_大数据_时代企业生态系统的演化与建构_资武成
21世纪以来中国生态产品价值实现研究现状及发展趋势分析
21世纪以来中国生态产品价值实现研究现状及发展趋势分析目录1. 内容概括 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究目标及内容 (5)2. 21世纪中国生态产品价值实现研究现状 (7)2.1 研究方法与理论体系发展 (8)2.1.1 价值评价方法的演进 (10)2.1.2 生态产品服务价值分析框架 (12)2.2 研究领域与热点动态分析 (13)2.2.1 生态产品价值评估实例研究 (14)2.2.2 生态产品市场化与价格机制研究 (15)2.2.3 生态产品价值与生态保护政策研究 (17)2.3 研究成果及启示 (19)3. 中国生态产品价值实现面临的挑战和瓶颈 (20)3.1 价值评价方法的局限性 (21)3.2 生态产品市场化的难度 (23)3.3 生态产品价值与政策机制的协调性 (24)3.4 数据缺乏与方法创新不足 (26)4. 中国生态产品价值实现发展趋势 (27)4.1 研究方法和理论体系的创新 (29)4.2 技术手段的应用与推广 (30)4.3 生态产品市场化和交易体系的完善 (31)4.4 生态产品价值与绿色金融的融合发展 (33)4.5 生态产品价值与乡村振兴的结合 (34)5. 结论与展望 (36)5.1 研究结论 (37)5.2 未来研究方向 (38)1. 内容概括在全球环境日益严重和资源消耗不断的背景下，21世纪以来，中国不断加强对生态文明建设的重视，生态产品价值实现成为了一个重要的研究领域。
生态产品价值实现是指通过市场机制和经济手段，有效地将生态系统中产生的经济价值和社会价值转化为现实，这对于促进绿色发展、推动可持续发展具有重要意义。
本报告将对中国生态产品价值实现的现状进行分析，并提出发展趋势的预测。
中国在此领域的研究起步较晚，但在国家政策的大力推动下，生态产品价值实现的研究已取得显著进展。
研究者们从理论和实践两个层面对生态产品价值进行了深入探讨。
企业生态系统进化模型与进化机理
企业生态系统的进化是由不同的进化阶段构成的
体的具有高度智能的类生命系统，企业对环境的适应 进步发展过程，这是一个时间上不可逆的过程。在这个
是主动的，可以理性地选择环境，因此，企业演化的过 过程中，伴随着环境的进化，如自由劳动者的出现、科
程相对短暂。在生态系统的演化过程中，不仅企业与环 学技术的进步、生产关系的发展、企业家阶层的出现、
[关键词 ] 企业生态系统； 系统演化； 进化模型； 进化机理 [ 中图分类号 ] F270 [ 文献标识码 ] A [ 文章编号 ] 1006 － 5024 ( 2012 ) 03 － 0056 － 04 [ 基金项目 ] 国家自然科学基金资助项目“现代管理科学中国学派的基础性研究”（ 批准号： 71071070 ) ； 广东省软科学研究资助
境的构成要素、要素间作用的方式和强度发生变化，而 企业法律制度的完备、信用制度的逐步发展和完善等，
且企业构成要素与环境构成要素相互作用的方式和强 企业从手工业作坊到现代化大工业企业再到股份公
度也发生变化。
司，从单独劳动进化到专业分工再到智能控制，企业与
企业生态系统演化方向有两个： 进化与退化。进化 环境的协同进化与动态匹配，推企业家
能力 产品
匹配度下降 系统退化
协同进化
反
相
馈
互
改
作
善
用
文化 企业
市场
政府 制度
内） ，具有复杂、快变和可调控 （ 主要
(企业 )
(环境 )
由政府实施调控） 的特点。与自然界 环境选择压力是生物演化的主要动
图 企业生态系统进化模型
力不同，企业对环境的适应能力是企
业生态系统演化的主要动力。[2] 由于企业是以人为主
大数据标准化白皮书
(仅供参考)大数据及其成因-涂子沛
大数据及其成因涂子沛（上海承泰信息技术有限公司） 摘要：大数据的成因源于信息技术的发展。
回顾半个多世纪人类信息社会的历史，１９６６年摩尔定律的提出，使晶体管越做越小、成本越来越低，为大数据现象的形成奠定了物理基础，这相当于铸器，人类有能力制造巨鼎盛载海量的数据；１９８９年数据挖掘技术的产生，让大数据实现了“大价值”；２００４年出现的社交媒体，则把全世界每个人都转变成了潜在的数据生成器，向摩尔定律铸成的巨鼎当中贡献数据，这是“大容量”形成的主要原因。
本文通过分析大数据的静态的概念和动态的成因，使人们更清楚地理解大数据的特点。
关键词：大数据成因，摩尔定律，数据挖掘，社交媒体作者简介：涂子沛，上海承泰信息技术有限公司首席数据科学家。
研究方向为信息技术的发展、应用及对当前政治、经济和文化生活的影响。
传统意义上的“数据”，是指“有根据的数字”，数字之所以产生，是因为人类在实践中发现，仅仅用语言、文字和图形来描述这个世界是不精确的，也是远远不够的。
例如，有人问“姚明多高？”，如果回答说“很高”、“非常高”、“最高”，别人听了，只能得到一个抽象的印象。
但如果回答“２．２６米”，就一清二楚。
除了描述世界，数据还是我们改造世界的重要工具，人类的一切生产、交换活动，可以说都是以数据为基础展开的，例如度量衡、货币，其背后都是数据，它们的发明和出现，都极大地推动了人类文明的进步。
一、大数据现象的成因源于信息技术的发展数据最早的来源，是测量，所谓“有根据的数字”，是指数据对客观世界测量结果的记录，而不是随意产生的。
测量，是从古至今科学研究最主要的手段，可以说，没有测量，就没有科学，也可以说，一切科学的本质都是测量，就此而言，数据之于科学的重要性，就像语言之于文学，音符之于音乐，色彩、形状之于美术一样，离开数据，就没有科学可言。
除了测量，新的数据还可以由老数据经计算衍生而来，测量和计算，都是人为的，也就是说，世上本没有数，一切数据都是人为的产物。
大数据时代下企业营运能力分析以YB药业为例
大数据时代下企业营运能力分析以YB药业为例一、本文概述随着科技的飞速发展，大数据时代的到来，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
在医药行业中，大数据技术的应用更是成为推动企业发展的重要力量。
本文旨在探讨大数据时代下企业营运能力的分析，并以YB药业为例，深入研究其如何利用大数据技术提升营运效率、优化资源配置、增强市场竞争力等方面的问题。
本文将简要介绍大数据时代的背景和特点，阐述大数据在医药行业中的应用及其对企业营运能力的影响。
接着，通过对YB药业的案例分析，详细探讨其在大数据时代下的营运策略、管理模式以及技术创新等方面的做法和成效。
在此基础上，本文将进一步分析YB药业在大数据应用过程中遇到的挑战和问题，并提出相应的解决方案和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解大数据在医药行业中的应用及其对企业营运能力的影响，同时也为其他企业在大数据时代下的营运管理提供了有益的参考和借鉴。
通过对YB药业的案例研究，本文旨在为企业决策者和管理者提供决策支持和理论指导，推动医药行业的持续发展和创新。
二、大数据时代概述随着科技的飞速进步和互联网的广泛普及，人类社会已经步入了大数据时代。
大数据，通常指的是无法在合理时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，它具有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快等四大特征。
在大数据时代，数据的产生、收集、存储、分析和应用都发生了革命性的变化，为企业决策提供了前所未有的机遇和挑战。
大数据时代的来临，使得企业能够以前所未有的方式获取和利用信息。
通过收集和分析海量数据，企业可以洞察市场趋势，精准把握消费者需求，优化产品设计和生产流程，提高运营效率。
同时，大数据也为企业带来了诸多挑战，如数据的安全性和隐私保护问题、数据处理的复杂性和成本问题等。
在大数据时代，数据已经成为企业的重要资产，甚至被认为是新的石油和黄金。
因此，如何有效地管理和利用大数据，已经成为企业竞争力的关键。
数据驱动：从方法到实践
内容简介本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的百度大数据工作说起，完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。
详解大数据本质、理念与现状，围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。
最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。
本书贴近企业真实场景，兼具权威性与前瞻性，是广泛适用的普及读物，适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。
图书在版编目（CIP）数据数据驱动：从方法到实践/桑文锋著.—北京：电子工业出版社，2018.3ISBN 978-7-121-33451-1Ⅰ.①数…Ⅱ.①桑…Ⅲ.①数据处理-研究Ⅳ.①TP274中国版本图书馆CIP数据核字（2018）第002302号策划编辑：符隆美责任编辑：张春雨印刷：装订：出版发行：电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱 邮编：100036开本：720×1000 1/16 印张：13.5 字数：260千字版次：2018年3月第1版印次：2018年3月第1次印刷定价：49.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。
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文锋分享了他在商业数据的真知灼见，不盲目舶来，他明确地知道哪些理论在国内是行不通的，并传递出更本土化的理论。
本书的结构和内容都经过了反复打磨，无论是从技术严谨性，还是从内容的实用性上看，都堪称互联网商业数据的可贵佳作。
锂产业链贸易网络结构韧性的演化与评估
中国人口·资源与环境 2024 年 第34 卷 第2 期CHINA POPULATION ， RESOURCES AND ENVIRONMENT Vol.34 No.22024锂产业链贸易网络结构韧性的演化与评估左芝鲤1，成金华2，郭海湘2，詹成2（1.成都理工大学管理科学学院，四川 成都 610059； 2.中国地质大学（武汉）经济管理学院，湖北 武汉 430074）随着全球进入第四次工业革命和第六次科技革命叠加的新时期，新能源汽车、风力发电、太阳能光伏、人工智能、量子通信等战略性新兴产业快速发展，带动了锂、钴、镍、稀土、铂族金属等诸多矿产资源新的需求［1］。
低碳经济的推动，锂已成为能源革命的驱动力、国际社会共谋生态文明建设的重要选择，同时也是实现碳中和的重要力量［2］。
当前，世界正处于风险突发、易发、频发时期，各类“黑天鹅”事件给国际秩序带来巨大挑战，突发公共卫生事件、地域冲突、大国博弈、极端天气等对各国的资源供给造成了直接或间接的影响。
面对复杂的国际格局和竞争环境，全球开始关注资源韧性，并将韧性理念纳入风险管理策略之中。
根据资源依赖理论，国家之间有着密切的贸易关系，这些复杂的贸易联结形成了网络结构，国际贸易解决了矿产资源供需不平衡的问题，促进了国家间的相互交流，保障了国内经济发展［3］。
其中，网络结构是决定复杂网络抑制和消除风险传播的关键。
鉴于此，探究全球锂产业链贸易网络结构韧性演化将为优化产业链战略布局、提高产业链安全性提供决策依据。
1 文献综述韧性（Resilience ）来自拉丁语“resilio ”，其本义为“恢复到原始状态”。
韧性的概念最初来自机械学，表示外力作用下材料抗压和恢复的能力。
韧性的研究视角经历了从“工程韧性”到“生态韧性”再到“社会-生态系统韧性”（即“演化韧性”）的转变［4］。
随着韧性概念受到生态学和环境科学领域学者的广泛关注，其概念内涵相较于传统的工程韧性得到了深化与外延，所谓的系统只存在一个平衡状态的想法被突破［5］。
“大数据”时代企业生态系统的演化与建构
２ ０ １ ３年第 １ ２期
资武成 ：“ 大数据” 时代企业生态系统 的演化与建构
“ 大数据”时代企业生态系统的演化与建构
资武成
摘
要 ：“ 大数 据 ” 正 以各种 方 式影 响 着企 业 的管理 和 决 策 ，企 业 生 态 系统 也 面 临
着 巨大的 变革和 挑 战 。在 阐释 “ 大数 据 ” 和 企 业 生 态 系统 内涵 的 基 础 上 ，重 新 审视 了
本文系湖南省社科基金项 目 （ 项 目批 准号 ：１ １ ＹＢ Ｂ ２ ６ ３ ）的阶段性成果。
①
②
Ｆ ｒ ａ ｎ ｋ ｅ ｌ Ｆ， Ｒ ｅ ｉ ｄ Ｒ，“ Ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ：Ｄ ｉ ｓ ｔ ｉ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｍ ｅ ａ ｎ ｉ ｎ ｇ ｆ ｒ ｏ ｍ ｄ ａ ｔ ａ ”， Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ， ｖ ｏ １ ．７ ２ ０ ９，Ｎ ｏ ． ４ ５ ５， ２ ０ ０ ８ ， Ｐ ． ３ ０ ．
“ Ｄ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ ｗ ｉ ｔ ｈ ｄ ａ ｔ ａ ”， Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ， ｖ ｏ １ ． ６ ０ １ ８ ，Ｎ ｏ ． ３ ３ １ ， ２ ０ １ １ ， Ｐ Ｐ ． ６ ３ ９ ８ ０ ６ ．
③
④
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二’& 大数据" 时代企业生态系统的重新审视
( 一) 产业环境: 行业融合与细分协同演化 企业生态理论认为，包含众多企业的企业生态系统与外部环境相互交流相互影响 ，企业生态 系统不仅受到外部环境的制约， 同时它也具备影响甚至改变环境的能力% 随着 !大数据 " 时代 的到来，企业生态系统的产业环境发生了革命性的变化 ， 呈现出产业融合与细分协同演化格局% 一方面，产业融合愈发明显，以前认为不相关的行业通过 !大数据 " 技术有了内在的关联， 行 业之间潜在的价值关联有了新的表现形式 %如传统的零售企业开始进军电子商务 ; 物业管理公司 通过对社区视频数据分析能够开展个性化的广告业务 ; 从事电子商务的阿里巴巴已涉及金融 $物 ，&大数据" 的挖掘和应用促进了行业间的融合， 也创新了企业的盈利 流$云计算等行业%因此 模式% ， &大数据 " 时代企业生态系统变得更加开放， 竞争异常激烈， 广泛而清晰地对 另一方面 !大数据" 进行挖掘和细分，找到企业在垂直领域的业务和应用 ， 已经成为企业脱颖而出形成竞
")* #) 收稿日期: !"#$* 本文系湖南省社科基金项目 ( 项目批准号: ##h..!1$ ) 的阶段性成果% Y4<@ Y ，&.<O @:=:: &<5=<99<?O B4:?<?O A>8B @:=:! ， F")& (， M89H )!"- ，b8H ,(( ， !""+ ，CH $"H ! I>:?749 I， ， B7#($7(，M89H 1"#+ ，b8H $$# ， !"## ，CCH 1$-* +"1H " !&4:9<?O ;<=D @:=:! ， &.<O &:=:: TD4 b4K= I>8?=<4> A8> R??8M:=<8?，]8BC4=<=<8? :?@ G>8@QS=<M<=F! ，!7L#$*(< J&" )( 0<， # c:B45 W:?F<7:，W<SD:49 ]DQ< b8H ( ， !"## ，CCH !)* $"H c8D?， W:>;:D:，:?@ 0:B ， &04<6<?O =D4 G8=4?=<:9 8A " .<O &:=:& ! ， !7L#$*(< J&" )( 0<， b8H , ， !"## ， $ .QOD<?，c:S^Q45，3<M<?O5=8?， CCH #* )H
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(1
社会科学 !"#$ 年第 #! 期
: &大数据" 时代企业生态系统的演化与Байду номын сангаас构 资武成
争优势的重要方式!%如社交网络的发展，诞生了一批专注开发导购应用程序的企业， 通过收集 客户社交数据挖掘其内在的商品偏好和需求 ，为相关的电子商务企业提供商品导购服务% 例如， !大数据" 也不再是企业生态系统中的大企业所独占 ，中小企业也可以从 !大数据 " 中挖掘有价 值的信息，成为细分市场的核心资源，为自身的业务提供支持% 因此，在 !大数据" 时代，企业生态系统面临的产业环境精彩纷呈， 这种产业环境的变化 改变了企业对外部资源需求的内容和方式 ，创新了企业创造价值$传递价值的方式和路径，模糊 化了企业生态系统的资源边界$ 市场边界和契约边界， 企业生态系统必将形成以 !大数据 " 为 核心资源的业务融合与市场细分协同演化 ，重构其内部价值网络和外部关系网络 % ( 二) 运营模式: 基于 !大数据" 的协同运作 在 !大数据" 背景下，企业生态系统的协同合作更为紧密和精确， 基于 !大数据 " 资源构 建以流程优化和客户订单为导向的协同运作模式已成为企业生态系统的主要运营模式 ， 基于 !大数据" 应用的协同运作主要表现为: #H c*cI%在产品的设计阶段， 加强伙伴间的合作与沟通， 倾听客户的心声$ 考虑产品 对环境的影响是提高产品竞争优势的关键 ，这就需要企业生态系统的各成员共同参与进行协同设 计%传统的设计都是基于企业自身收集的历史数据和静态数据 ，不能实时动态的把握客户的需求 "&大数据 " 资源的开发和应用， 为企业生态系统的协同设计提供了数据支撑和智力支持， 变化 企业通过构建基于 !大数据" 的协同产品设计平台， 实时获取设计研发企业$ 生产制造企业$ ， &大 销售企业等成员企业的反馈信息和知识溢出，为提高产品设计质量提供了智力支持% 同时 数据" 技术的应用，能实时捕捉客户的需求数据， 针对每一个消费者进行完全个性化设计% 例 如，玩具行业巨头乐高基于在线订购的允许客户组装他们自己乐高套件的乐高工厂 ，对其所需的 玩具进行自我设计，以实现客户参与玩具的创造% !H c*?A%协同生产的本质就是企业在应用 ] &$] W$] GG$XYG 等管理信息系统的 基础上，将任务实时合理的安排给各成员企业和企业内部的各制造单元 %这个过程难度最大的就 ， &大数据 " 技术开发 是对来自企业内外部制造过程中多态的 $异构的$实时数据的整合和应用 和平台应用为实现协同生产提供了便利 %如以 W:CY4@QS4 和 :@88C 为代表的非关系数据分析技 术，可以直接对复杂异构的数据进行分析 ，避免了传统数据库耗费大量时间从不同来源抽取数据 加以合并才能用于分析的复杂过程 "%通过应用这些 !大数据" 处理技术，企业实时收集处理供 应商数据$客户订单数据$生产车间信息$竞争对手信息$外部市场需求等信息，协调原材料提 供商$半成品生产企业$产品生产企业等合作伙伴的生产决策 ，优化企业生态系统的流程，实现 协同生产% $H c*Mo%传统的企业库存管理中， 满足客户需求的同时又尽可能的降低库存成本一直 ，&大数据" 的开发和应用为解决这一难题提供了可能 % 企业生态系统中 是企业需要破解的难题 的合作伙伴，通过对客户企业的实时交易数据 $实时生产信息$消费信息等数据的分析，能提前 预判客户市场的需要并进行库存补给和管理 %例如，全球最大的零售企业沃尔玛和宝洁公司 ，建 立了基于卫星分析的联合库存管理系统 ，宝洁公司每天能对沃尔玛销售自己产品的实时数据进行 分析，并根据分析结果预测和补充库存 ，即保证了客户的需要又降低了库存成本 % ,H c*-N%物流运输规划的基石是数据 ，&大数据" 的特征为企业生态系统中各合作伙伴 实施协同物流提供了天然优势%企业通过实时收集和分析供应链系统中原材料 $半成品$产品的 物流运输信息，从供应链系统视角对各节点企业的仓储选址 $物流配送线路$逆向物流进行协调 优化，充分利用物流信息资源提高物流效率% 如 T4>:@:=: 天睿公司通过建立了 !大数据 " 分析
随着网络技术$通信技术$移动设备技术的融合与发展，信息数据呈现出前所未有的爆发式 ，&大数据" 已经引起了学术界的高度关注 " $b:=Q>4 # 杂志出版的专刊 !.<O &:=: " 指出， 增长 !大数据" 时代的到来将引起一次社会革命 ，必将对政府治理$ 企业决策$ 个人生活产生巨大而 ，深入讨论了 深远的影响 ! %!"## 年 &0S<4?S4# 出版的关于数据处理的专刊 !&4:9<?O ;<=D @:=:! 大数据所带来的机遇和挑战，并指出如果能够有效地组织和使用这些数据 ，将会发挥科学技术对 社会发展的巨大推动作用 " % 全球知名咨询公司麦肯锡提出 !大数据 " 时代已经到来， 并认为 !大数据" 将逐渐成为重要的生产要素，人们对 !大数据" 的运用将预示着新一轮生产率的增长 和消费者盈余浪潮的到来 # % .QOD<? 4= :9H 认为 !大数据 " 时代会产生新的管理模式和规则， !大数据" 的挖掘和应用能驱动企业获取竞争优势 $ % 在实践中，大量的企业也已经关注并应用 !大数据 " 为企业决策服务， 苹果$ 微软$ R.W$ 三星$阿里$华为$腾讯等知名企业均已开始建构基于 !大数据 " 的企业生态系统% 因此， 在 !大数据" 时代，企业生态系统的运行环境和运营模式会发生那些变化? 企业生态系统如何演 化? 如何基于 !大数据" 构建完善的企业生态系统都是迫切需要研究的现实问题 %