目錄
第1章 緒論：政府網站發(fā)展與政府網站績效評估 1
1.1 政府網站的發(fā)展歷程 1
1.2 政府網站績效評估變遷 5
1.3 本章小結 10
第2章 績效數(shù)據(jù)研究：政府網站績效描述與影響因素分析 11
2.1 政府網站發(fā)展的描述性分析 11
2.2 基于績效差異的回歸分析 17
2.3 基于績效差距的回歸分析 20
2.4 基于績效公開方式的斷點回歸分析 26
2.5 本章小結 31
第3章 數(shù)據(jù)與方法：政府網站內容與政策信息學 33
3.1 政府網站內容數(shù)據(jù)獲取 33
3.2 政策信息學的基礎理論 37
3.3 政策信息學的方法體系 41
3.4 本章小結 46
第4章 描述性研究：基于主題建模的注意力分配識別 48
4.1 從人工編碼到主題模型自動編碼 48
4.2 政策議題設置與注意力分配 51
4.3 基于主題模型的政策注意力識別與描述 54
4.4 本章小結 69
第5章 類型性測度構建：基于機器學習的組織聲譽理解 72
5.1 研究場景與理論基礎 72
5.2 測量方法與數(shù)據(jù)來源 74
5.3 基于機器學習的測量過程 75
5.4 實證結果與穩(wěn)健性檢驗 78
5.5 本章小結 83
第6章 解釋性測度構建：注意力機理與政策擴散 85
6.1 注意力機理 85
6.2 政策擴散 92
6.3 本章小結 101
第7章 因果推斷：關鍵變量測量突破后的理論發(fā)現(xiàn) 102
7.1 中央政策層級擴散影響因素分析 102
7.2 回歸分析與魯棒性檢驗 107
7.3 結果討論與未來展望 110
7.4 本章小結 112
第8章 場景應用：政府網站內容數(shù)據(jù)視角下的政策執(zhí)行 114
8.1 理論基礎 114
8.2 基于文本分析的測度構建 118
8.3 政策執(zhí)行分析結果 123
8.4 本章小結 127
第9章 未來展望：從政策信息學到政策智能 129
9.1 決策支撐是數(shù)據(jù)賦能政府治理的新方向 129
9.2 大語言模型技術突破帶來的新機遇 130
9.3 面向新情境的政策信息學 131
9.4 立足交叉融合的政策智能 132
參考文獻 134