行政管理论文哪里有？本文在现有关于智慧环境治理与环境治理绩效影响因素相关研究的基础上，提出了本文的研究问题和研究构思。之后总结了我国环境治理模式的演进与智慧环境治理的发展现状，并简要阐述了智慧环境治理的必要性与重要性。
第1章绪论
1.2文献综述
1.2.1智慧环境治理相关研究
本文对已有文献的梳理和回顾主要从两个角度展开：一是回顾智慧环境治理的相关文献，对已有研究进行总结以了解该主题的研究现现状，为本研究奠定理论基础。
1.2.1.1智慧环境治理的理论逻辑
政府治理能力提升的一大关键在于治理工具的升级[1]。进入新世纪以来，国内外都不断将大数据、人工智能、物联网、云计算、区块链等信息技术运用于生态环境管理的过程中，推动着政府环境治理模式的创新与转型升级[2,3]。智慧时代下的治理就是政府将技术理性融入到治理的价值理念中，以实现经济社会的可持续发展。
就生成逻辑而言，国外大多学者的观点较为一致，认为环境治理模式转变的关键在于技术赋能实现了环保数据的“无处不在”“无时不有”，使生态变化趋向可预测。环境治理的核心从“末端治理”向“适应和预期”转变。受益于此，公民的数据收集、学习和参与能力也得到了显著提升，可以更广泛地理解和加入到生态环境治理过程中[4,5]。余敏江认为，5G+大数据驱动环境信息的多维互动导致了环境治理主体、内容和时间三个维度产生突破性变革，进而推动了环境治理从“经验式治理”向“智慧式治理”转变[6]。从主体上看，智慧时代环境治理的信息传播渠道、方式更加多元化，为市场主体、公众提供了更加便捷、丰富的参与路径，环境信息从产生到运用及后续价值创造这一系列过程日益走向社会化，这就使得传统政府主导型的环境治理模式向多元协同式转型。从内容上看，利用现代信息技术构建环境大数据治理平台，对各类污染信息进行实时监测、采集、存储、分析，大幅度提升环境信息发掘、处理及实际运用的广度和深度，有效地整合跨部门、跨区域环境资源，实现环境信息的一体化整合。从时间上看，大数据技术改变了以往“末端治理”的策略，可以在环境治理的全过程中运用，形成了基于环境问题治理的闭环体系，进而提升环境治理绩效。
第3章智慧环境治理的现状及影响因素
3.1我国智慧环境治理的现状分析
本节首先回顾我国环境治理模式的变迁历程，然后以我国地级市的智慧环保指数为切入点，对城市智慧环境治理的现状进行描述。
3.1.1我国环境治理模式的演进
上世纪70年代，党中央就充分认识到绝不能“先污染，后治理”，并着手进行环境治理。1973年8月，第一次环境保护会议召开，会议通过了《关于保护改善环境的若干规定（试行草案）》，将环境保护工作纳入各级政府的职责范围，这一历史性举措成为我国环境保护事业的里程碑[98]。70年代对官厅水库的综合治理拉开了我国水治理的帷幕，此后的80年代，我国进入到利用综合技术对工业污染进行综合防治的阶段；90年代开始实施“33211”工程，对重点城市、流域、区域、海域展开综合治理[99]。这一时期，相应的法律法规也相继出台。1979年《中华人民共和国环境保护（试行）》审议通过，其后又陆续颁布了《中华人民共和国水污染防治法》《中华人民共和国大气污染防治法》《中华人民共和国水土保持法》等。虽然这一时期的环境保护与治理受到了国家层面的高度重视，也采取了一些针对性行动，但可惜的是，由于这一时期的特殊性，经济发展是这一阶段的重心，环境治理则处于相对边缘的位置。同时，受权威型的政府管理体制的影响，地方也倾向于追随“发展优先”的理念，因而环境政策得不到有效执行，使得这一阶段的环境治理模式呈现出明显的边缘化。
第4章智慧环境治理的定性比较分析
4.1定性比较分析概述与适用性分析
4.1.1定性比较分析的基本原理
定性比较分析（Qualitative Comparative Analysis，简称QCA）由查尔斯·拉金（Chaeles C.Ragin）于1987年提出，是一种将定性方法与定量方法相结合的研究方法，兼有案例导向和变量导向两种研究方法的优势，其基本思想是基于布尔逻辑的集合论组态分析方法。QCA着眼于因果关系，尝试超越传统的个案研究方法，系统地考察事件发生的成因以及内部生成因子之间的互动关系、可能性关系组合，试图解释促成事件产生的关键因子、因子之间的相互联系以及激励事件产生的复杂的成因组合，以期深化对事件产生的复杂因果关系的理解。由于QCA改变了长期以来形成的“净效应”分析思维，通过整体视角认识认识案例的复杂性，因而受到各领域学者的欢迎，被广泛应用于社会学、政治学、管理学等领域的研究。
QCA研究方法的逻辑特点主要体现在以下几个方面：（1）组态分析法。QCA的独特之处在于它聚焦于组合的思维方式。传统的社会研究方法大多是定量导向的，如线性回归、结构方程等，此类研究范式采取“净效应”的思维方式，将产生复杂现象的因素独立对待，回答的问题是在控制其他变量的情况下，某一变量对结果影响的显著性及程度的大小。然而，现实情况往往是多重因素交织，共同作用，它们以组合的形式对结果造成影响。QCA正是采用组态思维来替代净效应思想，帮助我们认识复杂的现实问题。（2）集合论分析方法。在QCA中，主要分析两种关系。一是必要条件关系。主要用来识别具有特定结果的案例是否或多大程度上共有某个前因条件，例如，智慧环境治理水平高的地区公众环境关注度都高，那么公众环境关注就是智慧环境治理的必要条件。
4.2模糊集定性比较分析的分析步骤
（1）案例和条件选择。QCA是一种以案例为导向的研究方法，案例选择至关重要。案例选择一般与研究问题息息相关，因而在进行案例选择时应对研究问题和研究试图解释的结果有一个清晰的认识，且案例选择应确保案例间的具有相似性和可比较性。条件选择时主要把握两个原则：一是条件选择的原因。研究者可根据研究问题、研究框架、理论知识、已有文献及研究现象来确定最恰当的条件，以最大程度地提高研究的可信性。二是条件的数量。为防止过多的条件导致组态难以解释、给读者带来理解上的障碍，QCA研究中的条件数量不能太多，一般来说4-7个最佳。
（2）结果变量和条件变量的校准。校准是fsQCA中最重要的一步，即赋予案例特定条件集合隶属度的过程。校准后案例某一变量值的模糊隶属度会处于0-1之间，并成为一个集合。模糊隶属度为1说明该案例完全属于该集合，模糊隶属度为0说明该案例完全不隶属于该集合，模糊隶属度为0.5为交叉点，说明该案例既是模糊集的隶属又是非隶属。fsQCA校准的方法包括直接和间接两种。
第5章研究结论与政策启示
5.2政策启示
现阶段推进环境治理智慧化转型是我国实现高质量发展的重要举措，积极促进智慧环境治理建设具有重要意义。基于本文的研究结论，为城市进一步发展智慧环境治理，提升环境治理绩效提出如下建议:
5.2.1立足整体，因地制宜制定发展计划
116个地级市均积极探索智慧环境治理的实践，然而城市之间的智慧环境治理水平不一，存在显著差距。前文相关性分析表明，智慧环境治理内部的情境要素具有高度的相关性，说明智慧环境治理水平的影响因素之间存在互动作用，这意味着，我们应从整体出发。通过模糊集定性比较分析，我们得到了高水平智慧环境治理的5条路径，路径中技术、组织、环境三个维度因素的多重并发和联动匹配为我们揭示了智慧环境治理的复杂性，且这些因素之间存在协同联动的关系。因而，在推进智慧环境治理过程中，地方政府要转变思维，从“局部下功夫”转向“整体协调”，认识到推进环境治理智慧化决不能仅靠某一方面要素的成功，而是要全面衡量自身的资源禀赋，借助“组态视角”对各要素进行适配，提高资源利用率。另外，城市实现高水平智慧环境治理的路径不是仅有一条，而是多条等效的。地方政府可以根据城市情况与路径中的代表性城市进行对比，作为参照，根据自身实际选择最佳方案，在自己优势的基础上探索实现高水平智慧环境治理的路径，而非盲目的效仿先进地区的做法，因为其做法可能因地区条件的差异而失效。譬如东部城市拥有优越的技术优势和充足的资金，可顺利的推进智慧环境治理，而中西部城市则难以做到投入大量的资源，这类城市可从提升公众关注等方面入手，为提升本市的智慧环境治理水平努力。
参考文献（略）
