第一章 理论基础与文献综述
第一节 理论基础
一、社会网络分析理论基础
在离散数学中，存在着一种数据结构称为图（Graph），它本质上是由一组被研究的对象组成的，并且其中的一些对象之间存在某种意义上的相关性，比如其可能在现实世界中具有某种联系。这些对象在图中被称为节点（Node），而它们的联系则被称为连边（Edge）。具体地说，现实生活中的许多对象和关系都可以抽象为一个图来表达：比如在微博、朋友圈等互联网社交平台上，用户间存在着诸如关注、点赞等各种社交关系。如果将这些用户和关系抽象为图，则容易得到一个以用户为节点，关注或点赞关系为连边的社交图，这也通常被称为社会网络（Social Network）。对社会网络的分析可以探究不同社会团体内部和外部的关系，以产生更多的现实意义和价值。
社会网络分析的研究对象主要是图中的节点和连边，其中节点是网络的主体，也是社会关系的主要参与者，而连边就是这些参与者之间的交互关系。在定量分析社会网络的时候，研究者们设计了诸多指标，本文的研究集中在其中一个关于节点的重要指标—中心性上，它可以用于度量网络中各个节点的重要程度，或称之为影响力。
本文主要研究的是经济贸易领域，而类似地，社会网络也可以用来直观的分析全球各国家之间的经贸关系。考虑使用以下方式构建社会网络图：对于某一年度，以国家为节点，各国之间的经贸关系为对应节点之间的连边，并在每条连边上记录当年节点国家之间的双边贸易额（进出口总额），这就构造了一个带边上权重的图，也可以称之为带权图。这个社会网络图可以反映出指定国家之间的经贸关系和单个国家与其他在网络中国家的贸易频繁程度，可以基于此进行相关分析。基于上述研究思路，并结合收集到的相关贸易数据，本文通过 UCINET（社会网络分析软件）完成了可视化的社会网络图，进而对网络结构展开了进一步的分析。
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第二节 文献综述
一、中国与南亚地区贸易现状研究
关于中国与南亚国家国际贸易相关的研究主要从以下几个方面展开。
中国与南亚地区的经贸影响力和经贸格局分析。张雯丽等（2017）对中巴农业现状和巴基斯坦农业投资环境进行了研究，发现中巴农业合作处于发展初期阶段，未来机遇与风险并存。郑国富等（2018）分析了中国与南亚国家农产品贸易规模和贸易格局，得到的结论主要有：贸易总量下滑，增长乏力；贸易格局不平衡等。耿仲钟等（2018）利用 BI 值和 G-L 指数等指标分析了中国与南亚农产品产业内贸易水平，并建立多元回归模型定量分析中国与南亚农产品贸易影响因素，得出关于中国与南亚地区产业内贸易格局的分析结果。赵蕾等（2019）从中国与南亚地区十年内贸易额入手，分析了中国与南亚地区的贸易现状和十年内的贸易格局变化，主要结论有：中国与南亚各国贸易格局显著不平衡，一直以印度为主；中国与南亚国家之间相互依赖程度不平衡等。万晓宁（2019）通过处理中国与南亚六国的贸易额数据得到：在进口方面,不丹、马尔代夫等受印度的影响力较高,而孟加拉国和巴基斯坦等国家受中国的影响力较高；在出口方面,孟加拉国、不丹等国家受印度影响力较高，而中国则对巴基斯坦影响力较高。焦晓松等（2020）采用贸易网络分析方法，通过四个指标从不同维度分析了各个南亚国家高技术产品贸易的网络特征，结果表明中国、新加坡两国在高技术产品进出口贸易网络中处于核心地位。
运用比较优势等指标进行竞争性和互补性研究。朱晶等（2006）较早利用显示性比较优势指数反映中印农产品贸易比较优势和互补性特征，并加入贸易强度指数来分析中印农产品的增长空间。Bagaria 等（2014）利用显示性比较优势指数对中印十大类商品贸易情况进行了定量分析，研究表明印度在活动物出口上具有比较优势，双方在动植物油脂、饮料和烟草上均不具有比较优势，而双边贸易仍存在一定的提升空间。余妙志等（2016）梳理数据后得到中国与南亚农产品贸易概况并随后运用多项指标从多维度探讨了中国与南亚地区农产品贸易的比较优势、结合度、竞争性与互补性等问题。陈章喜等（2018）加入修正后的专业化系数和一致系数等指标得到，中国与南亚贸易结构具有一定的竞争性，同时也有很强的互补性，双边贸易品种较多。
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第二章 中国与南亚地区农产品贸易现状分析
第一节 中国与南亚农产品贸易规模和结构分析
一、中国与南亚地区贸易规模
整理联合国商品贸易数据库中的中国与南亚各国双边贸易数据，得到中国与南亚各国农产品贸易变化趋势，如图 2.1，分析可得到以下结论：
（1）除了个别年份略有些下降外，中国同南亚地区农产品贸易总额总体呈现上升趋势，2019 年达到了峰值约为 45.8 亿美元。近几年来中国与南亚的贸易互补性增强而竞争性下降，这在一度程度上让双方发挥了各自的比较优势，进一步促进了双边或多边贸易的发展。
（2）中国同南亚地区农产品进口额和出口额均在增加，并且进口额增加更为明显。随着中国近几年经济的稳定发展，中国内需在不断增加，对来自其它国家农产品种类和总量的需求也在日益丰富，这在一定程度上推动了中国农产品进口的增加。同时，中国的技术进步使得中国农产品竞争优势增强，这也在逐渐推动中国农产品走进南亚市场，推动了中国对南亚地区的农产品出口增长。
（3）中国向南亚地区的净出口额跌宕起伏，在 2017 年前净出口额在 0 左右徘徊，即中国对南亚的农产品达到了贸易均衡状态。而在 2017 年后，中国同南亚地区的贸易逆差持续拉大，2019 年中国同南亚地区的贸易逆差超过了 16 亿美元。中国近几年对外贸易顺差亦在逐步减小，这一定程度上是由于中国不刻意追求贸易顺差，并以更加开放的心态走向世界。
图 2.1 2010—2019 年中国同南亚地区贸易额变化趋势
第二节 中国与南亚农产品贸易网络分析
一、2019 年中国及南亚各国农产品中心性
本文采用 2010—2019 年中国与南亚七国共八国农产品的双边贸易数据，通过社会网络进行建模分析中国及南亚的农产品贸易关系，完成对农产品贸易发展关系的刻画和测度，有利于展示农产品贸易发展现状和动态。
依据 2019 年中国及南亚国家农产品进出口贸易总额的横截面数据进行分析，构建经贸关系网络，如图 2.6。中国及南亚国家共 8 个节点，双方 2019 年的农产品进出口贸易总额可以用各国之间的连边宽度表示。宽度越大的连边说明权重越大，而节点宽边越多说明其在网络中的重要性则越高。通过图 2.6，可以直观看出，在中国与南亚国家的经贸网络图中，印度和中国与所有其他国家均有连边，边数为 7 条，说明这两个国家与除自身外的其他 7 国均存在农产品贸易。而巴基斯坦只有 6 条连边，说明其除与不丹尚未进行农产品贸易外，与其它各国均存在农产品贸易。而不丹、马尔代夫、孟加拉国等国的连边较少，说明这些国家与其他国家的贸易合作关系有待加强和促进。同时，印度和中国宽边较多，说明它们在经贸图中权重较大。
在国家维度上对比显示，2019 年印度的中心性位居第一，中国随后，这表明在中国与南亚地区经贸关系中，印度与其他国家农产品的经贸紧密程度要好于中国同其他国家农产品的经贸紧密程度。同时，观察地图可以发现印度位处于南亚地区的核心位置，与多个南亚国家毗邻。这可能在一定程度上导致了印度农产品的中心性即经贸影响力要高一些。其次为孟加拉国和尼泊尔等。孟加拉国的农产品生产环境非常好，地处恒河三角洲，土质疏松肥沃，非常利于农业耕作。水系发达，适合开展水产品养殖和捕捞工作。二十一世纪以来，孟加拉国政府也在不断积极出台政策促进农业发展和农业机械化发展。同时，根据全球经济指标数据网的数据，孟加拉国近十年的农业生产总值也在快速增长，2020 年达到了 11023百万美元。然而不丹和马尔代夫的度中心性较弱，并且不丹还尚未与中国建交，中国与这些南亚国家的农业经贸往来有待促进，农业经贸影响力有待加强。
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第三章 中国对南亚地区农产品贸易潜力研究 ................. 25
第一节 随机前沿引力模型内容与构建 ............................. 25
一、随机前沿引力模型的内容介绍 ................................ 25
二、时变随机前沿引力模型的内容介绍 ............................ 26
第四章 主要研究结论和政策建议 ........................... 36
第一节 主要研究结论 ........................................... 36
第二节 政策建议 ............................................... 37
第三章 中国对南亚地区农产品贸易潜力研究
第一节 随机前沿引力模型内容与构建
一、随机前沿引力模型的内容介绍
随机前沿引力模型的基础是传统贸易引力模型，所以构建模型时需要遵循贸易引力模型的发展流程来选取解释变量。最开始的贸易引力模型包含的解释变量仅为两地区的人均 GDP 和两地之间的地理距离。随后，根据很多学者的研究成果，可以进一步引入人口、是否有共同边界、是否为内陆国家这几个变量，来提高解释变量的解释能力。并且，本文于第三章测算出了南亚各国在中国与南亚农产品贸易网中的度中心性，即各国在中国与南亚农产品贸易网络中的经贸影响力的量化结果。笔者认为度中心性该指标对于农产品贸易额也有一定影响，可以纳入模型，进行检验分析。
本文在构建时变随机前沿引力模型，并确定引入哪些解释变量后，还需进一步考察贸易非效率的影响因素。因此在这一步，需要对贸易非效率模型进行回归分析。对于影响非效率项的因素，本文基于前人的研究成果，主要考虑了是否加入“一带一路”、自由贸易协定、货币自由度、贸易自由度、贸易及运输基础设施指数。
表 3.1 模型适用性检验结果
第四章 主要研究结论和政策建议
第一节 主要研究结论
根据中国与南亚国家间的农产品双边贸易数据，本文首先应用社会网络方法测量了中国与南亚地区农产品贸易网络中的度中心性，然后采用随机前沿引力模型估算中国与南亚国家的农产品贸易潜力。之所以采用这两种方法分别估计经贸现状和贸易潜力，是因为有不少学者对这两种方法做过相关实验研究，应用在研究经贸现状和经贸潜力时较为成熟。然而目前将此方法用于中国与南亚农产品研究的文献还不多。并且本文创新性地将第三章社会网络分析中得到的度中心性指标引入第四章的随机前沿引力模型中，在研究方法上具有连续性和系统性。本文主要结论如下所示： 从对贸易规模和贸易结构的统计分析结果可以看出，中国与南亚国家的农产品贸易总额尤其是进口额近几年上升明显，而出口额几乎稳定，致中国对南亚地区农产品的贸易逆差持续扩大；另外，中国同南亚国家农产品中进出口较多的种类均为食品类。
从度中心性指数可以看出，虽然在中国与南亚地区农产品贸易网络中印度的度中心性为第一、中国为第二，但是近几年来中国农产品经贸影响力强势增长，而印度的度中心性却略有下降。
从随机前沿引力模型分析，主要有以下结论：（1）中国的人口对中国与南亚和国家的农产品贸易有显著的正向作用。而距离对农产品贸易呈显著负向影响。（2）度中心性指数可以引入随机前沿引力模型，并且对于双边贸易额有显著的促进作用。当南亚国家的度中心性越高，则其与中国的农产品贸易额则越高。
从贸易非效率项结果分析，主要有以下结论：“一带一路”倡议、贸易自由化和货币自由化是促进贸易的因素，能够抵消贸易非效率的影响。此外，由中国同各南亚国家农产品的贸易效率和贸易潜力可得，目前中国同印度、尼泊尔等南亚国家之间存在不可观测的、人为的贸易阻力较大，而贸易潜力巨大。
关于本文课题的后续研究展望，一方面，可以增加数据采集的时间跨度和国别数量，以进一步增强模型回归时的稳定性和效果；另一方面，可以考虑从南亚国家和中国的产业关联角度进行分析，进一步提升论文的研究意义和政策建议的广度。
参考文献（略）