錢麗，王敏

(1.安徽建筑大學(xué) 公共管理學(xué)院，安徽 合肥 230601；2.安徽建筑大學(xué)城市管理研究中心，安徽 合肥 230601)

0 引言

人工智能在移動政務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，有效緩解了政府公共服務(wù)人力資源緊張問題，不僅提高了政務(wù)服務(wù)效率和水平，也提升了公眾參與社會治理的積極性。移動政務(wù)所具有的移動性和便捷性特點促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”的整體發(fā)展，成為人工智能時代政府的一種新的服務(wù)模式。當(dāng)前國家把移動政務(wù)的智能化水平建設(shè)提升到戰(zhàn)略高度，要求重構(gòu)政府服務(wù)流程和政府運作，打造服務(wù)型、整體型政府，通過政府主導(dǎo)和公眾參與等方式創(chuàng)新社會治理體制，實現(xiàn)政府治理與公眾參與的良性互動，推進(jìn)社會治理的智能化、精細(xì)化、多元化[1，2]。2017 年國務(wù)院在新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃中提出，大力發(fā)展電子政務(wù)的智能應(yīng)用，開發(fā)適于政府服務(wù)與決策的人工智能平臺，加強政務(wù)信息資源整合和公共需求精準(zhǔn)預(yù)測，暢通政府與公眾的交互渠道[3]。2018 年國務(wù)院發(fā)布“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”改革實施方案，提出運用人工智能技術(shù)在復(fù)雜社會問題研判、風(fēng)險預(yù)警、應(yīng)急處置、政策評估等重大戰(zhàn)略決策方面推廣應(yīng)用，提升政務(wù)服務(wù)效能[4]。人工智能背景下，公眾的認(rèn)知與需求發(fā)生結(jié)構(gòu)性的轉(zhuǎn)變，移動政務(wù)智能化水平能否滿足用戶需求是服務(wù)的關(guān)鍵所在，因此，分析人工智能背景下移動政務(wù)公眾采納意愿具有重要的現(xiàn)實意義。

1 文獻(xiàn)回顧

國外學(xué)者研究公眾采納行為的影響因素，主要是基于技術(shù)接受、信息系統(tǒng)持續(xù)使用、信任理論模型的拓展研究。Hujra、Aloudat[5]提出了整合技術(shù)接受模型，將使用信息系統(tǒng)的意圖和后續(xù)使用行為歸納為預(yù)期性能、預(yù)期努力、社會影響和便利條件等4 個方面。Fan、Bhattacherjee[6]等人在技術(shù)接受模型中引入了消費者行為的期望確認(rèn)理論，認(rèn)為用戶的滿意程度積極影響其持續(xù)使用意愿，提出了信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型。Anas、Katina[7]等人對應(yīng)急管理中電子政務(wù)的社會接受度的問題進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)用戶采納行為受到個人意愿、系統(tǒng)有用性、以及平臺移動性等因素決定。Nisreen、Izzeldin[8]等人認(rèn)為公眾采納體現(xiàn)了移動政務(wù)服務(wù)的應(yīng)用價值，通過分析發(fā)現(xiàn)用戶接受程度、系統(tǒng)有用性、以及用戶體驗影響公眾采納行為，需要重視用戶需求來提升公眾采納體驗。Cyan、Price[9]等人在研究公眾采納行為過程中，認(rèn)為用戶信任因素會直接影響公眾采納意向，信任在需求與使用行為之間發(fā)揮著關(guān)鍵性的中介作用。Srivastava、Thompson[10]等人將對互聯(lián)網(wǎng)的信任的概念擴展為對技術(shù)信任，結(jié)合技術(shù)接受模型、信任理論以及服務(wù)質(zhì)量理論等理論構(gòu)建研究模型，發(fā)現(xiàn)技術(shù)信任、服務(wù)質(zhì)量是影響公眾采納意向的主要因素。

國內(nèi)有關(guān)公眾采納基礎(chǔ)理論模型的研究，主要在已有采納模型基礎(chǔ)上進(jìn)行本土化整合研究。劉玲利、王冰[11]等在技術(shù)接受模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建電子政務(wù)公眾接受和持續(xù)使用綜合模型，發(fā)現(xiàn)感知有用性、信息質(zhì)量和期望影響用戶接受和持續(xù)使用意愿。朱多剛、郭俊華[12]分析影響公眾使用移動政務(wù)的關(guān)鍵因素，發(fā)現(xiàn)政府信任和IT 自我效能顯著影響公眾采納意向。陳振嬌，徐芳俐[13]等人研究電子政務(wù)服務(wù)質(zhì)量和用戶需求之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)信息服務(wù)質(zhì)量對市民持續(xù)使用意向有顯著正向影響。汪岳新[14]研究政務(wù)微信用戶采納行為的影響因素，發(fā)現(xiàn)移動政務(wù)的移動性正向影響用戶的感知易用性，感知易用性又正向影響用戶的使用意愿。呂欣等[15]認(rèn)為信息安全感知是指在涉及到網(wǎng)上納稅、個人身份認(rèn)證等服務(wù)項目時，政務(wù)系統(tǒng)環(huán)境能夠保障個人隱私安全，研究發(fā)現(xiàn)信息安全因素直接影響公眾采納意愿。徐曉林、張梓妍[16]研究公眾信任、政務(wù)服務(wù)質(zhì)量與持續(xù)使用意向之間的邏輯關(guān)系時發(fā)現(xiàn)公眾信任顯著影響政務(wù)服務(wù)中心信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量。何哲[17]認(rèn)為人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)政府的主體、行為模式、組織運作等都產(chǎn)生了深刻的影響，促進(jìn)傳統(tǒng)政府正在從單一的自然人的政務(wù)智慧集合逐漸演化為人機高度融合的泛政務(wù)智慧體系，形成人與人工智能密切融合的新的社會文明形態(tài)。陳濤，冉龍亞[18]等認(rèn)為人工智能技術(shù)具有應(yīng)用于政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的優(yōu)越性，在身份認(rèn)證、在線客服、信息搜索等方面有廣闊的應(yīng)用前景，提出加大研發(fā)利用力度、提升管理服務(wù)水平、加強數(shù)據(jù)安全保護(hù)以及建構(gòu)倫理法律體系等多個方面，推動公眾使用智能化政務(wù)服務(wù)。

綜上所述，已有文獻(xiàn)主要基于技術(shù)接受、信息系統(tǒng)持續(xù)使用、信任理論模型研究電子政務(wù)公眾采納行為，為本文提供一定的理論依據(jù)，但依然存在一些局限性：一是移動政務(wù)和傳統(tǒng)電子政務(wù)之間的關(guān)系缺乏充分的討論，移動政務(wù)相關(guān)理論構(gòu)建不夠完善，移動政務(wù)公眾采納影響因素的分析比較“碎片化”，缺乏人工智能技術(shù)對公眾采納行為的影響，人工智能技術(shù)應(yīng)用程度決定移動政務(wù)的服務(wù)水平，也成為影響公眾采納意愿的重要因素；二是研究模型只能靜態(tài)研究公眾采納行為規(guī)律，無法評估不同時期公眾不斷變化的需求行為，在一定程度上忽視了人工智能時代背景下公眾采納行為的變化，很少從公眾心理和行為角度深化分析移動政務(wù)服務(wù)公眾需求，以及公眾采納影響因素的演變規(guī)律。針對以上問題，本文從感知信任、人工智能外部環(huán)境、公眾滿意度層面多維度分析人工智能背景下移動政務(wù)公眾采納意愿的影響因素，構(gòu)建具有可操作性并且可迭代應(yīng)用的公眾采納模型，從公眾心理和行為角度深入分析公眾采納行為的演變規(guī)律。

2 研究假設(shè)與模型構(gòu)建

2.1 假設(shè)分析

基于以上文獻(xiàn)分析，本文結(jié)合移動政務(wù)服務(wù)智能化特點，從感知信任、外部環(huán)境、用戶滿意度方面進(jìn)行研究假設(shè)。

(1)感知信任方面。Niehaves[19]等人將對互聯(lián)網(wǎng)的信任的概念擴展為對安全信任，結(jié)合技術(shù)接受模型、信任理論以及服務(wù)質(zhì)量理論等理論構(gòu)建研究模型，發(fā)現(xiàn)信息安全信任、服務(wù)質(zhì)量是影響公眾參與意向的主要因素。芮國強、宋典[20]認(rèn)為政府服務(wù)能力體現(xiàn)公眾對政府提供優(yōu)良服務(wù)的意愿和能力的主觀評價，影響政府信任，如果公眾感知政府服務(wù)能力越高，那么對政府信任程度也會提高，采納政務(wù)服務(wù)意愿就會越強。通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)，公眾對服務(wù)的感知信任是采納的前提條件，感知信任包括政府信任以及信息安全信任。其中政府信任主要是指公眾對政府的執(zhí)行力、服務(wù)能力等方面的信任，信息安全信任是指公眾對互聯(lián)網(wǎng)信息安全、服務(wù)機制、以及法律規(guī)章等方面的信任。

綜上，提出以下研究假設(shè)：

TG：政府信任因素正向影響公眾采納意愿。

TI：信息安全信任因素正向影響公眾采納意愿。

(2) 外部環(huán)境方面。錢麗、王永[21]分析“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”公眾采納行為的影響因素，發(fā)現(xiàn)社會影響、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)因素正向影響用戶采納意愿。人工智能技術(shù)應(yīng)用在移動政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域，不僅提升了決策的科學(xué)性，也改善了服務(wù)的針對性和主動性，使公眾獲得更多的安全感和滿足感，人工智能技術(shù)是推動政府轉(zhuǎn)型、提升政務(wù)服務(wù)效率、增強用戶體驗的重要手段[22]，因此，公眾采納移動政務(wù)服務(wù)也受到人工智能技術(shù)優(yōu)勢的影響。鑒于上述討論，提出以下研究假設(shè)：

SI：社會影響因素正向影響公眾采納意愿。

TS：人工智能技術(shù)因素正向影響公眾采納意愿。

(3)用戶滿意度方面。通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)，用戶滿意是指用戶對移動政務(wù)服務(wù)智能化水平做出整體性評價后形成的滿足程度，包括感知有用性和移動性，也就是用戶使用政務(wù)服務(wù)平臺感到便捷，并且能夠提高辦事效率、降低辦事成本[23，24]。移動政務(wù)智能化是以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，集約化大數(shù)據(jù)平臺為依托，通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)政府與公眾之間的信息交換、業(yè)務(wù)辦理的交互平臺?；谝陨戏治觯岢鲆韵录僭O(shè)：

PU：感知有用性因素正向影響公眾采納意愿。

PM：移動性因素正向影響公眾采納意愿。

2.2 研究模型構(gòu)建

通過以上假設(shè)，本文選取政府信任、信息安全信任、社會影響、人工智能技術(shù)優(yōu)勢、感知有用性、移動性等特性作為公眾采納意愿的影響因素，從多維角度分析公眾采納行為。如圖1 所示。

圖1 公眾采納模型設(shè)計

3 研究設(shè)計與實證分析

3.1 問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集

本研究結(jié)合人工智能技術(shù)背景，分析公眾采納意愿的影響變量，采用問卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)，調(diào)查安徽省不同企業(yè)、政府、學(xué)校、醫(yī)院等社會群體和社會組織的成員，這些社會成員大部分有登錄移動政務(wù)平臺辦事的經(jīng)歷。問卷分為兩部分：第一部分為人口統(tǒng)計學(xué)變量，包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)4 個題項。在選擇調(diào)查對象時涉及不同的性別、職業(yè)和受教育程度的調(diào)查人群，要求被調(diào)查對象對各問題表明態(tài)度，例如對移動政務(wù)的安全信任、政府信任感知、移動平臺便捷性感知、人工智能技術(shù)應(yīng)用滿意度等測量進(jìn)行評價。第二部分為使用行為變量。第二部分的所有測量題項(參見表1)都采用Likert5 點量表，“1”不感興趣，“2”沒有關(guān)注，“3”同意，“4”接受，“5”采納。此次調(diào)查問卷共計發(fā)放820 份，剔除無效問卷，最終回收有效問卷720 份，有效回收率約為88%。在有效問卷中，男性占57%，女性占43%；教育程度方面，本科及以上占62%；公眾職業(yè)方面，公司職員占比最大，達(dá)到45%，社會組織方面，企業(yè)占比28%。

變量定義與測量：借助安徽移動政務(wù)“皖事通”APP 平臺，分析人工智能時代背景下移動政務(wù)公眾采納行為的影響因素，主要從感知信任，外部影響，用戶滿意度等方面展開變量測量，對各變量的定義如表1。

感知信任方面的測量：政府信任、信息安全信任兩個變量。

外部環(huán)境方面的測量：社會影響、人工智能技術(shù)優(yōu)勢兩個變量。

用戶滿意的測量：感知服務(wù)的有用性、移動性兩個變量。

表1 測量變量

3.2 實證分析

實證分析采用SPSS 和LISREL 統(tǒng)計工具，對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信度、效度分析，驗證假設(shè)變量之間的關(guān)聯(lián)性，利用結(jié)構(gòu)方程來統(tǒng)計采納模型中路徑系數(shù)，識別公眾采納意愿的影響程度。

3.2.1 信度分析

信度分析主要用來度量檢測結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性和可靠性，確保測量誤差對結(jié)果的影響盡可能的小。采用Cronbach’sAlpha 內(nèi)部一致性系數(shù)進(jìn)行信度檢驗，剔除CITC 值小于0.5 的指標(biāo)題項，調(diào)查問卷所包含變量介于0.724～0.836 之間，并且問卷整體Cronbach’sAlpha 值為0.926，如表2 所示，充分表明該調(diào)查問卷具有較高信度。

表2 公眾采納意愿信度分析

3.2.2 效度分析

對于問卷的效度分析主要釆用了內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度。本研究所開發(fā)的調(diào)查問卷基于大量文獻(xiàn)回顧的基礎(chǔ)上設(shè)計，參照了移動政務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)接受模型、信任理論、信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型，保證了問卷中的每個問題都有明確的依據(jù)。而且調(diào)查問卷接受了電子政務(wù)專家和調(diào)查對象開發(fā)者與推廣者的修改建議，并根據(jù)預(yù)調(diào)查的結(jié)果進(jìn)行了較好的修改。調(diào)查問卷開發(fā)過程的嚴(yán)謹(jǐn)性確保了其內(nèi)容的有效性，即調(diào)查問卷具有較高的內(nèi)容效度。

結(jié)構(gòu)效度分析主要采用因子分析方法對問卷結(jié)構(gòu)效度進(jìn)行檢驗，首先通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行度量和球形度檢驗決定數(shù)據(jù)是否適用于因子分子。采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett 的球形檢驗方法來檢驗，如表3 公眾采納意愿的KMO 測量值為0.949，Bartlett 球形檢驗的卡方值分別為4357(自由度為190)，且非常顯著，兩者均表明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

表3 公眾采納意愿 KMO、Bartlett檢驗

采用主成分分析方法進(jìn)行驗證性因子分析，把因子載荷值大于1 的題項或者小于0.5 的題項刪除。最終公眾采納意愿的因子載荷如表4 所示，表中各變量的因子載荷系數(shù)均大于0.5，均滿足了學(xué)術(shù)界通過驗證所提出的最低數(shù)值要求，充分說明了本研究所用調(diào)查問卷具有較好的收斂效度和區(qū)別效度，即問卷具有較好的結(jié)構(gòu)效度。

表4 公眾采納意愿主成分因子載荷

3.3.3 結(jié)構(gòu)模型分析

利用軟件LISREL 工具對結(jié)構(gòu)方程模型各潛在變量進(jìn)行路徑分析，各潛變量路徑分析及驗證結(jié)果由表5 可知，由于社會影響對公眾采納意愿的顯著性水平0.096＞0.05，表示社會影響對公眾采納意愿影響不顯著。

除了SI-＞AD 路徑(社會影響→公眾采納意愿)不顯著以外，其他路徑均較顯著，驗證了假設(shè)TG-＞AD、TI-＞AD、TS-＞AD、PU-＞AD、PM-＞AD 成立，即政府信任、信息安全信任、人工智能技術(shù)優(yōu)勢、有用性、移動性因素顯著正向影響公眾采納意愿。結(jié)構(gòu)方程模型如圖2 所示：

表5 路徑分析及驗證結(jié)果

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型

4 研究結(jié)論與啟示

實證分析表明政府信任、信息安全信任的路徑系數(shù)分別為0.38、0.42，說明政府信任、信息安全信任顯著影響公眾采納意愿。政府在進(jìn)行社會治理和提供移動政府服務(wù)過程中，對用戶個人隱私的保護(hù)，不僅影響社會公眾對政府職能部門的信任，還影響著公眾對信息安全的信任，公眾只有信任政府和政務(wù)信息服務(wù)環(huán)境，才會主動采納移動政務(wù)服務(wù)。與此同時，移動政務(wù)在提供身份認(rèn)證，PIN 碼認(rèn)證、短信驗證碼認(rèn)證、指紋認(rèn)證、人臉識別等認(rèn)證服務(wù)時，其安全性因素也影響公眾采納行為，人工智能技術(shù)和方法在身份認(rèn)證領(lǐng)域的深入應(yīng)用是解決身份認(rèn)證安全性的有效手段。因此，需要利用人工智能技術(shù)優(yōu)化政府服務(wù)流程、加強移動政務(wù)信息安全建設(shè)，贏得公眾信任。一方面，利用人工智能技術(shù)改善認(rèn)證服務(wù)、鑒別用戶個人身份，包括對用戶的憑證識讀與身份認(rèn)證，為用戶登錄網(wǎng)上辦事系統(tǒng)提供可信的身份驗證，并且加強不同區(qū)域、行業(yè)和部門之間身份認(rèn)證的互通互認(rèn)，以身份標(biāo)識結(jié)合數(shù)字證書作為網(wǎng)上統(tǒng)一身份憑證，建立多種便民登錄方式的身份信任通道。另一方面，確保各方主體信息在網(wǎng)絡(luò)傳遞中的安全性，從而滿足公眾對于移動政務(wù)大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的需求。同時加強人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在應(yīng)急管理、公共安全、精準(zhǔn)推送服務(wù)等方面的應(yīng)用，也為公眾帶來高效便利的移動政務(wù)服務(wù)。

社會影響的路徑系數(shù)0.15，表明社會影響對公眾采納沒有顯著影響。人工智能技術(shù)路徑系數(shù)為0.48，表明人工智能技術(shù)優(yōu)勢對公眾采納意愿產(chǎn)生顯著影響。人工智能技術(shù)在移動政務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，不僅提高了公共服務(wù)的效率，也改善了服務(wù)的主動性和針對性，有效解決了政府公共服務(wù)領(lǐng)域緊張的人力資源問題，同時促進(jìn)公共服務(wù)透明化，改善了與用戶之間的交流溝通，使公眾有更多獲得感和安全感。因此，政府需要順應(yīng)人工智能時代公眾需求，通過人工智能技術(shù)改造現(xiàn)有的移動政務(wù)，強化服務(wù)的移動性、及時性和有效性；借助人工智能應(yīng)用技術(shù)提高移動政務(wù)公眾體驗，加強在人臉識別技術(shù)在個稅抵扣辦理、養(yǎng)老金領(lǐng)取、電子證件辦理等領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用，提高公眾參與政務(wù)服務(wù)的積極主動性；針對不同群體利用人工智能技術(shù)提供個性化服務(wù)，按照個人辦事、企業(yè)辦事、法人辦事等不同服務(wù)對象進(jìn)行分類，在實施移動政務(wù)服務(wù)時需要注重改善公眾的服務(wù)體驗；充分利用人工智能技術(shù)優(yōu)勢推進(jìn)移動政務(wù)智能化服務(wù)，包括在線客服、信息檢索、行政審批、應(yīng)急處置、身份認(rèn)證、智能自助終端等領(lǐng)域，進(jìn)一步提升公眾滿意度，提高移動政務(wù)公眾采納率。

實證分析表明移動政務(wù)平臺的移動性對公眾采納意愿影響顯著，路徑系數(shù)是0.45。感知有用性路徑系數(shù)是0.32，表明移動政務(wù)服務(wù)平臺的有用性、移動性是公眾采納的重要影響因素。通過人工智能技術(shù)提供多元化政務(wù)服務(wù)，公眾通過移動平臺可以在醫(yī)療服務(wù)、教育培訓(xùn)、社會保障等方面獲得更加精準(zhǔn)、便捷、高效的服務(wù)，從而滿足公眾對服務(wù)的有用性、移動性需求。首先，政府需要構(gòu)建一體化移動政務(wù)智能服務(wù)平臺滿足公眾個性化需求，運用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)整合不同部門、區(qū)域、行業(yè)之間的數(shù)據(jù)，構(gòu)建面向公眾需求的移動政務(wù)服務(wù)平臺，實現(xiàn)不同主體之間數(shù)據(jù)實時交流與共享，提高跨平臺在線辦事、智能互動、特色政務(wù)服務(wù)能力等。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提升對人工智能技術(shù)的科學(xué)使用，建設(shè)一站式移動政務(wù)服務(wù)，與政府網(wǎng)站、政務(wù)智能熱線、政務(wù)服務(wù)大廳等平臺實現(xiàn)有效協(xié)同，使得公眾樂于接受并且持續(xù)采納移動政務(wù)服務(wù)。只有讓用戶感受到政務(wù)服務(wù)平臺所帶來的便利性和有用性，才能真正使用戶接受并且積極使用移動政務(wù)服務(wù)，充分體現(xiàn)移動政務(wù)服務(wù)的應(yīng)用價值。

5 研究不足與展望

人工智能技術(shù)驅(qū)動著產(chǎn)業(yè)變革，對傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)的理念、機制和體系產(chǎn)生了深刻的影響。政府通過人工智能技術(shù)應(yīng)用不僅提高了移動政務(wù)服務(wù)效能，也使公眾樂于接受并且持續(xù)使用移動政務(wù)服務(wù)。本文從多維角度分析公眾采納行為的特征，探索人工智能背景下公眾采納意愿的影響因素，研究結(jié)果表明加強移動政務(wù)信息安全建設(shè)有利于提升公眾信任，利用人工智能技術(shù)優(yōu)勢有利于提高公眾體驗，構(gòu)建一體化移動政務(wù)智能服務(wù)平臺有利于推進(jìn)公眾采納。

由于研究環(huán)境及條件所限，本文還存在以下不足：一是雖然樣本已涉及不同職業(yè)、不同年齡階段、不同受教育程度的公眾，但樣本量的局限性在所難免，研究結(jié)果的普適性有待進(jìn)一步實證檢驗；二是研究數(shù)據(jù)主要是橫截面數(shù)據(jù)，難以從時間維度對各變量間關(guān)系進(jìn)行研究。利用人工智能技術(shù)優(yōu)勢提升移動政務(wù)務(wù)質(zhì)量是“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”深化改革的重要內(nèi)容，對相關(guān)理論研究與實踐探索都提出新的要求和挑戰(zhàn)。本文僅就這一議題開展了少量工作，后期還應(yīng)對公眾參與、信息公開等相關(guān)變量的影響及其效度進(jìn)行研究；同時，加強縱向時序研究，提升研究的系統(tǒng)性與完整性。