三级体项 在数据可获取的前提下，并综合考量各项因素，本研究确立了以下六项指标：独立用户访问量、解读信息发布量、网站注册用户数、网站办件量、收到留言数量和收到意见数量。

第一个指标选择独立用户访问量（单位：次），学者沙勇忠等认为可以用访问量来反映网站的知名度和公众使用网站的积极性，因此可以通过用户访问量作为衡量公众访问政府网站的影响因素之一（沙勇忠、欧阳霞，2004）。

第二个指标选择解读信息发布量（单位：条），选择该指标是因为，李克强在回答中外记者问时明确表示“公开是惯例、不公开是例外”，要将政务公开作为政府工作常态化进行。而政府网站解读信息发布的数值大小反映了该省政府在进行政务公开常态化方面所作的努力，也反映了政府网站实现其最基本的传递信息功能。可以通过选择该指标来研究公众访问政府网站的情况。

第三个指标选择政府网站注册用户数（单位：个），莫璐宇认为网站若想在激烈的竞争中生存下来需要增加注册用户数作为网站的基础储备（莫璐宇，2019），政府网站也不例外。而从另一方面来看公众若想通过政府网站寻求政务服务需要完成实名认证之后才能进行，也就是说该指标反映了公众访问政府网站的实际情况，也反映了公众对政府网站的用户黏度，因此该指标可以用做分析公众访问政府网站情况的依据之一。

第四个指标选择政府网站办件量（单位：件），政府办件量是公众通过政府网站寻求政务服务并得到解决的指标数量，各省依靠政府门户网站的办事栏目板块向当地公众提供办事受理、简化行政手续等便民服务成为各个地区的普遍选择（王璟璇、杨道玲，2015）。政府网站办件数量反映了公众对该省政府网站的使用情况，该指标对本研究具有代表性意义。

第五个指标是收到留言数量（单位：条）、政府网站的留言板是基于双向互动机制通过政府网站让政府和公众得到相互信任和支持（邵梓捷、杨良伟，2020）。从留言板的留言数量可以观察到该省公众对政府网站使用的倾向性，因此该指标入选。

第六个指标是收到意见数量（单位：条），在政府网站年度工作报表中所属范畴为征集调查，意见征集的执行情况不仅体现了政府民主决策的合理性，还体现了政府网络问政的能力（王瑾，2019）。通过政府网站收到意见数量可以从中看出该省公众对政府网站建设改良的热情以及参政议政的热衷程度，因此该指标入选。

3.影响因素选择

（1）GDP

对于GDP 衡量因素的选取，汪明峰认为区际之间的信息化差异其实是经济发展的差异，他们的“数字鸿沟”也正是他们“经济鸿沟”导致的结果（汪明峰，2005）。GDP 的差异会对一个省的诸多方面造成影响，韩晓静认为中国人均GDP 的持续增长与互联网的信息资源数量变化密切相关（韩晓静，2004）。这一观点表明各省的人均GDP 与其公众获取网络信息资源呈正向相关。该观点由2004年的研究得出，对于其能够保持其适用性，以及是否存在理论时滞我们将会在下面的研究中证实。总之，对于各省的GDP 的差异是否会导致各省公众在访问政府网站情况方面产生差异这一问题上，我们认为各省在GDP 上的差异与其公众参与访问政府网站情况差异具有相关性。

（2）城镇化率

城镇化率是城市化的指标之一，是分析城乡差别的“物理层面的标”，一般采用人口统计学标准，汪明峰认为城市化为互联网的发展提供了物质方面的基本支撑，互联网所需的科学技术大多以城市化快速发展所带来的市场需求为导向（汪明峰，2005）。既然，城市化进程的加快可以推动数字信息化的发展，那么以城镇化率为标准对各省区进行分组是否可以分析公众访问政府网站的情况存在城乡差别呢？是否城镇化率越高的省份公众访问政府网站情况也优于其他省？我们认为各省在城镇化率上的差异与其公众访问政府网站情况相关。

（3）受教育程度占比

林寒运用CSS 数据库对民众受教育程度与互联网使用情况做了研究，研究表明受教育程度与是否使用互联网具有显著影响（林寒、罗教讲，2016）。选择接受教育程度占比作为影响各省公众访问政府网站情况的影响因素是因为，学历高的人拥有更多进行访问政府网站的能力，且对访问政府网站的认知度及接受程度都较高。在接受教育程度的选择上，本文多方面进行考量，并参考了梁洁珍等在《公众使用广东省访问政府网站大厅的情况及其影响因素调查》一文中所使用的研究数据（梁洁珍、刘伟章，2015），最终决定选择大专及以上的学历作为标准。我们认为各省在受教育程度占比上的差异与其公众参与访问政府网站情况差异相关。

（4）人口老龄化

公众访问政府网站的影响因素会受到访问主体的年龄制约，年龄大的访问主体显然在浏览网络的基本技能上有所欠缺，也并不热衷于从政府网站上获取信息。学者马亮认为老年人缺乏访问政府网站的基本技能以及机会（马亮，2014），因此我们认为老龄化程度与公众访问政府网站情况相关。

（5）人均居民收入

人均居民收入是衡量个体层面经济状况的指标，选择该影响因素，可以从微观视角研究完善政府网站的影响因，学者王立华认为随着收入差距的拉大，电子政务的客观物质差距就越大（王立华，2013）。既然收入差距会拉大电子政务的物质基础差距，那么省份之间的人均居民收入差距也会成为影响各省公众访问政府网站差距的因素。因此，我们认为人均居民收入与公众访问政府网站情况相关。

（三）影响因素与网站衡量指标的变化关系

计算观察所选的六个政府网站运行指标特征值与五个影响因素之间的相关性关系是本研究论证的主要方式。将所选取的六个指标与五种影响因素进行数据清洗,由于某些原因个别省份在注册用户数、办件量这两个指标上存在缺失值，本研究利用加权平均法将个别省份的缺失值进行填补，具体方法如下：

式中，Yij为第i 组省份的第j 个政府网站指标特征值，Yij为第i 组省份第j 个政府网站运行指标变量的每个省份的数值的加和，N 为第j 组省份的个数，数据经处理后运用SPSS 软件按照分组维度进行双变量相关性分析。

三、研究结果与分析

(一)GDP

以省份人均GDP 为标准的分组是考察分析访问政府网站随着省份富裕程度的变化而变化的特征。根据2018年省级人均GDP的基本排序，以小于50000、60000-70000、70000 以上（单位：元）为分界点将31 个省份进行三等分。第一组为人均GDP50000 元以下的省份有甘肃、广西、贵州、黑龙江、云南、西藏、山西、江西、青海、安徽、河北、四川、新疆第二组为人均GDP 在50000-70000 元之间的省份有河南、海南、湖南、宁夏、吉林、辽宁、陕西、重庆、湖北、内蒙古。第三组为人均GDP70000 元以上的省份有山东、广东、福建、江苏、天津、上海、北京。每组国家的访问政府网站指标如表1所示，发现2018年各省人均GDP 与访问政府网站存在如下特征：

表1 2018年按GDP 的省份分组

（接上表）

总体上来说，各省政府网站用户访问政府网站的情况与各省的GDP 中低度相关，分组后的各省情况结合皮尔森相关系数表明，独立用户访问量这一项的皮尔森相关系数为0.566与GDP 呈中等程度相关性。而解读信息发布、注册用户数、收到留言数量、收到意见数量和办件量这五项项指标的皮尔森相关系数分别为0.218、0.236、0.025、0.087、0.125，与各省人均GDP 呈弱相关。综上，数据在显著性上，并没有达到预期水平。

从访问政府网站的各个体项上来看，似乎每组数据都不随着各省的富裕程度而呈阶梯状变化，从深层次讲，虽然随着地区经济发展水平的提高会使得居民在获取信息和娱乐互动行为的频率增高，但信息获取的频率远低于娱乐互动行为（耿晓梦、喻国明2020:50-61），也就是说GDP 的增长对于公众访问政府网站的影响并不大，也并不存在经济发展不平衡而导致的政治层面的缺失。

（二）城镇化率

根据国家统计局2018年进行统计的全国各省市城镇化率由高到低进行排序，以55%以下、55%-60%、60%以上为标准将全国各省的相关数据分为3 组，城镇化率在55%以下的省份有西藏、贵州、甘肃、云南、广西、新疆、河南、四川、青海。城镇化率在55%-60%的省份有湖南、江西、河北、吉林、陕西、山西、宁夏、海南、黑龙江、湖北。城镇化率在60%及以上的省份有山东、内蒙古、重庆、福建、辽宁、浙江、江苏、广东、天津、北京、上海。每组的访问政府网站指标如图2所示，通过分组反映的城镇化率与各省公众使用访问政府网站的关系特征如下：

表2 2018年按城镇化率的省份分组

（接上表）

独立用户访问量、收到留言数量、收到意见数量三组指标的皮尔森相关系数分别为0.896、0.943、0.924 和城镇化率呈极强相关性，解读信息发布指标的皮尔森相关系数为0.678与城镇化率呈强相关；注册用户数和办件量两组指标的皮尔森相关系数分别为0.387、0.249与城镇化率呈弱相关。

分组后结合皮尔森相关系数计算，公众访问政府网站的程度除注册用户数与办件量两组指标之外都随着城镇化水平的提高而呈阶梯状提高，两者之间存在着明显的正向相关。访问政府网站各指标在城镇化水平突破55%后，在数量方面都有明显的提升，高水平城镇化的显著数据后隐藏着的是城乡之间的信息鸿沟，这种数字差距在数字中国语境的推动下愈发明显，在城镇信息技术急速发展、消费能力两极分化的条件下不断加剧了数字鸿沟的扩大以及再生（陈潭、王鹏，2020:2-12）。这一方面说明乡村人口在进行访问政府网站方面还存在着难办之处。另一方面，也反映了一定的城乡矛盾问题，这为今后的政策制定方面提供了依据。并且，城镇化水平高的公众因为其完善的基础设施及良好的经济条件对上层建筑的导向作用，使得他们对参政议政方面的意向更为显著。两组数据的相关性极其显著，与预期一致。

（三）受教育程度

在对数据由高到低进行排序后，按12%以下、12%-15%、15%以上为标准，将数据分为三组。每组的访问政府网站指标如表3所示，在12%以下的省份有广东、安徽、湖南、河北、云南、江西、宁夏、河南、贵州、西藏、广西。在0.13-0.17 的省份有甘肃、山东、四川、宁夏、福建、吉林、黑龙江、青海、江苏、重庆。在0.17及以上的省份有山西、湖北、浙江、辽宁、海南、新疆、陕西、内蒙古、上海、天津、北京。通过分组，发现2018年各省公众访问政府网站情况与各省接受教育占比有如下特征。

表3 2018年按接受教育占比的省份分组

按接受教育占比分组后结合皮尔森相关系数计算，各省公众访问政府网站情况除办件量以外其余五项指标与各省接受教育程度占比都呈较高程度相关性。独立用户访问量、解读信息发布、注册用户数、办件量、收到留言数量、收到意见数量的皮尔森相关系数分别为0.86、0.93、0.98、0.94 与接受教育占比成极强相关性，注册用户数的皮尔森相关系数为0.60 与接受教育程度占比呈强相关性；办件量的皮尔森相关系数为0.12 与接受教育程度占比呈无相关。

受教育程度更高的公众的政治效能感更强（孙伦轩、刘好妤，2018:109-122），相较之下更关注政治动态，更愿意参与政治生活，也有着更高的政治认知，在访问政府网站上面也受到受教育程度的影响而更为显著。

（四）人均居民收入

按人均居民收入将各省以从低到高的顺序进行排序，并按照22400 以下、22400-26000、26000 以上为标准将数据分为三组。每组的公众访问政府指标如表4所示，人均居民收入在22400 以下的省份有西藏、甘肃、贵州、云南、青海、广西、新疆、河南、山西、宁夏、四川。收入在22400-26000 的省份有陕西、黑龙江、吉林、河北、安徽、江西、海南、湖南、湖北、重庆。收入26000 以上的省份有内蒙古、山东、辽宁、福建、广东、江苏、天津、浙江、北京、上海。发现2018年各省公众访问政府网站情况与各省人均居民收入有如下特征：

表4 2018年按人均收入的省份分组

如上表所示，按人均居民收入分组后结合皮尔森相关系数计算。独立用户访问量、收到留言数量、收到意见数量的皮尔森相关系数为0.98、0.99、0.98 与人均居民收入呈极强相关性。解读信息发布、注册用户数的皮尔森相关系数为0.68、0.65 与人均居民收入呈强相关性；办件量的皮尔森相关系数为0.39 与人均居民收入呈弱相关性。

不同的收入群体拥有者不同的价值观念，在社会参与、政治参与方面也存在着差异，有研究显示，高收入群体在政治参与、政治话题讨论上要高于低收入群体（李炜，2019 : 62-64），在公众访问政府网站上也存在着这种趋势。

（五）人口老龄化

按人口老龄化程度将各省以从低到高的顺序进行排序，并按照10%以下、10%-12.5%、12.5%以上为标准将数据分为三组。每组的公众访问政府指标如表5所示，人口老龄化程度在10%以下的省份有西藏、新疆、青海、海南、广东、宁夏、福建、云南、江西、内蒙古。人口老龄化程度在10%-12.5%的省份有广西、山西、天津、河南、陕西、北京、甘肃、贵州、黑龙江、吉林。人口老龄化程度在12.5%以上的省份有湖南、湖北、河北、浙江、安徽、江苏、重庆、上海、辽宁、四川、山东。发现2018年各省公众访问政府网站情况与各省人口老龄化程度有如下特征。

表5 2018年按老龄化程度的省份分组

如上表所示，按人均居民收入分组后结合皮尔森相关系数计算，独立用户访问量、解读信息发布、收到留言数量、收到意见数量的皮尔森相关系数分别为0.92、0.99、0.81、0.88、0.89与人口老龄化程度呈极强相关性，注册用户数的皮尔森相关系数为0.47 与人口老龄化程度呈弱相关性。

我国人口老龄化问题逐渐显露，老龄化伴生的养老保障问题更是难上加难（刘志甫，2016:22-26），而相关信息发布、办理程序、保险缴纳，这些都需要政府网站的参与，也因此老龄化的加剧导致相应的公众访问政府网站倾向加强。

（六）异常值说明

人均居民收入、受教育程度、城镇化率三组影响因素中的办件量这一项政府网站体项的皮尔森相关系数都不显著，并出现收入、受教育程度、城镇化率低的省份的政府网站办件量反而高于其他省份的异常值。这里做出说明：出现异常值的省份的政府网站由于其省份的地理环境独特性，宗教等原因在政府网站板块的设计上较其他省份略有不同，建设了带有本省特色的专题专栏。黑龙江省政府网站开辟了粮食安全以及对俄合作专题专栏；西藏自治区在信息公开板块添加了草场火警便于牧民安全放牧。宁夏回族自治区依据本地区的地理位置设置了贺兰山生态保卫以及一带一路板块，在一带一路板块里当地公众可以申请农产品一带一路证书。

这里对黑龙江省政府网站的对俄合作板块进行详细阐述来说明政府网站的专题专栏建设对增加政府网站办件量的影响机制。通过对该板块的浏览，对俄合作专栏共涵盖区域概况、对俄资讯、口岸城市、对俄经贸、合作交流、大使馆链接、友情链接七个板块。在对俄咨询板块中公众可以查询到中俄相关新闻与资讯。在口岸城市板块公众可以直接链接到相应的口岸城市政府网站，比如点击口岸城市绥芬河连接到绥芬河政府网站，在该网站中可以办理中俄贸易许可以及出入境手续。在对俄经贸板块，公众可以查询对俄贸易的相关信息、投资项目介绍、政策环境介绍。在合作交流板块，公众可以通过项目号追踪中俄贸易项目进展流程。在大使馆链接中可以链接到俄罗斯驻华大使馆，中国驻俄大使馆，通过这两个链接可以办理留学、出入境、签证等事物。

省级政府网站依据自身特色所创立的板块因其独特性、民情贴合性成为当地公众频繁访问并进行事物办理的媒介，这些省份的专题专栏建设反而增添了政府网站的工作，也因此这些省份的政府办件量要高于其他省份，从而出现了异常值。

四、结论

（一）全国访问政府网站具有非均衡性特征

多方面原因的交错使得全国访问政府网站的严重非均衡性，这也是访问政府网站格局的基本特征。各省公众访问政府网站的情况在各省之间差距很大，在特定数据上如办件量以及独立用户访问总量方面甚至相差10 倍之多。从本文的研究来看，各省公众访问政府网站的情况不因为贫富差距而产生差距，而与各省城镇化水平以、受教育人数占、人口老龄化程度、人均居民收入有密切关系。城镇化水平高的省份公众访问政府网站的意向要高于水平低的省份，受教育程度人数占比高的省份要高于水平低的省份，人口老龄化程度低的省份公众访问政府网站的意向要高于程度高的省份；人均居民收入高的省份公众访问政府网站的意向要高于收入低的省份，各省访问政府网站情况呈现非均衡性。进而言之，当各省之间上述影响因素在短时间内无法得到改变的话，各省公众访问政府网站的非均衡性发展格局将成为中国未来访问政府网站长期发展格局的主要特征，也为未来各省开放数据互通，全国一网通行造成了阻碍。

各省之间非均衡性的特征主要是由于科技飞速发展导致的社会复杂性与行政体制僵化矛盾下产生的政府管控失灵。5G 技术、万物互联等一系列新的技术倒逼政府进行数字化改革，但政府与之相符的行政文化、伦理、价值观却还停留在传统政府层面。这就直接导致了信息断层，信息无法在整个行政组织、社会环境中畅通运行。从而产生了信息鸿沟，在组织结构之间、在城乡之间、在各省之间不断扩大再生，最后产生了非均衡型的特征。另一方面，社会复杂性的无限放大，也让政府治理呈现出了高度的不确定性，自然而然，电子政务的政务服务能力也大打折扣，各省在面对如此复杂多变的社会问题时，无论是从解决办法还是解决步频都无法做到同步，最后产生非均衡性。

（二）个别体项的“U”型特征

在分析数据后发现，个别影响因素下的政府网站办件量、政府网站注册用户数大体呈现U 型特征。受人均居民收入影响下的政府网站办件量、人口老龄化影响下的注册用户数、接受教育占比影响下的注册用户数这几组数据都呈“高—低—高”趋势发展。

图1 U 型特征

而受城镇化发展水平影响下的办件量以及接受教育占比影响下的办件量都呈倒U 型即这两组数据都会随着城镇化程度的加深、受教育程度的提高呈现“低—高—低”趋势。

图2 倒U 型特征

这两种动态变化过程在理论上深入解释了各省的发展动态变化，也为落后省份向前发展提供了参照结构。与此同时，这种结构作为一种趋势上的客观存在也为预测政府网站的政务办理以及增加用户黏度提供了帮助。

（三）访问政府网站的其他特征

作为一种分析访问政府网站情况的探索，本研究所采用的论述方法和相关指标还发现了一些其他的特征。第一，访问政府网站指标与各省富裕程度的不相关性，让我们认识到各省的富裕程度以及相应的经济情况并不会影响到公众访问政府网站的热情及意向。究其原因，可能是因为公众想要在网上完成的代办事项，是一般事项，即无论社会地位、财富聚集程度的高低、多寡，都需要进行办理的事项，如户籍、婚姻、交通等问题。第二，各省公众访问政府网站情况与各省城镇化水平高度相关，这意味着城镇化水平高的省份与城镇化水平低的省份访问政府网站发展上具有客观差异性，任何一个城镇化水平相对稳定的省份其访问政府网站情况应该都是可以被预知的。第三，各省公众访问政府网站情况与受教育人数占比高度相关，意味着，各省的人才差距不仅拉大各省的经济发展，还在加剧这地域性的“数字鸿沟”。

五、讨论

本文对访问政府网站情况的研究是对“互联网+电子政务”发展的探索，也是对一系列电子政务改革的总结与反思。在大数据、云计算、万物互联蓬勃发展的今天，基于研究对访问政府网站的政策制定的方向提出建议。访问政府网站政策制定的应该具有明显的区域性特征各省公众访问政府网站情况在相当长的一段时间内都会存在非均衡性这一特征，这应该得到政策制定者的正视与关注，并制定相应的长期规划措施。因此，各省访问政府网站的政策制定与调整应该在尊重各地区的客观差异的基础上，结合各省的城镇化水平、受教育人数占比等情况，制定符合本省的个性化政策，一区政策指导一区政务改革，不搞“大锅饭”，各省自己“开小灶”。但也要注重协调发展，不能把步子迈的太大。协调发展也不代表平均主义。最终在中国复杂的省际差异中制定普适又符合本省实际情况的访问政府网站政策。

在这里给出两点具体建议：

第一，根据上文研究表明，城镇化水平高的省份访问政府网站各项指标更为显著，也就是说城镇人口更愿意进行访问政府网站。但政府办事大厅多设立在城市中，乡村人口反而更需要进行访问政府网站。但根据数据表明，结果与所预料的恰恰相反。因此，政府若想提高访问政府网站的普及程度应该多从乡村抓手，将“眼光”放下来，聚焦乡村。首先要普及访问政府网站的方便与快捷，让群众对访问政府网站进行认可，并对如何进行访问政府网站的流程与方法进行讲解，可以通过张贴宣传海报、印发传单、组织宣传讲座等方式进行普及工作。其次，制约乡村进行访问政府网站的一大阻碍就是硬件设施，在一些上网难、或是一些学习能力弱的老年人聚集的区域，在村支部或公共场所设置一体柜员机并配备工作人员进行指导。

第二，根据受教育程度人数占比高的省份访问政府网站情况优于占比较低的省份这一特征，各省政府应该从三方面入手，一方面发展教育，培养自己省份的人才，另一方面实施人才引进战略增加高学历人才基数，扩大人才聚集效应。最后，向低学历的人群普及访问政府网站。

在对分组维度的选取上，由于学术能力有限，只能挑选出五个维度，未能对影响各省公众访问政府网站的因素进行详述。在后续的研究中可以对各省的政府网站年度工作报表数据全面性多加注意，并增加新的分组维度。本文对多个省区的访问政府网站情况数据进行分析，为理论上解决访问政府网站区域之间发展不平衡提供了理论基础。最后，笔者认为访问政府网站并不只是一种政治层面反应指标，还能反映一个省的经济与文化层面的问题，后续研究可以从这两方面入手。