郑林昌,王曼旌

(河北大学 经济学院，河北 保定 071002)

一、引言

1971年，TI公司发明了单芯片微型计算机，使得计算机由大型企业走向普通大众，全球悄然进入到了PC时代。20世纪90年代蒂姆·伯纳斯·李利用超文本传输协议(HTTP)让各电脑用户之间图文简单传输、浏览、存储等成为可能，开启了互联网时代，在此基础上催生出了电子商务等商业形态，促进了美国经济乃至全球经济的发展。互联网时代数据(信息)传输、处理和存储引发了学术界、实业界重视，1995年，OECD提出了“数字经济”，认为人类发展已由原子加工过程转变为信息加工处理过程，并对数字经济发展前景进行了展望。进入21世纪后，通信技术的变革极大地提高了信息传输的速度，尤其是智能手机、移动终端的大规模应用，使得移动支付等成为现实，催生了平台经济的出现，推动了移动互联网时代的来临。移动支付、平台经济的出现也让数据发生了质的革命，数据驱动下的数字平台对全球商业模式的创新已有目共睹[1]。而大数据、云计算等数字处理能力极大提高，使得数据的作用和应用已经不再局限于商业领域，数据在工业、农业、交通、城市、医疗等领域开始广泛应用，工业4.0、智慧农业、智慧医疗、虚拟现实等纷纷涌现，推动全球正在由互联网经济时代向数字经济时代转变。根据联合国贸易和发展会议提供数据，2022年全球互联网协议流量 (包括国内和国际流量)将超过截至2016年的互联网流量之和[2]。目前，数字经济贡献了全球将近3%的就业、5%的GDP，在主要新兴市场国家数字经济以年均15%～25% 速度增长[3]。

不同时期学术界对数据、数字经济有着不同的关注。21世纪之前，学术界将目光更多地投向了互联网及其影响上，虽然早在1995年就明确提出了“数字经济”，但学术界高度关注数据和数字经济却始于21世纪。2016年，《二十国集团数字经济发展与合作倡议》将数字经济界定为，“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”[4]。联合国贸易和发展会议、经合组织(OECD)等重要国际组织，认为数据已经成为创造和捕获价值的新经济资源，成为创造私人价值和社会价值的重要战略资产，并于2019年将长期冠名的《信息经济报告》修改为《数字经济报告》。在过去几年，学术界关注再次发生了变化，更多地关注数字技术、服务、产品、技术和技能在经济体中传播的方式[5]。随着云计算、大数据、区块链、物联网、工业互联网、人工智能等技术的大规模应用与发展，未来全球将进入到物联网、人工智能时代，数字经济将有新内容、新表现，这已引起了全球学者的关注。数字经济提出至今已有20余年时间，也形成了大量有关数字经济的研究成果，但鲜有学者对其进行系统性的分析与归纳。本文运用CiteSpace软件进行文献计量分析，以期通过对国内外数字经济研究领域进行梳理与总结，更好地掌握中外数字经济研究进展和中外数字经济研究差异，并判断未来研究发展趋势，为今后数字经济研究提供参考。

二、研究工具与数据来源

(一)研究工具

CiteSpace是由国际著名信息可视化专家陈超美教授研发的用于分析和可视共现网络的Java应用程序[6]，基于共引分析理论以及寻径网络算法等，探寻科学文献中的可视化模式和发展趋势，并通过一系列可视化图谱来帮助人们更好地理解研究进展及变化[7]。通过对图谱的分析和解读，可以找出所研究领域过去的发展路径，同时也可以分析出其研究热点和前沿，从而发掘更多未来挑战与机遇[8]。本文利用CiteSpace软件对发文作者、研究机构、关键词共现、关键词聚类时间线等进行统计分析，科学展现国内外在数字经济领域的研究发展脉络，探寻其热点问题和未来发展。

(二)数据来源

本文的数据来源分为国外和国内两个部分，国外文献数据来自Web of Science核心合集数据库。为保证文献数据的全面性，利用专业检索，构造检索式“TS=( Digital economy)”,选择文献时间为2000至2021年，最终获取6482篇文献。国内文献数据来自中国知网(CNKI)，为保证论文质量，利用高级检索，以“数字经济”为主题，以北京大学图书馆“中文核心期刊”、南京大学“中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊”以及中文科学引文数据库(Chinese Science Citation Database)来源期刊为文献收录范围，并选择时间为2000—2021年进行检索，最终筛选得到2886篇有效文献。

三、研究现状

(一)文献数量

总体而言，国内外关于数字经济的研究经历了由“探索”到“飞速发展”的过程。国内学术期刊对数字经济的关注略早于国外，2000年国内期刊已有关于数字经济的文献，发表文献数量16篇，国外WOS核心合集数据库中期刊到2003年才出现了具有“数字经济”关键词的文献，发表文献42篇。2000—2018年，国内期刊发表有关数字经济的文献一直在100篇以下，其中2004—2013年期间文献数量一直未突破10篇；2003—2014年，国外期刊每年发表有关数字经济的文献一直在100篇以下，这期间国内外学术界对数字经济进行了探索性研究。2014年之后国内外对数字经济研究开始爆发，对数字经济的研究热度快速增加，国内对数字经济研究的爆发点略晚于国外，2018年国内期刊发表文献才突破100篇，达到184篇，而国外期刊在2015年就已突破100篇，达到233篇。近年国内对数字经济的研究热度要高于国外，2021年国内期刊发表文献数量已达到1274篇，2017—2021年期间文献数量年均增长105%。相比而言，2021年国外期刊发表文献数量1382篇，2014—2021年发表文献数量年均增速49%，2017—2021年年均增速34%(详见图1)。

图1 2000—2020年国内外期刊发表数字经济相关文献数量

(二)发文作者

通过对发文作者进行可视化分析，国外期刊发文量最多的作者分别是Chihiro Watanabe、Elena、Mark Graham等，国内期刊发文量最多的作者有陈劲、王瑞荣、陈兵、戚聿东等。图中节点间连线代表作者彼此之间存在合作，通过节点间连线数量的分析，可以发现国内外研究者合作开展数字经济的研究较少，国内外作者共现图谱中节点密度(Density)分别仅有0.0021、0.001；国外有明显的以MARK GRAHAM为首的网络结构，国内有明显的以戚聿东为首的网络结构。相比之下，单独节点的学者较多，例如国内的陈劲学者，发文量较多，但与其他的作者联系几乎没有。国内外作者在数字经济研究上的交流与合作有待加强(详见图2)。

图2 2000—2021年国内外数字经济研究作者共现图谱

(三)研究机构

国内外研究机构关于数字经济的研究均有较高的集中度。根据国内外数字经济研究机构合作知识图谱，国外发文量比较多的机构为Russian Acad Sci(俄罗斯科学院)、Financial Univ Govt Russian Federat(俄罗斯联邦政府金融大学)、Univ Oxford(牛津大学)、Plekhanov Russian Univ Econ(俄罗斯普列汉诺夫经济大学)等，俄罗斯研究机构对数字经济的研究领先于其他国家；国内研究成果较多的研究机构有中国社会科学院财经战略研究院、北京大学法学院、浙江大学光华法学院、重庆大学法学院等，国内法学研究机构对数字经济关注度较高。国外研究机构间关于数字经济研究的交流合作远高于国内。国外研究机构共现图谱中节点数N=598，连线数E=758，密度=0.0042。国内的节点数N为281，节点间的连线只有4条，密度更是远低于国外，仅有0.0001，国内研究机构关于数字经济研究仍处于“单兵作战”状态，彼此之间的合作不够紧密(详见图3)。

图3 2000—2021年国内外数字经济领域研究机构合作知识图谱

四、研究热点领域及演变

(一)关键词共现分析

运用CiteSpace软件提取文献中能够表达文章核心内容的关键词或主题词，并按频次进行高低分布，可以得到国内外在数字经济领域研究关键词图谱(图4、表1)。图谱中节点的大小表示关键词的词频，节点间的连线代表关键词之间的关联程度。分析结果表明，中外期刊关于数字经济研究的热点有着明显的差异，创新、技术、经济、影响、互联网、信息、管理、系统、执行、大数据等是国外期刊数字经济研究的热点主题，且研究热点相对均衡，其中经济、模型、互联网、创新、网络、技术、信息技术等是沟通其他研究主题的主要纽带和桥梁，该研究期间并没有明显的突发性关键词出现。相比而言，国内数字经济研究热点的聚集度较高，热点研究主题主要有数字经济、数据要素、反垄断、数字化、平台经济、数字技术、数据、大数据、中介效应、公共数据等①，其中数字经济、数据要素、数据安全、数字化、互联网、网络空间、人工智能等是沟通其他研究主题的主要纽带和桥梁，创新、数字治理等在研究期间有突发性变化。

对比中外数字经济研究共现关键词图表和分析,国外期刊具有节点性和中介作用的关键词较国内期刊都多，国外期刊关键词之间的共现现象比较明显，相互之间连线比较紧密，说明国内期刊有关数字经济研究仍相对集中，研究热点仍然比较缺乏；国内期刊出现突发性关键词，说明国内数字经济部分研究热点并未得到后期持续性深入研究。国外期刊发表文献重视从互联网视角下研究数字经济，更加关注数字经济显著的网络、系统等特征，以及数字经济对经济社会产生的影响。国内期刊发表文献重视从数据角度研究数字经济，关注数据(大数据)作为要素(数据要素)在经济发展中的重要作用及数字经济的数字化特征，强调人工智能、数字技术等对数字经济发展的重要作用，关注数字经济所产生的数字鸿沟、公平竞争等问题所带来的市场结构问题，多样化、隐蔽化、复杂化的垄断行为已经引起了学者的关注。

图4 2000—2021年国内外数字经济领域研究关键词共现图谱

表1 国内外数字经济研究中的高频词及中心性

续表1

(二)关键词聚类分析

为进一步探究数字经济领域相关研究热点的结构，本文使用数似然法对关键词进行聚类分析，得到中外关键词聚类知识图谱。图5和表2显示，国外知识图谱中聚类模块值(Q值)为0.4682，大于0.3，聚类模块显著，平均轮廓值Mean Silhouette(S值)为0.7409，聚类合理。国外数字经济研究主要聚类标签有“城市”“循环经济”“数字鸿沟”“研究与开发”“电子商务”“数字经济与社会指数”“零工经济”“开放创新”“共享经济”“信息和计算机技术”等，各聚类里面关键词之间的连线比较细、连线多。相比而言，国内关键词聚类图谱中聚类模块值(Q值)为0.6753，聚类结构显著，平均轮廓值Mean Silhouette(S值)为0.8819，聚类令人信服。国内数字经济研究主要聚类标签有“企业创新”“反垄断”“数字技术”“人工智能”“公共数据”“动态过程机制”“区域创新”等方面，各聚类里面关键词之间连线粗、连线少。

对比中外关键词聚类图表和分析，国内期刊有关数字经济研究文献聚类较国外要显著，国内期刊具有明显围绕某个领域从事研究的特征，初步在数据、企业、垄断、技术、创新、税收、会计、共同体等领域形成了聚类研究，但国内期刊数字经济研究也呈现研究单一、过度集中的特征。国外期刊有关数字经济研究文献聚类略逊色，除在城市、创新、地理空间等领域形成明显聚集研究特征外，其他聚类各关键词之间关系并不太相关，这同时也说明了国外有关数字经济研究相对分散，国外多是将数字经济引入到了其他相关研究中进行考察。

图5 2000—2021年国内外数字经济领域关键词聚类知识图谱

表2 国内外数字经济关键词共现网络聚类表

利用CiteSpace软件对关键词进行聚类时间线分析，可以进一步了解每一个聚类的发展演进过程，通过不同聚类之间的连线可以了解不同聚类间关键词的支持关联强度。图6显示，国外数字经济研究具有良好的相互支撑性，每个聚类标签研究领域均能保持持续深入研究，每个研究领域均出现了大量共同利用关键词。以“城市”标签聚类为例，早期研究热点为城市、信息经济、区域产业等，逐步延伸到数字医学、产业集聚等研究热点，再到后期的政府政策、大数据等。相比而言，国内各聚类研究中关键词之间关系较弱，除“数字经济”“企业创新”“公共数字”等研究聚类中关键词表现出较高的关联性外，其他研究聚类关键词之间的关联关系并不强。其中，“数字经济”标签聚类研究领域主要集中在经济管理学科，前期相关研究主要集中在“会计”研究领域，后期形成产业、贸易、数字经济特征、平台等研究热点。“公共数字”标签聚类研究领域具有明显从事“数据”研究特征，前期形成有公共数据、数据要素、数据等研究热点，近期又被得到重视，并形成了知识产权、数据产权、数据权益、数据共享、隐私保护、数据安全、数据流动、数据治理等研究热点。

图6 2000—2021年国内外关键词共现聚类时间线趋势图(Timeline)

(三)关键词突显分析

一些持续被关注的研究问题或从某一时间突然被关注的领域可视为未来研究的方向，即在某一时间段，如果某领域的研究突然增加，可视为这一阶段的研究热点和今后值得关注的方向。本文对所选文献的关键词突显进行刻画分析(图7)，可以发现国外期刊数字经济研究的突显关键词是互联网(Internet)、城市(city)、地理(geography)等，其中网络(network)突现时间最长，研究活跃时间长达13年，说明学者对这个领域关注时间最长，经济(economy)突显强度最高。数字鸿沟(digital divide)突显时间长达12年，并持续到了2018年，数字鸿沟不仅是数字经济领域研究的热点，还是未来的研究方向和趋势。国内期刊大部分关键词突显时间及时长差别不大，其中数据要素和公共数据突显强度较高，并且持续时间也较长。2018年以来，人工智能得到了研究者关注，未来依旧会是一个研究热点。对比可以发现，国外大部分时间均有突发性关键词出现，并在一定时间得到持续性研究，前期形成了网络、空间等突发性关键词，后期形成了知识、信息等突发性关键词。国内的关键词突显时间非常集中，前期形成的研究热点得到持续性研究，人工智能等有望成为今后热点研究领域。

图7 2000—2021年国内外数字经济领域研究关键词突发性图谱

(四)关键词时区与空间图谱比较分析

为进一步了解2000—2021年中外在数字经济研究上的阶段性重点，本文利用CiteSpace软件中时区图可视化功能，对研究角度的发展演变路径做进一步的探索分析，挖掘研究热点的时间变化脉络。时区图中节点的位置代表首次出现的时间，节点大小代表着该关键词出现的频次，连线则表示各时间段内关键词间相互承接关系。虽然，国外早在1995年就提出“数字经济”，1998年美国商务部发布了《浮现中的数字经济》，2000年又发布了《2000年数字经济》，但国外期刊对此并未做出积极反应，直到2003年出现了有关数字经济的研究成果。国外数字经济研究在思考互联网及其影响基础上，早期形成了互联网、网络、信息、设计、创新等研究热点，同时数字经济所涉及的市场、消费、成本、商业、经济、管理、投资等也是研究热点，并且一直持续得到深入研究。2010—2015年是国外数字经济研究进入到相对分散时期，该阶段国外数字经济研究更加关注媒体、健康、文化、艺术、基础设施等具体领域，由上阶段数字经济宏观问题研究过渡到具体问题研究，比如劳动、就业、工作以及分化、影响、监管、政策等成为新的研究热点。2015年是国外数字经济研究的分水岭，2015年之前热点关键词多以蓝线相连，它们之间关联紧密，有梯度逐步深入研究特征。2015年之后，随着研究文献大幅增加，热点关键词尽管与前期热点关键词也有密切联系，但大多数关键词与近期关键词相连。2018年以来，国外数字经济研究中开始重视5G、区块链、数字孪生、物联网、人工智能、大数据分析、数字技术、云、网络物理系统等先进技术，物流、供应链管理以及废物、生态经济、循环经济等成为新的研究热点，并且有望继续成为今后的研究热点。总体看，国外数字经济的研究呈现出渐进式创新演化特征，每个阶段都有新的高频词出现，总体呈现出三个阶段发展特征。

图8 2003—2021年国外文献重点关键词时区图谱

相比而言，我国学术界对全球网络泡沫破灭的反应比较迅速，2000年国内文献就出现了有关“数字经济”的文献。2000—2003年是国内数字经济研究的探索期，文献集中在数字经济理论构建与应用描述，研究主题主要有反垄断、数据要素、平台经济等，且后期一直沿着这些主题从事研究。2004—2015年是数字经济研究的彷徨期，数字经济相关文献不仅没有增加，也没有形成新的研究热点,且几乎没有新的高频词。2014年大数据及其影响进一步得到重视，大数据首次写入到我国《政府工作报告》，2016年12月份工业部出台了《大数据产业发展规划(2016—2030年)》，激发了国内对数字经济研究热潮。2015年至今是数字经济研究快速增长期，数字经济研究文献快速增长，关键词也有喷涌式发展态势，呈现出多层次、多角度的研究特点，人工智能、大数据、网络安全、数据治理等成为新的研究热点。总体而言，国内数字经济研究经历了由前期关注数据要素、数字鸿沟过渡到近期对治理(数字治理、数据治理、国家治理、全球治理)、安全(数字安全、网络安全)、信息鸿沟等关注；由前期关注电子商务、平台经济等过渡到近期关注共享经济、科技金融、数字货币等经济新形态；由前期关注反垄断过渡到近期关注税收征管、治理、改革等具体监管措施研究。同时，关注了双循环、新基建、新冠肺炎疫情等新形势下数字经济的发展。

对比中外关键词时区与空间图谱，虽然中外数字经济研究具有三个阶段性特征，但中外三个研究阶段研究内容不同，且演化并不同步，国外第二个研究阶段是第一研究阶段的深入，而国内第二个研究阶段几乎是空白。2015年是中外数字经济研究的重要分水岭，2015年中外数字经济研究均有爆发增长，新的研究热点均大量涌现。近期，国内数字经济研究更加关注安全、治理以及新形势等，国外数字经济研究则更加关注先进技术、供应链、物流、循环经济、生态经济等，其中大数据、云、物联网、人工智能等先进技术成为中外共同的研究热点。

五、结论与展望

进入21世纪以来，数字经济研究得到了中外学者的重视，近年相关研究开始爆发式增长，对比中外数字经济研究及其演化，可以得到以下三点主要结论。

(一)结论

(1)中外数字经济研究的起源、出发点和热点不同。国外期刊文献对数字经济的研究起始于互联网及其影响的探讨，国内研究虽然起源于互联网的思考，但真正催生数字经济研究的是对数据、大数据的思考，尤其云计算、人工智能等数字技术加速了数字经济深入研究，平台经济、高质量发展、国际竞争加剧等环境变化刺激了研究。国内数字经济研究受政策影响较大，造成针对“数字经济”研究数字经济的特征明显。国外数字经济相关研究虽然也重视“数字经济”，但主要将数字经济与其他领域结合起来从事研究，“数字经济”作为一个新生事物被嵌入到其他学科中进行研究。受上述影响，中外数字经济研究内容也有明显差异，国外文献更加关注创新、技术、互联网、信息、管理等，国内文献更加关注数据(大数据)、数字化、平台经济等，尤其重视数字经济给市场竞争、产业、经济产出带来的影响。

(2)中外数字经济研究演化特征不同。中外数字经济研究均呈现出来三个明显阶段性，但中外研究阶段并不对应，且研究热点也不相同。国外数字经济研究具有较好的连续性，每年都有新的高频词出现，且研究主题间具有较高的关联性和承接性，渐进式研究数字经济的特征明显。国内数字经济研究总体具有跳跃性特征，21世纪初形成了一批研究热点，近年也有一批新的高频词出现，但中间10余年时间国内文献并没有出现新的高频词，更谈不上各年度研究主题之间的关联性和承接性。

(3)中外数字经济研究演化方向不同。近年来，治理(数字治理、数据治理、国家治理、全球治理)、安全(数字安全、网络安全)、产业发展(产业融合、产业集聚)、人工智能、科技金融(数字货币)以及新冠肺炎疫情、双循环战略、新基建等已经成为国内数字经济新的研究热点，也是未来中国数字经济的研究的热点。国外研究热点转移到了5G、区块链、数字孪生、物联网(iot)、人工智能、大数据、云等先进技术，以及供应链管理、循环经济、生态经济等领域。但中外数字经济研究均重视大数据、云、物联网、人工智能等先进技术，它们是中外数字经济研究共同关注的热点。

(二)展望

尽管“数字经济”提出至今已有20余年时间，国内外学者对数字经济也进行了大量探索性界定。Tapscott Don(1996年)着重强调了互联网对经济的影响，并指出电子商务的发展决定着数字经济的未来[9]。随着通信和计算机技术在网络上的融合以及技术和数据的流动[10]，目前学术界对数字经济的界定已经超越电子商务的范畴[11]。2020年中国信通院发布的报告指出数字经济是以数字化的知识和信息为关键生产要素，以数字技术创新为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统产业数字化、智能化水平，加速重构经济发展与政府治理模式的新型经济形态[12]。联合国贸易和发展会议《2019年数字经济报告》将数字经济分为三个部门[13]。本文认为数字经济作为一种新兴经济活动，是建立在数据(信息)数字化及其应用基础上的经济活动，数字经济活动开展建立在数字化技术、设施、设备等支撑下，通过互联网、物联网、大数据、云技术、人工智能、虚拟现实等在经济社会中的得到应用，并逐渐成长为国民经济中的重要生产(服务)部门。数字经济不仅能直接对经济发展产生影响，同时也能通过技术、社会、生态等对经济发展产生间接性影响，尤其数字化技术、设施、设备的进步将极大地拓展数字化应用范围和深入，快速扩大数字经济规模，提升数字经济发展水平。结合数字经济的基本认识以及国内外研究现状，可以预测未来数字经济将在以下七个方面继续开展持续性、深入研究。

(1)广义数据(信息)无处不在，大数据时代的数据存在着多源异构、分布广泛、动态增长、先有数据后有模式的特点[14]。学术界仍需继续回答数字经济中数据的特征，明晰不同领域、行业、企业(用户)数据使用的竞争性、排他性，鉴别私有数据、共同数据、共享数据，以及有效数据、关键有效数据、冗余数据、支撑数据的边界，衡量数据价值及其创造价值，数据产权界定以及隐私的保护等。

(2)数字经济时代，大数据、人工智能等数字技术能够降低信息成本、提高资源配置效率，其广泛应用降低了企业的交易成本[15-17]，但也会因数字平台企业过度规模化等带来市场失灵[18]，甚至会给国家安全、企业财产、个人隐私等产生影响，学术界需要继续回答数字型企业的边界、数字资产市场结构，政府如何管制数字经济时代的市场、产业和企业等[19-20]。

(3)目前，国内外已认识到了数据在经济中重要作用，认为数据是继劳动、资本和技术之后的第四类生产要素，数据已成为创造私人价值和社会价值的重要战略资产[21]。今后学术界需继续深入研究数据经济在经济中的作用，需要回答数据与资本、劳动、技术的社会生产机制，数据要素价值创造、实现机制、过程，数据如何参与社会生产、收入分配等，参与社会生产的数据又将会对收入、分配、资源配置、国际格局等产生什么影响[22]。

(4)数字经济发展及其影响已被广泛认可[23]，尽管学术界一直致力于为刻画、衡量数字经济规模提供理论基础和方法体系[24]，但局限于现有统计调查体系，目前仍无法准确核算数字经济，提供数字经济核算方法体系、测算数字经济的福利效应等工作依然是未来需要解决重点问题。

(5)当今世界仍存在发展不平衡，各经济体仍处于不同经济发展阶段，运行着不同经济发展模式、路径等，各国(地区、区域、城市)对数字经济的可融性，数字经济对不同经济体会产生什么冲击等，数字鸿沟及其带来的发展公平性，各经济体系数字经济发展模式与路径等[25]是今后需要回答的另一个重点研究领域。

(6)当前技术发展日新月异，以人工智能、下一代信息技术等为代表的颠覆性技术正在加速涌现，正在催生商业新模式、产业新形态[26]。未来区块链、云计算、人工智能以及数据传输、处理、转换、存储等新兴技术将何去何从，互联网、物联网、大数据、云计算等基础上还会有哪些突破性技术，它们将会对社会经济产生什么影响[27]，将会催生哪些新的经济活动、产业形态、新产品、新服务，更是值得关注的重点领域。

(7)相比其他学科理论，数字经济仍然是一个新鲜事物，尚未建立健全的理论体系。作为一种新经济形态，数字经济却是建立在经济、管理、计算机、数学、心理学、哲学、法律等学科基础之上[28]，面向未来仍需要各学科交叉融合研究数字经济。

[注 释]

① 国内发表文献多数将数字经济作为关键词进行表述，所以数字经济出现不仅频次最高，中心性更是高达0.83，本文对此不再做详细分析。