基于DPSIR模型的智慧政務信息生態評價研究

張 騰，張建光，尚 進

(1.中央財經大學政府管理學院，北京 100081；2.中國互聯網絡信息中心，北京 100190；3.北京大學政府管理學院，北京 100871)

基于DPSIR模型的智慧政務信息生態評價研究

張 騰1，張建光2，尚 進3

(1.中央財經大學政府管理學院，北京 100081；2.中國互聯網絡信息中心，北京 100190；3.北京大學政府管理學院，北京 100871)

智慧政務信息生態評價是一個動態性、系統性的問題，本文通過利用DPSIR 理論模型，全面分析智慧政務信息生態系統的驅動力、壓力、狀態、影響和響應因素，從而理清智慧政務信息生態系統發展過程中，各因素之間的影響機制以及作用關系。在此基礎上，運用層次分析法確定各項評價指標的權重，形成智慧政務信息生態發展程度評價模型，并且采集中國2011—2014年的數據計算評價結果，對模型的適用性進行驗證。評價結果顯示，中國智慧政務信息生態整體實現程度逐年穩步提高，并且各指標的變化呈現出一定的趨勢和規律性。

DPSIR模型；智慧政務；信息生態；層次分析法

1 引言

1.1 信息生態理論及其應用

20世紀80年代開始，西方學者開始使用信息生態(Information Ecology)的概念，來表達日益變得重要和復雜的信息環境之間的關系。信息生態學是研究人類賴以生存的信息技術、社會組織(政府、企業、個人、社團機構等)與信息環境相互作用的過程及其規律的科學[1-2]。信息生態理論的研究目的是指導人與信息技術、信息環境的協調發展，改變了過去只重視技術的傳統思想[3]。該理論主要建立在系統論、信息論、社會學、人類學、生態學、可持續發展、社會信息學等學科理論基礎上，被看成是一門利用生態學理論與方法來探討人與信息環境關系的新興學科。

近年來，國內外諸多學者基于信息生態理論，開展了一系列有關電子政務的研究工作。李蓓[4]對電子政務信息生態系統的構成要素、結構模型等進行了研究，提出電子政務信息生態系統應采取自組織調節與人為外力兩種調節方法。劉鵬強[5]從系統科學和信息生態學理論出發，研究電子政務生態系統內涵、結構，提出電子政務生態系統平衡策略。羅衛[6]認為電子政務信息生態范式理論派生于信息生態的基本思想，通過構建G2G信息共享生態框架，分析生態框架中存在的視圖，用螺旋模型解釋G2G信息共享的生態進化。Maheshwari等[7]認為受到持續的組織機構變化及其內部生態系統運作的影響，電子政務交互操作將對政府和公民的關系產生越來越重要的影響。

1.2 智慧政務信息生態發展情況

基于前期的研究成果，可以認為智慧政務的發展同樣受到復雜信息生態系統的影響。智慧政務是以用戶需求為導向的建設模式，在這種以用戶為中心的協同體系中，用戶的需求導向可以更加清晰地勾勒出政府職能的流程，實現跨政府部門的公共服務協同[8]。圍繞智慧政務信息生態系統，在政府機構、企業單位、社會公眾之間，形成一個能夠相互匹配的生態結構，這個生態結構將隨著外部環境和內部結構的變化不斷加以調整，并推動系統持續整合、適應力不斷增強，從而實現智慧政務的均衡發展。智慧政務強調用戶的參與性，在這種開放式的信息生態體系中，用戶可以通過系統提供的各種更為人性化的應用功能，不斷提高智慧政務建設水平。

隨著中國大力推進信息化建設，智慧政務信息生態環境不斷完善。智慧政務的發展要求逐步建立以互聯網為基礎、政府與企業相互配合、綜合運用多種技術手段，滿足公民和企業服務需求的智慧政務信息生態體系。為此，本文將以信息生態理論為基礎，分析智慧政務平臺建設、智慧政務服務能力、智慧政務影響范圍、智慧政務應用效果之間的作用關系。在此過程中，將綜合考慮網絡基礎設施、信息產業規模、信息技術研發、人力資源素質、信息化應用效益、信息法律制度等因素，具體如圖1所示。

圖1 智慧政務信息生態系統組成元素及其關系

2 基于DPSIR模型的智慧政務信息生態

2.1 DPSIR模型及其適用性

(1)DPSIR模型的起源及內涵。DPSIR理論模型最初應用在環境評價和資源可持續利用的研究領域，在資源、人口、生態可持續發展研究中發揮了重要作用。通過圖2可以看出，該模型主要包括驅動力(Drive force)、壓力(Pressure)、狀態(State)、影響(Impact)、響應(Response)五部分內容，強調系統運作及其對內部結構影響之間的聯系，能揭示出系統發展的因果關系，具有綜合性、系統性、整體性、靈活性等特點。不僅如此，DPSIR理論模型還為解決系統問題提供了較為明確的思路、原則、方法和框架，可以幫助研究者選擇相關要素和指標、組織數據和信息，并保證關鍵要素和信息不被忽略，從而提高政策制定與執行的效率。

圖2 DPSIR模型各因素及其作用關系

(2)DPSIR模型的適用性分析。DPSIR模型能夠較好地反映人類活動與信息生態環境之間的相互關系及作用，為智慧政務信息生態評價體系的建立提供了一個基本分析框架。該模型結構清晰、簡單易用，在構建智慧政務信息生態評價指標體系上具有一定的優勢，主要體現在以下幾個方面：首先，DPSIR模型適合開展智慧政務信息生態問題的研究。近年來，諸多學者將DPSIR模型運用到不同的研究領域，在信息化、智慧城市等方面已經有諸多研究成果[9]。通過綜合考慮智慧政務的相關因素，能夠把握智慧政務信息生態系統中各因素之間的關系，能夠反映出生態系統的整體現狀、穩定性及其發展趨勢。此外，智慧政務信息生態系統具有動態演化的特性，指標存在一定的遲滯效應，因此對智慧政務信息生態系統某一特定時點的狀態進行評價，無法全面反映智慧政務信息生態系統的實際狀況，而DPSIR模型的綜合和靈活的指標選取原則正好可以解決這一問題。

其次，DPSIR模型能夠體現智慧政務信息生態的因果關系。智慧政務信息生態系統是包含網絡基礎設施-信息產業與技術-信息化應用-人力資源與政策的復合生態系統，對其進行評價要充分考慮其自然屬性和社會屬性方面的內容，要充分考慮人類活動對智慧政務信息生態系統造成的影響。DPSIR模型可以從推動智慧政務發展的驅動力出發，分析發展面臨的主要阻礙因素，描述發展所處的狀態，研究智慧政務的影響效果，提出響應方面的對策建議，從而把相互間的因果關系展示出來。依據該模型建立的智慧政務信息生態評價指標體系，更注重指標之間的因果關系及其多元空間聯系。

再次，DPSIR模型能夠提出智慧政務信息生態發展的策略建議。該模型不僅能夠評價智慧政務信息生態的現狀情況，還能評價導致狀態發生改變的原因，以及對智慧政務信息生態系統采取對策措施的有效性。因此，該模型蘊含著較強的管理思維，智慧政務信息生態評價的最終目標就是對其進行管理與調控，對人類社會活動進行調節，模型可以評價政策制定者所采取的調控手段的成效，促使政策制定者不斷地改進和調節政策措施，并對改進后的措施再進行評價，這種往復循環的評價和管理模式可以促進人類活動與智慧政務信息生態環境的和諧發展，從而成為智慧政務可持續發展的重要措施和保障。

2.2 基于DPSIR的智慧政務信息生態指標分析

隨著研究的逐步深入，智慧政務信息生態指標體系的建立，將經歷從簡單到復雜、從狀態到過程、從現象到綜合的過程。為此，本文將通過目標層、準則層、方案層、指標層的劃分，對智慧政務信息生態發展的“驅動力”“壓力”“狀態”“影響”和“響應”指標集進行如下界定：

(1)驅動力指標集。驅動力是指對智慧政務信息生態均衡發展改變的原始推動力，驅動力因素反映系統中推動改變的因素，是導致整個系統發展變化的根源。基于文獻研究和數據分析可以發現，信息技術是智慧政務發展的重要驅動力，信息產業是智慧政務發展的基礎性和先導性支柱，互聯網應用能力的提升，則使公眾產生強大的智慧政務需求，這也是驅動智慧政務發展的重要因素。

(2)壓力指標集。壓力是指驅動力發生作用之后，直接反作用于智慧政務信息生態發展的負載因素，以及由此產生被研究對象的消極改變，是阻礙系統發展的因素。通過文獻研究，并對近年來的數據進行分析，可以發現中國網絡基礎設施建設雖然取得較大的成績，但是由于人口規模較大，造成人均指標與發達國家相比還存在很大的差距，并且中國人口素質整體有待提高，也成為阻礙智慧政務發展的一個重要因素。

(3)狀態指標集。狀態是指智慧政務所處的發展現狀情況，狀態因素衡量系統內特定時間的水平和狀況，是驅動力和壓力共同作用后系統的表現情況，同時也是分析影響和響應的出發點。智慧政務發展的狀態可以通過基于互聯網的智慧政務平臺建設情況，以及智慧政務服務的范圍和領域來體現。

(4)影響指標集。影響是指由于前三者的相互作用，對智慧政務信息生態行為主體產生的作用結果。影響反映狀態變化對系統運行和系統結構諸多方面發生的作用，是系統發展所造成的具體結果。

(5)響應指標集。響應是指行為主體對智慧政務信息生態均衡發展的應對情況，響應是根據系統造成的影響而采取的適應、改善系統的對策，是對于系統發生變化情況的反饋。智慧政務信息生態的響應，主要是指政府部門制定出臺的有關智慧政務建設的法律、法規以及規范性文件，這些政策措施對于智慧政務信息生態的發展，將發揮推動作用。

表1 基于DPSIR模型的智慧政務信息生態層次結構

3 智慧政務信息生態評價模型的構建

智慧政務信息生態的實現程度主要是指各類因素、準則、指標的綜合實現情況，本研究將采用層次分析法，通過定量分析和定性分析相結合的多準則決策評價，模擬人的決策思維過程，對復雜問題進行分層次、擬定量和規范化的處理。

3.1 建立層次結構及數據收集

在層次分析法(AHP)運用的過程中，必須首先創建一個分層模型。為了把握問題的范圍及目標，進而進行決策，需要進行研究和分析。基于DPSIR模型的智慧政務信息生態層次結構如表1所示。基于上述分析，本研究收集了2011—2014年中國智慧政務信息生態的指標數據，這些數據來源于工業和信息化部、教育部、商務部、國家統計局、國家知識產權局、中國互聯網絡信息中心、國家信息中心、中國軟件評測中心、寬帶發展聯盟等權威機構發布的統計研究報告。此外，對于無法從統計研究報告獲取的數據，采用專家問卷調查方式獲取。

3.2 構造判斷矩陣

在建立層次模型的基礎上，可以通過兩兩比較，對同層次指標之間相對上層次某因素的重要性進行評定，采用重要性標度法來賦值，并填入矩陣，從而構成判斷矩陣。同一層級元素兩兩之間的重要性，能夠通過判斷矩陣結構分配來體現，層次結構中的每一個元素，都可以運用矩陣表示各元素的相對重要性水平的評估結果。根據現階段中國智慧政務信息生態的發展狀況，通過對政府管理者、信息化領域專家學者、企業代表、普通用戶的調查取，確定構造的判斷矩陣如下：

AADAPASAIARAD12342AP1/21431AS1/31/4122AI1/41/31/211/2AR1/211/221

3.3 計算指標權重

權重的確定首先要進行排序，具體分為單排序和總排序。首先要以判斷矩陣為基礎，進行單排序，即單一計算在遞階層次結構模型中的因素權重，并得出排序結果。在此基礎上進行總排序，總排序是對層級之間的重要性進行排序，即底層相對于頂層的相對權重。單排序的計算方法總體要用特征向量法，通過計算出最大特征根和特征向量，然后將特征向量歸一化處理。通過前述構造的判斷矩陣，本研究首先計算出最大特征根，然后采用方根法計算特征向量，并進行歸一化處理，得出w=(0.378,0.250,0.140,0.080,0.152)T，該特征向量就是作為評價智慧政務信息生態A層次指標驅動力因素(D)、壓力因素(P)、狀態因素(S)、影響因素(I)、響應因素(R)的權重向量。

3.4 開展一致性檢驗

層次排序過程是一個循環判斷過程，在得出排序結果后，需要將其與實際情況進行比較，若與之相符并滿足一致性原則，那么排序合理；反之，則認定排序不合理，就需要對元素的重要性進行重新判斷，并計算結果進行重新排序。本研究計算的一致性指標

CR=CI/RI=0.098/1.12=0.088<0.1，該判斷矩陣的一致性可以接受。

3.5 確定層次總排序

根據上述計算過程，通過構造B層次判斷矩陣，計算B層次權重表，并確定層次總排序。經過計算驗證，符合一致性檢驗要求的組合權重結果如表2所示。

表2 智慧政務信息生態層次組合權重表

4 智慧政務信息生態評價模型的應用

4.1 多指標線性加權綜合評價

在確定組合權重以后，本研究將運用多指標線性加權綜合評價原理，得到智慧政務信息生態整體的評價結論。在對選擇的指標進行無量綱化處理后，可以把選取的多個指標，對應于 DPSIR 模型不同方面的評價值進行綜合評價。采用多指標線性加權綜合評價方法，相較于其他的模糊綜合評價模型，更加具有可操作性和簡便性。

4.2 智慧政務信息生態評價結果計算

根據前述介紹的模型原理以及計算出的組合權重，將2011—2014年的指標數據進行無量綱化處理，然后根據公式分別計算，f(D),f(P)，f(S),f(I),f(R)并最終得出智慧政務信息生態發展情況的目標層評價結果，具體如表3所示：

根據計算結果，可以繪制 2011—2014年基于DPSIR 計算的智慧政務信息生態發展水平變化趨勢圖，以及各影響因素的趨勢變化圖。由圖3可以看出，智慧政務信息生態情況為：2011年最低，2014年發展水平最高，智慧政務信息生態發展指數從2011 年的 1.733 增長到 2014 年的 2.316。總體來看，從2011—2014年，隨著時間的往后推移，智慧政務信息生態發展水平呈現出穩步提高的態勢，同時智慧政務的驅動力、壓力、狀態、影響、響應各因子的發展變化，也呈現出一定的規律性特征。

表3 智慧政務信息生態發展水平綜合值(2011—2014年)

圖3 基于DPSIR的智慧政務信息生態變化趨勢圖

5 智慧政務信息生態評價的主要結論分析

驅動力因子評價結果。2011 年以來，驅動力因子從 2011 年的 1.556增長到 2014 年的 2.546。這表明智慧政務信息生態驅動力因子實現了較快的增長，新興信息技術的發展和人類的互聯網活動對智慧政務發展的驅動力在逐漸加強。在所選取的驅動力指標中，信息技術創新能力、信息產業支撐能力對驅動力的影響較大，成為決定智慧政務信息生態驅動力水平的主要因素。

壓力因子評價結果。從壓力因子的變化曲線可知，壓力因子(該指標為負向指標)由2011年的3.159下降到2014年的1.193，呈現出明顯的下降態勢。智慧政務信息生態發展中的壓力因素的作用正在逐步減小，主要是由于移動寬帶普及率以及固定寬帶下載速率的大幅度提升導致的。

狀態因子評價結果。通過分析2011—2014年的變化趨勢，可以看出，智慧政務發展的狀態因子從1.35上升到2.87，呈現出快速上升的趨勢，表明智慧政務的平臺建設以及服務的能力范圍快速提升。在此期間，中國各級政府努力通過互聯網平臺，并且基于大數據對用戶的使用行為進行研究分析，智能化的公共服務大量涌現，日益體現出智慧化特征。

影響因子評價結果。2011年智慧政務所產生的影響非常小，主要是智慧政務信息生態還未開始大規模建設，各類智慧政務平臺及智慧政務的服務，尚處于發展規劃、頂層設計的初期。然而，到2014年末，隨著智慧政務平臺功能的逐步優化，智慧政務的服務范圍不斷擴大，互聯網環境下的智慧政務的可獲得性得到明顯的改善，智慧政務的應用效果開始逐步顯現出來，使得影響因子在2011—2014年期間成為上升幅度最大的指標。

響應因子評價結果。2011—2014年期間，響應因子的得分從0.926上升到3.108，表明中國政府對智慧政務信息生態的重視程度日益提高。智慧政務信息生態相關的政策法規措施密集出臺，涉及智慧城市、大數據、云計算、寬帶中國、信息惠民、互聯網+等領域，這一系列發展規劃、頂層設計、行動綱領、標準規范、指導意見的頒布實施，對智慧政務信息生態環境的完善，發揮了積極的推動作用。

[1]富金鑫,孫笑宇,季忠洋.信息生態研究的整體演化視角[J].情報科學,2015(11):9-13.

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[3]張新明,王振,張紅巖.以人為本的信息生態系統構建研究[J].情報理論與實踐,2007(7):103-105.

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[5]劉鵬強.電子政務生態系統平衡研究[D].武漢：華中師范大學,2011.

[6]羅衛.信息生態范式下的G2G信息共享探析[J].情報科學,2013(10):27-30,87.

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[8]王曉軒.建設智慧政府,助力網絡強國——中國智慧政府發展論壇綜述[J].中國信息界,2014(6):22-29.

[9]周驥.智慧城市評價體系研究[D].武漢：華中科技大學,2013.

(責任編輯 劉傳忠)

Smart Government Information Ecosystem Evaluation Based on DPSIR Model

Zhang Teng1,Zhang Jianguang2,Shang Jin3

(1.School of Government Management,Central University of Finance and Economics,Beijing 100081,China;2.China Internet Network Information Center,Beijing 100190,China;3.School of Government,Peking University,Beijing 100871,China)

The evaluation of smart government information ecology is a dynamic and systemic problem.In order to clarify the smart government information ecology system development process,the influence mechanism between the factors and interactions,this paper analyzed the driving force,pressure,state,influence and response factors by using the DPSIR model.Furthermore,this research used Analytic hierarchy process(AHP)method to determine the weight of each index,and form the smart of e-government information ecological development level evaluation model.And then,based on the data of China from 2011 to 2014,it calculated the evaluation results,and verified the applicability of the model.The evaluation results show that the overall realization of smart government information ecosystem in China has steadily increased year by year,and the changes of the indicators show out a certain trend and regularity.

Smart government;Information ecology;Analytic hierarchy process;DPSIR model

國家高技術研究發展計劃(863計劃)“以人為中心的智慧城市公共服務支撐技術與系統”(2013AA01A605)。

2016-02-23

張建光(1981-)，男，博士，副研究員，中國互聯網絡信息中心高級信息化分析師;研究方向：信息經濟、信息化評價、信息資源管理等。

F204

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