双渠道技术扩散：供应链网络中的空间衰减与网络感染

本文构建了一个双渠道框架，用于分析技术扩散，将连续函数分析中的空间衰减机制与谱图论中的网络感染动力学相结合。基于我们之前的研究，确立了面向空间处理效应和金融网络脆弱性的Navier-Stokes方法，证明技术采纳同时通过地理邻近性和供应链连接扩散。我们使用2010-2023年500家企业6种技术的数据，记录了三个关键发现。首先，技术采纳表现出强烈的指数级地理衰减，空间衰减率为$\kappa \approx 0.043$每公里，意味着空间边界为$d^* \approx 69$公里，超出该距离的溢出效应可忽略不计（R平方为0.99）。其次，供应链连接创建了技术特定的网络，其代数连通性（$\lambda_2$）随着采纳的扩散而增加300-380%，$\lambda_2$与采纳之间的相关性在所有技术中均超过0.95。第三，忽略空间和网络结构的传统差分-差分方法在估计处理效应时表现出61%的偏差。新冠疫情前后事件研究显示，网络脆弱性在冲击后增加了24.5%，通过供应链溢出效应放大处理效应，类似于我们最近研究中记录的金融传染效应。我们的框架为技术政策提供微观基础：干预措施的空间覆盖范围为69公里，网络放大因子为10.8，需要针对地理和供应链进行协调定位才能实现最佳效果。