TOE 框架下智慧城市治理路徑的前因組態(tài)研究
——基于35 個重點(diǎn)城市的模糊集定性比較分析

李友東，閆晨麗，趙云輝

（內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，呼和浩特 010070）

一、引言

智慧城市是一個由信息技術(shù)支撐的涵蓋政府、企業(yè)、社會的新型城市生態(tài)系統(tǒng)，是對復(fù)雜社會系統(tǒng)的智能化管理（陳德權(quán)等，2017；Eisenack 和Roggero，2022）。隨著城市化進(jìn)程的不斷加劇，在增強(qiáng)城市經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)的同時（王玥和杜建國，2021），也帶來了交通擁擠、醫(yī)療短缺、環(huán)境污染等一系列復(fù)雜問題（賈舒，2021），不斷要求著城市治理層面的創(chuàng)新。但是傳統(tǒng)的信息技術(shù)已不足以支撐大型城市的復(fù)雜治理，尤其是2020 年突如其來的新冠疫情給城市發(fā)展造成了不可估量的經(jīng)濟(jì)損失。因此越來越多的城市開啟了智慧轉(zhuǎn)型之路。截至2017 年，國家住建部已公布三批智慧試點(diǎn)城市，并且在建設(shè)和發(fā)展中有效提升了城市智慧化水平（張亨明和章皓月，2021）。同時，《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》（“十四五”規(guī)劃）也明確指出要分級分類推進(jìn)智慧城市建設(shè)，以智慧技術(shù)推進(jìn)低碳發(fā)展，實(shí)現(xiàn)城市精細(xì)化治理（張若冰等，2021）。因此，智慧城市被認(rèn)為是推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和應(yīng)對城市復(fù)雜治理現(xiàn)象的重要途徑（趙華平等，2022；Eisenack 和Roggero，2022）。

智慧城市治理對城市可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要（Soeiro，2021；Su 和Fan，2022）。在雙碳目標(biāo)的背景下，智慧建設(shè)能夠有效減少碳排放（黃和平等，2022），推進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新（武力超等，2022）和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（趙華平等，2022）。婁偉（2020）研究發(fā)現(xiàn)，智慧技術(shù)有助于推進(jìn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，改善西北部地區(qū)惡劣的生態(tài)環(huán)境；Su 和Fan（2022）從組態(tài)視角出發(fā)，通過對智慧城市如何實(shí)現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行研究，提出了雙中心、生態(tài)中心、以人為中心和雙綁定四種實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)性的模式，推進(jìn)了智慧城市建設(shè)在城市可持續(xù)發(fā)展上的研究。同時，智慧城市也有利于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的提升（劉巧等，2018）和全要素生產(chǎn)率的提升（張衛(wèi)東等，2018）。但是研究主要集中于分析智慧城市對其利益相關(guān)者產(chǎn)生的作用，并沒有直接闡明城市該如何實(shí)現(xiàn)智慧轉(zhuǎn)型，忽略了在智慧城市治理過程中對多方面驅(qū)動因素的研究（Ruhlandt et al，2020）。隨著全球化的發(fā)展，社會環(huán)境日益呈現(xiàn)復(fù)雜化和多樣化，智慧城市的治理已經(jīng)不單是計(jì)算機(jī)技術(shù)的體現(xiàn)，同時還會受到經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境與治理等多維度的協(xié)同影響（賈舒，2021）。因此，對智慧城市治理的具體影響因素和多組態(tài)路徑研究至關(guān)重要（Zhang et al，2020）。在現(xiàn)有關(guān)于綠色智慧城市的影響因素研究中，信息和通信技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要，可以使數(shù)據(jù)獲取更便捷，為城市管理提供了系統(tǒng)化的監(jiān)測和控制，使管理者能夠有效地利用現(xiàn)有資源，推進(jìn)智慧交通、智慧醫(yī)療和智慧課堂等建設(shè)（Su 和Fan，2022），進(jìn)而推動城市的可持續(xù)發(fā)展（De La Robertie 和Lebrument，2019）。在政府組織內(nèi)部，對于城市智慧化發(fā)展的財(cái)政支持（何凌云等，2021）也發(fā)揮著正向推進(jìn)作用，有利于激勵城市的技術(shù)創(chuàng)新，推動智慧產(chǎn)業(yè)發(fā)展（李霞等，2020）。與此同時，智慧治理也受到環(huán)境因素的影響，人才集聚現(xiàn)象產(chǎn)生的人力資本存量推進(jìn)了城市的創(chuàng)新人才建設(shè)，進(jìn)而提升了城市的技術(shù)創(chuàng)新水平（宋德勇等，2021）。但是對智慧城市影響因素的研究主要集中在技術(shù)、組織或環(huán)境等單一方面，少有研究探討多因素的聯(lián)合效用，這種情況往往會產(chǎn)生智慧城市對單一因素的過度依賴現(xiàn)象，無法通過對資源進(jìn)行合理配置來實(shí)現(xiàn)最大化資源利用效率（Du 和Kim，2021），并且智慧城市本身是一個通過多方面信息資源整合來加強(qiáng)城市建設(shè)的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)，單一因素的“凈效應(yīng)”難以體現(xiàn)城市智慧轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性和動態(tài)性，無法揭示其復(fù)雜運(yùn)行機(jī)制和精細(xì)化治理路徑（Zhang et al，2020）。因此，探討多因素協(xié)同作用對智慧城市治理的影響機(jī)制和多元路徑，成為如何應(yīng)對復(fù)雜社會環(huán)境的重點(diǎn)。

由組態(tài)理論可知，多因素之間可通過不同的組合產(chǎn)生相同的結(jié)果，進(jìn)而能夠合理解釋在環(huán)境復(fù)雜化背景下的社會現(xiàn)象（Furnari et al，2021）。鑒于此，本文從組態(tài)視角出發(fā)，探討智慧城市的影響機(jī)制和治理路徑。具體引入技術(shù)-組織-環(huán)境（TOE）框架，構(gòu)建智慧城市治理的理論研究框架，并運(yùn)用模糊集定性比較分析法（fsQCA），探索中國35 個重點(diǎn)城市（副省級以上）在技術(shù)、組織和環(huán)境三方面因素對智慧城市治理的影響，識別出驅(qū)動智慧城市治理的組合路徑。主要探討以下幾個問題：是否存在影響高/低智慧治理水平的必要條件？存在哪些路徑以“殊途同歸”的方式推動高水平的智慧城市治理？哪些條件對于政府推進(jìn)智慧治理更為重要？造成低水平智慧城市治理的前因組態(tài)有哪些？本文的主要貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：首先，本文從組態(tài)視角出發(fā)，探討多因素的協(xié)調(diào)整合對智慧城市治理的影響，將基于單一變量“凈效應(yīng)”的研究拓展到基于組態(tài)視角的多因素綜合效應(yīng)的研究（Du 和Kim，2021），這一研究拓展有助于深化智慧城市治理的理論視角。其次，本文引入TOE 框架，從技術(shù)、組織和環(huán)境三個方面探討智慧城市的影響因素，有利于構(gòu)建智慧城市的多維度綜合治理模型。該研究不僅是TOE 框架在城市治理領(lǐng)域的進(jìn)一步拓展，也是對中國的管理理論的進(jìn)一步深化。最后，本文通過組態(tài)分析，探究高/低水平智慧城市治理路徑的前因組態(tài)，揭示其核心影響因素和不同路徑之間的替代效應(yīng)，證明了智慧城市治理并不是只有一種模式（Eisenack 和Roggero，2022），為管理者提供了多種戰(zhàn)略選擇。有助于管理者在日益復(fù)雜化的社會環(huán)境下，簡化問題復(fù)雜性，靈活化的選擇治理模式，有效避免導(dǎo)致低水平智慧城市治理的路徑，提高智慧城市治理效率。

二、文獻(xiàn)綜述與模型構(gòu)建

（一）文獻(xiàn)綜述

1.智慧城市治理的實(shí)踐進(jìn)展

城市治理是治理理論在城市公共事務(wù)層面的應(yīng)用（唐亞林和錢坤，2019）。自20 世紀(jì)90 年代以來，城市治理理論逐步在公共管理領(lǐng)域占據(jù)主流地位，后有學(xué)者將研究概念擴(kuò)展細(xì)化到社區(qū)治理、智慧城市建設(shè)、城市更新等領(lǐng)域，主要表現(xiàn)在政府等公共部門及非政府組織等社會行動者之間的互動（Soeiro，2021）。2009 年international business machines corporation（IBM）公司首次提出“智慧城市”的概念后，智慧治理逐漸成為理論、政策和實(shí)踐中的前沿領(lǐng)域（張娜和楊健全，2022）。隨著新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，世界各國陸續(xù)掀起了智慧城市的建設(shè)浪潮，如2009 年日本推出的“i-Japan 戰(zhàn)略2015”戰(zhàn)略和英國發(fā)布的“數(shù)字英國”計(jì)劃等（石大千等，2018）。中國同時期也加入了智慧城市建設(shè)浪潮，自2010 年起，中央和地方就開始進(jìn)行先期探索，且分三批建立了智慧試點(diǎn)城市。據(jù)《2019 年中國智慧城市發(fā)展報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，全國已有700 多個城市開啟了智慧城市建設(shè)之路，成為驅(qū)動地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的新動能（闞艷秋，2020）。面對復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境，政府的管制和激勵政策對智慧城市作用變得尤為明顯，第三方推進(jìn)力量對其影響愈加強(qiáng)大（尹麗英和張超，2019）。中國也不斷踐行智慧治理，已將智慧城市作為一項(xiàng)政策創(chuàng)新，列入國家城市規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展的重大戰(zhàn)略布局，并在2016 年的“十三五”規(guī)劃綱要中提出，要建設(shè)一批新型示范性智慧城市（董恒昌等，2019），這是城市治理與數(shù)據(jù)驅(qū)動的更深層次融合。同時十九大報(bào)告中也明確指出要建設(shè)創(chuàng)新型國家，建設(shè)具有新技術(shù)、新模式、新理念的新型智慧城市。從目前的研究來看，智慧城市治理的實(shí)踐進(jìn)展尚處于較為宏觀的政策指導(dǎo)方面，其理論內(nèi)涵、治理路徑等研究還不夠深入。

2.智慧城市治理的技術(shù)支撐

當(dāng)前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展已全面進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，在以云計(jì)算、人工智能和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的支撐下，數(shù)字技術(shù)已經(jīng)成為加速社會智能化轉(zhuǎn)型的重要利器（夏曉忠等，2020），能夠有效提高城市運(yùn)行效率和社會治理創(chuàng)新（李晴和劉海軍，2020）。馬亮等（2021）研究表明，通過信息化建設(shè)和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展優(yōu)化智慧城市的創(chuàng)新環(huán)境，提升智慧治理水平。同時地方政府也高度重視智能平臺建設(shè)和數(shù)字化應(yīng)用，通過數(shù)字改革、數(shù)據(jù)監(jiān)管等方式有效推動了社會智慧化治理（王勝和孫貴艷，2017）。中國在積極探索政府開放平臺建設(shè)過程中，數(shù)字治理和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施也成為智慧賦能和數(shù)字化治理的重要組成部分（Odendaal，2021；湯志偉和王研，2020）。付平和劉德學(xué)（2019）指出政府?dāng)?shù)字平臺建設(shè)和服務(wù)理念創(chuàng)新能夠有效降低信息交易成本，實(shí)現(xiàn)信息共享和知識的創(chuàng)新擴(kuò)散，從而促進(jìn)新技術(shù)的產(chǎn)生。在推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新方面，李云鶴和李杏（2022）通過實(shí)證分析得出，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會通過人才集聚顯著促進(jìn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新，且政策支持度較高的地區(qū)的創(chuàng)新現(xiàn)象更為突出，并且數(shù)字基礎(chǔ)可以重塑區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)形態(tài)（劉洋等，2020），全面提升區(qū)域創(chuàng)新能力，進(jìn)而激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)活力（尹西明等，2022）。與此同時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展同樣需要基礎(chǔ)設(shè)施的支持（林鎮(zhèn)陽等，2022），即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的提升有利于加快數(shù)據(jù)要素的市場化配置，將數(shù)據(jù)要素轉(zhuǎn)化為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生產(chǎn)力，打造高質(zhì)量（劉淑春等，2021）、可持續(xù)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式（Su 和Fan，2022），進(jìn)而全面推進(jìn)智慧城市治理轉(zhuǎn)型。

3.智慧城市試點(diǎn)政策的實(shí)施效果

在智慧城市試點(diǎn)政策的實(shí)施效果研究中，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在區(qū)域創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)運(yùn)營管理三個方面的實(shí)證研究。第一，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新。Caragliu 和Delbo（2019）基于歐洲城市數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)出開展智慧城市試點(diǎn)政策的地區(qū)更傾向于創(chuàng)新，能夠顯著提高以專利為代表的創(chuàng)新產(chǎn)出；這一現(xiàn)象不僅能促進(jìn)歐洲的區(qū)域創(chuàng)新，也對中國區(qū)域創(chuàng)新有顯著作用，其中何凌云等（2021）基于中國地級市數(shù)據(jù)，通過實(shí)證分析，不僅得出智慧城市建設(shè)顯著提升了城市創(chuàng)新水平，而且發(fā)現(xiàn)試點(diǎn)政策效果隨時間的推移會顯著增強(qiáng)。袁航和朱承亮（2020）進(jìn)一步分析出了智慧城市建設(shè)可以通過革新信息技術(shù)、集聚高端人力、優(yōu)化營商環(huán)境來推動城市創(chuàng)新，同時還能顯著提高區(qū)域科技創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新（李霞等，2020），且科技創(chuàng)新基礎(chǔ)越好的城市，試點(diǎn)政策效應(yīng)越突出（張節(jié)和李千惠，2020）。第二，拉動經(jīng)濟(jì)增長。智慧城市建設(shè)有利于提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，激發(fā)創(chuàng)業(yè)活力（湛泳和李珊，2022）。周小敏和李連友（2020）進(jìn)一步運(yùn)用雙重差分法檢驗(yàn)得出，智慧城市建設(shè)能夠通過優(yōu)化資源配置、提高經(jīng)濟(jì)集聚水平、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級三個機(jī)制帶動地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。與此同時，技術(shù)創(chuàng)新和人口集聚效應(yīng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長也有顯著的促進(jìn)效用，且在不同的科教水平和政府規(guī)模下，存在明顯的異質(zhì)性（王穎和周健軍，2021）。張治棟和趙必武（2021）發(fā)現(xiàn)，智慧試點(diǎn)政策存在明顯的政策溢出效應(yīng)，在促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的同時，還能推進(jìn)鄰近城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。第三，推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。智慧城市建設(shè)可以顯著促進(jìn)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展（劉偉麗和劉宏楠，2022）。許旭（2021）通過對中國流通業(yè)進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)化研究，發(fā)現(xiàn)智慧試點(diǎn)城市相比非試點(diǎn)城市能夠通過提升勞動生產(chǎn)率和互聯(lián)網(wǎng)普及率等途徑實(shí)現(xiàn)流通業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，同時對企業(yè)全要素生產(chǎn)率也有明顯的推動作用（姚圣文等，2022）。還有學(xué)者通過雙重差分法得出，智慧城市政策能夠促進(jìn)試點(diǎn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（蔣選和王林杉，2021），但是目前各地智慧型城市發(fā)展仍不均衡，欠發(fā)達(dá)地區(qū)智慧城市政策對當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響大于發(fā)達(dá)地區(qū)（賈舒，2021）。

上述文獻(xiàn)在智慧城市治理方面進(jìn)行了較為全面地闡述，但是主要是定性分析和依托于計(jì)量模型的定量研究，基于案例素材的實(shí)證分析相對較少，且大多探討單一變量的凈效應(yīng)的因果對稱性，缺乏對多重條件下的協(xié)同效應(yīng)和不對稱因果關(guān)系分析（Du 和Kim，2021）。然而，在智慧城市的實(shí)踐場景下，多因素間往往會出現(xiàn)聯(lián)動效應(yīng)，甚至?xí)霈F(xiàn)“蝴蝶效應(yīng)”，導(dǎo)致牽一發(fā)而動全身的現(xiàn)象出現(xiàn)（譚海波等，2019）。因此，需要進(jìn)一步探索各因素的動態(tài)組合而形成的差異化路徑，并分析不同組態(tài)模式下，組內(nèi)各因素之間的聯(lián)合效應(yīng)和組間的替代關(guān)系，從而可以更為清晰的解釋復(fù)雜智慧城市治理問題，厘清背后的復(fù)雜因果邏輯（杜運(yùn)周等，2021），使政府能夠更加明確智慧城市的治理內(nèi)涵，并結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)制定針對性政策措施。

（二）模型構(gòu)建

1.TOE 框架

由Tornatizky 和Fleischer（1990）提出的TOE 框架最初用來分析企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)的影響因素。隨著框架的不斷演進(jìn)，現(xiàn)已在組織管理、政府治理、電子商務(wù)和綠色技術(shù)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。TOE 框架具體將影響基礎(chǔ)組織的因素劃分為技術(shù)、組織和環(huán)境三方面，是一種基于技術(shù)應(yīng)用情景的綜合性分析框架。該框架具有靈活性、實(shí)用性和可操作性等特點(diǎn)。因此在變量選擇上具有良好的擴(kuò)展性，近年來被廣泛應(yīng)用在復(fù)雜治理問題研究中，研究者可根據(jù)不同對象及研究領(lǐng)域的不同，對其進(jìn)行細(xì)化（譚海波等，2019）。邱澤奇（2017）發(fā)現(xiàn)技術(shù)和組織是影響組織績效的主要因素，在智慧城市的治理中，治理水平的高低不僅取決于政府組織自身建設(shè)和政策推動，同時受到社會現(xiàn)有技術(shù)水平的制約，此外政府組織所處的環(huán)境和外界壓力均會影響到智慧城市治理。而在組態(tài)視角下，三者并不是簡單的線性關(guān)系，而是通過相互影響，共同塑造出智慧城市的治理水平。因此本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，基于TOE 框架，從技術(shù)、組織、環(huán)境三個層面出發(fā)，構(gòu)建智慧城市治理的理論分析模型。具體確定了技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)發(fā)展水平、財(cái)政資源支持、注意力分配、上級壓力、市場化水平和人力資本在內(nèi)的7 個二級條件。

2.模型構(gòu)建

技術(shù)條件。具體包括大數(shù)據(jù)發(fā)展水平、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施兩個二級條件。技術(shù)層面的影響因素包括現(xiàn)有技術(shù)使用狀態(tài)和將要采納技術(shù)的特征等（譚海波等，2019）。技術(shù)與組織的關(guān)系是組織擴(kuò)張的基礎(chǔ)，會直接影響到組織的決策效率和運(yùn)行效率等一系列問題（李綱等，2022）。在智慧城市監(jiān)督管理平臺建設(shè)中，數(shù)字治理已經(jīng)成為政府治理體系的重要組成，是改變城市發(fā)展范式的重要技術(shù)手段（Li 和Cao，2020）。在智慧治理進(jìn)程中，政府掌握著大量的原始數(shù)據(jù)，但如何利用這些數(shù)據(jù)資源達(dá)到社會效益最大化，是實(shí)現(xiàn)城市智慧化的關(guān)鍵。依據(jù)科斯的交易成本理論可知，交易成本的降低有利于政府政策或制度的產(chǎn)生。在大數(shù)據(jù)時代，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠有效降低政策制定的交易成本和信息成本，通過信息反饋，減少政策執(zhí)行中的失敗風(fēng)險(xiǎn)并提供成功經(jīng)驗(yàn)借鑒，解決政府治理過程中的信息不對稱問題，更好地協(xié)調(diào)組織行為（De La Robertie 和Lebrument，2019）。同時大量環(huán)境信息的公開處理和博弈抉擇，能夠不斷提升政府的組織運(yùn)作效能，完善城市的智慧管理水平和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（趙云輝等，2019）。

組織條件。組織條件具體包括政府注意力分配、財(cái)政資源支持兩個二級條件。組織因素主要聚焦于組織內(nèi)部屬性，主要包括組織資源、組織規(guī)模、財(cái)務(wù)資源等（李綱等，2022）。有限理性決策認(rèn)為，注意力是一種稀缺資源，決策者對特定事物的重視程度是由注意力所決定的，注意力分配的不同會導(dǎo)致決策差異。在具體實(shí)踐中，政府的關(guān)注程度和支持力度是有關(guān)智慧城市治理政策或項(xiàng)目成功執(zhí)行的重要影響因素，注意力會隨著區(qū)域數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程而不斷變化，從而制定更加符合區(qū)域?qū)嶋H發(fā)展情況的政策措施（陶克濤等，2021）。同時，在技術(shù)驅(qū)動下的智慧城市建設(shè)能夠倒逼政府治理流程的分權(quán)化、扁平化，重構(gòu)治理結(jié)構(gòu)并能夠提升治理成效的高效化和精準(zhǔn)化（張蔚文等，2020）。財(cái)政是智慧城市治理的基礎(chǔ)力量和重要支柱，資金支持、稅收制度和政府采購等都是推動智慧城市發(fā)展的重要政策工具。財(cái)政資源支持可以通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、調(diào)整財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，提升城市的創(chuàng)新效率，從而達(dá)到建設(shè)智慧城市的目的（何凌云等，2021）。在政府財(cái)政資源有限的情況下，資源將被用于滿足必要性的公共支出和最基本的公共需求，而對于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)方面的公共服務(wù)，將會受到一定限制。

環(huán)境條件。環(huán)境條件具體包括上級壓力、市場化水平和人力資本三個二級條件，環(huán)境條件包括組織所處的市場結(jié)構(gòu)、外部政府的管制政策、壓力或動力等方面，宏觀環(huán)境會影響到組織應(yīng)用新技術(shù)的效果（譚海波等，2019）。在中國政府實(shí)際運(yùn)作中，中央戰(zhàn)略和政策推進(jìn)一直是驅(qū)動地方經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的不竭動力（宋麗穎和張安欽，2021）。上級壓力是指來自上級政府的強(qiáng)制壓力，通常是指中央或上級政府發(fā)布的文件、政策等，要求地方官員按時保質(zhì)的執(zhí)行；同時會以地方官員的政績表現(xiàn)作為考核標(biāo)準(zhǔn)，以此決定是否繼續(xù)錄用（莊貴陽，2020）。因此當(dāng)上級政府推動某項(xiàng)創(chuàng)新政策時，下級官員會為貫徹執(zhí)行該項(xiàng)政策分配更多注意力（湯志偉等，2019）。智慧城市建設(shè)是國家的重點(diǎn)推進(jìn)項(xiàng)目，市政府會認(rèn)真貫徹中央和省級政府的決策，結(jié)合現(xiàn)有資源稟賦，竭力推進(jìn)城市智慧化轉(zhuǎn)型。除了政策推動外，當(dāng)前推動中國城市智慧轉(zhuǎn)型的因素還包括市場環(huán)境，市場化的目的是重新組織和改變市場環(huán)境，使市場運(yùn)作更為有效（莊貴陽，2020）。依據(jù)交易成本理論可知，隨著市場化水平提升，可以有效降低大數(shù)據(jù)交易成本和信息技術(shù)平臺建設(shè)成本，增強(qiáng)信息披露力度和信息透明機(jī)制建設(shè)，從而更好地提升政府智慧城市建設(shè)效率（陶克濤等，2021）。人才作為智慧城市治理的基本要素，在組織發(fā)展和智慧城市建設(shè)方面發(fā)揮著不可或缺的作用。人力資本決定了市場的供給水平和勞動力成本（李志軍等，2019），是智慧城市治理的核心資源，有助于產(chǎn)生高質(zhì)量的勞動生產(chǎn)力和教育水平（杜運(yùn)周等，2022）。人力資本的不斷集聚可以通過縮短空間距離實(shí)現(xiàn)資源共享，進(jìn)而降低知識獲取的成本，提升區(qū)域創(chuàng)新能力（Davis 和Dingel，2019），并且，按照熊彼特的創(chuàng)新理論來說，人力資本集聚會帶來資源的重新配置，不斷積累宏觀層面的城市資本存量，進(jìn)而提升區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新（劉偉，2022）。具體理論模型如圖1 所示。

圖1 研究框架

三、研究方法與數(shù)據(jù)構(gòu)建

（一）定性比較分析

本文嘗試從組態(tài)視角出發(fā)，分析智慧城市治理背后的多元驅(qū)動路徑。因此采用fsQCA 方法進(jìn)行檢驗(yàn)。QCA 方法由拉金于1987 年提出（查爾斯C.拉金，2019），其理論基礎(chǔ)是布爾代數(shù)和集合論，主要用于解決復(fù)雜類因果關(guān)系問題（杜運(yùn)周等，2021）。該方法能夠有效處理35 個重點(diǎn)城市案例的相關(guān)數(shù)據(jù)，找出前因條件不同區(qū)配模式下與智慧城市治理的邏輯關(guān)系。QCA 方法最初主要應(yīng)用于政治學(xué)和社會歷史學(xué)等學(xué)科，近年來學(xué)術(shù)界將其拓展到戰(zhàn)略管理（Du 和Kim，2021）、公共管理（譚海波等，2019）、公司治理（Greckhamer et al，2018）和營商環(huán)境生態(tài)（杜運(yùn)周等，2020）等多個管理學(xué)領(lǐng)域。選擇fsQCA 方法主要有以下幾點(diǎn)考慮：第一，QCA 方法結(jié)合了定量分析與定性比較，堅(jiān)持從案例導(dǎo)向出發(fā)研究組合現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)了智慧城市建設(shè)的理論路徑組態(tài)與具體城市案例的深度對話（杜運(yùn)周等，2020）。第二，QCA 方法并非是權(quán)變視角下的傳統(tǒng)計(jì)量分析（研究線性和單向因果關(guān)系），而是以集合論為基礎(chǔ)，在組態(tài)視角的基礎(chǔ)上分析產(chǎn)生這一現(xiàn)象的復(fù)雜作用機(jī)制，能夠更好地解釋中國智慧城市治理背后的不同前因條件之間的聯(lián)系（張明等，2019）。第三，相較于聚類分析、因子分析等組態(tài)研究方法，QCA 方法最大的優(yōu)勢在于能夠有效識別前因條件之間的動態(tài)互補(bǔ)性、組態(tài)等效性和因果非對稱性（Rihoux 和Ragin，2008）；同時考慮到智慧城市建設(shè)的復(fù)雜機(jī)制，且影響因素多為連續(xù)變量。因此相較于其他QCA 方法（清晰集定性比較分析csQCA，多值集定性比較分析mvQCA），使用fsQCA能夠更充分地捕捉到前因條件在不同水平上的細(xì)微變化。

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文將案例樣本定位到中國35 個重點(diǎn)城市（省級城市、副省級城市、直轄市及計(jì)劃單列市，由于拉薩市數(shù)據(jù)缺失。因此將其剔除）。樣本城市選取主要有兩點(diǎn)依據(jù)，總體充分同質(zhì)性和內(nèi)部最大異質(zhì)性（查爾斯C.拉金，2019）。從樣本同質(zhì)性來看，選取的數(shù)據(jù)均為中國副省級以上城市，具有較好的地區(qū)代表性，且樣本城市啟動智慧城市建設(shè)的時間都相對較早，有充足的特征和實(shí)踐可供觀察選擇。依據(jù)樣本內(nèi)部異質(zhì)性要求，本文選取的樣本中智慧試點(diǎn)城市和非智慧試點(diǎn)城市可形成相互比較，且各城市的城市規(guī)模和資源稟賦都存在較大差異，呈現(xiàn)出多樣化特征。在數(shù)據(jù)選擇方面，由于上級壓力的測量是以三批智慧試點(diǎn)城市的公布次數(shù)為依據(jù)，且第三批公布時間為2015 年，考慮到智慧城市會有3?5 年的創(chuàng)建期（孟凡坤和吳湘玲，2021）。因此，本文選取2019 年數(shù)據(jù)進(jìn)行測量。

（三）測量與校準(zhǔn)

1.結(jié)果測量

智慧城市治理水平：新型智慧城市建設(shè)是以人民為中心，數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動，以智能網(wǎng)絡(luò)設(shè)施為基礎(chǔ)，通過結(jié)合城市規(guī)劃、建設(shè)、管理的各個環(huán)節(jié)，進(jìn)而達(dá)到城市治理的創(chuàng)新效應(yīng)，成為抗擊疫情、脫貧攻堅(jiān)、社會運(yùn)行的重要保障（賈舒，2021）。因此，本文借鑒闞艷秋（2020）的做法，選擇《2019—2020 中國新型智慧城市建設(shè)與發(fā)展綜合影響力評估結(jié)果通報(bào)》對智慧城市治理水平進(jìn)行測量，該報(bào)告公布部分城市的中國最具影響力、創(chuàng)新力、發(fā)展?jié)摿途C合影響力等指數(shù)及排名，本文將關(guān)于35 個重點(diǎn)城市綜合影響力的評估得分作為結(jié)果的測量標(biāo)準(zhǔn)。

2.條件測量

大數(shù)據(jù)發(fā)展水平：根據(jù)陶克濤等（2021）的測量方法，采用2020 年《大數(shù)據(jù)藍(lán)皮書：中國大數(shù)據(jù)發(fā)展報(bào)告No.4》發(fā)布的31 個重點(diǎn)城市的大數(shù)據(jù)發(fā)展綜合指數(shù)（商用指數(shù)、民用指數(shù)和政用指數(shù)的總和）和發(fā)布省級數(shù)據(jù)中4 個直轄市的大數(shù)據(jù)發(fā)展綜合指數(shù)進(jìn)行測量。

技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施：本文依據(jù)譚海波等（2019）的測量方法，以城市每百萬人口的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)（萬個）作為測量指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于2020 年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

注意力分配：參考譚海波等（2019）的測量方法，采用各地方政府出臺貫徹中央指導(dǎo)文件精神的本地落實(shí)意見來執(zhí)行中央政府的政策方針的時間間隔來計(jì)算。具體將2021 年3 月11 日《關(guān)于“十四五”規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》的決議正式通過作為起始時間，該綱要中多處提到智慧城市建設(shè)相關(guān)內(nèi)容，對新型基礎(chǔ)設(shè)施政府、經(jīng)濟(jì)、社會等進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作進(jìn)行了規(guī)劃部署。以各城市人民政府網(wǎng)中回應(yīng)十四五規(guī)劃智慧城市建設(shè)的文件作為終止時間，以此時間間隔（天）進(jìn)行測量。數(shù)據(jù)來源于35 個重點(diǎn)城市人民政府網(wǎng)。

財(cái)政資源支持：借鑒趙云輝等（2021）的測量方法，采用城市每百萬人口的一般公共預(yù)算支出（億元）作為衡量政府財(cái)政支出的測量指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于2020 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

上級壓力：借鑒闞艷秋（2020）的測量方法，以樣本城市是被納入國家智慧試點(diǎn)城市的公布次數(shù)為依據(jù)。具體以國家住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部在2013 年1 月、2013 年8 月和2015 年4 月三次正式公布低碳試點(diǎn)城市中，地級市所占次數(shù)作為測量依據(jù)。不是智慧試點(diǎn)城市則賦值0，是國家公布一次的賦值1，公布兩次的賦值2，公布三次賦值為3。最終賦值結(jié)果有0、1、2、3 四種情況。

市場化水平：依據(jù)《樊剛市場化指數(shù)報(bào)告》（包含“政府與市場的關(guān)系”和“市場法律制度環(huán)境”等關(guān)鍵因素）整理所得，具體采用2019 年的省級市場化發(fā)展綜合指數(shù)進(jìn)行測量（陶克濤等，2021）。

人力資本：人力資本應(yīng)具備理解和協(xié)調(diào)智慧城市管理部門需求、推動大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)活動、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)分析結(jié)果及預(yù)測未來的能力，而具備數(shù)字化能力的管理人才和技術(shù)人才需受過一定的高等教育。目前很多高校已將數(shù)字化管理、信息技術(shù)等方面的課程作為基礎(chǔ)課或?qū)I(yè)課的一部分，所以本文以35 個重點(diǎn)城市中每百萬人口大專以上教育程度的人口數(shù)（萬人）作為測量標(biāo)準(zhǔn)（趙云輝等，2021）。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于考慮到深圳市2018 年、2019 年數(shù)據(jù)缺失，為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，本文采取2020 年數(shù)據(jù)進(jìn)行測量。數(shù)據(jù)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

3.數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

在fsQCA 方法中，給案例賦予集合隸屬分?jǐn)?shù)的過程就是校準(zhǔn)（Du 和Kim，2021）。研究者需要根據(jù)案例數(shù)據(jù)的實(shí)際分布情況選擇相應(yīng)的隸屬分?jǐn)?shù)，校準(zhǔn)后的集合隸屬度將介于0?1（譚海波等，2019）。參照已有研究，并結(jié)合作者對案例數(shù)據(jù)的實(shí)際分布情況，最終將完全隸屬和完全不隸屬分別設(shè)置為95%分位數(shù)和5%分位數(shù)，并將交叉點(diǎn)校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為50%分位數(shù)（趙云輝等，2021）。考慮到注意力分配用地方政府回應(yīng)中央政策的時間間隔進(jìn)行衡量，時間間隔越短，政府注意力越強(qiáng)。因此將注意力分配采用反向校準(zhǔn)，完全隸屬和完全不隸屬設(shè)置為5%和95%分位數(shù)。各條件和結(jié)果的具體校準(zhǔn)數(shù)據(jù)見表2。

表2 條件與結(jié)果的校準(zhǔn)

四、數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果

（一）單個條件的必要性分析

在進(jìn)行組態(tài)分析前，需要進(jìn)行必要條件分析，即檢驗(yàn)單個條件是否構(gòu)成高（低）水平智慧城市治理的必要條件（杜寶貴和張鵬舉，2019）。必要條件檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)是看其一致性水平高低，本文參照以往研究標(biāo)準(zhǔn)，將一致性水平閾值設(shè)為0.9（Du 和Kim，2021），并通過fsQCA3.0 軟件對各條件是否構(gòu)成智慧城市治理水平的影響因素進(jìn)行“必要性”檢驗(yàn)，具體分析結(jié)果見表3。其中7 個條件對高水平智慧城市治理的一致性水平均小于0.9。因此不能構(gòu)成影響智慧城市高治理水平的必要條件，體現(xiàn)了智慧城市治理的復(fù)雜性，進(jìn)一步說明了應(yīng)重點(diǎn)探討技術(shù)、組織、環(huán)境三方面條件聯(lián)動對結(jié)果的協(xié)同效應(yīng)。對7 個條件影響低水平治理進(jìn)行必要性檢驗(yàn)得出，非大數(shù)據(jù)發(fā)展水平（一致性水平0.919＞0.9）是低水平智慧城市治理的必要條件，這意味著這兩個條件對于相關(guān)結(jié)果的產(chǎn)生會構(gòu)成瓶頸。其余條件均不構(gòu)成低水平智慧城市治理的瓶頸條件。

表3 QCA 方法單個條件的必要性檢驗(yàn)

（二）條件組態(tài)的充分性分析

充分條件指前因條件組合充分地產(chǎn)生結(jié)果，其分析過程同樣使用一致性水平來衡量，且充分性分析的一致性水平應(yīng)不低于0.75（趙云輝等，2021）。學(xué)者們根據(jù)不同研究情境采用了不同的一致性閾值，如0.76（張明等，2019）和0.91（蔣選和王林杉，2021）等。頻數(shù)閾值的設(shè)定則需要根據(jù)樣本規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，一般來說中小樣本的頻數(shù)閾值應(yīng)為1，大樣本頻數(shù)閾值應(yīng)大于1（張明等，2019）。PRI（proportional reduction in inconsistency）一致性的最小值應(yīng)大于等于0.75，以此來避免可能存在的同時子集關(guān)系，即某一真值表行（組態(tài)）同時為高水平的智慧城市治理和低水平的智慧城市治理（杜運(yùn)周等，2020；查爾斯C.拉金，2019）。遵循已有判別標(biāo)準(zhǔn)與樣本數(shù)據(jù)的總體情況，將一致性閾值設(shè)為0.9，頻數(shù)閾值設(shè)為1，PRI值設(shè)為0.75（譚海波等，2019），運(yùn)用fsQCA3.0 軟件對條件組態(tài)進(jìn)行充分性分析，本文同已有研究一致，在最終輸出的復(fù)雜解、簡約解和中間解中，匯報(bào)中間解，并輔之以簡約解（張明等，2019）。結(jié)果顯示，7 個條件產(chǎn)生高水平智慧城市治理的路徑是多元化的，具體見表4。

表4 高水平智慧城市治理的組態(tài)分析

組態(tài)分析結(jié)果呈現(xiàn)出4 組組態(tài)，可以看出總體解（一致性為0.975）和單個解的一致性水平均高于0.8，大于可接受的最低標(biāo)準(zhǔn)0.75（Judge et al，2020）。因此4 種組態(tài)可以被視為提高智慧城市治理水平的充分條件組合，具體分為以下兩種路徑模式。

1.路徑一：“技術(shù)+組織”主導(dǎo)下的智慧城市治理模式

共包含3 組組態(tài)，分別是組態(tài)1、2、3。組態(tài)1 中大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和財(cái)政資源支持為核心存在條件，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和市場化水平為邊緣存在條件，注意力分配為邊緣缺乏，其他條件為不確定狀態(tài)。表明在大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和財(cái)政資源支持有效提升的同時結(jié)合技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和市場化水平的發(fā)展會顯著提升智慧城市治理水平。組態(tài)1 的一致性水平為0.967，表明該組態(tài)有96.7%的可能性達(dá)到高水平智慧城市治理；其原始覆蓋度為0.347，表明約34.7%的智慧城市治理案例能夠解釋組態(tài)1；另外，唯一覆蓋度為0.049，表明約4.9%的智慧城市治理案例僅能被組態(tài)1 所解釋。

組態(tài)2 中大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和財(cái)政資源支持為核心存在條件，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、注意力分配和市場化水平為邊緣存在條件，上級壓力為邊緣缺乏，人力資本為不確定狀態(tài)。表明在大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和財(cái)政資源支持有效提升的同時結(jié)合技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、注意力分配和市場化水平的提升的會顯著提升智慧城市治理水平。組態(tài)2 的一致性水平為0.969，表明該組態(tài)有96.9%的可能性達(dá)到高水平智慧城市治理效果；原始覆蓋度為0.315表明約31.5%的智慧城市治理案例能夠解釋該組態(tài)2；另外，唯一覆蓋度為0.027，表明約2.7%的智慧城市治理案例僅能被組態(tài)2 所解釋。

組態(tài)3 中大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和財(cái)政資源支持為核心存在條件，市場化水平為邊緣存在條件，人力資本為邊緣缺乏，其他條件為不確定狀態(tài)。表明在大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和財(cái)政資源支持有效提升的同時結(jié)合市場化水平的提升的會顯著提升智慧城市治理水平。組態(tài)2 的一致性水平為0.994，表明該組態(tài)有99.4%的可能性達(dá)到高水平智慧城市治理；原始覆蓋度為0.379，表明約37.9%的智慧城市治理案例能夠解釋組態(tài)3；另外，唯一覆蓋度為0.110，表明約11%的智慧城市治理案例僅能被組態(tài)3 所解釋。

可以看出組態(tài)1、組態(tài)2、組態(tài)3 的核心條件相同，均為大數(shù)據(jù)發(fā)展水平存在和財(cái)政資源支持存在。因此將其歸類為“技術(shù)+組織”主導(dǎo)下的智慧城市治理模式。強(qiáng)調(diào)技術(shù)和組織條件組合對政府智慧城市治理的重要性。代表城市為上海、深圳、杭州、寧波和南京等。大多城市都屬于長江三角洲城市群，經(jīng)濟(jì)水平和城鎮(zhèn)化基礎(chǔ)相對較高。以杭州、寧波、深圳為例，2014 年杭州正式成立智慧城市研究院，是集“政、產(chǎn)、學(xué)、研、用”五位一體的智慧城市建設(shè)資源整合平臺。2016 年中國與聯(lián)合國在杭州建立大數(shù)據(jù)研究所，推動了智慧城市建設(shè)。根據(jù)最新發(fā)布的《中國城市數(shù)字治理報(bào)告（2020）》報(bào)告看出，杭州的數(shù)字治理指數(shù)（超越北京、上海、廣州和深圳）居全國第一。以深圳市為例，深圳市政府在“十二五”規(guī)劃綱要中把建設(shè)“智慧深圳”作為未來信息化發(fā)展的目標(biāo)。早在2013 年，深圳市政府就發(fā)布了《智慧深圳建設(shè)實(shí)施方案（2013—2015）》，以建設(shè)一座科技、人文和生態(tài)的智慧型現(xiàn)代化城市為目標(biāo)。目前，深圳市建成了綜合交通運(yùn)行指揮中心，實(shí)施“U 交通戰(zhàn)略”成為國內(nèi)領(lǐng)先的智慧交通城市；同時在安防領(lǐng)域大力推動物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的研究應(yīng)用，被譽(yù)為“國家安防之都”。

2.路徑二：“組織+環(huán)境”主導(dǎo)下的智慧城市治理模式

具體為組態(tài)4。組態(tài)4 中注意力分配存在、市場化水平存在和上級壓力缺乏為核心條件，大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和人力資本為邊緣存在條件，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和財(cái)政資源支持為邊緣缺乏條件。表明注意力分配和市場化水平結(jié)合的重要性，即使在上級壓力核心缺乏的條件下，也能達(dá)到高水平的智慧城市治理。因此將其命名為，“組織+環(huán)境”主導(dǎo)下的智慧城市治理模式。在市場化水平提升的同時結(jié)合地區(qū)人力資本，能夠有效促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展水平的提升，進(jìn)而降低政府政策制定的交易成本，促進(jìn)智慧城市治理水平提升。組態(tài)4 的一致性水平為0.988，表明該組態(tài)有98.8%的可能性達(dá)到高水平智慧城市治理；原始覆蓋度為0.235，表明約23.5%的智慧城市治理案例能夠解釋組態(tài)4；另外，唯一覆蓋度為0.033，表明約3.3%的智慧城市治理案例僅能被組態(tài)4所解釋。代表城市為濟(jì)南。濟(jì)南屬于山東省省會，在2020 年《關(guān)于進(jìn)一步加快新型智慧城市建設(shè)的實(shí)施意見》中，濟(jì)南市政府提出要將物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能等新一代信息技術(shù)應(yīng)用到智慧交通、智慧醫(yī)療、智能教育等方面的建設(shè)，推動城市治理創(chuàng)新，到2022 年將成為能夠帶動周圍城市群智慧化轉(zhuǎn)型的數(shù)字典范城市。

最后，對結(jié)果的“非集”（低水平智慧城市治理）展開分析，具體分析結(jié)果見表5。

表5 列示的4 種組態(tài)中，所有單個解和總體解的一致性水平都大于0.75，總體解的一致性為0.978，總體解的覆蓋度為0.589。表明這4 種組態(tài)可以視為低水平智慧城市治理的充分條件組合。組態(tài)1 表明，上級壓力缺乏和市場化水平缺乏對低水平智慧城市治理發(fā)揮了核心作用，大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和財(cái)政資源支持為邊緣缺乏條件，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和人力資源為邊緣存在，注意力分配不確定。組態(tài)2 表明，注意力分配缺乏、上級壓力缺乏和市場化水平缺乏的缺失發(fā)揮了核心作用，大數(shù)據(jù)發(fā)展水平、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本作為邊緣缺乏，財(cái)政資源支持為邊緣存在條件。在組態(tài)3 中，注意力分配缺乏、上級壓力缺乏和市場化水平缺乏的缺失發(fā)揮了核心作用，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施缺乏和財(cái)政資源存在發(fā)揮了輔助性作用，其他條件為不確定狀態(tài)。在組態(tài)4 中，注意力分配缺乏、上級壓力缺乏和市場化水平缺乏為核心條件，大數(shù)據(jù)發(fā)展水平缺乏和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施存在為邊緣條件，其余條件均為不確定狀態(tài)。7 個條件的不同組合形成了非高水平智慧城市治理的多樣化路徑。

表5 低水平智慧城市治理的組態(tài)分析

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

調(diào)整條件變量、調(diào)整校準(zhǔn)閾值、改變一致性、改變案例頻數(shù)等都可以作為定性比較分析的穩(wěn)健性檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)；此外也可以通過改變數(shù)據(jù)來源、調(diào)整測量方式、改變數(shù)據(jù)搜集時間段等方法進(jìn)行檢驗(yàn)（張明等，2019）。而判斷原有分析結(jié)果是否穩(wěn)健，則有兩個層面的標(biāo)準(zhǔn)：一方面是看重新分析結(jié)果的擬合參數(shù)，一般相差不大則可認(rèn)為是穩(wěn)健的；另一方面看集合關(guān)系，如果穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果組態(tài)之間仍具有清晰的子集關(guān)系，則可認(rèn)為原結(jié)果是穩(wěn)健的（Schneider 和Wagemann，2012）。本文參照兩個評判穩(wěn)健性的標(biāo)準(zhǔn)，在借鑒已有校準(zhǔn)方法的基礎(chǔ)上，通過改變校準(zhǔn)區(qū)間和一致性閾值兩種途徑對結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（趙云輝等，2021），具體包括用%，96%來代替5%，95%來調(diào)整校準(zhǔn)區(qū)間；調(diào)整一致性閾值從0.9 下調(diào)至0.85。通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)結(jié)果組態(tài)之間雖有微弱變化，但整體相差較小，且具有清晰的子集關(guān)系。因此認(rèn)為研究結(jié)論具有良好的穩(wěn)健性。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文基于TOE 框架，運(yùn)用fsQCA 方法，以中國35 個重點(diǎn)城市作為觀測樣本進(jìn)行條件組態(tài)分析，探討了7個前因條件對智慧城市治理的“聯(lián)合效應(yīng)”，揭示了影響智慧城市治理的核心條件及治理路徑，并得出研究結(jié)論如下：①從單一變量觀察發(fā)現(xiàn)，技術(shù)、組織、環(huán)境三方面的7 個因素均不能單獨(dú)成為高水平智慧城市治理的必要條件，但非大數(shù)據(jù)發(fā)展水平是造成低水平智慧城市治理的瓶頸條件；②從整體路徑分析，發(fā)現(xiàn)高水平智慧城市治理背后是多因素的協(xié)同作用，結(jié)果共存在4 條動態(tài)組合路徑，具體可以歸納為兩類，分別是“技術(shù)+組織”主導(dǎo)下的智慧城市治理模式和“組織+環(huán)境”主導(dǎo)下的智慧城市治理模式，兩類組合路徑以“殊途同歸”的方式影響著智慧城市的治理水平；③造成低水平智慧城市治理的前因組態(tài)共有4 種，其中上級壓力和市場化水平缺乏均是作為核心條件存在。

（二）政策啟示

第一，從整體治理視角出發(fā)，中央和地方政府應(yīng)設(shè)立智慧城市治理的具體目標(biāo)，加強(qiáng)組織、技術(shù)、環(huán)境三方面因素的協(xié)調(diào)整合，把技術(shù)因素作為政策創(chuàng)新過程中的基礎(chǔ)動力，同時結(jié)合創(chuàng)新政策和外部環(huán)境激勵技術(shù)變遷。

第二，以“技術(shù)+組織”為主導(dǎo)的智慧城市治理路徑：地方政府應(yīng)建設(shè)智慧城市管理平臺、服務(wù)平臺，打造信息集散中心，減少政府?dāng)?shù)字化治理的交易成本，從而形成以大數(shù)據(jù)為中心的云管理；同時要竭力打造智慧居民、智慧經(jīng)濟(jì)、智慧生活、智慧出行和智慧環(huán)境等；再者要發(fā)揮人才培育力，增加數(shù)字人才，為政府建設(shè)信息披露平臺，改善信息不對稱問題，發(fā)揮技術(shù)職能。

第三，以“組織+環(huán)境”為主導(dǎo)下的智慧城市治理路徑：在智慧城市治理工作上，地方政府要務(wù)實(shí)信息管理和創(chuàng)新管理，根據(jù)具體問題，制定精準(zhǔn)的政策措施，竭力推動智慧城市治理實(shí)踐；政府應(yīng)充分發(fā)揮平臺作用，匯集關(guān)于智慧城市治理的相關(guān)信息和資源，不斷拓展城市治理的創(chuàng)新發(fā)展模式，逐漸完成由數(shù)字管理政府向智慧服務(wù)政府的轉(zhuǎn)變。同時發(fā)揮利益相關(guān)者共同治理的組織力，在企業(yè)上分配更多注意力，出臺相應(yīng)的數(shù)字化技術(shù)鼓勵政策，推動市場化發(fā)展進(jìn)程，進(jìn)而推動大數(shù)據(jù)發(fā)展和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的提升。

（三）不足與展望

雖然本文從組態(tài)視角探討了智慧城市治理的動因模型和組態(tài)路徑，并提出了下一步政策建議。但依舊存在一定的局限性，為未來研究提供了方向。第一，在質(zhì)性分析上，已對定性資料進(jìn)行補(bǔ)充，但仍同其他QCA 研究方法一樣，面臨如何深化質(zhì)性分析的共同挑戰(zhàn)。第二，在數(shù)據(jù)收集上，限于數(shù)據(jù)可獲得性，只對中國35 個具有代表性的重點(diǎn)城市一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，限制了研究結(jié)論的可推廣性和在時間維度上的解釋力度，未來隨著時序QCA 的發(fā)展，可收集更多城市的跨時間案例的樣本數(shù)據(jù)對智慧城市治理的組態(tài)路徑進(jìn)行進(jìn)一步分析。