在国际贸易竞争力的分析中,显示性比较优势指标RCA在定量研究中发挥着重要的作用,但传统的RCA指标只考虑产品的出口地,却未能指明产品最终出口到哪个国家。本文对RCA进行了改进,得到既考虑出口地又考虑进口地的带方向性的RCA。使用带方向的RCA计算适应性复杂度指标并对算法进行修改后得到了出口地-产品复杂度与进口地-产品复杂度。根据出口地-产品与进口地-产品复杂度指标计算分别得到了出口地-产品复杂网络与进口地-产品复杂网络。改进了 RCA的预测方法,引入了基于属性驱动的图注意力神经网络,相较传统的预测方法提高了预测精度。将对RCA指数的改进、适应性复杂度指数的改进和RCA的预测方法的改进进行融合,得到经济复杂度视角下的复杂网络算法。以《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》为准,基于2018、2019和2020三年的中国各省海关进出口数据,对中国数字产品制造业区域发展情况和出口国家情况进行了分析。用融合后的复杂网络算法计算了出口省份-产品复杂网络和进口国家-复杂网络,研究了中国数字产品贸易国家社区与商品社区的动态变化,探究了我国各省数字产品的出口情况以及我国与世界各国数字产品的往来情况。研究发现我国数字产品制造业大省主要集中在华南地区,广东、广西、云南数字产品制造业较为发达,出口的产品种类丰富且复杂度高,川渝地区也出口了大量数字产品,但相对来说较为低端。北方地区数字产品制造业发展较好的省份为陕西、新疆,其次为山东。从进口我国数字产品的国家来看,澳大利亚、新西兰、美国和巴布新几内亚。其中澳大利亚、新西兰和美国在这三年里从我国进口产品数量最多、涵盖的范围最广。