數字化轉型提升企業創新績效的路徑研究：基于數據要素價值化視角

基金項目：江蘇省高校哲學社會科學研究項目：數字化轉型提振江蘇省中小企業創新績效的機理及路徑研究（批準號2022SJYB1248）

摘 要：數字技術和實體經濟深度融合的數字化轉型已成為我國穩增長的重要引擎，但其提升創新績效的實現路徑一直是個“黑箱”。現有的實證研究大多聚焦于探討數字化轉型在技術、組織、資金等單個方面對創新績效的作用，缺乏從微觀企業的數據要素價值化視角系統研究數字化轉型提升企業創新績效的具體實現路徑。本文經過理論分析和典型案例剖析，明確了數據要素價值化演化的三個階段，即數據要素的資源化、資產化、資本化，這三個階段與企業數字化轉型提升創新績效的關鍵路徑相對應。具體而言，數字技術的應用推動了數據要素和勞動、資本、土地等傳統要素的有效整合，實現了資產流通，促進了數據資本化，通過三個階段中各要素之間的復雜作用和相互轉化，最終推動了企業創新績效的提升，為數字化轉型帶來了實質性的成果。

關鍵詞：數字化轉型；創新績效；數據要素價值化

一、引言

隨著全球人工智能（AI）、云計算和平臺等數字化核心技術的迅猛發展，數字化轉型已成為國家戰略的重要組成部分。根據國家工業信息安全發展中心連續六年的追蹤顯示，盡管存在華為、美的等大型企業的數字化轉型成功案例，但大部分企業由于創新基礎薄弱、資源有限、能力不足，無法效仿大型制造企業的成功經驗，只有少部分企業能夠在多維度上持續深化轉型戰略。在目前的研究中，雖然現有研究已經認識到數據要素在數字化轉型中的重要性，但仍存在一些不足之處。如吉拉德（Girard）、蔡躍洲、王謙和付曉東等學者探討了數據資源的特性、數據資產化和數據價值鏈的形成等方面，但忽視了對數據價值化演進機制的系統研究。此外，現有研究中缺乏涉及數據要素價值化的案例研究，尤其從數據要素的角度系統地探討數字化轉型如何促進創新績效的具體過程的案例研究比較匱乏。因此，本文從數據要素的角度出發來研究數據要素如何與其他要素融合，實現數據要素價值化，最終提升創新績效，從而更清楚地理解數字化轉型對創新績效的影響路徑，為企業的數字化轉型實踐提供更準確、更具體的指導。

二、數據要素價值化驅動數字化轉型促進創新績效的理論分析

1.數據要素價值演進

針對數據要素價值演進的闡述，目前我國學者在階段劃分上存在一定的分歧。大部分學者以數據資源化、資產化、資本化為基準，并將“數據商品”納入數據資產與數據資本的范疇。本文認為，當數據要素具備資產的屬性時，實質上就具有了商品的交換功能。數據要素價值的形成包括三個關鍵方面：初級數據的整合提升至資源級別、數據主體間交換數據產品或服務所伴隨的權利轉讓和數據與具體實際場景的結合以及實現在產業層面的價值化。據此，本文概括了數據要素價值演進的三個主要階段：資源化加工、資產化交易以及資本化利用。

2.數據要素價值化驅動數字化轉型促進創新績效的理論分析

從資源整合理論和風險收益理論的角度看，數據要素價值化對數字化轉型促進創新績效的提升具有重要作用。

從資源整合理論的視角看，張國勝等學者認為數據要素價值化意味著企業需要重新構建資源組合，以提升生產效率。黃鵬、陳靚論證了數據不僅是一種資源，也是一個具有高度可復用性的新興生產要素。數據的收集、處理、整合、流通、交易等流程，使企業能夠優化業務流程，提高生產效率并實現規模經濟效應。李海艦、趙麗指出數據要素的資本化催生了一系列以數據為核心的新業態，如智慧醫療、智慧金融等，構建起新型產業生態。數據資本化的過程不僅是對企業內部生產要素和流程的變革，更是對生產要素觀念范式的革命。

風險收益均衡理論源于資本資產定價模型（CAPM）。該理論認為，價值與風險存在內在關系，需要統籌考慮。周觀平、馬銳等學者提出在數字化轉型中，數據要素的價值化對企業的創新績效至關重要，但同時也伴隨著風險。風險收益不對稱的根本性難題需要企業權衡不確定性和預期回報，優化投資組合。王道平、朱夢影等學者探討了通過建立智能算法和風險預測模型，企業可以更準確地評估不同數字化項目的風險和回報，并及時調整投資組合，以適應市場變化和技術發展的挑戰。這種基于數據驅動的決策方法，有助于企業降低投資決策的不確定性，提高資源配置的效率，從而促進創新績效的提升。

三、研究設計

1.方法選擇和案例選取

正如學者王鳳彬、毛基業、蘇芳等提出案例研究方法能夠深入分析動態過程的內在機制，本文選擇單案例研究方法，以江蘇省工業制造行業中鏈式數字化轉型的領先者——南京鋮聯科技有限公司（以下簡稱南京鋮聯）為案例樣本，主要出于以下考慮：（1） 案例企業的典型性。南京鋮聯從2017年成立至今，成為產業集群中能夠引領帶動產業鏈上下游和產業集群內中小企業的關鍵企業，其開展的諸多項目中蘊含著優化要素資本配置的先進思路，為本文研究提供了諸多鮮活素材。（2） 案例的先進性。南京鋮聯在制造業和生物醫療領域取得了突破和跨越式發展，其快速發展背后的經驗值得提煉、借鑒與推廣。（3） 數據的可得性。本團隊與南京鋮聯保持良好的互動關系，長期追蹤研究南京鋮聯的管理創新，近年來持續對南京鋮聯進行深度訪談，為本案例研究提供了充分可靠的資料基礎。

2.案例企業數字化轉型的階段過程分析

第一階段：數字化轉型的初步探索，整合數據要素與傳統要素，使數據成為驅動業務策略和創新的關鍵因素，此階段有兩大主要亮點：

首先是南京鋮聯領導團隊在戰略上的探索。國內的3D打印硬件發展日趨成熟，但軟件發展卻相對乏力。齒科3D打印專用的CAD/CAM軟件幾乎被國外壟斷，客戶需求主要集中在哪里？需如何把數字技術與運營管理技術連接起來？南京鋮聯基于自身的優勢，潛心鉆研，攻堅開發了多款齒科專用3D打印軟件，包括3D打印設備控制軟件、數據處理軟件、義齒智能化設計軟件等，大幅度提升了設計效率，并實現齒科3D打印軟件國產化。

其次是整合相應的數字化技術和資源。隨著在齒科領域的不斷深入，南京鋮聯發現“口腔上游供應鏈產品的數字化水平很大程度上決定了對下游客戶臨床服務水平的上限”。2021年5月，公司全面轉型云工廠模式，并做了很多業務和管理上的探索和嘗試，構建了基于制造云工廠的線上線下聯通渠道。例如，和上游供應商開展深層合作，直接掌握上游原材料的研發能力；利用3D打印高端智能裝備和全套自動化制造系統，幫助中游的口腔修復產品制造企業建立數字化生產線，實現數字化智能化升級；通過與下游醫療機構在醫工結合方向上的深入合作，建立AI智能數據庫模型，開發了口腔精準診療數字化服務平臺，實現精準醫療。

第二階段：數字化轉型的深化發展，對前期數字化產能進一步擴展和優化。例如，公司意識到產品數據、供應商數據、客戶數據等不僅是業務操作的副產品，而且是具有實際經濟價值的資產，并推行了一系列創新舉措，推動產品生產的多樣性和可定制化，打造高附加值的產品線。通過研制云端智能SLM（選擇性激光熔化）裝備互聯新機制，公司實現了生產設備之間的信息互通和智能化管理；通過開發新的口腔修復產品控形控性新機理，實現了對客戶口腔情況的精準診斷和定制化設計；通過建立“分布式智造云工廠”的創新產業模式，突破了大規模分布式協同增材制造，快速響應了市場需求。此時，數據開始由內部管理工具轉變為提升企業價值的資產，打造出高附加值的產品線。

第三階段：數字化轉型的產業化。該階段標志著公司把數據的力量拓展到了企業界限之外，也即數據的外部效用最大化，是數字化轉型提升創新績效的高級階段。南京鋮聯立足于口腔齒科產業鏈上游，利用3D打印高端智能裝備和全套自動化制造系統，幫助中游的口腔修復產品制造企業建立數字化生產線，取代傳統的失蠟鑄造工藝，實現數字化智能化升級。通過與下游醫療機構在醫工結合方向上的深入合作，建立AI智能數據庫模型，優化診療方案，提高診療效果，實現精準醫療。構建的基于制造云工廠的線上線下聯通渠道，將數字化的概念應用于整個產業鏈的每個環節，實現了效率的最大化和成本的最小化，提升了產業鏈的價值鏈。在這一階段，數據不再局限于提升企業內部效率，而是轉變成為促進整個產業鏈的合作、創新和價值共享的重要資本。

四、研究發現

通過前面的理論分析和案例企業實踐，本文基于“資源—資產—資本”的財務增值邏輯框架，來探究企業數字化轉型的路徑及其背后的機理。

1.整合數據要素與傳統要素-資源化

企業數字化轉型是當前的必然趨勢，通過整合數據要素與傳統生產要素，企業可以形成全新的數據要素資源，并不斷優化、重新組合或創新排列各個業務流程環節，從而使得企業內部的創新活動與外部合作實現動態的協同演化，最終與環境形成動態適應關系。這一過程涵蓋了兩個關鍵維度：

首先是漸進式提升創新績效，主要聚焦在企業內部的研發、生產、服務等環節。引入數據要素可以加強對業務過程的實時監測，有助于及時發現和解決問題，從而優化創新流程，實現內部數據要素的資源化。其次是突破式提升創新績效，這種提升意味著客戶、供應商、外部合作者等利益相關者參與到創新活動中。通過分析市場數據和客戶反饋，企業能夠更準確地把握市場需求，靈活調整產品設計，推出更具創新性和競爭力的產品，這種突破式的提升使得企業整體創新績效呈現突破性改變。

2.交易數據要素產生價值-資產化

整合數據要素資源可以帶來企業與外部利益相關者之間的創新績效提升，尤其是通過數據交易和交互，使數據要素資產化成為可能。然而，這種共贏關系往往受制于相關產業鏈的范圍。強大的企業更容易實現與外部利益相關者的緊密融合，因為它們擁有更多的資源和影響力。這可能導致市場上的不公平競爭現象，較小規模的企業難以與之競爭，限制了它們的發展空間。為了充分發揮數據價值產生和增值的過程，必須重視市場在數據價值增值中的重要角色和關鍵作用。這包括推動數據產品像現代工業品流水線一樣、標準化操作和生產，以滿足不同利益相關者的需求。

3.擴展數據要素價值-資本化

隨著數據基礎設施的不斷建設和宏觀政策的強化調控，數據資產化已建立基本的估值體系和交易機制，金融資本自然而然地涌入數據資產交易鏈條。學者張成思、金騁路和陳榮達指出，數據資產的流動性和增值特征使得其金融屬性逐漸增強，從而擴展了數據要素的價值，實現了數據要素的資本化，類似于馬克思所述的商品到貨幣的“驚險一躍”（Mayer等，2018；熊巧琴和湯珂，2021）。數據資本化使得數據資產具備了在平臺進行流通交換的能力，其本質上是數據資產的市場化配置（戚聿東和劉歡歡，2020）。只有當數據資產具備類似于金融資本的流動性，能夠在不同廠商、行業、產業間有序流動，并具備保值、增值甚至融資的能力時，數據價值化對經濟高質量增長的影響才能最大化。

五、結論及政策建議

1.結論

本文從數據價值化的視角，研究數字化轉型促進創新績效的實現路徑，結論如下。

數字化轉型主要通過數據要素賦能傳統生產要素來實現。數字技術的應用推動了數據要素與勞動、資本、土地等傳統要素的融合、流通、交易和利用，從而創造了價值并擴展了其范圍。這導致了要素市場、資產市場和資本市場上可能出現的要素價值轉換，即數據要素的資源化、資產化和資本化。盡管這一過程可能并非一帆風順，但最終推動了企業創新績效的提升，為數字化轉型帶來了實質性成果。

從數字化轉型促進創新績效的具體路徑看，數據要素價值化的源泉是企業、市場和政府三者共同構成的推動力量。企業作為創新主體，通過提升管理應用能力，促進數據要素與傳統要素的有效融合，并不斷探索構建數據管理體系、參與數據要素市場，以釋放數據價值。市場優化資源配置在數據要素的流通中至關重要，通過市場機制，優質數據得以流通和交換，促進了創新和活力的釋放。政府需要建立公平高效的機制，提供有序引導和規范發展的支持，優化數據資源的配置，推動數據資本化，促進數據要素的可持續發展。綜上所述，數字化轉型為企業創新績效的提升鋪平了道路，其核心在于數據要素的價值化，而企業、市場和政府的合力推動著這一過程的實現。這一發現為企業在數字化轉型過程中的戰略規劃和政府在政策制定方面提供了重要的參考和指導。

2.政策建議

基于上述結論，本文提出以下政策建議。

（1） 規范數據交易場所，促進數據從資源轉變為資產

企業數字化轉型產生了微觀層面的戰略模式、組織模式、研發模式、制造模式和營銷模式的變革，提高了組織效率、生產效率和交易效率，為企業創造了價值。為此，應規范引導各類數據交易場所做大做強，加強其在數據要素市場中的積極作用，推動建立統一標準規范體系，加快形成全國統一數據大市場。

（2） 強化數據資本金融交易規范，加速數據資本化。

政府應加強數據金融交易中心的建設，降低企業融資約束，促進消費結構升級，建議政府支持數據資本和金融資本的深度融合，完善數據銀行建設。同時，應關注中小企業、民營企業和消費者的多元化需求，制定多層次的數據資本金融政策，保障數據資本化的經濟增長。通過政府主導的項目和政策支持，促進中小企業更好地利用數據要素，實現產業鏈上的跨界融合，推動傳統產業向數字化、智能化方向發展。同時，培育新興產業，促進產業結構的優化和升級，推動數字經濟持續健康發展。

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