“一帶一路”沿線國(guó)家間合作...于合作事件大數(shù)據(jù)的跟蹤研究_任德孝

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《亞太經(jīng)濟(jì)》2023年第1期“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)特征及合作強(qiáng)度影響因素分析——基于合作事件大數(shù)據(jù)的跟蹤研究123任德孝劉清杰張坤領(lǐng)內(nèi)容摘要：基于GDELT合作事件大數(shù)據(jù)，結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，探索2003—2020年“一帶一路”沿線國(guó)家間合作關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)分布特征，并結(jié)合負(fù)二項(xiàng)回歸模型識(shí)別影響合作強(qiáng)度的主要因素。結(jié)果表明：“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以中國(guó)和俄羅斯為核心形成雙向樞紐網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，合作網(wǎng)絡(luò)的空間組織格局表現(xiàn)為顯著的單中心輻射和多中心緊密相結(jié)合的區(qū)域合作結(jié)構(gòu)；合作強(qiáng)度呈現(xiàn)出逐漸增強(qiáng)態(tài)勢(shì)，國(guó)家間網(wǎng)絡(luò)中心性水平、對(duì)外開放程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、治理水平及地理距離等是影響合作強(qiáng)度的重要因素。關(guān)鍵詞：“一帶一路”沿線國(guó)家國(guó)際關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析合作強(qiáng)度影響因素中圖分類號(hào)：D812文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1000-1052（2023）01-0071-09DOI:10.16407/j.cnki.1000-6052.2023.01.0032023年，共建“一帶一路”倡議提出10周年之際，探究“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及特征，識(shí)別影響其國(guó)際合作強(qiáng)度的主要因素，對(duì)于推動(dòng)高質(zhì)量共建“一帶一路”，踐行人類命運(yùn)共同體理念，以及豐富國(guó)際關(guān)系理論具有重要意義。一、文獻(xiàn)綜述早在20世紀(jì)60年代，就有學(xué)者借助網(wǎng)絡(luò)分析的方法研究國(guó)家間貿(mào)易往來(lái)問(wèn)題（Brams,1966）。近年，隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的逐漸成熟，學(xué)者們開始嘗試將其引入國(guó)際關(guān)系分析中。地緣政治關(guān)系網(wǎng)絡(luò)研究方面，Wang等（2019）從國(guó)際關(guān)系中發(fā)生的沖突與合作事件為分析基礎(chǔ)，引入網(wǎng)絡(luò)分析方法研究國(guó)家間的策略互動(dòng)行為模式。羅杭和李博軒（2021）結(jié)合結(jié)構(gòu)性權(quán)力理論和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法評(píng)價(jià)了國(guó)家在國(guó)際體系網(wǎng)絡(luò)中的角色，識(shí)別了不同國(guó)家的結(jié)構(gòu)性權(quán)力變化。朱炤瑗等（2022）則探索國(guó)際關(guān)系的動(dòng)態(tài)演化模式及其空間分布特征。地緣經(jīng)濟(jì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析方面，主要是嘗試基于經(jīng)貿(mào)往來(lái)數(shù)據(jù)構(gòu)建交互網(wǎng)絡(luò)，探索國(guó)際經(jīng)貿(mào)合作關(guān)系，以及各國(guó)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的經(jīng)濟(jì)地位與合作偏好。Du等（2017）以頂層網(wǎng)絡(luò)分析方法研究國(guó)家間能源貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的演化特征，Wang等（2016）則分析了國(guó)家間能源進(jìn)口關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的演化特征，以此評(píng)估能源安全問(wèn)題。熊收稿日期：2022年8月20日作者簡(jiǎn)介：1.任德孝，博士，廣州工商學(xué)院管理學(xué)院講師。研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)。廣州，510850。2.劉清杰（通訊作者），博士，北京師范大學(xué)一帶一路學(xué)院講師。研究方向：空間經(jīng)濟(jì)學(xué)。珠海，519087。3.張坤領(lǐng)，博士，北京師范大學(xué)一帶一路學(xué)院講師。研究方向：制度經(jīng)濟(jì)學(xué)。珠海，519087?；痦?xiàng)目：國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“‘一帶一路’投資安全保障體系研究”（19ZDA100）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目“空間經(jīng)濟(jì)視角下中國(guó)對(duì)‘一帶一路’沿線國(guó)家OFDI的區(qū)位布局研究”（2020NTSS37）。71

1ASIA-PACIFICECONOMICREVIEWNO.1,2023文等（2021）結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究了北極航道通航對(duì)于世界貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局的影響。王文宇等（2021）以世界礦產(chǎn)資源貿(mào)易數(shù)據(jù)分析中國(guó)礦產(chǎn)資源貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)特征及其演化過(guò)程。自“一帶一路”倡議提出以來(lái)，其國(guó)際合作關(guān)系成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)術(shù)研究成果日漸豐富（姜穎和梁桂閣，2022）。其中以“一帶一路”沿線國(guó)家為樣本，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行的國(guó)際合作網(wǎng)絡(luò)研究也快速興起。王彥芳等（2019）運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法結(jié)合隨機(jī)前沿模型，研究“一帶一路”貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣骷捌鋵?duì)中國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易效率的影響。彭羽等（2022）使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法測(cè)度“一帶一路”FTA網(wǎng)絡(luò)國(guó)家地位，并基于沿線跨國(guó)面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)其對(duì)出口的影響。楊繼軍和傅軍（2022）基于“一帶一路”沿線國(guó)家貿(mào)易數(shù)據(jù)，廓清了沿線國(guó)家的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，結(jié)合計(jì)量模型進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)動(dòng)的顯著影響，也有學(xué)者開始關(guān)注“一帶一路”沿線國(guó)家投資網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)問(wèn)題（楊文龍和杜德斌，2019）。正確剖析國(guó)家間合作關(guān)系及其演化過(guò)程，是開展“一帶一路”國(guó)際關(guān)系研究的重要基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，豐富了數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量和類型，也在悄然改變著國(guó)際關(guān)系量化研究的議題與方向（漆海霞，2018）。本研究嘗試基于海量新聞事件大數(shù)據(jù)，結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，探索“一帶一路”沿線國(guó)家間合作關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，識(shí)別影響國(guó)家間合作強(qiáng)度的重要因素。二、“一帶一路”沿線國(guó)家間合作關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征（一）研究設(shè)計(jì)1.網(wǎng)絡(luò)分析指數(shù)測(cè)算。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，引入中心性、中間中心性、網(wǎng)絡(luò)密度、聚類系數(shù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)平均路徑長(zhǎng)度的概念（表1）。其中，Cin(i)和Cout(i)分別表示國(guó)家i的入度和出度；fij是合作發(fā)起國(guó)家i和國(guó)家j之間的合作事件數(shù)，fji是合作發(fā)起國(guó)家j和國(guó)家i之間的合作事件數(shù)；Cd(i)表示國(guó)家i的中心性，是指該國(guó)的進(jìn)出程度之和；Cb(i)是國(guó)家i的中間中心性，σjk是國(guó)家j和k之間最短路徑的個(gè)數(shù)；σjk(i)是國(guó)家j和k通過(guò)節(jié)點(diǎn)i最短路徑的個(gè)數(shù)；S(i)表示國(guó)家i的主動(dòng)或被動(dòng)合作過(guò)程的功能指標(biāo)；Den(i)和Clu(i)分別表示網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)；Ei表示與國(guó)家i實(shí)際連接的一側(cè)；MaxEi表示最有可能連接國(guó)家i的一側(cè)；PL(i,j)表示網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度；L(i,j)表示國(guó)家i和國(guó)家j之間的最短路徑長(zhǎng)度；l表示網(wǎng)絡(luò)中最短路徑的總數(shù)。表1復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)測(cè)算指數(shù)及說(shuō)明指數(shù)測(cè)算公式指數(shù)含義n入度Cin(i)=∑fjij=1值越大，表示節(jié)點(diǎn)國(guó)家的入度、出度和中心性更n出度Cout(i)=∑fij高，以及他們?cè)诤献骶W(wǎng)絡(luò)中更重要的位置j=1中心性Cd(i)=Cin(i)+Cout(i)nσ(i)值越大，表明節(jié)點(diǎn)國(guó)家控制合作網(wǎng)絡(luò)的能力越強(qiáng)，jk中間中心性Cb(i)=∑j=1;k=1;j≠k≠iσjk這些國(guó)家作為“中介”或“中轉(zhuǎn)站”的能力越高|Ei|值越大，表明合作網(wǎng)絡(luò)的密度越高，節(jié)點(diǎn)國(guó)家之間網(wǎng)絡(luò)密度Den(i)=|Vi|(|Vi|-1)的聯(lián)系越緊密|Ei|值越大，表明合作網(wǎng)絡(luò)各部分的集聚程度越高，分集聚系數(shù)Clu(i)=|MaxEi|布越不平衡∑Liji≠j平均路線長(zhǎng)度PL(i,j)=值越大，表明節(jié)點(diǎn)國(guó)家之間的連接長(zhǎng)度越長(zhǎng)l（i≠j;i、j=1,2,3,…,l)2.研究樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源。本研究基于全球最大的新聞事件數(shù)據(jù)庫(kù)（TheGlobalDatabaseofEvents,Lan-guage,andTone,簡(jiǎn)稱GDELT），過(guò)濾“QuadClass”字段得到的實(shí)質(zhì)合作事件，即簽訂合作協(xié)議、提供物質(zhì)幫助等。本研究范圍界定為65個(gè)“一帶一路”沿線國(guó)家，具體如下：東南亞（11個(gè)國(guó)家），南亞（8個(gè)國(guó)家），西亞和中東（19個(gè)國(guó)家），中東歐（19個(gè)國(guó)家），中亞（5個(gè)國(guó)家），蒙古和俄羅斯、中國(guó)等。由于黑山、波72

2《亞太經(jīng)濟(jì)》2023年第1期黑、斯洛文尼亞、巴勒斯坦、羅馬尼亞等5個(gè)國(guó)家在GDELT的數(shù)據(jù)庫(kù)中未檢測(cè)到，因此剔除掉這5個(gè)國(guó)家，本文研究對(duì)象為“一帶一路”沿線60個(gè)國(guó)家。圖1顯示“一帶一路”沿線國(guó)家間合作事件從2003年的3.30萬(wàn)件增加到2020年底的15.06萬(wàn)件，尤其是2013年“一帶一路”倡議提出以后開始快速增長(zhǎng)，2016年合作事件達(dá)到高峰，數(shù)量從13.28萬(wàn)件增長(zhǎng)到28.20萬(wàn)件，增長(zhǎng)超過(guò)一倍。2017年后受“逆全球化”思潮的影響，國(guó)際關(guān)系偏向保守，“一帶一路”沿線國(guó)家間合作新聞事件數(shù)量開始有下降趨勢(shì)（圖1）。圖12003—2020年“一帶一路”沿線國(guó)家間合作事件數(shù)量演變單位：萬(wàn)件資料來(lái)源：原始數(shù)據(jù)來(lái)自GDELT數(shù)據(jù)庫(kù)，圖中數(shù)據(jù)由作者統(tǒng)計(jì)整理得到。（二）“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)分析2003—2020年，“一帶一路”沿線國(guó)家間合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的邊數(shù)、平均節(jié)點(diǎn)度和網(wǎng)絡(luò)密度整體上有顯著增加（表2），這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)內(nèi)沿線國(guó)家間有著愈加頻繁的接觸和密切的合作與互動(dòng)。表2“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)年份邊數(shù)平均度網(wǎng)絡(luò)密度聚類系數(shù)平均路徑2003117623.7670.40337.9621.6092010182835.5330.60243.4821.3992013198337.8000.64170.7581.3592020198938.3330.65090.5861.351資料來(lái)源：原始數(shù)據(jù)來(lái)自GDELT數(shù)據(jù)庫(kù)，圖中指數(shù)由作者通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET測(cè)算得到。從圖2中可以看出網(wǎng)絡(luò)密度持續(xù)增長(zhǎng)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)合作關(guān)系愈加密切。網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)在2003—2014年間快速提高，尤其是2013年到2014年，增速?gòu)?0.758增加到158.329，翻了一倍多。從2014年至今開始波動(dòng)下降，平均聚類系數(shù)逐漸變小，合作網(wǎng)絡(luò)有從集聚到分散的趨勢(shì)，合作格局發(fā)生變化。網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑越來(lái)越小，在1.2到1.7的范圍內(nèi)，略低于具有相同節(jié)點(diǎn)和邊數(shù)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度的理論值(1.33到1.91)，合作網(wǎng)絡(luò)的小世界特征不斷顯現(xiàn)。圖2網(wǎng)絡(luò)密度、平均路徑與聚類系數(shù)的時(shí)變圖資料來(lái)源：原始數(shù)據(jù)來(lái)自GDELT數(shù)據(jù)庫(kù)，圖中指數(shù)由作者通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET測(cè)算得到。73

3ASIA-PACIFICECONOMICREVIEWNO.1,2023合作網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)度數(shù)，即與每個(gè)節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的邊的度數(shù)，反映的是一種關(guān)聯(lián)度。從圖3可以看出，節(jié)點(diǎn)度數(shù)的冪函數(shù)擬合系數(shù)在2003、2010、2013和2020年分別為0.8635、0.8093、0.8371和0.7797，符合長(zhǎng)尾分布和無(wú)標(biāo)度特性，可見“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)標(biāo)度特征，各節(jié)點(diǎn)的中心度之間呈嚴(yán)重不均勻分布：少數(shù)國(guó)家節(jié)點(diǎn)擁有極其多的連接，大多數(shù)國(guó)家節(jié)點(diǎn)只有很少量的連接。在60個(gè)樣本國(guó)節(jié)點(diǎn)中，2003年度數(shù)排名前20的國(guó)家節(jié)點(diǎn)度數(shù)總和占總體的67%，2020年下降到61.48%。由此可見，少數(shù)國(guó)家對(duì)于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行起著主導(dǎo)作用，同時(shí)這種無(wú)標(biāo)度特性隨著時(shí)間的推移在發(fā)生變化。2020年這種無(wú)標(biāo)度特性有所削弱，度數(shù)處于中間位置的國(guó)家節(jié)點(diǎn)數(shù)量不斷增加，合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷得到優(yōu)化。以中國(guó)為例，2003年其與沿線其他國(guó)家的合作關(guān)聯(lián)度數(shù)為2370，處于第七位；2010年關(guān)聯(lián)度數(shù)增加到10734，排序上升到第四位；2013年度數(shù)為16011，持續(xù)名列第四位；2020年度數(shù)增加到38000，位列沿線國(guó)家第一位。由此可見，中國(guó)與沿線國(guó)家的合作關(guān)聯(lián)度正在快速增強(qiáng)。圖3相關(guān)年份“一帶一路”沿線國(guó)家間合作度數(shù)及擬合線資料來(lái)源：原始數(shù)據(jù)來(lái)自GDELT數(shù)據(jù)庫(kù)，圖中指數(shù)由作者通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET測(cè)算得到。74

4《亞太經(jīng)濟(jì)》2023年第1期（三）“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)的國(guó)家中心性分析以下利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法計(jì)算合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)中心性和中間中心性等，并利用NetDraw繪制2020年的“一帶一路”沿線國(guó)家間合作網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，探究合作網(wǎng)絡(luò)中國(guó)家的中心性特征。圖4顯示，2020年中國(guó)和俄羅斯在網(wǎng)絡(luò)中心性持續(xù)位居前兩位，位于合作網(wǎng)絡(luò)的中心，與其他國(guó)家有高度關(guān)聯(lián)，其中，中國(guó)以98.3的中心度位居第一位，高于俄羅斯96.6的中心度；中東歐的土耳其和波蘭，與東南亞的印度、越南、印度尼西亞和馬來(lái)西亞等國(guó)形成合作網(wǎng)絡(luò)的次要節(jié)點(diǎn)；東帝汶、格魯吉亞和不丹的網(wǎng)絡(luò)中心性最低，處于合作網(wǎng)絡(luò)的邊緣。2003—2020年間，沿線國(guó)家的節(jié)點(diǎn)中心性都有了不同程度的提高，尤其是中心性值較低的國(guó)家，如馬爾代夫和不丹的中心性在2003年處于低位，但是經(jīng)過(guò)18年的發(fā)展，中心性分別提高4倍和2.8倍。圖42020年“一帶一路”沿線國(guó)家合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D近年“一帶一路”沿線國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)的中間中心性呈現(xiàn)出高值快速下降、低值緩慢上升的變化特征。中國(guó)和俄羅斯雖然中間中心性處于高位，但是其變化趨勢(shì)是逐漸下降的；馬爾代夫和不丹的中間中心性最低，但是其表現(xiàn)出逐漸提高的趨勢(shì)。高值與低值之間的差距不斷縮小，表明合作網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的“中介”功能逐漸趨于平衡。同時(shí)在這一趨勢(shì)期，中俄兩國(guó)繼續(xù)具有較大的中間中心性，他們基本上是合作網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)樞紐。國(guó)家中心性和中間中心性之間的相關(guān)系數(shù)在5年間均大于0.8，兩者之間具有較高的相關(guān)性。這些結(jié)果表明，合作網(wǎng)絡(luò)內(nèi)級(jí)別越高的國(guó)家對(duì)合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出越強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移功能和控制力。三、“一帶一路”沿線國(guó)家間合作強(qiáng)度的影響因素分析（一）模型構(gòu)建與變量說(shuō)明本部分探究“一帶一路”沿線國(guó)家之間合作強(qiáng)度的影響因素。分析發(fā)現(xiàn)，國(guó)家間合作強(qiáng)度數(shù)據(jù)具有過(guò)離散特征，因此構(gòu)建負(fù)二項(xiàng)回歸進(jìn)行估計(jì)。模型后續(xù)針對(duì)alpha值進(jìn)行的過(guò)離散檢驗(yàn)也證明了使用負(fù)二項(xiàng)回歸模型的合理性。因此本部分構(gòu)建的實(shí)證模型如下：Iij=α+β1DCij+β2DOij+β3DEij+β4DGij+β5DDij+εij（1）其中，Iij表示國(guó)家i和j之間的合作強(qiáng)度，反映的是合作事件對(duì)國(guó)家間合作關(guān)系的影響程度，合作強(qiáng)度指數(shù)的計(jì)算公式如下：αβIij=(∑GSCij)×(∑GSCji)（2）75

5ASIA-PACIFICECONOMICREVIEWNO.1,2023式中∑GSCij為i國(guó)（發(fā)起國(guó)家）與j國(guó)（接受國(guó)家）之間合作事件的影響程度（Goldstein得分）之和；α表示i國(guó)與j國(guó)之間合作事件的數(shù)量占i國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家合作事件總數(shù)的比重?！艷SCji指的是j國(guó)（合作發(fā)起國(guó)家）與i國(guó)之間合作事件的影響程度（Goldstein得分）之和，β表示j國(guó)與i國(guó)之間合作事件數(shù)量占j國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家合作事件總數(shù)的比重。模型（1）中引入沿線國(guó)家間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的中心度差異DCij、對(duì)外開放度差異DOij、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異DEij、治理水平差異DGij、地理距離DDij等因素，考察其對(duì)于國(guó)家間合作強(qiáng)度的影響。其中，網(wǎng)絡(luò)中心度的測(cè)算在前文已有說(shuō)明，此處不再贅述。對(duì)外開放度差異采用對(duì)外貿(mào)易依存度的相對(duì)差異表示，即兩國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP的比重之差值；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異衡量的是兩國(guó)間人均GDP的國(guó)別差異，其為測(cè)量經(jīng)濟(jì)距離的最常見指標(biāo)；采用世界銀行發(fā)布的全球治理指數(shù)來(lái)衡量治理能力差異；采用加入人口權(quán)重后的距離權(quán)重評(píng)估兩國(guó)地理距離，計(jì)算公式如下：1/σσdij=(∑(popk/popi)∑(popl/popj)dkl)（3）k≠il∈j其中popk表示的是i國(guó)的集聚城市k的人口，σ表示的是貿(mào)易流動(dòng)對(duì)兩國(guó)距離的敏感度。國(guó)家間的距離數(shù)據(jù)來(lái)自CEPII提供的最新數(shù)據(jù)。為了考慮地理距離是否會(huì)因?yàn)檎Z(yǔ)言的接近度而對(duì)合作強(qiáng)度的影響有所變化，我們構(gòu)建第二個(gè)模型，引入交叉項(xiàng)，進(jìn)行對(duì)比研究：Iij=α+β1DCij+β2DOij+β3DEij+β4DGij+β5DD*DLij+εij（4）式中DLij指各國(guó)之間是否超過(guò)9%的人使用共同語(yǔ)言，如果使用了共同語(yǔ)言則為1，否則為0。（二）模型估計(jì)結(jié)果與分析由模型（1）和（4）分別得到2003—2020年的回歸結(jié)果，受篇幅限制，表3僅匯報(bào)2003、2010、2013和2020年的估計(jì)結(jié)果。首先需要檢驗(yàn)本文構(gòu)建的負(fù)二項(xiàng)回歸模型是否合適。原假設(shè)是alpha值顯著為0，備擇假設(shè)為alpha值顯著不為0，如果LR檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)應(yīng)的P值小于5%，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為使用負(fù)二項(xiàng)回歸較為合理；反之則說(shuō)明可能使用Poisson回歸較優(yōu)。表3顯示，2003、2010、2013和2020年的回歸結(jié)果中，LR檢驗(yàn)均拒絕了原假設(shè)，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，因此，選擇的負(fù)二項(xiàng)回歸模型是合適的。表3負(fù)二項(xiàng)回歸估計(jì)結(jié)果變量Model_2003Model_20100.0040.004*-0.006***-0.006***開放度差異(1.50)(1.72)(-5.08)(-5.00)0.0060.007-0.081***-0.081***合作中心度差異(0.36)(0.39)(-4.34)(-4.34)0.111*0.0910.252***0.253***經(jīng)濟(jì)距離(1.94)(1.60)(4.88)(4.88)1.015***0.952***0.1530.155治理距離(5.29)(5.02)(1.18)(1.19)-0.488***-0.490***-0.482***-0.483***地理距離(-14.51)(-14.63)(-19.70)(-19.64)-0.440***0.010地理距離×語(yǔ)言距離(-3.63)(0.16)常數(shù)項(xiàng)YESYESYESYESLR檢驗(yàn)4.8e+04***4.7e+04***4.2e+04***4.1e+04***76

6《亞太經(jīng)濟(jì)》2023年第1期續(xù)表變量Model_2013Model_2020-0.007***-0.008***-0.007***-0.007***開放度差異(-5.41)(-5.51)(-5.20)(-5.01)-0.078***-0.079***-0.024***-0.024***合作中心度差異(-8.58)(-8.64)(-8.04)(-8.06)0.226***0.232***0.0350.034經(jīng)濟(jì)距離(3.79)(3.88)(0.86)(0.83)-0.618***-0.609***-0.452***-0.447***治理距離(-3.93)(-3.87)(-3.08)(-3.04)-0.502***-0.505***-0.530***-0.529***地理距離(-20.02)(-20.03)(-21.45)(-21.29)0.065-0.028地理距離×語(yǔ)言距離(0.99)(-0.45)常數(shù)項(xiàng)YESYESYESYESLR檢驗(yàn)1.3e+05***1.3e+05***1.1e+05***1.0e+05***注：*、**、***分別表示通過(guò)了10%、5%和1%的顯著性檢驗(yàn)；括號(hào)內(nèi)為z值。表3顯示的回歸結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：第一，對(duì)外開放水平越相近，合作強(qiáng)度越高。結(jié)果顯示，除了2003年對(duì)外開放差異對(duì)國(guó)家間合作強(qiáng)度的影響系數(shù)不夠顯著外，2010、2013和2020年估計(jì)結(jié)果均非常顯著，均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)值，即對(duì)外開放度相近的國(guó)家間更容易開展合作，這與我們的預(yù)期一致?？傮w上“一帶一路”沿線國(guó)家對(duì)外開放水平呈現(xiàn)出持續(xù)上升態(tài)勢(shì)。因此，未來(lái)在“一帶一路”框架內(nèi)各國(guó)擴(kuò)大開放、加強(qiáng)合作的前景廣闊。第二，合作網(wǎng)絡(luò)中同等影響力的國(guó)家之間更容易展開合作，但也存在強(qiáng)弱聯(lián)合的多極化合作發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)果顯示，除了2003年之外，其他3個(gè)年份中心度差異對(duì)合作強(qiáng)度的影響系數(shù)均顯著為負(fù)，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明處于同等影響力水平的國(guó)家間更容易展開合作，比如中國(guó)和俄羅斯同樣具有較高中心度的國(guó)家間合作強(qiáng)度較大。不過(guò)根據(jù)估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值的變化看，從2010到2013年，這個(gè)影響系數(shù)從0.081降到0.079，2020年再降到0.024，說(shuō)明同一中心度水平的國(guó)家間合作強(qiáng)度逐漸減弱；多極化發(fā)展態(tài)勢(shì)顯現(xiàn)，居于中心地位的國(guó)家與非中心地位的國(guó)家合作強(qiáng)度有所提高。第三，經(jīng)濟(jì)水平差異越大的國(guó)家間合作程度越高，經(jīng)濟(jì)水平越接近的地區(qū)間合作難度越大。結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)差異對(duì)合作強(qiáng)度的影響在4個(gè)年份均為正值，不過(guò)2010年和2013年這種正向關(guān)系更加顯著，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明沿線國(guó)家間經(jīng)濟(jì)差異越大，合作強(qiáng)度越高；經(jīng)濟(jì)越相近的地區(qū)間合作反而越困難。這可能是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)差異較大的地區(qū)間，存在較大的資源整合空間，形成比較優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。以中國(guó)與老撾合作為例，兩國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異巨大，同時(shí)也存在較大的合作潛力，兩國(guó)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)開發(fā)、旅游、物流等方面具有深化合作空間，中國(guó)目前是老撾第一大投資來(lái)源國(guó)、第一大出口市場(chǎng)、第二大貿(mào)易伙伴。“一帶一路”框架下的中老鐵路建設(shè)又將為深化兩國(guó)合作提供更加廣闊的發(fā)展平臺(tái)。第四，隨著國(guó)際合作質(zhì)量的不斷提高，治理水平相近的地區(qū)間更容易開展合作。治理水平的差異，反映的是政府之間的治理效率、治理能力等差異，直接影響兩國(guó)合作與交流活動(dòng)中的交易成本。2003年樣本檢驗(yàn)的結(jié)果表明，治理水平差異越大合作強(qiáng)度越大，而到2010年這種影響不再顯著，2013年影響系數(shù)則顯著為負(fù)，2020年同樣也為負(fù)。這反映出國(guó)際合作日益規(guī)范化的變化特征。隨著國(guó)際合作的不斷規(guī)范，國(guó)際投資質(zhì)量在不斷提高，投機(jī)性合作大大降低，那么國(guó)際合作對(duì)治理水平的要求越來(lái)越高，跨國(guó)企業(yè)則更多地尋求與本國(guó)治理能力同等水平的國(guó)家進(jìn)行投資合作。77

7ASIA-PACIFICECONOMICREVIEWNO.1,2023第五，空間地理距離成為阻礙國(guó)家間合作的重要影響因素，并且不受語(yǔ)言因素的影響。結(jié)果顯示，無(wú)論是2003年還是2010年、2013年或是2020年，空間地理距離對(duì)沿線國(guó)家間合作強(qiáng)度的影響都顯著為負(fù)，均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，即從2003年至今，空間地理距離持續(xù)成為橫亙?cè)趪?guó)家間合作的阻礙，距離越遠(yuǎn)的地區(qū)間合作強(qiáng)度越小。這與已有研究結(jié)論比較一致，有學(xué)者研究也發(fā)現(xiàn)在中國(guó)對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家的投資中，中國(guó)對(duì)中東歐的投資決策受到距離因素的顯著影響（劉清杰等，2019）。距離作為一種交通成本，顯著抑制了國(guó)家間合作進(jìn)程。從表3的估計(jì)系數(shù)年度變化來(lái)看，距離對(duì)合作的影響程度逐漸增大，可見地理距離對(duì)于合作的影響并沒有在信息化時(shí)代有所削減。這也從側(cè)面說(shuō)明了“一帶一路”建設(shè)中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要意義。四、結(jié)論與政策啟示（一）主要結(jié)論基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，利用2003—2020年GDELT大數(shù)據(jù)對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家間合作關(guān)系進(jìn)行分析?？偨Y(jié)沿線國(guó)家間合作的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和合作強(qiáng)度，構(gòu)建負(fù)二項(xiàng)回歸模型，探究影響沿線國(guó)家間合作的影響因素。得到以下結(jié)論：“一帶一路”沿線國(guó)家間合作關(guān)系越加緊密，對(duì)于“一帶一路”建設(shè)越具有較好的推動(dòng)作用；合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)形成以中國(guó)和俄羅斯為核心的“雙中心”樞紐節(jié)點(diǎn)層次結(jié)構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)中心性水平差異、開放程度差異、經(jīng)濟(jì)規(guī)模差異、治理水平差異及地理距離等因素顯著影響國(guó)家合作強(qiáng)度。（二）政策啟示1.繼續(xù)堅(jiān)持開放發(fā)展戰(zhàn)略，在推動(dòng)“一帶一路”框架下的國(guó)際合作中發(fā)揮中國(guó)的引領(lǐng)作用。對(duì)外開放是沿線發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γ袊?guó)具有高度開放的商品市場(chǎng)和適度開放的資本市場(chǎng)，其漸進(jìn)式有管理的開放節(jié)奏有利于保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性，這對(duì)于沿線國(guó)家的發(fā)展非常重要。2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異顯著的地區(qū)間具有較大合作空間。“一帶一路”建設(shè)的目的是實(shí)現(xiàn)人類命運(yùn)共同體，因此，在欠發(fā)達(dá)國(guó)家尋找比較優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)中國(guó)與沿線發(fā)展中國(guó)家的合作，有利于實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，推動(dòng)互利共贏。同時(shí)，提高國(guó)家治理能力，縮小國(guó)家間治理水平差距，是促進(jìn)“一帶一路”相關(guān)國(guó)家間合作的重要環(huán)節(jié)，也是優(yōu)化和完善全球治理體系的必然要求。3.地理距離是阻礙國(guó)家間合作的重要因素。為提高沿線國(guó)家間合作強(qiáng)度，應(yīng)繼續(xù)推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以有利于突破地理距離限制，打開供需互促、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的共贏大門，搭建開放合作的友誼橋梁，促進(jìn)高質(zhì)量共建“一帶一路”，為全球經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)更多力量。參考文獻(xiàn)：[1]BRAMSSJ.Transactionflowsintheinternationalsystem［J］.TheAmericanPoliticalScienceReview，1966，60（4）：880-898．[2]WANGQ,CAOS,XIAOY.Statisticalcharacteristicsofinternationalconflictandcooperationnetwork［J］.PhysicaA:StatisticalMechanicsanditsApplications，2019，535：1-10.[3]羅杭，李博軒.國(guó)際結(jié)構(gòu)分析與國(guó)家權(quán)力測(cè)量——基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)分析［J］.世界經(jīng)濟(jì)與政治，2021（6）：48-82+157-158.[4]朱炤瑗，秦昆，關(guān)慶鋒，等.COVID-19期間國(guó)家關(guān)系交互網(wǎng)絡(luò)時(shí)空分析研究［J］.地理與地理信息科學(xué)，2022，38（1）：15-22.[5]DUR,WANGY,DONGG,etal.Acomplexnetworkperspectiveoninterrelationsandevolutionfeaturesofinternationaloiltrade,2002—2013［J］.AppliedEnergy，2017，196：142-151.[6]WANGM,TIANL,DUR.Researchontheinteractionpatternsamongtheglobalcrudeoilimportdependencycountries:Acomplexnetworkapproach［J］.AppliedEnergy，2016，180：779-791.[7]熊文，羅熙，孫婷，等.基于北極航道開通情景的世界貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)分析［J］.地理與地理信息科學(xué)，2021，37（3）：109-119．[8]王文宇，賀燦飛，任卓然.中國(guó)礦產(chǎn)資源貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演化［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2021，36（7）：1893-1908.78

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