一帶一路國家物流碳排放空間關(guān)聯(lián)研究

陳晶晶，劉利民 （浙江萬里學(xué)院，浙江 寧波 315100）

CHEN Jingjing, LIU Limin (Zhejiang Wanli University, Ningbo 315100, China)

中國作為“一帶一路”戰(zhàn)略的倡議者，一直秉持著合作共贏的戰(zhàn)略與沿線各國積極展開經(jīng)濟(jì)合作和貿(mào)易往來。在戰(zhàn)略實(shí)施過程當(dāng)中，一帶一路國家的物流業(yè)也得到了迅猛發(fā)展。在各國物流業(yè)及交通運(yùn)輸業(yè)得到快速發(fā)展的同時，環(huán)境污染問題也愈來愈受到人們的關(guān)注。據(jù)國際能源署報(bào)告顯示，全球2018 年的碳排放量創(chuàng)下歷史新高，中國的碳排放總量達(dá)100 億噸，占到全球碳排放量的27%，并且全球2019 年的碳排放總量仍在持續(xù)上升。中國作為世界碳排放量最大的國家，在面對環(huán)境保護(hù)問題時更是具有義不容辭的責(zé)任。中國在黨第十九次全國代表大會上提出的構(gòu)建人類命運(yùn)共同體理念中就涉及到要共同努力構(gòu)建一個清潔美麗的世界。因此，本文對中國與一帶一路沿線國家的物流碳排放進(jìn)行研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，國內(nèi)外很多學(xué)者已對碳排放的相關(guān)問題展開了研究。Zofio J L（2001） 等[1]、Lenzen（2002）[2]、Mukhopadhyay（2006）[3]、閆桂權(quán)（2019） 等[4]、張秀梅（2010） 等[5]分別對OECD 國家、澳大利亞、印度、中國和中國江蘇展開了關(guān)于行業(yè)碳排放和國際貿(mào)易碳排放等方面的研究。在對碳排放的分析方法上，周新（2010）[6]、臧新（2019） 等[7]、商偉（2019）[8]、Xingping Zhang（2019）[9]、張德鋼（2017） 等[10]分別運(yùn)用多區(qū)域投入產(chǎn)出模型、基于IPCC 采用自上而下的計(jì)算方法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法、Laspeyres 指數(shù)分解算法和LMDI 分解算法、面板協(xié)整技術(shù)和社會網(wǎng)絡(luò)分析的方法進(jìn)行了深入分析。在這些分析方法當(dāng)中，Mark S Granovetter（1973）[11]、Linton C Freeman （1979）[12]、劉軍 （2004） 等[13]在社會網(wǎng)絡(luò)分析方法上的研究為國內(nèi)學(xué)者應(yīng)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法在碳排放的空間關(guān)聯(lián)方面做出進(jìn)一步的研究奠定了深厚的理論基礎(chǔ)。其中劉華軍（2015） 等[14]、趙巧芝（2017）等[15]，焦建玲（2018） 等[16]利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對中國和中國省際間的碳排放從整體和個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征等方面所做的研究具有一定的代表性?；诖吮疚膽?yīng)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對一帶一路國家物流碳排放的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析，并希望所做的研究結(jié)果能夠?yàn)樘紲p排提供一定的依據(jù)。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

在構(gòu)建一帶一路國家物流碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)時，將各個國家看作網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的“點(diǎn)”，將各國之間在碳排放上的相互關(guān)聯(lián)看做網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的“邊”。由于一帶一路各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口密度和空間分布等的復(fù)雜性，文章基于典型的引力模型并對其相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行修改，構(gòu)建出各國物流碳排放空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的引力矩陣。

式中：Pi,Gi,Ci,Pj,Gj,Cj分別對應(yīng)與國家i和國家j的人口數(shù)量、GDP 和碳排放量；ri，rj表示國家i和國家j的人均GDP；dij表示國家i和國家j首都之間的球面距離。根據(jù)公式可以得到（30×30） 的引力矩陣，在此基礎(chǔ)之上，將所得引力矩陣當(dāng)中的每一行數(shù)值取均值作為臨界值并與其做比較，大于臨界值則記為“1”，表示該行國家的碳排放與該列國家的碳排放具有關(guān)聯(lián)關(guān)系，否則記為“0”，表示不具有關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此最終得到（30×30） 的關(guān)聯(lián)矩陣，從而更好地反映出各國之間碳排放空間關(guān)聯(lián)的特征。

2.2 碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征刻畫指標(biāo)

2.2.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征

各個國家的碳排放整體網(wǎng)絡(luò)特征通過整體網(wǎng)絡(luò)密度刻畫，它可以用來描述碳排放整體網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)的緊密程度。網(wǎng)絡(luò)密度的表達(dá)式為：其中L表示整個碳排放網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中碳排放實(shí)際關(guān)聯(lián)數(shù)，n為網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

2.2.2 個體網(wǎng)絡(luò)特征

在用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行中心性描述時，通常用中心度和中心勢進(jìn)行測量。在這里衡量的是各個國家在整個網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中距離中心地位的程度，因此選擇標(biāo)準(zhǔn)化中心度來對各個國家的網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行描述。標(biāo)準(zhǔn)化中心度包括點(diǎn)度中心性、中間中心性和接近中心性。點(diǎn)度中心性的公式為：CAD（i ）/（n- 1 ），其中CADi=i度數(shù)，用來衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對整體網(wǎng)絡(luò)的影響性。中間中心性表示的是對與它不相鄰節(jié)點(diǎn)的控制能力，計(jì)算公式為：接近中心性則表示節(jié)點(diǎn)之間的信息傳遞能力，在碳排放過程中，接近中心性越高的節(jié)點(diǎn)受到其它節(jié)點(diǎn)的控制力越低，其中心性就越高，用公式計(jì)算。

2.2.3 塊模型

塊模型最早是由White 和Breiger（1976） 提出并用來研究整體網(wǎng)絡(luò)位置的方法，各個位置上的節(jié)點(diǎn)具有結(jié)構(gòu)對等性，但它并不是用來表示網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中個體的位置分布，而是對網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究[17]。

2.3 數(shù)據(jù)來源與說明

本文在“一帶一路”背景下基于OECD-STAN 數(shù)據(jù)庫中所包含的一帶一路國家展開研究，數(shù)據(jù)庫中包含了65 個國家，在此研究背景下涉及的國家有30 個，因此本文針對這30 個“一帶一路”國家展開研究。國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于“隱含碳排放”的研究已相對成熟[18-20]，其中國外學(xué)者Peters 對“Embodied Carbon”的定義是為了得到某種產(chǎn)品而在整個生產(chǎn)過程中排放的CO2[21]。文中對一帶一路國家物流碳排放空間關(guān)聯(lián)進(jìn)行研究時，用各國進(jìn)行國際貿(mào)易過程中在運(yùn)輸板塊所釋放的隱含碳排放量來替代各國在物流運(yùn)輸過程中汽車等交通運(yùn)輸工具所產(chǎn)生的這部分碳排放量。文中數(shù)據(jù)來源于OECD-STAN 數(shù)據(jù)庫、CEPII 數(shù)據(jù)庫和聯(lián)合國數(shù)據(jù)庫，全文通過UCINET 6 軟件進(jìn)行分析。

3 一帶一路國家物流碳排放空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)實(shí)證分析

3.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征分析

根據(jù)修正過的引力模型得到的關(guān)聯(lián)矩陣將2015 年30 個國家的碳排放關(guān)聯(lián)關(guān)系通過NetDraw 繪制出空間網(wǎng)絡(luò)圖，如圖1 所示。從圖1 中可以看到各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間存在明顯的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，還可以清楚的看出空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)較多的國家有馬來西亞、土耳其、俄羅斯、中國、南非、菲律賓、印尼、印度和韓國，存在著明顯的“空間—邊緣”關(guān)系。

從圖2 中可以看到2008～2015 年間空間整體網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度的變化趨勢。整體空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度在2008～2010 和2010～2012 年間都呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢，呈“V”形。在2011～2015 年間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)從2011 年的118 個上升到2015 年的139 個，網(wǎng)絡(luò)密度也由2011 年的0.135 上升到2015 年的0.159，這在一定程度上得益于中國對外開放的政策和“一帶一路”戰(zhàn)略的提出和逐步實(shí)施，使中國與一帶一路國家和周邊各國經(jīng)濟(jì)貿(mào)易合作聯(lián)系更加密切，物流業(yè)水平也得到緩步提升，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度的波動變化也顯現(xiàn)出了整體網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

圖1 2015 年一帶一路國家碳排放空間網(wǎng)絡(luò)圖

圖2 整體網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)和網(wǎng)絡(luò)密度

3.2 個體網(wǎng)絡(luò)分析

由點(diǎn)度中心度、接近中心度和中間中心度的公式計(jì)算出各個國家的點(diǎn)度中心度、接近中心度和中間中心度的值并將2015年一帶一路國家的碳排放中心性分析數(shù)據(jù)匯總得到表1。

表1 2015 年一帶一路國家碳排放中心性分析數(shù)據(jù)

從表1 中可以看到，點(diǎn)度中心度排名前五的國家是新加坡、中國、波蘭、斯洛伐克和南非，說明這些國家處于整個網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的中心地位并且與其它國家的聯(lián)系較為緊密，這些國家的經(jīng)濟(jì)相對比較發(fā)達(dá)，制造業(yè)規(guī)模相對較大，因此在與各國加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)合作過程當(dāng)中，物流業(yè)發(fā)展規(guī)模也相對較大，它們對整體網(wǎng)絡(luò)的控制能力也越強(qiáng)。點(diǎn)入度排名前五的國家為中國、南非、馬來西亞、菲律賓和泰國，點(diǎn)出度排名前五的國家為新加坡、斯洛伐克、拉脫維亞、波蘭和匈牙利。通過比較點(diǎn)度中心度和點(diǎn)入點(diǎn)出度的數(shù)據(jù)得出結(jié)論：點(diǎn)度中心度較低的國家在碳排放過程中往往輸出到點(diǎn)度中心度較高的國家。新加坡、中國、韓國、斯洛伐克和菲律賓的接近中心度和中間中心度都位于前六名當(dāng)中，說明了這5 個國家在物流碳排放過程當(dāng)中能夠與網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的其它節(jié)點(diǎn)之間快速的建立起網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)，在地理位置上，新加坡、韓國、菲律賓和中國臨近或隔海相望可以將周邊國家聯(lián)系起來，斯洛伐克作為中歐的內(nèi)陸國家可以將中東歐國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物流合作緊密聯(lián)系起來，與此同時，這5 個國家受到網(wǎng)絡(luò)中其它節(jié)點(diǎn)的控制越弱，對于其它節(jié)點(diǎn)的控制能力越強(qiáng)。

3.3 塊模型分析

塊模型分析通常有CONCOR 方法和層次聚類分析方法。這里運(yùn)用CONCOR 方法進(jìn)行分區(qū)。當(dāng)一個區(qū)當(dāng)中只有3 個或更少的行動者時，分區(qū)的效果就不好，在實(shí)際劃分當(dāng)中最好有3 個以上的行動者，因此在這里將最大分割密度設(shè)置為2，收斂標(biāo)準(zhǔn)為0.2，將整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)劃分為4 個板塊[22]。

運(yùn)用CONCOR 方法將30 個國家分成了4 個板塊并得到各個板塊的密度矩陣，當(dāng)對板塊中的任一國家進(jìn)行分析時，處于同一板塊的國家也具有相同的特點(diǎn)，板塊成員國之間具有結(jié)構(gòu)對等性。通過NetDraw 繪制出的樹形圖可以直觀的看到板塊Ⅰ的成員有：保加利亞、印度、斯洛伐克、匈牙利、波蘭、克羅地亞、新加坡、拉脫維亞、俄羅斯、土耳其、立陶宛和羅馬尼亞13個國家；板塊Ⅱ的成員有：捷克、斯洛文尼亞、摩洛哥、以色列4 個國家；板塊Ⅲ的成員有文萊、新西蘭、沙特阿拉伯、愛沙尼亞和韓國5 個國家；板塊Ⅳ的成員有柬埔寨、印尼、馬來西亞、菲律賓、哈薩克斯坦、泰國、中國、越南和南非9 個國家。將密度矩陣中各板塊的密度與整體網(wǎng)絡(luò)密度的平均值0.1598 做比較，大于平均值的賦值為1，否則為0，由此得出各板塊的影像矩陣，如表2 所示，由此可以繪制出它們之間的聚類圖和社群圖，如圖3、圖4 所示。

表2 各板塊密度矩陣和影像矩陣

圖3 2015 年板塊聚類圖

圖4 2015 年各板塊社群圖

從社群圖當(dāng)中可以看到板塊Ⅳ處于首數(shù)位置，板塊成員的整體密度比較大，成員內(nèi)部聯(lián)系比較緊密，反映出板塊內(nèi)的國家經(jīng)濟(jì)交流和物流合作聯(lián)系比較緊密。板塊Ⅰ和板塊Ⅲ處于經(jīng)紀(jì)人位置，在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中起著連接和運(yùn)輸?shù)淖饔?，但是板塊Ⅰ較板塊Ⅲ而言，它的接收關(guān)系較多，在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中也就發(fā)揮著較強(qiáng)的連接作用，說明板塊I 內(nèi)的國家在加強(qiáng)一帶一路國家間進(jìn)行物流合作時發(fā)揮出較強(qiáng)的中介作用。板塊Ⅱ處于孤立者的位置，它只進(jìn)行小團(tuán)體之間的聯(lián)系，與其它板塊之間的聯(lián)系較少，板塊II 的國家國土規(guī)模較小，石油或礦產(chǎn)比較貧乏，旅游業(yè)或技術(shù)產(chǎn)業(yè)有的國家發(fā)展相對較好，但是在與一帶一路國家物流經(jīng)濟(jì)往來過程中不密切。

4 研究結(jié)論

通過對整體物流碳排放的研究得到如下結(jié)論：（1） 一帶一路沿線國家在物流碳排放方面呈現(xiàn)出明顯的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)較多的國家有馬來西亞、土耳其、俄羅斯、中國、南非、菲律賓、印尼、印度和韓國，它們之間存在著明顯的“空間—邊緣”關(guān)系。（2） 網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)和整體網(wǎng)絡(luò)密度在2008～2011 年間呈現(xiàn)出先下降后上升再下降的趨勢，在2008～2009 年間碳排放整體網(wǎng)絡(luò)密度的下降在一定程度還是源于2008 年爆發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)使得各國經(jīng)濟(jì)萎縮，物流碳排放量降低。后面隨著經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，各國之間貿(mào)易往來頻繁起來，在2011～2018 年間網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度得到穩(wěn)步上升，顯現(xiàn)出整體網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。（3） 點(diǎn)度中心度排名前五的國家是新加坡、中國、波蘭、斯洛伐克和南非，為一些經(jīng)濟(jì)相對比較發(fā)達(dá)的國家，并且它們的點(diǎn)入度大于點(diǎn)出度，主要為輸入國。排名靠后的5 個國家為沙特阿拉伯、以色列、柬埔寨、愛沙尼亞和斯洛文尼亞，點(diǎn)出度大于點(diǎn)入度，主要為輸出國，經(jīng)濟(jì)規(guī)模較小。通過相關(guān)數(shù)據(jù)最后發(fā)現(xiàn)點(diǎn)度中心度較低的國家在碳排放過程中往往輸出到點(diǎn)度中心度較高的國家，說明在物流碳排放過程當(dāng)中，主要是能源分布相對密集的國家將碳排放轉(zhuǎn)移到相對發(fā)達(dá)的國家。接近中心度和中間中心度排名前六位的國家中都包括了新加坡、中國、韓國、斯洛伐克和菲律賓，它們分布在網(wǎng)絡(luò)的中心和周圍在網(wǎng)絡(luò)的連接上起著連接和輸送作用。（4） 將30 個國家進(jìn)行分塊得到相應(yīng)的塊，這些國家在對應(yīng)的塊中都處于相應(yīng)的位置上（首數(shù)位置、經(jīng)紀(jì)人位置和孤立者位置）。處于首數(shù)位置的中國、南非、馬來西亞等國家在碳減排工作當(dāng)中起著關(guān)鍵性作用，必須要制定嚴(yán)格的碳減排政策，處于經(jīng)紀(jì)人位置的斯洛伐克、俄羅斯、新加坡、土耳其、新西蘭、韓國等國家需要發(fā)揮出連接作用，將各國密切聯(lián)系起來，處于孤立者位置的捷克、斯洛文尼亞、摩洛哥和以色列等國家要在一帶一路戰(zhàn)略的帶領(lǐng)下與其它各國加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)合作，密切交流，提升經(jīng)濟(jì)實(shí)力。

以上研究表明在對碳排放進(jìn)行控制時，需要先對整體碳排放網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行把控，綜合考慮各個國家的空間分布、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口密度等因素對碳排放的影響，并在此基礎(chǔ)上有針對性的對不同地區(qū)的國家做出進(jìn)一步的規(guī)范化管理。在碳排放控制過程中關(guān)鍵的還是要控制碳排放的輸出，因此需要注意碳排放的公平性，避免對不發(fā)達(dá)和偏遠(yuǎn)地區(qū)的國家造成更大的污染。在習(xí)近平一帶一路倡議的持續(xù)推進(jìn)下，各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出持續(xù)向好的態(tài)勢，同樣在此背景下需要在碳排放減排方面樹立起協(xié)同治理、聯(lián)動治理的觀念，只有各國都樹立有“綠水青山就是金山銀山”的理念，才能夠更加高效地構(gòu)建出一個環(huán)境美好的世界。