郭克莎（1955—），广东澄海人，华侨大学经济与金融学院教授，中国社会科学院经济政策研究中心主任，博士生导师，主要研究方向：产业经济、数字经济。
蔡煜（2000—），女，福建莆田人，华侨大学经济与金融学院博士生，通讯作者，主要研究方向：产业经济、数字经济。
摘要：数字产业化是驱动现代化产业体系建设、深入推进数字中国战略的重要引擎。深刻剖析其内在构成，有助于更好应对实践中的产业风险。当前，数字产业化发展面临结构性效率偏差、空间性发展落差和阶段性效能约束三重实践张力，需立足数据要素产业化、数字技术产业化、数字产业集群化及三者之间的动态交互关系，系统分析实践张力的生成机制。据此，提出涵盖数据资源配置体制机制创新、核心数字技术突破路径创新以及数字产业集群发展模式创新在内的政策创新路径。研究旨在推动数据要素市场规范发展、关键技术自主可控和数字生态融合共生，进而为更好促进数字产业化高质量发展提供学理支撑与政策指引。
关键词：数字产业化；数据要素产业化；数字技术产业化；数字产业集群化；高质量发展
基金项目：国家社会科学基金重点项目“促进实体经济和数字经济深度融合的理论机制与实践路径”（24AZD066）
数字产业化正引领全球竞争新格局。从党的二十大提出“打造具有国际竞争力的数字产业集群”，到党的二十届三中全会要求“完善促进数字产业化和产业数字化政策体系”，再到“十五五”规划建议将“深入推进数字中国建设”作为“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”的重要方向，党中央系列重要论述凸显了我国数字经济发展的阶段性演进、系统性深化和全局性跃升。当前，数字产业化进程持续加速，以人工智能、大数据、云计算等为代表的数字技术不断突破，催生一批新兴数字技术产业、数据要素产业和数字产业集群，成为经济增长和结构升级的关键动力。然而，数字产业化也面临挑战，集中表现为关键核心技术受制于人、数字产业存在“虚拟化”倾向、制度建设滞后于数字技术迭代速度等。有鉴于此，本文旨在识别数字产业化进程中挑战背后的深层实践张力，将研究重心由现象描述推至矛盾剖析，并从数据要素产业化、数字技术产业化和数字产业集群化的基本构成出发，深刻分析数字产业化实践张力的生成机制，为促进数字产业化高质量发展提供政策创新思路。
一、问题的提出：数字产业化的实践张力
数字产业化是数字技术与数据要素作为通用技术和关键生产要素不断渗透经济活动的过程。在数字产业化进程中，数字技术和数据要素从研发和工程化起步，经由要素化、市场化与制度化配置，逐步演化为具有相对稳定组织边界和分工结构的数字产业体系。然而，在要素化向体系化跃迁的过程中，由于技术迭代速度、市场配置效率与制度供给能力之间存在非同步演进，数字产业化逐渐产生多重结构性矛盾，并在数字产业内部、产业区域之间以及阶段效能之间形成内生性的实践张力。
（一）结构性效率偏差，数字产业内部劳动生产率分化
数字产业化培育了较强的就业吸纳能力和规模扩张能力，呈现明显的外延扩张特征。第五次全国经济普查数据显示，2023年末，数字经济核心产业企业法人单位共计291.6万个，从业人员3615.9万人，全年实现营业收入48.4万亿元，占全部二三产业企业营业收入的10.9%。其中，数字产品制造业作为数字产业化规模的压舱石，以仅占9%的企业数量贡献了42.3%的营业收入，展现了极高的产业集中度和规模经济效益，塑造了我国在数字产品制造领域的优势地位。同时，数字技术应用业作为创新活力的源泉，拥有近半数（49%）的企业数量，充分彰显了市场主体广泛参与和技术商业化应用的活跃生态。然而，二者的人均创造营收却存在明显差距：2023年，数字产品制造业人均创造营收超153万元，而数字技术应用业人均创造营收仅约96万元，前者约为后者的1.6倍。这一差距揭示了数字产业化部门内部劳动生产率的结构性分化，即制造环节借助规模优势实现了较高的劳动生产率，而技术应用环节尽管市场主体活跃，但整体产出效率相对偏低。这种“规模优势”与“创新活跃”之间的效率落差，折射出数字产业化在要素配置效率、规模经济效应与技术转化能力上的非均衡特征。
（二）空间性发展落差，数字产业化区域发展不平衡
数字产业化发展存在显著的区域不平衡，集中体现为东强西弱的空间形态。2023年，东部地区数字经济核心产业企业数量占全国比重达62.2%，创造了约73%的营业收入，单位企业的产出效率明显高于全国平均水平。相比之下，中部、西部和东北地区合计拥有37.8%的核心产业企业，但营收份额仅占全国比重的27%。这种区域发展不均衡、东部地区“营收贡献占比”高于“企业数量占比”，而中西部与东北地区呈现反向特征的结构性矛盾，反映出数字产业化发展所需的关键要素——高端人才、风险资本、数据资源、应用场景等，在东部地区形成了较强的集聚效应和正向循环机制。而中西部与东北地区在要素吸纳能力、产业配套条件与市场应用空间等方面存在明显短板。这种区域发展落差，不仅制约经济总量的增长，还可能影响数字产业生态的系统演进与自我强化。更有甚者，区域间的数字鸿沟一旦形成，极有可能演变为“能力鸿沟”和“效益鸿沟”，进而对全国一体化数据市场培育和区域协调发展造成巨大威胁。
（三）阶段性效能约束，规模扩张与质量提升不协调
数字产业化规模的快速扩张，并不必然伴随发展质量的同步跃升。2024年，全国数字经济整体规模占GDP比重为43.8%，数字经济核心产业增加值占GDP比重为10.5%。若按当年的GDP核算，“十四五”期间，数字经济核心产业年均复合增长率达12.8%，远高于同期GDP的增速。但现实情况是，部分数字产业领域面临创新能力不足、数实融合深度不够等结构性困境。以高端工业软件中的CAE（计算机辅助工程）软件为例，其核心求解器长期高度依赖外部供给，而国产软件在底层算法、工程机理建模及复杂场景适配能力等方面，与高端应用需求之间仍存在明显差距。这一现象表明当前数字产业化发展中普遍存在阶段性约束，即规模增长快于核心技术突破，市场扩容快于基础创新积累，应用拓展快于关键环节的自主可控能力提升，也更加凸显了数字产业化正面临从外延式扩张向以内生性驱动、创新效率提升和关键核心技术突破为主导的内涵式增长转型的内在要求。
二、基本构成：数字产业化的内在结构
结构性效率偏差、空间性发展落差以及阶段性效能约束的实践张力表明，数字产业化并非单一部门的规模扩张，而是数据资源、数字技术与产业组织方式持续转化、相互嵌合的动态过程，更是数字产业化在特定技术经济条件、市场配置方式和制度约束条件下的表现形式。因此，要剖析这些张力何以生成，不能仅停留在经验事实的描述层面，需进一步分析数字产业化的内在结构。
（一）数据要素产业化：数据资源的特殊经济属性
数据要素产业化是数据作为原始资源，经过系统性的采集、存储、处理、加工与分析，并通过市场交易实现其经济价值，形成独立产业部门的全过程。不同于传统生产要素，数据要素不受边际收益递减和排他性约束，即同一数据被多个经济主体同时使用时，边际成本会随使用规模的扩大而下降，使用数据的潜在收益则会呈现增长态势。最关键的是，数据价值并非源于单个数据要素的孤立使用，而是不同数据要素通过聚合、关联与协同释放的倍增效能。数据要素产业化的形成依赖于市场机制与政府行为的相互作用。市场主体通过合约安排、技术干预、明确治理规则手段创设数据要素“事实上的排他性”，进而在局部范围内实现数据可计价、可流通、可转让，这是一种基于市场逐利本能的自发秩序。这种秩序极大地降低了数据要素市场的事前谈判与事后执行成本，使数据能够作为一种明晰的经济客体进入交易领域，从而为规模化、市场化的数据要素产业活动奠定基础。但是，这种市场自发秩序也面临范围有限难以形成统一大市场、标准碎片加剧“数据孤岛”、权力失衡形成垄断势力等制约因素，需要政府干预加以规范。政府作为“规则公共品”的供给者，通过降低制度性交易成本等方式矫正市场失灵，为标准化、规范化、可持续的数据要素产业活动提供制度性保障。随着数据市场需求规模的扩大，数据价值的创造将走向专业化。内置于企业内部的数据处理流程，被逐步分解为系列专业化的中间品市场，包括数据采集、清洗、标注、存储、分析等过程，而每一个环节都因其特定的知识和技术要求，演化出独立的专业化市场主体。这种不断深化的社会分工，在提升各个环节生产效率的基础上，通过专业化经济与规模经济的共同作用，逐渐孕育出一条完整的、内部结构不断细化的数据产业链。
（二）数字技术产业化：具有独立边界的产业部门
数字技术产业化本质上是技术要素通过一定规律完成商品化、体系化与生态化的动态演进，是由系列经济活动产生的具有独立边界的产业部门。数字技术产业化的起点是技术的产品化与商品化，这实现了从知识形态向市场交换物的转变。数字技术产业化的第一步是将数字技术转化为具有市场价值、可流通的软件或硬件产品，通过确立数字技术的排他性与可交易性，使其成为可用于市场交换的私人物品。企业通过知识产权制度获得暂时的垄断权，以此获得超额租金。此时，技术的价值不再仅由技术先进性决定，而是由技术在市场中的效用价值与稀缺性共同决定。数字技术产业化的核心是分工深化与价值链裂解，这构成了产业体系的内部分工结构。随着核心技术产品的成熟，数字技术的产品化衍生出精细的专业化分工，单个企业的技术研发、产品设计、组件生产、营销与售后等环节开始横向分离，并分别由不同的专业企业承担。这种价值链的裂解与重组，提升了各环节的专业化水平和生产效率，形成了错综复杂、相互依赖的价值网络，标志着数字技术产业体系的初步成型。数字技术产业化的规模扩张源于供给方规模经济与需求方规模经济的叠加。在供给端，数字技术产品的生产函数呈现规模报酬递增，即产量的每一次扩大，都导致平均成本的进一步下降，这为企业扩大再生产提供了内生激励；在需求端，网络效应使产品的价值随用户增加而提升，形成了强大的市场自发拓展动力。供给与需求两侧规模经济的双向循环，推动了整个产业规模以超越传统产业的速度迅猛扩张。数字技术产业化的成熟与发展则表现为标准确立与生态构建，用以定义产业的最终形态与体系建构。通信协议、数据格式、API接口等产业标准构成了产业的共同知识与基础设施、核心产品与协作平台，而互补品生产商、二次开发者与服务商则构建了共生共荣的商业生态系统，这种由数字平台、多主体协同构成的生态系统具有强大的网络效应和自组织能力，能够不断突破产业边界，提高产业的整体抗风险水平和持续创新能力，标志着数字技术产业走向成熟。
（三）数字产业集群化：重构产业组织的空间动力
数字产业集群化是产业组织在空间维度的高阶形态，本质上是数字技术作为一种通用目的技术，通过重塑交易成本、规模经济和资源互补三大核心维度，重构产业组织空间逻辑与动力机制的过程。首先，交易成本剧降引致的空间组织形态重构。数据要素和数字技术的迅猛发展极大地降低了资源产权属性的市场交易成本，使过去追求纵向一体化发展的企业越来越多地依托外部市场与专业化分工组织生产，市场也由传统的物理市场转向依托数字基础设施建构的虚拟协作空间。此时，数字产业集群的形态不仅表现为高度依赖地理邻近性以节约运输与沟通成本的“地理集聚”，而且呈现为以数据流动和技术协同为纽带的“虚拟集聚”。其次，需求侧规模收益递增驱动的内生性集聚动力。传统产业集群的规模经济主要源于供给侧，产品随着产量增加带来平均成本的下降。而数字产业集群，尤其是平台主导型产业，其核心动力源于需求侧规模经济。正如梅特卡夫定律和双边市场理论所共同指向的——平台的价值与用户数量的平方成正比，一个新用户的加入，不仅为自己创造了价值，还为网络中所有现有用户创造了价值。这种正外部性形成的收益递增机制，自发地吸引了海量的用户和互补品提供商（如应用开发者、内容创作者、服务商等）向主导平台集聚。最后，模块化分工与资源互补催生了价值网络生态系统。数字产业的技术架构具有模块化特征，复杂的数字产品（如操作系统、软件应用等）可以被分解为遵循标准化设计规则的、相对独立和相互依赖的模块。这种架构允许其他企业作为高度专业化的模块供应商，通过应用程序接口与系统集成商进行无缝对接，形成“平台所有者—平台互补者”的协同联动结构，从而推动现代化产业集群的形成与发展。在数字产业集群中，没有任何企业能拥有全部创新资源，企业必须通过与外部环境交换资源来生存，企业之间形成了资源互补的共生关系，共同构建了价值创造网络和创新生态系统。
三、内生机制：数字产业化实践张力的形成逻辑
数字产业化进程中出现的三重张力在实践中相互交织、相互强化。一方面，效率差异通过资本回报差异、企业成长差异和创新资源再配置机制，进一步加剧空间集聚和效能约束；另一方面，区域分化又会扩大不同地区在创新能力、市场机会和制度供给上的差距，进而影响数字产业化的质量和节奏。当数字产业化发展中出现底层能力积累不足、关键环节突破缓慢时，产业发展往往更加依赖既有平台、市场和区域优势，进一步强化头部企业和先发地区的支配地位。由此，结构性效率偏差、空间性发展落差和阶段性效能约束之间的相互影响机制，共同刻画出数字产业化实践张力的整体图景。
（一）数据要素产业化与数字技术产业化在不同产业环节上的非对称性
数据要素的非竞争性、非排他性与规模报酬递增属性和数字技术产业化的高固定成本、低边际成本、规模经济与网络效应等特征，共同构成了数字产业向高集中度产业演化的内在逻辑。然而，上述经济属性并非自动转化为现实产出，其作用效果取决于不同产业环节对数据与技术的“吸收—转化”能力。从数字产品制造业来看，由于产品形态标准化、生产工艺可复制、资本密集度高，加之上下游供应链协同体系较为成熟，企业能够将数据驱动的智能决策与大规模生产深度结合。在这种条件下，数据要素的非竞争性可被无限复用，规模报酬递增效应得以通过批量生产充分释放。从数字技术应用业来看，该环节虽然市场主体众多、创新活力较强、应用场景丰富，但其价值实现高度依赖具体场景。例如，企业数字化解决方案、行业定制开发、平台系统集成等，往往面临需求碎片化、交付非标化、客户异质性强等现实约束。这类业务结构导致以下三个突出难题：一是难以通过标准化实现边际成本递减，二是难以降低跨场景复用的技术适配成本，三是难以减少频繁试错与协调投入。因此，虽然数字技术应用业在数据获取和技术创新频率上并不弱于数字产品制造业，但由于无法有效释放数据要素的收益递增效应，也难以真正兑现数字技术的规模经济红利，致使其劳动产出效率普遍较低。
（二）数字产业集群化中地理集聚与虚拟集聚的非对称强化与正反馈循环
数字产业集群化的核心机制在于通过降低交易成本、重塑规模经济、共建生态系统，推动产业组织向“地理—虚拟”双空间集聚演进。理论上，虚拟集聚以数据流和技术流为纽带，可以突破地理约束，实现跨区域协同。但实践中，双重集聚并非平行演进，而是形成了“地理集聚引导虚拟集聚，虚拟集聚反哺地理集聚”的非对称强化机制。具体而言，高精尖人才、耐心资本、默会知识等关键要素具有强烈的地理粘性，倾向于在东部发达地区率先形成地理空间集中。通过这种地理集聚优势进一步吸引要素流、技术流与资金流向同一区域汇聚，继而成为虚拟空间的枢纽节点。由此，东部地区得以率先完成“集聚—扩张—再集聚”的正反馈闭环，表现出高企业数量、高营收占比、高单位产出的良好局面。反观中西部与东北地区，不仅三者加总的企业数量与营收占比不及东部，而且因高端要素吸附能力不足、产业配套体系不完备、市场应用场景相对有限，这些地区面临地理集聚吸引力缺失与虚拟集聚难以成型的双重困境，企业的单位产出效率也偏低。这一空间性张力机制，并非简单的区域发展水平差异，而是数据要素产业化、数字技术产业化与数字产业集群化之间耦合协调能力差异的体现，这种能力差异使收益递增机制更多地集中于少数先行地区，并通过路径依赖不断强化，形成“中心—外围”格局。
（三）数字产业化中外延扩张与内生创新之间的错位发展
当前，数字产业化已进入较快扩张阶段，产业规模、企业数量与增加值占比持续提升，表现出强劲的成长韧性。然而，这一扩张主要依托市场扩容、应用普及与要素集聚等规模性因素，并非源自基础能力与制度能力的同步提升。事实上，发展质量的真正跃升，依赖于基础创新积累、关键核心技术突破、标准体系完善以及自主生态建构等供给侧与制度端的支撑。前者可以在较短时间内借助需求拉动与资本推动迅速实现，后者则需要长期的知识沉淀、持续的研发投入与系统性的制度安排。正因如此，当前数字产业化所面临的突出矛盾，并非“有没有增长”，而是“增长是否建立在稳固的技术能力与制度能力之上”。这一矛盾在产业结构中表现为鲜明的错位特征，即市场端与应用端呈现较快扩张，而底层与基础端则进展相对滞后。典型例证体现于高端工业软件、核心算法、基础软硬件等“卡脖子”领域，形成了所谓“应用端热、底层端弱”的格局。具体而言，高端工业软件等技术对外依赖度长期较高；基础层的算力芯片、核心算法和开源生态仍落后于美国；国产软硬件工具链也大量依靠开源技术包装而成，缺乏自主创新能力。由此可见，数字产业化在由外延扩张向内生能力提升转换的关键时期，其规模增长与创新能力积累、应用扩展与基础能力建设、市场拓展与制度完善的非同步进展，成为数字产业化阶段性效能差异的关键约束。
四、政策创新：促进数字产业化的制度供给
针对数字产业化进程中的实践张力，调控政策不能仅停留于一般性的增长刺激或要素投入，而应围绕数据要素产业化、数字技术产业化和数字产业集群化的基本结构，从实践张力的形成逻辑出发，推动有针对性的政策创新。
（一）创新数据资源配置体制机制，促进数据要素市场规范发展
数据要素产业化的关键在于遵循其内在规律，通过精准的制度供给与政策引导，将数据资源的特殊经济属性转化为可持续的产业发展动能。这有利于消除区域间数据流通壁垒，消弭数字产业化进程中因数据价值实现不充分、流通规则不统一和分工体系不完善所引致的空间性发展落差。
一是推进数据产权基础性制度建设，创新构建数据资源持有权、数据加工使用权与数字产品经营权“三权分置”的产权结构。在法律层面，明确数据原始提供者、平台运营者、算法开发者、应用服务商等不同主体在数据持有、流通、使用与收益分配中的权责边界，破解隐私保护、数据流通与创新应用之间的三维困境。在制度层面，建立分级分类的授权运营机制和统一登记制度，对不同敏感程度、不同来源以及不同用途的数据实施差异化管理，为数据要素合规流通提供制度保障。
二是构建统一、开放、规范的数据要素市场体系，创新规范制度和降低制度性交易成本。在市场规范层面，推进数据授权交易、收益分配、安全治理和责任追溯等规则相衔接，提升数据跨部门、跨区域、跨平台流通的规范化水平。在技术标准层面，制定统一的数据标准，破除区域之间在数据接入、开发利用和运营执行上的制度壁垒，提升数据在对接口径、质量评价和流通凭证等方面的一致性，减少“数据孤岛”和重复交易成本。在市场空间层面，提升中西部和东北地区对数据资源的承接能力和利用能力，缓解数据要素向少数先发地区和头部平台持续集聚所造成的空间失衡。
三是推动数据价值链纵向分解与横向专业化，创新竞争性数据要素培育市场。在数据要素市场需求初具规模的基础上，顺势引导原先内置于大型平台和企业内部的一体化数据处理流程，向独立化、专业化的中间环节分解。制定数据服务商分类备案制度，降低数据采集、清洗、标注、脱敏、质量评估、资产定价、合规审计等细分领域的市场准入门槛。通过政府首购、数据资产入表等政策，支持中小型专业化数据服务商发展，并鼓励数据交易所探索构建全链条、全覆盖、可溯源的数据流通交易体系，推动数据要素产业化由资源化利用迈向链条化分工、专业化供给和体系化发展。
（二）创新核心数字技术突破路径，增强关键技术自立自强能力
数字技术实现真正意义上的产业化，关键在于将其转化为可交易的产品形态、可持续的分工体系、可扩张的市场规模以及自立自强的产业生态。因此，应围绕数字技术产业化的内在逻辑以及由此形成的关键环节推进政策创新，缓解数字技术产业化因吸收转化能力不足带来的结构性效率偏差以及量质不协调产生的阶段性效能约束。
一是创新构建覆盖概念验证、中试熟化、首发应用的全链条转化通道，降低核心数字技术从知识形态向可交易产品转化的制度成本与市场风险。制定国家级数字技术概念验证中心支持政策，对处于实验室阶段但具备潜在突破性的基础算法、芯片架构、操作系统内核等数字技术成果，提供原型开发、性能测试和场景模拟等公共服务。完善知识产权质押融资与首发保险补偿政策，降低企业将自主技术推向市场的试错成本。改革科研项目评价体系，将技术可转让性、专利转化率和产品化周期纳入考核指标，吸引创新资源向具备商品化潜力的方向集聚，从源头上破解“技术沉睡”困境。同时，制定限制性政策和衔接性规范，避免技术成果尚未完成工程化、产品化和市场验证便被过早推向大规模应用，推动技术突破、产品成熟和场景落地之间形成更为协调的演进节奏。
二是助推核心数字技术价值链细分与精细化发展，创新搭建大中小企业协同合作网络。我国在高端芯片、工业软件等关键领域受制于人的重要原因是大型平台或系统集成企业倾向于纵向一体化，抑制了中间环节的专业化发育。因此，政府应主动引导价值链细分。一方面，对承担国家重大科技专项的龙头企业，设定技术组件开源或接口开放的条件，鼓励其将非核心但具有通用性的设计工具、中间件、测试用例等剥离出来，形成可供第三方企业使用的公共技术资产；另一方面，实施“数字技术专精特新培育工程”，在EDA工具、CAE技术、数据库内核、高精度传感器等高精尖基础技术领域设立专项备案与准入便利制度，降低中小企业进入门槛。此外，通过创新券定向投放、供应链链主配套奖励等政策工具，为专业化中小企业提供政策补贴、分摊创新压力，帮助其在细分领域积累专有知识和成本优势，形成“大平台支撑—中小微协同”的分工格局。
三是释放供给方与需求方规模经济的叠加效应，加速自主技术的市场渗透与成本摊销。在供给侧，对关键核心数字技术研发企业，实行研发费用加计扣除比例上浮、流片费用补贴等精准政策激励，降低企业前期研发负担；在需求侧，建立“自主可控技术产品采购目录”，鼓励党政机关、国有企业等充分发挥采购使用主力军作用，带头使用自研自产的自主芯片、操作系统、数据库等产品。并依托工业、能源、交通、医疗等重点领域，建设一批首试首用和迭代验证场景，以应用扩容带动成本下降、产品成熟和市场扩张，推动数字技术产业化由局部突破迈向规模化成长。
四是推动“技术专利化—专利标准化—标准国际化”的梯次进阶，创新构建自主可控、开放协同的产业生态系统。支持行业领军企业、产业联盟和标准化研究机构联合组建“数字技术标准创新共同体”，将自主知识产权的核心技术转化为团体标准、行业标准乃至国际标准。建立公正的标准必要性许可机制和纠纷快速调解机制，防止标准持有者滥用垄断地位，降低互补品开发商的协调成本。搭建核心数字技术产业链安全评估与预警平台，对可能形成生态锁定效应的关键节点实施动态监测，并通过替代性方案、开源备份等手段保障业务连续性、技术自主可控性与产业链韧性。
（三）创新数字产业集群发展模式，构建融合共生数字生态
围绕数字产业集群化发展的机制和路径，政策创新的核心应着眼于完善跨区域协同机制、平台开放规则和互补性创新网络，提升数字产业集群的扩散能力、协同能力和生态承载能力，这有益于解决区域发展落差及自我强化问题。通过空间组织重构、平台生态治理和协同能力建设，则有助于缓解数字产业集群的空间失衡，并改善阶段性效能约束。
一是创新“双空间融合”集群治理机制，构建跨区域、跨主体、跨平台的网络化集群组织体系。突破以行政区划为边界的属地化治理模式，探索建立面向数字产业集群的“虚拟集群基础设施”支持政策，重点支持区域间统一算力调度平台、工业互联网协同平台、跨域数据流通枢纽与数字化供应链协作系统等基础设施建设，降低企业跨空间协作的制度成本与技术摩擦。创新集群统计、识别与评价体系，改变过去以企业数量、产值规模和地理集中度为核心的识别方法，将平台协作强度、数据共享密度、接口连接水平、远程协同频率等指标纳入集群质量认定标准，使政策范围真正覆盖数字产业集群“虚拟集聚”的新形态。鼓励地方政府从竞争性“抢企业”转向协同性“建生态”，通过跨区域共建数字飞地、联合建设开源社区和共享中试平台等方式，推动形成“本地承载+异地协同+云端联动”的新型空间组织模式，缓解少数地区“资源与收益过度集中”、其他地区“企业多而产出不足”的发展落差。
二是创新政策支持方式，打造开放可竞争的平台生态，真正把规模优势转化为生态优势。事实上，跨区域联通和空间范围扩展本身并不必然带来高水平协同，如果协同基础设施、治理规则和创新支撑平台建设相对滞后，集群就容易停留在“先连起来”而未能“真正协同起来”的阶段。因此，在推进空间组织重构的同时，还应把平台协同能力建设作为集群提质增效的重要内容，防止外延扩张快于内生协同能力成长。助推公共数据、行业数据与商业场景的有序开放，鼓励中小企业和创新团队基于开放平台开展二次开发、场景创新和服务拓展。推动补贴政策从供给端转向需求端，为中小企业和生态互补者创造市场进入机会。
三是创新模块化治理框架，建立基于资源互补性的利益共同体培育机制。实施强制兼容与开源激励并重的接口管理政策。借鉴反垄断中的“必要设施原则”，对已经形成市场支配地位的集群核心平台，要求其将关键API、数据格式与通信协议界定为产业共性基础设施，实施强制性开放与公平、合理、非歧视的授权原则，防止利用技术封闭构筑生态壁垒。设立集群开源创新基金，对主动将核心模块（如算法框架等）开源并形成行业标准的龙头企业给予税收抵免与研发加计扣除，通过降低整个生态的创新门槛，吸引海量中小开发者形成分布式协同创新格局。创设互补性资源指数并实施动态匹配政策。利用大数据，定期监测集群内不同细分环节（如芯片设计、算法优化等）的资源丰度与缺口，发布关键互补者清单。对清单内处于细分环节的专精特新中小企业，不仅提供必要的启动资金支持，还应通过政府购买、场景开放等方式，促成其与系统集成商和终端用户间的有效链接，确保其专有技术、知识积累和创新成果能够在产业生态中实现价值转化，从而推动形成开放协同、优势互补的融合共生数字生态。
五、结语
数字产业化的持续推进，正从以技术扩散和规模扩张为主导的快速发展阶段，转向以结构优化与内生能力培育为核心的产业深化阶段，这一过程的关键在于数据要素产业化、数字技术产业化与数字产业集群化之间形成稳定且高效的生态联动。从实践张力看，当前制约数字产业化进一步跃升的，并非简单的资源约束或需求不足，而是不同结构要素之间在演进节奏与作用方式上的不匹配。数据要素与数字技术的经济特征尚未通过统一规范的市场体系充分释放、数字产业集群虽呈现集聚趋势但协同能力与扩散效应尚未有效形成、外延式扩张与内涵式增长之间存在发展节奏错配。这种多维度的不协调，决定了数字产业化不能仅依赖外延扩张路径持续推进，而应转向以内生动能培育为重点的发展方式。因此，促进数字产业化的着力点，应放在通过制度性安排强化要素之间的耦合，使数据流动、技术创新与组织协同在统一框架下形成正反馈机制。政策方向应从以往侧重规模扩张与要素投入，转向更加注重制度完善与结构优化，通过统一数据市场基础制度、完善技术转化与应用衔接机制、强化跨区域与跨主体协同平台建设等方式，逐步打通数据要素流动、技术价值实现与产业组织协同之间的关键堵点。这一过程并非追求短期阶段性均衡，而是在动态演进中塑造要素高效流动、技术自立自强与组织协同运行的发展格局，再通过制度创新与结构优化将实践张力转化为产业升级的内生动力，进而推动数字产业化由要素驱动的外延扩张转向以体系能力为核心的内涵式高质量发展。
原文刊发于《江淮论坛》2026年第3期“经济高质量发展研究”专栏
