罗 巍，冉巧丹，程遂营

(1.河南大学 商学院，河南 开封 475000；2.河南大学 工商管理研究所，河南 开封 475000；3.河南大学 文化产业与旅游管理学院，河南 开封 475000；4.中国旅游研究院 文化旅游研究基地，河南 开封 475000）

1 引言

黄河流域资源丰富,既是我国重要的生态屏障、能源流域,更是撬动内需和推动区域经济高质量发展的重要空间载体［1］。然而,黄河流域高质量发展受到生态环境脆弱、资源分布不均、环境承载力不足等问题的制约,产业转型升级、区域协同发展、资源有序流动是黄河流域未来发展的重要方向［2］。

产业数字化在“三期”(“三期”即增速换挡期、结构调整期、政策适应期)叠加社会背景下,既是数字经济增长的主引擎,也是突破经济发展瓶颈、实现高质量发展的重要途径。当前,黄河流域产业数字化整体水平较低,数字经济存在显著极化效应,三次产业发展不均衡,导致数字化转型中出现“避重(工业)就轻(工业)”的结构性矛盾及落后产业动力不足等问题。同时,黄河流域九省(区)产业数字化要素禀赋各异、发展水平悬殊、侧重方向不同,存在省(区)间“各自为战”和重复建设等问题。在建设全国统一大市场背景下,如何构建黄河流域产业数字化格局、打通发展壁垒、实现产业间要素互通、促进区域间协同共进、借助极化效应实现自我发展等值得研究。

黄河流域传统产业“重工、重能”现象严重,阻碍流域高质量发展,数字化转型成为新时代产业变革的方向。本文围绕“黄河流域产业数字化协同演化格局”“实现黄河流域产业数字化高协同度的驱动路径”,进行两阶段分析:一是构建三次产业数字化协同度模型,分析黄河流域全流域及各省(区)产业数字化协同度；二是采用模糊集定性比较分析法(FS-QCA法),探究实现产业数字化协同演化的驱动路径。期望本文能为黄河流域数字生态共同体构建、三次产业数字化协同演化提供参考。

2 文献综述

黄河流域生态保护和高质量发展是重大国家战略,有关学者对此进行了多维度研究。朱永明等［3］基于经济、生态、社会三个角度,探究了黄河流域高质量发展的关键影响因素；陈富良等［4］以制造业高质量发展为着力点,发掘实现黄河流域高质量发展的路径；罗巍等［5］探究了黄河流域经济发展水平与城市韧性的耦合协调关系,提出通过提升沿黄城市韧性以促进黄河流域高质量发展的建议。数字经济战略提出后,学者们开始将数字经济与黄河流域高质量发展相联系,通过实证研究认为发展数字经济、推动产业数字化有利于提高黄河流域高质量发展水平,并逐步完善了黄河流域空间治理的重要内容与支撑体系［6］。

产业数字化是指以人工智能等数字技术为支撑、大数据为生产要素、数据赋能为主线实现传统产业数字化的过程［7］。

现有研究在视野上多从黄河视角展开分析,而从省域层面出发的对比研究较少；研究内容多关注高质量发展与数字经济整体的融合,缺乏聚焦黄河流域产业数字化角度的研究；研究方法多采用定性分析,而嵌入时间因素的动态演化分析较少。

从研究视野上看,研究的重点对象多为单一产业数字化,如:吴彬等［8］整合农业与数字化系统,探讨了农业数字化共生系统及其效能与路径；Thun 等［9］、Büttner 等［10］以制造业产品和流程为对象,以数字化、智能化创新等为重点,探究了工业数字化存在的机会与威胁；曹小勇等［11］、刘和东等［12］基于双循环背景探寻数字经济赋能服务业转型升级的路径。然而,对全产业链上下游协同和产业间协同的研究较少。

从研究内容上看,研究多为理论分析,探究工业时代背景下产业数字化的关键影响因素［13］、价值模式［14］、高质量发展路径［15］及其产生的价值效益［16］,对于数字经济时代背景下的产业数字化指标研究及三次产业协同发展的实证分析较少。

从研究方法上看,研究侧重路径与对策等的定性分析,少数为线性关系的定量研究,如:傅为忠等［17］构建耦合协调模型验证产业数字化与制造业高质量发展相互作用,陈晓东等［18］借助灰关联熵模型探究了产业结构升级影响因素等。

3 研究方法

3.1 指标选取

根据王军等［19］对数字经济的测度标准、《中国数字经济发展指数白皮书(2020 年)》中的衡量指标、中国国家统计局对三次产业的划分规定,选取测度产业数字化协同度的指标,见表1。

表1 产业数字化协同度测度的指标体系

黄河流域产业发展路径依赖现象严重,且影响因素繁杂,通过内外因双重分析可优化其产业结构。推-拉理论广泛用于研究产业优化发展,推动因素基于产业内部要素,拉动因素则从产业外部出发,二者共同作用于产业转型升级。研究表明,产业结构升级受消费需求、金融投资、科学技术、人力资本和基础设施等多因素的综合调节作用［20］。一方面,经济发展要求产业模式顺势变革,前沿技术倒逼数据转为生产要素,赋能产业各环节数字化发展,构成推动力量；另一方面,人才多样化培养带动产业链价值提升,政府主体通过加大新基建投入提供产业转型的外在保障,构成拉动力量。参考祝合良等［21］的建议,选取前因条件的指标(见表2)。

表2 前因条件的指标体系

3.2 模型构建及分析方法

(1)产业数字化协同度模型。根据“序参量-子系统-复合系统”逻辑,构建黄河流域产业数字化复合系统协同演化模型:

式中:yi(ei＿j) 为序参量i的分量贡献度；ei＿j为序参量i的第j项指标值；εi、δi分别为子系统序参量变量在统计年份区间的最大、最小值；Y(X) 为子系统的有序度；ωi为序参量i的权重；C为复合系统协同度；Y0(A)、Y0(I)、Y0(S) 分别为初始时刻t0农业数字化、工业数字化、服务业数字化子系统的有序度；Y1(A)、Y1(I)、Y1(S) 分别为3 个子系统在t1时刻的有序度；r取1 或-1,表示子系统间不同的协同发展方向。

(2)FS-QCA 法。依据上述模型计算黄河流域九省(区)产业数字化协同度,进一步探究黄河流域九省(区)产业数字化复合系统协同度差异机理及实现高协同度驱动路径。FS-QCA 法关注多种前因变量与结果变量之间的因果关系［22］,本研究对所选取的经济水平提升、数字技术赋能、人才治理创新和基础保障支撑4 个前因条件进行单因素必要条件分析与多因素组态分析,其分析思路如图1 所示。

图1 FS－QCA 法分析思路

3.3 数据收集

本研究以2011—2020 年为统计时段。为保证数据权威性,从《中国统计年鉴》、国家数据网、CSMAR、相关研究院发布的权威报告中获取黄河流域九省(区)各项基础数据,对于部分缺失值采取线性插值法进行补充。FS-QCA 法分析中,各项数据采用各省(区)10 a 间数据均值,以充分体现产业数字化的协同演化趋势。

4 实证分析

4.1 流域协同度分析

黄河流域九省(区)10 a间农业数字化-工业数字化-服务业数字化复合系统协同度见表3。

表3 黄河流域九省（区）农业数字化－工业数字化－服务业数字化复合系统协同度

从全流域层面看,复合系统协同度整体上长期处于低协同状态,并呈现2011—2016 年缓慢上升、2016—2020 年波动下降的趋势。辅助相关分析与偏相关分析发现,工业数字化有序度与服务业数字化有序度之间相互支撑作用较强(业间相关系数为0.677),农业数字化有序度与服务业数字化有序度之间相互支撑作用次之(产业间相关系数为0.613),农业数字化有序度与工业数字化有序度之间相互支撑作用极弱(产业间相关系数为0.146)。

从区域层面看,九省(区)协同演化走势可分为3种类别:类别1 为平稳成熟型,仅有四川,其10 a 间复合系统均为正向协同,具有稳定的协同演化趋向；类别2 为潜力增长型,包括陕西、河南、山东,10 a 间出现1～2 次负协同现象,整体表现为正向共生发展,可通过调整影响因素引导其三次产业数字化协同发展；类别3为波动发展型,包括青海、甘肃、宁夏、内蒙古、山西,10 a间出现3 次及以上负协同状态,其三次产业数字化共同发展存在制约因素。

从平均水平层面看,黄河流域九省(区)产业数字化复合系统协同度存在一定差异,其中,四川、内蒙古、陕西的协同度相对较高。为解释九省(区)协同度的差异,借助FS-QCA 法进行分析并找寻高协同度驱动路径。

4.2 高协同度驱动路径分析

4.2.1 单因素必要条件分析

按照前因条件收集到的数据,将其75%、75%与25%的均值、25%分别设置为完全隶属点、交叉点与完全不隶属点,对数据进行校准,构建真值表。

在进行组态分析前,FS-QCA 法需要对单个要素进行必要性分析,避免布尔原则将其化简。一致性达到0.9 是必要条件的检测标准,当单个因素的一致性达到0.9 时,该因素被认定为实现结果的必要条件。通过fsQCA3.0 软件分析,高水平的产业数字化复合系统协同度必要性检验结果见表4。从表4 可以看出,单一条件不能构成实现结果的必要因素,即产业数字化复合系统高协同度需多种因素共同作用。

表4 单个条件的必要性检验结果

4.2.2 多因素组态分析

真值表分析时,共有4 个前因变量,理论上会产生24个可能的逻辑组合。根据FS-QCA 法样本大小要求,设置原始一致性阈值为0.8,设置PRI 一致性阈值为0.75,设置案例阈值为1,进行多因素组态分析。通过中间解分析,归纳总结得出3 种类型组合(路径),即技术驱动型、经济基础保障型和综合调节型。3 种路径的总体覆盖度为0.698,总体一致性为0.966,具有良好的整体解释力(见表5)。

表5 产业数字化复合系统高协同度的组态结果

(1)在技术驱动型组态中,数字技术赋能作为核心条件存在,经济水平提升作为核心条件缺失,基础保障支撑作为边缘条件缺失。该组态路径的一致性为0.948,唯一覆盖度为0.262,原始覆盖度为0.324,即能够解释32.4%的产业数字化复合系统协同度提升案例,约有26.2%的案例仅能被该路径解释。

该组态表明无论数字化人才治理创新水平高低,当省(区)具备完善的数字技术时便能实现三次产业数字化协同发展。如四川对外贸易水平较低,除成都、绵阳两市外,省域整体经济发展快而不强,数字基建存在重工轻商、数字农业园区覆盖滞后、数字装备普适性弱等问题,然而已形成完整的电子信息产业体系,拥有强大的新型显示与数字视听、软件研发等数字技术,大力推进产权创造与优势产业保护,其知识产权拥有量持续上升,表明数字技术赋能为产业数字化协同提供了强有力的科技支撑,能够实现三次产业数字化高水平协同演化。

(2)在经济基础保障型组态中,经济水平提升和基础保障支撑共同作为核心条件存在,数字技术赋能和人才治理创新共同作为边缘条件缺失。该组态路径的一致性为0.976,唯一覆盖度为0.242,原始覆盖度为0.267,即能够解释26.7%的产业数字化复合系统协同度提升案例,约有24.2%的案例仅能被该路径解释。

该组态表明当数字技术与数字化人才存在不足时,提升经济水平、加强基础保障支撑同样能够实现三次产业数字化协同发展。如内蒙古10 a 来坚持做好保生态、治污染、促转型等工作,积极调整产业投资布局,建设数据产业基地、开通运行超算平台,为产业数字化形成良好基础保障。内蒙古还推出留抵退税、加快财政支出、政府性融资担保等政策,不断促进经济健康发展,2020 年人均GDP 居全国第10 名,有效缓解了其地理位置受限引起的人才与技术制约,实现三次产业数字化协同发展。

(3)在综合调节型组态中,经济水平提升和基础保障支撑共同作为核心条件存在,数字技术赋能和人才治理创新共同作为边缘条件存在。该组态路径的一致性为1.000,唯一覆盖度为0.127,原始覆盖度为0.193,即能够解释19.3%的产业数字化复合系统协同度提升案例,约有12.7%的案例仅能被该路径解释。

该组态表明当省(区)数字基建强大、经济水平稳定时,只要适时关注数字技术与人才发展,便可实现高水平产业数字化复合系统协同演进。如2020 年陕西生产总值较上年增长7.3%,人均GDP 居全国第12名,该省采取一系列促进投资政策,“两新一重”建设稳步推进,加大数字基建建设投入,其社会固定资产投资稳定增长。2019 年陕西R＆D 经费投入达近10 a 最高值,高于全国平均水平,专利申请量呈上升趋势,10 a间专利申请量年均增长量高于全国平均水平。陕西将进一步落实科技创新政策、加大科技财政支出,同时配合高等院校积极促进人才链、创新链、产业链精准对接,培育数字化转型人才。

4.2.3 稳健性检验

为保证研究结果的准确可靠,对高协同度的条件组态进行稳健性检验,将PRI 一致性阈值由0.75 提升至0.80,所得高水平协同度、核心条件和边缘条件的分布未发生变化,产生的新组态与原组态保持一致,稳健性检验显示结果稳健。

5 结论与建议

5.1 结论

围绕黄河流域三次产业数字化协同演化格局与实现三次产业数字化复合系统高协同度驱动路径两大问题,进行阶段式分析,得到如下结论:一是黄河流域复合系统整体协同度呈现“先缓慢上升后波动下降”趋势,九省(区)产业数字化协同度长期处于低协同状态,其中四川、内蒙古、陕西的协同度相对较高。二是单一前因条件均不能构成产业数字化高协同度必要条件,产业数字化复合系统高协同度需要多种因素共同作用,多因素组态分析共形成技术驱动型、经济基础保障型、综合调节型3 条路径。

5.2 建 议

(1)各产业智慧发展、全产业创新联动。一是构建数据平台实现智慧农业,夯实农业基础,促进农业数字化与工业数字化协同发展,增强两者相互支撑作用；二是以数据为要素实现高效绿色生产,增加电商活动以提高工业企业改革韧性,提高硬件设施数字化率,培育“专精特新”企业,催生新型工业产品,打造“专精特新”企业核心竞争力；三是抓住疫情赋予的数字化机遇,借助远程教育、线上零售等数字化新模式加快服务业数字化进程,紧抓黄河国家文化公园建设契机,构建文旅生态服务一体化体系,促进产业数字化平衡发展。

(2)强化优势因素、调整产业结构。一是主动适应人口增长趋势,加快城镇化建设,完善水-能-粮体系构建,提升制造业占比,夯实经济发展基础；二是着力解决核心技术问题,利用大数据、区块链等前沿技术精准追踪经济与环境问题,关注城市智慧低碳发展；三是搭建产学研合作平台,加强高等院校数字技能培训,推动生态保护与人才培养计划落地,搭建适应生态环保新形势的数字化生态保护队伍；四是将新基建与各省域长期科技发展规划相融合,加强安全网络监测预警,打造优势产业发展园区平台,构建数字生态共同体。