公共治理环境下数字化对舆情治理效率的影响研究

岳宇君,马艺璇

(1.南京邮电大学 管理学院,江苏 南京 210003;2.南京大学 商学院,江苏 南京 210093)

一、引言

舆情涉及政治、经济、文化等社会各个层面,具有突发性、多样性及快速性等特点,会造成不良后果,如引发公众焦虑、制造社会冲突及影响社会和谐等。[1]作为国家治理的重要组成部分,舆情治理是政府、社会组织及市场机构等共同构成多元治理主体,针对舆情内容、舆情活动的有目的的主动干预行为。舆情治理能够反映一段时间内社会心态和社会状况的特点,提升其效率有助于提高人民群众的满意度和获得感,促进经济社会高质量发展。[2]学者们认为,舆情治理的影响因素是多样的,包括经济环境、软硬件资源及人员素质等,应从舆情监控、舆情追踪及舆情引导三个层面应对,有必要采取舆情预警、应急管理及信息公开等综合措施,体现依法治理、协同治理及政府主导。[3]其中,政府在舆情治理中不可或缺:政府应以开放包容的态度加强舆情引导,实时监测和分析舆情信息;积极探索舆情沟通方式,深度调整社会关系,从根源上消除负面舆情和谣言滋生的可能性;通过转变政府职能、优化政府结构及加强法治建设等,完善舆情治理体系,实现舆情治理能力提升。[4]

数字化具有开放性、交互性及实时性,对舆情治理现代化具有驱动作用:通过可视化,促进舆情公开;便于对话,构建公众认同;建立日常预警机制,塑造良好形象。[5]具体而言,大数据有助于建立公共讨论平台,提高检测和评估舆情信息的能力;云计算可以通过多服务器系统,快速处理海量的舆情信息;人工智能能够实现舆情信息的全景采集、舆情动态的全过程监控、智能评估判断。[6]数字化推动舆情治理平台化:政府部门通过数字平台收集舆情信息,构建舆情变化时间轴,并以较低的成本实现舆情信息公开。[7]显然,数字化可以还原舆情发生的过程,提高舆情的可预测性,改善舆情应对策略。然而,不同地区在获取数字技术和使用数字工具方面存在差异,且数字化效应的发挥受公共治理主体的影响。其中,公共治理是指基于公平、效率和法治等原则,整合政府、市场和社会力量,管理公共事务、解决公共问题、提供公共产品及维护公共利益的过程。[8]我国的公共治理仍在不断演变,不同地区的公共治理水平可能有所不同。

尽管在数字化和舆情治理方面已有一定的研究积累,但关于数字化对舆情治理效率影响的研究相对较少,更缺乏公共治理环境下的探讨。本文基于2016～2021年我国31个省区的面板数据,考察了公共治理视角下数字化对舆情治理效率的影响,进行基准回归分析、调节效应检验、内生性检验和稳健性检验、异质性检验,并提出有针对性的建议对策,以期为数字化发展、舆情治理效率提高提供启示。本文的边际贡献在于:第一,较为系统地诠释了数字化如何影响舆情治理效率,并着重剖析了市场化程度、媒体监督和受教育水平的调节效应,拓宽了舆情治理效率外部影响因素的研究视角;第二,采用多种计量方法,在充分考虑内生性、稳健性等问题的基础上,对数字化对舆情治理效率的影响提供了较为深入的量化检验证据;第三,本文的研究结论对数字化发展、舆情治理效率提高及公共治理能力和治理水平提升等提供了一定的借鉴与参考。

二、文献回顾与研究假设

(一)数字化与舆情治理效率

数字化可以为舆情治理的创新和变革提供新的技术支撑和硬件基础,也可以为舆情治理现代化提供新的思想、理念和方法。具体而言,数字化推动舆情信息采样方法的变革,避免个体信息噪声对监测结果的影响;通过对海量舆情信息的搜集、提取和分析,获得有价值的信息;有效提升对非结构化数据的处理能力,提高舆情分析的科学性。[9]数字化实现舆情监测自动化、舆情研判科学化及舆情引导精准化,实现舆情治理过程的规范化、标准化。从时间把握上看,数字化有助于系统掌握舆情的源头、演化趋势及重要节点,进行情绪倾向分析、舆情趋势研判,可以大大将舆情治理的时间点提前。[10]从治理方案上看,数字化能够量化舆情治理方案,模拟分析其可行性和实施效果,进而选择最优方案,更好地把握舆情的风险和演变规律,生成更有效的舆情评估和预测方案。从治理技术上看,稿件撰写机器人促进了新闻写作的自动化,提高行动主体的“发声”效率;虚拟环境模拟为受众提供立体的感官体验,有助于增强舆情引导的感染力。[11]从治理效果上看,数字化有助于及时识别舆情热点,把握舆情传播趋势;促进不同行动主体之间的沟通,帮助消除信息不对称问题;缩短舆情治理的响应时间,使舆情治理更高效;提高舆情主体防范和化解危机的能力,实现科学的舆情治理。[12]综上,数字化有助于从海量信息中实时捕捉舆情信息,科学研判舆情发展趋势,使沟通渠道多样化,丰富舆情引导内容的呈现,提供权威、个性化的舆情信息服务,使舆情治理更加全面和及时,从而提高舆情治理效率。基于此,本文提出如下假设。

H1:数字化正向影响舆情治理效率。

(二)公共治理的调节效应

需要进一步分析的问题是,是否存在着一些因素会显著影响数字化与舆情治理效率之间的关系。本文认为,有必要对公共治理的调节效应进行分析,具体是考虑市场化程度、媒体监督及受教育水平的调节效应。这是因为:

1.市场化程度

市场化程度标志着一个地区产品和要素市场发育健全的程度,以及相关法律制度的完善程度。市场化程度越高,制度环境越完善,资源配置效率越高,知识生产和共享效率越高,治理机制越透明高效。[13]随着市场化程度的提高,可以提高舆情信息的透明度,促使各个行动主体依法进行舆情治理,减少他们之间的信息不对称;提高舆情信息的完整性、准确性及存储规范等,使数字化在舆情治理中更好地发挥作用;[14]推动政府部门整合分散、孤立的信息和物质资源,实现舆情治理系统化。而当市场化程度较低时,数字化会难以发挥其效应,甚至可能会出现信息缺失、信息孤岛等。[15]综上,市场化程度可以为数字化提供制度保障,科学研判舆情发展,规范治理,从而提高舆情治理效率。基于此,本文提出如下假设。

H2:市场化程度在数字化对舆情治理效率的影响过程中发挥正向调节效应。

2.媒体监督

作为外部信息传播平台,媒体负责收集、核实、整理及发布信息,保证信息质量,提高信息流通速度,改善信息传播环境,对现有制度发挥“监督治理”作用。[16]媒体监督是基于对来自多数据源的信息的收集、整合及处理,积极有效地传播信息,集中报道,不仅向外界传递信息,还传递情感倾向。[17]随着媒体监督的加强,信息能够高效可靠地传递给社会,提高舆情信息的透明度,缓解舆情信息不对称问题;媒体可以更好地规范公众行为,引导舆情,降低舆情热度,缓解舆情事件给社会带来的不良反应;媒体能够在有用信息生成、信息佐证方面发挥着重要作用,对舆情信息予以核实监督,匡正虚假信息,使数字化在舆情治理中更好地发挥作用。[18]综上,媒体监督可以提供辅助支持,及时报道和披露事实,促进数字化对舆情治理效率的提高效应。基于此,本文提出如下假设。

H3:媒体监督在数字化对舆情治理效率的影响过程中发挥正向调节效应。

3.受教育水平

社会活动需要通过制度或法规进行规范,避免盲目、无序和非理性的参与,以免对社会稳定产生负面影响,增加舆情治理的难度。公众在舆情治理中参与的作用、方式、内容及渠道等,都是需要关注的。[19]随着受教育水平的提高,公众会不断丰富自己的知识,选择以事实为依据,有更好的判断力和辨别是非的能力;保持独立思考,规范使用社交媒体,自主审视与反思自己的行为,积极识别和抵制虚假错误的舆情信息,共同营造健康文明的舆论环境;拥有更成熟的价值观和情感认知,对自身有较好的定位,有选择地识读舆情信息,更好地参与舆情治理。[20]而若受教育水平较低,公众的认知水平、知识结构及技术能力等都会受到限制,会更愿意从目前的状态来判断整体,而对舆情背后的复杂关系缺乏深入认识,难以形成成熟的观点,影响舆情治理。[21]综上,受教育水平影响着公众的知识素养、媒介素养及数据素养,进而影响数字化对舆情治理效率的提高效应。基于此,本文提出如下假设。

H4:受教育水平在数字化对舆情治理效率的影响过程中发挥正向调节效应。

三、研究设计

(一)样本选取及数据来源

本文选取2016～2021年我国31个省级行政区(不含港澳台)的面板数据进行分析,探究公共治理环境下数字化对舆情治理效率的影响。数字化的数据来源主要是《中国电子信息产业统计年鉴》《中国互联网络发展状况统计报告》;舆情治理效率的数据来源主要是《人民日报·政务指数微博影响力报告》《中国互联网络发展状况统计报告》及《全球信息社会发展报告》;其他数据来源于《中国统计年鉴》《中国分省份市场化指数报告》等,并与国研网进行比对补充,而个别缺失数据则通过各地区的政府工作报告获得。

(二)研究变量的选择

1.被解释变量

舆情治理效率(YQ),选取政务头条号数量、在线政府指数及政务微博的认可度指数、传播力指数、服务力指数、竞争力指数六个指标的综合指数来衡量,并通过熵值法测算,得出各省级行政区的舆情治理效率及其排名,如表1所示。[22]其中,政务头条号数量选自《中国互联网络发展状况统计报告》,在线政府指数选自《全球信息社会发展报告》,认可度指数、传播力指数、服务力指数及竞争力指数选自《人民日报·政务指数微博影响力报告》。

表1 各省级行政区的舆情治理效率及其排名

2.解释变量

数字化(Dig),参考庞瑞芝等(2021)的研究,[23]选择构建数字化评价指标体系(如表2所示),其中,数字基础设施是数字化的硬件条件,数字化应用是数字化的本质体现,数字产业发展是数字化的重要支撑。基于数字化水平评价指标体系,采用熵值法进行综合计算,得出各省级行政区的数字化评价得分及其排名,如表3所示。

表2 数字化评价指标体系

表3 各省级行政区的数字化评价得分与排名

3.调节变量

调节变量(Publication)包括:(1)市场化程度(Eco),选取王小鲁等的市场化指数来衡量;[24](2)媒体监督力度(Soc),选取新闻、媒体及出版行业从业人员在就业总人数中的比例来衡量;[25](3)平均受教育水平(Edu),选择劳动力平均受教育年限来衡量,即(小学人数×6+初中人数×9+高中人数×12+大专以上人数×16)/6岁以上总人口数。[26]

4.控制变量

借鉴已有研究文献,选择控制以下变量:[27][28](1)人均财政支出(Pay),选取财政总支出与年末总人口数的比值来衡量;(2)地区经济发展水平(Ecm),选取地区人均GDP的自然对数来衡量;(3)产业结构(Stu),选取第三产业产值与实际GDP的比值来衡量;(4)城市人口密度(Pup),选取地区单位城市土地面积(平方公里)上的城市人口数(万人)来衡量;(5)外商投资(Out),选取当年进出口总额与实际GDP的比值来衡量;(6)财政自给率(Pid),选取地区财政收入与财政支出的比值来衡量;(7)政府廉洁程度(Cor),选取公共管理、社会保障和社会组织人数(万人)与贪污、贿赂、渎职案件数的比值来衡量。

主要变量的描述性统计如表4所示。

表4 描述性统计

(三)研究模型

结合本文所提出的假设,参考任曙明和吕镯(2014)、[29]Fried等(2002)[30]的研究,构建研究模型如下:

YQit=a0+a1Digit+a2Controlsit+εi+

μt+φit

(1)

在模型(1)中,加入数字化(Dig)与市场化程度(Eco)、媒体监督力度(Soc)及平均受教育水平(Edu)的交乘项(Dig×Publication(Eco、Soc、Edu))得到调节效应检验的回归模型:

YQit=b0+b1Digit+b2Digit×

Publication(Eco、Soc、Edu)it+b3Controlsit

+εi+μt+φit

(2)

其中,Controls为控制变量,i为省份,t为年份,ε为时间固定效应,μ为省份固定效应,φ为随机误差项。

四、实证结果与分析

(一)基准回归结果

基准回归结果如表5所示,其中,列(1)、列(3)是采用随机效应模型(RE)的回归结果,列(2)、列(4)是采用固定效应模型(FE)的回归结果,而列(5)、列(6)是考虑到构建的舆情治理效率综合指数取值范围为[0,1],具有截断数据的属性,采用Tobit模型的回归结果。在列(1)至列(6)中,数字化对舆情治理效率的影响系数分别为0.754、0.611、0.314、0.412、0.757、0.343,均显著。结果表明,数字化正向影响舆情治理效率,研究假设H1得证。同时,Hausman检验表明,固定效应模型(FE)更为合理;Tobit模型的回归结果表明,基准回归结果是稳健的。

表5 基准回归结果

(二)调节效应检验

1.市场化程度的调节效应检验

市场化程度的调节效应检验结果如表6中列(1)和列(2)所示,分别为随机效应模型(RE)、固定效应模型(FE)检验结果。数字化与市场化程度交乘项(Eco×Dig)的系数分别为0.324、0.351,都在5%的水平上显著。这表明,市场化程度在数字化对舆情治理效率的影响过程中发挥正向调节效应,验证了研究假设H2。同时,Hausman检验表明,固定效应模型(FE)更为合理。

表6 调节效应检验

2.媒体监督的调节效应检验

媒体监督的调节效应检验结果如表6中列(3)和列(4)所示,分别为随机效应模型(RE)、固定效应模型(FE)检验结果。数字化与媒体监督力度交乘项(Soc×Dig)的系数分别为0.576、0.512,都在5%的水平上显著。这表明,媒体监督在数字化对舆情治理效率的影响过程中发挥正向调节效应,验证了研究假设H3。同时,Hausman检验表明,固定效应模型(FE)更为合理。

3.受教育水平的调节效应检验

受教育水平的调节效应检验结果如表6列(5)和列(6)所示,分别为随机效应模型(RE)、固定效应模型(FE)检验结果。数字化与平均受教育水平交乘项(Edu×Dig)的系数分别为0.294、0.276,都在5%的水平上显著。这表明,受教育水平在数字化对舆情治理效率的影响过程中发挥正向调节效应,验证了研究假设H4。同时,Hausman检验表明,固定效应模型(FE)更为合理。

(三)内生性检验和稳健性检验

1.剔除直辖市样本

为了排除特殊地区对研究结论的影响,删除北京、上海、天津及重庆四个直辖市的样本数据,重新进行回归,结果如表7所示。[31]列(1)为数字化对舆情治理效率影响的回归结果,数字化对舆情治理效率的影响系数为0.542,在5%的水平上显著;列(2)至列(4)为市场化程度、媒体监督及受教育水平调节效应的检验结果,数字化与市场化程度交乘项(Eco×Dig)、数字化与媒体监督力度交乘项(Soc×Dig)及数字化与平均受教育水平交乘项(Edu×Dig)的系数分别为0.274、0.587及0.319,都在5%的水平上显著。表明剔除直辖市样本,研究结论是稳健的。

表7 剔除直辖市样本检验

2.引入工具变量

针对反向因果关系可能导致的内生性偏误,使用工具变量法进行稳健性检验。选择滞后1期数字化作为工具变量,运用二阶段最小二乘法(2SLS)进行回归,结果如表8所示。[32]K-P rk LM统计量对应的p值均为0.000,K-P rk Wald F统计量大于Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值,表明所选择的工具变量是合理的。列(1)为数字化对舆情治理效率影响的回归结果,数字化对舆情治理效率的影响系数为0.383,在5%的水平上显著;列(2)至列(4)为市场化程度、媒体监督及受教育水平调节效应的检验结果,数字化与市场化程度交乘项(Eco×Dig)、数字化与媒体监督力度交乘项(Soc×Dig)及数字化与平均受教育水平交乘项(Edu×Dig)的系数分别为0.341、0.439及0.373,分别在5%、10%及5%的水平上显著。表明引入工具变量,研究结论也是稳健的。

表8 引入工具变量检验

(四)异质性检验

鉴于不同地区的数字化、舆情治理效率、市场化程度、媒体监督力度及平均受教育水平存在差异,参考纪玉俊和韦晨怡(2023)的研究,[33]划分为东部省级行政区、中部省级行政区及西部省级行政区,进行异质性检验(采用固定效应模型),结果如表9所示(见下页)。列(1)至列(3)为数字化对舆情治理效率影响的回归结果,在东部省级行政区、中部省级行政区,数字化对舆情治理效率的影响系数分别为0.449、0.412,分别在1%、5%的水平上显著;在西部省级行政区,数字化对舆情治理效率的影响系数为0.022,不显著。列(4)至列(6)为市场化程度调节效应的检验结果,在东部省级行政区、中部省级行政区,数字化与市场化程度交乘项(Eco×Dig)的系数分别为0.310、0.291,都在5%的水平上显著;在西部省级行政区,数字化与市场化程度交乘项(Eco×Dig)的系数为0.071,不显著。列(7)至列(9)为媒体监督调节效应的检验结果,在东部省级行政区、中部省级行政区,数字化与媒体监督力度交乘项(Soc×Dig)的系数分别为0.687、0.484,都在5%的水平上显著;在西部省级行政区,数字化与媒体监督力度交乘项(Soc×Dig)的系数为0.221,不显著。列(10)至列(12)为受教育水平调节效应的检验结果,在东部省级行政区、中部省级行政区,数字化与平均受教育水平交乘项(Edu×Dig)的系数分别为0.379、0.209,都在5%的水平上显著;在西部省级行政区,数字化与平均受教育水平交乘项(Edu×Dig)的系数为0.168,不显著。从回归结果可以看出,与西部省级行政区相比,东部省级行政区、中部省级行政区数字化对舆情治理效率的正向影响更明显,市场化程度、媒体监督及受教育水平在数字化对舆情治理效率的影响过程中的正向调节效应更明显。

表9 异质性检验

五、结论与讨论

(一)基本结论

本文基于2016～2021年我国31个省级行政区(不含港澳台)的面板数据,考察了公共治理环境下数字化对舆情治理效率的影响:首先进行数字化对舆情治理效率影响的基准回归分析,然后调节效应检验(包括市场化程度、媒体监督及受教育水平),再进行内生性检验和稳健性检验(包括剔除直辖市样本、引入工具变量),最后进行地区异质性检验。基准回归分析的结果表明,数字化正向影响舆情治理效率。调节效应检验的结果表明,市场化程度、媒体监督及受教育水平在数字化对舆情治理效率的影响过程中发挥正向调节效应。异质性检验的结果表明,与西部省级行政区相比,东部省级行政区、中部省级行政区数字化对舆情治理效率的影响更显著,市场化程度、媒体监督及受教育水平在数字化对舆情治理效率的影响过程中的正向调节效应更显著。

(二)政策建议

针对上述研究结论,提出如下建议。

第一,高质量地推进数字化发展。应加大对核心数字技术的投入力度,构建完备的数字基础设施体系,提高数字技术的利用能力和效率,以实现舆情治理的智能化和实时化。要注意考虑数字化影响舆情治理效率的异质性特征,适当推动数字资源及相关支持政策向西部省级行政区倾斜,实现舆情治理效率的整体提升。

第二,充分发挥数字化的舆情治理效应。应充分认识数字化在舆情治理中的作用,对舆情进行监测预警、分析研判及追踪管控,同时形成有效的舆情形象恢复重建机制。利用数字技术,优化舆情治理决策指挥系统,尝试建立统一的舆情治理数据库,拓展舆情监测数据来源,加强数据过滤和清洗,实现科学化、精细化的舆情治理。

第三,积极提升公共治理能力和治理水平。要健全法律法规,改善制度环境,优化政府结构,促进产品和要素市场发育,提高区域市场化程度;重视媒体在舆情治理中的作用,推动媒体发展,着力打造新媒体平台,改善信息传播环境,提高区域媒体监督力度;进一步优化人才培养体系,加强人才培养过程管理,提高地区人均受教育水平。

(三)讨论与展望

本研究力求在研究设计和实施过程中保持科学严谨,深入探讨了公共治理环境下数字化对舆情治理效率的影响,但仍存在一定的局限性。未来可以从以下两个方面进行拓展研究:第一,本文是通过政务头条号数量、在线政府指数及政务微博认可度指数等六个指标测算舆情治理效率,未来可以考虑进一步体现舆情应对速度、应对方法及应对效果等,完善舆情治理效率的衡量方式;第二,本文选择公共治理的调节效应分析,而数字化与舆情治理效率之间可能还有其他调节变量,如其他社会组织、中介组织等,未来可以对这些调节变量进行研究,进而对数字化对舆情治理效率影响形成更全面的认知。