认知不一致是企业数字化转型的第一大阻力。搞清楚数字化转型是什么，认识到它与过去的工作目标、工作内容和工作方法的区别，并且就这些基础理念达成一致，才能够更好的找到适合自己的数字化转型的方法，才能定义正确的企业数字化转型目标，也才能把数字化转型做正确。数字化转型的一个本质逻辑，是“生产力和生产关系的升级和重构”。

实体经济和数字经济生产要素的差异化

一、实体经济生产要素的五大特点：

实体经济时代的生产要素是以物理资源为主，比如自然资源、矿石、农作物、石油等。

1.稀缺性：好的实体资源都是稀缺的，很多都是不可再生的，作为企业和个人要想拥有这些生产要素，都是很难的。比如，没有人能够自己一个人就去开采一座矿山，每一片土地也不是时刻就可以获得的。这个时候的生产资料的获取大部分是要靠原始积累的。

2.壁垒性：实体资源的生产加工对于生产设备、生产工艺要求很高，具有很高的生产壁垒，一般的企业和个人难以掌握。比如，没有现代化的大型设备，是没办法去采矿挖矿的。

3.地域性：实体资源具有很强的地域属性，受地理位置、天然条件的影响约束很大，这就是我们常说的“靠山吃山，靠水吃水”。并且每个地域是天然形成的，所以不具备可复制性和移动性。

4.封闭性：实体资源的流动性很差，很多都不具备流动性，所以一旦有的企业掌握了实体资源，那么那些没有掌握的企业，想要获取就更加困难，很容易形成垄断性封闭性优势。

所以实体经济时代企业是围绕抢占优质资源为核心去布局的竞争性经济模式，行业壁垒清晰，跨行业竞争很困难，每个企业都很容易通过构建实体护城河打造竞争优势。

5.固定性：实体资源天生就是一个独立的，一块矿石就是一块矿石，一口油井就是一口油井，一棵树就是一棵树，清清楚楚。这个属性导致实体资源有很强的归属性，能够很清晰的界定这个实体资源的拥有者。所以在实体经济里，固定资产的概念是很强的，每一个生产要素都是一个固定资产。

二、数字经济生产要素的五大特点：

数字经济是以数据为生产要素，打造数据产品为核心的经济模式。数据为生产要素有以下几个特点：

1.泛生性：数据是每个企业、每个个体无时无刻不在产生的一种资源，是人类生产和生活活动的数字化的描述形式，所以数据天生具有泛生性，不像实体资源，不可再生，数据拥有很强的二次生产、传播生产的属性。现在我们看到的知识付费、小视频，大部分都是基于一个原始内容数据去泛生出来的。所以，从这个角度来讲，数据资源区别于实体资源很大的特点是数据资源的归属性比较难于界定，一个视频经过加工，有了新的内容和涵义，一篇文章被进行了局部引用后变成了新的内容，那么这个价值的分割应该如何去度量，相对于实体资源比较困难。而且数据与数据之间天然存在关联性，不像实体资源那么的独立。

2.开放性：数据资源天生具有很强的开放性，现在互联网上有着海量的数据，每时每刻都在产生海量的数据，这些数据，只要有网络有计算终端的组织和个体都可以很容易的获取。并且单一的一条数据不具备价值，无法进行生产，必须与其他的数据进行融合集成，才能产生业务价值。所以相对于实体资源的稀缺性和难于获取性，数据资源是非常开放和容易获取的。

3.流动性：数据资源具有极强的流动性，一条信息可以一秒钟穿越地球最远的距离，一个短视频可以在瞬间分发给上亿的观众，相比较需要用陆运、海运、或者空运才能够移动的实体资源，数据资源具有极强的流动性。

4.普惠性：数据的泛生性，开放性和流动性决定了数据拥有比实体资源更强的普惠性。数据的生产加工比起实体资源要容易很多，只要有手机就可以对图片视频进行加工，生成新的小视频，只要有电脑就可以编程序处理多样化的数据，并不需要难以购买到的、工艺复杂的工业设备。并且数据能够为广大的平民生产者提供更实惠的帮助，比如原来手工记录抄表变成现在自动化抄表，通过Excel去计算统计，提升分析效率等。

5.虚拟性：相比较起实体资源的固定资产属性，数据资源拥有更强的虚拟属性，一个数据，不同的用户看到的业务属性、价值是不一样的，通过不同的加工组合，能够产生的产品形态也是千变万化的，在目前，也没有像实体资源那样制定出固定资产的管理办法来管理数据资源。

通过以上的分析总结，我们可以看到，数据生产要素比实体生产要素有了非常多的第一性的优势特点，总结如下“五个易”：

1.易获得：数据生产要素在现在的时代，是很容易获得的，互联网就是一个无穷无尽的生产资料的源头，只要你有想法，有需求，你一定能够在网上找到对应的数据来帮助你实现。

2.易加工：云计算，大数据，人工智能为代表的的数字化技术越来越普惠化，让每一个个体和组织都能够相对容易的对数据生产资料进行加工生产，形成自己的数据产品。

3.易传播：原来实体经济时代，生产要素的传播移动是非常缓慢和复杂的，而数据产品的传播是非常快的。

4.易交易：借助数字化支付，无论你的产品多么的小，价格多便宜，数据产品能够快速交易。

5.易度量：所有的数据产品的全生命周期链路都是可以实时被记录的，更加容易度量和测算。

数字经济和实体经济生产力的提升

生产要素发生变化的同时，生产力也有了升维的提升，从实体经济以工业设备、实体能量（电力，人力）为核心的生产力，到以计算能力为核心的数字化技术的生产力，有以下五大提升优势：

1.弹性：实体经济时代，受实体设备的物理约束，比如一台设备的产能是有限的，如果需要增加产能必须购置新的设备，并且要运输、安装、调试、才能够增加产能。而到了数字经济时代，以算力为核心的生产力，通过云计算的技术，可以实时的弹性增加产能算力，大幅的提高了生产效率。

2.柔性：实体经济时代，每一个生产线生产什么产品，都是提前配置好的，即使现在我们所说的很多行业实现了柔性制造，但是受制于实体材料和运输、协同的局限性，无法做到真正随心所欲的柔性生产。

3.互动：在数字经济时代，供给端和需求端通过网络连接，实时在线，借助多触点机制，可以实现双方的实时互动，需求端对于产品、服务的各种需求想法，可以第一时间反馈到供给端，从而做到快速反馈，这在实体经济时代是不可能做到的，也是实体产品生产周期的巨大短板。

4.协同：通过数字化互动的手段，数字经济生产可以做到大规模协同生产，打通上下游生态，降低库存，减少浪费，大幅度提升协同效率和生产效率，实现能耗的降低，绿色生产。

5.规模：实体经济时代，受生产力、生产要素的约束，规模化生产需要很苛刻的条件，并且有天然的瓶颈，而到了数字经济时代，在算力无限充沛、数据生产要素丰富的情况下理论上可以实现无限制的规模化生产。

我们举一个身边的具体的例子来说明数字经济带来的生产力的提升。

出租车出行这个行业原来的生产力和生产要素是司机和车辆，在纯实体经济的情况下，出租车的规模很大程度上受制于合格的司机数量和车辆的调度效率。合格的司机需要接受培训，需要认路，并且有良好的服务意识，才能保证客户的满意度。

当这个传统的行业加持了数字化的技术后，生产力发生了一定的变化，例如像嘀嘀这样的网约车平台，通过中心化的地图以及路径规划、流量分发、路线导航、服务标准动作下发，就能够降低原来对司机的要求，只要能够安全的驾驶，司机严格按照APP的要求执行业务动作就可以了。这样一来，就能够突破原来人力资源的规模化的瓶颈，并且能够大幅度提升生产资料的规模化程度，并且提升服务满意度。

这就是数据产品对于实体生产力的帮助，升级了生产力规模，提升了生产力的用户体验和服务精细化程度。与此同时，由于生产力升级了，那么生产关系也势必会发生变化，所以司机和原来出租车的关系、乘客与司机的关系都发生了变化。

数字生产力的提升带来了生产关系的变化

数字化转型就是数字时代的企业转型，所以当整个外部环境进入到数字化时代，企业拥有了使用新的生产力的可能性，这种新的生产力带来的是新的生产方式的产生、业务模式的创新，而不仅是在原来生产力的情况下的业务经营形式。

比如，现在大行其道的Direct to Customer（DTC），这并不是一个新的需求，在原来实体经济时代，没有产品厂商不希望越过代理商和层层渠道去把产品直销给终端消费者，从而提升利润，强化品牌，但是受制于那时候的生产力，直接销售的话，各地建设实体门店成本太高，销售人员雇佣费用太高，运营成本高，也不可能把仓库设置到所有的区域，只能利用渠道的方式来进行营销。

这就是生产力决定生产关系企业不可能超越生产力来组织生产形式和商业模式。

到了数字化的今天，数字化的加持，让企业拥有了电商平台，有了全方位的线上渠道，也有了更高效管理营销和服务人员的手段，所以，企业就具备了直连客户的能力。所以，当生产力发生升级的时候，生产模式，生产关系就必然要发生变化，跟着升级。

企业不能再在旧的地图上构建新的大陆，当生产力升级以后，必须要构建配套的生产关系来适应新的生产力。

当人类已经有了汽车的时候，一方面就不需要再升级拴马桩了，但是同时就要规模化培养司机并且打造停车位。

数字化转型的本质是数据新生产要素和数字化新生产力为核心的生产力和生产关系的升级，最终成为适应数字化时代的商业组织。