RCEP国家贸易网络结构特征及其影响因素分析——基于社会网络分析法.pdf

第36 卷第5期2023年9 月金融教育研究Research of Finance and EducationVol.36 No.5Sep.2023RCEP国家贸易网络结构特征及其影响因素分析基于社会网络分析法廖佳，王雪淞（上海对外经贸大学国际经贸学院，上海2 0 16 2 0）摘要：通过社会网络分析法研究RCEP国家贸易网络结构特征及演变趋势。结果表明：RCEP国家贸易网络整体密度大、强度高；整体上各国点度中心度水平逐年上升，紧密中心度、中介中心度逐年下降；在凝聚子群分析方面，中国、泰国表现较好，在各个小团体中参与度较高。研究也表明该贸易网络存在核心一边缘结构，且结构稳定。澳大利亚、中国、新加坡、韩国、日本等十国处于核心地位，老挝、束埔寨、缅甸、文莱、菲律宾处于边缘位置。在使用QAP回归分析研究了RCEP国家贸易网络的影响因素后发现：经济距离差异、创新水平差异对RCEP国家贸易有显著正向影响；环境水平差异、互联网普及水平差异对RCEP国家贸易有显著负向影响。关键词：RCEP;社会网络分析法；核心边缘结构；QAP回归中图分类号：F742文献标志码：A文章编号：2 0 9 5-0 0 9 8(2 0 2 3)0 5-0 0 31-14一、引言中共二十大报告明确指出要“加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，要推进高水平对外开放，要维护多元稳定的国际经济格局和经贸关系”，表明在当前“逆全球化”和地缘政治风险上升的国际环境下，我国扩大改革开放、维护国际多边主义的坚强决心。对外商签更高水平的高标准自由贸易协定，对内稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度型开放，构建面向全球的高标准自由贸易区网络，是推动我国产业链供应链稳固升级、促进贸易伙伴多元化，推动贸易强国建设和高质量发展的有效路径。区域全面经济伙伴关系协定（RCEP)是目前中国签署的覆盖范围最广、开放度水平最高的区域贸易协定，为中国构建稳定多元的全球贸易网络提供了新机遇。该协定是由包括中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰和东盟十国在内的15国于2 0 2 0 年11月15日共同签署，并于2 0 2 2 年1月1日正式实施的自贸协定，旨在建立西太平洋地区统一市场。其覆盖人口达到全球总人口的2 9.8%，成员国GDP达到全球总和的30.8%，货物出口贸易总额达到全球的30.8%，是当今世界覆盖人口最多，也最具发展潜力的自贸区。RCEP协定下中国与成员国之间9 0%以上的货物贸易将实现零关税，服务贸易和投资总体开放水平也明显高于原有“10+1”自贸协定以及中韩、中澳、中新双边自贸协定，并且是中日之间首次达成的自由贸易协定，域内企业有望能够更大程度、更便捷地享受优惠政策，从而产生巨大的贸易创造和贸易转移效应，对全球贸易格局的重构也将产生重大影响。随着RCEP的签署和正式生效，域内企业如何充分利用该协定到该区域进行生产布局显得尤为重要。因此有必要了解RCEP成员国间的进出口贸易网络特征及演变趋势。利用2 0 10 2 0 2 0 年15个RCEP成员收稿日期：2 0 2 3-0 2-0 6基金项目：国家社会科学基金项目“全球价值链重构背景下RCEP对中国贸易结构转型升级的影响及对策研究”(2 1BGJ039)作者简介：廖佳（19 8 1一），湖南浏阳人，博士，副教授，研究方向为国际贸易与投资。32国间的进出口贸易数据，通过社会网络分析法测算能够反映RCEP国家贸易网络特征的相关指标并进行凝聚子群分析和“核心边缘”分析，旨在深度剖析RCEP国家贸易网络的结构特征和演变趋势，并探究RCEP国家之间以及中国与RCEP国家的贸易影响因素，为中国与RCEP国家开展贸易合作提出对策建议。RCEP作为近年来关注度最高的自由贸易协定之一，从其提出到正式签署和生效，国内外众多学者已经对其展开了多方面研究。定性方面，主要是对其前景的展望和介绍以及对当地可能产生的影响分析等。卢国学（2 0 2 0)1介绍了RCEP签署的背景，并认为RCEP的合作理念为区域合作提供了“新模板”,将成为东亚经济安全发展的“稳定器”,引领并重建全球贸易“新格局”。杨攻研和谭予婷(2 0 2 0）2 对RCEP的起源、内容特征和经济影响效应进行了评估。林发勤等(2 0 2 1）3 从国际经济形势、中国实际情况和区域经济一体化趋势出发,对RCEP发展与现状进行描述,并研究了RCEP推进中国构建双循环新发展格局的路径。从现有RCEP的影响效应相关研究看，大多数是以定性分析为主,少数定量分析也是基于事前模拟的分析，主要采用CTAP模型和CCE模型。董婉璐等（2 0 2 3）4 运用全球区域CCE模型，从国家和区域两个层面研究了RCEP对成员国、中国深圳地区的经济影响，并着重探究了其对电子产业发展的影响，认为RCEP各成员国电子产业之间的复杂价值链活动将变得更加活跃。Tian etal.（2 0 2 2）5 通过事前预测研究了RCEP的签订对环境的影响，结果发现RCEP成员国间完全取消关税后，将会使全球通过燃料燃烧产生的二氧化碳的年排放量增加约3.1%。许玉洁等(2 0 2 1）6 基于CTAP模型分析了RCEP生效后对各国经济和制造业的影响,认为RCEP的生效将会增加RCEP各成员国间的经济贸易和福利,非成员国中俄罗斯、印度、加拿大会相对有损失。陈耸和向洪金(2 0 2 2）7 通过建立CGE模型，从行业层面分析了RCEP对农产品贸易的影响，研究发现RCEP对部分成员国之间的农产品贸易有贸易创造效应，而对已经签署FTA的成员之间的农产品贸易有贸易破坏效应。除这两种传统模型外，也有学者通过其他方法进行定量分析。Erokhin et al.（2 0 2 1）8 1通过研究2 0 10 2 0 19 年15个RCEP成员国之间的渔业贸易流量，测算了RCA、IT P、R T A 等指数，结果表明RCEP内部的渔业贸易是不对称的。Zhouetal.（2 0 2 1）9 研究了RCEP成员国间木制品的贸易网络，结果显示中国在木制品贸易网络中始终处于核心地位，通过QAP回归分析后发现：文化距离、森林资源烹赋、森林认证面积、经济规模等因素对RCEP国家间木材制品贸易具有显著影响。施锦芳和赵雪婷（2 0 2 2）【10 着眼于RCEP关税削减方面，在宏观、中观、微观层面上分析了其对中日韩经贸关系的影响。与此同时，也有部分文献从文本角度将RCEP与当今世界和我国国内主要的区域贸易协定进行对比研究。李佳倩等(2 0 2 2)111重点对比了RCEP、D EPA 与CPTPP三者在数字贸易协定规则方面的差异，并总结我国在数据自由流动等数字贸易规则谈判中面临的挑战。陈颖(2 0 2 1）12 通过对比CPTPP、R CEP、EU-JA-PANEPA、U SM CA 协定关于数字服务贸易的相关条款，探究全球数字服务贸易治理体系的发展趋势，研究发现，各个国家在数字服务贸易治理体系规则的构建上共识和分歧并存。谢卓君和杨署东（2 0 2 1）131基于WTO、CPT PP和RCEP的比较，分析跨境数据流动的全球治理问题。韩剑等（2 0 2 1）14 着眼于RCEP原产地规则的使用方法，将RCEP和我国现有的FTA原产地规则进行比较，以期使更多企业享受到RCEP的优惠政策。全毅(2 0 2 1）15 通过对比CPTPP和RCEP在服务贸易规则上的政策差异，重点分析其在金融服务与电信服务法规的差别。相对于现有文献,本研究的创新点在于：第一,现有研究RCEP的文献,鲜有学者将RCEP国家贸易网络作为整体，研究国家贸易关系以及中国在RCEP贸易网络中所处地位，基于此来研究RCEP国家贸易网络结构特征,对于全面了解RCEP国家贸易网络具有重要意义。第二，在RCEP相关话题的研究方法上，多数学者使用GTAP模型、引力模型、CGE模型以及传统计量分析等方法，但在涉及研究整体的贸易网络特征与国家间关系时，这些方法并不十分适用。社会网络分析法作为近十几年来研究经济网络的新型工具，正是从“关系”的角度出发研究社会现象与社会结构，能够更加全面反映一国在国际贸易网络中的相对地位和网络金融教育研究二、文献综述2023年第5期特征（Serano&Bogunia,200316）。因此使用社会网络分析法来研究RCEP国家贸易网络特征及其演化趋势，以期为今后中国更好地发展与RCEP国家的经贸合作提供参考。三、贸易网络特征分析（一）模型设定和数据来源社会网络分析法是以节点与节点间的连线来描述整个网络在给定时间点的状态的研究方法。将RCEP国家贸易关系抽象成一个网络，将RCEP各个成员国抽象为网络中的节点，各成员国间的进出口贸易抽象为节点与节点间的连线，进而分析RCEP贸易网络结构。RCEP各成员国的进出口数据来自联合国贸易统计数据库。为更好地分析错综复杂的贸易网络结构，构造了无权贸易网络和加权贸易网络两个指标。无权贸易网络的表达式为：(1)式(1)中，A=a，是t时期RCEP各成员国间的联结集合，a表示t时期国家i和国家j是否有显著的贸易往来，每个a,都在集合N中有一对节点【n;,n,与之对应。参考Cerina et al.（2 0 15）17 的做法，若t时期国家i对国家j的进口或出口大于1亿美元，则表示两国之间有显著的贸易往来，a=1；反之=0。加权贸易网络的表达式为：(2)式(2)中，N=（n i，n 2，,n,，是由RCEP各成员国组成的节点集合。W=（w g 子，是t时期RCEP各成员国间的贺易强度集合，mb,用 时期国家1和国家了的进出口贸易狐来表示,即 W，一李=，。为1时期国家i对国家j的出口额，m,为t时期国家i对国家j的出口额，每个w都在集合N中有一对节点n;,n,与之对应。为了使wg=0,1，参考Onnelaet al.（2 0 0 5）【18 的处理方式,将wg,除以矩阵W中的最大值。考虑UN Comtrade数据库中两国进出口存在差异的情况，由于数值相差较小并参考陈银飞（2 0 0 9 19 、马述忠等(2 0 16）2 0 的处理方式，故对此以取最大值的方法处理。（二）贸易网络结构特征贸易网络结构特征主要从网络联系、网络中心性、凝聚子群和网络联系强度几个方面来反映。1.网络联系。网络联系反映了网络中国家与国家间贸易联系的紧密程度。社会网络分析法中常用平均路径长度和网络密度反映一个网络中各节点联系的紧密程度。（1）整体贸易网络。通过UNComtrade数据库，选取2 0 10 一2 0 2 0 年RCEP国家进出口贸易数据，组建成无权贸易网络X。经过Ucinet6软件处理分析后，得到可视化结果，由于篇幅所限，仅展示2 0 2 0 年RCEP国家无权贸易网络可视化图，如图1所示。其中，如模型设定所述，节点代表国家，节点间的连线代表国家间的贸易联系。由图1可知,RCEP各成员国之间均存在错综复杂的贸易联系，国家之间彼此依赖，没有孤立的国家。核心节点如中国与大多数国家之间有着贸易往来，始终处于网络中心位置，非核心节点如老挝与其他国家有着较少的贸易关系，处于网络边缘位置。(2)网络密度、平均路径长度。网络密度是网络中实际连接数量与可能最大的连接数量之比，在该贸易网络中反映了RCEP各成员国之间的贸易关系紧密程度。假设有N个国家,那么最大的连接数则为N（N-1），当实际连接数为M时，该网络密度则为M/N(N-1）。平均路径长度是一个网络中任何两个节点最小路径的平均值。根据Ucient6软件测算后，各年份的连接数、平均路径、密度如表1所示。廖佳,等RCEP国家贸易网络结构特征及其影响因素分析X=(N,AY=(N,W332数据来源：https:/comtrade.un.org/data/34金融教育研究文莱新西兰菲律宾2023年马来西亚日本印度尼西亚老过一缅甸泰国新加坡东埔寨韩国图12 0 2 0 年RCEP国家无权贸易网络可视化图（数据来源：https：/c o mt r a d e.u n.o r g/d a t a/）表1RCEP贸易网络密度汇总表2010连接数170平均路径长度1.190密度0.8100.805数据来源：作者根据UNComtrade数据库数据计算所得。由表1可知，2 0 10 2 0 2 0 年，连接数由17 0 增至17 8，表明RCEP贸易关系逐渐增多。网络密度从0.8 10增至0.8 48,表明各国间不但贸易联系很密切，而且呈现上升趋势。平均路径长度由1.19 0 下降至1.152,表明国家间能够更好地进行直接贸易联系。上述指标的变化同时也表明RCEP的提出为其成员国间的贸易创造了良好条件，促进了国家间的经贸合作。2.网络中心度。中心度描述了节点在网络中所处位置的一种属性，表明节点的“结构重要性”。从点度中心度、中介中心度、紧密中心度三个方面刻画该贸易网络中心度特征。点度中心度表明了一个节点与其他节点之间存在的连带数量多少。在该贸易网络中，高的点度中心度表明了一个国家与多数国家都存在贸易联系,其在RCEP贸易网络中也相对重要。点度中心度的计算公式为：(3)中介中心度描述一个节点担任其他两个节点之间最短的路径的次数。在该贸易网络中，高的中介中心度反映了一个国家作为“代理人”的身份出现在其他两国贸易中的次数多，该国地位就越重要。中介中心度计算公式为：(4)gi紧密中心度衡量了一个节点与网络中所有其他节点的临近程度,即一个节点到达网络中其他所有节点20111691.1951.1860.8140.824d.=Zag201217120131731.17620141721.1810.81920151741.1710.8290.8100.7900.80020161701.19020171661.2101.200201816820191761.1620.83820201781.1520.848第5期所需的最短步长。在该贸易网络中，紧密中心度数值越低，表示一个国家受其他国家影响越小，在国家间贸易时独立性越高，越容易与其他国家进行直接贸易。选取2 0 10 年、2 0 15年、2 0 2 0 年RCEP各成员国的贸易进出口数据，构建无权贸易网络X，通过Ucinet6软件进行分析，得出各个国家在不同年份的点度中心度、紧密中心度、中介中心度,具体结果如表2 所示。20102020澳大利亚12文莱9中国14印度尼西亚13韩国14缅甸8东埔寨8日本13老挝5马来西亚13新西兰11菲律宾10新加坡13越南13泰国14数据来源：作者根据UNComtrade数据库数据计算所得。由表2 可以看出：（1)整体上各国点度中心度随时间变化有上升趋势，紧密中心度和中介中心度有下降趋势，表明RCEP国家贸易往来更加密切，国家间的直接贸易更加便利，整个贸易网络的开放度更高。（2）中国、泰国点度中心度始终为14,紧密中心度最低，代表其与所有RCEP成员国均有贸易联系；中介中心度最高，代表中、泰两国更能成为其他两国贸易联系的“桥梁”，意味着这两个国家在RCEP贸易网络中处于重要地位，不仅能够影响其他国家贸易还具有较高的独立性，属于中心国家。（3)老挝的点度中心度一直为5，在所有国家中最低，且其紧密中心度一直为2 3,在所有国家中最高，中介中心度为0,这表明老挝与其他RCEP国家贸易联系较小,在贸易网络中的重要性较低，属于边缘国家。（4）澳大利亚、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新加坡和越南的点度中心度较大、紧密中心度较小，表明这些国家与其他成员国的贸易关系也很密切,在该贸易网络中的重要性也较大。（5)缅甸、文莱、柬埔寨、菲律宾、新西兰的点度中心度较小、紧密中心度较大，表明这些国家在网络中的相对重要性较弱，处于边缘位置。这可能是因为这些国家规模较小、贸易结构比较单一，与非邻近国家的贸易联系弱。3.凝聚子群分析。凝聚子群是网络中各自凝聚力很高的小团体，一个国家在与其小团体内的国家间贸易通常比小团体外国家要好。在RCEP国家贸易网络中，根据贸易紧密程度的不同会凝聚成不同的小团体。通过Ucinet6软件，对2 0 10 年、2 0 15年、2 0 2 0 年的凝聚子群进行分析，结果如表3表5所示：廖佳，等RCEP国家贸易网络结构特征及其影响因素分析表2 RCEP贸易网络中心度指标汇总表点度中心度紧密中心度2015202013131014141313141391091014145513131110101213131314141435中介中心度20102015161519191414151514142019201915142323151517171818151515151414202015181415151818142315181615141420101.6720.0003.3331.3833.3330.0000.0001.3830.0001.3830.2220.0001.3832.5753.33320151.0280.0002.8781.0282.8780.0000.0002.8780.0001.0280.2220.0001.0282.1562.8780.7440.0002.7440.7440.7440.0001.0002.7440.0000.7440.0000.3000.7442.7442.74436由上表可知：（1)RCEP国家贸易网络存在5个小团体。（2）从RCEP发展过程看,2 0 10 2 0 2 0 年5个小团体并没有发生明显变化，小团体1比较稳定，其内部成员没有发生过改变，其中有澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、菲律宾、新加坡、越南、泰国这11个国家。（3）从小团体内成员看，中国和泰国一直存在于各个小团体中，表明这两个国家与其他国家贸易联系较好。澳大利亚、菲律宾、越南随着时间的推移,加人了更多小团体，表明其贸易状况得到了改善。老挝、柬埔寨、缅甸、文莱、新西兰则一直处于较少且固定的小团体中，表明其与其他国家贸易联系并没有得到很好改善。4.贸易联系强度。由于上述分析都针对无权贸易网络A,只能刻画出RCEP国家的网络位置特征以贸易网络联系的紧密程度，但忽略了贸易额大小的影响。基于这点，利用加权贸易网络刻画RCEP国家贸易联系强度。首先，采用点强度S衡量各国间的贸易强度。点强度计算公式如下：(5)通过Ucinet6软件整理分析取自UNComtrade数据库中数据构建的加权贸易网络W，得到如下结果：表6 RCEP国家加权贸易网络点强度表2010点强度11.955通过三年的点强度纵向对比，可以看到点强度是逐渐上升的，表明RCEP国家贸易联系强度逐渐增加。通过UNComtrade数据库，选取2 0 10 年、2 0 15年、2 0 2 0 年RCEP国家进出口贸易数据，组建成加权贸易网络。经过Ucinet6软件处理分析后，得到可视化结果，如图2 图4所示。其中，如模型设定所述，节点代表国家，节点间的连线代表国家间的贸易联系，连线的粗细代表国家间贸易强度的大小，线条越粗，表示两国间贸易额越大，贸易强度越强。从三年的贸易可视化网络图中可以看到：（1)整体上RCEP各成员国之间的贸易联金融教育研究表32 0 10 年RCEP国家贸易网络小团体汇总表小团体1澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、菲律宾、新加坡、越南、泰国小团体2中国、印度尼西亚、韩国、缅甸、日本、马来西亚、新加坡、越南、泰国小团体3中国、印度尼西亚、韩国、柬埔寨、日本、马来西亚、新加坡、越南、泰国小团体4澳大利亚、文莱、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、新加坡、泰国小团体5澳大利亚、中国、韩国、老挝、越南、泰国表42 0 15年RCEP国家贸易网络小团体汇总表小团体1澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、菲律宾、新加坡、越南、泰国小团体2澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、柬埔寨、日本、马来西亚、新加坡、越南、泰国小团体3澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、缅甸、日本、马来西亚、新加坡、越南、泰国小团体4澳大利亚、文莱、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、新加坡、泰国小团体5中国、韩国、日本、老挝、越南、泰国表52 0 2 0 年RCEP国家贸易网络小团体汇总表小团体1澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、菲律宾、新加坡、越南、泰国小团体2澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、柬埔寨、日本、马来西亚、新加坡、越南、泰国小团体3澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、缅甸、日本、马来西亚、菲律宾、新加坡、越南、泰国小团体4澳大利亚、文莱、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、菲律宾、新加坡、越南、泰国小团体5中国、文莱、日本、老挝、越南、泰国2023年2015202014.22115.129第5期廖佳，等RCEP国家贸易网络结构特征及其影响因素分析37印度尼西亚菲律宾越南澳大利亚美缅甸物老村马来西亚埔寨文菜新西兰图2 2 0 10 年RCEP国家加权贸易网络可视化图（数据来源：https：/c o mt r a d e.u n.o r g/d a t a/）印度尼西亚澳大利亚新加坡越南老缅甸来埔寨新西兰马来西亚韩文莱三伯本图32 0 15年RCEP国家加权贸易网络可视化图（数据来源：https：/c o mt r a d e.u n.o r g/d a t a/，其中菲律宾数据缺失）系一直比较密切，中国与其他国家的贸易强度最高,其中，中、日、韩三国之间的贸易强度最高,形成很明显的澳大利38金融教育研究中国新加坡越南2023年复印度尼西亚菲律宾老挝缅甸马来西亚新西兰文菜日本图42 0 2 0 年RCEP国家加权贸易网络可视化图（数据来源：https：/c o m t r a d e.u n.o r g/d a t a/）三角关系。（2)直观来看，中国、泰国、新加坡、日本、韩国、澳大利亚、马来西亚、越南、印度尼西亚均与其他国家间的贸易强度较高；缅甸、文莱、新西兰、柬埔寨、老挝、菲律宾均与其他国家贸易强度弱。核心一边缘分析主要用于分析在社会网络中哪些节点处于核心位置、哪些节点处于边缘位置。据上文分析，从网络中心度、凝聚子群和贸易联系强度结果看,RCEP贸易网络中存在核心边缘结构，那么该“核心边缘”结构具体表现如何呢？接下来利用无权贸易网络X构建核心边缘模型，通过Ucinet6软件分析2 0 10 年、2 0 15年、2 0 2 0 年RCEP贸易网络的核心边缘情况及变化，结果如表7 所示。核心国家澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、新加坡、越南、泰国2010年边缘国家文莱、缅甸、柬埔寨、老挝、菲律宾核心国家澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新西兰、新加坡、越南、泰国2015年边缘国家文莱、缅甸、柬埔寨、老挝、菲律宾核心国家澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、菲律宾、新加坡、越南、泰国2020年边缘国家文莱、缅甸、柬埔寨、老挝、新西兰从表7 可知：（1)RCEP成员国贸易网络存在核心边缘结构，且核心边缘国家成员几乎没有变化，表明该结构极其稳定。（2）从整体看，核心国家占比过半，表明RCEP并不是一个由个别大国独占鳌头的自贸协议,而是一个众多国家都占重要地位的开放、自主的自贸协议。（3）自2 0 10 年以来,澳大利亚、中国、印度尼西亚、韩国、日本、马来西亚、新加坡、越南、泰国一直处于核心国家地位，拥有较高的影响力和话语权，菲律宾则处于赶超地位，在2 0 2 0 年从边缘国家身于核心国家。（4）文莱、缅甸、束埔寨、老挝一直处于边缘国韩国四、RCEP贸易网络的核心一边缘分析表7 RCEP国家贸易网络核心边缘分析汇总表第5期家地位，新西兰2 0 2 0 年则从核心国家位置退至边缘国家地位，这些国家影响力相对较弱。为进一步探究RCEP国家贸易网络的结构特征及演变趋势，通过QAP回归方法进行实证检验。（一）模型设定和变量选取QAP（Q u a d r a t i c A s s i g n m e n t Pr o c e d u r e）即二次指派程序，首先对矩阵进行多元回归分析，然后不断重复对行和列随机置换后再次进行回归,从而得出矩阵间的相关系数结果。QAP回归分析不需要假设解释变量之间相互独立，并且可以很好地避免矩阵多重共线的情况，是社会网络中分析矩阵与矩阵间关系的重要方法（种照辉和覃成林,2 0 17 2 1；潘安和刘红,2 0 2 2 2 2】）。根据理论与数据的可得性，选取2 0 2 0 年RCEP国家经济地理文化距离、环境水平、教育水平等变量来研究RCEP国家贸易网络的影响因素，模型设定公式为：Ln(W,)=F(Ln(absdi-GDP/P,),absdiff-ENVIR,Ln(DISg),Langs,absdiff-INNg,absdiff-INTERj,CONTIGg,absdiff-EDU,!式(6)中，各项变量均为矩阵变量,部分变量取对数处理,即在不改变数据间性质的条件下,缩小了数据的绝对数值,不改变回归结果。式6 中矩阵均为对称矩阵,矩阵变量分为三种：（1)贸易网络矩阵。（2）差异矩阵：如科技创新水平差异矩阵，其中元素inn；为t时间i国与j国间科技创新水平的差距。（3)0 1矩阵。变量具体含义及来源如表8 所示。变量名称Ln(Wg)Ln(absdiff-GDP/P,)Fabsdiff-ENVIRLn(DIS,)Langabsdiff-INN,absdiff-INTER,CONTIG,absdiff-EDU,其中，根据贸易的引力模型，两国贸易量与两国人均CDP成正比，与地理距离呈反比，故Ln（a b s d i f f G D P/P）预期符号为正，Ln(DIS）预期符号为负；一般情况下，若两国有共同边界和共同语言，会促进两国贸易，故预期符号为正；除此之外，国家间的环境水平差异、教育水平差异、互联网水平差异、科技创新水平差异可能会对RCEP国家贸易产生不同的贸易影响。廖佳,等RCEP国家贸易网络结构特征及其影响因素分析五、RECP国家贸易网络影响因素分析表8 变量名称、含义、来源汇总表含义RCEP国家贸易网络矩阵，与前文一致RCEP国家人均GDP绝对差异矩阵RCEP国家环境水平绝对差异矩阵，以人均二氧化碳排放量（公吨）来衡量RCEP国家间首都地理距离矩阵虚拟变量矩阵,RCEP国家间是否有共同语言,有为1,没有为0 0RCEP国家科技创新绝对差异矩阵，以研发支出占总GDP的百分比衡量RCEP国家互联网普及绝对差异矩阵，以使用互联网人数占总人口的百分比衡量虚拟变量矩阵,RCEP国家是否有相邻边界,有为1,没有为0RCEP国家教育水平绝对差异矩阵，以高等院校人学率人数占总人口的百分比衡量39(6)数据来源通过UNComtrade数据库整理得到通过世界银行WDI数据库整理得到通过世界银行WDI数据库整理得到通过CEPII数据库整理得到通过CEPI数据库整理得到通过世界银行WDI数据库整理得到通过世界银行WDI数据库整理得到通过CEPII数据库整理得到通过世界银行WDI数据库整理得到本文评判两国有共同语言标准为：两国至少有9%的人口使用同一种语言，评判标准来源于CEPI数据库40(二)QAP回归结果选取2 0 2 0 年RCEP国家间的各项数据，通过Ucinet6对RCEP国家贸易网络影响因素进行QAP回归分析。参考Borgati et al.（2 0 14）2 3，标准化后的估计系数消除了量纲问题的影响，可直接比较分析各变量的影响差异。因此,将重点分析标准化后的系数及其显著性水平,在随机置换50 0 0 次后,得到回归结果,具体如表9 所示。解释变量absdiff-INTER,absdiff-ENVIRabsdif-INN,Ln(absdiff-GDP/P,)Ln(DISs)LangiCONTIC;absdiff-EDU,InterceptR2调整后的 R?观测值注：*、*、*分别在表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内为标准误。由表9 可知,2 0 2 0 年RCEP国家贸易网络影响因素QAP回归调整后的R为32.8%，拟合度较好，表示所选变量能够较好地解释贸易网络结构。从单个变量方面看，Ln（a b s d i f f-G D P/P,）回归系数为0.18 8,并通过了10%的显著性水平检验，表明经济距离的差异对RCEP国家贸易网络有正向影响，即两个国家间的人均GDP相差越多,越有利于两个国家的贸易。absdif-INN，的回归系数为0.30 0,并在5%的水平上显著，表明创新水平的差异对RCEP国家有正向影响，即创新水平差异越大的国家,其贸易水平越高，意味着具有高创新水平的RCEP国家更倾向于与低创新水平的RCEP国家进行贸易。人均GDP水平与创新水平反映了国家的硬实力，二者回归结果表明RCEP国家间的贸易更多表现为互补性。absdiffENVIR 的回归系数为-0.30 9,并在10%的水平上显著，表明环境水平的差异对RCEP国家贸易网络有负的影响，即两个国家的环境水平相差越大，其贸易水平越低。absdiffINT ER，的回归系数为-0.342,并通过了10%的显著性水平检验，表明RCEP国家间网络普及水平的差异与国家间的贸易水平呈反比，即两个国家的网络普及水平差异越大，国家间的贸易越小。环境水平和网络普及水平反映了国家的软实力,是一个国家快速发展的必要条件,其回归结果表明RCEP国家更愿意与基础条件优秀的国家合作。综合上述结果表明：RCEP国家间的贸易更容易在强国与具有发展潜力的小国间发生。金融教育研究表9 QAP回归结果Ln(W)(1)(2)-0.405*(0.009)0.0000.1640.1602102023年(3)(4)-0.341*(0.049)-0.290*-0.298*(0.037)(0.076)0.276*0.292*(0.053)(0.014)0.189*(0.081)0.0000.0000.0840.0760.0800.072210210(5)-0.342*(0.061)-0.309*(0.076)0.300*(0.027)0.188*(0.055)-0.143(0.218)0.119(0180)0.025(0.415)0.118(0.172)0.0000.0000.3150.3540.3020.328210210第5期Ln(DIS,）的回归系数为-0.143，CONTIG，的回归结果为0.0 2 5,表明RCEP国家贸易与国家间的距离成反比,与是否有相邻边界呈正比，但回归结果都不显著，表明在2 0 2 0 年距离和是否有边界已经不是RCEP国家贸易影响因素之一,原因可能为RCEP国家间的距离相对较近且运输成本相对于国家间贸易带来的福利较小。Lang，、a b s d i f-ED U,这三项的回归结果均为正且不显著，表明语言的障碍、国家是否相邻、教育水平的差异对RCEP国家的贸易影响较小。（三）异质性分析由于RCEP属于垂直型FTA,根据世界银行标准，区域内国家的收人水平跨越三个等级，高收入国家6个，中高收人国家3个，中低收人国家6 个。其中,最高实际人均GDP（新加坡)是最低人均GDP（束埔寨）的48倍。因此，有必要对RCEP国家进行异质性分析，以得出更有针对性的结论。根据IMF分类标准将RCEP国家分为发展中国家与发达国家，分别检验中国与发达国家（包括澳大利亚、日本、韩国、新西兰、新加坡）、中国与发展中国家间（包括印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国、文莱、柬埔寨、老挝、缅甸、越南）的贸易影响因素，具体回归结果如表10 所示。解释变量absdiff-INN,absdiff-INTER,absdiff-EDU,Ln(DISs)Ln(absdiff-GDP/P,)Langabsdiff-ENVIRInterceptR调整后的R观测值注：*、*、*分别在表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内为标准误。由表10 可知,列（2）absdiff-INN，的回归系数为0.532 并在1%的水平上显著，表明中国与RCEP中不发达国家之间的贸易主要受中国与其创新水平间差距的影响，国家间创新水平距离每增加1%，贸易额平均增加0.532%。该结果表明,RCEP国家中的发展中国家更倾向于从中国进口创新性强的商品，对我国出口贸易产品的结构转型升级提出了更高要求。列（4）absdif-INTER，的回归系数为0.8 52,并通过了1%的显著性水平检验，表明中国与RCEP中发达国家间网络普及水平的差异与国家间贸易水平呈正比，即两个国家的网络普及水平差异越大，国家间的贸易越大；absdiff-EDU，的回归系数为0.6 2 0,并通过了10%的显著性水平检验,表明中国与RCEP中发达国家间教育水平的差异与国家间贸易水平呈正比,教育水平差异每增加1%，国家间贸易平均增加0.6 2%。Ln(DIS）的回归系数为-0.2 33，并通过了5%的显著性水平检验，表廖佳，等RCEP国家贸易网络结构特征及其影响因素分析表10 中国与不同国家的QAP回归结果(1)(2)0.580*0.532*(0.000)(0.003)-0.280*-0.130(0.076)(0.188)0.0580.079(0.303)(0.225)-0.151-0.040(0.244)(0.434)0.013(0.478)0.149(0.103)-0.320(0.129)0.0000.0000.4290.5140.4000.473909041Ln(W)(3)-0.017(0.374)0.676*(0.021)0.374*(0.026)-0.289*(0.011)0.0000.7710.73530(4)0.032(0.514)0.852*(0.002)0.620*(0.052)-0.233*(0.041)-0.057(0.317)0.242(0.157)0.110(0.253)0.0000.8030.74130(5)0.300*(0.027)-0.343*(0.055)0.118(0.177)-0.156(0.179)0.187*(0.058)0.121(0.170)-0.312*(0.072)0.0000.3530.33121042明距离对中国与RCEP中发达国家间的贸易水平有负的影响。上述回归结果表明,中国在与RCEP中发达国家和发展中国家进行贸易时由于贸易模式不同,其影响因素也不同。中国企业在与域内国家企业进行合作时，应充分考虑不同国家所处的经济阶段及要素烹赋和基础设施情况合理布局。(一）结论结果基于社会网络分析法研究了2 0 10 一2 0 2 0 年RCEP国家贸易网络结构特征及发展趋势，研究表明：1.RCEP贸易网络是一个各国间联系十分紧密且错综复杂的非对称网络。各国贸易联系密切体现在网络密度大、点强度高。网络的错综复杂表现在贸易网络可视化图中节点之间的连线纵横交错，以及凝聚子群的划分中不同的小团体包含着共同的国家等。2.RCEP的提出促进了成员国间的贸易。2 0 10 2 0 2 0 年RCEP国家贸易网络密度、连接数、点强度越来越大，平均路径长度也逐年变短，表明RCEP国家贸易随时间变得更加紧密。3.“核心一边缘”分析表明RCEP贸易网络存在“核心一边缘”结构，且中国和泰国在RCEP国家贸易网络中占据着核心位置，老挝、文莱等国家则处于非核心位置。从核心国家数目所占比例及各项中心度指标的变化看,RCEP是一个开放自主度很高、惠及各国的自贸协定。4.中国是在无权网络可视化图X和加权网络可视化图Y中连结数目最多、连接强度最大的国家，且中国的点度中心度最高为14,紧密中心度最低，代表中国与所有RCEP成员国均有紧密贸易联系；中介中心度最高，说明中国更能成为其他两国贸易联系的“桥梁”；中国在“核心一边缘”分析中始终处于核心地位，又活跃在RCEP所有的小团体中,这都意味着中国在RCEP国家贸易网络中不仅能够影响其他国家贸易还具有着较高的独立性,处于绝对的核心位置。5.QAP回归分析结果表明：经济距离差异、创新水平差异对RCEP国家贸易有显著正向影响。环境水平差异、互联网普及水平差异对RCEP国家贸易有显著负向影响。这表明在RCEP国家贸易中，强国