世界咖啡豆贸易的格局演化分析

刘思琪

二十一世纪以来世界贸易全球化的进程在不断推进，国家之间的贸易变得更加频繁与紧密，为了谋求利润最大化，世界贸易已经成为各个国家获取各类资源的一种固定来源。随着全球化的进展，世界各国对全球贸易的依赖程度加深，进出口安全问题逐渐成为各国需要重点关注的问题，在这样的背景下，关注个别国家间的贸易或者亚久区域内国家的经贸往来逐渐不能满足需求，学者开始将世界级的贸易系统作为一个整体分析。使用社会网络分析的方法可以很好地满足分析世界贸易关系的结构和特征的需求。在国内，学者使基于社会网络分析世界贸易的研究领域主要集中在能源领域，以及世界贸易发展情况等方面，程淑佳和王肇钧通过复杂网络和出度入度研究世界原油贸易的空间格局，包括宏观格局、贸易均质化、联通关系等；肖建忠等使用点读书与点强度、聚集系数等方法，研究了天然气贸易的聚集特征、区域间联系以及核心地位国家的变迁；陈银飞则分析了世界贸易格局随时间的发展变化，以及核心国家的变迁。

咖啡是全世界除了原油之外第二大大宗商品，全球生咖啡年出口量占生咖啡年产量的80%左右。世界农业贸易与粮食进出口、粮食安全等问题紧密相关。

本文基于社会网络分析，研究世界农产品贸易领域内世界咖啡豆贸易的网络空间结构和时间演变，探索在社会网络分析在农产品领域的进出口贸易安全中的实际应用。

世界咖啡豆市场贸易网络的构建

数据来源和数据处理

联合国粮食及农业组织（FAO）是联合国专门机构，其建立目的在于引领国际消除饥饿，确保全球粮食安全。当今国际上的情势比较复杂，全球粮食安全处于一个比较紧张的状态，这时FAO就起到了关键性的作用。FAO拥有频繁维护的与农产品生产和分配相关的公开数据库供研究者和媒体进行使用，数据库内容包括生产量、贸易、价格、人口、农业投资、农业环境指标等，内容囊括谷物、蔬菜水果、肉类以及加工农产品等，并且FAO会定期根据其数据库和其他数据信息撰写世界粮食安全发展水平评估相关的报告。也就是说，FAO可以通过专门的数据库，来对各种数据进行分析和处理，以此得出相对应的结论。本文使用了FAO数据库中贸易域的数据，来对咖啡豆的贸易状况进行分析和讨论。以下数据为2016年和2006年世界各国在新鲜咖啡豆和烘焙咖啡豆贸易中的进出口数量，不同地区的咖啡豆贸易数量受各种因素的影响和制约。尽管进出口贸易是双向的，但由于不同国家间采取的统计标准不同，国际贸易间出口国与进口国之间存在货物结算时间差异，以及最终出口国的认定不能弯曲准确等因素，进口国的进口数据和出口国出口数据最终汇总往往不能完全一致。在实际中，进口国获取出口国信息更为准确，因此在本文中仅采用FAO数据库的进口数据作为进出口量。

从FAO数据库中获取的数据是已经经管处理的数据，可以直接筛选所需要的部分，进行下一步分析。

基本统计描述

总体来看自2006年以来，世界咖啡豆贸易总量有一定的提升，同时参与世界咖啡豆贸易的国家数量持续上升，最大咖啡豆出口量也有所提高。

世界咖啡豆贸易格局的社会网络分析

下一步将继续从网络关联度、中心性分析和聚类系数等方面，根据社会网络分析理论并结合世界咖啡豆市场的特点进行分析。梳理世界科菲都贸易网络的特征和变化。

网络密度

网络密度可以测算一个由节点构成的社会网络中联系的紧密程度，一般来说，节点之间的连通途径越多，网络图的密度就越大。而网络密度越大，也就意味着这个节点和社会网络之间的联系越紧密，其中的相关性也就越复杂。在计算网络密度的过程中，需要先将有项矩阵经过对称化处理转化为无向矩阵，再通过网络规模和可达数计算出密度。使用Ucinet软件对2006年、2011年、 2016年的咖啡豆貿易网络进行计算，并得到结果。通过网络密度的分析，来对咖啡豆网络进行计算的方法是当前用的最为普遍的，其得到的结果也较为具有代表性和实用性。接下来，用网络密度来对咖啡豆的贸易数量进行分析：其中，在2006年的时候，世界咖啡豆贸易网络密度为0.09，到了2011年，世界咖啡豆贸易网络密度为0.099，等到了2016年，网络密度就上涨到0.104。在普遍的社会网络分析中，网络密度的取值范围是0到1之间，不会低于0，也不会高于1。网络密度越趋近于1说明网络中的联系越紧密，网络密度越大。与其他商品的世界贸易网络的密度相比，咖啡豆贸易接近管道天然气的贸易密度，大幅高于液化天然气网络的贸易密度，总体来讲贸易密度相对较高。同时2006年到2016年间世界咖啡豆贸易网络逐渐升高，这也就意味着，世界上各个国家在咖啡豆贸易领域的关系日渐密切，已经实现了一个全新的关系网。通过网络密度的数据分析，可以清楚地看到，2011年以来关系密切程度发展高于2006年到2011年。

中心性分析

中心性指标是社会网络学者对权力在关系中的体现做出的定量评价，一般一个节点的中心性指标保留点度中心度、中间中心度和接近中心度，能够描述这个节点于其他节点的联系，评价节点在网络中的地位。相对于网络密度来说，这也是其中一个重要的分析指标，同时也是在贸易分析中不可或缺的一个因素。

度数中心度的大小说明了一个节点的度数数量，如果一个节点拥有较高的度数，则认为它可能拥有较大的权力。而节点的度数高低又取决于许许多多的因素，权力高低因此也会发生不同的变化。由于世界贸易网络图是一个有向图，本文选择通过计算出度和入度之和来表示该节点贸易数量的中心度，通过计算其无向网络的度数中心度来表示贸易关系的度数中心度，并对不同年份的数据分别进行排名。