區(qū)域數(shù)字鴻溝、技術(shù)主導(dǎo)失靈、政策在地化：城市數(shù)字治理能力的空間特征

○劉 江

一 前 言

信息通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的創(chuàng)新迭代，不僅改變?nèi)藗兊娜粘Ｉ?，更日益“滲透政府的內(nèi)外行政過(guò)程”，促進(jìn)形成“電子政務(wù)”“網(wǎng)上政府”“數(shù)字政府”“智慧城市”的漸進(jìn)式發(fā)展圖景，并在近年來(lái)以“數(shù)字治理”實(shí)現(xiàn)“對(duì)原有概念的替換和演進(jìn)”(1)顏佳華、王張華：《數(shù)字治理、數(shù)據(jù)治理、智能治理與智慧治理概念及其關(guān)系辨析》，《湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2019年第5期，第25—30+88頁(yè)。。所謂數(shù)字治理，是指在政府與市民社會(huì)、政府與以企業(yè)為代表的經(jīng)濟(jì)社會(huì)互動(dòng)和政府內(nèi)部運(yùn)行中運(yùn)用信息技術(shù)，易化政府行政及公共事務(wù)的處理程序，并提高民主化程度的治理模式。(2)徐曉林、劉勇：《數(shù)字治理對(duì)城市政府善治的影響研究》，《公共管理學(xué)報(bào)》2006年第1期，第13—20+107—108頁(yè)。從電子政務(wù)到數(shù)字治理的概念迭代，并非只是政府系統(tǒng)的技術(shù)升級(jí)，而是政府從“告知模式”向“政民交流模式”的轉(zhuǎn)型(3)黃建偉、劉軍：《歐美數(shù)字治理的發(fā)展及其對(duì)中國(guó)的啟示》，《中國(guó)行政管理》2019年第6期，第36—41頁(yè)。。具體而言，數(shù)字治理是從傳統(tǒng)“電子政務(wù)”技術(shù)層面到治理層面的躍升，既強(qiáng)調(diào)政府組織的內(nèi)部“賦能”，重塑政府管理流程和提升服務(wù)品質(zhì)，又實(shí)現(xiàn)對(duì)外部的公眾“賦權(quán)”，使得公眾可以借助信息技術(shù)所開(kāi)辟的通道，參與到政府決策過(guò)程，(4)顏佳華、王張華：《數(shù)字治理、數(shù)據(jù)治理、智能治理與智慧治理概念及其關(guān)系辨析》，《湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2019年第5期，第25—30+88頁(yè)。進(jìn)而促進(jìn)公民與政府之間的互動(dòng)，構(gòu)建以公民為中心、政府提供便利化服務(wù)的治理轉(zhuǎn)型之路(5)黃建偉、陳玲玲：《國(guó)內(nèi)數(shù)字治理研究進(jìn)展與未來(lái)展望》，《理論與改革》2019年第1期，第86—95頁(yè)。。換言之，數(shù)字治理作為現(xiàn)代信息技術(shù)與治理理論融合的新型治理模式，借助信息技術(shù)的嵌入(6)劉祺：《當(dāng)代中國(guó)數(shù)字政府建設(shè)的梗阻問(wèn)題與整體協(xié)同策略》，《福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2020年第3期，第16—22+59+168頁(yè)。，不僅改善政府提供信息和服務(wù)的質(zhì)量，更體現(xiàn)治理的核心——以公民為中心的雙向互動(dòng)(7)黃建偉、陳玲玲：《國(guó)內(nèi)數(shù)字治理研究進(jìn)展與未來(lái)展望》，《理論與改革》2019年第1期，第86—95頁(yè)。。

從實(shí)踐角度看，數(shù)字治理被世界各國(guó)行政部門(mén)采用，正在成為一種全球趨勢(shì)(8)Milakovich M.E．“Digital Governance: New Technologies for Improving Public Service and Participation”.New York: Routledge,2012．。中國(guó)數(shù)字治理萌芽于20世紀(jì)80年代，但長(zhǎng)期局限于對(duì)政府組織的內(nèi)部“賦能”，歷經(jīng)辦公自動(dòng)化到“三金工程”的啟動(dòng)，再到政府網(wǎng)站與政務(wù)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的過(guò)程。近年來(lái)，尤其是隨著“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”戰(zhàn)略的實(shí)施，政府部門(mén)逐漸重視政民互動(dòng)的價(jià)值，數(shù)字治理向公眾“賦權(quán)”的過(guò)程穩(wěn)步推進(jìn)，人民網(wǎng)地方領(lǐng)導(dǎo)留言板、基于政府網(wǎng)站建立的政民互動(dòng)平臺(tái)等為公眾參與互動(dòng)提供了一定條件。本文感興趣的是：從城市角度看，各地的數(shù)字治理能力呈現(xiàn)何種空間分布特征？在技術(shù)、組織、環(huán)境三類因素中，城市數(shù)字治理能力建設(shè)是否依然是技術(shù)主導(dǎo)？就城市數(shù)字治理能力影響因素而言，其作用效果在不同區(qū)域是否存在差異？

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于管理學(xué)視角，研究?jī)?nèi)容側(cè)重于數(shù)字治理的內(nèi)涵及相關(guān)概念辨析(9)顏佳華、王張華：《數(shù)字治理、數(shù)據(jù)治理、智能治理與智慧治理概念及其關(guān)系辨析》，《湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2019年第5期，第25—30+88頁(yè)；鄭躍平、Hindy L.Schachter：《電子政務(wù)到數(shù)字治理的轉(zhuǎn)型:政治、行政與全球化——評(píng)Digital Governance: New Technologies for Improving Public Service and Participation》，《公共行政評(píng)論》2014年第1期，第170—177頁(yè)；黃璜：《數(shù)字政府:政策、特征與概念》，《治理研究》2020年第3期，第6—15頁(yè)。、數(shù)字治理的經(jīng)驗(yàn)描述(10)黃建偉、劉軍：《歐美數(shù)字治理的發(fā)展及其對(duì)中國(guó)的啟示》，《中國(guó)行政管理》2019年第6期，第36—41頁(yè)；趙玉林、任瑩、周悅：《指尖上的形式主義：壓力型體制下的基層數(shù)字治理——基于30個(gè)案例的經(jīng)驗(yàn)分析》，《電子政務(wù)》2020年第3期，第100—109頁(yè)；何圣東、楊大鵬：《數(shù)字政府建設(shè)的內(nèi)涵及路徑——基于浙江“最多跑一次”改革的經(jīng)驗(yàn)分析》，《浙江學(xué)刊》2018年第5期，第45—53頁(yè)。、數(shù)字治理的發(fā)展圖景(11)徐曉林、周立新：《數(shù)字治理在城市政府善治中的體系構(gòu)建》，《管理世界》2004年第11期，第140—141頁(yè)；鮑靜、賈開(kāi)：《數(shù)字治理體系和治理能力現(xiàn)代化研究:原則、框架與要素》，《政治學(xué)研究》2019年第3期，第23—32+125—126頁(yè)。等，研究方法較為單一，偏重于經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與理論演繹，定量研究極少(12)王洛忠、閆倩倩、陳宇：《數(shù)字治理研究十五年:從概念體系到治理實(shí)踐——基于CiteSpace的可視化分析》，《電子政務(wù)》2018年第4期，第67—77頁(yè)。，尚不足以準(zhǔn)確呈現(xiàn)城市數(shù)字治理的空間特征及其影響因素的空間分異性。鑒于此，本文從空間地理視角展開(kāi)分析，采用空間自相關(guān)分析對(duì)城市數(shù)字治理能力的空間格局進(jìn)行深入討論，基于TOE框架對(duì)相關(guān)解釋變量與數(shù)字治理能力之間關(guān)系作進(jìn)一步檢驗(yàn)，同時(shí)，運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型深入探析數(shù)字治理能力影響因素作用強(qiáng)度的空間異質(zhì)性。

本文試圖表明：城市政府應(yīng)當(dāng)正視數(shù)字治理的區(qū)域間數(shù)字鴻溝，在數(shù)字治理建設(shè)過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化“政民互動(dòng)”這一治理核心，警惕技術(shù)供給導(dǎo)向和功利主義導(dǎo)向的建設(shè)思維，摒棄盲目跟隨的政策策略，選用精準(zhǔn)適用的數(shù)字治理能力提升方案。與既有文獻(xiàn)相比，本文對(duì)我國(guó)南北、東西城市之間的數(shù)字治理能力空間集聚特征進(jìn)行詳細(xì)的分析，捕捉到內(nèi)陸城市開(kāi)始涌現(xiàn)數(shù)字治理能力“新熱區(qū)”的新現(xiàn)象；發(fā)現(xiàn)城市數(shù)字治理能力的鄰近效應(yīng)不僅會(huì)在省域內(nèi)產(chǎn)生影響，還會(huì)跨省域發(fā)揮作用，彌補(bǔ)了以往文獻(xiàn)僅在省域內(nèi)討論鄰近效應(yīng)的不足；厘清了組織因素、環(huán)境因素與技術(shù)因素對(duì)城市數(shù)字治理能力不同程度的影響，對(duì)城市政府在數(shù)字治理建設(shè)過(guò)程中出現(xiàn)的諸多偏向(如技術(shù)投入導(dǎo)向、功利主義導(dǎo)向)提出了警醒。更重要的是，文章還清晰呈現(xiàn)了城市數(shù)字治理能力影響因素的空間異質(zhì)特性，有助于啟發(fā)城市政府在擬定城市數(shù)字治理能力提升政策時(shí)應(yīng)充分考慮政策方案“在地性”要求。

二 文獻(xiàn)回顧

既有空間地理研究表明，空間地理位置既會(huì)影響分析對(duì)象之間的空間狀態(tài)(13)Tobler, W.“On the first law of geography: A reply”, Annals of the Association of American Geographers, 2004,94(2):304- 310.，又會(huì)影響政策方案的選擇(14)Santolini.R.“Spatial effects on local government efficiency”, Papers in Regional Science, 2020,99(1):1- 23.，還將影響政策方案的作用效果(15)Kopczewska, K.“The spatial range of local governments: does geographical distance affect governance and public service?” Annals of Regional Science, 2013,51(3):793- 810.。因而，城市數(shù)字治理能力勢(shì)必也會(huì)受到空間地理因素的影響，極有必要展開(kāi)城市數(shù)字治理能力的空間分析。不過(guò)，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)其涉獵較少，即使就近議題，也僅有少量文獻(xiàn)圍繞“區(qū)域間電子政務(wù)服務(wù)水平是否均衡”(16)丁依霞、徐倪妮、郭俊華：《基于TOE框架的政府電子服務(wù)能力影響因素實(shí)證研究》，《電子政務(wù)》2020年第1期，第103—113頁(yè)；司文峰、胡廣偉：《我國(guó)內(nèi)地城市數(shù)字治理能力分布規(guī)律——基于地理區(qū)域、政務(wù)渠道、政務(wù)維度綜合視角》，《數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》2018年第9期，第1—9頁(yè)。的問(wèn)題展開(kāi)描述性分析，以簡(jiǎn)單的回歸分析發(fā)現(xiàn)鄰近效應(yīng)對(duì)地方政府電子政務(wù)服務(wù)能力具有顯著影響(17)湯志偉、張龍鵬、李梅、張會(huì)平：《地方政府互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力及其影響因素研究——基于全國(guó)334個(gè)地級(jí)行政區(qū)的調(diào)查分析》，《電子政務(wù)》2019年第7期，第79—92頁(yè)。。因而，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)城市數(shù)字治理能力空間因素的挖掘還極為不足(18)劉江：《城市電子政務(wù)回應(yīng)能力的空間效應(yīng)研究——基于地級(jí)市的實(shí)證分析》，《電子政務(wù)》2020年第4期，第102—113頁(yè)。。

就數(shù)字治理能力的影響因素，盡管既有文獻(xiàn)所作的量化分析極少，但可從就近議題的研究中尋得分析基礎(chǔ)。梳理有關(guān)電子政務(wù)發(fā)展的研究文獻(xiàn)可知，技術(shù)—組織—環(huán)境框架(TOE)是頗具盛名的理論基礎(chǔ)，在技術(shù)因素方面，信息化水平影響力大小之辯尚無(wú)定論(19)湯志偉、張龍鵬、李梅、張會(huì)平：《地方政府互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力及其影響因素研究——基于全國(guó)334個(gè)地級(jí)行政區(qū)的調(diào)查分析》，《電子政務(wù)》2019年第7期，第79—92頁(yè)；湯志偉、郭雨暉、翟元甫：《社會(huì)—技術(shù)框架下的政務(wù)服務(wù)在線辦理能力探究——基于334個(gè)地級(jí)行政區(qū)的數(shù)據(jù)分析》，《中國(guó)行政管理》2019年第1期，第37—44頁(yè)。；在組織因素方面，諸多研究認(rèn)為中國(guó)電子政務(wù)是政府推動(dòng)的結(jié)果(20)丁依霞、徐倪妮、郭俊華：《基于TOE框架的政府電子服務(wù)能力影響因素實(shí)證研究》，《電子政務(wù)》2020年第1期，第103—113頁(yè)；王立華、孫銘：《中美電子政務(wù)公共服務(wù)影響因素的比較研究》，《電子政務(wù)》2014年第10期，第96—102頁(yè)。，組織因素的影響最大，但對(duì)組織因素的操作化及探討流于表面；在環(huán)境因素方面，公眾需求規(guī)模(21)湯志偉、張龍鵬、李梅、張會(huì)平：《地方政府互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力及其影響因素研究——基于全國(guó)334個(gè)地級(jí)行政區(qū)的調(diào)查分析》，《電子政務(wù)》2019年第7期，第79—92頁(yè)；馬亮：《政府創(chuàng)新擴(kuò)散視角下的電子政務(wù)發(fā)展——基于中國(guó)省級(jí)政府的實(shí)證研究》，《圖書(shū)情報(bào)工作》2012年第7期，第117—124頁(yè)。、城市化水平(22)馬亮：《政府創(chuàng)新擴(kuò)散視角下的電子政務(wù)發(fā)展——基于中國(guó)省級(jí)政府的實(shí)證研究》，《圖書(shū)情報(bào)工作》2012年第7期，第117—124頁(yè)；Wu, Y., Bauer, J.M.“E-government in China: deployment and driving forces of provincial government portals”, Chinese Journal of Communication, 2010,3(3):290- 310.、對(duì)外開(kāi)放度(23)馬亮：《政府創(chuàng)新擴(kuò)散視角下的電子政務(wù)發(fā)展——基于中國(guó)省級(jí)政府的實(shí)證研究》，《圖書(shū)情報(bào)工作》2012年第7期，第117—124頁(yè)；李文啟：《我國(guó)地方政府開(kāi)放程度的實(shí)證研究》，成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文，2011年。等變量常被討論，但相關(guān)論點(diǎn)尚存爭(zhēng)議。城市數(shù)字治理是城市政府在電子政務(wù)建設(shè)基礎(chǔ)上的治理升級(jí)，將技術(shù)—組織—環(huán)境框架(TOE)用于城市數(shù)字治理能力影響因素分析又將呈現(xiàn)何種形態(tài)？值得期待。另外，有研究認(rèn)為，從數(shù)字政府的使用狀況看，大量民眾尚未享受數(shù)字政府帶來(lái)的紅利(24)Ma L．“Digital Divide and Citizen Use of E—Government in China’s Municipalities”.International Journal of Public Administration in the Digital Age(IJPADA), 2018,5(3):16—31．，而在數(shù)字政府建設(shè)過(guò)程中，政府與企業(yè)的深度互嵌，使得政府對(duì)企業(yè)有較強(qiáng)的依賴度。(25)馬亮：《大數(shù)據(jù)治理:地方政府準(zhǔn)備好了嗎?》，《電子政務(wù)》2017年第1期，第77—86頁(yè)。這是否意味著政府針對(duì)不同群體形成的差異化數(shù)字治理服務(wù)傾向，也會(huì)影響數(shù)字治理能力的發(fā)展？本文試圖加以驗(yàn)證。

更重要的是，受地理空間非平穩(wěn)性規(guī)律(26)Goodchild, Michael F.“The validity and usefulness of laws in geographic information science and geography”, Annals of the Association of American Geographers, 2004, 94(2):300- 303.的影響，城市數(shù)字治理能力影響因素的作用強(qiáng)度在不同區(qū)域勢(shì)必存在分異特征。然而，除了少量研究簡(jiǎn)單提及影響因素存在地域差異(27)湯志偉、張龍鵬、李梅、張會(huì)平：《地方政府互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力及其影響因素研究——基于全國(guó)334個(gè)地級(jí)行政區(qū)的調(diào)查分析》，《電子政務(wù)》2019年第7期，第79—92頁(yè)。的現(xiàn)象之外，既有文獻(xiàn)大都忽略數(shù)字治理能力影響因素的空間異質(zhì)問(wèn)題，相應(yīng)地，其所提的數(shù)字治理能力提升的政策建議往往是一體適用的(28)劉淑春：《數(shù)字政府戰(zhàn)略意蘊(yùn)、技術(shù)構(gòu)架與路徑設(shè)計(jì)——基于浙江改革的實(shí)踐與探索》，《中國(guó)行政管理》2018年第9期，第37—45頁(yè)。，這顯然是欠妥的。

因而，選用新的研究視角和研究方法，探究城市數(shù)字治理能力的空間格局及其影響因素作用強(qiáng)度的區(qū)域異質(zhì)性，對(duì)于深入認(rèn)知中國(guó)城市數(shù)字治理的發(fā)展樣態(tài)以及準(zhǔn)確識(shí)別不同城市數(shù)字治理發(fā)展路徑具有重要意義。

三 研究設(shè)計(jì)

基于以上研究目的，本文將以地級(jí)市為分析單位，綜合運(yùn)用空間自相關(guān)、空間回歸模型、地理加權(quán)回歸模型等多種空間分析方法展開(kāi)分析。

(一)研究方法

其一，空間自相關(guān)分析。探析城市數(shù)字治理能力的整體分布狀況，需借助全局空間自相關(guān)分析，其可判斷城市數(shù)字治理能力的分布變化是否受到空間鄰近效應(yīng)的影響，常見(jiàn)衡量指標(biāo)為Global Moran’s I指數(shù)，計(jì)算公式如下：

(1)

基于Local Moran’s I指數(shù)的局部空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)(local indicators of spatial association，簡(jiǎn)稱LISA)可詳細(xì)呈現(xiàn)城市數(shù)字治理能力的局部分布特征。依據(jù)Anselin(29)Anselin L.“Local indicators of spatial association—LISA”,Geographical Analysis,1995,27 (2):93- 115.研究，LISA分析可能呈現(xiàn)五種局部空間特性：1.目標(biāo)區(qū)域與鄰近區(qū)域的觀測(cè)值均高于平均值，形成高水平聚集的“熱區(qū)”(High-High，HH)；2.目標(biāo)區(qū)域與鄰近區(qū)域的觀測(cè)值均低于平均值，形成低水平聚集的“冷區(qū)”(Low-Low，LL)；3.目標(biāo)區(qū)域觀測(cè)值高于平均值，但鄰近區(qū)域觀測(cè)值低于平均值，呈現(xiàn)HL型(High-Low)的空間負(fù)相關(guān)；4.當(dāng)目標(biāo)區(qū)域觀測(cè)值低于平均值，但鄰近區(qū)域觀測(cè)值高于平均值，呈現(xiàn)LH型(Low-High)的空間負(fù)相關(guān)；5.檢測(cè)結(jié)果不顯著時(shí)，表明目標(biāo)區(qū)域與鄰近區(qū)域空間不相關(guān)。

其二，空間回歸分析?？臻g自相關(guān)分析屬于探索性的空間分析方法，進(jìn)一步的空間影響分析需選用空間回歸模型。目前常用空間回歸模型有空間滯后模型與空間誤差模型。至于空間回歸模型的選用，依據(jù)Anselin(30)Anselin L.“Exploring spatial data with GeoDa TM: a workbook”, Center for spatially integrated social science, 2005.的建議，需在進(jìn)行拉格朗日乘子檢驗(yàn)及相關(guān)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上綜合判定。

空間滯后模型(spatial lag model，SLM)用以檢驗(yàn)城市數(shù)字治理能力是否受到空間鄰近效應(yīng)影響。模型表達(dá)式：y=ρWy+Xβ+ε。其中，y為因變量城市數(shù)字治理能力，X為解釋變量，β反映解釋變量對(duì)城市數(shù)字治理能力的影響，ε為隨機(jī)誤差向量，Wy旨在檢驗(yàn)城市數(shù)字治理能力鄰近效應(yīng)的存在，ρ代表滯后影響系數(shù)，若其達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著，表示在控制其他解釋變量后，目標(biāo)城市數(shù)字治理能力受到鄰近城市的影響。

空間誤差模型(spatial error model，SEM)用以討論鄰近城市數(shù)字治理能力的誤差沖擊對(duì)目標(biāo)城市數(shù)字治理能力的影響。模型表達(dá)式：y=Xβ+ε，ε=λWε+μ，其中，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量，Wε旨在檢驗(yàn)擾動(dòng)誤差項(xiàng)中的空間依賴，λ為空間誤差系數(shù)，若其統(tǒng)計(jì)顯著代表鄰近城市數(shù)字治理能力的誤差項(xiàng)對(duì)目標(biāo)城市構(gòu)成影響，意即“可能有遺漏變量存在，而遺漏變量剛好具備空間自相關(guān)的特性”(31)鄧志松、吳親恩、柯一榮：《廢票為何發(fā)生?兼論臺(tái)灣選舉無(wú)效票之空間效應(yīng)》，《選舉研究》2012年第2期，第71—100頁(yè)。。

其三，地理加權(quán)回歸分析。地理加權(quán)回歸模型(Geographical Weighted Regression, GWR)是將城市數(shù)字治理能力的空間屬性嵌入回歸參數(shù)中，引入地理距離權(quán)重、以局域參數(shù)估計(jì)代替全域參數(shù)估計(jì)(32)Brunsdon C, Charlton F M.“Geographically weighted regression—modelling spatial non—Stationarity”,Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 1998, 47(3): 431- 443.的統(tǒng)計(jì)分析模型，可充分展現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性和相互差異(33)Fotheringham, A.S., Brunsdon, C.“Local forms of spatial analysis”, Geographical analysis, 1999,31(4), 340- 358.。模型如下：

yi=β0(ui+vi)+∑kβk(ui+vi)xij+εi

(2)

式(ui+vi)中表示城市i的地理坐標(biāo)，βk(ui+vi)表示城市i的第k個(gè)變量的回歸系數(shù)。

(二) 變量與數(shù)據(jù)

基于現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文選用TOE框架檢驗(yàn)城市數(shù)字治理能力的影響因素，從技術(shù)、組織和環(huán)境三方面入手信息化水平、財(cái)政資源、服務(wù)民生傾向、服務(wù)企業(yè)傾向、公眾需求規(guī)模、城市化水平、對(duì)外開(kāi)放度等解釋變量。鑒于數(shù)字治理主要服務(wù)類型為G2C(政府—民眾)、G2B(政府—企業(yè))，服務(wù)民生傾向、服務(wù)企業(yè)傾向分別反映政府對(duì)數(shù)字治理服務(wù)兩個(gè)主要服務(wù)對(duì)象(普通公眾、企業(yè)公眾)的服務(wù)傾向，通過(guò)檢驗(yàn)兩個(gè)服務(wù)傾向?qū)Τ鞘袛?shù)字治理能力的影響，以探討城市政府在數(shù)字治理服務(wù)中是否存在服務(wù)傾向的群體差異。政府服務(wù)民生傾向的測(cè)量參考馬亮(34)馬亮：《需求驅(qū)動(dòng)、政府能力與移動(dòng)政務(wù)合作提供:中國(guó)地級(jí)市的實(shí)證研究》，《公共管理評(píng)論》2018年第1期，第25—45頁(yè)。的做法，選用《中國(guó)城市政商關(guān)系排行榜》(35)聶輝華、韓冬臨、馬亮，等：《中國(guó)城市政商關(guān)系排行榜(2017)》，北京：中國(guó)人民大學(xué)國(guó)家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院，2018年。中“政商親近指數(shù)”作為政府服務(wù)企業(yè)傾向的代理變量，意即政商關(guān)系越親近，政府服務(wù)企業(yè)傾向越強(qiáng)烈。

被解釋變量方面，目前尚無(wú)直接測(cè)量“城市數(shù)字治理能力”的觀測(cè)數(shù)據(jù)，本研究以《中國(guó)地方政府互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力發(fā)展報(bào)告(2018)》(36)電子科技大學(xué)智慧治理研究中心：《中國(guó)地方政府互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力發(fā)展報(bào)告》，成都：電子科技大學(xué), 2018年。中的“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力”指標(biāo)值作為“城市數(shù)字治理能力”的代理變量，原因是該報(bào)告的“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)能力”指標(biāo)值是目前最接近城市數(shù)字治理能力的觀測(cè)數(shù)據(jù)，其由基于互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)智慧能力、服務(wù)提供能力、服務(wù)響應(yīng)能力和三個(gè)次級(jí)指標(biāo)組合而成，兼顧信息技術(shù)手段、服務(wù)供給和政民互動(dòng)等數(shù)字治理的關(guān)鍵要素。該指標(biāo)數(shù)據(jù)由電子科技大學(xué)智慧治理研究中心通過(guò)大數(shù)據(jù)采集與人工采集相結(jié)合而得到，并被諸多學(xué)者研究使用，表示其具有一定科學(xué)性。該指標(biāo)數(shù)據(jù)全面涵蓋334個(gè)地級(jí)行政區(qū)。為全面呈現(xiàn)城市數(shù)字治理能力水平，本文在第4部分解析空間特征時(shí)將334個(gè)地級(jí)行政區(qū)均納入地級(jí)市城市的分析范疇(自治州、地區(qū)或盟相當(dāng)于少數(shù)民族地區(qū)的地級(jí)市城市)，但第5部分的空間回歸分析與地理加權(quán)回歸分析，受限于數(shù)據(jù)，僅就286個(gè)樣本城市進(jìn)行討論。此外，以邊界鄰近衡量地理鄰近的空間關(guān)系。變量測(cè)量及數(shù)據(jù)來(lái)源的具體信息詳見(jiàn)表1。

表1 變量測(cè)量與數(shù)據(jù)來(lái)源

四 城市數(shù)字治理能力空間集聚特征分析

以334個(gè)地級(jí)行政區(qū)為分析樣本，城市數(shù)字治理能力均值的區(qū)位分布(見(jiàn)表2)為：華東>華南>華中>西南>華北>東北>西北。華東、華南地區(qū)城市總體屬于數(shù)字治理引領(lǐng)者，多個(gè)創(chuàng)新引領(lǐng)城市(得分>=80)出自其中(如深圳、汕頭、寧波等)；華中地區(qū)城市數(shù)字治理水平最均衡(標(biāo)準(zhǔn)差最小)，但多為跟隨型城市(得分介于60～79.99之間)和發(fā)展遲緩城市(得分介于40～59.99之間)；西南地區(qū)城市數(shù)字治理能力差異最大，既有排名前列的創(chuàng)新引領(lǐng)城市(如成都)，也有排名墊底的極度落后城市(山南市)。北方城市缺乏創(chuàng)新引領(lǐng)者，其中，華北、東北地區(qū)類似，發(fā)展遲緩城市居多；西北地區(qū)城市數(shù)字治理能力整體最低，發(fā)展遲緩城市居多，且有數(shù)量最多的掉隊(duì)型城市(得分<39.99)。概言之，城市數(shù)字治理能力的區(qū)域間數(shù)字鴻溝依然明顯，呈現(xiàn)突出的南北分異格局，并非丁依霞等(37)丁依霞、徐倪妮、郭俊華：《基于TOE框架的政府電子服務(wù)能力影響因素實(shí)證研究》，《電子政務(wù)》 2020年第1期，第103—113頁(yè)。所言的“地區(qū)間‘?dāng)?shù)字鴻溝’不顯著”。

表2 城市數(shù)字治理能力的區(qū)位分析

為詳細(xì)呈現(xiàn)城市數(shù)字治理能力的空間特征，本文借助GeoDa軟件進(jìn)行Global Moran’s I指數(shù)分析與LASA分析。Global Moran’s I指數(shù)在p<0.05水平上達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著要求，其值高達(dá)0.4768；Global Moran’s I散布圖(見(jiàn)圖1)斜率為自下而上的直線，大多數(shù)樣本落入第一象限(熱區(qū))或第三象限(冷區(qū))。進(jìn)而表明，城市數(shù)字治理能力總體上具有較強(qiáng)的空間依賴性，目標(biāo)城市數(shù)字治理能力較高，鄰近城市數(shù)字治理能力亦較高，反之亦然。

圖1 城市數(shù)字治理能力Global Moran’s I指數(shù) 資料來(lái)源：作者自制

LISA分析詳細(xì)呈現(xiàn)了城市數(shù)字治理能力的空間集聚特征(見(jiàn)圖2)?？傮w而言，東部沿海數(shù)字治理能力“強(qiáng)強(qiáng)集聚”與西部少數(shù)民族聚居區(qū)“弱弱集聚”的對(duì)比依然鮮明，但可喜的是，數(shù)字治理能力“熱區(qū)”不再是東部沿海城市的專利，內(nèi)陸城市開(kāi)始涌現(xiàn) “新熱區(qū)”，傳統(tǒng)的電子政務(wù)東西分異格局正逐步被打破。具體而言：

圖2 城市數(shù)字治理能力空間集聚LISA分析 資料來(lái)源：作者自制

(1)東部沿海傳統(tǒng)“熱區(qū)”集聚與內(nèi)陸城市“新熱區(qū)”涌現(xiàn)并存。江浙閩粵等地沿海城市，以及安徽、江西等鄰近沿海的部分內(nèi)陸城市，圍繞沿海地區(qū)形成“第一熱區(qū)”；華中地區(qū)的湖南、西南地區(qū)的貴州等地部分城市在內(nèi)陸發(fā)展出“新熱區(qū)”(第二熱區(qū))，打破了中西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中長(zhǎng)期缺乏“熱區(qū)”(38)羅慶、李小建、楊慧敏：《中國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)空間分布格局及其演化研究:1990—2010》，《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2014年第1期，第1—7頁(yè)；狄乾斌、韓帥帥、韓增林：《中國(guó)地級(jí)以上城市經(jīng)濟(jì)承載力的空間格局》，《地理研究》2016年第2期，第337—352頁(yè)。的既有格局。數(shù)字治理能力領(lǐng)域內(nèi)陸“新熱區(qū)”的涌現(xiàn)，與學(xué)者此前指出的“中西部地區(qū)電子政務(wù)水平落后于東部”(39)吳昊、孫寶文：《當(dāng)前中國(guó)電子政務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀、問(wèn)題及對(duì)策實(shí)證研究》，《國(guó)家行政學(xué)院學(xué)報(bào)》2009年第5期，第123—127頁(yè)?？臻g形態(tài)相比，表明城市數(shù)字治理能力的空間格局已悄然調(diào)整，沿海向內(nèi)陸擴(kuò)散的勢(shì)頭正悄然形成。原因可能在于：內(nèi)陸城市政府近年來(lái)逐漸意識(shí)到數(shù)字治理的重要價(jià)值，學(xué)習(xí)效仿沿海城市的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，加大數(shù)字治理建設(shè)力度，促進(jìn)高水平數(shù)字治理能力從沿海城市向內(nèi)陸城市的擴(kuò)散，逐步在內(nèi)陸城市涌現(xiàn)數(shù)字治理能力“新熱區(qū)”。不過(guò)，目前內(nèi)陸“新熱區(qū)”規(guī)模尚小，若能讓“沿海向內(nèi)陸”的空間擴(kuò)散效應(yīng)持續(xù)發(fā)揮作用，數(shù)字鴻溝逐漸縮小未來(lái)可期，否則，數(shù)字鴻溝尚有繼續(xù)擴(kuò)大的風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí)，“熱區(qū)”分布還表明，城市數(shù)字治理能力的鄰近效應(yīng)并非學(xué)者此前認(rèn)為的“僅限于同一個(gè)省份內(nèi)部”(40)殷存毅、葉志鵬、楊勇：《政府創(chuàng)新擴(kuò)散視角下的電子政務(wù)回應(yīng)性實(shí)證研究——基于全國(guó)923家縣級(jí)政府門(mén)戶網(wǎng)站的在線測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)》，《上海行政學(xué)院學(xué)報(bào)》2016年第4期，第35—45頁(yè)。，還會(huì)跨省域發(fā)揮作用。本文推斷，城市特別是東部沿海城市之間激烈的“同儕競(jìng)爭(zhēng)”，不但會(huì)激發(fā)省域內(nèi)城市之間對(duì)數(shù)字治理建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的相互模仿，還促使城市政府向地理鄰近的省外數(shù)字治理先進(jìn)城市進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，進(jìn)而促成“熱區(qū)”的跨省域集聚。

(2)城市數(shù)字治理能力尚有三大“冷區(qū)”。西北地區(qū)的青海與新疆、西南地區(qū)的西藏等地，與青海、西藏接壤的甘肅、四川、云南等地部分城市，共同形成面積巨大的少數(shù)民族聚居“第一冷區(qū)”，少數(shù)民族聚居“冷區(qū)”再次證明數(shù)字治理能力的鄰近效應(yīng)會(huì)跨省域產(chǎn)生影響；陜西延安、榆林，廣西貴港、來(lái)賓等欠發(fā)達(dá)城市，形成“第二冷區(qū)”。意外的是，沈陽(yáng)、大連兩個(gè)副省級(jí)城市，亦未在數(shù)字治理方面發(fā)揮引領(lǐng)作用，反而與周邊城市在東北地區(qū)形成“第三冷區(qū)”?！袄鋮^(qū)”集聚的原因可能在于：這些城市未有東部沿海城市激烈的“同儕競(jìng)爭(zhēng)”，其周邊也缺乏數(shù)字治理建設(shè)引領(lǐng)城市，“得過(guò)且過(guò)”心態(tài)得以傳染，長(zhǎng)此以往，“弱弱集聚”態(tài)勢(shì)形成，并與東部沿海及部分內(nèi)陸城市的“強(qiáng)強(qiáng)集聚”形成鮮明對(duì)比。

(3)數(shù)字治理能力的空間負(fù)相關(guān)表現(xiàn)為：其一，鄰近“第一冷區(qū)”的烏魯木齊、怒江自治州、甘南自治州、平?jīng)龅瘸鞘?，并未受“冷區(qū)”鄰近效應(yīng)影響，在數(shù)字治理方面反而具有較好表現(xiàn)，進(jìn)而呈現(xiàn)HL型的空間負(fù)相關(guān)，但其創(chuàng)新引領(lǐng)能力極為有限，未能帶動(dòng)周邊低水平城市共同進(jìn)步。其二，沿海或內(nèi)陸的潮州、淄博、宜春、株洲等城市呈現(xiàn)LH型的空間負(fù)相關(guān)，即周邊城市數(shù)字治理能力較高，但這些城市卻處于掉隊(duì)狀態(tài)。其余城市數(shù)字治理能力的空間集聚未達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著要求，表示其處于空間隨機(jī)狀態(tài)。

五 城市數(shù)字治理能力影響因素及其空間異質(zhì)性分析

為檢驗(yàn)城市數(shù)字治理能力影響因素，尤其是探析其影響因素的空間異質(zhì)性，本文展開(kāi)空間回歸分析和地理加權(quán)回歸分析，將城市數(shù)字治理能力作為被解釋變量，基于TOE框架識(shí)別其解釋變量。

(一) 城市數(shù)字治理能力的影響因素分析

針對(duì)空間回歸分析模型的選擇，拉格朗日乘子及相關(guān)檢驗(yàn)可知(見(jiàn)表3)，Moran指數(shù)(誤差)顯著為正，表明存在回歸誤差具有較強(qiáng)的空間依賴性，背離了OLS模型的基本假設(shè)，需采用空間回歸分析模型，并且發(fā)現(xiàn)LM error比LM lag更顯著，且R-LM error顯著但R-LM lag不顯著。表4的模型擬合度數(shù)據(jù)顯示，SEM模型的R2(0.3711)高于SLM模型和OLS模型的相應(yīng)值，且其logLIK、AIC值相較為最優(yōu)。故選用SEM模型檢驗(yàn)城市數(shù)字治理能力影響因素最為恰當(dāng)，以下分析以SEM模型的結(jié)果為主。

表3 城市數(shù)字治理能力空間分析模型檢驗(yàn)

表4 城市數(shù)字治理能力影響因素回歸分析

模型顯示(見(jiàn)表4)，在組織因素方面，財(cái)政資源、服務(wù)企業(yè)傾向?qū)Τ鞘袛?shù)字治理能力具有顯著的正向影響，服務(wù)民生傾向的影響負(fù)向但不具有顯著性，意即城市數(shù)字治理存在顯著的服務(wù)傾向群體差異。究其原因，中國(guó)數(shù)字治理起步較晚，目前仍處于供給導(dǎo)向發(fā)展階段(41)王立華、孫銘：《中美電子政務(wù)公共服務(wù)影響因素的比較研究》，《電子政務(wù)》2014年第10期，第95—102頁(yè)。，數(shù)字治理建設(shè)中的硬件投入、軟件及服務(wù)支出等對(duì)政府財(cái)政的依賴度依然較高；針對(duì)城市政府的服務(wù)傾向群體差異，一方面如學(xué)者的解釋，鑒于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與地方官員晉升的高度關(guān)聯(lián)性(42)Li H, Zhou L A.“Political turnover and economic performance: the incentive roles of personnel control in China”, Journal of Public Economics, 2005,89 (9/10):1 743-1 762.，地方政府通常將追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)凌駕于社會(huì)發(fā)展、人們生活水平改善之上，進(jìn)而形成企業(yè)偏向的制度環(huán)境(43)任太增：《政府主導(dǎo)、企業(yè)偏向與國(guó)民收入分配格局失衡——一個(gè)基于三方博弈的分析》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》2011年第3期，第42—48頁(yè)。；另一方面，近年來(lái)各級(jí)政府持續(xù)強(qiáng)調(diào)優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，亦強(qiáng)化了城市政府在數(shù)字治理建設(shè)中服務(wù)企業(yè)傾向的影響力。

在環(huán)境因素方面，城市化水平、對(duì)外開(kāi)放度對(duì)城市數(shù)字治理能力具有顯著的正向影響，原因可能在于：城市化水平與對(duì)外開(kāi)放度愈高，社會(huì)對(duì)城市政府提升其管理水平與服務(wù)質(zhì)量的緊迫性要求愈強(qiáng)，進(jìn)而促進(jìn)了數(shù)字治理建設(shè)的進(jìn)程。此外，公眾需求規(guī)模的影響微弱，這也在一定程度上印證了前述“城市數(shù)字治理存在服務(wù)傾向‘群體差異’”的觀點(diǎn)；在技術(shù)方面，信息化水平的影響未達(dá)統(tǒng)計(jì)顯著要求，表示技術(shù)主導(dǎo)的城市數(shù)字治理能力路徑已然失靈。概言之，組織、環(huán)境因素是影響甚至是制約城市數(shù)字治理能力的主因，這為信息技術(shù)僅為數(shù)字治理的工具手段，不應(yīng)過(guò)分強(qiáng)調(diào)技術(shù)性(44)韓兆柱、馬文娟：《數(shù)字治理理論及其應(yīng)用的探索》，《公共管理評(píng)論》2016年第1期，第92—109頁(yè)。，數(shù)字治理并非技術(shù)升級(jí)，而是政府治理模式轉(zhuǎn)型(45)黃建偉、劉軍：《歐美數(shù)字治理的發(fā)展及其對(duì)中國(guó)的啟示》，《中國(guó)行政管理》2019年第6期，第36—41頁(yè)。等觀點(diǎn)提供實(shí)證證據(jù)。同時(shí)，數(shù)字治理存在的服務(wù)傾向群體差異反映出當(dāng)前城市政府在數(shù)字治理建設(shè)中的功利主義導(dǎo)向。

空間回歸模型還顯示，空間滯后估計(jì)參數(shù)在p<0.01水平上達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著要求，再次證明相鄰城市間的數(shù)字治理能力具有較強(qiáng)的空間依賴性?？臻g誤差估計(jì)參數(shù)λ在p<0.01水平達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著要求，表明尚存在本文忽略掉的一些因素，如政府制度、官員行為等，通過(guò)誤差項(xiàng)對(duì)城市數(shù)字治理建設(shè)產(chǎn)生一定影響。

(二)城市數(shù)字治理能力影響因素的空間異質(zhì)性分析

前述空間回歸分析基于空間平穩(wěn)假設(shè)，無(wú)法呈現(xiàn)影響因素的空間異質(zhì)性，該部分遂引入地理加權(quán)回歸模型，借助Arcgis軟件對(duì)其加以探析。GWR模型的擬合度為0.4148，高于OLS模型，其AIC小于OLS模型；城市樣本局部回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)差殘差范圍為[-3.3241, 2.6262]，其中約98.6%的范圍在[-2.58，2.58]，表示其在p<0.05水平上呈隨機(jī)分布。由此表明，GWR模型的整體擬合效果良好。各變量系數(shù)值基本統(tǒng)計(jì)(見(jiàn)表5)顯示，除服務(wù)企業(yè)傾向、公眾需求規(guī)模外，其余變量回歸系數(shù)在空間上波動(dòng)較大，說(shuō)明其對(duì)城市數(shù)字治理能力的影響存在空間異質(zhì)特征，進(jìn)而證實(shí)城市政府在推進(jìn)數(shù)字治理能力過(guò)程中不能盲從一體適用的政策路徑，而要根據(jù)影響因素的空間異質(zhì)特征選擇差異化的、在地適用的政策方案。城市數(shù)字治理能力影響因素的空間異質(zhì)特征與差異化政策建議分析如下圖3。

表5 地理加權(quán)回歸模型估計(jì)結(jié)果

信息化水平對(duì)城市數(shù)字治理能力影響的空間異質(zhì)性特征?；貧w系數(shù)空間分布顯示，回歸系數(shù)由南向北遞減，表示信息化水平對(duì)城市數(shù)字治理能力的影響自南向北逐漸減小，最高正值出現(xiàn)于四川、湖北、安徽、浙江沿線以南區(qū)域，而吉林、黑龍江等東北地區(qū)信息化水平對(duì)其數(shù)字治理能力的負(fù)向影響達(dá)到最高值。在信息技術(shù)層面，在相同條件下，強(qiáng)化信息技術(shù)推廣與應(yīng)用的配套措施，南方地區(qū)城市可獲得比其他區(qū)域更好的政策效果。

財(cái)政資源對(duì)城市數(shù)字治理能力影響的空間異質(zhì)性特征?；貧w系數(shù)空間分布顯示，回歸系數(shù)自南向北遞增，表示財(cái)政資源對(duì)城市數(shù)字治理能力的影響由南向北逐漸增加，最大值出現(xiàn)于東北地區(qū)，環(huán)渤海灣地區(qū)次之，可能與其數(shù)字治理發(fā)展尚處于完善信息基礎(chǔ)設(shè)施階段有關(guān)，因而對(duì)財(cái)政依賴度偏高；最小值出現(xiàn)于西南、中南、華南及福建沿線以南區(qū)域，意即其財(cái)政資源對(duì)其數(shù)字治理發(fā)展的影響相對(duì)較小。由此表明，在相同條件下，增加財(cái)政資源的投入，東北地區(qū)城市在提升數(shù)字治理能力方面可獲得比其他區(qū)域更大的政策效益。

服務(wù)民生傾向?qū)Τ鞘袛?shù)字治理能力影響的空間異質(zhì)性特征。從回歸系數(shù)空間分布看，回歸系數(shù)大致呈自東向西遞減趨勢(shì)，最高負(fù)值大致出現(xiàn)于胡煥庸線沿線以西區(qū)域，表示其服務(wù)民生傾向?qū)Τ鞘袛?shù)字治理能力的相對(duì)壓力最大?？赡苷珀懘蟮赖葘W(xué)者的觀察，胡煥庸線兩側(cè)基本公共服務(wù)存在明顯落差(46)陸大道、王錚、封志明，等：《關(guān)于“胡煥庸線能否突破”的學(xué)術(shù)爭(zhēng)鳴》，《地理研究》2016年第5期，第805—824頁(yè)。，胡煥庸線沿線以西城市的數(shù)字治理建設(shè)仍處于政府供給導(dǎo)向而非公眾服務(wù)導(dǎo)向，在政策注意力上，民生服務(wù)與數(shù)字治理建設(shè)之間尚屬競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系；回歸系數(shù)最高正值出現(xiàn)于華南及閩浙地區(qū)，其服務(wù)民生傾向?qū)Τ鞘袛?shù)字治理能力的促進(jìn)影響相對(duì)較大，代表其數(shù)字治理建設(shè)與民生服務(wù)之間已有良好的結(jié)合。

圖3 城市數(shù)字治理能力影響因素的空間異質(zhì)性特征

服務(wù)企業(yè)傾向?qū)Τ鞘袛?shù)字治理能力影響的空間異質(zhì)性特征。從回歸系數(shù)空間分布看，回歸系數(shù)自東向西遞減，但波動(dòng)偏小，說(shuō)明服務(wù)企業(yè)傾向的影響整體相對(duì)穩(wěn)定。相較而言，回歸系數(shù)最大值出現(xiàn)于東北地區(qū)，表示其服務(wù)企業(yè)傾向?qū)?shù)字治理能力的相對(duì)影響最強(qiáng)；而甘肅、新疆、西藏等少數(shù)民族聚居區(qū)回歸系數(shù)最小，表示其數(shù)字治理能力受服務(wù)企業(yè)傾向的相對(duì)影響最弱。

公眾需求規(guī)模對(duì)城市數(shù)字治理能力影響的空間異質(zhì)性特征?；貧w系數(shù)整體較小，表示其對(duì)城市數(shù)字治理能力的整體影響微弱?？臻g分布顯示，回歸系數(shù)自南向北遞減，最高負(fù)值出現(xiàn)于東北地區(qū)，可能與其服務(wù)企業(yè)傾向相對(duì)影響最強(qiáng)有關(guān)；最高正值出現(xiàn)于西南、華南及福建等地，表示其公眾需求規(guī)模對(duì)數(shù)字治理能力的相對(duì)影響較大。

城市化水平對(duì)城市數(shù)字治理能力影響的空間異質(zhì)性特征。從空間分布看，回歸系數(shù)由東向西遞減，說(shuō)明城市化水平對(duì)城市數(shù)字治理能力的影響自東向西逐漸減小，其中，東北地區(qū)城市數(shù)字治理能力受城市化水平的影響最大，東南沿海次之，寧夏、陜西、四川、貴州等地及以西的內(nèi)陸地區(qū)，其城市數(shù)字治理能力受城市化水平的相對(duì)影響最小，這可能與其城市化質(zhì)量偏低(47)王德利、方創(chuàng)琳、楊青山，等：《基于城市化質(zhì)量的中國(guó)城市化發(fā)展速度判定分析》，《地理科學(xué)》2010年第5期，第643—650頁(yè)。有關(guān)。因而，在相同條件下，增強(qiáng)城市化水平，東北地區(qū)可獲得比其他地區(qū)更大的數(shù)字治理能力提升。

對(duì)外開(kāi)放度對(duì)城市數(shù)字治理能力影響的空間異質(zhì)性特征?？臻g分布表明，回歸系數(shù)由南向北遞減，表明對(duì)外開(kāi)放度對(duì)城市數(shù)字治理能力的影響自南向北逐漸減小，其中，華南地區(qū)、西南沿邊地區(qū)城市數(shù)字治理能力受對(duì)外開(kāi)放度的相對(duì)影響最大，而東北地區(qū)受其相對(duì)影響最小，這可能與東北地區(qū)開(kāi)放程度不高有關(guān)(48)廉曉梅：《東北振興過(guò)程中的對(duì)外開(kāi)放:總體思路與對(duì)策》，《東北亞論壇》2007年第5期，第34—37頁(yè)。。華南地區(qū)城市長(zhǎng)期屬于對(duì)外開(kāi)放的高地，并帶動(dòng)西南沿邊城市，為數(shù)字治理能力提升探尋出對(duì)外驅(qū)動(dòng)路徑。

六 結(jié)論與建議

針對(duì)既有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字治理的定量研究偏少尤其是空間特征分析欠缺的問(wèn)題，本文基于空間地理視角和地級(jí)市為分析單位，運(yùn)用空間自相關(guān)分析詳細(xì)呈現(xiàn)城市數(shù)字治理能力的空間格局，在TOE框架下選用空間誤差模型檢驗(yàn)城市數(shù)字治理能力的影響因素，借助地理加權(quán)回歸模型探析城市數(shù)字治理能力影響因素的空間異質(zhì)特征，主要結(jié)論如下：(1)城市數(shù)字治理能力的區(qū)域間數(shù)字鴻溝突出，南北分異特征明顯，北方城市欠缺創(chuàng)新引領(lǐng)者；東西分異格局有被打破之趨勢(shì)，雖然東部沿?！皬?qiáng)強(qiáng)集聚”與西部少數(shù)民族聚居區(qū)“弱弱集聚”的對(duì)比依然鮮明，但內(nèi)陸城市開(kāi)始涌現(xiàn)“新熱區(qū)”；(2)城市數(shù)字治理能力的空間鄰近效應(yīng)顯著，且會(huì)跨省域發(fā)揮影響。組織因素(服務(wù)傾向、財(cái)政資源)、環(huán)境因素(城市化水平、對(duì)外開(kāi)放度)是影響甚至是制約城市數(shù)字治理能力的主因，技術(shù)因素對(duì)其影響有限；(3)城市數(shù)字治理能力影響因素的空間異質(zhì)性突出。南方地區(qū)信息化水平，東北地區(qū)財(cái)政資源、城市化水平，華南地區(qū)及西南沿邊地區(qū)對(duì)外開(kāi)放度，對(duì)其數(shù)字治理能力的正向影響最強(qiáng)；南方地區(qū)的財(cái)政資源、西部?jī)?nèi)陸的城市化水平、東北地區(qū)的對(duì)外開(kāi)放度，正向影響最小；胡煥庸線沿線以西的服務(wù)民生傾向，東北地區(qū)的信息化水平、公眾需求規(guī)模，負(fù)向影響最大。

對(duì)此，本文建議：其一，正視數(shù)字治理的區(qū)域間數(shù)字鴻溝，推進(jìn)數(shù)字治理建設(shè)的“精準(zhǔn)扶貧”。針對(duì)城市數(shù)字治理能力南北分異，以及西部少數(shù)民族聚居區(qū)及欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字治理能力“冷區(qū)”集聚的問(wèn)題，應(yīng)適時(shí)啟動(dòng)數(shù)字治理建設(shè)“精準(zhǔn)扶貧”工程，通過(guò)對(duì)口支援、定點(diǎn)幫扶、交流學(xué)習(xí)等方式，促進(jìn)數(shù)字治理能力提升“自南方向北方”“自沿海向內(nèi)陸”擴(kuò)散和轉(zhuǎn)移，逐步培育數(shù)字治理能力的區(qū)域性“新熱點(diǎn)”，進(jìn)而縮小區(qū)域間的數(shù)字治理能力差距。其二，警惕數(shù)字治理建設(shè)的技術(shù)供給導(dǎo)向和功利主義導(dǎo)向，堅(jiān)守政民互動(dòng)的治理核心與公共服務(wù)供給的均等化原則。一方面，糾正“數(shù)字迷信”“技術(shù)決定論”的錯(cuò)誤導(dǎo)向，城市政府應(yīng)讓數(shù)字治理建設(shè)回歸政務(wù)服務(wù)導(dǎo)向，尤其要強(qiáng)化治理的本質(zhì)與核心——政民互動(dòng)；另一方面，在服務(wù)型政府的理念下，企業(yè)公眾、普通民眾同為政府的服務(wù)對(duì)象，應(yīng)當(dāng)警惕在功利主義導(dǎo)向下數(shù)字治理服務(wù)傾向單一群體甚至群體歧視現(xiàn)象，可以允許針對(duì)不同類型公眾提供差異化的數(shù)字治理服務(wù)內(nèi)容，但不應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)重視企業(yè)公眾的服務(wù)需要而漠視普通民眾服務(wù)訴求的情形。其三，摒棄盲目跟隨的政策策略，選用數(shù)字治理能力提升政策時(shí)應(yīng)充分尊重“在地性”要求。近年來(lái)，“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”“加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè)”新語(yǔ)境激發(fā)了各級(jí)各地政府推進(jìn)數(shù)字治理建設(shè)的新熱潮，但不應(yīng)盲從一體適用的路徑策略，應(yīng)在數(shù)字治理能力影響因素空間異質(zhì)性分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合地方實(shí)際，選擇精準(zhǔn)適用、符合“在地性”要求的備選方案。比如，在選擇數(shù)字治理能力提升的政策方案時(shí)，鑒于南方地區(qū)信息化水平對(duì)其數(shù)字治理能力的影響最突出，因而南方地區(qū)城市強(qiáng)化信息技術(shù)的應(yīng)用與推廣更易顯現(xiàn)政策成效；同理，在東北地區(qū)適度增強(qiáng)數(shù)字治理建設(shè)的財(cái)政資源投入，亦會(huì)獲得比其他地區(qū)更高的政策價(jià)值。