随着数字经济的快速发展,基于传统生产要素的地位优势获取举措已经难以助力企业提升企业绩效。为此,越来越多的企业逐渐应用大数据,以便获取地位优势和改善企业绩效。但是,企业实践表明,部分企业无法通过使用大数据来提高企业绩效。究其根源,大数据具有“4V”特征,不同特征的大数据对不同维度的地位优势的影响不尽相同,进而尚不明确其对企业绩效的影响机制。因此,值得深入研究大数据通过地位优势影响企业绩效的机制。为此,本文基于资源基础观和SPP范式,构建“大数据—地位优势—企业绩效”的理论框架”。具体而言:在研究内容上,本文将大数据细分为“4V”特征,即海量性（volume）、多样性（variety）、速度性（velocity）和真实性（veracity）,将地位优势细分为成本优势、速度优势和创新性优势,将企业绩效细分为财务和非财务绩效。在研究模型上,本文探究地位优势在大数据的“4V”特征和企业绩效的关系中所起的作用。在研究方法和案例选择上,本文选择M公司作为案例企业,采用Yin的案例研究法,以便检验上述影响机制。本文发现,大数据并不是对企业绩效产生直接影响,而是通过多维度地位优势对企业财务与非财务绩效产生差异化影响。具体而言,第一,大数据的海量性、多样性和速度性有助于企业实现低成本优势,而低成本优势总体上有助于企业提高营业净利率和净资产收益率。第二,大数据的海量性、多样性、真实性有助于企业实现快速度优势,而快速度优势对企业的流动比率和资产负债率产生负面影响,并使得企业的总资产周转率呈现先下降后上升的趋势。此外,快速度优势有助于企业获取更多的的专利公开量。第三,大数据的海量性、多样性、速度性和真实性有助于企业实现高创新性优势,而高创新性优势有助于企业提高营业收入增长率和获取更多的农药登记证。本文的理论贡献在于:第一,本文探讨大数据的“4V”特征对不同维度的地位优势的差异化影响,以期完善大数据和地位优势的相关研究成果。第二,本文将成本优势、速度优势和创新性优势等地位优势共同纳入研究框架,探究这三种地位优势对企业绩效的差异化影响,以期补充地位优势和企业绩效的相关研究文献。第三,本文剖析地位优势在大数据和企业绩效的关系中所起的作用,以期完善大数据与企业绩效间的“黑箱”研究。第四,本文运用案例研究法,以M公司为研究对象,探讨大数据的“4V”特征通过多维度地位优势影响企业财务与非财务绩效的机理,以期丰富大数据、地位优势和企业绩效关系的案例研究。