李传军

(中国人民大学 公共管理学院，北京　100872)



大数据时代的政治现象、研究方法与反思

李传军

(中国人民大学 公共管理学院，北京100872)

摘要：大数据时代的到来塑造了全新的政治现象。大数据技术在国际发展、政治稳定和公共治理等领域得到了广泛的运用。大数据时代的海量数据需要专门的数据分析和数据挖掘方法，仅就网络政治领域来看，大数据分析方法就包括自动文本分析、社会网络分析、可视化和空间分析。大数据分析方法为网络政治的研究提供了重要的工具和全新的视角。然而，这一分析方法也存在一定的局限性。当人们欢欣鼓舞地迎接大数据时代的到来时，我们也需要对大数据时代的政治生态保持足够的谨慎。当然，我们也应看到大数据给政治变革和政治发展带来的契机。

关键词：大数据；大数据技术；网络政治;社会治理;电子政务

一、大数据时代的政治与大数据技术

(一)大数据时代的政治现象

人们要参与政治活动就必须借助一定的媒介，譬如政治表达权，如果缺少表达的载体，表达权就无从谈起。故而，中国历史上的“焚书坑儒”“文字狱”就其本质而言，是统治者试图以消灭表达载体的形式来剥夺臣民的表达权。进入资本主义社会后，在民主、自由、法治精神的主导下，公民的政治表达权得到了法律的保障。但是，这种保障只是形式意义上的。因为，政治表达需要借助一定的传播媒介，如报纸、刊物、书籍、广播、电视等，而普通民众根本无法掌控此类传播媒介。相应地，分散的民意也无法从技术层面得到集中，一些公司搞的所谓民意调查，最终可能会沦为利益集团获取某种利益的借口。

网络时代到来了，政治与互联网的联姻开辟了人类政治活动的新领域——网络政治。网络不同于传统媒介的地方在于它打破了某些利益集团对信息传播的垄断权。特别是Web 2.0时代，自媒体伴随移动互联技术的发展而成为政治表达的主要载体。那种通过把持传统媒介而控制舆论导向的做法已经难以为继了。当然，互联网也存在垄断巨头在舆论传播中进行议程设置的情况，但是，这已与传统时代的严密管控不可同日而语了。

大数据时代的到来进一步巩固了网络政治的生存土壤。大数据是指随着互联网数据的共享以及用户量的增加而产生的数据量和数据类型以几何级数激增的现象。物联网技术、云计算技术、移动互联技术、智慧城市等的发展也促生了大数据时代的到来[1]。大数据具有如下特征。1.超大规模数据。大数据的数据量通常达到TB级以上。2.数据类型多样。大数据的数据类型包含文本、图片、视频、音频等。3.数据流动速度快。大数据所涉及的数据信息瞬息万变，处于动态变化之中。4.大数据包含丰富的时空信息。通过物联网所收集的数据信息特别是视频信息往往包含时间、空间信息。5.大数据的价值密度低。在大数据中提取有价值信息的过程譬如沙里淘金，因而需要专门的数据分析和数据挖掘技术[2]。

大数据时代的到来产生了全新的政治现象。现在，人们越来越高度关注网络舆论对政治的影响。大到法律制定，小到社区管理，“问计于民”的重要形式就是通过网络来征集民意。大数据不仅把政治活动的场域扩展到了虚拟空间，还对政治行为主体的行为模式及其关系产生了深刻的影响。保罗·德克尔(Paul T. Decker)认为大数据是“颠覆性的创新”，它带来了“数据的民主化”[3]。在我国，大数据与政治的关系也引起了人们的高度关注。在2013年全国人大会议上，有人大代表提出，应当将大数据处理上升到国家战略层面[4]。我国紧跟时代发展的潮流，顺应大数据时代治国理政的基本要求，成立了国家安全和信息化领导小组，致力于将大数据技术运用于国家治理，以确保网络繁荣、信息安全和有效治理等战略目标的实现[2]。

政治传播通过影响人们对特定事件的认识、态度、价值观，进而影响人们的政治参与行为。而报刊、广播、电视以及基于互联网的各种信息传播工具(电子邮件、网站、博客、微博、微信等)都是政治传播的重要载体[2]。在传统传播模式中，信息源控制是一种有效的方式。在互联网条件下，因信息源的多点并发，信息控制的机制发生了变化。但是，从根本上来说，信息传播的关键点仍然是互联网运营商，如百度、腾讯、新浪等。网络政治表达也需要形成一种有序、健康的机制，因而，互联网政治传播把控的重点就是对上述互联网运营商的依法管理。互联网并非法外之地，跨国互联网运营商也必须接受所在国相应法律的规范。

(二)大数据技术在政治领域的运用

大数据时代的政治现象有着全新的特征。相应地，在具体的政治领域大数据技术也能够提供不同于传统方式的支持。大数据技术所包含的数据分析、数据挖掘技术会对现实政治产生深远的影响。

大数据技术在公共政策领域的应用不仅在于议程设置环节的信息收集方面，大数据在提高政策的预测能力方面也具有重大潜力：借助大数据技术，国家、城市、个体层面的数据可以便捷、实时获取，这使得政策分析者对政策的描述和评估更加科学，从而改善了公共政策的适应性。另外，大数据为公共政策的主要分析工具——成本收益分析的运用提供了数据来源。在高度复杂和高度不确定性的条件下，许多公共政策问题依靠单一数据来源已经完全不能应付了。美国“9·11事件”后，为了确保国土安全，各部门均开始建立数据库，并利用网络将这些数据库进行连接以实现数据共享。

在政治传播方面，大数据技术也可以发挥其独到的作用。互联网是一种虚拟空间，门户网站、网络论坛、社交平台等作为政治传播的工具拓展了公共领域。将大数据技术运用于网络政治传播方式、影响范围等的分析，有助于更好地发挥网络政治传播的作用。有学者利用推特数据预测了2011年美国共和党总统提名。在政治竞选活动中，竞选团队已经广泛运用网站和社交媒体进行政治传播。

大数据技术使得个体层面的数据获取更为便捷，因而，大数据方法也广泛运用于社会运动的预测。比如，“阿拉伯之春”就是由网络社交平台引发的。研究者利用文本分析法来预测大规模冲突事件。俄罗斯2011年的街头抗议事件就能够从当时的微博内容上得到明显体现。微博已经成为社会舆论的晴雨表和指示计。有学者对其所收集的4亿多条社交媒体信息进行分析，发现支出削减声明与2011年8月骚乱之间存在着明显的相关性[2]。

大数据技术在选举与投票方面也得到了广泛应用。网络搜索引擎是最好的分析工具。有学者研究了美国总统选举前谷歌搜索上投票法案名称的搜索次数与投票率的关系。研究发现，某一投票法案搜索次数越多，则该法案的投票流失率越低，即选民放弃投票的可能性越低。奥巴马在竞选总统时，他的竞选团队非常善于利用大数据，在竞选宣传时注重获得选民的个体信息，从而采取针对性的宣传策略。

大数据技术还被运用于分析西方国家的议会政治。议员的政治话语及行为可以通过大数据技术进行预测分析。美国的议会政治已经进入到了精算阶段。不仅仅是游说集团能够预测每个议员的投票情况，甚至民间组织和统计学家也能做到这一点。利用议会的公开数据，可以仔细分析每个议员的投票历史、政治捐款行业分布等[5]。对于这些政治数据深入挖掘，就能够对议会政治的内幕有较为清晰的了解。

二、大数据分析方法及其局限性

(一)大数据分析方法的主要类型

大数据时代的海量数据需要专门的数据分析和数据挖掘方法。仅就网络政治领域来看，大数据分析方法就包括自动文本分析、社会网络分析、可视化和空间分析。

对于政治现象的分析，政治文本分析是一条主要的途径，是获取政治态度、政治立场及其发展变化的重要方法。在前互联网时代，由于缺乏足够的信息技术支持，对于卷帙浩繁的政治文本进行人工编码是相当困难的。在大数据技术出现之后，自动文本分析技术将繁琐的工作交给计算机来处理，从而使得政治文本分析的运用成为可能。文本分析的关键工作是分类。分类有三种方法：1.字典法，即根据关键词的出现频率来确定文本；2.有监督学习法，先由人工构建编码练习库，然后让计算机根据人工编码模式进行自动编码，最后将机器编码与人工编码进行比较以检验编码的效度；3.无监督学习法，即事先不进行人工编码，而是根据模型假设和文本性质进行分类，自动将文本分配到各类别。当然，自动文本分析的结果不能完全取代学者的阅读与思考，因为计算机自动识别也存在着不准确的地方[2]。

社会网络分析是近年来较为流行的一种对关系型数据的分析方法。相比较常规统计分析所处理的是属性数据，社会网络分析所处理的则是关系数据。社会网络分析的单位是“关系”，是从“关系”的角度出发来研究社会现象和社会结构，从而捕捉由社会结构形成的态度和行为。大数据时代的社会网络包含极其庞大的用户数据、关系数据和信息数据。为了有效地对社会网络的大数据进行分析和挖掘，必须建构社会网络分析的基本框架。该分析框架包括数据层、分析层、支撑层和结果展示层。上述框架的各个层次均需要相应的关键技术予以保障。其中，数据层以数据为中心，以数据流向为导向，主要涉及数据获取、数据打标和数据关联三项技术；分析层是整个框架的核心，以个体分析、团体分析、事件分析和整体分析等相关技术为保障；支撑层所运用的关键技术有机器学习、分布式并行处理、数据挖掘、流量识别、自然语言处理、可视化等；结果展示层是直接面向用户的一种展现方式，其目标是将分析结果进行直观的、友好的、简洁的展示[6]。

可视化是大数据时代社会科学研究的新方法。这种方法以更为优化的数据处理技术直观地展示了研究结果，便于研究者发现、跟踪、分析和理解数据的变化趋势，也能够增强研究结论的说服力和吸引力。而且，不同于传统的统计分析方法，可视化可以随着数据的变化动态展示数据分析的结果，这有助于强化这种方法的实现应用效果。用于可视化分析的软件有不少，其中海杜普(Hadoop)是一款较为成熟的软件。海杜普采取的是分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。空间分析与可视化密切相关，但是空间分析的功能超出了可视化的范围。大数据卓越的数据获取能力以及在网络上获取数据的方法打破了地理范围的局限，这使得获取某一区域甚至全球的数据均成为可能。比如，百度迁徙可以实时记录中国人口流动的方向和数量等信息。人口是政治的重要影响因素，运用空间数据可以强化网络政治的分析效果。

(二)大数据分析方法的局限性

大数据分析方法为网络政治的研究提供了重要的工具和全新的视角，然而，这一分析方法也存在一定的局限性。

第一，大数据分析方法的数据测量存在信度和效度问题。在大数据出现之前，人们认为数据分析的技术已经不成问题了，但“巧妇难为无米之炊”，制约数据分析的瓶颈就是数据量不够。这种说法得到了主流数据分析界的认可。现在，数据量已经不成问题了，互联网能够提供数据分析所需要的任何数据。海量数据的丰富程度已经足以满足任何数据分析方法的要求。但是，如果过分相信大数据分析的结果，也会陷入“大数据分析的陷阱”。2008年8月，谷歌(Google)公司在《自然》(Nature)杂志上发表论文，推介了该公司所研发的名为“谷歌流感趋势”(Google Flu Trends)的系统。这一系统根据用户在互联网上针对流感的搜索次数和用户所在地区来预估各地区流感患者数目。谷歌声称，这一系统所作出的预测要比美国疾病控制与预防中心的数据更快速。但是，这一系统经过几年的运行之后，却出人意料地演示了大数据可能带来的陷阱。“谷歌流感趋势”对2012年底美国流感类疾病患者数目的预测与美国疾病控制与预防中心的数据相比悬殊：高了约一倍！究其原因，预测失败是由于媒体对那段时间的美国流感类疾病作了大量报道，很多非患者出于预防的考虑也进行了有关流感的搜索，从而干扰了“谷歌流感趋势”的预测。虽然事后得知原因，但预测失败已成定局[2]。

第二，大数据用相关性分析取代了因果性分析，限制了我们对未知世界的探知能力。传统的统计分析方法要探究变量之间的因果关系。在样本数量受限的条件下，往往需要运用各种专业统计软件，根据概率P值来进行假设检验。P值是某一事件发生的概率，一般以P<0.05为显著，从而确认两个变量之间的因果关系。大数据时代，我们面对的是海量数据。怎样将凌乱的海量数据进行分类、归纳、概括、综合与应用呢？大数据分析的思路就是从因果性分析向相关性分析转换，这就从本质上改变了数据的分析模式。大数据分析方法认为，大数据的核心是建立在相关关系分析法基础之上的预测，只要找到“关联物”并对其进行监控，我们就能够对未来进行预测。依据大数据分析技术所得出的结论都是相关性的，但是，我们常说“有因必有果”，即旨在揭示事物之间的必然联系，哲学作为一种方法论也较多地使用因果关系的概念。因果关系的探究能够拓展知识的边界，丰富我们的知识宝库，也是科学研究的终极目标。如果放弃因果性分析，就无法揭示事物发展的本质的、必然的规律。大数据分析所依赖的是计算机，而因果性分析和相关性分析可以认为是人类思维和机器思维的本质区别。因而，我们不能把因果分析的希望寄托在计算机身上，而应该考虑怎样在大数据分析中增加人类文化、心智以及经验等因素，也即对大数据分析的结果进行适当的人工干预。唯其如此，才能在未来人类和机器智能共生的时代，实现两种思维的融合与互补。

第三，数据的透明性和开放性不足制约了大数据分析方法的应用。以互联网为基础的大数据技术应用，必然发生相应的数据信息向互联网上归集和通过互联网企业的技术平台存储和流动。仅以互联网金融为例，互联网巨头在向金融机构和网民提供技术支持和服务时，对于积累的数据信息进行深度挖掘和分析，在此基础上，搭建有别于银行传统模式的基于互联网的线上业务平台，使大数据技术在支付结算和信贷这两项银行核心业务中得到应用。这些互联网巨头在提供上述服务时，目的在于构建自己的资本循环与增殖模式。企业是资本的载体，要以营利为目的，实现企业自身利益最大化。互联网巨头在运用大数据技术时必然将其资本化，从而形成新型的产业资本循环。这种产业资本循环包括三个方面的内容：其一，必须经过相当长时间的数据收集、存储和积累；其二，借助海量用户数据和技术手段，依据不同的标准对于人群进行细分，结合信息推送等手段改造这些人群的市场行为模式，甚至为符合某一特征的人群专业化“私人订制”；其三，利用互联网将特定人群或者中小资本有机整合，构建P2P(peer-to-peer)理财模式，即以互联网公司为中介机构，把借贷双方对接起来以实现各自的借贷需求。从理论上讲，大数据应当是一种公共资源，但是，由于互联网的技术特征，这些大数据的开放性和透明性是单向的，也就是对搭建平台的互联网企业集中开放和透明，而对于社会并不开放和透明。一些互联网巨头出于商业利益的考虑不愿意把它们所掌握的大数据贡献出来。另外，个人隐私、商业秘密、国家机密等也是大数据难以保证透明性的重要原因。由此所引发的问题是，进行社会科学研究所需要的大数据支持就难以保障了。

三、大数据时代政治的反思

(一)大数据时代政治的隐忧

当人们欢欣鼓舞地迎接大数据时代的到来时，我们也需要对大数据时代的政治生态保持足够的谨慎。至少以下几个方面是值得我们关注的。

第一，信息的隐秘性给人们带来的焦虑。大数据时代，“数字化生存”的结果使人们的一切信息(包括姓名、性别、年龄、住址、电话、收入，等等)均被公共管理机构和商业机构以各种不同的方式征集了，人们有理由担心这些信息会否被非法传播和利用。事实也是如此，经常接到的骚扰电话甚至诈骗电话，足以证明这些信息已经泄露。不仅如此，上述信息中蕴含着丰富的价值。比如，麦当劳公司曾经根据某一地区的用电量来决定需要安排几名送餐员。人们很少会想到用电量与送餐员数量之间的相关性。而这种隐秘的相关性恰恰是大数据挖掘的核心。即使一个人非常注意保护个人隐私，但只要他在社会中生存，就必然会留下各种痕迹，比如个人发微博或微信、坐公交要刷卡、走在大街上也会被摄像头拍到……这也正是网络上“人肉搜索”易于得逞的原因。美国联邦法院曾经准许国土安全部对美国公民的电话信息进行必要收集，从而使情报部门拥有了针对疑似恐怖分子和外国间谍的侦察活动框架下大规模收集元数据的合法权。由于中情局和国土安全部前雇员爱德华·斯诺登的揭露，该监控计划才被社会所熟知。人们有理由担心，在大数据时代公权力的边界到底在哪里?[4]

第二，大数据政治的民主危机与责任缺失。如果说前互联网时代的社会治理可能存在着因政务信息公开不足所导致的民主不彰现象，那么，在大数据时代，是否像一些乐观主义者所想象的那样，电子政务提供了政务信息公开的平台，网络政治拓展了公民参与的空间，民众有更多的参政议政机会，民主从而得以实现？问题其实并不是那么简单。互联网在促进政务信息公开的同时，政府对大数据的掌控则更进一步地加深了对民众的控制。而且，在大数据时代，社会治理更多地依赖技术专家。在社会治理科学化、专业化的导向下，随着公共管理领域的细分与更深的技术依赖，公民参与公共事务的权利受到进一步的限制。在大数据时代，承载和实现社会治理价值的是数据、技术与模型，普通民众完全没有能力对此实施有效的监督。没有了参与和监督，民主从何谈起？如果说官僚制是通过规则来强化行政人员的权力，那么，在大数据时代，技术为行政人员拒绝公民参与和监督提供了最好的屏障。技术官僚凭借其技术优势，甚至也可以逃避他们的领导者——民选官员的监督与制约。当技术官僚成为一个利益集团时，“官官相护”的潜规则使得对技术官僚的责任约束成了难以企及的事情。不仅如此，现代社会治理面临着高度复杂和高度不确定性的环境，社会治理势必遇到各种社会风险。如果是基于大数据技术作出的公共决策，一旦决策失利，技术官僚完全可以把责任推卸到计算机身上。

第三，大数据加强了宣传手段的针对性。一般情况下，网民打开同一个网站，所看到的都是同样的内容。从传播学的角度来看，网民是主动的信息选择者。但是，当大数据技术被一些互联网公司运用于对特定人群的偏好进行分析时，网站会对不同的人推送不同的信息。在电子商务平台，这种做法已经比较流行。未来有一天，在大数据技术的支持下，定制宣传也可能成为现实。比如，当网络上出现某一热点事件，网民会有不同的观点，这些观点会被写入博客、微博、微信、评论、聊天记录等，舆情分析者则可以借助每个人的言论情况，透析其思维方式与参与程度，然后有针对性地推送相关新闻。设想一下，如果在公共事务领域，每一个公民都是被动地接受媒体所推送的定制信息，这将意味着公民丧失了信息选择的自主权。自主选择信息是公民行使表达权的基础，如果没有信息来源，则表达权无从谈起。信息的真实性不应当是片面的真实性，而应当是完整的真实性。新闻媒体应当把完整的事实告知公众，而不能有所选择。但事实上，一些媒体往往会告诉你事件的真相，但他们未必会告诉你全部真相。一些无良的媒体人在抹黑某一特定群体时，就是采取如此的伎俩。当然，新闻并不完全等同于宣传，但是二者也具有某种共性。决策中存在着这样的悖论：没有信息无法决策，过量的信息同样无法决策。大数据时代的海量信息令人目不暇接，公众就会把信息的选择权交出去。因而，在手机上安装的各种新闻APP看似信息推送的工具，实则是公众头脑的遥控器。

(二)大数据时代政治的契机

在大数据时代，作为个体的人也被数字化了，个人成为信息和统计的单元。管理者可以利用零散的、看似无关的海量信息对个人进行无缝隙的、细节化的管理，实质上是创造了公共权力的新客体，拓展了公共领域的边界。在某种意义上，也可以说，官僚制的控制特征得以进一步增强。这既可能造成政治民主的危机，也可能成为社会进步的动力[4]。总之，大数据时代的政治隐忧不容忽视，但我们也应看到大数据技术给政治变革和政治发展带来的契机。

第一，宣传工作以大数据为基础，增强了舆论引导能力。当前网络中存在着两种不正常现象：一是一些不负责任的网民在网络上造谣、传谣；二是监管部门出于“维稳”的考虑而进行删帖。前者既有政府公信力降低的原因，也有网络法制不健全的原因。而后者则可能被人们认为是政府缺乏透明度、损害媒体自由。大数据技术为上述问题的解决提供了基本对策。每一个网民都有其获取信息的兴趣与习惯，如果与此相关的数据可以合法地收集，并利用大数据技术进行数据分析，就可以发现信息传播、发挥影响的轨迹，从而使得管理者关注重要的趋势，而不必纠缠于细枝末节，从而在引导舆论与言论自由之间达成一种平衡。

第二，大数据技术能够优化公共权力结构，提升国家治理能力。大数据技术对于经济和政治发展方面的促进作用是很明显的，这种促进作用主要是通过提高经济和政治运作的效率和协调性来实现的。为了更好地应对高度复杂和高度不确定性的社会环境，大数据技术不论在经济还是在政治方面均增强了整体把控能力，从而优化了公共权力结构，使得公共权力能够收放自如，社会得以高效运转，进一步提升了国家治理能力。

第三，大数据技术对网络民主的促进。自从互联网产生以来，作为社会生活的一种虚拟映射，网络民主逐渐成为民主的新宠。网络民主伴随着互联网技术的发展而发展，大数据技术当然也毫无例外地会对网络民主产生一定的影响。运用大数据技术对海量数据进行系统收集、整理、分析，从而可以从纷繁复杂的网民意见中提炼出有价值的观点。大数据的全面性可以超越分散网民意见表达的狭隘性，大数据的相对客观性也可以对网络“民粹主义”进行纠偏。调查发现，网络舆论较为活跃的群体往往是草根阶层。他们对问题的分析往往缺乏专业性的视角，甚至仅凭直觉，网络舆论成了节日的狂欢和非理性的宣泄，从而导致理性的真知灼见往往敌不过故弄玄虚、哗众取宠的言论。大数据技术强调专业性，在数据的收集、整理、分析等方面借助专业的知识、技能和方法，从而形成科学的结论[1]。

第四，大数据技术在智慧城市建设中的应用。智慧城市有六大系统，分别是智慧管理、智慧出行、智慧环境、智慧生活、智慧经济、智慧市民。这些方面直接或间接关乎政治问题。城市是一个人口密集的区域，实时监控与突发事件处置尤为重要。在城市大规模、全方位地布置摄像头或传感器可以及时发现各种异常情况，并运用大数据技术进行分析，以及时处置突发事件。城市社会管理是一个系统工程，需要各方面的协同参与。基于大数据，反映城市环境实时变化的三维可视化系统得以构建，这可以作为公众参与的平台。社区是市民政治生活的基本单元，智慧社区则是智慧生活的一个重要组成部分。通过智能网络系统将社区的服务、信息、人群等各种资源有效整合，从而在实体社区的基础上再造一个虚拟社区，使得社区居民能够更加紧密地联系在一起[7]。

参考文献：

[1]李传军,李怀阳.大数据技术在社会治理中的价值定位——以网络民主为例[J].电子政务,2015(5):10-17.

[2]孟广天,郭凤林.大数据政治学：新信息时代的政治现象及其探析路径[J].国外理论动态,2015(1):46-56.

[3]PAUL T.DECKER.Presidential Address:False Choices, Policy Framing,and the Promise of "Big Data"[J].Journal of Policy Analysis and Management,2014(2):252-262.

[4]吴江.福柯与大数据时代的政治[J].陕西行政学院学报,2013(3):104-107.

[5]安替.大数据和伪政治[J].二十一世纪商业评论,2013(5):36-37.

[6]易成岐,鲍媛媛,薛一波.社会网络大数据分析框架及其关键技术[J].中兴通讯技术,2014(1):5-10.

[7]李传军.大数据技术与智慧城市建设——基于技术与管理的双重视角[J].天津行政学院学报,2015(4):39-45.

(责任编辑刘自强)

Politics in the Era of Big Data: Phenomena, Research Methods and Reflections

LI Chuan-jun

(School of Public Administration, Renmin University of China, Beijing 100872, China)

Abstract：Big data technology has been widely used in the field of international development, political stability and public governance and thus shapes a new political phenomenon. The massive amounts of data need specialized analyzing and mining methods, including automatic text analysis, social network analysis, visualization and spatial analysis, which provide the important tools and new perspectives for the study of network politics. However, some limitations in this analytical method should be kept sufficient cautious. Of course, we should also see the opportunities that it brings to the political reform and development.

Key words：big data; big data technology; network politics; social governance; electronic government affairs

中图分类号：D60

文献标志码：A

文章编号：1674-3571(2016)03-0018-06

作者简介：李传军(1971- )，男，安徽淮北人，中国人民大学公共管理学院副教授，管理学博士，硕士生导师，主要从事公共行政理论、电子政务、公共组织、行政伦理等研究。

基金项目：国家“985工程优势学科创新平台项目”专项经费资助

收稿日期：2016-01-30