二、研究方法与结果分析
　　（一） 研究方法与对象
　　文本挖掘法（text-mining）是运用现代信息技术手段，从海量文本数据中抽取隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的方法。它是一个通过分析文本数据进而发现文本知识的过程。
　　本文选取2000-2013年国务院和广东省政府工作报告作为研究对象，通过挖掘公共价值类词频来对报告进行分析。政府工作报告是各级政府对其过去和未来战略的全面总结，具体体现了公共政策的结果与导向，因此我们推测其中必然包含着各种公共价值。虽然这种价值追求未必会成为现实，但价值转型却是政策转型的前提。政府工作报告作为一项重要的政策文本，其中任何一个关键词的变化，都体现了政府关注点和价值导向的改变。广东省在全国率先实行改革开放政策，目前经济总量占全国的1/8，并超越新加坡、中国台湾和香港，是我国人口最多，经济规模最大，经济综合竞争力最强、文化最开放的省份。因此广东省极具样本价值。国务院与广东省政府工作报告体例基本一致，都包括上一年工作总结、形势分析、来年工作安排等内容，具有极强的可比性。
　　（二）研究步骤
　　1.关键词提取。 根据Benington将公共价值分为经济价值、社会和文化价值、政治价值和生态价值几个维度，以及十八大报告提出的经济、政治、社会、生态、文化五位一体发展战略，参考Beck Jorgensen和Barry Bozeman的公共价值清单，采用ROST分词软件和人工选取的方式对政府工作报告中的关键词进行提取，剔除如“提高”“增强”“完善”等无意义词，再将提取出来的词分成五类，具有综合性质的词另外归为一类，如表1。
　　2.计算词频 。计算在2000～2013年中央及广东政府工作报告中的词频。由于同字重复，以上词汇经过必要的处理。将某个关键词列在某一类中具有一定的主观性，但如何分类并不从根本上影响本项研究，因为我们可以将焦点汇聚到任一关键词。表中关键词未必能够涵盖所有领域，但一些词汇的频率过低，几乎可以忽略不计。高频词和重要词已基本被本表覆盖。由于篇幅原因未列出统计结果。
　　3.模型构建。对于表1中的任一关键词，将年份定义为x，每年政府工作报告提及该词的频次定义为y，这样就形成14年（2000-2013）的时间序列数据，并可以通过一元线性回归和最小二乘法得到任一关键词在14年间的时间序列趋势线。这一趋势线的斜率ai反映该词在14年间的长期趋势，y轴的截距bi反映该词在基期2000年的回归词频，决定系数R2反映各年词频与回归词频之间的偏差程度，R2趋近于0，意味着各年词频围绕趋势线的波动程度大，R2趋近于1，则意味着波动程度小。表1中每一类关键词词频的加总，可以被定义为经济价值、政治价值、社会价值、生态价值、文化价值的程度。这些价值也同样具有其趋势线，通过简单推导可知，该趋势线满足：Y=∑a·X+∑b。这意味着任何一类价值都可以被线性分解为其各个组成部分，这样，就可以方便地增减和汇总关键词，深入剖析某类价值的具体构成。
　　（三）研究结果分析
　　1.社会价值。中央和广东省社会价值词频趋势线分别为：中央为 y=12.086x+396.14（R2=0.2412）；广东为 y=2.7758x+555.25 （R2=0.0227）。根据以上结果可以看出，在词频总量上，除了2007年和2008年两年之外，广东省社会类词频的总量均高于中央此类词频总量。从趋势线公式上看，中央的斜率12.086远高于广东的2.7758，而广东的截距555.25远高于中央截距396.14。进一步分析数据可以发现，对社会类词频贡献最高的是社会保障类词。
　　其中中央的趋势线公式为y=4.1495x+43.022，R2=0.4062，广东的趋势线公式为y=2.6593x+56.912，R2=0.5447。这些数据表明，从2000年到2013年，中央社会价值增长速度较快。与中央对比，广东在2000年以前已经非常重视社会价值，如社会保障、教育投入、医疗卫生、民生幸福等，近14年社会价值的增长速度相对放缓。推测其原因可能为：一方面社会保障及教育等社会管理职能归属于地方政府，因此在政府工作报告中会体现出更多的细节描述，在词频总量上体现为地方政府大于中央；另一方面，由于广东省经济处于全国前列，在国民收入增长达到一定程度的情况下，更早更多地开始强调社会价值，在积累到达一定程度后，开始表现出增长放缓的趋势。

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