中国在全球工业机器人贸易网络中的拓扑特征与地位变迁

发布时间：2020-12-22 23:35

　　基于2003-2016年38个经济体之间的工业机器人贸易往来数据,本文利用社会网络分析工具,从网络布局、中心性、联系程度和核心-边缘等方面分析了中国在工业机器人贸易中地位的历史变迁以及结构特征,同时深入剖析了各成员经济体在贸易网络中的地位以及凝聚子群的形成与变动。本文研究发现:一是中国对工业机器人贸易网络的贡献度显著增加,中心性显著提高,2010年以后中国在工业机器人网络中发挥着"桥梁"和"中介"作用,实现了由边缘向核心的过渡;二是网络密度呈现稠密化、聚集化的趋势,各经济体之间的贸易通达性变高且贸易联系更加紧密,中心经济体数目增多;三是工业机器人贸易成员可以分为4大凝聚子群,中国处于最有活力的凝聚子群1。由于地缘政治因素、贸易协定、历史因素以及世界贸易格局不断变化,子群内部结构变动较为明显。 

【文章来源】：当代金融研究. 2020年04期

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

2003年工业机器人贸易网络结构

2016年工业机器人贸易网络结构

多维尺度分析（MDS）主要通过测量节点之间的距离来展现数据结构，将具有多维度的样本之间的相似性简化到低维空间来进行分析。在本文中用来研究工业机器人贸易网络各经济体之间的亲疏程度，越近的节点之间越亲密，相关性越高。本文选取2003年、2016年进行多维尺度分析，得到图3和图4来反映各个经济体工业机器人贸易地位演化：第一，日本、德国、法国以及瑞典工业技术长期位于工业机器人贸易网络中心，关系紧密地位较为稳固。第二，贸易结构波动较大，2003年MDS图中西班牙离法、德、日、瑞距离比较近，与其贸易往来较为频繁，但随着近些年西班牙工业停滞，导致机器人贸易量急剧下滑，2016年时处于边缘地位，与核心经济体贸易互动逐渐减少。第三，中国逐步拉近与德、日、瑞、法中心经济体的距离，在工业机器人贸易网络中趋向中心地位。第四，贸易网络结构存在不均衡，2003年，工业机器人贸易网络MDS分析图分布均匀、稀疏，2016年MDS分析图则呈现聚集化现象，部分经济体逐渐向中心经济体靠拢，说明部分经济体之间机器人贸易日趋频繁，但这种频繁往来并没有延伸到其他经济体。图4 2016年工业机器人贸易多维尺度分析图

【参考文献】：
期刊论文
[1]新时代我国制造业智能化转型机理与升级路径[J]. 陈瑾,李若辉.  江西师范大学学报(哲学社会科学版). 2019(06)
[2]“机器换人”对工人工资影响的异质性效应：基于中国的经验[J]. 张桂金,张东.  学术论坛. 2019(05)
[3]世界能源贸易网络的演化特征与能源竞合关系[J]. 何则,杨宇,刘毅,金凤君.  地理科学进展. 2019(10)
[4]机器人的发展:中国与国际的比较[J]. 罗连发,储梦洁,刘俊俊.  宏观质量研究. 2019(03)
[5]“一带一路”FTA网络结构特征及影响因素:基于协定异质性视角[J]. 彭羽,沈玉良,田肖溪.  世界经济研究. 2019(07)
[6]“一带一路”沿线国家制造业增加值贸易网络及其影响因素[J]. 王博,陈诺,林桂军.  国际贸易问题. 2019(03)
[7]人工智能、机器人的就业效应及对策建议[J]. 张于喆.  科学管理研究. 2019(01)
[8]“一带一路”沿线国家贸易网络空间结构与邻近性[J]. 杨文龙,杜德斌,马亚华,焦美琪.  地理研究. 2018(11)
[9]全球数字贸易崛起:发展格局与影响因素分析[J]. 陆菁,傅诺.  社会科学战线. 2018(11)
[10]出口边际网络特征及国家二元身份匹配适度区间研究[J]. 孙天阳,成丽红,许和连.  统计研究. 2018(05)



本文编号：2932646