Page 38 - 《党政研究》2023年第4期

定实现了较好的契合；二是 ｆｓＱＣＡ 方法基于整体性视角，承认因果的多重并发关系，有助
于解释数字政府绩效问题的复杂性；三是 ｆｓＱＣＡ 方法兼顾独立变量显著性与充分性因素组
合 ，既可以识别等效性的条件组态 ，也可以基于因果非对称性理念对结果产生与否
〔 ４３〕
〔 ４２〕
的路径进行对比分析 ，从而进一步识别条件组合间的互补或替代性关系，针对特定案
〔 ４４〕
例集合具有充分的理论解释空间 ；四是组态分析对于克服传统资源基础观的视野局限
〔 ４５〕
性具有重要作用 ，能够与资源基础理论实现良性互动，其适用性也已得到研究认可。
〔 ４６〕
（二）变量设定与数据处理
１． 结果变量
本研究重点关注于数字政府低绩效水平的构型分析，选取清华大学社会科学学院数据
治理研究中心发布的 《中国数字政府发展研究报告 （ ２０２１）》作为数字政府绩效水平这一
结果变量的数据来源 （参见表 １），提取各省级政府 ２０２０ 年数字政府发展指数数据。该
〔 ４７〕
报告在吸纳国内外既有评估体系的基础上构建了中国数字政府发展指数评估体系，运用大
数据等多种研究方法系统考察了省级层面数字政府在组织机构、制度体系、治理能力和治
理效果等维度的现实发展情况，对于我国地方层面数字政府建设的持续推进具有重要的参
考意义。
２． 条件变量
本研究选取省级政府的资源及能力要素作为解释变量，依据分析框架的设定分为有形
资源、无形资源、能力三种条件变量类别 （参见表 １），并将样本数据的时间范围设定为
２０２０ 年。有形资源中，财政支持选取源自 《中国统计年鉴》的各省份 ２０２０ 年一般公共预

算支出数据，制度体系选取 《中国数字政府发展研究报告 （ ２０２１）》中各省份 ２０２０ 年制
度层数据。无形资源中，公众需求选取各省份政府信息公开工作年度报告中 ２０２０ 年政府
信息采用数据，府际竞争水平结合既有研究设定参照毗邻省份 ２０２０ 年数字政府指数得分
均值计算。此处需要说明的是，对于数字化转型领域公众需求程度的评估既有研究主要涉
及网民比例 以及政府信息采用次数 两项指标，为了更好地反映数字政府的外部需求
〔 ４９〕
〔 ４８〕
情况，本研究对省级层面公众需求的衡量选取政府信息采用次数作为分析依据。能力维度
中，数字政府服务能力情况选取由中央党校 （国家行政学院）电子政务研究中心发布的
《省级政府和重点城市一体化政务服务能力 （政务服务 “好差评”）调查评估报告
（ ２０２１）》中各省级政府 ２０２０ 年一体化政务服务能力总体指数得分。该报告自 ２０１５ 年起依
托联合国电子政务调查评估 （ ＥＧＤＩ）框架针对我国各层级一体化政务服务水平进行了全
面客观的研判，对于我国数字政务服务工作的优化发挥了重要作用。
表 １ 变量设定与来源
变量类型 变量名称 测量指标 数据来源

结果变量 数字政府绩效 数字政府指数得分 《中国数字政府发展研究报告（ ２０２１）》
财政支持 一般公共预算支出 《中国统计年鉴》
数字政府制度体系一
制度体系 《中国数字政府发展研究报告（ ２０２１）》
级指标得分
公众需求 政府信息采用次数 《政府信息公开工作年报》
条件变量 毗邻省份数字政府得
府际竞争 《中国数字政府发展研究报告（ ２０２１）》
分均值
一体化政务服务能力 《省级政府和重点城市一体化政务服务能力
数字服务能力
得分 （政务服务“好差评”）调查评估报告（ ２０２１）》

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