区域大数据产业生态系统构建研究

摘 要：大数据产业已成为信息产业的重要组成部分，良好的产业体系需要构建产业生态系统。大数据产业作为社会价值创造的组成部分，其生态系统除具备自然生态系统的某些特征外，也有自身的系统特点。从价值创造和技术创新的互动视角看，大数据产业生态系统由价值创造生态系统和技术创新生态系统构成，两个生态系统由下向上延伸并相互影响，价值创造生态系统连接应用，是实现产业价值的主要途径和目标，建议围绕多样化价值、差异生态位、良性竞合和政府角色移位4个方面构建价值生态系统；技术创新生态系统是产业发展的催化剂，建议通过融合发展和构建创新族群构建技术创新生态系统。

关键词：大数据；生态系统；产业经济；价值创造；技术创新

基金项目：国家自然科学基金项目“制造业服务化战略竞争优势构建的理论探索与实证研究”（72162008）；国家自然科学基金项目“基于耦合视角的平台企业主导型创业生态系统形成及赋能机理研究”（72264006）。

［中图分类号］ F49       ［文章编号］ 1673-0186（2023）008-0020-014

［文献标识码］ A     ［DOI编码］ 10.19631/j.cnki.css.2023.008.002

大数据产业正处在快速发展阶段，包括中国在内的各国大力发展大数据产业，许多互联网跨国企业纷纷进入大数据产业领域。在我国，一些省份、区域积极抓住发展大数据产业的机遇，中国电子信息产业发展研究院的报告显示，至2018年，大数据产业集聚发展效应已经凸显，长三角地区、珠三角地区、中西部地区及东北地区等大数据产业集聚发展格局基本形成，很多省份大力发展大数据产业［1］。但从行业发展看，一些地区的大数据产业发展遇到了数据交易标准、安全、人才等瓶颈，大数据产业还需进一步提高战略定位，并构建良性的产业生态系统。对大数据产业生态系统的研究主要集中于大数据产业的产业构架、信息技术等。过去十年，国内学者开始系统研究大数据环境下的企业商业模式，大数据是一种思维方式，引发企业对资源、价值、结构、关系、边界等传统观念的重构，正在改变企业赖以存在的资源环境、技术环境和需求环境［2］。而大数据环境下企业间的竞争不再是企业的个体间竞争，也不是供应链的链条间竞争，而是众多企业联结成的商业生态系统间的竞争［3］。大数据引发产业生态环境发生改变，并对企业产生了重要影响。构建系统科学的大数据产业生态系统是顺应产业发展的要求。

一、大数据产业生态系统的理论溯源

产业生态系统的概念最早被产业生态学家或环境经济学家采用，由通用汽车研究实验室的弗罗斯克和加罗布劳斯（Frosch & Gallopoulos）于1989年提出，他们将经济视为一种类似于自然生态系统的循环体系，包含相互依赖的生产者、消费者和规制机构，他们相互之间以及与环境之间交换物质、能量和信息［4］。有学者指出区域产业生态系统是指在特定空间的经济、社会和生态环境中的相关企业或组织借助于物质流、能量流、资金流、信息流和知识流等形式所构成相互关联、协同进化的统一整体、复杂系统，多样性、协同进化以及稳定性是区域生态系统的特性［5］。李晓华等提出培育和发展战略性新兴产业不能仅支持产业的某一个方面，而是要促进其所处生态系统的完善与协调［6］，而在全球化的时代背景下，有必要在产业生态系统理论和商业生态理论的基础上发展新兴产业生态系统理论［7］。

在产业生态系统体系下，商业生态系统是实体产业实现商业价值的途径，商业生态系统成为产业生态系统领域重要的研究方向，产业生态系统研究的对象包括产业基础、产业价值和产业环境等问题，而商业生态系统则关注产业要素在市场的价值产生和流动问题。美国学者穆尔（James F.Moore）在《哈佛商业评论》上发表的《捕食者与被捕食者：竞争的新生态学》首次提出了“商业生态系统”，认为商业生态系统，就是由组织和个人所组成的经济联合体，其成员包括核心企业、消费者、市场中介、供应商、风险承担者，还包括竞争者以及行业协会、政府等组织，这些成员之间构成了价值链，不同的链之间相互交织形成了价值网，物质、能量和信息等，这些要素通过价值网在联合体成员间流动和循环［8］。此后，中国学者构建了以产业发展为目标的商业生态系统的理论体系，研究表明：生态系统中生产企业之间存在互利共生关系［9］，商业生态系统的研究意义在于对企业创造商业生态系统、品牌战略规划、市场机会与风险、市场定位与市场竞争、行业管理以及区域经济发展、社会经济研究有重要作用［10］，可以通过建立商业生态系统提体升核心企业的竞争优势［11］，并且商业生态系统健康对企业战略行为有积极的刺激作用，对企业价值创造有比较明显的推动作用［12］。

大数据的大体量、产生速度快、多样性和低价值密度特征使大数据产业具有明显的产业特征，并使大数据产业有较高的族群性和外部效应。族群性表现在大数据特点的两方面：一是数据信息集聚量巨大，数据处理发展由GB到PB甚至更高的EB、ZB、YB、DB级，需要借助于智能计算、分布式构架等相应技术和强大的数据处理平台才能实现数据集中处理；二是数据的复杂多样性，大数据的数据类型从单一的数据类型变为结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型，这使数据储存、分析识别、应用等带来了挑战，同样需要特定硬件设施、特定的技术集中储存和处理。外部效应表现在当商业活动中不同的主体使用信息技术后，大数据为其产生了正向的外部效应，特别是对商业生态系统一般企业和组织的价值创造、价值共享产生影响。大数据产业的族群特性要求主要生产要素必须聚集于一定的空间，并汇聚大量的其他次要生产要素，而大数据的外部效应则对不同行业和产业产生影响，需要将相关产业要素纳入大数据产业的生产体系，大数据产业的特点使大数据不能孤立于其他生产要素和其他产业，需要构建产业生态系统促进产业发展。因此，本文从价值创造和技术创新的视角构建价值创造生态系统和技术创新生态系统两个子系统构建大数据产业生态系统，并分析影响生态系统构建的核心要素。大数据产业人才作为产业发展的最核心，其影响遍及各个生态系统中，如政府、企业和其他组织，本文不将其作为单独的生态要素。本研究认为连接产生价值，价值创造生态系统是在商业生态系统的基础上，以数据连接行业应用，实现价值创造。而技术创新生态系统是在价值创造生态系统的基础上，构建大数据技术创新活动与行业应用的知识连接机制，其主要价值是通过价值生态子系统实现。大数据区域生态系统基本结构如图1。

二、区域大数据生态系统的基础

阿尔弗雷德·韦伯在阐述工业区域理论时，除了将一般影响工业的工资、租金等作为普通因素外，还将空气、水等作为特殊因素进行分类［13］。在大数据产业中，硬件设施是产业最基础的要素，由大量的硬件系统组成，硬件设施的核心是计算机系统硬件，这些硬件除包括主机、存储、交换等大数据配套硬件设施，还包括建筑物、电源、散热等辅助设备，这些硬件设施处于大数据产业生态系统的底层，对大数据产业提供基础保障。而这些硬件设备暴露于自然环境中，受到自然生态中的非生物质、有生物质的影响。硬件设施集聚以后，需要相应人力、物力和能源的持续支持，这些要素集聚后，将引起两方面的思考，一是大数据产业要素集聚引起环境的变化，绿色、环保、低碳、低能耗等绿色标签成为产业持续发展的基本属性，自然环境中的空气质量，水源质量、地质条件等环境要素将直接影响大数据产业的发展，优良的空气有利于延长硬件设施的寿命，干净的水源能提供良好的水循环系统，空气、水和阳光等通过温度、湿度对硬件设施产生影响，自然生态系统中少量的微生物和微型动物参与，其可能破坏基础设施，对基础生态系统造成负面影响，稳定的地质条件保证硬件设施不受自然灾害的破坏。二是产业要素集聚后的能源供给，充足的能源供应为产业发展提供基础保障，大数据产业的电子类设施将消耗大量的电力，充足、低廉的电能为生态系统提供基础保障，水力、风力能降低大数据产业能耗，对优化底层生态系统具有促进作用。综合来看，环境和能源基础是构建区域生态系统的基础，应选择生态环境良好、资源充足的地区发展大数据产业。

（一）环境基础

首先，环境基础首要是自然环境。主要表现在自然生态系统中的非生物质对大数据生态系统的硬件设施产生影响，产业区域独有的自然生态禀赋对构建良好的大数据生态系统具有促进作用。例如，自然生态系统中优质的水、空气、阳光、风力等形成的温度和湿度使硬件设备处于一个良好的运行环境，能延长大数据产业的基础设施使用寿命。相反，低劣的空气威胁大数据产业的基础设施，如雾霾含有的化学颗粒腐蚀电路板，入侵机房后加大了排尘和排热负载，对一些元器件的导电、绝缘等功能产生影响。在这方面，很多国际企业做出了探索，如谷歌、微软、亚马逊公司选择自然生态良好的爱尔兰建立数据中心，我国的字节跳动公司也将在爱尔兰投资4.2亿欧元建立其在欧洲的首个大数据中心，这些互联网巨头看中的是爱尔兰温带的气候对数据中心运行起到积极的促进作用［14］。法国电信公司Orange在法国瓦德勒伊建立的数据中心通过自由冷却技术，利用瓦德勒伊具备的自然优势和理想天气条件，一年中有11个月可以采用凉爽的环境空气来冷却计算机设备，有效降低数据中心的能源消耗［15］。美国泰坦数据中心建立在摩西湖边上的摩西湖市，该数据中心利用水蒸发的方式来吸走热量，从而使得数据中心达到节能环保［16］。以上案例充分利用当地自然生态系统中的水、空气等自然环境优势。除此之外，大数据产业一些硬件设施具有较高的精密性，不能受到外力的冲击和破坏，地震、滑坡、泥石流等地质灾害成为产业发展的隐患。

其次，需要构建良好的硬件运行环境基础。大数据相关设备暴露在室内环境中，硬件运行环境的构建应从建筑空间、基础信息硬件、制冷设备、其他辅助设备等的设计和选择方面考虑，具体而言，就是从器件、设备、设施、软件、场地、建筑、环境、管理等方面优化设计，使内部运行环境既能保证设备的正常使用、延长使用寿命，又能使内部运行环境达到节能环保、降低企业成本。位于台湾彰化海滨工业区内的谷歌数据中心，使用夜间冷却外加热能储能技术，在非高峰负荷夜间使用电力冷却水，将冷却水储存在储热系统当中，在白天使用这些冷却水，以最大限度地提高节能效率，和相同容量的数据中心相比，冷却系统可以减少约50%的能源消耗，意大利埃尼集团的帕维亚新数据中心使用了先进的不间断电源系统（UPS），该系统的能源使用效率低于1.2，且该数据中心在75%的运行时间中采用直接自然制冷技术［16］。早在2010年，美国IBM公司建立了通过美国绿色建筑委员会的能源与环境设计认证（LEED）的金牌认证数据中心，该中心在能源、水资源节约、碳减排、资源管理和室内环境方面都处于先进水平，中心为IBM提供高效率的数据处理保障［17］。

（二）能源基础

首先，电能供给是基本的能源基础。区域大数据生态系统需要充足、稳定的电能支撑，包括降温设备在内的所有底层的硬件设施都是电力设备，都以电能为基本能源，一是所有的核心大数据硬件设备都是依靠电能提供能源支持，这些设备24小时运转，消耗大量的电能。二是制冷、散热、空气循环系统等辅助系统也是依靠电能运转。美国零售卖场平台Ebay在犹他州新建美国第一个主要依靠太阳能发电的数据中心，安装了6兆瓦的太阳能发电系统，仍将接入当地电网作为备份电力［18］。美国Facebook公司位于瑞典吕勒奥的新数据中心，其所有设备都是通过本地产生的水电能源来供电，该地区提供的能源不仅是100%可再生能源，而且供应量也非常可靠［19］。印度最大的数据中心郁金香，拥有9.3万平方米服务器空间，有12 000个服务器机架，包括电源、冷却、机架布局和其他数据中心技术，中心须有100兆瓦的电力支持［20］。可以看出，充足、稳定的电能供给是建立大数据产业的基础，没有电能，设备就不能运作，数据就不能存储、处理和使用，就不能产生应有的经济价值。

其次，除了电能之外，水能、风能和太阳能为大数据提供能源支撑。一方面，水能、风能和太阳能可以通过水力发电、风能发电和太阳能发电设施转化为电能，间接为基础设施提供电能保障，另一方面，水能、风能通过循环系统、散热设备为基础设施冷却、散热，间接提供能源支持。如挪威巴朗恩市Kolos公司的数据中心被称为全球最大的数据中心，其电力支持能力将扩大至1 000兆瓦，数据中心以挪威丰富的水力发电为动力，但该数据中心还利用了挪威的凉爽气候和临近水域的自然条件，采用自然冷却技术降低能耗［21］。我国华为、腾讯公司在贵州的山体内建造数据中心，良好的低温空气和高原季风有利于服务器自然冷却。荷兰Interxion公司在瑞典的斯德哥尔摩的数据中心从波罗的海抽出海水来冷却此数据中心，约一年之后就收回了最初的投资［16］。因此，能源不仅给设备提供持续不断的能量，而且还能间接降低能耗。