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2018 , Vol. 37 >Issue 11: 2218 - 2235

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201811008

研究论文

“一带一路”沿线国家贸易网络空间结构与邻近性

  • 杨文龙 , 1, 2 ,
  • 杜德斌 , 1, 2 ,
  • 马亚华 2, 3 ,
  • 焦美琪 1, 2
展开
  • 1. 华东师范大学城市与区域科学学院,上海 200062
  • 2. 华东师范大学全球创新与发展研究院,上海 200062
  • 3. 上海师范大学商学院,上海 200235
通讯作者：杜德斌（1963- ）,男,湖北宜昌人,教授,博士生导师,主要从事世界地理和科技创新问题研究。E-mail:

作者简介：杨文龙（1991- ）,男,福建平潭人,博士研究生,主要从事世界地理和创新地理研究。E-mail:

收稿日期: 2018-04-09

  要求修回日期: 2018-08-30

  网络出版日期: 2018-11-20

基金资助

国家自然科学基金项目（41471108）

国家建设高水平大学公派研究生项目（201706140096）

收起

Network structure and proximity of the trade network in the Belt and Road region

  • YANG Wenlong , 1, 2 ,
  • DU Debin , 1, 2 ,
  • MA Yahua 2, 3 ,
  • JIAO Meiqi 1, 2
Expand
  • 1. School of Urban and Regional Science, East China Normal University, Shanghai 200062, China
  • 2. Institute for Global Innovation & Development, East China Normal University, Shanghai 200062, China;
  • 3. School of Business, Shanghai Normal University, Shanghai 200235, China

Received date: 2018-04-09

  Request revised date: 2018-08-30

  Online published: 2018-11-20

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《地理研究》编辑部
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摘要

“一带一路”倡议致力于构建全方位、多层次、复合型的互联互通网络,沿线国家之间相互贸易形成的网络有利于加速经济要素跨区域的自由流动,进一步提升“一带一路”区域经济资源的整合效率,对重塑欧亚大陆政经版图和优化中国地缘环境具有重大影响。采用复杂网络和地统计方法,借助GIS、Pajek、Ucinet和数据库等技术手段,对“一带一路”贸易网络的拓扑性质、空间结构以及节点的邻近性深入研究。主要结论有：① “一带一路”沿线国家贸易网络具有小世界和无标度性质,遵循增长性和择优选择;② 沿线国家贸易具有典型的“核心—边缘”等级性,中国对沿线国家产业升级和经济发展具有引领和带动作用;③ 贸易网络是“混合型”结构,呈现枢纽辐射式为主、全连通式并存的联系模式,不同中心性空间分布差异显著;④ 拓展引力模型对“一带一路”沿线国家贸易网络具有较强的解释力,贸易关系存在大国效应和地理邻近效应,科研邻近和语言邻近是重要的推动力,制度邻近的影响呈显著负相关,文化邻近的正向作用相对较弱。因此,中国宜遵循“由近及远”的原则,重点强化对邻近国家的贸易渗透,再加强对沿线重点国家的贸易辐射,进而向重点国家的周边地区拓展,从不同空间层次制定差异化政策,发挥科研和语言邻近的推动作用,强化对沿线国家的文化渗透。

关键词： 贸易网络; 拓扑结构; 邻近性; 二次指派程序; “一带一路”

本文引用格式

杨文龙 , 杜德斌 , 马亚华 , 焦美琪 . “一带一路”沿线国家贸易网络空间结构与邻近性[J]. 地理研究, 2018 , 37(11) : 2218 -2235 . DOI: 10.11821/dlyj201811008

Abstract

The Belt and Road Initiative (B&R) is aimed at building a multi-faceted, multi-dimensional, and a compositely interconnected network. The B&R orderly accelerates the free flow of economic factors across the area and further increases the integrated efficiency of regional economic resources in the B&R region, which has significant influence on reshaping the political and economic landscape of Eurasia and optimizing the geopolitical environment around China. Based on the complex network theory and the geostatistical analysis, this research focuses on the topological features and the spatial structure of the B&R trade network and the proximity of its nodes, by building a database and applying the related techniques, such as ArcGIS, Pajek, and Stata. The main conclusions are as follows: (1) The trade network in the B&R region is a small world and scale-free network. It keeps growing and follows the optimum selection rules, which means the new nodes preferably connect with the existing nodes of higher degree in the network. (2) Countries in the B&R trade network display the typical core-periphery hierarchical character. China plays a leading role in promoting industrial upgrading and economic development for these countries. (3) The structure of the B&R trade network shows a "mixed" structure, including both the hub-spoke and the fully-connected modes. The spatial heterogeneity among different kinds of centralities is significant. (4) The extended gravity model can better explain the B&R trade network. There exist the "Powers' Effect" and the "Geographical Proximity Effect" in the trade relationship. In the B&R trade network, scientific and language proximity are the most important forces. Institutional proximity shows a significantly negative effect, while cultural proximity shows a relatively weak effect. As a result, China should develop diverse policies that are based on different spatial levels, enhance the trade with the neighbouring countries first, and then to the distant ones and their surrounding areas; leverage the advantage of scientific and language proximity to promote the trade with other countries, and strengthen the cultural infiltration along the B&R region.

Key words： trade network; topological structure; proximity; quadratic assignment procedure; the Belt and Road Initiative (B&R);

1 引言

2015年3月28日,国家发展改革委员会、外交部、商务部联合发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景和行动》,标志着“一带一路”倡议构想迈入实施阶段。“一带一路”倡议作为中国梦的具体化和中国崛起的延续,为中国规划未来30年全球资源配置和对外经济合作指明方向[1];以推动经济全球化深入发展为目标而提出的国际区域经济合作新模式,为世界和平发展增添新的正能量[2,3]。2015年“一带一路”贸易总额为11.3万亿美元,占GDP和世界贸易总额的比例高达53.3%和65.9%。“一带一路”贸易规模庞大、合作关系紧密,呈现错综复杂的网络特征,可抽象为典型的复杂系统。政策沟通、设施连通、贸易畅通、资金融通、民心相通作为“一带一路”沿线国家合作的重点领域,成为沿线国家贸易合作的关键基础。基于复杂网络分析方法研究“一带一路”沿线国家贸易网络的拓扑结构,从经济、文化、制度、科学等维度剖析网络生成的邻近效应,对强化“一带一路”沿线国家的贸易关系和优化网络结构,深化区域经济一体化发展具有重大而深远的意义。
随着“一带一路”倡议的提出,其研究在国内掀起广泛热潮。研究成果主要从国家层面对内涵和定位深入解读,对总体规划全面研究,在经济、政治、社会、文化等领域细化展开[1,2,4]。对“一带一路”的经贸研究侧重于统计分析的实证研究。张会清等采用贸易强度指数模型分析得出,中国在优势工业品的出口贸易和资源性产品的进口贸易与“一带一路”沿线地区有较强的互补性[5]。孔庆峰等利用拓展引力模型,揭示“一带一路”沿线亚欧国家之间存在巨大贸易潜力,贸易便利化正向作用显著[6]。李文宇等发现空间、经济、文化和制度的差异影响着中国与沿线国家的贸易关系,制度距离与贸易规模正相关[7]。谢孟军论证了“一带一路”沿线国家文化产品出口增长效应具有区域差异性、滞后性及波动性[8]。公丕萍等运用RCA指数和贸易比例方法,发现中国与“一带一路”沿线国家的贸易结构符合比较优势且趋于优化[9]。有学者从空间交互视角构建GVAR模型,考察“一带一路”国家双边贸易与中国经济增长之间的动态关系[10]。还有学者从整体网络视角分析“一带一路”沿线国家基本特征以及贸易网络组团的结构变化[11],考察各国在贸易网络中的地位及其贸易模式,探讨“一带一路”上高端制造业贸易网络形成的主要影响因素[12]。但较少文献对“一带一路”沿线国家贸易的空间关系和结构,以及贸易网络节点邻近性深入剖析,网络结构的层次划分主要基于核心度的等级排序,相对缺乏客观性。
国际贸易的空间关系和空间结构是世界经济地理学的重要研究内容之一。空间交互的流空间理论强调单边或双边贸易为视角切入较难全面把握全球的贸易关系,因此国际贸易的网络化研究日益涌现,其主要是结合复杂网络分析方法对全球贸易和区域贸易的探讨。Serrano等发现国家贸易网络与万维网有着相同的复杂特性,贸易空间网络化趋势突显[13]。Snyder等从网络视角指出贸易网络具有典型的核心—边缘结构[14,15]。Garlaschelli等揭示了贸易网络的核心和边缘具有空间依赖性,择优选择和增长性显著[16]。Smith等认为国家在贸易网络中的位置决定其在世界生产分工体系中的功能,甚至影响其在全球价值链中的地位[17]。众多学者强调贸易网络具备小世界性和高集聚性,而对贸易网络的无标度特征持有不同观点。Serrano等发现国际贸易网络的顶点度分布服从幂律分布,具有典型的无标度性[13],而Garlaschelli指出度仅在一个窄区域服从幂律分布,国际贸易网络不具备典型的无标度特征[18]。国内学者对贸易网络的研究起步较晚,主要从加权网络视角研究世界贸易网络结构的演化[19]、以及国际能源贸易网络结构的演变规律[20]、不同国家在贸易网络和全球生产价值链的位置[19,21]、贸易网络综合模型的验证[22]等。段文奇等从50年时间序列考察世界贸易网络演化,发现网络结构的动态性,整体网络的异质性逐步下降[23]。赵国钦等指出世界贸易网络虽日趋紧密但对称性极差,负向匹配和富人俱乐部现象未出现改观,“轮轴—辐条”模式日益明显[19]。许和连等认为网络地位重要的国家能为连通整个贸易网络发挥枢纽作用,而且贸易网络对于不同程度国家技术获取的影响存在显著差异[24]。
总体来看,在20世纪90年代主要通过网络统计特征分析无权贸易网络结构等价性、国家在网络中的位置以及贸易流动的不对称性;21世纪则集中于探讨贸易流量与复杂网络的关系内涵、世界贸易加权网络的拓扑结构以及内在属性,如小世界性、集聚性、程度相关性等。已有文献为本文提供理论基础和实证依据,但仍有可完善之处：一方面对网络节点的空间结构和空间关系的研究文献略显不足;另一方面文献多聚焦于网络的统计特征,对理论模型能否有效解释贸易网络生成机理的探讨相对缺乏,鲜有对贸易网络节点的邻近性效应的研究。随着“一带一路”倡议的有序推进,沿线国家贸易网络的相关研究为国际贸易学提供崭新的视角。鉴于此,本文基于复杂网络理论,借助地统计方法,考察2015年“一带一路”沿线国家的贸易网络拓扑性质及其空间结构;结合国家的地缘特征,构建空间邻近性、经济邻近性、文化邻近性、科研邻近性、制度邻近性以及语言邻近性的拓展引力模型,深度剖析“一带一路”贸易网络生成的邻近效应;以期为优化“一带一路”贸易网络结构、提升资源整合效率、畅通中国与沿线国家贸易,以及对“一带一路”地缘风险和关键区域的管控提供科学支撑,为“一带一路”倡议的规划和部署提供实证依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景和行动》②(② 报告来源于中华人民共和国商务部综合司,网站为：http://zhs.mofcom.gov.cn/article/xxfb/201503/20150300926644.shtml)的报告指出,“丝绸之路经济带重点畅通中国经中亚、俄罗斯至欧洲（波罗的海）,经中亚、西亚至波斯湾、地中海,向南至东南亚、南亚、印度洋;21世纪海上丝绸之路重点方向是从中国海港口过南海到印度洋,延伸至欧洲,过南海到南太平洋。整体空间走向与第二条欧亚大陆桥和中国西行远洋航线基本重合,分别从欧亚大陆北面的大陆核心地带（heartland）和南面的大陆边缘地带（rimland）从东向西贯穿了这块大陆上几乎所有的重要战略枢纽地区[1]。报告大致勾勒出地理轮廓,但准确的空间范围却无明确界定[2]。本文根据报告对“一带一路”覆盖区域的描述,结合多数学者研究“一带一路”的空间范围[2,6,9],选择“一带一路”沿线包括东南亚、东亚、南亚、西亚北非、中东欧、中亚的65个国家为研究对象（表1）。
Tab. 1 Countries in the Belt and Road Initiative region

表1 研究区域的空间范围

区域 主要国别
东北亚 蒙古、中国
东南亚 印度尼西亚、泰国、马来西亚、越南、新加坡、菲律宾、缅甸、柬埔寨、老挝、文莱、东帝汶
南亚 印度、巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡、阿富汗、尼泊尔、马尔代夫、不丹
西亚北非 沙特阿拉伯、阿联酋、阿曼、伊朗、土耳其、以色列、埃及、科威特、伊拉克、卡塔尔、约旦、黎巴嫩、巴林、也门共和国、格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚、叙利亚、巴勒斯坦
中东欧 俄罗斯、波兰、罗马尼亚、捷克、斯洛伐克、保加利亚、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、斯洛文尼亚、爱沙尼亚、克罗地亚、阿尔巴尼亚、塞尔维亚、乌克兰、白俄罗斯、摩尔多瓦、马其顿、波黑、黑山
中亚 哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦

2.2 研究方法

2.2.1 复杂网络的相关模型 根据图论构造“一带一路”沿线国家贸易网络,抽象描述为由国家组成的点集V和国家间的贸易流组成的边集E构成的连通图G=（V,E）,N=|V|指示网络节点数,M=|E|指示网络边数,引入复杂网络结构模型判定体系（表2）[25,26]。
Tab. 2 The model of network structure and node properties

表2 网络结构和节点性质的模型判定

指标 公式 涵义 地理意义
度（D） Cd(x)=d(x)（1） 节点度定义为与节点连接边的数目,节点加权度定义为在加权网络中与节点连接边的平均权重 国家对外贸易联系的活跃程度
平均路径长度（L） L=∑dijN(N-1)（2） 任意两个节点之间的距离的平 均值 “一带一路”贸易网络整体的通达效率
簇系数（C） C=1n∑i=1n∑ejkekhki(ki-1)/2（3） 节点与其所有邻接点之间连边的数目与可能的最大连接边的数目的比值 “一带一路”贸易网络集聚情况的参数
强度中心性（DC） DC=1n-1ki（4） 节点权重度的大小进行衡量[28] 该节点与网络中其他节点发生直接贸易联系的可能性大小
中介中心性（BC） BCK=2n2-3n+2∑i=1,j≠kn∑j≠knδijkδij （5） 所有节点对间的最短路径经过给定节点的次数和衡量[28] 国家在“一带一路”贸易网络中的中转和衔接功能
接近中心性（CC） CCi=1n-1∑j=1,j≠indij-1（6） 给定节点到所有节点的最短距离和的大小衡量[28] 国家在“一带一路”贸易网络中的相对空间可达性大小

注：网络中节点度或加权度分布情况用概率分布函数P(k)表示。当P(k)为幂函数时,指示网络结构具有无标度性质。

2.2.2 探索性空间数据分析 探索性空间数据分析（exploratory spatial data analysis,简称ESDA）对空间属性数据的可视化描述,揭示属性数据的空间作用模式[27]。全局 Moran's I公式：
I = 1 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w ij · ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w ij ( x i - x ̅ ) ( x j - x ̅ ) ∑ i = 1 n ( x i - x ̅ ) 2 n i ≠ j （1）
式中：n为区域单元个数;xi和xj为区域单位i和j的属性观测值。i=1, 2, 3, …, n;{wij}为空间权重系数矩阵,表示各区域单元空间邻近关系;权重矩阵通过行标准化处理,计算所得的全局Moran's I指数介于-1到1之间,检验统计量用Z统计量。
本文的空间权重矩阵基于距离函数关系,定义如下：
w ij = { 0 1 d ij < d 0 d ij ≥ d 0 （2）
式中：dij是国家i和国家j首都之间的距离③(③ 国家i和国家j首都之间的距离数据来源于CIIP数据库,采用该空间距离以构建距离权重能有效地消除在全球尺度下由于球体曲面所带来的误差。);d0为设定的距离阀值。以下使用的空间权重是基于距离定义的空间权重矩阵的行标准化处理,以确保每一行的元素和为1。
LISA（local indicator of spatial association,简称LISA）揭示空间集聚特征以及空间相互作用情况。计算公式如下：
I i = Z i ∑ j w ij Z j （3）
Z i = x i - x ̅ / 1 n ∑ i = 1 n x i - x ̅ 2 （4）
式中：Zi为区域单元i属性观测值的标准化值;{wij}为空间权重系数的行标准化值。
2.2.3 引力模型与QAP回归 贸易引力模型由Tinbergen和Pöyhönen借鉴物理学的万有引力理论提出[29,30]。随着贸易网络成为研究焦点,有学者尝试用引力模型拟合贸易网络的统计特性,预测贸易流量的发展态势,发现引力模型能很好地估算国家的贸易流,但不能准确预测国家双边贸易流的变化趋势[31]。从地理距离、国家面积、边界效应、贸易协定等层面,借助引力模型仿真国际贸易网络发现,在相对复杂的贸易交互模式中以出口为导向的小国往往凭其地理区位优势在网络中承担贸易枢纽,吸引了大量发达国家的贸易合作[28]。基于此,本文运用引力模型分析“一带一路”沿线国家贸易网络的邻近效应,公式如下：
F ij = k ( Y i Y j ) α / D ij β （5）
式中：Fij为国家i和国家j之间经济引力（即贸易引力）;k是系数;Y是GDP;Dij为两国首都之间的距离;α、β是大于零或小于零的经验常数。
引力模型变量的有限性往往忽略或弱化了其他潜在变量在双边贸易中的作用。目前文献集中探讨两国的经济距离、文化距离和制度距离对双边贸易关系和流量规模的影响机理[8,12,32,33]。语言作为贸易互动行为的常规性工具,对降低贸易成本,促进双边贸易活动具有积极影响,于是产生语言距离对国际贸易的影响研究[34]。传统国际贸易研究遵循“贸易规模扩大—收入水平提升—知识扩散转移—科技自主创新”的思路,一方面认为贸易引致内部自主创新,另一方面强调对外贸易技术的外溢影响,商品贸易成为各国之间知识扩散的载体,贸易促进各国知识存量的增大[35,36]。在科研合作过程中,知识国际溢出能有效地剔除重复研发的创新成本,外部效益凸显,对国内生产力和经济的发展具有正向作用,进而形成对双边贸易的正反馈[36]。由此推断,科研合作能有效强化国家的相对比较优势,促进双边技术水平的同步提升,带动产业结构互补性的深化,间接推动双边贸易发展。故本文引入虚拟变量“空间邻近性、经济邻近性、文化邻近性、制度邻近性、科研邻近性和语言邻近性”以拓展引力模型。通过基本引力模型的对数化处理,使因变量和自变量转换成线性关系,得到“一带一路”贸易网络拓展引力模型如下：
ln T R ij = β 0 + β 1 ln GD P i + β 2 ln GD P j + β 3 ln DI S ij + β 4 EC O ij + + β 5 CL U ij + β 6 IN S ij + β 7 SC I ij + β 8 LI N ij + μ （6）
式中：TRij是“一带一路”区域中国家i和国家j之间的贸易额;GDPi和GDPj分别为国家i和国家j的经济规模;DISij为国家i和国家j的首都距离;ECOij是国家i和国家j国民收入水平的邻近性;CLUij是国家i和国家j的文化邻近性;INSij是国家i和国家j的制度邻近性;SCIij国家i和国家j的科研邻近性;LINij是国家i和国家j的语言邻近性;β0和μ分别为模型的常数项和随机干扰项。
贸易矩阵表示的变量属于关系数据,存在结构性自相关,传统基于最小二乘法（OLS）的多元回归分析无法检验出变量间的关系。而QAP（quadratic assignment procedure,二次指派程序）回归是对两个（或多个）矩阵中对应的各个元素值进行比较的方法,目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系。该方法属于非参数检验,能解决自相关导致内部结构依赖性问题,产生相对无偏的统计结果[37]。QAP多元回归分析法的分析过程主要分为3步：第一步,对自变量和因变量进行标准的回归分析;第二步,随机置换矩阵的列和行,计算每次矩阵重排后的检验统计量;第三步,经过数次重复置换后产生统计量的分布,然后基于该分布判断实际值处于分布中的接受域还是拒绝域,由此得到变量的显著性检验结果。

2.3 数据来源

本文选取2015年“一带一路”国家双边贸易数据进行分析,数据横向覆盖65个国家,主要来源于联合国贸易数据库（www.comtrade.un.org）,在某国家对另一个国家出口数据缺失的情况下,用后者对前者的进口数据予以替代。根据贸易网络的因变量矩阵,从六个维度构建自变量矩阵,数据来源如表3所示：
Tab. 3 Variable descriptions and data sources

表3 变量选取及数据来源

邻近性的类型 变量选取 数据来源
空间邻近性 i和j国家首都之间的距离,单位：km 法国CEPII数据库
经济邻近性 i和j国家国民收入水平,根据世界银行的收入分组,属于同一组计为1,否则为0 世界银行（The World Bank）
文化邻近性 i和j国家所在的宗教文化圈,属于同一文化圈计为1,否则为0 根据《图说世界宗教文化》整理
制度邻近性 i和j国家制度特征,相似特征计为1,否则为0 法国CEPII数据库
科学邻近性 i和j国家合作发表的论文,单位：篇 Web of Science
语言邻近性 i和j国家使用的官方语言,共同官方语言计为1,否则为0 法国CEPII数据库
① 空间邻近性以地理距离表示,地理距离越小则空间邻近性越大,数据来源于法国CEPII数据库。
② 经济邻近性用GNI数据刻画,将国民收入水平按世界银行的分组标准分为高收入、中等偏上收入、中等偏下收入、低收入四个等级,属于同一组收入等级的国家经济邻近,数据来源于世界银行（The World Bank）。
③ 鉴于数据的可获取性,以往关于文化维度的研究多采用Geert Hofstede教授的文化层面五分法[38,39],但该方法无法具体概括出国家或地区内部的种族、地缘文化的问题。本文的文化邻近性主要以国家所处的宗教文化圈刻画,根据王德才编著的《图说世界宗教文化》[40],把“一带一路”国家的文化分为：儒家文化圈、伊斯兰教文化圈、基督教文化圈,属于同一个文化圈的国家视为文化具有邻近性。
④ 制度邻近性的数据主要来源于2012年法国CEPII数据库中Fabien Bertho对全球制度的研究文件④(④ http://www.cepii.fr/institutions/doc/IPD_2012_cahiers-2013-03_EN.pdf)。鉴于国家制度特征的稳定性,2012年的制度数据可运用至本研究。IPD项目通过定性指标的量化处理体现不同国家的制度特征,其中划分九个制度功能（表4）。制度功能进一步分成不同的类别,如在政治制度层面下又分为公民权利与自由、贸易工会自由与多元化,设定指标共11个,九个制度功能共设定130个指标。每个指标的结果通过相关问题的得分反映,共计330个问题的问卷,调查区域横向覆盖143个国家,由不同国家的政府部门和相关机构对其打分。本文通过主成分分析法分别对九个制度功能不同类型下的多个相关问题降维处理,综合成一个得分,以保留制度功能的结构特征。为避免结构性误差,最后运用层次聚类法⑤(⑤ 层次聚类分析(cluster analysis)是一种建立分类的多元统计方法,能够将一批样本数据(或变量)按照它们在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。层次聚类分析不要求事先给出一个分类标准,层次聚类分析能够从样本数据特性出发,客观地决定分类标准。)对九个制度功能聚类分析,将“一带一路”国家的制度分为六个不同类别,处于同一个类别的国家由于其制度功能结构相似和得分相当,可认为制度邻近。“一带一路”国家IPD情况如下：中国、白俄罗斯、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦、老挝、越南、缅甸制度邻近;阿拉伯、卡塔尔、阿塞拜疆、哈萨克斯坦、伊朗、不丹、吉尔吉斯斯坦、也门、阿联酋、阿曼、叙利亚、巴勒斯坦、柬埔寨制度邻近;黑山、尼泊尔、俄罗斯、摩尔多瓦、塔吉克斯坦、东帝汶、伊拉克、乌克兰、亚美尼亚、阿富汗、马来西亚、巴林、科威特制度邻近;埃及、黎巴嫩、文莱、菲律宾、阿尔巴尼亚、马尔代夫、马其顿、泰国、爱沙尼亚、孟加拉国、保加利亚制度邻近;约旦、土耳其、印度、罗马尼亚、斯里兰卡、塞尔维亚、印度尼西亚、蒙古、格鲁吉亚、斯洛伐克、巴基斯坦、捷克、匈牙利制度邻近;新加坡、拉脱维亚、波兰、以色列、克罗地亚、斯洛文尼亚、波黑、立陶宛制度邻近。
Tab. 4 Institutional function structure of IPD

表4 制度功能结构

功能\分类 公共和社会制度 商品与服务市场 资本市场 劳动力市场和
社会关系
政治制度 公民权利与自由 贸易工会自由与多元化
安全、法律和暴力控制 人身财产安全
公共管理 司法独立、腐败控制、透明度 创业的容易度
市场自由化 私营企业比例、私有化、物价监督与控制 私营部门比例、央行的独立性 劳动力市场弹性
利益关系合作,战略规划和创新 政府决策能力、公共领域的协调能力、利益相关者的合作能力 公司技术环境 风险资本 职业训练
交易和合同保障 财产权安全、商业法律、破产法 公司信息和货物质量 银行担保、银行和上市公司信息 劳动法遵守度
市场调节和社会对话 竞争规则、公司治理 银行审慎规则与监管 社会对华
开放度 人员和信息流动自由度 贸易自由化 资本自由化 劳动力流动自由
社会凝聚力和社会
流动性		 平等、团结 微型金融 社会流动性、劳动力市场分割
⑤ 科研邻近性主要通过国家间合作发表论文的数量体现,两国合作发表论文的数量越多,科学合作越频繁,则科学越邻近。由于该变量的数据存在两个国家合作发表论文的数量为0,因此采用最小—最大规范化的方法,把原数据进行线性变换,映射到新的区间[0.1,1],数据来源于Web of Science。
⑥ 语言邻近性主要以国家的官方语言的数据体现,使用共同官方语言的两个国家视为语言具有邻近性,数据来源于法国CEPII数据库。

3 “一带一路”沿线国家贸易网络的空间结构特征

3.1 小世界性质和无标度特征

“一带一路”贸易网络具有典型的小世界性质和无标度特征。固定节点数和边数构建ER随机网络,可得随机网络簇系数（C'=0.660）和平均路径长度（L'=1.314）的理论值。2015年“一带一路”贸易网络相较于随机网络有更高的簇系数（C=0.891）和更短的平均路径长度（L=1.172）,指示了“一带一路”贸易网络有较高的连通性和网络凝聚力。借助幂函数对“一带一路”贸易加权度分布进行拟合,拟合方程：y=1245000x-0.8843,相关系数R2=0.9745,表现为极显著,指示了“一带一路”贸易网络加权度遵从典型的长尾分布,即低加权度的节点占主导,高加权度的节点相对较少,富人俱乐部现象明显,服从无标度特征。“一带一路”贸易网络遵循“二八定律”,2015年排名前20%国家的贸易加权度占“一带一路”沿线国家贸易加权度总和比例的74.20%。

3.2 节点等级性

基于结构对等性⑥(⑥ 结构对等性的分析思路与贸易网络中国家的位置和功能有着较强的共通性。例如,在衡量两个国家角色是否相同时,不仅要求两个国家对外贸易的国家数目基本相同,更要求其与相同的核心贸易国连接,并控制着同样的贸易边缘国。借用社会网络分析方法中的结构对等性分析法,以找出贸易网络结构中贸易投资结构相同（相似）,角色或位置相当的国家,以揭示“一带一路”沿线国家贸易网络的核心—边缘结构,具体的方法运用层次聚类算法,通过社会网络分析专业软件Pajek实现,该方法对于网络结构等级性划分具有客观性。),划分“一带一路”沿线国家贸易网络为4个等级（图1）。处于核心的仅有中国,表明在“一带一路”贸易网络中,中国处于绝对主导地位。处于次核心的有8个,包括印度、新加坡、俄罗斯、泰国、马来西亚、阿联酋、印度尼西亚、越南,除俄罗斯和阿联酋,其他均为东南亚国家。这些国家是“一带一路”贸易网络的枢纽,有助于提升“一带一路”贸易网络的空间可达性。处于弱边缘层级的有21个,主要分布于西亚和中东欧的国家,包括沙特阿拉伯、卡塔尔、伊拉克、阿曼、科威特、伊朗等OPEC成员国。处于边缘层级的有35个,主要有中亚的土库曼斯坦、乌兹别克斯坦和塔吉克斯坦,南亚的阿富汗、不丹、斯里兰卡、尼泊尔等国家,南欧的斯洛文尼亚、克罗地亚和阿尔巴里亚等国家,以及南亚的约旦、阿塞拜疆、黎巴嫩和也门等国家,处于该层级的国家各项网络指标均较低,主要集中于与核心国家的贸易联系。在区域层面,中东欧、东南亚以及西亚北非呈现更为紧密的区域内联系（图2）。比较区域贸易紧密度⑦(⑦ 区域内部贸易紧密度（RITT, regional internal trade tightness）：在整个贸易网络中,其中一个区域内部的国家相互之间贸易联系的紧密程度。其值为区域内部国家贸易之和在整个贸易网络中的比例,并除以该区域内部国家的个数,以消除国家数量差异带来的不可比性。),这六个区域内部贸易紧密度指数依次为东南亚（1.186）、中东欧（0.668）、西亚北非（0.296）、南亚（0.131）、东北亚（0.129）、中亚（0.029）。其中,中东欧区域内部国家间的贸易总额为0.28万亿美元,东南亚区域内部国家间的贸易总额为0.28万亿美元,西亚北非区域内部国家间的贸易总额为0.12万亿美元。表明在“一带一路”沿线区域,东南亚和中东欧国家具有相对较高的区域经济一体化程度。
Fig. 1 Core-periphery hierarchy of trade network in the Belt and Road region, 2015

图1 “一带一路”沿线国家贸易网络的“核心—边缘”等级

Fig. 2 Topological structure of trade network in the Belt and Road region, 2015

图2 “一带一路”沿线不同区域的贸易网络拓扑结构

注：不同节点的颜色代表该节点所属的区域;线段的颜色代表同一颜色节点所发出的贸易流,即该国家的出口。

3.3 总体空间格局

“一带一路”贸易网络呈现枢纽辐射式为主、全连通式并存的“混合型”结构,即贸易加权网络是枢纽辐射式,贸易无权网络是全连通式（图3a）。贸易加权网络在蓄意攻击模式下表现为较高的脆弱性,如将中国移出该网络,整个网络的贸易规模为1.19万亿美元,仅为原来（2.12万亿美元）的56.13%,贸易网络流量大幅减少。然而,贸易无权网络具有较高的鲁棒性⑧(⑧ 鲁棒性（robustness）是指一个系统在内部结果或外部环境变化的情况下仍保持原有功能的能力。),即在蓄意攻击模式下（将中国移出该网络）大部分节点依然保持着贸易联系的状态,攻击后的网络边数为1660,是攻击前（1724）的96.29%。一方面,贸易加权网络的枢纽辐射式结构对非重要节点移除不敏感,但对于枢纽节点的依赖性较大,节点之间的重要性差异较大,整体网络趋于有序化发展,这样能明晰不同国家的贸易功能,有效提升“一带一路”贸易资源的优化配置;另一方面,贸易无权网络的全连通式结构使得“一带一路”沿线国家的贸易网络在组织结构上具有灵活性。
Fig. 3 Map showing trade network and spatial distribution of centrality in the Belt and Road region, 2015

图3 “一带一路”沿线国家贸易网络图谱及中心性分布格局

强度中心性的极化现象显著,形成“东高、西低”以及“中部塌陷”的空间格局（图3b）。南北向国家的强度中心性处于平均水平;东侧的中国高居首位,是最后一位巴勒斯坦的2091倍;西侧的波兰、捷克、斯洛伐克和匈牙利等中东欧国家则处于第三和四层级;中部的中亚国家以及西亚的大部分国家的强度中心性处于最低等级,形成中间板块的“塌陷”。2015年“一带一路”网络的强度中心性Moran' I指数为-0.0457,Z=-0.5830（P=0.5600）,表明强度中心性的空间格局具有随机性。
接近中心性呈现连片式分布的空间格局（图3c）。“一带一路”沿线的大部分国家具有较高的贸易可达性,这是由于“一带一路”贸易的无权网络近似完全连通。中介中心性值为1的国家依次为：中国、马来西亚、泰国、俄罗斯、土耳其、波兰、斯洛文尼亚和捷克,表明这些国家与“一带一路”沿线所有其他国家都存在贸易联系。接近中心性最低的三个国家分别为东帝汶、不丹和巴勒斯坦,这三个国家与沿线国家存在贸易关系的个数依次为22、24、28。2015年“一带一路”网络的接近中心性Moran' I指数为0.1765,Z=2.7226（P=0.0065）,从Moran' I指数为正数可以得出接近中心性具有空间集聚性。
中介中心性的空间分布呈现嵌入式的单元格局,中介中心性较高国家散落在各自所在区域（图3d）。中介中心性排名前十位的国家依次为：中国、马来西亚、俄罗斯、泰国、土耳其、波兰、捷克、斯洛文尼亚、白俄罗斯、新加坡,是所在区域与其他区域建立贸易联系的桥梁,处于贸易网络的“结构洞⑨(⑨ 结构洞（structure hole）,由美国社会学者罗纳德·博特（Ronald Burt）首次提出,是指网络中的两个行动者或两个群体之间不存在连接,无直接或关系间断的现象从网络整体看好像网络结构中出现了洞穴,两者之间的空隙就是结构洞,其中结构洞的特征主要由中介中心性体现。)”,在贸易资源和信息的获取具有优势。2015年“一带一路”网络的中介中心性Moran' I指数为0.1246,Z=1.9793（P= 0.0478）,从Moran' I指数为正数且低于接近中心性可得,中介中心性也具有空间集聚性,但集聚性弱于接近中心性。

3.4 局部空间模式

结合LISA集聚图可视化中心性的空间关联模式。LISA集聚图将空间集聚程度分为四个类型（图4）：（1）高高集聚区（H-H）,该区域国家的中心性高,周边国家中心性也高;（2）高低集聚区（H-L）,该区域国家的中心性高,但其周围国家的中心性低;（3）低低集聚区（L-L）,该区域国家的中心性低,并且其周围国家的中心性也较低;（4）低高集聚区（L-H）,该区域国家的中心性低,但其周围国家的中心性较高。接近中心性和中介中心性在全局空间自相关分析中具有空间集聚性,表明了具有较高贸易可达性的国家是贸易网络的枢纽。
Fig. 4 LISA aggregation maps of closeness centrality and between centrality of countries in the Belt and Road region, 2015

图4 “一带一路”沿线国家接近中心性和中介中心性的LISA集聚图

（1）高高集聚区（H-H）。接近中心性属于该类型的国家有18个,包括捷克、波兰、罗马尼亚、斯洛文尼亚、斯洛伐克、匈牙利、乌克兰等中东欧国家,这些国家及其周边国家都具有较高的贸易可达性。中介中心性属于该类型的国家也有18个,分布格局与接近中心性相同,这些国家及其周边国家在贸易网络中的第三国效应显著,以转口贸易为主。表明中东欧地区有着较高的市场开放度,对获取和控制“一带一路”贸易资源具有优势,并引导邻近国家融入区域一体化。
（2）高低集聚区（H-L）。接近中心性属于该类型的国家有9个,包括印度、沙特阿拉伯、泰国、哈萨克斯坦等国家。中介中心性属于该类型的国家有6个,分布格局与接近中心性显著相似,这些国家是所在区域贸易的增长极。由于邻近国家与其贸易联系较为疏远,印度邻国经济水平较低,如乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、巴基斯坦;还有邻国的国内政局动荡,如叙利亚;使得这些国家贸易可达性和转出口能力与邻近国家具有一定差异。
（3）低高集聚区（L-H）。接近中心性和中介中心性属于该类型的国家均为有4个,包括蒙古、黑山、摩尔多瓦、阿尔巴尼亚。虽然蒙古位于亚洲中部,拥有毗邻中国与俄罗斯的区位优势,但国内经济水平低,产业结构单一,中国和俄罗斯较高的贸易可达性和较强的贸易中转能力无法带动蒙古接近中心性和中介中心性的提升。黑山、摩尔多瓦、阿尔巴尼亚是中东欧较为落后的国家,自然资源相对贫乏,经济结构以农业为主,国内的投资成本和风险较高,导致贸易的可达性和中转能力与周边国家存在较大差异。
（4）低低集聚区（L-L）。接近中心性属于该类型的国家有2个：伊朗和阿联酋。中介中心性属于该类型的国家有4个：伊朗、阿联酋、阿曼和伊拉克。伊朗和阿曼毗邻中东海上运输的“咽喉”—霍尔木兹海峡,区位条件优越,但阿曼和伊朗的贸易高度依赖中国和印度,与中国和印度的贸易额总和占与“一带一路”沿线国家贸易额总和的比例依次为87.6%和67.13%,导致其无法充分发挥区位潜力。阿联酋作为石油输出大国,与石油消耗大国贸易联系紧密,贸易结构单一导致阿联酋仅与“一带一路”沿线的43个国家建立贸易关系。

4 “一带一路”沿线国家贸易网络的邻近性

将矩阵数据导入QAP回归分析,进行2000次矩阵置换,得到多元回归结果（表5）,模型（1）~模型（7）均通过5%显著性检验。GDP的标准回归系数符号都为正,显示了贸易双方经济规模越大越有利于“一带一路”国家间贸易关系的形成,贸易规模越大,表明“一带一路”双边贸易存在大国效应。国家经济规模一定程度反映了国家经济容量和潜在贸易需求,是双边贸易的重要引力源。对比模型（1）~模型（6）的调整R2,传统引力模型对贸易网络的解释力高达87.0%,即空间邻近有助于促进贸易关系的形成和贸易流量的增加。无论是H-O模型认为贸易是由地区间相对要素禀赋差异决定,还是新经济地理强调经济规模是关键驱动力,空间关系都是贸易发生的显著影响因子。从其他五个变量来看,经济邻近性、文化邻近性、制度邻近性、科研邻近性、语言邻近性标准系数依次为0.037、0.064、-0.015、0.160、0.082,显著性概率均小于0.05,表明这些邻近性对沿线国家贸易网络的生成均存在显著影响。
Tab. 5 The result of QAP multiple regression

表5 QAP多元回归结果

变量 lnTRDij
模型（1） 模型（2） 模型（3） 模型（4） 模型（5） 模型（6） 模型（7）
β0 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
lnGDPi 0.938*** 0.624*** 0.612*** 0.627*** 0.530*** 0.603*** 0.832***
（0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000）
lnGDPj 0.465*** 0.330*** 0.334*** 0.340*** 0.290*** 0.313*** 0.397***
（0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000）
lnDISij -0.447*** -0.438***
（0.000） （0.000）
ECOij 0.037*** 0.022**
（0.000） （0.006）
CLUij 0.064*** -0.009
（0.000） （0.246）
INSij -0.015** -0.018**
（0.023） （0.008）
SCIij 0.160*** 0.145***
（0.000） （0.000）
LINij 0.082*** 0.056***
（0.000） （0.000）
R2 0.870 0.848 0.851 0.847 0.853 0.852 0.879
调整R2 0.870 0.848 0.851 0.847 0.853 0.852 0.879
观察项 4160 4160 4160 4160 4160 4160 4160

注：括号内为显著性值;*为p<0.050,**为p<0.010,***为p<0.001;R2表示模型拟合优度;表中系数为标准化回归系数。

对比模型（2）~模型（6）的调整R2,对贸易网络解释力强弱依次为科研邻近性（85.3%）、语言邻近性（85.2%）、文化邻近性（85.1%）、经济邻近性（84.8%）和制度邻近性（84.7%）。① 经济邻近性对贸易网络的影响显著为正,表明两国人均国民收入的邻近性有助于贸易联系形成。② 文化邻近性对贸易网络的影响呈现显著正相关,表明处于同一文化圈层的国家间贸易规模高于处于不同文化圈层的国家间贸易规模。这与Bedassa Tadesse等研究得出文化距离会抑制贸易的发生,大的文化距离会降低出口这一结论相符[33]。③ 制度邻近性对贸易网络的影响呈显著负相关,表明制度邻近越邻近,贸易规模越小。李文宇等在多维距离视角下研究“一带一路”贸易时,发现“一带一路”沿线国家制度差异越大,双边贸易规模越大[7]。主要由于贸易和投资的替代效应,制度邻近的两个国家增加了跨国企业相互投资的偏好,进而降低了双边的贸易规模。④ 科研邻近性对贸易网络的影响呈现显著正相关,表明科研合作对“一带一路”沿线国家贸易关系具有促进作用,贸易与知识溢出和扩散态势同步。知识在全球溢出时,实现了知识生产的规模报酬递增,提升差异性产品的生产,促进双边贸易规模的增长[41]。⑤ 语言邻近性对贸易网络的影响呈现显著正相关,共同官方语言的使用对“一带一路”沿线国家进出口贸易具有显著的正向影响。共同官方语言的使用能降低沟通障碍、双方合同及法律标准差异引起的风险和成本,为贸易信息获取提供便利,甚至使用共同官方语言的双方倾向于拥有相近的价值观,有助于增进贸易双方的信任,提高双边贸易规模。
将空间变量和虚拟变量全部加入拓展的引力模型,根据调整R2,该模型能解释“一带一路”沿线国家贸易网络生成的87.9%,高于模型（1）~模型（6）。除文化邻近性,其他变量都通过5%显著性检验。这一结果表明在其他邻近性的作用下,文化邻近性对贸易网络的作用不明显。该结果与谢梦军研究得出“一带一路”沿线国家文化对出口的推动作用表现出不稳定的特征相符[8]。从标准系数的符号变化来看,模型（7）与模型（1）~模型（6）所对应的符号一致,指示了QAP回归分析具有统计意义上的稳定性。从显著变量标准系数的绝对值大小来看,依次为空间邻近性（0.438）、科学邻近性（0.145）、语言邻近性（0.056）、经济邻近性（0.022）、制度邻近性（0.018）。一方面空间邻近是“一带一路”沿线国家贸易联系的主导因素,其影响力远高于其他邻近性;另一方面随着技术创新合作的深化以及知识国际溢出的加速,国家间科学技术合作有助于提高双方的贸易流量。

5 结论与讨论

“一带一路”倡议是中国地缘经济板块的重大调整,贸易网络的研究为地缘政治经济提供崭新视角。本文采用复杂网络方法和地统计方法,考察“一带一路”贸易网络的拓扑性质和空间格局,探讨“一带一路”贸易网络不同维度的邻近性,研究结果如下：
（1）“一带一路”沿线国家贸易网络具有小世界性质和无标度特征。一方面,贸易网络的小世界表明“一带一路”沿线区域的贸易集聚性强,区域经济一体化潜力大。“一带一路”沿线国家处于不同发展阶段,资源禀赋差异明显,具有产业梯度差,贸易互补性大于竞争性。基于边际产业扩张理论,中国可在该区域开拓广阔的经贸合作空间,如在农业、能源、交通、通信、金融等领域。另一方面,网络的无标度特征表明沿线国家贸易流量空间分布的非均质性,也指示了沿线国家的贸易选择遵从增长性和择优选择,处于网络核心和次核心的国家能够获得贸易合作的优先权,以强化双边贸易。因此,中国可加强该区域的外交活动以促进信息沟通,鼓励企业跨区域投资以降低信息不对称的贸易成本,保证无标度网络的增长性和择优联接性,强化中国在投资网络中的核心地位。
（2）“一带一路”沿线国家贸易具有典型的“核心—边缘”等级性。① 中国处于整个网络的核心位置,在“一带一路”价值链上游,对沿线国家产业升级和经济发展有引领和带动作用。② 在次核心层级,俄罗斯作为欧亚经济联盟⑩(⑩ “欧亚经济联盟”是一个由白俄罗斯、哈萨克斯坦、俄罗斯、亚美尼亚、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦6个前苏联国家为加深经济、政治合作与融入而计划组建的一个超国家联盟。欧亚联盟并不是整个欧亚大陆的联盟,欧亚是指“欧亚地区”,也就是独联体地区。)的核心国,是带动欧亚经济联盟融入“一带一路”和推动中亚地区增强对外贸易强度的重要纽带;东盟通过构建区域合作框架,不断推动政治、经济、社会等领域的一体化,成为亚太区域合作的重要力量,为“一带一路”贸易网络的桥梁作用提供强大的基础,而且中国—东盟自贸区的建立也极大增强了该区域的贸易联系;阿联酋独特的地理区位,对“一带一路”联接海陆和陆路、贯通东西有着举足轻重的作用。③ 在弱边缘层级,沙特阿拉伯、卡塔尔、伊拉克、阿曼、科威特、伊朗等国家在“一带一路”沿线国家中是油气资源的供应者,呈现以能源产业为主导的单一经济形态;东欧国家受益于欧洲资本转移以及产业结构的升级,近年来跃升为欧洲较具活力的新兴经济体,但与亚洲的经贸联系相对较弱。④ 在边缘层级,中亚、部分西亚国家、部分南亚国家,是“一带一路”沿线国家贸易网络的边缘国,如果与核心国家的贸易联系中断,其将成为游离的孤立点。
（3）“一带一路”贸易网络是“混合型”网络结构,呈现枢纽辐射式为主、全连通式并存的联系模式。这种网络结构类型表现为,在蓄意攻击模式下“一带一路”贸易加权网络有着较高的脆弱性,而无权网络具有较高的鲁棒性。枢纽辐射式贸易网络有助于要素流在时间和空间上的集聚,促进“一带一路”沿线国家的规模经济和集聚经济,进而实现“一带一路”沿线国家贸易网络效益最大化。此外,不同的节点中心性的空间分异特征显著,强度中心性的空间极化现象明显,邻近中心性呈现连片式分布,中介中心性分布呈现嵌入式单元格局,且接近中心性和中介中心性具有空间集聚性。一方面,捷克、波兰、罗马尼亚、斯洛文尼亚等中东欧国家,对周边地区的渗透力强,能够带动邻近国家融入“一带一路”贸易网络;另一方面,印度、沙特阿拉伯、泰国、哈萨克斯坦是各自区域贸易的增长极,拥有较高的贸易可达性,可承担商品的转运、再出口和加工转口等环节,这些国家应成为中国在“一带一路”沿线区域贸易资源分配的突破口。
（4）拓展的引力模型对“一带一路”沿线国家贸易网络具有较强的解释力。①“一带一路”沿线国家的贸易关系存在大国效应和地理邻近效应,经济规模和空间邻近是贸易关系形成的主导因子。中国宜充分发挥“一带一路”贸易网络的地理邻近效应,在不同空间层次制定差异化政策。首先,根据“由近及远”的贸易原则,重点加强邻近国家的贸易合作,如俄罗斯、印度、东盟的贸易次核心国家;从而向沿线的重点国家辐射,如捷克、波兰、罗马尼亚、斯洛文尼亚、沙特阿拉伯、哈萨克斯坦、阿联酋、土耳其等国家;进而向重点国家的周边地区拓展,如处于网络边缘的中亚和南亚国家。其次,以通道建设为基础,加大对中亚、南亚、部分东南亚等贸易边缘国的基础建设的投资和援助,压缩中国与这些地区贸易的时空距离;此外,印度与中国的“大国经贸”和“大国政治”的矛盾内生于双边的合作关系,中国应在南亚基础设施建设寻找与印度的利益契合点,尝试在南亚建立多方磋商沟通机制。② 科研合作和共同官方语言的使用有助于加强双边贸易关系。贸易增大了各国的知识存量,知识国际溢出促进国家的创新和经济增长,进而正反馈于双边贸易。语言差异意味着交易成本,共同官方语言的使用能降低贸易成本。一方面,中国应与“一带一路”沿线国家积极开展国际科研合作,建立共同研究领域,积极开展双边协议及学术交流,有效发挥科技管理部门或国际科技组织的协调作用;另一方面,要积极向沿线区域推广汉语的发展,加强孔子学院汉语的渗透力,可适当地在该区域建立语言培训产业,以获取语言红利。③ 制度邻近的国家具有跨国投资偏好。由于“一带一路”区域的部分国家局势动荡、政权更迭、战乱频繁、恐怖主义等地缘政治因素加剧了中国投资的风险,加上中国在“一带一路”沿线国家的投资的行业以能源和矿产为主,投资主体以国企为主的特征增大了风险发生的概率,此外大国博弈让中国在“一带一路”沿线的投资面临严峻的挑战。因此,中国要发挥“五通”的最大效能,改善“一带一路”的投资环境,增加政府间的战略互信,强化市场机制的作用,不断完善“一带一路”区域的公共服务体系,积极融入当地的投资政策和法律。可通过国家联合体的投资方式,如与白俄罗斯、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦、老挝、越南、缅甸等国家的企业合作,以降低政治、法律、治安等风险,积极与东道国的中央或地方政府建立利益共同体以开展商业活动,积极取得当地利益集团的支持,适当增加对这些国家的投资规模。④ 文化邻近对于“一带一路”沿线国家贸易正向作用相对较弱。目前中国国际地位的提升为文化“走出去”奠定良好的基础,中国应充分发挥孔子学院在中国与欧亚非文化交流中的桥梁作用,进一步提高孔子学院的办学质量,加强文化输出对贸易的推动作用。
在区域范围层面,历史上的东亚朝贡体系与“一带一路”沿线国家高度重叠。在参与形式层面,中国处于“一带一路”贸易网络的核心,对网络拥有主导权,与东亚诸国向中国进贡、朝拜以换取政治庇护和经济回馈的朝贡体系有一定相似性。这些难免让沿线的部分国家陷入“中国主导”和“依附中国”的猜忌和臆想中。随着“一带一路”建设的推进,中国解构了西方中心论,激活了“和平合作、开放包容、互学互鉴、互利共赢”的丝路精神,开创了“共商、共建、共享”的治理新模式。随着民族国家主权意识的增强提升了国际参与热情,中华文明“天下为公”“世界大同”的传统情怀进一步契合了当代全球公民社会的价值追求。“朝贡体系”的不平等依附关系的猜测在现实中显得理屈词穷。此外,“一带一路”现存的核心区和边缘区共同形成完整的空间系统,该阶段的空间结构是区域经济一体化的基础,体现了区域分工格局的稳定性,增强了网络主体之间的相互依存。核心区能产生和吸引大量的贸易资源,形成规模经济,伴随时间的推移而扩散,从而使空间系统的单核结构转变为多核结构,逐渐消除核心—边缘结构,推动区域经济一体化的形成。中国作为世界第二大经济体以及拥有成功发展经验的大国,有能力引领未来“一带一路”沿线国家走向经济一体化。

The authors have declared that no competing interests exist.

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李文宇, 刘洪铎. 多维距离视角下的“一带一路”构建: 空间、经济、文化与制度. 国际经贸探索, 2016, 32(6): 99-112.一带一路"倡议实施是推动中国与沿线国家之间往来的重要途径。经过测算中国与沿线国家之间的空间、经济、文化和制度距离,并通过计量检验,发现空间、经济、文化和制度距离均与中国与沿线国家的贸易往来明显相关。根据中国与沿线国家之间的综合距离得分,按圈层理论的思路将沿线国家分为4个圈层。比较不同圈层,空间距离在第二、三圈层作用较为明显,经济距离在第三、四圈层作用较为明显,文化距离在第一、三圈层作用较为明显,制度距离在第三圈层较为明显。据此建议,按圈层综合距离的远近,按距离层次依次推动生产合作、基础设施合作和贸易自由化,根据缩小不同距离的难度,按时间层次依次推动基础设施建设、经济共赢、文化交流,同时还应当尊重各国之间的制度差异。

[Li Wenyu, Dong Hognwei.The construction of "One Belt One Road" from the perspective of multi-dimension: Space, economy, culture and institution. International Economics and Trade Research, 2016, 32(6): 99-112.]

[8]
谢孟军. 文化能否引致出口: “一带一路”的经验数据. 国际贸易问题, 2016, (1): 3-13.一带一路"作为我国"走出去"发展战略的当代化和具体化,不仅承担着促进民族文化沟通与交流的历史使命,而且对国际经贸关系的发展具有重要影响。孔子学院作为中华文化的精髓所在,对亚洲乃至世界文明的发展产生巨大影响。本文通过搜集整理"一带一路"沿线国家的统计数据,使用双差分估计方法实证研究了文化输出和商品输出之间的内在联系,认为文化输出是引致商品输出的重要因素,孔子学院促进了我国向"一带一路"沿线国家的出口,文化输出的出口增长效应具有区域差异性、滞后性及波动性等特征。由于我国的文化输出还处于发展阶段,目前对出口的推动作用表现出不稳定的特征。今后应进一步规范管理体制和运营机制,加快孔子学院向内涵式发展方式的转变,增强文化输出的出口增长效应,提高我国的国家软实力。

[Xie Mengjun.Can culture lead to export?: Empirical data on "One Belt, One Road". Journal of International Trade, 2016, (1): 3-13.]

[9]
公丕萍, 宋周莺, 刘卫东. 中国与“一带一路”沿线国家贸易的商品格局. 地理科学进展, 2015, 34(5): 571-580.经贸合作是"一带一路"建设的重点内容之一。研究中国与"一带一路"沿线国家的经贸合作演变特点及格局,对于促进沿线各国经济繁荣与区域经济合作,实现"贸易畅通"具有重要意义。本文在文献回顾的基础上,基于大量的数据分析,梳理了2001年以来中国与沿线国家贸易的商品结构演化历程,并采用显性比较优势指数、敏感性行业度量及k值聚类算法等,对中国与沿线国家贸易商品结构及格局进行了深入分析。研究结果显示:1中国对沿线国家的出口商品结构有所优化,进口商品结构日趋集中,能源及劳动密集型产品比重上升;2中国与沿线国家贸易的商品结构与各国出口优势行业基本一致;3中国与经济规模相对较小且产业结构较为单一的国家存在一些敏感性行业,出口方面涉及服装鞋帽、矿物制品及交通运输设备等,进口主要涉及能源、矿砂及一些资源初级加工品;4由于国内各省发展差距明显,中国出口商品的空间连续性较差。

DOI

[Gong Peiping, Song Zhouying, Liu Weidong.Commodity structure of trade between China and countries in the Belt and Road Initiative area. Progress in Geography, 2015, 34(5): 571-580.]

[10]
王美昌, 徐康宁. “一带一路”国家双边贸易与中国经济增长的动态关系: 基于空间交互作用视角. 世界经济研究, 2016, (2): 101-110.

[Wang Meichang, Xu Kangning.The dynamic relationship between bilateral trade of One Belt and One Road countries and economic growth in China. World Economy Studies, 2016, (2): 101-110.]

[11]
邹嘉龄, 刘卫东. 2001-2013 年中国与“一带一路”沿线国家贸易网络分析. 地理科学, 2016, 36(11): 1629-1636.lt;p>采用社会网络的分析方法分析了“一带一路”沿线国家贸易网络的基本特征以及贸易网络组团的结构变化,贸易网络的核心边缘及其演化情况,并在最后对中国与东南亚国家的子贸易网络进行了核心边缘分析。结果表明：“一带一路”沿线国家贸易网络密度增强,中国在“一带一路”沿线国家贸易网络中的核心度在逐渐提高,在2013年已经成为最核心的国家,且在中国与东南亚国家构成的子贸易网络中,中国也成为了最核心的国家。</p>

DOI

[Zou Jialing, Liu Weidong.Trade network of China and countries along "Belt and Road Initiative" areas from 2001 to 2013. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(11): 1629-1636.]

[12]
许和连, 孙天阳, 成丽红. “一带一路”高端制造业贸易格局及影响因素研究: 基于复杂网络的指数随机图分析. 财贸经济, 2015, 36(12): 74-88.本文利用UNComtrade 2012年的HS6分位贸易数据综合构建了"一带一路"上65个国家的高端制造业贸易网络,运用网络中心性和模体分析,考察各国在贸易网络中的地位和贸易模式,并通过指数随机图模型探讨了"一带一路"上高端制造业贸易网络形成的主要影响因素。研究表明:中国、印度、新加坡在"一带一路"的高端制造业贸易网络中发挥着重要的"桥梁"和"枢纽"作用,而中亚、北亚众多伊斯兰国家处于"一带一路"高端制造业贸易网络的边缘,不平衡的非互惠贸易关系在贸易网络中仍然普遍存在;中国更多时候在整个贸易网络中扮演了出口行为的发出者,俄罗斯在特定区域存在集团化的贸易模式,印度的贸易模式相对缺乏互惠性;FTA网络对于高端制造业贸易网络的影响最强,其次是接壤网络和临近网络。制度因素中,贸易、金融和货币自由度以及政府效能对高端制造业贸易具有明显正向促进作用。

[Xu Helian, Sun Tianyang, Cheng Lihong.Trade patterns and influence factors of high-end manufacturing on "One Belt and One Road": A study based on the exponential random graph models. Finance & Trade Economics, 2015, 36(12): 74-88.]

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Serrano M A, Boguñá M.Topology of the world trade web. Physical Review E Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics, 2003, 68(2): 15101.

[14]
Snyder David, Kick Edward L.Structural position in the world system and economic growth, 1955-1970: A multiple-network analysis of transnational interactions. American Journal of Sociology, 1979, 84(5): 1096-1126.This paper addresses world-system/dependency theories of differential economic growth among nations. We grant that such perspectives have considerable analytic potential but have serious reservations concerning their current empirical status. Our croticisms focus particularly on the absence of evidence on the theoretically specified structural positions (core, semiperiphery, periphery) in the world system and the dynamic relations among them. After indicating why extant quantitative studies that claim to represent "position" are inadecuate, we propose that blockmodel analyses of social structure through multiple networks address world-system formulations far more appropriately. We present a blockmodel of the world system circa 1965 that is based on four types of international networks: trade flows, military interventions, diplomatic relations, and conjoint treaty memberships. While we invite replications with additional network data, this blockmodel provides strong evidence for a core-semiperiphery-periphery structure. We then report regression analyses of the efects of these structural positions on nations' economic growth (change in GNP per capita) from 1955 to 1970. Net of other plausible determinants, these effects are large in magnitude and entirely consistent with world-system/dependency theories theories. Further analyses reinforce the interpretation of these findings as the structural, accumulative advantage of location in the core over that in the periphery. Substantively, our results that exogenetic theories of economic growth are even more powerful than previous analyses have indicated. Moreover, they demonstrate the natural wedding of a conceptual framework (the world system) with an empirically grounded theory of social structure (blockmodel analysis), which has applicability much beyond issues of economic growth.

DOI

[15]
Benedictis Luca De, Tajoli Lucia.The world trade network. World Economy, 2009, 34(51-2009): 1417-1454.

[16]
Garlaschelli D, Loffredo M I.Patterns of link reciprocity in directed networks. Physical Review Letters, 2004, 93(26 Pt 1): 268701.We address the problem of link reciprocity, the nonrandom presence of two mutual links between pairs of vertices. We propose a new measure of reciprocity that allows the ordering of networks according to their actual degree of correlation between mutual links. We find that real networks are always either correlated or anticorrelated, and that networks of the same type (economic, social, cellular, financial, ecological, etc.) display similar values of the reciprocity. The observed patterns are not reproduced by current models. This leads us to introduce a more general framework where mutual links occur with a conditional connection probability. In some of the studied networks we discuss the form of the conditional connection probability and the size dependence of the reciprocity.

DOI PMID

[17]
Smith David A, White Douglas R.Structure and dynamics of the global economy network analysis of international trade 1965-1980. Social Forces, 1992, 70(4): 857-894.This article reports results from a quantitative network analysis of international commodity trade flows designed to measure the structure of the world economic system and to identify the roles that particular countries play in the global division of labor. It improves on previous network-analytic studies of the world-economy in two ways. First, by using a newly developed measure of regular equivalence, this operationalization of a nation's roles in the international system is methodologically superior to previous work. Second, we have built a dynamic aspect into the analysis by examining international trade networks at more than one point in time (1965, 1970, and 1980). This allows us to answer questions about change both in the overall structure of the world-economy and in the positions of particular countries in the system. Our findings generally conform to the theoretically expectations of the world-system perspective as well as qualitative descriptions of recent changes in the international division of labor.

DOI

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Garlaschelli Diego, Loffredo Maria I.Structure and evolution of the world trade network. Physica A Statistical Mechanics & Its Applications, 2005, 355(1): 138-144.The World Trade Web (WTW), the network defined by the international import/export trade relationships, has been recently shown to display some important topological properties which are tightly related to the Gross Domestic Product of world countries. While our previous analysis focused on the static, undirected version of the WTW, here we address its full evolving, directed description. This is accomplished by exploiting the peculiar reciprocity structure of the WTW to recover the directed nature of international trade channels, and by studying the temporal dependence of the parameters describing the WTW topology.

DOI

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赵国钦, 万方. 世界贸易网络演化及其解释: 基于网络分析方法. 宏观经济研究, 2016, (4): 151-159.以单边或双边贸易流量为切入点 的方法很难直接解释由区域贸易协定兴起和市场因子频繁波动所引发的世界贸易网络格局的变化。因此,本文尝试以无权网络和加权网络相结合的方法刻画1995 —2013年世界贸易网络的演化过程,并运用网络分析方法和QAP方法,解构世界贸易网络的演化及影响因素。主要发现为:世界贸易网络虽日趋紧密但对称性 极差,网络中的负向匹配和富人俱乐部现象并未有所改观,且网络中的"轮轴—辐条"模式日益明显。外商直接投资差距、各国之间的地理联系以及经济贸易合作组 织和协定的关联可以解释30.3%的世界贸易网络格局。

[Zhao Guoqin, Wan Fang.Evolution of world trade network and its explanation based on network analysis. Macroeconomics, 2016, (4): 151-159.]

[20]
郝晓晴, 安海忠, 陈玉蓉, 等. 基于复杂网络的国际铁矿石贸易演变规律研究. 经济地理, 2013, 33(1): 92-97.随着铁矿石需求增长,国际铁矿石贸易在不断扩大。根据UN comtrade(联合国统计司)发布的2001—2010年国际铁矿石贸易数据,采用复杂网络理论分析方法,计算了国际铁矿石贸易复杂网络的密度、节点度、中心性、点强度、聚类系数等复杂网络特征,根据这些特征分析了近10年国际铁矿石贸易网络的演变规律。结果表明:2007年美国次贷危机爆发前,铁矿石贸易关系的紧密程度和进出口国家数量逐年增加,荷兰、中国、德国、巴西和意大利在国际铁矿石贸易网络中处于重要地位,资源国的铁矿石出口能力逐渐增强。受金融危机影响,铁矿石贸易下降。2009年后,在全球经济复苏局势下,铁矿石市场全球化的趋势也加快步伐,铁矿石贸易进入强劲增长期,区域集团化趋势更加明显。

[Hao Xiaoqing, An Haizhong, Chen Yurong, et al.Research on evolution of international iron ore trade based on complex network theory. Economic Geography, 2013, 33(1): 92-97.]

[21]
孙天阳, 许和连, 吴钢. 基于复杂网络的世界高端制造业贸易格局分析. 世界经济与政治论坛, 2014, (2): 19-43.本文选取了OECD所定义的91种高端制造业产品作为研究对象，从有向网络和无向网络两个方面对1992-2011世界高端制造业贸易网络进行了结构分析，并综合了节点中心性、差异性等10个指标进行了主成分分析。分析结果表明，世界高端制造业贸易网络并非是典型的无标度网络，并且网络节点度的核密度表现出由“单峰分布”向“两峰分布”的变化趋势；而且，世界高端制造业贸易网络各项结构指标的相关性较为平稳，并通过主成分分析可将其归为“网络中枢因子”、“强邻联系因子”和“贸易均匀因子”三个部分，各因子得分排名显示在世界高端制造业贸易中发达国家优势仍然明显，但新兴经济体地位正在提高。

DOI

[Sun Tianyang, Xu Helian, Wu Gang.Analysis of world high-end manufacturing trade pattern based on complex network. Forum of World Economics & Politics, 2014, (2): 19-43.]

[22]
胡平, 刘志华, 王炳清. 贸易网络综合演化模型的研究. 复杂系统与复杂性科学, 2012, 9(2): 52-61.根据实地调查结果启示,在综合 节点适应度择优连接、节点删除、边的重建与删除的基础上建立了有向加权网络演化综合模型,并对其进行了解析推导,主要以入强度分布指数为研究对象,在节点 适应度同质、服从[0,1]分布及服从指数分布时分别进行模型验证。最后分析多种演化机制对于幂律指数的影响,并通过数值仿真分析进行验证。

DOI

[Hu Ping, Liu Zhihua, Wang Bingqing.The research on the comprehensive model of the evolving trade network. Complex Systems and Complexity Science, 2012, 9(2): 52-61.]

[23]
段文奇, 刘宝全, 季建华. 国际贸易网络拓扑结构的演化. 系统工程理论与实践, 2008, 28(10): 71-75, 81.应用复杂网络方法,研究了1950~2000年间国际贸易网络度分布,群聚性,度相关性和互惠性等拓扑结构特征的演化规律.研究结果表明国际贸易网络不是典型的无标度网络,拓扑结构的异质性在演化过程中不断下降.随着更多国家参与到国际贸易体系中,各国在全球贸易格局中的分工合作日益有序,贸易全球化和区域经济一体化并存的趋势不断加强.

DOI

[Duan Wenqi, Liu Baoquan, Ji Jianhua.Topological structure evolution of world trade network. Systems Engineering-Theory & Practice, 2008, 28(10): 71-75, 81.]

[24]
许和连, 孙天阳, 吴钢. 贸易网络地位、研发投入与技术扩散: 基于全球高端制造业贸易数据的实证研究. 中国软科学, 2015, (9): 55-69.本文利用UNComtrade的2000-2011年HS6分位贸易数据综合构建了世界高端制造业贸易网络,对技术在贸易网络中的扩散过程进行仿真模拟,并实证检验了贸易网络地位和研发投入对一国技术获取的影响。研究结果表明,技术在贸易网络中的扩散经历技术引入、技术成熟和技术标准化三个阶段,一国技术的获取不仅取决于其研发投入,还与其在国际贸易网络中的身份地位存在密切关联,而且网络地位重要的国家为联通整个贸易网络发挥了枢纽作用;无论是发达国家还是发展中国家,研发投入的增强对其技术的获取都有明显的促进作用,但贸易网络地位对于不同发展程度国家技术获取的影响存在差异,并呈现"倒U型"特征。

DOI

[Xu Helian, Sun Tianyang, Wu Gang.Status in trade networks, R&D expenditure and technology diffusion: An empirical study based on the trade data of global high-end manufacturing. China Soft Science, 2015, (9): 55-69.]

[25]
刘承良, 段德忠, 余瑞林, 等. 武汉城市圈城乡道路网结构演化及复杂性研究. 地理科学, 2014, 34(4): 401-410.lt;p>复杂性是一个系统的自组织水平的度量，当系统被迫远离热平衡状态并通过自组织进入有序状态的时候，复杂性结构常常涌现。作为典型、开放和复杂的巨系统，交通网络复杂性研究受到了各研究领域的强烈关注。以1989~2010 年武汉城市圈城乡道路网空间数据库为基础，运用复杂网络理论，多度量系统揭示了城乡道路网拓扑结构演化及复杂性&ldquo;涌现&rdquo;过程：城乡道路网是一典型的二维平面图，缺乏&ldquo;超平面性&rdquo;，整体呈类随机网络性质；城乡道路网是一介于随机网络和规则网络间的复杂网络，道路网整体表现出随机性和有序性的交互耦合；城乡道路网系统的复杂性演化是自组织和他组织机制共同作用的结果，是局部随机性干扰和规则性调控在作用强度上相互交互、此消彼涨演替的过程。</p>

DOI

[Liu Chengliang, Duan Dezhong, Yu Ruilin, et al.Topological structure evolution and complexity of urban-rural road network in Wuhan metropolitan area. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(4): 401-410.]

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焦敬娟, 王姣娥. 海航航空网络空间复杂性及演化研究. 地理研究, 2014, 33(5): 926-936.

[Jiao Jingjuan, Wang Jiao'e. Spatial structure and evolution of Hainan Airlines Network: An analysis of complex network. Geographical Research, 2014, 33(5): 926-936.]

[27]
杨文龙, 杜德斌, 刘承良, 等. 中国地缘经济联系的时空演化特征及其内部机制. 地理学报, 2016, 71(6): 956-969.随着冷战结束以及全球化深入发展,国家之间经济相互依存明显加强,地缘政治在内容和形式上从以安全为主的高政治向以经济为主的低政治转变,地缘经济成为研究焦点。本文运用空间探索性方法、碎化指数和显性比较优势指数等工具,揭示中国在全球经济空间中地缘经济联系的演化特征;借助灰色关联度分析方法探索中国地缘经济联系演化的内部机制。结论为:1中国地缘经济联系经历了"孕育—萌芽—兴起—繁荣"四个阶段,与经济发展以及产业结构调整存在显著的相关性;2中国的优势部门仍以劳动密集型产业为主,逐步形成资金和技术密集型产业的竞争优势,初级产品劣势日益显现;3中国经济权力空间的异质化特征明显,地缘经济联系呈现大国集聚效应和地理临近效应。随着时间推移,地缘经济联系空间趋于均质化,经济权力半径不断向外围拓展,不仅同美日欧等发达国家保持稳定的地缘经济联系,与非洲、拉丁美洲等发展中国家和地区的联系也不断加强;4资本禀赋、科技禀赋和人力禀赋是中国地缘经济联系时空演化的主要内在动力,资本禀赋是中国地缘经济发展的核心驱动力,科技禀赋是重要的推动力,人力禀赋是主要的基础优势。

DOI

[Yang Wenlong, Du Debin, Liu Chengliang, et al.Study on the spatial-temporal evolution and internal mechanism of geo-economic connections of China. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(6): 956-969.]

[28]
Fagiolo Giorgio.The international-trade network: Gravity equations and topological properties. Journal of Economic Interaction and Coordination, 2010, 5(1): 1-25.This paper begins to explore the determinants of the topological properties of the international-trade network (ITN). We fit bilateral-trade flows using a standard gravity equation to build a “residual” ITN where trade-link weights are depurated from geographical distance, size, border effects, trade agreements, and so on. We then compare the topological properties of the original and residual ITNs. We find that the residual ITN displays, unlike the original one, marked signatures of a complex system, and is characterized by a very different topological architecture. Whereas the original ITN is geographically clustered and organized around a few large-sized hubs, the residual ITN displays many small-sized but trade-oriented countries that, independently of their geographical position, either play the role of local hubs or attract large and rich countries in relatively complex trade-interaction patterns.

DOI

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Tinbergent J, Bosh. Mathematical Models of Economics Growth. New York: McGraw Hill Book Co, 1962.Economics Handbook Series, edited by Seymour E. Harris. In Spanish: Modelos Matematicos del Crecimiento Económico, Series ‘Biblioteca de Ciencias Sociales’, Aguilar, Madrid, 1966, XVI + 165 p. In French: Modèles Mathématiques de Croissance Economique. Series ‘Techniques Economiques Modernes’, Gauthier, Paris, 1969, VI + 145 p. In Russian: Matematiceskie Modeli Ekonomiceskogo Rosta, Progress, Moscow, 1967, 172 p.

DOI

[30]
Poyhonen P A.A tentative model or the volume of trade between countries. Weltwirtschaftliches Archiv, 1963, 90: 93-100.Für den internationalen Austausch von Gütern kann ein Modell konstruiert werden, das dem in der Input-Output-Analyse verwendeten 01hnlich ist. In der Probeuntersuchung, über die in diesem Beitrag berichtet wird, bildet der Handel zwischen zehn europ01ischen L01ndern im Jahr 1958 den Gegenstand einer Simultananalyse. Das Modell, das erprobt wurde, enth01lt den Wert der Ausfuhr als zu erkl01rende Variable, w01hrend die erkl01renden Variablen das Volkseinkommen der Aus-und Einfuhrl01nder und eine Kostenfunktion, die die Bef02rderungsdistanz einschlie08t, sind. In dem Modell gibt es vier Parameter, die allen L01ndern gemeinsam sind und die die Strukturmerkmale widerspiegeln, die den Austausch von Gütern beeinflussen, sowie einen Export-und einen Importparameter, die für jedes besondere Land typisch sind. Es kann aus diesen Parametern geschlossen werden, da08 es im internationalen Handel eine gro08e Zahl von Regelm0108igkeiten gibt, die von den Wirkungen der eingeschlagenen Handelspolitik deutlich unterschieden werden k02nnen. Hier ergeben sich, ebenso wie in früheren Regionalstudien, hinsichtlich der gefundenen Beziehungen die engsten Analogien zum Bereich der Naturwissenschaften.

[31]
Dueñas Marco, Fagiolo Giorgio.Modeling the international-trade network: A gravity approach. Journal of Economic Interaction and Coordination, 2013, 8(1): 155-178.AbstractWe investigate whether the gravity model (GM) can explain the statistical properties of the International Trade Network (ITN). We fit data on trade flows with a GM using alternative estimation techniques and we build GM-based predictions for the weighted topological properties of the ITN, which are then compared to the observed ones. Our exercises show that the GM: (i) may replicate part of the weighted-network structure only if the observed binary architecture is kept fixed; (ii) is not able to explain higher-order statistics that, like clustering, require the knowledge of triadic link-weight topological patterns, even if the binary structure perfectly replicates the observed one; (iii) performs very badly when asked to predict the presence of a link, or the level of the trade flow it carries, whenever the binary structure must be simultaneously estimated.

DOI

[32]
冯贞柏. 贸易增长与工资差距(1990-2009): 基于劳动禀赋结构和技术效应结构的经验研究. 国际经贸探索, 2012, (5): 35-47.文章从劳动禀赋结构和技术效应 结构视角建立模型,研究中国近20年贸易增长与工资差距的关系。回归、Granger检验和Chow突变点分析发现:工资差距主要受与人均GNI更高国家 之间贸易占贸易总额比率的影响,两者呈负相关关系;与低技能劳动密集型产品的产值占GDP比重关系密切;同时也和加工贸易、高新技术产品贸易的增长有显著 的负的线性相关关系;事实表面上有悖于实际却佐证了要素价格均等化理论和S-S定理,而被广为引用的中间产品贸易模型和贸易的科技进步效应理论在某个角度 上却缺乏经验支持;全球化与"赶超"式发展必然导致工资差距进一步扩大。

[Feng Zhenbai.An empirical study of trade growth and wage inequality (1990-2009) based on labor endowment and technical effect structure. International Economics and Trade Research, 2012, (5): 35-47.]

[33]
Tadesse Bedassa, White Roger.Cultural distance as a determinant of bilateral trade flows: Do immigrants counter the effect of cultural differences?. Applied Economics Letters, 2010, 17(2): 147-152.We introduce ‘cultural distance’ as a measure of the degree to which shared norms and values in one country differ from those in another country, and employ a modified gravity specification to examine whether such cultural differences affect the volume of trade flows. Employing data for US state-level exports to the 75 trading partners for which measures of cultural distance can be constructed, we find that greater cultural differences between the United States and a trading partner reduces state-level exports to that country. This result holds for aggregate exports, cultural and noncultural products exports as well, but with significantly different magnitudes. Immigrants are found to exert a pro-export effect that partially offsets the trade-inhibiting effects of cultural distance.

DOI

[34]
苏剑. 语言距离影响国际贸易的理论机理与政策推演. 学术月刊, 2015, (12): 59-64.

[Su Jian.The theory mechanism and the policy from influence of linguistic distance on international trade. Academic Monthly, 2015, (12): 59-64.]

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刘舜佳, 李霞. 基于知识溢出的国际贸易环境技术效应研究. 国际贸易问题, 2016, (6): 94-104.

[Liu Shunjia, Li Xia.Technology effect of international trade to environment based on the perspective of knowledge spillover. Journal of International Trade, 2016, (6): 94-104.]

[36]
殷德生. 技术创新、知识溢出与贸易竞争. 世界经济研究, 2014, (9): 28-34, 88.将技术创新、知识溢出范围、经济增长与产品竞争之间建立起理论联 系,这是产品创新模型在贸易与增长理论中的一个重要扩展.在南北贸易框架下(北方创新-南方模仿),发展中国家的技术进步和经济增长取决于知识溢出的范 围,知识国际溢出有效地剔除重复研究以降低创新成本,而知识国内溢出不利于产品创新和长期增长.南北贸易框架忽视了发展中国家大国也有高技术部门从事技术 创新的事实,本文通过刻画高技术部门创新与低技术部门模仿对两部门产品的相对价格和相对成本的影响发现,知识的国内溢出对发展中国家的技术进步与产品竞争 同样具有重要的促进作用,这对于理解和调整贸易竞争政策具有重要含义.

[Yin Desheng.Technology innovation, knowledge spillovers, and trade competition. World Economy Study, 2014, (9): 28-34, 88.]

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刘军. 社会网络分析导论. 北京: 社会科学文献出版社, 2004: 266-285.

[Liu Jun.An Introduction to Social Network Analysis. Beijing: Social Sciences Academic Press, 2004: 266-285.]

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Hofstede G.Introduction: Geert Hofstede's "culture's consequences: International differences in work-related values". The Academy of Management Executive (1993-2005), 2004, 18(1):73-74.No abstract available.

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Lankhuizen Maureen, de Groot Henri L F, Hinders Gert-Jan M. The trade-off between foreign direct investments and exports: The role of multiple dimensions of distance. World Economy, 2011, 34(8): 1395-1416.To serve foreign markets, firms can either export or set up a local subsidiary through horizontal foreign direct investment (FDI). The conventional proximity–concentration theory suggests that FDI substitutes for trade if distance between countries is large, while exports become more important if scale economies in production are large. This paper investigates empirically the effect of different dimensions of distance on the choice between exports and FDI. We find that different dimensions of distance affect exports and FDI differently. There is clear evidence of a proximity–concentration trade-off in geographical terms: the share of FDI sales in total foreign sales increases with geographical distance. The positive relation between import tariffs and FDI intensity provides further evidence for a trade-off resulting from trade costs. On the other hand, the share of FDI decreases with language differences and cultural and institutional barriers. The latter dimensions of distance thus affect FDI more strongly than exports.

DOI

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王德才. 图说世界宗教文化. 长春: 吉林人民出版社, 2008.

[Wang Decai.The World Religious Culture. Changchun: Jilin People's Publishing House, 2008.]

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Takeda Atsushi, Shu Kobayashi, Samejima Tatsuya.Innovation, diffusion, and trade. Nber Working Papers, 2006, 22(3): 174-176.

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