李 阳 刘柏珍 原德霖

（1.南京大学信息管理学院 江苏南京 210023）

（2.南京大学数据智能与交叉创新实验室 江苏南京 210023）

区域协同创新是指区域性组织体系通过相互之间的资源、机制、技术、人力等协同和合作，以获取互补资源、提高创新效率、分担创新成本与风险的过程［1］。区域协同创新可以更好促进区域范围内的创新系统构建，在创新驱动、数据驱动等背景下，区域协同创新已然成为区域高质量发展的重要途径。从发达国家的实践来看，国外非常重视区域协同创新的战略布局与行动推进，如美国区域技术中心计划、英国科学城创新计划、日本区域创新战略支持计划等。从本土情境来看，党和政府也高度重视区域协同创新发展，《国家创新驱动发展战略纲要》专门提及要“优化区域创新布局，打造区域经济增长极”，党的二十大报告也提出要“深入实施区域协调发展战略、区域重大战略”“推动京津冀协同发展、长江经济带发展、长三角一体化发展”等。目前，我国区域协同创新实践已经取得了重要进展，但区域发展不平衡不充分的问题依然存在，区域之间的协同潜力和知识吸收能力仍然没有被充分激活。数据资源是区域协同创新的重要力量，在信息化和大数据环境下，数据资源的开发利用为区域创新带来了新的机遇和增长点。但同时，数据不对称不完全、数据质量参差不齐等问题也成为区域协同创新中的新顽疾。

近年来，数字经济成为经济发展、产业创新的重要增长极。过去，数据资源作为资产视角被广泛关注，在数字经济背景下，数据资源的要素视角开始崛起，更加强调需求导向的数据价值市场转化，在业务管理边界也到了更广阔的社会层面和经济层面［2］。数字经济本质上就是数据资源、数字技术在经济系统的广泛应用，其典型特征是以数据作为核心生产要素，数据的生产、加工、处理乃至消费过程与社会经济活动密切相关。对于新时期的区域协同创新而言，充分把握数字经济新风口，促使数据资源在要素化视角下得以深度开发利用，对于推动区域产业链、创新链升级具有重要意义。

实际上，从2004 年国务院颁布的《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》中提到的“信息资源开发利用”，到如今数据要素化、数字经济背景下的“数据资源开发利用”，其历史演进反映出数字空间资源形态和开发范式的改变［3］。在新环境下，全新的“数据资源开发利用”在不同场景下具有不同的应用逻辑和价值取向。区域协同创新作为国家创新战略层面的重要内容，其数据资源开发利用问题需要引起高度重视，但目前仍缺少专门性的探索和思考。有鉴于此，本文将立足于区域协同创新的现状和新环境发展需要，在数字经济的新背景下思考相关方向的数据资源开发利用问题，以期为区域协同创新与数字经济的碰撞提供有益的参考和指导。

1 区域协同创新与数据资源开发利用相关政策

数据资源开发利用立法对于数据资源价值发挥、提升数字经济竞争力等具有重要意义［4］。本文以北大法宝法律数据库为政策文本检索来源，筛选同篇中出现“区域与数据”或“区域与数字”或“区域与信息”，且同句中出现“数据共享”或“信息共享”的政策法规，最终得到数据1450 条。接着通过人工鉴别和筛选，剔除与研究主题不相关的政策，最终保留678条数据。进一步对政策进行汇整分析后发现，目前我国有关区域协同创新与数据资源开发利用方向的相关政策大致可分为两类：一是大类的数据政策，内容涉及到区域协同创新模块（典型政策见表1）；二是具体区域（系统）相关政策，政策内容涉及到数据资源开发利用模块（典型政策见表2）。

表1 大类数据政策中涉及的区域协同创新内容（部分）

表2 区域政策中涉及到数据资源开发利用相关内容（部分）

通过研读相关政策发现，在国家出台的大类数据政策中，区域协同一般作为其中的一个重要内容被提及。其中，一些政策内容指代的是相对泛在的区域协同，如省际之间、城市之间等；而另外一些政策内容则涉及到具体的区域系统，如国家区域重大战略中的京津冀协同发展问题。如在大数据环境影响下，国家早期颁布的《促进大数据发展行动纲要》更多是从广义层面提出要促进数据资源的跨区域共享。而在数字经济理念提出后，由于数据要素化涉及到具体的市场维和社会维，数据市场建设与数字经济发展更需要有一定基础的区域集群资源做好先头示范效应，因此相关政策如《“十四五”数字经济发展规划》就更加显性化地提及了具体的区域系统要素整合共享和数字化发展问题。之后的“全国统一大市场”“数据二十条”等相关政策也都提及了具体的区域系统，以强调发挥区域重大战略等在数据资源开发利用中的优先推进作用。

而在具体的区域相关政策法规中，数据资源开发利用在政策制定过程中也得到了重点关注。相关政策主要是通过指导数据资源的流通与利用，进一步打通区域协同创新的数据壁垒。在相关政策支持下，一些区域协同创新实践也得以顺利推行。如在政府数据层面，京津冀地区依据《京津冀协同发展规划纲要》，联合创建了国内首个跨区域类大数据综合试验区——京津冀大数据综合试验区［5］，通过高效利用大数据基础设施资源，深化数据资源交换共享，推进政务［6］、交通［7］、医疗［8］等领域的大数据协同应用。在科技数据层面，为落实《长三角科技创新共同体建设发展规划》，推动长三角科技创新共同体建设，长三角地区充分利用现有科技创新数据资源，搭建长三角一体化科创云平台［9］，通过科技资源的开放共享，实现区域科创资源利用的最大化。可以看出，针对区域的专门性政策在数据资源开发利用方面的政策引导会更加具体化，强调具体“点”层面的落地。

总体来看，区域协同创新与数据资源开发利用相关政策在“数据”层面经历了从“数据”“信息”到“数据要素”的转变，并愈加重视“区域系统”的示范先行作用。可以认为，在数据要素市场建设和数字经济发展的影响下，目前区域协同创新与数据资源开发利用相关领域仍然处于政策制定的高密集期，而相关基础理论与实践应用还有待于进一步地探索。

2 数字经济与区域协同创新：数据资源的引擎作用

2.1 数字经济为区域协同创新带来新机遇

区域协同创新本质上就是要打破单一化的创新路径，充分利用不同区域范畴的资源禀赋和特色文化，形成区域间的创新合力，进而构建一个强大、互联、开放的知识创新体系。从总体上看，我国从实际国情出发自上而下进行了总体性的区域协同创新布局，近年来区域协同创新也正在进入“快车道”，以各类区域重大战略为代表的区域协同创新示范体在政务、经济、社会、民生等方面取得了显著成效。如《长三角区域协同创新指数2022》报告显示，长三角区域协同创新指数从基期2011 年的100 分增长至2021 年的247.11 分［10］。

目前，我国区域协同创新发展仍然存在一些突出问题，表现为创新资源在空间上过于集聚、创新要素分散化碎片化、创新要素流动性不足、创新成果转化能力不强等。当前，数字经济正在强势崛起，并成为经济发展的新杠杆。数字经济将数据资源作为核心生产要素，通过数据资源的生产、流通、利用等来重塑经济形态和结构，进一步提升经济生产效率与效能。《中国数字经济发展研究报告（2023 年）》显示，我国数据要素价值进一步释放，2022 年度数字经济规模达到50.2 万亿元，同比名义增长10.3%，占国民经济比重达到41.5%［11］。数字经济具有虚拟性、价值增值性、高渗透性、广辐射性、高协同性等显著特征，这些特点决定了数字经济范式可以有效融入到区域协同创新场景，成为提升区域协同创新能力的重要支点。从数据资源的引擎作用出发，数字经济发展与区域协同创新的融合效应体现在以下三个方面［12］。

2.1.1 数字经济发展对区域协同创新的“强链”效应

数字经济发展中的数字技术发展、数据资源共享与协作等内容，可进一步提升区域协同创新活动的效率，促使区域协同创新活动走向标准化、规模化，进而畅通区域协同创新的经济循环系统，起到“强链”的催化剂效应。如通过数字协同平台的搭建，可以进一步提升区域主体之间的信息传递和数据连接效率，实现多要素有机联动，减少体制机制层面的障碍，进一步增强区域主体之间的交流和联系。同时，区域协同的数字化水平提升和数据资源积累也有利于充分利用好相关闲置资源，避免创新资源的浪费和“沉睡”，以进一步提升区域创新主体的资源利用度和市场活跃度。另外，由于数据分析的预测和决策支持作用，传统产业或市场的区域协作盲目性问题也能够得到有效改善，区域协同创新活动的实现路径将更加科学化、系统化、聚焦化以及可操作化，区域协同创新的安全韧性和抗逆力也将得到明显提升。

2.1.2 数字经济发展对区域协同创新的“拓链”效应

正与科学研究第四范式中数据驱动的知识发现范式的逻辑相类似，数字经济通过数据资源的牵引赋能作用，往往会带来全新的“知识发现”。在区域协同创新场景中即表现为“经济发现”，即具体的经济增长点。换言之，数字经济可以通过对于区域的数字化改造来进一步挖掘区域优势以及区域协同创新的潜能，进而催生出更多的区域协同创新场景，起到“延链”“拓链”的增值效应。尤其是数字经济与实体经济的融合，可以进一步提高区域之间的生产要素配置效率，在激发消费市场活力的同时满足用户的个性化需求，进一步提升区域协同的经济产出效率。如针对新一代信息技术，通过区域主体之间在相关技术研发和应用等方面的创新协作，可以更好优化产业结构，提升相关技术和产品的市场话语权。

2.1.3 数字经济发展对区域协同创新的“均链”效应

不同区域在经济发展水平以及软硬件资源等基础设施上存在差异，数字经济的发展可以有效改变区域协同创新系统中不同主体的能力差距，为欠发达、相对落后的区域的创新展现、产品输出、特色服务供给等提供新机遇，进而缩小区域之间的发展差距，实现均等化、协调化的“均链”效应。这种效应可以从后发优势理论和比较优势理论［13］两个角度去理解：（1）从后发优势看，在区域协同创新活动中，处于落后的区域主体通过学习先进地区的经验和优势，充分利用现有的资源，其初始期的创新成本相对较低，反而具备了一定的有利条件。而在发展期，相对落后的区域主体可以通过数字经济的渗透和辐射作用，利用数字化的通达性以及时空连接性，降低区域协同创新的投入成本和消耗成本；（2）从比较优势来看，在一个区域协同创新系统中，处于落后的区域主体往往具备相对较低的生产要素成本，如人力成本、土地成本等。数字经济通过进一步促进生产要素流动来改变生产力的布局，有望引导优势资源向落后地区转移和集聚，最终实现服务的均等化，重塑区域协同创新发展格局。

2.2 面向区域协同创新的数据资源开发利用核心内容

数据资源是数字经济发展的基础和核心，在数字经济背景下，面向区域协同创新的数据资源深度开发利用具有重要的战略意义。结合区域协同创新的具体情况以及数据资源管理流程［14］，其核心内容涉及四个模块：

2.2.1 区域协同创新的数据资源汇聚问题

数据资源是区域协同创新的源头活水，在大数据环境下，区域协同创新涉及到政府与社会面的各类数据源，如政府数据、企业数据、社会舆情数据、科研数据、个人数据等。由于不同区域主体或区域机构的数据资源基础、数据资源格式、数据资源质量、数据资源管理权限等存在差异，因此有必要对区域范畴内的不同主体或组织开展系统的数据资源盘点和摸底工作，以对区域主体数据资源优势、数据资源量、数据资源产权情况等有一个全方位的把握，形成区域协同创新数据资源清单体系。以此为基础，在完善相关数据标准和规范体系的同时建立协同化的数据汇聚机制，实现多区域主体以及部门之间的数据资源获取、交换和共享。如长三角积极推动一体化应急管理协同发展，通过长三角区域应急管理信息交互平台，汇聚共享自然灾害、资源力量、装备物资等数据信息。实际上，在不同的场景中，其数据汇聚机制会存在差异。因此，建议区域协同创新主体从集中化、一致性等角度出发，建立一个内部的一体化大数据体系，以实现柔性、可定制化、按需配置的数据归集和整合模式。

2.2.2 区域协同创新的数据资源管控问题

数据资源管控是区域协同创新数据体系的重要内容，涉及数据资源质量管理机制、数据资源安全保护机制、数据资源应急调配机制、数据资源市场监管机制等。数据资源质量管理机制主要是对数据资源的形式、内容等进行系统性管理，以确保数据资源的时效性、可用性等。数据资源只有充分开放共享才能更好发挥其价值，但对于一些涉密数据、安全数据，则需要保持慎重态度。为此，需要在遵守相关保密规定的前提下，基于数据开发需求和数据风险评估对数据资源进行分类分级，或通过隐私计算、区块链等安全保护技术来促进数据的打通，实现“数据可用不可见”。而在重大突发事件应急或重大任务情境下，需要建立社会数据紧急共享、协同、调拨、采购等制度，以提升特殊状态下区域之间数据要素高效协同配置能力。另外，还需要建立数据资源流通、交易等市场监管机制，建立相关关键数据资源备案机制、数据交易追溯审计制度等［15］，保护区域协同创新网络中的多方数据主体合法权益，促进数据资源开发利用体系的有效运转。有鉴于此，需要将数据资源管控纳入到区域协同创新专项计划中，以保障区域协同创新数据资源的采集更新、长期保存、运行维护、有效利用等。

2.2.3 区域协同创新的数据资源应用问题

数据资源应用是区域协同创新的“最后一公里”，其本质就是推动区域协同创新从业务驱动转为数据驱动和知识驱动，进一步开拓区域协同创新发展空间，实现场景层面的落地。数字经济背景下，数据资源作为生产要素通过合理的配置应用到数字政府、智慧应急、企业技术研发、产业大脑建设、供应链调控等场景中，通过数智技术进行内容开发和服务模式创新，进而实现多场景的价值增值。可以说，场景就是数据资源价值实现的舞台，数据资源必须与场景结合才能更好发挥出其新兴经济属性。如AIGC 的兴起会催生新的场景，而区域协同创新可以充分利用大模型与AIGC 理念，拓展相关场景业务。如长三角地区就专门成立了AIGC 数字人产业联盟，旨在推动AIGC 产业链、元宇宙等的快速发展，打造长三角数字经济的亮点。以数据交易为例，上海数据交易所的原则便是“无场景不交易”，针对沪港联动问题上海数据交易所首次提出数字资产沪港联动机制。

从长远来看，由于资源的相对有限性，需要遵循示范和试点思路，以典型区域重大战略为基点，以典型场景应用为突破点，充分利用相关区域主体的先进性建设经验和优势资源，发展出新政务服务模式、新商业模式、新科研攻关模式、新科普模式、新文创模式等，推动数据要素、数据产业的市场化发展。

2.2.4 数据资源开发利用的保障环境问题

面向区域协同创新的数据资源汇聚、管控和应用是基础活动，其深度开发利用还依赖于保障环境的支持，涉及到政策体系、组织机构、基础设施、人才资源、“数商”体系、专项特色活动等。如针对相关新场景新问题，需要从区域协同创新实际出发构建更系统、更细化的政策体系，进一步激发区域数据要素应用创新的活力。在组织层面，有必要构建一个统筹和规划机构，建立多主体扁平化治理结构，其任务是清除数据资源之间的体制机制障碍。如通过构建引导和激励机制、宣传机制等来破解数据资源在不同区域之间的不可流、不可控症结。基础设施则是区域协同创新的“硬联通”，在数字技术发展影响下，区域间基础设施建设的广度和深度得到大幅度提升。除了传统的铁路、公路等基础设施以外，数字经济的发展也催生了“新基建”、基础设施数字化、数字基础设施等新兴基础工程，这些对于进一步推动区域协同创新具有重要支撑作用。而从人力资源角度看，可以推出面向区域协同创新的CDO 首席数据官制度，强化相关培训和人才资源建设，从“智库”联盟的角度支持区域协同创新发展。另外就是积极建构区域协同创新的“数商”体系，促使“数商”成为区域数据资源开发利用的连接者和服务提供者，推动数据要素相关生产类“数商”、服务类“数商”、数据中心等发展［16］，保障区域协同创新与数据要素的充分融合。最后，还可以基于区域协同创新各种业务需求，推出相关专项特色活动。如针对区域协同中的某个数据业务难题，通过区域数字创新大赛和案例大赛，征集大数据产品或技术解决方案，不仅仅能孕育更多新颖的创新创意项目以及优秀应用成果，还能进一步吸引人才资源，实现基于区域数据协同的价值共创。

3 未来发展的一些思考

3.1 因地制宜推动区域数据治理策略

区域协同创新数据资源开发利用本质上是不同的区域个体的数据要素系统的集成。换句话说，区域个体的数据治理能力和水平直接决定了区域总体协同创新数据资源开发利用情况。目前来看，我国各级各类相关区域协同创新主体的数据资源保障体系仍然存在“乱”“杂”“散”等现象，且在各种区域协同创新系统中，大区域内的小区域主体、小区域主体中的城乡之间的数据资源基础和数据体系建设存在发展差距。因此，当前需要从区域的实际情况和协同创新需求出发，因地制宜、循序渐进地推动不同区域的数据治理行动，包括存量和增量的数据资源智慧治理，以支持区域协同创新的可持续发展。如京津冀的数据协同治理活动就体现出一定的成长性和阶段性，北京、天津、河北三区域着眼于不同的定位，通过完善各自区域数据治理立法，形成了特色鲜明的“北京模式”等，为京津冀区域协同创新奠定了良好的基础［17］。特别指出，在数据治理领域，《数据管理能力成熟度评估模型》（Data Management Capability Maturity Model，DCMM）是国内关于数据管理能力成熟度评估的一项国家标准。在数字经济影响下，各地政府和企业等开始关注数据管理能力成熟度评估工作。从区域实际情况看，目前北京、上海、天津、江苏等为DCMM 贯标的首批试点地区。DCMM 贯标工作可以持续完善不同区域的数据管理组织、程序和制度，是提升区域协同创新能力的重要路径。

3.2 以大战略观推动跨区域的数据合作

数字经济发展本身就能突破时空的限制，数据要素的跨区域流动对于区域协同创新而言具有重要意义。跨区域不仅仅是单纯的区域协同创新系统内部的“跨”，实际上还可以从统一的数据要素大市场建设等国家大战略出发，开拓出更多的区域系统与区域系统之间、区域系统与外部系统之间的数据资源合作体系。如京津冀区域与粤港澳区域基于共同的数据要素产业化协同创新需求，启动建立了“京津冀-粤港澳数据要素合作区”，建设内容涉及跨区域智库、数据产业云平台以及跨区域数据开放共享标准、数据流通区域合作监管沙盒等重大课题项目［18］。目前来看，跨区域数据合作本质上是区域系统之间基于共同的价值追求目标而推出的互利共赢数据行动，以更好实现数据资源开发利用经验的分享与交流，实现区域协同创新的“帕累托最优”。另外，从国际数据空间的视野来看，还需要进一步推动跨境层面的数据资源流通与多边合作，目前该场景的可拓空间非常之大。当然，受地缘政治、数据法规等因素影响，跨境层面的数据要素共享面临着更加复杂的安全与限制问题，这是未来需要攻克的重要难题。

3.3 重视数据链牵引下的区域协同创新能力提升

数据资源是区域协同创新能力提升的血液，因此，通过数据链的锻造构建出面向区域协同创新的数字空间与情报决策支持系统，进而连结区域协同系统中的创新链、产业链、服务链、资金链、人才链等，将有助于实现多链融合下的区域协同创新能力提升。这里的数据链是指由区域系统中各数据要素串联而出的数据管理链条，其背后是数据采集、分析、处理、存储、可视化、利用等数据资源全生命周期的整个价值实现过程。数据链将数据资源上升到应用空间的信息、知识、情报乃至智慧层次，进而动态联动创新链、产业链等不同链条上的不同主体和要素，最终通过数据要素的驱动效应以及数据要素与其它生产要素的融合，来支持和推动现实世界、实体经济的创新发展。如长三角G60 科创走廊总体发展规划提到，要进一步加强“卡脖子”重大领域的联合攻关。从数据链的角度看，通过科技大数据资源的挖掘与分析（如基于政策数据、专利数据、科技人员数据等的技术预见分析、技术监视与地平线扫描分析等），再配以相关人才资源、基础设施资源等的支持，可以更好支持“卡脖子”技术的协同破解。总之，充分发挥数据链对于区域协同创新的牵引功能，从三元世界视角打造出区域协同创新的数字空间，进而建构智慧区域系统，对于区域协同创新能力提升具有重要意义。

4 结语

区域协同创新是国家创新体系的重要内容，在数据要素化、数字经济的持续影响下，区域协同创新范式正在发生改变，以数据资源开发利用为核心的区域协同创新正在成为新的发展方向。本文立足数字经济背景，对面向区域协同创新的数据资源开发利用进行了探讨，在分析区域协同创新与数据资源开发利用相关政策的基础上，对数字经济与区域协同创新的融合效应、面向区域协同创新的数据资源开发利用核心内容进行了分析，最后从差异化数据治理、跨区域数据合作、数据链与数字空间三个方面提出了发展展望。

区域协同创新是孕育重大基础创新、原始创新的重要路径，尤其对于典型区域重大战略而言，在数字经济影响下，通过深度的数据资源开发利用，有望成为全球区域创新系统的标杆和“名片”。（1）从学科角度看，信息资源管理、图书情报、经济学、会计学、公共管理等学科理应组建交叉团队，立足数字经济与数据要素市场建设，强化相关问题意识和问题导向，对区域协同创新重大战略积极回应。作为一直聚焦于数据资源、信息资源的图情学科而言，更应积极坚守学科使命和责任，借力数智时代的数据资源开发利用服务于区域协同创新场景［19］；（2）从未来发展看，数字经济的迅猛发展有望突破传统区域协同创新的“地理”“物理”边界。即在愈加均等化以及需求更加多样化的未来，创新扩散可能更加考虑技术、制度等的临近性［20］。如从目前来看，立足于国内大循环和国内国际双循环，在数字经济的影响下，区域创新的边界正在逐步突破省级行政区划［21］，进而催生出更多的区域协同创新系统。如一些学者探索的中国与东盟的数字经济合作机制等［22］。因此，可以将区域协同创新数据资源开发利用是视为一个动态的“魔盒”系统，其中有众多创新活动和话语建构的机遇，但也存在诸如数据安全、数据产权等挑战，有待进一步系统观察和探讨。