基于Logistic-熵的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑研究

翟麗麗，劉曉珊，楊彩霞

(哈爾濱理工大學 經(jīng)濟與管理學院，黑龍江 哈爾濱150040)

0 引言

隨著云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)的不斷升級和普及應(yīng)用，人類社會快速進入大數(shù)據(jù)時代。中共十八屆五中全會首次提出國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推動我國從數(shù)據(jù)大國向數(shù)據(jù)強國轉(zhuǎn)變?！笆奈濉币?guī)劃強調(diào)加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，營造良好的數(shù)字生態(tài)。大數(shù)據(jù)的潛力不可估量，率先建立起完整大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的國家將在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中占據(jù)先機。因此，構(gòu)建完備的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)對建設(shè)數(shù)據(jù)強國、提高國家競爭力具有重要意義。對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑的研究有助于及時、準確判斷系統(tǒng)所處狀態(tài)階段，明確大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展方向，為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供方向指引和政策建議，保證大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)健康發(fā)展。

在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化過程中，受主體間關(guān)系變化的影響，系統(tǒng)中不同特征的主體種群共生發(fā)展[1]，種群生長規(guī)律符合生物學中的Logistic生長函數(shù)模型[2]。目前學者們多利用Logistic模型對企業(yè)功能特征種群間[3]、數(shù)據(jù)主題種群間[4]等不同分類的種群進行主體間關(guān)系研究，給出不同特性種群的演化路徑。同時，數(shù)據(jù)資源作為重要生產(chǎn)要素，是系統(tǒng)發(fā)展的核心資源，因而還要考慮資源流動對系統(tǒng)演化的影響。Logistic模型無法體現(xiàn)資源的影響作用，而熵模型可用于分析資源變化對系統(tǒng)發(fā)展演變的影響[5-7]從而優(yōu)化系統(tǒng)資源配置[8]。

在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，不同數(shù)據(jù)資源特征的種群內(nèi)與種群間都伴隨著資源交流，種群主體間關(guān)系和資源交流變化共同決定系統(tǒng)演化路徑。因此，將Logistic模型與熵模型相結(jié)合能全面揭示大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中不同特性的核心種群相互促進和資源流動的演化規(guī)律，進而研究大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑。研究結(jié)論可為國家、行業(yè)、企業(yè)等不同層面實施大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略提供重要理論支持。

1 文獻綜述

目前對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的研究主要集中在系統(tǒng)構(gòu)建與發(fā)展方面。關(guān)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建，Gorodetsky等[9]、Cui等[10]認為，大數(shù)據(jù)與工業(yè)生產(chǎn)制造、物流相結(jié)合能形成基于自組織特性的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)；周鐘等[11]通過剖析大數(shù)據(jù)從研發(fā)到應(yīng)用涉及的主體與資源要素，構(gòu)建大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)。關(guān)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展水平的評估，趙海東等[12]結(jié)合大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)特征，基于創(chuàng)新驅(qū)動視角構(gòu)建發(fā)展水平評價指標體系，并指出應(yīng)從政策、文化、人才和市場等方面進行優(yōu)化。在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)未來發(fā)展方面，Castro等[13]認為，新穎的數(shù)據(jù)來源、大數(shù)據(jù)分析能力的提高和主體要素協(xié)作有助于實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標；胡登峰[14]提出通過加強數(shù)據(jù)資源管理、優(yōu)化資源結(jié)構(gòu)等推動系統(tǒng)升級。由此可見，關(guān)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的研究沿著系統(tǒng)構(gòu)建—發(fā)展水平—發(fā)展趨勢的過程演進。

對于產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑的研究，大多數(shù)文獻從系統(tǒng)主體關(guān)系或特征出發(fā)，如Tolstykh等[15]從主體共生模式和產(chǎn)業(yè)循環(huán)方面對系統(tǒng)升級進行研究；程勝[16]根據(jù)主體競合關(guān)系研究產(chǎn)業(yè)集群的演化穩(wěn)定性；范太勝[17]基于對系統(tǒng)內(nèi)主體間競爭關(guān)系的研究，給出從局部到整體系統(tǒng)穩(wěn)定的演化路徑；Yang等[18]基于路徑演化理論，從產(chǎn)業(yè)路徑依賴特性出發(fā)，提出產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑創(chuàng)造機制。在演化研究方法上，從系統(tǒng)主體出發(fā)，Logistic模型是較常用的方法，如孫麗文等[19]從主體間競合關(guān)系出發(fā)，利用Logistic模型構(gòu)建系統(tǒng)競合演化機制；孫冰[20]利用Logistic模型分析不同功能特性種群的不同演化路徑；Meng等[21]利用logistic模型對主體生態(tài)位進行研究，并提出不同主體間協(xié)同演化的優(yōu)化策略。從系統(tǒng)資源出發(fā)，曾子明等[22]基于熵理論視角，從系統(tǒng)內(nèi)外部信息交流傳遞變化研究輿情演化與風險控制；Moldavanov[23]利用熵模型研究系統(tǒng)內(nèi)部與環(huán)境交流過程中能量變化對演化的影響；翟凱[24]指出，系統(tǒng)需要從外界不斷引入負熵抵消系統(tǒng)正熵從而朝更好的方向發(fā)展；陳丹[25]認為，開放的體系進行內(nèi)外信息置換會產(chǎn)生熵變，并影響系統(tǒng)演化結(jié)果。

綜上可知，Logistic模型被廣泛用于研究主體間關(guān)系變化、種群演化規(guī)律等問題，在產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展研究中具有很強的實用性。數(shù)據(jù)資源、大數(shù)據(jù)技術(shù)等是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重要資源要素，系統(tǒng)間與系統(tǒng)主體間的資源、技術(shù)交流與交換等會對系統(tǒng)演化路徑產(chǎn)生重要影響，而熵模型多被用于探討系統(tǒng)熵流變化如何影響狀態(tài)改變并最終導致系統(tǒng)演化。上述兩種模型分別從種群主體間關(guān)系演化和資源交流程度變化角度描述系統(tǒng)演化規(guī)律，而生態(tài)系統(tǒng)種群主體關(guān)系演化過程中伴隨著資源的交流變化，兩個過程相結(jié)合才能更準確反映系統(tǒng)演化狀態(tài)。因此，本文將Logistic模型與熵模型相結(jié)合，從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)種群特征出發(fā)，基于系統(tǒng)主體關(guān)系以及主體間、系統(tǒng)間的資源交換等研究大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑。

2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及特性

2.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)界定

目前大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)還沒有形成統(tǒng)一定義，學者們和政府管理部門從不同角度對其進行了界定。學界較多認為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是與大數(shù)據(jù)有關(guān)的數(shù)據(jù)資源收集、分析、存儲、組織管理及價值提煉應(yīng)用等經(jīng)濟活動的集合。本文基于產(chǎn)業(yè)管理視角，采用工業(yè)和信息化部《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃 (2016—2020年) 》對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的界定：以數(shù)據(jù)生產(chǎn)、采集、存儲、加工、分析、服務(wù)為主的相關(guān)經(jīng)濟活動，包括數(shù)據(jù)資源建設(shè)，大數(shù)據(jù)軟硬件產(chǎn)品開發(fā)、銷售和租賃活動以及相關(guān)信息技術(shù)服務(wù)。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的研究，學者們主要結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)思想圍繞產(chǎn)業(yè)集群展開[26]，如Frosch & Gallopoulos[27]最早提出產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)概念，指出產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是一種類似自然生態(tài)系統(tǒng)的循環(huán)體系，運用新的生產(chǎn)方式減少對環(huán)境的危害從而保持產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展；劉則淵等[28]認為構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是為了在整體系統(tǒng)的物質(zhì)能量交換過程中把握產(chǎn)業(yè)活動對環(huán)境與資源的影響。由此，本文認為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是由以大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)及為產(chǎn)業(yè)運作提供各類資源的中介機構(gòu)所組成，具有能量和信息流動等特定規(guī)律且與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展，涉及數(shù)據(jù)全生命周期(數(shù)據(jù)生產(chǎn)、采集、存儲、加工、分析和服務(wù)等)的復(fù)雜系統(tǒng)。

2.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及種群劃分

基于生態(tài)系統(tǒng)理論，將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)分為生物部分與非生物部分。其中，生物部分是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)、中介機構(gòu)等系統(tǒng)主體要素，非生物部分則是社會文化、市場等環(huán)境與物質(zhì)能量。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟的重要驅(qū)動力，目前對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)還未形成明確統(tǒng)一的分類標準，各界根據(jù)不同需要提出不同劃分方法，如二分法、三分法、五分法、六大類等，但這些分類都缺少官方權(quán)威支撐。目前與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)的官方權(quán)威行業(yè)分類標準是《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類(2021)》(國家統(tǒng)計局令第33號)。這一分類標準從數(shù)字經(jīng)濟活動角度進行劃分，相對比較寬泛，未對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進行明晰界定，難以與企業(yè)類型直接對應(yīng)，但可根據(jù)研究目標，參考這一標準對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進行細分。《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類(2021)》將數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)劃分為數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)和數(shù)字效率提升業(yè)五大類。前四大類屬于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化部分，是數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)，第五大類為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化部分，是數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟的融合。中國信息通信研究院發(fā)布的《大數(shù)據(jù)白皮書(2021)》指出，基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)服務(wù)、融合應(yīng)用是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的三大組成部分，三者相互交融，形成完整的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部生態(tài)，其中基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)服務(wù)構(gòu)成數(shù)字產(chǎn)業(yè)化部分，融合應(yīng)用構(gòu)成產(chǎn)業(yè)數(shù)字化部分。此外，政府及各類服務(wù)機構(gòu)的功能是為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)提供發(fā)展服務(wù)，同時大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也受到社會、市場等環(huán)境影響，這些服務(wù)機構(gòu)和環(huán)境與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)一起構(gòu)成完整的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。依據(jù)上述分析，本文將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)種群劃分為3類：基礎(chǔ)種群、核心種群和輔助種群?；A(chǔ)種群包括信息產(chǎn)品制造企業(yè)、信息產(chǎn)品服務(wù)企業(yè)和信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)，是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)運行的基礎(chǔ)。核心種群包括數(shù)字原生企業(yè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)(簡稱轉(zhuǎn)型企業(yè))，進一步將數(shù)字原生企業(yè)按照數(shù)據(jù)資源來源劃分為數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)和數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)。其中，數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)業(yè)務(wù)側(cè)重對自身產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行處理再利用，數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)業(yè)務(wù)則側(cè)重對收集的數(shù)據(jù)資源進行分析挖掘并給出分析結(jié)果與解決方案。轉(zhuǎn)型企業(yè)種群是指通過與基礎(chǔ)種群企業(yè)和數(shù)字原生企業(yè)種群合作，或通過引進、運用大數(shù)據(jù)技術(shù)等進行轉(zhuǎn)型升級的傳統(tǒng)企業(yè)。輔助種群由政府、高校、金融機構(gòu)等實體組成。

如圖1所示，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，主體協(xié)同發(fā)展，種群間合作共生，與政策、市場等環(huán)境相互作用，實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)物質(zhì)能量等的循環(huán)流動。

圖1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)Fig.1 Big data industry ecosystem

有“中國數(shù)谷”稱號的貴陽，作為全球超大型數(shù)據(jù)中心的密集地帶，已形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，其核心種群包括阿里巴巴、騰訊等數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)，數(shù)據(jù)寶、華泰智遠等數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)，航天電器、海信、奇瑞萬達等轉(zhuǎn)型企業(yè)，企業(yè)間進行資源共享、技術(shù)交流與業(yè)務(wù)合作。同時，貴陽大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)擁有良好的基礎(chǔ)設(shè)施，系統(tǒng)基礎(chǔ)種群包括白山云、中國電信、中國移動等企業(yè)，建設(shè)數(shù)據(jù)中心標準機架100萬架、服務(wù)器400萬臺等。此外，國家大力支持貴陽大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化發(fā)展，提供一系列優(yōu)惠支持政策，系統(tǒng)內(nèi)擁有貴州大學、華為大學、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略重點實驗室、貴陽大數(shù)據(jù)交易所等輔助種群主體。除擁有良好的政策環(huán)境、數(shù)據(jù)資源環(huán)境、技術(shù)環(huán)境外，貴陽大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)還擁有地質(zhì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、能源充足等良好的生態(tài)環(huán)境與企業(yè)運作環(huán)境。

2.3 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)自組織特性分析

社會對于先進技術(shù)、智慧城市的需求以及滿足需求的能力形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展動力，同時市場、社會文化等環(huán)境也成為限制其發(fā)展的因素。在動力與約束共同作用下，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)不斷演化，呈現(xiàn)出自組織特性。

(1)開放性。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是一個開放系統(tǒng)，社會成員間不斷進行數(shù)據(jù)交互[29]，數(shù)據(jù)的存在與交流形式使得大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)必然是開放的。

(2)非線性復(fù)雜系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)組成要素的多樣性決定其是一個非線性復(fù)雜系統(tǒng)，技術(shù)、數(shù)據(jù)資源等不同導致主體要素存在差異，這些主體要素形成不一致的高低位勢結(jié)構(gòu)從而產(chǎn)生勢能差，在此起彼伏的位勢漲落間不斷促進系統(tǒng)動態(tài)演化。

(3)遠離平衡態(tài)。這一特性推進系統(tǒng)狀態(tài)由無序向有序轉(zhuǎn)化。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的非平衡性主要表現(xiàn)在大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)發(fā)展不平衡、數(shù)據(jù)資源流動不平衡、企業(yè)數(shù)字化發(fā)展不平衡3個方面。

(4)隨機漲落性。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的隨機漲落能夠保障系統(tǒng)完成演化，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、不可預(yù)測性等因素造成主體要素狀態(tài)出現(xiàn)偏差，這些偏差即形成漲落，使系統(tǒng)遠離非平衡態(tài)，躍遷到新的穩(wěn)定、有序狀態(tài)。

在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)與技術(shù)的復(fù)雜性使系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生不可預(yù)測的變化，而熵是描述系統(tǒng)功能狀態(tài)的，在系統(tǒng)遠離平衡態(tài)時，正熵增加，而系統(tǒng)的自組織特性通過增加系統(tǒng)負熵抵消正熵的消極影響[30]，使系統(tǒng)朝著良性方向演化。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生正熵的主要原因包括：第一，數(shù)據(jù)資源管理與使用混亂。信息技術(shù)時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的存儲、管理和使用等標準規(guī)范，造成數(shù)據(jù)資源使用混亂和資源浪費。第二，系統(tǒng)內(nèi)主體間競爭過于激烈，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不協(xié)調(diào)。數(shù)據(jù)作為核心要素，擁有高質(zhì)量數(shù)據(jù)的企業(yè)具有絕對優(yōu)勢，同時也會引起主體間競爭。第三，系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)主體的數(shù)字化發(fā)展不平衡。系統(tǒng)中轉(zhuǎn)型企業(yè)種群數(shù)字化發(fā)展程度較低，企業(yè)的資源結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)效率差異[31]導致數(shù)據(jù)要素分布不均。系統(tǒng)產(chǎn)生負熵的主要原因：一是系統(tǒng)內(nèi)進行數(shù)據(jù)資源交流與大數(shù)據(jù)技術(shù)學習共享，這是負熵產(chǎn)生的主要原因。二是政府政策支持和基礎(chǔ)設(shè)施完備，國家大力推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，投入大量資金、人力，全面加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鼓勵企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。三是系統(tǒng)內(nèi)輔助種群多樣、健全，各類科研院所、金融機構(gòu)等能為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供極大助力[32]，增加系統(tǒng)朝有序化方向發(fā)展的力量。

3 基于Logistic-熵的演化狀態(tài)分析

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是以核心種群為中心，并與基礎(chǔ)種群和環(huán)境相互作用演化發(fā)展的，核心種群內(nèi)部各種群之間的關(guān)系變化是整個系統(tǒng)的關(guān)鍵核心變化關(guān)系。因此，應(yīng)用Logistic-熵模型重點闡述核心種群中數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)種群、數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)種群和轉(zhuǎn)型企業(yè)種群3類主體間競合關(guān)系以及資源、技術(shù)交流關(guān)系。

3.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)Logistic-熵模型

由上述分析可知，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的自組織特性是其演化發(fā)展的前提，系統(tǒng)非線性產(chǎn)生的主體位勢差、遠離平衡態(tài)產(chǎn)生的發(fā)展動力、隨機漲落性產(chǎn)生的遠離非平衡態(tài)動力等都推動系統(tǒng)演化發(fā)展，但系統(tǒng)內(nèi)主體間競爭、資源與環(huán)境限制等抵抗因素都會改變系統(tǒng)的綜合狀態(tài)。Logistic模型能夠揭示不同種群特征的企業(yè)主體間關(guān)系對種群發(fā)展的影響，熵模型能闡述不同資源流動情況下的系統(tǒng)狀態(tài)變化。

基于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的自組織特性，本文將描述主體間競合關(guān)系的Logistic模型與體現(xiàn)系統(tǒng)資源、技術(shù)交流的熵模型結(jié)合起來，從而更完整地刻畫大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的演化路徑。Logistic模型是解釋自組織系統(tǒng)主體間關(guān)系變化的標準模型，其方程形式如下：

(1)

其中，對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，x為其綜合發(fā)展狀態(tài)，以系統(tǒng)的經(jīng)濟效益體現(xiàn)；r為無限制狀況下系統(tǒng)的最大發(fā)展速率，即在沒有市場容納量限制下系統(tǒng)經(jīng)濟效益x的增長率；M為技術(shù)水平限制下系統(tǒng)最高發(fā)展程度可獲取的經(jīng)濟效益。

對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)而言，無時無刻不在進行數(shù)據(jù)資源與技術(shù)的流轉(zhuǎn)以及資金、能量流動，都是影響系統(tǒng)負熵的因素，稱為負熵流。在系統(tǒng)中，存在正熵(I)、負熵(E)、熵變(dS)、正熵增(dSi)和負熵流(dSe)，則有：

dS=dSi+dSe

(2)

由于系統(tǒng)正熵是自發(fā)產(chǎn)生的，不可能為負值，總有dSi>0。如果dSe<0且|dSe|>dSi，則dS=dSi+dSe<0，這表明隨著負熵流增加，系統(tǒng)會由原來的狀態(tài)朝著更加有序的狀態(tài)發(fā)展。

在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，熵狀態(tài)參量S=f(T,Q,V)，其中T為時間，Q為系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源、技術(shù)和能量等，V為數(shù)據(jù)資源、技術(shù)和能量在流動、交換或共享等生產(chǎn)活動中產(chǎn)生的相應(yīng)經(jīng)濟價值。在系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)、技術(shù)等要素的價值最終都要通過經(jīng)濟效益直觀體現(xiàn)，因此本文以經(jīng)濟價值V表示系統(tǒng)內(nèi)的熵，則大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的熵為系統(tǒng)在某狀態(tài)下?lián)碛械臄?shù)據(jù)資源、技術(shù)等與其經(jīng)濟價值之比。

(3)

為更直觀反映系統(tǒng)熵的變化，用一個時間段系統(tǒng)的初末態(tài)表示。

(4)

系統(tǒng)中數(shù)據(jù)資源、大數(shù)據(jù)技術(shù)等流轉(zhuǎn)以及主體間競合關(guān)系變化都會對系統(tǒng)主體經(jīng)濟效益產(chǎn)生直接影響，因而將資源、技術(shù)等對應(yīng)的經(jīng)濟價值用主體最終產(chǎn)生的經(jīng)濟效益表示。根據(jù)Logistic模型的運算規(guī)則，為方便分析，假設(shè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中每一個具有相同數(shù)據(jù)資源特征的種群至少有兩個企業(yè)X、Y相互獨立，在t時期兩家企業(yè)的實際經(jīng)濟效益分別為RX(t)、RY(t)；在技術(shù)水平一定的情況下，兩家企業(yè)的經(jīng)濟效益最大值分別為KX、KY，并且假設(shè)其為常數(shù)；rX、rY分別表示理想環(huán)境下效益產(chǎn)出水平的最大變化率。因此，在相互獨立的狀態(tài)下，企業(yè)X、Y的經(jīng)濟效益Logistic方程為：

(5)

(6)

其中，根據(jù)現(xiàn)實經(jīng)濟含義，rX、rY>0，KX、KY>0。

根據(jù)上述特性分析，利用Logistic模型對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的主體間演化進行分析，再結(jié)合熵模型綜合考慮數(shù)據(jù)資源、技術(shù)等。對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)資源與大數(shù)據(jù)技術(shù)是產(chǎn)業(yè)的核心要素，對種群內(nèi)企業(yè)的經(jīng)濟效益只考慮數(shù)據(jù)資源、大數(shù)據(jù)技術(shù)等流轉(zhuǎn)產(chǎn)生的經(jīng)濟價值。令Qi為系統(tǒng)某一變化過程中產(chǎn)生負熵所利用的數(shù)據(jù)資源、大數(shù)據(jù)技術(shù)，N代表末態(tài)，O代表初態(tài)，RO為系統(tǒng)內(nèi)主體的初始經(jīng)濟效益，則RO=RXO+RYO，RN為系統(tǒng)內(nèi)主體在一段時間后的經(jīng)濟效益，則RN=RXN+RYN。將Logistic模型代入熵差公式，則大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的熵差公式為：

(7)

系統(tǒng)負熵流大小是決定系統(tǒng)能否朝有序化發(fā)展的關(guān)鍵，通過對系統(tǒng)主體數(shù)據(jù)資源、技術(shù)交流變化及競合狀態(tài)進行分析，確定大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的最佳演化狀態(tài)。

3.2 正熵差時系統(tǒng)的無序狀態(tài)

當ΔE(s)>0時，系統(tǒng)內(nèi)正熵大于負熵，此時系統(tǒng)結(jié)構(gòu)紊亂，系統(tǒng)與外界的資源交流、物質(zhì)交換受到抑制，發(fā)展狀態(tài)不穩(wěn)定，意味著系統(tǒng)朝著消極的方向演化。此時系統(tǒng)內(nèi)有兩種情況：首先，從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)整體看，Qi<0表示系統(tǒng)內(nèi)外部缺乏資源交流。這一情形多發(fā)生于系統(tǒng)發(fā)展初期，此時系統(tǒng)內(nèi)部企業(yè)急于發(fā)展自身業(yè)務(wù)，企業(yè)間數(shù)據(jù)流通較少，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，數(shù)據(jù)使用與管理混亂。同時，由于發(fā)展初期技術(shù)不成熟，業(yè)務(wù)承載范圍小，使得大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)與其它產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)間業(yè)務(wù)合作較少，系統(tǒng)創(chuàng)新程度低。其次，從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)主體種群(企業(yè)系統(tǒng))視角看，一方面，RN=RO，Qi<0或0QO表示企業(yè)系統(tǒng)在一段時期內(nèi)末態(tài)與初態(tài)經(jīng)濟效益R相同，企業(yè)系統(tǒng)從外界獲取的數(shù)據(jù)資源、技術(shù)知識匱乏，多發(fā)生于系統(tǒng)發(fā)展初期階段。此時，企業(yè)會產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)資源與技術(shù)，但企業(yè)間缺乏資源與技術(shù)交流。這種狀態(tài)下，企業(yè)集中精力關(guān)注自身業(yè)務(wù)發(fā)展，產(chǎn)生的收益能抵消技術(shù)開發(fā)或資源運營成本，總體沒有盈利。另一方面，RN0)表示企業(yè)B對企業(yè)A具有競爭威脅，σA越大表示企業(yè)B對企業(yè)A的競爭威脅越大。σA>1表示企業(yè)B的競爭威脅大于其對企業(yè)A的促進作用。同理，定義σB(σB>0)越大，表示企業(yè)A對企業(yè)B的競爭威脅越大，此時企業(yè)A、B的經(jīng)濟效益Logistic方程為：

(8)

(9)

當σA>1且σB>1時，企業(yè)間競爭激烈，企業(yè)不存在共生平衡點，只要任何一家企業(yè)占據(jù)數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，另一家企業(yè)就會因失去核心競爭力而退出市場。此時，ΔE(s)>0，系統(tǒng)末態(tài)熵遠大于初態(tài)熵，種群內(nèi)資源減少、矛盾激化，導致系統(tǒng)結(jié)構(gòu)紊亂，處于不穩(wěn)定發(fā)展狀態(tài)。

可見，當正熵差時，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化處于混亂無序狀態(tài)。系統(tǒng)內(nèi)主體間資源交流大幅減少、競爭加劇，甚至出現(xiàn)資源壟斷現(xiàn)象，導致內(nèi)部結(jié)構(gòu)混亂、資金效益低下，系統(tǒng)無法持續(xù)發(fā)展演化。此時，如果系統(tǒng)通過從外界獲取數(shù)據(jù)資源、新技術(shù)等調(diào)整內(nèi)部狀態(tài)，抵消正熵帶來的消極影響，當Qi≥0且QN≥QO時，系統(tǒng)將向零熵差狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

3.3 零熵差時系統(tǒng)的整體動態(tài)平衡狀態(tài)

當ΔE(s)=0時，系統(tǒng)內(nèi)正熵等于負熵，此時大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)整體處于動態(tài)平衡狀態(tài)，系統(tǒng)能夠充分利用從外界獲取的資源抵消正熵的消極影響。對于企業(yè)系統(tǒng)來說，存在兩種情況，一方面，Qi=0且QN≥QO，表示企業(yè)沒有從外界獲取新的數(shù)據(jù)資源，自身業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源在內(nèi)部得到利用。此時，企業(yè)處于業(yè)務(wù)發(fā)展初始階段，通過業(yè)務(wù)產(chǎn)生或收集的數(shù)據(jù)、技術(shù)等實現(xiàn)資源的循環(huán)再利用。另一方面，Qi>0，QN>QO且QN>Qi，此時RN=RO，表示一段時期內(nèi)企業(yè)與外界進行資源交流共享，同時企業(yè)自身也取得技術(shù)或業(yè)務(wù)突破，但業(yè)務(wù)總盈利為零。也即，企業(yè)系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)資源流轉(zhuǎn)，拿出少部分資源與外界進行交流共享，但企業(yè)總體經(jīng)濟效益未能即時提升，需要一定時間進行成果轉(zhuǎn)化。

當零熵差時，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化處于整體動態(tài)平衡狀態(tài)。系統(tǒng)主體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源供主體自身業(yè)務(wù)所用，主體間缺乏資源交流。但這一狀態(tài)極易發(fā)生改變，當平衡狀態(tài)發(fā)生變化時，系統(tǒng)演化方向也將改變。當系統(tǒng)停止與外界進行資源交流時，系統(tǒng)將朝正熵差狀態(tài)發(fā)展，但會持續(xù)增加與外界的聯(lián)系合作，加強資源共享與交流，當Qi>1時，系統(tǒng)將向負熵差狀態(tài)發(fā)展。

3.4 負熵差時系統(tǒng)的健康穩(wěn)定狀態(tài)

當ΔE(s)<0時，系統(tǒng)內(nèi)正熵小于負熵，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，系統(tǒng)內(nèi)充分進行數(shù)據(jù)共享與技術(shù)交流，有序度提高，意味著系統(tǒng)朝健康穩(wěn)定的方向演化。對于企業(yè)系統(tǒng)來說，存在兩種情況：一方面，QN(1-Qi)1且RN?RO，表示企業(yè)間有大量資源流轉(zhuǎn)且經(jīng)濟效益大幅提升。這種情況下，不同類型企業(yè)種群有不同表現(xiàn)。

圖2 企業(yè)A、B平衡條件Fig.2 Balance conditions between enterprises A and B

(2)數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)種群。種群內(nèi)企業(yè)主體業(yè)務(wù)范圍廣，業(yè)務(wù)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)資源并利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對其進一步分析，為消費者提供針對性服務(wù)。這類企業(yè)規(guī)模大、內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，為提升市場份額，企業(yè)向應(yīng)用服務(wù)方向發(fā)展，大力支持技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新。由于大中型企業(yè)擁有更多顧客和更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，促使種群內(nèi)不同企業(yè)間開展業(yè)務(wù)合作，產(chǎn)生數(shù)據(jù)資源流轉(zhuǎn)，最后呈現(xiàn)出以大型企業(yè)為核心，中小型企業(yè)通過與大型企業(yè)合作進行業(yè)務(wù)聯(lián)系的現(xiàn)象。此時，在數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)種群中抽象出企業(yè)C、D，令X=C、Y=D，企業(yè)C、D的經(jīng)濟效益Logistic方程為：

(10)

(11)

(3)轉(zhuǎn)型企業(yè)種群。轉(zhuǎn)型企業(yè)與數(shù)字原生企業(yè)進行多方面合作，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對傳統(tǒng)企業(yè)生產(chǎn)運作進行數(shù)字化升級，對業(yè)務(wù)進行數(shù)字化存儲與利用，對原有復(fù)雜組織結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化調(diào)整。隨著政府政策支持和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求增加，呈現(xiàn)合作多樣化、穩(wěn)定性提升、合作范圍擴大等利好趨勢。此時，從轉(zhuǎn)型企業(yè)種群中抽象出企業(yè)G，從數(shù)字原生企業(yè)種群中抽象出企業(yè)H，令X=G、Y=H，則ωG(ωG>0)表示數(shù)字原生企業(yè)H對轉(zhuǎn)型企業(yè)G的合作促進作用，企業(yè)H同理。此時，企業(yè)G、H的經(jīng)濟效益Logistic方程為：

(12)

(13)

當負熵差時，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化處于健康穩(wěn)定狀態(tài)，系統(tǒng)內(nèi)不同企業(yè)種群都能取得較高的經(jīng)濟收益，主體間和種群間競爭適度、合作緊密并充分進行數(shù)據(jù)資源與技術(shù)交流共享，系統(tǒng)朝著多樣化、智能化等方向可持續(xù)發(fā)展。因此，負熵差是系統(tǒng)演化的最佳狀態(tài)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑要以達到這一狀態(tài)為目標。

4 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑

由于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)是復(fù)雜系統(tǒng)，其演化過程通過種群子系統(tǒng)演化最終實現(xiàn)系統(tǒng)種群集成演化。因此，演化路徑需要從不同核心種群演化路徑和系統(tǒng)種群集成演化路徑兩方面分別表述，對不同核心種群演化路徑輔以企業(yè)案例進行詳細闡釋。

4.1 數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)演化路徑：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集聚—多渠道數(shù)據(jù)拓展—數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用

對于數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)種群，當熵差ΔE(s)>0時，數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)處于業(yè)務(wù)發(fā)展初期階段，企業(yè)通過自身業(yè)務(wù)獲取的數(shù)據(jù)資源較多，但由于業(yè)務(wù)分散，企業(yè)無法處理這些業(yè)務(wù)帶來的龐大數(shù)據(jù)量，與其它種群企業(yè)合作較少，種群內(nèi)部狀態(tài)混亂。此時，企業(yè)需要：①加強大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)學習，擴充技術(shù)人才隊伍、學習先進大數(shù)據(jù)技術(shù)是支撐企業(yè)運作發(fā)展的核心力量；②開展業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聚合分析，更全面高效地分析企業(yè)運行狀態(tài)，提高業(yè)務(wù)能力；③建立企業(yè)合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，拓寬數(shù)據(jù)來源渠道并提升業(yè)務(wù)層次。通過上述舉措增大系統(tǒng)Qi，當Qi≥0且QN≥QO時，種群系統(tǒng)內(nèi)從外界獲取的可利用資源增加，企業(yè)合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)得以建立，系統(tǒng)向ΔE(s)=0狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

以阿里巴巴集團為例，公司積累了數(shù)以億計的用戶與大量合作企業(yè)，其業(yè)務(wù)產(chǎn)生了龐大的數(shù)據(jù)量，屬于數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)。在發(fā)展初期，由于技術(shù)限制，數(shù)據(jù)存儲與利用不足，系統(tǒng)處于熵差ΔE(s)>0的狀態(tài)。為突破困境，阿里巴巴不斷進行人才招聘、先進數(shù)據(jù)技術(shù)學習，利用阿里云平臺對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行匯聚分析，對用戶進行精準推送，企業(yè)系統(tǒng)整體Qi≥0，企業(yè)開始快速發(fā)展。

當熵差ΔE(s)=0時，種群系統(tǒng)處于平衡狀態(tài)，由于資源缺乏與技術(shù)限制，數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)發(fā)展進入停滯期，企業(yè)的技術(shù)僅能處理當前業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源。此時，企業(yè)需要：①技術(shù)創(chuàng)新突破。通過技術(shù)創(chuàng)新，以更強大的數(shù)據(jù)處理能力、更高級的智能決策推動企業(yè)發(fā)展；②數(shù)據(jù)智能應(yīng)用突破?；跀?shù)據(jù)智能平臺的搭建應(yīng)用，對數(shù)據(jù)進行實時響應(yīng)與智能交互，促進資源流動，提升企業(yè)數(shù)據(jù)獲取與使用能力。當系統(tǒng)Qi>1時，系統(tǒng)內(nèi)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)資源或技術(shù)突破，業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，系統(tǒng)向熵差ΔE(s)<0狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

此時，阿里巴巴業(yè)務(wù)經(jīng)過迅速發(fā)展，由于技術(shù)瓶頸、用戶高層次需求的出現(xiàn)，業(yè)務(wù)增速放緩。為突破技術(shù)瓶頸，阿里巴巴設(shè)立達摩院，通過吸收頂級人才與先進技術(shù)，研發(fā)出圖片數(shù)據(jù)拆解與比對技術(shù)并應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，企業(yè)系統(tǒng)Qi增大，進入快速發(fā)展階段。

當熵差ΔE(s)<0時，數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)進入快速發(fā)展階段。此時，種群系統(tǒng)內(nèi)部建立合作網(wǎng)絡(luò)，業(yè)務(wù)實現(xiàn)多元化發(fā)展，通過與數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)進行資源、技術(shù)交流，與轉(zhuǎn)型企業(yè)加強業(yè)務(wù)合作，促進數(shù)據(jù)融合升級。同時，通過建設(shè)數(shù)據(jù)智能平臺優(yōu)化企業(yè)組織結(jié)構(gòu)，加強對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理與應(yīng)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析。

隨著業(yè)務(wù)不斷發(fā)展與擴張，數(shù)據(jù)資源獲取與處理顯得尤為重要。阿里巴巴與多家企業(yè)合作，如與數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)新華三集團合作建設(shè)新一代阿里數(shù)據(jù)中心，以數(shù)據(jù)推動交易服務(wù)升級，實現(xiàn)數(shù)據(jù)循環(huán)優(yōu)化。

在數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)種群中，絕大部分數(shù)據(jù)資源來源于企業(yè)各類業(yè)務(wù)，多業(yè)務(wù)平臺的數(shù)據(jù)聚合分析能全面把握企業(yè)總體業(yè)務(wù)情況從而選取最佳業(yè)務(wù)拓展方向；以用戶、智能產(chǎn)品等為中心，通過線上線下等多種渠道進行數(shù)據(jù)拓展；通過數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用提升用戶對企業(yè)的信任與依賴，推動企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展。最終形成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集聚—多渠道數(shù)據(jù)拓展—數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用的數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)種群演化路徑。

4.2 數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)演化路徑：數(shù)據(jù)云聚合—高質(zhì)量數(shù)據(jù)融合—數(shù)據(jù)資產(chǎn)化建設(shè)

對于數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)種群系統(tǒng)，當熵差ΔE(s)>0時，企業(yè)處于發(fā)展初期階段，企業(yè)間對數(shù)據(jù)資源的爭奪激烈，阻礙種群系統(tǒng)與外界資源交流，系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)資源分配不均甚至產(chǎn)生數(shù)據(jù)資源壟斷現(xiàn)象。此時，政府需要實施反壟斷政策，維持良好的市場環(huán)境；制定企業(yè)發(fā)展優(yōu)惠政策，支持新生企業(yè)加入，增加主體多樣性。同時，企業(yè)需要實施數(shù)據(jù)云聚合，提升自有數(shù)據(jù)資源占比，通過云平臺的建設(shè)，大量、高效進行數(shù)據(jù)聚合處理。在政府與企業(yè)共同調(diào)節(jié)下，系統(tǒng)負熵流增加，當Qi≥0且QN≥QO時，系統(tǒng)可利用數(shù)據(jù)資源增加，資源的收集、存儲能力大幅提升，企業(yè)自有數(shù)據(jù)資源占比高于業(yè)務(wù)供給的數(shù)據(jù)資源，系統(tǒng)向ΔE(s)=0狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

以新華三集團為例，公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供數(shù)據(jù)優(yōu)化方案等服務(wù)，屬于數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)，在發(fā)展初期，企業(yè)為擴大市場份額，與同行業(yè)企業(yè)進行資源競爭。為提升企業(yè)競爭力，企業(yè)設(shè)計了業(yè)界首款云化集群路由器，將數(shù)據(jù)匯聚云端，系統(tǒng)整體Qi≥0，企業(yè)開始快速發(fā)展。

當熵差ΔE(s)=0時，數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)處于業(yè)務(wù)發(fā)展停滯期，系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)資源被循環(huán)利用，但由于缺少更高層次的數(shù)據(jù)資源與技術(shù)支撐，系統(tǒng)創(chuàng)新性不足。此時，企業(yè)需要：①加強合作交流，保證資源的多樣性并通過技術(shù)提升進行創(chuàng)新突破；②促進高質(zhì)量數(shù)據(jù)融合，對來源相近、特征相似的數(shù)據(jù)進行融合升級；③推動數(shù)據(jù)資源資產(chǎn)化，將數(shù)據(jù)資源內(nèi)化為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。當Qi>1時，系統(tǒng)主體合作網(wǎng)絡(luò)建設(shè)完備，具有更高層次的數(shù)據(jù)資源或創(chuàng)新性技術(shù)開發(fā)，數(shù)據(jù)資源內(nèi)化形成一定規(guī)模的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，系統(tǒng)負熵流增加，系統(tǒng)向ΔE(s)<0狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

隨著市場上同功能產(chǎn)品增多，新華三集團業(yè)務(wù)發(fā)展放緩。為打破業(yè)務(wù)停滯的局面，2018年公司提出融合平臺戰(zhàn)略，加快數(shù)據(jù)融合，并將數(shù)據(jù)資源管理提升為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，系統(tǒng)Qi>1，企業(yè)進入業(yè)務(wù)快速發(fā)展階段。

當熵差ΔE(s)<0時，數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，處于業(yè)務(wù)快速拓展階段。此時，通過與數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)種群進行技術(shù)合作與資源共享，與轉(zhuǎn)型企業(yè)種群合作獲取更多元化的數(shù)據(jù)資源并對其進行集聚、融合處理，使之成為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

這一階段，新華三集團業(yè)務(wù)快速發(fā)展，推出智能數(shù)字平臺等產(chǎn)品，成立智能事業(yè)群，發(fā)布智能戰(zhàn)略，并與阿里巴巴、中國鐵路工程集團等合作，為其提供智能設(shè)備與服務(wù)，獲得大量數(shù)據(jù)資源并形成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演進過程中，數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)以大數(shù)據(jù)云存儲處理中心建立為基礎(chǔ)，進行多渠道數(shù)據(jù)聚合，推動具有相似特征的高質(zhì)量數(shù)據(jù)融合，為業(yè)務(wù)對象提供更高層次的決策意見，并將數(shù)據(jù)資源建設(shè)成為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成數(shù)據(jù)云聚合—高質(zhì)量數(shù)據(jù)融合—數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)種群演化路徑。

4.3 轉(zhuǎn)型企業(yè)演化路徑：業(yè)務(wù)信息網(wǎng)絡(luò)化—流程再造數(shù)字化—服務(wù)應(yīng)用智能化

對于轉(zhuǎn)型企業(yè)種群，當熵差ΔE(s)>0時，轉(zhuǎn)型企業(yè)處于業(yè)務(wù)信息網(wǎng)絡(luò)化變革階段，業(yè)務(wù)處理方式單一、效率較低，與其它種群企業(yè)缺乏技術(shù)合作與資源交流。此時，政府需要通過政策支持、舉辦數(shù)字化培訓等引導企業(yè)轉(zhuǎn)型。轉(zhuǎn)型企業(yè)需要進行信息化變革，通過引進信息技術(shù)設(shè)備、加快信息系統(tǒng)的推廣與應(yīng)用等。同時，增加與其它種群的合作交流，促進數(shù)據(jù)資源共享交流。當Qi≥0且QN≥QO時，轉(zhuǎn)型企業(yè)種群與其它企業(yè)種群間建立合作關(guān)系，通過業(yè)務(wù)帶動企業(yè)信息化變革，促使業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)由碎片化轉(zhuǎn)向集中化，朝數(shù)字化方向快速發(fā)展，系統(tǒng)向ΔE(s)=0狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

以中國鐵路工程集團(簡稱中國中鐵)為例，中國中鐵是集多項業(yè)務(wù)于一體的綜合型建設(shè)集團，也是轉(zhuǎn)型企業(yè)的典型代表。中國中鐵經(jīng)歷基建行業(yè)的高速發(fā)展，行業(yè)產(chǎn)能趨于飽和，于2015年成立管理與技術(shù)研究院，向數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，通過信息化系統(tǒng)的應(yīng)用等將傳統(tǒng)基建業(yè)務(wù)信息化，促進業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聚合、流通，使系統(tǒng)整體Qi≥0。

當熵差ΔE(s)=0時，轉(zhuǎn)型企業(yè)處于轉(zhuǎn)型發(fā)展停滯階段，存在兩種可能：一是企業(yè)自身進行數(shù)字化改革升級，但僅滿足企業(yè)原有業(yè)務(wù)需求；二是與數(shù)字原生企業(yè)建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型合作聯(lián)系，但整體業(yè)務(wù)交付與數(shù)據(jù)共享程度不高。此時，企業(yè)需要持續(xù)進行組織架構(gòu)調(diào)整與業(yè)務(wù)數(shù)字化流程再造。同時，通過技術(shù)合作，利用云平臺對企業(yè)數(shù)據(jù)資源進行聚合處理，提升數(shù)據(jù)資源利用率與決策效率，實現(xiàn)業(yè)務(wù)突破。當Qi>1時，企業(yè)持續(xù)進行數(shù)字化業(yè)務(wù)流程再造，實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在云端的實時調(diào)用與操作，整體實現(xiàn)數(shù)字化管理，系統(tǒng)向ΔE(s)<0狀態(tài)轉(zhuǎn)變。

隨著中國中鐵的業(yè)務(wù)體量增大和全球化布局加快，數(shù)據(jù)資源不斷豐富，但技術(shù)停滯無法支持業(yè)務(wù)擴展與快速響應(yīng)，導致資源利用率低。為提升業(yè)務(wù)效率，中國中鐵與新華三集團合作建設(shè)“中鐵云”，對業(yè)務(wù)流程進行數(shù)字化再造，向數(shù)據(jù)資源云化管理邁進。同時，與阿里巴巴合作，利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)促進高鐵網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)融合，提升數(shù)據(jù)資源利用率，企業(yè)系統(tǒng)Qi>1，“數(shù)字中鐵”向“智慧中鐵”發(fā)展。

當熵差ΔE(s)<0時，轉(zhuǎn)型企業(yè)向服務(wù)應(yīng)用智能化快速發(fā)展，并與其它種群企業(yè)進行充分的技術(shù)交流、數(shù)據(jù)共享，通過設(shè)立信息部門促進各系統(tǒng)融合升級，向企業(yè)智能決策管理方向發(fā)展。此時，轉(zhuǎn)型企業(yè)的數(shù)字化程度最高。

2021年，中國中鐵建成啟用世界上單體最大的智能化盾構(gòu)裝備產(chǎn)業(yè)園，由數(shù)字化向智能化快速發(fā)展。中國中鐵利用大數(shù)據(jù)智能控制等技術(shù)打造智能生產(chǎn)車間，由“制造”向“智造”轉(zhuǎn)變。

轉(zhuǎn)型企業(yè)信息技術(shù)設(shè)備的引進、信息部門的設(shè)立等是企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的前提；數(shù)字化流程再造與業(yè)務(wù)重組使轉(zhuǎn)型企業(yè)由信息化向數(shù)字化演進；大數(shù)據(jù)云存儲處理中心建立、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用使轉(zhuǎn)型企業(yè)再由數(shù)字化向數(shù)智化演進。企業(yè)系統(tǒng)整體實現(xiàn)融合發(fā)展，最終形成業(yè)務(wù)信息網(wǎng)絡(luò)化—流程再造數(shù)字化—服務(wù)應(yīng)用智能化的演化路徑。

4.4 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)種群集成演化路徑：大數(shù)據(jù)云存儲處理中心建立—數(shù)據(jù)融合擴展—數(shù)智化應(yīng)用

由上述分析可知，不同核心種群存在不同演化路徑，種群主體間相互聯(lián)系、協(xié)調(diào)發(fā)展，朝著負熵差狀態(tài)演化。不同演化路徑在每一階段都影響著系統(tǒng)整體狀態(tài)，核心種群演化路徑的集成以及基礎(chǔ)種群、輔助種群與環(huán)境的演變共同形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的整體演化路徑，即種群集成演化路徑。

當熵差ΔE(s)>0時，Qi<0、RN≤RO，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)處于發(fā)展初期階段，各種群系統(tǒng)都處于主體結(jié)構(gòu)混亂、資源交流共享程度低的狀態(tài)。核心種群主體間資源交流匱乏，數(shù)據(jù)收集處理能力弱，發(fā)展不穩(wěn)定，基礎(chǔ)種群主體創(chuàng)新性不足，技術(shù)與設(shè)備落后導致基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不完善，且輔助種群主體多樣性不足。

此時，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)濟效益低下，政府需投入大量資源對系統(tǒng)進行調(diào)控，市場、技術(shù)等環(huán)境較差。為促進主體間資源交流，應(yīng)對龐大數(shù)據(jù)量的存儲處理，大數(shù)據(jù)云存儲處理中心的建立成為系統(tǒng)整體演化的第一步，種群間通過大數(shù)據(jù)云存儲處理中心直接對聚合的數(shù)據(jù)進行共享交流。同時，以需求驅(qū)動基礎(chǔ)種群進行技術(shù)學習，提升產(chǎn)品制造、服務(wù)應(yīng)用等能力。當Qi≥0且QN≥QO時，大數(shù)據(jù)云存儲處理中心的建立使數(shù)據(jù)資源利用率大幅提升，大數(shù)據(jù)交易所等輔助種群主體增加，系統(tǒng)資源、政策等環(huán)境轉(zhuǎn)好，系統(tǒng)內(nèi)負熵流大幅增加，系統(tǒng)狀態(tài)向熵差ΔE(s)=0轉(zhuǎn)變。

當熵差ΔE(s)=0時，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)處于快速發(fā)展的停滯階段。由于數(shù)據(jù)與技術(shù)發(fā)展停滯、資源交流網(wǎng)絡(luò)固定,各種群系統(tǒng)達到平衡狀態(tài)，系統(tǒng)整體缺乏活力與動力。

此時政府鼓勵新生企業(yè)加入，隨著主體增加，數(shù)據(jù)來源渠道與種類相應(yīng)增加，各種群通過數(shù)據(jù)融合擴展促進多渠道平臺數(shù)據(jù)的集聚，增加系統(tǒng)負熵流。大數(shù)據(jù)交易所、中介服務(wù)組織等積極加入，增強系統(tǒng)穩(wěn)定性，市場等環(huán)境逐漸優(yōu)化。當Qi>1時，系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)源增加,應(yīng)用層次提升，主體增多，輔助種群功能完備，系統(tǒng)狀態(tài)向熵差ΔE(s)<0轉(zhuǎn)變。

當熵差ΔE(s)<0時，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)處于智能化持續(xù)發(fā)展階段。系統(tǒng)內(nèi)形成良好的數(shù)據(jù)資源交流等渠道，系統(tǒng)數(shù)字智能化水平提升，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的智能處理與分析。系統(tǒng)內(nèi)核心種群主體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、合作交流緊密?；A(chǔ)種群企業(yè)的產(chǎn)品、技術(shù)成熟，基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善。輔助種群主體多樣化發(fā)展，系統(tǒng)經(jīng)濟效益持續(xù)提升。此時，系統(tǒng)負熵流不斷增加，系統(tǒng)朝著健康良好的方向可持續(xù)演化。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)達到元素多樣、主體交流緊密的可持續(xù)發(fā)展狀態(tài)，是整體創(chuàng)新性強、智能科技化程度高且結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的經(jīng)濟循環(huán)大系統(tǒng)。如圖3所示，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)形成大數(shù)據(jù)云存儲處理中心建立—數(shù)據(jù)融合擴展—數(shù)智化應(yīng)用的演化路徑。

根據(jù)調(diào)研企業(yè)觀研天下發(fā)布的數(shù)據(jù)，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)融合應(yīng)用發(fā)展迅速，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)線下業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型占大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)行業(yè)應(yīng)用的45%；大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的融合應(yīng)用不斷為系統(tǒng)增加數(shù)據(jù)資源流動，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐年擴大，2022年有望超過1.4萬億元，年均復(fù)合增長率超過30%。可見，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的可利用數(shù)據(jù)資源將持續(xù)增加，即Qi>1且RN?RO。因此，當前我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)總體處于熵差ΔE(s)<0的狀態(tài)，系統(tǒng)沿著大數(shù)據(jù)云存儲處理中心建設(shè)方向發(fā)展。為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要進一步通過數(shù)據(jù)融合擴展提升數(shù)據(jù)功能層級。此外，隨著科技進步和人們生活需求升級，系統(tǒng)將進入數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用發(fā)展階段。但由于市場的限制和經(jīng)濟發(fā)展的動蕩性，同時穿插著熵差為零的發(fā)展停滯期。在兩種狀態(tài)交錯發(fā)展的情況下，需要不斷學習新技術(shù)，發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)融合應(yīng)用，擴充大數(shù)據(jù)人才資源，保持與系統(tǒng)外界的資源交流，這是系統(tǒng)發(fā)展的重要推動力與負熵的重要來源。同時，需要通過增加核心種群與輔助種群主體提升系統(tǒng)韌性，通過政策調(diào)控穩(wěn)定市場環(huán)境。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

本文通過分析大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的組成要素及結(jié)構(gòu)模型，剖析系統(tǒng)特性，并結(jié)合Logistic模型與熵模型，研究大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中不同數(shù)據(jù)特征種群的演化路徑，進而研究大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)整體演化路徑。得出如下主要結(jié)論：首先，依據(jù)生態(tài)學理論，結(jié)合大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)進行界定，并構(gòu)建系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型。其次，根據(jù)數(shù)據(jù)來源不同，將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中主體劃分為數(shù)字原生企業(yè)和轉(zhuǎn)型企業(yè)，其中數(shù)字原生企業(yè)細分為數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)和數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)。最后，利用Logistic-熵模型對不同特征種群進行演化狀態(tài)分析，得到系統(tǒng)演化路徑要以達到負熵差狀態(tài)為目標。在此基礎(chǔ)上，得出不同企業(yè)種群和系統(tǒng)集成演化路徑：數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集聚—多渠道數(shù)據(jù)拓展—數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用演化路徑、數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)數(shù)據(jù)云聚合—高質(zhì)量數(shù)據(jù)融合—數(shù)據(jù)資產(chǎn)化演化路徑、轉(zhuǎn)型企業(yè)業(yè)務(wù)信息網(wǎng)絡(luò)化—流程再造數(shù)字化—服務(wù)應(yīng)用智能化演化路徑以及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)云存儲處理中心建立—數(shù)據(jù)融合擴展—數(shù)智化應(yīng)用種群集成演化路徑。

圖3 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演化路徑Fig.3 Evolution path of big data industry ecosystem

5.2 政策建議

通過上文分析，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)在負熵差時達到最佳演化狀態(tài)，為增加負熵流抵消正熵的消極影響，提出如下政策建議：

首先，制定關(guān)于數(shù)據(jù)資源等核心資源要素的反壟斷政策。通過出臺反壟斷政策維護數(shù)據(jù)資源公平競爭的市場秩序，激發(fā)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活力，避免因企業(yè)過度競爭導致的系統(tǒng)混亂狀態(tài)。

其次，對于數(shù)據(jù)生產(chǎn)型企業(yè)，政府牽頭聯(lián)合企業(yè)建立業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)共享平臺，制定企業(yè)核心隱私數(shù)據(jù)保護法規(guī)，促進多平臺業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)聚合與安全共享，幫助處于正熵差狀態(tài)的企業(yè)向負熵差狀態(tài)發(fā)展；組織技術(shù)交流座談，制定技術(shù)創(chuàng)新補貼與獎勵政策，幫助企業(yè)突破零熵差狀態(tài)；加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，帶動輔助種群發(fā)展，助力完善數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場景，推動企業(yè)向負熵差狀態(tài)發(fā)展。

再次，對于數(shù)據(jù)服務(wù)型企業(yè)，政府要制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范標準，提升數(shù)據(jù)處理效率與管理能力；開放企業(yè)對社會生產(chǎn)生活的非涉密碎片數(shù)據(jù)收集權(quán)限，為企業(yè)提供豐富的數(shù)據(jù)資源，增加負熵流；制定數(shù)據(jù)資產(chǎn)化標準，推動企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)，促進數(shù)據(jù)資源吸納，向負熵差狀態(tài)發(fā)展。

最后，對于轉(zhuǎn)型企業(yè)，政府通過確定重點示范企業(yè)，以點帶面，推動傳統(tǒng)企業(yè)向轉(zhuǎn)型企業(yè)發(fā)展；制定轉(zhuǎn)型企業(yè)幫扶政策，劃分片區(qū)，建立片區(qū)內(nèi)高數(shù)字化企業(yè)對轉(zhuǎn)型企業(yè)的幫扶聯(lián)盟，給予參與幫扶的高數(shù)字化企業(yè)優(yōu)惠政策，促進企業(yè)間業(yè)務(wù)合作。