基于LDA主题模型的自贸区治理政策文本聚类分析
——以辽宁自贸区为例*
2021-11-02李梓阁
吉首大学学报(社会科学版) 2021年2期
关键词:文本
李 磊,李梓阁
(天津大学 公共管理学院,天津 300072)
一、引言
近年来,大数据技术在现代城市治理各个领域持续赋能,不断提升政府治理能力的现代化水平。十九届四中全会提出“建立健全运用人工智能、互联网、大数据等技术手段进行行政管理的制度规则”。2020年4月,国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次明确将加快培育数据要素市场,发挥数据的创新引擎和基础资源作用。由此可见,大数据在政府治理过程中发挥着越来越重要的作用。与此同时,大数据也推动了公共管理、公共政策相关学科的研究方法革新,如通过数据融合与智慧协同优化城市群公共服务治理[1];运用大数据模型分析已颁布公共政策实施中的问题,从而提升政策治理效果等。其中,政策文本聚类能够结合定量化主题建模,深层次挖掘爆棚式增长的海量数据,分析大样本量的复杂政策文本,为政府管理方式优化及体制机制改革提供参考,也为提升决策质量、政策的制定及执行效果提供新的研究思路。
自由贸易区战略由党的十八大提出,随后党的十八届三中、五中全会提出加快战略实施,构建全球化高水平自贸区网络。该战略旨在通过对外开放促进发展、改革和创新,实现政府职能转变和行政体制改革,在经济发展中实现高质量增长方式的转变及结构优化,为各区域提供有价值的参考范本。2013年9月,我国首个自由贸易试验区(以下简称“自贸区”)于上海成立。……
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