iR-2020年中国数据驱动型企业成长路径研究报告
企业数字化转型的路径研究
企此数字化转型的路径研究■周婷于萍萍孔岚丨文数字经济时代外部环境不断变化，在此背景下，企业数字化转型何去何从有待进一步 思考。
本文从国家政策、企业需求、技术发展等角度分析企业数字化转型的驱动力，剖析目 前企业数字化转型面临的现状及问题，并对标先进案例，提出未来企业数字化转型的路径， 帮助企业理清转型误区，从而在数字化转型进程中事半功倍。
企业奪字伟转聖昀1动力当前，国家政策、技术发展、市场需求 多方共振，企业数字化转型已成为推动企业高 质量增长的核心弓丨擎。
从国家政策的角度来说，创新成为新驱动 因素，数字经济优势明显，这已成为21世纪 全球经济增长的重要驱动力。
我国高度重视数 字经济的发展’从国家层面到地方政府陆续发布了一系列支持数字经济发展的指导文件，企业数字化转型是在政策驱动下企业顺应数字经 济发展大势的主动选择。
此外，受疫情影响， 数字经济在疫情期间展现出了强大的发展韧 性，通过推动互联网赋能各行业企业“上云用 数赋智”的数字化转型，成为促进产业转型和 经济高质量发展的关键所在。
从企业需求角度来说，当前行业竞争曰 益加剧，数字化正在助力越来越多的企业高 速成长，既包括利用数字技术创造新产业的22中国电信让CHINA TELECOMMUNICAnONSTRADE新兴企业，也包括全面佣抱数字化的传统企 业。
而受新冠疫情影响，许多企业不得不通 过“在家办公”实现复工复产，对数字化转 型的思考也曰渐深刻，这无疑将加速企业数 字化转型的进程。
此外，在大数据发展背景下，企业数据量的迅速增加对其数据处理能力提 出了更高要求。
从技术发展角度来说，5G、云计算、人 工智能、大数据等信息技术创新应用已成为引 领创新、驱动转型、塑造优势的先导力量，并 推动越数字化创麵智能化运营。
企业数字化转型面临的现状及问题2019年，《哈佛商业评论》针对全球 700多位企业家开展过一项关于数字化转型方面的调查。
调查显示，有70%以上的CEO表示，他们所领导的公司正在积极尝试和推动数字化升级；有80%以上的C E O认为数字化对于本行业带来的颠覆即将发生。
企业成长能力现状分析报告
企业成长能力现状分析报告1.引言1.1 概述概述:随着市场竞争的日益激烈和经济环境的不断变化，企业的成长能力显得格外重要。
成长能力不仅体现在企业的盈利能力和市场份额增长，还包括组织结构的灵活性、创新能力和战略应变能力。
本报告旨在对当前企业的成长能力进行深入分析，探讨企业面临的挑战和机遇，为未来的发展提供参考和建议。
文章结构部分的内容可以按照以下方式编写："1.2 文章结构：本报告主要包括三个部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对企业成长能力进行概述，介绍文章的结构，以及阐明报告的目的。
在正文部分，我们将分析企业成长能力的现状，并从第一个要点、第二个要点和第三个要点三个方面展开讨论。
最后，在结论部分，我们将对文章进行总结，展望未来，并得出结论。
"1.3 目的目的部分: 本报告旨在对企业成长能力进行全面的现状分析，通过对企业成长的相关指标和因素进行分析，探讨企业在当前环境下的成长能力表现和潜力，为企业的发展提供参考和支持。
同时，通过深入剖析企业成长的现状，可以帮助企业更好地了解自身的发展状况，为未来的战略规划和决策提供准确的依据。
希望通过本报告的撰写，可以为企业提供一份客观、全面的成长能力分析，为其未来的发展路径提供指引。
2.正文2.1 第一个要点: 企业内部资源整合能力分析企业的成长能力在很大程度上取决于其内部资源整合能力。
内部资源整合能力主要包括人力资源、技术资源、资金资源等方面的整合。
首先，人力资源的整合能力是企业获得竞争优势的重要因素，包括员工的学习能力、协作能力、创新能力等方面。
其次，技术资源的整合能力表现在企业如何将技术资产有效利用、转化为市场竞争力。
最后，资金资源整合能力则是企业在融资、资本运营方面的能力，影响着企业的发展规模和速度。
当前，很多企业在资源整合方面仍存在一些问题。
一方面，部分企业在人才引进、培养和留住方面存在着短板，缺乏高级专业人才和创新人才。
另一方面，一些企业在技术和资金资源的整合上也有待加强，缺乏对市场变化的敏感性和反应能力。
2020年大数据行业发展报告出炉
2020年大数据行业发展报告出炉马云曾经说过一句话，当今以及未来的世界当中，最珍贵的能源就是大数据。
随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展，大数据技术应用已经融入到了各行各业。
很多公司已经从大数据中获益。
大数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。
借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。
因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步，实现跨时代的变革。
2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为，2017年大数据行业将呈现六大趋势：1.将会推出更多的分析工具随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。
虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。
Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。
这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。
Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具，MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。
2.实时数据分析将获得更多关注技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。
实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。
目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。
高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。
事实上，欧盟实施新的隐私法规时，早已经预见到了这一点。
大数据时代，解决用户隐私泄露问题，就是解决大数据发展与使用的问题。
4.人工智能将广泛应用过去一年，我们亲眼见证了人工智能的爆发：无人驾驶汽车试驾成功、AlphaGo围棋获胜。
iR--2020年中国网络经济年度洞察报告-简版
2019年网民规模过亿的七大
长情况
30
20 15.0
10 6.51.7
15.5 7.6 6.2
16.2 8.5 6.2
16.8
9.6 5.2
17.5 10.4 4.9
18.2 11.0 4.4
18.7 11.1 4.9
19.5 12.1 4.9
日本（万亿美元） -1.4%
日本 1.12亿
印度（万亿美元）5.6%
巴西（万亿美元）-1.7%
俄罗斯联邦（万亿美元）1.0%
印度尼西亚（万亿美元） 3.8% 十年复合增速（未消除通胀影响）
印尼 1.09亿
来源：1）GDP数据来自世界银行；2）2019年网民规模数据：中国（国家统计局2020年3月统计数据），美国（艾瑞根据ITU、联合国等公开资料及艾瑞统计预测模型估算），印度、
巴西、俄罗斯、日本、印度尼西亚（Euromonitor International）。
©2020.7 iResearch Inc.
5 中国GDP规模增长情况
1
第二章：中国互联网环境发展数据概览
2
第三章：中国网络经济规模及结构概览
3
第四章：中国核心互联网赛道发展情况分析
4
网络媒体 1 教育服务 5
文化娱乐 2 医疗服务 6
消费生活 交通服务
3 互联网金融 4
7
企业服务 1
非网络经济：产业互联网赛道
4 网民规模过亿互联网市场GDP增长情况
中国、印度和美国的GDP增速与网民规模均蝉联前三位
典型赛道
与2018年相比，2019年网络经济市场中文化娱乐、消费生活、在线教育和在线医疗赛道的份额 占比有所上升，分别增加1.74%、0.51%、0.32%和0.05%，增速领跑整体网络经济市场，规模分 别达到8341.1亿元、23479.8亿元、3225.7亿元与238.7亿元。而在2015-2018年中持续扩大占 比的互联网金融赛道，则因暂未脱离“寒冬期”而呈现出较为明显的占比下滑，从2018年的 21.0%下降到2019年的19.4%，规模达到10441.2亿元，同比增速仅为12.0%。
数字化转型与企业成长：理论逻辑与中国实践
数字化转型与企业成长：理论逻辑与中国实践一、本文概述在数字经济蓬勃发展的时代背景下，数字化转型已成为企业持续成长与竞争力的关键。
本文旨在探讨数字化转型的理论逻辑，并结合中国企业的实践案例，分析数字化转型如何影响企业成长。
我们将首先概述数字化转型的基本概念，然后深入探讨其对企业成长的内在逻辑，最后通过中国企业的实际案例，揭示数字化转型在企业成长中的实际应用与效果。
通过本文的阐述，我们期望能为企业在数字化转型的道路上提供理论支持和实践指导，助力企业在数字化浪潮中抓住机遇，实现快速成长。
二、数字化转型的理论基础数字化转型不仅是技术的演进，更是企业适应新经济环境、实现持续成长的战略选择。
其理论基础涉及多个学科领域，包括信息科学、管理科学、经济学等。
信息科技的飞速发展为数字化转型提供了强大的技术支持，如大数据、云计算等技术的出现，使得企业能够以前所未有的方式处理和利用数据，进而实现业务模式的创新和优化。
信息不对称理论：数字化转型能够降低企业内外的信息不对称程度，提高决策的透明度和效率。
通过数字化手段，企业可以更加准确、及时地获取内外部信息，优化决策流程，减少决策失误。
业务流程优化理论：数字化转型通过重塑业务流程，实现业务流程的标准化、自动化和智能化，从而提高企业运营效率和竞争力。
这包括供应链优化、客户关系管理、内部协作等多个方面。
组织变革理论：数字化转型需要企业进行组织结构的调整和优化，以适应新的业务模式和技术环境。
这包括扁平化组织结构、去中心化、弹性工作制等变革措施，以激发员工的创新能力和提高组织的灵活性。
创新驱动理论：数字化转型是企业实现创新驱动发展的重要途径。
通过数字化转型，企业可以发掘新的市场需求、创造新的商业模式、开发新的产品和服务，从而推动企业的持续创新和发展。
在中国实践中，数字化转型已经成为企业成长的重要动力。
众多企业积极拥抱数字化转型，通过技术创新和模式创新，实现了业务的快速拓展和市场的深度挖掘。
2020全球数字化转型现状研究报告
另一类与 CX 相关的数字化转型倡议是注重销售/ 渠道，表 明了其在数字化转型进程中占据一席之地， 32% 的跨职能 委员会有该类部门代表 (比去年骤增115%)。
图 4B: 数字化转型指导委员会团队规模 问：有多少全职员工加入数字化转型指导委员会、工作组或跨职能团队？
2%
2-3人
25% 4-5人
48% 8人或以上
2021/5/16
25% 6-7人 11
跨职能委员会的成员构成趋于多元化
这些委员会的跨职能成员总体上都是技术人员，76% 的公 司表示 IT 堪当重任。毕竟这是数字化转型，技术现代化几 乎是各个方面的基础。采访各公司高管的过程中，我们不 断听到 IT 必须参与所有倡议，无论这些倡议的具体重点和 目标是什么。
全球数字化转型现状研究报告
2021/5/16
执行摘要
我们的年度《数字化转型现状》研究迎来第五个年头，继续记录企业 的不断发展。随着颠覆性技术及其对各大企业和市场的影响力不断加 大，我们的研究旨在捕捉促成现代数字化转型的变化和趋势。 2019年，战略数字化转型的重要性已经不止于IT领域，而影响着全公 司的竞争力。企业的相关预算直线攀升，利益相关方所关注的颠覆性 技术数量急剧增加。数字化项目开始由首席高管主导，并由相互协作 的跨职能团队管理。客户体验 (CX) 继续占据数字化转型投资的主要份 额，但在2017年，我们注意到员工体验和企业文化在赋能和加速变革、 增长和创新方面也愈发重要。 今年，数字化转型显然更为成熟，已成为企业级行动。数字化转型促 进企业实现运营和竞争现代化的同时，也帮助他们有效适应瞬息万变 的数字化经济，不断谋求发展。总体来说，企业显然还有许多工作要 做，因为他们中的大部分仍旧将技术的优先级排在把握住影响市场的 颠覆性趋势之上，这些趋势具体而言，就是客户和员工的行为及期望。
提升中国数字经济国际竞争力的路径研究
一、引言大数据、人工智能、云计算、物联网等新一代信息通信技术的快速发展，正推动着整个社会的数字化变革，由此所催生出的数字经济这一新型经济形态也随之成为国际竞争的主战场，为重塑全球经济发展格局提供了关键动能。
本质上，数字经济就是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以现代信息通信技术为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，促进经济高质量发展的一系列经济活动的统称。
通过运用智能算法对大数据进行存储、处理、分析和知识发现，数字经济能够服务于各行业的资源优化配置和转型升级过程，从而有助于在培育新产业、新模式、新动能中提升全要素生产率，进而充分释放数字要素对经济发展的放大、叠加和倍增效应。
当前，产业数字化、智能化转型是数字经济发展的主阵地，也是一国构建现代化产业体系和国际竞争力的重要基础。
然而，随着“碳达峰、碳中和”这一生态环境目标成为各国经济发展的重要前置性约束条件后，数字经济发展的国际竞争优势被赋予了新的时代内涵。
数字化、绿色化融合发展对各国能否如期实现“碳中和、碳达峰”的目标具有重要影响，将占据全球经济竞争的制高点。
因此，中国经济要想实现在全球价值链攀升，还必须走产业绿色化这一中高端发展道路，努力打造数字技术和低碳经济需求融合创新的生态环境，即推进数字化和绿色化的双重转型。
数字化、绿色化协同发展将成为破解绿色悖论的根本途径。
一方面，数字要素所固有的“绿色”属性，如更低的边际成本、更低的资源消耗、更少的环境污染等，能够对高质量绿色发展产生重大影响，因而与新发展理念十分契合；提升中国数字经济国际竞争力的路径研究◎张一诺1王军礼2〔内容提要〕当前，数字经济这一新型经济形态成为国际竞争的主战场。
中国以数字技术驱动产业结构转型与生产效率提升的数字经济发展格局已经初步形成。
然而中国数字经济的治理远远跟不上数字经济的发展步伐，一定程度上制约了中国数字经济的发展。
因此，中国政府需要制定健全的数字经济顶层战略规划体系，构建有利于数字经济绿色化发展的良好生态环境，塑造工业制造—数字经济—生态环境“三位一体”的新型融合发展模式，从政策、技术、标准、人才、市场、财税等方面，构建全局性、系统性政策架构体系，积极推进数字产业自身的数字化、绿色化融合创新，构建数字化赋能传统产业绿色化转型的发展路径，对于中国践行新发展理念、提升产业链、供应链现代化水平具有重要的意义，也将成为提升中国数字经济国际竞争力的重要抓手。
iR--2020年中国专有云行业发展洞察报告
自有数据中心
不同云服务部署模式的特征变化及专有云的概念示意
愛源共享程度越来越高
云服务商数据中心
物理隔离
专享 资源
自， 私有云
托管私 有云
专有/单用户
来踉：艾瑞音询硏充院目主硏究及绘制. ©2020.4 iResearch Inc
,拟 私 有云
公,云
分享/多用户
公共
0资源池 云 平 台
www. I research com cn
2018年中国企业云服务部署方式的变化趋势
35.5%
t 存在近2倍 増长瀰力
67.4%
纯私有
纯公有
来源：N = 1373,于2018年11月通哄上廠I获母 ©2020.4 i0.2% 目前的部署方式
20.1% 12.5%
未来倾向的部署方式
www. I research com cn
当前，专有云的概念并未形成统一定论.从云服务所涉及的基础硬件所有者、运维管理方，以及计算资源的所属权来考虑, 艾瑞认为，专有云是由第三方云服务厂商提供IT基础设施硬件愛源和运维管理服务的，并从物理层面隔离岀专届虚拟化资 源池，所有计算瓷源仅供所服务的企业独享的一种云服务。专有云从形式上看更类似公有云，但兼具私有云的部分特征。
依然处于蓝海市场.但竞争日益激烈：随看公有云厂商陆续推出专有云部署模式或 解决方案，国内专有云市场聚集了有雄厚资金实力的公有云厂商、传统IT厂商、系 统集成商、电信运营商及垂直型厂商，市场竞争更加激烈。
多云融合、产业互联网.物联网将是行业下一阶段发展的关键词：专有云成为企业 多云融合策略的一部分，赋能传统产业加速数字化转型，并将在物联网高速发展的 加持下迎来新的增量空间。
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网络■接 式
iR--2020年中国零售科技行业研究报告
20世纪70年代 ~21世纪初
1995年，亚马逊成立 1995年，Ebay成立
2003年，淘宝成立
、、 1969年，ARPAnet网络
1975年，第一台微型计算机 1990年，Archie搜索引擎出现
1964年，日本新干线运营,高速列车出现 1971年，FedEx公司成立
移动消费
21世纪初~至今
由于零售科技所涉及的技术较多，每项技术所赋能的环节及场景也各有差异以及技 术的前期投入通常较高。因此，零售企业在进行技术升级选择的时候应（1）结合 自身的信息化和营收水平来确定自身所处的阶段以及支付能力。（2）结合自身的 产品结构，进行合适的技术选择。 此外，对于中小规模零售企业、夫妻店、社区小卖部等零售业态，建议从应用智能 POS系统作为技术升级的切入口。
• 改善线下零售场景内人效不高 等问题
AR技术 VR技术 智能机器人
• 改善消费者在线下的零售体验 • 弥补线上零售在消费者体验侧
与线下零售的差距
5 零售科技价值
零售业内“人—货—场”的痛点需要零售科技来解决
零售业的核心三元素“人—货—场”在消费者时代下，都存在痛点亟待解决。人：员工的应付职工薪酬成为了零售商占比 较高的成本，此外，店员流动性大，有经验的员工缺乏和客户对于具有针对性的建议的需求间矛盾愈发明显。货：过去的 商品管理处在推式运营的链条内，这一过程造成了大量库存的同时也削薄了零售商的现金流。场：过往的交易场所的边界 被拓宽，网络购物渠道的兴起减弱了线下场的价值，而日益高涨的租金也在影响零售商的现金流。因此，解决零售业内 “人—货—场”的痛点问题，成为了零售科技的核心价值点之一。
零售科技概述
内涵
零售数字技术
利用物联网、大数据、云计算、人工 智能等技术，整合多源数据，提供智 能化决策数据支持
2020年数据中心行业研究报告
2020年数据中心行业研究报告导语2018 年全球IDC业务市场（包括托管业务、CDN 业务及公共云IaaS/PaaS 业务）整体规模达到6,253.1亿元人民币，同比增长23.6%；其中公共云市场增速接近30%，是拉动整体市场快速增长的主要原因，预计2020 年全球IDC 业务市场整体规模将达9,143.8 亿元，同比增长20.5%。
数字化浪潮推动中美IDC 行业发展IDC 行业起始于美国，随数字化进程而兴起二十世纪九十年代，IDC 产业诞生于美国，并随着互联网行业的逐步发展而兴起。
在美国，IDC 服务最早由电信运营商提供，例如AT&T、Verizon。
随着行业多年的发展，目前参与主体逐渐运营商转变为第三方IDC 公司，主要客户也从最初的运营商拓展至云计算公司。
从全球范围来看，全球IDC 行业发展当前处于第三阶段，数据中心的概念得到扩展，大型化、虚拟化、综合化数据中心服务成为主要特征。
服务内涵也由原来的机柜租出、线路带宽共享、主机托管维护等拓展至数据存储和计算能力虚拟化，设备维护管理综合化等。
据IDC 数据，2019 年全球数据量同比增长24.2%至41.0ZB。
随着以文字为主的形式逐渐被视频影音所取代，娱乐相关数据（如数字电视、在线视频、游戏等）大幅增长，2016-2017 年全球数据量迎来高速发展期，全球数据量从2015 年的8.6ZB 增长到2017 年的26ZB，此阶段数据量的增长主要受消费端数据量增长的驱动。
展望未来，我们认为随着云计算、物联网、边缘计算等大数据产业发展，企业端数据量的快速提升将驱动全球数据量在2020-2025 年保持高速增长。
由于云计算能够给企业IT 运营、业务创新等带来明显效用，上云已经成为企业数字化转型的趋势。
据ZG信通院数据，2019 年，以IaaS、PaaS 和SaaS 为代表的全球云计算市场规模达到1,883 亿美元，同比增长20.9%。
云计算支出在IT 开支中的占比逐年提升，据IDC 数据，2018 年，全球公有云基础设施支出占企业IT 总支出的比例达到32%，同比提升4pct，预计2020 年该比例将达到35%。
企业数字化转型研究报告
企业数字化转型研究报告“数字一代”消费者崛起，数字化建设成为重要课题对于一个企业来讲，当开展数字化转型之前，需要对自身的情况有具体的理解和思考，首先，要理解数字化战略具体是什么？其次，在数字化的整个进程中，企业所面临不同的环境和背景是怎样的？以及对于企业来讲，属于自己的数字化是什么？这些是企业需要在开启数字化转型之前要思考和想清楚的事情。
目前，数字化转型的概念越来越清晰，它是企业业务战略的一个重要组成部分。
简单来讲，这是一个总体和局部的关系，总体指的是企业整体的业务战略，其中数字化战略，是整个业务战略中一个重要的组成单元，它更多的是回答如何通过数字化的手段去帮助企业更好的实现业务战略，同时，帮助企业寻找未来的业务增长点。
在数字时代下，每家企业都被数字世界所影响，成为受益者的同时，也面临着很多挑战。
企业都希望主动开展数字化转型，提升业务能力和竞争优势。
在此背景下，由于每家企业不同的特征、不同的业务开展形态，以及所处市场位置的不同，数字化转型在具体的举措层面都会有一些不同和差异。
那么，属于企业真正的数字化方向在哪儿？和数字化转型从收藏到应用，数字价值叠加商业价值。
和数字化转型，它们之间是什么关系？其实数字化是一个方向，也是一个目标，数字化转型是指基于这个目标的一些过程或结果。
在数字化的过程中，转型是我们对结果的预期。
数字化就是不断地积累以数据作为基础的生产资料，使数据资产化。
其实就是围绕数据的采集和传输，把数据用某种结构和一种特定的形式存储起来，并且能够通过应用的计算力，最终应用于各个场景，这个完整的过程就叫数字化。
通过数据的采集和传输，以及对数据的清洗和标签化，用一定的方式进行归类和存储，把不同的数据资源真正的连接在一起，形成数据资产，更好得为企业创造价值。
在数据存储到实现计算的过程中，就是企业对数据的进一步探索，通过这种探索，企业能够获得及时的息反馈。
在数据计算到应用的过程中，企业可以将数据真正作用在不同业务场景下，产生一定的业务效果，为企业商业决策赋能。
中国企业数字化转型研究报告(2020)26页
目录2020中国企业数字化转型十大趋势参评企业概况企业数字化转型进展企业数字化转型动因与目标3 6 10 20巨变 重构2020中国企业数字化转型十大趋势回顾2020·『鼎革奖』中国数字化转型先锋榜评选，我们在寻找和挖掘数字化转型经典案例的同时，也见证了中国企业数字化转型的发展。
2020年，企业数字化转型呈现出如下演进趋势：趋势一：企业数字化转型整体成熟度进一步提升。
国内传统企业的数字化转型已经从部分行业头部企业的“可选项”转变为更多行业、更多企业的“必选项”。
中国企业数字化转型的整体成熟度，以及数字化转型在企业的战略高度均有提升。
众多企业在数字化转型的资金、人才等资源方面的投入力度不断加大。
从管理者到员工都普遍参与到企业的数字化转型中，且对数字化转型的认识和理解进一步加深。
趋势二：先行企业的数字化转型步入良性循环，领先企业和滞后企业的差距不断扩大。
国内众多行业头部企业的数字化转型，已经从最初的探索尝试阶段发展到数字化驱动运营阶段，转型效果显著。
部分代表性的先行企业借助数字化转型，挖掘企业的数据资产价值，发现新的业务价值点，助力产品和服务创新，衍生出全新的数字化业务和商业模式，使数字化持续为企业业绩做出贡献，实现良性循环。
数字化转型领先企业和滞后企业的业绩差距进一步拉大。
趋势三：数字化推动价值链的再造升级，进一步给产业生态带来变革与重构。
随着更多企业数字化转型的逐步深入，数字化从企业个体转型上升到产业协同升级，加速产业生态的变革与重构。
传统线性价值链正扩展为多节点立体价值网，其中的竞合与依存关系也在发生改变，而价值创造的产业边界则不断模糊。
随着头部企业及协作者数字化转型的深入与联动，头部企业基于自身的数字化转型领先优势，普遍谋求价值网中的主导者角色。
趋势四：疫情加速推动企业数字化转型进程。
对处于不同领域、不同程度的数字化转型企业而言，今年突发的疫情对企业4中国企业数字化转型研究报告（2020）近年来的数字化转型成果进行了检验。
iR--2020年中国人工智能+物流发展研究报告
全国物流业总收入（万亿元）
可比价增速（%）
来源：艾瑞咨询研究院根据中国物流与采购联合会数据绘制。
来源：艾瑞咨询研究院根据中国物流与采购联合会数据绘制。
©2020.6 iResearch Inc.
©2020.6 iResearch Inc.
0.0%
美国企业物流成本（千亿美元）
美国企业物流成本占GDP比重（%）
产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能 力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.6 iResearch Inc.
2 契合：人工智能是物流降本增效的良药
1
赋能：中国人工智能+物流应用分析
2
实践：中国人工智能+物流典型案例
3
展望：人工智能在物流领域的发展前景
4
3 物流的概念与地位
物流业是国民经济运行中极为重要的流通系统
物流的概念最早是在美国形成的，起源于20世纪30年代，原意为“实物分配”或“货物配送”，后来被引入日本，日文意 思是“物的流通”。中国的“物流”一词是从日文资料引进来的外来词，源于日文资料中对“Logistics”一词的翻译“物 流”。中国物流术语标准将物流定义为：物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中，根据实际需要，将运输、储 存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。物流业是国民经济体系中极 为重要的基础性战略性产业，涉及领域广，吸纳就业人数多，在促进产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞 争力等方面有着举足轻重的作用。近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，景气指数基本保持在50%以上，
发展数字经济建设数字中国
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CONTENTS
目录
发展数字经济对中国具有特殊意义
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PART 01
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。有人感叹：数据是新的石油，是本世纪最为珍贵的财产。作为信息化发展的新阶段，大数据对经济发展、社会秩序、国家治理、人民生活都将产生重大影响。“谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”。现在，世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在技术研发、数据共享、安全保护等方面进行前瞻性布局。抓住大数据发展的时代机遇，开创发展新局面，也是我国必须解答好的时代课题。
发展数字经济 建设数字中国
思想政治理论课教学部
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当我们在谈论「数字经济」时，我们在谈论什么？
中国“新四大发明”
高铁、网购、支付宝和共享单车
网络信息技术发展日新月异，网络安全和信息化工作是“十三五”时期的重头戏。习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上强调，我国经济发展进入新常态，新常态要有新动力，互联网在这方面可以大有作为。网信事业代表着新的生产力、新的发展方向。当今世界，信息化发展很快，不进则退，慢进亦退。我们要加强信息基础设施建设，强化信息资源深度整合，打通经济社会发展的信息“大动脉”。这些重要论述，对网信事业发展是巨大的鼓舞和激励，也是明确的要求和号召。
发展数字经济是贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念的集中体现 8.2 发展数字经济是推进供给侧结构性改革的重要抓手 3.2 数字经济是贯彻落实创新驱动发展战略，推动“双创”“四众”的最佳试验场 1.4 数字经济是构建信息时代国家竞争新优势的重要先导力量
论文：小米公司成长路径研究分析
小米公司成长路径研究分析王海（武昌理工学院商学院国际经济与贸易专业）摘要：小米手机的成功，让我们想要了解其发展的过程，剖析其成功的精髓。
小米的成功有诸多的因素，连续数年的高速增长，使小米公司占领中国市场的同时也走上了国际。
文章以小米公司成长路径为研究对象，介绍了小米公司的发展现状，对小米公司进行了SWOT分析，即优势分析、劣势分析、机会分析、威胁分析。
通过对小米公司的愿景、目标与模式分析和具体战略安排分析对小米的成长路径进行了研究，最后在前文的基础上，对小米公司的发展战略提出的具体的解决措施。
关键词：小米手机；智能手机；发展战略；发展模式；自主创新；市场竞争小米公司正式成立于2010年4月，是一家专注于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。
“让每个人都可享受科技的乐趣”是小米公司的愿景。
小米公司应用了互联网开发模式开发产品的模式，用极客精神做产品，用互联网模式干掉中间环节，致力于让全球每个人，都能享用来自中国的优质科技产品。
一、小米公司发展现状小米公司自创办以来，保持了令世界惊讶的增长速度，小米公司在2012年全年售出手机719万台，2013年售出手机1870万台，2014年售出手机6112万台，2015年售出手机7010万台。
小米公司在互联网电视机顶盒、互联网智能电视，以及家用智能路由器和智能家居产品等领域也颠覆了传统市场。
截至2016年2月年，小米生态链过去2年已投资55家创业公司，其中紫米科技的小米移动电源、华米科技的小米手环、智米科技的小米空气净化器、加一联创的小米活塞耳机等产品均在短时间内迅速成为影响整个中国消费电子市场的明星产品。
小米生态链建设将秉承开放、不排他、非独家的合作策略，和业界合作伙伴一起推动智能生态链建设。
表一：2015年小米四季度销量小米第四季度销量为1690万台，市场份额为14.4%，同比增长15.3%。
在2015年第四季度，小米的出货量和市场份额均跌到了第三位。
数据要素与流通企业高质量发展
第3期(总第389期)2024年3月商㊀业㊀经㊀济㊀与㊀管㊀理JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICSNo.3(General No.389)Mar.2024收稿日期:2024-01-17基金项目:国家社会科学基金重大项目 双循环 新格局下现代流通体系创新及高质量发展路径研究 (21&ZD120);江苏省高校哲学社会科学研究重大项目 数字化视角下流通业高质量发展的动力机制与政策优化研究 (2022SJZD055)作者简介:杨向阳,男,教授,管理学博士,主要从事产业经济与流通经济研究;徐从才,男,教授,博士生导师,经济学博士,主要从事产业经济与流通经济研究㊂数据要素与流通企业高质量发展杨向阳,徐从才(南京财经大学国际经贸学院,江苏南京210023)摘㊀要:作为新型生产要素,数据要素已快速融入生产㊁流通㊁消费等环节,深刻改变着经济运行过程与企业组织管理模式㊂基于2007 2021年我国沪深A 股上市流通企业样本,尝试利用Python 技术爬取年报中的数据要素关键词频并进行量化处理,由此从理论和实证两个层次探究数据要素对流通企业高质量发展的影响及其作用机制㊂研究发现:数据要素能够显著促进流通企业高质量发展,这种结论在稳健性检验和内生性处理后仍然成立;数据要素主要通过降本增效与提质增效两种路径促进流通企业高质量发展,前者表现为以节约流通成本为核心的降低经营成本与扩大市场规模效应,后者表现为以提高流通速度为核心的促进市场匹配与增强部门协同效应;数据要素对流通企业高质量发展的促进作用存在明显异质性,这种作用在非国有企业㊁非零售行业以及大数据政策提出之后更显著㊂关键词:数据要素;流通企业;高质量发展;降本增效;提质增效中图分类号:F062.5㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:10002154(2024)03000513DOI:10.14134/33-1336/f.2024.03.001Data Elements and High-quality Development of Circulation EnterprisesYANG Xiangyang,XU Congcai(School of International Economics &Trade ,Nanjing University of Finance &Economics ,Nanjing 210023,China )Abstract ︰As a new type of production factor,data elements have rapidly integrated into production,circulation,consumption and other aspects,profoundly changing the economic operation process and enterprise organization management mode.Based on the sample of China s Shanghai and Shenzhen A-share listed circulation enterprises from 2007to 2021,this paper attempts to use Python technology to crawl the keyword frequency of data elements in annual reports for quantitative processing.Then,this paper explores theimpact and mechanism of data elements on the high-quality development of circulation enterprises from both theoretical and empirical levels.This study finds that data elements can significantly promote the high-quality development of circulation enterprises,and this effect still holds after robustness testing and endogenous treatment.Data elements mainly promote the high-quality development of circulation enterprises through two paths:cost reduction and efficiency improvement.The former manifests as reducing operating costs and expanding market scale effects with the core of saving circulation costs,while the latter manifests as promoting marketmatching and enhancing departmental synergy effects with the core of improving circulation speed.There is significant heterogeneity in the role of data elements in promoting the high-quality development of circulation enterprises.This effect is more significant in non-state-owned enterprises,non-retail industries,and after the introduction of big data policy.Key words ︰data element;circulation enterprise;high-quality development;cost reduction and efficiency improvement;quality and efficiency improvement一、引㊀言党的二十大强调,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务㊂①2023年习近平总书记在十四届全国人大一次会议中,集中系统地阐述了全面建设社会主义现代化国家的首要任务 高质量发展 ㊂②2023年中央经济工作会议进一步指出,必须把坚持高质量发展作为新时代的硬道理,完整㊁准确㊁全面贯彻新发展理念,推动经济实现质的有效提升和量的合理增长㊂因此,高质量发展是现阶段我国经济发展的重中之重㊂作为连接社会生产和居民消费的桥梁,流通高质量发展是经济高质量发展的重要组成部分㊂2020年中央财经委员会第八次会议指出,建设现代流通体系对构建新发展格局具有重要意义,国内循环和国际循环都离不开高效的现代流通体系,必须把建设现代流通体系作为构建新发展格局的重要战略任务㊂2021年中央全面深化改革委员会会议再次强调,要建设现代流通体系,推动流通业高质量发展㊂从现实情况来看,近年来我国流通业发展迅速,对于宏观经济稳增长发挥着重要作用,也是现阶段扩大内需和优化结构的有力支撑点㊂2022年我国流通业增加值18.2万亿元,占GDP比重达到15%,是国民经济的先导性和基础性产业㊂根据中国物流与采购联合会‘2023现代流通企业高质量发展报告“,2023年16家流通企业进入世界500强,占我国上榜企业总数的12%,国际竞争力不断增强;流通网络日益完善,全国规模以上物流园区超过2500家,亿元以上商品交易市场超过3000个,全国快递服务营业网点超过23万处㊂③商务部数据显示:2023年1 10月,全国网上零售额12.3万亿元,同比增长11.2%,实物商品网上零售对社会消费品零售增长贡献率达32.1%;直播电商销售额超2.2万亿元,同比增长58.9%,占网络零售额18.1%,拉动网络零售增长7.5个百分点㊂从动态发展的角度来看,对标国家现代流通体系建设要求与流通业发展目标,当前流通领域仍至少面临以下两个方面的挑战:一是流通现代化水平有待进一步提高㊂经过多年发展,互联网和信息技术在流通领域的应用日益广泛和深入,总体上显著提高了流通现代化水平,但无论是与发达国家相比,还是与现代流通体系建设要求相比,我国流通现代化都存在诸多不足与短板,例如流通领域制度建设完善与规范㊁信息采集与综合服务标准制定㊁集成化信息服务平台搭建㊁新型基础设施与流通技术改造升级等,如何把握新一轮科技革命与产业变革机遇,主动适应数字化㊁智能化㊁网络化等发展趋势,全面深化人工智能㊁大数据㊁云计算等在流通领域的应用,进而促进流通业态模式创新与引领流通现代化仍有较大拓展空间㊂二是流通组织化程度有待进一步提升㊂长期以来,我国流通领域存在市场集中度和集约化程度的突出问题,大部分流通企业不同程度地面临规模明显偏小㊁业态不够多元㊁服务方式单一㊁竞争力不强等现实困境,成长过程中的创新意识与引领能力偏弱,缺乏与生产企业的深度融合,在产业链供应链中的地位较低,难以充分发挥流通企业连接国内国际两个市场与深度整合国际国内两种资源的应有作用,不利于构建适应新发展格局的现代新型产销体系㊂为积极应对和有效化解上述挑战,流通企业是至关重要的支撑点和实施载体,迫切需要加快推进高质量发展㊂从潜在的实现路径来看,兴起于新一代信息技术快速发展与广泛应用的数字经济,为流通企业高质量发展提供了巨大空间,数据要素作为数字经济深入发展的动力中枢,无疑是流通企业高质量发展的关键所在㊂2022年‘中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见“指出,数据作为新型生产要素,是数字化㊁网络化㊁智能化的基础,已快速融入生产㊁分配㊁流通㊁消费和社会服务管理等各环节,深刻改变着生产方式㊂④既有文献认为,数据要素具有非竞争性㊁低复制成本㊁非排他性㊁外部性㊁即时性等突出特征,这是数据6商㊀业㊀经㊀济㊀与㊀管㊀理2024年①②③④高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗 在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告https:///xinwen/2022-10/25/content_5721685.htm㊂习近平:众望所归引领中国新征程https:///xinwen/2023-03/14/content_5746689.htm㊂流通企业国际竞争力增强电子商务在畅通国内国际双循环方面发挥积极作用https:///2023/11/18/ ARTIrJxLEVCnrI1zf11nVkhK231118.shtml㊂中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见https:///zhengce/2022-12/19/ content_5732695.htm㊂要素提升企业生产经营效率㊁实现价值创造能力倍增㊁增加消费者剩余和福利㊁支撑高质量发展的微观基础[1]㊂数据及其关联要素会重构生产函数进而引发生产消费领域和经济社会发展变革[2-3]㊂从宏观来看,现阶段实体经济发展面临需求收缩㊁生产受阻㊁动能减弱㊁韧性不足等困境,数据要素应用水平不高是重要原因之一[4]㊂因此,数据要素已成为驱动实体经济高质量发展的关键,但数据的 关键要素 特性远未达到预期[5]㊂在数字经济时代,数据迅速成为新质生产要素,赋能经济增长[6]㊂具体而言,数据要素主要通过推动三次产业数字化升级㊁加速新实体经济发展㊁规范虚拟经济更优服务实体经济等赋能实体经济高质量发展[7]㊂数据要素既能通过自身增长直接驱动经济增长,也能通过促进技术进步间接驱动经济增长[8-9]㊂随着产业数字化与数字产业化发展,数据要素规模与质量不断提高[10],其绿色生态效率提升效应明显[11],而数据要素市场化配置效率优化也促进了全要素生产率增长[12]㊂从产业来看,经济数字化使得数据收集㊁传输㊁分析㊁应用过程的物理分离成为可能,进而使数据要素的影响在产业部门扩散增值[13]㊂经验研究显示,数据要素能够显著促进我国制造业高质量发展,主要源于关键性技术突破与知识创新的研发创新效应㊁生产流程优化与协同的生产协同效应[14],但区域异质性特征明显[15]㊂数据要素也是推动中国服务业增长的新动能并遵循边际收益递减规律[16]㊂从企业来看,随着聚合数据不断增长,数据对每位用户的价值随之上升,更多数据会继续形成竞争优势与创造经济价值,促进企业高质量发展[17]㊂谢康等以索菲亚为例,从数据要素驱动视角提炼出要素重构㊁要素创造和要素创生的高质量数字化转型路径[18]㊂Farboodi 和Veld-kamp 在讨论数据要素规模报酬基础上发现,数据分析和管理能力是企业生产率提升的重要原因[19],数据要素市场发展对制造业企业全要素生产率提升作用明显[20]㊂事实上,数字经济影响生产过程主要通过数据要素驱动[21],具有提升制造业生产率和优化数据要素配置的双重效应,这在企业和城市层面均得到证实[22]㊂根据以上分析可以发现,近年来国内外研究者对数据要素的关注程度在不断提高,这充分肯定了数据要素对经济高质量发展的积极作用,但总体上更侧重国家和区域层次的宏观层面,对中观产业和微观企业层面的探讨相对较少,其重要原因之一是数据要素难以在更加细致的层次上进行量化处理,这从个别文献以企业案例形式展开研究可以得到印证㊂为此,基于前文分析,本文从微观视角入手,以我国A 股流通企业上市公司为研究对象,尝试利用Python 技术爬取数据要素关键词出现频次并将其作为量化依据,由此从理论和实证两个层次探究数据要素对流通企业高质量发展的影响及其作用机制㊂与既有文献相比,本文可能的边际贡献主要体现在以下三个方面:第一,区别于已有文献大多从要素资源错配㊁数字化转型等维度考察如何影响流通企业高质量发展的做法,本文紧密围绕数字经济时代背景,聚焦数据这一新的基础性生产要素,具体考察数据要素与流通企业高质量发展的关系,为更好地挖掘数据要素价值进而增强流通企业市场竞争力提供新思路㊂第二,鉴于数据要素的基本特征与现实中难以量化处理特性,本文借助我国A 股流通企业上市公司资料优势,利用Python 技术爬取年报中反映数据要素内涵的关键词频,据此构建衡量数据要素的代理量化指标,从直观上刻画我国流通企业数据要素应用程度及其变化趋势,并对有数据要素应用与无数据要素应用的流通企业高质量发展情况进行比较,为识别数据要素与流通企业高质量发展的关系提供初步经验证据㊂第三,聚焦于数据要素的新型基础性生产要素属性,本文在遵循一般性原则的基础上,着重从理论逻辑上阐释数据要素影响流通企业高质量发展的作用机制,认为数据要素主要通过降本增效与提质增效两种路径促进流通企业高质量发展,前者具体表现为以节约流通成本为核心的降低经营成本与扩大市场规模效应,后者具体表现为以提高流通速度为核心的促进市场匹配与增强部门协同效应㊂二㊁理论分析与研究假说(一)数据要素对流通企业高质量发展的影响生产㊁交换㊁分配㊁消费等基本经济运行过程会产生大量数据㊂作为新的基础性生产要素,数据要素在社会经济生产和价值创造过程中的作用日益明显,市场化配置正在加速数据要素价值转化进而驱动企业高质量发展[12]㊂由于流通企业连接生产者与消费者,数据要素在通过自身应用赋能流通企业的同时,也与7㊀第3期㊀㊀杨向阳,徐从才:数据要素与流通企业高质量发展8商㊀业㊀经㊀济㊀与㊀管㊀理2024年劳动㊁资本㊁技术等其他生产要素不断融合深化再配置,形成协同提升与反馈正配机制,由此整合优化市场交易中的各类企业主体结构与各种链条关系,逐渐从根本上改变流通企业运行基础与发展模式,推动流通企业组织过程优化与交易效率提高[4]㊂一方面,数据要素具有非竞争性特征,而流通企业运行过程中涉及产品供需双方㊁第三方平台等多类主体,这进一步扩大了数据要素的扩散与传播范围,并在此过程中产生新的数据,从而实现数据要素在流通企业的价值增值与关联主体的价值共享㊂因此,这意味着,数据要素在流通企业内部使用与跨主体流动时会产生增量收益[21];另一方面,数据要素使得流通企业信息搜索与分析应用更加便捷高效,借助及时乃至实时获取的生产反馈㊁市场信息与消费者数据,可以在更大范围和更高技术层次上优化各类要素配置,动态更新流通企业运营模式,主动匹配上下游需求,拓展市场空间与业务领域,由此促进流通企业高质量发展㊂据此,本文提出如下待检验研究假说:研究假说1:数据要素能够显著促进流通企业高质量发展㊂(二)数据要素影响流通企业高质量发展的机制1.降本增效㊂一是降低经营成本㊂数据要素应用能够有效降低流通企业运行过程中可能面临的不确定性[19],提高流通企业信息搜寻效率,在云计算㊁人工智能等数字技术支持下,流通企业可以将海量复杂数据进行有效筛选并转换为有用信息,激活流通企业原有的冗余资源[23],减少交易过程的寻找㊁议价以及决策成本,全方位重塑流通企业内部优势;同时,为流通企业优化管理决策与经营模式提供精准支持,提高流通企业与上游供应和下游需求的同步性,通过减少生产㊁流通与消费之间的错位,直接降低流通企业运营成本,进而优化流通企业内部与外部资源配置效率㊂二是扩大市场规模㊂当流通企业广泛使用数据要素时,其产品价值会随着数据增多得到持续提升,在此过程中将产生数据网络效应,串联起不同数据节点的流通企业与其他各类市场主体,通过共同创造与分享数据价值实现市场规模扩张[24-25]㊂从上游供应来看,数据要素助力流通企业作出快速反应,采取有针对性的柔性生产与规模定制方案;从下游需求来看,数据要素帮助流通企业围绕不同类型消费人群开展差异化商品营销策略,引导和影响消费者购买决策,使得通过提高市场销售量与不断压缩库存进而实现流通成本下降成为可能㊂据此,本文提出如下待检验研究假说:研究假说2:数据要素具有以节约流通成本为核心的降低经营成本与扩大市场规模效应,由此通过降本增效促进流通企业高质量发展㊂2.提质增效㊂一是促进市场匹配㊂从流通企业外部来看,数据要素通过智能生产㊁大数据精准营销㊁产业链协同㊁供应链整合等方式,促进生产㊁交换㊁分配㊁消费等环节信息共享,从整体上加快畅通经济运行,提高全社会流通周转速度㊂具体而言,数据要素应用可以赋能智能化终端,提高闲置资产利用率,使物质㊁信息㊁资金等要素资源以较低成本快速配置到效率最高的地方,促进不同地区与不同行业的要素资源合理匹配,从源头上保障生产㊁流通与消费的一致性㊂同时,数据要素能够帮助流通企业借助大数据开展精确营销,全面改变甚至颠覆传统海投式营销,大幅提升市场匹配精准性,由此提高流通企业营销水平和市场资源使用效率,拓宽营销渠道并提升企业收益[26]㊂二是增强部门协同㊂从流通企业内部来看,数据要素使得流通企业进行精准化的大数据分析成为可能,由此在流通企业内部的不同部门之间实现经营数据实时共享,调动各个部门尽可能全面充分地参与流通企业经营状况与市场动态研判,设计可能的应对方案与实施策略㊂通过加强流通企业各个部门之间的积极沟通与高效协作,进而共同围绕流通企业经营目标调整和优化部门行为,在企业内部加快要素资源的流动速度,引导流动方向㊁配置方式㊁配置效率的合理调整与优化,助力流通企业提高效率与效益㊂据此,本文提出如下待检验研究假说:研究假说3:数据要素具有通过提高流通速度来促进市场匹配与增强部门协同的效应,由此通过提质增效促进流通企业高质量发展㊂三㊁研究设计(一)计量模型设定为实证验证数据要素对流通企业高质量发展的影响,本文构建如下基本计量模型:TFP it =α0+α1ade it +ΣβX it +μi +λt +εit(1)在式(1)中,被解释变量TFP it 表示流通业中上市公司i 在t 时期的高质量发展水平;核心解释变量ade it 表示流通业上市公司i 在t 时期的数据要素应用程度;ΣβX it 表示影响流通业高质量发展控制变量集合;μ为个体效应;λ为时间固定效应;ε表示随机扰动项㊂(二)样本选取和数据说明本文以2007 2021年我国沪深A 股上市流通业企业作为实证样本㊂其中,样本起始年份选择2007年主要是考虑到2006年财政部修订了‘企业会计准则“,尽量避免因规则变化对研究结果的可能影响㊂在流通业的具体构成方面,此处遵循狭义流通内涵,基于2012年证监会行业分类标准选择批发业和零售业,以及交通运输㊁仓储和邮政业为代表[27-28]㊂在数据来源方面,企业层面的数据来自国泰安数据库,构造数据要素应用程度的基础数据通过Python 程序抓取并根据出现次数进行赋值处理;地区经济相关数据来源于‘中国统计年鉴“‘中国城市统计年鉴“㊂此外,参照已有文献的常用做法,本文剔除了相关财务数据有缺失的样本,以及被标记ST㊁∗ST㊁PT 的样本;还对所有连续变量1%和99%分位数进行了缩尾处理和对数化处理,以此来弱化数据异常值对回归结果的影响㊂需要说明的是,本文在研究过程中采用主流文献的常用做法,根据上市公司注册所在地来匹配地级市,由此构建实证检验所需的面板数据㊂(三)变量定义1.被解释变量㊂高质量发展的内涵较为丰富,学术界有不同的测度方法㊂本文研究对象为微观层次的流通企业,参考蔡昉(2013)[29]㊁石大千等(2019)[30]㊁黄勃等(2023)[31]㊁贾俊雪等(2023)[32]㊁沈坤荣等(2024)[33]的思路与经验做法,用全要素生产率作为高质量发展的代理变量㊂进一步地,在具体度量方面,采用OP㊁LP㊁GMM 等方法测度流通企业全要素生产率,其中,基于OP 方法测度的全要素生产率(记为TFP _OP )用于基准回归,基于LP 与GMM 方法测度的全要素生产率(分别记为TFP _LP 和TFP _GMM )用于稳健性检验㊂2.核心解释变量㊂本文的核心解释变量是数据要素,用流通企业数据要素应用水平(ade )加以衡量㊂由于数据要素应用程度并不能通过某一个具体指标进行度量,且目前尚无针对数据要素的指标设计,相对来说不容易量化,因而难以直接获取流通企业数据要素应用情况的相关信息㊂为此,这里在借鉴Saunders 和Tambe(2013)[34]做法的基础上,采用Python 爬取方法对数据要素应用程度进行衡量,以便获得尽可能准确的流通企业数据要素应用程度㊂具体做法如下:第一,综合参考‘2021年中国大数据发展白皮书“㊁钞小静等(2022)[14]的思路,将 大数据 海量数据 算力 数据预处理 数据分析 数据挖掘 数据化 机器学习 可视化 集中元式数据 加密设备 作为衡量数据要素应用程度的关键词来源;第二,根据流通业上市公司发布的年终报告,通过Python 程序抓取年报中与数据要素应用程度相关的上述关键词;第三,借助关键词在年报中出现的总次数来衡量该企业对数据要素的应用程度,相应的处理和赋值方式是,当关键词出现次数在20及以上时数据要素应用程度赋值为5,出现次数介于15 19之间时赋值为4,出现次数介于10 14之间时赋值为3,出现次数介于5 9之间时赋值为2,出现次数低于5时赋值为1,若没有出现则赋值为0㊂3.控制变量㊂除了数据要素之外,其他因素也会影响流通企业高质量发展,为尽可能准确估计数据要素的作用,本文参考同类文献的做法,引入以下因素作为控制变量:资产负债率(DE )用企业期末负债总额占资产总额的比重衡量,企业年龄(Age )用企业成立年限衡量,企业市值(TQ )用托宾Q 衡量,企业规模(Size )用固定资产取自然对数衡量,财务杠杆(Leverage )用企业净利润㊁所得税费用与财务费用之和与净利润和所得税费用之和的比值来表示,股权集中度(Shrhfd )用第一大股东持股比例的平方和构建出的Herfindahl 指数来表示㊂根据以上定义,表1报告了主要变量的描述性分析结果㊂总体而言,以全要素生产率测度结果来看,最小值为4.824,最大值为10.420,均值为7.187,标准差为1.159,表明样本流通企业高质量发展水平偏低,且流通企业之间的差异较大㊂核心解释变量数据要素应用程度的最大值为5,最小值为0,均值为0.244,标准9㊀第3期㊀㊀杨向阳,徐从才:数据要素与流通企业高质量发展差为0.524,表明样本流通企业数据要素应用程度明显偏低㊂此外,各个控制变量也都不同程度地存在差异,初步表明选取的这些控制变量对流通企业高质量发展有较大影响㊂表1㊀主要变量描述性统计结果变量变量代码样本观测值均值标准差最小值最大值被解释变量TFP_OP27367.1871.1594.82410.420核心解释变量ade30070.2440.5240.0005.000控制变量DE28520.5010.2060.0630.982 Age300717.8006.0244.00032.000 TQ27671.7901.2790.8079.748 Size284820.4101.82514.20024.280 Leverage26771.4251.0270.0007.930 Shrhfd30070.1580.1290.0100.566进一步地,为了更加直观地考察核心解释变量与被解释变量的变化情况,图1展示了样本期内流通企业数据要素应用程度的变化趋势,可以看出2014年之前增长较为缓慢,自2014年起进入快速发展阶段,这可能与国家层面大力倡导和支持数字经济发展有关,为数据要素应用提供了大量机会㊂图2展示了样本期内有数据要素应用与无数据要素应用的流通企业高质量发展(以OP方法测算全要素生产率)变化趋势,可以发现除了个别年份以外,有数据要素应用的流通企业高质量发展水平要高于无数据要素应用的流通企业,初步证实数据要素应用对流通企业高质量发展具有较为明显的正向影响㊂图1㊀流通企业数据要素应用程度变化趋势㊀㊀㊀图2㊀流通企业高质量发展(TFP_OP)变化趋势四㊁实证分析结果(一)基准回归结果表2报告了基于模型(1)的数据要素影响流通企业高质量发展的基准回归结果㊂其中,第(1)列没有加入控制变量,但控制了年份和个体固定效应,数据要素的回归系数为正,且在1%的水平上显著,表明数据要素能够显著促进流通企业高质量发展;第(2)列加入了控制变量,且控制了年份和个体固定效应,结果显示数据要素的回归系数显著为正,且在1%的水平上显著,充分表明数据要素对流通企业高质量发展具有显著促进作用㊂进一步地,这里还尝试采用混合回归方法进行估计,从第(3)㊁(4)列的回归结果可以看出,两种形式下数据要素的回归系数均为正,且在1%的水平上显著,研究假说1得到验证㊂数据要素显著促进流通企业高质量发展的主要原因可能是:一方面,在数据分析以及数据处理等方面01商㊀业㊀经㊀济㊀与㊀管㊀理2024年。
iR--2020年中国企业费用支出管理行业研究报告
企业费用支出
费用属于当期损益，与企业生产的产 品没有直接关联，既可是生产经营活 动中的必要支出也可是非必要支出。
以能否对象化（归属于特定产品的产品成本）为区分
企业成本支出
成本是商品价值的组成部分，是企业 为进行生产经营活动所必须耗费的资 源，典型的成本支出如原材料采购。
企
企业费用支出管理的部署模式
费控+支付的 企业费用支出 管理新模式
针对商旅、出行、团餐、福利、采购场景：
• 主要为企业消费场景，供应商高度分散、选择多样，企 业通常没有固定的供应商，对外连接需求强
• C端服务倒逼B端服务转型，出现互联网背景的平台型厂 商，同时传统供应商加速数字化转型，将自有互联网化、 平台化，为费用支出管理厂商的对接提供了便利
成本。
企业费用支出管理的核心价值
员工侧
员工体验简单便捷
财务侧
合规性和效率提高
员工提前垫资，涉及 贴发票、提交纸质报 销单、发票审核等事 务性工作，报销流程 多、周期长
聚合各类费用支出场 景，简化费用支出流 程，员工无需垫付、 无需报销，大幅提升 员工满意度
业务端和财务端的数 据割裂，导致财务人 员的审核、做账、对 账工作复杂，容易出 现虚假报销的情况
2 企业费用支出管理行业概述
1
企业费用支出管理行业发展洞察
2
典型企业费用支出管理厂商案例
3
企业费用支出管理的未来发展趋势
4
3 企业费用支出管理研究范畴界定
聚焦非成本性费用支出，从事前到事后及支付的全流程管理
企业费用支出是与成本支出相对应的概念，两者的区别在于是否能够对象化，即归属于某个特定产品的产品成本。费用支 出与企业生产的产品没有直接关联，但同样是支撑企业日常运转的重要环节。 本报告所研究的企业费用支出管理涵盖事前、事中、事后的全流程，包括：1）事前对总支出和各细项支出的预算管理，2） 事中商旅、出行等各个不同场景的支付和对支出的汇总更新与实时管控，3）事后对阶段性支出的统计分析，以方便管理 层了解企业整体支出情况，指导下一阶段的预算制定，完成费用支出管理端到端的闭环。
iR--2020年中国中小微企业数字化升级研究报告
2015-2020年中国大中小型企业利润同比增速对比情况
6.9%
6.7%
6.8%
6.6%
6.1%
经济增速放缓，呈下行趋势， 2020年增速骤降。
2.3%
1.0%
2.6% -10.5%
13.6%
22.1%
7.9% -3.9%
4.5%
-8.4%
-1.8% -16.8%
中小微企业数字化服务市场现状及产业链条分析： • 我国进入数字化升级3.0阶段，科技催生中小微企业数字化服务。 • 自2015年起，我国中小微企业数字化升级服务行业整体保持高速发展，2015年行业市场规模仅179.4亿元，至2019
年已超过千亿级规模。艾瑞预测，未来行业仍将持续保持高速发展。 • 2019年我国中小微企业总数在1.2亿左右，其中接入O2O平台的中小微企业数占比总数不及10%，而拥有智能设备的
都面临着难以突破的困境。首先由于中小微企业存在大量财务管理不规范问题，财务报表缺失或虚假导致商业银行无法掌
握企业真实情况，进而难以进行有效的风控和授信；同时由于大部分中小微企业融资需求频率高而融资金额小，对于商业
银行而言，面对贷款金额小、坏账风险高的业务很难有动力去进行高成本的尽调工作。
数据显示，疫情期间中小微企业对于短期债务偿还及员工工资发放都有不同程度的压力，产生了大量的融资需求，融资难
来源：综合公开资料整理，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
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内在自我 提升
外部政策 扶持
商业模式升级
深思商业模式问题，主动谋求变革；着手技术升级， 力求提高商业模式的数字化、智能化。
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典型数据驱动服务提供商案例
4
未来趋势展望
5
3 数据驱动型企业的概念
以数据生产要素驱动经营管理，实现持续增长和创新发展
从农业经济到工业经济，生产要素经历了由土地、劳动力向资本、技术及管理等的演进。数字经济时代催生了以大数据为 代表的新型生产要素，企业的经营管理离不开海量数据的支撑。相较于传统生产要素的有限增长和供给，数据具有可复制、 可共享、无限增长和供给的特性，可以通过连接物理世界和数字世界，驱动企业向数字化转型升级，进而实现持续增长和 创新发展。需要注意的是，数字化转型强调的是运用数字技术，而数据驱动强调是以数据作为关键生产要素，因而数字化 转型的范畴大于数据驱动，但数据驱动是数字化转型的主线。
大数据产业链结构概览
行业应用 零售 餐饮 教育 金融 医疗 地产 工业 政务 ……
应
用
层
通用应用 广告营销 客户服务 产品开发
供应链管理
人力资源管理 ……
大数据平台/数据中台
技
术
层
数据采集
数据存储
数据集成
数据处理
数据分析
数据可视化
IDC/IaaS服务 计算 存储 网络
基础软件 数据库 中间件 操作系统
工电烟电交石医纺机轻食冶包建采废
农畜林种渔
建
务发件他通息
业力
设
业资
业
业
业
售信务流输
备
源
业息业业服
制
综
技
务
造
合
术
业
利
服
用
务
业
业
注释：两化融合水平与能力评估包括基础建设、单项应用、综合集成、协同与创新等四个主要评估方面。 来源：两化融合服务联盟、国家工业信息安全发展研究中心《中国两化融合发展数据地图（2018）》。
数据驱动对企业的核心价值
数字化创新
建立端到端、全生命周期的数据管理 体系，利用海量、多维度数据支撑业 务，驱动供需双方的精准匹配
精细化运营
数 据
基于数据分析发现运营过程中的低效、
基
础
层
数据源
企业数据
政府数据
行业联盟数据
第三方数据
数据交易
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc.
6 数据对企业经营发展的重要意义
供需精准匹配替代经验主义，优化问题环节提升企业效率
过去，企业的经营管理多是流程驱动的，高度依赖经验主义。数据驱动型企业利用海量、多维度的数据建立起更加全面的 评估体系，无论是基于供需双方的精准匹配带来直接的业务创新增长，或是不断优化低效、问题环节以提升运营效率，都 是在激烈的市场竞争中保持可持续发展的重要手段。 如下图所示，以钢铁企业为例分析企业的数字化转型成效。企业的经营管理过程可以被划分为多个细分环节，数据驱动对 每个环节带来不同程度的效果提升，其最终对企业的贡献将是非常可观的。
农业经济时代
生产要素的形态随经济发展而变迁
工业经济时代
数字经济时代
土地
劳动力
资本
技术
管理
数据
生产要素范畴拓宽： 传统生产要素的特点 有限增长和供给
传统生产要素
VS
可复制
新型生产要素
数据生产要素的特点
可共享
无限增长和供给
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc.
数据驱动型企业利用海量、多维度的数据建立起更加全面的评估体系，或创造直接 的业务创新增长，或通过不断优化低效、问题环节提升运营效率。
数据驱动型企业的成长通常会遵循数据产生、管理、分析到应用的路径，技术与组 织文化变革相辅相成，可保障数据驱动的高效落地。
疫情为企业的数字化转型按下加速键，数据量的提升、数据维度的多元化将让数据 驱动向全场景、全行业渗透。
©2020.7 iResearch Inc.
5 大数据整体产业链结构
涵盖底层基础设施、大数据平台及面向业务场景的各类应用
对于数据驱动型企业而言，拥有数据是前提条件，数据可以是来自企业自身的经营管理，也可以来自外部的如政府数据、 第三方数据等，而数据中心为数据提供数据存储和计算的基础设施。面对各种不同类型的离线与实时、结构化与非结构化 数据，企业需要进行集成、处理、分析和可视化等工作，以应用在具体的业务场景当中。通常而言，对于有一定规模和信 息化基础企业，会引入大数据平台或数据中台等对数据进行统一的全生命周期管理，而针对特定场景的业务需求，则可以 直接选择更加产品化的大数据应用。
大数据、云计算、人工智能和物联网等技术的融合应用，将通过降低数据驱动的门 槛，让更多的企业享受到数据带来的红利。
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc.
2 “新基建”与企业数字化转型
1
数据驱动型企业的成长路径分析
2
数据驱动的场景分析
2018年中国各行业两化融合发展水平
64.9
56.9
58.2 57.3 57.3 52.9
67.4 64.4
53.2
57.7 56.9 55.8 52.6 52.4 51.9 51.6 51.0 50.5 48.2 47.0 46.5 41.7
55.0
48.3
45.0 42.5
36.6
43.0
服批软其交信
中国数据驱动型企业成路径 研究报告
2020年 开篇摘要
数字经济时代催生了以大数据为代表的新型生产要素，数据驱动强调以数据作为关 键生产要素，是企业数字化转型的主线。
新经济领域的高度数字化，通过传导至传统产业的转型升级，在“新基建”、疫情 等外部因素的催化下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。
4 不同行业的数字化转型差异
外部环境变化催生转型需求，数字化转型正变得重要且紧急
尽管已经认识到数字化转型的重要性，但在很多企业，数字化转型依然是重要但不紧急的事情，从战略层面驱动转型更需 要耗费大量的时间和精力，往往进展速度慢、执行力不强。通常而言，越贴近最终消费者的行业，其所面临的竞争环境变 化越快，更新迭代频繁，数字化转型更可能直接关系到企业的生死存亡。《中国两化融合发展数据地图（2018）》数据显 示，服务业在两化融合发展水平上领先工业，农业、建筑业整体相对落后。进入2020年，在“新基建”、新冠疫情等外部 因素的催化下，众多行业受到冲击，加速开展线上业务，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。