共生視域下區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化與障礙度研究

摘" 要：建設(shè)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)對提升創(chuàng)新驅(qū)動力、實(shí)現(xiàn)數(shù)字中國具有重要現(xiàn)實(shí)意義。從共生視域結(jié)合技術(shù)進(jìn)化理論，分析區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)涵與進(jìn)化機(jī)制，進(jìn)而構(gòu)建評價指標(biāo)體系，基于2013-2021年省級面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用共生度、共生進(jìn)化動量和障礙因子診斷分析模型等探究區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化過程及障礙度。結(jié)果表明：①我國區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生度整體呈現(xiàn)上升趨勢，但地區(qū)差異顯著；②共生進(jìn)化呈現(xiàn)良好發(fā)展態(tài)勢，但也存在明顯的區(qū)域“馬太效應(yīng)”，總體進(jìn)化動量非均衡性波動減小，區(qū)域不均衡是造成總體進(jìn)化動量不均衡的主要來源，進(jìn)化動量軌跡由初、中級水平轉(zhuǎn)向中高、高級水平；③區(qū)域共生基質(zhì)是制約共生進(jìn)化的主要障礙因子，其數(shù)字技術(shù)發(fā)展平均障礙度為37.47%，是影響數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)；共生度；共生進(jìn)化動量；障礙因子診斷

DOI：10.6049/kjjbydc.YX202304008

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）""""" 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：F061.5

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）16-0001-12

收稿日期：2023-04-14" 修回日期：2023-07-05

基金項目：國家社會科學(xué)基金重大項目（22amp;ZD069）;國家自然科學(xué)基金項目（72172128）;陜西省社會科學(xué)基金項目（2022R044）；陜西省軟科學(xué)研究計劃一般項目（2022KRM161）

作者簡介：田慶鋒（1977—），男，山東成武人，西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閯?chuàng)新管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、軍民融合；沈偉康（1996—），男，安徽黃山人，西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)閯?chuàng)新管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、軍民融合；李瑤（1996—），女，陜西西安人，西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)閯?chuàng)新管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、軍民融合。本文通訊作者：沈偉康。

0" 引言

從創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、“4+3”區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略大布局到二十大區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的深化［1］，區(qū)域創(chuàng)新已成為我國進(jìn)行新舊動能轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心動能（馮之浚等，2015）。隨著新一輪信息技術(shù)變革與發(fā)展，數(shù)字技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的利器全面參與創(chuàng)新范式變革［2-3］，推動傳統(tǒng)創(chuàng)新轉(zhuǎn)向以新產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化為主要特征的數(shù)字創(chuàng)新（柳卸林等，2020）。在打造區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新優(yōu)勢的過程中，由數(shù)字創(chuàng)新主體、要素、環(huán)境和聯(lián)系等構(gòu)成的數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，可以為區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新提供組織和資源保障，是區(qū)域數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的創(chuàng)新動力源泉，是實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支撐［4］。但現(xiàn)階段我國面臨的外部環(huán)境風(fēng)險加劇，尤其是芯片制造、高端工業(yè)軟件和5G等關(guān)鍵技術(shù)遭受外部壁壘與制約。因此，如何促進(jìn)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展、提升內(nèi)部數(shù)字創(chuàng)新水平，成為當(dāng)下亟待解決的問題。

進(jìn)化概念主要源于生物學(xué)家達(dá)爾文的觀點(diǎn)，近年來在創(chuàng)新研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。例如有研究認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)化與生物進(jìn)化存在相似性（毛薦其等，2005）；還有研究實(shí)證了區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的進(jìn)化特征（李曉娣等，2019）；Kollochamp;Dellermann［5］也探討了數(shù)字創(chuàng)新的進(jìn)化現(xiàn)象。但總體而言，目前對于區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的研究還不夠成熟，尚未明晰其進(jìn)化過程和制約因素，研究區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)治理的文獻(xiàn)相對不足。基于此，本文對我國省級區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化過程進(jìn)行實(shí)證分析，探尋影響其高水平進(jìn)化的障礙因子，拓展數(shù)字創(chuàng)新進(jìn)化理論，為區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)治理提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

1" 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字創(chuàng)新是指使用數(shù)字技術(shù)生產(chǎn)新產(chǎn)品、優(yōu)化生產(chǎn)過程、變革組織模式及創(chuàng)新商業(yè)模式等［6-8］，其主要包含3個核心要素：數(shù)字技術(shù)、創(chuàng)新過程和創(chuàng)新產(chǎn)出（劉洋等，2020），其實(shí)現(xiàn)路徑主要分為兩種：一是數(shù)字技術(shù)自身的創(chuàng)新變革（閆俊周等，2021）；二是通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用，產(chǎn)生新產(chǎn)品、新服務(wù)、新組織形態(tài)、新商業(yè)模式等，進(jìn)而重塑產(chǎn)業(yè)組織架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革或突破式創(chuàng)新［9］。數(shù)字創(chuàng)新引發(fā)的創(chuàng)新變革會滲透創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新過程以及創(chuàng)新結(jié)果（劉洋等，2021），與傳統(tǒng)創(chuàng)新不同的是，數(shù)字創(chuàng)新邊界更模糊化、動態(tài)化和互動化［10］。基于此，康瑾和陳凱華（2021）從數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展角度構(gòu)建兩個相互增值體系；徐君等［11］從靜態(tài)宏觀層面，使用2019年省域截面數(shù)據(jù)結(jié)合計量方法探究數(shù)字創(chuàng)新特征；李婉紅等（2022）使用文本挖掘方法，構(gòu)建數(shù)字創(chuàng)新指數(shù)；程聰?shù)龋?022）從價值實(shí)現(xiàn)角度，運(yùn)用產(chǎn)品創(chuàng)新新穎度評價企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新價值。但上述研究沒有從動態(tài)視角分析問題，存在維度單一、指標(biāo)不夠全面、研究主觀性強(qiáng)、客觀性不足等問題。

數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是由多元參與主體依托數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字資源和數(shù)字技術(shù)等進(jìn)行互動協(xié)作，重塑價值共創(chuàng)邏輯，實(shí)現(xiàn)共同價值主張的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（魏江等，2021；孫永磊等，2022）。數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的主體多元化，在參與系統(tǒng)的動態(tài)合作與競爭過程中，形成一種生態(tài)化、交互式、可循環(huán)的組織系統(tǒng)［11］。在數(shù)字技術(shù)的催化下，數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)不僅具有收斂性［2，12］、自生長性、融合性、開放性［13］、動態(tài)性［5］等特征，還具備主體關(guān)系生態(tài)化、主體虛擬化［2］、創(chuàng)新要素數(shù)字化、創(chuàng)新邊界模糊化［14］等特征。基于此，寧連舉等（2022）借助數(shù)值模擬對數(shù)字創(chuàng)新進(jìn)行模擬仿真；林艷和盧俊堯［15］認(rèn)為，因地制宜地建設(shè)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)有助于培育區(qū)域創(chuàng)新新動能。此外，還有部分學(xué)者探討了數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)治理（楊偉等，2022）、數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)［16］和數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（劉志陽等，2021）?，F(xiàn)有關(guān)于數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)概念特征的研究相對成熟，但未有研究從區(qū)域?qū)用?，結(jié)合共生理論探究數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，缺乏使用多維度綜合指標(biāo)分析數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化問題的研究。為此，本文首先結(jié)合共生理論，厘清區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)概念內(nèi)涵，利用技術(shù)進(jìn)化理論探究其進(jìn)化機(jī)制?；诖?，首先構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)體系，借助共生度模型討論共生發(fā)展情況；然后使用共生進(jìn)化動量模型、Dagum基尼系數(shù)分解方法和馬爾科夫鏈算法探究共生進(jìn)化過程；最后利用障礙因子診斷分析模型探尋共生進(jìn)化的制約因素。研究結(jié)果將為相關(guān)理論發(fā)展提供可靠的數(shù)據(jù)驗(yàn)證，為進(jìn)行科學(xué)化數(shù)字創(chuàng)新決策提供參考依據(jù)。

2" 區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)概念內(nèi)涵與進(jìn)化機(jī)制

2.1" 區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)概念內(nèi)涵

德國真菌學(xué)家德貝里提于1879年提出共生概念，認(rèn)為其是自然界不同種群間延伸的物質(zhì)聯(lián)系，共生理論主要用于解釋不同物種間合作生存、協(xié)同進(jìn)化的群居行為［17］，隨后共生概念被廣泛應(yīng)用于創(chuàng)新管理研究。如Li［18］構(gòu)建了由共生環(huán)境、共生單元和共生模式組成的區(qū)域創(chuàng)新共生體；溫興琦等（2016）提出以共生環(huán)境、共生單元、共生基質(zhì)和共生界面構(gòu)成的共生創(chuàng)新體；而Erazo等［19］認(rèn)為，共生網(wǎng)絡(luò)具備存在的必要性。相對于傳統(tǒng)的區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)以數(shù)字技術(shù)為支撐，相互協(xié)同的共生關(guān)系更緊密。協(xié)調(diào)多元主體關(guān)系、實(shí)現(xiàn)價值共創(chuàng)是促進(jìn)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵［20］。因此，本文結(jié)合共生理論，將區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)看作是區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新共生體（李曉娣等，2019），主要包括區(qū)域數(shù)字共生環(huán)境、區(qū)域數(shù)字共生單元、區(qū)域數(shù)字共生基質(zhì)、區(qū)域數(shù)字共生平臺、區(qū)域數(shù)字共生網(wǎng)絡(luò)五大部分，是數(shù)字共生單元在既定數(shù)字共生環(huán)境下通過數(shù)字共生基質(zhì)，依托數(shù)字共生平臺相互作用形成數(shù)字共生網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)，具體概念模型如圖1所示。

2.2" 區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化機(jī)制

技術(shù)進(jìn)化理論認(rèn)為，隨著時間推移，創(chuàng)新進(jìn)化與物種進(jìn)化類似［11，21］。如縱觀人類歷史發(fā)展進(jìn)程，從原始工具使用到數(shù)字化制造，都伴隨著使用工具的不斷完善以適應(yīng)特定環(huán)境需求［22］，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展亦是如此。數(shù)字技術(shù)是信息、計算、溝通和連接技術(shù)的多個模塊、組件以及子系統(tǒng)的有機(jī)組合，并隨著新需求涌現(xiàn)而持續(xù)更新迭代［11，23］。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展，圍繞它的支持系統(tǒng)趨于成熟，這為數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化提供了前提條件［24］。

區(qū)域數(shù)字技術(shù)發(fā)展是區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化的關(guān)鍵基礎(chǔ)（閆俊周等，2021；魏江等，2021），后者的進(jìn)化過程主要依賴于數(shù)字技術(shù)的兩種機(jī)制：①融合機(jī)制：數(shù)字技術(shù)的同質(zhì)性和可編程性可以將傳統(tǒng)分離的物理實(shí)體通過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)方式進(jìn)行連接，促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)品、組織、部門等邊界趨于一體化［8，12］，激發(fā)要素之間發(fā)生融合反應(yīng)，推動生態(tài)系統(tǒng)衍生出新創(chuàng)新［25］，例如小米智能家居突破了傳統(tǒng)物理邊界，以融合數(shù)字技術(shù)、物理設(shè)備和空間情景等實(shí)現(xiàn)場景創(chuàng)新；②迭代機(jī)制：由于數(shù)字技術(shù)具有動態(tài)性、編輯性、自我參照性和延展性等（劉洋等，2020），區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)可以持續(xù)地迭代進(jìn)化以適應(yīng)新環(huán)境與新需求［13，26］，其內(nèi)部要素不僅自身會在原有基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)調(diào)整升級，要素間也會出現(xiàn)最優(yōu)組合方式以滿足實(shí)際需求，如京東APP基于實(shí)時數(shù)據(jù)反饋對企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)營過程進(jìn)行優(yōu)化升級。此外，由于數(shù)字技術(shù)打破了原有時間和空間的限制，使得區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化呈現(xiàn)“邊融合邊迭代”特征，即在融合中迭代，在迭代中融合。如無人駕駛汽車通過數(shù)字技術(shù)與周圍場景的實(shí)時融合，結(jié)合數(shù)據(jù)算法的改進(jìn)更新，實(shí)現(xiàn)安全穩(wěn)定駕駛功能。

3" 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)收集

3.1" 區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)指標(biāo)體系構(gòu)建

基于上述分析，從區(qū)域數(shù)字共生環(huán)境、區(qū)域數(shù)字共生單元、區(qū)域數(shù)字共生基質(zhì)、區(qū)域數(shù)字共生平臺、區(qū)域數(shù)字共生網(wǎng)絡(luò)5個維度構(gòu)建指標(biāo)體系，具體見表1，指標(biāo)選取遵循科學(xué)性、全面性、客觀性和可獲得性等原則。

（1）區(qū)域數(shù)字共生環(huán)境。區(qū)域數(shù)字共生環(huán)境主要包括傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施和新基建，是進(jìn)行數(shù)字創(chuàng)新活動的基礎(chǔ)。數(shù)字創(chuàng)新的自生長性和動態(tài)性使得新產(chǎn)品與新服務(wù)會結(jié)合環(huán)境變化自動進(jìn)行迭代更新以及服務(wù)升級，而良好的數(shù)字共生環(huán)境是進(jìn)行數(shù)字創(chuàng)新活動的基礎(chǔ)保障。本文選擇光纜密度［27］、人均移動電話交換機(jī)容量和移動電話普及率對傳統(tǒng)基建發(fā)展水平進(jìn)行評價，選擇IPV4地址數(shù)和移動電話基站數(shù)［28］對新基建發(fā)展水平進(jìn)行評價。

（2）區(qū)域數(shù)字共生單元。區(qū)域數(shù)字共生單元是加速數(shù)字創(chuàng)新活動的推動者，能將數(shù)字技術(shù)與自身特征有機(jī)結(jié)合，具備較高的數(shù)字創(chuàng)新素養(yǎng)和數(shù)字資源統(tǒng)籌能力（閆俊周等，2021）。本文利用高校數(shù)量衡量高校群落規(guī)模、ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)衡量企業(yè)群落規(guī)模、ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)衡量區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)研發(fā)機(jī)構(gòu)規(guī)模、ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展人力資源水平、ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)Ramp;D人員數(shù)量衡量科技研發(fā)人力資源水平。

（3）區(qū)域數(shù)字共生基質(zhì)。數(shù)字技術(shù)作為區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)支撐，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新的重要推動力，是形成數(shù)字創(chuàng)新新邏輯、新范式、新流程的重要驅(qū)動器（孟慶時等，2021）。數(shù)字技術(shù)的迭代更新需要大力加強(qiáng)科技研發(fā)投入，而專利數(shù)量可以有效反映數(shù)字技術(shù)對創(chuàng)新的支持作用（徐君等，2022）。本文使用ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出衡量經(jīng)費(fèi)支持水平，使用上市公司年報中人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用4個維度的詞頻統(tǒng)計衡量各領(lǐng)域發(fā)展水平［29］，并結(jié)合ICT產(chǎn)業(yè)相關(guān)專利數(shù)量［10，30］衡量數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平。

（4）區(qū)域數(shù)字共生平臺。區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新物質(zhì)交換、能量轉(zhuǎn)移和信息共享等活動以數(shù)字共生平臺為載體，本文使用國家級科技孵化器數(shù)量衡量各地區(qū)共生平臺數(shù)量，使用入統(tǒng)大學(xué)科技園數(shù)量衡量共生平臺中大學(xué)科技園規(guī)模，使用國家級特色產(chǎn)業(yè)基地數(shù)衡量共生平臺特色產(chǎn)業(yè)基地規(guī)模，使用國家級生產(chǎn)力促進(jìn)中心人均年收入衡量共生平臺國家級生產(chǎn)力促進(jìn)中心發(fā)展質(zhì)量（李曉娣等，2019）。

（5）區(qū)域數(shù)字共生網(wǎng)絡(luò)。區(qū)域數(shù)字共生網(wǎng)絡(luò)是區(qū)域數(shù)字共生環(huán)境、區(qū)域數(shù)字共生單元、區(qū)域數(shù)字共生基質(zhì)和區(qū)域數(shù)字共生平臺有機(jī)組合，為實(shí)現(xiàn)區(qū)域價值共創(chuàng)目標(biāo)、開展創(chuàng)新活動所形成的關(guān)系資本網(wǎng)絡(luò)。本文使用電子商務(wù)銷售額［27］衡量網(wǎng)絡(luò)交易端的產(chǎn)業(yè)規(guī)模，使用電子商務(wù)交易活動的企業(yè)數(shù)比重［28］衡量具備網(wǎng)絡(luò)交易能力的企業(yè)規(guī)模，使用每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)［31］衡量不同企業(yè)種群的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通規(guī)模，使用每百人使用計算機(jī)數(shù)衡量個體互聯(lián)互通規(guī)模，利用計算機(jī)、通信和其它電子設(shè)備制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入衡量不同行業(yè)群落互聯(lián)互通規(guī)模，使用技術(shù)市場成交金額［15］衡量不同共生單元技術(shù)融合情況。

3.2" 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

選取2013—2021年24個省級面板數(shù)據(jù)為研究樣本（為保證研究連續(xù)性，將數(shù)據(jù)缺失較多的省份剔除）。研究數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、上市公司年報、各省市統(tǒng)計局網(wǎng)站、EPS數(shù)據(jù)庫等，具體數(shù)據(jù)預(yù)處理如下：

（1）將計算機(jī)及辦公設(shè)備制造業(yè)和電子及通信設(shè)備制造業(yè)作為ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)的典型代表，將其數(shù)據(jù)合并后作為度量指標(biāo)。

（2）使用上市公司年報進(jìn)行詞頻統(tǒng)計分析，以人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用5個維度作為數(shù)字技術(shù)發(fā)展子指標(biāo)。

（3）對于少數(shù)缺失數(shù)據(jù)，使用近點(diǎn)均值進(jìn)行填補(bǔ)，以盡可能保留數(shù)據(jù)原始特征和變化趨勢。

4" 研究方法

4.1" 共生度模型

參考王儉等［32］的研究成果，使用復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)共生度模型對區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展水平進(jìn)行評價，主要從區(qū)域共生環(huán)境、單元、基質(zhì)、平臺和網(wǎng)絡(luò)五大方面結(jié)合集成計算衡量區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生度。設(shè)xi，j，t為i省域的j要素在第t年的序參量值（ i=1，2，…，24;j=1，2，…，24，t=2013，2014，…，2020） 且βij≤xi，j，k≤αij，由于指標(biāo)均為正向，則序參量的有序度為：

di，j，txi，j，t=xi，j，t－βijαij－βij（1）

為保證指標(biāo)權(quán)重的客觀性和科學(xué)性，使用熵值法確定有序度權(quán)重［28］，最終結(jié)合幾何加權(quán)法對有序度進(jìn)行系統(tǒng)集成，得到區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生水平dsmi，k。該值越大，表明區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)程度越高。

dsmi，kxi，t=∏24j=1di，j，txi，j，tλj，λj≥0，∑24j=1λj=1（2）

4.2" 共生進(jìn)化動量模型

共生度只能反映各要素橫向集成發(fā)展水平和靜態(tài)共生關(guān)系。生態(tài)學(xué)中常使用進(jìn)化動量衡量研究對象提升至最優(yōu)狀態(tài)的程度或空間，但傳統(tǒng)進(jìn)化動量模型僅考慮進(jìn)化總量，無法體現(xiàn)進(jìn)化質(zhì)量，因此參考李曉娣等［8］的研究成果，使用共生進(jìn)化動量模型探究區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)在提升能力。設(shè)第p個省域在t=（t1，t2，…，tr+1）內(nèi)的 r+1個時期，其區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生度值構(gòu)成時空二維信息矩陣C為：

C=citp×（r+1）=c11c12…c1（r+1）c21c22…c2（r+1）…………cp1cp2…cp（r+1）（3）

設(shè)某個省域在△t=tk+1－tk內(nèi)對共生度進(jìn)行求導(dǎo)，獲得區(qū)間內(nèi)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化速度為Vit。若Vitgt;0，則初步表明該區(qū)域共生進(jìn)化呈現(xiàn)增長態(tài)勢；若Vitlt;0，則表明該區(qū)域共生進(jìn)化呈現(xiàn)衰退狀態(tài)；若Vit=0，則表明該區(qū)域共生進(jìn)化呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)。

Vit=lim△t→0ci，k+1－ci，k△t（4）

V=vitp×r=v11v12…v1rv21v22…v2r…………vp1vp2…vpr（5）

假設(shè)當(dāng)△t趨近于0時，區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化呈現(xiàn)勻速狀態(tài)，在一定時間內(nèi)由速度軸與時間軸圍成的面積SVi（tk，tk+1）稱為進(jìn)化速度狀態(tài)量，可表示區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)變化方向和變化軌跡。

SVitk，tk+1=∫tk+1tkVik+t－tk×Vi，k+1－Viktk+1－tkdt（6）

設(shè)某省域在第k、k+1時刻的共生進(jìn)化速度分別為Vi，tk和Vi，tk+1，則可設(shè)：

ik=0，""""""" tk+1=1lim△t→0Vi，k+1－Vik△t，" tk+1gt;1（7）

可發(fā)現(xiàn)ik為共生進(jìn)化速度在△t內(nèi)的線性增長率，設(shè)π是關(guān)于ik的函數(shù)，則可構(gòu)建區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化速度趨勢函數(shù)：

πik=β1+e－ik（8）

式中，利用特值法發(fā)現(xiàn)β=2，發(fā)現(xiàn)πik存在一個拐點(diǎn)：拐點(diǎn)到來前，πik的增速處于加速狀態(tài)；拐點(diǎn)到來后，πik的增速處于減速狀態(tài)。為此，借助πik函數(shù)作為SVi（tk，tk+1）速度激勵或懲罰的調(diào)節(jié)因子（見表2），進(jìn)而得到綜合進(jìn)化動量UiV。

UiV=SVitk，tk+1×πik）（9）

表2" 調(diào)節(jié)因子Table 2" Moderating factors

ikπikSVi（tk，tk+1）調(diào)節(jié)方式

=0=1對無進(jìn)化速度的發(fā)展?fàn)顟B(tài)不作調(diào)節(jié)

gt;0gt;1對呈增長型進(jìn)化趨勢的速度狀態(tài)進(jìn)行激勵

lt;0lt;1對呈下降型進(jìn)化趨勢的速度狀態(tài)進(jìn)行懲罰

式（9）中，融合進(jìn)化速度狀態(tài)SVitk，tk+1和進(jìn)化速度趨勢πik共同決定區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化態(tài)勢，當(dāng)UiVgt;0時，說明共生進(jìn)化處于良性上升階段；當(dāng)UiVlt;0時，說明共生進(jìn)化處于惡性下降階段；當(dāng)UiV=0時，說明共生進(jìn)化處于平穩(wěn)階段，UiV的值越大，表明其共生進(jìn)化水平越高。式（10）為其跨時空的算術(shù)平均值，代表整體共生進(jìn)化情況。

Ui=1h－1∑h－1k=1SVitk，tk+1×πik（10）

4.3" 障礙因子診斷模型

為深入探究區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化的內(nèi)在制約因素，借助障礙因子診斷模型［33］進(jìn)行驗(yàn)證。

Eij=1－xijwi∑24j=11－xijwi（11）

5" 研究分析

5.1" 區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生度分析

由式（1）和式（2）計算得到2013-2021年我國24個省域區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生度值，如表3所示。結(jié)果表明：各省域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生度均呈現(xiàn)上升趨勢，但共生水平和上升幅度存在顯著差異?？疾炱趦?nèi)廣東省數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生水平遙遙領(lǐng)先，共生度始終位列第一，且增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它地區(qū)；江蘇和浙江共生發(fā)展水平較高，于2021年分別達(dá)到0.345 6和0.269 0，且增長速度也相對較快；上海、北京、山東、福建、四川和湖北數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展緊隨其后，也呈現(xiàn)較好的發(fā)展態(tài)勢；而安徽、湖南、河北等省域共生度低于0.100 0，發(fā)展趨勢滯緩；黑龍江、云南、廣西和貴州等省域共生度接近于0，即區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)尚未進(jìn)入共生狀態(tài)，未實(shí)現(xiàn)共生效應(yīng)。

從地理區(qū)域分布來看，全國、東、中、西部地區(qū)共生度均值分別從初始的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，分別增長0.088 6、0.155 1、0.047 4 和0.032 8，年均增速分別為1.11% 、1.94%、0.59%和0.41%，呈現(xiàn)“東gt;全國gt;中g(shù)t;西”的空間增長分布格局，這與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平基本一致?？赡艿脑蚴牵旱谝唬瑓^(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)較傳統(tǒng)區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)所需要的條件和要求更為嚴(yán)格。東部地區(qū)在新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、資金支持力度、企業(yè)、高校和院所等科研創(chuàng)新主體方面具備先天優(yōu)勢，而中西部地區(qū)尤其是西部地區(qū)面臨地理位置、氣候條件等不利因素，使得數(shù)字創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本較高、創(chuàng)新資源流動不充分、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，導(dǎo)致數(shù)字創(chuàng)新活躍度不足。第二，企業(yè)分布不均衡、決策能力不足。相較于東部而言，中西部地區(qū)中小企業(yè)占比較大，機(jī)械化生產(chǎn)比例不高，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿不足，決策能力弱，這就造成數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展難、發(fā)展慢等問題。第三，發(fā)展緩慢地區(qū)資金支持力度不足。相較東部而言，中西部地區(qū)缺乏雄厚的資金支持，企業(yè)融通發(fā)展水平較低，外來資本和龍頭企業(yè)對中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持力度不足，導(dǎo)致發(fā)展緩慢地區(qū)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展難以為繼。

5.2" 區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化動量分析

使用共生進(jìn)化動量模型進(jìn)一步探究共生發(fā)展的動態(tài)進(jìn)化過程。根據(jù)式（3）-式（6）計算區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化速度，具體見表4。研究發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)省域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化速度為正值，表明區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化呈現(xiàn)上升趨勢，即增長狀態(tài)；少數(shù)省域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化速度為負(fù)值，表明區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化呈現(xiàn)下降趨勢，即衰退狀態(tài)。根據(jù)公式（7）-式（8）計算，得到區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化速度趨勢值，見表 5。可以發(fā)現(xiàn)，進(jìn)化速度基本圍繞數(shù)值1上下波動，部分省域數(shù)值略大于1，表明區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化速度呈現(xiàn)微小上升趨勢，部分省域數(shù)值略小于1，表明區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化速度呈現(xiàn)微小下降趨勢。

結(jié)合式（9）-式（10），計算區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化動量，具體見表6。由此可知，從跨時間均值看，所有省域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化動量為正值，表明考察期內(nèi)這些省域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化整體呈現(xiàn)良性發(fā)展態(tài)勢 ，但不同地區(qū)存在較大差異；從時間序列看，不同時間段的進(jìn)化動量亦存在較大波動。為更好地探究進(jìn)化動量的差異性特征，借助Dagum 基尼系數(shù)及分解方法［34］進(jìn)行研究，具體見表 7。結(jié)果顯示，總體基尼系數(shù)呈現(xiàn)波動下降趨勢，表明考察期內(nèi)省域共生進(jìn)化動量差異縮??；從區(qū)域內(nèi)差異來看，東部差異呈現(xiàn)波動性下降趨勢，中部差異呈現(xiàn)波動性上升趨勢，西部差異呈現(xiàn)輕微波動性上升變化；從均值來看，呈現(xiàn)“東部（0.496 4）gt;西部（0.457 9）gt;中部（0.422 0）”的分布格局；從區(qū)域間差異來看，東—中和東—西呈現(xiàn)相似的波動性變化趨勢，從均值來看，呈現(xiàn)“東—西（0.713 7）gt;東—中（0.645 8）gt;中—西（0.499 4）”的分布格局；從差異來源來看，區(qū)域間差異是產(chǎn)生進(jìn)化動量總體差異的主要來源，其次是區(qū)域內(nèi)差異，最后是超變密度。

究其可能的原因是：數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化對區(qū)域知識、技術(shù)等流轉(zhuǎn)存在較高要求，進(jìn)化過程只在少數(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)才會明顯提高創(chuàng)新效率。就東部地區(qū)而言，北京和上海的企業(yè)相對聚集。首先，企業(yè)間可以通過不斷的模仿與吸收實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)和經(jīng)營方向的數(shù)字創(chuàng)新；其次，較為完善的地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈會帶動供應(yīng)鏈上下游主體實(shí)現(xiàn)數(shù)字協(xié)同創(chuàng)新，提高產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新效率；最后，發(fā)達(dá)地區(qū)的數(shù)字技術(shù)遷移明顯，例如將特定行業(yè)的數(shù)字技術(shù)改進(jìn)后應(yīng)用于其它領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)場景創(chuàng)新等。東部其它地區(qū)以及中西部地區(qū)的數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化相對緩慢，短期內(nèi)難以達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，造成東部差異最顯著。近些年來，中部地區(qū)充分利用人口、區(qū)位和區(qū)域聯(lián)動優(yōu)勢，積極推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，從而促進(jìn)中部地區(qū)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展。然而，由于西部地區(qū)資源稟賦不足，導(dǎo)致東—西部地區(qū)間差距最顯著。

進(jìn)一步探究共生進(jìn)化動量的概率轉(zhuǎn)移軌跡，借助四分位法對共生進(jìn)化動量進(jìn)行分類（見表8），再借助馬爾可夫概率轉(zhuǎn)移矩陣［35］探究概率軌跡變換（見表9），非對角線表示共生進(jìn)化動量狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，對角線為8年后保持原始穩(wěn)態(tài)的概率。從對角線上看，初級、中級、中高和高級維持原始穩(wěn)態(tài)的概率分別為42.86%、63.64%、100.00%以及100.00%；從非對角線上，初級狀態(tài)省域躍遷到中高、高水平狀態(tài)的概率分別為21.43%和35.71%（初級狀態(tài)的省域數(shù)下降幅度為16.67%），中級狀態(tài)省域躍遷到中高、高水平狀態(tài)的概率分別為13.64%和22.73%（中級狀態(tài)的省域數(shù)下降幅度為16.67%），表明共生進(jìn)化動量發(fā)生概率轉(zhuǎn)移軌跡的活躍范圍是“初、中級→中高、高級”。實(shí)際上，區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化需要充足的消費(fèi)品和服務(wù)供給，以及成熟市場的支持。首先，發(fā)達(dá)地區(qū)市場容量大，對數(shù)字產(chǎn)品與服務(wù)的需求大，通過市場規(guī)模效應(yīng)可反哺前期巨大投入，促進(jìn)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展；其次，發(fā)達(dá)地區(qū)市場相對成熟，可以及時高效地提供反饋信息，促進(jìn)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)更新與優(yōu)化迭代；最后是發(fā)達(dá)地區(qū)市場供需較平衡，充足的數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)供給降低了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度，同時，規(guī)?；瘞淼某杀緝?yōu)勢激發(fā)了企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活力。

5.3" 區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化障礙度分析

式（11）用于計算各級因子的障礙度，從準(zhǔn)則層上看（見圖2），結(jié)果表明，二級平均障礙度從高到低依次為區(qū)域共生基質(zhì)（43.53%）gt;區(qū)域共生單元（23.36%）gt;區(qū)域共生網(wǎng)絡(luò)（13.33%）gt;區(qū)域共生平臺（13.11%）gt;區(qū)域共生環(huán)境（6.68%）。其中，考察期內(nèi)區(qū)域共生基質(zhì)、區(qū)域共生網(wǎng)絡(luò)的障礙度呈下降趨勢，而區(qū)域共生單元和區(qū)域共生平臺均呈現(xiàn)上升趨勢，區(qū)域共生環(huán)境則呈現(xiàn)微小波動趨勢。從指標(biāo)層上看（見圖3），以區(qū)塊鏈、人工智能、ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算和數(shù)據(jù)應(yīng)用衡量的數(shù)字技術(shù)發(fā)展障礙度為37.47%，驗(yàn)證了數(shù)字技術(shù)對區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用。ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、從業(yè)人員年平均人數(shù)、產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)和Ramp;D人員的障礙度分別為7.67%、4.89%、5.34%和4.83%，也驗(yàn)證了區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新需要多元主體融入；ICT相關(guān)產(chǎn)業(yè)Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的障礙度為5.81%，驗(yàn)證了區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)需要充足的經(jīng)費(fèi)投入與支持；計算機(jī)、通信和其它電子設(shè)備制造業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入、技術(shù)市場成交金額和電子商務(wù)銷售額的障礙度分別是4.49%、4.12%以及2.87%，驗(yàn)證了區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)需要多元技術(shù)的融合；國家級科技孵化器數(shù)量、入統(tǒng)大學(xué)科技園數(shù)量、入統(tǒng)基地數(shù)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心人均年收入的障礙度分別為2.84%、2.93%、4.14%和3.42%，驗(yàn)證了區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展離不開數(shù)字創(chuàng)新平臺的支撐。

區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化與區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等新興技術(shù)發(fā)展高度相關(guān)。實(shí)際上這些高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨較高的門檻，如技術(shù)研發(fā)的持續(xù)推進(jìn)、數(shù)字技術(shù)的高效轉(zhuǎn)化與應(yīng)用都需要充足的人力及資金支持，這就使得數(shù)字共生基質(zhì)成為制約區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化的關(guān)鍵因素。企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動諸如數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)新、數(shù)字組織創(chuàng)新、數(shù)字過程創(chuàng)新和數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新，均以數(shù)字技術(shù)為關(guān)鍵支撐。如數(shù)字技術(shù)與物理組件相融合的智能家居產(chǎn)品、以APP為代表的純數(shù)字產(chǎn)品等，都是基于數(shù)據(jù)要素的數(shù)字技術(shù)貫穿其中，因此數(shù)字技術(shù)發(fā)展深度決定區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化程度。此外，諸如數(shù)字技術(shù)設(shè)施建設(shè)、多元主體參與、多元技術(shù)融合、平臺建設(shè)等都會影響數(shù)字技術(shù)功效，在區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中也發(fā)揮特定作用。

6" 結(jié)論與對策建議

以2013-2021年我國24個省域?yàn)檠芯繕颖?，對區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化過程進(jìn)行實(shí)證研究。主要結(jié)論有：區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生進(jìn)化整體呈現(xiàn)良性發(fā)展趨勢 ，但也存在較大的地區(qū)差異。其中，省域間共生進(jìn)化動量差異總體波動減小，區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間差異分別呈現(xiàn) “東部gt;西部gt;中部”和“東-西gt;東-中g(shù)t;中-西”的分布格局，區(qū)域間進(jìn)化動量差異是主要來源；進(jìn)化動量軌跡由初、中級水平向中高、高級水平轉(zhuǎn)移；準(zhǔn)則層的平均障礙度中，區(qū)域共生基質(zhì)gt;區(qū)域共生單元gt;區(qū)域共生網(wǎng)絡(luò)gt;區(qū)域共生平臺gt;區(qū)域共生環(huán)境，指標(biāo)層中數(shù)字技術(shù)發(fā)展障礙度為37.47%，驗(yàn)證了其是區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。結(jié)合研究結(jié)果，提出以下政策建議：

（1）針對不同區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新共生發(fā)展異質(zhì)化表現(xiàn)，需要基于不同地區(qū)發(fā)展水平針對性地完善數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境，全面提升創(chuàng)新主體的數(shù)字創(chuàng)新能力。一是對于東部地區(qū)，鼓勵大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字技術(shù)在多場景廣泛應(yīng)用，不斷創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)商業(yè)模式，構(gòu)建區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)質(zhì)量變革、效率變革。二是對于中部地區(qū)，加快建設(shè)覆蓋數(shù)字創(chuàng)新全過程的科學(xué)研究、技術(shù)開發(fā)共享平臺等創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施，對開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)產(chǎn)學(xué)研合作的企業(yè)、高校、研究院所等創(chuàng)新主體給予獎勵，構(gòu)建從研發(fā)端到應(yīng)用端的數(shù)字創(chuàng)新閉環(huán)，持續(xù)推動高校、科研院所數(shù)字技術(shù)相關(guān)專利成果轉(zhuǎn)化與規(guī)?；瘧?yīng)用，對數(shù)字技術(shù)科技成果的轉(zhuǎn)化效益進(jìn)行分級分類獎勵，實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新的追趕超越。三是對于西部地區(qū)，一方面，要加快建設(shè)以新一代信息技術(shù)為支撐的5G、物聯(lián)網(wǎng)等信息基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的彎道超車；另一方面，要增強(qiáng)數(shù)字創(chuàng)新人才吸引力度，創(chuàng)新培養(yǎng)方式、提供基本保障，提升區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新能力。

（2）針對區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新共生進(jìn)化差異顯著問題，需要促進(jìn)數(shù)字共生要素向欠發(fā)達(dá)地區(qū)流動。一是引導(dǎo)東部地區(qū)數(shù)字算力需求向西部等數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展落后地區(qū)轉(zhuǎn)移，依托國家“東數(shù)西算”工程，鼓勵互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等算力需求巨大的組織機(jī)構(gòu)在西部地區(qū)建立云計算、大數(shù)據(jù)一體化的新型數(shù)據(jù)中心，促進(jìn)東西部協(xié)同聯(lián)動。二是發(fā)揮中部地區(qū)連接?xùn)|西部的優(yōu)勢，在鼓勵中部地區(qū)數(shù)字產(chǎn)業(yè)向西部地區(qū)遷移的同時，承接?xùn)|部地區(qū)高端數(shù)字產(chǎn)業(yè)遷入，推動區(qū)域數(shù)字產(chǎn)業(yè)升級，促進(jìn)區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新共生進(jìn)化。三是拓展西部等數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展落后地區(qū)的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景，圍繞西部地區(qū)煤、石油、天然氣等能源產(chǎn)業(yè)，鎂、鉛、稀土等原材料產(chǎn)業(yè)，果蔬、乳制品、棉花等農(nóng)產(chǎn)品加工制造業(yè)及旅游業(yè)等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，探索數(shù)字技術(shù)在各產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的應(yīng)用，通過數(shù)字技術(shù)場景創(chuàng)新推動西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈融合，提升落后地區(qū)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展水平，縮小東西部發(fā)展差距。

（3）針對數(shù)字創(chuàng)新共生發(fā)展整體水平較低問題，強(qiáng)化區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)共生基質(zhì)。一是加大數(shù)字技術(shù)投入，鼓勵各地區(qū)設(shè)立數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展專項基金，對開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新并取得一定成果的企業(yè)單位進(jìn)行分級分類獎勵，同時，在財政稅收上對數(shù)字技術(shù)先進(jìn)企業(yè)進(jìn)行減稅降費(fèi)，促進(jìn)經(jīng)費(fèi)支持向數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域傾斜。二是加大數(shù)字技術(shù)研發(fā)，堅持產(chǎn)業(yè)需求導(dǎo)向，創(chuàng)新高校、企業(yè)及科研院所科技體制機(jī)制，在數(shù)字化背景下探索自主創(chuàng)新、協(xié)同創(chuàng)新和融合創(chuàng)新有機(jī)結(jié)合的新型研發(fā)模式，推動數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新更上一層樓。

7" 研究不足與展望

雖然本文研究得到了一些有理論價值和實(shí)踐意義的結(jié)論，但考慮到研究問題的復(fù)雜性，還存在一些不足。其一，考慮到篇幅限制，只研究了區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)概念內(nèi)涵和進(jìn)化機(jī)制，沒有考慮影響前因（如數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等與區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)系），也沒有探究區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)引致后果（如通過區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展）。其二，文章只是從宏觀角度探究數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的共性特征，實(shí)際上行業(yè)背景、企業(yè)性質(zhì)、區(qū)域政策差異性都會導(dǎo)致區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化過程呈現(xiàn)特色化，如何細(xì)分不同場景下的數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)尤為關(guān)鍵。其三，考慮到現(xiàn)有模型的局限性，本研究使用共生度模型計算出來的值近似代替區(qū)域數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展程度，可能存在一定測量偏差，未來研究可圍繞其構(gòu)建更為精確的方法模型，進(jìn)而測量共生度。其四，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究僅通過公開的二手?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建變量，可能存在測量偏差，未來隨著數(shù)據(jù)公開和技術(shù)進(jìn)步，可構(gòu)建更為豐富的指標(biāo)體系。

參考文獻(xiàn)：

［1］" 習(xí)近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家而團(tuán)結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告［EB/OL］.［2023-01-01］.https：//lsrm.hinews.cn/xinwen/show-17283.html.

［2］" NAMBISAN S， LYYTINEN K， MAJCHRZAK A， et al.Digital innovation management：reinventing innovation management research in a digital world ［J］.MIS Quarterly， 2017， 41（1）： 223-238.

［3］" GOLDFARB A， TUCKER C.Digital economics ［J］.Journal of Economic Literature， 2019， 57（1）： 3-43.

［4］" 葉丹，姚梅芳，葛寶山，等.數(shù)字技術(shù)驅(qū)動傳統(tǒng)非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新績效的作用機(jī)理——組織合法性的調(diào)節(jié)作用［J］.科技進(jìn)步與對策，2023，40（11）：11-18.

［5］" KOLLOCH M， DELLERMANN D.Digital innovation in the energy industry：the impact of controversies on the evolution of innovation ecosystems［J］.Technological Forecasting and Social Change， 2018， 136： 254-264.

［6］" BHARADWAJ A， EL SAWY O A， PAVLOU P A， et al.Digital business strategy： toward a next generation of insights ［J］.MIS Quarterly， 2013，37（2）： 471-482.

［7］" FICHMAN R G， DOS SANTOS B L， ZHENG Z.Digital innovation as a fundamental and powerful concept in the information systems curriculum ［J］.MIS Quarterly， 2014， 38（2）： 329-353.

［8］" YOO Y， HENFRIDSSON O， LYYTINEN K.Research commentary—the new organizing logic of digital innovation： an agenda for information systems research ［J］.Information Systems Research， 2010， 21（4）： 724-735.

［9］" 謝衛(wèi)紅，林培望，李忠順，等.數(shù)字化創(chuàng)新：內(nèi)涵特征、價值創(chuàng)造與展望［J］.外國經(jīng)濟(jì)與管理，2020，42（9）：19-31.

［10］" HUESIG S， ENDRES H.Exploring the digital innovation process：the role of functionality for the adoption of innovation management software by innovation managers［J］.European Journal of Innovation Management， 2019，22（2）：302-314.

［11］" BELTAGUI A， ROSLI A， CANDI M.Exaptation in a digital innovation ecosystem：the disruptive impacts of 3D printing ［J］.Research Policy， 2020， 49（1）： 103833.

［12］" PORTER M E， HEPPELMANN J E.How smart， connected products are transforming competition ［J］.Harvard Business Review， 2014， 92（11）： 64-88.

［13］" YOO Y， BOLAND JR R J， LYYTINEN K， et al.Organizing for innovation in the digitized world ［J］.Organization Science， 2012， 23（5）： 1398-1408.

［14］" 張超，陳凱華，穆榮平.數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)：理論構(gòu)建與未來研究［J］.科研管理，2021，42（3）：1-11.

［15］" 林艷，盧俊堯.什么樣的數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)能提高區(qū)域創(chuàng)新績效——基于NCA與QCA的研究［J］.科技進(jìn)步與對策，2022，39（24）：19-28.

［16］" 李海艷.數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的形成機(jī)理與實(shí)施路徑［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2022，43（5）：49-59.

［17］" DOUGLAS A E.The symbiotic habit［J］.Bioscience，2015，61（4）：326-327.

［18］" Li Y R.The technological roadmap of Cisco's business ecosystem［J］.Technovation， 2009， 29（5）： 379-386.

［19］" ERAZO M A， RONG R， LIU J.Symbiotic network simulation and emulation［J］.ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation （TOMACS）， 2015， 26（1）： 1-25.

［20］" GRANSTRAND O， HOLGERSSON M.Innovation ecosystems：a conceptual review and a new definition ［J］.Technovation， 2020， 90： 102098.

［21］" DARWIN C.On the origin of species by means of natural selection， or the preservation of favoured races in the struggle for life［M］.London： John Murray， 1859.

［22］" BASALLA G.The evolution of technology［M］.America：Cambridge University Press， 1988.

［23］" ARTHUR W B.The nature of technology： what it is and how it evolves［M］.Canada：Simon and Schuster， 2009.

［24］" IANSITI M， LEVIEN R.Strategy as ecology［J］.Harvard Business Review， 2004， 82（3）： 68-78， 126.

［25］" NYLEN D， HOLMSTROM J.Digital innovation in context：exploring serendipitous and unbounded digital innovation at the church of Sweden［J］.Information Technology amp; People， 2019， 32（3）： 696-714.

［26］" CIRIELLO R F， RICHTER A， SCHWABE G.Digital innovation［J］.Business amp; Information Systems Engineering， 2018， 60： 563-569.

［27］" 劉軍，楊淵鋆，張三峰.中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)測度與驅(qū)動因素研究［J］.上海經(jīng)濟(jì)研究，2020，37（6）：81-96.

［28］" 王軍，朱杰，羅茜.中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及演變測度［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2021，38（7）：26-42.

［29］" 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2021，37（7）：130-144.

［30］" 杜丹麗，簡蕭婕，趙丹.中國數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度研究［J］.科技進(jìn)步與對策，2023，40（22）：1-11.

［31］" 蘇冰杰，盧方元，朱峰，等.中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平：時空特征、動態(tài)演化及影響因素［J］.運(yùn)籌與管理，2022，31（9）：161-168.

［32］" 王儉，韓婧男，胡成，等.城市復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)共生模型及應(yīng)用研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2012，22（S2）：291-296.

［33］" 魯春陽，文楓，楊慶媛，等.基于改進(jìn)TOPSIS法的城市土地利用績效評價及障礙因子診斷——以重慶市為例［J］.資源科學(xué)，2011，33（3）：535-541.

［34］" 韓兆安，趙景峰，吳海珍.中國省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模測算、非均衡性與地區(qū)差異研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（8）：164-181.

［35］" 劉義臣，沈偉康，劉立軍.科技金融與先進(jìn)制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的動態(tài)耦合協(xié)調(diào)度研究［J］.經(jīng)濟(jì)問題，2021，43（12）：36-43.

（責(zé)任編輯：胡俊?。?/p>

The Evolution and Impediments to Regional Digital Innovation Ecosystem from a Symbiotic Perspective

Tian Qingfeng， Shen Weikang， Li Yao

（School of Management， Northwestern Polytechnical University， Xi'an" 710129，China）

Abstract：It is the source of the regional" innovation power of digital industrialization by building a regional digital innovation ecosystem that can provide efficient organization and resource security for regional digital innovation and is the key support for realizing the high-quality development of digital China.However， at this stage， China is facing increased external environmental risks.How to promote the development of regional digital innovation ecosystems and improve the level of internal digital innovation has become an urgent problem.

Most studies have been done to analyze digital innovation from a qualitative perspective， and analyses from a dynamic perspective with comprehensiveness of indicators are rare.Moreover， there is no study to explore the digital innovation ecosystem at the regional level， combined with symbiotic theory.There is a lack of multidimensional integrated indicators to analyze the evolution of digital innovation ecosystems.Given the above research insufficiencies， this paper first analyzes the concept connotation of regional digital innovation ecosystem based on symbiotic theory.Combining the theory of technological progress to explore the evolutionary mechanism of the regional digital innovation ecosystem， the study investigates evolutionary processes and impediments by means of symbiosis， symbiotic evolution momentum， Dagum-Gini coefficient and decomposition method， Markov chain algorithm， and impediment factor diagnostic analysis model.

The results show that （1） regional symbiosis in the provinces of China shows an upward trend， but there are significant regional differences.The possible reason for this feature is that the regional digital innovation ecosystem is more stringent than the traditional regional innovation ecosystem.With insufficient ability of enterprise distribution and period consciousness decision-making， financial support is insufficient in areas of slow development.（2） Regional digital innovation ecosystem symbiotic evolution presents an overall benign development trend， but there are also large regional differences， in which the fluctuations of the total differences in the evolutionary momentum of interregional symbiosis decrease.Intraregional and interregional differences present the distribution patterns of \"East gt; West gt; Central\" and \"East-West gt; East-Central gt; Middle-West\"，respectively.Differences in evolutionary momentum between regions are the main source， and the possible reasons for this feature are that evolutionary processes can significantly improve efficiency only in a few developed regions; a more sound regional industrial chain will drive the upstream and downstream supply chain to realize digital collaborative innovation; and the migration of digital technologies is evident in developed regions.（3） Evolutionary momentum trajectories shift from initial to intermediate to medium to high and advanced levels.The possible reason for this feature is that the evolution of regional digital innovation ecosystems is highly correlated with mature markets that can provide adequate consumer products and services， as well as real-time feedback for supply structure optimization upgrades.（4） The average barrier of the guideline layer is aligned as follows： regional symbiotic matrix gt; regional symbiotic unit gt; regional symbiotic network gt;regional symbiotic platform gt; regional symbiotic environment.The impediments to digital technology development in the indicator layer are 37.47%， and it is the foundation of regional digital innovation ecosystem.

In view of the above phenomena and problems， this paper proposes to improve the digital innovation ecological environment based on the development level of different regions， promote the flow of digital symbiotic elements to regions with slower development through government \"drainage\"， and strengthen the symbiotic matrix of the digital innovation ecosystem.This paper proposes the concept connotation of regional digital innovation ecosystem and explores its evolutionary mechanism， which enriches the theory of regional digital innovation ecosystem to some extent.In addition， it provides more adequate data validation， and relevant research results can provide a certain reference basis for enterprises.Finally， this paper makes some theoretical explanations on the characteristics of related phenomena and provides some reference for government decision-making， and a certain reference basis for enterprises.Finally， this paper makes some theoretical explanations on the characteristics of related phenomena and provides some reference for government decision-making.

Key Words：Regional Digital Innovation Ecosystem; Symbiosis; Symbiotic Evolutionary Momentum;Impediment Factor Diagnosis