Finance & Economics of Xinjiang ›› 2025, Vol. 0 ›› Issue (1): 70-80.DOI: 10.16716/j.cnki.65-1030/f.2025.01.007
CHENG Yunjie, LI Peiyang
Received:
2024-04-16
Online:
2025-04-24
Published:
2025-02-25
程云洁, 李沛阳
作者简介:
程云洁(1967—),女,经济学博士,新疆财经大学经济学院教授,研究方向为“一带一路”经贸合作;基金资助:
CLC Number:
CHENG Yunjie, LI Peiyang. An Analysis of Dynamic Evolution and Driving Factors of the Structure of Lithium-Ion Battery Trade Network in Countries Jointly Building "the Belt and Road"[J]. Finance & Economics of Xinjiang, 2025, 0(1): 70-80.
程云洁, 李沛阳. 共建“一带一路”国家锂离子电池贸易网络结构动态演变及驱动因素研究[J]. 新疆财经, 2025, 0(1): 70-80.
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URL: https://bjb.xjufe.edu.cn/EN/10.16716/j.cnki.65-1030/f.2025.01.007
年份 | 边数 | 密度 | 互惠性 | 平均路径长度 | 聚类系数 |
---|---|---|---|---|---|
2012 | 549 | 0.172 | 0.271 | 1.742 | 0.519 |
2013 | 652 | 0.204 | 0.284 | 1.688 | 0.533 |
2014 | 707 | 0.222 | 0.332 | 1.667 | 0.568 |
2015 | 789 | 0.247 | 0.317 | 1.625 | 0.603 |
2016 | 801 | 0.251 | 0.328 | 1.627 | 0.603 |
2017 | 842 | 0.264 | 0.345 | 1.608 | 0.603 |
2018 | 868 | 0.272 | 0.373 | 1.604 | 0.609 |
2019 | 937 | 0.294 | 0.378 | 1.574 | 0.632 |
2020 | 911 | 0.285 | 0.368 | 1.583 | 0.626 |
2021 | 939 | 0.294 | 0.416 | 1.585 | 0.628 |
2022 | 973 | 0.305 | 0.410 | 1.568 | 0.638 |
年份 | 边数 | 密度 | 互惠性 | 平均路径长度 | 聚类系数 |
---|---|---|---|---|---|
2012 | 549 | 0.172 | 0.271 | 1.742 | 0.519 |
2013 | 652 | 0.204 | 0.284 | 1.688 | 0.533 |
2014 | 707 | 0.222 | 0.332 | 1.667 | 0.568 |
2015 | 789 | 0.247 | 0.317 | 1.625 | 0.603 |
2016 | 801 | 0.251 | 0.328 | 1.627 | 0.603 |
2017 | 842 | 0.264 | 0.345 | 1.608 | 0.603 |
2018 | 868 | 0.272 | 0.373 | 1.604 | 0.609 |
2019 | 937 | 0.294 | 0.378 | 1.574 | 0.632 |
2020 | 911 | 0.285 | 0.368 | 1.583 | 0.626 |
2021 | 939 | 0.294 | 0.416 | 1.585 | 0.628 |
2022 | 973 | 0.305 | 0.410 | 1.568 | 0.638 |
年份 | 度数中心度 | 中介中心度 | 接近中心度 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
国家 | 数值 | 国家 | 数值 | 国家 | 数值 | |
2012 | 中国 | 51 | 捷克 | 11.81 | 中国 | 0.48 |
波兰 | 44 | 新加坡 | 9.98 | 波兰 | 0.46 | |
捷克 | 43 | 波兰 | 8.34 | 捷克 | 0.45 | |
新加坡 | 42 | 泰国 | 5.51 | 新加坡 | 0.45 | |
匈牙利 | 38 | 中国 | 5.23 | 匈牙利 | 0.43 | |
2016 | 中国 | 55 | 捷克 | 14.75 | 中国 | 0.98 |
新加坡 | 48 | 新加坡 | 8.97 | 新加坡 | 0.88 | |
捷克 | 47 | 阿联酋 | 6.09 | 捷克 | 0.86 | |
波兰 | 45 | 中国 | 5.72 | 波兰 | 0.84 | |
马来西亚 | 42 | 泰国 | 3.62 | 马来西亚 | 0.80 | |
2019 | 中国 | 56 | 中国 | 7.21 | 中国 | 1.00 |
新加坡 | 51 | 捷克 | 6.45 | 新加坡 | 0.92 | |
捷克 | 49 | 阿联酋 | 6.44 | 捷克 | 0.89 | |
阿联酋 | 47 | 新加坡 | 6.15 | 波兰 | 0.86 | |
波兰 | 47 | 斯洛伐克 | 4.05 | 阿联酋 | 0.86 | |
2022 | 中国 | 56 | 阿联酋 | 11.09 | 中国 | 1.00 |
波兰 | 52 | 捷克 | 9.61 | 波兰 | 0.93 | |
捷克 | 50 | 新加坡 | 6.48 | 捷克 | 0.90 | |
阿联酋 | 48 | 波兰 | 6.48 | 阿联酋 | 0.88 | |
新加坡 | 47 | 中国 | 5.92 | 新加坡 | 0.86 |
年份 | 度数中心度 | 中介中心度 | 接近中心度 | |||
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国家 | 数值 | 国家 | 数值 | 国家 | 数值 | |
2012 | 中国 | 51 | 捷克 | 11.81 | 中国 | 0.48 |
波兰 | 44 | 新加坡 | 9.98 | 波兰 | 0.46 | |
捷克 | 43 | 波兰 | 8.34 | 捷克 | 0.45 | |
新加坡 | 42 | 泰国 | 5.51 | 新加坡 | 0.45 | |
匈牙利 | 38 | 中国 | 5.23 | 匈牙利 | 0.43 | |
2016 | 中国 | 55 | 捷克 | 14.75 | 中国 | 0.98 |
新加坡 | 48 | 新加坡 | 8.97 | 新加坡 | 0.88 | |
捷克 | 47 | 阿联酋 | 6.09 | 捷克 | 0.86 | |
波兰 | 45 | 中国 | 5.72 | 波兰 | 0.84 | |
马来西亚 | 42 | 泰国 | 3.62 | 马来西亚 | 0.80 | |
2019 | 中国 | 56 | 中国 | 7.21 | 中国 | 1.00 |
新加坡 | 51 | 捷克 | 6.45 | 新加坡 | 0.92 | |
捷克 | 49 | 阿联酋 | 6.44 | 捷克 | 0.89 | |
阿联酋 | 47 | 新加坡 | 6.15 | 波兰 | 0.86 | |
波兰 | 47 | 斯洛伐克 | 4.05 | 阿联酋 | 0.86 | |
2022 | 中国 | 56 | 阿联酋 | 11.09 | 中国 | 1.00 |
波兰 | 52 | 捷克 | 9.61 | 波兰 | 0.93 | |
捷克 | 50 | 新加坡 | 6.48 | 捷克 | 0.90 | |
阿联酋 | 48 | 波兰 | 6.48 | 阿联酋 | 0.88 | |
新加坡 | 47 | 中国 | 5.92 | 新加坡 | 0.86 |
年份 | 核心国家 | 半边缘国家数量 | 边缘国家数量 |
---|---|---|---|
2012 | 中国、新加坡、波兰、捷克、匈牙利、泰国、斯洛伐克、马来西亚、 印度尼西亚、越南、菲律宾 | 6 | 40 |
2016 | 中国、新加坡、捷克、波兰、越南、斯洛伐克、马来西亚、罗马尼亚、 匈牙利、印度尼西亚、泰国、以色列 | 11 | 34 |
2019 | 中国、新加坡、匈牙利、波兰、捷克、越南、马来西亚、罗马尼亚、 斯洛伐克、以色列、斯洛文尼亚、立陶宛、印度尼西亚 | 11 | 33 |
2022 | 中国、波兰、捷克、匈牙利、罗马尼亚、越南、斯洛伐克、土耳其、 新加坡、马来西亚、菲律宾、阿联酋 | 11 | 34 |
年份 | 核心国家 | 半边缘国家数量 | 边缘国家数量 |
---|---|---|---|
2012 | 中国、新加坡、波兰、捷克、匈牙利、泰国、斯洛伐克、马来西亚、 印度尼西亚、越南、菲律宾 | 6 | 40 |
2016 | 中国、新加坡、捷克、波兰、越南、斯洛伐克、马来西亚、罗马尼亚、 匈牙利、印度尼西亚、泰国、以色列 | 11 | 34 |
2019 | 中国、新加坡、匈牙利、波兰、捷克、越南、马来西亚、罗马尼亚、 斯洛伐克、以色列、斯洛文尼亚、立陶宛、印度尼西亚 | 11 | 33 |
2022 | 中国、波兰、捷克、匈牙利、罗马尼亚、越南、斯洛伐克、土耳其、 新加坡、马来西亚、菲律宾、阿联酋 | 11 | 34 |
变量名称 | 变量符号 | 变量描述 | 数据来源 |
---|---|---|---|
国内生产总值 | GDP | 以国内生产总值构建差值矩阵, 反映两国经济发展水平差异 | 世界银行数据库 |
人均国内生产总值 | PGDP | 以人均国内生产总值构建差值矩阵, 反映两国国民富裕程度差异 | 世界银行数据库 |
石油出口量 | OIL | 以石油出口量构建差值矩阵 | 联合国商品贸易统计 数据库 |
研发支出占GDP比重 | R&D | 以研发支出占GDP比重构建差值矩阵 | 世界银行数据库 |
地理距离 | DIST | 以国家间首都地理距离乘以当年的平均油价, 形成动态地理距离构建差值矩阵 | 法国CEPII 数据库 |
接壤国家 | COT | 以国家间是否接壤构建二值矩阵, 若两国接壤则取值为1,反之则取值为0 | 法国CEPII 数据库 |
“双碳”目标 | BC | 以是否提出“双碳”目标构建二值矩阵, 若两国均提出“双碳”目标则取值为1,反之则取值为0 | NET ZERO TRACKER官网 |
共同语言 | COL | 以两国之间是否有共同语言构建二值矩阵, 若有共同语言则取值为1,反之则取值为0 | 法国CEPII 数据库 |
变量名称 | 变量符号 | 变量描述 | 数据来源 |
---|---|---|---|
国内生产总值 | GDP | 以国内生产总值构建差值矩阵, 反映两国经济发展水平差异 | 世界银行数据库 |
人均国内生产总值 | PGDP | 以人均国内生产总值构建差值矩阵, 反映两国国民富裕程度差异 | 世界银行数据库 |
石油出口量 | OIL | 以石油出口量构建差值矩阵 | 联合国商品贸易统计 数据库 |
研发支出占GDP比重 | R&D | 以研发支出占GDP比重构建差值矩阵 | 世界银行数据库 |
地理距离 | DIST | 以国家间首都地理距离乘以当年的平均油价, 形成动态地理距离构建差值矩阵 | 法国CEPII 数据库 |
接壤国家 | COT | 以国家间是否接壤构建二值矩阵, 若两国接壤则取值为1,反之则取值为0 | 法国CEPII 数据库 |
“双碳”目标 | BC | 以是否提出“双碳”目标构建二值矩阵, 若两国均提出“双碳”目标则取值为1,反之则取值为0 | NET ZERO TRACKER官网 |
共同语言 | COL | 以两国之间是否有共同语言构建二值矩阵, 若有共同语言则取值为1,反之则取值为0 | 法国CEPII 数据库 |
变量 | 2012年 | 2014年 | 2016年 | 2018年 | 2020年 | 2022年 |
---|---|---|---|---|---|---|
GDP | 0.267*** | 0.274*** | 0.247*** | 0.238*** | 0.238*** | 0.219*** |
PGDP | 0.035 | 0.044 | 0.084 | 0.107* | 0.103* | 0.090 |
OIL | -0.040 | -0.037 | -0.064 | 0.046 | 0.123 | 0.104 |
R&D | 0.187** | 0.229*** | 0.206*** | 0.199*** | 0.179*** | 0.202*** |
DIST | -0.036 | -0.057 | -0.055 | -0.069* | -0.080* | -0.080* |
COT | 0.176*** | 0.177*** | 0.176*** | 0.178*** | 0.182*** | 0.145*** |
BC | 0.153** | 0.168** | 0.183*** | 0.164** | 0.180*** | 0.193*** |
COL | 0.038 | 0.028 | 0.034 | 0.047 | 0.059* | 0.072** |
变量 | 2012年 | 2014年 | 2016年 | 2018年 | 2020年 | 2022年 |
---|---|---|---|---|---|---|
GDP | 0.267*** | 0.274*** | 0.247*** | 0.238*** | 0.238*** | 0.219*** |
PGDP | 0.035 | 0.044 | 0.084 | 0.107* | 0.103* | 0.090 |
OIL | -0.040 | -0.037 | -0.064 | 0.046 | 0.123 | 0.104 |
R&D | 0.187** | 0.229*** | 0.206*** | 0.199*** | 0.179*** | 0.202*** |
DIST | -0.036 | -0.057 | -0.055 | -0.069* | -0.080* | -0.080* |
COT | 0.176*** | 0.177*** | 0.176*** | 0.178*** | 0.182*** | 0.145*** |
BC | 0.153** | 0.168** | 0.183*** | 0.164** | 0.180*** | 0.193*** |
COL | 0.038 | 0.028 | 0.034 | 0.047 | 0.059* | 0.072** |
变量 | 2012年 | 2014年 | 2016年 | 2018年 | 2020年 | 2022年 |
---|---|---|---|---|---|---|
GDP | 0.231*** | 0.227*** | 0.205*** | 0.200*** | 0.203*** | 0.179*** |
PGDP | 0.047 | 0.038 | 0.063 | 0.083 | 0.073 | 0.040 |
OIL | -0.081* | -0.059 | -0.079 | 0.013 | 0.083 | 0.075 |
R&D | 0.119* | 0.156** | 0.117* | 0.111* | 0.087 | 0.129* |
DIST | -0.029 | -0.056* | -0.051 | -0.053 | -0.059* | -0.067* |
COT | 0.143*** | 0.138*** | 0.143*** | 0.144*** | 0.142*** | 0.102*** |
BC | 0.121** | 0.130** | 0.149** | 0.128** | 0.140** | 0.159*** |
COL | 0.016 | 0.004 | 0.006 | 0.010 | 0.019 | 0.036 |
变量 | 2012年 | 2014年 | 2016年 | 2018年 | 2020年 | 2022年 |
---|---|---|---|---|---|---|
GDP | 0.231*** | 0.227*** | 0.205*** | 0.200*** | 0.203*** | 0.179*** |
PGDP | 0.047 | 0.038 | 0.063 | 0.083 | 0.073 | 0.040 |
OIL | -0.081* | -0.059 | -0.079 | 0.013 | 0.083 | 0.075 |
R&D | 0.119* | 0.156** | 0.117* | 0.111* | 0.087 | 0.129* |
DIST | -0.029 | -0.056* | -0.051 | -0.053 | -0.059* | -0.067* |
COT | 0.143*** | 0.138*** | 0.143*** | 0.144*** | 0.142*** | 0.102*** |
BC | 0.121** | 0.130** | 0.149** | 0.128** | 0.140** | 0.159*** |
COL | 0.016 | 0.004 | 0.006 | 0.010 | 0.019 | 0.036 |
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