共生视角下政府开放数据应用生态系统演化研究

赵龙文 张国彬 赵雪琦

摘 要：[目的/意义]政府开放数据的建设已颇具成效，但在应用层面仍旧面临诸多困难与挑战。针对政府开放数据应用主体积极性不高、合作性不强、动力不足等问题，通过构建生态系统来探究推动我国政府开放数据应用发展的政策建议具有重要意义。[方法/过程]本文通过构建政府开放数据应用生态系统的理论模型，在此基础上结合Logistic增长模型和生命周期理论，建立政府开放数据应用生态系统的动态共生演化方程，并利用Python工具进行仿真来解构政府开放数据各参与主体的互动关系及生态系统的进化路径。[结果/结论]研究表明，生态系统的动态演化会达到稳定的均衡状态，均衡点构成了种群共生演化的边界，并且是共生系数的约束条件，互利共生模式是政府开放数据应用生态系统的最佳演化模式。分阶段仿真结果表明，独立共生—寄生共生—非对称互利共生—对称互利共生的演化路径能更加稳定地推动共生系统向高阶生态系统演进。

关键词：政府开放数据;生态系统;共生模式;演化路径

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2022.05.002

〔中图分类号〕G203 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2022）05-0013-13

Abstract：[Purpose/Significance]The construction of open government data has been quite effective，but it still faces many difficulties and challenges in terms of application.As for the low enthusiasm，lack of cooperation，and lack of motivation of government open data applications，it is of great significance to explore policy recommendations to promote the development of my countrys government open data applications through the construction of an ecosystem.[Method/Process]By constructiong a theoretical model of the open government data application ecosystem，the study combed Logistic growth model and life cycle theory on this basis，the dynamic symbiosis evolution equation of the open government data application ecosystem was establisbed.Then，Python was used to simulate to deconstruct the interactive relationship and evolutionary path of the participating subjects.[Result/Conclusion]The study showed that the dynamic evolution of the ecosystem would reach a stable equilibrium state.The equilibrium point constitutes the boundary of the symbiosis evolution of the groups and is the constraint condition of the symbiosis coefficient.The mutually beneficial symbiosis model is the best evolution model for the government open data application ecosystem.Staged simulation results show that the evolution path of independent symbiosis-parasitic symbiosis-asymmetric mutual benefit symbiosis-symmetric mutual benefit symbiosis can more stably promote the evolution of the symbiosis system to a higher-order ecosystem.

Key words：open government data;ecosystem;symbiosis model;evolution path

數据作为数字时代重要的生产要素，是现代社会发展不可或缺的资源。党的十九大提出要建设数字中国，数字政府建设是其中的重要内容，是加快推进政府治理现代化的迫切要求。各类政府部门在完成社会公共管理实务、履行行政职能的过程中采集和储存了大量数据[1]，积极促进此类数据的开放，既能够有效地提高政府工作的透明度，又能为经济活动和社会生活服务，有利于全社会广泛高效地利用数据创造经济社会价值，促进数据红利释放，提供创新创业的沃土[2]。

近年来，越来越多的地方政府在积极探索和建设政府开放数据平台，从实际数据上看，我国政府开放数据平台的建设已颇具成效。截至2020年10月底，我国已有142个省级副省级和地级政府上线了数据开放平台，政府数据开放平台日渐成为地方数字政府建设的标配[3]。然而，政府开放数据仍然存在诸多问题：一是开放数据的建设，许多研究关注了政府开放数据的价值及平台的建设路径、保障机制、政策法规等方面的问题[4-5]，并对欧美等发达国家的政府开放数据平台和现状进行调研分析，分别从开放数据平台的影响力、数据质量、发展模式和隐私保护问题等方面提出了相关对策[6-8]，为我国的政府开放数据发展和建设贡献了大量启示;二是政府开放数据的应用层面，开放数据本身不是目的，吸引社会各界共同参与进行价值共创才是政府开放数据的最终目的[9]。研究表明，实现开放数据的大规模应用和价值创造，需要通过公众、公共部门、社会组织等主体之间的协作来实现[10-12]。但目前政府开放数据应用主体积极性不高、合作性不强、动力不足等问题日益突出[13]，许多数据开放平台所带来的实际价值并不如预期。如何有效管理开放数据平台，激发政府部门、企业和公众的参与性，协调各参与主体的利益与诉求，为政府开放数据注入可持续发展动力日益成为各界关注的焦点。部分学者认为应构建生态系统来解决上述问题[14]，但学界对这样的生态系统具有什么样的特征和运行机制，什么样的发展路径才能促进各主体良性发展，从而有利于应用生态的构建，促进政府开放数据的大规模应用等问题尚未有较为清晰的研究发现。2705A005-E220-4297-A60B-57E281FD5708

针对上述问题，本文旨在现有研究基础上进一步厘清参与主体之间的相互作用以及其和平台演化的关系，从生态系统种群共生发展的视角出发，对政府开放数据应用生态系统的演化发展进行总结和剖析。考虑到实证研究在动态样本数据收集方面的局限性，本文利用仿真手段模拟复杂系统的演化，以期为政府开放数据实现从建设到应用、从平台到生态的跨越提供理论与实践的启示。

1 相关研究回顾

1.1 政府开放数据生态系统

生态系统概念最早由英国生物学家Tansley A G提出：生态系统是在特定的时间和空间内，各类生物群落与其所处的非生物环境，在能量交换、物质共享、物种流动、信息传递的互动过程中，形成的有组织、有规律的相互影响作用，共存共亡的具有松散性和开放性的动态复杂综合系统[15]。随着社会科学研究的兴起，越来越多的学者利用生态系统理论所具备的可持续发展视角和自然发展规律来解释社会经济领域的各类现象。马世骏等提出的“社会—经济—自然复合生态系统”概念[16]，是国内最早完整阐述生态系统理论同社会科学有关方面相结合的研究。近十年来，国内外学者提出信息生态系统、创新生态系统、商业生态系统等概念，并运用生态学理论解决了诸多复杂系统问题，对推动生态系统理论服务人类可持续发展具有重要意义。

在政府开放数据的研究领域，越来越多的学者基于生态系统的视角进行相关研究。Harrison T M等率先将生态系统理论隐喻映射到开放政府数据研究上，建议决策制定方要以构建开放政府生态系统为目标[17];Dawes S S等运用社会技术系统理论为政府开放数据项目建立一个初步的生态系统模型，他们发现，在生态系统视角下进行规划可以用于评估现有条件，同时考虑政策和战略，可以用于解决现实障碍和刺激预期效益[18]。国内基于生态系统视角的政府开放数据研究主要聚焦于价值创造和实现方面，学者郑磊最早从生态系统视角研究了政府开放数据的价值创造机理，提出政府数据从开放、利用到价值的创造是一个不断循环的动态过程[19]，并进一步对不同的价值测量方法的特点和适用性进行比较[20];王卫等的研究构建了开放政府数据的生态系统理论模型，对影响其价值的实现因素进行分析[21]。

1.2 政府开放数据参与主体和种群共生演化

随着研究的深入，不少文献开始关注生态系统内部的“生物”角色，从参与主体和种群的角度展开研究。国外学者认为，政府开放数据实际上是政府内部之间、政府与外部主体之间的“双向互惠式发展”[22]，Zuiderwijk A等进一步明确政府数据开放应当是一个包含数据使用者、提供者、开放平台等多个数据主体的有机整体[23]。国内研究指出，政府开放数据中涉及的众多利益主体（政府、企业、公众等）各方关系密切且各有诉求[24]，这些主体或者角色通过数据的流转连接起来，从而形成一种链式依存关系[25]。符嵘将政府数据开放的主体分为政府、第三方机构、公众和媒体四大类，提出政府数据开放的价值体现需要各个主体的共同参与[26]。门理想等将各主体划分为数据开放者、开发者及消费者3类，并从实证角度检验了影响地方政府数据开放建设成效的因素[27]。朱晓峰等的部分研究聚焦于政府开放数据参与各方存在的共生关系，从协同发展角度剖析各方利益均衡问题[28]：其从种群共生演化的视角出发，建立种群增长的Logistic模型，研究发现，武汉市数据提供者和数据使用者之间呈现非线性的反复“螺旋”式的共生演化模式[29];利用传统的SIR模型，并加入共生关系这一关键因素来构建政府数据开放平台传播模型。仿真结果表明，“独立共生—偏利共生—互惠共生”的演变路径更加符合各方整体利益[30]。

1.3 研究评述

通过整理现有文献可发现，目前研究主要存在以下不足：①大部分文献仅停留在对生态系统的描述和构建，未进一步讨论生态系统的演化机制问题;②目前的研究多集中在静态和理论层面，对政府开放数据生态系统的动态演化的定量研究较少;③共生作为进化创新的重要来源，目前对各主体间的共生关系的研究未与生态系统的演化相结合;④现有文献仅针对两个主体之间的利益协调问题进行讨论，缺乏对多种群间相互作用以及对不同发展阶段的演化特征的讨论。针对上述研究空白，本文首先构建了政府开放数据应用生态系统的理论模型，在此基础上结合Logistic增长模型和生命周期理论，建立政府开放数据应用生态系统的动态共生演化方程，讨论系统中各种群共生演化的均衡点和均衡条件。并利用Python对共生演化模型分别进行单一模式条件下和分阶段条件下的仿真。在缺乏大量宏觀实际数据的情况下，通过多次迭代计算，从理论和实证上揭示政府开放数据应用生态系统的进化路径以及各主体之间的相互作用模式，用以帮助有关部门制定有效策略来促进各方合作，实现生态系统管理的成功。

2 政府开放数据应用生态系统

2.1 政府开放数据应用生态系统的定义与构成

2.1.1 政府开放数据应用生态系统定义

参考部分学者对开放数据生态系统的研究[31-32]并借鉴生态学理论的隐喻和类比，本研究将政府开放数据应用生态系统定义为各利益相关者围绕政府数据开放平台形成的良性互动生态圈。在这个生态圈内，各参与者通过对数据的加工利用和价值反哺等过程，使这一系统能够进行价值创造和应用创新，形成服务体系，各参与者能够从中分享利益。

从构成要素看，政府开放数据应用生态系统中主要存在政府部门、企业和公众三大生态主体，它们之间形成了一张复杂的关系网，存在密不可分的联系。政府部门公布已有的可开放数据，企业利用开放数据进行信息加工生产各类数据应用，创造商业价值，公众在使用各类数据应用和数据、信息平台中，产生新的行为数据，创造社会价值，政府部门再将这些新的行为数据进行整合开放，形成良性循环。随着越来越多的政府部门、企业和公众加入到政府数据开放的行列中，他们分别形成了生态系统中的数据生产群、开发群和消费群，共同维持生态系统的平衡，进行内部数据价值的增值和外部能量的交换，不断拓展系统的边界。在环境维度上，政府开放数据应用生态系统并不是一个孤立的封闭系统，它的运行和成长需要依赖于特定的环境并和外界进行物质能量的交换。开放数据生态系统的关键环境维度分为支撑与保障和可持续发展基础两大类，以上构建了完整的政府开放数据应用生态系统，如图1所示。2705A005-E220-4297-A60B-57E281FD5708

2.1.2 政府开放数据应用生态系统群落

1）生产群

在政府开放数据应用生态系统中，生产群是整个数据流转的起点，该种群的稳定性和成长潜力很大程度上决定了整个生态系统的演进方向。政府在政府开放数据应用生态系统中扮演着生产者的身份，对数据如何开放以及其开放程度拥有决策权。政府部门对数据进行收集和整合，形成规范化的高质量数据，并在开放平台提供多种格式的数据下载方式，为开发者提供API接口，同时需要负责制定各类标准和政策来保障数据来源和进行隐私风险防控，它们承担了保障数据质量和安全、维护生态系统整体运行的责任。

2）开发群

政府开放数据应用生态系统的开发群主要由部分互联网企业构成，这些企业包括大型数据平台企业，中小型开发公司、工作室等，它们通过收集开放平台数据、接入开放平台API以及直接采用政企数据共享等模式，对数据资源进行再加工和再利用。这些企业将数据组织为更加有利用价值的信息服务，为公众以及下游企业提供多样化、专业化的公共信息服务，实现基于开放数据的产品研发、增值服务和社会创新。

3）消费群

消费群是生态系统中数据流转的下游，是政府开放数据应用生态系统实现其价值创造和应用创新的主要节点。公众作为开放数据的主要服务对象，可以直接自行下载、分析和使用已开放数据来了解自己所关心的问题，如政府的运行、社会和经济发展状况、公共服务状态等。除此之外，大部分公众可能并不关心原始的开放数据，而是通过使用其他公司利用开放数据开发的信息服务参与到消费过程中。在公众消费数据资源和使用信息服务的同时，也会进行需求诉求，提供对数据开放的反馈性建议。

2.2 政府开放数据应用生态系统的运行基础及特征

2.2.1 政府开放数据应用生态系统运行基础

1）支撑与保障

开放数据应用生态系统运行的支撑与保障维度可分为技术支撑、政策法规和数据治理。第一，开放数据生态系统的运行需要依靠开放平台进行，应用生态需要先经历单一的平台生态建设，继而向更有价值的信息生态、商业生态演进。信息与通信技术（ICT）基础设施代表了一个国家在软硬件和计算机网络领域的综合水平，已有研究表明，ICT基础设施对开放政府数据发展具有较大影响力[33]。第二，完善涉及如数据安全、隐私保护和数据伦理等方面的法律法規，将能更好地保证系统的常态化运行，并保障各主体的利益分配，约束它们的行为。第三，资源依赖理论认为，充足的资源状况是组织行动的重要条件，组织的行为需要丰富的资源作为保证[34]。开放数据生态系统需要政府部门有丰富的、高质量的、可读可用的数据资源作为支撑。

2）可持续发展基础

生态系统不仅需要满足系统内部种群的利益需求，提供良好的生态环境供其成长，还需要满足政治、经济、社会等方面的需要。社会各界对开放数据的参与程度、相关人才的培养，以及对其产生的社会效益、经济效益的重视和利用要素构成了开放政府数据应用生态系统的可持续发展基础。可持续发展基础用来保证生态系统能够持续向外界展现出自身的价值创造能力或潜力，以吸引社会各界共同参与维护和建设。

2.2.2 政府开放数据应用生态系统的特征

1）复杂多样，动态时变

开放数据生态系统中物种多样，各主体交替扮演着不同角色，使得系统中种群构成、种群间关系复杂。各群落功能多样并且在系统运行过程中相互渗透，具有复杂的因果关系，因而系统在形成和演进的过程中呈现出显著的时变性和非线性，这种时变性和非线性与系统内种群由内而外的作用相互叠加，促成了生态系统的复杂结构。各主体、群落以及数据流、信息流和价值流构成了开放数据应用生态系统的多样性和层次性。动态演化性，即生态系统内的主体会随着环境的变化而不断迁移、变化、协同发展，最终达到一个相对平衡点，但这个平衡点并非静止，政府需要随着技术和理念的变化做出能扩大数据开放深度、广度的决策。

2）开放发展，自我组织

开放数据生态系统并不是一个封闭的系统，其内部的数据、信息和价值不断与外部环境和其他生态系统进行交换，增加系统在整个经济社会的积极性和影响力，在获得系统可持续发展动力的同时，实现对社会经济增长与发展的有效支持。生态系统从产生到发展是一个从无序到有序的变化过程，系统呈现出不同程度的不均匀性及多样化特点，在这个过程中，系统内部各种群会通过各种反馈路径进行一定的自我调节，积极适应内外部环境的变化，使得生态系统具备自我组织、自我修复的特征。

3）竞争合作，共生演化

政府开放数据应用生态系统表现出竞争合作、互利共生的核心特征。生态系统中各种群在各自的生态位上并非孤立地获取数据、信息和产生价值，而是在生态链的作用下呈现竞合关系，系统内的个体之间相互存在强烈的需求与被需求关系，种群之间通过共享、协同等形式获取更大的空间，各个主体之间也通过数据流、信息流和价值流链接起来。各主体在其中得到了直接或者间接的效益，这是促使它们竞争合作、共同演化的根本原因。具体而言：政府需要实现公共价值，为企业和公众提供服务;而企业作为盈利性单位，需要创造更多的商业价值，以便从中获利;对公众而言，开放数据以及围绕其开发的附加产品能为他们提升生活质量，促进社会和谐稳定。政府、企业和公众相互合作、相互利用并互相竞争，提高其各自的积极性，保持各部分高效运作，同时避免不良竞争关系，促进整个生态系统从无序到有序，从耦合到协同，形成可持续发展的积极状态。

2.3 政府开放数据生态系统共生演化模式及阶段

竞争合作，共生演化作为政府开放数据应用生态系统的核心特征，为解构政府开放数据应用生态系统内部主体、环境和演化模式的选择提供了关键视角。

2.3.1 政府开放数据生态系统共生演化模式

共生演化理论认为，物种只有与其相关物种通过资源互补建立持续的合作关系才能在群体中占据有利地位，并最终推动群体不断演化。在此视角下，共生单元是指构成共生体或共生关系的基本能量生产和交换单位，本文聚焦于开放数据应用生态系统中的生产群、开发群、消费群3个共生单元。质参量是共生单元之间具备的某种内在联系，只有具备该联系才可能构成共生关系，质参量决定了共生模式，一般用共生单元的投入和产出来表征质参量[35]。生产群主要依赖于资金的投入，综合反映了社会经济活动的活跃度，通过创造收集和整合来向外界释放高质量数据;开发群的关键投入主要是可利用的数据以及技术供给等，其通过经营活动来提供相应的信息服务;数据和信息服务作为消费群的核心关键投入，通过该群体的利用产生价值。2705A005-E220-4297-A60B-57E281FD5708

共生模式，是指三种群之间相互作用的方式或相互结合的形式。共生模式可分为独立共生、寄生共生、偏利共生、互利共生等模式。在开放数据生态系统中，寄生共生模式表现为三种群中某一种群通过不断整合其他种群的互补资源从而扩大其规模，其在系统中所创造价值的能力不断提升，在生态系统整个价值创造和应用创新过程中扮演越来越重要的角色，逐渐向成为主导者的方向演进，而其他种群对该种群的依赖性不断增强，讨价还价的能力不断降低，从而导致获取成长所需能量的能力下降。偏共生指的是一方的发展对另一方的发展产生单向的影响，这种影响可以是积极的，也可以是消极的，因此偏共生有偏利和偏害两种，偏利共生即指某一种群依赖其他种群的互补资源不断获得能量，从而扩大自身种群的规模，在该种群借助其生态位优势不断提升价值创造能力的过程中，其他种群既没有因为该种群的扩大而被挤压生存空间降低自身的种群竞争力，也没有因为互补资源的增加而提升自身的价值创造水平。互利共生是各种群间的相互作用对各方均有利的状态，政府开放数据应用生态系统中各种群需要通过共享、协同等形式获取更大的生存空间，它们通过数据流、信息流和价值流更好地链接起来，形成相互依存关系。互利共生模式分为非对称互利共生以及对称性互利共生。非对称互利共生表现为各共生单元获得不同程度的成长;对称性互利共生表现为各共生单元协同成长，优势互补，使得整个生态系统不断向更高阶的演化方向进阶[36]。

2.3.2 政府开放数据生态系统共生演化阶段

政府开放数据的共生体现在双赢和共存[37]，因此，互利共生模式下可使得三大主体建立良好合作关系，保障各主体相互需求的可持续性，政府开放数据应用生态系统中主体动力不足等问题可以得到有效缓解。然而，生态系统不可能在一开始就处于最高阶的共生演化模式，复杂多样、动态时变的特性决定了其演化过程必定是一个在内外作用之下不断打破“平衡点”，从而逐步进阶、完善或者走向衰亡的动态过程。借助生命周期理论[38]，本文将政府开放数据应用生态系统的演化过程分为4个阶段：起步期、成长期、成熟期和转型期。在各个阶段，生态系统的共生模式分别为独立共生、寄生共生、偏利共生、对称共生和竞争共生，同時，各种群的规模也在逐步增长。

在初始发展阶段，三种群缺乏实质性的多边交流机制，没有进行有意识的相互联结和依附，因此该阶段的共生模式为独立共生;在成长期，生态系统中资源逐渐丰富，系统进入高速发展时期，政府部门和企业有意识地为公众提供大量数据、信息和服务，公众从这些数据和信息服务中获益，但恰恰相反的是，对于政府和企业而言，政府在此阶段需要投入大量资源，企业提供的信息服务也尚未被消费群所接受，政府和企业在短期内无法获得较大实际收益。此时，共生模式表现为寄生共生或者偏害共生，生产群和开发群花费大量的资源和精力满足消费群体要求，而自身收益较少;进入成熟期，开放数据得到大规模利用，政府和企业产生的公共价值与商业价值，将吸引更多的政府部门和相关企业参与，但此时三方利益不均等，发展不协调，生态系统呈现偏利共生或者非对称互利共生模式;在转型期，系统中资源配置达到最优状态，产品和服务高度重叠，为了进一步提高整体效益，需要综合考虑三方的利益诉求，进行进一步的对称性互利共生协商。如果协商失败，各主体将会因为不协调的利益问题而相互竞争和损耗，共生系统将走向衰亡。因此，共生进化的结果可能是高阶的对称互利共生或者竞争共生直至共生系统解体。政府开放数据应用生态系统的共生演化过程如图2所示。图2中T0～T1为初始期、T1～T2为成长期、T2～T3为成熟期、T3～T4为转型期。

3 共生视角下开放数据应用生态系统动态共生演化模型  

开放数据应用生态系统中各群落都在生态系统中占据着一定的生存和发展所需要的资源，且它们又都受到资源、技术等因素的影响，与赖以生存的政治、经济、文化等环境相互作用、相互影响，同时，随着生态系统的发展，竞争合作、共同演化成为总体进化趋势。种群的Logistic增长模型考虑了资源有限性，即随着种群规模逐渐增大，种群密度对该种群成长的制约或阻碍越来越大，使得种群增长的速度变慢直至停止增长，达到饱和状态，即种群最大规模[39]。因此，本节将构建基于Logistic方程的动态共生演化模型。

3.1 生态系统种群成长的共生演化模型

假设生态系统中生产群、开发群、消费群的规模分别为y1（t）、y2（t）、y3（t），r1、r2和r3分别是3个种群的自然增长率，N1、N2、N3分别是在一定资源下生产群、开发群和消费群的种群规模最大值。构建创新种群共生演化Logistic基本模型为：

3.2 生态系统共生演化模式及稳定性分析

政府开放数据应用生态系统中三种群共生演化是一个动态博弈过程，演化均衡态需满足某平衡态的任何小领域内发出的轨线最终都演化趋于该平衡态[41]。因此，令dy1（t）/dt=0，dy2（t）/dt=0，dy3（t）/dt=0，解得3种群共生演化的8个均衡点E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7、E8。由雅克比矩阵分析开放数据生态系统的稳定性及稳定条件，结果如表2所示。在8个均衡点当中：E1、E5、E6、E7为非平衡状态;E2、E3、E4稳定点只有一个种群存在，无意义。

3.3 生态系统共生演化模式的数值仿真

根据表1和表2可知，共生单元之间对应的共生系数决定其相互之间不同的共生模式，且系数的大小决定了生态系统是否处于平衡状态。通过设立满足平衡态的参数取值进行数值仿真，可以直观地反映三种群在不同共生模式下的种群增长规律。考虑到其他生态系统相关研究及目前开放数据实际情况，本节假定生产群、开发群和消费群的初始种群分别为20、30、50，自然增长率r分别为0.05、0.07和0.09，一定资源下三种群发展规模最大值分别为300、500、1 000，分别按照某单一共生模式演化，演化周期为300。利用Python对方程组（2）进行模拟。2705A005-E220-4297-A60B-57E281FD5708

独立共生模式。如图3所示，独立共生模式下种群之间的共生系数取值都为0，表明三种群之间没有相互作用，各自独立发展至最大规模并保持稳定状态。

寄生共生模式。寄生共生模式需满足任意两种群之间的共生系数互为相反数，如图4所示。被寄生的种群发展资源被寄生种群所抢占，因此最终稳定种群数量小于最大种群数量，相对的，寄生种群获益于被寄生种群，从而最终稳定种群数量大于最大种群数量。

偏共生模式。偏共生模式也可细分为偏害共生与偏利共生两种模式。偏利共生需满足两种群的共生系数一个等于0，一个大于0，即一种群从另一种群的发展过程中受益，并且不促进也不损害另一种群的发展。如在图5（1）中λ12和λ13均为0，而λ21以及λ31大于0，此时开发群与消费群的稳定最大种群数均大于独立发展的种群最大规模，生产群最大种群数则等于独立发展时的种群最大规模。偏害共生模式需满足两种群共生系数一个等于0，一个小于0，如图5（3）和图5（4）。现实中很多开放数据生态系统的3大种群利益协调不均，发展不平衡，呈现偏共生的发展模式。

互利共生模式。互利共生模式需满足任意两种群之间的共生系数均为正数。互利共生模式是政府开放数据应用生态系统的最佳演化模式，种群之间协同演化，通过资源和技术等质参量的互补来打破资源的限制，创造更高的整体价值，促使系统向更高阶的方向进化。此外，互利共生模式是官方对系统进行整体布局和宏观调控的方向。如图6所示，在互利共生模式下，各种群最终的稳定数量均大于独立发展的最大种群数量，形成互利共赢的局面。

竞争共生模式。竞争共生模式又可细分为平等竞争和恶性竞争。平等竞争共生满足任意两种群间的共生系数小于0且大于-1，如图7（1）和图7（2）所示，在此情况下，三种群的种群数量稳定后的数量均小于独立发展时的种群最大规模，但未出现种群完全消亡。当某种群受到其他种群的负面影响超过一定阈值时，即共生系数小于-1时，系统呈现恶性竞争模式，如图7（3）和图7（4）所示，此情况下处于竞争劣势的种群被消耗大量资源而率先消亡。另外，共生系数越小则受到的负面强度越大，在演进中会率先消亡。如图7（4）所示，消费群对开发群和生产群的共生系数分别为-1.1和-1.5，从而开发群比消费群先行出现下降趋势。

3.4 生态系统共生演化路径分析

在3.4数值分析的基础之上，本节将通过分析各阶段下的共生模式讨论生态系统不同共生演化路径。各共生模式参数设置如表3所示。

共生系统解体。如图8所示，实线代表系统中独立共生—寄生共生—偏利共生—竞争共生（路径1）的演化轨迹;虚线则代表独立共生—偏害共生—非对称互利共生—竞争共生（路径2）的演化轨迹。在转型期，共生系统转向竞争共生模式，各主体为争夺利益不断提高种群间多边交流机制的门槛，三大种群数量均受到不同程度的影响，生态系统活跃度降低，两路径下共生系统均逐渐走向解体。实际应用中，消费群更易受到恶意竞争的影响，如生态系统中的信息服务和数据下载收费不合理、强推恶意广告、侵犯用户数据隐私、数据质量参差不齐等将对消费群的积极性产生极大负面影响。图8中，消费群受竞争影響最大，种群规模在短时间内迅速下降并且最快走向消亡。

共生系统进阶。在图9中，实线（路径1）代表共生系统经历独立共生—寄生共生—非对称互利共生—对称互利共生4种模式;虚线（路径2）代表共生系统经历独立共生—偏害共生—偏利共生—对称互利共生4种模式。在生态系统由成长期进入成熟期后，消费群1种群数量呈现先减后增的变化，而消费群2没有出现类似情况，且在成熟期开发群1和生产群1的稳定种群数量高于同时期的开发群2和生产群2。演化路径1从成长期到成熟期经历了寄生共生到非对称互利共生的转化，为使得生产群和消费群获得持续发展的动力，将会在短时间内对消费群造成一定的负面影响。然而长期来看，消费群在成熟期后期逐渐恢复其种群规模，相较于路径2，生产群以及开发群在种群数量上具有一定优势，在转型期，路径1各种群更快到达稳定状态，且达到更高的种群规模。路径1、2对比可发现，在成长期和成熟期就注重三方的利益分配，能提高生态系统在转型期的整体发展动力。

4 结论和启示

4.1 结 论

本研究以共生理论为基础，结合企业生命周期理论，利用Logistic增长模型建立政府开放数据应用生态系统的动态共生演化模型，讨论共生演化过程中的演化平衡点和稳定条件。在这基础之上，对共生演化模型进行多参数和分阶段的仿真，从理论和实证的角度解释生态系统的共生演化路径。研究结果表明：政府开放数据应用生态系统的共生演进模式表现为独立共生、寄生共生或偏害共生、偏利共生或非对称互利共生、对称互利共生或竞争共生。随着共生模式的演进，开放数据生态系统逐步

从起步期、成长期、成熟期进入转型期。当各共生单元之间的质参量高度相容、彼此互补时，生态系统内部的信息、能量和物质将不断相互作用，各共生主体的规模也越来越大，从而形成一个逻辑的演进路径。

政府开放数据应用生态系统中各群落的进化具有生物进化共性和自身进化的特性。在共生视角下建立的生态学Logistic增长模型表明，一定条件下，生态系统的动态演化会达到稳定的均衡状态，均衡点构成了三种群共生演化的边界，并且是共生系数的约束条件，而共生系数的正负和取值决定了种群间的共生模式。在互利共生的模式下，各种群均获得了不同程度的增益，形成互利共赢的局面。

分阶段仿真结果表明，生态系统进入转型期后，竞争共生模式下三种群规模将会迅速下降，可能导致生态系统的解体。其中消费群规模将最先受到影响，表现为公众对开放平台和相关信息服务失去兴趣，开放平台在短时间内流失大量用户。共生系统的进阶路径可经历独立共生—寄生共生—非对称互利共生—对称互利共生四阶段（路径1）或独立共生—偏害共生—偏利共生—对称互利共生四阶段（路径2），仿真结果表明：路径1能更加稳定地推动共生系统向高阶生态系统演进。此外，共生模式的转换可能会导致某种群的种群数量在短时间内出现下降趋势。2705A005-E220-4297-A60B-57E281FD5708

4.2 发展我国政府开放数据应用生态的政策建议

政府开放数据生态系统是一个多方共同参与的动态价值共创系统，其需要兼顾利益分配和生态平衡。为构建多方主体合作共赢，可持续发展的政府开放数据应用生态，本文提出如下政策建议：

第一，提升各主体间质参量的兼容度，促进互补资源的有效利用，构建适宜的生态环境，积极制定激励政策。具体而言，政府部门应统筹协调，减少区域差距，结合企业和公众的反馈与需求，加强信息平台的建设，不断提升政府开放数据的质量和效率;激发公众的创新热情和意识，引导公众充分利用开放数据平台，积极参与生态系统建设，促进整个社会利用政府开放数据创造更大的价值。

第二，正确识别和划分政府开放数据应用生态系统的各阶段。充分利用5种共生模式之间的相互转换特点，共生模式之间的相互转换需要从外部进行一定的干预和调控，外部影响导致的某一种群短时间内的数量波动是系统演化过程中的正常现象，并不意味着整个生态系统一定走向衰退。在每个阶段中，应当在共生系统充分释放发展动力、各种群呈现相对稳定状态之后再进行合理的外部干预，要保持三种群增长速度的频率耦合，过早或过晚进行外部干预，均有可能导致系统中某主体不能充分抓住发展机遇，造成发展滞后。

第三，正视政府开放数据应用生态系统演化过程的复杂性和阶段性。加强对系统各演化阶段的正确引导，充分平衡生态系统内各种群共生演化动力。在起步期，应注重建立各主体的多边交流机制，探寻各个共生主体的价值需求，找到需求链接点，提高各方参与度;在成长期，生态系统需要大量外部投入以维持种群的高速增长，而此时系统所体现的整体价值并不显著，针对这种阶段性的主体合作性不强、动力不足、价值共创效率不高等问题，平台建设者应加大投资力度，通过积极推广来扩大用户群体;在成熟期，需要尊重各主体尤其是企业的利益诉求，着力培育核心企业，鼓励核心企业以市场为核心导向，积极进行价值创造和应用创新;在转型期，监管部门应设计公平的利益分配机制，实现共生价值的动态平衡，避免各主体之间形成相互寄生和恶性竞争。此外，应加强顶层设计，完善平台建设，吸引更多共生单元进入共生系统，促进种群共生演化模式不断向互利共生模式转化，引导开放数据生态系统向高阶生态系统演进。

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