创新生态系统的数据治理范式：基于区块链的治理研究*

资武成

党的第十九届四中全会明确指出，数据已成为国家的重要战略资源，是驱动经济社会发展和企业生产运营的新型生产要素。(1)谢伏瞻、蔡昉、江小涓、李实、黄群慧：《完善基本经济制度推进国家治理体系现代化——学习贯彻中共十九届四中全会精神笔谈》，《经济研究》2020年第1期。这表明在技术、经济、制度和社会应用的交织作用下，数据作为核心的生产要素不仅是知识经济时代企业创新发展的必然要求，也是驱动我国产业转型升级的内在动力。在实践中，创新生态系统的运营和协作越来越依赖于人工智能和先进的信息技术，数据也成为创新活动最重要的核心要素资产，是创新活动中的第一生产要素。(2)费方域、闫自信、陈永伟、杨汝岱、丁文联、黄晓锦：《数字经济时代数据性质、产权和竞争》，《财经问题研究》 2018年第2期。在此背景下，创新生态系统将更加重视数据资源的保护、共享和开放，通过海量的数据积累激发创新的活力，提升创新效率，这不仅会加速创新生态系统的迭代和重构，也会促进其商业模式的变革和演进。

然而，从现实实践来看，创新生态系统的数据资源在共享和应用方面还存在如“数据孤岛”、产权确定难、数据要素价值评价困难等诸多困境，(3)黄磺：《对“数据流动”的治理:论政府数据治理的理论擅变与框架》，《南京社会科学》2018年第2期。数据“公共物品”属性而产生的“搭便车”现象以及不同数据中心专用性投资产生的“敲竹杠”行为时有发生。特别是，创新生态系统现有“多中心”数据组织模式和治理机制促进了数据寡头企业的形成，数据寡头多产品、跨领域、高用户量的商业模式和网络效应又进一步形成了数据垄断。(4)孟小峰：《破解数据垄断的几种治理模式研究》，《人民论坛》2020年第9期。这不仅破坏了数据作为要素资源的价值创造能力，也阻碍了创新生态系统成员之间的数据要素配置和协同创新。因此，如何对创新生态系统的数据资源进行有效治理已经成为提升生态系统创新效率的关键。

一、创新生态系统数据治理范式的理论阐释

数据治理是指以数据为治理对象的治理活动，其目的在于充分发掘数据的价值，同时尽量减少应用中出现的各种困境和制度缺陷。(5)张康之：《数据治理:认识与建构的向度》，《电子政务》2018年第1期。数据资源作为一种有价值的生产要素，同组织经济学需要解决的各种生产要素问题具有相似性。组织经济学理论认为市场和企业是生产要素配置两种可相互替代的手段，市场上的资源配置是通过市场价格机制来实现，而企业内部资源配置的方式则通过权威关系来完成。(6)张曙光、张弛：《使用权的制度经济学——新制度经济学的视域转换和理论创新》，《学术月刊》2020年第1期。威廉姆森在交易费用理论中指出，交易费用是“利用经济制度的成本”，通过用资产专用性、交易频率和不确定性来刻画交易成本，为产权合约的量化制度安排和资源配置提供了经济学分析范式。(7)崔兵、卢现祥：《威廉姆森企业边界理论评述》，《经济学动态》2009年第12期。

而实践中，区别于土地、资本、设备等传统的生产要素，数据要素作为一种特殊的“共享品”，具有“不争用”却“可限用”的特征。(8)于立、王建林：《生产要素理论新论——兼论数据要素的共性和特性》，《经济与管理研究》 2020年第4期。“不争用”是说数据要素使用中具有边际成本为零的属性。另一方面，“可限用”是说这些生产要素作为中间产品，数据要素的加工、处理、存储和共享过程需要付出成本，因此保护数据要素产权、收取数据要素费用适当“限用”是合理的。然而，由于数据要素自身的交易特点，数据要素存在交易价值难以准确量化、计量指标有待科学研究、数据要素生产率难以准确估算等诸多难题。因此，应用交易成本费用理论来阐释和构建数据要素治理机制，有可能导致数据要素市场配置的效率失真和公平失范。

从创新生态系统的数据生产和应用来看，创新生态系统数据治理的目标就是要建立良好的协同机制，使得数据在各成员之间能够通过网络进行有效的生产、流动、共享与应用，最大程度发挥数据要素的内在价值，实现协同创新。而事实上，创新生态系统成员在数据资源共享过程中不仅会表现出个体的有限理性，即追求自身利益的最大化；同时也面临信息不对称、收益不确定、外部环境复杂等诸多不确定性，由此带来数据共享的“囚徒困境”。不完全合约理论认为，在个体有限理性、环境复杂性和动态不确定性等外界因素前提下，合约双方不可能详尽准确地将与交易有关的所有未来可能发生的情况及相应情况下的职责和权利写进合约。(9)杨继国、黄文义：《“产权”新论:基于“马克思定理”的分析》，《 当代经济研究》2017年第12期。在合约里没有明确详细约定的情况发生时，如何进行权力配置就成为一个核心议题。同时，不完全合约理论认为产权的作用特别关键，只有资产的所有者才拥有资产的支配权，合约方可以通过设计合理的契约机制来揭示非对称信息条件下的制度合约。由此可见，创新生态系统的数据治理不仅要明晰和界定数据的所有权，形成创新生态系统成员数据生产的“参与相容”机制；还必须构建良好的“激励相容”机制，促进数据资源在创新生态系统内部有效的生产、共享与应用，最大程度发挥数据作为生产要素的内在价值，实现创新生态系统的协同运营和价值共创。

二、创新生态系统数据治理的现实困境：“多中心”数据组织模式分析

创新生态系统是围绕核心企业或平台构成的组织网络，并通过生产方和使用方协作创新开发企业新价值。(10)Autio E.,Thomas W.,The Oxford Handbook of Innovation Management,London:Oxford Press，2014,p.52.基于互联网发展起来的创新生态系统由核心企业、伙伴企业、研发机构、政府等多个组织构成，呈现出开放性、动态性和多中心演进模式。(11)欧忠辉、朱祖平、夏敏、陈衍泰：《创新生态系统共生演化模型及仿真研究》，《科研管理》2017年第12期。在创新生态系统开放的数据平台上，数据的生产、流通、评价和选择应用都有多个主体参与，从而构建数据领域的“多中心自发秩序”。事实上，无论是从数据活动的参与者主体、数据流程关系还是数据应用，创新生态系统的数据组织方式是一种典型的“多中心”组织模式，这种“多中心”数据组织模式打破了传统权威机构“单中心”模式那只“看不见的手”的数据权力垄断，形成了一个由核心企业、研发创新中心、政府、伙伴企业等多个权利中心的数据治理范式。

然而，在实践中，“多中心”数据治理模式也遇到了诸多现实困境，严重阻碍了创新生态系统的数据分享和数据价值实现，这既不符合数字经济时代数据资源成为“第一生产要素”的内在要求，也与创新生态系统的资源共享、价值共创理念相背离。具体来说，创新生态系统“多中心”数据治理模式的现实困境主要表现为：

第一，创新生态系统不同数据组织中心由于信息不对称，容易引发“逆向选择”和“道德风险”行为，导致数据要素市场的契约信任困境。“逆向选择”行为表现为创新生态系统成员在信息不对称状态下，接受合约的人一般拥有私人信息优势和利用另一方信息缺乏的特点对数据进行处理和交易，致使其他合作伙伴利益受损。“道德风险”行为主要指交易合同达成以后，从事经济活动的一方在最大限度增进自身效用做出不利于另一方的行动。(12)申其辉、卢凌燕：《双向道德风险理论研究综述 》，《 经济学动态》2008年第1期。比方生态系统成员共享的数据、公有数据或者交易获取的数据在合约没有授权的情况下，私下进行交易以获取非法收益，致使合约效力失效，引发数据要素市场的契约信任困境。

第二，不同数据组织中心的数据资源难以确权或产权收益难以保障，由此引发“数据垄断”与“数据孤岛”现象，导致数据生产要素配置困境。当前，创新生态系统数据资源主要掌握在政府、运营商、互联网企业等三大“数据岛屿群”中，岛屿群间相互割裂，彼此孤立，甚至在岛屿群内部企业之间的数据也并不是一个可方便流通的整体，呈现各自分散的“岛中岛”状态。(13)丁晓蔚、苏新宁：《基于区块链可信大数据人工智能的金融安全情报分析》，《情报学报》2019年第12期。究其原因主要有三方面：首先，在创新生态系统中，很多企业业务数据、商业合同、交易数据等存储的原始数据涉及隐私保护和知识产权不愿公开，非单个企业的数据产权归属又难以确定。如生态系统多个合作伙伴共建库存的出入库数据、配送数据、安全库存等数据，每个合作伙伴都是数据所有者的潜在获益者；其次，数据资源根据处理层次不同，存在原始数据、二次数据以及加工数据之分，数据加工层次越多，数据的产权主体越复杂，如何界定不同层次数据的产权关系是个难题；最后，数据使用、分享的过程难以进行实时监督，数据资源的便利传播性、易复制性致使其网络外部效应难以内化，降低了生态系统成员数据资源共享的意愿，由此引发“数据垄断”与“数据孤岛”现象而导致数据生产要素配置困境。

第三，数据要素的市场价值难以进行准确计量，导致数据要素市场交易困境。与劳动、资本、土地等传统生产要素一样，准确地对数据生产要素价值进行计量是促进数据生产要素公平交易的基础，也是实现数据要素在创新生态系统中自由流动的关键。在“数据为王”的数字经济时代和智能社会，数据已经成为第一生产要素，有关数据要素的经济学理论和准确的生产函数缺失，国际上众多的著名经济学家，包括阿罗、卢卡斯、索罗等多位诺贝尔经济学奖得主均有大量的研究，却也难以得出评价数据生产要素价值贡献的一般化、普遍性的公式模型。(14)于立、王建林：《生产要素理论新论——兼论数据要素的共性和特性》，《经济与管理研究》 2020年第4期。特别是，同一数据资产的应用效果、应用次数难以准确追溯和计量，在很大程度上限制了创新生态系统伙伴之间的数据交易和数据流动，由此导致数据要素市场的交易困境。

第四，数据资源在创新生态系统市场化配置和应用过程中出现侵权行为时，由于数据追溯技术缺乏数据资源所有者难以掌握证据导致维权困境。在实践中，创新生态系统不同数据组织中心的数据要素流通、共享和应用过程难以实时监控，这一方面可能导致企业敏感性数据容易被侵权和泄露，并且不能及时取证以阻止侵权行为的发生。另一方面，由于数据资源的易复制、易扩散、不限用等特征，(15)于立、王建林：《生产要素理论新论——兼论数据要素的共性和特性》，《经济与管理研究》 2020年第4期。授权的数据在交易过程中有可能被非法交易和使用，并且不能对交易全过程进行追溯和记录，侵害数据要素所有者权益。因此如何引入数据追溯技术，保持数据要素交易过程的透明、可记录、可追溯也是创新生态系统数据治理迫切需要解决的难题。

三、创新生态系统的数据治理机制：基于区块链的“去中心化”治理

基于创新生态系统“多中心”数据组织模式的现实困境分析，在新的技术背景和数据应用场景下，创新生态系统迫切需要构建起科学的数据治理范式，为数据资源成为创新活动中的第一生产要素提供制度安排和技术支撑。区块链起源于数字货币，具有公开透明、去中心和不可篡改的特性，区块链技术的应用为解决当前数据治理面临的问题提供了可行路径。(16)孟小峰、刘立新：《区块链与数据治理》，《中国科学基金》2020年第1期。区块链作为一个高度透明的分布式账本，其特征之一就在于能够实现所有交易的实时记录，从源头上确保信息真实性而不需要任何第三方中介机构作为证明人参与交易，从而构建了“无信任合作”机制。(17)徐辉：《治理现代化背景下区块链技术在公共部门人员绩效管理中的应用与创新》，《中国软科学》2020年第9期。从创新生态系统来看，区块链技术不仅重塑了政府的职能边界和治理机制，也通过数据所有权和使用权的交易，促进了创新生态系统利益相关者共同创造价值。(18)宋立丰、祁大伟、宋远方：《“区块链 + ”商业模式创新整合路径》，《科研管理》2019年第4期。构建基于区块链的数据治理模式是数据治理的一次颠覆和革命，开启了数据管理和数据应用的“去中心化”进程，使得创新生态系统数据治理迅速地进入开放、透明、协同的数据治理模式。

一方面，基于区块链分布式操作系统技术，创新生态系统成员均是数据生产者、数据价值的贡献者，进一步推动着数据生产的扁平化，这就为创新生态系统成员自愿进行数据共享、长期进行合作与数据交易提供了技术条件。同时，在区块链系统传播数据是基于生态系统数据供给方的“有”和数据需求方的“要”而展开的“点对点”式交易，使得数据交易和数据传播能够更精准、更有效，从而提升数据资产交易频率和应用价值，降低交易成本。

另一方面，在创新生态系统的数据交易过程中，区块链系统能够对数据收集、交易及应用的全流程进行跟踪和追溯，保证了数据资产交易全过程的透明、开放，并通过“共识机制”和“智能合约”机制自动执行合约，这就避免了有限理性、环境复杂性等外界因素所带来的交易不确定性，为优化创新生态系统数据生产要素的配置提供了技术和制度安排，为建立“完全竞争”的数据要素市场提供了可行路径。具体来说，基于区块链的数据治理机制可以表述为：

(一)唯一性确权机制促进数据生产的多元化

基于互联网的创新生态系统是由核心企业、伙伴企业、研发机构、政府等多个数据生产中心，每个数据中心各自独立进行数据加工，由此形成数据生产“多中心”模式。(19)欧忠辉、朱祖平、夏敏、陈衍泰：《创新生态系统共生演化模型及仿真研究》，《科研管理》2017年第12期。在区块链技术条件下，企业提供的数据资源能够在区块链系统中进行存储和标识，区块链每一个分布式节点都保存了一份数据资产完整账本的副本，确保数据资源所有者的唯一性，由此实现数据要素所有者的产权保护。从数据级别来说，从数据库的一个字段数据、一张图片、一个视频到一篇文章均可根据需要进行识别、确权和追溯，并通过区块链分布式技术实现数据要素的分级分类保护和“安全存储”，这不仅激发了创新生态系统中每个成员数据提供的积极性，也为获取创新生态系统外部的数据提供了产权和收益证明，从而丰富了创新生态系统的数据资源，即区块链技术通过知识产权促进了数据资源生产的多元化。

(二)“智能合约”机制保障创新生态系统数据的自由流动和交易过程自动化

由于受困于数据产权保护和数据维权的困难，创新生态系统最具价值的核心数据共享和交易往往受到限制。区块链技术突破了创新生态系统传统的数据传播模式，传播过程中的数据以供给方与需求方之间的协议能够在各自的“区块”中进行登记。一方面，生态系统成员可以自主选择和谁进行数据交易、什么时候交易、如何交易、交易哪一部分数据，实现创新生态系统数据要素供给的自主化；另一方面，生态系统成员根据“智能合约”机制自动化数据交易，所有的数据交易均会被记录在“交易区块”中，对数据转播路径进行跟踪和监督，使得创新生态系统中的数据供给方与数据需求方之间的交易公开、透明化，实现了数据交易合规、合法和可追溯，形成创新生态系统内部数据要素市场的自由流动和交易。

(三)区块链追溯机制实现数据的价值贡献和收益计算定量化

基于区块链的创新生态系统中，数据所有者能够把数据资源在相应的“区块”中进行登记，并进行唯一标识。在数据资源交易过程中并按照事先协商好的收益分成机制进行交易，同时对每次交易记录加上“时间戳”以确保每次交易的合法性。数据需求者完全可以基于自身的需求进行数据价值评估，根据数据资源的应用价值选择性地进行数据交易。特别是，区块链技术使得数据交易内容、交易时间、交易次数均可以进行准确的监控和计算，这就使得数据贡献和收益计算更加客观、科学和准确。(20)高奇琦、张纪腾:《区块链与全球经济治理转型——基于全球正义经济秩序构建的视角》，《学术界》2019年第9期。

从上面的数据要素确权、数据交易过程自动化和透明化、数据要素收益定量化的机制来看，创新生态系统通过应用区块链技术构建了互相认可的数据治理规则和安全可信赖的数据管理环境，破解了“多中心”数据组织中的诸多困境。这一方面能激发创新生态系统成员在生态系统内部主动提供有价值的数据，推动创新生态系统的数据要素的加工、共享和应用；同时也可以激发创新生态系统成员对数据进行理性选择，利用企业外部数据资源积极创新，提升数据资源的生产要素价值。

四、区块链技术驱动创新生态系统的数据治理过程

创新生态系统数据治理的目标就是要促进数据资源在生态系统内部合法交易，实现数据要素价值最大化。具体来说，其目的包括：第一，确保数据采集合法合规，包括数据来源合规、权属清晰、采集手段合法、采集流程透明。(21)方兴、朱通、费嫒：《从数据流转角度看数据生产要素的安全治理——〈数据安全法(草案)〉解读》，《信息安全与通信保密》 2020年第8期。第二，保障数据存储安全，根据创新生态系统中不同类型数据的安全要求，建立数据资产保护清单，对敏感数据采取不同的技术手段和预警级别，提升数据存储的安全性。第三，实现数据交易的透明和可追溯，确保数据授权真实合法、交易过程合规和信用真实可靠。为此，需要从数据产权确定、数据收集、数据交易和数据存储共享等业务流程出发，开发联盟区块链系统和相应的功能区块，促进数据开放、共享、应用和保护，形成创新生态系统规范化的数据治理格局。具体来说，基于区块链的创新生态系统数据治理过程如图1所示。

第一，数据确权和去中心化。数据确权和去中心化是数据资源进行交易的前提和基础。为了维护数据所有者产权，创新生态系统成员均可在联盟区块链系统中进行产权登记和隐私保护，实现数据所有者的标记和确认，使得“虚拟的数据资产真正归你所有”。与此同时，应用区块链技术对数据进行加密，在联盟区块链各节点区块进行备份，由此实现数据的“去中心化”。(22)于戈、聂铁铮、李晓华、张岩峰、申德荣、鲍玉斌：《区块链系统中的分布式数据管理技术——挑战与展望》，《计算机学报》2019年第10期。

第二，数据收集。数据要素经过确权和去中心化管理以后，每个成员企业均会根据数据的收益预期，自主决策自己的数据如何共享，完成收集。在创新生态系统中，数据的收集遵循主动性、收益性、价值性三个基本原则。一是主动性，数据经过确权以后，数据所有者在区块中发布数据并且能够自主的选择数据给谁使用，与谁交易；二是收益性，与传统的数据共享不一样，经过确权数据实际上形成了数据资产，是大数据时代最重要的生产要素，(23)费方域、闫自信、陈永伟、杨汝岱、丁文联、黄晓锦：《数字经济时代数据性质、产权和竞争》，《财经问题研究》 2018年第2期。企业在数据收集时会考虑数据的价值和未来收益，并形成供需双方的“智能合约”；三是价值性，在创新生态系统中，数据量大，种类繁多，数据的收集和处理需要付出成本。因此，在进行数据收集时，需要对数据的价值进行判断和分析，根据成本和价值大小进行选择性的数据收集。

图1 基于区块链的创新生态系统数据治理过程

第三，数据存储。确权了的数据进行收集以后，就需要存储在联盟区块链系统相关的区块中。一般来说，存储的数据类型主要包括企业数据、运营数据、交易数据、行业数据以及政策法规数据等类型，这些数据不仅反映了创新生态系统合作伙伴自身的属性数据、经营状况和商业行为，也反映了生态系统外部的政策法规等数据。联盟区块链系统的安全区块、信用区块、共享区块等功能区块均可对存储的数据进行处理。

第四，数据交易。数据资源作为知识经济时代最重要的生产要素，需要和劳动、资本、机器设备等要素相结合以实现价值增值，(24)谢康、夏正豪、肖静华：《大数据成为现实生产要素地实现机制：产品创新地视角》，《中国工业经济》2020年第5期。这就要求联盟区块链系统开发数据安全管理、共享权限、支付追溯、交易信任等功能区块，对伙伴间的数据交易过程进行全流程记录和追溯，构建起合作伙伴之间数据安全交易和信任机制，促进数据要素在生态系统内部自由交易和流动。

第五，数据应用。数据应用就是生态系统中的成员根据自身的需要对数据进行挖掘分析，实现运营管理和生产效率的提升。(25)陈剑、黄朔、刘运辉：《从赋能到使能——数字化环境下的企业运营管理》，《管理世界》 2020年第2期。数据应用与数据隐私保护间存在内在张力与冲突，数据应用范围不断扩大的同时，隐私保护难度也随之增大。(26)陈剩勇、卢志朋：《隐私保护与开发共享:互联网平台企业的网络垄断与公民隐私权保护——兼论互联网时代公民隐私权的新发展与维权困境》，《学术界》2018年第7期。因此，数据应用既要根据企业的需求对现有的各种原始数据进行加工处理，形成更有价值的特定形式数据，也需要对现有的原始数据进行脱敏保护以方便数据的共享和应用。

由此可以看出，基于区块链技术的创新生态系统数据治理过程是一个创新生态系统多个合作伙伴共同参与、协同共治的过程。通过构建创新生态系统联盟区块链，不仅能破解数据确权难、数据中心孤岛数据、数据交易难以追溯和隐私保护等数据治理困境，同时也构建了创新生态系统数据交易市场的基础性规则和技术范式，使创新生态系统的数据要素得到了广泛的共享和应用，提升了数据作为核心生产要素的价值属性，也为创新生态系统的持续创新提供了战略性数据资源。

五、基于区块链的创新生态系统数据治理策略

(一)完善生态系统的数据权益管理，从源头上保障数据所有者资产收益

数据权益管理是指对创新生态系统相关数据的权力和角色进行明确，确保创新生态系统中的数据所有者、使用者和收益者产权明确、角色清晰、责任规范，这也是应用区块链联盟系统对数据进行产权保护的前提基础。包括：数据所有权、处理权、收益权、使用权、解密权和认证权等数据权益管理。在创新生态系统中，数据所有者可以对数据进行标价，并写入电子协议，当生态系统成员使用数据时需要按照协议进行支付，并根据共识机制进行自动交易。(27)李建军、朱烨辰《数字货币理论与实践研究进展》，《经济学动态》2017年第10期。同时，区块链系统需要对数据的使用情况进行跟踪和追溯，以保证数据合理合法的使用。在数据共享过程中，数据所有者希望隐私数据能够以密文的形式进行共享和应用，只有拥有了解密权、认证权的权限才能对数据进行操作。通过完善数据权益管理，从源头上保障数据所有者权益。

(二)开发适合不同应用场景的功能区块，确保数据运营安全可靠

创新生态系统的区块链系统实际上是所有节点企业区块组成的联盟链，不同节点企业由于其应用场景不同，对数据治理的目标和安全运营诉求也不一样。为此，需要基于不同的应用需求开发相应的功能区块，以满足创新生态系统运营过程中的数据需求。基于创新生态系统的业务应用类型来说，需要开发数据确权、生产、交易、共享、信用、安全等功能区块，对创新生态系统的研发设计数据、生产数据、市场数据、交易数据、金融信用数据等运营数据进行管理，构建基于数据共享的生态系统高效运营模式。同时，这些功能区块共同组成联盟区块链网络，创新生态系统成员根据交易需求，自主选择接入相应区块服务完成数据的操作和交易，确保数据运营的安全可靠。

(三)坚持数据安全保护和商业应用相结合，创新数据资源应用商业模式

要提升数据资源的价值，就必须坚持创新生态系统的数据安全保护和数据应用相结合，在保护原始数据产权的基础上，利用各种智能技术对收集的原始数据进行挖掘分析，不断创新数据资源应用的商业模式，实现数据资产产权保护和商业应用的生态平衡。一方面，数据的商业开发应用要以原始数据为基础，对原始数据进行安全保护，包括：第一，对原始数据进行敏感处理，防止企业敏感数据暴露面过大而导致企业的核心业务数据或者商业机密数据外泄。第二，对企业的数据权限和数据粒度管理进行科学处理。在数据共享和应用中，需要对数据访问权限进行合理的分配和设置，对数据的粒度实施细粒度的访问控制策略。(28)刘明达、陈左宁、拾以娟、汤凌韬、曹丹：《区块链在数据安全研究领域的进展》，《计算机学报》2020年第1期。第三，构建企业原始数据应用过程的审计和监控机制，对数据的异常访问行为和异常数据流动进行识别和监控、预警，防止数据被滥用和泄露，及时阻止非法交易。

另一方面，数据治理的目的是要挖掘企业原始数据的商业价值，促进创新生态系统数据的商业应用。(29)张康之：《数据治理:认识与建构的向度》，《电子政务》2018年第1期。特别是，要应用大数据技术提升创新生态系统的数据应用价值和产品定制商业模式。包括构建基于“大数据”的挖掘分析发现生态系统的“长尾市场”，精准找出用户的需求，为生态系统产品和服务创新提供支撑。(30)资武成：《“大数据”时代企业生态系统的演化与建构》，《社会科学》2013年第12期。同时，通过整合生态系统的大数据资源，能够促进生态系统产品及其衍生产品的协同开发和全周期运营，实现生态系统数据资源商业模式的变革与创新。

(四)构筑先进的联盟区块链系统平台，为创新生态系统的数据应用提供技术支撑

创新生态系统的数据呈现出碎片化、多样化特征，合作伙伴的研发数据、生产数据、市场数据及客户数据等数据类型不断丰富，文件、语音、视频等非结构化数据处理更为复杂。要挖掘数据资产的潜在价值，必须构筑先进的联盟区块链系统数据管理平台，为创新生态系统的数据应用提供技术支撑。包括：第一，加大创新生态系统数据管理平台的硬件设施建设，提升生态系统数据资源的云存储服务能力。第二，构建“数字孪生”虚拟镜像。“数字孪生”是充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。(31)袁煜明、王蕊、张海东：《“区块链+数字孪生”的技术优势与应用前景》，《东北财经大学学报》2020年第6期。对于创新生态系统而言，“数字孪生”系统通过集成人工智能、大数据、云计算、区块链等技术，能够打通创新生态系统研发设计、生产、物流配送、销售、运维等各环节的数据，为产品全生命周期的协同创新、协作运营提供了集成环境。同时，创新生态系统其所有的现实场景、厂房、设备都可以通过数字化镜像形成数字化的“双胞胎”，实现基于区块链的数字资产应用和流通，提升数据生产要素的商业价值。