摘" 要：區(qū)域創(chuàng)新能力是深入實(shí)施國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的基礎(chǔ)要素，識(shí)別區(qū)域創(chuàng)新能力影響因子、挖掘區(qū)域創(chuàng)新能力聯(lián)動(dòng)機(jī)制是加速提升區(qū)域創(chuàng)新能力的關(guān)鍵。運(yùn)用動(dòng)態(tài)QCA分析方法，構(gòu)建“數(shù)字創(chuàng)新主體—數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)—數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境”分析框架，從時(shí)空雙維視角綜合分析2017-2021年我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)，探索驅(qū)動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升的組態(tài)路徑。研究發(fā)現(xiàn)：政府、企業(yè)、中介機(jī)構(gòu)和數(shù)字治理環(huán)境在提升區(qū)域創(chuàng)新能力中發(fā)揮重要核心作用。其中，高水平區(qū)域創(chuàng)新能力組態(tài)有4條路徑，可歸納為“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)”驅(qū)動(dòng)型、“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)+創(chuàng)新環(huán)境”驅(qū)動(dòng)型、“創(chuàng)新環(huán)境”驅(qū)動(dòng)型3種模式；低水平區(qū)域創(chuàng)新能力組態(tài)路徑有8條，可歸納為“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新環(huán)境”限制型、“創(chuàng)新環(huán)境”限制型、“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)”限制型3種模式；在時(shí)間維度上，4條高水平組態(tài)路徑均在2020年呈現(xiàn)一致性下降趨勢(shì)；在空間維度上，區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出明顯的東西部發(fā)展不平衡現(xiàn)象。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)；區(qū)域創(chuàng)新能力；面板數(shù)據(jù)；動(dòng)態(tài)QCA

DOI：10.6049/kjjbydc.YX202305136

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）""""" 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：F061.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）16-0013-11

收稿日期：2023-05-20" 修回日期：2023-07-07

基金項(xiàng)目：

作者簡(jiǎn)介：荊玲玲（1978—），女，遼寧東港人，博士，哈爾濱師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楣舱叻治觥⑸鐣?huì)治理創(chuàng)新等；黃慧麗（1995—），女，山東泰安人，哈爾濱師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閿?shù)字治理。

0" 引言

人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的深度融合，不斷催生出新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新模式和新業(yè)態(tài)。數(shù)字創(chuàng)新成為時(shí)代發(fā)展主題，數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)則為數(shù)字創(chuàng)新提供源頭保障?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》著重指出，要“加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革”，要“打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎”［1］。隨著數(shù)字技術(shù)廣泛應(yīng)用，其與區(qū)域創(chuàng)新呈現(xiàn)出高度耦合性［2］。憑借專業(yè)優(yōu)勢(shì)，數(shù)字技術(shù)有助于激發(fā)創(chuàng)新系統(tǒng)活力，促進(jìn)系統(tǒng)內(nèi)部信息交流與互動(dòng)。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)在一定程度上可以降低成本，拓寬創(chuàng)新渠道，從而提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，目前針對(duì)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的研究尚有不足，已有研究大多是針對(duì)理論機(jī)制的探討或是對(duì)單一變量的凈效應(yīng)進(jìn)行衡量，且大部分使用靜態(tài)截面數(shù)據(jù)，忽視了時(shí)間維度對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。區(qū)域創(chuàng)新能力是一個(gè)持續(xù)發(fā)展過程，其成效存在滯后現(xiàn)象，因此如何更好地衡量區(qū)域創(chuàng)新能力并突破時(shí)間盲點(diǎn)問題值得深入研究。鑒于此，本文基于數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論，使用2017—2021年面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)QCA研究方法分析我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的創(chuàng)新能力及其影響因素間的復(fù)雜因果關(guān)系，并借助組態(tài)方法，系統(tǒng)回答什么樣的數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)能夠提高區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效的科學(xué)問題。

1" 文獻(xiàn)綜述與分析框架

1.1" 文獻(xiàn)綜述

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是基于生態(tài)學(xué)理念，考察、審視并分析創(chuàng)新系統(tǒng)形成的概念譜系［3］。其最早源自Moore提出的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，經(jīng)過不斷演化發(fā)展，現(xiàn)已成為創(chuàng)新領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論［4］。Adner［5］認(rèn)為，創(chuàng)新主體間的協(xié)同共生關(guān)系對(duì)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)具有正向作用，參與者通過互動(dòng)協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，共同為客戶創(chuàng)造價(jià)值［6］。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)出數(shù)字化技術(shù)擴(kuò)散特征及數(shù)字化與創(chuàng)新生態(tài)主體行為深度融合的價(jià)值共創(chuàng)特征［7］。作為由不同社會(huì)與技術(shù)要素組成的新興創(chuàng)新范式［8］，創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)將不同層面行動(dòng)者與不同層面業(yè)務(wù)通過數(shù)字化聯(lián)系起來［9］，其涉及到多種要素，包括不同組織、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、知識(shí)和工具等［10］，因此該系統(tǒng)具有創(chuàng)新要素?cái)?shù)字化、參與主體虛擬化和主體關(guān)系生態(tài)化特征［11］。

當(dāng)前，關(guān)于數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的系列問題引起學(xué)界的廣泛關(guān)注與研究。其一是從該理論概念、內(nèi)涵、演化過程、表現(xiàn)形式和治理機(jī)制等方面展開。如從數(shù)字創(chuàng)新的數(shù)據(jù)要素化和數(shù)字賦能角度出發(fā)，對(duì)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的理論體系、概念、結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行闡述（布和礎(chǔ)魯，陳玲，2022）；從表現(xiàn)形式上對(duì)創(chuàng)新導(dǎo)向的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)字賦能的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行界定（張超，2021）；從數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)特征及治理困境入手，構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)治理機(jī)制（魏江，2021）。其二是對(duì)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)績(jī)效或能力的實(shí)證研究，如借助層次回歸分析法，對(duì)數(shù)字平臺(tái)能力與制造業(yè)服務(wù)創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系的研究（廖民超，2023）；使用演化博弈對(duì)多元參與主體關(guān)系及價(jià)值創(chuàng)造的研究（劉科文，2021；艾志紅，2023）。此外，學(xué)者們還借助fsQCA分析方法探索影響區(qū)域創(chuàng)新能力的因素（TORRES，2021；馬鴻佳，2022；楊偉，2022等）。

綜上，學(xué)者們從系統(tǒng)概念內(nèi)涵、演化過程、作用機(jī)理等方面對(duì)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的探索，為之后的深入研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。但仍存在以下不足：一是傳統(tǒng)的線性回歸實(shí)證分析法聚焦單因素的凈效應(yīng)，忽視了多因素聯(lián)動(dòng)情況。二是為解決這一問題，學(xué)者們廣泛使用fsQCA法進(jìn)行多因素聯(lián)動(dòng)的組態(tài)分析，將數(shù)據(jù)導(dǎo)向與案例導(dǎo)向有機(jī)結(jié)合，但是數(shù)據(jù)大多是靜態(tài)截面數(shù)據(jù)，忽視了時(shí)間維度的影響。為彌補(bǔ)上述缺陷，部分學(xué)者考慮使用平均化的面板數(shù)據(jù)，但本質(zhì)上也是一種靜態(tài)樣本，無法捕捉組態(tài)和案例在時(shí)間及空間上的動(dòng)態(tài)演化。鑒于此，如何破解“時(shí)間盲區(qū)”、研究數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響值得深入探討。

1.2" 分析框架

創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)共生耦合的參與者網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的領(lǐng)導(dǎo)者、供應(yīng)商、用戶、專家和監(jiān)管者等組織群落利用異質(zhì)性資源、能力等，實(shí)現(xiàn)共同價(jià)值創(chuàng)造［12，13］。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用使得該系統(tǒng)具備自成長(zhǎng)性、創(chuàng)新平臺(tái)化、創(chuàng)新分布化、收斂性、開放性和動(dòng)態(tài)性等數(shù)字化特征［14］。數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，反映了利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造新產(chǎn)品、實(shí)現(xiàn)價(jià)值的組織與利益相關(guān)者之間的互動(dòng)關(guān)系［15］?；诒疚闹饕康氖翘接憯?shù)字技術(shù)對(duì)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的作用，因此主要從數(shù)字創(chuàng)新主體、數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)和數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境3個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研究框架，具體見圖1。

創(chuàng)新主體。主要包括政府、企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)、中介機(jī)構(gòu)。其中，政府發(fā)揮區(qū)域創(chuàng)新引導(dǎo)作用。有研究指出，政府的直接參與，如財(cái)政科技支出［16］、財(cái)政補(bǔ)貼［17］、科技支出等投入顯著正向影響區(qū)域創(chuàng)新能力［18］，同時(shí)，有助于緩解數(shù)字企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)的資金約束，推動(dòng)試驗(yàn)發(fā)展研究，從而提高區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效。此外，政府還可以通過強(qiáng)有力的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，營(yíng)造有序的知識(shí)創(chuàng)新環(huán)境。當(dāng)企業(yè)權(quán)利受到侵害時(shí)能夠獲得及時(shí)、有效的保護(hù)，打消其創(chuàng)新顧慮，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意愿，從而提高區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效［19］。企業(yè)作為創(chuàng)新主體，承擔(dān)著具體的創(chuàng)新活動(dòng)，包括技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)的創(chuàng)新、開發(fā)以及升級(jí)等。其中，關(guān)鍵因素是企業(yè)內(nèi)部科研力量的投入，如人員數(shù)量、科研資金等，這些資源是企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的基礎(chǔ)。高校和科研機(jī)構(gòu)作為知識(shí)創(chuàng)新主體，通過知識(shí)溢出帶動(dòng)區(qū)域發(fā)展，如以人才、技術(shù)輸出促進(jìn)區(qū)域循環(huán)，實(shí)現(xiàn)整體效益最大化［20］。上述主體一方面在政府政策引導(dǎo)下積極發(fā)揮基礎(chǔ)研究?jī)?yōu)勢(shì)，另一方面與企業(yè)聯(lián)動(dòng)，為企業(yè)培養(yǎng)和儲(chǔ)備創(chuàng)新人才。中介機(jī)構(gòu)作為提供專業(yè)服務(wù)的組織，與其他參與者保持廣泛聯(lián)系，為不同主體間互動(dòng)提供橋梁，幫助企業(yè)建立正式或非正式聯(lián)系以獲得各種關(guān)鍵的無形資源，例如金融資源、供應(yīng)商資源、客戶資源和政府資源等。本研究中的中介機(jī)構(gòu)主要是指科技企業(yè)孵化器，該組織為科技企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供專業(yè)咨詢和服務(wù)，對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力提升有著重要作用。

數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)。數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中的創(chuàng)新主體通過創(chuàng)新平臺(tái)進(jìn)行信息連接、交互，是系統(tǒng)內(nèi)創(chuàng)新主體進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的硬性基質(zhì)。已有研究指出，較為完善的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施有助于加速區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)人力資本積累、加速金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升區(qū)域創(chuàng)新效能［21，22］。良好的創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境既是系統(tǒng)吸引創(chuàng)新資源流入的重要引力，也是知識(shí)流動(dòng)的重要載體［23］。因此，在參考既有研究基礎(chǔ)上，本文主要從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)發(fā)展基礎(chǔ)兩個(gè)角度測(cè)度數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)，主要選取移動(dòng)電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)量、大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行衡量。

數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境。數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境是整個(gè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)維系的基礎(chǔ)，且該生態(tài)系統(tǒng)邊界是開放的。本文主要選取數(shù)字治理環(huán)境、數(shù)字普惠金融環(huán)境和營(yíng)商環(huán)境3個(gè)分指標(biāo)進(jìn)行衡量。其中，“數(shù)字技術(shù)+治理”有助于顯著提升數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中政務(wù)服務(wù)平臺(tái)集約化水平及政務(wù)服務(wù)供給水平，是區(qū)域中重要的數(shù)字生態(tài)環(huán)境組成［24］。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力提升具有顯著促進(jìn)作用［25］。因此，本文選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量區(qū)域數(shù)字普惠金融環(huán)境。有研究證明，良好的營(yíng)商環(huán)境會(huì)顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力，因此選取營(yíng)商環(huán)境報(bào)告中的綜合指數(shù)衡量區(qū)域營(yíng)商環(huán)境［26，27］。

2" 研究設(shè)計(jì)

2.1" 研究方法

傳統(tǒng)QCA方法在理論構(gòu)建中存在靜態(tài)性和不飽和問題，加之分析工具的桎梏，在多因素聯(lián)動(dòng)分析中大多使用靜態(tài)截面數(shù)據(jù)，存在時(shí)間盲區(qū)問題，即忽視了時(shí)間對(duì)條件組態(tài)的影響［28］。由于區(qū)域創(chuàng)新能力發(fā)展是一個(gè)持續(xù)過程，且多元主體參與、多要素投入的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響具有時(shí)滯性（高霞等，2022），僅依靠截面數(shù)據(jù)，并不能充分解釋其間的因果關(guān)系及與時(shí)間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系?；诖耍狙芯窟x用動(dòng)態(tài)QCA方法，并參考既有研究，借助編程工具對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，探索數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中各要素變量對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響以及時(shí)間效應(yīng)下的組態(tài)變化。相比于傳統(tǒng)QCA方法，動(dòng)態(tài)QCA可以通過匯總一致性、組內(nèi)一致性、組間一致性、匯總覆蓋度、組間覆蓋度和組內(nèi)覆蓋度等指標(biāo)精準(zhǔn)分析不同案例間和同一案例內(nèi)條件組態(tài)結(jié)果及其變化［28］，并借助一致性調(diào)整距離捕捉組態(tài)在時(shí)間與空間維度的細(xì)微變化［29］。

2.2" 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本研究選取我國(guó)內(nèi)地31個(gè)省域作為樣本，從數(shù)字創(chuàng)新主體、數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)以及數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境3個(gè)層面選取9個(gè)指標(biāo)，分析數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響路徑。選擇省域作為樣本基礎(chǔ)單位，一方面是因?yàn)閰^(qū)域創(chuàng)新需要大量資源投入，地市級(jí)或縣市資源有限，不能充分體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力；另一方面，省級(jí)區(qū)域數(shù)據(jù)相對(duì)全面，大部分報(bào)告也是以省域?yàn)閱挝唬虼丝梢越柚魇∮蚪y(tǒng)計(jì)年鑒收集數(shù)據(jù)，從而降低數(shù)據(jù)缺失帶來的偏差，而QCA方法也適合對(duì)中小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

鑒于數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響研究尚不豐富，對(duì)該系統(tǒng)中政府、企業(yè)、高校等創(chuàng)新主體的衡量還缺乏成熟的理論標(biāo)準(zhǔn)支持。因此，在借鑒前人研究基礎(chǔ)上，本文重點(diǎn)參考《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告》中的評(píng)估體系，對(duì)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)要素指標(biāo)進(jìn)行拓展。其中，結(jié)果變量選擇《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告》中的綜合指標(biāo)“區(qū)域創(chuàng)新能力”，采用報(bào)告中的“創(chuàng)新能力綜合效用值”進(jìn)行衡量，而綜合效用值是由5個(gè)二級(jí)指標(biāo)按照一定權(quán)重計(jì)算而得。與之相似，本研究其它變量指標(biāo)也進(jìn)行多層級(jí)篩選，這些數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等權(quán)威報(bào)告，具體變量見表1。

2.3" 標(biāo)準(zhǔn)化處理與數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

因數(shù)據(jù)單位不統(tǒng)一，為了保證研究結(jié)果的客觀性，需要對(duì)收集到的二手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行均值化處理，即將變量原始數(shù)值除以變量均值以進(jìn)行壓縮處理并保留數(shù)據(jù)特征。利用熵值法確定變量中的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重，并進(jìn)行變量綜合指數(shù)計(jì)算。其中，創(chuàng)新能力綜合效用值、大數(shù)據(jù)發(fā)展基礎(chǔ)、數(shù)字治理環(huán)境、數(shù)字普惠金融環(huán)境以及營(yíng)商環(huán)境變量直接選擇原始報(bào)告中的綜合指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，借助Excel確定標(biāo)準(zhǔn)化處理后各數(shù)據(jù)隸屬度錨點(diǎn)，設(shè)置完全隸屬=95%，交叉點(diǎn)=50%，完全不隸屬=5%，將變量校準(zhǔn)為［0，1］內(nèi)的數(shù)據(jù)集合，具體校準(zhǔn)值見表2。

3" 數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果

3.1" 單個(gè)條件必要性分析

與傳統(tǒng)QCA檢驗(yàn)必要條件的步驟類似，借助一致性水平和覆蓋度兩個(gè)指標(biāo)對(duì)單個(gè)條件變量是否構(gòu)成充分或必要條件進(jìn)行驗(yàn)證。一般認(rèn)為，當(dāng)一致性介于0.8～0.9之間時(shí)，X是Y的一個(gè)充分條件；當(dāng)一致性大于0.9時(shí)，則X是Y的一個(gè)必要條件。在QCA面板數(shù)據(jù)分析中，當(dāng)調(diào)整距離小于0.2時(shí)，匯總一致性精確度更高，對(duì)判斷結(jié)果的支撐性更強(qiáng)［30］。當(dāng)調(diào)整距離大于0.2時(shí)，需進(jìn)一步研究條件必要性。表3結(jié)果顯示，在高水平區(qū)域創(chuàng)新能力中，“數(shù)字治理環(huán)境（G1）”的匯總一致性大于0.9，且匯總覆蓋度遠(yuǎn)大于0.5，是構(gòu)成高水平區(qū)域創(chuàng)新能力的必要條件，其它條件變量均低于判斷標(biāo)準(zhǔn)，不構(gòu)成必要條件。在低水平區(qū)域創(chuàng)新能力中，低政府參與（～A1）、低企業(yè)參與（～B1）和低中介機(jī)構(gòu)參與（～D1）的匯總一致性大于0.9，且條件變量的匯總覆蓋度也大于0.5，因此上述因素是導(dǎo)致低水平區(qū)域創(chuàng)新能力的必要條件，但這里的“高水平”和“低水平”并非絕對(duì)意義上互斥的兩個(gè)方面。

進(jìn)一步對(duì)組間一致性調(diào)整距離大于0.2的因果關(guān)系組合進(jìn)行分析，如表4所示。結(jié)果顯示：首先，情況1-4、7和9中的組間一致性水平均小于0.9，故不存在必要性關(guān)系；其次，情況5雖然在2019-2021年的一致性大于0.9，且覆蓋度也大于0.5，但借助X-Y散點(diǎn)圖檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該條件變量未通過必要條件檢驗(yàn)［31，32］；類似地，如圖2所示，通過繪制2021年情況6和2017-2018年情況8的散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)，條件變量也未通過必要性檢驗(yàn)。最后，由圖3所示的情況2、5、6的組間一致性水平變化可以發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)字技術(shù)更迭、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，各省域?qū)?shù)字治理和數(shù)字普惠金融的關(guān)注度越來越高，其必要性程度呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，這也印證了之前研究中提出的數(shù)字治理環(huán)境、數(shù)字普惠金融在提升區(qū)域創(chuàng)新能力中發(fā)揮重要作用的結(jié)論［33，34］，但與之前的研究相比，本研究從時(shí)間效應(yīng)維度揭示數(shù)字普惠金融變化趨勢(shì)，不僅豐富了該領(lǐng)域理論研究，也為促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力提升提供了支撐依據(jù)。

3.2" 條件組態(tài)充分性分析

QCA方法的核心是分析不同條件組合對(duì)結(jié)果變量的影響，而條件組態(tài)充分性的一致性水平是重要判斷標(biāo)準(zhǔn)。在不同的研究問題中選擇標(biāo)準(zhǔn)不同，一般設(shè)置大于等于0.75。參照先前研究并結(jié)合實(shí)際情況，最終選擇一致性閾值為0.80，頻數(shù)閾值為1，PRI閾值為0.75，構(gòu)建真值表，該模型覆蓋了155個(gè)案例樣本。為了充分展現(xiàn)組態(tài)多樣性特征，同時(shí)，基于必要條件分析結(jié)果，在組態(tài)充分性分析過程中預(yù)設(shè)一些變量方向，即在高水平區(qū)域創(chuàng)新能力中將條件變量A1、D1、G1設(shè)置為“1”，表示存在；其它變量設(shè)置為“-”，表示不確定；在低水平區(qū)域創(chuàng)新能力中將B1、D1條件變量設(shè)置為“0”，表示不存在。借助R軟件進(jìn)行處理后，最終得到相應(yīng)中間解和簡(jiǎn)約解。

以中間解為主，簡(jiǎn)約解為輔，尋找符合條件的組態(tài)路徑，考慮到因素非對(duì)稱性問題，分別對(duì)高、低水平區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行組態(tài)分析，具體見表5。結(jié)果顯示，獲得高水平區(qū)域創(chuàng)新能力有4條組態(tài)路徑，可以分為3種類型；獲得低水平區(qū)域創(chuàng)新能力共有16條組態(tài)路徑，其中，有4條組態(tài)路徑中的案例無效，有4條組態(tài)路徑中的條件變量大部分為缺失狀態(tài)，且案例主要集中分布在西藏、新疆、云南、內(nèi)蒙古和青海等西部地區(qū)。為更好地體現(xiàn)組態(tài)特征，本研究選取剩余8條路徑進(jìn)行討論。同樣，按條件變量分布特點(diǎn)，將低水平區(qū)域創(chuàng)新能力中的8條組態(tài)劃分為3種類型。

3.2.1" 匯總結(jié)果分析

通過表5可以看出，高、低水平區(qū)域創(chuàng)新能力整體解的一致性分別為0.982、0.919，遠(yuǎn)大于標(biāo)準(zhǔn)值0.75，且總體覆蓋度也滿足判斷標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，單個(gè)組態(tài)路徑的組間一致性調(diào)整距離和組內(nèi)一致性調(diào)整距離均低于0.2，表明總體路徑具有較高解釋力，生成的組態(tài)是高、低水平區(qū)域創(chuàng)新能力的充分條件。分別對(duì)高、低水平區(qū)域創(chuàng)新能力組態(tài)進(jìn)行分類，可歸納為6種模式。

（1）M1：實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力的“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)”驅(qū)動(dòng)型。該模型組態(tài)是a1，組態(tài)一致性為0.983，覆蓋度為0.613，能夠解釋61.3%的案例。在該組態(tài)下政府、高?？蒲袡C(jī)構(gòu)、中介機(jī)構(gòu)、大數(shù)據(jù)發(fā)展基礎(chǔ)和數(shù)字治理環(huán)境是核心變量，企業(yè)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和營(yíng)商環(huán)境是輔助條件。其表明多元主體基于完善的數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)與良好的數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境協(xié)同合作，推動(dòng)地區(qū)實(shí)現(xiàn)高水平創(chuàng)新能力。這也驗(yàn)證了先前研究中提出的“數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)通過增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)吸收整合知識(shí)、重組內(nèi)外部創(chuàng)新資源的能力，促進(jìn)創(chuàng)新主體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)化、平臺(tái)化與智慧化”的觀點(diǎn)（馮檬瑩，2023；趙炎，2023）。

（2）M2：實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力的“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)+創(chuàng)新環(huán)境”驅(qū)動(dòng)型。該模式主要包括組態(tài)a2和a3，兩個(gè)組態(tài)的一致性和覆蓋度較高，可分別解釋56.5%、56.3%的樣本案例。在該模型中，政府、中介機(jī)構(gòu)、數(shù)字普惠金融環(huán)境和營(yíng)商環(huán)境均是兩個(gè)組態(tài)的核心條件，企業(yè)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)發(fā)展基礎(chǔ)是共同的邊緣條件。不同的是，組態(tài)a2強(qiáng)調(diào)高?？蒲袡C(jī)構(gòu)的知識(shí)創(chuàng)新能力，組態(tài)a3關(guān)注的是數(shù)字治理環(huán)境優(yōu)化。通過模型分析發(fā)現(xiàn)，多元?jiǎng)?chuàng)新主體在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)各司其職，依靠數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)等堅(jiān)實(shí)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以及強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)能力，實(shí)現(xiàn)區(qū)域數(shù)據(jù)、信息的加速流動(dòng)，這為多元主體創(chuàng)新活動(dòng)增添了動(dòng)力。整體來看，該模式是綜合發(fā)展型，數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中各維度要素為高水平區(qū)域創(chuàng)新能力實(shí)現(xiàn)發(fā)揮了巨大作用。

（3）M3：實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力的“創(chuàng)新環(huán)境”驅(qū)動(dòng)型。該模式組態(tài)為a4，組態(tài)一致性為0.987，覆蓋度為0.334，可以解釋33.4%的樣本案例。在該組態(tài)中，政府、高校科研機(jī)構(gòu)、中介機(jī)構(gòu)、大數(shù)據(jù)發(fā)展基礎(chǔ)、數(shù)字生態(tài)環(huán)境的3個(gè)變量均是核心條件。雖然在該組態(tài)下創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)存在不足，但在數(shù)字生態(tài)環(huán)境三變量充分發(fā)展的背景下，加之創(chuàng)新主體間良性互動(dòng)，仍然可實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力。這也驗(yàn)證了既有研究中提出的“數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境的迅速變化不斷激發(fā)創(chuàng)新主體的認(rèn)知交互能力及自我增強(qiáng)與適應(yīng)能力，從而促進(jìn)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新績(jī)效與可持續(xù)發(fā)展能力”的論斷（劉景東，2023；王傳征，2022）。

（4）M4：導(dǎo)致低水平區(qū)域創(chuàng)新能力的“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新環(huán)境”限制型。該模式主要是組態(tài)b1、b2。兩個(gè)組態(tài)一致性都大于0.99，且分別覆蓋30.3%和28%的樣本案例。該模式中創(chuàng)新主體參與度、創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境建設(shè)存在不足，雖然大數(shù)據(jù)發(fā)展基礎(chǔ)為區(qū)域創(chuàng)新提供輔助功能，但實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力仍存在較大的努力空間。

（5）M5：導(dǎo)致低水平區(qū)域創(chuàng)新能力的“創(chuàng)新環(huán)境”限制型。該模式主要包括組態(tài)b3、b4、b5，3個(gè)組態(tài)的一致性均大于0.97，分別可以解釋27.3%、29.1%和25.1%的樣本案例。該模式中，數(shù)字生態(tài)環(huán)境中的數(shù)字治理環(huán)境、數(shù)字普惠金融環(huán)境、營(yíng)商環(huán)境是核心缺失條件，表明在數(shù)字治理環(huán)境、數(shù)字普惠金融環(huán)境和營(yíng)商環(huán)境不佳時(shí)，其它條件變量對(duì)創(chuàng)新能力的改善效果不顯著。這是因?yàn)?，?shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)需要?jiǎng)?chuàng)新環(huán)境的“培育”，它不僅為區(qū)域創(chuàng)新實(shí)踐提供資源投入，而且可以進(jìn)一步激發(fā)創(chuàng)新主體活力，最終實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)。因此，國(guó)家應(yīng)大力推進(jìn)區(qū)域數(shù)字政府建設(shè)，引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向縱深發(fā)展，并通過出臺(tái)一系列規(guī)章制度深入推進(jìn)“放管服”改革，打造良好的營(yíng)商環(huán)境，為區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新提供良好的政治、法律和市場(chǎng)環(huán)境。

（6）M6：導(dǎo)致低水平區(qū)域創(chuàng)新能力的“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)”限制型。該模式主要包括組態(tài)b6、b7、b8，3個(gè)組態(tài)的一致性均大于0.99，且分別可以解釋36.5%、28.1%和25.3%的樣本案例。其中，企業(yè)、中介機(jī)構(gòu)是核心缺失條件，同時(shí)，在其他創(chuàng)新主體參與不足和數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)欠缺的情況下，區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出低水平。該模式也與高水平區(qū)域創(chuàng)新能力下的M1形成鮮明對(duì)比。

通過對(duì)以上6種區(qū)域創(chuàng)新能力模式的分析，可以發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中，數(shù)字創(chuàng)新主體、數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)以及數(shù)字生態(tài)環(huán)境3個(gè)維度不同變量的組合聯(lián)動(dòng)殊途同歸。橫向來看，在實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力組態(tài)中，政府、中介機(jī)構(gòu)等參與主體發(fā)揮的作用越來越顯著，而在低水平組態(tài)中更突出了數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境不佳的限制作用。這為提升區(qū)域創(chuàng)新能力提供了有益借鑒——是否存在一些具有替代效應(yīng)的條件組合，當(dāng)某省域不滿足某維度條件時(shí)，可以從替代變量角度出發(fā)，實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力。

3.2.2" 組間結(jié)果分析

為改善傳統(tǒng)QCA組態(tài)中的時(shí)間盲區(qū)問題，借助組間一致性探討組態(tài)時(shí)間效應(yīng)。如圖4所示，生成的12個(gè)組態(tài)的組間一致性都大于0.90，大于一致性判斷標(biāo)準(zhǔn)0.75；同時(shí)，計(jì)算組間一致性調(diào)整距離，結(jié)果都小于0.2，表明上述組態(tài)不存在明顯的時(shí)間效應(yīng)。進(jìn)一步對(duì)每個(gè)組態(tài)變化進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)，2017-2021年所有組態(tài)一致性水平在0.94～1.00之間波動(dòng)，且高水平的4個(gè)組態(tài)和低水平的組態(tài)b6、b7在2020年出現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)。思考其背后的原因，可能是因?yàn)槭苄鹿谝咔橛绊?，企業(yè)、高?？蒲袡C(jī)構(gòu)以及中介服務(wù)機(jī)構(gòu)參與度不高，政府關(guān)注點(diǎn)也更多地放在疫情防控上，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境受到暫時(shí)沖擊，尤其是國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)面臨巨大壓力。但該現(xiàn)象產(chǎn)生并不影響組態(tài)整體解釋力度，對(duì)于正常的區(qū)域創(chuàng)新能力衡量仍具有參考價(jià)值。

3.2.3" 組內(nèi)結(jié)果分析

在高水平區(qū)域創(chuàng)新能力和低水平區(qū)域創(chuàng)新能力兩組數(shù)據(jù)中，12個(gè)組態(tài)的組內(nèi)一致性調(diào)整距離均小于0.2，說明每個(gè)組態(tài)的解釋力度在各省域不存在顯著差異。通過對(duì)每個(gè)組態(tài)的有效案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)：高水平組態(tài)案例大致可以分為4個(gè)梯度，以北京市、江蘇省、廣東省為主的卓越型；以上海市、浙江省為主的優(yōu)秀型；以安徽省、山東省為主的良好型；以及以四川、湖北、河南為主的普通型，且高水平案例大多集中于中、東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)；低水平組態(tài)案例主要集中在陜西、湖南、天津、重慶等偏中西部地區(qū)。案例的差異化分布也反映出我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力發(fā)展不平衡的現(xiàn)實(shí)，引發(fā)對(duì)提升區(qū)域創(chuàng)新能力、改善發(fā)展不平衡問題的深入思考。

以處于高水平區(qū)域創(chuàng)新能力卓越組的廣東省為例，自2017年以來，廣東省已連續(xù)6年穩(wěn)居全國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力首位。廣東深入貫徹落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，以科技創(chuàng)新為引領(lǐng)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。依托優(yōu)越的地理位置，以粵港澳大灣區(qū)和深圳先行示范區(qū)建設(shè)為契機(jī)，破除體制機(jī)制藩籬，以改革激發(fā)創(chuàng)新活力，強(qiáng)化戰(zhàn)略科技力量和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。從基礎(chǔ)指標(biāo)上看，政府研發(fā)投入、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度、規(guī)模以上企業(yè)研發(fā)投入等要素一直穩(wěn)居全國(guó)首位。這些創(chuàng)新成果的取得不僅肯定了廣東省在建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家戰(zhàn)略中發(fā)揮的引領(lǐng)示范作用，也為進(jìn)一步擴(kuò)大創(chuàng)新范圍、提高創(chuàng)新能力奠定了基礎(chǔ)。未來，廣東應(yīng)主動(dòng)適應(yīng)國(guó)際國(guó)內(nèi)形勢(shì)變化，深化國(guó)際科技合作，吸引集聚更多的海內(nèi)外高層次人才來廣東創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。同時(shí)，加快落實(shí)高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展布局，完善區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展體系，充分發(fā)揮創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略排頭兵的作用，肩負(fù)起國(guó)家的戰(zhàn)略使命。

以處于高水平區(qū)域創(chuàng)新能力優(yōu)秀組的浙江省為例，《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)估報(bào)告（2022）》數(shù)據(jù)顯示，浙江省創(chuàng)新能力綜合排名位居全國(guó)第四，比2021年上升1位。其背后的原因是其深入實(shí)施人才強(qiáng)省、創(chuàng)新強(qiáng)省的首位戰(zhàn)略；不斷加大研發(fā)投入，之江實(shí)驗(yàn)室被納入國(guó)家實(shí)驗(yàn)室體系，并新增雨江、甌江兩家省級(jí)實(shí)驗(yàn)室；依靠雄厚的教育資源和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)資源，浙江深入開展產(chǎn)學(xué)研交流合作，高校和科研院所研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中來自企業(yè)的資金、科技企業(yè)孵化器基金總額均穩(wěn)步提升。同時(shí)，浙江省大力建設(shè)數(shù)字治理環(huán)境，為區(qū)域創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)保障。近5年來，浙江省數(shù)字政府建設(shè)一直走在全國(guó)前列，其政務(wù)服務(wù)水平和數(shù)據(jù)開放能力一直是數(shù)字治理發(fā)展中的典范。各維度資源的投入為浙江區(qū)域創(chuàng)新提供資金、知識(shí)、技術(shù)以及環(huán)境保障。未來，浙江省應(yīng)繼續(xù)按照“十四五”規(guī)劃目標(biāo)，構(gòu)建以實(shí)驗(yàn)室為引領(lǐng)的科技力量，繼續(xù)完善實(shí)驗(yàn)室體系，助推浙江省“最前沿科學(xué)發(fā)布地、最先進(jìn)技術(shù)展示地、最創(chuàng)新人才匯聚地”建設(shè)，形成科學(xué)知識(shí)引導(dǎo)的高質(zhì)量發(fā)展新動(dòng)能。

低水平區(qū)域創(chuàng)新能力樣本案例主要集中在西部和東北地區(qū)。這些地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)條件不佳，但在國(guó)家“東數(shù)西算”等戰(zhàn)略工程推動(dòng)下，發(fā)展條件逐步改善。未來，上述地區(qū)要牢牢抓住國(guó)家數(shù)字發(fā)展機(jī)遇，將本省域自然資源稟賦轉(zhuǎn)化為科技力量，不斷縮小與高水平省域的差距。如重慶市在知識(shí)創(chuàng)新方面存在桎梏，尤其是知識(shí)創(chuàng)造和獲取方面，嚴(yán)重影響了其數(shù)字創(chuàng)新能力發(fā)揮。未來，重慶市應(yīng)以建設(shè)西部科學(xué)城作為主平臺(tái)，進(jìn)一步加大大學(xué)、研究院所人才培養(yǎng)，以提高知識(shí)創(chuàng)造能力，促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新知識(shí)流動(dòng)。抓住“智造重鎮(zhèn)”和“智慧名城”的建設(shè)機(jī)遇，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，培育新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)、綠色化轉(zhuǎn)型。東北地區(qū)如遼寧省，近20年的創(chuàng)新能力排名呈現(xiàn)“兩階段”變化特征，即前10年居于全國(guó)前10名，后十年呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，從第11位下降至第25位。作為東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)頭羊，面對(duì)創(chuàng)新能力整體表現(xiàn)不佳、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩、人口外流嚴(yán)重、就業(yè)機(jī)會(huì)銳減的不利局面，遼寧省要著力優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，營(yíng)造高效便利的政務(wù)環(huán)境、公平公正的法治環(huán)境、公平開放平等的市場(chǎng)環(huán)境，大力激發(fā)市場(chǎng)主體活力，在招商引資、項(xiàng)目引育、創(chuàng)業(yè)孵化等方面下足功夫，從而打造更加完善、更具競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。

4" 研究結(jié)論與啟示

4.1" 研究結(jié)論

本文基于數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論，運(yùn)用動(dòng)態(tài)QCA研究方法，以我國(guó)內(nèi)地31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）為例，探究數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中各要素對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的協(xié)同影響效應(yīng)，通過對(duì)2017-2021年區(qū)域創(chuàng)新能力面板數(shù)據(jù)的分析，揭示什么樣的數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)有助于提高區(qū)域創(chuàng)新能力。研究發(fā)現(xiàn)：

（1）在必要條件分析中，創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境中的數(shù)字治理環(huán)境是實(shí)現(xiàn)高水平區(qū)域創(chuàng)新能力的核心條件，政府、企業(yè)以及中介機(jī)構(gòu)是導(dǎo)致低水平區(qū)域創(chuàng)新能力的核心條件。數(shù)字治理環(huán)境和數(shù)字普惠金融環(huán)境的必要性逐年突顯，呈現(xiàn)明顯的時(shí)間效應(yīng)。此外，對(duì)數(shù)字治理和數(shù)字普惠金融的關(guān)注度持續(xù)上升。

（2）條件充分性分析結(jié)果顯示，生成高水平區(qū)域創(chuàng)新能力有4條組態(tài)路徑，可歸納為“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)”驅(qū)動(dòng)型、“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)+創(chuàng)新環(huán)境”驅(qū)動(dòng)型、“創(chuàng)新環(huán)境”驅(qū)動(dòng)型3種模式；生成低水平區(qū)域創(chuàng)新能力有8條有效組態(tài)路徑，可歸納為“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新環(huán)境”限制型、“創(chuàng)新環(huán)境”限制型、“創(chuàng)新主體+創(chuàng)新平臺(tái)”限制型3種模式。

（3）雖然組態(tài)的組間一致性低于判斷標(biāo)準(zhǔn)，并未表現(xiàn)出顯著的時(shí)間效應(yīng)，但高水平組態(tài)的組間一致性均在2020年出現(xiàn)明顯下降?？赡艿脑蚴牵艿叫鹿谝咔榈挠绊?，各創(chuàng)新要素投入不足，區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)受到一定影響。

（4）組態(tài)的組內(nèi)一致性調(diào)整距離也小于判斷標(biāo)準(zhǔn)，未表現(xiàn)出明顯的空間分布效應(yīng)，但對(duì)比高、低水平案例可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力存在東西部發(fā)展不平衡現(xiàn)象，尤其是中西部和東北地區(qū)，如重慶、山西、西藏、新疆和東三省等省域相較于東部地區(qū)的北京、上海、浙江、江蘇、廣東等省域，存在較大的創(chuàng)新能力差距。

（5）面對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力發(fā)展不平衡格局，高水平省域要繼續(xù)提升數(shù)字創(chuàng)新能力，肩負(fù)起完善國(guó)家創(chuàng)新體系的使命；中西部地區(qū)要抓住數(shù)字技術(shù)發(fā)展的紅利期，立足本省域優(yōu)勢(shì)，向高水平省域?qū)W習(xí)，通過制定相關(guān)政策，加大政府創(chuàng)新補(bǔ)貼力度，激勵(lì)企業(yè)和高校科研機(jī)構(gòu)以及中介機(jī)構(gòu)積極參與區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)；進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，吸引高技術(shù)人才，為區(qū)域創(chuàng)新儲(chǔ)備人才。

4.2" 理論貢獻(xiàn)與局限

本研究的理論貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，將動(dòng)態(tài)QCA研究方法運(yùn)用于區(qū)域創(chuàng)新能力影響因素分析，彌補(bǔ)了以往QCA研究中存在的“時(shí)間盲區(qū)”問題，同時(shí)，借助一致性調(diào)整距離，進(jìn)一步探究條件變量和組態(tài)空間分布情況。第二，在變量設(shè)計(jì)方面，將數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)化，綜合先前研究中的創(chuàng)新環(huán)境變量，使得數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)更加完善。但是本研究還存在一些不足：首先，研究變量是在參考前人研究基礎(chǔ)上，選自《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)估報(bào)告》中的數(shù)據(jù)，但該報(bào)告中變量較多，未能涵蓋全面，未來可選擇從其它角度進(jìn)行分析。其次，研究數(shù)據(jù)來自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》等二手?jǐn)?shù)據(jù)，僅從宏觀角度進(jìn)行探討，未來可從重點(diǎn)城市進(jìn)行具體分析。

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（責(zé)任編輯：胡俊?。?/p>

The Stimulation and Impact of Digital Innovation Ecosystem on Regional Innovation" Capability in Two Dimensions of Time and Space： A Dynamic QCA Analysis Based on Provincial Panel Data

Jing Lingling， Huang Huili

（School of Economics and Management， Harbin Normal University， Harbin 150025， China）

Abstract：Regional innovation capability is a fundamental element for the in-depth implementation of the national innovation-driven development strategy. Identifying the influencing elements of regional innovation capability and discovering the linkage mechanism of regional innovation capability is the key to accelerating the enhancement of regional innovation capability. With the extensive and in-depth promotion of digital technology， digital technology and regional innovation present a high degree of coupling. However， the current research on digital innovation ecosystems is still in the development stage， especially on the relationship between the coupling of digital innovation ecosystem elements and regional innovation capacity there are still some research gaps. Therefore， it is necessary to further explore the connection between the two. Are there any necessary conditions between cause and effect？ Are there any combinations of \"different cause and effect\" ？ What is the impact of these combinations on the enhancement of regional innovation capability？ Are there any laws of time and space？ This will further open the \"black box\" of the operating mechanism of digital innovation ecosystem elements and regional innovation capabilities.

Most of the existing studies have only focused on the \"net benefit\" of a single element of the innovation ecosystem on regional innovation capabilities， ignoring the impact of the linkage combination of elements. Although the traditional QCA analysis method has improved the problem of multi-factor linkage combination， it is limited by the static and unsaturated theoretical construction. Most of the multi-factor linkage analysis uses static cross-sectional data. The problem of \"time blind zone\" cannot effectively examine the influence of time and space on the linkage combination of multiple factors. Thus， this study takes the regional innovation of 31 provinces as the research objects， uses the dynamic QCA analysis method to build the analysis framework of \"digital innovation subject-digital innovation platform-digital innovation ecological environment\"; it further analyzes the provincial panel data of 31 provinces and cities from 2017 to 2021 from the two-dimensional perspective of time and space， and explores the configuration path to drive regional innovation capabilities.

The research finds that the government， enterprises， intermediaries and digital governance environment play vital roles in enhancing regional innovation capabilities. The necessity of the variables including \"digital governance environment\" and \"digital financial inclusion environment\" exhibits a clear time effect. There are four paths for the configuration of high-level regional innovation capabilities， which can be summarized into three modes： \"innovation subject + innovation platform\" driven mode， \"innovation subject + innovation platform + innovation environment\" driven mode， and \"innovation environment\" driven mode. There are eight paths in the configuration of low-level regional innovation capabilities， which can be summarized into three modes： \"innovation subject + innovation environment\" restriction mode， \"innovation environment\" restriction mode， and \"innovation subject + innovation platform\" restriction mode. In the time dimension， the four configurations at high levels all showed a consistent downward trend in 2020. In the spatial dimension， the level of regional innovation capabilities presents an obvious unbalanced development between the east and the west. It is suggested that localities should choose appropriate digital innovation ecosystems according to their local conditions to cultivate new regional innovation power and promote the new development of digital China.

This study applies the dynamic QCA research method to examine the factors influencing regional innovation capability， analyzes the relationship between digital innovation ecosystem elements and regional innovation capability， makes up for the time blind zone in previous QCA research， and explores typical cases of multiple combinations of paths from the spatial and temporal dimensions， providing theoretical references and inspirations for the development of regional innovation capacity. It also discusses typical cases of multiple combinations of paths from both spatial and temporal dimensions， which provides theoretical reference and enlightenment for the development of regional innovation capability. Future research on regional innovation capability can be explored from key cities and high-tech industries， and makes empirical analysis of the technological innovation process of national key facilities.

Key Words：Digital Innovation Ecosystem; Regional Innovation Capability; Panel Data; Dynamic QCA