小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局演化及影響因素研究

收稿日期：2023-09-12

基金項(xiàng)目：新疆維吾爾自治區(qū)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)視域下新疆城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑研究”（21BJL035）；新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“‘一帶一路’數(shù)字服務(wù)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)對(duì)中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)品出口競(jìng)爭(zhēng)力影響研究”（XJUFE2023K004）。

作者簡(jiǎn)介：程云潔（1967— ），女，山東梁山人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事“一帶一路”經(jīng)貿(mào)合作研究。

通信作者：龔桂穎（1998— ），女，重慶銅梁人，碩士研究生，主要從事“一帶一路”經(jīng)貿(mào)合作研究。

DOI：10.19493/j.cnki.issn1673－8004.2024.03.007

【摘" "要】 為推動(dòng)中國(guó)小麥進(jìn)口多元化，探索與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展途徑，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法研究中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局演化，并通過(guò)QAP模型對(duì)影響因素進(jìn)行進(jìn)一步剖析。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）中國(guó)小麥貿(mào)易入強(qiáng)度增加，在網(wǎng)絡(luò)中核心度與中心性呈下降趨勢(shì)，位于“中介”優(yōu)勢(shì)板塊，小麥貿(mào)易影響力下降；（2）俄羅斯、烏克蘭與哈薩克斯坦占據(jù)小麥出口優(yōu)勢(shì)地位，埃及、孟加拉國(guó)與土耳其小麥進(jìn)口名列前三，網(wǎng)絡(luò)中小麥聯(lián)系增加，核心國(guó)主要聚集于黑海地域，模塊演化無(wú)穩(wěn)定核心國(guó)；（3）在影響因素方面，兩國(guó)人均GDP相似、邊境相鄰、人均耕地面積差異大、人均可再生水資源差異大均能促進(jìn)雙方小麥貿(mào)易發(fā)展，兩國(guó)首都相距遠(yuǎn)與社會(huì)治理差距大對(duì)雙方小麥貿(mào)易起抑制作用。由此提出中國(guó)應(yīng)積極開(kāi)拓小麥國(guó)際貿(mào)易市場(chǎng)；制定差異化與多元化貿(mào)易市場(chǎng)合作機(jī)制方案；加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低貿(mào)易交易成本；建立小麥貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)合作防范機(jī)制，搭建小麥合作交流論壇等發(fā)展對(duì)策。

【關(guān)鍵詞】 “一帶一路”；小麥貿(mào)易；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)；QAP分析

中圖分類號(hào)：F746" " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " 文章編號(hào)：1673-8004（2024）03-0073-14

一、引言

當(dāng)前，極端天氣頻發(fā)，貿(mào)易保護(hù)主義凸顯，糧食出口受限，俄烏沖突導(dǎo)致黑海地區(qū)糧食貿(mào)易進(jìn)一步受阻，造成三大主糧中的小麥國(guó)際價(jià)格高漲和供應(yīng)緊缺。隨著消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷升級(jí)，我國(guó)對(duì)優(yōu)質(zhì)小麥需求日益增加，國(guó)內(nèi)優(yōu)質(zhì)小麥供需失衡問(wèn)題在小麥進(jìn)口中得到改善，但進(jìn)口來(lái)源高度集中于歐美。為提升我國(guó)糧食安全發(fā)展能力，2021年，《國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出我國(guó)要積極開(kāi)展重要農(nóng)產(chǎn)品國(guó)際合作，推動(dòng)進(jìn)口來(lái)源多元化。同年，商務(wù)部在《“十四五”對(duì)外貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃》中指出要積極參與全球糧農(nóng)治理，培育國(guó)際大糧商。2011年至2020年，我國(guó)從“一帶一路”沿線國(guó)家進(jìn)口小麥由0.46萬(wàn)噸增加至59.8萬(wàn)噸，進(jìn)口小麥比重由3.7%上升到7.3%①，進(jìn)口比例逐漸上升，小麥貿(mào)易成為我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家貿(mào)易新增長(zhǎng)點(diǎn)，“一帶一路”沿線國(guó)家有望成為我國(guó)小麥貿(mào)易可持續(xù)與多元合作區(qū)域。2022年，黨的二十大將共建“一帶一路”高質(zhì)量發(fā)展，維護(hù)多元穩(wěn)定的國(guó)際經(jīng)濟(jì)格局和經(jīng)貿(mào)關(guān)系作為建設(shè)貿(mào)易強(qiáng)國(guó)的重要內(nèi)容。因此，尋找我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易穩(wěn)定關(guān)系，有利于雙方共建小麥貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展，推進(jìn)“一帶一路”高質(zhì)量建設(shè)。基于此，考察我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演化特征，更清晰地了解我國(guó)在“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易中的地位與作用，將有利于探索“一帶一路”沿線國(guó)家間小麥貿(mào)易潛力，尋找多元化小麥貿(mào)易合作伙伴。從貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)視角探究區(qū)域內(nèi)小麥貿(mào)易影響因素，對(duì)進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易合作，建設(shè)穩(wěn)定貿(mào)易關(guān)系，促進(jìn)雙方小麥貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展有著重要意義。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)小麥貿(mào)易的研究主要從兩方面展開(kāi)。一是小麥貿(mào)易現(xiàn)狀及演化研究。楊艷濤等［1］對(duì)世界與中國(guó)小麥貿(mào)易市場(chǎng)現(xiàn)狀進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)小麥進(jìn)口量大幅度增長(zhǎng)，但占國(guó)內(nèi)小麥產(chǎn)量比例較小。王新華等［2］和王一杰等［3］對(duì)我國(guó)小麥貿(mào)易現(xiàn)狀進(jìn)行分析，認(rèn)為我國(guó)小麥貿(mào)易逆差增加，貿(mào)易中主要以進(jìn)口為主，進(jìn)口來(lái)源集中度高，呈現(xiàn)出國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力弱的特征。賈琨等［4］從糧食產(chǎn)量、播種面積與單產(chǎn)水平三個(gè)方面分析了“一帶一路”沿線國(guó)家糧食生產(chǎn)演化格局，發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)小麥的單產(chǎn)水平呈上升趨勢(shì)，在糧食作物中占主導(dǎo)地位，中國(guó)、印度、俄羅斯、烏克蘭、哈薩克斯坦等是主產(chǎn)國(guó)。Gutiérrez-Moya等［5］利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法研究了全球小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化，發(fā)現(xiàn)世界小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度分布和度分布都服從冪律分布，平均路徑長(zhǎng)度變短，網(wǎng)絡(luò)中貿(mào)易效率增加，互惠和聚類程度加大，各國(guó)在小麥貿(mào)易方面相互依賴性增強(qiáng)，表現(xiàn)出區(qū)域非同型性特點(diǎn)。郝曉燕等［6］將世界小麥出口貿(mào)易量與我國(guó)小麥進(jìn)口貿(mào)易量的演化特征對(duì)比分析，認(rèn)為我國(guó)小麥進(jìn)口主要來(lái)自北美，同時(shí)對(duì)烏克蘭、俄羅斯、哈薩克斯坦進(jìn)口在逐漸增加。二是小麥貿(mào)易影響因素研究。Fair等［7］利用PA模型預(yù)測(cè)了外部沖擊對(duì)全球小麥動(dòng)態(tài)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的影響，發(fā)現(xiàn)短期外部沖擊會(huì)對(duì)小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大而持久的影響，在重復(fù)的外部干擾中，后續(xù)沖擊造成的損害會(huì)比上一次影響小。孫致陸［8］通過(guò)實(shí)證分析對(duì)小麥?zhǔn)袌?chǎng)勢(shì)力影響因素進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)匯率、生產(chǎn)者價(jià)格和政府政策三要素均會(huì)影響小麥貿(mào)易市場(chǎng)勢(shì)力，匯率主要作用在出口國(guó)，生產(chǎn)者價(jià)格和政府政策對(duì)貿(mào)易雙方均產(chǎn)生影響。李浩然等［9］利用貿(mào)易引力模型發(fā)現(xiàn)地理距離與我國(guó)小麥進(jìn)口呈負(fù)相關(guān)，是否沿海、是否加入APEC、出口國(guó)上半年GDP和上年糧食產(chǎn)量對(duì)我國(guó)小麥進(jìn)口都有著正向影響，我國(guó)GDP、上年小麥產(chǎn)量與匯率對(duì)我國(guó)小麥進(jìn)口影響不顯著。唐宇馳等［10］通過(guò)UECM模型發(fā)現(xiàn)，包括小麥在內(nèi)的谷物類糧食進(jìn)口數(shù)量與我國(guó)糧食安全程度呈正相關(guān)，進(jìn)口規(guī)模與依存度對(duì)糧食安全影響較大，進(jìn)口結(jié)構(gòu)、價(jià)格和集中程度對(duì)糧食安全影響較小。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法廣泛應(yīng)用于貿(mào)易研究，最早由Wilhite［11］將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與貿(mào)易結(jié)合。近年來(lái)，在“一帶一路”沿線國(guó)家之間，馬遠(yuǎn)等［12］、牛華等［13］、葛純寶等［14］和程云潔等［15］分別將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法應(yīng)用于煤炭貿(mào)易、服務(wù)貿(mào)易、貿(mào)易增加值和茶葉等廣泛領(lǐng)域。由此可見(jiàn)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法已成為研究“一帶一路”沿線區(qū)域貿(mào)易的重要工具。在研究區(qū)域內(nèi)，與本文相近的農(nóng)產(chǎn)品類大宗商品研究成果豐富，陳藝文等［16］和韓冬等［17］利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法研究了“一帶一路”沿線國(guó)家糧食貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演化與影響因素，崔莉［18］、詹淼華［19］和魏素豪［20］通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演化與影響因素進(jìn)行了研究。

梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)小麥貿(mào)易研究成果豐碩，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法在“一帶一路”沿線國(guó)家糧食［16-17］及農(nóng)產(chǎn)品［18-20］貿(mào)易研究上應(yīng)用廣泛，并作為研究農(nóng)產(chǎn)品類貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的重要工具，但當(dāng)前鮮有文獻(xiàn)利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家在小麥貿(mào)易中的作用與地位進(jìn)行探討。因此，本文將有兩方面的邊際貢獻(xiàn)。一是運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)中國(guó)與“一帶一路”沿線區(qū)域共65個(gè)國(guó)家②小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局演化進(jìn)行分析，以便更清晰地了解我國(guó)小麥貿(mào)易在“一帶一路”沿線國(guó)家中所處的地位及作用。二是利用QAP模型探究中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)演化影響因素，對(duì)促進(jìn)我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展提供可行性建議。

二、中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

根據(jù)黃珍等［21］的研究，將中國(guó)與“一帶一路”沿線共65個(gè)國(guó)家作為網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)Ni（i=1，2，…，65），國(guó)家之間的貿(mào)易作為邊Vi（i=1， 2，…，65），構(gòu)建鄰接矩陣At（t=2011，2012，…，2020）。當(dāng)兩國(guó)有貿(mào)易聯(lián)系時(shí)，at=1；無(wú)貿(mào)易聯(lián)系時(shí)，at=0，構(gòu)建無(wú)向加權(quán)矩陣Wt（t=2011， 2012，…，2020）。基于各國(guó)統(tǒng)計(jì)口徑差異，對(duì)于貿(mào)易雙方都存在的小麥數(shù)據(jù)取均值處理，其余情況以其中一方報(bào)道為準(zhǔn)，將網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建為：

G=G（N，V，At，Wt）

（二）指標(biāo)選取

根據(jù)劉軍［22］、涂淼［23］的研究，選取貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)個(gè)體分析指標(biāo)出強(qiáng)度、入強(qiáng)度、度數(shù)中心度、中介中心度和接近中心度分析網(wǎng)絡(luò)中各國(guó)在中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的地位與角色，選取網(wǎng)絡(luò)整體分析指標(biāo)網(wǎng)絡(luò)密度、關(guān)聯(lián)度和平均路徑來(lái)分析整體小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)特征（見(jiàn)表1），最后選取核心邊緣結(jié)構(gòu)和塊模型研究小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部貿(mào)易特征（見(jiàn)表2）。

表1" 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究法指標(biāo)選取及說(shuō)明

表2" 塊模型劃分標(biāo)準(zhǔn)

1.核心邊緣結(jié)構(gòu)

核心邊緣結(jié)構(gòu)用來(lái)測(cè)量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對(duì)所屬網(wǎng)絡(luò)貿(mào)易作用大小，依據(jù)韓東等［17］的研究，將貿(mào)易參與國(guó)分為核心國(guó)、半核心國(guó)、邊緣國(guó)三類。其中核心度大于0.15歸為核心國(guó)，核心度小于0.15、大于0.05歸為半核心國(guó)，核心度小于0.05歸為邊緣國(guó)。

2.塊模型

塊模型主要按節(jié)點(diǎn)之間相互關(guān)聯(lián)性進(jìn)行結(jié)構(gòu)性劃分，從更大的范圍了解網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)所屬地位。根據(jù)賀勝兵等［24］選取塊模型的方法對(duì)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中板塊進(jìn)行劃分，劃分標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。其中，Vi表示i板塊內(nèi)部貿(mào)易額，Vi，n表示i板塊在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的貿(mào)易額，k表示i板塊內(nèi)國(guó)家數(shù)量，n表示整個(gè)網(wǎng)絡(luò)國(guó)家數(shù)量。

（三）數(shù)據(jù)說(shuō)明

根據(jù)聯(lián)合國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)（UNcomtrade）中SITC.rev.3小麥編碼041，選取2011—2020年中國(guó)與“一帶一路”沿線共65個(gè)國(guó)家小麥貿(mào)易數(shù)據(jù)。考慮到“一帶一路”倡議的實(shí)施對(duì)貿(mào)易的推動(dòng)作用，選取2011年和2014年數(shù)據(jù)作為倡議實(shí)施前后的對(duì)照，考慮貿(mào)易格局演化時(shí)間間隔與數(shù)據(jù)真實(shí)性，選取2017年和2020年數(shù)據(jù)作為代表。

三、中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)格局演化分析

（一）強(qiáng)度及強(qiáng)度核密度分析

1.出強(qiáng)度與入強(qiáng)度排名穩(wěn)中有變，中國(guó)入強(qiáng)度排名持續(xù)上升

在“一帶一路”沿線國(guó)家整體出強(qiáng)度和入強(qiáng)度中，“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易出口來(lái)源與進(jìn)口地域呈現(xiàn)穩(wěn)中有變局面。在出強(qiáng)度中，憑借農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源稟賦和出口優(yōu)勢(shì)，俄羅斯、烏克蘭和哈薩克斯坦的出強(qiáng)度排名占據(jù)前列，成為穩(wěn)定的小麥出口大國(guó)。其中，俄羅斯排名穩(wěn)居第一，在響應(yīng)“一帶一路”倡議下，烏克蘭逐漸由第三名上升至第二名，哈薩克斯坦由第四名上升至第三名，羅馬尼亞和立陶宛對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家小麥出口大幅度增加，成為小麥出口排名前五國(guó)家。印度受極端氣候影響，小麥產(chǎn)量不穩(wěn)定，在中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易出強(qiáng)度和入強(qiáng)度排名中變動(dòng)幅度較大。在入強(qiáng)度中，埃及與孟加拉國(guó)因農(nóng)業(yè)資源匱乏、技術(shù)水平落后等因素，在中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易中主要以進(jìn)口為主，埃及排名穩(wěn)居第一，孟加拉國(guó)常列第三。2011年至2020年，土耳其依賴面粉加工業(yè)從世界大量進(jìn)口小麥，排名穩(wěn)居第二。阿塞拜疆和伊朗國(guó)內(nèi)小麥生產(chǎn)量逐漸提高，入強(qiáng)度降低，排名下降。印度尼西亞和烏茲別克斯坦與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥進(jìn)口貿(mào)易合作加深，逐漸替代也門和印度，進(jìn)入小麥入強(qiáng)度排名前列。

表3顯示，中國(guó)小麥出強(qiáng)度排名呈先上升后下降特征，入強(qiáng)度排名呈逐漸上升態(tài)勢(shì)，與“一帶一路”沿線國(guó)家之間小麥貿(mào)易進(jìn)口增加，出口減少。2011年至2014年，在“一帶一路”倡議下，中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家之間小麥貿(mào)易緊密程度增加，出強(qiáng)度與入強(qiáng)度排名雙雙上升，小麥貿(mào)易強(qiáng)度在此階段迅速增大。此后，中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家之間小麥貿(mào)易逐漸以進(jìn)口為主，出口比較優(yōu)勢(shì)下降，小麥出口排名從2014年的第13名下跌至2020年的第38名，小麥進(jìn)口排名由2014年的第30名上升至2020年的第22名。

2.出強(qiáng)度核密度變化無(wú)序，入強(qiáng)度核密度平穩(wěn)增加

利用Stata 16軟件對(duì)中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)出強(qiáng)度和入強(qiáng)度進(jìn)行核密度估計(jì)，結(jié)果如圖1所示。從圖1可以看出，在出強(qiáng)度方面，核密度峰值波動(dòng)較大，曲線右尾拉長(zhǎng)，其原因可能是各國(guó)小麥生產(chǎn)受極端天氣影響較大，產(chǎn)量不穩(wěn)定，同時(shí)受各國(guó)間農(nóng)業(yè)資源稟賦差異影響，極少數(shù)國(guó)家逐漸在小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中占有優(yōu)勢(shì)地位、擁有小麥貿(mào)易控制權(quán)，導(dǎo)致小麥出口空間差距擴(kuò)大，核密度曲線峰態(tài)呈扁平狀發(fā)展。入強(qiáng)度方面，伴隨“一帶一路”倡議的推進(jìn)，核密度峰值逐漸減小，伴隨曲線位置小幅度右移，說(shuō)明小麥進(jìn)口空間差距逐漸拉大，各國(guó)進(jìn)口量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，貿(mào)易聯(lián)系愈發(fā)緊密，大部分國(guó)家小麥進(jìn)口強(qiáng)度集中，核密度曲線峰態(tài)呈尖峰分布，相對(duì)陡峭。從整體上看，中國(guó)與“一帶一路”沿線各國(guó)小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)出強(qiáng)度與入強(qiáng)度核密度估計(jì)都呈現(xiàn)出“單峰分布”左偏特征，說(shuō)明小麥貿(mào)易國(guó)中大部分國(guó)家對(duì)小麥進(jìn)出口貿(mào)易的需求大，各國(guó)出口量相對(duì)分散，進(jìn)口量相對(duì)集中，在貿(mào)易中各國(guó)呈現(xiàn)貿(mào)易伙伴多元化合作特征。

圖1" 2011年、2014年、2017年及2020年中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易出強(qiáng)度和入強(qiáng)度核密度分布

（二）中心性分析

在中心度測(cè)算中，俄羅斯、土耳其和烏克蘭在“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)綜合中心度排名穩(wěn)居前三。2011年至2020年，俄羅斯憑借小麥資源稟賦優(yōu)勢(shì)，向中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家出口小麥，度數(shù)中心度、中介中心度和接近中心度排名均穩(wěn)居第一。其中，俄羅斯小麥貿(mào)易國(guó)數(shù)量由39個(gè)上升到47個(gè)，說(shuō)明俄羅斯小麥貿(mào)易直接聯(lián)系增加，中介中心度隨之逐漸增大，在小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中對(duì)兩國(guó)小麥貿(mào)易合作引導(dǎo)能力增強(qiáng)，小麥貿(mào)易中獨(dú)立性保持較高水平，話語(yǔ)權(quán)較高。2013年，伴隨“一帶一路”倡議的實(shí)施，烏克蘭依靠農(nóng)業(yè)資源優(yōu)勢(shì)在中國(guó)與“一帶一路”沿線區(qū)域中小麥貿(mào)易聯(lián)系小幅度增長(zhǎng)，中心度綜合排名上升，超越土耳其僅次于俄羅斯，躍居第二。土耳其作為世界小麥“加工站”，貿(mào)易伙伴數(shù)量受外部條件影響較大，呈波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，2013年后，“一帶一路”沿線領(lǐng)域小麥貿(mào)易聯(lián)系增加，各國(guó)在該區(qū)域小麥需求上升，土耳其對(duì)網(wǎng)絡(luò)中兩國(guó)小麥貿(mào)易引導(dǎo)能力降低，獨(dú)立性小幅度下降。此外，羅馬尼亞、印度在“一帶一路”倡議下均加大了對(duì)小麥出口貿(mào)易合作聯(lián)系，進(jìn)入中心性排名前列。

表4" 2011年、2014年、2017年及2020年“一帶一路”沿線區(qū)域小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中心度排名前五國(guó)家及中國(guó)排名

根據(jù)表4可知，中國(guó)度數(shù)中心度和接近中心度排名都出現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，中介中心度排名逐漸下降。其中，2011年至2014年在“一帶一路”倡議推動(dòng)下，我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易國(guó)數(shù)量出現(xiàn)小幅度增加，貿(mào)易來(lái)源呈多元化發(fā)展，隨著與網(wǎng)絡(luò)中各國(guó)貿(mào)易聯(lián)系的增加，我國(guó)對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易引導(dǎo)能力增強(qiáng)，貿(mào)易中受其余貿(mào)易國(guó)影響降低，在貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的獨(dú)立性提高。受2015年全球大宗商品價(jià)格暴跌以及2020年新冠疫情影響，2015年至2020年間，我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易規(guī)模呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，貿(mào)易國(guó)數(shù)量由2015年的18個(gè)降低到2020年的14個(gè)，受其余貿(mào)易國(guó)影響程度增加。隨著整體小麥網(wǎng)絡(luò)中貿(mào)易聯(lián)系的增加，我國(guó)小麥貿(mào)易中介引導(dǎo)能力降低。

（三）密度、關(guān)聯(lián)度與平均路徑分析

2011—2020年“一帶一路”沿線國(guó)家之間小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)密度和關(guān)聯(lián)度增加，平均路徑變短（見(jiàn)表5）。其中，整體小麥網(wǎng)絡(luò)密度由2011年的0.168增加至2020年的0.176，在“一帶一路”倡議推進(jìn)下，世界貿(mào)易在2017年后逐漸恢復(fù)平穩(wěn)增長(zhǎng)，2019年網(wǎng)絡(luò)密度值達(dá)到最大，各經(jīng)濟(jì)體之間小麥貿(mào)易聯(lián)系最為緊密。關(guān)聯(lián)度由2011年的0.939增加至2020年的0.969，呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。表5顯示，“一帶一路”沿線各國(guó)分別在2014年和2017年全部參與小麥貿(mào)易，關(guān)聯(lián)度達(dá)到最大值1，此時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中任意兩國(guó)都能進(jìn)行小麥貿(mào)易。平均路徑由2011年的1.999下降至2020年的1.958，2018年達(dá)到最低值1.900，整體網(wǎng)絡(luò)小麥貿(mào)易效率達(dá)到最大值。伴隨“一帶一路”倡議的實(shí)施，各國(guó)間小麥貿(mào)易聯(lián)系逐漸增加，貿(mào)易來(lái)源逐漸多樣化，兩國(guó)間進(jìn)行小麥貿(mào)易的可能性增大，小麥貿(mào)易效率得到有效提高，小麥貿(mào)易合作進(jìn)一步深化。

表5" 2011—2020年中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)密度、關(guān)聯(lián)度與平均路徑分析

（四）核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析

根據(jù)表6的核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析，中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家整體小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)核心度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，核心國(guó)與各國(guó)小麥貿(mào)易聯(lián)系增強(qiáng)，小麥貿(mào)易在該區(qū)域得到有效推動(dòng)。其中，俄羅斯、土耳其、烏克蘭和羅馬尼亞四國(guó)在小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)核心地位，排名穩(wěn)居前十。這說(shuō)明小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中穩(wěn)定的核心國(guó)家主要集中在黑海地區(qū)，這部分國(guó)家對(duì)網(wǎng)絡(luò)中小麥貿(mào)易帶動(dòng)能力強(qiáng)，促進(jìn)著網(wǎng)絡(luò)中小麥貿(mào)易發(fā)展，貿(mào)易話語(yǔ)權(quán)高。同時(shí)，因農(nóng)業(yè)資源限制、經(jīng)濟(jì)水平落后、交通阻礙等因素影響，阿富汗、塔吉克斯坦、蒙古國(guó)、老撾、土庫(kù)曼斯坦、尼泊爾、不丹和東帝汶等國(guó)一直處于邊緣國(guó)區(qū)域，與網(wǎng)絡(luò)中各國(guó)小麥貿(mào)易聯(lián)系不緊密，參與度處于較低水平。

圖2顯示，在中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中，我國(guó)由半邊緣國(guó)先上升至核心國(guó)再下降至半核心國(guó)。隨著“一帶一路”倡議的推進(jìn)，2011—2014年我國(guó)核心度上升，由半核心國(guó)上升為核心國(guó)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中小麥貿(mào)易影響力增加，引導(dǎo)能力增強(qiáng)。2014年至2017年，我國(guó)保持核心國(guó)行列，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中小麥貿(mào)易影響程度維持著較高水平。2020年受新冠疫情影響，我國(guó)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中小麥貿(mào)易的影響降低，核心度下降，成為半核心國(guó)。同期，在小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中，核心國(guó)和邊緣國(guó)數(shù)量逐漸下降，半核心國(guó)數(shù)量呈上升特征，在“一帶一路”倡議下，各國(guó)小麥貿(mào)易差距逐漸縮小。

表6" 2011年、2014年、2017年及2020年中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)核心度排名前十國(guó)家

圖2" 2011年（a）、2014年（b）、2017年（c）及2020年（d）年中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)核心—邊緣結(jié)構(gòu)

（五）塊模型分析

根據(jù)Ucinet中CONCOR算法分析，將深度與切割標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為2與0.2，計(jì)算結(jié)果如表7和圖3所示。結(jié)合小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)核心—邊緣結(jié)構(gòu)，剖析整體塊模型演化進(jìn)程，發(fā)現(xiàn)演化中大部分成員國(guó)小麥貿(mào)易聯(lián)系不穩(wěn)定，各板塊呈無(wú)穩(wěn)定核心國(guó)特征。2011年，第一板塊（圖3單個(gè)網(wǎng)絡(luò)上方）主要以土耳其和羅馬尼亞等核心國(guó)為首，由16國(guó)組成，板塊成員國(guó)內(nèi)部小麥貿(mào)易活躍，屬性表現(xiàn)為凈受益。第二板塊（圖3單個(gè)網(wǎng)絡(luò)下方）以烏克蘭和哈薩克斯坦等核心國(guó)為首，由19國(guó)組成，板塊內(nèi)部與外部貿(mào)易活躍，屬性呈雙向溢出特征。第三板塊（圖3單個(gè)網(wǎng)絡(luò)右方）以俄羅斯、沙特阿拉伯、印度和阿聯(lián)酋為首，由15國(guó)組成，屬性同第二板塊，板塊內(nèi)成員均占有“中介”優(yōu)勢(shì)地位。第四板塊（圖3單個(gè)網(wǎng)絡(luò)左方）以泰國(guó)和馬來(lái)西亞為首，由15國(guó)組成，主要集中在東南亞地區(qū)，板塊內(nèi)部貿(mào)易緊密，在整體網(wǎng)絡(luò)中板塊以小麥進(jìn)口為主，屬性表現(xiàn)為凈受益。2020年，全球小麥貿(mào)易主要聚集于第一板塊和第二板塊。其中，第一板塊以俄羅斯為核心國(guó)，成員國(guó)包括17個(gè)，板塊屬性表現(xiàn)為雙向溢出，起促進(jìn)整體網(wǎng)絡(luò)小麥貿(mào)易發(fā)展作用。第二板塊成員國(guó)主要集中在中東歐地區(qū)，主要包括烏克蘭、土耳其、羅馬尼亞、保加利亞、捷克、摩爾多瓦、匈牙利和波蘭等21個(gè)核心國(guó)組成，屬性特征為凈受益，整體板塊內(nèi)部小麥貿(mào)易活躍，在網(wǎng)絡(luò)中以進(jìn)口為主。第三板塊無(wú)明顯核心國(guó)，第四板塊由阿聯(lián)酋帶領(lǐng)的7國(guó)組成，兩個(gè)板塊內(nèi)外部小麥貿(mào)易聯(lián)系較少，對(duì)小麥貿(mào)易需求較低，均表現(xiàn)為經(jīng)紀(jì)人屬性。

2011—2020年，我國(guó)在塊模型演化中常駐第一板塊，板塊內(nèi)合作核心國(guó)由小麥進(jìn)口國(guó)土耳其向小麥出口國(guó)俄羅斯轉(zhuǎn)換，合作地域波動(dòng)變化，范圍逐漸向中東歐和西亞北非以外的東南亞、南亞及中亞等區(qū)域擴(kuò)展。在新冠疫情沖擊下，2020年我國(guó)主要與中亞、蒙古及中東歐小麥合作聯(lián)系密切。我國(guó)貿(mào)易板塊屬性隨著合作國(guó)家與地域的變換，逐漸由凈受益轉(zhuǎn)化為雙向溢出，在小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)為板塊內(nèi)部小麥貿(mào)易聯(lián)系密切的同時(shí)逐漸向其余板塊出口小麥，占據(jù)“中介”的優(yōu)勢(shì)地位。

表7" 2011年和2020年中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)塊模型分析

圖3" 2011年（左）、2020年（右）中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)塊模型國(guó)家

四、中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)影響因素分析

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

借鑒相關(guān)研究，著重考慮雙方小麥貿(mào)易在經(jīng)濟(jì)、地理、資源稟賦、社會(huì)治理、文化和貿(mào)易壁壘六個(gè)方面的影響因素構(gòu)造加權(quán)無(wú)向矩陣作為解釋變量進(jìn)行回歸，具體描述如表8所示。同時(shí)利用“一帶一路”沿線國(guó)家之間小麥貿(mào)易額構(gòu)建加權(quán)無(wú)向矩陣作為被解釋變量。

劉文怡等［25］的研究認(rèn)為矩陣數(shù)值疏散程度過(guò)高，將會(huì)影響矩陣回歸結(jié)果。考慮在中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易中，東帝汶與老撾小麥貿(mào)易數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故將其剔除，最終構(gòu)建63×63的小麥貿(mào)易加權(quán)無(wú)向網(wǎng)絡(luò)Wt進(jìn)行回歸分析。考慮各指標(biāo)數(shù)值差異過(guò)大，利用極差標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)解釋變量中地理距離矩陣、人均耕地面積差值矩陣、人均可再生水資源差值矩陣、關(guān)稅差值矩陣和被解釋變量小麥貿(mào)易額加權(quán)無(wú)向矩陣進(jìn)行統(tǒng)一量綱處理。

表8" 中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易影響因素指標(biāo)選取

（二）QAP相關(guān)分析

基于2011年、2014年、2017年和2020年數(shù)據(jù)，通過(guò)Ucinet 6采用QAP相關(guān)分析隨機(jī)置換5 000次。由表9中的數(shù)據(jù)可知，經(jīng)濟(jì)距離差值矩陣（Gp）、地理距離矩陣（D）、邊境0-1矩陣（C）、人均耕地面積差值矩陣（Pa）、人均可再生淡水資源矩陣（Pw）、全球治理指數(shù)差值矩陣（Gg）均與小麥貿(mào)易加權(quán)無(wú)向矩陣存在顯著相關(guān)關(guān)系。語(yǔ)言0-1矩陣（L）、協(xié)定0-1矩陣（R）和關(guān)稅差值矩陣（T）與小麥貿(mào)易加權(quán)無(wú)向矩陣不存在顯著關(guān)聯(lián)關(guān)系，故在回歸分析中剔除。

（三）QAP回歸結(jié)果分析

為消除變量間共線性影響，采用QAP回歸分析，利用Ucinet 6將QAP回歸分析隨機(jī)置換5 000次。根據(jù)QAP相關(guān)分析篩選相關(guān)因素進(jìn)行回歸，得出結(jié)果如表10所示。具體從Siege方面進(jìn)行分析。

（1）經(jīng)濟(jì)因素：兩國(guó)經(jīng)濟(jì)距離對(duì)兩國(guó)小麥貿(mào)易影響逐漸降低。兩國(guó)經(jīng)濟(jì)距離僅于2011年對(duì)雙方小麥貿(mào)易呈顯著正向關(guān)系，即兩國(guó)人均GDP差異越小，兩國(guó)經(jīng)濟(jì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)越相似，雙方小麥貿(mào)易聯(lián)系愈發(fā)緊密。2014年、2017年和2020年，兩國(guó)人均GDP差異對(duì)雙方小麥貿(mào)易聯(lián)系呈負(fù)相關(guān)但不顯著。其原因可能在于，伴隨“一帶一路”倡議的推進(jìn)，各國(guó)開(kāi)啟小麥貿(mào)易合作通道，進(jìn)一步搭建小麥貿(mào)易合作框架，經(jīng)濟(jì)距離帶來(lái)貿(mào)易成本降低，對(duì)兩國(guó)小麥貿(mào)易合作影響減弱。

（2）地理因素：在一定程度上制衡雙方小麥貿(mào)易。兩國(guó)地理距離對(duì)小麥貿(mào)易呈負(fù)相關(guān)影響。2011年和2014年，首都距離差距越大，越阻礙雙方小麥貿(mào)易開(kāi)展。在“一帶一路”沿線國(guó)家之間交通基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善的條件下，貿(mào)易成本得到有效降低，2017年和2020年，兩國(guó)首都距離差異退出雙方小麥貿(mào)易影響因素。兩國(guó)邊境相鄰對(duì)小麥貿(mào)易起顯著促進(jìn)作用，即邊境相鄰的國(guó)家在地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)條件下，交易成本顯著降低，在地理鄰近性驅(qū)使下小麥貿(mào)易往來(lái)頻繁。

（3）資源稟賦差異：對(duì)兩國(guó)小麥貿(mào)易起顯著促進(jìn)作用。其中，人均耕地面積差異和人均可再生水資源差異對(duì)小麥貿(mào)易均呈正向影響，前者對(duì)小麥貿(mào)易影響維持了較高的顯著性，除去2014年，后者有三年顯著且后期作用愈發(fā)明顯，說(shuō)明小麥貿(mào)易傾向于發(fā)生在資源稟賦差異較大的國(guó)家之間，農(nóng)業(yè)資源稟賦對(duì)兩國(guó)小麥貿(mào)易影響突出。

（4）社會(huì)治理差異：可能會(huì)抑制兩國(guó)小麥貿(mào)易發(fā)展。若兩國(guó)全球治理指數(shù)差距越大，雙方小麥貿(mào)易交往可能性越低，隨著時(shí)間的推移，其對(duì)雙方小麥貿(mào)易作用越強(qiáng)。其原因可能在于，社會(huì)治理差異越大會(huì)促使雙方貿(mào)易不確定性上升，小麥貿(mào)易成本增加。

表10" 2011年、2014年、2017年和2020年中國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)QAP回歸分析結(jié)果

五、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

本文通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易進(jìn)行了分析，更清晰地展示了 我國(guó)在區(qū)域內(nèi)的作用與角色，以及區(qū)域內(nèi)小麥貿(mào)易發(fā)展情況。同時(shí)，利用QAP分析法對(duì)小麥貿(mào)易相關(guān)因素進(jìn)行剖析，進(jìn)一步探索兩國(guó)小麥貿(mào)易發(fā)展的影響因素。主要結(jié)論如下：

（1）在節(jié)點(diǎn)特征演化分析中，我國(guó)小麥出強(qiáng)度先升后降，入強(qiáng)度持續(xù)上升，在合作中主要以小麥進(jìn)口為主。度數(shù)中心度與接近中心度先上升后下降，中介中心度持續(xù)下降，綜合中心性有待加強(qiáng)。在“一帶一路”沿線國(guó)家間，俄羅斯、烏克蘭和哈薩克斯坦為主要小麥出口來(lái)源，羅馬尼亞和立陶宛近年來(lái)小麥出口量增加迅速，埃及、孟加拉國(guó)和土耳其對(duì)小麥的需求量名列前茅，各國(guó)小麥貿(mào)易整體呈進(jìn)出口需求大，貿(mào)易合作伙伴多元化特征。綜合測(cè)算下，俄羅斯、烏克蘭和土耳其的中心度綜合排名前三，在小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中影響力最強(qiáng)。

（2）在整體網(wǎng)絡(luò)特征演化分析中，整體網(wǎng)絡(luò)密度與關(guān)聯(lián)度增加，各國(guó)小麥貿(mào)易合作加強(qiáng)，平均路徑變短，合作效率提高。我國(guó)逐漸進(jìn)入核心國(guó)行列，但基于疫情影響出現(xiàn)下降趨勢(shì)，在“一帶一路”沿線國(guó)家間，核心國(guó)主要集中于黑海地區(qū)，小麥貿(mào)易聯(lián)系緊密促使整體核心度上升。塊模型演化中，伴隨著各板塊無(wú)穩(wěn)定核心國(guó)特征，我國(guó)常駐第一板塊，小麥合作區(qū)域擴(kuò)大，處于“中介”優(yōu)勢(shì)地位。

（3）在影響因素演化分析中，小麥貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)主要受經(jīng)濟(jì)、地理、資源稟賦和社會(huì)治理因素作用。兩國(guó)人均GDP發(fā)展水平相似、邊境相鄰、人均耕地面積差異大、人均可再生水資源差異大均能促進(jìn)雙方小麥貿(mào)易發(fā)展，兩國(guó)首都距離遠(yuǎn)和社會(huì)治理差距大對(duì)雙方小麥貿(mào)易起抑制作用。

（二）政策建議

（1）建立“一帶一路”沿線國(guó)家小麥多元化合作機(jī)制，完善小麥貿(mào)易合作機(jī)制，鞏固現(xiàn)有小麥貿(mào)易聯(lián)系，穩(wěn)定我國(guó)小麥國(guó)際優(yōu)勢(shì)地位。搭建國(guó)際小麥貿(mào)易合作平臺(tái)，探索小麥合作新來(lái)源，增加我國(guó)小麥貿(mào)易規(guī)模，提高國(guó)際市場(chǎng)小麥貿(mào)易參與度、話語(yǔ)權(quán)和影響力。拓展小麥進(jìn)口來(lái)源渠道，挖掘我國(guó)國(guó)際小麥?zhǔn)袌?chǎng)潛力，分散國(guó)際市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊。

（2）對(duì)不同板塊與類型國(guó)家，制定差異化小麥合作政策，開(kāi)展差異化小麥貿(mào)易合作。增加與黑海地區(qū)小麥貿(mào)易合作，拓展與半核心國(guó)小麥貿(mào)易聯(lián)系，拉動(dòng)小麥貿(mào)易邊緣國(guó)合作，提高我國(guó)小麥國(guó)際貿(mào)易合作中心地位。利用板塊“中介”優(yōu)勢(shì)地位，積極與周邊國(guó)家建立穩(wěn)定的小麥貿(mào)易關(guān)系，對(duì)雙向溢出板塊國(guó)家搭建小麥進(jìn)口和出口貿(mào)易合作，對(duì)凈收益板塊國(guó)家建立小麥出口貿(mào)易聯(lián)系，對(duì)經(jīng)紀(jì)人板塊國(guó)家拓展小麥貿(mào)易聯(lián)系，推進(jìn)“一帶一路”沿線國(guó)家小麥貿(mào)易發(fā)展。

（3）與“一帶一路”沿線經(jīng)濟(jì)體量相近的國(guó)家開(kāi)展專屬合作通道，可持續(xù)發(fā)展現(xiàn)有小麥貿(mào)易聯(lián)系。助力“一帶一路”沿線國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備建設(shè)，打造專業(yè)小麥貿(mào)易物流體系，降低小麥貿(mào)易運(yùn)輸成本。利用元宇宙、互聯(lián)網(wǎng)、跨境電商等新業(yè)態(tài)，促進(jìn)相關(guān)國(guó)家技術(shù)進(jìn)步［26］，構(gòu)建小麥貿(mào)易合作平臺(tái)，降低小麥交易成本，提高貿(mào)易效率。開(kāi)展小麥生產(chǎn)交流，推動(dòng)小麥機(jī)械化生產(chǎn)，降低小麥生產(chǎn)成本。

（4）建立小麥貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)合作防范機(jī)制，對(duì)農(nóng)業(yè)資源不同的國(guó)家應(yīng)考慮極端天氣變化對(duì)小麥種植產(chǎn)生的影響，制定差異化合作方案，對(duì)人均耕地面積和淡水資源少的國(guó)家拓展小麥出口貿(mào)易，對(duì)人均耕地面積和淡水資源多的國(guó)家開(kāi)展小麥進(jìn)口貿(mào)易。

（5）搭建小麥貿(mào)易合作交流會(huì)議、論壇，針對(duì)社會(huì)治理差異大的國(guó)家，政府之間應(yīng)盡量溝通協(xié)作［27］，出臺(tái)貿(mào)易保障措施，降低貿(mào)易不確定性帶來(lái)的成本。拓展與社會(huì)治理差異小的國(guó)家之間的小麥貿(mào)易，穩(wěn)定我國(guó)國(guó)際小麥貿(mào)易聯(lián)系。

注釋：

①" " 數(shù)據(jù)來(lái)源：聯(lián)合國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)。

②" " 中國(guó)與“一帶一路”沿線區(qū)域共65個(gè)國(guó)家。除中國(guó)外劃分為五個(gè)區(qū)域，分別是中東歐的俄羅斯、黑山、立陶宛、愛(ài)沙尼亞、摩爾多瓦、波黑、北馬其頓、斯洛文尼亞、烏克蘭、塞爾維亞、波蘭、羅馬尼亞、白俄羅斯、拉脫維亞、保加利亞、亞美尼亞、阿爾巴尼亞、斯洛伐克、捷克、克羅地亞、匈牙利；西亞北非的沙特阿拉伯、巴勒斯坦、黎巴嫩、敘利亞、也門、伊拉克、格魯吉亞、阿塞拜疆、阿曼、科威特、巴林、阿富汗、卡塔爾、約旦、伊朗、土耳其、埃及、以色列、阿聯(lián)酋；東南亞的菲律賓、東帝汶、越南、新加坡、印度尼西亞、柬埔寨、老撾、泰國(guó)、馬來(lái)西亞、文萊、緬甸；南亞的巴基斯坦、不丹、馬爾代夫、尼泊爾、斯里蘭卡、印度、孟加拉國(guó)；中亞的哈薩克斯坦、塔吉克斯坦、烏茲別克斯坦、土庫(kù)曼斯坦、蒙古國(guó)、吉爾吉斯斯坦。

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責(zé)任編輯：吳" "強(qiáng)；校對(duì)：穆" "剛

Evolution and Influencing Factors of Wheat Trade Network Between China and Countries Along the Belt and Road

CHENG Yunjie， GONG Guiying

（Faculty of Economics， Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi Xinjiang 830011， China）

Abstract： For purpose of promoting the pluralism of China’s wheat imports and explore high-quality development ways of wheat trade with countries along the Belt and Road， the social network analysis and QAP model were used to study the evolution and influencing of wheat trade network pattern between China and countries along the Belt and Road. The results showed that： 1） With the increase of import intensity， the degree of core and centrality in the network shows a downward trend， and China is located in the “intermediary” dominant plate， and the influence of wheat trade has declined. 2） Russia， Ukraine and Kazakhstan occupy the dominant position in wheat export， while Egypt， Bangladesh and Turkey rank the top three in wheat import. Wheat connections in the network increase， and core countries mainly gather in the Black Sea region， without stable core countries in module evolution. 3） In terms of influencing factors， similar per capita GDP， adjacent borders， large differences in per capita cultivated land and per capita renewable water resources between the two countries can facilitate the evolution of both wheat trade， while the distance between the two capitals and the large gap in social governance can inhibit the bilateral wheat trade. It is suggested that China should actively explore the international trade market of wheat， develop cooperation mechanisms and plans for differentiated and diversified trade markets， strengthen infrastructure construction and lower trade costs， establish a risk prevention mechanism for wheat trade cooperation and a forum for wheat cooperation and exchange， and so on.

Key words： the Belt and Road; wheat trade; social network; QAP analysis