Page 84 - 《党政研究》2026年第5期

性与信息完整性的要求。选取 ２０２４ 年作为观测时点，构成观察创新压力扩散与组织响应的
时间窗口，能够充分反映新一轮数字治理创新的阶段性特征。就样本与条件变量的匹配而
言，本文 ３１ 个案例对应 ６ 个条件变量所生成的 ６４ 条潜在路径，路径稀疏度为 ５２％，存在客
观的有限多样性。但参照同类研究的通行做法，本文的样本选取符合参考基准，能够在承认
真值表稀疏的前提下，以理论驱动的方式完成组态检验 。
〔 ２６〕
（三）变量测量与校准
１． 结果变量
本文以数字治理效能作为结果变量，从治理能力与治理效果两个维度进行测量，数据来
源于清华大学数字政府与治理研究院、清华大学社会科学学院数据治理研究中心联合发布
的《 ２０２４ 中国数字政府发展指数报告》 。其中，治理能力维度采用报告中“省级数字政府
〔 ２７〕
治理能力得分”进行测度，该指标涵盖平台管理、数据开放、政务服务、政民互动与技术支撑
五个二级指标，综合反映地方政府在数字基础设施部署、数据资源整合、在线服务供给及技
术架构优化等方面的组织内化水平与创新潜能。治理效果维度采用“省级数字政府治理效
果得分”进行测度，包含覆盖度、普惠度、回应度与美誉度四个二级指标，表征数字治理实践
在公共服务可达性、均衡性、响应时效及公众认可等方面的产出 。
〔 ２８〕
２． 条件变量
参照分析框架，创新扩散压力并非直接转化为治理效能，而是经由地方政府的组织响应
进入治理过程。本文将组织响应条件变量划分为注意力响应、学习吸收响应与能力承接响
应三种类别。注意力响应维度，政策注意力以“政府数字化”“数字政府”“政务数字化”“数
字治理”为关键词组合，检索各省级政府门户网站及北大法宝数据库 ２０２１—２０２４ 年发布的
规范性文件与工作文件，采用逐项计数法合计 。组织注意力采用《 ２０２４ 中国数字政府发
〔 ２９〕
展指数报告》中“组织机构得分”进行测量，反映组织层面对数字化转型议题的战略优先级
与执行保障程度 。学习吸收响应维度，对标学习强度选取与目标省份同属一个经济地带
〔 ３０〕
且空间毗邻的省级行政单位，提取上述报告中“组织机构”与“制度体系”两项得分的组内均
值进行测量，表征周边竞争者的数字治理制度化水平所形成的对标压力与示范效应 。能
〔 ３１〕
力承接响应维度，数字基础能力采用《第 ５５ 次中国互联网络发展状况统计报告》中“域名数
量”作为代理变量 。数字人才供给采用 ２０２４ 年各省级单位普通高等学校与职业高等学
〔 ３２〕
校数量，以及规模以上科技企业研发人员全时当量两项指标，经标准化后取算术平均合
成 。公共职业吸引力采用 ２０２４ 年公共管理和社会组织城镇单位就业人员平均工资与全
〔 ３３〕
体城镇单位就业人员平均工资的比值进行测量。本文使用方差膨胀因子（ ＶＩＦ）对来自相同
数据源的条件变量进行共线性诊断，结果显示各变量间 ＶＩＦ 值均小于 ５，不存在共线性问
题，可视为独立因子进行后续分析。
３． 变量校准
本文采用直接校准法，依据理论标准与数据分布特征设定校准锚点。综合已有文献惯
例与样本描述性统计特征，将 ６ 个条件变量与 ２ 个结果变量的完全隶属点、交叉点、完全不
隶属点分别设定为上四分位数、中位数与下四分位数（ ７５％—５０％—２５％） 。针对隶属度
〔 ３４〕
恰好等于 ０． ５ 可能引发的归类模糊问题，本文秉持保守原则，将交叉点案例的隶属度统一
向下修正为 ０． ４９９ 。该处理方式体现了集合因果论的审慎逻辑，避免在缺乏充分证据时
〔 ３５〕
将案例纳入集合成员。变量测度、数据来源、校准阈值与描述性分析结果参见表 １。

三、研究结果

（一）单因素必要条件分析
在进行组态分析之前，需对各前因条件的必要性进行逐一检验，以识别是否存在单独
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