基于dpsir模型的智慧政务信息生态评价研究-张腾.pdf

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1、一186 中国科技论坛 (2017年2月)第2期基于DPSIR模型的智慧政务信息生态评价研究张腾1，张建光2，尚 进3(1中央财经大学政府管理学院，北京100081；2中国互联网络信息中心，北京100190；3北京大学政府管理学院，北京100871)摘 要：智慧政务信息生态评价是一个动态性、系统性的问题，本文通过利用DPSIR理论模型，全面分析智慧政务信息生态系统的驱动力、压力、状态、影响和响应因素，从而理清智慧政务信息生态系统发展过程中各因素之间的影响机制以及作用关系。在此基础上，运用层次分析法确定各项评价指标的权重形成智慧政务信息生态发展程度评价模型，并且采集中国20112014年的数据计

2、算评价结果，对模型的适用性进行验证。评价结果显示，中国智慧政务信息生态整体实现程度逐年稳步提高，并且各指标的变化呈现出一定的趋势和规律性。关键词：DPSIR模型；智慧政务；信息生态；层次分析法中图分类号：F204文献标识码：ASmart Government Information EcosystemEvaluation Based on DPSIR ModelZhang Teng，Zhang Jianguan92，Shang Jin3(1School of Government Management，Central University of Finance and Economics，Be

3、ijing 100081，China；2ChinaInternetNetwork Information Center，Beijing 100190，China；3School of Government，Peking University，Beijing 100871，China)Abstract：The evaluation of smart government information ecology is a dynamic and systemic problemIn order to clarify the smart government information ecology

4、system development process，the influence mechanisnl between the factors and interactions，this paper analyzed the driving force，pressure，state，influence and response factors by using the DPSIR modelFurthermore，this research usedAnalytic hierarchy process(AHP)method to determine the weight of each ind

5、ex，and form the smart of egovernment information ecological development level evaluation modelAnd then，based on the data of China froin 20 1 1 to 20 14，it calcnlated the evaluation resuits，and verified the applicability of the modelThe evaluation results show that the overall realization of smart go

6、vernment informationecosystem in China has steadily increased year by year，and the changes of the indicators show out a certain trend and regularityKey words：Sman government：Information ecology：Analytic hierarchy proeess；DPSIR model基金项目：国家高技术研究发展计划(863 it女fJ)“以人为中心的智慧城市公共服务支撑技术与系统”(2013AA01A605)：收稿H

7、期：20160223作者简介：张建光(1981一)，男，博士，副研究员，中国互联删络信息中心高级信息化分析师；研究方向：信息经济、信息化评价、信息资源管理等。万方数据第2期(2017年2月) 中国科技论坛 1871 引言11信息生态理论及其应用20世纪80年代开始，西方学者开始使用信息生态(Information Ecology)的概念，来表达日益变得重要和复杂的信息环境之间的关系。信息生态学是研究人类赖以生存的信息技术、社会组织(政府、企业、个人、社团机构等)与信息环境相互作用的过程及其规律的科学1。信息生态理论的研究目的是指导人与信息技术、信息环境的协调发展，改变了过去只重视技术的传统思想

8、3。该理论主要建立在系统论、信息论、社会学、人类学、生态学、可持续发展、社会信息学等学科理论基础上，被看成是一门利用生态学理论与方法来探讨人与信息环境关系的新兴学科。近年来，国内外诸多学者基于信息生态理论，开展了一系列有关电子政务的研究工作。李蓓4 o对电了政务信息生态系统的构成要素、结构模型等进行了研究，提出电子政务信息生态系统应采取自组织调节与人为外力两种调节方法。刘鹏强口1从系统科学和信息生态学理论出发，研究电子政务生态系统内涵、结构，提出电子政务生态系统平衡策略。罗卫6认为电子政务信息生态范式理论派生于信息生态的基本思想通过构建G2G信息共享生态框架，分析生态框架中存在的视图，用螺旋模

9、型解释G2G信息共享的生态进化。Maheshwari等71认为受到持续的组织机构变化及其内部生态系统运作的影响，电子政务交互操作将对政府和公民的关系产生越来越重要的影响。12智慧政务信息生态发展情况基于前期的研究成果，可以认为智慧政务的发展同样受到复杂信息生态系统的影响。智慧政务是以用户需求为导向的建设模式，在这种以用户为中心的协同体系中，用户的需求导向可以更加清晰地勾勒出政府职能的流程，实现跨政府部门的公共服务协同-8I。围绕智慧政务信息生态系统，在政府机构、企业单位、社会公众之间，形成一个能够相互匹配的生态结构，这个生态结构将随着外部环境和内部结构的变化不断加以调整，并推动系统持续整合、适

10、应力不断增强，从而实现智慧政务的均衡发展。智慧政务强调用户的参号陛，在这种开放式的信息生态体系中，用户可以通过系统提供的各种更为人性化的应用功能，不断提高智慧政务建设水平。随着中国大力推进信息化建设，智慧政务信息生态环境不断完善。智慧政务的发展要求逐步建立以互联网为基础、政府与企业相互配合、综合运用多种技术手段，满足公民和企业服务需求的智慧政务信息生态体系。为此，本文将以信息生态理论为基础，分析智慧政务平台建设、智慧政务服务能力、智慧政务影响范围、智慧政务应用效果之间的作用关系。在此过程中，将综合考虑网络基础设施、信息产业规模、信息技术研发、人力资源素质、信息化应用效益、信息法律制度等因素，具

11、体如图1所示。网络基础设施智慧政务应用效果信息产业规模智慧政务信息生态信息技术智慧政务服务能力人力资源素质图1智慧政务信息生态系统组成元素及其关系2 基于DPSIR模型的智慧政务信息生态21 DPSIR模型及其适用性(1)DPSIR模型的起源及内涵。DPSIR理论模型最初应用在环境评价和资源可持续利用的研究领域，在资源、人口、生态可持续发展研究中发挥了重要作用。通过图2可以看出，该模型主要包括驱动力(Drive force)、压力(Pressure)、状态(State)、影响(Impact)、响应(Response)五部分内容，强调系统运作及其对内部结构影响之间的联系，能揭示出系统发展的因果关

12、系，具有综合陛、系统性、整体性、灵活性等特点。不仅万方数据188 中国科技论坛如此，DPSIR理论模型还为解决系统问题提供了较为明确的思路、原则、方法和框架，可以帮助研究者选择相关要素和指标、组织数据和信息并保证关键要素和信息不被忽略，从而提高政策制定与执行的效率。图2 DPSIR模型各因素及其作用关系(2)DPSIR模型的适用性分析。DPSIR模型能够较好地反映人类活动与信息生态环境之间的相互关系及作用，为智慧政务信息生态评价体系的建立提供了一个基本分析框架。该模型结构清晰、简单易用，在构建智慧政务信息生态评价指标体系上具有一定的优势，主要体现在以下几个方面：首先，DPSIR模型适合开展智慧

13、政务信息生态问题的研究。近年来，诸多学者将DPSIR模型运用到不同的研究领域，在信息化、智慧城市等方面已经有诸多研究成果；9j。通过综合考虑智慧政务的相关因素。能够把握智慧政务信息生态系统中各因素之问的关系。能够反映出生态系统的整体现状、稳定性及其发展趋势。此外，智慧政务信息生态系统具有动态演化的特性，指标存在一定的迟滞效应，因此对智慧政务信息生态系统某一特定时点的状态进行评价，无法全面反映智慧政务信息生态系统的实际状况，而DPSIR模型的综合和灵活的指标选取原则正好可以解决这一问题。其次DPSIR模型能够体现智慧政务信息生态的因果关系。智慧政务信息生态系统是包含网络基础设施一信息产业与技术一

14、信息化应用一人力资源与政策的复合生态系统，对其进行评价要充分考虑其自然属性和社会属性方面的内容，要充分考虑人类活动对智慧政务信息生态系统造成的影响。DPSIR模型可以从推动智慧政务发展的驱动(2017年2月)第2期力出发，分析发展面临的主要阻碍因素，描述发展所处的状态，研究智慧政务的影响效果，提出响应方面的对策建议。从而把相互问的因果关系展示出来。依据该模型建立的智慧政务信息生态评价指标体系，更注重指标之间的因果关系及其多元空问联系。再次，DPSIR模型能够提出智慧政务信息生态发展的策略建议。该模型不仅能够评价智慧政务信息生态的现状情况，还能评价导致状态发生改变的原因，以及对智慧政务信息生态系

15、统采取对策措施的有效性。因此，该模型蕴含着较强的管理思维，智慧政务信息生态评价的最终目标就是对其进行管理与调控，对人类社会活动进行调节，模型可以评价政策制定者所采取的调控手段的成效，促使政策制定者不断地改进和调节政策措施，并对改进后的措施再进行评价，这种往复循环的评价和管理模式可以促进人类活动与智慧政务信息生态环境的和谐发展，从而成为智慧政务可持续发展的重要措施和保障。22基于DPSIR的智慧政务信息生态指标分析随着研究的逐步深入，智慧政务信息生态指标体系的建立，将经历从简单到复杂、从状态到过程、从现象到综合的过程。为此，本文将通过目标层、准则层、方案层、指标层的划分，对智慧政务信息生态发展的

16、“驱动力”“压力”“状态”“影响”和“响应”指标集进行如下界定：(1)驱动力指标集。驱动力是指对智慧政务信息生态均衡发展改变的原始推动力，驱动力因素反映系统中推动改变的因素。是导致整个系统发展变化的根源。基于文献研究和数据分析可以发现，信息技术是智慧政务发展的重要驱动力，信息产业是智慧政务发展的基础性和先导性支柱，互联网应用能力的提升则使公众产生强大的智慧政务需求，这也是驱动智慧政务发展的重要因素。(2)压力指标集。压力是指驱动力发生作用之后，直接反作用于智慧政务信息生态发展的负载因素，以及由此产生被研究对象的消极改变，是阻碍系统发展的因素。通过文献研究，并对近年来的数据进行分析，可以发现中国

17、网络基础设施建设虽然取得较大的成绩，但是由于人口规模较大，造成人均指标与发达国家相比还存在很大万方数据第2期(2017年2月) 中国科技论坛的差距，并且中国人口素质整体有待提高，也成为阻碍智慧政务发展的一个重要因素。(3)状态指标集。状态是指智慧政务所处的发展现状情况，状态因素衡量系统内特定时问的水平和状况，是驱动力和压力共同作用后系统的表现情况，同时也是分析影响和响应的出发点。智慧政务发展的状态可以通过基于互联网的智慧政务平台建设情况，以及智慧政务服务的范围和领域来体现。(4)影响指标集。影响是指由于前三者的相互作用，对智慧政务信息生态行为主体产生的作用结果。影响反映状态变化对系统运行和系统

18、结构诸多方面发生的作用，是系统发展所造成的具体结果。(5)响应指标集。响应是指行为主体对智慧政务信息生态均衡发展的应对情况，响应是根据系统造成的影响而采取的适应、改善系统的对策是对于系统发生变化情况的反馈。智慧政务信息生态的响应，主要是指政府部门制定出台的有关智慧政务建设的法律、法规以及规范性文件，这些政策措施对于智慧政务信息生态的发展，将发挥推动作用。表1 基于DPSIR模型的智慧政务信息生态层次结构目标层 准则层 方案层 指标层信息技术 规模以上信息通信企业研发投入占比创新能力 ICT领域PCT国际申请数量占PCT国际申请总量的比例信息产业 信息通信产业增加值占GDP的比例驱动力因素支撑能

19、力 IT项目投资占全社会固定资产投资总额的比例互联网普及率互联网应用能力网民在线时长固定宽带普及率网络资源就绪度 移动宽带普及率固定宽带互联网网络平均下载速率压力因素 每百人移动电话拥有量终端设备普及率每百户家庭计算机拥有量平均受教育年限智慧人力资源就绪度 高等教育毛入学率政务 智慧医疗服务能力信息生态 智慧政务 智慧教育服务能力发展 服务能力 智慧交通服务能力水平 状态因素 智慧社保服务能力智慧政务政务网站建设水平政务微信建设水平平台建设政务微博建设水平搜索引擎可获得性智慧政务 社会化媒体可获得性影响渠道 网络媒体可获得性影响因素 移动终端可获得性用户认知度智慧政务应用效果 用户满意度用户忠

20、诚度信息化法律 信息化相关法律环境响应因素政策环境 IT政策与经济社会政策的协调万方数据中国科技论坛 (2017年2月)第2期3智慧政务信息生态评价模型的构建智慧政务信息生态的实现程度主要是指各类因素、准则、指标的综合实现情况，本研究将采用层次分析法，通过定量分析和定性分析相结合的多准则决策评价，模拟人的决策思维过程，对复杂问题进行分层次、拟定量和规范化的处理。31建立层次结构及数据收集在层次分析法(AHP)运用的过程中必须首先创建一个分层模型。为了把握问题的范围及目标，进而进行决策，需要进行研究和分析。基于DPSIR模型的智慧政务信息生态层次结构如表1所示。基于上述分析，本研究收集了201

21、12014年中国智慧政务信息生态的指标数据，这些数据来源于工业和信息化部、教育部、商务部、国家统计局、国家知识产权局、中国互联网络信息中心、国家信息中心、中国软件评测中心、宽带发展联盟等权威机构发布的统计研究报告：此外，对于无法从统计研究报告获取的数据，采用专家问卷调查方式获取。32构造判断矩阵在建立层次模型的基础上，可以通过两两比较，对同层次指标之问相对上层次某因素的重要性进行评定，采用重要性标度法来赋值，并填入矩阵，从而构成判断矩阵。同一层级元素两两之间的重要性，能够通过判断矩阵结构分配来体现，层次结构中的每一个元素，都可以运用矩阵表示各元素的相对重要性水平的评估结果。根据现阶段中国智慧政

22、务信息生态的发展状况，通过对政府管理者、信息化领域专家学者、企业代表、普通用户的调查取，确定构造的判断矩阵如下：A AD AP AS AI ARAD l 2 3 4 2AP 12 1 4 3 lAS l3 14 1 2 2AI l4 l3 12 l 12AR l2 l l2 2 133计算指标权重权重的确定首先要进行排序，具体分为单排序和总排序。首先要以判断矩阵为基础，进行单排序即单一计算在递阶层次结构模型中的因素权重，并得出排序结果。在此基础上进行总排序，总排序是对层级之问的重要性进行排序，即底层相对于顶层的相对权重。单排序的计算方法总体要用特征向量法，通过计算出最大特征根和特征向量，然后将

23、特征向量归一化处理。通过前述构造的判断矩阵，本研究首先计算出最大特征根，然后采用方根法计算特征向量，并进行归一化处理，得出W=(0378，0250，0140，0080，0152)T，该特征向量就是作为评价智慧政务信息生态A层次指标驱动力因素(D)、压力因素(P)、状态因素(S)、影响因素(I)、响应因素(R)的权重向量。34开展一致性检验层次排序过程是一个循环判断过程，在得出排序结果后。需要将其与实际情况进行比较，若与之相符并满足一致性原则，那么排序合理；反之，则认定排序不合理，就需要对元素的重要性进行重新判断，并计算结果进行重新排序。本研究计算的一致性指标CR=CIRI=0098112=00

24、8801，该判断矩阵的一致性可以接受。35确定层次总排序根据上述计算过程，通过构造B层次判断矩阵。计算B层次权重表，并确定层次总排序。经过计算验证，符合一致性检验要求的组合权重结果如表2所示。表2智慧政务信息生态层次组合权重表层次A AD AP AS AI AR 组合层次B o378 o250 o140 0080 o152 权重B1 O23 o087B2 067 o253B3 010 0038B4 o54 0135B5 O16 0040B6 030 0075B7 O67 0094B8 O33 0046B9 025 0020BlO 075 0060Bll 1 Oi52万方数据第2期(2017年2

25、月) 中国科技论坛 19l4 智慧政务信息生态评价模型的应用41 多指标线性加权综合评价在确定组合权重以后，本研究将运用多指标线性加权综合评价原理，得到智慧政务信息生态整体的评价结论。在对选择的指标进行无量纲化处理后，可以把选取的多个指标，对应于DPSIR模型不同方面的评价值进行综合评价。采用多指标线性加权综合评价方法，相较于其他的模糊综合评价模型，更加具有可操作性和简便性。42 智慧政务信息生态评价结果计算根据前述介绍的模型原理以及计算出的组合权重，将201 12014年的指标数据进行无量纲化处理，然后根据公式分别计算，f(D)，f(P)，f(S)，f(I)，f(R)并最终得出智慧政务信息生

26、态发展情况的目标层评价结果，具体如表3所示：根据计算结果，可以绘制201 1qOl4年基于DPSIR计算的智慧政务信息生态发展水平变化趋势图，以及各影响因素的趋势变化图。由图3可以看出，智慧政务信息生态情况为：2011年最低，2014年发展水平最高，智慧政务信息生态发展指数从201 1年的1733增长到2014年的2316。总体来看，从20112014年，随着时问的往后推移，智慧政务信息生态发展水平呈现出稳步提高的态势同时智慧政务的驱动力、压力、状态、影响、响应各因子的发展变化，也呈现出一定的规律性特征。表3 智慧政务信息生态发展水平综合值(2011-2014年)年份 f(D) f(P) f(

27、S) f(I) f(R) f20ll 1556 3159 J35 O318 0926 17332012 2071 2276 I896 0872 I622 19342013 2209 1562 2523 1536 2391 20652014 2546 1，193 2872 226 3108 2316201】年 2012年 2013年 2014年图3基于DPSIR的智慧政务信息生态变化趋势图5 智慧政务信息生态评价的主要结论分析驱动力因子评价结果。201 1年以来，驱动力因子从2011年的1556增长到2014年的2546。这表明智慧政务信息生态驱动力因子实现了较快的增长，新兴信息技术的发展和人类

28、的互联网活动对智慧政务发展的驱动力在逐渐加强。在所选取的驱动力指标中。信息技术创新能力、信息产业支撑能力对驱动力的影响较大，成为决定智慧政务信息生态驱动力水平的主要因素。+f(D)t f(P)+f(S)*f(I)*f(R)J一f压力因子评价结果。从压力因子的变化曲线可知，压力因子(该指标为负向指标)由2011年的3159下降到2014年的1193，呈现出明显的下降态势。智慧政务信息生态发展中的压力因素的作用正在逐步减小，主要是由于移动宽带普及率以及固定宽带下载速率的大幅度提升导致的。状态因子评价结果。通过分析201 12014年的变化趋势，可以看出，智慧政务发展的状态因子从135上升到287，

29、呈现出快速上升的趋势表明智慧政务的平台建设以及服务的能力范围快舳如433221lO0万方数据192 中国科技论坛 (2017年2月)第2期速提升。在此期问，中国各级政府努力通过互联网平台，并且基于大数据对用户的使用行为进行研究分析，智能化的公共服务大量涌现，13益体现出智慧化特征。影响因子评价结果。201 1年智慧政务所产生的影响非常小，主要是智慧政务信息生态还未开始大规模建设，各类智慧政务平台及智慧政务的服务，尚处于发展规划、顶层设计的初期。然而，到2014年末，随着智慧政务平台功能的逐步优化，智慧政务的服务范围不断扩大，互联网环境下的智慧政务的可获得性得到明显的改善，智慧政务的应用效果开始

30、逐步显现出来，使得影响因子在201 12014年期间成为上升幅度最大的指标。响应因子评价结果。2011_2014年期间，响应因子的得分从0926上升到3108，表明中国政府对智慧政务信息生态的重视程度日益提高。智慧政务信息生态相关的政策法规措施密集出台，涉及智慧城市、大数据、云计算、宽带中国、信息惠民、互联网+等领域，这一系列发展规划、顶层设计、行动纲领、标准规范、指导意见的颁布实施，对智慧政务信息生态环境的完善，发挥了积极的推动作用。参考文献：1富金鑫，孙笑宇，季忠洋信息生态研究的整体演化视角J情报科学，2015(11)：9132KARENS B，GEOFFREY BInformation

31、ecolog)：open system en、7ironment for data，memories，and knowingJJournal of intelligent information systems，2007，29(1)：1271443张新明，王振，张红岩以人为本的信息生态系统构建研究J情报理论与实践，2007(7)：1031054李蓓电子政务信息生态系统的构建与平衡!D苏州：苏州大学，20115刘鹏强电子政务生态系统平衡研究D武汉：华中师范大学，20116罗卫信息生态范式下的G2G信息共享探析J情报科学，2013(10)：2730，877DEVENDER M，MARIJN JReconceptualizing measuring，benchmarking for improving interoperability in smart ecosystems：theeffect of ubiquitous data and crowdsourcingJjGovernment information quarterly，2014(3)：1371468王晓轩建设智慧政府，助力网络强国中国智慧政府发展论坛综述J中国信息界，2014(6)：22299周骥智慧城市评价体系研究D武汉：华中科技大学，2013(责任编辑刘传忠)万方数据