数据要素是人们在商品生产或服务过程中投入的数据资源，通过集聚、融合和协同等方式在多种业务场景中创造价值。自从2019年我国首次明确将数据列为生产要素，突出强调其作为新型生产要素的功能、地位，数据要素是数智时代新质生产力的重要组成及创造价值的基础资源已成为共识。尤其是，数据要素与现代企业的关系密不可分，是驱动企业价值创造的重要资源。作为数据密集型企业，数据之于出版企业的作用日显重要。目前，学界、业界对于出版数据要素的研究，多从宏观的视角探究出版数据要素价值的形成 ^[1]，出版数据要素的概念、特征与作用机制 ^[2]，出版数据要素乘数效应 ^[3]以及出版数据要素价值释放 ^[4]，而从微观视角具体探讨数据要素赋能出版企业实现价值创造的作用机理、存在问题及解决路径的研究尚付阙如，本文即聚焦于此。

出版企业价值创造是指企业通过提供知识产品或服务创造经济价值和社会价值的过程，是企业赖以存在和发展的核心动力。数智时代的到来促使出版企业打破组织界限，建立互联互通的跨越组织边界、协同共生的价值创造生态系统。在这一系统中，数据要素作为驱动企业价值创造的重要资源 ^[5]，赋能出版企业以创造社会价值、经济价值与创新价值。数据要素的可赋能特性，是数据所固有的，能够增强其他生产要素性能并赋予其新价值的内在属性。因此，数据要素赋能出版企业价值创造的作用机理，体现为出版数据要s素影响出版企业参与价值创造的各种生产要素的相互联系、相互作用的运作规则和原理。具体表现为以下几方面。

数据要素应用于出版而形成的出版数据要素，既是企业实现知识生产和服务的供需精准对接、生产高效运转的基础数据，又是出版企业重要的数据资产；还可将其用以训练人工智能大模型的语料，具有与其他生产要素相结合，通过创新数据的应用场景、技能和方法实现数据潜在价值 ^[6]的功能。数据要素所具有的这种可赋能特性，使其与其他出版生产要素融合并转化为核心生产力，借助整合价值密度低的原始出版数据，形成细粒度、高质量的出版数据集、数据库等，以“人—机”协作方式改变了传统出版运作的原理和规则，创新出版企业知识生产与服务的新方式、新路径，重塑产业格局，从而实现企业的经济价值、社会价值和创新价值。因此，创新机理回答了数据要素如何成为帮助出版企业创造新的产品内容、用户服务以及商业模式的价值源泉，是数据要素赋能出版企业价值创造的开源路径。

价值创造所依赖的核心关键资源是生产要素。数据要素作为出版生产的要素，通过将数据深度嵌入出版生产的各个环节中，打破了传统生产要素之间相互隔绝的状态，从而体现其所具有的协作特性。数据要素参与的价值创造，是利用智能技术，以数据要素作为核心生产要素来引领、驱动其他生产要素，通过生产（提供）商、客户和数字平台运营商等利益相关者，在数字平台的交互活动中进行的价值共创的过程。^[7]因此，数据要素赋能出版企业价值创造的协作机理，主要体现在通过促进企业内部流程的协同、企业外部供应链的协同以及数据平台的协同等，形成价值共创体的生态体系，实现跨主体、跨环节的流程再造与协同优化价值创造流程，提升整体运营效率。也就是说，出版企业借助数据要素的协作机理实现价值创造的本质，是通过数据的流动与共享，打破传统出版数据流动不畅、难以共享的“孤岛局面”，构建动态、开放的以数据为纽带、以用户为中心、高效协同的智能化出版运营体系。

出版以满足用户的精神文化需求为旨归。数智时代，信息技术与数据要素相结合，为预测出版的知识生产与受众需求的不确定性提供可能。数据要素是一种信息集合，体现着数据要素之间的关联关系，出版企业依据这种关联关系构建数据模型，进行选题策划预测、市场趋势预测、用户画像、个性化推荐和精准触达用户；尤其是风险管理与预测，使出版企业价值创造从“经验驱动”转向“数据驱动”，更科学地优化资源配置、管理未来风险，实现出版企业前瞻性管理和精准化运营相结合，从而保障出版企业价值创造的持续、有序和高效进行。因此，预测机理解释了数据要素如何提升出版企业应对未来的确定性和精准性，协助把控出版企业价值创造的方向。

信息生态理论以生态学的观念解释信息、人、环境之间的相互影响和相互作用的关系 ^[8]，并最终发展出由信息（信息本体）、人（信息主体）、环境（信息环境）所组成的三元结构分析框架 ^[9]以阐释三者之间的关系。数据是用于表示信息的符号或信号，是信息的载体；信息是数据的核心含义，两者相辅相成，缺一不可。数字技术发展实现了从以信息到以数据来刻画现实世界的过渡，随着社会数据总量持续增长，将信息生态理论应用于数据要素研究，为理解数据要素问题提供了一个整体视角。^[10]因此，研究数据可将其置于信息生态系统中考察。对当前我国数据要素赋能出版企业价值创造所面临的现实困境，同样可以从数据要素本体、数据要素主体和数据要素环境三方面去分析。

数据要素赋能出版企业价值创造面临的现实困境，反映于出版数据要素本体层面主要体现在以下方面。

出版数据包括内容数据、用户数据、市场数据等，这些数据常因采集工具、方式的不同而存在格式不统一、标准不一致的问题。缺乏统一的数据标准和规范，导致数据在准确性、完整性和一致性上存在不足，直接影响后续的数据分析及其蕴含价值的挖掘。出版数据的这一特征体现在实践中，表现为绝大多数出版企业尚处于数字化转型过程中，并不具备先进的数据分析技术，数据分析水平仍停留在描述性分析阶段，难以有效处理非结构化数据和解释数据间的复杂关联。此外，目前出版企业内部各个环节，以及出版企业与外部的电商平台、数据公司等的数据彼此独立，缺乏有效的整合和共享机制，从而限制了出版数据协同价值的发挥。

出版数据质量与数量的“均衡”，意味着出版企业采集的数据覆盖全面、获取公平、结构合理，避免出现“数据孤岛”和“数据鸿沟”的现象。目前出版企业的数据质量不均衡突出地表现在具有结构化、标准化、标注清晰等特征的高质量数据源稀缺，而格式不一、记录错误、信息缺失等低质量数据冗余。此外，出版企业内部数据质量相对较高，结构化程度好；但出版企业外部数据因来源多样、体量大且杂，质量参差不齐。

出版数据数量的不均衡在企业规模上表现明显：大型出版企业积累海量的内容数据、用户数据和交易数据，而中小型出版企业数据量小，类型单一，难以形成规模效应。另外，新兴出版（数字）企业数据获取能力和数据资产规模远超过数字化转型过程中的传统出版企业。就出版产业内部而言，处于出版产业下游的营销端、销售端数据丰富，而处于内容创意、编辑生产等上游的数据采集程度较低，数据量相对稀少。

出版数据主要来源分为内部数据源和外部数据源。内部数据源来自编辑、生产、营销、财务、数字出版等环节。外部数据源包括渠道、市场以及宏观环境等。同时，内部数据源因部门间的区隔极易孤岛化，外部数据源因分属不同企业难免碎片化。因此，要有效利用这些来源多元的出版数据就必须平衡产业链条中所涉及各企业及企业内部之间的利益诉求，而要处理这些复杂的利益关系着实不易。

数据要素赋能出版企业价值创造面临的现实困境，反映于出版数据要素主体层面主要体现在以下方面。

大数据、云计算、人工智能等技术强力形塑出版业，使得数据成为出版走向深度融合的关键性资源。然而，许多出版企业对出版数据要素之于出版价值创造、数字化转型等问题的认识不足，更多是将其注意力放在数据要素价值之于出版功能的进一步发挥，缺乏利用出版数据要素实现从资源转化为有价值的资产，进而进行知识生产与服务创新的意识。^[11]

数智时代的出版企业需要精通数据技术的人才，他们会熟练使用专业的数据分析和处理工具，具备数据收集、数据加工、数据使用的能力，从而将原始数据经过收集、分析、清洗等工序转化为可以进行价值创造之基础的数据要素，并保证数据的安全流通、共享。但就目前出版企业总体而言，诸如首席数据官、数据工程师等这样的复合型人才还相对匮乏。

出版数据涉及的主体多元，它们运用的数据技术的不兼容导致很难形成真正的具有统一标准的出版数据系统。尤其值得注意的是，出版企业之间数据信息不互通，有效的共同开发受限。就出版企业内部各业务部门而言，它们独立分工运作，若缺乏统领全局的顶层数据战略规划、设计，便无法形成通用的出版数据标准体系。目前，众多出版企业数据服务商的数据标准难以统一，数据兼容性差，造成数据收录工作人力成本过高和工作量重复浪费，阻碍出版行业数据的集成、整合。^[12]出版企业数据收集、处理等各自为战的“数据孤岛”现象，不利于形成统一的联动机制进行出版数据要素开发，限制了数据要素价值创造的顺利实现。

出版企业数据要素价值转化，是将出版原始数据借助技术、管理和市场手段，转变为可参与生产经营，产生经济与社会效益，并最终实现其内在价值的过程，大致包括实现出版数据的资源化、资产化、产（商）品化三个阶段。出版数据要素价值转化是实现数据要素赋能出版企业文化价值创造和经济收益增长的必要途径和手段。但是，目前我国出版企业在这一过程中处理诸如出版数据的权属确定、质量评估、治理体系等诸多问题的法规、政策等条件尚不具备，导致出版企业数据要素价值转化的进程缓慢。

数据要素赋能出版企业价值创造面临的现实困境，反映于出版数据要素环境层面主要体现在以下方面。

数据制度是有关数据搜集、挖掘、存储等技术处理以及流通使用的规定。目前出版数据制度存在的主要问题，一方面是出版数据要素权属模糊。数据确权是为不同的数据要素明确产权和使用权限，是释放数据要素价值的重要前提和基础。一般而言，由传统出版数字化而来的纸质图书数据要素权属明晰，而对数字出版中数据要素的确权存在一定难度。另一方面是出版数据权益保护不力。尤其是，借助人工智能生产的出版内容是用经过大模型数据训练的语料生成，而这些语料多源于传统或数字出版内容的数据化成果，这种情况下形成作品的权益边界不明晰，权益归属至今尚未形成一致性意见。此外，数据要素交易机制有缺陷或缺乏有效的法律法规约束时，可能导致对数据要素的滥用，进而对数据主体的权益造成损害。

出版数据要素离不开数据基础设施的支持。数据基础设施是支撑数据要素安全流通的各类硬件设施和软件平台。^[13]出版数据基础设施是对数据资源加工、处理，以形成数据要素的基础，在企业价值创造的过程中确保数据要素供应充裕、流动顺畅及应用合理。出版企业以往重内容、轻技术的观念使其用于包括数据基础设施上的资金严重不足。沪深上市公司年报显示，2023年国内大型出版传媒上市公司研发强度普遍在1%左右，远低于我国研究与试验发展经费2.54%的投入强度。^[14]出版传媒上市企业的研发投入尚且如此，一般出版企业能用于数据化改造的投入可想而知。数据作为一种新型生产要素，其价值不止于数据本身，而在于对其分析、挖掘后所产生的信息的价值，因此数据的收集、清洗、挖掘等技术是数据资源价值实现的先决条件。

当前我国数据要素赋能出版企业价值创造面临的现实困境，同样需要出版企业围绕出版数据要素的本体、主体及环境三方面，有针对性地从实现数据要素标准化、均衡采集及有效利用，强化数据要素价值创造能力、建立标准的出版数据系统，以及营造出版企业数据要素价值创造环境等路径入手着力进行纾困实践。

针对数据要素赋能出版企业价值创造面临的现实困境，从出版数据要素的本体层面需要采取如下措施。

出版企业根据自身需要制定包括元数据、标识符、交换与接口、编码体系，以及数据质量、安全与隐私、用户行为等在内的数据标准，在统一的数据标准基础上采集、处理出版数据，提升数据互操作性和可重复利用价值。这在一些具有先进数据观念的出版企业有所体现。如，时代出版传媒股份有限公司在出版数据体系建设中整合属下各家出版企业的版权资源，建成版权资源管理系统总库和子库，形成统一的数字管理标准。^[15]同时，数据标准的制定仰赖先进的数据分析技术。出版企业可引入用于多维度数据挖掘、用户行为分析和内容推荐的智能分析平台，提升出版内容的选题策划、市场预测与精准投放能力。

实现出版数据质量与数量的均衡，需要从质量和数量两方面采取相应的措施。数量方面，出版企业对于数据的总体目标是扩大来源。对于出版企业内部数据，如内容数据、销售数据、用户行为数据及出版流程数据，出版企业要本着盘活存量的出发点，搭建统一数据中台，实现全出版流程采集以及数据互联互通。对于与出版企业密切相关的外部数据，如行业数据、渠道数据、社交媒体数据以及社会宏观环境数据（人口结构、教育政策、技术发展趋势等），出版企业要本着“开源引流”的原则，积极与电商平台、数据公司等合作，进行数据互换，从而扩大出版数据数量，以弥补自身数据的单一性和局限性。

质量方面，出版企业对于数据要素的总体要求是提升其使用价值。要实现这一目标，一方面，出版企业可以通过建立出版数据治理体系，如制定统一的数据内容与格式标准，明确数据使用目标，规范数据的采集、清洗、使用的标准化流程等，保障出版数据的顺利使用；另一方面，出版企业采取如数据清洗与整合、数据中台建设等技术手段，确保数据标注清晰完整、聚焦核心业务的关键数据质量，从而保障数据价值密度提升。因此，对于出版企业而言，出版数据数量与质量的均衡，是以建立数据治理体系和技术平台为保障，从而使出版数据要素的数量和质量处于一种动态的均衡状态，并在此基础上能够最大化地实现价值创造。

针对出版数据来源多元、有效利用不易的困局，可针对出版企业的内部数据和外部数据采取以下措施。一是出版企业利用搭建的数据中台，整合产业链上下游不同来源、不同渠道的数据资源，将原始、无序的数据加工成标准、易用的“数据半成品”或“数据产品”，从而盘活出版数据资源，挖掘出版数据潜在价值，实现出版数据的有效利用。二是出版企业将内部系统的数据全部接入中台，进行一体化管理，促进数据在出版机构内部的流动和共享。如此，出版企业才能打破系统不兼容的技术壁垒，部门之间彼此隔离、权责不清的管理壁垒，以及出版企业与产业链之间不信任的生态壁垒，进而实现出版数据的有效利用。

针对数据要素赋能出版企业价值创造面临的现实困境，从出版数据要素的主体层面需要采取如下措施。

作为出版数据要素应用的主体，出版企业须重视、树立出版数据观念，建立以数据要素应用为基础、以出版价值创造为目的的发展模式。同时，出版企业须做好出版资源数据转化的顶层设计，且数据观念的转变应从掌管企业发展方向的领导开始并普及至全体员工，继而引导整个企业对存量出版资源的数据化转型。如，上海世纪出版集团研发的数字出版产品“聚典数据开放平台”，是最典型的出版数据集大成的应用，它的产生源于企业领导数据观念的转变，从而认识到应该向用户提供工具书数据服务的设想。^[16]对于出版数据人才短缺的问题，出版企业可以考虑引进数据分析、人工智能、机器学习等领域的专业人才，设立首席数据官、数据工程师、数据建模师；或出版企业通过组织培训等方式向成员普及、强化数据要素专业知识和技能，以及从数据中发现价值与知识的能力，并将此用于出版数据资源的转化过程中。

出版企业须建立统一的数据中台，通过数据中台提供的数据服务，制定内部数据使用和访问权限规则，使数据在安全合规的前提下跨部门流动和创新使用，从而实现内部共享。与此同时，出版企业依托其所拥有的内容数据优势，盘活数据资源，与电商平台、专业数据公司等合作研发、共享出版数据资源的各种垂类大模型，开拓更多基于出版数据的商业应用场景，挖掘出版数据潜在价值，实现出版企业数据要素价值创造。如，人民法院出版社以法院系统信息资源为依托开发的“法信”平台，集法律知识服务与案例大数据服务于一体，借此人民法院出版社也开始从传统专业出版商向专业知识数据服务商转变。^[17]近期揭牌成立的国内首个聚焦出版行业数据要素流通的专业化平台出版融合数纽中心，通过建立统一的数据通规则、安全可信的交易设施、多元化应用场景，推动出版数据从资源向资产转化。^[18]

在现有法规、政策框架下，出版企业在数据要素资源化、资产化、商品化的每一阶段，均要提出数据要素价值转化的可行性措施，以促进出版企业数据要素价值转化的实现。具体而言，资源化阶段，出版企业须全面盘点、汇聚出版数据资源，构建数据治理体系，保障出版数据资源的高质量、可管理以及可复用；资产化阶段，明确数据的权属，进行包括经济与文化价值在内的数据价值评估，并将其纳入资产表进行管理；商品化阶段，对出版企业内部赋能、降本增效，对企业外部提供知识服务、解决方案，以及个性化知识产品等，参与出版数据要素市场竞争等。这是出版数据要素价值转化的最终体现。

针对数据要素赋能出版企业价值创造面临的现实困境，从出版数据要素的环境层面需要采取如下措施。

数据产权清晰是保障数据资源有效配置、维护市场公平竞争及高效运转的先决条件。在我国，政府在数据要素确权、定价指导等方面起着规范市场环境公平化、推动出版数据要素有序流动与高效配置的主导作用。2022年12月，中共中央、国务院发布的“数据二十条”，创造性提出建立数据资源持有权、加工使用权和产品经营权“三权分置”的产权制度框架 ^[19]，也为出版企业数据确权的实践指明方向。我国需要尽快研究、出台有针对性的出版行业政策，探索落实符合出版行业特点的数据产权政策措施。此外，出版数据作为一种载体与内容，其收集、加工、储存、整理和应用等技术环节都带有意识形态色彩，因此也须建立相应的意识形态安全及出版数据安全、保护等制度。同时，出版数据不仅蕴含着巨大的文化、商业价值和意识形态风险，也包含着个人隐私和敏感信息泄露的风险，因此出版数据要素隐私保护不容忽视。

出版数据基础设施包括数据流入、存储和分析的数据湖，汇集所有用户数据的消费者数据平台，以及对数据进行筛选、分类、预设、洞察的数据管理平台 ^[20]，它是出版数据要素价值创造实现的基础。随着全面数字化转型，出版企业迫切需要加强出版数据基础设施建设，建成横向联通、纵向连贯、协调有力的出版企业数据基础设施格局，借此实现数据要素赋能出版内容生产、分发、消费，从而实现个性化、智能化的出版知识生产与服务。

数据资源的潜在价值转化为具有明确的使用场景、市场需求的数据产品和服务，离不开数据技术。出版企业具有的数据整合、处理及运用等技术，使数据中潜藏的有价值的信息和知识实现转化，从而凸显了出版数据要素在价值形态与功能创造过程中的技术支撑作用。借助数据技术，出版企业推动出版数据资源由隐形价值向现实生产力转化。

数智时代，数据要素融入出版深度融合的进程，不仅重塑了出版企业的生产流程，提升了生产效率，更为出版价值创造提供强大数据驱动力。可以说，出版数据要素正以前所未有的力量引领出版业迈向数字化变革、深度融合的崭新阶段，从而使出版数据要素的收集、整合、挖掘等成为出版价值创造的新范式、新动能。因此，深入探究数据要素赋能出版企业价值创造的底层逻辑，重视数据要素在出版企业知识生产、知识服务、经营管理活动中的作用及其所面临的现实困境和纾困路径，无疑成为出版企业发展新质生产力、实现高质量发展亟需解决的问题。