《现代财经-早读早分享》2024年10月12日周六（第3151期）

今天是2024年10月12日，星期六，农历九月初十，美好的一天从阅读《现代财经-早读早分享

每日晨语

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我以真心相待，却不强求羁绊，顺应缘分流转，不拘泥于形式的关系。世间万物，皆有归宿，各自乘舟远航。岁月悠悠，爱意若存，则心随花绽，绚烂绽放；若情随人散，亦能自守温暖，内心安然！周六，早安！

以下内容是由《现代财经》编辑部根据国内外财经类门户网站相关资讯编辑整理而成（总第3151期）。原创不易，敬请尊重。谢谢鼓励。

一、早读分享

1、我国首个支持资本市场的货币政策工 具落地。 中国人民银行10日发布公告称，即日起，接受符合条件的证券、基金、保险公司申报“证券、基金、保险公司互换便利（SFISF）”。这意味着，我国首个支持资本市场的货币政策工具落地。据介绍，该工具支持符合条件的证券、基金、保险公司以债券、股票ETF、沪深300成份股等资产为抵押，从中国人民银行换入国债、央行票据等高等级流动性资产，此举可大幅提升相关机构的资金获取能力和股票增持能力。（新华网）

蔡子微评： 我国首个支持资本市场的货币政策工具的落地，标志着我国在促进资本市场健康稳定发展方面迈出了重要一步。这一政策工具通过允许符合条件的非银机构以流动性较差的资产为抵押，换取国债、央行票据等高等级流动性资产，从而大幅提升其资金获取能力和股票增持能力。此举不仅有助于增强资本市场的内在稳定性，还通过“以券换券”的方式避免了基础货币投放规模的扩大，不是量化宽松政策。

话题关注：新型货币政策工具对企业融资约束的影响研究

2、 中央首次发文推动公共数据“供得出”，专家：对盘活数据要素资源具有先导作用。 “公共数据资源开发利用不足，主要矛盾在供给侧。”10月10日，国新办新闻发布会官方解读9日印发的《中共中央办公厅 国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》，国家数据局局长刘烈宏在发布会上表示，《意见》聚焦破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻，强调“两个着力、一个规范”，公共数据资源开发利用从此有章可循。（21世纪经济报道）

蔡子微评： 数字经济下，公共数据是重要的生产要素，要充分激发供数动力，释放用数活力，进一步深化我国数据要素市场化配置改革。激发公共数据资源的供给动力，就要充分解决“供得出”的问题，这需要系统布局共享、开放和授权运营，按“需”施策，因“数”施策，为创新研发提供更为优质和丰富的数据资源。

话题关注：全国一体化数据市场构建的制度逻辑与实践路径研究

3、 强信心促创新助发展，税收政策红利加速释放。 增值税发票数据是反映我国经济运行的重要数据。今年以来，从税收数据来看，我国创新产业持续壮大。“近年来，国家陆续出台了一系列支持科技创新的税收优惠政策，比如企业所得税研发费用加计扣除、高新技术企业所得税优惠等。”国家税务总局新闻发言人、办公厅主任黄运介绍，其中，研发费用加计扣除政策优惠范围广、力度大、含金量高，较好促进了企业创新主体作用的有效发挥。（人民网）

蔡子微评： 研发费用加计扣除政策对企业创新具有积极的推动作用。企业不仅获得了税收减免，还能加大研发投入，从而形成良性循环。政策的有效性在于其广泛的适用性和逐步提高的扣除比例，进而使得更多企业能够受益。政府的税收政策不仅是经济调控的工具，更是激励创新、促进产业升级的关键力量。未来应继续加大支持力度，推动高技术产业的发展。

话题关注：税收优惠政策如何影响企业的高质量发展？

4、对华电动汽车加征关税适得其反。 盟成员国日前以5票反对、12票弃权、10票赞成的投票结果，通过欧盟委员会提交的对华电动汽车反补贴案终裁草案，拟对原产于中国的电动汽车征收最终反补贴税。这一投票结果不仅反映出欧盟内部在加税问题上的巨大分歧，也引发社会各界对欧盟无视成员国分歧，推进贸易保护主义措施的强烈不满。（经济日报）

蔡子微评： 中国电动汽车产业的成功不仅依靠自主创新和市场竞争，还得益于完善的供应链与超大规模市场，欧盟此次对中国电动汽车征收反补贴税的举措明显带有贸易保护主义倾向。通过反补贴调查限制外国商品的进入的行为，不仅削弱了市场竞争的公平性，还可能导致全球供应链的分裂。

话题关注：贸易保护主义对本土企业发展的影响：基于中欧贸易关系的实证分析

5、为科技成果产业化提供更好产品、更优服务。 一项新技术、新成果落地应用，转化过程中，面临技术、产品和市场三方面考。数据显示，2023年我国发明专利产业化率为39.6%，还有很大的提升空间。所以建立有效的协作机制，既要投入大量资源，还要产学研各方相互理解、高效协作，共同面对不确定性，切实加快创新成果向现实生产力转化。（人民日报）

蔡子微评： 加快科技创新成果转化应用，一方面要强化企业科技创新主体地位，促进各类创新要素向企业集聚，推动产品研发和创新；再者，要从提升专利质量和加强政策激励两方面，着力打通科技成果产业化道路，畅通技术对接渠道，提高成果转化的专业性和精准性，同时加快构建同科技创新相适应的科技金融体制，实现良性发展。

话题关注：中小企业科技成果产业化的制约因素、内在规律与优化路径

6、假日文旅“玩法”多，点燃消费新引擎。 亲身体验非遗魅力、来一场无人机秀视觉盛宴、带上VR穿梭在千年历史长河之中……在刚刚过去的国庆假期，各地文旅“各显身手”，不断推陈出新，解锁“新玩法”，点燃文旅消费新热潮。近期，群众出游意愿高涨，文旅消费热力十足。在新疆赛里木湖住毡房民宿、到江西婺源感受传统晒秋、去云南普洱体验新米节……国庆假期，各地举办民俗特色活动，为游客提供个性化、多样化选择。（人民网）

蔡子微评： 各地通过非遗活动、特色表演和科技体验等新玩法，吸引了大量游客，推动了消费增长。数据显示，国内出游人数和花费均创下新高，反映出民众对旅游的热情和需求。文旅产业的转型升级不仅要依靠丰富多样的活动和科技手段，更需整合区域资源，创造特色品牌，提升旅游产品的吸引力，以满足游客对品质和个性化的追求。这种创新融合将推动文旅市场的持续健康发展。

话题关注：假日经济下文旅产业的融合路径、业态创新与消费升级

7、做好康养消费大文章。 当前，康养小镇、康养商业综合体等消费新业态蓬勃涌现，做好康养消费大文章，对带动大健康产业发展、推动居民就业增收、助推地方经济发展等具有重要意义，成为时下关注的热点。《中国康养产业发展报告（2022—2023）》显示，我国康养产业依托丰富的自然资源与人文资源，已形成旅居、运动、疗愈、研学等核心业态，构建了多元化、立体化的康养产业生态。许多地方充分依托本地发展优势，积极推动康养消费发展，较好满足了消费者的多元化、个性化需求。（中经网）

蔡子微评： 随着老龄化程度不断加深，大众对健康理念认识的深刻转变，康养产业已经成为银发经济的重要组成部分，在一定程度上促进了消费升级。通过产业链上下游有效连接，通过老年护理、医疗、教育、娱乐的充分协同，实现资源共享、优势互补、价值共创，发挥规模和品牌效应，提升康养产业融合发展水平，实现康养产业生态式发展。

话题关注：业态融合视角下康养产业如何与客户实现价值共创？

8、广东冲刺万亿级生物医药产业，加大创新药械全链条支持。 10月9日，《关于进一步推动广东生物医药产业高质量发展的行动方案》新闻发布会和吹风会在广州举行。为实现2027年生物医药与健康产业集群规模超万亿元的目标，《方案》聚焦解决卡点、堵点、难点，围绕创新机制、提升产品、集聚产业、营造环境等，提出38项重点任务和举措。（21世纪经济报道）

蔡子微评： 医药产业是促进人们生命健康的战略新兴产业，然而由于我国医药创新能力存在短板，基础研究与转化能力与全球领先水平存在较大差距，医药产业发展缓慢。对此，一方面医药企业要放弃急功近利，关注研发长期发展，加大基础科研研究和投入；另一方面国家要针对生物医药研发高风险、高投入、长周期的特点，在研发、准入、生产、使用、支付各个环节给予全链条支持，营造一个鼓励源头创新的制度环境以及创新生态。

话题关注：生物医药创新生态构建对医药产业高质量发展的影响研究

9、江苏实施消费品以旧换新居家适老化改造。 10月10日，江苏省民政厅、江苏省发展和改革委员会、江苏省财政厅联合召开江苏省消费品以旧换新居家适老化改造新闻通气会。中新网记者从会上获悉，江苏近期启动消费品以旧换新居家适老化改造，为全省老年人带来一份实实在在的“大礼包”。实施居家适老化改造是发展银发经济、促进消费的重要举措。同时，实施居家适老化改造也是积极应对人口老龄化，提升老年人生活品质的现实需要。（中国新闻网）

蔡子微评： 居家适老化改造作为发展银发经济的重要举措，对促进消费具有显著作用。这一改造不仅提升了老年人的居住安全和生活质量，还激发了相关产品和服务的需求，推动了家居、建材、健康等多个行业的增长。通过政策支持和市场引导，适老化改造正成为银发消费的新热点，为经济增长注入新动力，同时也体现了社会对老年群体的关怀和尊重。随着人口老龄化的加剧，适老化改造的市场潜力巨大，将成为推动银发经济发展的关键领域。

话题关注：银发经济下居家适老化改造的内涵、面临困境及推进路径研究

10、湖北出台系列举措进一步优化营商环境。 聚焦执法不规范、承诺不兑现、服务不高效、企业负担重等“三不一重”问题，湖北省优化营商环境领导小组日前印发《关于进一步优化营商环境更好服务经营主体的若干措施》，提出15条具体举措，促进营商环境持续优化升级。湖北省政府主要负责同志表示，优化营商环境，是深化经济体制改革、提升经济治理能力的关键抓手，是应对当前经济承压、提振经营主体信心的迫切需要。湖北将动真碰硬勇攻坚，不断开创营商环境建设新局面。（新华网）

蔡子微评： 湖北出台系列举措进一步优化营商环境，这不仅有助于提升政府服务效能，减轻企业负担，还通过加强法治保障和信用体系建设，为经营主体创造了更加公平、透明、可预期的营商环境。此举彰显了湖北以常态长效的机制持续优化营商环境的决心，有助于吸引更多投资，促进经济高质量发展。

话题关注：营商环境优化能否提升城市创业活力？——以湖北省为例

11、山东推动产业追“智”逐“绿”，阔步迈向高质量发展。 当前，山东多地着力提升重点领域设备的智能化水平，促进传统产业不断追“智”逐“绿”，助力经济高质量发展迈上新台阶。通过走访摸排，把数字化技术需求精准分类，量身定做数字化提升方案，通过和高校、科研院所合作，引进数字化专家队伍，最大程度发挥数字化对企业降本增效的作用，以数字化驱动产业集群新质生产力发展。（中国新闻网）

蔡子微评： 传统产业的智能化和绿色化转型是推动经济高质量发展的关键路径。通过引入先进的信息技术和环保技术，传统产业能够提高生产效率，降低能耗和排放，实现清洁生产。智能化改造提升了产品和服务的附加值，而绿色化升级则增强了企业的可持续发展能力。政策的支持和市场的需求为这一转型提供了动力，促进了产业结构的优化和经济的绿色增长。

话题关注：传统产业智能化与绿色化升级对城市经济增长的影响机制研究

12、“种草经济”种出了什么？ “种草”就像是一把钥匙，它打开了人与人深度连接的通道。相比于千篇一律的导游路线、缺乏感性触觉的传统推介，拥有丰富精神世界、对艺术和生活充满真实热爱的人们，互相连接、彼此分享，他们用心感受、用脚投票。这些年通过口口相传的“种草”火起来的小城就是印证。“‘种草’模式下，人与人的连接变得格外紧密。千千万万的普通人都成了挖掘城市魅力点、做大城市流量池的智囊团。”小红书旅游板块负责人小乐说，“这种连接也必将不断激发文旅经济的新活力。”（新华每日电讯）

蔡子微评： 近年来，“种草经济”盛行，通过“种草”人们可以分享真实感受和体验，这种连接比传统的旅游推介更为深刻和真实，因此成为了文旅经济的新动力。这种模式使得普通人成为挖掘城市魅力点、扩大城市流量池的智囊团，游客不再是被动的接受者，而是积极参与者和传播者，从而激发文旅经济的新活力，极大地促进了文旅经济的发展。“种草”模式促使文旅产业不断创新，提供更多元化和个性化的服务，这种创新不仅提升了游客的体验，也为文旅产业带来了新的发展机遇。

话题关注：“种草”模式如何提高文旅产业的经济活力？——以小红书为例

二、今日社科期刊佳作关注

共生视域下区域数字创新生态系统进化与障碍度研究

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作者： 田庆锋,沈伟康,李瑶. 来源：《科技进步与对策》2024年第16期

导读

摘要： 建设区域数字创新生态系统对提升创新驱动力、实现数字中国具有重要现实意义。从共生视域结合技术进化理论，分析区域数字创新生态系统内涵与进化机制，进而构建评价指标体系，基于2013-2021年省级面板数据，运用共生度、共生进化动量和障碍因子诊断分析模型等探究区域数字创新生态系统进化过程及障碍度。结果表明：(1)我国区域数字创新生态系统共生度整体呈现上升趋势，但地区差异显著；(2)共生进化呈现良好发展态势，但也存在明显的区域“马太效应”,总体进化动量非均衡性波动减小，区域不均衡是造成总体进化动量不均衡的主要来源，进化动量轨迹由初、中级水平转向中高、高级水平；(3)区域共生基质是制约共生进化的主要障碍因子，其数字技术发展平均障碍度为37.47%,是影响数字创新生态系统发展的关键。

关键词： 区域数字创新生态系统;共生度;共生进化动量;障碍因子诊断;

引用格式： 田庆锋,沈伟康,李瑶.共生视域下区域数字创新生态系统进化与障碍度研究[J].科技进步与对策,2024,41(16):1-12.

0 引言

从创新驱动发展战略、“4+3”区域发展战略大布局到二十大区域协调发展战略的深化 [1] ,区域创新已成为我国进行新旧动能转换,实现区域协调发展、创新型国家战略和经济高质量发展的核心动能(冯之浚等,2015)。随着新一轮信息技术变革与发展,数字技术作为数字经济时代的利器全面参与创新范式变革 [2-3] ,推动传统创新转向以新产品和服务数字化为主要特征的数字创新(柳卸林等,2020)。在打造区域数字经济发展新优势的过程中,由数字创新主体、要素、环境和联系等构成的数字创新生态系统,可以为区域数字创新提供组织和资源保障,是区域数字产业化的创新动力源泉,是实现区域经济高质量发展的关键支撑 [4] 。但现阶段我国面临的外部环境风险加剧,尤其是芯片制造、高端工业软件和5G等关键技术遭受外部壁垒与制约。因此,如何促进区域数字创新生态系统发展、提升内部数字创新水平,成为当下亟待解决的问题。

进化概念主要源于生物学家达尔文的观点,近年来在创新研究领域得到广泛应用。例如有研究认为,技术创新进化与生物进化存在相似性(毛荐其等,2005);还有研究实证了区域创新生态系统的进化特征(李晓娣等,2019);Kolloch&Dellermann [5] 也探讨了数字创新的进化现象。但总体而言,目前对于区域数字创新生态系统的研究还不够成熟,尚未明晰其进化过程和制约因素,研究区域数字创新生态系统治理的文献相对不足。基于此,本文对我国省级区域数字创新生态系统进化过程进行实证分析,探寻影响其高水平进化的障碍因子,拓展数字创新进化理论,为区域数字创新生态系统治理提供经验证据。

1 文献综述

数字创新是指使用数字技术生产新产品、优化生产过程、变革组织模式及创新商业模式等 [6-8] ,其主要包含3个核心要素:数字技术、创新过程和创新产出(刘洋等,2020),其实现路径主要分为两种:一是数字技术自身的创新变革(闫俊周等,2021);二是通过数字技术创新与应用,产生新产品、新服务、新组织形态、新商业模式等,进而重塑产业组织架构,实现产业变革或突破式创新 [9] 。数字创新引发的创新变革会渗透创新环境、创新主体、创新过程以及创新结果(刘洋等,2021),与传统创新不同的是,数字创新边界更模糊化、动态化和互动化 [10] 。基于此,康瑾和陈凯华(2021)从数字创新发展角度构建两个相互增值体系;徐君等 [11] 从静态宏观层面,使用2019年省域截面数据结合计量方法探究数字创新特征;李婉红等(2022)使用文本挖掘方法,构建数字创新指数;程聪等(2022)从价值实现角度,运用产品创新新颖度评价企业数字创新价值。但上述研究没有从动态视角分析问题,存在维度单一、指标不够全面、研究主观性强、客观性不足等问题。

数字创新生态系统是由多元参与主体依托数字基础设施、数字资源和数字技术等进行互动协作,重塑价值共创逻辑,实现共同价值主张的复杂经济结构(魏江等,2021;孙永磊等,2022)。数字创新生态系统中的主体多元化,在参与系统的动态合作与竞争过程中,形成一种生态化、交互式、可循环的组织系统 [11] 。在数字技术的催化下,数字创新生态系统不仅具有收敛性 [2,12] 、自生长性、融合性、开放性 [13] 、动态性 [5] 等特征,还具备主体关系生态化、主体虚拟化 [2] 、创新要素数字化、创新边界模糊化 [14] 等特征。基于此,宁连举等(2022)借助数值模拟对数字创新进行模拟仿真;林艳和卢俊尧 [15] 认为,因地制宜地建设数字创新生态系统有助于培育区域创新新动能。此外,还有部分学者探讨了数字创新生态系统治理(杨伟等,2022)、数字农业创新生态系统 [16] 和数字创新创业(刘志阳等,2021)。现有关于数字生态系统概念特征的研究相对成熟,但未有研究从区域层面,结合共生理论探究数字创新生态系统,缺乏使用多维度综合指标分析数字创新生态系统进化问题的研究。为此,本文首先结合共生理论,厘清区域数字创新生态系统概念内涵,利用技术进化理论探究其进化机制。基于此,首先构建相关指标体系,借助共生度模型讨论共生发展情况;然后使用共生进化动量模型、Dagum基尼系数分解方法和马尔科夫链算法探究共生进化过程;最后利用障碍因子诊断分析模型探寻共生进化的制约因素。研究结果将为相关理论发展提供可靠的数据验证,为进行科学化数字创新决策提供参考依据。

2 区域数字创新生态系统概念内涵与进化机制

2.1 区域数字创新生态系统概念内涵

德国真菌学家德贝里提于1879年提出共生概念,认为其是自然界不同种群间延伸的物质联系,共生理论主要用于解释不同物种间合作生存、协同进化的群居行为 [17] ,随后共生概念被广泛应用于创新管理研究。如Li [18] 构建了由共生环境、共生单元和共生模式组成的区域创新共生体;温兴琦等(2016)提出以共生环境、共生单元、共生基质和共生界面构成的共生创新体;而Erazo等 [19] 认为,共生网络具备存在的必要性。相对于传统的区域创新生态系统,区域数字创新生态系统以数字技术为支撑,相互协同的共生关系更紧密。协调多元主体关系、实现价值共创是促进区域数字创新生态系统稳定发展的关键 [20] 。因此,本文结合共生理论,将区域数字创新生态系统看作是区域数字创新共生体(李晓娣等,2019),主要包括区域数字共生环境、区域数字共生单元、区域数字共生基质、区域数字共生平台、区域数字共生网络五大部分,是数字共生单元在既定数字共生环境下通过数字共生基质,依托数字共生平台相互作用形成数字共生网络的动态复杂系统,具体概念模型如图1所示。

图1 共生视域下区域数字创新生态系统概念模型
Fig.1 Conceptual model of regional digital innovation ecosystem under symbiotic horizon

2.2 区域数字创新生态系统进化机制

技术进化理论认为,随着时间推移,创新进化与物种进化类似 [11,21] 。如纵观人类历史发展进程,从原始工具使用到数字化制造,都伴随着使用工具的不断完善以适应特定环境需求 [22] ,数字技术的发展亦是如此。数字技术是信息、计算、沟通和连接技术的多个模块、组件以及子系统的有机组合,并随着新需求涌现而持续更新迭代 [11,23] 。随着数字技术的不断发展,围绕它的支持系统趋于成熟,这为数字创新生态系统进化提供了前提条件 [24] 。

区域数字技术发展是区域数字创新生态系统进化的关键基础(闫俊周等,2021;魏江等,2021),后者的进化过程主要依赖于数字技术的两种机制:①融合机制:数字技术的同质性和可编程性可以将传统分离的物理实体通过标准化的数据方式进行连接,促进生态系统内产品、组织、部门等边界趋于一体化 [8,12] ,激发要素之间发生融合反应,推动生态系统衍生出新创新 [25] ,例如小米智能家居突破了传统物理边界,以融合数字技术、物理设备和空间情景等实现场景创新;②迭代机制:由于数字技术具有动态性、编辑性、自我参照性和延展性等(刘洋等,2020),区域数字创新生态系统可以持续地迭代进化以适应新环境与新需求 [13,26] ,其内部要素不仅自身会在原有基础上实现调整升级,要素间也会出现最优组合方式以满足实际需求,如京东APP基于实时数据反馈对企业组织结构和运营过程进行优化升级。此外,由于数字技术打破了原有时间和空间的限制,使得区域数字创新生态系统进化呈现“边融合边迭代”特征,即在融合中迭代,在迭代中融合。如无人驾驶汽车通过数字技术与周围场景的实时融合,结合数据算法的改进更新,实现安全稳定驾驶功能。

3 指标体系构建与数据收集

3.1 区域数字创新生态系统指标体系构建

基于上述分析,从区域数字共生环境、区域数字共生单元、区域数字共生基质、区域数字共生平台、区域数字共生网络5个维度构建指标体系,具体见表1,指标选取遵循科学性、全面性、客观性和可获得性等原则。

表1 区域数字创新生态系统评价指标体系
Table 1 Evaluation indicator system of regional digital innovation ecosystem

(1)区域数字共生环境。区域数字共生环境主要包括传统基础设施和新基建,是进行数字创新活动的基础。数字创新的自生长性和动态性使得新产品与新服务会结合环境变化自动进行迭代更新以及服务升级,而良好的数字共生环境是进行数字创新活动的基础保障。本文选择光缆密度 [27] 、人均移动电话交换机容量和移动电话普及率对传统基建发展水平进行评价,选择IPV4地址数和移动电话基站数 [28] 对新基建发展水平进行评价。

(2)区域数字共生单元。区域数字共生单元是加速数字创新活动的推动者,能将数字技术与自身特征有机结合,具备较高的数字创新素养和数字资源统筹能力(闫俊周等,2021)。本文利用高校数量衡量高校群落规模、ICT相关产业企业数衡量企业群落规模、ICT相关产业研发机构数衡量区域数字创新生态系统研发机构规模、ICT相关产业从业人员年平均人数衡量产业发展人力资源水平、ICT相关产业R&D人员数量衡量科技研发人力资源水平。

(3)区域数字共生基质。数字技术作为区域数字创新生态系统的基础支撑,是实现产品创新、服务创新的重要推动力,是形成数字创新新逻辑、新范式、新流程的重要驱动器(孟庆时等,2021)。数字技术的迭代更新需要大力加强科技研发投入,而专利数量可以有效反映数字技术对创新的支持作用(徐君等,2022)。本文使用ICT相关产业R&D经费内部支出衡量经费支持水平,使用上市公司年报中人工智能、区块链、云计算、大数据和数据应用4个维度的词频统计衡量各领域发展水平 [29] ,并结合ICT产业相关专利数量 [10,30] 衡量数字技术发展水平。

(4)区域数字共生平台。区域数字创新物质交换、能量转移和信息共享等活动以数字共生平台为载体,本文使用国家级科技孵化器数量衡量各地区共生平台数量,使用入统大学科技园数量衡量共生平台中大学科技园规模,使用国家级特色产业基地数衡量共生平台特色产业基地规模,使用国家级生产力促进中心人均年收入衡量共生平台国家级生产力促进中心发展质量(李晓娣等,2019)。

(5)区域数字共生网络。区域数字共生网络是区域数字共生环境、区域数字共生单元、区域数字共生基质和区域数字共生平台有机组合,为实现区域价值共创目标、开展创新活动所形成的关系资本网络。本文使用电子商务销售额 [27] 衡量网络交易端的产业规模,使用电子商务交易活动的企业数比重 [28] 衡量具备网络交易能力的企业规模,使用每百家企业拥有网站数 [31] 衡量不同企业种群的网络互联互通规模,使用每百人使用计算机数衡量个体互联互通规模,利用计算机、通信和其它电子设备制造业主营业务收入衡量不同行业群落互联互通规模,使用技术市场成交金额 [15] 衡量不同共生单元技术融合情况。

3.2 数据来源与预处理

选取2013—2021年24个省级面板数据为研究样本(为保证研究连续性,将数据缺失较多的省份剔除)。研究数据来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》、上市公司年报、各省市统计局网站、EPS数据库等,具体数据预处理如下:

(1)将计算机及办公设备制造业和电子及通信设备制造业作为ICT相关产业的典型代表,将其数据合并后作为度量指标。

(2)使用上市公司年报进行词频统计分析,以人工智能、区块链、大数据、云计算和数字技术应用5个维度作为数字技术发展子指标。

(3)对于少数缺失数据,使用近点均值进行填补,以尽可能保留数据原始特征和变化趋势。

4 研究方法

4.1 共生度模型

参考王俭等 [32] 的研究成果,使用复合生态系统共生度模型对区域数字创新生态系统发展水平进行评价,主要从区域共生环境、单元、基质、平台和网络五大方面结合集成计算衡量区域数字创新生态系统共生度。设 x i , j , t 为 i 省域的 j 要素在第 t 年的序参量值( i =1,2,…,24; j =1,2,…,24, t =2013,2014,…,2020) 且 β ij ≤ x i , j , k ≤ α ij ,由于指标均为正向,则序参量的有序度为:

(1)

为保证指标权重的客观性和科学性,使用熵值法确定有序度权重 [28] ,最终结合几何加权法对有序度进行系统集成,得到区域数字创新生态系统共生水平 dsm i , k 。该值越大,表明区域数字创新生态系统协调程度越高。

(2)

4.2 共生进化动量模型

共生度只能反映各要素横向集成发展水平和静态共生关系。生态学中常使用进化动量衡量研究对象提升至最优状态的程度或空间,但传统进化动量模型仅考虑进化总量,无法体现进化质量,因此参考李晓娣等 [8] 的研究成果,使用共生进化动量模型探究区域数字创新生态系统内在提升能力。设第 p 个省域在 t =( t 1 , t 2 ,…, t r +1 )内的 r +1个时期,其区域数字创新生态系统共生度值构成时空二维信息矩阵 C 为:

(3)

设某个省域在△ t = t k +1 - t k 内对共生度进行求导,获得区间内区域数字创新生态系统共生进化速度为 V it 。若 V it >0,则初步表明该区域共生进化呈现增长态势;若 V it <0,则表明该区域共生进化呈现衰退状态;若 V it =0,则表明该区域共生进化呈现稳定状态。

(4)

(5)

假设当△ t 趋近于0时,区域数字创新生态系统进化呈现匀速状态,在一定时间内由速度轴与时间轴围成的面积 SV i ( t k , t k +1 )称为进化速度状态量,可表示区域数字创新生态系统变化方向和变化轨迹。

(6)

设某省域在第 k 、 k +1时刻的共生进化速度分别为 V i , t k 和 V i , t k +1 ,则可设:

(7)

可发现∂ ik 为共生进化速度在△ t 内的线性增长率,设 π 是关于∂ ik 的函数,则可构建区域数字创新生态系统共生进化速度趋势函数:

(8)

式中,利用特值法发现 β =2,发现 π (∂ ik )存在一个拐点:拐点到来前, π (∂ ik )的增速处于加速状态;拐点到来后, π (∂ ik )的增速处于减速状态。为此,借助 π (∂ ik )函数作为 SV i ( t k , t k +1 )速度激励或惩罚的调节因子(见表2),进而得到综合进化动量 U iV 。

U iV = SV i ( t k , t k +1 )× π (∂ ik ))

(9)

表2 调节因子
Table 2 Moderating factors

式(9)中,融合进化速度状态 SV i ( t k , t k +1 )和进化速度趋势 π (∂ ik )共同决定区域数字创新生态系统共生进化态势,当 U iV >0时,说明共生进化处于良性上升阶段;当 U iV <0时,说明共生进化处于恶性下降阶段;当 U iV =0时,说明共生进化处于平稳阶段, U iV 的值越大,表明其共生进化水平越高。式(10)为其跨时空的算术平均值,代表整体共生进化情况。

(10)

4.3 障碍因子诊断模型

为深入探究区域数字创新生态系统进化的内在制约因素,借助障碍因子诊断模型 [33] 进行验证。

(11)

5 研究分析

5.1 区域数字创新生态系统共生度分析

由式(1)和式(2)计算得到2013-2021年我国24个省域区域数字创新生态系统共生度值,如表3所示。结果表明:各省域数字创新生态系统共生度均呈现上升趋势,但共生水平和上升幅度存在显著差异。考察期内广东省数字创新生态系统共生水平遥遥领先,共生度始终位列第一,且增长速度远远高于其它地区;江苏和浙江共生发展水平较高,于2021年分别达到0.345 6和0.269 0,且增长速度也相对较快;上海、北京、山东、福建、四川和湖北数字创新生态系统发展紧随其后,也呈现较好的发展态势;而安徽、湖南、河北等省域共生度低于0.100 0,发展趋势滞缓;黑龙江、云南、广西和贵州等省域共生度接近于0,即区域数字创新生态系统尚未进入共生状态,未实现共生效应。

表3 2013—2021年我国区域数字创新生态系统共生度值
Table 3 Symbiosis indexes of digital innovation ecosystem in China from 2013-2021

从地理区域分布来看,全国、东、中、西部地区共生度均值分别从初始的0.018 8 、0.036 9、0.006 4和0.005 2升至期末的0.107 4、0.192 0、0.053 8 和0.038 0,分别增长0.088 6、0.155 1、0.047 4 和0.032 8,年均增速分别为1.11% 、1.94%、0.59%和0.41%,呈现“东>全国>中>西”的空间增长分布格局,这与我国经济发展水平基本一致。可能的原因是:第一,区域数字创新生态系统较传统区域创新生态系统所需要的条件和要求更为严格。东部地区在新型基础设施建设、资金支持力度、企业、高校和院所等科研创新主体方面具备先天优势,而中西部地区尤其是西部地区面临地理位置、气候条件等不利因素,使得数字创新基础设施建设成本较高、创新资源流动不充分、经济发展水平较低,导致数字创新活跃度不足。第二,企业分布不均衡、决策能力不足。相较于东部而言,中西部地区中小企业占比较大,机械化生产比例不高,企业数字化转型意愿不足,决策能力弱,这就造成数字创新生态系统发展难、发展慢等问题。第三,发展缓慢地区资金支持力度不足。相较东部而言,中西部地区缺乏雄厚的资金支持,企业融通发展水平较低,外来资本和龙头企业对中小企业数字化转型支持力度不足,导致发展缓慢地区数字创新生态系统发展难以为继。

5.2 区域数字创新生态系统共生进化动量分析

使用共生进化动量模型进一步探究共生发展的动态进化过程。根据式(3)-式(6)计算区域数字创新生态系统进化速度,具体见表4。研究发现,绝大多数省域数字创新生态系统进化速度为正值,表明区域数字创新生态系统共生进化呈现上升趋势,即增长状态;少数省域数字创新生态系统进化速度为负值,表明区域数字创新生态系统共生进化呈现下降趋势,即衰退状态。根据公式(7)-式(8)计算,得到区域数字创新生态系统进化速度趋势值,见表 5。可以发现,进化速度基本围绕数值1上下波动,部分省域数值略大于1,表明区域数字创新生态系统共生进化速度呈现微小上升趋势,部分省域数值略小于1,表明区域数字创新生态系统共生进化速度呈现微小下降趋势。

表4 区域数字创新生态系统进化速度状态值
Table 4 Values of evolution rate status of regional digital innovation ecosystems

表5 进化速度趋势值
Table 5 Values of evolutionary speed trend

结合式(9)-式(10),计算区域数字创新生态系统共生进化动量,具体见表6。由此可知,从跨时间均值看,所有省域数字创新生态系统共生进化动量为正值,表明考察期内这些省域数字创新生态系统共生进化整体呈现良性发展态势 ,但不同地区存在较大差异;从时间序列看,不同时间段的进化动量亦存在较大波动。为更好地探究进化动量的差异性特征,借助Dagum 基尼系数及分解方法 [34] 进行研究,具体见表 7。结果显示,总体基尼系数呈现波动下降趋势,表明考察期内省域共生进化动量差异缩小;从区域内差异来看,东部差异呈现波动性下降趋势,中部差异呈现波动性上升趋势,西部差异呈现轻微波动性上升变化;从均值来看,呈现“东部(0.496 4)>西部(0.457 9)>中部(0.422 0)”的分布格局;从区域间差异来看,东—中和东—西呈现相似的波动性变化趋势,从均值来看,呈现“东—西(0.713 7)>东—中(0.645 8)>中—西(0.499 4)”的分布格局;从差异来源来看,区域间差异是产生进化动量总体差异的主要来源,其次是区域内差异,最后是超变密度。

表6 共生进化动量
Table 6 Momentum of symbiotic evolution

表7 进化动量的Dagum基尼系数及其分解
Table 7 Dagum Gini coefficient of evolutionary momentum and its decomposition

究其可能的原因是:数字创新生态系统进化对区域知识、技术等流转存在较高要求,进化过程只在少数发达地区才会明显提高创新效率。就东部地区而言,北京和上海的企业相对聚集。首先,企业间可以通过不断的模仿与吸收实现生产和经营方向的数字创新;其次,较为完善的地区产业链会带动供应链上下游主体实现数字协同创新,提高产业链创新效率;最后,发达地区的数字技术迁移明显,例如将特定行业的数字技术改进后应用于其它领域,实现场景创新等。东部其它地区以及中西部地区的数字创新生态系统进化相对缓慢,短期内难以达到标准,造成东部差异最显著。近些年来,中部地区充分利用人口、区位和区域联动优势,积极推进制造业数字化和智能化转型,从而促进中部地区数字创新生态系统发展。然而,由于西部地区资源禀赋不足,导致东—西部地区间差距最显著。

进一步探究共生进化动量的概率转移轨迹,借助四分位法对共生进化动量进行分类(见表8),再借助马尔可夫概率转移矩阵 [35] 探究概率轨迹变换(见表9),非对角线表示共生进化动量状态转移概率,对角线为8年后保持原始稳态的概率。从对角线上看,初级、中级、中高和高级维持原始稳态的概率分别为42.86%、63.64%、100.00%以及100.00%;从非对角线上,初级状态省域跃迁到中高、高水平状态的概率分别为21.43%和35.71%(初级状态的省域数下降幅度为16.67%),中级状态省域跃迁到中高、高水平状态的概率分别为13.64%和22.73%(中级状态的省域数下降幅度为16.67%),表明共生进化动量发生概率转移轨迹的活跃范围是“初、中级→中高、高级”。实际上,区域数字创新生态系统进化需要充足的消费品和服务供给,以及成熟市场的支持。首先,发达地区市场容量大,对数字产品与服务的需求大,通过市场规模效应可反哺前期巨大投入,促进区域数字创新生态系统可持续发展;其次,发达地区市场相对成熟,可以及时高效地提供反馈信息,促进区域数字创新生态系统更新与优化迭代;最后是发达地区市场供需较平衡,充足的数字产品和服务供给降低了企业数字化转型难度,同时,规模化带来的成本优势激发了企业数字创新活力。

表8 进化动量区域分布
Table 8 Regional distribution of evolutionary momentum

表9 进化动量的马尔可夫概率转移矩阵
Table 9 Markov probability transfer matrix of evolutionary momentum

5.3 区域数字创新生态系统共生进化障碍度分析

式(11)用于计算各级因子的障碍度,从准则层上看(见图2),结果表明,二级平均障碍度从高到低依次为区域共生基质(43.53%)>区域共生单元(23.36%)>区域共生网络(13.33%)>区域共生平台(13.11%)>区域共生环境(6.68%)。其中,考察期内区域共生基质、区域共生网络的障碍度呈下降趋势,而区域共生单元和区域共生平台均呈现上升趋势,区域共生环境则呈现微小波动趋势。从指标层上看(见图3),以区块链、人工智能、ICT相关产业专利申请数、大数据、云计算和数据应用衡量的数字技术发展障碍度为37.47%,验证了数字技术对区域数字创新生态系统发展的基础性作用。ICT相关产业研发机构数、从业人员年平均人数、产业企业数和R&D人员的障碍度分别为7.67%、4.89%、5.34%和4.83%,也验证了区域数字创新需要多元主体融入;ICT相关产业R&D经费内部支出的障碍度为5.81%,验证了区域数字创新生态系统需要充足的经费投入与支持;计算机、通信和其它电子设备制造业规模以上工业企业主营业务收入、技术市场成交金额和电子商务销售额的障碍度分别是4.49%、4.12%以及2.87%,验证了区域数字创新生态系统需要多元技术的融合;国家级科技孵化器数量、入统大学科技园数量、入统基地数、生产力促进中心人均年收入的障碍度分别为2.84%、2.93%、4.14%和3.42%,验证了区域数字创新生态系统发展离不开数字创新平台的支撑。