【矿业澳洲点评】文章测度了2005—2014年全球铜矿石资源流动的网络关联关系，并基于社会网络分析法和QAP回归方法解构了全球铜矿石流动的网络关联特征及影响。结果显示：铜矿石贸易网络具有稳定性和松散性，且存在核心-边缘结构；“一带一路”沿线国家的角色地位具有明显的梯度特征，经济组织变量对铜矿石贸易存在显著的正向影响，铜矿石贸易联系的建立受经济发展水平差距、地理距离的影响不大，陆地相邻的国家确实能够促进贸易联系的发生，语言不同的国家更有利于贸易流量的选择。
《全球铜矿石资源流动的网络关联及影响因素分析》
有色金属资源是国民经济建设的重要物质基础。随着其跨国界贸易的日益频繁及其战略重要性，各国的贸易行为也表现出极大的博弈性，许多国家更是将对有色金属资源的掌控上升为国与国之间交往乃至谈判的重要筹码。就中国而言，铜铝等紧缺有色金属资源的保障需要充分利用国内和国际两个市场，尤其在未来资源洪峰与产业转型的双重施压下，其对外依存格局短期难以改变，而“一带一路”战略的提出，有望为我国对外资源开发打开新空间。在这一背景下，研究全球有色金属资源流动的网络关联特征，探讨影响有色金属互联互通的影响因素，对于保障有色金属资源安全、推进国民经济建设具有重要意义。鉴于此，本文采用社会网络方法，以铜矿石为例，构建2005—2014年全球铜矿石贸易关联网络，从整体和局部两个视角对全球铜矿石贸易网络的结构特征和“一带一路”沿线国家的角色地位进行识别，并进一步基于QAP回归方法深度挖掘影响铜矿石贸易网络关联的关键因素，从而为决策者采取针对性政策措施提供依据。
【1 全球铜矿石贸易关联网络的网络分析方法】
【1.1 全球铜矿石贸易网络的构建方法】
本文通过数学描述构建全球铜矿石贸易网络：第一步，以国家作为节点构建N×N矩阵，即设V（ii=1，2，…，n）为出口国，M（jj=1，2，…，n）为进口国；第二步，以国家之间的贸易关联为边，以贸易的流动方向为边的方向，即进口国与出口国间的贸易关联用邻接矩阵A=[aij] （i=1，2，…，n；j=1，2，…，n）表示，aij取1或0，分别代表进口国与出口国之间存在或不存在贸易关系；第三步，在加权网络中需要以贸易额流量为节点间边赋予权重，即为aij赋予相应的权值，也就是贸易额流量，W=[wij]（]i=1，2，…，n；j=1，2，…，n）为贸易额流量的权重矩阵，一般用进口、出口贸易值来表示；最后，V、M、A构成了全球铜矿石贸易的无权网络，V、M、W构成了全球铜矿石贸易的加权网络，分别记作无权贸易网络H=（V，M，A），加权贸易网络G=（V，M，W）。
【1.2 全球铜矿石贸易关联网络的结构特征分析】
（1）网络密度
网络密度是网络中节点间关系的联结程度，是指“实际存在的关系”与“可能数量的关系”的比例。在无权有向网络中，D=L/n(n-1)。其中，n表示节点个数，L表示实际关系数目，取值介于0和1之间。值越接近1，该网络的密度越大，对行动者产生的影响可能越大；反之，对行动者产生的影响越小。
（2）聚类系数
聚类系数可以度量网络的聚集程度。根据社会网络理论，在有向网络中，Ci=n/ki(ki-1)。其中，n表示在节点i的所有相邻节点间的边数，ki表示节点i的所有相邻节点的个数。整个网络的聚类系数C为所有节点的局部聚类系数的均值，其取值范围为（0，1），越接近1，说明该网络的聚集程度越高；反之，说明该网络的聚集程度越低。
（3）核心-边缘结构
核心-边缘模型可以揭示网络节点在网络中的层级划分。该模型以核心度的测算为基础，即MAXρ=∑wijδij。其中δij=cicj，δij表示一种关系在核心-边缘模型下存在与否，c值即为各节点的核心度。通常将核心度大于0.1的经济体归于核心地带、0.01~0.1之间的归于半核心地带，小于0.01的归于边缘地带。
【1.3 全球有铜矿石贸易关联网络的角色地位分析】
中心性是研究网络中各节点角色地位的重要指标。根据Freeman（1979）提出的中心性理论，可以对各项指标代表的角色地位进行分析。这里具有四种角色位置的中心性指标。
（1）度数中心度
度数中心度测量的是一个节点与其他节点发展交往的能力，揭示网络中行动者自身的交易能力。点的度数中心度测量方式是：CAD(i)=点i的度数。
（2）中间中心度
如果一个节点位于连接其他两个节点的路径上，则该节点可以影响和控制两者的关系。点的中间中心度测量方式是：
其中，gjk表示j和k之间的路径数目，gjk(i)表示点j和k之间存在的经过点i的路径数目。一般来说，中间中心度越小，意味着该点不能控制其他行动者；反之，意味着该点能控制其他行动者。
（3）接近中心度
接近中心度刻画的是节点不受其他行动者控制的能力。点的接近中心度测量方式是：
其中，dij为点i和j之间的路径距离，n为网络规模。值得注意的是，接近中心度的值越大，越说明该节点不是网络的核心。
（4）特征值中心度
特征值中心度从网络总体结构的角度找到最居于核心的行动者，刻画行动者在整体网络中的影响力。点的特征值中心度测量方式是：
其中，A是一个n×n矩阵，At是A的转置矩阵，aij是点i对j的地位贡献量，x代表中心度值向量。一般来说，特征值中心度越大，行动者在整体网络中的影响力越大；反之，影响力越小。
【2 全球铜矿石贸易关联网络的实证分析】
【2.1 全球铜矿石贸易关联网络的建立】
考虑数据的可获得性，本文根据HS海关编码体系选取商品代码为2603的铜矿石及精矿，并选取贸易额500美元以上的进出口数据，建立2005—2014年全球铜矿石贸易关联网络。值得注意的是，多数研究会对原始数据进行标准化处理，旨在使所有的权重取值范围属于[0，1]，并能在不同年份间具有可比性，同时不会对社会网络分析结果产生实质性影响。
【2.2 全球铜矿石贸易关联网络的结构特征分析】
首先，计算出全球铜矿石贸易关联网络的整体密度（见表1）。可以看出，2005—2014年间，全球铜矿石贸易覆盖了世界100个左右的国家和地区，参与国众多，贸易关联数呈逐年增长的趋势。然而，其网络密度在0.04上下波动，贸易网络呈现出松散性，各国家之间关联的紧密程度总体上并不高，促进各国家之间更密切的经济协作还有较大空间。
接着，计算出全球铜矿石贸易关联网络的聚类系数（见表1）。研究发现，无论是无权网络还是加权网络，其聚类系数都远远小于1，意味着全球铜矿石贸易关联并未显示出明显的“俱乐部”效应，网络节点之间的贸易关联不紧密。总体而言，全球铜矿石贸易网络关联具有稳定性和松散性。
进一步对全球铜矿石贸易关联网络的核心边缘结构进行分析（见表2）。研究发现，全球铜矿贸易网络存在着核心-半边缘-边缘结构，且随时间呈平稳的浮动趋势。其中，核心地带国家数量处于偏强窄幅振荡区间，从2005年的5个稳步增长到2014年的8个，但受金融危机影响遭遇瓶颈，难以突破2007年的最高值9个。
【2.3 全球铜矿石贸易关联网络的角色地位分析】
许和连等（2015）、马远和徐俐俐（2016）等基于“一带一路”沿线国家间的高端制造业贸易数据和石油双边贸易数据，对“一带一路”沿线国家的角色地位进行了中心性分析。此类研究剔除了非“一带一路”沿线国家数据，使得其结果存在一定的失真。这是因为包含所有贸易国家及其贸易关联数据的整体网是建立在系统的数据基础上，可以把贸易系统视为一个整体和构成整体的各个部分（刘军，2014），从而相较于建立在局部数据上的个体网，其量化分析结果更为准确。按照这一思路，本文基于全球铜矿石贸易网络进行各节点的中心性分析，着重探究“一带一路”战略下的角色地位分配（见下页表3）。
研究表明，并非所有“一带一路”沿线国家都参与全球铜矿石贸易，贸易合作面临增长“短板”，而这也恰恰是促进新一轮战略合作的“动力源”。具体而言，我国的度数中心性、中间中心性、特征向量中心性居于首位，表明我国的“管道”、“中介”和“驱动”作用显著。印度、保加利亚、马来西亚和泰国度数中心性排在前5位，说明其贸易对象广泛。相对其他指标而言，哈萨克斯坦、越南和新加坡的中间中心性表现抢眼，排名分别位于第4、第6和第7位，发挥着重要的“桥梁”和“枢纽”作用。其次，接近中心性指标相对落后是所有国家普遍存在的现象，其贸易行为的独立问题需要引起关注。印度尼西亚和菲律宾的特性向量中心性排名均跻身前5位，其贸易行为具有重要影响力。蒙古、阿曼、阿联酋和老挝的各项中心性指标均位列前20位，沙特阿拉伯、伊朗等西亚国家也占有一席之地，但众多中东欧、南亚、独联体国家在中心性排名中仍然难觅踪影，处于全球铜矿石贸易网络边缘。总体而言，“一带一路”沿线国家的角色地位具有明显梯度特征。
【3 全球铜矿石贸易关联网络的影响因素分析】
【3.1 QAP回归方法介绍】
QAP回归是一种以矩阵数据的置换为基础，对两个（或多个）方阵中各个值的相似性进行比较，进而给出矩阵间的相关系数，同时对r2的显著性进行评价。步骤如下：首先计算已知的解释变量矩阵和被解释变量矩阵之间的相关系数；其次对解释变量矩阵的具体行列进行随机置换进而重新计算相关系数，并重复这种步骤几百次甚至几千次；最后得到估计统计量的标准误差。
【3.2 理论假设与模型设立】
引力模型将双边贸易规模与经济发展水平、地理距离联系起来，认为两国间贸易规模与两者的经济总量成正比，与两者的地理距离成反比。不仅如此，McCallum（1995）提出著名的“边境之谜”，认为陆地是否相邻同样是影响贸易规模的重要因素，覃静（2015）、马远和徐俐俐（2016）均将陆地相邻关系纳入影响因子分析。除此之外，“距离”这一空间物理概念还与文化纬度的变量挂钩，赵瑜和周义红（2013）研究发现语言方面的文化差异会制约国际贸易的开展。最后，政策变化同样影响贸易往来，许和连等（2015）运用指数随机图（ERGM）回归分析，揭示了制度因素对高端制造业贸易具有明显正向促进作用。与之不同的是，本文选取了共同经济组织来表示这一政策因素，这是因为共同经济组织内的国家之间实施关税互利政策以减少甚至取消各成员国之间的贸易壁垒，使得贸易自由度大大提升。综合起来，作出如下理论假设：全球铜矿石贸易关联网络Q主要受五个关系因素的影响，分别是由经济发展水平差异P.GDP、地理距离差异Dist、陆地相邻关系Conting、语言关系Lang和经济组织关系Group引起。
据此，可以设立模型：
Q=f(P.GDP，Dist，Conting，Lang，Group)
该模型显示的是关系数据之间的关系，实证数据是一系列的矩阵。为避免因对稀疏网络进行回归导致模型的拟合效果不理想，本文将铜矿石贸易合计额占世界贸易总额95%的国家抽取出来，以构建对应的较密集网络。最终，铜矿贸易网络最终涵盖国家为24个。经济发展水平差异用相应的差值矩阵P.GDP表示，并将网络数据进行极差标准化处理，即P.GDP标准化=（P.GDPi-P.GDP最小）/（P.GDP最大-P.GDP最小）。地理距离差异采用世界各国首都间的直线距离矩阵Dist表达。陆地相邻关系用相邻关系矩阵Conting表达，各国家之间陆地相邻则取1，否则取0。语言关系用语言关系矩阵Lang表达，两国间使用同一种语言则取1，否则取0。选取美洲自由区、非盟、欧盟、东盟、亚太经和组织五大国际经济组织构建经济组织关系Group矩阵，1或0分别代表两国存在或不存在加入同一国际经济组织。数据来源于世界银行数据库及CEPII网站。
【3.3 QAP回归分析】
本文运用Ucinet软件建立QAP回归模型，并将随机重复次数设定为10000，回归结果见表4和表5。结果表明：（1）表征是否存在同一经济组织变量的系数绝对值最大，且在两个网络中均通过了1%的显著性水平。说明经济组织变量是构成铜矿贸易网络演变的最主要因素，同处一个经济组织的国家间更有利于贸易联系的产生和贸易合作的加强。（2）地理距离变量的回归系数均接近0，地理距离对贸易网络并没有什么影响。出现这一结果的原因可能在于各国贸易发展的相互依赖性越来越强，特别是现代交通运输手段的发展已经部分或基本消除了资源分布地和消费地在空间上的限制，地理距离已不
再是引力模型中阻碍贸易交往的制约因素。（3）相反，陆地相连变量的回归系数均为正值，尤其是在无权贸易网络中更为显著，说明两国相邻确实能够促进铜矿贸易联系的发生。（4）经济发展水平差异仅在部分年份通过了加权网络10%的显著性检验，也就是说，经济发展水平相近的国家并不一定会发生贸易联系，但如果存在贸易联系，两国间倾向于选择较大的贸易量。（5）相对于贸易联系的选择而言，语言相同与否对贸易流量影响更大，甚至产生抑制作用，出现这一结果的原因可能在于相同语言的国家之间由于资源禀赋的同质性或者资源的竞争关系降低了相互贸易的可能，甚至也会降低其贸易规模的选择。
【4 总结】
本文以铜矿石为例，采用2005—2014年各国铜矿石双边贸易数据，运用社会网络方法深入探讨了全球铜矿石资源流动的网络关联特征，并进一步基于QAP回归方法揭示了铜矿石贸易关联的主要影响因素。研究发现：（1）全球100多个国家的铜矿石贸易网络规模具有稳健性，贸易关联数呈增长状态，各节点国家的贸易关联具有松散性，且存在明显的“核心-边缘结构”；（2）“一带一路”沿线国家的角色地位具有明显梯度特征。中国、印度、马来西亚等东亚国家占有举足轻重的地位，哈萨克斯坦、越南和新加坡发挥着优越的“桥梁”和“枢纽”作用，沙特阿拉伯、伊朗等西亚国家以及蒙古、俄罗斯、阿曼等国家也占有一席之地，众多中东欧、南亚、独联体国家处于网络边缘。（3）共同经济组织变量对铜矿石贸易存在显著的正向影响，铜矿石贸易联系的紧密性受经济发展水平差距、地理距离的影响不大，陆地相邻的国家确实能够促进贸易联系的发生，语言不同的国家更有利于贸易流量的选择。
——刘艳，黄健柏，谌金宇
——（中南大学商学院；金属资源战略研究院，长沙）
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