第1章

總 論

1.1 企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力構(gòu)建的時代背景

1.1.1 全球動蕩加劇新形勢下的中國企業(yè)數(shù)字變革出路

國際貨幣基金組織（IMF）在2025年4月發(fā)布的《世界經(jīng)濟展望》報告評估全球經(jīng)濟增長呈現(xiàn)一種脆弱下行的趨勢。該報告預(yù)計，全球經(jīng)濟增長率將從2022年的3.5%下降到2024年的3.2%及2025年的2.8%，這明顯低于2000年至2019年3.8%的歷史平均水平。在當前貿(mào)易關(guān)系緊張和政策不確定性加劇的背景下，通脹風(fēng)險上升可能會導(dǎo)致利率在更長的時間內(nèi)保持較高水平。報告進一步分析了不同經(jīng)濟體的增長情況。美國作為發(fā)達經(jīng)濟體的代表，2025年經(jīng)濟增速預(yù)測由2.7%大幅下調(diào)至1.8%，反映出貨幣政策收緊、貿(mào)易摩擦升級與消費動能減弱的綜合影響。與此同時，歐元區(qū)經(jīng)濟亦出現(xiàn)回落，增長預(yù)期被下調(diào)至0.8%，主要受關(guān)稅不確定性與跨境貿(mào)易緊張態(tài)勢的制約。其中，德國復(fù)蘇尤為乏力，2025年增速被下調(diào)至0.0%，顯示出其制造業(yè)持續(xù)疲軟對整體經(jīng)濟形成顯著拖累。盡管如此，新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟體在全球經(jīng)濟中的相對表現(xiàn)仍具韌性，特別是中國和印度。中國的經(jīng)濟增長預(yù)期為4.8%，印度則是維持在了6.2%的高位。這一增長表現(xiàn)得益于兩國在私營消費與結(jié)構(gòu)性改革方面的持續(xù)推進，增強了對外部沖擊的抵御能力；同時，數(shù)字經(jīng)濟的加速擴張為內(nèi)需增長和產(chǎn)業(yè)升級注入了關(guān)鍵動能，成為支撐其經(jīng)濟韌性的核心變量。①

面對日益錯綜復(fù)雜的全球挑戰(zhàn)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型不再是一種可選策略，而是應(yīng)對變革、推動發(fā)展的“必選項”。自2015年習(xí)近平主席在第二屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上首次提出“數(shù)字中國”理念以來，數(shù)字中國建設(shè)已成為驅(qū)動中國現(xiàn)代化進程的關(guān)鍵動力，是塑造國家競爭優(yōu)勢的堅實基石，也是抓住新一輪科技與產(chǎn)業(yè)革命機遇的戰(zhàn)略抉擇，這一觀點已在全球范圍內(nèi)達成廣泛共識。依據(jù)國家數(shù)據(jù)局于2024年6月30日發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告（2023年）》，我國在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展方面實現(xiàn)了規(guī)模與質(zhì)量的同步提升，彰顯了強大的發(fā)展活力，具體體現(xiàn)在政策、經(jīng)濟、社會和技術(shù)四個方面。

一是頂層設(shè)計不斷完善、創(chuàng)新與治理體系不斷健全。自1997年起，我國逐步將信息資源提升至國家戰(zhàn)略層面，通過《國家信息化“九五”規(guī)劃和2010年遠景規(guī)劃》奠定技術(shù)與模式創(chuàng)新的基礎(chǔ)。黨的十八大以來，國家愈發(fā)重視數(shù)字經(jīng)濟，2016年的《“十三五”國家信息化規(guī)劃》提出以數(shù)據(jù)為核心，加快信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，催生數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式。2022年，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》出臺，全面規(guī)劃數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，將數(shù)字經(jīng)濟提升至國家戰(zhàn)略高度。其間，包括《網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略實施綱要》在內(nèi)的多項政策相繼推出，實施“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)行動綱要、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等工程。2023年，政策指引更加精細化，如《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》提出“2522”框架，而《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》則聚焦算力發(fā)展。2024年年初，《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》和《關(guān)于促進數(shù)據(jù)安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見》分別關(guān)注數(shù)據(jù)要素市場和數(shù)據(jù)安全。同年7月，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》對AI服務(wù)進行了規(guī)定，確立算法備案制。這些政策展現(xiàn)了中國在數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域的系統(tǒng)性規(guī)劃和執(zhí)行力，旨在推動數(shù)字經(jīng)濟健康、快速發(fā)展。

二是數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模持續(xù)壯大，產(chǎn)業(yè)鏈和數(shù)實融合場景有事凸顯。2023年，數(shù)字經(jīng)濟的核心產(chǎn)業(yè)對國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的貢獻顯著，其增加值預(yù)計超過12萬億元，約占GDP的10%。在這一領(lǐng)域中，電子信息制造業(yè)的增加值實現(xiàn)了3.4%的年增長率。電信業(yè)務(wù)收入達到了1.68萬億元，年增長率為6.2%�；ヂ�(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)收入則為1.75萬億元，年增長率達到了6.8%。軟件業(yè)務(wù)表現(xiàn)尤為突出，收入高達12.33萬億元，年增長率為13.4%。新興技術(shù)如云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)正在推動數(shù)字經(jīng)濟的增長，這些領(lǐng)域的業(yè)務(wù)收入呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢。具體來看，云計算和大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的收入同比增長37.5%，而物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的收入同比增長20.3%。這些新興業(yè)務(wù)在電信業(yè)務(wù)總收入中的占比顯著提高，從2019年的10.5%提高到了2023年的21.2%，顯示出數(shù)字經(jīng)濟中新興領(lǐng)域的強勁動力和快速擴張①。

三是數(shù)字消費“主引擎”動力強勁。我國數(shù)字消費的澎湃動力源于超大的規(guī)模市場與全球最大的中等收入群體，構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟的核心驅(qū)動力。據(jù)《互聯(lián)網(wǎng)助力數(shù)字消費發(fā)展藍皮書（2023）》，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶已突破9億，2023年網(wǎng)上零售總額達15.4萬億元，連續(xù)11年領(lǐng)跑全球。2024年前5個月，實物商品網(wǎng)上零售額同比增長11.5%，占社會消費品零售總額的24.7%，較前期提升0.8個百分點，彰顯數(shù)字消費的持續(xù)擴張。線上購物的便捷性覆蓋了日常生活的全領(lǐng)域需求。虛擬現(xiàn)實、數(shù)字孿生等技術(shù)的應(yīng)用，拓寬了數(shù)字消費體驗的邊界�；ヂ�(lián)網(wǎng)的普及消弭了地域與年齡的界限，催化了多元化的數(shù)字消費群體。該藍皮書顯示，“90后”與“00后”年輕人的網(wǎng)絡(luò)購物參與率分別為95.1%和88.5%，60歲以上老人的網(wǎng)絡(luò)購物使用率也達到了69.8%，女性網(wǎng)購比例高達85.4%，農(nóng)村網(wǎng)民線上消費比例攀升至76.7%，映射出數(shù)字消費的全民化趨勢。數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟的深度融合，催生了新的消費增長點，國貨品牌受追捧，短視頻平臺助力文旅IP的打造，推動“縣域游”“小城游”等消費新場景的興起，進一步激活了數(shù)字消費的生態(tài)活力②。

四是技術(shù)研發(fā)投入不斷加大，創(chuàng)新能力不斷提升。數(shù)字經(jīng)濟的根基在于數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，其發(fā)展歷程可分為兩個標志性階段：一是個人計算機的普及（20世紀80年代），觸發(fā)了以單機應(yīng)用為特點的首輪數(shù)字化浪潮；二是互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化（20世紀90年代中期），引領(lǐng)了以網(wǎng)絡(luò)化為標志的二次數(shù)字化革命。20世紀70年代末，我國開始引進國外的電子技術(shù)，包括計算機硬件和軟件。20世紀80年代，隨著個人計算機的引進與國產(chǎn)化，中國開始了計算機的普及工作，為信息化建設(shè)提供了工具。進入20世紀90年代，我國正式接入國際互聯(lián)網(wǎng)，標志著數(shù)字革命序幕的拉開。互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化應(yīng)用迅速推動了社會的信息化進程，從簡單的電子郵件和網(wǎng)頁瀏覽，到電子商務(wù)和在線服務(wù)的興起，數(shù)字技術(shù)開始應(yīng)用于各行各業(yè)。移動通信技術(shù)迭代升級，從2G到4G再到5G的跨越，不僅加速了信息的傳播速度，也催生了移動互聯(lián)網(wǎng)的繁榮，智能手機成為連接世界的窗口。21世紀初，我國數(shù)字技術(shù)的發(fā)展進入快車道。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)的涌現(xiàn)不僅提升了數(shù)據(jù)處理和分析的能力，也開辟了數(shù)字經(jīng)濟的新天地。近年來，我國在5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、智慧城市建設(shè)等方面取得了顯著成就，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善為數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展提供了堅實的支撐。同時，我國還積極探索數(shù)據(jù)要素市場的建設(shè)，推動數(shù)據(jù)確權(quán)、交易和流通，釋放數(shù)據(jù)的潛在價值。數(shù)字技術(shù)在教育、醫(yī)療、交通等民生領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，極大地方便了民眾生活，提升了社會運行效率。

1.1.2 數(shù)字變革情境下的中國企業(yè)競爭優(yōu)勢重構(gòu)進路

30年來，中國企業(yè)主動順應(yīng)信息革命時代浪潮，以信息化培育新動能，用數(shù)字新動能推動新發(fā)展，數(shù)字技術(shù)不斷創(chuàng)造新的可能。工業(yè)和信息化藍皮書《數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展報告（2023～2024）》指出，企業(yè)數(shù)字網(wǎng)絡(luò)化智能化發(fā)展呈現(xiàn)“6—3—1”態(tài)勢。具體而言，表征企業(yè)主要業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化水平的關(guān)鍵指標均超過60%；實現(xiàn)縱向管控集成、橫向產(chǎn)供銷集成的企業(yè)比例約為30%；具備智能制造就緒基礎(chǔ)的企業(yè)比例超過10%①。而聚焦占據(jù)中國市場巨大份額的中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，聯(lián)想和36氪研究院聯(lián)合發(fā)布的《中國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告2024》顯示，絕大多數(shù)的中小企業(yè)（98.8%）已經(jīng)踏上了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的征程，只有很小一部分（1.2%）尚未啟動。在已經(jīng)開始轉(zhuǎn)型的中小企業(yè)中，超過六成仍處于轉(zhuǎn)型的早期階段，包括單點嘗試階段和局部建設(shè)階段，占比分別為32.4%和30.2%。這表明多數(shù)企業(yè)剛開始探索數(shù)字化的應(yīng)用，并在特定的業(yè)務(wù)流程或部門中實施數(shù)字化。大約21.6%的中小企業(yè)已經(jīng)進入數(shù)字底座建設(shè)階段，這意味著它們已經(jīng)實現(xiàn)了對全部主營業(yè)務(wù)的數(shù)字化管理和控制。而處于智能運營階段的中小企業(yè)占比約為11.4%，這些企業(yè)已經(jīng)開始利用集成的業(yè)務(wù)鏈數(shù)據(jù)分析，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式實現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同和智能決策。僅有3.2%的中小企業(yè)達到了創(chuàng)新發(fā)展階段，這些企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動了業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新和新增長點的形成，實現(xiàn)了業(yè)務(wù)與信息技術(shù)的全面融合，成為敏捷、創(chuàng)新、開放的智能化企業(yè)。

從發(fā)展階段看，中國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程大致可以劃分為信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化四個階段，每個階段都代表了企業(yè)與技術(shù)發(fā)展的不同互動關(guān)系。①信息化階段：始于20世紀90年代，企業(yè)開始引入計算機技術(shù)，實現(xiàn)辦公自動化和信息管理的電子化。這一階段的重點是提高業(yè)務(wù)流程的效率，減少紙質(zhì)文檔的使用，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的電子化存儲和管理。②網(wǎng)絡(luò)化階段：隨著21世紀初互聯(lián)網(wǎng)的普及，企業(yè)進入了網(wǎng)絡(luò)化階段。這一階段的特點是通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)連接內(nèi)部系統(tǒng)和外部合作伙伴，實現(xiàn)信息的在線共享和交流。企業(yè)開始建立內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，發(fā)展電子商務(wù)，并通過網(wǎng)絡(luò)化手段優(yōu)化供應(yīng)鏈管理和客戶關(guān)系。③數(shù)字化階段：從21世紀10年代中期起，企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)優(yōu)化，標志著數(shù)字化階段的到來。在這一階段，數(shù)據(jù)成為驅(qū)動決策的關(guān)鍵因素，客戶體驗的數(shù)字化及產(chǎn)品和服務(wù)的數(shù)字化創(chuàng)新成為企業(yè)關(guān)注的焦點。④智能化階段：從2020年開始，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛，企業(yè)得以實現(xiàn)運營的自動化和智能化。智能化階段的重點是智能制造、預(yù)測性維護、個性化推薦系統(tǒng)，以及通過智能技術(shù)提升產(chǎn)品和服務(wù)的附加值。

從發(fā)展特征上看，具體表現(xiàn)為：①企業(yè)的數(shù)字化比例持續(xù)增長。自2006年以來，上市公司中應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的企業(yè)數(shù)量和比例不斷上升。到2023年，使用數(shù)字技術(shù)的上市公司數(shù)量已達到4722家，比例提升至91%，絕大多數(shù)上市公司已應(yīng)用數(shù)字技術(shù)。②小型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨資源與能力瓶頸。2006—2023年，小型企業(yè)的數(shù)字化比例為52%。大中型企業(yè)的數(shù)字化水平普遍高于小型企業(yè)，小型企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中常常遭遇“不會轉(zhuǎn)”“不愿轉(zhuǎn)”和“不敢轉(zhuǎn)”的問題，陷入資源和能力不足的困境。③服務(wù)行業(yè)數(shù)字化趨勢明顯，通信、銀行和計算機等行業(yè)全面實現(xiàn)數(shù)字化。數(shù)字化企業(yè)比例最高的五個行業(yè)分別是：通信（100%）、銀行（100%）、計算機（100%）、傳媒（98%）和電子（97%）。④新能源汽車的崛起，推動汽車相關(guān)行業(yè)數(shù)字化比例激增。2020—2021年，隨著新能源汽車零售量的顯著增加，汽車相關(guān)行業(yè)的數(shù)字化比例從79%上升至94%。⑤地區(qū)差異顯現(xiàn)，經(jīng)濟發(fā)達省份在數(shù)字化進程中處于領(lǐng)先地位。經(jīng)濟較為發(fā)達的省份引領(lǐng)了數(shù)字化的步伐，多個省份的數(shù)字化企業(yè)比例超過70%，全國范圍內(nèi)的數(shù)字化進程持續(xù)加快。⑥國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，與非國企的差距逐漸縮小。在政策的推動下，國有企業(yè)加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。自2020年以來，國有企業(yè)的數(shù)字化進程顯著加快，已接近非國有企業(yè)的數(shù)字化水平。⑦初創(chuàng)企業(yè)積極布局，數(shù)字化轉(zhuǎn)型比例高于老牌企業(yè)。隨著企業(yè)成立時間的延長，數(shù)字化企業(yè)的比例逐漸下降。成立1年至15年的企業(yè)中，有94%進行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型；成立16年至25年的企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型比例為91%；而成立26年及以上的企業(yè)中，這一比例為88%。⑧高成長性與創(chuàng)新性驅(qū)動，科創(chuàng)板與創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的數(shù)字化比例領(lǐng)先。上交所科創(chuàng)板企業(yè)的數(shù)字化比例為97%，深交所創(chuàng)業(yè)板企業(yè)這一比例為95%。相比之下，上交所主板企業(yè)和深交所主板企業(yè)的數(shù)字化比例分別為88%和89%①。

值得注意的是，2023年ChatGPT風(fēng)暴席卷全球，特別是2025年初DeepSeek開源模型推出，人工智能（AI）技術(shù)站上舞臺中央。埃森哲（Accenture）發(fā)布的《2023中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》研究報告發(fā)現(xiàn)，有46%的受訪中國企業(yè)表示將在人工智能和自動化領(lǐng)域增加投資②。數(shù)據(jù)顯示，2023年，我國關(guān)鍵工序數(shù)控化率和數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具普及率分別達62.2%和79.6%，較2019年分別提高12.1個和9.4個百分點。累計建成62家“燈塔工廠”，占全球總數(shù)的40%；全年新增11家，占全球新增總數(shù)的52.4%；累計培育421家國家級智能制造示范工廠。智能制造裝備產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破3.2萬億元，培育主營業(yè)務(wù)收入10億元以上的智能制造系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商超150家。2019—2023年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心產(chǎn)業(yè)增加值從0.87萬億元增至1.35萬億元，帶動滲透產(chǎn)業(yè)增加值同期從2.32萬億元增至3.34萬億元①。尤其是生成式人工智能（AIGC）成為投資新晉熱點，通用大模型、元宇宙/數(shù)字人、AI芯片三個細分領(lǐng)域的融資最為活躍。

1.1.3 構(gòu)建和提升動態(tài)能力是中國企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的“基石之路”

在中國企業(yè)的發(fā)展征途中，構(gòu)建和提升動態(tài)能力是其獲得持久競爭力的核心。這種能力不僅是企業(yè)持續(xù)成長、增強市場競爭力的基石，更是創(chuàng)造和維持競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略基礎(chǔ)。隨著全球化競爭的不斷加劇和科技革新的加速，企業(yè)所置身的市場、行業(yè)和政策環(huán)境正經(jīng)歷著前所未有的動態(tài)變化，充滿了不確定性和挑戰(zhàn)。這種背景下，傳統(tǒng)的市場均衡狀態(tài)已不再穩(wěn)固，企業(yè)必須敏銳地感知外部環(huán)境的威脅與機遇，并靈活調(diào)整自身的組織結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)這種快速變化。同時，企業(yè)還需有效整合和優(yōu)化內(nèi)外部的無形資產(chǎn)與互補性資源，通過重組和創(chuàng)新運營流程，來應(yīng)對日益復(fù)雜和多變的商業(yè)環(huán)境。這種對動態(tài)能力的不斷追求和完善，是企業(yè)在全球化浪潮中立于不敗之地的關(guān)鍵。通過持續(xù)的自我革新和戰(zhàn)略調(diào)整，企業(yè)能夠更好地把握市場脈搏，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，并在競爭中占據(jù)有利地位。

自改革開放以來，中國企業(yè)利用快速響應(yīng)市場需求、采取成本優(yōu)勢及漸進性創(chuàng)新等策略實現(xiàn)了快速發(fā)展，甚至少數(shù)企業(yè)已成為全球的行業(yè)領(lǐng)先者，如華為和阿里巴巴等（柳卸林等，2018）。這些企業(yè)的成功并非偶然，而是其扎實的動態(tài)能力構(gòu)建和靈活應(yīng)變能力的直接結(jié)果。它們通過持續(xù)的市場監(jiān)測、技術(shù)研發(fā)和用戶反饋的快速響應(yīng)，不斷迭代產(chǎn)品和服務(wù)，在瞬息萬變的市場環(huán)境中保持競爭優(yōu)勢。以華為為例，其在研發(fā)上的巨額投入和全球化的視野，使其不僅在國內(nèi)市場占有一席之地，更在國際市場中擁有強大的競爭力。通過建立完善的全球供應(yīng)鏈和客戶服務(wù)體系，華為能夠及時捕捉行業(yè)變化并快速調(diào)整戰(zhàn)略。然而，一個嚴峻的事實是，無論是在中美貿(mào)易戰(zhàn)中遭遇技術(shù)和零部件供應(yīng)鏈等“卡脖子”問題、面對新的數(shù)字科技和大數(shù)據(jù)的沖擊，還是遭遇新冠疫情等特殊外部環(huán)境沖擊，許多中國本土企業(yè)的表現(xiàn)并不盡如人意。面對這些挑戰(zhàn)，很多企業(yè)僅僅是曇花一現(xiàn)，很快失去了競爭優(yōu)勢，甚至慘遭市場淘汰（吳曉波等，2019）。例如，一些企業(yè)由于未能及時轉(zhuǎn)型或缺乏創(chuàng)新能力，結(jié)果在市場競爭中被迫退出，反映了其動態(tài)能力的不足。

相反，有部分企業(yè)在市場競爭中基業(yè)長青，甚至成為百年企業(yè)。成功的企業(yè)并非僅僅依賴運氣，而是企業(yè)家不斷地感知外部環(huán)境變化并進行組織創(chuàng)新，以獲取源源不斷的競爭優(yōu)勢，這是其根本原因（Teece，2020）。例如，阿里巴巴通過不斷創(chuàng)新商業(yè)模式和平臺功能，保持了其在電商領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。它不僅重視技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)新，還通過多元化布局，將業(yè)務(wù)拓展至云計算、金融科技等多個領(lǐng)域，展示了其靈活調(diào)整戰(zhàn)略的能力。此外，盡管中國企業(yè)在追求動態(tài)能力方面取得了一定成就，但與西方相對成熟的市場環(huán)境相比，中國的轉(zhuǎn)型制度特征、文化認知等因素對企業(yè)構(gòu)建動態(tài)能力的模式和途徑產(chǎn)生了深遠的影響（李垣和田龍偉，2013）。中國企業(yè)往往面臨較為復(fù)雜的政策環(huán)境和市場準入限制，這要求企業(yè)在構(gòu)建動態(tài)能力時需充分考慮外部環(huán)境的變化。此外，企業(yè)內(nèi)部因素，如組織文化、管理層的戰(zhàn)略決策、員工的創(chuàng)新能力等，也對動態(tài)能力的構(gòu)建和提升產(chǎn)生重要影響（蘇敬勤和韓貴齡，2017）。例如，具有強大創(chuàng)新意識和市場敏感度的企業(yè)文化，能夠促進企業(yè)快速適應(yīng)市場變化，提升動態(tài)能力。同時，企業(yè)家特質(zhì)及創(chuàng)業(yè)者風(fēng)格等也對企業(yè)動態(tài)能力構(gòu)建和提升產(chǎn)生異質(zhì)性影響（蔡莉和葛寶山等，2019）。不同的企業(yè)家在面對市場挑戰(zhàn)時展現(xiàn)出的決策風(fēng)格和領(lǐng)導(dǎo)能力，會直接影響企業(yè)的創(chuàng)新能力和動態(tài)調(diào)整能力。一些企業(yè)家以風(fēng)險投資和技術(shù)驅(qū)動為導(dǎo)向，傾向于通過快速試錯和持續(xù)迭代來推動企業(yè)成長，而另一些企業(yè)家則可能更為保守，導(dǎo)致企業(yè)在變革中失去機會。

因此，在科技快速變革、全球化加速及我國制度轉(zhuǎn)型的多重影響下，特別是在大數(shù)據(jù)深刻改變商業(yè)環(huán)境的背景下，中國企業(yè)應(yīng)當采取不同的變革路徑和戰(zhàn)略思維。企業(yè)需要重視數(shù)據(jù)分析能力的提升，以驅(qū)動決策和創(chuàng)新，進而推動業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展。同時，鼓勵開放與協(xié)作的企業(yè)文化，有助于增強內(nèi)部與外部資源的整合能力，形成動態(tài)能力的良性循環(huán)。此外，企業(yè)應(yīng)積極學(xué)習(xí)借鑒國際先進經(jīng)驗，結(jié)合自身實際靈活調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，以便在競爭日益激烈的市場中立于不敗之地。

綜上所述，構(gòu)建和提升動態(tài)能力不僅是企業(yè)應(yīng)對外部不確定性和復(fù)雜性的策略，更是實現(xiàn)長期可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。在全球化競爭和技術(shù)革新的大背景下，企業(yè)只有不斷自我革新，抓住每一個機會，才能在未來的市場中繼續(xù)蓬勃發(fā)展。

1.1.4 大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)對企業(yè)動態(tài)能力形成與發(fā)展的全新挑戰(zhàn)

近年來，隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動設(shè)備、應(yīng)用端（App）、大數(shù)據(jù)分析、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字科技的發(fā)展及其廣泛應(yīng)用，諸多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量都呈現(xiàn)急劇增長的態(tài)勢（楊善林和周開樂，2014）；而且數(shù)據(jù)形態(tài)日益復(fù)雜，突出表現(xiàn)為多源性（文本、聲音、視頻、網(wǎng)頁日志、遙感勘測記錄、社交媒體、云計算數(shù)據(jù)等）和異構(gòu)性（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存），并且具備大容量、高速度、多樣性、價值性等特征（麥肯錫公司，2011；徐宗本等，2014）。

大數(shù)據(jù)和以大模型為代表的AI技術(shù)及其相關(guān)技術(shù)之所以受到廣泛的關(guān)注，不同于其他一般技術(shù)，一方面是其技術(shù)增強的作用。從大數(shù)據(jù)的“用”與“造”視角出發(fā)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的增加不僅增強了企業(yè)對外部大數(shù)據(jù)的敏感性，也能增強其內(nèi)部管理決策的敏感性（陳國青、吳剛、顧遠東，2018）。另一方面，大數(shù)據(jù)具有使能（enabling）的效應(yīng)。大數(shù)據(jù)能帶動企業(yè)價值創(chuàng)造，通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)能力，帶動新洞察、新模式、新機會的發(fā)現(xiàn)，進而推動產(chǎn)品/服務(wù)創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等。

大數(shù)據(jù)、AI及其相關(guān)技術(shù)被描述為對產(chǎn)業(yè)和企業(yè)具有破壞性的本質(zhì)（Karimi & Walter，2015），主要體現(xiàn)在改變消費者的行為和期望，如使用移動設(shè)備上的社交網(wǎng)絡(luò)（Yoo et al.，2010）和對企業(yè)業(yè)務(wù)的質(zhì)量和服務(wù)的期望值的提升（Sia et al.，2016；賈建民等，2020）；對企業(yè)所處的競爭格局和經(jīng)營的模式產(chǎn)生了破壞，如產(chǎn)品和服務(wù)不斷的數(shù)字化，如果企業(yè)不轉(zhuǎn)型就可能面臨顧客流失（謝康等，2014），并可能降低行業(yè)的進入壁壘（Hahre et al.，2017）。另外，大數(shù)據(jù)和AI還可能迫使企業(yè)實現(xiàn)精準、敏捷的產(chǎn)品或服務(wù)供應(yīng)（Riati et al.，2018；孫新波等，2019），通過數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)內(nèi)部效率的提升。

大數(shù)據(jù)、AI及其相關(guān)技術(shù)所具有的上述“破壞性本質(zhì)”，與熊彼特對創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)典論述相呼應(yīng)。這對于企業(yè)而言既可能帶來獲取可持續(xù)競爭優(yōu)勢的機遇，同時也意味著巨大的挑戰(zhàn)。首先，大數(shù)據(jù)加劇了環(huán)境的動蕩性。無論是消費者的行為和期望、競爭對手的價值提供模式和策略選擇、合作伙伴的互補性還是規(guī)制環(huán)境，均發(fā)生了深刻變化。其次，大數(shù)據(jù)對組織效率和組織創(chuàng)新產(chǎn)生了新的影響。一方面，基于大數(shù)據(jù)分析企業(yè)可以提升組織的決策效率、實現(xiàn)商業(yè)流程優(yōu)化和供應(yīng)鏈的敏捷性等。例如，通過物聯(lián)網(wǎng)的感知了解生產(chǎn)運營的實時情況和資源配置使用情況，并根據(jù)企業(yè)的目標進行動態(tài)調(diào)整（陳劍等，2020）；另一方面，大數(shù)據(jù)也對組織創(chuàng)新產(chǎn)生了新的影響。例如，大數(shù)據(jù)的使用要求企業(yè)內(nèi)部組織變革，組織的內(nèi)部權(quán)力需要從傳統(tǒng)的決策者向大數(shù)據(jù)負責(zé)人或其他部門轉(zhuǎn)移（Galbraith，2014）。最后，大數(shù)據(jù)對企業(yè)個體，特別是高管人員產(chǎn)生深刻的影響。大數(shù)據(jù)分析使企業(yè)內(nèi)外部分散的知識可以快速匯聚，使企業(yè)高管對相關(guān)情況可以進行更加全面的畫像并建立跨界關(guān)聯(lián)；大數(shù)據(jù)的使用意味著個體的認知有可能不斷地更新，而個體往往具有行為慣性，其也被認為是已有慣例儲存的載體（Zotto & Winter，2002；米捷等，2016），大數(shù)據(jù)的使用是否觸發(fā)個體慣例的更新抑或墨守成規(guī)，成為影響個體乃至組織整體能力的重要因素。

因此，大數(shù)據(jù)的特征對于企業(yè)獲取可持續(xù)競爭優(yōu)勢有何影響，以及與傳統(tǒng)情境下企業(yè)動態(tài)能力的構(gòu)建和提升有何區(qū)別，需要結(jié)合中國企業(yè)的大數(shù)據(jù)情境進行深入分析。

1.1.5 中國企業(yè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)能力重構(gòu)

獲取企業(yè)動態(tài)競爭優(yōu)勢是企業(yè)戰(zhàn)略和創(chuàng)新實踐的關(guān)注焦點，對其構(gòu)成和演化發(fā)展的解釋是管理學(xué)理論發(fā)展中持久的挑戰(zhàn)之一。自動態(tài)能力理論于1997年由Teece等學(xué)者提出以來，經(jīng)過Eisenhardt和Martin（2000）及相關(guān)學(xué)者對其微觀基礎(chǔ)研究（Feilin et al.，2012）等議題的推進，其已經(jīng)成為戰(zhàn)略管理和創(chuàng)新管理研究中長期關(guān)注企業(yè)獲取動態(tài)競爭優(yōu)勢的核心問題之一。

第一，早期的經(jīng)典文獻主要是以組織過程及其影響資源配置視角為主，Teece等學(xué)者（1997）從資源基礎(chǔ)觀難以解決企業(yè)的剛性問題出發(fā)，基于組織和管理過程、特定及互補性資產(chǎn)與定位、路徑依賴與技術(shù)機會、組織可復(fù)制性與不可模仿性，提出企業(yè)競爭優(yōu)勢來源的核心是組織內(nèi)部運行的慣例。Zollo和Winter（2002）認為，動態(tài)能力是經(jīng)學(xué)習(xí)之后穩(wěn)定的集體模式。組織資源的修改和變化被作為解釋動態(tài)能力的來源，如技術(shù)資源（Anand et al.，2010；焦豪等，2008）。大數(shù)據(jù)本身可以被認為是一種資源（Wamba et al.，2017），但大數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)特征及大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的管理問題的全景視圖、跨界關(guān)聯(lián)和粒度縮放特征（陳國青、吳剛、顧遠東，2018），對組織資源修改視角的動態(tài)能力觀產(chǎn)生了新的挑戰(zhàn)。如果僅僅將大數(shù)據(jù)認為是一種組織資源，將難以深刻洞悉大數(shù)據(jù)對組織效率提升、組織創(chuàng)新產(chǎn)生深刻影響的本質(zhì)。

第二，大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的外部環(huán)境變得更加復(fù)雜，對企業(yè)獲取動態(tài)競爭優(yōu)勢的影響更加深遠。外部環(huán)境因素是解釋動態(tài)能力前因的另一個核心要素。Teece等學(xué)者（1997）針對波特的“五力模型”并結(jié)合組織調(diào)整和重構(gòu)維度進行建構(gòu)；Eisenhardt和Martin（2000）盡管與Teece等關(guān)于動態(tài)能力本質(zhì)的觀點不一致，但也是針對環(huán)境的高度動蕩和中度動蕩程度的區(qū)別分析（Peteraf et al.，2015）。大數(shù)據(jù)的“時間—空間—關(guān)聯(lián)”分析可以使企業(yè)將分散在外部甚至全球各地的知識快速聚合（賈建民等，2020）。大數(shù)據(jù)還改變了消費者與生產(chǎn)者之間的關(guān)系，導(dǎo)致企業(yè)邊界模糊化并影響了商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)成員之間的競合關(guān)系（陳劍等，2020；簡兆權(quán)等，2019）。有學(xué)者從制度理論和動態(tài)能力視角分析兩者的互補性，認為其實質(zhì)上是企業(yè)面對外部環(huán)境主動制度創(chuàng)新的過程（Kotabe et al.，2014；蘇敬勤等，2019）。另外，有部分學(xué)者開始關(guān)注影響動態(tài)能力發(fā)展的高管/個體因素，如領(lǐng)導(dǎo)力（Kor & Mesko，2013；Teece，2018）、管理認知（Helfat & Peteraf，2014；Dunning & Lundan，2010；簡兆權(quán)等，2020）和人力資本（Hsu & Wang，2012）。數(shù)據(jù)驅(qū)動情境不僅影響個體的人力資本和管理認知，還將影響數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)力（Warner & W?ger，2019）。

總的來看，學(xué)術(shù)界對動態(tài)能力發(fā)展的相關(guān)研究多圍繞組織重構(gòu)過程和組織學(xué)習(xí)、環(huán)境動蕩、個體因素單一維度的影響開展。目前，多源異構(gòu)的海量大數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生，無論是傳統(tǒng)意義上的外部消費者、競爭對手和合作伙伴等的變化，還是組織內(nèi)部和個體層面的被動或主動的應(yīng)對，都將為企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動情境下獲取動態(tài)競爭優(yōu)勢提供必要的支撐�；�于此，本書提出一個新框架，圍繞大數(shù)據(jù)的知識本質(zhì)，深入解析數(shù)據(jù)驅(qū)動與動態(tài)能力的關(guān)系，有利于解讀中國企業(yè)在大數(shù)據(jù)情境下獲取動態(tài)競爭優(yōu)勢的現(xiàn)象及探討相關(guān)影響因素。

1.2 企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力構(gòu)建的基本內(nèi)涵

1.2.1 動態(tài)能力的基本內(nèi)涵

1. 動態(tài)能力的起源

20世紀70年代中后期，戰(zhàn)略管理作為一個獨立的學(xué)科和研究領(lǐng)域從管理學(xué)界分離出來，得到了學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的普遍重視。在此期間，諸多專家和學(xué)者為戰(zhàn)略管理理論和主導(dǎo)范式的興盛和發(fā)展作出了貢獻，如Miles和Snow、Quinn和Mintzberg等。但真正為戰(zhàn)略管理作出突出貢獻的是Porter，其在1980年和1985年分別出版了《競爭戰(zhàn)略》和《競爭優(yōu)勢》，提出了“五力模型”，充分展現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析法的魅力，奠定了戰(zhàn)略管理在學(xué)術(shù)界的地位。隨后，圍繞Porter的理論，學(xué)術(shù)界、理論界進行了30多年的研究和發(fā)展。

隨著環(huán)境的變化、經(jīng)濟發(fā)展以及技術(shù)變革，Porter的理論既得到了發(fā)展，也被發(fā)現(xiàn)存在一些不足和缺陷。1984年，Wernerfelt在《戰(zhàn)略管理雜志》上發(fā)表了“資源基礎(chǔ)觀”，首次采用資源分析法來分析企業(yè)競爭優(yōu)勢。資源分析法和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析法形成了分庭抗禮之勢。同樣，學(xué)術(shù)界和理論界圍繞資源基礎(chǔ)觀進行了長達多年的研究，其中作出突出貢獻的便是Barney。Barney在1991年提出了資源本位企業(yè)觀的標準理論范式——關(guān)于企業(yè)資源分析的VRIN框架。

然而學(xué)術(shù)界普遍認為，資源基礎(chǔ)觀仍然存在不足和缺憾。為了彌補產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析法和資源分析法的“鴻溝”，搭建起兩者之間的橋梁，1997年，Teece在《戰(zhàn)略管理雜志》上發(fā)表了關(guān)于“動態(tài)能力”的論文。他將動態(tài)能力定義為企業(yè)根據(jù)市場變化和機會，組織、調(diào)配、應(yīng)用企業(yè)資源和重組、再調(diào)配和再應(yīng)用資源的能力。這種理論有效地架起了企業(yè)資源和產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的橋梁。至此，動態(tài)能力理論被提出之后，學(xué)術(shù)界對動態(tài)能力的研究熱情始終有增無減。

基于Teece、Pisano和Shuen（1997）、Winter（2003）、Helfat和Winter（2011）以及Teece（2007）在動態(tài)能力概念中提到的“感知、抓住、轉(zhuǎn)化”邏輯，與操作能力（或者稱為“普通能力”）不同的“高階能力”，指的是那些可能影響企業(yè)現(xiàn)有資源庫的能力（及相關(guān)支持）的系統(tǒng)及相關(guān)戰(zhàn)略。這種針對戰(zhàn)略變革活動的可重復(fù)與可執(zhí)行、臨時解決問題的辦法根源于組織慣例。能力可以被認為是企業(yè)知識的集合，隨著組織知識的演化形成動態(tài)能力（Zollo & Winter，1999）。本書基于該核心概念的邏輯，結(jié)合大數(shù)據(jù)的知識本質(zhì)，對數(shù)據(jù)驅(qū)動情境下動態(tài)能力的構(gòu)成和發(fā)展進行進一步解析。

2. 動態(tài)能力與相關(guān)理論的結(jié)合

資源基礎(chǔ)觀下的動態(tài)能力。資源基礎(chǔ)觀最早由Wernerfelt（1984）提出，關(guān)注的是特定的資源特征如何決定組織的競爭優(yōu)勢（Morgan et al.，2009；Kim & Mahoney，2010）。資源在組織之間的分配是高度異質(zhì)性的，而組織資源的“非完全流動”特性又使資源的異質(zhì)性特征難以隨時間而發(fā)生改變（Barney，2001；Mahoney & Pandian，1992）。由此，資源基礎(chǔ)觀的內(nèi)延在于組織資源的靜態(tài)性，其核心便在于將組織擁有的資源和能力作為組織競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。其中，組織是否擁有那些“有價值的”“稀缺的”和“不可替代的”資源將影響組織選擇其能夠進入潛在市場的范圍及其預(yù)期盈利水平（Wernerfelt，1989）。而演化理論下的動態(tài)能力彌補了資源基礎(chǔ)觀的劣勢，更加關(guān)注組織資源的動態(tài)演化，并強調(diào)對組織演化起關(guān)鍵作用的特定組織流程（Wang & Ahmed，2007）。

知識基礎(chǔ)觀下的動態(tài)能力。企業(yè)知識被認為是動態(tài)能力和價值創(chuàng)造的主要貢獻者（Grant，1996b；Zollo & Winter，2002）。董俊武等（2004）和Cepeda等（2007）認為，學(xué)習(xí)型慣例和知識管理流程在企業(yè)動態(tài)能力的演化過程中發(fā)揮了重要作用。章威和吳曉波（2009）認為，動態(tài)能力是企業(yè)獲取、創(chuàng)造和整合知識資源以感知、應(yīng)對、利用和開創(chuàng)市場的能力。Zheng等（2011）認為，基于知識的動態(tài)能力指的是獲取、生成和組合內(nèi)外部知識資源以感知、探索和解決環(huán)境動態(tài)的能力，而知識組合能力在動態(tài)能力與創(chuàng)新績效之間起中介作用。Faccin等（2019）指出，企業(yè)需要基于知識的動態(tài)能力來創(chuàng)造組織間的知識，以便在聯(lián)合研發(fā)項目中取得成功的創(chuàng)新成果。Wang（2007）指出，基于知識的動態(tài)能力是信息技術(shù)和知識管理之間的完全中介，信息技術(shù)對知識管理的支持對企業(yè)基于知識的動態(tài)能力和績效產(chǎn)生了積極影響。部分學(xué)者將知識管理定位為動態(tài)能力的前因，認為良好的知識管理有助于提升企業(yè)的動態(tài)能力（Oliva，2019）。部分學(xué)者將動態(tài)能力作為中介變量，對知識管理和組織績效之間的關(guān)系進行了探討（Santoro et al.，2019）。

演化理論下的動態(tài)能力。演化理論由于更加關(guān)注市場的動態(tài)變化，受到眾多學(xué)者的關(guān)注（Winter et al.，2006）。演化理論強調(diào)熊彼特“創(chuàng)造性破壞”創(chuàng)新式語境下組織和行業(yè)動態(tài)的、變化的結(jié)構(gòu)以及組織的非均衡流程（Augier & Teece，2008；Primc & ?ater，2016）。Teece（2007）認為，組織的動態(tài)能力內(nèi)嵌于組織演化過程的不同階段，在組織生命周期的不同發(fā)展階段有著不同的外在顯現(xiàn)，因而動態(tài)能力是與組織協(xié)同演化的，是組織內(nèi)部對環(huán)境變動的回應(yīng)性力量。Arndt和Pierce（2018）在其關(guān)于動態(tài)能力的理論溯源研究中指出，組織的“動態(tài)慣例”內(nèi)嵌于組織創(chuàng)新產(chǎn)品、流程和商業(yè)模式的過程中，并在組織尋求技術(shù)迭代的過程中得到增強。Zollo（2016）拓展了演化理論視角下組織動態(tài)能力的一般模型，通過識別組織行為、組織認知和其他有關(guān)組織要素，探求組織的創(chuàng)新能力、應(yīng)變能力和學(xué)習(xí)能力，以及組織動態(tài)能力在跨組織邊界之間的擴散。張振森（2018）進一步整合組織學(xué)習(xí)觀，認為組織學(xué)習(xí)、吸收是企業(yè)動態(tài)能力的關(guān)鍵。Teece（2023）借鑒了演化理論的原則討論了動態(tài)能力的微觀基礎(chǔ)及其在企業(yè)績效中的作用。Zhan等（2023）探討了制造業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟背景下的服務(wù)化過程，重點分析了動態(tài)能力與環(huán)境不確定性等因素之間的關(guān)系。

1.2.2 大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)智化變革、數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵辨析

1. 大數(shù)據(jù)（big data）及大數(shù)據(jù)技術(shù)

“大數(shù)據(jù)”一詞出現(xiàn)于20世紀，但直到近十年才慢慢受到學(xué)術(shù)界和業(yè)界的重視和研究。這主要是因為，隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動設(shè)備、應(yīng)用端（App）、大數(shù)據(jù)分析、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字科技的發(fā)展及其廣泛應(yīng)用，諸多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量都呈現(xiàn)急劇增長的態(tài)勢（楊善林和周開樂，2014）；而且數(shù)據(jù)形態(tài)日益復(fù)雜，突出表現(xiàn)為多源性（文本、聲音、視頻、網(wǎng)頁日志、遙感勘測記錄、社交媒體、云計算數(shù)據(jù)等）和異構(gòu)性（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存），并且具備大容量、高速度、多樣性、價值性等特征（麥肯錫公司，2011；徐宗本等，2014）。

對于大數(shù)據(jù)的定義目前主要聚焦于四個角度：①屬性視角。主要集中在大數(shù)據(jù)的維度特征上。聯(lián)邦大數(shù)據(jù)委員會（2012）將大數(shù)據(jù)定義為需要大量高級分析工具的“高速、復(fù)雜和可變數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)集合。Schroeck等（2012）認為，速度、數(shù)量、多樣性以及準確性是大數(shù)據(jù)的主要屬性。②流程視角。由于大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的性質(zhì)，其主要涉及數(shù)據(jù)的抓取、存儲、搜索、共享、轉(zhuǎn)換、分析和可視化。③資源觀視角。大數(shù)據(jù)是大容量、高速度和形式多樣的信息資產(chǎn)，需要低成本的、形式創(chuàng)新的信息處理方式以增強洞察力和輔助決策（楊善林等，2015）。④大數(shù)據(jù)來源多樣性視角。美國國家科學(xué)基金會（2012）認為，大數(shù)據(jù)是指由科學(xué)儀器、傳感器、網(wǎng)上交易、點擊流和/或所有其他現(xiàn)在或?qū)�來可用的�?shù)字源產(chǎn)生的大規(guī)模、分布式的數(shù)據(jù)集。

Gupta和George（2016）強調(diào)，除了勞動力和資本外，數(shù)據(jù)也是獲取可用信息以改進決策、行動和積極變革的前提。作為新時代的“石油”，數(shù)據(jù)決定了其數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心資源的地位。數(shù)據(jù)不僅僅是冷冰冰的數(shù)字，更是推動社會進步、產(chǎn)業(yè)升級的寶貴資產(chǎn)（Miozza et al.，2024；Qin et al.，2024）。盡管大數(shù)據(jù)被視為一種新的資本形式，但許多公司無法有效挖掘其價值。研究通常將大數(shù)據(jù)分為兩類：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（通常包括評級、二元答案問題或回答范圍有限的問題）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是無定形的，必須經(jīng)過預(yù)處理才能使用。大數(shù)據(jù)分析是挖掘數(shù)據(jù)價值的重要手段，建立大數(shù)據(jù)平臺或者大數(shù)據(jù)中心是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的重要形式（Husain et al.，2023）。因此，只有深入挖掘數(shù)據(jù)價值，利用先進的處理技術(shù)和分析方法，才能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的強大動力。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一系列用于高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集的先進工具和方法。這些技術(shù)能夠應(yīng)對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)難以處理的數(shù)據(jù)量，具備處理速度快、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)體量巨大等特點。它們使從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息成為可能，盡管這些數(shù)據(jù)的價值密度可能很低。大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵組成部分包括分布式存儲系統(tǒng)、分布式計算框架、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)算法，以及數(shù)據(jù)可視化工具。此外，數(shù)據(jù)集成和ETL工具也在大數(shù)據(jù)技術(shù)棧中扮演重要角色，幫助完成數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載。這些技術(shù)的廣泛應(yīng)用正在推動不同行業(yè)，如金融、醫(yī)療、零售等，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高決策質(zhì)量，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新。

2. 數(shù)智化（digital intelligence）變革及其對大數(shù)據(jù)技術(shù)的影響

數(shù)智化變革是一個全面而深入的系統(tǒng)性演進，包含數(shù)據(jù)（data）和智能（intelligence）兩個方面。其中數(shù)據(jù)（data）指的是組織在運營過程中產(chǎn)生的各種信息和數(shù)據(jù)，包括但不限于客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)是組織進行決策和優(yōu)化的基礎(chǔ)。智能（intelligence）指的是利用先進的技術(shù)，如人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等，對數(shù)據(jù)進行處理和分析，以獲得洞察力和知識。智能技術(shù)可以幫助組織自動化決策，提高效率和準確性。

隨著數(shù)智化變革時代的到來，大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)歷了顯著的變化，并對社會經(jīng)濟產(chǎn)生了深遠的影響。第一，大數(shù)據(jù)技術(shù)在處理速度和規(guī)模方面得到了顯著提升。隨著計算能力和存儲技術(shù)的不斷進步，處理海量數(shù)據(jù)的能力大大增強，使數(shù)據(jù)的實時分析和處理成為可能。這種提升推動了企業(yè)和組織在更短時間內(nèi)做出更明智的決策。第二，大數(shù)據(jù)技術(shù)的定義和范疇隨著技術(shù)進步而不斷擴展。它不再局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和處理，而是融合了人工智能、云計算等新興技術(shù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能化應(yīng)用。這一變化推動了大數(shù)據(jù)技術(shù)在多個行業(yè)的應(yīng)用，如工業(yè)、金融、交通等領(lǐng)域，促進了這些行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。數(shù)智技術(shù)正在成為推動各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量，從智能制造到智慧城市，從健康醫(yī)療到金融服務(wù)，數(shù)智技術(shù)正以其獨特的價值創(chuàng)造能力和創(chuàng)新潛力，引領(lǐng)著社會進入一個更加智能、高效和互聯(lián)的新時代。此外，隨著數(shù)智化的深入，大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能、機器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的融合也日益緊密。這種融合不僅提高了數(shù)據(jù)分析的準確性和效率，還催生了新的商業(yè)模式和創(chuàng)新機會。例如，通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以更精準地進行個性化營銷，提高客戶滿意度和忠誠度；數(shù)智技術(shù)通過智能界面和交互系統(tǒng)，如聊天機器人和推薦算法，極大地提升了用戶體驗等。

盡管數(shù)智技術(shù)給大數(shù)據(jù)的挖掘和利用帶來了積極影響，但越來越多的研究揭示了數(shù)智技術(shù)（如人工智能）可能帶來重大戰(zhàn)略障礙的問題。這主要是考慮到人工智能的通用性特征、顯性特征和短視性特征（Kemp，2024）。具體而言，人工智能的第一個戰(zhàn)略限制是其通用性。人工智能算法所衍生的邏輯并不局限于特定用戶或應(yīng)用場景。實際上，任何采用相同算法的個體或組織都可能獨立地“發(fā)現(xiàn)”這些邏輯（Shrestha et al.，2021）。這暗示了人工智能可能在不同競爭企業(yè)中引發(fā)相似的行為模式，因為人工智能被看作是一種基礎(chǔ)性技術(shù)，類似于電力、蒸汽機或互聯(lián)網(wǎng)（Pickover，2024）。這種基礎(chǔ)性技術(shù)往往被廣泛采納于競爭市場（Bresnahan & Trajtenberg，1995）。因此，盡管人工智能能夠助力企業(yè)創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)、成本更低的產(chǎn)品，但它同樣也能使競爭對手做到這一點。人工智能的第二個戰(zhàn)略限制是其作為一種顯性知識的表現(xiàn)形式。人工智能算法及其依賴的數(shù)據(jù)必須以明確的指令或數(shù)學(xué)公式的形式編碼進計算機系統(tǒng)（Wang et al.，2023）。這意味著，構(gòu)成企業(yè)人工智能核心的組織知識在人員流動時可能面臨被泄露和輕易轉(zhuǎn)移的風(fēng)險（Tramer et al.，2016）。這一點與顯性知識易于在組織之間傳播的觀點相吻合，而這也為構(gòu)建持久的競爭優(yōu)勢帶來了難度（Grant，1996）。人工智能的第三個戰(zhàn)略限制是其短視性。在某種意義上，人工智能算法對于其任務(wù)范圍之外的情境缺乏認識（Balasubramanian et al.，2022）。當算法難以識別其任務(wù)與企業(yè)內(nèi)部其他任務(wù)之間的相互依賴性時，可能會導(dǎo)致代價高昂的技術(shù)與運營失誤（Dreyfus，2012）。此外，由于人工智能在執(zhí)行任務(wù)時具有高度自主性，管理者在其出現(xiàn)錯誤時很難進行干預(yù)和糾正（Murray et al.，2021）。盡管一些研究支持了人工智能能夠促進競爭優(yōu)勢的觀點，但其通用性、顯性知識屬性和視野局限這三個特性，都可能削弱人工智能在企業(yè)層面帶來的利益。

在這方面，本書認為，大數(shù)據(jù)作為人工智能發(fā)揮競爭優(yōu)勢的“燃料”，能夠使競爭優(yōu)勢的來源從技術(shù)獨占性轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)獨占性（Hartmann & Henkel，2020）。換句話說，在數(shù)字時代，數(shù)據(jù)不僅僅是一種資產(chǎn)，更是一種能夠帶來競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵資源。數(shù)據(jù)獨占性意味著企業(yè)能夠通過控制獨特的數(shù)據(jù)集來獲得市場優(yōu)勢，這些數(shù)據(jù)集可能由于其規(guī)模、質(zhì)量、多樣性或?qū)Ｓ行远�難以被競爭對手復(fù)制或獲取。Hartmann和Henkel（2020）進一步指出，數(shù)據(jù)獨占性可以促使企業(yè)開發(fā)更個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，優(yōu)化客戶體驗，提高運營效率。此外，數(shù)據(jù)獨占性還能夠幫助企業(yè)更好地理解市場趨勢和消費者行為，從而在戰(zhàn)略規(guī)劃和市場定位方面做出更明智的決策。因此，在數(shù)智化變革的時代背景下，企業(yè)要想獲取可持續(xù)的競爭優(yōu)勢，仍需在數(shù)據(jù)采集、處理、分析和保護等專有性資源方面進行大量投資，以更好地適應(yīng)數(shù)智競爭，實現(xiàn)從數(shù)字化到數(shù)智化的躍升。

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital transformation）

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指采用數(shù)字技術(shù)來改變企業(yè)或組織的業(yè)務(wù)模式、運營流程和客戶互動方式，從而實現(xiàn)更高的效率、創(chuàng)新和競爭力。這一過程通常涉及業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變、運營流程優(yōu)化、客戶體驗改善以及數(shù)據(jù)驅(qū)動決策（Bonnet & Westerman，2020）。數(shù)字化不僅是技術(shù)的革新，更是生產(chǎn)方式、生活方式乃至社會治理方式的深刻變革。要加快數(shù)字化發(fā)展步伐，推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合。這意味著，無論是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)還是新興產(chǎn)業(yè)，都將迎來數(shù)字化的全面滲透和改造。數(shù)字化將成為提升產(chǎn)業(yè)競爭力、促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，大數(shù)據(jù)作為一種基礎(chǔ)的生產(chǎn)要素，通過與云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的深度融合，可以優(yōu)化企業(yè)運營流程，提升效率，增強競爭力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要義之一是將數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵驅(qū)動要素，激發(fā)數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新驅(qū)動潛能，通過數(shù)據(jù)的深入分析和智能應(yīng)用，實現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化升級和創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析在這一過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和安全性，以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。因此，大數(shù)據(jù)確實是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層實現(xiàn)邏輯之一，它在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中扮演著核心角色。

4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的概念與內(nèi)涵

2012年，哈佛商業(yè)評論最早提出了“數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)”的概念。Victor Mayer-Sch?nberger和Kenneth Cukier（2012）在《大數(shù)據(jù)時代》一書中指出，大數(shù)據(jù)時代帶來思維、商業(yè)和管理的變革。近年來，隨著數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、傳輸、存儲和分析技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)技術(shù)取得了巨大進步。第四次工業(yè)革命的表現(xiàn)是可用數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，計算能力大大提升，存儲和開發(fā)方面顯著改進，用復(fù)雜的算法來收集信息。大數(shù)據(jù)在創(chuàng)造商業(yè)價值方面具有很高的運營和戰(zhàn)略潛力，是創(chuàng)新中的下一件大事（Gobble，2013），因為它為提升企業(yè)績效和競爭優(yōu)勢創(chuàng)造了可行的想法（Wamba et al.，2015）。大數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)中收集情報，并將其轉(zhuǎn)化為商業(yè)優(yōu)勢。它有三種特殊屬性：速度、多樣性和體積（Laney，2001），通過吸收不同來源的新知識形成大數(shù)據(jù)，為組織創(chuàng)造競爭優(yōu)勢（Chen et al.，2012；Rothberg & Erickson，2017）。大數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)創(chuàng)造知識方面發(fā)揮著重要作用，它可以影響從各種來源獲得見解的吸收和轉(zhuǎn)移過程（Ferraris et al.，2019）。大數(shù)據(jù)在體積、速度、多樣性、準確性、價值、可變性和可視化方面不同于傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)集，即“大數(shù)據(jù)的七V”（Mishra et al.，2017）。數(shù)量是指數(shù)據(jù)集類型的絕對維度（McAfee & Brynjolfsson，2012）。事實上，大數(shù)據(jù)的規(guī)模經(jīng)常超過TB（Mishra et al.，2017）。如果一個組織能夠開發(fā)適當?shù)南到y(tǒng)和能力，那么大數(shù)據(jù)可用性的真正潛力就會顯現(xiàn)出來。大數(shù)據(jù)的開發(fā)利用需要進行大數(shù)據(jù)分析。沒有經(jīng)過分析的大數(shù)據(jù)，只是一堆無用雜亂的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析是企業(yè)變革的推動者（Ardito et al.，2018）。2014年IBM創(chuàng)新調(diào)查發(fā)現(xiàn)：“在創(chuàng)新過程中使用大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析的組織，在競爭方面擊敗競爭對手的可能性要高出36%�！�

根據(jù)McAfee和Brynjolfsson（2012）的開創(chuàng)性研究，“各行各業(yè)的聰明領(lǐng)導(dǎo)者將利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)真正的管理革命”。幾年后，大數(shù)據(jù)對管理世界的影響程度對參與運用大數(shù)據(jù)的每個人來說都是顯而易見的。雖然信息一直被認為是任何組織最重要的價值創(chuàng)造因素之一，但大數(shù)據(jù)的特點使信息價值創(chuàng)造潛力達到了前所未有的水平（El Kassar & Singh，2018）。因此，大數(shù)據(jù)被視為提高組織敏捷性、靈活性和公司績效的重要資源。由此，大數(shù)據(jù)對組織活力的影響開始顯現(xiàn)。企業(yè)可以通過開發(fā)數(shù)據(jù)系統(tǒng)、挖掘大數(shù)據(jù)蘊藏的真正價值，來應(yīng)對不斷變化的環(huán)境和在激烈的市場競爭中獲得競爭優(yōu)勢。

由此，本文聚焦“數(shù)據(jù)驅(qū)動”（data-driven）范式，并將其界定為：企業(yè)依托具備“大、全、細、及時性”特征的數(shù)據(jù)資源，通過系統(tǒng)化采集、分析與轉(zhuǎn)化過程，將海量異質(zhì)性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作性知識，從而支持其在戰(zhàn)略規(guī)劃、產(chǎn)品迭代、流程優(yōu)化與創(chuàng)新研發(fā)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的科學(xué)決策。相較于以往依賴組織經(jīng)驗與直覺判斷的“經(jīng)驗驅(qū)動”模式，數(shù)據(jù)驅(qū)動體現(xiàn)為一種以實證證據(jù)和算法推理為基礎(chǔ)的決策范式，強調(diào)知識的可驗證性與動態(tài)更新能力（Davenport，2013）。在大模型（Large Language Models，LLMs）與生成式人工智能（AIGC）技術(shù)快速發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動范式呈現(xiàn)出新的演化特征。一方面，大模型具備強大的語義理解與跨模態(tài)推理能力，可從復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中自動提取高階知識，顯著提升企業(yè)的數(shù)據(jù)洞察深度與知識生成效率；另一方面，AIGC作為認知輔助工具，可實現(xiàn)內(nèi)容生成、場景模擬與策略預(yù)測等任務(wù)，推動企業(yè)從數(shù)據(jù)感知走向知識編排與智能執(zhí)行的閉環(huán)整合機制。通過這種由數(shù)據(jù)—模型—知識—行動構(gòu)成的智能反饋體系，企業(yè)能夠更有效地實現(xiàn)外部知識的捕獲與內(nèi)化（董俊武等，2004；鄭素麗等，2010），從而構(gòu)建難以模仿的動態(tài)能力與持續(xù)競爭優(yōu)勢。

1.2.3 數(shù)字原生企業(yè)和傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)

1. 數(shù)字原生企業(yè)

數(shù)字原生企業(yè)指那些在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)高度普及的環(huán)境中誕生和發(fā)展的企業(yè)。這類企業(yè)自成立之初便深度依賴數(shù)字技術(shù)，其商業(yè)模式、運營流程、客戶互動以及產(chǎn)品或服務(wù)都以數(shù)字化為核心（Bharadwaj et al.，2013；Westerman et al.，2014；Monaghan et al.，2020；Han，2023）。數(shù)字原生企業(yè)通常具有以下特點：①數(shù)字化起源。數(shù)字原生企業(yè)是在數(shù)字時代成立的，其業(yè)務(wù)模式從一開始就圍繞數(shù)字平臺展開。它們的產(chǎn)品和服務(wù)通常通過在線渠道提供，且大量依賴于數(shù)據(jù)分析、云計算、人工智能等技術(shù)。②技術(shù)驅(qū)動的商業(yè)模式。這些企業(yè)利用最新的數(shù)字技術(shù)來創(chuàng)新和發(fā)展業(yè)務(wù)。例如，互聯(lián)網(wǎng)公司、科技初創(chuàng)企業(yè)、軟件即服務(wù)（SaaS）公司等通常被認為是數(shù)字原生企業(yè)。它們通過技術(shù)手段快速迭代產(chǎn)品、優(yōu)化用戶體驗，并根據(jù)市場變化調(diào)整戰(zhàn)略。③敏捷和靈活的運營模式。數(shù)字原生企業(yè)通常具有扁平化的組織結(jié)構(gòu)，決策流程簡單而快速。它們能夠迅速響應(yīng)市場需求的變化，并通過持續(xù)的創(chuàng)新保持競爭優(yōu)勢。④數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。這些企業(yè)將數(shù)據(jù)視為核心資產(chǎn)，通過數(shù)據(jù)收集和分析進行精細化管理。例如，利用用戶行為數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品優(yōu)化、市場營銷和客戶關(guān)系管理。⑤生態(tài)系統(tǒng)和平臺思維。數(shù)字原生企業(yè)往往關(guān)注構(gòu)建或參與數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。它們通過開放平臺、應(yīng)用程序接口（API）和合作伙伴關(guān)系，擴大業(yè)務(wù)覆蓋范圍，形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（Kane et al.，2015；Ross et al.，2019；Bhandari et al.，2023）。

典型案例有亞馬遜（Amazon）。作為全球電商巨頭，亞馬遜是典型的數(shù)字原生企業(yè)，其業(yè)務(wù)模式基于數(shù)字平臺，廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)來提升運營效率和客戶體驗。Uber作為出行服務(wù)平臺，通過數(shù)字技術(shù)連接司機和乘客，徹底改變了傳統(tǒng)出租車行業(yè)。Netflix流媒體服務(wù)公司最初是以在線DVD租賃服務(wù)起家，但其迅速轉(zhuǎn)型為數(shù)字化流媒體平臺，成為全球領(lǐng)先的內(nèi)容提供商。

2. 傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)

傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)指以大規(guī)模生產(chǎn)實物產(chǎn)品為主要業(yè)務(wù)的企業(yè)，它們通常依賴物理工廠、機械設(shè)備和大量人工勞動力進行生產(chǎn)（Liao et al.，2017）。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)主要具有以下特點：①資產(chǎn)密集。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)通常需要大量的固定資產(chǎn)投資，如工廠、機器設(shè)備、原材料和庫存等。這類企業(yè)的資本支出較高，資產(chǎn)的長期維護和更新也是其運營的重要部分。②大規(guī)模生產(chǎn)。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)往往專注于大規(guī)模、標準化的生產(chǎn)，以降低單位成本和實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟。這種生產(chǎn)方式常見于汽車制造、鋼鐵生產(chǎn)、紡織業(yè)、化工等行業(yè)。③層級化組織結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)通常具有較為復(fù)雜的層級化組織結(jié)構(gòu)，決策鏈較長。這樣的結(jié)構(gòu)在提高穩(wěn)定性和控制力的同時可能導(dǎo)致響應(yīng)市場變化的速度較慢。④手工和經(jīng)驗驅(qū)動。許多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的運營模式以人工操作和經(jīng)驗積累為主，依賴技工和管理者的經(jīng)驗進行生產(chǎn)、質(zhì)量控制和設(shè)備維護。盡管這些企業(yè)可能已經(jīng)引入了某些自動化技術(shù)，但整體上數(shù)字化程度較低。⑤供應(yīng)鏈依賴。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)通常與復(fù)雜的供應(yīng)鏈緊密相連，包括原材料供應(yīng)商、零部件供應(yīng)商和分銷渠道。這些企業(yè)的生產(chǎn)和交付通常受供應(yīng)鏈效率的影響。⑥客戶導(dǎo)向較弱。由于產(chǎn)品生產(chǎn)的標準化和大規(guī)模特性，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的客戶定制能力相對有限，產(chǎn)品創(chuàng)新速度較慢，更多關(guān)注成本控制和生產(chǎn)效率（Kagermann et al.，2013；Geissbauer et al.，2016）。

傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個系統(tǒng)性的變革過程，涵蓋技術(shù)整合、業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新、組織文化及結(jié)構(gòu)調(diào)整，以及客戶關(guān)系管理等多個方面。這種轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)的更新，更是企業(yè)運營理念和模式的全面革新。例如，通過引入自動化和機器人技術(shù)來優(yōu)化生產(chǎn)線，使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時監(jiān)控設(shè)備運行狀態(tài)，以及利用大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化決策過程。同時，傳統(tǒng)制造業(yè)還需要探索如服務(wù)化這樣的新商業(yè)模式，利用數(shù)字技術(shù)提供更加個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，以滿足現(xiàn)代消費者的需求。此外，企業(yè)內(nèi)部文化的適應(yīng)性改進和跨部門協(xié)作機制的強化也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵。總之，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)提高效率，增強客戶體驗，打開新的市場空間，從而在激烈的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢。

通用電氣（GE）作為一家美國的跨國公司，涵蓋從航空發(fā)動機到醫(yī)療設(shè)備的廣泛制造業(yè)務(wù)。GE通過推出其Predix平臺，專注于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使企業(yè)能夠收集和分析來自機器設(shè)備的數(shù)據(jù)。這種“數(shù)字孿生”技術(shù)幫助用戶預(yù)測設(shè)備維護需要，優(yōu)化操作，并提高生產(chǎn)效率。西門子通過構(gòu)建數(shù)字化工廠和利用其MindSphere云基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化和資源的高效利用。通過這一轉(zhuǎn)型西門子不僅提高了生產(chǎn)效率，還成功轉(zhuǎn)變成為一家提供綜合數(shù)字化解決方案的企業(yè)。寶鋼是中國最大的鋼鐵制造企業(yè)之一。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，寶鋼推出了智能制造系統(tǒng)，通過物聯(lián)網(wǎng)、自動化生產(chǎn)線、智能物流等技術(shù)的應(yīng)用，極大提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，同時在能源消耗和成本控制方面取得了顯著效果。海爾是全球領(lǐng)先的家電品牌，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括制造智能家電并構(gòu)建一個物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。海爾通過“零距離虛擬與現(xiàn)實”的戰(zhàn)略，將用戶需求直接連接到制造環(huán)節(jié)，實現(xiàn)個性化定制和智能制造，提供更加精準和高效的服務(wù)。這些企業(yè)的案例表明，不論是西方發(fā)達國家還是中國等發(fā)展中國家，傳統(tǒng)制造業(yè)都可以通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提升其競爭力和市場適應(yīng)性，實現(xiàn)從傳統(tǒng)制造向智能制造的演進。

3. 數(shù)字原生企業(yè)和傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在數(shù)智變革中的異質(zhì)性分析

數(shù)字原生企業(yè)和傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中展現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性，這種差異在轉(zhuǎn)型的動機、路徑、挑戰(zhàn)和最終目標上表現(xiàn)得尤為明顯。

首先是轉(zhuǎn)型動機上的差異。轉(zhuǎn)型動機的差異是數(shù)字原生企業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)之間最根本的區(qū)別之一。對于數(shù)字原生企業(yè)而言，數(shù)字化不僅是業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，更是競爭優(yōu)勢的來源（Bharadwaj et al.，2013）。隨著技術(shù)的快速發(fā)展和市場需求的變化，這些企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型動機更多是出于維持競爭優(yōu)勢和推動技術(shù)創(chuàng)新的需要（Kane et al.，2015）。數(shù)字原生企業(yè)自成立之初便以數(shù)字技術(shù)為核心，其業(yè)務(wù)模型、運營流程和市場戰(zhàn)略都依賴于持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)驅(qū)動（Fitzgerald et al.，2013）。因此，數(shù)字原生企業(yè)不斷探索新的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景，如人工智能、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等，旨在通過技術(shù)迭代擴展現(xiàn)有的商業(yè)模式，并確保在激烈的市場競爭中保持領(lǐng)先地位（Verhoef et al.，2021）。對這些企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是必需品，更是企業(yè)生存和發(fā)展的戰(zhàn)略核心（Liu et al.，2023）。相比之下，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型則更多出于生存壓力和效率提升的需求（Baines et al.，2017）。隨著全球市場競爭的加劇、客戶需求的多樣化以及供應(yīng)鏈復(fù)雜性的增加，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)面臨越來越大的壓力，必須通過數(shù)字技術(shù)來提升運營效率、降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量以及加快市場響應(yīng)速度（Zhang & Zhao，2023）。與此同時，隨著政府對環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展要求的提高，許多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)被迫進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以滿足日益嚴格的政策法規(guī)（Porter & Heppelmann，2014）。因此，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型動機更多的是受到外部環(huán)境驅(qū)動，而非內(nèi)在的技術(shù)驅(qū)動力（KPMG，2022）。

其次是轉(zhuǎn)型路徑的差異。這反映了兩類企業(yè)在數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施和組織靈活性上的不同。數(shù)字原生企業(yè)已擁有高度成熟的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，這使它們能夠采用持續(xù)迭代和漸進創(chuàng)新的路徑進行轉(zhuǎn)型（Zhang & Zhao，2023）。這一過程使數(shù)字原生企業(yè)能夠快速引入和測試新技術(shù)，并在驗證其可行性后迅速擴展至整個企業(yè)。例如，當這些企業(yè)引入人工智能或區(qū)塊鏈技術(shù)時，通常會先在特定的業(yè)務(wù)單元進行試驗，以評估其效益和可行性，隨后再將成功經(jīng)驗推廣到整個組織（Teece，2022）。這種路徑不僅使企業(yè)能夠快速響應(yīng)市場變化，還能在轉(zhuǎn)型過程中靈活調(diào)整策略，從而減少風(fēng)險（Neely，2021）。與此相對，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑通常更為復(fù)雜且耗時。由于傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)和技術(shù)基礎(chǔ)相對傳統(tǒng)，它們首先需要構(gòu)建和升級數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，例如，將現(xiàn)有的物理設(shè)備和生產(chǎn)線連接到物聯(lián)網(wǎng)平臺，以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控（Baines & Lightfoot，2019）。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)還需要對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程進行再造，以適應(yīng)新的數(shù)字化運營模式（Easterby-Smith et al.，2023）。此外，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)還必須進行組織文化的轉(zhuǎn)變，以支持新的工作方式和管理模式。這通常包括培訓(xùn)員工掌握新技術(shù)、重塑企業(yè)文化以鼓勵創(chuàng)新，以及調(diào)整組織結(jié)構(gòu)以提高靈活性和決策效率（Cepeda & Vera，2023）�？傮w而言，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型路徑不僅需要時間，還伴隨著高風(fēng)險和高成本（Zhan et al.，2023）。

再次是轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)的差異。對于數(shù)字原生企業(yè)而言，技術(shù)復(fù)雜性和市場不確定性是主要挑戰(zhàn)（McKinsey & Company，2021）。這些企業(yè)依賴技術(shù)創(chuàng)新來維持競爭優(yōu)勢，但技術(shù)的快速變化與市場的高度不確定性增加了企業(yè)決策的復(fù)雜性（Teece，2018）。盡管數(shù)字原生企業(yè)擁有豐富的數(shù)據(jù)資源，但如何有效管理和利用這些數(shù)據(jù)以推動業(yè)務(wù)增長仍然是一個重大挑戰(zhàn)（Wang et al.，2020）。此外，隨著技術(shù)的進步，數(shù)據(jù)隱私和安全問題也日益突出，企業(yè)需在技術(shù)應(yīng)用中平衡創(chuàng)新與合規(guī)性（Kshetri，2021）。相比之下，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)更多地集中在組織慣性、人才短缺和資本投入高等方面（Baines et al.，2017）。組織慣性指企業(yè)在面對變革時的內(nèi)部阻力，這種阻力可能源自企業(yè)管理層、員工或現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程和文化（Hannan & Freeman，1984）。傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)通常具有層級化的組織結(jié)構(gòu)和穩(wěn)定的業(yè)務(wù)流程，盡管這些特征在過去幫助企業(yè)實現(xiàn)了效率和規(guī)模經(jīng)濟，但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中卻成為阻礙（Ambrosini & Bowman，2009）。此外，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)往往缺乏具備數(shù)字技能的人才，特別是在人工智能、大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，這進一步限制了其轉(zhuǎn)型速度和效果（KPMG，2022）。與此同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需要大量資本投入，而傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的利潤率相對較低，這使它們在資金方面面臨更大的壓力（Porter & Heppelmann，2014）。

最后是轉(zhuǎn)型目標的差異。對于數(shù)字原生企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標通常包括增強競爭力、擴展業(yè)務(wù)模式和提升客戶體驗（Kane et al.，2015）。通過技術(shù)創(chuàng)新，數(shù)字原生企業(yè)能夠開發(fā)出更具個性化和智能化的產(chǎn)品與服務(wù)，同時通過平臺化運營模式實現(xiàn)業(yè)務(wù)的擴展（Zhang & Zhao，2023）。例如，許多數(shù)字原生企業(yè)通過構(gòu)建開放的生態(tài)系統(tǒng)，吸引第三方開發(fā)者和合作伙伴加入，以增強其平臺的吸引力和用戶黏性（Choudary，2017）。這些企業(yè)的最終目標是通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型在市場上保持領(lǐng)先地位，并持續(xù)為客戶創(chuàng)造新的價值（Fitzgerald et al.，2013）。相比之下，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型目標則更多集中在提高生產(chǎn)效率、降低成本和實現(xiàn)智能制造上（Baines et al.，2017）。通過引入自動化、預(yù)測性維護和數(shù)字孿生技術(shù)，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)能夠優(yōu)化其生產(chǎn)流程、減少資源浪費并提升產(chǎn)品質(zhì)量（Ghadge et al.，2019）。例如，實施數(shù)字孿生技術(shù)企業(yè)能夠在虛擬環(huán)境中模擬和優(yōu)化生產(chǎn)過程，從而提高生產(chǎn)效率并減少設(shè)備故障（Tao et al.，2018）。此外，一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)也開始探索“制造即服務(wù)”的新模式，通過產(chǎn)品的數(shù)字化和服務(wù)化為客戶提供增值服務(wù)，從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)模式的轉(zhuǎn)型（Neely，2008）。

1.2.4 中國企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力構(gòu)建的特殊情境分析

基于新興經(jīng)濟體數(shù)據(jù)驅(qū)動情境研究企業(yè)創(chuàng)新問題，既要關(guān)注現(xiàn)有一般意義下的數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新行為規(guī)律，也要界定中國情境本身的特殊性。相比于西方相對成熟的市場環(huán)境，中國快速數(shù)智化、轉(zhuǎn)型制度特征、文化認知等特殊情境會對企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的模式和途徑產(chǎn)生影響。本書擬從制度和市場兩個維度解析影響中國特殊情境下的數(shù)智化變革路徑。

1. 制度維度

一是中國數(shù)智化轉(zhuǎn)型由公共部門自上而下推動和私人部門（企業(yè)）基層創(chuàng)新共同推進。中國政府在推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)創(chuàng)新方面采取了自上而下的策略，通過制定和實施各類政策、法律和規(guī)范，積極推動企業(yè)和整個經(jīng)濟體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體政策包括“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動計劃：該計劃旨在將互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新成果與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域深度融合，推動技術(shù)進步和組織變革，提升實體經(jīng)濟的創(chuàng)新力和生產(chǎn)力。“中國制造2025”戰(zhàn)略：通過這一戰(zhàn)略，政府致力于推動制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作，發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同制造新模式�！稊�(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》：該規(guī)劃提出了數(shù)字中國建設(shè)的整體框架，包括夯實數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源體系“兩大基礎(chǔ)”，推進數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟、政治、文化、社會、生態(tài)文明建設(shè)“五位一體”深度融合，強化數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新體系和數(shù)字安全屏障“兩大能力”，優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展國內(nèi)國際“兩個環(huán)境”等�！丁笆�四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》：該規(guī)劃明確了發(fā)展目標，包括數(shù)據(jù)要素市場體系初步建立、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁上新臺階、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平顯著提升、數(shù)字化公共服務(wù)更加普惠均等、數(shù)字經(jīng)濟治理體系更加完善等。《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》：該計劃旨在充分激活數(shù)據(jù)要素潛能，推動數(shù)據(jù)要素在城市治理等重點領(lǐng)域的高水平應(yīng)用�！吨圃鞓I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》：該方案通過分行業(yè)分領(lǐng)域挖掘典型場景，加快核心技術(shù)攻關(guān)和成果推廣應(yīng)用，加大對中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持。這些政策和規(guī)劃展現(xiàn)了中國政府對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的堅定承諾，旨在通過頂層設(shè)計和政策引導(dǎo)，推動企業(yè)創(chuàng)新和整個經(jīng)濟體的數(shù)字化升級。

除了提供指導(dǎo)框架，各級政府部門還在不同程度上給予了資金支持和技術(shù)指導(dǎo)，以促進產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展。如工業(yè)和信息化部辦公廳與財政部辦公廳聯(lián)合開展財政支持中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點工作，中央財政計劃分批支持地方，以加快中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，促進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展，并提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的協(xié)同配套能力。與此同時，工業(yè)和信息化部等七部門提出了推動未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見，包括加強前瞻謀劃、加快技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化、打造標志性產(chǎn)品、壯大產(chǎn)業(yè)主體和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)支撐體系等重點任務(wù)，以促進產(chǎn)業(yè)升級和培育新質(zhì)生產(chǎn)力。此外，審議通過的《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》更是強調(diào)要根據(jù)制造業(yè)多樣化個性化需求，分行業(yè)分領(lǐng)域挖掘典型場景，加快核心技術(shù)攻關(guān)和成果推廣應(yīng)用。從這些措施可以看出，中國政府旨在促進產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展，推動經(jīng)濟向更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)、更為安全的發(fā)展階段邁進。

二是數(shù)據(jù)要素化。數(shù)據(jù)要素化是中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵情境，這一轉(zhuǎn)型不僅涉及企業(yè)內(nèi)部運營的數(shù)字化，也包括外部環(huán)境的適應(yīng)與創(chuàng)新。數(shù)據(jù)資源整合與共享是其核心之一，通過建立全國統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)中心和地方數(shù)據(jù)中心，中國正在整合數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，為企業(yè)提供更加豐富和高效的數(shù)據(jù)支持。此外，推廣數(shù)據(jù)開放和交易平臺，如數(shù)據(jù)交易所和數(shù)據(jù)交易中心，可以促進數(shù)據(jù)資源的最優(yōu)配置和價值最大化。在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)方面，中國發(fā)布了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的數(shù)據(jù)要素市場化配置體制機制的意見》等政策文件，確立了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度體系，推動數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、安全治理等方面的發(fā)展。為了推動數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)發(fā)展，政府研究制定相關(guān)政策，清晰界定數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)涵和外延，培育多元化的市場經(jīng)營主體，并確保市場在資源配置中的決定性作用。加快數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如 5G、云計算、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)中心等，這為數(shù)據(jù)存儲、流通、共享及智能化應(yīng)用提供了基礎(chǔ)支撐。通過數(shù)據(jù)要素的融合應(yīng)用，提升企業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化水平，促進產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化，從而提高生產(chǎn)效率，推動制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。數(shù)據(jù)要素還能賦能資本、勞動力和技術(shù)等傳統(tǒng)要素，提高要素使用效率，優(yōu)化資源配置，促進創(chuàng)新活動，并助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)降本增效和新的價值創(chuàng)造。此外，政府在數(shù)據(jù)要素收益分配中發(fā)揮引導(dǎo)調(diào)節(jié)作用，探索建立公共數(shù)據(jù)資源開放收益合理分享機制，鼓勵各類企業(yè)依法依規(guī)利用公共數(shù)據(jù)提供公益服務(wù)。同時，建立健全數(shù)據(jù)安全治理制度，將安全貫穿數(shù)據(jù)管理全過程，構(gòu)建政府、企業(yè)、社會多方協(xié)同的治理模式，創(chuàng)新政府治理方式，明確各方主體責(zé)任和義務(wù)。在這些措施的共同作用下，中國企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)要素，加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型，以提高競爭力和市場適應(yīng)性。

三是發(fā)揮“新型舉國體制”的優(yōu)勢和舉措�？焖偈痉锻茝V在中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它不僅加速了技術(shù)的采納和政策的實施過程，而且顯著提高了整個行業(yè)的適應(yīng)性和競爭力。在示范項目和案例推廣上，國家數(shù)據(jù)局等相關(guān)部門積極推動示范項目的實施，如《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》旨在通過示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型應(yīng)用場景，推動數(shù)據(jù)要素高水平應(yīng)用，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟倍增效應(yīng)。以杭州市“城市大腦”項目為例，該項目起步于2016年，目標是通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)優(yōu)化城市管理，特別是交通管理系統(tǒng)。該項目由杭州市政府、阿里巴巴和浙江大學(xué)等單位合作推進，旨在構(gòu)建一個實時數(shù)據(jù)處理和分析平臺，通過優(yōu)化交通信號燈系統(tǒng)來緩解城市交通擁堵。該項目得到了國家和地方政府的強力支持，包括政策優(yōu)惠、資金支持和法規(guī)便利。這些支持保障了項目的快速啟動和運行，同時確保了技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的空間。通過“城市大腦”項目，杭州不僅改善了城市基礎(chǔ)設(shè)施管理，還促進了相關(guān)技術(shù)和模式的創(chuàng)新，展示了快速示范推廣在企業(yè)和城市數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的巨大潛力。這個案例清晰地顯示了技術(shù)的實際應(yīng)用、政策的推動，以及合作生態(tài)的重要性，為實施其他類似的數(shù)智化項目提供了寶貴的經(jīng)驗和模板。

為推進數(shù)據(jù)要素市場化配置改革和加快構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度，中國政府設(shè)立了國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)和國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。這些試驗區(qū)的建立旨在打開數(shù)據(jù)要素價值釋放的新路徑，確保數(shù)據(jù)資源的高效開發(fā)與利用，同時嚴格保護數(shù)據(jù)安全，保障合規(guī)使用。國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)特別強調(diào)數(shù)據(jù)資源的整合、共享與開放，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)推廣。例如，2016年批準的京津冀、珠江三角洲等七個區(qū)域主要通過數(shù)據(jù)流通來推動區(qū)域一體化，加強大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的集聚，并致力于經(jīng)濟的質(zhì)量提升和效率增長。這些試驗區(qū)的建設(shè)體現(xiàn)了國務(wù)院《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》的執(zhí)行，旨在進行大數(shù)據(jù)制度的創(chuàng)新、公共數(shù)據(jù)的開放共享等方面的試點探索。而國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)則集中于人工智能技術(shù)的研發(fā)、示范應(yīng)用和社會實驗�？萍疾堪l(fā)布的《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)工作指引（修訂版）》明確了這些區(qū)域的建設(shè)目標、重點任務(wù)、申請條件等，旨在促進人工智能和經(jīng)濟社會的深度融合，解決科技與產(chǎn)業(yè)化的重大問題，并創(chuàng)新體制機制，構(gòu)建健康的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。首批支持的示范應(yīng)用場景涵蓋智慧農(nóng)場、智能港口、智能礦山、智能工廠、智慧家居、智能教育、自動駕駛、智能診療、智慧法院和智能供應(yīng)鏈等多個領(lǐng)域。通過以上措施，中國政府期望在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展，促進技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)升級，推動社會整體進步。

四是文化和社會認知的傳承和創(chuàng)新。在中國的新興經(jīng)濟體中，儒家文化的獨特性對企業(yè)高管和個體、組織創(chuàng)新的影響機制具有深遠的意義。具體而言，儒家文化所強調(diào)的集體主義和社會秩序，塑造了一種自上而下的管理風(fēng)格，不僅維護了組織的統(tǒng)一性，而且為企業(yè)內(nèi)部的和諧運作奠定了基礎(chǔ)。同時，儒家的陰陽辯證思維促使企業(yè)在創(chuàng)新與穩(wěn)定、風(fēng)險與收益之間尋找平衡點，推動了一種審慎而富有洞察力的決策過程。此外，儒家文化中的關(guān)系文化通過強化團隊合作和內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，促進了知識和信息的流通，這不僅提升了組織創(chuàng)新力，也為企業(yè)在快速變化的市場環(huán)境中保持競爭力提供了支持。而儒家文化中的“差序格局”則影響著權(quán)力分配和決策，這要求高管和個體在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中必須認識到不同層級和角色的作用，并在個體與群體的動態(tài)關(guān)系中找到創(chuàng)造性的平衡。有研究指出，儒家文化顯著提升了勞動力的創(chuàng)業(yè)概率，這一發(fā)現(xiàn)表明儒家文化對企業(yè)家精神的發(fā)揚具有積極作用，并為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了動力。企業(yè)儒學(xué)的現(xiàn)代轉(zhuǎn)化，將儒家的治國理念應(yīng)用于企業(yè)治理，提出了天人合一、德禮合一、義利合一的管理原則，這不僅構(gòu)建了具有中國特色的管理模式，而且促進了企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。由此可見，儒家文化通過其獨特的管理風(fēng)格、思維模式、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、個體與群體的相互作用、認知范疇以及對企業(yè)家精神的培養(yǎng)，為新興經(jīng)濟體企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展提供了豐富的文化資源和理論支持。企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中既要繼承和發(fā)揚傳統(tǒng)文化的優(yōu)勢，也要進行適應(yīng)性創(chuàng)新，以實現(xiàn)傳統(tǒng)文化與現(xiàn)代管理的有機融合，從而在全球化的舞臺上展現(xiàn)出獨特的競爭力。這種融合不僅能夠促進企業(yè)的持續(xù)發(fā)展，也能夠為全球管理實踐貢獻中國智慧。

2. 市場維度

一是市場層面的超大規(guī)模市場和數(shù)據(jù)。最新數(shù)據(jù)顯示，中國的云計算市場規(guī)模在2023年達到6165億元，較2022年增長35.5%，這一增長率大幅高于全球平均水平。其中，公有云市場規(guī)模為4562億元，同比增長40.1%，而私有云市場規(guī)模為1563億元，同比增長20.8%。預(yù)計到2027年，中國云計算市場規(guī)模將超過2.1萬億元①。在細分領(lǐng)域，PaaS（平臺即服務(wù)）市場由于公有云出海業(yè)務(wù)及AI發(fā)展的需求，2023年市場增速達到74.9%，市場總額達598億元。SaaS市場2023年市場總額為581億元，增長率為23.1%②，預(yù)計隨著AI大模型進入商業(yè)落地階段，SaaS領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀�多中小型�?chuàng)新企業(yè)和投資公司，商業(yè)化應(yīng)用將全面發(fā)展③。此外，中國各行業(yè)的上云積極性持續(xù)攀升，政務(wù)云、交通云和能源云等細分行業(yè)的云用云程度顯著提高。政務(wù)云服務(wù)場景日益多元化；交通云在水陸空細分行業(yè)進入發(fā)展快車道；能源云則聚焦于底座規(guī)劃和建設(shè)能力，并積極探索將云應(yīng)用在能源生產(chǎn)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。云計算與智能計算的加速融合正在開啟智能化新紀元。智能云體系架構(gòu)包括AIIaaS、AIPaaS、MaaS（模型即服務(wù)）和AISaaS等層面，為AI技術(shù)的發(fā)展提供堅實的技術(shù)底座，推動AI應(yīng)用落地實踐，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。

如此之大的數(shù)智市場規(guī)模，帶來了更為龐大的超大數(shù)據(jù)量。2024可信數(shù)據(jù)庫發(fā)展大會主論壇上發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報告（2024年）》顯示，2023年全球數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模首次突破千億美元，約為1010億美元，中國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模為74.1億美元（約合522.4億元人民幣），占全球數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模的7.34%④。在數(shù)據(jù)生產(chǎn)量方面，《全國數(shù)據(jù)資源調(diào)查報告（2023年）》指出，2023年全國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量達32.85ZB（澤字節(jié)），同比增長22.44%。2023年，我國非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長，隨著5G、AI技術(shù)的快速發(fā)展及智能設(shè)備的規(guī)�；瘧�(yīng)用，內(nèi)容創(chuàng)作、影像視聽等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對我國數(shù)據(jù)總規(guī)模增長貢獻較大，消費民生領(lǐng)域新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，滿足了人們不斷增長的文化娛樂消費需求。在數(shù)據(jù)存儲方面，2023年我國累計數(shù)據(jù)存儲總量為1.73ZB（澤字節(jié)），存儲空間利用率為59%，其中，政府和行業(yè)重點企業(yè)存儲空間利用率均為70%左右。在上述存儲數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)云存儲占比超過40%。在算力方面，至2023年年底，全國2200多個算力中心的算力規(guī)模同比增長約為30%。大模型訓(xùn)練算力需求高漲，科學(xué)、政務(wù)、金融、工業(yè)等行業(yè)算力需求增加①。

二是豐富的應(yīng)用場景。在全球化和技術(shù)創(chuàng)新的大潮中，中國的快速數(shù)智化（數(shù)字化與智能化）進程應(yīng)用場景顯得尤為引人注目。這一進程不僅涉及技術(shù)進步與企業(yè)轉(zhuǎn)型，也深刻影響了政府運作和人才發(fā)展。這些變革的速度和廣度，在國際舞臺上展示了中國對未來科技趨勢敏銳的洞察力和強大的行動力。①數(shù)字技術(shù)和智能化領(lǐng)域創(chuàng)新速度令人矚目。數(shù)智化技術(shù)的進步正在重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)組織模式，使其從封閉技術(shù)體系向開放技術(shù)體系轉(zhuǎn)變，并從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營決策的一體化。例如，工業(yè)4.0和工業(yè)5.0的概念體現(xiàn)了工業(yè)與經(jīng)濟—科技—社會系統(tǒng)的深度融合，智能化成為新一輪工業(yè)革命的主要特征。華為、阿里巴巴和騰訊等科技巨頭不僅領(lǐng)跑全球技術(shù)創(chuàng)新，還推動技術(shù)普及到日常生活的方方面面，如智能手機、在線支付和智能家居等。②傳統(tǒng)企業(yè)和新興企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效顯著。在制造業(yè)、零售業(yè)和金融服務(wù)業(yè)中，自動化、智能制造和數(shù)據(jù)分析技術(shù)被廣泛應(yīng)用，顯著提升了效率和競爭力。例如，寶鋼和海爾通過智能制造系統(tǒng)升級生產(chǎn)線，實現(xiàn)了生產(chǎn)流程的數(shù)字化和智能化。36氪研究院與聯(lián)想共同發(fā)布的《中國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告2024》（以下簡稱《報告》）指出，目前中國中小企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面展現(xiàn)出積極的態(tài)度，預(yù)計今年在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的投入將穩(wěn)步增長。數(shù)據(jù)顯示，絕大多數(shù)中小企業(yè)（占比98.8%）已經(jīng)啟動了數(shù)字化轉(zhuǎn)型�！秷蟾妗分赋觯�“小快輕準”（即小型化、快速化、輕量化、精準化）是中小企業(yè)進行產(chǎn)品選型時的重點關(guān)注因素。一站式產(chǎn)品與解決方案在中小企業(yè)中備受青睞，超過四成的中小企業(yè)（40.7%）傾向于選擇這種高效便捷的方式②。③數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷加速。國務(wù)院新聞辦介紹2023年工業(yè)和信息化發(fā)展情況時指出，中國目前網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施日益完備，累計建成5G基站337.7萬個，具備千兆網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的端口達到2302萬個。萬物互聯(lián)基礎(chǔ)不斷夯實，移動物聯(lián)網(wǎng)終端用戶占移動網(wǎng)絡(luò)終端連接數(shù)的比重達到57.5%。技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，5G定制化基站、5G輕量化技術(shù)實現(xiàn)商用部署，推出全球首款衛(wèi)星通話智能手機，6G、量子通信、人工智能等創(chuàng)新能力大幅提升。同時，賦能效應(yīng)持續(xù)凸顯，5G應(yīng)用融入71個國民經(jīng)濟大類，“5G＋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”項目數(shù)超過1萬個。在文旅、醫(yī)療、教育等重點領(lǐng)域開展試點應(yīng)用，助力恢復(fù)擴大消費。普惠服務(wù)向縱深推進，全國行政村通5G比例超過80%，2577家老年人、殘疾人常用網(wǎng)站和App完成改造升級。全年共攔截騷擾電話540億次，公開通報1861款違規(guī)App，用戶權(quán)益保障持續(xù)推進。網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全保障能力進一步增強，持續(xù)提升基礎(chǔ)電信網(wǎng)絡(luò)重大風(fēng)險防范能力，行業(yè)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施保護水平顯著增強③。④專業(yè)人才增長快速。針對數(shù)智化需求，中國在教育體系中加大了數(shù)字技術(shù)和智能化相關(guān)課程的設(shè)置，并通過職業(yè)培訓(xùn)和技術(shù)認證課程，提升現(xiàn)有勞動力水平。此外，多種政策如“千人計劃”等，被用來吸引和激勵國內(nèi)外頂尖科技人才。通過技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)和政府快速轉(zhuǎn)型，以及對人才培養(yǎng)的重視，中國在全球數(shù)智化的舞臺上展示了其快速發(fā)展和領(lǐng)先優(yōu)勢。這些因素不僅增強了國家的科技實力，也為中國在全球經(jīng)濟中的競爭提供了堅實的支撐。

1.2.5 企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力理論框架的構(gòu)建

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等一系列新技術(shù)的逐步成熟，數(shù)據(jù)逐漸成為企業(yè)提升動態(tài)能力、贏得競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略性資源。無處不在的信息與通信技術(shù)和海量數(shù)據(jù)改變了企業(yè)間的競爭格局，企業(yè)的競爭優(yōu)勢向生態(tài)優(yōu)勢轉(zhuǎn)變，優(yōu)勢來源從內(nèi)部稀缺資源的配置能力轉(zhuǎn)變?yōu)橥獠坑行шP(guān)聯(lián)的創(chuàng)建能力和響應(yīng)環(huán)境迅速變化的數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力。為了深入探討企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力構(gòu)成與發(fā)展，本書圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動、動態(tài)能力發(fā)展的相互關(guān)系，以大數(shù)據(jù)的知識本質(zhì)為線索，在后五個篇章重點回答以下問題：為何會形成數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力？為何有些企業(yè)能形成這種數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力？這種能力與傳統(tǒng)的動態(tài)能力內(nèi)涵有何區(qū)別？這種能力是如何發(fā)展演化的？如何培育和投資這種能力？按照上述邏輯思路，即“形成前因—微觀基礎(chǔ)—內(nèi)涵擴展—演化機理—投資與培育”，對數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力展開研究。

本書對數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力進行了清晰的界定：數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力是指企業(yè)在數(shù)智化環(huán)境下，依托大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)及相關(guān)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，通過數(shù)據(jù)整合、分析洞察與行動響應(yīng)三層技術(shù)架構(gòu)，系統(tǒng)性重構(gòu)其感知、捕獲與重構(gòu)三維動態(tài)能力，從而實現(xiàn)對外部環(huán)境變化的敏銳感知、資源配置的敏捷優(yōu)化與組織架構(gòu)的柔性重塑。與傳統(tǒng)動態(tài)能力相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力不僅強化了人機協(xié)同認知、算法輔助決策與高頻次迭代能力，而且突破了以管理者認知為中心的個體依賴，轉(zhuǎn)向“認知—數(shù)據(jù)—算法—組織”深度嵌入的微觀基礎(chǔ)重構(gòu)，形成更具實時性、適應(yīng)性與系統(tǒng)性的能力生成機制，為企業(yè)在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)同提供了全新范式。

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的形成前因

動態(tài)能力理論是由于資源基礎(chǔ)觀不足以解釋特定企業(yè)如何在諸多變化的市場中獲得競爭優(yōu)勢而產(chǎn)生的（Teece et al.，1997；Eisenhardt & Martin，2000；Teece，2007）。從企業(yè)制度理論視角看，市場環(huán)境、制度環(huán)境等各種外部環(huán)境構(gòu)成了企業(yè)發(fā)展的制度，一方面，制度為組織提供行為的標準和規(guī)范，通過趨同與合作性機制規(guī)范組織的行為選擇；另一方面，組織為實現(xiàn)自身潛在利益，通過制度創(chuàng)新、集體行動而引起制度變遷。高管/個體既是企業(yè)能力的微觀基礎(chǔ)和來源，又是核心的制度創(chuàng)業(yè)者。制度環(huán)境、組織創(chuàng)新、高管/個體三者互動作用，將帶來動態(tài)能力的形成與演化。

但在數(shù)智變革情境下，當大數(shù)據(jù)被視為組織的一種特殊資源或作為一種異質(zhì)性的知識時，其將對傳統(tǒng)動態(tài)能力產(chǎn)生本質(zhì)上的變革影響。而數(shù)據(jù)驅(qū)動的特點也將對制度環(huán)境、組織創(chuàng)新、高管/個體三者產(chǎn)生影響。因此，在大數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)技術(shù)變革的時代背景下，我們亟待解決下列問題：企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力發(fā)展如何受制度環(huán)境、組織創(chuàng)新、高管/個體及其互動關(guān)系的影響？大數(shù)據(jù)的管理內(nèi)涵本質(zhì)是什么？數(shù)據(jù)驅(qū)動將對企業(yè)競爭優(yōu)勢產(chǎn)生何種影響？

2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的微觀基礎(chǔ)

制度環(huán)境、組織創(chuàng)新、高管/個體三方面因素互動可分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力構(gòu)建的關(guān)鍵前因，但從上述制度環(huán)境、組織層面展開的研究無法揭示組織能力的產(chǎn)生與涌現(xiàn)過程，難以為業(yè)界管理者打造與管理組織能力提供實踐上具體可操作的指導(dǎo)。越來越多的學(xué)者呼吁從微觀基礎(chǔ)視角展開組織能力的相關(guān)研究。微觀基礎(chǔ)研究能夠為數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的構(gòu)建提供一套廣泛的研究啟發(fā)式和解決問題的方式，通過探索深入組織層面的概念來揭示企業(yè)打造與發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的內(nèi)在機理（李煒文等，2023）。

因此，有必要進一步探究企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力到底來源于何處？個體、團隊與組織整體表現(xiàn)之間的交互機制如何促進數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的形成？大數(shù)據(jù)對企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的微觀機制與形成條件產(chǎn)生什么樣的影響？

3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的內(nèi)涵擴展

Teece（2007）提出的動態(tài)能力三維度構(gòu)成“感知、抓住/捕獲、轉(zhuǎn)化與重構(gòu)”是過程視角動態(tài)能力構(gòu)成的基石，但考慮到大數(shù)據(jù)不斷深化動態(tài)能力的本質(zhì)，以及動態(tài)能力是存在于個體和組織多層面的復(fù)雜現(xiàn)象，且存在不同類型的動態(tài)能力并表現(xiàn)出不同的形式，有必要針對基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的新情境，從不同視角對數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力進行分類和區(qū)分。從而進一步提高對數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力構(gòu)成的認識，建構(gòu)大數(shù)據(jù)環(huán)境下更為廣泛的數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力。具體而言，立足于知識基礎(chǔ)觀，大數(shù)據(jù)不僅觸發(fā)外部環(huán)境使其更加動蕩，而且激發(fā)組織內(nèi)部響應(yīng)、學(xué)習(xí)和整合重構(gòu)以應(yīng)對挑戰(zhàn)與抓住機遇�；�于組織慣例視角，大數(shù)據(jù)環(huán)境將對組織的慣例程度和穩(wěn)定性產(chǎn)生巨大影響，慣例程度變化進而導(dǎo)致對企業(yè)操作能力形成影響。同時，大數(shù)據(jù)對個體認知及社會資本產(chǎn)生影響，從而影響個體的慣例過程、個體與組織的互動。而在從創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)認知更新、組織邊界拓展能力、資源整合、關(guān)系整合、大數(shù)據(jù)分析能力等維度探討數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)能力構(gòu)成的過程中，我們發(fā)現(xiàn)在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)生成、擴張、穩(wěn)定、自我更新的生命周期中，數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力內(nèi)涵也將發(fā)生階段性的演化。

因此，在上述研究的基礎(chǔ)上，我們亟待進一步從過程視角、慣例視角、層級視角等多視角解析數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的內(nèi)涵擴展問題。思考以下問題：結(jié)合大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和知識本質(zhì)、動態(tài)能力形成的微觀基礎(chǔ)，如何對不同視角下企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力內(nèi)涵進行重新解讀、分析和拓展？數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否發(fā)生變化進而形成新維度？

4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的演化機理

為了應(yīng)對快速變化的市場和技術(shù)環(huán)境，企業(yè)需要不斷地更新其能力以保持競爭力，尤其是在中國快速數(shù)字化的特殊情境下，數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的演化是企業(yè)適應(yīng)和引領(lǐng)快速變化市場環(huán)境的關(guān)鍵。這種演化是必要的，因為企業(yè)需要利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)來增強其對市場機遇和威脅的感知能力，快速做出決策，并實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和創(chuàng)新，獲得可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。目前已知的動態(tài)能力演化機理往往源于組織慣例、企業(yè)家精神和即興能力，這些因素共同作用于企業(yè)的數(shù)據(jù)整合、分析和應(yīng)用過程。組織慣例提供了一種通過重復(fù)和學(xué)習(xí)來適應(yīng)環(huán)境變化的機制；企業(yè)家精神強調(diào)了創(chuàng)新和主動性在動態(tài)能力演化中的重要性；即興能力則關(guān)注企業(yè)在面對不確定性和壓力時的快速響應(yīng)和決策。但在數(shù)智變革情境下，上述三個視角下的演化機理將發(fā)生怎樣的變化，是一個值得進一步探究的議題。

因此，在上述研究基礎(chǔ)上，有必要進一步思考：數(shù)據(jù)驅(qū)動如何對影響動態(tài)能力發(fā)展的相關(guān)因素（制度環(huán)境、組織創(chuàng)新、高管/個體單一維度及三者之間的交互）產(chǎn)生作用，而這三個維度因素如何沿著自身的影響機制和規(guī)律協(xié)同作用推動數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的發(fā)展或侵蝕？企業(yè)如何適應(yīng)、選擇與管理以發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力？數(shù)智變革時代，人機融合、人智交互等新組織情境又將如何影響數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的演化與發(fā)展？

5. 數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的投資與培育

動態(tài)能力的研究應(yīng)當平衡對戰(zhàn)略適應(yīng)性的關(guān)注與對能力選擇重要性的認知。在深入分析數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力形成和演化的關(guān)鍵路徑之后，接下來應(yīng)探討企業(yè)如何投資和選擇對其能力發(fā)展至關(guān)重要的知識組合，以及這些選擇對數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力發(fā)展的影響。具體而言，首先，基于知識視角，企業(yè)必須從其多樣化的知識儲備中做出選擇，作為構(gòu)建其能力的基礎(chǔ)。企業(yè)的每種能力都以市場特定程度的各種知識為基礎(chǔ)，因此，企業(yè)需要根據(jù)自身的知識和市場的需求，對要建立的知識類型和特殊性做出有針對性的選擇。這涉及研究企業(yè)知識庫的積累、高管認知等因素如何影響知識組合的投資選擇。其次，數(shù)智科技在行業(yè)生命周期的不同階段涌現(xiàn)，對企業(yè)在通用知識能力方面的投資產(chǎn)生巨大影響。在技術(shù)成為主導(dǎo)前后，企業(yè)特定于市場的能力何時最容易被模仿或獲取，或成為有效的進入壁壘，對企業(yè)形成可持續(xù)競爭優(yōu)勢具有決定性作用。再次，企業(yè)能力發(fā)展戰(zhàn)略涉及在提升現(xiàn)有能力和尋找新能力之間進行選擇和投資。不同的知識獲取模式和學(xué)習(xí)策略將在能力投資決策和培育過程中產(chǎn)生顯著影響。最后，在數(shù)智變革的情境下，考慮到人工智能的通用性和顯性知識的本質(zhì)特征，分析企業(yè)通用能力與特定于市場能力的關(guān)系，以及企業(yè)知識組合的投資選擇，這一系列議題變得極為重要，有助于企業(yè)在快速變化的市場中做出更明智的投資決策，培育出更具競爭力的數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力。

因此，有關(guān)數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的研究有必要進一步回答以下問題：企業(yè)如何識別并投資于對其能力發(fā)展至關(guān)重要的知識組合，以及這些投資選擇如何影響其數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的發(fā)展？企業(yè)在選擇和培育其通用能力與特定于市場的能力時，應(yīng)考慮哪些因素，以及這些能力之間的關(guān)系如何影響企業(yè)的戰(zhàn)略決策？企業(yè)如何確保其數(shù)據(jù)驅(qū)動的投資決策能夠有效地促進數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力的發(fā)展，并在不斷變化的市場環(huán)境中獲得持續(xù)的競爭優(yōu)勢？企業(yè)如何評估和管理數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動能力發(fā)展過程中的風(fēng)險，確保投資帶來的回報能夠達到企業(yè)的長期戰(zhàn)略目標？

綜上所述，本書提出一個聚焦“數(shù)據(jù)驅(qū)動動態(tài)能力”的新研究框架（見圖1-1），圍繞大數(shù)據(jù)的知識本質(zhì)，綜合研究“制度環(huán)境—組織創(chuàng)新—高管/個體”與動態(tài)能力的形成前因、微觀基礎(chǔ)、內(nèi)涵擴展、演化機理、投資與培育五大主題之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，致力于解讀數(shù)據(jù)驅(qū)動影響中國企業(yè)獲取動態(tài)競爭優(yōu)勢的現(xiàn)實問題以及全維度探討與之相關(guān)的關(guān)鍵影響因素。

圖1-1 本書研究框架

① 數(shù)據(jù)來源：國際貨幣基金組織（IMF）：（2025年4月）. 《世界經(jīng)濟展望：政策轉(zhuǎn)折的關(guān)鍵節(jié)點》，https://www.imf.org/en/Publications/WEO

① 數(shù)據(jù)來源：國家數(shù)據(jù)局：《數(shù)字中國發(fā)展報告（2023 年）》，https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202407/ content_6960532.htm.

② 數(shù)據(jù)來源：中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心：《互聯(lián)網(wǎng)助力數(shù)字消費發(fā)展藍皮書（2023）》，2024年6月28日，https://www.cnnic.cn/n4/2024/0708/c88-11037.html.

① 數(shù)據(jù)來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展報告（2023～2024）》，北京，社會科學(xué)文獻出版社，2024.

① 李濤、聶輝華、金星曄、左從江、方明月：《中國上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告 2024》，中央財經(jīng)大學(xué)中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟研究院研究報告。

② 埃森哲（Accenture）：《2023中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》，https://www.accenture.com/cn-zh/about/newsroom/ company-news-release-dti-2023.

① 數(shù)據(jù)來源：國家數(shù)據(jù)局：《數(shù)字中國發(fā)展報告（2023年）》，https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202407/content_ 6960532.htm.

① 數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院：《云計算白皮書(2023 年)》，http://portal.nstl.gov.cn/reportFront/ getReportDetailFront.htm?serverId=42&uuid=9d10d29a0ecf9ef24149f0d72f7a99c7&controlType=openhome&reportType=.

② 數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢：《中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告(Ⅴ)》，上海，艾瑞咨詢，2023. [https://pdf.dfcfw.com/ pdf/H3_AP202303141584240565_1.pdf?1678823313000.pdf].

③ 數(shù)據(jù)來源：全國信息與文獻標準化技術(shù)委員會：《GB/T 7714—2015》，北京，中國標準出版社，2015. [https://lib.tsinghua.edu.cn/wj/GBT7714-2015.pdf].

④ 數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院：《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報告（2024年）》，[http://www.caict.ac.cn/ kxyj/ qwfb/ztbg/202106/P020210625629931267505.pdf].

① 數(shù)據(jù)來源：中華人民共和國中央人民政府：《最新報告出爐！2023年我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量達32.85ZB》，https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202405/content_6953440.htm.

② 數(shù)據(jù)來源：36氪研究院，聯(lián)想：《中國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告 2024》，https://bp.lenovo.com/ information/details/84150afc913b4c95a0c3c938f77d4897.

③ 數(shù)據(jù)來源：中華人民共和國中央人民政府：《國務(wù)院新聞辦發(fā)布會介紹2023年工業(yè)和信息化發(fā)展情況》，2024年1月19日，https://www.gov.cn/lianbo/fabu/202401/content_6927364.htm.