新一轮科技革命和产业革命决定了数据成为赋能企业创新质量的关键生产要素。目前，关于企业如何通过内外部数据要素的有效组合实现高创新质量以及不同实现路径是否会带来差异化结果仍缺乏系统证据。本文整合资源基础理论和开放式创新理论，采用2017—2023年沪深A股上市企业平衡面板数据，运用动态QCA方法，系统分析企业内部数据要素（数据要素存量、数据开发能力、数据驱动商业应用、数据价值变现）与外部数据要素（公共数据开放、数据要素市场化、数据要素集聚）对创新质量的组态影响，运用倾向得分匹配法（PSM）进一步检验不同路径形成的高创新质量对企业资源配置效率的异质性作用。研究发现，企业可通过三类路径实现高创新质量，分别为“内外部数据资源协同型”“内部数据资源主导型”“内部数据能力驱动—外部数据资源补偿型”，并呈现出明显的“殊途同归”特点；进一步分析发现，实现高创新质量的不同路径对企业资源配置效率的影响具有显著差异，通过内部价值闭环或按需获取外部数据资源的企业，能够有效降低资源冗余和配置摩擦成本，在实现高创新质量后显著提升资源配置效率，呈现出“殊途同归”但“不同效”的特点。本研究有助于企业识别、选择和实施正确的数据要素组合方案以实现高质量创新，进而提升其资源配置效率。