Research / 研究

研究

从数字公共表达出发,观察互动、治理与政策效应。

两项研究分别从全国政务微博与城市面板数据出发,考察公共表达如何产生互动,以及治理政策如何改变城市营商环境。

Conference Paper · First Author

政府表达与公众互动:来自32.85万条政务微博的证据

基于337个认证政务微博账号、328,544条原创博文,运用自然语言处理、机器学习与双向固定效应模型,研究政府内容表达方式与公众互动之间的关系。

核心发现

可读性是最稳定的正向因素;媒体丰富度主要体现即时正向作用;议程波动存在一定正向关联;情绪强度并不存在稳定的直接促进作用。研究进一步考察了政策关注情境、地区与账号类型差异。

337认证政务账号
328,544原创微博
3,617账号—月份观测
第一作者研究角色
计算社会科学NLP机器学习面板数据数字治理

方法与数据

  • 自然语言处理
  • 监督学习文本分类
  • 机器学习
  • 双向固定效应
  • 面板数据
  • 异质性分析

Conference Presentation

中国社会学会2026年学术年会

西安 · 2026.07

论文入选“数智时代的社会转型研究论坛”,并在西安完成书面发言与海报展示。

Working Paper · 合作研究 · 已投稿《中国行政管理》 · 外审中

城市品牌能否改善营商环境?

本研究为教师合作研究。基于2004—2021年全国地级市面板数据,以国家卫生城市创建为准自然实验,采用多时点双重差分方法研究城市品牌与治理政策对营商环境的影响;论文已投稿《中国行政管理》,目前处于外审阶段。

主要发现与作用机制

研究发现,国家卫生城市创建能够显著改善城市营商环境,三套营商环境指标下的核心结果保持一致。机制分析显示,环境治理与城市卫生改善、就业吸纳与服务业集聚,以及生产性服务业和数字服务相关就业扩张,是政策发挥作用的重要渠道;政策效应在行政层级、区位条件、城市群平台与前期治理基础等维度呈现差异。

My Contribution / 我的贡献

在合作研究中,我主要承担数据构建、实证分析与论文写作工作。基于2004—2021年多来源城市数据完成清洗、匹配及指标构建,形成5,177个城市—年份观测值;参与研究识别框架设计,并完成主要模型、检验、图表与结果解释。

Data Construction / 数据构建

  • 整合2004—2021年多来源城市数据
  • 完成数据清洗、城市匹配与变量构建
  • 形成5,177个城市—年份观测值
  • 构建三套城市营商环境指标

Empirical Analysis / 实证分析

  • 参与研究识别框架设计
  • 完成 staggered DID、CSDID 与 IPW-DID
  • 完成工具变量、Heckman 与同期政策控制
  • 完成机制、Bootstrap、安慰剂、Fisher 随机化及异质性分析

Writing & Presentation / 写作与呈现

  • 整理主要回归结果
  • 制作主要实证图表
  • 负责实证结果解释
  • 承担论文主体写作
论文中的国家卫生城市评审流程图
国家卫生城市评审流程 · 论文图 1
论文中的六组安慰剂检验核密度与 P 值分布图
1000 次随机置换安慰剂检验 · 论文图 2
2004–2021研究期间
5,177城市—年份观测
外审中当前状态
合作研究研究方式
政策评估多时点 DIDCSDID因果推断城市治理

识别与稳健性策略

  • 多时点双重差分(staggered DID)
  • CSDID
  • IPW-DID
  • 省份×年份固定效应
  • 同期政策控制
  • 工具变量
  • Heckman 选择模型
  • 机制分析
  • Bootstrap 机制检验
  • 安慰剂检验
  • Fisher 随机化检验
  • 异质性分析