數字經濟背景下數據要素在企業創新生態系統中運行機制研究

摘要數字經濟發展促進企業數字化轉型，為數據要素驅動數字經濟背景下企業創新生態系統的構建提供可能。本次研究重點分析了數據要素的特殊性和數據要素對構建數字經濟背景下的創新生態系統的關鍵作用，并系統分析了創新生態系統的運行機制，同時為創新生態系統的長期健康發展提供建議。

關鍵詞 數字經濟；創新生態系統；數據要素

DOI： 10.19840/j.cnki.FA.2021.06.002

*基金項目：黑龍江省哲學社會科學研究規劃項目“高質量發展背景下龍江企業綠色創新生態系統研究”（20GLB113）

十九屆五中全會提出了大力發展數字經濟，推動數字經濟和實體經濟的深度融合，同時強調堅持創新在我國現代化全局中的核心地位。隨著大數據和人工智能的快速崛起，數字經濟已經成為經濟發展的重要組成部分，數據作為生產要素，顯著的提高了創新要素流動、創新資源配置的效率，充分發揮了基礎資源和創新引領的作用。

數字經濟作為創新的產物，時刻影響著創新，又改變了企業等創新主體之間物質流和信息流的流動方式。根據耗散結構理論，生態系統是遠離平衡態的非線性開放系統，通過物質和能量的交換，由無序狀態逐步轉化為宏觀有序結構。數字經濟改變了以往用價格引導資源配置的情形，利用數據規則建立了一系列新的交易方式，影響了生態系統中資源配置方式和效率。

一、文獻述評

（一）數字經濟與數據要素

1995年，“數字經濟之父”唐·泰普斯科特（Don Tapscott）在其著作《數字經濟：網絡智能時代的承諾和風險》中首次提出數字經濟的概念后，學者們圍繞數字經濟展開了深入探討。一直以來，學者們對數字經濟都沒有形成統一的定義，直到2016年，在杭州召開的G20峰會上，《G20數字經濟發展與合作倡議》給出的數字經濟的定義得到了學者們的廣泛認可。和傳統經濟相比，數字經濟的特征包括：數字化的知識和信息（關鍵生產要素）、信息通信技術（重要推力）、現代信息網絡（主要載體）三個方面。數字經濟在促進落后地區的發展，為實現包容性增長提供助力[1]的同時，也對稅收規則[2]、國民經濟核算帶來較大挑戰[3]。

在數字經濟的概念尚未完全形成一致意見的前提下，數字經濟的測量也面臨著很大困境，學者們對數字經濟的測度分析差異明顯，其中較具代表性的測度分析方法如表1所示。

十九屆四中全會首次提出數據是生產要素的一種，進一步明確了數據在生產領域的重要地位。學者們認為數據應是一種事實或信息，但是數據作為生產要素，卻不僅包括數據本身，還要將承載數據的載體納入數據要素的研究范疇。戴雙興歸納了數據要素具有的多種經濟特征，并闡述了不同特征帶來的經濟影響[11]。在數據的主要交易模式中，數據增值服務比數據撮合交易的應用效果更好[12]，而信息技術商用的不斷普及，使數據的使用和交易的成本不斷降低[13]。與此同時，傳輸效率的提升、企業數據感知能力的增強為數據價值的實現提供了便利渠道[14]，使數據資產化進程不斷加快，底層數據價值被不斷釋放出來[15]。

（二）創新生態系統

自創新理論被提出后，創新范式已經走過了線性范式（創新1.0）、創新體系（創新2.0）的階段，正處于創新生態系統（創新3.0）的時期[16]。創新生態系統是以企業為中心，創新主體之間、創新主體和創新環境之間協同創新的動態網絡結構[17]。各類別創新范式的具備特征如表2所示。

創新投入本身會與宏觀貨幣政策、企業商業信用等多個因素相互作用[18]。創新生態系統作為多層次的“嵌套集合”，不同層次之間同樣存在著跨層交互作用和效應[19]。基于模塊化架構的企業戰略管理的角度分析，企業之間的合作與競爭影響了企業的價值創造和創新生態系統的演化[20]。知識流動促進創新系統協同創新，而創新主體之間的知識廣度和深度的勢差對知識的流動產生的影響并不相同[21]，且創新種群的規模性增長受到共生體系中其他種群的影響[22]。

（三）數字經濟、數據要素與創新生態系統

數字經濟的不斷發展，加快了經濟發展的新舊動能轉換[23]，創新資源的配置方式和組織方式都發生了重大變革[24]。外部環境因素、前攝行為都能夠幫助互聯網平臺企業規避創新生態系統的風險[25]。

學者們更關注于數字經濟對企業個體創新帶來的影響和價值，尚未從生態系統的視角考慮數字經濟與創新的關系。因此，本次將以數字經濟發展作為研究視角，對數字經濟影響下的創新生態系統運行機制展開深入探討。

二、數據要素推動數字經濟背景下創新生態系統構建

（一）數據要素在數字經濟發展中的特殊性

不同學者基于不同的視角歸納總結了數據要素的很多特征，而本次研究中，以數字經濟為時代背景，著重研究數據要素區別于傳統生產要素的顯著經濟特征。

1.非競爭性特征

非競爭性是指當某一創新主體使用數據時，不會限制其他創新主體對數據的利用。重復使用數據的邊際成本機會為零，且不會導致數據質量的下降。

與非排他性不同，非競爭性強調重復使用數據并不會降低數據的質量和數量，而非排他性強調數據的消費主體沒有任何限制。從數據要素的發展來看，隨著數據產權制度不斷完善，數據會逐漸體現出排他性的特點，但是非競爭性的特征不會受到影響。

2.非均質性特征

數據要素非均質性的特征主要指每一單位的數據要素存在本質的區別且不等價。傳統生產要素的均質性特點十分明顯，而不同數據要素的價值差異性很大。創新主體之間的數據價值很難用數據量的多少來衡量。同樣的數據量，其中一份可能十分有用，另一份可能毫無價值，每一份數據飽滿程度的差異十分明顯。此外，數據價值隨著時間的變化，且對創新的促進作用存在區別。很多數據在剛剛產生時，對創新的推動作用十分明顯，隨著時間的推移，創新產品越來越多，客戶需求不斷變化，數據的價值會下降，也被稱作“數據折舊”。

3.外部性特征

數據要素因其非競爭性的特點，必然會導致外部性的問題，且既可能是正的外部性，也可能是負的外部性。數據要素與傳統生產要素的結合能夠較大程度的提升全要素生產率，體現了數據要素的正外部性特點。然而，數據要素依托數據平臺發揮作用，當計算機技術無法支撐海量數據的流轉而導致技術故障，此時發生系統性風險即為數據要素負外部性帶來的嚴重后果。

（二）數據要素對創新生態系統的重要作用

數據要素是數字經濟時代的產物，也是推動數字經濟蓬勃發展的動力。數據要素的獨有屬性及推動發展的作用奠定了它不可替代的重要地位?；诖耍跀底纸洕尘跋聞撔律鷳B系統的構建中，數據要素將發揮關鍵性的作用。首先，數據使客戶需求的精準描繪成為可能，有助于高效定位客戶的個性化需求，引導創新方向。其次，數據賦能創新生產的數字化、智能化轉型，加快創新動能轉換。再次，數據要素推動知識信息在生態系統中的循環，促進創新主體協同發展。最后，數據要素助力構建服務型政府機構，提升政府對創新資源的配置效率。

生態系統的形成包括三個重要條件：（1）開放性的系統；（2）非線性作用；（3）“漲落”導致有序。隨著數字經濟時代發展，數據要素的市場化程度不斷擴大，為構建數字經濟背景下的創新生態系統帶來了可能。

1.數據要素推動創新生態系統開放性

每個創新主體與周圍環境以及其他創新主體之間在人才、信息、資金等方面的交換就構成了創新生態系統的開放性。數據要素非競爭性的特點使創新生態系統進一步走向開放。特別是在數字經濟發展的初期階段，一方面，數據要素的排他性還沒有完全形成，降低了數據要素流動的成本。另一方面，數據要素的非競爭性能夠保證數據要素高質量的發揮作用。在創新生態系統中，企業作為創新生態系統中的核心創新主體，在數據要素驅動下，利用數據平臺等方式，不斷與其他企業、政府、中介服務機構、高校和科研機構等創新主體在創新人才、創新產品、研發信息、創新資金等方面進行交換，從而激發了整個系統的開放性和創新活力。

2.數據要素推動創新生態系統非線性作用

在非線性作用中，“對稱破缺”是重要表征，疊加原理將不再適用，變量之間的關系更加復雜多樣。非線性作用在數字經濟背景下的創新生態系統中主要體現在兩個方面。一方面，創新主體之間并非存在一一對應關系，不同創新主體之間都有可能存在信息流和物質流的交換。創新本身就是一項高風險、高成本的投資活動，企業啟動研發不一定意味著有創新成果的產出，研發投入的增加也不意味著創新成果成比例的產出。同理，政府對企業創新活動的補貼、高校為企業提供的創新人才、中介服務創新資金的投入同樣不意味著企業創新成果成比例的變化。

另一方面，數字經濟背景下，數據要素的外部性帶來的溢出效應，促進了不同生產要素協同發揮作用，形成了輻射效應，使創新主體之間的作用關系更加復雜多樣。與此同時，數據要素的非均質性使創新主體在利用數據時的產出效應出現差異，這些都加劇了創新生態系統的非線性作用。

3.數據要素為生態系統帶來“漲落”

孤立系統的無序程度不會自發的降低，但是一個開放性的、存在非線性作用的系統可以給從無序走向有序帶來了可能。從熱力學系統的角度分析，漲落實際上指實際測度值與平均效應之間的偏差，在臨界點附近時，不穩定的系統會將漲落現象不斷放大，促進系統達到新的平衡狀態，因此漲落導致有序是形成生態系統的重要條件。漲落導致有序強調整個系統微小的變化會使整個系統向平衡狀態的轉化過程。

數據要素作為生產要素參與分配，突破了傳統生產要素競爭性、均質性等特點，為創新生態系統帶來了更多的變化和可能性。數據要素的倍增效應，點燃了創新發展的新動能，提升了企業對市場創新需求的感知能力，讓企業的研發更具針對性。數字經濟的影響在企業創新中不斷積累和發酵，當鄰近閾值時，數據要素帶來的漲落使創新系統發生數字化轉型，重新建立了創新生態系統演化發展的規則，并形成穩定的有序結構。

三、數字經濟背景下企業創新生態系統運行機制分析

（一）大數據供需反饋的企業研發機制

躺在實驗室中的科技創新成果，只有走向生產線，實現產業化落地，才能發揮其真正的價值。目前來看，我國的創新成果轉化率還較低，一方面是創新成果轉化的成本較高，并不符合成本效益的原則，另一方面是創新成果并沒有體現出市場需求。企業的研發部門并沒有準確的把握市場需求導向，導致創新產品與市場脫節。

以大數據平臺的客戶需求反饋來引導研發設計方向，讓企業的研發更加具有針對性，促進供求信息的對接，提升了企業對創新產品市場需求的響應能力。數據要素使企業研發更加柔性，對個性化創新產品、體驗式創新產品的發展起到了推動作用。根據市場需求定制研發產品，“按需定研”的模式也提升了創新成果的轉化效率。

數據要素提升了企業對外部市場和客戶需求的敏感度，同時也將企業研發的關注點從實驗室轉移到消費者。供需反饋數據平臺打破了客戶與企業之間的地理空間障礙，增加了客戶參與研發設計的互動時間。企業通過對客戶的引導和互動，識別出具有遠高于普通客戶需求且具有解決自我需求的客戶。在互動中將有價值的信息不斷沉淀，并利用大數據技術對這些數據進行收集、整合、分析并最后應用于企業研發。

傳統的研發方式中，創新構思——構建概念——研發設計——產品測試——產品上市，是一個單向的鏈條，而供需反饋平臺使整個鏈條首尾相連成為一個閉合的回路。產品上市并不意味著創新的結束，而是以迭代演化方式繼續進行?？蛻舭洋w驗感受通過平臺反饋給更多的潛在消費者，使創新產品的價值更好的在客戶中傳遞，使更多的潛在用戶群體了解創新產品的性能和使用感受。當創新產品上市后，研發部門繼續利用大數據平臺持續收集用戶需求和創新產品缺陷信息，并及時反饋至企業研發部門，繼續更新創新產品，使研發工作不斷的契合消費者偏好。

（二）創新主體生態位重新分化的協同共生機制

從生態學的角度分析，當生活在同一空間的不同物種需求同一資源時，就發生了生態位的重疊。在傳統經濟背景下，創新資源的稀缺性導致某些企業對同一創新資源具有共同的需求時，必然會造成企業之間的競爭。傳統經濟背景下，創新主體之間的生態位關系如表3所示。

同行業企業因對同一創新資源的相同需求，導致創新主體生態位的重合度較高，體現為競爭關系。上下游企業之間在創新產品和服務存在供求關系，中介服務機構可以為企業研發提供金融等服務支持，與企業創新聯系都很緊密，均體現為共生關系。高校等科研機構是為企業培育創新型人才儲備、原始創新的孵化器，而企業提供的數據和資金是高校等科研機構創新活動的基礎保障；政府部門能夠通過財政政策、稅收政策對創新企業的研發提供扶持政策，企業研發成果反哺社會也是政府部門的業績體現，因此企業與政府、高校等科研機構的生態位重疊度都較低，體現為合作關系。

在數字經濟背景下的企業創新生態系統中，數據要素具有非排他性，創新主體通過平臺之間的數據傳遞，打通數據孤島，促使創新資源在創新主體之間的靈活流動，創新主體之間的生態位進一步分離，競爭的激烈程度不斷降低，合作和共生意愿不斷增強。

利用大數據平臺分析，企業能夠主動獲得對方的研發側重點，規避惡性競爭帶來的風險?；谧陨淼暮诵膬瀯莺铜h境狀態選擇適宜自身企業的角色位置，尋找合適的生態位建立核心種群。當生態位的重疊度不斷降低時，同行業企業間的關系也由惡性競爭轉向中立，甚至是共生。

處于產業鏈上的企業之間，需求方將創新需求通過數據化平臺傳遞給企業，企業能夠更快、更準確的了解客戶需求，同時企業也會將創新需求信息及時高效的向供應商傳遞，提高了創新效率。

中介服務機構通過平臺能夠更好的了解企業研發設計，更好的評估企業創新成果，企業能更好的向中介機構展示自身的創新優勢和研發前景，有利于企業獲得中介的金融服務支持。提升知識信息的流速對企業研發大有助益，而數字化平臺恰好打通了企業與科研機構的組織壁壘。

數字型政府保證了政府能夠及時高效的獲取企業創新信息，了解企業的政策需求和創新難點，及時為企業紓困，打通企業創新最后一公里，為企業創新提供政策扶持。

（三）創新主體之間的協同群落演替機制

從生態學的角度分析，在一定時間和空間的范圍內，各個物種的種群集合構成了群落。因群落內外部環境的不斷變化，更適應環境發展的群落替代了原有群落的過程就被稱之為群落演替。各類創新主體的集合構成了創新生態系統中的不同群落。在數字經濟背景下，創新主體之間數字化轉型的程度各不相同。隨著生態系統中內外部環境的變化，創新群落的演替必然會發生。數字經濟背景下，創新群落演替具有以下特點。第一，數字化創新群落替代傳統創新群落是演替的主流方向；第二，創新生態系統的數字化轉型會使創新主體種類不斷豐富，創新群落的結構越來越復雜；第三，創新群落的演替具有不可逆轉性，即創新主體的數字化轉型是大勢所趨。

創新生態系統中的群落演替，大致會經歷三個階段。第一，數字化創新主體入侵階段。大數據、云計算等數字工具不斷被創新主體應用推廣，并提升了創新效率，數字化創新主體成功定居企業創新生態系統，并形成了競爭優勢。第二，數字化創新主體大量繁殖階段。隨著數字化創新主體的優勢越來越明顯，更多的創新主體開始深耕企業數字化轉型，使得數字化創新主體的數量越來越多。第三，競爭平衡階段。數字化創新主體和傳統創新主體的競爭不斷加劇，數字化創新主體的優勢性顯現，逐漸將傳統創新主體替代。在相互競爭中各類創新主體的組成和數量逐步固定。此時創新群落的層次更多，結構更復雜，新的創新群落達到了相對平衡的狀態。數字經濟背景下企業創新生態系統的結構如圖1所示。

（四）創新生態保護補償機制

數字經濟背景下的創新生態系統保護補償機制是以防止創新生態環境被破壞，增強創新主體和數字經濟環境良性互動發展為目的，對因保護生態環境及其功能而付出代價、做出犧牲的行為補償，對損害生態系統功能或導致生態系統價值喪失的行為收取經濟補償的制度安排。

創新生態系統的補償機制需要按照誰使用誰保護、誰受益誰補償的原則。讓創新生態系統保護的收益和損失內部化，保護創新生態的主體得到補償和激勵，破壞創新生態的主體受到懲戒和處罰?！百p罰分明”“責權明確”的保護補償機制，鼓勵更多的創新主體保護創新生態，推動生態系統良性健康發展的長效機制。

保證創新生態保護補償機制發揮效果，要以制度建設為抓手，明確生態保護補償機制的標準，確定補償措施，最重要的是建立以創新產出能力為基礎的資金投入和管理機制，確保保護補償制度的正常運行。

保護補償機制中的補償主體和受益主體既可能是創新主體，也可能是個人。將損益、責任量化并確保分配的合理性是妥善落實補償和受益雙方主體責任的重要前提。補償標準要體現差異化，細化補償指標體系，差異性的補償給受損主體，同時按規定用于創新生態系統的修復。

創新生態保護補償機制一方面重在“維護”，即資源使用方對整個創新生態系統的日常維護。在數據要素驅動下的創新生態系統中，所有創新主體都應當是創新資源的利用者，都應當擔負起對創新生態系統的維護工作。由政府部門主導創新生態系統的維護工作，主要可以通過稅收的方式，獲取維護創新生態系統的資金支持。

創新生態保護補償機制的另一方面重在“補償”。利用數據要素獲取收益的創新主體是補償主體，政府可以作為創新環境利益受損者的代表向補償主體收取費用，并評估受損主體損失的程度。通過轉移支付的方式向受損者進行補償，借此減輕外部性帶來的負面影響。

（五）運行風險管理機制

風險存在于創新生態系統的運行中，為保證創新生態系統的良性運轉，必須建立運行風險的管理機制?；诖?，從數據安全風險、產權風險、壟斷風險、創新主體數字化變革風險角度分析并構建企業運行風險管理機制。

1.數據安全風險管理

數字經濟背景下企業創新生態系統除了會面臨創新生態系統的常規風險以外，因數字經濟的特殊性，安全風險是生態系統面對的首要風險?！肮蚕怼睘樾畔⑹褂脦砹藰O大的便利，也加劇了創新主體對數據安全的憂慮。數據共享和融合意味著各個創新主體之間能夠利用平臺獲取其他主體的數據信息，為非法數據交易提供了可能，數據泄露風險、惡意攻擊風險都極大的影響了數據的安全。做好數字經濟背景下的企業創新生態系統數據安全風險防范，應該從以下幾個方面入手。第一是制定安全戰略，加強制度設計。把數據安全納入到創新生態系統的核心問題，加快數據安全立法。第二是保證供給，完善基礎設施，在人才引進、培養、儲備、成長方面保障人才梯隊的合理結構，在資金的供給、流動、分配為安全項目規劃提供支持。第三是劃分等級，完善安全等級分類管理機制。數據要素不僅僅是創新主體的資源，也是整個創新系統乃至國家的寶貴財富，數據種類的不同決定了數據安全等級差異，不同安全等級的數據可共享的范圍也應有所區別。

2.產權風險管理

完善數據要素的產權制度基礎，確保數據要素平臺規范運行。因數據要素確權、價值評估等多方面因素，導致數據平臺的發展受阻。產權不明導致數據流動范圍無法確定，收益分配無法確定，相關主體的合理權益無法得到保證。

確保數據安全的前提是對數據的使用權和所有權進行的準確劃分。數據歸誰使用？歸誰所有？數據平臺的使用邊界在哪里？這都是需要考慮的問題。當數據在各個創新主體中進行無限制流動時，形成的創新成果如何進行分配，從知識產權保護的角度，必須對創新成果準確地進行分割，防止“搭便車”導致的經濟外部性。

產權風險管理一方面是從制度的頂層設計著手，對數據侵權行為進行懲處，只有保護好數據的產權，才能使數據更好的在創新主體之間流動。另一方面是從技術層面著手，準確的對數據要素所有權和使用范圍進行規定。

3.壟斷風險管理

傳統經濟背景下，企業壟斷行為主要是通過產業鏈的上下游企業擴張或者同位企業的橫向兼并形成的壟斷優勢。數字化創新生態系統中的平臺壟斷主要是利用在原有市場中數據、流量等基礎平臺的優勢，從一個垂直市場擴張到另一個或多個垂直市場。

創新主體研發數據的積淀、歸集、傳遞和分析都需要依托平臺進行。隨著生態系統中各創新主體生態位的不斷穩定固化，平臺中數據的集中度會越來越高，數據平臺會不斷的合并重組，從而形成由少數組織控制超級平臺的寡頭壟斷局勢。數據平臺為精準描繪客戶需求提供了素材，企業引導潛在客戶消費，精準定位客戶偏好都能夠基于數字平臺收集的海量客戶信息來實現。壟斷帶來的最大問題就是市場領導者對弱小個體的擠壓，將中小企業排除在生態系統之外，創新主體數量和種類的降低都會對生態系統的多樣性帶來不利影響。

從反壟斷的角度對平臺壟斷競爭行為進行監管，引入競爭機制，制定懲戒規則。對大平臺利用的壟斷地位形成的流量優勢要進行管控，適度的向中小企業提供政策傾斜，充分發揮中小創新主體的作用。此外，將平臺收集的信息作為公共事業的組成部分統一進行管理，統一進行數據分配也可作為解決對策進行探索。

4.創新主體數字化變革風險管理

創新主體數字化轉型是創新主體的重大變革，以企業為例，員工在企業數字化轉型上的觀念認同度是數字化轉型能否成功的重要前提。數字化轉型在給企業帶來巨大機遇的同時，員工的觀念、技能的升級也是重要的條件。數字化轉型意味著管理者的管理模式和思維方式都要發生重大改變，員工也要從舒適區脫離，摒棄“路徑依賴”。

數字化轉型意味著企業各部門不會再成為數字孤島，但是相對應的各個部門之間會出現新的利益劃分，每個部門都希望獲得其他部門的核心數據，維護本部門的數據優勢，這種情況下，各個部門之間的目標就會很難達到統一。

如何防止創新主體數字化轉型失敗帶來損失的風險，首先應加強對研發人員思想認識的培訓，讓研發人員理解數字化轉型對企業創新的意義。其次是做好對數據平臺的構建管理和升級維護，讓研發人員切實感受到大數據給研發帶來的促進作用。最后還需要整個創新生態系統中其他創新主體數字化轉型的同步推進，打通數據通道，降低變革成本，讓數據成為促進企業創新的生產力。AFA

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（審稿：游宇編輯：馮金玉）