《Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research》：Uncovering Multiple Paths to Urban Digital Business Excellence: A Socio-Technical Analysis of Equifinal and Asymmetrical Causal Pathways
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本研究运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，突破传统单变量孤立效应研究的局限，从社会技术系统（STS）理论视角揭示中国城市数字商业生态系统高质量发展的多重等效路径。研究发现数字研发能力（RDC）、数字基础设施（DI）、人力资本（HC）、金融资本（FC）、政府规模（GS）与市场规模（MS）通过不同组合方式共同驱动数字商业质量（DBEQ）与规模（DBES）提升，且成功与失败的因果路径呈现显著不对称性。
摘要
传统数字商业发展研究局限于单变量孤立效应分析，忽视要素间的协同关系。本研究运用模糊集定性比较分析（fsQCA）对中国城市数据展开社会技术分析，揭示技术子系统（数字研发能力、数字基础设施）与社会子系统（人力资本、金融资本、政府规模、市场规模）如何通过多重等效路径塑造高质量数字商业生态系统。结果表明单一因素均不构成必要条件，且成功与失败的因果路径呈现不对称特征。
1. 引言
数字商业生态系统通过电子商务、数字创业和智能制造等形式成为推动经济可持续发展与社会转型的关键力量。中国自2019年将培育高质量数字商业环境作为政策重点，但其复杂性和配置特性对研究方法提出挑战。现有研究多采用计量经济学框架分析单因素净效应，难以捕捉生态系统中多要素的协同作用。社会技术系统（STS）理论强调技术与社会子系统的相互依存关系，为整合数字技术能力、基础设施、政府影响等关键变量提供理论框架。本研究通过fsQCA方法探究69个中国城市数据，重点解决以下问题：何种条件组合可产生高质量/大规模数字商业生态系统？驱动机制是否存在质-量维度不对称性？
2. 理论框架
2.1. 社会技术系统理论
STS理论源于工业工作设计研究，强调技术子系统（工具、流程）与社会子系统（人际关系、组织安排）的协同优化。在数字时代，该理论被广泛应用于人工智能、电子商务平台等新兴现象分析，为理解数字创新如何重塑组织模式提供框架。
2.2. 概念模型
技术子系统包含数字研发能力（RDC）和数字基础设施（DI），直接支撑数字商业活动运行；社会子系统涵盖人力资本（HC）、金融资本（FC）、市场规模（MS）和政府规模（GS），构成制度与经济基础。模型强调两子系统的共适应关系，其协同作用决定生态系统韧性。
3. 材料与方法
3.1. 研究方法
采用fsQCA3.0软件，基于集合论分析多条件组合效应，适用于中样本（69城市）的多重并发因果关系研究。变量校准采用百分位法（25/50/75分位点对应完全非隶属/交叉点/完全隶属）。
3.2. 变量测量
结果变量包括数字商业生态系统质量（DBEQ，采用中国信通院城市数字经济指数）和规模（DBES，以电信业务总收入衡量）。条件变量涉及人力资本（高等教育在校生数）、金融资本（人均金融机构存款）、数字研发能力（人均数字技术专利数）、数字基础设施（互联网宽带接入用户数）、政府规模（财政支出/GDP）和市场规模（地区GDP）。
4. 讨论
4.1. 高绩效的充分条件组合
4.1.1. 高质量生态系统路径
配置HQ1（金融资本+数字基础设施）体现深圳等城市的资源协同模式；HQ2（人力资本+政府规模+市场规模）见于广州等教育重镇；HQ3系列（数字研发能力+市场规模）展示北京上海的技术-市场双轮驱动特征。
4.1.2. 大规模生态系统路径
配置LS1（人力资本+数字研发能力）凸显广州的产学研转化优势；LS2（人力资本+数字基础设施）体现重庆的基建支撑模式；LS3（人力资本+市场规模）反映成都的区位集聚效应；LS4（数字研发能力+市场规模）再现京沪的规模创新协同。
4.2. 低绩效的因果路径
4.2.1. 质量缺失配置
AHQ1（数字基础设施缺失+市场规模不足）典型如银川等西部城市；AHQ2系列（金融资本缺失+数字研发能力薄弱）以石家庄为代表的资源外流案例。
4.2.2. 规模缺失配置
ALS1（金融资本缺失+数字基础设施薄弱）见于东营等城市；ALS2（数字基础设施缺失）以兰州为典型；ALS3（数字基础设施+市场规模双缺失）揭示基础条件短板叠加效应。
4.3. 稳健性检验
将一致性阈值从0.8提升至0.85后，解的一致性分别提高至0.95（质量）和0.94（规模），核心路径保持稳定。
4.4. 比较分析
人力资本对规模影响更显著（出现3次vs质量1次），金融资本则更关键影响质量维度。政府规模呈现不对称性：适度政府干预结合优质人力与市场可促进质量提升，但大规模政府未显着抑制发展。数字研发能力与市场规模构成基础性双驱动要素。
5. 结论
数字商业卓越发展依赖多要素组合而非单因素作用；要素功能存在分化（金融资本与政府规模主攻质量，其他要素双向影响）；政府规模存在因果不对称性，适度干预更具建设性。
6. 贡献
拓展STS理论至城市数字商业场景；构建多条件组合分析框架；实现fsQCA方法从组织层面向城市研究尺度的转移。
7. 实践启示
建议城市政府实施协同资源规划（基于本地优势选择差异化路径），推动监管模式转型（平衡创新激励与风险防控），重点加强数据权属界定、个人信息保护、平台反垄断审查等关键领域治理。
8. 局限与展望
未来研究需纳入平台监管、消费者行为等动态要素，构建长面板数据追踪演化路径，完善数字服务创新等新兴指标的测度体系。
