通过数字化转型实现更蓝的乡村天空：一项混合方法研究的证据

《Journal of Rural Studies》：Bluer rural skies through digital government transformation: Evidence from a mixed methods study

数字政府转型通过监测、精准执法、协作治理和政策优化四大机制显著降低中国农村PM2.5浓度达11.56%，且临近大城市村庄受益更明显。

　　

Jianxian Wu

深圳大学政府管理学院，中国深圳市南山区桃源街道丽湖校区首政楼B座

摘要

数字化转型已成为应对农村地区环境挑战的关键政策工具，但其有效性的实证证据仍然有限。从定量角度来看，本研究利用中国的电子政务政策实施作为准自然实验，分析了过去十年中超过40万个村庄的数据。差异-in-differences（DiD）模型表明，数字化转型使农村PM_2.5浓度降低了11.56%。这些发现经过包括事件研究规范和模糊DiD估计在内的全面分析后仍然具有稳健性。异质性分析显示，靠近大城市的村庄比靠近小城市中心的村庄具有更显著的污染减少效益，这反映了不同城市规模层级在技术转移和制度学习方面的差异。来自半结构化访谈的补充定性证据确定了数字化转型与农村空气质量改善之间的四种主要机制：增强的监测和预警系统、精准执法能力、协作治理框架以及优化的政策协调流程。这些发现表明，数字化转型在农村环境中产生了显著的环境协同效益，对美丽乡村建设和数字乡村计划具有启示意义。

引言

近年来，随着全球各国认识到数字化转型在提升公共行政和服务提供方面的潜力，其发展呈指数级增长（ElMassah和Mohieldin，2020；Lekkas和Souitaris，2023；Liu等人，2021；Mindel等人，2024；Pang，2017；Tremblay等人，2023；Venkatesh等人，2019）。数字化转型涵盖了将数字技术整合到政府流程中的广泛框架，旨在提高效率、透明度和可访问性（OECD，2021）。在这个大背景下，电子政务指的是部署这些技术以促进政府与公民之间的互动，这是当代社会数字化转型的一种主要方式。在农村地区，这种关注尤为重要，因为传统的治理结构往往难以应对环境退化和污染等紧迫挑战（Hardin，1968；Ostrom，2009，2010）。当前的研究越来越强调电子政务在促进公民参与和提升服务提供方面的作用（Giest和Klievink，2024；Roman等人，2019；Thomas和Streib，2003；van den Berg等人，2020；Yan和Lyu，2023）。然而，这种数字治理在农村环境中的应用仍缺乏探索，这也是本研究的主要动机。

将数字化转型与农村地区污染减少联系起来的内在逻辑在于数据管理和实时监控能力的提升（Tilley等人，2024）。电子政务使地方政府能够更有效地收集和分析环境数据，从而识别污染源和模式。这种数据驱动的方法使政府能够根据紧迫性和环境影响来优先安排干预措施，从而更有效地分配资源。此外，数字平台所促进的透明度和问责制鼓励公民参与和监督，促使官员果断应对环境违规行为（Jiang和Fan，2024；Sharma等人，2024）。因此，电子政务不仅简化了执法机制，还营造了一个协作环境，使农村村庄积极参与改善当地环境的努力，最终有助于减少污染水平。

中国为这项研究提供了理想的背景，作为最大的发展中国家，中国政府在2017年实施了电子政务试点项目，以促进数字化转型。这些试点项目旨在提高行政效率并促进公共服务的透明度。这些试点项目构成了自然的准实验处理组，而非试点地区则形成了对照组，从而使研究人员能够通过差异-in-differences（DiD）方法评估政策实施效果。作为一个长期受污染问题困扰的国家，特别是空气污染问题，中国引起了全球的关注（世界卫生组织，2024）。最近的一项研究表明，城市地区的颗粒物浓度通常高于农村地区；然而，农村污染物的毒性是城市污染物的两倍（Wang等人，2022）。另一份研究报告指出，中国农村约有32%的弱势儿童暴露在由固体燃料烹饪或取暖引起的室内空气污染中，这可能导致哮喘、呼吸道感染、癌症，甚至对大脑和认知发展产生负面影响（联合国儿童基金会，2021）。研究数字化转型对农村空气污染的影响可以揭示数字治理如何改善环境结果，为面临类似挑战的其他发展中国家提供可操作的见解。

本研究首次整合了信息经济学、新公共管理、网络治理和制度变革理论，构建了一个解释数字化转型与农村空气污染控制之间关系的框架。该框架包括四个关键方面：监测和预警机制、精准执法机制、协作治理机制以及政策优化机制。然后，利用美国国家航空航天局（NASA）2010年至2019年收集的高分辨率颗粒物（PM_2.5）数据，与中国的440,760个村庄进行匹配，使用DiD模型估计实施电子政务的处理组与未实施电子政务的对照组之间的空气污染水平差异。基线结果表明，数字化转型使农村PM_2.5浓度降低了11.56%，在1%的水平上具有统计显著性。

一系列全面的稳健性检验验证了基线估计的可靠性，包括事件研究、测试稳定单元处理值假设（SUTVA）、控制其他数字化、环境和农村空气污染控制政策的混杂效应、控制自我选择偏差、使用不同行政级别的群组稳健标准误差、利用县级证据估计以及估计模糊DiD。进一步的异质性分析表明，靠近大城市的村庄比靠近小城市中心的村庄具有更大的污染减少效益，这反映了不同城市规模层级在技术转移和制度学习能力方面的差异。最后，来自半结构化访谈的补充定性证据确定了数字化转型与农村空气质量改善之间的四种主要机制：增强的监测和预警系统、精准执法能力、协作治理框架以及优化的政策协调流程。

本文的其余部分遵循以下组织结构：第2节介绍理论基础和解释框架，第3节概述数据和定量模型规范，第4节报告定量结果和定性设计及发现，第5节提供讨论和结论。

部分摘录

理论基础

解释数字化转型对农村空气污染控制影响的框架基于四个互补的理论视角，这些视角共同解释了数字化带来的根本治理变革。这些理论探讨了技术如何重塑激励结构、交易成本、权力关系以及决定环境治理效率的制度规范。

信息经济学阐明了数字技术如何

空间尺度规范和数据来源

实证分析依赖于三个主要数据来源，每个数据来源具有不同的空间分辨率。首先，衡量空气污染的因变量来自NASA 2010–2019年的PM_2.5浓度数据集。这个基于卫星的环境监测系统提供了0.01° × 0.01°（大约1公里）的连续空间覆盖范围，生成了一个跨越行政边界的网格化数据产品。

定量基线估计

展示了关于数字化转型对农村空气污染水平影响的实证发现。分析采用了两种规范方法，这两种方法在包含的固定效应的全面性上有所不同，以解决潜在的混杂因素。第（1）列建立了基线规范，将村庄固定效应与核心处理变量结合起来。结果表明，数字化转型显著降低了农村PM

结论

这项研究提供了令人信服的证据，表明数字化转型显著改善了农村空气质量，观察到的PM_2.5浓度降低了11.56%，这既具有统计显著性，也对环境治理具有实际意义。实证发现验证了综合理论框架，表明数字化转型超越了传统的技术现代化，涵盖了

利益声明

作者声明他没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

Jianxian衷心感谢编辑钱俊熙教授对本文的专业处理和宝贵的建设性反馈。他还要对匿名审稿人的积极回应和细致评论表示深深的感激，这些评论极大地提高了本文的质量。

本研究得到了广东省哲学和社会科学规划项目（资助编号：GD23ZD14）和中国博士后科学基金会（资助编号：）的支持