2000年以来全球文化贸易网络演化
韩增林(1956—),男,山东商河人,博士,教授,研究方向为区域发展规划、交通运输地理及海洋经济地理。E-mail:hzl@lnnu.edu.cn |
收稿日期: 2020-03-31
修回日期: 2021-02-27
网络出版日期: 2025-04-17
基金资助
国家自然科学基金青年项目(41976206)
教育部人文社会科学重点研究基地重大课题(18JJD790005)
辽宁省社会科学基金青年项目(L17CJL001)
Evolution of Global Cultural Trade Network After 2000
Received date: 2020-03-31
Revised date: 2021-02-27
Online published: 2025-04-17
随着经济全球化的深入发展,文化贸易已成为国际贸易的重要组成部分,对世界贸易格局产生重要影响。基于全球文化贸易数据,借助网络分析软件,运用复杂网络分析方法,探讨2000—2017年重要时间节点的全球文化贸易网络时空演化。研究发现:①2000年以来,受2008年金融危机影响,全球文化贸易规模呈现波动增长趋势,总体发展态势良好。美国、英国和德国文化贸易总额始终位居前三,中国文化贸易总额增长明显,国家间文化贸易额位居前列的主要是欧美国家。②全球文化贸易网络密度整体较高,呈现稠密化趋势,国家间文化贸易往来密切,网络发育具有明显的小世界性和无标度特征,两极分化显著。③全球文化贸易网络三个中心性统计特征量存在显著的空间分异性,重要节点国家稳中有变,网络中处于核心地位的国家和中介能力强的国家存在差异。④全球文化贸易网络核心—边缘结构明显,核心国家主要是以美国、英国等为主的欧美国家和以中国、日本为主的东亚国家,边缘国家数量在逐渐减少,整个文化贸易网络联系更加紧密。⑤全球文化贸易网络社团划分明显,社团间存在整合分裂的演化特征,空间上连续性与分割性并存。
韩增林 , 李欣 , 彭飞 , 杨鑫 , 袁莹莹 . 2000年以来全球文化贸易网络演化[J]. 经济地理, 2021 , 41(5) : 103 -112 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2021.05.012
With the in-depth development of economic globalization,cultural trade has become an important part of international trade and has an important impact on the world trade pattern. Based on the data of global cultural trade,this paper analyzes the spatio-temporal evolution of global cultural trade network at important time nodes from 2000 to 2017 by the means of network analysis software and complex network analysis method. The research finds that: 1) Affected by the financial crisis in 2008,the scale of global cultural trade showed a trend of fluctuating growth after 2000,but the overall development trend was good. Top-three countries of the cultural trade volume were the United States,the United Kingdom and Germany respectively,and the cultural trade volume of China had increased significantly. 2) Overall,the global cultural trade network density was higher and presented the dense trend. the cultural trade relationship between countries was close. The network development showed the characteristics of obvious small cosmopolitan,scale-free and significant polarization. 3) The three central statistical characteristics of the global cultural trade network had significant spatial differentiation. The important node countries were changing steadily,and there were differences between the countries at the core of the network and the countries with strong intermediary capacity. 4) The core-edge structure of the global cultural trade network was obvious,the core countries were mainly European and American countries(such as the United States and the United Kingdom),and East Asian countries (such as China and Japan), the number of peripheral countries was gradually reduced,the whole cultural trade network was more closely linked. 5) The global cultural trade network communities were clearly divided,and there was an evolutionary feature of integration and division among the communities,and the spatial continuity and segmentation coexist.
表1 2000—2017年全球文化贸易总额排名前10的国家Tab.1 Top 10 countries with global cultural trade volume in 2000-2017 |
排名 | 2000 | 2008 | 2017 |
---|---|---|---|
1 | 美国 | 美国 | 美国 |
2 | 英国 | 英国 | 英国 |
3 | 德国 | 德国 | 德国 |
4 | 法国 | 法国 | 中国 |
5 | 日本 | 瑞士 | 瑞士 |
6 | 加拿大 | 中国 | 法国 |
7 | 瑞士 | 日本 | 日本 |
8 | 比利时 | 加拿大 | 荷兰 |
9 | 荷兰 | 比利时 | 加拿大 |
10 | 意大利 | 荷兰 | 比利时 |
表2 2000—2017年全球文化贸易网络统计特征量Tab.2 Statistical characteristics of global cultural trade network in 2000-2017 |
年份 | 孤立节点 | 边 | 平均度 | 网络密度 | 平均加权度 |
---|---|---|---|---|---|
2000 | 9 | 4 708 | 48.287 | 0.249 | 505 418 237.43 |
2008 | 4 | 6 939 | 71.169 | 0.367 | 826 309 585.31 |
2017 | 3 | 6 049 | 62.041 | 0.32 | 668 991 111.33 |
表3 2000—2017年全球文化贸易网络小世界性统计指标Tab.3 Statistical indicators of global cultural trade network in 2000-2017 |
统计特征 | 2000 | 2008 | 2017 |
---|---|---|---|
平均聚类系数 | 0.798 | 0.791 | 0.812 |
平均路径长度 | 1.743 | 1.618 | 1.677 |
表4 2000—2017年全球文化贸易网络中心性指标排名前10的国家Tab.4 Top 10 countries in centrality index of the global cultural trade network in 2000-2017 |
年份 | 国家 | 度中 心性 | 国家 | 接近 中心性 | 国家 | 中介 中心性 |
---|---|---|---|---|---|---|
2000 | 美国 | 2.031 | 美国 | 0.934 | 美国 | 0.080 |
英国 | 1.324 | 英国 | 0.930 | 英国 | 0.054 | |
德国 | 0.844 | 法国 | 0.911 | 法国 | 0.044 | |
法国 | 0.653 | 比利时 | 0.869 | 加拿大 | 0.037 | |
日本 | 0.579 | 荷兰 | 0.869 | 荷兰 | 0.033 | |
加拿大 | 0.466 | 加拿大 | 0.860 | 比利时 | 0.033 | |
瑞士 | 0.413 | 德国 | 0.833 | 澳大利亚 | 0.032 | |
比利时 | 0.380 | 澳大利亚 | 0.808 | 德国 | 0.028 | |
荷兰 | 0.314 | 瑞士 | 0.794 | 意大利 | 0.021 | |
意大利 | 0.272 | 意大利 | 0.791 | 日本 | 0.019 | |
2008 | 美国 | 2.114 | 美国 | 0.960 | 美国 | 0.029 |
英国 | 1.568 | 英国 | 0.960 | 英国 | 0.028 | |
德国 | 1.125 | 德国 | 0.941 | 瑞士 | 0.025 | |
法国 | 0.788 | 瑞士 | 0.941 | 中国 | 0.025 | |
瑞士 | 0.650 | 中国 | 0.941 | 法国 | 0.024 | |
中国 | 0.563 | 法国 | 0.936 | 西班牙 | 0.023 | |
日本 | 0.503 | 比利时 | 0.927 | 德国 | 0.022 | |
加拿大 | 0.481 | 西班牙 | 0.922 | 比利时 | 0.022 | |
比利时 | 0.479 | 加拿大 | 0.918 | 加拿大 | 0.021 | |
荷兰 | 0.456 | 荷兰 | 0.900 | 荷兰 | 0.019 | |
2017 | 美国 | 2.342 | 法国 | 0.960 | 美国 | 0.044 |
英国 | 1.418 | 英国 | 0.950 | 法国 | 0.043 | |
德国 | 1.106 | 美国 | 0.936 | 英国 | 0.039 | |
中国 | 0.920 | 荷兰 | 0.936 | 中国 | 0.036 | |
瑞士 | 0.666 | 加拿大 | 0.927 | 荷兰 | 0.035 | |
法国 | 0.659 | 比利时 | 0.910 | 加拿大 | 0.033 | |
日本 | 0.643 | 中国 | 0.905 | 韩国 | 0.029 | |
荷兰 | 0.460 | 韩国 | 0.893 | 比利时 | 0.029 | |
加拿大 | 0.374 | 瑞士 | 0.868 | 瑞士 | 0.021 | |
比利时 | 0.325 | 奥地利 | 0.853 | 西班牙 | 0.021 |
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