大慶市制造業及中小企業數據資產價值化策略研究

【中圖分類號】F275；F276.3；F425

【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）05-0088-03

1引言

數字經濟時代背景下，數據資產已成為企業價值創造的重要源泉。大慶市作為我國重要的工業城市，制造業基礎雄厚，中小企業數量龐大，在數字化轉型過程中積累了大量數據資源。然而，這些數據資產的價值潛力尚未得到有效釋放，探索契合大慶市制造業及中小企業特點的數據資產價值化策略對推動傳統產業數字化轉型與高質量發展具有重要意義。在大數據與產業數字化深度融合的背景下，本文深入分析大慶市制造業及中小企業的數據資產現狀、積累和管理狀況、價值化障礙，為制定科學有效的策略提供基礎支撐。

2理論基礎

2.1數據資產價值理論

數據資產價值理論認為，數據作為新型生產要素，具有非排他性、可復制性、網絡效應和邊際成本遞減等獨特屬性。該理論強調數據資產價值的實現需要通過收集、存儲、處理、分析和應用等全生命周期管理來完成，數據資產價值的大小取決于其質量、完整性、時效性以及與應用場景的適配度。在制造業環境中，數據資產價值主要體現在生產效率提升、成本控制優化、產品質量改善和商業模式創新等方面。

2.2資源基礎理論

資源基礎理論將企業視為資源和能力的集合體，認為企業競爭優勢來源于其擁有的有價值、稀缺、難以模仿和不可替代的資源。在數據資產價值化背景下，企業的數據資源及其處理能力構成了新的戰略性資源。對于大慶市制造業企業而言，石化、裝備制造等行業積累的專業數據資源具有明顯的行業特異性和技術門檻，符合資源基礎理論中戰略性資源的特征。中小企業雖然單體數據規模有限，但通過數據共享和協同可以形成集體性的數據資源優勢，這為構建差異化的數據資產價值化策略提供了理論支撐。

3大慶市制造業及中小企業數據資產現狀

3.1大慶市規上制造業企業數據資產概況

根據大慶市2022年統計公報，全市規模以上工業企業532戶，比上年增長 6% 。其中，制造業企業作為重要組成部分，在數字化轉型方面呈現明顯的分層特征：初級階段企業占比較大，主要為傳統制造和食品加工企業。這類企業數字化投入有限，大多仍采用基礎的信息管理系統，數據處理能力相對薄弱。中級階段企業主要集中在石化裝備制造與化工領域。這類企業已開始建立ERP、MES等核心系統，具備一定的數據集成能力。高級階段企業以大慶石化等大型國有企業為代表。這類龍頭企業在長期的生產實踐中積累了豐富的數據資源，并建立了較為完善的數字化管理體系。

3.2數據資產積累與管理概況

大慶市制造業企業在生產經營過程中積累了豐富的生產、設備、供應鏈、銷售等數據資源。例如，某大型乳制品企業已建立完善的數據采集系統，數據資產規模大、質量高；中小制造業企業雖數據體量較小，但在細分領域積累了專業數據。以大慶市某大型乳制品企業為例，該企業作為2022年乳制品產量增長 17.1% 的重要貢獻者，通過建設完善的生產管理信息系統，實現了從原料采購、生產加工到產品銷售的全流程數據采集。企業建立了涵蓋奶源管理、生產控制、質量檢測、倉儲物流等環節的數據平臺，通過對歷史生產數據的深度挖掘，優化了生產工藝參數，提升了產品質量穩定性，降低了生產成本，實現了數據驅動的精細化管理。該企業的數據資產不僅支撐了內部運營效率提升，還為行業標準制定和上下游企業協同提供了重要數據支撐。

但整體而言，制造業企業仍存在數據孤島、標準不統一和跨部門融合困難等問題，缺乏系統性的數據資產管理機制和價值評估體系。

4大慶市制造業及中小企業數據資產價值化面臨的問題

4.1數據治理體系不完善，基礎設施建設滯后

基于數據資產管理的現狀分析，大慶市在推進數據要素市場化配置過程中面臨著多重結構性挑戰，這些問題相互交織，共同制約了數據資產價值的充分釋放。第一，企業規模結構問題。根據2022年統計公報，全市新注冊登記各類市場主體4.4萬戶，市場主體累計達到28.8萬戶。在如此龐大的企業基數中，大部分中小制造業企業尚未建立完善的數據治理框架，缺乏統一的標準和規范。第二，數字化投人不足。2022年全市固定資產投資僅增長 2.2% ，其中制造業投資增長7.2% ，但整體投資規模有限。許多中小制造業企業在數字化基礎設施建設方面投人不足，難以支撐數據資產的有效管理和利用。第三，基礎設施建設滯后。2022年全市通信業務收入31.2億元，互聯網寬帶接入用戶108.9萬戶。相對于28.8萬戶的市場主體總量，網絡基礎設施覆蓋率和服務能力仍需提升，特別是在支撐工業互聯網和數據傳輸方面存在瓶頸。制造業企業在推進智能化改造過程中，需要高帶寬、低延時、高可靠性的網絡環境來支撐設備聯網、數據采集和實時傳輸。當前的網絡基礎設施在工業級應用場景下存在明顯短板，包括5G網絡覆蓋范圍有限、工業互聯網平臺承載能力不足、邊緣計算節點布局稀疏等問題，這些制約因素直接影響了企業數據資產的有效采集、傳輸和處理能力。

4.2技術能力不足，人才缺口明顯

在數據資產管理和應用方面，大慶市面臨技術創新和人才支撐的深層次瓶頸，這些軟實力的不足進一步加劇了數據要素配置效率偏低的問題。第一，技術創新能力有限。2022年全市科學技術支出僅1.8億元，增長 7.5% 。相對于2988.6億元的生產總值，科技投入占比偏低，制約了數據技術的創新應用。第二，人才供給不足。根據統計公報，2022年全市高等學校在校生63428人，畢業生16022人。然而，數據科學、人工智能等新興專業人才培養規模有限，難以滿足制造業數字化轉型的人才需求。第三，研發投入偏低。2022年全市技術合同成交額56億元，雖然增長 86.5% ，但絕對規模仍然較小。大部分中小制造業企業缺乏獨立的研發能力，在數據技術應用方面主要依賴外部服務。從技術創新生態來看，科技支出占生產總值比重偏低、專業人才供給不足、企業研發能力薄弱等問題相互制約，形成了技術創新能力不足的惡性循環。這種狀況不僅限制了數據技術在傳統制造業中的深度應用，也影響了本市數據產業的自主創新發展，成為推進數據要素市場化配置必須突破的關鍵瓶頸。

4.3商業模式創新滯后，政策支持與市場環境有待優化

商業模式創新方面，大慶市制造業及中小企業在數據資產價值化方面面臨盈利模式不清晰的問題。數據應用主要局限于內部管理，外部價值變現渠道單一，僅少數企業嘗試開展數據對外服務，產品化率較低。多數企業對數據變現模式缺乏深人思考，產業鏈協同不足，供應鏈數據協同率偏低。政策支持方面，缺乏專項扶持政策，監管框架有待完善，區域協調機制不健全，人才引進與培養的政策支持力度有限，制約了數據資產價值化的深人推進。市場環境方面，數據要素市場發育滯后，缺乏規范的交易平臺和中介機構。知識產權保護體系不健全，數據產權界定模糊，標準化體系建設滯后，行業數據標準覆蓋率不高。

5大慶市制造業及中小企業數據資產價值化的策略框架

5.1數據資產價值化策略框架的構建

大慶市制造業及中小企業數據資產價值化策略框架應遵循“評估 $$ 定位 $$ 選擇 $$ 實施 $$ 保障”的系統性邏輯（見圖1）。在評估階段，企業需要全面盤點數據資產，評估其種類、規模、質量與潛在價值，建立完整的數據資產目錄；在定位階段，結合企業發展戰略明確數據定位，制定切實可行的價值化目標；在選擇階段，企業應根據自身特征、戰略需求和外部環境選擇適合的價值實現模式；進入實施階段后，需制定具體的實施計劃，包括技術方案、人才配置、資金投人等關鍵要素的統籌安排；在保障階段，要健全數據資產管理制度，完善治理體系與安全保障機制，確保價值化進程的可持續性。該框架具有強適應性，能夠指導不同發展階段和行業領域的大慶制造業企業制定差異化策略，分別針對大型企業、中型企業和小微企業的不同特點提供精準指導，有效避免盲目跟風帶來的資源浪費與轉型風險。

5.2數據資產價值的實現模式

大慶市制造業企業應結合行業特征實施差異化的數據資產價值實現模式。例如，大型石化企業可選擇數據資產證券化或數據服務模式，利用豐富的生產工藝、設備運維、安全環保數據為產業鏈企業提供專業服務或獲取發展資金；科技型中小企業可選擇數據服務或共享合作模式，發揮技術優勢，與大型企業開展數據合作，提升市場地位；產業鏈核心企業可選擇數據共享合作模式，通過供應鏈數據共享提升協同效率；資源型企業可利用專業數據資源，采用數據交易或服務模式獲取收益。各類企業可結合多種模式構建混合策略，實現數據資產價值最大化，同時，必須注重數據安全與隱私保護，確保數據資產價值實現模式合法合規，避免潛在風險。

5.3數據資產價值化的多方協同策略

大慶市制造業及中小企業數據資產價值化需要多方協同推進，助力制造業及中小企業數據資產價值有效釋放，實現大中小企業融通發展，推動產業轉型升級與高質量發展。政府層面，強化數據要素市場建設，制定數據資產法規標準，明確數據權屬、交易規則和隱私保護要求；建設區域性數據交易平臺，提供安全便捷的流通渠道；設立數據產業發展基金，支持技術研發與創新應用；推動產業數據標準建設，促進數據互通共享;針對中小企業出臺專項扶持政策，提供數字化轉型補貼和技術支持服務。行業層面，成立數據聯盟整合行業資源，建立數據質量與價值評估標準，規范融資交易活動；開展數據應用示范，培育數據驅動的創新商業模式；加強數據安全保護，建立行業自律機制；構建大中小企業融通發展的數據共享平臺，促進產業鏈上下游數據協同。企業層面，大型制造業企業應發揮數據資源和技術優勢，主動發揮數據標準制定和平臺建設的引領作用，向產業鏈中小企業開放數據服務能力；中型企業應加強內部數據治理能力建設，積極參與行業數據聯盟，尋求與大企業的數據合作機會；小微企業應重點提升數據意識和基礎能力，通過參與數據共享聯盟、采用第三方數據服務等方式，以較低成本獲得數據價值化能力。各類企業都應投人必要的技術和人才資源，建立數據安全保護機制，確保數據資產價值化過程的合規性。

6大慶市制造業及中小企業數據資產價值化的實施路徑

6.1制定分階段推進的實施策略

數據資產價值化是一個系統性工程，需要分階段、分步驟地穩步推進。第一階段（基礎建設期，1～2年），重點解決數據治理的基礎性問題。大型制造業企業應強化數據中臺建設，統一數據標準和接口；中型企業應建立基礎的數據管理制度，實現核心業務系統集成；小微企業應從數據意識培養和基礎信息化建設人手，建立簡單的數據記錄和分析機制。第二階段（能力提升期，2～3年），聚焦數據分析能力建設和應用場景拓展。大型企業發展預測性維護、智能優化等高級應用；中型企業重點發展工藝優化、質量控制等中級應用；小微企業主要發展成本分析、銷售預測等基礎應用。第三階段（價值變現期，3～5年），實現數據資產的多元化價值變現。不同規模的企業應根據各自特點選擇合適的價值實現模式，形成可持續的數據驅動商業模式。

6.2構建差異化的支撐保障體系

為確保實施策略有效落地，需要構建與企業發展階段相匹配的差異化支撐保障體系，以此為不同規模和發展階段的制造業企業提供精準化的支持服務，保障數據資產價值化實施路徑的順利推進。第一，技術支撐體系，建立分層次的技術服務平臺。該平臺為大型企業提供高端數據科學和人工智能技術支持；為中型企業提供標準化的數據分析工具和解決方案；為小微企業提供低成本、易操作的數據管理和分析工具，降低技術門檻。第二，人才保障體系，實施分類型的人才培養計劃。培養面向大型企業的數據科學家和系統架構師；培養面向中型企業的數據分析師和業務專家；培養面向小微企業的數據管理員和應用操作員。同時，建立人才共享機制，通過人才流動促進技術擴散。第三，資金支持體系，設立多層次的資金支持機制。該機制為大型企業的重大數字化項目提供低息貸款和稅收優惠；為中型企業的數字化改造提供專項補貼和融資擔保；為小微企業的基礎信息化建設提供免費或低價的公共服務。第四，政策法規體系，制定針對性的政策法規。建立數據資產評估標準和交易規則，為大型企業的數據資產金融化提供制度保障；完善數據共享和隱私保護規范，為中小企業參與數據合作提供法律依據；強化數據安全監管，為各類企業的數據應用提供安全環境。

7結語

數字經濟時代，數據資產已成為推動企業高質量發展的核心要素。本文針對大慶市制造業及中小企業數據資產價值化的現實需求，構建了系統性的策略框架和差異化的實施路徑。分階段推進、多方協同的實施策略，有助于破解當前數據治理不完善、技術能力不足、商業模式創新滯后等關鍵問題。未來應進一步完善數據要素市場機制，加強產業鏈協同合作，推動數據標準化建設，為傳統工業基地的數字化轉型提供有力支撐，實現數據資產價值的有效釋放和可持續發展。

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