孫大明,胡蘇敏,董 琨

(1.蘇州科技大學 商學院,江蘇 蘇州 215009;2.大連理工大學 經(jīng)濟管理學院,遼寧 大連 116024)

0 引言

數(shù)字經(jīng)濟背景下,智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為新一代信息技術與汽車產(chǎn)業(yè)深度融合的典型代表[1],成為我國搶占汽車產(chǎn)業(yè)未來的戰(zhàn)略制高點,是實現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革與彎道超車的重要突破口。當前,我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展取得了一定成就,但基礎研究與核心技術薄弱等問題依然嚴峻,亟需提高創(chuàng)新策源能力,突破“卡脖子”技術難題[2]。中共十八大以來,習近平總書記多次強調“要在創(chuàng)新策源能力上下功夫”,這是現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要目標。然而,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)作為新業(yè)態(tài),在創(chuàng)新策源能力提升上具有高度不確定性和模糊性,亟需通過政策引導規(guī)范產(chǎn)業(yè)發(fā)展、應對潛在風險。鑒于此,如何通過有效的治理手段提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力,成為當前亟待解決的關鍵問題。

創(chuàng)新策源能力是順應時代發(fā)展和國家戰(zhàn)略提出的新概念,近年來受到學界和業(yè)界的廣泛關注。朱夢菲等[2]、王少[3]指出,創(chuàng)新策源能力以產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新為邏輯起點,是一個更為復雜的綜合性概念;盧超等[4]強調,創(chuàng)新策源能力是一種新的創(chuàng)新范式,涵蓋學術新思想、科學新發(fā)現(xiàn)、技術新發(fā)明和產(chǎn)業(yè)新方向4個方面。已有研究對創(chuàng)新策源能力的內涵進行了初步探索,但尚未形成一致概念,且缺乏對細分特征的深入剖析。隨著研究的深入,有學者采用貝葉斯網(wǎng)絡、定性案例分析等方法考察創(chuàng)新策源能力的影響因素、提升路徑及治理機制[4-5],但多基于確定性治理框架探討學術資源、技術要素等傳統(tǒng)常規(guī)要素對創(chuàng)新策源能力提升的影響。智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)作為新業(yè)態(tài)[6],具有技術前沿性強、數(shù)字化程度高等特征,難以適用現(xiàn)有成熟政策體系和確定性治理理論,亟需找尋新的治理手段。近年來,試探性治理(Tentative Governance)的興起,為提高智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提供了新的突破口。試探性治理是科技治理領域的前沿理論,旨在面向新興科技領域,通過動態(tài)調整、持續(xù)試探的方式克服治理困境[7-8]。楊偉等[9]利用試探性治理理論探究產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)數(shù)字化轉型這一新興變革的治理主體、治理利基及政策工具。值得注意的是,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升并非依靠單一政府行為就能實現(xiàn),而是多重治理利基協(xié)同匹配的結果。因此,需從整體性視角出發(fā),識別多元治理利基對智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升的組合效應及聯(lián)動機制。

鑒于此,本文以長三角城市群智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)為樣本,運用試探性治理理論,提出智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升的分析框架,采用模糊集定性比較分析(fsQCA)方法,探討政府治理利基對創(chuàng)新策源能力提升的聯(lián)動效應及多元路徑。本文擬解決如下問題:智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力如何?哪些條件組態(tài)以殊途同歸的方式實現(xiàn)創(chuàng)新策源能力提升?哪些條件對創(chuàng)新策源能力提升更為重要?不同等級的創(chuàng)新策源能力提升是否存在差異?

1 理論基礎

1.1 創(chuàng)新策源能力內涵

創(chuàng)新的概念最早由熊彼特(1911)提出,是指通過生產(chǎn)要素與生產(chǎn)條件的新組合,構建新生產(chǎn)函數(shù),獲取超額利潤[10]。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程中變革、迭代并創(chuàng)造性破壞的過程[11]。進一步,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力是指實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)技術知識生產(chǎn)、創(chuàng)新及擴散的能力。沿循這一邏輯,知識生產(chǎn)尤其是原始知識創(chuàng)新是創(chuàng)新策源能力的重要構成。胡斌等[12]將創(chuàng)新策源能力等同于原始創(chuàng)新能力,認為其是企業(yè)創(chuàng)新的不竭動力。有學者指出創(chuàng)新策源能力不同于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力或原始創(chuàng)新能力,是一個綜合性概念[2]。如盧超和李文麗[4]認為不同于原始創(chuàng)新能力,創(chuàng)新策源能力不僅包括新思想、新事物的孕育,也包括以新方法、新思路解決現(xiàn)有問題,能夠實現(xiàn)“有中生新”;劉琦[13]通過梳理現(xiàn)有研究,將創(chuàng)新策源能力界定為學術新思想、科學新發(fā)現(xiàn)、技術新發(fā)明和產(chǎn)業(yè)新方向4個方面。

鑒于此,本文認為創(chuàng)新策源能力是原創(chuàng)知識生產(chǎn)與科技成果應用輻射的綜合體現(xiàn),通過企業(yè)、高校、科研院所等多元創(chuàng)新主體有機鏈接、協(xié)同合作實現(xiàn),包括學術新思想、科學新發(fā)現(xiàn)、技術新發(fā)明和產(chǎn)業(yè)新方向4個維度。學術新思想和科學新發(fā)現(xiàn)體現(xiàn)基礎研究與原創(chuàng)能力,通過前瞻性科學探索、原創(chuàng)性科技攻關發(fā)揮原始性、源頭性和獨特性功能;技術新發(fā)明和產(chǎn)業(yè)新方向表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)科技成果應用,通過區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群、成果轉化等實現(xiàn)技術推廣,發(fā)揮輻射性、引領性、帶動性功能。

1.2 基于試探性治理框架的創(chuàng)新策源能力提升機理

試探性治理可視為一組政府行為集合,強調用靈活動態(tài)、可修改的方法應對不確定性[9],其在新興科技領域的應用初見成效。智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)是新一代信息技術和傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)融合的新產(chǎn)物,與傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)相比,具有智能化、網(wǎng)聯(lián)化、新興化等特征。一方面,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)涉及大量新興、復雜技術,亟需出臺相關政策優(yōu)化資源配置、促進知識發(fā)展。另一方面,云端信息共享將引發(fā)數(shù)據(jù)歸屬模糊等問題,導致市場失靈,亟需完善配套政策,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)合法與市場規(guī)范。鑒于此,本文選擇資源配置、知識發(fā)展、合法性和市場形成4個治理利基,探究其對創(chuàng)新策源能力提升的組態(tài)效應(見圖1)。

圖1 研究框架Fig.1 Analysis framework

(1)資源配置。資源配置包括創(chuàng)新資源、信息服務和數(shù)字基礎設施3個方面的政策工具。基于資源基礎觀[14],創(chuàng)新策源能力提升離不開資金、人才等資源投入,政府通過創(chuàng)新資源、信息服務等舉措直接或間接為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐。以5G基站、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等為代表的數(shù)字基礎設施旨在提供便捷溝通渠道,提升信息互聯(lián)質量與頻率,拓展知識技術傳遞范圍[15],推動關鍵技術突破。

(2)知識發(fā)展。知識發(fā)展包括研發(fā)活動和數(shù)字技術兩方面的政策工具。創(chuàng)新策源能力提升的關鍵在于技術研發(fā),以研發(fā)活動為政策工具,能夠創(chuàng)造、積累新知識,實現(xiàn)技術突破[16]。政府鼓勵和引導數(shù)字技術與現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)技術持續(xù)融合,有助于創(chuàng)新策源能力提升。首先,數(shù)字技術應用能夠提高技術知識傳播率、準確率和反饋速度[17],緩解供需端信息割裂,有效對接市場需求與創(chuàng)新資源。其次,借助數(shù)字技術,能夠對碎片化、零散化知識進行整合利用,實現(xiàn)對現(xiàn)有知識的深度學習,探索科學新發(fā)展。最后,數(shù)字技術有助于實現(xiàn)對傳統(tǒng)物理產(chǎn)品與服務的替代,引致顛覆性變革,明確產(chǎn)業(yè)新方向。

(3)合法性。合法性包括宏觀戰(zhàn)略和行業(yè)標準兩方面的政策工具。當前智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)處于快速發(fā)展期,車路協(xié)同、無人駕駛等技術發(fā)展迅猛,但其行業(yè)規(guī)范、數(shù)據(jù)權屬存在不確定性和標準模糊性[6],亟需以合法性為治理利基,推進全國層面標準協(xié)同和歸屬明晰,建立有利于新技術成長發(fā)展的制度環(huán)境、行業(yè)規(guī)范。此外,隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車逐步落地,對傳統(tǒng)交通安全、網(wǎng)絡安全等造成沖擊[1],亟需明確行業(yè)標準,實現(xiàn)安全保障。以合法性為治理利基對智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術新發(fā)明、產(chǎn)業(yè)新方向等具有綜合性影響。

(4)市場形成。市場形成包括試點示范和產(chǎn)業(yè)生態(tài)兩方面的政策工具。智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)作為新業(yè)態(tài),需要先行試點探索。試點示范為政策執(zhí)行提供試錯機會,提前識別并解決意料之外的困難,減少盲目執(zhí)行[18]。政府推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善,有助于實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域供應鏈、價值鏈和創(chuàng)新鏈等有機整合,是協(xié)同創(chuàng)新與伙伴獲取的重要來源[19]。以市場形成為治理利基有助于智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)新思想、新方向和新發(fā)明的提出。

2 研究設計

2.1 模糊集定性比較分析

不同于傳統(tǒng)計量對“自變量—因變量”二元關系的探討,本文運用模糊集定性比較分析(fsQCA)方法進行研究,其優(yōu)勢在于:①fsQCA從整體視角出發(fā),借助布爾代數(shù)運算,能夠實現(xiàn)跨案例比較分析[20],彌補傳統(tǒng)回歸條件獨立或兩兩交互的不足,較好地處理前因條件與結果變量的多重并發(fā)關系[21],不會遺漏變量且使結果更接近現(xiàn)實[22];②fsQCA方法能夠識別多條相同結果的等效路徑,以殊途同歸的方式達到預期目標,實現(xiàn)多路徑間適配、替代和等效分析[23];③在因果非對稱性邏輯下,fsQCA方法能夠識別并比較導致結果變量產(chǎn)生或消失的條件組態(tài),拓寬對現(xiàn)有問題的解釋維度。

2.2 數(shù)據(jù)來源

長三角城市群是智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展先行區(qū)和集聚區(qū)(見圖2),出臺了多項支持政策,以其為研究對象更具代表性。運用2010—2020年面板數(shù)據(jù)測算智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力,由于QCA無法處理面板數(shù)據(jù),且2015年《中國制造2025》首次提出智能網(wǎng)聯(lián)汽車概念,因而QCA分析以2015—2020年均值表征。數(shù)據(jù)來源于EPS數(shù)據(jù)庫、科學技術部網(wǎng)站、國家知識產(chǎn)權局、中國獨角獸排行榜等。其中,智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域論文、專利及國家級獎項等數(shù)據(jù)通過手動整理得到。

圖2 中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)集聚熱力圖Fig.2 China's ICV industry cluster資料來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院

治理利基通過政策文本分析獲取,利用高頻關鍵詞,在各城市政府網(wǎng)站等進行檢索,選擇“計劃”“規(guī)劃”“實施意見”進行分析。篩選后,得到智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)相關政策90條。在考察期內,滁州、淮安和宣城未出臺相關文件,后續(xù)分析不予納入,最終城市樣本為38個。

2.3 數(shù)據(jù)與測量

(1)結果變量:智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力。結合前文分析,從學術新思想、科學新發(fā)現(xiàn)、技術新發(fā)明和產(chǎn)業(yè)新方向4個方面構建智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力評價模型(見表1),以熵權-TOPSIS法計算。為避免主觀偏差,熵權法權重由數(shù)據(jù)變異程度計算得到。TOPSIS法通過比較實際水平與最優(yōu)方案、最劣方案的相對距離量化賦權,計算簡單,結果可信。

表1 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力評價體系Tab.1 Evaluation system of ICV industry creational and original capacity

采用極差法對原始數(shù)據(jù)Xij作標準化處理,i表示城市,j表示評價指標,如式(1)。

(1)

計算指標Yij的信息熵Ej,如式(2)。

j=1,2,…,m

(2)

確定指標權重Wj,如式(3)。

(3)

計算綜合指數(shù)加權矩陣L,如式(4)。

(4)

通過加權矩陣確定最優(yōu)和最劣方案,求出最優(yōu)與最劣方案向量間的歐式距離,得出相對貼合度,即創(chuàng)新策源能力,如式(5)。

(5)

Gi越大代表創(chuàng)新策源能力越強(Gi∈[0,1]),反之越弱。

(2)前因條件:治理利基。本文使用文本分析編碼測度治理利基,根據(jù)各城市頒布的智能網(wǎng)聯(lián)汽車政策,參照傅廣宛[26]的方法,基于“治理利基—政策工具”分析框架,依照“政策編碼—章節(jié)—條款”邏輯,借助NVivo12軟件對長三角智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)領域政策文本進行逐句編碼與頻次統(tǒng)計。治理利基累計使用頻次能夠反映其重要性和強度,對其進行標準化處理:治理利基得分=樣本頻次/總頻次×10。

2.4 數(shù)據(jù)校準

本文采用直接校準法校準,參考杜運周等[21]的思路,將案例數(shù)據(jù)的0.5、0.05和0.95分位點分別設定為交叉點、完全不隸屬和完全隸屬的校準標準,校準結果如表2所示。

表2 條件與結果校準Tab.2 Calibration of conditions and results

3 實證結果

3.1 長三角城市群智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力測度結果

如圖3～6所示,整體層面,長三角城市群智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力呈上升趨勢,從2010年的0.051 4上升至2020年的0.841,尤其是2015年以來,上升趨勢明顯,這與2015年國家提出加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)部署密切相關。在具體維度上,科學新發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)業(yè)新方向水平高于創(chuàng)新策源能力水平,表明智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域基礎夯實、方向明確;學術新思想和技術新發(fā)明位于下方,表明學術研究和成果轉化有待加強。

圖3 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)學術新思想Fig.3 New academic thoughts on ICV industry

圖4 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)科學新發(fā)現(xiàn)Fig.4 New scientific discoveries of ICV industry

圖5 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)技術新發(fā)明Fig.5 New technological invention of ICV industry

圖6 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)新方向Fig.6 New industry direction of ICV industry

根據(jù)創(chuàng)新策源能力水平將城市劃分為領先組、良好組和落后組。其中,領先組以上海、南京等為代表,策源能力均值為0.302。該組中,嘉興、蕪湖進步較快,與其近年來推動測試道路開放、牌照頒發(fā)密切相關。良好組以南通、鹽城等為代表,策源能力均值為0.031。這些地區(qū)科學新發(fā)現(xiàn)和技術新發(fā)明水平較高,但產(chǎn)業(yè)新方向水平上升趨勢不明顯。落后組以安慶、六安等為代表,策源能力均值為0.011。受限于技術環(huán)境,上述城市智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚未形成規(guī)模,水平落后。

3.2 單個條件必要性分析

在組態(tài)分析前,需對前因條件的必要性進行檢驗,當一致性大于0.9時,說明前因條件是結果的必要條件[21]。表3給出了必要條件檢驗結果,可以發(fā)現(xiàn),政府數(shù)字技術支持是結果變量(高創(chuàng)新策源能力)的必要條件,后續(xù)分析將其剔除。

表3 必要條件分析結果Tab.3 Necessary condition analysis results

3.3 條件組態(tài)充分性分析

采用fsQCA3.0軟件進行分析,以中間解揭示組態(tài)效應,以組態(tài)過程命名路徑。如表4所示,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升存在5條組態(tài)路徑(3種配適方案),總體解的一致性為0.974,覆蓋率為0.665,表明組態(tài)分析結果可信、有效。

表4 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高創(chuàng)新策源能力組態(tài)Tab.4 Configuration results of ICV industry high creational and original capacity

(1)戰(zhàn)略合法型。組態(tài)1表明,政府宏觀戰(zhàn)略、創(chuàng)新資源和研發(fā)活動支持發(fā)揮核心作用,信息服務、行業(yè)標準、試點示范發(fā)揮輔助作用。該路徑下,宏觀戰(zhàn)略引領的政府行為可以降低產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不確定性,優(yōu)化新技術成長環(huán)境,提高創(chuàng)新策源能力。該類治理利基的典型城市包括鹽城和紹興(見圖7)。以鹽城為例,《推進大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實施意見》明確提出將車聯(lián)網(wǎng)作為重點工程,鹽城移動聯(lián)合中科院高通量計算創(chuàng)新研究院等簽訂車聯(lián)網(wǎng)研發(fā)戰(zhàn)略協(xié)議,協(xié)同創(chuàng)新推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展。鹽城在產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略、創(chuàng)新資源和研發(fā)活動方面表現(xiàn)較好,符合戰(zhàn)略合法型組態(tài)特征。該組態(tài)一致性為0.995,原始覆蓋率為0.289,能解釋約4.3%的案例。

圖7 組態(tài)1解釋案例Fig.7 Interpretation cases in Configuration 1

組態(tài)2表明,政府宏觀戰(zhàn)略、創(chuàng)新資源和研發(fā)活動支持發(fā)揮核心作用,信息服務、試點示范和產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)揮輔助作用。該組態(tài)也滿足戰(zhàn)略合法型組態(tài)條件,即治理主體對宏觀戰(zhàn)略、研發(fā)活動和創(chuàng)新資源較為重視,能夠突破數(shù)字基建投入不足、行業(yè)標準模糊的限制。該類治理利基的典型城市是鎮(zhèn)江(見圖8),組態(tài)一致性為0.994,原始覆蓋率為0.264,唯一覆蓋率為0.063。

圖8 組態(tài)2解釋案例Fig.8 Interpretation cases in Configuration 2

(2)數(shù)字驅動型。組態(tài)3表明,數(shù)字基礎設施建設和研發(fā)活動支持發(fā)揮核心作用,創(chuàng)新資源、信息服務、行業(yè)標準、試點示范和產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)揮輔助作用。該組態(tài)意味著治理主體對數(shù)字基礎設施建設予以更多關注和重點支持,能夠提升信息互聯(lián)質量,提高關鍵領域知識創(chuàng)造速率,增強創(chuàng)新策源能力。該類治理利基的典型城市包括上海、蘇州等(見圖9),這些城市注重優(yōu)化數(shù)字基礎設施布局,打造城市數(shù)字底座。如上海頒布《推進智能制造數(shù)字基礎新設施建設行動方案》等,試圖打造以數(shù)據(jù)算力為核心的新型基建,賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。進一步,以數(shù)字基建為載體,結合基礎研究,推動車路協(xié)同、輔助駕駛等“卡脖子”技術攻關。綜上,該組態(tài)符合數(shù)字驅動型組態(tài)特征。

圖9 組態(tài)3、4解釋案例Fig.9 Interpretation cases in Configuration 3 and 4

組態(tài)4表明,治理主體高度重視數(shù)字基礎設施建設和技術研發(fā),即使未實施宏觀戰(zhàn)略引領和試點示范,也能實現(xiàn)較強的創(chuàng)新策源能力。該類治理利基的典型城市為徐州,組態(tài)一致性為0.993,原始覆蓋率為0.219,唯一覆蓋率為0.022,能解釋約2.2%的案例。

(3)全維度協(xié)同型。組態(tài)5表明,創(chuàng)新資源、數(shù)字基礎設施、宏觀戰(zhàn)略和研發(fā)活動支持發(fā)揮核心作用,行業(yè)標準、試點示范和產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)揮輔助作用。該組態(tài)意味著治理主體高度重視資源配置、合法性、知識發(fā)展和市場形成4個治理利基,典型城市包括上海、無錫等(見圖10)。以無錫為例,作為第一個國家級車聯(lián)網(wǎng)先導區(qū),無錫大力發(fā)展數(shù)字基建,引導產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新,實施試點示范,形成集測試、應用、運行于一體的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

圖10 組態(tài)5解釋案例Fig.10 Interpretation cases in Configuration 5

3.4 穩(wěn)健性檢驗

為提高研究結論的可靠性,通過改變一致性閾值(0.75調整為0.8)、剔除異常值(直轄市、計劃單列市和一線城市等)進行穩(wěn)健性檢驗。組態(tài)結果與前文基本一致,表明研究結論較為穩(wěn)健。限于篇幅,穩(wěn)健性檢驗結果留存?zhèn)渌鳌?/p>

4 不同等級智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升的差異化路徑

按創(chuàng)新策源能力水平將城市劃分為領先組、良好組和落后組,探索差異化路徑。由表5可知,領先組存在5種組態(tài),這類組態(tài)城市治理主體重視智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展,數(shù)字技術和研發(fā)活動支持均為必要條件。組態(tài)1a和組態(tài)1b為生態(tài)—資源型,且創(chuàng)新資源和產(chǎn)業(yè)生態(tài)為核心條件,信息服務、試點示范等為輔助條件。對于領先組城市而言,治理主體更加重視產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設與資源供給。組態(tài)1c為數(shù)字驅動型,組態(tài)1d為全維度協(xié)同型,與前文一致,不再贅述。組態(tài)1e為資源主導型,且創(chuàng)新資源為核心條件,宏觀戰(zhàn)略、行業(yè)標準等發(fā)揮輔助作用。良好組存在4種組態(tài),這類組態(tài)城市智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平中等,但毗鄰領先示范區(qū),具有地緣優(yōu)勢,以資源主導型、知識—資源型為主。受限于技術資源,落后組僅有一條資源主導型路徑,且創(chuàng)新資源為核心條件,信息服務、宏觀戰(zhàn)略、試點示范和產(chǎn)業(yè)生態(tài)為輔助條件,城市治理主體對數(shù)字基礎設施建設、行業(yè)標準和研發(fā)活動關注不夠。

表5 不同等級智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力組態(tài)Tab.5 Configuration results of ICV industry creational and original capacity at different levels

5 結論與展望

5.1 結論與建議

本文以長三角城市群智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)為研究案例,基于試探性治理理論框架,運用fsQCA方法,探討政府多元治理利基對智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升的聯(lián)動效應及路徑選擇問題。研究發(fā)現(xiàn):首先,長三角城市群智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力整體呈上升趨勢,特別是2015年以來,積極響應國家加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)部署的號召,增長態(tài)勢顯著。在具體維度上,科學新發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)業(yè)新方向水平高于創(chuàng)新策源能力水平,說明長三角城市群智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)基礎夯實、方向明確。其次,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高創(chuàng)新策源能力存在5條關鍵路徑,可歸納為戰(zhàn)略合法型、數(shù)字驅動型和全維度協(xié)同型3種模式。政府數(shù)字技術支持對創(chuàng)新策源能力提升發(fā)揮普適作用,各樣本城市均采用這一政策工具。最后,不同等級的創(chuàng)新策源能力提升路徑差異顯著。對于領先城市,政府數(shù)字技術和研發(fā)活動支持均為必要條件,產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善和創(chuàng)新資源支持能有效驅動智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展;對于良好城市,形成了資源主導型和知識—資源型的雙輪驅動模式;對于落后城市,僅有資源主導型單一組態(tài)路徑。

基于上述結論,本文提出以下政策建議:

第一,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)作為新賽道、新業(yè)態(tài),政策制定者要從整體性思維出發(fā),秉持試探性治理理念,強化多元治理利基之間的深度融合與優(yōu)化配置。實踐中,資源配置已受到廣泛關注,未來應給予戰(zhàn)略合法性、知識發(fā)展和市場形成更多重視,加強頂層設計與戰(zhàn)略引領,助力智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升。

第二,搶抓數(shù)字革命發(fā)展機遇,加大政府對數(shù)字技術與數(shù)字基礎設施建設的支持力度。一方面,制定數(shù)字技術扶持政策,區(qū)別于普惠性政策,減少政策重疊。加快汽車領域智能化改造,推進數(shù)字技術在智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)設計、生產(chǎn)制造等關鍵環(huán)節(jié)的深度應用,為智能網(wǎng)聯(lián)汽車領域專精特新企業(yè)、獨角獸企業(yè)等提供補貼。另一方面,完善數(shù)字基礎設施建設,打造適配數(shù)字技術發(fā)展的外部環(huán)境,如信號燈網(wǎng)聯(lián)化升級改造、5G基站路口級覆蓋等智能化、信息化政府工程。

第三,地方政府要因地制宜,審慎選擇適宜自身條件的發(fā)展路徑,注重治理利基聯(lián)動匹配與多元路徑的替代分析。對于長三角城市群而言,戰(zhàn)略合法型、數(shù)字驅動型和全維度協(xié)同型均可提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力。對于領先城市,政府政策制定應聚焦產(chǎn)業(yè)生態(tài)、創(chuàng)新資源投入等方面;對于落后城市,要加強創(chuàng)新資源投入、信息服務、試點示范,由點及面,提升創(chuàng)新策源能力。

5.2 理論貢獻

(1)對創(chuàng)新策源能力內涵概念及維度特征的界定,拓展了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新理論的研究內容與適應范疇。創(chuàng)新策源能力源于國家戰(zhàn)略和時代發(fā)展需求,雖然備受關注,但未形成統(tǒng)一概念。本研究從學術新思想、科學新發(fā)現(xiàn)、技術新發(fā)明和產(chǎn)業(yè)新方向維度出發(fā)較為系統(tǒng)地揭示了創(chuàng)新策源能力的內涵維度及測度方法,有助于推動相關研究。

(2)創(chuàng)新性引入試探性治理理論,精準結合產(chǎn)業(yè)特征與組態(tài)思想,提出智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升的整體分析框架。構建包括資源配置、知識發(fā)展、合法性和市場形成等在內的多元治理利基聯(lián)動框架,有助于加深對創(chuàng)新策源能力提升背后復雜機制及治理因素的理解,突破單一政府治理行為的狹義視角,助力新興產(chǎn)業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。

(3)引入fsQCA方法,增補了創(chuàng)新策源能力提升領域的工具箱,為提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提供了豐富細致的證據(jù)與啟示。目前,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)治理研究多局限于單一線性關系、定性案例分析,fsQCA方法的引入彌補了這一不足,提供了多條件耦合、替代關系及因果非對稱等問題的解決思路,能夠有效解決多元治理利基聯(lián)動匹配與路徑選擇問題,推動政府治理現(xiàn)代化的全面實現(xiàn)。

5.3 不足與展望

本文存在以下局限:第一,創(chuàng)新策源能力作為順應國家戰(zhàn)略提出的新概念,后續(xù)研究需結合智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)特征深挖創(chuàng)新策源能力的內涵與構成維度,形成對該問題更深層次的認識。第二,受限于數(shù)據(jù),本文僅關注了以政策工具形式呈現(xiàn)的治理利基,在治理利基選擇上可能有失全面性,影響結論的可推廣性。后續(xù)可以嘗試拓展前因條件選擇,以更加準確、全面揭示智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策源能力提升的多元路徑。