互联网独角兽企业生态圈与数字经济环境的双向影响机制
——基于滴滴和美团的案例分析 1 2 祁大伟 ，宋 立 丰 ，魏 巍2 （1.北京语言大学商学院，北京市100083；2.北京物资学院商学院，北京市 101149）
摘 要：构建商业生态系统逐渐成为现代企业的重要战略选择，然而，在数字经济情境下，近几年崛起的平台型互联网独角兽企业呈现出有别于传统商业生态系统的互联网生态圈模式。结合滴滴和美团生态圈构建案例，从数据生成、数据获取、数据分析、数据应用和数据辅助五个阶段总结了在数字经济环境下平台型互联网独角兽企业生态圈的构建动机和逻辑，并从动态视角探讨了独角兽企业的互联网生态圈与数字经济环境的交互和结果，在此基础上补充了商业生态系统的评价体系。研究发现，第一，互联网独角兽企业的生态圈建设与过去的国际化生态、上下游供应链生态等模式相比，更倾向于选择通过成立新企业而非传统的依托于其他企业的方式来构建商业生态系统，且更强调商业生态系统的独立性，而非依托于传统的供应链；第二，众多互联网独角兽企业选择具有很大共性的“反常”跨界战略作为生态圈构建的战略方向，是因为它们面对着诸多数据环境压力，包括市场信心带来的数据覆盖压力、下游市场屏障带来的基础数据压力、行业壁垒低带来的数据接入压力和机会、用户黏性低带来的数据黏性压力、人口红利和专利法律政策带来的数据规模和数据模仿特点、垄断型市场格局带来的数据竞争压力、业务扩张带来的数据差异化压力、重大突发公共事件带来的数据网络化压力、盈利缺失带来的数据变现压力等；第三，独角兽企业的互联网生态圈具有广泛的环境影响力，应从用户黏性与生态圈数据沉淀、用户数据权与数据价值密度、用户消费习惯与数据价值深度、平台数据创新与数据应用多样化四方面评价其与数字化环境的双向影响。新时代的企业生态越来越成为依托数据的数据网络生态，数字化企业尤其是大规模的独角兽企业在构建生态圈的过程中应充分发挥自身数据优势，构建圈内圈外的数据交换体系，并最大化地利用数据方法和效应提升企业的生态竞争力，找到适合自己的生态位。
关键词：数字经济；独角兽企业；互联网生态圈；数据应用；跨界中图分类号：F276.44 文献标识码：A
一、引言商业生态系统一词由美国学者摩尔（Moore） [1]文章编号：1007-8266（2021）02-0084-16于1993年提出，用于定义一个由不同组织或物种相互作用而形成的经济联合体。商业生态系统原指企业与外部环境以及利益相关者之间的宏观共
收稿日期：2020-11-10基金项目：国家社会科学基金年度一般项目“新业态下平台型企业非典型就业的权益保障困境及制度创新研究”（19BGL197）；教育部人文社会科学青年项目“互联网新业态下非典型雇佣关系优化及制度创新”（18YJC630194）；北京物资学院校级青年科研基金项目“区块链技术下的个人虚拟资产共享研究”（2019XJQN09）；中央高校基本科研业务专项资金资助项目“知识付费平台产品价值链和运营模式研究”（19YJ000005）；北京物资学院校级科技协同攻关团队建设项目“新业态中的工作重塑与管理创新研究”（2020XJGG02）作者简介：祁大伟（1982—），男，山东省济南市人，北京语言大学商学院副教授，管理学博士，产业经济学博士后，主要研究方向为数字科技；宋立丰（1993—），通信作者，男，黑龙江省大兴安岭地区人，北京物资学院商学院教师，博士，主要研究方向为数字经济与商业模式创新；魏巍（1982—），女，吉林省吉林市人，北京物资学院商学院副教授，博
同体，但是随着一些企业呈现出平台化和生态化的趋势，单个企业本身也可按照构建类似于微型商业生态系统的模式选择自身的成长、经营和竞
。早期国际商业机器公司（IBM）为顾客合战略 [2]提供全套计算机硬件服务和解决方案是企业型的商业生态系统理论在发达经济市场中的一次典型应用。与战略联盟、企业多元化、横向一体化和纵向一体化等企业间的关联模式不同，企业型商业生态系统更强调围绕最终的用户需求通过全方位的供应链和利益相关者的整合实现价值创造。苹果、谷歌和小米等现代科技企业都是按照类似的逻辑构建自身的商业生态系统，核心企业充分利用外包、共享等方式联合实体制造企业，并开发社群等利益相关者进行生态化建设。其特点是广泛地与上下游供应链企业以及利益相关企业或群体进行有机合作，充分发挥网络效应和价值协同效应。企业型商业生态系统的发展模式作为一种数字经济时期的先进发展方式，逐渐成为一种被广泛认可的独立的企业存在状态和发展模式，在实践界产生了巨大的影响，对于具有互联网基因的企业而言更是金科玉律[3]。这一价值观念上的共识对后发的互联网原生企业产生了深远的影响。
随着信息技术的不断发展和互联网的快速普及，全球逐渐进入数字经济时代，一大批新兴的平台型互联网独角兽企业快速崛起。许多独角兽企业是数字经济时代的互联网原生企业，呈现出明显的网络化平台化的趋势，其商业生态系统的构建过程也呈现出明显的互联网基因：更倾向于选择通过成立新企业而非传统的依托于其他企业的方式来构建商业生态系统；生态系统内的其他连接企业的领域跨度比较大；所构建的商业生态系统更强调独立性，而非依托于传统的供应链。例如，滴滴通过托管“小蓝车”或成立自有的“青桔单车”进入共享单车行业，美团成立“美团打车”进入网约车行业，今日头条通过成立“值点”进入电商行业等。为区分独角兽企业商业生态系统构建过程与以往的企业商业生态系统的差异，本文将此类平台型独角兽企业的商业生态系统称为互联网生态圈。
依据传统的商业生态系统理论，这些独角兽企业的生态圈构建模式是“不理智的”“反常识的”。为什么不同时期的企业型商业生态系统的构建模式会出现这样的差异，数字经济时代的独角兽企业是基于何种逻辑构建互联网生态圈，在这一构建过程中互联网独角兽企业生态圈又会对外部环境产生何种影响？本文将围绕这些问题，探讨数字经济时代平台型独角兽企业构建互联网生态圈的战略新模式，并进一步分析生态圈建设对数字经济环境的影响。
二、文献回顾与评述
（一）商业生态系统的研究回顾
摩尔 [1]提出，商业生态系统的内涵为“由组织和个人组成，彼此之间相互作用的经济联合体”。在自然生态环境中，每个物种都无法独善其身，而是持续性地与外部环境发生物质、能量和信息交换，并在这个过程中互相影响。正如自然环境中的物种一样，现代企业的生存发展也同样与商业生态系统密不可分。外部环境以类物种进化的方式作用于传统企业的成长过程，企业的战略选择反过来又会对环境产生互动性的影响。作为一个开放的系统，企业正是在与供应商、顾客、投资者、竞争对手与监管机构等利益相关群体的互动中获取成长所必需的资源与信息，进而促进企业之间的资源互补与业务协同[4]。因此，摩尔认为，随着环境越发动荡、多变和不确定，商业生态系统的产生是必然的。企业发展不再依靠“单打独斗”，而是在商业生态系统内部通过互补性合作创造出单个企业无法独立创造的价值，进而在激烈的竞争中获得成长与发展。
已有研究对商业生态系统中的企业战略选择进行了探讨。汉纳（Hannah）等
[5]以太阳能产业为研究对象，讨论了传统企业应如何在商业生态系统中平衡竞争与合作的关系，发现商业生态系统中的企业既要保持互相之间的竞争关系，同时也要构筑起共生共融、互惠互利的合作关系。尹波等 [6]以泸州老窖为例阐述了企业如何通过资源整合机制构建其平台式系统，并通过重构价值网络进行商业模式创新。达泰（Dattee）等
[7]则认为共同创新是商业生态系统的核心目标，传统产业的内部成员需要通过产品与服务的持续创新，推动商业生态系统不断升级演进。与传统产业强调核心企业与生态环境的互动不同，随着数字经济的
到来，一些互联网企业本身就呈现出平台化和生态化的趋势，本质上接近于一个微观的商业生态系统 [8]。
近年来不断涌现的诸如移动通信技术、人工智能、大数据与云计算等数字技术进一步拓展了企业之间的连接渠道，丰富了企业与利益相关者之间进行关键性资源和信息编排的创新性方式。阿米特（Amit）等
[9]认为，在数字经济背景下，企业可以采用更新颖的方式调用不同主体的资源，通过搭建资源组合来满足生态系统中多个主体的多元化需求。唐红涛等[10]将商业生态系统理论与互联网经济相结合，通过对阿里巴巴电子商务生态系统的深入分析，探讨了互联网商业生态系统内部结构的演化过程以及生态发展的机理与运行机制。苏亚雷斯（Suarez）等
[ 11 ]则将视角放在平台型商业生态系统上，认为平台型商业生态系统赋予了核心企业全新的市场进入方式，例如撬动已有的平台、挖掘新的消费群体与满足差异化新兴需求等。仉瑞等[ 12 ]进一步指出，在数字化与智能化的情境下，构建智能化互联化的商业生态圈是培育优质企业的重要路径。近年来涌现的一批互联网独角兽企业就是此类商业生态圈的代表，本文将其定义为互联网独角兽企业生态圈。（二）互联网独角兽企业生态圈的特征归纳相比于传统商业生态系统，互联网独角兽企
1业生态圈具备一定的独特性，具体如表 所示。1.在物种间关系与专业互补动机方面传统的商业生态系统具有较为鲜明的专业互补特征。单个企业无法提供生态发展所需的全部资源与能力，因此需要将异质性的企业纳入生态系统，通过建立企业间的联盟关系促进生态圈价值创造的最大化和差异化。传统商业生态系统的构建目标是保证生态系统内的物种繁荣[ 13 ]。例如，专注于硬件研发设计和平台建设的苹果公司，与擅长生产制造和内容创造的企业组建联盟，进而建立了研发设计与生产制造互补、平台建设与内容创造互补的理想网络。但互联网独角兽企业则更倾向于选择成立或者托管新企业的方式来构建生态圈。这些成立或托管的新企业在资源、文化和制度等方面往往处于弱势地位并具备一定的相似性，互相的结合并没有呈现出传统商业生态系统所具备的明显的专业互补性，而是呈现出反
常跨界的特征。例如，美团的主体业务与交通出行联系不多，两个业务也不具备互补性，这一生态圈的延展更多是基于获取流量入口这一相似的战略目标。此类生态系统的构建目的是保证生态系统内部物种的延续性生存而非差异化发展[14]。2.在专业共享机制方面在传统的商业生态系统中，因为不同企业间天然地被隔离，所以系统内不同企业间的合作更多是基于资源互补而非资源共享。传统商业生态系统的资源共享主要表现为渠道共享[15] ，例如，京东的内容版权共享，乐视的技术品牌共享，小米的MIUI
系统共享等。但是互联网独角兽企业生态圈内不同企业间的资源共享则属于高度共享模式，甚至是嵌入式共享 [16]。一方面是由于互联网生态圈的企业结合更多是基于相似性，因此具备更强的资源共享可能性；另一方面是新企业往往处于资源弱势的地位，资源共享的必要性更强。3.在价值共创与共同演化机制方面在传统的商业生态系统中，不同企业间致力于通过价值共创机制降低成本和提高效率。但是由于资源的限制与构建目标的差异，互联网独角兽企业生态圈共同演化追求的首要目标并非成本的节约与效率的提升，而是对创新成果的孵化。互联网独角兽生态圈共同演化的发展过程是一种产业整合、平台整合和供应链整合的过程，实质上追求的是平台一体化[17]。
（三）互联网独角兽企业生态圈与数字经济环境关系梳理
互联网独角兽企业生态圈之所以存在区别于传统商业生态系统的特征、内涵和规律，一个很重要的原因是其生态主体是平台型的互联网原生企业 [ 18 ]。互联网已经逐渐成为一种社会基础设施，
表1
传统商业生态系统与互联网独角兽企业生态圈对比
为平台型企业的生存发展提供了有力的基础支持。平台型互联网原生企业具备一些迥异于传统企业的特点。从产品角度而言，平台型互联网企业的产出以虚拟化、线上化的网络产品为主。换言之，对于平台型互联网企业来说，其提供给最终用户的、用来交易的营利工具是数字化的产品。从核心资产角度而言，平台型互联网企业的核心资源主要依托于互联网的新要素、新模式、新服务和新创意。从竞争方式角度而言，平台型互联网企业主要通过从业人员的持续性劳动进行价值创造和市场竞争。滴滴与美团都是典型的平台型互
PC联网原生企业。首先，无论是依托于 端还是移动端，滴滴与美团的产品都是根植于互联网并且直面用户的；其次，滴滴与美团的崛起和发展都是依托于某种新型的生产要素或者商业模式；再次，滴滴与美团优势资源的获取主要来自于对用户提供的服务、对新需求的满足和对新价值的挖掘。
造成互联网独角兽企业生态圈区别于传统商业生态系统的第二个原因是其所处的外部环境不同。互联网独角兽企业是在数字经济时代诞生的，在这一新情境中，数据作为一种至关重要的新型生产要素，对互联网生态圈的打造产生了革命性的影响。平台型互联网企业的核心生产要素就是依托于互联网存在的数据，平台型互联网企业往往呈现出围绕数据构建商业模式、依托数据形成核心资源和能力、通过数据进行市场竞争的特点。因此，平台型互联网企业更像是数据驱动的新型企业。作为在某一领域内快速发展、积累数据并占据数据优势地位的代表，互联网独角兽企业的价值创造过程就是一个数据过程的循环体现，企业的战略行为往往会在数据过程和数据特点等方面得到具现和映射。这一过程是由于数字经济环境的变化，导致互联网生态圈选择了不同的流转资源、不同的价值共创方式以及不同的生态扩张路径，以应对新环境带给生态系统的整体压力。
（四）研究思路综上可知，与传统的商业生态系统相比，一些互联网独角兽企业选择具有较大共性的反常跨界作为生态圈构建的战略方向，此类生态圈往往更加注重数据的流动以及内部数据与外部环境的结合。那么，是否存在强大的外部环境促使企业做出数据导向的决策，互联网独角兽企业生态圈的数据过程又将如何反向影响外部环境的变化？现有研究尚未对这些问题进行深入研究，互联网独角兽企业生态圈与数字经济环境的双向影响机制仍然是一个“黑箱”。文本将构建数字经济时代企业互联网生态圈建设的环境体系，在探讨互联网生态圈建设环境动因的基础上，分析互联网独角兽企业如何基于自身的优势资源，通过数据支点来利用和改变外部环境，最后进一步考察互联网生态圈与外部环境双向影响过程中数据绩效的内涵。
三、研究设计
（一）研究方法案例研究在集中考察特定现象或对象的特点和规律上具有优势，有利于反映事物发展的特征、规律和机制 [19] ，适用于对“是什么”“为什么”和“怎么样”这类问题的探索，与本文的研究问题较为匹配。首先，互联网独角兽与平台型企业的跨界行为都是近年出现的新事物，相关研究比较缺乏，本文需要解决的首要问题是清晰界定研究对象及研究范围，这属于“是什么”的问题。其次，由于互联网独角兽企业的独特性，本文需探索“数据”这一核心要素的特征和作用机制，但是相关的数字化研究仍处于起步阶段，本文需要对相关理论进行探索、完善和构建，这属于“为什么”的问题。最后，针对互联网独角兽企业选择跨界战略的原因以及如何对这类行为进行评价的问题，需要对企业战略制定过程中的博弈过程和决策过程进行探索，并对行为路径进行分析和评价，上述问题属于“怎么样”的问题。互联网独角兽企业生态圈存在较大的领域和形式差异，采用多案例对比研究是比较合适的方法。
（二）样本选择基于理论构建，本文选取企业标准如下：企业性质属于互联网时代成长起来的独角兽企业；企业业务以提供数字化服务产品为核心；企业采取的商业生态系统战略相异于传统范式。通过理论抽样，最终选择滴滴出行（以下简称“滴滴”）和美团点评（以下简称“美团”）两家企业作为研究案例。
2015滴滴是由滴滴打车和快的打车于 年战略合并而成的，是一家提供多种出行服务的一站式
2012出行平台。滴滴成立于 年，由程维、吴睿和李
2015
响三人联合创办， 年正式更名为“滴滴出
APP行”。其业务主要通过移动 为用户提供汽车
2019
出行服务。 年，滴滴占据了中国网约专车90%以上的份额，平台注册司机达到5 000
多万，拥4
有 亿用户，成为中国本土化出行领域孕育出的代
600表性独角兽企业，最终轮估值约 亿美元。2016 ofo
年，滴滴参与小黄车 第三轮融资，占股约25%；2018 1
年 月正式上线“单车”栏目，主要包括ofo
以及托管的“小蓝单车”。在托管小蓝单车后，
2018 1
滴滴 年 月在成都正式推出自有品牌青桔单车，并由于其免押金的用车模式获得了用户的初步认可。
2015美团是由大众点评和美团在 年合并而成的，是一家提供到店餐饮、酒店旅游、在线外卖及移动出行的生活服务平台，其业务覆盖七大板
2018
块。美团在 中国独角兽企业中排名第五， 2019 420 2017 2
年市值近 亿美元。早在 年 月，美团
9就在南京开始试水打车业务，并于 月份在成都试
12
水分时租赁业务。同年 月美团宣布成立出行事业部，由高级副总裁王慧文负责，团队规模达到了200 2020 6
余人。截至 年 月，美团打车在全国网约车市场份额中排行第二。两家企业基本情况总结
2
如表 所示。
（三）数据收集本文聚焦于企业生态系统构建过程，需收集核心公司数据、跨界公司或部门数据以及利益相
2019
关者数据。自 年起，本课题组从多种渠道全
3 4所景式收集两家公司的相关资料（如表 和表示），并结合公司高管团队和跨界主体事业部高管
5 2016—2020 6月的访谈（如表 所示），系统梳理 年两大公司构建商业生态系统的历程，以保证研究依据的深入性、客观性和全面性。主要的数据来源包括五类：
一是对公司创始团队和高管团队成员的访谈，重点选择了两家企业战略规划部门和数据处理部门的高管以及员工进行访谈，总访谈人数为11 15 5
人，约 人次。其中面对面访谈共 次，同时进行了多次电话访谈，并通过微信、电子邮件等方式进行补充和辅助。结合两家公司高管的公开讲话
46 18资料，总计形成音频材料 小时，转化为文字万字。
二是对两家公司跨界主体进行访谈，主要包括滴滴单车事业部、青桔单车负责人、美团打车事
4业部高管等。其中面对面访谈共 次，期间受新冠肺炎疫情影响，多次采用腾讯会议视频与电话访
17 20谈相结合的方式，合计访谈 人，约 人次，形成
39 23音频材料约 小时，转化为文字材料 万字。
三是收集两家公司的相关内部资料，包括不
涉密的内部文件、会议纪要、数据统计和分析等，
16
合计形成文字材料约 万字。
2016—2020 6
四是收集 年 月两家公司公开发布资料，含公司大事记、美团公司年报、滴滴交通
2016—2020
出行报告 等，以及主要媒体评论及政府官方信息、中国知网等数据库中的相关电子资
28料等，合计形成文字材料 万字；
五是广泛收集两家企业面临的环境资料，针对其利益相关群体进行意见整合，具体通过访谈、
13评论收集、自身体验等方式，合计形成音频材料
12小时，转化为文字材料约 万字。（四）信度和效度检验判断案例研究质量的指标有四个：构念效度、内在效度、外在效度和信度[20]。第一，为保证建构效度，采取以下方法：使用多元数据来源形成证据三角；形成从问题到结论并且可反向推导的完整证据链；将数据分析的重要发现交予访谈对象核实，具体通过“关键词—引用语举例”等加以展示，邀请外部专家进行评价。第二，编码过程的严谨是提升内部效度的关键。为保证内部效度，采用如下策略：以工作团队形式进行编码，通过多名研究者进行案例分析，且进行多轮对比、循环，以减少个人偏见；紧密结合前人的高质量研究，将实证观察与其进行对比、匹配，实现数据与理论文献之间的迭代对比，从而提高本文的内部效度。第三，运用复制逻辑进行多案例研究是提高外部效度的
有效手段，本文从多案例中分析归纳出一致结果，保证了外部效度。为提高信度，采取以下策略：采用两家企业相互对比，每家企业分别从原企业与跨界企业两方面收集资料进行验证；通过界面运营人员进行第二轮复制验证。第四，就信度而言，在研究设计阶段就由研究者提出研究计划书，并围绕着计划书进行多层面的系统讨论，直至形成相对一致性的意见；在数据收集阶段，采用多种途径来收集数据和材料，建立案例研究数据库，以便后续由不同研究者进行检查与再分析；在数据分析阶段，由不同的编码人员分别进行分析，然后进行比对，如此反复，直至形成一致性的意见，以此来保证研究的信度。
四、案例分析
案例分析的第一部分，将通过数据的视角对两家企业所面临的数字化环境进行编码和总结，找到其在数据过程中的映射以及反映出的数字环境特点，进一步分析两家企业构建互联网生态圈的动机。第二部分将根据编码得到的数字化环境特征，结合企业的跨界行为，对生态圈建设过程中和完成后的状态对数字化环境的影响进行编码，试图通过数据过程的逻辑，找出其生态圈与整体生态系统之间的动态影响过程。第三部分将对企业互联网生态圈与外部环境互相影响的结果进行编码，试图分析双向影响后出现的市场变化、新机会以及新需求，并以此探索互联网生态圈与环境的共同演化和价值协同，进而对互联网独角兽企业生态圈建设的绩效指标和逻辑框架进行总结。（一）互联网生态圈建设的环境动因以滴滴和美团为代表的此类互联网独角兽企业所处的环境，属于数字经济的“下半场”，其与构建企业商业生态系统的数字化企业所处的情境已经大为不同。因此，本文对互联网独角兽企业构建互联网生态圈之前所处的环境进行编码（参见
6），并结合过去研究中总结的企业商业生态系表统建设环境，对比供应链生态、国际化生态、软硬件生态和技术模式，结合生态建设的环境动因，归纳当今互联网独角兽企业所面对的数字化环境特点。
1.数据生成阶段滴滴和美团都面临着连续性的巨额亏损。美
141 2019团三年累计亏损 亿元，滴滴截至 年底，累
500
计亏损超 亿元，实际上在当今的数字经济时代，许多互联网企业都难以实现盈利，甚至出现了部分互联网独角兽企业“发展越快，规模越大，亏损越多”的反常现象。除此之外，滴滴和美团两家企业的财务性投资在企业股权中都占有很大份额，财务投资方往往选择以放弃投票权的方式换取最大程度的财务回报。该类投资对资金回报的诉求强烈，并且随着市场化的持续发展与不断规范，财务投资的专业性也得到了增强，影响力持续扩大。为了获取生存和发展所需的大量财务资本，上市是这两家互联网独角兽企业的紧迫选择。现今海外资本市场对互联网企业投资潜力的重要评价标准之一，就是业务的多元化程度，因此滴滴和美团存在构建多元生态圈的极大动力，以增强资本市场对企业未来发展的信心。换言之，这是一种投资市场对互联网独角兽企业数据多领域覆盖的期望。
作为后发的互联网企业，滴滴和美团很难在短时间内打破以中国互联网公司三巨头（BAT）为代表的企业对于下游市场的垄断。BAT
等企业牢牢掌握着代表中国用户基础需求层次的数据，例如交易、社交、支付和学习等数据。基础性数据在巨头的长期垄断和培养过程中形成了很强的黏性和嵌入性，因此滴滴和美团的互联网生态圈建设难以从基础数据层面突围。作为较高层次数据的代表，美团和滴滴所处领域的行业壁垒相对较低，例如美团“仅仅是选择了打车行业，而非只能做这个”。互联网生态的特性决定了美团和滴滴进入类似的互联网原生行业并没有传统意义上的过高壁垒。不过硬币总是有两面的，这也意味着美团和滴滴的竞争对手也存在这一优势，两家企业都面临着较强的潜在竞争对手进入压力，其企业的数据接入和领域的数据被接入壁垒都较低。
无论是数据覆盖、基础数据还是数据接入都属于数据收集阶段的数据生成部分，互联网企业的数据生成方式在一定程度上决定了企业的发展方向。滴滴和美团面临的数据覆盖压力实质上是一种环境对企业互联网生态圈建设的推动力，对企业在数据生成阶段取得发展绩效提出了更高的要求。基础数据层次突围屏障与数据接入行业领
域壁垒薄弱则影响了企业数据生成的方式，即企业互联网生态圈建设的方向。
2.数据获取阶段滴滴的乘客、司机，以及美团的商家、用户与骑手对平台的忠诚度并不高。这种低用户黏性源
BAT于两方面的影响：一方面，相对于 等巨头的基础层次数据，类似于美团和滴滴的功能性互联网服务提供商难以培养其稳固的用户使用惯性，也
没有足够的时间沉淀这种惯性；另一方面，在美团和滴滴平台上，用户经营自己的平台身份并不能得到相匹配的回报，因此用户并不倾向于以经营微信朋友圈的方式经营滴滴、美团的平台身份，也不会如使用余额宝一样将剩余资金投入平台的金融产品中。此外，滴滴和美团用户可以轻易地获得替代性的互联网应用，用户的转移成本较低，导致滴滴和美团的数据黏性相对较低，具体表现为间歇性生成、新入数据和沉默数据共增、活跃数据少等特点。
我国市场巨大、文化包容、地域辽阔和行政统一的环境红利是互联网独角兽企业成长的优质土壤，企业可以相对容易地获取足够支撑其快速发展的大规模数据。但也正因为数据规模的庞大，相对于优步（Uber）等企业，美团和滴滴缺乏国际化的动力。此外，由于新兴市场的专利保护力度与发达市场存在一定的差距，使得普遍应用于以西方为代表的发达市场互联网企业发展过程的小企业创新和大企业收购模式在以中国为代表的新兴市场中缺乏快速成长的土壤。例如美团和滴滴并不认可模式、算法及应用领域的创新，如果市场上出现此类创新产品，独角兽企业们也更倾向于直接进行数据模仿而非数据创新。这导致了小微企业进行差异化创新的动力相对较小，互联网独角兽企业迭代式创新的契机也相对较少，这使其数据难以得到多方面应用。同样地，由于我国市场的统一性，某一领域的优势企业尤其是互联网企业，相比传统企业更有可能迅速成长为行业垄断性的独角兽。所谓的互联网“赢者通吃”定律导致滴滴和美团为了自身的生态圈建设，很难开拓完全空白的蓝海市场，而是被迫选择与某一领域的巨头展开数据竞争。
这一阶段的环境压力主要作用在互联网独角兽企业数据收集过程中的数据获取阶段，即如何获得已有数据的所有权。数据黏性低意味着滴滴和美团很难建立起数据获取的稳定渠道，需要通过生态圈建设将渠道交错沉淀。中国庞大的数据规模则变相地增加了互联网独角兽企业获取多国数据的难度，而数据模仿的特点和数据竞争的现状则导致企业既难以获取细分的差异化数据，也难以获得空白领域的“天然”数据。同时，滴滴和美团的近乎垄断性特点导致其虽然可以获取自身领域内的优势数据，但是领域单一性也导致数据分析和应用比较困难。
3.数据过程辅助当互联网企业在某一领域获得近乎垄断地位时，一个重要的生态圈构建路径是进军硬件领域，如苹果生态。但是，在现今的数字经济时代，硬件研发、专利、人才、制造等方面的布局已经较为成熟，无论是国内还是国外的专利壁垒都很高，市场格局也相对稳固，这导致美团和滴滴在事实上存在很大的向上游突围的障碍。也就是说，互联网独角兽企业通过硬件支持自身数据过程的难度很大，如滴滴在无人车的投入上就遇到了很大的困难。在软件领域同样存在类似的障碍，尽管我国在数据技术的应用上具有较大的优势，但在数据技术基础上仍然处于弱势地位。宏观的技术滞后现状是单个企业无力打破的，具体体现在数据上就是独角兽企业很难为用户提供层次分明的优质服务，例如难以从地图、算法等基础方面提高数据应用效率，进而创造数据价值。
我国用户在长期的互联网服务消费过程中，逐渐形成了偏好免费使用的消费习惯，并导致如下两种趋势：一方面，互联网独角兽企业多数以“基础服务+增值服务”的模式获取利润，这一点在美团表现得十分明显，例如在团购市场混乱难以获利的局面下，美团被迫推出整体的会员服务但收效甚微；另一方面，由于用户偏好使用免费服务，其数据反馈意愿并不强烈，进一步加剧了用户黏性较低的问题。同时，中国互联网用户虽然整体规模庞大，但个体价值深度却与庞大规模难以匹配。用户获利空间的局限性导致了许多互联网独角兽企业难以通过提高服务效率和服务质量来挖掘深层次用户价值并借此快速获取财务回报。上述两方面原因导致美团和滴滴的单个用户价值较低，表现在数据上就是虽然数据量庞大，但是数据价值密度较低。
滴滴与美团都曾经出现过用户数据泄露和侵犯用户隐私的丑闻。一方面是由于企业安全技术不到位，但更重要的原因是互联网法律政策的缺位与滞后。例如，美团的点评功能，仅靠其自身和现有技术难以兼顾信息真实与隐私保护的双重要求。同样，滴滴顺风车也曾经出现由不当社交暗示与系列安全事故引发的声讨，这本质上也是企
业难以兼顾差异化服务与用户信息安全所带来的后果。从企业生态角度而言，滴滴和美团面临的法律规制压力是制度创业的必经之路。数字经济时代在法律层面上还存在数据权界定和规范缺失的问题，这导致政府等公共部门数据管理的困难和企业创新发展的迷茫。企业与以用户为代表的利益相关者之间缺乏流畅的、低成本的、高效率的数据交易渠道。相对于传统企业商业生态系统，滴滴和美团面临着来自投资者的商业模式选择压力。投资者偏好平台模式和轻资产运营模式，但是相对于阿里的供应链商业生态系统构建，美团的自身选择更倾向于进一步持有、整合实体店铺，滴滴的原本规划也侧重于自建全面的标准化出行工具服务。但是，资本市场对这种风险高、回报慢的商业模式始终持保留态度，这在一定程度上影响了独角兽企业的战略选择过程。实质上，单一领域数据可以达到的优质价值输出是供应链生态的整合，但这种模式的数据成本较高，要求企业通过巨额投入提高数据价值密度，回报周期比较长。
数据辅助过程是全面提高企业数据过程效率的环境支撑，其作用于所有的数据过程阶段，并最终体现为整体数据过程的价值创造。数据支持对整体数据过程中的数据传输、数据储存等过渡性环节都有着重要作用，需要依靠软硬件技术的进步提供支撑。数据价值在一定程度上决定了整体数据过程各个阶段的成本收益比，这也是数据过程进行的动力源泉。数据权保证了数据过程所创造价值的流动性，进一步影响了其应用的方式和成本。数据成本则在一定程度上导致互联网独角兽企业难以通过“平台+自营”的模式实现高价值的数据创造。
事实上，滴滴与美团存在天然的互联网生态圈建设动机，这在理论界和实践界都得到了普遍的认同。例如，学术理论中的价值协同、价值共创等逻辑，以及企业界的“全面嵌入用户生活”等战略，都是对互联网生态圈建设的认可。这种来自各界的共识和服务整合的意识自然而然地反映在资本市场的整体意识之中。而在数据上，同一个体或群体所获得的来自不同方面的数据越多，即越可能从中分析提取出更有价值的信息，并将产
1+1>2 1+1+1>3
生 和 的效果，这既是数据分析阶段的基本规律，也是互联网独角兽企业生态圈建设
最核心的价值增值方式。
随着社会经济发展及全球化演变，互联网独角兽企业面临着外界环境不确定性所带来的数据网络化压力。新冠肺炎疫情蔓延凸显出独角兽企业互联网生态圈建设的独特优势。一方面，在应对重大疫情的背景下，数字经济相对实体经济所迸发出的弹性和韧性更加显著。互联网独角兽企业的科技属性与互联网基因决定了其生产要素为信息、数字等虚拟资源，而业务模式和组织结构的敏捷性更强，有可能对疫情做出快速反应，因而在疫情期间普遍迎来了业务爆发式增长[21]。滴滴的高管说“此次疫情充分证明了数据的价值所在，我们会紧紧围绕着数据构建互联网生态圈”，美团相关负责人也表示“坚持聚焦于数据产业发展，尽管跨界扩张也会坚守于数据产业，充分发挥已有的数据优势”。另一方面，独角兽企业生态圈具有较强的自组织调节的能力，生态圈内部可以进行资金、数据流量、人才、技术等资源的共享，支撑企业应对风险，进而有效缓解疫情带来的冲击，并提高企业对特殊环境变化的适应能力。美团负责人共勉道：“受新冠肺炎疫情的影响，我们更坚定了要构建企业生态圈这一战略选择，‘抱团取暖’，攻克难关”。这种不确定性的环境压力驱动独角兽企业发挥其原有的数据优势，进一步加速产业数字化的进程，也有利于形成强大的数据资源网络，进而构建成熟的互联网生态圈。
此外，数据生成、数据获取、数据分析或数据过程辅助任何一个过程的压力和困境，都有可能
1导致数据应用的低效，如图 所示。行业壁垒低、用户黏性低或用户价值密度低等问题都会导致互联网独角兽企业的业务利润转化率低，这种“叫好不叫座”的经营状态增加了互联网独角兽的赢利压力。
经过编码分析可以发现，互联网独角兽企业面临着全方位的环境压力和为数不多的突围方向。数据应用阶段的不利局面与数据生成阶段的市场压力使其不得不有所作为，以换取生存和发展的时间，这也是美团和滴滴进行互联网生态圈建设的原动力。但是，传统企业商业生态系统的方向并不完全适用于数字经济时代的互联网独角兽企业，无论是上下游供应链结合的生态还是领域深度整合的生态，对于互联网独角兽企业而言
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图 数字经济环境对互联网独角兽企业数据过程影响机制
都存在较大的障碍。外部的环境压力使滴滴和美团这类互联网原生企业大多选择通过数据突围的方式来突破压力，而其他方向的突围都可能导致已经难以运转的数据过程更加低效，甚至阻碍企业创造更大的数据价值。因此，互联网生态圈的建设与其说是互联网独角兽企业的主动选择，不如说是这一群体的被动挣扎。即便如此，其互联网生态圈建设仍然面临如行业壁垒低、专利保护力度差、行业格局固化等现实环境的压力。但是，互联网独角兽企业的固有特点使它们在数据利用领域拥有更强的影响数据环境的能力，互联网生态圈的建设就是影响数据环境的有力手段。（二）互联网生态圈对环境的利用与改变传统的企业商业生态系统建设总是会受到现实因素的制约，如国际化生态需要建立不同国家的企业合法性以适应多国文化，供应链生态及软硬件结合生态则会受到生产制造流程的制约。在种种现实因素的制约下，传统的商业生态系统往往会表现为对环境的顺从，而很难对外部环境产生双向的有力影响。但互联网独角兽这种依托于数据这一新型要素的数据企业，可以减弱现实因素的制约力度。互联网独角兽企业基于自身的强势资源和能力，通过数据这一核心支点，可以有效地利用环境甚至改变环境。
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从表 案例编码中可以看到，美团和滴滴的互
联网生态建设具有开发周期短、交易成本低的特点，其现实瓶颈相对较低。这是由于数据这一核心资源具有极强的可塑性，它可以表现为任何一
APP
种产品模式，如滴滴 中的单车栏目、应用商店
APP APP
中的美团打车 和美团 中的打车链接等。数据能以最容易让用户接触到的方式存在，在一定程度上改变了传统企业商业生态系统的建设模式。同时，由于数据具有很强的流动性，滴滴和美团可以轻易将数据在不同场景之间引流，使核心优势资源实现高效流动，例如以分享红包、限时推广、数据提示等多种手段进行引流。而数据传输的高速性使互联网企业数据可以打破时空界限，在满足时效性要求的基础上快速投递给生态圈中的新个体和新物种，提高了数据的价值生产能力。正因为有了数据这一支点，滴滴和美团的互联网生态圈才可以结合互联网独角兽自身庞大的领域垄断性数据优势，在较短的时间内以较低的成本形成，进而冲击生态圈复杂的市场环境。例如滴滴在短时间内连续出现多次安全事故，除了其自身的安全隐患外，与美团的竞争牵制过多精力也是重要的原因。美团的生态圈一定程度上改变了出行行业的市场格局。共享单车同样如此，
ofo从滴滴入局到“小蓝单车”兴起再到 没落仅过了半年时间。由此可以看出，互联网独角兽企业的生态圈在一定意义上具备塑造市场竞争环境的能力。
资本市场对互联网独角兽企业的生态圈建设压力来源于数据资源的独特性。企业基于优势资源形成竞争优势，优势资源无论是资金、人力还是技术往往都是稀缺的，但是数据资源却是无限的。数据可循环利用、持续获取和低成本扩张的属性使其成为互联网独角兽取之不尽用之不竭的宝藏。因此，这种被资本市场期望认可的数据资源天然具有被不断挖掘和利用的优势。滴滴和美团选择构建互联网生态圈是必然的，但是选择构建什么样的生态圈与其说是一个深思熟虑的决策过程，不如说是一种顺其自然的低成本试错过程。数据资源的无限性和可塑性使其可以不断地低成本迭代式扩张。因此，在面对资本市场压力时，互联网独角兽企业可以应用自身的优势资源灵活地进行周旋，并通过互联网生态圈的方式将这种压力转换为建设生态圈的资源。
互联网生态圈区别于以往企业商业生态系统的重要特点是其圈内资源共享程度更高，这使得用户与生态圈外不同企业的交易成本之和高于与生态圈内企业的交易成本之和。高共享度源于数据的协同性和可关联性，这些特性可以降低用户的注册成本、转换成本等，提高互联网生态圈共同用户的整体黏性。互联网生态圈之所以提高了生态整体的行业壁垒，主要来自于两方面的因素：一方面，数据流动在互联网生态圈内的合法性已经得到了初步建立；另一方面，由于当前有关数据的法律政策尚不完善，用户的数据权难以得到全面的保障，企业间也难以进行有效安全的大规模数据交易和转移。
互联网监管制度的不完善使互联网独角兽企业面对着较高的政策风险，例如滴滴的安全事故对其产生了很大的不确定性影响。而互联网生态圈的建设有利于独角兽企业抵御这种风险和压力，例如滴滴通过新模式解决共享单车押金和摆放难题，甚至可以进一步利用这种风险，如美团打车主打出行安全隐私保护的亮点。滴滴和美团在
处于寡头垄断地位后，选择通过数据优势来维持自身的竞争力，依靠价格战、补贴战与同行之间展开“烧钱游戏”。互联网生态圈扩展了互联网独角兽数据过程辅助创新的空间，使得生态圈可以通过技术型手段进行差异化竞争。同时这种创新也具有较高的辨识度，有利于进行专利保护，例如滴滴出行衔接方面的技术创新、美团商家路线规划的技术创新等。所以，互联网生态圈帮助互联网独角兽企业从主动参与政策制定和辅助法律执行两方面改变了自身面对的政策法律环境。
（三）互联网生态圈与数字经济环境双向影响结果评价
作为数字化环境重要组成部分的互联网独角兽企业，依托自身强大的数据优势以及优秀的数据过程循环能力，对外部环境进行利用、影响和改变是完全有可能的。这种能力往往体现在其构建互联网生态圈的过程中，是一个互联网生态圈与外部数字环境双向影响的过程。双向影响过程的评价必然无法仅以互联网独角兽的公司绩效或外部环境改变的单一方面来衡量，而应该结合两者进行综合考察。之所以对美团和滴滴等企业的跨界行为迷惑不解，甚至认为其“不理智”“反常识”的原因就在于对互联网独角兽企业绩效的评价没有得到有效的更新。对互联网独角兽企业跨界行为的评价必须依托于数据，并要进一步考察整体互联网生态圈与外部环境双向影响过程中数据绩效的本质。
从上述编码结果可以发现，滴滴通过互联网生态圈可以更精准地定位用户出行最后一公里的位置，从而优化汽车路线和单车投放地点，同时也解决了共享单车必须支付押金的弊端；而美团打车也通过累积的数据关联逻辑降低了用户的使用成本。这些企业行为是数据过程所创造的数据价值在数据分析阶段的体现，并在数据应用阶段完成价值创造过程。进一步分析可以发现，数据过程所创造的价值是围绕用户个性化定制来完成的。用户个性化定制又可以称为用户差异化需求满足，是数字经济时代十分重要的市场诉求和时代特征。用户个性化定制是在数字化情境下孕育出来的用于提高社会总价值、用户总福利的经济发展现象，是考察互联网生态圈与外部环境双向影响结果的核心评价标准。用户个性化定制既能体现企业互联网生态圈的整个数据过程，也能表现数字化环境的改变，因此，需要结合上述两部分进行综合分析。
1.用户黏性与生态圈数据沉淀滴滴与美团的用户数据黏性相对较低，造成这一现象有如下两个原因：其一是滴滴与美团的
BAT业务领域比较单一，其二是 等巨头已经垄断用户基础层次数据，影响了新型独角兽企业的数据黏性变现。互联网的基础性功能有三方面：交易（电商）、娱乐（社交）和学习（搜索）。许多互联网企业都是按照这个规律成长和分布的，这些需求对应用户可以通过信息技术解决的最基础需求，也对应着用户的基础层次需求数据。基础性需求的数据黏性一旦形成，便具有嵌入性强、惯性大、转换成本高等特点。但是滴滴与美团解决的并非是基础性需求，而是差异化程度大、黏性低的用户较高层次的需求，在现实中表现为滴滴与美团的用户仅将这种应用视为缺乏数据成本投入的功能性应用。面对这种困境，中国的互联网独角兽企业选择构建互联网生态圈进行突围。互联网生态圈可以通过对用户不同领域数据的分析，定位用户的差异化需求，从而提供个性化、定制化的服务。而当较高层次需求得到满足后，互联网独角兽企业原本的服务就会逐渐沉淀为用户基础层次的需求，将基础需求层次数据变为数据平台，从而增强用户黏性，如阿里生态的支付宝等。因此，互联网生态圈可以通过个性化定制服务来沉淀数据，并通过逐渐深入用户基础需求层次来增强用户黏性。2.用户数据权与数据价值密度从编码结果可以发现，滴滴和美团的用户经营自身账号的意愿较为薄弱，缺乏上传真实信息、参与服务评价、完善虚拟身份和参与线上活动的意愿，这是一种数据权缺失的表现。用户的虚拟身份依托于互联网企业存在，其自身不具有包含数据的所有权、使用权和收益权在内的完整的数据权。这导致用户可能倾向于使用数据成本最低的互联网服务，但是拒绝付出难以得到数据收益的后续数据投入。因此，用户往往会选择免费、免注册等形式的互联网产品，并倾向于不上传自身的真实信息甚至故意上传虚假信息，同时也由于担心自身隐私泄露和数据安全的问题而很少参与产品的互动。这种相互不信任的双输关系源于数
据权的缺失，而背后深层次的原因则同样在于用户个性化定制服务的缺失。对于滴滴和美团这样的独角兽企业，关联数据不足可能导致其为用户提供的差异化、定制化服务相对较少。用户即使冒着数据权缺失的风险进行数据传输也可能很难获得预期的回报，这进一步导致用户数据价值密度的降低和数据质量的下降。因此，互联网生态圈的重要意义在于其拓宽了用户差异化、定制化服务的空间。用户想要获得个性化服务就必须参与多个领域的互动、经营主要的虚拟身份，进而获得最佳的服务供给。在这个过程中，随着用户数据质量的提高和数据价值密度的上升，用户自然会更加迫切地明确数据权。而这时数据权的界定也有了更明确的方向和实现土壤，最终实现用户与互联网独角兽的双赢。因此，互联网生态圈与用户数据权、企业数据价值密度之间存在相互依存的关系，这也是生态圈评价的重要标准。3.用户消费习惯与数据价值深度中国互联网用户的平均个体价值深度与发达国家存在差距，这是由经济发展阶段决定的客观现实。因此，与发达国家的互联网企业通过提供效率差异的层次化服务以最大化地挖掘用户价值
Uber
不同，例如 追求算法和地图上的突破以追求最高的匹配效率和最精准的路线规划，滴滴和美团既缺乏挖掘用户价值深度的动力，也缺乏在服务效率上提高的技术能力。但是，中国用户的消费习惯决定其用户价值深度具有其他类型的表现形式，调研资料显示中国互联网用户在求新、求变方面的需求远远高于其他国家，这实质上就是对更加具有差异化的个性定制的数据服务的追求。但这种需求相对于追求效率的数据需求，存在分散性、隐蔽性和多变性的特点，要求互联网独角兽建设更完善的生态圈以谋求最大化的相关性差异数据，以便对这种需求进行快速分析、精准定位。而即使再细小的差异化需求，在中国庞大的用户基础上，也会表现出巨大的市场潜力，总体的数据价值深度不可小视。因此，从宏观视角来看，独角兽互联网生态圈的一个重要评价标准就是是否发现、创造、定位、满足用户新的差异化
数据需求。
4.平台数据的创新与数据应用多样化
即使是滴滴和美团这样的互联网独角兽也很少进行创意类创新的购买，而是选择直接复制和模仿来应对。这一方面是专利保护政策缺位导致的，但更重要的是滴滴和美团的商业模式实质上已经没有太多创新的空间，从两家企业后期与竞争对手的价格战、补贴战中就不难发现这一点。编码结果显示，在两家企业生态圈建设过程中，针对生态化的服务涌现出一批创意和专利，例如滴滴的单车与汽车对接匹配、美团打车的商家停车位规划等。尽管这些创意创新多数来源于企业内部，但无疑提供了互联网商业模式创新的土壤，降低了专利保护的难度。滴滴和美团原本的数据转变成为基础性的平台数据，而基于平台数据的创新附加值更高、辨识度更高、差异性更大，有力促进了生态圈数据应用的多样化，进而最大程度地满足用户的差异化需求。因此，互联网生态圈有利于开拓基于平台数据的创新空间，保证数字化服务的更新迭代。
总体而言，滴滴和美团的互联网生态圈构建还处于初级阶段，其围绕满足用户差异性的个性化需求的各方面变革还比较少，这也是它们互联网生态圈建设引来诸多非议的重要原因。但是，通过案例分析可以发现，作为垄断性巨头的互联网独角兽企业，其生态圈效果的评价不仅仅是企业绩效等方面的改善和业务上的布局，而是基于自身庞大数据与外部环境的双向影响。无论是用户黏性与生态圈数据沉淀、用户数据权与数据价值密度、用户消费习惯与数据价值深度，还是平台数据的创新与数据应用多样化，都更多地体现了生态圈对环境的影响。互联网独角兽企业作为庞大的互联网生态圈数据获取方，在这场变革中占
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据着很大的优势，如图 所示。“达则兼济天下”，只有独角兽企业互联网生态圈构建的评价视角更加宏观、目光更加长远，才能真正分辨“谁在裸泳”，
才能找到最合适的企业生态位。
五、结论与展望
（一）结论本文通过对滴滴、美团初创团队和跨界主体的深度访谈，对内部资料、行业报告、公开信息等资料的收集整理，对多渠道的信息资料进行对比分析，构建了数字经济时代企业互联网生态圈建设的环境体系，并进一步分析企业生态圈建设对环境的影响，主要得出了以下结论：
第一，互联网独角兽的这类跨界行为与互联网生态圈战略存在共性。通过与传统的企业商业生态系统构建模式对比发现，互联网独角兽企业的生态圈建设与过去的国际化生态、上下游供应链生态等模式都存在差异，这是一种独特的互联网生态圈，其反常跨界行为属于独角兽企业基于数据的互联网生态圈建设。
第二，众多互联网独角兽企业选择这类具有很大共性的反常跨界战略作为生态圈构建的战略方向，是因为它们面对着数据环境压力，包括市场信心带来的数据覆盖压力、下游市场屏障带来的基础数据压力、行业壁垒低带来的数据接入压力和机会、用户黏性低带来的数据黏性压力、人口红利和专利法律政策带来的数据规模和数据模仿特点、垄断型市场格局带来的数据竞争压力、业务扩张带来的数据差异化压力、重大突发公共事件带来的数据网络化压力、盈利缺失带来的数据变现压力等等。这类环境特征在互联网独角兽数据过程的各个阶段影响企业的生态圈建设选择。与其说互联网独角兽主动选择反常跨界战略，不如说是环境影响下的被动选择。
第三，互联网独角兽依托自身强大的数据资源和能力，通过互联网生态圈构建对环境压力做出了有力应对，甚至在一定程度上改变了环境。而独角兽企业的互联网生态圈具有广泛的环境影响力，其评价不能仅停留在企业层面，而应从用户黏性与生态圈数据沉淀、用户数据权与数据价值密度、用户消费习惯与数据价值深度、平台数据的创新与数据应用多样化等方面考察与数字化环境的双向影响。
（二）展望
第一，新时代的企业生态越来越成为依托数据的数据网络生态。数字化企业尤其是大规模的独角兽企业在构建生态圈的过程中应充分发挥自身数据优势，构建圈内圈外的数据交换体系，并最大化地利用数据方法和效应来提升企业的生态竞争力，找到适合自己的生态位。
第二，本文虽然已收集了大量的一手资料和二手资料，但所获得的数据仍未达到期望的丰富程度，尤其是案例企业数量有限。因此，本文的研究结论以及所构建的理论框架体系难免存在一定的局限性。后续研究可以通过增加案例企业数量、丰富数据的收集渠道、提高数据的丰富度和信效度来进一步完善本文的理论框架。
第三，本文选取的两个案例均处于本土情境之下，研究结论并不一定适合全球范围内的互联网独角兽企业。未来研究可以将案例扩展到国际企业，以进一步验证本文研究结论，同时进一步修正完善本文提出的理论框架，以提高研究理论框架的效度。
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责任编辑：林英泽