赵文霞，席艳玲，杨经国
(1.天津社会科学院海洋经济与港口经济研究所，天津 300191；
2.天津社会科学院生态文明研究所，天津 300191；
3.广州大学经济与统计学院，广东 广州 510006)
近年来，我国数字经济发展较快且取得了显著成就。习近平总书记指出，发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，提出要推动数字经济和实体经济融合发展，推进重点领域数字产业发展。2022年年初，国务院发布 《 “十四五”数字经济发展规划》，明确提出我国数字经济核心产业增加值占GDP的比重由2020年的7.8%增长到2025年10%的目标。事实上，得益于云计算、人工智能、物联网等新兴科技的迅猛发展及广泛应用，数字经济日益融入经济社会发展领域的全过程，各国竞相制定数字经济发展战略，出台发展数字经济的鼓励政策，数字经济也日益成为学术界关注的热点主题。
2021年6月，国家统计局公布的 《数字经济及其核心产业统计分类 (2021)》把数字经济界定为以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。随着数字技术对经济社会方方面面的融入，国际贸易领域也迎来深刻变革。根据联合国商品贸易统计数据库 (UN COMTRADE)的数据，从全球范围看，2007年全球数字产品出口额约4.12万亿美元，而2020年数字产品出口额5.76万亿美元，占全球货物贸易总出口额的30%以上；
就中国而言，2007年中国数字产品出口额约6310亿美元，2020年中国数字产品出口额1.44万亿美元，相当于2007年的2.28倍，占当年我国总出口的56%左右，如图1所示。
图1 数字产品贸易规模及变化
本文感兴趣的问题是，全球数字产品贸易的网络结构特征、发展以及合作态势如何？中国数字产品出口在全球数字产品贸易中的地位如何？回答上述问题，不仅有利于客观评价数字经济的全球发展态势，而且对于如何充分发挥我国数字经济在全球进出口贸易中的作用，拓展贸易伙伴、规避相关风险具有较强的政策意义。
与本文内容相关的研究首先是涉及贸易网络格局演化的文献，目前这类文献多以研究特定行业或特定产品的贸易关系为主。Snyder等[1]较早使用社会网络分析方法研究贸易网络的结构特征。李优树等[2]、朱学红等[3]、聂常乐等[4]分别将社会网络分析方法应用于石油、战略性金属、粮食贸易结构的分析中。部分学者基于更细化的企业年报或企业进出口数据，对企业贸易网络进行探究[5-6]。关于数字产品贸易网络关系的研究较为少见。其中，刘敏等[7]借助社会网络分析方法研究全球数字贸易中各经济体之间的竞争互补关系及其演化，认为各经济体之间的竞争和互补性逐年提升。吕延方等[8]采用社会网络分析技术分析全球数字服务贸易网络的拓扑结构、动态变迁及其影响因素，发现全球数字服务贸易网络存在贸易集聚效应和 “小世界”高度聚类特征。不过，这些有关数字产品贸易的分析均是基于金融、保险等数字服务类产品，尚未有针对有形数字产品贸易关系的分析。这可能与数字贸易的界定有关，部分学者将数字贸易界定为基于互联网传输的无形产品或服务。事实上，随着数字经济的不断发展，学者发现以数字技术手段订购实体货物或以数字技术生产的数字产品为贸易标的，如工业机器人、计算机、通信设备、可穿戴智能设备、智能无人机制造等，也是数字贸易的重要内容[9]。
与本文研究内容相关的另一支文献主要围绕数字贸易展开。因各界多着眼于数字贸易业务拓展和国际谈判，所以多数研究围绕数字贸易规则[10-11]或数字贸易治理体系[12-13]。事实上，关于数字贸易的内涵与界定目前学术界尚未达成一致。一般认为，数字贸易包括狭义和广义两个层面。狭义的数字贸易强调贸易的 “数字交付”模式，主要涵盖服务产品；
广义的数字贸易包括通过数字技术与数字方式交易的实体货物或商品[14]。例如，OECD、WTO和IMF发布 《数字贸易测度手册 (第一版)》提出的产品维度数字贸易框架中，除了包括通过数字订购或数字交付方式开展的服务贸易、非货币信息和数据流，还包括通过数字订购方式开展的货物贸易[15]。近年来，学者分别基于无形数字产品和有形数字产品研究数字贸易的发展特点及规律。
在无形数字产品贸易的研究方面，岳云嵩等[16]基于2011—2018年WTO的FATS服务贸易数据和UNCTAD的BOP服务贸易数据，发现全球FATS数字服务出口约占数字服务出口的三分之二。Kaimann等[17]分析文化相似性和数字差异对欧洲经济体之间文化贸易的影响，认为数字差异对文化贸易没有显著影响，而互联网的使用显著增加了文化产品贸易量。从各国数字贸易发展水平看，全球数字贸易发展仍然存在不平衡，美欧在数字贸易方面具有较大优势，我国数字贸易发展较快[18]。各国经济发展水平差距、利益诉求差异、数字贸易制度化建设差距可能是导致数字贸易规模与市场占有率两极分化等数字鸿沟问题的原因[19]。上述研究都是基于数字服务贸易进行分析，对基于数字技术生产的有形产品关注不够，且未体现数字贸易网络结构特征及经济体之间贸易往来关系。
在有形数字产品贸易的研究方面，孙玉琴等[20]以本质为数字内容的有形货物为基础，测算发现我国与中东欧国家之间数字贸易规模较小但呈现稳步增长。部分学者通过关键词提取的办法识别数字产品，分析数字产品进口对企业创新和出口技术复杂度的影响，认为进口数字产品通过技术溢出显著提高了企业创新水平[21]，并通过提升企业生产率和促进出口产品多样化两种渠道促进企业出口技术复杂度提升[9]。这些关于有形数字产品贸易的文献丰富了数字贸易的研究内容，但因为数据限制，多数文献只是从数字贸易的一个方面进行探讨，综合数字服务贸易与数字货物贸易对数字贸易结构进行分析的文献相对较少，难以全面体现全球数字贸易格局及合作态势。
综合以往文献，本文可能的创新点在于：①已有数字贸易文献多基于数字服务贸易，对无形数字服务产品贸易进行分析，本文利用国家统计局 《数字经济及其核心产业统计分类 (2021)》，通过把国民经济行业分类与国际标准行业分类相匹配，分析全球数字经济核心产品的贸易网络格局状况。这些产品既包括有形的货物贸易如计算机制造，也包括无形的服务贸易如信息技术服务和互联网金融服务等。②以往文献多采用定性分析方法阐述数字贸易的内涵、特征，相关定量研究也多采用计量经济方法，研究数字贸易规则的影响效应，本文通过在数字产品贸易领域引入社会网络分析方法，探讨全球数字产品贸易网络的整体特征和网络中经济体的个体特征，以深入分析全球数字产品贸易网络格局的演变规律。③本文基于行业异质性视角，探究各经济体尤其是中国在不同数字产品贸易领域网络地位的差异性和演变特征，为进一步在开放背景下促进我国数字经济发展提供政策参考依据。
目前，国内外学术界尚未有关于数字产品的权威性定义，数字产品范围也没有明确界定。2021年6月，国家统计局公布 《数字经济及其核心产业统计分类 (2021)》 (以下简称 《数字产业分类》)，为统计数字经济行业的规模和结构提供了统一可比的标准。
《数字产业分类》以 《国民经济行业分类》 (GB/T4754—2017)为基础，把数字经济界定为以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动，并将数字经济产业范围确定为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业以及数字化效率提升业5个大类，其中前4个大类为数字经济核心产业。
由于数据限制，本文研究的数字产品主要涉及数字产品制造业、数字技术应用业和数字要素驱动业。鉴于本文从UN COMTRADE数据库中得到的进出口数据分类基于 《国际标准行业分类》第3版 (ISIC REV3)，而数字经济核心产业分类基于 《国民经济行业分类》 (GB/T4754—2017)，两者并无直接的匹配标准，为匹配两者，具体做法是：首先，以 《数字产业分类》及 《国民经济行业分类》 (GB/T4754—2017)为基础，找出以ISIC REV4为分类标准的数字产品；
其次，通过匹配ISIC REV4与ISIC REV3 (以ISIC REV3.1作为媒介)得到ISIC REV3分类标准的数字产品类别；
最后，从UN COMTRADE数据库得到所有国家 (地区)以ISIC REV3四位码为分类标准的所有细分产品的出口数据，并筛选出全球数字产品的出口情况，以所有数字产品加总之后的出口额作为当年各经济体数字产品贸易规模变量。
在对数字产品贸易网络进行分析之前，本文利用UN COMTRAOE数据库分析近些年全球及中国的数字产品贸易发展情况，如图1所示。从数字产品出口贸易增速看，2008年全球数字产品出口规模相比上年约增长7.3%。受金融危机影响，2009年全球数字产品出口出现下降，相比上年全球数字产品出口下降了18.6%。随后，受全球经济低迷和贸易保护主义等因素影响，全球数字产品出口规模整体增速呈震荡趋势。中国的数字产品出口增速的表现也类似，2008年数字产品出口增速为14.4%，而2009年为-12%左右，2010年数字产品出口有所恢复，上升了30%，2010—2016年中国数字产品出口增速有所放缓。此后受美国发起的贸易保护等因素影响，中国数字产品出口增速均在10%以下。
从数字产品出口占比看，样本期内全球数字产品出口占比缓慢上升，从2007年的32%上升至2020年的36%。中国数字产品出口在样本期内保持在50%以上，其中，2020年中国数字产品出口占总出口的56%。值得注意的是，2007—2020年中国数字产品出口占全球数字产品出口的比例也有所上升，2007年中国数字产品出口占全球的比例约为15%，而2020年约有1/4的数字产品来自中国。可以看出，中国数字产品贸易发展潜力巨大，在全球数字产品贸易中具有举足轻重的地位。
2.1 测度方法与数字产品贸易网络的基本特征
本文选取2007—2020年存在数字产品贸易往来的经济体构建数字产品贸易网络，数据主要来源于UN COMTRADE数据库。数字产品贸易网络构建是以包含节点和节点间相关关系的社会网络模型为基础，以参与全球数字产品贸易的各经济体为节点，以各个经济体之间的数字产品出口额作为节点关联的权重，加权全球数字产品出口贸易网络可以表示为：
G= (V,E)
(1)
式中，V表示所有节点，vi∈V，i=1，2，…，n表示数字产品贸易网络中的各个经济体；
E表示节点之间的所有边，代表节点之间的数字产品贸易关系。借鉴吕延方等[8]的研究方法，利用阙值法提炼网络的核心结构，既充分保留数字产品贸易网络的重要基本信息，又可以简化数字产品贸易网络以更深入探究数字产品贸易的网络特征。分别以各年度数字产品出口额平均值作为阙值，将经济体之间数字产品贸易相互关联矩阵转化为二值矩阵D，该矩阵中的元素dij为1表示经济体i出口至经济体j的数字产品贸易额超过当年全球数字产品出口平均值，说明二者存在数字产品贸易联系；
dij为0表示经济体i对经济体j的数字产品出口额未超过当年全球数字产品贸易平均值，二者不存在贸易联系。
提取阙值后虽然会损失部分节点观测值，但数字产品出口额仍占当年数字产品出口总额的绝大部分，如提取阙值后，2007年代表性经济体关联贸易额占全球总贸易额的比例约94.8%，2020年代表性经济体关联出口贸易额占比约94.6%。这说明提取阙值后的数字产品贸易网络具有优良的代表性。因各年份国际经济形势不同，每年不同经济体发展状况也不相同，所以经过阙值法调整后经济体数量在各年份略有差异。总体看，近年中国数字产品贸易呈蓬勃发展势头，与越来越多的经济体进行数字产品贸易，如经阙值法调整后，2007年中国对86个经济体有数字产品出口，2019年中国对117个经济体有数字产品出口。
利用阙值法和UCINET软件构建数字产品出口贸易网络。2007年，中国、美国和德国出口至其他经济体的贸易通道较明显。2020年，经济体之间的数字产品贸易网络关系与2007年类似，不过各经济体的数字产品贸易网络地位有所差异，其中，中国数字产品出口至其他经济体的贸易通道最明显，其次是德国、中国香港和美国。中国、德国、中国香港和美国作为数字产品主要的出口经济体，占当年全球数字产品出口贸易的50%左右，如图2所示。可见，中国数字经济发展较快，在全球数字产品贸易中的竞争力有较大提升。
(a)2007年
(b)2020年图2 全球数字产品贸易网络
2.2 整体特征指标
本文使用网络密度、平均路径长度和平均聚类系数这3种测度指标刻画数字产品贸易网络的整体结构特征。其中，网络密度和平均路径长度反映数字产品贸易网络的联系紧密程度，聚类系数表明数字产品贸易网络的集聚效应。
(1)网络密度。网络密度表示网络中节点之间关系的紧密度，数值越大，表示网络中经济体之间的关系越紧密。计算公式为网络中的实际数字产品贸易关联数除以数字产品贸易网络中最大可能的数字产品贸易关联总数。网络密度公式为：
(2)
式中，Kden表示数字产品贸易网络密度，m表示网络中实际数字产品贸易关联数，n表示网络中的节点数量。
(2)平均路径长度。平均路径长度表示网络中任意两节点最短路径的平均值，用以衡量数字产品贸易网络的传输性能和传输效率，表明所有经济体与其他经济体之间实现数字产品出口贸易通达所需的最小中间贸易计次平均值，在数字产品贸易网络中反映数字产品贸易的畅通程度和贸易效率。平均路径长度数值越小，说明数字产品贸易网络中的信息传递效率越高，数字产品出口网络越便利。平均路径长度公式为：
(3)
式中，Kapl表示平均路径长度，sij代表经济体i和经济体j之间的最短路径。
(3)平均聚类系数。平均聚类系数反映节点之间的关系强度和聚集程度，用以衡量数字产品贸易网络中经济体之间相互连接的程度和聚集的程度。聚类系数数值越大，表明数字产品贸易网络中各个经济体整体的集群化程度越高，说明数字产品的贸易合作较为密切。聚类系数公式为：
(4)
式中，Kclu代表平均聚类系数，ei表示与经济体i存在实际数字产品贸易联系的所有经济体数目。
2.3 个体特征指标
为研究单个经济体在数字产品贸易网络中的地位，测量4种类型的中心度指标，即度数中心度、接近中心度、中介中心度和PageRank中心度。
(1)度数中心度。度数中心度可以反映节点是否处于网络核心位置，测度的是能够与某个经济体直接建立数字产品贸易联系的经济体数目。数值越大，说明该经济体越处于网络的核心位置。度数中心度公式为：
(5)
(2)接近中心度。接近中心度描述数字产品贸易网络节点的可达性，即经济体i是否可以与其他经济体较为便捷顺畅地建立数字产品贸易联系。经济体i的接近中心度数值越大，表明其在数字产品贸易网络中对其他经济体的依赖程度越低，越可以较为顺畅地与其他国家进行数字产品贸易往来。接近中心度与节点i与所有其他节点之间最短路径之和成反比，表达式为：
(6)
(3)中介中心度。中介中心度表示某个节点作为中介的重要性，可以理解为某个经济体处于其他两个经济体之间最短路径中的概率[3]，该指标衡量数字产品贸易往来中的一个节点影响其他节点交易的能力，表明了该节点在控制数字产品贸易流中的中介作用，度量了数字产品贸易网络中节点的连接性特征。中介中心度指标数值较大，表明该经济体具有较强的议价能力。参考吕延方等[8]的研究，将中介中心度定义为：
(7)
(4)PageRank中心度。中心度是测度经济体在数字产品贸易网络中是否处于关键位置的重要指标，上述中心度指标虽能刻画单个经济体在数字产品贸易网络中的位置，但仅限于单方面描绘经济体的中心枢纽特征。如度数中心度测量网络中经济体自身的交易能力，没有考虑能否控制其他经济体；
接近中心度考察的是经济体在多大程度上不受其他经济体控制；
中介中心度研究单个经济体在多大程度上居于其他两个经济体之间，这些中心度指标无法反映数字产品贸易网络中较为关键的近朱者赤特征[8]，因此在以往贸易网络相关文献基础上，本文引入PageRank中心度指标，计算公式为：
(8)
3.1 数字产品贸易网络的整体结构
(1)数字产品贸易网络规模。网络规模指网络中包含的全部参与者的数目，数字产品贸易的网络规模指数字产品贸易网络中包含的经济体数量。表1所示为2007—2020年数字产品贸易网络规模的演变，可以发现，样本期数字产品贸易网络规模总体呈现先增长后降低态势，就包含的经济体数量而言，数字产品贸易网络节点数由2007年的122个增加至2017年的142个，并在2020年降至127个；
就网络包含的边数而言，数字产品贸易网络包含的关系数由2007年的1311条增加至2008和2012年的1385条，不过考虑到美国在数字产品贸易网络中居于重要地位，可能因为受到美国发起的中美贸易争端影响，2020年数字产品贸易网络中包含的关系数目有所下降，收缩为1185条。中国对应的数字产品出口关系数由2007年的86条增加至2019年的117条，但在2020年回落至109条。这表明贸易保护主义对数字产品贸易网络造成了较大冲击， “信息和通信技术” “智能制造”等是数字产品贸易网络的关键组成部分，而这类行业也是美国对华贸易主要针对领域。
表1 全球数字产品贸易网络规模
一方面，美国长期以来在高科技领域对中国实施出口限制，如2020年年初，美国实施新一轮出口限制，要求更多半导体生产设备和其他技术的产品需要许可证才能出口；
2019年10月，美国商务部宣布将包括8家中国科技企业在内的28个实体纳入出口管制实体清单。另一方面，在数字产品进口方面，美国也实施了不少限制措施，如2019年8月美国调整 《联邦采购条例》，包括华为、中兴通讯在内的5家中国企业被列为禁止采购对象，这些贸易保护政策不可避免地对全球数字贸易的蓬勃发展形成了一定的阻碍。
(2)数字产品贸易网络整体结构特征。表2所示为全球数字产品贸易网络整体的结构特征，包括数字产品贸易网络密度、平均路径长度以及聚类系数。从数字产品贸易网络密度看，全球数字产品贸易网络密度虽表现出一定程度的波动，但整体而言是下降趋势，最大值出现在2007年的0.089，最小值出现于2019年的0.066。网络密度越大，表明网络成员之间联系越紧密，该网络对其中行动者的行为产生的影响就越大；
网络密度越小，表明网络成员之间联系越松散，该网络对行动者的行为产生的影响越小[22]。这说明全球数字产品贸易网络从较为稠密发展为较为稀疏。对此可能的解释是，国际金融危机后，贸易保护主义开始抬头，以美国为首的西方国家为保持在全球数字产品竞争中的优势、抢占数字产品话语权，对数字产品进出口实施了限制，导致全球数字产品贸易关系收缩，数字产品贸易网络密度下降，数字产品贸易网络对单个经济体的影响力降低。
表2 全球数字产品贸易网络整体结构特征
从数字产品贸易网络的平均路径长度看，全球数字产品贸易网络的平均路径长度从2008年的2.192下降到2020年的2.111。平均路径长度考察了网络中各节点之间的可达性，这说明在样本期全球数字产品贸易网络中各经济体之间数字产品贸易的通达性有所提升。受益于新一代信息通信技术的迅猛发展，经济体之间的数字产品贸易往来日益便捷，相互之间的数字产品贸易距离日益缩短。具体看，2008年和2009年的平均路径长度相比2007年有所上升，2019年平均路径长度的数值也超过2018年和2017年，说明金融危机和贸易保护主义对数字产品贸易均有负面冲击。
从数字产品贸易网络的聚类系数看，全球数字产品贸易网络的聚类系数在样本期内虽有所波动但具有上升趋势，2007年聚类系数为0.736，受金融危机影响，2008和2009年，聚类系数降至0.709，2020年又上升为0.763。聚类系数反映了数字产品贸易网络中经济体之间的关系强度和聚集程度，全球数字产品贸易网络聚类系数上升意味着数字产品贸易网络中各经济体整体的集群化程度提高，各经济团体内部的数字产品贸易合作日益频繁。值得注意的是，金融危机之后的2008—2017年，数字产品贸易网络聚类系数值均小于2007年的数值，说明金融危机对全球数字产品贸易网络造成较大冲击，导致经济团体内部数字贸易往来的集聚程度降低，之后随着新一代信息技术的发展及各个经济体逐渐从金融危机中复苏，各经济团体内部的数字产品贸易联系也日益密切。全球数字产品的聚类系数联合平均路径长度，与随机网络中的聚类系数和平均路径长度对比， “小世界”系数约为5，大于1，数字产品贸易网络具有相对较小的平均路径长度和相对较大的聚类系数，说明全球数字产品贸易网络具有 “小世界”特征。
3.2 数字产品贸易网络的个体特征
表3所示为2007—2020年全球数字产品贸易网络度数中心度、接近中心度、中介中心度和PageRank中心度排名前10位的经济体。样本期全球数字产品贸易网络中各经济体的地位格局基本保持未变。度数中心度方面，2007年度数中心度排名靠前的经济体为德国、美国、中国和法国，其他欧洲国家如意大利、英国、荷兰、比利时和西班牙也在全球数字产品贸易网络中占据重要地位；
2009年及之后，中国、德国、美国、法国和意大利的度数中心度排名较为靠前，中国的度数中心度具有增长趋势，从2009年的0.4781增加到2020年的0.5675。中国香港也位列前10。这说明美欧经济体在数字产品贸易网络中优势地位比较明显，中国的数字产品制造优势日益凸显，在全球数字产品贸易中具有较强的交易能力。
表3 全球数字产品贸易网络节点地位分析
接近中心度方面，2007年，德国、美国、中国、法国和意大利具有绝对的优势地位；
2009年及之后，中国的地位逐渐上升，美国、德国的地位略有下降，排名前5位的仍为中国、德国、美国、法国和意大利，表明这些经济体在数字产品贸易网络中对其他经济体的依赖程度较小，与其他经济体之间数字产品贸易往来比较通达、便捷。
中介中心度方面，2009年之前，美国、德国以及中国排名前3；
2018—2020年间，中国超过美国排名第1，说明中国在全球数字产品贸易网络中的媒介和桥梁作用愈发凸显。PageRank中心度方面，中国和美国在样本期一直位列前3，德国和法国也占有比较重要的地位，表明这些经济体在数字产品贸易网络中控制能力较强，是全球数字产品贸易网络的中心枢纽，能够借助自身的渠道和优势提高自身竞争力，并带动与之存在密切贸易联系的经济体发展。
与2007年相比，2009年中国的度数中心度和接近中心度在全球数字产品贸易网络中的排名上升，美国和德国的排名下降，说明金融危机可能对美国和部分欧洲国家的数字产品出口带来了不利影响，而中国的数字经济优势开始显现。此外，与2018年相比，2020年各个中心度排名靠前的经济体排序基本没有变化，这说明美国发起的贸易保护主义及对中国在高新技术行业领域的打压，在短期内并未对中国及全球主要数字产品贸易网络产生较大冲击，中国在全球数字产品贸易网络中的地位基本稳定。
为了对全球数字产品贸易网络的演变特征进行分析，本文进一步采用块模型方法探讨数字产品贸易网络总体结构特征，并分析板块内部及板块之间的贸易关联关系。此外，把数字产品贸易细分为数字产品制造业、数字技术应用业、数字要素驱动业3个部门，探讨各经济体在全球数字产品贸易不同领域中的地位变迁。
4.1 数字产品贸易的块模型分析
块模型方法是将数字产品贸易网络中的各个经济体按照 “结构对等”的原理归类于不同的板块，旨在考察经济团体内部 (板块内)及团体之间 (板块间)的关联关系。块模型理论由White等[23]提出，在资源利用[24]、贸易往来[7]等网络分析中有诸多应用。块模型方法可以揭示数字产品贸易网络中各经济体的空间聚类关系，按照板块关系的多少板块可以被划分为内部型板块、外部型板块、兼顾型板块和孤立型板块。内部型板块表示板块内各个经济体之间的关联关系较多；
外部型板块表示经济体与板块外部的关联较多；
兼顾型板块代表板块内部及其与板块外部各个经济体之间的关联关系都比较多；
孤立型板块代表板块内部及其与外部各个经济体之间的关联关系都比较少。
本文采用Concor算法对数字产品贸易关系网络进行块模型运算，选取收敛标准为0.2，最大切割深度为2，将各经济体划分为4个板块，板块切分主要依据板块内部实际贸易关系数目及板块之间的贸易往来关系数目。结果显示：2007年122个经济体被切分为4个板块。新西兰、秘鲁、阿根廷和埃及等34个经济体组成了第1个板块，阿曼、牙买加、洪都拉斯和莫桑比克等20个经济体组成了第2个板块，中国、美国、德国、英国和俄罗斯等48个经济体组成了第3个板块，卢森堡、冰岛、塞内加尔、斯洛文尼亚和白俄罗斯等20个经济体组成了第4个板块。随后的2009年，第1个板块包括新西兰、智利和秘鲁等26个经济体，第2个板块包括拉脱维亚、斯里兰卡、叙利亚、肯尼亚、吉尔吉斯斯坦等30个经济体，第3个板块包括中国、美国、德国和英国在内的66个经济体，第4个板块包括斯洛文尼亚、塞内加尔、巴林和摩洛哥在内的15个经济体。可以发现，金融危机之后，中美德等经济体所在的板块吸收了更多的经济体聚集。2018年，老挝、阿尔及利亚、白俄罗斯等47个经济体组成第1个板块，新西兰、智利、埃及、秘鲁等28个经济体组成第2个板块，中国、美国、德国、英国、加拿大、法国和中国香港等39个经济体组成第3个板块，俄罗斯、南非、冰岛、卢森堡等23个经济体组成第4个板块。2020年，埃及、蒙古、利比亚、吉尔吉斯斯坦等45个经济体组成第1个板块，新西兰、秘鲁、尼日利亚、阿根廷等25个经济体组成第2个板块，中国、美国、德国、加拿大、英国、澳大利亚、西班牙、日本等32个经济体组成第3个板块，俄罗斯、芬兰、葡萄牙、挪威等25个经济体组成第4个板块。
本文进一步测算全球数字产品贸易网络的密度矩阵，以考察板块之间的关联关系。矩阵对角线上的值表示各版块内部数字产品贸易密度，非对角线上的值表示板块之间数字产品贸易密度。如果密度大于当年数字产品贸易网络整体密度，说明数字产品贸易关系较为紧密。密度矩阵中大于当年网络整体密度的值赋值为1，否则为0，得到对应数字产品贸易的像矩阵，结果见表4。
表4 全球数字产品贸易关系网络的密度矩阵和像矩阵
从表4可以看出，2007年，数字产品贸易主要表现在板块3对板块4以及板块3内部经济体之间的出口贸易关系，板块3为内外兼顾型板块，板块4为外部型板块，板块1和板块2相对比较孤立。2009年，板块3内部经济体之间的数字产品贸易联系较为密切，其他板块相对较为孤立，说明金融危机之后数字产品贸易更加集中于部分经济体内部。2018年，中美经贸摩擦发生之前，板块3对板块2以及板块3内部经济体之间的数字产品贸易联系较为紧密，板块3与板块4之间的数字产品贸易往来也较为频繁，板块1相对比较孤立。与2018年相比，2020年板块4由外部型板块转为内外兼顾型板块。这意味着贸易保护主义可能使部分板块内部的数字产品贸易联系增强。
4.2 数字产品贸易网络异质性
鉴于各个经济体在数字产品贸易的不同领域可能存在发展差异，因此本部分通过把数字产品贸易细分成3个不同的行业——数字产品制造业、数字技术应用业、数字要素驱动业进行分析，研究各经济体在不同领域数字产品贸易网络中的个体特征差异。考虑到PageRank中心度指标在描绘网络个体特征中的优势，本部分主要基于PageRank中心度指标进行分析，结果见表5。
表5 全球数字产品贸易网络节点地位行业异质性分析
表5的结果显示，不同经济体在不同行业数字产品贸易网络中的个体特征呈现出一定的异质性。在数字产品制造领域，2018年中国、德国和美国PageRank中心度排名靠前，2020年中德美三国仍在数字产品制造领域占有绝对的优势。在数字技术应用领域，2018年德国、法国以及西班牙的出口优势比较明显，而2020年法国、德国和美国在该领域占据主导地位。数字要素驱动领域，英国、德国和美国在样本期内一直排名前3，在该领域位于全球数字产品贸易网络的核心枢纽地位。可以发现，中国数字产品制造业的PageRank中心度一直排名第1，说明美国发起的贸易保护及美国的制造业回流政策短期内对中国在数字产品制造领域地位的冲击有限；
德法两国在数字技术应用方面具有较大的优势，美国在该领域也迅速崛起。
本文使用社会网络分析方法，对2007—2020年全球数字产品贸易网络结构特征与合作态势进行了研究，得到如下结论。
(1)样本期内，全球数字产品贸易规模呈现先扩张再收缩的态势，各经济体之间的数字产品贸易联系有所增强，经济体之间的通达性及集聚化程度有所提升，全球数字产品贸易网络具有 “小世界”特征。
(2)数字产品贸易网络的个体特征分析结果显示，中国、美国和欧洲部分经济体在交易能力、控制能力及中介作用等方面处于核心枢纽地位，样本期中国的数字产品贸易网络地位逐渐稳固。
(3)块模型分析结果表明，数字产品贸易逐渐向部分板块内部集中，部分板块之间的数字产品贸易往来也趋于增强。
(4)不同经济体在不同的数字产品贸易领域具有各自的比较优势，中国在数字产品制造领域的优势较为明显，德国和法国在数字技术应用领域具有较强实力，而在数字要素驱动业，英国、德国和美国的实力较强。
基于上述研究结论，结合我国数字产品贸易发展的现实基础，本文提出如下建议。
(1)巩固数字产品制造领域的优势。持续推动我国数字基础设施建设，适度规划布局高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，为制造业全面数字化转型打下坚实基础。推动5G商用和规模化应用，前瞻布局6G网络技术。加大数字技术领域的研发投入，强化数字科技创新，抢抓智能制造领域的新兴产业发展。增加对数字制造领域的财税支持力度，支持金融机构开发符合数字产品制造行业发展规律的新型信贷产品，进一步巩固我国在数字产品制造领域的优势地位。
(2)把握区域经贸协议扩展机遇，更好融入国际数字产品贸易。RCEP和CPTPP等区域自贸协议有助于推动数字产品贸易领域的经济一体化，并对全球数字产业链条产生深刻影响，应准确把握数字产业链价值链重构机遇，推动我国数字经济发展。从与自贸协议伙伴国尤其是与发达经济体的数字产品贸易往来入手，依托国际数据服务特区建设，以区块链等技术为支撑，加强同自贸伙伴的数字产品贸易往来，积极拓展新的数字产品贸易伙伴，增加自发达经济体的数字技术进口，稳定数字产品贸易伙伴关系，更好发挥我国数字经济领域的比较优势。
(3)提升数字技术应用及数字要素驱动行业的竞争力。提升数据治理能力，加强数据管理，配合相关激励措施鼓励高技术企业开展软件开发、信息咨询等数字技术应用业务，引导企业强化数字化思维，通过对数字技术的应用提升自身运行效率及上下游产业链协同效率。立足不同行业发展特点及差异化需求，促进传统产业数字化转型，推动产业互联网融通应用，以数字技术应用推动产业的融合发展。深化新一代信息技术集成创新，加快平台化、定制化、轻量化服务模式创新。整体推进产业创新服务平台建设，强化技术研发、标准修订等优势资源汇聚，提升产业创新服务支撑水平，打造新兴数字产业新优势，最终驱动产业创新发展。
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