中国—东盟区域贸易网络合作特征及空间格局分析
——基于中国31 个省份与东盟10 国的实证

2023-11-29 07:13刘国巍邵云飞邢泽宇
技术经济与管理研究 2023年11期
关键词:进出口格局省份

刘国巍,邵云飞,邢泽宇

(1.宿迁学院 管理学院,江苏 宿迁 223800;2.电子科技大学 经济与管理学院,四川 成都 611731;3.武汉大学 经济与管理学院,湖北 武汉 430072)

一、引言

近年来,新冠肺炎疫情和贸易保护主义抬头给我国外贸企业带来了严峻挑战。但随着“双循环”等战略实施,2022 年度我国进出口贸易总值首次突破40 万亿元,中国与东盟进出口总值达6.52 万亿元,同比增长15%,贸易规模再创历史新高,东盟继续保持着中国第一大贸易伙伴地位。自2010 年,中国—东盟自由贸易区 (CAFTA)建成以来,两国在经济、文化等方面的合作愈发丰富,进出口和直接投资数量稳步上升,实现了地区优势互补并促进共同发展。

我国“十四五”规划明确提出,“实施更加积极主动的开放战略,构建面向全球的高标准自由贸易区网络”。RCEP 的生效实施对中国—东盟区域贸易升级发展提出了新的挑战,对中国—东盟区域贸易网络优化布局产生了新的要求,研究视角需要从“国际”进一步细化至“省际”。研究发现,中国与东盟国家间贸易竞争及互补关系共存,同时国内省份之间对外开放水平存在着差异[1]。中国—东盟贸易合作是基于省份与多个国家开展合作,更强调空间和合作的外在性,因此,对省际视角下的贸易合作特征和空间格局分析更贴合中国—东盟研究现状。显然,从宏观视角分析中国—东盟的发展进程和相关问题,研究中国省份与东盟各国之间的经贸合作和空间格局特征,对促进区域一体化发展具有重要的现实意义。

在中国—东盟贸易合作过程中,中国31 个省份(除香港、澳门和台湾地区外) 和东盟国家之间经济增长联系密切,区域贸易网络化趋势愈发显著,一体化协定与参与生产网络共同促进了东盟国家贸易的增长[2]。中国—东盟国家之间地位差别较大,总体呈现“核心—边缘”结构,并形成了四个经济增长板块[3]。同时,中国—东盟贸易合作为我国边境贸易和内陆省份发展提供了全新发展空间[4],增加了区域商业交流,为制度改革提供经济激励[5],珠三角、长三角和京津冀等区域合作也促进了中国与东盟的产业结构调整。综合上述分析可知,中国—东盟贸易往来不仅形成了合作网络,而且产生了空间分布格局,针对上述现状,文章主要关注如下两个问题:一是省际视角下中国—东盟区域贸易网络构型如何?涌现出哪些合作特征?二是依托贸易网络合作产生的区域空间格局如何?为解决上述问题,本研究基于中国31 个省份与东盟各国的贸易进出口数据,融合弱关系和社会网络理论构型省际视角下中国—东盟区域贸易网络,构建网络结构测度指标体系,运用对应分析方法结合UCINET 软件,分析中国—东盟的贸易网络合作特征和空间格局。

文章的主要创新在于:首次从省际视角构建中国—东盟区域贸易网络,并从网络结构视角分析贸易合作特征和空间格局景观。研究有助于进一步丰富中国—东盟区域贸易、贸易网络和空间格局等相关理论体系,也为更好地促进中国—东盟区域贸易发展提供了实证依据。

二、文献综述

1. 省际视角下中国—东盟区域贸易合作

无论是贸易一体化理论,还是最优货币区理论,均认为区域合作对推动各国的产业结构和贸易增量方面发挥重要作用。中国—东盟区域贸易对促进产业集聚[6]、区域一体化合作有重要作用。国内外学者已从内容和模型层面对双方经济合作与贸易往来进行了深入研究,研究内容方面主要包含合作机制和合作模式等,如陈宇洋(2020)从中国—东盟区域金融合作中的广西实践出发,基于贸易管理制度、发展支持力度、解决实际问题和合作协调机制四个方面提出提升边境贸易发展的新思路[4]。研究模型主要从动态模型和引力模型两个方面开展研究,如赵立斌(2013)基于GTAP 动态模型分析东盟国家不同层次一体化协定的生产网络效应[2]。Han 等(2020)构建了中国—东盟自贸区贸易引力模型并实证分析,发现地理距离对贸易流量的增加具有负面影响[7]。参考上述研究成果,文章认为省际视角下中国—东盟区域贸易合作是指中国各省份与东盟国家之间的技术、能源和商品等经济(进出口) 贸易合作态势,据此可以明确制定符合实际情况的贸易政策。

2. 省际视角下中国—东盟区域贸易空间格局

非均衡增长理论认为,由于集聚和规模效应存在,经济活动在市场和政策力量引导下,会倾向于区域集结。而边界效应作为经济空间场论的重要组成部分已经应用于地缘经济理论研究[8]。经过中国—东盟自由贸易区及“一带一路”初期的区域贸易结构演变,中国—东盟的区域贸易空间格局经历了均衡发展和核心外围过程,尤其体现在省域和区位之间的空间集聚。目前,中国—东盟区域贸易空间研究主要集中于区域空间影响因素及边境贸易两个层面。区域空间影响因素主要包含基建、制度和经济增长等方面,如Wang 等(2020)发现公路和铁路等基础建设对区域经济增长有着显著的正向影响[9];Jerome 等(2010)发现中国与东盟5 国经济增长存在着双边的因果关系,且东盟5 国可以通过增强与周边大国的经济关联关系,走向更高强度的经济一体化水平[10]。

省际视角下的边境贸易是我国促进边境偏远地区发展的重要经济举措,学者们主要从农业和绿色贸易角度开展研究,如姜鸿等(2022)分析30 个省份进出口贸易隐含碳现状和绿色贸易利益,发现中国对东盟贸易隐含碳占比较大的省份主要位于西南地区[11]。朱智铭、丁丽红(2016)对中国—东盟农产品贸易现状分析后,发现马来西亚、越南、新加坡和印度尼西亚是我国在东盟的重要贸易伙伴国[12]。空间格局下我国各省份对外开放度波动明显,呈现出“东高西低”的整体格局,区域内部时空分异特征显著[13]。据此,文章认为省际视角下的中国—东盟区域贸易空间格局是受集聚和规模效应影响,国内各省份因所在地域和经济发展推动下,形成了与东盟各国进行区域贸易合作的空间集聚态势和空间分布规律。

3. 基于弱关系的贸易合作

弱关系作为彰显网络特质的关键因素,决定了创新主体获取资源的效率和质量,以及产业战略发展的高度和深度[14]。弱关系也与网络密不可分,当关系嵌入到网络时,就形成了网络主体之间相互依存、相互合作的关系[15],并对发挥网络整体功能扮演重要角色[16]。

随着弱关系网络研究的深入,学者们开始对关系网络与贸易合作展开深入研究,如Benedictis 等(2008)通过网络分析国际贸易特征,发现外贸出口主要来源于市场增长和去地方化生产,并且对国家追赶产生了积极、重大和非线性的影响[17]。赵昌平等(2021)基于社会网络分析RCEP 成员国货物贸易网络的演变,研究了成员国之间贸易互惠性和贸易影响力[18]。可见,通过弱关系网络视角分析贸易合作是当前全球经贸网络研究的重点,弱关系网络对贸易发展发挥着积极作用。

三、实证分析

1. 数据收集与整理

文章使用的中国—东盟区域进出口贸易统计数据主要来源于中国31 个省份的2020 年和2021 年统计年鉴。但浙江、四川、青海和西藏的统计年鉴中中国—东盟的具体进出口贸易数据缺失或不足,相关缺失数据文章主要根据中国—东盟中心的《浙江省与东盟国家进出口主要商品情况》 《四川省与东盟国家进出口主要商品情况》 《浙江省与东盟国家进出口主要商品情况》 《青海省与东盟国家进出口主要商品情况》 《西藏与东盟国家进出口主要商品情况》测算确定。在确定中国31 个省份与东盟10 国间的区域进出口贸易数据后,文章以各省份及东盟国家为节点,以二者之间的进出口贸易关系为连边,进一步确定了中国—东盟区域贸易的关联矩阵,并运用UCINET 软件绘制了2019 年和2020 年的进、出口贸易网络,基于该网络计算网络结构变量数值。

2. 社会网络的引入和网络结构测度指标

(1) 社会网络的引入

目前,关于国际贸易方法的研究主要集中于流量和格局两派。流量派主要是研究贸易潜力、影响因素、贸易关系等问题,常采用贸易引力模型[19]。引力模型能很好地解释两国双边贸易规模与经济总量、地理距离的关系,但对多国之间贸易空间格局的分析能力较弱。为解决这一问题,学者们通过引入社会学领域的弱关系理论和社会网络模型,探究多边贸易关系作用下的空间格局与演化规律,逐渐形成了新的格局派。通过建立省际、国家之间的一模或二模社会网络,利用网络结构指标,能够清晰地分析出多边贸易的合作特征和空间分布。文章主要通过进出口贸易数据研究省际视角下中国—东盟区域合作特征和空间格局,采用社会网络模型更适合对中国—东盟区域贸易进行研究。

(2) 网络结构测度指标

贸易网络由多个主体之间通过贸易联系形成,具有一定的社会网络和复杂网络特征。目前,关于贸易网络研究大多从网络结构视角进行双边贸易或多边贸易形成和演化研究[20,21],且多集中于网络密度、聚类系数、中心性、结构洞和网络距离等结构指标[22-24]。因此,文章借鉴上述研究思路构建网络结构测度指标体系,以此分析中国—东盟区域贸易网络合作特征。具体结构测度指标如下:

第一,网络密度表示了中国—东盟区域贸易网络中连边的密集程度,揭示了中国31 个省份与东盟10 国之间开展进出口贸易合作的需求规模。文章假设构建的中国—东盟区域贸易网络G包含中国各省份向东盟出口贸易网络G1 和中国自东盟进口贸易网络G2 两类子网络,且各子网络连边没有特定指向性,是无向关系网络,但不同类型的子网络内部连边依然能够反映节点间的进出口关系。于是,拥有n个节点的中国—东盟区域贸易子网络Gi(i=1,2)的密度为:

其中,m为网络实际连边数,n(n-1)/2 为网络理论最大关系连边数。

第二,中间中心势表示中国—东盟区域贸易网络整体的中间性,反映了中国各省份向东盟出口贸易网络G1 或中国各省份自东盟进口贸易网络G2 过于依赖某个节点传递关系的程度。于是,拥有n个节点的中国—东盟区域贸易子网络Gi(i=1,2)的中间中心势为:

公式(2)中,camax是节点相对中心度最大值,cbi是节点i相对中心度。

第三,平均距离描述了中国—东盟区域贸易网络中节点间的平均分离程度,揭示了中国各省份向东盟出口贸易网络G1或中国各省份自东盟进口贸易网络G2 内节点间彼此靠近的程度。于是,拥有n个节点的中国—东盟区域贸易子网络Gi(i=1,2)的平均距离为:

公式(3)中,deij=dist(s,t)是节点途径长度最短者,e是网络Gi中的连边。

第四,结构洞揭示了中国—东盟区域贸易网络中任何两个行动者之间的非冗余联系,反映了中国各省份向东盟出口贸易网络G1 或中国各省份自东盟进口贸易网络G2 内占据者获取“信息利益”“控制利益”更具有竞争优势的程度。于是,拥有n个节点的中国—东盟区域贸易子网络Gi(i=1,2)的结构洞为:

公式(4)中,Si是点i伯特结构洞指数中的有效规模。

3. 基于对应分析的网络子群识别模型

对应分析是将变量间R型因子分析和样品间Q型因子分析结合起来分析,进而揭示变量和样品间的内在联系。文章运用对应分析识别的中国31 个省份(变量) 和东盟10 国(样品)间隶属(贸易) 关系的区域贸易(进出口) 网络子群结构,据此剖析面向东盟的新的空间布局。

具体分析步骤如下:

(1) 计算过渡矩阵

设共有p个中国省份、n个东盟国家的中国—东盟区域(进出口) 贸易2- 模网络的关联矩阵为X=(xij),据此计算过渡矩阵Z=(zij),i=1,…,n,j=1,…,p。其中,

(2) R 型因子分析和Q 型因子分析

计算协差方差矩阵A=Z′Z的特征根λ1≥λ2≥…≥λP,按其累计贡献率百分比大于等于0.85,取前m个特征根λ1,λ2,…,λm,并计算相应的单位特征向量u1,u2,…,um,从而得到R 型因子载荷矩阵:

对于上述所求的m个特征根,计算其对应于矩阵B=ZZ′的单位特征向量,从而得到Q型因子载荷矩阵:

(3) 画图

在两两因子轴上作变量点图和样品点图,根据因子平面上所呈现出的变量间、样品间以及变量与样品之间的相互关系,进行统计推断和分析。

四、结果与讨论

1. 网络结构与区域贸易合作特征分析

根据获取的2019—2020 年中国—东盟进出口贸易数据,构建了中国—东盟区域贸易网络。研究发现,中国—东盟区域贸易(进出口) 网络具有典型的二模网络构型特征:一是网络中包含中国31 个省份和东盟10 国两类节点;二是不同类型节点之间存在进出口贸易关系,而同类节点之间无直接关系。基于区域贸易网络进一步计算网络密度、中间中心势、平局距离和结构洞等网络结构特征值,具体如表1 所示。

表1 中国—东盟区域贸易(进出口) 网络结构测度

由表1 可见,2019—2020 年中国各省份向东盟出口的贸易网络中间中心势、平均距离和结构洞均稳定在0.15、1.9 和14,表明出口网络过于依赖某个节点传递关系的现象不突出,且网络平均距离较短,节点的平均资源控制能力也较强。但网络密度稳定在0.23,表明网络节点之间的联结强度不高。通过区域贸易网络发现,越南、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和菲律宾处于出口贸易网络的核心合作位置,与这些国家联结的中国省份较多,是我国主要的商品出口对象;而缅甸、文莱、老挝和柬埔寨则处于出口贸易网络的边缘合作位置,与中国10 个左右的省份建立出口贸易关系,尚有60%的省份未与其建立联结。因此,需要打破贸易壁垒,进一步扩大这些东盟国家的贸易出口联结密度。同时,研究发现2019—2020 年中国各省份自东盟进口的贸易网络密度、平均距离、结构洞均稳定在0.2、1.9 和15,但中间中心势2020 年略高于2019 年,表明进口网络虽平均距离较短,节点的平均资源控制能力较强,但网络节点之间的联结强度不高,网络依赖某个节点传递关系现象在增强。越南、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和菲律宾依然处于进口贸易网络的核心合作位置,而缅甸、文莱、老挝和柬埔寨则处于进口贸易网络的边缘合作位置。此外,出口网络的中间中心势低于进口网络,表明出口网络具有更扁平的网络权力布局。基于上述分析,文章得到结论1。

结论1:中国—东盟区域贸易(进出口) 网络具有较短的平均距离、较强的节点平均资源控制能力,而且越南、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和菲律宾等国处于网络的核心合作位置,但网络合作密度较低,因此出口网络具有更低的中间中心势。

2. 网络子群与区域贸易空间格局分析

从已有研究[25]可知,网络空间格局可划分为绝对空间格局和相对空间格局,文章从上述两个维度分析中国—东盟区域贸易网络空间格局。

(1) 基于东部、中部、西部及东北经济区域的绝对空间格局分析

根据国家统计局《东西中部和东北地区划分方法》,按东部、中部、西部及东北经济区构建各地区与东盟区域贸易(进出口) 网络,并进一步得到表2 所示的网络结构测度,据此分析中国—东盟区域贸易的绝对空间格局。

表2 东部、中部、西部及东北地区各省份与东盟区域贸易(进出口) 网络结构测度

由表2 可见,无论是中国31 个省份向东盟出口的贸易网络还是中国内地自东盟进口的贸易网络,按东部、中部、西部及东北经济区域测算后,都出现如下的绝对空间格局:东北地区的网络密度都相对最高、平均距离相对最低,东部地区的中间中心势相对最低,西部地区的结构洞相对最高,中部地区的各指标值处于中间状态。这些现象表明,东北三省(黑龙江、吉林和辽宁) 与东盟各国之间的贸易合作关系相对广泛,网络联通性高,但贸易总额不高;东部11 个省份(北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南) 与东盟各国之间的贸易合作相对最为均衡,过于依赖某个节点传递关系的现象不突出,贸易总额相对较高。东部地区依然是面向东盟的高额进出口贸易区,如东盟已成为江苏省第二大贸易合作伙伴;西部12 个省份(内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆) 在与东盟各国之间进行贸易合作过程中,对资源的控制能力相对最强,尤其是广西和云南面向东盟的“桥头堡”作用突显。基于上述分析,文章得到结论2。

结论2:东北地区与东盟各国贸易合作关系相对广泛,东部地区各省份与东盟各国贸易合作相对均衡,西部地区各省份对东盟贸易资源的控制能力相对最强,中部地区处于中间状态。

(2) 基于网络子群的相对空间格局分析

为了进一步分析网络视角下中国—东盟区域贸易出口的“自组织”集聚态势,文章利用前文的对应分析识别2020 年中国—东盟区域贸易出口网络子群结构。首先,运用UCINET 软件计算发现,2020 年出口网络的因子数为5 时,累积贡献率的解释度达85.5%,大于85%的阈值;同时,前3 个因子的贡献率(25.3%、21.5%、18.5%) 明显高于后2 个因子(11.2%、9%),具有较好的比较分析解释效果,故主要应用前3 个因子进行对应分析,并得到3 个因子得分。

然后,基于因子得分对应结果在因子1、2、3 两两因子轴上作中国各省份(变量) 点图和东盟各国(样品) 点图,如图1 所示。

图1 2020 年中国—东盟区域贸易出口网络对应分析效果

由图1 可见,按东部、中部、西部及东北地区的空间格局分组已经不太明显,网络出现了新的节点聚类,形成了新的网络子群。根据对应分析原理,两点间距离越近,被解释的信息越相似,越容易产生聚类。图1(a)显示2020 年中国—东盟区域贸易出口网络节点可分为#1、#2、#3 3 个子群。图1(b)和(c)所示的出口网络同样包含了#1、#2、#3 三个子群,且都增加了一个新的子群#4。综上,文章认为2020 年中国—东盟区域贸易出口网络包含如上4 个子群。其中,#2 子群包含广西、河南、四川和天津4 个省份。这些省份都主要与越南密切合作,且出口越南的贸易额都相对高于其他东盟国家,尤其是河南,在面向东盟贸易中仅向越南这一个东盟国家出口商品。此外,我国“十四五”规划还进一步强调支持广西建设面向东盟的开放合作高地;#3 和#4 子群分别包含2 个省份(云南和福建)。云南是老挝和缅甸的主要商品进口地,其出口总量占中国31个省份总和的51%和57%,我国“十四五”规划也强调支持云南建设面向南亚东南亚和环印度洋地区开放的辐射中心。而福建则是菲律宾的主要商品出口地,其出口总量占中国31 个省份总和的31%;#1 子群则包含其余的25 个省份(北京、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、江西、山东、湖北、湖南、广东、海南、重庆、贵州、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆)。根据上述网络子群,网络视角下的中国—东盟区域出口贸易已打破已有的东部、中部、西部及东北地区的绝对空间格局分布,依托#4、#3、#2、#1 网络子群,形成了新的“1-1-3-26”的“四分”相对空间格局。这样的格局虽然较为准确地揭示了中国31 个省份与东盟10 国间区域出口贸易合作的自组织态势,但其具有明显的对称破缺性,表明中国—东盟区域贸易合作仍然存在区域不均衡的现象。基于上述分析,文章得到结论3。

结论3:2020 年中国—东盟区域贸易出口网络涌现4 个网络子群,据此形成了中国—东盟区域贸易出口的“1-1-3-26”相对空间格局。

五、结论与展望

中国和东盟已经建立起高水平的经贸伙伴关系,互为第一大贸易伙伴,双向投资稳步增长,但中国—东盟区域贸易发展仍面临诸多问题,尤其是同质化竞争和区域不均衡问题,构建面向全球的高标准自由贸易区网络、优化自由贸易区布局,才能保障中国—东盟区域贸易的持续竞争优势。中国31 个省份之间对外开放水平存在差异,与东盟各国之间的贸易合作情况也各不相同。省际视角下的中国—东盟区域贸易网络是面向全球的高标准自由贸易区网络的有机组成部分,能够帮助实现中国—东盟自由贸易区的布局优化,已成为分析中国—东盟区域贸易差异化竞争和区域均衡发展的重要手段。因此,文章研究了省际视角下中国—东盟区域贸易网络的构型,并从密度、中间中心势、平均距离和结构洞四个维度构建了识别区域贸易合作特征的网络结构测度指标体系,提出了一种基于对应分析的相对空间格局分析模型。研究结论如下:

从合作特征视角可知,中国—东盟区域贸易(进出口) 网络具有较短的平均距离、较强的节点资源控制能力,且越南、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和菲律宾处于网络的核心合作位置,但网络合作密度较低,出口网络具有更低的中间中心势;而缅甸、文莱、老挝和柬埔寨则处于出口贸易网络的边缘合作位置,与中国10 个左右的省份建立出口贸易关系,尚有60%的省份未与其建立联结;从绝对空间格局视角可知,我国东北地区与东盟各国贸易合作关系相对广泛,东部地区各省份与东盟各国贸易合作相对均衡,西部地区各省份对东盟贸易资源的控制能力相对最强,中部地区处于中间状态;从相对空间格局视角可知,中国—东盟区域贸易出口网络涌现4 个网络子群,据此形成了中国—东盟区域贸易出口的“1-1-3-26”非均衡相对空间格局。

这些研究结论不仅对中国—东盟区域贸易发展具有参考价值,而且促进了省际区域贸易网络的推广。基于对应分析的相对空间格局分析方法进一步拓展了网络空间格局景观观测的系统方法,并为促进中国—东盟贸易区域竞争和均衡领域的机制创新提供了理论支持。根据以上研究结论,提出如下建议:一是识别网络拓扑结构特征,拓展贸易主体合作关系。我国政府部门要做好宣传工作,提高各省份参与RCEP“命运共同体”的意识,让更多区域积极参与到东盟贸易合作过程中。尤其是鼓励更多省份与缅甸、文莱、老挝和柬埔寨等东盟4 国建立合作联系。二是明晰网络空间格局规律,推动省际区域均衡发展。扩大东部、中部、西部地区与东盟国家的贸易合作关系,提升东北地区与东盟的进出口贸易额,以省际区域均衡思路优化“1-1-3-26”出口格局,让更多省份参与以广西、云南、福建为核心的东盟贸易融合集群建设。

虽然文章对中国—东盟区域贸易网络进行了深入研究,但该研究具有一定的局限性。文章基于已有省份统计年鉴中的对外贸易数据进行研究,但部分省份统计年鉴中的对外贸易数据未细化,故采用中国—东盟中心的数据进行替代,且仅采集近两年数据进行空间格局景观分析。未来,可以统一搜集连续多年的海关数据,进一步分析省际视角下的中国—东盟区域贸易网络和空间格局的演化行为。

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