基于共生体视角的信息服务平台商业模式研究——以南海深水网箱养殖产业为例

■ 祁明德，解 瑞，罗美娟

（广东工业大学管理学院，广东广州510520）

一、引 言

随着互联网和信息技术的发展，企业间信息交互模式由单一的点对点传递方式逐渐转变为以信息平台为聚焦点的信息共享交互模式，信息服务平台化模式的发展促进了软件业和信息服务业的持续发展，平台化已成信息服务的重要发展趋势[1]。阿里巴巴、京东商城、亚马逊等平台企业取得巨大成功，互联网环境下的平台商业模式成为研究的关注点[2]。

“商业模式”一词最早是在20世纪60年代被学者提出，但当时很少被关注。随着信息技术和互联网的发展，面对不确定的外部环境，企业只有不断地进行商业模式的创新，才能适应未知的商业环境[3]。彼得·德鲁克曾说过：“未来的企业竞争不仅仅是产品和服务的竞争，而是商业模式的竞争。”

关于商业模式的定义，各学者有不同的观点。Morris等 （2003）将不同的商业模式定义分为经济模式型、运营模式型与战略模式型等三种类型[4]。原磊 （2007）将其分为经营类、运营类、战略类与整合类等四种类型[5]。也有学者将其分为运营、盈利、战略和系统等四种类型[6]。商业模式的定义至今还没有达成共识，但近些年来，学者多从战略和网络视角来研究商业模式。此外，越来越多的学者为商业模式的研究提供了创新的思路和方法论。Amit与Zott（2015）将管理学与建筑学、社会学和艺术学等其他领域结合来研究商业模式设计的前因[7]。汪寿阳等人将冰山理论和复杂系统研究方法论引入商业模式研究领域，提出了商业模式的CET@I方法论；此外，他们将“微笑曲线”引入商业模式创新的研究中[8-9]。

本文基于整合类商业模式定义的视角进行研究。此类商业模式定义的学者多从要素整合与利益相关者的资源整合视角定义商业模式。以Viscio、Osterwalder、魏炜和朱武祥等最具代表性性，他们认为商业模式不只是各商业模式构成要素的简单组合，而是包含一组元素及其各利益相关者的逻辑概念性工具。其中最具典型的为Osterwalder的九要素模型和魏炜、朱武祥的六要素模型，魏朱模型认为商业模式是将各利益相关者资源、知识、能力和产品进行整合，以创造额外价值[10-12]。

平台商业模式创新必然以大数据环境为基础，“大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态，它已经成为企业商业模式创新的基本时代背景[13]。大数据云计算给信息服务平台带来了服务模式的变革，“大数据”可以使企业的信息透明化，使其释放更大的价值，大数据时代会使各利益相关者对资源进行重新匹配，从而产生新的管理模式和规则[14]。然而，随着外部环境不确定性的增加，单一的信息服务平台存在着功能不全面、资源共享和分配能力差等问题。因此，学者和企业家逐渐将视角从单一的平台技术创新转变为平台商业模式创新与技术创新的匹配，商业模式设计与技术创新战略的匹配对企业绩效有着显著的影响[15]。

本文基于共生体理论，结合平台商业模式和大数据商业模式理论，以南海深水网箱养殖产业为对象，基于南海深水网箱养殖信息服务平台基本模块的设计，构建以其为焦点企业的平台化共生体商业模式，从而有利于形成多点分散型的虚拟企业集群，有助于克服海洋养殖企业难以形成产业集群效应的缺陷。

二、理论基础

（一）基于“大数据”的平台商业模式理论

随着阿里巴巴、京东商城、亚马逊等互联网平台取得成功，基于大数据环境下的平台商业模式成为近年来研究的焦点。互联网的发展使得数据呈现出了爆炸式的增长，企业可获取客户、供应商和自身运营状况数以亿计字节的信息[16]。面对如此庞杂的数据，如何对其有效的利用和整合成为了新时代学术界和产业界的关注焦点。Devlin（2012）认为大数据的概念应从数据结构和实际运用价值两方面进行演化[17]。大数据技术的发展使得企业能够更好地应对数据的规模性和复杂性。目前，大数据还是一个新兴的研究领域，但大数据所具有的商业模式创新潜能已经被诸多企业和学者所认同[16]。刘丹等 （2014）认为大数据能够对价值发现、价值实现、价值创造三个阶段产生直接的影响，从而引发商业模式创新。对大数据影响商业模式创新的原因可归纳为两个方面：一方面，大数据直接促进了企业商业模式的创新，是商业模式创新得以实现的方法、手段和工具；另一方面，大数据可以通过IT技术这一中介因素间接影响商业模式的创新[18]。大数据所带来的是管理思维的转变，企业成功的因素不仅是技术创新还有大数据时代所发展的新思维，其对商业模式的创新是具有破坏性[19]。大数据技术的发展离不开IT技术的支持，企业的IT能力是商业模式创新的前因[20]。

基于大数据理论如何构建新型的平台商业模式是目前学术界研究的热点问题。传统的平台商业模式研究多注重价值链、价值网络等理论视角[21]，忽视了互联网和大数据时代一个重要的经济特征：互联网经济和大数据技术突破了传统的交易时空限制、加快了交易速度、拓展了交易时间、减少了中间环节[22]，它具有跨越地域限制和时空限制的特性[23]。在互联网环境下，经济时空与物理时空原本高度契合的状态发生变化，经济时空的内涵与外延突破物理时空约束向外无限拓展，这种契合变化引发了平台商业模式创新[2]。平台商业模式是把多个群体进行“连接”和“融合”，通过这种方式降低了各利益相关者的交易成本，并使网络效应得以发挥；同时，根据平台所“连接”与“聚合”的对象不同，平台商业模式可分为客户平台商业模式、数据平台商业模式和技术平台商业模式等三种类型[13]。

（二）基于利益相关者的“共生体”理论

在基于大数据的平台商业模式构建基础上，将各利益相关者的利益纳入整个商业模式的设计中，构建以焦点企业为核心的商业共生体，是未来企业发展的趋势。

“利益相关者”一词最早是由斯坦福研究所(Stanford Institute)在 1963年提出[24]，并在费里曼 (Freeman)等学者的共同努力下，形成了利益相关者理论，费里曼 (Freeman)等 （1971）认为利益相关者不仅仅包括供应商、消费者、债权人、股东，还包括环境因素、人类后代等受到直接或间接影响的客体[25]。Amit和 Zott （2001、2012、2015）认为利益相关者是商业模式设计的前因，而信息技术的发展又改变了利益相关者之间的交易活动和交易方式[26-28]。

商业模式创新思维的突破，关键在于视角的拓展——从商业模式视角拓展到共生体视角。所谓共生体是指焦点企业的商业模式及其利益相关者的商业模式总和，也称生态圈。共生体的边界是可以随着商业模式创新的视野而不断变化拓展的[29]。

从文献回顾可以看出，现有文献多从企业商业模式角度进行研究，该视角不利于研究利益相关者的商业模式。此外，已有研究主要关注单个企业的角度研究商业模式，而对共生体视角下各利益相关者间的商业模式匹配研究相对匮乏。

三、研究设计

（一）方法选择

本研究采用典型多案例研究方法。案例研究是对研究对象的属性进行分析并总结出结论的一种质性研究方法，是对现有现象或事物的一种经验性研究方法。通过使用案例研究方法，可以很好的解释“怎么样”和“为什么”的问题[30]，有利于厘清案例企业的商业规则和管理逻辑，从而更好的通过理论的构建进行商业模式的设计。

（二）案例选择

我国深水网箱养殖技术起步较晚。1998年，我国从国外引进了第一套深水网箱养殖生产模式。随着我国科学技术的发展，2001年，我国成功研制出具有自主知识产权的“HDPE园形双浮升降式深水抗风浪网箱”。然而，相比于外国的深海养殖技术和管理水平，我国还不十分成熟，养殖设施、设备和养殖模式均无法应对较强的自然灾害。此外，养殖的信息化和现代化管理水平很低。养殖企业地理分布非常分散，信息沟通不畅，市场反应迟滞。国家近年来大力发展海洋经济，不断地加大海洋养殖的扶持政策。然而，面对自然灾害和市场不确定性，产业链的各利益相关者的抗风险能力较差，因此，必须加快建设深水网箱养殖产业信息化服务平台，突出平台的产业聚集作用，以此构建和形成健康的深水网箱养殖产业生态系统。

本文的案例研究目的是找出深水网箱产业链中各利益相关者现有商业模式的不足，并以各利益相关者调整后的商业模式为基础，构建以南海深水网箱信息服务平台为焦点企业的平台商业模式。目前，我国深水网箱产业价值链主要包括网箱供应商、养殖企业、饲料供应商和育苗企业等，本文选取了一家南海深水网性养殖信息服务平台，3家珠三角养殖企业，两家网箱供应商，两家饲料供应商和一家育苗企业。选择珠三角区域企业作为案例其原因主要有以下几点：①珠三角海域由于地理位置的特殊性，相比于国内其他海域自然灾害较多，从而使得传统的深水网箱养殖企业对改变商业模式来应对生产和经济风险有更迫切的需求。②珠三角地区经济发达，区域辐射强，市场范围广，对全国深海养殖业的影响大，研究该区域企业具有典型性。③养殖业比较发达，养殖企业聚集，案例的选择难度较小，有利于数据的采集。

通过分析该产业典型企业的商业模式，能够更加准确的把握该产业各利益相关者商业模式的局限性[31]，从而为调整和构建新的商业模式提供依据。Eisenhardt（1989）认为多案例研究合适的案例数量为4～8个[32]，Yin（2009）指出合适的案例数量是6～10个[33]。本文根据研究问题及研究目的，选择了9家企业进行多案例分析。包括1家信息平台服务企业和8家以其为焦点企业的利益相关者企业。利益相关者企业的基本描述性信息如表1所示。在选择案例的过程中，将以下条件作为我们的选择标准。

（1）由于该商业模式研究是以平台为基础，因此，各利益相关者的商业模式对其设计平台商业模式至关重要，为了获取各利益相关者的典型证据，本文选择的9家企业分别是1家信息平台服务企业和4个不同的利益相关者行业，即3家养殖业、两家网箱供应商、1家育苗企业和两家饲料企业。这9家企业在各个行业中具有较好的典型性。

表1 平台利益相关企业简介

（2）为了使得选取的案例具有可行性，本文在选取案例时对案例企业的规模及商业模式做了初步的了解。

（3）为了使案例研究信息具有高度可信度，本文在选取案例时时还考虑了信息的可获得性、企业的行业特点及企业代表性。

本研究的焦点企业是基于各利益相关者的深水网箱养殖信息服务平台企业，它基于先进的计算机技术建立的数据处理和客户服务平台。南海深水网箱养殖信息服务平台成立于2014年，该平台由南海研究所与科研单位联合开发和运营，致力于服务深海养殖业。该平台设计并实现了元数据管理、养殖生产管理、深水网箱管理、生产决策管理等多个子系统，涉及网箱选型、海域数据管理、投饵决策、鱼类基础数据、生长模型、影响因子、成本收益、客户管理、信息发布等多个模块，构建饲料、鱼病防治等多类知识库，实现网箱养殖区域、养殖品种、产量、网箱数量等数据的共享和交叉检索，对政府、企业、科研院校、养殖户全面开放运行，向全社会提供深水网箱养殖、养殖咨询、决策支持等各类信息服务。整个信息技术平台将成为集数据采集、实时监控、多层次数据统计、分析和决策支持等多功能于一体的深水网箱信息化服务平台，实现全方位、多层次的现代化管理。南海深水网箱养殖信息服务平台企业简介如图1。

图1 南海深水网箱养殖信息服务平台功能框架简介

（三）数据收集

为了使得商业模式的设计适用于该平台，本文对平台企业的利益相关者进行了访谈研究。

为了提高本研究的信度和效度，本文对数据进行了“三角验证”（Miles，1994）[34]。针对本研究的样本企业，一方面通过实地调研和半结构化访谈收集一手资料，并在访谈结束后，通过邮件或电话等网络渠道对资料进行核实和补充；另一方面通过获取二手资料来进行量化分析和验证。此外，对本研究收集的资料建立了案例资料库，即对收集和记录的一手资料和二手资料进行整理，并形成了研究资料库。案例资料库主要是对企业内部资料及访谈录音的整理与记录。各利益相关者资料来源如表2。

表2 案例资料来源

（四）案例分析结论

1.利益相关者商业模式分析

我们对各利益相关者企业的案例分析结果进行了梳理和筛选，对同一类型利益相关者的不同企业商业模式进行了对比，并对各企业访谈的数据进行了汇总和共性筛查，分析出了各利益相关者原有商业模式的局限性，为深水网箱养殖信息服务平台商业模式的设计提供了依据。此外，针对各利益相关者的商业模式我们基于共生体理论对其进行了商业模式的调整如表3。

2.南海深水网箱养殖信息服务平台商业模式分析与设计

从上述对利益相关者企业商业模式的分析可以看出，传统的网箱养殖由于合作伙伴的单一化，使得其抗风险能力较差。此外，由于信息的不对称，传统网箱养殖容易出现供应链断裂，市场反馈不及时等问题。以自然灾害为例，传统分散的网箱养殖，面临的海洋风险很大，比如赤潮、台风、寒冷等等，因为养殖分散，没有有效的机制可以把分散全国各地的养殖企业统一连结起来，所以，保险公司一般不愿意为上述风险承保，一旦风险发生，会对养殖户带来毁灭性的打击。通过网箱养殖信息服务平台，有利于突破养殖企业之间的地理区隔，在充分的信息沟通基础上，可以探索实现不同地区养殖户之间的战略合作，形成利益共生体。这种利益交叉的共生机制有可能推动所有养殖户共同投保行为的发生。分散保险公司的承保风险，有可能催生出面向海洋养殖企业的保险品种，从而降低养殖企业 （户）的海洋风险。

传统的深水网箱养殖是以养殖户为焦点企业，其上游企业为各供应商，其客户作为产业链下游。各利益相关者的信息及价值链传递仅以养殖户为目标，无法使得其他各利益相关者之间进行价值的互补与共创。这在一定程度上限制了深水网箱养殖的发展。单一的供应链和交易关系使得焦点企业很难应对供应链断裂的问题，无法通过其他途径对其价值链状态进行恢复。此外，单一的交易关系不利于深水网箱养殖技术的产业延伸和扩展，很容易达到产业规模瓶颈。

基于对深水网箱养殖信息服务平台利益相关者商业模式的分析和调整，本文在原有深水网箱养殖信息服务平台商业模式的基础上，构建了基于共生体理论的平台商业模式。

如图2所示，深海网箱养殖服务平台聚集了以深水网箱养殖为基础的各方利益相关者。各个利益相关方负责其自身的具体业务运营活动实施。服务平台则处于核心焦点，是兼具客户服务和数据服务的综合性服务平台，是养殖产业生态圈建设的核心推动方和运营者。该服务平台强调柔性化商业模式，在前期运行过程中，平台免费向各利益相关者开放，更大规模地容纳各种类型的利益相关者。由于平台提升了信息沟通质量和效果，便利了交易服务从而使各方利益能够得到提升，从而会产生更大规模的社会经济效益。

图2 深海网箱养殖服务平台商业模式

以深水网箱养殖信息服务平台为核心焦点的商业模式，将各部门、行业的商业模式进行整合，形成基于数据、客户服务平台的商业模式共生体。通过构建深水网箱养殖信息服务平台，使各利益相关者的商业模式更加柔性化，并将其定位于一个深水网箱养殖共生体平台的建设者和运营者，而其具体的业务实施交给各利益相关者[29]。在该平台商业模式中，深水网箱养殖信息服务平台将这些利益相关者的信息进行聚合与处理，将其有效信息分享给其他各利益相关者。

3.南海深水网箱养殖信息服务平台商业模式设计理论路径框架

该平台商业模式的设计是基于客户服务平台商业模式和数据平台商业模式设计框架。客户平台商业模式和大数据商业模式路径框架如图3、图4所示。本路径框架解释了深海网箱养殖信息服务平台商业模式的设计原理。构建了基于“数据+用户服务”的平台化商业模式设计框架。

图3 客户平台商业模式框架

图4 数据平台商业模式框架

三、结论与贡献

（一）研究结论

本文运用多案例和参与式案例研究方法，探析了在养殖产业背景下商业模式与共生体理论对信息服务平台商业模式设计的作用机制。选择了9个有代表性的典型案例，即1个焦点企业和8个利益相关者企业，进行案例内分析和9个案例间分析，通过分析，得出了如下2个结论。

1.“数据+用户服务”的共生体平台商业模式设计框架

本文基于魏炜，朱武祥，林桂平 （2015）提出的商业模式共生体交易结构，提出了“数据+用户服务”平台商业模式理论框架，并在此基础上，构建了信息服务平台商业模式共生体设计理论模型 （如图5）。该模型融合了大数据平台商业模式、客户平台商业模式和共生体理论，形成了以信息服务平台为焦点的商业共生体。共生体内部各利益相关者之间由于相互的资源依赖，形成了一种正式的或非正式的组织，这种组织的存在模式被称为“依赖模式”[35]。这种“依赖模式”增强了各企业的抗风险能力，利益相关者之间通过资源互补，提升了企业的生产经营和管理效率。

图5 “数据+用户服务”的平台共生体商业模式设计模型

2.优化了共生体商业模式集合理论

商业模式是将相关各方巧妙编凑在一起的“脚本”或“剧本”，刻画了企业有机构建或所嵌入的一种商业“生态系统”[36]。商业生态这一概念最早是由Moore在1993年提出，他认为商业生态系统是一种基于组织互动的经济联合体；之后，在1998年Moore对其定义进行了扩展；他将其定义为由客户、供应商、投资商、政府、金融机构和其他利益相关者等组成的组织动态结构系统[37-38]。随着该领域的不断发展，目前大多数学者将竞争对手包含在整个商业生态的研究中。在此基础上，魏炜、朱武祥等 （2015）提出了共生体商业模式集合理论，认为商业生态是焦点企业的共生体及其竞争对手 （包括同产品和替代产品）、合作伙伴、上下游的等利益相关者的共生体总和[29]。本研究进一步厘清了共生体利益相关者商业模式逻辑关系，优化了共生体商业模式集合理论 （如图6）。魏炜、朱武祥的商业生态圈模型未能将焦点企业商业模式共生体与利益相关者商业模式界定清晰。在本优化模型中，焦点企业的商业模式是以信息服务平台形成核心交易结构，而以焦点企业为核心的利益相关者共生体是以焦点企业商业模式作为核心交易环节。清晰的表示了商业模式及商业模式共生体间的关系。此外，在此商业模式中，不同共生体之间可能共用同一交易要素，彼此形成商业生态圈。

图6 各共生体集合的养殖产业商业生态圈

（二）管理启示

本文通过对南海深水网箱养殖信息服务平台及各利益相关者的案例研究，分析了各利益相关者原有商业模式的局限性。在此基础上，结合共生体理论、大数据商业模式理论和平台商业模式理论对深水网箱养殖信息服务平台商业模式进行了重新设计。致力于构建以深水网箱养殖信息服务平台为核心的商业模式共生体，将各利益相关者的资源进行整合，从而通过聚合、挖掘、数据分析和共享使得各利益相关者的资源利用率达到最大化。此外，该信息平台商业模式的构建有利于整个产业链的拓展和延伸。具体来说，深水网箱养殖信息服务平台商业模式共生体具有以下几点作用：

1.实现深水网箱养殖产业链的横向整合，共享平台的数字连接红利

在信息经济时代，随着信息技术向经济与社会各领域的全面渗透以及传统产业的信息化，企业间正在形成的网络化连接和大规模依存关系，孕育了更高级的商业生态系统。互联网与大数据技术其特征是通过平台 （交易、物流、支付）自身的效率，缩短或重构了“传递价值”的商业逻辑，它打破了不同利益相关者之间信息不对称基础上的效率差，使创造价值的活动集中于追逐新的租金获得方式——连接红利[39]。

深水网箱养殖涉及产前的饲料、育苗，产中的疾病防治、物资供应，产后的保鲜、储存加工，流通的布局、物流，以及消费的品质提供和消费引导等多个环节，涉及产业种类较多，相关利益者较多。

目前企业间的竞争不再是“零和博弈”，而是共生多赢的“正和博弈”，价值共创、价值分享成为企业发展的主流实践模式。各企业试图通过电子商务平台集聚各利益相关主体，构建跨产业生态系统，获取数字连接红利，赢得平台级竞争新优势。

2.奠定深水网箱养殖产业金融创新的基础，促进产业生态系统良性发展

Kane（1981）认为金融监管是金融创新的基础，同时金融创新又促使金融监管进一步完善，两者相辅相成[40]。因此，实施监管预警和干涉，为深水网箱养殖产业金融创新奠定了基础。中央一号文件在内的多项文件提出要“鼓励金融机构积极创新为农产品国际贸易和农业走出去服务的金融品种和方式”“加快农村金融制度创新，强化商业金融对 ‘三农’和县域小微企业的服务能力”，来自互联网的力量正加速推进农业供应链金融。基于互联网的融资和保险创新机制，有效降低和分散水产养殖风险，实现产业生态系统的良性发展。

通过平台汇集的大数据，可以使金融企业充分掌握供应链中相关企业的信用信息，使面向水产养殖的融资和保险服务能够有效把控风险，从而实现水产养殖业的金融创新，为水产养殖提供有效的金融服务。构建和深海网箱虚拟产业集群共生体的形成，进一步为我国开展外海深海设施养殖提供先进的信息技术支撑和管理思维的转变，促进海洋设施养殖产业技术水平的提高和渔业增效渔民增收。

（三）研究局限

本研究采取多案例研究，构建了平台商业模式共生体设计模型，在获得丰富的理论基础上得到了具有价值的研究结论。为平台商业模式设计提供了一种新的思路。但本研究仍存在一定的局限性，如尽管本研究案例的选择具有典型性，但其案例企业仅为深水网箱养殖企业，且该研究企业的焦点企业属于初创企业，其研究结论普适性欠缺，因此，在后续的研究中可以从整个养殖业的角度进行探析，也可将其他行业纳入分析范围，进行多案例的比较分析，提高研究结论的普适性。此外，本研究仅构建了平台商业模式共生体设计模型，未对其模型的理论机制进行量化的研究，希望在后续研究中可以得到深化。