基于话语结构挖掘的PPP项目关联社会风险识别研究

The societal risk related to PPP programs in China is increasingly accumulating. In contrast, the legally required Social Risk Assessments cannot inclusively actualize the dynamic risk identification due to the institutional bias and the fragmented information resources. The evolution of societal risk is driven by the self-organized multi-agents, including the governmental agencies, enterprises, research institutes, and the public; whose discourses concerning societal risk related to PPP could be collected from various arenas, such as portal websites, social media, and data bases. In our research, we take the discursive structures as a factive presupposition in correspondence to the societal risk as the conceptual presupposition. We presumed that the discursive structure could be an indicator of societal risk, both statically and dynamically, which consists of the rights distribution, the textual dimension and the sentimental description. It is feasible to identify societal risk more precisely if we can have the comprehensive knowledge of the related discourse from multi-agents. By using discourse analysis and data mining, we aim to research into two questions: 1)How is the risk communication process between multi-agents could be characterized by the discursive structure; 2) What is the correlation in between the discursive structure and the risk governance capacity ascribed to the governmental agencies. The conclusions is supposed to aid decision making of societal risk governors through network governance by effectively responding to the dissents from multi-agents.

我国PPP项目关联社会风险开始进入积聚期，现有的社会风险分级评估无论从制度上还是技术上均无法满足社会风险识别的需要。社会风险的承载主体是缺乏组织的社会多元主体，风险信息映射界面则包含政府部门、社交媒体、科研机构、门户网站平台等多个场域。既有研究表明话语结构可以作为社会风险研究中系列概念预设对应的事实预设。本研究逻辑表述为：PPP关联社会风险能够映射为话语结构特征，即话语权利结构、内容结构和情感结构的特征与演化趋向；话语结构挖掘可以为社会风险的即时特征和演化趋向提供精准识别模型与数据支持。本课题旨在运用话语分析和数据挖掘技术研究：话语结构的内部结构特征如何表征了政府与多元主体之间的风险沟通过程；差异性话语结构与政府部门社会风险治理能力的关联关系及内部机理。政府部门可在研究结论支持基础上，通过多元治理网络，改进公共服务质量，有效回应PPP项目的多元主体异议。

尽管政府部门主动管理PPP项目关联社会风险的应然性有着充分依据，但在具体实践过程中，存在着关键信息壁垒，即风险相关议题汇聚的碎片性与政府象征性代表的集体公共价值之间存在冲突。本课题旨在运用话语分析和数据挖掘技术，融合PPP项目官方数据库平台、社交平台、门户网站、城市管理信息系统、国内外学术数据库等多源信息，对PPP项目开发运营中的社会风险进行动态监控与测评。政府部门可在此数据支持基础上，通过多元治理网络，改进公共服务质量，有效回应PPP项目的多元主体异议。从应用领域，完成了对ppp项目数据库为核心的多源数据融合，从绩效评价和风险机理两个方面，为全面评估ppp项目总体风险规模、改进公共服务质量提供了理论分析框架和技术支持。在理论创新层面，打通了规模话语分析这一深度学习技术方法，与公共管理研究范式的理论联系。从理论范式、理论模型和研究方法三个层面，系统归纳、提炼了规模话语分析对于公共管理研究的潜在价值和未来空间。在方法层面，基本完成了结合词袋的语义挖掘方法的熟练运用，进一步提升了严肃游戏框架下的虚拟仿真实验方法的研究能力，保持了既往基于空间博弈的仿真实验的研究能力。除此之外，在研究方法和理论创新领域，拓展了PPP的研究孔径。更加关注网络治理框架下的学术贡献，即面向共同的任务目标，协同政府部门、社会资本和其他非政府力量，甚至社会公众采取的合作行动，面向这一集合行动中的制度不确定性、认知不确定性和互动不确定性问题，进行的规律发现和策略研究。虽然PPP项目是网络治理框架下的典型问题，但后者具有更为普遍的理论效度和研究价值。

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