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        大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力特征要素及提升路徑

        2019-10-16 05:36:24沈俊鑫劉雅婷

        沈俊鑫 劉雅婷

        摘 要:發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是提升綜合國(guó)力的重要戰(zhàn)略布局。選取中國(guó)大陸31個(gè)省市自治區(qū)作為案例樣本,基于架構(gòu)理論及匹配邏輯,從產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)、信息資源開發(fā)利用、技術(shù)創(chuàng)新能力三個(gè)維度出發(fā),采用克服傳統(tǒng)QCA靜態(tài)特性的時(shí)差型定性比較分析(tsQCA)方法,研究因素變化及其交互作用對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升作用機(jī)制,總結(jié)歸納大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升的核心要素及發(fā)展路徑。

        關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè);產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力;要素匹配;tsQCA

        中圖分類號(hào):F272.5;F224.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1005-6378(2019)03-0077-09

        DOI:10.3969/j.issn.1005-6378.2019.03.012

        引 言

        發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已是深化信息發(fā)展的核心主題,將成為提升我國(guó)綜合國(guó)力的重要戰(zhàn)略布局。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用不斷深入,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入快速發(fā)展階段,戰(zhàn)略布局大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)刻不容緩[1]。目前,各地區(qū)大數(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力都在不斷發(fā)生變化,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群已初步形成,多數(shù)位于經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)良好的地區(qū),而貴州省雖產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱,但其大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力卻不斷增強(qiáng),鑒于不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)、信息資源開發(fā)利用水平與科技創(chuàng)新能力等要素的差異,找出大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵因素,并匹配適合區(qū)域自身發(fā)展的產(chǎn)業(yè)提升路徑,對(duì)于推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

        新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力是一個(gè)綜合性和動(dòng)態(tài)性概念,它是產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)能力、科技創(chuàng)新能力、人才支撐能力、資源開發(fā)利用能力等一系列相關(guān)能力的集中體現(xiàn)[2]。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力是指一個(gè)地區(qū)擴(kuò)大大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模、提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)實(shí)力的潛在能力,即成長(zhǎng)能力。從新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力來(lái)看,產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)創(chuàng)新、資源利用、科研人才等因素是典型動(dòng)力源[3]。而關(guān)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究,學(xué)者們主要關(guān)注和探討了影響其能力提升的主要因素。Adrian[4]指出信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升的基礎(chǔ)保障;Erickson[5]則認(rèn)為若信息基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,數(shù)據(jù)科學(xué)家缺乏,數(shù)據(jù)分析技術(shù)不足,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力將無(wú)法得到提升;Jemal Abawajy[6]認(rèn)為大數(shù)據(jù)的傳輸需要超寬帶支持,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施水平是影響大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素;迪莉婭[7]認(rèn)為創(chuàng)新人才不足、創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)短缺等問(wèn)題對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升具有明顯阻礙作用;Libaque-Saenz[8]認(rèn)為信息消費(fèi)和兩化融合水平等信息開發(fā)利用能力方面的不足及大數(shù)據(jù)創(chuàng)新能力滯后都會(huì)抑制大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升;張勇進(jìn)等[9]總結(jié)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力關(guān)鍵要素包括產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)扶持、資金保障等。

        上述大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響要素及其作用機(jī)理分析主要集中在信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、信息資源開發(fā)利用及技術(shù)創(chuàng)新能力三個(gè)方面,著重探討的是哪些因素影響大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力,但對(duì)于是什么因素變化引起大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升,以及關(guān)于如何提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的研究較為匱乏。鑒于此,本文考慮大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力前因條件復(fù)雜性,綜合研究大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)能力、信息資源開發(fā)利用能力及技術(shù)創(chuàng)新能力三維度因素變化及其交互作用,采用以構(gòu)型理論為基礎(chǔ)的時(shí)間序列定性比較分析方法(time-series Qualitative Comparative Analysis,tsQCA),對(duì)提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力問(wèn)題進(jìn)行研究。該方法有效克服傳統(tǒng)QCA靜態(tài)缺陷,可探尋因素變化及其組合對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力變化的影響,尋找匹配區(qū)域發(fā)展特征的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升路徑,為制定大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供政策建議。

        一、模型構(gòu)建與研究方法

        (一)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力特征要素匹配模型構(gòu)建

        1.基礎(chǔ)支撐、資源開發(fā)利用和技術(shù)創(chuàng)新各維度因素選取

        大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是一個(gè)綜合概念,其發(fā)展能力影響因素眾多。本文通過(guò)梳理物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力評(píng)價(jià)指標(biāo),以沈俊鑫[10]所構(gòu)建的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為基礎(chǔ),綜合考慮大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)特性,從產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)支撐能力、信息資源開發(fā)利用能力、信息技術(shù)創(chuàng)新能力三個(gè)維度進(jìn)行分析。

        其中產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)是指大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展所賴以的經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境等,主要選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、信息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平和信息化發(fā)展水平四個(gè)因素進(jìn)行分析。信息資源開發(fā)利用是指通過(guò)開發(fā)挖掘新的信息資源,同時(shí)對(duì)已有信息資源進(jìn)行歸并、重組和加工,使信息資源能被更好利用從而實(shí)現(xiàn)其價(jià)值[11]。本文主要用信息資源開發(fā)利用指數(shù)、信息消費(fèi)指數(shù)、兩化融合指數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度。如果產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)支撐能力和信息資源開發(fā)利用能力是驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的外部動(dòng)力,那么技術(shù)創(chuàng)新能力則是推動(dòng)其發(fā)展的內(nèi)在核心動(dòng)力。推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)創(chuàng)新因素主要選取R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、百億GDP發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)、每萬(wàn)人中研發(fā)人數(shù)。

        2.特征要素匹配模型

        Venkatraman[12]提出的匹配邏輯認(rèn)為:當(dāng)一個(gè)結(jié)果發(fā)生受多個(gè)變量影響時(shí),若匹配現(xiàn)象有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),其表現(xiàn)形式為架構(gòu);若缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),其表現(xiàn)形式為格式塔,它們的核心均為用一系列相關(guān)構(gòu)成因素組合來(lái)刻畫復(fù)雜多維的社會(huì)現(xiàn)象。本文大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升涉及多個(gè)特征變量,且各維度變量在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力研究中沒有統(tǒng)一匹配標(biāo)準(zhǔn)。因此可以在格式塔匹配邏輯框架基礎(chǔ)上,探究使大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升現(xiàn)象產(chǎn)生的若干相關(guān)聯(lián)因素的構(gòu)成與配置。

        架構(gòu)理論及格式塔匹配邏輯認(rèn)為某一影響因素對(duì)結(jié)果產(chǎn)生單獨(dú)作用的效果非常微弱[13]。當(dāng)上述十個(gè)因素相互匹配時(shí),大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能力可得以有效提升?;诖?,本文創(chuàng)建了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力特征要素匹配模型,如下圖1所示:

        (二)研究方法

        1. 傳統(tǒng)QCA及其演化與拓展

        QCA是Ragin于1987年首次提出的一種以案例研究為導(dǎo)向的定性與定量相結(jié)合的研究方法。相較于傳統(tǒng)定量研究,它主要關(guān)注社會(huì)現(xiàn)象多重條件并發(fā)的誘因,且假定條件與結(jié)果變量之間存在非線性和可替代關(guān)系。由于QCA在解決前因復(fù)雜性問(wèn)題上具有明顯優(yōu)越性,如今已廣泛應(yīng)用于政治、管理、醫(yī)療等多個(gè)研究領(lǐng)域。

        目前QCA主要分化出了以清晰集分析(crisp-set Qualitative Comparative Analysis, csQCA)、模糊集分析(fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis, fsQCA)和多值集分析(multi-value Qualitative Comparison Analysis,mvQCA)為基礎(chǔ)的三種傳統(tǒng)類型,但均未考慮事件發(fā)生的時(shí)間順序[14]。事實(shí)上時(shí)間因素或要素的先后順序?qū)Y(jié)果產(chǎn)生的影響有時(shí)甚至處于研究的核心位置。

        鑒于此,Caren Panofsky [15]提出了時(shí)序定性比較(temporal Qualitative Comparative Aanalysis,tQCA)分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)了定性比較分析在時(shí)間維度上的突破。tQCA在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)QCA時(shí)間維度上的缺陷,但它側(cè)重的是事件和條件發(fā)生的先后順序,而時(shí)序只是考慮時(shí)間因素的一個(gè)方面。考慮可否用不同時(shí)間點(diǎn)間條件變量的變化來(lái)觀測(cè)結(jié)果變量的變化情況,Hino[16]提出了時(shí)間序列定性比較分析(time-series Qualitative Comparative Analysis,tsQCA),它側(cè)重于分析數(shù)據(jù)的跨時(shí)間變化。tsQCA通過(guò)將時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為QCA格式來(lái)研究跨時(shí)間維度的連續(xù)過(guò)程,不同于tQCA關(guān)注事件的順序,tsQCA主要關(guān)注變量在一定時(shí)間內(nèi)的變化對(duì)結(jié)果變化的作用機(jī)理。tsQCA可以分為匯總型、固定效應(yīng)型和時(shí)間差異型三種。

        2.tsQCA方法的選擇

        鑒于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的復(fù)雜性,相較于傳統(tǒng)定性、定量方法,QCA能很好的處理此類問(wèn)題[17],但傳統(tǒng)QCA方法由于在分析過(guò)程中忽略了時(shí)間因素影響而飽受爭(zhēng)議。在考慮時(shí)間因素分析中,tQCA可以觀察到不同因素的組合順序?qū)Υ髷?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的影響,但對(duì)于是什么因素的變化使大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力發(fā)生改變的問(wèn)題顯得束手無(wú)策。而大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)本身是從無(wú)到有,從弱到強(qiáng),其影響因素在不斷變化,同時(shí)各地區(qū)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力也在不斷變化,因此運(yùn)用tsQCA方法進(jìn)行研究更加合適。上述三類tsQCA中,匯總型QCA易受案例樣本之間異質(zhì)性影響,造成結(jié)果不穩(wěn)定;固定效應(yīng)QCA會(huì)隨時(shí)間變化集合不同形式的案例,導(dǎo)致結(jié)果可比性不強(qiáng);因此本文選用時(shí)間差異型QCA探究是哪些因素的變化引起大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力發(fā)生改變。

        tsQCA主要分為數(shù)據(jù)分析和結(jié)果闡釋兩大步驟,其基本操作流程如圖2所示。(1)確定研究對(duì)象。根據(jù)研究問(wèn)題選取合適案例樣本;結(jié)合理論基礎(chǔ)及案例實(shí)際情況,確定結(jié)果和條件變量;根據(jù)確定的變量選擇實(shí)證數(shù)據(jù)源。(2)數(shù)據(jù)編碼與處理。首先根據(jù)研究確定的各變量特點(diǎn),結(jié)合分析軟件,選擇數(shù)據(jù)處理方法。本文選擇的是時(shí)差型定性比較分析技術(shù),在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中將變量按時(shí)間順序分成不同階段,以前后各階段變量的差異變化為基礎(chǔ)將時(shí)間因素考慮在內(nèi)構(gòu)建真值表。此步驟能很好的體現(xiàn)是哪些條件變量的改變使結(jié)果變量產(chǎn)生變化,這是與傳統(tǒng)定性比較分析的區(qū)別所在。其次根據(jù)構(gòu)建的真值表進(jìn)行分析,得到使結(jié)果產(chǎn)生的條件組合。(3)回歸案例。分析結(jié)果得出之后重新返回案例,根據(jù)不同的條件組合對(duì)具體案例進(jìn)行闡釋。最后分析條件組合的普適性,結(jié)合當(dāng)前社會(huì)現(xiàn)象及案例實(shí)際背景分析結(jié)果能否有力地解釋當(dāng)前社會(huì)現(xiàn)狀。通過(guò)案例回歸及理論比對(duì),對(duì)分析結(jié)果進(jìn)一步完善。

        二、時(shí)差型定性比較分析

        (一) 變量選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

        本文選擇中國(guó)大陸31個(gè)省市自治區(qū)組成案例樣本,首先一定程度上彌補(bǔ)了單一案例研究的片面性;其次樣本數(shù)量在10-80之間且數(shù)據(jù)具有較高可獲性適用于定性比較分析的中小樣本研究;此外,所選案例中既有大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力較高的地區(qū),也有發(fā)展能力相對(duì)較低的地區(qū),既有能力提升的區(qū)域也有能力不變或下降的區(qū)域,這樣既使分析具有可比性,也讓研究結(jié)果更有意義。

        變量設(shè)計(jì)是QCA分析的關(guān)鍵步驟。本文將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力作為唯一結(jié)果變量,鑒于目前尚不存在直接的統(tǒng)計(jì)方法和評(píng)估體系對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力進(jìn)行測(cè)度,同時(shí)考慮時(shí)差型定性比較分析特點(diǎn),本文采用各省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的指數(shù)排名進(jìn)行研究,數(shù)據(jù)來(lái)自百度指數(shù)。同時(shí)影響大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的因素劃分為產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)支撐能力、信息技術(shù)創(chuàng)新能力和信息資源開發(fā)利用能力三個(gè)維度10個(gè)指標(biāo)。其數(shù)據(jù)來(lái)源如下:(1)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒,信息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平數(shù)據(jù)源于信息年鑒,信息化發(fā)展水平數(shù)據(jù)源于中國(guó)信息社會(huì)發(fā)展報(bào)告。(2)信息技術(shù)創(chuàng)新能力中R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、百億GDP發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)、每萬(wàn)人中研發(fā)人數(shù)三個(gè)因素?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒并通過(guò)相關(guān)計(jì)算得到。(3)信息資源開發(fā)利用能力中信息資源開發(fā)利用指數(shù)、信息消費(fèi)指數(shù)、兩化融合指數(shù)三個(gè)因素,數(shù)據(jù)分別來(lái)源于中國(guó)信息資源開發(fā)利用指數(shù)報(bào)告、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和兩化融合發(fā)展水平評(píng)估報(bào)告。本文大都采用官方公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),這樣可以確保數(shù)據(jù)信度,使分析結(jié)果更加公正合理。

        (二) 數(shù)據(jù)處理

        通過(guò)對(duì)案例樣本比較分析發(fā)現(xiàn),各案例中人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占比、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平等十個(gè)條件變量在不同時(shí)期的橫向位置都出現(xiàn)了變化,與此同時(shí),大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的排名也在相對(duì)變動(dòng)。因此,我們以此為出發(fā)點(diǎn),運(yùn)用時(shí)差型定性比較,分析是哪些因素的變化促成大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力發(fā)生改變。本文在搜集、整理各變量的數(shù)據(jù)后,將時(shí)間區(qū)間分為3個(gè)階段,用各變量數(shù)據(jù)的橫向位置變化反映各變量隨時(shí)間的變化。第一階段為2011-2012年數(shù)據(jù)排名的平均值記為S1,第二階段為2013-2014年數(shù)據(jù)排名的平均值記為S2,第三階段為2015-2016年數(shù)據(jù)排名的平均值記為S3,然后對(duì)各階段進(jìn)行差異比較。其中,△值為負(fù)表示排名上升,為正表示名次下滑,為0表示名次沒有發(fā)生改變。

        根據(jù)各變量位置變化情況,運(yùn)用模糊集對(duì)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)??紤]軟件性質(zhì),定位點(diǎn)在設(shè)置時(shí)做了相應(yīng)處理,但相對(duì)位置并沒有發(fā)生改變,因此并不影響數(shù)據(jù)的模糊校準(zhǔn)。依據(jù)Coduras[18]提出的0.05、0.5和0.95錨值法,以樣本數(shù)據(jù)上四分位值、中位值和下四分位值為標(biāo)準(zhǔn),設(shè)定各變量的定位點(diǎn)如下所示:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(0,4,8)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(0,13,20)、信息基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平(0,6,10)、信息化發(fā)展水平(0,10,20)、R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(0,5,8)、百億GDP發(fā)明專利數(shù)(0,7,11)、每萬(wàn)人中研發(fā)人數(shù)(0,8,11)、信息資源開發(fā)利用指數(shù)(0,6,10)、信息消費(fèi)指數(shù)(0,16,28)、兩化融合指數(shù)(0,12,19)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力(0,11,16)。

        (三) 定性比較分析結(jié)果

        進(jìn)行tsQCA分析首先對(duì)各個(gè)條件變量是否為結(jié)果變量的必要條件進(jìn)行檢測(cè);其次,對(duì)不能構(gòu)成必要條件的因素進(jìn)行組合分析[19]。

        1.必要條件分析

        變量是否為結(jié)果的必要條件是由一致性(consistency)分值決定的,當(dāng)一致性得分大于0.9時(shí),可認(rèn)為該因素是結(jié)果產(chǎn)生的必要條件,也即說(shuō)明該因素是結(jié)果發(fā)生不可或缺的。將根據(jù)定位點(diǎn)校準(zhǔn)的模糊集導(dǎo)入定性比較分析軟件中構(gòu)建出時(shí)差型定性比較分析真值表,檢測(cè)各因素的一致性和覆蓋率,結(jié)果如下表1所示:

        2.條件組合分析

        在單個(gè)條件變量不構(gòu)成結(jié)果必要條件前提下,分析構(gòu)成結(jié)果充分條件的因素組合方式。將構(gòu)建的真值表導(dǎo)入軟件中,選擇標(biāo)準(zhǔn)分析(standard analysis),可以得到復(fù)雜、中間和精簡(jiǎn)三種解。三種解反映了各自包含多少邏輯余項(xiàng),可以構(gòu)成哪些反事實(shí)(Counter fact)條件組合。其中,復(fù)雜解(Complex solution)排除了所有反事實(shí)的組合,精簡(jiǎn)解(Parsimonious solution)則包含了大量的反事實(shí)組合,中間解(Intermediate solution)居于二者之間,包含一些反事實(shí)的組合,但沒有精簡(jiǎn)解的數(shù)量多。事實(shí)上,使用定性比較分析的研究者都傾向于采用中間解,因?yàn)橹虚g解在研究中既接近理論實(shí)際又不至于太過(guò)復(fù)雜[20]。因此本文也將重點(diǎn)分析中間解。通過(guò)構(gòu)建中間解模型:out=f(gdp,dszb,jcss,xxh,rdqd,zl,rdrs,kfly,xxxf,lhrh) ,運(yùn)行結(jié)果如下表2所示。

        (四)因素歸納組合及結(jié)果分析

        1.不同因素歸納組合

        定性比較分析主要基于因果關(guān)系理論[21],為更好探究因果過(guò)程,將原因條件區(qū)分為核心要素和輔助要素,核心要素是在中間和精簡(jiǎn)解中均出現(xiàn)的具有本質(zhì)意義的因素;而輔助要素則是只在中間解中出現(xiàn),且可以被替換的因素。對(duì)表2中的中間解進(jìn)行合并分析,得出核心要素和輔助要素,及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升的前因條件構(gòu)型。如下表3所示:

        2.不同路徑行為解釋

        通過(guò)QCA軟件求解最大覆蓋率時(shí),各案例之間的細(xì)微差異可能會(huì)被軟件放大,導(dǎo)致相似但不同構(gòu)型來(lái)源的案例存在重復(fù)性。因此,將具有相同核心條件的組合進(jìn)行歸并,形成以下三種情形解釋路徑:

        情形1:包括M1、M2、M3三種構(gòu)型,它們的核心條件是資源開發(fā)利用水平及兩化融合水平的提高。構(gòu)型M1說(shuō)明一個(gè)區(qū)域即使經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科研經(jīng)費(fèi)投入力度增速相對(duì)較緩、信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平及信息消費(fèi)水平也沒有明顯提升,仍可通過(guò)提升信息資源充分開發(fā)利用能力、增加高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量以及優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力。以廣西省為例,雖然經(jīng)濟(jì)水平增速緩慢,科研經(jīng)費(fèi)投入力度也未有很大改善,但它卻能夠結(jié)合自身優(yōu)勢(shì),將信息化與工業(yè)化充分融合,努力提升信息資源開發(fā)利用能力,雖然大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展未能名列前茅,但卻有了一定的提升。構(gòu)型M2說(shuō)明一個(gè)區(qū)域若能提高信息化發(fā)展水平,增加科研人才數(shù)量及大數(shù)據(jù)發(fā)展方面的專利數(shù)量,即使其發(fā)展基礎(chǔ)能力提升緩慢,也可在一定程度上發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。以欠發(fā)達(dá)的貴州省為例,雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后且提升緩慢,產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱,但其通過(guò)開發(fā)利用自身信息資源,同時(shí)努力提升科技創(chuàng)新水平,最終實(shí)現(xiàn)了后發(fā)趕超。目前貴州省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能力已然躍居全國(guó)前十位。與M2相比,M3則顯示的是基礎(chǔ)設(shè)施水平及科研經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度提升對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升的作用。

        情形2:包括M4和M5兩種構(gòu)型,它們的核心條件是R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度提高、百億GDP發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)增多及非信息化發(fā)展水平提升。構(gòu)型M4說(shuō)明,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和信息基礎(chǔ)設(shè)施提升以及信息資源開發(fā)利用能力提升對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的正向影響作用。構(gòu)型M5除強(qiáng)調(diào)核心條件外,也充分體現(xiàn)了一個(gè)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)及信息基礎(chǔ)設(shè)施水平提升對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的影響。例如相較于其他經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市,甘肅省雖然產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)整體薄弱,但其通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),努力提升基礎(chǔ)設(shè)施水平,也取得了提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力方面的進(jìn)步。

        情形3:包括M6和M7兩種構(gòu)型,它們的核心條件是百億GDP專利申請(qǐng)數(shù)和每萬(wàn)人中研發(fā)人數(shù)的增加。構(gòu)型M6除強(qiáng)調(diào)上述核心條件外,體現(xiàn)了信息基礎(chǔ)設(shè)施水平,科研經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、資源開發(fā)利用等方面的改善對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的作用;相比之下構(gòu)型M7還強(qiáng)調(diào)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息化發(fā)展水平、科研經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度及信息資源開發(fā)利用的提升對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升的影響,而此時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、信息消費(fèi)水平及兩化融合水平的作用并不明顯。以河南為例,雖然經(jīng)濟(jì)水平相較于發(fā)達(dá)省市有一定差距,但其注重在科技創(chuàng)新能力的提升,無(wú)論是經(jīng)費(fèi)投入還是人員投入都有明顯改善;同時(shí)資源開發(fā)利用能力也明顯提升,因此其大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也取得了明顯進(jìn)步。

        三、研究結(jié)論與啟示

        本文以中國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)為研究對(duì)象,運(yùn)用tsQCA方法探究大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)支撐能力、信息技術(shù)創(chuàng)新能力及信息資源開發(fā)利用能力三個(gè)維度要素變化及其配置與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升之間的因果關(guān)系。通過(guò)構(gòu)型理論及tsQCA方法,主要得出以下結(jié)論:(1)三維度要素動(dòng)態(tài)變化及其交互作用形成7種條件組合,構(gòu)成提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的7個(gè)充分條件。這既回應(yīng)了單一要素很難獨(dú)立作用于結(jié)果,不同因素組合可以產(chǎn)生等結(jié)果現(xiàn)象的觀點(diǎn),也彌補(bǔ)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中對(duì)能力提升研究的不足。(2)存在分別以提升資源開發(fā)利用及兩化融合水平、促進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展與培育研發(fā)團(tuán)隊(duì)、提高R&D經(jīng)費(fèi)投入與促進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展為核心條件的3條大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升路徑。(3)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平偏低地區(qū)可通過(guò)提高資源開發(fā)利用水平及兩化融合水平提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)能力;信息化發(fā)展水平偏低地區(qū)可通過(guò)提高R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、增加專利研發(fā)數(shù)量提升大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力;第三產(chǎn)業(yè)占比偏低、信息消費(fèi)水平偏低地區(qū)可通過(guò)加強(qiáng)人才引進(jìn)培育、大力推進(jìn)創(chuàng)新推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。(4)采用與傳統(tǒng)QCA構(gòu)建真值表的不同手法,結(jié)合現(xiàn)有分析軟件將時(shí)間因素融入定性比較分析,證明tsQCA不止停留在理論層面,在實(shí)踐上也具有一定的可操作性,這彌補(bǔ)了傳統(tǒng)定性比較分析靜態(tài)特性的缺陷。

        研究結(jié)論表明:不同地區(qū)可結(jié)合自身情況,選擇不同情形的發(fā)展路徑,但需注意的是無(wú)論選擇何種路徑,倘若核心關(guān)鍵因素一直得不到有效提升將直接導(dǎo)致大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力提升失敗。因此,各地區(qū)在選擇適合自身發(fā)展的路徑后,應(yīng)適時(shí)調(diào)整相關(guān)政策與重點(diǎn)關(guān)注方向,必要時(shí)應(yīng)將政策調(diào)整與努力重點(diǎn)放在提升資源開發(fā)利用水平、兩化融合水平及科技創(chuàng)新能力等方面;同時(shí),在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中,某一維度要素不是單獨(dú)在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中發(fā)揮作用,而是必須與其它要素進(jìn)行配置構(gòu)成條件組合才能提升其發(fā)展能力,這將有力促進(jìn)各地區(qū)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的科學(xué)管理;此外,七種條件組合成為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的七種方式,各地區(qū)可根據(jù)自身情況選擇合適的發(fā)展路徑,為各區(qū)域發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)提供多個(gè)備選方案,從而為實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力的提升提供可能;最后,tsQCA 作為一種考慮時(shí)間因素的定性與定量混合研究方法,能夠有效地處理影響因素的復(fù)雜性和關(guān)聯(lián)性,或?qū)⒊蔀樘剿髯兞拷换バ?yīng)的有力工具,本文希望為 tsQCA 方法在管理學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用起到一定推廣作用。

        [參 考 文 獻(xiàn)]

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        【責(zé)任編輯 侯翠環(huán)】

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