大數據如何影響政府治理能力

[摘 要] 大數據是推動國家治理體系和治理能力現代化的重要引擎，與地方政府治理能力之間存在相互促進、相互影響的關系。有效匯集政府不同治理領域和治理業務的數據信息，能為政府科學決策、防范外部風險奠定重要的數據基礎，帶來政務服務的深刻變革和治理能力的進一步提升，并依托價值重塑機制、組織重構機制、數字驅動機制推動政府治理變革，實現政府治理數字化轉型。盡管大數據具有顯著的智能化和內在發展優勢，但目前在應用推廣、在線政務服務、信息保護等方面仍然存在短板，給政府治理能力帶來了挑戰。為了讓大數據更好地賦能“中國之治”，需要加快構建符合政府治理能力現代化建設要求的基礎設施體系，強化技術風險識別、評估和預警，大力培育數字治理專業人才，實現大數據助力政府治理組織體系最優化發展。

[關鍵詞] 大數據；政府治理能力；貴州；綜合評價；影響分析

[DOI編號] 10.14180/j.cnki.1004-0544.2023.03.004

[中圖分類號] D630;TP311.13" " " " " "[文獻標識碼] A" " " [文章編號] 1004-0544（2023）03-0037-12

基金項目：國家社科基金重點項目“西部地區易地搬遷后續扶持的多元化路徑設計與政策協同研究”（21ASH005）。

作者簡介：劉芮伶（1996—），女，西南大學西南民族教育與心理研究中心博士研究生。

一、引言

當前，世界百年未有之大變局加速演進。“變局”是一個逐步累積、蛻化和轉變的過程，主要表現在國際力量對比、科學技術革命、全球治理體系的變化以及人類發展出路等多個維度[1]（p85）。面對百年未有之大變局，促進政府治理能力持續提升成為中國政府組織理性回應這一客觀變化趨勢的必然選擇。從整個社會大環境來看，隨著人類社會邁入數字時代，大數據日益成為推動經濟轉型、政府改革和改進社會治理的重要工具[2]（p29），不僅拉動國家經濟高質量發展，也深刻重塑著制度環境、政府治理體系與治理能力。2020年《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》明確將數據作為一種新型生產要素，正式納入要素市場化配置。黨的二十大報告也明確提出加快建設數字中國，這就要求提高數字化政務服務效能，全面開創數字政府建設新局面，進一步凸顯大數據的治理勢能。當前，我國“大數據+政府治理”發展勢頭強勁，已廣泛應用于危機管理、智慧城市和社區、互聯網醫療、在線教育、智慧養老等多個政府治理場域，搭建了諸如“出行云”“政采云”等大數據平臺，為智慧政府、透明政府、陽光政府、責任政府建設提供了強大支撐。大數據的發展革新了政府治理的內在邏輯，為政府數字化轉型的精細化與縱深發展提供了堅實基礎[3]（p272）。

然而，大數據的利好同樣伴隨著挑戰，明晰大數據如何對政府治理能力產生影響成為數據賦能“中國之治”的關鍵。因此，深入探討大數據發展對政府治理能力的影響機理，實現技術賦能和治理能力的深層變革，正是本文研究的重點。作為首個國家大數據綜合試驗區，貴州省堅定不移實施大數據戰略行動，在完善政策環境、健全組織機構、夯實基礎設施、強化集聚示范、注重人才培養等方面為全國提供了經驗借鑒。在此背景下，文章選取貴州省大數據發展實踐作為典型案例，闡釋大數據發展影響政府治理能力的內在邏輯，綜合評價政府治理能力水平并分析其影響因素，提出大數據賦能政府治理的對策建議。

二、文獻回顧

（一）政府治理能力與大數據

從廣義上說，治理能力是政府履行自身職能的能力[4]（p2），主要由政治治理能力、經濟治理能力、文化治理能力、社會治理能力、生態治理能力構成。既有文獻關于政府治理能力的研究主要包括政府治理能力的衡量指標及影響因素兩方面。世界銀行1996年公布的“全球治理指數”包括公眾話語權、政府問責、政治穩定性、政府效率、規管質量、法治和腐敗控制六大治理維度，成為衡量國家治理程度的重要參照。在此基礎上，學者們基于財政收入、財政支出和財政調控，提供公共產品和服務的效率，政府績效、監管質量、腐敗抑制、法制水平等不同維度構建起政府治理能力評價指標體系，同時選擇財政分權、預算績效[5]（p141）、數字技術、公眾參與、新型城鎮化、政府規模[6]（p197）、市場化程度等作為影響政府治理能力的代理變量。

在推動國家治理體系和治理能力現代化進程中，大數據作為一種新的資源和技術工具被廣泛運用到政府治理的不同領域，如公共服務精細化供給、電子政務[7]（p1130）、返貧阻斷[8]（p217）、經濟發展轉型升級等。學術界以此為契機，積極探討大數據技術對重塑政府治理環境、提升政府治理效率、革新政府治理模式等的價值。大數據在政府治理領域的有關研究主要集中在以下幾個方面：一是大數據對政府治理結構和治理程序的影響，包括對政府運行模式、政民關系的探討等。有學者認為，大數據催生出虛實相融的社會形態，推動信息和數據在虛擬社會與現實社會之間、政府內部各部門之間、公眾與政府機構之間實時交互，加強跨層級、跨區域、跨系統和跨業務的協同治理與合作，推動政府業務流程再造[9]（p130）。二是大數據在政府治理某一領域的應用。大數據在政府治理中的應用場景涵蓋政府治理的各個領域，如社區治理、公共服務、績效審計、社會監督等，政府部門由此搭建具有地方特色的智慧化公共服務網絡平臺，實現數據資源與治理能力的相互轉化。三是大數據發展衍生出的數字政府、數字治理、技術治理等政府發展新形態。大數據重新構建了政府形態和政府運作流程，通過引入數據資源和技術工具實現政府實體治理、服務的虛擬化，有效解決政府治理中職權責任不統一、利益訴求碎片化、行政效率低下等問題[10]（p144-155），滿足公眾對公共服務的需求并實現公共價值的增值效應。大數據給政府治理結構和能力帶來巨大變革，但由于技術應用尚不成熟、政府治理環境過于復雜、數字人才缺乏等情況，也極易引發政府主導弱化、政治參與群體極化、威脅數據安全、責任模糊、監管不足等風險[11]（p139），給數字中國、數字政府建設帶來挑戰。

（二）研究述評

大數據技術的發展應用引起了學術界和政府的高度關注。國內學者大多立足我國基本國情，以政策為導向，聚焦政府數字治理、政府技術治理、電子政務、政府治理模式等研究重點，以“數據賦能”為突破口，強調大數據對政府效能提升的驅動效果。總體而言，在以下兩個方面還有待深入研究：一是大數據影響政府治理能力的內在機理還需進一步厘清。大數據并不會自動提高政府的治理能力和效率，如果不能明確大數據與政府治理之間互動的內在機理，將會限制大數據對政府治理能力的提升效果。二是大數據發展對政府治理能力產生何種影響還需要進一步實證檢驗。為此，本文擬從理論和實證兩個角度分析大數據發展影響政府治理能力的內在機理與作用效果，在綜合評估貴州省政府治理能力的基礎上，剖析提高政府治理能力的影響因素，最后從強化政府自身能力建設和推進大數據發展的角度提出建議。

三、理論分析

政府治理能力體現在政治、經濟、社會、文化、生態五種能力建設方面，涵蓋治理理念、治理結構、治理領域等多個維度。借鑒闕天舒等學者的相關論述[12]（p25），本文將大數據對政府治理能力的影響分為“滲透”“傳導”“驅動”“生成”四類，分析其重塑政府治理理念、重構政府內部結構、推動治理轉型創新、革新政府運作流程以實現政府治理能力跨越式提升的理論邏輯，理論框架見圖1。

（一）滲透：大數據重塑政府治理理念

數字技術的強制嵌入與傳統治理理念的不適配和沖突容易產生結構性張力，對政府治理思維的轉變提出了新要求[13]（p57）。技術躍遷推動了政府治理和組織上的變革，進而重塑了傳統經濟形態下政府部門的治理理念和治理思路，進一步改變了政府治理關于決策信息應用的態度和立場，使其更加注重趨勢性、相關性和前沿性的戰略分析，提升數據統計分析和應用能力。在價值重塑機制的引導下，萬事萬物的數據化與數據交叉復用結合，推動政府治理理念變革，改變傳統單一主導的治理模式，由邊界理念、封閉理念向服務理念、合作理念和開放理念轉變[14]（p155），并不斷培植貼近民眾需求、維護民眾利益的治理理念，進而推進透明化、敏捷化、可追溯的數字社會和政府建設。

（二）傳導：大數據重構政府內部結構

信息技術、智能技術在政府部門的運用加速了政府體制機制、運作流程和治理模式的改變，并且通過組織重組機制推動了政府規模精簡化和組織架構革新。一是精簡政府規模。信息技術的輔助提高了政府部門數據獲取、分析和綜合的處理能力，推動了政府治理的深化和拓展，減少了下級部門的條塊分割，促進了政府組織規模精簡化。二是實現政府組織結構扁平化。大數據重構了組織結構中的互動關系，撬動了控制嚴格、層級分明、權威至上的傳統組織管理模式，使各層級、部門之間的溝通協調更加便利，交流互動更加活躍，組織對外部環境的反應也更為靈敏，能有效消除多頭管理、職能交叉、權責不一、效率不高等弊端，高效便捷地滿足群眾“一站式辦理”的需求。三是規范政府內部運作及自身治理。大數據在對政府數據的產生與流動進行全程記錄的基礎上，可以精準識別政府機構運行過程中的違法和失信行為，提高權力運行透明度，遏制權力的濫用，進一步規范政府的職能行使和行為方式。

（三）驅動：大數據推動治理轉型創新

大數據發展推動政府不斷生成以數據驅動、技術賦能、社會協同為關鍵架構的新型治理能力[15]（p12）。大數據對政府治理轉型的驅動首先反映在自身建設上，它通過數字驅動機制驅動政府破除體制機制障礙，由技術理性向制度理性跨越，實現政府治理轉型創新。其次，大數據助力實現公共服務的精準供給。數字技術很好地解決了公共服務與社會大眾實際需求之間的偏差，有效整合了分散、多樣化的需求信息，主動識別公眾需求，實現社會福利的最大化。再次，大數據創新政府治理工具，對公共事務和公共政策過程分領域、分時段、分程度進行分析，準確、及時、高效地把握群眾多元訴求，并且能夠預測研判社會發展趨勢，促成政府智慧決策、科學監管和精準服務[16]（p132）。最后，大數據拓展了政府治理的時空范圍和領域，以全數據治理理念促進實現全范圍、全領域的治理。

（四）生成：大數據革新政府運作流程

精簡化、扁平化的政府治理結構催生出高效的循“數”治理模式，遵循“治理觀念滲透—政府架構傳導—政府治理轉型”的路徑規則，改變傳統政務內容和運作流程，最終生成數字治理的政府運作方式。大數據革新政府運作流程主要包括三個層面。一是治理框架層面。政府通過數字化手段構造新的治理界面，打通各層級、各部門之間的信息壁壘，構建相互聯系、相互促進的治理框架，實現政府從感知到決策再到執行的智能響應，有效破解政府管理“碎片化”難題。這正是大數據推動治理秩序重塑與治理制度再生產的一部分。二是實踐執行層面。大數據賦能政府治理，打造“服務型”“智慧型”的現代化網格管理體系，構建“線上+線下”雙向度、一體化的治理新格局。這體現了將互聯網、大數據、數據庫等信息技術與以網格化為實踐路徑的治理相結合的執行邏輯[17]（p31）。三是主體結構層面。數字式的治理方式要求政府快速適應外界環境的變化，這將撬動政府傳統的線性、機械化的治理模式和制度，推動多元治理主體之間形成扁平化、網絡化的治理結構，促進以需求為中心的多元主體間的深度互動和協調[18]（p154），實現政府、市場、各社會治理主體的協調整合。

四、數據來源、指標選取與研究方法

（一）數據來源與指標體系構建

本文以2013—2020年貴州省政府治理能力為研究對象，所用數據全部來源于2013—2020年的《貴州年鑒》《貴州統計年鑒》《貴州省國民經濟和社會發展統計公報》《中國統計年鑒》《中國分省份市場化指數報告》以及各年度政府工作報告，部分缺失數據使用平均值法補齊，充分保證了數據的代表性、準確性和完整性。

學術界對政府能力的測量研究主要側重于社會治理能力、生態（環境）治理能力、城市治理能力以及城市競爭力等方面[19]（p28）。鑒于國內學者大多基于政府治理目標或職能劃分評價維度，本文在匯總整理評價指標體系的基礎上，參考Wen-Min Lu[20]、文雁兵等[21]（p21）的實證研究，立足地方政府“五位一體”的治理職能現代化建設，遵循系統性、代表性、數據可得性原則，構建貴州省政府治理能力評價指標體系。具體指標及屬性見表1。

（二）研究方法

本文采用熵值法對政府治理能力各指標賦權。熵值法是一種客觀賦權方法，它通過計算指標的信息熵，根據指標的相對變化程度對系統整體的影響來決定指標的權重。熵值既能判斷一個事件的隨機性及無序程度，也能判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大則權重越大，即該指標對綜合評價的影響越大。

由于具體指標的量綱與數量級之間存在差異，難以直接進行比較，只有將這些不同量綱、不同數量級的指標標準化，才具有橫向的可比性與實用性。若選取年份為n個，指標為m個，則xij表示第i年的第j個指標的數值（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m），采用極值法對數據進行標準化處理，數值指標的屬性決定了其標準化方式，具體處理如下：

1.將各指標值xij轉換為無單位的相對數x[′]ij，取值范圍為[0，1]。當單個指標的值越大對制度體系發展越有利時，采用正向指標標準化處理方式：

[wj]為貴州省政府治理能力各量化三級評價指標的最終權重，根據同級指標的可加性原則，二級指標的權重就是對應的所有三級指標權重之和，同理可得一級指標權重。

7.加權線性求和計算貴州省政府治理能力綜合得分Ui：

其中，Ui為第i年政府治理能力綜合得分，xij為第i年第j個指標的標準化值，wj為第j個具體指標的權重。

熵值法雖可以克服主觀賦權存在的缺陷，但易使評價結果過于依賴指標選取與數據準確性。針對本文研究內容，選取克隆巴赫α系數判斷指標體系的信度。一般認為α系數的取值在0.8及以上時則內在信度較好，是可接受的。本文運用SPSS計算出α系數為0.860，表明評價體系的內在信度良好（表2）。表3中傅萊德曼檢驗的卡方觀測值為44.463，對應的概率P值為0.018，在5%的顯著性水平上拒絕原假設，即指標間存在顯著差異。

（三）治理能力結果分析

1.政府治理能力水平總體分析

依據評價指標體系和熵值法確定的39個三級指標權重（表1），得出2013—2020年貴州省政府治理能力綜合得分（表4）和變化趨勢圖（圖2）。

從時序變化上看，2013—2020年貴州省政府治理能力綜合得分處于0.173—0.475，年平均增長率為14.42%。能力得分在2014年和2018年有小幅下降，下降幅度分別為6.49%和5.71%。究其原因，這兩年分別為近兩次政府機構改革的第二年和首年，相關工作處于初步推進階段，改革并未立即取得預期成效。從整體趨勢來看，2013—2016年為貴州省政府治理能力的穩健上升期，2017—2020年為政府治理能力的加速上升期，增速相較于前一階段有明顯提高。一系列保持經濟平穩運行、提升科技創新能力、推動生態文明建設、促進社會民生發展、完善城市功能的舉措為政府職能轉變和治理能力提升注入了強勁動力。

2.政府治理能力各維度指數的動態變化

在關注貴州省政府治理能力總體上升態勢的同時，也應當注意不同維度治理能力指數的變化趨勢。表5是貴州省政府治理能力五重維度得分和能力結構狀況的直觀呈現，其中，一級指標的綜合得分為2013—2020年各一級指標得分均值。得分高低既能反映出不同維度治理能力在政府實際運行中的權重和被重視程度，也能體現不同治理能力的相對大小和資源投入程度。同時，能力相對大小和能力結構狀況也在很大程度上反映出不同工作內容對政府的激勵程度。

根據表5可以看出，在衡量貴州省政府治理能力的一級指標中，綜合得分最高的是文化（0.130）和經濟治理能力（0.104），社會（0.090）和政治治理能力（0.075）次之，最低的是生態治理能力（0.071）。顯然，得益于文旅融合、脫貧攻堅以及鄉村振興等的縱深推進，政府部門進一步推動文化體制改革，加快文化事業、產業發展，加強科技進步工作的宏觀管理和統籌協調，著力提升全省整體受教育水平，使得文化治理取得了良好成效。黨的十八大以來受到極大重視的生態環境治理能力在此次數據中表現相對較弱，與能力得分的最高項相差0.059，說明貴州省政府治理能力在分布上存在不均衡現象。在經濟新常態尤其是國家經濟下行壓力不斷加大的宏觀形勢下，經濟治理關系著宏觀經濟治理體系的健全、社會資源的合理配置、營商環境的構建完善等。要想持續強化政府治理能力，仍需進一步破除體制機制障礙，推動不同治理能力協同發展。

就二級指標來看，2013—2020年，各類治理能力下的二級指標均呈現波動上升態勢。其中，科技發展和教育發展的漲幅較大，分別提高了8.89和7.67倍；公共安全得分由2013年的0.005增加到2020年的0.046，提高了8.20倍；社會保障得分提高了7.11倍，但社會福利得分呈現“V”型走勢，因而拉低了社會治理能力的綜合得分。以上數據反映出在高壓反腐與社會治理轉型的推動下，文化、經濟和社會治理能力在貴州省政府治理能力結構中已經處于相對較高的水平。部分指標如經濟增長和經濟效益在2019年和2020年出現短期內大幅下跌，主要是由于GDP和規模以上工業增加值增速減緩，新冠疫情下經濟增速面臨較大下行壓力，但隨著疫情得到有效控制，市場情緒終回歸平穩。值得注意的是，環境保護得分在2013—2020年間提高了10倍，年均增幅達到40.85%。雖然生態治理能力得分排名處于最末位，但其始終保持穩步增長趨勢。在地方政府的考核體系中，有關生態指標的考核已經能起到“一票否決”的作用，這說明地方政府的生態保護工作已經從模仿學習階段邁入自覺推進階段。

五、影響因素分析

通過上述分析，可以發現近幾年貴州省政府治理穩中向好，治理能力得到了全面提升。在此基礎上需進一步明晰大數據影響政府治理背后的驅動因素。本文結合數字政府建設的整體思路與框架，構建計量分析模型展開分析。

（一）樣本區概況

作為國內大數據發展“第一陣營”的省份，貴州省有效落實大數據發展戰略，建設國家級大數據綜合試驗區，已建成中國首個省級政府數據集聚、共享、開放的系統平臺，設立全球首個大數據交易所，致力于建成全國領先的大數據資源集聚地和大數據應用服務示范基地，在推動政府管理、公共服務、社會治理、環境保護的數字化、智能化方面取得了階段性成效，形成了具有貴州特色的治理模式，闖出了一條欠發達地區“彎道超車”的新路徑[22]（p3）。大數據發展亮點紛呈，推動貴州省經濟社會發生著歷史性變化。在2020年全國各省和重點城市大數據政用指數排名中，貴州省和貴陽市均位列第二，得分分別為33.42和26.97，相較排名第一的浙江省、杭州市僅差1.37、1.12分[23]（p34）。由此可見，貴州省的大數據發展類型主要為政用主導型，大數據聚集政策資源的能力顯著，成為匯集“政策資源”的重要領域。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文以政府治理能力綜合得分作為被解釋變量，即表4中2013—2020年貴州省政府治理能力綜合得分。

2.核心解釋變量

當前，我國的新型基礎設施建設正處于起步階段，鮮有報告能獲取相關統計數據，更無法獲得有關大數據發展現狀的省級統計數據。盡管在指標選取方面存在困難，但仍有其他數據樣本能夠進行替代，間接滿足研究需求。《中國互聯網網絡發展狀況統計報告》指出手機已成為公眾第一大上網終端，而移動政務也加快了數字化背景下政府與公眾之間的交流溝通[24]（p57）。因此，移動互聯網可以視為反映大數據發展水平最基本的數字基礎設施。根據既往文獻的指標選取方法[25]（p125），本文借鑒《大數據藍皮書：中國大數據發展報告》中民用指數中的測量指標，選取互聯網寬帶接入端口、每百人使用計算機的數量2個指標。為了充分反映數字基礎設施發展狀況，將“互聯網寬帶接入端口”“移動電話普及率”“每百人使用計算機的數量”3個指標通過熵值法測算出總體得分，命名為“網絡基礎”。同時，選取“商業融合”（有電子商務活動的企業占總企業數的比重）作為大數據商用指數的代理變量。以上指標可從《中國統計年鑒》中互聯網主要指標、軟件和信息技術服務業主要經濟指標以及分地區企業信息化及電子商務情況等欄目中查找。此外，大數據發展離不開數字人才的支撐，但關于數字人才并無確切的統計指標。有學者認為區域整體受教育程度越高，數字人才越豐富，越能推動政府治理能力的提升[26]（p68）。借鑒G20國家全球競爭力評價指標體系數字創新中“人才競爭力指數”的指標選取，本文采用高等院校（本科及以上）人數占地區總人口數的比重來衡量數字技術人才的儲備情況。

3.控制變量

由于政府治理能力評價體系已經包含大量較為綜合的指標，為避免包含重復信息，并參考數字政府建設等相關文獻的變量選擇[27]（p95），本文最終從經濟發展、政府自身、社會因素三個維度選取經濟發展、財政資源水平、公眾參與程度（社會組織數/地區年末人口數）作為影響治理能力的控制變量。主要變量的描述性統計結果見表6。

（三）模型構建

被解釋變量政府治理能力綜合得分為連續變量，采用線性回歸模型能夠較好滿足適用性要求，故選擇最小二乘法（OLS模型）進行估計。為減輕異方差和多重共線性，先對部分變量進行取對數處理，具體計量模型構建如下：

其中，被解釋變量GC代表貴州省政府治理能力；β0為常數項；NF是網絡基礎變量，即互聯網寬帶接入端口、移動電話普及率、每百人使用計算機的數量3個細分指標經由熵值法測算得出的網絡設施總體水平；TP是數字人才變量，即高等院校（本科及以上）人數占地區總人口數的比例；PCT是商業融合變量，即電子商務交易活動企業占比；lnGDP是經濟發展變量，即人均GDP的自然對數；PFE是財政資源水平變量，即公共財政支出；PI是公眾參與程度變量，即社會組織數比地區年末人口數；μ為隨機擾動項。

（四）實證結果分析

1.多重共線性檢驗

模型變量較多，故需考慮多重共線性問題，此處通過計算方差膨脹因子來檢驗。

由表7可知，VIF最大值為4.08，每個變量的VIF值均低于閾值10，平均VIF為2.33，可判定變量間不存在多重共線性問題。

2.回歸分析

為深入分析政府治理能力的影響因素，在模型1、2、3中分別引入網絡基礎、數字人才、商業融合等自變量進行回歸，在模型4中估算控制變量（經濟發展、財政資源水平、公眾參與程度）對政府治理能力的影響，模型5則將所有變量納入模型同時回歸，結果如表8所示。

（1）解釋變量回歸分析

由表8數據可知，各模型回歸結果均通過顯著性檢驗，擬合優度分別為0.988、0.990、0.995、0.961、0.998，各模型整體顯著。

從模型1的結果可知，網絡基礎系數在1%水平上顯著為正，說明數字基礎設施有助于政府治理能力的提升，是政府實現數據信息化利用的最重要依賴，這與鄭磊等學者的研究結論較為一致[28]（p32）。近年來，貴州省數字基礎設施建設取得重大突破，在大數據發展重塑政府治理手段、完善治理結構、提升政府治理能力方面起到了積極作用。從模型2的回歸結果來看，數字人才與政府治理能力的正相關關系達到了95%的置信度，可以理解為數字人才資源能夠進一步轉化為提升政府治理動能的強大引擎，需要進一步推動人才工作的數字化轉型，實現人才發展的“智治”，推動數字人才與政府治理的科學匹配。模型3的回歸結果顯示，商業融合對政府治理起到消極作用，回歸系數在10%水平上顯著為負，這表明在控制其他因素之后，電子商務交易活動企業占比越高，一定程度上越不利于政府治理能力提升。究其原因，近年來貴州省電子商務交易量呈井噴式增長，出現電子商務交易糾紛的概率不斷攀升，而技術監管體制尚未完全成熟，難以適應其發展需求，給政府治理帶來了挑戰。模型5的回歸結果與前3個模型較為一致，且具備較好的統計顯著性，在此不再贅述。

（2）控制變量回歸分析

模型4體現了控制變量對政府治理能力的影響程度。lnGDP代表貴州省的經濟發展水平，一般而言，經濟越發達的地區，政府現代化水平越高，在數據治理的理念、規劃、手段等方面就越先進，因此經濟發展與政府治理能力之間存在正向相關關系，回歸系數在5%的水平上顯著為正，表明經濟的良性發展不僅在資金層面顯著影響政府治理能力建設，在技術層面也能促進大數據發展應用，為政府治理能力提供保障。財政資源水平（PFE）對政府治理能力的影響為負，回歸系數在5%的水平上通過了顯著性檢驗，可能的原因是經濟快速發展導致政府公共財政支出增加，在政府公共支出結構尚未完善的情況下，較難支持政府更好地以公眾需求為導向提供公共服務。公眾參與程度（PI）對政府治理能力的影響是積極的，其每提高一個單位平均可以促進政府治理能力提升10.4%，這證明有序有效的公眾參與有利于促進政府治理效能提升，推動政府數字創新，共建共治共享的社會治理格局也要求加強和完善公眾參與同政府治理體系中其他系統的有機結合。

（五）穩健性檢驗

為了進一步考察大數據影響政府治理能力的回歸結果是否穩健，本文采用替換變量的方法檢驗主回歸結果的穩健性。借鑒趙云輝等學者對大數據發展水平的處理方法[25]，本文將“網絡基礎”“數字人才”“商業融合”3個指標運用熵值法測算出綜合得分，命名為大數據總體發展水平（BDL），以此作為穩健性檢驗中的解釋變量。同時，從《貴州統計年鑒》中選取“經濟開放程度（EO）”相關數據代替原控制變量中的經濟發展（lnGDP），進行了類似回歸（表9）。回歸結果表明：在更換了相關變量后，大數據發展水平系數仍在5%的水平上顯著，進一步說明大數據發展提高了政府治理能力，控制變量的回歸系數及顯著性與主回歸結果較為一致且符合理論預期，這說明主回歸的實證結果是較為穩健的。

六、研究結論與政策建議

本文圍繞大數據發展對政府治理能力的影響展開研究，選取貴州省為典型案例，構建政府治理能力評價指標體系，運用熵值法測算出政府治理能力綜合得分，在此基礎上構建回歸模型對政府治理能力的影響因素進行分析，研究結論如下：

（一）政府治理能力綜合評價

從時序變化看，2013—2020年貴州省政府治理能力呈總體上升態勢，尤其是2017—2020年快速提升，得分僅在2014年和2018年有小幅下降。

從治理能力動態變化來看，文化和經濟治理能力得分較高，生態治理能力處于弱勢地位，但整體呈現上升并趨于穩定的態勢。各類能力評分最高值與最低值間相差0.059，表明貴州省政府治理能力在結構上呈現出相對不均衡狀態。各類治理能力下的二級指標均呈現出波動上升態勢，穩中有進的發展趨勢有所顯現。

（二）影響因素分析

政府通過大數據發展這一強大技術支撐提高了自身的治理能力。從解釋變量的回歸結果來看，網絡基礎為提高政府治理能力提供了良好的技術支持，推動數字基礎設施提檔升級成為建設數字政府的首要工作。數字技術人才儲備為政府治理提供源源不斷的推動力，助推政府治理數字化轉型。商業融合對于治理能力有抑制作用，可能是由于大數據技術不夠成熟，導致電子商務交易糾紛的出現概率不斷攀升，而技術監管體制尚未完善，難以適應其發展需求，給政府治理能力帶來了挑戰。在控制變量的回歸分析中，經濟發展對政府治理能力的帶動作用最為明顯，即經濟發展水平越高，對政府治理能力的支撐作用越強，政府治理能力的提升潛力也就越大。公眾參與對政府治理能力的影響同樣是積極的，而財政資源水平對治理能力的影響為負。

在全球再平衡的治理需求視角下，大數據發展所賦予的能力和契機已成為政府治理效能得以持續有效提升的最重要手段之一。為更好地利用大數據提升政府治理能力和現代化治理水平，本文提出如下對策建議：1.構建符合政府治理能力現代化建設的基礎設施體系，有序推動信息基礎設施技術創新和建設布局，統籌建立安全高效的跨網數據傳輸機制，充分保障政府治理能力對大數據的吸納效果持續優化。2.加快建設全國行政許可管理等信息系統，推進數據資源共享和統一監管，實現行政許可規范管理和高效辦理，加強大數據推廣運用過程中的技術風險識別、評估和預警，以此提升政府治理能力的科學性和安全性。3.明確政府部門相關職務對數字技術人才的現實需求，加強政府數字治理專業人才培養，支持本地高校與企業聯合提供豐富的培訓活動，更好地推動數字技術與政府治理融為一體。4.明確治理能力的價值取向，充分匯聚整合各部門數據資源，促進各領域政治、經濟、社會、文化、生態等政策有效銜接，促進不同治理能力之間的資源合理配置與科學有效開發。

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