數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長機制
——基于雙邊規(guī)則多局域世界模型的仿真分析

王 寧

（1.北京大學(xué)國家發(fā)展研究院博士后流動站，北京 100142；2.中國華融資產(chǎn)管理股份有限公司博士后科研工作站，北京 100033）

在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一，與土地、勞動力、資本和技術(shù)資源處于同等地位，被正式納入到國家所定義的要素市場化配置中。當(dāng)今，先進的數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)爭相奪取的重要資源之一。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不同，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)通常以領(lǐng)先的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和高效的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力為主要特征，如獨角獸企業(yè)。在數(shù)據(jù)技術(shù)方面，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)主要表現(xiàn)為對數(shù)據(jù)資源的挖掘和處理技術(shù)具有先天優(yōu)勢，如采用搭配人工智能算法的云計算技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜的交易、生產(chǎn)和物流等場景；在數(shù)據(jù)資源方面，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)能夠產(chǎn)生海量規(guī)模的數(shù)據(jù)體量，同時也需要大量的外部數(shù)據(jù)支撐自身業(yè)務(wù)發(fā)展，如生物識別技術(shù)需要來自金融、電商、交通等眾多行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資源才能發(fā)揮自身技術(shù)價值。近年來，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的特殊成長機制成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點，尤其是技術(shù)與數(shù)據(jù)如何促進企業(yè)快速成長逐漸成為眾多學(xué)者研究的主要問題?，F(xiàn)實中，在創(chuàng)新發(fā)展方面，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長，實際上依賴以技術(shù)和數(shù)據(jù)為核心資源的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)空間，通過技術(shù)的吸收和賦能、數(shù)據(jù)的接入和輸出，實現(xiàn)與其他主體的合作，進而促進自身快速成長，同時還能推動網(wǎng)絡(luò)中其他主體的發(fā)展。因此，以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角出發(fā)，研究數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)資源如何促進數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長過程具有一定的創(chuàng)新性和科學(xué)性。

1 文獻評述

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是研究復(fù)雜系統(tǒng)的重要工具之一，而經(jīng)濟系統(tǒng)的運營常常會表現(xiàn)出一定的復(fù)雜性。現(xiàn)實生活中，大量的復(fù)雜系統(tǒng)可由某些簡單規(guī)則自組織形成，而描述這種復(fù)雜性的范式就是網(wǎng)絡(luò)。由于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以用于描述包括社會、生物、經(jīng)濟、物理以及計算機等眾多復(fù)雜性系統(tǒng)，使得該研究領(lǐng)域備受學(xué)界關(guān)注，以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角來研究現(xiàn)實經(jīng)濟問題已經(jīng)成為一種科學(xué)的研究范式。

從不同行為主體間的互動規(guī)則來看，現(xiàn)實生活中，行為主體間的合作關(guān)系是其相互選擇的結(jié)果，合作關(guān)系的選擇在一定程度上歸因于主體的適應(yīng)性演化過程，因此，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的適應(yīng)性程度實質(zhì)上是其與其他主體間相互合作的結(jié)果。在許多經(jīng)典的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中，認為節(jié)點的度及其增長速度不僅與該節(jié)點的存在時間長短相關(guān)（如BA 網(wǎng)絡(luò)模型），在一定程度上還與節(jié)點的內(nèi)在屬性有著密切關(guān)系。Bianconi 等［1-2］將這種節(jié)點的內(nèi)在性質(zhì)稱為適應(yīng)度（fitness），并在此基礎(chǔ)上提出適應(yīng)度模型（fitness model），指出網(wǎng)絡(luò)的增長機制應(yīng)該考慮節(jié)點的適應(yīng)度，繼而認為節(jié)點的適應(yīng)度和度共同決定網(wǎng)絡(luò)中已有節(jié)點與新加入節(jié)點連接的概率；另外，他們還提出節(jié)點的適應(yīng)度服從某種分布，并舉例可以按照指數(shù)分布來選取。實際上，適應(yīng)度參數(shù)服從何種概率分布并沒有統(tǒng)一的標準，而是應(yīng)該由各種網(wǎng)絡(luò)中適應(yīng)度的內(nèi)涵決定，如楊俊濤［3］在基于興趣值的適應(yīng)度模型中假定適應(yīng)度是服從指數(shù)分布，王世雄等［4］在研究供應(yīng)鏈風(fēng)險時將風(fēng)險適應(yīng)度設(shè)置為在［0,1］內(nèi)的隨機數(shù)，但由于適應(yīng)度表示的是節(jié)點自身的綜合適應(yīng)能力，這些假設(shè)并不能反映供應(yīng)鏈節(jié)點適應(yīng)度的真實情況；Servedio 等［5］的研究表明，無論適應(yīng)度選取何種分布，按照適應(yīng)度模型生成的網(wǎng)絡(luò)都具有無標度（scale-free）網(wǎng)絡(luò)的特征；Bianconi 等［1-2］的研究表明，節(jié)點度的分布函數(shù)在較高適應(yīng)度的條件下會呈現(xiàn)出比BA 模型斜率更低的冪律分布特征；Burt［6］提出網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)洞的觀點，在此基礎(chǔ)上，孟華等［7］、詹坤［8］和王核成等［9］認為適應(yīng)度的提升使得復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的行為主體具有越來越強的資源競爭力，并且在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度也會不斷提升；而張夏［10］為了綜合衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的這種競爭力和重要性，聚焦對節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)位勢的研究。而對于網(wǎng)絡(luò)位勢的衡量，劉善仕等［11］和孫博等［12］在對社會網(wǎng)絡(luò)總?cè)肆Y本的研究中，以及Bai 等［13］在對社區(qū)網(wǎng)絡(luò)密度的研究中，均使用平均度等指標；Wei等［14］對網(wǎng)絡(luò)邊權(quán)重以及王環(huán)等［15］對網(wǎng)絡(luò)點權(quán)的研究中，都使用了平均邊權(quán)和強度等指標；段佳勇等［16］采用平均聚類系數(shù)來研究BA 網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)和聚類問題；楊旭華等［17］選取特征向量中心性指標檢測社區(qū)節(jié)點之間的相似性。值得注意的是，用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的適應(yīng)度來體現(xiàn)主體的生存能力，這一特征與數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)強大的適應(yīng)性能力十分契合。因此，本研究提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的適應(yīng)度越強，其獲得的網(wǎng)絡(luò)位勢越高。

除了適應(yīng)度之外，Price［18-19］在經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上提出了網(wǎng)絡(luò)增長的累積優(yōu)勢機制，認為網(wǎng)絡(luò)增長的優(yōu)先連接規(guī)則中應(yīng)該對每個節(jié)點增加一個吸引因子，該吸引因子即是節(jié)點的吸引力（attractiveness）?，F(xiàn)實情況中，節(jié)點間吸引力是具有一定聯(lián)系的，某個節(jié)點的吸引力增大會導(dǎo)致其他節(jié)點吸引力的減小，這意味著節(jié)點吸引力具有某種概率分布特征。郭進利等［20-21］在展開適應(yīng)度模型與吸引力模型的比較研究中提出一種吸引力隨時間變化的Poisson NPA（擇優(yōu)網(wǎng)絡(luò)）競爭模型，在進行模擬之后得到該網(wǎng)絡(luò)模型下的節(jié)點度冪律分布；Dorgovtsev 等［22］學(xué)者在無向網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)定吸引力參數(shù)為常數(shù)，得到與Poisson NPA 競爭模型相似的度分布理論值。吸引力模型的提出和發(fā)展豐富了對現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的解釋力，如果數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新是其適應(yīng)性能力的代表，那么數(shù)據(jù)資源則可看作是數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的一種內(nèi)在吸引力，這種吸引力也是其創(chuàng)造外部合作關(guān)系的重要資源。因此，本研究提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的吸引力越強，其獲得的網(wǎng)絡(luò)位勢越高。

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究中，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)模型的觀點多是在經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)上對多主體、多網(wǎng)絡(luò)間互動規(guī)則展開研究，如Lix 等［23］和Chen 等［24］提出局域世界（local-world,LW）模型，關(guān)注的是全局網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部某一特定的局域網(wǎng)絡(luò)中主體的相互作用；而Fan 等［25］提出多局域世界（multi-local-world,MLW）模型，用以體現(xiàn)不同局域網(wǎng)絡(luò)之間互動，該模型同時兼顧了節(jié)點的優(yōu)先連接規(guī)則以及網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化機制兩種特性；Li 等［26］和Motter 等［27］進而推導(dǎo)出MLW 網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點度分布是介于指數(shù)分布與冪律分布之間的分布形態(tài)，因而認為該網(wǎng)絡(luò)模型能夠適用于多數(shù)包含多局域世界的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。另外，Xuan 等［28］認為局域網(wǎng)絡(luò)模型也具備兩種甚至多種不同優(yōu)先選擇機制，從而揭示了整體網(wǎng)絡(luò)的局域特征和等級結(jié)構(gòu)。MLW 模型除了上述形態(tài)之外，還包括修正的局域世界網(wǎng)絡(luò)模型和雙重局域世界網(wǎng)絡(luò)模型等衍生形態(tài)［29］。這些多元化的MLW 網(wǎng)絡(luò)模型均是根據(jù)現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)問題，在原始MLW 的基本框架上進行的創(chuàng)新性構(gòu)造，因而具有更為精確的現(xiàn)實解釋力，如現(xiàn)實中的數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以看作是一個由多個局域世界網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成的多層級的全局網(wǎng)絡(luò)，同時這些局域世界網(wǎng)絡(luò)間存在相互聯(lián)系。

總結(jié)上述研究成果，筆者認為：第一，在不同行為主體的互動方面，已有理論成果忽略了節(jié)點的異質(zhì)性這一重要特征，而節(jié)點的異質(zhì)性意味著節(jié)點具有不同的適應(yīng)性能力或吸引力；同時，現(xiàn)有理論難以兼顧節(jié)點的適應(yīng)性能力和吸引力，使得對現(xiàn)實的解釋力不足，如在復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)中，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)獨特的技術(shù)創(chuàng)新能力是其適應(yīng)性能力的重要體現(xiàn)，而數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)自身的數(shù)據(jù)資源則是其吸引其他主體產(chǎn)生合作的主要方面。第二，在不同網(wǎng)絡(luò)的互動方面，現(xiàn)有研究認為全局網(wǎng)絡(luò)模型中節(jié)點的優(yōu)先連接規(guī)則是統(tǒng)一的，而LW 模型中存在的優(yōu)先連接機制并不是針對整個網(wǎng)絡(luò)有效的，只是在每個節(jié)點所處的局域世界中有效；對此MLW 模型給予現(xiàn)實更有利的解釋，但依舊忽略了優(yōu)先連接規(guī)則的異質(zhì)性，如技術(shù)賦能企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中可能僅存在數(shù)據(jù)技術(shù)共享的合作關(guān)系，而數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中則存在數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)資源并存的合作關(guān)系，這種多元化的合作關(guān)系必定導(dǎo)致不同的優(yōu)先連接規(guī)則。因此，本研究基于MLW 模型，認為適應(yīng)度和吸引力能夠以一種相組合的形式作為節(jié)點間的優(yōu)先連接規(guī)則；除此之外，其他的優(yōu)先連接規(guī)則也應(yīng)根據(jù)現(xiàn)實情況，進而被考慮到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建之中。綜上，本研究提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的適應(yīng)度和吸引力越強，其獲得的網(wǎng)絡(luò)位勢越高。

2 研究設(shè)計

實際生活中，不同行為主體的適應(yīng)性選擇行為往往是具有異質(zhì)性的，這會導(dǎo)致主體間的合作關(guān)系或連接規(guī)則具有一定差異性。如數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間存在以數(shù)據(jù)資源換取數(shù)據(jù)技術(shù)或者以數(shù)據(jù)技術(shù)換取數(shù)據(jù)資源的現(xiàn)象經(jīng)常發(fā)生，這意味著在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，某個節(jié)點會選擇一種規(guī)則來連接另一節(jié)點，而被連接的這個節(jié)點則可能以另一種規(guī)則來連接該節(jié)點，也就是說，此時這兩個節(jié)點之間存在雙邊規(guī)則；另外，節(jié)點間的強弱關(guān)系往往能反映主體間合作的緊密程度，而這種緊密程度則是衡量規(guī)則重要性的有力指標。因此，基于這一事實的判斷，為了還原現(xiàn)實情況中主體間相互作用的方向性和強弱程度，本研究將構(gòu)建一個基于雙邊規(guī)則的加權(quán)多局域世界模型，來模擬數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)現(xiàn)實的成長環(huán)境。

2.1 模型連接規(guī)則設(shè)定

2.1.1 節(jié)點適應(yīng)度規(guī)則設(shè)定

在基于雙邊規(guī)則的加權(quán)多局域世界模型中，不同局域世界的節(jié)點在產(chǎn)生連接關(guān)系之前，節(jié)點自身的適應(yīng)性能力是影響其采取適應(yīng)性行為的重要因素，如數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)獨特的數(shù)據(jù)技術(shù)能力是影響其適應(yīng)性能力主要因素。在此，定義模型中節(jié)點的適應(yīng)度（代表數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的適應(yīng)性能力）為，且服從正態(tài)分布。因此，根據(jù)適應(yīng)度模型的基本假設(shè)前提，假定基于適應(yīng)度的節(jié)點優(yōu)先連接規(guī)則如式（1）所示，其中為節(jié)點的節(jié)點強度。

2.1.2 節(jié)點吸引力規(guī)則設(shè)定

行為主體的數(shù)據(jù)資源是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的核心資源之一，為了考察不同主體數(shù)據(jù)資源的異質(zhì)性，在網(wǎng)絡(luò)模型中引入節(jié)點吸引力代表數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源交易能力；另外，由于節(jié)點強度的存在，每增加一個新節(jié)點和一條邊時，被連接節(jié)點與其原先所有的邊權(quán)均會產(chǎn)生一定量的增值，即邊權(quán)的分配效應(yīng)。則在本研究的模型中，每增加一個節(jié)點和邊時就進行一次遍歷，從而將這種邊權(quán)的分配效應(yīng)納入模型。此處，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點吸引力的優(yōu)先連接規(guī)則是將節(jié)點強度和節(jié)點吸引力相結(jié)合而構(gòu)建形成的，節(jié)點間發(fā)生基于數(shù)據(jù)資源的交易行為時，假設(shè)每個節(jié)點所具備不同的數(shù)據(jù)資源吸引力，用表示，設(shè)定且服從正態(tài)分布。因此，在該規(guī)則下，節(jié)點的優(yōu)先連接規(guī)則如式（2）所示：

2.1.3 適應(yīng)度與吸引力混合優(yōu)先連接規(guī)則設(shè)定

在網(wǎng)絡(luò)中，部分行為主體之間是以數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)資源相結(jié)合的合作規(guī)則進行價值創(chuàng)造的。為了兼顧節(jié)點適應(yīng)性和吸引力能力，在上述引入節(jié)點適應(yīng)度和吸引力的基礎(chǔ)上，將兩者進行結(jié)合，提出基于節(jié)點強度的適應(yīng)度與吸引力混合優(yōu)先連接規(guī)則，該規(guī)則下的節(jié)點間優(yōu)先連接概率如式（3）所示：

2.2 模型的構(gòu)建

2.2.1 模型假設(shè)

在加權(quán)的多局域世界網(wǎng)絡(luò)模型中，假定：

（1）數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)所處的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存在3類局域世界網(wǎng)絡(luò)：數(shù)據(jù)技術(shù)賦能企業(yè)局域世界網(wǎng)絡(luò)（A）、數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)局域世界網(wǎng)絡(luò)（B）以及用戶企業(yè)局域世界網(wǎng)絡(luò)（C）。

（2）為了與數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長的現(xiàn)實情況相符合，如現(xiàn)實中，在數(shù)據(jù)技術(shù)賦能企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)之間，前者節(jié)點向后者節(jié)點輸出數(shù)據(jù)技術(shù)，同時后者按照另外一規(guī)則向前者輸出數(shù)據(jù)資源，因此，假定各局域世界之間存在雙向連接規(guī)則，即同一時刻，相鄰的兩個局域世界中各自節(jié)點通過兩種不同規(guī)則產(chǎn)生相向連接，亦即雙邊規(guī)則。

（3）數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長過程包含兩個階段：第一階段為萌芽時期，不斷有新誕生的企業(yè)加入到數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)所處的局域世界B之中，而其他局域世界不增加新企業(yè)；第二階段為快速成長時期，此時由于數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的局域世界已經(jīng)達到一定規(guī)模，假定該階段沒有新加入的數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)，而新增企業(yè)主要在技術(shù)賦能者局域世界A和用戶企業(yè)局域世界C中產(chǎn)生。

2.2.2 模型提出

基于以上假設(shè)，本研究所構(gòu)建的雙邊規(guī)則的加權(quán)多局域世界網(wǎng)絡(luò)模型中，雙邊規(guī)則用以表示雙邊行為主體之間存在雙向的連接規(guī)則。模型中邊權(quán)的動態(tài)方程如式（4）所示：

對于優(yōu)先連接規(guī)則的形式，正如上文所述，共包含4 種局域世界之間的優(yōu)先連接規(guī)則形式，因此，整體優(yōu)先連接規(guī)則也具有4 種表現(xiàn)形式：

則多局域世界網(wǎng)絡(luò)模型所對應(yīng)的邊權(quán)動態(tài)方程可改寫為：

表1 加權(quán)情況下各局域世界之間的雙邊連接規(guī)則

2.2.3 模型初始設(shè)置

2.2.4 模型動態(tài)方程和分布函數(shù)的構(gòu)建

圖1 數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)萌芽階段多局域世界網(wǎng)絡(luò)中新增節(jié)點出現(xiàn)在B 網(wǎng)絡(luò)的情況

圖2 數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)快速成長階段多局域世界網(wǎng)絡(luò)中新增節(jié)點出現(xiàn)在A 網(wǎng)絡(luò)的情況

圖3 數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)快速成長階段多局域世界網(wǎng)絡(luò)中新增節(jié)點出現(xiàn)在C 網(wǎng)絡(luò)的情況

3 模型仿真的實證分析

利用Anaconda 平臺，通過Python 編程對雙邊規(guī)則加權(quán)多局域世界模型進行仿真，在此基礎(chǔ)上對仿真結(jié)果進行分析，主要包括局域網(wǎng)絡(luò)和全局網(wǎng)絡(luò)兩個方面。

3.1 局域世界節(jié)點強度仿真分析

表2 雙邊規(guī)則加權(quán)多局域世界平均節(jié)點強度仿真結(jié)果

第一，當(dāng)其他條件不變，適應(yīng)度的均值由0.25提升至0.95 時，局域世界B和C的平均節(jié)點強度分別上升至2.358 和2.189，而A局域世界的平均節(jié)點強度大致保持在基準水平。這說明，在控制其他條件不變的前提下，適應(yīng)度的提升使得局域世界B和C內(nèi)部節(jié)點的連接能力得以增強，但對局域世界A產(chǎn)生的作用較弱。

第二，當(dāng)其他條件不變，吸引力的均值由0.25提升至0.95 時，A和B局域世界的平均節(jié)點強度分別上升至2.663 和2.845，而C網(wǎng)絡(luò)大致保持在基準水平。這說明，在控制其他條件不變的前提下，吸引力的提升可以在一定程度上提高局域世界A、B中節(jié)點的連接能力，但不影響C中節(jié)點的連接能力。

第三，當(dāng)其他條件不變，適應(yīng)度均值和吸引力均值都從0.25 提升至0.95 時，局域世界A、B和C的平均節(jié)點強度分別上升至2.346、2.289 和2.104。這說明，在控制其他條件不變的前提下，適應(yīng)度和吸引力的同步提升也能夠在一定程度上增強各局域世界內(nèi)節(jié)點的連接能力。

值得注意的是，在其他條件不變的情況下，吸引力的變動對各網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的影響程度要大于適應(yīng)度的影響作用，但當(dāng)兩者同時提升時，卻會導(dǎo)致節(jié)點連接能力的增強幅度沒有在單獨情況下提升的幅度高。

3.2 全局網(wǎng)絡(luò)仿真分析

（1）全局網(wǎng)絡(luò)的仿真拓撲結(jié)構(gòu)。采用Python 仿真、Gephi 可視化處理，設(shè)定N=3 000 的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，適應(yīng)度參數(shù)服從、吸引力參數(shù)服從的分布特征時的網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果如圖5所示，可以發(fā)現(xiàn)所設(shè)定網(wǎng)絡(luò)具有明顯的聚類特征，A、B和C這3 個局域世界劃分明顯。

圖5 雙邊規(guī)則下加權(quán)多局域世界網(wǎng)絡(luò)仿真拓撲結(jié)構(gòu)

（2）全局網(wǎng)絡(luò)分布函數(shù)的仿真結(jié)果。設(shè)定pA∶pB∶pC=1∶5∶15，，且的仿真初始條件，通過分布函數(shù)的編程算法得到雙邊規(guī)則下加權(quán)度局域世界模型的分布函數(shù)，同時為了保證仿真結(jié)果的準確性，每個規(guī)模的仿真進行10 次，并取平均值。仿真結(jié)果如圖6所示，可見網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點對之間邊權(quán)的分布呈現(xiàn)“厚尾”的冪律分布特征，符合邊權(quán)分布理論和上文中模型推導(dǎo)的結(jié)果；另外，根據(jù)擬合曲線的擬合結(jié)果，邊權(quán)的冪指數(shù)為-1.02。這說明，網(wǎng)絡(luò)中存在部分少數(shù)節(jié)點具備較高的網(wǎng)絡(luò)位勢，能夠占據(jù)較多的網(wǎng)絡(luò)資源，進而處于網(wǎng)絡(luò)的核心地位；而大部分節(jié)點則表現(xiàn)出較低的網(wǎng)絡(luò)位勢，難以獲取網(wǎng)絡(luò)資源，因而通常處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置。

圖6 加權(quán)多局域世界網(wǎng)絡(luò)的邊權(quán)分布仿真

（3）全局網(wǎng)絡(luò)主要仿真指標分析。在設(shè)定全局網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為N=3 000 時，根據(jù)對主要網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的計算，包括節(jié)點平均度、節(jié)點平均強度、平均邊權(quán)、直徑、平均聚類系數(shù)、平均路徑長度、特征向量中心性以及擬合分布斜率（γ），仿真計算結(jié)果如表3 所示。

表3 全局網(wǎng)絡(luò)中主要參數(shù)的仿真結(jié)果

首先，在提升適應(yīng)度或吸引力時，節(jié)點平均度、節(jié)點平均強度、平均邊權(quán)、平均聚類系數(shù)和特征向量中心性這5 類指標均出現(xiàn)上升的趨勢，意味著，適應(yīng)度或吸引力的能夠增強全局網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的平均活躍度、連接能力、聯(lián)系緊密程度、聚類效應(yīng)以及網(wǎng)絡(luò)影響力，而這5 類指標可以作為衡量企業(yè)網(wǎng)絡(luò)位勢的指標，因此，假設(shè)1 和假設(shè)2 得以證實。值得注意的是，吸引力變動所引致的這5 類指標的變動幅度要高于適應(yīng)度產(chǎn)生的影響程度。

其次，在提升適應(yīng)度或吸引力時，平均路徑長度和網(wǎng)絡(luò)直徑這兩類指標均有所下降。因此，可以認為適應(yīng)度或吸引力的提升會使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的平均距離縮短，也就是說，適應(yīng)度或吸引力的這種變動會提升全局網(wǎng)絡(luò)中信息擴散效率。

再者，同時增強適應(yīng)度和吸引力，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)位勢也表現(xiàn)出增強的趨勢。假設(shè)3 在此也可以得到證實。

最后，在提升適應(yīng)度或吸引力時，擬合分布斜率（絕對值）在一定程度上有降低的趨勢，這說明，全局網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的公平性有所提升。

4 主要結(jié)論與啟示

本研究從數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的合作關(guān)系和行為主體的兩個方面出發(fā)，在傳統(tǒng)多局域世界模型的基礎(chǔ)上提出雙邊規(guī)則的多局域世界模型，并將加權(quán)特征引入該復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型之中，在設(shè)定相關(guān)參數(shù)的條件下，經(jīng)仿真程序遍歷和結(jié)果分析，在相關(guān)結(jié)論和政策啟示兩個方面取得有意義的結(jié)果。

4.1 主要結(jié)論

（1）數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長依賴以數(shù)據(jù)和技術(shù)合作為基礎(chǔ)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)空間。網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點間邊權(quán)的分布呈現(xiàn)“厚尾”特征的冪律分布，符合邊權(quán)分布理論和上文模型推導(dǎo)結(jié)果，這意味著少數(shù)數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)具備極高的網(wǎng)絡(luò)位勢，因而占據(jù)多數(shù)資源，而大多數(shù)數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)具有較低的網(wǎng)絡(luò)位勢，僅占有極少數(shù)資源。

（2）數(shù)據(jù)技術(shù)適應(yīng)性和數(shù)據(jù)資源的吸引力是決定數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)快速成長的內(nèi)在條件。其他條件不變，以技術(shù)為代表的適應(yīng)性能力或以數(shù)據(jù)資源為代表的吸引力的提升，能夠幫助數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得較高的網(wǎng)絡(luò)位勢；另外，相比適應(yīng)性能力而言，具有較高吸引力的數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的位勢更高；而相比同時具有適應(yīng)性能力和吸引力的數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，單獨具有兩者之一的數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)能夠獲得更高的網(wǎng)絡(luò)位勢。

（3）數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的適應(yīng)性和吸引力能夠影響網(wǎng)絡(luò)中其他主體的網(wǎng)絡(luò)位勢。對于整個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)而言，提升數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的適應(yīng)性能力或吸引力，網(wǎng)絡(luò)中其他行為主體的網(wǎng)絡(luò)位勢均能夠得到增強；除此之外，數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的適應(yīng)性能力或吸引力的提升，能夠增強網(wǎng)絡(luò)中不同主體間的信息擴散效率，提高主體間合作關(guān)系的公平性。

4.2 政策啟示

（1）注重復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)空間的建設(shè)，鼓勵數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)技術(shù)的共享與擴散。數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)與其他行為主體之間形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是其快速成長的重要空間載體，政策應(yīng)該重視數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的引領(lǐng)作用，注重建設(shè)以數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)為核心的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)空間，引導(dǎo)和支持數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)、大型互聯(lián)網(wǎng)平臺、用戶三者之間建立暢通無阻的合作渠道。另外，政策應(yīng)鼓勵數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢。在數(shù)據(jù)資源方面，快速出臺支持數(shù)據(jù)共享的政策，明確數(shù)據(jù)權(quán)屬劃分，規(guī)范數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用的領(lǐng)域和商業(yè)化使用的范圍，保護數(shù)據(jù)共享有序合法進行；在數(shù)據(jù)技術(shù)方面，政策制定應(yīng)立足技術(shù)的擴散路徑，尤其以機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和生物特征識別為代表的人工智能技術(shù)，提供有利于技術(shù)擴散的政策，支持企業(yè)利用網(wǎng)絡(luò)空間將自身優(yōu)勢技術(shù)賦能其他主體。

（2）重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，激發(fā)數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)吸引力和適應(yīng)性。數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)快速成長的網(wǎng)絡(luò)空間需要建立堅實的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，政策應(yīng)從數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的吸引力和適應(yīng)性特征出發(fā)，加快對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。一方面，政策應(yīng)大力增加對數(shù)據(jù)存儲、處理、傳輸和管理等設(shè)施的資源投入力度，最大程度地激發(fā)出數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，提升其在網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)據(jù)吸引力；另一方面，政策應(yīng)支持建設(shè)面向開發(fā)人員提供的軟硬件開發(fā)環(huán)境、組件、框架等各類技術(shù)服務(wù)設(shè)施，提升數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力和賦能效率。鼓勵合作共贏的技術(shù)共享模式，保障數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)高質(zhì)量成長和擴散能力，增強其自身在網(wǎng)絡(luò)中的適應(yīng)性。

（3）加強對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)空間的治理力度，塑造數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)合理的網(wǎng)絡(luò)位勢。數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長過程表現(xiàn)出明顯的冪律分布特征，導(dǎo)致其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中具有極高的網(wǎng)絡(luò)位勢，在這種情況下容易對競爭的公平性產(chǎn)生負面影響，甚至?xí)a(chǎn)生數(shù)據(jù)或技術(shù)資源的壟斷現(xiàn)象，如金融科技領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)，由于在客戶數(shù)據(jù)和支付技術(shù)上的優(yōu)勢顯著，很可能會形成平臺壟斷行為。因此，政策制定應(yīng)該注重數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)與其他主體之間的公平競爭，在不影響社會技術(shù)進步和福利提升的前提下，通過制定法律或制度的約束力，對數(shù)字型創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)空間加強監(jiān)管力度，嚴格治理發(fā)展過程中的不公平行為，如采取科學(xué)的相關(guān)市場界定方法，嚴懲濫用數(shù)據(jù)和技術(shù)資源而擾亂市場秩序的壟斷行為，同時加大對數(shù)字型初創(chuàng)企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護力度，規(guī)范技術(shù)轉(zhuǎn)讓市場秩序，打擊非法獲取技術(shù)的行為。