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基于Logistic-熵的...据产业生态系统演化路径研究_翟丽丽.pdf
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1、基于L o g i s t i c-熵的大数据产业生态系统演化路径研究翟丽丽,刘晓珊,杨彩霞(哈尔滨理工大学 经济与管理学院,黑龙江 哈尔滨1 5 0 0 4 0)收稿日期:2 0 2 2-0 5-0 5 修回日期:2 0 2 2-0 7-1 3基金项目:黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(2 0 J Y B 0 3 7)作者简介:翟丽丽(1 9 6 3),女,河北武安人,博士,哈尔滨理工大学经济与管理学院教授、博士生导师,研究方向为大数据产业联盟;刘晓珊(1 9 9 8),女,广东东莞人,哈尔滨理工大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向为大数据产业生态系统;杨彩霞(1 9 7 8),女,吉林蛟
2、河人,博士,哈尔滨理工大学经济与管理学院副教授、硕士生导师,研究方向为数字商务。摘 要:随着全球步入大数据时代,大数据产业作为战略性新兴产业备受关注。大数据产业生态系统良性演化能够为经济社会健康发展提供全方位支撑,系统内种群主体间关系的复杂多变和数据资源的频繁流动共同影响系统演化进程和路径选择。将L o g i s t i c模型与熵模型相结合,完整刻画、分析主体间竞合关系和系统资源流动状态,并在此基础上得出不同企业种群和系统集成演化路径:数据生产型企业业务数据集聚多渠道数据拓展数据智能化应用演化路径、数据服务型企业数据云聚合高质量数据融合数据资产化演化路径、转型企业业务信息网络化流程再造数字
3、化服务应用智能化演化路径以及大数据产业生态系统大数据云存储处理中心建立数据融合扩展数智化应用种群集成演化路径。关键词:大数据产业;生态系统;L o g i s t i c-熵模型;系统演化路径D O I:1 0.6 0 4 9/k j j b y d c.2 0 2 2 0 5 0 0 1 0 开放科学(资源服务)标识码(O S I D):中图分类号:F 4 9 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 1-7 3 4 8(2 0 2 3)0 1-0 0 5 0-1 10 引言随着云计算、移动互联网、物联网、人工智能等新一代信息技术的不断升级和普及应用,人类社会快速进入大数据时代。中共十八届五中全
4、会首次提出国家大数据战略,推动我国从数据大国向数据强国转变。“十四五”规划强调加快推动数字产业化,推进产业数字化转型,营造良好的数字生态。大数据的潜力不可估量,率先建立起完整大数据产业生态系统的国家将在产业发展中占据先机。因此,构建完备的大数据产业生态系统对建设数据强国、提高国家竞争力具有重要意义。对于大数据产业生态系统演化路径的研究有助于及时、准确判断系统所处状态阶段,明确大数据产业生态系统发展方向,为企业转型升级提供方向指引和政策建议,保证大数据产业生态系统的可持续健康发展。在大数据产业生态系统演化过程中,受主体间关系变化的 影 响,系 统 中 不 同 特 征 的 主 体 种 群 共 生
5、发展1,种群生长规律符合生物学中的L o g i s t i c生长函数模型2。目前学者们多利用L o g i s t i c模型对企业功能特征种群间3、数据主题种群间4等不同分类的种群进行主体间关系研究,给出不同特性种群的演化路径。同时,数据资源作为重要生产要素,是系统发展的核心资源,因而还要考虑资源流动对系统演化的影响。L o-g i s t i c模型无法体现资源的影响作用,而熵模型可用于分析资源变化对系统发展演变的影响5-7从而优化系统资源配置8。在大数据产业生态系统中,不同数据资源特征的种群内与种群间都伴随着资源交流,种群主体间关系和资源交流变化共同决定系统演化路径。因此,将L o-
6、g i s t i c模型与熵模型相结合能全面揭示大数据产业生态系统中不同特性的核心种群相互促进和资源流动的演化规律,进而研究大数据产业生态系统演化路径。研究结论可为国家、行业、企业等不同层面实施大数据发展战略提供重要理论支持。1 文献综述目前对大数据产业生态系统的研究主要集中在系统构建与发展方面。关于大数据产业生态系统的构建,G o r o d e t s k y等9、C u i等1 0认为,大数据与工业生产制造、物流相结合能形成基于自组织特性的大数据产业生态系统;周钟等1 1通过剖析大数据从研发到应用涉及的主体与资源要素,构建大数据产业应用生态系统。关于大数据产业生态系统发展水平的评估,赵
7、海东等1 2结合大数据产业特征,基于创新驱动视角构建发展水平评价指标体系,并指出应从政策、文化、人才和市场等方面进行优化。在大数据产业生态系统未来发展方面,C a s t r o等1 3认为,新颖的数据来源、大数据分析能力的提高和主体要素协作有助于实现可持续发展目标;胡登峰1 4提出通过加强数据资源管理、优化资源结构等推动系统升级。由此可见,关于大数据产业生态系统的研究沿着系统构建发展水平发展趋势的过程演进。对于产业生态系统演化路径的研究,大多数文献从系统主体关系或特征出发,如T o l s t y k h等1 5从主体共生模式 和 产 业 循 环 方 面 对 系 统 升 级 进 行 研 究;
8、程胜1 6根据主体竞合关系研究产业集群的演化稳定性;范太胜1 7基于对系统内主体间竞争关系的研究,给出从局部到整体系统稳定的演化路径;Y a n g等1 8基于路径演化理论,从产业路径依赖特性出发,提出产业发展路径创造机制。在演化研究方法上,从系统主体出发,L o g i s t i c模型是较常用的方法,如孙丽文等1 9从主体间竞合关系出发,利用L o g i s t i c模型构建系统竞合演化机制;孙冰2 0利用L o g i s t i c模型分析不同功能特性种群的不同演化路径;M e n g等2 1利用l o g i s t i c模型对主体生态位进行研究,并提出不同主体间协同演化的优
9、化策略。从系统资源出发,曾子明等2 2基于熵理论视角,从系统内外部信息交流传递变化研究舆情演化与风险控制;M o l d a v a n o v2 3利用熵模型研究系统内部与环境交流过程中能量变化对演化的影响;翟凯2 4指出,系统需要从外界不断引入负熵抵消系统正熵从而朝更好的方向发展;陈丹2 5认为,开放的体系进行内外信息置换会产生熵变,并影响系统演化结果。综上可知,L o g i s t i c模型被广泛用于研究主体间关系变化、种群演化规律等问题,在产业演化发展研究中具有很强的实用性。数据资源、大数据技术等是大数据产业生态系统的重要资源要素,系统间与系统主体间的资源、技术交流与交换等会对系统
10、演化路径产生重要影响,而熵模型多被用于探讨系统熵流变化如何影响状态改变并最终导致系统演化。上述两种模型分别从种群主体间关系演化和资源交流程度变化角度描述系统演化规律,而生态系统种群主体关系演化过程中伴随着资源的交流变化,两个过程相结合才能更准确反映系统演化状态。因此,本文将L o g i s t i c模型与熵模型相结合,从大数据产业生态系统种群特征出发,基于系统主体关系以及主体间、系统间的资源交换等研究大数据产业生态系统演化路径。2 大数据产业生态系统结构及特性2.1 大数据产业生态系统界定目前大数据产业还没有形成统一定义,学者们和政府管理部门从不同角度对其进行了界定。学界较多认为大数据产业
11、是与大数据有关的数据资源收集、分析、存储、组织管理及价值提炼应用等经济活动的集合。本文基于产业管理视角,采用工业和信息化部 大数据产业发展规划(2 0 1 62 0 2 0年)对大数据产业的界定:以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动,包括数据资源建设,大数据软硬件产品开发、销售和租赁活动以及相关信息技术服务。关于产业生态系统的研究,学者们主要结合生态系统思想围绕产业集群展开2 6,如F r o s c h&G a l l o p o u-l o s2 7最早提出产业生态系统概念,指出产业生态系统是一种类似自然生态系统的循环体系,运用新的生产方式减少对环境的危害从而保持产业
12、持续健康发展;刘则渊等2 8认为构建产业生态系统是为了在整体系统的物质能量交换过程中把握产业活动对环境与资源的影响。由此,本文认为大数据产业生态系统是由以大数据相关企业及为产业运作提供各类资源的中介机构所组成,具有能量和信息流动等特定规律且与环境协调发展,涉及数据全生命周期(数据生产、采集、存储、加工、分析和服务等)的复杂系统。2.2 大数据产业生态系统结构及种群划分基于生态系统理论,将大数据产业生态系统分为生物部分与非生物部分。其中,生物部分是大数据产业相关企业、中介机构等系统主体要素,非生物部分则是社会文化、市场等环境与物质能量。大数据产业是数字经济的重要驱动力,目前对大数据产业还未形成明
13、确统一的分类标准,各界根据不同需要提出不同划分方法,如二分法、三分法、五分法、六大类等,但这些分类都缺少官方权威支撑。目前与大数据产业密切相关的官方权威行业分类标准是 数字经济及其核心产业统计分类(2 0 2 1)(国家统计局令第3 3号)。这一分类标准从数字经济活动角度进行划分,相对比较宽泛,未对大数据产业进行明晰界定,难以与企业类型直接对应,但可根据研究目标,参考这一标准对大数据产业 进 行 细 分。数 字 经 济 及 其 核 心 产 业 统 计 分 类(2 0 2 1)将数字经济核心产业划分为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业和数字效率提升业五大类。前四大类属
14、于数字产业化部分,是数字经济核心产业,第五大类为产业数字化部分,是数字技术与实体经济的融合。中国信息通信研究院发布的 大数据白皮书(2 0 2 1)指出,基础设施、数据服务、融合应用是大数据产业的三大组成部分,三者相互交融,形成完整的大数据产业内部生态,其中基础设施和数据服务构成数字产业化部分,融合应用构成产业数字化部分。此外,政府及各类服务机构的功能是为大数据产业提供发展服务,同时大数据产业发展也受到社会、市场等环境影响,这些服务机构和环境与大数据产业一起构成完整的大数据产业生态系统。依据上述分析,本文将大数据产业生态种群划分为3类:基础种群、核心种群和辅助种群。基础种群包括信息产品制造企业
15、、信息产品服务企业和信息技术服务企业,是大数据产业运行的基础。核心种群包括数字原生企业和15 第1期 翟丽丽,刘晓珊,杨彩霞:基于L o g i s t i c-熵的大数据产业生态系统演化路径研究数字化转型的传统企业(简称转型企业),进一步将数字原生企业按照数据资源来源划分为数据生产型企业和数据服务型企业。其中,数据生产型企业业务侧重对自身产生的业务数据进行处理再利用,数据服务型企业业务则侧重对收集的数据资源进行分析挖掘并给出分析结果与解决方案。转型企业种群是指通过与基础种群企业和数字原生企业种群合作,或通过引进、运用大数据技术等进行转型升级的传统企业。辅助种群由政府、高校、金融机构等实体组成
16、。如图1所示,在大数据产业生态系统中,主体协同发展,种群间合作共生,与政策、市场等环境相互作用,实现系统内物质能量等的循环流动。图1 大数据产业生态系统F i g.1 B i g d a t a i n d u s t r y e c o s y s t e m 有“中国数谷”称号的贵阳,作为全球超大型数据中心的密集地带,已形成大数据产业生态系统,其核心种群包括阿里巴巴、腾讯等数据生产型企业,数据宝、华泰智远等数据服务型企业,航天电器、海信、奇瑞万达等转型企业,企业间进行资源共享、技术交流与业务合作。同时,贵阳大数据产业生态系统拥有良好的基础设施,系统基础种群包括白山云、中国电信、中国移动等企
17、业,建设数据中心标准机架1 0 0万架、服务器4 0 0万台等。此外,国家大力支持贵阳大数据产业生态化发展,提供一系列优惠支持政策,系统内拥有贵州大学、华为大学、大数据战略重点实验室、贵阳大数据交易所等辅助种群主体。除拥有良好的政策环境、数据资源环境、技术环境外,贵阳大数据产业生态系统还拥有地质结构稳定、能源充足等良好的生态环境与企业运作环境。2.3 大数据产业生态系统自组织特性分析社会对于先进技术、智慧城市的需求以及满足需求的能力形成大数据产业生态系统的发展动力,同时市场、社会文化等环境也成为限制其发展的因素。在动力与约束共同作用下,大数据产业生态系统不断演化,呈现出自组织特性。(1)开放性
18、。大数据产业生态系统是一个开放系统,社会成员间不断进行数据交互2 9,数据的存在与交流形式使得大数据产业生态系统必然是开放的。(2)非线性复杂系统。大数据产业生态系统组成要素的多样性决定其是一个非线性复杂系统,技术、数据资源等不同导致主体要素存在差异,这些主体要素形成不一致的高低位势结构从而产生势能差,在此起彼伏的位势涨落间不断促进系统动态演化。(3)远离平衡态。这一特性推进系统状态由无序向有序转化。大数据产业生态系统的非平衡性主要表现在大数据相关企业发展不平衡、数据资源流动不平衡、企业数字化发展不平衡3个方面。(4)随机涨落性。大数据产业生态系统内的随机涨落能够保障系统完成演化,数据的复杂性
19、、不可预测性等因素造成主体要素状态出现偏差,这些偏差即形成涨落,使系统远离非平衡态,跃迁到新的稳定、有序状态。在大数据产业生态系统中,数据与技术的复杂性使系统状态发生不可预测的变化,而熵是描述系统功能状态的,在系统远离平衡态时,正熵增加,而系统的自组织 特 性 通 过 增 加 系 统 负 熵 抵 消 正 熵 的 消 极 影响3 0,使系统朝着良性方向演化。大数据产业生态系统产生正熵的主要原因包括:第一,数据资源管理与使用混乱。信息技术时代产生的海量数据缺乏统一的存储、管理和使用等标准规范,造成数据资源使用混乱和资源浪费。第二,系统内主体间竞争过于激烈,产业结构不协调。数据作为核心25科技进步与
20、对策 2 0 2 3年要素,拥有高质量数据的企业具有绝对优势,同时也会引起主体间竞争。第三,系统内企业主体的数字化发展不平衡。系统中转型企业种群数字化发展程度较低,企业的资源结构、生产效率差异3 1导致数据要素分布不均。系统产生负熵的主要原因:一是系统内进行数据资源交流与大数据技术学习共享,这是负熵产生的主要原因。二是政府政策支持和基础设施完备,国家大力推动大数据产业发展,投入大量资金、人力,全面加强基础设施建设,鼓励企业数字化转型。三是系统内辅助种群多样、健全,各类科研院所、金融机构等能为大数据产业发展提供极大助力3 2,增加系统朝有序化方向发展的力量。3 基于L o g i s t i c
21、-熵的演化状态分析大数据产业生态系统是以核心种群为中心,并与基础种群和环境相互作用演化发展的,核心种群内部各种群之间的关系变化是整个系统的关键核心变化关系。因此,应用L o g i s t i c-熵模型重点阐述核心种群中数据生产型企业种群、数据服务型企业种群和转型企业种群3类主体间竞合关系以及资源、技术交流关系。3.1 大数据产业生态系统L o g i s t i c-熵模型由上述分析可知,大数据产业生态系统的自组织特性是其演化发展的前提,系统非线性产生的主体位势差、远离平衡态产生的发展动力、随机涨落性产生的远离非平衡态动力等都推动系统演化发展,但系统内主体间竞争、资源与环境限制等抵抗因素都
22、会改变系统的综合状态。L o g i s t i c模型能够揭示不同种群特征的企业主体间关系对种群发展的影响,熵模型能阐述不同资源流动情况下的系统状态变化。基于大数据产业生态系统的自组织特性,本文将描述主体间竞合关系的L o g i s t i c模型与体现系统资源、技术交流的熵模型结合起来,从而更完整地刻画大数据产业生态系统的演化路径。L o g i s t i c模型是解释自组织系统主体间关系变化的标准模型,其方程形式如下:d xd t=r x1-xM()(1)其中,对于大数据产业生态系统,x为其综合发展状态,以系统的经济效益体现;r为无限制状况下系统的最大发展速率,即在没有市场容纳量限制
23、下系统经济效益x的增长率;M为技术水平限制下系统最高发展程度可获取的经济效益。对于大数据产业生态系统而言,无时无刻不在进行数据资源与技术的流转以及资金、能量流动,都是影响系统负熵的因素,称为负熵流。在系统中,存在正熵(I)、负 熵(E)、熵 变(d S)、正 熵 增(d Si)和 负 熵 流(d Se),则有:d S=d Si+d Se(2)由于系统正熵是自发产生的,不可能为负值,总有d Si0。如果d Sed Si,则d S=d Si+d Se0,KX、KY0。根据上述特性分析,利用L o g i s t i c模型对大数据产业生态系统的主体间演化进行分析,再结合熵模型综合考虑数据资源、技术
24、等。对于大数据产业生态系统35 第1期 翟丽丽,刘晓珊,杨彩霞:基于L o g i s t i c-熵的大数据产业生态系统演化路径研究而言,数据资源与大数据技术是产业的核心要素,对种群内企业的经济效益只考虑数据资源、大数据技术等流转产生的经济价值。令Qi为系统某一变化过程中产生负熵所利用的数据资源、大数据技术,N代表末态,O代表初态,RO为系统内主体的初始经济效益,则RO=RX O+RY O,RN为系统内主体在一段时间后的经济效益,则RN=RXN+RY N。将L o g i s t i c模型代入熵差公式,则大数据产业生态系统内的熵差公式为:E(s)=QNRXNt()+RY Nt()-QORX
25、 Ot()+RY Ot()-QiRXNt()+RY Nt()QNRXNt()+RY Nt()(7)系统负熵流大小是决定系统能否朝有序化发展的关键,通过对系统主体数据资源、技术交流变化及竞合状态进行分析,确定大数据产业生态系统的最佳演化状态。3.2 正熵差时系统的无序状态当 E s()0时,系统内正熵大于负熵,此时系统结构紊乱,系统与外界的资源交流、物质交换受到抑制,发展状态不稳定,意味着系统朝着消极的方向演化。此时系统内有两种情况:首先,从大数据产业生态系统整体看,Qi0表示系统内外部缺乏资源交流。这一情形多发生于系统发展初期,此时系统内部企业急于发展自身业务,企业间数据流通较少,由于缺乏统一
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