羅昱夫

摘要：以數(shù)字化技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，提出了一種農(nóng)村基層事務(wù)數(shù)字化分類處理模型，旨在改進(jìn)農(nóng)村基層治理方式，避免數(shù)字利維坦陷阱。通過K-means聚類算法對(duì)基層治理事務(wù)進(jìn)行分類，明確各類事務(wù)的數(shù)字化建設(shè)程度和方向，有助于精確提供政策決策咨詢，有效控制經(jīng)濟(jì)成本和人才資源，更好地引導(dǎo)鄉(xiāng)村治理的現(xiàn)代化，提高治理效能，為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供有力支持。

關(guān)鍵詞：基層治理；數(shù)字化分類處理模型；K-means聚類算法；鄉(xiāng)村振興

一、前言

2023年中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》，文件要求：“以數(shù)字化驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)生活和治理方式變革，為以中國(guó)式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興注入強(qiáng)大動(dòng)力?！盵1]在這一背景下，農(nóng)村治理作為把握國(guó)家治理體系結(jié)構(gòu)形態(tài)、運(yùn)作規(guī)律和內(nèi)在特征的切口[2]，數(shù)字化驅(qū)動(dòng)其治理模式的改革已經(jīng)成為中國(guó)式現(xiàn)代化體系建設(shè)的重要戰(zhàn)略目標(biāo)和組成部分，數(shù)字化治理成為農(nóng)村基層治理系統(tǒng)急需的重要治理手段[3]。

數(shù)字化治理的出現(xiàn)有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)基層治理模式的缺陷，使治理工作更加科學(xué)化、系統(tǒng)化、精準(zhǔn)化，提高了應(yīng)用和系統(tǒng)的性能和可靠性。農(nóng)村治理系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析過程提高為公眾提供服務(wù)的準(zhǔn)確率。歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)在農(nóng)村信息化建設(shè)方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)[4]。研究者們?cè)陉P(guān)于提升農(nóng)村社會(huì)凝聚力、大數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)參考框架和數(shù)字化醫(yī)療系統(tǒng)[5]等方面運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)提出了系列執(zhí)行方法，在數(shù)字倫理和價(jià)值尺度量化識(shí)別技術(shù)方面都得到了廣泛運(yùn)用。國(guó)內(nèi)數(shù)字化治理研究起步較晚，但在理論框架和實(shí)踐案例分析等基礎(chǔ)領(lǐng)域已經(jīng)做了扎實(shí)的研究工作，構(gòu)建了一些關(guān)于數(shù)字化治理的邏輯分析框架，為數(shù)字化治理技術(shù)運(yùn)用奠定了擴(kuò)展基礎(chǔ)。在這個(gè)背景下，本文將探討如何在農(nóng)村基層治理中更好地應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，特別是K-Means聚類的分類處理模型。我們將探索這種模型的優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用方法，以及如何通過多元化的數(shù)據(jù)來(lái)源提高模型的效果。通過這些探索，我們希望為農(nóng)村基層治理提供一種新的、更為有效的工具。

二、農(nóng)村基層治理數(shù)字化分類處理模型構(gòu)建

在農(nóng)村基層治理事務(wù)中，K-Means聚類的分類處理模型展現(xiàn)了其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，精準(zhǔn)地將復(fù)雜的治理數(shù)據(jù)分為明確的類別。這種模型不僅提高了治理效率，還增強(qiáng)了決策者對(duì)治理結(jié)構(gòu)和需求的理解。

（一）數(shù)字化分類處理模型構(gòu)建

農(nóng)村基層治理數(shù)字化分類處理模型的構(gòu)建是實(shí)現(xiàn)高效治理的關(guān)鍵。K-means是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，將具有相似特征的數(shù)據(jù)歸為一類。

1.模型算法選擇

K-means聚類算法可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，即在不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，通過對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行聚類，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)樣本之間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。在構(gòu)建農(nóng)村基層治理數(shù)字化分類模型時(shí)，K-means聚類算法可以將農(nóng)村基層治理工作的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，將具有相似特征的數(shù)據(jù)聚集到同一個(gè)簇內(nèi)，并將不同的簇分離開來(lái)，以此將農(nóng)村基層治理數(shù)字化工作劃分為不同的數(shù)字化程度。K-Means聚類模型以其自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分組、高適應(yīng)性、快速計(jì)算、直觀易懂的結(jié)果呈現(xiàn)以及穩(wěn)定性，成為農(nóng)村數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)周期的理想選擇，極大地提升了農(nóng)村基層治理的效率和質(zhì)量。

2.特征選擇與預(yù)處理

在應(yīng)用K-means算法對(duì)農(nóng)村基層治理任務(wù)進(jìn)行分類處理之前，首先需要進(jìn)行特征選擇與預(yù)處理。這些特征需要根據(jù)本地區(qū)具體治理情況制定，涵蓋農(nóng)村基層治理任務(wù)的多個(gè)方面，有助于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分類。本研究采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearsoncorrelationcoefficient）來(lái)計(jì)算特征之間的相關(guān)性，皮爾遜相關(guān)系數(shù)的值范圍在-1到1之間，1表示完全正相關(guān)，-1表示完全負(fù)相關(guān)，0表示無(wú)相關(guān)性。

3.K值選擇與聚類實(shí)施

K值是K-means算法中的關(guān)鍵參數(shù)，直接影響到聚類結(jié)果。本研究根據(jù)農(nóng)村基層治理任務(wù)的數(shù)字化程度，把聚類結(jié)果分為高度數(shù)字化、中度數(shù)字化和低度數(shù)字化三類，因此，可以設(shè)定K=3。在確定了K值后，K-means算法對(duì)農(nóng)村基層治理數(shù)字化分類進(jìn)行聚類。在本研究中，由于聚類結(jié)果將被分為高度數(shù)字化、中度數(shù)字化和低度數(shù)字化三類，可通過簇內(nèi)平方和（SSE）進(jìn)行評(píng)估，SSE越小表示聚類效果越好。

4.聚類結(jié)果分析與應(yīng)用

經(jīng)過K-means聚類算法處理后，農(nóng)村基層治理任務(wù)被有效地劃分為高度數(shù)字化、中度數(shù)字化和低度數(shù)字化三類。對(duì)于高度數(shù)字化任務(wù)，政府部門可以充分利用現(xiàn)有數(shù)字化技術(shù)和資源，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的自動(dòng)化處理；對(duì)于中度數(shù)字化任務(wù)，政府部門可在數(shù)字化技術(shù)輔助下，加強(qiáng)人工參與，提高任務(wù)處理效率；對(duì)于低度數(shù)字化任務(wù)，政府部門應(yīng)關(guān)注提升數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用程度，逐步推進(jìn)任務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

本研究提出的數(shù)字化分類處理模型具有較好的擴(kuò)展性，可以應(yīng)對(duì)未來(lái)農(nóng)村基層治理任務(wù)的變化。當(dāng)新的治理任務(wù)出現(xiàn)時(shí)，只需將其特征輸入到模型中，即可快速判斷其數(shù)字化程度，為決策者提供參考。

三、農(nóng)村基層治理數(shù)字化分類處理模型案例演示

本節(jié)根據(jù)上述處理模型流程，對(duì)農(nóng)村基層治理數(shù)字化分類處理進(jìn)行案例演示，以此更好理解該模型在實(shí)際中的運(yùn)用。

第一步對(duì)列舉的六個(gè)特征進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，測(cè)算各特征指標(biāo)的獨(dú)立性和有效性。

此處列舉農(nóng)村基層治理中常見的10項(xiàng)事務(wù)作為數(shù)據(jù)點(diǎn)，并假定某村發(fā)展情況進(jìn)行合理賦值，賦值范圍為[0，1]，賦值情況見表1。

第二步需要計(jì)算每個(gè)特征指標(biāo)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)分析這些特征指標(biāo)之間的關(guān)系。相關(guān)系數(shù)的值介于-1（完全負(fù)相關(guān)）和1（完全正相關(guān)）之間。接近0的值表示兩個(gè)特征之間沒有顯著的相關(guān)性。根據(jù)以上特征指標(biāo)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，計(jì)算出系數(shù)矩陣，見表2。

從上面的表格可以看出，專項(xiàng)資金支持力度與數(shù)字化人才儲(chǔ)備量之間存在一定的正相關(guān)（0.58）。這意味著專項(xiàng)資金支持力度越高，相應(yīng)的數(shù)字化人才儲(chǔ)備量也越高。另外，自動(dòng)化效率與人工決策必要性之間存在一定的負(fù)相關(guān)（-0.47），表明自動(dòng)化效率越高，人工決策必要性越低（由于在實(shí)際運(yùn)用中，應(yīng)進(jìn)行比較的特征指標(biāo)和治理事件數(shù)量遠(yuǎn)多于案例演示，結(jié)果更為精準(zhǔn)，此處為了簡(jiǎn)化計(jì)算，保留了呈現(xiàn)正負(fù)相關(guān)的兩組值）。相關(guān)度其他特征指標(biāo)之間的相關(guān)性較低，這表明這些特征在一定程度上相互獨(dú)立，可以用于衡量農(nóng)村基層治理數(shù)字化分類的不同方面。在實(shí)際應(yīng)用中，可以利用這些特征指標(biāo)來(lái)描述和分析農(nóng)村基層治理的不同層次。通過結(jié)合各項(xiàng)指標(biāo)，可以對(duì)農(nóng)村基層治理的數(shù)字化程度進(jìn)行綜合評(píng)估，為政策制定者和實(shí)踐者提供有價(jià)值的參考信息。需要注意的是，雖然這些特征指標(biāo)在一定程度上獨(dú)立，但它們之間仍然存在一定程度的相關(guān)性。因此，在構(gòu)建模型時(shí)，應(yīng)該注意權(quán)衡各個(gè)特征指標(biāo)的權(quán)重。

第三步在對(duì)特征指標(biāo)進(jìn)行修正和確定后，將修正的事件數(shù)據(jù)點(diǎn)賦值進(jìn)行K-means聚類計(jì)算。由于需要將事件分類為高度數(shù)字化、中度數(shù)字化與低度數(shù)字化三類，因此選定K=3，同時(shí)，為了使聚類結(jié)果具有可重復(fù)性，需要在聚類函數(shù)中設(shè)定random_state參數(shù)為一個(gè)固定值，此處設(shè)random_state=100。在設(shè)定好參數(shù)后，我們即可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類計(jì)算。這一步通常由python函數(shù)進(jìn)行運(yùn)算，聚類運(yùn)算結(jié)果見表3。

由表3可知，列舉的農(nóng)村基層治理10項(xiàng)事務(wù)中，低保申請(qǐng)辦理、醫(yī)保辦理、村務(wù)公開欄信息更新、農(nóng)村社會(huì)保障金發(fā)放四項(xiàng)事務(wù)屬于簇類2=高度數(shù)字化類別；黨的方針政策宣傳和解答群眾疑問、村內(nèi)治安秩序維護(hù)、群眾意見收集和反饋處理、鄉(xiāng)村文化娛樂活動(dòng)組織、違法違規(guī)行為調(diào)查處理屬于簇類1=中度數(shù)字化類別；防洪抗旱應(yīng)急則屬簇類0=低度數(shù)字化類別。

第四步，在得到聚類結(jié)果后，需要對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行 特征分析，分析數(shù)據(jù)特點(diǎn)特征，總結(jié)對(duì)該事務(wù)的哪些特征指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一 步建設(shè)優(yōu)化。并進(jìn)一步推進(jìn)相關(guān)弱數(shù)據(jù)的數(shù)字化治理建設(shè)。

四、模型構(gòu)建使用相關(guān)建議

本研究以K-Means聚類為基礎(chǔ)，構(gòu)建了農(nóng)村基層治理的數(shù)字化分類處理模型。此模型適用于分析和解決農(nóng)村社區(qū)的復(fù)雜問題，如公共服務(wù)的優(yōu)化分配、鄉(xiāng)村規(guī)劃、貧困識(shí)別等。然而，為了讓這種模型在實(shí)踐中發(fā)揮出最大的價(jià)值，必須考慮到一些相關(guān)實(shí)施因素，以期為基于K-Means聚類的分類處理模型在農(nóng)村基層治理中的推廣和運(yùn)用提供有針對(duì)性的建議和展望。

一是加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和管理能力。實(shí)施基于K-Means聚類的分類處理模型，關(guān)鍵在于具備高質(zhì)量且具有代表性的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是構(gòu)建任何模型的基礎(chǔ)，是決定模型效果的關(guān)鍵因素。政府首先需要制定明確、具體的數(shù)據(jù)收集策略，對(duì)關(guān)鍵領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化、全面地收集。在數(shù)據(jù)收集過程中，既要注重?cái)?shù)據(jù)的廣度，也要注重?cái)?shù)據(jù)的深度，同時(shí)，還需保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性和真實(shí)性。一方面，政府需要建設(shè)和維護(hù)專門的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備和系統(tǒng)，保證數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)的丟失或損壞。另一方面，政府需要制定并實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理規(guī)定，明確數(shù)據(jù)的使用、共享、刪除等操作流程，確保數(shù)據(jù)的安全、合規(guī)使用。在此過程中，需要遵循數(shù)據(jù)最小化和目的限制原則，即只收集實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)所必需的數(shù)據(jù)，并只將數(shù)據(jù)用于收集時(shí)所聲明的目的。

二是提升基層干部和公眾的數(shù)據(jù)分析和理解能力。K-Means聚類的分類處理模型在農(nóng)村基層治理的推廣和運(yùn)用中，除了要確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，還需要有足夠的能力去理解和分析這些數(shù)據(jù)。而這需要政府在提升基層干部和公眾的數(shù)據(jù)分析和理解能力上做出努力。對(duì)于基層干部來(lái)說，應(yīng)進(jìn)行定期的數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)，以提升他們對(duì)數(shù)據(jù)的處理、解析和應(yīng)用的能力。這不僅包括基本的數(shù)據(jù)分析技能，如統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化等，也包括理解和使用K-Means模型等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策工具的能力。培訓(xùn)的內(nèi)容可以包括數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，數(shù)據(jù)處理工具使用，以及針對(duì)性的案例分析等。通過此類培訓(xùn)，基層干部可以更深入地理解數(shù)據(jù)、更精準(zhǔn)地解析數(shù)據(jù)，從而更有效地運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

三是鼓勵(lì)并推動(dòng)多元化的數(shù)據(jù)來(lái)源。在實(shí)施K-Means聚類的分類處理模型時(shí)，數(shù)據(jù)的來(lái)源及其多樣性對(duì)于模型的有效性至關(guān)重要。數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣化意味著模型可以接收到更為細(xì)致、準(zhǔn)確且實(shí)時(shí)的輸入，從而增強(qiáng)模型在農(nóng)村基層治理中的分析和預(yù)測(cè)能力。政府應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、健康、教育等各相關(guān)部門間的數(shù)據(jù)共享。打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，不僅可以為分類處理模型提供全面的數(shù)據(jù)支撐，還能擴(kuò)大模型的應(yīng)用領(lǐng)域，進(jìn)一步增強(qiáng)問題解決能力。在數(shù)據(jù)共享的過程中，政府需要明確并規(guī)范數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)及保密責(zé)任，確保數(shù)據(jù)的合法與安全。同時(shí)，借助互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)，拓寬數(shù)據(jù)采集渠道，獲取更加細(xì)致且多元的數(shù)據(jù)輸入，從而提高模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

四是建立全面的模型應(yīng)用效果評(píng)估機(jī)制。為推動(dòng)模型的健康發(fā)展，必須構(gòu)建一套全面的模型應(yīng)用效果評(píng)估機(jī)制。此機(jī)制應(yīng)能考察模型在實(shí)際運(yùn)用中的準(zhǔn)確性、效率、及對(duì)農(nóng)村基層治理的實(shí)際影響等多方面因素。針對(duì)可能出現(xiàn)的問題和挑戰(zhàn)，政府需及時(shí)制定并調(diào)整相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，以確保模型在農(nóng)村基層治理中的應(yīng)用能達(dá)到預(yù)期效果，推動(dòng)農(nóng)村治理現(xiàn)代化的進(jìn)程。為確保模型的質(zhì)量與公正性，必須設(shè)立明確的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和制度。政府應(yīng)在科學(xué)研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)際需求，制定和實(shí)施一套適應(yīng)我國(guó)農(nóng)村基層治理環(huán)境的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系和公正性評(píng)估機(jī)制。

五、總結(jié)與展望

隨著現(xiàn)代技術(shù)與數(shù)據(jù)分析手段的發(fā)展，農(nóng)村基層治理也正在經(jīng)歷著數(shù)字化的革命。本文詳細(xì)探討了如何在農(nóng)村基層治理中應(yīng)用K-Means聚類的分類處理模型，以及如何從多元化的數(shù)據(jù)來(lái)源中獲得更加全面和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)輸入。詮釋了K-Means聚類的分類處理模型如何可以幫助決策者更深入地理解農(nóng)村的各種復(fù)雜因素，從而提高治理效率。以期望實(shí)現(xiàn)以下幾點(diǎn)成就：1.通過更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，能夠更有效地分配資源，滿足農(nóng)村地區(qū)的實(shí)際需求；2.通過持續(xù)的數(shù)據(jù)反饋和模型迭代，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)整治理策略，確保策略的實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性；3.公眾的廣泛參與將使治理更加透明和公正，提高農(nóng)民的滿意度和信任度。

展望未來(lái)，隨著更多先進(jìn)技術(shù)的引入，這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)村基層治理模型將獲得更廣泛的應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)和技術(shù)的不斷進(jìn)步，這種模型不僅會(huì)進(jìn)一步提高農(nóng)村基層治理的效率，還有可能引領(lǐng)農(nóng)村基層治理進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)代。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，還需加大研究力度，推動(dòng)農(nóng)村的數(shù)字化治理進(jìn)程。通過數(shù)字化技術(shù)的全面應(yīng)用，為農(nóng)村基層治理帶來(lái)革命性的變革。

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作者單位：南開大學(xué)馬克思主義學(xué)院

責(zé)任編輯：周航