什么是数字化的马太效应

马太效应是指强者愈强，弱者愈弱。数字化的马太效应是指运用数字化技术的企业的整体能力将比没有运用的企业强，且会越来越强；较早运用数字化技术的企业的整体能力将会比稍晚运用数字化技术的企业强，也会越来越强。这是因为数据早已成为企业不可忽视的生产要素了。

什么是数字化的马太效应
数据作为一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列。这意味着，数据同劳动力、资本、技术等传统生产要素一样，可以为企业运营赋能。数据这种新型生产要素与劳动力相比，具有两个方面的区别。

区别一，叠加优势
企业规模越来越大，就会需要配置更多的劳动力，但企业的边际成本并不会降低，劳动力成本只会越来越高，管理的成本也会越来越高。因此，劳动力作为生产要素，其叠加效应不明显。但当企业规模化地投入数据技术后，会使用大量数据，这也会产生更多数据，其运用的数字化技术也会越来越成熟，单个数据技术的成本便会逐渐降低，数据使用的效果反而呈指数级提升。因此，数据作为新型的生产要素，是具有叠加优势的。
区别二，规模优势

劳动力作为生产要素，很难规模化发展和管理。企业想要通过增加劳动力来达到一定的发展规模，首先要找到适合的人才，还要有管理这些人才的领导，这对企业来说都具有一定的挑战；且企业很难将这些人才培养成像数字化技术一样具有标准化的作业状态。这种依靠增加劳动力扩大发展规模的方式会遇到发展瓶颈。而数字化技术的边际成本为0。如果依靠数字化技术，企业从拥有 1 家工厂发展成拥有 10 家工厂的规模，技术的提升空间将会越来越大，智能效率将会越来越高。因此，数据作为新型的生产要素，具有规模优势。

正因为数据具有叠加优势和规模优势，企业一旦恰当运用数据和数字化技术，其数字化转型的进度将会比同行更快，效果将会比同行更好，投入数字化的信心和资源会更多，公司整体的数字化能力将会更强。数字化转型的过程就像马太效应一样，企业一旦正确运用便会越来越强。另外，企业从数字化技术中获利越多，越会加大对其的投资，从而更快地抢占市场份额，最终超出同行水平，成为新的行业巨头。
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