一、問題的提出

數(shù)字化技術(shù)與國(guó)際專業(yè)化分工的深度融合催生了新模式、新業(yè)態(tài)，以數(shù)字化交付為特征的數(shù)字貿(mào)易迅速發(fā)展，成為緩解新冠肺炎疫情沖擊與全球經(jīng)濟(jì)衰退的新引擎。根據(jù)中國(guó)信息通信研究院《全球數(shù)字經(jīng)貿(mào)規(guī)則年度觀察報(bào)告(2022年)》統(tǒng)計(jì)顯示，2020年受疫情沖擊，全球服務(wù)貿(mào)易和貨物貿(mào)易分別同比下降20.0%和5.6%，相比之下，數(shù)字貿(mào)易降幅維持在2.0%以內(nèi)，貿(mào)易規(guī)模高達(dá)3.168萬(wàn)億美元，占服務(wù)貿(mào)易總額的比重由2010年的47.3%增至63.6%。其中，美國(guó)數(shù)字貿(mào)易額為0.851萬(wàn)億美元，位居第一。中國(guó)居于第五位，數(shù)字貿(mào)易額約為美國(guó)的1/3，為0.294萬(wàn)億美元，同比增長(zhǎng)20.5%，占中國(guó)服務(wù)貿(mào)易額的比重增至44.5%。數(shù)字貿(mào)易快速發(fā)展不僅是全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，而且為優(yōu)化數(shù)字服務(wù)業(yè)國(guó)際分工提供了重要機(jī)遇。一方面，數(shù)字貿(mào)易有助于降低貿(mào)易成本與疫情等外生沖擊的負(fù)面影響，提升各國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性與韌性；另一方面，數(shù)字貿(mào)易不斷增長(zhǎng)的過(guò)程也深刻地影響了傳統(tǒng)貨物貿(mào)易嵌入全球?qū)I(yè)化分工的模式。那么，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下，數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其演化路徑如何？?jī)?nèi)部驅(qū)動(dòng)機(jī)制與外生影響因素有哪些？對(duì)于這些問題的回答，有利于系統(tǒng)全面地把握全球數(shù)字貿(mào)易的發(fā)展規(guī)律，進(jìn)而為中國(guó)優(yōu)化數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)及利益分配格局、完善數(shù)字產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略布局、推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供有益借鑒。

中國(guó)信息通信研究院在《數(shù)字貿(mào)易發(fā)展白皮書(2020)》中指出，數(shù)字貿(mào)易與傳統(tǒng)貿(mào)易最大的區(qū)別在于貿(mào)易方式和貿(mào)易對(duì)象的數(shù)字化。雖然，國(guó)際社會(huì)對(duì)數(shù)字貿(mào)易的認(rèn)知和闡述尚不統(tǒng)一，但對(duì)具體內(nèi)容和范疇的界定日趨一致：狹義層面的數(shù)字貿(mào)易為信息通信技術(shù)促成或?qū)е碌馁Q(mào)易，不僅包括電信、保險(xiǎn)、金融、專利、計(jì)算機(jī)及信息服務(wù)，還涉及其他商業(yè)服務(wù)、個(gè)人、文化和娛樂服務(wù)等產(chǎn)業(yè)，即數(shù)字服務(wù)貿(mào)易

；廣義層面的數(shù)字貿(mào)易同時(shí)包括了基于數(shù)字訂購(gòu)的傳統(tǒng)貨物貿(mào)易

。本文主要基于狹義層面的概念展開研究。2020年，信息通信服務(wù)貿(mào)易是數(shù)字服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿Γ谌驍?shù)字貿(mào)易中占比為22.2%，2011—2020年間的平均增速高達(dá)7.7%，其次是金融服務(wù)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)，占比均為16.9%，最后是保險(xiǎn)服務(wù)(4.5%)、個(gè)人娛樂(2.4%)等其他數(shù)字服務(wù)。

現(xiàn)有關(guān)于貿(mào)易格局及影響機(jī)制的研究在具體方法上，有的采用二次指派程序(QAP)揭示貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的影響因素

，有的借助指數(shù)隨機(jī)圖模型(ERGM)探討利益集團(tuán)

、技術(shù)合作

與全球貿(mào)易

等網(wǎng)絡(luò)的影響因素，還有的運(yùn)用時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型(TERGM)揭示貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演變與內(nèi)在機(jī)制

。而且，無(wú)論是傳統(tǒng)貿(mào)易還是數(shù)字貿(mào)易，在參與國(guó)際分工的過(guò)程中，都存在多次跨越關(guān)境與重復(fù)計(jì)算問題

。關(guān)于數(shù)字貿(mào)易的核算仍集中在中間品貿(mào)易或傳統(tǒng)的總額貿(mào)易，缺乏考慮數(shù)字出口貿(mào)易中隱含的國(guó)外增加值與重復(fù)計(jì)算部分，并且無(wú)法反映一國(guó)數(shù)字服務(wù)出口中由該國(guó)生產(chǎn)并被進(jìn)口國(guó)所吸收的增加值，即“誰(shuí)生產(chǎn)與為誰(shuí)生產(chǎn)”的問題，厘清這一問題有助于客觀、真實(shí)地把握數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中各經(jīng)濟(jì)體之間的分工聯(lián)系。因此，從貿(mào)易增加值的視角核算全球數(shù)字貿(mào)易具有重要的現(xiàn)實(shí)必要性，這同時(shí)也是準(zhǔn)確把握數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局及演化的前提。

實(shí)驗(yàn)試樣為Al-Si系鋁合金，其由各原料熔煉制得．由于某些合金化元素的純金屬熔點(diǎn)很高，難以用于熔制鋁合金，因此為避免上述問題，實(shí)驗(yàn)中熔煉制備試樣的原料采用的是純鋁、純鋅及Al-33%Si，Al-50%Cu，Al-10%Mn，Al-10%Mg，Al-10%Fe，Al-10%Ni和Al-10%La等合金元素的中間合金．設(shè)計(jì)七組實(shí)驗(yàn)試樣，采用完全相同的處理方式制備不同成分的合金試件，不同試樣的組成成分列于表1．

此外，數(shù)字技術(shù)本身具有可重復(fù)編程性、可供性和數(shù)據(jù)同質(zhì)化等特征，在很大程度上決定了數(shù)字貿(mào)易的供給和需求存在高度分割性與高門檻性，這是數(shù)字貿(mào)易與傳統(tǒng)貿(mào)易的本質(zhì)區(qū)別

：在供給端，數(shù)字貿(mào)易有助于降低勞動(dòng)力成本、地理空間等因素對(duì)傳統(tǒng)貿(mào)易的限制作用，數(shù)字化技術(shù)與創(chuàng)新成為新的貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)力

，促使數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出更明顯的“小世界”“高集聚”特征。在消費(fèi)端，數(shù)字服務(wù)的接收與消費(fèi)依賴于高素質(zhì)勞動(dòng)與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完備性

。以印度為例，2014年以來(lái)，其軟件服務(wù)水平大幅提升，但由于國(guó)內(nèi)人力資本素質(zhì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等因素制約，數(shù)字服務(wù)深入發(fā)展缺乏內(nèi)需支撐而高度依賴“外循環(huán)”

。因此，優(yōu)化數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局、推進(jìn)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展需要系統(tǒng)把握并識(shí)別數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律與內(nèi)外部制約因素。數(shù)字貿(mào)易與傳統(tǒng)貿(mào)易的區(qū)別決定了發(fā)展數(shù)字貿(mào)易不能沿用傳統(tǒng)貿(mào)易的發(fā)展邏輯，應(yīng)充分結(jié)合數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的特殊性與內(nèi)外部影響因素，尋求新的著力點(diǎn)，提前對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字貿(mào)易所對(duì)應(yīng)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略布局。

鑒于此，本文提取并構(gòu)建數(shù)字貿(mào)易主干網(wǎng)絡(luò)，探究其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、演化邏輯與內(nèi)外部影響因素，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)是否會(huì)受網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部特征、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本等因素的影響。為加快數(shù)字貿(mào)易發(fā)展、提升中國(guó)在全球數(shù)字貿(mào)易利益分配格局中的優(yōu)勢(shì)地位提供借鑒，中國(guó)應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化完善電信服務(wù)、計(jì)算機(jī)及信息服務(wù)等數(shù)字產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略布局，充分利用數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的集聚性、傳遞閉合性與歷史網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)生機(jī)制，發(fā)揮經(jīng)濟(jì)規(guī)模優(yōu)勢(shì)，在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與人力資本方面加大投入力度，以此深化與其他經(jīng)濟(jì)體之間的數(shù)字服務(wù)分工協(xié)作，加快推進(jìn)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

二、研究方法與數(shù)據(jù)處理

首先，根據(jù)全球價(jià)值鏈分解的理論框架厘清各經(jīng)濟(jì)體通過(guò)數(shù)字服務(wù)出口所獲得的實(shí)際收益，即出口中隱含的國(guó)內(nèi)增加值。其次，結(jié)合貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的冪律分布特征提取主干網(wǎng)絡(luò)，并闡釋網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的識(shí)別方法。最后，構(gòu)建計(jì)量模型驗(yàn)證數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的影響因素。

(一)基于全球價(jià)值鏈分解框架的數(shù)字貿(mào)易核算

出口國(guó)內(nèi)增加值的概念最初是由Hummels等

提出，與之相對(duì)應(yīng)的是出口國(guó)外增加值，即垂直專業(yè)化(VS)，在只有兩個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的情況下，出口貿(mào)易額扣除VS的剩余部分即為出口中隱含的國(guó)內(nèi)增加值，衡量一國(guó)參與全球價(jià)值鏈的獲益規(guī)?；颢@益能力

。此后相關(guān)研究逐步放松了HIY(Hummels-Ishii-Yi)核算框架的“同比例”和“100%來(lái)自國(guó)外”兩個(gè)強(qiáng)假設(shè)

，從雙邊貿(mào)易、總貿(mào)易等角度對(duì)國(guó)內(nèi)增加值的核算框架進(jìn)行拓展和完善

，使其同樣適用于加工貿(mào)易盛行的中國(guó)和墨西哥。其中，Johnson和Noguera

基于雙邊貿(mào)易提出了出口增加值(VAX)概念，即出口國(guó)生產(chǎn)且由目的國(guó)吸收的增加值，與HIY框架的區(qū)別在于剔除了出口的國(guó)內(nèi)增加值又返回本國(guó)的部分

，更好地回應(yīng)了“誰(shuí)生產(chǎn)以及為誰(shuí)生產(chǎn)”的問題。因此，本文借鑒Johnson和Noguera

的方法核算數(shù)字出口貿(mào)易中隱含的國(guó)內(nèi)增加值，如式(1)所示：

digital_vax

=∑

r

y

=∑

(1-∑

∑

A

)×y

(1)

其中，digital_vax

為i國(guó)(或地區(qū))s部門出口并被j國(guó)(或地區(qū))吸收的國(guó)內(nèi)增加值，r

為i國(guó)(或地區(qū))s部門增加值與總產(chǎn)出的比值，A

為j國(guó)(或地區(qū))進(jìn)口i國(guó)(或地區(qū))s部門中間品占j國(guó)(或地區(qū))總產(chǎn)出的比值，即消耗系數(shù)，y

為來(lái)自i國(guó)(或地區(qū))s部門且用于生產(chǎn)j國(guó)(或地區(qū))最終消費(fèi)品的總產(chǎn)出。

(二)數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

系統(tǒng)把握數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與演化特征的關(guān)鍵在于所構(gòu)建主干網(wǎng)絡(luò)是否能夠盡可能地提取所有主要的貿(mào)易聯(lián)系。不論是發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，對(duì)外貿(mào)易關(guān)系通常傾向于集中在少數(shù)幾個(gè)貿(mào)易伙伴國(guó)當(dāng)中。鑒于此，有的學(xué)者提出了TOP貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建法

，即如果j國(guó)是i國(guó)第一大貿(mào)易伙伴國(guó)，則i與j之間存在貿(mào)易聯(lián)系，反之則相反。在涵蓋所有經(jīng)濟(jì)體的同時(shí)也充分考慮各經(jīng)濟(jì)體相對(duì)重要的貿(mào)易聯(lián)系，故而被廣泛應(yīng)用于貿(mào)易格局研究中

。本文主要提取各經(jīng)濟(jì)體排名前二的貿(mào)易聯(lián)系，篩選標(biāo)準(zhǔn)與劉林青等

基本一致。社團(tuán)結(jié)構(gòu)是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)聚類的結(jié)果，通過(guò)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)及其演化，有助于揭示數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩??；谒鶚?gòu)建的數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)，借助Gephi軟件中的ForceAtlas2算法進(jìn)行可視化處理并識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)。具體地，以模塊度(Modularity)的大小作為識(shí)別社團(tuán)是否穩(wěn)定的標(biāo)準(zhǔn)，隨著不斷循環(huán)迭代，當(dāng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的模塊度達(dá)到最大時(shí)，則認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)處于穩(wěn)定狀態(tài)。Modularity的測(cè)算借鑒Newman和Girvan

的做法，如式(2)所示：

峨眉健康文化思想是一種基于道教和佛教禪修的健康實(shí)踐方法?！敖】滴幕械纳烷L(zhǎng)壽概念具有深刻的社會(huì)文化基礎(chǔ)、強(qiáng)烈的精神和物質(zhì)文化?！盵13]與制度文化（人類為自己的生存和社會(huì)發(fā)展的需要積極創(chuàng)造的有組織的規(guī)范體系）形成對(duì)比，在峨眉武術(shù)健康文化的發(fā)展歷程中，幾千年來(lái)，在峨眉武術(shù)的各種拳種技術(shù)體系影響下，將古代中醫(yī)保健思想融為一體，滲透儒、釋、道思想，已成為一種寶貴的非物質(zhì)文化遺產(chǎn)。但從精神文化（心理學(xué)概念和理論）的實(shí)證分析，峨眉武術(shù)健康文化被視為天、人、身、心的運(yùn)動(dòng)以及文武思想的延伸，成為健康文化的基本出發(fā)點(diǎn)和理論基礎(chǔ)。

(2)

(3)

其中，g為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，digital_vax

表示i出口至j的數(shù)字服務(wù)貿(mào)易中隱含的國(guó)內(nèi)增加值，x

取值為[0,1]，表示i與j兩節(jié)點(diǎn)之間是否存在數(shù)字貿(mào)易聯(lián)系，在本文中，當(dāng)j節(jié)點(diǎn)是i節(jié)點(diǎn)digital_vax的首要或次要目的地時(shí)，x

=1，否則為0。

該工藝同樣適用于各種不同類型的風(fēng)化巖層，且施工效率相對(duì)于其他兩種工藝而言是最高的，此外該工藝下的單樁不需要承受液壓錘的打擊，因而該工藝的優(yōu)勢(shì)較多。其缺點(diǎn)在于此工藝的造價(jià)相比于其他兩種工藝而言是最高的。

(三)模型選取與設(shè)定

對(duì)于數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)內(nèi)外部影響因素的識(shí)別主要借助于TERGM。 ERGM側(cè)重于解釋網(wǎng)絡(luò)關(guān)系存在與否的概率問題，能夠較好地解決由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)依賴而產(chǎn)生的內(nèi)生性，但更關(guān)注某一時(shí)間點(diǎn)的靜態(tài)截面數(shù)據(jù)分析，未考慮歷史網(wǎng)絡(luò)的影響。鑒于此，本文定義一個(gè)I階馬爾可夫相關(guān)的TERGM，即假設(shè)第t期網(wǎng)絡(luò)與第t-1期歷史網(wǎng)絡(luò)有關(guān)，將多期網(wǎng)絡(luò)視為一個(gè)整體進(jìn)行分析，揭示數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生演化機(jī)制。具體模型設(shè)定如式(4)所示：

P(Y

=y

|X

=x

,x

,x

,…,E

=e

,e

,e

,…,Y

)

(4)

三元組是復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)單元，通過(guò)三元組普查能夠更深入地把握數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的內(nèi)在規(guī)律。如表2所示，2005—2015年，網(wǎng)絡(luò)中均沒有111D、030C和300三元組模體，經(jīng)濟(jì)體之間相互獨(dú)立、不存在貿(mào)易關(guān)系的003模體占比最多，但呈現(xiàn)逐年遞減態(tài)勢(shì)。其次是012模體，增勢(shì)顯著但稍有回落，表明某經(jīng)濟(jì)體i向j發(fā)出的單向網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系總體趨于上升，而且由某一經(jīng)濟(jì)體向其他多個(gè)經(jīng)濟(jì)體發(fā)出貿(mào)易關(guān)系的模體(如021D、111U)顯著多于某一經(jīng)濟(jì)體接收多方網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的模體(如021U)，以及作為網(wǎng)絡(luò)中介的傳導(dǎo)型模體(如021C)，說(shuō)明個(gè)別具有較強(qiáng)供給能力的經(jīng)濟(jì)體通過(guò)數(shù)字服務(wù)出口獲得了大量的增加值，在數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)日益重要的主導(dǎo)地位。此外，在數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)中，雖然閉合型模體(如030T、120D、120U、120C、210等)數(shù)量較少，但總體呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，尤其120U模體增幅顯著，表明經(jīng)濟(jì)體i更傾向于選擇其合作伙伴j的貿(mào)易伙伴k(即“朋友的朋友”)展開協(xié)作關(guān)系，進(jìn)而形成三元閉合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

(四)數(shù)據(jù)來(lái)源與變量說(shuō)明

本文構(gòu)建數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的原始數(shù)據(jù)主要來(lái)自O(shè)ECD-TiVA數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)布的2005—2015年投入產(chǎn)出表(ICIO)，涵蓋36個(gè)部門(ISIC Rev.4)，63個(gè)經(jīng)濟(jì)體，

其中，36個(gè)為OECD經(jīng)濟(jì)體，27個(gè)為非OECD經(jīng)濟(jì)體。借鑒中國(guó)信息通信研究院對(duì)數(shù)字貿(mào)易的界定，以及周念利和陳寰琦

的做法，將“電信服務(wù)”“保險(xiǎn)服務(wù)”“金融服務(wù)”“專利費(fèi)”“計(jì)算機(jī)及信息服務(wù)”“其他商業(yè)服務(wù)”“個(gè)人、文化和娛樂服務(wù)”等產(chǎn)業(yè)部門納入數(shù)字貿(mào)易考察范疇。關(guān)于節(jié)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)體屬性的指標(biāo)數(shù)據(jù)如GDP、人均GDP、貿(mào)易規(guī)模、經(jīng)濟(jì)體首都之間的距離、共同官方語(yǔ)言等來(lái)自CEPII中的BACI和GeoDist數(shù)據(jù)庫(kù)。各經(jīng)濟(jì)體的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施涵蓋互聯(lián)網(wǎng)普及率、每百人寬帶訂閱量、每百人固定電話訂閱量、每百人移動(dòng)電話訂閱量等指標(biāo)，數(shù)據(jù)主要來(lái)自世界銀行發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)(WDI)；人力資本水平主要根據(jù)受教育年限與教育回報(bào)率進(jìn)行測(cè)算得來(lái)，數(shù)據(jù)來(lái)自Penn世界表(PWT)。

三、數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與演化邏輯

考慮歷史網(wǎng)絡(luò)影響的情況下，穩(wěn)定性(Stability)估計(jì)系數(shù)為2.929，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，變異性(Variability)估計(jì)系數(shù)為-0.029但并不顯著，表明在數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中，如果t-1期節(jié)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)體之間存在分工關(guān)系，那么t時(shí)期這些聯(lián)系傾向于保持穩(wěn)定。較之于貨物貿(mào)易，數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)具有更明顯的三元閉合特征，三元閉合結(jié)構(gòu)的高度凝聚效應(yīng)有利于增加網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的穩(wěn)定性，特別是在面對(duì)外生沖擊所帶來(lái)的不確定性時(shí)，這種內(nèi)生穩(wěn)定機(jī)制顯得更加重要。通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，模型三中Agglomeration與Closed Transitivity的系數(shù)均統(tǒng)計(jì)顯著，且高于模型四的估計(jì)結(jié)果，說(shuō)明在不考慮歷史網(wǎng)絡(luò)影響的情況下，Agglomeration與Closed Transitivity對(duì)數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的影響將會(huì)被高估。

(一)網(wǎng)絡(luò)格局與演變

2005—2015年各個(gè)時(shí)期數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)參數(shù)的測(cè)算結(jié)果顯示，各經(jīng)濟(jì)體之間的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系總體呈現(xiàn)穩(wěn)中有變的態(tài)勢(shì)。2005—2015年間，網(wǎng)絡(luò)密度指數(shù)由0.030小幅增至0.032，表明節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)數(shù)字貿(mào)易形成了日益密切的分工聯(lián)系；節(jié)點(diǎn)之間的平均距離介于1.859—2.050之間，全球金融危機(jī)期間出現(xiàn)顯著增長(zhǎng)，并持續(xù)至2013年，而后驟降至2015年的1.859；與此同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)平均直徑為5.000—6.000之間，所有經(jīng)濟(jì)體間的最大距離不超過(guò)6.000，遠(yuǎn)小于經(jīng)濟(jì)體數(shù)量，意味著數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局呈現(xiàn)明顯的“小世界”特征，各經(jīng)濟(jì)體之間數(shù)字化信息傳播與數(shù)字服務(wù)交換的速度較快。聚類系數(shù)又稱傳遞性系數(shù)，是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化程度的體現(xiàn)，描述了經(jīng)濟(jì)體之間由于強(qiáng)聯(lián)系而形成的閉合關(guān)系(即“三元閉合”)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響程度。聚類系數(shù)介于0.388—0.470之間，總體呈現(xiàn)先降后升的變化趨勢(shì)，說(shuō)明數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)集聚度較高，而且全球數(shù)字貿(mào)易的“聯(lián)盟化”發(fā)展將進(jìn)一步加劇這種趨勢(shì)。數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)所呈現(xiàn)出的“小世界”“高集聚”特征將在一定程度上增加網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

其中，Y

為t時(shí)期的數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)，表示節(jié)點(diǎn)之間是否存在有權(quán)重有方向的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系，y

為 Y

的實(shí)際觀測(cè)值；X

表示一系列反映網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征的變量，主要包括邊數(shù)、節(jié)點(diǎn)的互惠結(jié)構(gòu)、連通性、集聚性與傳遞閉合性等(如表1所示)；E

為一系列表示外生節(jié)點(diǎn)屬性的變量，結(jié)合傳統(tǒng)貿(mào)易引力模型與現(xiàn)有相關(guān)研究，文中納入了發(fā)出點(diǎn)(即出口經(jīng)濟(jì)體)和接收點(diǎn)(即進(jìn)口經(jīng)濟(jì)體)的GDP、人均GDP、貿(mào)易規(guī)模、首都之間的地理距離、是否擁有共同官方語(yǔ)言、在1945年之后是否存在殖民關(guān)系、是否屬于同一大洲等因素。除此之外，結(jié)合數(shù)字貿(mào)易的特點(diǎn)，還考慮了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本水平等因素；Y

為t-1時(shí)期的數(shù)字貿(mào)易關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，側(cè)重考察當(dāng)期網(wǎng)絡(luò)較之于前一期所具有的穩(wěn)定性與變異性；k(θ,y

)表示標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)，以確保模型的概率始終介于0和1之間。

根據(jù)上述普查結(jié)果同時(shí)借鑒Zhou等

的分析思路，進(jìn)一步探究數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的演化路徑。全球數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)大致可分為五個(gè)階段：第一個(gè)階段主要以003模體為主，各經(jīng)濟(jì)體之間處于相互獨(dú)立狀態(tài)。第二個(gè)階段以012模體為主，即某節(jié)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)體開始向另一經(jīng)濟(jì)體提供數(shù)字服務(wù)。發(fā)展到第三個(gè)階段時(shí)，出現(xiàn)了四種類型的模體：102模體，對(duì)應(yīng)于經(jīng)濟(jì)體之間形成互惠的協(xié)作關(guān)系；021U/021D模體，對(duì)應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的發(fā)出和接收逐漸集中到某一經(jīng)濟(jì)體，即從事數(shù)字出口貿(mào)易的經(jīng)濟(jì)體開始逐漸進(jìn)口數(shù)字服務(wù)；021C模體，對(duì)應(yīng)于某一經(jīng)濟(jì)體在分工網(wǎng)絡(luò)中的傳導(dǎo)性作用，即將進(jìn)口的數(shù)字服務(wù)再出口至第三方。第四個(gè)階段，節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)字服務(wù)供需關(guān)系日益復(fù)雜，以非閉合的111U模體與傳遞性閉合的030T模體為主。第五個(gè)階段是形成網(wǎng)絡(luò)閉合的階段，如120U與120D模體，或進(jìn)一步發(fā)展成為210模體。

式(3)中：len為個(gè)體路徑總長(zhǎng)度；m為權(quán)重因子，用以調(diào)整路徑長(zhǎng)度評(píng)價(jià)在總體適應(yīng)度評(píng)價(jià)中的權(quán)重大??；L為起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)直線近似距離。

通過(guò)對(duì)比全球貨物貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)更傾向于形成多種形式的三元閉合，可能的原因在于，相比于傳統(tǒng)的貨物貿(mào)易，數(shù)字服務(wù)供給和需求都存在一定的進(jìn)入門檻，對(duì)出口國(guó)和進(jìn)口國(guó)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施條件、勞動(dòng)力素質(zhì)、科學(xué)技術(shù)水平等方面都有較高的要求，這在某種程度上會(huì)強(qiáng)化數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)分工的路徑依賴，產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)閉合效應(yīng)。換言之，數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的分工聯(lián)系也較多地發(fā)生在既能夠提供數(shù)字服務(wù)又存在數(shù)字進(jìn)口需求的經(jīng)濟(jì)體之間，而這些經(jīng)濟(jì)體往往能夠通過(guò)數(shù)字出口獲得較多的經(jīng)濟(jì)收益。至此，數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演化的過(guò)程，既是各經(jīng)濟(jì)體之間分工聯(lián)系從無(wú)到有的過(guò)程，也是分工網(wǎng)絡(luò)“核心—邊緣”結(jié)構(gòu)形成的過(guò)程，個(gè)別具有數(shù)字服務(wù)壟斷優(yōu)勢(shì)的經(jīng)濟(jì)體日益居于核心地位，而其他經(jīng)濟(jì)體尤其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后的國(guó)家(或地區(qū))將逐漸被邊緣化。這一規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，對(duì)于中國(guó)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及數(shù)字貿(mào)易具有警示作用。

(二)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)識(shí)別

2015年，全球數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中以德國(guó)為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)規(guī)模開始趕超美國(guó)，成為最大社團(tuán)，同時(shí)以中國(guó)為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)初具規(guī)模，涵蓋了26.56%的節(jié)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)體，與德國(guó)、美國(guó)兩個(gè)社團(tuán)形成“三足鼎立”之勢(shì)。在以美國(guó)為主導(dǎo)的社團(tuán)中，加拿大(0.212)、日本(0.107)、英國(guó)(0.134)等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體居于中心位置，但影響力有所下降。同樣地，在以德國(guó)為主導(dǎo)的社團(tuán)中，處于核心地位的德國(guó)和法國(guó)nw_DC指數(shù)均出現(xiàn)明顯降幅。在以中國(guó)為核心的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)中，居于主導(dǎo)地位的中國(guó)nw_DC指數(shù)為0.410，僅次于美國(guó)，顯著超過(guò)德國(guó)、加拿大、英國(guó)、法國(guó)等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，社團(tuán)成員多集中在亞太地區(qū)，包括韓國(guó)(0.041)、澳大利亞(0.031)、新加坡(0.029)等。

頭花蓼內(nèi)生真菌Aspergillus terreus油脂類代謝物的鑒定及其抗多藥耐藥菌和抗炎作用研究 …………… 劉 俊等（11）：1483

2007年，全球數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)逐漸演化出三個(gè)社團(tuán)，然而以瑞典為主導(dǎo)的第三個(gè)社團(tuán)規(guī)模僅占6.25%，因此，實(shí)質(zhì)上仍是兩個(gè)。其中，美國(guó)主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)成員以東南亞、拉美國(guó)家為主，德國(guó)主導(dǎo)的社團(tuán)成員以歐洲國(guó)家為主，兩個(gè)社團(tuán)規(guī)模均在45%以上，形成分庭抗禮之勢(shì)。在美國(guó)主導(dǎo)的社團(tuán)中，除了個(gè)別發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體如加拿大(0.257)、日本(0.203)和英國(guó)(0.162)居于核心位置，中國(guó)的nw_DC指數(shù)為0.173，逐漸超過(guò)英國(guó)，開始由邊緣向核心地區(qū)過(guò)渡；一些發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體在網(wǎng)絡(luò)中的影響力開始超過(guò)個(gè)別發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，如印度(0.068)、墨西哥(0.042)、巴西(0.028)逐步超過(guò)了澳大利亞(0.027)和新加坡(0.023)。在以德國(guó)為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)中，僅法國(guó)的nw_DC指數(shù)較高，為0.152，居于核心位置，其余經(jīng)濟(jì)體均處于網(wǎng)絡(luò)邊緣。

通過(guò)識(shí)別2005年、2010年、2015年三個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)并進(jìn)一步分析，

可以發(fā)現(xiàn)，2005年全球數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)主要包括兩個(gè)社團(tuán)，以美國(guó)為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)具有絕對(duì)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，覆蓋經(jīng)濟(jì)體的數(shù)量占總數(shù)的比重達(dá)到84.38%；而以法國(guó)為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)僅占15.62%，社團(tuán)成員以歐盟國(guó)家居多，且標(biāo)準(zhǔn)化加權(quán)點(diǎn)度中心度(nw_DC)普遍較低，即在數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的地位較低。在美國(guó)主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)中，英國(guó)、德國(guó)、加拿大、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家的nw_DC較高，分別為0.310、0.284、0.240和0.225，在數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中處于相對(duì)核心的位置，而金磚國(guó)家如中國(guó)(nw_DC指數(shù)為0.087，下同)、印度(0.038)、巴西(0.019)、俄羅斯(0.016)及其他發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體如印度尼西亞(0.007)、阿根廷(0.004)、土耳其(0.008)、越南(0.001)等均處于邊緣位置。

在此期間，中國(guó)nw_DC指數(shù)由2005年的0.087增至2015年的0.410，在全球數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的地位和影響力逐漸超過(guò)大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家，不僅如此，以中國(guó)為核心的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)也經(jīng)歷了從無(wú)到有的演化過(guò)程，并與德國(guó)、美國(guó)所主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)形成“三足鼎立”的穩(wěn)定格局。數(shù)字貿(mào)易是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容，之所以能夠產(chǎn)生如此大的影響力，一方面得益于中國(guó)大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字產(chǎn)業(yè)不斷集聚，數(shù)字服務(wù)出口供給能力顯著提升；另一方面，以數(shù)字技術(shù)、數(shù)字資源為核心的數(shù)字產(chǎn)業(yè)深度融入中國(guó)民眾生產(chǎn)、生活的各個(gè)方面，中國(guó)巨大的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求為全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展提供了有效驅(qū)動(dòng)力。

2019年Wachendorff將推出支持Ethernet/IP接口的工業(yè)以太網(wǎng)編碼器，屆時(shí)Universal IE將支持三種以太網(wǎng)接口：Profinet、EtherCAT、Ethernet/IP。Wachendorff Universal IE 通用型工業(yè)以太網(wǎng)編碼器將以其出眾的性能和優(yōu)勢(shì)助力中國(guó)智能制造的發(fā)展。Wachendorff 2018年德國(guó)紐倫堡電氣自動(dòng)加展覽會(huì)已落下帷幕，但Wachendorff會(huì)一如既往追求品質(zhì)及創(chuàng)新，為各行各業(yè)的客戶提供更完美的產(chǎn)品。

四、基于TERGM的數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)影響因素識(shí)別

(一)基準(zhǔn)估計(jì)

根據(jù)上述分析，不難發(fā)現(xiàn)全球數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局呈現(xiàn)“三足鼎立”的態(tài)勢(shì)，而且具有突出的“小世界”“高集聚”特征，較之于貨物貿(mào)易更傾向于形成三元閉合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，那么緊接著的問題是：數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局及其演化的主要影響因素有哪些？對(duì)該問題的回答有利于甄別優(yōu)化數(shù)字貿(mào)易格局、推進(jìn)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素。下面將運(yùn)用TERGM對(duì)式(4)進(jìn)行估計(jì)以考察數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)外部影響因素。在估計(jì)的過(guò)程中，采取逐步加入內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量的方式得到五個(gè)模型，如表3所示。模型一僅考慮主干網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)(Edges)，模型二在模型一的基礎(chǔ)上加入了互惠性(Reciprocity)，模型三增加了連通性(Connectivity)、集聚性(Agglomeration)和傳遞閉合性(Closed Transitivity)，模型四進(jìn)一步考慮了t-1期歷史網(wǎng)絡(luò)的影響，模型五則運(yùn)用傳統(tǒng)面板模型進(jìn)行估計(jì)。這樣做的好處在于考察變量系數(shù)估計(jì)的同時(shí)檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性。可以看出，采用TERGM的估計(jì)結(jié)果與傳統(tǒng)回歸結(jié)果基本一致，下面以包含所有變量的模型四為主展開分析。

1.1 一般資料 在中國(guó)知網(wǎng)的“文獻(xiàn)來(lái)源”中檢索輸入“大理學(xué)院學(xué)報(bào)”“大理大學(xué)學(xué)報(bào)”，按照被引頻次由高至低排序，將被引頻次≥20次的論文納入研究范圍，共計(jì)54篇論文納入統(tǒng)計(jì)分析范圍，在統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)的論文發(fā)表時(shí)間自2002年8月30日至2013年1月15日，而以《大理大學(xué)學(xué)報(bào)》為刊名的第1期發(fā)表于2016年1月，并且在《大理大學(xué)學(xué)報(bào)》上發(fā)表的論文最高被引頻次為5次，無(wú)符合統(tǒng)計(jì)要求的論文，故將檢索詞“大理大學(xué)學(xué)報(bào)”剔除。統(tǒng)計(jì)截至2017年10月22日。

這里基于上述研究方法和數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的主要統(tǒng)計(jì)參數(shù)進(jìn)行測(cè)算，并進(jìn)行三元組普查(Triad Census)，對(duì)比分析數(shù)字貿(mào)易與傳統(tǒng)貨物貿(mào)易的不同之處，對(duì)主干網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別，以便系統(tǒng)深入地把握數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣髋c演化規(guī)律。

內(nèi)生結(jié)構(gòu)方面，互惠性指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)為-0.440，但并不顯著，說(shuō)明當(dāng)某一節(jié)點(diǎn)i向另一節(jié)點(diǎn)j出口數(shù)字服務(wù)時(shí)，j并不傾向于反過(guò)來(lái)向i出口，因而兩節(jié)點(diǎn)之間無(wú)法形成互惠關(guān)系，可能的解釋是，j雖然具有數(shù)字服務(wù)的進(jìn)口需求，但無(wú)法提供相應(yīng)的出口供給。同樣地，連通性估計(jì)結(jié)果為正，但并不顯著。集聚性前系數(shù)為0.825，且通過(guò)了1%的顯著性水平，說(shuō)明當(dāng)i經(jīng)濟(jì)體向j提供數(shù)字服務(wù)時(shí)，其他經(jīng)濟(jì)體向j出口數(shù)字服務(wù)的概率也會(huì)增加，而且，能夠提供數(shù)字服務(wù)的經(jīng)濟(jì)體在某些情況下也存在進(jìn)口需求，從而形成三元閉合。傳遞閉合性估計(jì)系數(shù)顯著為正也印證了數(shù)字貿(mào)易分工網(wǎng)絡(luò)具有高度集聚性，且傾向于形成三元閉合效應(yīng)。

外生因素方面，結(jié)果顯示，發(fā)出節(jié)點(diǎn)外生屬性大多顯著，而接收屬性僅lnGDP_receiver顯著，說(shuō)明數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的演化存在顯著的發(fā)出者效應(yīng)，而接收者效應(yīng)并不明顯。具體地，lnGDP_sender與lnGDP_receiver估計(jì)系數(shù)分別為0.402和1.214，均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng)，對(duì)數(shù)字服務(wù)的供給能力與進(jìn)口需求越高，因而與其他經(jīng)濟(jì)體建立網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的概率就越高。值得注意，在逐步加入內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的過(guò)程中，個(gè)別外生指標(biāo)的系數(shù)出現(xiàn)明顯下降，如lnGDP_sender、lnGDP_receiver分別由模型一的0.805和2.355降至模型四的0.402和1.214，說(shuō)明不考慮內(nèi)生因素的估計(jì)結(jié)果將高估外生屬性對(duì)網(wǎng)絡(luò)的影響。lnTRAS_sender系數(shù)顯著為負(fù)，表明對(duì)外貿(mào)易規(guī)模越小，通過(guò)數(shù)字服務(wù)出口與其他經(jīng)濟(jì)體建立分工聯(lián)系的概率越低。lnDigital_infr_sender、Human_capital_sender的估計(jì)結(jié)果顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與人力資本水平越低，與其他經(jīng)濟(jì)體建立數(shù)字貿(mào)易聯(lián)系的概率越低。

對(duì)協(xié)網(wǎng)絡(luò)變量的估計(jì)結(jié)果顯示，地理距離(LnDistance)系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明地理距離在一定程度上降低了經(jīng)濟(jì)體之間構(gòu)建數(shù)字貿(mào)易分工關(guān)系的概率。雖然信息技術(shù)帶來(lái)的貿(mào)易成本降低弱化了地理距離阻力，但依托信息技術(shù)的數(shù)字貿(mào)易分工仍偏向一定的空間鄰近性。共同官方語(yǔ)言(Com_off_lang)的系數(shù)為0.706，且通過(guò)了1%的顯著性水平，說(shuō)明各經(jīng)濟(jì)體之間共同的官方語(yǔ)言有助于提升網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的概率。

試驗(yàn)驢采用大欄飼養(yǎng)，運(yùn)動(dòng)場(chǎng)自由活動(dòng)，每天飼喂4次，飼喂時(shí)間分別為07：00、11：00、17：00、22：00，由專人負(fù)責(zé)飼養(yǎng)與管理，全天自由飲水。期間注意觀察驢的采食規(guī)律、行為表現(xiàn)和健康。

推薦理由:字體是平面設(shè)計(jì)的三大視覺要素（圖形、文字、色彩）之一，它雖然微小，卻凝聚著無(wú)窮的智慧和能量。作為一種表情達(dá)意的視覺傳達(dá)工具，它在書籍裝幀設(shè)計(jì)、包裝設(shè)計(jì)、標(biāo)志設(shè)計(jì)、廣告設(shè)計(jì)、展示設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)媒體設(shè)計(jì)等各個(gè)領(lǐng)域都扮演著極其重要的角色?！蹲煮w設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與表現(xiàn)》主要講述了字體的構(gòu)成、筆畫與結(jié)構(gòu)，文字的分類及特征，字體設(shè)計(jì)的原則與風(fēng)格，字體設(shè)計(jì)的方法以及在平面設(shè)計(jì)中的運(yùn)用。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)(3)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未在正文中列出，留存?zhèn)渌鳌?/h3>

這里主要采取調(diào)整主干網(wǎng)絡(luò)的提取標(biāo)準(zhǔn)、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間間隔、改變估計(jì)方法等方式重新進(jìn)行TERGM估計(jì)，構(gòu)建了檢驗(yàn)上述結(jié)論的穩(wěn)健性模型：模型六、模型七分別將動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間間隔調(diào)整為2年、3年，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系提取標(biāo)準(zhǔn)不變；模型八調(diào)整了主干網(wǎng)絡(luò)的提取標(biāo)準(zhǔn)，提取2005—2015年各經(jīng)濟(jì)體數(shù)字服務(wù)出口國(guó)內(nèi)增加值TOP3的邊；模型九在模型四的基礎(chǔ)上，將TERGM原本的偽極大似然估計(jì)法(MPLE)改變?yōu)轳R爾科夫蒙特卡羅極大似然估計(jì)法(MCMC MLE)，較之于MPLE，MCMC MLE通過(guò)生成仿真圖的方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果更加精確有效

；模型十選取2015年作為靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用ERGM模型進(jìn)行估計(jì)。從估計(jì)結(jié)果可知，模型六至模型九的估計(jì)結(jié)果與模型四基本一致，Agglomeration、Closed Transitivity與Stability在多數(shù)情況下均顯著為正，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)集聚性、傳遞閉合性與穩(wěn)定性對(duì)于數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的積極影響是較為穩(wěn)健的。外生變量的估計(jì)結(jié)果仍以發(fā)出者效應(yīng)為主，且經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)體發(fā)出和接收網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的概率越高，而貿(mào)易規(guī)模、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與人力資本水平越低，通過(guò)出口數(shù)字服務(wù)與其他經(jīng)濟(jì)體建立分工聯(lián)系的概率也就越低。此外，LnDistance的制約作用和Com_off_lang的促進(jìn)作用依然顯著。模型十的估計(jì)結(jié)果也再次印證了表3估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，但由于ERGM估計(jì)對(duì)于歷史網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別存在一定的缺陷，因而Stability的系數(shù)為負(fù)且并不顯著。

(三)GOF與ROC檢驗(yàn)

不同于傳統(tǒng)計(jì)量模型，TERGM模型未運(yùn)用類似擬合優(yōu)度、赤池信息準(zhǔn)則(AIC)或貝葉斯信息量(BIC)等統(tǒng)計(jì)量對(duì)模型的擬合效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。鑒于此，本文根據(jù)模型四的估計(jì)參數(shù)仿真模擬了100個(gè)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)比仿真網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)值，進(jìn)行擬合優(yōu)度(GOF)檢驗(yàn)和接收者操作特征曲線(ROC)檢驗(yàn)，即真陽(yáng)性預(yù)測(cè)率(TPR)與假陽(yáng)性預(yù)測(cè)率(FPR)的比率，TPR表示預(yù)計(jì)建立網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)體在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的確如此，而FPR則指預(yù)計(jì)建立網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)體在現(xiàn)實(shí)中并未建立，精度(PPV)為真陽(yáng)性樣本占總樣本的比率，即TPR/(TPR+ FPR)，以此考察模型的擬合效果與結(jié)果的穩(wěn)健性。結(jié)果表明，仿真網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵特征如共享伙伴分布、二元組伙伴分布及三元組普查等接近于觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的95%置信區(qū)間，箱線圖的中位數(shù)與觀測(cè)模型的曲線基本重合，表明模擬網(wǎng)絡(luò)能夠較好地?cái)M合觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)。ROC檢驗(yàn)結(jié)果顯示ROC曲線(紅線)靠近左上角，表明模型模擬效果較好，也進(jìn)一步證實(shí)了文中對(duì)于數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)影響因素的識(shí)別結(jié)果是有效且穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與政策啟示

各經(jīng)濟(jì)體通過(guò)數(shù)字貿(mào)易形成的專業(yè)化分工網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出明顯的“小世界”“高集聚”特征，相比于傳統(tǒng)的貨物貿(mào)易，更容易演化形成多種形式的三元閉合結(jié)構(gòu)。在此期間，數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)也發(fā)生較大變化，由2005年以美國(guó)為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)“一支獨(dú)大”格局逐漸演變成2015年的“德國(guó)—美國(guó)—中國(guó)”三個(gè)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)“三足鼎立”的格局，個(gè)別發(fā)展中國(guó)家，如印度、墨西哥、巴西等網(wǎng)絡(luò)影響力有所提升，而發(fā)達(dá)國(guó)家，如日本、澳大利亞、新加坡等影響力式微。

數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)本身的“高集聚”與傳遞閉合屬性有利于各經(jīng)濟(jì)體之間建立更為密切的分工聯(lián)系，而且在動(dòng)態(tài)演化過(guò)程中，歷史網(wǎng)絡(luò)的影響使得數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。不論是歷史網(wǎng)絡(luò)，還是集聚性與傳遞閉合性等內(nèi)生結(jié)構(gòu)，都是影響數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局及演化的重要因素，缺乏考慮這些因素將高估外生因素的影響作用。與傳統(tǒng)引力模型的預(yù)期一致，研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，該經(jīng)濟(jì)體對(duì)于數(shù)字服務(wù)的供給能力與進(jìn)口需求越高，因而與其他經(jīng)濟(jì)體建立網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的概率就越高。而且，各經(jīng)濟(jì)體尤其數(shù)字服務(wù)出口一方貿(mào)易規(guī)模越小、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與人力資本水平越低，與其他經(jīng)濟(jì)體建立分工聯(lián)系的概率相應(yīng)也就越低。除此以外，共同官方語(yǔ)言有利于數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步發(fā)展，而地理距離仍舊發(fā)揮了顯著的阻礙作用，說(shuō)明依托信息技術(shù)的數(shù)字貿(mào)易分工仍偏向一定的空間鄰近性。

基于上述結(jié)論，本文主要的政策啟示在于：數(shù)字貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的集聚性與傳遞閉合特征內(nèi)生地決定了數(shù)字產(chǎn)業(yè)分工不可避免地呈現(xiàn)區(qū)域偏向性與利益分配的“馬太效應(yīng)”，其內(nèi)在穩(wěn)定性很大程度上得益于歷史網(wǎng)絡(luò)與三元閉合效應(yīng)，這也是全球數(shù)字貿(mào)易得以不斷深化的首要前提，更是緩沖金融危機(jī)、突發(fā)公共事件等外生沖擊的重要保障。因此，中國(guó)應(yīng)立足雙循環(huán)新發(fā)展格局，充分發(fā)揮巨大國(guó)內(nèi)市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，在鼓勵(lì)數(shù)字服務(wù)出口的同時(shí)積極擴(kuò)大進(jìn)口，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)集聚效應(yīng)，強(qiáng)化數(shù)字服務(wù)供應(yīng)鏈韌性，優(yōu)化全球數(shù)字貿(mào)易利益分配格局，以數(shù)字貿(mào)易的高質(zhì)量帶動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高質(zhì)量。此外，當(dāng)前中國(guó)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施配套與人力資本水平較低，支撐作用尚未有效發(fā)揮。故而應(yīng)加快建設(shè)完善新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施配套體系，促使大數(shù)據(jù)、5G、人工智能等數(shù)字技術(shù)與服務(wù)產(chǎn)業(yè)深度融合，同時(shí)加大數(shù)字產(chǎn)業(yè)高端人才的引進(jìn)與培養(yǎng)力度，強(qiáng)化中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的人才支撐和智力支持，著力提升產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與現(xiàn)代化水平，將增強(qiáng)電信、計(jì)算機(jī)與信息服務(wù)等數(shù)字產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)能力的工作重點(diǎn)放在集成電路、基礎(chǔ)軟件、重大裝備等薄弱環(huán)節(jié)，并通過(guò)補(bǔ)齊數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈條上基礎(chǔ)零部件、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝、數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)、數(shù)字環(huán)境等短板，構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相互融合、相互促進(jìn)的數(shù)字服務(wù)生態(tài)。

[1] 周念利，陳寰琦.RTAs框架下美式數(shù)字貿(mào)易規(guī)則的數(shù)字貿(mào)易效應(yīng)研究[J].世界經(jīng)濟(jì)，2020，43(10)：28-51.

[2] 賈懷勤，高曉雨，許曉娟，等.數(shù)字貿(mào)易測(cè)度的概念架構(gòu)、指標(biāo)體系和測(cè)度方法初探[J].統(tǒng)計(jì)研究，2021，38(12)：30-41.

[3] BRUCE L, MARTYN P, CARUANA P, et al. RCPA QAP general module-recent changes and what the future holds[J].Pathology,2016,48(S1): S7-S10.

[4] HEANEY M T.Multiplex networks and interest group influence reputation: an exponential random graph model[J]. Social networks,2014,(36):66-81.

[5] 段慶鋒，蔣保建.基于ERGM模型的技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)效應(yīng)研究[J].現(xiàn)代情報(bào)，2018，38(8)：83-89.

[6] 劉林青，陳紫若，田畢飛.結(jié)構(gòu)依賴如何影響貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)形成及演化：以“一帶一路”為例[J].世界經(jīng)濟(jì)研究，2020(6)：106-120+137.

[7] 劉林青，閆小斐，楊理斯，等.國(guó)際貿(mào)易依賴網(wǎng)絡(luò)的演化及內(nèi)生機(jī)制研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021(2)：98-116.

[8] 王直，魏尚進(jìn)，祝坤福.總貿(mào)易核算法：官方貿(mào)易統(tǒng)計(jì)與全球價(jià)值鏈的度量[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2015(9)：108-127+205-206.

[9] 盛斌，高疆.數(shù)字貿(mào)易：一個(gè)分析框架[J].國(guó)際貿(mào)易問題，2021(8)：1-18.

[10] 潘曉明.國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)新態(tài)勢(shì)與中國(guó)的應(yīng)對(duì)[J].國(guó)際問題研究，2020(2)：93-106.

[11] 齊俊妍，強(qiáng)華俊.數(shù)字服務(wù)貿(mào)易限制措施影響服務(wù)出口了嗎?：基于數(shù)字化服務(wù)行業(yè)的實(shí)證分析[J].世界經(jīng)濟(jì)研究，2021(9)：37-52+134-135.

[12] GARG P. Study on introduction of cashless economy in India 2016:benefits and challenge’s[J]. An international multidisciplinary research journal,2020,10(4):116-120.

[13] HUMMELS D, ISHII J, YI K. The nature and growth of vertical specialization in world trade[J]. Journal of international economics,2001,54(1):75-96.

[14] 占麗，戴翔.服務(wù)業(yè)開放與企業(yè)出口國(guó)內(nèi)增加值率悖論及其解釋[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2021，42(6)：43-64.

[15] KOOPMAN R, WANG Z, WEI S J. Estimating domestic content in exports when processing trade is pervasive[J]. Journal of development economics, 2012, 99(1):178-189.

[16] DAUDIN G, RIFFLART C, SCHWEISGUTH D. Who produces for whom in the world economy? [J]. Canadian journal of economics, 2011,44(4):1403-1437.

[17] JOHNSON R C, NOGUERA G. Accounting for intermediates: production sharing and trade in value added[J]. Journal of international economics,2012,86(2):224-236.

[18] WANG W, WEI S, YU X, et al. Characterizing global value chains: production length and upstreamness[R].NBER working paper,2017:23261.

[19] ZHOU M, WU G, XU H. Structure and formation of top networks in international trade, 2001—2010[J]. Social networks, 2016(44):9-21.

[20] 鞠建東，余心玎，盧冰，等.全球價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)中的“三足鼎立”格局分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)，2020，7(4)：1-20.

[21] NEWMAN M E J, GIRVAN M. Finding and evaluating community structure in networks.[J]. Physical review ,2004,69(2):1-15.

[22] CARNEGIE N B, KRIVITSKY P N, HUNTER D R, et al. An approximation method for improving dynamic network model fitting[J]. Journal of computational and graphical statistics,2015,24(2):502-519.