中国—中亚峰会于2023年5月18日至19日在陕西省西安市举行。

中国—中亚峰会,是2023年中国首场重大主场外交活动;也是建交31年来,中国和中亚,六国元首首次以实体形式举办峰会。

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中亚五国分别是哪些国家呢?这些国家经济贸易发展怎么样?本案例从经济、贸易两方面开展分析,并对贸易网络进行可视化。

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经济分析

在经济分析方面中亚五国gdp总量,数据主要来自世界银行网站。

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中国—中亚峰会在西安召开,于是也搜集了西安市的经济数据用于比较。西安市数据来自《西安统计年鉴》。

对中亚五国、西安市的数据进行整理,换算成美元并绘制“2000-2021年GDP”变化图。可以发现2021年,西安GDP仅次于哈萨克斯坦,并明显高于其他四个国家。

进一步对2021年中亚五国与西安的面积、人口数、GDP、人均GDP、城镇人口占比进行比较。发现相对于中亚五国,西安市面积最小,但人均GDP、城镇化人口占比均最高。

土库曼斯坦面积是西安市的45倍,是陕西省的2.38倍;2021年数据显示,土库曼斯坦人口数、GDP均不到西安市的二分之一。但土库曼斯坦人均GDP是中亚五国第二,仅次于哈萨克斯坦。

虽然中亚五国人口数量与经济总量距我国有很大差距,但中亚五国拥有丰富的能源资源,如石油、天然气和煤炭等,而中国是全球最大的能源消费国之一,对能源的需求量巨大。

因此,接下来将以石油贸易为例进行分析。

贸易数据分析

贸易分析数据来自联合国商品贸易统计数据库。以”2020年HS编码为2709的石油出口“为例,获取数据。

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导出所有国家(All)对全球(World)的石油出口数据:

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可以发现石油出口价值高的国家有哪些,将这些重要国家作为网络节点。

导出这些重要国家对所有国家的石油出口价值。如果有多个CSV文件,则保存在一个文件夹中。

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将Sheet1复制到Sheet2进行整理;删除对非确定国家(或地区)出口的行,如对全球、对亚洲、对欧洲等;将Sheet2中的三列复制到Sheet3中亚五国gdp总量,得到邻接关系;三列命名source、target、weight。

贸易网络可视化

将数据导入Gephi,选择“边表格、有向”:

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对2020年石油贸易网络可视化:

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展示哈萨克斯坦KAZ的自我中心网:

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模块化是根据网络连接关系对接点做归类,模块化可以用于社区发现。

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可以用“Force Atlas 2”布局,再使用Fruchterman Reingold。应用此布局后,网络明显被分为5个部分,相同颜色位于相近区域。

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那么问题来了,在石油贸易网络中,哪些国家属于同一个模块呢?


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