【摘要】区域创新韧性的提升需要资本支持，而数字金融生态环境的协同共生是推动创新韧性提升的重要杠杆。本文基于共生理论和动态定性比较分析方法，采用2011～2021年我国内地30个省份（不含西藏）的样本数据，从经济基础、金融发展、政府治理、社会保障、信用与法治、数字金融等6个维度，考察数字金融生态环境与自主创新韧性、开放创新韧性之间的复杂因果关系，并检验其时空差异。研究发现： 数字金融生态环境与区域创新韧性之间存在显著不符合线性关系假设的反向案例，适宜使用定性比较分析方法。在时间维度上，单个前因条件的存在与否并不构成区域高创新韧性的必要条件，但数字金融对区域创新韧性的必要性程度呈逐年上升的趋势。从空间维度来看，数字金融生态环境与区域创新韧性的必要性因果关系呈现出典型的空间差异性。存在“实体经济与金融种群协同共进型”和“数字金融主导下种群交互共生型”两条促进高自主创新韧性产生的组态路径，以及“金融种群与政府部门联动共演型”和“信用法治引领下金融种群共栖型”两条促进高开放创新韧性产生的组态路径。
【关键词】数字金融生态环境；自主创新韧性；开放创新韧性；共生理论；动态QCA方法
【中图分类号】 F204；F205；F832nbsp;""" 【文献标识码】A""""" 【文章编号】1004-0994（2025）06-0113-8
【基金项目】江苏省研究生科研与实践创新计划项目“供应链数字化转型对企业能源韧性的微观经济效应评估”（项目编号：KYCX24_1654）
一、引言
2023年中央金融工作会议明确提出要加快建设金融强国，做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，把更多金融资源用于促进科技创新，大力支持实施创新驱动发展战略。金融生态环境与技术创新之间的相互联系及交互作用是推动经济稳定、可持续增长的关键因素（马微和惠宁，2018）。面对新发展格局，加快实现高水平科技自立自强是促进高质量发展，推进中国式现代化的必经之路。但在内外环境周期性风险冲击与不确定性扰动的影响下，创新能力不足、关键核心技术受制于人等问题并未得到根本性解决（刘海兵，2022）。同时，创新活动往往存在较大的资金缺口，难以获得金融投资的支持，进一步制约了自主创新水平的提升（胡慧芳等，2022）。此外，面对新一轮科技革命与产业变革的新机遇和全球科技竞争的新挑战，我国亟需实现自主创新与开放创新的协同共进（夏先良，2017），而增强创新韧性成为应对风险挑战的关键。应激框架下创新生态系统的功能维持尤为需要充足的资金供给，依托创新驱动发展战略实现经济高质量发展需要进一步加快推进传统金融体系与数字技术的深度融合，增强金融“活水”对科技创新的支持力度。
金融生态环境是一个融合了金融发展理念与生态思想的中国本土概念，其意味着将金融体系构建为具有协同、共生、进化等功能的生态系统，并从种群共生关系的视角考察金融生态系统的内部运行机理（张玉喜和刘栾云峤，2021）。数字技术的纵深发展与深度应用推动了数字和金融的紧密结合，数字金融的涌现拓宽了金融服务的广度与深度，减少了金融主体与其他主体的交易摩擦，降低了信息不对称，促进了金融资源更合理的流动（Feng等，2022；Ozili，2018；郑金辉等，2024）。基于此，数字金融生态系统应运而生。数字金融生态系统是指在一定的时空范围内，数字金融与传统金融种群相互作用、相互依赖，并与实体经济、政府部门、居民以及其他中介平台所构成的赖以生存、稳定运行、共生发展的生态系统环境（黄浩，2018）。在此环境下，数字科技赋能货币资金与商业信用的有效流动和合理配置，促进金融功能的实现与优化。数字金融生态环境的有效运行是系统内各种群协同共生、良性发展的重要体现，亦是为区域科技创新系统提供良好金融服务支持，促进风险冲击下高创新韧性涌现的前提。因此，本文考察了共生视角下何种数字金融生态环境能够促进区域高创新韧性的涌现。
金融生态与科技创新研究由来已久，本文根据研究方法的差异将现有研究分为如下三类： 一是通过实证检验方法考察金融生态系统或其子系统对技术创新的影响（吴昊旻和靳亭亭，2017），此类研究基于还原论视角着重考察金融生态环境或其子维度对于区域创新的孤立“净效应”，或者额外考察金融生态环境与环境规制、产业结构等变量的交互作用对创新的影响（方磊和张雪薇，2023；孙龙和雷良海，2021）。二是基于理论思辨与演绎推理的逻辑解构金融生态环境对科技创新的作用机理、发展态势以及规划架构（张贵和张东旭，2019）。三是通过数理建模方法测度区域金融生态环境指数，并评估金融生态系统与科技创新的耦合程度、空间差异及其动态演进趋势（白玉娟和于丽英，2019），进而使用系统动力学等仿真方法考察金融生态系统的演化机制（李媛媛和陈文静，2022）。上述研究丰富并拓宽了金融生态与科技创新的研究范畴，但仍存在如下不足： 其一，部分学者基于种群与环境的交互作用考察科技金融生态系统对创新的影响，但较少探究数字金融主体如何通过与其他主体的联动匹配促进区域创新。其二，少数学者基于创新模式差异考察金融发展对不同程度创新的影响，但并未充分挖掘金融生态子系统的交互联动对创新模式的影响差异，且多将创新置于线性、稳定的发展环境下，较少谈及数字金融生态环境对创新韧性的影响。
鉴于此，本文从共生理论切入，使用基于面板数据集的动态定性比较分析（QCA）方法，选取2011～2021年我国内地30个省份（包含直辖市、自治区，不含西藏，下同）的样本数据，从时间和空间双重维度考察数字金融生态环境与区域创新韧性间的复杂因果关系，旨在解决如下问题： 其一，单个数字金融生态环境要素能否成为区域高创新韧性产生的必要条件？该条件是否具有典型的时间特征或空间特征？其二，哪些数字金融生态环境的条件组态能够促进区域高创新韧性的涌现？高自主创新韧性与高开放创新韧性的组态路径是否存在差异？其三，数字金融生态环境影响区域创新韧性的组态路径是否存在时间效应或空间效应？
本文具有如下潜在贡献： 首先，从研究视角来看，本文基于共生理论的视角，聚焦数字金融生态环境内不同主体的交互共生关系，解构数字金融生态环境对区域创新韧性的影响机理，丰富了区域创新韧性的前因研究。其次，从研究内容来看，本文将数字金融纳入金融生态环境分析框架，拓宽了金融生态环境的研究边界，并将区域创新韧性细分为自主创新韧性和开放创新韧性，揭示了数字金融生态环境与自主创新韧性、开放创新韧性之间的复杂因果关系。最后，从研究方法来看，本文通过反向案例检验判断从组态视角考察数字金融生态环境与区域创新韧性间复杂因果关系的适用性，为QCA方法的应用提供了定量证据支撑； 同时，探索适宜面板数据集的QCA一般方法，从时间与空间双重维度考察数字金融生态环境对区域创新韧性的必要性与充分性，丰富了该研究领域的方法论一般范式，并为动态QCA方法在创新管理领域的应用提供了参考。
二、理论框架构建
基于创新模式差异，可将区域创新划分为自主创新和开放创新。自主创新表现为独立自主对前沿技术的颠覆式、革命性突破，具有更高的不确定性、技术复杂度、资金投入强度以及更长的研发周期（马微和惠宁，2018）。自主创新韧性则表现为区域自主创新系统在面临外部风险冲击时维持自身稳定，甚至演化至更高水平自主创新的能力。相比之下，开放创新则强调积极融入内外创新网络，通过加强对外交流合作、充分利用创新资源，促进技术联合攻关，并实现对先进外来技术的消化吸收和再创新（尹西明等，2019），该创新模式具有更低的创新风险及更具确定性的创新收益，创新复杂度相对较低，资金需求量相对较少。开放创新韧性则表现为区域开放创新系统应对风险冲击时所激发的风险吸收、抵御、恢复及进化的能力。区域创新系统具有高度的复杂性与异质性（Ramezani和Camarinha-Matos，2020），不同创新模式的“风险—收益”特征衍生出不同的金融需求，进而需要营造出适宜的金融生态环境以促进区域创新韧性的提升。
金融生态环境是典型的多主体共生耦合的复杂系统，系统中的企业种群（实体经济）、政府部门、金融市场、中介服务机构以及普通投资者等组织群落利用所持有的资源与能力，促进资金、信息、政策等资源的流动与整合（张玉喜和刘栾云峤，2021），共同实现该系统的良性运转，推动高质量金融价值的共创，促进主体间的共生与增益。数字技术的发展与应用为传统金融发展带来新的契机，进一步打破金融生态系统的时空局限，加速系统的技术流动与动态演化，数字金融生态环境随之衍化而生。数字金融生态环境是数字技术与传统金融生态系统的有机结合，其将数字金融种群引入传统金融生态系统，促进系统功能的优化升级（黄浩，2018），加速系统内种群的互动，重塑种群间的协调机制。基于数字金融生态环境的种群共生关系，本文在以往研究的基础上，延伸出经济基础、社会保障、政府治理、信用与法治、数字金融以及金融发展等6个维度，考察共生视角下数字金融生态环境与区域创新韧性之间的复杂因果关系。
经济基础反映了地区实体经济的发展现状及其资金需求。各类创新活动的开展均需高密度的资金投入，经济基础薄弱的地区由于自身经济实力的限制和发展需求的约束，更倾向于选择开放创新模式。自主创新活动的开展需要在坚实经济基础的前提下进一步调动金融主体的支持，金融发展的参与能够有效实现资金合理配置，缓解创新活动面临的融资约束（张贵和张东旭，2019），促进区域创新韧性的提升。数字金融依托技术赋能传统金融主体，能够进一步打破金融的时空局限与信息壁垒，降低其运行成本，并促进规模效应的产生，优化资金配置，提升区域创新韧性。
良好的公众投资环境是促进企业创新的重要条件，在社会保障水平较高的地区，公众倾向于将资金用于投资，从而增强资金流动性（何晓斌等，2020）。活跃的金融市场更能将短期资金转化为适应自主创新的长期资金，在一定程度上缓解创新资金需求与投资者风险厌恶之间的矛盾（马微和惠宁，2018），保障自主创新韧性的提升。相比之下，社会保障体系薄弱地区的投资者倾向于选择储蓄这类流动性风险较低的投资方式，银行等金融机构的信息处理能力及风险管控流程则决定了开放创新模式的适宜性（龚强等，2014），促进了开放创新韧性的提升。数字金融在提升资金配置能力的同时，还可强化信息处理与风险预测监管功能，进一步提升区域创新韧性。
数字技术与金融市场对资金流动的主导作用存在市场失灵的风险，因此通过政府治理这一“有形的手”进行调控是必要的。政府通过财税政策、补贴政策、投资基金等分散并化解金融机构的投资风险，提升其投资收益，进而增强其投资意愿、扩大其投资规模，为区域创新韧性的提升提供政策引导与资金支持。数字金融与政府治理的紧密结合在促进金融体系优化升级的同时，还能规范金融主体的运行秩序，保障创新资金的良性运行。
政府部门通过完善数字金融相关政策法规、深化社会信用体系建设等举措，促进区域信用与法治水平的提升。良好的信用与法治环境能够规范金融市场行为（李思龙等，2022），助力金融市场的完善与健全，提升投资者信心，约束投资者道德风险，弥补金融市场无法通过抵押、清算等手段约束企业道德风险的缺陷（马微和惠宁，2018），发挥金融市场对自主创新韧性的支持作用，并协调投资者利益关系，为开放创新韧性的提升减少阻碍。
就数字金融与传统金融的交互关系而言，充分的传统金融供给可促进数字金融的快速发展。传统金融为数字金融的发展提供了初始资金支持、高质量金融人才以及潜在的市场空间（王喆等，2021），在加速数字金融发展的同时促进传统金融发展，进而为创新活动提供广泛的资金来源，促进区域创新韧性的提升。在政府监管缺失以及信用与法治环境较差的情况下，数字金融面临监管缺失与技术漏洞等潜在风险（孟晓倩和吴传清，2022），出于风险规避的需求，传统金融仍具有较大的发展优势，对区域创新韧性的支持力度更强。此外，在社会保障体系较为薄弱的地区，资金需求方和资金供给方的风险规避意愿较强，具备完善金融监管体系与行业自律准则的传统金融对区域创新韧性的支持力度更强。
基于此，本文从共生理论入手，结合数字金融生态系统的理论维度，构建区域创新韧性的组态分析理论框架，如图1所示。
三、研究设计
（一）研究方法
由于数字金融生态环境与区域创新韧性之间的关系并非简单的线性关系，且该影响效应具有动态连续性和一定的滞后性，本文选择适宜探究非对称因果关系的QCA方法，考察数字金融生态环境各子维度间的交互联动如何影响区域创新韧性。经典的QCA方法基于案例导向考察截面数据下前因条件的多重并发因果关系，但该方法并未考虑时间效应对因果关系的影响，且缺乏对案例对象个体差异的挖掘。Roberto和Miguel（2016）提出的基于面板数据集的QCA一般方法可在一定程度上弥补上述缺陷，该方法将一致性指标和覆盖度指标分别划分为组间、组内以及总体三个维度，并引入一致性调整距离的概念用于考察因果组态的时间效应和个体效应的动态性与稳健性。因此，本文选取基于面板数据集的QCA一般方法，探讨产生区域高创新韧性的数字金融生态环境条件组态的动态性及因果稳定性。
（二）数据来源
我国于2012年正式提出创新驱动发展战略，故本文的区域创新韧性数据来源于2012～2021年的《中国科技统计年鉴》，金融生态环境数据来源于2011～2020年的《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》以及《中国劳动统计年鉴》，数字金融数据来源于北京大学数字金融研究中心发布的《北京大学数字普惠金融指数》第五期。由于我国的西藏及港澳台地区数据缺失较为严重，本文参考同类研究将其剔除，并采用线性插值法填补其余缺失值。考虑到数字金融生态环境对区域创新韧性的影响存在一定的滞后性，本文对条件变量进行滞后一期处理。
（三）变量设置
1. 结果变量： 区域创新韧性。创新韧性主题的研究尚处于起步阶段，常见的测度方式包括综合指标法和核心变量法两种。本文根据创新模式的差异，将区域创新韧性划分为自主创新韧性和开放创新韧性，并参考Martin等（2016）、胡甲滨和俞立平（2022）以及马微和惠宁（2018）的测度方法，通过分析有效发明专利的变化状况来衡量自主创新韧性（IDCR），通过分析技术获取与改造经费支出的变化状况来衡量开放创新韧性（IPCR）。此处以自主创新韧性为例介绍其数据处理过程，开放创新韧性同理可得。
IDCRi，t=（△Ei-△P）/△P （1）
△Ei=Ei，t-Ei，t-1 （2）
△P=［（Ec，t-Ec，t-1）/Ec，t-1］×Ei，t-1 （3）
其中： IDCRi，t表示i地区在t年的自主创新韧性水平； △Ei表示t-1～t年i地区有效发明专利的变动情况； △P表示以全国的有效发明专利变化情况为基础预测得到的i地区在t-1～t年有效发明专利的变动情况； Ei，t、Ei，t-1分别表示t年、t-1年i地区有效发明专利数量； Ec，t、Ec，t-1分别表示t年、t-1年全国有效发明专利数量。
为使数据具有可比性，本文对IDCR、IPCR进行中心化处理。处理后的指标数值越大，意味着自主创新韧性、开放创新韧性水平越高，数值正负则表示该地区的创新韧性高于或低于全国平均水平。
2. 条件变量。数字金融生态环境是数字技术与传统金融生态系统相结合的衍生概念，本文参考以往研究及《中国地区金融生态环境评价（2013～2014）》的划分维度，将其划分为经济基础、金融发展、政府治理、社会保障、信用与法治以及数字金融等6个维度，各维度所涵盖的具体指标如表1所示。
经济基础（EB）是指地区实体经济发展水平及其对资金的需求状况。该维度包括地区生产总值、第三产业增加值占比、规模以上工业企业流动资产、社会消费品零售额、固定资产投资额、进出口总额以及城镇居民人均可支配收入等指标。
金融发展（FD）是指地区在金融市场规模、金融市场化、金融结构优化、金融系统性风险防范以及金融服务实体经济等方面的整体发展水平。该维度涵盖金融业城镇单位就业人员、金融机构存款余额、金融机构贷款余额、股票市价总值、保险机构保费收入以及金融业增加值等指标。
政府治理（GM）是指政府对市场规制与市场秩序的指导和维持水平，以及政府对市场资源流动的干预和调控水平。该指标涵盖地方财政一般预算支出、地方财政一般预算收入、税收占财政收入比重以及地方财政金融监管支出等指标。
高水平的社会保障有助于促进社会公平、营造良好的社会信用环境、提升人民生活水平。社会保障（SI）维度涵盖医疗卫生机构床位数、城镇职工参加养老保险人数以及参加失业保险人数等指标。
信用与法治（CL）是指地区社会信用文化氛围及法治环境水平。该维度涵盖普通高等学校本科在校学生数、普通高等学校教职工总数、人均拥有公共图书馆藏量、法院案件结案率以及不良贷款率等指标。
数字金融（DF）是指数字技术与传统金融活动有机结合所形成的创新型金融发展体系，其核心要义在于依托数字技术实现金融系统的普惠价值创造。该维度涵盖数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以及普惠金融数字化程度等指标。
各条件变量均使用TOPSIS-熵权法进行指标测度。
（四）变量校准与描述性统计分析
校准可将原始数据转化为集合中的隶属程度。本文采用直接校准法，参考张吉昌等（2023）的操作办法，依次选取25%分位数、50%分位数和75%分位数作为完全不隶属、交叉点以及完全隶属的校准锚点。变量校准与描述性统计结果见表2。由描述性统计结果可知，区域创新韧性整体水平较低，具有较大的改进空间，且不同区域间存在较大差异，因此该研究主题获得了各界的广泛关注。
四、数据分析
（一）反向案例检验
上文已初步推断QCA方法适用于考察数字金融生态环境与区域创新韧性间的因果关系，本文利用反向案例检验为QCA方法的适用性提供定量证据支撑。若变量间的关系存在显著的反向案例，则意味着存在因果不对称性，由此可验证QCA方法的适用性。本文参考李振东等（2023）的处理办法，按照五分位法依次生成新变量，并对新变量进行交叉表分析，结果显示（部分如表3所示），变量间存在显著不符合线性关系假设的反向案例，说明本文适合使用QCA方法检验变量间的构型模式。
（二）单个条件的必要性分析
单个条件的必要性分析用于考察某一条件变量的存在或缺失是否是结果变量存在的必要条件。传统QCA方法判断必要性的标准为一致性大于0.9且覆盖度大于0.5； 动态QCA方法除了要满足上述标准，还应符合组间一致性调整距离和组内一致性调整距离小于0.2，以此说明总体一致性精准度较高。单个条件必要性分析结果如表4所示，各条件变量对区域创新韧性的总体一致性均小于0.9，但数字金融（DF）的组间一致性调整距离大于0.2，意味着可能存在潜在的时间效应，需要做进一步检验。
通过进一步识别数字金融的组间一致性与覆盖度发现，部分年份的组间一致性大于0.9且覆盖度大于0.5。为此，依次画出DF对IDCR的必要性、DF对IPCR的必要性、～DF对IDCR的必要性、～DF对IPCR的必要性四种情况的散点图（图略，留存备索），发现大部分案例集中于右下角，表明其未通过必要条件检验。因此，不存在单一条件变量的存在或缺失构成区域创新韧性的必要条件。
尽管数字金融未构成区域创新韧性的必要条件，但由各年份数字金融与区域创新韧性的组间一致性变动趋势可知，数字金融呈现出明显的时间效应，其对区域创新韧性的必要性于2015年发生飞跃，此后呈现持续增长趋势。这可能是因为2015年《政府工作报告》中首次提及互联网金融，市场对数字金融持积极态度，且数字金融监管逐渐正规化，数字金融对经济发展的支持作用日益显著（黄益平和陶坤玉，2019）。
经济基础（EB）、政府治理（GM）、社会保障（SI）以及信用与法治（CL）的组内一致性调整距离均大于0.1的临界值，意味着上述前因条件在不同地区间的必要性存在较大个体差异，进一步表明金融主体需要同其他主体构成良性、有序的共生关系，进而促进区域高创新韧性的涌现。表5呈现了数字金融生态环境构成区域高创新韧性必要条件的具体省份。经济基础、政府治理、社会保障以及信用与法治对东部地区和中部地区的高自主创新韧性具有较强的必要性，且主要集中于北京、江苏、山东等东部地区省份； 经济基础、政府治理、社会保障以及信用与法治对东、西部地区的高开放创新韧性具有较强的必要性，主要集中于广东、辽宁、上海等东部地区省份，以及以四川为代表的西部地区省份，经济基础、政府治理、信用与法治对中部地区的高开放创新韧性具有较强的必要性，主要集中于以河南为代表的中部地区省份。可见，数字金融生态环境与区域创新韧性的必要性因果关系呈现出典型的空间差异性。在此基础上，本文进一步进行条件组态的充分性分析，以挖掘自主创新韧性与开放创新韧性的构型模式，并分析其路径差异。
（三）条件组态的充分性分析
条件组态的充分性分析用于挖掘前因条件的不同组态促进结果变量产生的充分性。基于本文所覆盖的样本量及同类研究对各参数阈值的设置规范（Ding，2022），本文将一致性阈值设置为0.75，案例数阈值设置为1，PRI阈值设置为0.6。由于不存在相关事实证据或经验文献表明条件变量对结果变量的影响存在方向预判，故在反事实分析环节将6个条件变量均设置为“存在或缺失”，由此获得中间解和简约解。当某一条件同时在中间解和简约解中存在或缺失时构成核心条件，仅在中间解中存在则构成边缘条件。组态分析结果如表6所示。共有3个组态能够产生高自主创新韧性，其总体一致性为0.797，大于0.75的临界值，总体覆盖度为0.153； 组态N1a和N1b均包含经济基础与金融发展，构成二阶等价组态。共有3个组态能够产生高开放创新韧性，其总体一致性为0.766，大于0.75的临界值，总体覆盖度为0.125； 组态M1a和M1b均包含金融发展和政府治理，构成二阶等价组态。此外，各组态的组间一致性调整距离和组内一致性调整距离均超过0.1的临界值，意味着各组态存在潜在的地区效应和时间效应，需要进一步讨论。
1. 关于促进高自主创新韧性产生的数字金融生态环境组态路径。
（1）路径一： “实体经济与金融种群协同共进型”。其包含N1a、N1b两个组态。组态N1a表明，高经济基础、高金融发展、非高社会保障以及非高数字金融作为核心条件，高政府治理、非高信用与法治作为边缘条件可以产生高自主创新韧性。组态N1b表明，高经济基础、高金融发展、非高社会保障以及非高数字金融作为核心条件，非高政府治理、高信用与法治作为边缘条件可以促进高自主创新韧性的涌现。在这两个组态中，政府治理和信用与法治存在替代关系，此时政府部门与相关平台中介扮演着“协助之手”的角色，强有力的金融市场和实体经济协同推进、相互增益，共同提升区域创新基础水平，为自主创新活动提供强大的支撑，增强区域创新系统的风险承担能力，促进高自主创新韧性的涌现。
该路径的典型案例包括福建（2015年）和天津（2015年）等。福建省通过持续优化信贷投放结构，加大对重点项目、产业发展及薄弱环节的信贷投入，并针对中小微企业提供“无间贷”“连连贷”等无还本续贷产品，为自主创新提供充足的资金支持； 泉州市通过深入开展金融服务实体经济综合改革，并着力提升金融风险防范能力，为自主创新进一步提供保障，促进高自主创新韧性的涌现。天津市通过支持实体企业发行各类债务融资工具，并注重发挥政策性金融优势，帮助实体企业获得低息资金； 通过实施中小微企业贷款风险补偿机制，开辟金融支持实体经济发展制度创新的先河，2015年全市新获得贷款企业占当年有融资需求企业的75.3%； 通过构建国内最大的融资租赁集聚区，积极向高端装备、轨道交通、节能环保等领域延伸服务，在提升实体经济装备水平的同时，有效提升自主创新韧性。进一步分析可知，该组态路径在2015年及以前的一致性水平较高，具有较强的解释力，而2015年是互联网金融进入爆发式增长、互联网金融监管进入密集期的一年，这意味着在数字金融缺失的情况下，强有力的实体经济与传统金融发展相互支持、协同共进是促进高自主创新韧性涌现的主要路径。
（2）路径二： “数字金融主导下种群交互共生型”。组态N2表明，高经济基础、非高金融发展、高政府治理、高信用与法治、高数字金融作为核心条件，高社会保障作为边缘条件可以促进高自主创新韧性的涌现。组态N2呈现了数字金融生态环境下多方种群主体在数字金融的主导下协同发力、交互共生，进而产生高自主创新韧性的演化逻辑。组态N2所包含的省份在传统金融领域的表现相对较弱，但较高的社会保障水平促使资金向数字金融领域流动，使数字金融成为主导力量； 在传统金融市场失灵的情况下，需要依靠政府部门的“有形之手”实现资源的有效配置，进而推动金融资源与实体经济的良性互动； 信用与法治体系的完善有助于营造良好的金融交易氛围，为失信风险的防范与分散提供有力背书。高自主创新韧性由此得以涌现。
该路径的典型案例包括福建（2018年）、河北（2018年）、河南（2018年）、湖北（2016年、2017年）、辽宁（2016年、2017年）等。以湖北为例，湖北省积极探索互联网金融新模式，加快科技金融改革创新，初步形成了以“六个专项”为特点的“东湖模式”，实现了社会融资规模及战略性新兴产业贷款的大幅提升； 出台《湖北省互联网金融风险专项整治工作实施方案》，规范各类互联网金融业态，有效遏制了互联网金融的潜在风险。在此背景下，湖北省综合科技创新水平指数于2017年提升至全国第7位，部分科技成果在领域内迈入世界一流水平，自主创新韧性显著。进一步分析发现，该组态路径的解释力随着数字金融的发展而逐步提升。
2. 关于促进高开放创新韧性产生的数字金融生态环境组态路径。
（1）路径一： “金融种群与政府部门联动共演型”。其包含M1a、M1b两个组态。组态M1a表明，高金融发展、高政府治理、非高社会保障作为核心条件，高经济基础、非高信用与法治作为边缘条件能够产生高开放创新韧性。组态M1b表明，高金融发展、高政府治理、非高社会保障作为核心条件，非高信用与法治、高数字金融作为边缘条件能够促进高开放创新韧性的涌现。该路径的典型特征为： 在社会保障水平较低的情况下，居民更倾向于将资金用于储蓄而非投资，导致资金流动性降低，而信用与法治的缺失导致潜在风险变大； 此时，政府部门的“有形之手”和金融市场的“无形之手”交互联动、协同共演，数字金融促使信息处理能力提升，与政府的有效监管共同作用于金融风险管理和资金精准流动，短期内可促进资金向风险共担、收益稳定的开放创新领域流动，增强开放创新韧性。
该路径的典型案例包括福建（2015年、2016年）、山西（2019年、2020年、2021年）、内蒙古（2018年、2019年）等。以山西为例，山西省坚持推动高质量共建“一带一路”走深走实，深化多双边和区域经济合作，牢固树立内陆和沿海同处开放一线的理念，在加快建立“一带一路”科技合作基地的同时，积极拥抱长三角、京津冀等创新区域，呈现出高水平开放创新韧性。山西省稳步推进金融开放，积极与国内外各类金融机构达成战略合作，中国人民银行太原中心支行出台《关于积极稳步推进山西省金融科技创新发展的指导意见》，鼓励金融机构积极与国内外龙头科技企业、高校院所建立合作伙伴关系，促进产学研协同发展，推进数字技术与金融业务深度结合； 同时，聚焦金融数据能力建设，开展数据治理，加强数据融合应用，连同政府监管严控金融风险。山西省金融机构资金的主要来源——住户和非金融企业部门存款，实现增量稳步提升； 山西省大力发展数字普惠金融，缓解小微企业融资约束，以金融“活水”促进实体经济高开放创新韧性的涌现。进一步分析发现，该组态路径的解释力呈现出波动上升趋势。
（2）路径二： “信用法治引领下金融种群共栖型”。组态M2表明，非高经济基础、高金融发展、高信用与法治、高数字金融作为核心条件，非高政府治理、非高社会保障作为边缘条件能够促进高开放创新韧性的涌现。在高信用与法治水平的引领下，基于大数据和人工智能等数字技术，银行等金融机构可通过逆周期监管、数字信用、金融脱媒等技术手段实现有效金融监管与资金融通，为开放创新优化资金配置。同时，健全的信用与法治体系可有效减少投资主体依靠策略性股权融资手段获利的短期投机行为（方磊和张雪薇，2023），通过为企业构建良性的合作创新资金支持体系，优化金融种群在重叠的生态位服务开放创新的数字金融生态环境，促进高开放创新韧性的涌现。
该组态路径的典型案例为陕西（2017年）。陕西省金融办等出台《关于进一步优化金融业运行环境的意见》，鼓励、扶持与金融生态环境密切相关的中介机构发展，严厉打击各类违法金融活动，加快信用环境建设； 同时，陕西省鼓励发展多层次资本市场，规范发展区域性股权市场，围绕高端装备制造、新材料、大数据等重点行业和关键领域助力关中协同创新发展； 此外，陕西省深入开展互联网金融专项整治，通过增量投入化解不良贷款风险，建立陕西省社会信用体系建设联席会议制度，营造良好的金融信用环境。基于此，陕西省有效推进跨区域、跨主体、跨领域协同创新，推动科研基础设施、创新平台等开放共享，推动创新资源在更大范围内有序流动、高效利用，实现产学研深度融合，共建高效协同创新体系和成果转化机制，促进开放创新韧性的提升。进一步分析表明，该组态路径的解释力呈现出波动上升趋势。
（四）稳健性检验
本文通过调整一致性阈值（从0.75提升至0.8）、调整案例数阈值（从1提升至2）、调整PRI阈值（从0.6提升至0.65）、调整校准锚点（将完全不隶属、交叉点、完全隶属的校准锚点调整为20%分位点、50%分位点以及80%分位点）、取消滞后期、替换结果变量的测度方式（通过新产品销售收入、Ramp;D经费外部支出的变动状况衡量区域创新韧性）等方法进行了稳健性检验，所得结果与原组态间存在一定的子集关系，并未改变本文的实质解释，验证了本文结果的稳健性。受篇幅所限，此处不予呈现稳健性检验的具体结果，留存备索。
五、结论与启示
（一）研究结论
基于上述研究，本文主要得到如下结论： 一是，通过反向案例检验可知，数字金融生态环境与区域创新韧性之间存在显著不符合线性关系假设的反向案例，适宜使用QCA方法来探究两者间的复杂因果关系。二是，由单个条件的必要性分析可知，在时间维度上，单个前因条件的存在与否并不构成区域高创新韧性的必要条件，但数字金融对区域创新韧性的必要性程度呈逐年上升的趋势。从空间维度来看，经济基础、政府治理、社会保障以及信用与法治对东部和中部地区的高自主创新韧性具有较强的必要性，对东部和西部地区的高开放创新韧性具有较强的必要性，经济基础、政府治理、信用与法治对中部地区的高开放创新韧性具有较强的必要性，数字金融生态环境与区域创新韧性的必要性因果关系呈现出典型的空间差异。三是，由条件组态的充分性分析可知，存在“实体经济与金融种群协同共进型”和“数字金融主导下种群交互共生型”两条促进高自主创新韧性涌现的组态路径，存在“金融种群与政府部门联动共演型”和“信用法治引领下金融种群共栖型”两条促进高开放创新韧性涌现的组态路径，且上述路径存在一定的时空差异。
（二）实践启示
1. 坚持因地制宜、因时制宜培育并优化数字金融生态环境。一方面，由于经济基础、政府治理、社会保障以及信用与法治对区域创新韧性的必要性呈现出空间差异，可针对不同经济区域出台梯度式差异化的数字金融生态环境培育方案，聚焦北京、江苏、山东、广东等东部省份，河南、湖北等中部省份以及四川等西部省份，进一步激发数字金融生态的创新支持效应。另一方面，加快融入数字赋能发展趋势，推进传统金融数字化转型与数字金融赋能双轮驱动，促进数字技术与政府监管、金融发展的结合，并依托数据治理优化信用与法治环境，依托数字普惠金融发展完善社会保障体系，支持数字金融服务实体经济的发展。
2. 打造适宜新时代创新需求的数字金融生态环境发展路径。坚持在以市场为主导的基础上，更好地发挥政府的作用，强化政府部门对自主创新活动的协助作用，加强政府部门对开放创新的规范引导作用； 营造良好的信用与法治环境，推进信用与法治和政府治理的协同互动； 推进实体经济与金融资源的深度融合，加大金融对实体经济创新活动的支持力度； 支持金融科技创新发展与数字技术深度应用，积极建立政企银合作机制，加强监管协调，为金融市场提供公平、公正的发展环境，促进金融资源的良性精准配置。
3. 着力促进自主创新与开放创新的协同发展、韧性增长。政府部门通过强化创新韧性意识，提升创新关注度，充分发挥政策引导效应，并针对异质性风险冲击，形成针对性的应急预案，充分发挥资金配置对创新的支持作用，针对自主创新和开放创新出台差异化金融支持方案，以保障区域创新生态系统的正常运行。自主创新与开放创新协同发展需要推动开放环境下的自主创新，鼓励自主创新主导下的开放创新，持续增加自主创新投入，鼓励企业积极融入内外创新网络，并依托产融合作促进“卡脖子”技术联合攻关，以实现关键核心技术自主可控。
2025. 06"" 财会月刊" ·113 ·□
DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2025．06．016
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【 主 要 参 考 文 献 】
（责任编辑·校对： 喻晨" 陈晶）
