政务服务数字化发展影响因素与交叠效应分析——基于31个省级政府的质性比较分析(QCA)

邹树彬 郑丽娜

(深圳大学 管理学院，广东 深圳 518060)

网络信息技术的快速发展，为政府管理与公共服务提供了新的方法与路径，互联网连接着公共部门与公民、社会，以及部门之间的数字接口，实现政府治理从单向管理到双向互动、单方主导到社会各主体协同治理的转型发展。自2016年起，国务院相继发布《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》《“互联网+政务服务”技术体系建设指南》《关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设的指导意见》等重要文件，积极推动了电子政务服务的发展，并且随着移动互联网政务服务方式的变革，各级政府也在加快电子政务服务平台的创新建设，以满足高效、便捷的公共服务需求。

尽管政府治理数字化转型发展迅猛，各级政府的电子政务建设劲头十足，但是相关的电子政务发展调查报告显示，我国各级电子政务仍然存在服务内容不全面、处理不及时、数据壁垒未打破、网站维护不到位、信息存储不安全等突出问题。同时区域之间的电子政务发展水平差异巨大，根据最新的省级政府电子政务能力评估报告来看，排名最前的广东(94.63)和最后的新疆(61.23)相差33.4分，虽然东部沿海地区整体水平高于中部和西部地区，但是也有部分中西部地区省份电子政务水平较高，如贵州省和安徽省分别排名第4和第6。为什么各地区的电子政务发展水平会出现巨大差异？是什么因素影响着各地区的电子政务发展水平？探讨影响电子政务发展水平的主要因素，厘清各个因素和不同因素组合在不同地区的影响程度，可以为推进各地电子政务发展提供参考的实际依据。

一、文献回顾

基于对电子政务创新发展、影响因素等文献分析发现，当前对于影响电子政务发展的逻辑及原因探究仍然十分分散。

一部分学者从供给角度出发研究提供电子政务的公共部门及其产品对于电子政务发展水平的影响因素。有学者从服务接触理论出发，得出电子政务知识服务的可获取性、平等性是用户对于电子政务服务最重要的评价标准[1]。Busaidy和Weerakkody在对阿曼三个公共机构的电子政务进行定量调查中发现，信息技术员工的能力、公共机构信息交互的程度以及私营机构和公共机构的关系都会成为电子政务发展实施的重大影响因素[2]。McNeal、Tolbert和Mossberger在对美国50个州的实证研究中发现，行政机构的组织形式对于更好地实现电子政务中信息的整合利用具有决定性的作用[3]。Arduini、Denni和Lucchese对4471个意大利城市的电子政务发展的调查数据也得出相同的结论，即公共行政部门的内部能力决定了电子政务的开展[4]。我国学者王法硕在对上海某镇的电子政务服务实施进行实证研究时发现，电子政务服务的创新团队建设、与私营机构合作、创新服务产品、宣传、声誉等方面会促进电子政务水平的创新发展[5]。综上可以看出，在电子政务服务过程中，政府的内部能力以及提供给用户的信息服务数量与质量乃是影响电子政务服务水平的关键因素。

部分学者认为，影响电子政务发展水平的重要因素取决于能够反映最终用户特征的具体因素，首先是人口结构，其次是用户的受教育水平[6]，Ndou等学者研究发现信息素养是发展中国家部署和实施电子政务计划的软资源和关键资源[7]，并且发展电子政务服务应该重点关注减少数字鸿沟。Carter和Belanger在研究电子政务采用时将技术素养和信息素养作为两个不同的技能集[8]。Asmi则进一步从信息素养的微观层面出发，强调理解“定义信息需求”以及个体的学习、吸收并转化成数字公民的能力[9]。Wu和Bauer在对中国省级政府的实证分析以及杨杨等人在对327个中国城市政府网站绩效分析中也得出，尽管中央政府对各级政府的电子政务发展提供了强有力的指导，但仍然存在明显的区域差异，造成此种差异的原因之一就是所在地区的平均受教育水平[10][11]。另外能够反映最终用户特征的因素包括地区公众的收入水平和需求规模，不同学者采用了人均财政收入、人均GDP和人均可支配收入等各种指标，都得出相同的正相关结论，即收入越高的地区，电子政务发展水平越高[12][13]。

另有一些学者从整个供应和需求的外部环境角度出发，认为互联网的普及、移动终端的增加让公民更易于实现对于电子政务“接触—接纳—操作—信任”的整个过程。同时信息通信技术、平台搭建、配套科技发展水平更是电子政务发展的基石。马亮结合政策创新扩散理论对中国地方政府的电子政务进行的研究发现，府际竞争、府际学习的区域扩散效应和自上而下的压力传导是电子政务发展的重要影响因素[14]。张旭对283个设区市的法院微博平台进行实证研究发现了相同的结果，即邻近地区以及上级机构是影响法院微博政务服务发展的重要因素[15]。

综合上述国内外学者的研究可以看出，从整个电子政务服务的供应到传递至真正的用户体验中，影响因素非常广泛，而且存在相互交叉和并发关系。以往研究在研究内容上多停留在对各类因素与电子政务发展进行单方面的关联分析，在研究视角上多从创新扩散的角度出发，研究方法多是定量的回归分析或者单纯的案例分析。本文使用定性比较分析方法，探讨影响各省级政府电子政务发展水平的相关条件组合，厘清各项条件在不同地区的影响程度，从中探讨推进电子政务发展的动力和路径。

二、研究设计

(一)分析方法

本文使用模糊集质性比较分析(Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis,FS-QCA)方法。质性比较分析方法补充了Arend Lijphart关于大、中、小不同规模数量样本研究的方法选择①，也进一步回应了Gary King、Robert Keohan和Sidney Verba在Designing Social Inquiry:Scientific Inference in Qualitative Research一书中对于将定量分析与定性分析相耦合的预想。质性比较分析(QCA)方法包含清晰集质性比较分析(CS-QCA)、多值质性比较分析(MV-QCA)和模糊集质性比较分析(FS-QCA)三种，其最基本原理在于比较法、质性分析、集合论和布尔代数四大方面。首先，传统的比较方法通常基于最大相似性(MSSD)和最大差异性(MDSD)，但是这个方法只能处理较少的样本，且无法进行多重并发因果关系的解释。其次，QCA加入了一定的量化逻辑，却强调研究者对于研究样本的高度熟悉，能够采用丰富的研究资料来与研究样本对话。再次，QCA的集合论特征在于对变量进行隶属或隶属度的操作②。最后，质性比较分析基于布尔代数法则，同时关注不同因素的平行和交叠效应，即在单个因素的影响效应基础上，布尔代数法则可以进一步对多重并发因果关系进行探索。

通过对质性比较分析方法(QCA)基本原理和特征的梳理，QCA用布尔最小化的方式归纳相关的因果逻辑，为研究者在定量和定性之间提供了更加稳健的选择。本研究提取的电子政务发展水平、科技、市场化、教育和收入五个变量无法用0/1划分，因此，本文运用模糊集质性比较分析方法(FS-QCA)，通过设定完全隶属(0)、交叉点(0.5)和完全不隶属(1)三个锚点，经校准程序使每个变量在0-1之间获得相应的隶属分数，建立连续得分与模糊集隶属间的关系[18]。再通过建立模糊子集和真值表之间的关系，进行布尔最小化运算，得出相应的影响因素条件组合。具体操作通过TOSMANA2.0软件完成。

(二)数据来源

本文研究的数据均为二手统计数据，自《中国统计年鉴》《中国互联网发展状况统计报告》《中国电子政务发展调查报告》和各省级政府的统计年鉴获取，同时与相关网站、研究报告和政府文件等资料进行比对，以保证数据的准确度。

(三)变量选择、测量与阈值

在公共服务的供给关系中，政府常常被认为是供给方，社会与公民是需求方。在本文研究视角下，从供给角度出发，政府对于电子政务服务的相关建设投入即为显性供给，同时，政府对于自身定位以及与私人市场的互动关系可以视作政府的隐性供给，因为市场化将政府的权力下放，拓宽和缩短公共服务的供给渠道。从需求角度出发，电子政务服务的消费者对于电子政务的接纳程度和使用深度首先取决于消费者的个人信息素养，在此选用能够反映电子政务服务受众具体特征的教育水平和收入状况作为假设影响因素。

正如前文介绍QCA方法原理时所说，FS-QCA的运用关键在于将测量出的变量转为集合隶属，即“校准”过程。这个过程我们需要根据理论或实际的知识来设定“1”(完全隶属)、“0.5”(交叉点)和“0”(完全不隶属)3个锚点。比如，Misangyi和Acharya (2014) 基于公司章程设定的投票标准作为锚点依据[19]，在缺乏相关知识来指导锚点阈值时，Fiss则基于描述性统计将最大值、中值、最小值作为阈值标准点[20]，Crilly也根据变量的方差分布进行阈值确定[21]。另外，利用问卷量表进行变量数据收集的研究可以基于量表本身的刻度进行锚点阈值，比如5分法的李克特量表中，“1”“3”“5”可以进行“0”“0.5”“1”的对应，当然，研究者可以根据样本实际测量的分布情况进行调整。综合而言，研究者需要根据具体情况选择稳健的锚点阈值，基于赋予变量以意义或者诠释性的原则，对于不同变量锚点的标准也会不同[22]。因此，所有收集的变量的阈值既包括数据来源文件对数据的标准划分，例如结果变量“电子政务服务水平”的及格线为60分，满分为100分，则60和100成为本研究的完全不隶属和完全隶属的临界值；也包括来源于其他文献研究经验得来的锚点阈值，例如本文所有的交叉点都取变量分布的中位数(中值)，但这也是基于统计学对中位数稳定性的考量。

1.结果变量:电子政务服务水平

结果变量为省级政府电子政务发展水平，数据截取自国家电子政务研究中心2015年至2018年统计的《省级政府网上政务服务能力评估调查报告》，取平均值，编码为Outcome。选择省级政府而不是更高的层面是因为国内外学者对于该层次的研究颇多，更低层次的市或县级层次则会产生大量的样本，对于区域的特征解释力度较小。基于以上原因，本文选择除港澳台之外的31个省级政府作为研究样本。在锚点阈值上，电子政务评价分数<60 为完全不隶属，取值为“0”；电子政务评价分数=中位数82.27为交叉点，取值为“0.5”；电子政务评价分数≥100则为完全隶属，取值为“1”。

2.条件变量：科技

科技因素是电子政务发展的技术保障和基石，本文选用政府一般财政支出中的信息科技支出占比为该变量的测量数据，因为科技投入因素影响的滞后性，故取2014-2017年平均值，编码为Technology。在锚点阈值上，信息科技支出占比≤0为完全不隶属，取值为“0”；信息科技支出占比=中位数1.37为交叉点，取值为“0.5”；信息科技支出占比≥5为完全隶属，取值为“1”。

3.条件变量：市场化

市场化因素包括政府与市场关系、市场发展成熟度等关于市场化进程的评价，因为市场化因素对于电子政务发展影响的滞后性且为两年一统计，故取2014和2016年平均值，编码为Market。文中关于市场化的数据来源于樊纲、王小鲁、胡李鹏编写的《中国分省份市场化指数报告(2018)》，该指数使用基本相同的指标体系对各地区的市场化进程进行持续的测度，采用客观指标衡量各省、自治区、直辖市市场化改革的深度和广度，基本避免了主观评价[23]。市场化指数≤0为完全不隶属，取值为“0”；市场化指数=中位数6.8为交叉点，取值为“0.5”；市场化指数≥10为完全隶属，取值为“1”。

4.条件变量：教育

教育因素通过识字率来衡量，选用国家官方统计的15岁以上识字人口占总人口比例来测量，取2014-2017年平均值，编码为Education。15岁以上识字人口占总人口比例<50为完全不隶属，取值为“0”；15岁以上识字人口占总人口比例=中位数95.1为交叉点，取值为“0.5”；15岁以上识字人口占总人口比例≥100为完全隶属，取值为“1”。

5.条件变量：收入

收入因素用来衡量所在地区公民的经济条件，选用国家官方统计的人均可支配收入来测量，因为收入产生的消费等有滞后性，本文选择后推一年即2014-2017年的平均值进行运算，编码为Income。人均可支配收入(元)≤最低人均保障收入15000为完全不隶属，取值为“0”；人均可支配收入(元)=中位数19328.08为交叉点，取值为“0.5”；人均可支配收入(元)≥全国平均人均收入39251为完全隶属，取值为“1”。

我们选择构建模糊子集的四个条件(科技、市场化、识字率和收入状况)，充分保证了整个分析的有限多样性，这样条件组合控制在案例的数量之内(24=16<31个案例数)，可以得出较好的规律性结论，而不是沦为单个的案例分析(见表1、表2)。

表1 变量与数据说明

表2 变量锚点阈值说明表

三、分析过程与结果

(一)构建模糊子集与真值表的对应关系

将原始数据经过模糊集的锚点阈值校准之后，软件自动得出原始的数据矩阵(原始变量和模糊集隶属分数)，进而软件运行得出相关分析数据，从数据可以看出，存在8种组态对于结果变量产生了影响，共解释了27个案例，同时仍有8种组态是没有对应案例的逻辑余项。在这里为了得出影响政府电子政务水平高低的路径，我们建立了模糊子集与真值表的联系，即基于作为结果为1的子集的一致性分数，设定一个临界值0.9(该临界越高，子集的不一致性越低，结论越稳健)，使高于0.9的编码为结果=1，否则结果=0(见表3，表4)。

表3 原始变量和模糊集隶属分数

表4 模糊集与真值表的对应关系表

(二)布尔最小化

1.最小化[1]组态(没有“逻辑余项”)

首先，我们要求软件最小化[1]组态，而不包括一些未观察到的案例(即没有逻辑余项)。得到以下最小公式：

Technology{1} *Market{1} *Income{1}+

Technology{1} *Education{0}*Income{0}+Technology{0} * Education{1} * Income{1}

(江苏、浙江、福建、山东、湖北+北京、天津、辽宁、上海、广东，安徽、河南+贵州、宁夏，湖南、重庆+吉林、 海南)

(1)

2.最小化[0]组态(没有“逻辑余项”)

我们执行完全相同的过程，这次最小化结果为[0]的组态。不包括一些未观察的案例(即没有逻辑余项)，得到的最小公式如下：

Technology{0} * Market{0} * Income{0}

(河北，山西，黑龙江，广西，新疆+云南，西藏，甘肃，青海)

(2)

从公式(1)式和(2)式以及真值表可以看出，在16个潜在组态(=24,有4个条件)中，只有8个与观察到的案例相对应，因此，还存在8个“逻辑余项”可以使用软件产生更简约的最小公式。

3.最小化[1]组态(纳入“逻辑余项”)

Technology{1}+Income{1}

(江苏，浙江，福建，山东，湖北+

安徽，河南+贵州，宁夏+北京，天津，

辽宁，上海，广东) (江苏，浙江，福建，

山东，湖北+湖南，重庆+北京，天津，

辽宁，上海，广东+吉林，海南)

(3)

这个公式读作：高水平科技投入或者高水平收入，导致高水平的电子政务服务。将它和(1)相比较，已经产生了一个更加简约的解。在整个简化的过程中，我们纳入了其中6个逻辑余项：

这些简化的假设也可以从维恩图可视化，在图1中，最小公式由水平条纹表示，该区域包括原本结果为[1]的解和6个逻辑余项(如图1)。

4.最小化[0]组态(纳入“逻辑余项”)

Technology{0}Income{0}

(河北，山西，黑龙江，广西，新疆+云南，西藏，甘肃，青海)

(4)

这个公式读作：低水平的科技投入和低水平的收入，导致的低水平的电子政务服务。将它和(2)式相比较，已经产生了一个更加简约的解。在整个简化的过程中，我们纳入了其中2个逻辑余项：

这些简化的假设也可以从维恩图可视化，在图2中，最小公式由水平条纹表示，该区域包括原本结果为[0]的解和2个逻辑余项(如图2)。

将本段移至图前在纳入“逻辑余项”的操作中，最小化[1]的结果：Technology{1}+Income{1}和最小化[0]的结果：Technology{0}Income{0}是完美的逻辑互补。

四、结论与讨论

根据上文纳入“逻辑余项”的最小化公式可以看出影响电子政务发展水平的要素为科技投入和人均可支配收入，与已有研究具有相同的结论。但是针对中国地域广泛、差异明显的特点，单纯用科技和收入两个因素来全面概括稍显笼统。因此，本文从未纳入“逻辑余项”的结果出发，探讨几类具有典型代表性的影响电子政务发展水平的组态。

(一)供需互推型电子政务发展

第一条路径包含三个条件：高科技投入、高市场化水平和高收入水平，该路径对应的实际案例是江苏、浙江、福建、 山东、湖北、北京、 天津、辽宁、上海和广东。这些省份几乎都是东部及沿海发达地区，整体经济发展和现代化水平都处在平均水平之上。在这个条件组合中，可以看到识字率并未被纳入并发关系当中，并不是说地区的受教育水平对于结果变量电子政务发展水平没有影响，只是在分析中，影响以上10个最佳案例的解释力度最佳的是科技投入、市场化水平和收入。在东部及沿海地区，是接收和响应国家关于电子“互联网+政务服务”、移动政务和大数据应用的先行区。这些地区整个市场化程度高，经济发展水平高，在人才引进、技术发展等方面具有得天独厚的优势，该地区公民的平均收入水平高，公民生活富足，需求也更加的多样化和个性化。同时与其他国家和地区、企业、社会组织和个人的接触密切，但是缺乏可供多元利益主体进行信息交换和协作的机制，是电子政务发展的最大挑战[24]。因此，政府在个人和集体需求的拉力中，需转变政府职能，引进社会组织以及地方三方平台，增进电子政务的公共服务能力。

(二)主动型电子政务发展

第二条路径包含三个条件：高科技投入、低识字率和低收入水平，该路径所对应的实际案例是安徽、河南、贵州和宁夏。这四个省份都属于欠发达地区，城市化以及经济发展等现代化程度都整体较低，但是其电子政务服务水平在全国仍然排在中上水平，最主要的原因是这些地区主动地把握住了大数据发展的机遇，在信息技术等科学技术中加大投入，着力提升科技创新能力。

以其中的贵州省为例，虽然与广东、上海、京津地区经济和现代化水平不在同一个水平线上，但却依靠主动探索的精神，率先加入大数据发展的冲锋队，依托大数据产业实现非发达地区发展的弯道超车，从获批中国首个大数据综合试验区，建成中国首个省级政府数据集聚、共享、开放的系统平台，设立全球首个大数据交易所甚至运行首个国家大数据工程实验室，整个大数据产业蓬勃发展，为电子政务的发展奠定了基石，不断优化平台服务，推进电子政务服务的纵深发展。安徽、河南和宁夏也不例外，省政府高度重视电子政务的发展，高度对接国家层面提出的一体化网上政务服务平台实施方案，结合当地实际情况，加大技术投入，在2018年的移动政务服务报告中，“皖事通”万事一点通成为安徽省特色电子政务品牌。科技的创新发展应用使得省级政府的服务平台能够加快与上下级政务服务平台的对接，达成安全、规范和高效的信息传递共享。

(三)被动型电子政务发展

第三条路径包括三个条件：低科技投入、高识字率和高收入水平。该路径对应的实际案例有湖南、重庆、吉林和海南四个省份。这一路径完美地体现了电子政务的被动性发展。由于社会的经济发展，公民的受教育水平提高，整体的信息素养提升，对于政务服务的要求突破了传统的办一件事跑多部门、各部门口径不一致的传统公共服务困境。同时湖南、海南和重庆分别在2019年4月、5月和6月才响应国家关于推进全省一体化在线政务平台建设实施的方案，整合包括教育、医疗、就业、工商、税务等方面的在线服务。从收入的增长率来看，本路径所对应的案例收入增长率在过去4年的电子政务发展关键期均超过25%，因此，公民生活水平的提高，外化为对于产品和服务质量的消费需求的提升，因此政府在科技投入较低的发展态势下，公民的受教育水平和收入水平成为推进电子政务发展的重要拉力。

综合上述三条路径的分析，从各个样本案例出发，可以看到电子政务的发展是趋势，也是必然，但电子政务的发展仍然存在诸多困境和信任危机。因此，在把电子政务当成政府治理变革工具的同时，应该利用信息通信技术来发展和强化民众一直追寻的东西，比如权力的透明、更高程度的民主和更广更深的公民参与。使一个国家或地区更有弹性来反对官僚主义，通过内部的相互操作来创接与公民、社会的端口，同时也保证内部权力分离[25]，相互交换信息同时谨慎权力的集合，在满足社会和公民的多样化需求的同时，不断探索并基于供需理论对政务服务数字化的影响因素为公共服务相关研究提供新的视角，为电子政务发展较低水平地区提供一个参考，充分发挥该地区发展电子政务服务的资源禀赋，提高电子政务服务能力，也进一步推进地方政府治理能力现代化发展。

可以看到，尽管我国各地电子政务发展水平参差不齐，利用定性比较分析可以初步探索出相应的具有较高覆盖度的解释路径，但是本研究因为只从供应和需求双方的角度出发，并且由于QCA分析方法需要保证有限多样性，避免沦为单个的案例分析而降低整个研究的理论价值，所以只提取了科技投入、市场化水平、教育和收入四个因素，缺乏对更多因素的纳入分析。后续的研究可以采用不同层面的研究样本，在影响因素提取时建立多级指标，使因素分析更加全面。

注释：

①Arend Lijphart认为，样本数量较大的研究可以运用统计学的方法，样本数量较小的研究更适合比较方法，但是没有说明样本数量中等的研究应该如何选择方法。

②最初，清晰集质性比较分析方法对每个变量都是1/0划分：1代表发生或存在，用大写字母表示，0代表不发生或不存在，用小写字母或者～表示。清晰集比较适合分析那些可以直接明确地进行二元划分的概念，例如有和没有、男性和女性，在编码时都可以清晰地被判定为1或0。多值集质性比较分析与清晰集的原理相同，只不过是对条件变量的赋值，在0和1两种变量的基础上进一步扩展，将其赋值为0、1、2、3等更多的数值。这种多值的方法实际上类似于量化研究中的定类变量。但是在更多时候，一些概念在编码处理过程中，常常既不能完全归为1，也不能完全归为0，而是处于一种中间状态。基于这一现实，QCA方法又发展演化出模糊集的质性比较方法，引入了隶属度的概念。即先确定完全隶属(1)、交叉点(0.5)和完全不隶属(0)的锚点，对于所有数据进行校准，得出相应的隶属分数，这并不是简单机械的排序从大到小，而是依据实际与理论知识建立相关隶属度。然后，再运用模糊集合的算法进行隶属度值的计算。