黃河流域產業數字化協同演化格局與驅動路徑

羅 巍，冉巧丹，程遂營

(1.河南大學 商學院，河南 開封 475000；2.河南大學 工商管理研究所，河南 開封 475000；3.河南大學 文化產業與旅游管理學院，河南 開封 475000；4.中國旅游研究院 文化旅游研究基地，河南 開封 475000）

1 引言

黃河流域資源豐富,既是我國重要的生態屏障、能源流域,更是撬動內需和推動區域經濟高質量發展的重要空間載體［1］。然而,黃河流域高質量發展受到生態環境脆弱、資源分布不均、環境承載力不足等問題的制約,產業轉型升級、區域協同發展、資源有序流動是黃河流域未來發展的重要方向［2］。

產業數字化在“三期”(“三期”即增速換擋期、結構調整期、政策適應期)疊加社會背景下,既是數字經濟增長的主引擎,也是突破經濟發展瓶頸、實現高質量發展的重要途徑。當前,黃河流域產業數字化整體水平較低,數字經濟存在顯著極化效應,三次產業發展不均衡,導致數字化轉型中出現“避重(工業)就輕(工業)”的結構性矛盾及落后產業動力不足等問題。同時,黃河流域九省(區)產業數字化要素稟賦各異、發展水平懸殊、側重方向不同,存在省(區)間“各自為戰”和重復建設等問題。在建設全國統一大市場背景下,如何構建黃河流域產業數字化格局、打通發展壁壘、實現產業間要素互通、促進區域間協同共進、借助極化效應實現自我發展等值得研究。

黃河流域傳統產業“重工、重能”現象嚴重,阻礙流域高質量發展,數字化轉型成為新時代產業變革的方向。本文圍繞“黃河流域產業數字化協同演化格局”“實現黃河流域產業數字化高協同度的驅動路徑”,進行兩階段分析:一是構建三次產業數字化協同度模型,分析黃河流域全流域及各省(區)產業數字化協同度；二是采用模糊集定性比較分析法(FS-QCA法),探究實現產業數字化協同演化的驅動路徑。期望本文能為黃河流域數字生態共同體構建、三次產業數字化協同演化提供參考。

2 文獻綜述

黃河流域生態保護和高質量發展是重大國家戰略,有關學者對此進行了多維度研究。朱永明等［3］基于經濟、生態、社會三個角度,探究了黃河流域高質量發展的關鍵影響因素；陳富良等［4］以制造業高質量發展為著力點,發掘實現黃河流域高質量發展的路徑；羅巍等［5］探究了黃河流域經濟發展水平與城市韌性的耦合協調關系,提出通過提升沿黃城市韌性以促進黃河流域高質量發展的建議。數字經濟戰略提出后,學者們開始將數字經濟與黃河流域高質量發展相聯系,通過實證研究認為發展數字經濟、推動產業數字化有利于提高黃河流域高質量發展水平,并逐步完善了黃河流域空間治理的重要內容與支撐體系［6］。

產業數字化是指以人工智能等數字技術為支撐、大數據為生產要素、數據賦能為主線實現傳統產業數字化的過程［7］。

現有研究在視野上多從黃河視角展開分析,而從省域層面出發的對比研究較少；研究內容多關注高質量發展與數字經濟整體的融合,缺乏聚焦黃河流域產業數字化角度的研究；研究方法多采用定性分析,而嵌入時間因素的動態演化分析較少。

從研究視野上看,研究的重點對象多為單一產業數字化,如:吳彬等［8］整合農業與數字化系統,探討了農業數字化共生系統及其效能與路徑；Thun 等［9］、Büttner 等［10］以制造業產品和流程為對象,以數字化、智能化創新等為重點,探究了工業數字化存在的機會與威脅；曹小勇等［11］、劉和東等［12］基于雙循環背景探尋數字經濟賦能服務業轉型升級的路徑。然而,對全產業鏈上下游協同和產業間協同的研究較少。

從研究內容上看,研究多為理論分析,探究工業時代背景下產業數字化的關鍵影響因素［13］、價值模式［14］、高質量發展路徑［15］及其產生的價值效益［16］,對于數字經濟時代背景下的產業數字化指標研究及三次產業協同發展的實證分析較少。

從研究方法上看,研究側重路徑與對策等的定性分析,少數為線性關系的定量研究,如:傅為忠等［17］構建耦合協調模型驗證產業數字化與制造業高質量發展相互作用,陳曉東等［18］借助灰關聯熵模型探究了產業結構升級影響因素等。

3 研究方法

3.1 指標選取

根據王軍等［19］對數字經濟的測度標準、《中國數字經濟發展指數白皮書(2020 年)》中的衡量指標、中國國家統計局對三次產業的劃分規定,選取測度產業數字化協同度的指標,見表1。

表1 產業數字化協同度測度的指標體系

黃河流域產業發展路徑依賴現象嚴重,且影響因素繁雜,通過內外因雙重分析可優化其產業結構。推-拉理論廣泛用于研究產業優化發展,推動因素基于產業內部要素,拉動因素則從產業外部出發,二者共同作用于產業轉型升級。研究表明,產業結構升級受消費需求、金融投資、科學技術、人力資本和基礎設施等多因素的綜合調節作用［20］。一方面,經濟發展要求產業模式順勢變革,前沿技術倒逼數據轉為生產要素,賦能產業各環節數字化發展,構成推動力量；另一方面,人才多樣化培養帶動產業鏈價值提升,政府主體通過加大新基建投入提供產業轉型的外在保障,構成拉動力量。參考祝合良等［21］的建議,選取前因條件的指標(見表2)。

表2 前因條件的指標體系

3.2 模型構建及分析方法

(1)產業數字化協同度模型。根據“序參量-子系統-復合系統”邏輯,構建黃河流域產業數字化復合系統協同演化模型:

式中:yi(ei＿j) 為序參量i的分量貢獻度；ei＿j為序參量i的第j項指標值；εi、δi分別為子系統序參量變量在統計年份區間的最大、最小值；Y(X) 為子系統的有序度；ωi為序參量i的權重；C為復合系統協同度；Y0(A)、Y0(I)、Y0(S) 分別為初始時刻t0農業數字化、工業數字化、服務業數字化子系統的有序度；Y1(A)、Y1(I)、Y1(S) 分別為3 個子系統在t1時刻的有序度；r取1 或-1,表示子系統間不同的協同發展方向。

(2)FS-QCA 法。依據上述模型計算黃河流域九省(區)產業數字化協同度,進一步探究黃河流域九省(區)產業數字化復合系統協同度差異機理及實現高協同度驅動路徑。FS-QCA 法關注多種前因變量與結果變量之間的因果關系［22］,本研究對所選取的經濟水平提升、數字技術賦能、人才治理創新和基礎保障支撐4 個前因條件進行單因素必要條件分析與多因素組態分析,其分析思路如圖1 所示。

圖1 FS－QCA 法分析思路

3.3 數據收集

本研究以2011—2020 年為統計時段。為保證數據權威性,從《中國統計年鑒》、國家數據網、CSMAR、相關研究院發布的權威報告中獲取黃河流域九省(區)各項基礎數據,對于部分缺失值采取線性插值法進行補充。FS-QCA 法分析中,各項數據采用各省(區)10 a 間數據均值,以充分體現產業數字化的協同演化趨勢。

4 實證分析

4.1 流域協同度分析

黃河流域九省(區)10 a間農業數字化-工業數字化-服務業數字化復合系統協同度見表3。

表3 黃河流域九省（區）農業數字化－工業數字化－服務業數字化復合系統協同度

從全流域層面看,復合系統協同度整體上長期處于低協同狀態,并呈現2011—2016 年緩慢上升、2016—2020 年波動下降的趨勢。輔助相關分析與偏相關分析發現,工業數字化有序度與服務業數字化有序度之間相互支撐作用較強(業間相關系數為0.677),農業數字化有序度與服務業數字化有序度之間相互支撐作用次之(產業間相關系數為0.613),農業數字化有序度與工業數字化有序度之間相互支撐作用極弱(產業間相關系數為0.146)。

從區域層面看,九省(區)協同演化走勢可分為3種類別:類別1 為平穩成熟型,僅有四川,其10 a 間復合系統均為正向協同,具有穩定的協同演化趨向；類別2 為潛力增長型,包括陜西、河南、山東,10 a 間出現1～2 次負協同現象,整體表現為正向共生發展,可通過調整影響因素引導其三次產業數字化協同發展；類別3為波動發展型,包括青海、甘肅、寧夏、內蒙古、山西,10 a間出現3 次及以上負協同狀態,其三次產業數字化共同發展存在制約因素。

從平均水平層面看,黃河流域九省(區)產業數字化復合系統協同度存在一定差異,其中,四川、內蒙古、陜西的協同度相對較高。為解釋九省(區)協同度的差異,借助FS-QCA 法進行分析并找尋高協同度驅動路徑。

4.2 高協同度驅動路徑分析

4.2.1 單因素必要條件分析

按照前因條件收集到的數據,將其75%、75%與25%的均值、25%分別設置為完全隸屬點、交叉點與完全不隸屬點,對數據進行校準,構建真值表。

在進行組態分析前,FS-QCA 法需要對單個要素進行必要性分析,避免布爾原則將其化簡。一致性達到0.9 是必要條件的檢測標準,當單個因素的一致性達到0.9 時,該因素被認定為實現結果的必要條件。通過fsQCA3.0 軟件分析,高水平的產業數字化復合系統協同度必要性檢驗結果見表4。從表4 可以看出,單一條件不能構成實現結果的必要因素,即產業數字化復合系統高協同度需多種因素共同作用。

表4 單個條件的必要性檢驗結果

4.2.2 多因素組態分析

真值表分析時,共有4 個前因變量,理論上會產生24個可能的邏輯組合。根據FS-QCA 法樣本大小要求,設置原始一致性閾值為0.8,設置PRI 一致性閾值為0.75,設置案例閾值為1,進行多因素組態分析。通過中間解分析,歸納總結得出3 種類型組合(路徑),即技術驅動型、經濟基礎保障型和綜合調節型。3 種路徑的總體覆蓋度為0.698,總體一致性為0.966,具有良好的整體解釋力(見表5)。

表5 產業數字化復合系統高協同度的組態結果

(1)在技術驅動型組態中,數字技術賦能作為核心條件存在,經濟水平提升作為核心條件缺失,基礎保障支撐作為邊緣條件缺失。該組態路徑的一致性為0.948,唯一覆蓋度為0.262,原始覆蓋度為0.324,即能夠解釋32.4%的產業數字化復合系統協同度提升案例,約有26.2%的案例僅能被該路徑解釋。

該組態表明無論數字化人才治理創新水平高低,當省(區)具備完善的數字技術時便能實現三次產業數字化協同發展。如四川對外貿易水平較低,除成都、綿陽兩市外,省域整體經濟發展快而不強,數字基建存在重工輕商、數字農業園區覆蓋滯后、數字裝備普適性弱等問題,然而已形成完整的電子信息產業體系,擁有強大的新型顯示與數字視聽、軟件研發等數字技術,大力推進產權創造與優勢產業保護,其知識產權擁有量持續上升,表明數字技術賦能為產業數字化協同提供了強有力的科技支撐,能夠實現三次產業數字化高水平協同演化。

(2)在經濟基礎保障型組態中,經濟水平提升和基礎保障支撐共同作為核心條件存在,數字技術賦能和人才治理創新共同作為邊緣條件缺失。該組態路徑的一致性為0.976,唯一覆蓋度為0.242,原始覆蓋度為0.267,即能夠解釋26.7%的產業數字化復合系統協同度提升案例,約有24.2%的案例僅能被該路徑解釋。

該組態表明當數字技術與數字化人才存在不足時,提升經濟水平、加強基礎保障支撐同樣能夠實現三次產業數字化協同發展。如內蒙古10 a 來堅持做好保生態、治污染、促轉型等工作,積極調整產業投資布局,建設數據產業基地、開通運行超算平臺,為產業數字化形成良好基礎保障。內蒙古還推出留抵退稅、加快財政支出、政府性融資擔保等政策,不斷促進經濟健康發展,2020 年人均GDP 居全國第10 名,有效緩解了其地理位置受限引起的人才與技術制約,實現三次產業數字化協同發展。

(3)在綜合調節型組態中,經濟水平提升和基礎保障支撐共同作為核心條件存在,數字技術賦能和人才治理創新共同作為邊緣條件存在。該組態路徑的一致性為1.000,唯一覆蓋度為0.127,原始覆蓋度為0.193,即能夠解釋19.3%的產業數字化復合系統協同度提升案例,約有12.7%的案例僅能被該路徑解釋。

該組態表明當省(區)數字基建強大、經濟水平穩定時,只要適時關注數字技術與人才發展,便可實現高水平產業數字化復合系統協同演進。如2020 年陜西生產總值較上年增長7.3%,人均GDP 居全國第12名,該省采取一系列促進投資政策,“兩新一重”建設穩步推進,加大數字基建建設投入,其社會固定資產投資穩定增長。2019 年陜西R＆D 經費投入達近10 a 最高值,高于全國平均水平,專利申請量呈上升趨勢,10 a間專利申請量年均增長量高于全國平均水平。陜西將進一步落實科技創新政策、加大科技財政支出,同時配合高等院校積極促進人才鏈、創新鏈、產業鏈精準對接,培育數字化轉型人才。

4.2.3 穩健性檢驗

為保證研究結果的準確可靠,對高協同度的條件組態進行穩健性檢驗,將PRI 一致性閾值由0.75 提升至0.80,所得高水平協同度、核心條件和邊緣條件的分布未發生變化,產生的新組態與原組態保持一致,穩健性檢驗顯示結果穩健。

5 結論與建議

5.1 結論

圍繞黃河流域三次產業數字化協同演化格局與實現三次產業數字化復合系統高協同度驅動路徑兩大問題,進行階段式分析,得到如下結論:一是黃河流域復合系統整體協同度呈現“先緩慢上升后波動下降”趨勢,九省(區)產業數字化協同度長期處于低協同狀態,其中四川、內蒙古、陜西的協同度相對較高。二是單一前因條件均不能構成產業數字化高協同度必要條件,產業數字化復合系統高協同度需要多種因素共同作用,多因素組態分析共形成技術驅動型、經濟基礎保障型、綜合調節型3 條路徑。

5.2 建 議

(1)各產業智慧發展、全產業創新聯動。一是構建數據平臺實現智慧農業,夯實農業基礎,促進農業數字化與工業數字化協同發展,增強兩者相互支撐作用；二是以數據為要素實現高效綠色生產,增加電商活動以提高工業企業改革韌性,提高硬件設施數字化率,培育“專精特新”企業,催生新型工業產品,打造“專精特新”企業核心競爭力；三是抓住疫情賦予的數字化機遇,借助遠程教育、線上零售等數字化新模式加快服務業數字化進程,緊抓黃河國家文化公園建設契機,構建文旅生態服務一體化體系,促進產業數字化平衡發展。

(2)強化優勢因素、調整產業結構。一是主動適應人口增長趨勢,加快城鎮化建設,完善水-能-糧體系構建,提升制造業占比,夯實經濟發展基礎；二是著力解決核心技術問題,利用大數據、區塊鏈等前沿技術精準追蹤經濟與環境問題,關注城市智慧低碳發展；三是搭建產學研合作平臺,加強高等院校數字技能培訓,推動生態保護與人才培養計劃落地,搭建適應生態環保新形勢的數字化生態保護隊伍；四是將新基建與各省域長期科技發展規劃相融合,加強安全網絡監測預警,打造優勢產業發展園區平臺,構建數字生態共同體。