智能政務(wù)服務(wù)是否精準(zhǔn)匹配了居民公共需求？*
——基于1045個城市樣本的實(shí)證分析

王正攀

（中共重慶市委黨校/重慶行政學(xué)院 社會和生態(tài)文明教研部，重慶 400044）

一、問題提出

自國家的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施以來，以人工智能、機(jī)器人、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動的數(shù)字化或智能化政務(wù)服務(wù)平臺——如國家或地方政務(wù)服務(wù)云平臺、移動政務(wù)服務(wù)APP、智能問答機(jī)器人、微信政務(wù)小程序、支付寶城市服務(wù)小程序等，成為近幾年各級政府在線辦公、在線服務(wù)、在線溝通與交流以及在線決策等的重要手段或方式。數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下，互聯(lián)網(wǎng)普及率不斷提高。截至2020年12月我國網(wǎng)民規(guī)模已接近10億，“新冠肺炎疫情”期間，全國一體化政務(wù)服務(wù)平臺推出的“防疫健康碼”，申領(lǐng)人數(shù)累計(jì)近9億，使用次數(shù)超過400億次①中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心.第47次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告［R/OL］.中國政府網(wǎng)，（2021-02-03）［2021-02-06］.http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/202102/t20210203_71361.htm.。與此同時，新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的智慧城市建設(shè)也已從側(cè)重基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、感知設(shè)備、云計(jì)算設(shè)施、共性平臺及基礎(chǔ)信息資源等層面進(jìn)入到注重城市海量信息共享、城市大數(shù)據(jù)挖掘和利用、城市安全構(gòu)建和保障的新型智慧城市建設(shè)階段。其中，以智能APP、智能機(jī)器人等人工智能（Artificial Intelligence）技術(shù)為支撐的智能政務(wù)服務(wù)被廣泛應(yīng)用于國家和地方治理實(shí)踐中①孟慶國，王友奎，田紅紅.政務(wù)服務(wù)中的智能化搜索：特征，應(yīng)用場景和運(yùn)行機(jī)理［J］.電子政務(wù)，2020（02）：21-33.。大量應(yīng)用于數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的現(xiàn)代智能技術(shù)在政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的快速賦能，不僅拓展了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用范圍，而且深刻重塑了政府治理的管理架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)和內(nèi)部組織運(yùn)作程序及服務(wù)，進(jìn)而“引發(fā)”政府行政管理的流程再造和公共服務(wù)供需均衡匹配的路徑重構(gòu)。然而，由于公共服務(wù)的“公共性”價值追求，無論是傳統(tǒng)管理模式下的政府公共服務(wù)，抑或是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景下的智能政務(wù)服務(wù)，其本質(zhì)目的始終是圍繞“滿足社會共同需求”以促進(jìn)民眾美好生活愿望的實(shí)現(xiàn)和人的全面發(fā)展的②馬寶成.馬克思的公共服務(wù)理論與我國服務(wù)型政府建設(shè)［J］.行政管理改革，2011（09）：61-66.。因此，既有實(shí)踐中的智能政務(wù)服務(wù)探索與實(shí)踐將不可避免地需要面對一個重要問題，即，是否有效精準(zhǔn)對接了居民所需的公共服務(wù)，并以此提升了居民日常使用的便捷性或參與感？對此分析有助于從理論和應(yīng)用層面推進(jìn)數(shù)字政府的建設(shè)效率和效益提升。

二、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下的政府公共服務(wù)供需結(jié)構(gòu)變化及其系統(tǒng)性組織變革，不僅促使智能政務(wù)服務(wù)的實(shí)踐探索成為數(shù)字政府建設(shè)的必需內(nèi)容，而且引發(fā)了學(xué)界關(guān)注。圍繞“智能政務(wù)服務(wù)”的研究大致分為以下方面：

一是“電子政務(wù)”向“數(shù)字政府”演進(jìn)中的政務(wù)服務(wù)認(rèn)知轉(zhuǎn)變。以網(wǎng)站技術(shù)、辦公自動化技術(shù)促進(jìn)政府工作效率提升的“電子政務(wù)”在“大數(shù)據(jù)”“互聯(lián)網(wǎng)+”等新技術(shù)推動下已經(jīng)進(jìn)入到亟需治理理念、職責(zé)邊界、組織形態(tài)、履職方式及治理規(guī)則體系變革的“數(shù)字政府”階段③孫友晉，高樂.加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè) 推進(jìn)國家治理現(xiàn)代化——中國行政管理學(xué)會2020年會會議綜述［J］.中國行政管理，2020（11）：147-150.。Harsh等指出，智能技術(shù)進(jìn)步、人與人之間信息和交往的便捷化以及全球互聯(lián)經(jīng)濟(jì)所創(chuàng)造的機(jī)會，迫使政府在反思自己角色變化同時，意識到需通過開放政務(wù)數(shù)據(jù)提升公共服務(wù)效益、重塑民眾和政府關(guān)系來推動“電子政務(wù)”向“智慧政府”方向轉(zhuǎn)變④Harsh A,Ichalkaranje N.Transforming e-Government to Smart Government：A South Australian Perspective［J］.Advances in Intelligent Systems and Computing,2015（1）：9-16.。對于這一轉(zhuǎn)變，國內(nèi)學(xué)者李洪波等將“大數(shù)據(jù)時代”之前的政務(wù)智能稱為“政務(wù)智能1.0”，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的政務(wù)智能屬于“政務(wù)智能2.0”⑤李洪波，熊勵，劉寅斌.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的政務(wù)智能：框架與流程［J］.新世紀(jì)圖書館，2016（01）：61-64.；米加寧等認(rèn)為第四次工業(yè)革命到來的社會實(shí)踐，可能推動政府變革從工業(yè)化的“物理空間”政府形態(tài)向大數(shù)據(jù)時代的“數(shù)字空間”政府形態(tài)轉(zhuǎn)型⑥米加寧，章昌平，李大宇，徐磊.“數(shù)字空間”政府及其研究綱領(lǐng)——第四次工業(yè)革命引致的政府形態(tài)變革［J］，公共管理學(xué)報(bào)，2020（01）：1-17.。

二是智能政務(wù)服務(wù)面臨的問題及對策解析。數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下的“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”升級、人工智能創(chuàng)新和智慧社區(qū)平臺建設(shè)等有助于減少公務(wù)人員的工作量，并且在提高政務(wù)服務(wù)效率和決策能力基礎(chǔ)上，增強(qiáng)了公共服務(wù)的供給和需求精準(zhǔn)對接效果①Chen Li-ran,Chen Wei-dong.Intelligent city - Tianjin：The system analysis of intelligent community public service,September 3-5,2011［C］.Changchun：IEEE,2011.。然而，移動政務(wù)服務(wù)的公眾使用率不高②趙蓓，楊威.智慧城市建設(shè)中移動政務(wù)采納問題研究——以廈門地區(qū)政務(wù)APP“i廈門”為例［J］.東南學(xué)術(shù)，2020（02）：191-197.、數(shù)據(jù)共享與安全的立法及其道德規(guī)范③Chen Tao,Longya R,Gao Xian.AI innovation for advancing public service：The case of China's first Administrative Approval Bureau［C］.In Proceedings of dg.o 2019：20th Annual International Conference on Digital Government Research (dg.o 2019),June 18,2019,Dubai,United Arab Emirates.ACM,New York,NY,USA,2 pages.https://doi.org/10.1145/3325112.3325243.、條塊關(guān)系制約導(dǎo)致的協(xié)同困難④薛澤林.智能政務(wù)推進(jìn)中的開放式協(xié)同策略［J］.學(xué)習(xí)與實(shí)踐，2019（02）：57-64.、智能移動終端開發(fā)不夠⑤王謙，劉大玉，陳放.智能技術(shù)視閾下“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”研究［J］.中國行政管理，2020（06）：73-79.以及控制與問責(zé)⑥Henman P.Improving public services using artificial intelligence：possibilities,pitfalls,governance［J］.Asia Pacific Journal of Public Administration,2020（01）：1-13.等問題成為當(dāng)前智能政務(wù)服務(wù)發(fā)展面臨的主要障礙，相關(guān)學(xué)者據(jù)此分別從發(fā)展戰(zhàn)略、技術(shù)創(chuàng)新、協(xié)同治理和基于資源畫像建立知識圖譜、基于用戶畫像構(gòu)建需求模型、基于需求實(shí)現(xiàn)最佳匹配等多種視角提出了應(yīng)對策略。

三是公共服務(wù)智慧化轉(zhuǎn)型的方式或機(jī)制創(chuàng)新。李磊等指出，城市群公共服務(wù)治理需要經(jīng)歷由數(shù)據(jù)驅(qū)動向智慧協(xié)同轉(zhuǎn)變的過程⑦李磊，馬韶君，代亞軒.從數(shù)據(jù)融合走向智慧協(xié)同：城市群公共服務(wù)治理困境與回應(yīng)［J］.上海行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2020（04）：47-54.。進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，公共服務(wù)的智慧化轉(zhuǎn)型不僅限于城市群，政務(wù)服務(wù)同樣已進(jìn)入“智慧化階段”⑧于冠一，陳衛(wèi)東，王倩.電子政務(wù)演化模式與智慧政務(wù)結(jié)構(gòu)分析［J］.中國行政管理，2016（02）：22-26.。由于對技術(shù)架構(gòu)的高度依賴，此方面的研究主要圍繞方式或機(jī)制創(chuàng)新展開，如Vaezi提出應(yīng)建立以知識為基礎(chǔ)的行政管理系統(tǒng)以便在較短時間內(nèi)用最佳的生產(chǎn)效率提供好的政策和服務(wù)⑨Vaezi S.Role of intelligent agents in knowledge management （case of electronic public services）［J］.Scientific Research and Essays,2009（05）：392-397.；Kohlborn等認(rèn)為服務(wù)捆綁（service bundling）是進(jìn)一步改進(jìn)公共部門在線門戶網(wǎng)站服務(wù)交付的創(chuàng)新解決方案⑩Kumlander D.Towards a Better Infrastructure Supporting the e-Education as a State Public Service［J］.Lecture Notes in Electrical Engineering,2015（01）：309-315.；Kumlander提出了混合云（hybrid SaaS）和基于身份驗(yàn)證識別系統(tǒng)的技術(shù)方案以解決公民通過IT渠道向政府反饋電子教育服務(wù)（e-Education）意見的渠道?Kohlborn T,Korthaus A,Peters C,et al.A Comparative Study of Governmental One-Stop Portals for Public Service Delivery［J］.2013（03）：1-19.；Bharosa等在將公共服務(wù)創(chuàng)新定義為是“做一些能為公共領(lǐng)域的參與者創(chuàng)造價值的新事物”前提下，通過借鑒開放創(chuàng)新、重組創(chuàng)新和協(xié)同創(chuàng)新三種互補(bǔ)創(chuàng)新理論，以門戶網(wǎng)站為例，提出了一個使創(chuàng)新者可以將線上和線下結(jié)合起來的在線公共服務(wù)共同創(chuàng)造（co-creation）機(jī)制?Bharosa N,Meijer K,Voort HVD.Innovation in Public Service Design：Developing a co-creation tool for public service innovation journeys［C］.In The 21st Annual International Conference on Digital Government Research (dg.o’20),June 15–19,2020,Seoul,Republic of Korea.ACM,New York,NY,USA,10 pages.https://doi.org/10.1145/3396956.3396981.。

四是智能政務(wù)服務(wù)的評價及效果研究。主要集中在兩個方面：一方面是基于公眾滿意度模型的服務(wù)質(zhì)量評價，代表性的有：徐緒堪等采用直覺模糊層次分析法的評價結(jié)果表明，對于政務(wù)APP而言，用戶最關(guān)注的是其事務(wù)服務(wù)能力，信息服務(wù)能力的重要度居次位，服務(wù)參與能力和服務(wù)供給能力分別居第3、4位①徐緒堪，華士禎.“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”背景下的政務(wù)APP評價——基于直覺模糊層次分析法［J］.情報(bào)雜志，2020（03）：198-207.；程鏑以政務(wù)服務(wù)中心服務(wù)質(zhì)量公眾滿意度模型對“最多跑一次”改革的實(shí)證研究表明，感知質(zhì)量和政府形象正向影響公眾滿意度，公眾期望負(fù)向影響公眾滿意度②程鏑.政務(wù)服務(wù)中心服務(wù)質(zhì)量公眾滿意度研究——基于H市政務(wù)服務(wù)中心“最多跑一次”改革［J］.山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2021（01）：65-74.。李潔等改進(jìn)的采納模型分析發(fā)現(xiàn)，公眾會根據(jù)自己的態(tài)度決定是否使用政務(wù)服務(wù)網(wǎng)站，也能夠感知到政務(wù)服務(wù)網(wǎng)站的易用性和有用性③李潔，郭雨暉，韓嘯.“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”何以提升公眾采納行為?——一項(xiàng)整合模型研究［J］.電子政務(wù)，2019（08）：103-116.；李燕建構(gòu)的采納模型結(jié)果表明，影響公眾采納意愿的因素及重要性存在差異，對信息查詢服務(wù)與在線交流服務(wù)的公眾采納意愿來講，感知易用性具有積極影響，感知有用性是在線申辦服務(wù)采納意愿的最關(guān)鍵前因變量；而政府信任能顯著提升信息查詢與在線交流服務(wù)公眾的采納意愿，但卻無法使在線申辦服務(wù)采納意愿形成④李燕.電子政務(wù)公眾采納意愿研究：基于薈萃分析的模型構(gòu)建與實(shí)證檢驗(yàn)［J］.管理評論，2020（04）：298-309.。而從影響因素分析看，趙成勇采用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）的研究表面，重大公共交通安全事件、安全知識、心理危機(jī)和公共安全意識四個潛變量對于公眾的安全感知有不同程度影響⑤趙成勇.基于SEM的城市居民公共交通服務(wù)安全感知及影響因素探究［J］.城市公共交通，2019（08）：57-63.；張艷豐等基于扎根理論的訪談資料分析識別出用戶自身、數(shù)據(jù)服務(wù)、人員管理及外部環(huán)境之間存在著密切聯(lián)系，共同構(gòu)成智慧城市信息安全影響框架⑥張艷豐，王羽西，鄒凱，劉亞麗．智慧城市信息安全影響因素與關(guān)聯(lián)路徑研究——基于扎根理論的探索性分析［J/OL］．情報(bào)科學(xué).https://kns.cnki.net/kcms/detail/22.1264.G2.20200826.0957.020.html.；王法碩等運(yùn)用事件史（EHA）方法的分析表明，網(wǎng)上政務(wù)服務(wù)能力、政府?dāng)?shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)設(shè)置、城市化率、人口流動性和每十萬人確診數(shù)等因素正向促進(jìn)省級政府健康碼政策采納⑦王法碩，張桓朋.重大公共危機(jī)事件背景下爆發(fā)式政策擴(kuò)散研究——基于健康碼省級擴(kuò)散的事件史分析［J］.電子政務(wù)，2021（01）：21-31.。此外，Roy⑧Roy J.Digital government and service delivery：An examination of performance and prospects［J］.Canadian Public Administration，2017（04）：538-561.、李智軒等⑨李智軒，甄峰，張姍琪.城市居民智慧流動性研究進(jìn)展及展望［J/OL］.國際城市規(guī)劃，https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.5583.TU.20200903.1637.002.html.關(guān)注智慧流動性對政務(wù)服務(wù)帶來的影響，翟云對大數(shù)據(jù)+政務(wù)服務(wù)“好差評”制度的建構(gòu)路徑進(jìn)行了探究⑩翟云.政務(wù)服務(wù)“好差評”制度：政策意蘊(yùn)、理論闡釋與路徑建構(gòu)［J］.行政管理改革，2021（03）：66-72.。

綜上，已有相關(guān)研究從認(rèn)知、現(xiàn)狀、方式、評價效果及影響因素等多個角度對智能政務(wù)服務(wù)進(jìn)行了分析，這對理解和全面推進(jìn)政府運(yùn)行方式、業(yè)務(wù)流程和服務(wù)模式數(shù)字化智能化具有啟發(fā)與借鑒的雙重價值。但從研究進(jìn)路來看，既有研究成果由于采用的樣本或案例的不同，所得結(jié)論較為分散。加之進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的政務(wù)數(shù)字化、智能化、智慧化建設(shè)尚處于初始階段，如何進(jìn)一步提升其為民服務(wù)的便捷性、易用性、普惠性仍有較大探究空間。由此，進(jìn)一步嘗試從居民視角，采用樣本調(diào)查數(shù)據(jù)對智能政務(wù)服務(wù)的便捷性及其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，有助于從理論層面為政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型研究提供邊際貢獻(xiàn)。

三、理論框架與研究設(shè)計(jì)

（一）理論框架

居民通過評價等直接或間接參與方式及時反饋政府公共服務(wù)效果，不僅有助于公眾理解和觀察政府公共部門的運(yùn)作方式，而且有利于實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)的供需精準(zhǔn)對接，提高服務(wù)交付質(zhì)量與合法性①張友浪.公共服務(wù)中的公民參與［J］.公共管理評論，2020（02）：149-159.。由于在提高公共服務(wù)質(zhì)量、激勵公民參與、調(diào)動社會資源和提升公民滿意度及獲得感等方面的優(yōu)勢，公共服務(wù)合作生產(chǎn)理論成為近年來國際國內(nèi)公共管理學(xué)界越來越感興趣的一個研究主題?！昂献魃a(chǎn)”思想發(fā)源于工業(yè)革命時代的企業(yè)管理產(chǎn)品生產(chǎn)過程。馬克思將生產(chǎn)區(qū)分為物質(zhì)生產(chǎn)、精神生產(chǎn)和人口生產(chǎn)；泰勒指出員工和管理者之間應(yīng)有一定程度的合作和分工，以確保工作（或生產(chǎn)）符合既定計(jì)劃并嚴(yán)格執(zhí)行。國內(nèi)學(xué)界普遍認(rèn)為公共領(lǐng)域的合作生產(chǎn)概念最早由Ostrom和其同事于20世紀(jì)70年代晚期在進(jìn)行城市治理政策研究時提出，其主要強(qiáng)調(diào)的是微觀層面的“常規(guī)生產(chǎn)者”（如政府、公共部門等服務(wù)代理人）下存在“潛在消費(fèi)者”（如公民、社區(qū)、協(xié)會等）參與服務(wù)供給的過程。對于公共服務(wù)合作生產(chǎn)的內(nèi)涵界定，政治的視角傾向于認(rèn)為是公民特別是受益人參與的服務(wù)供給；經(jīng)濟(jì)的視角從消費(fèi)生產(chǎn)內(nèi)涵出發(fā)，認(rèn)為合作生產(chǎn)體現(xiàn)的是常規(guī)生產(chǎn)和消費(fèi)生產(chǎn)結(jié)合下的服務(wù)供給；公共行政視角下的合作生產(chǎn)強(qiáng)調(diào)公共部門不是公共服務(wù)的唯一責(zé)任者和安排者，公民也不僅僅是公共服務(wù)的需求者、消費(fèi)者和評價者；新公共治理理論的服務(wù)導(dǎo)向理論認(rèn)為合作生產(chǎn)出現(xiàn)在公共服務(wù)的提供、生產(chǎn)及輸送等各個環(huán)節(jié)，是在這些節(jié)點(diǎn)上公共部門與公民的互動過程與伙伴關(guān)系建構(gòu)；服務(wù)管理的視角將合作生產(chǎn)看作為服務(wù)供給中一個重要的且不可分割的核心組成部分，是用戶而不是政策制定者或?qū)I(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)作為服務(wù)供給創(chuàng)新的中心，因此服務(wù)機(jī)構(gòu)需積極主動地探尋、理解和滿足用戶潛在或未來需求，而不是簡單對現(xiàn)有或當(dāng)前所表達(dá)的需求做出回應(yīng)②朱春奎，易雯.公共服務(wù)合作生產(chǎn)研究進(jìn)展與展望［J］.公共行政評論，2017（05）：188-220.；網(wǎng)絡(luò)治理和公共價值管理理論框架下，合作生產(chǎn)意味著政府不僅要回應(yīng)公民的需求，也要促使公民以及其他社會主體成為公共服務(wù)共同生產(chǎn)者，公民不僅要表達(dá)需求、消費(fèi)服務(wù)并且評價服務(wù)，更重要的是參與合作生產(chǎn)，幫助整合有形的和無形的資源，增進(jìn)不同維度的公共服務(wù)價值③王學(xué)軍.公共價值視角下的公共服務(wù)合作生產(chǎn)：回顧與前瞻［J］.南京社會科學(xué)，2020（02）：59-66.；數(shù)字時代公共服務(wù)創(chuàng)建的本質(zhì)就是一個包括不同階段數(shù)據(jù)的提供和使用合作生產(chǎn)的過程，居民可以根據(jù)自己的興趣和技能，以不同的方式貢獻(xiàn)自己的數(shù)據(jù)，如居民個體可以使用智能手機(jī)或網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序?qū)⒁恍┥鐣栴}反饋給政府。在公共行政范式變遷中，公共服務(wù)合作正經(jīng)歷著從“主導(dǎo)價值理念”、“角色導(dǎo)向轉(zhuǎn)軌”到“工具技術(shù)發(fā)展”的發(fā)展蛻變④姜曉暉.公共服務(wù)合作生產(chǎn)的發(fā)展演進(jìn)與時序變遷：價值嬗變、公民轉(zhuǎn)向及工具更替［J］.甘肅行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2019（04）：56-66.。

公共服務(wù)合作生產(chǎn)理論視角的智能政務(wù)服務(wù)評價理論建構(gòu)遵循著三條路徑實(shí)現(xiàn)邏輯：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的公共服務(wù)供給方和需求方從分離走向融合，兩者界限模糊，居民不僅僅是政府公共服務(wù)提供的需求者、消費(fèi)者和評價者，而且會深度地參與到公共服務(wù)或公共產(chǎn)品提供的全過程。二是居民通過了解或感知政府智能政務(wù)服務(wù)平臺的便捷性，以確定其公共需求是否能夠得到滿足，以此促進(jìn)公共服務(wù)供需在平臺層面的精準(zhǔn)、有效對接，進(jìn)而提升政府公共服務(wù)的績效。三是在公共服務(wù)提供的全鏈條過程中，包括決策、生產(chǎn)、輸送、交付、監(jiān)督等等，居民通過間接或直接的互動方式均參與其中，這將公共服務(wù)提供視為了一個開放、包容的開源系統(tǒng)，各參與主體一道不僅凝聚了“公共性”，而且擴(kuò)大或積極的共同創(chuàng)造（co-creation）了公共價值。最為典型的如“支付寶+公共服務(wù)”的供給方式，雖然其本質(zhì)上仍屬于公私合作范疇之內(nèi)，但以“支付寶”平臺為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用強(qiáng)大的技術(shù)、社會、經(jīng)濟(jì)資源和平臺功能，在提供公共服務(wù)的過程中，與政府擁有的行政及組織資源相互依賴、相互轉(zhuǎn)化，形成了新型“盟友”關(guān)系①葉林，侯雪瑩.“支付寶+公共服務(wù)”：一種新型公私合作關(guān)系——基于資源依賴與轉(zhuǎn)化的分析框架［J］.甘肅行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2020（02）：26-33.，拓展了公共服務(wù)合作生產(chǎn)的公共價值。因而智能政務(wù)服務(wù)平臺不僅是當(dāng)前推動數(shù)字政府建設(shè)的重要載體，而且是促進(jìn)公共服務(wù)合作生產(chǎn)理論中國化、本土化的重要觀察樣本?；谏鲜隼碚撏普?，論文提出如下假設(shè)：

H1：居民的公共需求通過智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)對接；

H1：居民能夠感知到智能政務(wù)服務(wù)平臺的便捷性并樂意經(jīng)常使用；

H1：居民通過智能政務(wù)服務(wù)平臺的良好體驗(yàn)加強(qiáng)了與政府的互動。

（二）研究設(shè)計(jì)

1.樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本研究選擇問卷調(diào)查進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集。調(diào)查過程分為兩個階段：第一階段于2020年8月進(jìn)行，由筆者所在課題組依托廣州、北京、上海、重慶等城市研究單位采用分層隨機(jī)抽樣方法開展調(diào)查，發(fā)放問卷400份，回收有效問卷318份，回收率79.5%；第二階段于2020年10月進(jìn)行，依靠“問卷星”平臺在城市開展調(diào)查，該平臺隨機(jī)推薦用戶800人，回收有效問卷727份，回收率90.88%。兩個階段共計(jì)發(fā)放問卷1200份，回收有效問卷1045份，回收率共計(jì)87.08%。采用SPSS26.0進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。樣本的人口學(xué)基本特征如下：男性600人占比57.4%，女性445人占比42.6%；年齡主要分布在19—30歲和31—42歲兩個年齡段，占比分別為50.4%、35.5%，累計(jì)85.9%；從受教育程度看，大專學(xué)歷的176人占比16.8%，大學(xué)本科學(xué)歷的706人占比67.6%，研究生學(xué)歷的106人占比10.1%，累計(jì)94.5%；從職業(yè)類別看，機(jī)關(guān)事業(yè)單位人員182人占比17.4%，企業(yè)人員（包括國企、民企）的675人占比64.6%；從居住類型看以常住居民為主，共計(jì)817人占比78.2%。顯然，數(shù)據(jù)樣本呈現(xiàn)出“年齡較輕、學(xué)歷較高、群體范圍較為廣泛”的基本特征，此類樣本對于數(shù)字時代的智能平臺使用具備一定的知識儲備、實(shí)踐需求和易接受度，因而具有較強(qiáng)的代表性。

2.變量定義

（1）被解釋變量：

便捷性評價（ConEva）。借鑒張廷君②張廷君.城市公共服務(wù)政務(wù)平臺公眾參與行為及效果——基于福州市便民呼叫中心案例的研究［J］.公共管理學(xué)報(bào)，2015（02）：21-29.以及張曉娟等③張曉娟，劉亞茹，鄧福成.基于用戶滿意度的政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價模型及其實(shí)證研究［J］.圖書與情報(bào)，2017（02）：41-47.的做法，圍繞城市居民接觸到的智能政務(wù)服務(wù)平臺及其業(yè)務(wù)辦理的滿意狀況來測量其對便捷性的評價，包括“您如何評價使用過的智能政務(wù)APP服務(wù)”“您對所在城市智能政務(wù)服務(wù)辦理業(yè)務(wù)的滿意程度如何”。

（2）解釋變量：

智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知（IntelUnderstand）。借鑒王正攀①王正攀，王植，劉柯妗.智慧城市建設(shè)影響政府組織結(jié)構(gòu)了嗎?——基于346個樣本的調(diào)查分析［J］.探索，2015（05）：109-114.的相關(guān)研究及Victor的期望模型，使用4個選項(xiàng)測量城市居民對智能政務(wù)服務(wù)及其平臺的認(rèn)知狀況，包括“對智能政務(wù)的了解程度”“智能政務(wù)對人們生產(chǎn)生活帶來的改變程度”以及“對所在城市智能政務(wù)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況的認(rèn)識”“對地方政府推進(jìn)智能政務(wù)服務(wù)的態(tài)度”和“對智能政務(wù)服務(wù)平臺未來發(fā)展認(rèn)識”。

智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知（SystemUnderstand）。借鑒李軍鵬②李軍鵬.面向基本現(xiàn)代化的數(shù)字政府建設(shè)方略［J］.改革，2020（12）：16-27.的相關(guān)分析，采用4個選項(xiàng)進(jìn)行測量，包括“是否習(xí)慣于使用智能手機(jī)進(jìn)行查詢、業(yè)務(wù)辦理或付費(fèi)等”“所在城市是否建立了上下聯(lián)動、層級清晰、覆蓋城鄉(xiāng)的智能政務(wù)服務(wù)體系”“所在城市的公共信息資源是否實(shí)現(xiàn)了向全社會開放”“所在城市公共服務(wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享效率如何”。

智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)（IntelExperience）。根據(jù)主要政務(wù)服務(wù)的類別，采用4個選項(xiàng)進(jìn)行測量，包括“所在城市是否建立智慧教育服務(wù)、市民數(shù)字閱讀網(wǎng)絡(luò)訪問等教育類智能平臺”“所在城市是否建設(shè)了信息化管理系統(tǒng)和終端服務(wù)，推進(jìn)智慧醫(yī)療事業(yè)發(fā)展”“所在城市是否建立了就業(yè)培訓(xùn)服務(wù)的信息平臺，并及時發(fā)布、更新就業(yè)信息”“所在城市是否建設(shè)了信息服務(wù)終端，提高目標(biāo)人群享受基本養(yǎng)老、失業(yè)、工傷、生育以及社會救助、社會福利等社會保障服務(wù)的便捷程度”。

控制變量（Controlvariable）。為研究主要變量對因變量可能存在的影響，參照以往研究，本文選取城市居民個體層面的年齡（Age）、性別（Sex）、受教育程度（Edu）、職業(yè)類別（Occupation）、政治面貌（Political-Orientation）、收入水平（Income）以及居住類型（Type-Residence）作為控制變量。

表1 主要變量說明

續(xù)上表

3.模型構(gòu)建

本文建立多元逐步回歸模型（1）進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，被解釋變量為便捷性評價（ConEva），代表城市居民對智能政務(wù)服務(wù)的便捷性評價結(jié)果，解釋變量分別為智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知（IntelUnderstand）、智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知（SystemUnderstand）、智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)（IntelExperience），此外也包括控制變量（Control-variable）。由此，

在逐步回歸模型（1）基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)各解釋變量的相關(guān)選項(xiàng)對智能政務(wù)服務(wù)的便捷性評價的影響作用，因此，

逐步回歸模型在對自變量處理的過程中，一般是將盡可能影響因變量的所有因素先納入，通過剔除不顯著的自變量影響因素后，留下影響因素顯著的自變量建立有效模型，從而使模型盡量簡單。而且，采用逐步回歸能夠避免由于變量之間較強(qiáng)的相關(guān)性即所謂的多重共線性，使得原來模型內(nèi)影響顯著的變量變得不顯著，剔除不顯著的變量后也會減少多重共線性的影響①張穎，張婷.創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素的區(qū)域差異性比較研究——來自新能源產(chǎn)業(yè)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2020（07）：144-151.。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2為1045個樣本個體的主要變量描述性統(tǒng)計(jì)。其中，“智能政務(wù)服務(wù)的方便、快捷評價”（ConEva1）均值為2.35，中位數(shù)為2，表明調(diào)查樣本對其評價處于“好”的認(rèn)知；“對所在城市智能政務(wù)服務(wù)辦理業(yè)務(wù)的滿意程度”（ConEva2）均值為1.96，中位數(shù)為2，表明調(diào)查樣本對智能政務(wù)服務(wù)業(yè)務(wù)處于“滿意”水平。而且，上述兩個變量的加權(quán)平均指標(biāo)“便捷性評價”（ConEva）的平均值為2.15，中位數(shù)為2且標(biāo)準(zhǔn)差0.85較?。ㄈ绫?所示），意味著調(diào)查樣本認(rèn)為智能政務(wù)服務(wù)的總體評價為接近“比較便捷”的認(rèn)知。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知（IntelUnderstand）變量中，變量選項(xiàng)“智能政務(wù)的了解程度”（IntelUnderstand1）均值2.61，“智能政務(wù)對生產(chǎn)生活改變程度”（IntelUnderstand2）均值為2.25，“所在城市智能政務(wù)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況”（IntelUnderstand3）均值為2.32，中位數(shù)均為2，表明樣本對智能政務(wù)服務(wù)的現(xiàn)狀建設(shè)方面在基本“了解”的認(rèn)知基礎(chǔ)上認(rèn)為其對生產(chǎn)生活的改變程度較大，所在城市相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)則處于“好”和“一般”狀態(tài)之間。變量選項(xiàng)“對官方發(fā)展智能政務(wù)服務(wù)的態(tài)度”（IntelUnderstand4）均值為1.21，“對智能政務(wù)服務(wù)未來發(fā)展期待”（IntelUnderstand5）均值為1.51，中位數(shù)均為1，75分位數(shù)分別為1和2，表明樣本對智能政務(wù)服務(wù)發(fā)展的支持態(tài)度和期望態(tài)度較高。這意味著樣本能夠認(rèn)識到智能政務(wù)服務(wù)具有的便捷性功能。

智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知（SystemUnderstand）變量中，變量選項(xiàng)“是否習(xí)慣使用智能手機(jī)及相關(guān)APP”（SystemUnderstand1）均值1.14，25分位數(shù)、中位數(shù)、75分位數(shù)均為1，表明樣本均習(xí)慣使用智能手機(jī)。變量選項(xiàng)“所在城市是否建立上下聯(lián)動層級清晰覆蓋城鄉(xiāng)的智能政務(wù)服務(wù)體系”（SystemUnderstand2）均值為1.97，中位數(shù)為2，表明調(diào)查所選擇的城市在樣本群體看來并未建立完善的智能政務(wù)服務(wù)體系。變量選項(xiàng)“所在城市公共信息資源是否向全社會開放”（SystemUnderstand3）均值為1.79，中位數(shù)為1，選擇1的頻率為51.86%，表明樣本所在的部分城市公共信息資源向社會進(jìn)行了開放。變量選項(xiàng)“所在城市公共服務(wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享效率”（SystemUnderstand4）均值為2.79，中位數(shù)為3，表明樣本認(rèn)為所在城市公共服務(wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享的效率“一般”。這意味著樣本的公共服務(wù)需求未能通過智能政務(wù)服務(wù)體系的建設(shè)獲得充分的滿足，假設(shè)1不成立。

智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)（IntelExperience）變量中，變量選項(xiàng)“所在城市是否建立智慧教育服務(wù)市民數(shù)字閱讀等教育類平臺”（IntelExperience1）、“所在城市是否建設(shè)了信息化管理系統(tǒng)，推進(jìn)智慧醫(yī)療事業(yè)發(fā)展”（IntelExperience2）、“所在城市是否建立就業(yè)培訓(xùn)服務(wù)的智能平臺，及時發(fā)布更新就業(yè)信息”（IntelExperience3）、“所在城市是否建設(shè)智能服務(wù)終端提高目標(biāo)人群社會保障服務(wù)便捷程度”（IntelExperience4）的均值分別為2.19、2.07、2.30、2.24，中位數(shù)均為2，表明樣本對所在城市教育、醫(yī)療、就業(yè)以及社保等方面的智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)度均較少，這意味著樣本雖然如前所示能夠感知智能政務(wù)服務(wù)的便捷性，但并不樂意經(jīng)常性地使用相關(guān)的平臺。因此假設(shè)2并不完全成立。這可能是因?yàn)橐环矫鎸χ悄苷?wù)服務(wù)平臺了解有限，另一方面源于所在城市智能政務(wù)服務(wù)體系的不完善所致。

（二）相關(guān)性統(tǒng)計(jì)

表3展示了主要變量選項(xiàng)的相關(guān)性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。相關(guān)系數(shù)矩陣顯示：智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知（IntelUnderstand）、智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知（SystemUnderstand）、智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)（IntelExperience）各主要變量選項(xiàng)與“便捷性評價”（ConEva）均呈顯著正相關(guān)關(guān)系，且主要變量選項(xiàng)間的相關(guān)性也顯著，部分相關(guān)系數(shù)大于0.2，這意味著如果使用公式（1）直接進(jìn)行回歸分析，則可能會受到多重共線性的干擾。為消除這一影響，將采用逐步回歸分析剔除不顯著的變量選項(xiàng)。

表3 主要變量相關(guān)性分析

表3 控制變量與剔除后變量選項(xiàng)的分層模型結(jié)果

（三）居民智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價的影響因素分析

利用SPSS26.0進(jìn)行逐步回歸，該模型自動剔除在0.05和0.01水平下不顯著的“對官方發(fā)展智能政務(wù)服務(wù)的態(tài)度”（IntelUnderstand4）、“是否習(xí)慣使用智能手機(jī)及相關(guān)APP”（SystemUnderstand1）、“所在城市是否建立上下聯(lián)動層級清晰覆蓋城鄉(xiāng)的智能政務(wù)服務(wù)體系”（SystemUnderstand2）、“所在城市是否建設(shè)了信息化管理系統(tǒng)，推進(jìn)智慧醫(yī)療事業(yè)發(fā)展”（IntelExperience2）、“所在城市是否建立就業(yè)培訓(xùn)服務(wù)的智能平臺，及時發(fā)布更新就業(yè)信息”（IntelExperience3）、“所在城市是否建設(shè)智能服務(wù)終端提高目標(biāo)人群社會保障服務(wù)便捷程度”（IntelExperience4）等變量選項(xiàng)。留下影響因素顯著的7變量選項(xiàng)“智能政務(wù)了解程度”（IntelUnderstand1）、“智能政務(wù)對生產(chǎn)生活改變程度”（IntelUnderstand2）、“所在城市智能政務(wù)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況”（IntelUnderstand3）、“對智能政務(wù)服務(wù)未來發(fā)展期待”（IntelUnderstand5）、“所在城市公共信息資源是否向全社會開放”（SystemUnderstand3）、“所在城市公共服務(wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享效率”（SystemUnderstand4）、“所在城市是否建立智慧教育服務(wù)市民數(shù)字閱讀等教育類平臺”（IntelExperience1）。逐步回歸模型后的R方值為0.281，意味著留下的變量可以解釋智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價的28.1%變化原因。而且模型通過F檢驗(yàn)（F=57.863，p=0.000<0.05），說明模型有效。另外，針對模型的多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，模型中VIF值均小于5，意味著不存在著共線性問題；并且D-W值為1.984小于2，說明模型不存在多重共線性，樣本數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系，模型構(gòu)建較好。

進(jìn)一步，將控制變量與上述剔除后的變量選項(xiàng)建立分層回歸（如表4所示），可知模型1為將樣本個體層面的年齡（Age）、性別（Sex）、受教育程度（Edu）、職業(yè)類別（Occupation）、政治面貌（Political-Orientation）、收入水平（Income）以及居住類型（Type-Residence）納入后，模型R方值為0.012，意味著控制變量可以解釋被解釋變量智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價的1.2%變化原因。但是，F(xiàn)檢驗(yàn)（F=1.835，p=0.077>0.05）結(jié)果沒有通過，說明控制變量不會對被解釋變量產(chǎn)生影響關(guān)系，因而不能具體分析自變量對于因變量的影響關(guān)系。雖然如此，但該模型中的年齡（Age）回歸系數(shù)為0.097、收入水平（Income）回歸系數(shù)-0.059，兩個控制變量分別在0.01和0.05水平下顯著，表明隨著年齡的增加，對智能政務(wù)服務(wù)便捷性的評價逐漸降低；隨著收入水平提升，對智能政務(wù)服務(wù)便捷性的評價有所提升。

模型2在模型1的基礎(chǔ)上納入了經(jīng)過逐步回歸后的7個變量選項(xiàng)，F(xiàn)值變化呈現(xiàn)出顯著性（p=0.000<0.05），R方值由0.012上升到0.288，表明留下的7個變量選項(xiàng)可對被解釋變量智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價產(chǎn)生27.6%的解釋力度。具體看，“智能政務(wù)了解程度”（Intel Understand1）的回歸系數(shù)值為0.181，并且呈現(xiàn)出顯著性（t=6.248，p=0.000<0.01），意味著樣本對智能政務(wù)了解程度會對便捷性評價產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系?！爸悄苷?wù)對生產(chǎn)生活改變程度”（IntelUnderstand2）的回歸系數(shù)值為0.057，且呈現(xiàn)顯著性（t=2.274，p=0.023<0.05），意味著樣本認(rèn)知的智能政務(wù)對生產(chǎn)生活改變程度會對便捷性評價產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。“所在城市智能政務(wù)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況”（IntelUnderstand3）的回歸系數(shù)值為0.191，且呈現(xiàn)顯著性（t=5.728，p=0.000<0.01），意味著樣本所在城市智能政務(wù)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況會對便捷性評價產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。“對智能政務(wù)服務(wù)未來發(fā)展期待”（IntelUnderstand5）的回歸系數(shù)值為0.176，且呈現(xiàn)顯著性（t=4.876，p=0.000<0.01），意味著樣本對智能政務(wù)服務(wù)未來發(fā)展期待會對便捷性評價產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。“所在城市公共信息資源是否向全社會開放”（SystemUnderstand3）的回歸系數(shù)值為0.075，且呈現(xiàn)顯著性（t=2.527，p=0.012<0.05），意味著樣本所在城市公共信息資源是否向全社會開放會對便捷性評價產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系?！八诔鞘泄卜?wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享效率”（SystemUnderstand4）的回歸系數(shù)值為0.074，且呈現(xiàn)顯著性（t=3.225，p=0.001<0.01），意味著樣本所在城市公共服務(wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享效率會對便捷性評價產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系?！八诔鞘惺欠窠⒅腔劢逃?wù)市民數(shù)字閱讀等教育類平臺”（IntelExperience1）的回歸系數(shù)值為0.075，且呈現(xiàn)顯著性（t=2.920，p=0.004<0.01），意味著所在城市是否建立智慧教育服務(wù)市民數(shù)字閱讀等教育類平臺會對便捷性評價產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。此外，模型2也顯示，政治面貌（Political-Orientation）的回歸系數(shù)值為-0.039（t=-2.684，p=0.007<0.01），意味著政治面貌為群眾屬性的群體與具有黨派屬性政治面貌的群體相比，對智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價相對更高。

顯然，樣本對智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價的主要影響因素集中在“智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知（IntelUnderstand）”變量的選項(xiàng)中（包括4個），其他為“智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知（SystemUnderstand）”變量中的2個和“智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)（IntelExperience）變量”中的1個。由此推之，樣本雖然對智能政務(wù)服務(wù)便捷性的評價受到對其本身及體系建設(shè)認(rèn)知的影響，但從側(cè)面說明樣本對智能政務(wù)服的使用體驗(yàn)方面感受不深。在對樣本“獲取公共服務(wù)信息、參與公共事務(wù)相關(guān)活動最多渠道”的多項(xiàng)選擇調(diào)查中，77.61%的選擇了“微信公眾號”，之后依次為：“手機(jī)上下載的主流新聞媒體APP”53.78%、“電視，如新聞聯(lián)播等”48.04%、“手機(jī)上下載的‘學(xué)習(xí)強(qiáng)國’APP”40.48%、“微博”37.03%、“手機(jī)上下載的智能政務(wù)APP”30.43%、“登錄電腦上的政府網(wǎng)站”23.44%、“登錄電腦上的主流新聞媒體網(wǎng)站”22.87%以及“其他”（0.48%）如文件等。這再次佐證了樣本并沒有通過智能政務(wù)服務(wù)平臺獲取的良好參與或互動體驗(yàn)，因此假設(shè)3不成立。

五、研究結(jié)論與建議

本文基于廣州、北京、上海、重慶等國內(nèi)主要城市的1045個城市居民樣本的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，在文獻(xiàn)回顧基礎(chǔ)上結(jié)合公共服務(wù)合作生產(chǎn)理論構(gòu)建了智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價的理論分析框架。進(jìn)而對樣本的智能政務(wù)服務(wù)的便捷性評價，以及樣本的智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知、智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知和智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)等主要變量選項(xiàng)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，采用逐步回歸和分層回歸模型對居民智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。主要結(jié)論包括：

首先，調(diào)查樣本總體上對所在城市的智能政務(wù)服務(wù)評價為“比較便捷”的認(rèn)知水平。換言之，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及新型智慧城市建設(shè)的推動下，目前城市智能政務(wù)服務(wù)建設(shè)一定程度上提升了政府公共服務(wù)的便捷性，但尚未達(dá)到最優(yōu)程度；調(diào)查樣本均習(xí)慣使用智能手機(jī)并操作相關(guān)智能APP，但其所在城市尚未建立完善的智能政務(wù)服務(wù)體系，尤其是公共信息資源部分向社會進(jìn)行了開放，公共服務(wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享的效率“一般”，樣本的公共服務(wù)需求未能通過智能政務(wù)服務(wù)建設(shè)得到充分滿足。調(diào)查樣本雖感知到智能政務(wù)服務(wù)的便捷性，但其經(jīng)常性使用相關(guān)的平臺意愿不強(qiáng)烈。

其次，調(diào)查樣本的控制變量，即其人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量不會對被解釋變量智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價產(chǎn)生顯著影響關(guān)系，因而不能具體分析自變量對于因變量的影響關(guān)系。但年齡、收入水平分別在模型1中的0.01和0.05水平下顯著，表明隨著年齡段的提升，對智能政務(wù)服務(wù)便捷性的評價逐漸降低；隨著收入水平提升，對智能政務(wù)服務(wù)便捷性的評價有所提升。而且，政治面貌（Political-Orientation）在分層模型2中的回歸系數(shù)值為-0.039（t=-2.684，p=0.007<0.01），意味著政治面貌為群眾屬性的群體與具有黨派屬性政治面貌的群體相比，對智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價相對更高。

最后，智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知、智能政務(wù)服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知、智能政務(wù)服務(wù)平臺體驗(yàn)各主要變量選項(xiàng)與居民智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價均呈顯著正相關(guān)關(guān)系，且主要變量選項(xiàng)間的相關(guān)性也顯著。逐步回歸模型剔除沒有顯著影響的6個變量選項(xiàng)后，留下對智能政務(wù)服務(wù)便捷性評價影響作用顯著的7變量選項(xiàng)（智能政務(wù)了解程度、智能政務(wù)對生產(chǎn)生活改變程度、所在城市智能政務(wù)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況、對智能政務(wù)服務(wù)未來發(fā)展期待、所在城市公共信息資源是否向全社會開放、所在城市公共服務(wù)信息傳播和數(shù)據(jù)共享效率、所在城市是否建立智慧教育服務(wù)市民數(shù)字閱讀等教育類平臺）。影響因素分析表明，調(diào)查樣本雖然對智能政務(wù)服務(wù)便捷性的評價主要受到其對智能政務(wù)服務(wù)認(rèn)知及智能服務(wù)體系建設(shè)認(rèn)知的影響，但尚并沒有通過智能政務(wù)服務(wù)平臺與政府建立良好的參與或互動體驗(yàn)。

上述研究結(jié)論蘊(yùn)含的政策建議是：在邁向全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的新征程中，民眾對于醫(yī)療健康、公共交通、公共教育、政務(wù)服務(wù)、信息安全以及公共數(shù)據(jù)資源共享等方面“量”和“質(zhì)”的需求不斷提升。以智能政務(wù)服務(wù)水平提升推動數(shù)字政府的建設(shè)能力和水平，應(yīng)著力從以下方面推進(jìn)：一是增強(qiáng)居民使用智能政務(wù)服務(wù)的體驗(yàn)感和參與感。在推進(jìn)智能政務(wù)建設(shè)的過程中，強(qiáng)化對居民（包括政府公務(wù)人員在內(nèi)）的宣傳教育和數(shù)字技術(shù)知識更新，鼓勵數(shù)字型企業(yè)發(fā)展適老化、簡易化的數(shù)字產(chǎn)品，拓展智能政務(wù)服務(wù)平臺或軟件的覆蓋面和使用效率。在智能政務(wù)APP平臺、支付寶、微信、政務(wù)微博、政府官方網(wǎng)站等納入居民參與、討論智能政務(wù)發(fā)展的鏈接、板塊等，建立健全用戶留言機(jī)制，加大民眾參與力度。同時，利用多種信息傳播方式或貼近民眾生活的語言積極宣傳智能政務(wù)建設(shè)的政策、舉措、推進(jìn)程度等，以構(gòu)建新型政社互動關(guān)系，提升居民的參與感。二是完善智能政務(wù)服務(wù)平臺功能體系。加快智能政務(wù)服務(wù)大數(shù)據(jù)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、民生保障以及在基層社會治理的應(yīng)用，切實(shí)提升其對教育、醫(yī)療、養(yǎng)老、托幼等基本公共服務(wù)的數(shù)字化、智能化水平。在智能政務(wù)服務(wù)發(fā)展中，尤其注重增加人文情懷，根據(jù)當(dāng)?shù)氐奈幕厣约疤厥鈪^(qū)位條件，提升政府智能服務(wù)的效率性、便民性、通俗性。三是推動政務(wù)數(shù)據(jù)共建共享。積極推動智慧化的城市基礎(chǔ)社會數(shù)據(jù)庫、信息庫等公共信息服務(wù)資源的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，在切實(shí)保護(hù)信息安全和倫理安全的基礎(chǔ)上，建構(gòu)公共數(shù)據(jù)資源和私人信息的甄別機(jī)制、泄露補(bǔ)救機(jī)制，促進(jìn)政務(wù)數(shù)據(jù)如公共服務(wù)信息資源的高效利用和開放共享。