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)

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[1-2]，其相关产品在人们的生活和工业生产中发挥着不可替代的作用。然而，全球森林资源分布严重不均[3-4]，促使原木国际贸易规模不断扩大。根据联合国商品贸易数据库的统计， 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年增长了近1倍。贸易规模的扩展必然使得贸易结构发生相应改变[5]。后危机时代，全球经济持续低迷，各国之间的贸易摩擦愈发严峻，贸易保护主义不断兴起，金融危机、战争、政治危机、政治冲突、公共卫生事件等会通过贸易关系对全球贸易网络产生一定的影响[6-8]，从而转化为贸易危机影响全球贸易网络[9]。如2008年的金融危机，致使全球原木贸易规模显著萎缩。中美“贸易战”使得两国之间的贸易深受影响等。

有研究指出，贸易关系是国际贸易危机传播的重要途径之一[10]，在原木贸易领域亦是如此。一国原木出口规模的锐减会导致相关原木进口国内部木材需求的短缺，同时，由于贸易网络关系的紧密性，一国木材的短缺会影响该国对贸易伙伴相关产品的出口，最终，通过级联效应影响网络中部分甚至所有国家。级联效应存在的原因在于不同主体的关联性，全球贸易网络的高度复杂性使得不同国家之间的关联性较为紧密[11-12]，尤其在当前经济全球化和国际分工持续深入的背景下，各国之间相互依存的贸易关系使得危机通过贸易网络传播的概率和速度均有所提升。因此，在分析全球原木贸易网络结构的基础上，仿真分析贸易危机发生时各个国家的演化路径，及其对贸易网络的影响程度，不仅有助于解答危机期间贸易大崩溃的关键原因，更为有效规避今后的贸易风险，优化原木贸易结构，促进国际贸易可持续发展提供重要的应对策略；还能够帮助各国尤其是进口依赖型国家认清潜在的危机影响，调整进口策略，降低危机影响。

现阶段，学者们对于贸易网络特征演变的研究已不再局限于最初的全局视角[9]，对于局部地区间贸易网络的研究也越来越多[13-15]，研究的内容从一般的贸易格局研究外推到贸易网络演变的影响因素[16]、网络特征对全球价值链分工地位的影响[17]等。近几年，有学者将社会网络与投入产出方法相结合[18]，并应用于全球贸易网络中的贸易隐含碳流动[19]、虚拟水流动[20]、能源流动[21]等的研究，而有关木质林产品贸易网络结构演变方面的研究较少，且鲜见聚焦到原木贸易层面。对于贸易网络中的危机传播，现有研究重点关注危机借助国际贸易网络的扩散及其对网络造成的影响[10，21-22]，或者仅从供应者的角度探讨贸易网络中的危机传播问题[10]，对于危机在贸易网络中的传播途径及不同类型国家(出口依赖型和进口依赖型)在危机传播方面的差异研究甚少。事实上，原木作为一种资源型林产品，使得森林资源稀缺型国家具有较高的原木进口依赖度，而贸易危机对于高进口依赖度的国家影响更为严重[23]。

因此，本研究在分析全球原木贸易网络结构特征基础上，借助靴襻渗流模型，对原木贸易网络危机传播进行分析，并从净进口和净出口方面探讨不同类型国家的危机影响力。

1 模型与数据

1.1 社会网络理论及贸易网络构建

社会网络分析是一种研究复杂网络关系的方法，起源于20世纪30年代，并于70年代走向成熟。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，也可以指代各种不同的社会组织。而“关系”则指节点之间的联结关系[24]。社会网络理论认为，个体活动嵌入到社会结构之中，社会关系反过来影响个体活动，由此，这些个体及其彼此间的行为关系便构成了社会网络[25]。结构嵌入理论为原木贸易网络的形成及维系提供了理论依据。弱关系理论还认为，弱连接可以促进网络中的信息流动[26]，这为原木贸易网络危机传播机制奠定了理论基础。

全球原木贸易系统可看作是由一系列贸易关系构成的关系网络：G(V，E)，其中V={Vi:i=1,2,...,n}代表网络中不同的国家(节点)，E={Vi,Vj:i,j=1,2,...,n}代表国家i和国家j之间的贸易流，边的方向代表贸易的流向，在无权贸易网络中，边值为1代表有贸易关系，0代表无贸易关系。加权网络中，边的权重代表国家之间的贸易额。

1.2 靴襻渗流模型

由于靴襻渗流模型能够很好地描述节点在网络危机传播中的路径和影响[27]，在物理、生物、信息技术等领域得到了广泛应用。本研究将靴襻渗流模型应用于世界原木贸易网络的危机传播仿真分析中，模型假设条件如下。

假设1：世界原木贸易网络中的国家存在正常状态和不正常状态。正常状态指一国原木进出口保持相对稳定的状态，而不正常状态指该国与其他国家贸易中断的状态。

假设2：网络中的边代表国家之间的贸易关系，且来自其余国家的影响可通过相应的贸易关系进行传播。一国可通过改变进出口量来影响原木贸易关系。

假设3：一国成为危机传播源后，其与网络中所有国家的贸易关系全部断开。

假设4：各国政府在整个仿真过程中均未采取干预措施，以保证在危机传播过程中，所有国家的状态至多发生一次改变，即一旦被传染成为危机传播源，则状态由正常状态变为不正常状态，并保持不变。

基于上述假设，本研究基本模型演化过程如下：

①模型初始化，除危机传播源外，网络中其余国家状态均为正常，当其受到贸易危机影响时，在下一时刻状态发生相应改变。

②t时刻，对于每一个正常状态的节点j，判断其承受风险的能力ΩDj，以及受危机影响的程度Ij。若Ij≥ΩDj，则该节点下一时刻状态发生改变。其中，Dj代表j国进出口总额，阈值Ω指演化过程中节点状态发生改变的临界值。

③重复过程②，直至网络所有节点状态不再发生改变为止。

原木贸易网络中，各个节点是异质的，即给定阈值Ω情况下，不同国家发生贸易危机对网络的影响程度不同，参考任素婷等[27]的研究，可根据受影响的贸易量占其全部贸易量的比例来判断国际贸易网络中一国受危机影响的程度，判别式如下：

Ij=∑awaj/∑kwkj。

(1)

式中:Ij表示一国受危机影响的程度；a表示j国不正常邻居数，w表示贸易额；∑awaj表示j国不正常邻居与其之间的贸易总额；k表示j国所有邻居总数，∑kwkj表示j国原木贸易总额。

上述标准可以根据受影响程度Ij和阈值Ω的大小判断两国之间的贸易关系是否断开，但并未揭示危机对两国贸易量的逐步影响过程。事实上，当发生贸易危机时，两国之间的贸易量一般会以一定比例(f)减少，直至达到某一阈值，才会完全断开。在此条件下，则有：

Ij=∑a(1-f)waj/∑kwkj。

(2)

以公式(2)作为判断一国受危机影响程度的标准，且f取值为0.5。

1.3 数据来源

以2018年联合国商品贸易数据库(UN Comtrade)中HS编码为4403的原木贸易数据为研究对象。为了保证结论的可靠性，对收集到的数据进行预处理。首先，由于个别国家(地区)贸易量和贸易次数过小，容易使数据分析结果产生偏差，因此，在数据分析时，参考王雁斌等[28]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，由于各个国家在向联合国申报时存在漏申和统计口径不一致的现象，故通过将全球原木出口数据与进口数据进行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。

2 全球原木贸易网络结构特征

2.1 全球原木贸易网络整体特征分析

社会网络分析中，可通过网络密度和凝聚子群探究网络的整体结构特征。其中，无权网络密度是反映网络中关系疏密程度的指标，即网络中实际拥有的关系数与最多可以拥有关系数的比值[29]。加权网络密度则表示网络中边的平均强度，即贸易关系对应国家间的平均贸易量。利用UCINET软件测得相关指标表明，2018年全球原木贸易网络共有194个节点，2 071条贸易联系。无权网络密度仅为0.055，可见，网络中贸易关系比较松散，促进各国之间形成更为密切的原木贸易仍有较大的发展空间。加权网络密度为527 661.438，即网络中所有贸易联系的平均贸易额为527 661.438美元，且网络中高于该均值的贸易关系数占2018年全部贸易关系的比例仅为32.93%，表明全球原木贸易网络中贸易额较大的关系数较少，贸易额较小的关系数较多，全球原木贸易幂律分布特征明显。

通过凝聚子群探究网络中各节点之间具有的相对较强、直接、密切或者积极的贸易关系。派系是建立在互惠性基础上的凝聚子群，其成员间的关系具有互惠性，且不能向其中加入任何一个成员，否则将改变这个性质。2018年全球原木贸易网络中，194个国家共形成1 500个派系，“小团体”数量较多。强成分数仅为61个，且这些成分均为网络中联系较为紧密的贸易大国，凝聚子群的这种结构特征体现了在资源环境保护意识日趋强化的背景下，各国致力于形成密切的贸易圈来保证自身原木贸易需求。同时，网络中核心贸易大国表现出明显的“俱乐部”效应。

2.2 全球原木贸易网络中心性分析

中心性是社会网络分析的研究重点之一，用以测度个体在整个网络中的“权力”。包括度数中心性、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性。其中，度数中心性主要测度一个节点与其他节点网络关系数量的多寡，该值越大代表该点与网络中其他节点的贸易联系越多。特别地，在有向网络中，度数中心性又可分为入度中心性和出度中心性，且两者分别表征节点接收或发出关系数。中介中心度用来表征一个节点担任其他任意两个节点最短路“桥梁”的程度[30]，即控制其他节点的能力。接近中心度用来衡量一个节点与网络其他所有节点的邻近程度。与其他节点的距离越短，该节点的接近中心度越大。特征向量中心度主要测度一个节点与连接程度较高的节点连接性。5种中心性指标前10名国家如表1所示。

表1 2018年各网络中心度前10名国家各中心性指标

由模型结果可知，2018年，不同国家的中心性存在较大差异。美国、俄罗斯、新西兰、芬兰、加拿大等国家的出度中心度大于入度中心度，表明这些国家拥有较多的出口市场，在原木出口方面拥有较大的“权利”。而中国、印度、韩国、日本、巴基斯坦等国家的入度中心度大于出口中心度，表明这些国家在原木贸易方面的进口依存度较高，原木贸易结构存在一定的风险。 美国位于中介中心度首位，中国位于第2位，分别为第3名英国的3.13和2.21倍，表明美国和中国在全球原木贸易网络中充当其他节点“中介”的能力显著强于其他国家。对于接近中心度，美国同样居于首位，这与其在网络中的位置及个体网络规模相关。中国和印度紧随其后，中国和印度均属于原木进口依赖型国家，进口市场数量庞大，由于主要核心国家在网络中存在明显的“俱乐部”效应，一定程度上使得网络中部分节点越来越趋于网络边缘位置，从而使得核心节点与网络中其他节点的平均距离较远。与紧密中心度和中介中心度相比，各国特征向量中心度的差值相对较小，表明上述国家均与较多的连接程度较高的节点存在贸易关系，但连接的程度有所减弱。这与网络中主要原木贸易国家“抱团取暖”的结构特征相关。

3 全球原木贸易网络危机传播仿真分析

3.1 不同国家发生贸易危机时对全球原木贸易网络的影响

在社会网络分析中，根据节点在网络中的中心度，可将节点分为核心、半边缘和边缘国家，现有研究中，学者们重点关注核心国家的网络特征及其影响力[31]，也有学者将贸易国家分为净进口、净出口以及贸易平衡国，研究不同类型国家的网络特征及其对全球贸易网络的危机影响力[10]。本研究结合上述两种研究思路，借助靴襻渗流仿真模型，以2018年净进口国(中国、印度、日本、奥地利、意大利、瑞典、德国、比利时)和净出口国(美国、加拿大、新西兰、俄罗斯、法国、捷克、马来西亚、斯洛文尼亚)中核心度较高的国家为例，分别探究其发生贸易危机时，对全球原木贸易网络的影响。

根据靴襻渗流模型的仿真结果，当上述国家分别作为危机传播源时，对全球原木贸易网络结构的影响可从广度和速度两个维度分析。广度指贸易危机传播过程中的影响范围，可用退出贸易网络的国家数和断开的贸易关系数表示；速度指网络达到稳态的快慢，体现在演化周期方面。阈值为0.175的情况下，上述两类国家分别作为危机传播源其对网络的影响如图1所示。

图1 净出口和净进口国各期退出贸易国家数和断开贸易关系数Fig.1 The number of countries and ties withdrawing from network in each period of net exporting and net importing countries

从整体上看，不同国家作为危机传播源时，达到稳态所经历的周期，各周期对网络的影响程度不同。根据对贸易网络影响的速度和广度，可将上述国家分为：“快而广”型，即发生危机时，能够快速影响多数国家(占国家总数的90%以上)；“慢而广”型，如法国、意大利、比利时等，发生危机时虽然最终能够影响多数国家，但经历的周期较长；“快而窄”型，如美国、印度等，发生危机时影响部分国家，且持续的周期较短；“慢而窄”型，如俄罗斯等，发生危机时影响部分国家，且持续的周期较短。所属类型的不同体现出一国在一定阈值下对全球原木贸易网络危机影响程度的不同。根据模型假设，一国在危机传播过程中对网络结构的影响程度受两方面因素影响：其一，该国的网络特征，即其个体网络规模(贸易伙伴和贸易关系)；其二，贸易伙伴的贸易结构特征，即该国与其贸易伙伴的贸易额占其贸易伙伴总贸易额比例，比例越高，表明两国的原木贸易依存度越高。一国个体网络规模越大、贸易依存度越高，其贸易伙伴越多，在原木贸易网络危机传播过程中的影响程度也越大。

对于原木净出口国，由图1A和1B可知，各个国家分别作为危机传播源时，以新西兰、加拿大为代表的“快而广”型国家能够在较短的周期内达到稳态，最终影响网络中所有国家，且与加拿大相比，新西兰前期的危机影响更为强烈，原因在于其直接贸易伙伴较多，且主要贸易伙伴如中国、印度等具有较高的贸易赖度。以斯洛文尼亚、法国为代表的“慢而广”型国家稳态时也能影响所有国家，但经历的演化周期较长。而以俄罗斯为代表的“慢而窄”型国家经历较长的周期达到稳态，但最终影响国家数量有限。与此不同的是，以美国、马来西亚为代表的“快而窄”型国家在较短周期内达到稳态，且影响的国家数较少，甚至为零，但这并不表示美国在网络中不重要，相反，美国贸易伙伴较多，且在网络中的核心度较高，但其与各个贸易伙伴的贸易额占各个贸易伙伴贸易总额的比例较低，即贸易结构较为合理，因此其发生贸易危机时，在0.175的阈值下并不会使得特别多的国家退出贸易网络。

与原木净出口国家相似，原木净进口国家也可分为“快而广”型(中国、日本)、“慢而广”型(比利时、意大利)、“快而窄”型(印度)，不同的是，原木净进口国家整体上对网络的最终影响程度大于净出口国，由图1C和1D可知，除印度外，其余净进口国家达到稳态时均能使得网络中所有国家退出贸易网络，尤其是中国，在第2期已基本将危机传播至所有国家(198/199)。中国与印度同为发展中国家，自身森林资源有限，需要通过进口满足国内原木需求，但印度的个体贸易网络规模小于中国，且其与贸易伙伴的原木贸易额占贸易伙伴的贸易总额比例(28.87%)也低于中国(52.70%)，因此，印度虽然与中国一样较快地达到稳态，但其危机影响力远小于中国。

值得注意的是，中国与美国的个体网络规模相似，但中国的危机影响力却远远大于美国，原因在于两国贸易伙伴的贸易结构存在显著差别。中国与其贸易伙伴的各个进出口贸易额占相应贸易伙伴贸易总额的比例大于阈值0.175的达到52.70%，而美国的这一比例仅为2.55%。这也揭示出中国当前原木贸易格局存在较大风险，原木贸易结构亟待优化。因此，当发生原木贸易危机时，针对以中国为代表的“快而广”型国家需快速采取有效措施以弱化其危机影响力，确保整个贸易网络的相对稳定。

3.2 同一国家不同阈值下发生贸易危机时对全球原木贸易网络的影响

同一阈值下不同国家分别作为危机传播源时对网络的影响，体现了不同国家的危机影响力。事实上，由于各个国家经济、社会、制度等方面的差异，在发生贸易危机时，其危机影响力有所不同，但现有文献并未给出各国危机影响力的具体测算标准。本研究以原木净进口国家中国和原木净出口国家新西兰为例，探究两国在不同阈值下的演化特征及其对全球原木贸易网络的影响。由于中国和新西兰两国的个体网络规模、经济发展水平、资源禀赋等因素有所不同，其在危机传播过程中阈值的拐点有所差异，与中国相比，新西兰作为危机传播源时，其危机影响力对于阈值的变化相对不敏感，在一系列试验的基础上，为了便于观察一定阈值区间内同一国家危机演化的所有拐点及其走向，需要对不同国家设置不同的阈值区间，且新西兰的步长小于中国时更利于观测到其危机传播的主要过程。因此，参考任素婷等[27]的研究，将中国的阈值取值区间定为[0.15, 0.45], 步长为0.05；新西兰的阈值取值区间为[0.075, 0.225], 步长为0.025。

根据靴襻渗流仿真模型，中国和新西兰在不同阈值下发生贸易危机时对网络的影响程度如图2所示。两国分别作为危机传播源时对网络的影响过程具有共性特征。首先，随着演化周期的增加，各期退出原木贸易网络的国家数和断开的贸易关系数呈先增加后减少的“倒U”形趋势，且前期增速高于后期降速，这种情况与历史上发生的全球性传染病——黑死病、霍乱等的传播特征相似，整个传染过程经历了多个峰值才得到控制，对于处于国际原木贸易中的国家来说，关注危机传播的几个重要节点，积极采取措施使之较长时间处于危机传播的低缓期，能够防止危机进一步传播。其次，随着阈值的增加，一步直接影响的国家数、断开的贸易边数递减。原因在于，阈值的提升意味着危机传播给另一国家的“门槛”提高，因此，直接影响的国家数和贸易关系数都有所减少。

中国作为危机传播源时的演化情况如图2A、2B所示，演化结束时退出贸易网络的国家数量随着阈值的增大先不变后递减，断开的贸易关系数与之规律相同，但各期有所差异。总体上，危机传播过程依次经过“快而广”—“慢而广”—“慢而窄”—“快而窄”的过程。表明随着阈值的增加，中国作为危机传播源，对于全球原木贸易网络的影响程度有所弱化，但影响广度(演化周期)则呈现先增加后减少的趋势。新西兰作为危机传播源时的演化情况如2C、2D所示，稳态时退出贸易网络的国家数、断开的贸易关系数、演化的周期均呈先不变后下降的趋势，值得注意的是，演化周期虽不变，但具体的危机传播过程和每期对网络的影响程度却有所不同，总体上符合由“快而广”向“快而窄”转变的演化规律。

图2 不同阈值下中国和新西兰作为危机传播源对网络的影响Fig.2 The impact of China and New Zealand as a source of crisis transmission on the network under different thresholds

事实上，一国发生贸易危机时对网络造成的影响是其直接贸易伙伴和间接贸易伙伴共同作用的结果。因此，个体网络特征不同是新西兰与中国在危机传播仿真中表现不同的重要原因。根据计算结果可知，中国个体网络的节点数和关系数分别为113和1 462，新西兰的节点数和关系数分别为55和934，中国的个体网络规模显著大于新西兰，但新西兰的网络密度(31.45)却显著大于中国的(11.55)，即新西兰个体网络中各个节点之间的联系更为紧密，因此，在危机传播过程中，新西兰能够以较快的速度达到稳态。另一方面，阈值也可看作是一国对于另一国家贸易的依赖程度，即对于同一程度的危机，一个国家对其贸易伙伴的依赖程度越大，越容易将危机传播给贸易伙伴，与新西兰相比，中国与其贸易伙伴的贸易额占其贸易伙伴贸易总额的比例相对较高，即对其贸易伙伴的依赖程度较大，因此，能够在阈值较高的情况下依旧表现出强大的危机影响力。

3.3 危机中心转移对全球原木贸易网络的影响

前述研究假定危机传播源的转移是由其受危机影响的程度与自身抵御风险的能力决定的，现实中，贸易领域的危机可能并非直接由贸易关系决定，而是受其他因素影响，导致各国之间的贸易关系断裂。以2020年初爆发的新冠肺炎疫情(COVID-19)为例，新冠肺炎疫情作为近年来规模最大的国际性突发公共卫生事件，对全球经济发展带来了严峻的考验，各国为了疫情防控采取一系列措施限制人口或货物流动，直接或间接使得贸易网络受到影响。以原木为例，根据中华人民共和国海关总署的统计数据，扣除时间因素的影响，2020年1—2月、3月、4月、5月，中国原木进口贸易额同比2019年下降分别为12.24%、13.23%、29.48%、42.26%，6月份下降幅度才逐渐有所回升。

疫情对全球原木贸易造成的影响可通过统计数据观察到，但其背后的危机传播过程以及不同危机中心对网络的影响仍不清晰。为了模拟疫情发生后全球原木贸易危机传播的动态变化，本研究利用改进的靴襻渗流动态演化模型，根据国家卫健委公布的新冠肺炎疫情累计确诊人数和死亡人数等相关数据，将主要疫情中心的转移顺序确定为中国—意大利—美国—西班牙。危机中心转移的时点设置为当前疫情中心发生一步直接影响，及疫情中心转移后，原疫情中心状态锁定，即不再进行危机传播，后续疫情中心轮流成为危机传播源，直至西班牙成为危机中心，此后危机传播过程与前文一致，网络达到稳态的标准为网络中所有的节点和边的状态不再发生改变。

根据上述标准和数据的可获得性，本研究在2018年全球原木贸易网络的基础上，对新冠肺炎疫情引发的贸易危机传播过程进行仿真分析。新冠肺炎疫情前期，影响危机传播的干预因素相对较少，因此，本研究重点关注2020年1月到6月之间危机传播情况。危机中心转移视角下，全球原木贸易网络的演化情况如图3所示。

图3 阈值为0.2时COVID-19背景下全球原木贸易网络动态变化图Fig.3 The dynamic change of the epidemic center when the threshold is 0.2 under COVID-19

由图3可知，疫情中心转移情况下的危机传播过程与随着危机的传播，后期危机对网络造成的影响趋于弱化。演化初期，中国作为危机传播源，对全球原木贸易网络的影响比较显著，一步直接退出贸易网络的国家多达77个，断开贸易关系数多达1 360条。这主要是由于中国在全球原木贸易网络中的结构位置比较重要，且对其贸易伙伴的依赖程度较高，致使在0.2的阈值下，能够影响较多国家。演化第2期，危机中心转移为意大利，由于意大利个体网络规模较小，且其贸易伙伴与中国的贸易伙伴重叠率较高，因此，其作为危机中心时并未对网络产生一步直接影响。演化第3期，美国成为危机传播源，此时，在中国和意大利前期影响的基础上，以美国为中心的危机传播又使得9个国家直接退出贸易网络，同时断开133条贸易关系。最后西班牙成为危机中心时，直接退出贸易网络的国家为5个，断开贸易关系数达45条，之后经历两个周期的演化达到稳态。

为了更全面观察不同国家的演化特征，还研究了阈值为0.4的情况下全球原木贸易网络的演化情况。假设阈值为0.4的情况下，中国作为危机传播源时，对全球原木网络的一步直接影响为断开767条贸易关系，退出50个国家；危机中心转移到意大利时断开两条贸易关系，退出1个国家。第3期美国成为危机中心，未对网络造成直接影响。之后危机中心转移到西班牙，断开42条贸易关系，退出4个国家，在此基础上又经过两个周期演化达到稳态。

随着阈值的提高，部分国家受危机影响的程度有所减弱，即阈值越高，各国受到危机影响的程度越低。在原木贸易网络的危机传播过程中，阈值不仅是节点状态改变的条件，也可以表示各个国家承受危机的能力，能力越强，其在危机传播的过程中受到的影响越小。原木贸易网络中一国的危机承受能力不仅取决于其自身的经济发展水平，还取决于其自身的原木贸易结构和贸易伙伴的原木贸易结构。一国及其贸易伙伴的原木贸易结构越优，则其受危机影响的程度和概率越低，全球原木贸易网络的高度复杂性使得一国的贸易结构优化不再是局部优化，而是全局优化。在世界各国贸易关系愈发不稳定的情况下，各国应致力于从全球的视角优化自身的原木贸易结构，充分认识自身及其贸易伙伴在全球原木贸易网络中的地位，积极采取各种措施分化风险。

4 结 论

1)2018年全球原木贸易网络贸易关系比较松散，网络中“小团体”数量较多，但强成分的占比较小，少数主要国家主导整个贸易网络，原木贸易整体符合幂律分布，可见促进各国之间形成更为密切的原木贸易关系仍有较大的发展空间。美国由于较强的出口和进口能力居于紧密中心度、中介中心度和特征向量中心度首位，而中国由于旺盛的原木进口需求居于3种中心度的第2名，其余国家在不同层面表现出自身的中心性优势。

2)基于靴襻渗流模型的原木贸易网络危机传播仿真结果表明，原木的高资源依赖性使得森林资源丰富型和稀缺型国家具有不同的网络结构特征，加之各国贸易伙伴的贸易结构特征又有所不同，其分别作为危机传播源时对原木贸易网络的影响各异。单个危机传播源对网络的影响总体上可分为“快而广”“快而窄”“慢而广”“慢而窄”4种类型，相较于原木净出口国，原木净进口国整体上对网络的影响程度较大。不同国家在不同阈值下的危机传播过程和结果存在一定差异。与新西兰相比，中国在较高的阈值下依旧表现出强大的危机影响力，原因不仅在于中国具有较大的个体网络规模，还在于中国在原木贸易方面对少数国家具有较高的进口依赖度，即中国与这些国家的进口贸易额占这些国家全部出口贸易额的比重较大，这种依赖度使得中国发生危机时很容易影响贸易伙伴，大大提升了各国木材贸易安全的风险。因此，无论从自身贸易格局还是全局贸易网络的视角，以中国为代表的原木进口依赖程度较高的国家均需优化其原木贸易网络。从全球疫情中心转移的视角看，靴襻渗流模型能够很好地模拟原木贸易网络中的危机传播过程，且不同阈值下，危机传播过程较为相似，但危机对网络的影响程度不同，随着阈值的增大，对贸易伙伴的原木贸易依赖程度比较低的国家受危机影响的程度有所减弱，但依赖程度较高的国家受危机影响的程度变化不大。