国际贸易论文工业机器人全球国际贸易网络结构特征及关联因素分析.docx

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国际贸易论文工业机器人全球国际贸易网络结构特征及关联因素分析

国际贸易论文：

工业机器人全球国际贸易网络结构特征及关联因素分析

业机器人生产及贸易发展具有重要意义。

首先运用社会网络分析法，根据面板数据构建了分析模型，对整体网络、个体网络特征进行分析；其次，选择了8个自变量指标，通过这些变量因素构建了QAP回归模型，还对工业机器人加权贸易网络、无权贸易网络进行了分析，重点分析了关联因素。

第一章绪论

第一节选题背景

中国当前存在两个社会问题不容忽视，一是人口红利下降，二是劳动力成本的上升。

这也是世界发达国家现阶段共同面对的问题。

当前，美国、日本等西方发达国家人口出生率呈下降态势，汇丰集团的研究显示，德国2015年平均生育率只有1.47，这还是在当年净流入120万移民的情况下，而且预测显示平均生育率到2045年都不会超过1.6。

中国统计局统计数据显示，2018年年末，中国内地总人口达十四亿人，同比增加530万人，人口自然增长率为3.81‰，同比减少了1.51‰。

2018年全年出生人口1523万人，人口出生率为10.94‰，相较于2017年少了200万人。

那么，人口红利消失，未来用什么为社会赋能？

从今天来看，是科技，如果更具体地说，是人工智能（AI）。

全世界第一台工业机器人由美国在1959年生产出来。

世界工业机器人已经经历了六十多年的发展，而直到近三十年才引起大范围关注。

进入21世纪后，工业机器人进入到快速发展时期。

2008-2017年期间，世界工业机器人销量年平均增长率为16%，2017年增长率甚至高达29%。

目前，世界主要国家机器人竞争的格局已经形成。

欧洲，美国和日本在全球工业机器人市场呈现三足鼎立态势，实现了高科技核心零部件完全自主化，日本发那科公司、德国库卡公司、瑞士ABB公司、日本安川电机公司四家公司占据着工业机器人53%的市场份额。

中国工业机器人行业正面临着十分严峻的形势，生产所需核心技术被发达国家所垄断，特别是利润最高的上游产业链。

但是工业机器人在中国的应用前景十分乐观，改革开放以来，中国依靠丰富的劳动力资源参与国际分工，在人口红利逐渐消失、人力成本不断增长和产业升级的背景下工业机器人可以降低制造成本，减轻劳动强度。

2013年以来，中国一直都是世界上最大的工业机器人消费市场。

从2016年工业机器人的数据来看，中国工业机器人年销量最大，高达8.7万台，是排名第二的韩国的销量的两倍多。

但由于在核心科技上一直得不到突破，中国工业机器人产业发展空间一直有限，包括关键零部件依靠国外提供、没有自己世界级的品牌以及缺乏专业人才等等。

2018年工业机器人专利中中国所占比例仅为百分之一。

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第二节选题目的与意义

当前发展阶段的全球机器人市场，伴随着发达国家生育率的持续低位、缺乏劳动力资源，中国等新兴国家的劳动力成本也在不断上涨以及人们对产品品质的要求不断提升，工业机器人市场规模增长显著。

而且，未来几年甚至几十年上述几个因素的影响仍将持续发酵，工业机器人发展前景一片广阔。

机器人产业是制造业金字塔的顶端产业。

工业机器人产业发展标志着经济发展和科技发展，以日本、德国为首的发达国家就抓住了该产业发展机遇，发明创造了相关工业机器人产品，在产业领域中获得更高成就，推动了国家工业水平和智能技术提升，推动了智能工业的全面发展。

反观，我国受到了客观历史因素影响，不论生产技术还是经济水平都远远落后这些国家，工业机器人产业起步时间较晚。

全球工业机器人贸易市场是一个复杂的系统，参与主体多，主体关系错综复杂。

本文拟通过分析全球工业机器人贸易网络特征，分析该网络的拓扑结构，观察该网络的核心与边缘国家。

通过分析不同国家在贸易网络中的不同角色扮演，明确了国家在工业机器人贸易格局中的地位，为我国发展智能化机器人产业提供了更多思路，同时也为相关企业发展提供方向。

使用社会网络分析理论，将全球国家间的贸易关系看成一个网络，有利于我们换一个视角更清晰地看到各国在贸易中的地位和关系。

通过研究全球工业机器人产业贸易网络特征及其关联因素，分析了我国在工业机器人领域中贸易情况，基于贸易短板分析提出了对外贸易战略，通过本文理论分析和实证研究，以期望可以为国家智能工业发展做出一份贡献，同时也能为工业机器人智能化发展，工业经济转型发展提供更多新思路，推动国家实现制造强国的目标。

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第二章贸易网络分析理论基础

第一节全球贸易网络分析模型构建

由于贸易网络分析为社会网络分析发展的一个分支，因此首先介绍一下社会网络理论。

社会网络理论在1960年左右最早出现而且它最早是研究社会学方面的理论。

我们认为“社会网络”是作为节点的社会能动者及其间的关系的集合。

社会网络理论运用到经济领域时的大型理论概念架构包括以下几项：

（1）经济行为是在社会关系中产生，人与人之间的关系会影响经济行为；

（2）个人行为并非独立的，也会受到相关主体行为的影响，自身的效用函数也会因此受到影响；（3）经济行为具有理性和非理性，社会关系会影响到经济行为；（4）信息存在不对称性、不完整性，信息传播也会受到社会关系、社会网络结构的影响；（5）个人社会位置、地位等会影响其信息获取、资源获取，也会受到不同程度的约束，并影响了经济活动。

一般来说，行动者之间的关系有多种研究方向。

首先，行动者之间的关系可以是一元的，也可以是多元的。

其次，研究的重点不同，关注的“关系”也不同。

如果研究整体网，即研究一个整体内全部行动者之间的关系，研究者就要重点分析这些关系的各种结构特征，如规模、密度、核心-边缘结构等。

如果研究个体网，则需要分析每个个体网成员之间关系的节点度、异质性、结构洞等多个指标。

从数学的角度讲，有两种方法可以描述整体网：

社群图法和矩阵代数方法。

图可以有多种类型，如地图、变量分布图、网络图等。

与变量图不同，社群图主要由点（nodes，vertices，actors，points）（代表行动者）和线（edges，arcs，lines，ties）（代表行动者之间的关系）构成。

社群图可以有多种类型，如有向图（directedgraph，digraph）和无向图（undirectedgraph）;二值图（binarygraph）和多值图（valuedgraph）；可以是1-模的，也可以是2-模的。

有向图中行动者直线的关系存在方向，如在贸易网络中，A国向B国出口，B国向A国出口，则两国存在两条关系线，无向图中只要两国存在贸易，就存在且只存在一条关系线。

二值图中只要两个行动者存在关系，就有关系线，图中所有关系线粗细相同，多值图中关系线的粗细和关系大小有关。

1-模网络中的关系是要素代表各个行动者之间的“关系”，2-模网络中的关系则是要素代表两个行动者集合中的各个行动者之间的“关系”。

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第二节QAP分析方法

社会关系是社会学研究的核心内容之一。

在研究关系之间的关系（例如，“亲属关系”是否带来“经济支持关系”）的时候，QAP就是一种常见且简便的方法。

QAP（quadraticassignmentprocedure）方法是对矩阵中多种元素的相似性进行对比，在QAP分析法中涵盖了两类分析：

（1）QAP相关分析；

（2）QAP回归分析。

一、QAP相关分析

QAP相关分析既可以研究关系之间的关系，还可以研究一个属性（如性别）与另一种关系（如朋友关系）是否有关。

1.两个关系矩阵之间关系的QAP相关分析。

假设矩阵为A*A型矩阵，首先，把每个关系矩阵中的取值看作一个包含a（a-1）个数字的长向量，来计算这两个向量之间的相关性系数；其次，检验相关系数是否显著。

运用重新抽样排列的方式，能够对矩阵行列随机更换，从而得到了相关系数，需要按以上步骤反复更换，每一次更换都会形成相关系数；综合对比前两步骤的相关关系，能够判断出其位置是在拒绝域还是接受域。

如果第二步相关系数的显著水平高，则表示第一步相关系数是经过处理后得到的。

2.属性变量与关系矩阵之间关系可以通过QAP理论工具分析，其基本原理是将属性变量转入到关系矩阵中，分析两大矩阵之间的关系，并对它们进行相关项分析。

若属性变量只存在两种情况：

其一是X与Y具有相同属性，则矩阵中赋值1；其二是X与Y具有不同属性，则矩阵中赋值0；此外还存在变量多种值的问题，设定X与Y的交叉处赋值（X-Y）。

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第三章工业机器人全球贸易网络结构特征分析...........15

第一节工业机器人全球贸易网络数据来源及模型构建......................15

一、数据来源.................................15

二、模型构建..............................15

第四章工业机器人产业全球贸易网络关联因素分析.......28

第一节关联因素指标选取.............................28

第二节数据来源及说明...........................30

第五章结论与政策...................................37

第一节结论..............................37

第二节政策建议..................................38

第四章工业机器人产业全球贸易网络关联因素分析

第一节关联因素指标选取

回归分析中因变量为2010-2017年8年中每年的贸易主体之间的工业机器人贸易关系，自变量为各贸易主体的自身属性以及某些属性的差异状况。

本文解释变量抽选了8个，这八个自变量作为衡量工业机器人全球贸易关联因素的指标，构建QAP回归模型。

具体如下表4-1所示。

首先，就贸易发展影响因素看，本文引入了四个关键指标，分别是：

人均收入水平、国家地理距离、共同语言网络、物流绩效指数。

本文研究在传统引力模型基础上，引入了两个解释变量，分别是：

人均收入水平、国家地理距离。

对于第一个指标，人均收入水平运用了购买力平价（PPP）的人均国内生产总值为主，这些指标不仅兼顾了经济发展规模，同时也考量了人口因素对贸易量的影响，可以客观地反映出经济规模对贸易活动的影响。

对于第二个指标，则为贸易国家首都之间的距离，能够比较客观的反映出国家与国家之间的距离。

其次，“距离”这一因素除了表示空间地理距离之外，还包含了不同国家之间的文化距离，能够反映出国家主体之间的文化差异情况，贸易主体之间的语言差异能最直接且最大程度体现文化差异，使用同种语言的贸易主体之间交流更加方便，且更容易存在相同的历史文化背景和贸易习惯以及消费结构，因此更容易达成贸易。

因此，本文引入了语言矩阵作为关联因素之一，当两国使用共同语言，则矩阵交叉处赋值1，否则赋值0。

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第五章结论与政策

第一节结论

近年来，人口红利的消退和科学技术的进步使得各国将加工制造的重心逐步转向机器代替人工，工业机器人作为加工制造机器的重要组成部分，其开发利用收到了各国的广泛关注。

随着各国对工业信息化的重视，不论是德国工业4.0,、日本机器人新战略还是美国先进制造伙伴计划、中国制造2025，各国与工业机器人相关的政策逐渐出台，工业智能化成为发展趋势，工业机器人贸易在全球范围内发展势头正猛。

在这种背景下，深入研究工业机器人贸易发展规律、发展现状，对推动产业升级和优化具有重要意义，同时也能够全面提升国家竞争实力。

本文综合多种研究方法对工业机器人贸易网络展开了分析，抽样了2009年至2018年的面板数据，对197个国家、地区工业机器人贸易情况展开调研分析，为提高我国工业机器人生产及贸易发展具有重要意义。

首先运用社会网络分析法，根据面板数据构建了分析模型，对整体网络、个体网络特征进行分析；其次，选择了8个自变量指标，通过这些变量因素构建了QAP回归模型，还对工业机器人加权贸易网络、无权贸易网络进行了分析，重点分析了关联因素。

经过实证分析和理论分析得到如下结果：

1.从整体网络角度分析，工业机器人产业全球贸易网络所覆盖的国家及地区数量庞大，从总体上看，网络发展规模较稳定，整体贸易网络呈现了贸易联系数、贸易流量稳中有升的态势，尤其是在贸易流量上增幅较高。

贸易网络密度增强，网络格局中单一地区和国家与国际市场联系更加频繁，网络中的任意两个国家平均只需要通过1.814个国家就能发生贸易关系，全球工业机器人产业贸易网络符合小世界特性。

基于QAP相关理论对工业机器人世界贸易网络动态变化进行了演绎分析，经过分析得出：

经过十年的发展，工业机器人全球贸易网络结构发生了明显变化，但这些变化是逐步演进的。

工业机器人全球贸易网络本身具有一定的自稳定性，其结构不会因其他因素的突变而突然发生质的变化。

综上研究看，工业机器人网络覆盖面广泛，但是发展深度不足，整体还处于发展迅速阶段。

参考文献（略）