小麦国际贸易关系的演化：1988—2014

颜志军　吴孟其　董超

摘要：本文运用复杂网络分析方法，对1988-2014年间小麦的国际贸易数据进行探析，从小麦国际贸易网络的拓扑结构和权重结构角度分析了小麦国际贸易关系的演化规律。结果发现：小麦的国际贸易总额整体上呈现出大幅增长趋势，部分小麦贸易大国倾向与更多的国家和地区开展国际贸易，以规避风险；随着时间的推移，小麦国际贸易网络中各个国家和地区之间的贸易联系越来越紧密，且国家和地区之间的贸易互补性不断提高；小麦国际贸易网络异质性的下降，说明小麦的国际贸易关系正在向着更加均衡的方向发展。

关键词：小麦；复杂网络；国际贸易；拓扑结构；权重结构

中图分类号：F742 文献标识码：A

小麦是世界上分布范围最广、产量最高的农作物之一，也是世界上食用人口最多的粮食作物之一，小麦的全球贸易量已经从2000年的10 700万吨大幅增长到2014年的16 200万吨。小麦的国际贸易系统涉及到世界上参与小麦贸易的各个国家和地区，小麦的国际贸易活动也因受到供需关系、交易价格、地理环境、运输条件等因素的影响，而呈现出不断变化的趋势。本文运用复杂网络分析方法，通过分析小麦国际贸易关系的动态特征，以期更好地了解小麦贸易国之间的关系，并为预测小麦国际贸易未来的状况提供参考。

一、小麦国际贸易关系的基本情况

（一）小麦国际贸易总额变化的趋势

随着小麦全球产量的不断增加，小麦生产能力强大的一些国家和地区有了越来越多的小麦剩余，越来越多的国家参与到小麦的国际贸易之中，小麦的国际贸易系统容量不断扩大。本文针对1988年到2014年小麦国际贸易的数据进行分析，数据来源于联合国商品贸易统计数据库（UNComtrade）。图1列出了从1988年到2014年小麦的国际总贸易额的变化情况。从图1可以看出小麦的国际总贸易额整体上呈现出增长的趋势，其中2005年之前的增长趋势较为平稳，2005年到2008年的增长速度最快，从2005年的184亿美元大幅增长到2008年的474亿美元。2008年之后，由于受到国际金融危机的影响，小麦的国际总贸易额开始下降，到2009年小麦的国际总贸易额为335亿美元，2009年之后又呈现出大幅增长的趋势，直到2011年后，小麦的国际贸易总额开始趋于稳定。

（二）小麦国际贸易的进出口国家排名

由于各个国家和地区之间资源禀赋、人口数量和经济水平的不同，小麦资源在世界各地的供应量和需求量也不尽相同。本文选取2014年小麦国际贸易数据，以进口国家数量、进口总额、出口国家数量、出口总额为指标，列出了参与小麦国际贸易的国家中排名前10的国家，如表1和表2所示。

从表1和表2中可以发现，按照进口国家数量和进口总金额进行的排名之间的差异最大，这反映出有些国家只是与相对较少的国家和地区之间存在小麦进口贸易关系，但他们之间小麦的贸易金额很大。有些国家与相对较多的国家之间存在小麦进口贸易关系，但他们之间的贸易金额相对较小。如埃及、阿尔及利亚等国，小麦进口国家的数量相对较少，但总的贸易金额却很大，而德国、法国、英国等国，小麦进口国家数量很多，但总的贸易金额却相对较少。按照出口国家数量和出口总金额进行的排名差异相对较少，说明小麦出口国家中排名靠前的国家的贸易关系相对比较均衡，如美国、法国、加拿大等，小麦出口国家的数量比较多，而且贸易金额也相对较大。这些国家往往是一些小麦国际贸易的大国，他们倾向与更多的国家之间建立贸易伙伴关系，并以此来规避贸易活动中潜在的风险。

通过以上对小麦国际贸易基本情况的分析，让人们对小麦的国际贸易现状有了初步的认识，但是要想更加深入地分析小麦国际贸易关系的特征及其演变规律，以上的统计分析还是不够的。本文借助复杂网络分析方法来描述小麦国际贸易国之间的贸易关系，以期更加深入地分析小麦国际贸易关系的特性和动态演化规律。

二、小麦国际贸易关系的动态演化分析

（一）小麦国际贸易网络模型的构建

在小麦的国际贸易经济系统中，参与小麦国际贸易的国家是贸易活动的主体，如果忽略每个国家的地理空间位置，可以抽象出小麦的国际贸易网络模型。网络中的顶点表示参与小麦贸易的国家，网络中的边表示国家之间的贸易关系。本文构建了小麦国际贸易关系的无权网络和加权网络，其中无权网络主要反映小麦国际贸易网络的拓扑结构特征，即国家之间的贸易连接关系，可用邻接矩阵来表示。在小麦国际贸易关系的无权网络中，如果第t年，i国出口小麦到j国，那么就可以在i国到j国之间建立一个由i指向j的有向边，对应的邻接矩阵a（t）=1，否则a（t）=0。加权网络主要反映小麦国际贸易网络的权重结构特征，即国家之间的贸易流量关系，能够真实地反映出各个国家之间贸易强度的差异，可以用加权的邻接矩阵来表示，边的权重即为国家之间的贸易额。如果第t年，i国出口小麦到j国，贸易额为v，则其所对应的邻接矩阵为w=（t）=v，否则w（t）=0。

小麦国际贸易网络每年的拓扑结构和权重结构可能会呈现出不同的特征，但许多特征无法用随机图范式解释，需要选取合适的测度指标对其网络中的性质进行分析。