周莹莹，程宝栋，尤薇佳，郑文迪

（北京林业大学 经济管理学院，北京 100083）

全球资源环境持续恶化促使越来越多的国家（地区）开始关注可再生资源利用问题[1]。森林作为一种重要的可再生资源，既具有经济效益又具有生态效益[2]，其相关产品在人们生活和工业生产中发挥着不可替代的作用。然而，全球森林资源分布不均[3]，资源丰富国家（地区）在原材料型林产品生产方面具有绝对优势，资源稀缺型国家（地区）则需通过国际贸易满足自身需求。随着经济全球化的深入，全球原木贸易规模不断扩大。根据联合国商品贸易数据库的统计，如图1a所示，2000—2018年，除金融危机致使2009年全球原木贸易规模显著萎缩外，全球原木进出口贸易整体上升趋势明显。2018年全球原木贸易进出口分别达到194.44亿美元和141.73 亿美元，比2000年增长近1 倍。

中国作为人均森林资源占有量显著低于全球平均水平的国家，在原木贸易方面一直以进口为主。如图1b所示，2000—2018年，中国原木进口贸易额从16.56 亿美元增加至109.84 亿美元。贸易量从1.361 18×107m3增加至5.968 67×107m3，年均增速达到8.56%。从占比来看，中国原木进口贸易额占全球原木贸易额的比重从2000年的15.97%跃升至2018年的54.88%，其增速远高于全球平均水平。全球原木贸易整体规模的快速增长、进出口贸易规模增速的不对称性以及中国进出口贸易的非平衡性表明，21世纪以来，全球原木贸易网络的结构发生了变化，但这种变化的演变过程和趋势至今仍不甚明晰。

图1 全球(a)及中国(b)原木进出口贸易额及中国占比Fig.1 Global(a)and Chinese(b) log trade volume and China’s share

现阶段，对于贸易网络演变的研究已从最初的全局视角拓展至局部视角，如东亚区域网络[4]、二十国集团[5]、“一带一路”[6]等，研究内容也从一般的贸易格局研究外推到贸易网络演变的影响因素[7]、网络特征对全球价值链分工地位的影响[8]等。近几年，还有学者将社会网络分析与投入产出结合，应用于全球贸易网络的研究[9]，以及基于贸易网络的贸易隐含碳流动[10]、虚拟水流动[11]、能源流动[12]等的研究。在木质林产品贸易方面，现有研究主要聚焦于贸易可持续性、贸易潜力和竞争优势测算[13]、原木进口市场的多元化现状、趋势以及影响因素等[14]。近几年学者们对于原木区域贸易的研究也越来越多，如中缅木材贸易发展特征及未来前景[15]、“一带一路”沿线国家（地区）对中国原木出口的主要因素等[16]。在原木贸易网络方面，现有研究或是从传统的网络中心性指标出发，分析网络的拓扑结构特征[17]。或是利用块模型和模体发现算法，分析网络的微观贸易模式和社区结构[18]，鲜少从动态演化的视角探究全球原木贸易网络的特征，以及在此背景下中国贸易地位的变迁。

因此，本研究根据2000—2018年全球原木贸易数据，运用社会网络分析方法，首先分析了全球原木贸易网络的拓扑结构特征和演化趋势，然后从网络结构和贸易结构两个方面分析了中国在全球原木贸易网络中的地位变迁，最后提出了相应的政策建议。研究结论能够为各国（地区）优化贸易结构、制定原木贸易策略提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究方法

社会网络分析是研究社会结构最简明、最具说服力的研究方法之一[19]，主要用于描述和测量节点（行动者）之间的关系或借助这些关系传递的各种有形或无形的事物，如信息、资源等。社会网络包括“节点”和“关系”两个基本要素，其中“节点”意指社会网络中的行动者，该行动者既可以是独立的个体，也可指代各种社会组织。而“联系”则是指节点之间的联结关系[20]。社会网络分析的核心是从“关系”的角度研究社会现象与社会结构[21]，进一步分析这种关系结构对网络中各成员的影响。基于这些优势，社会网络分析方法在大农业国际贸易领域已经得到广泛应用[22-24]。

1.2 数据收集与预处理

文中原木（HS 码：4403）贸易数据来源于联合国商品贸易数据库（UN Comtrade）。为提升结论的可靠性，文章对收集到的数据进行了预处理。首先，由于个别国家（地区）贸易量和贸易次数过小，容易时数据分析结果产生偏差，因此，参考王雁斌等[18]的研究，剔除贸易额较小的岛国、附属国国家（地区）及其贸易数据；其次，由于各个国家（地区）在向联合国申报时存在漏申和统计口径不一致的现象，故文章通过进出口数据交叉验证的方法查缺补漏。对于同一贸易关系，当统计数据不一致时，统一以进口数据为准。再次，由于联合国商品贸易数据库将中国香港、中国台湾、中国澳门的数据与中国内地的数据分开统计，且中国香港、中国台湾、中国澳门在原木贸易方面具有独特的特征，因此，文中将三者单独分析，无特殊说明时，文中中国仅代表中国内地，不包括港澳台地区。

2 结果与分析

2.1 全球原木贸易网络格局演变特征分析

2.1.1 网络密度演变分析

网络密度是测度网络整体稀疏程度和连接强度最直接的指标。其中，无权网络密度主要测度网络中节点的关系密度，即关系的稀疏程度。加权有向网络的密度则表示网络中边的平均强度，即贸易网络中存在贸易关系的节点之间的平均贸易量。两种视角下的网络密度变化趋势如图2所示。

由图2可知，2000—2018年，全球原木无权贸易网络密度从0.107 上升至0.108，总体保持平稳态势。具体变化可分为三个阶段：一是上升期，2000—2008年，无权网络密度总体趋于上升态势，其中2002年和2004年曾出现两次小幅下降，峰值出现在2007年；二是突变期，受2008年国际金融危机的影响，2009年全球原木贸易网络密度出现大幅下降，降幅达到7.1%；三是恢复调整期，2010—2018年网络密度逐渐恢复，并于2016年恢复到突变期前水平，之后开始出现下降趋势。表明原木贸易网络关系稀疏程度虽变化不大，但也会由于外部冲击发生波动。与此不同，除受2009年金融危机影响外，全球原木贸易加权有向网络密度整体上升明显，从2000年的284 913.6 跃升至2018年的544 810.9，增长近一倍。上述变化趋势表明，21世纪后，全球原木贸易规模呈螺旋式上升，这与各国（地区）原木需求愈发旺盛密切相关。但原木贸易容易受外界因素影响，因此，各国（地区）应根据原木总体贸易趋势制定相关策略，在满足自身需求的同时，提升网络稳定性。

图2 2000—2018年全球原木贸易网络密度Fig.2 Global log trade network density from 2000 to 2018

2.1.2 板块特征演变分析

White 等[25]指出，可以根据角色之间的互动来解释社会结构，即把一个复杂网络“简化”为“块模型”（Block model），即块模型是一种关注网络总体结构的分析方法，是对社会角色的描述性代数分析。当前，众多学者提出许多方法构建块模型，主要涉及两个步骤。第一步是对节点进行分区，即把各个节点分到各个位置之中。常见的方法是CONCOR 以及层次聚类法。第二步是根据一些标准确定各个块的取值，共有6 种标准：完全拟合、0-块标准、1-块标准、a-密度指标、最大值标准以及平均值标准，本研究采用普遍使用的a-密度指标进行分析。参考李敬等[6]的板块划分标准，将板块划分为双向溢出板块、主溢出板块、主受益板块、经纪人板块（表1）。

根据表1的判断标准，设最大切割深度为2，收敛标准为0.2，通过2 次迭代，将2000、2005、2010、2015、2018年5 a 的原木贸易网络各划分为4 个板块，具体划分结果如表2所示（篇幅限制，具体板块包含的国家（地区）未列出）。

表1 板块划分判断标准†Table 1 Criteria for division of blocks

由表2可知，由于各国（地区）原木贸易规模和网络地位动态变化，致使各年原木贸易网络板块划分结果有所不同，具体可从板块成员构成以及板块间关系分析。

表2 各年份块模型分析结果Table 2 Block model analysis results of each year

从板块成员构成看。2000年，以中国、美国、意大利、英国、德国为代表的主要原木贸易国家（地区）位于内外部关系均较紧密的双向溢出板块。澳大利亚、新西兰、加蓬、加拿大等原木出口贸易为主的国家（地区）则位于主溢出板块。日本、韩国、越南、中国香港等原木进口为主的国家（地区）位于主受益板块。2005年，澳大利亚、新西兰、加蓬、加拿大等具有森林资源比较优势的国家（地区）仍位于主溢出板块，而中国、美国、意大利、英国等国家（地区）则加入印度、越南为代表的主受益板块，与其他国家（地区）广泛建立贸易联系；2010年，中国、美国、意大利、英国、德国、俄罗斯、澳大利亚、新西兰、加蓬、加拿大等原木贸易大国均位于双向溢出板块。2015年双向溢出板块的主要原木贸易大国与2010年相似，但新西兰加入主溢出板块。2018年，上述主要原木贸易国家（地区）均加入主受益板块。板块成员的动态变化表明，2000—2018年，全球原木贸易网络内部结构一直处于不断调整之中，不同年份各板块内成员与自身及外部联系的相对紧密程度有所变化。以澳大利亚、新西兰、加蓬、加拿大为代表的原木出口为主型国家（地区）从2010年开始加入美国、意大利、英国、德国等主要贸易国家（地区）阵营，这一趋势表明全球原木贸易网络核心国家（地区）间贸易关系越来越紧密，空间距离对其原木贸易的影响有所减弱。

从板块间关系看。可通过映像矩阵表述板块间的联系，映像矩阵的建立包括4 个准则：完全匹配、零块准则、一块准则、密度准则。由于原木贸易网络中各板块的密度不完全是0 或1，因此，本研究采用密度准则，将各年密度矩阵中大于整体网络密度的值替换为1，小于整体网络密度的值替换为0，得到各年板块间的相互联关系及其映像矩阵如图3所示。2000年，内部联系最紧密的板块1 除与自身成员间贸易联系较为紧密外，同时向板块3 发出较多的贸易关系。板块2 同时向板块1 和板块3 发出较多的贸易关系，板块间存在一定的“俱乐部”效应，这与板块1～3 的地位特征相符。2005年，板块1 内部关系较为紧密，同时向板块4 发出、从板块2 接收较多的贸易关系，此时板块间“俱乐部”效应有所减弱。2010年，板块3 与自身关系较为紧密，同时从板块2 接收较多的贸易联系。2015年，板块1 内部贸易联系较为紧密，同时向板块4 发出较多的贸易联系。2018年，板块4 与自身成员贸易关系较多，同时从板块2 接收较多的贸易关系。由上述变化趋势可知，2000—2018年，板块间关系从3 条减少至1 条，表明全球原木贸易网络板块间联系趋于稀疏，板块间“俱乐部”效应逐渐弱化。因此，关系较为稀疏的板块成员应着力强化与外部核心板块成员的贸易关系，避免出现“离群”现象，以保障自身在原木国际贸易网络中的供给和需求安全。

图3 各年份板块间关系及其映像矩阵Fig.3 The relation between the blocks and their image matrix of each year

2.1.3 核心-边缘特征分析

全球原木贸易网络整体关系稀疏，局部关系紧密，这种结构可借助核心-边缘模型进行分析。核心-边缘模型旨在区分节点在网络中的重要程度。传统的核心-边缘分析仅把节点简单地划分为核心和边缘两类，划分过于粗略，为了弥补这一不足，文章借鉴Borgatti 和Everett[26]提出的核心-半边缘-边缘分区连续模型，对2000 到2018年共19 a 的全球原木贸易网络进行分析。参考田刚等[17]的划分标准，求得各年核心国家（地区）如下表3所示。

由表3可知，2000—2010年，美国一直占据全球原木贸易网络核心度首位。美国森林资源较为丰富，但“保存运动”、《雷斯法案》以及后续的《雷斯法案修订案》等森林资源保护相关措施的实施，使其需要依赖进口满足国内部分需求。因此，美国长期处于原木贸易网络中的核心国家（地区）阵营。2011年开始，中国超越美国，居于核心度首位。中国在1998年开始实施天然林保护工程，后期又陆续提出了一系列森林资源保护措施，政策约束的收紧致使国内原木供给严重不足，大量需求靠进口满足，故中国在全球原木贸易网络中的核心度在2001年之后猛然攀升，并一直保持上升趋势。法国和俄罗斯在2000年和2001年的核心度紧随美国，但2001年后再未出现在原木国际贸易核心国家（地区）行列。2000—2009年，德国4 次出现在核心国家（地区）行列，且均紧随美国。意大利和印度分别在2009年和2012年进入核心国家（地区）阵营。荷兰则在2015年成为原木贸易的核心国家（地区），之后又退出核心国家（地区）行列。印度在2002年核心度剧增，之后基本保持上升趋势，并在2012年迈入核心国家（地区）阵营。总体来看，美国、俄罗斯、法国、德国的核心度呈下降趋势，且俄罗斯和加拿大下降的最为明显，中国、印度则保持稳定的上升趋势。

表3 2000—2018年全球原木贸易网络核心国家（地区）Table 3 The core countries (regions) of the global log trade network from 2000 to 2018

2.2 全球原木贸易网络中中国地位变迁分析

2.2.1 网络地位变迁分析

中国个体网络规模不断拓展，贸易关系稀疏程度有所降低，主要贸易伙伴动态调整。将2000年和2018年中国个体网络可视化如图4所示，其中节点大小与其度数中心性成正比。从网络规模看，2000年，中国直接贸易伙伴有87 个，贸易关系为1 435 条。2018年，直接进口市场增加至122 个，贸易关系增加至1 595 条。表明中国在原木层面的贸易开放程度逐渐增强，与国际社会的联系越来越多。但随着贸易伙伴的增多，中国个体网络内部的联系会有所分散，网络密度从0.309 下降至0.222。从主要贸易伙伴看，2000年，中国原木进口主要集中于俄罗斯、马来西亚、加蓬、德国、印度尼西亚、巴布亚新几内亚、法国等国家（地区），而2018年主要贸易伙伴包括俄罗斯、乌克兰、马里、老挝、南非、智利、巴西等，非洲一些国家（地区）逐渐成为中国原木进口市场。从贸易规模看，2000—2018年，中国与新西兰、美国、俄罗斯、澳大利亚、加拿大等国家（地区）的原木进口贸易规模逐渐扩大，而与罗马尼亚、斐济、立陶宛、法属波利尼西亚、文莱、荷兰等国家（地区）的贸易规模则趋于缩小。上述研究表明，中国在不断适应和平衡国内外资源环境保护要求和国内强烈的市场需求，通过与更多国家（地区）开展贸易往来减轻对某些国家（地区）的进口依赖，贸易网络结构不断优化。

图4 2000年（a）和2018年（b）度数中心性网络结构图Fig.4 Network structure diagram of the degree centrality in 2000 (a) and 2018 (b)

中国在个体网络中“桥”的作用明显。社会网络分析中，介数中心性用来表征节点作为连接其他团体的“中介”程度，等于网络中经过某点并连接这两点的最短路径占这两点之间的最短路径线总数之比。将中介中心性高低表示为节点大小，构建中国个体网络如图5所示。2000年，中国在网络中的介数中心度为0.059，低于美国、德国、法国。而2018年该值上升为0.138，中国超越美国并居于首位。表明中国在其个体网络中“桥”的作用显著提升，连接其他贸易伙伴的中介程度越来越高。

图5 2000年（a）和2018年（b）介数中心性网络结构图Fig.5 Network structure diagram of the betweenness centrality in 2000 (a) and 2018 (b)

结构洞效应总体趋于弱化，但近几年有所回升。结构洞被用于表征行动者之间的非冗余联系，处于结构洞位置的主体拥有更多的信息优势和控制优势。较大的结构洞指数不仅有助于该国优化贸易地理结构及贸易产品结构，还表明该国的贸易地理关系更具多元化，有利于减少对贸易伙伴的依赖[27]。2000—2018年，全球原木贸易网络中，中国在其个体网络中的结构洞效应先下降，后有所回升。限制性（Constraint）指数从2000年的0.053下降至2015年的0.036，2018年回升至0.041。等级度（Hierarchy）从2000年的0.102 降至2005年的0.088，后回升至2018年的0.15。可见，进入21世纪后，中国个体网络规模虽有所增加，但其在网络中的运用结构洞的能力有所下降。限制性集中在某一行动者的程度呈先下降后上升趋势。表明近些年，中国原木进口集中于某些大国的程度有所上升，这一现状不利于我国的木材安全。

2.2.2 贸易模式变迁分析

中国在原木国际贸易中虽然一直以进口为主，但由于产品异质性、运费上涨以及地理临近性等原因，中国与贸易伙伴的产业间贸易也发生了改变。参考苏珊珊等[24]对苹果产业内贸易的测算方式，本研究对2000年和2018年中国产业内贸易情况进行分析。

产业内贸易是指同产业中贸易双方互有不同质的贸易往来，即两个国家（地区）对同一类产品同时存在进口和出口贸易，表明在该产业有着互补性的贸易需求。产业内贸易指数主要用来测度一个产业的产业内贸易程度，两个国家（地区）（国家i（地区）和国家j（地区））间的原木产业内贸易指数计算公式如下：

产业内贸易指数能够揭示双边贸易中产业内贸易的份额，却无法指出产业内贸易的规模。因此，在式（1）的基础上，通过乘以双边贸易量便可得出两国（地区）产业内贸易额，如式（2）所示。

通过上述公式测得中国与贸易伙伴间产业内贸易指数和贸易额。从整体上看，与2000年相比，2018年原木产业内贸易额增加近1.7 倍，但产业内贸易额占当年进口贸易额的比重仅提升0.11 个百分点；中国产业内贸易伙伴阵营逐渐扩大。与中国存在产业内贸易的国家（地区）占全部贸易伙伴的比例由2000年的27.59%上升至2018年的41.46%，且这些国家多数属于边缘型国家（地区），主要产业间贸易伙伴也在动态调整。从各个国家（地区）看，2000年中国的主要产业内贸易伙伴为肯尼亚、韩国、越南、菲律宾，2018年，塞内加尔跃升至产业内贸易指数第二名。产业内贸易指数的提升意味着中国与上述国家（地区）在原木贸易方面的净贸易额逐渐减少，产业内贸易结构趋于平衡。

从产业内贸易模式变化趋势看，中国与贸易伙伴间的产业内贸易模式主要可分为3 类，如表4所示。以澳大利亚、印度为代表的指数减小阵营。相较于澳大利亚与中国原木产业内贸易额的减少，印度与中国原木产业间贸易额大幅上涨的原因在于，中国对印度的原木进口依赖程度逐年上升；以韩国、越南、中国香港为代表的国家（地区）指数增大阵营。韩国产业内贸易指数增大的原因在于中国向其原木出口的显著萎缩，而越南则是因为与中国原木进出口贸易的双向增长，并在2018年成为中国最大的原木出口国。与此相反，中国香港则是由于与中国原木进出口贸易的双向锐减，且中国与其进口贸易额降速显著大于出口；以英国、法国、马来西亚、美国为代表的指数平稳型阵营，其中英国一直居于产业内贸易指数前列，与中国的产业内贸易额也比较稳定。马来西亚与中国的产业内贸易指数虽有小幅上升，但产业内贸易额却显著下降，原因在于2018年马来西亚出口中国的原木贸易额显著低于2000年，这与近些年马来西亚不断调整热带雨林保护政策及林产品关税变动等原因相关。与此相反，美国与中国原木产业内贸易指数虽有所下降，但产业内贸易额却显著提升，原因在于中国向美国出口原木贸易额的增速显著小于中国向美国进口原木的增速，表明近些年中国对美国原木进口依赖程度有所提升，预示着贸易结构性风险的加剧。

表4 中国与主要国家（地区）产业内贸易指数及规模Table 4 Intra-industry trade index and scale between China and major countries(regions)

综上所述，随着中国原木贸易网络的拓展，其产业内贸易规模和贸易伙伴数量也有所提升，但从整体看，中国的原木贸易仍然以进口为主，且对外依存度有所提升，这与国内木质林产品需求的不断提升和森林保护政策的约束密切相关。此外，与中国存在产业内贸易的国家（地区）多为“边缘型”国家（地区），中国与这些国家（地区）的产业内贸易指数上升明显，双方的贸易规模越来越趋于平衡。从单个国家（地区）的角度，不同国家（地区）与中国产业内贸易指数和贸易额呈现动态非均衡的变化趋势，可能的原因在于各国（地区）森林保护政策和关税政策等的实施制约了不同国家（地区）原木的出口。

3 结论与讨论

本研究借助社会网络分析方法，对2000—2018年全球原木贸易网络整体、局部和个体演化特征进行分析，并从网络结构和贸易结构两个层面探究中国在全球原木贸易网络中的地位变迁，主要研究结论如下。

在全球原木贸易网络演变方面，首先，全球原木贸易规模有所提升，网络密度动态变化。其次，全球原木贸易网络各年板块划分结果有所不同，核心板块内部联系越来越紧密，板块间“俱乐部”效应不断弱化，资源丰富和需求旺盛国家集中趋势明显。再次，各国（地区）核心度变化趋势不同，2000—2018年间，美国、俄罗斯、法国、德国的核心度呈下降趋势，其中俄罗斯核心度下降的最为明显。而以中国、印度为代表的发展中国家（地区）的核心度则呈上升趋势，中国于2011年超越美国，占据全球原木贸易网络核心度首位。

在中国地位变迁方面，中国在全球原木贸易网络中的贸易广度快速拓展，主要贸易伙伴有所调整，但对少数国家（地区）的原木进口依赖程度依旧较高，这一现状不利于国内的木材安全。中国在个体网络中“桥”的作用明显，但结构洞效应有所弱化。中国产业内贸易伙伴以边缘国家（地区）为主，与这些国家（地区）的贸易规模较小，双方产业内贸易指数有所提升，进出口贸易趋于平衡。受国家（地区）政策制度等的影响，不同国家（地区）与中国产业内贸易指数和贸易额的变化趋势不尽相同。

基于上述结论，本研究认为全球原木贸易网络的优化需要各国（地区）的共同努力。全球原木贸易网络结构的不断调整意味着新的市场机遇，各个国家（地区）应根据自身实际，采取多种手段加强与贸易伙伴的联系，降低贸易伙伴单方面停止贸易合作的风险。此外，各国（地区）应借助自身的网络优势，努力构建贸易便利化相关体系和机制。核心国家（地区）要主动承担起大国责任，积极开展原木贸易便利化相关谈判和合作，推动国际物流互联互通，优化进口路线，减少运费成本，提高运输效率，为高效、便利、低成本的原木贸易营造良好的外部环境。

于中国而言，要根据自身实际，采取有效措施提升自身在全球原木贸易网络中的话语权，不断优化贸易结构，降低对单个国家（地区）的进口依赖，维护国内木材安全。如借助“一带一路”倡议开发和深化与沿线国家（地区）的原木贸易，同时充分发挥上合组织、中东欧农业协作机制等双边、多边贸易协定的连接作用，不断拓展自己的“朋友圈”，寻找新的、更为稳定的贸易伙伴。其次，中国原木产业内贸易伙伴数量和贸易规模虽有所拓展，但对于原木的进口依赖程度依旧较高，这主要源于自身供给的严重不足。对此，不仅要通过优化贸易结构确保原木供给的稳定性，还要提升自身的原木供给能力，鼓励速生丰产林等人工林的建设。同时加大研发投入，提升原木利用率，并积极寻找原木的替代产品。

诚然，本研究当前仍是初步探索，在全球原木贸易网络演变机制和影响因素方面的研究仍有待深入。当今世界经济一体化程度日益加深，通过国际贸易满足森林资源匮乏国家（地区）的原木需求是大势所趋。但随着各国（地区）环保意识的增强，加之国际贸易本身具有复杂性和系统性，贸易网络演化的影响因素也纷繁复杂，需要进一步深入探讨。在后续研究中，我们将借助网络动态演化的相关方法，深入探究原木贸易网络演变的机制和影响因素。