导语

以大数据为代表的信息资源向生产要素的形态演进，将数据作为与土地、劳动力、资本、知识并列的生产要素，足以说明数据要素对驱动创新能力的重要性。数据要素驱动企业创新能力提升的关键是驱动数字化创新战略的生成、创新生态系统的演化、创新组织体系的重构，以及创新范式的演进。

刘海兵、王莉华 / 文

数据要素驱动数字化创新战略的生成

数字化创新战略无论是主动选择还是被动接受，俨然已经成为数字时代企业战略发展的标配，由此也反映了数据要素重构企业生产力的战略意义。沿用学术界从市场和技术两个维度阐释创新战略的惯例，数字化创新战略意味着在市场和技术两个维度的创新战略设计中都要在已有的轨道上再次高度融合和嵌入数据要素。

数字化技术战略指的是不囿于原有的技术创新轨道，将数据的采集、融合、分析、显示集合在原有的技术体系中。一方面赋予冷冰冰的产品以人类的温度，只要有电力和网络就能实现“人-机”交互。这种基于人类行为数据分析的模拟，尽可能构建并还原人类世界的沟通场域，丰富了网络时代人们对生活的表达方式。也正是这种顺畅的、有温度的交互，能够显著增加用户黏性。另一方面激发供应商融入价值共创生态体系的热情。他们所在意的，是可以通过统一的数据接口接收到用户的海量数据，利用这些数据不仅实现用户画像，还可以使自己的产品获得更多直接触达用户的机会。

需要注意的是，以数据吸引其他企业加入并逐渐形成一个更具竞争力的价值网络体系往往是由行业的头部企业、中心企业才能够完成的，中心企业的数据能力对价值网络的竞争力大小起着决定性作用。如海尔研制的固态制冷酒柜不仅采用了不同于传统压缩机制冷技术的固态制冷技术，以实现0振动、0波动、0噪感，而且在酒柜上增加了联网的数字模块，用户通过“酒知道”APP即可实现扫描鉴酒、酒品管理等智能功能，享受智慧购酒比价、社交分享平台体验。此外，固态制冷酒柜入驻了西班牙Aalto 酒庄、Heredad de Uruena 酒庄以及澳大利亚爵马酒庄，酒的生产与酒柜之间形成了一种互补性的价值供应网络，提供给用户的是一种购酒、品酒、藏酒、学酒文化等的生态价值。

数字化市场战略则是运用数据加强对用户需求的采集、分析并进行弹性定制，以实现数据在信息系统、软硬件、自动化设备与人之间实时、自由有序流动，并通过数据-信息-知识-智慧的跃迁实现数据资源为企业的全面赋能，为企业产品研发、市场销售、经营管理等提供科学决策和精准执行。

数字化创新战略是一种趋势，也是时下企业的“战略正确”，路径上有高度的相似性。如作为全球领先的技术企业，西门子公司也开始步入数字化的战略阶段，通过对以往不同行业解决方案的数据进行采集、汇总和分析，西门子的数字化企业解决方案针对具体行业的需求进行了优化，帮助客户缩短产品开发时间，同时提高生产流程的灵活性和效率。其中，MindSphere是西门子基于云的开放式物联网操作系统。通过Mind Sphere，企业可以实现产品、工厂、系统和设备之间的互联，并对物联网上创建的数据进行分析，以完成具有针对性的优化。此外，各企业还可以开发数字服务和新型业务模式，例如预测性维护或计次收费等。

数据要素驱动创新生态系统的演化

美国战略专家穆尔首先提出了商业生态系统概念，将其概念化为“基于组织互动的经济联合体”，是“一种由客户、供应商、主要生产商、投资商、贸易合作伙伴、标准制定机构、工会、政府、社会公共服务机构和其他利益相关者等所构成的动态结构系统”。随后，有学者将商业生态系统与创新管理研究相结合，指出创新生态系统已经成为一种新的范式，并发展成为包含企业微观、产业中观和国家宏观的多层次嵌套系统，其要素包括两个方面。

一是数字平台。数字平台发挥了连接用户需求、吸引外部互补方、促进供需双方对接等作用，以其为基础形成的企业创新生态系统在不断推动各行各业的变革。基于数字平台，其他创新生态系统成员可以开展竞争性或互补性的创新活动，而当数字平台赋能其他成员产生的创新越多时，它通过网络效应为用户创造的价值就越大。

二是合作伙伴。企业与合作伙伴通过平台接口实现交互和协同。向合作伙伴开放核心技术平台并分享相关创新成果，有利于壮大企业创新生态系统，实现更广泛的价值共创，从而减少平台拥有者独自颠覆传统行业的压力和阻力。

因此，数据要素在构建创新生态系统过程中发挥了重要作用，它增加了数据接口数量，扩大了数据的共享范围，使平台足够“开放”和“独特”，吸引更多的企业向中心企业聚集，从而形成价值共创的创新生态系统。企业则通过改变生态系统中合作伙伴类型以及合作模式，驱动创新生态系统不断演化。创新生态系统的演化会激发外部开发者的创新能力，提升平台的行业领导力，提升互补方的创新动力，增强平台拥有者与互补方的有效互动，改变既有的利益格局，成功实现对传统产业的颠覆。

利用数据促进创新生态系统形成，可以加速颠覆性创新的产生，有名的硅谷即为典型案例。硅谷是个功能性质的地区代称，20世纪70年代以来，硅谷成为信息产业的风向标和动力引擎，成功地驾驭了从个人电脑、互联网、人工智能和基因编辑等多次技术浪潮。例如，Airbnb依靠信任与分享机制，通过大数据整合闲置房产资源，利用社交媒体平台开展营销，通过改进营销策略重建生态系统，颠覆实体酒店行业的运作模式。广告类的谷歌/Facebook通过竞价方式提供定向广告内容，让整个广告业都进入到了算法驱动的时代，形成新型网络广告形式，颠覆了搜索和社交媒体的运营模式和游戏规则。此外，Facebook在2007年5月推出嵌入应用编程接口的开放平台来协助全球开发者创建应用后，以此平台为基础的企业创新生态系统逐渐形成，竞争格局发生了巨变。短短的6个月内，在Facebook开放平台上就产生了7000个外部开发的应用程序，创新生态系统有效地提升了Facebook的市场竞争力。

进入21世纪后，数字革命带来了巨大的机遇和严峻的挑战。硅谷企业聚焦发掘、孵化那些对社会大众生活产生革命性改变的发明创新，例如音乐、住宿、出行、借贷等。硅谷不断通过数据要素在商业模式上进行创新，着重构建和塑造新颖且更加强大的企业创新生态系统，因此在许多领域依然能抢占创新先机实现产品、服务等颠覆性创新。

数据要素驱动创新组织体系的重构

数据要素的本质是信息。数据要素显然提升了企业的数字化创新能力，但与此同时，也使用户的需求越来越多样化，需求变化越来越快，这对创新资源的分配形成了严峻的挑战。因此，在急剧变革且日益复杂的需求环境下，如何既能维持长期的创新注意力，又能及时回应市场需求，这需要企业自我评估和认真反思。可以看到，从世界一流企业到各个行业的头部企业，都在主张采用分布式研发组织体系取代传统的集中式创新研发体系。而由数据要素催生的领先用户需求洞察、用户需求拆解、技术仿真实验、内部知识共享平台、开放式创新平台等，为分布式研发体系的形成积累了必要基础。

当然，不同的公司有一套不同的称谓和术语，但并不妨碍有相同的路径。在分布式创新组织体系中，集团研发中心关注中长期技术和产品的突破性创新，子公司、产品线关注短期技术和产品的渐进式创新，前者是对未来市场的前瞻性布局，后者是对当前市场的持续性维持。至少从理论上讲，这套分布式创新组织体系的设计既能保证公司获得眼前利益而活下来，又能保证公司基于技术的新颖度建构长期竞争优势，使公司兼具渐进性创新能力和突破性创新能力。因此，数据要素通过创新组织体系的重构提升了企业双元创新能力。

然而，长短期创新之间的协同仍是个难题。西门子公司的联合研究屋是一种不错的尝试，前瞻性研究以意义性创新为目标，技术导向的创新鼓励以前瞻性研究发现异质性知识，通过探索式创新提升技术的新颖度。为避免前瞻性研究过于求“新”而耗费大量组织资源降低企业经营能力，从事前瞻性研究的中央研究院被西门子公司要求必须将事业部作为自己的“客户”，研究院的预算经费被要求有一定比例来自事业部。其实质是以组织制度推动构建了前瞻性研究与应用性研究之间的内部市场化机制，通过该机制既能为前瞻性研究提供研发资金，又较好地保证了企业能够主导未来趋势技术，不至于形成为创新而创新的“没用的新颖度”。通过联合研究屋，西门子较好地平衡了技术导向的探索式创新与市场导向的利用式创新。而这种内部协同同样离不开数字化工具的支持，因为数字化工具增强了沟通的通达性和知识分享的便捷性，使实现多重研发目标的创新资源分布配置与资源重叠配置带来的低效之间的紧张关系达到一种有张力的平衡态。

海尔的分布式创新体系包括面向未来技术的超前创新中心、纵横交互的产业线研发和创客小微研发体系。在追求前沿技术根本性突破和产品“颠覆性创新”长期发展的同时，利用已有成熟技术满足用户的短期需求，将技术资源进行合理的分层并匹配相应需求。其中的创客小微研发体系，小微团队发现用户需求后，由体系内的技术人员开发技术解决方案或者借助HOPE平台合作开发，然后根据用户反馈对产品进行渐进性创新，升级迭代并开拓新的目标市场。这样的创新组织模式做到了及时满足顾客需求，满足短期市场痛点，同时也转变了员工的身份，使其从原来的雇佣者和命令的执行者，变成了自我驱动和自我激励的创业者、合伙人，将员工和组织的命运紧密相连，最大程度开发了员工潜能，是实现全员创新的重要路径。

开放式创新平台是分布式创新组织体系不可或缺的关键构成部分，它能够帮助企业快速发现并匹配、整合全球创新资源，降低研发成本、提高创新效率。而这一平台也是基于数据要素本身的特性运行的。HOPE平台是海尔开放式创新的门户，目前其主要定位为全球资源网络、创新者社区、一站式服务平台。以海尔集团十大研发中心为依托的HOPE平台，建立起了全球范围的资源网络，包括建立覆盖全球主要技术高地的“10+N”资源网络体系，使海尔能够快速连接到全球高端创新资源。作为交互、检索、对接、成果评价、交易保障的一站式服务平台，HOPE吸引了超过10万的创新资源。

数据要素驱动创新范式的演进

数据要素具有可复制性强、迭代速度快、复用价值高以及无限供给等特点，加快了产业发展和技术发展，也使市场需求发生巨大变化，导致环境动态性程度加速升高。在此过程中，环境变化的不可预测性为企业创新带来了更多市场机会，使得企业在存储数据、系统分析以及重构自身资源的能力上有更大提升。与此同时，企业也不可避免地会遇到更多风险，面临更大的内部信息冲突和更高的外部资源要求。

2019年，清华大学技术创新研究中心主任陈劲提出有意义的创新，认为在高度不确定性的环境下，创新应转向“更加长期与深层次的社会意义与人类发展大趋势”上，依靠意义确定创新目标和创新的主动性。中国工程院院士许庆瑞和其学生刘海兵等认为创新管理应由“创新驱动”发展到“创新引领”，主张企业不囿于短期绩效，应秉持长期主义、以用户为中心、聚焦行业痛点。这两个代表性创新理论的共同之处在于都主张在数字经济时代，要将人类存在和发展的意义纳入创新目标。这也说明数据时代的企业发展，更要以创新逻辑超越市场逻辑，促进长期主义发展，提升生态系统能力。

以西门子为例，西门子是离散和过程工业数字化转型的重要推动力，提供数字化工厂解决方案。作为创新引领者，西门子凭借前瞻性思维考虑到更深层次的数字化转型，将尖端技术融入数字化企业解决方案中，推动信息技术和运营技术的融合，实现数据的智能化使用。西门子将自身视为一个开放、动态的系统，并不仅仅依靠所获取的信息制定战略，而是选用对企业长远发展更有意义的方式，通过与各方合作来实现与外界的资源互换，从而扩大企业的创新生态系统，并利用数字化技术打通数据孤岛，使得相关方案的所有数据可在各个部门使用。

关于作者 | 刘海兵：武汉科技大学管理学院副教授，浙江大学创新与发展研究中心兼职研究员；

王莉华：浙江大学创新与发展研究中心助理研究员

文章来源 | 本文刊登于《清华管理评论》2021年11月刊，内容有删减

基金项目 | 教育部规划基金项目（21YJA630067）

责任编辑 | 刘永选（liuyx6@sem.tsinghua.edu.cn）