全球数字价值网络特征与中国地位
——基于加权HITS算法的研究

易子榆 魏 龙

一、文献综述及研究思路

网络分析法作为一种新兴的科学方法，因其充分反映了复杂交错的经济体系中节点间的相互关联，越来越受到经贸研究领域学者的青睐。不仅是在传统的农业（马述忠等，2016）、制造业（黄光灿和马莉莉，2020）和服务业（姚星等，2019）领域，近年来也逐步渗透至数字贸易领域。学者们基于网络分析法，以国际贸易流动为基础，研究了数字贸易网络的结构特征（吕延方等，2021）及其竞争和互补关系（刘敏等，2021）。部分学者基于中国投入产出关联对数字经济结构展开研究，将数字部门与数字融合部门作为数字产业化与产业数字化的表征，建立二模网络测算了两化之间的双向联动关系，描绘出中国产业网络的数字化特征。张红霞（2022）也从生产网络的视角出发，利用中国31个省区市投入产出表阐明了中国数字部门和数字化部门的结构特征和区域分布情况。综合已有文献来看，关于数字价值关联的研究一部分是从宏观层面展开，分析国家间的数字贸易关联，没有深入到产业间的价值关联；另一部分从产业层面展开，分析国内产业的数字供给和需求特征，缺乏在全球化视角下对中国数字经济发展地位和升级路径的全面分析。鉴于此，本文试图将国家和产业关系纳入统一的研究框架，从“国家—部门”双维度视角展开复杂网络分析。根据数字价值在全球不同国家（地区）的数字供给部门和数字需求部门之间流动形成的有向价值网络，本文提出全球数字价值网络（Digital Value Network，简称“DVN”）的概念，为阐明不同经济体之间数字经济融合发展格局的形成提供新的理论视角。并从“全球—区域—中国”三个层面描述DVN 的结构特征，明确DVN 中“国家—部门”的集群和枢纽，揭示中国在DVN中的现行地位和未来发展方向。

此外，网络节点中心度作为网络中权力和地位量化研究的关键指标，是复杂网络分析的核心。最常见的用来衡量中心度的测度指标主要包括社会网络分析法中的度、介数中心度、接近中心度及特征向量中心度等（Ukkusuri等，2016；姚星等，2019）。而以谷歌开发的PageRank指数，以及Kleinberg（1999）基于超链接诱导主题搜索（Hypertext-Induced Topic Search，简称“HITS”）算法开发的两个互相依存、互相影响的中心度衡量指标——枢纽值（Hub）和权威值（Authority）——近年来逐渐被学者们引入国际经贸研究领域（Deguchi等，2014；Fracasso，2018；吕延方等，2021）。洪俊杰和商辉（2019）认为这类最初用于对网页重要性进行排序的互联网链路算法在识别和测算节点中心枢纽性方面具有极强优势，使得对节点的重要度评价不再是孤立的，而是与节点关联情况和相邻节点的重要度有关，明显优于出入度、接近度等传统网络指标。而相对于反映单链路网络结构的PageRank 中心度，HITS 算法测算的节点中心度从供给和需求两个方面更为全面地反映了双链路的网络结构，更适用于分析本文基于数字产业化和产业数字化双向关联的DVN拓扑结构和演化过程。

二、实证方法与数据来源

（一）全球数字价值网络的构建

随着全球价值链分工的深化，增加值核算体系可真实地反映中间品及增加值在各国间的分配，从而为度量各国各产业实际贸易利得创造了条件。且全球投入产出数据的矩阵式结构可以转换成网络模型中的邻接矩阵，进而可以有效描绘价值在全球网状布局的形态与演进趋势。基于此，本文在产业层面将双边出口进行分解，建立跨境增加值转移矩阵，捕获DVN中的价值流动情况和结构特征。针对“全球数字价值网络”这一本文核心概念，表1展示了相关概念研究侧重点的差异性。

表1 全球数字价值网络的相关概念辨析

因此，DVN的本质是以不同国家（地区）的产业部门（即“国家—部门”）为节点，以数字供给部门和数字需求部门之间价值关联为边构成的复杂网络系统。为厘清经济体之间的相互依存格局，明确中国的数字供给部门和数字需求部门在DVN中的枢纽性和权威性，本文在计算中剔除了国内数字价值来源部分，利用贸易伙伴国数字供给部门对本国数字需求部门最终出口所贡献的增加值份额衡量节点间的数字价值流动。由此构建本文有向的全球数字价值网络G：

（二）网络特征指标的选取

本文主要使用以下指标作为分析网络特征的统计学工具，对DVN的拓扑结构进行研究。

1.网络密度。网络密度是衡量整个网络之间连通性的重要指标，网络的密度值越大意味着该网络关系越紧密。其中，M为DVN中实际存在的价值关联数量，N为DVN中的“国家—部门”节点。

2.节点强度。节点强度Strength(i)是指所有与节点i相关连接的总加权强度，反映了节点间联系的紧密程度。根据边的方向性，节点强度分为入强度（Strengthin）和出强度（Strengthout），分别从供给和需求两方面反映网络结构特征，即：

在DVN中，数字供给部门的节点强度主要关注出强度，即该部门辐射的数字需求部门的数字价值；而数字需求部门则是主要关注入强度，即该部门接受来自数字供给部门的价值增值。

3.社团发现算法。社团发现算法是一种将复杂网络简化为模块化网络结构进行聚类分析的方法（Newman，2006；Blondel等，2008）。社团分析方法主要分为两个阶段：一是通过局部优化模块化来寻找小社团，当模块性达到局部最大值时停止；二是将发现的同一社团的节点进行聚合，构建以社团为节点的新网络。这些步骤迭代重复，直到达到最大的模块度Q。之后聚集算法递归地合并相似的社团，分裂算法检测社团间的链接并将其从网络中移除。

其中Strength(i)和Strength(j)分别代表节点i和节点j的强度，而ci和cj则表示节点i和j的社团指数，δ(ci,cj)衡量节点i和j是否属于同一社团。通过对DVN进行模块化处理和聚类算法识别后可以明确网络中节点的组团情况，即基于“国家—部门”对之间实际产生的价值关联分析出哪些国家间的增加值联系更为紧密从而构成了社团。

4.加权HITS 算法。HITS 算法是利用Web 的链接结构进行挖掘的典型算法。算法建立在链接关系的基础上，利用数据的关系结构性，通过计算邻接矩阵确定每个节点在网络全局中的重要性，为每一个节点赋予两个重要性指标：枢纽值和权威值。HITS算法包含的重要假设是，在有向网络中，某个节点的权威值等于指向该节点的所有节点的枢纽值的总和，而某个节点的枢纽值等于指向该节点的所有节点的权威值总和，在保证马尔科夫过程收敛下两者相互迭代增强。

在本文的DVN中，枢纽是那些向国内和其他经济体的数字需求部门提供数字产品和服务的部门。这些节点的枢纽性越高，说明该数字供给部门拥有更高的稀缺性价值，与权威值较高的数字需求部门的价值关联更紧密。节点的权威性越高，说明该节点对数字价值的需求越多地来自枢纽值较高的数字供给部门，整体处于更高的数字化水平。通过捕捉“国家-部门”间的二阶邻接矩阵Aij计算节点的枢纽值x∈X={x1,x2,…,xn}T，X为所有节点的枢纽向量。同样地，权威值y∈Y={y1,y2,…,yn}T，Y为所有节点的权威向量。对于所有节点i的初始枢纽值和权威值满足：

用μ(t)和λ(t)分别代表每次迭代后枢纽值和权威值向量的归一化因子，则第t次的迭代过程需满足：

（三）数据来源

世界投入产出数据库（WIOD）作为被最广泛使用的投入产出表，被IMF 评价为用来评估全球范围内产业数字化水平的重要数据库（IMF，2018），但由于涵盖的年限和经济体范围有限，使得WIOD 现有数据无法描述DVN 的演变趋势。相比之下，OECD 的增加值贸易数据库（TiVA）的国家间投入产出表更新至2018年，并覆盖66 个国家（地区）的45 个产业部门，有利于本文在“国家-部门”双维度视角下研究增加值流动问题。因此，本文选取OECD - TiVA数据库对DVN的演化趋势进行深入全面的量化研究。

中国信通院（CAICT）在《中国数字经济发展白皮书（2021）》中指出数字产业化部分主要包括信息产业增加值，产业数字化部分则体现在数字技术与其他产业的融合应用。根据OECD 的分类标准，信息产业主要包括计算机、电子和光学设备业（D26）；出版、视听和广播业（D58T60）；电信通信业（D61）以及信息技术（IT）及其他信息服务业（D62T63）。据此，我们将这些提供数字产品和服务的部门定义为数字供给部门。需要消耗数字产品和服务以提高自身产出和效率的部门是网络中数字价值的需求方，因而将剔除数字供给部门之后的其他部门定义为数字需求部门①。

三、全球数字价值网络的演化趋势

（一） DVN的整体拓扑结构分析

1.国家—部门层面的网络分析。为了更加清晰地刻画网络的结构特征，一般会采取基于关系等级的规则（Zhou 等，2016）或者基于阈值门槛的规则（李敬等，2017）提取网络的核心结构。然而，基于TOP 关系等级的树状结构仅保留了网络中最重要的价值关联，不利于捕获未来各经济体间潜在的数字融合可能。因此，本文采用设定最大阈值的方法提取DVN 中的网络结构。以0.1（亿美元）设定门槛提取的网络覆盖了历年样本中所含节点间数字价值流动的80%，具有较好的代表性。根据上节中的指标计算分析2008—2018 年DVN的数字价值流动情况，基本特征指标的统计结果见表2。

表2 2008—2018年数字价值网络的主要统计指标

在2008—2018年期间数字价值网络中的“国家—部门”数从988个增加至1056个，边数从4706条增加至6150条，增加率高达30.7%。这意味着越来越多的“国家—部门”参与到DVN 之中，部门间的数字价值关联也日渐紧密。由于DVN 中的节点数量较多，致使网络密度虽然在2008—2018 年期间有一定幅度增长，但整体仍呈现出“稀疏性”的特征。网络中的平均入强度和出强度在2008—2018年波动上升。其中，平均入强度从3.809亿美元上涨至5.005亿美元，增幅31.4%，说明全球产业数字化进程正不断深入推进。

2.国家层面的网络分析。鉴于以“国家—部门”为节点的网络过于稠密，难以通过可视化技术清晰直观地展示DVN 的网络拓扑结构。本文首先在国家层面进行聚类，发现在2008—2018 年期间，网络中国家节点数由47 个增加至56 个，国家间的价值关联从449 提升至655，网络密度也从0.208 上升至0.223，这表明全球的数字价值流动更加密切。对2018年的DVN 进行可视化处理，可以直观地反映DVN 中国家（地区）间的价值关联，结果如图1 所示②。DVN 整体呈现出以美国、中国和德国为首的“三足鼎立”格局。其中，美国的数字供给和需求部门均在网络中居于核心枢纽地位，说明美国已逐步实现数字产业化和产业数字化的深度融合，在DVN中具有绝对的影响力和控制力。

图1 国家层面的DVN结构特征

3.部门层面的网络分析。在上述价值关联分析框架基础上，本文对产业部门进行聚类以分析数字价值网络中的产业关联情况。从数字供给端看，2008—2018 年期间D62T63 均是赋能产业数字化转型最核心的主导部门；但D61 作为重要的数字供给部门，在此期间其出强度则出现显著下降。从数字需求端看，运输设备制造业（D29T30），批发零售业（D45T47），科学研究、技术及其他商业服务业（D69T82）和运输仓储业等部门（D49T53）是目前数字化需求较高的部门。然而，仍存在一些部门数字价值渗透率明显不足，主要集中在建筑业（D41T43）、房地产业（D68）、电力燃气及空调供应业（D35T39）、焦炭和精炼石油产品制造业（D19）和其他非金属矿产品制造业（D23）等部门。这些产业的数字赋能前景广阔，应当加速推进数字化转型的进程。

图2 部门层面的DVN结构特征

（二）DVN的区域演化格局

本文基于Blondel 等（2008）的社团发现分析法将DVN 简化为模块化网络进行聚类分析。根据表2 的统计结果可见，2008—2018 年的网络模块度均在0.7 左右，说明DVN 的模块化程度高且在样本期内波动性低，社团划分质量较好。通过模块化处理，DVN 在2018 年被分割为37 个社团。其中，社团内的节点之间的价值关联更紧密，相互依存程度更高；而社团间的数字价值关联则相对稀疏。通过分析网络中不同“国家-部门”的组团情况，探索DVN中的相互依存关系以及权力结构关系的变迁。

网络中最大的社团1包括129个节点，德国位于该社团的绝对核心枢纽地位。社团1中排名前5的数字需求部门全部来自德国，体现出德国极强的产业数字化转型需求。社团2共包括114个节点，中国是该社团中的核心国家。社团2 中的产业数字化需求更多地集中在中国和韩国的制造业部门，日益增加的数字产品和服务需求，显著拉动了社团内其他国家（地区）的数字产业化水平的提升。社团3 主要由以英国为核心的西欧发达经济体的产业部门构成。不同于中国主导的社团2中数字供给和需求更多地集中在制造业，社团3中无论是提供还是吸纳数字价值的部门大多集中在服务业。社团4 以美国为核心枢纽国家，加拿大和墨西哥的各个产业部门高度围绕美国的数字供给和需求部门。而爱尔兰的D19、卢森堡的D45T47等部门脱离了本国自身数字供给部门所在的社团3，进一步融入社团4 中，说明这些国家的产业数字化进程对美国数字价值的高度依赖。之后分别以印度、法国、西班牙为核心形成包含56、54和53个节点的社团，其中：印度与沙特阿拉伯、新加坡之间的数字价值往来十分密切，比利时与葡萄牙等部分西欧国家相比于英德两国更依赖法国的数字供给部门；以西班牙为首的社团中包含爱沙尼亚、希腊、马耳他和克罗地亚等国的数字供给部门和数字需求部门。

表3 DVN重要社团情况汇总

归纳总结发现，DVN 的区域演化格局呈现出三个明显特征：一是呈现出多中心并存的“多极雁阵”格局，以德、中、英、美等国家为核心的多个数字社团共同主导DVN发展；二是社团内核心国家的区域控制力出现进一步提升，“头雁效应”依然发挥着重要作用；三是大量新兴经济体的崛起使DVN 整体呈现出“核心—半边缘—边缘”的三元阶层结构的分工结构。其中发达国家的产业部门仍然是DVN中的核心参与者，中国依靠自身数字经济发展优势已然取代日本在亚洲区域中成为“头雁”。东欧诸国以及东南亚、南亚等国家近年来逐步摆脱网络边缘化的困境逐步上升至半边缘区域。然而，绝大多数发展中国家仍在DVN中仍然处于边缘角色，无法融入DVN中共享数字经济发展的好处。

聚焦于中国的研究发现，中国的数字需求部门在DVN中和本国的数字供给部门均处于同一个社团。这意味着中国在DVN中具备较强的自给自足能力，但数字经济发展的封闭性也仍然较强。虽然中国强调数字赋能的产业政策是促进中国数字经济发展的关键，更多的国内循环降低了以美、德为首的西方国家数字供给部门的侵略性技术对中国的技术锁定。然而，与其他区域的数字关联不足，一方面不利于本国企业通过技术溢出效应和学习效应吸收和内化国外的前沿数字技术和数字服务，另一方面也不利于中国充分发挥自身在数字经济上具备的国家竞争优势。因此，中国如何基于自身在全球数字价值网络中的地位制定相应的升级路径，是我国实现数字经济高质量发展需要关注的重点。

（三）中国在DVN网络中的地位

1.国家层面的整体分析

表4中汇总了2008—2018年中国整体在DVN中的中心度地位变迁。从节点强度来看，无论是入强度还是出强度，中国均呈现出显著增长趋势，且在2018年已然位于网络中心地位。但强度仅强调节点本身在网络中的价值，忽略了临近节点的重要性以及节点之间的相互作用关系，测算出的中心地位存在一定偏差。加权HITS 算法测算的国家中心度同时考虑了部门间的数字价值流动情况以及相邻节点的中心度，更能准确反映DVN的实际发展情况。其中，枢纽性指数是基于投入结构计算的网络中心度，而权威性指数则是基于消费结构计算的网络中心度。两者可以在一定程度上反映一国数字供给部门和数字需求部门在网络中的核心地位③。

表4 2008—2018年中国在DVN中的中心度

从基于加权HITS 算法计算的枢纽中心度和权威中心度来看，核心国家的中心度得分在2008—2018 年期间均呈下降趋势，这说明DVN中的核心枢纽国家正逐渐丧失对于价值网络的绝对影响力和控制力。其中，中国的枢纽中心度和权威中心度差距较大，体现出中国的数字经济发展不均衡。虽然中国数字产业化的辐射能力不断增强，但利用数字价值赋能实体经济发展的能力仍有待加强。

中国的枢纽中心度呈现上升趋势，2014 年已经超越美国，2018 年仍稳居全球首位。枢纽中心度位列第1意味着中国的数字供给部门已经成为全球最关键的枢纽节点。DVN若去除中国的数字供给部门将显著影响网络的存在性，其他国家与中国之间所谓的“科技脱钩”会面临极强的现实性阻碍。

相比于数字供给部门而言，中国数字需求部门在DVN中的发展出现明显的滞后，且权威中心度的测算结果与同样基于需求端计算的入强度中心度存在较大差距。可能的原因在于中国数字需求部门流入的整体数字价值较高，但对数字化转型的有效需求仍存在不足，在国内市场之外仍面临对其他重要枢纽伙伴国的价值吸引力较低的发展困境。中国权威中心度甚至从2008年全球排名第6下降至2018年的第9名，这说明我国的数字需求市场开发仍有待加强。

2.细分部门的进一步分析

为明确中国未来数字产业化和产业数字化转型升级的方向，还需进一步分析和探讨中国的细分数字供给部门和数字需求部门在DVN中的枢纽中心度和权威中心度（表5、表6）。

表5 2018年中国数字供给部门的枢纽中心度统计

表6 2018年中国数字需求部门的权威中心度统计

中国以D26 为代表的数字制造业枢纽中心度排在全球第1，在DVN 中位于最重要的枢纽地位，是中国参与DVN的重要优势领域。中国制造业拥有完整的生产体系、高效的生产能力和低廉的产品价格，使得中国的数字产品大量渗透至全球各地，用以满足其他经济体的数字化需求。美国作为典型的服务经济主导的国家，其数字服务业在全球中占据着绝对的核心枢纽地位。数字服务部门中其他排名较前的国家主要是德国、英国和法国等发达经济体。印度在IT及其他信息服务业具有较强的国家竞争优势，其枢纽中心度排在全球第3名。

在数字需求部门的权威中心度排名上，中国的不同产业部门存在较大的差异。首先，中国第一产业的数字化渗透经过多年发展有了明显提升，在2018年上涨至全球第5名和第9名，但仍存在较大提升空间。

其次，中国的第二产业在DVN 中的权威中心度呈现出较大的两极化趋势。在以纺织服装业（D13T15）和大多数加工及设备制造部门为代表的中低技术制造业中，中国的权威度排名居于前列，但在数字化程度最高的D29T30（图1），中国仅排在第15 名。而德国通过数字化转型实现设备和生产系统不断升级，实现了制造业生产的高自动化、高效化、高精度化，在各类设备制造和维修等领域的权威值均为第1。这为中国制造业立足自身制造和数字经济优势，实现数字供给部门和数字需求部门的耦合协同发展提供了借鉴。

最后，中国第三产业的数字化渗透率相对于其他发达国家而言存在明显不足。在D64T66、D69T82 等部分数字化程度较高的服务部门中，中国的权威值排名均在10 名开外。此外，中国在D68 和D84T88 等服务部门的相关节点甚至在网络中被剔除，体现出服务业数字化渗透的深度和广度尚不充分，应用空间亟待开拓。国家应当将这些数字需求部门作为重点关注的着力点，有助于全方位推动中国实体经济数字化转型。

四、结论与政策启示

（一）研究结论

数字产业化和产业数字化协同发展正在加速推动不同经济体之间形成复杂的网络系统。本文利用OECDTiVA 数据库2008—2018 年66 个国家（地区）分行业数据，基于数字供给部门和数字需求部门之间的数字价值流动构建了全球数字价值网络。通过引入社团发现算法和加权HITS算法等复杂网络分析法，从“全球—区域—中国”三个层面展开DVN的拓扑结构和演化趋势研究。研究发现：（1）全球数字价值网络日渐稠密，各国家（地区）数字供给部门和数字需求部门之间正建立起越来越多的价值关联，产业数字化和数字产业化融合发展持续推进。（2）DVN 由37 个社团组成，网络呈现出以德、中、美、英等多中心并存的多极化发展格局；中国的数字供给和需求部门均处于同一个社团，这意味着中国数字经济发展具备较强的自给自足能力，但封闭性也较强。（3）基于加权HITS算法计算中国的网络中心度可知中国数字产业化程度较高，但产业数字化发展仍有巨大空间。中国数字制造部门处于全球的核心枢纽地位，但数字服务部门的产业化水平仍有待提高。中国在金融保险、科学研究及其他商业服务业等高数字渗透服务部门的权威中心度排名明显低于其他发达经济体，并且在建筑业、房地产业等部门的数字化渗透严重不足。说明中国服务业数字化转型的深度和广度尚不充分，需加强深化和拓展。

（二）政策启示

为实现中国数字经济做优做强，提高中国在全球数字经济治理体系中的话语权，本文的研究可得出以下政策启示：（1）做好数字规则标准谋划，主动参与全球数字经济治理。DVN的形成使各经济体对包含国外附加值的数字产品和服务的依赖不断加深。作为全球数字经济核心枢纽国，中国不仅要制定数字产业引导政策全方位推动本国数字经济发展，同时也有责任推进多边框架下的数字经济合作，减少国家间在数字监管和治理上存在的分歧，实现数字时代的全球合作共赢。（2）设定数字经济市场开放领域和开放时间表，提高中国数字经济的国际渗透水平。立足于自身所处社团，动态调整DVN的参与模式。一方面充分释放区域内数字经济的合作潜力，打造一体化区域数字价值网络，为保障中国数字经济的自主可控提供支撑；另一方面借力“一带一路”倡议提升亚洲区域的全球影响力，为拓展中国数字经济的发展空间创造机遇。（3）加大政策支持，切实夯实中国数字产业化发展基础。一方面，巩固中国在计算机、电子等数字制造部门的核心枢纽地位；另一方面，加快推进中国在IT、软件服务、电信通信等数字服务领域的基础设施建设与技术创新。充分发挥中国数字产业的枢纽地位优势，辐射国内外实体经济数字化转型升级。（4）把握市场优势，继续拓展中国产业数字化应用空间。中国各产业数字化转型仍具有巨大潜力，应当一方面依托中国完善的工业基础，加大机械、运输等高技术制造部门的数字化转型力度，实现生产制造的高效化、高自动化、高精度化；另一方面立足中国庞大的消费市场，积极探索数字技术在房地产、金融保险、科技教育、医疗健康等重要服务领域的商业模式和应用场景，进一步提高中国在全球数字价值网络中的权威地位。

注释：

①所有产业部门及其相应代码对照表可参阅OECD-TiVA数据库网站：http://oecd/tiva。

②本文的分析包含2008—2018年的相关数据，然而考虑到篇幅原因，文中仅展示2018年基于阈值门槛规则提取的全球数字价值网络的拓扑结构，其他年份拓扑图备索。

③本文采用Python 软件计算枢纽中心度和权威中心度指标，并通过z-score 对加权结果进行归一化处理，所用代码如有研究需要可向作者索取。