Page 85 - 《党政研究》2026年第5期

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构成高／非高数字治理效能的必要条件。本文遵循ＱＣＡ研究惯例，采用一致性指标作为判
定标准，当一致性水平≥０．９时，视该条件为结果的必要条件。表２呈现了六个前因条
〔３６〕
件及其非集对于高治理能力、高治理效果、低治理能力和低治理效果的必要性检验结果。
表１变量指标体系、校准和描述性统计
模糊集校准描述性分析
变量名称变量测量数据来源完全完全不
隶属交叉点隶属均值标准差

治理能力治理能力得分１３．２４１２．００１０．７４１２．３３２．１６
治理效果治理效果得分３４．８４３３．７５３１．８７３３．２５２．７８
组织注意力组织机构得分《２０２４中国数字政１１．００１０．００９．００１０．１０１．８９
府发展指数报告》
对标学习强邻省组织与制度
度得分均值１２．２５１１．２５１０．５２１１．２４１．１３
政策注意力逐项计数法计分政府官网；北大法宝８．００６．００４．５０６．４２３．２６

《第５５次中国互联
数字基础能域名数量（取对
力数）网络发展状况统计１３．９８１３．４５１２．２２１３．１０１．４５
报告》

数字人才供高等学校数量；研
给发人员全时当量《２０２４年中国统计０．４８０．２７０．１８０．３４０．２４
公共职业吸公职人员工资与年鉴》
引力平均工资比１．０６０．９８０．９００．９９０．１１
分析显示，所有条件的一致性水平均未达到０．９的阈值。结果表明，单一创新扩散压
力下的组织响应要素均无法独立决定地方数字政府建设的治理效能，数字治理成效是多重
压力经组织响应后协同作用的结果，需进一步通过条件组态分析揭示其多重并发机制。
表２单因素必要条件分析
高治理能力高治理效果非高治理能力非高治理效果
条件变量
一致性覆盖度一致性覆盖度一致性覆盖度一致性覆盖度

政策注意力０．５８２０．５７５０．５３２０．５４８０．４９３０．４８７０．５８２０．５５１
组织注意力０．６５３０．６３３０．６９４０．７０１０．４９８０．４８２０．４０８０．３７８
对标学习强度０．５９２０．６４４０．５２９０．５９９０．４４７０．４８６０．４７７０．４９６
数字基础能力０．７３２０．７３８０．７２７０．７６３０．３４６０．３４９０．３２９０．３１７
数字人才供给０．７１８０．６９７０．６５９０．６６７０．３９７０．３８６０．４１９０．３９
公共职业吸引力０．６５９０．６４５０．６４２０．６５４０．４６７０．４５６０．４１４０．３８８
～政策注意力０．４８１０．４８７０．５６４０．５９５０．５７０．５７７０．５２２０．５０６

～组织注意力０．４６６０．４８１０．３８５０．４１４０．６２２０．６４２０．６７８０．６７
～对标学习强度０．５２７０．４８８０．５５６０．５３６０．６７３０．６２３０．６１５０．５４５
～数字基础能力０．３５４０．３５１０．３５０．３６２０．７４０．７３４０．７５５０．７１７
～数字人才供给０．３６８０．３７９０．３９７０．４２７０．６８９０．７０９０．６４２０．６３４
～公共职业吸引力０．４４４０．４５４０．３９９０．４２６０．６３７０．６５１０．６３１０．６１８
注：～表示对应条件的非集
（二）条件组态分析
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