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2024, 11, No.369 108-119+137
中国-东盟跨境数据共享的影响因素与驱动路径研究:基于TOE框架的fsQCA与NCA分析
基金项目(Foundation): 国家社会科学基金青年项目“中国-东盟跨境数据共享机制研究”(项目编号:22CGJ036)
邮箱(Email):
DOI: 10.13516/j.cnki.wes.2024.11.004
摘要:

全球数字化转型加速,数据已成为驱动经济增长和社会发展的核心资源。中国与东盟之间的经贸联系日益紧密,跨境数据共享对于深化双边合作、促进区域一体化至关重要。文章以2014—2022年中国-东盟跨境数据共享作为研究对象,采用TOE理论框架并引入fsQCA与NCA两种方法,分析必要和充分两类因果关系,探究影响中国-东盟跨境数据共享水平的关键因素和有效路径。文章研究发现:第一,技术因素最先成为中国-东盟跨境数据共享的瓶颈因素;第二,中国-东盟跨境数据共享水平的提升是多种因素共同作用的结果;第三,采用组态视角发现,高水平的中国-东盟跨境数据共享呈现多样化的驱动路径,表现为技术-环境主导型、综合驱动型、技术驱动型和组织-环境主导型;第四,综合驱动型的原始覆盖度最高,是实现高水平中国-东盟跨境数据共享的最优驱动路径,其技术创新投入和贸易开放度是大部分驱动路径的核心条件;第五,非高水平的中国-东盟跨境数据共享也有五种生成模式。

Abstract:

Global digital transformation is accelerating,and data has become a core resource driving economic growth and social development.With the growing economic and trade ties between China and ASEAN,cross-border data sharing is crucial for deepening bilateral cooperation and promoting regional integration. Taking cross-border data sharing between China and ASEAN from 2014 to 2022 as the research object,we adopt the TOE theoretical framework and introduce two methods,fs QCA and NCA,to analyse the two types of causality,namely,necessary and sufficient,and explore the key factors and effective paths that affect the level of cross-border data sharing between China and ASEAN. It is found that,firstly,technical factors are the primary bottleneck factors in China-ASEAN cross-border data sharing. Secondly,the improvement of China-ASEAN cross-border data sharing level is the result of the joint action of multiple factors. Thirdly,from a group perspective,it is found that the high-level China-ASEAN cross-border data sharing presents diversified driving paths,which are manifested as technology-environment dominated,integrated-driven,technology-driven and organisation-environment dominated. Fourthly,the integrated-driven and organisation-environment dominated paths are dominant. Fifthly,the integrated-driven type has the highest original coverage and is the optimal driving path to realise high-level China-ASEAN cross-border data sharing,with technological innovation input and trade openness as the core conditions for most of the driving paths. Finally,there are five generative modes for non-high-level China-ASEAN cross-border data sharing as well.

KeyWords:
参考文献

[1] Dul J,Van der Laan E,Kuik R.A statistical significance test for necessary condition analysis[J].Organizational Research Methods,2020,23(2):385-395.

[2] Fainshmidt S,Wenger L,Pezeshkan A,et al.When do dynamic capabilities lead to competitive advantage?The importance of strategic fit[J].Journal of Management Studies,2019,56(4):758-787.

[3] Van Panhuis W G,Paul P,Emerson C,et al.A systematic review of barriers to data sharing in public health[J].BMC Public Health,2014,14:1-9.

[4] 陈怀超,梁晨,范建红,何智敏.组织特征和制度距离对在华外资企业社会责任绩效的影响——基于fsQCA和NCA方法的研究[J].管理评论,2023,35(2):280-293.

[5] 蔡跃洲.“互联网+”行动的创新创业机遇与挑战——技术革命及技术-经济范式视角的分析[J].求是学刊,2016,43(3):43-52.

[6] 蔡跃洲,马文君.数据要素对高质量发展影响与数据流动制约[J].数量经济技术经济研究,2021,38(3):64-83.

[7] 邓念国.体制障碍抑或激励缺失:公共服务大数据共享的阻滞因素及其消解[J].理论与改革,2017(4):117-126.

[8] 惠志斌,张衡.面向数据经济的跨境数据流动管理研究[J].社会科学,2016(8):13-22.

[9] 韩民春,刘曈,袁瀚坤.数字服务贸易开放与制造业企业加成率:来自A股上市公司的经验证据[J].经济学家,2023(11):48-58.

[10] 蒋旭栋.中国与东盟开展数据跨境规则合作的现状与挑战[J].中国信息安全,2021(2):57-60.

[11] 李重照,黄璜.中国地方政府数据共享的影响因素研究[J].中国行政管理,2019(8):47-54.

[12] 李珒.协同视角下政府数据共享的障碍及其治理[J].中国行政管理,2021(2):101-106.

[13] 李金,徐姗,卓子寒,李建平.数据跨境流转的风险测度与分析——基于数据出境统计信息的实证研究[J].管理世界,2023,39(7):180-201.

[14] 黎江平,姚怡帆,叶中华.TOE框架下的省级政务大数据发展水平影响因素与发展路径——基于fsQCA实证研究[J].情报杂志,2022,41(1):200-207.

[15] 林艳,卢俊尧.什么样的数字创新生态系统能提高区域创新绩效——基于NCA与QCA的研究[J].科技进步与对策,2022,39(24):19-28.

[16] 林梓瀚.东盟数据跨境流动制度研究:进程演进与规则构建[J].世界科技研究与发展,2024,46(3):306-317.

[17] 刘红波,邱晓卿.政务数据共享影响因素研究述评[J].华南理工大学学报(社会科学版),2021,23(3):96-106.

[18] 刘箫锋,刘杨钺.东盟跨境数据流动治理的机制构建[J].国际展望,2022,14(2):123-147;154.

[19] 刘志雄,谢建邦.数据流动与数据生态治理研究[J].中国特色社会主义研究,2022(Z1):66-75;161.

[20] 刘洪愧,杨晨旭.数字贸易壁垒的分类、测算框架与国际比较[J].齐鲁学刊,2024(1):122-138.

[21] 马宗国,蒋依晓.国家自主创新示范区产业转型升级的影响因素与路径选择——基于fsQCA方法的实证分析[J].科技进步与对策,2023,40(2):50-59.

[22] 马忠法,苏婧怡.RCEP框架下共建中国—东盟跨境数据流动治理合作机制的挑战及因应之道[J].广西社会科学,2023(8):77-84.

[23] 谭海波,范梓腾,杜运周.技术管理能力、注意力分配与地方政府网站建设——一项基于TOE框架的组态分析[J].管理世界,2019,35(9):81-94.

[24] 王中美.跨境数据流动的全球治理框架:分歧与妥协[J].国际经贸探索,2021,37(4):98-112.

[25] 王芳,储君,张琪敏.跨部门政府数据共享:一个五力模型的构建[J].信息资源管理学报,2018,8(1):19-28;8.

[26] 魏方,周杰.数字基础设施建设对全球价值链升级的影响——来自共建“一带一路”国家的实证检验[J].亚太经济,2024(3):86-95.

[27] 翁列恩,李幼芸.政务大数据的开放与共享:条件、障碍与基本准则研究[J].经济社会体制比较,2016(2):113-122.

[28] 吴希贤.东盟数据治理:全球背景、规制框架与中国合作[J].亚太经济,2022(4):1-10.

[29] 谢卓君,杨署东.数据跨境流动规制效用梗阻的治理范式革新:一个国际公共产品供给的视角[J].世界经济与政治论坛,2023(1):63-85.

[30] 许欢,孟庆国.大数据推动的政府治理方式创新研究[J].情报理论与实践,2017,40(12):52-57.

[31] 袁刚,温圣军,赵晶晶,陈红.政务数据资源整合共享:需求、困境与关键进路[J].电子政务,2020(10):109-116.

[32] 张明,杜运周.组织与管理研究中QCA方法的应用:定位、策略和方向[J].管理学报,2019 (9):1312-1323.

(1)为了提高数值稳定性,对数值较大的比值取对数,未对投资开放度取对数,是因为除新加坡以外的其他国家的投资开放度较小,不影响整体结果。

(2)数据来源:中国新闻网https://www.chinanews.com.cn/gj/2023/01-17/9937191.shtml。

基本信息:

DOI:10.13516/j.cnki.wes.2024.11.004

中图分类号:F49

引用信息:

[1]陈晔婷,黄曾媛,刘金涛等.中国-东盟跨境数据共享的影响因素与驱动路径研究:基于TOE框架的fsQCA与NCA分析[J].世界经济研究,2024,No.369(11):108-119+137.DOI:10.13516/j.cnki.wes.2024.11.004.

基金信息:

国家社会科学基金青年项目“中国-东盟跨境数据共享机制研究”(项目编号:22CGJ036)

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