彭巍 胡遠航 龔壯輝

摘要：針對復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡中用戶群體結構對其穩(wěn)定性的影響機制不明確的問題，提出了新的網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析方法?；谏鷳B(tài)位理論分析了網(wǎng)絡中的生態(tài)角色，定義了個體生態(tài)位表征模型，采用移除網(wǎng)絡節(jié)點方式進行了實證研究。研究發(fā)現(xiàn)，生態(tài)位寬度大的多面手和普通設計者及具有較小生態(tài)位寬度的多面手是影響網(wǎng)絡穩(wěn)定性的關鍵角色。研究成果能夠為復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的精準調控提供參考。

關鍵詞：復雜產(chǎn)品；群智協(xié)同設計；網(wǎng)絡穩(wěn)定性；生態(tài)位

中圖分類號： TH122文獻標識碼： A

收稿日期：2021-08-28；修回日期：2021-12-16

基金項目：國家重點研發(fā)計劃資助項目（2018YFB1700801）

第一作者：胡遠航（1996-），男，湖北松滋人，碩士研究生，主要研究方向為復雜網(wǎng)絡分析，復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計。

通信作者：彭?。?986-），男，湖北宜昌人，博士，講師，主要研究方向為復雜網(wǎng)絡分析，復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計。

Stability of Complex Product Collaborative Design Network from Ecological Perspective

PENG Wei， HU Yuanhang^a， GONG Zhuanghui^a

（a. Hubei Key Laboratory of Hydroelectric Machinery Design & Maintenance; b. College of Mechanical and Power Engineering， China Three Gorges University， Yichang 443002， China）

Abstract：Aiming at the problem that the influence mechanism of user group structure on the stability of complex product group intelligent collaborative design network is not clear， a new stability analysis method of complex product group intelligent collaborative design network is proposed. Based on niche theory， this paper analyzes the ecological role in the intelligent collaborative design network of complex product groups， defines the individual niche representation model， and makes an empirical study by removing network nodes. It is found that generalists with large niche width， ordinary designers and generalists with small niche width are the key roles affecting the stability of the network. The research results provides a reference for the precise regulation of complex product group intelligent collaborative design network.

Key words： complex products; group intelligence collaborative design; network stability; ecological niche

0 引言

復雜產(chǎn)品設計具有周期長、成本高、定制化程度高等特點^[1]。傳統(tǒng)上，復雜產(chǎn)品的設計主要由企業(yè)完成。然而，隨著用戶個性化需求的增多、產(chǎn)品更新?lián)Q代時間縮短和研發(fā)成本上升，傳統(tǒng)的設計模式已難以滿足需求。伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展而形成的群智協(xié)同設計模式為復雜產(chǎn)品的高效低成本設計提供了新的解決思路。群智協(xié)同設計是網(wǎng)絡社區(qū)用戶圍繞產(chǎn)品設計需求貢獻知識和智慧，共同完成設計任務的模式。網(wǎng)絡社區(qū)中的各類用戶（如需求者、產(chǎn)品使用者、設計人員等）是設計活動的主要完成者。群智協(xié)同設計在降低設計成本、縮短研發(fā)周期、滿足用戶定制化需求等方面具有不可比擬的優(yōu)勢，但是也面臨用戶群體不穩(wěn)定、設計能力動態(tài)變化等導致的設計任務難以完成的問題^[2]。因而研究復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的穩(wěn)定性對提升設計質量、保障任務按期完成至關重要。

復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的穩(wěn)定性可借助復雜網(wǎng)絡的理論進行研究。在研究視角方面，大部分學者從網(wǎng)絡結構及功能角度入手分析網(wǎng)絡穩(wěn)定性，如張曉冬等^[3]考慮了多種節(jié)點流失方式對OpenIDEO網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響。盧冬冬等^[4]探究了不同類型節(jié)點流失對AngularJS社區(qū)網(wǎng)絡結構和功能穩(wěn)定性的影響。高貴兵等^[5]從結構脆弱性和功能脆弱性兩個維度衡量了制造生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性強度。于國棟等^[6]從結構和性能兩個維度對客戶協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡的魯棒性指標進行了定義和分析。

在網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析方法方面，主要是通過連通性、網(wǎng)絡效率等指標來研究不同因素對穩(wěn)定性的影響。如Lei等^[7]選擇最大連通子圖相對大小和協(xié)同知識效率相對大小對開源汽車設計項目進行了動態(tài)魯棒性分析實驗。蘇加福等^[8]提出了網(wǎng)絡連通性指標和節(jié)點介數(shù)指標分析協(xié)同用戶及知識流失對協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新知識網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響。此外，Yang等^[9]研究了不同的節(jié)點攻擊方式對網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響，并驗證了方法的可行性。

目前針對復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的穩(wěn)定性研究取得了豐碩的成果，形成了從網(wǎng)絡構建到指標選擇及設計再到計算分析的完整方法體系。但是現(xiàn)有研究大多從網(wǎng)絡拓撲結構和網(wǎng)絡功能角度切入，忽略了用戶角色及關系結構變化對穩(wěn)定性的影響，在研究視角上有一定的局限性。盧冬冬等^[4]將節(jié)點按類型和功能進行了分類，但本質上還是從網(wǎng)絡特性出發(fā)開展的研究。事實上，支撐復雜產(chǎn)品開發(fā)的是一個創(chuàng)新設計生態(tài)系統(tǒng)^[10]，各種角色在其中發(fā)揮著獨特的作用。用戶角色對復雜產(chǎn)品的設計過程影響巨大^[11]，但其作用僅從網(wǎng)絡結構和功能角度難以分析清楚，需要考慮單個節(jié)點的貢獻及節(jié)點間關系，綜合分析節(jié)點對網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響。而生態(tài)位理論能夠有效描述個體在系統(tǒng)中的位置及相互關系，滿足對用戶角色進行細分的要求。為此，本文以復雜產(chǎn)品設計網(wǎng)絡為對象，從生態(tài)視角入手，根據(jù)復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的生態(tài)特征，研究其生態(tài)角色及表征方法，進而研究生態(tài)結構變化對復雜產(chǎn)品設計網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響，為復雜產(chǎn)品設計過程管控提供理論支撐。

1 復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的生態(tài)特征分析

1.1 生態(tài)角色

復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡有顯著的生態(tài)特征。設計人員即為生態(tài)中的個體，大量個體圍繞復雜產(chǎn)品設計活動交互和協(xié)作，貢獻知識和能力，形成知識和技術創(chuàng)新。參考Guo等^[12]對社區(qū)人員分類的研究成果，根據(jù)用戶特征將設計人員分別定義為普通設計者、核心設計者、管理者、社交者、積極設計者和多面手。普通設計者更多的是瀏覽創(chuàng)新想法與新技術，較少提交設計想法與創(chuàng)意；核心設計者具有較高的設計水平，也會積極提交創(chuàng)新想法與新方案；管理者在項目推進方面有大量的活動；社交者與各類設計人員有大量溝通交流，但提交的創(chuàng)意相對較少；積極設計者設計水平一般，但會積極提交創(chuàng)新想法，并與其他設計人員廣泛交流；多面手參與范圍較廣，具有全能性。

1.2 生態(tài)角色的表征

本文基于生態(tài)位理論建立群智協(xié)同設計網(wǎng)絡中生態(tài)角色的表征模型。在多主體協(xié)同創(chuàng)新和設計方面，生態(tài)位理論常被用來分析主體的角色、位置及相互關系^[13-15]。復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡是多主體協(xié)同設計及交互形成的，具有生態(tài)學特征，各類角色在參與形式、貢獻數(shù)量等方面有較明顯的差異，因而適宜用生態(tài)位理論進行研究。生態(tài)位寬度和生態(tài)位重疊度是描述個體（群體）生態(tài)位的主要指標。生態(tài)位寬度反映了主體對環(huán)境資源的占用情況^[13]，在協(xié)同設計中可用來描述個體（群體）的參與范圍及貢獻。生態(tài)位寬度越大，參與越廣，貢獻越多。生態(tài)位重疊度反映了主體之間在生態(tài)位上的相似性^[13]，在協(xié)同設計中可用于表征個體（群體）在參與范圍和貢獻方面的相似性。重疊度越高，個體（群體）之間越相似。

借鑒現(xiàn)有文獻對生態(tài)位寬度的定義^[13，16]，將個體（群體）的生態(tài)位寬度定義為其在創(chuàng)新活動中參與形式的多樣性與貢獻創(chuàng)意數(shù)量的綜合。參考Levins公式^[16]中的Shannon-Wiener指數(shù)，生態(tài)位寬度的計算方法定義為

其中，B_i為個體（群體）i的生態(tài)位寬度。P_ij為個體（群體）i在第j項設計活動中貢獻次數(shù)占整體貢獻次數(shù)的比例，其中

其中，N_ij為個體（群體）i在每項活動中的貢獻次數(shù)。

生態(tài)位寬度考慮的是個體（群體）占有環(huán)境資源的范圍與程度，而生態(tài)位重疊度為個體（群體）兩兩之間在占有環(huán)境資源上的相似性，一般采用Pianka公式^[16]計算：

其中，Q_ij為個體（群體）i與個體（群體）j的生態(tài)位重疊度。P_ik為個體（群體）i在第k項活動中貢獻次數(shù)占整體貢獻次數(shù)的比例，P_jk為個體（群體）j在第k項活動中貢獻次數(shù)占整體貢獻次數(shù)的比例，r為兩類個體（群體）共同擁有的設計活動類別數(shù)量。

2 復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的穩(wěn)定性分析

2.1 網(wǎng)絡穩(wěn)定性評價指標

復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的穩(wěn)定性是當產(chǎn)品設計人員流失后，網(wǎng)絡能維持其功能性的程度。通常用來評價網(wǎng)絡穩(wěn)定性的指標有平均聚類系數(shù)、網(wǎng)絡密度、連通圖大小、最短路徑長度、網(wǎng)絡效率、平均度等^[3-4，7]。其中，最大連通子圖大小與網(wǎng)絡效率兩個指標應用最為廣泛。最大連通子圖相對大小能反映產(chǎn)品設計人員之間的協(xié)作程度，定義為^[4]

其中，S為網(wǎng)絡最大連通子圖相對大小，N′為網(wǎng)絡最大連通子圖中的節(jié)點數(shù)，N為網(wǎng)絡中的總節(jié)點數(shù)。

網(wǎng)絡效率反映創(chuàng)新知識與技術在網(wǎng)絡中的傳播速率，定義為^[4]

其中，N為網(wǎng)絡中總的節(jié)點數(shù)，d_ij為節(jié)點i與節(jié)點j之間的最短路徑。S和?_g越大，網(wǎng)絡穩(wěn)定性越好。

2.2 生態(tài)視角的網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析

不同于當前多數(shù)文獻根據(jù)網(wǎng)絡參數(shù)（如節(jié)點的度）確定節(jié)點流失規(guī)則從而分析網(wǎng)絡穩(wěn)定性變化的方法，本文從生態(tài)視角對節(jié)點的生態(tài)位寬度及重疊度進行計算，然后按照生態(tài)位寬度大小順序依次移除節(jié)點，分析人員角色和生態(tài)結構對網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響?，F(xiàn)有研究在確定移除節(jié)點數(shù)量時，多選擇20至50個節(jié)點^[3-5]，本文參考現(xiàn)有文獻做法選擇移除30個節(jié)點進行分析，流程如表1所示。

3 實證研究

3.1 數(shù)據(jù)來源及處理

為驗證本文方法的可行性，選擇Local Motors社區(qū)（https：//localmotors.com/）為研究對象。該社區(qū)通過匯集社區(qū)用戶與設計人員貢獻的創(chuàng)新想法與新技術來共同完成產(chǎn)品設計，從汽車的外形設計、概念設計、方案設計、工程設計、以及零部件制造，全部由用戶協(xié)同完成^[2]。在對象方面，Local Motors社區(qū)設計的汽車屬于典型的復雜產(chǎn)品；在設計活動組織方面，涵蓋了產(chǎn)品設計的主要流程，用戶參與程度高。因而Local Motors社區(qū)可以作為復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的典型代表。本文選取其中已完成的汽車設計項目LMSF-01（2014年7月～2015年7月實施）的實際數(shù)據(jù)開展研究。利用Python爬蟲獲取項目數(shù)據(jù)共計9 775條，覆蓋了參與該項目的全部用戶（691位）和完整設計活動，能夠反映一個復雜產(chǎn)品的群智協(xié)同設計全過程。數(shù)據(jù)包括兩類設計人員貢獻，分別是創(chuàng)新貢獻（blogpost， brainstorm， entry， idea， topic）和交互貢獻（comment）^[2]。首先利用K-Means++算法將設計人員分成6類，對應前文劃分的角色，然后統(tǒng)計出各種角色參與項目設計活動的情況，結果如表2所示。

3.2 生態(tài)位測度

首先根據(jù)式（1）和式（3）計算出各類生態(tài)角色的生態(tài)位寬度和重疊度，分別如圖1和表3所示。

如圖1所示，普通設計者的生態(tài)位寬度最大，原因在于他們數(shù)量眾多，在網(wǎng)絡中分布廣泛，參與的設計活動類別較多。多面手群體的生態(tài)位寬度也較高，此類人員數(shù)量雖少，但參與的項目活動較多。管理者、社交者、積極設計者三者之間生態(tài)位寬度相近，因為他們在項目各類活動中貢獻的比例比較接近。核心設計人員在“entry”中貢獻了大量創(chuàng)意，但在其他創(chuàng)新活動中貢獻較少，因此生態(tài)位寬度最低。

表3是生態(tài)位重疊度的計算結果，普通設計者與多面手的生態(tài)位重疊度較高，原因在于他們參與的活動范圍都較廣，貢獻比例也接近。核心設計者、管理者、社交者、積極設計者相互之間重疊度也比較高，這幾類設計人員在“blogpost”和“brainstorm”中參與較少，在其它方面的貢獻數(shù)量比較接近。

3.3 復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡表征

將每個設計人員視為一個節(jié)點，設計人員之間有互相評論或者回復，或在同一主題下探討過相關技術問題，兩者之間就建立一條邊。利用Python編程找出所有節(jié)點之間的交互關系，建立鄰接矩陣，最后將數(shù)據(jù)導入Gephi軟件，構建無向復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡，并在Matlab中繪制了度分布圖，結果如圖2所示，網(wǎng)絡參數(shù)如表4所示。

從圖2可以看出，設計人員之間的交互關系構成了復雜網(wǎng)絡。表4顯示共有691位設計人員，交互關系形成的邊數(shù)為2 889，核心網(wǎng)絡節(jié)點較大，邊緣節(jié)點較小，平均聚類系數(shù)為0.542，平均路徑長度為3.013，說明網(wǎng)絡具有小世界特征，設計人員之間有良好的協(xié)作交互關系。觀察圖2b可以看出，節(jié)點度分布符合冪律分布，說明網(wǎng)絡具有無標度特性^[17]。

3.4 個體生態(tài)位寬度對網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響

圖3為按設計人員生態(tài)位寬度大小、節(jié)點度大小依次移除節(jié)點和隨機移除節(jié)點后最大連通子圖相對大小與網(wǎng)絡效率的變化曲線。由圖3可見，按生態(tài)位寬度排序移除節(jié)點與另外兩種常用方法（按度排序移除節(jié)點和隨機移除節(jié)點）得到的結果總體一致，都呈持續(xù)下降趨勢，說明本文提出的方法具有合理性。圖3a中，按生態(tài)位寬度大小移除節(jié)點時，最大連通子圖相對大小和網(wǎng)絡效率均呈現(xiàn)先快速下降，然后趨于平緩甚至小幅上升，隨后又迅速下降的特征。這種規(guī)律在其它兩種移除方式中均沒有出現(xiàn)。曲線中段趨緩的主要原因是中等生態(tài)位寬度的節(jié)點雖然貢獻較大但與其它節(jié)點的交互并不多，即節(jié)點的度較小。因而移除這部分節(jié)點對網(wǎng)絡的連通性和效率影響不大。曲線前段和后段下降都較快，說明對應節(jié)點的度較大，與其它節(jié)點聯(lián)系緊密。因此，提升復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性應從穩(wěn)定生態(tài)位寬度偏大和偏小的個體入手。

3.5 生態(tài)角色對網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響

為分析生態(tài)角色對復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響，對各類角色依據(jù)生態(tài)位寬度排序逐次移除節(jié)點，觀察網(wǎng)絡穩(wěn)定性指標的變化，結果如圖4所示。

由圖4可見，各類節(jié)點移除后，最大連通子圖相對大小與網(wǎng)絡效率都呈現(xiàn)不同程度的下降。其中，多面手和普通設計者流失對網(wǎng)絡穩(wěn)定性影響最大。這兩類設計人員擁有較大的生態(tài)位寬度，說明生態(tài)位寬度大的設計人員流失后，會顯著影響網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。

進一步觀察圖4發(fā)現(xiàn)，隨著對應多面手節(jié)點的移除，曲線先迅速下降，然后趨緩，之后又快速下降。結合圖3可知多面手中有一部分設計人員生態(tài)位寬度屬中等但對應的節(jié)點度較小，他們對網(wǎng)絡穩(wěn)定性影響較小。移除普通設計者節(jié)點時，曲線先快速下降然后逐漸趨緩，說明普通設計者中只有生態(tài)位寬度大的少部分個體流失對網(wǎng)絡穩(wěn)定性影響較大。其它幾條曲線都較平緩，表明管理者、社交者、積極設計者、核心設計者的流失對復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響較小。根據(jù)表3可知，這幾類設計人員間的生態(tài)位重疊度較大，即相互間的可替代性強，因此他們的流失對網(wǎng)絡穩(wěn)定性影響不顯著。

綜合圖3和圖4的分析結果可以得出，生態(tài)位寬度較大和較小的多面手及具有較大生態(tài)位寬度的普通設計者是影響復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡穩(wěn)定性的關鍵，提升網(wǎng)絡穩(wěn)定性應從穩(wěn)定這些個體入手。

4 結論

本文以復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡為對象，融合生態(tài)位和復雜網(wǎng)絡理論，分析了其生態(tài)特征及組成，提出了生態(tài)位測度的模型，在此基礎上形成生態(tài)視角的網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析方法，最后進行了實證研究。結果表明，生態(tài)位寬度和用戶角色是影響復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡穩(wěn)定性的關鍵因素，其中生態(tài)位寬度大的多面手和普通設計者及具有較小生態(tài)位寬度的多面手對網(wǎng)絡穩(wěn)定性的影響最為顯著。為進一步分析復雜產(chǎn)品群智協(xié)同設計網(wǎng)絡的穩(wěn)定性，下一步將從關鍵因素對它的影響途徑入手進行研究。

參考文獻：

[1]李玉鵬，李孟澤，王召同.基于有向加權網(wǎng)絡模型的復雜產(chǎn)品多源設計變更傳播路徑優(yōu)化[J].機械工程學報，2019，55（6）：213-222.

LI Y P， LI M Z， WANG Z T. Multi-source design change propagation path optimization for complex products based on directed weighted network model[J]. Journal of Mechanical Engineering， 2019， 55（6）：213-222.

[2]鄭慶.復雜產(chǎn)品群智協(xié)同創(chuàng)新過程建模分析理論及方法研究[D].天津：天津大學，2018.

ZHENG Q. Research on modeling analysis theory and method of complex product swarm intelligence collaborative innovation process[D]. Tianjin： Tianjin University， 2018.

[3]張曉冬，周宏麗，胡楊.大規(guī)模協(xié)同環(huán)境下知識協(xié)作網(wǎng)絡的動態(tài)魯棒性[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2017， 23（11）：2353-2360.

ZHANG X D， ZHOU H L， HU Y. Dynamic robustness of knowledge collaboration networks in large-scale collaborative environments[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2017， 23（11）： 2353-2360.

[4]盧冬冬，吳潔，劉鵬，等.開源軟件社區(qū)開發(fā)者合作網(wǎng)絡穩(wěn)定性研究——以Angular JS為例[J].復雜系統(tǒng)與復雜性科學，2020， 17（3）： 38-46.

LU D D， WU J， LIU P， et al. Research on the stability of open source software community developer cooperation network—taking angular JS as an example[J]. Complex Systems and Complexity Science， 2020， 17（3）： 38-46.

[5]高貴兵，榮濤，岳文輝.基于復雜網(wǎng)絡的制造系統(tǒng)脆弱性綜合評估方法[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2018， 24（9）： 2288-2296.

GAO G B， RONG T， YUE W H. A Comprehensive vulnerability assessment method for manufacturing systems based on complex networks[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2018， 24（9）： 2288-2296.

[6]于國棟，楊育，李斐，等.客戶協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新系統(tǒng)魯棒性分析與優(yōu)化[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2014， 20（12）： 2926-2934.

YU G D， YANG Y， LI F， et al. Robust analysis and optimization of customer collaborative product innovation system[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2014， 20（12）： 2926-2934.

[7]LEI S， ZHANG X， XIE S， et al. Dynamic robustness of semantic-based collaborative knowledge network of open source project[J]. Entropy， 2021， 23（4）： 391.

[8]蘇加福，楊育，張娜.基于超網(wǎng)絡的協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新知識網(wǎng)絡穩(wěn)定性[J].計算機集成制造系統(tǒng)，2018， 24（12）： 3082-3095.

SU J F， YANG Y， ZHANG N. Knowledge network stability of collaborative product innovation based on hypernetwork[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2018， 24（12）： 3082-3095.

[9]YANG G Z， QI X G， LIU L F. Research on network robustness based on different deliberate attack methods[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications， 2020， 545： 1-10.

[10]歐陽桃花，胡京波，李洋，等. DFH小衛(wèi)星復雜產(chǎn)品創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)演化研究：戰(zhàn)略邏輯和組織合作適配性視角[J].管理學報，2015， 12（4）： 546-557.

OUYANG T H， HU J B， LI Y， et al. Dynamic evolution of DFH small satellite complex product innovation ecosystem： strategic logic and organizational cooperation adaptation perspectives[J]. Chinese Journal of Management，2015， 12（4）： 546-557.

[11]WEBER THOMAS A. How to market smart products： design and pricing for sharing markets[J]. Journal of Management Information Systems， 2020， 37（3）： 631-667.

[12]GUO W， ZHENG Q， AN W， et al. User roles and contributions during the new product development process in collaborative innovation communities[J]. Applied Ergonomics， 2017， 63： 106-114.

[13]何郁冰，伍靜.企業(yè)生態(tài)位對跨組織技術協(xié)同創(chuàng)新的影響研究[J].科學學研究，2020， 38（6）： 1108-1120.

HE Y B， WU J. Research on the impact of enterprise niche on cross-organizational technology collaborative innovation[J]. Studies in Science of Science， 2020， 38（6）： 1108-1120.

[14]尹航，雷家骕，李曉宇.制造業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新過程的概念設計生態(tài)位分析模型構建與測評研究[J].中國科技論壇，2013（3）：63-69.

YI H， LEI J X， LI X Y. Construction and evaluation of niche analysis model of conceptual design for manufacturing product innovation process[J]. Forum on Science and Technology in China， 2013（3）：63-69.

[15]張悅，沈蕾，穆鈺，等.創(chuàng)意生態(tài)圈多主體價值共創(chuàng)研究——基于寧波和豐創(chuàng)意廣場的案例研究[J].研究與發(fā)展管理， 2020， 32（3）： 165-178.

ZHANG Y， SHEN L， MU J， et al. A study on multi-agent value co-creation in creative ecosystem—based on a case study of Ningbo hefeng creative square[J]. R&D Management， 2020， 32（3）： 165-178.

[16]李契，朱金兆，朱清科.生態(tài)位理論及其測度研究進展[J].北京林業(yè)大學學報， 2003， 25（1）： 100-107.

LI Q， ZHU J Z， ZHU Q K. The research progress of niche theory and its measurement[J]. Journal of Beijing Forestry University， 2003， 25（1）： 100-107.

[17]PI X C， TANG L K， CHEN X Z. A directed weighted scale-free network model with an adaptive evolution mechanism[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications， 2021， 572（15）： 1-13.

（責任編輯 李 進）