7月4日，中国数字经济发展和治理学术年会（2023）在清华大学顺利举办。本次大会以“数据要素治理，数据价值释放，数字经济创新”为主题，邀请了国内外40余位数字经济领域著名专家以及在数字产业实践中取得优异成果的机构代表进行主旨演讲和交流。来自清华大学、北京大学、中国人民大学、中国科学院大学、中国社会科学院大学、南开大学、上海交通大学、复旦大学、中山大学、南京大学等高校和数字经济相关科研机构及企业的代表共400余人出席线下会议，会议通过多个平台进行同步直播，当天信息浏览量超过11万人次。
中山大学管理学院教授、中国信息经济学会理事长谢康教授以《大数据合作资产的要素市场创新与新商科教育教学》为题进行了主旨演讲。本文根据谢康教授现场发言内容整理。
谢康教授作主旨演讲
这是江小涓老师给的命题报告，当时在商量这个题目的时候江老师说还是这样会好一点，所以我来这里不是报告而是汇报，将我及团队近期做的一些工作向大会各位老师和同学汇报。首先，非常感谢大会主办方给我来这里学习和交流的机会，今天一天的盛会应当说启迪思想，学到很多。
我汇报的主题是《大数据合作资产要素市场创新和新商科教育教学》。各位老师和同学很可能对“大数据合作资产”这个概念很陌生，因为“大数据合作资产”是我们团队2014年前后根据中国企业前沿实践总体提炼造出来的新词，完全是原创的。相当于在数字经济理论的源头方面提出一个新概念或新思想，2016年在Information & Management期刊发表后，被国际学术同行引用，逐步接受甚至被拓展，国际学术同行在此基础上进行了新的发展。据截止2023年2月的不完全统计，在SCI/SSCI期刊引用大数据合作资产论文的第一作者，除了来自大中华区外，还有来自美国、加拿大、英国、法国、意大利、奥地利、荷兰、瑞士、西班牙、挪威、芬兰、波兰、澳大利亚、巴西、伊朗、印度、马来西亚等10多个国家的学术同行。同时，在国际会议论文和非SCI\SSCI期刊引用论文中，第一作者有来自德国、爱尔兰、新西兰、俄罗斯、阿曼苏丹、印度尼西亚等国家的学术同行。
一、数字经济时代两个现象与大数据合作资产
为什么会提出这样一个新概念或新思想呢？因为数字经济时代两个现象引发我们的关注和思考。一是业绩与市值背离现象。这种背离现象在工业时代也会有的，但在数字经济时代显得特别突出，如喜马拉雅、特斯拉或京东等。学术界对此现象有两种代表性解释，一是认为市场不成熟，归为外因，二是企业不成熟，归为内因。但近期的研究发现，这两类归因似乎都比较难解释业绩与市值背离现象。二是数据时代企业与用户通过大数据、数据要素、数据资源来互动的，学术上称为企业与用户数据化互动，如喜马拉雅、特斯拉与其用户每天都在发生大量的数据化互动，从某种程度上说特斯拉汽车就是一个大的iPad，只是挂了四个轮子到处跑而已。目前，学术界从四个维度来分析企业与用户数据化互动现象，一是企业视角，一是用户视角，一是积极影响，一是消极影响。然而，这四个维度的研究结论似乎都没有很好地解释企业与用户数据化互动的价值创造特征。
为此，我们提出大数据合作资产的概念试图对上述两类现象进行分析和解释。我们通过案例研究表明，大数据合作者资产指企业和消费者在数字化服务交互中成为能够被另一方所拥有和利用的、并能创造当前或未来经济收益的数字化资产。大数据合作资产既区别于既有的数据资产概念，也区别于既有的客户资产或用户资产概念，它是数据资产与用户资产之间的共同交集部分形成的一种新型资产，具有交互性、整合性和收益双边性。例如，数据资产缺乏交互性，客户资产缺乏整合性，无论是数据资产还是客户资产都缺乏收益双边性。据此，我们从服务主导逻辑的理论视角强调，大数据合作资产是数字经济时代企业与用户互动过程中价值共创的数据化结果。特别强调，大数据合作资产的一个很重要特征是企业与用户互动，没有企业与用户互动，互联网上主体行为的数据轨迹可能是数据资产，也有可能纯粹是用户资产，而不会形成大数据合作资产。
基于大数据合作资产原创概念及其理论探索，我们的成果得到国内学术同行的抬举，在2020年获得教育部高校人文社科研究优秀成果管理学一等奖，被国内学术同行评价为教育部设立该奖项以来首个获管理学一等奖的工商管理案例研究成果。我们团队自己认为，这个案例研究成果从发表到获奖存在运气成分。在发表上，一篇案例研究论文提出“大数据合作资产”的原创概念会遇到诸多挑战，有人可能会认为这仅仅是一个概念，还谈不上是理论。然而，按照汪寿阳老师的说法，管理学理论的构建之最为关键一点就是提出核心概念，呼吁中国管理学者在核心概念的提出方面下大气力（《管理世界》2021年第6期第4页）。的确，在提出核心概念或原创概念时，通常会遇到学术同行的严谨性挑战。当初投稿论文时因为是原创概念，也在论文评审中遇到诸多挑战，如果不是当初Information & Management期刊Special Issue主持人、当时香港城市大学赵建良教授的大力举荐，成果难以发表。在获奖上，我们发表的期刊虽然是信息系统领域的Q1区期刊，但不是管理学国际领域的UTD 24或FT50期刊，如果按照当前优秀成果的遴选规则，估计第一轮就被淘汰了，因而存在运气成分。
二、大数据合作资产的理论与实践解释力
大数据合作资产的创新理论在现实中有什么用处呢？概括来说，它可以解释数字经济中的不少现象，并可能给管理者更具针对性的策略指导。例如，目前许多企业都在搞粉丝运营。那么，企业吸粉的数量是越多越好呢？还是越活跃越好？是不是又多又活跃是最好的呢？或者这个好是什么条件下是好？什么条件下未必好？类似这些问题，目前理论界似乎缺乏非常明确的结论或解释，企业实践中似乎也没有一个准确或者是明确的答案或模式。
我有多个学生在不同平台做粉丝运营，如抖音、小红书等。其中，有一个现象很有意思，同样的粉丝运营团队，同样的手法，大体同样的预算，粉丝运营模式对有的企业特别有效，对有的企业则效果平平。究竟是什么原因呢？这是一个有意思的现象。相当于企业很愿意与用户互动，也愿意进行粉丝运营，但为什么这套打法对有的企业特别有效，对有的企业却没有呈现出效果呢？同样一种方法，同样一个团队，大体相近的预算，效果之间大相径庭。根据大数据合作资产理论，我们就给出的解释是，因为不同企业的大数据合作资产不同，粉丝运营不是经营数据资产，也不是经营客户资产，而是在经营大数据合作资产。
因此，可以说，大数据合作资产的概念或理论可较全面刻画企业与用户数据化互动中的价值创造，这样，对大数据合作资产的评估，似乎可以补充现有会计准则下基于谨慎性原则所发展的资产负债表系统。那么，接下来的问题是，如何对大数据合作资产进行评估呢？资产可以评估或者是可评价，再往下推进才是资产定价问题。同时，只有可评估，大数据合作资产才有条件进入要素市场进行创新性配置。
我指导的两位今年毕业博士生，分别从不同视角对大数据合作资产的评估与运营管理进行探索。胡杨颂博士完成大数据合作资产评估方法及测算的学位论文，夏正豪博士完成大数据合作资产视角下企业与用户互动能力建构的学位论文。时间关系，我仅向大家简要汇报大数据合作资产评估的工作概况。
我们知道，数据要素具有潜在价值与即时价值。目前，学术界对数据要素潜在价值的研究众多，对数据要素即时价值的研究匮乏。因此，需要对即时价值作简要解释。今年在滴滴总部调研时，接待的同学告诉我们，半夜打车时女生比男生会更慢打到车，因为滴滴后台从安全性角度对女生打车有更多的安全计算规则，如优选可行距离内的女司机，或声誉好的男司机等。女生在半夜打车时，实时安全数据对于女生而言即时价值非常高，但一旦脱离这个场景，这段数据的价值对该女生而言就会消失，这就是数据要素的即时价值。概括地说，大数据合作资产的要素市场创新不仅体现在数据潜在价值的挖掘与使用上，而且体现在即时价值的捕捉与使用上。我们有理由预期，如果将数据要素潜在价值研究视为数据要素价值理论创新的“红海市场”，那么，对数据要素即时价值的研究，将很可能是未来理论创新的“蓝海市场”。期待我们中国学者在这个领域形成有影响力成果。
三、大数据合作资产视角的数据要素市场化配置
我们知道，数据是一种新生产要素。那么，大数据合作资产对数据要素市场创新有何价值呢？从实证结果来看，大数据合作资产的数据要素市场创新主要体现在三个方面。
首先，大数据合作资产对于数字经济时代的企业具有战略价值。我们发现大数据合作资产对于优质企业而言，其价值非常高。或者说，如果说某个企业自身经营不佳或基础不牢，就不要希望搞粉丝运营能让企业获得更大的增值效果。这个结果可以很好地解释为什么企业本身不好时怎么搞粉丝运营都没有用的现象，甚至表明如果企业自身虚弱还搞粉丝运营，粉丝运营很可能使企业暴露更多问题，粉丝会更多地用脚投票，使企业形成大数据合作的负资产。因此，不是所有企业都适合搞大数据合作资产运营的。这是第一点，我们说大数据合作资产具有数据要素市场创新的战略价值。
其次，大数据合作资产具有明显的竞争价值，构成数据要素市场创新的新基础之一。我们知道，数据要素市场化配置既可以通过场外交易模式进行，如企业产品策划开发人员从平台直接购买交易数据，或委托第三方开发分析数据，也可以通过北京、上海等大数据交易所进行场内交易。从我们调研掌握的情况来看，目前我国数据要素市场化主要通过场外交易模式进行。为什么数据要素难以通过场内交易模式完成呢？因为对于企业产品创新而言，场内交易模式提供的数据资源几乎都是静态数据的资产，而不是具有即时或潜在商业价值的客户资产，更不属于大数据合作资产。场内交易模式下的静态数据资产，对于企业产品企划人员而言，有些类似用前年的数据预测明年的市场趋势，或用静态的结果来预测不确定的未来。相反，场外交易模式获得当天全网同类产品的实时数据，可以较明晰地分析出大数据合作资产的实时运营状态，从而对产品企划方向提供高价值的指导。实证结果表明，大数据合作资产无论在高竞争行业还是低竞争行业都是有效的，如果行业竞争越高，大数据合作资产的价值就越高。诚然，大数据合作资产对低竞争行业也是有效的，但相对于低竞争行业来说，高竞争行业的企业搞粉丝运营的价值会更高，也就解释了为什么竞争越激烈的行业，企业会更普遍地进行粉丝运营的现象。因此，大数据合作资产具有数据要素市场化配置的竞争价值。
最后，从信息经济学信号发送理论来看，大数据合作资产具有资源配置效率的信号发送价值。信号发送是信息经济学的一个基本概念，从信号发送视角可以很好解释实践中我的学生搞粉丝运营的管理困惑。例如，他们给一家老品牌汽车企业搞粉丝运营，整套东西都做得特别好，就是没有什么效果。同样的模式给一个新势力汽车做运营，效果却特别好。这个实践案例与我们的实证研究结果高度契合，相当于一个创新创业公司的粉丝运营价值，要远远高于同行的老牌企业，因为相对于老牌企业，创新企业的粉丝活跃程度是一种更高运营效率的信号发送，从而向市场发送更显著的信号，最终体现在市场销售结果上。因此，大数据合作资产具有数据要素市场化配置的信号发送价值。
四、数字经济时代新商科教育教学“活案例”模式创新
上述大数据合作资产理论及其对现实的解释，给我们新商科教育教学模式的创新有诸多启示。其中一个重要启示可能是教育教学体系需要进行反思或革新，或者总体体系虽然没有改变但形式需要变革。一方面，对于百年以来的经济学或管理学理论思想发展的长河而言，数字经济涌现的时间还是太短，当前对数字经济影响经济学或管理学体系的探讨似乎有点早。另一方面，我们的学生早已是数字经济“原住民”，在新商科教育教学中不满足于充满工业时代气息的理论体系，因而对数字经济影响经济学或管理学体系的探讨似乎很迫切。
我们知道，经济与管理不分家，经济学构成管理学的基础，管理学构成经济学的现实延伸。因此，我们对新商科教育教学模式创新的思考，着重于从经济学与管理学紧密结合的方式来探索新商科教育教学模式的改变。一方面，数字经济的种种现象似乎并没有改变经济学或管理学的理论体系，无论是经济学或管理学领域，理论架构和一些基本观点似乎依然可以较好解释数字经济的新现象。另一方面，数字经济的新现象、新特征对以往经济学或管理学中稳健存在的规律或结论形成诸多挑战，例如，原来可能是倒U型的，拐点特别高，但在数字经济时代可能不倒U了，或者说倒U的拐点往后或往前偏移了，这种现象经常在数字经济研究中出现。以菲利普斯曲线为例，大量灵活用工的出现，使其反向关系变得不这么显著了。这种现象我们新商科教育教学带来挑战。如何将类似这些新现象与既有理论体系、教学体系结合起来，既对学生形成严谨的训练，又能激发学生结合最新的前沿实践提升观察现实、独立思考、提出问题的能力。
为应对上述两方面挑战，大约在2010年前后，我们开始在学硕、本科中探索以产教融合为导向的“活案例”教学模式。需要说明的是，区别于书本上的案例教学模式，产教融合导向的“活案例”教学模式指通过课堂教学与产业界深度合作，遴选深度合作的企业作为课堂教学的案例进行深度分析和研讨，形成理论指导下的案例企业某个局部问题的管理解决方案，进而提升学生提出问题、分析问题和解决问题能力的一种教学模式。区别于翻转课堂教学或组织学生到企业参访等，“活案例”教学是一种体系化的教育教学模式，内嵌自身的教学法。我们20多年的教学实践探索表明，通过学术型案例研究成果与教学型“活案例”模式的结合，课堂上产业界与教育界的深度融合，教师与学生之间高频互动的教学互长，“活案例”教育教学模式可以较好满足数字经济时代新商科变革的要求。
以上是我及团队对数据要素市场化配置理论和对新商科教育教学模式创新的探索，还有许多需要完善之处，期待得到各位老师和同学的指导，谢谢各位！
