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●第1章 绪论：政府网站发展与政府网站绩效评估 1
1.1 政府网站的发展历程 1
1.2 政府网站绩效评估变迁 5
1.3 本章小结 10
第2章 绩效数据研究：政府网站绩效描述与影响因素分析 11
2.1 政府网站发展的描述性分析 11
2.2 基于绩效差异的回归分析 17
2.3 基于绩效差距的回归分析 20
2.4 基于绩效公开方式的断点回归分析 26
2.5 本章小结 31
第3章 数据与方法：政府网站内容与政策信息学 33
3.1 政府网站内容数据获取 33
3.2 政策信息学的基础理论 37
3.3 政策信息学的方法体系 41
3.4 本章小结 46
第4章 描述性研究：基于主题建模的注意力分配识别 48
4.1 从人工编码到主题模型自动编码 48
4.2 政策议题设置与注意力分配 51
4.3 基于主题模型的政策注意力识别与描述 54
4.4 本章小结 69
第5章 类型性测度构建：基于机器学习的组织声誉理解 72
5.1 研究场景与理论基础 72
5.2 测量方法与数据来源 74
5.3 基于机器学习的测量过程 75
5.4 实证结果与稳健性检验 78
5.5 本章小结 83
第6章 解释性测度构建：注意力机理与政策扩散 85
6.1 注意力机理 85
6.2 政策扩散 92
6.3 本章小结 101
第7章 因果推断：关键变量测量突破后的理论发现 102
7.1 中央政策层级扩散影响因素分析 102
7.2 回归分析与鲁棒性检验 107
7.3 结果讨论与未来展望 110
7.4 本章小结 112
第8章 场景应用：政府网站内容数据视角下的政策执行 114
8.1 理论基础 114
8.2 基于文本分析的测度构建 118
8.3 政策执行分析结果 123
8.4 本章小结 127
第9章 未来展望：从政策信息学到政策智能 129
9.1 决策支撑是数据赋能政府治理的新方向 129
9.2 大语言模型技术突破带来的新机遇 130
9.3 面向新情境的政策信息学 131
9.4 立足交叉融合的政策智能 132
参考文献 134