《International Review of Economics & Finance》：Risk Contagion in China-ASEAN and US-ASEAN Trade-Investment Networks
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东盟（ASEAN）已成为中美战略竞争与区域经济一体化的关键交汇点。厘清中国—东盟（C-ASEAN）与美国—东盟（U-ASEAN）贸易—投资网络中的风险传染机制，对维护区域和全球经济稳定至关重要。该研究将C-ASEAN与U-ASEAN作为两个独立研究区域，采用条
东盟（ASEAN）已成为中美战略竞争与区域经济一体化的关键交汇点。厘清中国—东盟（C-ASEAN）与美国—东盟（U-ASEAN）贸易—投资网络中的风险传染机制，对维护区域和全球经济稳定至关重要。该研究将C-ASEAN与U-ASEAN作为两个独立研究区域，采用条件关联方程（conditional association equations）与改进的SEIR传染病模型（improved SEIR infectious disease model），比较分析两个贸易—投资网络内的风险传染与联动效应。研究发现：（1）C-ASEAN与U-ASEAN在网络层次上呈现不同结构特征。C-ASEAN贸易网络由多核心逐步演化为以中国主导的更集中结构，而U-ASEAN贸易网络保持相对稳定的多核心格局。投资层面，C-ASEAN网络以新加坡为中心，U-ASEAN网络呈以新加坡和美国为中心的双核心结构。（2）C-ASEAN与U-ASEAN贸易—投资网络中的国别内部响应系数估计在贸易联系上较为一致，在资本相关联系上异质性更大。Export→Import系数总体为正，而FIP→Import系数符号不一且量级相对较小。Export→OFIP与FIP→OFIP系数在国家间及C-ASEAN与U-ASEAN网络间差异更大。（3）中国冲击与美国冲击下的区域损失在贸易层面大体相近，在投资层面差异更明显。国别总体损失进一步呈四种模式：贸易主导的对华暴露、投资主导的对美暴露、贸易—投资双渠道对美暴露，以及跨网络层抵消性暴露。（4）贸易—投资网络连通性与边权配置影响风险覆盖。有效距离（effective distance）变化与风险覆盖变化无一致关系，共同到达情形的首次到达时间变化相对有限。不同外部冲击下的风险传播模式与损失跨国差异，反映直接贸易和投资暴露、贸易—投资网络结构及国内贸易投资响应的共同影响。
论文主体解读
研究背景与问题：在去全球化背景下，单边主义和保护主义挑战多边与区域经济合作框架，推动贸易碎片化与供应链重构，削弱全球增长动力并增加全球经济金融稳定风险。区域化与全球化并存互动，区域贸易与经济协定成为全球价值链重构的重要平台；大国战略竞争日益延伸至关键区域枢纽，重塑全球经贸网络及其风险格局。经济风险可通过贸易与跨境投资联系外溢，且贸易与投资并非孤立，而会通过国内经济调整机制相互连接：出口或流入投资受冲击后，国内调整可能改变进口需求与对外投资，形成新的外部冲击并继续沿网络传播。因此，仅依赖孤立贸易网络或投资网络不足以刻画外部风险传播，需要构建整合贸易与投资联系的统一分析框架。美国对华政策形成竞争与遏制并行的框架，东盟凭借地理位置与经济潜力成为中美战略竞争与区域经济一体化的交汇点；中美差异化战略定位使东盟在不同网络中承担不同角色，导致风险暴露与韧性差异。网络高度互联又为风险链式反应提供条件，政策不确定性会加速风险传播并放大冲击。为此，研究人员构建C-ASEAN与U-ASEAN两个平行分析场景，比较不同核心经济体起源的风险如何通过相互连接的贸易与投资网络传播，并评估经济损失。研究问题包括：两个贸易—投资网络结构特征及东盟国家网络位置差异；外部冲击如何经贸易投资联系与国别内部响应传播；不同初始冲击源是否产生不同风险传播模式与条件系统性损失，以及不同网络配置下传播结果如何变化。其意义在于将区域经济网络风险分析拓展至大国竞争比较场景，深化异质风险传播比较，并提出差异化风险防范方向。
关键技术方法（不超过250字）：研究人员构建C-ASEAN与U-ASEAN贸易—投资多层有向加权网络，以国家为节点、双边贸易额与跨境投资暴露为边权；采用Borgatti–Everett连续核心—边缘（core–periphery）模型及阈值分类和K-means稳健性识别国家角色；用条件关联方程估计Export→Import、FIP→Import、Export→OFIP、FIP→OFIP国别内部响应系数；用改进SEIR状态转移模拟跨境风险传播，并辅以1000次蒙特卡洛、约束随机化、靶向有效路径干预及多情景敏感性分析；贸易数据来自UN Comtrade，投资数据来自IMF CDIS与CPIS，样本为2012—2023年。
研究结果：4.1数据来源：研究人员基于UN Comtrade双边商品贸易数据、IMF CDIS外国直接投资（FDI）数据及CPIS组合投资数据构建网络，样本为2012—2023年，并对缺失与负值观测作一致性处理，为后续模拟提供数据基础。4.2国家角色识别：通过连续核心度年度识别与阈值分类发现，C-ASEAN贸易网络由多核心转向中国主导的集中结构，U-ASEAN贸易网络保持美国、新加坡、马来西亚等主导的多核心结构；C-ASEAN投资网络长期以新加坡单核为中心，U-ASEAN投资网络呈新加坡与美国双核结构，文莱、老挝、柬埔寨、缅甸多处于外围。4.3国家内部风险传染渠道：通过估计四个内部响应通道发现，除柬埔寨外多数东盟国家Export→Import系数为正，U-ASEAN中位数高于C-ASEAN；FIP→Import系数符号不一且绝对值较小；Export→OFIP与FIP→OFIP跨国及跨网络差异更大，部分国家在两网络符号相反。4.4中国—美国初始风险的区域国家风险传染：以中国或美国为替代初始冲击源、进口需求与对外投资各收缩10%并进行1000次蒙特卡洛模拟，比较区域与国别损失。4.4.1区域风险效应：中国冲击下C-ASEAN平均贸易、投资、总体损失率为3.938%、1.906%、3.018%，美国冲击下U-ASEAN为4.028%、6.902%、5.886%，贸易损失差距小、投资损失差距大；分阶段看两类冲击损失均上升，但结构与来源不同。4.4.2国别风险效应：通过分国别估计贸易、投资与总体损失，识别东盟国家风险暴露异质性。4.4.2.1贸易网络国别联动效应：缅甸、老挝、文莱对华贸易暴露更高，柬埔寨、越南、菲律宾对美贸易暴露更高，新加坡与泰国相对均衡；差异与价值链位置、贸易集中度和替代能力相关。4.4.2.2投资网络国别联动效应：除柬埔寨和缅甸外，多数东盟国家在美国冲击下投资损失更高，显示U-ASEAN投资网络更广泛的美国冲击暴露；柬埔寨则持续更偏向中国投资暴露，缅甸方向不稳定。4.4.2.3贸易—投资网络内国别联动效应：综合两层损失识别四种模式：缅甸、老挝、文莱为贸易主导的对华暴露；新加坡、马来西亚、印尼为投资主导的对美暴露；菲律宾、越南为贸易—投资双渠道对美暴露；柬埔寨为跨层抵消性暴露。核心位置并不必然对应更高损失，最终损失与直接联系、网络位置和国内响应相关。4.5网络拓扑与风险传播动态：通过首次到达轮次、累积到达比例、限制平均到达时间（RMAT）、有效距离、约束随机化和靶向有效路径干预发现，U-ASEAN较C-ASEAN具有更低RMAT、更高首轮与最终覆盖及更高达到30%和50%覆盖阈值的模拟比例；实际网络较随机网络首轮与最终覆盖更高、RMAT更低；固定风险源后，东盟内部网络配置仍与二次传播覆盖差异相关；靶向干预显示平均有效距离变化与风险覆盖变化无一致关系，共同到达事件的首次到达时间变化有限，网络重连会改变直接暴露和后续传播机会。
讨论与政策含义总结：讨论部分提出差异化政策干预：贸易层针对Export→Import二次传播，对缅甸、老挝、文莱强化关键中间投入品区域替代与供应多元化，对菲律宾、越南强化出口市场多元化、出口信用保险与贸易融资；投资层针对FIP→OFIP与Export→OFIP异质性，对新加坡、马来西亚、印尼按直接投资、股权和债务证券的期限、流动性与币种特征实施差异化跨境资本监测，并将对外资产调整纳入压力测试。政策工具应按国别总体暴露模式定制：菲律宾、越南需协调贸易融资、企业流动性与外汇流动性管理；柬埔寨可维持出口市场与投资来源多元化以保留抵消缓冲。区域制度层面，应利用RCEP（区域全面经济伙伴关系协定）原产地累积、贸易便利化与供应链合作增强替代采购，强化CMIM（清迈倡议多边化）与AMRO（东盟与中日韩宏观经济研究办公室）同跨境资本监测和流动性压力测试的协调，提高CMIM与IMF脱钩部分的可及性。还应依托东盟共同体统计系统加强双边贸易投资数据共享，定期监测网络连通性与边权配置，围绕中国或美国进口需求与对外投资收缩情景开展风险传播模拟，优先监测初始冲击直接暴露及受影响国家后续进口与对外投资调整。
研究结论部分翻译：第一，C-ASEAN与U-ASEAN贸易和投资网络在不同网络层呈现不同结构特征。贸易层，C-ASEAN由多核心逐步转向中国主导的集中结构，U-ASEAN保持以美国、新加坡、马来西亚为主导的相对稳定多核心结构；投资层，C-ASEAN为新加坡单核结构，U-ASEAN为新加坡与美国双核结构。第二，C-ASEAN与U-ASEAN内部响应系数在Export→Import通道总体呈正条件关联，在对外投资通道异质性更大；除柬埔寨外，其余九个东盟国家在两网络中Export→Import系数为正，U-ASEAN中位数高于C-ASEAN；FIP→Import系数符号不一且绝对值通常较小，但国别符号在两网络间大体一致；Export→OFIP与FIP→OFIP跨国差异更大，部分国家Export→OFIP在两网络符号相反；这些系数作为后续风险传播模拟的国别参数。第三，中国和美国作为替代初始冲击源时，风险分别沿C-ASEAN与U-ASEAN贸易投资网络传播，总体表现为贸易损失相近、投资损失分化；区域平均贸易损失率在中国冲击下为3.938%、美国冲击下为4.028%，投资损失率分别为1.906%和6.902%，U-ASEAN总体损失较高主要与投资网络损失更大相关。国别层面呈四类暴露模式：缅甸、老挝、文莱为贸易主导的对华暴露；新加坡、马来西亚、印尼为投资主导的对美暴露；菲律宾、越南为贸易—投资双渠道对美暴露；柬埔寨为跨网络层抵消性暴露，贸易更偏向美国暴露、投资更偏向中国暴露。国家最终损失与直接经济联系、贸易投资网络结构位置及国内响应特征相关。第四，实际贸易—投资网络的连接与权重配置对应更高风险传播水平，而共同到达事件的首次到达时间对加权有效路径结构变化的反应相对有限；与约束随机网络相比，C-ASEAN与U-ASEAN实际网络首轮到达率分别高4.64和4.72个百分点，最终覆盖率分别高4.40和5.24个百分点；固定风险源边、权重与首轮激活状态后，实际网络最终覆盖率仍高于内部随机网络，表明覆盖差异与风险源直接连接配置及首轮激活状态密切相关；靶向路径干预未显示平均有效距离变化与风险覆盖变化的一致关系，共同到达国别—模拟对的首次到达轮次变化通常较小。网络重连可改变国别直接经济暴露与后续传播机会，但有效距离缩短并不总对应共同到达事件更早首次到达。
