Page 100 - 《党政研究》2021年第3期

问卷调查在数字政府研究中使用较多，未来还可以进一步应用。未来研究要面向政府
部门的决策者开展抽样问卷调查，了解其对数字政府建设的态度和认知情况。还可以面向
使用数字政府的公民和企业开展抽样问卷调查，了解他们对数字政府的期望、使用情况、
满意度和建议等。与此同时，可以对数字政府建设的专家和学者进行德尔菲 （ Ｄｅｌｐｈｉ）调
查，了解其对数字政府建设的内涵和影响因素的理解，并在其共识基础上提炼数字政府的
关键维度和驱动因素。
实验研究有助于识别变量之间的因果关系，并对公共政策进行评估，未来可以使用调
查实验、实地实验和自然实验 （或准实验）等具体设计 〔 ６７〕〔 ６８〕 。比如，可以面向 ＭＰＡ 学生
等在职研究生和公民开展实验研究，在问卷中设置情景实验模块，操纵影响数字政府建设
特征和决策情境的相关变量，并研究这些变量对数字政府建设及其使用的影响。 与此同
〔 ６９〕
时，可以同有关政府部门开展合作实地实验研究，探究数字政府建设受到哪些因素影响，
以及数字政府建设会产生哪些经济、社会和政策影响。此外，可以利用数字政府的具体做
法在不同地区和部门的试点和推行时间不同所创造的自然实验或准实验，利用双重差分
法、断点回归法等方法进行政策评估。
〔 ７０〕
数字政府的建设、运行和使用积累了大量数据，可以采集政府文件、档案资料、研究
报告和媒体报道等二手数据，以及政府网站、新闻媒体、社交媒体等数字政府载体的信
息。目前数字政府建设领域积累了大量评估报告和优秀案例，如中国软件评测中心每年都
对各级政府网站绩效进行评估，并评选数字政府创新优秀案例。可以对这些二手数据进行
编码和内容分析，对可量化的数据开展定量分析，而对质性资料进行案例研究。与此同
时，要加强大数据分析在数字政府研究中的应用。数字政府本身积累了海量数据，这为本
文的研究提供了可以利用的丰富资料。可以自编网络爬虫程序，获取政府网站和社交媒体
上的多模态数据，并对数据进行计算机辅助的语义分析、话题模型 （ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌ）等大数
据分析，为评估数字政府建设情况提供基础数据。与此同时，可以借助大数据分析技术进
行关键变量的精准测量，并将其同既有的小数据结合起来进行定量分析 。
〔 ７１〕
最后，案例研究、深度访谈、参与式观察等质性研究方法也同样值得应用。比如，可
以对若干有代表性和典型意义的数字政府建设案例进行研究，包括政府网站、移动客户
端、政务服务平台、政务微博、政务微信、政务短视频、政务直播等，识别数字政府建设
的影响因素及其运作模式。除了对关键案例进行历史过程追踪的单案例研究，还可以对多
案例进行比较案例分析，通过控制其他变量而对关键变量进行分析。此外，对多案例还可
以采用定性比较分析 （ ＱＣＡ）方法，这种数据分析方法有助于识别不同影响因素的组合模
式，从而更加全面系统地理解数字政府建设的影响因素。
为了识别利益相关者对数字政府的态度与认知，可以同数字政府建设的利益相关者进
行半结构化访谈，包括专家学者、政府官员、企业经营者和普通民众等。数字政府建设过
程涉及许多行动者及其互动关系，深度访谈将有助于深化理论认识，并为解释量化研究结
果提供思路。基于深度访谈的访谈记录，可以使用扎根理论和 Ｎｖｉｖｏ 质性分析软件，提炼
数字政府建设的关键特征和影响因素。当然，研究人员可以作为实习或挂职人员，对若干
数字政府建设项目进行全过程的参与式观察。参与式观察可以使研究人员成为 “内部
人”，近距离地观察数字政府建设的具体过程，并了解数字政府的规划、投资、建设、运
营、评估等方面的特征和问题。比如在跨部门信息共享的过程中，参与式观察就有利于揭
示不同部门的立场、动机和局限，进而为解释跨部门信息共享的进程和绩效提供富有洞见
的观点。

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