要点总结 #
随着数字经济的崛起，数据成为新的生产要素，但现有研究对其如何成为现实生产要素的企业实现机制缺乏深入探讨。本文从产品创新的视角，构建了“大数据资源—企业能力—产品创新绩效”的链式中介模型，探讨了大数据从可能的生产要素转变为现实生产要素的实现机制。通过将大数据分析、组织学习、惯例更新等视为劳动、知识、管理等的替代变量，本文提出了数据作为桥梁型生产要素的观点，揭示了数据与其他生产要素的结合路径。
本文通过实证研究发现，大数据资源通过大数据分析、组织学习和组织惯例更新这三个环节，完全中介了其对产品创新绩效的影响。行业竞争压力和信息技术使用强度在这一过程中起到了调节作用。研究结果表明，数据与劳动、知识、管理等生产要素的结合是数据成为现实生产要素的关键路径，且技术基础和竞争环境对这一过程有显著影响。本文为数据作为生产要素的理论提供了新的解释，并为企业大数据创新实践提供了管理启示。
关键要点 #
论文重要性 #
本研究为数据作为生产要素的理论提供了新的解释，揭示了数据与劳动、知识、管理等生产要素的结合路径，推动了数字经济时代生产要素理论的创新。研究结果不仅为企业如何通过大数据提升产品创新绩效提供了实践指导，还为政策制定者提供了数据参与市场经济初次分配的理论依据。未来研究可以进一步探讨数据在价值链中的增值过程及其对收入分配的影响，为数据驱动的经济转型提供更多理论支持。
深度解读 #
数据桥梁作用 #
本文提出了数据作为桥梁型生产要素的观点，强调了数据在连接传统生产要素（如劳动、资本、技术、知识和管理）中的关键作用。数据不仅仅是独立的生产要素，而是通过与其他要素的结合，进一步增强了这些要素的价值创造能力。具体而言，数据通过大数据分析、组织学习和组织惯例更新等环节，推动了企业产品创新绩效的提升。这种桥梁作用不仅体现在数据与劳动的结合上，还体现在数据如何通过组织学习和管理变革，进一步释放其潜在价值。这种观点为数据作为生产要素的理论提供了新的视角，尤其是在数字经济背景下，数据的作用不仅仅是增加生产要素的种类，而是通过促进现有要素之间的交互，推动经济高质量发展。
大数据分析 #
大数据分析在数据成为现实生产要素的过程中扮演了关键角色。大数据分析不仅是数据与劳动结合的体现，也是企业能力提升的核心。通过大数据分析，企业能够从海量数据中提炼出有价值的商业洞察，进而推动产品创新。本文通过实证研究发现，大数据分析对产品创新绩效具有显著的正向影响，尤其是在高竞争压力的行业中，这种影响更为显著。然而，大数据分析的作用并非独立存在，它需要通过组织学习和组织惯例更新等环节，才能更充分地释放其价值。这一发现表明，企业在投资大数据资源的同时，必须同步提升其数据分析能力，才能有效推动创新绩效的提升。
组织学习 #
组织学习在数据成为现实生产要素的过程中起到了重要的中介作用。大数据分析通过促进试错式学习和获得式学习，推动了组织惯例的更新，进而提升了产品创新绩效。试错式学习强调通过内部实验和知识共享来创造新知识，而获得式学习则侧重于从外部获取知识并内化。本文的研究表明，组织学习不仅是大数据分析与产品创新之间的桥梁，也是企业适应动态环境的关键。特别是在高竞争压力的行业中，组织学习的作用更为显著，企业通过内外部学习的结合，能够更好地应对市场变化，提升创新能力。这一发现为企业如何通过组织学习推动数字化转型提供了重要的理论支持。
行业竞争压力 #
行业竞争压力在数据成为现实生产要素的过程中起到了重要的调节作用。本文通过实证研究发现，竞争压力显著影响企业选择何种组织学习方式。在高竞争压力的行业中，企业倾向于同时采用试错式学习和获得式学习，以应对市场的快速变化；而在低竞争压力的行业中，企业则更侧重于通过内部知识积累来推动组织创新。这一发现表明，竞争压力不仅是企业进行大数据投资的动力来源，也是其选择创新路径的重要影响因素。此外，竞争压力还通过调节大数据分析与组织学习之间的关系，进一步影响了数据成为现实生产要素的效率。这一研究结果为企业在不同竞争环境下如何有效利用大数据提供了重要的管理启示。
技术基础条件 #
技术基础条件是数据成为现实生产要素的重要情境因素。本文通过实证研究发现，行业的信息技术（IT）使用强度显著影响大数据分析对产品创新绩效的直接效应。在高IT使用强度的行业中，企业能够通过大数据分析直接提升产品创新绩效；而在低IT使用强度的行业中，企业则需要通过组织学习和组织惯例更新等中介路径，才能实现创新绩效的提升。这一发现表明，技术基础不仅是数据与劳动结合的前提条件，也是数据成为现实生产要素的关键推动力。因此，企业在进行大数据投资时，必须充分考虑其所在行业的技术基础条件，才能有效释放数据的潜在价值。这一研究结果为政府和企业如何通过技术基础设施建设推动数字化转型提供了重要的政策启示。
完整论文 #
