大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系動力學模型研究

宋京坤 王克平 沈瑩 郭小芳 車堯

關鍵詞：大數據環境;戰略性新興企業;競爭對手研究體系;系統動力學建模與仿真

在2016年底發布的《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃的通知》一文中，國務院指出要把戰略性新興產業擺在社會經濟發展更加突出的位置，大力構建現代產業新體系，從而推動社會經濟持續健康發展。戰略性新興企業是戰略性新興產業的重要組成部分，是指基于新興技術，出現時間短且發展速度快，具有良好市場前景，具有較大溢出作用，能帶動一批企業興起，對國民經濟和社會發展具有戰略支撐作用.最終會成為主導產業和支柱產業的業態形式。從企業發展角度看，戰略性新興企業與其他企業相比面臨著更大的生存與競爭壓力，以戰略性新興企業為代表的新興科技企業具有更高的淘汰率，如何提高戰略性新興企業生存率，實現企業又好又快發展成為亟待解決的問題。

開展切實有效的競爭對手研究工作可以顯著提升企業生存率。企業想在市場競爭中立于不敗之地，必須準確確定、分析競爭對手能力及特點。對于戰略性新興企業來說，對競爭對手進行分析必須綜合考慮戰略性新興企業特征.但在現有研究中缺乏基于戰略性新興企業特點的競爭對手分析工作研究。同時，在當今大數據環境下，數據資源成為戰略性新興企業獲得情報支持的基礎，對數據資源的充分挖掘與分析將是企業競爭對手研究工作所面對的新挑戰。因此本文將從戰略性新興企業的角度出發，探究大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系的構建。同時，因當前競爭環境趨于動態性.企業競爭對手研究系統將是一個循環機制.本文借助系統動力學方法分析體系合理性，并運用Vensim PLE軟件進行系統仿真模擬，旨在為我國戰略性新興企業開展競爭對手研究工作提供借鑒。

1研究現狀

1.1大數據與企業競爭對手分析

國務院于2015年印發的《促進大數據發展行動綱要》中明確指出數據資源應作為基礎性戰略資源推動產業創新發展，助力經濟轉型。隨著大數據時代的來臨，國家開始重視企業對大數據技術的運用，大數據環境下戰略性新興企業利用大數據思維開展競爭對手分析工作將有效判斷企業面臨的競爭態勢，大數據技術逐漸成為企業開展競爭對手分析工作的必要工具。在理論層面，Meafee A等提出大數據帶來的結構化和非結構化數據可以幫助管理者研究和預測競爭對手的情況.黃曉斌等指出大數據分析在對象、運用的方法和目標等方面與企業競爭情報研究有許多交集.對企業競爭對手分析產生深遠影響，構建了包含競爭對手分析的企業競爭情報系統模型：許鑫提出大數據環境下的一類競爭對手識別方法及競爭態勢分析模型。在實際應用層面，更多的學者選擇從競爭對手分析與企業競爭態勢分析角度出發，利用專利信息、網絡用戶評論、企業網絡信息等數據源開展研究。

1.2戰略性新興企業特征

戰略性新興企業是戰略性新興產業的主體組成部分，企業特征深受產業特征影響，因此認識戰略性新興企業特征應先從產業特征出發。戰略性新興產業顯而易見的特征就是其“戰略性”及“新興”兩屬性，產業與科技進步和創新緊密聯系，具有先導性和支柱性，反映經濟社會發展趨勢。眾多學者對戰略性新興企業特征展開描述與研究，王忠宏等認為戰略性新興產業國民經濟社會發展和產業結構優化升級，具有全局性、導向性、長遠性和動態性，宋河發等認為戰略性新興產業具有先導性、環境友好性、導向性、社會依靠性、戰略性的高新技術產業，李曉華等從戰略性新興產業與傳統產業的區別出發，分析了其不確定性、正外部性、復雜性特征，賀正楚等認為戰略性新興產業的基本特征包括產業倍增性、產業關聯性、產業導向性和產業長遠性，并分析了其與主導產業、支柱產業和高新技術產業的聯系與區別。透過產業特征，可以看出戰略性新興企業的企業特殊性。與其他傳統企業相比表現為出現時間較短.技術含量高，利于產業結構優化升級，吸納新就業，具有較高社會效益，保障地區政治、經濟與科技安全等特點。

1.3系統動力學

系統動力學是由麻省理工學院的Jay w.For.rester教授創立，最早運用于企業管理，如今隨著這一學科的推進，系統動力學具有廣泛的應用范圍，涉及經濟學、管理學、社會學等。當前在競爭情報領域已有了利用系統動力學方法與模型的相關研究。通過研究可以發現，以智能化、自動化為目標的競爭對手研究工作將是一個動態的循環反饋系統，因此可以運用系統動力學建模并進行仿真模擬。

2大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系構建

根據前文所述大數據對企業競爭情報的影響及戰略性新興企業特征定義，本文認為大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手研究可以定義為：戰略性新興企業在為應對國內外相關產業競爭對手競爭壓力，提高本企業技術、政策、資源等方面的競爭優勢，保障本企業快速發展這一背景下，運用大數據思維與技術，搜集、分析競爭對手日常經營活動所產生的數據與信息，并形成情報支持決策的一系列活動。且體系應由競爭對手分析信息源、情報獲取機制、保障機制3部分構成。由于戰略性新興企業的“戰略性”與“新興性”的存在，企業對科技層面信息、市場環境信息、政府信息需求更大，反應速度更快，影響層面更深遠，其企業決策需要產業情報、技術情報、市場情報和政策情報的支撐，戰略性新興企業的競爭對手研究體系研究必須充分考慮這些特性。

2.1大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手研究信息源

戰略性新興企業往往處于宏觀、產業、企業3層信息資源環境中，因此大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手信息源，可以分政府層信息源、產業層信息源、企業層信息源。

1）政府層信息源。戰略性新興企業的自身發展離不開政府、金融機構、產業協會、對外經貿協會等組織政策支持，每個戰略性新興企業都愿意及時獲取宏觀政策信息，甚至嘗試參與部分政策頂層設計，這將為企業帶來極大的政策先發優勢。通過搜集政府層信息與情報.企業可以判斷對手企業的戰略戰術意圖.例如通過了解區域內政府所舉辦的產業技術論壇、博覽會、項目簽約會上的受邀企業名錄及會議內容，可以判斷對手企業戰略，發現潛在競爭對手：通過金融機構公示在網絡上的針對對手企業的財政政策支持.可以判斷對手企業財務狀況。同時，由于戰略性新興產業的發展具有的地域性特征，政府可能會對當地的戰略性新興企業實現統一的政策支持.企業借此可以了解國內其他地域及國外的潛在競爭對手。

2）產業層信息源。產業層信息源以科技情報為主，多來自產業內科研及高等院校部門、技術服務中介等機構。戰略性新興企業的發展以技術創新為主要牽引力，除了依靠企業自身研發部門，更離不開產業內的科研及高等院校部門、技術服務中介等機構。國內外競爭對手企業會通過加強與科研機構合作以加強企業自身技術競爭力.因此本企業應通過加強與相關機構的信息交流.了解把握競爭對手技術發展戰略，做出利于自身發展的技術戰略部署，合理彌補技術劣勢或積極發揮技術先發優勢。政策信息及技術信息都可以為企業帶來先發優勢，如圖1所示。

除了科技情報信息.產業層信息源還包括產業商業模式變革信息。一個新興產業發展往往會使舊有的商業模式發生變革，新出現的企業商業模式可以將技術優勢帶來的經濟利益最大化。通過產業內上下游企業可以了解競爭對手現行商業模式，調整自身模式不足之處，加強企業商業模式轉變與創新投資相互促進、相互加強的效果。

3）企業層信息源。企業層信息源包含競爭對手的產品與市場策略、財務狀況、用戶策略信息等。無論企業從事什么行業，企業層信息都是每個產業中企業所重視的、可以直觀反映競爭對手企業狀況與實力的重要依據.對于戰略性新興企業也不例外。除此之外，現代企業利用兼并或聯合其他企業的方式實現自身發展已經再正常不過，通過搜集企業層情報，可以有效評估競爭對手企業實力，從而實現兼并或聯合的戰略。

2.2大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手研究情報獲取機制

通常情況下，企業的競爭情報大多來源于購買競爭情報，自主開發競爭情報，建立競爭情報戰略聯盟。因此，大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手研究工作的情報獲取機制應由企業外部獨立信息服務機構、企業間戰略情報聯盟，企業內大數據服務平臺3部分組成。

1）企業外部獨立信息服務機構。外部信息服務機構包括政府或產業機構組織的數據資源服務平臺、第三方大數據服務公司、高效圖書館等。我國企業普遍缺乏國際競爭環境歷練.單體企業競爭情報能力低下.缺乏“走出去”的戰略視野，外部獨立信息服務機構可以滿足戰略性新興企業了解區域外、國外競爭對手的戰略需求，促進集群內企業協作交流，幫助企業利用情報獲得市場機會與投資，降低企業競爭風險。

2）企業間戰略情報聯盟。產業內競爭情報聯盟可以分為橫向情報聯盟與縱向情報聯盟。在經濟全球化背景下.產業內的企業發展呈現競合關系的趨勢已經越來越明顯.競爭使企業個體間保持充足的發展動力.合作使企業間優劣勢互補，企業間情報聯盟就是企業間競合關系的重要體現。橫向情報聯盟指戰略性新興企業挑選合適的競爭對手企業或潛在競爭對手企業，促使雙方間達成信息互換、情報互享、戰略互通，利用簽訂橫向協議等方式做利益擔保，共同將產業市場這一“蛋糕”做大的合作模式。縱向情報聯盟指戰略性新興產業內，企業與上下游企業簽訂的信息及情報的交流、溝通與協作。戰略性新興產業內的縱向情報聯盟的建立會使產業鏈中上至產業技術的最新突破與革新、下至產業市場的變化與動蕩等信息流通無阻，企業通過這些信息與情報，方能摸清其背后競爭對手企業的戰略戰術行為意圖。

3）企業內大數據服務平臺。企業大數據服務平臺主要負責利用大數據技術從企業門戶網站及年報、社交媒體、電商平臺等信息源搜集競爭對手信息、分析信息、儲存情報，支持企業戰略戰術決策。競爭對手分析大數據服務平臺可分為情報需求系統、情報搜集系統、情報分析系統、情報服務與反饋系統4部分，設計爬蟲技術、Haboop、MapRe.duce等級計算程序及工具。戰略性新興企業作為高新技術企業，相比傳統企業更具有利用大數據技術的技術優勢，企業可以組建專門的信息情報部門.招聘相應人才，搭建企業內部的大數據服務平臺，以便企業各層級員工的信息分享與利用。

2.3大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手研究保障機制

戰略性新興企業需要綜合考量大數據以及產業自身特點，建立合適的保障機制，具體包括政策制度與企業文化支持、大數據網絡與人際情報網絡支持、物質資源與人才智力支持。

1）政策制度與企業文化支持。政府政策制度有利于保障政府對企業信息工作的引導與支持，企業政策制度有利于企業競爭對手研究工作的程序化、標準化。企業文化有利于激發企業員工信息意識及責任意識。政策制度與企業文化分別從強制性與自發性兩方面完善企業的信息化建設，疏通企業信息共享與情報服務機制。

2）大數據網絡與人際情報網絡。企業競爭對手研究離不開海量數據支持.大數據網絡是大數據環境下競爭對手研究所需數據與信息的最主要來源，人際情報網絡除了提供競爭對手研究工作所需情報，還可以促進企業與外部獨立信息機構、企業間戰略情報聯盟的交流與合作。二者對戰略性新興企業競爭對手研究工作起到保障作用。

3）物質資源與人才智力支持。企業搭建大數據服務平臺離不開物質資源的消耗，通過掌握情報進行競爭對手分析離不開行業專家智慧支持，戰略性新興企業應重視物質資源投入及人才引進.保障企業開展大數據分析業務順利進行。

綜上所述，大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手研究體系如圖2所示。

3大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系系統動力學模型構建

3.1大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系系統分析

競爭對手分析是企業競爭情報工作的重要組成部分，本質上是一個復雜社會系統的子系統，包括提出需求、搜集信息、情報分析、情報服務與反饋等部分。而系統動力學是研究復雜信息反饋系統的交叉學科方法，其適合解決社會、經濟等層面非線性復雜大系統的問題，因此本文借鑒系統動力學方法，構建系統模型對大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究工作進行仿真模擬。在開始仿真模擬前，鑒于戰略性新興企業所處真實社會系統的復雜性，無法綜合考慮所有系統要素，因此作以下假設：

假設1：從市場公平性來看，帶有競爭性質的壟斷是利于技術進步的市場結構.結合戰略性新興企業的技術創新屬性，企業外部應具有充分開放的整體市場競爭環境。

假設2：從市場可行性來看，戰略性新興企業所處市場需求與投資較為穩定。

假設3：從市場穩定性來看，來自政府、相關機構的支持政策健全且穩定，具有延續性。

3.2大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系因果關系分析

綜合考慮大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系中的信息源、情報獲取機制與保障機制，構建出因果關系圖，如圖3所示。

從圖中可見，主要存在3條正反饋回路，分別為：

1）戰略性新興企業戰略規劃→戰略性新興企業信息需求→數據收集→數據處理→數據分析→戰略性新興企業競爭對手分析→戰略規劃。

2）戰略性新興企業戰略規劃→戰略性新興企業信息需求→企業間戰略情報聯盟→戰略性新興企業競爭對手分析→戰略規劃。

3）戰略性新興企業戰略規劃→戰略性新興企業信息需求→外部獨立情報機構→戰略性新興企業競爭對手分析→戰略規劃。

回路1表示戰略性新興企業競爭對手研究的基本流程，建立在企業自身的競爭情報系統之上，追求進行對手企業特征、能力的分析。這一路徑講求通過對大數據技術的綜合運用.全面提高自身的信息情報能力。回路2、回路3表示競爭對手情報的另外兩種途徑，更加突出戰略性新興產業地區性、國際性、產業一體性的特點，可以使戰略性新興企業從更高的層次判斷、分析競爭對手及潛在競爭對手。

3.3大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究系統流圖

從數據收集→數據處理→數據分析→情報分析這一流程出發，對因果關系圖進行簡化，得出大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究系統流圖，如圖4所示。

該流圖中確認了4個水平變量：收集數據量、處理數據量、分析數據量、競爭對手分析。8個速率變量：大數據網絡數據量、人際情報網絡數據量、可用數據量、損耗數據量、清洗數據量、分析影響系數、獲得情報量、人才智力支持。5個常量：公開信息服務平臺、大數據技術應用率、外部獨立情報機構、企業間戰略情報聯盟、人力參與，其中人力參與指數據收集階段通過人際情報網絡對相關數據、信息的搜集，以及競爭對手分析階段發揮企業人員、行業專家的分析幫助。

經同相關行業專家與企業人員商討后，得出以下方程式及具體賦值。

水平變量：

收集數據量=INTEG（大數據網絡數據量+人際情報網絡數據量，5 000）

處理數據量=INTEG（可用數據量*耗損率，0）

分析數據量=INTEG（清洗數據量*分析影響系數，0）

競爭對手分析=INTEG（獲得數據量*人才智力支持，0）

速率變量：

大數據網絡數據量=公開信息服務平臺+其他網絡數據源

可用數據量=收集數據量*大數據技術應用率

清洗數據量=處理數據量。大數據技術應用率

分析影響系數=3.08286e-43

獲得情報量=分析數據量*大數據技術應用率+外部獨立情報機構+企業間情報戰略聯盟

人才智力支持=人力參與

公開信息服務平臺信息量=4000

其他網絡數據源信息量=6000

大數據技術應用率=0.75

外部獨立情報機構情報量=5000

企業間戰略情報聯盟情報量=3000

人力參與比重=0.5

其中收集數據水平變量初始賦值為5000，其他3個水平變量初始賦值均為0，分析影響因數數值為層次分析法估算。

4大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系動力學模型仿真

根據設定的方程式及賦值，可以進行大數據環境下的戰略性新興企業競爭對手研究系統仿真，本文運用Vensim PLE平臺將模型進行仿真運行，研究戰略性新興企業競爭對手研究系統在不同變量變化下的系統變化情況。集合本文構建的體系及流圖，挑選公開信息服務平臺信息量、大數據技術應用率、外部獨立情報機構情報量、企業間戰略情報聯盟情報量4個常量為主要變量，設定仿真時間為12個月，經初步有效性檢驗，基本符合企業情報積累趨勢，如圖5所示。

以下為相關變量的系統靈敏度分析：

4.1公開信息服務平臺信息量

在其他參數不變的情況下，將公共信息服務平臺信息量分別設置為2000（Current2）與8000（Cur-rent3）時，仿真結果如圖6所示。可以看出將公共信息服務平臺當做大數據環境下的數據、信息重要獲取來源時，提高公共信息服務平臺信息量可以有效促進戰略性新興企業競爭對手分析效果，反之則將削弱企業競爭對手分析效果。由此可見，在大數據環境下提高公共信息服務平臺信息量將有效促進戰略性新興企業競爭對手分析能力。

4.2戰略性新興企業大數據技術應用率

在其他參數不變的情況下，將大數據技術應用率分別設置為0.45（Current2）與0.85（Current3）時，仿真結果如圖7所示。可以看出大數據技術應用對于開展競爭對手研究工作至關重要，大數據技術應用率較高時，戰略性新興企業競爭對手分析的情報量增加、時間成本降低，當大數據技術應用率降低則顯著影響企業競爭對手分析工作，隨時間變化大數據技術應用差異對企業情報影響越來越大，而當大數據技術應用率過低時，則將無法對競爭對手分析工作提供有效的服務。因此在大數據環境下企業應充分利用大數據技術開展企業情報工作，以此為企業提供實時、精準的情報服務。

4.3外部獨立情報機構情報量

在其他參數不變的情況下，將外部獨立情報機構情報量分別設置為500（Current2）與50000（Current3），仿真結果如圖8所示。可以看出，當變量設置變化幅度較大時，外部獨立情報機構情報量變化較為明顯，且情報價值生效時間越早。由此說明兩點，首先外部獨立情報機構提供情報對戰略性新興企業競爭對手分析工作有一定促進效果，其次戰略性新興企業在企業初創期時，可以著重通過外部獨立情報機構獲取情報.盡早發揮競爭對手情報的作用，縮減時間成本，從而利用企業發展的先發優勢。

4.4企業間戰略情報聯盟情報量

在其他參數不變的情況下，將企業間戰略情報聯盟情報量分別設置為300（Current2）與30 000（Current3），仿真結果如圖9所示。可以看出企業間戰略情報聯盟對戰略性新興企業競爭對手分析工作的影響與外部獨立情報機構類似，更加突出情報價值的時間成本性，且由于設置數值略低于外部獨立情報機構，其在仿真時段內對戰略性新興企業競爭對手分析工作的影響也低于外部獨立情報。但鑒于現實環境中戰略性新興產業的產業整體性、地域性特點，戰略性新興企業通過構建企業間戰略情報聯盟獲取情報開展競爭對手分析工作仍是十分必要的情報手段。

5結語

本文立足大數據環境以及戰略性新興產業特征.分析了大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系，該體系由信息源、情報獲取機制、保障機制構成。隨后從系統動力學視角探討該體系，構建大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究體系的系統動力學模型，并利用Vensim PLE軟件進行系統仿真分析。通過分析可以看出，戰略性新興企業競爭對手研究系統對文章中挑選的4個變量均具有較高靈敏度，公共信息服務平臺及大數據技術應用有利于戰略性新興企業競爭對手分析工作的長期發展，促進企業構建有效的企業情報機制，外部獨立情報機構及企業間戰略情報聯盟有利于企業在短期內進行快速的競爭對手分析戰略決斷.促進企業把握短期先發優勢。因此戰略性新興企業應該建立高效、合理的情報規劃、利用機制。

根據仿真結果可以看出.模型較好地擬合了大數據環境下戰略性新興企業競爭對手研究過程，可以為日后相關企業開展情報工作提供一定借鑒。同時.由于企業競爭對手分析效果難以用實際數值進行表示，模型的部分變量賦值帶有一定主觀性，戰略性新興企業及其他企業的競爭對手分析效果具體量化表現還需更深入的研究與探討。