農村基層治理數字化分類處理研究

羅昱夫

摘要：以數字化技術為驅動，提出了一種農村基層事務數字化分類處理模型，旨在改進農村基層治理方式，避免數字利維坦陷阱。通過K-means聚類算法對基層治理事務進行分類，明確各類事務的數字化建設程度和方向，有助于精確提供政策決策咨詢，有效控制經濟成本和人才資源，更好地引導鄉村治理的現代化，提高治理效能，為鄉村振興戰略提供有力支持。

關鍵詞：基層治理；數字化分類處理模型；K-means聚類算法；鄉村振興

一、前言

2023年中共中央、國務院印發了《數字中國建設整體布局規劃》，文件要求：“以數字化驅動生產生活和治理方式變革，為以中國式現代化全面推進中華民族偉大復興注入強大動力。”[1]在這一背景下，農村治理作為把握國家治理體系結構形態、運作規律和內在特征的切口[2]，數字化驅動其治理模式的改革已經成為中國式現代化體系建設的重要戰略目標和組成部分，數字化治理成為農村基層治理系統急需的重要治理手段[3]。

數字化治理的出現有效地彌補了傳統基層治理模式的缺陷，使治理工作更加科學化、系統化、精準化，提高了應用和系統的性能和可靠性。農村治理系統利用大數據分析過程提高為公眾提供服務的準確率。歐美等發達國家和地區在農村信息化建設方面積累了豐富的經驗[4]。研究者們在關于提升農村社會凝聚力、大數據規劃、數據治理系統參考框架和數字化醫療系統[5]等方面運用數字化技術提出了系列執行方法，在數字倫理和價值尺度量化識別技術方面都得到了廣泛運用。國內數字化治理研究起步較晚，但在理論框架和實踐案例分析等基礎領域已經做了扎實的研究工作，構建了一些關于數字化治理的邏輯分析框架，為數字化治理技術運用奠定了擴展基礎。在這個背景下，本文將探討如何在農村基層治理中更好地應用數據分析技術，特別是K-Means聚類的分類處理模型。我們將探索這種模型的優勢、應用方法，以及如何通過多元化的數據來源提高模型的效果。通過這些探索，我們希望為農村基層治理提供一種新的、更為有效的工具。

二、農村基層治理數字化分類處理模型構建

在農村基層治理事務中，K-Means聚類的分類處理模型展現了其強大的數據分析能力，精準地將復雜的治理數據分為明確的類別。這種模型不僅提高了治理效率，還增強了決策者對治理結構和需求的理解。

（一）數字化分類處理模型構建

農村基層治理數字化分類處理模型的構建是實現高效治理的關鍵。K-means是一種無監督學習算法，通過對數據進行聚類，將具有相似特征的數據歸為一類。

1.模型算法選擇

K-means聚類算法可以對數據進行無監督學習，即在不需要標注數據的情況下，通過對數據樣本進行聚類，自動發現樣本之間的內在聯系和規律。在構建農村基層治理數字化分類模型時，K-means聚類算法可以將農村基層治理工作的數據進行分組，將具有相似特征的數據聚集到同一個簇內，并將不同的簇分離開來，以此將農村基層治理數字化工作劃分為不同的數字化程度。K-Means聚類模型以其自動化的數據分組、高適應性、快速計算、直觀易懂的結果呈現以及穩定性，成為農村數字化基礎建設周期的理想選擇，極大地提升了農村基層治理的效率和質量。

2.特征選擇與預處理

在應用K-means算法對農村基層治理任務進行分類處理之前，首先需要進行特征選擇與預處理。這些特征需要根據本地區具體治理情況制定，涵蓋農村基層治理任務的多個方面，有助于實現準確分類。本研究采用皮爾遜相關系數（Pearsoncorrelationcoefficient）來計算特征之間的相關性，皮爾遜相關系數的值范圍在-1到1之間，1表示完全正相關，-1表示完全負相關，0表示無相關性。

3.K值選擇與聚類實施

K值是K-means算法中的關鍵參數，直接影響到聚類結果。本研究根據農村基層治理任務的數字化程度，把聚類結果分為高度數字化、中度數字化和低度數字化三類，因此，可以設定K=3。在確定了K值后，K-means算法對農村基層治理數字化分類進行聚類。在本研究中，由于聚類結果將被分為高度數字化、中度數字化和低度數字化三類，可通過簇內平方和（SSE）進行評估，SSE越小表示聚類效果越好。

4.聚類結果分析與應用

經過K-means聚類算法處理后，農村基層治理任務被有效地劃分為高度數字化、中度數字化和低度數字化三類。對于高度數字化任務，政府部門可以充分利用現有數字化技術和資源，實現任務的自動化處理；對于中度數字化任務，政府部門可在數字化技術輔助下，加強人工參與，提高任務處理效率；對于低度數字化任務，政府部門應關注提升數字化技術應用程度，逐步推進任務的數字化轉型。

本研究提出的數字化分類處理模型具有較好的擴展性，可以應對未來農村基層治理任務的變化。當新的治理任務出現時，只需將其特征輸入到模型中，即可快速判斷其數字化程度，為決策者提供參考。

三、農村基層治理數字化分類處理模型案例演示

本節根據上述處理模型流程，對農村基層治理數字化分類處理進行案例演示，以此更好理解該模型在實際中的運用。

第一步對列舉的六個特征進行相關性計算，測算各特征指標的獨立性和有效性。

此處列舉農村基層治理中常見的10項事務作為數據點，并假定某村發展情況進行合理賦值，賦值范圍為[0，1]，賦值情況見表1。

第二步需要計算每個特征指標的皮爾遜相關系數。通過皮爾遜相關系數來分析這些特征指標之間的關系。相關系數的值介于-1（完全負相關）和1（完全正相關）之間。接近0的值表示兩個特征之間沒有顯著的相關性。根據以上特征指標的皮爾遜相關系數，計算出系數矩陣，見表2。

從上面的表格可以看出，專項資金支持力度與數字化人才儲備量之間存在一定的正相關（0.58）。這意味著專項資金支持力度越高，相應的數字化人才儲備量也越高。另外，自動化效率與人工決策必要性之間存在一定的負相關（-0.47），表明自動化效率越高，人工決策必要性越低（由于在實際運用中，應進行比較的特征指標和治理事件數量遠多于案例演示，結果更為精準，此處為了簡化計算，保留了呈現正負相關的兩組值）。相關度其他特征指標之間的相關性較低，這表明這些特征在一定程度上相互獨立，可以用于衡量農村基層治理數字化分類的不同方面。在實際應用中，可以利用這些特征指標來描述和分析農村基層治理的不同層次。通過結合各項指標，可以對農村基層治理的數字化程度進行綜合評估，為政策制定者和實踐者提供有價值的參考信息。需要注意的是，雖然這些特征指標在一定程度上獨立，但它們之間仍然存在一定程度的相關性。因此，在構建模型時，應該注意權衡各個特征指標的權重。

第三步在對特征指標進行修正和確定后，將修正的事件數據點賦值進行K-means聚類計算。由于需要將事件分類為高度數字化、中度數字化與低度數字化三類，因此選定K=3，同時，為了使聚類結果具有可重復性，需要在聚類函數中設定random_state參數為一個固定值，此處設random_state=100。在設定好參數后，我們即可對數據進行聚類計算。這一步通常由python函數進行運算，聚類運算結果見表3。

由表3可知，列舉的農村基層治理10項事務中，低保申請辦理、醫保辦理、村務公開欄信息更新、農村社會保障金發放四項事務屬于簇類2=高度數字化類別；黨的方針政策宣傳和解答群眾疑問、村內治安秩序維護、群眾意見收集和反饋處理、鄉村文化娛樂活動組織、違法違規行為調查處理屬于簇類1=中度數字化類別；防洪抗旱應急則屬簇類0=低度數字化類別。

第四步，在得到聚類結果后，需要對聚類結果進行 特征分析，分析數據特點特征，總結對該事務的哪些特征指標進行進一 步建設優化。并進一步推進相關弱數據的數字化治理建設。

四、模型構建使用相關建議

本研究以K-Means聚類為基礎，構建了農村基層治理的數字化分類處理模型。此模型適用于分析和解決農村社區的復雜問題，如公共服務的優化分配、鄉村規劃、貧困識別等。然而，為了讓這種模型在實踐中發揮出最大的價值，必須考慮到一些相關實施因素，以期為基于K-Means聚類的分類處理模型在農村基層治理中的推廣和運用提供有針對性的建議和展望。

一是加強數據收集、存儲和管理能力。實施基于K-Means聚類的分類處理模型，關鍵在于具備高質量且具有代表性的數據。數據是構建任何模型的基礎，是決定模型效果的關鍵因素。政府首先需要制定明確、具體的數據收集策略，對關鍵領域和關鍵環節的數據進行系統化、全面地收集。在數據收集過程中，既要注重數據的廣度，也要注重數據的深度，同時，還需保證數據的及時性和真實性。一方面，政府需要建設和維護專門的數據存儲設備和系統，保證數據的安全存儲，防止數據的丟失或損壞。另一方面，政府需要制定并實施嚴格的數據管理規定，明確數據的使用、共享、刪除等操作流程，確保數據的安全、合規使用。在此過程中，需要遵循數據最小化和目的限制原則，即只收集實現特定目標所必需的數據，并只將數據用于收集時所聲明的目的。

二是提升基層干部和公眾的數據分析和理解能力。K-Means聚類的分類處理模型在農村基層治理的推廣和運用中，除了要確保高質量的數據，還需要有足夠的能力去理解和分析這些數據。而這需要政府在提升基層干部和公眾的數據分析和理解能力上做出努力。對于基層干部來說，應進行定期的數據分析培訓，以提升他們對數據的處理、解析和應用的能力。這不僅包括基本的數據分析技能，如統計分析、數據可視化等，也包括理解和使用K-Means模型等數據驅動決策工具的能力。培訓的內容可以包括數據科學基礎知識，數據處理工具使用，以及針對性的案例分析等。通過此類培訓，基層干部可以更深入地理解數據、更精準地解析數據，從而更有效地運用數據驅動決策。

三是鼓勵并推動多元化的數據來源。在實施K-Means聚類的分類處理模型時，數據的來源及其多樣性對于模型的有效性至關重要。數據來源的多樣化意味著模型可以接收到更為細致、準確且實時的輸入，從而增強模型在農村基層治理中的分析和預測能力。政府應當鼓勵農業、經濟、健康、教育等各相關部門間的數據共享。打破數據孤島，實現數據互通，不僅可以為分類處理模型提供全面的數據支撐，還能擴大模型的應用領域，進一步增強問題解決能力。在數據共享的過程中，政府需要明確并規范數據的所有權、使用權及保密責任，確保數據的合法與安全。同時，借助互聯網、物聯網等前沿技術，拓寬數據采集渠道，獲取更加細致且多元的數據輸入，從而提高模型的準確性和實用性。

四是建立全面的模型應用效果評估機制。為推動模型的健康發展，必須構建一套全面的模型應用效果評估機制。此機制應能考察模型在實際運用中的準確性、效率、及對農村基層治理的實際影響等多方面因素。針對可能出現的問題和挑戰，政府需及時制定并調整相應的應對策略，以確保模型在農村基層治理中的應用能達到預期效果，推動農村治理現代化的進程。為確保模型的質量與公正性，必須設立明確的評價標準和制度。政府應在科學研究的基礎上，根據實際需求，制定和實施一套適應我國農村基層治理環境的質量評價體系和公正性評估機制。

五、總結與展望

隨著現代技術與數據分析手段的發展，農村基層治理也正在經歷著數字化的革命。本文詳細探討了如何在農村基層治理中應用K-Means聚類的分類處理模型，以及如何從多元化的數據來源中獲得更加全面和準確的數據輸入。詮釋了K-Means聚類的分類處理模型如何可以幫助決策者更深入地理解農村的各種復雜因素，從而提高治理效率。以期望實現以下幾點成就：1.通過更精準的數據驅動決策，能夠更有效地分配資源，滿足農村地區的實際需求；2.通過持續的數據反饋和模型迭代，可以實時監測和調整治理策略，確保策略的實時性和適應性；3.公眾的廣泛參與將使治理更加透明和公正，提高農民的滿意度和信任度。

展望未來，隨著更多先進技術的引入，這種數據驅動的農村基層治理模型將獲得更廣泛的應用。隨著數據量的增長和技術的不斷進步，這種模型不僅會進一步提高農村基層治理的效率，還有可能引領農村基層治理進入一個全新的時代。為了實現這一目標，還需加大研究力度，推動農村的數字化治理進程。通過數字化技術的全面應用，為農村基層治理帶來革命性的變革。

參考文獻

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[2]許曉，程同順.中國共產黨引領鄉村治理的百年回望與經驗啟迪[J].公共管理與政策評，2022，11（02）：74.

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作者單位：南開大學馬克思主義學院

責任編輯：周航