区域数字创新生态系统发展路径研究——基于fsQCA 的组态分析

李晓娣, 饶美仙

(哈尔滨工程大学 经济管理学院, 黑龙江 哈尔滨 150001)

0 引言

近年来,数字经济已经成为构建新发展格局的关键支撑。 根据CAICT 发布的《中国数字经济发展白皮书》,2020年我国数字经济在疫情中逆势崛起,新冠疫情期间数字经济在稳定经济下行趋势方面起到重要作用,“补位”作用显著,成为当前最具活力、最具创新力、辐射最广泛的经济形态。2021 年《“十四五”规划与2035 年远景目标纲要》指出要坚持创新驱动发展,加快打造数字经济新优势,优化区域经济布局。 随着数字技术的广泛应用,数字化与区域创新之间呈现高度耦合性,数字化的发展进一步推动了区域创新的网络化与生态化[1],促进了区域经济快速增长,成为区域经济发展的新动力。 数字技术的广泛应用增强了区域创新主体间的数据信息共享程度,极大提升了数字创新生态系统中物质、信息、能量流动。 数字技术能够激活高效的创新生态拓宽创新的广度及深度,通过直接降低研发成本、信息成本等各类生产成本,提高创新要素的使用与配置效率提升区域的创新绩效[2-3]。 在后疫情时代,如何提升数字化水平并进一步赋能区域创新生态,从而助力区域经济平衡发展,实现经济高质量发展是极其重要的理论与现实问题。

基于此,本文重点关注区域数字创新生态系统的发展机制,探究数字经济情景下“数字创新平台-数字创新主体-数字生态环境”驱动区域数字创新生态系统发展的组态路径。本文的研究贡献在于：首先,本文从“数字经济”的新背景切入,基于数字化与区域创新的高度耦合特性,探究区域数字创新生态系统发展的影响机制。 参照前人的研究,从创新科技绩效、创新经济绩效、创新社会绩效三个层面衡量区域数字创新生态系统的创新绩效;结合数字经济、数字创新及区域创新生态系统的概念归纳出区域数字创新生态系统发展的影响因素,从数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境方面层层剖析,挖掘引致区域数字创新生态系统发展的影响路径,丰富了区域数字创新生态系统的研究内容。 其次,选取量化与质性相结合的模糊集定性比较分析方法(fsQCA),探索不同影响因素的组态路径对于区域数字创新生态系统创新绩效提升的“同归”与“殊途”。 区别于以往研究采用案例质性分析、演化模拟仿真、计量回归等方法,研究影响区域数字创新生态系统创新绩效提升的多重并发因果关系和多元组态路径,进一步扩展了组态分析在数字创新生态领域的应用,有效弥补了传统单一要素研究的缺点。 最后,通过模糊集定性比较分析方法识别出促进区域数字创新生态系统发展的四条组态路径,识别出数字技术催化区域经济平衡发展的“模板”,为我国各省市结合自身资源禀赋制定提升区域数字创新生态系统发展的差异化策略提供了理论参考。

1 文献综述

创新生态系统是一个共生耦合的参与者网络,网络中的领导者、供应商、用户、专家和监管者等组织群落通过结合异质性的资源、能力等实现共同价值创造[4-5]。 在中观层面,区域创新生态系统是指在一定的时空范围内,在创新环境的影响下,企业、科研院所、高校等创新主体通过特定共生模式在共生平台上协同交互形成共生网络的有机生态的动态复杂系统,系统中创新单元之间、创新单元与创新环境之间通过创新物质、能量、信息的循环流动维持系统中的“能量需求”[6]。 从生态学的视角看,区域创新生态系统以共生演化为核心特征,在运行过程中具有多样性共生、自组织演化、开放式协同等特质[7]。

数字创新是指创新主体在开展创新活动过程中采用信息、计算、沟通和链接技术的组合[8],具有自成长性、创新平台化、创新分布化、收敛性、开放性和动态性等特征[9]。 从发展体系看,数字创新包括“围绕数字自身创新发展形成的经济体系”和“创新发展经济体系的数字化”两大体系[10]。 从表现形式上,数字创新可分为数字产品创新、数字服务创新、数字过程创新、数字组织创新及数字商业模式创新等五大形式[9]。 数字创新不仅促进了创新主体间的高效协同与交互、丰富了创新主体与其共生基质间的复杂关联,还为创新生态系统的共生演化营造了良好的数字创新环境[11]。

在数字化背景下,创新生态系统理论有了更深层次的应用。 学界研究视角也逐渐过渡到区域数字创新生态系统的范畴,并开始对区域数字创新生态系统开展了初期探索。 在区域数字创新生态系统的内涵界定上,宁连举等从共生视角出发,认为数字创新生态系统是由核心式数字企业种群、卫星式数字企业种群以及高校科研院所种群等创新主体在一定的共生环境中,共同开展数字创新活动的生态系统[12];谷斌等提出数字创新生态系统是开展数字创新相关产业的创新主体通过竞合演化关系构成的复杂生态系统[13];Bongsug Chae 基于复杂性科学的视角,认为数字创新生态系统是异质性社会和技术要素的复杂网络,其中数字产品创新、数字服务创新则是重组生态系统中现有资源的过程[14]。 张超等认为数字创新生态系统包括创新导向的数字生态系统和数字赋能的创新生态系统[11]。 杨伟等指出数字创新生态系统是数字经济与创新生态系统在数字技术新情境下的特殊表现形式,在区域层面上,数字创新生态系统是区域范围内数字创新相关的主体、创新行为、技术、产品以及环境要素构成的社会生态系统[15]。 结合已有研究,本文认为区域数字创新生态系统是指在一定时空范围内,在数字化生态环境的影响下,数字创新主体(包括以数据要素为核心的异质性数字主体和以数字技术赋能的创新主体)在以数字基础设施为核心的数字创新平台上进行主体间、系统间跨空间、跨边界的高效交互协同,形成具有收敛性、可扩展性、自生长性和模块性特质的生态有机的复杂动态系统[11,15-16]。

数字创新生态系统是数字创新和创新生态系统两个概念的有机结合[14],该系统能够组织数字技术资源,通过数字连接、数据聚合和智能分析等支撑创新主体进行更加开放的数字创新[16]。 数字创新生态系统的创新要素数字化、参与主体虚拟化和主体关系生态化等结构特征为系统中创新主体的价值共创扩展了新的路径[17]。 首先,随着“数据”成为驱动区域创新发展的关键要素,数字创新平台逐渐成为区域创新的新组织载体[1],以企业为核心的内部数字创新平台逐步向以生态化和网络化为特征的外部创新平台演化[18]。 数字创新主体间通过数字技术丰富创新网络空间功能、拓展创新资源配置的空间范围,并推动创新组织方式及创新范式不断朝着平台化、网络化、协同化和生态化方向演变[18]。 其次,多元创新主体为适应数字技术变革带来的创新生态环境变化,不断利用数字技术进行自身创新改革：发展数字产业生态、通过数字技术赋能产业转型、直接利用数字创新平台进行生产经营等。 然后,大数据的“摩尔定律”放大了创新驱动发展的“马太效应”与“串烧效应”,数字创新主体之间的数字化“共情”与“去中心化”极大压缩了数字创新主体之间信息传递的时空距离,增强了区域数字创新生态系统中创新主体的合作强度以及区域间经济活动关联的广度和深度[1,19],数字技术与创新生态越发呈现高度耦合的生态特性。 再次,数字化带来的规模经济、范围经济及长尾效应激发了区域数字创新生态系统中创新消费者的多样性需求、扩展了创新生态中的市场边界,极大推动了区域经济发展范式逐渐向更高层次的创新驱动发展范式转变[20]。 最后,数字技术也通过从微观层面上产生进化效应,促进企业不断变革创新;从中观层面上通过知识、信息的扩散效应,带动产业链的协同创新;从区域层面上通过产业创新推动产业的转型升级形成规模效应,从而促进区域数字创新[21]。在整个区域数字创新生态系统中,数字生态环境作为重要的外部条件,其动态变化影响着主体行为策略的制定、生态系统中能量信息的循环流动以及系统中创新网络的结构与内容[6]。

数字技术的广泛运用加速了创新要素的关联与重组,深化了创新生态系统理论的应用,引发了学界对数字创新生态系统构建、治理问题的思考[11,17]。 当前,学界对区域数字创新生态系统的研究还处于初期演化阶段,鲜有研究关注数字情境下的不同因素组合对数字创新生态系统发展的作用机制。 因此,本文从数字经济新情境切入,采用模糊集定性比较分析方法研究区域数字创新生态系统发展的内在逻辑,厘清影响区域数字创新生态系统创新绩效的多重并发因果关系和多元组态路径,为优化区域经济布局、推动区域数字创新生态系统的高质量发展提供理论指导。

2 研究设计

2.1 分析框架

(1)数字创新平台。 区域数字创新生态系统中创新主体之间通过数字化平台实现技术性连接,将用户、互补者与生产者彼此联通[22],系统中的外部生产者与消费者之间通过数字创新平台实现价值创造与交互协调[9]。 而数字基础设施是数字化技术的软硬件支撑,是数字创新平台实现模块化特征的重要载体。 已有研究发现,数字基础设施在创新主体间交互、传递、共享数据新资源以及拓展创新主体间的创新“场域”中发挥着极其重要的作用[1]。 较为完善的数字化基础设施能够加速区域数字创新生态系统内人力资本的积累、加速金融产业发展、促进相关产业转型升级,提升区域创新效能[23]。 而数字基础设施能够显著推动区域创新效率水平提升,成为区域创新效率提升的新动能[23]。 数字基础设施的不断完善,能够提升数据信息资源的网络接入承载能力和数据信息资源的共享、高效开发及利用能力[24]。

(2)数字创新主体。 根据前文定义,数字创新生态系统包括创新导向的数字生态系统和数字赋能的创新生态系统,其创新主体则包括数据或数字技术为核心要素形成的异质性数字创新主体和利用数据赋能的创新主体[11]。 数字创新主体彼此交互促进信息流动,增进创新主体内及主体间的合作交流,实现数字产业化的增量创新。 数字化丰富了创新生态系统中生产者、消费者、分解者等主体之间的组织结构,进一步赋能创新主体间关系生态化：一方面,数字化为产业系统的演化及产业链的延伸扩展了虚拟空间,数字技术在产业系统中的广泛渗透,推进了传统产业的数字化转型,实现产业系统的数字化[25];另一方面,数字化商业渠道的建设缩短了用户与产品之间距离,在促进产品快速商业化的同时实现对市场的敏捷响应[17]。 在数字创新生态系统中,由于数字创新主体的虚拟化以及创新主体间互动关系的生态化[11],无法从数量级、多样性等角度对数字创新主体进行衡量,同时考虑到企业是行业和产业的基础单位,因此本文从中观产业层面出发,选取了国民经济中的数字产业部门运行情况和非数字产业部门的数字应用情况来衡量以数据要素为核心的异质性数字主体和通过数字技术赋能的创新主体的具体表现。

(3)数字生态环境。 数字创新生态系统通过物质、信息、能量的高速畅通流动实现联结传导从而维持系统稳定与高效运行。 其中物质流包括人力、技术、资本投入等;能量流则包括知识、金融资本等,而信息流包括政策、信息等[7]。 良好的数字创新环境是区域数字创新活动的“润滑剂”和“催化剂”,异质性的物质、信息、能量等资源的协调与整合是实现创新价值增值的关键[26]。 而数字治理、数字创新基质等数字生态环境丰富了数字创新主体及数字创新生态系统间的相互作用,促进了数字创新主体间跨空间、跨边界的交流,实现了更加高效的交互协同[11]。

组态视域下,数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境对区域数字创新生态系统的影响并非各自独立的,而是通过彼此之间的协调、联动、匹配的模式来发挥作用。 多个前因条件之间的“殊途同归”效应一方面可以通过彼此适配来相互强化,另一方面也可能相互替代来相互抵消。综上所述,本文构建如图1 所示的数字创新生态因子联合驱动区域数字创新生态系统发展的理论模型。 接下来实证探讨数字经济情境下的数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境通过何种联动匹配模式来影响区域数字创新生态系统发展。

图1 区域数字创新生态系统发展路径理论模型Figure 1 Theoretical model of regional digital innovation ecosystem development path

2.2 研究方法

本文采用Ragin 提出的模糊集定性比较分析方法(fsQCA)探索区域数字创新生态系统发展路径中各影响因素的“协同效应”与“互动关系”。 主要考虑以下原因：首先,区域数字创新生态系统兼具数字生态系统和创新生态系统的特征,是典型的复杂适应性系统,数字化要素对区域数字创新生态系统的影响无法用单个独立要素来解释其影响机制背后的逻辑机理,需要从系统分析视角来考察多个因素的共同作用,而fsQCA 基于组态视角和定性比较分析的整体分析视角,为研究其中的非对称、并发因果、等效性等复杂因果关系提供了新的研究思路和方法[27]。 其次,在研究样本方面,fsQCA 方法对研究样本的要求较为灵活,且可以结合典型案例深入探究“条条大路通罗马”背后的具体研究细节[27-28]。 最后,fsQCA 关注条件在程度或水平上的连续变化。 本研究中所采用的数字基础设施、数字产业化、产业数字化、数字化商业、数字化治理以及数字创新基质等前因条件均不能视为简单的二分类条件,因此更适合采用能够处理集合的部分隶属问题的模糊集定性比较分析方法进行研究。

2.3 变量说明及校准

2.3.1 变量说明

(1)结果变量

区域数字创新生态系统是兼具区域和产业双重属性的概念[15]。 当前学界尚无数字产业相关的全面数据统计,因此本文参考区域创新生态系统的相关研究,结合区域数字创新生态系统的内涵,将创新绩效的提升作为其发展的目标,并将其分为创新科技绩效、创新经济绩效、创新社会绩效。其中发明专利拥有量反映了某时点上发明专利的存量,因此采用万人发明专利拥有量来衡量区域创新生态系统中的创新科技绩效;创新经济绩效采用万人输出技术成交额、新产品销售收入占营业收入比重来衡量。 创新社会绩效用高技术产业主营业务收入与地区GDP 比、劳动生产率来衡量。

(2)前因条件

数字基础设施。 学者刘洋等提出的数字创新管理理论框架指出,数字基础设施及其使能的数字平台、生态系统是整个数字创新生态系统得以存在的关键环境性因素,其构建、演化及其治理是数字产品创新、过程创新、组织创新和商业模式创新的基础[8]。 数字基础设施是数据信息高速畅通流动的基础,主要指网络传输交换能力、网络覆盖广度等软件或硬件设施,是保证数据传输高效率的前提[18]。 借鉴已有研究成果,本文以移动电话交换机容量、光缆线路长度、互联网宽带接入端口、IPv4 地址数、网页数、域名数、电话普及率等来反映数字基础设施(即数字创新平台)对区域数字创新生态系统的影响[18,23]。

数字产业化。 结合《中国数字经济白皮书》中对数字产业化的定义及相关研究,本文以软件产业收入、信息技术产业收入、嵌入式系统软件收入作为区域数字创新生态系统中的数字产业化的基础度量指标[21]。 此外,即时通信通过促进数字化消费者用户传递公众需求从而助推创新、驱动行为主体间的要素流动与共享[29];另一方面也推进创新主体信息数据共享、远程协作等,赋能传统行业的转型升级。 因此本文增加移动短信业务量、电信业务总量作为其度量指标。通过上述指标反映数字产业部门中以数据要素为核心的异质性数字主体开展各项数字创新活动实现创新成果的转移转化获取经济效益的程度,既体现了数字创新主体的创新成果转化水平,也在一定程度上体现了系统中创新主体与消费者用户的互动情况。

产业数字化。 产业数字化即传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升的部分。 从产业本身来看,工业、商贸业、服务业和金融等行业利用互联网、智慧供应链、科技金融等数字技术进行产业转型发展;另一方面也体现为数字经济产业对其他传统产业等的间接推动作用。 参考数字经济、区域创新生态系统以及区域数字创新生态系统的已有研究成果,本文将数字溢出指数、数字融合指数、数字惠普金融指数作为区域数字创新生态系统中产业数字化的度量指标[30-31],以此反映非数字产业部门中以数字技术赋能的创新主体对数字技术的利用情况,体现了数字产业赋能非数字产业的程度。

数字化商业。 企业利用数字网络平台进行生产运营活动是创新主体利用数字技术进行创新改革的直接表现,也是数字技术赋能创新生态系统的重要路径。 借鉴数字经济、区域创新生态系统的以往研究,本文以有电子商务交易活动的企业数比重、快递业务总量、企业电子商务采购额、电子商务销售额占地区生产总值比重、每百家企业拥有网站数、网上零售额占社会消费品零售额比重来衡量数字化商业情况[23-24],从而衡量创新主体直接利用数字技术开展商业化活动的情况,体现了数字创新生态系统中服务行为数据、用户交易数据等数据生产要素的重要作用。

数字化治理。 “数字技术+治理”显著提升了各区域数字创新生态系统中政务服务平台集约化水平及政务服务供给水平,是区域数字创新生态系统中重要的数字生态环境组成。 参考前人研究,本文以万人政府网站数量、万人百度移动端政务服务搜索量、万人政务机构微博数量、万人政务头条号数量、万人政务抖音号数量来衡量区域创新生态系统中的数字化治理水平[32]。

数字创新基质。 数字技术的广泛应用可以加速人力资本的积累和研发资本的投入从而提升区域数字创新生态系统的创新绩效[2]。 数字人才、数字资本等投入为营造良好数字创新生态环境提供保障。 在数字人才方面,选取信息传输、软件和信息技术服务业从业人员占城镇单位从业人员比重、R&D 研究人员全时当量、万人高等学校在校学生人数反映创新生态中数字化相关的人才资本[33-34];数字资本投入方面,选取地方财政科技支出占地方财政支出比重、研发经费支出与GDP 之比衡量区域数字创新生态系统的科技投入强度。 并借鉴生物学、创新生态系统理论等,将系统中数字创新人力资本、数字创新资本投入命名为数字创新基质,用以衡量各个数字创新生态系统中数字创新主体所拥有的异质性资源及能力。

2.3.2 数据来源

结合区域数字创新生态系统的区域属性,本文将每个省市视为一个区域数字创新生态系统,将其整体作为一个研究案例。 考虑到数据的可获得性,选取2019 年30 个省市(港、澳、台、藏除外)作为研究对象。 其中创新经济绩效、创新科技绩效、创新社会绩效的数据根据《中国区域科技创新评价报告》中相关指标定义计算得到;数字溢出指数、数字融合指数来自财新网《中国数字经济指数》;数字惠普金融指数来源于北京大学数字研究中心的《北京大学惠普金融指数》;数字化治理相关指标数据来源于CNNIC 发布的《中国互联网络发展状况统计报告》;其余指标相关数据来源于《中国科技统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国统计年鉴》等(表1)。

表1 指标描述Table 1 Index description

2.3.3 校准

本文以区域数字创新生态系统创新绩效为组态路径分析的结果变量,用数字基础设施、数字产业化、产业数字化、数字化商业、数字化治理以及数字创新基质作为前因条件。对于结果变量和各前因条件,本文采用熵值法确定各指标权重并计算各案例的综合得分值。 采用直接校准法对结果变量及前因条件进行校准,校准中对于3 个锚点即完全隶属、交叉点和完全不隶属的设置,参照已有研究,采用各变量在样本范围为内的概率密度函数的上四分位数、中位数、下四分位数分别作为校准的3 个锚点[35]。 结果变量和前因条件的校准锚点表如表2 所示。

表2 校准锚点Table 2 Calibration anchors

3 实证结果与分析

3.1 必要条件分析

本文采用fsQCA3.0 软件进行数据分析。 首先对六个前因条件进行单个条件的必要性检验(表3)。 根据RAGIN 等对必要条件的判别准则,所有前因条件对高创新绩效影响的一致性均低于0.9 的一致性阈值要求[36]。 因此,6 个前因条件都不是引致区域数字创新生态系统高创新绩效的必要条件,在后续的真值表运算时应当全部保留;而对于非高创新绩效,数字产业化及数字创新基质的缺失是引致区域数字创新生态系统非高创新绩效的必要条件。 必要条件分析的结果表明数字化影响区域数字创新生态系统创新绩效的复杂性,数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境之间需要相互协调、联动匹配共同影响区域数字创新生态系统的创新绩效,即要提升区域数字创新生态系统的创新绩效需要综合考虑数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境多重条件的并发因果关系及其协同效应。

表3 必要条件分析Table 3 Analysis of necessary conditions

3.2 条件组态分析

由于6 个前因条件对区域数字创新生态系统高创新绩效的独立解释能力不高,因此需要进一步探讨上述6 个前因条件的何种组合是导致区域数字创新生态系统高创新绩效的充分性解释。 借鉴已有研究,本文将组态路径的一致性阈值设置为0.8,PRI 阈值设置为0.7;同时,考虑到本文的案例总数为30,因此为了保留75%以上的案例将本文的案例频数阈值设置为1。 通过模糊集定性比较分析的标准化分析得到复杂解、中间解以及简约解,并依照简约解与中间解来区分组态路径中的核心条件与边缘条件,最终得到影响区域数字创新生态系统发展的组态路径汇总如表4 所示。

表4 区域数字创新生态系统发展组态路径Table 4 Configuration path of regional digital innovation ecosystem development

总体来看,引致区域数字创新生态系统产生高创新绩效的组态路径有4 条,其一致性分别达到0.9655、1.0000、0.8905、0.9912,总体一致性达到0.9792,说明这4 条路径均可看作引致区域数字创新生态系统创新高绩效的充分条件,也说明在满足这4 条组态路径的区域数字创新生态系统案例中,有97.92%的区域数字创新生态系统呈现较高的创新绩效水平,其总体覆盖率达到0.7344,说明这4 条路径解释了73.44%的区域数字创新生态系统创新高绩效的原因。而引致区域数字创新生态系统产生非高创新绩效的组态路径有5 条,其一致性分别达到0.9528、0.9525、0.9272、0.9611、1.0000,总体一致性达到0.9360,说明这5 条路径均可看作引致区域数字创新生态系统非高创新绩效的充分条件,也说明在满足这5 条组态路径的区域数字创新生态系统案例中,有93.60%的区域数字创新生态系统呈现非高创新绩效水平,而其总体覆盖率达到0.8521,说明这5 条路径解释了85.21%的区域数字创新生态系统非高创新绩效的原因。 以上产生创新高绩效4 条组态路径与产生非高创新绩效的5 条组态路径的总体一致率均超过了创新、创业领域QCA 研究分析中0.4 左右的水平,且每条组态路径的一致性均高于最初设定为0.8 的一致性阈值。

纵向来看,引致高创新绩效的四条路径中,构型H1(～DINF*DIND*INDD*DGT*～DG)中,数字产业化、产业数字化是核心条件,数字化商业为边缘条件,本文将其命名为“主体驱动型”模式,采用这一路径的省份仅有重庆及天津两市。 构型H2(DINF*DIND*INDD*DGT*DIM)中数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境三者协同作用,且数字产业化、产业数字化发挥核心作用,数字基础设施、数字化商业、数字创新基质发挥辅助作用,因此本文将其命名为“平台-主体-环境驱动型”,H2 的唯一覆盖率最高达到0.4643,采用这一模式的省份最多,包括北京、江苏、浙江、广东、上海等10 个省市,可见构型H2 是引致区域数字创新生态系统高创新绩效的要素组合的主要模式。 构型H3(～DINF* ～DIND* ～INDD* ～DGT*～DG*DIM)中仅数字创新基质是核心条件,本文将其命名为“环境驱动型”模式,采用这一模式的仅有江西省。 构型H4(～DINF*DIND*INDD*～DGT*DG*DIM)中数字产业化与产业数字化是核心条件,数字化治理、数字创新基质为边缘条件,本文将其命名为“主体-环境驱动型”,采用该模式的仅有陕西省。

纵-横双向来看,引致区域数字创新生态系统高创新绩效与非高创新绩效的组态结果呈现出因果非对称性的“殊途同归”关系。 分析引致区域数字创新生态系统非高创新绩效的组态中可以看出,首先数字产业化水平及数字创新基质较低是引致创新非高绩效的必要条件。 其次,从各条路径来看：数字经济中多种要素的缺失导致了区域数字创新生态系统的非高创新绩效,即当区域中缺乏相应的数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境条件时,区域数字创新生态系统的创新绩效会处于较低水平,如构型L1,该路径包含新疆、黑龙江、广西和云南四省。 当区域数字创新生态系统中忽视数字产业化及产业数字化发展,缺乏良好的数字经济数字生态环境时,即使该系统具备较好的数字基础设施,其创新绩效仍会处于较低水平,如构型L2,此路径包含河北、广西两省。 当系统中具备较好的数字化治理能力,但不重视数字创新平台的建设、数字创新主体运行支持不足时也无法取得高创新绩效,如构型L3,构型L3 的唯一覆盖率最高,涵盖了宁夏、甘肃、青海、内蒙古等7 个案例。 当系统具备较高的数字治理能力、区域内数字基础设施完备、数字化商业较为繁荣,但轻视数字产业化及产业数字化发展也无法引致区域高创新绩效,如构型L4,其覆盖的案例为辽宁省等。 最后当缺乏良好的基础设施、数字产业化发展水平低、数字创新基质不足时,即便系统中具备良好的数字化治理能力、数字化商业较好、产业数字化能力充足,其高创新绩效仍很难达到,如构型L5,其覆盖案例为海南省等。

3.3 稳健性检验

本文将一致性阈值从0.8 分别上调至0.85 和0.9 对引致区域数字创新生态系统高创新绩效的组态路径进行稳健性检验。 检验结果表明：对于引致区域数字创新生态系统高创新绩效的组态,当一致性阈值提高值0.85 时,组态路径不变,当继续调整一致性阈值至0.9 时,除了导致缺乏与H3 对应的组态路径外,其余三个组态完全一致;对于引致区域数字创新生态系统非高创新绩效的组态,当一致性阈值不断上调,得到新的组态路径不变,调整前后的模型得到的组态存在清晰的子集关系[27],说明本文能得到的研究结论稳健。

3.4 结果的进一步讨论

根据上述组态路径,结合现有经济背景及区域数字创新生态系统的实际运行情况等对引致高创新绩效的条件组态的代表性案例进行深入解读。

3.4.1 主体驱动型

数字化情境下,数字创新主体基于“实体平台+数字平台”的模式进行更具复杂性与不确定性的协同创新活动[37]。随着数字技术的广泛应用,数字创新主体间的合作联系强度不断增强,数字种群多样性得以提升,驱动着生态系统逐渐向合作关系长期化、成员主体分群化的趋势演进[38-39]。 “主体驱动型”组态H1 意味着区域数字创新生态系统对数字创新主体给予更高的关注度,通过鼓励数字产业部门实现数字产业化发展,推动非数字产业部门充分利用数字技术赋能实现传统产业的数字转型,积极拓展企业数字商业渠道以提升区域数字创新生态系统发展水平。 重庆为这一组态的典型案例,近年来重庆致力于构建以“芯屏器核网”为重点产业链的“智造重镇”、以“云联数算用”为要素集群的“智慧名城”。充分依托其传统重工业基础的优势,积极推进产业数字化转型,加速全市范围内数字经济与实体经济融合发展;建设区块链国家产业创新中心、国家级“5G+”产业融合创新中心,基本形成完整的电商集散基地、软件和信息数字平台服务产业基地等产业基地。 在数字创新主体的驱动下,新业态和新产业成为推动重庆经济发展的新动能,为区域数字创新生态系统的高质量发展奠定了坚实基础。

3.4.2 平台-主体-环境驱动型

数字创新平台的建设增强了生态系统整合吸收内部知识、重组内外创新资源的能力[40-41],促进了创新主体的生产经营活动更加网络化、平台化与智慧化。 数字创新平台与生产要素的创新融合促进了数字产业升级以及传统行业的数字化转型[24];在提升微观主体创新成功率及创新收益的同时也通过“自下而上”的作用机制影响整个数字创新生态系统的共生演化[42]。 “平台-主体-环境驱动型”组态H2 表明区域数字创新生态系统注重系统的“全面发展”,在鼓励数字基础设施、数字创新平台建设的同时,重点培育数字创新主体,营造良好数字创新生态环境氛围,从而助力区域数字创新生态系统发展。 这一构型的解释案例包括北京、广东等数字经济整体发展水平靠前的地区。 其中,北京市在数字技术创新成果、数字产业高端发展方面一直处于全国领先地位;广东省具备强劲的数字创新平台新动能以及突出的数字产业集群,广州与深圳“双城联动”助力区域数字创新生态系统整体数字技术创新与产业发展,是全国数字产业化的增长极;浙江、江苏等省市不断创新电商、互联网金融等优势产业发展新模式,在产业数字化方面领先全国。 在数字创新环境下,多元数字创新主体在数字化平台“数据链接-资源蓄能-生态反哺”等助力机制下跨越“数字鸿沟”实现了协同共生,实现数字创新生态系统的快速发展[43]。

3.4.3 环境驱动型

数字人才与数字资本等数字创新基质构成区域数字创新生态系统共生体的基础资源,也是生态系统中创新单元所拥有的资源与能力的表征,在创新生态系统中发挥着重要作用[44]。 在动态复杂数字创新网络中,数字化、网络化、生态化以及融合化的数字技术发展促进了创新资源在主体及系统间进行跨空间、跨边界的流动[10,25];而数字创新环境的迅速变化不断激发创新主体的认知交互能力及自我增强与适应能力,从而促进区域数字创新绩效与可持续发展能力[45-46]。 “环境驱动型”组态H3 意味着该区域数字创新生态系统实现高创新绩效是由于重点关注了数字创新生态环境的培养,以弥补数字创新平台、数字创新主体培育方面的欠缺。 以江西省为例,江西省在地理位置上并无明显优势,新一代信息数字创新平台产业发展及信息共享水平较为落后,缺乏具有竞争力的数字经济发展创新平台,传统经济智能化转型深度不足。 尽管如此,江西省的科技创新服务中介如众创空间、孵化器等仍然处于较高水平,通过创新生态系统中科技创新服务中介平台的资源集聚效应广泛吸纳并培育创新人才,壮大研发团队,为区域数字创新生态系统的创新发展提供强大的智力支持;另一方面,通过科技中介服务平台引入创新创业资金、拓宽融资渠道、扩大融资规模、优化融资结构为数字创新主体开展创新活动提供有力的资金保障[47]。

3.4.4 主体-环境驱动型

在数字创新生态系统错综复杂的开放创新环境中,创新种群开展价值创造过程时的上下游关系演变为更为复杂的动态网络关系,数字创新种群、数字用户、数字政府等主体的多向互动逐渐成为新的创新源[48]。 在数字创新基质的支撑与驱动下,政府根据数字用户及数字创新主体动态迭代的实际需求展开数字化治理,基于数据资源体系实现数字政府多层级组织协同,以更高效率服务区域数字创新[49]。 “主体-环境驱动型”组态H4 表明区域数字创新生态系统着力支持数字创新主体的培育,同时兼顾培育良好数字创新基质,提升数字化治理水平,进而提升数字创新生态系统的发展演化。 以陕西省为例,虽然该省数字基础设施整体处于中等偏下水平,但近年来陕西省搭乘数字经济的快车,连续多年数字经济总量占GDP 比重高达30%。 该省着力发展数字产业化及产业数字化,营造了良好的创新生态,吸引了大批互联网巨头及企业研发机构落户陕西,形成互联网产业集群及研发承载地;通过建设数字经济研究中心、重点实验室、联合院校等集聚数字化人才,致力于打造高端数字经济新高地。 在数字治理方面,陕西省积极建设数字政府,发展电子政务,在建设政务机构微博、政务头条、抖音等多种政务多媒体形式开展数字化治理方面处于全国领先水平。 通过数字经济中数字创新主体条件与数字生态环境条件的联动匹配,取长补短,以数字经济为赶超着力点助力陕西省区域数字创新生态系统实现高质量发展。

4 结论与启示

4.1 主要发现

本文以中国30 个省市(港、澳、台、藏除外)作为研究样本,通过梳理驱动区域数字创新生态系统创新绩效提升的数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境等数字创新生态因子,采用模糊集定性比较分析方法,对影响区域数字创新生态系统创新绩效提升的数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境条件进行探究,揭示了数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境条件对取得区域数字创新生态系统高创新绩效的多重并发关系及复杂影响机制,通过上述分析得到以下结论：

(1)数字化情境下所有的“数字创新平台-数字创新主体-数字生态环境”条件均不可单独作为区域数字创新生态系统创新绩效提升的必要条件,需要通过不同因素组合的方式发挥协同效应,而数字产业化水平及数字创新基质较低是引致创新非高绩效的必要条件,并且引致区域数字创新生态系统高创新绩效与非高创新绩效的组态结果呈现出因果非对称性的“殊途同归”关系。

(2)引致区域创新生态高创新绩效存在多条等效的组态路径,且每一条路径均包含不同的影响因素。 由于不同区域数字创新生态系统具有不同的资源禀赋条件以及不同水平的数字经济发展状况,本文得到4 条引致区域数字创新生态系统高创新绩效的驱动路径：以数字产业化、产业数字化为核心条件,数字化商业为边缘条件构成的“主体驱动型”;以数字产业化、产业数字化为核心作用,数字基础设施、数字化商业、数字创新基质做辅助构成的“平台-主体-环境驱动型”、以数字创新基质为核心构成的“环境驱动型”;以数字产业化、产业数字化为核心条件,数字化治理、数字创新基质为边缘条件构成的“主体-环境驱动型”。

4.2 理论贡献

本文主要有以下两方面的理论贡献：

(1)本研究以数字经济、数字创新和创新生态系统等相关理论为研究基础,结合数字技术情境下中国各省市区域数字创新生态系统的运行特征,提出了包含了数字创新平台、数字创新主体以及数字生态环境3 层条件的区域数字创新生态系统创新绩效的整合性分析框架,提炼出影响区域数字创新生态系统创新绩效的6 个前因条件。 该分析框架的应用有助于各系统更好地把握区域数字创新生态系统发展的理论逻辑。

(2)本研究采用模糊集定性比较分析方法,基于“殊途同归”的组态思想,实证研究了数字情境下数字创新平台、数字创新主体以及数字生态环境条件在提升区域数字创新生态系统创新绩效过程中的联动匹配效应及多重并发关系,进一步拓展了fsQCA 研究方法创新生态领域中解释“复杂因果”关系中的应用。 通过对多路径间并发协同效应的探究,揭示了“数字创新平台-数字创新主体-数字生态环境”条件在数字技术应用中的“黑箱”,进一步理解数字化在区域数字创新生态系统中的复杂影响机制。

4.3 管理启示

本研究能够为区域数字创新生态系统助力区域平衡发展、实现创新生态系统的高质量发展带来以下两方面的管理启示：

(1)数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境条件联动匹配模式的存在表明了区域数字创新生态系统创新绩效提升的复杂机制。 这说明各省市可以根据自身的资源禀赋,依据“组态思维”从“整体视角”重点关注数字创新平台、数字创新主体、数字生态环境条件之间的联动匹配,参照“高创新绩效组态模板”,因地制宜地制定科技创新政策、推进数字产业化及产业数字化转型等,形成差异化的区域数字创新生态系统创新绩效提升路径。

(2)数字技术驱动区域数字创新生态系统发展已经在我国包括北京、上海、江苏、浙江、福建等区域数字创新生态系统发展水平较高的东部地区得到充分体现。 但是对于众多中西部及东北地区的省市应该首先关注该地区数字创新生态系统的运行实际,深入剖析本地区数字创新生态系统中的竞争优势以及数字技术与创新生态的耦合情况,有针对性地制定区域数字创新生态系统高质量发展的长期战略,激发数据作为创新关键新要素的引擎作用,从而赋能区域数字创新生态系统发展。

4.4 局限性与展望

本研究也存在一些不足。 首先,本研究采取科技统计数据与相关研究机构发布的研究数据虽然满足研究数据多源化的要求,但是也存在二手数据时效性、准确性差等研究局限。 其次由于数字经济情境下影响因素的复杂性、数据的可获得性等问题,本文选取的相关影响因素的广度与深度有待进一步深化。 最后,由于中国情境下的数字经济与区域数字创新生态系统研究起步较晚,因此本文研究仅使用了2019年的截面数据。 未来研究可以考虑采用问卷调查方式获取相关数据,进一步细化相关影响因素并纳入时序性进一步探究数字经济对区域数字创新生态系统影响因素复杂因果关系的动态影响。