数字化转型提升企业创新绩效的路径研究：基于数据要素价值化视角

基金项目：江苏省高校哲学社会科学研究项目：数字化转型提振江苏省中小企业创新绩效的机理及路径研究（批准号2022SJYB1248）

摘 要：数字技术和实体经济深度融合的数字化转型已成为我国稳增长的重要引擎，但其提升创新绩效的实现路径一直是个“黑箱”。现有的实证研究大多聚焦于探讨数字化转型在技术、组织、资金等单个方面对创新绩效的作用，缺乏从微观企业的数据要素价值化视角系统研究数字化转型提升企业创新绩效的具体实现路径。本文经过理论分析和典型案例剖析，明确了数据要素价值化演化的三个阶段，即数据要素的资源化、资产化、资本化，这三个阶段与企业数字化转型提升创新绩效的关键路径相对应。具体而言，数字技术的应用推动了数据要素和劳动、资本、土地等传统要素的有效整合，实现了资产流通，促进了数据资本化，通过三个阶段中各要素之间的复杂作用和相互转化，最终推动了企业创新绩效的提升，为数字化转型带来了实质性的成果。

关键词：数字化转型；创新绩效；数据要素价值化

一、引言

随着全球人工智能（AI）、云计算和平台等数字化核心技术的迅猛发展，数字化转型已成为国家战略的重要组成部分。根据国家工业信息安全发展中心连续六年的追踪显示，尽管存在华为、美的等大型企业的数字化转型成功案例，但大部分企业由于创新基础薄弱、资源有限、能力不足，无法效仿大型制造企业的成功经验，只有少部分企业能够在多维度上持续深化转型战略。在目前的研究中，虽然现有研究已经认识到数据要素在数字化转型中的重要性，但仍存在一些不足之处。如吉拉德（Girard）、蔡跃洲、王谦和付晓东等学者探讨了数据资源的特性、数据资产化和数据价值链的形成等方面，但忽视了对数据价值化演进机制的系统研究。此外，现有研究中缺乏涉及数据要素价值化的案例研究，尤其从数据要素的角度系统地探讨数字化转型如何促进创新绩效的具体过程的案例研究比较匮乏。因此，本文从数据要素的角度出发来研究数据要素如何与其他要素融合，实现数据要素价值化，最终提升创新绩效，从而更清楚地理解数字化转型对创新绩效的影响路径，为企业的数字化转型实践提供更准确、更具体的指导。

二、数据要素价值化驱动数字化转型促进创新绩效的理论分析

1.数据要素价值演进

针对数据要素价值演进的阐述，目前我国学者在阶段划分上存在一定的分歧。大部分学者以数据资源化、资产化、资本化为基准，并将“数据商品”纳入数据资产与数据资本的范畴。本文认为，当数据要素具备资产的属性时，实质上就具有了商品的交换功能。数据要素价值的形成包括三个关键方面：初级数据的整合提升至资源级别、数据主体间交换数据产品或服务所伴随的权利转让和数据与具体实际场景的结合以及实现在产业层面的价值化。据此，本文概括了数据要素价值演进的三个主要阶段：资源化加工、资产化交易以及资本化利用。

2.数据要素价值化驱动数字化转型促进创新绩效的理论分析

从资源整合理论和风险收益理论的角度看，数据要素价值化对数字化转型促进创新绩效的提升具有重要作用。

从资源整合理论的视角看，张国胜等学者认为数据要素价值化意味着企业需要重新构建资源组合，以提升生产效率。黄鹏、陈靓论证了数据不仅是一种资源，也是一个具有高度可复用性的新兴生产要素。数据的收集、处理、整合、流通、交易等流程，使企业能够优化业务流程，提高生产效率并实现规模经济效应。李海舰、赵丽指出数据要素的资本化催生了一系列以数据为核心的新业态，如智慧医疗、智慧金融等，构建起新型产业生态。数据资本化的过程不仅是对企业内部生产要素和流程的变革，更是对生产要素观念范式的革命。

风险收益均衡理论源于资本资产定价模型（CAPM）。该理论认为，价值与风险存在内在关系，需要统筹考虑。周观平、马锐等学者提出在数字化转型中，数据要素的价值化对企业的创新绩效至关重要，但同时也伴随着风险。风险收益不对称的根本性难题需要企业权衡不确定性和预期回报，优化投资组合。王道平、朱梦影等学者探讨了通过建立智能算法和风险预测模型，企业可以更准确地评估不同数字化项目的风险和回报，并及时调整投资组合，以适应市场变化和技术发展的挑战。这种基于数据驱动的决策方法，有助于企业降低投资决策的不确定性，提高资源配置的效率，从而促进创新绩效的提升。

三、研究设计

1.方法选择和案例选取

正如学者王凤彬、毛基业、苏芳等提出案例研究方法能够深入分析动态过程的内在机制，本文选择单案例研究方法，以江苏省工业制造行业中链式数字化转型的领先者——南京铖联科技有限公司（以下简称南京铖联）为案例样本，主要出于以下考虑：（1） 案例企业的典型性。南京铖联从2017年成立至今，成为产业集群中能够引领带动产业链上下游和产业集群内中小企业的关键企业，其开展的诸多项目中蕴含着优化要素资本配置的先进思路，为本文研究提供了诸多鲜活素材。（2） 案例的先进性。南京铖联在制造业和生物医疗领域取得了突破和跨越式发展，其快速发展背后的经验值得提炼、借鉴与推广。（3） 数据的可得性。本团队与南京铖联保持良好的互动关系，长期追踪研究南京铖联的管理创新，近年来持续对南京铖联进行深度访谈，为本案例研究提供了充分可靠的资料基础。

2.案例企业数字化转型的阶段过程分析

第一阶段：数字化转型的初步探索，整合数据要素与传统要素，使数据成为驱动业务策略和创新的关键因素，此阶段有两大主要亮点：

首先是南京铖联领导团队在战略上的探索。国内的3D打印硬件发展日趋成熟，但软件发展却相对乏力。齿科3D打印专用的CAD/CAM软件几乎被国外垄断，客户需求主要集中在哪里？需如何把数字技术与运营管理技术连接起来？南京铖联基于自身的优势，潜心钻研，攻坚开发了多款齿科专用3D打印软件，包括3D打印设备控制软件、数据处理软件、义齿智能化设计软件等，大幅度提升了设计效率，并实现齿科3D打印软件国产化。

其次是整合相应的数字化技术和资源。随着在齿科领域的不断深入，南京铖联发现“口腔上游供应链产品的数字化水平很大程度上决定了对下游客户临床服务水平的上限”。2021年5月，公司全面转型云工厂模式，并做了很多业务和管理上的探索和尝试，构建了基于制造云工厂的线上线下联通渠道。例如，和上游供应商开展深层合作，直接掌握上游原材料的研发能力；利用3D打印高端智能装备和全套自动化制造系统，帮助中游的口腔修复产品制造企业建立数字化生产线，实现数字化智能化升级；通过与下游医疗机构在医工结合方向上的深入合作，建立AI智能数据库模型，开发了口腔精准诊疗数字化服务平台，实现精准医疗。

第二阶段：数字化转型的深化发展，对前期数字化产能进一步扩展和优化。例如，公司意识到产品数据、供应商数据、客户数据等不仅是业务操作的副产品，而且是具有实际经济价值的资产，并推行了一系列创新举措，推动产品生产的多样性和可定制化，打造高附加值的产品线。通过研制云端智能SLM（选择性激光熔化）装备互联新机制，公司实现了生产设备之间的信息互通和智能化管理；通过开发新的口腔修复产品控形控性新机理，实现了对客户口腔情况的精准诊断和定制化设计；通过建立“分布式智造云工厂”的创新产业模式，突破了大规模分布式协同增材制造，快速响应了市场需求。此时，数据开始由内部管理工具转变为提升企业价值的资产，打造出高附加值的产品线。

第三阶段：数字化转型的产业化。该阶段标志着公司把数据的力量拓展到了企业界限之外，也即数据的外部效用最大化，是数字化转型提升创新绩效的高级阶段。南京铖联立足于口腔齿科产业链上游，利用3D打印高端智能装备和全套自动化制造系统，帮助中游的口腔修复产品制造企业建立数字化生产线，取代传统的失蜡铸造工艺，实现数字化智能化升级。通过与下游医疗机构在医工结合方向上的深入合作，建立AI智能数据库模型，优化诊疗方案，提高诊疗效果，实现精准医疗。构建的基于制造云工厂的线上线下联通渠道，将数字化的概念应用于整个产业链的每个环节，实现了效率的最大化和成本的最小化，提升了产业链的价值链。在这一阶段，数据不再局限于提升企业内部效率，而是转变成为促进整个产业链的合作、创新和价值共享的重要资本。

四、研究发现

通过前面的理论分析和案例企业实践，本文基于“资源—资产—资本”的财务增值逻辑框架，来探究企业数字化转型的路径及其背后的机理。

1.整合数据要素与传统要素-资源化

企业数字化转型是当前的必然趋势，通过整合数据要素与传统生产要素，企业可以形成全新的数据要素资源，并不断优化、重新组合或创新排列各个业务流程环节，从而使得企业内部的创新活动与外部合作实现动态的协同演化，最终与环境形成动态适应关系。这一过程涵盖了两个关键维度：

首先是渐进式提升创新绩效，主要聚焦在企业内部的研发、生产、服务等环节。引入数据要素可以加强对业务过程的实时监测，有助于及时发现和解决问题，从而优化创新流程，实现内部数据要素的资源化。其次是突破式提升创新绩效，这种提升意味着客户、供应商、外部合作者等利益相关者参与到创新活动中。通过分析市场数据和客户反馈，企业能够更准确地把握市场需求，灵活调整产品设计，推出更具创新性和竞争力的产品，这种突破式的提升使得企业整体创新绩效呈现突破性改变。

2.交易数据要素产生价值-资产化

整合数据要素资源可以带来企业与外部利益相关者之间的创新绩效提升，尤其是通过数据交易和交互，使数据要素资产化成为可能。然而，这种共赢关系往往受制于相关产业链的范围。强大的企业更容易实现与外部利益相关者的紧密融合，因为它们拥有更多的资源和影响力。这可能导致市场上的不公平竞争现象，较小规模的企业难以与之竞争，限制了它们的发展空间。为了充分发挥数据价值产生和增值的过程，必须重视市场在数据价值增值中的重要角色和关键作用。这包括推动数据产品像现代工业品流水线一样、标准化操作和生产，以满足不同利益相关者的需求。

3.扩展数据要素价值-资本化

随着数据基础设施的不断建设和宏观政策的强化调控，数据资产化已建立基本的估值体系和交易机制，金融资本自然而然地涌入数据资产交易链条。学者张成思、金骋路和陈荣达指出，数据资产的流动性和增值特征使得其金融属性逐渐增强，从而扩展了数据要素的价值，实现了数据要素的资本化，类似于马克思所述的商品到货币的“惊险一跃”（Mayer等，2018；熊巧琴和汤珂，2021）。数据资本化使得数据资产具备了在平台进行流通交换的能力，其本质上是数据资产的市场化配置（戚聿东和刘欢欢，2020）。只有当数据资产具备类似于金融资本的流动性，能够在不同厂商、行业、产业间有序流动，并具备保值、增值甚至融资的能力时，数据价值化对经济高质量增长的影响才能最大化。

五、结论及政策建议

1.结论

本文从数据价值化的视角，研究数字化转型促进创新绩效的实现路径，结论如下。

数字化转型主要通过数据要素赋能传统生产要素来实现。数字技术的应用推动了数据要素与劳动、资本、土地等传统要素的融合、流通、交易和利用，从而创造了价值并扩展了其范围。这导致了要素市场、资产市场和资本市场上可能出现的要素价值转换，即数据要素的资源化、资产化和资本化。尽管这一过程可能并非一帆风顺，但最终推动了企业创新绩效的提升，为数字化转型带来了实质性成果。

从数字化转型促进创新绩效的具体路径看，数据要素价值化的源泉是企业、市场和政府三者共同构成的推动力量。企业作为创新主体，通过提升管理应用能力，促进数据要素与传统要素的有效融合，并不断探索构建数据管理体系、参与数据要素市场，以释放数据价值。市场优化资源配置在数据要素的流通中至关重要，通过市场机制，优质数据得以流通和交换，促进了创新和活力的释放。政府需要建立公平高效的机制，提供有序引导和规范发展的支持，优化数据资源的配置，推动数据资本化，促进数据要素的可持续发展。综上所述，数字化转型为企业创新绩效的提升铺平了道路，其核心在于数据要素的价值化，而企业、市场和政府的合力推动着这一过程的实现。这一发现为企业在数字化转型过程中的战略规划和政府在政策制定方面提供了重要的参考和指导。

2.政策建议

基于上述结论，本文提出以下政策建议。

（1） 规范数据交易场所，促进数据从资源转变为资产

企业数字化转型产生了微观层面的战略模式、组织模式、研发模式、制造模式和营销模式的变革，提高了组织效率、生产效率和交易效率，为企业创造了价值。为此，应规范引导各类数据交易场所做大做强，加强其在数据要素市场中的积极作用，推动建立统一标准规范体系，加快形成全国统一数据大市场。

（2） 强化数据资本金融交易规范，加速数据资本化。

政府应加强数据金融交易中心的建设，降低企业融资约束，促进消费结构升级，建议政府支持数据资本和金融资本的深度融合，完善数据银行建设。同时，应关注中小企业、民营企业和消费者的多元化需求，制定多层次的数据资本金融政策，保障数据资本化的经济增长。通过政府主导的项目和政策支持，促进中小企业更好地利用数据要素，实现产业链上的跨界融合，推动传统产业向数字化、智能化方向发展。同时，培育新兴产业，促进产业结构的优化和升级，推动数字经济持续健康发展。

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