基于主路径分析算法的中国数字技术扩散效率研究

周 勇， 杨其锦

（西安建筑科技大学 管理学院， 西安 710055）

0 引 言

数字经济以数字技术为核心驱动力，通过数字产业化及产业数字化推动着全球产业数字化转型与高质量发展。 加快发展数字经济，推动互联网、大数据、人工智能等数字技术同实体经济深度融合是中国发挥数字技术赋能经济发展作用的重要举措。 根据《中国数字经济白皮书2021》，2020 年中国数字经济规模达到39.2 万亿元，占GDP 的比重达38.6%。 数字经济对传统经济产生的技术溢出效应是推动中国整体产业结构升级的“新引擎”。 在此背景下，数字技术的应用已成为各行业未来发展的趋势，关乎行业的可持续发展，数字技术向传统产业的扩散更是中国经济迈向高质量发展阶段的重要任务［1］。

数字技术向传统产业扩散过程中，面对的技术、市场环境更加多变且充满不确定性，使得政府、行业决策者在促进数字技术扩散时面临着更大的投资决策风险。 同时，数字技术仍处在扩散的早期阶段，即数字技术并未深度扩散到国民经济的各个行业，为促进数字技术的进一步扩散，有效实现其对经济增长的贡献，数字技术扩散的基本模式与效率是当前研究的基础与关键［2］。 数字技术的扩散效率对各传统行业的创新能力具有直接的影响作用，能有效促进传统行业的创新产出与产业转型高质量发展，明确数字技术扩散的基本模式与效率，对于决策者制定加速数字技术扩散的公共政策具有十分重要的意义。

目前关于数字技术扩散效率的研究较少，相关的研究主要集中在扩散效率与创新能力的关系、扩散效率的效应研究等方面，且多采用企业层面的技术扩散指标，数据来源与角度单一［3］。 对传统产业发挥颠覆性影响的往往是关键性数字技术，可能改变传统产业的原有布局，影响传统产业发展方向的选择［4］。 因此，对关键数字技术扩散效率的研究更有现实的指导意义，对于政府和企业把握数字技术扩散影响范围及扩散阶段、选择具有重要价值的发展、投资方向具有决策支持作用［5］。

许多学者认为技术扩散主路径上的技术是该技术领域的关键技术，既能反映技术发展的轨迹又对技术进步具有决定性作用［6］。 本文提出在识别数字技术扩散主路径的基础上，研究其扩散效率，实现对数字技术跨领域扩散的基本模式的识别与趋势预测，又能真实反映当前数字技术扩散效率现状，对政府政策制定者、行业领导者促进数字技术扩散具有重要指导意义。

1 文献综述

1.1 数字技术扩散主路径

基于专利引文网络，Dosi［7］提出了“技术扩散主路径”这一概念。 技术扩散主路径能详实的反映技术的发展脉络与发展趋势，以及该技术领域的关键技术，这为识别数字技术扩散的基本模式及趋势提供了工具，更是分析数字技术扩散效率的基础。Hummon 与Doreain［8］最早提出了主路径分析的具体方法。 本文以此为基础选择SPNP 算法进行数字技术扩散主路径的分析。

技术扩散主路径的研究取得了丰硕成果，许多技术的演化过程与过程中的核心技术得到清晰的呈现，如激光显示技术的演化轨迹识别，富勒烯领域的引文主路径及核心专利的识别，光伏电池板领域的技术轨道识别［9］。 数字技术扩散主路径的研究与其他技术扩散主路径研究相似，往往只研究某一数字技术的扩散主路径，孙冰等［10］选择手机芯片技术为研究对象，根据1990～2015 年的专利数据构建了手机芯片技术专利引文网络，依据网络拓扑参数确定了专利引文网络的核心专利，识别了手机芯片专利的技术扩散主路径，并基于随机游走的中介中心度（BCRW）算法完成了对专利权人网络中核心企业的甄别研究；王丽丽等［6］以3D 打印技术为例研究，绘制了技术发展的轨迹。 不同数字技术间的作用是互补的，因此考虑全部类型的数字技术的扩散现状，能够更准确的识别数字技术的关键技术［11］。

1.2 数字技术扩散效率

目前，国内数字技术处于扩散早期阶段，识别数字技术的扩散效率是研究数字技术扩散影响的基础［2］。 数字技术扩散效率是检验其扩散结果与现状的重要衡量标准，能够反映数字技术扩散的有效性。 数字技术扩散效率的提高对传统技术的创新发展具有直接影响，有效的扩散能使传统产业在较短的时间内实现数字化转型与高质量发展［12］。 此外，对技术扩散效率的研究中，学者们多选择技术扩散速度、广度和深度3 种指标进行测度［13］。

对技术扩散速度的定量研究主要有两类方法：一种是以投入-产出模型为基础， 针对企业的技术扩散速度的研究，这种方法无法反映变量随时间变化的关系，且针对企业的研究存在明显的局限性［14］；另一种方法是用“平均引用延时”或“平均扩散速度”指标测度技术向其他领域扩散的速度，这种方法是可行、有效的，但无法考虑部分技术因其重要性而被跨越较长时间引用的特殊情况，导致计算的扩散速度与实际情况存在差异，无法真实反映其扩散情况。 在技术扩散广度、深度的定量研究中，通过专利的技术领域归属，将引用关系转化为技术领域间的关联，进而对其扩散广度、深度进行识别的方法得到了学者们的广范使用，但由于在计算过程中默认涉及的专利的重要性均等，存在单一性测量的问题［15］。 本文认为在识别数字技术扩散主路径的基础上，对技术扩散效率进行分析，有效避免扩散效率定量研究中存在的问题。 从专利引文网络中提取的技术扩散主路径既能够反映技术扩散随时间发展的动态过程，又能够识别出关键专利技术，在此基础上进行数字技术扩散效率的分析能真实反映出数字技术跨领域扩散的现状，并且能够较好的预测传统技术领域中数字技术扩散的潜力。

2 数据来源与方法

2.1 数据收集与处理

本文根据国家统计局2021 年发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，将4 大类数字经济核心行业所包含的125 种技术定义为数字技术，非数字经济行业按国民经济行业代码前4 位进行行业划分；收集了智慧芽专利数据库2000～2019 年之间公开的专利数据。 数字技术专利的检索式为：TI ＝数字技术国民行业经济代码，设置检索时间为：申请日2000-2019 且检索被引用次数≥1 的数字技术专利，截止到2019 年12 月31 日。 非数字技术专利为2000-2019年公开的专利数据剔除数字技术专利后引用专利量和被引用专利量≥1 的所有专利，经过过滤和剔除等数据清洗后，共收集到技术专利2 006 908条。

2.2 扩散主路径分析

目前，最主要的扩散主路径分析算法有3 种：Search Path Count（SPC）、Search Path Node Pair（SPNP）、Search Path Link Code（SPLC）。 SPNP 算法相较于另外两种算法更易于区分技术发展过程中的主要脉络，更适合本文对数字技术扩散主路径的识别［10］。 因此，本文采取SPNP 算法确定数字技术扩散主路径，通过源节点出发的所有路径来计算相邻两节点之间的链接在所在路径上连接的所有的遍历次数，计算方法如式（1）所示：

其中，（u，v） 表示专利u指向专利v的有向链接；L-（u） 表示专利u直接或间接引用的所有专利节点数，包括专利u本身；L＋（v） 表示所有直接或间接引用专利v的专利节点数，包括专利v本身。

2.3 扩散效率测量

随着技术扩散理论研究的不断深入，许多学者构建了多种指标研究技术扩散效率，利用处理后的专利引文数据，基于数字技术扩散主路径，本文选择了以往学者广泛使用的3 种指标测量数字技术扩散效率：数字技术扩散速度、广度和深度。

本文以长沙市土地利用调查成果数据为基础，选择望城区为研究区域，基于InVEST模型，评价了其生境质量，探讨了其空间分异特征。

数字技术扩散速度：本文选择了贵淑婷［16］提出的基于主路径角度构建的扩散速度指标，结合主路径对数字技术的扩散速度进行分析，可以更准确的把握作为关键节点的数字技术的扩散规律。 单位时间内经历的关键节点越多，说明主路径上的技术扩散速度越快。 因此， 将主路径上的技术扩散速度TDS_M用式（2） 表示：

其中，Nd是主路径上的节点数量；Tmax为主路径上各节点中的最大节点值；Tmin为主路径上各节点中的最小节点值。

数字技术扩散广度：Liu［17］提出对于一组论文，施引论文所属的ESI 学科数量即为该组论文的“学科扩散广度”，专利文献的扩散广度即为施引专利所包含的类别。 本文利用公开号区分引用专利，进行指标测度，主路径中的数字技术扩散广度为该路径包含节点的扩散广度的均值。

数字技术扩散深度：根据乔铮［18］的方法，扩散深度表示某一技术领域向其他技术领域释放知识的能力。 本文将数字技术在某一条技术领域的主路径中的技术占比表示为其技术扩散深度。

3 结果分析

3.1 中国数字技术的发展趋势

本文将2000 ～2019 年中国专利数据进行了整理，并绘制了中国数字技术及所有技术专利申请趋势如图1 所示。

图1 2000-2019 年中国专利申请趋势Fig.1 Trend of patent applications in China， 2000-2019

从图1 可见，数字技术同其他技术专利申请趋势相似：2000～2009 年，数字技术相关专利申请量相对较少，曲线较为平缓，是中国数字技术的起步阶段；2009～2015 年，数字技术相关专利每年的申请数量均超过100 000 条，且以每年2 ～4 万条速度平稳增长；2015 年后，数字技术相关专利申请量以每年超过6 万条的增长量高速发展，并在2018 年达到巅峰值，是中国数字技术高速发展的重要阶段。

3.2 数字技术扩散主路径分析

图2 数字技术扩散主路径Fig.2 Main path of digital technology diffusion

3.3 数字技术扩散效率分析

基于主路径分析的数字技术扩散效率分析见表1，数字技术扩散效率在不同领域达到了不同的效果。 在数字技术各个扩散主路径中，数字技术扩散速度均已超过1.0，扩散广度也保持在较高水平，反映出数字技术以其渗透性、协调性和替代性特征已快速、广泛地渗透到传统行业中。 但数字技术扩散深度普遍较低，仅有4 条主路径中的扩散深度超过0.5，也从侧面反映出中国虽已认识到数字技术扩散的必要性与紧迫性，但在各技术领域内的扩散仍处于早期阶段，扩散深度不足，需要行业决策者根据各行业发展特征促进数字技术在本行业深度扩散。

表1 数字技术扩散效率分析Tab.1 Diffusion efficiency analysis of digital technology

扩散速度最快的是主路径12，该主路径的扩散深度也最大，数字技术在该主路径中扩散效果最好。主路径12 涉及领域为液晶显示设备制造业，具体应用场景如手机、电视、电脑、车载仪表盘等，数字技术的扩散使得该技术领域取得了重大技术突破，满足人民对高质量显示面板的需求。 同时，数字技术的扩散使得液晶显示设备制造实现了数字化转型，数字化研发设计普及率已远超全国各行业整体水平。主路径10 的扩散广度值最高，但其扩散深度值处于最低水平，仅为0.07，该主路径涉及定位、导航仪器仪表专用设备制造业，具体应用场景如无人驾驶汽车、无人机等先进设备的定位系统，较低的扩散深度与较高的扩散广度，说明了数字技术在该技术领域初步扩散，但未来在该领域影响范围较大，是有潜力的数字技术应用领域。 主路径3、6、11、13 的数字技术扩散深度值较低，但扩散速度、广度值均处于较高水平，未来化学纤维制造业、通用设备制造业、医学康复、检测器材制造业将迎来数字技术快速、大范围扩散的契机。 主路径二反映出仍有部分数字技术处于本领域内扩散的阶段，需要技术研发者寻找其跨领域扩散的“引爆点”。

4 结束语

本文在扩散主路径的基础上分析了数字技术在不同技术领域的扩散效率情况，更加细化地描述数字技术的扩散现状，为技术研发者与企业决策者更有针对性的制定企业数字化转型方案提供了指导。随着技术的发展，数字技术在各技术领域的扩散效率呈现多样化并有很强的相似性，即多数技术领域数字技术扩散深度有待提高，但由于保持着较高的扩散速度与广度，数字技术相比其他技术的扩散，可以有效缩短技术的扩散周期，能以较短的时间实现与各传统产业部门的深度融合，使传统产业形成新的技术范式与经济活动。 此外，从各主路径涉及技术领域可知制造业是目前数字技术扩散的核心行业，受益于国家对制造业高质量发展的推动，数字技术能够在制造业广泛且深度扩散。 其他数字技术扩散不充分的传统行业应积极借鉴制造业数字化发展的经验，助推本行业数字化转型，以期迎来新的行业发展机遇。

数字技术正以其独特的渗透性、协调性和替代性经济-技术特征改变着传统行业技术发展格局与方向，探索数字技术向传统行业扩散的效率特征是当前数字技术研究的重点与关键，反映各行业数字技术扩散的现状与规律，明确数字技术在各行业扩散所处的阶段，对于政府制定加速数字技术扩散的公共政策具有重要意义。 各行业应把握数字技术扩散的发展契机，建立良好的行业环境、培养专业的技术人才，以通过行业数字化转型实现高质量发展。

本文通过引文网络进行了路径识别，在此基础上，结合网络特征理论与技术扩散理论深入剖析数字技术扩散效率的影响机制，构建相应的理论模型，更有利于推进数字技术的扩散。