【摘要】数字原生企业已经成为数字经济发展和科技创新最活跃的主体，既是新一轮技术—经济范式变革的主力军，也是世界各国未来竞争力的直接体现。数字原生企业生于数字技术，成于数据创造价值，兴于数字生态系统。数字技术的飞速发展要求其创造出更多的数实融合新价值，释放出更大的网络效应，拥有更强的创新能力。因此，应加快数据资源开发利用规则体系建设，为企业成长提供制度保障；促进应用场景需求同数字原生企业技术创新适配，为企业成长创造新空间；加强数字科技人才支撑体系建设，为企业成长筑牢根基。
【关键词】数字原生企业 技术革命 数字经济 科技人才
【中图分类号】F124 【文献标识码】A
1771年—2000年，人类经历了五次技术革命浪潮。第一次浪潮是1771年以阿克莱特机器纺纱工厂在曼彻斯特开业为标志，英国工业革命开启，从家庭手工业时代正式进入工厂时代。第二次浪潮以1829年英国蒸汽和铁路时代开启为标志，规模经济、标准化生产组织形式日益成为主流。第三次浪潮从1875年钢铁、电力和重型工程时代开始，以巨型钢铁企业为代表的垂直一体化企业组织出现。第四次浪潮从1908年开始，以汽车企业为代表的大规模生产模式和金字塔型组织在美国兴起。第五次浪潮从1971年美国的信息和电信时代开始，一批IT企业开始出现①。透过五次技术革命浪潮，可以发现每一次新技术革命兴起都会带来企业组织、商业模式、基础设施、产业政策等一系列技术—经济范式变革。
进入21世纪，大数据、人工智能、云计算等数字技术呈现指数级的发展速度，技术变革促进数字基础设施加快建设，数字技术企业大量涌现，数字商业模式层出不穷，数字经济成为时代的重要特征。数字经济时代的“原住民”——数字原生企业成为数字经济发展和科技创新最活跃的主体，既是新一轮技术—经济范式变革的主力军，也是世界各国未来竞争力的直接体现。因此，我们需要对数字原生企业的特征和成长逻辑进行深入分析，并为数字原生企业发展创造良好环境。
数字原生企业：数字经济时代的“原住民”
数字原生企业发展推动全球竞争格局变化。据统计，2023年全球市值前十位的公司中有4家是数字原生企业，还有4家属于数字和实体融合型企业，再有就是1家能源公司和1家投资公司。从中可以看出，近年来数字原生企业的快速发展已经带来了一场“商业地震”②，改写和创造具有数字经济特征的商业版图。数字原生企业的发展对企业组织形态、商业模式、产业结构和科技创新带来了一系列深刻影响，这些影响的持续互动和演进最终体现为国家之间竞争优势和全球竞争格局的变化。近年来，我国数字经济稳健增长，《数字中国发展报告（2023年）》显示，2023年我国数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。
数字原生企业的概念是由国际数据公司（IDC）在2018年提出的，用来描述那些原生于数字化的企业。这些企业以互联网公司为主，且大多数为云原生企业。从数字技术应用的角度，IDC进一步定义了数字原生企业，即从一开始就围绕现代云原生技术建立的公司，他们从物流、运营到商业模式，再到客户参与等各个方面都利用了数据和人工智能，并且企业的核心价值创造和获取过程依赖于数字技术③。从将数据作为企业发展核心要素出发，可以将数字原生企业分为数字平台企业、专业数据生产商、依托数据的新创企业和数字相关基础设施企业四种类型④。站在企业竞争优势获取角度，由数字技术、数据要素、用户、合作伙伴等因素构成的数字生态是数字原生企业获得竞争优势的重要来源。整体上看，生于数字技术，成于数据创造价值，兴于数字生态系统，是上述定义对于数字原生企业的一些基本描述。
从技术维度看，数字原生企业具有数字连接、数字协调和智能决策能力⑤。首先，数字原生企业深度依赖于云端基础设施，通过充分利用云计算的弹性、可扩展性和高效性，将业务数据和应用部署在云端，从而实现了对资源的更大范围连接，与全球范围的客户、战略合作伙伴和利益相关者快速建立连接。这种更大范围的连接打破了传统企业面临的时间和空间的约束，让更紧密、更深层、频率更高的交互成为可能。交互创造了更多的商业机会，进而极大提升了商业模式创新的可能性和业务拓展的速度。其次，数字原生企业可以运用模块化架构整理、调用和组合数字资源，模块化架构允许企业同时运行多项测试服务，并根据客户反馈快速整合资源，进行敏捷开发和持续集成，对客户需求作出更加定制化的快速响应。最后，数字原生企业通过应用人工智能技术，能够实现实时预测、快速学习与精准决策，提升决策的准确度和业务运营的效率，更加有效地应对各种市场不确定性和发现潜在市场机会。
从价值创造维度看，数据创造价值是数字原生企业的核心特征。数字原生企业基于“数据—信息—知识”的基本逻辑设计商业模式，他们对数据进行充分洞察与挖掘，通过运用云计算、人工智能等数字技术对数据要素进行处理，生成可以进行市场交易的数字产品或服务，实现从数据向价值创造的转换。在数字经济时代，数字原生企业之间的竞争直接表现为数据创造价值的竞争。如何有效利用数据创造价值成为数字原生企业必须回答的命题。随着数字技术的加速发展和应用，数据也出现了爆发式的生成、积累与增长，而且不同于资本、劳动以及物质材料、能源等，数据具有可共享、可复制和可再生的特征，加之人工智能技术的发展极大地提高了数据处理的效率，降低了数据处理的成本，海量的数据可以不断被分析、生成、积累和应用。据统计，目前我国数据要素市场日趋活跃，2023年数据生产总量达32.85ZB（1个ZB等于十万亿亿字节），同比增长22.44%；数字基础设施不断扩容提速，算力总规模达到230EFLOPS（EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数），居全球第二位。
数字原生企业运用数据创造价值的过程体现在多个方面。首先，在产品研发环节，数字原生企业基于同用户更加广泛和深入的交互，通过大数据分析，能够更加精准地把握市场需求和用户偏好，从而设计出更加符合用户期待的产品，实现设计维度的新价值创造。其次，在营销环节，通过对用户数据的精准分析，企业可以实现精准投放，提高营销效率和转化率，创造更高的交易价值。再次，在运营环节，通过数据分析不仅能够帮助企业监控业务状况，而且能够提供预测性维护服务，降低企业运营维护成本，确保企业稳健运行，实现运营的价值增值。需要强调的是，数字原生企业具有与生俱来的“数据思维”，他们从数据创造价值的基本商业逻辑出发，充分发挥数据在企业各环节可共享的属性，使得传统企业中“研发—生产—销售”各环节的串联过程，转变为以用户为中心的并联过程，把企业和用户之间“段到段”的连接转变为“端到端”的连接，提升了新产品或服务的开发和上市速度，更加快速、精准地满足了用户的需求，实现全流程的价值增值。
从组织维度看，生态组织成为数字原生企业重要的组织形态。每一次技术革命浪潮都会带来企业组织形态的变化，从家庭作坊到工厂组织，再到一体化组织和大规模定制组织。随着数字技术的不断发展，越来越多的数字原生企业呈现出新的组织形态——生态组织。数字原生企业能够在更大范围、更深层次、更快速度上同客户、供应商和其他利益相关主体展开合作、交互和迭代，在多主体之间进行多方互补、创造价值，形成新的价值系统。比如，在字节跳动、SHEIN等数字原生企业的价值创造体系中，用户、外部供应链成为重要的互补者。在新的价值系统中，这种互补关系既有传统意义上两两之间的互补，更多时候是多方互补关系。这种在价值创造上的新关系，不同于一般意义上的市场交易关系，也不同于以焦点企业为中心的“企业—供应商”一体化层级组织关系，作为价值创造的新组织形态——生态组织，成为第三种价值创造组织形态⑥。
无论是字节跳动提供的内容服务，还是SHEIN提供的服装产品，在传统企业通常会受到数据流动的制约，产品或服务的提供一般都是静态和单向度的，无法适应需求侧的动态变化。数字原生企业通过建立平台生态，不仅能够使用户获得千人千面的内容服务，让用户成为内容的生产者，实现产消合一，而且能够通过数字化平台让用户和供应商建立更加直接的连接，围绕用户的需求形成新的生态系统，多方互补、共创价值。对于数字原生企业而言，运用数据为用户创造价值的能力决定着企业边界。这些生态组织从用户需求出发，通过数字服务和公开的应用程序编程接口（Application Programming Interface，API）与各种合作伙伴开展合作，为多个参与者之间实现无缝合作进行协调适配。正如当年钢铁、汽车、石化企业采用一体化组织所展现出的强大力量，当前数字原生企业采用的生态组织正在迸发出新的、超预期的力量。
数字原生企业的成长逻辑
数字原生企业的基本成长逻辑是什么？如何实现可持续发展？这些问题需要进一步探索。可以从数字原生企业价值主张的提出、竞争优势的获取、持续创造新价值的驱动力三个方面展开分析。
首先，创造数实融合的新价值。数字技术的发展和应用带给人类的不仅是数字世界的兴起，更是数字和实体的加速融合。数字原生企业快速成长的背后，是其基于数字技术，通过数字连接、架构和智能化创造出数实融合的新价值。当前，数字技术的发展和应用已经超越了互联网所涵盖的边界。数字技术本身的架构——终端、网络连接和云（大脑），不仅使得产品和服务的分层解耦成为可能，也使得再耦合为用户创造个性化的价值成为可能。企业不仅要把已经形成的产品或服务单向度传递给用户，而且要能提供个性化、适时、预测性的产品或服务。从单向提供到双向互动，从被动等待到主动预测，从大规模到个性化，这一系列价值创造的新变化正在改造着整个商业世界⑦。
比如，SHEIN作为快速崛起的服装电商平台，通过数字平台在供应链体系和用户之间建立深度连接，成功超越传统服装产业巨头。一方面，SHEIN通过精准解析市场趋势和消费者需求，利用数字技术对流行色彩、价格走势、图案风格等数据进行深入分析，预测未来热销款式，从而指导设计和生产。另一方面，SHEIN通过数据驱动供应链，以“小单快反”模式实现了高效柔性供应链，能够在7天内完成从捕捉潮流趋势到设计、生产和发货的全过程。这种快速响应市场需求的能力，显著提升了运营效率和客户满意度。再如，某公司提供的WisCarbon碳中和数字化平台深度融合低碳技术与数据管理，通过运用人工智能、区块链等技术，打造一个连接用户、核查机构、咨询机构、监管机构的综合服务平台，实现了碳数据管理、碳足迹管理、碳资产管理等多维度的应用，不仅为钢铁工业深度脱碳乃至碳中和创造新价值，而且作为第三方平台还在其他行业和企业得到应用。透过上述案例分析可以看出，数字原生企业源于数字技术，但其持续加速成长离不开数实融合，创造数实融合的新价值已经成为数字原生企业不断发展的重要价值主张。
其次，释放网络效应获得竞争优势。数字原生企业的网络效应主要是指这类企业能够通过其产品或服务，在用户之间形成一个相互连接的网络，能够迅速收集用户的反馈和信息，进而不断优化产品和服务，并且随着用户数量的增加，每个用户从该产品或服务中获得的价值也随之增加，进一步提升用户的满意度和忠诚度。这种网络效应是数字原生企业竞争优势的重要来源，用户规模决定了数字原生企业的价值。比如，社交网络平台通过用户数量的爆发式增长获得网络优势，平台价值随着用户数量增加而不断增加。为了能够激发网络效应的释放，数字原生企业通常采取包括精准用户画像、智能个性化推荐、增加互动功能、与其他社交平台合作、口碑传播、简洁用户界面、快速响应用户反馈等一系列策略，提高用户的活跃度、满意度和忠诚度，有效增加用户侧的网络效应。
在数字原生企业构建的电商平台、操作系统平台和大模型平台等多边市场平台中，随着供给侧或需求侧规模的增加，在供给侧和需求侧之间形成正反馈，可以产生供给侧平台互补者和需求侧用户互动的跨边网络效应，实现互补者和消费者数量的指数级增长。多边市场平台参与主体之间的正反馈推动了整体参与和深度互动，从而形成平台提供者、互补者和消费者三类参与者在内的数字平台生态系统。这些数字原生企业构建的平台通过其网络效应，能够吸引更多的开发者、合作伙伴和其他利益相关者加入其生态系统。随着生态系统的扩展，平台能够提供更加多样化的服务和解决方案，满足更多用户的需求，进一步强化了网络效应，使得平台更具吸引力和竞争力。尤其是数字原生企业作为技术性平台提供者，不仅需要关注用户的交互、用户需求的满足，还需要关注互补者的利益，聚焦多方互补价值的实现。总体上讲，平台用户之间更深的交互、更高的网络强度、多边互补者之间更强的相互依赖性、更好的协同发展，是平台提供者获得持续竞争优势的关键。
此外，对于新创立的数字原生企业而言，可以通过功能创新，以功能模块嵌入的方式来获得网络效应。在已经建立的数字平台生态系统中，平台的用户和互补者等数字资源具有一定的可共享和可再生特性。因此，其可以将自身功能模块嵌入到一个或多个成熟的数字平台生态系统中。例如，拼多多采用社交加拼团的模式，实现同淘宝、京东等电商平台的差异化发展。
最后，数字技术创新驱动持续成长。一方面数字原生企业快速成长，另一方面数字原生企业也面临着同质化的激烈竞争。从整体上看，近年来数字原生企业逐步从交易、交互平台走向技术平台的特征日益明显。从最初阿里、百度和腾讯开发云计算技术，到京东云、抖音火山云、快手云的发展，都可以看出数字技术创新已经成为数字原生企业持续成长的核心驱动力。
数字技术创新从产业边界、用户价值和运营效率三个方面驱动企业持续发展。第一，拓展产业边界。比如，百度公司通过技术创新进入大模型应用、自动驾驶、智能体平台等领域。第二，提升用户体验价值。通过引入机器学习算法、虚拟现实等新技术，能够实时调整推荐策略，提升用户体验和转化率。第三，提升运营效率。通过利用数据驱动的方法管理库存、预测销售趋势并自动调整价格，在保持低价的同时，保证供应的稳定。同时，还可以通过算法优化物流配送。
推动数字原生企业发展的建议
一是加快数据资源开发利用规则体系建设，为数字原生企业发展提供制度保障。数据资源开发利用规则体系的建设将会为数字原生企业发展提供制度保障。同时，数字原生企业的成长和壮大也会推动规则体系的不断完善和优化，促进数字经济的高质量发展。可以从以下三个方面加快数据资源开发利用规则体系建设。
第一，明确数据产权和权益保护。可以基于数据主体分类（如公共、企业、个人），探索数据权属划分准则，明确数据生产、流通、使用过程中各参与方的权利和责任，建立健全涉及数据所有权归属、数据交易、数据使用等关键方面的法律制度安排，确保数据资源的合法使用和权益得到有效保护。第二，完善数据交易规则。在实施统一的数据标准基础上，确保数据交易过程中的标准化和可比较性，明确数据交易中的法律关系，如数据所有权转移、使用权授权等，为数据交易提供法律保障。鼓励创新数据交易模式，支持多种数据交易模式的发展，如数据服务、数据产品等，满足市场多样化需求。第三，推动数据资源的开放共享。加大公共数据开放力度，在保障公共数据资源公益属性的前提下，逐步建立公共数据资源登记管理、授权运营和产品定价机制，为数字原生企业提供更多的数据资源。通过政策激励和机制设计，加强企业间的数据共享和合作，提高数据资源的利用效率。
二是促进应用场景需求同数字原生企业技术创新适配，为数字原生企业发展创造新空间。一方面，应用场景为数字原生企业技术创新提供了更加明确的方向和动力；另一方面，数字原生企业技术创新可以为应用场景提供解决方案，更好地满足用户的需求。可以从以下三个方面促进两者之间的适配。
第一，建立应用场景需求发布制度。政府部门在公共管理领域掌握着种类多样、规模庞大的场景资源，可以根据经济社会发展需要在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、数字政府等领域，建立场景需求发布制度，主动创造和释放场景资源，引导数字原生企业技术创新的方向。在建立应用场景需求发布制度的过程中，需要明确制度目标、建立需求收集机制、优化信息发布流程、加强效果评估、促进跨部门（或领域）协同和提高公众参与度。第二，构建数字化场景创新生态。数字化场景创新生态的构建需要政府、企业、高校、研究机构等多方力量的共同参与和推动。可以通过搭建平台、组织活动等方式，加强企业、高校、研究机构等之间的合作与交流，推动关键和共性数字技术开发和应用，促进不同场景的协同演进，共同推动数字化场景创新生态的发展。第三，开展数字化场景示范。应充分考虑当前经济社会发展的需求，优先选择那些具有代表性、示范性和可推广性的场景。数字化场景示范的最终目的是提升公共服务和社会治理的效率和水平，因此在开展示范项目时，应充分考虑用户需求和体验，建立完善的反馈机制，及时收集和处理用户的反馈意见和建议，不断优化和改进示范项目。同时，还应积极组织经验交流会和推广活动，将示范项目的成功经验和做法分享给更多的地区、行业和企业。
三是加强数字科技人才支撑体系建设，为数字原生企业发展筑牢根基。数字原生企业发展要求企业拥有大量高素质人才，从而应对技术创新、数据处理、跨界融合等的发展变化。尤其是近年来人工智能大模型的快速发展，对人才支撑体系建设提出了更高要求。
第一，优化教育资源配置。鼓励高校和科研机构加强数字科技相关学科的建设，提高教育质量，培养更多具备创新精神和实践能力的数字科技人才。加大对数字科技教育的投入力度，提高数字科技教育的经费占比，鼓励社会资本投入数字科技教育领域，提高数字科技人才培养的质量和数量。第二，深化产教融合。鼓励高校、科研机构与数字原生企业建立紧密的合作关系，共同开展人才培养、科研创新等活动。通过校企合作，建立紧密的产教融合机制，共同培养符合企业需求的数字科技人才。第三，完善人才评价和激励机制。建立科学、公正的数字科技人才评价机制，确保人才评价的客观性和准确性。完善激励机制，对在数字科技领域作出突出贡献的人才给予表彰和奖励，激发人才的创新活力。
（作者为中国社会科学院工业经济研究所研究员，中国社会科学院管理科学与创新发展研究中心主任）
【注：本文系教育部学位与研究生教育发展中心、中国企业联合会企业案例开发项目“中国社会科学登峰战略企业管理优势学科建设项目”阶段性成果】
【注释】
①Carlota Perez,"Technological revolutions and techno-economic paradigms",Cambridge Journal of Economics,Vol.34,no.1（2010）,pp.185-202.
②王钦：《“商业地震”中的求生之道》，《清华管理评论》，2014年第12期。
③单宇、王鲲、刘爽：《数字原生企业数据价值激活过程的案例研究》，《研究与发展管理》，2023年第6期。
④江小涓、靳景：《数字技术提升经济效率：服务分工、产业协同和数实孪生》，《管理世界》，2022年第12期。
⑤许晖、孙懿、杨勃：《天生全球化数字企业：概念内涵、理论基础与快速扩张机制》，《研究与发展管理》，2024年第4期。
⑥M.Jacobides,C.Cennamo,A.Gawer,“Towards a Theory of Ecosystems”,Strategic Management Journal,Vol.39,no.8（2018）,pp.2255-2276.
⑦王钦：《论新质生产力生成的微观机制：价值定位、活动重构与协调适配》，《上海师范大学学报（哲学社会科学版）》，2024年第3期。
责编/孙渴 美编/杨玲玲
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