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关键词：大数据环境;战略性新兴企业;竞争对手研究体系;系统动力学建模与仿真
在2016年底发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知》一文中，国务院指出要把战略性新兴产业摆在社会经济发展更加突出的位置，大力构建现代产业新体系，从而推动社会经济持续健康发展。战略性新兴企业是战略性新兴产业的重要组成部分，是指基于新兴技术，出现时间短且发展速度快，具有良好市场前景，具有较大溢出作用，能带动一批企业兴起，对国民经济和社会发展具有战略支撑作用.最终会成为主导产业和支柱产业的业态形式。从企业发展角度看，战略性新兴企业与其他企业相比面临着更大的生存与竞争压力，以战略性新兴企业为代表的新兴科技企业具有更高的淘汰率，如何提高战略性新兴企业生存率，实现企业又好又快发展成为亟待解决的问题。
开展切实有效的竞争对手研究工作可以显著提升企业生存率。企业想在市场竞争中立于不败之地，必须准确确定、分析竞争对手能力及特点。对于战略性新兴企业来说，对竞争对手进行分析必须综合考虑战略性新兴企业特征.但在现有研究中缺乏基于战略性新兴企业特点的竞争对手分析工作研究。同时，在当今大数据环境下，数据资源成为战略性新兴企业获得情报支持的基础，对数据资源的充分挖掘与分析将是企业竞争对手研究工作所面对的新挑战。因此本文将从战略性新兴企业的角度出发，探究大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系的构建。同时，因当前竞争环境趋于动态性.企业竞争对手研究系统将是一个循环机制.本文借助系统动力学方法分析体系合理性，并运用Vensim PLE软件进行系统仿真模拟，旨在为我国战略性新兴企业开展竞争对手研究工作提供借鉴。
1研究现状
1.1大数据与企业竞争对手分析
国务院于2015年印发的《促进大数据发展行动纲要》中明确指出数据资源应作为基础性战略资源推动产业创新发展，助力经济转型。随着大数据时代的来临，国家开始重视企业对大数据技术的运用，大数据环境下战略性新兴企业利用大数据思维开展竞争对手分析工作将有效判断企业面临的竞争态势，大数据技术逐渐成为企业开展竞争对手分析工作的必要工具。在理论层面，Meafee A等提出大数据带来的结构化和非结构化数据可以帮助管理者研究和预测竞争对手的情况.黄晓斌等指出大数据分析在对象、运用的方法和目标等方面与企业竞争情报研究有许多交集.对企业竞争对手分析产生深远影响，构建了包含竞争对手分析的企业竞争情报系统模型：许鑫提出大数据环境下的一类竞争对手识别方法及竞争态勢分析模型。在实际应用层面，更多的学者选择从竞争对手分析与企业竞争态势分析角度出发，利用专利信息、网络用户评论、企业网络信息等数据源开展研究。
1.2战略性新兴企业特征
战略性新兴企业是战略性新兴产业的主体组成部分，企业特征深受产业特征影响，因此认识战略性新兴企业特征应先从产业特征出发。战略性新兴产业显而易见的特征就是其“战略性”及“新兴”两属性，产业与科技进步和创新紧密联系，具有先导性和支柱性，反映经济社会发展趋势。众多学者对战略性新兴企业特征展开描述与研究，王忠宏等认为战略性新兴产业国民经济社会发展和产业结构优化升级，具有全局性、导向性、长远性和动态性，宋河发等认为战略性新兴产业具有先导性、环境友好性、导向性、社会依靠性、战略性的高新技术产业，李晓华等从战略性新兴产业与传统产业的区别出发，分析了其不确定性、正外部性、复杂性特征，贺正楚等认为战略性新兴产业的基本特征包括产业倍增性、产业关联性、产业导向性和产业长远性，并分析了其与主导产业、支柱产业和高新技术产业的联系与区别。透过产业特征，可以看出战略性新兴企业的企业特殊性。与其他传统企业相比表现为出现时间较短.技术含量高，利于产业结构优化升级，吸纳新就业，具有较高社会效益，保障地区政治、经济与科技安全等特点。
1.3系统动力学
系统动力学是由麻省理工学院的Jay w.For.rester教授创立，最早运用于企业管理，如今随着这一学科的推进，系统动力学具有广泛的应用范围，涉及经济学、管理学、社会学等。当前在竞争情报领域已有了利用系统动力学方法与模型的相关研究。通过研究可以发现，以智能化、自动化为目标的竞争对手研究工作将是一个动态的循环反馈系统，因此可以运用系统动力学建模并进行仿真模拟。
2大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系构建
根据前文所述大数据对企业竞争情报的影响及战略性新兴企业特征定义，本文认为大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究可以定义为：战略性新兴企业在为应对国内外相关产业竞争对手竞争压力，提高本企业技术、政策、资源等方面的竞争优势，保障本企业快速发展这一背景下，运用大数据思维与技术，搜集、分析竞争对手日常经营活动所产生的数据与信息，并形成情报支持决策的一系列活动。且体系应由竞争对手分析信息源、情报获取机制、保障机制3部分构成。由于战略性新兴企业的“战略性”与“新兴性”的存在，企业对科技层面信息、市场环境信息、政府信息需求更大，反应速度更快，影响层面更深远，其企业决策需要产业情报、技术情报、市场情报和政策情报的支撑，战略性新兴企业的竞争对手研究体系研究必须充分考虑这些特性。
2.1大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究信息源
战略性新兴企业往往处于宏观、产业、企业3层信息资源环境中，因此大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手信息源，可以分政府层信息源、产业层信息源、企业层信息源。
1）政府层信息源。战略性新兴企业的自身发展离不开政府、金融机构、产业协会、对外经贸协会等组织政策支持，每个战略性新兴企业都愿意及时获取宏观政策信息，甚至尝试参与部分政策顶层设计，这将为企业带来极大的政策先发优势。通过搜集政府层信息与情报.企业可以判断对手企业的战略战术意图.例如通过了解区域内政府所举办的产业技术论坛、博览会、项目签约会上的受邀企业名录及会议内容，可以判断对手企业战略，发现潜在竞争对手：通过金融机构公示在网络上的针对对手企业的财政政策支持.可以判断对手企业财务状况。同时，由于战略性新兴产业的发展具有的地域性特征，政府可能会对当地的战略性新兴企业实现统一的政策支持.企业借此可以了解国内其他地域及国外的潜在竞争对手。 2）产业层信息源。产业层信息源以科技情报为主，多来自产业内科研及高等院校部门、技术服务中介等机构。战略性新兴企业的发展以技术创新为主要牵引力，除了依靠企业自身研发部门，更离不开产业内的科研及高等院校部门、技术服务中介等机构。国内外竞争对手企业会通过加强与科研机构合作以加强企业自身技术竞争力.因此本企业应通过加强与相关机构的信息交流.了解把握竞争对手技术发展战略，做出利于自身发展的技术战略部署，合理弥补技术劣势或积极发挥技术先发优势。政策信息及技术信息都可以为企业带来先发优势，如图1所示。
除了科技情报信息.产业层信息源还包括产业商业模式变革信息。一个新兴产业发展往往会使旧有的商业模式发生变革，新出现的企业商业模式可以将技术优势带来的经济利益最大化。通过产业内上下游企业可以了解竞争对手现行商业模式，调整自身模式不足之处，加强企业商业模式转变与创新投资相互促进、相互加强的效果。
3）企业层信息源。企业层信息源包含竞争对手的产品与市场策略、财务状况、用户策略信息等。无论企业从事什么行业，企业层信息都是每个产业中企业所重视的、可以直观反映竞争对手企业状况与实力的重要依据.对于战略性新兴企业也不例外。除此之外，现代企业利用兼并或联合其他企业的方式实现自身发展已经再正常不过，通过搜集企业层情报，可以有效评估竞争对手企业实力，从而实现兼并或联合的战略。
2.2大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究情报获取机制
通常情况下，企业的竞争情报大多来源于购买竞争情报，自主开发竞争情报，建立竞争情报战略联盟。因此，大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究工作的情报获取机制应由企业外部独立信息服务机构、企业间战略情报联盟，企业内大数据服务平台3部分组成。
1）企业外部独立信息服务机构。外部信息服务机构包括政府或产业机构组织的数据资源服务平台、第三方大数据服务公司、高效图书馆等。我国企业普遍缺乏国际竞争环境历练.单体企业竞争情报能力低下.缺乏“走出去”的战略视野，外部独立信息服务机构可以满足战略性新兴企业了解区域外、国外竞争对手的战略需求，促进集群内企业协作交流，帮助企业利用情报获得市场机会与投资，降低企业竞争风险。
2）企业间战略情报联盟。产业内竞争情报联盟可以分为横向情报联盟与纵向情报联盟。在经济全球化背景下.产业内的企业发展呈现竞合关系的趋势已经越来越明显.竞争使企业个体间保持充足的发展动力.合作使企业间优劣势互补，企业间情报联盟就是企业间竞合关系的重要体现。横向情报联盟指战略性新兴企业挑选合适的竞争对手企业或潜在竞争对手企业，促使双方间达成信息互换、情报互享、战略互通，利用签订横向协议等方式做利益担保，共同将产业市场这一“蛋糕”做大的合作模式。纵向情报联盟指战略性新兴产业内，企业与上下游企业签订的信息及情报的交流、沟通与协作。战略性新兴产业内的纵向情报联盟的建立会使产业链中上至产业技术的最新突破与革新、下至产业市场的变化与动荡等信息流通无阻，企业通过这些信息与情报，方能摸清其背后竞争对手企业的战略战术行为意图。
3）企业内大数据服务平台。企业大数据服务平台主要负责利用大数据技术从企业门户网站及年报、社交媒体、电商平台等信息源搜集竞争对手信息、分析信息、储存情报，支持企业战略战术决策。竞争对手分析大数据服务平台可分为情报需求系统、情报搜集系统、情报分析系统、情报服务与反馈系统4部分，设计爬虫技术、Haboop、MapRe.duce等级计算程序及工具。战略性新兴企业作为高新技术企业，相比传统企业更具有利用大数据技术的技术优势，企业可以组建专门的信息情报部门.招聘相应人才，搭建企业内部的大数据服务平台，以便企业各层级员工的信息分享与利用。
2.3大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究保障机制
战略性新兴企业需要综合考量大数据以及产业自身特点，建立合适的保障机制，具体包括政策制度与企业文化支持、大数据网络与人际情报网络支持、物质资源与人才智力支持。
1）政策制度与企业文化支持。政府政策制度有利于保障政府对企业信息工作的引导与支持，企业政策制度有利于企业竞争对手研究工作的程序化、标準化。企业文化有利于激发企业员工信息意识及责任意识。政策制度与企业文化分别从强制性与自发性两方面完善企业的信息化建设，疏通企业信息共享与情报服务机制。
2）大数据网络与人际情报网络。企业竞争对手研究离不开海量数据支持.大数据网络是大数据环境下竞争对手研究所需数据与信息的最主要来源，人际情报网络除了提供竞争对手研究工作所需情报，还可以促进企业与外部独立信息机构、企业间战略情报联盟的交流与合作。二者对战略性新兴企业竞争对手研究工作起到保障作用。
3）物质资源与人才智力支持。企业搭建大数据服务平台离不开物质资源的消耗，通过掌握情报进行竞争对手分析离不开行业专家智慧支持，战略性新兴企业应重视物质资源投入及人才引进.保障企业开展大数据分析业务顺利进行。
综上所述，大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究体系如图2所示。
3大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系系统动力学模型构建
3.1大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系系统分析
竞争对手分析是企业竞争情报工作的重要组成部分，本质上是一个复杂社会系统的子系统，包括提出需求、搜集信息、情报分析、情报服务与反馈等部分。而系统动力学是研究复杂信息反馈系统的交叉学科方法，其适合解决社会、经济等层面非线性复杂大系统的问题，因此本文借鉴系统动力学方法，构建系统模型对大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究工作进行仿真模拟。在开始仿真模拟前，鉴于战略性新兴企业所处真实社会系统的复杂性，无法综合考虑所有系统要素，因此作以下假设：
假设1：从市场公平性来看，带有竞争性质的垄断是利于技术进步的市场结构.结合战略性新兴企业的技术创新属性，企业外部应具有充分开放的整体市场竞争环境。 假设2：从市场可行性来看，战略性新兴企业所处市场需求与投资较为稳定。
假设3：从市场稳定性来看，来自政府、相关机构的支持政策健全且稳定，具有延续性。
3.2大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系因果关系分析
综合考虑大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系中的信息源、情报获取机制与保障机制，构建出因果关系图，如图3所示。
从图中可见，主要存在3条正反馈回路，分别为：
1）战略性新兴企业战略规划→战略性新兴企业信息需求→数据收集→数据处理→数据分析→战略性新兴企业竞争对手分析→战略规划。
2）战略性新兴企业战略规划→战略性新兴企业信息需求→企业间战略情报联盟→战略性新兴企业竞争对手分析→战略规划。
3）战略性新兴企业战略规划→战略性新兴企业信息需求→外部独立情报机构→战略性新兴企业竞争对手分析→战略规划。
回路1表示战略性新兴企业竞争对手研究的基本流程，建立在企业自身的竞争情报系统之上，追求进行对手企业特征、能力的分析。这一路径讲求通过对大数据技术的综合运用.全面提高自身的信息情报能力。回路2、回路3表示竞争对手情报的另外两种途径，更加突出战略性新兴产业地区性、国际性、产业一体性的特点，可以使战略性新兴企业从更高的层次判断、分析竞争对手及潜在竞争对手。
3.3大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究系统流图
从数据收集→数据处理→数据分析→情报分析这一流程出发，对因果关系图进行简化，得出大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究系统流图，如图4所示。
该流图中确认了4个水平变量：收集数据量、处理数据量、分析数据量、竞争对手分析。8个速率变量：大数据网络数据量、人际情报网络数据量、可用数据量、损耗数据量、清洗数据量、分析影响系数、获得情报量、人才智力支持。5個常量：公开信息服务平台、大数据技术应用率、外部独立情报机构、企业间战略情报联盟、人力参与，其中人力参与指数据收集阶段通过人际情报网络对相关数据、信息的搜集，以及竞争对手分析阶段发挥企业人员、行业专家的分析帮助。
经同相关行业专家与企业人员商讨后，得出以下方程式及具体赋值。
水平变量：
收集数据量=INTEG（大数据网络数据量 人际情报网络数据量，5 000）
处理数据量=INTEG（可用数据量*耗损率，0）
分析数据量=INTEG（清洗数据量*分析影响系数，0）
竞争对手分析=INTEG（获得数据量*人才智力支持，0）
速率变量：
大数据网络数据量=公开信息服务平台 其他网络数据源
可用数据量=收集数据量*大数据技术应用率
清洗数据量=处理数据量。大数据技术应用率
分析影响系数=3.08286e-43
获得情报量=分析数据量*大数据技术应用率 外部独立情报机构 企业间情报战略联盟
人才智力支持=人力参与
公开信息服务平台信息量=4000
其他网络数据源信息量=6000
大数据技术应用率=0.75
外部独立情报机构情报量=5000
企业间战略情报联盟情报量=3000
人力参与比重=0.5
其中收集数据水平变量初始赋值为5000，其他3个水平变量初始赋值均为0，分析影响因数数值为层次分析法估算。
4大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系动力学模型仿真
根据设定的方程式及赋值，可以进行大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究系统仿真，本文运用Vensim PLE平台将模型进行仿真运行，研究战略性新兴企业竞争对手研究系统在不同变量变化下的系统变化情况。集合本文构建的体系及流图，挑选公开信息服务平台信息量、大数据技术应用率、外部独立情报机构情报量、企业间战略情报联盟情报量4个常量为主要变量，设定仿真时间为12个月，经初步有效性检验，基本符合企业情报积累趋势，如图5所示。
以下为相关变量的系统灵敏度分析：
4.1公开信息服务平台信息量
在其他参数不变的情况下，将公共信息服务平台信息量分别设置为2000（Current2）与8000（Cur-rent3）时，仿真结果如图6所示。可以看出将公共信息服务平台当做大数据环境下的数据、信息重要获取来源时，提高公共信息服务平台信息量可以有效促进战略性新兴企业竞争对手分析效果，反之则将削弱企业竞争对手分析效果。由此可见，在大数据环境下提高公共信息服务平台信息量将有效促进战略性新兴企业竞争对手分析能力。
4.2战略性新兴企业大数据技术应用率
在其他参数不变的情况下，将大数据技术应用率分别设置为0.45（Current2）与0.85（Current3）时，仿真结果如图7所示。可以看出大数据技术应用对于开展竞争对手研究工作至关重要，大数据技术应用率较高时，战略性新兴企业竞争对手分析的情报量增加、时间成本降低，当大数据技术应用率降低则显著影响企业竞争对手分析工作，随时间变化大数据技术应用差异对企业情报影响越来越大，而当大数据技术应用率过低时，则将无法对竞争对手分析工作提供有效的服务。因此在大数据环境下企业应充分利用大数据技术开展企业情报工作，以此为企业提供实时、精准的情报服务。
4.3外部独立情报机构情报量
在其他参数不变的情况下，将外部独立情报机构情报量分别设置为500（Current2）与50000（Current3），仿真结果如图8所示。可以看出，当变量设置变化幅度较大时，外部独立情报机构情报量变化较为明显，且情报价值生效时间越早。由此说明两点，首先外部独立情报机构提供情报对战略性新兴企业竞争对手分析工作有一定促进效果，其次战略性新兴企业在企业初创期时，可以着重通过外部独立情报机构获取情报.尽早发挥竞争对手情报的作用，缩减时间成本，从而利用企业发展的先发优势。
4.4企业间战略情报联盟情报量
在其他参数不变的情况下，将企业间战略情报联盟情报量分别设置为300（Current2）与30 000（Current3），仿真结果如图9所示。可以看出企业间战略情报联盟对战略性新兴企业竞争对手分析工作的影响与外部独立情报机构类似，更加突出情报价值的时间成本性，且由于设置数值略低于外部独立情报机构，其在仿真时段内对战略性新兴企业竞争对手分析工作的影响也低于外部独立情报。但鉴于现实环境中战略性新兴产业的产业整体性、地域性特点，战略性新兴企业通过构建企业间战略情报联盟获取情报开展竞争对手分析工作仍是十分必要的情报手段。
5结语
本文立足大数据环境以及战略性新兴产业特征.分析了大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系，该体系由信息源、情报获取机制、保障机制构成。随后从系统动力学视角探讨该体系，构建大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系的系统动力学模型，并利用Vensim PLE软件进行系统仿真分析。通过分析可以看出，战略性新兴企业竞争对手研究系统对文章中挑选的4个变量均具有较高灵敏度，公共信息服务平台及大数据技术应用有利于战略性新兴企业竞争对手分析工作的长期发展，促进企业构建有效的企业情报机制，外部独立情报机构及企业间战略情报联盟有利于企业在短期内进行快速的竞争对手分析战略决断.促进企业把握短期先发优势。因此战略性新兴企业应该建立高效、合理的情报规划、利用机制。
根据仿真结果可以看出.模型较好地拟合了大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究过程，可以为日后相关企业开展情报工作提供一定借鉴。同时.由于企业竞争对手分析效果难以用实际数值进行表示，模型的部分变量赋值带有一定主观性，战略性新兴企业及其他企业的竞争对手分析效果具体量化表现还需更深入的研究与探讨。
在2016年底发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知》一文中，国务院指出要把战略性新兴产业摆在社会经济发展更加突出的位置，大力构建现代产业新体系，从而推动社会经济持续健康发展。战略性新兴企业是战略性新兴产业的重要组成部分，是指基于新兴技术，出现时间短且发展速度快，具有良好市场前景，具有较大溢出作用，能带动一批企业兴起，对国民经济和社会发展具有战略支撑作用.最终会成为主导产业和支柱产业的业态形式。从企业发展角度看，战略性新兴企业与其他企业相比面临着更大的生存与竞争压力，以战略性新兴企业为代表的新兴科技企业具有更高的淘汰率，如何提高战略性新兴企业生存率，实现企业又好又快发展成为亟待解决的问题。
开展切实有效的竞争对手研究工作可以显著提升企业生存率。企业想在市场竞争中立于不败之地，必须准确确定、分析竞争对手能力及特点。对于战略性新兴企业来说，对竞争对手进行分析必须综合考虑战略性新兴企业特征.但在现有研究中缺乏基于战略性新兴企业特点的竞争对手分析工作研究。同时，在当今大数据环境下，数据资源成为战略性新兴企业获得情报支持的基础，对数据资源的充分挖掘与分析将是企业竞争对手研究工作所面对的新挑战。因此本文将从战略性新兴企业的角度出发，探究大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系的构建。同时，因当前竞争环境趋于动态性.企业竞争对手研究系统将是一个循环机制.本文借助系统动力学方法分析体系合理性，并运用Vensim PLE软件进行系统仿真模拟，旨在为我国战略性新兴企业开展竞争对手研究工作提供借鉴。
1研究现状
1.1大数据与企业竞争对手分析
国务院于2015年印发的《促进大数据发展行动纲要》中明确指出数据资源应作为基础性战略资源推动产业创新发展，助力经济转型。随着大数据时代的来临，国家开始重视企业对大数据技术的运用，大数据环境下战略性新兴企业利用大数据思维开展竞争对手分析工作将有效判断企业面临的竞争态势，大数据技术逐渐成为企业开展竞争对手分析工作的必要工具。在理论层面，Meafee A等提出大数据带来的结构化和非结构化数据可以帮助管理者研究和预测竞争对手的情况.黄晓斌等指出大数据分析在对象、运用的方法和目标等方面与企业竞争情报研究有许多交集.对企业竞争对手分析产生深远影响，构建了包含竞争对手分析的企业竞争情报系统模型：许鑫提出大数据环境下的一类竞争对手识别方法及竞争态勢分析模型。在实际应用层面，更多的学者选择从竞争对手分析与企业竞争态势分析角度出发，利用专利信息、网络用户评论、企业网络信息等数据源开展研究。
1.2战略性新兴企业特征
战略性新兴企业是战略性新兴产业的主体组成部分，企业特征深受产业特征影响，因此认识战略性新兴企业特征应先从产业特征出发。战略性新兴产业显而易见的特征就是其“战略性”及“新兴”两属性，产业与科技进步和创新紧密联系，具有先导性和支柱性，反映经济社会发展趋势。众多学者对战略性新兴企业特征展开描述与研究，王忠宏等认为战略性新兴产业国民经济社会发展和产业结构优化升级，具有全局性、导向性、长远性和动态性，宋河发等认为战略性新兴产业具有先导性、环境友好性、导向性、社会依靠性、战略性的高新技术产业，李晓华等从战略性新兴产业与传统产业的区别出发，分析了其不确定性、正外部性、复杂性特征，贺正楚等认为战略性新兴产业的基本特征包括产业倍增性、产业关联性、产业导向性和产业长远性，并分析了其与主导产业、支柱产业和高新技术产业的联系与区别。透过产业特征，可以看出战略性新兴企业的企业特殊性。与其他传统企业相比表现为出现时间较短.技术含量高，利于产业结构优化升级，吸纳新就业，具有较高社会效益，保障地区政治、经济与科技安全等特点。
1.3系统动力学
系统动力学是由麻省理工学院的Jay w.For.rester教授创立，最早运用于企业管理，如今随着这一学科的推进，系统动力学具有广泛的应用范围，涉及经济学、管理学、社会学等。当前在竞争情报领域已有了利用系统动力学方法与模型的相关研究。通过研究可以发现，以智能化、自动化为目标的竞争对手研究工作将是一个动态的循环反馈系统，因此可以运用系统动力学建模并进行仿真模拟。
2大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系构建
根据前文所述大数据对企业竞争情报的影响及战略性新兴企业特征定义，本文认为大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究可以定义为：战略性新兴企业在为应对国内外相关产业竞争对手竞争压力，提高本企业技术、政策、资源等方面的竞争优势，保障本企业快速发展这一背景下，运用大数据思维与技术，搜集、分析竞争对手日常经营活动所产生的数据与信息，并形成情报支持决策的一系列活动。且体系应由竞争对手分析信息源、情报获取机制、保障机制3部分构成。由于战略性新兴企业的“战略性”与“新兴性”的存在，企业对科技层面信息、市场环境信息、政府信息需求更大，反应速度更快，影响层面更深远，其企业决策需要产业情报、技术情报、市场情报和政策情报的支撑，战略性新兴企业的竞争对手研究体系研究必须充分考虑这些特性。
2.1大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究信息源
战略性新兴企业往往处于宏观、产业、企业3层信息资源环境中，因此大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手信息源，可以分政府层信息源、产业层信息源、企业层信息源。
1）政府层信息源。战略性新兴企业的自身发展离不开政府、金融机构、产业协会、对外经贸协会等组织政策支持，每个战略性新兴企业都愿意及时获取宏观政策信息，甚至尝试参与部分政策顶层设计，这将为企业带来极大的政策先发优势。通过搜集政府层信息与情报.企业可以判断对手企业的战略战术意图.例如通过了解区域内政府所举办的产业技术论坛、博览会、项目签约会上的受邀企业名录及会议内容，可以判断对手企业战略，发现潜在竞争对手：通过金融机构公示在网络上的针对对手企业的财政政策支持.可以判断对手企业财务状况。同时，由于战略性新兴产业的发展具有的地域性特征，政府可能会对当地的战略性新兴企业实现统一的政策支持.企业借此可以了解国内其他地域及国外的潜在竞争对手。 2）产业层信息源。产业层信息源以科技情报为主，多来自产业内科研及高等院校部门、技术服务中介等机构。战略性新兴企业的发展以技术创新为主要牵引力，除了依靠企业自身研发部门，更离不开产业内的科研及高等院校部门、技术服务中介等机构。国内外竞争对手企业会通过加强与科研机构合作以加强企业自身技术竞争力.因此本企业应通过加强与相关机构的信息交流.了解把握竞争对手技术发展战略，做出利于自身发展的技术战略部署，合理弥补技术劣势或积极发挥技术先发优势。政策信息及技术信息都可以为企业带来先发优势，如图1所示。
除了科技情报信息.产业层信息源还包括产业商业模式变革信息。一个新兴产业发展往往会使旧有的商业模式发生变革，新出现的企业商业模式可以将技术优势带来的经济利益最大化。通过产业内上下游企业可以了解竞争对手现行商业模式，调整自身模式不足之处，加强企业商业模式转变与创新投资相互促进、相互加强的效果。
3）企业层信息源。企业层信息源包含竞争对手的产品与市场策略、财务状况、用户策略信息等。无论企业从事什么行业，企业层信息都是每个产业中企业所重视的、可以直观反映竞争对手企业状况与实力的重要依据.对于战略性新兴企业也不例外。除此之外，现代企业利用兼并或联合其他企业的方式实现自身发展已经再正常不过，通过搜集企业层情报，可以有效评估竞争对手企业实力，从而实现兼并或联合的战略。
2.2大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究情报获取机制
通常情况下，企业的竞争情报大多来源于购买竞争情报，自主开发竞争情报，建立竞争情报战略联盟。因此，大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究工作的情报获取机制应由企业外部独立信息服务机构、企业间战略情报联盟，企业内大数据服务平台3部分组成。
1）企业外部独立信息服务机构。外部信息服务机构包括政府或产业机构组织的数据资源服务平台、第三方大数据服务公司、高效图书馆等。我国企业普遍缺乏国际竞争环境历练.单体企业竞争情报能力低下.缺乏“走出去”的战略视野，外部独立信息服务机构可以满足战略性新兴企业了解区域外、国外竞争对手的战略需求，促进集群内企业协作交流，帮助企业利用情报获得市场机会与投资，降低企业竞争风险。
2）企业间战略情报联盟。产业内竞争情报联盟可以分为横向情报联盟与纵向情报联盟。在经济全球化背景下.产业内的企业发展呈现竞合关系的趋势已经越来越明显.竞争使企业个体间保持充足的发展动力.合作使企业间优劣势互补，企业间情报联盟就是企业间竞合关系的重要体现。横向情报联盟指战略性新兴企业挑选合适的竞争对手企业或潜在竞争对手企业，促使双方间达成信息互换、情报互享、战略互通，利用签订横向协议等方式做利益担保，共同将产业市场这一“蛋糕”做大的合作模式。纵向情报联盟指战略性新兴产业内，企业与上下游企业签订的信息及情报的交流、沟通与协作。战略性新兴产业内的纵向情报联盟的建立会使产业链中上至产业技术的最新突破与革新、下至产业市场的变化与动荡等信息流通无阻，企业通过这些信息与情报，方能摸清其背后竞争对手企业的战略战术行为意图。
3）企业内大数据服务平台。企业大数据服务平台主要负责利用大数据技术从企业门户网站及年报、社交媒体、电商平台等信息源搜集竞争对手信息、分析信息、储存情报，支持企业战略战术决策。竞争对手分析大数据服务平台可分为情报需求系统、情报搜集系统、情报分析系统、情报服务与反馈系统4部分，设计爬虫技术、Haboop、MapRe.duce等级计算程序及工具。战略性新兴企业作为高新技术企业，相比传统企业更具有利用大数据技术的技术优势，企业可以组建专门的信息情报部门.招聘相应人才，搭建企业内部的大数据服务平台，以便企业各层级员工的信息分享与利用。
2.3大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究保障机制
战略性新兴企业需要综合考量大数据以及产业自身特点，建立合适的保障机制，具体包括政策制度与企业文化支持、大数据网络与人际情报网络支持、物质资源与人才智力支持。
1）政策制度与企业文化支持。政府政策制度有利于保障政府对企业信息工作的引导与支持，企业政策制度有利于企业竞争对手研究工作的程序化、标準化。企业文化有利于激发企业员工信息意识及责任意识。政策制度与企业文化分别从强制性与自发性两方面完善企业的信息化建设，疏通企业信息共享与情报服务机制。
2）大数据网络与人际情报网络。企业竞争对手研究离不开海量数据支持.大数据网络是大数据环境下竞争对手研究所需数据与信息的最主要来源，人际情报网络除了提供竞争对手研究工作所需情报，还可以促进企业与外部独立信息机构、企业间战略情报联盟的交流与合作。二者对战略性新兴企业竞争对手研究工作起到保障作用。
3）物质资源与人才智力支持。企业搭建大数据服务平台离不开物质资源的消耗，通过掌握情报进行竞争对手分析离不开行业专家智慧支持，战略性新兴企业应重视物质资源投入及人才引进.保障企业开展大数据分析业务顺利进行。
综上所述，大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究体系如图2所示。
3大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系系统动力学模型构建
3.1大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系系统分析
竞争对手分析是企业竞争情报工作的重要组成部分，本质上是一个复杂社会系统的子系统，包括提出需求、搜集信息、情报分析、情报服务与反馈等部分。而系统动力学是研究复杂信息反馈系统的交叉学科方法，其适合解决社会、经济等层面非线性复杂大系统的问题，因此本文借鉴系统动力学方法，构建系统模型对大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究工作进行仿真模拟。在开始仿真模拟前，鉴于战略性新兴企业所处真实社会系统的复杂性，无法综合考虑所有系统要素，因此作以下假设：
假设1：从市场公平性来看，带有竞争性质的垄断是利于技术进步的市场结构.结合战略性新兴企业的技术创新属性，企业外部应具有充分开放的整体市场竞争环境。 假设2：从市场可行性来看，战略性新兴企业所处市场需求与投资较为稳定。
假设3：从市场稳定性来看，来自政府、相关机构的支持政策健全且稳定，具有延续性。
3.2大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系因果关系分析
综合考虑大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系中的信息源、情报获取机制与保障机制，构建出因果关系图，如图3所示。
从图中可见，主要存在3条正反馈回路，分别为：
1）战略性新兴企业战略规划→战略性新兴企业信息需求→数据收集→数据处理→数据分析→战略性新兴企业竞争对手分析→战略规划。
2）战略性新兴企业战略规划→战略性新兴企业信息需求→企业间战略情报联盟→战略性新兴企业竞争对手分析→战略规划。
3）战略性新兴企业战略规划→战略性新兴企业信息需求→外部独立情报机构→战略性新兴企业竞争对手分析→战略规划。
回路1表示战略性新兴企业竞争对手研究的基本流程，建立在企业自身的竞争情报系统之上，追求进行对手企业特征、能力的分析。这一路径讲求通过对大数据技术的综合运用.全面提高自身的信息情报能力。回路2、回路3表示竞争对手情报的另外两种途径，更加突出战略性新兴产业地区性、国际性、产业一体性的特点，可以使战略性新兴企业从更高的层次判断、分析竞争对手及潜在竞争对手。
3.3大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究系统流图
从数据收集→数据处理→数据分析→情报分析这一流程出发，对因果关系图进行简化，得出大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究系统流图，如图4所示。
该流图中确认了4个水平变量：收集数据量、处理数据量、分析数据量、竞争对手分析。8个速率变量：大数据网络数据量、人际情报网络数据量、可用数据量、损耗数据量、清洗数据量、分析影响系数、获得情报量、人才智力支持。5個常量：公开信息服务平台、大数据技术应用率、外部独立情报机构、企业间战略情报联盟、人力参与，其中人力参与指数据收集阶段通过人际情报网络对相关数据、信息的搜集，以及竞争对手分析阶段发挥企业人员、行业专家的分析帮助。
经同相关行业专家与企业人员商讨后，得出以下方程式及具体赋值。
水平变量：
收集数据量=INTEG（大数据网络数据量 人际情报网络数据量，5 000）
处理数据量=INTEG（可用数据量*耗损率，0）
分析数据量=INTEG（清洗数据量*分析影响系数，0）
竞争对手分析=INTEG（获得数据量*人才智力支持，0）
速率变量：
大数据网络数据量=公开信息服务平台 其他网络数据源
可用数据量=收集数据量*大数据技术应用率
清洗数据量=处理数据量。大数据技术应用率
分析影响系数=3.08286e-43
获得情报量=分析数据量*大数据技术应用率 外部独立情报机构 企业间情报战略联盟
人才智力支持=人力参与
公开信息服务平台信息量=4000
其他网络数据源信息量=6000
大数据技术应用率=0.75
外部独立情报机构情报量=5000
企业间战略情报联盟情报量=3000
人力参与比重=0.5
其中收集数据水平变量初始赋值为5000，其他3个水平变量初始赋值均为0，分析影响因数数值为层次分析法估算。
4大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系动力学模型仿真
根据设定的方程式及赋值，可以进行大数据环境下的战略性新兴企业竞争对手研究系统仿真，本文运用Vensim PLE平台将模型进行仿真运行，研究战略性新兴企业竞争对手研究系统在不同变量变化下的系统变化情况。集合本文构建的体系及流图，挑选公开信息服务平台信息量、大数据技术应用率、外部独立情报机构情报量、企业间战略情报联盟情报量4个常量为主要变量，设定仿真时间为12个月，经初步有效性检验，基本符合企业情报积累趋势，如图5所示。
以下为相关变量的系统灵敏度分析：
4.1公开信息服务平台信息量
在其他参数不变的情况下，将公共信息服务平台信息量分别设置为2000（Current2）与8000（Cur-rent3）时，仿真结果如图6所示。可以看出将公共信息服务平台当做大数据环境下的数据、信息重要获取来源时，提高公共信息服务平台信息量可以有效促进战略性新兴企业竞争对手分析效果，反之则将削弱企业竞争对手分析效果。由此可见，在大数据环境下提高公共信息服务平台信息量将有效促进战略性新兴企业竞争对手分析能力。
4.2战略性新兴企业大数据技术应用率
在其他参数不变的情况下，将大数据技术应用率分别设置为0.45（Current2）与0.85（Current3）时，仿真结果如图7所示。可以看出大数据技术应用对于开展竞争对手研究工作至关重要，大数据技术应用率较高时，战略性新兴企业竞争对手分析的情报量增加、时间成本降低，当大数据技术应用率降低则显著影响企业竞争对手分析工作，随时间变化大数据技术应用差异对企业情报影响越来越大，而当大数据技术应用率过低时，则将无法对竞争对手分析工作提供有效的服务。因此在大数据环境下企业应充分利用大数据技术开展企业情报工作，以此为企业提供实时、精准的情报服务。
4.3外部独立情报机构情报量
在其他参数不变的情况下，将外部独立情报机构情报量分别设置为500（Current2）与50000（Current3），仿真结果如图8所示。可以看出，当变量设置变化幅度较大时，外部独立情报机构情报量变化较为明显，且情报价值生效时间越早。由此说明两点，首先外部独立情报机构提供情报对战略性新兴企业竞争对手分析工作有一定促进效果，其次战略性新兴企业在企业初创期时，可以着重通过外部独立情报机构获取情报.尽早发挥竞争对手情报的作用，缩减时间成本，从而利用企业发展的先发优势。
4.4企业间战略情报联盟情报量
在其他参数不变的情况下，将企业间战略情报联盟情报量分别设置为300（Current2）与30 000（Current3），仿真结果如图9所示。可以看出企业间战略情报联盟对战略性新兴企业竞争对手分析工作的影响与外部独立情报机构类似，更加突出情报价值的时间成本性，且由于设置数值略低于外部独立情报机构，其在仿真时段内对战略性新兴企业竞争对手分析工作的影响也低于外部独立情报。但鉴于现实环境中战略性新兴产业的产业整体性、地域性特点，战略性新兴企业通过构建企业间战略情报联盟获取情报开展竞争对手分析工作仍是十分必要的情报手段。
5结语
本文立足大数据环境以及战略性新兴产业特征.分析了大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系，该体系由信息源、情报获取机制、保障机制构成。随后从系统动力学视角探讨该体系，构建大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究体系的系统动力学模型，并利用Vensim PLE软件进行系统仿真分析。通过分析可以看出，战略性新兴企业竞争对手研究系统对文章中挑选的4个变量均具有较高灵敏度，公共信息服务平台及大数据技术应用有利于战略性新兴企业竞争对手分析工作的长期发展，促进企业构建有效的企业情报机制，外部独立情报机构及企业间战略情报联盟有利于企业在短期内进行快速的竞争对手分析战略决断.促进企业把握短期先发优势。因此战略性新兴企业应该建立高效、合理的情报规划、利用机制。
根据仿真结果可以看出.模型较好地拟合了大数据环境下战略性新兴企业竞争对手研究过程，可以为日后相关企业开展情报工作提供一定借鉴。同时.由于企业竞争对手分析效果难以用实际数值进行表示，模型的部分变量赋值带有一定主观性，战略性新兴企业及其他企业的竞争对手分析效果具体量化表现还需更深入的研究与探讨。