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2024 , Vol. 44 >Issue 5: 820 - 837

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.003867

城际出行与交通韧性

俄乌冲突背景下“一带一路”沿线原油海运网络结构特征及变化分析

  • 赵鹏军 , 1, 2 ,
  • 赵桐 2 ,
  • 张梦竹 1 ,
  • 肖婷 1
展开
  • 1. 北京大学 深圳研究生院 城市规划与设计学院，广东 深圳 518055
  • 2. 北京大学 城市与环境学院，北京 100871

赵鹏军（1975—），男，陕西延安人，教授，博士，研究领域包括交通地理学、交通与空间规划等，（E-mail）。

收稿日期: 2023-12-20

  修回日期: 2024-02-25

  网络出版日期: 2024-05-08

基金资助

国家自然科学基金项目(42130402)

深圳市科技计划资助项目(KQTD20221101093604016)

收起

Structural Characteristics and Changes of Crude Oil Shipping Network along the Belt and Road in the Context of the Russia-Ukraine Conflict

  • Pengjun Zhao , 1, 2 ,
  • Tong Zhao 2 ,
  • Mengzhu Zhang 1 ,
  • Ting Xiao 1
Expand
  • 1. School of Urban Planning and Design, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, China
  • 2. College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China

Received date: 2023-12-20

  Revised date: 2024-02-25

  Online published: 2024-05-08

Fold

摘要

国际地缘政治对运输网络格局的影响是经济地理和交通地理的重要议题之一，探究俄乌冲突背景下“一带一路”沿线原油海运网络结构特征变化，可为该领域研究提供新的论据。文章采用AIS船舶轨迹大数据和复杂网络分析法，分析了2019—2022年“一带一路”沿线原油海运网络整体特征、节点重要性与核心边缘和组团耦合结构的变化特征，并探究了海运网络结构变化对中国原油进口稳定性的影响。结果表明：1）海运格局发生了结构性演变。港口间的联系密度、强度和网络通达性均呈现先增后减趋势；网络无标度特性不断增强，原油海运向部分主要联系集聚，出口端更加明显；俄乌冲突后中国与中东原油海运联系取代了部分中俄原油海运联系。2）海运港口重要性格局与核心边缘结构处于动态变化中。出口港综合重要性先略有降低，俄乌冲突后大幅增加；网络结构经历了单核―多核―单核的转变，俄乌冲突后国际原油市场供需格局改变，较大规模的出口港对原油海运网络中广大进口港和其他中小规模出口港的控制力明显加强。3）海运网络核心边缘与组团耦合结构前期变化稳定，后期变化突出。俄乌冲突后核心边缘与组团耦合结构在核心港、地理分布和组团规模方面发生明显变革。4）海运网络变化对中国原油进口稳定性的影响显著且具有异质性。中国原油进口网络的稳定性先增后减，俄乌冲突后的降幅远大于冲突发生前的增幅；相比环渤海湾和长三角港口，东南沿海、珠三角和西南沿海港口的原油进口稳定性受俄乌冲突影响更大。

关键词： 俄乌冲突; “一带一路”; 地缘政治; 原油; 海洋运输; 复杂网络; 稳定性

本文引用格式

赵鹏军 , 赵桐 , 张梦竹 , 肖婷 . 俄乌冲突背景下“一带一路”沿线原油海运网络结构特征及变化分析[J]. 热带地理, 2024 , 44(5) : 820 -837 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003867

Abstract

The impact of international geopolitics on transportation network patterns is an important topic in economics and transportation geography. Previous studies have often overlooked the diversity of domestic crude oil transportation among countries due to limitations in statistical data, focusing mainly on national-level node selection. Additionally, the evolution of network characteristics is predominantly analyzed through long-term descriptive approaches, lacking specific contextual analyses of network evolution. This study investigates changes in the maritime crude oil transportation network along the Belt and Road Initiative (BRI) routes against the backdrop of the Russia-Ukraine conflict, offering new evidence for research in this field. Using AIS(Automatic Identification System) ship trajectory big data and complex network analysis methods, this study analyzes the overall characteristics, node importance, core-periphery structure, and clustering of the maritime crude oil transportation network along the BRI routes from 2019 to 2022. Furthermore, it examines the impact of maritime network changes on the stability of crude oil imports to China. Our findings reveal several key points. 1) The closeness, strength, and accessibility of network connections between ports show an initial increase followed by a decreasing trend. The direction of the overall network characteristic changes in the periods 2019-2020 and 2020-2022 are opposite, with a greater magnitude in the latter period. In recent years, particularly following the Russia-Ukraine conflict, the scale-free nature of the network has continuously increased, accompanied by an increase in the concentration of crude oil shipping connections. This concentration, notably evident towards export destinations, reflects a shifting pattern in the crude oil supply demand landscape, spatially manifested as China replacing some of its crude oil shipping connections with the Middle East, thus reducing its reliance on Russian crude oil shipments. 2) The comprehensive importance of export ports has become more prominent, with a slight decrease followed by a significant increase in recent years. The importance of ports in Russia's Far East region has notably increased, reflecting a shift in Russia's crude oil export center eastward after the Russia-Ukraine conflict. The network structure transitioned from single-core to multi-core to single-core with export ports occupying more central layers. 3) Initially, there was a continuation of the core-periphery and clustering structures, but later, there was significant structural reorganization. In 2020, the core-periphery structure and clustering in terms of core ports, geographical distribution, and cluster size were largely the same as corresponding clusters in 2019; however, by 2022, a noticeable structural reorganization emerged. 4) Changes in maritime networks significantly and heterogeneously affect China's crude oil import stability. At the network level, import stability initially increases and then decreases, with the decline in the later period far exceeding that in the earlier period. At the port level, compared to ports around Bohai Bay and the Yangtze River Delta, ports along the southeastern coast, Pearl River Delta, and southwestern coast were more affected by the Russia-Ukraine conflict in terms of crude oil import stability. China responded to the risk of instability in its crude oil import network against the backdrop of the Russia-Ukraine conflict by adjusting its sources and proportions of imports from different ports. This study provides scientific evidence for a deeper understanding of the impact of geopolitical events on China's oil imports and the formulation of national energy security strategies.

Key words： Russia-Ukraine conflict; Belt and Road Initiative; Geopolitics; crude oil; shipping; complex network; stability

中国中央政府在2013年先后提出建设“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”（以下简称“一带一路”）倡议，能源合作是“一带一路”倡议的重要内容与支撑（赵亚博 等，2017）。“一带一路”沿线横跨亚欧非大陆，包含沙特、伊拉克、俄罗斯等全球原油主要出口国，又包括中国、印度等全球石油主要消费国，各国之间存在巨大的石油产品贸易需求与潜力（祝孔超 等，2023）。中国目前是世界最大的原油进口国，“一带一路”地区已成为中国最主要的原油进口来源地。以2019年为例，年进口量大于1 000万t的中国原油进口来源国中，“一带一路”沿线国家占比过半，占中国原油进口总量的61.8%（张强 等，2021）。此外，中国与“一带一路”沿线主要原油出口国保持友好关系，沙特、俄罗斯、伊拉克、阿联酋等原油生产和出口大国与中国均已建立战略伙伴及以上的外交关系。同时，中国与“一带一路”沿线国家双边、多边能源合作机制不断建立，能源合作平台日益完善（张强 等，2021）。可见，“一带一路”地区对于保障中国能源供给安全至关重要。
2022-02-24，俄乌冲突彻底爆发。这一冲突是冷战结束以来欧洲大陆发生的最为严重的地缘政治冲突事件（杨双梅，2022），对全球原油供需的市场价格、供应规模和供应格局等方面产生了显著影响。冲突发生后，原油市场价格首先受到影响，价格飙升且大幅震荡。布伦特原油价格指数显示，2022年3月8日原油收盘价突破近5年来历史峰值，达到129.47美元/桶。直至同年6月，国际油价都在较高水平上大幅震荡，原油供需失衡风险加剧，国际原油贸易受制严重（Korosteleva, 2022; Steinbach, 2023）。受俄罗斯原油供应受限的影响，国际石油供应规模有所收缩，国际能源署（IEA）发布的月度石油报告（IEA, 2022）显示，俄罗斯在2022年4月关闭了近100万桶/每日的石油产能，导致全球石油供应量下降到每日9 810万桶。在价格和供应运输等多种因素影响下，国际原油供应格局加速演变，俄罗斯原油贸易向亚太地区的转向，欧盟加快原油去俄罗斯化，美欧能源合作和原油贸易明显加强（樊建武 等，2022）。
国际地缘政治对贸易运输网络格局的影响是经济地理和交通地理的重要研究议题之一，已有研究主要从仿真模拟和历史回顾2个角度对其进行探讨。前者将国际突发政治军事事件纳入随机攻击和蓄意攻击策略设计中，探究“海上丝绸之路”集装箱航运（吴迪 等，2018）和中欧班列货运（谢昭易，2021）等运输网络脆弱性，分析各区域的地缘风险。后者往往将研究视角聚焦于某一国际地缘事件，如分析中美贸易战前后全球钛供应链网络格局变化（张永礼 等，2022）。本文探究俄乌冲突背景下“一带一路”沿线原油海运网络变化，旨在为国际地缘政治对贸易运输网络影响提供新的证据，也为中国国家能源安全保障策略制定提供科学依据。
因此，本文采用2019、2020和2022年3个年份1―6月的AIS（Automatic Identification System）船舶轨迹数据，分析俄乌冲突前后的“一带一路”原油海运网络变化特征，包括海运网络的拓扑结构、节点重要性、核心边缘结构与组团结构等特征，并分析中国在该网络中的进口稳定性变化。

1 文献回顾

冷战结束以来国际地缘政治格局发生巨大变化，正在影响人类的和平与发展（National Research Council, 2010）。2019年世界经济论坛发布的《全球风险报告》显示，地缘政治是影响全球发展的最大风险因素（World Economic Forum, 2019）。经典地缘政治学将“地缘政治”定义为大国对战略位置和自然资源的争夺（Vakulchuk et al., 2020）。海洋运输是全球战略通道的重要使用者，也是国际大宗货物贸易的主要承载者，因而成为地缘政治研究的重点领域。地缘政治与海洋运输战略通道的相关研究主要聚焦于马六甲海峡（陈腾瀚，2018）、北极航道（Wegge and Keil, 2018）等关键航道，论述其地缘政治价值及影响；地缘政治与大宗货物的海洋运输相关研究主要关注地缘政治冲突对航运价格（Michail and Melas, 2022）、货物价格（Appiah-Otoo, 2023）、贸易流动（Gupta et al., 2019）和贸易格局（蒋业恒 等，2022）等的影响。部分研究采用复杂网络分析法，将地缘政治冲突爆发作为假设情景，通过模拟随机攻击和蓄意攻击评估关键航道或枢纽港口对航运网络脆弱性的影响，如吴迪等（2018）发现马六甲海峡、台湾海峡、曼德海峡及苏伊士运河对“丝路”集装箱海运网络的脆弱性影响最为显著；王列辉等（2020）模拟了中美贸易战背景下未来中美集装箱航运网络变化，发现釜山港、新加坡港、东京港、巴生港和曼萨尼约港等中介港口对维持航运网络的正常运营至关重要。
俄乌冲突爆发至今，俄罗斯与乌克兰及以美国为首的西方国家之间的博弈持续进展，对全球经济贸易造成了结构性冲击，其中总体经贸格局（易小准 等，2022）、石油（李晓依 等，2022）和天然气（崔巍 等，2023）等能源贸易、粮食市场与粮食安全（司文 等，2022）备受关注。多数研究运用质性分析方法，讨论了俄乌冲突对全球贸易生产冲击的作用机制，具体包括：战火蔓延与贸易制裁导致的能源和粮食生产和出口受限（Michail and Melas, 2022；王明利 等，2022）；黑海航线受阻、航线拥堵与延误、港口停运和运输成本上升等导致的物流风险增加（彭宇 等，2022）；对俄罗斯切断SWIFT（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunications）国际结算系统等“金融核弹”制裁和俄罗斯“卢布结算令”反制裁等金融博弈导致国际贸易受限（Korosteleva, 2022）；以及欧洲各国军备负担增加和乌克兰难民涌入加大财政压力，导致国际贸易陷入滞胀风险（冯杰，2022）。部分研究利用模型定量评估俄乌冲突的经济影响，如Steinbach（2023）运用产品层面的双边贸易实证模型来研究俄乌冲突对全球贸易的影响，发现乌克兰进口受影响较大，在2022年2月至8月期间，进口量比反事实低47.3%。网络韧性分析是量化全球原油贸易受冲击程度的重要方法。如崔巍等（2022）运用基于网络的级联失效模型，根据俄罗斯公布的不友好国家和地区名单，模拟俄乌冲突对天然气贸易网络的影响，发现35个贸易国存在天然气贸易直接结构性风险，其中欧洲的贸易国占多数；Zhou等（2023）利用改进后的欠载级联失效模型，评估不同情景下粮食供应网络和包括原油在内的能源供应网络的韧性，发现相比于小麦，原油网络对俄乌冲突的影响具有相对稳定的抗毁性。
经济合作是“一带一路”倡议的重要内容，自2013年该倡议提出以来，“一带一路”的经贸研究得到国内学者的广泛关注，相关研究侧重于国家尺度的实证研究（杨文龙 等，2018）。其中，复杂网络分析法从多边贸易的视角切入，能较为全面地分析区域内各个主体间的贸易关系，因而得到广泛应用。多数研究聚焦特定货物，分析其在“一带一路”沿线贸易网络中的网络结构特征和组团结构及其演变（石泽浩 等，2017）。部分研究继续深入，分析网络演变的影响机理，普遍发现地理距离、经济发展水平、政治制度和语言文化是主要的影响因素（马远 等，2017；王薇 等，2020）。海洋运输是国际贸易中最主要的运输方式，承担着90%的国际贸易总量（孙天阳 等，2022），对“一带一路”经贸合作具有重要的支撑作用。近年来，随着新数据的应用，研究尺度深入港口层面，“一带一路”沿线海洋运输网络研究逐渐兴起。网络结构特征及其演变是海洋运输网络的基础研究，学者们多以港口或国家为节点构建海洋运输网络，刻画网络拓扑结构特征（郭建科 等，2020）和网络层次结构（Caschili et al., 2014）及其演变，利用中心性相关指标度量港口地位变化（Ducruet and Zaidi, 2012）。部分研究继续深入，探究网络演变的影响机制，如郭建科等（2022）利用时空地理加权回归模型，分析航运网络对“21世纪海上丝绸之路”沿线贸易的支撑能力影响因素的空间异质性。近年来，随着技术的发展，AIS等大数据被用于海洋运输网络研究，如Peng等（2018）利用AIS数据，从原始运输网络中细分出原油、集装箱和干散货3个典型的海洋运输网络，通过随机攻击和蓄意攻击评估网络韧性，发现不同类型海洋运输网络韧性表现各异，其中小规模蓄意攻击对原油运输网络影响较小。
国际原油贸易体系中存在复杂的多边关系，因此复杂网络分析方法成为原油贸易的重要研究方法。学者们多以国家为节点构建原油贸易网络，从全球或区域尺度，探究原油贸易网络的拓扑结构特征及其变化（孙晓蕾 等，2012；刘建，2013）、节点重要性（Yang et al., 2015）、社团结构及其演化（An et al., 2014）。多数研究将抽象的社会网络映射到实际的地理空间上，从复杂网络视角进一步分析原油贸易的空间格局，探究不同地理区位下原油贸易网络结构的空间差异演变（程淑佳 等，2011）及其作用过程（程淑佳 等，2013）。部分研究重点关注网络中的部分属性与特征，从多层网络（Gao et al., 2015）、TOP网络（Du et al., 2017）、依赖网络（An et al., 2018）和竞争网络（Zhang et al., 2014）等各方面，揭示原油贸易网络的多元化特征。部分研究从能源安全的角度出发，从短长期的不同时间尺度（Sun et al., 2017）、供应获取及时性、可能性和安全性（Ji et al., 2014）、抗毁性（李岩，2017）等方面，评价了原油贸易网络的稳定性。
纵观“一带一路”贸易网络、海洋运输网络和原油贸易网络相关研究，发现已有研究受统计数据限制，网络节点的选择多以国家为主，港口层面的原油贸易网络研究相对欠缺；网络特征演变以长时序概述性分析为主，缺少对特定背景下的网络演变分析。针对上述研究不足，本文做出以下改进：第一，利用AIS数据，构建港口尺度的原油海运网络，更加精细地刻画“一带一路”原油海运体系的变化；第二，将研究视角聚焦特定年份，分析俄乌冲突特定背景下的“一带一路”原油海运网络演变。

2 研究方法

2.1　研究范围

“一带一路”目前尚未有明确的空间范围（刘卫东，2015）。根据国务院《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，“丝绸之路经济带重点畅通中国经中亚、俄罗斯至欧洲（波罗的海）；中国经中亚、西亚至波斯湾、地中海；中国至东南亚、南亚、印度洋；21世纪海上丝绸之路重点方向是从中国沿海港口过南海到印度洋，延伸至欧洲；从中国沿海港口过南海到南太平洋”（国家发展和改革委员会 等，2015）。本文基于上述“一带一路”的重点范围，同时结合已有研究对“一带一路”能源贸易研究的空间范围设定（马远 等，2017；韩梦玮 等，2020），选择东亚、东南亚、中亚、南亚、西亚北非和中东欧65个国家为研究区域，将该范围内的海港及其原油船舶的海运联系作为研究对象。以2022年“一带一路”原油运输港口分布（图1）为例，沿线港口总数1 028个，其中主要原油出口港50个，主要分布于俄罗斯和中东地区，进口港46个，主要位于中国和印度，原油运输呈现“西出东进”的格局。为对比俄乌冲突背景下与其他状态下的“一带一路”原油海运网络变化，将2019年视为正常状态，与受新冠疫情影响的2020年、受俄乌冲突和新冠疫情同时影响的2022年进行对比，探讨在重大国际事件爆发，国际原油市场与原油运输遭受冲击（图2）的宏观背景下，“一带一路”原油海运网络结构的变化情况。
图1 “一带一路”原油运输港口分布

注：该图基于国家测绘地理信息局下载的审图号为GS（2016）1666号的标准地图，底图边界无修改。

Fig.1 Crude oil transportation ports along the Belt and Road

图2 俄乌冲突前后国际原油市场与原油运输遭受冲击情况

Fig.2 The impact on the international crude oil market and crude oil transportation before and after the Russia-Ukraine conflict

2.2　研究方法

2.2.1　原油海运网络构建

将“一带一路”沿线各个港口通过船舶航线相互连接所构成的原油贸易关系抽象为原油海运网络，可用集合表示：
G = ( V ,   E ,   W )
式中： V是由航运贸易的起点港口和终止港口组成的点集； E为海运网络中的边，由港口间的航运联系组成； W为边的权重，用船舶载重予以表示。参考王武林等（2021），引入复杂网络结构测度指标（表1），从网络整体特征和节点特征2个层次分析“一带一路”沿线原油海运网络的演变。
表1 复杂网络主要指标公式及含义

Table 1 The meaning and formula of main index of complex network

类别 指标 公式 含义

整体

特征

 网络密度 ( ρ ) ρ = 2 R N ( N - 1 ) R指图中存在的边的数量； N指节点总数； ρ表示实际边数除以理论上最大边数
平均度 ( K ) K = ∑ i = 1 N k i N N为节点总数； k i为节点 i的度； K表示各节点直接相连的边数的平均值
平均加权度 ( S ) S = ∑ i = 1 N E i j W i j N E i j为节点 i与 j之间是否有边直接连接，若有，值为1，反之，则为0； W i j为节点 i与 j之间边的权重； S表示各节点直接相连的边权重之和的平均值
平均路径长度 ( L ) L = 2 ( N - 1 ) N ∑ i > 1 , j ≤ N D i j D i j表示图中节点 i与 j之间最短路径的边数； N为节点总数； L表示任意2个节点之间的距离的平均值
平均聚类系数 ( C ) C = 1 N ∑ i = 1 N 2 e i k i ( k i - 1 ) , N > 3 e i为节点 i与相邻节点已形成的邻边的数量； N表示网络节点总数；   k i表示相邻节点的数量； C表示与同一节点相连的2个节点之间相互连接的平均概率

节点

特征

加权出度 ( S i n )

加权入度 ( S o u t )

S i n = E i j W i j

S o u t = E j i W j i

 E i j为节点 i与 j之间是否有边直接连接，若有，值为1，反之，则为0； W i j为节点 i与 j之间边的权重； S i n或 S o u t表示有向网络中与某个节点直接相连的边权重之和
中介中心性 ( B C i ) B C i = ∑ s ≠ i ≠ t n s t i g s t n s t i表示经过节点 i，连接 s与 t且为最短路径的路径数量； g s t表示连接 s和 t的最短路径的数量； B C i表示经过某个节点的最短路径数目
接近中心性 ( C C i ) d i = 1 N - 1 ∑ j = 1 N d i j ; C C i = 1 d i d i 表示节点 i 到其余各点的平均距离； C C i表示某个节点到所有其他节点的最短路径距离之和的倒数

组团

检测

 模块度 Q

Q = 1 m ∑ i j W i j - W i W j m δ ( c i , c j )

m = ∑ i j W i j

 W i j为节点 i与 j之间边的权重； W i和 W j分别代表节点 i与 j各自的权重； m 代表网络的全部连边权重之和； c i和 c j 分别是节点i和j所在社团，当i和j属于同一社团时， δ ( c i , c j ) 为1，反之为0；Q为有向加权网络的模块度

2.2.2　进口稳定性评价

中国是原油进口大国，原油进口稳定性是保障国家能源安全的关键环节。能源进口的稳定性评价维度多元，本文借鉴Ji等（2014）的网络稳定性评价方法，从供给及时性和获取可能性2个角度评价原油进口网络稳定性。此外，利用航行耗时给进口网络中的边赋予权重，解决原方法中原油供给及时性以节点间的抽象最短距离衡量而忽视进出口港之间实际距离的问题。具体评价方法为：
1）港口潜在稳定性计算。主要原油出口港可能由于政治、经济环境动荡，原油供应减少或中断，为原油进口带来了很大的不确定性。因此，本文将稳定性定义为原油进口港从海运网络中快速获得新供应的能力，是一种潜在的稳定性。某一港口潜在稳定性的变化反映的是与该港口密切联系的原油出口港的出口能力和2个港口间航运耗时的变化。计算方法为：
P S j = ∑ i = 1 N i ∑ j = 1 N j X i   / X w t i j   ×   d i j
式中：下标i、j分别表示出口港和进口港； P S j表示进口港j的潜在稳定性； X i代表出口港i的海运出口规模； X w代表全球原油海运出口总额； N i和 N j分别表示网络中的出口港、进口港的数量； d i j表示出口港i与进口港j之间的最短路径长度，当i与j之间不相连时， d i j = ∞； t i j  代表出口港i与进口港j之间所有航次平均耗时。
2）港口实际稳定性与进口网络稳定性计算。进口规模大的港口国内腹地更加广阔，对保障国家能源安全的贡献更大，因此以各进口港的原油进口量在全国原油进口总量中的占比作为权重，定义港口的实际稳定性。各进口港共同构成中国原油进口体系，因此将各港口实际稳定性之和作为中国原油海运进口网络稳定性的衡量指标。计算方法为：
R S j = M j M w × P S j
N V = ∑ j = 1 N j R S j
式中： R S j表示进口港j的实际稳定性； M j表示进口港j的原油进口量； M w代表中国原油海运进口总量； N V表示进口网络稳定性。

2.3　数据来源

本文所用基础数据包括2019、2020和2022年3个年份的1―6月的全球AIS数据和港口空间数据等，均来源于船讯网 1。AIS是通过船载接收设备检测船舶运动的自动跟踪系统，凭借其及时性强、细粒度高和数据公开透明等特点，已广泛应用于海运网络研究（孙涛 等，2018）。AIS数据可提供船舶的唯一识别码MMSI、船舶定位、速度等动态信息，以及货物类型、载重吨、离港到港时间等航次相关信息，港口空间数据提供设施的地理区域信息。将航次和港口数据相匹配，可构建船舶海运OD数据库。

3 结果分析

3.1　海运网络整体特征变化

3.1.1　网络拓扑结构变化：覆盖范围扩大，复杂度和强度先增后减

2019―2022年，“一带一路”沿线港口原油海运网络结构发生结构性演变（表2）。其中，网络节点数持续增加，连边数则呈先增后减趋势，反映“一带一路”原油海运网络覆盖范围在逐渐扩大，但港口间的联系数量并未同步增长。网络密度整体偏低，由0.078增至0.082，然后降至0.070；平均路径长度则从2.611减少到2.539，再增至2.625。这表明各港口间的原油海运联系紧密程度和通达性都呈现先增后减的趋势。此外，平均度和平均加权度也呈现出先增后减的波动趋势，反映出“一带一路”原油海运网络的复杂程度和各港口间的原油海运联系强度同样在前期大于后期。
表2 “一带一路”原油海运网络特征变化

Table 2 Changes in characteristics of crude oil shipping network along the Belt and Road

时间 节点数 连边数

网络

密度

 平均度

平均

加权度

 平均路径长度
2019年 92 327 0.078 3.554 22.315 2.611
2020年 95 368 0.082 3.874 24.666 2.539
2022年 96 318 0.070 3.312 21.493 2.625

变化

率/%

 2019―2020年 3.26 12.54 5.13 9.00 10.54 -2.76
2020—2022年 1.05 -13.59 -14.63 -14.51 -12.86 3.39
2019―2020和2020―2022年2个时期的网络整体特征变化的方向相反。其中，2019―2020年海运网络的联系复杂度和强度有所增加，“一带一路”原油海运体系得到一定程度的发展。这一变化主要是由低油价带来的囤油需求增加所致。虽然2020年初新冠疫情暴发，能源消费需求收缩（富景筠，2020），但同年3月，俄罗斯与欧佩克组织的原油限产谈判破裂引发价格战，原油价格暴跌，刺激了囤油需求的增加，这在“一带一路”原油海运体系的变化中有所印证（图3）。2019―2020年，原油进口国数量减少至10个，经济低迷导致部分国家停止原油的海运进口，但中国、印度等主要原油进口国大量增加了原油进口，导致总进口量增加14.14%。由此可见，低价带来的囤油需求刺激了“一带一路”沿线国家原油贸易，引致原油海运网络的联系强度的增加。
图3 “一带一路”沿线国家原油海运关系

Fig.3 Crude oil shipping relations among countries along the Belt and Road

2020―2022年，海运网络的复杂程度、联系强度和网络通达性均有一定程度的下降，表明“一带一路”原油海运体系受到负面冲击。这与俄乌冲突导致的全球石油价格上涨与大幅动荡直接相关。受俄乌冲突影响，作为原油主要出口国的俄罗斯原油出口受限，国际油价持续高企，原油贸易受到负面影响，导致原油海运港口间的联系数量和联系强度的减少。以俄罗斯为例，在出口港数量不变的情况下，与俄罗斯直接发生原油海运联系的数量下降26.47%；俄罗斯原油海运出口总量减少15.89%。除了原油价格高涨导致贸易减少的经济因素外，地缘政治因素也不可忽略。在俄乌冲突爆发后，“一带一路”沿线部分地区对俄罗斯原油实施制裁，如中国台湾地区以及欧盟成员国立陶宛均停止对俄原油进口（见图3），对“一带一路”原油海运网络造成一定的冲击。

3.1.2　无标度特性不断增强：原油海运联系的集聚程度不断提升

进一步借助幂函数对“一带一路”原油海运网络的加权度位序分布进行拟合，结果如表3所示。3个年份拟合优度R 2均高于0.88，幂律分布特征明显，网络具有无标度特性，即网络中均存在度值突出的优势港口节点，这些港口对网络中的原油海运分配具有集聚效应。根据拟合方程，系数a在2020年增加，2022年回落且低于2019年，表明“一带一路”原油海运网络整体强度先增强，后减弱。幂律指数b逐年递增，表明3个年份“一带一路”原油海运网络无标度性不断增强，原油海运联系的集聚程度不断提升。值得注意的是，在2022年“一带一路”原油海运整体强度减弱的同时，集聚程度却继续提升，这意味着在俄乌冲突的突发影响下，中小规模的原油港口的进出口规模明显减少，但占据优势地位的少数港口原油进出口规模变化相对较小，致使其在网络中的原油海运分配的主导地位得到进一步巩固。
表3 加权度位序分布曲线幂函数拟合

Table 3 Power function fitting of weighted degree distribution curve

时间 拟合方程 a b R 2
2019年 y=a*x^b 552.19 -0.77 0.93
2020年 y=a*x^b 593.56 -0.75 0.91
2022年 y=a*x^b 488.44 -0.72 0.90

3.1.3　空间格局演化：集聚加强，出口港更加明显

“一带一路”沿线港口的原油海运关系如图4所示。港口间的原油进出口联系大多在网格中呈现横向或纵向连续分布，即集中在少数国家和少数港口，再次印证“一带一路”沿线港口间的原油进出口联系具有较强的集聚性。此外，纵向连续更为突出，说明原油海运网络中的出口端具有更加强势的集聚效应和再分配功能。从变化的角度看，横向和纵向连续分布的特征加强，纵向连续集中程度变化更加明显，相较于进口端，原油海运网络中出口端的集聚效应进一步强化。
图4 “一带一路”沿线港口原油海运关系

Fig. 4 Crude oil shipping relations among ports along the Belt and Road

具体而言，2019—2020年在新冠疫情和石油价格战背景下，主要原油进口国的原油进口量大幅增加，这一增长主要是由中国和印度的原油海运进口联系承载的。从横向连续分布看，原油海运联系在进口端向中国大连港、岚山港、宁波港和舟山港，印度瓦迪纳尔港和锡卡港集中明显；从纵向连续分布上看，原油海运联系在出口端向阿联酋富查伊拉港、鲁韦斯港、济尔库岛港，阿曼米娜·发哈尔港、俄罗斯乌斯季卢加港，伊拉克巴士拉港集中明显。2020—2022年在俄乌冲突导致的俄罗斯等原油主要出口国出口受限的背景下，集中化趋势的加强主要体现在少量优势港口主导地位不变的同时，原油海运联系密度明显减少。其中，进口端的新加坡港、印度锡卡港和瓦迪纳尔港集聚作用明显，中国各港口同阿联酋、俄罗斯和马来西亚的原油海运联系减弱，俄乌冲突后中国与中东原油海运联系替代部分中俄原油海运联系；出口端的阿联酋富查伊拉港、鲁韦斯港、济尔库岛港，阿曼米娜·发哈尔港，俄罗斯科兹米诺港、新罗西斯克港和乌斯季卢加港，科威特米娜·艾哈迈迪港，沙特朱艾迈港和田浦寨港，新加坡新加坡港，伊拉克巴士拉港的集聚主导地位得到进一步巩固。

3.2　海运网络节点特征变化

3.2.1　节点重要性综合分析：出口港重要性先略降后大幅增加，俄罗斯原油出口重心东移

为全面衡量“一带一路”沿线港口的重要性，采用熵权TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法，综合加权度、中介中心性和接近中心性3个节点重要性指标，对各个港口的重要性进行多属性综合评价。结果显示，2019—2022年港口重要性格局发生显著变化（表4）。出口港在港口重要性前10名中占比先由60%降低至50%，后上升至80%，表明出口港在“一带一路”原油海运网络中的重要性先略有降低后大幅提升。这意味着在俄乌冲突带来的俄罗斯原油出口受限和国际油价高企的影响下，国际原油市场供需格局改变，供应端较大规模的出口港对原油海运网络中广大进口港和其他中小规模出口港的控制力明显加强。此外，2022年俄罗斯的新罗西斯克港重要性排名下降，科济米诺港首次进入重要性排名前10的行列。从地理位置看，新罗西斯克港位于黑海沿岸；科济米诺港位于远东地区。由此可见，俄乌冲突后黑海及其沿岸地区港口成为军事行动焦点，导致黑海航线受阻，俄罗斯原油出口重心向远东地区移动。
表4 “一带一路”原油海运网络综合重要性前10港口

Table 4 The top 10 ports in terms of comprehensive importance of crude oil shipping network along the Belt and Road

时间 港口 国家/地区 相对接近度
2019年 新加坡港 新加坡 0.82
巴士拉港 伊拉克 0.46
拉斯坦努拉港 沙特阿拉伯 0.416
锡卡港 印度 0.393
新罗西斯克港 俄罗斯 0.314
舟山港 中国 0.307
富查伊拉港 阿联酋 0.261
瓦迪纳港 印度 0.213
青岛港 中国 0.205
艾哈迈迪港 科威特 0.18
2020年 新加坡港 新加坡 0.797
新罗西斯克港 俄罗斯 0.509
巴士拉港 伊拉克 0.436
锡卡港 印度 0.433
舟山港 中国 0.407
拉斯坦努拉港 沙特阿拉伯 0.395
富查伊拉港 阿联酋 0.356
大连港 中国 0.255
青岛港 中国 0.242
瓦迪纳港 印度 0.237
2022年 新加坡港 新加坡 0.846
锡卡港 印度 0.396
新罗西斯克港 俄罗斯 0.359
舟山港 中国 0.321
巴士拉港 伊拉克 0.275
富查伊拉港 阿联酋 0.222
朱阿马港 沙特阿拉伯 0.218
艾哈迈迪港 科威特 0.206
拉斯坦努拉港 沙特阿拉伯 0.196
科济米诺港 俄罗斯 0.195

3.2.2　核心边缘结构变化：单核―多核―单核，出口港更多的占据相对核心的圈层

基于K-means聚类方法，根据综合重要性将“一带一路”原油海运港口划分为核心港、次核心港、次边缘港和边缘港4个层级（图5）。2019年，原油海运网络呈现单核心结构，出口港占核心边缘结构中占主导地位。在核心层级中，新加坡港虽然在网络中的海运联系强度不高，但联系广度、通达度和中转能力强，在网络中的重要性突出，处于绝对的核心位置；在其他层级中，出口港分别占据次核心层与边缘层的主导地位，进口港则是次边缘层级的主导。从层级间的联系看，港口联系以次核心层和次边缘层之间的联系为主，新加坡港是联系各层级的重要中转港。2020年，原油海运网络由单核心向多核心转变，但核心层级仍由出口港主导；在其他层级中，进口港整体向核心层次发展。从层级间的联系看，核心层级内部以及核心层级与次核心层级之间的联系加强，新加坡的中转港功能进一步强化。2022年，原油海运网络回归单核心结构，其他层级的进/出口港主导地位也与2019年相似。从层级间的联系看，主要联系回归次核心层与次边缘层。值得注意的是，在俄乌冲突的背景下，俄罗斯原油出口受限，黑海航线受阻，俄罗斯西北部的乌斯季卢加港和黑海沿岸的新罗西斯克港的重要性减少，在核心边缘结构中向边缘方向跌落；相反俄罗斯远东地区的科兹米诺港向核心方向跃升。
图5 “一带一路”原油海运网络核心边缘结构演变

图注：图中节点大小代表港口的原油进出口量，连接线粗细代表两个港口间原油运输量。

Fig.5 The evolution of the core-periphery structure of the crude oil shipping network along the Belt and Road

3.3　海运核心边缘与网络组团耦合结构变化

组团识别是复杂网络领域的前沿课题，有利于更好理解复杂网络的拓扑结构，选取常用且高性能的Louvain算法（Blondel et al., 2008）对“一带一路”原油海运网络进行组团划分，同时将核心边缘结构与组团结构相耦合，以深入解析核心港口与网络组团的关系及其在“一带一路”原油海运网络中的地位和作用。结果显示，87.5%的组团内部均拥有核心边缘结构中的核心港或次核心港（图6），表明“一带一路”原油海运网络中的核心港或次核心港不仅是连接整个网络的核心，同时也是组团内各港口和组团间互联互通的枢纽节点，在维持原油海运网络连通性、促进原油进出口体系高效运转方面发挥关键作用。
图6 “一带一路”原油海运网络核心边缘与组团耦合结构演变

Fig.6 The evolution of coupling structure between the core-periphery and the communities of the crude oil shipping network along the Belt and Road

具体而言，2019年组团内存在3种结构类型：1）无核结构：中国-东南亚-中东-俄罗斯组团所呈现的无核心组团；2）单核结构：包括以俄罗斯新罗西斯克港为核心的地中海-黑海组团所呈现的“单一出口”的单核心组团，和以新加坡港为核心的中国-东南亚-中东组团所呈现的“进出口一体”的单核心组团；3）双核结构：以伊拉克巴士拉港和中国舟山港为核心的中国-印度-中东组团所呈现的“一出一进”的双核心组团；4）多核结构：以沙特田浦寨港和阿联酋富查伊拉港为出口核心、印度锡卡港为进口核心的中国-南亚-中东组团所呈现的“两出一进”的三核心组团。由于2020年核心边缘结构由单核转变为多核，核心港口数量急剧增加，考虑3个年份间的可比性，将2020年的组团核心港仅限制在核心边缘结构中的核心港层级。结果表明，组团结构类型有所简化，多核结构消失，“一进一出”双核结构成为组团结构中的相对多数。以俄罗斯新罗西斯克港为核心的地中海-黑海-波罗的海组团，以伊拉克巴士拉港和中国舟山港为核心的中国-印度东部-中东组团，以沙特田浦寨港和印度锡卡港为核心的中国南方-东南亚-印度-中东组团，这3个组团在核心港、地理分布和组团规模方面都与2019年的相应组团保持明显的继承关系。2022年无核结构消失，多核结构重现，“一进一出”双核结构仍是耦合结构中的相对多数。对比前后3个年份发现，2019至2020年组团结构仍保留较大的相对稳定性，2022的组团与2020年相比并无明显继承关系，如原分属各自组团核心港的俄罗斯新罗西斯克港和新加坡新加坡港合并于同一组团，原同属同一组团核心港的伊拉克巴士拉港和中国舟山港分裂到其他组团。由此可知，俄乌冲突发生前后“一带一路”原油海运网络核心边缘与组团耦合结构的变革性更加突出。

3.4　原油海运网络变化对中国原油进口稳定性影响

测度中国各进口港在“一带一路”原油海运网络中的潜在和实际稳定性，结果如图7所示。
图7 中国各港口原油进口稳定性演变

Fig. 7 The evolution of stability of crude oil importing ports in China

首先对各港口稳定性累加得到中国原油海运网络整体稳定性。可以看到，中国原油海运网络的潜在稳定性在2019—2020年由554.94上升到593.84，在2022年降低至408.27，后期降幅（31.25%）远大于前期增幅（7.01%）。实际稳定性在2019—2020年期间由18.85上升到20.82，在2022年下降至14.71，后期降幅（29.35%）同样远大于前期增幅（10.45%）。这一变化凸显出中国原油海运进口网络的稳定性在俄乌冲突后受到巨大冲击。另一方面，潜在稳定性变化幅度要大于实际稳定性。由于潜在稳定性代表原油进口港从海运网络中快速获得潜在的最大供应的能力，船舶通行效率受损导致的原油供应获取及时性降低，以及出口港数量和原油出口总供给减少导致的潜在的原油最大供应受限，均可导致潜在稳定性的下降；实际稳定性考虑的则是进口港对原油进口总量的实际贡献，体现对原油进口能力的二次分配。由此可知，中国原油海运进口网络中的外国出口港一端受到的冲击更加明显，中国通过调整各港口的进口比例，对俄乌冲突背景下原油出口受阻导致原油进口网络失稳发挥一定程度的缓解作用。
网络实际稳定性与网络通达性、航运效率、各出口港的供给能力、中国的进口地位等多种因素相关，结合上文对“一带一路”海运网络特征指标的分析结果及近年来的背景事件，对中国原油海运网络实际稳定性变化的机理做出推断。与2019年相比，2020年石油价格战导致油价下跌，加之中国囤油需求的增加，使得“一带一路”原油海运网络对中国的供给能力整体提升。网络通达性提升，中国各港口对外联系加强，原油进口来源多样化。与2020年相比，2022年俄乌冲突爆发后，国际原油出口受限，中国各港口获取原油能力整体下降；网络复杂程度降低，原油进口呈现集中化趋势，中国原油进口网络鲁棒性降低；俄乌冲突导致黑海航线受阻，船舶通行效率降低，中国获取原油的及时性受到影响。
进一步聚焦于港口层面，发现中国各大港口的潜在稳定性和实际稳定性排名情况存在较大差异（见图7），反映出中国在“一带一路”原油海运网络进口稳定性方面拥有较大的优化空间，中国可通过调整各港口的进口比例，将进口重心向潜在稳定性更高的进出口联系倾斜，进而提高整体稳定性。同时，这也从侧面说明即使现有重要港口受到外界冲击，中国还可通过加大其他具有高潜在稳定性的港口利用，迅速恢复原油获取能力。从变化趋势看，与2019年相比，2020年天津港、岚山港、营口港、董家口港、曹妃甸港和锦州港等环渤海湾港口潜在稳定性排名变化均属于明显下降型或先降后升型，呈集体下降趋势，反映在新冠疫情和石油价格战的背景下，环渤海湾港口的原油进口来源地原油潜在供给能力普遍降低，原油进口补给及时性明显受损。除曹妃甸港受疫情冲击实际稳定性排名显著下降外，上述港口的实际稳定性排名变化较平稳，表明环渤海湾港口实际原油进口规模仍保持相对稳定。与2020年相比，2022年在稳定性数值普遍下降的背景下，湛江港和洋浦港等西南沿海港口的潜在和实际稳定性排名变化均属于明显下降型或先降后升型，呈大幅跌落趋势，珠三角和东南沿海部分港口甚至停止进口原油，反映俄乌冲突对中国原油进口稳定性的异质性影响，即中国南方港口受冲击更为突出。在“一带一路”原油海运整体规模缩小的背景下，俄罗斯将原油出口重心向远东的科兹米诺港偏移，与其距离更近的环渤海湾和长三角地区港口维持了与科兹米诺港的联系，原油进口稳定性受影响相对较小。

4 结论

本文利用复杂网络分析法，基于2019、2020和2022年3个年份1―6月的全球AIS船舶轨迹数据，构建“一带一路”沿线港口原油海运网络，分析了俄乌冲突爆发前后“一带一路”原油海运特征变化。得出的主要结论为：1）港口间的网络联系紧密程度、联系强度和网络通达性都呈现先增后减趋势。俄乌冲突后无标度特性不断增强，原油海运联系的集聚程度不断提升，这一集聚在原油供需格局上表现出向出口端集聚更加明显的特征，在空间上表现为中国与中东原油海运联系替代部分中俄原油海运联系。2）出口港综合重要性优势地位更加突出，近年来其重要性先略有降低后大幅增加，俄罗斯远东地区港口重要性提升明显，反映俄乌冲突后俄罗斯原油出口重心东移。网络结构经历单核－多核－单核的转变，出口港更多的占据相对核心的圈层。俄乌冲突后国际原油市场供需格局改变，出口端的集聚效应更加突出。3）核心边缘与组团耦合结构前期继承，后期变革。2022年俄乌冲突后核心边缘与组团耦合结构在核心港、地理分布和组团规模方面表现出明显的结构性重组。4）海运网络变化对中国原油进口稳定性的影响显著且具有异质性。网络层面，进口稳定性先增后减，俄乌冲突后的降幅远大于冲突发生前的增幅；港口层面，相比环渤海湾和长三角港口，东南沿海、珠三角和西南沿海港口原油进口稳定性受俄乌冲突影响更大。中国通过调整进口来源与进口港进口比例，应对俄乌冲突背景下原油进口网络失稳风险。
本文的主要创新之处有：研究尺度上，揭示了港口层面的“一带一路”沿线港口原油海运网络变化，解决了既有国家尺度上的原油贸易网络研究忽视国家内部原油贸易运输的异质性的问题；研究视角上，选择特定的时间窗口，发现了俄乌冲突背景下“一带一路”沿线港口原油海运网络各项特征的演化趋势，为地缘政治对海运网络的影响提供了新的论证；研究方法上，改进了节点稳定性评价指标，并应用该指标从港口和整体网络2个层面，测度了原油海运网络的稳定性。
基于本研究结论，针对以俄乌冲突为代表的地缘政治事件，为提升中国原油海运进口网络的保障度，提出政策建议：首先，灵活应对国际突发事件，把握增加或消耗原油战略储备的时机，建立完善充足的战略原油储备体系；其次，从国家和港口2个层面共同推动进口来源多元化，增强突发事件后出口国原油供应布局调整的应对能力；最后，根据地理位置和关键通道，差异化港口进口来源布局，降低运费的同时保障原油进口的及时性。

脚注

1 www.shipxy.com

赵鹏军：提出研究选题，设计研究方案，指导研究过程，撰写前言，修改论文全文，提升论文质量；

赵 桐：设计研究方案，处理分析数据，撰写论文主体及修改；

张梦竹、肖 婷：指导论文设计，提出修改意见，提升论文质量。

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