“东盟10+3”贸易格局的社会网络分析
2017-01-18刘主光黄丽娜
刘主光黄丽娜
(广西大学,广西 南宁,530001)
“东盟10+3”贸易格局的社会网络分析
刘主光1黄丽娜2
(广西大学,广西 南宁,530001)
该文基于“东盟10+3”贸易数据,采用社会网络分析法测算了“东盟10+3”贸易的网络密度、相对点度中心度以及出度和入度,并把美国和欧盟加入到网络中进行分析,同时对东盟整体的影响力进行了研究。结果表明:中、日、韩在网络中占据主导地位,但美国和欧盟的影响极其重大;贸易网络存在较为明显的核心——边缘结构;东盟整体对贸易网络的影响重大,甚至超过日本和韩国。
东盟10+3;贸易格局;社会网络分析;相对点度中心度
引言
1997 年亚洲金融危机后,东亚各国纷纷加快了区域合作的步伐,东盟国家最先建立自由贸易区,实现了内部贸易的自由化,之后,“东盟10+3”机制应运而生。中、日、韩分别于2002、2008和2009年与东盟国家签订了自由贸易区协定,中国—东盟自贸区和韩国—东盟自由贸易区已经于2010年1月1日正式建成。中国、日本、韩国和东盟是亚洲的四个重要经济体,对亚洲的贸易格局产生着重要的影响。但要分析各国贸易状况不足以全面显示贸易格局的演化,还必须分析各国之间错综复杂的贸易关系结构,故运用社会网络分析方法从“关系”的角度出发研究社会现象与社会结构。
社会网络分析方法是对社会结构及其属性加以分析的一套规范和方法,主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)之间关系的结构或属性。[1]社会网络指的是社会行动者及他们之间的关系的集合。也可以说,一个社会网络是由多个点(社会行动者)和个点之间的连线(代表行动者之间的关系)组成的集合。[2]根据各个点之间关系的强度是否有差异,社会网络可分为无权网络和加权网络。无权网络用一个N×N邻接矩阵A表示,矩阵的每个元素aij表示节点i与节点j是否存在关系,如果节点i与节点j之间存在关系,则aij=1,若不存在关系,则aij=0,对于无向边的情况,aij=aji。无权网络只能反映出节点之间是否有联系,不能反映出节点之间关系的强弱,而权重的加入能够使网络模型进一步接近实际网络的真实情况。为了达到研究目的,采用加权网络进行分析,运用UCINET软件对“东盟10+3”的贸易格局做进一步的研究。
1 网络构建
将东盟10国与中、日、韩3国这13个经济体当作独立的行动者,经济体之间的贸易关系形成一个相对稳定的封闭的群体网络结构,主要通过这13个国家之间的进出口贸易额来反映贸易的紧密程度,数据均来源于联合国商品贸易数据库(UN COMTRADE)。综合考虑,选取2000、2007和2014年三年的数据,进行时间尺度对比分析。用矩阵Wt描述t时期的加权贸易网络,t=2000,2007,2014。Wt中的元素wt表示i国与j国之间的进出口额。在数据收集过程中,发现国家之间对进出口额的统计存在差异,因此,令其中,表示t时期i国对j国的出口额,表示t时期i国从j国的进口额。对Wt中所有元素进行标准化处理,均除以Wt中的最大值,使得
在收集数据的过程中,若有从i国出口j国的数据缺失,首先用j国从i国进口的数据替代;若双方数据均缺失,则用相邻年份数据替代;最后,若相邻年份数据也不可查,则通过已知年份的数据估计得到。
2 网络特征分析
2.1 相对点度中心度
弗里曼(Freeman,1979)提出了相对点度中心度,即标准化的点度中心度:点的绝对中心度与图中点的最大可能的度数之比。如果某点具有较高的度数,则称该点居于中心,从其他节点获取信息和资源的能力越强,在网络中的重要性和影响力越大。[3]
从表1可看出,群体网络中心度从2000年的22.87%上升到了2014年的25.53%,表明“东盟10+3”的贸易越来越集中于少数几个国家。2000年,“东盟10+3”中标准化点度中心度最高的是日本,表明日本对“东盟10+3”的影响力最大。随着时间推移,中国逐渐成长为贸易大国,中心度逐渐上升,而日本的标准化点度中心度逐渐降低,2007年,中国超过了日本成为了“东盟10+3”中最具影响力贸易国家。其他国家的标准化点度中心度排名并未发生太大改变,但大部分国家呈现上升趋势。
表1 各国的相对点度中心度
2.2 出度与入度对比
分别对出口与进口的有向网络矩阵进行分析,结果发现出度与入度的变化有一些不同。整体上,出度与入度的排名保持不变;出度大于入度,可能与大部分国家的“出口导向”战略有关。从个体看,日本的出度逐渐降低,但入度却有所上升,这可能与日本地少资源匮乏有关;中国的出度和入度都逐渐上升,入度的增长幅度要高于出度的增长幅度,而出度的增长幅度远超其他国家。
表2 标准化出度与入度对比
2.3美国和欧盟的影响
网络密度刻画了社会网络节点之间的紧密关系程度,网络密度越大,该网络对其中行动者的态度、行为等产生的影响可能越大。联系紧密的网络,不仅能为其中各个个体提供各种社会资源,同时也能成为限制其发展的重要力量。从表4可看出,从2000年到2014年,“东盟10+3”的贸易网络密度整体呈现出曲折下降的趋势,表明该网络对各成员国的影响力逐渐变小。
虽然,随着“东盟10+3”的不断推进,13国之间的贸易往来越来越密切,但由于受到美国和欧盟的影响,13国与美国和欧盟等发达国家的贸易往来增加,从自身的网络密度有所下降,因此考虑把美国和欧盟纳入其中进行对比分析。加入美国和欧盟分析后,网络密度有了明显变化(表3),整体呈现上升的趋势,与加入前的网络密度变化方向完全相反。2000年,加入美国和欧盟的网络密度要小于“东盟10+3”本身,表明“东盟10+3”对各成员国的发展影响巨大;但到2014年,加入美国和欧盟的网络密度将近“东盟10+3”网络密度的2倍,表明美国和欧盟对“东盟10+3”的贸易网络有着重要的影响。
表3 加入美国和欧盟前后网络密度变化情况
进一步对美国和欧盟加入后的网络进行相对点度中心度计算(表4),结果发现美国和欧盟加入之后各国的中心度排名基本不变但中心度值有所降低。2000年,美国第一(16.843%),欧盟第二(13.55%),接着是日、中、韩;2007年中国超过了欧盟和日本,排名第二(18.208%),已经逼近美国;到了2014年,中国已经超越了美国。这也表明了中国十几年来经济发展迅速,在亚洲甚至是世界范围内的影响力扩大。2000年,中国的点度中心度低于日本,但加入美国和欧盟之后,与日本的差距缩小;而2014年,中国的点度中心度高于日本,但加入美国和欧盟之后,差距有所拉大,这说明中国与美国、欧盟的贸易往来超过日本与美国、欧盟的贸易往来。[4]
表4 加入美国和欧盟后相对点度中心度变化情况
进一步地,若是把东盟10国如欧盟一样看成是一个整体,则重新对各成员的点度中心度进行评估(表5),结果发现把东盟看作是一个整体后,网络密度大幅度提升,整体呈现上升态势,表明整个网络对各网络成员的影响力逐渐变大。可见,东盟10国就某一国而言,对整个网络的影响并不大,但东盟10个国家综合在一起的影响力却不容小觑。2000年,东盟的点度中心度居于中国和韩国之上,对贸易网络的影响超过中国和韩国;2014年,东盟的点度中心度排名第四,超过了日本和韩国,居于中国、美国和欧盟之下。
表5 把东盟看作整体后相对点度中心度的变化情况
2.4 多维尺度分析
多维尺度分析(MDS)是以空间分布的形式来表现对象之间相关性的一种多元统计分析方法。通过MDS可以在较低维空间中直观地观测到一些高维样本点相互关系的近似图像,从而提供经济体在国际贸易中的相对位置信息和相互关系的亲疏程度。[5]从图1可看出,整个贸易网络呈现出明显的核心—边缘结构,美国、欧盟、中、日、韩、新、马、泰、印尼和越南居于网络中心,其他国家属于边缘地带,其中美国、欧盟、中、日、韩距离坐标原点最近,属于核心中的内核地带。
图1 2014年加入美国和欧盟后的贸易多维尺度图
3 结论及建议
从点度中心度来看,中、日、韩是“东盟10+3”点度中心度最高的国家,是争夺东盟市场的主要竞争者。“东盟10+3”的群体网络中心度逐渐上升,贸易往来越来越集中于少数几个国家,贸易额不断扩大的同时贸易摩擦的可能性也在增大,这需要更加深入地研究“东盟10+3”的贸易结构,以有效地应对可能发生的贸易纠纷。
从网络密度来看,美国和欧盟加入之前,网络密度呈现逐渐下降的趋势,说明“东盟10+3”机制对网络成员的影响逐渐减小,但加入了美国和欧盟进行分析之后,网络密度变化却呈现逐渐上升的趋势,表明加入了美国和欧盟的贸易网络对各成员的影响加深了,这也反映了美国和欧盟在世界贸易中的重要地位。相较于美国和欧盟,中国已经是世界第一贸易大国,但与美国和欧盟的影响力相比,中国在贸易强国的道路上还有很长的路要走。
从东盟国家来看,就单个东盟国家而言,在“东盟10+3”的贸易网络中的点度中心度并不突出,但从东盟整体角度而言,东盟在“东盟10+3”的贸易网络中的地位极其重要,甚至超过了日本和韩国。这更要求中国要进一步巩固和加深与东盟之间的经贸往来。如今,中国—东盟自由贸易区已经正式建成,中国和东盟之间的经贸合作有了良好的基础,而加快RCEP的落成是中国和东盟之间进一步合作的重要选择。
[1]林聚仁.社会网络分析:理论、方法与应用[M]. 北京:北京师范大学出版社, 2009.
[2]刘军.整体网络分析讲义——UCINET软件实用指南[M].上海:格致出版社,2009.
[3]林顿·C.弗里曼著,张文红、刘军、王卫东译.社会网络分析发展史[M].北京:中国人民大学出版社,2008.
[4]潘峰华,赖志勇,葛岳静.经贸视角下中国周边地缘环境分析——基于社会网络分析方法[J].地理研究,2015(4):775-786.
[5]张勤,李海勇.入世以来我国在国际贸易中角色地位变化的实证研究——以社会网络分析为方法[J].财经研究,2012(10):79-89.
[6]陈银飞.2000-2009年世界贸易格局的社会网络分析[J].国际贸易问题,2011(11):31-42.
The Analysis of Social Network for “ASEAN 10+3”Trade Situation
Liu Zhu-guang, Huang Li-na
(GuangXi Univevsity, GuangXi Nanning, 530001)
Based on the trade data of“ASEAN 10+3”, this study examines the network density, relative centrality degree, out-degree and in-degree of “ASEAN 10+3”trade network by using social network analysis. The United States and EU were also added into the analysis network and the general influence of ASEAN was thus studied. The results show that China, Japan and Korea occupy a dominant position in the network, at the same time, the United States and EU have important influence on the network; there exists an obvious core in the trade network - periphery structure; ASEAN as a whole has a major and even larger influence in the network than Japan and Korea.
“ASEAN 10+3”; trade situation; analysis of social network; relative centrality degree
F114.46
A
1674-3083(2016)06-0060-05
2016-11-21
刘主光(1976—),男,湖南涟源人,广西大学商学院教授,硕士生导师。研究方向:企业国际化、国际贸易政策与实务、国际经济合作、东盟问题。黄丽娜(1991—),女,壮族,广西大学商学院国际贸易学硕士研究生。