智能化城市治理中的居民主观幸福感——基于中介效应的结构方程模型分析

刘 玮 柳婉睿

（湖南农业大学公共管理与法学学院，湖南 长沙 410128）

数字技术的发展正深刻影响着城市治理的革新。党的二十大提出，要不断完善社会治理体系，实施城市更新行动，打造宜居、韧性、智慧城市，增进民生福祉，不断实现人民对美好生活的向往。 当前，大数据、云计算和人工智能正悄然开启一场时代变革，人类社会逐步走进数字化转型的第三阶段， 即数字技术对政府和治理的变革， 智能化城市治理作为以数字技术为基础的城市治理体系更具系统性、整体性和全面性［1］。 智能化城市治理的价值将在改善民生、提升政务服务、应对公共问题等多个方面进一步得到激发［2］。例如，在应对公共卫生事件时，建立常态化数据监测体系，预警风险区域、找到风险人群，健康码便是数字治疫的典型；智能政务系统利用互联网和人脸识别技术改变传统生活缴费方式和业务办理方式； 远程问诊、 视频会诊和网络挂号等智能医疗方式突破了时空限制和资源不均； 基于智能运算和共享技术的城市交通可以有效缓解道路交通压力等。

数字技术应用于城市治理不仅在一定程度上改变了人类的生活方式，也深层次地影响着个体对社会需求的满足感， 这种感受作为人们对生活质量的直接感知和评价， 通过幸福感表现出来，幸福感源于人类自身需求得到满足，获得幸福是人类生存的美好追求［3］。 城市居民对幸福的感知源自城市环境、生活便利等多方面的体验，是城市治理效果的直接反映［4］。 人工智能时代下数字技术以新的途径和方法改变着城市治理的形式，那么传统治理方式转变下的直接受众——城市居民， 是否对智能时代的城市治理更满意？ 是否因智能化城市治理而提高了主观幸福感？ 这些问题也是本文关注的重点。

一、文献回顾

城镇化代表着地区生产力和社会文明的发展，城市建设与治理在开放的复杂巨系统［5］中经历了多个阶段，每个阶段伴随着不同的时代特征。 2008 年IBM 公司提出“智慧城市（Smart City）”的理念后，智慧城市建设在全球掀起了一次新浪潮。 21 世纪初，中国城镇化发展进入快速阶段，机遇下的挑战也随即而来，城市治理问题亟待解决，此时，国外有关智慧城市的声音和经验开始受到国内学者的关注［6］。 在技术进步和国家推动下，中国紧紧跟上了时代潮流，在数字化城市建设的基础上不断拓宽网络覆盖面和物联网覆盖率， 将新的数字技术应用于城市治理， 中国智慧城市建设开始进入快车道［7］。 2012 年以来，中国住房和城乡建设部先后公布三批智慧城市试点名单，累计超过290 个城市（区、镇）纳入国家智慧城市试点区域，积极推进城市更新行动［8］。

为进一步提高城市韧性，实现治理能力现代化，以人工智能为导向的“社会5.0”时代逐渐兴起［9］。 “智能城市”被称为是智慧城市的高级阶段，庞大的数据平台是城市运营和管理的基站，PC 互联网、移动互联网和物联网是将站点连接起来的链条，海量的信息通过链条传播，将两个或是多个原本毫无关系的基站联系起来。 而人工智能的重要作用，则是运用“聪明”的算法对信息进行处理从而作出决策［10］，并分担城市管理中一些反复又简单的人工工作［11］。 除此之外，在“5G”的辅助［12］和人工智能的自主学习及深度学习下［13］，城市治理逐渐从“离线决策”转变为“实时在线管理”［14-15］，“智能化城市治理”的概念进入了公众视野。 智能化城市治理可以概括为利用互联网、云计算、大数据等数字技术优势，以优化城市管理和服务、满足居民需求为目标［16-17］，涵括城市生态、资源、经济、民生、政务等多方面的城市治理革新［18-19］。

城市是居民生活的空间载体［20］，城市治理方式的变革、生活环境的变化必然影响居民的感受［21］。 幸福感一直以来都是国际和国内学术界关注的热点。 幸福感可以分为主观幸福感和客观幸福感，前者是综合性的心理指标［22］，是评价者个人根据自身的生活状况作出评判，后者是观察者基于一定的评判标准，从国家、地区等宏观层面作出主观判断。20 世纪50 年代，主观幸福感进入国际学者的视野，之后的半个世纪，经济学、心理学、社会学等众多学科的学者从不同视角进行研究，积累了丰厚的研究成果［23-24］。 然而，1974 年美国经济学家理查德·伊斯特林（Richard Easterlin）提出“幸福悖论”［25］再一次引发了学术讨论的热潮。 伊斯特林在比较研究中发现，尽管社会经济飞速发展，人们的物质生活水平有明显提高，居民幸福感却不升反降，这一情况同样在中国出现［26］。

随着对居民主观幸福感的深入思考，学者们对居民主观幸福感影响因素的研究范围也不断扩大。 国外研究中，涵盖了地理环境、家庭因素、人际交往、收入、阶层、城乡差异等多个方面［27-29］，也有学者提出城市建设、城市治理和居住环境会对居民主观幸福感产生影响［30-31］。 国内对于幸福感的研究起步较晚，但在国家层面对“为人民谋幸福”的强调下，越来越多学者的目光聚焦于此，在国外学术成果的基础上，结合我国国情从社会支持、地理环境、经济发展、心理层面等多个方面探究了主观幸福感的影响因素，也有学者开始关注城市的更新发展对居民主观幸福感的影响［32-33］。 人工智能时代背景下，数字技术正深刻影响着城市治理的变革，智能化城市治理成为趋势，而提升居民主观幸福感是城市发展的最终目标，两者不论是从现实角度还是从学术贡献层面，都具有启发意义。

综合国内外，尽管将城市发展与幸福感相结合的研究络绎不绝，但或是集中于城市规划、生态环境、社区管理等宏观层面，或是以综述形式描述人工智能时代下的城市治理情况。 以融入人工智能时代特征、以城市治理为视角的居民主观幸福感实证研究尚为稀少。 因此，本文收集一手数据，通过整合相关理论模型构建结构方程模型（Structual Equation Modeling，SEM），对智能化城市治理下的居民主观幸福感及其影响因素进行分析和探讨。

二、理论模型与研究假设

整合主观幸福感理论和顾客满意度理论，分析居民满意度、积极情绪、消极情绪、感知质量、感知价值和主观幸福感的内在逻辑，形成研究假设。

（一）理论框架

心理科学的发展，使得“幸福”不再局限于语言描绘，可进行量化实证。1967 年，威尔逊（Wilson）所著《自称幸福的相关因素》被视为幸福感研究的首部著作［24］，借鉴哲学中快乐论所述观点，心理学领域逐渐形成主观幸福感（Subjective Well-Being, SWB）的理论。 初始的主观幸福感被认为可以由积极情绪和消极情绪进行测量［34］。1976 年，测量主观幸福感的第三个维度即生活满意度由安德鲁和维蒂（Andrews ＆ Withey）提出，使SWB 理论模型得到补充和完善［35］，并逐渐成为测量主观幸福感的主流理论模型。

有关顾客满意度（Customer Satisfaction Index, CSI）的研究，最早形成于20 世纪60 年代的欧美国家并应用于商业领域。 顾客满意度在商业领域的突出表现，吸引了以政府为代表的公共部门的眼球。 在“新公共管理”运动的推动下，发达国家政府部门开始尝试将顾客满意度理论引入政府管理。1989 年，世界上第一个国家顾客满意度指数模型建立，即瑞典顾客满意度指数。 随后，美国、德国、加拿大等多个国家相继建立起适合本国国情的公众满意度指数。 目前，较为成熟且具有代表性的公众满意度指数测量模型有美国顾客满意度指数模型、欧洲顾客满意度指数模型以及清华大学2001 年提出的中国顾客满意度指数模型［36］。 综合各类顾客满意度指数模型来看，虽有所不同，但核心大都集中在感知质量、感知价值、顾客期望和满意度方面。

考虑到顾客期望与情绪之间存在正向的相互影响关系［37］，剔除重复无用因素，本文对SWB 理论模型和CSI 理论模型的核心概念及关系结构进行整合（图1），以揭示智能化城市治理与居民主观幸福感的关系。

图1 SWB 理论和CSI 理论整合模型

（二）研究假设

满意度指个人对生活总体状况和生活质量的体验感受及评估［38］，在学术研究领域应用广泛， 常被看成影响主观幸福感的关键指标。 智能化城市治理下的居民满意度体现为居民对智能技术应用于生活的感受。 近年的研究中，主观幸福感多被认为由满意度、积极情绪和消极情绪构成，满意度正向影响主观幸福感［39］。 据此，本文在居民满意度和主观幸福感方面提出以下假设：

H1:居民满意度显著影响居民主观幸福感。

感知质量指居民在切身感受智能化城市治理后对其服务质量的综合评价。 感知价值指居民参与智能化城市治理、使用城市治理中智能产品后，对获得收益和付出成本的主观评判。 普遍认为，居民感知质量越高,说明居民对此项服务的综合评价越高，总体满意度越高。居民感知质量提高时, 居民的收获感越强，感知价值也随之提高［40］。 据此，本文在居民感知智能化城市治理质量（以下简称智能质量）、感知智能化城市治理价值（以下简称智能价值）和满意度方面提出以下假设：

H2:居民感知智能质量显著影响居民满意度；

H3:居民感知智能质量显著影响居民感知智能价值。

智能化改革在城市治理中的应用，不仅表现为将智能产品融入城市建设，改善居民生活环境，还体现在居民可以通过智能产品办理个人业务、参与政民互动。 例如，通过App 办理社保、生活缴费、参与监管、发表建议等。 对智能城市治理的便利感、办事效率感、获得价值感等评价的高低将直接影响公众的满意度［41］。 据此，本文在居民感知智能价值和居民满意度方面提出以下假设：

H4:居民感知智能价值显著影响居民满意度。

情绪，是人的一种心理感受，是基于对客观事物的感知而产生的心理活动。 积极和消极是情绪中两种最明显的心理反应。 积极情绪作为乐观的人格特征，表示对未来的期许、敢于挑战生活的压力以及对目标的持续追求。 消极情绪作为积极情绪的对立面，有着忧愁、痛苦、恐惧等特征。 学者研究发现，积极情绪和消极情绪可以很好地预测个人的幸福水平，并且与幸福感有显著的相关性。 积极情绪有助于提升个人幸福感，消极情绪则不利于提升心理幸福水平［42］。据此，本文在城市居民的情绪感知和主观幸福感方面作出如下假设：

H5: 居民对智能化城市治理的积极情绪显著正向影响居民主观幸福感；

H6: 居民对智能化城市治理的消极情绪显著负向影响居民主观幸福感。

综合感知智能质量、感知智能价值、满意度和主观幸福感四者之间的关系，厘清主观幸福感的形成路径。 感知智能质量和感知智能价值会影响个体满意度，感知智能质量同时影响感知智能价值，而满意度是主观幸福感的重要组成因素，据此，本文就中介效应提出如下假设：

H7:满意度在感知智能质量和主观幸福感的关系中起中介作用；

H8:满意度在感知智能价值和主观幸福感的关系中起中介作用；

H9:感知智能价值和满意度共同在感知智能质量和主观幸福感的关系中起中介作用。

综合上述理论和假设，构建出智能城市治理下居民主观幸福感的整合模型（图2）。

图2 SWB 理论和CSI 理论整合模型假设路线

三、研究设计

根据本文的理论模型与研究假设，选取指标变量、收集样本数据，探寻智能化城市治理下的居民主观幸福感及其影响因素。

（一）问卷设计与指标选取

本文采用问卷调查收集一手数据，在参考相关书籍和文献的基础上，通过咨询专家和预先测试完善问卷，形成最终问卷量表。 问卷整体包括标题、调查目的、智能化城市治理的含义并举例说明、问题主体。 问题设计均采用Likert 5 级量表，即1、2、3、4、5 依次代表“非常不同意、不同意、无感觉、同意、非常同意”。

在前文理论和假设的基础上，共设置6 个潜变量和24 个观测变量，潜变量为幸福感、积极情绪、消极情绪、满意度、感知智能质量和感知智能价值。 观测变量设计及题量参考其他学者研究确定（表1）。 其中，积极情绪和消极情绪观测变量借鉴由Wosen 编制的积极情感/消极情感量表（PANAS）。

表1 人工智能时代城市治理居民幸福感指标体系表

（二）数据收集与样本

考虑到智能城市是以智慧城市为基础的更高级形态，本次问卷调查以湖南省进入国家智慧城市试点的19 个地区为调查范围，以城市居民为调查对象，采取现场发放问卷和线上收集问卷相结合的方式，进行简单随机抽样，调查时间为2019 年11 月—2020 年1 月。 本次调查共发放问卷600 份，回收有效问卷527 份，问卷有效率为87.83%。 其中，女性占55.79%，男性占44.21%，年龄主要集中在19～50 岁，占比为67.36%，高中（中专）及以上受教育程度占比85.77%。 对智能化城市治理总体感到幸福的人数占比为55.60%；和没有实现智能化治理的城市居民相比，感到幸福的人数百分比较未感到幸福的人数百分比多31.49%；与过去相比，对智能化城市治理幸福感提升的人数占比为52.56%，具体样本信息统计如表2。

表2 样本基本信息统计表

四、实证分析

基于上述研究假设，以收集样本数据为支撑，通过信度检验、效度检验和模型拟合检验，检测调查问卷的可靠性、有效性和科学性，进一步测量潜变量路径系数及中介作用，分析潜变量之间的关系。

（一）信度与效度检验

信度检验和效度检验是评价问卷指标科学性的必要步骤，本文采用AMOS 21.0 软件及SPSS 20.0 软件检验模型信效度。 信度检验包括非标准化参数显著性估计值、标准化因素负荷量、题目信度（SMC）、Cronbach's α 系数及CR 值代表的组成信度。 一般认为，标准化因素负荷量大于0.6 为可接受，题目信度（SMC）大于0.36 为可接受，Cronbach's α 系数和CR 值大于0.7 为可接受、大于0.8 为良好。 由表3 可知，模型信度均符合要求，题目显著，总体样本Cronbach's α 系数为0.85，表示从总体上、构面上及题目上看，信度检验均达到良好。

效度检验包括收敛效度和区别效度，收敛效度指同一构面观测指标结果的相似程度，用平均方差萃取率(AVE)表示，通常认为平均方差萃取率(AVE)大于0.5 为可接受，代表构面有足够的内部一致性。 区别效度指不同构面观测指标的显著差异性，各变量相关系数小于其AVE 的平方根代表区别效度较好。 如表3 和表4 所示，问卷收敛效度均大于0.5，区别效度基本符合要求，表示问卷通过效度检验。 综合信度检验和效度检验， 问卷模型具有不错的可靠性和有效性。

表3 问卷信度与收敛效度

表4 问卷区别效度

（二）模型拟合、路径系数与中介效应

信、效度检验后，进行模型拟合度检验，模型拟合度代表参数估计能反映实际问题的高低程度，即预测结果对实际情况的吻合程度。 拟合结果如表5 所示，绝对拟合指数即卡方统计量比自由度，拟合值为2.817，小于推荐值3；近似误差均方根（RMSEA）小于0.08 为可接受，越小表示拟合度越高；比较拟合指数（CFI）、增量拟合指数（IFI）、拟合优度指数（GFI）、调整后拟合优度指数（AGFI）、规范拟合指数（NFI）大于0.8 为可接受，越接近1 拟合度越好。 综合来看，各项指标均在推荐值范围内，表示模型拟合度良好。

表5 模型拟合结果

基于以上模型信度检验、效度检验及拟合检验均符合要求，研究继续利用AMOS 21.0 软件测量潜变量路径系数，结构方程模型路径结果如图3、表6 所示。 由表6 结构方程模型假设检验结果可知，有关智能化城市治理居民幸福感的6 个假设均为显著，假设路径H1、H2、H3、H4、H5、H6 得到验证。 由路径系数可知，满意度、积极情绪对幸福感有直接的正向影响，消极情绪对幸福感有直接的负向影响，感知智能质量与感知智能价值对满意度产生正向影响。

表6 结构方程模型假设检验结果

图3 标准化系路径系数

巴伦和肯尼（Baron ＆ Kenny）在1986 年提出逐步法［47］进行中介效应的检验，奠定了中介检验方法的基础。 麦金农（Mackinnon）提出bootstrap 法［48］，重新估计中介效应的标准误及信赖区间，计算中介效应的显著水平（Z 值），弥补了逐步法、Sobel test 等中介检验方法存在的局限，也可应用于多重中介模型检验［49］，是目前使用更为前沿的方法。 利用AMOS 21.0 软件执行bootstrap 5 000次得出检验结果，如表7。由表7 可见，总中介效应为0.494，中介效应的Z 值均大于|1.96|，Bias-Corrected置信区间与Percentile 置信区间均不包含0，假设路径中的中介效应显著存在，H7、H8、H9 得到证实。 满意度在感知智能质量、感知智能价值和主观幸福感的关系中起到多重中介作用。

表7 中介效应

五、结论与建议

在整合CSI 满意度理论模型和SWB 主观幸福感理论模型的基础上，利用构建结构方程模型的方法，研究人工智能时代背景下，城市治理融入智能后的居民主观幸福感及其影响因素。模型信度、效度均达到要求，整体拟合情况较好。 研究发现对智能化城市治理总体感到幸福的居民百分比比未感到幸福的居民百分比多40.23%，相比过去而言，幸福感有所提升的人数占52.56%。 满意度、感知智能质量、感知智能价值和情绪对主观幸福感都有显著影响，具体如下：

第一，居民对智能化城市治理的满意度是直接影响居民主观幸福感的主要因素，路径系数为0.615，且在1%的置信水平上显著，H1 得到验证。 在智能城市建设中，居民对智能政务、智能医疗、智能教育、智能交通、智能社区等城市治理方式的满意度正向影响居民的主观幸福感，这与以往有关城市治理与幸福感关系的研究结论保持一致［50］。 满意度和幸福感都是对现有生活质量的评价和心理感受的表达，二者来源相近、受影响因素相似，因此，二者的关系更加密切，居民对智能化城市治理的满意度直接决定了居民的幸福体验。

第二，感知智能质量和感知智能价值直接影响居民满意度，通过满意度的中介作用进一步影响居民主观幸福感。 感知智能质量（路径系数为0.453）对居民满意度的影响稍高于感知智能价值（路径系数为0.417），且感知智能质量对感知智能价值的影响较大（路径系数为0.581），三条路径均为显著，H2、H3 和H4 得到验证。 高质量的城市管理可以为居民提供更加便捷的生活和更优质的服务，居民在物质上和精神上的获得感提高，感知利用智能方式进行城市治理的评价也越高，即感知价值增长。居民对城市治理质量、城市治理价值提升的认可将提高居民的生活满意度。

第三，情绪是影响居民主观幸福感的直接原因，积极情绪和消极情绪对幸福体验的影响存在差异，积极情绪（路径系数为0.354）相比消极情绪（路径系数为-0.278）对居民主观幸福感的影响更加强烈。积极情绪的提升可以提高居民幸福感，而消极情绪则会降低居民幸福感，H5和H6 都达到1%的显著水平以上，假设得到验证，这与以往有关情绪与幸福感的研究结论一致［51］。 积极的情绪使个体对未来抱有美好的期待，对新事物予以尝试和接纳，这类情绪和意愿可以有效地帮助个体适应新的城市治理方式，也有利于增强个体在智能化城市治理中生活质量提高带来的幸福感。 而消极的情绪会让人因传统生活方式改变而产生厌恶和排斥，导致个体难以适应，因此，对智能化城市治理的消极情绪会减少居民的幸福体验。

在国家不断推进治理体系和治理能力现代化的进程中，数字技术融入并应用于城市治理成为时代浪潮。 本文以人工智能时代为背景，研究智能化城市治理与居民主观幸福感的关系，并提出以下建议：

第一，提升智能技术水平，优化体验增幸福。 首先，数字技术是城市治理实现现代化的基础，也是城市治理中各类智能服务产品的基石。 智能技术的便捷优化程度决定了使用者的使用意愿和满意程度。 因此，总体上要不断提高智能化水平，充分利用大数据、互联网、人工智能等新技术，与医疗、教育、社区服务等居民生活需求更大范围地融合，“技术过得关，技术应用范围广”才能提高公共服务质量。 其次，智能化城市治理以城市为载体，以城市居民为服务对象。 因此，在更新和改进技术时，要始终坚持“不忘初心，以人为本”，以如何真正便利居民生活、合理利用城市资源、实现城市可持续发展为目标，提升政府治理水平，真正实现精细化、动态化管理。 再次，智能应用于城市治理体现在信息庞大复杂的数字世界中，也会体现在物理世界的智能产品上，因此产品体验是关键。 产品的使用感会直接影响居民满意度，满足不同群体的需求，提高产品易用性，对于涉及居民隐私的智能产品，如监控、信息追踪，则要在提高质量的基础上提升友好度和安全感。 持续提升智能化城市治理服务产品质量和体验感，全面提高居民智能化城市治理的满意度。

第二，完善引导机制，提升居民技术满意度。 首先，完善宣传引导机制，是营造良好氛围的重要一步。可以通过网络科普等方式，让居民了解智能技术应用于城市治理的益处。 以对未来生活美好的期待增强对智能化城市治理的积极性， 使居民在面对城市治理从传统转向智能时，更愿意接受和尝试。 其次，由于居民的技术使用感受是居民幸福感的直接来源，因此，要加快智能化城市治理数字化转型，加强基层治理智慧化水平，通过智能应用场景的建设，使居民体验到智能化带来的便利，满足居民需求，从而精准地解决城市治理难题，提升居民幸福感。