平台领导到生态共演：产业互联网制度视角(7)

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。

一个例子是，新通路依托消费者全局购买数据为社区便利店提供进货建议。线上购买数据依托于 JD.com ，线下购买数据则依托于掌柜宝和京东为店主开发的智能门店管理系统掌柜管家。掌柜管家作为 POS 系统软件，其价值在于全面搜集所有商品交易数据，而不限于通过掌柜宝进货的那些商品。店主已经逐步意识到“人人为我，我为人人”的网络效应：一个店主安装 POS 机不是孤立行为，而意味着加入一个互利网络。某店主加入网络意味着其他店主可能因此得到更丰富、精准的选品建议，而这一网络价值的提升会吸引更多店主加入该网络，反过来，该店主也将从中获益。这一互利效应，如果不诉诸于数据和数据分析，如果没有京东新通路的居中协调，靠线下传播互动是很难实现的。也就是说，这种网络效应是在数字空间依靠技术创造的互动实现的。

全局信息构成的是实体世界（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。

主网络的互动性是这样得到提升的：如果不考虑影子网络效应，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。

影子网络是便于理解的提法，实际上数据并不必然派生于参与真实互动的实体。越来越多的产业互联网应用开始诉诸跨行业数据。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，但并不意味着天气会参与实体世界的互动，我们也无需把天地纳入生态，而是直接对接数据资源即可。这个简单的例子表明，数据生态与业务生态可能相对独立。业务生态的网络效应需要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。