一、引言 随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为驱动平台企业创新发展的核心引擎。然而，在平台企业实际运营中，如何高效地将海量的通用性数据资源转化为具有专用性、高价值密度的数据资产，实现真正的数据赋能，是当前亟待解决的关键问题。许多大型平台企业虽然拥有庞大的用户数据和丰富的业务场景(Subramaniam等，2019[1]；陈晓红等，2022[2])，但仍面临数据质量不高、数据应用能力不强等现实问题，导致数据资源难以有效转化为实际生产力。以美团为例，作为头部互联网平台企业，其业务涵盖外卖、酒店、旅游等多个领域。2024年，美团年交易用户数超过7.7亿，年活跃商户数增至1450万，掌握海量交易数据①。尽管拥有如此庞大的数据资源，但美团在数据赋能过程中仍存在数据规模扩展困难、可用性较低等问题②，导致数据资源无法充分整合利用。因此，深入研究平台企业数据赋能的实现机理，探索如何通过合理的资源编排，将数据要素与其他相关要素有机结合，形成强大的数据赋能效应，对于提升平台企业核心竞争力，促进数字经济高质量发展，具有重要的理论价值和现实意义。 既有对于平台企业数据赋能的研究，多关注数据作为单一要素对平台企业能力提升和价值创造的作用。有学者指出，数据从智能能力、连接能力、分析能力等多个赋能维度，推动平台企业的数据获取、分析和运用(Lenka等，2017[3]；胡慧源和年璐臻，2022[4])。从研究视角来看，既有研究以资源编排为理论视角，初步构建出数据情境下的资源编排模型(刘祎和王玮，2019)[5]，并结合数据资源的独特属性提炼出资源编排各个环节的数据赋能机制(Zhang等，2019)[6]。从赋能主体来看，学者们主要关注单一数据资源的编排过程(刘启雷等，2022[7]；张明超等，2021[8])，通过构建数据资源组合、捆绑数据资源形成能力、利用能力创造数据价值的编排过程，赋能企业的数字化转型、流程创新、价值创造等。 然而，数据的独特属性赋予了其不同于其他要素的赋能属性。一方面，数据天然的虚拟属性，导致其无法单独存在并发挥价值，而是作为一种“桥梁型生产要素”(谢康等，2020)[9]，与其他要素结合而存在(蔡继明等，2022)[10]；另一方面，数据具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复用性等特征(Jones和Tonetti，2020[11]；Goldfarb和Tucker，2019[12])，其对平台企业的赋能作用不仅体现在提升企业的数据采集存储加工等能力和帮助企业实现价值创造，还体现在能够放大平台企业其他要素的价值，从而实现企业价值最大化目标(尹西明等，2022)[13]。因此，数据对平台企业的赋能作用，并非局限于数据这一单一要素所发挥的价值，而是通过对其他要素进行撬动，形成具有高度专用性的数据资产(Huang等，2021[14]；许鹿和黄未，2021[15])，为平台企业提供具有独特性的专用能力和价值。这些专用性数据资产的形成过程，既包括了对数据资源的有效利用和深度挖掘，也涉及对其他各类要素的综合利用和优化配置。通过这种赋能过程，平台企业可以更好地匹配业务特征和满足行业需求，提升自身的竞争力和市场地位。 本文所研究的平台企业的数据赋能实现路径，是在平台企业特定技术架构和业务场景中，组合数据人员、数据算法、数据渠道和数据场景等多种形态的通用性数据资源，进而提升数据资源的专用性能力，以发挥专用性数据资产价值的过程。资源编排理论在继承资源基础观所持有的“资源拥有观”基础上向“资源利用观”转换，刻画了资源被获取、转化、利用的全过程，是解释平台企业数据赋能的适宜逻辑。本文从资源编排理论视角，采用多案例研究方法，对平台企业数据赋能的实现机理展开研究，探讨形成专用性数据资产能力与价值的赋能过程。本文旨在明确平台企业数据赋能的过程机理，以期为平台企业数据赋能的相关研究做出贡献，并拓展资源编排理论的解释范畴。 二、文献综述与理论基础 1.平台企业的数据赋能 数据赋能是数字经济时代以数据作为赋能主体而衍生出的独特概念和研究方向(胡海波等，2022)[16]。学者们关注的是数据对于企业能力提升和价值创造的作用。从赋能主体来看，学者多将单一数据要素作为价值来源，认为数据可结合数字化技术等，显著提升企业的竞争力(刘启雷等，2022[7]；孙新波等，2020[17])。从赋能客体来看，制造企业和平台企业是两类主要的研究对象。对于制造企业，数据赋能能够推动生产过程的数字化和智能化，进而提高生产效率和产品质量(孙新波和苏钟海，2018)[18]。对于平台企业，数据赋能能够对平台相关数据如用户行为数据等进行精准分析，有助于更好地理解用户需求和行为，进而优化产品和服务，提升用户体验和忠诚度(焦勇，2020)[19]。赋能机制的研究分为能力观和价值观两个主要方面：能力观聚焦于数据赋能如何增强企业的竞争力和创新能力，从而在激烈的市场环境中为企业赢得更大的优势(Lenka等，2017)[3]；价值观关注数据赋能如何协助企业更精准地理解用户需求和行为，从而提升用户体验(胡慧源和年璐臻，2022)[4]并实现价值共创。 当前关于平台企业数据赋能的研究，多基于数据赋能的能力观(Lenka等，2017)[3]，指出数据从智能能力、连接能力与分析能力三个维度发挥赋能作用，将数据赋能作为平台企业价值创造的前因变量。研究表明，数据的赋能作用可以通过增强人、物、信息之间的连接能力、数据分析能力和信息运用能力，促进平台企业的价值共创(周文辉等，2018)[20]。数据赋能可以为平台企业提供新的收入来源和价值创造机会(胡慧源和年璐臻，2022)[4]，并赋予平台识别、挖掘和评估用户需求并提供相应产品或服务的能力(罗建强和蒋倩雯，2020)[21]。这使得平台企业能够灵活且快速地响应不断变化的用户需求，提供有效的解决方案以应对新的运营环境，促进各方主体交互进而创造价值(孙新波等，2021)[22]。在数据赋能的作用下，平台企业可以有效发挥长尾效应，使传统商业模式中配置效率较低的生产要素进入配置效率较高的领域(焦勇，2020)[19]。平台企业利用大数据优势高效获取用户多元化和个性化需求(沈克印等，2020)[23]，并进行高效的供需匹配，有效提升产品和服务的质量与价值。
