,         （1）

3。2。网络特征指标来自优I尔Q论T文D网WWw.YoueRw.com 加QQ7520~18766

（1）整体网络特征。整体网络特征一般采用网络密度、网络等级度、网络关联度、和网络效率进行描述。其中，网络密度能够说明出口贸易空间关联网络的联系程度，网络密度愈大，那么省际出口贸易之间的联系就愈密切，出口贸易空间关联的网络结构对各省出口贸易产生的影响也愈大。网络关联度反映了出口贸易空间关联网络自身的脆弱性与稳健性。如若某一省域在网络中有许多线与之相连，那么出口贸易的空间网络对该省域依赖程度较高。网络等级度说明网络中各省域的等级结构，出口贸易空间关联网络中省域之间的等级结构森严程度与网络等级度成正比。网络效率说明了出口贸易空间关联网络中各省间的连接效率。[11]网络效率愈低，则省域之间的连线愈多，省域出口贸易之间的联系更密切，出口贸易的空间关联网络就愈稳定。

（2）各节点的网络特征。依据社会网络分析法（SNA），可以采用点度中心度、接近中心度和中介中心度等网络中心性指标来描述各节点的网络结构特征。其中，点度中心度（Degree Centrality）能够根据网络中的连接数来考察各省域在网络中处于中心位置的程度，点度中心度愈高，则在出口贸易空间关联网络中该省域与其他省域的联系愈多，该省域也更加处于网络的中心。中介中心度(Betweenness Cenrality)反映了某个省域作为媒介者的能力，中介中心度愈高则说明该省域愈能控制其他省域出口贸易之间的互相联系，该省域也就越发处于网络的中心位置。接近中心度（Closeness Centrality）则表示网络中某个省域在出口贸易空间网络中“不受其他省域支配”的程度。某个省域的接近中心度愈高，则该省域出口贸易与其他省域之间的直接联系就愈多，该省域在网络中就是中心行动者。

3。3。数据来源

本文以中国大陆的30个省域（不含西藏）作为网络节点，实证考察了出口贸易的空间关联，样本的时期跨度为2000-2015年。引力模型计算所需的数据来源和处理如下：分省域出口贸易总量、分省地区生产总值、人口数来源于相应年份的《中国统计年鉴》，其中地区生产总值按照2000年=100进行削减，以消除价格因素对地区生产总值的影响。通过省会城市之间的球面距离表示省际之间的地理距离，用ArcGIS计算得到。[13]

4、 中国省际出口贸易空间关联的网络结构特征

4。1整体网络结构特征及演变趋势

本文通过修正的引力模型来确定省际出口贸易的空间关联关系并且构建关系矩阵。本文使用UCINET Netdraw绘制了2015年的网络图以展示出口贸易空间关联网络的结构形态，如图1所示。由图可知，中国省际出口贸易的空间网络呈现出较为典型的网络结构形态。中国出口贸易空间关联网络实际存在201个关联关系，每个省域至少存在1个以上的空间关系，因此，中国出口贸易在空间上是普遍联系的。

图1 中国出口贸易空间关联网络论文网

（1） 网络密度。图2显示了样本考察期内省际出口贸易空间关联网络密度的演变趋势。由图可知，样本考察期间省际出口贸易的空间关联关系总数2000-2010年较为平稳，2010-2015虽然增速缓慢，但呈逐年上升趋势。关联关系由2010年195个增加到2015年的201个，与之对应，省际出口贸易空间关联的整体网络密度也较为平稳，由2000年的0。224到2015年的0。231。网络密度变化不大表示中国省际间出口贸易的空间关联较为稳定。 SNA社会网络分析省际出口贸易空间关联的网络结构特征(3):http://www.youerw.com/jingji/lunwen_201484.html