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『簡體書』数字时代地方政府组织声誉建构研究

書城自編碼: 4195475
分類:簡體書→大陸圖書→管理一般管理學
作者:
國際書號(ISBN): 9787302704294
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2026-02-01

頁數/字數: /

售價:HK$ 108.9

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信息技术的快速发展和广泛应用,与深刻变革的现实社会相互激荡,引发了政府治理环境的巨大变化,公共管理也进入了数字治理时代。在此背景下,公共部门的组织声誉研究正成为国内外公共管理研究的热点问题。《数字时代地方政府组织声誉建构研究》将组织声誉理论与中国情景深度结合,在借鉴IAD和TOE框架的基础上,从宏观、中观和微观三个层次,建立了“制度—环境—行动者”分析框架,分别从府际关系视角、环境压力视角和官员激励视角,对省、市、县三级地方政府组织声誉建构进行全景分析。《数字时代地方政府组织声誉建构研究》整合了2015年至2019年31个省级、281个市级和2020个县级政府的信息公开文本数据,合计约2亿条,建立了信息公开文本库。通过有监督的机器学习方法,利用梯度决策提升树算法实现大数据处理,建构了包括139920个观测值的声誉数据库。结合建立官员数据库、新闻媒体报道库和地区特征数据库等,进行了实证检验和分析。揭示了中国特色制度背景下环境压力和官员激励因素的作用机制,深化了对我国地方政府组织声誉建构的理解。对研究地方政府行为、官员激励和组织声誉,以及关注大数据、机器学习等方法的的读者,具有一定的启发和
內容簡介:
《数字时代地方政府组织声誉建构研究》旨在探讨数字时代下地方政府进行组织声誉建构的影响因素和作用机制,提出了“制度一环境一行动者”分析框架,基于海量文本大数据,从宏观、中观和微观三个层次揭示了数字时代中国地方政府组织声誉的建构图景,分析了环境压力、行动者特征等因素对地方政府组织声誉建构行为的影响,挖掘了中国干部绩效考核和激励等制度的影响机制,为理解中国地方政府声誉管理行为提供了新的视角和证据。
關於作者:
王友奎,北京邮电大学经济管理学院副教授,博士生导师。毕业于清华大学公共管理学院,获管理学博士学位。主要研究领域为数字政府、数据治理和人工智能等,在SocialScienceComputerReview、《中国行政管理》、《电子政务》等国内外期刊发表学术论文20余篇,曾获“清华大学优秀博士毕业生”“清华大学优秀博士论文”“第三届夏书章公共管理优秀博士论文提名奖”和“《公共管理与政策评论》年度最佳论文”等称号。主持和参与国家社科基金、国家自科基金、博士后基金等各类基金项目11项,参与20余份政策文件和国家标准的研究和起草,深度参与了40余项中央和地方政府委托的政策研究课题,获得领导肯定性批示和省部级主管部门的政策采纳10余项。
目錄
目录
图目录21
表目录23
第1章研究问题
1.1数字时代的现实挑战
1.2理论溯源和问题提出
1.2.1声誉理论溯源
1.2.2研究问题提出
1.3概念界定和辨析
1.3.1组织声誉概念
1.3.2其他相关概念
1.4理论和实践意义
1.4.1理论意义
1.4.2实践意义
1.5结构安排
第2章公共部门组织声誉理论
2.1组织声誉的发展和应用
2.1.1组织声誉的重要价值
2.1.2在各领域的广泛应用
2.1.3组织声誉研究的理论视角
2.1.4文献评述
2.2组织声誉的量化测量
2.2.1问卷调查法
2.2.2人工打分法
2.2.3文本分析法
2.2.4文献评述
2.3组织声誉对组织行为的影响
2.3.1组织声誉与绩效产出
2.3.2组织声誉与机构间合作
2.3.3组织声誉与机构独立性
2.3.4文献评述
2.4组织声誉及建构策略的影响因素
2.4.1组织独特性因素的影响
2.4.2对声誉威胁的差异化响应
2.4.3声誉管理中的战略性沟通
2.4.4文献评述
第3章“制度—环境—行动者”分析框架
3.1声誉的多维属性
3.1.1组织声誉维度
3.1.2在中国的适用性
3.2分析框架
3.2.1总体分析框架
3.2.2宏观层面: 府际关系视角
3.2.3中观层面: 环境压力视角
3.2.4微观层面: 激励视角
3.3研究假设
3.3.1行动者特征与声誉建构
3.3.2环境压力与声誉建构
3.4本章小结
第4章研究设计和数据方法
4.1研究设计
4.2混合研究方法
4.2.1大数据分析
4.2.2机器学习方法
4.2.3文本情感分析
4.2.4多元回归分析
4.3创新型数据库
4.3.1信息公开文本数据库
4.3.2组织声誉建构数据库
4.3.3新闻媒体报道数据库
4.4传统型数据库
4.4.1政府官员数据库
4.4.2地区特征数据库
4.4.3官员访谈数据库
第5章基于大数据的声誉建构测量
5.1方法选择与数据来源
5.1.1传统测量方法
5.1.2文本大数据方法
5.1.3文本大数据来源
5.2文本数据采集
5.3利用机器学习进行数据分类
5.3.1人工编码
5.3.2机器学习算法
5.3.3模型训练与优化
5.3.4文本大数据分类
5.4地方政府声誉建构的主要特征
5.4.1声誉维度
5.4.2行政层级维度
5.4.3时间维度
5.5本章小结
第6章激励视角下的声誉建构逻辑
6.1变量设计
6.1.1因变量
6.1.2自变量
6.1.3控制变量
6.2计量模型与描述性统计
6.2.1计量模型
6.2.2描述性统计
6.3实证结果
6.3.1年龄拟合情况
6.3.2任期拟合情况
6.3.3任职经历拟合情况
6.3.4面板回归结果
6.4结果分析与讨论
6.4.1年龄的分界线效应
6.4.2任期的分界线效应
6.4.3影响机制分析和讨论
6.5本章小结
第7章环境压力视角下的声誉建构逻辑
7.1变量设计
7.1.1因变量
7.1.2自变量
7.1.3控制变量
7.2实证结果
7.2.1环境压力情况
7.2.2面板回归结果
7.3结果分析与讨论
7.4本章小结
第8章综合成因与稳健性检验
8.1综合效应分析
8.1.1对绩效性声誉的综合效应
8.1.2对道德性声誉的综合效应
8.1.3对程序性声誉的综合效应
8.2交互效应分析
8.2.1行动者特征间的交互效应
8.2.2行动者特征和环境压力的交互效应
8.3稳健性检验
8.3.1调整自变量的测量方法
8.3.2调整控制变量的测量方法
8.3.3调整因变量的测量算法
8.3.4调整因变量的文本数据源
8.3.5调整样本范围和观测时间
8.4本章小结
第9章结论、启示与展望
9.1主要结论
9.2政策启示
9.3研究创新
9.3.1理论层面的创新
9.3.2数据层面的创新
9.3.3方法层面的创新
9.4局限与展望
9.4.1研究局限
9.4.2未来展望
参考文献
后记
內容試閱
导师序言
在数字时代下,互联网和信息技术的飞速发展和广泛应用改变了信息传播方式,重塑了社会连接方式和社会结构,并深刻影响了公众的生活、工作和思维方式。这一变革使得公众更容易获取政府信息,并通过网络平台表达自己的意见、监督政府行为,从而增强了民意表达和监督的力量。然而,这也给地方政府治理带来巨大挑战,政府的“一言一行”被置于互联网的“放大镜”下,受到广泛关注和审视,不仅影响公众对政府的感知和评价,还直接影响政府形象、公信力和组织声誉。长期以来,我们对舆情和危机应对关注较多,而对政府的日常形象和声誉呈现却关注较少,尤其对于政府声誉的多维属性、建构逻辑、影响因素和影响机制等方面的系统化研究还比较匮乏。因此,在数字时代下,地方政府如何建构并维护良好的组织声誉,成为公共管理需要关注的重要议题。
与传统环境相比,数字时代下公共部门的声誉管理具有鲜明特征,并至少体现在以下四个方面。一是声誉构建的复杂性显著增强,声誉是在长期积累中逐步形成的,并受到众多因素的交互影响; 在网络环境下,公众诉求日益多元,各种社会矛盾凸显,使得声誉建构变得更加复杂。二是良好声誉的易损性不断凸显,互联网的快速传播和放大效应,使公共部门长期构建的良好声誉可能会因为一个工作疏忽、一句不适合的言论,或一个不恰当的行为而大受影响,甚至毁于一旦。三是政府与公众的互动性持续增强,公众获取信息日益便捷,政府与公众互动日益频繁,拉近了政府和公众的距离,重塑了政府和公众关系,如何在频繁的互动中建立良好的声誉成为重要议题。四是声誉测量的方法得到优化改进,在传统的问卷、调研等方法中,受制于方法本身的局限性,样本量往往不可能很大,代表性大打折扣,而数字时代下基于海量大数据的测量方法成为可能。
王友奎的博士论文聚焦数字时代下地方政府如何进行组织声誉建构,这本专著是他博士论文的主要研究成果。具体来说,本书科学回答了如下问题: 数字化时代的到来给地方政府声誉管理带来了什么样的挑战?地方政府如何利用互联网平台进行声誉建构?其中受到哪些因素的影响?不同的影响因素通过什么机制影响地方政府的差异化行为?在吸收公共管理和政治学等相关研究成果的基础上,本书将西方的组织声誉理论与中国特定情景深度整合,建立“制度—环境—行动者”分析框架; 通过大数据方法,从宏观、中观和微观三个层次揭示了数字时代中国地方政府组织声誉的建构图景; 分析了环境压力和行动者特征等因素对地方政府组织声誉建构的影响; 挖掘了中国干部的绩效考核和激励制度的影响机制,为理解中国地方政府声誉管理提供了新的视角和证据。
综合来看,本书有两方面的创新: 第一,在理论层面,通过将西方的组织声誉理论与中国情境深度整合,建立“制度—环境—行动者”分析框架,从宏观、中观和微观三个层次揭示了数字时代中国地方政府组织声誉的建构图景,挖掘了环境压力、行动者特征和考核激励等因素对地方政府组织声誉建构的影响。在这一点上,本书与既有组织声誉的文献实现了十分有益的互补,为理解中国地方政府声誉管理提供了新的视角和证据。第二,在数据和方法层面,使用了大数据方法,利用全国政府网站、政务新媒体和新闻媒体中的文本数据,构建了多个数据库,并使用有监督的机器学习方法、文本情感分析等方法,对文本大数据进行清洗和处理,对相关变量进行测量。在此基础上,以我国省、市、县三级地方政府为对象,进行实证检验和因果推断,提高了研究结果的稳健性和解释力。
王友奎是我指导的博士生,他在来清华攻读博士学位之前,就一直从事电子政务和政府网站等方面的研究和评估工作,在长期的实践探索中积累了丰富的经验,对政府运行、数字化转型等有了比较深刻的理解。自开展博士课程学习以来,他进一步聚焦于数字治理领域,开展一系列相关研究,并取得了一些研究成果。王友奎善于观察、勤于思考,能够基于政府实践和客观现象,积极运用公共管理相关理论进行分析,试图挖掘现象背后的规律和机制。除此之外,他不仅热衷于实践观察和理论研究,还对各类新技术保持浓厚的兴趣,积极学习大数据、机器学习、文本分析等前沿方法,并将这些方法应用于学术研究和论文写作。在他毕业后,看到他的博士论文顺利出版,以及毕业后他在科研道路上的日益成熟,我感到非常欣慰,也由衷地为他感到高兴。我期待并相信,他在未来会作出更多卓越且有影响力的研究成果!
孟庆国
2023年10月

 

 

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