多元主體協同治理促進數字經濟發展

【中圖分類號】F49 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2025）16-0031-6

一、引言

數字經濟不僅是高質量發展的關鍵引擎，能夠為我國經濟效率提升、結構優化提供動力，更是培育經濟增長新動能、構建新發展格局的重要支撐。2022年中國數字經濟規模達到50.2萬億元，同比名義增長 10.3% ，其規模占GDP的比重達到 41.5% 。從新產品開發、新模式涌現到新業態發展，數字經濟的蓬勃發展深刻改變了整個社會的生產與生活方式。然而，數字經濟在推動經濟高質量發展的同時，也引發了隱私保護、網絡安全、產權保護、消費者維權及行業壟斷等一系列復雜而嚴峻的治理問題，與數字生產力快速演進相適配的數字經濟治理體系尚不完善，數字經濟發展所需的規則體系亟待進一步健全（馬潮江和單志廣，2022）。

在此背景下，《“十四五\"數字經濟發展規劃》明確提出構建政府、平臺、企業、行業組織與社會公眾多元參與、協同高效的治理格局，凝聚治理合力，推進社會、媒體、公眾監督，培育多元主體共治、協調發展生態。這一政策導向與學術界相關研究一致。數字經濟治理體系是多元主體參與下保障數字經濟健康發展的制度集合，涵蓋數據信息、數字平臺、網絡生態等領域的體制機制與法規安排（任保平和李婧瑜，2023）。圍繞多元主體的角色定位與協同邏輯，現有研究形成了較為清晰的脈絡：政府扮演引領者的角色，核心在于應對發展風險、引導共治方向，并提升自身的數字化治理能力（馬潮江和單志廣，2022）；企業在追求發展的同時，需強化行業責任意識，積極參與公共治理，實現技術紅利的普惠共享（王偉，2023）；社會組織需明確自身功能定位，突破對行政力量的依附慣性，加強能力建設，有效聚合與傳達民意，協同政企（何水，2008）。需要強調的是，協同有效的前提在于權責明晰，明確界定各主體的權利與責任邊界是避免推矮、保障參與的基礎，這有賴于建立健全的法律法規與制度規范（鄭魯英，2022）。最終整合多元主體的資源與優勢，構建去中心化的協同治理模式，以破解治理困境，實現公共利益最大化，推動數字經濟健康發展。

鑒于此，本文基于協同治理的視角，采用動態QCA方法，選取 2013～2022 年我國30個省、自治區、直轄市（不含西藏、香港、澳門、臺灣，簡稱“省份\"）為研究對象，探討數字經濟發展的驅動路徑。本文具有如下潛在貢獻：一是現有文獻對協同治理的研究主要集中在多元主體間的協同及保障機制的建設上，本文則突破這一理論限制，對多元治理主體進行量化。二是相比于傳統分析的單一視角，本文從組態視角分析數字經濟發展的驅動路徑，能夠更全面地考慮政府、企業、社會等多元主體間的相互作用與協同關系，為地方政府實施差異化的數字經濟發展戰略提供政策參考。

二、理論框架構建

在公共事務治理中，政府雖居于核心決策地位，但已非唯一的治理主體。現代治理理論強調，企業、社會組織等多元主體與政府平等協商、合作共治，共同承擔治理責任。數字經濟技術跨界性、政府資源有限性與利益復雜性等獨特的挑戰，進一步凸顯了協同治理的必要性與緊迫性。因此，數字經濟協同治理應需而生，其是以政府、企業、社會為多元主體，借助政策協同、資源整合、信息共享與權責協調等制度化的協作機制，共同應對上述挑戰的治理模式。

政府主體主要通過數字經濟政策供給和財政支持助力數字經濟發展。政府通過制定產業規劃等政策，明確發展路徑并引導資源向數字經濟領域集聚。財政支持重點體現在基礎設施建設與公共數字治理方面，前者通過資金投入加快網絡及物流數字化建設，后者通過構建數字政務平臺、推動數據開放共享和強化安全保障體系，夯實數字經濟發展基礎。企業主體主要通過企業數字創新和平臺經濟發展助力數字經濟發展。企業借助數字技術改造生產流程，推動傳統產業智能化轉型。平臺經濟作為重要驅動力，通過整合技術與資源降低創新門檻，加速新業態涌現。其滲透到消費、金融、物流等領域，拓展應用場景，同時通過靈活就業創造更多的工作崗位，成為經濟增長的重要引擎。社會主體主要通過公眾需求和社會組織參與助力數字經濟發展。公眾對高效個性化服務的需求催生了智能制造、智慧農業等，倒逼企業研發新技術以提升競爭力。社會組織通過規范行業行為、宣傳和貫徹法規政策來發揮協同治理作用，同時積極反饋公眾訴求，彌補政府治理盲區，推動形成多元共治格局。

多元主體的協同作用旨在平衡技術賦能與風險規制，推動數字經濟可持續發展，最終實現公共利益的最大化。在這一過程中，需要充分發揮政府的主導作用、企業的自治作用和社會的共治作用。綜上，構建多元主體協同影響數字經濟發展的邏輯框架，如圖1所示。

三、研究方法與數據處理

（一）研究方法：動態QCA

動態QCA方法能夠整合定性比較分析與面板數據優勢，通過組態思維分析多條件聯動對結果的影響。相較于傳統回歸分析，該方法能夠捕捉非線性、非對稱因果關系，放松回歸分析對變量線性關聯的假設。并且，該方法能夠分析條件組合隨時間演變的過程，克服傳統QCA方法僅關注靜態關系的不足。該方法為研究數字經濟等領域的動態發展路徑提供了較為全面的分析框架。

圖1多元主體協同影響數字經濟發展的邏輯框架

（二）變量測度與校準

1.結果變量：數字經濟發展水平。參考現有研究，從數字經濟基礎設施水平、消費互聯網發展水平、數字產業化水平和產業數字化水平四個方面建立數字經濟發展水平綜合評價指標體系（劉軍等，2020），如表1所示。采用熵權TOPSIS法綜合測度數字經濟發展水平。

表1 數字經濟發展水平綜合評價指標體系

注：人工智能技術使用規模 信息傳輸、計算機服務和軟件業全社會固定資產投資/生產總值。

2.條件變量。

（1）政府因素。政府因素包括數字經濟政策供給強度和財政支持力度。本文從法規規章數量的角度評估數字經濟政策供給強度（韓永輝等，2017；陶長琪和丁煜，2022），具體做法如下：首先，基于北大法寶數據庫，以關鍵詞逐一進行檢索①。進入其\"地方法規\"子庫，將\"制定機關”限定為考察省份，將“公布年份”限定為考察當年，逐年逐省份獲取其頒布的地方性法規、地方規范性文件及地方政府規章的初始結果。然后，通過手工篩選對檢索結果進行去重、剔除失效樣本等操作。最后，計算地方性法規、地方規范性文件及地方政府規章的文件累計數（截止到當年末有效的文件總數），以現行有效的政策存量的累計值作為衡量數字經濟政策供給強度的代理指標。同時，選取地方財政科學技術支出占一般預算支出的比例，作為財政支持力度的代理變量。

（2）企業因素。企業因素包括企業數字創新水平和平臺經濟發展水平。本文從創新產出的角度使用數字化相關的專利授權數量來度量企業數字創新水平，為了便于校準，緩解地區間數值差異過大的問題，對原始數據做對數處理（孫勇等，2022；曾凡軍和陳永洲，2024）。同時，采用本地區有電子商務交易活動的企業數量表示平臺經濟發展水平，并做對數處理（孫永強等，2023）。

（3）社會因素。社會因素包括社會組織參與度和公眾需求。本文認為數字經濟領域社會組織可通過行業自律與協同治理機制，促進區域數字經濟發展。據此，參考高志豪等（2022）的度量思路，基于全國社會組織信用信息公示平臺，采用數字經濟政策供給強度同源關鍵詞檢索各省份注冊的數字經濟相關行業協會與服務機構。經人工篩選后，以樣本期內各省份存續有效的組織累計數量構建社會組織參與度的代理指標。同時，使用省級“數字化”百度搜索指數反映公眾需求。

結合數據的可得性，最終確定研究對象為 2013～ 2022年我國30個省份數字經濟發展水平和各條件變量的相關數據。數字化相關的專利授權數量來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS），“數字化\"百度搜索指數來自“百度指數平臺”，其他數據來源于樣本期內《中國工業統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》，以及各省份統計年鑒、統計公告和國家統計局官網等。

3.校準。校準是為案例和條件賦予集合隸屬分數的過程。在實際研究中，根據案例的實際情形，運用直接校準法，把原始數據轉化為模糊集隸屬分數。在本文中，將數據分布的 25% 分位數、 50% 分位數、 75% 分位數，依次對應設定為完全不隸屬、交叉點和完全隸屬三個錨點，以此明確數據在模糊集中的隸屬程度（杜運周和賈良定，2017）。校準和描述性統計結果見表2。

表2 校準和描述性統計結果

四、動態QCA的分析過程

（一）單個條件變量的必要性分析

在開展組態分析前，需對單個前因條件開展必要性分析，以明確其是否為結果發生的必要條件。針對面板數據，在QCA分析中引入一致性調整距離評估前因條件與結果間一致性的可靠程度。若一致性調整距離大于0.2，則提示可能存在時間效應或地區效應，干擾了條件與結果的子集關系，需進一步探究該條件的必要性（郝金磊等，2025）。

1.匯總一致性分析。表3呈現了高、非高數字經濟發展水平下，各前因條件的必要性分析結果。在高、非高數字經濟發展水平兩類情境中，6個前因條件匯總一致性系數均低于0.9。據此可判定，對于高、非高數字經濟發展水平，均不存在起決定作用的必要條件。

表3 必要條件分析結果

注：“～”為集合運算非，下同。

2.組間效應分析。針對組間一致性調整距離超過0.2的因果關系組合展開分析（限于篇幅，本文僅匯報高數字經濟發展水平的因果組合），結果見表4。研究發現：所有因果組合中，均未出現同時滿足組間一致性高于0.9且組間覆蓋度超過0.5的情形。基于此可判定，在整體時間維度上，單一條件無法構成高數字經濟發展水平的必要條件，即單獨某一條件難以持續穩定地形成高數字經濟發展水平。

3.組內效應分析。由表3可知，高數字經濟發展水平樣本的組內一致性調整距離均超過0.2，這一結果提示各條件變量與結果變量間可能存在顯著的地區效應。考慮到我國東、中、西部地區數字經濟發展水平存在差異的現實情況，結合本文對高數字經濟發展水平路徑的探究意圖，參考現有研究，選擇Kruskal-Wallis秩和檢驗探究區域差異（曾凡軍和陳永洲，2024；張放，2023），結果見表5和表6。

表4 組間一致性調整距離大于0.2的因果組合情況

表5 Kruskal-Wallis秩和檢驗結果

注：***、**、*分別對應 1%.5%.10% 的顯著性水平，表6同。

表6 Kruskal-Wallis秩和檢驗配對比較結果

從表5和表6可以看出，高財政支持力度、高企業數字創新水平、高公眾需求對高數字經濟發展水平的必要性效應，分別在 1%.5% 5% 的水平上呈現出顯著的區域差異，并且上述三個條件變量的必要性效應差異主要體現在東部與西部地區之間。需要說明的是，數字經濟政策供給強度、平臺經濟發展水平和社會組織參與度三個條件變量僅在 10% 的水平上顯著，出于對結果的審慎性考慮，本文未將其納入區域異質性分析中。進一步分析可知，高公眾需求是東部地區數字經濟發展的必要條件，高財政支持力度、高企業數字創新水平與高公眾需求不能構成三大區域高數字經濟發展水平的必要條件。

（二）條件組態充分性分析

參考已有研究成果，同時結合本研究實際情況，在本文的充分性分析環節，確定一致性閾值為0.8，PRI閾值為0.7，案例頻數為1。在反事實分析過程中，將6個前因條件的狀態界定為“存在或缺席\"（馬碩和王鵬程，2025）。基于中間解和簡約解的嵌套邏輯，以中間解為主要依據、簡約解為輔助補充，確定符合條件的組態路徑。匯總結果見表7。

1.匯總結果。通過表7可以看出，高數字經濟發展水平與非高數字經濟發展水平總體一致性分別是0.935和0.877，均超過0.8的臨界值（張明和杜運周，2019），表明對應條件組態能夠構成高（非高）數字經濟發展水平的充分條件集合。從總體覆蓋度來看，二者分別為0.774和0.809，反映出各條件組態對數字經濟發展水平的解釋力較強。具體來看：有四條組態路徑能夠形成高數字經濟發展水平，其中，組態S1可命名為“創新協同一政社推動型”，組態S2可命名為\"政策引領一社會推動型”，組態S3可命名為“需求拉動一政府推動型”，組態S4可命名為“財政賦能一社企推動型”；形成非高數字經濟發展水平的組態路徑有六條。

表7各條件變量與數字經濟發展水平組態關系的匯總結果

注：，表示核心條件存在，·表示邊緣條件存在； ? 表示核心條件缺失，表示邊緣條件缺失；空白表示無論條件是否存在都可以。

2.組間結果。由表7可知，各組態的組間一致性調整距離均未超過0.2，意味著不存在明顯的時間效應。為更深入地挖掘組態的組間一致性隨時間演變的特征，本文通過繪制組間一致性變化趨勢（見圖2）展開分析。從圖2中可以觀測到，在整個樣本期內四個組態的組間一致性水平均高于0.75的判斷標準。盡管從時間整體上來看，所有組態的一致性保持相對穩定，但在2021年出現了集中變動的情況，并非隨機分布，因此不屬于“良性偏差”（Garcia-Castro和Arino，2016）。

圖2組間一致性變化趨勢

3.組內結果。由表7可知，各個組態的組內一致性調整距離均未超過0.2，表明各組態不存在明顯的地區效應，即各組態的解釋力在不同地區未呈現顯著差異（限于篇幅，各組態組內一致性結果省略，留存備索）。基于此，筆者認為本文結果對于30個省份的數字經濟發展水平具有較強的適用性。

（三）穩健性檢驗

按照“當對QCA操作進行輕微調整后，其結果未發生實質性改變，則可判定組態具備穩健性\"這一原則（曾凡軍和陳永洲，2024），本文通過多種方式開展穩健性檢驗。具體而言：一是提高案例頻數，從1上調至3；二是提高一致性閾值，從0.8上調至0.9；三是提高PRI閾值，從0.7上調至0.75。結果顯示，所有組態解的核心條件均未受到影響，僅個別邊緣條件發生變化，不足以產生完全異于原結果的新組態。并且，調整后的組態與原組態之間存在清晰的子集關系，即新組態可被原組態所涵蓋。由此可判定，本研究中所識別的組態具備較強的穩健性。因篇幅所限，具體結果未列示，留存備索。

五、條件組態案例解釋

上述分析確定了產生高數字經濟發展水平的各組態路徑，并驗證了其穩健性，接下來將結合理論和案例對各組態展開進一步分析。各組態對應的核心案例主要分布情況如表8所示。

組態S1顯示，以高數字經濟政策供給強度、高企業數字創新水平、高公眾需求和高社會組織參與度為核心條件，可以充分地促進數字經濟發展。該路徑表明，在企業數字創新的推動下，充分發揮數字經濟政策的引導、扶持與激勵作用，以及公眾需求的拉動作用和行業組織的規范作用，可形成合力促進數字經濟持續發展。這類組態主要以廣東省 （2016～2022 年）為代表。廣東省依托華為、騰訊等科技巨頭，在5G通信、人工智能、大數據等前沿領域持續深耕，為數字經濟的發展提供技術支撐。省政府出臺《廣東省數字經濟發展規劃（2018-2025年）》，明確發展藍圖與保障措施。“雙11”等旺盛的公眾數字需求與省政府組織的人工智能應用創新峰會、區塊鏈創新發展高峰論壇等活動共同作用，推動行業標準制定、技術普及和跨領域應用。該省正在構建一個多元協同、創新驅動的數字經濟發展生態。

表8 組態對應的核心案例

組態S2顯示，以高數字經濟政策供給強度、高公眾需求、高社會組織參與度和非高平臺經濟發展水平為核心條件，可以充分地促進數字經濟發展。該路徑表明，在數字經濟政策的指導下，發揮社會主體的需求反饋和廣泛參與作用，能夠彌補較低平臺經濟發展水平的缺陷，共同促進數字經濟的發展。這類組態主要以貴州省 2020～ 2022年）為代表。貴州省以數字經濟戰略為引領，通過《貴州省大數據戰略行動2020年工作要點》等政策深化布局，驅動數字基礎設施投入與技術創新。在政策賦能下，貴陽市大數據業協會等行業組織協同推進標準制定與政企聯動，促進政策與實踐融合。

組態S3顯示，以高數字經濟政策供給強度、高財政支持力度、高公眾需求和非高平臺經濟發展水平為核心條件，并輔以高企業數字創新水平可以充分地促進數字經濟發展。該路徑表明，在公眾需求的拉動下，發揮政府主體的戰略規劃與財政支持作用，能夠彌補較低平臺經濟發展水平的缺陷，共同促進數字經濟的發展。這類組態主要以陜西省 （2019～2021 年）為代表。陜西省聚焦人工智能、新能源等前沿領域，設立科技成果轉化引導基金，搭建技術供需對接平臺，加速技術產業化。省政府2021年出臺《陜西省加快推進數字經濟產業發展實施方案（2021-2025年）》，統籌數字產業化、產業數字化、數字化治理等相關工作。同步攀升的在線購物、在線教育等數字服務的需求驅動本地消費結構轉型。

組態S4顯示，以高財政支持力度、高企業數字創新水平、高公眾需求和高社會組織參與度為核心條件，并輔以高平臺經濟發展水平可以充分地促進數字經濟發展。該路徑表明，在政府財政的支持下，通過企業自治、社會共治的協同作用，能夠促進數字經濟的發展。這類組態主要以江蘇省 （2013～2022 年）為代表。公眾對數字服務便捷性、隱私保護及內容質量的需求，推動江蘇省加大對數字基礎設施的財政投人，2022年累計建成5G基站18.7萬個，實現雙千兆網絡深度覆蓋。省內南京大學等高校加強人工智能等前沿研究，提供關鍵技術支持。蘇寧易購等企業利用大數據和AI技術優化商業模式。同步依托行業組織舉辦技術推廣等活動，促進產學研用深度融合。

通過對比上述組態可以進一步得出組態間的時序演化關系。組態S4和組態S1的核心案例主要集中在樣本前期及中后期，組態S2和組態S3的核心案例主要集中在樣本后期，表明提高數字經濟發展水平的機制經歷了由財政賦能一社企推動型和創新協同一政社推動型逐漸轉變為政策引領一社會推動型和需求拉動一政府推動型的過程。組態S4和組態S1強調財政投入和創新協同的作用。在數字經濟發展初始階段，財政投人為數字基礎設施建設和企業創新提供了資金支持，社會、企業的積極參與則加快了數字技術的應用和推廣。創新協同通過政府、企業和社會組織的合作，促進了技術創新和產業升級。但隨著數字經濟的不斷發展，單純依賴財政投人和創新協同已難以滿足其發展需求。組態S2和組態S3強調政策引領和需求拉動的作用。政策引領為數字經濟發展奠定制度基礎，需求拉動是數字經濟持續發展的動力源，公眾對數字化產品和服務需求的增長，促使企業不斷創新，開發迎合市場需求的產品。

六、結語

本文基于協同治理視角，運用動態QCA方法，選取2013～2022 年我國30個省份為研究對象，探討了政府、企業、社會等多元主體在推動數字經濟發展中的協同作用，揭示了數字經濟發展水平的核心影響因素。主要研究結論如下：一是從單個條件的必要性分析可知，單個因素并不構成高數字經濟發展水平的必要條件。單個因素與數字經濟發展水平的必要性關系不存在較明顯的時間效應，但存在顯著的地區異質性，其中高企業財政支持力度、高企業數字創新水平、高公眾需求對高數字經濟發展水平的必要性效應，在不同區域呈現出明顯差異。二是由組態的充分性分析可知，存在創新協同一政社推動型、政策引領一社會推動型、需求拉動一政府推動型和財政賦能一社企推動型四條路徑可形成高數字經濟發展水平。各組態解均不存在較明顯的時間效應和地區效應。三是從組態的時序變化關系來看，隨著數字經濟的不斷發展，政策支持和需求拉動成為數字經濟持續發展的新動力源。

本研究尚存在一些不足，有待進一步完善。首先，數字經濟發展的前因變量較為復雜，本文基于協同治理視角選擇6個關鍵變量進行量化分析，后續研究可拓展視角，從其他維度深入挖掘數字經濟發展的前因組態，豐富研究維度。其次，不同地區數字經濟發展驅動路徑隨時間的動態變化規律尚未得到充分探究，存在進一步追蹤其演化過程的研究空間。最后，對于各治理主體相關特征的量化尚處于起步階段，統計數據和量化方法有待改進，后續研究可考慮新的前因變量的量化方法，更為科學地探討數字經濟發展的組態路徑。

【注釋】

① 關鍵詞參考陶長琪和丁煜（2022）的研究，包括智能（智能制造、智能化等）、智慧（智慧化、智慧城市等）云計算、上云、云平臺、云服務、大數據、數據安全、數據服務、數據治理、數據共享、工業互聯網、物聯網、區塊鏈、機器人、5G、數字技術、數字化、數字經濟等。

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（責任編輯·校對：陳晶喻晨）