2.2 智慧政務(wù)研究的理論基礎(chǔ)

2.2.1 協(xié)同演化理論

協(xié)同理論（Synergetics）是由聯(lián)邦德國斯圖加特大學(xué)的哈肯（Haken）教授，通過借鑒系統(tǒng)論、控制論、信息論、突變論、結(jié)構(gòu)耗散理論的研究成果，在多學(xué)科研究基礎(chǔ)上逐步形成和發(fā)展起來的，屬于系統(tǒng)研究科學(xué)的重要分支，也被稱作“協(xié)同學(xué)”或“協(xié)和學(xué)”[76]。該理論主要研究處于非平衡狀態(tài)的開放系統(tǒng)，通過與外界開展物質(zhì)或能量交換實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)同作用，從而最終形成系統(tǒng)在時(shí)間、空間和功能上的有序結(jié)構(gòu)[77] [78]。協(xié)同理論通過采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和系統(tǒng)動力學(xué)相結(jié)合的研究方法，建立數(shù)學(xué)模型和仿真方法，對不同的科學(xué)領(lǐng)域開展研究，歸納總結(jié)發(fā)現(xiàn)各種系統(tǒng)和現(xiàn)象中普遍存在的、從無序到有序轉(zhuǎn)變的客觀規(guī)律[79] [80]。

對于本研究來說，協(xié)同是指各信息生態(tài)元素之間的相干能力，表現(xiàn)了信息生態(tài)元素在整個(gè)智慧政務(wù)協(xié)同發(fā)展運(yùn)行過程中的運(yùn)行規(guī)律。演化是指智慧政務(wù)信息生態(tài)元素之間形成的相互協(xié)調(diào)、相互促進(jìn)的效應(yīng)。推動智慧政務(wù)不斷發(fā)展，導(dǎo)致信息生態(tài)元素之間屬性互相增強(qiáng)、向積極方向發(fā)展的相干性即為演化性。對智慧政務(wù)來說，協(xié)同演化就是為共同的目標(biāo)而協(xié)調(diào)政府部門、企業(yè)主體、公眾用戶的相互關(guān)系。通過協(xié)同演化機(jī)制的建立，破除在智慧政務(wù)建設(shè)過程中存在的障礙，實(shí)現(xiàn)智慧政務(wù)各要素之間的有效運(yùn)行。因此，協(xié)同理論在智慧政務(wù)研究中具有較高的價(jià)值，智慧政務(wù)協(xié)同發(fā)展需要設(shè)計(jì)采用科學(xué)合理的機(jī)制策略。

2.2.2 PVAR理論模型

面板向量自回歸模型（Panel Vector Autoregressive Model）是西姆斯（Sims）在1980年提出的，認(rèn)為模型中的全部變量都是內(nèi)生變量。有學(xué)者認(rèn)為，具有單向因果關(guān)系的變量，也可以作為外生變量加入PVAR模型?？傮w來看，PVAR模型的適用性較強(qiáng)，具有如下幾個(gè)特點(diǎn)[81]：首先，PVAR模型的構(gòu)建只需要把存在相互關(guān)系的變量納入其中，并不以嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)理論作為研究的基礎(chǔ)，模型只要包括變量之間相互影響的絕大部分即符合要求。其次，PVAR模型不需要對參數(shù)施加零約束，無論參數(shù)估計(jì)值是否顯著，都會被保留在模型中，并且模型不存在與聯(lián)立方程模型相關(guān)的問題。再次，由于模型中每個(gè)方程的右側(cè)都不含當(dāng)期變量，使得無約束PVAR模型在預(yù)測方面具有較高的應(yīng)用價(jià)值。當(dāng)然，PVAR模型也存在一定的局限，由于模型中有相當(dāng)多的參數(shù)需要估計(jì)，所以，較小的樣本容量會導(dǎo)致多數(shù)參數(shù)的估計(jì)量誤差較大。

信息生態(tài)與智慧政務(wù)協(xié)同發(fā)展的互動關(guān)系更加本源和基礎(chǔ)，通過利用省際面板數(shù)據(jù)，定量研究中國信息生態(tài)與智慧政務(wù)互動關(guān)系的發(fā)展現(xiàn)狀，從基礎(chǔ)層面分析信息生態(tài)對智慧政務(wù)的貢獻(xiàn)，有利于加強(qiáng)信息生態(tài)環(huán)境建設(shè)，為縮小地區(qū)智慧政務(wù)發(fā)展差距創(chuàng)造條件。并且，智慧政務(wù)信息生態(tài)發(fā)展的數(shù)據(jù)存在時(shí)間趨勢，顯示出非平穩(wěn)的特征，直接回歸可能導(dǎo)致偽回歸的結(jié)果[82]，需要采用面板VAR模型，對智慧政務(wù)與信息生態(tài)相關(guān)變量之間的互動關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)和分析。綜上所述，對于信息生態(tài)發(fā)展水平和智慧政務(wù)應(yīng)用效果的關(guān)系，現(xiàn)有學(xué)者大多只研究信息生態(tài)發(fā)展水平到智慧政務(wù)應(yīng)用效果的單項(xiàng)關(guān)系，鮮有文獻(xiàn)利用面板VAR模型研究信息生態(tài)發(fā)展水平和智慧政務(wù)應(yīng)用效果間的互動關(guān)系。因此，利用面板VAR模型，開展網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施就緒度、信息技術(shù)支撐能力、信息化應(yīng)用能力、可持續(xù)發(fā)展環(huán)境和智慧政務(wù)應(yīng)用效果的互動關(guān)系研究具有創(chuàng)新性。

2.2.3 系統(tǒng)動力學(xué)模型

1．系統(tǒng)動力學(xué)的特點(diǎn)

自美國麻省理工學(xué)院Forrester教授創(chuàng)立系統(tǒng)動力學(xué)（System Dynamics）理論模型以來，作為研究復(fù)雜系統(tǒng)的方法，該理論通過吸收控制理論、系統(tǒng)科學(xué)、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性分析、靈敏度分析、參數(shù)估計(jì)、最優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用等方面的研究成果，在世界范圍內(nèi)廣泛地傳播和應(yīng)用，獲得了許多新的發(fā)展[83] [84]。通過對系統(tǒng)動力學(xué)工具方法的研究，可以發(fā)現(xiàn)運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)研究智慧政務(wù)協(xié)同發(fā)展問題，具有多方面的優(yōu)越性。

首先，智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化涉及多個(gè)影響因素，并且各因素之間存在復(fù)雜的作用關(guān)系，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)開展結(jié)構(gòu)化研究，可以將影響智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化的因素進(jìn)行抽象，從而得到更加全面的理解和認(rèn)識[85] [86]。

其次，智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化既是定性問題也是定量問題。通過分析系統(tǒng)動力學(xué)的特點(diǎn)、方法及智慧政務(wù)作為動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)的特點(diǎn)，可以看出，系統(tǒng)動力學(xué)運(yùn)用系統(tǒng)分析、綜合推理的方法，適用于開展相關(guān)的研究[87]。

再次，智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化研究面臨數(shù)據(jù)不足的問題，由于系統(tǒng)動力學(xué)存在多重反饋環(huán)，即便在個(gè)別數(shù)據(jù)缺乏的情況下，系統(tǒng)行為模式對參數(shù)也不會很敏感，從而化解建模過程中遇到的數(shù)據(jù)難以量化，以及數(shù)據(jù)不足的困難[88] [89]。

總體來看，系統(tǒng)動力學(xué)的研究方法，適用于智慧政務(wù)管理的研究需要，它不依據(jù)數(shù)學(xué)邏輯的推理而獲得解決方案，而是通過對智慧政務(wù)信息生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，建立動態(tài)的計(jì)算機(jī)仿真模型，并且基于試驗(yàn)開展對系統(tǒng)未來行為的預(yù)測，從系統(tǒng)整體的角度出發(fā)，尋求改善智慧政務(wù)信息生態(tài)的機(jī)會和途徑[90] [91]。

2．系統(tǒng)動力學(xué)的適用性分析

系統(tǒng)動力學(xué)方法在有關(guān)電子政務(wù)問題的研究中取得了一系列成果，為本研究的開展奠定了良好的基礎(chǔ)。鄢丹（2006）[92]對典型地區(qū)的電子政務(wù)績效與硬件投資、用戶數(shù)量、經(jīng)濟(jì)條件、用戶比重等要素之間的關(guān)系，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)的Vensim軟件開展了相關(guān)研究。趙生輝（2009）[93]認(rèn)為，電子政務(wù)具有特殊的信息生態(tài)環(huán)境，通過系統(tǒng)動力學(xué)分析影響電子政務(wù)建設(shè)的各類動力因素及其相互關(guān)系，提出了電子政務(wù)建設(shè)的戰(zhàn)略思路。王立華（2011）[94]從分析農(nóng)村電子政務(wù)公共服務(wù)的參與主體及各主體的相互關(guān)系入手，通過利用Vensim軟件構(gòu)建農(nóng)村電子政務(wù)公共服務(wù)的系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型。魏露婷（2010）[95]從系統(tǒng)動力學(xué)的角度研究電子政務(wù)發(fā)展動力的組成，并通過系統(tǒng)圖刻畫電子政務(wù)的動態(tài)性復(fù)雜關(guān)聯(lián)，認(rèn)為電子政務(wù)的動力要素既包括外在動力要素，又包括內(nèi)在動力要素。

智慧政務(wù)信息生態(tài)是復(fù)雜的系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)部各信息生態(tài)要素不僅會隨著時(shí)間的變化而發(fā)生演變，系統(tǒng)內(nèi)部各信息生態(tài)要素之間也會產(chǎn)生相互影響，并且這種作用將會影響未來系統(tǒng)內(nèi)各信息生態(tài)要素的活動[96]。依據(jù)智慧政務(wù)信息生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間形成的反饋環(huán)進(jìn)行建模分析，系統(tǒng)動力學(xué)可以開展時(shí)間上的動態(tài)分析，也可以開展系統(tǒng)內(nèi)各信息生態(tài)因素之間的協(xié)調(diào)[97]?？傮w來看，系統(tǒng)動力學(xué)適用于智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化的研究和分析，可以展現(xiàn)智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化的動態(tài)機(jī)制。

3．系統(tǒng)動力學(xué)的研究路徑

智慧政務(wù)信息生態(tài)將隨著時(shí)間的變化呈現(xiàn)出特有的演化特征。因此，如果將構(gòu)成元素、行為主體、作用關(guān)系考慮在一起，再加入時(shí)間因素，系統(tǒng)動力學(xué)模型將展現(xiàn)智慧政務(wù)信息生態(tài)發(fā)展的動態(tài)機(jī)制，本書要探索和研究的主要過程，即智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化機(jī)制研究建模過程如圖2-1所示。

在研究的初期，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)原理將智慧政務(wù)劃分為若干子系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)從系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)入手，遵從“結(jié)構(gòu)決定行為”這一系統(tǒng)科學(xué)原理，建立起各個(gè)子系統(tǒng)之間的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[86] [98]，立足于智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化的構(gòu)成元素及子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系開展研究。

在研究的中期，對于動態(tài)、復(fù)雜且非線性關(guān)系，需要邏輯判斷和數(shù)學(xué)運(yùn)算的智慧政務(wù)發(fā)展機(jī)制問題，將依據(jù)系統(tǒng)動力學(xué)的研究方法，建立計(jì)算機(jī)仿真模型流圖并構(gòu)造方程式，采用微分方程的觀念建立動態(tài)模型[99]，從而處理智慧政務(wù)的動態(tài)發(fā)展演化問題。

在研究的后期，系統(tǒng)動力學(xué)將通過開展計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)，模擬智慧政務(wù)信息生態(tài)系統(tǒng)存在的信息反饋機(jī)制[100]。在此基礎(chǔ)上，驗(yàn)證智慧政務(wù)相關(guān)管理策略的科學(xué)有效性，為科學(xué)制定決策提供理論依據(jù)。因此，系統(tǒng)動力學(xué)是研究智慧政務(wù)優(yōu)化控制策略的合適工具。

2.2.4 DPSIR分析框架

DPSIR理論模型由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）在1993年提出，該模型最初應(yīng)用在環(huán)境評價(jià)和資源可持續(xù)利用領(lǐng)域，在科學(xué)制定資源、人口及生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展政策方面，發(fā)揮了十分重要的作用[101] [102]。該模型為解決智慧政務(wù)信息生態(tài)系統(tǒng)問題提供了較為明確的思路方法及原則框架，有利于選擇相關(guān)的信息生態(tài)要素指標(biāo)，采集所需要的數(shù)據(jù)，并且保證關(guān)鍵影響因素不被忽略，從而提高政策的制定與執(zhí)行效率。DPSIR理論模型主要包括驅(qū)動力（Drive force）、壓力（Pressure）、狀態(tài)（State）、影響（Impact）、響應(yīng)（Response）五部分內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)運(yùn)作及其對內(nèi)部結(jié)構(gòu)的影響之間的聯(lián)系，能揭示系統(tǒng)發(fā)展的因果關(guān)系，具有綜合性、系統(tǒng)性、整體性、靈活性等特點(diǎn)[103] [104]。周驥（2014）[105]基于DPSIR模型對智慧城市的評價(jià)體系和內(nèi)容進(jìn)行了研究，通過對37個(gè)智慧城市相關(guān)的指標(biāo)，按照驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、沖擊、響應(yīng)五大維度進(jìn)行分類，并通過開展一致性檢驗(yàn)來論證指標(biāo)分類的合理性。

對DPSIR理論模型的研究，將有助于理解智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化過程中各因素的作用過程，以及彼此之間的因果關(guān)系，從而為建立智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化系統(tǒng)動力學(xué)機(jī)制分析、提出智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化策略奠定基礎(chǔ)?；谏鲜龇治?，智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化的“驅(qū)動力”“壓力”“狀態(tài)”“影響”和“響應(yīng)”可以進(jìn)行如下界定：①驅(qū)動力是指對智慧政務(wù)發(fā)展改變的原始推動力，驅(qū)動力因素反映系統(tǒng)中推動改變的因素，是導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化的根源。②壓力是指驅(qū)動力發(fā)生作用之后，直接反作用于智慧政務(wù)發(fā)展的負(fù)載因素，并由此產(chǎn)生被研究對象的消極改變，是阻礙系統(tǒng)發(fā)展的因素。③狀態(tài)是指智慧政務(wù)所處的狀態(tài)，狀態(tài)因素衡量系統(tǒng)內(nèi)特定時(shí)間的水平和狀況，是驅(qū)動力和壓力共同作用后系統(tǒng)的表現(xiàn)情況，同時(shí)也是分析影響和響應(yīng)的出發(fā)點(diǎn)。④影響是指由于前三者的相互作用，對智慧政務(wù)行為主體產(chǎn)生的作用。影響反映了狀態(tài)變化對系統(tǒng)運(yùn)行和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)諸多方面發(fā)生的作用，是系統(tǒng)發(fā)展所造成的具體結(jié)果。⑤響應(yīng)是指行為主體對智慧政務(wù)發(fā)展的應(yīng)對情況，響應(yīng)是根據(jù)系統(tǒng)造成的影響而采取的適應(yīng)、改善系統(tǒng)的對策，是對系統(tǒng)發(fā)生變化的反饋。

2.2.5 情景分析理論方法

Kahn & Wiener（1967）第一次提出情景（Scenario）的概念[106]。他們認(rèn)為未來存在多種可能性，許多結(jié)果都可能在未來出現(xiàn)；出現(xiàn)這些結(jié)果的過程及方式也存在多種可能性，描述這些在未來可能出現(xiàn)的結(jié)果，以及達(dá)到這一結(jié)果的方式便會形成一個(gè)情景[107] [108]。智慧政務(wù)發(fā)展策略的情景分析法（Scenario Analysis）首先需要設(shè)定基準(zhǔn)情景，在此基礎(chǔ)上對智慧政務(wù)未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行各種合理的假定，或者明確未來智慧政務(wù)預(yù)期的目標(biāo)，然后按照智慧政務(wù)的發(fā)展目標(biāo)設(shè)定政策情景。基準(zhǔn)情景與政策情景的差異在于，基準(zhǔn)情景中設(shè)定的政策變量都存在于政策情景中，經(jīng)由基準(zhǔn)情景的演變，將得到政策情景中的各種參數(shù)[109]。因此，根據(jù)政策情景設(shè)定與智慧政務(wù)未來發(fā)展變化相關(guān)的假設(shè)參數(shù)或條件，可以通過細(xì)致嚴(yán)格的推斷來闡述需要采取的各種政策措施。

對研究對象進(jìn)行優(yōu)化與控制是系統(tǒng)動力學(xué)方法最重要的作用之一，也是應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)研究的最終目的，通過系統(tǒng)動力學(xué)認(rèn)識和解決問題，最終需要設(shè)計(jì)出科學(xué)、有效的策略[110]。策略設(shè)計(jì)是系統(tǒng)動力學(xué)認(rèn)識和解決問題的一個(gè)重要步驟，前面的問題界定與系統(tǒng)動力學(xué)模型的構(gòu)建都是為策略設(shè)計(jì)服務(wù)的。智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化策略是否有效，往往在短期內(nèi)無法檢驗(yàn)，而需要通過系統(tǒng)動力學(xué)計(jì)算機(jī)模擬的方法開展近似分析[111]。智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化策略設(shè)計(jì)是從定性到定量的過程，同時(shí)也是需要循環(huán)多次的精練過程。具體研究內(nèi)容如下：

首先，開展智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化結(jié)構(gòu)層策略研究。通過改變智慧政務(wù)子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中相關(guān)變量之間的關(guān)系（流徑、連線等）來改善系統(tǒng)績效，能顯著改善系統(tǒng)績效的新結(jié)構(gòu)（流徑、連線等）即要探尋的結(jié)構(gòu)層策略。變量結(jié)構(gòu)層策略優(yōu)化是一種來自系統(tǒng)內(nèi)部流程的改進(jìn)，得到的策略稱為閉環(huán)解，結(jié)構(gòu)層策略及行為一般會與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)之間產(chǎn)生互動。通常情況下，連線對應(yīng)于決策信息，相對較易調(diào)整，而流徑對應(yīng)實(shí)體的流程，即組織中的業(yè)務(wù)流程，相對較難調(diào)整[112]。

其次，開展智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化變量參數(shù)層策略研究。主要通過尋找關(guān)鍵敏感變量并確定其合適的參數(shù)值來提升智慧政務(wù)能力，關(guān)鍵敏感變量及其合適或較優(yōu)的參數(shù)值即研究要找尋和設(shè)計(jì)的策略。相對來講，變量參數(shù)層策略是一種由系統(tǒng)外對系統(tǒng)內(nèi)的單方面的刺激，得到的變量參數(shù)層策略也稱開環(huán)解，變量參數(shù)層策略及行為一般不與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生互動，也就是對模型的結(jié)構(gòu)基本沒有影響[112]。

再次，開展智慧政務(wù)信息生態(tài)政策情景仿真實(shí)驗(yàn)研究。智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同發(fā)展會受外部政策環(huán)境的影響，需要開展具體政策的敏感性分析和情景分析。通過構(gòu)建的系統(tǒng)動力學(xué)模型，改變模型的參數(shù)及變量初始值，進(jìn)行環(huán)境條件的假設(shè)、策略設(shè)計(jì)和情景分析，可以實(shí)現(xiàn)動態(tài)模擬和敏感性分析，檢驗(yàn)信息生態(tài)元素之間的作用機(jī)理，搭建政策模擬的仿真平臺，并可以據(jù)此提出相應(yīng)的管理方法和政策措施，使智慧政務(wù)的管理決策更加科學(xué)和有效。

2.2.6 機(jī)制與策略研究

機(jī)制（Mechanism）的原意是指機(jī)器的構(gòu)造和動作原理，現(xiàn)在主要表示內(nèi)部構(gòu)成要素之間相互聯(lián)系和作用的關(guān)系及其功能，被用于描述自然現(xiàn)象和社會現(xiàn)象內(nèi)部組織和運(yùn)行變化的規(guī)律。本書關(guān)于智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化機(jī)制的研究主要從3個(gè)方面展開：一是智慧政務(wù)信息生態(tài)各個(gè)構(gòu)成部分的結(jié)構(gòu)分析。這是機(jī)制研究的前提，只有在開展信息生態(tài)元素結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上，才能協(xié)調(diào)智慧政務(wù)各組成部分之間的關(guān)系。二是開展協(xié)調(diào)智慧政務(wù)各個(gè)部分之間關(guān)系的研究。智慧政務(wù)信息生態(tài)協(xié)同演化機(jī)制以一定的運(yùn)作方式，把事物的各個(gè)部分聯(lián)系起來，使它們協(xié)調(diào)運(yùn)行而發(fā)揮作用。三是開展智慧政務(wù)信息生態(tài)演化的策略研究。策略是根據(jù)形勢發(fā)展制定的行動方針和工作方法，在研究清楚智慧政務(wù)構(gòu)成元素和運(yùn)行機(jī)制的基礎(chǔ)上，將運(yùn)用系統(tǒng)仿真分析、情景分析的方法，對可能實(shí)施的策略進(jìn)行仿真分析，從而提出科學(xué)合理的政策措施與建議。