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73电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）学术篇动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析*摘要：城市数字化转型是推动经济高质量发展与治理能力现代化的重要抓手，引起学界广泛重视，但鲜有研究关注城市数字化转型的影响因素与差异化路径。借鉴动态能力理论，从技术、组织、管理三个维度建构城市数字化转型的分析框架，并运用模糊集定性比较分析的方法对全国重点城市的数字化转型实践进行研究。结果发现：数据是城市数字化转型的基础，由此形成了“基于数据的制度驱动型”和“基于数据的创新赋能型”两种高水平城市数字化转型路径；非高水平的城市数字化转型路径则包括“财政与数据限制型”和“财政与体制约束型”两种。结论有助于厘清城市数字化转型的驱动因素与约束条件，为理解差异化的城市数字化转型路径与因地制宜地实施城市数字化转型战略提供了思路。关键词：数字城市；城市数字化；数字化转型；技术赋能；制度创新 DOI：10.16582/ki.dzzw.2023.07.006 郝文强*孟雪段智慧复旦大学国际关系与公共事务学院中国人民大学公共管理学院*基金项目：教育部哲学社会科学重大课题攻关项目“新时代特大城市管理创新机制研究”（项目编号：20JZD030）。*通讯作者收稿日期：2022-10-27修回日期：2022-12-21一、问题提出大数据、云计算、人工智能等数字技术的快速发展对人类社会产生了深远影响，数字化转型成为数字时代城市化的创新发展道路。城市数字化转型旨在通过信息、计算、沟通、连接技术的组合方式，促使经济、社会和政府发生实质性改变1。自党的十九大提出数字中国发展战略以来，多省市陆续开展了数字化转型实践。例如，北京市打造了“城市大脑”，通过科技赋能与机制融合实现了城市的智慧化管理；上海市搭建了“一网通办、一网统管”平台，实现了超大城市治理的体制变革与模式创新。然而，不同城市之间的数字化转型进程表现出较大差距，中国电子信息产业发展研究院发布的中国城市数字化转型白皮书显示，各城市之间的数字化转型进程呈现梯队式特征，发展极不均衡。那么，哪些因素导致了这一现象的出现？影响城市数字化转型的关键因素有哪些？不同因素是否组合形成了差异化的城市数字化转型路径？对于这些问题的探究有助于拓展城市数字化转型的研究面向，为城市数字化转型实践提供有益启示。中国的城市数字化转型经历了从电子政务、数字政府等城市治理数字化向数字经济、数字社会、数字政府全面数字化的转变2。学者们围绕政府数字化转型的影响因素讨论形成了“环境决定论”与“组织特质论”两种观点，但鲜有研究关注城市全面数字化转型的影响因素。环境决定论认为，政治制度、技术条件、公众需求、同侪效应等外部情境推动了政府数字化转型3。已有研究表明，民主、透明的国家治理制度，完善的信息基础设施4，公众需求的外部导向，府际学习行为和府际竞争压力5，是政府数字化创新的动力来源。组织特质论认为，政府自身的资源状况和内部的领导特质是影响政府数字化水平的关键因素6。一方面，政府数字化创新需要大量人力、财力、物力等资源的投入7。另一方面，政府领导者的专业知识和工作经历对数字化创新应用与发展发挥着重要作用8。74电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）既有研究为理解城市数字化转型的影响因素提供了有益参考，但仍然存在一定研究空间有待拓展。首先，既有研究聚焦于政府数字化转型的影响因素，对城市数字化转型缺乏关注。不同于政府数字化转型，城市数字化转型具有更为丰富的面向，涉及经济、社会、治理等更广泛的领域，对于政府数字化转型的理论解释未必适用于城市数字化转型。其次，既有研究陷入了外部环境与组织特质非此即彼的对立陷阱，而未关注到组织对内外部资源的整合利用能力对城市数字化转型的重要作用。城市数字化转型是城市发展模式与实体形态的结构性转变过程9，城市多元主体对内外部资源的整合利用能力是实现数字化转型的关键。再次，既有研究多关注单一因素对数字化转型的显著性影响识别，而忽视了复杂情境中多种因素共同驱动数字化转型的可能性。城市数字化转型旨在以技术、平台、数据等要素重塑城市发展形态10，牵涉数据要素、技术创新、制度设计等多方面因素的交互作用与共同影响，基于“还原论”思想的净效应研究无法挖掘多种影响因素之间的复杂并发因果关系。最后，既有研究多关注城市数字化转型的驱动因素，指向如何实现高水平的城市数字化转型，而忽视了对城市数字化转型限制因素的探究。在非线性对称的逻辑中，城市数字化转型的驱动因素与限制因素不尽相同，有必要进行分别探究。本文拟从动态能力理论出发，基于全国重点城市的全面数字化转型实践，运用模糊集定性比较分析方法，系统剖析城市数字化转型的影响因素与组态路径。二、理论基础与分析框架动态能力理论发轫于资源基础理论，系统回答了组织如何实现转型发展，进而获得竞争优势的问题。资源基础理论将组织的竞争优势归因于组织内部资源的差异，认为组织间的不同绩效水平源于各自所拥有的异质性资源11。但囿于静态研究视角和局部研究视角，资源基础理论无法回应为何某些组织在变化的竞争环境中能够比其他组织更快地实现转型并取得更好的绩效。基于此，Teece等提出了“动态能力”的观点，认为组织的竞争优势来源于其利用技术资源、组织资源和管理资源的能力12。动态能力强调组织利用资源的能力与外部环境的匹配，帮助组织及时根据外部环境变化，通过对内外部资源的整合，摆脱传统的路径依赖，通过转型发展获取竞争优势13。根据动态能力理论，组织实现转型发展并赢得竞争优势的关键在于组织间资源和能力的异质性。Winter指出，动态能力是企业获取和释放资源、重新配置资源、整合资源的过程，组织由此在变化的外部环境中获取竞争优势14。组织资源既包括组织内部的人力、财力、物力等被组织用于创造产品或服务的资源，也包括组织生存凭借的外部制度资源与创新发展所需的技术资源。而组织能力则指涉组织通过获取、整合、配置和运用内外部资源以实现既定战略目标的活动15。能力是一种组织特质，存在于组织生产和运营活动过程中，能够将既有资源投入转化为相应产出进而创造价值，只有通过资源与能力的有机结合才能创造出组织的竞争优势16。基于此，本文借鉴Teece等的观点，从技术、组织、管理三个维度建构城市数字化转型的分析框架（参见图1）。（一）数字技术数字技术的进步与发展是城市数字化转型的动因。有研究发现，数字基础设施能够推动产业数字化转型郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析图1城市数字化转型的理论模型数字技术数字基础设施数字创新能力管理能力管理制度约束数字管理体制组织资源人力资源支持数据资源基础财政资源保障城市数字化转型75电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）升级，促进政府治理结构和公共服务方式的优化17。同时，技术创新能力也是推动产业与数字融合，数字化治理与服务场景开发的重要因素18。数字基础设施以互联网、物联网、大数据、云计算为代表的数字基础设施是城市数字化转型的技术基础。城市数字化转型是在互联网、5G基站、数字化平台等数字化设施的基础上，通过运用人工智能、大数据、物联网、云计算等数字技术对数据进行加工、处理与应用而实现的19。数字技术的发展与应用极大改变了信息存储、传输、计算与交互的方式20，突破了传统的城市治理结构和发展模式，从整体上为城市数字化转型提供了系统性的创新空间21。数字创新能力城市数字化转型的关键在于实现数据的创新应用，即通过对数据要素的生产、流通与创新应用改变传统的城市治理、经济发展、社会服务面貌22。数据本身并不具备价值，而是通过政府、企业、科研人员和公民等城市主体利用技术优势对数据资源进行创新开发与利用23，从而形成城市数字化转型的驱动力。因此，城市成功运用数字资源和数字技术推动数字化转型的关键在于数字创新能力，其强弱直接关系到城市数字化转型目标的实现程度24。（二）组织资源组织资源是城市数字化转型的物质基础，资源的多少决定了城市数字化转型的先天禀赋强弱。城市数字化转型需要大量的人力、物力、财力支持，充足的组织资源是推动城市数字化转型的重要保障。人力资源支持城市数字化转型需要专业化的数字技术人才支持。数字技术具有较高的使用门槛，必须经过专业的系统学习和大量的实践操作方可熟练掌握，因此具备数据处理技术和软件开发技术的数字技术人才是推动城市数字化转型的重要因素25。具有数字化思维、数字化理论、数字化技能的数字化人才是城市数字化转型的主力军26，能够为城市数字化转型提供充足的知识支持。数据要素基础城市数字化转型的要素基础是数据，城市数字化转型的过程实质上就是数据采集、加工、处理、流动与应用的过程。可以说，数据是城市数字化转型的源泉。无论是数字经济发展、数字政府建设，还是数字社会创建，都是在数据要素的基础上实现的27。但数据作为单一的生产要素，需要通过与资金、技术等其他生产要素相互作用，才能够促进数字化产业发展与推动社会的数字化改造，从而实现城市数字化转型10。财政资源保障城市数字化转型离不开地方政府的财政资金支持，包括直接投资、研发经费、政策补贴等28。资源松弛理论指出，当组织闲置或未被开发利用的资源增加时，组织往往更倾向于进行变革和创新29。在城市数字化转型过程中，数字基础设施的建设与维护、数字技术的研发与创新、数字产品的开发与应用等都需要大量的财政资金投入30。只有充足的财政资源投入，才能够为城市数字化转型保驾护航。（三）管理能力管理能力反映了资源利用的有效性，是指城市通过利用组织资源推动数字化转型的产出效率。有效的管理制度约束与完善的数字管理体制是提高组织资源利用效率的重要支撑31。一方面，数字化转型相关政策法规的出台能够为城市数字化转型实践提供科学指导，通过目标规划、标准制定、组织实施、绩效评估等政策工具提高资源的利用效率。另一方面，设立专门的数据管理机构，能够更好地落实城市数字化转型的具体任务，并通过数据资源的集中处理、开发和应用，提高数据资源的利用效率，释放数字化转型的创新效应。管理制度约束契合的政策环境和完备的法规体系是城市数字化转型的重要保障，有效的制度供给和整体性的制度变革是郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析76电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）城市数字化转型的必然要求。城市数字化改革的关键在于，实现从技术赋能到制度重塑、技术理性向制度理性的新跨越32，数字化制度体系的完善既是城市数字化转型的着力点也是城市数字化转型标志性成果的落脚点。地方政府出台数字化转型的战略规划、指导意见和相关通知文件能够为城市数字化转型创造良好的政策环境33。数字管理体制专门的数据管理机构是提升数据管理能力、驱动城市数字化转型的主要力量。敏捷高效、实时感知、科学分析、自动决策的数据管理机构是城市数字化转型的关键主体34。在实践中，数据管理机构既包括正式行政机构也包括非正式行政机构，但作为行政单位设置的数据管理机构在城市数字化转型中具有更强的统筹能力35。因此，负责数据管理的政府机构的设立能够实现各类资源在数字化转型过程中的统筹整合和有效配置，从而推动城市的数字化转型进程。三、研究设计（一）研究方法数字时代的到来，以及伴随而来的组织管理实践所面临的复杂环境与复杂系统，反映了多要素间的复杂因果关系。然而，传统聚焦于个别前因和结果简单线性关系的还原论假设存在信息超载与过于简化的局限36，无法解释复杂现象的因果逻辑。有鉴于此，Ragin以组态比较理论和整体论思想，创造性地发展了定性比较分析方法（QCA）371。定性比较分析方法是一种基于组态思维、以案例为导向的集合研究方法，该方法假定变量之间的因果关系是非线性的，认为复杂社会问题是多种因素相互结合、共同作用的结果，强调以集合的逻辑关系替代简单的相关关系388，探究不同前因条件组合对社会问题结果的影响机制。鉴于定性比较方法在解释非对称关系、组态等效性以及多重并发因果等社会复杂问题方面的巨大优势，该方法已在战略管理、政策扩散、区域创新、数字转型等研究领域得到广泛应用。本文采用QCA作为探究城市数字化转型影响因素与多元路径的研究方法。一方面，QCA方法运用集合论的视角，超越了个案研究和定量分析的弊端，能够识别影响结果的充分或必要条件，有助于探索多个条件的多重并发关系，进而揭示复杂现象的多重因果路径。城市数字化转型作为一个复杂系统，通常是多种因素合力作用的结果。运用该方法能够精确识别其中的关键要素与触发结果出现的复杂条件组合。另一方面，QCA适用于中小规模样本的分析，打破了传统定量研究的大样本局限。城市数字化转型作为新的政策议程，可观察的案例数目有限，QCA能够为城市数字化转型的样本局限提供解决手段。此外，根据数据类型可以将QCA划分为清晰集定性比较分析（csQCA）、多值集定性比较分析（mvQCA）和模糊集定性比较分析（fsQCA），考虑到fsQCA在解决有关程度变化抑或部分隶属问题方面的相对优势，本文选择fsQCA作为具体的分析工具。fsQCA将变量值置于0，1的区间之内，能够对连续变化的条件变量进行更为精确的赋值39。鉴于城市数字化转型涉及组织、技术、管理在内的多种要素组合，且部分条件变量本身具有一定连续性和模糊性，运用fsQCA能够对变量进行更为精确的测度。（二）样本选择QCA方法要求案例选取应兼顾同质性、多样性与可获得性的原则，因此，我们选取国家统计局列出的全国36个重点城市作为样本框，包括直辖市、省会城市和计划单列市。首先，全国重点城市的全面数字化转型进程都是在数字中国发展战略的社会背景下开启的，并且都覆盖了信息技术、数字创新、数据开放、数字人才、资金保障、制度建设、机构设置等多方面的内容，具有一定可比性。其次，全国重点城市分布于中国的东部、中部、西部等不同区域，在经济发展、制度建设、社会创新等方面具有较大差异，满足多样性与代表性要求。最郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析77电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）后，全国重点城市的相关数据都可通过公开来源获取。（三）变量测量与校准在进行fsQCA之前，需要对结果变量和条件变量进行编码，并对模糊变量进行校准，赋予其集合隶属关系。本文参考已有研究，结合研究实际，对变量进行赋值和校准（参见表1）。结果变量本文采用全国重点城市的数字化转型水平作为结果变量，选取中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院，工业和信息化部直属单位）发布的2021中国城市数字化转型白皮书中城市数字化竞争力排名衡量城市数字化转型水平的高低。该报告系统建构了包含城市治理、社会服务、产业经济、创新保障、低碳发展等多个维度的城市数字能力评价体系，对全国包括重点城市在内的部分城市数字化转型水平进行了排名，是中国首个专注于评估城市数字化转型发展水平的专业报告。参考刘浩等的做法40，根据排名高低对全国重点城市的数字化转型水平进行样本内部的重新排序，对排名前18的城市赋值为1，表示高水平的城市数字化转型；对排名在后18名的城市赋值为0，表示非高水平的城市数字化转型。条件变量根据动态能力理论，可将解释变量划分为技术条件、组织资源、管理水平三个维度。技术条件包括数字基础设施和数字创新能力，分别代表了城市数字化转型过程中的技术资源与技术能力。组织资源包括数据资源基础、财政资源保障、人力资源支持，代表了城市数字化转型过程中的人、财、物等资源投入。管理水平包括管理制度约束与数字管理体制，分别代表了城市数字化转型过程中的制度资源与管理能力。第一，数字基础设施。互联网、5G基站、数字化平台等技术设施是城市数字化转型的基石。鉴于5G基站与数字化平台等数据难以获得，本文选用互联网宽带接入用户数来刻画数字基础设施水平。无论是政府数字化转型，还是数字经济与数字社会建设，都离不开互联网的接入，因此互联网宽带接入用户数能够在较大程度上反映城市数字化转型的数字基础设施水平41。数据来源于中国城市统计年鉴2020，属于连续变量。在此基础上，我们借鉴Ragin提出的校准方法3759，分别选取样本数据的95%分位值和5%分位值设定为完全隶属点和完全不隶属点，将50%分位值设定为交叉点进行校准。第二，数字创新能力。城市数字化转型的实质是通过对数据资源的开发创新应用改变人类的生产生活与组织方式，数字创新能力反映的正是对数据资源的创新应用水平。本文采用北京大学企业大数据研究中心发布的中国表1变量设定与校准变量类型变量名称变量测量变量校准数据来源结果变量城市数字化转型水平城市数字化竞争力排名排名前18赋值为1，后18名赋值为0中国城市数字化转型白皮书条件变量数字基础设施互联网宽带接入用户数三个锚点分别为95%分位值、50%分位值、5%分位值中国城市统计年鉴2020数字创新能力数字经济创新创业指数中国数字经济创新创业指数：动态演变与空间分化数据资源基础是否实施政府数据开放是为1，否为0中国地方政府数据开放报告（2020下半年）财政资源保障地方一般公共预算支出三个锚点分别为95%分位值、50%分位值、5%分位值中国城市统计年鉴2020人力资源支持信息传输、计算机服务和软件业从业人数中国城市统计年鉴2020管理制度约束是否出台数字化转型政策是为1，否为0北大法宝网标题检索数字管理体制是否设立大数据管理机构是为1，否为0各市人民政府网站及搜索引擎检索郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析78电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）数字经济创新创业指数：动态演变与空间分化报告中的“数字经济创新创业指数”对城市数字创新能力进行测量，该变量属于连续变量。数字经济作为城市数字化转型的创新前沿阵地，是城市数字化创新应用最具活力的领域，数字经济创新创业指数能够从整体上代表一座城市的数字创新能力。同上，我们选取数字经济创新创业指数的95%分位值、50%分位值与5%分位值分别作为完全隶属点、交叉锚点和完全不隶属点进行校准。第三，数据资源基础。数据资源是实现城市数字化转型的要素基础。政府作为国家权力的执行机构，在日常运行中积累了海量经济、社会与治理数据，政府数据开放与否直接关系到该城市数字化转型可利用的数据资源多少。本研究通过复旦大学数字与移动治理实验室和国家信息中心数字中国研究院联合发布的中国地方政府数据开放报告（2020下半年）中的政府数据开放地图，判断某一城市是否开放了政府数据，将已开放政府数据的城市赋值为1，未开放政府数据的城市赋值为0。第四，财政资源保障。政府是城市数字化转型的主要推手，是否有足够的财政资源支持将影响城市数字化转型的进程。参考已有研究做法42，本文采用地方一般公共预算支出作为财政资源保障的测量指标，地方一般公共预算支出水平越高，城市数字化转型的财政资源保障越充足。数据来源于中国城市统计年鉴2020，属于连续变量。我们同样按照前述分位值校准方法对财政数据进行校准。第五，人力资源支持。城市数字化转型离不开数字技术人才的支持。在城市数字化转型过程中，无论是互联网、数字化平台等数字基础设施的建设，还是政府数据与社会数据的开发应用，都需要大量数字技术人才支持。借鉴刘钒和余明月的做法43，本文采用信息传输、计算机服务和软件业从业人数测量城市数字化转型的人力资源支持水平。数据来源于中国城市统计年鉴2020，属于连续变量。该变量仍采用前述的分位值校准方式进行校准。第六，管理制度约束。数字化转型的地方性法规条例、实施规划、通知意见能够为城市数字化转型提供政策支持与系统指导，进而加速城市数字化转型进程。本文通过北大法宝网，采用“标题检索”的方式，以“数字化转型”或“数字化发展”为检索词，对地方性法规进行检索，如果城市政府已出台数字化转型政策或规划，赋值为1，否则为0。第七，数字管理体制。设立专门的大数据管理机构，对数据资源进行收集、归类、加工、处理、发布，能够有效提升数据本身的价值和开发利用效率，进而有助于实现城市数字化转型。本文以“（城市名）+大数据”为关键词，通过各城市人民政府网站与高德地图联合搜索，判断该城市是否设立有大数据管理局、大数据发展局或大数据中心等政府机关性质的大数据管理机构，如果有赋值为1，否则为0。集合论方法要求对原始数据进行校准并转化为集合隶属分数后才能够进行定性比较分析。经过上述的赋值与校准之后，所有变量取值校准后的隶属度都落在0，1的区间内。在此基础上，我们得到条件变量与结果变量的所有组合，即真值表。四、实证结果分析（一）单因素的必要条件分析根据QCA分析步骤，在建构真值表后，需要进行单因素的必要性分析。在必要条件分析中，一致性大于0.9的因素可视为结果发生的必要条件，大于0.8小于0.9的因素则为事件发生的充分条件38190。如表2所示，高水平城市数字化转型的所有条件的一致性均未超过0.8，这表明不存在促成高水平的城市数字化转型的单一条件。在非高水平城市数字化转型的必要条件分析中，“管理制度约束”的一致性高于0.8，是非高水平城市数字化转型的充分条件，其他条件一致性均低于0.8。这表明城市数字化转型是多种因素共同作用的结果，有必要对前因条件的组合效应进行分析，以考察城郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析79电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）市数字化转型的多元路径。（二）条件组态分析为充分挖掘影响城市数字化转型的激励性与限制性的动态能力因素，本文分别对导致高水平城市数字化转型和表2城市数字化转型的必要条件分析条件变量城市数字化转型高水平城市数字化转型非高水平城市数字化转型数字基础设施0.680.23数字基础设施0.320.77数字创新能力0.690.33数字创新能力0.310.67财政资源保障0.650.25财政资源保障0.340.75数据资源基础0.720.28数据资源基础0.280.72人力资源支持0.610.24人力资源支持0.390.76管理制度约束0.440.11管理制度约束0.560.89数字管理体制0.440.44数字管理体制0.560.56注：表示条件缺失非高水平城市数字化转型的条件组态进行分析，不同的条件组态表示推动或抑制城市数字化转型的不同路径。为确保条件组态的充分性，案例的频数阈值设定应至少保留75%的观察案例，本文将案例数量的阈值设定为1，将一致性阈值设定为0.844。同时，为了处理可能同时存在的子集关系情况，降低潜在的矛盾组态，本文将PRI一致性阈值设定为0.7545。在此基础上进行标准分析，得出复杂解、简约解和中间解等三种具有不同简化程度的方案。由于复杂解未纳入逻辑余项，即未考虑到未被观察的案例，中间解则包含理论和实质性知识一致的“逻辑余项”。参考已有研究做法44，我们主要汇报中间解，并辅之以简约解，将同时出现在中间解和简约解中的条件作为核心条件，将仅出现在中间解的条件作为边缘条件。高水平城市数字化转型的条件组态从高水平城市数字化转型的组态分析结果来看（参见表3），高水平的城市数字化转型一共包含五种不同路径。在技术、组织、管理多维度视角下，高水平城市数字化转型的条件组态整体一致性达到0.97，这意郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析表3高水平城市数字化转型与非高水平城市数字化转型的条件组态条件高水平城市数字化转型非高水平城市数字化转型S1aS1bS2aS2bS2cN1aN1bN1cN2aN2bN2c数字基础设施数字创新能力财政资源保障数据资源基础人力资源支持管理制度约束数字管理体制一致性110.950.920.970.89110.9711原始覆盖度0.080.170.10.060.220.350.040.060.320.180.21唯一覆盖度0.030.050.060.020.100.180.040.010.150.010.04总体一致性0.970.92总体覆盖度0.430.59注：表示核心条件存在，表示核心条件不存在；表示边缘条件存在，表示边缘条件不存在；“空白”表示该条件可以存在也可以不存在80电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）味着所有满足五类条件组态的高水平城市数字化转型案例中，97%的城市数字化转型程度高。整体覆盖度为0.43，表示所有条件组态能够解释约43%的案例。从各要素在五种条件组态中的分布情况看，“数据资源基础”“数字创新能力”和“管理制度约束”是高水平城市数字化转型的核心动态能力条件。其中，以“数据资源基础”与“管理制度约束”为核心条件的组态覆盖率最高达到0.17。以“数据资源基础”和“数字创新能力”为核心条件的组态覆盖度最高达到0.22。这表明，高水平的城市数字化转型高度依赖数据资源的自由流动和创新开发与应用，而数字化转型政策则是推动城市数字化转型的重要抓手。“数字基础设施”“财政资源保障”和“人力资源支持”常作为辅助性动态能力条件出现，对城市数字化转型影响程度较低，但这并不能否认数字设施、财政资源与人力资源等要素对城市数字化转型的贡献，而是在一定程度上表明，城市数字化转型尽管依赖组织的财力资源和人力资源以及硬件基础，但这些因素无法让城市在数字化转型过程中获得相对优势。“数字管理体制”常作为缺失或可有可无的条件存在，对高水平城市数字化转型的影响并不显著。尽管在S2a和S2b两个组态中，数字管理体制作为边缘条件存在，但两者覆盖率较低，并不具有代表性。整体而言，高水平城市数字化转型的五种条件组态表明，高水平城市数字化转型是数据逻辑、创新逻辑、制度逻辑组合作用的结果。首先，城市要想在数字化转型中取得竞争优势，不断夯实数据资源基础是重中之重。数据资源基础作为五条组态路径的唯一共同核心条件，充分揭示了城市数字化转型的数据基础逻辑。也就是说，数据资源作为城市数字化转型的核心生产要素，意味着数据资源基础是高水平城市数字化转型最重要的动态能力。其次，数字创新能力在三条路径组态中作为核心条件存在，这表明对于高水平城市数字化转型而言，数字创新能力也是关键的动态能力要素，这揭示了城市数字化转型的创新导向逻辑。数据要素只有经过创新利用，生成新的生产要素组合，才能实现生活产品、社会服务与社会治理数字化转型。最后，管理制度约束也是高水平城市数字化的核心条件之一，完善的数据管理制度、数字创新制度，能够促使数据资源得到充分释放和高效利用。因此，管理制度约束是确保数字化转型实现的重要动态能力，揭示了高水平城市数字化转型的制度保障逻辑。高水平城市数字化转型的五条路径原始覆盖度都超过唯一覆盖度，表明存在复合多种因果路径的支持案例。根据核心条件识别，可将五条路径划分为S1和S2两种典型模式。S1模式以数据资源基础和管理制度约束为核心条件，可称之为“基于数据的制度驱动型”，包括S1a和S1b两条路径。S2模式以数据资源基础和数字创新能力为核心条件，可称之为“基于数据的创新赋能型”，包括S2a、S2b和S2c三条路径。高水平城市数字化转型的两种模式详细分析如下：第一，基于数据的制度驱动型。从S1a和S1b两条组合路径不难发现，即使在未设立数字管理机构的情况下，如果该城市已经实施政府数据开放，出台数字化转型政策法规，且具备良好的数字基础设施与充足的财政资源保障，那么该城市在数字创新创业能力较强或者具备大量数字技术人才的情况下，能够形成高水平的城市数字化转型路径。在该模式下，数据资源与管理制度是推动城市实现高水平数字化转型的关键动态能力要素。一方面，数据资源是城市数字化转型的燃料，数据资源的开放使用与自由流动能够加速城市数字化转型。数据资源相对丰富的城市，既可以围绕数据资源的生产、开发、利用推动新兴数字化产业与社会服务的发展，而传统经济产业和传统社会服务还可以通过利用数据资源实现传统社会的数字化转型。另一方面，具体完备的数字化转型规划与方案，通过设定目标、明确主体、确定步骤、落实责任等方式对城市数字化转型进程形成了强大的推动力量。数字化转型的制度规划可以为城市的数字郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析81电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）化转型提供明确方向和政策依据，并通过相应的项目布置、资金补贴、绩效考核等制度约束方式推动城市经济、社会、管理的全面数字化转型。该模式的代表性城市包括上海市、天津市、广州市、宁波市和青岛市。以上海市为例，上海市早在2012年便建立了公共数据开放平台，将政府收集与运行过程中产生的经济建设、资源环境、教育科技、道路交通、社会发展和公共安全等多类型数据资源面向社会开放，是国内最早开放政府数据的一批城市，政府数据开放水平位列全国领先梯队。同时，上海市政府近年来连续出台了上海市促进城市数字化转型的若干政策措施上海市全面推进城市数字化转型“十四五”规划上海城市数字化转型标准化建设实施方案等多个城市数字化转型政策方案，明确了城市数字化转型的指导思想、基本原则、主要目标、主要任务和保障措施，并形成了经济数字化转型、生活数字化转型、治理数字化转型为重点领域的城市数字化转型体系。在此背景下，上海市各部门根据数字化转型要求，分别制定了教育、医疗、建筑、水务海洋、质量管理等领域的数字化转型方案，形成了完备的城市数字化转型政策体系。此外，上海市在2020年出台“新基建”35条，围绕5G网络、工业互联网、物联网等新一代信息基础设施，共实施48个重大项目和工程包，投资额高达2700亿元左右，为城市数字化转型奠定了良好的数字设施基础，提供了充足的资源保障。第二，基于数据的创新赋能型。从S2a、S2b和S2c三条组合路径发现，即使在城市政府并未出台数字化转型政策的状态下，如果该城市已经实施政府数据开放，并具备突出的数字创新创业能力，那么该城市在数字基础设施完善、财政资源充足、数字人才丰富或设有专门的数据管理机构的情况下，能够实现高水平的城市数字化转型。在该模式下，数据开放与创新能力是实现高水平城市数字化转型的双重核心动态能力。无论是数字经济发展，抑或治理数字化与生活数字化，都建立在以数据为核心的生产要素的重新组合基础上，而围绕数据的生产要素重组正是数据开发与创新应用的过程。也就是说，在城市数字化转型过程中，数据资源是核心创新要素，拥有海量数据资源的城市通过数据创新应用推动形成新的生产要素组合，实现城市的全面数字化转型。而这种新的生产要素组合的规模与质量则是由城市的数字创新能力决定的，拥有更高数字创新能力的城市，在数据创建、发布、获取、开发、使用、反馈的过程中，更容易将多元主体及其所拥有的生产要素吸纳到数据价值创造过程中，实现数据、资金、人才、技术等生产要素融通重组，从而推动城市数字化转型。该模式对应的案例包括深圳市、福州市、贵阳市、成都市、武汉市、济南市。以济南市为例，济南市公共数据开放水平位列全国城市排名前五，现已开放15个区县、62个部门、12个企事业单位共9520个数据目录，包括教育科技、文化休闲、地理空间、社保就业、卫生健康、公共安全、交通出行、资源环境等领域共3686万条数据。同时，该城市公共数据开放的利用度非常高，截至2022年底平台访问量高达395.14万人次，数据下载量高达66.39万人次，接口调用量高达2438.15万。与此同时，济南成立智慧泉城智能科技有限公司作为城市数字化转型运营主体，搭建了城市生活“一屏感知”、政务服务“一网通办”、城市运行“一网统管”和产业发展“一网通览”四大智慧应用赋能体系，实现了“便民惠企一站通”“城市管理一格通”“公共安全一网通”等84项场景应用，开发的“数字金融一贷通”应用累计为超过18万家中小微企业、个体工商户提供300亿元融资支持，连续3年获评中国领军智慧城市，获评全球智慧城市产业数字化转型奖，是中国城市数字化转型的样板工程。非高水平城市数字化转型的条件组态从表3中非高水平城市数字化转型的组态分析结果来看，非高水平的城市数字化转型包括六条不同路径，且整体一致性高达0.92，整体覆盖度达到0.59。从各郝文强孟雪段智慧动态能力视角下城市数字化转型的理论逻辑与组态路径基于全国重点城市的模糊集定性比较分析82电子政务 E-GOVERNMENT 2023年第7期（总第247期）要素在六种条件组态中的分布情况看，“财政资源保障缺失”“数据资源基础缺失”“数字管理体制缺失”是产生非高水平城市数字化转型的核心条件。这表明，财政资源和数据资源匮乏，以及数字管理体制不完善，是导致城市数字化转型水平较低的主要限制因素。“管理制度约束”虽然是非高水平城市数字化转型的充分条件，但在条件组合路径中却能够发现其重要性与灵活性。具体表现为：无论数字基础设施是否完善、数字创新能力是否先进、人力资源支持是否充足，“管理制度约束”都常成为导致非高水平城市数字化转型的重要因素。因此，想要扭转非高水平城市数字化转型的局面，需要更加重视管理制度的建设。在非高水平城市数字化转型的条件组态分析中，核心条件揭示的是非高水平城市数字化转型的整体逻辑，反映了多个条件组态中导致这一结果出现最主要的限制性因素，而充分条件揭示的是独立因素对结果出现具有一定的推动作用，两者互相补充，并不矛盾。根据核心条件识别，可将六条路径划分为N1和N2两种典型模式。N1模式以“财政资源保障缺失”和“数据资源基础缺失”为核心条件，可称之为“财政与数据限制型”，包括N1a、N1b、N1c三条路径。N2模式以“财政资源保障缺失”和“数字管理体制缺失”为核心条件，可称之为“财政与体制约束型”，包括N2a、N2b和N2c三条路径。非高水平城市数字化转型的六条组态路径，呈现出与高水平城市数字化转型路径的非对称结果。一方面，财政资源保障不足在六条组态路径中都是核心条件，这表明财政资源保障这一动态能力的缺失是导致非高水平城市数字化转型最主要的原因。另外，数据资源基础薄弱与数据管理体制不完善是非高水平城市数字化转型的另外两个核心条件。这意味着数据资源基础无论是在高水平城市数字化转型还是非高水平城市数字化转型中，都是非常重要的动态能力条件，进一步印证了城市数字化转型的数据逻辑。而数据管理体制这一动态能力的不足，将导致数据资源无法得到高效利用，成为导致非高水平数字化转型的重要限制性条件，主要有财政与数据限制和财政与体制约束两种，分述如下：第一，财政与数据限制型。从N1a、N1b、N1c三条路径分析发现，无论城市的数字化设施是否完善，是否具备数字创新能力与数字技术人才，是否出台数字化转型政策或设立数字管理机构，只要该城市缺乏充足的财政资源保障和数据资源基础，该城市的数字化转型便会受到极大阻碍，处于低水平状态。在该模式下，数据资源和财政资源是城市数字化转型的核心限制性动态能力要素。一方面，数据作为数字化转型的要素基础，数据资源匮乏的城市数字化转型无疑是“无源之水、无本之木”，难以有所作为。另一方面，资金是社会生产必不可少的资源要素，没有资金支持的城市数字化转型便如空中楼阁，即使拥有资源但也没有配套的资金进行开发利用，无法有效释放数据资源的价值。该模式对应的案例包括海口、兰州、呼和浩特、沈阳、长春、石家庄等。根据中国地方政府数据开放报告（2020下半年）可以发现，这些城市都未开放政府数据，城市数字化转型可利用的数据资源有限。同时，这些城市的地方一般公共预算支出水平不高，城市数字化转型的财政资源保障不够充足，导致城市数字化转型进程较缓。第二，财政与体制约束型。根据N2a、N2b和N2c三条路径，如果城市财政资源匮乏且尚未设立数字管理机构，那么在数据资源基础薄弱、数字化基础设施与数字化转型制度不完善、缺乏数字创新能力与数字技术人才的情况下，该城市的数字化转型水平较低。在该模式中，财政资源与数字管理体制是城市数字化转型的核心限制性动态能力因素。财政资源的重要性不言而喻，缺乏充足资金支持的城市，既难以有效动员政府组织内部的工作人员推动城市数字化转型