基于智能化公文主題分析的我國(guó)政策層級(jí)擴(kuò)散傾向性研究

王 芳，徐路路

（南開(kāi)大學(xué)商學(xué)院信息資源管理系，天津300071）

1 引言

政策，是一套用于指導(dǎo)政治、經(jīng)濟(jì)或商業(yè)決策的思想、原則或計(jì)劃體系。公共政策，是指由政府機(jī)構(gòu)或其代表頒布的關(guān)于特定主題的法律、監(jiān)管措施、行動(dòng)方針或資金優(yōu)先權(quán)方案。2003年，Ander‐son[1]提出公共政策制定的周期一般包括五個(gè)階段：①問(wèn)題識(shí)別與議程設(shè)置；②政策提出；③政策采納；④政策實(shí)施；⑤政策評(píng)估。其中，政策實(shí)施是指為使政策生效或問(wèn)題得以解決而采取的行動(dòng)。政策實(shí)施過(guò)程同時(shí)包含著政策的擴(kuò)散。政策擴(kuò)散既是政策實(shí)施的前提，也是政策實(shí)施的結(jié)果。1983年，Lucas[2]認(rèn)為擴(kuò)散過(guò)程滲透到政策決策過(guò)程中的頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于公共政策被普遍接受的概率。目前，國(guó)外關(guān)于政策擴(kuò)散的研究大多聚焦于地方政府間的橫向?qū)W習(xí)和競(jìng)爭(zhēng)[3]。在我國(guó)，政策擴(kuò)散受自上而下政治權(quán)威的影響較大，中央政府在政策層級(jí)擴(kuò)散中發(fā)揮著核心倡導(dǎo)者和推動(dòng)者的作用。地方政府在領(lǐng)會(huì)和貫徹執(zhí)行中央政策的過(guò)程中進(jìn)行政策的部署、創(chuàng)新和發(fā)展。探測(cè)地方政府在傳達(dá)和執(zhí)行中央政策過(guò)程中的意愿、效果和創(chuàng)新，可以促進(jìn)各級(jí)政府更加切實(shí)、有效地執(zhí)行政策；同時(shí)，比較不同省市地區(qū)在政策擴(kuò)散中的傾向性和區(qū)域部署，可以為政策創(chuàng)新與政府治理提供全方位、深層次、前瞻性的信息指引。

在政府體系內(nèi)，公共政策通常以公文流轉(zhuǎn)的形式進(jìn)行傳達(dá)，體現(xiàn)為法律、條例、規(guī)定以及公報(bào)、命令、決定、報(bào)告、通知、實(shí)施方案等。公文是行政機(jī)關(guān)為有效開(kāi)展各類公務(wù)活動(dòng)，傳達(dá)貫徹國(guó)家方針、政策、決議而形成的具有特定法律效應(yīng)的文種，具有權(quán)威性、準(zhǔn)確性、規(guī)范性和前瞻性的特點(diǎn)。中央政府的政策類公文一般代表國(guó)家未來(lái)戰(zhàn)略部署和對(duì)重點(diǎn)遴選領(lǐng)域的發(fā)展規(guī)劃及指導(dǎo)意見(jiàn)[4]。公文與政令文件在不同層級(jí)政府間的傳遞可能伴隨著政令主題變遷、政策失靈（如替換式失靈、象征式失靈及選擇式失靈等）以及政策構(gòu)件分解等問(wèn)題[5]。根據(jù)文本特征和內(nèi)容特征進(jìn)行有效的政策解析，分析從中央到省部再到市區(qū)縣的擴(kuò)散過(guò)程中政策主題的演變，對(duì)于認(rèn)識(shí)政策的垂直擴(kuò)散規(guī)律具有重要意義，同時(shí)也為大數(shù)據(jù)時(shí)代政策擴(kuò)散研究提供一種新思路、新視角。

2 研究回顧

一個(gè)政府的政策選擇或創(chuàng)新會(huì)受到其他政府的影響。1966年，Crain[6]研究了創(chuàng)新在城市間的擴(kuò)散之后，半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，科研人員圍繞政策擴(kuò)散的機(jī)制、形式、框架等內(nèi)容展開(kāi)了廣泛研究。1983年，Rogers[7]對(duì)政策擴(kuò)散的內(nèi)涵、外延以及本質(zhì)屬性進(jìn)行了界定和拓展，并指出政策擴(kuò)散本質(zhì)是社會(huì)成員利用某一渠道（公文、社交、指示等）實(shí)現(xiàn)溝通交流而形成機(jī)制創(chuàng)新和政策變遷的過(guò)程。2008年，Shipan等[8]提出，政策擴(kuò)散是指在內(nèi)外部壓力之下，政策創(chuàng)新從一個(gè)政府傳播到另一個(gè)政府的過(guò)程。除了水平政策擴(kuò)散之外，由自上而下的壓力而導(dǎo)致的垂直政策擴(kuò)散也受到了學(xué)者們的關(guān)注，如Berry等[9]和Sugiyama[10]。在垂直擴(kuò)散中，學(xué)習(xí)和競(jìng)爭(zhēng)不再是政策擴(kuò)散的關(guān)鍵要素，中央政府的核心作用更加明顯。歐洲的公共政策研究通常側(cè)重于將歐盟與國(guó)內(nèi)政治的縱向聯(lián)系作為政策變化的主要解釋因素[11]。Kim等[12]基于2018年美國(guó)50個(gè)州的數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，一項(xiàng)政策從州到其下屬地方政府的縱向擴(kuò)散取決于州的財(cái)政能力和地方政府的人事能力。

大量研究聚焦于政策擴(kuò)散的時(shí)空演變規(guī)律。1971年，Brown等[13]運(yùn)用案例分析方法揭示了美國(guó)公共政策擴(kuò)散過(guò)程中的時(shí)空演變規(guī)律，發(fā)現(xiàn)政策擴(kuò)散在時(shí)間維度上呈S形曲線分布，在空間維度上則呈現(xiàn)出明顯的“層級(jí)效應(yīng)”（先行后驅(qū)式）和“鄰近效應(yīng)”（區(qū)域擴(kuò)散式）。1973年，Gray[14]對(duì)教育、公民福利等領(lǐng)域政策的擴(kuò)散強(qiáng)度和擴(kuò)散速度進(jìn)行分析，并構(gòu)建了公共政策擴(kuò)散的評(píng)價(jià)模型。1994年，Berry[15]將政策擴(kuò)散模式總結(jié)為：全國(guó)互動(dòng)模型（The National Interaction Model）、區(qū)域擴(kuò)散模型（The Regional Diffusion Model）、領(lǐng) 導(dǎo)-跟 進(jìn) 模 型（Leader-Laggard Model）、垂直影響模型（Vertical Influence Models）。2007年，Karch[16]對(duì)政策擴(kuò)散時(shí)空演變前期的發(fā)展進(jìn)行了探究，多維度分析政策創(chuàng)新和擴(kuò)散機(jī)制成因。2008年，Shipan等[8]總結(jié)了政策擴(kuò)散的7個(gè)教訓(xùn)：政策擴(kuò)散不只是相似政策的地理集聚；地方政府之間相互競(jìng)爭(zhēng)；政府互相學(xué)習(xí)；政策擴(kuò)散不總是有益的；在政策擴(kuò)散中政治與政府能力十分重要；政策擴(kuò)散取決于政策自身；去中心化對(duì)于政策擴(kuò)散至關(guān)重要。2012年，周望[17]分析了中國(guó)“政策試驗(yàn)”實(shí)踐中以“試驗(yàn)-推廣”為基本特征的政策擴(kuò)散過(guò)程，認(rèn)為這一過(guò)程呈現(xiàn)為一個(gè)在多層級(jí)間互動(dòng)的立體化網(wǎng)絡(luò)，即水平擴(kuò)散過(guò)程會(huì)受到政府層級(jí)結(jié)構(gòu)的垂直性影響。針對(duì)政策擴(kuò)散時(shí)空演變問(wèn)題開(kāi)展研究的學(xué)者還有Shimogawa等（2012，日本城市農(nóng)村政策擴(kuò)散分析）[18]、Gatrell（1984，空間擴(kuò)散模型體系構(gòu)建）[19]以及吳建南等（2007，中國(guó)政府創(chuàng)新擴(kuò)散要素分析）[20]、孫慧（2017，中國(guó)地市級(jí)政策擴(kuò)散分析）[21]等。

政策擴(kuò)散機(jī)制和驅(qū)動(dòng)因素也受到了較多關(guān)注。1969年，Walker[22]對(duì)美國(guó)各州創(chuàng)新政策的實(shí)施、發(fā)展和擴(kuò)散過(guò)程進(jìn)行了研究，指出州際信息網(wǎng)絡(luò)是影響公共政策擴(kuò)散的重要因素，該成果標(biāo)志著政策創(chuàng)新與政策擴(kuò)散理論的產(chǎn)生。Mintrom[23]認(rèn)為，溝通網(wǎng)絡(luò)及政策信息交流平臺(tái)對(duì)政策傳播發(fā)揮著重要推動(dòng)作用。1990年，Berry等[24]指出，政策擴(kuò)散演變過(guò)程受系統(tǒng)內(nèi)部激勵(lì)促進(jìn)因素（經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、歷史等）和外部推動(dòng)因素（政策創(chuàng)新、強(qiáng)制推動(dòng)）的影響。2007年，Karch[16]總結(jié)了4種政策擴(kuò)散的機(jī)制，并指出分析政策擴(kuò)散現(xiàn)象時(shí)，需要關(guān)注地理鄰近、模仿、效仿、競(jìng)爭(zhēng)等因素。2009年，Marsh等[25]在學(xué)習(xí)、競(jìng)爭(zhēng)、強(qiáng)制和模仿4種機(jī)制的基礎(chǔ)上，指出在政策擴(kuò)散過(guò)程中存在政策發(fā)展遷移和演變的現(xiàn)象。此外，2011年，Makse等[26]認(rèn)為政策自身的復(fù)雜性、兼容性、可觀察性、相對(duì)優(yōu)勢(shì)和可試驗(yàn)性對(duì)于其擴(kuò)散也具有重要影響。2016年，張劍等[27]對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化政策的擴(kuò)散機(jī)制進(jìn)行了量化分析，發(fā)現(xiàn)不同類型（規(guī)劃類、法律類等公共政策）的政策在擴(kuò)散的強(qiáng)度、速度、廣度和方向四個(gè)維度上有所不同。

綜上所述，目前政治學(xué)、公共政策、國(guó)際關(guān)系、情報(bào)學(xué)以及區(qū)域政策分析等領(lǐng)域的學(xué)者，基于政策擴(kuò)散的理論框架和研究假設(shè)，開(kāi)展中國(guó)政策擴(kuò)散的探索研究，取得了豐富的研究成果。同時(shí)，也存在一些問(wèn)題。首先，中國(guó)政府結(jié)構(gòu)和政令執(zhí)行系統(tǒng)不同于歐美國(guó)家，在政策擴(kuò)散與創(chuàng)新模式上存在較大差異，例如，美國(guó)政策試驗(yàn)多是單個(gè)州立法，通過(guò)之后各州自愿模仿和學(xué)習(xí)[28]；而中國(guó)的政策實(shí)施過(guò)程多是中央主導(dǎo)開(kāi)展試點(diǎn)，并進(jìn)行自上而下的傳達(dá)和執(zhí)行，上級(jí)政府以意見(jiàn)、通知、命令等公文形式實(shí)現(xiàn)政策的逐級(jí)擴(kuò)散，處于層級(jí)結(jié)構(gòu)頂端的政策推動(dòng)者有力保障了政策的實(shí)施和落實(shí)[29]，因此，政策擴(kuò)散模式更多為自上而下的層級(jí)式擴(kuò)散。其次，國(guó)內(nèi)研究大多關(guān)注政策擴(kuò)散與區(qū)域經(jīng)濟(jì)、?。ㄊ校╅L(zhǎng)年齡等變量間的相關(guān)關(guān)系，而對(duì)政策內(nèi)容本身的擴(kuò)散關(guān)注不足[30-31]。第三，相關(guān)研究多采用案例研究（如低保政策[32]、養(yǎng)老保險(xiǎn)政策[33]以及行政審批制度[34]等）以及Berry提出的事件史分析方法（如文獻(xiàn)[1-2,35]）。案例研究方法有利于發(fā)現(xiàn)新的理論性要素，但是卻無(wú)法有效識(shí)別多源異構(gòu)大規(guī)模政策公文的主題信息，從而難以進(jìn)行深層的政策主題統(tǒng)計(jì)分析。大數(shù)據(jù)背景下，基于海量政府公文的挖掘與探測(cè)成為政策研究關(guān)注的新興領(lǐng)域[36-37]，但是運(yùn)用關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)、內(nèi)容分析等傳統(tǒng)文本分析方法無(wú)法準(zhǔn)確揭示政策文本主題的演變與擴(kuò)散情況[38-40]。因此，本文將根據(jù)我國(guó)政策擴(kuò)散的特點(diǎn)，以大數(shù)據(jù)政策為例，運(yùn)用文本挖掘方法深入文本內(nèi)部識(shí)別政策文件的主題、側(cè)重點(diǎn)以及擴(kuò)散模式，通過(guò)對(duì)大規(guī)模政府公文的信息抽取與主題挖掘，多維度分析政策發(fā)布時(shí)間、布局?jǐn)?shù)量、政策主題強(qiáng)度、執(zhí)行部門數(shù)量等特征，提出一種基于多特征融合的政策擴(kuò)散傾向性指標(biāo)模型，對(duì)政策執(zhí)行主體采納特定政策的意愿程度進(jìn)行量化分析。

3 分析框架

3.1 我國(guó)層級(jí)政府間的公文流轉(zhuǎn)模式

目前，我國(guó)的政策制定體系為：中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳及其組成部門負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)全國(guó)黨政機(jī)關(guān)工作，制定國(guó)家級(jí)政策條例和管理辦法，而地方性法規(guī)政策的審定、批準(zhǔn)及實(shí)施由各級(jí)地方政府完成。在政策傳達(dá)過(guò)程中，各省、自治區(qū)、直轄市等政府部門承接中央決策與指令，通過(guò)部門協(xié)調(diào)、調(diào)研咨詢等方式制定區(qū)域性指導(dǎo)政策，傳達(dá)黨中央和國(guó)務(wù)院的決定、通知、公告、意見(jiàn)及批復(fù)等信息；地區(qū)級(jí)行政單位根據(jù)本地的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、社會(huì)需求、經(jīng)濟(jì)側(cè)重點(diǎn)等開(kāi)展具體的行政管理與公共服務(wù)。公文是政策信息的物理載體。公文流轉(zhuǎn)體現(xiàn)了從中央到省部再到各地市的政策垂直擴(kuò)散過(guò)程[41]。根據(jù)公文流轉(zhuǎn)及公文使用特點(diǎn)，將政策類公文在三級(jí)行動(dòng)主體間的流轉(zhuǎn)架構(gòu)圖如圖1所示。

3.2 我國(guó)政策層級(jí)擴(kuò)散的分析框架

在本文中，政策層級(jí)擴(kuò)散主要是指一項(xiàng)政策自上而下地、從中央到省部再到地市的垂直擴(kuò)散過(guò)程。根據(jù)我國(guó)政策擴(kuò)散的特點(diǎn)，將政策執(zhí)行主體劃分為中央、省（自治區(qū)、直轄市）、地市縣三級(jí)行動(dòng)主體，運(yùn)用文本挖掘方法分析政策文件的要素構(gòu)件及政策側(cè)重點(diǎn)。同時(shí)，公共政策、法律政策以及產(chǎn)業(yè)政策等政策種類的不同對(duì)于政策制定和擴(kuò)散有不同的影響，因此，本文需要根據(jù)特定公文文本的結(jié)構(gòu)特征與要素特征，提出基于多特征要素融合的政策擴(kuò)散傾向性探測(cè)指標(biāo)模型，對(duì)政策執(zhí)行主體執(zhí)行特定政策的意愿程度進(jìn)行分析。本文的總體分析框架如圖2所示。

圖1 我國(guó)政策公文層級(jí)流轉(zhuǎn)架構(gòu)圖

圖2 政策層級(jí)擴(kuò)散的分析架構(gòu)

3.2.1政策擴(kuò)散主題維度分析

本文采用主題概率模型對(duì)公文文本進(jìn)行主題識(shí)別，分析我國(guó)政府從中央到省部再到地方的政策擴(kuò)散過(guò)程和政令部署主題信息，揭示政策擴(kuò)散的主題發(fā)展、繼承、變遷等行為。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一種文檔主題生成模型，包含了詞、主題和文檔三層結(jié)構(gòu)之間的多項(xiàng)式分布信息。作為一種非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，LDA可以有效識(shí)別文檔集或語(yǔ)料庫(kù)中潛藏的主題信息[42-43]，分析公文文本中的政策變遷與演變過(guò)程。LDA主題模型的聯(lián)合分布概率可以表示為

利用LDA模型可以得到文檔-主題-主題詞三維映射矩陣，通過(guò)計(jì)算中央與各省級(jí)單位、省級(jí)單位與地市級(jí)單位不同主題的相似度，可以構(gòu)建不同行政級(jí)別上政策主題的關(guān)聯(lián)路徑，確定政策擴(kuò)散的發(fā)展、創(chuàng)新與演進(jìn)脈絡(luò)關(guān)系。本文采用點(diǎn)積余弦相似度算法[44]計(jì)算政策主題相似度，以完成各機(jī)構(gòu)政策主題的關(guān)聯(lián)構(gòu)建。

3.2.2 政策擴(kuò)散的傾向性分析

政策擴(kuò)散傾向性，是指特定行政主體執(zhí)行與傳播某一政策的意愿。就大數(shù)據(jù)政策而言，擴(kuò)散傾向性分析是指對(duì)各級(jí)政府是否愿意圍繞大數(shù)據(jù)主題開(kāi)展一系列的政治經(jīng)濟(jì)布局，以及在大數(shù)據(jù)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、提升政府治理效能等政策創(chuàng)新方面的能力和意愿進(jìn)行量化研究。一個(gè)政府的政策擴(kuò)散傾向性越強(qiáng)，越傾向于制定更多的政策文件、動(dòng)員更廣泛的政策執(zhí)行單位。這一假設(shè)為量化分析特定行政機(jī)構(gòu)的政策偏好和政策傾向性奠定了基礎(chǔ)。目前，主要的量化分析方法有Walker[22]的政策擴(kuò)散指數(shù)、Dye等[45]的政策采納模型、Savage[46]的政策創(chuàng)新指數(shù)等，但上述模型僅僅考慮政策發(fā)布時(shí)間或數(shù)量等單一維度，未對(duì)政策擴(kuò)散傾向性進(jìn)行多尺度描述和分析。因此，本文嘗試構(gòu)建基于多特征融合的政策擴(kuò)散傾向性指標(biāo)模型（Policy Diffusion Tendency In‐dex，PDTI），從政策發(fā)布時(shí)間、政策布局?jǐn)?shù)量、政策主題強(qiáng)度、執(zhí)行部門數(shù)量等多個(gè)維度，綜合量化行政部門的政策執(zhí)行意愿，其中，α、β、γ、θ分別為調(diào)諧系數(shù)，各參量設(shè)置為

1）政策發(fā)布時(shí)間指標(biāo)（Policy Release Time In‐dex，PRTI）

研究假設(shè)：政策發(fā)布時(shí)間體現(xiàn)出某一行政單位對(duì)上級(jí)政策的響應(yīng)能力和重視程度。政策發(fā)布需要專家論證和領(lǐng)導(dǎo)班子研討確定，發(fā)布時(shí)間越早表示該政府對(duì)上級(jí)政策的認(rèn)同越大，對(duì)于該領(lǐng)域的政策部署越重視，后續(xù)相關(guān)政策的擴(kuò)散及發(fā)展演進(jìn)的傾向性也越大。借鑒Walker[22]提出的CIS指數(shù)（Com‐posite Innovation Score，政策創(chuàng)新指數(shù)），本文提出量化政策發(fā)布時(shí)間的PRTI指標(biāo)，具體為

其中，Ti表示某層級(jí)政府單位發(fā)布該主題下某一政策的時(shí)間，i取值為0到j(luò)之間，j表示某單位該主題下政策的數(shù)量；Ts表示公文集中該主題下政策發(fā)布的最早時(shí)間；Te表示公文集中該主題下的政策發(fā)布的最晚時(shí)間；M為同一層級(jí)政府單位的數(shù)量；PRTI指標(biāo)反映了某省市單一行政主體的政策發(fā)布時(shí)間，該值越大表示政策單位越重視、傾向性越大；APRTI指標(biāo)表示同級(jí)別政府單位政策發(fā)布時(shí)間指標(biāo)的平均值。

2）政策布局指標(biāo)（Policy Layout Index，PLI）

研究假設(shè)：政策布局指標(biāo)表示某層級(jí)政府圍繞特定主題展開(kāi)的政策布局和規(guī)劃情況，包括制定一定數(shù)量的通知、公告及批復(fù)等公文。該指標(biāo)反映了該層級(jí)政府的布局強(qiáng)度和布局決心，PLI越大表示政府進(jìn)行了充分的政策分析和戰(zhàn)略布局規(guī)劃，相關(guān)產(chǎn)業(yè)后續(xù)的資金投入和行政管理也會(huì)相應(yīng)加大，政策執(zhí)行傾向性越大。政策布局指標(biāo)制定為

其中，Topici表示某政策主題下某一層級(jí)單位相關(guān)的政策布局?jǐn)?shù)量為i，i取值范圍為0到j(luò)，j為政策布局的總數(shù)量；M為同一層級(jí)政府單位的數(shù)量；APLI是對(duì)PLI的均值化處理，可以探測(cè)同一層級(jí)單位政策布局指標(biāo)的平均水平。

3）政策主題強(qiáng)度指標(biāo)（Policy Topic Intensity Index，PTII）

研究假設(shè)：政策主題強(qiáng)度指標(biāo)反映一段時(shí)間內(nèi)公文文本數(shù)據(jù)源所呈現(xiàn)出的政策熱度、政策關(guān)注度等信息，政策主題強(qiáng)度越大表示該段時(shí)間內(nèi)政府圍繞該主題的政策研究和政策創(chuàng)新投入的資金和精力越大，后續(xù)執(zhí)行也具有更強(qiáng)的意愿和主動(dòng)性。政策主題強(qiáng)度指標(biāo)制定為

其中，w(Ti)表示T主題下的第i個(gè)主題詞的權(quán)重；N表示該主題T下的主題詞的個(gè)數(shù)；m表示某一層級(jí)單位下的公文數(shù)量；PLI則表示某一層級(jí)行政單位的所有公文所體現(xiàn)出的主題強(qiáng)度值；APLI是PLI的均值處理，表示各個(gè)政府單位的平均主題強(qiáng)度值。

4）鄰近機(jī)構(gòu)政策引導(dǎo)力指標(biāo)（Neighbor Institu‐tions Policy Guidance Index，NIPGI）

研究假設(shè)：鄰近?。ㄊ校┑恼邎?zhí)行與創(chuàng)新?tīng)顩r會(huì)對(duì)本?。ㄊ校┱叩膱?zhí)行和創(chuàng)新造成壓力，地理位置因素顯著影響政策擴(kuò)散[15,47]。如果某一行政機(jī)構(gòu)領(lǐng)先于鄰近機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)某項(xiàng)政策的制定和規(guī)劃，那么該機(jī)構(gòu)具有更強(qiáng)的政策引導(dǎo)力；若某省政策擴(kuò)散行為晚于所有鄰近省份，則認(rèn)為其政策引導(dǎo)力為零。同理，假如A省的鄰近政府都采納該政策，B省的鄰近政府尚未采納該政策，即使A與B同時(shí)發(fā)布相關(guān)后續(xù)政策，本文仍認(rèn)為B省具有更強(qiáng)的政策引導(dǎo)力。在已有研究基礎(chǔ)[15]上，本文提出鄰近機(jī)構(gòu)政策引導(dǎo)力指標(biāo)以考慮地理位置因素的影響，鄰近機(jī)構(gòu)政策引導(dǎo)力指標(biāo)制定為

其中，Num(N)表示與某一層級(jí)特定政府機(jī)構(gòu)相鄰的機(jī)構(gòu)的數(shù)量；Num(A)表示與某一層級(jí)政府機(jī)構(gòu)相鄰且已采納某一政策的機(jī)構(gòu)數(shù)量。二者比值反映了該機(jī)構(gòu)對(duì)于鄰近機(jī)構(gòu)的政策輻射和引領(lǐng)作用，ANIPGI表示各單位指標(biāo)的平均值以反映平均水平。該指標(biāo)融合地理信息特征，可以更好地刻畫(huà)群體性行政機(jī)構(gòu)的政策擴(kuò)散特征。

5）政策執(zhí)行機(jī)構(gòu)數(shù)指標(biāo)（Amount of Policy Im‐plementing Agencies Index，APIAI）

研究假設(shè)：政策的有效執(zhí)行和實(shí)施是后續(xù)相關(guān)政策制定的基礎(chǔ)，政策反饋是實(shí)現(xiàn)政策擴(kuò)散和區(qū)域演進(jìn)的條件[48]，政策執(zhí)行機(jī)構(gòu)數(shù)量越多，表示該層級(jí)行政單位下屬各部門及各事業(yè)單位圍繞該政策進(jìn)行的合作越有效，政策的反饋機(jī)制和反饋效果越好，也表明該層級(jí)單位政策擴(kuò)散和政策創(chuàng)新的決心。政策執(zhí)行機(jī)構(gòu)數(shù)指標(biāo)制定為

其中，n(topic)表示某層級(jí)政府中關(guān)于某一主題政策的執(zhí)行機(jī)構(gòu)數(shù)量，該數(shù)值可以利用人工字符串匹配方法實(shí)現(xiàn)特定機(jī)構(gòu)名稱的抽取，共有m個(gè)主題則可求得某一層級(jí)單位的政策執(zhí)行機(jī)構(gòu)總數(shù)；ANPIAI為NPIAI的均值處理，代表大數(shù)據(jù)政策背景下同一層級(jí)不同行政單位的執(zhí)行數(shù)量的平均值。

Strang[49]認(rèn)為，政策擴(kuò)散是指采納某種行動(dòng)或政策的地區(qū)改變未采納地區(qū)的過(guò)程，而地理鄰近位置是影響區(qū)域政策擴(kuò)散的重要因素。同時(shí)，同級(jí)政策執(zhí)行機(jī)構(gòu)的廣泛參與是政策擴(kuò)散的試金石和政策創(chuàng)新演進(jìn)的再生驅(qū)動(dòng)力，有助于完善政策擴(kuò)散的反饋機(jī)制。因此，本文在所構(gòu)建的基于多特征融合的政策擴(kuò)散傾向性指標(biāo)模型中給予指標(biāo)NIPGI和API‐AI較大權(quán)重，以更好地描述和表達(dá)該指標(biāo)在政策擴(kuò)散傾向性量化中的作用。

3.3 政策擴(kuò)散的可視化表征

在政策擴(kuò)散過(guò)程中，不同政府的政策公文傳達(dá)的信息和主題并不完全相同。各地區(qū)根據(jù)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)模式等特點(diǎn)制定的政策，呈現(xiàn)出創(chuàng)新、發(fā)展及演進(jìn)等特征。如何把握我國(guó)不同層級(jí)政府之間的政策擴(kuò)散規(guī)律、探索政策內(nèi)容本身的發(fā)展演進(jìn)過(guò)程對(duì)于提升我國(guó)政府治理效能具有重要意義。

為清晰表達(dá)層級(jí)政府間政策擴(kuò)散的規(guī)律，基于上述步驟識(shí)別出的政策主題結(jié)果和行政單位的政策擴(kuò)散傾向性指標(biāo)模型，基于Javascript語(yǔ)言的Web前端可視化技術(shù)設(shè)計(jì)一種政策擴(kuò)散的可視化圖譜，具體如圖3所示。

圖3 層級(jí)政策擴(kuò)散示意圖

圖3 中，橫軸表示我國(guó)政府從中央到地方的三級(jí) 行 政 機(jī) 構(gòu)INS（Institution），INS={Icen，Ipro,Imun}分別表示中央機(jī)構(gòu)（center）、省級(jí)機(jī)構(gòu)（province）和地方機(jī)構(gòu)（municipal），P1、P2、P3表示各省級(jí)機(jī)構(gòu)，M1、M2、M3等表示各地方機(jī)構(gòu)；縱軸表示大數(shù)據(jù)領(lǐng)域政策主題Topic，分別含有{Tc1,Tc2,Tc3}等多個(gè)政策子主題，灰色連接表示政策主題的擴(kuò)散路徑，其粗細(xì)由點(diǎn)積余弦相似度算法求得，幫助政策制定者從宏觀角度把握層級(jí)政府間政策主題的擴(kuò)散路徑，了解地域差異，并掌握政策文本的前繼和后驅(qū)演化規(guī)律。

4 實(shí)驗(yàn)分析

4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集獲取

（1）硬件：Windows10操作系統(tǒng)、i5-4590 CPU、500G HardDrive。

（2）軟件：scrapy抓取框架、pycharm、Knime、Gensim庫(kù) 以 及D3等 工 具。

（3）數(shù)據(jù)集：2015年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》（國(guó)發(fā)[2015]50號(hào)），標(biāo)志著大數(shù)據(jù)成為國(guó)家級(jí)的發(fā)展戰(zhàn)略[50]。之后，國(guó)家發(fā)改委、環(huán)保部及各省市地方等推出關(guān)于大數(shù)據(jù)的發(fā)展意見(jiàn)和方案，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投入和應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)逐漸展開(kāi)。本文的主要研究政策由中央到地方的擴(kuò)散過(guò)程，故剔除含有“請(qǐng)示”“報(bào)告”“函”等明顯標(biāo)志上行文及平行文的公文類型。以2015年為時(shí)間起始點(diǎn)，利用scrapy爬蟲(chóng)框架爬取中央及地方政府網(wǎng)站中標(biāo)題含有“大數(shù)據(jù)”字段的政府公文，結(jié)合公文庫(kù)獲取等途徑共獲得有效公文數(shù)據(jù)535條。

4.2 政策文本主題識(shí)別與關(guān)聯(lián)構(gòu)建

4.2.1 參數(shù)設(shè)置與復(fù)雜度計(jì)算

實(shí)驗(yàn)采用Gensim中的LDA主題概率識(shí)別方法識(shí)別項(xiàng)目文本主題，LDA參數(shù)決定主題隨機(jī)抽取數(shù)量、平滑系數(shù)、單詞分配主題的概率和識(shí)別效率。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，設(shè)置文檔-主題分布θ的參數(shù)α設(shè)為0.4，主題-主題詞矩陣分布參數(shù)β設(shè)為0.1，采用Gibbs Sampling估計(jì)模型的后驗(yàn)參數(shù)，主題識(shí)別效果較好。主題識(shí)別需確定公文信息數(shù)據(jù)的主題數(shù)目。復(fù)雜度（Perplexity）是衡量一個(gè)語(yǔ)言模型優(yōu)劣常用的一個(gè)指標(biāo)，定義一個(gè)有M篇文檔的文檔集的主題模型的復(fù)雜度為

當(dāng)困惑度取值最小時(shí)，主題未出現(xiàn)冗余且具有較好的擬合效果，由此建立主題-文檔的映射關(guān)系及主題數(shù)。本文對(duì)中央政策主題數(shù)目及復(fù)雜度動(dòng)態(tài)對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在其他參數(shù)如上述表達(dá)情況下，文檔主題數(shù)設(shè)置區(qū)間為[10,200]，步進(jìn)單位為25，得到主題數(shù)選擇10時(shí)最優(yōu)。

4.2.2 主題表征與關(guān)聯(lián)構(gòu)建

利用LDA主題識(shí)別模型可以得到文檔-主題映射與主題-主題詞映射關(guān)系，將中央大數(shù)據(jù)政策與省級(jí)、地市等公文文本分別進(jìn)行主題模型試驗(yàn)。其中，中央公文主題設(shè)置為10，有10個(gè)主題詞，省市級(jí)文件主題利用復(fù)雜度計(jì)算確定其主題數(shù)量。主題-主題詞映射關(guān)系可以根據(jù)權(quán)重大小表征文本內(nèi)容，采用余弦相似定理構(gòu)建中央-省（自治區(qū)、直轄市）-地市三級(jí)政策單位的10個(gè)主題擴(kuò)散關(guān)系，確定政策主題演進(jìn)的前繼、后驅(qū)關(guān)系。最后，可得到我國(guó)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域政策主題在公文流程中的變化情況。表1列舉了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域國(guó)務(wù)院及其所屬部門發(fā)布政策的10個(gè)子主題，主要包括金融、大數(shù)據(jù)區(qū)域試點(diǎn)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、信用監(jiān)管以及城市設(shè)施建設(shè)和智慧城市等10個(gè)方面。表2列舉了中央及各地方大數(shù)據(jù)領(lǐng)域政策中某一主題的主題詞及權(quán)重值情況。以農(nóng)業(yè)子主題為例，國(guó)務(wù)院等中央級(jí)單位主要從宏觀角度圍繞開(kāi)展大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)應(yīng)用、農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)等主題展開(kāi)，貴州作為省級(jí)單位傳達(dá)中央信息政策并在大數(shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)方法展開(kāi)規(guī)劃，六盤水市大數(shù)據(jù)政策開(kāi)展早于其他城市，建立大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心觀摩點(diǎn)、推行云長(zhǎng)制度、建立安全保障體系等具體工作；黔南州政府作為市級(jí)單位出現(xiàn)了“小鎮(zhèn)”“編制”等主題詞，結(jié)合公文內(nèi)容可以得到該市發(fā)布的《關(guān)于扶持百鳥(niǎo)河數(shù)字小鎮(zhèn)加快發(fā)展的政策措施》，以及建立黔南州大數(shù)據(jù)管理局并對(duì)人員編制進(jìn)行了詳細(xì)規(guī)定。本文利用LDA主題模型識(shí)別政策主題信息，并利用相似度計(jì)算建立不同層級(jí)政策主題之間的關(guān)聯(lián)，設(shè)定閾值0.4，相似度大于0.4，即判定該層級(jí)單位主題與上一層級(jí)單位的政策擴(kuò)散主題關(guān)聯(lián)。

表2 政策主題-主題詞表征（部分）

4.3 政策擴(kuò)散主題可視化分析

按照上述研究流程及實(shí)驗(yàn)可知，我國(guó)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域政策的主題分布以及政策主題在中央級(jí)別、省級(jí)及地市級(jí)三級(jí)行政單位的擴(kuò)散情況。為揭示政策主題在不同機(jī)構(gòu)間的擴(kuò)散規(guī)律，本文基于Javascript語(yǔ)言的Web前端可視化技術(shù)，設(shè)計(jì)一種我國(guó)層級(jí)政府間的政策擴(kuò)散可視化圖譜。如圖3所示，右側(cè)一列Tc金融、Tc醫(yī)療、Tc農(nóng)業(yè)、Tc政府平臺(tái)等分別表示中央大數(shù)據(jù)政策的子主題，不同顏色的元素塊大小與主題強(qiáng)度成正比，與表1中Topic1、Topic3、Topic4、Topic5等主題詞一一對(duì)應(yīng)；第二列表示我國(guó)部分省、自治區(qū)、直轄市等二級(jí)行政機(jī)構(gòu)；第三列Tp監(jiān)管、Tp城市設(shè)施等表示由二級(jí)行政機(jī)構(gòu)向三級(jí)行政機(jī)構(gòu)（市、州及地方行政公署等）擴(kuò)散的主題；最后一列為發(fā)布大數(shù)據(jù)政策的城市（包括省會(huì)城市）主題分布情況。圖4中灰色連線表示政策擴(kuò)散的過(guò)程，線條粗細(xì)與主題強(qiáng)度成正比。該可視化圖譜可以幫助政策制定者從宏觀角度了解我國(guó)政策主題的擴(kuò)散演進(jìn)。

4.3.1 中央到省級(jí)單位的政策擴(kuò)散主題分析

圖4 層級(jí)公文政策擴(kuò)散主題可視化（部分）

在從中央到地方的政策擴(kuò)散過(guò)程中，各省、直轄市、自治區(qū)根據(jù)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況、產(chǎn)業(yè)特色制定不同的政策方針和重點(diǎn)發(fā)展方向，呈現(xiàn)出不同的政策主題分布。本文提出主題擴(kuò)散比（即某一政府或行政單位所發(fā)布政策的子主題強(qiáng)度值與總主題的比值）概念，用于研究大數(shù)據(jù)政策擴(kuò)散到不同省份時(shí)的主題分布情況，該指標(biāo)可有效表達(dá)該地區(qū)的政策重點(diǎn)主題及占比情況。統(tǒng)計(jì)分析見(jiàn)附錄1（前15個(gè)省級(jí)單位），加黑斜體的主題值表示各省級(jí)單位主題擴(kuò)散比前3位的主題，即各省圍繞大數(shù)據(jù)政策主要展開(kāi)部署的具體主題。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①貴州（Topic2、Topic5、Topic7）是大數(shù)據(jù)政策開(kāi)展最充分的省份，重點(diǎn)關(guān)注方向?yàn)椋捍髷?shù)據(jù)試點(diǎn)區(qū)域建立、政府平臺(tái)建設(shè)、設(shè)施、制度標(biāo)準(zhǔn)等；②廣東（Topic1、Topic3、Topic6）重點(diǎn)圍繞金融投資領(lǐng)域、市場(chǎng)監(jiān)督與大數(shù)據(jù)醫(yī)療等熱點(diǎn)方向展開(kāi)政策發(fā)展；③上海（Topic1、Topic2、Topic5）更關(guān)注政府系統(tǒng)、云平臺(tái)、云存儲(chǔ)以及試點(diǎn)區(qū)域示范等基礎(chǔ)性工作，為后續(xù)大數(shù)據(jù)在各領(lǐng)域各產(chǎn)業(yè)的有效融合打下基礎(chǔ)；④河南（Topic1、Topic4、Topic6）主要對(duì)大數(shù)據(jù)與新型農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)信息化以及金融等領(lǐng)域的融合進(jìn)行了政策引導(dǎo)與制定；⑤內(nèi)蒙古自治區(qū)對(duì)大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)和旅游方面的應(yīng)用投入較多關(guān)注；⑥海南省在大數(shù)據(jù)提升旅游服務(wù)方面的政策傾斜尤為明顯，可以推測(cè)海南省對(duì)于旅游服務(wù)和精準(zhǔn)服務(wù)有著很大的政策需求?？傮w來(lái)看，各省份對(duì)大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的融合及示范區(qū)建設(shè)關(guān)注較多，但對(duì)與生態(tài)環(huán)境、氣象等領(lǐng)域的融合的關(guān)注度有待于進(jìn)一步提升。

基于Javascript語(yǔ)言的Web前端可視化技術(shù)，對(duì)我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政單位與大數(shù)據(jù)政策主題間的擴(kuò)散演進(jìn)關(guān)系進(jìn)行了可視化，可清晰表達(dá)大數(shù)據(jù)在省級(jí)行政單位的主題擴(kuò)散關(guān)系，具體如圖5所示。

4.3.2 省級(jí)到市級(jí)單位的政策擴(kuò)散主題分析

從省級(jí)到市級(jí)政府的政策擴(kuò)散主題分析，可揭示我國(guó)地方政府大數(shù)據(jù)政策的部署情況，充分反映我國(guó)政策擴(kuò)散的主題分布特點(diǎn)。市級(jí)單位作為我國(guó)自上而下政策擴(kuò)散的第三層行政單位，往往是具體政策的實(shí)踐者和執(zhí)行者。不同于中央政策統(tǒng)籌兼顧的特點(diǎn)和省級(jí)政府多領(lǐng)域、多主題協(xié)同發(fā)展的特點(diǎn)，市級(jí)單位往往按照省政府的政策規(guī)劃和指示，圍繞特定領(lǐng)域特定主題下的政策開(kāi)展具體工作。因此，了解市級(jí)單位對(duì)具體政策的執(zhí)行情況對(duì)上級(jí)政府制定下一步規(guī)劃方針具有重要意義，同時(shí)，對(duì)于市級(jí)單位政策主題內(nèi)容的揭示也有助于人民群眾更好地監(jiān)督政府，使政策內(nèi)容落到實(shí)處。

本文選取貴州和廣州作為典型省份，進(jìn)行省級(jí)到市級(jí)政策擴(kuò)散的分析。如圖6所示，左側(cè)元素塊表示省級(jí)行政單位（貴州省、廣東?。?，中間元素塊表示政策擴(kuò)散主題，灰色連線粗細(xì)表示主題強(qiáng)度大小，右側(cè)表示各個(gè)市級(jí)單位。由圖6可見(jiàn)，貴陽(yáng)市在大數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)卓越，主要承接省里政府平臺(tái)建設(shè)、政策示范區(qū)試點(diǎn)、城市設(shè)施建設(shè)以及智慧城市發(fā)展等任務(wù)，六盤水市在示范區(qū)建設(shè)、大數(shù)據(jù)氣象及醫(yī)療等領(lǐng)域具有一定的部署，銅仁、安順等其他5個(gè)城市均在大數(shù)據(jù)政策方面進(jìn)行了一定的規(guī)劃；廣東的市級(jí)單位中表現(xiàn)比較好的有深圳、梅州和清遠(yuǎn)3個(gè)城市，其中深圳市在大數(shù)據(jù)金融領(lǐng)域表現(xiàn)突出，這也與深圳作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)特區(qū)的地位有關(guān)，而梅州、東莞、清遠(yuǎn)、江門、惠州等多個(gè)市級(jí)單位均在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域積極展開(kāi)戰(zhàn)略部署，說(shuō)明廣東省的大數(shù)據(jù)政策推動(dòng)較好。

圖5 我國(guó)中央到省級(jí)政策擴(kuò)散的主題可視化

4.4 政策擴(kuò)散意愿傾向性計(jì)算與分析

利用本文提出的PDTI模型對(duì)不同層級(jí)行政機(jī)構(gòu)的政策擴(kuò)散傾向性進(jìn)行計(jì)算，多維度考量政策發(fā)布時(shí)間、地理鄰近機(jī)構(gòu)以及執(zhí)行部門數(shù)量等特征要素，綜合分析特定行政機(jī)構(gòu)對(duì)于特定政策的擴(kuò)散意愿和傾向性。

4.4.1 PDTI的分指標(biāo)計(jì)算

計(jì)算我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政機(jī)構(gòu)（除港、澳、臺(tái)）在PDTI模型中的PRTI、APRTI、PLI、APLI、PTII、APTII、NIPGI、ANIPGI、APIAI、AAPIAI等10個(gè)分指標(biāo)，具體結(jié)果如附錄2所示。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

（1）PRTI指標(biāo)靠前的省份有遼寧、湖南、新疆、甘肅、廣東、北京等，其對(duì)中央大數(shù)據(jù)政策發(fā)布動(dòng)態(tài)較為關(guān)注，相關(guān)政策發(fā)布的時(shí)間也比較早；

（2）貴州、上海、四川、甘肅等地的PLI值較大，表示這些省份對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)政策具有較強(qiáng)的布局規(guī)劃，發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的傾向性顯著；

（3）上海、山東、重慶、廣東等地的NIPGI值均為1，表示對(duì)鄰近省份的政策擴(kuò)散影響力較大，在區(qū)域內(nèi)發(fā)揮著引領(lǐng)和帶頭作用，而西藏、內(nèi)蒙古、吉林、江蘇等地的NIPGI值為0，表示該省份大數(shù)據(jù)政策制定時(shí)間晚于所有周圍省份；

（4）PTII招標(biāo)可深入政策文本內(nèi)容進(jìn)行主題挖掘，APIAI指標(biāo)可對(duì)機(jī)構(gòu)單位進(jìn)行正則抽取，以反映政策內(nèi)容本身的特點(diǎn)。結(jié)果顯示，貴州、廣東、河南等地具有較大的PTII值，而貴州、甘肅、上海、內(nèi)蒙古等地的APIAI值靠前，表示政策執(zhí)行的反饋機(jī)制更加充分。

4.4.2 省級(jí)政府政策擴(kuò)散傾向性計(jì)算

通過(guò)分析政策文本的外部屬性和內(nèi)容主題特征，可以全面探測(cè)各級(jí)政府政策擴(kuò)散的意愿和傾向性?；诘?.2.2節(jié)的分析和已有研究，本文對(duì)PD‐TI模型中α、β、γ、θ這4個(gè)調(diào)諧系數(shù)進(jìn)行設(shè)置，最終5個(gè)分指標(biāo)的權(quán)重值分別為0.15、0.15、0.15、0.30、0.25。對(duì)5個(gè)分指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)整合，最終得到我國(guó)層級(jí)政府機(jī)構(gòu)政策擴(kuò)散傾向性的計(jì)算值?？傮w來(lái)看，我國(guó)省級(jí)政府在大數(shù)據(jù)政策方面的擴(kuò)散傾向熱度呈分散式特點(diǎn)，由點(diǎn)及面，統(tǒng)籌部署。各省級(jí)政府分析如下：

（1）貴州（PDTI=3.50）、上海（PDTI=2.23）、甘肅（PDTI=2.00）和廣州（PDTI=1.79）對(duì)于大數(shù)據(jù)擴(kuò)散傾向性最為顯著，表現(xiàn)出政府在發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)方面的決心和政策傾向；

圖6 貴州省和廣東省的省級(jí)到市級(jí)政策擴(kuò)散的主題可視化

（2）山東（PDTI=1.21）、重慶（PDTI=1.27）、湖北（PDTI=1.22）具有較強(qiáng)的政策擴(kuò)散意愿，計(jì)劃投入一定的資金和技術(shù)圍繞大數(shù)據(jù)領(lǐng)域展開(kāi)政策部署；

（3）四川（PDTI=1.03）、陜西（PDTI=1.00）、內(nèi)蒙古（PDTI=0.91）和河北（PDTI=0.93）等絕大多數(shù)省份處于穩(wěn)定的政策擴(kuò)散和執(zhí)行狀態(tài)，未表現(xiàn)出明顯的規(guī)劃重點(diǎn)；

（4）西藏、黑龍江、廣西以及云南等地則對(duì)大數(shù)據(jù)政策的擴(kuò)散意愿不夠強(qiáng)烈，政策擴(kuò)散傾向性有待于提高。

4.4.3 市級(jí)機(jī)構(gòu)政策擴(kuò)散傾向性計(jì)算

市級(jí)政府作為特定政策的基層執(zhí)行單位對(duì)于政策擴(kuò)散至關(guān)重要。為有效表達(dá)我國(guó)市級(jí)政府在大數(shù)據(jù)政策擴(kuò)散中的傾向性，本文結(jié)合地理信息與多要素分析雷達(dá)圖，對(duì)市級(jí)政府展開(kāi)分析，具體如圖7所示。選取市政府較多，并且在PDTI模型中呈現(xiàn)不同特點(diǎn)的省份作為分析對(duì)象，包括貴州、山西、廣東和河北4個(gè)省份。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

（1）貴陽(yáng)市在貴州省大數(shù)據(jù)政策中處于絕對(duì)核心地位，在政策制定時(shí)間指標(biāo)、布局指標(biāo)、鄰近地域影響等PDTI的5個(gè)分指標(biāo)中均表現(xiàn)良好，六盤水市（PDTI=1.57）各要素表現(xiàn)均衡，銅仁市在NIPGI指標(biāo)表現(xiàn)較好，體現(xiàn)出較強(qiáng)的鄰近地理政策帶動(dòng)作用，黔西南布依族苗族自治州大數(shù)據(jù)政策制定時(shí)間較早，但后續(xù)在政策部署和政策制定上沒(méi)有進(jìn)行有效開(kāi)展，在其他要素指標(biāo)上得分較低，因而PDTI較低，大數(shù)據(jù)政策擴(kuò)散傾向性較差。

圖7 我國(guó)市級(jí)機(jī)構(gòu)政策擴(kuò)散傾向性可視化

（2）山西省有6個(gè)市級(jí)單位制定了大數(shù)據(jù)相關(guān)政策，包括陽(yáng)泉市、呂梁市、大同市以及忻州市等。其中，陽(yáng)泉市部署時(shí)間較早，呂梁市則在政策布局?jǐn)?shù)量上較為充分，大同及忻州體現(xiàn)出較強(qiáng)的主題強(qiáng)度，臨汾和晉城在鄰近地域引導(dǎo)力指標(biāo)上表現(xiàn)良好?？傮w來(lái)看，山西省各市在各指標(biāo)要素上呈現(xiàn)不均衡特點(diǎn)，因此總體表現(xiàn)一般。

（3）廣東省有12個(gè)市圍繞大數(shù)據(jù)展開(kāi)政策部署。其中，深圳、惠州等表現(xiàn)突出，深圳主題強(qiáng)度指標(biāo)較大，政府涉及面廣泛，惠州、韶關(guān)以及梅州等市在政策布局?jǐn)?shù)量上較多。

（4）河北省石家莊、邯鄲等表現(xiàn)出較強(qiáng)的政策擴(kuò)散傾向。

5 結(jié)論與討論

本文在分析我國(guó)政策文本結(jié)構(gòu)和內(nèi)容特征屬性的基礎(chǔ)上，利用LDA等文本挖掘方法分析政策在不同層級(jí)政府間擴(kuò)散過(guò)程中的主題變遷，以揭示我國(guó)各級(jí)政府在政策擴(kuò)散過(guò)程中的傾向性和特點(diǎn)，了解不同層級(jí)政府對(duì)于大數(shù)據(jù)政策的發(fā)展規(guī)劃、側(cè)重主題和區(qū)域部署，對(duì)于加強(qiáng)地域間合作、同主題方向下的政策學(xué)習(xí)提供了事實(shí)基礎(chǔ)和方法論指導(dǎo)；利用可視化技術(shù)表達(dá)從中央到省級(jí)、地市級(jí)政策擴(kuò)散過(guò)程中的主題變遷。同時(shí)，構(gòu)建了包括政策發(fā)布時(shí)間、布局?jǐn)?shù)量、政策主題強(qiáng)度、執(zhí)行部門數(shù)量等指標(biāo)在內(nèi)的政策擴(kuò)散傾向性指標(biāo)探測(cè)模型，以刻畫(huà)各個(gè)行政機(jī)構(gòu)的意愿程度，對(duì)于除大數(shù)據(jù)政策之外的其他政策擴(kuò)散研究也具有適用性。以大數(shù)據(jù)政策為例的研究得到如下研究發(fā)現(xiàn)：

（1）國(guó)務(wù)院及其所屬部門發(fā)布的大數(shù)據(jù)政策主要包括10個(gè)子主題：金融、大數(shù)據(jù)區(qū)域試點(diǎn)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、信用監(jiān)管以及城市設(shè)施建設(shè)和智慧城市等。

（2）在自上而下的政策擴(kuò)散過(guò)程中，中央政府部門主要進(jìn)行宏觀指導(dǎo)，省級(jí)政府對(duì)各地市所承擔(dān)的具體任務(wù)進(jìn)行任務(wù)分配和重點(diǎn)部署，而地市級(jí)政府則主要承擔(dān)試點(diǎn)建設(shè)、具體制度創(chuàng)新和人員編制等具體政策的細(xì)化制定和實(shí)施。

（3）在從中央到地方的政策擴(kuò)散過(guò)程中，各省份根據(jù)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)特色制定重點(diǎn)發(fā)展方向，政策呈現(xiàn)出不同的主題類型，例如，貴州側(cè)重大數(shù)據(jù)平臺(tái)與制度建設(shè)，廣東側(cè)重金融投資大數(shù)據(jù)，上海側(cè)重政府平臺(tái)與云存儲(chǔ)，河南側(cè)重農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，內(nèi)蒙古側(cè)重農(nóng)業(yè)和旅游大數(shù)據(jù)，海南側(cè)重旅游大數(shù)據(jù)，等等。

（4）大數(shù)據(jù)政策擴(kuò)散傾向性靠前的省份有貴州、上海、甘肅和廣州；接下來(lái)是山東、重慶和湖北，計(jì)劃在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域投入一定的資金和技術(shù)；四川、陜西、內(nèi)蒙古以及河北等絕大多數(shù)省份處于穩(wěn)定執(zhí)行狀態(tài)，未表現(xiàn)出明顯的規(guī)劃側(cè)重和重點(diǎn)意愿；而西藏、黑龍江、廣西以及云南等地則對(duì)大數(shù)據(jù)政策的總體擴(kuò)散意愿不強(qiáng)烈。

（5）就各分指標(biāo)而言，遼寧、湖南、新疆、甘肅、廣東和北京的政策發(fā)布時(shí)間較早，但有些省份后續(xù)的政策創(chuàng)新并沒(méi)有跟上；貴州、上海、四川、甘肅等地具有更充分的布局規(guī)劃，發(fā)展大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的意愿強(qiáng)烈；上海、山東、重慶、廣東對(duì)鄰近省份的政策影響力較強(qiáng)，而西藏、內(nèi)蒙古、吉林及江蘇等地則影響力較弱；貴州、甘肅、上海、內(nèi)蒙古等地的政策反饋機(jī)制更加充分。

由于受研究目標(biāo)和文章篇幅所限，本文的研究局限有三方面：①由于本文的研究目標(biāo)為政策文本的智能化分析，但是僅依靠文本分析難以充分揭示政策制定過(guò)程中的情境性因素和因果關(guān)系；②本文只分析了大數(shù)據(jù)政策一種政策類型，難以揭示不同類型政策擴(kuò)散的差異；③本文所提出的政策擴(kuò)散主題識(shí)別方法有待進(jìn)一步改善與提高，在政策擴(kuò)散傾向性分析中指標(biāo)挖掘與制定不夠全面，未來(lái)將進(jìn)一步結(jié)合公共管理、政策研究等相關(guān)領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行指標(biāo)的融合與擴(kuò)展，以提高探測(cè)模型的準(zhǔn)確性與科學(xué)性。

未來(lái)本研究組將繼續(xù)推進(jìn)以下三方面的研究：首先，主題概率模型在政策文本挖掘中力度較為不足，不同于論文、專利等主題特征明顯的文本數(shù)據(jù)，綱領(lǐng)性的政策文本常常提及多個(gè)主題領(lǐng)域的內(nèi)容，因此，為了更加準(zhǔn)確和科學(xué)地識(shí)別政策主題內(nèi)容，后續(xù)研究將對(duì)政策文本進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解和功能識(shí)別，結(jié)合篇章語(yǔ)義技術(shù)對(duì)特定主題下同一篇政策文本的內(nèi)容進(jìn)行細(xì)粒度的拆解和分析。其次，本文側(cè)重于分析政策在不同層級(jí)政府間的擴(kuò)散問(wèn)題，下一步研究將結(jié)合因果推斷（如雙重差分法、斷點(diǎn)回歸法等方法）分析擴(kuò)散過(guò)程中的驅(qū)動(dòng)因素與驅(qū)動(dòng)機(jī)制，尋找不同類型政策擴(kuò)散的內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力。最后，本文選擇特定領(lǐng)域的政策擴(kuò)散為研究對(duì)象，未來(lái)將進(jìn)一步研究縣級(jí)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等行政機(jī)構(gòu)對(duì)不同類型政策的擴(kuò)散和推進(jìn)。同時(shí)，本文僅僅分析了從中央到地方自上而下的政策擴(kuò)散研究，未來(lái)將繼續(xù)研究自下而上式擴(kuò)散以及同級(jí)政府間的政策模仿機(jī)制，從而更加全面地揭示政策的擴(kuò)散和演進(jìn)機(jī)制。

附錄1我國(guó)省級(jí)行政單位主題擴(kuò)散比分析（前15位）

附錄2基于多特征融合的政策擴(kuò)散傾向性指標(biāo)模型計(jì)算