Influence Paths of Digital Innovation Ecosystem on Regional Digital-Real Economy Integration: A Dynamic QCA Analysis Based on Panel Data

Collected Essays on Finance and Economics ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (9): 5-16.

Influence Paths of Digital Innovation Ecosystem on Regional Digital-Real Economy Integration: A Dynamic QCA Analysis Based on Panel Data

WANG Yonggui^1,2,3, ZHANG Nianling², ZENG Jing², WANG Linlin^1,2,3

1. Modern Business Research Center of Zhejiang Gongshang University, Key Research Institute of Humanities and Social Sciences at Universities, Hangzhou 310018, China;
2. School of Business Administration (MBA), Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018, China;
3. Intelligent Management Institute of China, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018, China

Received:2025-09-13 Online:2026-09-10 Published:2026-09-10

数字创新生态系统对区域数实融合水平的影响路径研究——基于面板数据的动态QCA分析

王永贵^1,2,3, 张念灵², 曾静², 汪淋淋^1,2,3

1.教育部人文社会科学重点研究基地浙江工商大学现代商贸研究中心,浙江杭州 310018;
2.浙江工商大学工商管理学院(MBA学院),浙江杭州 310018;
3.浙江工商大学中国智能管理研究院,浙江杭州 310018

通讯作者: 汪淋淋(1991—),女,河南开封人,教育部人文社会科学重点研究基地浙江工商大学现代商贸研究中心、浙江工商大学工商管理学院(MBA学院)、浙江工商大学中国智能管理研究院副研究员
作者简介:王永贵(1973—),男,辽宁庄河人,教育部人文社会科学重点研究基地浙江工商大学现代商贸研究中心、浙江工商大学工商管理学院(MBA学院)、浙江工商大学中国智能管理研究院教授;张念灵(2003—),女,浙江嘉兴人,浙江工商大学工商管理学院(MBA学院)博士生;曾静(1997—),女,重庆市人,浙江工商大学工商管理学院(MBA学院)博士生。
基金资助:
国家自然科学基金项目(72502220);浙江省哲学社会科学领军人才培育专项课题(24YJRC04ZD);浙江工商大学2025年研究生科研创新基金年度科研重点项目(ZDXM2025001)

Abstract

Abstract: The deep integration of the digital and the real economies has increasingly become the key driver of China's high-quality economic development, and how to further advance digital-real integration has emerged as an important issue for both scholars and practitioners. Grounded in digital innovation ecosystem theory, this study adopts a dynamic qualitative comparative analysis (QCA) based on panel data of 31 provinces to investigate the core elements of the digital innovation ecosystem and their influencing pathways to regional digital-real economy integration. The research findings reveal that (1) individual factors cannot work alone to enhance regional digital-real economy integration, which is instead jointly influenced by digital innovation actors, digital innovation resources, digital innovation environment, and digital innovation mechanisms; (2) five influence pathways can be grouped into three types that enhance regional digital-real economy integration, including the actor-collaboration and resource-driven type, the environment-supported and resource-driven type, and the actor-resource-environment compensatory type; (3) temporally, the consistency levels of the identified configurations exhibit noticeable fluctuations over time, indicating the presence of time effects; (4) spatially, the five configurations exhibit significant regional differences across provinces. This study enriches the existing literature on the impact of digital innovation ecosystems on regional digital-real economy integration by systematically revealing the joint effects of the digital innovation ecosystem and its internal innovation elements on the level of regional integration. It highlights the diverse and context-specific integration pathways across development stages, offering insights for advancing digital-real economy integration.

Key words: Digital Innovation Ecosystem, Digital-Real Economy Integration, Dynamic QCA

摘要： 数字经济与实体经济深度融合是驱动中国经济高质量发展的重要引擎,如何更好地提升“数实融合”水平逐渐成为学术界和产业界共同关注的重要问题。本文以31个省份为分析对象,基于数字创新生态系统理论,运用动态QCA方法,探讨了数字创新生态系统的构成要素,并剖析了数字创新生态系统对区域数实融合水平的影响路径。研究发现:(1)单一条件难以构成提升区域数实融合水平的必要条件,区域数实融合水平受到数字创新主体、数字创新资源、数字创新环境、数字创新机制的共同影响;(2)存在五条不同的影响路径可以提升区域数实融合水平,这五条组态可归纳为“主体协同的资源驱动型”“环境支撑的资源驱动型”和“主体-资源-环境三元补偿型”三类;(3)在时间维度上,五条组态的一致性水平随时间波动,表现出明显的时间效应;(4)在空间维度上,五条组态在不同省份的表现呈现出明显的区域差异。本文丰富了数字创新生态系统对区域数实融合水平影响的相关研究,系统揭示了数字创新生态系统及其内部创新要素之间的联合效应对区域数实融合水平的影响,识别了不同发展阶段、不同区域情境下数实融合影响路径的多样性与异质性,为推动数实深度融合提供了重要参考。

关键词: 数字创新生态系统, 数实融合, 动态QCA

CLC Number:

F207

WANG Yonggui, ZHANG Nianling, ZENG Jing, WANG Linlin. Influence Paths of Digital Innovation Ecosystem on Regional Digital-Real Economy Integration: A Dynamic QCA Analysis Based on Panel Data[J]. Collected Essays on Finance and Economics, 2026, 42(9): 5-16.

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