全球稀有矿产品贸易格局演化及我国供应安全研究

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2022.06.090

Abstract

Abstract:

As the key raw materials of strategic emerging industries，rare mineral resources play an increasingly prominent role in the development of modern industry.In order to grasp the characteristics and pattern of the global rare mineral trade network，and understand the supply security of rare mineral products in China， this paper adopted the complex network to construct a global rare mineral trade network based on the UN Comtrade and the global rare mineral trade data from 2002 to 2020.This paper studied the overall trade characteristics，node centrality and group evolution of the trade network，and simulated the targeted interruption of the supply security of rare mineral products in China.The results show that：（1）The global rare mineral products trade network is gradually becoming more complex，the scale is expanding，the trade connectivity is gradually strengthened，and the characteristics of the small world are maintained all year round.（2）The United States，Germany，France，and the United Kingdom are located in the core position of the rare mineral trade network all year round，and have a strong control over the world’s rare mineral trade，and play an important bridge role in the trade network.（3）China’s position and control ability in the global rare mineral products trade network have increased year by year，and its trading partners have been increasing，and its influence in the trade of rare mineral products has become increasing.（4）There are mainly 4 trading associations in the global rare mineral products trade network，and each community shows the evolutionary characteristics of continuous differentiation and reorganization.（5）The security of the supply of rare mineral products in China has been improved，but it is still in an unsafe state，and preventing targeted interruptions is of great significance to ensure the security of the supply of rare mineral products in China.According to this，the study believes that the following measures can provide a basis for optimizing the trade pattern of rare mineral products in China and formulating policies for supply security.First，establish long-term and stable trade links with the core countries of the global trade in rare mineral products.Second，implement a diversified trade strategy to enhance resilience to targeted disruption risks.Third，actively participate in the exploration of global rare mineral resources and promote the sustainable development of rare mineral resources in China.

Key words: rare minerals, complex network theory, trade patterns, evolutionary characteristics, community division, security of supply

CLC Number:

F746.18

Wenxing ZHU,Hengqi HU,Shuitai XU. Evolution of Global Rare Minerals Trade Pattern and China’s Supply Security Research[J].Gold Science and Technology, 2022, 30(6): 877-890.

Figures/Tables 12

Table1

Trade network measurement indicators and explanation"

指标分类	指标名称	计算公式	含义
整体特征指标	网络密度	$ρ = M N * (N - 1)$	衡量贸易网络中各经济体间联系的紧密程度。其中， $M$ 代表实际存在的连边数， $N$ 代表稀有矿产品贸易国家（地区）总数
	平均度	$κ = 1 N ∑ i = 1 N k i$	贸易网络中各个节点度的平均值，衡量网络的规模大小。其中， $k i$ 表示与经济体 $i$ 有贸易关系的经济体数量
	平均路径长度	$L = ∑ d i j 12 N (N - 1)$	贸易网络中任意2个经济体之间的距离的平均值，衡量国家（地区）贸易的传输效率和性能，反映网络的有效程度。其中， $d i j$ 表示经济体 $i$ 到经济体 $j$ 的最短路径
	平均聚类系数	$M = ∑ i = 1 N E i 12 k i (k i - 1) / N$	贸易网络中某个国家（地区）的贸易伙伴之间存在贸易关系的平均概率，衡量稀有矿产品贸易的集团化程度。其中， $E i$ 为经济体 $i$ 与相邻节点两两连接的实际连边数
节点中心度指标	度中心度	$D C i = ∑ i = j N a i j N - 1$	反映该节点在贸易网络中的影响范围，分为入度中心度和出度中心度。其中， $a i j$ 为贸易网络邻接矩阵的数值
	接近中心度	$C C i = 1 / (N - 1) ∑ j = 1, j ≠ i N d i j$	衡量某国家（地区）在贸易网络中不受其他国家（地区）影响或控制的能力，值越大表示越容易接近其他节点
	中介中心度	$B C i = ∑ a ≠ b ≠ i N g a b i g a b (N - 1) (N - 2)$	衡量某国家（地区）在贸易网络中的通道控制能力和中介能力，值越大表示对贸易产品的周转能力和控制能力越高。其中， $g a b$ 为经济体 $a$ 与经济体 $b$ 间最短贸易路径总数； $g a b i$ 为经济体 $a$ 与经济体 $b$ 间经过经济体 $i$ 的最短贸易路径总数
	点强度	$D i = ∑ j = 1 N ω i j$	表示某国家（地区）的贸易总额，在有向网络中分为入强度和出强度，分别表示该国家（地区）出口或进口贸易总额。其中， $ω i j$ 为加权贸易网络邻接矩阵数值
社团划分指标	模块度	$Q = 1 2 m ∑ i j ω i j - k i k j 2 m σ (v i, v j)$	衡量网络分化程度，值越大表示社团划分效果越好。其中， $m$ 为最多可能存在的关系数； $v i 和 v j$ 表示经济体 $i$ 和 $j$ 所在的贸易集团

Table1

Table 2

Table 3

Fig.1

Fig.2

Table 4

Table 5

Table 6

Table 7

Fig.3

Fig.4

Fig.5

References 0

	Blengini G A， Blagoeva D， Dewulf J，et al，2017.Assessment of the methodology for establishing the EU list of critical raw materials：Background report［R］.Brussels：Publications Office of the European Union.
	Chen Z， An H， An F，et al，2018.Structural risk evaluation of global gas trade by a network-based dynamics simulation model［J］.Energy，159：457-471.
	Fagiolo G， Mastrorillo M，2013.International migration network：Topology and modeling［J］.Physical Review E，88（1）：012812.
	Garlaschelli D， Loffredo M I，2005.Structure and evolution of the world trade network［J］.Physica A：Statistical Mechanics and Its Applications，355（1）：138-144.
	Ge Zhenhua， Zheng Yongjun， Xiao Rongge，2009.Features and suggestions of import and export trade of mineral products in China［J］.Resources and Industry，11（3）：103-109.
	Gupta E，2008.Oil vulnerability index of oil-importing countries［J］.Energy Policy，36（3）：1195-1211.
	Hedenus F， Azar C， Johansson D J A，2010.Energy security policies in EU-25—The expected cost of oil supply disruptions［J］.Energy Policy，38（3）：1241-1250.
	Hou Min，2014.Comparative advantage and trade complementarity analysis of mineral products trade between China and BRICS partners［J］.Zhengzhou University Journal（Philosophy and Social Sciences Edition），47（5）：71-75.
	Hou Min，2019.A study on comparative advantage and complementary relations of mineral products trade between China and Australia：An analysis based on RTA and OBC［J］.International Business Research，40（1）：41-50.
	Ji Q， Zhang H Y， Fan Y，2014.Identification of global oil trade patterns：An empirical research based on complex network theory［J］.Energy Conversion and Management，85：856-865.
	Li Huajiao， An Haizhong， Qi Yajie，et al，2020.Trade and competitiveness structure of China’s advantageous mineral resources based on the international trade network of industrial chain：A case study of tungsten［J］.Resource Science，42（8）：1504-1514.
	Li Pengfei， Yang Danhui， Qu Shenning，et al，2014.A strategic assessment of rare minerals—Based on the perspective of strategic emerging industries development［J］.China’s Industrial Economy，（7）：44-57.
	Li Pengfei， Yang Danhui， Qu Shenning，et al，2015.Analysis on global supply risk of rare minerals：From the perspective of strategic emerging industry development［J］.World Economic Research，（2）：96-104，129.
	Li Qi， Zheng Minggui， Luo Yuwen，2022.Research on China’s rare earth trade security（1992－2018）—Based on complex network analysis method［J］.Rare Earth，43（1）：147-158.
	Liang Liang， Dai Tao， Wang Gaoshang，2017.Analysis of China’s international trade pattern of mineral resources based on the perspective of supply and demand［J］.China Mining，26（9）：53-60.
	Liang Shanshan， Yang Danhui，2018.A review of mineral resource consumption and industrial structure evolution［J］.Resource Science，40（3）：535-546.
	Liu Litao， Shen Lei， Liu Xiaojie，et al，2017.Spatial-temporal features of China’s oil trade network and supply security simulation［J］.Resource Science，39（8）：1431-1443.
	Lu Changwei，2022.Network characteristics，spatial patterns and evolution of interregional value chain collaboration in China—Based on value added decomposition and analysis of complex networks［J］.Geoscience，42（2）：256-263.
	Miao Yuanyuan， Yan Qiang， Xing Wanli，et al，2019.Analysis of evolution characteristics of global lead ore trade pattern based on complex network［J］.China Mining，28（11）：21-26.
	Nedal N， Sean X， Steven F，et al，2016.Assessment of Critical Minerals：Screening Methodology and Initial Application［M］.Washington D C：Executive Office of the President of the United States.
	Newman M E J， Girvan M，2004.Finding and evaluating community structure in networks［J］.Physical Review E，69（2）：026113.
	Nie Changle， Jiang Haining， Duan Jian，2021.Spatial pattern evolution of global grain trade network since the 21st Century［J］.Economic Geography，41（7）：119-127.
	Shen Xi， Guo Haixiang， Cheng Jinhua，2022.The resilience of nodes in critical mineral resources supply chain networks under emergent risk：Take nickel products as an example［J］.Resource Science，44（1）：85-96.
	Song Zhouying， Che Shuyun， Yang Yu，2017.Topological relationship between trade network in the Belt and Road initiative area and global trade network［J］.Progress in Geography，36（11）：1340-1348.
	Wang Anjian， Wang Gaoshang， Deng Xiangzheng，et al，2019.Security and management of China’s critical mineral resources in the new Era［J］.China Science Foundation，33（2）：133-140.
	Wang Fang， Tian Minghua， Yin Runsheng，et al，2021.Change of global woody forest products trading network and relationship between large supply and demand countries［J］.Resource Science，43（5）：1008-1024.
	Wang Wenyu， He Canfei， Ren Zhuoran，2021.Evolution of mineral resources trade network in China［J］.Journal of Natural Resources，36（7）：1893-1908.
	Watts D J， Strogatz S H，1998.Collective dynamics of ‘small-world’networks［J］.Nature，393（6684）：440-442.
	Xi X， Zhou J， Gao X，et al，2019.Impact of changes in crude oil trade network patterns on national economy［J］.Energy Eco-nomics，84：104490.
	Xu Bin，2015.Social network analysis of the international iron ore trade pattern［J］.Economic Geography，35（10）：123-139.
	Xu Guifen， Wang Xiaoju，2015.Bulk mineral import and export trade of China［J］.Land and Resources Information，（1）：40-43.
	Xu Ming， Yang Danhui，2019.Analysis of international competitiveness of China’s rare mineral resources industry［J］.Southeast Academic，（1）：111-122.
	Xu Shuitai， Ma Caiwei， Zhu Wenxing，2022.Study on the structure and evolution of rare earth trade network along the Belt and Road［J］.Gold Science and Technology，30（2）：196-208.
	Yang Danhui，2018.Resource security，competition among big powers and national strategy for the development and utilization of rare minerals［J］.Study & Exploration，（7）：93-102，176.
	Yu Zhenying， Duan Yamin，2015.Research on external time lag of my country’s mineral resources policy participation in macro-control［J］.Statistics & Decision，（23）：140-143.
	葛振华，郑勇军，肖荣阁，2009.中国矿产品进出口贸易特点及建议［J］.资源与产业，11（3）：103-109.
	侯敏，2014.中国与金砖伙伴国矿产品贸易的比较优势与贸易互补性分析［J］.郑州大学学报（哲学社会科学版），47（5）：71-75.
	侯敏，2019.中国与澳大利亚矿产品贸易优势与互补性研究——基于RTA与OBC指标的实证分析［J］.国际商务研究，40（1）：41-50.
	李华姣，安海忠，齐亚杰，等，2020.基于产业链国际贸易网络的中国优势矿产资源全球贸易格局和竞争力——以钨为例［J］.资源科学，42（8）：1504-1514.
	李鹏飞，杨丹辉，渠慎宁，等，2014.稀有矿产资源的战略性评估——基于战略性新兴产业发展的视角［J］.中国工业经济，（7）：44-57.
	李鹏飞，杨丹辉，渠慎宁，等，2015.稀有矿产资源的全球供应风险分析——基于战略性新兴产业发展的视角［J］.世界经济研究，（2）：96-104，129.
	李期，郑明贵，罗宇文，2022.中国稀土贸易安全研究（1992—2018）——基于复杂网络分析方法［J］.稀土，43（1）：147-158.
	梁靓，代涛，王高尚，2017.基于供需视角的中国矿产资源国际贸易格局分析［J］.中国矿业，26（9）：53-60.
	梁姗姗，杨丹辉，2018.矿产资源消费与产业结构演进的研究综述［J］.资源科学，40（3）：535-546.
	刘立涛，沈镭，刘晓洁，等，2017.基于复杂网络理论的中国石油流动格局及供应安全分析［J］.资源科学，39（8）：1431-1443.
	陆长玮，2022.中国区际价值链协作的网络特征与空间格局及其演变——基于增加值分解和复杂网络的分析［J］.地理科学，42（2）：256-263.
	苗媛媛，闫强，邢万里，等，2019.基于复杂网络的全球铅矿贸易格局演化特征分析［J］.中国矿业，28（11）：21-26.
	聂常乐，姜海宁，段健，2021.21世纪以来全球粮食贸易网络空间格局演化［J］.经济地理，41（7）：119-127.
	沈曦，郭海湘，成金华，2022.突发风险下关键矿产供应链网络节点韧性评估——以镍矿产品为例［J］.资源科学，44（1）：85-96.
	宋周莺，车姝韵，杨宇，2017.“一带一路”贸易网络与全球贸易网络的拓扑关系［J］.地理科学进展，36（11）：1340-1348.
	王安建，王高尚，邓祥征，等，2019.新时代中国战略性关键矿产资源安全与管理［J］.中国科学基金，33（2）：133-140.
	王芳，田明华，尹润生，等，2021.全球木质林产品贸易网络演化与供需大国关系［J］.资源科学，43（5）：1008-1024.
	王文宇，贺灿飞，任卓然，2021.中国矿产资源贸易网络演化［J］.自然资源学报，36（7）：1893-1908.
	徐斌，2015.国际铁矿石贸易格局的社会网络分析［J］.经济地理，35（10）：123-129.
	徐桂芬，王小菊，2015.中国大宗矿产品贸易概况［J］.国土资源情报，（1）：40-43.
	徐水太，马彩薇，朱文兴，2022.“一带一路”稀土贸易网络结构及演化研究［J］.黄金科学技术，30（2）：196-208.
	许明，杨丹辉，2019.中国稀有矿产资源产业的国际竞争力分析［J］.东南学术，（1）：111-122.
	杨丹辉，2018.资源安全、大国竞争与稀有矿产资源开发利用的国家战略［J］.学习与探索，（7）：93-102，176.
	于振英，段亚敏，2015.我国矿产资源政策参与宏观调控外部时滞研究［J］.统计与决策，（23）：140-143.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed

Comments

Recommended 0

No Suggested Reading articles found!

类别	名称
稀有轻金属	锂、铍、铷、铯
稀有高熔点金属	钛、锆、铪、钒、铌、钽、钨、钼、铼
稀散金属	镓、铟、铊、锗、硒、碲
稀土金属	镧、铈、镨、钕、钷、钐、铕、钆、铽、镝、钬、铒、铥、镱、镥、钪、钇
稀有贵金属	铂、铱、锇、钌、钯、铑
稀有非金属	石墨

类别	稀有矿产品HS编码
稀有轻金属	262091、282520、282739、283691、811212、811213、811219、850780、284190、284290、284169、841620、850650、850680、854330
稀有高熔点金属	261100、261310、261390、261400、261510、261590、261900、262099 282300、282530、282560、282570、282690、282749、283699、283990、284170、284180、284990、320611、320619、720270、720280、720291、720292、720293、320649、740710、810110、810194、810195、810196、382430、810197、810199、810210、810291、810294、810295、810296、810297、810299、810320、810330、810390、810820、810830、810890、810920、810930、810990、811240、811292、811299、850780、853221、853921、853922
稀散金属	262060、280450、280490、281119、284800、811230、811251、811252、811259
稀土金属	280530、284610、284690、360690、720299、901320、902620
稀有贵金属	284390、381512、711011、711019、711021、711029、711031、711039、711041、711049、711100、711292、711319711510
稀有非金属	250410、380110、380120、380190、382499、681510、250490、690310、290490、730441、730449、730451、730459、854590

排名	2002年				2013年				2020年
排名	经济体	入度	经济体	出度	经济体	入度	经济体	出度	经济体	入度	经济体	出度
1	美国	76	德国	202	美国	135	德国	211	美国	110	中国	208
2	法国	67	意大利	177	英国	115	法国	196	德国	100	德国	203
3	德国	67	英国	173	德国	114	美国	192	英国	98	荷兰	198
4	英国	67	美国	170	中国	107	中国	192	阿联酋	95	美国	194
5	意大利	64	法国	167	法国	105	荷兰	189	法国	94	法国	193
6	瑞士	64	中国	164	瑞士	104	英国	186	中国	91	英国	187
7	比利时	61	瑞士	151	阿联酋	101	瑞士	179	比利时	91	比利时	185
8	西班牙	60	荷兰	147	加拿大	100	意大利	179	瑞士	88	意大利	176
9	荷兰	58	西班牙	145	意大利	98	加拿大	174	荷兰	87	西班牙	176
10	加拿大	57	中国香港	144	比利时	94	比利时	168	意大利	87	印度	175

指标名称	2002年		2013年		2020年
指标名称	经济体	指标值	经济体	指标值	经济体	指标值
接近中心度	德国	0.883	德国	0.907	中国	0.891
	意大利	0.806	法国	0.858	德国	0.875
	英国	0.795	中国	0.845	荷兰	0.859
	美国	0.787	美国	0.845	美国	0.846
	法国	0.779	荷兰	0.836	法国	0.843
	中国	0.772	英国	0.827	英国	0.826
	瑞士	0.740	瑞士	0.808	比利时	0.820
	荷兰	0.730	意大利	0.808	意大利	0.795
	西班牙	0.726	加拿大	0.794	西班牙	0.795
	中国香港	0.724	比利时	0.778	印度	0.793
中介中心度	美国	0.026	美国	0.064	美国	0.038
	德国	0.026	德国	0.036	中国	0.026
	法国	0.020	英国	0.030	德国	0.025
	英国	0.018	中国	0.029	英国	0.023
	意大利	0.016	法国	0.029	阿联酋	0.018
	瑞士	0.012	瑞士	0.025	法国	0.018
	新加坡	0.012	澳大利亚	0.020	荷兰	0.016
	中国	0.010	加拿大	0.020	瑞士	0.015
	比利时	0.010	意大利	0.019	比利时	0.015
	中国香港	0.009	荷兰	0.019	加拿大	0.014

指标名称	2002年		2013年		2020年
指标名称	经济体	指标值	经济体	指标值	经济体	指标值
入强度	美国	144.884	瑞士	1 184.136	美国	1002.757
	英国	71.283	中国香港	1 137.669	英国	973.741
	瑞士	65.273	中国	1 062.802	瑞士	872.734
	德国	51.265	阿联酋	625.180	中国香港	447.566
	中国香港	46.026	美国	473.453	德国	379.666
	日本	39.430	印度	431.698	中国	378.570
	法国	34.561	英国	314.524	印度	245.361
	韩国	26.102	德国	211.959	新加坡	221.706
	中国	24.681	新加坡	184.052	阿联酋	176.489
	意大利	22.888	泰国	159.393	日本	166.880
出强度	美国	120.287	瑞士	1 456.692	瑞士	844.011
	德国	77.613	英国	953.997	中国香港	582.878
	英国	59.876	中国香港	891.749	美国	535.92
	日本	57.688	美国	600.091	英国	452.671
	意大利	56.976	中国	448.334	中国	451.221
	瑞士	47.603	阿联酋	306.049	德国	393.194
	中国香港	43.030	德国	284.101	阿联酋	360.785
	中国	41.297	苏丹	238.192	俄罗斯	284.06
	澳大利亚	36.583	加拿大	209.316	日本	231.583
	加拿大	30.565	新加坡	196.601	加拿大	201.543

Evolution of Global Rare Minerals Trade Pattern and China’s Supply Security Research

RichHTML

PDF (PC)

Abstract

Cite this article

share this article

Figures/Tables 12

References 0

Related Articles 1

Metrics

Comments

Recommended 0

年份	模块度	社区数
2002	0.295	5
2008	0.348	5
2014	0.326	4
2020	0.259	4