——以“智桂通”为例

 黄承元¹  诸静怡²（通讯作者） 刘思岚¹

（1.南宁职业技术大学，广西 南宁 530008；2.广西民族大学相思湖学院，广西 南宁 530225）

摘要：在大数据发展的背景下，数据要素已逐渐成为企业智慧运营，发展先进生产力的核心力量。我国出台实施“数据要素×”行动计划与“数字广西”战略高度契合，本文以数字广西集团建设运营的“智桂通”平台为例，通过构建“数据底座－驱动机制－运营效果”理论模型，并综合运用结构方程模型（SEM）与熵权TOPSIS法对其综合分析。研究发现“智桂通”平台存在以下问题：一是对不同类型、规模和行业的国企赋能效果差异显著；二是技术、组织、流程三者组织变革滞后严重影响整体转型效果；三是平台能力仍以“数据汇聚”为主，向“能力赋能”升级不足；四是平台忽视与之匹配的组织架构调整与业务流程再造，导致数据价值未能充分释放，运营效果提升有限。因此，本研究根据上述问题，也提出了实施差异化赋能策略、强化组织与文化变革支持、推动平台从“数据汇聚”向“能力赋能”升级、建立“三位一体”协同推进机制、完善数据治理与激励机制等优化建议，推动平台从“数据供给”迈向“能力共创”，真正实现数据要素对国企智慧运营的系统性赋能。

关键词：数据要素；智慧运营

一、引言

党的二十大报告明确提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。广西积极践行国家战略，出台《广西促进数字经济发展三年行动方案（2024—2026年）》，并创新性地打造了由自治区政府主导、数字广西集团建设运营的“智桂通”平台。作为“全区移动端服务和公共数据运营的总枢纽”，该平台汇聚了海量政务与社会数据，推动智能化服务向企业端延伸。截至2025年3月，平台已累计沉淀数据超35亿条，注册用户突破5500万，为探索一种“政府主导、平台运营、企业协同” 的数字化转型路径提供了现实样本。

然而，当前学术研究对此类区域性、平台化赋能模式的关注尚不充分。现有文献或聚焦于宏观政策效应评估（冯海波等，2025）；深入剖析政府“再组织化”对前沿产业的驱动逻辑（吴润清等，2025），但对于数据要素如何通过省级平台，穿透传统国企的组织壁垒，系统性驱动其运营模式变革，仍存在三个问题亟待回答：（1）省级数据平台赋能企业智慧运营的内在机理与完整路径是什么？（2）这种赋能产生的综合运营效果应如何科学、多维地量化评估？（3）基于平台模式的赋能策略应如何根据企业异质性进行优化适配？

为回应上述问题，本研究以“智桂通”为案例，结合对广西区内多家国企的问卷调查数据，力图达成以下目标：首先，构建并验证“数据底座－驱动机制－运营效果”的理论整合模型，系统揭示数据赋能的内在逻辑；其次，运用结构方程模型（SEM）与熵权TOPSIS法，实证检验驱动路径并综合评价运营效果；最后，基于异质性分析，总结“省级平台驱动”模式的可复制经验与适配条件，为广西乃至全国同类地区的国企数字化转型提供理论依据与实践指南。

二、文献综述与理论框架

（一）文献述评

国外学者Brynjolfsson & McAfee（2014）发现了数据与算法结合的“乘数效应”，Athey & Imbens（2019）强调其价值高度依赖应用场景与互补性资产。Fitzgerald（2014）在企业运营层面，研究普遍认为，技术易得而组织难变，数字化转型的成功更取决于组织架构与文化变革。

国内学者彭建国（2025）提出了“一个中心、双轮驱动、三位融合”的核心框架，系统阐述了数据要素驱动转型的宏观逻辑。在实践层面，学者们开始关注具体案例，例如周红等（2023）基于TOE理论，采用结构方程模型分析了国有平台型企业数字化建设对绩效的影响。闫相斌等（2024）指出，“桂通码”实现“卡码证合一”不仅是服务创新，更是通过流程再造倒逼数据标准化与系统贯通的治理能力跃升的重要举措。  

然而，现有研究仍存在明显的不足：首先，作用机制对数据要素如何具体影响企业决策流程、员工行为等缺乏深入的动态观察。其次，当前研究大多聚焦于发达地区，尤其对于像广西这样的地区，如何借助后发优势、通过集约化平台实现“整体赋能、全域跃升”的关注仍然有限。在效果评估方面，现有研究维度单一，多侧重于经济效益和政务服务效率的提升，尚未建立多维成效的综合评价体系。

（二）理论框架构建：“数据底座－驱动机制－运营效果”整合模型

 为系统回答研究问题，本研究整合“数据乘数效应”与“动态能力”理论，构建一个包含基础层、过程层和结果层的三阶段理论整合模型（如图1所示）。

图1 三阶段理论整合模型

1.数据底座建设（基础层）

借鉴信息安全管理领域的CIA模型与资源基础理论，将数据底座建设划为三个方面：数据质量提升、数据治理体系和数据集成与共享（内部系统打通、外部平台对接）。“智桂通”的核心功能正是通过“桂通码”统一身份体系汇聚政务和社会数据，为企业提供高质量、易获取的外部数据源。

2.驱动机制构建（过程层）

数据必须通过与业务、技术、组织的深度融合才能释放价值，具体表现为三个协同演进的维度。

（1）技术融合应用

企业利用“智桂通”平台提供的大数据、AI大模型等智能化工具，进行数据分析与决策支持。

（2）组织重构与协同

推动形成跨部门协同网络与“用数据说话”的管理文化。

（3）流程再造与优化

基于数字化平台，将传统线下、纸面业务流程重构为线上自动化、可智能优化的新流程。

3.运营效果评估（结果层）：构建多维综合评价体系：运营效率提升（流程时长、资源周转）、经济效益增长（成本节约、新增长点）、创新能力增强（产品/服务/模式创新速度）和韧性水平提升（风险预测与应对恢复能力）。

三、研究设计

（一）研究方法

为实现机制挖掘与效果验证的双重目标，本研究采用混合研究方法：

嵌入式单案例研究：以“智桂通”平台为案例，将其数据治理、AI融合、生态运营等作为嵌入分析单元，通过政策文件、公开报道等二手资料进行深度分析，旨在回答“如何驱动”的过程性问题。

结构方程模型（SEM）：基于理论框架，利用问卷调查的结果数据，构建并检验“数据底座”“驱动机制”“运营效果”三个潜变量之间的路径关系，验证理论模型的有效性。

熵权TOPSIS法：对“运营效果”进行多指标综合评价与排序。该方法依据数据本身的离散程度（信息熵）客观赋权，能有效避免人为主观偏差。

（二）变量测量与数据来源

研究数据来源于两部分：一是案例资料，通过收集“智桂通”相关政策文件、年度报告、官方报道及学术案例研究，用于分析。二是问卷调查，对象聚焦于广西区内已接入“智桂通”平台的企业，涵盖数字化部门负责人及业务骨干，以确保回答者熟悉平台功能与企业运营。

问卷采用Likert 5点量表（1=非常不同意，5=非常同意）。核心潜变量及其测量题项如表1所示。控制变量包括企业类型（竞争类/功能类/公益类）、所属行业、员工规模等。

表1 核心变量测量表

（三）样本收集与数据分析流程

本研究共发放问卷320份，回收问卷287份，剔除无效问卷后，获得有效问卷243份，有效回收率为84.7%。样本覆盖制造业（30%）、交通物流（25%）、信息技术服务（20%）、能源（15%）及其他行业（10%），具有较强的行业与规模代表性。

数据分析遵循以下流程：

1.信度与效度检验：使用SPSS26.0进行克隆巴赫系数（Cronbach‘s α）检验、探索性因子分析（EFA），确保量表具有良好信度和结构效度。

2.结构方程模型分析：使用AMOS 24.0软件，通过验证性因子分析（CFA）检验测量模型，进而通过路径分析检验理论模型中的研究假设，并计算驱动机制的中介效应。

3.熵权TOPSIS综合评价：使用Python编程，基于运营效果四个维度的标准化数据，计算各样本企业的综合得分并进行排序，用于后续异质性分析。

4.异质性分析：根据企业类型、规模等控制变量分组，比较各组在驱动路径强度和运营效果得分上的差异。

在数据分析中，除信效度检验外，补充了共同方法偏差检验（Harman单因子法），结果显示首个因子解释率为38.7%（<40%），表明共同方法偏差不严重。

四、实证分析与结果

（一）描述性统计与信效度检验

样本描述性统计显示，功能类国企占比最高（45.3%），其次为竞争类（38.7%）；企业规模以501—2000人为主（41.2%）；受访者所在部门以信息技术部（35.0%）和运营管理部（28.4%）为主，确保了信息的专业性。

信效度检验结果表明，所有潜变量的克隆巴赫α系数介于0.823至0.901之间，组合信度（CR）均大于0.7，平均方差抽取量（AVE）均大于0.5，表明其具有较好的信度和聚合效度。

验证性因子分析（CFA）显示，模型拟合指标良好（χ²/df = 2.157， RMSEA = 0.069， CFI = 0.937， TLI = 0.928），且各题项在其所属潜变量上的因子载荷均大于0.6，区分效度达标。                           

（二）结构方程模型（SEM）与假设检验

结构方程模型的整体拟合度指标良好（χ²/df = 2.341，RMSEA = 0.074，CFI = 0.926，TLI = 0.919），表明理论模型与数据适配。路径分析结果如表2所示。

表2 结构方程模型路径系数与假设检验结果

1.主路径效应

数据底座对驱动机制（β=0.682，p<0.01）驱动机制对运营效果（β=0.718，p<0.01）均具有极强的显著正向影响，假设H1和H2得到强力支持。这表明，数据基础的牢固程度决定了企业数字化转型的广度和深度。

2.中介效应

数据底座对运营效果存在正向影响（β=0.241，p<0.05），其总效应（0.731）中的大部分（约67%）是通过驱动机制的中介作用实现的。Bootstrap检验（重复抽样5000次）显示，间接效应的95%置信区间为[0.412， 0.568]，不包含0，中介效应显著，验证了“数据底座－驱动机制－运营效果”的核心路径。

3.内在关系

技术融合、组织重构与流程再造三者之间两两相关性较强（系数均高于0.65且显著），表明了这三者的关系是高度协同、相互牵引、共同演进的。

4.熵权法计算结果

四个维度运营效果的权重分别为：运营效率（0.28）经济效益（0.26）创新能力（0.24）韧性水平（0.22），表明了以上因素相互影响企业智慧运营。而样本企业可划分领先组（得分>0.7，占18.1%）、跟进组（0.4≤得分≤0.7，占58.8%）、起步组（得分<0.4，占23.1%）。

5.异质性分析

从企业类型看，功能类国企在运营效率提升上表现突出，这与“智桂通”在政务服务、基础设施管理等场景的深入应用密切相关；而竞争类国企则在经济效益与创新能力方面更具优势。

从企业规模看，大中型企业（501人以上）因资源投入能力较强，在综合得分上整体领先。但值得关注的是，部分中小企业在韧性水平得分较高，这表明平台帮助他们降低了数据获取与分析的门槛，使其灵活性得到增强。

从行业属性看，信息技术服务业与高端制造业企业在创新能力维度上显著领先，这反映出数字技术与主营业务深度融合所带来的积极影响。

（三）“智桂通”平台的赋能实践验证

数据分析显示，该平台运行实践与实证结论高度吻合。平台通过构建“桂通码”统一数字身份，打通数据接口，为企业提供了丰富的数据基础。在技术融合上，平台提供智能客服、政策精准推送等工具，提升了驱动机制。在流程再造上，它优化企业内部流程。在组织重构上，建立了数据共享的文化。

五、“智桂通”平台智慧运营存在问题

（一）赋能效果存在显著异质性

功能类国企在“运营效率”提升上表现突出，与政务类场景深度融合有关；竞争类国企则在“经济效益”与“创新能力”方面更具优势。信息技术与高端制造业企业在“创新能力”上显著领先；传统制造业、能源等行业则提升缓慢，数字化融合深度不足。

（二）组织、技术与流程协同滞后

跨部门数据共享机制不畅，数据存在单向性；线下流程线上化后，未能实现智能化优化与动态调整，流程再造停留在表面。

（三）平台赋能能力不足

数据整合与共享机制缺乏面向企业的场景化、定制化数据服务，AI工具与业务场景结合不够深入，缺乏面向行业特色的智能分析模块，平台生态尚未形成，企业间数据协作与创新联动较弱。

（四）数据价值释放受限

数据管理制度不健全，权责不清，数据质量与安全风险管控不足，缺乏持续的数据人才培养与组织学习机制，员工参与数据创新的积极性不高。

六、结论与建议

（一）结论

本研究通过构建“数据底座—驱动机制—运营效果”理论模型，综合运用SEM与熵权TOPSIS方法，对“智桂通”平台赋能广西国企智慧运营的机制与效果进行实证分析，得出以下结论：

数据质量、治理与集成能力显著影响企业数字化进程，数据价值释放的核心路径是技术融合、组织重构与流程再造。因此，企业需针对企业类型、规模与行业特征实施差异化策略，构建“平台+生态”的赋能模式。

（二）建议

1.实施差异化赋能策略

对功能类国企，深化政务数据与行业系统融合，提升运营效率；对竞争类国企，加强市场数据与创新工具支持，推动商业模式创新；对中小企业，提供轻量化、场景化的数据工具与培训支持。

2.强化组织与文化的系统支持

建立跨部门数据治理委员会；培育“数据驱动决策”的组织氛围；将数据应用成效纳入绩效考核体系，激励员工参与数字化转型。

3.推动平台从“数据汇聚”向“能力赋能”升级

构建“政府—平台—企业—高校”协同创新生态，推动数据协同与知识共享；探索“数据+金融”“数据+供应链”等融合服务，拓展赋能场景。

4.建立“技术—组织—流程”三位一体协同机制

以业务流程再造为抓手，推动组织架构适应性调整；加强IT部门与业务部门的协同设计与迭代开发。建立“试点—推广—优化”的转型路径。

5.完善数据治理与长效激励机制

支持企业开展数据应用试验与模式创新；建立数据应用效果评估与反馈机制。

参考文献：

[1]冯海波，王娇娇.以“数”赋能：数据要素共享与企业数实技术融合[J].管理世界，2025(6): 15-30.

[2]吴润清,罗连发.再组织化：赋能型政府驱动产业突破性创新的实践逻辑——基于杭州人工智能产业的案例研究[J].公共管理学报,2026,23(2):28-39+166.

[3]周红，李政兴，李征等.数字化建设如何提升国有平台型企业绩效——基于天保控股有限公司的案例分析[J].经济管理学刊，2023(1):20-46.

[4]甄杰,谢宗晓,董坤祥,等.流程数字化、数据质量与企业竞争优势[J].上海财经大学学报,2025,27(5):19-32.

[5]闫相斌，宋晓龙，杜军.“卡码证合一”背景下政府数据治理的演进逻辑与实践路径—基于“智桂通”平台的案例研究[J].电子政务，2024,15(1): 15-25.

[6]郑崇明,高梁.数据共享、数据风险与智慧城市的平台选择——基于深圳市S区的实证研究[J].理论与改革,2023(3):94-107.

[7]彭建国.国企是构建现代产业体系的主力军[J].国家电网, 2017(1)：25-27.

[8] BRYNJOLFSSON E, MCAFEE A. The second machine age: work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies[M]. New York: W. W. Norton & Company, 2014.

[9] ATHEY S, IMBENS G W. Machine learning methods that economists should know about[J]. Annual Review of Economics, 2019, 11: 685-725.

[10] FITZGERALD M, KRUSCHWITZ N, BONNET D, et al. Embracing digital technology: a new strategic imperative[J]. MIT Sloan Management Review, 2014, 55(2): 1-12.

基金项目：南宁职业技术大学2025年度中青年科研基础能力提升项目，《数据要素赋能广西国企智慧运营研究—以数字广西集团“智桂通”为例》，（项目编号：2025KY26）