自然资源学报 ›› 2020, Vol. 35 ›› Issue (11): 2655-2673.doi: 10.31497/zrzyxb.20201108
夏四友1,2(), 郝丽莎1(
), 唐文敏1, 崔盼盼1, 吴凤连1
收稿日期:
2020-01-07
修回日期:
2020-08-05
出版日期:
2020-11-28
发布日期:
2021-01-28
通讯作者:
郝丽莎
E-mail:2855453308@qq.com;lisahull@163.com
作者简介:
夏四友(1991- ),男,贵州盘州人,博士研究生,研究方向为人文地理与区域可持续发展。E-mail: 基金资助:
XIA Si-you1,2(), HAO Li-sha1(
), TANG Wen-min1, CUI Pan-pan1, WU Feng-lian1
Received:
2020-01-07
Revised:
2020-08-05
Online:
2020-11-28
Published:
2021-01-28
Contact:
Li-sha HAO
E-mail:2855453308@qq.com;lisahull@163.com
摘要:
世界石油流动的规模和复杂性日益增加,从复杂网络分析视角考察石油流动中主要贸易国及其所处地缘区之间的相对地位及变动,并分析中国在其中的竞合关系,有利于从与出口地缘区合作和与进口地缘区合作两个方面,全面审视中国石油合作的总体格局、重点合作国家和可能的模式创新。研究结果表明:(1)世界石油流动仍由主要出口地缘区主导,逐步演变为俄罗斯—中亚、美国—加拿大和中东三足鼎立的出口竞争格局,但出口地缘区的多元化和地位相对变动也为进口国调整合作关系提供了机遇;(2)亚太地区逐步成为世界石油流动的竞合焦点,但由于区内大国缺乏互济交流,降低了地区的整体核心地位和对石油流动的调控力,中国也深陷进口分散化、出口大国博弈和进口大国制衡三大困境中;(3)中国应与核心出口地缘区重点合作,与其他出口地缘区稳定合作并创新合作模式,与亚太其他进口国基于进口份额协调机制、来源错位竞争机制和国际贸易中心分工协作机制,开展区内互济交流合作,以改善中国在世界石油流动格局中的竞合环境,保障石油供需平衡、降低供给风险。
夏四友, 郝丽莎, 唐文敏, 崔盼盼, 吴凤连. 复杂网络视角下世界石油流动的竞合态势演变及对中国石油合作的启示[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2655-2673.
XIA Si-you, HAO Li-sha, TANG Wen-min, CUI Pan-pan, WU Feng-lian. The evolution of competition and cooperation in world crude oil flows from the perspective of complex networks and its enlightenment to China's oil cooperation[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2020, 35(11): 2655-2673.
表1
四类结构性指标统计结果"
2000年 | 2005年 | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
核心度 | 度数 中心性 | 中介 中心性 | 接近 中心性 | 核心度 | 度数 中心性 | 中介 中心性 | 接近 中心性 | ||||
聚类 中心值 | 核心 | 0.210 | 63.500 | 14.724 | 0.575 | 聚类 中心值 | 核心 | 0.214 | 67.000 | 16.156 | 0.571 |
主要 | 0.132 | 33.353 | 3.029 | 0.496 | 主要 | 0.139 | 35.318 | 1.995 | 0.493 | ||
一般 | 0.078 | 15.500 | 0.615 | 0.438 | 一般 | 0.069 | 15.048 | 0.432 | 0.431 | ||
边缘 | 0.012 | 3.178 | 0.040 | 0.353 | 边缘 | 0.008 | 3.261 | 0.056 | 0.351 | ||
描述 统计值 | 最大值 | 0.328 | 72.000 | 17.852 | 0.609 | 描述 统计值 | 最大值 | 0.305 | 67.000 | 16.156 | 0.571 |
最小值 | 0 | 1.000 | 0 | 0.206 | 最小值 | 0 | 1.000 | 0 | 0.262 | ||
平均值 | 0.046 | 10.738 | 0.733 | 0.395 | 平均值 | 0.044 | 11.312 | 0.531 | 0.394 | ||
标准差 | 0.068 | 12.233 | 2.240 | 0.067 | 标准差 | 0.067 | 12.510 | 1.674 | 0.066 | ||
2010年 | 2017年 | ||||||||||
核心度 | 度数 中心性 | 中介 中心性 | 接近 中心性 | 核心度 | 度数 中心性 | 中介 中心性 | 接近 中心性 | ||||
聚类 中心值 | 核心 | 0.141 | 54.000 | 5.134 | 0.555 | 聚类 中心值 | 核心 | 0.129 | 44.357 | 2.346 | 0.542 |
主要 | 0.128 | 34.042 | 2.068 | 0.504 | 主要 | 0.089 | 19.810 | 0.600 | 0.471 | ||
一般 | 0.074 | 15.118 | 0.343 | 0.446 | 一般 | 0.201 | 88.000 | 18.636 | 0.627 | ||
边缘 | 0.009 | 3.372 | 0.055 | 0.365 | 边缘 | 0.018 | 4.471 | 0.127 | 0.377 | ||
描述 统计值 | 最大值 | 0.321 | 64.000 | 10.787 | 0.579 | 描述 统计值 | 最大值 | 0.329 | 91.000 | 18.893 | 0.639 |
最小值 | 0 | 1.000 | 0 | 0.257 | 最小值 | 0 | 1.000 | 0 | 0.014 | ||
平均值 | 0.046 | 12.481 | 0.616 | 0.410 | 平均值 | 0.052 | 13.917 | 0.734 | 0.424 | ||
标准差 | 0.065 | 14.182 | 1.536 | 0.068 | 标准差 | 0.065 | 15.892 | 2.367 | 0.084 |
表2
核心及主要贸易国的位序及结构指标值"
2000年 | 等级 | 核心度 | 度数中心性 | 中介中心性 | 接近中心性 | 2010年 | 等级 | 核心度 | 度数中心性 | 中介中心性 | 接近中心性 | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
俄罗斯 | 核心 | 0.268 | 55 | 11.596 | 0.540 | 俄罗斯 | 核心 | 0.321 | 56 | 0.379 | 0.559 | ||
美国 | 0.152 | 72 | 17.852 | 0.609 | 美国 | 0.147 | 64 | 10.787 | 0.579 | ||||
尼日利亚 | 主要贸易国 | 0.328 | 35 | 4.572 | 0.512 | 中国 | 0.145 | 59 | 3.774 | 0.569 | |||
沙特阿拉伯 | 0.274 | 29 | 0 | 0.482 | 英国 | 0.124 | 48 | 4.752 | 0.543 | ||||
印度尼西亚 | 0.204 | 29 | 2.331 | 0.487 | 印度 | 0.064 | 49 | 5.350 | 0.547 | ||||
中国 | 0.198 | 44 | 13.697 | 0.529 | 法国 | 0.042 | 48 | 5.764 | 0.530 | ||||
哈萨克斯坦 | 0.194 | 30 | 1.319 | 0.485 | 尼日利亚 | 主要贸易国 | 0.264 | 37 | 4.720 | 0.511 | |||
澳大利亚 | 0.176 | 34 | 3.498 | 0.485 | 阿塞拜疆 | 0.242 | 30 | 0 | 0.491 | ||||
马来西亚 | 0.171 | 25 | 1.378 | 0.442 | 埃及 | 0.219 | 30 | 6.316 | 0.495 | ||||
英国 | 0.155 | 40 | 3.162 | 0.523 | 沙特阿拉伯 | 0.214 | 30 | 0.715 | 0.497 | ||||
泰国 | 0.145 | 32 | 1.646 | 0.465 | 利比亚 | 0.207 | 30 | 0.932 | 0.498 | ||||
德国 | 0.087 | 42 | 6.750 | 0.519 | 阿尔及利亚 | 0.204 | 29 | 0.129 | 0.505 | ||||
法国 | 0.08 | 43 | 3.635 | 0.527 | 哈萨克斯坦 | 0.194 | 34 | 0.063 | 0.491 | ||||
日本 | 0.055 | 27 | 1.061 | 0.464 | 刚果(布) | 0.187 | 29 | 2.365 | 0.489 | ||||
新加坡 | 0.048 | 27 | 1.245 | 0.497 | 阿拉伯联合酋长国 | 0.173 | 32 | 2.466 | 0.492 | ||||
西班牙 | 0.046 | 30 | 1.902 | 0.495 | 马来西亚 | 0.146 | 42 | 1.732 | 0.527 | ||||
意大利 | 0.029 | 36 | 2.667 | 0.516 | 澳大利亚 | 0.145 | 35 | 1.417 | 0.515 | ||||
荷兰 | 0.027 | 32 | 0.918 | 0.509 | 伊朗 | 0.128 | 26 | 0.738 | 0.486 | ||||
韩国 | 0.027 | 32 | 1.717 | 0.498 | 印度尼西亚 | 0.114 | 26 | 0.390 | 0.482 | ||||
2005年 | 等级 | 核心度 | 度数中心性 | 中介中心性 | 接近中心性 | 巴西 | 0.110 | 37 | 3.637 | 0.518 | |||
美国 | 核心 | 0.214 | 67 | 16.156 | 0.571 | 加拿大 | 0.093 | 32 | 1.057 | 0.508 | |||
阿拉伯联合酋长国 | 主要贸易国 | 0.305 | 37 | 6.073 | 0.503 | 南非 | 0.085 | 35 | 7.535 | 0.489 | |||
沙特阿拉伯 | 0.284 | 34 | 0.193 | 0.489 | 新加坡 | 0.080 | 41 | 2.170 | 0.520 | ||||
俄罗斯 | 0.258 | 49 | 0.057 | 0.510 | 泰国 | 0.074 | 30 | 0.557 | 0.492 | ||||
印度 | 0.258 | 37 | 6.400 | 0.508 | 意大利 | 0.051 | 43 | 4.671 | 0.516 | ||||
阿尔及利亚 | 0.230 | 26 | 0 | 0.471 | 德国 | 0.039 | 44 | 1.914 | 0.506 | ||||
哈萨克斯坦 | 0.200 | 34 | 0.022 | 0.486 | 荷兰 | 0.036 | 43 | 1.280 | 0.522 | ||||
尼日利亚 | 0.181 | 30 | 0 | 0.484 | 韩国 | 0.023 | 34 | 1.410 | 0.508 | ||||
马来西亚 | 0.173 | 30 | 2.118 | 0.450 | 西班牙 | 0.022 | 37 | 1.782 | 0.525 | ||||
委内瑞拉 | 0.170 | 33 | 0 | 0.476 | 日本 | 0.010 | 31 | 1.640 | 0.506 | ||||
巴西 | 0.158 | 28 | 2.397 | 0.488 | 2017年 | 等级 | 核心度 | 度数中心性 | 中介中心性 | 接近中心性 | |||
泰国 | 0.143 | 31 | 1.675 | 0.489 | 美国 | 核心 | 0.265 | 91 | 18.379 | 0.639 | |||
英国 | 0.136 | 46 | 6.330 | 0.529 | 荷兰 | 0.136 | 85 | 18.893 | 0.614 | ||||
澳大利亚 | 0.133 | 30 | 2.235 | 0.470 | 俄罗斯 | 主要贸易国 | 0.329 | 57 | 5.765 | 0.591 | |||
中国 | 0.117 | 47 | 3.013 | 0.534 | 尼日利亚 | 0.299 | 36 | 0 | 0.528 | ||||
德国 | 0.071 | 43 | 2.966 | 0.513 | 哈萨克斯坦 | 0.232 | 41 | 1.048 | 0.532 | ||||
新加坡 | 0.065 | 28 | 1.473 | 0.457 | 英国 | 0.171 | 50 | 2.542 | 0.547 | ||||
意大利 | 0.046 | 33 | 0.780 | 0.483 | 马来西亚 | 0.121 | 43 | 2.421 | 0.535 | ||||
荷兰 | 0.042 | 42 | 1.340 | 0.494 | 印度尼西亚 | 0.114 | 35 | 1.654 | 0.519 | ||||
法国 | 0.034 | 43 | 2.124 | 0.508 | 中国 | 0.094 | 55 | 2.192 | 0.569 | ||||
西班牙 | 0.028 | 33 | 4.008 | 0.502 | 德国 | 0.088 | 43 | 2.074 | 0.532 | ||||
韩国 | 0.014 | 35 | 0.457 | 0.513 | 意大利 | 0.080 | 51 | 3.606 | 0.541 | ||||
加拿大 | 0.005 | 28 | 0.234 | 0.497 | 法国 | 0.080 | 40 | 0.590 | 0.524 | ||||
图例 | 印度 | 0.068 | 48 | 3.844 | 0.565 | ||||||||
北美 | 非洲 | 亚太 | 西班牙 | 0.056 | 46 | 3.061 | 0.524 | ||||||
俄罗斯—中亚 | 拉美 | 西欧 | 新加坡 | 0.048 | 42 | 3.130 | 0.554 | ||||||
中东 | 韩国 | 0.028 | 34 | 0.914 | 0.530 |
[1] | 赵冰, 王诺. 21世纪初期世界石油流动的空间格局与流场特征研究. 经济地理, 2010,30(6):886-892. |
[ ZHAO B, WANG N. The spatial structure of the world's oil flow and its flow field characteristics in the beginning of 21st century. Economic Geography, 2010,30(6):886-892.] | |
[2] | 马远, 徐俐俐. 丝绸之路经济带沿线国家石油贸易网络结构特征及影响因素. 国际贸易问题, 2016,42(11):31-41. |
[ MA Y, XU L L. The structure and influencing factors of oil trade network about the countries along the Silk Road Economic Belt. Journal of International Trade, 2016,42(11):31-41.] | |
[3] | 刘建. 基于社会网络的国际原油贸易格局演化研究. 国际贸易问题, 2013,39(12):48-57. |
[ LIU J. Research on international crude oil trade pattern based on social network theory. Journal of International Trade, 2013,39(12):48-57.] | |
[4] | ZHANG H Y, JI Q, FAN Y. What drives the formation of global oil trade patterns?. Energy Economics, 2015,49(5):639-648. |
[5] | YANG Y, DONG W. Global energy networks: Insights from headquarter subsidiary data of transnational petroleum corporations. Applied Geography, 2016,72(7):36-46. |
[6] | JI Q, ZHANG H Y, FAN Y. Identification of global oil trade patterns: An empirical research based on complex network theory. Energy Conversion and Management, 2014,85(9):856-865. |
[7] | 程淑佳. 世界原油贸易空间格局演进与中国原油进口空间格局优化策略. 长春: 东北师范大学, 2011. |
[ CHENG S J. Evolution of spatial pattern of the world's crude oil trade and strategy to optimize spatial pattern of China's crude oil trade. Changchun: Northeast Normal University, 2011.] | |
[8] | 田春荣. 2017年中国石油进出口状况分析. 国际石油经济, 2018,26(3):10-20. |
[ TIAN C R. China's oil imports and exports in 2017. International Petroleum Economics, 2018,26(3):10-20.] | |
[9] | 张新林, 赵媛. 基于空间视角的资源流动内涵与构成要素的再思考. 自然资源学报, 2016,31(10):1611-1623. |
[ ZHANG X L, ZHAO Y. Rethinking of connotation and constituent elements of resources flow based on spatial perspective. Journal of Natural Resources, 2016,31(10):1611-1623.] | |
[10] | 王诺, 张进, 吴迪, 等. 世界煤炭资源流动的时空格局及成因分析. 自然资源学报, 2019,34(3):487-500. |
[ WANG N, ZHANG J, WU D, et al. The temporal and spatial patterns and causes of coal resource flow in the world. Journal of Natural Resources, 2019,34(3):487-500.] | |
[11] | 李兰兰, 徐婷婷, 李方一, 等. 中国居民天然气消费重心迁移路径及增长动因分解. 自然资源学报, 2017,32(4):606-619. |
[ LI L L, XU T T, LI F Y, et al. Gravity center evolution paths and growth factor decomposition of residential natural gas consumption in China. Journal of Natural Resources, 2017,32(4):606-619.] | |
[12] | 郝丽莎. 世界石油地理格局之变. 南京: 南京师范大学出版社, 2012. |
[ HAO L S. Changes of World Oil Geographical Pattern. Nanjing: Nanjing Normal University Press, 2012.] | |
[13] | DU R, DONG G, TIAN L, et al. A complex network perspective on features and evolution of world crude oil trade. Energy Procedia, 2016,104(12):221-226. |
[14] | 孙晓蕾, 杨玉英, 吴登生. 全球原油贸易网络拓扑结构与演化特征识别. 世界经济研究, 2012,31(9):11-17, 87. |
[ SUN X L, YANG Y Y, WU D S. Identification of topological structure and evolution properties of global crude oil trade network. World Economy Study, 2012,31(9):11-17, 87.] | |
[15] | ZHANG H Y, JI Q, FAN Y. Competition, transmission and pattern evolution: A network analysis of global oil trade. Energy Policy, 2014,73(10):312-322. |
[16] | 郎一环, 王礼茂, 李红强. 中国能源地缘政治的战略定位与对策. 中国能源, 2012,34(8):24-30. |
[ LANG Y H, WANG L M, LI H Q. Orientation and countermeasures of China's energy geopolitics strategy. Energy of China, 2012,34(8):24-30.] | |
[17] | 何则, 杨宇, 刘毅, 等. 世界能源贸易网络的演化特征与能源竞合关系. 地理科学进展, 2019,38(10):1621-1632. |
[ HE Z, YANG Y, LIU Y, et al. Characteristics of evolution of global energy trading network and relationships between major countries. Progress in Geography, 2019,38(10):1621-1632.] | |
[18] | YANG Y, POON J P H, LIU Y, et al. Small and flat worlds: A complex network analysis of international trade in crude oil. Energy, 2015,93(12):534-543. |
[19] | GUAN Q, AN H, GAO X, et al. Estimating potential trade links in the international crude oil trade: A link prediction approach. Energy, 2016,102(5):406-415. |
[20] | FENG S, LI H, QI Y, et al. Who will build new trade relations? Finding potential relations in international liquefied natural gas trade. Energy, 2017,141(12):1226-1238. |
[21] | 安海忠, 陈玉蓉, 方伟, 等. 国际石油贸易网络的演化规律研究: 基于复杂网络理论. 数学的实践与认识, 2013,43(22):57-64. |
[ AN H Z, CHEN Y L, FANG W, et al. Research on the evolution of the international oil trade network. Mathematics in Practice and Theory, 2013,43(22):57-64.] | |
[22] | 刘立涛, 沈镭, 刘晓洁, 等. 基于复杂网络理论的中国石油流动格局及供应安全分析. 资源科学, 2017,39(8):1431-1443. |
[ LIU L T, SHEN L, LIU X J, et al. Spatial-temporal features of China's oil trade network and supply security simulation. Resources Science, 2017,39(8):1431-1443.] | |
[23] | ZHONG W, AN H, GAO X, et al. The evolution of communities in the international oil trade network. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2014,413(11):42-52. |
[24] | KITAMURA T, MANAGI S. Driving force and resistance: Network feature in oil trade. Applied Energy, 2017,208(12):361-375. |
[25] | GAO C, SUN M, SHEN B. Features and evolution of international fossil energy trade relationships: A weighted multilayer network analysis. Applied Energy, 2015,156(10):542-554. |
[26] | 程淑佳, 赵映慧, 李秀敏. 基于复杂网络理论的原油贸易空间格局差异分析. 中国人口·资源与环境, 2013,23(8):20-25. |
[ CHENG S J, ZHAO Y H, LI X M. Difference in spatial pattern of main nations' crude oil trade on complicated network theory. China Population, Resources and Environment, 2013,23(8):20-25.] | |
[27] | 王肇钧, 程淑佳, 于国政. 基于复杂网络理论的中美原油进口空间格局演进比较. 地理科学, 2010,30(5):667-672. |
[ WANG Z J, CHENG S J, YU G Z. Comparison between China's and USA's spatial structure of crude oil importing trade based on complex network theory. Scientia Geographica Sinica, 2010,30(5):667-672.] | |
[28] | 刘军. 整体网分析: UCINET软件实用指南(第二版). 上海: 格致出版社, 2014. |
[ LIU J. Lectures on Whole Network Approach: A Practical Guide to UCINET (The 2nd Edition). Shanghai: Truth & Wisdom Press, 2014.] | |
[29] | SMITH D, WHITE D. Structure and dynamics of the global economy: Network analysis of international trade 1965-1980. Social Forces, 1992,70(4):857-893. |
[30] | KRUGMAN P. The Self-Organizing Economy. Oxford: Blackwell, 1996. |
[31] | BORGATTI S P, EVERETT M G. Models of core/periphery structures. Social Networks, 2000,21(4):375-395. |
[32] | 赵媛, 沈绿筠, 郝丽莎. “丝绸之路经济带”在世界石油供给格局中的地位及演变. 自然资源学报, 2016,31(5):732-742. |
[ ZHAO Y, SHEN L Y, HAO L S. The status of Silk Road Economic Belt in the world oil supply pattern and its evolution. Journal of Natural Resources, 2016,31(5):732-742.] |
[1] | 马恩朴, 蔡建明, 林静, 廖柳文, 郭华, 韩燕. 近30年中国农业源氮磷排放的格局特征与水环境影响[J]. 自然资源学报, 2021, 36(3): 752-770. |
[2] | 余斌, 李营营, 朱媛媛, 卓蓉蓉, 曾菊新. 中国中部农区乡村重构特征及其地域模式——以江汉平原为例[J]. 自然资源学报, 2020, 35(9): 2063-2078. |
[3] | 成升魁, 沈镭, 封志明, 钟帅. 中国自然资源研究的发展历程及展望[J]. 自然资源学报, 2020, 35(8): 1757-1772. |
[4] | 沈镭, 钟帅, 胡纾寒. 新时代中国自然资源研究的机遇与挑战[J]. 自然资源学报, 2020, 35(8): 1773-1788. |
[5] | 陈明星, 周园, 汤青, 刘晔. 新型城镇化、居民福祉与国土空间规划应对[J]. 自然资源学报, 2020, 35(6): 1273-1287. |
[6] | 周墨竹, 王介勇. 基于复杂网络的全球稻米贸易格局演化及其启示[J]. 自然资源学报, 2020, 35(5): 1055-1067. |
[7] | 李帅, 张勃, 马彬, 候启, 何航. 基于格点数据的中国1961—2016年≥5 ℃、≥10 ℃有效积温时空演变[J]. 自然资源学报, 2020, 35(5): 1216-1227. |
[8] | 杨传明. 新旧常态中国产业全碳足迹复杂网络比较[J]. 自然资源学报, 2020, 35(2): 313-328. |
[9] | 方梓行, 何春阳, 刘志锋, 赵媛媛, 杨延杰. 中国北方农牧交错带气候变化特点及未来趋势——基于观测和模拟资料的综合分析[J]. 自然资源学报, 2020, 35(2): 358-370. |
[10] | 湛东升, 吴倩倩, 余建辉, 张文忠, 张娟锋. 中国资源型城市房价时空变化与影响因素分析[J]. 自然资源学报, 2020, 35(12): 2888-2900. |
[11] | 刘承良, 王杰, 杜德斌. 中美能源权力的空间领域与均势区演化[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2596-2612. |
[12] | 何则, 周彦楠, 刘毅. 2050年中国能源消费结构的系统动力学模拟——基于重点行业的转型情景[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2696-2707. |
[13] | 王长建, 汪菲, 叶玉瑶, 张新林, 苏泳娴, 姜璐, 李增, 张虹鸥. 基于供需视角的中国煤炭消费演变特征及其驱动机制[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2708-2723. |
[14] | 黄永源, 朱晟君. 公众环境关注、环境规制与中国能源密集型产业动态[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2744-2758. |
[15] | 杨宇, 于宏源, 鲁刚, 王礼茂, 赵媛, 郝丽莎, 任东明, 方伟, 安海忠, 蔡国田. 世界能源百年变局与国家能源安全[J]. 自然资源学报, 2020, 35(11): 2803-2820. |
|