政府投入對數字政府服務能力影響的實證

周 宇，譚知止，段堯清

（華中師范大學 信息管理學院，武漢 430079）

0 引言

數字政府建設作為新時代全面推進國家治理體系和治理能力現代化的必然要求，是深入貫徹落實習近平新時代中國特色社會主義思想，建設網絡強國、數字中國、智慧社會等的重要抓手，更是我國基本實現現代化和建成富強民主文明和諧美麗的社會主義現代化國家的迫切需要和戰略選擇。政務服務是數字政府建設的重要組成部分，也是數字化發展的樞紐性場域，連接著政府與市場、政府與社會、政府與公民。第二十五次中央全面深化改革委員會通過的《國務院關于加強數字政府建設的指導意見》中強調，要把滿足人民對美好生活的向往作為數字政府建設的出發點和落腳點，打造泛在可及、智慧便捷、公平普惠的數字化服務體系，構建協同高效的政府數字化履職能力體系。加強數字政府建設是創新政府治理理念和方式的重要舉措，對加快轉變政府職能、優化政府服務業務流程、建設服務型政府意義重大。

在現有文獻中，有關數字政府的研究主要是從數字政府服務能力建設中的技術應用、驅動數字政府建設的影響因素以及數字政府服務能力提升的問題及對策研究這三個方面進行的。首先，數字政府是政府的治理和服務模式向數字化轉型的產物，它改變了傳統政府的工作方式和公共服務理念，促成了政府與數字技術的發展與融合[1]，促進了數據的橫向及縱向流動與整合。區塊鏈技術的興起為傳統政府的數字化轉型提供了巨大潛能[2]；互聯網+政務[3]的出現將政府的被動服務模式轉變為主動服務模式。其次，不同國家、不同地區的數字政府服務能力建設和治理環境不同，影響數字政府服務能力建設的核心因素也有所不同。對中國而言，數字政府服務能力的發展與數字基礎設施建設、政府支持充分程度、市場發育成熟程度、社會公眾與政府的互動程度息息相關。如果將數字政府服務能力的影響因素劃分為技術、政府、市場、社會四個維度，那么數字基礎設施建設和政府投入力度對數字政府服務能力的推動作用最大[4]。有學者通過構建數字政府建設的OPCE 理論框架來評估數字政府服務能力發展程度，發現經濟發展水平和信息化水平與數字政府服務能力發展程度成正相關[5]；同時，有研究表明政府投入資金對高技術產業創新發展的影響呈“倒U”型[6],即在不同階段政府投入通過影響技術產業發展和信息化水平，從而對數字政府服務能力發展產生不同的影響。從全球的數字政府服務能力建設來看，低收入國家擁有有經驗的外部支持者至關重要，高收入國家則是需要創新的氛圍[7]；同時，公共政策、國家文化[8]、地方政府分權程度對所有國家的數字政府服務能力發展都有明顯的影響。最后，針對數字政府服務能力提升的問題及對策研究，有學者運用直覺模糊層次法[9]、BP 神經網絡[10]等方法構建評價模型，對政府APP、政府門戶網站、政務微信公眾號等數字政府相關平臺進行評價[11—14]，發現我國數字政府服務能力建設在穩定發展的同時還存在網絡化服務不完善[11]、大數據分析與城市治理需求還有較大差距[12]、數據質量和安全體系不夠完善[13]等問題。提升數字政府服務能力具有重要意義，如貧困治理[15]、推動區域創新發展[16]、建立新型政商關系等[17]。

國家高度重視數字政府的建設和發展，不斷加大對數字政府各方面的投入，其中包括財政資金投入、人力資源投入等；同時，由于各級政府投入力度和數字政府服務能力存在較大差異，政府投入力度對數字政府服務能力的影響效應可能有所差異，這一問題值得深入探索。綜上所述，運用回歸模型對數字政府服務能力建設投入效果的研究還有待進一步加強，特別是關于投入所產生的差異性和不對稱性影響方面的研究。因此，本文利用2017—2020年我國29 個省份的面板數據，重點分析政府投入對數字政府服務能力的驅動效應及其影響機制。

1 研究設計

1.1 變量選擇

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量為數字政府服務能力（egovern），即政府利用互聯網服務處理日常事物的水平。中央黨校（國家行政學院）電子政務研究中心發布的《省級政府和重點城市一體化政務服務能力調查評估報告》從服務方式完備度、服務事項覆蓋度、服務成效度、辦理成熟度和服務指南準確度共五個維度系統地對每個省份的數字政府服務能力進行數值評分。因此，本文采用該報告中的政務服務能力指數來衡量數字政府服務能力。

（2）核心解釋變量。本文的核心解釋變量為政府投入（Investment）。數字政府服務能力建設的主體歸根結底還是在于政府自身，數字政府服務能力在很大程度上取決于政府的支持和努力。而政府對數字政府服務能力建設的支持則直接體現于政府對其的財政投入，在資源有限的情況下，政府愿意分配給數字政府服務能力建設多少財政資金的支持，代表了政府對數字政府服務能力建設的重視程度。因此，本文用財政決算表中數字政府相關項目的財政資金投入量作為解釋變量的代理變量。具體項目見表1。

表1 政府投入項目表

（3）控制變量。本文控制了科技水平、經濟發展水平、信息基礎設施建設和數字產業化這四個方面的特征：第一，科技的發展和普及與數字政府服務能力之間存在密切的關系，國際上通常采用R&D 活動的規模和強度指標來反映一國的科技實力和核心競爭力，而科技水平可以由R&D 人員數量反映[18]。因此，本文用地區人均R&D 人員全時當量代表科技水平。第二，賽迪顧問發布的《中國城市數字化轉型白皮書》中提出在各地區數字政府建設過程中地區生產總值發揮了促進作用。數字政府的發展需要經濟條件支持，由于經濟發展水平能最直接地反映經濟因素，因此，本文采用GDP 來表示經濟發展水平。第三，在數字政府建設進程中，數字化基礎設施的應用日益廣泛，是數字政府政務服務能力提升的基礎。同時，由于增加數字化基礎設施的同時必然增加互聯網的寬帶接入端口，因此，本文用互聯網寬帶接入端口數作為數字化基礎設施建設水平的代理變量。第四，推動相關行業領域的數字化轉型工作，有利于加快我國數字政府建設、全面提升數字政府服務能力。電信業務總量是指以貨幣形式表示的電信企業為社會提供的各類電信服務的總數量，相關行業領域數字產業規模的擴大必將帶來電信業務總量的提升，因此，本文用電信業務總量衡量數字產業化。

（4）中介變量。本文的中介變量為科技成果轉化水平（tech_conversion），用技術市場成交額衡量。

1.2 模型構建

（1）影響效應模型。為研究政府投入對數字政府服務能力的影響效應及影響機制，本文構建了檢驗政府投入影響數字政府服務能力的實證模型，并采用依次檢驗回歸系數方法進行機制檢驗。計量模型如下：

其中，egovernit為被解釋變量，代表省份i第t年的數字政府服務能力；Investmenti,t-1為核心解釋變量，代表省份i第t-1年的政府投入，投入具有滯后效應，因此將政府投入滯后一期作為核心解釋變量；tech_conversionit為中介變量，代表省份i第t年的科技成果轉化水平；Controlit為一系列控制變量，其中含有科技水平、經濟發展水平、數字基礎設施建設、數字產業化共四個相互獨立的自變量；β1表示核心解釋變量的回歸系數，β2和β3分別表示中介變量的回歸系數和各個控制變量的回歸系數；α0代表常數項；εit為隨機誤差項；i代表省份，t代表年份。

1.3 數據來源

根據國家財政部規定，各省份開展財政預決算的時間應保持一致，并且應于每年10 月31 日之前完成并向社會公開。鑒于在黨的十九大之后，我國才正式開展數字政府建設，并且相關財政數據目前所能獲取的最新數據為2020 年的，因此本文選擇的樣本考察時間為2017—2020 年。同時，由于新疆、天津數據缺失和港澳臺的數據不易獲取，本文選擇的觀測樣本為除了新疆、天津和港澳臺之外的29 個省份。本文所使用的原始數據均來源于歷年各省份的《省本級一般公共預算支出決算法》《中國統計年鑒》和《省級政府網上政務服務能力調查評估報告》。為避免量綱不同帶來的影響，對數據進行量級處理，處理結果和方法見下頁表2。

表2 指標說明

2 實證分析

2.1 描述性統計

表3為變量描述性統計結果?？梢钥闯?，我國29個省份的數字政府服務能力的平均值為83.7213，而最小值僅為50.4400，最大值為96.7300，這表明我國整體的數字政府服務能力處于中上等水平，同時最大值和最小值之間差距較大，說明各省份的數字政府服務能力之間的差距較為明顯。東部地區由于經濟社會條件突出、行政資源較為充足，使得東部地區的數字政府服務能力高于全國平均值；而西部地區由于整體基礎條件較為落后、地廣人稀，使得西部地區整體數字政府服務能力較低。綜上，各省份的數字政府服務能力均有待進一步提升，同時要注意縮小不同省份之間的差距，爭取促成“先富帶動后富”、共同進步的局面。

表3 變量描述性統計

（1）在政府投入方面，我國29個省份的政府投入數值較大，且均值比較接近最大值，這是由于2017年在數字政府建設的初期，北京、河北等對數字政府建設投入了大量資金。根據原始數據可以發現，大部分省份在數字政府建設的初期都投入了大量的資金，隨后數字政府的建設越來越完善，投入的資金額大幅下降。同時，各省份政府的投入力度有所不同，對數字政府建設優先度的認識明顯存在差別，在部分地區數字政府建設沒有得到足夠重視和支持。

（2）在科技水平方面，我國29個省份科技水平的最大值與最小值之間差距非常大，這表明我國各地區之間的科技水平存在鴻溝，技術發展狀況極度不平衡，數字政府建設所處的技術壞境有較大的差別。其中，2020 年浙江的科技水平最高，2020年西藏的科技水平最低。

（3）在經濟發展水平方面，最大值與最小值差距較大，說明地區之間貧富差距大的現象依舊存在。根據原始數據可以發現，由于新冠肺炎疫情的影響，2020年我國大部分省份的GDP普遍低于往年。

（4）在數字基礎設施建設方面，我國29個省份的數字基礎設施建設呈現明顯的階梯狀特征，數值最大的為2020 年的廣東，數值最小的為2017 年的西藏。東部地區的數字設施基礎建設處于全國領先地位，與其他地區形成明顯的差距；中部地區的數字基礎設施建設處于穩定發展的中間水平；西部地區的數字基礎設施建設低于全國平均水平。

（5）在數字產業化方面,我國29 個省份數字產業化的最大值和最小值之間差距非常大，說明在產業化和數字化相結合方面我國各地區呈現參差不齊、步調不一致的局面，與數字基礎設施建設相似，都存在“東強西弱”的問題，并且各個地區之間內部都存在數字產業化發展不協調、不同步的問題。

2.2 基準回歸結果分析

對數據和模型進行Hausman 檢驗，結果顯示F=0.8645>0.05 ；進 行 BP-LM 檢 驗，結 果 顯 示F=0.0000<0.05，即隨機效應模型優于固定效應模型，固定效應模型優于混合效應模型，所以本文采用包含隨機效應模型（RE）的面板數據回歸分析方法。操作軟件為Stata 15.0。

由下頁表4 可以看出，在逐步加入控制變量的過程中，核心解釋變量政府投入的回歸系數和顯著性沒有出現較大的變化，說明政府投入對數字政府服務能力具有驅動效應。地方政府在財政資金的分撥方面有一定的自主權，對數字政府建設投入的財政資金越充足，數字政府服務能力就越高、建設體系就越完善。但是就目前的國情來看，地方政府對財政資金分撥的自主權利已達到較高水平，結果顯示回歸系數較小，說明通過加大財政投入力度來推動數字政府服務能力提升的空間有限。從回歸結果可知，政府投入對數字政府服務能力提升具有有限的促進作用。

表4 基準回歸結果

在控制變量中，科技水平、經濟發展水平對數字政府服務能力也具有明顯的驅動效應。建設數字政府需要5G 技術、區塊鏈技術、身份認證技術、人工智能技術等新一代信息科學技術，科技水平直接影響數字政府服務能力的高低，科技水平越高，依托于技術建設的數字政府的服務能力就越高；經濟發展水平高的地區相應的各項資源越豐富，經濟發展水平在很大程度上決定了數字政府政務服務項目上的投入，因此，經濟發展水平對數字政府服務能力的驅動效應顯著為正，地區經濟增長在一定程度上提升了數字政府服務能力。

2.3 區域異質性分析

上述結果表明，政府投入對數字政府服務能力提升具有顯著促進作用。結合實際情況，本文認為政府投入對數字政府服務能力的驅動效應可能因為各個省份所處的經濟地理位置不同而存在差異。將29個省份按照經濟地理位置劃分為東部地區、中部地區、西部地區進行異質性分析。其中，東部地區包括北京、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、遼寧共10 個省份；中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南共9 個省份；西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、廣西、西藏共10個省份。區域異質性分析結果如表5所示。東部地區政府投入、科技水平對數字政府服務能力的驅動效應顯著，這與基準回歸結果保持一致。然而在中部地區和西部地區，政府投入的驅動效應不顯著，東部地區政府投入、科技水平較中部和西部地區政府投入、科技水平對數字政府服務能力驅動效應更大的原因主要是：東部地區的數字政府服務能力處于全國領先地位，其具有良好的資源、地理優勢，在財政資源、技術資源的配置上相對比較成熟，因此其利用政府投入和科技水平提升數字政府服務能力的優勢更加明顯。雖然中部地區和西部地區在中部崛起戰略和西部大開發等戰略的推動下，人力資源、財政資源各方面資源有了較大優化，但是由于自身數字政府基礎薄弱，無法為數字政府服務能力優化提供充足的自有資源；再加上消化吸收能力不足，對于外部提供的財政支持和技術支持也不能有效利用，因此政府投入驅動的效應有限。綜上所述，政府投入對數字政府服務能力的驅動效應具有非對稱差異性。

表5 區域異質性分析

2.4 穩健性檢驗與內生性處理

本文采用增加創新氛圍這一控制變量的方式進行穩健性檢驗。數字政府的產生不僅對政府來說是一種創新，而且對公眾來說也是一種習慣的改變，社會的創新氛圍越高，人們接受和運用新事物的意愿也越強烈。因此作為數字政府的服務對象，公眾是否具有自主學習能力和創新意識，是否愿意接受政務服務方式的轉變，是否認同政府進行數字化改革，會直接影響數字政府服務和推廣的水平。因此，本文選用人均專利申請數量代表創新氛圍，回歸結果見表6。

表6 穩健性檢驗

從表6可以看出，在加入創新氛圍這一變量進行穩健性檢驗之后，政府投入仍然通過了顯著性檢驗，這表明政府投入是數字政府服務能力建設和完善過程中不可缺少的一個重要影響因素。同時，之前通過檢驗的科技水平和經濟發展水平依舊通過了檢驗，說明科技水平和經濟發展水平也是數字政府服務能力完善和提升過程中的重要影響因素。

除了測度誤差以外，逆向因果也是模型產生內生性問題的重要原因，即數字政府的建設反過來可能影響政府在數字建設上的投入。為了解決這一問題，從實證過程來看，本文在進行回歸分析的過程中將政府投入這一核心解釋變量進行了滯后一期處理，即采用前一年的政府投入對后一年的數字政府服務能力進行回歸。一般而言當期的數字政府服務能力既難以影響當期政府投入，也不會對前一期政府投入產生影響，因此結論不存在嚴重的逆向因果問題。

2.5 作用機制分析

科技成果的轉化需要經濟科技化、科技經濟化和教育、科技、經濟一體化，政府既是科技成果轉化的“培養者”，也是“受益者”。政府通過發揮職能作用促進科技成果轉化，可以使科技成果更好地被應用于社會發展的各個方面，從而提高政府的政務服務能力。因此，政府對數字政府服務能力的投入有利于促進科技成果的轉化，從而影響數字政府服務能力。基于此，本文用技術市場成交額衡量科技成果轉化，采用依次檢驗回歸系數的方法分析政府投入是通過何種機制提高數字政府服務能力的。結果如表7所示。

表7 作用機制回歸結果

從表7可以看出，政府投入對科技成果轉化的影響在5%的水平上顯著為正，科技成果轉化對數字政府服務能力的影響在5%的水平上顯著為正，政府投入和科技成果轉化對數字政府服務能力產生了顯著的正向影響，說明政府投入可以通過促進科技成果轉化這一影響路徑來提高數字政府服務能力。

3 結論與建議

本文基于2017—2020 年我國29 個省份的面板數據，分析了政府投入對數字政府服務能力的影響效應，得出以下結論：

（1）驅動效應的顯著性和非對稱差異性。從全國整體層面來看，政府投入對數字政府服務能力的驅動效應顯著，即政府投入能夠促進數字政府服務能力提升。同時，該效應也呈現明顯的非對稱差異性，在數字政府服務能力基礎好的東部地區，政府投入的驅動效應更明顯；隨著數字政府服務能力基礎降低，中西部地區政府投入的驅動效應不明顯。

（2）科技水平和經濟發展水平對數字政府服務能力的驅動效應顯著，通過提高科技水平來促進數字政府服務能力提升是一項可行的措施。

（3）政府投入可以通過促進科技成果轉化進而對數字政府服務能力提升產生顯著的驅動效應。

根據實證分析結果，提出如下建議：

第一，合理配置區域的政府投入，制定差異化發展戰略。政府在分配資源的過程中應當采取保證重點兼顧一般的原則,盡可能優化資源配置。通過加強中部地區的技術建設來擴大政府投入的覆蓋面，助力中部地區數字政府服務能力提升；通過加大東部地區的政府投入助力其數字政府服務能力提升；通過加快西部地區數字政府服務體系建設，加強政府投入的深度和廣度，助力西部地區數字政府服務能力提升。

第二，通過萬眾創新提升區域科技水平。一方面，要加速推進數字基礎設施建設，擴大數字科學技術變革的覆蓋面，實現“全覆蓋”，全力保證政府網站的響應性、便利性、穩定性，為數字化轉型提供突破口；另一方面，要提高居民教育水平和數字素養，注重形成國民教育體系、培訓體系相結合的高質量數字教育體系，創造數字人才紅利。

第三，投入、技術、市場聯動，提升政府服務能力。建立健全數字政府管理機制，合理有效分配政府對數字政府建設的投入；加強核心技術攻關，以“算力”為核心加強數字政府信息基礎設施的集約化水平，從技術層面加快數字政府服務能力提升；加強政企合作，發揮企業的技術優勢，多方協同互補參與數字政府建設，提升數字政府服務能力建設效能。

第四，促進科技成果轉化。出臺相關的成果發明披露政策以保護科技成果的專利性，為科技成果的產生創造良好的環境；及時地將社會各界的科技成果運用于政府轉型、改革和創新，賦予相關機構更多的自主權和決策權，用科技成果賦能數字政府服務能力，為數字政府發展創造良好的技術環境。