陳 美 孫瑞乾

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)公共管理學(xué)院 武漢 430073)

0 引 言

隨著信息通訊技術(shù)(ICT)豐富完善,數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為全球經(jīng)濟(jì)增量的主要貢獻(xiàn)來源[1],并在后疫情時(shí)代下深度滲入各個(gè)社會(huì)領(lǐng)域,成為最具潛力的經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)。數(shù)字技術(shù)為我們的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)帶來了前所未有的機(jī)遇。數(shù)字領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新正在提高生產(chǎn)力、培養(yǎng)創(chuàng)造力和推動(dòng)創(chuàng)新。根據(jù)中國信息通信研究院測(cè)算數(shù)據(jù),我國2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模首次進(jìn)入世界前十位,且保持良好的增長速度。2022年12月,中國信息通信研究院正式發(fā)布《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書(2022年)》。白皮書指出,2021年,從數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模看,中國位居第二,為7.1萬億美元[2]。作為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量現(xiàn)代化發(fā)展的重要引擎,數(shù)字經(jīng)濟(jì)同時(shí)也產(chǎn)生了“雙刃劍”的破壞效應(yīng)[3],如“數(shù)字鴻溝”問題[4]、沖擊挑戰(zhàn)現(xiàn)行貿(mào)易制度[5]、與政府治理理念與手段不協(xié)調(diào)[6]等,錯(cuò)綜復(fù)雜的國際環(huán)境也為數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展帶來新矛盾和新挑戰(zhàn)。在機(jī)遇與危機(jī)并存的背景下,亟待設(shè)立相關(guān)政策制度以配套保障數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中明確加快數(shù)字化發(fā)展、建設(shè)數(shù)字中國部署,以展望2035年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)順利邁入繁榮成熟期。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)需要政府積極發(fā)揮政策引導(dǎo)作用,加快數(shù)字發(fā)展并賦予人們正確的技術(shù)技能,使他們能夠開發(fā)技術(shù)解決方案,推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為人們提供就業(yè)機(jī)會(huì),并最終支持政府的整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)議程。為完善地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理保障體系、提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)競爭力和影響力,我國各地方政府紛紛出臺(tái)地方法規(guī)與規(guī)范性文件來引導(dǎo)當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展,以響應(yīng)完成國家“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃及相關(guān)政策。截至2022年12月,現(xiàn)行有效的地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合性法規(guī)與工作文件共有43份,覆蓋全國24個(gè)省份。數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策通過其公共政策屬性來配置人力、技術(shù)等多種資源,旨在重新定位經(jīng)濟(jì),以利用數(shù)字技術(shù)提供的眾多機(jī)會(huì),為信息通訊技術(shù)行業(yè)必須開展的主要活動(dòng)指明了方向,以鞏固行業(yè)已有的成就并突出應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的新領(lǐng)域,以便國家實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字經(jīng)濟(jì)。在這個(gè)背景下,本文借助LDA主題模型實(shí)現(xiàn)對(duì)各省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的自動(dòng)化效詞分析,提取政策的共同主題,以厘清現(xiàn)今省級(jí)數(shù)字政策要點(diǎn)和現(xiàn)狀。同時(shí),通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)模型共現(xiàn)主體特征詞的網(wǎng)絡(luò)圖,力圖佐證分析結(jié)果,為數(shù)字政策的路徑規(guī)劃和各層面政策之間的耦合互動(dòng)提供借鑒。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 政策文本分析的相關(guān)研究

政策計(jì)量分析是基于政策文本特有的結(jié)構(gòu)要素而統(tǒng)計(jì)分析其分布特征,如張會(huì)平等[7]采用CitesSpace 5.0分析來自政府門戶網(wǎng)站189條文本的時(shí)間分布、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。但該方法較為依賴成型的結(jié)構(gòu)化語料庫,在深層次上并沒有擺脫人工解讀的限制和局限[8]。內(nèi)容分析法則針對(duì)文章內(nèi)容所含信息及其變化進(jìn)行分析,從而提出可再現(xiàn)、有效的推斷,其方法重點(diǎn)是對(duì)分析單元的定義編碼[9]。進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代后,Ethnograph、Nvivo、QDA Miner、ROST CM、ALCESTE等計(jì)算機(jī)編碼工具出現(xiàn)大大提高編碼分析效率[10]。國內(nèi)學(xué)者紛紛應(yīng)用該方法分析眾多領(lǐng)域的國家政策,如黃新平等[11]從政策工具視角,通過Maxqda質(zhì)性分析軟件研究我國科技金融發(fā)展政策。裴雷等[12]對(duì)省市縣三級(jí)智慧城市政策文本的建設(shè)實(shí)踐與應(yīng)用進(jìn)行扎根統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)我國智慧城市政策未來應(yīng)多注重平衡性與多樣性的協(xié)調(diào)。在政策演變和協(xié)同研究領(lǐng)域,洪偉達(dá)等[13]從時(shí)間維度,針對(duì)2012—2020年我國省部級(jí)以上開放政府?dāng)?shù)據(jù)政策進(jìn)行量化分析,得出應(yīng)進(jìn)一步提升政策強(qiáng)度、明確政策目標(biāo)和促進(jìn)政策協(xié)同配合的發(fā)展方向。

效詞分析法源于自然語言處理,并由Grimmer等[14]最早提出檢驗(yàn)流程。與前兩種方法不同,該方法通過機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘等[15]可實(shí)現(xiàn)最大程度的自動(dòng)化文本分析,故在處理大樣本政策數(shù)據(jù)集與政策量化研究的深度上具有天然優(yōu)勢(shì)。盛東方等[16]應(yīng)用LDA模型探究突發(fā)公共事件背景下我國中小企業(yè)扶持政策的供需匹配問題。在政策演化過程方面,張寶建等[17]采用K-means發(fā)現(xiàn)我國1996—2017年的國家科技創(chuàng)新政策存在各階段差異性和失配性。在政策主題方面,張濤等[18]針對(duì)我國138部人工智能政策進(jìn)行主題熱點(diǎn)與演進(jìn)分析,以更好廓析我國人工智能政策路徑,助力人工智能穩(wěn)定有序發(fā)展。在國外,該方法還延用到利用非政策文本來分析探尋公共政策問題,如Andrea Ceron等[19]運(yùn)用社交媒體網(wǎng)絡(luò)信息分析預(yù)測(cè)意大利與法國的選舉結(jié)果,同時(shí)建立政黨派系識(shí)別、輿情監(jiān)測(cè)的計(jì)算化模型[20]。由于完全依賴計(jì)算機(jī)的自動(dòng)化分析,內(nèi)容分析法可能會(huì)存在過度擬合模型與解讀數(shù)據(jù)[21],但可通過困惑度指標(biāo)、主題一致性得分等方法確定最優(yōu)主題數(shù)來進(jìn)行一定程度的避免,保證分析效果的準(zhǔn)確度和可信度。

作為社會(huì)學(xué)的經(jīng)典方法,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法近年來逐漸進(jìn)入政策研究領(lǐng)域,引起一部分學(xué)者的關(guān)注使用。汪潔等[22]首次引入該方法分析了江蘇省38份產(chǎn)學(xué)研合作政策。張超等[23]運(yùn)用此方法描繪1978—2017年693份中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策文件之間的交互作用,并分析該政策主體的演變過程?；贚DA和SNA模型,蘇林等[24]進(jìn)行對(duì)我國科技創(chuàng)新政策的文本計(jì)量分析,發(fā)現(xiàn)該政策的發(fā)文主體較為分散,有待探尋發(fā)文主體多元化合作。但是,通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),在數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策分析領(lǐng)域,尚未有學(xué)者使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)方法對(duì)省域?qū)用娴臄?shù)字經(jīng)濟(jì)政策展開分析討論。

1.2 經(jīng)濟(jì)政策的相關(guān)研究

以數(shù)字技術(shù)為核心的數(shù)字經(jīng)濟(jì)一個(gè)突出特點(diǎn)便是實(shí)踐領(lǐng)先于政策,政策領(lǐng)先于理論[25]。Christopher Foster等[26]廣泛分析各發(fā)展中國家的現(xiàn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策,發(fā)現(xiàn)政府干預(yù)型政策可以更有力促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策起步較晚,直至黨的十八大以后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的實(shí)踐與理論研究之間良性耦合互動(dòng)效用才逐步開始發(fā)揮效用[27]。在早期,我國相關(guān)研究集中于借鑒學(xué)習(xí)國外各國數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的理論研究,如于曉等[28]學(xué)習(xí)歐日韓發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的經(jīng)驗(yàn),倡導(dǎo)我國建立與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相符的治理體系;基于“數(shù)字破壞效應(yīng)”視角,陳友駿等[29]評(píng)析日本數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策釋放經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)撃茏饔?丁聲一等[30]借鑒英國數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略得失,提出我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策應(yīng)建立協(xié)同治理機(jī)制,即與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相符的市場體制[31]。

在我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的文本研究上,吳湘玲等[32]于2020年首次采用內(nèi)容分析法分析中央政府層面9份政策文本中,發(fā)現(xiàn)以供給型政策工具為主。同時(shí),也有學(xué)者借助PMC指數(shù)模型與共識(shí)型政策執(zhí)行概念對(duì)單一省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行探討的研究[33-34]。

1.3 文獻(xiàn)評(píng)述

綜上,政策文本的分析研究框架和方法已經(jīng)比較成熟完善,尤其以定量分析中的內(nèi)容分析法和效詞分析法為主,它們對(duì)于解讀分析具體政策的焦點(diǎn)、路徑和發(fā)展方向發(fā)揮重要作用。但從整體上來看,還有如下擴(kuò)展空間。第一,現(xiàn)有研究較多涉及具體數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行研究,較少對(duì)整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行系統(tǒng)性研究。第二,較多涉及單一省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行研究,較少從國家層面來進(jìn)行宏觀性的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策量化研究。第三,國內(nèi)研究仍聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本的回顧總結(jié)討論,實(shí)證量化類的分析研究相對(duì)較少,研究的實(shí)證證據(jù)還有進(jìn)一步擴(kuò)展的空間。鑒于此,本文運(yùn)用自動(dòng)化機(jī)器分析的LDA模型探究來自24個(gè)地方政府的43份數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策,同時(shí)引入SNA模型分析特征詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)支撐研究可信度,對(duì)省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行無監(jiān)督的主題內(nèi)容挖掘,并對(duì)各主題詞語進(jìn)行政策工具傾向匹配,以分析省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策脈絡(luò)與路徑,力圖為今后地方政策制定方向提供參考和借鑒。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究理論

借鑒既往關(guān)于政策工具研究視角[32-34],本研究引入Rothwdl和Zegveldt提出的觀點(diǎn),將政策工具分為供給型、需求型、環(huán)境型三類[35]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策情境下,供給型政策工具指通過供給數(shù)字發(fā)展相關(guān)生產(chǎn)要素直接推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施、資金、信息資源、人才、科技與公共服務(wù)等各類基本生產(chǎn)要素;環(huán)境型政策工具則是通過建構(gòu)良好的內(nèi)外部環(huán)境間接促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,既有政策法規(guī)、稅收金融優(yōu)惠的內(nèi)部支持軟環(huán)境,也有信息安全、信息流通的外部保障硬環(huán)境;而需求型政策工具致力于通過合作和貿(mào)易來發(fā)揮市場對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)效應(yīng)。表1是數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的具體政策工具類型及其定義。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策工具的類型、名稱和含義

2.2 研究方法

本文對(duì)地方政府層面的43份數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合性政策文本分析主要采用無監(jiān)督的LDA主題模型法和社會(huì)語義網(wǎng)絡(luò)分析法。一方面,本文使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的LDA模型進(jìn)行政策文本的主題提取上述各省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本劃分為不同研究主題,并進(jìn)行關(guān)鍵詞合并整理,歸納探索各省級(jí)政策文本之間的聯(lián)系。另一方面,在借鑒陳紅琳等[36]關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析與研究主題的關(guān)聯(lián)方法基礎(chǔ)上,本文使用社會(huì)語義網(wǎng)絡(luò)分析繼續(xù)探尋和驗(yàn)證LDA挖掘的主題特征詞之間關(guān)聯(lián)程度。具體而言,在經(jīng)過LDA主題模型實(shí)現(xiàn)對(duì)長政策文本的無監(jiān)督機(jī)器挖掘?yàn)?2個(gè)主題下的各詞語短文本的基礎(chǔ)上,本文再通過PMI詞語類似度來衡量LDA結(jié)果下12個(gè)主題特征詞間的關(guān)聯(lián)程度, 確保LDA結(jié)果的可靠性。其基本思想是統(tǒng)計(jì)兩個(gè)詞語在文本中同時(shí)出現(xiàn)的概率,如果概率越大,則兩個(gè)詞語的關(guān)聯(lián)度就越高。兩個(gè)詞語之間的PMI值計(jì)算公式如式(1)所示。最后,再通過Gephi軟件對(duì)所得共現(xiàn)程度數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖分析,進(jìn)而從整體把握不同政策的戰(zhàn)略取向方向。

(1)

2.3 樣本選擇與描述

考慮到政策樣本的代表性、連貫性和整體性,文章以各省級(jí)地方政府圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)布的綜合性政策文件和地方性法規(guī)為研究對(duì)象,以從整體全面視角考察我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的政策效應(yīng),而剔除只針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)各個(gè)細(xì)小領(lǐng)域或技術(shù)的專項(xiàng)性政策文件。截至2022年12月,按照此條件在北大法寶和各省地方政府網(wǎng)站的公開數(shù)據(jù)和政務(wù)公開中共檢索到43份現(xiàn)行有效的符合要求的文件,均為省市級(jí)政府簽發(fā)的正式文件,覆蓋全國24個(gè)省(直轄市或自治區(qū))。

如圖1所示,大多數(shù)各地方政府均發(fā)布1-2份數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展規(guī)劃政策,只有不到20%的省份發(fā)布更多的政策文件。各地方政府發(fā)文數(shù)量之間不存在顯著差異,其中江西省以4份的政策數(shù)量位居各省圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)文榜首。

圖1 各省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策省份分布圖

圖2呈現(xiàn)了43份省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的政策類型?？梢钥闯?當(dāng)今省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策以通知為主,占比近77%,同時(shí)兼有少部分的意見和條例類政策。從整體來看,各省份的綜合性數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策體系尚在起步構(gòu)建階段,政策數(shù)量匱乏,政策聚合力量薄弱,以要求具體、執(zhí)行性強(qiáng)的“通知”類政策為主,而缺乏統(tǒng)領(lǐng)性、指導(dǎo)性的文件,政策高度不足,有待建立更加全面完善的地方政府?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)政策治理體系。

圖2 省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策類型分布圖

3 研究結(jié)果與分析

3.1 文本處理與主體數(shù)量確定

以上述43份政策文本構(gòu)建文本分析的語料庫,調(diào)用中文分詞工具Jieba進(jìn)行分詞預(yù)處理。在分詞前添加如 “數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“互聯(lián)網(wǎng)+”“5G+”“數(shù)字XX”“智慧XX”“XX化”等與數(shù)字經(jīng)濟(jì)乃至數(shù)字化密切相關(guān)的新興和專業(yè)詞匯以提高分詞準(zhǔn)確度,確保后續(xù)分析結(jié)果的可信度。同時(shí),使用包括虛詞、地名等無意義詞語的停止詞列表,在后續(xù)分析過程予以剔除。

基于Python進(jìn)行主題建模前,按研究慣例需要將LDA模型的兩個(gè)超參數(shù)α和β分別設(shè)定為50/k和0.1,其中k是選擇的主題數(shù)[37]。本研究使用主題一致性得分和困惑度曲線兩種方法來綜合確定樣本政策文件的最佳主題數(shù)量。通過主題一致性得分提煉文本的高頻主題數(shù)量,結(jié)果如圖3所示。經(jīng)計(jì)算得出,主題數(shù)為12時(shí)一致性得分最高,且之后一致性得分隨主題數(shù)量增加而趨于穩(wěn)定。因此,主題數(shù)12為主題一致性得分方法下的最佳主題數(shù)。

圖3 LDA模型的一致性得分曲線

為保證最佳主題數(shù)量確定的穩(wěn)健性,本研究繼續(xù)通過式(2)計(jì)算政策文本困惑度,構(gòu)建困惑度曲線(如圖4所示)。困惑度曲線在主題數(shù)為(9,12)時(shí)急劇下降,在(12,14)趨于平緩。根據(jù)困惑度曲線結(jié)果,12為文本的最佳主題數(shù)量。

圖4 LDA模型的困惑度曲線

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結(jié)合兩種最佳主題數(shù)量的確定方法,本文最終將12作為LDA模型的最佳主題數(shù)量,以進(jìn)行后續(xù)LDA模型的挖掘分析。

在設(shè)定主題數(shù)量為12后,對(duì)43份政策進(jìn)行無監(jiān)督干擾的機(jī)器挖掘爬取,并應(yīng)用Python將LDA主題模型最終的主題結(jié)果可視化(見圖5、圖6)。由圖5所示,將主題數(shù)量為12時(shí),各主題圓圈之間存在一定距離且分布在各象限,即LDA建模后的12個(gè)主題之間相對(duì)互斥,且反映原政策文本結(jié)果良好。同時(shí),這也表明,我國省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策覆蓋各個(gè)社會(huì)領(lǐng)域,影響廣泛深刻。圖6顯示了政策文本中出現(xiàn)頻率排名前50位的主題特征詞語?？梢钥闯?高頻詞語分別代表不同領(lǐng)域主題,主題詞的同質(zhì)化程度較低,政策分詞效果良好,模型反映情況較為真實(shí)可信。其中,“發(fā)展”和“建設(shè)”成為僅落后于“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”出現(xiàn)頻率的高頻頻率,與上文43份政策近77%比例均為“通知”類型相符合。

圖5 主題之間距離地圖

圖6 政策文本中出現(xiàn)頻率排名前30的特征詞詞語

3.2 政策文本的LDA模型結(jié)果與分析

根據(jù)上述確定的最佳主題數(shù)量,無監(jiān)督的LDA模型對(duì)于43份政策文本進(jìn)行機(jī)器提取與分析,得到12個(gè)主題及其特征詞,同時(shí)根據(jù)各主題特征詞的詞語屬性與表1中的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策政策工具分類及定義,進(jìn)行人工匹配其所屬政策工具,從而得出該主題主要采用的政策工具類型(結(jié)果見表2)。氣泡圖顯示的主題2與主題3存在部分重疊的情況,但根據(jù)主題特征詞來看,兩個(gè)主題反映具體內(nèi)容并不存在相近類同狀況,主題數(shù)量確定合適。

表2 省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的LDA模型結(jié)果

同時(shí),根據(jù)主題特征詞在全文出現(xiàn)頻率大小制成詞云圖(如圖7所示)。由圖7可以發(fā)現(xiàn):“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“發(fā)展”“數(shù)據(jù)”“人民政府”“產(chǎn)業(yè)”等詞語在各政策文本的出現(xiàn)頻率處于領(lǐng)先位置,符合政策制定基本規(guī)律,而且有關(guān)新興政策熱點(diǎn)的“數(shù)據(jù)安全”“公共數(shù)據(jù)”“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”的出現(xiàn)頻率也處于中堅(jiān)地位,展現(xiàn)政府?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)工作中心偏移與多元化趨勢(shì)。

圖7 主題特征詞出現(xiàn)概率詞云圖

基于Rothwdl和Zegveldt的政策工具理論,結(jié)合LDA模型結(jié)果、詞云圖和43份原政策文本,本文得出下述分析結(jié)果,以廓析省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的政策重點(diǎn)和政策路徑。

3.2.1政策內(nèi)容主題覆蓋社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域

從LDA分析結(jié)果的各主題來看,現(xiàn)今各省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策主要輻射涵蓋以下方面:一是全面推進(jìn)工業(yè)、農(nóng)業(yè)與服務(wù)業(yè)等各產(chǎn)業(yè)的數(shù)字賦能轉(zhuǎn)型,全面充分提高國家在數(shù)字化時(shí)代的全球競爭力。當(dāng)前,地區(qū)的數(shù)字鴻溝問題仍是影響我國所有產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要阻礙,東西部地區(qū)之間的數(shù)據(jù)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)仍有待落實(shí)完善,各產(chǎn)業(yè)集聚的新數(shù)字規(guī)模效應(yīng)沒有得到充分發(fā)揮。二是完善數(shù)據(jù)要素市場體系的頂層設(shè)計(jì)與內(nèi)部流程,向數(shù)字經(jīng)濟(jì)城鄉(xiāng)一體化和地區(qū)協(xié)同發(fā)展邁進(jìn)。三是落實(shí)數(shù)字政府建設(shè),切實(shí)提高現(xiàn)代化治理水平。信息通訊技術(shù)不斷發(fā)展豐富政府治理手段的同時(shí),也無形中提高了公眾對(duì)社會(huì)治理和政府治理成效的期待值。四是維護(hù)數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)監(jiān)管成為政府未來的主要工作重點(diǎn)與難點(diǎn)。數(shù)據(jù)信息爆炸式增長的背后是大量的數(shù)據(jù)信息暴露和監(jiān)管制度的空白缺位,國家數(shù)據(jù)主權(quán)安全受到嚴(yán)重的挑戰(zhàn)威脅,亟待確立國家數(shù)據(jù)安全保護(hù)保障制度。五是促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展最主要的微觀主體,一直以來都是數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的主要著力點(diǎn),未來也勢(shì)必是政策不可忽略的方面。

3.2.2數(shù)據(jù)安全保障與數(shù)據(jù)要素市場體系成為政策熱點(diǎn)

數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)日益嚴(yán)峻下,數(shù)字相關(guān)問題的治理也逐漸成為政策關(guān)注的新焦點(diǎn)。我國現(xiàn)有的數(shù)字安全治理法律體系與國家的數(shù)據(jù)安全現(xiàn)實(shí)需求之間仍存在較大差距,國家數(shù)據(jù)安全難以得到妥善保障和解決。隨著《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》與《個(gè)人信息保護(hù)法》的相繼出臺(tái),為我國數(shù)據(jù)安全法律體系初繪雛形,更有待統(tǒng)一和諧的政策體系以落實(shí)數(shù)據(jù)安全。同時(shí),數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)基本要素,也具備獨(dú)特的市場優(yōu)勢(shì)和作用?！稊?shù)據(jù)要素流通標(biāo)準(zhǔn)化白皮書》的發(fā)布,展現(xiàn)國家力求解決數(shù)據(jù)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性矛盾和提升數(shù)據(jù)要素市場治理能力的決心。在國家密集出臺(tái)數(shù)據(jù)要素市場政策法規(guī)引領(lǐng)下,各地方政府紛紛建構(gòu)、培育數(shù)據(jù)市場流通體系和規(guī)則以充分釋放數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)引擎效用,構(gòu)筑數(shù)字競爭新平臺(tái),實(shí)現(xiàn)為千行百業(yè)數(shù)據(jù)賦能的目標(biāo),推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量全面發(fā)展。

3.2.3以供給型政策工具為主,政策工具使用比例失衡

從各主題結(jié)果人工匹配的主要使用政策工具類型來看,現(xiàn)今省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的政策工具選擇主要以供給型政策工具為主,而需求型和環(huán)境型的政策工具相對(duì)使用較少,政策工具的使用比例存在一定程度的不均衡性。我國當(dāng)前的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍主要依賴于政府引領(lǐng),數(shù)字經(jīng)濟(jì)各主體的參與度和積極性較低,相關(guān)政策起步較晚,完備的政策體系尚未形成。因此,在政策工具上多選擇供給性,以迅速推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但是,過度使用供給型政策工具容易產(chǎn)生重視基礎(chǔ)投資和建設(shè)而忽視經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系統(tǒng)性與整體性,長期不合理的使用比例下可能會(huì)存在制度隱患與漏洞,造成經(jīng)濟(jì)體系不穩(wěn)定和脆弱性。同時(shí),在政策要求愈發(fā)復(fù)雜綜合具體下,多種政策工具的合理組合使用成為政策制定的新趨勢(shì)與必然之路,從而更好應(yīng)對(duì)解決現(xiàn)今多元的社會(huì)問題,為實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化發(fā)展助力。

3.3LDA主題的語義社會(huì)網(wǎng)絡(luò)探究分析

基于LDA模型的結(jié)果,經(jīng)過同義詞合并處理,總共保留110個(gè)意義互異的主題特征詞。再通過PMI公式兩兩統(tǒng)計(jì)出主題特征詞出現(xiàn)在同一政策文本中的概率,形成一個(gè)110×110的關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣,最后借助Gephi軟件構(gòu)建主題特征詞之間的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),共現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的可視化結(jié)果如圖8所示。

圖8 主題特征詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

同時(shí),本文描述社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征共有4個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù),以反映詞語在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。首先是表示某個(gè)關(guān)鍵詞與其他鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中共同出現(xiàn)的頻率的點(diǎn)度中心度,其中包括絕對(duì)點(diǎn)度中心度和加權(quán)點(diǎn)度中心度。其次是接近中心性,它反映網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的接近程度。介數(shù)中心性則是用來度量某個(gè)節(jié)點(diǎn)在多大程度上“介于”其它節(jié)點(diǎn)之間(節(jié)點(diǎn)特征的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3)。

表3 共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖節(jié)點(diǎn)特征描述性統(tǒng)計(jì)

從圖8的網(wǎng)絡(luò)各詞語關(guān)聯(lián)程度來看,語義社會(huì)網(wǎng)絡(luò)基本呈現(xiàn)出12個(gè)主要節(jié)點(diǎn)主題,節(jié)點(diǎn)主題數(shù)量與上述LDA模型確定最佳主題數(shù)量吻合。同時(shí),各節(jié)點(diǎn)之間連接線段的密集復(fù)雜程度之高表明各主題特征詞均頻繁共同在各個(gè)省級(jí)政策文本,即LDA模型綜合反映各政策文本的共同主題情況良好,現(xiàn)今省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合性政策已具備體系化、制度化為LDA模型結(jié)果的穩(wěn)健性提供強(qiáng)有力的可視化證據(jù)。表3節(jié)點(diǎn)特征中平均值與最大值的接近情況表明12個(gè)主要節(jié)點(diǎn)在整個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)度接近,即各省級(jí)政策整體布局類似。對(duì)于各政策主題的重視程度基本相同,呈現(xiàn)高度“向中央看齊”局面,更反映出我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策體系由上到下均堅(jiān)持強(qiáng)制性治理與政府引導(dǎo)理念,即政策工具使用比例失衡,有待“柔性治理”介入。通過非強(qiáng)制性的市場工具激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)各主體的自主性、主動(dòng)性和積極性,再次為上述LDA模型分析結(jié)果提供證據(jù)參考。

4 對(duì)策建議

4.1 超越以政府為中心的公共政策范式,倡導(dǎo)柔性治理為主的治理理念

國家治理現(xiàn)代化要求公共政策體現(xiàn)社會(huì)共識(shí)的凝聚過程、吸納和包容現(xiàn)代社會(huì)的多樣性和差異性、完善社會(huì)主體的多重互動(dòng)邏輯,搭建國家治理的高效平臺(tái)。增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的包容性和社會(huì)參與性,通過多種途徑實(shí)現(xiàn)政策各環(huán)節(jié)廣泛而真實(shí)的公民參與,使其能夠融合更多群體的利益訴求,協(xié)調(diào)個(gè)體利益與公共利益的沖突與矛盾,追求社會(huì)發(fā)展與秩序穩(wěn)定前提下個(gè)體利益的合理實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策仍堅(jiān)持以“強(qiáng)制性治理”為主的治理理念和方針,但“強(qiáng)制性治理”絕對(duì)不是簡單粗放的強(qiáng)制,也不能對(duì)于所有政策路徑和主體一刀切地實(shí)行“強(qiáng)制性治理”。尤其是針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)這種涵蓋影響各個(gè)社會(huì)領(lǐng)域的復(fù)雜政策議程,更需要進(jìn)行縝密具體的政策設(shè)計(jì)和充分科學(xué)的理論論證,力求以最廣大人民的利益出發(fā)。因此,不再過度依賴傳統(tǒng)行政機(jī)制,反而更加堅(jiān)持以人為本的柔性治理理念逐漸成為現(xiàn)代化公共治理的未來發(fā)展方向,為紓解各級(jí)政府現(xiàn)有的治理困境貢獻(xiàn)獨(dú)特現(xiàn)實(shí)價(jià)值和意義,也成為中國式現(xiàn)代化發(fā)展的有力引擎。

4.2 建立結(jié)構(gòu)合理的政策工具綜合使用體系,形成有效最優(yōu)的政策合力

從LDA挖掘出的主題來看,現(xiàn)今數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的工具選用結(jié)構(gòu)并不合理,過度依賴使用供給型政策工具。一個(gè)政策從出臺(tái)到豐富完善的過程中,工具的選用往往會(huì)經(jīng)歷從供給型到環(huán)境型再到需求型的轉(zhuǎn)變過程,但順利過渡并適應(yīng)整個(gè)過程并非易事。需求型、環(huán)境型和供給型三類政策工具都有其自身的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)作用,但政策工具的選擇應(yīng)用絕不是“平均化”和“隨意化”的。未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策制定應(yīng)基于時(shí)代要求和政策議程,均衡調(diào)整政策工具的組合使用,根據(jù)政策目標(biāo)合理選擇最符合的政策工具,激發(fā)各主體形成良好的政策合力。同時(shí),提高政策工具的可操作性和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用性,完善相應(yīng)的政績考核評(píng)價(jià)與監(jiān)督體系,切實(shí)將政策的最優(yōu)效用落實(shí)到實(shí)地,共同促進(jìn)全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)全方位健康發(fā)展。

4.3 加強(qiáng)政策分析,促進(jìn)政策目標(biāo)、執(zhí)行與體系的良性耦合

政策目標(biāo)必須具體到每個(gè)省的實(shí)際情況,并以證據(jù)為基礎(chǔ)。省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的目標(biāo)是通過向公共部門、私營企業(yè)和國際社會(huì)呈現(xiàn)中國各省在數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)事項(xiàng)上的立場,推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增長。這些政策目標(biāo)為政府機(jī)構(gòu)提供了指導(dǎo)原則,以便通過各自的職責(zé)利用數(shù)字經(jīng)濟(jì),推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的多樣化和可持續(xù)性,并為各省創(chuàng)造更大的競爭優(yōu)勢(shì)。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的基礎(chǔ)必須是具體分析當(dāng)前行為主體以及優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),包括實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展失敗的指標(biāo)和原因。這可以被視為數(shù)字經(jīng)濟(jì)審計(jì)或簡單的SWOT分析。鑒于數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策準(zhǔn)備情況,還可以深入了解政策需要關(guān)注的步驟,這些調(diào)查可以通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)準(zhǔn)備情況評(píng)估而被有效地應(yīng)用。

單靠政策制定并不能確保政策成功,還需要額外的步驟來執(zhí)行政策,以增加政策實(shí)現(xiàn)其預(yù)期結(jié)果的可能性。政策執(zhí)行機(jī)構(gòu)和利益相關(guān)者不僅可以教育受新政策影響的人或組織,還能夠更改先前存在的運(yùn)作流程。根據(jù)各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的頒布級(jí)別以及政策類型(從通知到條例),政策執(zhí)行可以涉及范圍廣泛的人員和組織。例如,核心數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策以及信息通訊技術(shù)政策涉及的政策主體包括發(fā)改委、信息中心、大數(shù)據(jù)局等,它們所涉及的政策責(zé)任包括基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)系統(tǒng)和不利因素等政策的技術(shù)和社會(huì)因素,以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)系統(tǒng)和不利于政策執(zhí)行的技術(shù)和數(shù)據(jù)元素。通過咨詢數(shù)字經(jīng)濟(jì)的利益相關(guān)者,能夠了解數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行過程中可能出現(xiàn)的任何挑戰(zhàn)。對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策執(zhí)行過程中出現(xiàn)的任何挑戰(zhàn),可以學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)制定機(jī)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn),以改進(jìn)政策執(zhí)行并為政策執(zhí)行提供信息。

4.4 轉(zhuǎn)變固有的政策監(jiān)管態(tài)度,推動(dòng)多元主體融合監(jiān)管

監(jiān)管是政府實(shí)現(xiàn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境政策目標(biāo)的關(guān)鍵工具。為了發(fā)展一個(gè)充滿活力的數(shù)字經(jīng)濟(jì),有必要確保適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管工具到位。監(jiān)管通常被視為一個(gè)消極的詞,它會(huì)扼殺發(fā)展和創(chuàng)新。但從現(xiàn)有數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策來看,各省的做法是促進(jìn)而不是扼殺發(fā)展。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一些現(xiàn)有監(jiān)管工具包括《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》《移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序信息服務(wù)管理規(guī)定》等。但是,數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的許多現(xiàn)有監(jiān)管工具都是從各自領(lǐng)域的利益出發(fā)而制定的。作為發(fā)展監(jiān)管支柱活動(dòng)的一部分,未來應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮融合監(jiān)管,而且相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以共同編寫監(jiān)管文書。這將使投資者和利益相關(guān)者更容易支持該行業(yè)的發(fā)展。例如,截至2022年6月,我國網(wǎng)絡(luò)支付用戶規(guī)模達(dá)9.04億,較2021年12月增長81萬,占網(wǎng)民整體的86.0%[38]。數(shù)字支付生態(tài)系統(tǒng)的增長得益于政府的“觀望”監(jiān)管方法,允許行業(yè)參與者在非正式限制下進(jìn)行創(chuàng)新,在相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的仔細(xì)監(jiān)督下,創(chuàng)造新的商業(yè)機(jī)會(huì)并增加金融包容性。從國際商業(yè)角度來看,這可能會(huì)帶來高度的監(jiān)管不確定性,但對(duì)中國資本而言,這是一種很好理解的環(huán)境。

5 結(jié) 語

本研究將LDA和SNA模型引入省級(jí)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本內(nèi)容分析,力圖解決目前針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本內(nèi)容定性研究的主觀性、不確定性、依賴性的弊端。同時(shí),通過融合政策工具視角,厘清未來地方政府?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)的政策路徑和戰(zhàn)略重點(diǎn),希望實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策研究主、客觀的統(tǒng)一。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型分析結(jié)果在一定程度證實(shí)LDA模型結(jié)果的可信度和準(zhǔn)確度。需要說明的是,本研究尚具備一定局限性,有待更深入的探究改進(jìn)。一是本文量化分析了現(xiàn)行有效的43份省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文本,但缺乏對(duì)整體地方政府的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策體系進(jìn)行時(shí)間動(dòng)態(tài)分析和與中央有關(guān)政策的縱向比較分析,難以準(zhǔn)確把握全部政策的側(cè)重點(diǎn)與發(fā)展方向的趨勢(shì)變化;二是缺乏對(duì)于中央-地方兩個(gè)層次的政策協(xié)同度和政策內(nèi)容、政策目標(biāo)之間耦合性的研究,以更好為我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的體系化發(fā)展提供實(shí)證支撐。未來可以從上述方面開展研究。