一带一路共建国家商品贸易网络动态演化特征与中国引领策略——基于147个国家的数据

马淑琴，戴豪杰，徐 苗

（浙江工商大学经济学院，浙江杭州 310018）

一、问题提出与文献综述

一带一路是率先落实和主动引领全球发展倡议的先行先试平台，搭建一带一路共建国家和地区（以下简称“一带一路共建国家”）稳态可持续的商品贸易网络是高质量共建一带一路的重要抓手。按照国际贸易标准分类（Standard Internation⁃al Trade Classification，SITC），以SITC0~SITC9 共十大类贸易商品为载体搭建的贸易网络，缘于一带一路共建国家在要素流动、产业协同、贸易环流、投资发展、风险规制等经济地理异质性特征，一带一路共建国家在商品贸易网络中的位置、功能等方面存在差异。稳态可持续的商品贸易网络是产业互补发挥比较优势的发轫机理，是要素流转和贸易环流及投资发展和福利共享的可行路径，是区域自由贸易体系的政策支点[1]。因此，商品贸易网络承载着共建一带一路在地理空间上的扩展和在经贸领域的广泛合作。

根据中国国家发展和改革委员会公布的数据，截至2022年4月19日，中国已与147个一带一路共建国家和32个国际组织签署了200多份合作文件，提供了各种区域与次区域融合发展及全球联动发展的中国方案[1]。随着一带一路交友圈的不断扩大，地理空间上，一带一路贯穿亚欧非大陆，东连亚太经济圈，西接亚欧大陆腹地及欧洲经济圈，辐射北美和拉美经济圈，是当今世界唯一一个连接三大经济圈、包含五大洲的发展倡议，也是连接全球北方和南方的经济发展桥梁，体现的是促进全球共同发展的美好意愿。已有研究发现，一带一路共建国家要素互补显著、产业梯度清晰、贸易结构分化，具备合作共赢的经济基础和协同发展的根本诉求[1]。但是，近年来新兴经济体增长动力不足，新冠肺炎疫情全球持续蔓延，加之俄乌冲突及其背后复杂的地缘政治博弈，国际经济环境日趋复杂，高质量推进共建一带一路面临巨大挑战。

纵览现有文献，多数学者从双边贸易视角来分析影响中国与其他一带一路沿线国家商品贸易结构的因素[2-4]，但这种分析难以捕捉到多边贸易的间接影响因素[5]。社会网络分析方法可以在一定程度上弥补这一缺憾[6]。因此，本文采用社会网络分析方法，基于SITC 探析一带一路共建国家的商品贸易网络动态演化特征，并对其影响因素进行实证检验，研究范畴覆盖所有一带一路共建国家的十大类贸易商品，力图全面刻画一带一路共建国家商品贸易网络演化图景及其影响因素。

最早将社会网络分析运用在国际贸易中的是斯奈德（Snyder）等[7]，通过构建无权贸易网络探析了118 个样本国的核心边缘结构，随后，法焦洛（Fagiolo）等[8]采用加权网络探讨了世界1981—2000年商品贸易网络的演变特点，认为经济实力强的国家在网络中关系更紧密，即存在“富人俱乐部”现象，且结构演变稳定。相对于无权网络，加权网络可能会对网络结构的刻画更为完整和真实[9]。国内也有学者采用此方法分析一带一路沿线国家商品贸易网络结构特征及其演变过程，研究得出各国商品贸易紧密性有所上升[10]，但差异性明显[11]，普遍共识是中国的中心地位不断提升。也有部分学者利用投入产出法从制造业、服务业等角度探讨一带一路沿线国家间贸易网络特点，以及中国在贸易网络中的核心地位，特别强调各国间的差异性对贸易网络结构的影响力[12-13]。此外，也有学者聚焦特殊贸易商品探讨一带一路沿线国家间贸易网络特点和影响因素，如海洋能源产品[14]、石油[15]、天然气[16]、农产品[6]等。毋庸置疑，一带一路沿线国家是落实一带一路倡议的核心主体，但是，鲜有文献从SITC0~SITC9 十大类商品对所有一带一路共建国家商品贸易网络的动态演化特征及其影响因素进行全景式分析，现有文献忽略了一带一路共建国家数量是动态变化的特征事实。

因此，本文基于社会网络分析方法的个体性指标（度数中心度、中间中心度、核心度）来度量一带一路共建国家在SITC 下商品贸易网络中的“角色”扮演。借以分析2008—2019年SITC0~SITC9十大类商品147 个一带一路共建国家的商品贸易网络动态演化特征及其影响因素，为充分发挥一带一路先行先试平台作用，落实全球发展倡议，探寻持续推进高质量共建一带一路的中国引领策略。

二、研究边界与研究方法

（一）研究边界

1.研究对象

参考《“一带一路”蓝皮书：“一带一路”建设发展报告（2021）》，一带一路共建国家数量更新为147个国家和地区。

2.贸易商品种类

鉴于一带一路共建国家的经济地理禀赋异质性，按照《国际贸易标准分类》（修订4），具体分为SITC0~SITC9类①。

3.数据选取

基于数据可获得性，选取2008—2019年一带一路共建国家的相关数据，双边贸易数据主要根据联合国商品贸易统计（UN Comtrade）数据库的数据整理获得，部分数据采用爬虫技术获得，以此构建147×147的各类商品贸易网络矩阵。

（二）研究方法

1.一带一路共建国家商品贸易网络构建方法

一带一路共建国家可以视为商品贸易网络中的“点”，国家之间的贸易值作为商品贸易网络中的“边”，则一带一路共建国家之间的贸易系统G可表示为：

2.网络密度

网络密度是指网络中实际存在的关系总数与可能存在最大关系总数的比值，可以反映网络中节点相互连接的紧密程度。网络中贸易关系越多，则该网络密度越大。该指标取值范围是（0，1]，取值越大，网络密度越高，各国间更有可能发生直接的贸易关系；取值越小，网络密度越低，国家间贸易联系越松散。

3.中心性指标

社会网络分析中，网络中心性可以衡量整个网络中的权利分布，反映节点在网络中的重要程度以及对其他节点的影响能力，借弗里曼（Free⁃man）[17]提及的中心性指标，使用度数中心度和中间中心度来分析各国在各类商品贸易网络中的作用及其演化情况。

度数中心度测量某个节点与其他节点产生的关联的能力，可以直观反映与该点发生联系的其他点数量，用于衡量某个节点在该网络中的中心地位，借此衡量国家活跃程度，度数中心度越高定义为越活跃。

对于t年加权网络节点i的度数中心度可以表示为：

中间中心度可以衡量一个节点沟通其他节点的“桥梁”能力，如果一个节点位于诸多节点间的最短路径上，则该节点往往在该网络中起到重要的“桥梁”作用，因此该节点可以控制并影响其他节点，对贸易流的控制能力大，其他国家对其的依赖性强。本文借此衡量国家的枢纽作用，中间中心度越高，其在商品贸易网络中的枢纽能力就越强。用表示t年点j、k之间存在且经过点i的捷径数，t年节点i的中间中心度（以表示为：

中心性指标高于均值的国家往往被认为处于商品贸易网络中心地位[18]，且贸易地位越高越容易对贸易伙伴国产生影响。考虑到本文探讨的对象是连续、动态的一带一路共建国家商品贸易网络，故选取2015年后均达到相应指标均值以上国家为重要节点国家。

4.核心度指标

无论是加权的商品贸易网络还是无权的商品贸易网络，国家间商品贸易均存在核心—边缘结构[7-8]。边缘国家与商品贸易网络中其他国家存在较少的联系，而核心国则会与商品贸易网络中绝大部分国家产生直接联系，因此，边缘国家可以借助与核心国的联系，更好融入整个商品贸易网络中，实现资源使用效率的提升，优化商品贸易网络结构。本文以连续的核心—边缘模型为基础，计算各节点核心度。在连续模型中，赋予每个点一定的核心度，且需要满足一个最大化条件：

其中δij=cicj，c表示各节点的核心度，δij表示一种关系在理想情况（本文为核心—边缘结构）下是否存在。当ρ达到最大值时，则核心—边缘结构存在。借鉴邹嘉龄等[10]的研究方法，使用Uci⁃net 软件计算各类商品贸易网络中各国的核心度，衡量一国在商品贸易网络中优化商品贸易网络结构的能力，并将核心度大于0.1的国家认定为具备优化商品贸易网络结构能力的国家，而2015年及以后皆具备优化商品贸易网络结构能力的国家为本文的探讨对象。

5.QAP分析方法

社会网络分析的关键是存在社会关系，而各种关系数据矩阵会存在严重的多重共线性，无法使用常规统计与计量分析。二次指派程序（Qua⁃dratic Assignment Procedure，QAP）分析方法是一种以重新抽样为基础的非参数估计方法，可以有效解决常规统计方法多重共线性的问题。QAP 分析主要包括QAP 相关分析和QAP 回归分析，QAP 相关分析可以研究两种“关系”矩阵之间是否相关，而QAP回归分析主要用于考察多个关系矩阵与一个关系矩阵间的关系，从而说明几种关系的建立对于另一种关系的影响。QAP 相关分析计算方法是：（1）通过将矩阵转化为长向量，计算二者相关系数；（2）随机置换矩阵中的行和对应的列，计算置换后矩阵间的相关系数，并对该过程根据矩阵规模选择重复次数，重复这一计算过程，得到相关系数的分布；（3）观察第一步计算结果在分布中是否落入接受域，对相关系数的显著性进行判断[11]。QAP回归分析与QAP相关分析计算方法相似，不再赘述。

三、一带一路共建国家商品贸易网络动态演化特征

（一）一带一路共建国家商品贸易网络动态演化整体性特征

应用Ucinet 软件计算网络密度并整理成表1。2008—2019年，SITC0~SITC9的商品贸易网络密度均呈现上升走势。2013年一带一路倡议提出，获得诸多国家的积极响应，表现为食品和活动物（SITC0）的网络密度凸增为0. 802；2018年中美贸易摩擦加剧，美国对中国加征钢铁商品关税，间接影响了一带一路共建国家间按原材料分类的制成品（SITC6）贸易，同年其网络密度骤减为0.337，这种大国间的博弈会对一带一路共建国家商品贸易网络带来冲击，但这种突发性网络密度波动并未改变整体上升的态势，这种突发性网络密度波动并未改变整体上升的态势，这意味着2008—2019年，一带一路共建国家各类商品的贸易联系逐渐紧密。具体而言，SITC7在一带一路共建国家间贸易联系最为紧密，网络密度保持在0.617~0.692；其次是SITC8、SITC6、SITC0、SITC5，网络密度均大于0.5。这意味着上述五类商品在一带一路共建国家间产生超过半数的直接贸易联系，相较于SITC1~SITC4 和SITC9②类商品更易发生贸易联系，究其原因是大部分一带一路共建国家存在工业基础薄弱的特点，畜牧业、种植业、渔业为创汇重要产业的国家数量较多，故一带一路共建国家间SITC0 贸易来往密切③，且对工业制成品（SITC5~SITC8）的贸易需求要远远大于初级产品的需求。

表1 一带一路共建国家各类商品贸易网络密度

（二）一带一路共建国家商品贸易网络结构动态演化特征

为尽可能发挥一带一路共建国家在各类商品贸易网络中的比较优势，须进一步探析商品贸易网络结构动态演化特征。据马述忠等[6]的研究方法，使用QAP相关性分析，对任意两个时期同一商品的贸易网络进行相关性分析，探究一带一路共建国家各类商品贸易网络结构动态演化特征。此外，使用个体性指标，探求一带一路共建国家各类商品贸易网络中个体地位的异质性特征。需强调的是，度数中心度高的国家核心度不一定高，但核心度高的国家，度数中心度一定高[19]。由个体性指标刻画出一带一路共建国家在商品贸易网络中的角色，这里将商品贸易网络中具备较大的市场需求和供给、是大量商品的进出口国家定义为活跃国，该类型国家具备较高的度数中心度的特点，起激发商品贸易网络活力的作用；将商品贸易网络中担负各国间商品贸易往来的重要桥梁作用的国家定义为枢纽国，该类型国家具备较高的中间中心度的特点，起促进商品在贸易网络中高效流转的作用；将商品贸易网络中具备“吞吐”大量商品、流转商品并且能够帮助各国相互间加强经贸联系、实现优化商品贸易网络结构的国家定义为核心国，该类型国家具备较高的度数中心度、中间中心度和核心度的特点，起促进商品贸易网络资源使用效率提升的作用。其中，核心国又可分为绝对核心国和相对核心国，将具备“活跃”“枢纽”“优化”三种功能的国家定义为绝对核心国；三者缺一的定义为相对核心国。具体见表2。

表2 一带一路共建国家商品贸易网络中重要节点国家界定

应用Ucinet 软件对同一类商品的加权贸易矩阵（Wt）各年份相互间进行QAP相关分析，得出结果并加以整理（见表3）。从表3 可以看出：第一，2008—2019年各类商品贸易网络结构发生显著变化。2008年与2019年相关性最高的商品网络为SITC5，其相关系数为0.956，这意味着SITC5 商品贸易网络是2008—2019年一带一路共建国家各类商品贸易网络中变化程度最小的，而SITC1 和SITC9商品贸易网络在2008年与2019年的相关系数相对较小，其原因是一带一路共建国家各类商品贸易网络中80%的贸易额集中在少部分国家④，而SITC5 商品贸易网络中主要出口国和进口国较为稳定，重要国家不容易发生变动，SITC1和SITC9 商品贸易网络中重要国家波动较大。第二，2008—2019年一带一路共建国家各类商品贸易网络结构演化是一个渐变过程。在暂时剔除2013年的SITC0 和SITC1、2018年的SITC6 及2013年以前的SITC9商品贸易网络，各类商品贸易网络相邻年份相关系数均大于0.85，即各类商品贸易网络结构逐年存在小幅变动，整体呈现相对稳定的结构特征；第三，一带一路共建国家各类商品贸易网络结构呈现自稳定性特征。一方面，SITC0、SITC1、SITC6 及SITC9 商品贸易网络结构在2008—2019年期间均发生了剧烈变动，但都能快速复原演化态势；另一方面，各类商品贸易网络结构2008—2019年之间的相关性并非单调递减，即2019年与其余年份的商品贸易网络结构相似程度并非单向变动，而是不断反复调整。

表3 一带一路共建国家2019年与其他年份的商品贸易网络相关系数

（三）一带一路共建国家在商品贸易网络中个体地位的异质性特征

由上述分析可知，一带一路共建国家商品贸易网络结构是动态渐变的且具有自稳定性特征，而各类商品贸易网络中一带一路共建各国究竟扮演怎样的角色？应用Ucinet 软件计算2008—2019年各类商品加权贸易矩阵的度数中心度，根据均值从大到小排名，整理结果见表4⑤。由表4可见，各类商品贸易网络中一带一路共建国家排名不尽相同，但各类商品贸易网络中度数中心度排名靠前的均是在一带一路共建国家中经济发展水平相对较高的国家。此外，统计高于均值的国家，仅有少数国家的度数中心度较高，意味着在商品贸易网络中贸易流量集中于少数国家。需要强调的是，中国、俄罗斯及意大利在各类商品贸易网络中度数中心度均排名靠前，意味着这些国家在各类商品贸易网络中均处于中心地位；南非、印度尼西亚、智利、沙特阿拉伯、埃及、捷克、伊朗和白俄罗斯等则是在个别商品贸易网络中处于较为重要地位，是商品贸易网络中的活跃国。

表4 一带一路共建国家各类商品贸易网络度数中心度排名前十名的国家

应用Ucinet 软件计算2008—2019年各类商品加权贸易矩阵的中间中心度，根据均值从大到小排名，整理结果见表5。由表5可见，各类商品贸易网络中一带一路共建国家中间中心度排名不尽相同，但各类商品贸易网络中中间中心度排名靠前的国家均为区域中经济实力较强的国家。此外，统计高于均值的国家，仅有少部分国家的中间中心度较高，各类商品贸易网络中一带一路共建国家中间中心度差距较大，各国的中间中心度参差不齐且呈现非均衡的特点，部分在一带一路共建国家的各类商品贸易网络排名靠前，具备较高的独立性，较少受到他国的影响，在网络中处于核心地位并发挥着中介和桥梁的作用，对资源的整合、利用及控制力较强，为商品贸易网络中相对边缘的国家搭建桥梁，是商品贸易网络的枢纽国。如中国、马来西亚、韩国、意大利及新加坡在各类商品贸易网络中中间中心度排名靠前，这些国家在各类商品贸易网络中起桥梁作用，是枢纽国；波兰、南非、奥地利、乌克兰、捷克、巴基斯坦及保加利亚等国则是在某类别商品贸易网络中发挥着枢纽作用。

表5 一带一路共建国家各类商品贸易网络中间中心度排名前十名的国家

基于上述研究结果，应用Ucinet 软件计算2008—2019年各类商品加权贸易矩阵的核心度，依照表2 对一带一路共建国家商品贸易网络重要节点国家进行刻画，可以得到各类商品贸易网络的活跃国、枢纽国和核心国（见表6、表7）。

表6 一带一路共建国家各类商品贸易网络的活跃国和枢纽国

表7 一带一路共建国家各类商品贸易网络核心国

从表6、表7 可以看出，商品贸易网络中活跃国、枢纽国、核心国在各类商品贸易中存在显著差异，而各类商品贸易网络中的活跃国、枢纽国、核心国是高质量共建一带一路有效运行的系统承载[1]，对一带一路共建国家的各类商品贸易网络有决定性影响。因此，持续推进高质量共建一带一路，应结合各类商品贸易网络的异质性特征有效发挥各国的比较优势。从表7可以看出，唯有中国在各类商品贸易网络中都是绝对核心国，这意味着中国在高质量共建一带一路中具有引领作用；而各类商品贸易网络中的活跃国、枢纽国、核心国各自在要素禀赋、地理位置、经济发展水平等方面存在不同程度的优势。

具体而言，各类商品贸易网络的活跃国、枢纽国、核心国呈现以下特征：第一，从表6 中可以看出，活跃国数量相较于核心国和枢纽国是最少的，且明显集中于初级产品（SITC0~SITC4）贸易，原因在于初级产品贸易依赖自身资源禀赋，而工业制成品贸易更依赖于经济发展水平和工业基础条件，因此，工业制成品贸易中活跃度较高的国家更容易成为核心国。第二，表6 可见，枢纽国数量居中，且工业制成品枢纽国要多于初级产品枢纽国，原因在于枢纽国不单依靠其经济发展水平、基础设施建设水平及治理环境稳定，还要依托自身地理位置承载商品流转，实现对周边国家的贸易辐射作用，以发挥其枢纽作用。第三，从表7 中可以看出，各类商品贸易网络中核心国差异较小，相较于枢纽国和活跃国在各类商品贸易网络中更容易聚焦于少部分国家，且明显集中在一带一路共建国家中经济禀赋突出的国家，原因在于核心国在商品贸易网络中起到重要的优化网络结构作用，故核心国成员大都具备较强的经济实力、成熟的工业基础、较为完备的基础设施建设，以及较为稳定的治理环境。

四、一带一路共建国家各类商品贸易网络结构影响因素实证分析

（一）变量选取与模型构建

根据前文对一带一路共建国家商品贸易网络动态演化特征的分析，结合现有的双边贸易和商品贸易网络影响因素文献及数据质量，选取国土邻近和空间距离等区位因素、语言距离和殖民距离等文化因素对各国间各类商品贸易的影响；各国在同一时期是否签订同一份区域贸易协定表示协定距离借以反映各国贸易政策稳定性的影响[20]；经济距离反映各国间消费结构差异的影响[21]；治理距离反映各国贸易带来的比较优势的影响[22]。具体见表8。

表8 解释变量、说明及数据来源

故可得模型：

其中，T表示2008—2019年各类商品加权贸易矩阵和无权贸易矩阵；Conij表示两国国土是否邻近；Disij表示国家首都间的距离；Langij表示国家i与国家j的语言距离，若两国具备相同官方语言则为1，否则为0；Colonij表示国家i与国家j的殖民距离，若两国具备相同殖民历史则为1，否则为0；PGDPij表示国家i与国家j的经济距离，处理方法参考刘华军等[23]，以人均GDP（PGDP）的差值倒数表示；NGCij表示国家i与国家j的治理距离，处理方法参考种照辉等[11]，包含了世界银行公布的全球治理指数（I）中话语权和问责制、政治稳定和预防暴力、政府效能、管制质量、法制、控制腐败六个维度；RTAij表示国家i与国家j的协定距离，若两国同一期签订区域贸易协定则为1，否则为0。

（二）实证分析

应用Ucinet软件，对国土邻近、空间距离、语言距离、殖民距离、经济距离、治理距离及协定距离与一带一路共建国家各类商品贸易网络（加权和无权）进行回归分析，并基于加权贸易网络和无权贸易网络的区别和联系，从贸易额和贸易关系变动的角度拆解商品贸易网络分析其演化的影响因素，选择5 000 次随机置换得到回归结果，主要解释其符号和显著性。根据上述QAP 回归分析，每次观察项为16 770 个⑥，得到表9至表18。

由各类贸易矩阵与7 个解释变量同时回归的结果可见，相较于加权贸易网络，解释变量在无权贸易网络中的回归系数绝对值大小及回归系数的显著性多优于在加权贸易网络中的结果。如表9、表10 所示，解释变量对绝大部分商品的无权贸易网络解释力（决定系数）强于加权贸易网络，且无权贸易网络的被解释力基本呈上升趋势，加权贸易网络的被解释力呈下降趋势。这说明相较于贸易额多少的选择，解释变量同幅度的变动在解释贸易联系是否发生的效果更好，且一带一路倡议提出以后，国土邻近、空间距离、文化距离、协定距离、经济距离及治理距离等因素对一带一路共建国家间是否可能发生贸易联系的影响增加，对贸易额的变动影响相对下降。基于此，对各变量的回归结果逐一分析。

表9 加权贸易网络QAP回归决定系数

表10 无权贸易网络QAP回归决定系数

1.区位因素

从表11 至表14 可以看出，区位因素在一带一路共建国家整体商品贸易网络中发挥了重要作用，国土邻近和空间距离均会对商品贸易网络产生重要影响，一带一路倡议推动一带一路共建国家之间设施联通，为一带一路共建国家间贸易往来提供了强大助力。

表11 一带一路共建国家国土邻近对各类加权贸易网络影响回归结果

表12 一带一路共建国家国土邻近对各类无权贸易网络影响回归结果

表13 一带一路共建国家空间距离对各类加权贸易网络影响回归结果

表14 一带一路共建国家空间距离对各类无权贸易网络影响回归结果

在加权贸易网络中国土邻近对贸易额存在显著的正向影响，即两国国土接壤则有利于两国贸易额的增加。横向来看，国土邻近对SITC0、SITC1、SITC3、SITC2正向影响相对较大，且影响效果呈依次减弱现象。其原因在于运输成本，这四类商品均属于初级产品，是多数一带一路共建国家创汇的手段，且加工简单、价格易波动、附加值低和易受工业市场需求影响的特点使其受到国土邻近的影响更大。空间距离仅对SITC1、SITC2 和SITC3 产生影响。其中，对SITC1 和SITC3 产生负向影响显著，这符合预期，即两国之间的距离越大对两国之间贸易规模的阻碍作用越大；对2016—2019年的SITC2产生正向影响显著，究其原因是一带一路共建国家商品贸易网络中SITC2 的主要贸易国家分布广泛⑦，随着一带一路倡议的推进，各国间合作加强，基础设施建设不断完善，对SITC2 的贸易带来极大的便利。

在无权贸易网络中国土邻近仅对SITC6（仅个别年份产生显著正向影响，不属于共性特征）、SITC7和SITC8未产生显著正向影响。其可能的原因是SITC6~SITC8的贸易主要依赖工业基础相对较强的国家出口，一带一路共建国家中大部分国家工业基础薄弱，依赖进口，使得国土邻近与否不会对其贸易发生的可能性产生显著影响。其余类商品在一带一路共建国家间的贸易联系均受到国土邻近的显著正向影响。空间距离对各类贸易关系的负向影响显著，且其绝对值都相对较高，即较远的空间距离仍会对一带一路共建国家之间发生贸易联系产生较大阻碍。

2.协定距离

区域贸易协定（Re⁃gional Trade Agreement，RTA）与一带一路倡议有区别又有联系，两者都强调多国相互间合作，降低贸易壁垒；区别是区域贸易协定需要通过自由贸易协定谈判达成共识，降低相互间贸易成本，规范贸易合作关系来促进双方贸易合作[20]，而一带一路倡议则具备极强的包容性[24]，其发展迅速，更具活力，两者相互协同推进更有利于推动一带一路共建国家共同发展、共同富裕。

由表15、表16可知，同一时间是否签订同一份RTA 对各类商品的加权贸易网络和无权贸易网络均存在显著正向影响。相较而言对加权贸易网络的影响较小，对无权贸易网络的影响要大于加权贸易网络，且影响效果更为稳定。这意味着同一期都签署区域贸易协定对一带一路共建国家之间的各类商品贸易存在促进作用，这种促进作用对贸易关系建立与巩固比贸易强化更有效。

表15 一带一路共建国家协定距离对各类加权贸易网络影响回归结果

表16 一带一路共建国家协定距离对各类无权贸易网络影响回归结果

3.治理距离

国内治理能力越强的国家，越容易在商品贸易网络中与其他国家发生贸易联系，从而成为商品贸易网络中的活跃国、枢纽国和核心国。由表17、表18可知，治理距离对各类加权贸易网络的正向影响较少，仅对SITC1、SITC3 和SITC9 加权贸易网络产生影响显著，其中对SITC3仅个别年份产生影响。在无权贸易网络，仅对SITC4不产生显著影响，其他种类商品贸易均存在显著正向影响。其可能原因是治理环境强的国家会提高其商品的进出口竞争优势[22]，有利于该国与其他一带一路共建国家发生贸易联系并提升贸易额。相较于贸易额，治理差距对贸易关系发生的可能性影响更大，且受其影响的商品种类更多。

表17 一带一路共建国家治理距离对各类加权贸易网络影响回归结果

表18 一带一路共建国家治理距离对各类无权贸易网络影响回归结果

4.文化距离⑧

文化差异对一带一路共建国家商品贸易网络中的贸易额影响较小，这是因为地理条件和要素禀赋相近⑨，产业优势非互补性平抑了贸易的互补性。文化差异对一带一路共建国家的各类商品贸易网络从贸易关系和贸易额的角度影响均较小，相对而言语言距离对商品贸易网络中贸易关系的阻碍影响相较于贸易额的影响更大，而殖民距离对各类商品贸易额的影响更大。

5.经济距离

一带一路共建国家间更倾向于与经济发展水平相近的国家发生贸易联系，其贸易额的增长不容易受到经济发展水平差异的影响。较大的经济差距会阻碍商品贸易网络中各类贸易关系发生和贸易额的增长，但并不是时常发生；相较而言，对贸易关系发生可能性的影响要更大；纵向来看，随着时间推移，经济距离对贸易关系和贸易额的影响均呈现上升趋势。这意味着在一带一路共建国家中经济水平相似的国家间更易于发生贸易联系，而经济水平差异在贸易额上的影响存在负向影响但较小。

五、结论与建议

（一）结论

利用社会网络分析方法，对通过一带一路共建国家间的双多边贸易联系搭建的商品贸易网络进行分析，重点探究了各类商品贸易网络动态演化特征和影响因素。

1.一带一路共建国家各类商品贸易网络大体上呈现日益紧密的演化趋势

2008—2019年一带一路共建国家各类商品贸易情况会受到内外部事件冲击发生剧烈波动，但整体呈现日益紧密趋势，其中SITC0 和SITC5~SITC8等商品贸易网络相较于其他商品贸易网络，在一带一路共建国家中贸易往来更为密切。

2.一带一路共建国家商品贸易网络结构是动态渐变的且具有自稳定性特征

2008—2019年SITC5贸易网络结构变动最小，SITC1 和SITC9 贸易网络结构变动相对较大，即使商品贸易网络结构遭受突发事件冲击，仍能较快复原演化态势。

3.各类商品贸易网络结构会受到贸易网络中活跃国、枢纽国和核心国的影响

一带一路共建国家中，具备较为突出的资源禀赋条件但缺乏一定的工业基础条件，如白俄罗斯、哈萨克斯坦、以色列、伊朗等国家是一带一路共建国家商品贸易网络的活跃国，起到激发贸易网络活力的作用；具备较强的经济发展能力、较完善的基础设施建设、相对稳定的治理环境，特别是其优良的地理位置能实现对周边国家的贸易辐射，如巴林、希腊、奥地利、葡萄牙、新西兰等国家是商品贸易网络中的枢纽国，能够促进商品在贸易网络中高效流转；具备突出的经济发展水平、完善的基础设施建设水平以及稳定的治理环境，如俄罗斯、乌克兰、韩国、意大利、阿联酋等国家是商品贸易网络中的核心国，在各类商品贸易网络中起优化网络结构的作用，实现资源高效配置；中国是各类商品贸易网络中绝对的核心国，在共建一带一路中起到重要的引领作用。

4.完善的基础设施和明晰的贸易规则是影响各国在各类商品贸易网络中成为活跃国、枢纽国和核心国的重要因素

一国治理能力的加强、对外贸易政策的稳定有助于提升该国商品进出口的比较优势；借助设施联通能够实现本国与其他一带一路共建国家间贸易联通，有助于抑制区位因素和文化因素所导致的负面影响；相近的经济发展水平有助于加强一带一路共建国家间贸易往来，而相近的地理条件和要素禀赋所产生的产业优势非互补性会平抑国家间贸易的互补性。

（二）建议

一带一路是中国率先推进全球发展倡议落地见效的“先手棋”，为持续推进高质量共建一带一路，中国应充分发挥在各类商品贸易网络中的绝对核心国优势，制定主动引领策略。

1.中国应继续拓宽与活跃国的合作范围和渠道，进一步激发活跃国对商品贸易网络活力的促进作用

一带一路共建国家的活跃国集中呈现于初级产品贸易，均较为依赖自身要素禀赋条件。中国应基于各国要素禀赋和产业互补特征，合理降低与活跃国之间的贸易壁垒，通过政策沟通和设施联通驱动，进一步释放中国与其他活跃国对激发商品贸易网络活力的积极作用。此外，根据活跃国在不同商品贸易网络中建立的贸易联系，基于产业分工视角，中国应积极推动活跃国产业建设，进一步增强其贸易潜力，优化配置各国要素禀赋，协同产业分工[1]。

2.中国应持续完善与枢纽国的设施联通，充分发挥枢纽国对一带一路共建各国间贸易畅通的“桥梁”作用，提升商品贸易网络整体的资源流转效率

枢纽国成员在各地理板块中拥有相对较高的经济发展水平、基础设施建设水平以及相对稳定的治理环境，地理位置便利性是枢纽国对周边国家产生贸易辐射作用的关键因素。中国应加强与枢纽国之间的基础设施建设，提升商品贸易网络结构的稳定性，进一步扩大枢纽国的“桥梁”作用，并注重与非枢纽国之间的设施联通，推动一带一路共建各国间贸易畅通，缓解因资源禀赋相近而产生的竞争性贸易，增强互补性贸易关系，优化商品贸易网络资源配置，提升整体商品贸易网络的资源流转效率。

3.中国应加强与其他核心国的合作

中国应加强与核心国的优势产业互补，注重加强相互贸易往来，并通过构建子商品贸易网络带动核心国与非核心国间贸易合作，扩大核心国对促进贸易结构优化的能力优势，探索各商品贸易网络跨区域协作机制。核心国在一带一路共建国家中均具备较强的经济实力、成熟的工业基础、突出的资源禀赋条件、完备的基础设施建设和稳定的治理环境，相近的经济禀赋有利于双方贸易关系加强，中国应根据自身与各核心国之间的要素禀赋匹配水平、价值链关联度等现实特征，强化现有合作关系，拓宽合作范围和渠道，积极扩大技术溢出效应，探索双方共赢机制。

4.中国应积极推进区域贸易协定与一带一路倡议联动发展

促进与一带一路共建国家商品贸易网络中活跃国、枢纽国及核心国与非活跃国、非枢纽国及非核心国之间的贸易联系，通过提高边缘国家商品贸易网络参与度强化商品贸易网络防范化解重大风险能力。各类商品贸易网络中的活跃国、枢纽国、核心国是其稳态可持续运行的关键，而商品贸易网络内部或外部的风险冲击易造成商品贸易网络结构的强烈波动。区域贸易协定与一带一路倡议的联动发展能为一带一路商品贸易网络运行提供相对稳定的经贸往来环境。在复杂多变的国际环境下，一方面中国应优先与一带一路共建国家的活跃国、枢纽国以及核心国构建稳态可持续的商品贸易网络，另一方面中国应兼顾与非活跃国、非枢纽国、非核心国之间的经贸交流，积极促进边缘国家的商品贸易网络参与度，提高商品贸易网络结构抗风险能力，规避和分散风险冲击波动。

注释：

①SITC0~SITC9 类分别为：食品和活动物（SITC0）；饮料及烟草（SITC1）；非食用原料（不包括燃料）（SITC2）；矿物燃料、润滑油及有关原料（SITC3）；动植物油、脂和蜡（SITC4）；未另列明的化学品和有关产品（SITC5）；主要按原料分类的制成品（SITC6）；机械及运输设备（SITC7）；杂项制成品（SITC8）；《国际贸易标准分类》未另分类的其他商品和交易（SITC9）。

②一般而言，制成品主要指SITC5~SITC8，SITC9 属于未分类产品。

③由2019年贸易数据可知，一带一路共建国家中SITC0进出口占各国进出口额10%以上国家达67 个；由《对外投资合作国别（地区）指南》梳理各国重要产业、支柱产业、创汇产业、工业化水平等信息发现，非欧洲和南美洲地区一带一路共建国家，大都较为依赖SITC0产品进出口贸易。

④由2019年一带一路共建国家各类贸易数据梳理发现，SITC0~SITC9商品贸易额的80%分别由贸易额前37、36、28、26、26、24、28、16、22、24位的国家掌控。

⑤受篇幅限制，表3 仅列示2008—2019年各类商品贸易网络度数中心度均值排名前十情况，表4同上，如有读者需要可向作者索取。

⑥由于数据限制，回归分析不包括库克群岛、巴勒斯坦、纽埃、南苏丹、叙利亚、东帝汶、委内瑞拉、也门、意大利、苏丹、黑山、塞尔维亚、斯洛伐克、索马里、罗马尼亚、刚果（金）、爱沙尼亚（共计17个国家），故构建回归矩阵为130×130方阵，其观察项为：130×（130-1）=16 770个。

⑦鉴于上述商品贸易网络演化分析，SITC2 商品贸易网络2016—2019年网络结构演化稳定，选取2019年数据，发现共19个国家SITC2贸易额远高于未列示国家，其分布地域宽泛：南非（非洲）；俄罗斯、意大利、乌克兰、奥地利、波兰、捷克（欧洲）；中国、韩国、印度尼西亚、泰国、马来西亚、越南、新西兰（亚洲、大洋洲）；土耳其、阿联酋（西亚）；智利、秘鲁（南美洲）；哈萨克斯坦（中亚）。

⑧鉴于文化距离、经济距离仅影响个别年份部分商品的贸易关系和贸易额变化，如有读者需要可向作者索取。

⑨经计算，国土邻近与语言相同重合率85.12%，与殖民历史重合率（86.76%）基本相同。