程 灝， 趙 冰， 方立媛

(青島理工大學 管理工程學院， 山東 青島 266520)

中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會報告中明確指出，人民日益增長的美好生活需要和不平衡、不充分的發(fā)展之間的矛盾已經(jīng)成為現(xiàn)階段我國社會的主要矛盾。而人民日益增長的美好生活需要涵蓋了對線上公共服務的更高層次的需求[1]。近年來，國家出臺加快建設線上公共服務平臺的各項政策，傾注人力物力打造“透明”政府，促進線上政務信息公開、數(shù)據(jù)資源共享和部門協(xié)同辦理事項，為公眾參與社會治理提供了更多的便利渠道[2]。然而現(xiàn)實中，公眾對政府公共服務網(wǎng)站建設的關注度有待提高，線上公共服務平臺現(xiàn)有的功能尚不能完全滿足公眾需求，因此亟需通過動態(tài)刻畫公眾需求的變化來發(fā)現(xiàn)公眾線上參與情況以及平臺建設的不足之處。AnyLogic建模方法能夠即時呈現(xiàn)具有行為、知識和目標的主體之間的相互交流。同樣地，公眾線上公共服務需求行為具備一定的層次結構和交互性，個體需求行為的選擇與變化會受到他人影響。因此，可以利用AnyLogic建模方法構建基于政務網(wǎng)絡平臺的公眾線上需求行為動態(tài)測度模型，直觀地反映公眾線上需求動態(tài)。這有助于政府提高精準化服務質(zhì)量，為公眾提供更優(yōu)質(zhì)便民的公共服務平臺。

一、研究綜述

國務院發(fā)布的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》明確提出，推進政府網(wǎng)絡數(shù)據(jù)資源共享與統(tǒng)一開放，并要求2020年底前逐步實現(xiàn)民生保障等相關領域政府數(shù)據(jù)集的對外開放，實現(xiàn)線上與線下一體化的公共服務模式，實現(xiàn)“一網(wǎng)通辦”，運用大數(shù)據(jù)提升公共服務質(zhì)量。

公眾需求視角的公共服務研究一直為學界所關注?；诰W(wǎng)絡分析ANP方法，徐光等(2016)研究公眾對政務信息公開各項工作的滿意程度，發(fā)現(xiàn)導致公眾滿意度低的突出問題，以此作為理清各項工作主次關系、完善公共服務的參考依據(jù)[3]。錢麗等(2016)通過構建“互聯(lián)網(wǎng)+政務服務”多維度公眾采納模型，發(fā)現(xiàn)重點關注并滿足公眾個性化需求能夠有效促進公眾采納[4]?；诠妳⑴c政務決策的視角，唐曉陽等(2016)認為應將公共服務與公眾參與有機結合，最大限度地滿足公眾知情需求[5]。立足于大數(shù)據(jù)時代背景，后向東(2016)提出加快推動政務數(shù)據(jù)化，擴大數(shù)據(jù)服務的覆蓋面，以期實現(xiàn)數(shù)據(jù)“跑路”代替群眾“跑腿”[6]。孔守斌等(2017)提出構建基于云計算的地方政務信息資源共享平臺，以期為公眾提供即時便捷的全網(wǎng)通辦式服務[7]。從政務信息資源共享視角出發(fā)，張佳慧(2017)提出未來應該以社會公眾的現(xiàn)實需求為導向，整合碎片化問題，構建統(tǒng)一規(guī)范的公共服務平臺，加快推進數(shù)據(jù)資源互聯(lián)共享的整體性治理模式[8]。王玉龍等(2018)認為，基本公共服務的發(fā)展瓶頸在于缺乏對公眾真實需求的識別，提出應通過數(shù)據(jù)治理深入識別公眾需求，基于用戶數(shù)據(jù)分析技術實時觀測群體行為動態(tài)，切實回應公眾真正所需[9]。在收集統(tǒng)計2007—2017年電子政務訴求件的基礎上，李永忠等(2018)利用共詞分析法對公眾需求主題與關注度趨勢進行了研究，發(fā)現(xiàn)了亟需提升公眾關注熱度的公共服務領域，以期改善該領域公共服務的供給質(zhì)量[10]。

鑒于體制的差異，國外的研究聚焦于電子政務，由于公共服務與電子政務的內(nèi)涵與外延不盡相同，因此應更多關注電子政務用戶采納模型及影響技術問題[11-15]。同時有資料表明，國內(nèi)主要通過理念引領和政策解讀來研究如何建設人民群眾滿意的服務型政府，且擁有較強的制度優(yōu)勢；而國外則在理論技術和實際應用方面擁有豐富的經(jīng)驗，形成了相對系統(tǒng)科學的指導框架。

研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段公眾對線上公共服務的需求日益增長，對于建設統(tǒng)一完善、一網(wǎng)通辦的線上公共服務平臺的呼聲越來越高。AnyLogic工具能夠以模塊化的方式快速構建復雜交互式動態(tài)仿真，即時呈現(xiàn)具有行為、知識和目標的主體之間的相互交流。然而目前鮮有學者將其運用到公共服務領域，故將公眾網(wǎng)上行為模型與AnyLogic工具集成交互操作，對公眾需求行為進行動態(tài)測度，有助于觀測公眾對線上公共服務的反響和行為變化，發(fā)現(xiàn)供需雙方現(xiàn)存問題。

因此，基于政務網(wǎng)絡平臺的真實數(shù)據(jù)識別公眾需求行為層次，并以此利用AnyLogic建模工具對各地政府線上公共服務需求行為的情況進行刻畫，在理論角度具有極其深遠的研究意義，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，在理論上充分落實習近平提出的網(wǎng)絡群眾路線方針，提高對人民日益增長的美好生活需要的深刻認識，推動公共服務從政府供給導向向群眾需求導向轉(zhuǎn)變；第二，拓展線上公共服務的研究視野，優(yōu)化研究方法，將線上實測數(shù)據(jù)與模型驅(qū)動相結合，動態(tài)反映公眾需求；第三，直觀反映線上公共服務存在的問題，便于及時發(fā)現(xiàn)公眾需求，弱化政府與公眾之間缺乏必要交互性的矛盾。

二、行為識別及模型構建

(一) 行為識別

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代和大數(shù)據(jù)治理背景下，公眾線上行為與公眾需求具備內(nèi)在的邏輯一致性。公眾是線上公共服務重要的參與主體，通過公眾線上參與行為數(shù)據(jù)深入識別公眾需求，能夠有效提高公共服務供給側(cè)對公眾需求的精準辨識度[9]。通過對不同城市的線上政務服務平臺的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)公眾使用平臺主要包括瀏覽、下載、評價與分享四種需求行為，并且這四種需求行為具有一定的層次性，具體如圖1所示。

圖1 公眾線上公共服務需求行為層次

(二) 模型構建

1. 狀態(tài)劃分

經(jīng)典傳染病傳播SIR模型擴展成SEIR模型，考慮了潛伏者的影響，將范圍內(nèi)的人群分為三類：S類，易感染者(Susceptible)；I類，感染者(Infective)；R類，免疫者(Removal)；E類，潛伏者(Exposed)。SEIR模型結構如圖2所示。

圖2 經(jīng)典SEIR模型結構

公眾線上公共服務需求行為變化與SEIR模型具有很高的相似性。結合公眾線上行為的實際情況對經(jīng)典SEIR模型進行創(chuàng)新，構建VDGS公眾需求動態(tài)測度模型，將公眾線上公共服務需求行為層次劃分為以下四種狀態(tài)：

(1) 瀏覽節(jié)點：瀏覽態(tài)V(Visitor)，指僅對政府公共服務平臺進行瀏覽，暫處于關注表層的公眾，其行為容易受到評分者的影響。

(2) 下載節(jié)點：下載態(tài)D(Downloader)，指通過細致瀏覽后下載所需公共服務資源的公眾，此類公眾尚處在數(shù)據(jù)使用階段。在現(xiàn)實中，政府公共服務平臺只允許已實名注冊的用戶下載數(shù)據(jù)。

(3) 評價節(jié)點：評分態(tài)G(Grader)，指依據(jù)自身使用體驗對平臺進行線上評分的公眾。在現(xiàn)實中，政府公共服務平臺只允許已下載過數(shù)據(jù)的注冊用戶進行評分，并且一個用戶只限評分一次。

(4) 分享節(jié)點：分享態(tài)S(Sharer)，指完成一系列辦理事項并進行線上評分，或者由于其他原因只瀏覽或下載，但并未評分的公眾。無論服務事項是否辦理完成、是否滿意，公眾都會向外界分享自己的體驗，影響尚未接觸平臺的第三方的看法與行為。

2. 狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則

在現(xiàn)實中，部分群眾只是瀏覽公共服務平臺，并不會下載數(shù)據(jù)；同樣，已下載數(shù)據(jù)的部分群眾也不會對平臺打分。這兩類公眾直接轉(zhuǎn)變?yōu)榉窒響B(tài)，向外界分享自己的體驗，通過口碑傳播去影響外界不知情的群眾。同樣，分享態(tài)的部分群眾可能會再次使用公共服務平臺，產(chǎn)生新的下載需求。據(jù)此，線上公共服務需求動態(tài)測度模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則如下。

規(guī)則1：瀏覽態(tài)V對政府公共服務平臺進行詳細瀏覽和篩選，并受線上評分的影響，經(jīng)過一段時間后下載所需的數(shù)據(jù)，從而以轉(zhuǎn)化率r1轉(zhuǎn)變?yōu)橄螺d態(tài)D；同時，如果沒有找到所需數(shù)據(jù)或者不感興趣，則瀏覽態(tài)V以轉(zhuǎn)化率r4轉(zhuǎn)變?yōu)榉窒響B(tài)S。

規(guī)則2：下載態(tài)D根據(jù)使用體驗對公共服務平臺進行評分，從而轉(zhuǎn)變?yōu)樵u分態(tài)G；同時，如果下載態(tài)D由于體驗性差或其他原因失去評分意愿，則不會進行線上評分，直接轉(zhuǎn)變?yōu)榉窒響B(tài)S。下載態(tài)D以轉(zhuǎn)化率r2轉(zhuǎn)變?yōu)樵u分態(tài)G，以轉(zhuǎn)化率r5轉(zhuǎn)變?yōu)榉窒響B(tài)S。

規(guī)則3：評分態(tài)G已完成前三個基本需求行為，以轉(zhuǎn)化率r3直接轉(zhuǎn)變?yōu)榉窒響B(tài)S。

規(guī)則4：在平臺數(shù)據(jù)更新、自身新需求、政府宣傳等因素共同推動作用下，分享態(tài)S產(chǎn)生新的下載需求，以轉(zhuǎn)化率r6再次轉(zhuǎn)變?yōu)橄螺d態(tài)D。

應用AnyLogic建模工具，構建公眾線上公共服務需求動態(tài)測度模型。在AnyLogic模型中，存量表示節(jié)點狀態(tài)的積累和特征，流量表示節(jié)點狀態(tài)的轉(zhuǎn)化率。VDGS模型結構如圖3所示，AnyLogic微分方程如式(1)所示。

圖3 VDGS模型結構

(1)

式中：V(t)表示瀏覽節(jié)點密度，即瀏覽態(tài)人數(shù)占總?cè)藬?shù)的百分比；D(t)表示下載節(jié)點密度；G(t)表示評價節(jié)點密度；S(t)表示分享節(jié)點密度；V(t)+D(t)+G(t)+S(t)=1；r1～r6表示各節(jié)點之間的變化率，用每單位時間內(nèi)流動的存量表示，0≤r1，r2，…，r6≤1。

3. 線上響應度系數(shù)要素分析

通過挖掘各市政府數(shù)據(jù)開放平臺的共性，建立公眾線上響應度系數(shù)要素分析表(見表1)，以反映公眾實際獲取的線上公共服務水平以及公眾需求行為，并據(jù)此計算公眾響應度系數(shù)。

4. 模型假設與定義

應用AnyLogic模型對公眾線上公共服務需求行為變化進行分析，對網(wǎng)絡空間范圍進行假設與參數(shù)定義。

假設1網(wǎng)絡空間內(nèi)一定數(shù)量群眾的線上需求行為變化情況。各節(jié)點密度相互依賴，與現(xiàn)實中公眾之間的交互和影響相對應。

假設2鑒于平臺數(shù)據(jù)每日更新，故選取2018年8月1日至31日期間地方政府公共服務平臺的公眾需求行為數(shù)據(jù)作為節(jié)點存量。初期，在小范圍網(wǎng)絡空間內(nèi)瀏覽態(tài)用戶的行為選擇會受評分態(tài)用戶的影響。

定義1響應系數(shù)q描述既定規(guī)則和假設條件下公眾實際獲取線上公共服務水平的程度[1]，同時反映公眾線上參與程度，即表示瀏覽者被評分者影響而改變需求行為的概率。為強調(diào)數(shù)據(jù)的客觀性，避免權重設定的主觀性，得出響應度系數(shù)q的計算步驟。

表1 公眾線上響應度系數(shù)要素解釋

第一步，將原始數(shù)據(jù)無量綱化，即

(2)

第二步，對第i個城市的n個二級要素的無量綱化數(shù)值取均值，得到響應度系數(shù)q，即

(3)

定義2評價節(jié)點密度G(t)描述某市評分人數(shù)的密度，由于一個用戶只限評分一次，因此可以反映實際獲取線上公共服務且主動參與評價的人數(shù)。其初始值G(0)由評分量B4無量綱化處理后的數(shù)值確定；瀏覽節(jié)點V(t)初始值為1-G(0)。

定義3日均接觸率ContactRate描述傳播階段每人每天平均與他人發(fā)生接觸的接觸率。由于一個人可以同周圍多個人交流，因此ContactRate值可以大于1，根據(jù)實際統(tǒng)計分析設定ContactRate=1.25。

定義4對流量(節(jié)點狀態(tài)轉(zhuǎn)化率)r1定義公式，即

轉(zhuǎn)化率r1=評分態(tài)密度×ContactRate×

q×瀏覽態(tài)密度/總?cè)藬?shù)密度

(4)

定義5對流量(節(jié)點狀態(tài)轉(zhuǎn)化率)ri定義公式，即

(5)

式中：i=2，3，…，6；ti-1表示對應節(jié)點狀態(tài)持續(xù)期。根據(jù)實際統(tǒng)計分析，分享態(tài)S公眾再次使用平臺，轉(zhuǎn)化為下載態(tài)D平均經(jīng)歷的時間相對于其他持續(xù)期較長，故設定t1=7、t2=7、t3=7、t4=10、t5=15。節(jié)點狀態(tài)持續(xù)期t值越大，節(jié)點轉(zhuǎn)化率r越小。

通過連接存量和定義流量式(1)、(4)、(5)，構建基于AnyLogic的VDGS公眾線上需求行為動態(tài)測度模型，主界面如圖4所示。

圖4 VDGS公眾線上需求行為動態(tài)測度模型界面

三、實證分析

1. 數(shù)據(jù)選取與處理

選擇5個計劃單列市作為研究對象，源于計劃單列市特殊的政治經(jīng)濟地位；同時，貴陽市是全國首個大數(shù)據(jù)中心城市，率先建立了地級市一體化政府數(shù)據(jù)開放平臺。因此，選取貴陽和5個計劃單列市的政府網(wǎng)絡數(shù)據(jù)開放平臺進行實測。在研究期間，由于大連市和廈門市政府數(shù)據(jù)開放平臺尚在建設完善之中，缺少研究所需的相關數(shù)據(jù)。最終選取貴陽市、青島市、寧波市和深圳市4個網(wǎng)絡數(shù)據(jù)開放較全面的城市作為研究對象。2018年8月1日至31日收集的4市原始數(shù)據(jù)如表2所示。

通過式(2)、(3)得到3市響應度系數(shù)q和評價節(jié)點密度初值G(0)，具體如表3所示。

表2 4市公眾線上響應度系數(shù)實測數(shù)據(jù)

表3 相關參數(shù)值

2. 實測結果圖形

分別對貴陽市、青島市、寧波市和深圳市進行實測，AnyLogic模型運行30天(虛擬時間)呈現(xiàn)的動態(tài)變化曲線圖像如圖5所示。

圖5 4城市公眾線上公共服務需求行為變化曲線

3. 數(shù)據(jù)分析

由圖5可知，4個城市各節(jié)點密度曲線的變化趨勢略有差別，其中圖5a、5b較為相似。4個城市瀏覽態(tài)V密度均呈現(xiàn)下降趨勢，逐漸趨近于0，圖5a、5b、5c初始密度較大，下降幅度也較大；下載態(tài)D密度上升直至趨近于0.2，圖5a、5b上升速度快，較早達到穩(wěn)定點；圖5c的評分態(tài)G密度先緩慢下降后上升，最終趨近于0.2，圖5a、5b、5d則呈現(xiàn)下降趨勢；分享態(tài)S均逐漸上升，超過0.6后趨于穩(wěn)定。

可見，受線上評價的影響，瀏覽者不再對政府公共服務平臺持觀望狀態(tài)，實際獲取政府線上公共服務的人數(shù)逐漸增多，最終有超過60%的群眾轉(zhuǎn)變?yōu)榉窒響B(tài)向外界分享線上體驗。該現(xiàn)象表明，群眾的線上評分會對其他群眾的接納態(tài)度和行為選擇產(chǎn)生明顯影響。因此，可以通過展現(xiàn)公共服務網(wǎng)站的實用性內(nèi)容和良好形象促進公眾為線上公共服務宣傳助力，以期實現(xiàn)公共服務“全網(wǎng)通辦”的應用普及。

通過對圖形數(shù)據(jù)的不同特征進行分析可知：

(1) 初期，貴陽市、青島市和寧波市的評價節(jié)點密度較小，兩市公眾參與線上評分的積極性較低，而深圳市主動參與線上評分的人數(shù)較多，說明該市公眾更愿意表達民意，發(fā)揮民智，參與線上公共服務的改進和建設。

(2) 貴陽市、青島市和寧波市瀏覽節(jié)點密度初始值較大，反映了公眾對政府公共服務平臺的關注熱情較高；而深圳市瀏覽節(jié)點密度初始值較小，反映了深圳市政府宣傳力度不足，應有針對性地加大宣傳力度，提高平臺知名度。

(3) 貴陽市與青島市各節(jié)點曲線變化最為相近，公眾響應度系數(shù)均較高，反映了貴陽、青島兩市政務網(wǎng)絡平臺建設水平相近且建設較為完善，網(wǎng)絡開放數(shù)據(jù)能夠較好地迎合公眾需求，公眾參與熱情高。深圳市公眾響應度最高，反映了深圳市政府網(wǎng)絡開放數(shù)據(jù)很好地滿足了公眾需求，平臺能夠及時發(fā)布公眾密切關注和真正所需的線上信息，但宣傳程度和應用普及度有待加強。其應借助網(wǎng)絡新媒體提升線上公共服務的影響力，實施符合新時代潮流、線上線下相結合的推廣方案，吸引更多群眾參與線上公共服務體驗。寧波市相對落后，需找準與公眾需求的契合點，并借鑒其他城市相對完善的公共服務平臺建設經(jīng)驗，提高線上公共服務的精準化與個性化水平。需要說明的是，測度數(shù)據(jù)結果與《2017中國地方政府數(shù)據(jù)開放平臺報告》排名結果相似，驗證了公眾線上公共服務需求行為的層次性及模型工具的合理性。

四、結 語

當前全國統(tǒng)一的政府數(shù)據(jù)開放共享平臺尚待建立與完善。依據(jù)實測數(shù)據(jù)分析，公眾線上公共服務領域的供給與需求的矛盾依然很突出，線上公共服務供給無法滿足公眾日益增長和多樣化的需求；不同城市的公眾需求與線上公共服務的匹配程度有所不同，但各市公眾不再對線上公共服務持觀望狀態(tài)，更多群眾產(chǎn)生了使用意愿。

因此，應從公眾需求側(cè)發(fā)現(xiàn)政府供給側(cè)存在的問題，推動公共服務從政府供給導向向群眾需求導向轉(zhuǎn)變，從“線下跑、往返跑”向“網(wǎng)上辦、零跑腿”轉(zhuǎn)變，全面推進“一網(wǎng)通辦”。利用大數(shù)據(jù)技術研發(fā)公眾需求即時觀測與分析功能，加快實現(xiàn)政務服務大數(shù)據(jù)的平民化與動態(tài)可視化。測度數(shù)據(jù)表明，可以進一步深入研究參數(shù)調(diào)整對關鍵節(jié)點的影響效果，將公眾需求融入線上公共服務平臺建設，提高公共服務精準化質(zhì)量。