基于fsQCA方法的我國數(shù)字經(jīng)濟效率提升路徑研究

[摘要]數(shù)字經(jīng)濟是高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵引擎，如何實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的提質(zhì)增效是各級政府面臨的重要問題。在構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟效率投入產(chǎn)出指標體系的基礎(chǔ)上，首先運用超效率SBM模型測度我國2018—2021年30個?。▍^(qū)市）的數(shù)字經(jīng)濟效率，然后采用WSR系統(tǒng)分析方法從物理、事理和人理三個層面歸納影響我國數(shù)字經(jīng)濟效率的主要因素，最后利用fsQCA方法對不同組態(tài)與數(shù)字經(jīng)濟效率之間的多重并發(fā)因果關(guān)系展開實證研究。研究結(jié)果顯示：我國省際數(shù)字經(jīng)濟效率呈現(xiàn)東部優(yōu)于中部、中部優(yōu)于西部的空間分布特征且各省份之間差距明顯；任何單一的物理、事理或人理因素都不會直接引致數(shù)字經(jīng)濟高效率，但地方創(chuàng)新能力不足是導致數(shù)字經(jīng)濟效率低下的必要條件；數(shù)字經(jīng)濟效率的高低是物理、事理和人理各層面多因素交互作用的結(jié)果，其中良好的創(chuàng)新能力是提升數(shù)字經(jīng)濟效率的核心前提；“經(jīng)濟發(fā)展水平+數(shù)據(jù)資源+政府支持+創(chuàng)新能力”是引致高數(shù)字經(jīng)濟效率4條組態(tài)路徑中最主要的路徑，而數(shù)據(jù)資源匱乏和創(chuàng)新能力不足是3條非高數(shù)字經(jīng)濟效率路徑的關(guān)鍵因素。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟效率；fsQCA；提升路徑；超效率SBM模型；WSR系統(tǒng)分析方法

一、 引言

習近平總書記在黨的二十大報告明確指出，要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。1中國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告（2022年）》2顯示，我國2022年數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已達50.2萬億元，占國內(nèi)生產(chǎn)總值的41.5%，同比名義增速為10.3%，遠超國內(nèi)生產(chǎn)總值3.0%的名義增速。數(shù)字經(jīng)濟作為以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體、以信息技術(shù)應(yīng)用為基本特征、以全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力的經(jīng)濟形態(tài)，已成為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵力量。高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)，是我國經(jīng)濟發(fā)展從量變到質(zhì)變的轉(zhuǎn)型與升級，而發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力正是推動高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和重要著力點。2024年1月，習近平總書記在主持中共中央政治局第十一次集體學習時強調(diào)新質(zhì)生產(chǎn)力具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，要以全要素生產(chǎn)率大幅提升為核心標志。3由此可見，新質(zhì)生產(chǎn)力是以生產(chǎn)要素的高效化利用和資源配置效率的顯著提升為評價標準。因此，作為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力重要領(lǐng)域的數(shù)字經(jīng)濟必須遵循新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)涵，在做大做強做優(yōu)數(shù)字經(jīng)濟的同時，更要不斷提升數(shù)字經(jīng)濟的效益、效能與效率，從而將數(shù)字經(jīng)濟增長從以往的規(guī)模擴張轉(zhuǎn)向效率提升的新發(fā)展階段。如何進一步提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展效率從而最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)要素價值，成為各級政府與研究學者關(guān)注的重要問題。

二、 文獻綜述

數(shù)字經(jīng)濟自提出以來就成為經(jīng)濟學界的研究熱點，科學評價數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、定量刻畫數(shù)字經(jīng)濟與其他經(jīng)濟因素之間的相互作用對于研判經(jīng)濟發(fā)展形勢和探索經(jīng)濟發(fā)展路徑尤為重要。

目前，學者主要從體量規(guī)模、相對發(fā)展程度和發(fā)展質(zhì)量三個視角對數(shù)字經(jīng)濟展開測度研究。首先，在測度國家或地區(qū)整體數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模方面，美國經(jīng)濟分析局（BEA）[1]、許憲春等[2]分別采用生產(chǎn)法測算美國與中國的數(shù)字經(jīng)濟體量；彭剛等[3]、金星曄等[4]分別在界定數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上對我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模進行了測算；李潔等[5]、鮮祖德等[6]等以國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》為標準，分別對我國整體數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模、數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及各省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模展開測算。其次，在測度各國（地區(qū)）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相對程度方面，張雪玲等[7]通過對數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵的界定構(gòu)建了我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系；高燕等[8]結(jié)合數(shù)字技術(shù)投入與數(shù)字投資消費需求，從供需兩方面構(gòu)建我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的評價指標體系；金燦陽等[9]基于模糊集合思想從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字治理、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化5個維度構(gòu)建了我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)；徐清源等[10]歸納總結(jié)了國內(nèi)外12個數(shù)字經(jīng)濟測度指標體系的優(yōu)缺點并給出構(gòu)建我國相關(guān)指標體系的思路與建議。最后，在測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量方面，研究學者多以數(shù)字經(jīng)濟效率的高低來評估數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展質(zhì)量，如蔡昌等[11]以數(shù)字經(jīng)濟兩個代表性行業(yè)的固定資產(chǎn)投資與就業(yè)人數(shù)作為投入變量，以實際GDP和勞動生產(chǎn)率作為產(chǎn)出變量，利用DEA-Malmquist模型測算了我國29個省（區(qū)市）的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)出效率；李研[12]、溫婷等[13]同樣以數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出測算我國不同省份和區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)出效率，并進一步分析其時空演變過程。由此可見，數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)的測度研究文獻主要集中于前兩類，數(shù)字經(jīng)濟效率的相關(guān)成果不僅十分有限，而且多以某個具體行業(yè)代表整個數(shù)字經(jīng)濟，很大程度上低估了數(shù)字經(jīng)濟的覆蓋領(lǐng)域。

在數(shù)字經(jīng)濟影響因素研究方面，學者們運用不同的計量模型檢驗分析了各種可能影響因素與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展之間是否具有顯著關(guān)系。鐘業(yè)喜等[14]運用OLS模型和GWR模型分析了長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響因素，他們認為信息化水平、城市等級、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對數(shù)字經(jīng)濟存在正向作用；劉軍等[15]、焦帥濤等[16]利用SAR模型驗證了地區(qū)經(jīng)濟增長水平、外資依存度、政府干預(yù)度、人力資本等因素能夠顯著提升中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；蘇冰杰等[17]基于固定效應(yīng)面板回歸模型分析區(qū)域差異因素對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響，結(jié)果顯示，經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持和對外開放程度對數(shù)字經(jīng)濟存在線性影響，而地區(qū)規(guī)模的影響則表現(xiàn)為非線性；余運江等[18]以全國286個地級及以上城市為樣本，采用多元回歸模型從信息化基礎(chǔ)、地理區(qū)域、經(jīng)濟水平、人力資本4個維度檢驗數(shù)字經(jīng)濟差異的影響因素。盡管學者們對數(shù)字經(jīng)濟影響因素的研究成果較為豐富且得出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展受到諸多因素影響的結(jié)論，但大部分傳統(tǒng)計量模型只能檢驗單個影響因素與數(shù)字經(jīng)濟之間的線性相關(guān)性，而忽略了不同因素之間互相組合形成的多重并發(fā)效應(yīng)以及影響因素與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展之間的因果關(guān)系；此外，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟效率影響因素的理論分析與實證檢驗十分匱乏。

鑒于此，本文從投入產(chǎn)出視角出發(fā)，在運用超效率SBM模型測度我國各省份數(shù)字經(jīng)濟效率的基礎(chǔ)上，基于“物理—事理—人理”（WSR）系統(tǒng)方法論分析歸納數(shù)字經(jīng)濟效率的影響因素，并采用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法分析影響因素不同組態(tài)與數(shù)字經(jīng)濟效率之間的多重并發(fā)因果關(guān)系，探索我國數(shù)字經(jīng)濟效率的提升路徑，以期為我國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供理論支撐與決策參考。

三、 研究設(shè)計

1. 理論框架

經(jīng)濟效率是經(jīng)濟學中的一個重要概念，它指的是資源在經(jīng)濟活動中的使用達到最優(yōu)狀態(tài)。數(shù)字經(jīng)濟作為一種新型的經(jīng)濟形態(tài)，其效率的提升對于我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。類比經(jīng)濟效率的概念，數(shù)字經(jīng)濟效率是指數(shù)字經(jīng)濟在給定的資源和數(shù)字化技術(shù)條件下實現(xiàn)產(chǎn)出的最大化程度。由此可見，數(shù)字經(jīng)濟效率的影響因素涉及經(jīng)濟、技術(shù)、社會等多個方面，因此本文參考雷鴻竹等[19]的“物理—事理—人理”（WSR）系統(tǒng)分析方法，從物理層、事理層和人理層這三個層面分析探討數(shù)字經(jīng)濟效率的影響因素及其作用機制。

（1）物理因素及其影響機制分析

WSR中的“物理”是指構(gòu)成系統(tǒng)的客觀存在，包括物質(zhì)、物質(zhì)所處的環(huán)境和物質(zhì)運動所涉及的規(guī)律和機理，在社會經(jīng)濟發(fā)展中物理因素一般涵蓋資源、技術(shù)、經(jīng)濟基礎(chǔ)等要素。物理因素決定了地區(qū)經(jīng)濟活動的原始投入要素，根據(jù)經(jīng)典的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)可知，投入要素越豐富經(jīng)濟產(chǎn)出越高。因此，數(shù)字經(jīng)濟效率的提高包括兩種情形：要么在經(jīng)濟效益不變的情況下減少數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展投入，要么在經(jīng)濟成本不變的條件下提高數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)出。在控制經(jīng)濟成本的條件下，一個地區(qū)的物理條件越優(yōu)越，其數(shù)字經(jīng)濟效率就會越高。經(jīng)濟發(fā)展水平可以視作一個地區(qū)勞動力、土地、資本等物理條件的綜合指標，大量研究[14-18]表明經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展程度越高。此外，數(shù)據(jù)資源是數(shù)字經(jīng)濟特有的物質(zhì)基礎(chǔ)，它不僅能通過深化分工融入價值創(chuàng)造過程，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展[20]；還能在生產(chǎn)過程中與勞動力、土地、資本等其他生產(chǎn)要素產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，對其他要素具有倍增作用[21]。由此可見，數(shù)據(jù)資源是支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心要素，數(shù)據(jù)資源越豐富，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代價越低且經(jīng)濟價值越高，也就越有利于數(shù)字經(jīng)濟效率的提升。

（2）事理因素及其影響機制分析

WSR中的“事理”是指干預(yù)指導人類認識世界、改造世界、改造社會的實踐活動，事理的本質(zhì)就是基于現(xiàn)實社會的概念、規(guī)律所產(chǎn)生的方法、制度等因素能夠使得實踐活動更加有效。從WSR系統(tǒng)分析方法中事理的概念可以看出，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中，合理的事理因素能夠提高數(shù)字經(jīng)濟效率。在物理資源一定的條件下，改善資源分配是提高數(shù)字經(jīng)濟效率的有效途徑，因此本文從資源分配的角度提煉了政府支持與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)這兩個影響數(shù)字經(jīng)濟效率的事理因素。政府的財政支持對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用，其不僅可以緩解企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展中的資金壓力、增強企業(yè)轉(zhuǎn)型信心，還可以引導企業(yè)和社會資源向科技創(chuàng)新領(lǐng)域轉(zhuǎn)移[22]。同時，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演化高度相關(guān)：一方面第三產(chǎn)業(yè)以技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)為主，而數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)本就屬于第三產(chǎn)業(yè)，向第三產(chǎn)業(yè)傾斜的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供了更為有利的產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境[14]；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展會源源不斷地為第一、第二產(chǎn)業(yè)提供數(shù)字技術(shù)服務(wù)，從而淘汰第一、第二產(chǎn)業(yè)的過剩產(chǎn)能、重塑供給側(cè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[23]。因此，政府在科技領(lǐng)域的財政支持與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展均有利于數(shù)字經(jīng)濟效率的提升。

（3）人理因素及其影響機制分析

WSR中“人理”的主要內(nèi)容是研究如何充分發(fā)揮人的創(chuàng)造性和潛力，利用已有的“物理”“事理”去組織最佳的實踐活動以產(chǎn)生最大的效益和效率。本文根據(jù)“人理”的概念，從人的創(chuàng)造力和創(chuàng)新力兩方面出發(fā)，選取人力資源和創(chuàng)新能力這兩個因素代表影響數(shù)字經(jīng)濟效率中的人理因素。人力資源涵蓋勞動力的素質(zhì)和數(shù)量兩部分內(nèi)容：其一，數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域具有一定的就業(yè)門檻，對從業(yè)人員的知識和技能水平要求較高[24]，高素質(zhì)勞動力不僅是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基石，而且能夠通過提高勞動效率實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟效率的提升；其二，同樣由柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)可知，勞動力的數(shù)量是經(jīng)濟生產(chǎn)投入的關(guān)鍵要素之一，勞動力投入越多，理論上數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)出越多[14]，因此高質(zhì)量人力資本所形成的規(guī)模效應(yīng)有利于提升數(shù)字經(jīng)濟效率。創(chuàng)新能力是傳統(tǒng)經(jīng)濟形態(tài)向數(shù)字經(jīng)濟形態(tài)轉(zhuǎn)變的源動力，而高效是創(chuàng)新的自然屬性和必然要求，因此創(chuàng)新會引領(lǐng)技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)向提高發(fā)展效率的方向發(fā)展[25]。同時，創(chuàng)新能力可以幫助傳統(tǒng)行業(yè)實現(xiàn)智能化、數(shù)字化升級，開拓數(shù)字經(jīng)濟新領(lǐng)域；數(shù)字技術(shù)的擴散有利于構(gòu)建不同行業(yè)共享的技術(shù)基礎(chǔ)，有效推動行業(yè)融合，提高數(shù)字經(jīng)濟效能[26]。

在WSR理論中，物理、事理、人理因素不是相互獨立的個體，而是互相協(xié)同、共同作用的整體?；诖?，本文構(gòu)建如圖1所示的數(shù)字經(jīng)濟效率提升路徑的理論框架，三個層面的影響因素組成數(shù)字經(jīng)濟效率的前因條件，它們通過不同條件的協(xié)同聯(lián)動，共同影響數(shù)字經(jīng)濟效率。因此，探索數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高效率的組態(tài)匹配方式能夠為地方政府進一步提升數(shù)字經(jīng)濟效率提供具體的路徑參考，而數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展非高效率組態(tài)效應(yīng)的揭示也為地方政府打破數(shù)字經(jīng)濟低效發(fā)展局面提供了政策借鑒。

2. 研究方法

（1）數(shù)字經(jīng)濟效率測度方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是度量投入產(chǎn)出效率的常用方法，已被廣泛應(yīng)用于測度經(jīng)濟發(fā)展效率。但傳統(tǒng)DEA模型計算出的效率值只能保持在區(qū)間（0，1]內(nèi)且有效的決策單元取值均為1，無法對有效的決策單元展開進一步比較，因此，本文采用能夠克服傳統(tǒng)DEA模型缺陷的超效率SBM模型測度我國各?。▍^(qū)市）數(shù)字經(jīng)濟效率。

假設(shè)每個?。▍^(qū)市）記為1個決策單元，共有n個決策單元DMUj（j=1，2，[…]，n），每個決策單元DMUj含有m種投入要素xij（i=1，2，[…]，m），q種期望產(chǎn)出yrj（r=1，2，[…]，q），則超效率SBM模型可表示為：

[minρ=1-1mi=1ms-ixik1+1qr=1qs+ryrk]" （1）

[s.t. j=1，j≠knxijλj-s-i≤xikj=1，j≠knyrjλj+s+r≤yrkλj，s-i，s+r≥0] （2）

上式中，[λj]為權(quán)重變量；[s-i]、[s+r]分別為數(shù)字經(jīng)濟投入要素和期望產(chǎn)出的松弛變量；ρ為數(shù)字經(jīng)濟效率，其值越大表明數(shù)字經(jīng)濟效率越高，特別地，當ρ≥1時表明該?。▍^(qū)市）的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展達到有效，否則視為無效。

（2）模糊集定性比較分析方法

模糊集定性比較分析方法（fsQCA）基于模糊集合和布爾運算研究多個前因變量與結(jié)果變量之間復雜的因果關(guān)系，是一種結(jié)合定量與定性研究特長而又超越定量與定性研究的新方法[27]。傳統(tǒng)基于自變量相互獨立、線性相關(guān)和因果對稱的計量方法，只能分析單個自變量對因變量的邊際效應(yīng)，無法解釋自變量如何通過相互協(xié)同和共同作用導致結(jié)果變量發(fā)生的多重并發(fā)效應(yīng)?；赪SR理論的分析可知，數(shù)字經(jīng)濟效率受到物理、事理和人理三個層面多個因素的交互影響，需要采用整體視角分析影響因素間的組態(tài)效應(yīng)，即哪些因素組合引發(fā)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高效率，而哪些條件組態(tài)導致數(shù)字經(jīng)濟效率低下的結(jié)果發(fā)生。因此，本文選擇fsQCA方法探索經(jīng)濟發(fā)展水平、數(shù)據(jù)資源、政府支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資源和創(chuàng)新能力這6個前因條件對數(shù)字經(jīng)濟效率的多重并發(fā)影響，以識別多條等效的數(shù)字經(jīng)濟效率提升路徑。

3. 變量選取與數(shù)據(jù)來源

（1）結(jié)果變量

本文將通過超效率SBM模型測算出的數(shù)字經(jīng)濟效率作為結(jié)果變量。綜合現(xiàn)有研究文獻，將數(shù)字經(jīng)濟效率的要素歸結(jié)為基礎(chǔ)設(shè)施投入、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化投入、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化投入及期望產(chǎn)出，各要素的指標選取情況如表1所示。

①基礎(chǔ)設(shè)施投入。數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施能夠反映各?。▍^(qū)市）的網(wǎng)絡(luò)覆蓋水平，借鑒王松茂等[28]的指標選取方法，本文選取光纜線路長度、移動電話普及率以及互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口來刻畫數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施投入。

②產(chǎn)業(yè)數(shù)字化投入。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是指傳統(tǒng)行業(yè)利用現(xiàn)代數(shù)字信息技術(shù)實現(xiàn)的智能化、數(shù)字化的產(chǎn)業(yè)升級，本文參考金燦陽等[9]的做法，選取每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、每百人使用計算機數(shù)、電子商務(wù)采購額這三個指標測量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化投入。

③數(shù)字產(chǎn)業(yè)化投入。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化即數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)，本文參考李研[12]的做法從勞動力投入、技術(shù)投入和資本投入三個方面考察數(shù)字產(chǎn)業(yè)化投入，分別采用信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人員數(shù)量及其平均工資、電信業(yè)務(wù)總量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)Ramp;D經(jīng)費支出作為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化投入的指標。

④期望產(chǎn)出。數(shù)字經(jīng)濟的期望產(chǎn)出是數(shù)字經(jīng)濟體系下最終商品和服務(wù)的市場價值總和，即數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模，但目前我國各?。▍^(qū)市）并未展開統(tǒng)一的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模核算工作?，F(xiàn)有文獻多以數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出作為數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的代理變量，但這一做法往往低估了數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模。因此本文結(jié)合蔡昌等[11]、溫婷等[13]的做法，綜合考慮數(shù)字經(jīng)濟的生產(chǎn)端與消費端，將數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入和電子商務(wù)銷售額共同作為數(shù)字經(jīng)濟期望產(chǎn)出指標。

（2）前因條件變量

將前文分析歸納出來的物理、事理和人理三個層面共6個數(shù)字經(jīng)濟效率影響因素作為前因條件變量，各變量的指標選取如表2所示。

①物理因素。數(shù)字經(jīng)濟效率的物理因素包括經(jīng)濟發(fā)展水平（GDP）和數(shù)據(jù)資源（DB），前者根據(jù)研究慣例選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值刻畫經(jīng)濟發(fā)展水平，后者參考溫婷等[13]選擇中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)資源指數(shù)作為各省數(shù)據(jù)資源的代理變量。

②事理因素。本文提煉政府支持（GS）與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）兩個因素為數(shù)字經(jīng)濟效率的物理因素，并分別采用地方財政科學技術(shù)支出占地方財政一般預(yù)算支出的比重和地方第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在地方生產(chǎn)總值的占比刻畫地方政府支持和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

③人理因素。人力資源（HR）和創(chuàng)新能力（TI）屬于影響數(shù)字經(jīng)濟效率的人理因素。綜合考慮勞動力的質(zhì)量與數(shù)量，本文選取每十萬人高校在校人數(shù)占常住人口的比例作為人力資源的代理變量，同時采用人均專利申請數(shù)量衡量地方創(chuàng)新能力。

（3）數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可得性，本文以我國30個省（區(qū)市）（不含西藏和港澳臺地區(qū)且下文統(tǒng)稱為省份）為研究樣本，選取2018—2021年表1及表2中各指標數(shù)據(jù)，其中，數(shù)據(jù)資源指數(shù)來源于《中國大數(shù)據(jù)區(qū)域發(fā)展水平評估白皮書（2019—2022年）》，其余數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒（2019—2022）》。將表1中投入產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)代入超效率SBM模型，可求解出各年度各省份的數(shù)字經(jīng)濟效率，即結(jié)果變量。本文取結(jié)果變量和前因條件變量2018—2021年這四年數(shù)據(jù)的平均值進行fsQCA分析，以降低個別異常值引發(fā)分析結(jié)果發(fā)生偏誤的可能性。

四、 實證分析

1. 數(shù)字經(jīng)濟效率測度結(jié)果分析

本文運用超效率SBM模型測算2018—2021年我國30個省份的數(shù)字經(jīng)濟效率，測算結(jié)果如圖2所示。從地理空間上來看，我國數(shù)字經(jīng)濟效率呈現(xiàn)東部優(yōu)于中部、中部優(yōu)于西部的分布情況，且各省份之間差距明顯。浙江、江蘇、山東、廣東、天津和重慶在大部分年度實現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展最優(yōu)化，表現(xiàn)在其數(shù)字經(jīng)濟效率值普遍接近或超過1；而內(nèi)蒙古、甘肅、云南、陜西、寧夏和新疆數(shù)字經(jīng)濟效率的平均值還不足0.1。對比劉軍等[15]、金燦陽等[9]等相關(guān)研究結(jié)果可知，相較于數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模，我國各省份在數(shù)字經(jīng)濟效率方面的“數(shù)字鴻溝”問題更為突出。從時間變化規(guī)律上來看，大部分省份數(shù)字經(jīng)濟效率呈現(xiàn)逐年增長的態(tài)勢，部分省份受2020年疫情影響出現(xiàn)暫時性下降，但多數(shù)省份的數(shù)字經(jīng)濟效率在2021年已回復至疫情前期的水平。2021年我國GDP增速從2020年的2.2%大幅提升至8.4%，數(shù)字經(jīng)濟效率的提升無疑是拉動我國經(jīng)濟復蘇的重要助力。

2. 數(shù)據(jù)校準

本文以超效率SBM模型測度的數(shù)字經(jīng)濟效率作為fsQCA組態(tài)路徑分析的結(jié)果變量，以經(jīng)濟發(fā)展水平、數(shù)據(jù)資源、政府支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資源和創(chuàng)新能力作為前因條件，以我國30個省份數(shù)字經(jīng)濟效率及其前因條件變量為案例，采用直接校準法對原始案例數(shù)據(jù)進行校準。參考Fiss[29]的做法，將案例數(shù)據(jù)95%、50%和5%的分位數(shù)值作為校準的3個錨點，即完全隸屬、中間點和完全不隸屬，從而將前因條件變量與結(jié)果變量轉(zhuǎn)換為可以進行布爾運算的集合隸屬度。各變量的校準錨點如表3所示。

3. 單個條件的必要性分析

本文運用fsQCA4.1軟件對數(shù)字經(jīng)濟效率的各前因條件變量進行必要性檢驗，以識別單個條件是否構(gòu)成結(jié)果發(fā)生的必要條件，檢驗結(jié)果如表4所示。根據(jù)必要條件的判別準則，即當單個條件的一致性大于0.9時，可判定該條件為必要條件，可知6個前因條件均不是高數(shù)字經(jīng)濟效率這一結(jié)果變量的必要條件。這表明單一的物理因素、事理因素和人理因素都不會直接引致數(shù)字經(jīng)濟高效率，數(shù)字經(jīng)濟高效率是由各個層面的多種因素復雜交互、共同作用帶來的，故而地方政府想要進一步提升數(shù)字經(jīng)濟效率要綜合考慮各種因素之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。此外，檢驗結(jié)果還顯示地方創(chuàng)新能力不足是導致地方數(shù)字經(jīng)濟效率低下的必要條件，因此在后續(xù)真值表運算時將該條件設(shè)置為缺失，以進一步探尋其他可能導致數(shù)字經(jīng)濟低效的組態(tài)條件。

4. 條件組態(tài)分析

真值表是模糊集條件組態(tài)分析的基礎(chǔ)。本文繼續(xù)參考Fiss[29]的做法，將案例頻數(shù)閾值和一致性閾值分別設(shè)置為1和0.8，再根據(jù)Park等[30]的做法采用自然截斷產(chǎn)生的PRI閾值，分別構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟高效率與數(shù)字經(jīng)濟非高效率的真值表，并進行fsQCA的標準化分析得到簡單解、中間解和復雜解，其中中間解被視為條件組態(tài)路徑，而簡單解和中間解中同時出現(xiàn)的條件可看作是組態(tài)路徑中的核心條件。本文最終分別得到引致高數(shù)字經(jīng)濟效率的4條組態(tài)路徑和導致非高數(shù)字經(jīng)濟效率的3條組態(tài)路徑，詳見表5。

由表5可知，引致高數(shù)字經(jīng)濟效率的4條組態(tài)路徑的一致性均超過0.9且總體一致性達到0.939，說明這4條路徑覆蓋的案例中有93.9%的省份具有較高的數(shù)字經(jīng)濟效率；其總體覆蓋率達到0.743，表明這4條路徑對數(shù)字經(jīng)濟高效率產(chǎn)生原因的解釋力度達到74.3%。對于引發(fā)數(shù)字經(jīng)濟非高效率的3條組態(tài)路徑而言，無論是單條路徑的一致性還是總體一致性均超過最初設(shè)定的一致性閾值0.8，其總體覆蓋率為0.769，表明引發(fā)數(shù)字經(jīng)濟非高效率的3條路徑同樣具有較高的解釋性。

引致數(shù)字經(jīng)濟高效率的4條組態(tài)路徑可以歸結(jié)為“物理+事理+人理”與“物理+人理”兩種類型?！拔锢?事理+人理”型條件組態(tài)包括路徑H1、H3和H4：其一，路徑H1（GDP*DB*GS*TI）顯示，較高的經(jīng)濟發(fā)展水平、較好的數(shù)據(jù)資源、較強的政府支持與高創(chuàng)新能力可以促進地方數(shù)字經(jīng)濟高效率，其中創(chuàng)新能力是核心條件，采用這一路徑的省份最多，包括北京、廣東、江蘇、浙江、安徽、福建、上海等10個省份，且H1的唯一覆蓋率為0.177，遠高于其他路徑，表明良好的物理基礎(chǔ)、政府的有力支持和顯著的創(chuàng)新能力是我國數(shù)字經(jīng)濟高效運行最主要的模式；其二，路徑H3（GDP*GS*IS*HR*TI）表明，當經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資源尤其是創(chuàng)新能力達到一定水平時，無論是否具有天然的數(shù)據(jù)資源，都可以引致數(shù)字經(jīng)濟高效率，但其唯一覆蓋率僅為0.010，僅符合這一條組態(tài)路徑的省份為湖南；其三，路徑H4（～GDP*DB*～GS*IS*～HR*TI）顯示，即便在經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持力度和人力資源質(zhì)量較低的情況下，只要具備創(chuàng)新能力這一核心要素，并配有良好的數(shù)據(jù)資源與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，依然能夠促使數(shù)字經(jīng)濟高效發(fā)展，采用該組態(tài)路徑的省份僅有四川?！拔锢?人理”型對應(yīng)路徑H2，即以高創(chuàng)新能力為核心條件，輔助較高的經(jīng)濟發(fā)展水平、豐富的數(shù)據(jù)資源和高素質(zhì)人力資源的共同作用實現(xiàn)了高效的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，其代表性省份有重慶與遼寧。綜合來看，創(chuàng)新能力是所有4條組態(tài)路徑中唯一的核心條件，表明其是引致數(shù)字經(jīng)濟高效率最重要的前因條件。此外，“經(jīng)濟發(fā)展水平+數(shù)據(jù)資源+政府支持+創(chuàng)新能力”的組態(tài)路徑是我國省份實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟高效率發(fā)展最主要的模式，這表明單一的前提條件并不足以支撐數(shù)字經(jīng)濟效率的提升，只有物理、事理和人理三方面的協(xié)同發(fā)展才是提升數(shù)字經(jīng)濟效率最可行的路徑。

引致非高數(shù)字經(jīng)濟效率的3條組態(tài)路徑均為“物理+事理+人理”型，表明只有在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的物理條件、事理條件和人理條件均不樂觀的情況下才會產(chǎn)生數(shù)字經(jīng)濟低效運行的現(xiàn)象。同時，數(shù)據(jù)資源匱乏和創(chuàng)新能力不足是3條組態(tài)路徑的核心必要條件，在此基礎(chǔ)上地方經(jīng)濟發(fā)展水平不高和政府對科技研發(fā)的財政支持不足是導致我國省份非高數(shù)字經(jīng)濟效率結(jié)果發(fā)生的主要模式，表現(xiàn)在路徑NH1（～GDP*～DB*～GS*～TI）的原始覆蓋率和唯一覆蓋率均明顯高于其他路徑，該路徑涵蓋云南、甘肅、廣西、黑龍江、吉林等9個省份。此外，地方在缺失數(shù)據(jù)資源和創(chuàng)新能力的核心條件下，如果經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均不理想，即路徑NH2（～GDP*～DB*～IS*～TI）或者同時缺乏政府支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人力資源，即路徑NH3（～DB*～GS*～IS*～HR*～TI）時，也會導致地方數(shù)字經(jīng)濟效率處于較低水平，前者的代表省份有寧夏和江西，后者唯一被覆蓋的省份為內(nèi)蒙古。

5. 穩(wěn)健性分析

本文采用調(diào)整一致性閾值和PRI閾值兩種方法分別對高數(shù)字經(jīng)濟效率和非高數(shù)字經(jīng)濟效率兩種結(jié)果的組態(tài)路徑進行穩(wěn)健性檢驗。首先，將條件組態(tài)的一致性閾值從0.8分別上調(diào)至0.85和0.9，檢驗結(jié)果顯示兩種結(jié)果的組態(tài)路徑均未發(fā)生變化；其次，將PRI閾值分別設(shè)置成0.7和0.75，檢驗結(jié)果表明非高數(shù)字經(jīng)濟效率的組態(tài)路徑依然不變，高數(shù)字經(jīng)濟效率的組態(tài)路徑在0.7的PRI閾值下與前文完全一致，而在0.75的PRI閾值下除了缺乏路徑H4，其余3個組態(tài)路徑保持一致。由此可見，本文的研究結(jié)論具有良好的穩(wěn)健性。

五、 結(jié)論與啟示

本文在運用超效率SBM模型測度近四年我國30個?。▍^(qū)市）數(shù)字經(jīng)濟效率的基礎(chǔ)上，基于WSR系統(tǒng)方法論分析歸納出數(shù)字經(jīng)濟效率在物理、事理、人理三個層面的主要影響因素，并采用fsQCA方法揭示物理、事理和人理因素不同組態(tài)與數(shù)字經(jīng)濟效率之間的多重并發(fā)因果關(guān)系，得出的主要結(jié)論有：（1）我國省際數(shù)字經(jīng)濟效率呈現(xiàn)東部優(yōu)于中部、中部優(yōu)于西部的空間分布，且各省份之間差距明顯，“數(shù)字鴻溝”問題突出；（2）任何單一的物理、事理或人理因素都不會直接引致數(shù)字經(jīng)濟高效率，但地方創(chuàng)新能力不足是導致數(shù)字經(jīng)濟效率低下的必要條件；（3）引致數(shù)字經(jīng)濟高效率的4條組態(tài)路徑可以歸結(jié)為“物理+事理+人理”與“物理+人理”兩種類型，其中創(chuàng)新能力是所有組態(tài)路徑的核心條件，且“經(jīng)濟發(fā)展水平+數(shù)據(jù)資源+政府支持+創(chuàng)新能力”的組態(tài)路徑是我國省份實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟高效發(fā)展最主要的模式；（4）引致非高數(shù)字經(jīng)濟效率的3條組態(tài)路徑均為“物理+事理+人理”型且數(shù)據(jù)資源匱乏和創(chuàng)新能力不足是所有組態(tài)路徑的核心條件，在此基礎(chǔ)上地方經(jīng)濟發(fā)展水平不高和財政支持不足是導致我國省份非高數(shù)字經(jīng)濟效率結(jié)果發(fā)生的主要模式。

上述研究結(jié)論為提升我國數(shù)字經(jīng)濟效率帶來以下啟示：（1）地方政府應(yīng)以高質(zhì)量發(fā)展理念為引領(lǐng)，更新數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展思維，強化政策引導效應(yīng)，將數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展目標從單純的規(guī)模擴張轉(zhuǎn)變?yōu)樾侍嵘?；?）創(chuàng)新能力是實現(xiàn)高數(shù)字經(jīng)濟效率的核心條件，也是導致數(shù)字經(jīng)濟低效發(fā)展的制約因素，地方政府應(yīng)從創(chuàng)新體系構(gòu)建、創(chuàng)新人才引進、創(chuàng)新企業(yè)培育、創(chuàng)新制度保障等多方面著手，進一步提升地方創(chuàng)新能力；（3）地方政府應(yīng)利用“組態(tài)思維”關(guān)注地方物理、事理和人理多個層面多種因素的交互匹配，結(jié)合自身實際，因地制宜地選擇數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展模式，形成差異化的數(shù)字經(jīng)濟效率提升路徑；（4）物理、事理和人理資源同時匱乏才會導致數(shù)字經(jīng)濟效率低下，因此地方政府應(yīng)從多角度審視自身資源稟賦，補齊短板、均衡發(fā)展，從而扭轉(zhuǎn)數(shù)字經(jīng)濟效率不足的局面。

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基金項目：國家社會科學基金一般項目“證券發(fā)行注冊制改革背景下信息披露機制完善及策略研究”（項目編號：21BGL087）；江蘇省高校哲學社會科學研究一般項目“數(shù)字經(jīng)濟助推江蘇省經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展路徑與機制研究”（項目編號：2023SJYB2010）。

作者簡介：曹潔，通訊作者，女，博士，鹽城師范學院數(shù)學與統(tǒng)計學院副教授、鹽城數(shù)字經(jīng)濟研究院數(shù)字金融研究所所長，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟；孫延杰，男，澳門科技大學商學院碩士研究生，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟；雷良海，男，博士，上海理工大學管理學院教授、博士生導師，研究方向為經(jīng)濟管理。

（收稿日期：2024-04-01" 責任編輯：蘇子寵）