中国数字经济产业关联网络结构分析

徐映梅,张雯婷,2

(1.中南财经政法大学 统计与数学学院,湖北 武汉 430073;2.中国市政工程中南设计研究总院有限公司 项目管理中心,湖北 武汉 430010)

一、引言与文献综述

近年来,中国存在较大的经济下行压力,数字经济作为全新的经济增长点,受到广泛关注。随着新一轮科技革命和数字技术的不断发展,以大数据、互联网、云计算、5G、人工智能等新技术为代表,数字技术与经济社会的各行各业融合发展。传统产业的数字化转型加快,涌现出大批新的经济形态,数字经济作为发展最快,最具有潜力的经济增长点,成为中国重要发展战略,推动中国产业升级及数字化转型。

中国高度重视数字经济的发展。2016年,《二十国集团数字经济发展与合作倡议》指出数字经济是全球经济长期增长的重要驱动力,并将其作为中国发展与国际合作的重要战略。此后,习近平总书记在中共中央政治局第三十六次集体学习、世界经济论坛、党的十九大会议等众多场合作出重要指示,要将数字经济作为新的发展机会,把握好这一重大机遇,并指出要推动数字经济领域的创新,加快各产业数字化转型。党的十八大以来,党中央高度重视数字经济发展,出台了一系列政策措施,包括:国家信息化发展纲要、新一代人工智能发展规划、“互联网+”行动等。2018年6月,工业和信息化部印发《工业互联网发展行动计划(2018—2020年)》和《工业互联网专项工作组2018年工作计划》,提出大力发展工业互联网平台,促进制造业领域的数字化应用及知识共享,形成稳健的先进制造业互联网体系。2021年3月,中共中央发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出要迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。

2016年数字经济被提出作为中国经济创新的主要路径后,围绕着它的研究迅速展开。有学者认为,中国数字经济发展既有挑战也有机遇[1]。由于其自身的特点,我们在进行数字经济研究时,其重点应该有别于实体经济[2]。在分析数字经济特征的基础上,有学者提出了中国数字经济未来可能的发展趋势和路径[3-4]。中国数字经济发展有其自身的优势和劣势,因此,它将对中国经济高质量发展产生多方面影响[5-6]。关于中国数字经济的研究现状,有学者采用了国民经济核算方法对中国数字经济的测度进行卫星账户框架构建,也有学者利用计量的方法进行了比较全面的分析,包括技术创新、政府补贴、行业准入制度等对中国数字经济的影响,以及数字经济与资源配置效率之间的关系[7-9]。国际研究比较层面,有学者研究了俄罗斯和中东欧国家数字经济的发展现状,欧盟的数字经济政策以及全球数字经济发展比较[10-13]。

目前,学者们关于数字经济的相关研究主要围绕两个方面进行:一是指标体系构建,从不同指标层面测度不同地区以及国家数字经济的发展差异;二是从核算角度对数字经济体量进行测算。这些研究对于深刻认识中国数字经济的发展具有重要贡献。数字经济作为中国重要发展战略,还面临着几个急需调查和深入研究的问题:数字经济及其相关产业在中国经济发展中究竟处于怎样的地位,具有哪些相关的产业链及产业集群?以中国现有经济结构为基础,推动数字经济发展将带来哪些重点领域及产业的同步增长?为了更好地分析数字产业与其他产业千丝万缕的关系,本文采用了产业网络分析方法,以各产业为均等地位的网络节点,产业之间投入产出关系为网络连接边,将产业之间千丝万缕的关联关系转换为网络数据结构,进而分析数字经济在其中表现出的结构化特征以及发展趋势。

作为一种特殊的数据结构,国内外学者采用了不同方法进行产业网络的结构分析,比如社会网络分析方法,网络度和中心性方法,复杂网络中心性方法,GLW分析模型,知识网络方法等,以上方法应用对本文研究有一定的参考价值[14-18]。与此同时,一些学者根据投入产出表构建产业网络进行分析,An和Sun从产业网络能量及物质流动视角出发,研究经济发展中能源产业的主导特征[19-20]。Wang等学者则研究了产业网络中稀土资源的转移路径,指出产业网络中间效应最强及流量限制关键节点产业[21]。但鲜见利用产业网络分析数字经济产业发展特征的文献。

本文以产业网络为基础数据结构,研究数字经济产业在其中表现出的结构特征,接下来的结构安排是:第二部分从产业视角界定数字经济;第三部分介绍数字经济产业网络分析方法并介绍分析用数据基础;第四部分分析数字经济产业网络结构特征,最后部分是结论与启示。

二、数字经济的界定

(一)数字经济的含义

数字经济的概念首次于1996年由美国学者Tapscott提出,将其称之为“智能网络时代”。它不仅仅是网络技术的智能化,而是人类将智能、知识和创造力结合起来,突破性地创造财富,促进社会发展[22]。此后,国内外不同学者和机构组织针对数字经济的概念提出了各自的看法,国外学者和机构认为数字经济更加侧重于采用了数字技术的商业活动及数字传媒,而国内的学者和机构则普遍以《二十国集团数字经济发展与合作倡议》中提出的数字经济定义为基础,在其之上做进一步解释。本文侧重国内数字经济的相关研究,因此沿用《二十国集团数字经济发展与合作倡议》中数字经济的概念,即数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的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。

(二)数字经济行业界定

根据《国民经济行业分类》(GB/T4754—2017)以及数字经济的含义,综合考虑数据的易得性和特征明显的辨识度,参考《浙江省数字经济核心产业统计分类目录》,将数字产业具体细分为数字硬件制造、数字软件及服务、数字资料三个典型的业务类型。数字硬件制造包括电气机械和器材制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业,这些行业为其他行业的数字化应用提供了计算、存储、传感、测量、通讯传输等硬件层面的支持。数字软件及服务对应《国民经济行业分类》(GB/T4754—2017)门类中的信息传输、软件和信息技术服务业,该门类包含电信、广播电视和卫星传输服务、互联网和相关服务、软件和信息技术服务业三个行业大类,属于通讯技术、互联网、软件和信息处理技术层面的数字技术支持。数字资料则主要代表了各种以数字形式记载和存储的数据、信息和知识,对应新闻和出版业、广播、电视、电影和录音制作业这两大行业。中国发布的投入产出表数据行业分类与《国民经济行业分类》具有相似性,但又更加细化,能够逐一对应至数字硬件制造、数字软件及服务和数字资料三种业务类型,如表1所示。这种界定方式及业务类型划分既能够较好地衔接于历史年份的归口数据进行计算分析,也体现了中国数字经济的分类特色,并有效区别于相近的经济概念界定及划分。

表1 数字经济业务类型划分及其对应的行业分类

三、数字经济产业网络分析方法和数据来源

产业网络分析方法是以复杂网络为数据结构和分析工具,研究产业与产业之间错综复杂的经济关系。数字产业作为一种与众多产业均发生关联的技术型产业类型,其作用方式、带动产业及经济重要性需要采用产业网络方法进行分析。

(一)产业网络构建

产业网络是指以产业为节点,产业之间的联系为连接边构建的一种网络数据结构。在产业网络中,各产业作为网络的分析实体,关联关系则凸显了产业的不同重要性和网络结构。实证分析的通常做法是以投入产出表中间流量矩阵为数据源构建产业网络。假设经济体中一共存在n个产业部门,产业部门之间的投入产出关系用Xij表示,即产业i投入至产业j的产品价值量。由于每个产业部门均能够与其他产业部门发生联系,n个产业部门之间的产业关联性可以表示为一个n×n矩阵。

从网络结构的角度看,n个产业部门之间的投入产出关系可以表示为一种网络结构,即以产业部门作为网络的顶点,产业部门之间投入产出关系作为网络的连接边,该网络结构用G=(V,Arc,W)表示,其中V、Arc和W分别表示为式(1):

(1)

其中,顶点集合V=(v1,v2,…,vn)代表了n个产业部门,加权有向边集合Arc=(arc1,arc2,…)代表了产业部门之间的投入产出关系,如果两个产业部门之间存在产品的投入产出关系,则arc取1,否则取0。W=(w1,w2,…)为有向边的具体权值,这里两个产业部门之间的权值大小等于投入产出表中两产业部门之间的价值流量。

(二)产业网络特征提取算法

1.产业主干网络提取——最大生成树算法

如果实际网络边数较多、结构紧密,则难以直观分析网络中的主要关联关系。因此需要保留网络中最强的产业连接边,这里采用了生成树算法对主干网络进行提取。经典的生成树算法包括最小生成树Prim算法和Kruskal算法,均以无向图为基础数据计算网络中的最小连通路径,而本文的实际网络为有向带权图,即产业之间的投入与产出关系是有方向的,表现为产业生产中需要其他产业的投入;产业产出中需要消耗其他产业的产品。这里生成树的提取目标在于保留网络中最强的结构关系,因此连接边按照最大权值进行选取。此处参考了Kruskal算法的基本思想,对其权值部分加以改进,得到本文实际应用计算的最大生成树算法,计算步骤如下。

假设G=(V,Arc,W)为有N个节点的带权有向连通图,TreeA=(TV,TA,TW)为图G的子图,图G的最大生成树maxTreeA计算过程可以分为4个步骤。

步骤一:将图G所有有向边Arc的权值ω按从大到小的顺序排列ω1,ω2,…,ωn。

步骤二:选取权值最大的边arci1和该边对应的两端节点,纳入图TreeA=(TV,TA,TW)。

步骤三:按照从大到小的顺序继续选边,如果所选择边的两端节点并不同时包含在生成树结构中,则将该边及新的对应节点纳入图TreeA=(TV,TA,TW)。重复该步骤,直到图G中的所有节点纳入图TreeA,即V=TV。

步骤四:检查图TreeA的边数是否等于N-1,如果边数小于N-1,则该图非连通图,需要进一步选边纳入图TreeA,选边的方法依旧是从大到小依次选边,并避开圈的形成,直到图TreeA成为一个完全连通的图,即得到图G的最大生成树。

2.产业网络集群划分——Louvain算法

产业集群是指产业之间由于竞争及合作等互动关系,自然形成的产业群体。从产业网络的角度看,产业与产业之间的关系有疏有密,这种存在区别的关联关系反映至网络结构中,形成一个个网络团体,可以通过相关算法进行团体识别,得到内部关系紧密的不同产业集群。本文采用了网络社团挖掘Louvain算法,侧重研究复杂网络的团体挖掘[23]。其基本思想是建立一个度量值在[-1,1]区间的模块函数,用来度量网络团体内部的连接边密度,模块函数的数学表达式定义如(2):

(2)

假设整个网络具有N个节点,先将每个节点看做一个独立的团体,因此初始状态具有N个团体。分别考虑将节点i纳入其所有邻接节点j的团体中,对团体模块度的影响。这里的影响分为两个方面,一是节点i离开原始团体对其团体模块度的影响,二是节点i加入节点j的团体中,对新的团体模块度的影响。通过计算所有这种变化产生的影响值,可以获得针对两个团体模块度正向影响最大的节点移动方式。假设将独立节点i移动至团体C当中,这种节点移动位置所带来模块度的增加值,可以用式(3)表示:

(3)

其中,∑in为团体C中所有节点边的权值之和,∑tot为全网络节点关联到团体C中节点的所有连接边的权值之和,wi为连接到节点i的所有边的权值之和,wi,m为节点i连接到团体C中节点的所有连接边的权值之和,w是整个网络所有连接边的权值之和。以产业集群网络划分算法得到的产业小团体,在经济层面表现为产业聚集行为。

3.数字产业主要辐射效应分析——阈值网络提取算法

为了单独讨论数字产业及其主要辐射产业,需要将原始产业网络中与数字产业关系密切的产业类型分别提取出来进行分析。从实际计算角度看,则是以数字产业网络节点为中心,对其周围连接关系设定阈值,保留连接关系强的节点,舍弃连接关系弱的节点,得到数字产业为中心的主要带动群体,计算方法如下:

步骤一:选取产业网络中的数字产业节点vS1,vS2,…,vS16,对每一个数字产业节点与其他产业节点的关联关系权值按照从大到小的顺序排列,并分别编入连接边集合ArcSi={arc(vSi,v1),arc(vSi,v2),…,arc(vSi,vn)}。

步骤二:根据数字产业节点所有关联关系强度的数值分布,设定一个阈值w*。

(三)数据来源及数据处理

为了完整而全面地反映中国产业经济结构,本文选用了中国投入产出表数据作为产业网络构建的数据基础。中国投入产出表由国家统计局发布,是描述中国产业之间投入产出关系的一套权威数据,投入产出表的中间流量矩阵描述了产业与产业之间货物和服务投入和产出的供需关系,能够很好地反映产业之间的关联关系。

记投入产出表的中间流量矩阵为X,xij表示行为i列为j的元素,代表了由产业i生产的产品投入至产业j的价值量,xij的大小直接度量了产业i和产业j之间投入产出的关系强度。在后文网络关系构建时,中间流量矩阵中的元素xij,代表了由产业节点i指向产业节点j的权值为xij的有向边。同理,中间流量矩阵中的元素xji,代表了由产业节点j指向产业节点i的权值为xji的有向边。xij和xji虽然均度量了产业i和产业j之间的联系,这两者在网络关系的方向上和数值上存在不同。

中国官方发布的2007、2012和2017年度投入产出表均为实际调查表,具有较详细的产业分类,其他年度如2010、2015年度投入产出表则根据前次调查表的结果推算得到,产业分类为42部门。因此,本文以2007、2012和2017年度中国投入产出表为基础数据,将其统一至相同的130个产业分类下,构建产业网络进行计算分析。

四、数字经济产业网络结构分析

(一)数字经济产业网络构建

根据式(1)以及2007、2012和2017年中国投入产出表数据,可以分别构建这3个年度的产业网络,其可视化结果如图1所示。

图1 基于投入产出表数据的产业网络时序图

由于产业之间关系错综复杂,因此可视化效果并不明显,需要进一步量化及结构分析。这3个年度产业网络的节点数均为130个,其中数字硬件制造类产业网络节点12个,数字软件及服务类产业网络节点两个,数字资料类产业网络节点两个,网络连接边数目如表2所示。

表2 投入产出网络有向边数目

从投入产出表网络有向边数目的年度变化来看,2007—2012年投入产出网络关联边数由13 121条增加至13 404条,说明产业之间的关系更加广泛和普遍了。2017年投入产出网络关联边数减少至12 638条,说明产业之间投入产出关系的相互联系减弱了,生产关系更加集约化、内生化,中间投入比以往更加“纯粹”,生产环节更加清晰和专业化。

数字产业网络连接边增减趋势则表现出不同的特征。数字硬件制造类网络连接边由2007年的2 335条增长为2012年的2 496条,并于2017年以2 495条连接边与上一年持平。数字软件及服务类网络连接边一直保持增长的趋势,从2007年的405条增为2012年的424条,并于2017年增至432条连接边。数字资料类网络连接边由2007年的425条增至2012年的434条,并于2017年回落至426条。总体来看,数字产业的网络连接边增加趋势要高于整体网络平均水平,并以数字软件及服务业表现最为活跃。

(二)数字经济产业主干网络分析

根据投入产出表得到的产业网络节点数目为130个,如果每两个节点之间均存在连接边,则最大可能边数目为16 770,而实际网络边数已经达到了13 000左右,因此该网络连接边关系非常稠密。然而在众多产业关系当中,存在重要性不同的强连接与弱连接,为了更加清晰地观测中国最核心的产业联系结构特征,下文将提取产业主干网络进行分析。

1.产业主干网络提取

以2007、2012和2017年投入产出表直接消耗系数矩阵构建产业网络,采用最大生成树算法对主干网络结构进行提取,保留网络中权值最大的连接边以及全部网络节点,舍弃权值较小、连接关系较弱的连接边,计算得到的不含圈树形图如图2～4所示。其中,圆形网络节点○代表非数字型普通产业,黑色方块网络节点■代表数字硬件制造产业,三角形网络节点▲代表数字软件及服务产业,灰色方块网络节点□代表数字资料产业。

图2 2007年产业网络最大生成树图

图3 2012年产业网络最大生成树图

由图2～4可见,2007—2017年中国产业网络结构具有稳定性和相似性,具体表现为以建筑业,农产品,纺织服装、鞋、帽制造业,钢压延产品,金融业,电子元器件为核心产业节点。可以发现中国经济网络的主干结构整体比较稳定,局部存在一些变化。网络中最核心的节点为建筑业,其关联节点数目最多,位于网络的中心位置,次核心产业节点包括农产品,纺织业,金融业,电力、热力生产供应,电子元器件,每一个核心节点均对应以其为中心的产业集群,这些聚集到一起的产业要么具有产业链上下游关系,要么存在同质性,即属于一个行业大类下的细分产业。

图4 2017年产业网络最大生成树图

2.产业网络集群分析

产业之间由不同关联强度而自然形成的团体关系,在经济活动上反映为产业集群,这种群团的自然聚集能够采用网络团体划分算法提取得到。下面以2017年产业网络为例,采用Louvain算法挖掘网络团体,得到12个产业集群,在主干网络中以圆圈标出,如图5所示。

图5 产业网络团体划分图

由图5可见,中国2017年度产业主要按照能源电力、金属加工、交通运输、基础建设、化工生产、批发零售、电子器件、棉纺、农产品及食品加工这些类型进行聚集,产业集群通过合作以及上下游关系自发联系到一起,形成关系紧密的网络团体。总体来看,建筑业在产业主干网络中处于最核心的位置,该产业与众多产业存在较强的关联关系,并且是连接各产业集群的枢纽节点,其中大部分强关联关系是投入关系,即建筑业为其他产业商品的消耗方。因此,可以认为目前国家经济的中心以及重点产业为建筑业,而非数字经济相关产业。

在投入产出表130个行业分类中,属于数字经济的产业分类共有16个,涵盖了数字技术层面的硬件设施制造、软件及信息技术服务、数字资料这三个领域,在图5中分别用方块和三角形标识出数字产业节点。可以发现,数字经济下属的9个产业分类,在图5中右下角形成了一个小团体,该团体主要作用于数字硬件生产制造,以电子元器件为中间消耗材料,制作成功能各异的数字硬件基础设施。从图上来看,电子元器件属于其他数字产业的产业链上游方,为其团体内的产业提供商品,网络链路流动关系均为从电子元器件出发指向其他数字产业。除了这个产业集群之外,其他数字产业零星分布于产业网络的边缘地带,并非核心产业节点。

数字产业在整个经济网络中并非核心位置或是核心团体,虽然形成了数字硬件制造的一个小团体,但是仍位于产业网络的边缘,其他数字产业细分类别也零星散落在产业网络的各处,没有形成核心产业优势。核心产业仍是以建筑业、农产品、批发零售业等为主的传统产业,数字产业作为新兴产业目前尚未占据产业核心地位,具有较强的上升空间,需要进一步促进和发展。

(三)数字经济产业网络辐射效应分析

虽然数字产业在中国整体经济结构中并非核心地位,尚未形成强有力的龙头产业效应,根据目前中国数字经济发展战略以及现有产业结构,仍然能够辨析出数字产业的主要辐射范围。从产业网络的角度看,数字产业内部16个产业分类相互作用,各细化的产业分类均能够与其他非数字产业发生作用、产生关联,这种相互作用的关系可以通过阈值网络进行筛选,将数字产业的主要辐射效应提取出来。

以2007、2012和2017年投入产出表直接消耗系数矩阵为数据基础,直接构建的产业网络关系非常稠密,难以分辨,如图1所示。为了更好地辨识网络中与数字产业发生重要关联的产业关系,分别绘制2007、2012和2017年数字产业与其他产业关联的权值累积分布图,如图6所示。可以发现产业之间关联强度取值范围在[0,0.472]之间。其中,取值在[0,0.01]之间的产业联系占全部连接边的90%左右,取值在[0.01,0.472]之间的产业联系占10%,这部分产业关联也是本文需要分析的主要辐射效应。从数字产业关联的视角分析看,如果阈值取值过小,则不能凸显网络的主要关系,其辨识度和可视化效果均较差。

图6 数字产业网络权值累积分布图

原始产业网络节点总数为130个,当阈值取0.01时,数字产业对应大约5%～10%的重要连接关系。如果阈值取值过小,例如以50%为分界线,则每个数字产业对应大约60个产业节点,不能区分其重要性差异。当然,网络阈值的选取可以根据实际情况和需求进行调整,此处不再赘述。下面以0.01为阈值,分别计算2007、2012和2017年数字产业阈值网络,得到网络结构如图7～9所示。

图7 2007年数字产业阈值网络图

图8 2012年数字产业阈值网络图

图9 2017年数字产业阈值网络图

根据这种思路构建的阈值网络能够清晰地反映数字产业节点之间的连接关系,并由数字产业节点辐射至下一层的非数字产业节点主要关联关系。由图7～9可见,数字产业下属的16个细分产业节点及其强关联节点构成的阈值网络,其网络结构在2007、2012和2017年三个年份表现出相似的连接特征:属于数字硬件制造类型的产业网络节点相互连接成片;数字软件及服务类型的产业网络节点仅有两个,均连接至阈值网络的边缘;数字资料类型的产业网络节点有两个,一个连接至数字软件及服务产业网络节点,另外一个独立于数字产业阈值网络大团体之外。

从具体关联产业类型来看,数字硬件制造所包含的12个产业(电机,输配电及控制设备,电线、电缆、光缆及电工器材制造业,家用器具,其他电气机械和器材,计算机,通信设备,广播电视设备和雷达及配套设备,视听设备,电子元器件,其他电子设备,仪器仪表)其产业网络节点的强关联非数字产业类型包括制造业领域的化学产品、金属制品、通用及专用设备、交通工具,以及服务业领域的建筑业、道路运输业、航空运输业、批发零售业、房地产、研究和试验发展、科技推广和应用服务、教育、公共管理和社会组织。数字硬件制造产业的强关联产业较多并且波及范围广,是经济产业网络中非常重要的组成部分,其变化将对较多产业产生波及作用。

数字软件及服务产业(电信和其他信息传输服务业、软件和信息技术服务)网络节点的强关联非数字产业主要为服务业产业类型,包括建筑业、批发零售业、金融业、保险、房地产、教育、卫生、公共管理和社会组织,因此数字软件及服务产业的主要带动产业集中于服务业,其对制造业的直接关联影响较小。

数字资料产业包含两个细分产业,其中新闻和出版业通过电信和其他信息传输服务业连接至成片的数字产业阈值网络,广播、电视、电影和影视录音制作业则独立于其他的数字产业主体网络。数字资料产业的强关联产业同样为服务业产业类型,具体包括建筑业、批发零售业、金融业、房地产、研究和试验发展、教育、卫生、公共管理和社会组织这些类别。

为了更加清晰并且定量描述数字产业与非数字产业的主要关联关系,这里采用表格形式展示数字产业的主要关联产业及关联权值。由于数字产业细分类型较多,本文分别从数字硬件制造、数字软件及服务、数字资料三大领域各选一项产业分类作为代表进行分析,选取产业分别为计算机、软件和信息技术服务、新闻和出版。根据2007、2012和2017年阈值网络计算结果,将3项典型数字产业的主要关联产业类型进行展示,如表3所示。

表3 典型数字产业关联产业类型及关联强度

2007—2017年中国普通产业的数字关联存在显著变化,反映出不同产业的数字化发展差异性和主要趋势。计算机硬件制造主要作用于商务服务业,并且数字关联权值逐年增加。从2012年开始,专业技术服务业成为计算机硬件制造的重要关联产业,2017年则新增了研究和试验发展、科技推广和应用服务这两项重要关联产业。软件和信息技术服业务与金融业之间存在较大的数字关联权值,说明金融业相关领域数字化主要体现在软件定制和信息技术应用。从2012—2017年,软件和信息技术服务业新增的重要关联产业较多,包括建筑业、公共管理和社会组织、批发零售业、商务服务业。新闻和出版业的重要关联产业一直较多,2007—2012年新增了金融业,道路运输业,卫生,房地产,电力、热力生产和供应,居民服务,到2017年部分产业如道路运输业、卫生、房地产、电力、热力生产和供应、居民服务等关联强度降低,新增了研究和试验发展、专业技术服务。从产业数字化视角看,金融业、商务服务业、公共管理和社会组织的数字化程度较高,其与多项数字产业存在强关联关系。与此同时,各产业与数字产业的关联性并非一成不变,而会随时间呈现出结构性变化。2007—2017年,中国具有重要数字关联性的产业呈现增多趋势,新增产业包括技术性较强的研究和试验发展、专业技术服务等。

总体来看,数字硬件制造产业节点的强关联产业类型较大比例为制造业产业分类,数字软件及服务产业节点的强关联产业类型则较多包含了服务业产业分类,数字资料产业节点的强关联产业类型几乎都为服务业产业分类。根据数字产业的这种关联特征,在目前的经济网络结构下,加强数字硬件制造产业的发展可以同步作用于制造业和部分服务业,加强数字软件及服务与数字资料产业的发展则主要作用于服务业,对制造业的影响较小。

从产业结构调整的角度看,数字硬件制造产业对服务业的影响,数字软件及服务和数字资料产业对制造业的影响,均属于经济网络的弱连接及薄弱环节,提高这些产业之间的关联强度可以增强网络的稳健性,并促进数字产业对其他各产业的联动效应。

五、结论与建议

本文以2007、2012和2017年投入产出表直接消耗系数矩阵为基础数据,构建了这3个年度的产业网络,采用最大生成树算法、Louvain团体挖掘算法、阈值网络算法,对中国产业主干结构、产业集群分布,以及数字产业经济地位、主要辐射效应的发展现状进行了详细分析,主要结论及建议如下:

第一,根据中国现阶段经济产业网络主干结构特征,数字产业尚未成为中国经济发展的中心或是龙头产业,具有较大的发展空间。从2007—2017年中国产业网络主干结构看,中国核心支柱产业为建筑业,数字产业虽然形成了一个小集群,但位于产业网络的边缘,没有形成核心优势。

为了加快中国数字化进程,提高各行各业的数字化水平,构建更加高效有序的生产方式,未来可以考虑从宏观层面加快经济结构调整,加强数字技术在各产业,尤其是核心产业的实践应用,将数字技术应用至更多产业类型,提升数字经济在整个经济体中的地位。

第二,从数字产业的主要辐射产业看,中国数字关联紧密的产业主要分布在机械制造、交通运输设备制造、能源、研发创新、教育、文化艺术等领域。其中,数字硬件制造产业主要作用于制造业,数字软件及服务产业作用于服务业,数字资料产业作用于服务业。

中国各产业的数字化程度存在差异,需要根据其数字化发展阶段区别对待。中国产业数字化主要沿着“基础硬件设备——软件定制和信息技术——数据和知识应用开发”的路径发展,应针对产业的不同数字化阶段定制发展战略。因此,大力发展数字经济不仅要侧重数字硬件的购置和升级,更需要加强软件定制、信息技术以及互联网技术的应用。在此基础上,对经济活动中产生的海量数据进行收集、整理和知识化应用,实现数字产业对其他产业的全面辐射和带动作用。