楊煥璐 賀妍婷 張超群

摘要：文章基于2008年～2017年國際大豆進口貿(mào)易數(shù)據(jù)，采用社會網(wǎng)絡分析法，分析國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡的整體密度、相對點度數(shù)、鄰接距離以及聚類系數(shù)，并用QAP分析法研究國家間貿(mào)易情況與邊境和使用貨幣之間的相關(guān)關(guān)系。研究表明：國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡密度不高但呈逐年上升趨勢;中國、美國、荷蘭、加拿大、德國在貿(mào)易網(wǎng)絡中占重要地位，中國的網(wǎng)絡中心地位僅次于荷蘭，位居第二;網(wǎng)絡中貿(mào)易國家間鄰接距離較小，聚類系數(shù)較高;國家間更傾向于與邊境不相鄰的國家進行大豆貿(mào)易。

關(guān)鍵詞：大豆進口貿(mào)易;社會網(wǎng)絡分析;QAP分析

一、 引言

大豆具有豐富的蛋白質(zhì)，較高的營養(yǎng)價值，用途廣泛，是國際糧食貿(mào)易市場開放較早的重要糧食作物之一。由于在大豆價格、產(chǎn)量、性質(zhì)、生產(chǎn)機械化程度等方面的限制，相較美國、巴西以及阿根廷等國，中國大豆國際貿(mào)易處于劣勢。劉宏曼等（2004）通過分析幾個常見大豆主產(chǎn)國，包括美國、巴西和阿根廷的大豆發(fā)展狀況，得出影響黑龍江大豆競爭力的主要因素是價格、種植成本、大豆質(zhì)量、單位面積產(chǎn)量、相關(guān)政府支持政策等。Erik Dohlman等（1983）對美國、巴西和阿根廷等國家的大豆生產(chǎn)、出口情況進行數(shù)據(jù)分析，對比發(fā)現(xiàn)美國在運輸成本和交易費用等方面體現(xiàn)出了較為明顯的比較優(yōu)勢，而在生產(chǎn)成本上則沒有。2017年中國大豆總進口量為9 553萬噸，占國際大豆總進口量的67.02%，相比于2008年中國大豆的總進口量3 744萬噸，增加了5 809萬噸，進口量上漲155.15%。其中，中國向美國、巴西、阿根廷進口的大豆數(shù)量較多。中國大豆供求狀況明顯影響著世界大豆貿(mào)易格局，2013年之前，美國為中國大豆的最大進口國，至2013年，中國向巴西進口的大豆數(shù)量反超美國，2017年中國向巴西進口大豆5 093萬噸，占中國大豆總進口量的53.31%。中國作為國際大豆第一大進口國，國內(nèi)學者對中國在國際大豆貿(mào)易中所處的位置和貿(mào)易競爭力等方面做了較多的研究。廖翼等（2015）研究了世界大豆市場貿(mào)易的演變表示國際大豆的貿(mào)易格局出現(xiàn)轉(zhuǎn)變，巴西、阿根廷大豆發(fā)展迅速，取代美國獨霸地位，三國控制國際大豆90%左右的出口市場。

經(jīng)濟全球化影響下，國際大豆貿(mào)易呈現(xiàn)出復雜貿(mào)易網(wǎng)絡特性，對國際大豆貿(mào)易網(wǎng)絡格局的研究有助于了解大豆國際貿(mào)易網(wǎng)絡發(fā)展規(guī)律及其趨勢，了解貿(mào)易國之間大豆供需變化情況以及貿(mào)易國間的內(nèi)在復雜關(guān)系，為中國大豆貿(mào)易戰(zhàn)略的制定與實施，以及大豆貿(mào)易格局的優(yōu)化和調(diào)控提供依據(jù)。Serrano等（2003）首先采用社會網(wǎng)絡分析法研究國際貿(mào)易問題，發(fā)現(xiàn)國際貿(mào)易網(wǎng)絡表現(xiàn)出典型的復雜網(wǎng)絡特征。陳銀飛（2011）通過研究世界貿(mào)易格局，運用相關(guān)性分析（QAP）分析了中心性指標間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)世界貿(mào)易網(wǎng)絡為負向匹配網(wǎng)絡，即貿(mào)易伙伴多的國家傾向于與貿(mào)易伙伴少的國家發(fā)生貿(mào)易。大多數(shù)國家貿(mào)易伙伴多，但強大的國家卻很少。劉建（2013）研究了國際原油貿(mào)易格局，發(fā)現(xiàn)國際原油貿(mào)易格局的演變與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展形勢、石油資源稟賦分布密切相關(guān)。徐斌（2015）采用社會網(wǎng)絡分析法研究了2000年～2012年國際鐵礦石貿(mào)易，結(jié)論之一為國際鐵礦石貿(mào)易關(guān)系的緊密度不高。劉勁松（2016）利用社會網(wǎng)絡分析法研究了2007年～2014年世界管道天然氣和液化天然氣貿(mào)易的中心性、網(wǎng)絡密度以及聚類系數(shù)等指標，認為世界液化天然氣貿(mào)易的活躍程度將會隨著頁巖氣革命以及美國能源獨立影響的加深而進一步提高，其聚類系數(shù)和網(wǎng)絡密度也逐步提升。在農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易網(wǎng)絡方面，馬述忠等（2016）研究了1996年～2013年農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易數(shù)據(jù)，得出全球農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易網(wǎng)絡的演進是一個循序漸進的過程，且國家的貿(mào)易網(wǎng)絡特征呈偏態(tài)分布，且相對點度數(shù)、網(wǎng)絡聯(lián)系強度和網(wǎng)絡異質(zhì)性對一國的全球農(nóng)業(yè)價值鏈分工地位具有穩(wěn)健、顯著的促進作用的結(jié)論。劉芬（2016）應用復雜網(wǎng)絡的方法，構(gòu)建1995年～2014年國際大豆貿(mào)易網(wǎng)絡并分析網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)國際大豆貿(mào)易網(wǎng)絡無標度，貿(mào)易關(guān)系趨向緊密度分布，并服從冪律分布，度高的節(jié)點所代表的國家處在網(wǎng)絡中心位置而且具有貿(mào)易優(yōu)勢。

國內(nèi)外學者已經(jīng)對國際貿(mào)易網(wǎng)絡以及大豆的供給和貿(mào)易等開展了深入研究，但是少有學者從國際大豆貿(mào)易網(wǎng)絡出發(fā)，以關(guān)系數(shù)據(jù)研究國際大豆貿(mào)易的結(jié)構(gòu)變化趨勢。本文將運用社會網(wǎng)絡分析法，分析2008年～2017年國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡動態(tài)變化，研究國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡密度、中心性、鄰接距離以及聚類系數(shù)，及其變化和趨勢，并通過QAP分析，探討國家節(jié)點間領土是否接壤以及使用的貨幣是否相同與國際大豆進口貿(mào)易情況之間的相關(guān)關(guān)系的影響。

二、 國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡構(gòu)建

社會網(wǎng)絡（Social Network Analysis，SNA）是作為節(jié)點的社會能動者（Social Agent）及其間的關(guān)系的集合，最早出現(xiàn)在20世界30年代。其中，Scott（2000）將節(jié)點描述為社會網(wǎng)絡中的行動者，可以是獨立的個體，也可以是各種不同的社會組織;聯(lián)系代表節(jié)點之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系。在國際大豆進口貿(mào)易中，每一個參與其中的國家即為一個節(jié)點，國家間的進口貿(mào)易聯(lián)系使大豆進口貿(mào)易組成貿(mào)易網(wǎng)絡。貿(mào)易網(wǎng)絡根據(jù)網(wǎng)絡聯(lián)系的方向可以分成有向網(wǎng)絡與無向網(wǎng)絡兩類;可根據(jù)貿(mào)易關(guān)系之間的關(guān)系強度大小差異分為無權(quán)網(wǎng)絡與加權(quán)網(wǎng)絡。其中只反映了節(jié)點之間的連接方式或網(wǎng)絡的拓撲特性的為無權(quán)網(wǎng)絡，無權(quán)網(wǎng)絡不能描述節(jié)點之間相互作用的強度。即不管網(wǎng)絡的節(jié)點與節(jié)點之間這種連接關(guān)系的強弱，只用是否有連接表示。

一個無權(quán)無向網(wǎng)絡可用一個NxN鄰接矩陣表示，記為A矩陣，矩陣中的每個元素aij表示節(jié)點i與節(jié)點j之間是否存在關(guān)系，如果節(jié)點i與節(jié)點j之間存在關(guān)系，則aij=1，若不存在關(guān)系，則aij=0。對于無向網(wǎng)絡的情況，aij=aij。

本文選取2008年～2017年國際大豆進口貿(mào)易關(guān)系的相關(guān)數(shù)據(jù)取自聯(lián)合國商品貿(mào)易統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫（UN Comtrade）用于分析，運用Ucinet6軟件整理計算出描述國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡特征的相關(guān)指標數(shù)據(jù)。由于2018年國際大豆進口貿(mào)易數(shù)據(jù)中，上報國家數(shù)量過少，且不含中國向世界各國進口大豆的數(shù)據(jù)，故數(shù)據(jù)選取截至2017年。數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計的每年參與國際貿(mào)易的國家數(shù)目不盡相等，但貿(mào)易參與國數(shù)目的小幅變動對大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡密度中心性、鄰接距離以及聚類系數(shù)影響不大。觀察Ucinet6的Netdraw功能繪制2017年國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡圖，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡節(jié)點和連線的分布顯示國際大豆進口貿(mào)易參與國多且國家間貿(mào)易路徑多，貿(mào)易相對集中;中國、荷蘭、日本、墨西哥、德國以及西班牙等國家處于網(wǎng)絡的核心地位;處于網(wǎng)絡邊緣的國家貿(mào)易國家選擇面小，貿(mào)易伙伴少。2008年網(wǎng)絡密度圖中處于網(wǎng)絡邊緣的國家較之2017年更少，且2017年核心國之間貿(mào)易路徑更多，說明近年來國際大豆進口貿(mào)易國家集中度更高，核心國以及半核心國之間的貿(mào)易聯(lián)系增強，邊緣國家聯(lián)系貿(mào)易下降。

三、 國際大豆進口貿(mào)易社會網(wǎng)絡分析

本文將從網(wǎng)絡密度、相對點度數(shù)、鄰接距離以及聚類系數(shù)等四個方面來分析大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡的特征及其變化情況。

1. 網(wǎng)絡密度（Density）。測量社會網(wǎng)絡中各節(jié)點之間聯(lián)絡的緊密程度指標為密度（Density）。如果一個無向網(wǎng)絡存在n個節(jié)點的網(wǎng)絡實際存在的總關(guān)系數(shù)為m，整體網(wǎng)絡密度公式為式（1）：

密度=（1）

整體網(wǎng)絡密度表示“實際存在的關(guān)系總數(shù)”與“理論上最多可能存在的關(guān)系總數(shù)”之比。由（1）式可知，實際存在的關(guān)系總數(shù)越多，密度越大，網(wǎng)絡成員之間的聯(lián)系越緊密，該網(wǎng)絡對其中能動者的態(tài)度、行為等產(chǎn)生的影響就越大。聯(lián)系緊密的整體網(wǎng)一方面為其中的個體提供各種社會資源，另一方面也將成為限制其發(fā)展的重要力量。

由前文可知，2008年大豆進口貿(mào)易與2017年相比，網(wǎng)絡密度有一個明顯的增加。

觀察歷年密度得知，大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡密度總體較低但呈上升趨勢，表明各節(jié)點之間存在的關(guān)系總數(shù)隨著時間的推移而增加，即大豆貿(mào)易成員國之間的聯(lián)系更加緊密，該網(wǎng)絡對其中貿(mào)易參與國的態(tài)度、行為等產(chǎn)生的影響力增大，且聯(lián)系愈加緊密的整體網(wǎng)能夠為其中的個體提供更多的社會資源。

2. 相對點度數(shù)（Relative Point Degree）。將能動者記為a，則a的度數(shù)中心度有兩類：絕對中心度和相對中心度。點a的度數(shù)中心度就是與點a直接相連的其他點的個數(shù)。如果一個點與許多點直接相連，就說明該點具有較高的度數(shù)中心度。點a的絕對度數(shù)中心度記為Cad（a）。居于網(wǎng)絡的中心的具有較高的度數(shù)，擁有更多權(quán)力，在測量度數(shù)中心度時不考慮間接相連的點因此，所測量出來的中心度可以稱為“局部中心度”。當圖的規(guī)模不同的時候，不同圖中點的局部中心度不可比較。絕對點度數(shù)計算公式如下：

Cad（a）=Σaij（2）

相對度數(shù)中心度表示不同貿(mào)易網(wǎng)絡中點的絕對度度數(shù)與該網(wǎng)絡中點的最大可能的度數(shù)之比，相對度數(shù)中心度可用于分析以比較不同圖中點的度數(shù)中心度的大小。在一個規(guī)模為N點的圖中，任何一點的最大可能的度數(shù)一定是N-1。因此，在一個有10個點的圖中度數(shù)為6就意味著相對中心度為6/（10-1）=0.66。本文選取中國、美國、荷蘭、加拿大、德國10年來的相對點度數(shù)進行分析。

2008年，美國的相對點度數(shù)最高，中國位居第二，僅次于美國。而荷蘭的相對點度數(shù)則較低，加拿大與德國的相對點度數(shù)排名靠前。說明2008年美國在大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡中具有最高的度數(shù)，居于網(wǎng)絡的中心，中國也處于網(wǎng)絡靠中心位置。較高的相對點度數(shù)雖然說明該國在貿(mào)易網(wǎng)絡中所處的地位較高，但并不代表較高的大豆進口量，表示與較多的國家之間存在貿(mào)易聯(lián)系。2009年～2014年，中國在國際大豆進口貿(mào)易中的相對點度數(shù)最高，2015年起，荷蘭的相對點度數(shù)躍居第一位。荷蘭2008年的進口國數(shù)量僅為22個，2014年為38個，漲幅不大，2015年上升至130個，2017年為150個，相比于2017年中國的15個進口國家，荷蘭的進口過數(shù)量更多，分布更廣，使得荷蘭在國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡中相對點度數(shù)最高。

3. 鄰接距離（Geodesic Distance）。距離矩陣中兩個節(jié)點之間至少可通過多少條邊關(guān)聯(lián)在一起表示距離。與常規(guī)的物理數(shù)學中的距離概念不同，此處的距離不是以實際的距離為單位，而是理論上的貿(mào)易關(guān)系存在數(shù)。

經(jīng)過測算，得出大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡歷年的整體平均鄰接距離為2.24，說明每個參與國之間平均可通過2.24條邊聯(lián)系在一起，即理論上國家之間通過1個～2個國家即可進行貿(mào)易。歷年平均鄰接距離呈減小趨勢，說明隨著時間的推移，各國間貿(mào)易聯(lián)系更加緊密，以更少的距離便可建立理論上的貿(mào)易聯(lián)系。

4. 聚類系數(shù)（Clustering Coefficient）。在國際大豆進口貿(mào)易中，一個節(jié)點的貿(mào)易伙伴之間存在的貿(mào)易關(guān)系，形成了不同的貿(mào)易集群，大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡中節(jié)點的相互連接程度即一個節(jié)點與其相鄰節(jié)點間連邊數(shù)目占可能的最大連邊數(shù)目的比例，可以用聚類系數(shù)來衡量。較高的聚類系數(shù)體現(xiàn)出較好的網(wǎng)絡連通性。

從歷年聚類系數(shù)來看，大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡聚類系數(shù)值較高，說明該網(wǎng)絡具有較好的網(wǎng)絡連通性，進口國之間較為分散，大部分國家間的貿(mào)易伙伴較多。從聚類系數(shù)值的增長情況來看，總體增幅不大，2017年聚類系數(shù)較之2008年，增長了0.1?？傮w上升趨勢沒有太大的浮動，說明大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡中各國間的貿(mào)易聯(lián)系在穩(wěn)步增多，貿(mào)易網(wǎng)絡連通性逐步增強。

四、 國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡的QAP分析（Quadratic Assignment Produre）

QAP二次指派程序是對方陣的各個元素進行比較，給出兩個矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，同時對系數(shù)進行非參數(shù)檢驗，是對某個矩陣的行和列同時進行置換，然后計算置換后的矩陣與另一個矩陣（即模式矩陣）之間的相關(guān)系數(shù)。QAP分析中相關(guān)系數(shù)p低于0.05，則表明所研究的兩個矩陣之間存在強關(guān)系，二者之間的相關(guān)系數(shù)隨機產(chǎn)生的可能性很低。

本文選取34個具有代表性的國家進行QAP相關(guān)分析。將數(shù)據(jù)處理成適用于Ucinet6軟件的二值鄰接矩陣。選取的34個目標國中兩國間存在貿(mào)易聯(lián)系，則二值表中記為1，不存在貿(mào)易關(guān)系記為0;兩國間邊境接壤二值表中，接壤記為1，不相鄰記為0;兩國貨幣二值表中，兩國使用的貨幣相同記為1，不相同記為0。運用QAP法，分析2008年～2017年國際大豆進口貿(mào)易聯(lián)系情況與貿(mào)易國之間邊境是否接壤，所使用貨幣是否相同之間的相關(guān)關(guān)系。

QAP分析結(jié)果包括兩個部分，第一部分簡單介紹模型的擬合情況，2008年調(diào)整后確定系數(shù)為0.09，說明兩國邊境接壤與否和兩國貨幣是否相同這兩個關(guān)系變量與兩國是否存在貿(mào)易這個變量之間存在“線性關(guān)系”時，可以用上述三個矩陣數(shù)據(jù)解釋貿(mào)易變量的9%，2017年上升為11%。各相關(guān)系數(shù)皆趨向與0，說明貿(mào)易的存在與邊境接壤以及貨幣種類之間的相關(guān)系數(shù)是隨機產(chǎn)生的可能性很小，貿(mào)易存在與邊境是否接壤以及貨幣是否相同之間存在較強的相關(guān)關(guān)系。

第二部分給出了截距、每個自變量的非標準化回歸系數(shù)、標準化回歸系數(shù)和統(tǒng)計顯著性檢驗的結(jié)果等。邊境非標準化系數(shù)絕對值普遍大于貨幣非標準話系數(shù)絕對值，說明邊境是否接壤對貿(mào)易產(chǎn)生的影響較之貨幣是否相同對貿(mào)易產(chǎn)生的影響更大。本文的兩個自變量邊境與貨幣的回歸系數(shù)在統(tǒng)計的意義上“顯著”，歷年顯著性水平都趨向0。邊境和貨幣兩個自變量的系數(shù)都為負，從現(xiàn)實情況來考慮，國際大豆貿(mào)易過程中存在貿(mào)易聯(lián)系的兩個國家之間地理上邊境不接壤，兩個國家間使用的貨幣不同的可能性更大。所以系數(shù)為負符合現(xiàn)實貿(mào)易情況。自變量相關(guān)系數(shù)為負，表明大豆進出口貿(mào)易網(wǎng)絡為負向匹配網(wǎng)絡，即各國更傾向于與領土不接壤的國家進行貿(mào)易。

五、 結(jié)論

第一，通過測算2008年～2017年國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡密度，發(fā)現(xiàn)這10年整體網(wǎng)絡密度不高但呈逐年上升趨勢。雖然每年參與大豆進口貿(mào)易的國家超過130個，但真正意義上控制大豆進口國際貿(mào)易網(wǎng)絡的國家只是少數(shù)幾個國家。

第二，由相對點度數(shù)的分析可知，在大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡中，中國、美國、荷蘭、加拿大、德國占據(jù)著重要地位，且近幾年荷蘭明顯的進口國家數(shù)量優(yōu)勢，占有最高的相對點度數(shù)，處于大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡的中心。中國的網(wǎng)絡中心地位僅次于荷蘭，對大豆進口國際貿(mào)易網(wǎng)絡有重要影響。

第三，國際大豆進口貿(mào)易網(wǎng)絡中各貿(mào)易國家間具鄰接距離較小，聚類系數(shù)較高，處于貿(mào)易網(wǎng)絡中的兩個國家間貿(mào)易聯(lián)系緊密且緊密度不斷上升，貿(mào)易網(wǎng)絡的連通性較好且持續(xù)上升?？梢岳斫鉃樵黾舆M口國家數(shù)目和貿(mào)易路徑可以提高貿(mào)易網(wǎng)絡的鄰接距離和聚類系數(shù)，以促進大豆貿(mào)易網(wǎng)絡的發(fā)展。

第四，大豆進口貿(mào)易的存在與否，與參與國邊境是否接壤以及兩國之間貨幣是否相同存在較強的相關(guān)關(guān)系。邊境不接壤的國家間存在大豆進口貿(mào)易的可能系更高，貨幣不相同的兩個國家間存在大豆進口貿(mào)易的可能性也更高。相比之下，國家間更加傾向于與邊境不相鄰的國家進行大豆貿(mào)易。邊境不相鄰的國家間，由于大豆種植面積、生產(chǎn)機械化程度、勞動力成本、政策支持力度、國民偏好等因素的不同，各國大豆生產(chǎn)成本、價格、產(chǎn)量、品質(zhì)等不同，作物生長環(huán)境不同的可能性更高，大豆的品質(zhì)差距更大，能夠更好地彌補自身國家大豆基因的不足，從而產(chǎn)生國際大豆貿(mào)易的可能性更高。

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作者簡介：楊煥璐（1992-），女，漢族，浙江省龍游縣人，浙江工業(yè)大學經(jīng)濟學院碩士生，研究方向：國際經(jīng)濟與貿(mào)易;賀妍婷（1994-），女，漢族，浙江省杭州市西湖區(qū)人，浙江工業(yè)大學經(jīng)濟學院碩士生，研究方向：國際經(jīng)濟與貿(mào)易;張超群（1993-），女，漢族，山東省平邑縣人，浙江工業(yè)大學經(jīng)濟學院碩士生，研究方向：物流工程。

收稿日期：2019-08-17。