蔡晶晶，南开大学周恩来政府管理学院教授，美国印第安纳大学布鲁明顿分校联合培养博士、美国密歇根州立大学、爱尔兰都柏林大学访问学者。研究资源与环境政策、数字治理与政民互动、乡村振兴与社区韧性、人工智能与绿色治理、数字经济等，在《中国行政管理》《公共管理学报》《公共行政评论》《经济学动态》《学术月刊》等国内学术期刊及Public Performance and Management Review、Environmental Policy and Governance、Journal of Asian Public Policy等SSCI国际期刊发表学术文章70余篇。

论文简介

公众生成的数据在改进环境政策设计、优化政策工具选择以及提升治理精度方面起着关键作用。然而这类数据具体如何影响政策过程的机制仍未被充分探讨。本研究利用BERT大语言模型对公众情绪进行分类，并将其作为政策过程中的标注变量纳入分析。研究以福州12345公共服务平台的数据为基础，探讨公众生成的数据在环境政策制定中的作用，特别聚焦于黑臭水体治理。研究结果表明，政府对公众需求的回应受制度信任、参与意愿以及个体规范遵循程度的影响。对于制度信任度高的个体，政府倾向采用“引导式”策略进行心理层面的参与；而对于参与意愿强的个体，则更可能看到行政干预的加速响应。长期投诉者，尤其是出于自身利益动机的个体，更可能获得信息性回应而非直接行政执法。此外，公众生成的数据对政策设计的影响通过三个关键机制发挥作用：焦点效应、惯性效应和成本效应。本研究强调了公众生成的数据与政策设计之间建立稳健联系的必要性，并突出了情感治理与人工智能驱动策略在提升环境政策制定有效性中的重要性。

本研究在政策设计、行为公共管理（Behavioral Public Administration, BPA）和公民参与研究领域作出可能的边际贡献。首先，通过构建并实证检验一个行为响应型（behaviorally-responsive）政策设计框架，丰富了政策设计理论。其次，为行为公共管理领域“情感治理（emotional governance）”理念提供了中国的实证证据支持。第三，拓展了公民参与和公共绩效领域的研究。在实践层面，本研究为优化环境政策设计提供了重要启示：政府应加强对公民数据的收集与分析，以便根据公众需求和预期匹配合适的政策工具，从而提升政策实施效果；根据不同类型公民的特征制定差异化沟通策略；建立长期稳定的公众对话机制，以充分吸纳和验证公民意见，并预防潜在冲突。

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