濟南市小清河水域治理參與單位協作網絡分析

田沛霖

(復旦大學文獻信息中心，上海 200433)

水域治理是社會治理中重要的一環，是一個綜合性命題，其實現需要社會各單位的共同參與。濟南市政府在2016年和2018年分別印發了《濟南市小清河流域污染治理攻堅行動工作方案》和《濟南市人民政府關于開展“綠滿泉城·美麗濟南”城鄉綠化行動的實施意見》[1-2]，從治污和綠化的角度對濟南市主要河流小清河的治理提出了要求。本文探索了在小清河治理過程中哪些單位發揮了重要且有影響力的作用，這些單位有什么特點和共性，嘗試從中分析出網絡構建的影響因素，并結合濟南市成功治理的經驗和有待提升的協作機制，為全國其他城市的水域治理單位間的協作提供有參考價值的意見和建議。

1 數據獲取與處理

通過對2016—2022年在濟南市政府官方網站、市級各事業單位網站及志愿團體網站發布的與小清河治理相關的新聞動態進行數據收集，找出其中產生過協作關系的兩家及以上單位，共收集到216條包含兩家及以上協作單位的新聞動態，包含了市委、市政府、市城鄉水務局、市交通運輸局、省發展改革委、市排水服務中心、省生態環境廳、市生態環境局等41個參與主體。

考慮到協作網絡的表現效果，避免頻率較低的單位增加網絡的可視化與計算分析負擔[3]，該研究將涉及的多個不同高校、志愿服務組織、區委會和村委會統一為“高校”“志愿者”“區委”和“村委會”，構建濟南市小清河水域治理參與單位的協作網絡。

網絡中的節點為協作治理的參與單位，網絡的連邊表示兩端的單位產生過協作關系[4]。協作關系的判定指標為雙方存在互動，如單位代表的互訪與座談、協作開會、發布方針方案規劃指令、工作對接和工程甲乙方等。由于治理中很多協作關系是雙向的互動，所以連邊沒有方向，且連邊存在權重：若有多條新聞動態提及兩個協作單位，則連邊權值為相關新聞動態條數。

2 協作單位網絡相關指標計算分析

2.1 網絡可視化

Gephi是一款基于JVM的跨平臺復雜網絡分析軟件，擁有動態的交互可視化與探測功能，主要用于分析各種網絡和復雜系統[5]。將協作單位數據導入Gephi中，生成協作關系網絡圖，見圖1。由圖1可以清晰地看出各參與主體在網絡中的情況。

圖1 小清河水域治理單位協作網絡可視化圖

小清河水域治理單位協作網絡形成了以市環保局為中心，其他各單位積極參與的組織管理體系。其中，市政府、市環保局、市城鄉水務局形成了關系緊密的協作網絡，對其他單位產生了較大影響；省交通運輸廳、區委、山東環境保護基金會等各類性質不同的單位也在網絡中發揮了不可忽視的作用，共同構成了小清河水域治理過程中上下協調、分工明確、多方配合的協作機制。

2.2 整體指標計算分析

為進一步解釋網絡特征，該研究在RStudio[6]中進行網絡中各指標的計算與分析。

2.2.1 密度

密度是反映網絡中各參與主體間關聯緊密程度的指標[7]，單位協作網絡的密度為0.065，說明各參與單位間關聯不緊密，原因主要有以下3點：

a.治理過程由市政府、市環保局、市城鄉水務局主導，而涉及了較多與網絡中心只有單一關聯的邊緣參與主體，拉低了平均參與程度。

b.存在區委等對接單位單一的參與主體，其協調單位主要是市城鄉水務局，雖然關聯緊密，邊權值較大，但會造成網絡密度較小的情況。

c.觀察邊緣參與主體的共性，發現關聯密集的政府單位很少與科技單位、企業、高校和志愿組織等社會力量產生協作，這也是有待發展的一部分力量。

2.2.2 全局聚類系數

全局聚類系數是網絡所有三元組中封閉三元組的比率[8]，單位協作網絡的全局聚類系數為0.26，說明仍有較多三元組不是封閉的，存在許多結構洞，即還有許多參與治理的單位在未來有機會產生協作關系。

2.3 節點中心度計算分析

該研究分別計算了參與單位的點度中心度、中介中心度和特征向量中心度(括號內為其具體數值)[9]。

2.3.1 點度中心度

點度中心度用于衡量協作網絡的中心位置，參與主體的點度中心度越大，說明其越處于中心位置，與其他節點的交往越廣泛。點度中心度排名前10名的參與單位為市環保局(23)、市政府(20)、市城鄉水務局(16)、市生態環境局(13)、濟南電視臺(10)、村委會(10)、濟南日報報業集團(9)、山東環境保護基金會(9)、區委(8)、市自然資源和規劃局(8)。

其中，市環保局、市政府和市城鄉水務局點度較高，說明三者具有較多的治理范圍和治理權力。市政府是小清河治理政策的主要制定者，環保局和城鄉水務局是政策提及的主要實施者，也印證了上述結論。

2.3.2 中介中心度

中介中心度用于衡量協作網絡中節點對協作資源的把控能力，即充當協作“中間人”的能力。參與主體的中介中心度越大，說明其控制其他主體協作的能力越強。中介中心度排名前20名的參與單位為市政府(93.17)、市環保局(61.80)、市城鄉水務局(45.18)、市生態環境局(35.27)、省交通運輸廳(20.75)、山東環境保護基金會(15.45)、市自然資源和規劃局(7.00)、村委會(6.93)、濟南日報報業集團(6.68)、濟南電視臺(5.43)。

其中，市政府、市環保局和市城鄉水務局的中介中心度明顯高于其他節點，說明三者在協作網絡中對協作資源的控制能力最強，很多協作治理事件要經由他們才能發生。三者具有較強的協作把關能力，并在許多協作中充當“橋”的作用。同時，三者也處于很多結構洞的位置，經過他們產生聯系的單位在未來也更有機會產生協作關系。

該研究發現有相當多的單位中介中心度為0，處于邊緣狀態，說明整個網絡中心化程度明顯，即市政府、市環保局和市城鄉水務局只在某些特定事件上和這些單位開展并不深入的合作，這些合作涵蓋范圍廣，涉及單位多，但開展不夠深入。

2.3.3 特征向量中心度

特征向量中心度用于衡量協作網絡中與節點產生協作關系的單位的影響力大小。參與單位的特征向量中心度越大，說明與其協作的單位在網絡中資源越多，該單位的社會資本也越多。特征向量中心度排名前20的參與單位為市環保局(1.00)、市政府(0.99)、市城鄉水務局(0.76)、小清河管理處(0.61)、市生態環境局(0.60)、村委會(0.60)、區委(0.55)、濟南電視臺(0.55)、山東環境保護基金會(0.51)、市自然資源和規劃局(0.49)。

其中，市環保局、市政府和市城鄉水務局的特征向量中心度最高，說明三者在網絡中的社會資本最多。由于三者點度中心度也最大，合作最廣泛，所以該現象不難解釋。此外，山東環境保護基金會和志愿者團體也具有一定的特征向量中心度，說明不乏影響力較大的單位愿意與這兩支社會力量開展協同治理。

2.4 社群檢測

鑒于協作網絡密度小、整體稀疏的特點，該研究采用隨機漫步函數進行社群檢測，以期挖掘協作關系中的社群結構，結果見圖2。

圖2 隨機漫步函數下協作網絡的社群分布

由圖2可知，協作關系共形成4個社群：?以省發展改革委、濟南日報報業集團為代表的社群1；?以市城鄉水務局、市環保局為代表的社群2；?以市黨委、市生態環境局為代表的社群3；?以山東環境保護基金會、志愿者團體為代表的社群4。因為網絡稀疏，許多單位沒有緊密的聯系，所以沒有形成社群。

在上述4個社群中，社群2的成員主要是《濟南市小清河流域污染治理攻堅行動工作方案》中要求落實各項政策的單位；而社群3的成員主要是方案的制定者；社群4是社會力量在小清河治理上的代表。這體現了社會網絡中的同配混合。

根據社群內部關聯緊密、社群之間關聯稀疏的原理，隨機漫步函數很好地印證了濟南市關于小清河治理的單位協作管理的組織原則：明確政策制定、落地部門和社會力量在治理上的不同分工[10]。

3 協作網絡關聯性影響因素回歸分析

3.1 數學模型

基于小清河治理參與單位的協作網絡關聯特性，該研究對影響網絡關聯性的因素進行探究。根據先前對網絡的分析，可發現政策、人力物力水平、對資源的把控水平和對治理問題擁有的信息量是可分析的影響網絡關聯的因素。

對于關聯性數據，研究采用基于二次指派程序的QAP回歸分析[11]，并建立數學模型：

S=f(P,G,C,I)

式中：S為治理協作網絡的關聯性；P為政策因素；G為人力物力水平因素；C為對資源的把控水平；I為對治理問題擁有的信息量。

3.2 QAP回歸分析

該研究使用RStudio對協作數據進行QAP回歸分析，設置隨機置換次數3000次，得到的結果見表1。

表1 協作網絡的QAP回歸分析結果

由表1可知，政策因素的相關系數是0.504，對資源的把控水平的相關系數為0.491，對治理問題擁有的信息量的相關系數為0.548，說明三者是治理協作網絡構建中的重要正向因素；顯著性水平都為0，說明結果顯著。人力物力水平因素的相關系數為0.416，說明與治理協作網絡構建的相關性較小。信息量因素對小清河治理中的協作關系影響最強。

4 結論與建議

4.1 結論

4.1.1 協作網絡的規律

a.濟南市小清河流域治理中單位的協作網絡是以市政府、市環保局和市城鄉水務局為領導核心，省、市、區、村各級政府單位建立緊密的協作關系，同時高校、企業、科技單位和志愿者組織積極參與的網絡，其特點為職責分工明確、上下級聯動、多方組織配合，治理過程方向明確，高效有序。

b.網絡中各參與單位間的協作關系并不豐富，主要原因是市政府、市環保局和市城鄉水務局三者在協作中的作用不可或缺，導致其他各單位過于依賴上述三者，只關注治理流程中的某一子領域，使對口的協作組織單一化。

c.網絡全局聚類系數不高，許多單位都處于結構洞的位置，且市政府、市環保局和市城鄉水務局的中介中心度較高，可以充當協作的“橋”，預期在未來的治理過程中會出現更多新的協作關系。

d.社群檢測的結果很好地證實了《濟南市小清河流域污染治理攻堅行動工作方案》中對各單位分工的要求，體現了網絡能反映社會治理規律的特點。

4.1.2 協作治理的運作機制

通過對影響治理協作網絡構建的因素進行數學建模與QAP回歸分析，發現政策因素、對治理方面資源的把控水平和對治理問題擁有的信息量3個因素對協作網絡的構成有顯著影響，且影響效果顯著；同時人力物力水平也影響著網絡的構成。其主要原因是發起小清河治理的政府單位希望治理過程由業務能力和協作能力強的政府部門主導，其余部門與社會力量在治理過程中起輔助作用。

4.2 建議

首先，要注重對與治理問題相關的信息量的獲取，因為信息量的多少在很大程度上決定了單位在協同網絡中的位置；其次，對于處于網絡邊緣部分的單位，要積極拓寬與各單位的協作渠道，改變協作關系單一的現狀，使自身在網絡中處于更穩定的位置；最后，對于處于網絡中心部分的單位，要推動上下聯動、社會參與的治理政策，使上下級單位和社會力量更多更積極地參與到水域治理中來，具體方式有以下4種：將責任落實細化下沉到下級單位；與志愿者組織開展合作，提高全民參與公共治理的意識；積極與科技單位、高校開展合作，實施科學治理；與企業開展合作，充分調用各界的人力、物力資源，加快治理流程進度。