谈大数据对企业纵向边界的影响

■ 牛 西 赖斌慧 博士（、南昌工程学院工商管理学院 南昌 330099 、闽南师范大学管理学院 福建漳州 363000）

引言

新兴信息技术与应用模式的不断涌现，网络技术、通信技术、移动通信设备技术的融合与发展，信息数据呈现出爆发式增长，“大数据”（Big Data）得到学术界和企业界的广泛关注。Frankel和Reid指出，“大数据”时代的到来将引起一次社会革命，必将对政府治理、企业决策、个人生活产生巨大而深远的影响。全球知名咨询公司麦肯锡在2011年提出，“大数据”时代已经到来，并认为“大数据”将逐渐成为重要的生产要素，人们对“大数据”的运用将预示着新一轮生产率的增长和消费者盈余浪潮的到来。Bughin等认为大数据时代会产生新的管理模式和规则，大数据的挖掘和应用能驱动企业获取竞争优势。

随着“大数据”时代的到来，大数据技术在营销、销售、人力资源、电子商务等各个企业管理领域广泛应用。在企业管理实践中，许多企业已意识到大数据的重要意义并应用于管理实践。IBM、苹果、华为、阿里巴巴、腾讯等著名企业已成功应用大数据。大数据的广泛应用对企业的影响成为学者们关注的研究课题。大数据对企业的影响是多方面的，涉及组织结构、企业文化、业务流程、技术研发、消费者行为模式等，也必将导致企业的边界发生改变。赵国栋等指出，大数据使企业的内部管理成本和外部交易成本都大幅下降，这两者在不同企业的下降速度是不平衡的，从而企业的规模或缩小。张振伦（2014）认为大数据有助于实现管理自动化，降低运营成本。

企业的边界包括横向边界和纵向边界，大数据如何影响企业的纵向边界？本文将以交易费用理论为基础，对此问题进行分析。

企业纵向边界及其决定因素

企业边界问题研究一直是古典经济学、新制度经济学、战略管理学等研究的重要问题。企业边界包括纵向边界和横向边界，横向边界研究的问题是企业生产的产品或服务的数量，纵向边界研究的问题是在产品或服务的生产过程中，企业从事的范围。对于企业纵向边界，学者们从交易成本理论、企业能力理论等视角进行研究，形成了两个主要的观点。一部分学者认为，一项活动是由企业自己组织完成还是通过市场手段来完成主要是效率的原因，即交易费用理论的解释。另一类学者认为，企业边界主要是战略部署（Strategic Posturing）确定的。本文采用交易费用理论的观点。

科斯（1937）首创交易费用理论，其后，威廉姆森、张五常等许多经济学家对交易成本理论作了进一步的发展和完善。交易费用理论中的企业边界是指，当一种产品或服务在生产技术上可以分解为两个或两个以上的生产阶段时，同一个企业所从事的生产阶段的数量，也就是在某一产品或服务的生产链中该企业所完成的活动的数量，这就是企业的纵向边界。交易费用理论认为，企业与市场是资源配置的两种可以相互替代的治理机制，企业与市场之间存在着明显的界限，一项活动是企业完成还是从市场购买，取决于两者的效率。企业的边界就在于当一项活动由企业内来完成所产生的边际组织成本与其由市场交易来完成所产生的边际交易成本相等的那一点上。具体来说，即一项活动企业既可以自己完成，也可以从市场购买，当这项活动由企业自己完成的成本大于由购买的成本时，企业将倾向于从市场购买，从而缩小其边界；而如果自己完成的成本小于购买的成本时，企业将倾向于自己完成，从而扩大其边界。

现实中的情况是，一项活动不论是由企业自身完成还是从市场上购买都将有两种成本。如果企业自己生产，即纵向一体化，将有两个方面的成本：一是内部生产成本，即生产耗用的原材料、设备损耗、职工薪酬等；二是内部协调成本，也称内部交易成本或内部管理成本，是企业用于生产管理的设备费用、管理人员薪酬等。如果选择外购，即专业化生产，也有两方面的成本：一是外部生产成本，即支付给供应商的购买价格；二是交易费用，即外部协调成本，指的是为了完成交易而发生的各种协调费用，如搜索信息费用、通讯费用、律师费、差旅费等。因此，企业的纵向边界取决于内部生产成本与内部协调成本之和与供应商生产成本与外部协调成本之和的比较。大数据将影响企业和市场的运行效率，随之而来的问题是，大数据是如何影响企业边界变动的？

大数据对企业纵向边界的影响

实践中，大数据已经并将持续对企业纵向边界的变动产生影响，这种影响源自大数据对若干成本（包括协调成本和生产成本）决定因素的作用结果，以及由此产生的成本变动情况。一般认为，企业的生产成本要高于外部供应商的生产成本，这是因为市场上存在着专业化的产品或活动的供应商，与企业相比，它具有规模经济和学习曲线的优势，因而其生产成本要低于企业的生产成本。但是，由于企业内部生产成本及供应商的生产成本都会受到大数据同样的影响。因此，研究忽略大数据对生产成本的影响，只考虑大数据对内部协调成本和外部协调成本的影响。

（一）大数据对内部协调成本的影响

企业的内部协调成本包括代理成本和决策信息成本。委托-代理理论认为企业是委托人和代理人之间的一组契约关系。Jensen & Meckling认为由于存在道德风险、逆向选择、不确定性等因素的作用而产生代理成本，他们定义代理成本为委托人为防止代理人损害自己的利益，需要通过严密的契约关系和对代理人的严格监督来限制代理人的行为，而这需要付出代价。代理成本包括：订约成本；监督和控制代理人的成本；确保代理人作出最优决策或者保证委托人由于遭受次优决策的后果而得到赔偿的保证成本；尽管有签订合约和强制执行，但由于仍然不能完全控制人的行为而引起的剩余损失（福利损失）。

大数据技术的应用，一方面，能够实现信息公开、规范化运营，可以及时发现和解决问题，有助于完善内部控制制度，另一方面，使得内部信息传递、分析更加便捷、快速，最后，也使得信息在社会中能够得到快速扩散，降低代理人和委托人之间的信息不对称，进而减少不确定性，节约了代理成本中的监督成本和保证成本。显而易见，基于大数据的企业内部监督机制相比传统方式具有明显的优越性，并且提高了相关治理过程的效率。由于信息传递的方便、快捷，也使委托代理双方更容易协调，使剩余损失减少。

内部协调成本的另一个重要因素是决策信息成本，它包括信息处理成本和因信息质量低下引致的机会成本。信息处理成本指的是企业日常经营活动中，因各种沟通需要而产生的成本，以及大量经营资料的记录和存储成本；信息质量低下引致的机会成本，指的是利用较低质量的信息去决策的企业往往不能取得较佳信息时的决策效果，由此产生了机会成本。大数据时代，与大数据相关的数据采集、存储、变换、分析、挖掘等一系列工具、技术，使得企业信息处理效率显著提高，信息处理的成本也大大降低。同时，大数据背景下，社会信息的产生和传播方式发生巨大的变化，企业可以拥有关于创意、生产、销售、消费者关系管理等环节的海量信息和数据，以往“闭门造车”的管理模式正在被摒弃，而且有先进的数据交换技术、数据处理技术，在很大程度上解决了以往决策的信息质量低下产生的问题，降低了机会成本。

（二）大数据对交易费用的影响

交易费用理论认为，交易费用即外部协调成本影响企业的纵向边界。交易费用主要由资产专用性、信息不对称性和机会主义行为这三个因素所决定；当交易所需的关系性投资的专用性程度越高，交易双方的信息越不对称，机会主义行为越盛行，则交易费用就越高。

资产的专用性主要有三种类型，即特殊地点资产的专用性、特殊资产的专用性和特殊人力资本的专用性。数据的特性使其基本不受地理位置的限制，降低其因地理位置限制而产生的专用性程度。数据分享的越多，产生的越多，使用的人越多，其价值越大。数据具有天然的公用性和价值性。经过一定的学习，可以利用数据技术较方便地对数据进行分析、挖掘、预测等，通过网络可以使私人信息变为公共信息、隐性知识变为显性知识，从而降低特殊人力资本的专用性。因此，大数据使企业的资产专用性大大降低。

在很大程度上，信息不对称是由于信息搜索的成本过高以及信息使用过程中的排他性所造成的。大数据使搜索更容易，成本大幅下降，并使搜索范围迅速拓宽，极大地降低了信息不对称。大数据技术通过从最不可能的地方提取、量化数据，从而导致供应链管理开始转向大数据价值链的管理，并且这种技术也为把握全局性信息，减少信息不足、信息不对称提供了机遇。同时，大数据的公用性也解决了信息使用的排他性问题，也缓解了信息不对称问题。大数据技术应用于市场交易，交易双方就可以掌握以往的交易历史，可以详细了解、掌握客户的财务状况、信用状况、履约情况等。这样，企业就要从大量的交易对象中筛选出合适的客户进行交易，从而减少或避免机会主义的发生。同时，由于信息能在网络中迅速传播，对交易方的机会主义也起到限制作用。

（三）大数据背景下企业纵向边界的变动

企业应用大数据可以有效地降低内部协调成本，大数据在经济社会的广泛应用则能有效地降低交易费用，这两者的综合作用引起企业纵向边界的变动。由此，本文构建了一个大数据影响企业内部协调成本和交易费用并最终引起纵向边界变动的分析框架，如图1所示。

在不同的企业里，大数据对内部协调成本和交易费用的影响程度不同，下降速度也不相同，具体受到组织结构、企业文化、技术特征、信息特征等组织特征的影响。因此，有的企业内部协调成本下降的速度快于交易费用，企业纵向边界不断扩大，企业的规模也不断增大，典型的发展模式是掌握数据的企业沿着产业链进行整合；有的企业内部协调成本下降的速度慢于交易费用，企业纵向边界不断缩小，企业规模将变得更小，对外部资源的依赖性增加，典型的发展模式是以平台为中心，实现资源的快速、低成本交换。

在企业实践中，企业的纵向边界呈现出相反方向发展的趋势。一方面，越来越多的企业通过大规模的并购以及战略联盟等形式来实现扩张，扩大企业规模，如近几年IBM、谷歌、戴尔、甲骨文、联想等企业在云计算产业上下游实施了大量并购。另一方面，越来越多的企业在应用大数据后实施流程重组、资产剥离等来缩小规模，采用外包、众包、租赁等方式来完成价值链上的某些环节，企业规模呈现小型化趋势，如宝洁公司采用的众包创新模式。

1.赵国栋等.大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学[M].清华大学出版社，2013

2.赖斌慧，张秋生.供应链管理下的企业纵向边界[J].物流技术，2008，27（10）

3.Jensen，M.C. and W.H. Meckling.Theory of the Firm：Managerial Behavior，Agency Costs，and Ownership Structure[J].Journal of Financial Economics，1976（3）

4.弗雷德·威斯通，S·郑光，苏姗·E·侯格著.唐旭等译.兼并、重组与公司控制[M].经济科学出版社，1998

5.柯士涛.信息技术对企业纵向边界的影响：文献述评与理论扩展[J].价值工程，2013，32（4）

6.Williamson，O.E.Comparative Economic Organization：The Analysis of Discrete Structural Alternatives[J].Administrative Science Quarterly，1991，36

7.林丹明，曾楚宏.信息技术应用的成本节约：不同行业的比较[J].经济理论与经济管理，2004（3）

8.维克托·舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2012