“一带一路”天然气贸易复杂网络演化特征及影响因素研究.pdf

第30卷 第5期 2023年10月 Vol.30 No.5 Oct.,2023 收稿日期：2023-06-22 改回日期：2023-08-28 基金项目：国家社会科学基金一般规划项目“一带一路能源投资背景下我国天然气供应安全研究”（20BGJ034）第一作者：珺张（1976），女，博士，暨南大学经济学院副教授。主要从事世界经济研究。E-mail： 11 世界石油工业World Petroleum IndustryE 能源战略Energy Strategy文章编号：1006-0030(2023)05-0011-009 DOI:10.20114/j.issn.1006-0030.20230622001“一带一路”天然气贸易复杂网络演化特征及 影响因素研究 张珺，梁天丽（暨南大学经济学院，广东 广州 510632）摘要：基于复杂网络理论，从网络特征、节点特征和社区模块等方面分析“一带一路”沿线国家管道天然气（PNG）和液化天然气（LNG）贸易网络的演化过程。运用二次指派程序（QAP）从经济发展、地理位置、语言文化和能源消耗4个维度探究驱动“一带一路”天然气贸易网络演化的影响因素。研究发现，地理位置和能源消耗因素更能促进沿线天然气贸易规模的扩大。20012021年期间“一带一路”管道天然气的贸易网络演化格局固定，俄罗斯一家独大。管道天然气贸易的网络密度和互惠度总体高于液化天然气贸易，但后者的发展速度和贸易范围均优于前者。“一带一路”天然气贸易网络的伙伴国数量呈幂律分布，但该特征逐年减弱。研究结果有助于了解天然气贸易的演进规律，为能源贸易尤其是清洁能源贸易决策提供参考。关键词：天然气；复杂网络；一带一路；演化格局；QAP回归分析 中图分类号：F113.3 文献标识码：A Evolution characteristics and influencing factors of natural gas trade complex network under the Belt and Road Initiative ZHANG Jun,LIANG Tianli(School of Economics,Jinan University,Guangzhou,Guangdong 510632,China)Abstract:Based on the complex network theory,the evolution process of the pipeline natural gas(PNG)and liquefied natural gas(LNG)trade networks of countries along the Belt and Road are further explored from the aspects of network characteristics,node characteristics and community modules.The quadratic assignment procedure(QAP)was used to explore the influencing factors of the evolution of the Belt and Road natural gas trade network from four dimensions of economic development,geographical location,language culture and energy consumption as driving factors.It shows that geographical location and energy consumption factors can better promote the expansion of natural gas trade scale along the Belt and Road.From 2001 to 2021,the evolution pattern of the Belt and Road PNG trade network was fixed,and Russia was the largest.The trade network density and reciprocity of PNG are generally higher than that of LNG,but the latters development speed and trade scope are better than the former.The number of partner countries in the Belt and Road natural gas trade network is power-law distribution,but this feature is weaken-ing year by year.The research results help to understand the evolution pattern of natural gas trade and provide reference for deci-sion-making of energy trade,especially clean energy trade.Keywords:natural gas;complex network;the Belt and Road;evolutionary pattern;QAP regressive analysis全球天然气产量有超过半数来自于“一带一路”区域，20012021年该区域天然气产量增速高于全球平均水平，天然气资源大国俄罗斯、卡塔尔等都是“一带一路”沿线国家。“一带一路”倡议的提出，推动了区域内国家间天然气贸易往来。全球天然气贸易中，“一带一路”的地位举足轻重，贸易量全球占比50%。中国作为“一带一路”的倡议国和主导者，在该区域天然气贸易中起到重要作用。“一带一路”液化天然气（LNG）贸易集中在亚洲地区，主要沿链状路径发展；管道天然气（PNG）贸易集中在东欧地区，其贸易网络的特点是星型结构1。PNG贸易网络参与国家数量、关系数、网络密度、聚类系数总体高于LNG贸易网络12，但LNG贸易的演化速度快于PNG贸易。PNG贸易网Vol.30 No.5 Oct.,2023 12 世界石油工业World Petroleum IndustryE能源战略 Energy Strategy 络“核心-边缘化”格局不断弱化，表现为多元化发展趋势，核心节点包括俄罗斯、新加坡、乌克兰、泰国和中国等多个国家。贸易格局“一大多小”，其中俄罗斯具有绝对核心优势，中国逐渐取代土库曼斯坦成为社区主导3。“一带一路”天然气贸易规模整体持续扩大，沿线国家贸易往来显著频繁，在LNG贸易发展的推动下，沿线天然气贸易总体格局被重塑。2001年，“一带一路”天然气贸易集中度极高。2021年贸易核心国主要包括欧洲的俄罗斯、亚洲的中国、印度、马来西亚和印度尼西亚及中东的卡塔尔和土库曼斯坦，整体表现为“多点集中”态势，贸易重心从欧洲转移至亚洲。其中，2021年中国进口天然气5 853.19104 t，成为“一带一路”区域天然气进口量最大的国家，同时也是该区域LNG和PNG消费量最大的国家。本文运用复杂网络方法研究“一带一路”天然气贸易，可将沿线国家间的贸易往来情况可视化，有助于把握天然气贸易的演进规律，为能源贸易尤其是清洁能源贸易决策提供一定的借鉴和参考。1 “一带一路”天然气贸易网络演化特征 复杂网络由许多“节点”组成，这些节点代表着网络当中的行动者,节点之间的联系称为“边”，应用复杂网络分析方法，可探究“一带一路”天然气贸易网络演化特征46。1.1 网络构建与测度指标 在“一带一路”天然气加权贸易网络中，共有65个节点国家，网络集合公式为 (,)=GV E W （1）式中：G为天然气贸易网络集合；V为不同国家的节点集合；E为节点之间的边集合；W为权重矩阵集合。不同国家的节点集合公式为 (1,2,65)iivi=V （2）(1,2,65)jjvj=V （3）式中：Vi为第i个进口国的节点集合；vi为第i个进口国节点；Vj为第j个出口国的节点集合；vj为第j个出口国节点。节点之间的边集合公式为 ije=E （4）式中：eij表示2个节点间是否存在贸易联系，若存在贸易联系则eij=1，否则eij=0。权重矩阵集合公式为 ijw=W （5）式中：wij为2个节点间权重关系，用双边贸易额表示。天然气无权贸易网络的集合公式为 (,)=GV E （6）“一带一路”天然气贸易网络测度指标如下：1.1.1 整体网络密度 在复杂网络中，整体网络密度常常用于测度节点间联系的紧密程度，取值0,1，网络密度越高，节点间联系越紧密。整体网络密度的计算公式为 (1)iDN NM=（7）式中：Di为网络密度（当中国与“一带一路”区域共65个国家的天然气贸易网络为全连接时，Di=1；当网络中不存在任何连边关系时，Di=0）；M为网络中实际连边数；N为节点数。1.1.2 互惠度 互惠度是衡量复杂网络中2个节点形成相互连接的程度，即网络中对称连接数与连接总数的比率，在天然气贸易网络中表现为成员之间的关系是否具有双向性。互惠度越高，表示天然气贸易网络中的连通性越高。1.1.3 节点强度 节点强度体现在加权网络衡量边权重的大小，节点强度越大，表示两国之间的贸易量越大，计算公式为 inout11 NNjiiiiijiwSSw=（8）式中：iniS和outiS分别表示节点强入度和节点强出度；Wji和Wij分别表示两国间的贸易量。1.1.4 模块度 模块度越接近1，表示网络分化程度越大，划分的社区结构准确度越高，计算公式为(),1()(,)2(1)21Niji jijijk kQACCN NN N=（9）式中：Q为网络模块度；N为节点数；Aij为i、j两国的权重；Ki与Kj分别为两国的度数，即国家的出度和入度加总数；Ci与Cj分别为i社区和j社区。如果i、j两国在同个社区C中，则(Ci,Cj)=1，反之(Ci,Cj)=0。第30卷 第5期 2023年10月 张珺 等：“一带一路”天然气贸易复杂网络演化特征及影响因素研究 13 1.2 网络演化特征分析 1.2.1 整体网络特征“一带一路”PNG贸易网络中节点之间的边数逐年增多，分布较为固定，俄罗斯作为天然气资源丰富大国一直保持核心节点地位。2001年，PNG贸易核心节点为俄罗斯、新加坡、乌克兰和泰国，其中俄罗斯主要与东欧国家进行天然气交易。2019年，中俄天然气管道“西伯利亚力量1号”正式投入使用，中俄开始发展能源贸易，同时俄罗斯与乌兹别克斯坦在PNG领域展开合作。中国逐渐与俄罗斯、东南亚和中亚等国家或地区建立紧密的贸易联系，形成中俄管道、中亚管道、中哈管道和中缅管道4大方向的PNG供应网络。“一带一路”LNG贸易虽然起步晚，但发展速度和贸易范围显著优于PNG贸易。2001年，LNG贸易网络与PNG贸易网络相比，节点之间的边更稀疏，到2021年LNG贸易网络的参与国家数与PNG贸易网络持平，且天然气贸易联系更多。2001年，LNG贸易核心节点为新加坡、印度、泰国和卡塔尔，重心在南亚地区周围。2021年，俄罗斯与更多国家开展LNG贸易，“一带一路”LNG贸易网络节点数和关系数持续增加（见表1），2001年仅25个沿线国家参与LNG贸易，2021年增至47个国家，增长率为88%。近年来，PNG贸易节点数基本保持在4050个，主要是由于天然气管道的建设周期长、技术要求高，以及地理位置和政治因素等。但在节点数较稳定的前提下，PNG贸易网络关系数显著增加，说明“一带一路”PNG贸易正朝着进出口多元化和市场化的方向发展。从网络密度和互惠度来看，不论是LNG贸易还是PNG贸易，整体网络测度指标值都较低。这主要与天然气的运输方式有关，LNG主要靠船运方式输送，运输船的极高造价和运输成本使得国家间贸易大多签订长期合同项目，而PNG管道设施建设期较长，因此PNG贸易通常与LNG贸易有相似的长期合同模式，即“照付不议”78。表1 20012021年“一带一路”天然气贸易网络测度指标值 Tab.1 Measure indicator values of the Belt and Road natural gas trade network from 2001 to 2021 年份 LNG贸易网络 PNG贸易网络 节点数 边数 网络密度 互惠度 节点数边数 网络密度 互惠度 2001 25 28 0.007 0.077 37 47 0.011 0.022 2003 43 58 0.014 0.137 42 60 0.014 0.017 2005 41 48 0.012 0.067 38 55 0.013 0.078 2007 43 55 0.013 0.078 47 54 0.013 0.038 2009 52 73 0.018 0.043 46 66 0.016 0.065 2011 46 77 0.019 0.055 49 79 0.019 0.097 2013 40 61 0.015 0.070 44 72 0.017 0.161 2015 40 68 0.016 0.063 51 88 0.021 0.086 2017 44 91 0.022 0.096 52 95 0.023 0.145 2019 45 98 0.024 0.101 52 110 0.026 0.170 2021 47 107 0.025 0.104 47 103 0.025 0.275 1.2.2 网络节点特征“一带一路”PNG和LNG贸易网络节点强度P(K)具有明显的幂律分布特征（见图1），即只有少数国家掌握和控制大量的天然气资源，其他大部分国家的节点强度值较小，具有丰富天然气资源和优势地理位置的天然气资源大国掌握着越来越多的贸易联系。20012021年，“一带一路”天然气贸易网络度分布幂律指数逐年下降，反映出沿线国家选择天然气贸易伙伴的数量在增加，贸易伙伴少的国家所占比例不断减少。其中，LNG贸易网络的幂律指数总体大于PNG贸易网络，说明LNG贸易的无标度特征更为明显，垄断性更强。2001年“一带一路”LNG进出口贸易量远低于PNG，到2021年时LNG出口量基本和PNG持平，进Vol.30 No.5 Oct.,2023 14 世界石油工业World Petroleum IndustryE能源战略 Energy Strategy 口量超过PNG（见表2和表3）。一方面，由于“一带一路”LNG贸易量在过去20年增长了几十倍，例如2021年卡塔尔的LNG出口量相较于2001年增加了25.51倍，中国和印度的LNG进口量分别增加了247.43倍和158.66倍；另一方面，PNG贸易量逐年下跌，其中俄罗斯2021年PNG出口量相较于2001年下降了48.95%。从地区和国家层面看，在节点入强度排名靠前的国家中，无论是LNG还是PNG贸易都主要以亚洲国家为主，欧洲国家较少。2021年，节点入强度排名前10国家中亚洲国家就占了7个。中国和印度从2006年起位居“一带一路”沿线国家天然气进口量前2位，原因在于欧洲路线上的地缘政治和冲突等问题，依赖PNG供应天然气风险较高，同时欧洲地区LNG供应受限，天然气供应商转向利润更丰厚的亚洲LNG市场9。此外，尽管土库曼斯坦不在节点出强度排名前10国家中，贸易伙伴国很少，但却稳居PNG出口量第2的位置，这是因为土库曼斯坦与中国保持PNG贸易长期合作，有着稳定且规模较大的天然气贸易关系。图1 20012021年“一带一路”天然气贸易网络节点强度分布图 Fig.1 Distribution of nodes of the Belt and Road natural gas trade network from 2001 to 2021 表2 “一带一路”天然气贸易节点出强度排名前10国家 Tab.2 Top 10 countries of out degree centrality of the Belt and Road natural gas trade 天然气贸易节点出强度/104 t 2001年 2006年 2011年 2016年 2021年 LNG PNG LNG PNG LNG PNG LNG PNG LNG PNG QAT 103.5 RUS 6 131.2 QAT 673.9 RUS 5 287.0 QAT 2 245.09 RUS 6 789.9 QAT 2 746.96 RUS 3 586.5 QAT 2 743.8 RUS 3 130.1 IDN 14.2 TKM 1 819.8 IDN 336.9 TKM 2 706.5 IDN 231.04 KAZ 1 199.4 IRN 972.60 TKM 2 233.5 MYS 990.24 TKM 1 626.3 IRQ 6.7 MMR 511.4 OMN 70.0 KAZ 1 200.8 MYS 209.25 TKM 1 194.4 MMY 407.61 KAZ 1 428.4 RUS 548.31 MMR 996.9 RUS 3.4 UZB 47.7 EGY 65.1 MMR 914.4 EGY 121.13 MMR 856.0 IDN 315.37 MMR 1422.7 IDN 526.35 AZE 890.4 OMN 2.9 KAZ 21.0 IRN 47.8 UZB 476.9 YEM 97.13 IDN 698.0 ARE 56.65 IDN 671.6 EGY 513.84 IDN 622.9 THA 1.6 POL 2.8 SAU 20.0 EGY 193.4 ISR 48.01 UZB 274.6 OMN 55.15 AZE 556.7 ARE 429.68 KAZ 355.7 SAU 0.4 MYS 5.9 IDN 119.8 RUS 35.37 AZE 210.2 SGP 46.42 UZB 304.3 OMN 318.64 MYS 153.0 ARE 5.0 AZE 4.8 SAU 18.47 EGY 108.4 BRN 40.08 MYS 123.1 BRN 98.42 UZB 135.1 THA 3.4 IRN 0.4 BHR 10.16 HUN 51.0 EGY 40.04 CZE 112.6 SAU 52.57 HUN 129.3 IND 3.1 UKR 0.3 OMN 7.05 CZE 41.2 RUS 38.54 UKR 85.7 SGP 32.19 IRN 63.3 第30卷 第5期 2023年10月 张珺 等：“一带一路”天然气贸易复杂网络演化特征及影响因素研究 15 表3 “一带一路”天然气贸易节点入强度排名前10国家 Tab.3 Top 10 countries of in degree centrality of the Belt and Road natural gas trade 天然气贸易节点入强度/104 t 2001年 2006年 2011年 2016年 2021年 LNG PNG LNG PNG LNG PNG LNG PNG LNG PNG SGP 74.1 UKR 3 848.98 IND 612.59 UKR 3416.7 IND 1 184.87 UKR 3 279.1 CHN 1 283.39 CHN 2941.3 CHN 3 155.00 CHN 2 723.4 ARE 23.2 BLR 1 007.53 CHN 336.85 BLR 1426.3 CHN 791.45 BLR 1 365.7 IND 1 447.23 BLR 1 294.1 IND 1 548.73 SGP 741.6 CHN 12.7 CZE 742.00 SGP 128.69 THA 914.4 ARE 280.91 CHN 1 036.6 TUR 903.70 THA 913.5 PAK 669.48 TUR 719.3 IND 9.7 POL 582.32 ARE 87.24 KAZ 857.7 SGP 279.11 THA 856.0 THA 697.65 RUS 773.9 THA 433.42 SVK 676.3 JOR 6.7 HUN 559.55 JOR 57.86 HUN 741.9 KWT 145.52 RUS 801.2 EGY 491.64 SGP 751.6 TUR 177.35 CZE 634.8 ISR 3.4 SVK 535.48 KHM 3.43 RUS 629.2 TUR 85.67 SGP 576.1 PAK 185.63 SVK 549.6 SGP 60.36 THA 574.4 KHM 1.5 THA 511.36 IDN 3.15 CZE 549.0 THA 80.35 CZE 506.8 SGP 90.90 UKR 485.4 HRV 36.71 HUN 530.2 THA 1.3 ROM 193.23 NPL 1.06 SVK 517.4 PSE 48.01 SVK 473.0 JOR 71.11 CZE 445.4 IDN 36.28 BGR 237.4 LKA 0.1 LTU 182.23 POL 0.63 ROM 404.9 JOR 32.47 HUN 448.2 MYS 61.66 TUR 419.0 LTU 34.29 ROM 234.6 SVN 0.1 ARM 98.59 SRB 0.11 AZE 317.2 EGY 28.24 ROM 326.6 AZE 38.84 KAZ 405.9 BGD 33.59 ARM 203.4 1.2.3 社区模块特征 在“一带一路”天然气贸易网络中，以俄罗斯为主的社区始终是成员数量最多的社区，是“一带一路”PNG贸易的一级社区，其余社区的成员比例基本保持在20%以下，形成“一大多小”的演化态势(见图2)。其中，新加坡、马来西亚、泰国和缅甸等国所在的东南亚社区，以及乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦和土库曼斯坦等国所在的中亚社区，内部成员结构比较固定，2个社区的共同特点是社区内成员的地理位置相近，有利于PNG输送。例如新加坡从马来西亚进口、泰国从缅甸进口PNG的路线均较为固定。中国在20012006年属于东南亚社区，2006年后从该贸易社区退出，加入以土库曼斯坦为首的中亚社区，并在其中的影响力愈来愈大，2021年已成为该社区最大的核心国。图2 “一带一路”PNG贸易社区演化图 Fig.2 Community evolution of the Belt and Road PNG trade network Vol.30 No.5 Oct.,2023 16 世界石油工业World Petroleum IndustryE能源战略 Energy Strategy 20012021年，“一带一路”LNG贸易社区整体形态从“一大多小”逐渐演化为“一超多强”，贸易关系日益紧密，社区演化趋向平均（见图3）。2001年，以新加坡为首的一级社区成员数量占比高达40%，其次是包含中国在内的二级社区成员数量占比12%。2021年，中国已发展成为LNG贸易参与成员数量最多社区的核心成员，拥有较大的影响力和控制力，中国所在社区的成员数量占比44.68%。次核心社区为埃及、克罗地亚、土耳其等东欧国家所在的社区，该社区从一开始的边缘社区，只是个别国家组成的零星群体，之后贸易规模和贸易伙伴发展日益壮大，2021年成员数量占比达25.53%。卡塔尔、泰国、巴基斯坦和阿联酋等国所在的中亚和东南亚三级社区，2021年成员数量占比21.28%，该社区成员结构较为稳定。图3 “一带一路”LNG贸易社区模块度划分 Fig.3 Community modularitydivision of the Belt and Road LNG trade network 2 “一带一路”天然气贸易网络影响因素 2.1 指标选取和模型构建 贸易网络特征的变化会受到国家间差异的影响，参考Chong和Fu10-11等研究的贸易网络影响因素指标，本文选取经济发展、地理位置和政策制度和能源消耗4个维度的指标，探究“一带一路”天然气贸易演化的影响因素。由于“一带一路”天然气网络密度较为稀疏，为避免拟合优度过低，选取天然气贸易网络中节点出度和入度占该年度总强度前95%的国家进行研究8，共筛选出37个国家1 369个样本数据，具体指标含义及各指标统计数据值见表4。表4 变量定义及描述性统计 Tab.4 Definition and descriptive statistics of each variable 变量 最大值 最小值 平均值 国内生产总值差异/109美元 15 792.21 0.04 725.51 人均生产总值差异/美元 72 507.2 0.6 11 960.68 二氧化碳排放差异/106 t 11 464.4 0.01 699.14 两国首都间地理距离/km 10 705.36 9.56 3 646.85 陆地是否相邻（0-1矩阵）Conting 1 0 0.09 是否签订贸易协定（0-1矩阵）RTAs 1 0 0.25 复杂网络大多由矩阵组成，二次指派程序（QAP）分析方法可以通过对不同矩阵中各个变量的相似性进行对比，得出不同矩阵之间的相关系数。作为随机化检验方法，QAP分析方法对各个变量是否独立不作要求，参数检验相对来说较为稳健，由此构建“一带一路”天然气贸易网络回归模型为 第30卷 第5期 2023年10月 张珺 等：“一带一路”天然气贸易复杂网络演化特征及影响因素研究 17 01232456 CO ijijijijijijijKGDPPGDPGeodisContingRTAs=+（10）式中：Kij表示“一带一路”天然气贸易无权网络或加权网络；表示系数；GDPij表示两国间的GDP差值；PGDPij 表示两国间人均GDP差值；CO2ij表示两国间二氧化碳排放量差值；Geodisij表示两国首都间的直线距离；Contingij表示两国间陆地是否相邻的0-1矩阵；RTAsij表示两国间是否签订区域贸易协定（RTA）的0-1矩阵。2.2 影响因素分析 利 用 复 杂 网 络 分 析 软 件 Ucinet 6.721，对20012021年期间中国与“一带一路”天然气贸易的无加权网络和加权网络分别进行QAP回归分析，无加权网络代表贸易建立的可能性，加权网络代表贸易规模的大小，随机置换次数设定为2 000次，得到回归结果见表5和表6。对得到的回归结果数据进行分析显示：（1）“一带一路”天然气贸易网络中，经济体量相近的国家更容易建立贸易联系，并且在贸易初期阶段能进一步促进贸易规模；在贸易后期阶段，人均国民收入差距大的国家对贸易发生的可能性和贸易规模都会产生正向影响。（2）能源消耗差值矩阵对无权和加权网络均产生正向显著影响，并且相对其他变量而言，二氧化碳排放量差值对天然气贸易联系的建立和贸易规模促进的影响作用最大。原因在于二氧化碳排放量大的国家面临的减碳压力较大，因此更倾向于进口天然气这种清洁能源。“一带一路”沿线国家中，中国和印度是天然气进口大国，同时也是二氧化碳排放量最大的2个国家，而卡塔尔、哈萨克斯坦和马来西亚等天然气资源丰富的国家二氧化碳排放量则较小。（3）两国首都间地理距离越小，产生贸易联系的可能性越大，符合“引力模型”理论。该变量影响系数逐年增大，这是由于在最开始LNG贸易只是作为PNG贸易的一种补充，是在地理位置较远的国家之间进行的，但随着LNG的优势凸显，直至成为天然气贸易方式的主流，地理位置相邻的国家也开始选择LNG贸易作为天然气能源的主要进口方式12。从陆地相邻来看，该变量对加权网络和无加权网络均产生不同程度的影响，其在无加权网络的影响作用更为明显，说明陆地相邻的国家相比贸易规模的扩大，更容易产生贸易联系。综上地理因素影响，两国位置越接近，越易产生贸易联系，将进一步促进两国间贸易规模，若为陆地邻国，则促进作用更大。由于PNG贸易主要发生在邻国和与周边国家之间，同时LNG也可以选择通过公路运输，因此地理位置毗邻的国家在进行天然气贸易时更有优势。（4）从无加权网络来看，两国间签订贸易协定对贸易产生的可能性产生正向显著性影响，区域贸易协定成员国在进行天然气贸易时，更倾向于选择协定内的伙伴国。可能的原因是天然气属于大宗商品，贸易形式以长期合同为主7，区域贸易协定以条款覆盖范围和法律承诺指标来衡量，承诺率起着重要作用13，因此选择区域贸易协定伙伴国可以在一定程度上保证能源进出口的稳定性。表5 无加权网络QAP回归结果 Tab.5 QAP regression results for unweighted network 变量 2001年 2003年 2005年 2007年2009年2011年2013年2015年2017年 2019年2021年GDP 0.827*(0.003)0.670*(0.008)0.459*(0.055)0.369*(0.084)0.941*(0.036)0.966*(0.018)0.695*(0.058)1.496*(0.000)0.386*(0.095)0.322(0.202)0.551*(0.044)PGDP 0.066(0.067)0.017(0.301)0.058*(0.076)0.030(0.182)0.029(0.212)0.111*(0.017)0.164*(0.000)0.164*(0.000)0.200*(0.000)0.166*(0.001)0.123*(0.000)CO2 0.913*(0.003)0.759*(0.006)0.511*(0.046)0.479*(0.035)1.063*(0.024)1.043*(0.014)0.820*(0.034)1.64*(0.001)0.528*(0.041)0.471(0.119)0.683*(0.021)Geodis 0.052*(0.059)0.056*(0.070)0.061*(0.040)0.050*(0.080)0.069*(0.037)0.035(0.175)0.044(0.010)0.040(0.140)0.056*(0.063)0.075*(0.022)0.095*(0.003)TRAs 0.026(0.190)0.054*(0.053)0.080*(0.012)0.069*(0.014)0.045*(0.094)0.126*(0.000)0.128*(0.000)0.084*(0.007)0.124*(0.000)0.140*(0.000)0.091*(0.004)Conting 0.227*(0.000)0.221*(0.000)0.187*(0.000)0.287*(0.000)0.196*(0.000)0.238*(0.000)0.267*(0.000)0.296*(0.000)0.300*(0.000)0.301*(0.000)0.287*(0.000)R 0.107 0.093 0.067 0.124 0.082 0.11 0.146 0.171 0.180 0.186 0.156 Radj 0.102 0.088 0.063 0.120 0.078 0.11 0.142 0.67 0.176 0.182 0.152 Vol.30 No.5 Oct.,2023 18 世界石油工业World Petroleum IndustryE能源战略 Energy Strategy 表6 加权网络QAP回归结果 Tab.6 QAP regression results for weighted network 变量 2001年 2003年 2005年 2007年2009年2011年2013年2015年2017年 2019年2021年GDP 0.772*(0.013)0.698*(0.012)0.574*(0.021)0.453*(0.033)0.778*(0.052)0.551*(0.082)0.385(0.141)0.389(0.115)0.159(0.235)0.285(0.156)0.199(0.213)PGDP 0.013(0.402)0.026(0.231)0.007(0.519)0.015(0.402)0.009(0.292)0.046*(0.089)0.081*(0.019)0.042*(0.099)0.073*(0.018)0.066*(0.027)0.086*(0.009)CO2 0.812*(0.017)0.727*(0.008)0.601*(0.018)0.482*(0.027)0.821*(0.048)0.620*(0.076)0.527*(0.063)0.517*(0.059)0.298(0.117)0.490*(0.053)0.434*(0.072)Geodis 0.017(0.364)0.028(0.226)0.005(0.483)0.030(0.205)0.023(0.279)0.026(0.252)0.049*(0.030)0.031(0.150)0.038*(0.093)0.053*(0.030)0.074*(0.005)TRAs 0.013(0.312)0.007(0.381)0.070*(0.026)0.059*(0.041)0.059*(0.042)0.052*(0.075)0.016(0.272)0.026(0.203)0.029(0.170)0.003(0.430)0.0237(0.199)Conting 0.087*(0.011)0.098*(0.007)0.112*(0.003)0.063*(0.035)0.129*(0.001)0.125*(0.002)0.073*(0.019)0.130*(0.001)0.119*(0.001)0.105*(0.002)0.061*(0.020)R 0.038 0.029 0.029 0.018 0.034 0.032 0.034 0.041 0.042 0.058 0.063 Radj 0.033 0.025 0.024 0.013 0.030 0.027 0.030 0.037 0.037 0.054 0.059 注：*、*、*分别表示10%、5%、1%统计水平上显著，括号内为P值（概率），括号外为标准化系数。3 研究结论与政策建议“一带一路”PNG和LNG贸易量逐年提高，其中LNG贸易的比重不断上升，于2020年占比首次超过PNG贸易，成为天然气贸易的主流。“一带一路”天然气贸易重心从“北多南少”演化成“多点集中”的态势，马来西亚、埃及成为LNG贸易的后起之秀。（1）从网络特征来看，“一带一路”天然气贸易演化过程中PNG贸易格局较为稳定，表现为“一家独大”的态势，俄罗斯是PNG贸易的重要核心国。“一带一路”LNG贸易起步较晚，但发展速度和贸易范围均大于PNG贸易，二者的贸易网络密度和互惠度整体指标较低，其中PNG贸易总体大于LNG贸易。（2）从节点特征来看，20012021年“一带一路”PNG和LNG贸易网络节点强度为幂律分布，再次佐证“一带一路”天然气贸易分布为“马太效应”，但近年来幂律指数有所下降，意味着天然气区域分化趋势在减弱。LNG贸易量从开始作为PNG贸易的补充，经过历年的迅速发展已接近甚至超越PNG贸易量，而PNG贸易量表现为负增长。（3）从社区模块来看，PNG贸易网络的模块度逐年上升，社区内贸易联系日益紧密，形成了“一大多小”的演化态势，以俄罗斯为首的社区持续保持一级社区的地位，中国所在的中亚社区为二级社区，在社区内影响力巨大。LNG贸易网络模块度波动较大，整体形态从“一大多小”逐渐演变为“一超多强”，社区演化表现为平均化，中国已发展为LNG贸易中参与成员数量最多社区的核心成员，拥有较大