تطبيقات البيانات الضخمة وهوامش ربح الشركات: أدلة من الصين

لماذا قرارات البيانات مهمة للأعمال اليومية

عندما تتسوق عبر الإنترنت أو تستخدم تطبيقاً لطلب الرحلات، يترك كل نقرة أو سحب أو عملية شراء أثراً رقمياً. تستخدم الشركات هذه الآثار — «البيانات الضخمة» — بصورة متزايدة لتوجيه قراراتها حول ما تبيعه، وكيف تصنعه، وما الذي تفرضه من أسعار. تطرح هذه الدراسة سؤالاً بسيطاً لكنه قوي: عندما تتبنّى الشركات في الصين أدوات البيانات الضخمة بجدية، هل يسمح لها ذلك فعلاً بفرض أسعار أعلى بالنسبة لتكاليفها — ولماذا يهم إن كان الأمر كذلك؟

النظر أبعد من الإنتاجية البسيطة

غالباً ما تفشل مقاييس النجاح التجاري التقليدية، مثل الناتج لكل عامل أو إجمالي المبيعات، في التقاط ما يحدث داخل الشركات الرقمية الحديثة. في الأسواق التي تشكلها آثار الشبكة والمنصات، يمكن لبعض الجهات الكبيرة أن تهيمن، وقد ينصب التنافس أقل على خفض التكاليف وأكثر على استخدام المعلومات بذكاء. يرى الباحث أن مقياساً أفضل لقوة الشركة السوقية هو «الهوامش» — الفجوة بين ما تفرضه على العملاء وما يكلف إنتاج وحدة إضافية. تلخص الهوامش كلاً من توفير التكاليف واستعداد العملاء لدفع مقابل منتجات أفضل، ما يجعلها وسيلة طبيعية لقياس ما إذا كانت الاستراتيجيات القائمة على البيانات تبني ميزة دائمة فعلاً.

كيف تعزز البيانات الضخمة تفوق الشركة

تطور الورقة أولاً نموذجاً نظرياً لشركات تختلف في تكاليفها ومدى ابتكار منتجاتها. في هذا الإطار، تقوم تطبيقات البيانات الضخمة — أنظمة جمع وتنظيف وتحليل بيانات ضخمة، سريعة، ومتنوّعة — بعملين رئيسيين. تساعد الشركات على تصميم منتجات أكثر تميزاً تلائم أذواق المستهلكين، كما تبسّط العمليات بحيث تصبح كل وحدة أرخص في الإنتاج. كلتا القناتين ترفعان الهوامش: المنتجات الفريدة تتعرّض لمنافسة سعرية مباشرة أقل، بينما توسع التكاليف الإنتاجية الأقل الفجوة بين السعر والتكلفة حتى لو تغيرت الأسعار الظاهرة قليلاً.

قياس استخدام البيانات بواسطة الذكاء الاصطناعي

لاختبار هذه الأفكار، تحتاج الدراسة إلى طريقة لقياس مدى تبني كل شركة للبيانات الضخمة. بدلاً من الاعتماد فقط على عدد المحللين أو على استبيانات، يلجأ الباحث إلى نصوص التقارير السنوية للشركات الصينية المدرجة بين 2002 و2023. يُستخدم نموذج لغوي كبير ليفحص هذه الوثائق، ويحدد الجمل التي تصف فعلياً مبادرات بيانات ضخمة ملموسة، ويصنفها إلى طبقات مثل البنية التحتية الأساسية، والتقنيات، والتنظيم، والتطبيقات. تُحوّل وتيرة هذه الأوصاف المؤكدة إلى مؤشر على مستوى الشركة لتطبيقات البيانات الضخمة، ويرتبط هذا المؤشر بعد ذلك ببيانات مالية وبراءات اختراع لتقدير هوامش كل شركة.

ما تكشفه بيانات الصين

باستخدام لوحة من شركات الأسهم A المدرجة، توظف الدراسة تقنيات أثر ثابت والمتغيرات الآلية لعزل تأثير البيانات الضخمة عن تأثيرات أخرى مثل جودة الإدارة أو الصدمات الإقليمية. عبر العديد من الفحوص — أدوات بديلة، وطرق مختلفة لحساب الهوامش، ومقاييس بديلة للاستثمار في البيانات — تكون النتيجة متسقة: الشركات التي تزيد من استخدام البيانات الضخمة تشهد زيادات ذات دلالة إحصائية واقتصادية في هوامشها. يظهر تحليل إضافي أن هذه المكاسب تعمل أساساً عبر مسارين. أولاً، تقدم الشركات الغنية بالبيانات المزيد من براءات الاختراع الموجهة إلى المنتجات، وتستثمر أكثر في البحث والتطوير، وتحول تلك النفقات إلى عروض جديدة بكفاءة أكبر. ثانياً، تتحسن إنتاجيتها الإجمالية، كما يتضح من ارتفاع الإنتاجية الكلية للعوامل وإنتاجية العمل، ما يوحي بعمليات أكثر سلاسة وتنسيقاً أفضل.

ليست كل الشركات تستفيد بالمثل

يتبيّن أن عائدات البيانات الضخمة غير متساوية إلى حد كبير. الشركات الأكبر وتلك التي لديها حصة أعلى من الكوادر الفنية في وضع أفضل لتحويل البيانات إلى قوة سوقية، على الأرجح لأنها تمتلك المهارات والبنى التحتية المكمِّلة لفهم المعلومات المعقدة. كما تستفيد الشركات ذات الاحتياطات التكنولوجية الأعمق أو العاملة في صناعات مكثفة التكنولوجيا أكثر. أخيراً، يهم السياق الأوسع: المدن ذات نظم بيئة أعمال رقمية أقوى والمحافظات ذات مؤسسات أكثر توجهًا نحو السوق تضخّم أثر البيانات الضخمة على الهوامش. باختصار، البيانات وحدها لا تكفي — قيمتها تعتمد على القدرات التنظيمية المحيطة، والقاعدة التكنولوجية، والإطار السياسي.

ما الذي يعنيه ذلك للمستهلكين وصانعي السياسات

بالنسبة للقارئ العادي، الخلاصة هي أن البيانات الضخمة يمكن بالفعل أن تساعد الشركات على العمل بذكاء أكبر وفرض أسعار أعلى، من خلال تمكين منتجات أفضل وإنتاج أكثر كفاءة. هذا يزيد الأرباح وقد يموّل المزيد من الابتكار، لكنه قد يتركز أيضاً القوة السوقية في أيدي شركات تتمتع بالحجم والمهارات والبيئات المواتية. توحي الدراسة بأنه إذا أرادت المجتمعات أن تعزز البيانات الكفاءة دون تقويض المنافسة الصحية، يجب إقران الاستثمارات في البنية الرقمية بدعم للشركات الأصغر والأقل تطوراً، مع مراقبة كيفية إعادة استراتيجيات البيانات تشكيل الأسعار والسلطة في السوق.

الاستشهاد: Wang, D. Big data application and firm markups: evidence from China. Sci Rep 16, 11670 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43480-1

الكلمات المفتاحية: البيانات الضخمة, هوامش ربح الشركات, الاقتصاد الرقمي, ابتكار المنتج, الصين