产业互联网认知进阶：生态共演与复杂网络效应

本文是《平台领导到生态共演：产业互联网制度视角》发表半年后的进一步深入和拓展，作为一个章节收录在的《产业互联网的中国路径》（汤道生 朱恒源编著）一书。该书近日由中信出版社出版，收录了产业界和学术界诸多专家的观点，已在京东预售。

正文：

产业互联网的目的在于用数字化技术提升产业效率，这基本上是业界共识。尽管数字化技术带来的局部效率提升屡见不鲜，产业全局效率提升的案例尚不多见[1]。这是因为，数字化创新的实施通常意味着新制度安排，而新旧制度冲突可能导致技术上可行的创新无法在商业上落地。根据熊彼特的定义，企业家并非第一时间发明新技术或点子的人，而是把这个点子商用从而引发技术扩散和经济影响的人。那么，如何处理数字化创新面临的制度冲突，形成便于创新渗透的制度安排，便成了产业互联网背景下企业家精神的重要方面。

鉴于这一议题并未在消费互联网时代得到充分认知，我们认为在产业互联网环境下加快认知进阶是十分重要的。本文包括四部分。第一部分我们通过对比消费互联网与产业互联网的差异、识别平台网络效应在产业互联网看似失灵的原因，从而论证了认知进阶的必要性；第二部分我们介绍了破解上述问题的理论思路和产业互联网生态构建的成功案例，从而为认知升级奠定了基础；第三部分阐述了认知升级的三大主题，即平台领导到生态共演、跨边网络效应到跨平台网络效应、自生网络效应到技术网络效应。最后，我们以“产业互联网作为一个制度创新过程”为题，对本文做出总结。

1 产业互联网认知进阶的必要性

1.1 产业互联网的制度视角

数字化研究自2000年初期以来，一直存在技术视角与制度视角的内在张力。前者强调数字化技术的颠覆性潜力，而后者强调发挥这些潜力所面临的制度约束。消费互联网的发展，尤其是平台经济的崛起，站在了技术视角这边。但是，越来越来的研究和实践表明，产业互联网发展可能需要从制度视角来理解。比如，医疗是数字化转型投入最早也最多的行业之一，但目前仍面临成效评估难、平台推广难等一系列问题。新近成为热点的汽车行业，由于其风险敏感性、供应链复杂性等原因，新兴技术将在何种程度上改变行业架构也并不显而易见。产业互联网平台创业的失败，恐怕不在于企业家缺乏想象力或管理技巧[2]，而在于没有充分尊重制度对创新的客观制约。

制度是主体行事所遵循的规范和游戏规则，一旦形成便相对稳定。经济学认为理性是主体的行为指挥棒，但实际上，行为不仅有理性的还有下意识的，而制度是后者的指挥棒。制度是一个多层次概念，存在于国家、产业、市场层面乃至组织内部。本章所讨论的制度，特指产业层面制度，也就是产业架构和分工。它之所以被视为一种制度，在于成熟产业内分工相对固定，资源也被锁定在这种分工中，已经形成“谁拥有什么资源以及资源如何使用、与谁交换”的行为模板和思维模板。

从制度视角来看，创新是在旧制度的约束下创造新制度，而技术是创造新制度的工具。典型地，平台已被视为一种数字化制度基础设施，而平台规则被视为平台生态参与者共同遵守的制度安排。它在消费互联网迅速崛起，对旧制度摧枯拉朽，获得了令人瞩目的成功。但是，产业互联网与消费互联网不同。消费互联网创新要么完全依托数字世界，要么致力于激活增量要素，受存量的约束较弱，因而基本无需顾忌产业制度。与此相反，产业互联网创新致力于激活存量要素、融合实体与数字要素，无法脱离存量要素所有者创造价值。当创新的价值转化不得不仰仗束缚在产业制度里的资源，妥协便不可避免。智能汽车首先是汽车，移动医疗首先是医疗，新零售首先是零售。因此，消费互联网多谈颠覆，而产业互联网多谈赋能。

然而，赋能一词所暗示的优越感以及赋能者-被赋能者的两分世界观，也许具有误导性。一切都不应被视为理所当然：想颠覆的，却可能是最终需要仰仗的；想赋能别人，却可能高估了自己被需要的程度。我们提倡协同演进的世界观——赋能者与被赋能者、数字资源与实体资源，对等协同演进——生态由此浮现。制度，则是联系这些参与者和资源的纽带和规则，定义了生态架构。产业互联网技术赋予了制度创新的便利，但并不能如消费互联网那样罔顾现存制度。新旧制度不是先进和落后之分，因为新制度需要同时协调数字资源与实体资源，进而需要与旧制度兼容、融合。

1.2 网络效应“消失”的秘密

当一个网络的价值随成员规模增加而指数级增长，我们就认为该网络具备网络效应。若把该网络视为一种创新，网络效应则赋予其自我扩散的性质——采纳该创新的成员越多，则该创新越可能被下一个潜在成员采纳。某种程度上，消费互联网发展史是由平台及其网络效应谱写的。平台模式在网络效应的加持下，先后创造了用户爆炸、应用爆炸和数据爆炸，成就了生机蓬勃的数字世界。然而，随着消费互联网向产业互联网切换，纯粹的数字世界淡出，实体世界的“噪音”开始“发飙”，平台模式也屡遭挫折。这意味着，产业互联网或抑制了平台这种制度基础设施创造网络效应的能力[3]。

平台理论的误区在于，只谈平台生态却不谈产业环境。这导致很多企业家认为平台模式适用于一切产业，从而陷入拿着锤子看什么都是钉子的误区。很多产业互联网平台的失败，都源于没有检验平台战略与其产业环境之间的适配性。比如，曾跻身独角兽的房产平台爱屋吉屋，复制了源于消费互联网的补贴模式，却忽视房地产交易的低频、非标等属性，最终破产清算。2015年前后，快消品行业层层分销的现状引来数百家创业公司进场，试图通过去中介化提升行业效率，结果在三年后大面积死亡。这些平台，初期都通过补贴获得了一定用户规模，但都未能实现网络效应所承诺的正循环。

网络效应“消失”的秘密是什么呢？通过大量案例研究，我们发现，这可归咎于平台模式不能有效应对产业互联网环境下的制度复杂性和任务复杂性。下文以快消品行业的产业互联网化为例说明。

制度复杂性指新的制度安排与过去形成的惯例、逻辑、规则相冲突。快消行业的传统分销体系承载了品牌商超过85%的销售额，是其业绩的基本面和竞争的最前线。当B2B分销平台的价值主张与此冲突时，品牌商很难支持前者。结果，B2B平台无法从正常渠道拿到货源。即便平台的另一侧成功地整合了大量需求，对于品牌商而言这只是它的左手倒右手[4]，并不能吸引它支持该平台。也就是说，平台很难把产业资源（尽管它就在那里）整合到生态里去。这就切断了“越多买家、越多卖家”的正循环。

任务复杂性是指完成一个特定任务、创造一个特定价值需考虑的资源互补性[5]。不同行业面临不同的任务。在快消品行业，要完成的任务是让小店把商品销售出去。这一任务看似简单，实则不仅要求平台提供丰富的货源，还需要在尽可能短的时间内完成配送，甚至需要帮助店主完成上货、运营和动销。换句话说，ToB属性要求产业互联网平台具备整合多种互补资源提供解决方案的能力。任务复杂性的棘手之处还在于要控制总体成本使得可被用户接受。这意味着，如果不能以某种合理的性价比为买家整合多种资源，“越多卖家、越多买家”的正循环也将被切断。

可见，在一个以制度复杂性和任务复杂性为特征的产业环境中，广泛适用于消费互联网的平台模式很难实现网络效应，从而制约了创新扩散。制度复杂性使得关键产业资源被锁定而难以移动，任务复杂性使得用户难以从单一资源中感受到平台的价值。只要其中一个因素起作用，网络效应便难以显现，更别提两者共同作用了。

2 产业互联网认知进阶的准备工作

2.1理论准备

首先需要打破对网络效应的固有认知。产业界人士大多是通过平台叙事接触到网络效应概念的。而这束缚了企业家的想象力。前面的例子表明，平台不必然产生网络效应。反之亦然，即网络效应也不必然依赖于平台。理论上，任何网络都存在网络效应，而平台网络只不过是一种特定形式的网络。这意味着，尽管经典平台模式在产业互联网难以奏效，企业家仍有可能设计其他制度以实现网络效应。

制度是多主体协作互动所共同遵循的游戏规则。越多的人认可并加入它，对潜在参与者的吸引力就越大。一个制度的优越性取决于其协调多方资源以解决问题的效率。参与者越多，该制度能够协调的资源越多，进而配置效率的优化空间就越大。在这一意义上，制度即网络——它完全符合网络效应的边际报酬递增特征。问题是，适用于产业互联网，尤其是可应对产业复杂性的制度，如何设计？

这要求引入最小多样性定律（又称阿什比定律）。该定律告诉我们，系统复杂性需要与其外部环境的复杂性相适应。随着制度复杂性和任务复杂性的介入，通行于消费互联网的平台生态已不能提供与环境相适应的复杂性了。也就是说，在复杂性高企的产业互联网，不要奢求用简单思维来解决复杂问题。当然，企业家有自由选择复杂性较低的行业或细分市场[6]。通过某种手段降低产业复杂性也是可能的。这与阿什比定律不矛盾。因为所要降低的产业复杂性越高，对手段的复杂性要求就越高。

提升系统复杂性有两种方式[7]。一种是设计复杂性，即为我们试图打造的制度加入新的子结构，使其结构复杂度提升。实际上，我们发现成功的产业互联网创新通常都依托于相对复杂的生态架构/制度安排，用以控制不同参与者的互动和多种资源的交换。另一种是信息复杂性，即通过扩充系统可用来决策系统行为的信息，来提升其应对复杂性的能力。对应地，成功的产业互联网创新通常充分利用了大数据和AI技术。

基于以上，我们看到了复杂性思维与网络效应理论相结合的理论进路。我们认为，通过战略与技术相配合，即便在产业互联网，生态主仍有可能受益于网络效应，而这也是传统产业效率优化的关键原因。战略和技术实践分别致力于创造跨平台网络效应和技术网络效应。由于这两种网络效应都没有得到传统网络效应理论的重视，我们把两者的有机结合称为复杂网络效应，以区分消费互联网时代的简单网络效应。

图1：双轮驱动从简单网络效应到复杂网络效应

2.2案例准备

成立于2012年的大搜车起初是一个线下二手车零售商。当该公司决定利用产业互联网改造二手车流通行业时，它并没有直接把线下的模式搬到线上，也不是利用平台模式来撮合消费者和二手车商。它推出“车牛”平台，把线下二手车零售商群体连接起来，促进它们之间的B2B交易。这样，得益于资源共享，线下车商可以降低因客货不匹配而导致的商机流失。然而，这个平台很快遇到了问题，因为二手车商不愿意把真实信息发布在平台上。也就是说，平台在调用资源时遇到了复杂性挑战。于是，大搜车推出“大风车”系统，以SaaS形式为二手车商提供客户管理、营销管理等服务。这个产品花了四年时间迭代打磨，却免费提供，链接了全国90%以上的大中型二手车商。这样，大搜车生态具备了底层真实的数据基础。2019年，二手车商城“家选”终于上线。一个线下二手车销售起家的创业者，经过7年的布局才最终在线上实现了二手车销售。鉴于二手车市场众所周知的复杂性，大搜车模式的跑通值得赞赏。

成立于2015年底的京东新通路旨在改造快消品行业。旗舰平台掌柜宝是一个B2B的分销平台，旨在对接品牌商和分布在全国尤其是低线城市的小店。在如前所述的复杂性挑战下，该平台的发展经历了挫折。作为应对，2017年，新通路发布了动销平台和便利店连锁项目。如果说分销平台旨在对接货品资源，动销平台则旨在对接营销资源。便利店项目则利用了京东集团强大的市场号召力，把新通路生态从B2B扩展到B2B2C。尤为戏剧性的是，2018年该生态发布联合仓模式，整合分销商和本地经销商的货品和运力资源，从而将原本的颠覆对象转化为团结对象。背后的逻辑是，一是仍有大量货品资源沉淀在传统分销体系，二是本地经销商在服务本地商户方面具有天然的成本优势。在当前的新通路生态中，几乎所有的原产业参与者都能找到自身的位置，贡献了自身的资源，获取了对应的收益。新通路业务进展显著。18年掌柜宝用户（小店）超过100万，活跃用户是17年的3.5倍，成为低线市场渗透率最高的B2B平台。

限于篇幅，我们仅展示上述两个案例。我们的研究揭示了复杂环境下构建产业互联网生态的三点经验：一是生态构建是生态与产业环境协同演进的过程；二是生态需要诉诸一系列平台协作互补以克服产业复杂性；三是生态成长离不开数据的采集和利用。

其中，第二点和第三点，分别对应跨平台网络效应和技术网络效应，而第一点刻画了实现这两者的动态过程和整体原则，三者共同构成了所谓的产业互联网认知进阶。

3 产业互联网认知三大进阶

3.1 从平台领导到生态共演

产业互联网生态构建罕有一步到位。创业者，无论来自传统行业还是互联网行业，都需要在实践和试错中逐步领会、消化产业复杂性，继而找到与之适配的生态架构。这个与产业协同演化、在不确定性中求解复杂性的动态过程，是平台思维所不具备的。后者一开始就假设平台模式的适用性然后建议企业围绕平台领导地位而努力。我们的研究认为：生态共演是在生态主的协调下，一群异质性主体以环境为约束、价值为牵引、平台为手段寻求多主体、多资源全局优化的动态过程，如图2所示。生态共演以环境为约束无需赘述，我们接下来阐述这一过程的其他三大特征。

图2：生态共演闭环

生态共演以价值为牵引。所谓价值，指的是主体的资产回报率和资源利用率。制度若不能提升上述价值，主体就会游离于生态，不情愿在该生态注册相应资源。好的制度寻求多主体、多资源的全面价值提升。比如，新通路生态吸收经销商进入生态，不仅优化了夫妻小店的订货体验、降低了新通路自身的物流成本压力，还帮助经销商代理更多品牌、获得更多的下游生意。这对经销商很重要。经销商代理的品牌品类通常具有季节性，某些月份生意很好有些月份却很闲。通过加入新通路生态，经销商可以获得一些互补性生意，从而使其车辆、人员、仓库等资源得到更充分的利用。

生态共演以多主体、多资源全局优化为途径。上述价值主要是通过优化资源配置实现的，而优化的前提是不断引入新生态成员，扩充生态资源池。横向扩充寻求同类资源更多元的供给，纵向扩充增加互补性资源种类。新通路生态整合京东自有物流和社会化物流资源、整合了自有地勤团队与各品牌自有地面团队，属于横向扩充。它同时对商品、动销、交付等互补性资源进行综合优化，属于纵向优化。类似地，大搜车多年对B端网络的耕耘属于横向扩充，而与银行、互联网巨头的联盟以及频频展开的并购则属于纵向扩充。记住，一个贫瘠的生态是没有优化空间的，也没有演化的余地。

生态共演以平台为手段。上述优化很大程度是通过平台实现的。平台的基本功用是整合分散资源、促进多方互动。以新通路生态为例，掌柜宝促进了品牌商、经销商与夫妻店以货品资源为核心的互动、联合仓整合了经销商的分散物流资源、行者动销平台促进了品牌商与夫妻店以营销资源为核心的互动，分别承载了新通路生态中与货品资源、物流资源、营销资源相关的制度设计。一些手段看起来或不符合严格的平台定义，如大搜车的SaaS和京东便利店等。但我们深入研究发现，由于它们服务于整体生态，其商业模式不同于传统SaaS和便利店项目，而是具备了平台属性。

3.2 从跨边网络效应到跨平台网络效应

演化朝多平台的方向进行，是因为多平台安排能更好地应对任务复杂性和制度复杂性。一方面，完成一项任务需协调多种资源，而不同类型资源对平台管理、调度、匹配等功能的要求差异很大，须由不同平台承载。另一方面，生态成员需要足够强的激励以克服旧有制度的束缚，而多平台共同作用于某个主体的多种诉求所呈现的综合激励能更好地实现这一点。尤为重要的是，一组相对独立的平台，可采取不同的平台治理策略并灵活组合，有利于处理不同主体之间的竞合关系，降低负的网络效应。比如，新通路呈现的生态结构中，掌柜宝是不对消费者开放的，行者动销平台是不对经销商开放的。这些，都属于与产业复杂性相适应的制度安排。

多平台安排可以实现网络效应。如前所述，这意味着制度创新具备了自我扩散的性质。值得强调的是，多平台协同作用的结果，不仅体现为节点规模的增长，更体现在多种互补性资源的积累。换说，如果不是多平台协调促进了多种互补资源的配置和积累，生态成员不可能感受到价值正反馈，其规模也不可能实现网络效应所预测的增长。

我们把新通路的多平台化发展历程与生态架构、成员与资源的演变整合绘制为图3。三个阴影表示不同时期的生态建设重点（伴随着新平台的发布）。细虚线是惯常的网络效应表示方法，示意经销商与小店之间，品牌厂商与小店之间，在规模上相互带动。但值得注意的是，我们还用实线表示主体之间各类资源的交换：

l  更多经销商能吸引更多小店，是因为联合仓整合了经销商的产品资源和服务资源，经由掌柜宝释放出去，有效促进经销商与小店之间的互动

l  更多品牌商能吸引更多的小店，不仅因为更多的产品资源通过掌柜宝平台提供给小店，更因为配套的动销资源通过行者动销平台直接抵达小店，有效促进品牌商与小店之间的互动

l  增长的小店数量（包括京东便利店和一般小店）则带来更多客户资源

图3：跨平台网络效应驱动互补资源汇聚于生态

平台思维通常呈现出一副卖家买家分居平台左右的图景，而图3让平台隐匿其后，而把生态成员及其具体资源交换置于中央。这体现了平台思维和生态思维的差异。平台思维是平台中心主义，而生态思维是用户中心主义[8]，平台仅仅是整合资源满足用户需求的工具。我们把这种多平台协作创造的网络效应称为跨平台网络效应。网络效应概念重视网络节点的规模，却忽略了节点（作为一个活生生的主体）面临的制度复杂性和任务复杂性，重视两边群体数量的正反馈，却忽略了网络里流动的资源才是价值创造的源泉。针对这一不足，跨平台网络效应捕捉到了价值创造需要多种互补性资源支撑的特征（即任务的复杂性），以及整合这些资源所需克服的制度复杂性。

3.3 从自生网络效应到技术网络效应

互动是网络效应显现的前提。然而，受制于实体经济的信息不对称和较高的互动成本，节点间的互动变得迟缓、低频。产业互联网的核心任务之一，就是把实体世界全息映射到数字世界；产业互联网提升产业效率的基本原理之一，就是把实体世界的高成本事务映射到数字世界进行低成本处理，再反馈到实体世界。经由这一过程，“互动”这一在产业互联网时代“忽然”变得奢侈的事务，可能更具效率。

理解这一点的第一个关键概念是全局信息。如图4所示，生态主掌握全局信息，而生态成员只掌握局部信息。一旦建立实体资产与信息资产之间的映射，得益于信息资产的非竞争性，生态主便能在不具有实体资产所有权的前提下，掌握其对应信息资产。随后，来自分散实体资产和多元主体的信息可整合为全局信息，经过场景化的应用分析，向多主体输出价值。所谓全局，与前述全局优化的提法一致，至少包括三个维度：一是同类主体的全局，比如目标消费者或零售终端在一个区域内的分布状况；二是同类资源的全局，比如库存在品牌商、经销商、零售商和京东自身的分布；三是互补资源的全局，比如某个区域的指定货品、可配置的物流资源、营销资源、客流资源等。

图4：技术网络效应的全局视野

第二个关键概念是影子网络。全局信息构成实体世界（主网络）的影子网络。如图5中央的网络所示，白色方框代表的节点，既有其实体对象，又有其数据对象，数据是实体的“影子”。由灰线表示的影子网络，在数字世界里可以低成本充分互动，通过算法和模拟穷尽一切组合，因而具有更强的网络效应，符合梅特卡夫定律的理想描述。较高的互动成本将主网络效应限制在图中绿色实线所示部分。考虑影子网络效应，蓝色虚线所示的链接将在数字世界被识别出来，然后反馈给主网络，其互动效率得到优化。实际上，影子网络并不必然派生于互动实体。比如，在分配物流资源时算法也许会考虑天气和地理环境数据，但我们无需把天地纳入生态，而是直接对接数据资源即可。

图5：技术网络效应与跨平台网络效应的相互影响

可见，数据生态与业务生态可以相对独立。业务生态的网络效应建立在参与者的自发互动上（如买卖、社交等）之上，而在数字生态，算法可以创造、探索全新的数据节点和因果依赖性。这种源于但超越业务生态的数据生态，为业务生态提供源源不断地“负熵”，促使其进化。这类似于布莱恩.阿瑟提出的“捕获软件”机制——生态系统不断捕获系统外的信息进入系统内，从而提升其复杂程度。

鉴于提出于上个世纪70年代的简单网络效应理论主要聚焦于业务生态的自生网络效应，我们单独定义技术网络效应，强调数字世界利用技术创造高效互动的便利。不同于一些专家称其为数据网络效应，我们认为数据本身并不会产生网络效应，算法[9]作用于数据使其“互动”起来才是其关键。

4产业互联网作为一个制度创新过程

产业互联网的制度视角有两重含义。一方面，生态本身是一个成员共同遵守、维护的制度域。该制度域规定了不同生态成员之间的分工合作和利益交换机制。另一方面，生态构建离不开与既存制度的协同演化。由于主体都惯于按原有制度逻辑行事，上述制度域的形成离不开新的制度逻辑与各主体原有制度逻辑的融合适配。平台思维从平台出发向外扩展，重在处理生态内部的关系。然而，产业互联网环境的复杂性迫使生态构建需要从外部环境为出发向内收敛，处理好生态架构与环境复杂性之间的适配性。

一个典型的产业互联网生态共演过程可分为制度倡议、制度融合和制度深化等三个阶段。平台发布通常意味着某种不同于传统的分工方式或制度逻辑。这一阶段称为制度倡议。新逻辑通常需要传统玩家改变其原有的行为方式，其落地需要新旧制度之间形成某种平衡，既发挥新要素潜力，又顾及旧要素积极性。这个探索、博弈和妥协的阶段我们称为制度融合。融合后的制度得到认可后，则进入我们称为制度深化的第三阶段，集中释放制度红利，生态发展进入快车道，产业转型上台阶。

跨平台网络效应是制度融合的标志,技术网络效应是制度深化的引擎。两者叠加构成复杂网络效应，兼顾了实体世界的客观约束和数字世界的优越性。跨平台网络效应代表着结构效率。随着结构效率的释放，数据渐渐积累，技术网络效应将开启第二条曲线，代表着技术效率。跨平台网络效应强调资源积聚而不仅仅是节点的规模，而技术网络效应强调数据技术在数字空间创造互动的便利，恰恰弥补了经典网络效应理论所忽视的两个重要方面。

因此，复杂网络效应一方面继承了网络效应的基本原理，另一方面可能是理解产业互联网更恰当的思维钥匙。

前些天我发了《产业互联网战略，有何不同？》一文，实际上是此文的姐妹篇。感兴趣的读者，应该先读此文，再读彼文。

注释

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[1]局部-全局是多层嵌套概念，具体所指取决于参考系。此处，全局效率指产业整体产出与整体资源投入之比，局部效率指企业产出与企业资源投入之比。

[2]平台文献承认平台的成功率极低，却回避了对平台失败的探讨。近来少数文献探讨了平台失败，但作者通常会把失败归咎于平台管理者未能遵循一系列平台成功准则，而未反省平台模式本身的合理性。简单来说，平台理论缺乏清晰的边界条件，导致一系列结论被滥用。

[3]我们已另文阐明，需清晰地区分网络效应与网络效应的土壤。网络效应的神话大都建立在消费互联网的纯数字化土壤上，在产业互联网行将褪色。参见《从消费互联网寡头垄断到产业互联网生态共同体》，刊发《清华管理评论》2019年3月刊，《新华文摘》2019年15期全文转载

[4]这里印证了我们前面提到的观点：消费互联网平台整合的是增量资源，而产业互联网平台通常面对存量资源，从而导致后者的价值主张对资源所有者缺乏必要的吸引力

[5]当我们说两种资源互补，意味着两者一起使用创造的价值大于两者分别使用时创造的价值之和。文献中讨论了多种类型的互补。强互补是指两种资源独立使用时价值为0,如剃刀架与刀片。超模块互补是指一种资源的价值随着另一种资源数量的增加而增加。这种互补性与网络效用紧密相关，如操作系统的价值随着应用数量增加而增加。此外，还有一般互补、专有互补、协同专业互补等分类。

[6]我们在第X章讨论了生态从复杂性相对低的市场向高复杂性市场演进的策略。但即便复杂性相对较低的产业互联网市场，复杂性也可能高于消费互联网市场。

[7]布莱恩.阿瑟在《复杂经济学》一书第九章提供了理解这一主题的重要洞见

[8]在生态思维里，所有的生态成员都被视为用户

[9]某种程度上，算法与商业策略可通约，反映的是生态治理能力的高低。关于数据、算法与网络效应的关系，参见作者公众号文章 《数据的网络效应：与瓦里安商榷》和 《数据运营：构建数据应用网络与算法平台》