影响地方政府信息公开的因素——基于省域面板数据的动态QCA分析

张 放

(武汉大学政治与公共管理学院 武汉 430072)

0 引 言

信息公开作为实现善治的重要方式[1]，一直是政府治理研究的关注焦点。根据《中国政府透明度指数报告》，我国自2008年实施《政府信息公开条例》(以下简称《条例》)以来，虽整体取得长足进步，但地区差异仍旧明显。在实践初期，由于我国的信息公开是一场政府内部自我改革，相较西方国家以需求驱动为引擎，我国则以供给驱动为推力[2]。鉴于此，何以解释地方政府信息公开在时间纵轴的发展变化？为何地区间信息公开水平会有差异？以及实践至今，信息公开是否延续政府供给为主导？都是亟待解决的研究问题。

围绕信息公开，国内外学者积极展开探索。以此次研究问题为落脚点，文献脉络大抵生成“制度-行为-评估-影响因素”逻辑链条。信息公开作为一项法律制度，为公众获取公共信息提供重要保障[3]。而该制度地实行，成效与问题并存。一方面，信息公开能提高企业投资效率[4]，有效抑制腐败[5]，增强公众问责[6]。另一方面，也存在被动公开，滞后公开，碎片公开等问题[7-9]。为了更好地评估信息公开，各国学者基于本土实践情境，构建多维指标进行测量[9-11]。伴随评估结果出台，引发新的思考：是什么影响了信息公开水平？针对该问题，有学者通过回归分析，进行线性探索[12-14]。有学者通过组态分析，探究因素间的组合效应[15]。但以往研究中，线性回归聚焦单因素的“净效应”，忽视了因素之间的互动依赖。而相关组态分析，则以跨国比较为核心，未能立足我国本土情境，同时受限于截面数据，难以解释时间纵轴上的发展变化。我国幅员辽阔，各省发展水平参差不一，在信息公开层面，所能供给的资源禀赋存在差异。所以，如何准确把握地方政府信息公开的影响因素组合及协同效应，并因地制宜地提出与现实情境相匹配的改进策略，需要管理者仔细忖量。

由于政府生产信息的边际成本为零，且公共信息面向社会公开，满足萨缪尔森对公共物品的界定标准，即非竞争性与非排他性[16]，所以信息公开不仅是一项法律制度，一种政府行为，还是一类公共产品。基于此，本文尝试将信息公开置于公共物品视域，借鉴供求理论，构建“供给-需求”分析框架，以 2013-2020年的省级政府为案例，采用动态QCA，揭示时间纵轴上影响地方政府信息公开水平差异的因果机制。并结合使用单因素方差分析与Kruskal-Wallis秩和检验，探究省域间的组态偏好差异。通过以上分析，以期回答下列问题：在时间维度上，是否存在单个因素是影响地方政府信息公开水平的必要条件？哪些因素组合对地方政府信息公开水平的影响存在等效性？这些影响因素是否呈现时间效应？在空间维度上，组态的省域覆盖度是否呈现地区差异？在此基础上，本文可能贡献如下：一是在前人研究基础上，构建“供给-需求”影响因素组态分析框架，为相关实证研究提供参考。二是本研究在国内率先采用动态QCA分析方法，打破面板数据与QCA方法之间的壁垒，探索时间效应下的因果路径。三是通过采用单因素方差分析与Kruskal-Wallis秩和检验，考究组态的省域覆盖度差异，从空间维度揭示地区间的组态偏好差异。

1 文献综述与分析框架

1.1 相关研究进展

围绕信息公开，学者们主要从以下四个视角展开研究。

第一，制度视角。建立信息公开制度旨在保障公民知情权[17]。伴随社会发展，各国陆续出台相关法规制度[18]，为研究开展提供样本。Piotrowski对美国第二个开放政府行动计划进行分析，发现其62项承诺中，以内部透明为主[19]。Worthy基于跨国视野，把英国《信息自由法》与其他国家进行比较，发现加拿大、澳大利亚和新西兰的相关法案，在促进问责方面强于英国[20]。我国学者立足本土实践情境，指出《条例》涉及的义务主体呈现碎片化特征，与大数据时代要求整体化产生冲突[3]，以及相关配套制度，难以满足当下社会需求[21]。此外，由于制度并非一成不变，学者们的研究视角由静态拓展至动态。时间动态方面，有学者系统探究荷兰信息公开制度的历史发展脉络，并将其划分为四个阶段，分别为基础建立、后退中前进、稳定规则与拓展实践、发展信息获取[22]。空间动态方面，有学者以我国地方政府为样本，从政策扩散视角出发，通过实证分析，发现信息公开制度呈现明显邻近扩散效应与层级扩散效应[23]。

第二，行为视角。政府作为信息公开的执行主体，其实践问题与博弈行为受到学者们的广泛关注。Sáez-Martín等通过回归分析，探讨西班牙地方政府信息公开执行程度差异，发现人口较少的城市倾向于消极实践[24]。针对我国信息公开的实践问题，有学者认为政府存在主动公开力度不足，依申请公开阻力重重，公开信息随碎片化等问题[8, 21, 25]。也有学者认为存在宣传力度不足，财政资源紧缺等问题[26]。除此之外，政府并非孤立存在，其信息公开行为，会与多方主体博弈互动。同级政府之间，标杆效应作为核心要素，将有力推动彼此竞相模仿[27]。上下府际之间，上级政府通过采取惩罚措施、官媒舆论、标准控制驱动下级政府实行信息公开[28]。

第三，评估体系视角。从政府切入，不少学者围绕信息公开水平展开研究。Meijer等以英国为例，提出“政治-行政”二维评估框架，强调从机构弹性、遏制腐败等维度着手，但该框架仅提供方向指引[10]。Bearfield和Bowman参照美国著名政府绩效工程(Government Performance Project)所提出的衡量标准，从财务、人力、资产、行政四个维度对西班牙217个地方政府网站的信息透明度进行全面评估[29]。在我国，相关学者与机构也进行了诸多有益探索。王芳等人强调从信息公开的内容、方式、表达等7个方面进行评估[30]。此外，中国社会科学院法学研究所于2010年发布《中国地方政府透明度年度报告(2009)：以政府网站信息公开为视角》，其指标涵盖信息公开目录完善状况、依申请公开平台有效性等六大板块[31]，并在往后年份中不断微调指标，逐渐完善。从公众切入，Cucciniello以500个意大利公民为访谈样本，发现人们最关心的财政信息与服务供给信息相对较少，导致公众期待与信息公开产生内容错配[32]。

第四，影响因素视角。在研究方法层面，以传统回归分析为主,组态分析为辅。有国外学者运用多元回归，探讨环境、政治、制度三个维度，对巴西地方政府透明度的影响效应[12]。在我国，马亮以283个地级市为样本，通过回归分析，发现法制化进程、公民教育水平与政府信息公开呈现正相关[14]。阎波等运用创新影响因素理论，构建内外因分析框架，对省级政府面板数据进行回归分析，发现居民压力、环境压力等因素正向影响政府信息公开[33]。韩万渠基于行政自我规制理论，运用负二项回归模型，实证分析地级市面板数据，发现诉讼压力、行政级别等要素是影响信息公开的关键[13]。此外，也有学者专门针对环境信息公开的影响因素展开研究，认为经济发展水平、环保投入强度对公开环境信息具有促进作用[34]。在组态分析方面，有学者以50个国家为样本，从制度视角剖析导致信息公开政策失败的因素组合[15]。

综上，学者们从制度、行为、评估、影响因素四个方面，对政府信息公开进行积极探索，打下坚实的研究基础。但仍存在以下不足：一是基于规范性讨论的经验归因缺乏实证支撑。二是基于线性回归的实证归因聚焦单因素的“净效应”，忽略了信息公开的多元协同路径，难以提供差异化路径选择。三是虽已有学者采用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法，但并未基于我国本土实践情境，且受限于截面数据，难以从时间纵轴探索因素间的联动效应。鉴于此，如何从组态视角解释我国地方政府信息公开在时间轴上的变化趋势，仍需进一步探究。

1.2 分析框架

在既有的影响因素分析框架中，有学者将信息公开置于行为视域，主张构建内部推力、结构张力、外部拉力三维分析框架[13]。也有将信息公开置于制度视域，认为可以从经济资源、信息权利、公民社会等五个方面进行分析[15]。然而信息公开不仅是一种政府行为，一项法律制度，也是一类公共产品，因为其满足非竞争性与非排他性[16]。鉴于此，本文尝试将信息公开置于公共物品视域，并基于供求理论，构建“供给-需求”影响因素组态分析框架。

需要明确，本文所借鉴的供求理论并非特指某个理论观点，而是一系列基于供求视角的理论集合。其中对于供求关系的探讨，以及供求两端如何影响公共物品的研析，为本次分析框架提供理论支撑。供求关系方面，萨伊在《政治经济学概论》中进行系统阐述，认为供给创造需求，延承古典经济学重视供给的传统，对后人研究产生深远影响[35]。而凯恩斯则认为有效需求决定供给[36]。另外，马克思在《政治经济学批判导言》中也进行过相关论述，认为供给主导需求，但需求也会影响供给[37]。由此可知，不论供求双方谁占据主导地位，抑或相互制约，我们都能明确两方存在互动关系，满足QCA认为影响因素之间互相依赖的前提预设。但供求两端如何影响公共产品，仍需进一步考究。关于供求关系会影响商品价格，基本达成共识。然而信息公开属于公共物品，供求两端会产生什么样的影响？对此，虽然鲜有学者明确借鉴供求理论，并构建组态分析框架进行探讨，但其筛选影响因素的逻辑已被运用其中。Araujo和Tejedo-Romero着重探讨供给端因素对西班牙地方政府透明度的影响，通过回归分析，发现投票率、政治竞争对透明度水平有显著影响[38]。然而，该文章也存在不足，即缺少探索需求端的影响因素。Tavares和da Cruz以葡萄牙278个城市为样本，试图回答地方政府透明度水平主要受供给端驱动，还是被需求端主导。经过实证分析，发现供给端影响效应强于需求端[39]。综上，供求理论对于此次影响因素组态分析框架有两点较强的借鉴意义，分别是供求两端存在互动关系，以及两端各有因素对信息公开水平造成影响。但这些因素如何通过彼此间的依赖组合，实现影响结果的等效性，是前人少有涉猎的范围，亦是本研究想要丰富拓展的地方。鉴于此，本文在供求理论的基础上，结合我国地方政府信息公开实践情境，分别从供求两端甄选变量，构建“供给-需求”影响因素组态分析框架，如图1所示。

图1 “供给-需求”影响因素组态分析框架

1.2.1供给端

主要包括制度供给、财政供给、信息技术供给三个二级条件。信息公开制度旨在保障公民知情权[17]，并在国际实践中，促使多国政府主动披露信息[20]。我国自2008年实施《条例》以来，透过各类第三方评估报告，可以看到各级政府在信息公开方面获得不少成效[25]。也有学者通过实证分析，发现制度建设是影响信息公开水平的核心因素[13]。此外，财政资源为信息公开提供资金支持，让政府有财力可以投入到人才培养、技术建设、平台维护等方面。通常来说，财政资源越好的政府，信息公开水平越高[18]。随着社会发展，人们的信息获取方式开始被信息技术所改变[15]，从有形迈向无形，从被动接受到主动要求，让信息技术成为信息公开的重要驱动因素[22]，为政府提供强有力的工具支持。

1.2.2需求端

主要涵盖公众需求、社会需求、市场需求、环境需求四个二级条件。公众需求是促进信息公开的群体力量。一方面，有学者指出基于委托-代理模型，在问责制的应用场景下，公众需要获取必要信息以评估政府绩效[40]。另一方面，也有学者认为公众更多想获得与自己相关的信息[41]。社会需求是促进信息公开的第三方力量。非政府组织作为社会的重要组成部分，在与政府的互动中，成为推动信息公开的外部动力[42]。并且，Nguyen等以越南63个省为样本，通过回归分析，发现非政府组织与地方政府透明度息息相关[43]。市场需求是促进信息公开的经济力量。市场要素主要通过调节、刺激、监督等七个方面来左右政府信息公开，且变化敏锐，容易受到政治、社会等方面的影响[42]。环境需求是促进信息公开的突发力量。社会生活中的突发环境事件，往往不可预测，所引发的人员伤亡、经济损失会带来强烈的社会舆论效应，让公众不断拷问政府信息的公开水平[33]。

综上，在供给端与需求端两个一级条件下共涵盖七个二级条件，各要素并非彼此孤立，而是互相依赖，通过因素组合对信息公开水平产生影响。

2 研究方法与数据构建

2.1 动态QCA

传统QCA囿于理论与工具，大多滞于截面数据，难以探究时间纵向的组态效应。政府信息公开自2008年以来，步入快速发展通道，是发生在时间轴上的连续事件，单独的截面组态，并不足以阐释因果与时间的互动关系。因此，本研究采用动态QCA分析，参照国外学者García-Castro 和 Ario提出的相关理论及方法[44]，利用R语言软件打破面板数据与QCA之间的壁垒，探索时间效应下的组态关系，同时贯穿运用强化标准分析(ESA)，提高组态精度。不同于传统QCA，动态QCA将从组间(between)、组内(within)、汇总(pooled)三个维度进行测量，并使用一致性调整距离捕捉一致性在时间维度与案例维度的变化程度。

2.2 数据构建

2.2.1测量

政府信息公开水平。我国在2008年实施《条例》，并于2019年进行修订。《条例》对信息公开形式、公开内容、主动公开、依申请公开等方面进行详细规定，对于衡量信息公开水平，具有较强的权威性与参考性。鉴于此，本文选取中国社会科学院2013-2020年发布的《中国政府透明度指数报告》(后简称《报告》)中省级政府信息公开评估分数作为结果变量的测量指标。该评估体系以《条例》规定的维度为基础，并依据当年其他权威文件，如《政务公开工作要点》，灵活添加评估维度，微调指标权重，最后加权计算为0到100之间的评估分数。由于其评估指标随社会发展逐年微调，参照既有研究，对不同年份的结果变量进行Max-Min标准化处理，转化为0到1之间的标准分，保证在时间纵向上的可比对性[45]。此外，《报告》在2016年没有对省级政府进行单独评估，而是于2017年综合近两年表现，给予评估分数，因此本文把相对应年份的条件变量作均值处理，保证数据的一致性。

供给端。考虑到制度供给、财政供给、信息技术供给对政府信息公开的影响往往不能立竿见影，影响效应存在滞后性，所以相较结果变量前置一年，选用2012-2019年的相应数据。制度供给采用政府法条数进行测量，数据源于北大法宝公布的地方法规条例数量[13]；财政供给方面，参照马亮的测量方法，用人均财政预算收入进行测量[14]，数据来自《中国统计年鉴》；信息技术供给，则依据周宏仁等主编的《信息化蓝皮书》中各省份信息化水平指数进行测量，该指标体系从数字技术基础设施、信息产业经济发展、科技创新能力、教育与数字素养、数字内容与应用五个一级指标进行综合评测，并根据每年的实际情况酌情微调，能够全面反映省域间信息技术供给的动态变化差异。由于其指标随发展小幅调整，所以参照结果变量，对其采用Max-Min标准化处理。

需求端。由于公众与环境的需求对政府信息公开的影响具有较强的实时性，例如当某个地区公民依法申请信息公开或突然爆发环境事件，政府往往迫于压力，予以及时回应，所以两者数据年份与结果变量保持一致。反之，市场与社会的需求释放相对滞后，其数据年份前置一年处理。公众需求的测量，参照既有研究，往往与诉讼压力挂钩，数据通过中国裁判文书网检索获得，搜索关键词为政府名称与信息公开[13]；环境需求采用当年突发环境事件频次总数作为测量指标[33]，数据源于《中国统计年鉴》；社会需求以社会组织数量作为测量指标，数据来自于《中国民政统计年鉴》；市场需求则把樊纲等人主编的《中国分省份市场化指数报告》中市场化总指数评分作为测量指标，鉴于不同年份的测量指标随经济发展有微小差异，比照结果变量，使用Max-Min标准化法处理。

2.2.2校准

本文在现有理论及前人研究的基础上，对数据进行统一校准[46]，以便后续分析组内、组间及整体的一致性与覆盖度。根据本次变量的数值特点，采用直接校准法，将95%分位数、50%分位数、5%分位数设为校准锚点，分别代表完全隶属、交叉点、完全不隶属。具体校准结果，如表1所示。

表1 变量校准

3 数据分析与实证结果

3.1 单个条件的必要性分析

必要条件分析的判断标准是一致性水平高于0.9，则该条件变量可视为结果变量的必要条件[47]。在QCA面板数据分析中，当调整距离小于0.1时，汇总一致性精确度较高，可作为判断依据[44]。但当调整距离大于0.1时，需要研究者进一步探究其必要性。此次分析结果如表2所示，制度供给、信息技术供给、市场需求、社会需求、环境需求5个条件变量的调整距离均小于0.1，且汇总一致性均小于0.9，表明这些因素并非结果变量的必要条件。但是财政供给与公众需求中存在组间调整距离大于0.1的情况，需要进一步考察。通过分析相应变量的组间一致性与覆盖度(如表3所示)，有如下发现：第一，在情况a和情况b中，各年份的一致性水平均小于0.9，并不存在必要关系；第二，在情况c中，虽然2020年的一致性大于0.9，且覆盖度大于0.5，但通过绘制散点图发现其都集中右侧y轴，未通过必要条件检验[47]；第三，在情况d中，2011年一致性大于0.9，但覆盖度低于0.5，也不构成必要关系[47]。但值得注意，在情况c中，虽然公众需求并未构成结果变量的必要条件，但该因素已呈现明显时间效应，必要性逐年增加(如图2所示)。

表2 必要条件分析

表3 调整距离大于0.1的组间数据

图2 情况c组间一致性

该结果与前人相关研究结论形成呼应，都凸显了公众需求的重要性。但不同的是，此次研究结果从时间维度揭示了公众需求的变化趋势，弥补了相关不足。究其原因，可能是公民受教育程度不断提高，导致公共信息需求迅速攀升，加之信息技术持续发展，为公民提供强有力的工具支持。此外，虽然公众需求在2020年才迈过必要条件的判断阈值，但通过观察逐年增加的变化趋势，可预见其重要性将不断彰显。因此，地方政府在未来的信息公开实践中，需重点关注民众需求，动态捕捉需求变化。

3.2 条件组态的充分性分析

组态分析作为QCA方法的核心，旨在考察不同前因条件组合如何影响结果产生。判断标准是充分性的一致性水平，Schneider and Wagemann提出不得低于0.75[47]。基于前人研究，结合此次研究的具体情况，在真值表构建过程中，本文所选择的一致性阈值为0.9，频数阈值为2，PRI阈值为0.75[48]，最终涵盖198个案例。构建真值表后，进入强化标准分析，在反事实分析部分，先将矛盾简化假设排除，然后由于我国幅员辽阔，省域资源禀赋差异较大，前因条件对结果的作用难以统一判断，所以不进行方向预设，全部选择“存在或缺失”。最终得到增强型的简单解、中间解、复杂解。

本文以增强型中间解为主，辅助增强型简约解，找到核心与边缘条件。表4呈现了此次整体组态分析结果，一共包含四种组态，可进一步提炼为三种模型，即“单供给-多需求”模型、供求联动模型、需求驱动模型。

3.2.1汇总结果

通过表4可知，整体解的汇总一致性为0.887，大于0.75，且单个组态的组内调整距离与组间调整距离均低于0.1，表明汇总一致性具有较好解释力度，这四个组态可以视为高信息公开水平产生的充分条件。

表4 组态分析结果

在“单供给-多需求”模型中，单维供给与多维需求产生组态效应，共同影响信息公开水平。其中，组态1的供给端以信息技术供给为主，与市场需求、社会需求、环境需求共同影响结果。组态2的供给端以制度供给为核心，以财政供给缺席为边缘，联动公众需求、市场需求、社会需求构成高信息公开水平产生的充分条件组合。在供求联动模型中，供给端与需求端呈现相对均衡状态，都并非单维度发力，而是多维联动。通过组态3可以看到，供给端的制度供给、信息技术供给、财政供给，联同公众需求、市场需求推高政府信息公开水平。在需求驱动模型中，供给端影响力下降，主要是需求端推高政府信息公开水平。由组态4可知，当制度供给缺席时，公众需求、社会需求、市场需求作为核心条件，也能驱使信息公开水平提高。

通过比较组态2和3，可以进一步探究组态间的潜在替代关系。对于强制度供给省份，当同时面对较强的公众需求与市场需求时，弱财政供给与强社会需求构成的条件配置可以和强财政供给与强信息技术供给的条件组合相互替代。

综上，供求两端通过因素组合能“殊途同归”地实现高信息公开水平。该研究结果表明，在我国省域资源差异较大的实践情境下，各地可结合自身情况对症下药，实现因素联动，促进信息公开。另外，在四条路径的因素分布中，需求端占比较大，表明我国地方政府不再延续以供给为主导的传统模式，而开始转向以需求为驱动。但两种模式的优劣仍需进一步研究探明，因为完全以需求为驱动，则容易陷入被动公开的困境。

3.2.2组间结果

虽然4个组态的组间一致性调整距离都未大于0.1，表示不存在明显时间效应。但进一步考察其时间变化，发现4个组态的一致性水平于2013—2019年都在0.75以上波动，但在2020年集体呈现断崖下跌趋势(如图3所示)。其中组态2与组态3的一致性甚至低于0.75，分别为0.738、0.704。但这样的波动集中于2020年，并非随机分布，不属于良性偏差[44]。该组间分析结果，一方面弥补了过往截面组态在时间纵轴的不足，另一方面表明4个组态在2013-2019年之间具有较好的解释力度。至于为何在2020年集体下跌，可能由于当年新冠疫情爆发，作为突发公共卫生事件，成为推动地方政府信息公开的核心要素。相较之下，其他因素的解释力度难免下降。但由于组间调整距离小于0.1，并不会对整体解释力度产生影响，所以本次研究结果对于常态下的信息公开仍具有较强适用性。

图3 组间一致性变化

3.2.3组内结果

与组间一致性调整距离一样，组内一致性调整距离并未大于0.1，说明4个组态的解释力度在各省份间并未存在明显差异。在解释力度相差无几的情况下，考察组内覆盖度差异，可以反映各组态所能解释案例的地区分布情况。鉴于QCA还未开发专门针对该情况的测算指标，此部分采用单因素方差分析与Kruskal-Wallis秩和检验，探讨各组态在东、中、西部的覆盖度分布是否具有显著差异。其中，组态1不满足正态性检验，采用Kruskal-Wallis秩和检验。组态2和组态3满足正态性检验和方差齐性检验，采用单因素方差分析。组态4在正态性检验中，接近不满足边缘，则两种方法并用，进行双重检验。具体结果如表5、表6所示。

表5 Kruskal-Wallis秩和检验结果

表6 单因素方差分析结果

根据表5、表6可知，组态1、4所能解释的案例分布并未呈现显著的地区差异。其中,组态1所能解释案例包括广东、四川、湖南等省份。作为典型代表之一，广东省较早开始布局信息技术建设，于2001年出台《关于构建创新人才培养体系推动广东信息技术产业加快发展的建议》，强调从人才培养、产业发展等方面打造信息强省。历经多年发展，广东省取得良好建设成果。根据《信息化蓝皮书》相关数据显示，广东省信息化水平指数长期位居全国前列，为信息公开打下坚实技术基础。同时，作为改革开放排头兵，广东省市场化程度高，社会组织活跃，加之所处地理区位，突发环境事件较多。这些需求端因素联动信息技术供给，共同推高广东省信息公开水平。组态4所能解释省份包括河南、江苏、四川等。河南作为典型代表，在供给端相对薄弱的情况下，以需求驱动为核心。根据河南省统计局公布数据，截至2020年11月1日，河南常住人口达9930多万。在如此庞大的人口基数下，公众需求旺盛，社会组织较多，再加上河南突发环境事件频繁，让供给端三股力量汇聚，成为推动河南省信息公开水平提高的主要因素组合。

与以上两个组态不同，组态2、3所能解释案例的空间分布有显著地区差异。由表7可知：组态2对应的解释案例主要分布在中部地区，代表省份有湖南、江西、安徽。该组态在供给端以制度供给核心。以江西省为例，2012年印发全省信息公开工作要点通知，涵盖推进“三公”经费和行政经费公开、食品安全信息公开、保障性住房信息公开等8个方面的内容，以及打造信息公开机构和队伍建设。随着社会发展，江西省信息公开内容不断与时俱进，如2017年着力促进脱贫和社会救助信息公开，消费市场运行信息公开，强调以政务公开惠及民生、助力改革。同时，随着江西省市场化水平不断提高、社会组织不断增多、公众需求不断增长、共同推进信息公开水平提高。组态3能解释的案例主要集中在北京、上海、天津、浙江等东部沿海地区，这些省份的信息公开水平受供求两端多因素联合驱动。例如，财政资源方面，东部地区经济发达，人均财政收入长期位居全国前列，能为信息公开提供资金支持。信息技术方面，根据《信息化蓝皮书》的相关数据，东部沿海地区的信息化指数水平，高于全国平均。此外，东部地区作为改革开放先行之地，市场化程度与人均受教育程度都高于其他地区，这也导致市场需求与公众需求相对旺盛。

表7 地区组态覆盖度均值

整体来看，东中西部存在一定的组态偏好差异，部分东部省份为“供求联动”，而部分中西部省份则依赖需求推动。在供给端三个因素中，制度供给属于地方政府主观可控条件，且能够有效克服客观资源限制，所以部分中西部省份可效仿江西，出台一系列配套制度，提高信息公开水平。此外，应警惕纯粹依赖需求推动，长此以往，容易出现被动公开、滞后公开等问题。虽然“条条大路”通罗马，面对高信息公开水平的结果，有多条路径可以实现，但各路径所带来的潜在问题，仍值得管理者和研究者深入思考。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文运用动态QCA研究方法，以我国31个省级政府为案例，探究供求两端影响因素对政府信息公开水平的协同影响效应，揭示了2013-2020年间影响我国省级政府信息公开水平的核心影响因素及彼此间的互动关系。主要研究结论包括：第一，供求两端并没有单个条件成为高信息公开水平的必要条件，但公众需求的必要性逐年递增，呈现明显时间效应。究其原因，可能是人们受教育程度不断提高，再加上信息技术发展，致使公众需求节节攀升，必要性逐渐凸显。第二，在条件组合的充分性分析中，主要有4条构成路径，可提炼为3个模型。其一为“单供给-多需求”模型，特点是供给端以单因素为核心条件，联同多个需求端因素，共同促进信息公开。其二是供求联动模型，强调通过供求两端的多因素组合，联动推高信息公开水平。其三是需求驱动模型，在供给端薄弱的情况下，依赖需求端的因素组合效应，实现高信息公开水平。第三，虽然汇总一致性在时序上的变化并未呈现时间效应，但四条组态的一致性在2020年呈现集体下降。可能是因为2020年新冠疫情爆发，成为另一个促使政府信息公开的核心因素，导致其他因素的解释力度下降。第四，通过单因素方差分析与Kruskal-Wallis秩和检验，发现组态2与组态3的组内覆盖度存在明显地区差异。其中组态2所能解释的案例更多分布在中部地区，而能被组态3解释的案例则更多分布在东部地区。

4.2 理论贡献

本文的理论贡献主要为以下两个方面：第一，将政府信息公开问题研究从制度、行为等视角，转向基于公共产品的供需联动视角。本文在既有研究基础上，借鉴供求理论，结合我国实践情境，构建“供给-需求”影响因素组态分析框架，涵盖两个一级条件，七个二级条件。该分析框架从供给端与需求端探究影响因素间的联动匹配关系，揭示信息公开背后的复杂因果关系，有助于从供求视角理解我国地方政府信息公开的推动因素。第二，首次将动态QCA研究方法运用到信息公开问题研究中，探索纵向时间维度下的组态效应。以往相关研究主要存在两点局限：一是大多运用回归分析，忽视了因果间的依赖关系。二是对QCA方法的运用受限于截面数据，且集中关注一致性，疏略对覆盖度的探索。本文运用动态QCA，分析时间维度下，我国地方政府信息公开水平驱动因素。同时结合单因素方差分析与Kruskal-Wallis秩和检验，探究不同组态的省域覆盖度差异。

4.3 实践启示

本次研究结果能为地方政府带来以下几点启示：第一，供求两端存在联动影响，表明信息公开驱动机制多元，地方政府可根据自身境况，探索适合自己的发展道路，但同时需注意不同路径可能带来的潜在影响；第二，通过观察四条路径，发现都有需求端因素作为核心条件，表明地方政府信息公开不再延续初期以政府供给为主导。但部分地区需警惕过度依赖需求主导，如果信息公开如果长期仅被需求驱动，则会存在信息滞后等系列问题。第三，制度供给在两个组态中均为核心因素，对信息公开具有较强驱动力，也是地方政府较好着手的地方。部分省份可在新修订《条例》指导下，加强制度配套建设，规范公开程序，健全工作规章。

4.4 研究局限及展望

本研究仍有局限。首先，本次影响因素从供求视角进行筛选，虽包含较多已被检验的变量，但仍有漏失。此次分析框架受限于数据的可获取性，并未包括来自个体领导层面的影响因素，以及突发公共卫生事件频次。其次，本研究采用二手公开数据，仅从宏观层面进行探讨。未来需要进一步结合质性访谈、参与观察，从微观层面揭开信息公开背后的影响机制。最后，本文仅关注省级政府，研究结论是否能够拓展至省级以下层面，仍需进一步探索。