基于共词网络分析的国外数字经济创新研究

童广印，公维丽，任大伟，王景霞

（1.枣庄学院经济与管理学院，山东枣庄 277160；2.山东科技大学能源与矿业工程学院，山东青岛 266590）

根据中国工业和信息化部直属科研单位“中国信息通信研究院”发布的《2019 年全球数字经济新图景》文件的有关信息披露，现阶段中国数字经济发展总规模连续3 年保持20%以上比率的高速增长，截至2018 年12 月31 日，中国数字经济总规模共占到中国GDP 总规模的1/3 以上，已经达到了31 万亿元总规模的高水平［1-2］。随着现阶段国内数字经济外在的资源技术环境的巨大改变与发展创新模式的智能化提升，深入开展国外数字经济创新相关研究的现状和研究热点的评析，进而给国内学术研究提供一定程度的借鉴和启发显得尤为迫切和重要［3］。

全球范围内数字经济创新已经快速渗透到消费品零售（电子商务）、交通运输（自动驾驶）、国民教育（开放式网络课程）、健康医疗（电子及个性化医疗）、人际关系（社交网络）等世界社会经济运行的多个方面和领域，其发展速度非常迅猛，并引领了社会经济发展和国际国内贸易方式的巨大转变［4-6］。国内外现有研究成果主要包括数字经济创新的基本内涵界定和本质探索［7-8］、基本内容和发展模式创新［9-11］、数字平台的搭建［12］、数据互动机制与经济生态构建［13-15］等诸多研究领域。

现有国内外研究文献数量大、种类多，而且研究的具体内容纷繁复杂。传统的文献综述分析法已经很难准确把握国外数字经济研究的现状、热点和发展趋势，而基于共词分析的文献计量法不同，其使用的多种文献分析技术可以对大量文献进行精确的可视化分析。此外，与国外研究相比，国内研究成果相对缺乏代表性、权威性和创新性等问题。因此有必要将国外对于数字经济研究文献进行系统性梳理和分析，以提供和促进国内数字经济领域研究的借鉴和发展。

本文利用共词分析方法，从文献可视化的角度，依据社会整体网络分析的原理，定量地探讨国外数字经济领域的研究现状及热点，通过数字经济相关文献关键词之间的共现关系揭示其不同研究热点主题之间的内在联系，借助SPSS20.0 进行多维尺度分析、Ucine6.0 和Netdraw 软件进行社会网络分析，并采用社会网络中的点中心度和接近中心度指标分析来展示数字经济创新国外研究的发展趋势。

1 研究方法和数据来源

1.1 共词分析法

共词分析法属于一种内容分析法，是由法国文献计量学会在20 世纪70 年代中后期首次提出的一个文本分析的概念和方法。其原理主要应用于某一学科领域研究主题的专业术语在同一篇文献中出现情况的分析表达，这些专业术语的共现次数与其关联度成正比，从而可以为探索该学科领域的研究现状、热点和发展趋势提供依据。共词分析法一般包括以下4 个步骤：①确定数字经济创新研究领域文献的高频关键词；②建立共词矩阵和相异矩阵以初步揭示该研究领域高频关键词之间的相互关联；③选取多维尺度分析法、社会整体网络分析法分别将所建立的高频关键词相异矩阵和共现矩阵绘制成国外数字经济创新研究领域的Euclidean 距离模型图和社会整体网络图；④根据相关实证研究数据结果进行结论性总结和政策性分析。

1.2 数据来源

根据国外学者关于数字经济创新研究的基本观点和本文研究的实际需要，确定数字经济创新研究领域的论文文献检索策略如下：检索平台为Web of Science 核心数据集（包括SCI-EXPANDED、SSCI、CPCI-S、CPCI-SSH、CCR-EXPANDED、IC.等 文献数据库，并浏览完整的文献引文网络），确立的具体论文文献检索表达式为TS=（Digital*economy and innovation*），所检索的论文文献简称为“数字经济创新论文”，论文文献语种为英语（English），论文文献类型为论文（Article），时间跨度为2010 年1 月1 日 至2019 年12 月31 日，检索时间为2020 年11 月20 日，检索发现文献总数228 篇。

2 研究及发现

2.1 词频分析

对国外数字经济创新研究文献的关键词字段进行词频统计，提取关键词的数量达952 个之多，并统计关键词词频。结合下一步多维尺度分析和社会网络分析的需要，首先把63 个词频在3 次以上的关键词初步确定为高频关键词；然后将与“数字经济创新”研究主题联系程度不紧密的关键词剔除，将中文含义明显相同只是所用英文单词不同的关键词合并；最后在进行了以上高频关键词数据的筛选与清洗以后，共得到了47 个高频关键词（前20 个关键词见表1）作为本文的主要研究对象。

表1 高频关键词（部分）

2.2 高频关键词共词矩阵

借助COOC3.9 数据分析软件，将47 个数字经济创新研究的高频关键词统计生成表2 所示47×47的共词矩阵。为了消除共现频次差异较大对数据分析造成的影响，选用Ochiia 系数将共词词频矩阵转换成新的相关矩阵，由于相异矩阵中零值过多，统计时误差较大，为了减少误差，方便进一步分析，用“1”减去相关矩阵中的各个数字，得到高频关键词相异矩阵（表3）。下一步高频关键词共词网络分析以表2所示的高频关键词共现矩阵为数据基础，而关键词之间差异程度的大小则是由其相异矩阵反映，关键词多维尺度分析则是以该相异矩阵为数据基础。

表2 高频关键词共词矩阵（部分）

表3 高频关键词相异矩阵（部分）

2.3 多维尺度分析

多维尺度分析多被运用到多维度复杂事物之间相关性研究的降维研究中，即在一个低维（二维）空间内，以某一件事物研究节点之间的距离远近来揭示的其相互关联性，同时也能够揭示该事物关联性的潜在影响因素。将表3 所示相异矩阵直接导入SPSS20.0 软件中，运用其提供的多维尺度分析功能进行数字经济创新高频关键词的二维尺度分析，在Euclidean 距离模型的二维坐标平面上，把与国外数字经济创新研究文献关键词的关联性强或弱通过距离远近的形式展现出来，如图1 所示。

图1 高频关键词多维尺度分析

从图1 中可以明显看到，在图形的第一象限中，Euclidean 距离将“Digital Innovation”“Innovation”“Digital Platforms”“Digital Innovation”“Digital Platforms”“Big Data”等关键词聚集起来；在图形的第二象限中，Euclidean 距离将“Business Model”“Industry 4.0”“Circular Economy”“Design”“Policy”等关键词聚集起来；在图形的第三象限和第四象限中，Euclidean 距离将“Sustainability”“Internet”“Technology”“Regions”“Smart Cities”“Intellectual Property”“Productivity Decline”“Internet of Things”“Digital Economy”“Smart City”等关键词聚集起来。

由此可以得出结论，国外数字经济创新研究领域大致可以为三大类别：第一类是数字经济大数据平台研究热点，该热点包括大数据、数据平台和数字创新等具体热点内容；第二类是循环经济发展研究热点，该热点包括商业模式、工业4.0 和政策设计等具体热点内容；第三类智慧城市建设研究热点，该热点包括物联网技术、地区建设和可持续性等具体热点内容。

2.4 社会网络分析

在Ucinet 6.0 分析软件中导入前文已构造的高频关键词共现矩阵，进行高频关键词共现的社会网络分析（图2），并借助Netdraw 软件绘制国外数字经济创新高频关键词的社会网络图。从图2 中可以看出，国外数字经济创新的高频关键词在网络图中被网络化的显示为47 个分析节点，每个分析节点分别代表一个高频关键词，节点与节点之间通过具有相互关联的连线联接，节点连线的多少及其疏密程度明显不同。其中，“Innovation”“Sharing Economy”“Digital Economy”“Digital Innovation”“Two-Sided Markets”等词位于整个网络的核心位置，其周围存在着许多较为密集的连线。这种网络形态表明国外在数字经济创新研究领域存在着较为核心的热点问题。下面，通过社会网络分析中的中心性信息来寻找该研究领域的具体热点内容。

图2 高频关键词社会网络图

2.4.1 点中心度分析

社会网络分析方法中，人们常常使用点中心度这一定量指标衡量各个节点在某一特定网络结构中的地位。从表4 中可以发现“Innovation”关键词处于该共词网络的核心地位，因为其节点中心度指标的值最大，具体为30。而平均点中心度为5.099，共有“Innovation”“Digital Economy”“Sharing Economy”“Business Model”“Digital Platforms”“Design”“Entrepreneurship”“Networks”“Digital Innovation”“Digital Transformation”等16 个关键词大于平均中心度，据此确定这些关键词在该网络地位较高，应为处于中心或次中心位置，为当前的研究热点。

表4 高频关键词点中心度（部分）

2.4.2 接近中心度分析

在社会网络分析中，衡量某一特定网络结构中某一节点不受其他节点控制的能力，主要是用“接近中心度（closeness centrality）”这个指标来体现。在社会网络结构图中，某一个节点的接近中心度是指该节点与社会网络结构图中的其他所有节点最短的直线距离之和。因此，某一节点的接近中心度指标的值越小，越可以说明该节点是该社会网络结构中的核心节点。

从表5 中可以看出，国外数字经济创新研究的高频关键词共词网络的接近中心度的值最小为21.905，共包含“Circular Economy”“Open Innovation”两个关键词，这表明这两个关键词节点能均可以以最短的距离到达其他关键词节点，在网络结构中同时处于核心地位。其中“Knowledge”“Sustainability”“Education for Sustainable Development”“Smart Class-room”“Mathematics”“Big Data”“Innovation”“Technology”“R&D”等关键词虽然在点中心度排序中紧跟其后，其接近中心度均远远小于平均接近中心度。说明这些关键词和其他关键词的联系比较紧密，并以中心节点的身份作为桥梁建立了其他关键词节点和核心关键词节点之间的网络联系，应将其补充到当前的数字经济创新领域的研究热点中。

表5 高频关键词接近中心度（部分）

3 研究结论

根据近10 年国外数字经济创新领域相关研究文献高频关键词的多维尺度分析和基于社会网络分析的关键词共现网络图分析，对目前国外数字经济创新各领域的研究热点评析如下。

3.1 大数据平台研究

3.1.1 大数据

数字经济大大颠覆了传统意义上既有的社会经济发展模式，改变了传统的经济资源要素内容及其配置方式，其最根本的标志就是数字经济是以大数据收集及应用为主的生产要素和发展模式［16］。在未来的万物互联的网络空间中，先进的区块链技术既是物联网去中心化、无法更改、高效安全的一种平行电子账本，也是建立现代网络治理现代化的新手段和驱动数字经济高速发展的新引擎［17］。因此，现阶段中国社会经济发展的基本策略是要从现代数字经济发展模式创新着眼，从夯实大数据平台基础设施建设、提倡大数据文化、加快大数据与实体经济有机融合、完善大数据融资等方面提出有利用大数据推动中国经济高质量发展的政策机制［18］。

3.1.2 数字平台

数字平台是数字经济发展的关键要素和基础基石，这对于数字经济的创新发展和有效治理至关重要［19］。然而，由于数字经济这一产业的进入具有较强的技术性壁垒，这就不可避免地引发了数字经济发展过程中的经营垄断行为，垄断不仅对数字市场良性竞争及消费者权利造成巨大损害，同时也对中国政府相关部门的监管法律和执行提出了新的严峻挑战［20］。进一步掌握数字平台生态系统理论，并将其与社会经济关键领域相结合，将在社会经济高质量发展中发挥重要的促进作用。

3.1.3 数字创新

随着数字经济时代发展的进程不断加快，数据动态收集和运用能力的显得越来越重要，这种重要作用不仅体现在产业组织高效运行和数字创新行业应用等多个不同的方面，更重要的是体现在数字创新本身这一根本性应用方面［21］。为深刻理解数字经济促进产业转型、新动能升级和社会创新发展的内在逻辑，学术界乃至产业界必须更进一步厘清促进数字创新模式实施落地、支撑数字经济繁荣发展背后的数字创新的基本规律及数字创新引领产业发展的基本路径和作用机制［22］。

3.2 循环经济发展研究

3.2.1 商业模式

数字经济发展的商业模式创新包括零售行业电子商务、移动终端应用商店（App Store）、云计算和云存储、在线支付和第三方信用等诸多方面。随着数字经济的不断发展，多层面商业模式得以不断创新，交易双方的合约达成已不再一定需要借助实体介质实现，而通过数字经济下的云计算、云服务及电子货币等虚拟介质即可实现，“ 去实体化”（de-materialization）已经成为数字经济商业模式发展的未来发展趋势［23］。

3.2.2 工业4.0

工业4.0 以新型互联网产业技术为依托，其概念源自德国对工业发展过程中的战略“互联网+工业”的思想融合，是德国经济发展高新技术战略2020 的重要内容之一，新型互联网产业技术发展将为实现工业战略布局提供重要的数字平台与技术支持，此外，工业经济发展旨在提升德国现有工业的科技水平，立足打造工业对互联网产业新的需求，强化与发达国家的信息技术交流与合作的“工业4.0”是现代工业发展的大势所趋［24］。

3.2.3 政策设计

从政府相关部门的政策设计层面来说，应继续有针对性地加大对数字经济创新企业的人力、物力和财力的有效投入，同时专门的数字经济创新发展监管机构和部门应根据数字经济创新的不同特点，在监管方式、方法和流程上进行不断创新，并积极做好相关创新绩效的评价和利用工作，只有这样才能够更好地适应现阶段中国数字经济创新发展的迫切需要，能够为数字经济创新企业的价值评估提供良好的政策指引［25］。如数字经济促进经济转型发展的机制、路径、效果和数字经济背景下的反垄断与竞争政策等。

3.3 智慧城市建设研究热点评析

3.3.1 物联网技术

物联网技术的不断发展有效地带动了数字经济创新发展的高速增长，社会经济发展的基础性要素已悄然改变为数字经济创新发展不可或缺的数据信息，而且国内外数字经济发展的实践也进一步表明，以云计算、云存储、大数据、物联网、人工智能、5G 通信等先进信息技术为代表的数字经济日益成为中国社会经济创新发展的重要力量，这些新兴经济形态不仅仅作为新兴产业的引领示范，而且对传统产业更具有很大的促进和带动作用，传统产业数字化、网络化、智能化的发展日趋成熟［26］。

3.3.2 地区建设

在数字经济创新时代，坚持智慧模式创新与智慧城市（地区）建设技术在城市化管理中被广泛地推广和应用，其主要体现在以人工智能技术发展推进城市地区管理的现代化升级，其中的精细化管理和网格化管理更要求以人民的诉求和利益为核心，进而结合数字经济创新的特征及其优势，建立新型智慧城市（社区），强化现代城市多元共治的现代化治理理念，以国际化的视野推动城市管理现代化进程，真正实现在管理中体现服务，在规划中体现精细，在模式中运用数字的现代化治理新模式［27］。

3.3.3 可持续性

智慧城市和智慧社区建设要以数字经济创新驱动与自然环境可持续性为主要特征，既要具有数字创新优势及绿色发展基础，通过数字创新驱动绿色城市发展模式的不断完善，又要优化社会经济发展的数字创新方式。现阶段，完成人口城镇化是中国新型城镇化建设中的初步任务目标，而走出一条城市资源高效利用、社会经济稳定增长、自然环境持续改善、社会人文包容和谐、空间结构布局合理及现代城市智慧引领的可持续性发展道路是未来发展道路的趋势所在［28］。

4 结语

采集了2010—2019 年Web of Science 文献数据库中以数字经济创新主题的研究论文228 篇，对论文高频关键词运用了多维尺度分析和社会整体网络分析等系统分析和可视化技术，概括出10 年间国外数字经济创新为主题的研究已经形成了大数据平台、循环经济发展和智慧城市建设3 个较为稳定的研究领域，并对每个研究领域的现状和热点进行了进一步分析。同时，研究结果发现，各领域的研究热点在向知识资源深度挖掘方向转移，利用大数据、云计算、数据挖掘等技术来实现数字经济创新，为社会经济发展提供更具有针对性和个性化发展模式成为下一步研究的主要方向。

此外，本文的研究尚存在一些不足，一是相关研究文献数据的选取主要是以主题进行筛选，筛选主题词较为简单，并没有涵盖所有的“数字经济创新”英文翻译词汇，这样势必会遗漏掉了一些相关文献，对本文的研究结论可能会产生一定的影响；二是本文的研究对象没有涉及国内学者的研究成果，无法进行一些必要的国内外比较，这也是该课题下一步需要努力的方向。