5.7.1　整体特征的动态比较

对于全球国际贸易骨干网内的双边贸易流量，此处考虑的是进、出口规模。为了描述其统计特征，我们使用了均值和均值的标准差，因此我们有4个描述性指标，分别是imMean、imStdMean、exMean和exStdMean。对于网络结构，我们使用了平均度、度中心性、密度、关联度和紧凑度这5个集聚度指标，如4.4节所示。我们分别计算了它们的SGR，并将其映射到多线图中，如图5所示。

图5　描述性指标的SGR

尽管所有SGR都有相似的趋势，但在2009年从正值下降为负值，然后又恢复到正增长，它的增长率从2010年开始下降。可以看出，网络集聚度的SGR比双边贸易流的SGR更不稳定。(www.daowen.com)

5.7.2　国家位置的动态比较

我们使用5.7节中显示的技术，根据每个国家的贸易份额和度中心性来获得其排名。在图6A组的右图中，国家的排名位置取决于出口量；图6A组左图是根据相应网络的出度；图6B组右图是以进口量为准；图6B组左图是根据相应网络的入度。我们发现，特定国家在网络结构中的位置排名与贸易份额中的位置排名有很大不同，并且随着时间的推移，前者比后者更不稳定。为了阐明清楚，我绘制了5个国家/地区的数据并将其映射到多行中以显示其动态变化。在比较进口和入度时，尽管无论采用哪种规则，美国都在研究期间排名第一，但中国、加拿大、德国和墨西哥会根据不同的规则排在不同的名次，而且由于采用了“网络”规则，因此每个国家/地区的排名动态在左侧图表中的波动性都更大。在比较出口和出度时，可以得出类似的结论，只是美国的地位并不总是位于首位，在不同的规则中有不同的表现。我们已经知道，这些变化是在2018年全球金融危机前后十余年都显示的动态。

图6　国家排名的动态变化