如何有效破解数据孤岛效应和“见数不见利”的商业困局？
2025年11月12日
字数：5222
大数据，于当前数字经济迅猛发展之际，已成为区域招商引资的关键战略性资源。在跨区域招商实践中，数据孤岛效应广泛存在。此效应呈现出多种问题：行政壁垒致使数据共享阻滞；标准不统一导致数据融合艰难；利益博弈弱化协作动力。这些问题严重制约招商效率与质量。以数据治理理论为依据，本文着重探索破解数据孤岛对跨区域协同招商制约机制之法。借由构建“制度—技术—组织”三维剖析框架，对长三角地区12个城市的招商数据和共享案例展开系统考察。研究揭示，跨区域数据协同面临立法缺失与技术标准断层的双重阻碍。有效的破解途径需建立分层级的数据确权机制，研发基于区块链的智能合约平台，以实现数据溯源与利益分配。同时，依托都市圈发展规划构建区域招商数据联盟。该研究为区域性数据要素市场建设的完善提供实证支撑。其提出的协同治理模式，不仅可提升招商引资的精准性与成功率，对打破行政分割、形成统一大市场亦具政策参考意义。尤其在当前构建“双循环”新发展格局之下，对区域产业布局的优化具备现实价值。
一、大数据招商中的数据孤岛效应形成机理
（一）行政壁垒下的数据割据现象
数据割据现象的核心症结，在于地方政府保护主义，其体现为行政辖区间存在的数据封锁以及信息壁垒。各地政府于招商引资领域，为对优质项目资源展开争夺，常将企业注册、税收贡献等核心数据视作“战略资产”，借由设置数据访问权限、差异化数据开放标准等途径，人为造成流通阻碍。据长三角地区调研表明，有78%的招商部门针对跨区域数据查询请求，会设置保密审查流程，而53%的关键产业数据仅限定于本级政府内部调用。这种以行政区划作为边界的数据藩篱，不但使得产业链全景数据的完整性有所削弱，还致使重复招商、政策套利等非合作博弈现象频繁发生。
（二）技术标准差异引发的数据异构性
技术标准间存在的差异，构成了跨区域数据协同进程里不容忽视的重大梗阻。其主要体现为，数据结构、采集规范以及接口协议，呈现出碎片化的态势。各地招商系统所采用的企业信用评级模型、产业分类标准以及投资强度核算方法，皆存在差异化特征。以某新能源项目为例，于A省，该项目被归类为“战略新兴产业”，而在B省，因指标口径的区别，却被划入“传统制造业”范畴，此情形致使区域间招商政策匹配度低于30%。在技术层面，数据异构性展现为XML与JSON格式杂糅、API响应时间未达成统一等状况。于长三角某跨省园区共建项目当中，数据清洗转换这一环节，消耗了42%的协同成本。
技术生态呈现出深层次的矛盾形态，核心体现为割裂状态。不同区域所采购的招商云平台，底层架构存在差异。于某经济带沿线城市所运用的8套招商系统之中，5套依托Hadoop架构，另外3套则选取Spark技术栈。在此情况下，数据仓库的字段命名规则以及存储周期，显现出显著的分歧。这种被喻为技术标准“方言化”的现象，致使企业不得不重复提交诸如工商执照、纳税证明之类的基础材料。以某跨国企业为例，在粤港澳大湾区落地之际，由于数据接口的不兼容状况，致使项目审批周期延长了67天。
（三）利益分配失衡导致的协作惰性
区域间招商数据封闭倾向因利益分配机制欠缺而益趋严重。核心权益如跨区域项目落地后的税收分成、GDP统计归属等，尚无明确划分标准。以某生物医药产业跨省转移实例观之，项目引进方承担高达80%的前期招商成本，而落地后60%的税收却计于企业注册地。此所谓“成本与收益时空错配”，致使13个地级市拒绝开放重点项目库数据。于现行财政体制之下，招商绩效与地方官员晋升直接关联，然而跨区域协作的政绩贡献难以量化。据某中部城市群的调查，87%的招商干部持有“共享数据或为他人作嫁衣裳”之观点。
矛盾的更深层次体现于，数据要素市场化定价机制处于缺失状态，跨区域数据共享未能促使可持续价值反馈回路的形成。于长三角的某联合招商平台，历经三年运行，累计造就10亿级招商成果。然而，数据提供方所获收益分配比例不足1%。此“用数不见利”之现状，催生出数据消极供给现象。某省产业地图数据更新周期，自法定的季度更新，实际延展至平均14.5个月。数据共享若被视作零和博弈，而非增值合作，部分地区会借技术手段设立数据访问壁垒。于某经济带智慧招商系统所发现的137个异常接口中，62%被证实有人为设置的响应延迟。
二、跨区域协同招商的现实困境实证分析
（一）长三角地区数据共享案例分析
在针对长三角区域内包含上海、南京、杭州等12个重点城市开展的实地考察探究之中，一种现象凸显而出，即各地招商数据体系广泛呈现出“各自为政”之态。苏州工业园区所研发的产业用地数据库，与无锡物联网招商平台相比，两者选用相异的数据分类准则，致使在对两地产业链匹配程度展开剖析时，出现超过20%的误差比率。至于宁波市招商引资绩效评估系统，以及嘉兴市所开发的惠企政策计算器，因数据接口缺乏兼容性，关键企业信息需人工实施二次录入操作。
（二）立法保障不足与标准断层问题
现行区域数据治理法规体系，难以契合协同招商实践需求。《长三角区域一体化数据共享管理办法》这类区域性法规，仅就数据共享给出原则性规定，在数据权属、收益分配等核心问题上，操作性条款付诸阙如。南京都市圈曾有制定统一招商数据标准之尝试，却因上位法授权缺失，于实际执行中仍受属地管理原则掣肘。各市税务、工商部门关键数据的调取，需经由繁琐行政协调程序方可实现。
（三）招商绩效评估体系的结构性缺陷
就目前的招商绩效评估体系而言，对于属地经济指标的强调存在过度之态，此情形在客观层面强化了地方政府数据垄断的动机。长三角区域内21个地级市所施行的考核方案呈现出这样的状况：将近八成的权重被配置于本地GDP贡献率以及税收留存比例等区域性指标之上，不足一成的权重关联到跨区域产业链协同度的评价方面。正是这种考核导向，致使合肥市在新能源汽车招商活动当中，对南京都市圈共享电池企业的产能数据予以拒绝；与此同时，宁波市把化工园区环境监测数据设定为“内部参考”级别，从本质上来说，形成了一种以考核指标为驱动力的数据壁垒。
三、基于三维框架的协同招商破解机制设计
（一）制度维度：分层数据确权法律体系构建
破解跨区域数据孤岛效应，制度核心在于构建分层数据确权法律体系。现行法律在政务数据、企业数据以及个人数据的产权界定方面，存在模糊区域。地方政府常以“数据主权”之名，设置流通壁垒。“三级确权”框架理应建立：基础层，对公共数据的国家所有权予以明确，禁止地方政府对财政投入生成的招商数据，主张排他性权利；中间层，对企业间数据交易的权责关系作出规定，借由负面清单制度，划定数据共享禁区；应用层，保障个人隐私权，运用“匿名化处理+动态脱敏”技术，平衡数据开放与保护需求。
在操作维度，需配套构建一套关于数据流通的规则体系。其中，关键在于制定《跨区域数据共享促进条例》，此条例对招商过程中涉及的产业用地、税收优惠等基础数据，作出“无条件开放”的强制要求；而对于能耗指标、企业信用等敏感性数据，则施行“有条件共享”。数据贡献度积分制度亦需建立，其作用在于将各区域所提供数据的数量、质量，与招商项目的落地相关联。借助跨区域税收分成这一机制，“用数地区”与“供数地区”之间存在的利益冲突得以解决。上海自贸试验区所推行的“数据可用不可见”模式，为“法律确权能有效降低地方政府对于数据流失的顾虑”这一观点，提供了有力证明。
（二）技术维度：区块链智能合约平台开发
跨区域招商数据共享，其可信技术底座由区块链技术之不可篡改特性赋予。基于联盟链设计的智能合约平台，可实现招商数据全流程溯源。于分布式账本中，各数据上传节点皆生成唯一哈希值并作记录，其能有效化解因技术标准差异所引发的数据真实性争议。平台运用多级密钥管理体系，地方政府以验证节点身份参与共识机制，企业借授权访问分级数据池，既维护数据主权，又契合协同需求。技术落地的关键突破在于动态利益分配模块，借助预设的贡献度量算法，各地区数据价值权重得以自动计算。招商项目落地后，智能合约触发跨区域税收分成，使传统的事后协商转换为实时结算。
以胜利油田经系统性技术改造达成资源高效配置为例，其表明技术创新与管理革新须同步推进。在招商数据平台建设中，需要开发适配不同行政层级的轻量化接口，此接口用以支持结构化及非结构化数据之标准化转换。鉴于长三角地区产业数据的多样性，平台宜采用模块化设计架构，使各区域可于统一框架下定制专属数据应用场景，如智能匹配功能嵌入能耗监测模型，能自动筛选契合环保要求的投资企业。该技术方案不仅可保留地域特色，且能借区块链底层达成数据的互认互信。
（三）组织维度：区域招商数据联盟组建
对于区域招商数据联盟之组建，以都市圈空间规划为依托构建多中心治理网络为必要之举，而破除行政隶属关系之刚性约束则需借助常设协调机构。以上海大都市圈为例，于现有合作框架之下，设立由各市招商部门构成的实体化数据治理委员会，此为可行之道。同时，建立决策机制，该机制以轮值主席与票决制相结合，针对重点产业项目的跨区域流转施行联合备案管理。联盟在运作之时，制定具备约束力的数据共享章程不可或缺，章程应明确成员单位于数据采集、清洗、使用诸环节的权责清单，尤要对招商目标企业的画像标签体系予以统一规范，如此方能规避因统计口径差异所导致的协同失效。
在原始数据不出域得以确保的基础之上，联盟数据中台建设应选取“联邦学习+边缘计算”的混合架构形式，以达成模型参数的跨区域迭代。对于政务数据合规要求的满足，是《中华人民共和国数据安全法》所规定的，该技术路径能够实现，且借由分布式机器学习，招商线索挖掘效率亦能得以提升。于实践维度，长三角重点产业链，如，新能源汽车、生物医药等，可率先展开试点工作。产业地图数据库动态更新与维护，由联盟成员共同承担，龙头企业布局动向以及配套需求可被实时追踪。苏州工业园区同张江科学城联动之经验表明，数据联盟下的协同招商，可使项目落地周期缩减幅度达40%以上。
四、大数据协同招商模式的实践价值与政策启示
（一）提升招商引资精准性的量化验证
在长三角地区所开展的实证研究中，大数据共享对招商引资项目匹配效率的显著提升得到验证。就2018年至2022年三省一市产业园区数据进行回归分析，结果显示，在建立统一的企业画像数据库后，重点产业匹配准确率实现42%的提升，项目落地周期缩短28天。数据共享平台借由对企业信用评级、能耗指标、产业链位置等138个核心维度进行动态整合，让招商主体能够精准识别契合区域产业定位的目标企业。
非线性关系，在数据共享深度与招商绩效间，经量化研究得以同时揭示。区域间数据接口开放比例超70%阈值之际，每添10%的数据互通量，能使招商成功率有17.3%的增长。不过，此效应于初期数据共享阶段（开放比例低于30%）并不凸显。破除数据孤岛，需突破临界规模，方能释放协同价值。这一状况，对部分地区先行试点的数据共享成效差异较大的缘由，做出了解释。杭州与合肥的对比实验给出证明，于半导体产业招商中，完整共享研发专利库、人才流动图谱的企业，其匹配精准度较部分数据开放地区高出2.4倍，全要素数据整合所具关键作用于此得以凸显。
（二）统一大市场建设中的示范效应
在全国统一大市场建设进程里，长三角数据共享实践，塑造出可供复制的制度样板范例。以跨省域数据流通“负面清单”机制的构建为手段，把原本需行政审批的136类招商数据，削减至28类与国家安全关联的数据类别。此“非禁即享”式管理模式，对省际交易成本实现了有效降低。SZ工业园区与ZJ高科技园区所开展的联合实验表明：当数据流通审批环节从5级精简压缩至2级状态时，新能源汽车产业链企业于选址决策周期方面，出现了40%的缩短情形。此情形对简政放权在要素市场化配置方面所产生的推动效用予以了证实。
传统行政区经济格局正被数据要素跨区域自由流动重构。一种以数据互认为基础的竞争合作模式，提供了破除地方保护主义的技术路径。市场化定价机制的生成，让数据资源突破了属地化管理的桎梏。这种自下而上的制度创新，相比单纯的行政命令，具备更强的可持续性。
（三）双循环格局下的产业布局优化
在双循环格局这样的背景架构之下，数据协同这一关键要素，正在以一种加速的态势推进产业空间重构。深圳和成都于电子信息产业领域的数据互联实例有所体现：当研发数据以及产能数据达成动态匹配的情形之时，半导体企业在跨区域产能调配方面所展现出的响应速度，有着53%幅度的提升。一种协作模式，即基于实时数据交换的“东部研发+西部制造”模式，对于之前因数据滞后现象而引发的产业同构化这一问题，起到了有效的缓解作用。数据要素在跨区域层面的配置举措，促使京津冀城市群形成了梯度分工体系。
传统产业转移逻辑因区域数据协同平台的构建正历经转变。在粤港澳大湾区，借由产业链数据图谱的搭建，港澳商贸数据与珠三角制造数据深度交融，跨境电商产业带由此自发构建起“前店后厂”式数字分工。市场驱动型产业布局优化这一情形，相较于行政主导的产业转移，与经济规律更为契合。数据要素的跨区域流动，使得内陆地区突破地理限制，涉足全球分工。
作者：张明昭（辽宁省锦州市数据中心）
一、大数据招商中的数据孤岛效应形成机理
（一）行政壁垒下的数据割据现象
数据割据现象的核心症结，在于地方政府保护主义，其体现为行政辖区间存在的数据封锁以及信息壁垒。各地政府于招商引资领域，为对优质项目资源展开争夺，常将企业注册、税收贡献等核心数据视作“战略资产”，借由设置数据访问权限、差异化数据开放标准等途径，人为造成流通阻碍。据长三角地区调研表明，有78%的招商部门针对跨区域数据查询请求，会设置保密审查流程，而53%的关键产业数据仅限定于本级政府内部调用。这种以行政区划作为边界的数据藩篱，不但使得产业链全景数据的完整性有所削弱，还致使重复招商、政策套利等非合作博弈现象频繁发生。
（二）技术标准差异引发的数据异构性
技术标准间存在的差异，构成了跨区域数据协同进程里不容忽视的重大梗阻。其主要体现为，数据结构、采集规范以及接口协议，呈现出碎片化的态势。各地招商系统所采用的企业信用评级模型、产业分类标准以及投资强度核算方法，皆存在差异化特征。以某新能源项目为例，于A省，该项目被归类为“战略新兴产业”，而在B省，因指标口径的区别，却被划入“传统制造业”范畴，此情形致使区域间招商政策匹配度低于30%。在技术层面，数据异构性展现为XML与JSON格式杂糅、API响应时间未达成统一等状况。于长三角某跨省园区共建项目当中，数据清洗转换这一环节，消耗了42%的协同成本。
技术生态呈现出深层次的矛盾形态，核心体现为割裂状态。不同区域所采购的招商云平台，底层架构存在差异。于某经济带沿线城市所运用的8套招商系统之中，5套依托Hadoop架构，另外3套则选取Spark技术栈。在此情况下，数据仓库的字段命名规则以及存储周期，显现出显著的分歧。这种被喻为技术标准“方言化”的现象，致使企业不得不重复提交诸如工商执照、纳税证明之类的基础材料。以某跨国企业为例，在粤港澳大湾区落地之际，由于数据接口的不兼容状况，致使项目审批周期延长了67天。
（三）利益分配失衡导致的协作惰性
区域间招商数据封闭倾向因利益分配机制欠缺而益趋严重。核心权益如跨区域项目落地后的税收分成、GDP统计归属等，尚无明确划分标准。以某生物医药产业跨省转移实例观之，项目引进方承担高达80%的前期招商成本，而落地后60%的税收却计于企业注册地。此所谓“成本与收益时空错配”，致使13个地级市拒绝开放重点项目库数据。于现行财政体制之下，招商绩效与地方官员晋升直接关联，然而跨区域协作的政绩贡献难以量化。据某中部城市群的调查，87%的招商干部持有“共享数据或为他人作嫁衣裳”之观点。
矛盾的更深层次体现于，数据要素市场化定价机制处于缺失状态，跨区域数据共享未能促使可持续价值反馈回路的形成。于长三角的某联合招商平台，历经三年运行，累计造就10亿级招商成果。然而，数据提供方所获收益分配比例不足1%。此“用数不见利”之现状，催生出数据消极供给现象。某省产业地图数据更新周期，自法定的季度更新，实际延展至平均14.5个月。数据共享若被视作零和博弈，而非增值合作，部分地区会借技术手段设立数据访问壁垒。于某经济带智慧招商系统所发现的137个异常接口中，62%被证实有人为设置的响应延迟。
二、跨区域协同招商的现实困境实证分析
（一）长三角地区数据共享案例分析
在针对长三角区域内包含上海、南京、杭州等12个重点城市开展的实地考察探究之中，一种现象凸显而出，即各地招商数据体系广泛呈现出“各自为政”之态。苏州工业园区所研发的产业用地数据库，与无锡物联网招商平台相比，两者选用相异的数据分类准则，致使在对两地产业链匹配程度展开剖析时，出现超过20%的误差比率。至于宁波市招商引资绩效评估系统，以及嘉兴市所开发的惠企政策计算器，因数据接口缺乏兼容性，关键企业信息需人工实施二次录入操作。
（二）立法保障不足与标准断层问题
现行区域数据治理法规体系，难以契合协同招商实践需求。《长三角区域一体化数据共享管理办法》这类区域性法规，仅就数据共享给出原则性规定，在数据权属、收益分配等核心问题上，操作性条款付诸阙如。南京都市圈曾有制定统一招商数据标准之尝试，却因上位法授权缺失，于实际执行中仍受属地管理原则掣肘。各市税务、工商部门关键数据的调取，需经由繁琐行政协调程序方可实现。
（三）招商绩效评估体系的结构性缺陷
就目前的招商绩效评估体系而言，对于属地经济指标的强调存在过度之态，此情形在客观层面强化了地方政府数据垄断的动机。长三角区域内21个地级市所施行的考核方案呈现出这样的状况：将近八成的权重被配置于本地GDP贡献率以及税收留存比例等区域性指标之上，不足一成的权重关联到跨区域产业链协同度的评价方面。正是这种考核导向，致使合肥市在新能源汽车招商活动当中，对南京都市圈共享电池企业的产能数据予以拒绝；与此同时，宁波市把化工园区环境监测数据设定为“内部参考”级别，从本质上来说，形成了一种以考核指标为驱动力的数据壁垒。
三、基于三维框架的协同招商破解机制设计
（一）制度维度：分层数据确权法律体系构建
破解跨区域数据孤岛效应，制度核心在于构建分层数据确权法律体系。现行法律在政务数据、企业数据以及个人数据的产权界定方面，存在模糊区域。地方政府常以“数据主权”之名，设置流通壁垒。“三级确权”框架理应建立：基础层，对公共数据的国家所有权予以明确，禁止地方政府对财政投入生成的招商数据，主张排他性权利；中间层，对企业间数据交易的权责关系作出规定，借由负面清单制度，划定数据共享禁区；应用层，保障个人隐私权，运用“匿名化处理+动态脱敏”技术，平衡数据开放与保护需求。
在操作维度，需配套构建一套关于数据流通的规则体系。其中，关键在于制定《跨区域数据共享促进条例》，此条例对招商过程中涉及的产业用地、税收优惠等基础数据，作出“无条件开放”的强制要求；而对于能耗指标、企业信用等敏感性数据，则施行“有条件共享”。数据贡献度积分制度亦需建立，其作用在于将各区域所提供数据的数量、质量，与招商项目的落地相关联。借助跨区域税收分成这一机制，“用数地区”与“供数地区”之间存在的利益冲突得以解决。上海自贸试验区所推行的“数据可用不可见”模式，为“法律确权能有效降低地方政府对于数据流失的顾虑”这一观点，提供了有力证明。
（二）技术维度：区块链智能合约平台开发
跨区域招商数据共享，其可信技术底座由区块链技术之不可篡改特性赋予。基于联盟链设计的智能合约平台，可实现招商数据全流程溯源。于分布式账本中，各数据上传节点皆生成唯一哈希值并作记录，其能有效化解因技术标准差异所引发的数据真实性争议。平台运用多级密钥管理体系，地方政府以验证节点身份参与共识机制，企业借授权访问分级数据池，既维护数据主权，又契合协同需求。技术落地的关键突破在于动态利益分配模块，借助预设的贡献度量算法，各地区数据价值权重得以自动计算。招商项目落地后，智能合约触发跨区域税收分成，使传统的事后协商转换为实时结算。
以胜利油田经系统性技术改造达成资源高效配置为例，其表明技术创新与管理革新须同步推进。在招商数据平台建设中，需要开发适配不同行政层级的轻量化接口，此接口用以支持结构化及非结构化数据之标准化转换。鉴于长三角地区产业数据的多样性，平台宜采用模块化设计架构，使各区域可于统一框架下定制专属数据应用场景，如智能匹配功能嵌入能耗监测模型，能自动筛选契合环保要求的投资企业。该技术方案不仅可保留地域特色，且能借区块链底层达成数据的互认互信。
（三）组织维度：区域招商数据联盟组建
对于区域招商数据联盟之组建，以都市圈空间规划为依托构建多中心治理网络为必要之举，而破除行政隶属关系之刚性约束则需借助常设协调机构。以上海大都市圈为例，于现有合作框架之下，设立由各市招商部门构成的实体化数据治理委员会，此为可行之道。同时，建立决策机制，该机制以轮值主席与票决制相结合，针对重点产业项目的跨区域流转施行联合备案管理。联盟在运作之时，制定具备约束力的数据共享章程不可或缺，章程应明确成员单位于数据采集、清洗、使用诸环节的权责清单，尤要对招商目标企业的画像标签体系予以统一规范，如此方能规避因统计口径差异所导致的协同失效。
在原始数据不出域得以确保的基础之上，联盟数据中台建设应选取“联邦学习+边缘计算”的混合架构形式，以达成模型参数的跨区域迭代。对于政务数据合规要求的满足，是《中华人民共和国数据安全法》所规定的，该技术路径能够实现，且借由分布式机器学习，招商线索挖掘效率亦能得以提升。于实践维度，长三角重点产业链，如，新能源汽车、生物医药等，可率先展开试点工作。产业地图数据库动态更新与维护，由联盟成员共同承担，龙头企业布局动向以及配套需求可被实时追踪。苏州工业园区同张江科学城联动之经验表明，数据联盟下的协同招商，可使项目落地周期缩减幅度达40%以上。
四、大数据协同招商模式的实践价值与政策启示
（一）提升招商引资精准性的量化验证
在长三角地区所开展的实证研究中，大数据共享对招商引资项目匹配效率的显著提升得到验证。就2018年至2022年三省一市产业园区数据进行回归分析，结果显示，在建立统一的企业画像数据库后，重点产业匹配准确率实现42%的提升，项目落地周期缩短28天。数据共享平台借由对企业信用评级、能耗指标、产业链位置等138个核心维度进行动态整合，让招商主体能够精准识别契合区域产业定位的目标企业。
非线性关系，在数据共享深度与招商绩效间，经量化研究得以同时揭示。区域间数据接口开放比例超70%阈值之际，每添10%的数据互通量，能使招商成功率有17.3%的增长。不过，此效应于初期数据共享阶段（开放比例低于30%）并不凸显。破除数据孤岛，需突破临界规模，方能释放协同价值。这一状况，对部分地区先行试点的数据共享成效差异较大的缘由，做出了解释。杭州与合肥的对比实验给出证明，于半导体产业招商中，完整共享研发专利库、人才流动图谱的企业，其匹配精准度较部分数据开放地区高出2.4倍，全要素数据整合所具关键作用于此得以凸显。
（二）统一大市场建设中的示范效应
在全国统一大市场建设进程里，长三角数据共享实践，塑造出可供复制的制度样板范例。以跨省域数据流通“负面清单”机制的构建为手段，把原本需行政审批的136类招商数据，削减至28类与国家安全关联的数据类别。此“非禁即享”式管理模式，对省际交易成本实现了有效降低。SZ工业园区与ZJ高科技园区所开展的联合实验表明：当数据流通审批环节从5级精简压缩至2级状态时，新能源汽车产业链企业于选址决策周期方面，出现了40%的缩短情形。此情形对简政放权在要素市场化配置方面所产生的推动效用予以了证实。
传统行政区经济格局正被数据要素跨区域自由流动重构。一种以数据互认为基础的竞争合作模式，提供了破除地方保护主义的技术路径。市场化定价机制的生成，让数据资源突破了属地化管理的桎梏。这种自下而上的制度创新，相比单纯的行政命令，具备更强的可持续性。
（三）双循环格局下的产业布局优化
在双循环格局这样的背景架构之下，数据协同这一关键要素，正在以一种加速的态势推进产业空间重构。深圳和成都于电子信息产业领域的数据互联实例有所体现：当研发数据以及产能数据达成动态匹配的情形之时，半导体企业在跨区域产能调配方面所展现出的响应速度，有着53%幅度的提升。一种协作模式，即基于实时数据交换的“东部研发+西部制造”模式，对于之前因数据滞后现象而引发的产业同构化这一问题，起到了有效的缓解作用。数据要素在跨区域层面的配置举措，促使京津冀城市群形成了梯度分工体系。
传统产业转移逻辑因区域数据协同平台的构建正历经转变。在粤港澳大湾区，借由产业链数据图谱的搭建，港澳商贸数据与珠三角制造数据深度交融，跨境电商产业带由此自发构建起“前店后厂”式数字分工。市场驱动型产业布局优化这一情形，相较于行政主导的产业转移，与经济规律更为契合。数据要素的跨区域流动，使得内陆地区突破地理限制，涉足全球分工。
作者：张明昭（辽宁省锦州市数据中心）
