电大资源网11604《电子政务基础》形成性考核（二）答案2025年春

从课程端提供的文献阅读包中选择1篇或几篇文章进行阅读，写一篇文献阅读笔记。

考核形式及要求：撰写一篇不低于1000字的阅读笔记。

参考答案

中国城市数字政府发展水平测度的文献阅读笔记

 

一、研究背景与目的

数字政府建设是推动国家治理现代化和数字化转型的核心任务之一。随着数字技术的快速发展，中国各级政府逐步推进政务服务的线上化、智能化，但不同地区间的发展水平存在显著差异。已有研究对数字政府发展的测度存在指标体系不统一、数据获取成本高、时空演化规律分析不足等问题。本文基于《政府网站工作年度报表》大数据，构建契合政策导向的指标体系，旨在实现以下目标：

1.测度中国城市数字政府发展水平：覆盖2017—2022年337个地级及以上城市，填补城市层面长期动态分析的空白。

2.揭示时空演变规律：从时间和空间双维度分析数字政府发展的集聚特征、区域差异及收敛趋势。

3.识别关键影响因素：探究经济发展水平、人口规模、产业结构等因素对数字政府发展的异质性影响。

二、研究方法与数据

1.数据来源与处理

数据基础：手工收集地方政府网站发布的《政府网站工作年度报表》，覆盖政务公开、服务能力、安全保障等维度的客观数据。

样本范围：剔除异常值后，最终纳入337个城市，共计1947条观测值。

2.指标体系构建

一级指标：政务公开水平、公共服务能力、安全保障能力。

二级指标：共16项，包括信息发布量、可全程网办事项数、安全检测次数等，涵盖“量、质、效率”多维度特征。

标准化与赋权：采用上下1分位数标准化处理，通过熵权法确定指标权重，确保纵向可比性。

3.分析方法

时空演化分析：全局/局部莫兰指数检验空间自相关，σ收敛系数衡量区域差异。

影响因素分析：构建双向固定效应模型，考察经济发展水平（人均GDP）、人口规模（常住人口）、产业结构（三产/二产占比）等变量的影响。

三、主要研究发现

1.时间演变趋势

整体提升：2017—2022年，综合指数年均增长11.54%，2020年后增速显著（受疫情推动）。

分指标差异：公共服务能力增速最快（208.59%），安全保障次之（25.72%），政务公开波动较大（受政策周期影响）。

2.空间分布特征

地带性分异：东部>中部>西部，东西部差距持续扩大（2022年东部指数为西部的1.7倍）。

空间集聚：全局莫兰指数显著为正（2022年达0.224），高值区集中于长三角、珠三角等高行政等级城市和五大城市群，形成“核心边缘”结构。

收敛趋势：全国层面无收敛，但东、西部地区内部差异缩小（σ收敛系数分别下降11.3%、19.63%）。

3.影响因素分析

核心驱动：经济发展水平影响最大（人均GDP每增1%，综合指数提升0.42%）。

异质性表现：

人口规模对东部、中部正向显著，对西部无影响；

产业结构升级仅促进中部地区发展；

财政能力对中西部正向作用，对东部呈负向（可能因市场化程度高，财政直接支持动机减弱）。

四、研究贡献与不足

1.理论贡献

指标体系创新：结合政策文件（如《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》），首次利用政府网站报表数据构建纵向可比指标。

方法拓展：融合空间计量与动态分析，揭示数字政府发展的时空分异规律，补充现有静态研究的不足。

2.实践启示

政策优化：建议加强政务公开制度建设和安全保障能力，缩小区域差距，推动高行政等级城市对欠发达地区的辐射。

资源配置：中西部地区需专项财政支持，东部地区可探索市场化协作机制。

3.局限性

数据覆盖局限：未纳入移动端（如政务APP、小程序）和需求端（用户满意度）数据。

因果机制待深化：影响因素分析侧重相关性，未深入探讨具体政策工具的作用路径。

五、个人评价与展望

本文通过大数据方法系统刻画了中国城市数字政府发展的时空格局，为政策制定提供了科学依据。其创新性在于利用标准化年报数据，解决了传统研究数据碎片化的问题。未来研究可在以下方向深化：

1.多源数据融合：整合政务新媒体、用户行为数据，构建更全面的评价体系。

2.机制分析：引入案例研究或质性方法，揭示政策执行中的具体障碍与成功经验。

3.国际比较：将中国经验与全球数字政府发展模式对比，提炼普适性规律。

总之，该研究为理解中国数字政府建设的动态进程提供了重要参考，其方法论和结论对推进治理现代化具有现实意义。