数据要素流通：零售业数智化转型的关键引擎

李坚飞 董禹彤

作者单位:湖南工商大学工商管理学院

随着数字经济的蓬勃发展，数据要素已成为推动经济社会高质量发展的核心引擎。作为数字经济与实体经济深度融合的重要领域，零售业正处于由传统模式向智慧零售转型升级的关键阶段。数据要素的高效流通与价值释放，不仅能够重构零售业的价值链条，优化资源配置，更能催生新业态、新模式，为行业发展注入新动能。然而，当前零售业数据要素流通仍面临诸多瓶颈，亟需从政策引导、技术创新、生态协同等多维度寻求突破。

一、数据要素流通对零售业转型升级的战略意义

数据要素正在深刻重塑零售业的产业生态与竞争格局。在消费升级与技术革命的双重驱动下，数据要素的高效流通已成为零售业实现质量变革、效率变革、动力变革的战略支点。

重构价值创造模式

数据要素流通重构了零售业的价值创造模式，传统零售业的价值创造主要依赖于实体渠道的规模扩张和价格竞争，而智慧零售则通过数据要素的深度应用实现了价值创造模式的根本性转变。通过整合线上线下的全渠道消费数据，零售企业能够构建完整的用户画像，实现从“广撒网”式的粗放经营向“精准滴灌”式的个性化服务转型。数据要素的流通打破了传统零售的时空限制和信息不对称壁垒，使“人、货、场”三大要素得以智能化重新配置，创造出“线下体验、线上交易”、“即时零售”等新型价值创造模式。

提升供应链协同效率

当前零售业的竞争已从单一企业间的竞争转向供应链系统间的竞争，数据要素流通是提升供应链协同效率的关键。通过供应链各主体间的数据共享，不仅减少了“牛鞭效应”带来的效率损失，还通过消费者偏好数据的逆向传导，使产品设计、生产计划能够及时响应市场需求变化，形成需求牵引供给、供给创造需求的良性循环。通过对海量消费行为数据的分析，企业能够精准把握消费者偏好，实现个性化推荐和精准营销。例如，阿里巴巴的“千人千面”推荐系统通过深度学习算法分析用户行为数据，为每位消费者提供定制化的商品展示，使得转化率大幅提升。京东建立的智能供应链系统通过整合销售数据、库存数据和物流数据，实现了仓储网络的高效协同，将库存周转天数控制在行业领先水平。

催生零售新业态创新

二、当前零售业数据要素流通面临的主要瓶颈

尽管数据要素在推动零售业转型升级方面展现出巨大潜力，但当前我国零售业在数据要素流通过程中仍面临诸多瓶颈，制约着数据要素价值的充分释放。

产业链数据孤岛问题突出

在零售产业链中，供应商、平台企业、物流商和消费者等各环节主体间存在明显的数据壁垒。一方面，头部电商平台企业为保持竞争优势，往往将核心消费数据视为商业机密，不愿与上下游企业共享；另一方面，传统零售企业数字化转型程度不足，其数据采集和处理能力有限，难以与数字化平台实现有效对接。这种数据割裂状态导致零售产业链各环节难以形成协同效应。同时，部分企业存在“数据囤积”现象，即便数据价值随时间衰减也不愿流通，造成资源浪费。

数据安全合规挑战加剧

随着《个人信息保护法》等法规的实施，数据安全与隐私保护成为制约零售数据流通的关键瓶颈。一方面，消费者对个人数据保护的意识日益增强，对购物记录、位置信息等敏感数据的共享持谨慎态度，同时现有数据共享激励机制难以覆盖消费者的风险补偿预期，制约了消费端数据资源的开发利用；另一方面，零售企业在数据采集、存储、使用等环节面临严格的合规要求与风险管理压力。企业在确保数据合规的同时还要确保数据的可用性，这对企业的数据治理能力提出了更高要求。而隐私计算等新兴技术虽然在一定程度上能够实现“数据可用不可见”，但在实际应用中仍面临性能与成本的平衡难题，这种技术局限性使许多中小零售企业望而却步。

技术标准体系亟待完善

三、推动零售业数据要素流通的突破路径

面对零售业数据要素流通的多重瓶颈，需要采取系统思维，从制度保障、技术创新、生态构建三个维度寻求突破。

健全市场化配置机制

构建数据要素市场化配置机制是推动零售业数据流通的基础性工程。首先需要建立健全数据产权制度，明确数据持有权、使用权、经营权等权利边界，为数据要素流通提供制度保障。通过建立零售行业数据交易平台，制定统一的数据产品标准、交易规则和定价机制。其次，完善数据要素收益分配机制，通过区块链等技术创新实现数据要素的可信计量，确保数据提供方能够获得合理回报。例如，探索建立基于数据贡献度的收益分成模式，激励产业链各环节积极参与数据共享。此外，培育专业的数据服务商和第三方评估机构，为数据要素流通提供质量认证、价值评估等配套服务，降低交易成本。通过构建政府引导、市场主导、企业参与的多层次数据要素市场体系，为零售业数据要素流通创造良好的制度环境。

强化核心技术攻关

技术创新是破解数据流通瓶颈的关键支撑。首先，加快隐私计算技术的产业化应用，推动联邦学习、安全多方计算等技术在零售场景的落地与规模化应用。重点支持零售企业与科技公司合作开发轻量级隐私计算解决方案，降低技术使用门槛。其次，推进零售数据中台建设，通过构建统一的数据采集、存储、处理和分析平台，打通企业内部数据孤岛，促进跨企业数据互联互通。同时，加强人工智能、物联网等新技术与零售场景的深度融合，提升数据采集的实时性和准确性。再次，重视中小零售企业的数字化赋能，通过开发低代码数据分析工具、提供云服务等方式，帮助其提升数据应用能力。此外，加强零售数据标准化建设，制定统一的数据采集、处理和应用标准，促进跨企业数据互联互通。

构建协同治理生态

构建协同共治的生态体系是确保可持续发展的根本保障。首先，成立由政府、企业、行业协会、高校与科研机构共同参与的零售数据要素发展联盟，构建“政产学研用”协同推进机制，政府部门加强政策引导和监管，制定促进数据要素流通的配套政策；行业协会牵头制定行业标准和最佳实践，促进经验共享；高校和科研机构加强零售数字化人才培养和技术研发；企业积极探索数据创新应用场景。其次，建立健全数据安全治理体系，完善数据分类分级保护制度，强化全流程数据安全管理。创新数据授权方式，开发用户友好型的数据权限管理工具，建立零售行业数据安全共享平台，为企业提供安全可控的数据流通环境。通过构建开放协同、安全可控、创新活跃的零售数据要素生态，为智慧零售发展提供持续动力。

通过以上路径的实施，逐步破解零售业数据要素流通的瓶颈。随着数据要素的充分流通与价值释放，零售业将加速向数字化、网络化、智能化方向转型升级，最终实现高质量发展。未来，随着新技术的深度融合，零售数据要素流通将向实时化、场景化、智能化方向演进，进一步释放其赋能行业转型升级的潜力。

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