地方数字化政务服务能力的差异性分析——基于“资源－动力”模型的混合实证研究

顾平安，张 强

一、问题的提出

作为政府治理的重要场域，加快推进政务服务数字化转型、不断提高数字化政务服务能力，是适应新一轮科技革命和政府变革趋势的必然要求，也是创新政府治理理念、优化政府服务模式、推进政府治理现代化的重要举措。党的十八大以来，党中央、国务院高度重视数字技术在政府管理服务中的广泛应用，先后出台了《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》《关于加强数字政府建设的指导意见》《关于依托全国一体化政务服务平台建立政务服务效能提升常态化工作机制的意见》等一系列重要文件，全面部署以数字化驱动治理方式变革和服务能力提升，我国政务服务数字化转型进入发展的快车道。

但是，囿于基础资源条件、发展环境等因素的影响，我国地方政府的数字化政务服务能力存在明显差异，有的地区已经进入巩固提升的高水平阶段，有的地区却相对滞后。《省级政府和重点城市一体化政务服务能力调查评估报告（2022）》显示，区域发展不平衡的问题在政府数字化改革进程中仍未得到有效解决，数字化政务服务能力“东强西弱、南强北弱”的情况长期存在，与政府治理现代化要求存在着较大差距。［1］如何从学理层面对数字化政务服务能力的地方性差异进行解释，发现其背后的影响因素及复杂机制，是当前政务服务数字化转型面临的一项重要课题。笔者基于“资源－动力”模型，以31个省级政府数字化政务服务能力为研究对象，综合运用回归分析、模糊集定性比较分析和案例分析的混合式研究方法，对这一问题进行理论揭示。

二、文献回顾

地方政府数字化政务服务能力差异性产生的因果机制是政务服务数字化转型场景下技术应用与组织绩效关系的典型议题。哪些因素导致了数字化政务服务能力地方性差异的产生，这些因素又是如何影响数字技术在政务服务中的应用？早期的研究观点认为，政府服务能力的提升与信息技术的应用呈显著的正相关。如果政府组织采用了信息技术，服务绩效就会随之提高。［2］这些研究成果侧重于描述技术应用与治理效能之间的线性关系，对技术应用所处的复杂组织环境及制度安排等情境因素欠缺考量。随着技术应用不断拓展以及研究深入，学者们逐步认识到，技术赋能的作用机制必须建立在一定的制度基础与发展环境之上［3］，进而将制度要素和环境要素引入到技术与组织的互动机制中来，用以解释信息技术在外界环境及内在制度约束下无法带来高绩效的“黑箱”，并发展出“技术－组织－环境”［4］“社会－技术”［5］“需求－压力－支持”［6］等分析框架。另外，还有学者关注到了组织结构和制度安排背后不同行动者的互动策略对治理效能所带来的影响［7］。现阶段，学者们在技术应用与治理效能的关系议题上已经达成了一种共识，即将数字技术“迁移”到政府领域并不代表着数字化转型的成功，也并不必然带来政府服务能力的提升，单纯的技术决定论只是一种“虚拟的美丽”［8］。

上述研究成果为理解数字化政务服务能力地方性差异提供了理论参考，但仍有可以继续探讨的问题。一方面，在已有的理论分析框架中，影响数字化政务服务能力的主要因素选取因研究者的知识背景和理论视角不同而存在差异，尚未形成具有说服力的研究成果；另一方面，在实证分析方法应用上，既有的研究或是验证单一因素的净效应，或是采用定性比较分析法进行条件组态分析，研究方法的单一性导致对地方数字化政务服务能力地方性差异的因果链条识别不足，进而影响数字化政务服务能力复杂因果机制的研究深度和结论解释力。

三、理论视角与模型构建

实践表明，与其他社会现象因果机制的普遍面向相同，地方数字化政务服务能力的差异也是组织内外部多重因素的共同作用的结果。从内部视角来看，政府内部资源禀赋是数字化政务服务能力建设的基础条件和关键要素，决定地方数字化政务服务能力建设的初始条件；从外部视角来看，地方政府承受的外源性动力也在不断调适着地方数字化政务服务能力的发展进程。政府内部资源禀赋和外源性动力相互作用、交叠效应，共同形塑了数字化政务服务能力的地方性差异。基于此，本文建构了一个整合性的“资源－动力”分析模型。

（一）内部资源禀赋：数字化政务服务能力建设的基本前提

资源基础理论认为，组织是各种资源的集合体，组织之间的绩效差异是持有资源不同的结果［9］，资源禀赋的异质性直接导致组织间绩效水平的差异［10］。回归到本文议题，学者们虽然在理解数字化政务服务能力影响因素这一问题上的切入点和侧重点各有不同，但在政府拥有的资源禀赋是核心条件这一观点上达成了共识［11］。资源基础理论可以把地方政府的资源异质性与数字化政务服务能力的地方性差异有机联系起来，资源差异决定了地方数字化政务服务能力建设初始条件的优劣，有效政府资源的投入是实现政务服务数字化转型和数字化服务能力提升的重要因素。

资源类型复杂多样，不同组织发展所依赖的资源要素各有差异，同一组织在不同发展时期所依赖的资源要素也不尽相同。资源基础理论虽然为理解组织绩效差异提供了可靠的理论视角，但是对组织资源的界定和分类等问题上却进行了留白。TOE框架将影响技术应用效果的因素分为技术、组织和环境三类条件［12］，从资源视角来看，这三类条件同样也代表着三种资源，即技术资源、组织资源与环境资源。当然，任何理论或框架的应用都要基于特定的研究情境，数字化政务服务作为数字时代技术赋能政府治理的典型创新，无论是资源基础理论还是TOE框架，都不能采用简单的“拿来主义”，而要根据时代情境进行适应性调整。数字时代，数据已经成为与土地、劳动、资本、技术等传统要素并列的新型生产要素［13］，是数字化政务服务发展所依赖的重要资源和创新引擎。因此，本文将数据作为新型的政府资源，把影响数字化政务服务能力的资源条件拓展为技术资源、组织资源、环境资源和数据资源四类。

（二）外源性动力：调适数字化政务服务能力的发展进程

除内部资源禀赋之外，地方政府数字化服务能力建设还受到外源性动力的影响，其承受的来自各方的外部动力不断调适着政务服务数字化转型的发展进程。需要说明的是，在社会科学语境中，动力是推动工作、事业等发展的各种力量总和，既可以是主动形态的注意力，也可以是被动形态的压力。因此，本文所指的外源性动力包括来自地方政府外部的各种注意力和压力。研究发现，上级关注、同侪竞争和公众需求是影响地方政府数字化服务能力建设的三个最重要的外部动力。

首先，在官僚科层体制中，来自中央政府的注意力会直接影响地方政府的行为。［14］上级关注既包括改革试点、示范区建设、经验推广等鼓励性政策，也有面向地方执政主官的晋升、表彰等奖励性政策。中央政府对某地数字化政务服务建设的政策支持力度越大，地方政府推进政务服务数字化改革的动力就会越充足，数字化政务服务能力的提升就越快。其次，同侪竞争也是理解我国地方政府行为的经典判断。［15］府际关系理论［16］和中国特色的晋升锦标赛［17］实践都清晰表明，地方政府间的横向竞争对地方政府能力建设具有直接的促进作用。第三，不断满足最广大人民的美好生活需求，是建设人民满意的服务型政府的首要目标。在数字时代，公民对便捷、高效的政务服务诉求日益增长，政府面对的社会公众压力越大，就越有可能通过创新改革来加快提升数字化政务服务能力。［18］

（三）“资源－动力”理论模型的提出

基于以上分析，本文立足于我国政务服务数字化转型的实践情境，从政府内部资源禀赋和外源性动力两个视角出发，建构了一个用以审视数字化政务服务能力地方性差异的“资源－动力”模型。该模型包含两个维度的条件假设：一方面是以技术资源、组织资源、环境资源和数据资源为主要内容的内部资源禀赋假设，另一方面是以上级关注、同侪竞争和公众需求为主要内容的外源性动力假设。笔者结合文献研究、参与式观察以及调研访谈，设计了相应研究变量，如图1所示。

图1 数字化政务服务能力的“资源－动力”理论模型

四、研究设计

（一）分析策略与研究方法

本文选取31个省级政府的数字化政务服务能力作为研究对象，综合运用回归分析、模糊集定性比较分析和案例分析等方法，对数字化政务服务能力的影响因素净效应、条件组态和典型案例进行综合分析，以尽可能完整地识别地方政府数字化政务服务能力形成的因果链条。首先，基于“资源－动力”模型，提出影响地方政府数字化政务服务能力的前因变量，运用回归分析识别前因变量中具有显著性特征的影响因素；其次，将通过回归检验的显著变量纳入模糊集定性比较分析，生成高水平数字化政务服务能力的条件组态，揭示不同地方政府数字化政务服务能力的发展路径和核心依赖条件；最后，基于政府内部资源禀赋与外源性动力相互作用的交织逻辑，对数字化政务服务能力的不同发展模式进行类型学划分，并选取典型案例进行经验深描。

（二）变量选取与测量

⒈结果变量。以省级政府数字化政务服务能力作为结果变量，数据来源为中共中央党校（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调查评估报告（2022）》，该报告从“服务成效度、办理成熟度、方式完备度、事项覆盖度和指南准确度”五个维度对省级政府一体化政务服务能力总体指数进行了调查评估，本文以此作为地方政府数字化政务服务能力的测算数值。

⒉条件变量。信息基础设施资源。良好的信息基础设施是数字化政务服务能力建设的基础。［19］当前，随着移动智能终端的广泛普及，互联网络和移动网络都已经成为信息基础设施建设的重要组成部分。因此，选用人均互联网端口数和人均移动电话基站数两个指标，使用线性归一化计算方法对信息基础设施资源进行综合测量，原始数据来源于《中国统计年鉴2022》。

政府注意力资源。依据有限决策理论，注意力分配是影响政策议程设定及政策执行效果的重要因素。［20］在政府治理情境下，机构设置是政府注意力分配的重要表现。在中央政府没有对应部门的情况下设置本地政府机构，意味着对特定政策议题的注意力关注与倾斜。笔者对3 1个省级政府官方网站进行逐个检索，整理统计各省政务服务及数据管理机构设置情况，以机构级别及性质为标准进行赋值，正厅级行政机关赋值为3，副厅级行政机关或正厅级事业单位赋值为2，副厅级事业单位赋值为1，并对两个机构的赋值进行合并处理，以此作为政府注意力资源的测量数值。

财政供给资源。作为技术赋能政务服务的创新工程，数字化政务服务建设、维护、运营等都需要大量的资金投入，其成效在很大程度上有赖于高水平的财政资源供给。高水平的财政保障是推动政务服务数字化转型和数字化政务服务能力建设的重要因素。因此，选取人均一般公共预算支出作为衡量财政供给资源的测量指标，数据来源于《中国统计年鉴2022》。

经济发展资源。经济发展水平是一个地区政府创新变革及服务能力建设的重要环境因素。经济发展水平越高的地区，其政府往往越有可能开展治理变革及新技术的创新应用。［21］一般而言，人均地区生产总值越高的省份，其经济发展水平往往越好。［22］因此，选取人均地区生产总值来衡量一个地区的经济发展资源，数据来源于《中国统计年鉴2022》。

技术人才资源。技术人才的储备总量也是影响地方政府数字化政务服务能力的重要环境因素。有研究表明，人才要素是影响电子政务服务能力的关键因素。［23］同时，除了信息化专业技术人才外，数字政府研究领域的专家学者也为政务服务数字化转型提供不可或缺的智力支持。因此，本文对技术人才资源的范围进行了拓展，选取信息传输、软件和信息技术服务从业人员数量以及科学研究和技术服务从业人员数量两个指标对技术人才资源进行综合衡量，数据来源于《中国统计年鉴2022》。

数据要素资源。政务服务数字化转型是一场以数据为核心的政府变革。［24］数据资源越丰富、数据治理能力越强，地方政府接纳新技术、拓展新应用和新业态的能力也越强，政府数字化服务能力也就越高。［25］中国电子信息产业发展研究院（CCID）发布的《中国大数据区域发展水平评估报告（2022）》从基础环境、产业发展和融合应用三个维度建构了大数据发展总体指数的一级指标，利用无量纲化和加权平均法对全国31个省级行政区的大数据发展水平进行了测算评估。［26］本文以此作为地方政府数据要素资源的衡量指标。

上级关注。作为驱动地方政府创新变革的重要工具，政策试点的选择是中央政府推动地方治理变革的独特经验。［27］本文选取中央政府确定的各省份试点情况对上级关注度进行测量，数据来源于国务院及省级政府官方网站、新媒体公众号、北大法宝等权威公开资料。

同侪竞争。面对共同的数字化政务服务发展转型任务，地方政府会受到来自于同级政府之间横向竞争的压力。本文以空间上毗邻省份的数字化政务服务能力均值作为同侪竞争的测量指标，如果毗邻省份的数字化政务服务能力越高，则意味着该地可能面临越高的同侪竞争压力。数据来源于中共中央党校（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调查评估报告（2022）》。

公众需求。政务服务的价值在于向公民提供便捷、高效的办事服务，社会公众对数字化政务服务需求的强弱直接影响政府数字化服务能力建设。［28］以政务服务均等化、普惠化为发展目标，保障社会公众有均等机会获取和享受高质量的数字化政务服务，是服务型政府建设的必然要求。本文选取常住人口数指标对公众需求压力进行测量，数据来源于《中国统计年鉴2022》。各变量测量及数据来源如表1所示。

表1 变量测量与数据来源

五、实证分析结果

（一）基于回归模型的单因素净效应分析

本文使用多元线性回归检验各条件变量的显著性水平。以各省数字化政务服务能力为结果变量，逐步纳入“资源－动力”框架下的各条件变量，最终形成3个回归模型。模型1用来检验技术和组织两类资源条件的影响水平，模型2用来检验环境和数据两类资源条件的影响水平，模型3用来检验外源性动力的影响水平。为避免因多重共线性导致回归结果误差，在分析之前首先将各变量带入回归模型进行了多重共性检验，发现各变量方差膨胀因子（VIF）均小于10，表示各变量间不存在多重共线性问题，可以进行模型估计。回归分析结果如表2所示。

模型1探讨了资源维度下的信息基础设施资源、政府注意力资源和财政供给资源3个变量对地方政府数字化政务服务能力的影响。结果显示，3个变量均通过了显著性检验，且回归系数为正，验证了这3个资源条件与地方政府数字化政务服务能力存在显著的正相关关系，表明技术资源和组织资源是影响地方政府数字化政务服务能力的重要因素，即如果一个地区的信息基础设施越完善，政府重视程度越高，政务服务数字化转型的财政供给越高，那么其数字化政务服务能力就越高。

模型2探讨了资源维度下的经济发展资源、技术人才资源和数据要素资源3个变量对地方政府数字化政务服务能力的影响。结果显示，技术人才资源和数据要素资源通过了显著性检验，但经济发展资源的显著作用未得到支持。进一步观察发现，经济发展水平虽然是地方公共服务建设与发展的基础，但对于数字化政务服务这类中央统一部署推动的特定政府改革议题而言，中央政府的政策驱动和政府自身注意力分配对于提高地方政府数字化政务服务能力的影响更为直接和有效，这个结果也有效解释了我国数字化政务服务发展中的一个现象，即贵州、宁夏等欠发达省份同样有着较高水平的数字化政务服务能力。

模型3探讨了外源性动力维度下的上级关注、同侪竞争和公众需求3个变量对地方政府数字化政务服务能力的影响。结果显示，上级关注和公众需求对于地方政府数字化政务服务能力的显著正向作用通过了检验，但同侪竞争的作用并不显著，只是揭示了可能的影响方向。进一步分析发现，政务服务数字化改革初期，在标杆效应刺激下，地方政府的数字化政务服务创新实践和领先行动会对其他地区产生带动作用。但是，随着技术应用的不断演变和数字化政务服务改革的不断深入，政府推进政务服务数字化转型的内生动力更多来自于自身发展的考量，相邻地区的数字化政务服务能力对本地政府的影响呈现边际效应递减现象，同侪竞争的影响也变得没有改革初期那样显著。［29］

综上，地方政府数字化政务服务能力取决于政府内部资源禀赋和外源性动力条件的共同影响。具体而言，政府内部资源禀赋维度下的信息基础设施资源、政府注意力资源、财政供给资源、技术人才资源和数据要素资源，外源性动力维度下的上级关注和公众需求，是影响地方政府数字化政务服务能力的显著因素。

（二）基于组态视角的跨案例比较分析

⒈变量校准。作为定性比较分析的关键环节，校准是给样本案例赋予集合隶属分数的过程。［30］基于数据分布态势和特征，本文采用直接校准法，选取75%、50%和25%分位数作为校准锚点，分别代表完全隶属、交叉点和完全不隶属，并结合实际对转化之后的模糊值进行合理调整。同时，为避免因模糊集隶属分数为0．5而导致案例难以归类并不被纳入分析的情形出现，综合各条件变量在观察案例中的具体情形，对隶属分数0．5以±0．001的方式处理。数据运用fsQCA3．0软件进行校准处理，得出各变量校准结果，如表3所示。

⒉必要条件分析。必要性分析是探讨结果集合在多大程度上构成条件集合的子集，目的是为了识别哪些条件（包含其非集）可以作为结果的必要条件，是条件组态分析的前置和基础。［31］单个条件的必要性主要通过一致性和覆盖度来衡量，结果见表4。其中，“～”是集合论关系符号，表示逻辑非，如“～公众需求”表示低公众需求。

表4 条件变量的必要性分析

如表4所示，所有条件变量的一致性均低于临界值0．9，表明各条件均无法单独构成数字化政务服务能力的必要条件。但数据要素资源在结果存在（高水平数字化政务服务能力），以及～数据要素资源在结果非集（低水平数字化政务服务能力）的必要性分析中，一致性和覆盖度均位居首位，一定程度上说明了数据要素资源在政务服务数字化转型中的重要作用。必要条件分析结果显示了数字化政务服务能力影响因素的的复杂性和多重性，任何一个条件都不能单独构成数字化政务服务能力的必要条件，需要从组态视角探究政府内部资源与外源性动力在数字化政务服务能力建设中的交叠效应。

⒊条件组态分析。与必要条件分析不同，条件组态分析关注“多个”而非“单个”条件形成的集合，即哪些条件间的相互作用并在何种程度上可以导致结果发生，这是定性比较分析的特点和优势所在。表5展示的是运用fsQCA3．0软件进行标准化处理后得到的条件组态分析结果。

表5 高水平数字化政务服务能力的组态分析

如表5所示，共得到7条用以解释高水平数字化政务服务能力的条件组态，且所有条件组态的一致性水平均高于可以接受的最低标准0．75［32］，表明实证分析有效。单个条件组态的一致性均高于0．8，表明7个条件组态均是高水平数字化政务服务能力的充分条件。解的一致性为0．942175，表明在满足这7个条件组态的所有案例中，有近95%的呈现了高水平数字化政务服务能力。解的覆盖度为0．675902，表明这7个条件组态可以解释近68%的高水平案例。结果表明，在地方异质性条件背景下，地方政府数字化政务服务能力建设的发展路径是多元而非唯一的，不同地区可以采用“殊途”的方式实现高水平数字化政务服务能力结果上的“同归”。同时，数据要素资源在6条发展路径中作为核心条件出现，表明数据要素资源是数字化政务服务能力建设的核心条件；政府注意力资源和上级关注在3条发展路径中同样作为核心条件存在，与已有研究产生呼应。［33］

（三）基于类型学划分的地方经验表达

以上条件组态分析验证了地方政府数字化政务服务能力的多元发展路径，这些不同的发展路径是否存在着某些普遍的规律？既有研究多在条件组态基础上进行主观归纳，并未在不同发展路径中抽离出普遍面向，影响了研究结论的适用边界。本文发现，作为数字化政务服务能力建设的内外部影响因素，政府资源禀赋和外源性动力在不同地区数字化政务服务能力的形塑过程中所起的作用并非是固定的，二者不同的交织逻辑生成了地方政府数字化政务服务能力的差异化发展模式。基于此，本文通过将内部资源与外部动力交叉组合，建构出一个用以审视数字化政务服务能力差异化发展模式的类型学矩阵，在此基础上将7个条件组态归纳为4种不同发展模式：“资源－动力”双向驱动型、资源驱动型、动力驱动型和数据驱动型，如表6所示。

表6 “资源－动力”模型下的地方差异化发展模式

1．双向驱动型，对应组态S5和S6。在该模式中，地方政府不仅拥有良好的技术、组织、环境及数据等客观资源禀赋，同时受到来自中央政府的纵向动力传导和社会公众的需求拉动，共同推动着地方政府数字化政务服务建设，Z省是代表性案例。在资源禀赋方面，Z省地处中国东南沿海长江三角区域，经济发达，信息基础设施水平高，集聚了众多互联网头部企业和技术人才，大数据发展水平长期处于引领地位。在外源动力方面，由于该省政务服务数字化转型的创新实践和示范效应，中央政府先后将其确定为“互联网＋政务服务”试点省份和电子政务综合试点省份。在内部资源优势和外源性动力的交互作用下，该省形成了具有本地特色的数字化政务服务能力的提升机制，数字化政务服务能力长期处于国内领先地位。在双向驱动型的发展模式中，资源逻辑和动力逻辑双向用力、相辅相成，共同形塑了地方政府数字化政务服务能力的生成机制。

2．资源驱动型，对应组态S3。在该模式中，资源逻辑优于动力逻辑。具体来说，如果地方政府在信息基础设施、财政供给、技术人才等方面具有雄厚基础和显著优势，那么，优渥的内部资源将成为政务服务数字化发展的核心条件，外源性动力主要发挥的是锦上添花的作用，该模式主要存在于东部经济发达省份。相较于双向驱动型，该模式主要依赖于地方政府资源禀赋的持续性支持，D市是代表性案例。D市是我国4个直辖市之一，与Z省相比，该地在区位环境和发展基础等方面的条件更好。D市地处长江入海口，是国务院批复确定的中国国际经济、金融、贸易、航运和科技创新中心，也是国内最大的经济中心和重要的国际金融中心城市，2021年经济总量规模位居全球城市第四。政府强大的财力支持本地高水平信息基础设施建设、数据产业发展和人才资源集聚，政府内部资源禀赋为其推动政务服务数字化能力建设创新提供了充分保障，在国内率先实施了政务服务“一网通办”并持续深化。在资源驱动型的发展模式中，政府内部资源禀赋的强大优势定义着本地政务服务数字化创新变革的驱动机制，推动了数字化政务服务能力不断提升。

3．动力驱动型，对应组态S4和S7。在该模式中，动力逻辑优于资源逻辑。具体来讲，在客观资源禀赋不足的条件下，地方政府为回应来自上级政府的纵向压力传导，通过注意力分配提高政策议题的关注度和优先性，成为一种行之有效的策略。类似情况通常发生在中西部等欠发达地区，G省是典型代表。G省地处云贵高原，多山地，经济发展水平相对薄弱，从区位环境和发展基础来看，都不具备形成高水平数字化政务服务能力的优势。政府重视并主导、争取中央支持和发展数据产业三者联动的改革路径，成为该省实现数字化政务服务能力快速提升的破题之法。首先，G省政府在全国率先将“互联网＋”政务服务作为重点工作来推动，依托省级政务云，以网上办事大厅建设为引领，较早开始一体化政务服务平台建设；其次，该省积极争取国家大数据中心落户，成为国家“互联网＋政务服务”试点省份，以本级政府的注意力倾斜和争取中央政府支持来不断突破政府内部资源不足造成的发展制约；再次，以数据驱动服务能力提升是该省的另一重要特征，该省在全国较早建设了省级数据平台“云上G”，以数据的开放共享及整合利用深挖大数据政用价值，推动数字化政务服务能力的快速提升。原国家行政学院电子政务研究中心的调查评估显示，2016年该省网上政务服务能力就跃升至第2位，并自此保持长期领先。动力驱动型反映了在客观资源禀赋不足以推动政务服务数字化变革有效开展时，政府主观能动的改革意愿会促使其通过注意力分配及争取上级政府支持来实现数字化政务服务能力的快速提升。

4．数据驱动型，对应组态S1和S2。相较于前三种模式，该模式既不具备资源禀赋上的明显优势，同时也缺少来自中央政府的政策动力支持。为回应公众日益增长的数字化政务服务诉求，以数据赋能推动政务服务数字化转型升级便成为有效的发展策略，S省是典型代表。同样作为西部省份，S省与G省的基础条件较为相似，均面临技术、财政等客观资源相对匮乏的问题。有别于G省的中央强力驱动，S省获得的中央政策支持相对较小，全省仅有3个地级市成为“互联网＋政务服务”信息惠民试点，与G省被整体纳入“互联网＋政务服务”建设示范区的支持程度相差甚远。S省的外源性动力主要来自于社会公众的数字化服务诉求，但观察发现，公众需求的社会压力渗透远不及中央政府支持的纵向传导来的直接。为更好地回应社会公众的数字化政务服务需求，S省精准选取数据驱动政务服务的发展路径，较早设立省政府直属的正厅级大数据中心，统筹地方大数据发展战略制定和规划实施，高度重视以数据驱动服务能力提升。《中国大数据区域发展水平评估报告（2022）》显示，2021年S省大数据发展水平就处于第一梯队，数据产业发展优势凸显。数据驱动型发展模式表明，在传统资源有限的条件下，政府可以通过数据资源的高效利用弥合其他资源的不足，以数据整合及开放共享释放政务服务体系和系统平台的潜在效能，依托数据这一新型生产要素的赋能作用推动数字化政务服务能力的快速发展。

六、结语

本文关注我国数字化政务服务能力发展不平衡这一现实矛盾，通过构建“资源－动力”模型，从内部资源禀赋和外源性动力两个维度，对地方政府数字化政务服务能力的影响因素及作用机制进行了混合实证分析，验证了数字化政务服务能力地方性差异产生的内在机理。研究发现：第一，地方政府数字化政务服务能力取决于内部资源禀赋和外源性动力的共同影响，政府内部资源是数字化政务服务能力建设的基本前提，外源性动力依托资源禀赋的中介作用不断调适数字化政务服务能力的发展进程。具体而言，内部资源禀赋维度下的信息基础设施资源、政府注意力资源、财政供给资源、技术人才资源和数据要素资源，外源性动力维度下的上级关注和公众需求，是影响地方政府数字化政务服务能力的重要因素。第二，地方政府数字化政务服务能力的发展路径是多元而非唯一的，内部资源禀赋和外源性动力的相互作用和交叠效应形塑了数字化政务服务能力的地方差异性结果。在地方政府内部资源禀赋和外源动力异质性条件下，存在7个差异化的高水平数字化政务服务能力条件组态，以“殊途同归”的方式推动了地方政府数字化政务服务能力的提升。在所有的内部资源禀赋和外源性动力条件中，数据要素资源、政府注意力资源和上级关注对于提高地方政府数字化政务服务能力起着更加重要和直接的作用。第三，在数字化政务服务能力的形塑过程中，政府资源禀赋和外源性动力的相对作用因地域不同而有所区别且动态变化，由此形成了差异化的数字化政务服务能力发展模式。根据政府内部资源禀赋和外源性动力的不同交织逻辑，地方政府数字化政务服务能力的差异化发展路径可以划分为“资源－动力”双向驱动型、资源驱动型、动力驱动型和数据驱动型四种发展模式，资源和动力交织逻辑的动态变化导致了地方政府在不同发展模式间的转场。

本文的边际理论贡献集中在以下3个方面：一是构建了基于中国制度情境的数字化政务服务能力整合性分析框架，即“资源－动力”模型；二是建立了资源和动力交织逻辑下的数字化政务服务能力发展模式类型学分析矩阵，拓展了“资源－动力”模型的理论适用边界；三是采用混合式研究方法，将单因素净效应分析、条件组态分析和案例深描相结合，完善了地方政府数字化政务服务能力的因果分析链条。

同时，本文还存在一定局限。一是虽然文中条件变量来自于文献研究、参与式观察及调研访谈等多种途径的综合考量，但是仍不能完全覆盖政府内部资源和外源性动力中的重要因素；二是文中采用的变量测量手段虽然已经过文献验证，但由于研究条件限制，选取的代理变量可能并不能完全表征各条件变量的应有内容，变量赋值和校准也可能存在不合理之处；三是囿于定性比较分析方法对时间因素的考察限制，研究使用的是截面数据，政务服务数字化转型作为一个动态发展的改革实践，缺乏时间因素的观察，还不能揭示不同条件的出场顺序对数字化政务服务能力的影响问题，限制了研究结论在时序维度上的解释力度。以上问题有待于在后续的研究中不断完善，以不断提高分析框架的理论适用性和解释力。