“一带一路”增加值贸易网络演变及其影响因素

自习近平总书记2013年提出“一带一路”倡议以来，沿线国家间贸易明显增多，联系日趋紧密，融合程度逐渐加深。然而，2020年突如其来的新冠肺炎疫情严重冲击了沿线国家经贸合作，促使区域经贸格局发生深刻调整。同时，全球价值链(GVC)分工情形下各国贸易核算中包含的重复计算部分掩盖了各国间真实价值流动。为此，本文从增加值贸易视角考察沿线国家贸易网络演变，分析各国所处位置变动并探讨其背后的成因，对揭示沿线区域真实贸易网络分布格局、促进共同繁荣和互利共赢具有重要意义。

一、相关文献综述

关于贸易网络，学者们从不同层面进行了较多研究。利用社会网络分析法(SNA)，不少学者分析国际总量贸易网络后认为，全球贸易网络规模逐渐扩大、联系趋于紧密，但各国的地位分布不均，美国、德国、法国等少数发达国家占据中心地位，多数发展中国家居于非中心及边缘位置，而中国、印度等国家较快移至网络中心。在行业层面，诸多学者指出国际汽车零部件、武器、小麦、能源、废铜和天然气的贸易网络具有与总量贸易网络相类似的结论，但各国的相对地位有所差异。随着“一带一路”倡议的逐步实施，沿线国家贸易畅通问题逐渐受到关注。基于总量及行业贸易数据，学者们发现沿线国家贸易网络规模逐渐扩大、联系日趋增强，各国的网络地位分布呈现“核心-边缘”特征，多数国家的地位较低，而中国既在整个网络中居于中心地位，也在东南亚和主要贸易社团中起联结和“桥梁”作用。沿线国家在农产品贸易网络的不同板块中存在竞争关系，在高端制造业、石油和海洋能源产品网络中地位差异较大，中国、印度、新加坡和俄罗斯等国家的地位明显高于其他国家。此外，也有学者强调边界相邻、共同语言、直接投资关系和贸易协定关系是沿线区域贸易网络形成和发展的重要因素。

成矿热液沿断裂构造运移至物理化学场突变区，即压力骤减部位时高压热液产生爆腾，形成隐爆钠交代角砾岩，为后期铀的沉淀提供了良好的赋矿空间(图13)[13-14]。

现有研究为探寻沿线国家贸易网络结构演变及其成因提供了重要参考，但也存在一定的拓展空间。一是考察全球贸易网络的文献较多，分析沿线国家的文献相对较少。考察沿线国家增加值贸易网络如何演变及其成因，既能科学揭示各国的网络地位及资源控制能力的高低，也为促进沿线区域网络深度融合提供依据。二是大多数文献从总量或行业贸易层面加以分析，中间品跨境往返带来的重复计算部分会掩盖各国间真实价值流动，凸显了从增加值贸易视角分析的必要性。与本文关联较强的是Cerina等(2015)、Amador和Cabral(2017)、刘林青等(2021)的研究，前两者虽是从增加值视角进行的分析，但其研究对象并非沿线国家，后者并未直接考察沿线国家增加值贸易网络结构。

有鉴于此，本文基于UNCTAD-Eora增加值贸易数据，采用SNA法和二次指派程序(QAP)法，分析2003—2018年沿线国家增加值贸易网络演变特征及其影响因素。与现有研究相比，本文的边际贡献如下：一是基于UNCTAD-Eora增加值贸易数据，科学分析2003—2018年沿线国家真实贸易网络分布格局；二是采用SNA法，从网络全局视角考察沿线国家在增加值贸易网络中的地位分布及社团凝聚状况，既克服了局部视角分析的缺陷，也识别出各国资源控制能力的强弱；三是采用QAP法，进一步分析沿线国家增加值贸易网络演变背后的成因，为推动沿线区域深度融合提供参考。

二、研究方法与数据选取

本文基于社会网络理论，首先构建沿线国家增加值贸易无向拓扑网络，然后选取社会网络指标来分析其演变特征及各国地位变动，并揭示其社群分布。

(一)增加值贸易拓扑网络构建

Find three potato chips（薯片），five lollipops（棒棒糖），two chocolate bars（两块巧克力），and one sausage（香肠）.They are not so healthy.Eat less!

根据“社会网络是社会行动者(节点)与行动者之间相互关系(边)的集合”的思想，我们将各国视为增加值贸易网络中的节点，各国间增加值进、出口为网络的“边”，最终形成增加值贸易拓扑网络：

=(,,)

(1)

其中，={,,…,}为由(=1,2,…,)沿线国家节点构成的集合，=60为沿线国家数量，为中节点组成的*边集合，为节点向(,=1,2,…,60；≠)节点国家增加值出口额构成的贸易网络关系矩阵。和均用于刻画国家间增加值贸易关系，前者以网络拓扑图方式表示，后者以矩阵形式表示对于同一网络，与的关系一一对应。例如，对国家出口5千亿美元，中就存在连边，的元素=5(千亿美元)。。参考马述忠等(2016)的研究，通过计算各国间增加值进、出口之和的大小来构建对称性贸易网络矩阵，选取矩阵元素值前5作为门槛，设立无向对称增加值贸易网络矩阵1≤,≤。具体的元素构成如下：

(2)

其中，对角元素=0 。1≤,≤主要反映增加值贸易规模较大的沿线国家间的贸易联系，行、列分别为增加值出口国和进口国，时间跨度为2003—2018年。增加值贸易的原始数据来自UNCTAD-Eora数据库，其测算方法可参见UNCTAD(2013)和Koopman等(2014)的研究。

2中心度。中心度表征节点的中心地位及影响力。本文选取度数、中介、接近和特征向量中心度来测量各国的网络地位。度数中心度反映节点在网络中的地位和影响力，其计算公式为：

(二)网络结构指标选取

1.节点数、边数、网络密度和聚类系数。本文的节点数指增加值贸易网络中所有有连边(即增加值贸易高于门槛值)的国家数，表征网络规模大小。边数指网络所有节点连边之和，刻画网络疏密程度。网络密度以网络实际连边数与最大可能连边数之比表示，衡量节点连通性强弱，其计算公式为：

我的眼泪就在这一刻无声地滑落。过去的一切像放电影似的在我眼前一幕幕闪现，以前对父亲的不理解，终于在此刻恍然大悟：原来父亲所有的忙碌和辛劳，只为送我一件跨越时光的礼物……

(3)

其中， 0≤≤1 ，取值为0，说明网络为空；取值越大，说明网络联系越紧密。聚类系数刻画节点如何嵌入其邻居中而形成局部集聚的总体迹象，其计算公式为：

(4)

1.整体拓扑结构演变。根据Fruchterman和Reingold(1991)、De Nooy等(2011)的引力算法，我们绘制2003、2008和2018年沿线国家增加值贸易无向网络拓扑结构(如图1所示)。可见，2003年网络节点较少、连边不多、整体比较稀疏，说明网络规模不大，联系并不紧密。但中国、新加坡和俄罗斯3个节点的颜色较深、形状较大，说明这3个国家与其他国家的增加值贸易较多，扮演了中心国角色。2008年的节点及连边均明显增多，网络趋于紧密。其中，3个中心国及次中心国的节点颜色加深、形状变大，而其他国家则不明显，说明3个中心国的中心地位得以巩固。2018年，前期的网络演变特征继续保持并巩固，印度的地位提升较快并逐渐居于中心，整个网络形成以中国、俄罗斯、印度和新加坡为中心的“多极化”分布格局。

本刊讯 28日下午，省政府新闻办召开新闻发布会，宣布自28日下午3点，我省正式取消鲁苏省界全部5个高速公路收费站，与江苏省高速公路正式联网运行。

=∑(≠)

(5)

我们使用两个公开数据集MobiAct[11]和SisFall[12]对算法性能进行评估。MobiAct数据集利用智能手机内置的加速度计,陀螺仪和方向计采集人体运动过程中的信号,手机被随机放置于志愿者任意一侧的裤袋中,且不规定手机放置的方向。而SisFall数据集利用固定在志愿者腰部的嵌入式设备采集加速度计和陀螺仪信号。为保证运动类型的完善,两个数据集都采集了多种跌倒与非跌倒运动类型的数据。

(6)

其中，为从节点至节点的最短路径数，()为从节点至节点中经过节点的最短路径数。接近中心度以节点与其他所有节点间最短路径的长度总和表示，反映节点间的关系不受其他节点控制的程度，其计算公式为：

(7)

其中，为节点间的最短距离。越大，说明节点与其他节点的可达性越强，越不需要经过其他节点路径，反之则反。特征向量中心度采用与节点直接和间接相连(递归中心度)的所有节点联系程度来测算该点中心地位，其计算公式为：

为得到不同锚固长度、不同载荷界面剪应力分布规律，由外端口向锚固底端等距离选择锚固剂单元体，提取外侧面剪应力值进行分析，得到锚固剂-围岩界面剪应力沿锚固长度分布曲线，如图6所示。

(8)

3.中心度分布。根据(5)—(8)式，我们测算2003—2018年沿线国家度数、中介、接近和特征向量的中心度。可见，各国的网络地位分布并非匀质。中国、俄罗斯和印度居于枢纽和“桥梁”地位。中国、俄罗斯、印度和新加坡等国家的度数中心度排名相对靠前，且明显高于菲律宾、越南、埃及、也门、斯里兰卡、不丹和马其顿等多数低度数中心度国家。其他中心度指标结果与度数中心度基本一至。特别地，中国是网络中最重要的“桥梁”。此外，高中心度国家的“桥梁”作用未必强，强“桥梁”作用的国家的中心度未必高。因为网络中存在少数国家，尽管其中心度不高，但占据了其他国家与高中心度国家连接的桥梁位置，因而发挥了重要的“桥梁”作用例如，匈牙利的值位居第8，但其值低于排名第10的波兰。。

(三)社团凝聚子群分析

根据社团是网络中某些节点联系特别紧密且明显高于团体外部的思想，我们利用Newman和Girvan(2004)的社团探测算法，将网络划分为不同的模块度，以识别网络中不同社团，其计算公式为：

(9)

三、沿线国家增加值贸易网络结构演变

(一)沿线国家增加值贸易网络变化特征

其中，为节点的度数中心度，为节点与节点之间的连边数。越大，说明节点之间形成小团体的概率越高，网络融合程度越深。

2.网络结构变化特征。根据(1)—(4)式，我们测算各年度沿线国家增加值贸易网络的节点数、边数、网络密度和聚类系数(如表1所示)。可见，考察期内节点数、边数和网络密度均明显上升，分别从2003年的27、288和0.205增至2018年的42、840和0.244，表明沿线国家增加值贸易网络规模逐渐扩大，联系日趋紧密。相应地，聚类系数从0.775升至0.803，沿线国家增加值贸易网络融合程度逐渐加深。分阶段看，2003—2008年节点数、边数和网络密度平均分别为32、465和0.23，2008年金融危机后三者均出现短暂下降，2013年渐趋上行，2018年均达到最大。聚类系数的变化趋势与此类似。这表明金融危机虽冲击了沿线区域贸易网络结构，但“一带一路”倡议的提出可能起到了促进其融合的作用。

小儿肺炎支原体肺炎其潜伏期长、起病缓慢且临床表现轻重不一，在临床治疗的过程中，由于肺炎支原体是介于细菌和病毒之间能够独立生存的微小生物，并且小儿的各个器官发育没有成熟，免疫系统差，一旦感染很容易引起并发症，所以在药物治疗的过程中，首先应选择细胞外药物浓度高的类型，如克拉霉素和红霉素以及罗红霉素等，然后再选择阿奇霉素进行治疗，这样才能达到最佳的治疗效果。

其中，为的最大特征值。纳入与节点相邻的其他节点间联系的重要程度，其他节点联系越多，与这些节点相邻的节点的中心等级越高。

(二)沿线国家增加值贸易网络社团凝聚子群分布

我们利用2018年沿线国家增加值贸易网络矩阵，结合(9)式绘制各国的社团凝聚子群分布。结果发现，沿线国家增加值贸易网络可划分为五大社团凝聚子群。第一子群以印度尼西亚为核心，成员最多(18个)，内部联系较少，外部联系以印度尼西亚为主，其稳定性和凝聚力较差。第二子群以保加利亚和爱沙尼亚为主要代表，其稳定性和凝聚力强于第一子群。第三子群以中国、印度和俄罗斯为主要代表，成员较多(12个)，内部联系紧密，外部与其余子群均有联系，其稳定性和凝聚力较强。第四子群以巴基斯坦和也门为代表，其稳定性及凝聚力较弱。第五子群以新加坡、马来西亚和泰国为主要构成，内部联系仅次于第三子群，外部与第三子群联系最多，其稳定性和凝聚力仅次于第三子群。可见，中国、新加坡、保加利亚、巴基斯坦和印度尼西亚既在各自的子群起着核心作用，又充当不同子群联结的主要中介，因而发挥了双重联结作用。子群内、外部联系强弱反映网络结构的稳定性及抵御冲击的能力大小。因此，第一、第二、第四和第五子群可通过增进与稳定性及凝聚力较强的第三子群之间的贸易联系来提升自身抵御风险的能力。

其中，(,=1,2,…,)为的元素，若节点与节点有连边，则取值为1，否则取值为0。越大，说明节点的中心地位越高，对其他节点的影响力越强。中介中心度测量节点在多大程度上居于其他节点的中间，从而起到控制其他节点之间联系的“桥梁”作用，其计算公式为：

为揭示不同子群的演进特征，我们进一步测算2003—2018年各子群的密度矩阵。表2的结果发现，沿线国家增加值贸易网络凝聚子群存在阶段性特征，不同子群联结的疏密程度和凝聚能力的差异明显，但结构相对稳定。其中，以中国、印度和俄罗斯为代表的第三子群及以新加坡和马来西亚为代表的第五子群的凝聚力相对较强，其他子群则相对涣散。

为了不断优化和完善数值模式的中小尺度预报能力,需要对微物理参数化方案进行对比研究,以便找到影响某一区域强降水过程预报能力的主要微物理过程。因此本文利用中尺度WRF数值模式,分别采用Morrison和Milbrandt-Yau双参微物理方案对辽宁省的一次强降水过程进行数值模拟,通过对地表累积降水量、降水强度和云中微物理量以及微物理过程的分析,对比研究了以上两种双参云微物理方案对强降水的预报效果,并找到降水预报差异的具体云微物理过程。

四、影响因素分析

在分析沿线国家增加值贸易网络演变特征后，我们接下来探究其背后的成因。由于沿线国家增加值贸易网络涉及的数据均为关系数据，与传统计量中假定样本间互为独立的条件相违背，采用后者进行估计会造成参数有偏。参考李敬等(2014)、刘华军等(2015)的研究，我们采用QAP法进行非参数估计。与传统方法不同，该法是处理网络关系数据的常用方法，其优势在于无需假设变量间是否独立，能克服多重共线性问题，估计结果相对稳健。

(一)实证模型

现有研究主要从如下几方面考察国际贸易的影响因素。(1)边界相邻。拥有共同边界可降低国际运输、跨境和协调成本，促进双边贸易。(2)共同语言。共同语言可通过减少沟通障碍、提升文化认同等方式增进双边贸易。(3)贸易协定关系。签署或升级双边贸易协定有利于双边贸易的开展，以稳固和强化贸易联系。(4)直接投资关系。双边直接投资会带来技术外溢，促使低技术国家通过学习、模仿和消化吸收推动技术进步，因而有利于双边贸易。(5)产业结构差异。两国具有相似的产业结构有助于产业内贸易扩张，推动双边贸易。(6)研发强度差异。研发可带动出口中本国增加值含量增加，也带动贸易扩张；若两国的研发强度差距较大，间接说明技术水平差距较大，可能不利于技术学习和模仿，从而负向影响双边贸易。(7)贸易便利化水平差异。在中间品贸易份额攀升的背景下，双边贸易便利化水平差距较大会增加通关、时滞及边境协调成本，阻碍产品在边境和国内便捷流动，不利于双边贸易扩张。为此，我们构建如下的模型：

“新故相推，日生不滞”。今天的宁波舟山港已成为长江经济带重要的中转运输通道，水水中转、江海联运优势正在进一步扩大。

=(,,,,,,)

(10)

(二)QAP相关性分析

通常，QAP相关性分析以矩阵置换为基础，先将不同矩阵的*(-1)个元素视为长向量，然后比较量不同的长向量之间的相关系数。据此，我们分别计算2003—2018、2003—2008、2009—2013和2014—2018年与各自变量矩阵的相关系数。结果发现，各阶段、、、和的系数均显著且介于-0072～0277，和仅在分阶段显著，因而本文的自变量矩阵对因变量矩阵具有较好的解释力。

例2:The instruments used to manage interest rate risk includeinterestrateswapsand otherderivatives.(BEA 2009:210)[6]

(三)置换结果分析

在初步的相关性分析后，我们在统一框架内探讨各因素的综合作用。首先，对(10)式的各变量进行5000次随机置换并与因变量矩阵进行回归，重复随机抽样后得到相关的统计量和标准误。然后，通过计算全部置换次数产生的系数大于或等于第一次随机置换所得的系数的比例，考察因变量矩阵与多个自变量矩阵之间的回归关系是否因随机因素所致。同时，对的显著性加以检验，以考察显著因素的解释力。表3报告了QAP法的回归结果，从2003—2018的对应列可以看出，为0.36，值为0.003，通过1%的显著性水平检验，说明各自变量矩阵能在36%的程度上解释沿线国家增加值贸易网络演变。

可见，、、和的系数分别为0.420、2.031、0.030和117.158且均显著，相应的概率1和概率2均拒绝原假设，说明边界相邻、共同语言、直接投资关系和产业结构差异是影响沿线国家增加值贸易网络结构演变的重要因素。边界相邻通过降低过境和运输成本、减少通关时间等途径促进贸易扩张。共同语言可通过减少交流沟通障碍、提升文化认同等方式积极影响贸易网络。直接投资通过知识技术溢出推动低技术国家技术进步，从而促进贸易关系发展。产业结构相近有利于双边贸易互补，进而增强贸易网络联系。、和的系数均不显著，表明贸易协定关系、研发强度差异和贸易便利化水平差异没有发挥明显的积极作用。贸易协定关系的影响可能与第三国间签署协定产生的贸易转移有关。研发强度差异与贸易网络关系不明确。贸易便利化水平差距较大阻碍产品在边境和国内便捷流动，从而负向影响贸易网络关系。

分阶段结果表明，2013年后边界相邻和直接投资关系发挥了差异化影响，FDI强化了增加值贸易网络融合程度，“一带一路”倡议凸显共同语言的重要作用，其他因素的作用则不明显。

五、结论与建议

本文基于UNCTAD-Eora增加值贸易数据，采用SNA法和QAP法考察2003—2018年沿线国家增加值贸易网络演变特征及其影响因素。研究结果表明，沿线国家增加值贸易网络规模不断扩大、联系日趋紧密、融合程度逐渐加深，已形成以中国、俄罗斯、新加坡和印度为中心的“多极化”分布格局和联结疏密差异明显但结构相对稳定的五大社团凝聚子群；各国的网络地位分布并非匀质，中国、俄罗斯和印度居于“桥梁”和枢纽地位；各国的边界相邻、共同语言、直接投资关系和产业结构差异可解释36%的贸易网络演变，这四个因素的积极作用具有阶段性的差异。

本文结论的政策建议如下：首先，统筹考量各国利益及关切，发挥中心联结作用，促进深度包容性融合。推进沿线区域贸易畅通与深度融合是系统建设“一带一路”的重要内容。我国既应树立系统思维，从全局统筹考量各国贸易利益及关切，为其他国家经贸政策协调提供磋商合作平台，以平衡好各国间贸易利得；也应注意加强与中等特别是低中心度国家间贸易，构建包容性的沿线区域贸易网络。其次，深挖凝聚子群效应，促进跨区域经贸合作，避免“竞争抑制”。中国可能与印度、新加坡等国家产生贸易上的“竞争抑制”，在推进沿线区域经贸深度融合方面仍有很大潜力。因此，应加快推进与印度、俄罗斯和新加坡等国家的政策对接，避免贸易上的“竞争抑制”；加强与巴基斯坦等国家的贸易往来，以点带面地推动该子群的其他国家与我国发展双边贸易，促进跨区域经贸合作。最后，发挥边界邻近优势，强化直接投资关系。为此，可遵循“由近及远”原则，优先加强与地理邻近国家的贸易联系(如加大对其基础设施投资)，以此形成对非周边国家的辐射带动作用；加大对沿线国家直接投资(如加快构建境外经贸合作区)，为高质量共建“一带一路”创造有利条件。