基于大数据合作资产的适应性创新——数字经济的创新逻辑(二)

谢 康，吴 瑶，肖静华

(中山大学 管理学院，广东 广州 510275)

自“互联网+”上升为国家战略，从社会形态到商业模式，均走向万物互联。2019年10月，十九届四中全会《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》正式将数据确认为与土地、劳动、资本、知识、技术和管理并重的第七大生产要素，反映数字经济已成为国家经济发展的重要支柱。根据《中国互联网发展报告2019》，2018年中国数字经济规模达31.3万亿元，占国内生产总值的比重达34.8%，数字经济已经成为中国经济增长的新引擎。数据与技术形成的正反馈循环加速技术升级，大数据、人工智能等新一代信息技术在各行业的深度渗透及与实体经济深度融合，极大改变了企业与消费者的互动关系，促进商业模式变革，构成中国实施创新驱动发展战略的重要组成部分[1]。

2016年G20杭州峰会发布的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》提出，数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术(ICT)的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。数字经济关注数字化情境下各方行动者、各种资源全面连接之后的产出和效益，在宏观上呈现为以数字化信息为关键生产要素，现代信息网络为重要载体的一些列经济活动，在微观上映射为以企业和消费者作为两大核心行动者的交互与创新活动。因此，数据是企业和消费者交互的重要资源纽带，数据生成和价值转换本质上都依赖于互动。

可以说，互动为数据从单纯的静态资源转变为有价值的资产创造了条件。更重要的是，数字化时代的企业与消费者互动越来越呈现为一种价值共创。一个行动者所拥有的任何资源都不可能被孤立地使用，需要被组合或与其他资源组合，才能够形成价值[2]。因此，以企业和消费者价值共创为特征的情境变化需要学者在数据的理论化上进一步突出合作特性和互动特性，但理论上还缺乏相应的概念凝练。

针对现有理论研究缺口，本文在扩展和深化Xie[3](2016)等提出的大数据合作资产的原创概念及其理论框架基础上，形成以下两方面理论创新:一是通过具体阐述大数据合作资产的概念内涵与外延，首次将大数据合作资产划分为公共品型大数据合作资产、企业私域型大数据合作资产、消费者主导型大数据合作资产及共享型大数据合作资产四类，反映了大数据作为新生产要素的数字经济特征，为数据作为生产要素参与社会初次分配的市场经济理论提供了理论基础；二是结合对数字经济创新的思考，创新性地探讨了基于大数据合作资产促进数字经济创新的理论逻辑，即企业和消费者基于大数据合作资产通过协同演化促进适应性创新，实现数据驱动的产品、能力和模式创新，带动消费者个体及群体的能力和行为创新。这些创新在经济层面上体现为效率提升和结构优化，最终促进数字经济创新。上述基于大数据合作资产形成适应性创新进而促进数字经济创新的逻辑，旨在深化对数字经济创新的微观实现机制的认知，为数字经济构建经济新增长点和形成新动能的政策分析提供理论指导和实践启示。

一、大数据合作资产的概念内涵与外延

(一)大数据合作资产的概念内涵

大数据合作资产是在数字化情境下结合服务主导逻辑理论及资产特征提出的，是用以反映数字经济价值的重要概念，是指企业和消费者在数字化服务交互中成为能够被另一方所拥有和利用的并能创造当前或未来经济收益的数字化资产[3]。

数字化技术、服务交换和可转移的使用权三个要素，共同构成了如图1所示的大数据合作资产的概念内涵。

首先，数字化技术构成大数据合作资产的技术内涵。数字化技术提升了消费者参与行为的可数据化程度，使生成数据具有高易获得性，成为能够被便利、低成本、突破时空限制地转化为可被企业获取和利用的数据资源[4]。这些数据能够反映不同人群的需求特征及变化，激发并支持企业创新[5]。数字化技术使消费者在线上行动中自然形成数字轨迹，消费者无需具备主动参与的意愿，也能自动形成大数据进而影响企业创新[6]。

其次，基于数字化技术形成的企业与消费者服务交换，反映了大数据合作资产的互动特征。服务主导逻辑将“服务”定义为行动者(企业或消费者)为了提高另一个行动者的收益或自身收益而采取的专业化的能力应用[7, 8]。因此，服务本质上是能力，服务交换是一种能力交互，即企业和消费者发挥各自能力满足自身或另一行动者所需的能力应用过程。具体如Xie[3](2016)等提出的企业合作能力和消费者合作能力反映了企业或消费者基于数字化技术形成的能力类型，这些能力促进了从数字资源到合作资产的价值转化。

最后，数字化资源使用权的可转移性构成大数据合作资产的互动条件，使企业和消费者间的数字化服务交互成为可能。其中包括消费者产生的非结构化大数据，学者认为社交媒体和移动媒体的大量创新源自于对这些数据的使用[6]。此外，社会角色的差异性导致消费者会产生不同类型的大数据资源，如Xie[3](2016)等提出的交易型大数据、交流型大数据、参与型大数据和跨界型大数据。此外，还包括消费者可便捷利用的技术平台提供的数字化资源，也可以成为消费者创造价值的资产，如消费者借助社交媒体平台创造内容并构建个人社交资源，或借助即时通讯、直播等技术进行社群互动，形成、传播和改变社群知识和信息[9]。研究指出，消费者借助这些新媒体技术进行个体学习和群体互动，在知识贡献和寻求社交支持中获得收益[10]。

(二)大数据合作资产的概念外延

本文采用与相关资产概念进行比较的方式，理论化界定大数据合作资产的概念外延。在现有研究中，从资产角度界定企业与消费者关系的价值主要涉及三个概念：消费者资产、关系资产和大数据合作资产。这三个资产概念基于资产形式的经济特性呈现出一定的共性，但在互动特征、价值来源和理论基础上表现出显著差异，具体维度见表1。

在共性上，现有研究指出，当一个概念用“资产”予以概括，它必须拥有与其他常见资产形式相一致的经济特性[11]，包括衡量投资的明确机制和计算回报的明确手段，并清楚地了解这一资产在多大程度上能够应用于不同领域及情境[12]。此外，可共享性是所有资产的一种共性特征，表示资产本身及其价值可以被任何一方占有[13]。

在差异上，消费者资产、关系资产和大数据合作资产强调了不同的互动特征：消费者资产描述的是企业对消费者的价值获取，体现了产品主导逻辑下“消费者是终端价值的接受者”的观点。现有消费者资产研究偏重定量，关注购买行为所形成的经济价值(也被称为直接效益面)[14]。关系资产描述的是企业对基于社会关系的利益相关者的价值获取，核心主体仍然是企业，消费者或合作伙伴被认为是关系网络中的一种资源,基于这种资源的存在，企业可以预期得到收益或创造价值。与消费者资产和关系资产相比，大数据合作资产强调三点：一是对消费者而言，是非交易行为所带来的潜在价值；二是资产通过数字化服务交换形成；三是资产的收益具有双边性。因此，大数据合作资产在互动关系上强调的是企业与消费者间双向的价值交换[3]。

在价值来源上，三个概念也形成明显区别：消费者资产强调消费者购买行为所形成的直接经济价值，以及依据消费者数量形成的直接经济预期[14]；关系资产强调来源于重复交易关系中积累的经济价值，以及来自于社会关系、规范、信任和群体对交易连续性的期望[13]；大数据合作资产强调价值来源于企业和消费者行为及资源的数据化，以及基于数据化形成的资源使用权或所有权的可转移性[3]。因此，尽管同样描述资源价值，三个概念在理论上对价值来源的理解不同。

在理论基础上，三个概念来源于不同的理论背景。消费者资产是顾客关系管理理论下衡量消费者价值的重要概念[15]。现有研究指出，企业已经意识到, 正如顾客从其所提供的产品服务中获得价值一样, 企业也从顾客群中获得价值。Kumar和Reinartz[16](2016)将顾客的这一价值定义为“顾客与公司关系的经济价值，以贡献率或净利润为基础表示”。当企业确定了顾客提供的价值时，它们将能够①更好地管理成本，②公布收入和利润的增加，③实现更好的投资回报(ROI)，④获得和留住能为公司带来盈利的顾客，⑤重新整合营销资源，以最大限度地提高顾客价值。因此，消费者资产体现了学者对消费者给企业带来的直接经济价值的关注，对这一概念的衡量使用了诸如频率-货币价值(RFM，recency-frequency-monetary value)、过去的顾客价值(PCV，past customer value)、钱包份额(SOW，share of wallet)和期限(tenure/duration)等指标。

关系资产处于社会互动论[13]、社会资本理论[17]和顾客关系管理理论[18]的交界处，属于社会资本的一个重要维度，指的是基于行为者之间互动的历史而根植于人际关系中的资产[19]。社会学的推理认为，反复的互动产生了潜在的资产，有可能在未来交易中提供价值。关系资产起源于一个简单的事实，即反复的交易形成了根深蒂固的社会关系[20]。通过反复交易，各组织之间的社会关系不断深化，促进了规范的灵活性，支持了信息交易并产生了解决相互问题的承诺。所有这些都有助于产生彼此适应，进而促进持续和有效的交易。基于这一逻辑链，一些学者也指出消费者资产是关系资产的一个子集，认为只有当企业对消费者非常重视时，消费者才会与企业深入互动，促进知识创造[18]。

大数据合作资产是结合服务主导逻辑[7, 21]、价值共创理论[8]和技术示能性理论[22, 23]提出的概念，关注的是基于数字化技术增权、企业与消费者的双向互动关系所产生的双边价值。其中，服务主导逻辑强调“价值是以消费者为中心、由企业和消费者共同创造”的思想[7, 21]；“价值共创”被定义为企业和消费者在直接交互中的联合行动[24]；技术示能性(affordance)理论认为技术的价值来自于用户和工具之间的相互作用，技术能够为用户提供情境化的行动潜力[23]，如消费者创造和传播信息、企业获取和分析消费者数据，企业和消费者均可以利用数字化技术进行情境化的价值创造等。

大数据合作资产强调数字化资源整合和服务交换。如果将服务概念化为价值共同创造过程[21]，那么，互动就是资源整合和后续价值驱动体验的决定性因素[25]。可以说，价值是通过一系列的互动体验由企业和消费者共同实现的[26]。因此，这种双向的互动性强调了企业和消费者在满足彼此需求过程中的参与，使价值创造不再可能由单一行动主体所主导或控制，从而使双方成为彼此的合作资产。

总的来说，大数据合作资产反映了价值创造中行动主体之间的互动，强调双方对彼此资源的依赖性会进一步促进服务交换而促进创新。因此，尽管大数据合作资产在资产特性上与消费者资产和关系资产具有一定的相似性，但更强调基于技术的双边互动而形成的双边价值创新。大数据合作资产与相关资产概念的联系与区别具体参见表1。

表1 大数据合作资产与相关资产概念的联系与区别

二、大数据合作资产的类型与实例

当数据成为一种有价值的、待开发的稀缺资源，技术壁垒、市场竞争、制度设计、互动方式、技巧能力等均会影响资源使用权，企业或消费者可能需要通过支付才能够实际使用相应的数字化资源。根据企业或消费者是否需要支付以获得数字化资源使用权的不同情况，本文提供一个如图2所示的2×2大数据合作资产分类框架，将大数据合作资产划分为公共品型大数据合作资产、企业私域型大数据合作资产、消费者主导型大数据合作资产及共享型大数据合作资产四类。以下，据此探讨大数据合作资产的不同类型、特征及相应实例。

(一)公共品型大数据合作资产

在维基百科这类开放式数字化平台中，任何处于网络中的个体或组织都可以利用信息技术便捷生成并分享数字化内容。作为一种资源，这些数字化内容具有两个特征：一是非竞争性。当一个用户访问或使用这些数字资源时，并不会对其他用户访问或使用这些数字资源形成任何影响；二是非排斥性。基于平台的权限公开使任何用户或组织都不能妨碍其他人对这些数字资源的访问或使用。

具备非竞争性和非排斥性两个特性，使这种基于开放式平台的数字化资源成为一种公共品，即企业和消费者都不需要为彼此提供的数字化资源付费，且可以利用这些资源各自进行价值创造。本文将这一资产类型定义为公共品型大数据合作资产。

公共品型大数据合作资产的典型例子之一，是目前被认为规模最大的线上知识平台——维基百科。据Alexa Internet统计，全世界共有近3.65亿位用户使用该平台进行自由浏览和内容编辑，已形成1万多个条目。该平台内嵌的Wiki技术几乎允许任何人可以自由且便捷地编辑维基百科内容，开放式许可协议也支持任何人都可以重复发表维基百科内的文章，且无需支付任何费用。此外，维基百科内数据资源的公共品特性，还体现在这些数字化内容可以被几乎无成本地传播，如数以千计的“镜像站点”、应用程序、搜索引擎等转发维基百科条目内容，任何端口的用户都能够借此浏览相应的数字化内容。

(二)企业私域型大数据合作资产

当数据成为一种竞争性资源，技术壁垒和市场竞争都会导致部分企业拥有独占稀缺，或对有价值的数字化资源拥有使用权，其他企业或消费者需要支付才可使用这些数据资源。本文将这一合作资产类型定义为企业私域型大数据合作资产。

实践中，企业尝试搭建自己专营的线上渠道，如自有官方商城或APP，或在对数据更开放的社交平台(如微信)上建立渠道，经营忠于品牌或店铺的粉丝群，这在业界被称为“私域流量”。与基于淘宝等平台的公域流量相比，私域流量具有无需付费、直接触达、反复利用和数据自有的特征。通过对私域流量的运营，企业可以自主决定展现的内容和商品，或通过个性化互动形成具有粘性的顾客关系。更重要的是，企业可以借助自有技术，或微信号、公众号、订阅号等平台技术最大化地留存数据，深度挖掘粉丝群的个性化信息，实现顾客精细化管理。因此，私域流量本质上是企业构建的一种独有使用权的数字化资源集合，可以帮助企业不断获得更多的来自消费者行为和互动的数据。

典型例子，如近年来通过运营私域流量实现持续爆发性销售增长的完美日记。该品牌2017年成立，自2018年起将小红书、微博、微信和抖音等新媒体平台作为重点运营渠道，通过创作和持续投放原创美妆笔记形成忠诚粉丝。根据对微信这一渠道的保守统计，完美日记通过创建具有统一“小完子”人设的上百个个人号，同时运营百万级粉丝量。庞大的私域粉丝基础使其不仅在短短8个月内销售额增长50倍，同时也成为2019年登顶天猫双十一彩妆榜首的国货品牌，超过雅诗兰黛、欧莱雅等国际大牌。更重要的是，当企业借助自有平台或开放式平台精细管理忠诚粉丝时，就可以掌握从产品发布到粉丝互动形成的完整数据链，从而进一步优化营销文案优化、调整互动活动、改进新产品设计，形成高效的销售转化。此外，企业可以自由地改变营销方式，不受限于与平台合作时的营销模式，如完美日记利用虚拟人设“小完子”在朋友圈发广告时不直接放产品链接，而是为促销产品标序号，等待用户主动回复后再发购买链接。这种基于信息甄别原理的运营模式的精细改进，潜在地引导用户主动表达购买意愿并与企业产生更多的互动与交流，形成更丰富多样的大数据合作资产。

(三)消费者主导型大数据合作资产

抖音、快手等视频内容平台及如小红书、知乎、豆瓣等社区论坛类平台极大赋权消费者，使其可以独自创造和生产数字化内容，创建个性化直播方式或短视频制等个性化互动方案。此时，消费者不仅是内容生产者，更是社交网络内的资源分配者，他们决定了传播什么样的产品、以什么方式传播产品，以及传播给谁。这部分消费者往往拥有更强的学习能力和合作能力，前者表现为个体内部对新知识的运用[28]，如快速学习基于新媒体的视频剪辑技术，后者表现为个体对企业价值创造的客观参与，如在分享个人观点、经历过程中传播企业品牌或产品。尽管消费者生成的数字化内容可以被任何组织或个体获取和传播，但是基于这些数字化内容形成的其他资产，如作为社交资产的粉丝、作为关系资产的合作品牌及作为实物资产的衍生产品等，则带有极大的商业价值。

典型例子如微博知名古风美食视频博主李子柒，目前已成为拥有2200万粉丝的自媒体人，被誉为“2017第一网红”。李子柒善于借助短视频技术制作内容，共创作109条短视频，每一条短视频在3至6分钟内完整呈现选择食材、制作过程、享受成品的过程，使得观看者有如身临其境。基于这些原创数字化内容和庞大粉丝群，李子柒吸引了大量知名企业和品牌与其合作，如携程旅游与李子柒合作设计春节旅游项目，借助其文化创意，推出春节李子柒式年味体验，使2020年春节前夕通过携程预定“李子柒式”乡村过年跟团游人数增长280%。携程也进一步通过平台获取数据，形成携程“李子柒式乡村旅游过年”用户画像。这些数据不仅成为携程进一步进行产品迭代和创新的重要参考依据，也成为李子柒的消费者主导型大数据合作资产。

(四)共享型大数据合作资产

当企业和消费者通过提供各自资源或能力的合作方式共创数字化内容并分享收益时，就会形成参与方共同分享的大数据合作资产。我们将这一过程中企业和消费者互动形成的资产称为共享型大数据合作资产。

实践中，有两个典型例子反映了共享型大数据合作资产，一是知识付费，二是游戏创作。知识付费代表性案例如知乎Live、得到、喜马拉雅等，用户(同时也是消费者)将知识作为数字化产品或服务，借助知识的流通实现参与各方的商业变现。在这一过程中，平台企业提供数字化技术，支持知识的包装、传播和变现，用户则借助这些数字化技术进行知识创作。二者通过合作将这些知识产品化或服务化，最终实现从知识到商业价值的转换。例如，知乎Live在传统文字、音频和视频基础等数字化内容形式基础上，通过平台开发的直播技术，允许用户以直播方式分享知识，其他用户通过打赏等付费形式购买相应知识内容或服务，所得收益再以特定形式由平台和用户分享。除原创知识外，分享知识也构成另一种用户参与的合作形式。例如，百度文库允许用户上传资料并获得虚拟货币，这些虚拟货币可以用于购买其他用户上传的文档。这种机制设计同样体现了基于平台技术的用户合作与参与，同时也能创造商业价值。

游戏创作的代表性案例，如橙光文字游戏制作工具，该工具由北京六趣网络科技有限公司研发和运营，允许无任何编程基础的用户根据引导按钮一步步地完成游戏制作。在该技术平台上，用户可以获得充足的美术素材，根据平台提供的制作流程设计每个游戏页面，并自定义游戏中的每一个事件。该技术平台在用户完成游戏制作后，可以通过自生成技术创建PC端或移动端等多种不同的游戏运行环境，如《清宫计》、《进击的巨人：黎明之翼》等游戏均借助该平台由用户创作。更重要的是，在游戏生成后，橙光平台与游戏制作用户均能够分享收益。收益主要来自玩家充值，充值可获得鲜花。普通玩家可以为喜爱的游戏送上鲜花表示支持，也可以用鲜花解锁部分游戏功能，如更多的游戏进度保存槽位，快速进入游戏功能和获取支线游戏等。这样，技术平台提供方，游戏制作玩家，普通游戏用户等参与方在虚拟空间中形成了共享型大数据合作资产。

(五)四类大数据合作资产的特征与关系

图2提出的大数据合作资产框架，主要是根据企业或消费者是否需要支付以获得数字化资源使用权进行划分的。理论上，尽管存在行动者支付行为的差异，但无论哪种大数据合作资产，都包括该概念在内涵上所强调的三个维度，如图1所示的数字化技术、服务交换和可转移的使用权。本文在大数据合作资产的概念内涵一节中已对这三个维度进行阐述，这里不再赘述。但需要强调的是，尽管企业私域型和消费者主导型分别代表了两个行动者更大程度上掌握着对数据资源的使用或分配，但这两种资产的形成仍然需要企业与消费者互动。这可以理解为数据在互动中形成商业价值，但最终谁拥有这些价值，则取决于技术、竞争和市场等情境因素。

理论上，公共品型大数据合作资产、企业私域型大数据合作资产，以及消费者主导型大数据合作资产都有向共享型大数据合作资产演化的动力。当打破平台技术垄断时，平台拥有的来自商家和消费者的数字化资源，会被商家和消费者便捷获取和利用。当非平台企业提升自身技术服务能力时，则可以增强与私域粉丝的互动，强化消费者参与，这会提升消费者对非平台提供的数字化资源的使用，也向共享型大数据合作资产转变。当非平台企业借助更加智能化技术提高自身的大数据获取与分析能力，不断挖掘来自视频内容平台和社区论坛平台的大量消费者行为数据和复杂非结构化的用户生成内容时，企业也提升了自身对这些数字化资源的使用权，因而，也会向共享型大数据合作资产转变。

三、大数据合作资产的适应性创新机制

数字经济强调利用数字化知识和信息作为关键生产要素来提升效率和促进经济结构优化。本文针对促进数字经济创新这一宏观目标，提出基于组织与个体互动微观层面的创新逻辑——基于大数据合作资产形成适应性创新进而促进数字经济创新(如图3所示)，具体包括两个过程：一是基于资源整合和服务交互，实现从大数据资源到大数据合作资产的转化；二是基于企业与消费者协同演化，实现基于大数据合作资产的适应性创新。

(一)从资源、生产要素到合作资产

首先，单纯拥有异质资源并不一定会形成合作资产，只有当异质化资源被有效整合、且被使用于企业与消费者服务交互中，才能呈现为行动者创造收益的价值潜力。本文提出，资源整合是促进数据从资源转变为生产要素，进而成为资产的重要机制。参考Lusch等[29-30](2015)研究，资源整合可以被宽泛地理解为一种基于行动者自身或行动者与环境、其他行动者等外部主体交互的资源利用过程，包括对操作资源(operand resources，如数据)与操作性资源(operant resources，如数据分析能力)资源等不同资源类型的综合使用，或不同资源间的相互促进。

其次，任何资源，当体现出能够形成生产力的潜力时，它就成为了一种生产要素，诸如劳动、资本、土地、知识、技术和管理等都具有这一特征。本文认为，数字技术融合、数字管理融合和数字文化融合，构成数据成为生产要素的三条关键路径。数字技术融合强调利用数据提升技术和利用技术转化数据，如数字系统信息模型提升数据处理效率、导航数字技术使离散的轨迹数据聚合成有参考意义的决策信息，数字孪生的技术设施帮助制造企业高效构建复杂系统[31]。数字管理融合强调数据呈指数级增长，且随着组织决策从传统系统中的数据扩展到外部各种新资源，对这些新数字资产进行治理的需求势在必行，具体体现在管理体制、结构、流程的数字化，如工业物联网对整个价值链生产能力和盈利能力的提升[32-33]。数字文化融合强调利用文化激励组织利用数据和利用数据驱动构建新型创新文化，如数据驱动的决策文化强调高层管理团队要基于数据进行决策，而非他们的直觉[33]。正如Haberly等[34](2019)所强调的那样，如果要以整体的方式看数据，就需要将数据、技术、管理和文化进行充分的融合。从这个意义上分析，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，一方面是在促进数字化体系与工业化体系的数据、技术、管理和文化的融合，另一方面是在促进数据、技术、知识和管理等新兴生产要素与劳动、土地、资本等传统生产要素的结合，形成创造社会财富的源泉，构建经济增长的新动能。

作为生产要素的数据属于操作资源，需要企业或消费者应用各自能力进行资源整合，才能使这些生产要素最终转变为具有商业价值的数字资产。这再次印证了劳动者(企业管理者或消费者)与生产资料(数据)的结合，是人类进行社会劳动生产所必需具备的条件，没有它们的结合，就没有社会生产劳动的理论观点。具体而言，企业参与整合的异质数字化资源，主要包括软硬件技术等基础数字化技术设施，以及大数据获取、分析能力等数字化能力。消费者参与整合的异质数字化资源，主要包括基于数字平台客观形成的行为数据，以及技术赋权形成的个体能力，如技术运用能力、学习能力及广泛意义上的参与能力和创新能力等。在理论上，由于能力等操作性资源对数据等操作资源的影响，两类资源存在交互作用，因而构成了资源整合和服务交互的逻辑基础。

最后，对于企业而言，来自消费者的数字化资源如何被有效运用于企业价值创造取决于企业的能力[35]。Foss[36](2011)认为这种能力指企业增强利用消费者和合作伙伴信息的能力，本质上是一种处理信息和数据的技术能力。对于消费者而言，个体也需要具备相应能力以实现对企业数字化资源的有效利用。例如，各种简便易用的网络工具赋权消费者形成异质知识，并建立途径使他们深度参与企业或社会的创意生成、创意选择、产品设计、产品测试，以及产品发布等新产品创新的不同阶段[37]。这样，消费者通过数据化参与等方式介入到企业的价值创造行为中，使企业作为生产要素参与初次分配的社会主体的内涵和外延发生了本质改变，即之前企业作为生产要素参与初次分配的主体是纯粹的、单一的，而数字经济时代消费者的介入使企业与消费者的社会互动结构也成为生产要素参与初次分配的主体之一。这样，大数据也从生产要素转变为企业与消费者的合作资产。

诚然，需要充分考虑情境性对大数据成为何种合作资产的影响。深入探讨这一问题，可以使研究结论更加逼近现实情境。参考前述第二部分提出的2×2的大数据合作资产分类框架，本文认为，至少存在三个因素会影响到大数据资产化的情境特征：

一是技术的战略导向。从工具论视角看，技术既能够帮助企业获得对数据资产的垄断，也能够促进资产的共享。例如，基于区块链技术的智能合约来管理电子书销售，确保按出版商和作者之间的约定将付款分散在加密货币中，能够促进数字图书在商业市场上的流通[38]，构建共享性大数据合作资产。当然，不同企业遵循差异化战略目标可以设计技术进而影响数据的资产化方向，如开放式平台技术既可以通过面向个体开放促进消费者主导性大数据合作资产，也可以通过面向所有用户开放促进公共品型大数据合作资产。

二是竞争的动态性。当数据能够创造财富时，基于数据形成的产品或服务就成为了一种无形的创新，促使处于激烈竞争中的企业通过建立保护创新的制度来构建长期竞争优势，形成如企业私域型大数据合作资产。此外，数据是技术的能源，而技术可以提高数据的生产率，这使拥有更多数据的企业往往拥有更显著的竞争优势，形成正反馈效应。因此，在理论上，竞争越激烈，企业等行动者越希望建立制度壁垒保护对数据的垄断。相反，在局部不存在竞争性的关系中，生态系统行动者则往往希望通过数据交流促进新数据产生，如构建公共品型或共享型大数据合作资产，通过网络生态合作促进创新与双赢。

三是市场需求异质性。生态网络中行动者的异质需求也会驱动数据资产化的方向发生分化，形成企业私域型、消费者主导型、公共品型和共享型四种大数据合作资产类型。这种异质需求可能体现在企业与企业的竞争需求、企业与消费者的议价需求和消费者间的交互需求。以企业与消费者议价需求为例，消费者的数字足迹能够精准反映当前需求，当企业获得这些数字足迹后，就可以进行消费者分类并区别定价，由此，提高了对消费者的议价能力。为了实现这一目的，企业必须掌握足够的、精准的消费者行为数据，因此，促使这些数据成为企业私域型大数据合作资产。

在合作资产的分析框架中，企业或消费者对各自能力的应用不是隔离，而是交互的。服务交互这一概念强调每个参与者的能力应用都是为了解决自身或对方所需，因而形成了对彼此有价值的合作资产。无论是企业的数字化能力，还是消费者基于技术赋权形成的个体能力，最后都呈现为在服务交互中的合作能力。企业和消费者通过运用这种合作能力，借助服务交互又强化了企业与消费者在满足彼此需求过程中的参与和互动，使价值创造不再由单一行动主体主导或控制，从而使双方成为彼此的合作资产。大数据合作资产的形成，改进了价值创造中行动主体之间的互动，使双方在客观上更加彼此依赖。这种依赖性会进一步促进服务交互，从而促进大数据从资源到生产要素，再从生产要素到合作资产的创新逻辑。在非互联网环境下，尽管传统上劳动者、生产资料及其结合因素也普遍存在着互动行为，但传统情境下的互动主要是非连续、非实时、非数据化的，因而无法形成数据化的合作资产，而是形成消费者资产或关系资产。

(二)从合作资产的适应性创新到数字经济创新

基于大数据合作资产的适应性创新推动数字经济创新的逻辑如下：大数据合作资产是一种互动资产。当企业与消费者协同演化作为这种互动性的具体呈现形式时，无论企业还是消费者，都会通过对彼此的适应性调整进而激发适应性创新。通过大数据合作资产的适应性创新形成数字经济创新。

基于数字连接，企业与消费者产生了极为紧密的协同演化关系。协同演化是指一个物种的某一特性由于回应另一物种的某一特性而进化，而后者的该特性也同样由于回应前者的特性而进化[39]。一方面，数字连接强化了企业对消费者变化的敏感性，在研发、供应、生产、营销等多个环节形成了以消费者导向为核心的战略与运作理念[40]。另一方面，消费者通过数据化方式参与企业价值创造，实质上是消费者在企业不断提供技术条件下形成的一种演化结果。消费者个体或群体在与企业的互动中，资源和能力不断发生变化，如形成技术能力、构建个人社交资本、参与企业创新等[37]。

在理论上，企业和消费者的协同演化关系主要表现为共生演化。其中，部分消费者会积极参与企业的营销推广、新产品研发等，为企业带来正效益，这种正效益刺激企业为参与的消费者提供相应的奖励，并不断创新产品，提升服务质量；同时，也有部分苛刻的消费者会通过在线社群或评论指出企业产品的问题，形成负面口碑，对企业带来利益伤害，但也同样会激发企业对产品和服务进行相应改进。通过与不同类型的消费者进行长期的共生演化，能够帮助企业突破既有知识边界，从能力和模式上形成面向消费者需求的创新。因此，企业需要构建不同的能力以应对消费者变化，这构成企业形成适应性创新的重要前提。

通过与消费者协同演化，企业的适应性创新表现在形成数据驱动的产品、能力和模式创新上。数据驱动的产品创新，如程序化创意，借助大数据和人工智能算法驱动，可以实现从创意制作到投放优化整个过程的程序化，使企业能够针对不同受众的不同需求，或者同一受众在不同时期或多种场景的差异化需求，利用程序自动生成精准创意，提升创意制作效率和广告投放效果[41]。数据驱动的能力创新，如基于数字化技术形成更加敏捷应对消费者变化的竞争能力[6]。

数据驱动模式创新的维度涉及战略、运作及文化。战略管理学者认为，数据驱动的传统企业转型升级已然成为了跨行业共需[42, 43]，大数据作为一种新的战略资源迫使企业重新思考竞争优势、增长和价值创造。在运作上，数据驱动替代经验成为新动能，企业利用大数据分析提供的方法与工具，形成消费者行为画像，促进有价值的商业洞察，如数据驱动等研发模式创新反映了技术对人类研发经验的替代[44]。此外，Ross等[45](2013)和McAfee and Brynjolffson[46](2012)的研究提出，数据驱动的文化指高层管理团队、中层经理人和基层员工等组织成员基于数据获取的新洞察做出决策的程度。这些研究揭示，数据驱动的文化决定了企业最终从大数据中获益的能力，对企业利用大数据形成局部创新以及实现数字化转型具有重要意义。

通过与企业协同演化，消费者的适应性创新表现在个体能力创新和行为创新。基于技术赋权形成营销影响力的特殊消费者通过与企业互动形成突出的知识贡献能力、沟通能力和学习能力。这类消费者借助企业提供的数字化技术不断进行能力升级和知识积累，并通过与企业合作创造和提升商业价值。对于缺乏营销影响力的普通消费者，大数据应用也改变了以往限制消费者参与创新和企业利用消费者参与创新的约束条件，使普通消费者既不需要具备专业知识，也不需要具备主动意愿，就可通过在线行为自动生成大数据而对企业产生价值，由此形成消费者数据化参与的行为创新[43]。

然而，为什么基于大数据合作资产的协同演化会促进适应性创新而非一般性创新呢？

熊彼特、弗雷曼等学者将创新定义为是在产品、服务的改进或创造中所涉及的技术、设计、制造和管理等活动[47]，认为知识与信息是实现创新的重要资源，对知识的创造性开发和利用构成创新的具体路径[48]。适应性创新作为创新的一个子集，强调即时反馈、即时调整和发展方向难以预测三个特征，既反映了一般性创新在获取知识、利用知识方面的特征，同时又强调了行动者对外部环境或其他行动者变化的快速适应性调整，von Hippel等学者提出的“永久性测试版”、“迭代式创新”等概念均反映了这一思想[49, 50]。

在数字化情境下，企业和消费者通过互动形成大数据合作资产，并基于这种互动资产形成协同演化，其促进适应性创新的内在机制主要有二：一是大数据合作资产刺激了企业和消费者的数字连接，进而促进彼此可以根据对方变化进行实时调整，如通过改变信息结构进而影响创新参与者的资源控制力、分配方式，以及相互间的协调与合作[51]；二是大数据合作者通过提升数字化收敛性激发了创造性，增加了由企业和消费者构成的创新网络知识和资源的异质性，并通过协同演化提升异质数字化资源的有效整合，因此，促进适应性创新[52]。

数字经济关注数字化情境下各方行动者、各种资源全面连接之后的产出和效益，在宏观上呈现为以数字化信息为关键生产要素，以信息网络为重要载体的一系列经济活动。在微观上映射为以企业和消费者作为两大核心行动者的交互与创新活动。本文认为，企业和消费者基于大数据合作资产，通过协同演化促进适应性创新，即实现数据驱动的产品、能力和模式创新，并带动消费者个体及群体的能力和行为创新。这些创新在经济层面代表了效率提升和结构优化，因此促进了数字经济创新。

四、结论与展望

数据已经被认为是一种新形式的资源、生产要素或合作资产，但学术界缺少对“大数据如何成为资产”、“大数据如何促进适应性创新”及“大数据资产如何促进数字经济创新”三个理论问题的深入分析。本文在扩展Xie等[3](2016)提出的大数据合作资产原创概念及其理论框架基础上，探讨了大数据合作资产的内涵和外延，基于实例讨论了大数据合作资产的四种类型及大数据作为生产要素的四种分配制度，由此剖析基于大数据合作资产的适应性创新构建数字经济创新的逻辑。

本文的分析表明，首先，大数据合作资产是一种互动性资源，是企业和消费者在数字化服务交互中成为能够被另一方所拥有和利用、并能创造当前或未来经济收益的数字化资产；其次，单纯拥有异质资源不一定会形成合作资产，只有当异质化资源被有效整合、且被使用于企业与消费者服务交换中，才能体现为行动者创造收益的价值潜力；最后，协同演化促进了企业与消费者对彼此的适应性调整，基于大数据合作资产激发以即时调整、即时反馈和难以预测为特征的适应性创新，进而促进数字经济创新。

大数据合作资产的概念及理论框架强调了“数据在互动中形成和提升价值”。在万物互联时代，无论是业界还是学界，应进一步思考数据作为重要的互动纽带所传递的价值。对企业而言，消费者数据意味着消费者客观上向企业传递的信息或需求；对于消费者而言，企业数字化资源意味着消费者可实现的行动机会或潜力。在合作资产视角下，数据是一种沟通工具，其价值转化是由企业和消费者共同参与和创造的，当能够被拥有足够合作能力的企业或消费者利用时，大数据才变为一种生产要素与合作资产。

本文的研究结论有助于推动理论界从企业与消费者价值共创角度展开对数据价值、对数据作为生产要素的思考，同时推动对促进数字经济的适应性创新实现机制的探讨。在未来研究中，遵循摩尔定律和网络效应[53]，数字化创新在企业与消费者互动中必然呈现出更多难以预测的形式和途径。学术界一方面需要深入剖析不同情境下大数据合作资产的特征，拓展概念的内涵与外延，另一方面需要结合前沿实践，进一步探讨大数据作为生产要素的分配机制，以及基于大数据合作资产的适应性创新实现机制，关注企业与消费者协同演化能力、数据驱动的企业转型升级、社交商务模式创新等新课题，开展跨学科、跨领域的研究与交流，构建具有普适性的基于大数据合作资产的适应性创新，推动数字经济创新理论的发展。