Received date: 2020-03-31
Revised date: 2021-02-27
Online published: 2025-04-17
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.
HAN Zenglin , LI Xin , PENG Fei , YANG Xin , YUAN Yingying . Evolution of Global Cultural Trade Network After 2000[J]. Economic geography, 2021 , 41(5) : 103 -112 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2021.05.012
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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