大数据应用与企业加价：来自中国的证据

为何数据决策对日常商业至关重要

当你在网上购物或使用叫车应用时，每一次点击、滑动和购买都会留下数字痕迹。企业越来越多地利用这些痕迹——“大数据”——来指导关于卖什么、如何生产以及定价的决策。本研究提出了一个简单但有力的问题：在中国，当企业认真采用大数据工具时，是否真的能够使其在成本之上收取更高的价格——如果是，这为何值得我们关心？

超越单纯的生产率考量

传统的企业成功度量，如每名工人的产出或总销售额，往往无法捕捉现代数字化企业内部的真实状况。在由网络效应和平台塑造的市场中，少数大型参与者可能占据主导地位，竞争可能更多地围绕信息的智能利用而非简单的降本。作者认为，衡量企业市场力量的更好指标是“加价”（markup），即企业向客户收取的价格与生产一单位的成本之间的差额。加价既概括了成本节约，也反映了消费者为更好产品愿意支付的溢价，是衡量数据驱动策略是否真正构建持久优势的自然切入点。

大数据如何提升企业竞争力

论文首先建立了一个理论模型，考虑企业在成本和产品创新性上的差异。在该框架中，大数据应用——用于收集、清洗和分析大量、快速变化且多样化数据的系统——发挥两方面主要作用。它们帮助公司设计更有区隔性的产品以匹配消费者偏好，并优化运营使每单位产品的生产成本更低。这两条渠道都会提高加价：独特产品面临较少的正面价格竞争，而较低的生产成本即便未显著改变标价，也会扩大价格与成本之间的差距。

用人工智能衡量数据使用程度

为检验这些观点，研究需要一种衡量各企业采纳大数据深度的方法。作者没有仅依赖数据分析师人数或调查问卷，而是转向了2002至2023年间中国上市公司年报的文本。研究使用大型语言模型扫描这些文档，识别真正描述具体大数据举措的句子，并将其分为基础设施、技术、组织与应用等层级。经验证的此类描述频次被转化为企业层面的“大数据应用”指数，然后与财务和专利数据相连，用以估算每家企业的加价。

中国数据揭示了什么

利用A股上市公司面板数据，研究采用固定效应和工具变量等方法，以将大数据影响与管理质量或区域冲击等其他因素相区分。通过多种稳健性检验——替代性工具变量、不同的加价计算方法和数据投资的替代衡量——结果一致：那些加大大数据使用的公司，其加价在统计上和经济上都有显著增加。进一步分析表明，这些收益主要通过两条路径实现。首先，数据密集型企业提交更多面向产品的专利、在研发上投入更多，并能更高效地将研发支出转化为新产品。其次，它们的整体生产率有所提升（表现为更高的全要素生产率与劳动生产率），表明运营更加顺畅、协调更好。

并非所有企业都能同等受益

大数据的回报呈高度不均。规模更大且技术人员占比更高的公司更有能力将数据转化为市场力量，可能因为它们具备把复杂信息转化为价值所需的互补技能和基础设施。具有更深技术储备或处于技术密集型行业的企业也获得更多收益。最后，外部环境也十分重要：数字商业生态更强的城市和制度更市场化的省份会放大大数据对加价的影响。简言之，单靠数据不足以带来价值——其效用取决于组织能力、技术基础和政策环境。

对消费者与政策制定者的含义

对非专业读者而言，结论是大数据确实可以帮助企业更聪明地运作并收取更高价格，通过更好的产品和更精简的生产提升利润并推进进一步创新，但这也可能将市场力量集中到那些已具规模、具备技能并处于有利环境的企业手中。研究表明，如果社会希望在提高效率的同时不削弱健康竞争，就必须将数字基础设施投资与对较小或技术落后企业的支持相结合，同时密切关注数据驱动策略如何重塑市场中的价格与权力格局。

引用: 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

关键词: 大数据, 企业加价, 数字经济, 产品创新, 中国