世界地理研究 ›› 2023, Vol. 32 ›› Issue (8): 1-15.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2023.08.20220121
• 世界政治与经济 •
常耀伟1(), 张晶2,3(), 韩志军2,3, 王俊威2, 唐代红2, 杜树坤2
收稿日期:
2022-02-26
修回日期:
2022-05-20
出版日期:
2023-08-15
发布日期:
2023-09-07
通讯作者:
张晶
作者简介:
常耀伟(1997—),男,硕士,研究方向为地缘环境分析与评估,E-mail:changyaowei@126.com。
基金资助:
Yaowei CHANG1(), Jing ZHANG2,3(), Zhijun HAN2,3, Junwei WANG2, Daihong TANG2, Shukun DU2
Received:
2022-02-26
Revised:
2022-05-20
Online:
2023-08-15
Published:
2023-09-07
Contact:
Jing ZHANG
摘要:
近年来,世界战略重心东移,传统的亚太与印度洋地区加速融合,美、日、印、澳等国纷纷出台各自的“印太战略”,深刻改变着我国周边的地缘环境。采用社会网络分析方法,基于GDELT数据对2001—2020年间合作视角下的印太地区国家地缘军事关系网络演变特征进行分析。结果发现:①2001年以来,印太地区国家地缘军事关系水平在波动中上升,整体网络规模不断扩大,网络关联性较高;②节点度数中心度提升明显,加权网络具有无标度特征,中、美、日等大国影响力显著,东盟国家及地区其他国家对网络的控制能力逐渐提升;③印太地区国家地缘军事关系网络呈现明显的“核心-半边缘-边缘”结构,核心国家主要为中、美两国,半边缘国家主要为日本、韩国、澳大利亚、菲律宾等美国盟友与亲密伙伴;④社区探索结果在时空上分化整合显著,逐步演化为由东盟国家组成的社区和以美国、日本、澳大利亚、韩国、印度等国家组成的社区。
常耀伟, 张晶, 韩志军, 王俊威, 唐代红, 杜树坤. 合作视角下的印太地区国家地缘军事关系网络演化研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(8): 1-15.
Yaowei CHANG, Jing ZHANG, Zhijun HAN, Junwei WANG, Daihong TANG, Shukun DU. The evolution of geo-military relations network of Indo-Pacific countries based on cooperation perspective[J]. World Regional Studies, 2023, 32(8): 1-15.
所处区域 | 国家名称(英文缩写) |
---|---|
东亚 | 中国(CHN)、日本(JPN)、韩国(KOR)、朝鲜(PRK)、蒙古(MNG) |
南亚 | 印度(IND)、孟加拉国(BGD)、斯里兰卡(LKA)、尼泊尔(NPL)、不丹(BTN)和马尔代夫(MDV) |
东南亚 | 缅甸(MMR)、泰国(THA)、柬埔寨(KHM)、老挝(LAO)、越南(VNM)、菲律宾(PHL)、马来西亚(MYS)、新加坡(SGP)、文莱(BRN)、印度尼西亚(IDN)、东帝汶(TMP) |
大洋洲 | 澳大利亚(AUS)、新西兰(NZL)和巴布亚新几内亚(PNG) |
北美洲 | 美国(USA) |
表1 印太地区国家及英文编码
Tab.1 Indo-Pacific countries and English codes
所处区域 | 国家名称(英文缩写) |
---|---|
东亚 | 中国(CHN)、日本(JPN)、韩国(KOR)、朝鲜(PRK)、蒙古(MNG) |
南亚 | 印度(IND)、孟加拉国(BGD)、斯里兰卡(LKA)、尼泊尔(NPL)、不丹(BTN)和马尔代夫(MDV) |
东南亚 | 缅甸(MMR)、泰国(THA)、柬埔寨(KHM)、老挝(LAO)、越南(VNM)、菲律宾(PHL)、马来西亚(MYS)、新加坡(SGP)、文莱(BRN)、印度尼西亚(IDN)、东帝汶(TMP) |
大洋洲 | 澳大利亚(AUS)、新西兰(NZL)和巴布亚新几内亚(PNG) |
北美洲 | 美国(USA) |
统计特征 | 统计指标 | 年份 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
2001年 | 2004年 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 | ||
网络规模 | 边数 | 226 | 196 | 281 | 335 | 402 | 343 |
网络密度 | 0.348 | 0.302 | 0.432 | 0.515 | 0.618 | 0.528 | |
网络关联性 | 关联度 | 1.000 | 1.000 | 0.923 | 1.000 | 1.000 | 0.923 |
表2 印太地区国家地缘军事关系网络整体特征统计量
Tab.2 Overall characteristic statistics of the geo-military network of Indo-Pacific countries
统计特征 | 统计指标 | 年份 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
2001年 | 2004年 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 | ||
网络规模 | 边数 | 226 | 196 | 281 | 335 | 402 | 343 |
网络密度 | 0.348 | 0.302 | 0.432 | 0.515 | 0.618 | 0.528 | |
网络关联性 | 关联度 | 1.000 | 1.000 | 0.923 | 1.000 | 1.000 | 0.923 |
年份 | 排名 | 国家 | 中间 中心度 | 国家 | 接近 中心度 | 年份 | 排名 | 国家 | 中间 中心度 | 国家 | 接近 中心度 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2001 | 1 | USA | 22.211 | USA | 92.593 | 2004 | 1 | USA | 25.63 | USA | 89.286 |
2 | CHN | 18.161 | CHN | 89.286 | 2 | CHN | 10.928 | CHN | 75.758 | ||
3 | IND | 5.576 | JPN | 80.645 | 3 | AUS | 9.33 | JPN | 71.429 | ||
4 | JPN | 5.037 | THA | 69.444 | 4 | JPN | 8.223 | AUS | 65.789 | ||
5 | THA | 2.546 | IDN | 69.444 | 5 | NPL | 4.114 | THA | 65.789 | ||
6 | AUS | 2.13 | AUS | 67.568 | 6 | THA | 3.785 | PHL | 65.789 | ||
7 | IDN | 1.749 | IND | 67.568 | 7 | VNM | 3.415 | IDN | 64.103 | ||
8 | VNM | 1.286 | SGP | 67.568 | 8 | PHL | 3.16 | KOR | 60.976 | ||
9 | KOR | 1.158 | MMR | 65.789 | 9 | IDN | 2.359 | MYS | 60.976 | ||
10 | SGP | 1.123 | PHL | 65.789 | 10 | MYS | 1.562 | VNM | 59.524 | ||
2008 | 1 | USA | 16.263 | USA | 96.154 | 2012 | 1 | USA | 13.691 | USA | 100 |
2 | CHN | 8.646 | CHN | 89.286 | 2 | CHN | 7.467 | CHN | 89.286 | ||
3 | AUS | 6.581 | AUS | 83.333 | 3 | IDN | 4.122 | JPN | 86.207 | ||
4 | THA | 3.038 | IND | 75.758 | 4 | IND | 3.714 | IDN | 86.207 | ||
5 | IND | 2.706 | MYS | 75.758 | 5 | AUS | 3.548 | MYS | 83.333 | ||
6 | MYS | 2.386 | JPN | 73.529 | 6 | JPN | 3.459 | AUS | 80.645 | ||
7 | VNM | 2.332 | THA | 73.529 | 7 | MYS | 2.368 | THA | 80.645 | ||
8 | IDN | 2.109 | IDN | 71.429 | 8 | BGD | 2.183 | PHL | 80.645 | ||
9 | JPN | 1.825 | MMR | 71.429 | 9 | THA | 2.117 | VNM | 78.125 | ||
10 | MMR | 1.315 | SGP | 71.429 | 10 | PHL | 1.636 | SGP | 78.125 | ||
2016 | 1 | CHN | 7.407 | CHN | 100 | 2020 | 1 | CHN | 11.979 | CHN | 96.154 |
2 | USA | 6.192 | USA | 96.154 | 2 | USA | 9.19 | USA | 96.154 | ||
3 | JPN | 4.799 | JPN | 92.593 | 3 | AUS | 4.511 | AUS | 89.286 | ||
4 | AUS | 3.431 | AUS | 89.286 | 4 | IDN | 3.825 | JPN | 83.333 | ||
5 | IDN | 2.336 | IND | 89.286 | 5 | JPN | 3.222 | VNM | 80.645 | ||
6 | PHL | 2.037 | PHL | 89.286 | 6 | KOR | 2.777 | SGP | 80.645 | ||
7 | IND | 1.859 | KOR | 83.333 | 7 | NZL | 2.591 | KOR | 78.125 | ||
8 | KOR | 1.753 | MMR | 83.333 | 8 | VNM | 1.987 | IDN | 78.125 | ||
9 | MMR | 1.632 | SGP | 83.333 | 9 | IND | 1.889 | IND | 78.125 | ||
10 | VNM | 1.565 | VNM | 83.333 | 10 | BGD | 1.797 | BGD | 75.758 |
表3 印太地区地缘军事关系网络中间中心度和接近中心度排名前十国家
Tab.3 The top 10 countries of betweenness centrality and closeness centrality
年份 | 排名 | 国家 | 中间 中心度 | 国家 | 接近 中心度 | 年份 | 排名 | 国家 | 中间 中心度 | 国家 | 接近 中心度 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2001 | 1 | USA | 22.211 | USA | 92.593 | 2004 | 1 | USA | 25.63 | USA | 89.286 |
2 | CHN | 18.161 | CHN | 89.286 | 2 | CHN | 10.928 | CHN | 75.758 | ||
3 | IND | 5.576 | JPN | 80.645 | 3 | AUS | 9.33 | JPN | 71.429 | ||
4 | JPN | 5.037 | THA | 69.444 | 4 | JPN | 8.223 | AUS | 65.789 | ||
5 | THA | 2.546 | IDN | 69.444 | 5 | NPL | 4.114 | THA | 65.789 | ||
6 | AUS | 2.13 | AUS | 67.568 | 6 | THA | 3.785 | PHL | 65.789 | ||
7 | IDN | 1.749 | IND | 67.568 | 7 | VNM | 3.415 | IDN | 64.103 | ||
8 | VNM | 1.286 | SGP | 67.568 | 8 | PHL | 3.16 | KOR | 60.976 | ||
9 | KOR | 1.158 | MMR | 65.789 | 9 | IDN | 2.359 | MYS | 60.976 | ||
10 | SGP | 1.123 | PHL | 65.789 | 10 | MYS | 1.562 | VNM | 59.524 | ||
2008 | 1 | USA | 16.263 | USA | 96.154 | 2012 | 1 | USA | 13.691 | USA | 100 |
2 | CHN | 8.646 | CHN | 89.286 | 2 | CHN | 7.467 | CHN | 89.286 | ||
3 | AUS | 6.581 | AUS | 83.333 | 3 | IDN | 4.122 | JPN | 86.207 | ||
4 | THA | 3.038 | IND | 75.758 | 4 | IND | 3.714 | IDN | 86.207 | ||
5 | IND | 2.706 | MYS | 75.758 | 5 | AUS | 3.548 | MYS | 83.333 | ||
6 | MYS | 2.386 | JPN | 73.529 | 6 | JPN | 3.459 | AUS | 80.645 | ||
7 | VNM | 2.332 | THA | 73.529 | 7 | MYS | 2.368 | THA | 80.645 | ||
8 | IDN | 2.109 | IDN | 71.429 | 8 | BGD | 2.183 | PHL | 80.645 | ||
9 | JPN | 1.825 | MMR | 71.429 | 9 | THA | 2.117 | VNM | 78.125 | ||
10 | MMR | 1.315 | SGP | 71.429 | 10 | PHL | 1.636 | SGP | 78.125 | ||
2016 | 1 | CHN | 7.407 | CHN | 100 | 2020 | 1 | CHN | 11.979 | CHN | 96.154 |
2 | USA | 6.192 | USA | 96.154 | 2 | USA | 9.19 | USA | 96.154 | ||
3 | JPN | 4.799 | JPN | 92.593 | 3 | AUS | 4.511 | AUS | 89.286 | ||
4 | AUS | 3.431 | AUS | 89.286 | 4 | IDN | 3.825 | JPN | 83.333 | ||
5 | IDN | 2.336 | IND | 89.286 | 5 | JPN | 3.222 | VNM | 80.645 | ||
6 | PHL | 2.037 | PHL | 89.286 | 6 | KOR | 2.777 | SGP | 80.645 | ||
7 | IND | 1.859 | KOR | 83.333 | 7 | NZL | 2.591 | KOR | 78.125 | ||
8 | KOR | 1.753 | MMR | 83.333 | 8 | VNM | 1.987 | IDN | 78.125 | ||
9 | MMR | 1.632 | SGP | 83.333 | 9 | IND | 1.889 | IND | 78.125 | ||
10 | VNM | 1.565 | VNM | 83.333 | 10 | BGD | 1.797 | BGD | 75.758 |
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