RCEP贸易网络结构分析及其影响因素研究

董志良，袁 硕

RCEP贸易网络结构分析及其影响因素研究

董志良，袁 硕

（河北地质大学 城市地质与工程学院，河北 石家庄 050031）

为了明确RCEP网络拓扑结构和贸易影响因素，运用块模型和QAP等网络分析方法研究2012年和2019年RCEP成员国中的贸易数据。结果如下：中国处于RCEP贸易网络核心位置，与此同时BRI占比最低，中国拥有巨大的贸易潜力；
RCEP可以划分个4板块，中国等5个国家为“净收益”国家，柬埔寨等2国为“净溢出”国家，泰国等4国为“双向溢出”国家，菲律宾等4国为“经纪人”国家；
GDP差值、营商便利指数差值和FTA签署情况对RCEP贸易网络有不同程度的影响。

RCEP；
贸易网络；
BRI；
块模型；
QAP

《区域全面经济伙伴关系协定》简称RCEP，历时8年在2020年11月由中国等15个国家正式签署。RCEP是世界上的经济规模最大，人口最多的区域自由贸易组织。在2021年3月8日“两会”上，商务部部长透露已经正式核定RCEP[1]。2021年4月8日，日本国会参院全体会议表决通过了《区域全面经济伙伴关系协定》，标志着日本成为继泰国、新加坡、中国之后又一个完成国内核准程序的国家[2]。日本的核准进一步推动了RCEP的成立。RCEP将影响中国在亚太地区政策走向，其不仅涉及国际贸易还有地缘政治，因此研究RCEP贸易网络关系具有一定的历史意义和现实意义。

钱进（2021）使用GTAP9.0数据库和一般均衡模型方法，探讨了RCEP成员国的宏观经济和产业产出状况，来判断各个成员国的产业竞争优势[3]。余淼杰、蒋海威（2021）研究了中国贸易结构和趋势，分析了RCEP与CPTPP之间的差别，讨论了加入CPTPP的挑战并给出建议对策[4]。肖琬君、冼国明（2020）从多角度展开分析RCEP各个成员国的利益关切和发展诉求，探讨了各方的利益博弈以及中国的战略选择[5]。全毅（2017）从东亚经济一体化的角度上阐述了RCEP对于中国的必要性和战略意义，分析了RCEP原则和内容，讨论中国在RCEP中的角色及谈判的策略[6]。

本文使用网络分析方法，网络分析方法经常用于管理学、经济学、社会学等研究领域。一方面能从整体分析贸易网络时空格局变化或者是拓扑结构，另一个方面能分析网络中各个节点之间的关系。以往的研究关注与分析RCEP各个成员国的产业优势或者是各个国家的利益诉求，暂时没有学者将RCEP当作是一个贸易网络，使用网络分析法对其进行研究。本文将立足于前人的研究，关注以下几个问题：各国对RCEP的依赖程度是多少；
RCEP可以分为几个板块；
RCEP组织活力有多少；
哪些因素影响了RCEP成员国之间的贸易。研究这些问题一方面将有利于掌握RCEP贸易流向，厘清不同国家发展潜力和依赖程度，另一方面将明确哪些因素影响国家间的贸易，为以后政策指向提供参考。鉴于此，本文将使用块模型分析RCEP的贸易网络拓扑结构并通过网络分析方法研究其网络时空变化，再通过QAP分析探讨影响贸易的因素，以此得出启发和建议。

1.1 研究范围

RCEP成员国可以分为3个部分，分别为东亚、东南亚及大洋洲，如表1。

表1 RCEP成员国

1.2 数据来源

本文构建了RCEP贸易网络模型，分别从时间演变和节点演变两个角度，对2019年RCEP网络特征进行分析，研究网络格局节点贸易核心国家及其影响因素，以期得到相应的启发建议。

本文贸易数据均来自联合国贸易署，时间尺度为2012年、2019年。构建以国家为节点、国家间贸易关系为边以及贸易量为权重的RCEP的社会网络，分析其网络特征变化和影响因素。

营商便利指数、物流绩效指数和政府效能指数均来自世界银行数据库，国家间自由贸易协定签署数据来源于WTO数据库。

1.3 研究方法

网络模型构建，见图1。

图1 RCEP有向加权贸易网络图

本文将RCEP成员国为贸易网络节点，以国家之间的贸易关系为边，国家间贸易量为边权重，构建RCEP国际贸易的有向加权网络。网络以邻接方阵，计算公式如下：

1.3.1 块模型分析

块模型是将网络中节点按照一定的标准分为几个“块”，其次通过厘清各个“块”的关系，探究整体网络的结构特征。贸易网络一般分为四种板块：第一种是“主受益”板块，“主受益”板块的贸易主要发生在内部，与其他板块贸易联系较少且接受大于发出；
第二种是“净溢出”板块，对比内部关系，其与其他板块的贸易联系更多且接受少于发出；
第三种是“双向溢出”板块，此板块与其他板块有较多的发出和接受的关系，与此同时板块内部亦保持密切关系；
第四种是“经纪人”板块，此板块内部贸易关系较少但与其他板块有更多的贸易联系，称当“桥梁”角色。

1.3.2 加权度

加权度是与节点相连的边的权重总和，是指贸易国之间产生的贸易量，贸易量的不同导致了每条边在复杂网络中产生不同的影响。加权度值越大，说明该国家的贸易对其他节点和整体贸易网络的影响越大。计算公式如下：

1.3.3 QAP分析方法

QAP分析方法被称为测量关系之间关系的方法[7]。QAP常常应用于社会网络研究中，是一种非参数估计方法，基于重新抽样处理传统计量方法在关系型数据方法中的多重共线性和虚假相关等问题。

QAP相关分析主要用于分析各种“关系矩阵”间是否显著相关，从而说明一种关系的建立对于另一种关系实现的影响。以下为QAP的计算方法：首先将矩阵转换为长向量从而计算两个矩阵之间的相关系数；
其次通过随机置换矩阵中的行和列从而计算置换后矩阵与另一个矩阵之间的相关系数，根据关系矩阵规模的大小，选择重复次数，重复这一计算过程，得到相关系数的分布；
最后，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。QAP相关分析主要是考察多个关系矩阵与一个关系矩阵间的关系。

2.1 RCEP成员国BRI分析

本文选取BRI（某国在RCEP中与各国的贸易流量/其全球的贸易流量）来衡量其对RCEP的依赖程度和其贸易发展潜力。结果如图2所示。

图2 RCEP成员国BRI情况

由图可知老挝的BRI占比在80%以上，说明其与RCEP成员国贸易联系极强，对RCEP成员国依赖性极强，是RCEP高渗透国家，贸易潜力极小；
BRI占比在60%～80%的有越南、泰国、印度尼西亚、马来西亚、澳大利亚、菲律宾、文莱、柬埔寨及缅甸，说明这些国家与RCEP成员国贸易联系较强，对RCEP依赖较强，是RCEP较高渗透国家，贸易发展潜力较小；
BRI占比在40%～60%中的国家有新西兰、韩国及日本，其占比较低，说明对RCEP依赖性较弱，是RCEP较低渗透国家，这亦代表其与其他成员国贸易发展潜力较大；
BRI占比在40%以下的国家是中国和新加坡，说明中国和新加坡对RCEP依赖性弱，是RCEP低渗透国家，这亦说明了尤其是中国与RCEP中其他成员国贸易潜力非常大。

中国现如今对RCEP依赖性弱，加入RCEP，不仅有助于中国与周边国家加强贸易联系，而且中国巨大的贸易潜力亦将吸引各国与中国开展贸易合作。对于想与中国或其他渗透性低的国家展开合作的国家而言，它们会更积极推动RCEP落地。事实验证亦是如此，中国、日本、新加坡都是率先完成RCEP核定的国家。

2.2 RCEP贸易网络块模型分析

使用ucinet软件，设定收敛标准为0.2，最大分割深度为2，对2019年RCEP国家贸易关系进行块模型分析。见图3。

图3 RCEP贸易国凝聚子群图

由树形图可以清晰地判断出RCEP内部成员国的子结构状态，可以将RCEP内部国家按照贸易紧密度划分为4个板块：第一个板块为中国、日本、韩国、澳大利亚及越南；
第二个板块为柬埔寨和老挝；
第三个板块为泰国、新加坡、新西兰及印度尼西亚；
第四个板块为菲律宾、文莱、马来西亚及缅甸。

由ucinet计算，得出RCEP各板块的贸易关系特征，如表2。

表2 各贸易板块的贸易关系特征

各个板块内部贸易联系密切。由表2可知第一板块板块内关系数为15，发出关系数为4，接受关系数为13，因此板块一为“净受益”板块，享受其他板块的溢出效益；
第二板块板块内关系数为0，发出关系数5，接受关系数为2，因此板块二为“净溢出”，对于其他板块有溢出效益；
第三板块板块内关系数为7，发出关系数为9，接受关系数为16，因此板块三为“双向溢出”板块，既享受其他板块的溢出又对其他板块有溢出；
第四板块板块内关系数为1，发出板块为19，接受关系数为6，因此板块四为“经纪人”板块，起到“桥梁”作用。

为了进一步探究各个板块之间的相互关系，本文使用ucinet计算四个板块之间的密度矩阵，得出RCEP整体网络密度为0.329。设定各个板块平均密度大于0.329赋值为1，表示其中存在关联关系，低于0.329赋值为0，表示其中不存在关联关系。见表3。

表3 RCEP各版块网络密度矩阵和像矩阵

结果可知，板块一和板块三内部国家贸易联系紧密，呈现出“朋友圈”效益。矩阵亦可以清晰地显示出贸易的传递效益，贸易流向是从板块四流向到板块一、板块四流向到板块三、板块二流向到板块三。

2.3 RCEP成员国加权度排名对比分析

2012年，RCEP由东盟发起，到2019年，经过19次部长会议，28论正式谈判，协议终于达成。在这7年中，RCEP内部国家加权度及排名发生了变化，具体由表4所示。

表4 加权度排名

由表4可知排名靠前的依旧是中国、日本、韩国、澳大利亚等大国，排名靠后的依旧是东南亚一些人口小国。然而在这7年之间，加权度亦有不小的变化。7年中，越南在RCEP中的加权度增长了近70%，排名进步亦很大，由第9名上升到第5名。在这15个国家中，日本的加权度下降明显，日本下降了12.3%。日本积极核准RCEP，希望与RCEP成员国加强贸易联系。日本如此积极的态度表明日本期望与成员国进一步展开贸易合作，因此，日本在RCEP中的贸易潜力亦是巨大的。中国的加权度在7年中增长了24%，中国是RCEP加权度增长主要的增长动力。而在这7年谈判中，RCEP整体加权度增长达到11.6%，证明RCEP各成员国经济潜力巨大。

3.1 因素选择与模型构建

现如今的研究主要从以下几个方面来研究国家间贸易关系的影响因素。

第一，经济贸易因素。1）国家间的经济规模差异是影响国际贸易的重要因素之一[8]。本文将RCEP国家间的GDP绝对差值作为国家间的经济规模差距因素来考察其RCEP贸易网络。2）国家间通过签署自由贸易协定从而相互取消大部分货物的关税和市场准入准则，各国之间的自由贸易协定签署情况是影响国际贸易的重要因素之一。本文将RCEP内部成员国之间的贸易协定签署情况作为影响因素研究RCEP贸易网络。

第二，政府制度因素。1）政府效能反映了公众对于政府办事能力和办事效率的满意度以及政策制定和执行的质量。一国的政府效能会影响到贸易政策和营商环境，本文采用RCEP成员国的政府效能指数考察是否对于RCEP贸易网络有影响。2）营商便利指数反映了企业经营与贸易的便利程度。本文采用RCEP成员国的营商便利指数作为影响因素考察RCEP贸易网络。

第三，文化因素。国家间的贸易流量不仅受到国家之间地理距离影响，还受到国家间文化差异的影响，而不同的语言往往能在一定程度上体现群体之间在文化上的差异[9]。

第四，地理交通因素。1）国家间的空间邻近关系是影响贸易规模的重要因素，国家间的距离越近则贸易的交通成本越低，贸易的可能性亦就越大。2）国家之间的地理距离亦是影响国际贸易的重要因素之一，地理距离不但影响两国之间的贸易运输成本，还会导致两国之间信息不对称，从而对国家间的贸易活动产生影响[10]。本文采用各国首都之间的球面距离作为地理距离因素来研究RCEP贸易网络的影响。3）物流绩效指数差值越小则物流发展水平差距越小，越有可能发生更强的贸易关系，高水平的物流通达性有利于降低货物运输成本，促进国家之间进行贸易往来。本文选取物流绩效指数作为影响因素考察RCEP贸易网络。

3.2 QAP相关分析

本文选取代表的是RCEP成员国有向加权贸易网络矩阵，用表示GDP差值矩阵，用表示地理距离矩阵，用表示地理相邻矩阵，用表示语言差异矩阵，用表示营商便利指数差值矩阵，用表示物流绩效指数差值矩阵，用表示自由贸易协定差异矩阵，用表示政府效能指数差值矩阵。计算公式如下：

=()

通过ucinet，选择5000次随机置换。实际相关系数以RCEP贸易矩阵和另八个变量矩阵为基础计算而来的，最小值和最大值分别为随机置换计算结果中所得到相关系数的最小值和最大值，显著性检验反映了实际相关系数的显著性水平，≥0与≤0分别表示随机置换得来的相关系数大于或小于实际值的概率。QAP相关分析的结果如表5所示。

表5 影响因素QAP相关分析

由表5可知，经过QAP相关分析初步验证RCEP加权贸易网络矩阵与物流绩效指数差值矩阵、自由贸易协定0-1矩阵、GDP差值矩阵、营商便利指数差值矩阵和政府效能指数差值矩阵存在显著的相关关系。RCEP贸易网络矩阵与地理距离差值矩阵、相邻0-1矩阵和语言差异矩阵不存在显著相关关系。

从中筛选物流绩效、自由贸易协定、GDP差值、营商便利指数和政府效能指数五个影响因素进行QAP回归分析进一步验证。见表6。

表6 影响因素QAP回归分析

注：*、**、***分别代表在0.1、0.05和0.01的统计水平上显著。

如表6所示，和对RCEP贸易额变量影响显著。通过各模型对比可知，QAP回归模型趋向于稳健，拟合优度不断提升。

1）变量显著影响了国家间贸易网络变量，与国家间的贸易网络变量有正相关关系。说明RCEP国家之间签署自由贸易协定可以消除贸易壁垒，以支持贸易往来和贸易便利化，最终将促进RCEP整体贸易网络的发展。

2）变量显著影响了国家间贸易网络变量，与国家间贸易网络变量有正相关关系。说明在RCEP成员国中不同国家经济水平差异反而促进了国家之间的贸易交流，不同国家经济上有差距，区域内不同国家的产业发展水平层次有差别，形成优势互补，国家间贸易交流增多。

3）变量显著影响了国家间贸易网络变量，与国家间贸易网络有负相关关系且影响最大。世界银行规定营商便利指数越低代表该国家商业经营越便利，而营商便利指数差值大对RCEP成员国间贸易量有阻碍作用。一个地区营商环境不仅直接反映在对于目标国的贸易投资门槛，还会影响该地区企业的生产成本，那么国家间营商便利指数差值大，投资国不适应目标国的营商环境，从而影响国家之间的贸易往来。

4）前人的研究总结了地理位置和物流通达度对于国家间贸易有负向阻碍效应，而通过本文QAP相关分析和回归分析，地理交通因素对RCEP贸易网络变量影响并不显著。

RCEP在2012年由东盟发起到2020年各国领导人正式签署协议已经历经8年。RCEP的建立意味着全世界约1/3经济总量人口的地区能够形成统一的大市场。与此同时，印度因为一些原因在2019年退出RCEP，但对于以后印度进入RCEP持保留席位。那么RCEP市场充满着潜力和活力，我国特别重视RCEP进展工作。2021年1月29日福建省商务厅表示，将采取扩大双向贸易、落实项目带动、加大精准招商等七项举措，抢抓区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）机遇，让RCEP真正惠及企业和百姓[11]。本文通过构建贸易拓扑网络，分析了具有共同特征的贸易板块，揭示了各国在RCEP中的贸易地位，刻画了RCEP的发展潜力，探究了RCEP贸易影响因素，为进一步研究RCEP提供了参考。

研究结论如下：

1）中国的BRI占比不到40%，中国对RCEP依赖程度低且中国贸易额是RCEP中最多的国家，中国是RCEP贸易网络拓扑结构的核心。中国从2012年RCEP的提出到2019年签署这7年谈判中，与其他成员国的贸易额增长了24%。RCEP整体加权度增长了11.6%，主要增长国越南的加权度增长了70%，主要下降国日本加权度下降了12.3%。

2）块模型分析结果显示第一个板块为中国、日本、韩国、澳大利亚及越南，其为“净受益”板块；
第二个板块为柬埔寨和老挝，其为“净溢出”板块；
第三个板块为泰国、新加坡、新西兰及印度尼西亚，其为“双向溢出”板块；
第四个板块为菲律宾、文莱、马来西亚及缅甸，其为“经纪人”板块。板块一和板块三内部关系密切，贸易流向是从板块四流向到板块一、板块四流向到板块三、板块二流向到板块三。

3）通过QAP分析可知，对于RCEP中的国家而言，GDP的差值是影响国家间贸易的主要因素之一，不同的经济水平造成产业链上的差别促进了贸易往来。国家间自由贸易协定的签署对于RCEP贸易网络有正向促进作用，而各国营商便利的差异将对国家之间的贸易有负向阻碍作用。国家之间的地理位置和物流交通情况并不是影响RCEP成员国间贸易的重要因素。

通过以上的研究结果，可以得到如下启示：

1）充分发挥领导地位，积极展开贸易合作。RCEP的签署将会给中国带来更多的机遇与其成员国展开合作，而中国作为RCEP贸易网络核心，应发挥好经济领导地位，主动深化与其他成员国的贸易联系，提高贸易网络密度。

2）甄别不同板块差异，采取针对性贸易政策。对于与中国共处于同一板块的国家，要保证贸易的稳定性；
对于“净收益”板块的国家，要与其他国家共享RCEP带来的经济效益，减少流动壁垒，使得贸易流向从单向到双向转变；
对于“净溢出”板块的国家，要主动补贴，保证其展开合作的积极性；
对于“双向溢出”板块的国家，要进一步加强贸易联系，以引导整体贸易网络发展；
对于“经纪人”板块的国家，要积极支持其发挥的中介作用。

3）自由贸易协定对于国家之间的贸易交流有着重大影响，这就佐证了签署RCEP对于促进地区经济一体化，加强贸易联系，扩大贸易网络密度具有重大意义。应把握好RCEP成立发展机会，积极商谈RCEP成员国深度合作，推进贸易便利化，减少贸易成本，实现互利互赢。

[1] 中国新闻网.商务部:中国已核准RCEP[EB/OL].[2021-03-08]. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1693668968279711254&wfr=spider&for=pc.

[2] 新华社.日本国会批准RCEP[EB/OL].[2021-06-28]. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1698272393253417648&wfr=spider&for=pc.

[3] 钱进.《区域全面经济伙伴关系协定》的经济效应及产业产出分析[J].国际商务研究,2021,42(1):86-96.

[4] 余淼杰,蒋海威.从RCEP到CPTPP:差异、挑战及对策[J].国际经济评论,2021(2):129-144,7.

[5] 肖琬君,冼国明.RCEP发展历程：各方利益博弈与中国的战略选择[J].国际经济合作,2020(2):12-25.

[6] 全毅,沈铭辉,仇莉娜.如何构建区域全面经济伙伴关系(RCEP):中国视角[J].和平与发展,2017(5):86-102,122-123.

[7] 刘军.QAP:测量“关系”之间关系的一种方法[J].社会,2007(4):164-174,209.

[8] KIMURA F, LEE H H. The Gravity Equation in International Trade in Services[J]. Review of World Economics, 2006,142(1):92-121.

[9] DOLLOR D, KRAAY A. Institutions,Trade and Growth[J].Journal of Monetary Economics,2003(1):133-162.

[10] CHANEY T. The Network Structure of International Trade[J]. The American Economic Review,2014,104 (11):3600-3634.

[11] 中新社.福建七大举措抢抓RCEP新机遇[EB/OL].[2021-05-29]. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1690221124467523606&wfr=spider&for=pc.

Analysis of RCEP Trade Network Structure and Research on Its Influencing Factors

DONG Zhiliang, YUAN Shuo

(School of Urban Geology and Engineering, Hebei University of Geosciences, Shijiazhuang, Hebei 050031, China)

In order to clarify the RCEP network topology and trade influencing factors, this paper uses block model and QAP and other network analysis methods to study the trade data of RCEP member countries in 2012 and 2019. The results are as follows: 1) China is at the core of the RCEP trade network and the proportion of BRI is the lowest. China has huge trade potential. 2) RCEP can be divided into 4 sectors, 5 countries including China are “net income” countries, 2 countries including Cambodia are “net spillover” countries, 4 countries including Thailand are “two-way spillover” countries, and 4 countries including the Philippines are “broker” countries. 3) The difference in GDP, the difference in the ease of doing business index and the status of FTA signing have varying degrees of impact on the RCEP trade network .

RCEP; trade network; BRI; block model; QAP

10.3969/j.issn.1673-2065.2022.04.008

董志良（1975－），男，河北石家庄人，教授；

袁 硕（1997－），男，江苏徐州人，在读硕士。

国家社科基金项目（17BGL202）

F712.9

A

1673-2065(2022)04-0037-08

2021-10-27

（责任编校：李建明 英文校对：李玉玲）