《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：More than regulation: How policy mixes shape innovation ecosystems in digital transformation
编辑推荐：
•政策制定者应在数字化转型中充当战略协调者而非监管者。•政策组合协调性通过时间、横向和纵向维度上的政策主题进行审视。•创新生态系统由技术层和业务层组成，政策组合协调性以不同方式重塑这两个层面。•时间与横向协调增强了创新生态系统中的技术地位，但削弱了业务地位。•纵向协调主要提升
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政策制定者应在数字化转型中充当战略协调者而非监管者。
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政策组合协调性通过时间、横向和纵向维度上的政策主题进行审视。
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创新生态系统由技术层和业务层组成，政策组合协调性以不同方式重塑这两个层面。
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时间与横向协调增强了创新生态系统中的技术地位，但削弱了业务地位。
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纵向协调主要提升了企业在创新生态系统中的技术地位。
引言
数字化浪潮正持续重塑创新生态系统（Ciarli等，2021；D?browska等，2022；Inceoglu等，2024）。然而，这种转型很少能自然展开，往往会遇到重大障碍，这要求对监管者的角色进行重新定位，超越传统监管范畴。一方面，企业的路径依赖和锁定效应可能导致市场失灵（Li，2025），这需要针对性的政策来规范行为（Haddad和Bergek，2023）。另一方面，持续升级过程中的方向模糊性和不确定性也阻碍了系统性适应（Weber和Rohracher，2012），从而引发系统失灵。因此，这些双重挑战要求实施超越单一工具的政策组合，并与正在进行的转型动态对齐，这也是监管能力的核心所在。在此背景下，一个关键问题浮现：在数字化转型中，应如何设计和协调政策组合，以最大程度地有效塑造创新生态系统？
理解政策组合需要从关注工具转向更广泛的政策主题。已有学者关注了工具层面的政策组合（Flanagan等，2011；Greco等，2022；Zhang等，2023），例如技术推动和需求拉动工具（Nunez-Jimenez等，2022），当政策目标明确且稳定时，这些工具效果良好。然而，在数字化转型过程中，当目标不确定且多维度时，这种工具层面的分析在识别方向方面变得不那么有效（Howlett和Rayner，2007；Howoldt，2024）。政策主题提供了一种替代视角：它不是描述所部署的工具，而是捕捉政策中嵌入的方向性信号，揭示政策制定者在系统性转型中的更广泛优先事项（Hu等，2023；Russo和Pavone，2021）。然而，现有对政策主题的研究仍然有限，主要集中在识别技术（Juhász等，2025）或演化映射（Hu等，2023；Russo和Pavone，2021）方面。因此，从主题视角出发的政策组合特征，这些特征可以反映政策信号，在数字化转型背景下仍缺乏充分探索。
此外，政策组合如何在数字化转型中塑造创新生态系统仍缺乏充分审视。大多数近期研究集中在宏观层面，将国家（Hille等，2020）、区域（Zhang等，2023）、行业（Greco等，2022）和系统（Cantner等，2016；Costantini等，2017；Howoldt，2024）视为整体。近年来，越来越多的研究转向考察政策对个体企业的微观影响（Zhu等，2024）。然而，企业层面的研究往往将企业视为孤立的行动者，仅对静态且可预测的制度环境做出反应（Guo等，2025）。上述两种观点都忽视了企业作为创新生态系统内行动者的角色。创新生态系统的整体发展也源于企业层面发展的强化。在数字化转型时代，加速的数字化促进了跨界网络化，使企业、大学和其他组织之间的协作更加频繁（Xu等，2025a）。此外，政策组合协调性的不同维度如何塑造企业在创新生态系统中的地位，仍缺乏充分理解。
为弥补这些空白，本研究在数字化转型背景下探索以下研究问题：（1）政策组合的协调性应如何概念化，以更好地捕捉政策信号？（2）政策协调的不同维度如何差异化影响企业在创新生态系统中的技术地位与业务地位？
基于政策组合文献，本研究采用创新生态系统视角，区分技术地位与业务地位，考察政策组合协调性如何在数字化转型中塑造企业定位。我们构建了一个多维框架，从时间、横向和纵向维度审视政策组合协调性，并使用中国上市公司长期面板数据进行实证检验。具体而言，我们运用机器学习技术从中央和地方政策文件中识别政策主题，采用多源异质网络分析构建企业的技术层网络和业务层网络，并通过包含企业和年份固定效应的面板回归估计政策协调性对企业网络地位的差异化影响。结果表明，时间协调和横向协调促进了企业的技术地位但阻碍了业务地位，而纵向协调显著提升了企业在创新生态系统中的技术地位。本研究通过将分析焦点从工具转向政策主题，为政策组合理论做出贡献；通过揭示政策协调如何差异化塑造创新生态系统的双重性质，为创新生态系统研究做出贡献。本研究还为政策制定者提供了可操作的见解，以将其角色重新定位为以生态系统为基础的创新战略的战略协调者。
章节摘要
主题视角下的政策组合
政策组合在创新研究中变得越来越重要，其最初被定义为一个广泛的政策谱系（Edler和Fagerberg，2017；Howoldt，2024）。然而，仅仅将政策组合视为政策工具列表或集合，对于不确定性和系统性转型而言是不够的。学术关注已从将政策组合视为政策清单转向在结构化分析框架内进行概念化，这也更加适用于
样本与数据收集
与我们关注数字化转型时代的理论焦点一致，我们使用数字化转型政策来检验假设。一方面，在数字化和智能化转型趋势下，企业逐渐嵌入复杂的创新生态系统——涵盖技术开发和商业应用——使其成为检验假设的理想样本（Inceoglu等，2024；Xiang等，2025）。另一方面，数字化和智能化转型
政策主题的特征
在评估不同协调维度之前，了解政策主题本身至关重要。我们展示了政策主题在中央政府和地方政府之间的分布情况，突出了数字化转型政策中共同的优先事项和细微差异（见图6）。数字政策主题的分布显示中央政府与省级政府之间存在实质性的一致性，两者均将数字基础设施和智能发展作为优先事项
描述性分析
表2和表3呈现了变量的描述性统计和相关性。创新地位（Position_Tech和Position_Busi）与政策组合协调性的不同维度之间存在显著相关性。这些变量适合进行下一阶段的回归分析。根据多重共线性检验结果，变量之间不存在显著共线性（VIF值的平均数小于3，详情见附录C.6），这适合
研究结果总结
本研究分析了在数字化转型中，从主题视角出发的政策组合协调性如何塑造双层创新生态系统。超越对监管的关注，我们将政策组合概念化为政策主题的组合，并从三个维度（时间、横向和纵向）评估其协调性。同时，通过区分生态系统中的技术层与业务层，我们考察这种协调性如何发挥
CRediT作者贡献声明
许冠南：审稿与编辑、初稿撰写、指导、资源、项目管理、调查、基金获取、概念构思。康宁：审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、方法论、形式化分析、数据整理。周向晚：可视化、软件、方法论、形式化分析、数据整理。
致谢
本工作由国家自然科学基金委员会（资助编号：72272017、72604210）、国家社会科学基金（资助编号：26ZDA018、22AZD125）、北京市自然科学基金（资助编号：9262010）、北京市社会科学基金（资助编号：22GLA012）、北京邮电大学AI4S探索计划（资助编号：2025AI4S09）以及中国博士后科学基金（资助编号：2026M790761）资助。
许冠南是北京邮电大学（BUPT）经济管理学院 tenure-track 教授兼副院长。她的研究聚焦于公共政策与创新管理。她的作品发表于领先的国际期刊，包括《技术与社会变革》、《计量学》和《IEEE工程管理汇刊》。
许冠南|康宁|周向晚
