高技术产品的全球贸易网络格局及社区结构演化

(山东财经大学 经济学院，山东 济南 250014)

一、引言

党的十九届五中全会明确提出，要加强科技创新和技术攻关，强化关键环节、关键领域、关键产品的保障能力，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。高技术产业对撬动国内国外两大市场、提升产业链供应链稳定性具有重要意义。党的十八大、十九大将科技创新摆在国家发展全局的核心位置，科技进步贡献率由2012 年的52.2%提高到2019 年的59.5%①数据来源：《2018 年政府工作报告（全文）》，http：//www.china.com.cn/lianghui/news/2019-02/28/content_74505934.shtml；《中国科技进步贡献率已达59.5%》，http：//www.china.com.cn/lianghui/news/2019-02/28/content_74505934.shtml。。同时，世界其他主要国家也纷纷将高技术产业视为国家发展的经济命脉，欧盟公布“欧盟2020 战略”，俄罗斯出台《俄罗斯2013—2020 年国家科技发展纲要》，美国接连发布《美国创新战略：确保我们的经济增长与繁荣》。技术创新愈发成为推动一国经济发展的重要力量，高技术产业将是全球经济发展的未来。

伴随经济贸易自由化的发展，高技术产品的贸易关系逐渐形成了一个相互作用的复杂网络，任何一个国家贸易的波动都会对网络中其他国家的贸易产生直接或间接的影响。自2001 年加入世界贸易组织（WTO）以来，中国高技术产品的国际贸易快速发展，进出口总额由110 559 百万美元增加到2018 年的1 408 565 百万美元，贸易额增长12 倍，年增长率达116.15%。针对中国经济的迅猛发展，以美国为首的发达国家采取各种措施以限制中国高技术产品的进出口，试图切断高技术产品供应渠道，降低中国国际贸易竞争力。高技术产业是我国产业链升级和安全自主的支撑和关键，稍有放松，我国全球产业链供应链枢纽和“世界工作台”的地位将受到严重威胁。在此背景下，考察高技术产品的全球贸易网络格局及社区结构演变对深入了解我国高技术产业所处的国际地位、把握全球产业链供应链重构的趋势及多维度构建合作紧密的高技术产品产业链供应链网络具有战略意义。

作为一种系统科学的研究方法，社会网络分析方法被广泛应用于国际贸易领域。基于联合国贸易数据库（UN Comtrade）2000 年的贸易数据，Serrano 和Boguna[1]首次提出全球贸易网络的实证分析，建立全球各国贸易关系网络。Garlaschelli 和Loffredo[2]意识到贸易网络不是简单的无标度网络，通过贸易网络的互惠结构恢复全球贸易的方向性，将有向加权的网络引入全球贸易网络分析框架中。Fagiolo 等[3]同样采用有向加权网络的方法发现多数国家贸易联系很弱，联系程度较高的国家倾向与联系程度较低的国家进行贸易。除对贸易网络整体特征描述外，部分学者还具体研究了贸易网络的网络密度[4]、中心性[5]、核心—边缘分析[6]、聚类系数[7]、社区结构分析[8]等。从已有文献来看，社会网络分析方法是目前研究全球贸易网络一种较为成熟的方法。因此，本文将采用此方法构建全球贸易网络。

从研究内容来看，社会贸易网络分析主要集中在粮食贸易[9]及其他农产品贸易[10]、金属矿产贸易[11]、能源贸易[12]、服装业贸易[13]、健康产业贸易[14]、电子信息产业贸易[15]等领域，针对高技术产品这一特定产业的研究仍较少。现有关于高技术产品贸易的文献大致有以下几个方面：（1）中国高技术产品出口的影响因素[16-17]，具体包括高技术产品出口复杂度的影响因素[18-19]、出口竞争力的影响因素[20-21]；（2）国家间贸易关系的研究[22-23]；（3）中美贸易摩擦[24-25]。综合现有研究，围绕高技术产品进行的研究取得了丰富的成果，但是鲜有文献从贸易网络的视角出发研究高技术产品的全球贸易网络格局及社区结构演化。

中国正面临着世界百年未有之大变局，全球贸易格局发生深刻改变。只有知晓高技术产业全球贸易格局，方能破解围堵，百战不殆。本文以192 个国家和地区的高技术产品为研究对象，选择2001—2019 年为研究时段，运用社会网络分析方法，构建高技术产品的全球贸易网络，分析高技术产品全球贸易网络格局及社区结构演化。主要内容：（1）从网络密度、网络聚类系数等方面分析高技术产品全球贸易网络的整体特征；（2）从网络中心性、网络联系强度及网络异质性三方面考察高技术产品全球贸易网络节点属性特征；（3）识别高技术产品全球贸易网络社区结构，分析社区格局及演化趋势。

二、研究方法与数据说明

(一)网络整体特征测度指标

1.网络密度分析

网络密度是指实际存在的边数与相同节点下最大可能边数的比值，可以用来衡量全球高技术产品贸易网络各个国家或地区之间贸易联系紧密程度。该值越接近1，网络紧密程度越高，反之越低[26]。网络直径是指每个节点到其他节点最短路径中的最大值，用它来衡量网络规模，网络直径越大，网络规模就越大，反之越小。对于高技术产品全球有向网络密度D表达式为：

其中，L表示网络中实际存在的联系数，n表示国家个数。

2.平均聚类系数分析

平均聚类系数是指某节点与邻接点实际存在边数与最大可能边数的比值，用来衡量高技术产品网络中各国的集聚程度[27]。聚类系数越大，集聚程度越高，反之越低。C为所有节点聚类系数的平均值，表达式为：

其中，ei为国家i与其邻接国家之间的实际边数，ki是与i的邻接国家的数量，ki（ki-1）是最大可能边数。

3.平均路径长度分析

平均路径长度是指贸易网络中所有节点对之间最短路径的平均值，用来衡量网络贸易传输效率的指标，平均路径长度越短，运输效率就越高，反之越低。其表达式为：

其中，d（i，j）表示网络中国家i和国家j之间的最短路径。

(二)网络节点属性测度指标

全球贸易网络拓扑结构取决于网络中节点的属性。参照Brown 和Konrad[28]和马述忠等[29]的相关研究，本文认为节点属性主要体现在网络的中心度、网络联系强度以及网络异质性三方面。

1.中心度分析

网络中心度是指某个节点与其他节点存在直接联系的数目，来衡量一国在网络中的中心性[30]。中心度越高意味着与该国发生贸易的国家越多，越处于网络贸易核心位置。在有向网络中，出度表示由国家i流向其他国家的数量，入度表示其他国家流向国家i的数量，出度与入度的和为中心度。具体公式：

2.联系强度分析

网络联系强度是指某个节点与其直接联系的所有节点的贸易总量，用来衡量一国对外高技术产品贸易的规模。联系强度越大，意味着一国对外高技术产品贸易的规模越大，反之越小。在有向网络中，联系强度分为出强度（）与入强度（），出强度与入强度的和为联系强度，具体表示为：

其中，wij表示从国家i到国家j间的贸易量，wji表示从国家j到国家i间的贸易量；aij、aji表示两个国家之间的贸易关系。

3.异质性分析

网络异质性是指某节点与少数节点密切联系还是分散于很多节点，用来衡量一国在贸易网络中贸易伙伴的集中度和分散度。异质性越大，一国可以更多地获取其贸易伙伴的优势资源和多元化信息[31]。计算公式如下：

其中，Si是一国高技术产品的联系强度。若国家i的每一条边的权重相差不大，比较均匀，则disparityi接近0。若仅一条边的权重起主要作用，则disparityi的值接近于1。该指标的值越大，说明一国的网络异质性越小。

(三)社区分析法

社区分析法可将网络中一个个节点划分成几个相对独立的、内部高度联系的部分，通过这种模块优化方法来表现网络社区结构特征[32]。Q为模块度指数，Q值越大代表社区划分的效果越优。具体公式为：

其中，Q为模块度；Aij为i、j国的贸易流量；ki、kj分别为与i、j国相连的所有贸易流量之和；ci、cj表示i、j国的社区指数；δ（ci，cj）表示i、j国是否在同一社区中（相同取1，不同取0）；m表示整个网络贸易流量总和。

(四)核密度分析

作为一种常见的非参数方法，核密度分析不仅可以估计随机变量的概率密度，还能够用连续的密度曲线描述随机变量的分布形态，是目前研究空间分布非均衡的重要工具之一。该方法假定随机变量X的密度函数为：

其中，N为观测值数量，Xi为独立同分布的观测值，x为均值，K为核函数，h为带宽。带宽越小，估计精度就越高。本文尽量选择较小的带宽。

核函数是一种加权函数或平滑转换函数，一般要满足：

本文采用高斯核函数对全球高技术产品贸易的分布动态进行估计，主要反映变量的分布位置、形态、极化程度和延展性。具体公式如下：

(五)数据说明

根据R＆D 强度，经济合作与发展组织（OECD）在国际标准行业分类第三版①资料来源：http：//www.oecd.org/sti/ind/48350231.pdf。（ISIC REV.3）中对高技术产业做了明确的划分，具体包括飞机和航天器，医药品，办公、会计和计算机设备，无线电、电视及通信设备和医疗器械、精密仪器及光学仪器5 类。本文高技术贸易网络所使用的数据来源于UN Comtrade，根据海关商品代码获得对应的高技术产品贸易数据。2001 年是中国加入WTO 的初始年份，此后与全球各国贸易往来不断加深。因此，本文以2001—2019 年为时间跨度，选取全球192 个国家和地区高技术产品的进口贸易量作为网络关系数据，构建高技术产品的全球贸易网络。由于同一时期在高技术产品全球贸易网络中所处的位置不同，将中国内地、中国香港、中国澳门分别进行分析，文中提到的“中国”是指中国内地。考虑到数据的可得性，本文未对中国台湾进行考察。UN Comtrade 统计的进出口额统计口径不一致，参考曲如晓和李婧[33]的做法，本文在研究全球贸易网络时，取进出口额的较大值，使A 国对B 国的进口等于B 国对A 国的出口。

三、高技术产品的全球贸易网络格局

(一)高技术产品全球贸易网络的构建及整体特征

基于Gephi 网络可视化软件，图1 展示2019 年高技术产品的全球贸易网络，“点”代表国家（地区），“点”的大小代表与该国发生直接贸易联系的国家数量（简称为“贸易联系”），“边”代表国家间的直接贸易联系。2019 年高技术产品贸易网络拓扑结构比较复杂，国家之间联系路径呈多元化特征。

从网络路径上看，欧洲、亚洲和非洲国家连线较密集，与其他国家之间的贸易联系较强。相反，北美洲、南美洲及大洋洲与其他国家之间的贸易联系较弱。大洋洲的岛国图瓦卢与其他国家之间的连线数量最少，但也能达到19，说明在全球高技术产品贸易中没有哪一个国家是孤立存在的。从点的大小来看，全球有76 个国家的贸易联系小于100，60 个国家的贸易联系在100 到199 的范围内，29 个国家在200 到299 的范围内，只有27 个国家的贸易联系大于300，仅占样本国家的14.06%。其中，欧洲拥有15 个贸易联系超过300 的国家，占比达55.56%，说明欧洲国家可能更偏好与世界更多国家进行贸易。其次是亚洲，印度尼西亚、土耳其、日本、泰国、韩国、印度和新加坡贸易联系大于300。另外，还有北美洲的加拿大和美国，南美洲的巴西，非洲的南非及大洋洲的澳大利亚。值得注意的是，六大洲均存在贸易联系超过300 的国家，表明在世界不同地理位置均存在对高技术产品全球贸易有重大推动作用的节点国家。

图1 2019 年全球高技术产品国家间贸易网络

2001—2019 年，全球高技术产品贸易网络结构更加复杂，各国联系更加密切、相互依赖有所加深（见表1）。样本考察期内，网络节点数为192，网络直径为3，表明192 个样本国家（地区）均参与了高技术产品的全球贸易。尽管贸易规模未变，但网络的边数和密度在2001—2017 年内分别由13 297 条增加到17 496条，密度由0.363 增加到0.477，表明贸易伙伴国之间联系日益密切。2018 年和2019 年，网络边数迅速减至14 658条，密度也下降为0.400，但未改变整体增长的趋势，这可能是因为近两年来WTO 成员的贸易限制措施处于历史高位，特别是技术性限制，在一定程度上削弱了高技术产品的全球贸易联系。平均聚类系数处于0.706～0.745范围内，呈增长的趋势，表明全球高技术产品网络区域化趋势越来越显著，社区内连接的聚集程度越来越高。平均路径长度在1.524～1.641 范围内，呈缓慢下降态势，表明该网络的效率不断提升。高技术产品的全球贸易网络有着较大的平均聚类系数和较小的平均路径长度，反映出一定的小世界特征。

表1 2001—2019 年全球高技术产品贸易网络整体特征变化

(二)高技术产品全球贸易网络节点属性分析

基于Eviews 9 的测算、Excel 绘制，本部分报告了2001 年、2007 年、2013 年和2019 年高技术产品全球贸易网络中心度、网络联系强度和网络异质性的核密度分布及排名，以考察高技术产品全球贸易网络节点的变化趋势及一国在贸易网络中的地位。

1.网络中心度分析

根据图2，2001—2013 年网络中心度的分布中心不断向右移动，主峰高度由0.05 下降至0.04，宽度扩大，右侧侧峰逐渐不清晰，说明越来越多的国家往往倾向于与更多的国家发生贸易联系，贸易伙伴关系更加分散，两极分化程度弱化。相比2001—2013 年，2014—2019 年网络中心度的分布中心迅速左移，主峰高度上升至0.05 左右，宽度收缩，右侧侧面重新显著，说明整体分布向左侧收敛，高技术产品的全球贸易联系变得稀疏，只有少数国家的贸易伙伴向右侧收敛，国家贸易联系呈两极分化格局，具有一定的梯度效应。

图2 网络中心度的核密度分布

从网络中心度的排名来看（见表2），排名前10 的国家比较稳定，主要集中在以英国、德国、法国、荷兰等为代表的欧洲地区和以美国、加拿大为代表的北美洲地区，但节点国家位次出现更迭。2001—2013 年，英国的网络中心度位列全球首位，说明英国当时的绝对核心地位。德国、法国、荷兰和美国在此期间包揽2、3、4、5 名，拥有较强的核心地位。意大利、瑞士、加拿大、西班牙和比利时排名围绕6～10 名波动变化。2014—2019 年，排名位次变动较大。加拿大和美国中心度持续攀升，分别取得1、2 名，占据网络绝对核心位置。英国的入度、出度双下降，导致网络中心度降至第3 名。德国、法国和荷兰分别位列4、5、6 名，未脱离核心位置。作为唯一发展中国家，非洲的南非从第10 名追赶到第7 名，说明南非不断拓宽全球贸易关系，在网络中的地位逐渐增强。总体来看，高技术产品全球贸易的网络联系掌握在发达国家手中，且这些发达国家的出度普遍高于入度，说明发达国家在高技术产品全球出口贸易中掌握更大的主动权。

表2 网络中心度排名前10 的国家

2.网络联系强度分析

根据图3，样本考察期内，网络联系强度呈现右偏分布，分布中心位置基本没有变化，说明全球大多数国家的贸易联系强度很小，只有少数几个贸易大国的贸易强度很大，并且这种情况未发生明显改变。主峰峰值由2001 年的0.03 持续下降到2019 年的0.01，宽度有所扩大，右拖尾延展拓宽，这说明贸易联系强度很小的国家数目在不断减少，各国贸易联系强度的差距在缩小，但贸易小国与贸易大国间的差距依旧很大。

图3 网络联系强度的核密度分布

从网络联系强度的排名来看（见表3），排名前10位的国家（地区）也比较稳定，主要集中在以美国为代表的北美洲地区，以德国、法国、英国等为代表的欧洲地区和以中国、日本为代表的亚洲地区，贸易总额占全球总贸易额的64.50%，在高技术产品全球贸易网络中处于绝对核心地位。样本考察期内，美国联系强度始终稳居第1，德国稳居第2，说明两国高技术产品出口规模遥遥领先。2001—2007 年，法国的联系强度位列全球第3，但2008—2019 年，中国超赶法国上升至第3 名，这是因为中国始终坚持创新驱动发展战略，不断重视高技术产品的研发及对外贸易。英国、日本排名有所下滑至6、8 名，而荷兰的核心地位不断上升。除中国外，排名前10 的均为发达国家（地区），且出强度大于入强度，说明全球高技术产品的供给大部分来自发达国家（地区），在网络中具有核心影响力。

表3 网络联系强度排名前10 的国家(地区) 单位：百亿美元

通过提取2019 年全球高技术产品贸易网络中各个国家的第一大贸易流（图4），依托Gephi 进行可视化，进一步来表示核心国家在网络中的影响力范围。

图4 2019 年第一大贸易伙伴空间分布

如图4 所示，美国是62 个国家的第一大贸易伙伴国，输送着全球约三分之一国家高技术产品Top1 的进口贸易，占据贸易网络的绝对核心位置。德国是30 个国家的第一大贸易伙伴国，网络核心优势较强。印度和法国网络核心地位也有一定的竞争力，分别拥有27 和21 个第一大贸易伙伴国。从空间分布来看，四国在全球的影响范围存在显著的空间分异。美国的第一大贸易伙伴国遍布全球，不仅分布于加拿大、墨西哥和巴西等邻近拉美国家，还延伸至距离较远的欧洲、亚洲和大洋洲等国家。德国的影响范围则主要是辐射欧洲各国。印度和法国的影响主要集中于非洲国家。

3.网络异质性分析

根据图5，网络异质性呈右偏分布，分布中心稳定在0.15 左右，右拖尾延展拓宽，说明大多数国家高技术产品的贸易分散在各国，只有少数几个国家的贸易集中度较高。随时间推移，2001—2007 年，主峰高度上升，表明一国倾向于将高技术产品贸易分散到不同国家。2008—2019 年，主峰处于下降态势，宽度扩大，可能是因为在2008 年金融危机的冲击下，部分国家出口、进口的能力下降，与其发生高技术产品贸易的国家有所集中。

图5 网络异质性的核密度分布

从网络异质性的排名来看（见表4），国家排名变化较大。梵蒂冈、科特迪瓦和格林纳达网络异质性稳定全球前10 名，对于此类高技术产品贸易体量较小的国家来说，异质性数值很大，高技术产品贸易集中少数几个国家，对外贸易风险较大。瑞典和美国的网络异质性稳定在全球后10 位，这表明这2 个国家异质性数值很小，高技术产品贸易分散于多个国家，对外贸易依赖风险较小。2007 年德国、保加利亚和爱沙尼亚，2019 年立陶宛和塞浦路斯挤进全球后十位，说明这几个国家贸易伙伴更加多元化，对外贸易依赖风险减小。相反，丹麦、芬兰和斯洛文尼亚2013 年过后被挤出全球后十位，说明这3 个国家高技术产品贸易集中于更少的国家，对外贸易依赖风险增大。

表4 网络异质性排名前10 与后10 的国家

四、高技术产品贸易网络国家社区格局及演化趋势

基于2001 年、2007 年、2013 年、2019 年四个节点的贸易数据，借助ArcGIS 10.2 软件，展示高技术产品全球贸易网络社区格局及演化（见图6 及表5）。

图6 高技术产品全球贸易网络格局及社区演化

表5 高技术产品贸易社区数量

样本考察期内，高技术产品全球贸易网络4 大社区分别是由拉美国家、欧洲国家、北美国家及东亚国家主导。2001—2013 年，全球贸易网络社区未发生较大变化。具体来看，社区1 的规模呈现持续下降的态势，主要变化为加拿大、阿根廷等国分别在2007 年和2013 年退出社区1，是规模最小的社区。社区2 结构比较稳定，社区规模稍有增加。社区3 的规模呈现稳步上升态势，原因主要是2001—2007 年吸纳了菲律宾、印度尼西亚、马来西亚等东南亚国家，2007—2013 年意大利、西班牙、加拿大等发达国家的纷纷加入。社区4 规模在此期间由55 个下降至48 个，这是因为芬兰、土耳其、捷克等国于2007—2013 年间退出社区4 进入社区2。

与2001—2013 年相比，2013—2019 年全球贸易网络社区结构出现分离重组的特征。

社区1 规模大幅下降，仅包括21 个国家和地区，贸易额约占全球总额的3.85%，这一转变的解释是中国对墨西哥、哥伦比亚、秘鲁等拉美国家的出口额大幅上升，贸易联系增强，退出由拉美国家主导的社区1。社区内进口大国巴西是第一核心节点，出口大国瑞典是次核心节点，呈现双核心的贸易网络结构。伯利兹、萨尔瓦多、巴拿马等国从波兰、瑞典等国进口高技术产品，贸易主要集中在欧洲与拉丁美洲之间及拉丁美洲国家之间。

社区2 明显缩小至38 个国家和地区，主要分布于欧洲和非洲，规模由全球第2 位降至全球第3 位，成员国贸易额约占全球总额的6.74%。这样的格局转变主要由两处变化引起的：第一处是马里、几内亚、利比里亚等非洲国家被吸纳入以美国为核心的社区3；第二处是社区2 主导国家数量减少，挪威、瑞典等国被吸纳入由拉美国家主导的社区1。社区内以出口大国爱尔兰为绝对核心节点，呈现单核心贸易网络结构。社区内高技术产品贸易主要由爱尔兰、匈牙利、捷克、葡萄牙等欧洲国家向埃塞俄比亚、尼日利亚、黎巴嫩、巴林等非洲国家出口。

社区3 的国家和地区数量迅速扩大至77 个，一方面越来越多非洲国家的加入，另一方面蒙古、土库曼斯坦、阿富汗、土耳其等中亚、西亚国家被吸纳进来。贸易成员最多且分布最广泛，成员国之间的贸易额排首位，约占全球总额的73.13%。这主要是因为美国作为全球高技术产品贸易的第一大国，不断增强在全球贸易中的地位，逐渐拓宽贸易伙伴国家，使社区规模不断扩大。社区内以美国为绝对核心，呈单核心贸易网络结构，高技术产品贸易主要由美国、德国、法国等欧美发达国家向南亚、东南亚、大洋洲、非洲等国家出口。

社区4 增加到56 个国家和地区，除大洋洲外，亚洲、欧洲、非洲、北美洲和南美洲均有分布，约占全球总额的16.28%。在此期间，中国不断提高高技术产品的研发和投入，增强高技术产品贸易竞争力，退出社区3，加入社区4，成为社区4 新的绝对核心节点。社区内中国、俄罗斯、越南向阿联酋、沙特等国出口，西亚、中亚是高技术产品主要的进口区域，主要集中于“一带一路”国家之间。

五、结论与建议

(一)研究结论

本文运用社会网络分析方法，采用2001—2019 年192 个国家和地区的贸易数据，构建高技术产品的全球贸易网络，分析高技术产品全球贸易网络的整体特征、节点属性特征、社区格局及演化趋势。研究发现：（1）样本考察期内，192 个国家和地区均在贸易网络中扮演着重要的角色，网络结构更加紧密，国家之间联系更加密切，同时贸易网络区域化趋势更加显著。（2）高技术产品的全球贸易网络的中心度、联系强度和异质性均呈现右偏分布，表明多数国家，特别是发展中国家与较少的国家发生贸易联系，贸易在各贸易对象之间的分布较均匀。而美国、英国、法国、德国等发达国家与较多国家发生贸易联系，贸易额超过全球贸易总额的2/3，主导着高技术产品的全球贸易。（3）高技术产品的全球贸易网络划分为四大社区，分别由拉美国家、欧洲国家、北美洲国家及东亚国家主导，其绝对核心节点分别为巴西—瑞典、爱尔兰、美国和中国。以美国为绝对核心节点的社区3，是全球规模最大、影响力最强的社区。以中国为核心的社区4 仅次于社区3，但在贸易联系、社区规模上，相比社区3 仍有较大差距。社区演化体现为地理位置邻近的国家有更多贸易联系，往往归属于同一社区，亚欧大陆、东南亚、北美洲等地区社区格局呈现空间连续性，而非洲、拉丁美洲、西欧国家则分属多个不同社区。

(二)政策建议

基于上述结论，政策建议如下：（1）每一个国家都维持着全球贸易的稳定。作为高技术产品贸易网络的关键节点，中国应加强对外友好合作，发展良好外交关系，促进高科技的互通有无，持续提高对外开放水平，不断推进高技术产品贸易创新发展。（2）我国应支持联合国及WTO 充分发挥全球政府间多边国际组织的重要作用，倡导西方发达国家主动承担国际责任，适当降低高技术产品关税、减少贸易保护主义壁垒，向技术水平不够成熟国家的产品开放市场；发展中国家要始终重视本国高技术产业的自我发展，不断加大科研投入，运用国家力量支持和引导高技术产业的不断发展。另外，发展中国家应积极拓宽贸易伙伴关系，与更多国家签订自由贸易协定，提高对外贸易的稳定性。（3）针对美国对中国发动的科技战，中国首先要发挥好地理邻近优势，维护社区内伙伴国家间贸易联系的紧密性。在此基础上，大力发展与欧洲、巴西等社区或重要节点的高技术的交流与往来，依托我国大市场优势[34]，加快形成全球高技术产品市场和技术来源多元化格局，推动中国高技术产品在全球范围内的发展，促进形成我国高科技产品的双循环新发展格局，力求以高技术产品对外发展促进形成互惠共赢的国际合作新局面。