《表1 数据赋能典型研究：数据赋能研究现状及未来展望》

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《数据赋能研究现状及未来展望》

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数据赋能研究可分为数据赋能与价值共创、数据赋能与制造升级、数据赋能与社群问题、数据赋能与弱势群体4方面，典型研究如表1所示。（1）针对数据赋能与价值共创的研究主要关注企业商业价值共创的机理和过程。例如，DU[29]将信息技术视为商业交换到顾客价值产出的中介变量，并指出信息系统的运用促成了顾客价值创造；胡海波和卢海涛[14]在探讨企业商业生态系统演化各阶段下价值共创主体及价值共创类型的演变问题时指出，数据赋能促进商业生态系统演化，进而影响共创价值由交换价值向平台价值、社会价值演变。（2）针对数据赋能与制造升级的研究主要关注制造企业的制造敏捷性问题。例如，曾德麟等[12]运用案例研究探究了信息技术提升复杂产品制造敏捷性的机制，并指出企业通过识别复杂产品制造的信息处理需求，构建具有不同层级和中心度的信息处理网络提升复杂产品的敏捷制造。（3）针对数据赋能与社群问题的研究则主要运用数据赋能解释信息技术对公共问题和自发式社群运动的促进作用。例如，BAACK[31]基于数据化赋能对民主、参与和新闻影响机制的研究指出，社会活动家通过呼吁开放原始数据，并将开源数据的赋能思维运用到开放和灵活的代议制民主中，促进公共问题的民主参与和新闻解释方式的转变；TIM等[32]在探讨数据赋能推动马来西亚乡村社群的环境可持续性运动中指出，数据赋能促使社区自发进行角色分配，并组织和执行有影响力的活动，进而形成集体成果和目标。（4）针对数据赋能与弱势群体的研究主要是继承授权赋能观点，侧重于数据及数据技术对赋能对象的心理赋能，使处于权力不利地位的弱势群体分享权力，推动社会公平。例如，JOHNSEN等[33]通过对经过治疗的癌症患者进行访问，确认与此类病患高度相关的健康和保健事项，进而对其他同类病患赋能，提高其对这些相关重要事项的掌握能力。HECKERT和FABIC[34]通过对性别和健康专家的访谈，评估了人口与健康调查数据（DHS）在撒哈拉以南非洲地区妇女赋能的效用，并指出这些数据应当应用于经济、法律、决策参与、社会规范制定等方面，提升女性群体的权力。