[00105273]数据驱动政府购买社区公共服务精准化的机理研究

该项目为中国博士后科学基金资助面上项目（资助编号：2018M641282）。

公共服务精准化建立在对需求数据的精准把握。在大数据时代，“精准化治理”要求政府通过构建治理体系，利用大数据信息技术的收集，来反映个体和公众集体的 选择。以大数据技术来整合、挖掘和关联分析基本公共服务大数据资源，将大数据作为政府公共服务的有效工具，辅助公共服务决策，推动公共服务效果的精准化。

政府向社会力量购买公共服务，成为新兴的社区公共服务供给方式。如何保证购买社区公共服务供给与需求的高度匹配，成为影响公共服务效率的关键。数据治理工具的出现，为社区公共服务供需契合实现提供了可能，助力社区公共服务的精准化。围绕“数据工具的使用，如何驱动并实现政府购买社区公共服务精准化？”这一核心问题，展开研究。将“社区公共服务精准化”分为空间、人群、水平、内容的精准化；将社区公共服务需求”划分为感受性需求、表达性需求、规范性需求、比较性需求。从理论建构与数学量化的双重视角，分析政府购买社区公共服务的供需契合度模式。在构建数据驱动社区公共服务精准化假设模型基础上，剖析数据驱动购买社区公共服务精准化的机理。在分析将数据工具运用到政府购买社区公共服务的障碍、政策类型基础上，提出数据驱动下购买社区公共服务精准化的政策建议。本研究以技术驱动的“数字治理”理论为主要理论视角，主要基于公共管理、社会学等学科视角，运用演绎与归纳相结合的研究逻辑，遵循“假设—检验”的实证研究范式，运用典型案例的研究方式，采用数据抓取、问卷调查、深度访谈、档案分析等资料搜集方法，坚持定性与定量研究相结合的分析方法。

将问题聚焦到“数据工具”对“购买社区公共服务精准化”驱动机理的探讨，针对不同类别需求数据信息，采取不同的数据获取方法，对多来源数据进行分析，并验证研究假设。结论可应用到首都政府购买社区公共服务中，助力首都智慧社区建设。在考虑地域差异前提下，首都经验可推广到全国其他地区。