济南市小清河水域治理参与单位协作网络分析

田沛霖

(复旦大学文献信息中心，上海 200433)

水域治理是社会治理中重要的一环，是一个综合性命题，其实现需要社会各单位的共同参与。济南市政府在2016年和2018年分别印发了《济南市小清河流域污染治理攻坚行动工作方案》和《济南市人民政府关于开展“绿满泉城·美丽济南”城乡绿化行动的实施意见》[1-2]，从治污和绿化的角度对济南市主要河流小清河的治理提出了要求。本文探索了在小清河治理过程中哪些单位发挥了重要且有影响力的作用，这些单位有什么特点和共性，尝试从中分析出网络构建的影响因素，并结合济南市成功治理的经验和有待提升的协作机制，为全国其他城市的水域治理单位间的协作提供有参考价值的意见和建议。

1 数据获取与处理

通过对2016—2022年在济南市政府官方网站、市级各事业单位网站及志愿团体网站发布的与小清河治理相关的新闻动态进行数据收集，找出其中产生过协作关系的两家及以上单位，共收集到216条包含两家及以上协作单位的新闻动态，包含了市委、市政府、市城乡水务局、市交通运输局、省发展改革委、市排水服务中心、省生态环境厅、市生态环境局等41个参与主体。

考虑到协作网络的表现效果，避免频率较低的单位增加网络的可视化与计算分析负担[3]，该研究将涉及的多个不同高校、志愿服务组织、区委会和村委会统一为“高校”“志愿者”“区委”和“村委会”，构建济南市小清河水域治理参与单位的协作网络。

网络中的节点为协作治理的参与单位，网络的连边表示两端的单位产生过协作关系[4]。协作关系的判定指标为双方存在互动，如单位代表的互访与座谈、协作开会、发布方针方案规划指令、工作对接和工程甲乙方等。由于治理中很多协作关系是双向的互动，所以连边没有方向，且连边存在权重：若有多条新闻动态提及两个协作单位，则连边权值为相关新闻动态条数。

2 协作单位网络相关指标计算分析

2.1 网络可视化

Gephi是一款基于JVM的跨平台复杂网络分析软件，拥有动态的交互可视化与探测功能，主要用于分析各种网络和复杂系统[5]。将协作单位数据导入Gephi中，生成协作关系网络图，见图1。由图1可以清晰地看出各参与主体在网络中的情况。

图1 小清河水域治理单位协作网络可视化图

小清河水域治理单位协作网络形成了以市环保局为中心，其他各单位积极参与的组织管理体系。其中，市政府、市环保局、市城乡水务局形成了关系紧密的协作网络，对其他单位产生了较大影响；省交通运输厅、区委、山东环境保护基金会等各类性质不同的单位也在网络中发挥了不可忽视的作用，共同构成了小清河水域治理过程中上下协调、分工明确、多方配合的协作机制。

2.2 整体指标计算分析

为进一步解释网络特征，该研究在RStudio[6]中进行网络中各指标的计算与分析。

2.2.1 密度

密度是反映网络中各参与主体间关联紧密程度的指标[7]，单位协作网络的密度为0.065，说明各参与单位间关联不紧密，原因主要有以下3点：

a.治理过程由市政府、市环保局、市城乡水务局主导，而涉及了较多与网络中心只有单一关联的边缘参与主体，拉低了平均参与程度。

b.存在区委等对接单位单一的参与主体，其协调单位主要是市城乡水务局，虽然关联紧密，边权值较大，但会造成网络密度较小的情况。

c.观察边缘参与主体的共性，发现关联密集的政府单位很少与科技单位、企业、高校和志愿组织等社会力量产生协作，这也是有待发展的一部分力量。

2.2.2 全局聚类系数

全局聚类系数是网络所有三元组中封闭三元组的比率[8]，单位协作网络的全局聚类系数为0.26，说明仍有较多三元组不是封闭的，存在许多结构洞，即还有许多参与治理的单位在未来有机会产生协作关系。

2.3 节点中心度计算分析

该研究分别计算了参与单位的点度中心度、中介中心度和特征向量中心度(括号内为其具体数值)[9]。

2.3.1 点度中心度

点度中心度用于衡量协作网络的中心位置，参与主体的点度中心度越大，说明其越处于中心位置，与其他节点的交往越广泛。点度中心度排名前10名的参与单位为市环保局(23)、市政府(20)、市城乡水务局(16)、市生态环境局(13)、济南电视台(10)、村委会(10)、济南日报报业集团(9)、山东环境保护基金会(9)、区委(8)、市自然资源和规划局(8)。

其中，市环保局、市政府和市城乡水务局点度较高，说明三者具有较多的治理范围和治理权力。市政府是小清河治理政策的主要制定者，环保局和城乡水务局是政策提及的主要实施者，也印证了上述结论。

2.3.2 中介中心度

中介中心度用于衡量协作网络中节点对协作资源的把控能力，即充当协作“中间人”的能力。参与主体的中介中心度越大，说明其控制其他主体协作的能力越强。中介中心度排名前20名的参与单位为市政府(93.17)、市环保局(61.80)、市城乡水务局(45.18)、市生态环境局(35.27)、省交通运输厅(20.75)、山东环境保护基金会(15.45)、市自然资源和规划局(7.00)、村委会(6.93)、济南日报报业集团(6.68)、济南电视台(5.43)。

其中，市政府、市环保局和市城乡水务局的中介中心度明显高于其他节点，说明三者在协作网络中对协作资源的控制能力最强，很多协作治理事件要经由他们才能发生。三者具有较强的协作把关能力，并在许多协作中充当“桥”的作用。同时，三者也处于很多结构洞的位置，经过他们产生联系的单位在未来也更有机会产生协作关系。

该研究发现有相当多的单位中介中心度为0，处于边缘状态，说明整个网络中心化程度明显，即市政府、市环保局和市城乡水务局只在某些特定事件上和这些单位开展并不深入的合作，这些合作涵盖范围广，涉及单位多，但开展不够深入。

2.3.3 特征向量中心度

特征向量中心度用于衡量协作网络中与节点产生协作关系的单位的影响力大小。参与单位的特征向量中心度越大，说明与其协作的单位在网络中资源越多，该单位的社会资本也越多。特征向量中心度排名前20的参与单位为市环保局(1.00)、市政府(0.99)、市城乡水务局(0.76)、小清河管理处(0.61)、市生态环境局(0.60)、村委会(0.60)、区委(0.55)、济南电视台(0.55)、山东环境保护基金会(0.51)、市自然资源和规划局(0.49)。

其中，市环保局、市政府和市城乡水务局的特征向量中心度最高，说明三者在网络中的社会资本最多。由于三者点度中心度也最大，合作最广泛，所以该现象不难解释。此外，山东环境保护基金会和志愿者团体也具有一定的特征向量中心度，说明不乏影响力较大的单位愿意与这两支社会力量开展协同治理。

2.4 社群检测

鉴于协作网络密度小、整体稀疏的特点，该研究采用随机漫步函数进行社群检测，以期挖掘协作关系中的社群结构，结果见图2。

图2 随机漫步函数下协作网络的社群分布

由图2可知，协作关系共形成4个社群：ⓐ以省发展改革委、济南日报报业集团为代表的社群1；ⓑ以市城乡水务局、市环保局为代表的社群2；ⓒ以市党委、市生态环境局为代表的社群3；ⓓ以山东环境保护基金会、志愿者团体为代表的社群4。因为网络稀疏，许多单位没有紧密的联系，所以没有形成社群。

在上述4个社群中，社群2的成员主要是《济南市小清河流域污染治理攻坚行动工作方案》中要求落实各项政策的单位；而社群3的成员主要是方案的制定者；社群4是社会力量在小清河治理上的代表。这体现了社会网络中的同配混合。

根据社群内部关联紧密、社群之间关联稀疏的原理，随机漫步函数很好地印证了济南市关于小清河治理的单位协作管理的组织原则：明确政策制定、落地部门和社会力量在治理上的不同分工[10]。

3 协作网络关联性影响因素回归分析

3.1 数学模型

基于小清河治理参与单位的协作网络关联特性，该研究对影响网络关联性的因素进行探究。根据先前对网络的分析，可发现政策、人力物力水平、对资源的把控水平和对治理问题拥有的信息量是可分析的影响网络关联的因素。

对于关联性数据，研究采用基于二次指派程序的QAP回归分析[11]，并建立数学模型：

S=f(P,G,C,I)

式中：S为治理协作网络的关联性；P为政策因素；G为人力物力水平因素；C为对资源的把控水平；I为对治理问题拥有的信息量。

3.2 QAP回归分析

该研究使用RStudio对协作数据进行QAP回归分析，设置随机置换次数3000次，得到的结果见表1。

表1 协作网络的QAP回归分析结果

由表1可知，政策因素的相关系数是0.504，对资源的把控水平的相关系数为0.491，对治理问题拥有的信息量的相关系数为0.548，说明三者是治理协作网络构建中的重要正向因素；显著性水平都为0，说明结果显著。人力物力水平因素的相关系数为0.416，说明与治理协作网络构建的相关性较小。信息量因素对小清河治理中的协作关系影响最强。

4 结论与建议

4.1 结论

4.1.1 协作网络的规律

a.济南市小清河流域治理中单位的协作网络是以市政府、市环保局和市城乡水务局为领导核心，省、市、区、村各级政府单位建立紧密的协作关系，同时高校、企业、科技单位和志愿者组织积极参与的网络，其特点为职责分工明确、上下级联动、多方组织配合，治理过程方向明确，高效有序。

b.网络中各参与单位间的协作关系并不丰富，主要原因是市政府、市环保局和市城乡水务局三者在协作中的作用不可或缺，导致其他各单位过于依赖上述三者，只关注治理流程中的某一子领域，使对口的协作组织单一化。

c.网络全局聚类系数不高，许多单位都处于结构洞的位置，且市政府、市环保局和市城乡水务局的中介中心度较高，可以充当协作的“桥”，预期在未来的治理过程中会出现更多新的协作关系。

d.社群检测的结果很好地证实了《济南市小清河流域污染治理攻坚行动工作方案》中对各单位分工的要求，体现了网络能反映社会治理规律的特点。

4.1.2 协作治理的运作机制

通过对影响治理协作网络构建的因素进行数学建模与QAP回归分析，发现政策因素、对治理方面资源的把控水平和对治理问题拥有的信息量3个因素对协作网络的构成有显著影响，且影响效果显著；同时人力物力水平也影响着网络的构成。其主要原因是发起小清河治理的政府单位希望治理过程由业务能力和协作能力强的政府部门主导，其余部门与社会力量在治理过程中起辅助作用。

4.2 建议

首先，要注重对与治理问题相关的信息量的获取，因为信息量的多少在很大程度上决定了单位在协同网络中的位置；其次，对于处于网络边缘部分的单位，要积极拓宽与各单位的协作渠道，改变协作关系单一的现状，使自身在网络中处于更稳定的位置；最后，对于处于网络中心部分的单位，要推动上下联动、社会参与的治理政策，使上下级单位和社会力量更多更积极地参与到水域治理中来，具体方式有以下4种：将责任落实细化下沉到下级单位；与志愿者组织开展合作，提高全民参与公共治理的意识；积极与科技单位、高校开展合作，实施科学治理；与企业开展合作，充分调用各界的人力、物力资源，加快治理流程进度。