“一带一路”背景下全球中间品、资本品贸易空间格局分析

王雁斌 程宝栋 宋维明

？眼摘 要？演利用复杂网络分析方法，对2000～2015年技术含量较高的零部件中间品和成套机器设备等资本品的贸易空间格局进行分析，结果表明：全球中间品、资本品贸易网络形态属于异配网络，多数国家贸易关系多，但贸易强度较大的国家很少，且存在“富人俱乐部”现象；金融危机对贸易网络的影响程度较大，造成了整体贸易网络的萎缩；核心-半边缘-边缘分析显示，层次结构分布较为稳定，内部存在调整，主要表现于北美贸易区核心度呈下降趋势，以美国下降最为显著，而新型经济体呈快速上升，如中国和韩国，印度和越南等“一带一路”沿线国家贸易核心度上升幅度较快。

？眼关键词？演“一带一路”；中间品与资本品；贸易网络；空间格局

[中图分类号]F129.9 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2018）07-0068-08

一、 引 言

2013年，习近平主席在阿斯塔纳首次提出了“一带一路”倡议，共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”，并得到了全球100多个国家及组织的支持。“一带一路”倡议的提出旨在实现中国与“一带一路”沿线国家之间商品、资金与技术的有序自由流动、高效配置和市场深度融合，实现范围更广、层次更深的区域合作。高技术含量、高附加值和高竞争优势的制造业是一国综合国力和科技创新水平的重要载体，在“一带一路”外交动员中，领导人多次作为推介的重点[1]。技术含量较高的中间品、资本品是制造业生产环节中重要的中间投入和产出，以及物化研发资本存量的载体，在全球贸易链条中具有技术溢出效应，对于提升全要素生产率和产品竞争优势具有着重要作用[2]。以“一带一路”为发展契机，新的生产网络和消费市场正逐步形成，中间品贸易将会成为联系沿线国家区域贸易合作和带动技术创新的重要纽带。因此，梳理和厘清全球中间品贸易格局及空间变化状况，明确各国在贸易格局中的地位和作用，有助于为“一带一路”沿线国家的中间品贸易研究奠定良好的基础。

复杂网络理论作为系统网络的主要研究方法，已经被广泛应用自然和社会科学等领域，具备处理庞大网络统计特性、节点复杂性以及网络时空演化過程等。复杂网络在国际贸易网络应用，不仅考虑近邻贸易关系，还将贸易关系的关系纳入网络分析中，以形成整体性研究。目前，运用复杂网络研究国际贸易网络研究，主要有世界贸易空间结构特性、贸易地位及动态演化分析，也存在较多针对特定贸易品的研究，如煤炭、石油和金属矿石等[3-7]。而中间品贸易的研究主要集中于特定国家或区域间的贸易二元边际、进口的技术溢出效应及对出口质量的影响等[8-11]，整体性空间格局分析较为缺乏。因此，本文利用复杂网络方法，通过对全球中间品、资本品贸易空间结构分析，厘清贸易网络空间结构演化及特征，以探讨其贸易空间模式、特征及演化规律。

二、研究方法及数据来源

贸易的全球化将世界各个国家紧密地联系起来，分析一国的贸易地位不仅要考虑一国的贸易总量和流向，更因充分考虑该国与其他贸易伙伴之间的联系。采用复杂网络方法研究世界中间品、资本品贸易，不仅可以将复杂的贸易联系进行剥离，描述世界各国的贸易伙伴数量、贸易强度、差异性等，还可以对整个贸易网络的空间格局进行分析，如网络密度，核心-边缘结构分析。

复杂网络中主要的组成单元为节点和边。节点是指网络中的行为个体，而边表示行为个体之间的关系。将边赋值为二元变量时，整体网络为无权网络，可以分析节点之间的联系形式或网络的拓扑结构，即仅反映节点之间是否存在联系，并不能描述节点联系的强弱；将边赋值为权重时，整体网络为有权网络，反映了节点间联系的强弱分布，能够更好地模拟真实网络的特点。

根据复杂网络理论，可以将贸易国家和贸易关系抽象为二元组（V，E），其中V代表节点集，E代表边集。根据边集是否存在方向和权重，可以将网络分为以下四种：无权无向网络、无权有向网络、加权无向网络和加权有向网络。根据研究目的，本文将中间品、资本品贸易网络构建为无权网络和加权网络，且都属于无向网络。其中无权网络为的二值邻接方阵，若两国之间存在贸易联系，取值为1，反之为0；加权网络中两国之间的边权重为双方进出口贸易值均值，无权网络和加权网络构建形式如公式（1）～（4）所示。由于可能存在统计口径差异，本文采用陈银飞（2011）的方法对加权网络中的贸易数据进行去标量和对称化处理。[12]

1.无权网络

Adj[i，j]=zij=1若（vi，vj）∈Ezij=0若（vi，vj）？埸E（1）

AdjN×N=z11 z12 … z1nz21 z22 … zn1 … … znn 其中Adj=（Adj）T（2）

2.加权网络

Adj[i，j]=Xij 若（vi，vj）∈E0 若（vi，vj）？埸E（3）

AdjN×N=x11 x12 … x1nx21 x22 … ？埙xn1 … … xnn 其中xij=xji（4）

本文采用的贸易数据来源于联合国商品贸易统计数据库，选取了2000～2015年共计16年的世界各国中间品、资本品的进出口数据。根据联合国BEC分类法，按照商品最终用途，技术含量较高的中间品、资本品代码为41、42、53和521。其中代码42和53代表资本货物零配件（运输设备零配件除外）和运输设备零配件，可以看做中间品；代码41和521分别代表资本货物（运输设备除外）和运输设备，可看做资本品。因此，本文贸易网络中的贸易数据为上述四项之和。

三、 实证分析

（一）全球中间品、资本品贸易网络现状

在复杂网络理论中，度即指网络中某一节点上存在的有向线段数量。其中以该节点为起点的有向线段数量被定义为出度，以该节点为终点的有向线段数量被定义为入度，如公式（5）和（6）所示：

N（t）in=■ai（ai=0 or 1）（5）

N（t）out=■bi （bi=0 or 1）（6）

在贸易空间结构分析，公式（5）和（6）表示t时间内一国与其他国家贸易联系状况，其中N（t）in代表与该国存在进口关系的国家数量，N（t）out代表与该国存在出口关系的国家数量。由图1所示，2015年全球中间品、资本品贸易网络整体特征呈现两端紧密-中间疏散，围绕对角线分布。其中，顶端贸易网络形态多表现为相对出度大于相对入度，其中贸易主体多为发达经济体，如美国、欧盟、日本、中国和韩国等，贸易行为偏向于中间品、资本品的出口。而处于中低端贸易主体主要表现为相对入度大于相对出度，偏向于中间品、资本品的进口。

（二）中间品、资本品贸易网络特征事实

1.网络密度

网络密度是描述复杂网络整体间的紧密程度，可表示为网络中“实际存在的关系数”与“理论上最多可能存在的关系数”之间的比值。节点数量为N的无权网络中，理论最大关系数为N×（N-1）/2，若节点间实际存在关系数为M，则整体网络的密度为2M/[N×（N-1）]。本文利用Ucinet6.0软件对2000年到2015年共16年的无权网络进行密度计算，结果如表1所示。

由表1可知，16年中间品、资本品贸易网络密度处于逐步上升，但是2008年网络密度出现了较为明显的下降，从0.482 8下降为0.453 1，说明了金融危机对中间品、资本品贸易关系冲击影响程度较大，且速度较快。随后2009年网络密度恢复到金融危机前水平，并有着较为明显的提升，说明中间品、资本品贸易关系恢复迅速。2013年至2015年期间，网络密度出现小幅下降，由0.520下降到0.513。

2.一级中心性指标

复杂网络理论中，一级中心性指标反映了节点之间联系的紧密程度和强度，一般包括节点度数、节点强度和差异性三个指标。

节点度数是指与该节点直接相连的边数。在贸易网络分析中，即指与一国存在贸易关系的国家数量。如公式（7）所示。

di=■aij（7）

由于各年份的网络规模不同，为了使不同网络规模具有可比性，本文采用陈银飞（2011）年的处理方法，將绝对度数转变为相对度数，即绝对度数与网络理论最大度数的比值。且对各年份的相对度数进行核密度估计，采用Epanechnikov核函数，最优带宽为7.898，具体如图2所示。从图2可以看出，全球中间品、资本品贸易相对度数的核密度分布呈双峰结构，高波峰处于低密度区域，说明大部分中间品、资本品的贸易伙伴相对较少，只有少数国家几乎与所有国家存在着贸易关系。从核密度变化情况来看，高峰部由尖变平，峰值由0.016～0.017下降到0.012～0.013，且左尾逐渐变平。高密度分布峰值由0.006～0.007上升至0.008～0.009，且向右侧收拢。这反映了全球中间品、资本品贸易伙伴较少的国家正在逐步减少，整体分布向右侧平移，中间品、资本品的贸易网络向更紧密的态势发展。

2008年中间品、资本品贸易关系分布出现异常，贸易关系总体萎缩，且低于2006年。核密度分布整体向左侧平移，低密度峰变尖，表明了金融危机给中间品、资本品贸易关系带了巨大的负面影响。

节点强度是将无权网络中节点关系赋予权重，在考虑节点关系的情况下，又反映了节点与相连的近邻节点之间的强度[13]。在贸易网络分析中，节点强度由贸易国之间的贸易流量来表示。如公式（8）所示。

si=■wij（8）

2000年到2015年中间品、资本品贸易强度核密度估计如图3所示，其中最优带宽为0.009 6。从图3可以看出，2000年到2015年节点强度的核密度分布都是右偏的，且波峰较尖，说明中间品、资本品贸易强度大的国家较少，多数国家贸易强度很小。另外，从核密度分布变化情况来看，峰值呈现先下降后上升，2000年峰值大于20，2003年下降为14左右，2007年下降至9，到了2008年降至8。2009年峰值上升至9，2012年峰值与2009年水平相当。2013年峰值上升至10，2015年则上升至13左右。

差异性指标是基于HHI指数基础提出的，描述网络中节点所有相连的权重边差异化程度，即节点i所连的边上权重离散程度。在贸易网络中，反映了一国在贸易中的集中程度或离散程度。当一国各贸易权重较为均匀时，差异性指标与节点度数呈倒数关系，而当一国对外贸易集中于少数国家时，差异性指标越接近于1。具体如公式（9）所示：

dispi=■（9）

本文对2000～2015年世界各国中间品、资本品贸易网络差异性指标测算，并将测算结果进行核密度估计，最优带宽为0.032 7，结果如图4所示。从图中可以看出，2000年至2015年差异性核密度图呈右偏，说明了大多数国家的贸易较为分散，只有少数国家贸易集中度较高，差异性也越明显。另外，核密度峰值整体变化不大，2000年至2008年峰值略有上升，2009年至2014年峰值保持相当，2015年峰值略有下降。因此，一方面反映了各国中间品、资本品贸易趋于分散化的特征，也说明了贸易结构处于动态调整的过程。

3.二级中心性指标

二级中心性指标一般被用作描述网络中节点相连的近邻节点的紧密程度和相对重要性性。二级中心指标包括聚集系数、近邻平均度、加权平均近邻度、平均近邻强度。

聚集系数表示一个网络中各节点的聚集程度[15]。在贸易网络中，可以发现一国的贸易伙伴之间往往也存在贸易关系，由此组成严密的组织关系。具体如公式（10）所示：

CCi=■（10）

其中ni代表i节点相邻节点之间的边的数量，ki代表i节点的所有相邻节点的个数。

聚集系数是建立于无权网络的基础上，并未考虑到节点之间强度信息作用，因此Onnela等（2005）构建了分配权重的聚集系数，即加权聚集系数，并构建了相关计算方法[14]。本文将采用Onnela的计算方法来测算贸易网络的加权聚集系数。具体如公式（11）所示：

WCCi=■■（wijwjkwki）1/3 （11）

利用Ucinet 6.0软件，通过矩阵运算，对各年份中间品、资本品贸易网络聚集系数和加权聚集系数测算，结果如表2所示。从表中可以发现，平均聚集系数的值都超过0.5，说明一国中间品、资本品贸易伙伴之间存在着紧密的关系，超过理论值的50%，且逐年呈上升趋势，达到70%。这也反映了中间品、资本品贸易网络是由若干个相互联系“派系”组成，存在一定的聚类效应。另外，考虑到近邻三元组边上的权重，加权聚集系数反映了近邻贸易伙伴之间以边强度为基础的聚集情况，系数值曲线呈凸型，且右侧端点高于左侧，表明了中间品、资本品贸易网络中“派系”整体聚集情况趋于紧密，但仍处于调整期。2000～2007年聚集系数与加权聚集系数同方向上升，反应了中间品、资本品贸易网络中派系处于发展阶段，规模和强度都出现了增长。2008年则聚集系数下降，而加权聚集系数上升，说明金融危机下派系的近邻关系规模收紧，关系强度上升，以“抱团取暖”的方式应对金融危机。2009后派系近邻关系得以恢复，但关系规模与强度同方向小幅下降，说明了中间品、资本品贸易派系结构在逐步调整。

近邻平均度是指节点的近邻节点的中心性，在国际贸易复杂网络结构中，可以反映各国的贸易伙伴中心性的变化情况。如公式（12）所示：

ANNDi=■■■aijajh（12）

加权近邻平均度是通过归一化处理后的权重计算出的近邻平均度，如公式（13）所示：

WANNDi=■■■wijajh（13）

通过矩阵运算测算了2000年到2016年中间品、资本品贸易网络的近邻平均度和加权近邻平均度，结果如表2所示。从中可以看出，近邻平均度与加权近邻平均度都呈上升的趋势，说明了网络各节点的近邻节点中心性不断增强，贸易伙伴不断地增多。而近邻平均度数值大于加权近邻平均度，表明了权重越大的边趋于连接度数越大的节点，即贸易关系越多的国家中存在贸易强度大的近邻节点的概率越高。而2008年的近邻平均度和加权平均度呈相反方向变化，也进一步印证了上文中“抱团取暖”的结论。

平均近邻强度与近邻平均度一样，主要针对于与节点相连的近邻节点的强度大小。通过对中间品、资本品贸易网络平均近邻强度的测算，可以反映一国中间品、资本品所有贸易伙伴平均强度状况，如公式（14）所示。

ANNSi=■■■aijwjh（14）

利用矩阵运算，对2000年至2015年全球中间品、资本品贸易所有贸易节点进行平均近邻强度均值测算，具体结果如表2所示。结果表明贸易网络中各国的贸易伙伴平均强度处于先上升后下降，2008年达到最大值。

4.中心性指标关联度分析

本文对一级中心性指标中节点度、节点强度和差异性之间进行关联性分析，相关系数结果如表3所示。其中，度-强度之间呈现正相关关系，说明中间品、资本品贸易伙伴多的国家贸易强度也越大，但相关系数介于0.37～0.47之间，数值并不大，这也反映了并非所有贸易伙伴多的国家都存在这种特征；度-差异性和强度-差异性之间呈现负相关关系，但强度-差异性相关系数并不显著，说明贸易伙伴多的国家分布差异性越小。

对中心性一级（节点度数、节点强度）与二级指标（近邻平均度、平均近邻强度、聚集系数、加权聚集系数）进行关联度分析，结果如表3所示。除了强度-加权聚集系数外，度-近邻平均度、强度-平均近邻强度和度-聚集系数都呈负相关。其中度-近邻平均度相关系数为负，表明中间品、资本品贸易网络属于异配网络，即贸易伙伴多的国家倾向于与贸易伙伴少的国家进行贸易；节点强度-平均近邻强度呈负相关关系，说明了贸易强度大的国家的贸易伙伴平均强度较小，而相关系数较低，也反映了存在一部分国家自身强度较大，贸易伙伴平均强度也大；度-聚集系数和强度-加权聚集系数相关系数结果相反，前者为负相关，后者为正相关。结合两者可以得出，贸易伙伴多的国家聚集程度较低，贸易强度大的国家其加权聚集系数越大，印证了Saramaki（2007）关于网络中“富人俱乐部”的结论，即少数强度较高的节点关系较为紧密，组成了“富人俱乐部”[15]。

5.核心-半边缘-边缘分析

传统的核心-边缘分析僅划分为两分区，为了弥补这种缺陷，本文采用Borgatti and Everett（2000）提出的核心-半边缘-边缘分区连续模型[16]，利用2000年到2015年加权网络数据测算各贸易国的核心度，并进行了数据和模式矩阵的拟合度检验。根据复杂网络理论，本文将核心度大于0.2的节点归为核心国家，核心度介于0.01与0.2之间的节点归为半边缘国家，核心度小于0.01的节点归为边缘国家[12]，结果如表4所示。

从表4可以看出，2000年至2015年中间品、资本品贸易核心-半边缘-边缘结构基本保持稳定，2000年至2015年核心国家增加两个，上升至7，边缘国家数量小幅减少。从每年中间品、资本品贸易核心国家来看，如表5所示。从表中可以发现，中间品、资本品贸易核心国中大多为发达经济体，如美国、日本和德国等，核心度都超过0.2。从核心度变化趋势来看，2000年至2008年美国长期占据中间品、资本品贸易核心国家首位，2009年后中国取代美国，成为核心度最高的国家。北美自由贸易区中加拿大核心度呈下降趋势，2009年后加拿大未进入核心国家行列，而墨西哥从2002年后核心度出现下滑，处于核心国家中末位，2007年和2008年未进入核心国家行列。但随着金融危机影响减弱，核心度出现上升，2015年上升至核心国第三位。亚洲区域的中国、日本、韩国逐步成为技术含量较高的中间品、资本品贸易的中坚力量，2009年之后核心度总体呈现上升。而欧盟中经济实力较强的德国在2002年欧盟统一货币后，核心度出现较快上升，但2012年后出现波动，明显受到由希腊主权债务危机引发的欧盟经济下滑的影响。

另外，根据核心-半边缘-边缘分析结果来看，如图5所示，除中国以外，“一带一路”沿线各国家或地区的核心度相对较低，超过0.01的国家仅为8个国家，分别为新加坡、马来西亚、泰国、菲律宾、印度、印度尼西亚、匈牙利和越南，其中新加坡和马来西亚的核心度都超过0.1，接近于核心国家，其他国家都属于半边缘国家。从核心度动态变化趋势来看，新加坡和马来西亚核心度2010年出现下滑，而其他6个国家呈上升趋势，其中越南和印度的核心度上升较快。

四、结 论

本文利用复杂网络的研究方法，分析了中间品、资本品贸易无权网络和加权网络中特征及变化趋势，具体得出了以下结论：

一是全球中间品、资本品贸易网络分布呈偏态，其中节点度数分布呈双峰结构，且左峰高于右峰，节点强度分布呈右偏拖尾，差异性分布右偏。节点度数分布反映了大多数中间品、资本品贸易国家贸易伙伴较少，贸易伙伴多的国家数量要高于相邻贸易伙伴居中的国家，且结构未发生明显变化。这说明了中间品、资本品贸易关系结构基本稳定，且存在内部调整；从节点强度来看，贸易强度大的国家存在于极少数国家，大部分国家的强度较小；差异性右偏拖尾，表明大多数国家中间品、资本品贸易分布较为均衡，差异性较小，只有部分国家差异性较大。

二是突发性事件的影响。金融危机对于中间品、资本品贸易影响程度较大，2008年网络密度出现了较为明显的下降，说明了金融危机对中间品、资本品贸易关系冲击影响程度较大，且速度较快。结合上文关于核心-半边缘-边缘分析，希腊主权債务危机在2012年最为严重，并进一步蔓延，直接影响到欧盟核心国家。但从网络密度来看，全球网络密度仅出现小幅下降，影响程度低于金融危机。

三是一级中心性关联度显示，节点度数与节点强度正相关，与差异性负相关，说明中间品、资本品贸易伙伴多的国家强度也较大，且权重分布差异性较小。二级中心性指标关联度分析中，除了度-近邻平均度外，其他指标之间呈负相关。这表明中间品、资本品贸易网络属于异配网络，贸易伙伴多的国家聚集程度较低，贸易强度大的国家其加权聚集系数越大，存在“富人俱乐部”现象。

四是核心-半边缘-边缘结构分析中，中间品、资本品贸易结构数量并未发生较大变化，内部呈现动态调整。具体反映于北美贸易区和欧盟成员国在中间品、资本品贸易核心度下降，而新兴经济体呈较快的增长，亚洲国家表现较为突出，如中国和韩国，这也说明了技术含量较高的中间品、资本品贸易格局逐步由北美、欧盟转向新兴经济体发展。“一带一路”沿线国家中越南和印度核心度上升较快，其主要原因为越南和印度等国家因其廉价劳动力、安定的政治环境以及积极的外商投资政策吸引了一部分技术含量相对较低的中间品、资本品产业转移，促进了该国的中间品、资本品贸易迅速发展。