摘要：整合数字治理理论与系统动力学方法，构建“数据-治理-技术-生态”四维分析框架，揭示数字经济驱动高技术制造业集群创新的动态机制，从知识吸收、技术独占、载体孵化、区域联结四条创新路径入手，进而提升集群整体的创新水平。研究通过理论模型拓展，为破解模块化陷阱、优化制度设计、构建自主可控的集群创新生态系统提供理论支撑与政策启示。

关键词：数字经济；高技术制造业；模块化陷阱；创新生态系统

1引言

全球数字经济浪潮正加速重塑制造业创新范式，高技术制造业作为国家战略科技力量的核心载体，其集群化发展已成为大国竞争的关键赛道。2024年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到10%左右，我国数据总量和算力总规模稳居全球第二位。然而，新时期，高技术制造业发展面临外部压制升级、内部创新瓶颈、新型经济萌发等复杂发展背景，后发国家在高技术制造业创新过程中，面临着诸多创新问题。其一，数据要素的军民二元分割严重制约创新协同，军用数据保密性与民用数据普惠性的制度性冲突，导致“双轨制”下技术融合效率损失；其二，模块化生产模式虽提升专业化效率，却衍生知识隔离效应，产业链环节存在“创新孤岛”；其三，全球价值链重构背景下，发达国家通过数字平台垄断加剧“低端锁定”风险，我国关键领域技术对外依存度较高。在此背景下，如何通过数字治理突破制度性壁垒、重构集群创新生态系统，成为实现“制造强国”战略的核心命题。

2数字经济下高技术制造业集群创新机理分析

高技术产业集群涉及我国航天、医疗、通信、交通等关键领域，数字技术对于产业集群内部的整体影响包括两个方面，一是数字鸿沟持续性拉大，无法将均衡性和普惠性进行彰显，率先夺得数字经济发展先机的高技术制造业凭借先发优势会持续性增长，逐步在市场内部站稳脚跟，这是产业内部竞争的正常现象，但是数字经济会带来行业垄断，植根于数字要素而发展，而利用数字平台进行要素垄断，会造成行业垄断，产业内部出现排新化，影响整体产业的升级和创新，例如红极一时的柯达胶卷，由于排斥新成品—数码相机的上市而破产。模块化的生产方式虽然存在许多的益处，但是也容易陷入知识隔离机制，知识隔离机制在企业、行业、产业、国家层面的表现分别为：企业模块化陷阱、行业进入门槛、产业上下游锁定以及后发国家低端陷阱。利用数字经济的手段进行针对性地解决，依靠数据要素价值激发、数字政府管理、数字知识产权保护、数字创新网络来提升产业集群的知识吸收能力、载体孵化能力、技术独占能力以及区域联结能力，支持产业集群内部成员之间强化知识吸收能力，进行组织学习与知识交流，集群式的组织学习有助于打破知识隔离机制，形成数字创新网络，集中力量与智慧突破发展困境，密切的技术交流和信息往来使得产业集群耦合成一个有协同、有组织的创新联合体。

深刻挖掘高技术制造业的数据价值，利用数字安全网络保护数据的安全性，推进军民融合，丰富高技术制造业集群创新的原材料，再将数据链开发为价值链，促进产、学、研、商、用深度融合，形成高技术制造业集群的数字创新网络。

（1）数据要素价值开发促进业务流程破除模块化陷阱

模块化带来的知识隔离机制，知识在产业链存在隐形知识和显形知识，显形知识借助于各种信息渠道易于传播，隐形知识存在吸收壁垒，产业链合作模式的不同在根本上由知识的联结模式决定，集群内部的产业协作分工也是由此而来。提取数据要素的有效信息，抽象凝结为知识，不限于历史数据的逻辑分析和教训吸取，也不限于生产、设计、研发环节的数据可视化，利用数据要素的及时、有效、高质量汇纂，为现有的问题提供解决方案。单一模块化的创新活动，可以在模块化内部深耕细作，提升自己的差异化优势，处于单一模块化的企业如果想要在产业链上下游前进，可以在模块间的标准接口和界面处实施“再集成”，以知识边界打破产业协同的物理边界，将原有的模糊的、隐形的知识内化吸收，使得企业由单一的生产模块化转向设计模块化转型，以单一环节牵动产业链协同，提升在上下游合作间的话语权。

（2）数据政府管理降低高技术制造业行业门槛

高技术制造业不同于传统制造业的显著特点就是依赖于研发创新，企业进入一个行业通常面临较高的行业准入门槛，因此，虽然华为和台积电进入半导体行业，仅从事单一环节的分工，在降低高技术制造业门槛时，政府可以提升自己管理的数字化水平，避免产业政策施行的滞后性，坚持胡萝卜与大棒双管齐下，提升管理效率，及时淘汰不良企业，在数字金融覆盖、数字基建补贴、数字化转型等方面为中下企业降低限制，积极引导其在模块化分工的某一环节做到极致，以“差异化战略”应对“再集成战略”，提升产业链集成成本。

（3）数字基础研究和应用转化促进技术积累

借鉴日美贸易摩擦的历史经验和教训，偏执于基础研究，忽略应用成果转化会极大地浪费研发成本，但是不持续性的基础研究会导致“再次被卡脖子”，在卡脖子问题未能及时解决之前，坚持研发产业发展应用的通用技术，例如数字技术、人工智能、物联网等，在基础研究上打好基础，后期可以激发产业创新的叠加效应，并且注重将研究成果在恰当的时机进行转化，为研发提供市场需求，利用数字知识产权保护，建设完整的创新体系，促进技术不断积累。

（4）数字产业链促进上下游协同

模块化有两种可选择的实践来进行知识隔离：一是跨位置的精细切片与位置内的高级知识分解相结合。二是位置之间的精细分割，位置之间的知识交换高度依赖信息传递。产业链信息交换和沟通的过程中，借助于数字化的手段进一步形成密切协作的数字创新网络，核心企业辐射、带动中小企业，集群的先发地区带动、协调后发地区，产业链的分工、转移为纽带，带动知识溢出、整合、位移。高技术制造业的模块化分工带动全产业链落地，孵化产业园区和经济带，产业链的协同发展可以避免国际分工的缺失，促进各个环节齐驱并进。

3 数字经济下高技术制造业集群演化趋势

结合生产系统理论，以高技术中枢企业作为创新系统的聚集中心，创新族群的资源作为能量，价值群落不断生长，创新生态系统由物种自我演化向着族群协同交互演化推进，达到高级的系统竞合共生演化，生态系统的生命力被不断地激发，主要分为三个阶段

（1）第一阶段—物种自我演化

高技术制造业创新生态系统的第一阶段，以中枢企业为中心，在地理位置和虚拟网络中形成发展聚集地，在这个过程中，中枢企业的吸引力和赋能能力是系统进步的原始动力，周围的系统群落零星出现，以中枢企业的流量、平台、渠道为上升空间，依赖于中枢企业的资源，生态群落开始形成，不断进行物种的自我演化。

（2）第二阶段—族群协同交互演化

高技术制造业创新生态系统的第二阶段，中枢企业的数量逐步增多，围绕中枢企业不断形成多个生态群落，各个生态群落所成就的价值存在非均衡性，族群之间进行知识共享、信息开放，从而进一步壮大。在外界环境和市场竞争的淘汰下，生态群落中的价值群落会逐步升级，其余群落会被兼并或者淘汰。

（3）第三阶段—系统竞合共生演化

高技术产业集群的创新生态系统阶段是由低级向高级不断演化的，而数字经济为高技术产业集群提供的服务可以贯彻于全系统，在中小微企业甚至是供应商发展的低级阶段，服务的手段主要是数据可视化、市场定位、寻求价值伙伴等；而在产业协同交互演化的中级阶段中，服务的主要手段是数字化运营、建立产业战略联盟；在系统竞合共生演化过程中，为系统提供数字化治理，保证系统高效、安全地运转。

在产业集群创新生态系统演化的过程中，市场中的差异化需求、技术创新、环境优化是价值群落生长的外界条件。差异化需求体现在需求结构、需求方式、需求空间三个方面，可以借助于数字化技术和算法精准服务于市场；技术创新包括通信技术和数字技术等信息处理技术，除精准服务市场外，数字化运营可以为高技术产的各个环节提升处理速度和精度，例如，高技术产业研发的过程中，已有的数次研究环节的失败数据可以进行价值分析和可视化，从而探寻规律和研究路径；数字化治理涉及制度引导、政策保障、机制创新等方面，各级治理主体针对数据治理、数据产权纠纷、资产评估、产权保护等问题，助力建设数据法律体系和体制，完善专业化处理流程，强化数字服务机构的质量，为数字经济产业发展提供保障。4数字经济下高技术制造业集群创新路径

我国作为后发国家，本身存在创新基础薄弱的问题，模块化的生产方式虽然存在许多的益处，但是也容易陷入模块化陷阱，造成上下游之间的知识隔离机制，造成整个产业创新能力和竞争力难以提升。针对4个层面的创新问题，为避免模块化陷阱可以让企业实施强调知识的差异化战略，强化技术研究与应用研究以克服后发劣势，培育专、精、特、新的模块化冠军以降低进入行业的门槛，促进产业链耦合和知识传播以防止上下游锁定，可以从知识吸收、技术独占、载体孵化、区域联结四个方面入手，进而提升集群整体的创新水平。

根据系统动力学的相关知识，为破除模块化陷阱所带来的知识隔离机制，建立数字经济下的高技术制造业集群创新系统，进一步阐明数字经济与高技术制造业集群创新能力之间的逻辑关系。将高技术制造业集群创新能力作为状态变量，创新的正反馈水平作为速率变量，将正反馈水平不断提升时，导致集群创新能力的积累，创新的负反馈水平也会速率变量，与整体创新能力形成负反馈回路。

5结论

在综合上文高技术制造业创新的经验与教训以后，利用数字经济的发展手段针对性地解决高技术制造业在创新问题，学习芯恩、台积电的创新方式，在高技术制造业集群内部建立起一种满足“联合创新”以及“差异化需求”的创新组织，满足中小企业以及核心龙头企业的分工需求，避免模块化陷阱。根据数字经济的核心要素—数据，利用数字经济安全网络促进军民技术融合，使得创新数据合流，激发要素价值。针对模块化所带来的企业模块化陷阱、行业进入门槛高、产业链上下游锁定、后发国家创新基础薄弱等问题，提出相应的数字解决对策，并用系统动力学的知识，描绘数字经济下的高技术制造业集群创新能力提升的因果流图，并且分析其中各个要素之间的影响机理，同时指出未来数字经济对于集群创新的趋势影响，为下文建立指标体系提供明确的框架。

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作者简介：孙小强，女，1981年6月出生，山东青岛人，青岛科技大学经济与管理学院副教授，管理学博士，硕士生导师。王晨阳，青岛科技大学经济与管理学院研究生

基金项目：山东省社会科学规划项目研究成果（项目批准号22CGLJ14）