數字化賦能下制造業服務生態系統共生模式演化

摘要：數字化賦能為制造產業的迭代升級和價值管理提供新動力。基于系統共生與價值共創理論，闡述制造業服務生態系統多主體共生演化關系。將價值共創與價值衰減作為影響系統共生演化的前因，提出保障共生演進模式的運作方法。并在此基礎上，構建基于服務提供單元、整合單元與、接收單元間價值共創的LotkaVolterra共生演化模型，給出模式演進的不同種類及進化路徑。研究結果表明：共生單元間價值共創與價值衰減結果影響共生演進方向;價值創造結果取決于主體間共生系數的取值，對稱性互惠共生是制造業服務生態系統價值共創的最佳模式，以服務提供單元為主導構建的服務生態體系有助于共生系統向高階形態演進。

關鍵詞：服務生態系統;共生演化;數字化賦能;價值共創;LotkaVolterra模型

DOI：10.16315/j.stm.2022.03.002

中圖分類號： F273.5

文獻標志碼： A

The evolution of the symbiosis model of the manufacturing service

ecosystem under the empowerment of digitalization

SHAN Zidan1，2， WANG Yaqi1， CHEN Lin1， MEN Lishuang1

（1.School of Economics and Management， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080， China;

2.Research Center of Hightech Industry Development， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150080， China）

Abstract：Digital empowerment provides new impetus for the iterative upgrade and value management of the manufacturing industry. Based on Symbiosis Theory and value cocreation theory， it analyzes the multiagent Symbiosis Evolution relationship in service ecosystem from the perspective of digital empowerment. Taking value cocreation and value codestruction or value reduction as the antecedents affecting the symbiotic evolution of the system， this paper puts forward the internal mechanism to ensure the symbiotic evolution. On this basis， combined with data as the core element of the system enabling system， a LotkaVolterra symbiotic evolution model based on the cocreation of data value among service providing unit， service integration unit and service receiving unit is proposed. The results show that the results of value cocreation and value codestruction among symbiotic subjects will affect the evolution direction of symbiosis; The result of data value cocreation in manufacturing service ecosystem depends on the value of symbiosis coefficient among subjects; Symmetry， mutual benefit and symbiosis is the best model for data value cocreation of manufacturing service ecosystem; The service ecosystem dominated by service providing units helps the symbiotic system evolve to a higherorder form.

Keywords：service ecosystem; symbiotic evolution; digital empowerment; value cocreation; LotkaVolterra model

收稿日期： 2022-03-10

基金項目： 國家自然科學基金資助項目（71402041）;黑龍江省哲學社科研究規劃項目（20JYB034，21JLB085）;山東省重點研發計劃（軟科學）項目（2021RKY02022）;哈爾濱市創新人才基金項目（RC2017QN014007）

作者簡介： 單子丹（1980—），女，教授，博士;

王玡琦（1996—），男，博士研究生;

陳琳（1998—），女，碩士研究生;

門麗雙（1998—），女，碩士研究生.

隨著大數據、云計算、物聯網等創新技術的蓬勃發展，我國制造業迎來了轉型升級的黃金時期。為抓住新一代科技革命與產業升級的時間窗口，制造企業需巧借“數字化”與“服務化”的東風，依靠數字化技術進行業務流程創新，以此解決或緩解現階段我國制造業價值鏈低端鎖定的困境。新形勢、新發展、新業態下的制造業服務創新需要尋找更深層次的交互方式與更靈活的連接模式，富有敏捷性與彈性的服務化思維能夠增強企業對于未來危機的應對能力[1]，且參與多維組織架構的服務生態系統能夠適應快速變革的市場環境，逐步形成可持續發展的優勢[2]。以數字化賦能創新技術為研究方向，強調制造業服務生態是以適應性驅動創新為生態位建設基礎，由創新主體間合作競爭產生顛覆性創新的自生長系統。數字賦能深度融合的復雜適應系統，既具備一般創新生態系統的復雜性、開放性等特征，又延續了數字創新的收斂性、可擴展性、自生長性和模塊性等基本特征。

近年來，服務生態系統（service ecosystem，簡稱SE）已成為國內外學者研究的熱點。學術界對SE尚未有明確統一的定義，Vargo[3]將服務生態系的構建統描述為通過制度邏輯進行資源整合與服務交換的價值共創過程，是參與者間形成松散耦合結構的自組織系統。企業加速由產品主導邏輯轉向服務主導邏輯轉變，尤其數字化賦能下制造業領域更加注重服務價值的延伸，從原本的制造商提供、消費者被動接受過渡到制造商與消費者價值共創的模式。然而，現存制造企業僅憑自身資源、能力與知識難以滿足消費者個性化要求，一系列內源問題將伴隨異質性市場需求的增長不斷涌現。數字化賦能下制造業服務生態系統是為推進制造產品與服務協同創新，依托數字技術，由相互作用的組織和個人共同參與而建立的復雜經濟結構。在服務創新與數字化賦能的共同影響下服務生態系統表現出創新要素數字化、參與主體虛擬化、主體關系生態化的獨特屬性。SE理論拓展了服務主導邏輯下的“供應商-顧客”二元關系視角，重新定義為利益相關者相互協作的系統交互視角[4]。企業間為進行服務交換，以價值共創為目標跨領域搜索協同伙伴，新興信息技術具有跨時空交互屬性，降低了SE搜索成本與管理時間，愈加模糊的產業邊界加速了合作伙伴間的跨界融合[5]。若將SE內部制造企業視為分散型及潛在型目標實體，數字化技術將分散的網絡節點敏捷連接，并響應SE內源性結構變化，并對主體間內部嵌入關系等進行再解構與重組[6]。例如，小米的跨界合作聯盟建立了多態融合、共生發展、提供全產品生命周期服務的生態體系，數字化應用大幅度縮減生產成本并提升了生產效率，驅動傳統制造業價值鏈轉型升級。華為向全球發布鴻蒙系統（HMS）以及應用市場APP Gallery，吸納了更多開發者加入華為HMS生態，建構數字化生態圈推動了服務體系的完善升級。這些成功案例表明，研究制造型SE在數字化賦能下的主體價值共創行為，以及應用生態理念構建多主體協同服務創新的共生體系具有重要的理論與現實意義。

因此，本文針對制造型SE理論和實踐應用，揭示數字化賦能下多主體價值創造的共生演化過程，剖析系統共生的內在關系及典型特征。結合數字化賦能特性，將數據價值挖掘視為服務生態系統共生的主要能量，通過數據在共生單元間的生產、流動、存儲與轉化構建單元間的運作規律建立LotkaVoltter共生演化模型。闡述價值共創與價值衰減視角下SE模式演化的“黑箱”機理，為制造企業服務轉型與數字化重構生態體系提供行動指南與借鑒價值。也為解決制造業服務生態系統內部企業發展不均衡、資源利用率低、競合動力不足等一系列問題提供了輔助方案，為構建持續健康發展的數字創新生態系統指明道路，為推進產業內部交互深入化、發展同步化，促進產業向更高階段躍進提供戰略指導。

1文獻綜述

1.1SE下價值共創與價值衰減

Vargo等[7]首次提出了服務主導邏輯（Servicedominant logic，簡稱SD logic）理念，服務主導邏輯在服務科學領域得到了廣泛的應用，并逐漸圍繞服務主導邏輯形成以參與者、價值、制度、資源與服務相關聯的理論指導框架。隨著SD邏輯在理論與實踐上的深入，衍生出了SE全要素與全過程管理方法。國內外學者多圍繞SE定義中的“價值共創”展開研究。如蘇昕等[8]指出價值內涵與主體間協同關系對服務型制造的價值共創存在影響;王昊等[9]基于行動者網絡理論，發現人類行動者與非人類行動者之間存在多種交互方式，且主體間價值共創具有時序特征，價值共創主要表現為價值主張、價值創造、價值傳遞與價值獲取4個環節[10]。不難發現，已有文獻多擬定主體間的價值創造活動必然產生價值共創與增益這一正向反饋結果。然而，企業進行價值活動的結果并非只有效益增加一種狀態，多主體協同合作、資源整合與服務交換過程中也會存在負面反饋狀態，即價值共毀/減少。價值共毀是經濟活動中的普遍現象，表明并非所有的參與者都可以在協同過程找到最優的匹配方式實現價值最優。SE向高階演化的過程中同樣會受到內源性與外源性綜合因素影響，角色沖突、權力濫用、機會主義等問題會使價值創造的過程出現分歧，形成價值共毀[11]。因此，以價值共創與價值共毀雙重視角對SE共生演化的前因進行分析，有助于全面化、高層次SE共生演化態的深度探究。

1.2數字化賦能

目前，學術界尚未對數字化賦能給出明確統一的定義。孫新波[12]對大數據賦能、數據賦能與數字化賦能的定義進行對比分析，指出數字化賦能側重于對賦能對象能力獲取和提升的作用。周文輝等[13]從數字化對員工與顧客賦能的角度，分析出數字化技術能提升個性化需求獲取的準確性并能夠促進大規模定制。戚聿東[14]指出數字化技術降低了搜索成本、溯源成本等，極大提升了生產的柔性化，并刺激傳統產品主導邏輯向靈活服務方向發展[15]。高素英等[2]采用案例分析法得出數字技術賦能的多層面交互結構是服務生態系統中資源整合與服務交換的基礎。Li[16]認為企業數字化技術與業務的戰略統一，可以改變組織結構并提升企業的敏捷性，且數字化涌現的連接式共生提升了主體即時交互與實時響應的能力[17]。實踐表明，數字化資源將滲透到服務鏈中的每個環節，時間窗口不斷縮短，提升共生敏捷性是SE適應市場需求變化的必然要求。Gkeredakis等[18]發現數字化技術促使企業組織業務活動轉移到數字空間，有效應對突發性危機的產生。

Peltier[19]提出數字信息流連續體概念，縮短了SE主體間信息不對稱的差距，從而改變主體間價值共創的方式。焦勇等[20]數指出字化賦能制造業轉型的過程包括“從要素驅動向數據驅動、從產品導向到用戶體驗、從產業關聯到企業群落、從競爭合作到互利共生”4個維度。由此可見，數字化賦能對制造型企業生產方式、業務交互、參與者賦權等方面具有顛覆式的影響，為本文深度分析制造業SE共生演化機理提供有力的研究依據。

1.3產業共生

“共生”源于生物學領域，最初由德國生物學家Antonde Bary提出。隨著研究的深入，共生理論即“內外共生是系統尋求創新與進化的重要動力源泉”[21]。袁純清將共生理論引入到社會學領域，擴充了共生理論的應用范圍，并提出質參量兼容原理、共生能量生成原理、共生界面選擇原理、共生系統相變原理與共生系統進化原理，為共生關系的研究奠定了堅實的理論基礎[22]。隨后依據共生內涵衍生出工業共生網絡[23]、產業共生[[24]]以及創新生態系統共生演化[25]等研究分支，反映出“共生”作為組織與管理的重要關系范式，為多主體間相互依賴問題提供了解釋。蔣開東等[26]指出協同創新系統內共生關系存在“單利共生”向“差異互利共生”再到“均衡互利共生”的演化邏輯，朱衛東[27]以共同創造與分享增加價值作為利益相關者共生的邏輯起點，對勞資共生行為模式及穩定性進行了研究，表明系統共生演化形成的前期要素與價值活動狀態影響共生演化的走向。劉平峰等[28]將創新生態系統主體劃分為研究群、開發群與應用群，應用Logistic增長模型構建多種群的共生演化動力模型。探索產業共生演化機的邏輯規律對于SE價值鏈運作拓展其研究范式。

可以發現，國內外學者圍繞SE的研究多聚焦于多主體價值共創、數字化賦能與共生演進的影響因素和作用機理等。但在某些領域尚存不足，如已有文獻多集中在服務主導邏輯下多主體價值共創，僅關注多元主體價值創造的正向反饋作用，忽視可能出現的價值共毀/減少情況。對于價值共創理論僅僅延伸到共生領域，對兩者理論的結合缺乏系統性論述。由此，本文劃分數字賦能下多元主體協同創新的活動狀態，剖析其形成的內在原因。并以制造業SE為例，分析數字化技術對共生主體、共生界面與共生關系的作用原理，揭示SE多主體多模式下共生演進的發展路徑與作用機理。該項研究為數字經濟時代下的制造業轉型升級以及生態體系的構建提供理論支撐與依據。

2SE中價值創造單元的共生關系

制造業SE多元主體通過分工協作形成以用戶需求引導的數據流通、服務交換與資源整合的共生紐帶，一同參與系統服務創新與價值創造的全過程，為價值創造主體提供共生能量，滿足服務生態場景下多元用戶需求。SE合作伙伴專注價值活動，逐漸形成自身的核心優勢，伴隨系統成熟集聚形成自主角色分化[29]。識別與劃分價值共創主體是協調參與者交互關系的基礎[30]。顯然，主體間由競爭優勢邏輯向共生共創的邏輯關系轉變，源于產品主導邏輯下群體分類很難體現生態系統內利益相關者角色的動態性，且價值共創主體間易形成松散的時空耦合結構，模糊了系統內供應商、生產者與顧客間的界限[31]。基于此，這里依據數字賦能服務生態系統的主體角色與地位，將SE內的主體劃分為服務提供單元、服務整合單元、服務促進單元與服務接收單元，它們與共生環境、共生界面等交互影響，如圖1所示。各共生單元圍繞核心價值在交互界面上進行業務往來與服務交換，伴隨著數字化賦能的共生能量在合作體間流轉，不僅共生主體間出現頻繁的業務交互與優勢互補，共生系統與環境間的要素交互也處于動態平衡狀態，激發主體與環境在有限的時間與空間相互作用，進而催生高階態SE形成。

2.1共生單元

共生單元是在共生行動中基本的能量供給、交換與接收單元[32]。其中，服務提供單元是產品生產與使用性能上服務價值凝聚的企業或組織，其作用在于提供基礎性產品及服務。服務整合單元是具有較強服務連接能力的知識密集型或技術密集型的單元個體，其作用在于彌補知識缺口或市場開放窗口。服務促進單元是在SE中提供優惠政策或資金支撐的政府或金融機構，是系統價值創造的關鍵支撐。而服務接收單元則指SE中的終端用戶群體，是價值轉換的最終流向。共生單元之間的內在聯系可以表達為共生物質和能量[33]。由于數據在SE業務交互過程中多向生產、流動、存儲與轉化，其流轉方向代表著核心共生能量于系統內流動趨勢。

2.2共生環境

共生環境指共生單元價值共創過程中外部條件集合，主要包括制度環境、技術環境以及經濟環境等。在制度環境方面，《發展服務型制造專項指南》、《關于推進制造業智能化改造和數字化轉型的若干措施》等一系列政策指向推動制造型企業向數字化、服務化方向轉型，為構建互惠共生制造業SE提供戰略方向。在技術環境方面，互聯網、大數據、云計算等數字化技術的快速發展，拓展了SE業務類型、交互渠道以及服務架構。在經濟環境方面，數字賦能下SE發展的核心在于多樣動態需求的滿足，科技進步促使經濟數據成為企業間競爭新的戰略資源，助力制造業SE共生演進速度。

共生交互界面是共生單元進行資源交互、業務往來的甬道，為共生關系的形成與發展提供基礎的核心要素，由SE中服務平臺、可視化UI界面、API接口、技術兼容標準等部分構成。

2.3共生關系

共生關系指共生單元相互作用方式或結合方式。從制造業SE主體關系行為角度，結合數字化賦能共生演化特點，可將共生關系劃分為獨立共存關系、寄生共生關系、偏利共生關系、競爭共生與互惠共生關系5類。獨立共存關系中，共生單元相互獨立，共生主體只進行基本的業務往來，不生成共生能量。寄生共生關系中，數據價值與能量單方向由低能量型流向高能量型，共生單元依存式生存，且共生價值非自發形成。偏利共生關系中，各共生單元合力投入人力、物力、財力等資源，共生能量或利益易傾向流入某一合作單元內，而其他共生體所得相對價值被削減，價值共毀狀況較少出現。競爭共生關系中，各共生單元存在數據資源存量、以及數字技術成本投入與核心價值界定之爭，彼此間存在抑制性行為，故易形成競爭共存態。互惠共生關系含對稱性與非對稱互惠共生，各共生主體間以雙方共同利益為目標進行資源整合與服務交換，互惠對稱程度與利益分配效率呈現正相關。

2.4三要素之間的互動

系統演化不僅受共生要素的影響，價值因素同樣會改變系統共生演化的最終形態。數字化賦能SE體現在共生單元賦能，共生界面賦能與共生關系賦能。共生單元賦能強調的是制造組織權力下放與外部用戶權利提升雙重賦能，如海爾“人單合一”的經營管理模式通過構建面向用戶的開放性平臺賦能價值共創的全過程。共生關系賦能經由數字化技術降低跨界搜索成本，拓寬單元共生的交互渠道，擴展主體交互的服務類型。共生界面賦能將數據平臺、業務平臺以及技術平臺視為共生能量流動的載體，延伸共生群體能量流動的帶寬。各種平臺交叉聯動擴充共生能量在空間的流動范圍，提升共生成果的轉化績效，如圖2所示。

SE中因共生單元吸收消化能力的不同，會產生不同的價值創造結果，即價值共創和價值共毀/減少，且價值活動導向推動主體間共生關系的形成。當賦能不當或基礎設施不匹配、數字化技術銜接成本過高、單元之間不能有效地消化吸收先進知識與技術時，價值創造活動中會出現價值共毀/減少的狀態。價值共毀將導致SE直接進入衰減狀態，價值減少則導致SE維持穩態或進入衰退。此時，內部學習機制、消化吸收機制、敏捷響應機制可以調控SE演化方向。內部學習機制是共生單元為提升自身接納新事物、應對突發危險的能力，不斷理解、采納新知識和新技術。多輪交互后共生單元間形成更高階連接形態的耦合結構體。消化吸收機制是SE吸納更多外部組織嵌入或技術嵌入，實現外部資源的內部融合。它可以強化共生單元間的關系結構，且與學習吸收機制形成的循環迭代觸發敏捷響應機制。三種機制是SE共生單元、共生環境與共生關系互動的源動力，引導價值共毀/減少狀態向價值共創的結果演進，進而推動高階演化態SE的形成。

3數字賦能下SE共生模式劃分

SE具有動態性、復雜性、自組織性以及適應性等特性，數字化賦能制造系統共生的過程與自然生態系統中種群演進相似，這里借鑒生態學研究方法采用LotkaVolterra模型模擬共生單元的關系演化。LotkaVolterra模型是Logistic模型的衍生，最初用來模擬生態系統中種群間的捕食與被捕食關系，后被拓展至各種領域，用以描述主體間或主體與環境間的競合或共生。

3.1基本假設

假設1經濟學領域內對于種群密度的解釋，可表述為參與者的某種表現型特征。服務生態系統中共生能量流動受數據生成、傳遞、存儲與轉化方向的引導。數字化賦能下系統主體價值共創的過程主要表現在共生單元間數據價值創造的過程，數據滲透于主體資源整合、服務交換的各個環節。選取數字價值增加所得額xi作為價值創造主體i的種群密度，xi是按照價值共創主體在共生過程中對數字價值挖掘的貢獻度而分配到的利益，包括用戶需求、數字化技術、平臺構建水平、數字化基礎設施建設等各種外生性影響因素對于價值共創者增加數據價值所產生的影響。由于市場技術經濟發展的約束以及社會有限資源的制約，價值共創主體間對數據價值的挖掘是有限的，即xi是有限的。

假設2價值共創主體的策略空間是固有不改變的，即數字化賦能情境下制造業SE中不存在新的發展策略，故可用xi=xifi（v，x）表示。其中：v為數字化賦能種群策略，可以代表價值共創主體i的某種特性或相應管理制度變化;fi（v，x）為物種i對數字化改造的適應度，代表其密度一段時間內的平均變化。則制造業SE以數據價值挖掘為核心的多主體共生演化的動態模型，如式（1）所示：

x1=x1fi（v，x）=r1x11-x1K1+∑nj=2α1jxjK1，

……

xi=xifi（v，x）=rixi1-xiKi+∑nj=1，j≠iαijxjKi。（i，j=1，2，3，…，n）（1）

其中：ri為價值共創主體i的內生增長率; Ki為主體i所處環境數字資源最大承載量，即最大的數據價值所得收益額; αij作為服務生態系統主體間的共生系數，若αijgt;0，表示價值共創主體j對i的促進作用;若αij=0，表示價值共創主體j對i無影響;若 αijlt;0，表示價值共創主體j對i的阻礙作用。

假設3忽略SE內價值共創主體在數據價值挖掘過程中不存在時滯因素，即數據價值創造產生的作用是瞬時的，沒有時延。

3.2SE共生演化模型構建

價值共創的核心在于數據價值的挖掘，而數據的產生、流動、存儲與轉化發生在服務提供、整合與接收單元之中。可見，將數據價值挖掘的核心驅動單元作為系統共生演化的研究主體具有可行性與合理性。設定r1（t）、r2（t）與r3（t）分別是數字化賦能下服務提供單元與服務整合單元與服務接收單元的內生增長率，表示共生單元發展速度;x1（t）x2（t）與x3（t）分別為服務提供、整合與接收單元在單位時間內數據價值挖掘過程中所獲得的效益; αij為價值共創主體j對i因數字化改造省級所帶來的的效益增長的影響系數;K1、K2與K3分別是服務提供、整合與接收單元在特定環境下的數據價值挖掘的最大收益值。三者構建多共生體間的生態關系模型，如式（2）所示：

dx1（t）dt=r1（t）x1（t）1-x1（t）K1+α12x2（t1）K2+α13x3（t）K3，

dx2（t）dt=r2（t）x2（t）1+α21x1（t）K1-x2（t）K2+α23x3（t）K3，

dx3（t）dt=r3（t）x3（t）1+α31x1（t）K1+α32x2（t）K2-x3（t）K3，

x1（0）=x10，x2（0）=x20，x3（0）=x30。（2）

3.3SE共生模式類型與適用范圍

服務提供、整合與接收單元的關系模式取決于共生作用系數的范圍，具體共生模式，如表1所示。

系數取值共生模型解釋說明

α12=0，α13=0，α21=0α23=0，α31=0，α32=0

相互獨立兩類種群之間互不影響，各自獨立發展

α12gt;0，α13gt;0，α21gt;0α23gt;0，α31gt;0，α32gt;0

互惠共生共生單元間互利共贏，當共生系數相同時，為對稱性互惠共生;當共生系數不相等時為非對稱性互惠共生;且共生單元的價值都會增長

α12α21lt;0，α13α31lt;0，α23α32lt;0

寄生共生共生體一方收益（共生系數為正），另一方則受到抑制（共生系數為負）存在一方價值增加，一方價值下降

α12=0，α21gt;0或α12gt;0，α21=0α13=0，α31gt;0或α13gt;0，α31=0α23=0，α32gt;0或α23gt;0，α32=0偏利共生

共生體一方受益（共生系數為正），價值將會增加，另一方無影響（共生系數為零），所獲得價值不變

α12lt;0，α13lt;0，α21lt;0α23lt;0，α31lt;0，α32lt;0競爭共生兩共生體之間相互競爭，當共生系數相同時為公平性競爭;當共生系數不同時為惡性競爭

為了探討制造業SE中服務提供、整合與接收單元間共生演化結果，令式（1）為零，推導得到式（3）：

r1（t）x1（t）（1-x1（t）K1+α12x2（t1）K2+α13x3（t）K3）=0，

r2（t）x2（t）（1+α21x1（t）K1-x2（t）K2+α23x3（t）K3）=0，

r3（t）x3（t）（1+α31x1（t）K1+α32x2（t）K2-x3（t）K3）=0。（3）

對微分方程組（3）求解，得到SE共生演化的8個均衡點，分別為P1（0，0，0）、P2（K1，0，0）、P3（0，K2，0）、P4（0，0，K3）、P5（K1（a12+1）1-a12a21，K2（a21+1）1-a12a21，0）、

P6（K1（a13+1）1-a13a31，0，K3（a31+1）1-a13a31）、

P8（K1（a12+a13+a12a23+a13a32-a23a32+1）（1-a12a21-a13a31-a23a32-a12a23a31-a13a21a32），K2（a21+a23+a13a21+a23a31-a13a31+1）（1-a12a21-a13a31-a23a32-a12a23a31-a13a21a32），K3（a31+a32+a12a31+a21a32-a12a21+1）（1-a12a21-a13a31-a23a32-a12a23a31-a13a21a32））、

P7（0，K2（a23+1）1-a23a32，K3（a32+1）1-a23a32）。并求得SE雅克比矩陣，如式（4）所示。

J=r1x2a12K2-2x1K1+x3a13K3+1a12r1x1K2a13r1x1K3

a21r2x2K1r2a21x1K1-2x2K2+x3a23K3+1a23r2x2K3a31r3x3K1a32r3x3K2r3a31x1K1-2x3K3+x2a32K2+1。（4）

對系統內8個平衡點進行局部穩定性分析，已知r1gt;0，r2gt;0且r3gt;0，依據特征值判定服務生態系統演化穩定性結果，如表2所示。

這里以上海大眾汽車SE為例，2019年初上汽大眾提出展開渠道升級與服務創新的戰略布局，將4S店升級為整合“Smart智能體驗”、“Share共享服務”以及“Social互動社群”的展廳。將用戶體驗從線下遷移至線上，實施建設“7S體驗終端”與“7E智能云端”等，客戶可通過線上的官方商城、官方微信、上汽大眾超級APP完成車輛配置與下訂，體驗實車，預約服務。此后，上汽大眾通過構建企業與用戶之間的數字化渠道，增強與多方企業協作，打造汽車商業服務生態系統。在整個汽車制造SE構建過程中，以上汽大眾為領頭者的服務提供單元，以及以數夢工場等數字化提供服務商為核心的服務整合、促進單元以及官方商城、微信以及上汽大眾APP中所蘊藏的消費者作為服務接收單元，共同為用戶提供優質的服務解決方案。采用MATLAB R2016b版本軟件，對共生單元間不同的共生演化關系進行數值仿真。參考文獻[34]、[35]、[36]中仿真參數設置的規則，對算例參數進行設定：服務提供單元數據價值挖掘的最大收益K1=1 000，初始值x1（0）=200，服務整合單元的最大收益值為K2=1 000，初始值x2（0）=100，服務接收單元最大收益值為K3=1 000，初始值x3（0）=150，并設定迭代次數為1 000次。SE中服務提供、整合、促進以及接收單元的行業屬性不同，如服務提供單元包括資產提供商、車輛和車隊提供商、汽車出行服務提供商與全面出行提供商等，為用戶提供服務解決方案中所需基礎硬件設施的企業群體，設定服務提供單元的平均增長速度為r1=0.078;服務整合、促進單元意指網約車加盟平臺、出行服務平臺、數字化服務平臺等，擁有對大數據分析處理技術以及軟件設施的平臺或企業，設定服務整合單元的平均增長速度為r2=0.055;服務接收單元是參與到上汽大眾SE的終端消費者，包括系統服務創新提供異質性需求的用戶或參與到企業生產、制造中的領先用戶群體，設定服務整合單元的平均增長速度為r3=0.063。

3.3.1獨立共存模式

算例中服務提供、整合（促進）單元充分發揮自身的獨特優勢與影響力，展現對接收單元需求與偏好數據的分析能力。如，服務提供單元面向出行數據與車輛等數據的收集能力，整合單元面向手機數據與互聯網等數據的綜合轉化能力。當汽車SE內各共生單元之間沒有共生能量生成與流動時，結合參數設置的標準慣例，將三類共生單元的共生系數均設置為0。此時，主體之間各自獨立運行且互不干擾，當增長至最大生物量后保持穩定，且增長速度由內生增長率決定，仿真結果如圖3所示。

3.3.2競爭共生模式

在SE資源整合與服務交換的過程中，合作沖突將對共生關系產生不同程度的阻礙。依據參數設置的標準慣例，在其他參數保持不變的情況下，設定α12=-0.45，α13=-0.35，α21=-0.35，α23=-0.25，α31=-0.25，α32=-0.15。此時，三種共生單元彼此間存在相對較弱的阻滯關系，但共生態不會破裂，即競爭共生狀態。在競爭共生模式下，各主體的數據價值產出均有所降低，且服務提供單元對于競爭的敏感系數相對較高，服務整合單元相對次之，服務接收單元對于競爭因素的敏感度最低。故處于競爭共生模式下，不利于服務提供單元對于數據價值的挖掘，會降低其利益。這種模式一般出現在宏觀環境的開放度低、數字化技術不發達的時期多為SE構建的前期狀態。仿真結果如圖4所示。

3.3.3互惠共生模式

依據參數設置的標準慣例，在保持其他參數不變的情況下，設定α12=0.45，α13=0.35，α21=0.35，α23=0.25，α31=0.25，α32=0.15。此時，主體間的數據價值產出皆高于獨立共存下的穩定值，且服務提供單元數據價值產出的增加幅度最大。各主體彼此間有促進價值提升的作用，且形成良好的資源協調、業務合作的關系，即非對稱互惠共生，如圖5所示。同理，在保證其他參數不變時，令α12=α21=α13=α31=α23=α32=0.45，此時的均衡狀態稱為對稱性互惠共生模式，如圖6所示。此時，共生單元之間的關系成高度協調一體化，各主體分攤數據紅利的狀態達到最高級別，形成了最佳的資源配置與互利共贏的局面。

可以發現，獨立共存、競爭共生和互惠共生3種模式之間，因整合（促進）單元、接收單元與服務提供單元對整體系統的影響力與綜合轉化能力不同而區分，且由于生態系統自我調節的能力有限，在生態體系內可能形成以某一共生單元為利益核心的戰略性措施。在某種意義上，各主體在共生系統內遵循質參量兼容與共生能量生成原理，共生模式即是共生系統中各主體內在關聯的過程，也是共生系統內共生能量形成的過程。三種共生模式可以相互轉化，且中旬共生能量守恒與輪轉。

4價值共創與價值衰減下模式演進

SE共生單元的演化模式并非一成不變，由于不同共生單元所擁有的資源設備、專業知識、數字化技術能力等不同，價值創造的結果會呈現共創與共毀/衰減2種態勢，其模式的變化過程及演化規律對于分析數字賦能下制造業多主體共生關系十分必要。SE主體價值活動的結果包括價值共創與價值衰減兩種狀態。受主體內部技術、資源與能力的限制以及外部關聯關系的穩定性，如機會主義與利益分配不公平等因素影響，價值活動往往偏離具有正向反饋結果的價值共創狀態。

4.1以服務提供單元為主導的共生模式演進

在以服務提供單元為主的共生模式中，合作主體依托制造產品進行服務創新，帶動SE向高階共生態演進。設定α12=0.45，α13=0.35，α21=0，α23=0，α31=0，α32=0.15。此時共生單元受服務整合單元提供的數字化技術以及服務平臺具有的整合性能的影響，服務提供單元在此模式下所獲得的數字價值最高，且增長速率最大。服務接收單元在服務提供單元獲取的數據價值提升后也會相應的有所提升，略高于獨立共存下的穩定值。服務整合單元不受其他主體交互的影響，其均衡態時的最大值與獨立共存狀態時相等。共生單元的價值創造能力被削弱，服務提供單元與服務整合單元會追加互補性技術與資源的供給，幫助服務整合單元減少無效消耗，降低市場阻礙。價值共毀/減少易導致偏向服務提供單元的偏利共生模式，仿真結果如圖7所示。設定α12=0.45，α13=0.35，α21=-0.35，α23=-0.25，α31=-0.25，α32=0.15。此時服務提供單元具有最高的穩定值，而服務整合單元與服務接收單元的最大生物量穩定值 均低于獨立共存狀態下的穩定值。這是由于服務提供單元在與服務整合單元、服務接收單元進行項目合作的過程中處于技術與資源優勢地位，若主體開放度不高，則導致信息不對稱或信息隱瞞的情況發生。服務提供單元這種投機性行為將不利于服務生態系統整體的共生發展。價值共創助推偏向于服務提供單元的寄生共生模式的形成，如圖8所示。

4.2以服務整合單元為主導的共生模式演進

當SE中服務整合單元的實力較強，服務提供單元的數字化技術能力與專業化知識較為薄弱需借助外界力量彌補自身能力的不足，且服務接收單元的需求主動性與個性化較弱時，將會形成以服務整合單元為主導的共生體系。在保持其他參數不變的情況下，設定參數α12=0，α13=0，α21=0.35，α23=0.25，α31=0.25，α32=0。依靠來自服務提供單元與接收單元的數據資源對行業需求方向進行預測，以此提高自身獲取的數據紅利，價值共創易產生偏向服務

整合單元的偏利共生模式。服務整合單元與接收單元價值獲取的最大值高于獨立共存狀態的最高穩定值，提供單元的最大生物量與獨立共存狀態時保持一致，故不受影響。此狀態下服務整合單元通過降低提供單元數字化轉型成本與服務風險，改善服務接收單元的服務體驗感，如圖9所示。設定參

數α12=-0.45，α13=-0.35，α21=0.35，α23=0.25，α31=0.25，α32=-0.15。可以觀測到，只有服務整合單元的獲取的最大數據價值高于獨立共存狀態。各主體最大生物量都出現增高后回落的態勢，且服務提供單元回落的尤為明顯。價值衰減有損于服務提供單元與服務接收單元運作經營的發展，易產生偏向服務整合單元的寄生共生模式。伴隨大數據技術的普及應用，這種共生模式逐步縮減，各主體傾向于尋求彼此受益、互利共贏的平衡關系，如圖10所示。

4.3以服務接收與提供單元為主導的共生模式演進

數字經濟快速發展，賦予消費者更高的權益，共生單元逐漸形成以用戶需求為導向的經營模式。服務提供單元是數據產生的主要源泉，也是數據價值應用的風向標。由于服務接收單元缺少技術供給與產品生產能力，需在服務提供單元和接收單元雙重作用下價值創造。設定參數為α12=0.45，α13=0，α21=0，α23=0，α31=0.25，α32=0.15。價值共創推動偏向服務接收與提供單元寄生共生模式的形成，服務提供與整合單元的物理量穩定上升，服務規模與方位不斷擴大，如圖11所示。設定α12=0.45，α13=-0.35，α21=-0.35，α23=-0.25，α31=0.25，α32=0.15。此時服務提供單元的最大生物量高出獨立共存時的穩定值，且增長幅度不高。主要原因在于服務提供單元與服務整合單元的最大生物量較低，現階段的用戶創造力不足，共生體系內缺乏服務提供單元與整合單元的服務創新與價值創造的能力支持。價值衰減易產生偏向服務接收與提供單元的偏利共生模式，如圖12所示。

4.4以服務接收與整合單元為主導的共生模式演進

保持其他參數不變的情況下，設定α12=0，α13=0，α21=0.35，α23=0，α31=0.25，α32=0.15。主導單元與輔助單元之間最大生物量的差距很小，且都高于各自獨立共存狀態下的最大值。服務接收與整合單元最初增速由內生增長率決定，但達到一定范圍后，個體主導優勢顯現出來，服務提供單元的增速將不斷提高達到最大后趨于穩定。價值共創推動偏向服務接收與整合單元的寄利共生模式，如圖13所示。設定α12=-0.45，α13=-0.35，α21=0.35，α23=-0.25，α31=0.25，α32=0.15。服務接收與整合單元最大生物量的增幅有限，價值衰減下易形成偏向服務接收與整合單元的偏利共生模式，且偏利共生狀態適合發展核心主導企業，以輻射態帶動周圍相關企業聯動發展，實現數據價值增益。并且SE整體績效需要以來主導企業帶動完成上升態勢，如圖14所示。

5結論與建議

目前，我國制造業正在向數字化、服務化與生態化方向轉型，制造業SE共生演化模式的研究為制造業轉型升級提供理論參考。本文采用共生與價值創造理論，對數字化賦能下制造業SE共生演化模式進行分析。揭示數字化賦能下共生環境、共生單元與共生關系三要素之間的聯系，結合共生理論質參量兼容與共生能量生成原理，將數據要素作為共生單元內在連接的質參量，將數據價值挖掘作為共生能量的源泉，構建多主體的LotkaVolterra共生演化模型，給出SE共生演化模式的3種類型及適用條件。以上海大眾汽車制造SE為例，分析價值共創與價值衰減視角下SE模式演化機理及運行規律，并對其經濟含義進行解釋。研究結果歸納為以下幾點：

1）數字化賦能下的制造SE是服務提供單元、整合單元、促進單元與接收單元在共生環境內，開展基于數據價值挖掘的資源整合與服務交換的復雜系統。在對制造業SE共生演化要素分析得出系統的共生演進狀態易受價值活動影響。需要建立內部學習機制、消化吸收機制與敏捷響應機制來引導主體向價值共創的方向演進，保障制造業SE向共生高階形態演化。

2）價值共創是SE共生演化的核心，數字化賦能下的多共生體價值共創具有其獨特性。數據資源在共生主體間的生成、傳遞、存儲與轉化，促使數據成為多主體內在銜接的關鍵要素。數據價值挖掘依據數字化技術對共生主體、共生界面與共生關系的賦能推動多主體間價值共創活動的開展，推動SE向高階形態演進。

3）在SE共生演化過程中，各主體的資源、技術與知識能力存在差異性，系統內會自發地形成由某一核心單元主導的共生形態。依據服務提供單元、服務整合單元與服務接收單元在數據價值共創中的業務關系與合作形式，構建多主體共生的LotkaVolterra演化模型。SE多主體數據價值共創的均衡結果取決于共生單元間的共生系數。且對稱性互惠共生模式是多共生單元實現數據價值增益的最佳方向，偏利共生模式在一定程度上會提升SE共生的整體效益，但在寄生共生模式下，以占取其他企業資源發展自身的行為則不適宜未來市場的發展形勢。

結合上述研究結論，提出如下對策建議：

1）在價值共創和價值衰減視角下，以服務提供單元為主導的共生形態有助于系統獲得更高效益。故制造業應首先以供應商、生廠商等企業為主導建立核心體系，呈輻射狀連接其他類型企業，構建更為穩健的制造業SE。SE服務提供單元需不斷加強自身數字化建設能力，提升數據資源在系統內的流動速率，實現數據價值挖掘與主體共生關系的對接，落實數據資源在系統共生演進中的作用;并且服務整合單元、促進單元在與接收單元進行數據價值挖掘過程中要制定相應的保障制度，避免多主體間利益分配不公平或會主義行為的發生，以此降低風險并提升系統的整體效益;加強對服務生態系統數字化平臺的建設，應用平臺實現數據資源的在多主體間的共享，降低生產成本。

2）加大數字化技術的研發投入資金，以技術推動制造業服務價值共創的升級，建立健全制造業服務創新的行動指南與價值挖掘體系，將數字化賦能落實到活動主體當中;引導制造業向多主體互惠共生的良性方向發展，避免價值衰減的惡化影響;完善系統共生體系管理，延伸系統邊界拓寬共生主體的搜索范圍，以尋求最佳的合作伙伴，加強共生界面的建設，為主體間數據流通和價值創造增加帶寬。

3）引導用戶積極參與到SE共生的過程中，按照用戶需求對多主體合作關系結構進行調整與重組，敏捷地為用戶提供場景化服務;建立維持SE健康穩定運行的規則制度，提升多主體間共生演化的協調性，凝聚多主體共生力量，打造“共生共榮”的制造業SE體系。然而，數字賦能下制造業SE各共生單元獲得的效益并非即刻產生。由于數據收集的遲延性，以及技術處理過程的時延等，共生主體間存在時滯影響，這是本文在構建模型時未考慮之處，將在后續的研究中對共生模型存在時滯問題進一步補充與完善。

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