中興通訊案：中美科技貿(mào)易摩擦的意見領(lǐng)袖識(shí)別研究

胡若涵 張慧明

摘要：以中美科技貿(mào)易摩擦中的中興通訊案為實(shí)例，構(gòu)建了基于被關(guān)注度和活躍度兩個(gè)維度的意見領(lǐng)袖識(shí)別指標(biāo)體系；在采用德爾菲法對(duì)兩級(jí)指標(biāo)權(quán)重判定的基礎(chǔ)上，運(yùn)用AHP模型遴選排序居前10位的意見領(lǐng)袖。計(jì)算結(jié)果表明，意見領(lǐng)袖多為官方機(jī)構(gòu)，數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于專家、企業(yè)、一般用戶個(gè)體；意見領(lǐng)袖出現(xiàn)的時(shí)間一般并不是事件發(fā)生的當(dāng)日，而是有一定的時(shí)間延滯，這對(duì)于政府的出口貿(mào)易政策、產(chǎn)業(yè)政策的制定具有重要的借鑒意義。

關(guān)鍵詞：中興通訊科技貿(mào)易摩擦意見領(lǐng)袖微博AHP模型

一、引言

2018年中美科技貿(mào)易摩擦一度成為網(wǎng)絡(luò)輿情的熱點(diǎn)之一。自4月16日美國(guó)商務(wù)部發(fā)布禁令禁止美國(guó)企業(yè)向中興出售零部件、商品、軟件和技術(shù)后，缺乏芯片等核心技術(shù)的中興通訊面臨極大的困境，而中國(guó)先進(jìn)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)政策也亟待調(diào)整。中興通訊案并不是孤例，從歷史演變的視角來看，中美科技貿(mào)易摩擦已于1994年1月以后多次發(fā)生，例如2010年10月針對(duì)風(fēng)電反補(bǔ)貼問題，2012年、2016、2017年的貿(mào)易摩擦均涉及中興通訊（見表1）。

時(shí)間科技貿(mào)易摩擦的核心內(nèi)容1994年1月對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)問題的調(diào)查1994年6月同上1996年4月同上2010年10月清潔能源產(chǎn)業(yè)的非市場(chǎng)性補(bǔ)貼2012年中興通訊違反美國(guó)對(duì)伊朗的出售禁令2016年3月同上2018年4月中興違反了2017年與美國(guó)政府達(dá)成的和解協(xié)議科技貿(mào)易摩擦過程中，網(wǎng)絡(luò)輿情，尤其是意見領(lǐng)袖的觀點(diǎn)可能不盡相同，但在一定程度上影響政府的貿(mào)易政策制定，也可能影響先進(jìn)制造業(yè)企業(yè)的出口決策以及消費(fèi)者行為，因而有效識(shí)別意見領(lǐng)袖對(duì)于貿(mào)易摩擦問題的解決較為關(guān)鍵。意見領(lǐng)袖，是指在信息傳遞和人際互動(dòng)中能夠?qū)λ耸┘佑绊懙摹盎钴S分子”。微博作為網(wǎng)絡(luò)輿情的主要載體之一，一方面因?yàn)槠涫菍?shí)名制，能夠反映用戶特征；另一方面，可以反映博客內(nèi)容、被轉(zhuǎn)次數(shù)、被評(píng)論次數(shù)、粉絲數(shù)等量化的指標(biāo)，在閱讀量、言論自由等方面也強(qiáng)于其他類型媒體，進(jìn)而可以刻畫出意見領(lǐng)袖的特征。在微博中如何構(gòu)建指標(biāo)體系識(shí)別中美貿(mào)易摩擦中的意見領(lǐng)袖，是一亟待解決的問題?；诖耍疚臄M以中興通訊案為研究對(duì)象，通過文獻(xiàn)回顧與理論分析建立微博中的意見領(lǐng)袖指標(biāo)體系，采用AHP方法判別意見領(lǐng)袖。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）中興通訊的科技創(chuàng)新研究

Minina 與 Gammeltoft（2012）通過對(duì)包括中興通訊公司在內(nèi)的五個(gè)在歐洲設(shè)立國(guó)際研發(fā)單位的中國(guó)企業(yè)分析，發(fā)現(xiàn)中國(guó)R&D;單位與發(fā)達(dá)國(guó)家跨國(guó)公司的傳統(tǒng)R&D;國(guó)際化進(jìn)程存在著重要的差異，體現(xiàn)為R&D;國(guó)際化主要是通過學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。以投資與創(chuàng)新的共協(xié)關(guān)系為基礎(chǔ)，姜照華等（2014）建立中興通訊經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素分析模型，結(jié)論認(rèn)為，基于低成本高素質(zhì)的人力資本優(yōu)勢(shì)的、國(guó)際化的、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的持續(xù)高增長(zhǎng)模式是中興通訊公司的重要特征。Kang（2014）通過中興與華為公司在國(guó)內(nèi)外專利申請(qǐng)模式、授予專利權(quán)等專利數(shù)據(jù)的比較，分析兩者在研發(fā)過程中的差異。Fu等人（2018）認(rèn)為中興通訊公司在新興市場(chǎng)的技術(shù)創(chuàng)新是子公司LED逆向?qū)W習(xí)、知識(shí)共享和整合的過程。

（二）國(guó)際貿(mào)易保護(hù)與制造業(yè)的關(guān)系研究

國(guó)際貿(mào)易保護(hù)主義由于其本身所具有的隱蔽性、合理性等特點(diǎn)，對(duì)中國(guó)制造業(yè)的出口產(chǎn)生了很強(qiáng)的抑制作用，基于此，李軒（2013）在系統(tǒng)論證當(dāng)今國(guó)際貿(mào)易保護(hù)主義的新特點(diǎn)基礎(chǔ)上，提出中國(guó)制造業(yè)應(yīng)對(duì)國(guó)際貿(mào)易保護(hù)主義的對(duì)策。不同于李軒（2013）的定性分析，彭冬冬與羅明津（2018）采用2009—2011年GTA數(shù)據(jù)庫(kù)與中國(guó)海關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的合并數(shù)據(jù)，由企業(yè)層面考量國(guó)外貿(mào)易保護(hù)措施對(duì)中國(guó)制造業(yè)出口的實(shí)際影響。對(duì)于制造業(yè)的國(guó)際貿(mào)易爭(zhēng)端引發(fā)原因，一些學(xué)者認(rèn)為是美國(guó)國(guó)內(nèi)利益集團(tuán)的影響（梁碧波，2009）或者是美方認(rèn)為造成了美國(guó)國(guó)家安全風(fēng)險(xiǎn)（樊志剛，王婕，2013）；另一些學(xué)者則強(qiáng)調(diào)中國(guó)內(nèi)在的原因，包括宏觀層面國(guó)家網(wǎng)絡(luò)空間安全戰(zhàn)略缺位、中觀層面對(duì)外貿(mào)易關(guān)系中國(guó)家網(wǎng)絡(luò)空間安全審查制度單薄，微觀層面網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)產(chǎn)品國(guó)家安全測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)匱乏（陳星，齊愛民，2014）或位居價(jià)值鏈低端有待重構(gòu)（桂黃寶等，2017）。

（三）意見領(lǐng)袖識(shí)別研究

意見領(lǐng)袖識(shí)別的研究多是圍繞在線社區(qū)或網(wǎng)絡(luò)社區(qū)問題展開，差異在于各學(xué)者對(duì)于識(shí)別指標(biāo)體系的構(gòu)建。Li 與Du（2011）從博客內(nèi)容、作者、讀者和他們的關(guān)系中檢索到的信息來識(shí)別意見領(lǐng)袖；Li等（2013）為在線學(xué)習(xí)社區(qū)意見領(lǐng)袖識(shí)別的提出了一個(gè)混合框架，通過對(duì)文本內(nèi)容、用戶行為和時(shí)間的分析，該研究將意見領(lǐng)袖基于四個(gè)不同的特征：專業(yè)知識(shí)、新穎性、影響力和活動(dòng)。Ma和Liu（2014）建立了一個(gè)具有社會(huì)、心理、環(huán)境和視點(diǎn)子網(wǎng)絡(luò)的多維子網(wǎng)超網(wǎng)絡(luò)模型，在此基礎(chǔ)上提出四個(gè)超網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，分別是節(jié)點(diǎn)超度、超邊度、超邊—超邊距離和超邊重疊，并利用SuperedgeRank算法對(duì)超邊緣進(jìn)行排序，依據(jù)排序結(jié)果來識(shí)別意見超網(wǎng)絡(luò)模型中的意見領(lǐng)袖?；谟脩糁g的信任關(guān)系，Aghdam 與Navimipour（2016）提出了一種新的在線社區(qū)中輿論領(lǐng)袖的選擇框架。與以上學(xué)者的研究對(duì)象不同，Chen等人（2018）針對(duì)臺(tái)灣的電信數(shù)據(jù)庫(kù)，利用一系列技術(shù)，包括統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別，確定了移動(dòng)意見領(lǐng)袖的四個(gè)主要特征和七種使用模式。

截至目前，相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)針對(duì)國(guó)際貿(mào)易保護(hù)與制造業(yè)之間的關(guān)系，或者意見領(lǐng)袖識(shí)別問題進(jìn)行了有益的探索，但鮮有文獻(xiàn)將意見領(lǐng)袖識(shí)別與中美科技貿(mào)易摩擦問題結(jié)合起來進(jìn)行分析。而從貿(mào)易的實(shí)踐來看，意見領(lǐng)袖可能對(duì)相關(guān)部門的行為決策產(chǎn)生一定的影響。因此識(shí)別意見領(lǐng)袖極為重要，這也是本文的主要貢獻(xiàn)。

三、指標(biāo)體系與模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)體系

現(xiàn)階段學(xué)術(shù)界對(duì)于意見領(lǐng)袖的識(shí)別指標(biāo)體系持有不同的觀點(diǎn)。一些學(xué)者試圖建立包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、媒體接觸、社會(huì)地位、人格特征等方面的意見領(lǐng)袖識(shí)別指標(biāo)體系（羅杰斯，1962），而更多的文獻(xiàn)則指出應(yīng)該著力于大眾關(guān)注度與正面回應(yīng)度（Rhee等，2007）。本文認(rèn)為，對(duì)于微博意見領(lǐng)袖特征的把握是識(shí)別指標(biāo)體系建立的前提。較之于一般的意見領(lǐng)袖，微博的意見領(lǐng)袖具有如下特征：從人際交互的活躍程度來看，意見領(lǐng)袖有著較高的發(fā)博量，與其他網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)主體的互動(dòng)性較強(qiáng)，在圈群里活躍度和表現(xiàn)欲高于其他追隨者；從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)的出度和入度來看，意見領(lǐng)袖發(fā)布的信息易被跟帖、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊，該群體擁有一定的粉絲數(shù)。圖1意見領(lǐng)袖指標(biāo)體系由此在借鑒Rhee等（2007）和劉志明，劉魯（2011）觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建二維意見領(lǐng)袖識(shí)別指標(biāo)體系。如圖1所示：（1）一級(jí)指標(biāo)包括被關(guān)注度和活躍度，被關(guān)注度體現(xiàn)用戶的影響力，被他人重視的程度；人際交互程度如果低，不活躍，成為意見領(lǐng)袖的可能性也會(huì)降低；（2）二級(jí)指標(biāo)中，被關(guān)注度由被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、被評(píng)論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、粉絲量幾個(gè)二級(jí)指標(biāo)來測(cè)度，這是因?yàn)樾畔⒈辉u(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)的越多，表明信息未來影響的范圍越廣，而點(diǎn)贊數(shù)與粉絲量越多，彰顯用戶在人際交互中的權(quán)威性。活躍度的二級(jí)指標(biāo)包括微博數(shù)、自回帖行為與回復(fù)他人帖子數(shù)。自創(chuàng)微博數(shù)較多，表明用戶能夠自由表達(dá)自己的觀點(diǎn)，而后兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)表明用戶間交互的頻次越多，用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中越活躍。

（二）模型構(gòu)建

層次分析法是以專家群體評(píng)估和信息反饋為基礎(chǔ)，將復(fù)雜系統(tǒng)或重大決策問題分解為階梯層次結(jié)構(gòu)，逐層分析因素間縱向和橫向的相互關(guān)系。該方法能夠最大限度地獲取信息，避免其它方法可能出現(xiàn)的“ 偽一致性” 情況。

建立三個(gè)層次結(jié)構(gòu)，目標(biāo)層為意見領(lǐng)袖，準(zhǔn)則層為被關(guān)注度與活躍度，而方案層則為7個(gè)二級(jí)指標(biāo)。對(duì)于同一層次的指標(biāo)，依據(jù)1—9標(biāo)度法確定權(quán)重，其中1、3、5、7、9分別表示同等重要、稍重要、明顯重要、強(qiáng)烈重要、極端重要。最終得到判斷矩陣——，矩陣中元素滿足——。設(shè)群決策中有s個(gè)專家， 設(shè)第k 個(gè)專家Dk 針對(duì)指標(biāo)集X 給出的判斷矩陣為Ak=aijkn×n 。將s個(gè)判斷矩陣用加權(quán)幾何平均的方法獲得一個(gè)綜合判斷矩陣P=pijn×n，其中λ1，…λk為各個(gè)專家的權(quán)重系數(shù)。當(dāng)對(duì)專家的能力水平的高低難以獲得先驗(yàn)信息或不易作出比較時(shí)，可取λ1=1/s，i=1，2，…s。需要強(qiáng)調(diào)的是，被關(guān)注度與活躍度的權(quán)重是有差異的：由于對(duì)他人的影響力是意見領(lǐng)袖在社交網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)威性的重要體現(xiàn)，通過德爾菲法得到的被關(guān)注度權(quán)重要大于后者（見表2）。

四、中興通訊案的意見領(lǐng)袖識(shí)別分析

（一）案例數(shù)據(jù)來源及特征分析

2018年中興通訊案雖然始于4月16日，但經(jīng)外媒5月20日?qǐng)?bào)道，雙方磋商后達(dá)成和解的共識(shí)。本文將搜索的時(shí)間區(qū)間取為5月20日—23日，以厘清貿(mào)易摩擦?xí)簳r(shí)解決時(shí)的意見領(lǐng)袖看法，進(jìn)而對(duì)貿(mào)易摩擦的未來走向起到一定的預(yù)判作用。案例數(shù)據(jù)來自于新浪微博，關(guān)鍵詞為“中興”，類型為“熱門”，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序搜集；之后由新浪微博API搜集用戶的個(gè)人資料、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)與粉絲數(shù)，共有82條數(shù)據(jù)（見表3）。

2018年5月20日—23日，關(guān)注中興通訊案件的用戶數(shù)由7減少至4，22日突然激增至56，23日下降為14；微博數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)與點(diǎn)贊數(shù)隨日期變化的特點(diǎn)與用戶數(shù)相同，均是在22日達(dá)到最高點(diǎn)，23日大幅回落。這表明科技貿(mào)易摩擦的雙方協(xié)商達(dá)成一致意見后，無論是博主的主動(dòng)發(fā)博量還是影響力，暫時(shí)下降隨后急劇反彈。隨著話題熱度的消退，個(gè)指標(biāo)值再次大幅減少。從用戶的資料詳細(xì)信息來看，5月20日，雙方貿(mào)易爭(zhēng)端初步解決時(shí)，專家的微博用戶數(shù)超過機(jī)構(gòu)、一般用戶個(gè)體、官方的微博用戶數(shù)量，5月21日，官方微博用戶數(shù)量出現(xiàn)反超，22日—23日，微博用戶數(shù)量仍以官方與專家為主，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過機(jī)構(gòu)、一般用戶個(gè)體。

將加權(quán)后得到的數(shù)據(jù)分值從高到低排序，取前10位列于表4中，其他則為普通用戶。顯然，意見領(lǐng)袖中官方機(jī)構(gòu)占有絕對(duì)的比重。較之于一般個(gè)體和普通機(jī)構(gòu)，這些官方機(jī)構(gòu)的微博數(shù)、被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)顯著高于后者，但部分隸屬于官方機(jī)構(gòu)的意見領(lǐng)袖，其粉絲數(shù)卻略低于其他類型的用戶。進(jìn)一步地分析意見領(lǐng)袖的微博發(fā)布的時(shí)間特征，發(fā)現(xiàn)主要集中于5月22日，即中美兩國(guó)貿(mào)易協(xié)商之后的第三天。意見領(lǐng)袖的消息主要來源于外媒，如《華爾街日?qǐng)?bào)》。

五、結(jié)論和啟示

中美科技貿(mào)易摩擦中，挖掘意見領(lǐng)袖的觀點(diǎn)對(duì)于政府協(xié)調(diào)貿(mào)易糾紛，引導(dǎo)消費(fèi)者與出口廠商的決策起到一定的作用。本文以中興通訊案為背景，由被關(guān)注度與活躍度兩個(gè)維度構(gòu)建意見領(lǐng)袖識(shí)別指標(biāo)體系，并采用德爾菲法對(duì)各指標(biāo)判定權(quán)重。層次分析法的結(jié)果表明，排序位居前十位的意見領(lǐng)袖多為官方機(jī)構(gòu)，能彰顯其影響力的指標(biāo)值要高于其他類型用戶，且意見領(lǐng)袖多出現(xiàn)于中美科技貿(mào)易摩擦協(xié)調(diào)后的第三天，而不是當(dāng)日。以上研究結(jié)論的政策含義在于，政府、對(duì)外貿(mào)易企業(yè)、消費(fèi)者在應(yīng)對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)時(shí)，遴選出意見領(lǐng)袖，并考慮其建議極為重要。

盡管本文的研究取得了一定的進(jìn)展，仍然存在不足之處。例如對(duì)于意見領(lǐng)袖的微博內(nèi)容缺乏探討，這一點(diǎn)對(duì)于影響力的因素分析較為重要。此外，2018年中興通訊案始于4月16日，延長(zhǎng)研究的時(shí)間將會(huì)更清晰地把握意見領(lǐng)袖的特征。

參考文獻(xiàn)：

[1]Minina A D，Gammeltoft P. Chinese foreign direct investment in R&D; in Europe：A new model of R&D; internationalization？[J]. European Management Journal，2012，30（3）：189—203.

[2]姜照華，劉建華，劉爽等.創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)模式的共協(xié)理論分析：以中興通訊為例[J].科技管理研究，2014（9）：1—5.

[3]Kang B. The innovation process of Huawei and ZTE： Patent data analysis[J]. China Economic Review， 2014，36：378—393.

[4]Xiaolan Fu，Zhongjuan Sun，Pervez N. GhauriReverse knowledge acquisition in emerging market MNEs： The experiences of Huawei and ZTE[J].Journal of Business Research，2018，31（4）：178—210.

[5]李軒，國(guó)際貿(mào)易保護(hù)主義對(duì)中國(guó)制造業(yè)出口的影響機(jī)理與對(duì)策建議[J].蘭州學(xué)刊，2013（8）：126—131.

[6]彭冬冬，羅明津.國(guó)外貿(mào)易保護(hù)措施對(duì)中國(guó)制造業(yè)出口的影響——來自企業(yè)層面的微觀證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)研究，2018（3）：125—138.

[7]梁碧波.美國(guó)的貿(mào)易保護(hù)：“國(guó)家利益”決定抑或“利益集團(tuán)”導(dǎo)向——基于美國(guó)制造業(yè)的實(shí)證分析[J].國(guó)際貿(mào)易問題，2009（9）：19—25.

[8]樊志剛，王婕.美國(guó)國(guó)家安全審查制度對(duì)中國(guó)企業(yè)拓展美國(guó)市場(chǎng)的啟示——基于華為、中興通訊被美調(diào)查事件[J].國(guó)際經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2013（2）：74—85.

[9]陳星，齊愛民.美國(guó)網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅論對(duì)全球貿(mào)易秩序的公然挑戰(zhàn)與中國(guó)應(yīng)對(duì)——從“美國(guó)調(diào)查華為中興事件”談起[J].蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2014（1）：81—89.

[10]桂黃寶，劉奇祥，郝鋮文.中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全球價(jià)值鏈重構(gòu)研究——基于“中興被制裁事件”的討論[J].科技管理研究，2017，37（7）：1—6.

[11]Li F， Du T C. Who is talking？ An ontology—based opinion leader identification framework for word—of—mouth marketing in online social blogs[J]. Decision Support Systems，2011，51（1）：190—197.

[12]Li Y，Ma S，Zhang Y，et al. An improved mix framework for opinion leader identification in online learning communities[J]. Knowledge—Based Systems，2013，43（2）：43—51.

[13]Ma N，Liu Y. SuperedgeRank algorithm and its application in identifying opinion leader of online public opinion supernetwork[J]. Expert Systems with Applications，2014，41（4）：1357—1368.

[14]Aghdam S M，Navimipour N J. Opinion leaders selection in the social networks based on trust relationships propagation[J]. Karbala International Journal of Modern Science，2016，2（2）：88—97.

[15]Chen C P，Weng J Y，Yang C S，et al. Employing a data mining approach for identification of mobile opinion leaders and their content usage patterns in large telecommunications datasets[J]. Technological Forecasting & Social Change，2018（130）：88—98.

[16]Rogers E M，Cartano D G.Methods of Measuring Opinion Leadership[J]. Public Opinion Quarterly，1962（26）：435—441.

[17]Rhee J W，et al. Exploring online opinion leadership：A validity test of the concept in the digital age[C].//Annual meeting of the International Communication Association，TBA，San Francisco，CA，M ay 23， 2007.

[18]劉志明，劉魯.微博網(wǎng)絡(luò)輿情中的意見領(lǐng)袖識(shí)別及分析[J].系統(tǒng)工程，2011，29（6）：8—16.