數字商業生態系統特征：數據控制和數據協調模式比較

王福濤 郝雄磊 袁 永

一、問題提出

經濟是人類積累知識技術將想象力實體化為產品的系統，產品隱含秩序、想象力創造秩序、知識技術實現秩序。秩序是抽象的信息，信息是經過處理被賦予特定意義的數據，因此，經濟增長的本質是信息增長(伊達爾戈，2015)。以大數據、人工智能、物聯網為代表的新一代數字技術緊密圍繞數據價值挖掘展開，為加快數據要素市場培育建設，中共中央國務院出臺《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，確定數據為第五大生產要素，以更好發揮數據要素對其他生產要素的效率乘數作用，提高數據要素在生產要素中重要性。

根據Galbraith的權力轉移論(1972)，社會中最重要的生產要素會隨著科技發展水平的提升發生變化，誰掌握了最重要的生產要素，誰就掌握了權力。當數據要素成為經濟租金的重要來源，既有的生產方式和組織形式發生變革。以數字技術為基礎的新經濟、新業態、新模式不斷涌現，經濟活動中生產、分配、交換、消費等各環節被重構，全要素生產率水平顯著提高(蔡躍洲、馬文君，2021；郭吉濤、梁爽，2021；肖旭、戚聿東，2019)。企業組織形態由原子式轉變為平臺式，產業鏈的分工形式和空間格局發生系統變化(金碚，2021)。數字平臺作為傳遞數據要素的重要中介組織，將跨行業跨領域的“條數據”整合為“塊數據”(大數據戰略重點實驗室，2017)。數據要素在不同數字平臺上分散或集中對應生產要素配置權的分散或集中：當數據要素集中在單一數字平臺上，由數字平臺主導要素配置過程，稱為數據控制模式，例如消費互聯網平臺聚合用戶需求數據推出個性化定制服務；當數據要素分布在不同行業數字平臺上，由數字平臺協調要素配置過程，稱為數據協調模式，例如行業龍頭企業搭建工業互聯網平臺降低生產成本。

各國采用不同模式促進傳統產業升級：德國提出“工業4.0”概念，通過搭建統一數字平臺以“即插即用”方式實現所有設備與平臺互聯；美國在各個垂直領域構建數字平臺。由于行業特征差異明顯，數字平臺的功能呈現分類特色，例如流程行業的應用集中于過程控制、安全生產，知識密集型行業的應用集中于知識數字化、模塊化(李燕，2019)。由于中國區域之間呈現明顯異質性，各區域根據實際情況制定相適應的數字經濟發展路徑，例如浙江省與阿里巴巴簽署“春雷計劃”戰略合作協議，以“在產業帶區域建立直播基地”、“打造C2M超級工廠”、“定向扶持5個產業帶銷售破億單”為目標，幫助中小企業實現產銷體系數字化轉型；廣東省推出“鏈長制”鼓勵行業龍頭企業利用新一代信息通信技術構建工業互聯網平臺，融通產業鏈和供應鏈，協同推進上下游、產供銷、大中小企業數字化轉型。浙江省和廣東省分別體現數據控制模式與數據協調模式特征，且兩地區數字經濟規模在2020年均超萬億(1)數據來源：中國信通院2021年4月發布《中國數字經濟發展白皮書》。，形成各具特色的區域發展樣板。

為提高經濟效率，已有大量研究圍繞傳統生產要素的最優集中度問題展開討論。農業經濟時期，由于中國制度和技術變遷路徑選擇問題，土地集中并未帶來規模經濟效應，甚至導致農業生產效率下降(黃少安、謝冬水，2013)。工業經濟時期，得益于農業工具的應用，土地集中實現規模化經營，但最佳經營規模存在效率尺度和收入尺度兩種評判標準(郭慶海，2014)；機械化生產、股份制改革、銀行資本滲入提高工業部門的資本集中度(白勝潔，2019)，但工業壟斷行業的市場集中度過高和過低均會損害社會福利水平(張柏楊、魏強，2015)；基于資本分工需求，金融資本從產業資本、商業資本中分離出，金融資本形成不足會導致真實部門因缺少投資機會而增加經營風險，金融資本形成過度會導致真實部門因資本供給不足而萎縮，因此金融資本與真實資本存在適度比例(王定祥等，2009)。由于數據要素的特性、經濟價值和市場化機制區別于傳統生產要素(榮健欣、王大中，2020)，基于傳統生產要素的研究結論并不適用。數據控制模式與數據協調模式在實踐中均能提高經濟效率，兩種模式在實現路徑上有何差異、數據要素集中是否存在適度規模是本文核心問題。

數字平臺改變組織間競爭形式，產生動態競爭、跨界競爭、多邊競爭、平臺競爭等新模式(陳兵、趙秉元，2021)。為突出數字平臺對組織關系的改造功能，歐盟信息社會和媒體總局延伸Moore(1993)商業生態系統概念，提出數字商業生態系統。Selander et al.(2013)將其定義為“在數字技術繁榮背景下以實現產品或服務創新為共同目標而連接在一起的組織集合”。選擇浙江省和廣東省分別作為數據控制模式和數據協調模式的代表，利用社會網絡分析法比較兩種模式下的數字商業系統特征，基于比較結果解釋兩種模式如何提高經濟效率并提出優化對策。具體而言，將組織間存在相同經營領域作為競合組織關系的替代變量，數字商業生態系統表征為所有組織依據共同經營領域連接形成的網絡。

本文主要貢獻為：(1)構建組織——經營領域二模網絡，在不同模式下分析國有企業和民營企業的經營領域特征，發現兩種模式需要不同的優勢產業支撐。(2)構建經營領域共現網絡，將網絡節點區分為技術基礎和應用場景，比較不同模式下產業鏈整合方式差異及其對傳統產業數字化轉型升級影響。(3)構建組織共現網絡，發現數據控制模式下的數字商業生態系統組織網絡呈現“壟斷”結構，而數據協調模式下呈現“區塊鏈”結構，兩種模式存在對應的優點和缺點。

二、文獻綜述與研究假設

遵循提高經濟效率的一般邏輯，結合數據要素特征，本文從產業鏈整合、數字產業化和產業數字化融合以及數字商業生態系統網絡結構三個角度分析兩種模式在提高經濟效率上的路徑差異。具體而言，數字平臺成為產業鏈整合的“舵手”，數據要素集中度會對產業鏈整合方式產生影響；從傳統產業數字化轉型來看，數據控制模式依托消費互聯網平臺提高消費市場交易效率，數據協調模式依托工業互聯網平臺優化生產環節要素配置效率，兩種模式在推動數字產業化和產業數字化融合上選擇不同策略以充分發揮比較優勢；數據要素集中程度會影響數字平臺經營決策行為，進而塑造數字商業生態系統網絡結構。因此，圍繞數據要素集中對產業鏈整合方式影響、數字產業化和產業數字化融合、數字平臺對數字商業生態系統網絡結構的影響展開文獻綜述并提出研究假設。

(一)數據要素集中對產業鏈整合方式影響

以物質資本為關鍵生產要素的工業經濟時代，資產專用性是導致交易成本過高的重要原因，對應的產業鏈整合方式為縱向一體化(威廉姆森，2002)。以人力資本為關鍵生產要素的信息經濟時代，敏捷制造、模塊化組織、柔性生產等新的生產組織形式降低資產專用性，柔性化契約降低人力資本的鎖定程度，交易成本顯著下降，對應的產業鏈整合方式為橫向一體化(劉茂松、曹虹劍，2005)。以數據為關鍵生產要素的數字經濟時代，數據要素發揮價值信息的作用，通過協同勞動、資本等傳統生產要素提升經濟效率(蔡躍洲、馬文君，2021；謝康等，2020)。數據要素與信息通信網絡融合建立起虛擬世界，利用網絡空間在線配置要素資源，提高跨區域經濟行為主體的共同參與度以及生產協調度，促進產業間融合與關聯，產生新型產業組織模式(張昕蔚，2019；王謙、付曉東，2021)。信息化提高企業內部運營管理效率，而數字化通過創新產業組織模式提高整個產業鏈效率，使得產業鏈的模塊化程度加深，由零部件組裝階段過渡到模塊化設計、模塊化生產階段。因此，本文基于青木昌彥、安藤晴彥 (2003)的模塊理論模型(2)整個產業鏈可以抽象為三個單位，其中兩個單位分別承擔產品的設計和加工功能(或稱為設計模塊和加工模塊)，第三個單位負責處理對所有模塊都可見的系統環境信息來整合各模塊(或稱為“舵手”)，各個模塊內部還存在對其它模塊不可見的個別信息。當整個產業鏈由“舵手”制定模塊之間的聯系規則，而且只有“舵手”能夠決定是否調整聯系規則時，整個產業鏈形成“金字塔型分割”，例如IBM360型電腦；如果同時存在多個“舵手”分別掌握不完全的系統環境信息，各模塊僅能處理接收到的系統環境信息，然后發出“看得見的”信息以更新系統環境信息，“舵手”從匯總的信息中構建聯系規則并選出最優的模塊組合，整個產業鏈形成“信息進化型聯系”，例如硅谷模式。，結合數據要素在數字平臺上集中程度差異，提出兩種產業鏈整合形式。

數據控制模式類似于“金字塔型分割”，掌握終端消費者需求數據的數字平臺可以明確產品的獲利性，并以價值鏈組織者身份提出“滿足有效需求”的價值主張引導各模塊按照計劃供給產品。數字平臺通過模塊化設計快速響應市場需求，其價值創造過程是：數字平臺將實現不同功能的軟硬件封裝為相互獨立的模塊，各個模塊設計成標準化通用規格，消費者按照個人偏好選擇不同的模塊組合實現個性化定制。這種組合式創新可以獲得規模生產優勢、降低創新成本，同時提高個性化定制的生產效率。由于市場需求信號集中在數字平臺上，各個企業按照數字平臺的設計要求和聯系規則安排生產，但數字平臺不用了解具體的生產工藝。數據控制模式的產品創新過程完全集中在數字平臺上，呈現“集權”特征。為維持生產穩定性，數字平臺通常選擇投資、并購或自建等方式將市場交易行為轉變為集團內計劃生產行為，形成縱向一體化產業鏈整合方式。

數據協調模式類似于“信息進化型聯系”，市場上同時存在多個數字平臺，數字平臺之間的競爭演化為產業鏈之間的競爭。數字平臺通過模塊化生產快速響應市場需求，其價值創造過程是：數字平臺不僅實現產品功能模塊化，更重要是將生產加工知識模塊化。新一代數字技術使得生產過程中難以分離處理的數據具備再開發潛力，產業鏈上下游共享知識增多，這使得數字平臺可以獲得更多系統環境信息來制定生產模塊之間的聯系規則。各模塊在滿足聯系規則的條件下進行自主創新，數據協調模式的產品創新過程完全集中在各模塊上，呈現“分權”特征。由于產業鏈上各環節存在技術關聯，創新速度慢的企業需要進行配套更新，否則將會從產業鏈上淘汰，這種分散式創新提高整個產業鏈的知識擴散速度和創新速度，從而最大限度滿足市場需求，形成水平型產業鏈整合方式。

兩種模式對應的產業鏈整合理論模型如圖1所示，故提出研究假設1。

圖1 產業鏈整合理論模型

假設1：數據控制模式是縱向一體化產業鏈整合方式，數據協調模式是水平型產業鏈整合方式。

(二)數字產業化和產業數字化融合

數字產業化是數字技術廣泛應用推動形成的新產業，包括軟件與信息技術服務業、電子信息制造業、電信業、互聯網行業等。數字產業是典型的技術密集型產業、高滲透產業、戰略性先導產業，同時由于技術創新風險而具有高度不確定性(王俊豪、周晟佳，2021)。隨著新一代信息技術革命發生，已有大量文獻針對人工智能、集成電路、數字文化創意等新興數字產業發展問題展開研究(陳玲、薛瀾，2010；李鳳亮、潘道遠，2018；朱巍等，2016)。在數字產業整體層面上，楊大鵬(2019)基于浙江省經驗總結出三條發展路徑，分別以研發機構、龍頭企業和特色小鎮為驅動主體。王俊豪、周晟佳(2021)認為數字產業提供的關鍵共性技術在與傳統產業融合過程中能夠推動產業內群體性技術的突破。數字平臺是數字產業的載體，通過構建新型銷售體系和生產關系促進價值的創造與集中。

產業數字化是數字技術應用于傳統產業帶來的生產數量增加和生產效率提升，包括新零售、互聯網金融、智能制造等。因此，產業數字化是數字產業向傳統行業滲透的重要表現，且呈現出三產滲透率高于二產、二產滲透率高于一產的特征(劉淑春，2019)。馬名杰等 (2019)認為制造業數字化轉型降低了對低技能勞動力需求、削弱產業集聚優勢、加快發達國家的高端制造業回流，應依托行業龍頭企業和重點產業集聚區共同推動產業集群數字化轉型升級。呂鐵(2019)提出企業層面數字化轉型應該以智能制造為方向，通過數字技術打通各生產環節的數據鏈。行業層面數字化轉型則需要依托行業龍頭企業、ICT企業和互聯網平臺企業，通過搭建工業互聯網平臺促進產業鏈上各環節的緊密銜接。

數字產業化和產業數字化存在相互促進關系。李騰等 (2021)基于數字產品在生產部門之間的流動關系利用投入產出表構建包含數字產業部門和數字融合部門的二模網絡，研究發現數字產業中電子元器件和在線交易是推動產業數字化的重要力量，而制造業中機械電子制造類等技術密集型和資本密集型產業對ICT軟硬件的需求拉動效應最明顯。從配置優勢來看，數據控制模式主要提高消費市場交易效率，以電子商務產業推動產業數字化。數據協調模式主要優化生產環節要素配置效率，以工業發展拉動配套的電子信息產業發展。由于數據協調模式是從工業部門內部進行數字化改造，充分考慮行業特征，因此數字技術與傳統產業融合度更高。同時，工業互聯網平臺的應用加快了數字技術在產業鏈上的擴散速度。結合假設1，故提出研究假設2、3。

假設2：數據控制模式是構建數字化營銷渠道發揮消費互聯網平臺用戶流量優勢，數據協調模式是依托電子信息產業基礎發揮工業互聯網平臺協同制造優勢。

假設3：相較于數據控制模式，數據協調模式下的數字技術與傳統產業融合度更高、數字技術在產業鏈上擴散速度更快。

(三)數字平臺對數字商業生態系統網絡結構影響

數字平臺可以調整運營策略在數字商業生態系統中形成商業聯盟，例如消費互聯網平臺采取協議控制(VIE)架構，在實施“扼殺式并購”時規避反壟斷審查，并通過掠奪式定價、強制“二選一”、屏蔽競爭對手外部鏈接等不正當手段提高市場進入壁壘建立閉環式平臺生態(王世強，2021)。數據壟斷行為也更加復雜。一方面，數字平臺要求入駐商家強制“二選一”以壟斷數據收集權，并通過加密算法、校驗技術、訪問控制技術等壟斷數據使用權。另一方面，數字平臺在開發者協議中設置數據轉讓條款實現自我賦權，并利用《反不正當競爭法》將數據視為商業秘密進行法律保護(胡繼曄，2021)。數據要素集中過程區別于一般資本集中過程，呈現“干中學”特征(徐翔、趙墨非，2020)。數據要素集中程度越高，數字平臺競爭優勢越明顯，并進一步提高數據要素集中程度。

由于工業體系門類眾多、行業特征差異明顯、網絡連接對象多樣，工業數據復雜性不只體現在數據規模上，更主要體現在多源異構、多主體和多空間之間的動態交互，幾乎不存在跨行業跨領域的通用數字化解決方案，例如通用電氣2018年出售GE Digital部分業務，從打造“雙跨平臺”的理想回歸電力、醫療和航天三大垂直領域(李燕，2019)。工業互聯網平臺屬于重資產投資，投資回報周期較長，其作用間接體現在企業數字化轉型帶來的收益增長。由于工業互聯網平臺對行業知識經驗、IT-OT融合程度、信息傳輸速率和網絡安全水平均有較高要求，工業互聯網平臺市場呈現多元化競爭格局，運營商包括通用電氣、西門子等工業自動化水平領先企業，海爾、中船重工等垂直領域龍頭企業，微軟、IBM等軟件和信息技術服務商以及阿里巴巴、騰訊等跨界消費互聯網平臺企業。

綜上，在網絡效性作用下，消費互聯網平臺聚合的用戶需求數據呈幾何倍數增長，較容易形成需求方規模經濟，并依靠用戶流量優勢將行業主導地位拓展到信息鄰近市場，造成贏者通吃局面。因此，數據控制模式下的數字商業生態系統組織網絡呈現“壟斷”特征，即存在中心度指標值遠高于其它節點的組織；與之相反，物聯網應用場景呈現嚴重碎片化現象，而且應用場景之間存在明顯知識壁壘，消解了用戶流量優勢帶來的規模經濟效應，各垂直細分領域形成專業型工業互聯網平臺(馬永開等，2020)。因此，數據協調模式下的數字商業生態系統組織網絡呈現“區塊鏈”特征，即各組織的中心度指標值不存在顯著差異且均較低。故提出研究假設4。

假設4：數據控制模式下的數字商業生態系統組織網絡呈現“壟斷”結構，而數據協調模式呈現“區塊鏈”結構。

三、研究方法與數據來源

(一)社會網絡分析

本文選擇數字商業生態系統研究中應用較多的社會網絡分析法可視化組織關系(Baggio and Del Chiappa，2014)。由于網絡包含兩種類型節點(組織和經營領域)，且連接僅存在于不同類型的節點之間，通常采用二模網絡(Two-mode Networks)來刻畫網絡結構(Borgatti and Everett，1997)。二模網絡可以用N行、M列的二部矩陣X表示。N為網絡中組織數量，M為網絡中經營領域數量。若xij=1，則組織i涉及經營領域j；若xij=0，則組織i不涉及經營領域j。

進一步地，構建組織共現矩陣Y。其中，yij=∑α1/(Nα-1)(3)借鑒Newman(2001)在研究論文合作網絡時的設置，本文不僅考慮了組織經營領域的重疊數量，還考慮到領域之間的差異。如果i和j都涉及經營領域A和B，但經營領域A內僅有i和j，但在經營領域B內還存在i和j之外的其它組織，則經營領域A對i和j之間關系的貢獻度要高于經營領域B。，α為組織i和j共同的經營領域，Nα為經營領域α內組織數量。若yij>0，則組織i與組織j存在共同的經營領域，而且yij值越大，組織i與j的關系強度越大。同理，可得到經營領域共現矩陣A。若αij>0，則領域i與領域j存在共同的組織，而且αij值越大，領域i與領域j的關系強度越大。上述步驟將二模網絡轉化為加權一模網絡，權重w=yij(αij)為組織(領域)間關系強度。考慮到權重影響，基于Opsahl et al.(2010)研究，計算各組織(領域)的加權度數中心度、加權接近中心度以及加權中介中心度來評估網絡中節點的相對重要性，具體指標及計算公式如下：

1.加權度數中心度

(1)

2.加權接近中心度

(2)

3.加權中介中心度

(3)

基于上述中心度指標的含義，在本文的組織共現網絡中，組織的度數中心度高意味著該組織同時涉及較多的經營領域，從而與較多的其它組織建立起競合關系；組織的接近中心度高意味著該組織即便當前不涉及某些經營領域但較容易擴張到新的經營領域，建立起新的競合關系；組織的中介中心度高意味著該組織處于某些關鍵經營領域，其它組織在擴張經營領域時也要同時涉及這些關鍵領域。因此，如果網絡中存在一個組織，其度數中心度、接近中心度和中介中心度指標值均顯著高于其它組織，則該組織是網絡主導者，對數字商業生態系統擁有較強控制力，反映出“壟斷”結構。相反，如果網絡中不存在這樣的組織，且各組織的中介中心度指標值均較低，則任何一個組織對數字商業生態系統均不具有較強控制力，反映出“區塊鏈”結構。

(二)數據來源與處理

浙江省出臺《數字經濟核心產業統計分類目錄》將數字經濟核心產業劃分為7大類128個小類行業，而國家統計局出臺的《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》將數字經濟核心產業劃分為4大類126個小類行業。兩個目錄共有102個小類行業重疊，在此基礎上，浙江省還納入專用儀器儀表制造和電池制造，而國家統計局納入了電子產品零售和批發。為保證分類標準邏輯一致，本文并未將兩個目錄混合，而是利用包含戰略性新興產業更完整的浙江省目錄來識別數字經濟企業。具體而言，根據企業所屬證監會大類行業名稱以及企業經營領域，篩選出浙江省和廣東省在滬深兩地上市的非ST類數字經濟企業。樣本由兩部分構成：所屬證監會大類行業在數字經濟核心產業目錄中的企業(4)對照《國民經濟行業分類(2017 版)》發現，“計算機、通信和其他電子設備制造業”、“軟件和信息技術服務業”、“互聯網和相關服務”、“電信、廣播電視和衛星傳輸服務”以及“廣播、電視、電影和錄音制作業”所包含的所有行業小類均屬于數字經濟核心產業。，反映數字產業化；二是所屬證監會大類行業不在數字經濟核心產業目錄中，但經營領域涉及數字經濟細分領域的企業，反映產業數字化。

此外，阿里巴巴、騰訊和華為依托數字技術優勢在云計算、工業互聯網、5G通信產業布局新基建，通過搭建云服務平臺為不同應用場景下的企業提供數字化轉型方案，是數字商業生態系統的積極塑造者。因此，根據企業地理位置，將阿里巴巴加入浙江省樣本中，騰訊、華為加入廣東省樣本中。最終獲得482家廣東省數字經濟企業，其中民營企業342家、國有企業70家，其他企業70家；324家浙江省數字經濟企業，其中民營企業256家、國有企業37家，其他企業31家(5)國有企業包括地方國有企業和中央國有企業；其他企業包括公眾企業、集體企業、外資企業。。

各企業的經營領域與授權發明專利數據利用R語言編寫網絡爬蟲代碼從企查查網站獲得。企查查數據均來源于國家企業信用信息公示系統、中國裁判文書網、國家知識產權局等權威部門的公開信息。企查查通過文本挖掘算法從企業登記的經營范圍中提取的信息標簽，包含的信息比國泰安更全面。此外，企查查網站公布的信息隨企業登記信息變更而實時變更。從企查查網站獲得的企業數據質量高、內容全、時效快，要優于數據庫提供的企業數據。考慮到發明專利從公開到授權需要較長周期，本文統計各企業2016～2020年授權發明專利的合計總量以反映企業綜合創新能力。此外，由于阿里巴巴業務板塊分別由不同子公司負責(6)根據阿里巴巴集團控股有限公司《2020財政年度報告》，阿里巴巴業務板塊可劃分為核心商業(國內零售和批發商業、跨境及全球零售和批發商業、物流服務、生活服務)、云計算、數字媒體及娛樂、創新業務、支付和金融服務。，例如天貓、淘寶、阿里健康以及盒馬負責國內零售商業板塊，本文將不同子公司的經營領域以及授權發明專利數據合并到阿里巴巴。相應地，騰訊(7)根據騰訊控股有限公司《2020年度報告》，騰訊業務領域覆蓋通信及社交(微信、QQ)、網絡游戲、數字內容(文學、動漫、音樂、視頻)、網絡廣告、金融科技、云及其他企業服務。、華為(8)根據華為投資控股有限公司《2020年年度報告》，華為業務領域覆蓋ICT基礎設施業務(包括聯結產業和云與計算產業)、終端業務(圍繞智慧辦公、運動健康、智能家居、智慧出行、影音娛樂五大生活場景打造智慧生活)、智能汽車解決方案業務。也采取類似處理方式。進一步地，根據浙江省目錄中各小類行業的備注說明將相關經營領域合并，例如將用于個人、家庭及商業服務類機器人合并為服務消費機器人，將用于工業和特殊作業機器人合并為工業機器人，并剔除僅有一家企業涉足的經營領域。最終確定了廣東省數字經濟企業覆蓋299個經營領域、浙江省數字經濟企業覆蓋232個經營領域，利用R語言igraph包進行網絡可視化分析并計算相關中心性指標。

四、數字商業生態系統特征

(一)數字商業生態系統中參與者行為差異

當節點類型為企業時，節點大小衡量企業的經營領域數目；當節點類型為領域時，節點大小衡量經營領域內企業數目，領域數目或者企業數目統一定義為中心度。為更清楚地在網絡中展示重要節點，按照節點中心度由大到小，節點位置由內到外順序布局網絡。如圖2所示(9)為避免節點的過度重疊，在繪制國有企業——經營領域的二模網絡圖時，刪除中心度小于等于1的節點；在繪制民營企業——經營領域的二模網絡圖時，刪除中心度小于等于5的節點。，在數據協調模式中，互聯網數據服務(10)互聯網數據服務指以互聯網技術為基礎的大數據處理、云存儲、云計算、云加工等服務，又可細分為數據采集、數據標注、數據集成、數據安全、數據挖掘等內容。、信息通信(11)信息通信包括IT基礎設施、通信基站、通信設備以及各類通信技術(例如5G、無線集群通信、空中下載技術等)。以及文化數字內容是國有企業和民營企業重點涉及的領域。互聯網數據服務是數字經濟企業依托數據處理以及信息通信技術為傳統企業提供的新型服務，體現了數字經濟企業與傳統企業的差異(裴長洪等，2018)。文化數字內容是數字文化產業的核心，覆蓋范圍最廣，潛在消費群體規模大，且產品附加值高，吸引大量國有企業和民營企業進入該領域，有效促進新供給和新消費的培育；此外，存在較多國有企業涉及快遞物流、傳統金融服務、電子商務領域，主要提供貨運物流、融資租賃和網絡購銷存服務。民營企業則更關注醫療器械設備、工業機器人、醫療健康、智能消費設備(12)智能消費設備包括智能家庭消費設備、智能健康管理設備、智能居家養老設備、智能互動教育設備、智能家居設備、智能能源管理設備、智能社區服務設備、智能家庭安防設備、虛擬現實整機設備、虛擬現實感知交互設備、虛擬環境交互信息設備等。，主要滿足不同類型客戶的定制化需求。

圖3繪制數據控制模式中不同產權性質企業的經營領域分布，與數據協調模式呈現高度相似性(13)在數據控制模式中，國有企業的重點經營領域包括文化數字內容(10)、互聯網數據服務(7)、電子商務(6)、傳統金融服務(5)、動漫、游戲數字內容(5)；民營企業的重點經營領域包括文化數字內容(39)、工業機器人(27)、醫療健康(26)、醫療器械設備(25)、電子商務(24)、互聯網數據服務(23)。括號內數字為經營領域內的企業數目。。綜合來看，無論是哪一種生產要素配置模式，民營企業通常選擇創新活動頻繁、創新風險較高的戰略性新興產業。由于規模普遍較小，大部分民營企業專注于特定細分領域的前沿創新活動，例如在廣東省民營企業樣本中，獲得“專精特新”和“瞪羚企業”稱號的企業比例分別為8.6%、13.5%。在浙江省民營企業樣本中，獲得“隱形冠軍”和“瞪羚企業”稱號的企業比例分別為18.8%、11.7%；國有企業通常參與門檻較高的生產性服務業。例如廣東省在實施“鏈長制”時，將“推動轄區內的國有企業全面深度參與戰略性產業集群建設”列為六大工作任務之一。浙江省在《國資國企改革發展“十四五”規劃》中，將“打造企業數字化標桿”列為重大工程，涵蓋基建保障、能源、制造和服務四個重要領域，具體包括推進智慧城市、智慧電網、智能工廠、智慧金融等項目建設。

比較不同經營領域的發展次序，數據協調模式中信息通信、電子元器件領域更靠前，數據控制模式中電子商務領域更靠前，即在圖中表現為更靠近網絡中心，這一結果與廣東省和浙江省的產業優勢契合。數據控制模式以消費者需求為導向，應用數字技術將零散的需求與供給精準匹配，甚至可以利用消費行為的關聯性挖掘潛在需求。數據在單一平臺上的集中程度越高，直接網絡效應作用下越容易形成需求方規模經濟，間接網絡效應下越容易吸引更多廠商提供多樣化產品，從而改善消費者福利。因此，數據控制模式是構建數字化營銷渠道發揮消費互聯網平臺用戶流量優勢。

數據協調模式需要收集生產過程中高度非標準化的工業數據，電子信息產業的發展成熟是保證產業鏈上不同“啞設備”開口說話并能夠無障礙對話的前提。隨著數字技術滲透到各個生產環節，5G基站、工業互聯網、大數據中心、人工智能等新型基礎設施的建設加快，信息技術市場需求規模持續擴張，電子元器件成為確保產業鏈、供應鏈安全穩定的關鍵。因此，數據協調模式是依托電子信息產業基礎發揮工業互聯網平臺協同制造優勢。

圖2 數據協調模式中數字經濟企業的經營領域分布

圖3 數據控制模式中數字經濟企業的經營領域分布

(二)支撐數字經濟發展的技術基礎與應用場景

產業數字化強調對傳統產業的生產環節進行數字化改造，并打通不同環節之間的數據壁壘以提高生產效率。因此，采集、儲存、處理、傳輸和分析數據是數字化轉型的前提。基于這一事實，利用經營領域共現矩陣構建網絡，并以“互聯網數據服務”為中心布局網絡。與“互聯網數據服務”直接相連的領域是與數據應用存在緊密聯系的領域(內層圓環)，包括技術基礎和應用場景。考慮到經營領域之間存在繼承性和互補性，數字技術應用場景得到進一步擴展(外層圓環)，如圖4所示(14)為避免邊、節點的過度重疊，在繪制數字技術應用場景網絡圖時，刪除邊權重小于0.5的邊以及標準化加權度數中心度小于0.1的節點。因此，本文關注的技術基礎和應用場景是存在大量企業涉足的領域。。節點大小衡量標準化加權度數中心度，而連接節點的邊權重衡量關系強度，權重越大說明企業同時涉及這兩個經營領域的可能性越高。

1.技術基礎

在數據協調模式中，支撐數字經濟發展的技術基礎包括信息通信(4.52)(15)括號內數字為各領域與互聯網數據服務的關系強度。、物聯網(2.62)、信息安全(1.75)、人工智能(1.44)、網絡安全(1.28)、電子元器件(1.22)；在數據控制模式中，技術基礎包括電子商務(1.34)、物聯網(1.33)、信息安全(0.61)，而信息通信、人工智能在外層圓環通過中介領域間接與“互聯網數據服務”相連，技術之間的直接關系強度較弱。觀察網絡參與者所在行業，廣東省樣本中屬于ICT行業(16)統計范圍包括計算機、通信和其他電子設備制造業、軟件和信息技術服務業以及互聯網和相關服務。有202家，專利總數為48437，浙江省樣本中屬于ICT行業有67家，專利總數為5014。因此，數據協調模式相較于數據控制模式需要更全面的數字技術支撐、更深程度的技術融合。

2.應用場景

在數據協調模式中，支撐數字經濟發展的主要應用場景包括文化數字內容(4.11)、教育(2)、電子商務(2.15)、快遞物流(1.85)、工業機器人(1.80)、互聯網生活服務(1.70)、傳統金融服務(1.58)、醫療健康(1.03)以及節能環保(0.74)等領域。數據控制模式與數據協調模式的數字技術應用場景呈現重疊性。因此，傳統產業數字化轉型產生數字文化創意、在線教育、智能制造、新零售、金融科技、生命健康、新能源等新業態。

網絡特征差異明顯：一方面，與數據控制模式相比，數據協調模式各應用場景與“互聯網數據服務”的關系強度更大。因此，數字技術與傳統行業的融合度更高；另一方面，從擴展應用場景看，數據控制模式通過改造產業鏈上某些重要環節推動全產業鏈的數字化轉型，例如利用智能控制系統、電商平臺實現生產和銷售環節的數字化進而影響紡織服裝產業。數據協調模式使得產業鏈上各環節間的關系更加緊密，數字技術在產業鏈上的擴散速度也更快，各環節幾乎同步進行數字化轉型，例如分布于產業鏈上下游的電子元器件、消費電子、智能消費設備、智能控制系統和快遞物流同時集中在內層環上。因此，數據控制模式屬于縱向一體化產業鏈整合方式，數據協調模式屬于水平型產業鏈整合方式。相較于數據控制模式下的產品功能模塊化，數據協調模式進一步實現生產加工知識模塊化，有效提高數字技術與傳統產業的融合度和數字技術在產業鏈上的擴散速度。

圖4 技術基礎與應用場景(左圖:數據協調模式,右圖:數據控制模式)

(三)數字商業生態系統中主導者與子群

1.主導者

圖5分別繪制了數據協調模式和數據控制模式下組織共現網絡(17)為避免節點、邊的過度重疊，在繪制組織網絡時，刪除邊權重小于0.1的邊以及標準化度數中心度小于0.05的節點。。節點大小衡量標準化加權度數中心度，指標值越大，節點位置越靠近中心，而連接節點的邊權重衡量關系強度，權重越大說明企業之間重疊的經營領域越多。在兩種要素配置模式下，消費互聯網平臺企業騰訊和阿里巴巴的標準化加權度數中心度(18)在數據協調模式中，騰訊(0.17)、金證股份(0.15)、賽為智能(0.13)的標準化加權度數中心度排名前3位。在數據控制模式中，阿里巴巴(0.29)、銀江股份(0.19)、創業慧康(0.14)的標準化加權度數中心度排名前3位。括號內數字為中心度指標值。和標準化加權接近中心度(19)在數據協調模式中，騰訊(1.22)、金證股份(1.20)、贏時勝(1.14)的標準化加權接近中心度排名前3位；在數據控制模式中，阿里巴巴(1.3)、恒生電子(1.07)、銀江股份(1.06)的標準化加權接近中心度排名前3位。值得注意的是，銀江股份是阿里云生態體系中的重要成員，他們在智慧交通以及城市大腦領域存在密切合作，例如2016年共建杭州市“交通大腦”、2017年簽訂《框架合作協議》；恒生電子的第一大股東為螞蟻集團全資控股的杭州恒生電子集團有限公司。根據2020年財報顯示，阿里巴巴持有螞蟻集團33%的股權。因此，恒生電子是阿里巴巴布局互聯網金融的重要一環。綜合來看，阿里巴巴是網絡中的主導者，并通過影響網絡中的關鍵企業來控制資源與信息的流動。均高于其它企業。由于消費互聯網平臺企業前期積累大量用戶流量(例如騰訊的社交流量和阿里巴巴的電商流量)，同時網絡效應使得其它企業很難參與流量競爭，其它企業通常選擇接受消費互聯網平臺企業的投資并購以獲得流量入口。因此，消費互聯網平臺企業是流量分發中心，而且相較于其它企業，擁有更高的網絡嵌入度和資源獲取便利度。對于標準化加權中介中心度指標，數據協調模式中所有企業的指標值均低于0.1，數據控制模式中除阿里巴巴達到0.34外，其他企業指標值均低于0.1。因此，數據控制模式下組織網絡呈現“壟斷”特征，數據協調模式下的組織網絡呈現“區塊鏈”特征。

數據控制模式下存在阿里巴巴一家大型數字化轉型服務商，而數據協調模式下存在騰訊和華為兩家。在2017年進入云計算領域之初，華為確立了清晰的業務邊界——上不碰應用、下不碰數據、不做股權投資 。由于華為與客戶不存在競爭關系，客戶更放心將數據上華為云。華為通過構建統一數字平臺為不同客戶提供同等的數字技術支持，避免了技術壟斷問題。此時，決定企業核心競爭力的關鍵生產要素是數據，而相較于這些垂直領域的企業，騰訊并不具備此優勢。因此，華為的“三不”原則實質上有助于維護市場公平競爭秩序。

圖5 組織網絡(左圖:數據協調模式,右圖:數據控制模式)

2.子群

采用隨機游走方法檢測網絡中子群(20)為提高檢測結果的可解釋性，剔除企業數量小于10的子群。，如圖6所示。節點大小衡量企業創新能力，節點形狀區分不同子群，節點位置反映企業標準化加權度數中心度水平。在數據協調模式中，企業可劃分為6個子群。第1、2、3組的專利總數分別為30041、11141、21073，而其他組的專利總數均小于1000。在第1組中，華為、中興通訊專利數量分別占全組專利總數的71.29%、22.86%。華為、中興通訊盡管遠離網絡中心，但其重要性更多體現在對數字經濟發展的技術支撐作用；在第2組中，騰訊專利數量占全組專利總數的82.49%；在第3組中，格力電器、美的集團、比亞迪、TCL科技專利數量分別占全組專利總數的40.53%、30.31%、12.81%、5.26%；第4組企業大部分屬于傳統行業；第5組企業主要集中于金融IT服務業；第6組企業主要集中于醫藥生物行業。在數據控制模式中，企業可劃分為4個子群。第1、2、3、4組的專利總數分別為1382、483、155、2495。第1組企業主要為不同垂直領域的智能化解決方案供應商；第2組企業主要集中于醫藥生物行業；第3組企業大部分屬于傳統行業；在第4組中，阿里巴巴的專利數量占全組專利總數的97.47%。同時，這也間接反映出數據控制模式下的創新活動呈現“集權”特征，而數據協調模式下的創新活動呈現“分權”特征。

由于存在創新能力突出的“鏈主”形成新型產業鏈生態(例如第3組中的格力電器、美的集團、比亞迪、TCL科技)，數據協調模式的種群多樣性高于數據控制模式。“區塊鏈”典型特征是去中心化、不可篡改和集體維護。與之一致，新型產業鏈生態中的組織成為共享價值體系下價值創造過程中不可或缺的一環，即便是處于網絡邊緣位置的組織，也可以獲得應有的價值體現。從生產關系來看，數據控制模式體現了資本縱向控制，而數據協調模式體現了生產要素公平分配。產業鏈縱向控制關系轉變為橫向鏈接關系，顛覆資本集中分配利益的機制，而是按照生產要素在新型產業鏈生態中貢獻價值大小決定。

通過比較兩種模式的優缺點發現，數據控制模式依托單一數字平臺連接全產業鏈可以保證跨行業跨領域數據共享的標準統一、高效暢通，但單一平臺在生產領域缺少必要知識積累，而且數字組件的模塊化架構使得整個社會的生產活動呈現復雜交互特點，單一平臺很難做出全局最優決策部署。數據協調模式在各行業搭建工業互聯網平臺，使得行業知識經驗以數字化生產資料的形式沉淀集聚在云端，并利用網絡空間加速知識經驗在產業鏈上下游的擴散傳遞，形成一批特色型、專業型創新聯合體，但平臺多樣性可能導致跨平臺間數據流動產生困難，阻礙新行業門類與細分的出現。

圖6 子群檢測(左圖:數據協調模式,右圖:數據控制模式)

五、結論與對策

(一)結論

當數據成為關鍵生產要素，作為兩種數據分布狀態，數據控制模式與數據協調模式在實踐中均能提高經濟效率，同時也發現兩種模式存在對應的優缺點。由于消費者需求數據的差異化程度較低，數據要素高度集中通過模塊化設計提高經濟效率。由于工業數據凝聚行業知識經驗，數據要素分布在不同行業平臺上通過模塊化生產提高經濟效率。無論數據要素集中在單一平臺上還是分散在不同行業平臺上，消費者需求數據和工業數據高效匹配是兩種模式共同演進方向。相比于討論數據要素的最優集中規模，暢通數字平臺之間的數據要素流動渠道才是根本。本文選擇浙江省和廣東省作為兩種模式的代表，從產業鏈整合、數字產業化和產業數字化融合以及數字商業生態系統網絡結構三個角度分析兩種模式的差異，得到以下結論：

第一，無論是數據控制模式還是數據協調模式，民營企業通常選擇創新活動頻繁、創新風險較高的戰略性新興產業，而國有企業通常參與門檻較高的生產性服務業。在數字經濟重點領域的發展次序上，優勢產業更靠前。因此，數據控制模式是構建數字化營銷渠道發揮消費互聯網平臺用戶流量優勢，數據協調模式是依托電子信息產業基礎發揮工業互聯網平臺協同制造優勢。

第二，傳統產業數字化轉型產生數字文化創意、在線教育、智能制造、新零售、金融科技、生命健康、新能源等新業態。數據控制模式是縱向一體化產業鏈整合方式，數據協調模式是水平型產業鏈整合方式。相較于數據控制模式，數據協調模式下的數字技術與傳統產業融合度更高、數字技術在產業鏈上擴散速度更快。

第三，數據控制模式下的數字商業生態系統組織網絡呈現“壟斷”特征，而數據協調模式呈現“區塊鏈”特征。從生產關系來看，數據控制模式體現了資本縱向控制，而數據協調模式體現了生產要素公平分配。產業鏈縱向控制關系轉變為橫向鏈接關系，顛覆了資本集中分配利益的機制，而是按照生產要素在新型產業鏈生態中貢獻的價值大小決定，難以形成少數利益相關者控制整個產業體系的局面。

第四，數據控制模式依托單一數字平臺連接全產業鏈可以保證跨行業跨領域數據共享的標準統一、高效暢通，但單一平臺企業在生產領域缺少必要知識積累，而且數字組件的模塊化架構使得整個社會的生產活動呈現復雜交互特點，單一平臺很難做出全局最優決策部署。數據協調模式在各行業搭建工業互聯網平臺，使得行業知識經驗以數字化生產資料的形式沉淀集聚在云端，并利用網絡空間加速知識經驗在產業鏈上下游的擴散傳遞，形成一批特色型、專業型創新聯合體，但平臺多樣性可能導致跨平臺間數據流動產生困難，阻礙新行業門類與細分的出現。

(二)對策

為更好地發揮不同市場主體在數字經濟建設中的作用、促進數字產業化和產業數字化融合、優化數字商業生態系統布局，本文從數據要素開放共享、國有企業和民營企業合作共贏、產業鏈和創新鏈雙向融合三個方面，提出以下對策建議：

針對“啞設備”網絡互聯產生的工業數據，需要公共部門或第三方組織制定底層信息模型、數據傳輸結構以及應用程序接口等方面的統一標準，打破工業互聯網平臺間的數據壁壘；融通消費互聯網與工業互聯網，同時發揮用戶流量優勢和生產協同優勢，將消費互聯網領域積累的大量用戶需求精準匹配到各垂直細分領域的工業互聯網平臺指導生產實踐，真正實現智能化生產、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸、數字化管理等新模式。

擁有大規模資本支持的消費互聯網平臺企業通常采用投資并購方式獲得民營企業的控制權。為避免“馬太效應”持續擴大，國有股權投資平臺需要扮演更加積極的市場參與者角色，培育和轉化一批以科技創新能力為核心競爭力的民營企業。此外，國有企業作為新基建主力軍，其經營領域多集中于傳統行業，通過投資科技創新型民營企業加快國有企業布局數字產業。

產業鏈上的“鏈主”搭建工業互聯網平臺聯結“鏈員”形成新型產業鏈生態，可以提高創新效率。一方面，“鏈主”團結“鏈員”攻關產業鏈上的卡脖子環節，補全產業鏈上的技術短板；另一方面，“鏈主”引導“鏈員”投入資源到創新鏈上的優勢環節，將技術轉化為實際經濟價值。此外，落實“鏈長”制度。由地方政府主要領導人擔任核心產業鏈的“鏈長”，以補鏈、延鏈、固鏈、強鏈為目標，制定一系列制度方案，包括為鏈上市場失靈環節提供公共產品、協助“鏈主”降低“鏈員”間交易成本、合理化解或分擔創新風險。