（2）各节点的网络特征。运用社会网络分析方法（ ），我们采用点度中心度、中介中心度和接近中心度等网络中心性指标对各节点的网络结构特征来进行描述。其中，点度中心度（ ）是通过网络中的连接数来判断各成员国在网络中所处中心位置的程度，点度中心度越高，说明该国家在网络中与其他成员国之间的联系越多，该国家也更加处于网络的中心。中介中心度( )具有衡量某个成员国作为媒介者的能力，中介中心度越高则说明该国家越能把控与其他成员国之间的出口贸易行动，该国家也就更加处于网络的中心地位。接近中心（ ）则描述了网络中某个国家在出口贸易过程中“独立”的程度。某个国家的接近中心度越高，则与其他成员国之间的直接关联就越多，在整个网络中就成为了中心行动者。

3。3  数据来源

本文以G20各成员国作为研究对象，考察研究各成员国之间出口贸易的空间关联，样本的研究时期为1999-2015年。引力模型测算所需的数据来源及处理如下：各国家出口贸易总量、各国家生产总值、人口数来源于相应年份的联合国贸易数据库，国家之间的地理距离以国家之间的球面距离表示，以 计算得到。

4   G20国家间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

本文运用修正的引力模型，确定G20国家间出口贸易中各成员国的空间关联关系并建立关系矩阵。本文使用 可视化工具 绘制了2014年的网络图来展示各成员国间出口贸易空间的关联网络结构形态，如图1所示。由图可以发现，G20国家间出口贸易的空间关联为典型的网络结构形态。G20国家间出口贸易空间关联网络实际存在173个关联关系，每个国家至少存在1个以上的空间关系，因此，G20国家间出口贸易在空间上是普遍联系的。

图1 G20国家间出口贸易空间关联网络

（1） 网络密度。图2描述了样本考察期G20国家间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G20国家间出口贸易的空间关联关系总数1999-2007年变化幅度较大，2008-2013年较以前关联关系下降但变化幅度较为平稳，2014年又快速增加。2005年的关联关系为174个，2013年下降到162个，2014年又增加到173个。与之相对应，G20 国家间出口贸易空间关联的整体网络密度也较为平稳，从1999年的0。5到2014年的0。5058。网络密度变化不大表明G20国家间出口贸易的空间关联较为稳定。论文网

从数值上看，G20国家间出口贸易空间关联总体看起来并不紧密，所有成员国的最大可能关系数为380个（20×19），而样本考察期内G20国家间出口贸易之间实际的关系数最大仅为342个（2014年），因此促进成员国之间更密切的出口贸易还有很大空间。同时，尽管网络密度越高表示成员国间的空间关联紧密，但如果网络密度不断提升，那么网络中就会增加多余的连线，一旦超过网络的容纳能力，将会增加交易中生产要素流动的交易费用，导致生产要素的利用效率降低，进而抑制资源配置和要素流动，因此维持合适的网络密度来保证出口贸易的资源合理配置十分重要。

（2）网络关联性。本文运用社会网络分析（SNA）中的网络关联度、网络等级度与网络效率等指标来测量G20国家间出口贸易空间关联的网络关联性。网络关联度测试结果显示1999-2015年的网络关联度均为1，表示G20各成员国在出口贸易中有着十分密切的联系，存在十分明显的空间关联和溢出效应。网络等级度测度结果表明样本在考察期内空间关联的网络等级度基本保持不变，如图3所示。1999-2015年网络等级度基本保持在0，说明G20国家间出口贸易的空间关联结构并不是等级森严的，各成员国间有着显著的影响和联系。网络效率的测度结果表明G20国家间出口贸易空间关联的网络效率在样本考察期内有所变动，1999-2009年总体波动较大，由1999年的0。3824下降至2009年的0。3456,2010-2015年网络效率变化较为稳定，由2010年的0。3309上升至2014年的0。366，总体上说明空间关联网络中连线先增后减，网络的稳定性由弱增强。综合上述测度结果，本文认为，由于20世纪90年代全球经济发展理念提出，要求促进全球生产要素自由流动，所以G20国家间出口贸易空间结构一直以来等级并不森严。与此同时，受到2000年和2008年金融危机的影响，原材料价格上涨，资本市场冻结等均导致区域出口贸易之间联系的交易成本上升，减少区域生产要素流动，从而使得G20国家间出口贸易的关联关系减少，进而降低网络的稳定性。2010年，全球经济开始复苏，经济全球化大力推动全球经济协调发展，促进资源有效配置，从而使得成员国间出口贸易之间的联系愈发紧密，网络效率逐步降低。