李敏 曹城

摘要：相較于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，將“依賴(lài)”概念引入棉花貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)研究中可以更準(zhǔn)確地揭示棉花貿(mào)易特征。文章基于新的貿(mào)易依賴(lài)指標(biāo)構(gòu)建1999—2019年世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)，利用時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型對(duì)20年來(lái)核心棉花貿(mào)易國(guó)家的進(jìn)口、出口貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，結(jié)果顯示：（1）棉花進(jìn)口依賴(lài)度提高的國(guó)家主要分布于亞洲地區(qū)，棉花貿(mào)易出口依賴(lài)較進(jìn)口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)集中度更高，其網(wǎng)絡(luò)中心主要集中在歐美地區(qū)；（2）中國(guó)棉花進(jìn)口依賴(lài)度的大幅提高表現(xiàn)為依賴(lài)對(duì)象多元化和依賴(lài)程度加深，出口依賴(lài)度的大幅降低主要源于低依賴(lài)國(guó)家的脫離；（3）棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成具有三元傳遞特征，出口依賴(lài)關(guān)系的建立具有偏好連接特征，少數(shù)具有出口依賴(lài)的國(guó)家能夠通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)中建立的優(yōu)勢(shì)地位進(jìn)一步促進(jìn)依賴(lài)關(guān)系的形成；（4）兩國(guó)接壤關(guān)系和自由貿(mào)易協(xié)定交互屬性能顯著促進(jìn)棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)依賴(lài)關(guān)系形成的影響具有異質(zhì)性，相較于低收入國(guó)家，中等收入國(guó)家更易形成進(jìn)口依賴(lài)，高收入國(guó)家同時(shí)傾向于形成進(jìn)口、出口雙向依賴(lài)。今后可以從深化國(guó)際貿(mào)易合作、優(yōu)化棉花產(chǎn)業(yè)布局等角度出發(fā)，改善中國(guó)棉花貿(mào)易對(duì)外依賴(lài)形勢(shì)。

關(guān)鍵詞：棉花貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)；貿(mào)易依賴(lài)；時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型；世界棉花貿(mào)易

中圖分類(lèi)號(hào)：F746；F313? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1007-8576（2023）03-0017-12

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2023.03.002

Abstract： Compared with the traditional network index， introducing the concept of "dependency" into the cotton trade network can reveal the characteristics of cotton trade more accurately. Based on the new trade dependence index， this paper constructs the 1999-2019 world cotton trade dependence network， analyzes the import and export trade dependence network of core trading countries in the past two decades， and uses temporal random index graph model to study. The results are as follows： （1） The countries with increased cotton import dependence are mainly distributed in Asia， and the network of export dependence is more concentrated than that of import dependence， and its network centers are mainly concentrated in Europe and America. （2） The rapid increase of China's cotton import dependence is reflected in the diversification of the dependent objects and the deepening of the dependence degree， and the sharp decline of export dependence is mainly due to the separation of low-dependent countries. （3） The formation of cotton trade dependence has the characteristics of ternary transmission， and the establishment of export dependence has the characteristics of "preference connection". A few countries with export dependence can further promote the formation of dependency through the dominant position established in the network. （4） Both the border relationship and the interactive nature of the free trade agreement between the two countries can significantly promote the formation of the cotton trade dependence relationship， but the economic level has a heterogeneous effect on the formation of the dependence relationship. Compared with low-income countries， middle-income countries are prone to import dependence， while high-income countries tend to form two-way import and export dependence. From the perspective of deepening international trade cooperation and optimizing the layout of the cotton industry， we can improve China's foreign dependence on cotton trade in the future.

Key words： the cotton trade network; trade dependence; time exponential random graph model; world cotton trade

目前全球共有70多個(gè)生產(chǎn)棉花的國(guó)家，分布在北緯40度至南緯30度之間的廣闊地帶，形成了相對(duì)集中的四大產(chǎn)棉區(qū)。中國(guó)是重要的棉花產(chǎn)地，同時(shí)具備較為成熟的棉花產(chǎn)業(yè)鏈1。近年來(lái)，國(guó)際政治博弈、貿(mào)易摩擦等外部因素使得當(dāng)前中國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的風(fēng)險(xiǎn)大幅提高，其中以美國(guó)為首的西方國(guó)家歪曲事實(shí)，制造新疆“強(qiáng)迫勞動(dòng)”等謠言肆意抹黑新疆棉花在國(guó)際市場(chǎng)的形象，不擇手段制裁打壓中國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)，試圖破壞中國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)鏈、剝奪中國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)國(guó)際話(huà)語(yǔ)權(quán)。

根據(jù)聯(lián)合國(guó)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)中的全球各國(guó)棉花進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)據(jù)可知，2019年棉花進(jìn)出口額排名前三的國(guó)家為美國(guó)、印度、中國(guó)，分別為356.3萬(wàn)噸、234.2萬(wàn)噸、193.7萬(wàn)噸，占據(jù)全球30%以上的貿(mào)易份額。不可否認(rèn)，中國(guó)自改革開(kāi)放尤其是加入世界貿(mào)易組織以來(lái)，國(guó)際貿(mào)易地位不斷提升，從貿(mào)易額數(shù)據(jù)來(lái)看中國(guó)在全球棉花貿(mào)易中幾乎已經(jīng)處于核心地位，但是貿(mào)易關(guān)系的穩(wěn)定性相對(duì)較弱。2019年美國(guó)、中國(guó)、印度3個(gè)國(guó)家分別有83、82、43個(gè)貿(mào)易伙伴，從1999年到2019年，美國(guó)和印度分別有74%和73%的貿(mào)易伙伴仍然保持著貿(mào)易關(guān)系，而中國(guó)近20年來(lái)棉花貿(mào)易伙伴更迭較大，僅有59%仍保持著貿(mào)易伙伴關(guān)系，這在一定程度上表明中國(guó)與其貿(mào)易伙伴之間的棉花貿(mào)易依賴(lài)程度并不高。在經(jīng)濟(jì)全球化大背景下，兩國(guó)的貿(mào)易依賴(lài)程度不僅取決于兩國(guó)之間的貿(mào)易額，還受到兩國(guó)其他貿(mào)易伙伴的影響，這主要是因?yàn)樵趪?guó)際貿(mào)易中存在貿(mào)易可替代性問(wèn)題［1］，忽略這一點(diǎn)將誤判兩國(guó)之間真實(shí)的貿(mào)易依賴(lài)程度。但從現(xiàn)有研究來(lái)看，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注第三方貿(mào)易伙伴對(duì)貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

目前有關(guān)世界棉花貿(mào)易的相關(guān)研究可以分為兩類(lèi)：一是假設(shè)棉花貿(mào)易主體間完全獨(dú)立，未考慮其他貿(mào)易伙伴因素的影響，直接對(duì)棉花貿(mào)易額或棉花價(jià)格等相關(guān)數(shù)據(jù)展開(kāi)分析。如王?。?］研究了國(guó)內(nèi)外棉花市場(chǎng)的產(chǎn)需變化趨勢(shì)，得出未來(lái)10年世界棉花行情總體上將會(huì)逐漸恢復(fù)并穩(wěn)定增長(zhǎng)的結(jié)論。孫潔［3］結(jié)合歷史棉花國(guó)際價(jià)格分析了棉花價(jià)格波動(dòng)對(duì)中國(guó)紡織品出口貿(mào)易的影響。二是從網(wǎng)絡(luò)視角將貿(mào)易數(shù)據(jù)定義為關(guān)系數(shù)據(jù)，將貿(mào)易國(guó)家看作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法引入國(guó)際貿(mào)易的研究領(lǐng)域。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的應(yīng)用最早是受Granovetter［4］的啟發(fā)，他認(rèn)為當(dāng)買(mǎi)賣(mài)雙方在長(zhǎng)期交易過(guò)程中形成的相互信任關(guān)系嵌入網(wǎng)絡(luò)中時(shí)，高成本交易行為仍然能夠發(fā)生。Arthur［5］在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)實(shí)際上是由諸多異質(zhì)性的個(gè)體相互作用（合作、分工等）所形成的。此后，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法逐漸被應(yīng)用于全球貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)特征分析中，這種方法能夠彌補(bǔ)通過(guò)雙邊貿(mào)易數(shù)據(jù)等傳統(tǒng)指標(biāo)來(lái)分析貿(mào)易經(jīng)濟(jì)的不足，現(xiàn)已成為研究經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)的主要方法，且在其他科學(xué)研究中也發(fā)揮了重要作用［6］。程中海［7］基于動(dòng)態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析了世界棉花貿(mào)易的時(shí)空分異特征與貿(mào)易格局。劉婷婷［8］基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法測(cè)度了2001年、2011年、2019年全球和中國(guó)的棉花貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)特征。但上述研究均簡(jiǎn)單將雙邊貿(mào)易額作為加權(quán)邊并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)生結(jié)構(gòu)指標(biāo)如度數(shù)中心度、中間中心度、特征向量中心度等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)刻畫(huà)貿(mào)易國(guó)家的特征。一般而言，網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)主要是用來(lái)考察網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)在何種程度上位于網(wǎng)絡(luò)樞紐以及對(duì)網(wǎng)絡(luò)中資源的獲取和控制能力［9］，因而能夠直接反映該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的貿(mào)易特征，但這些指標(biāo)很大程度上僅僅表征節(jié)點(diǎn)對(duì)外鏈入或鏈出關(guān)系的能力，無(wú)法反映貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中國(guó)家之間存在的依賴(lài)關(guān)系。

“依賴(lài)”一詞在國(guó)際關(guān)系學(xué)中被定義為“雙方互相依靠對(duì)方”，后來(lái)又被進(jìn)一步拓展為對(duì)稱(chēng)相互依賴(lài)和非對(duì)稱(chēng)相互依賴(lài)，在非對(duì)稱(chēng)相互依賴(lài)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位的一方可以掌握更多的權(quán)力。在國(guó)際貿(mào)易領(lǐng)域中由于資源稟賦、政治地位等差異，導(dǎo)致國(guó)家之間的貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系往往都是非對(duì)稱(chēng)相互依賴(lài)。用于衡量非對(duì)稱(chēng)相互依賴(lài)的簡(jiǎn)單指數(shù)包括簡(jiǎn)單貿(mào)易份額指數(shù)和綜合貿(mào)易指數(shù)，這兩類(lèi)指數(shù)的計(jì)算方式略有差異，且都只能從時(shí)間上縱向說(shuō)明兩國(guó)貿(mào)易依賴(lài)的變化情況，無(wú)法橫向比較一國(guó)對(duì)另一國(guó)的貿(mào)易依賴(lài)是否要強(qiáng)于對(duì)其他國(guó)家的依賴(lài)。基于此，F(xiàn)rankel［10］提出貿(mào)易密集指數(shù)，但是該指數(shù)僅考量了出口而忽略了進(jìn)口在貿(mào)易依賴(lài)中的作用。此后又有學(xué)者提出了顯示性貿(mào)易偏好指數(shù)［11］、HM指數(shù)［12］等，這些指數(shù)盡管側(cè)重點(diǎn)不盡相同，但都僅從貿(mào)易雙方的角度對(duì)貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系進(jìn)行了測(cè)度。Benedictis［1］則認(rèn)為現(xiàn)實(shí)中任何兩國(guó)之間的貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系都會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)中其他國(guó)家依賴(lài)關(guān)系的間接影響。劉林青［13］引入第三方效應(yīng)進(jìn)一步改進(jìn)貿(mào)易依賴(lài)指標(biāo)，將一國(guó)的貿(mào)易集中度納入雙邊依賴(lài)關(guān)系的考量中。但是在實(shí)際應(yīng)用中該指數(shù)未能考慮一國(guó)貿(mào)易對(duì)象單一化的情形，導(dǎo)致計(jì)算出的貿(mào)易依賴(lài)度數(shù)值極高，因此本文通過(guò)分位數(shù)斷點(diǎn)法對(duì)該方法進(jìn)行了改進(jìn)。

貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的形成是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，會(huì)受到多方因素的影響，包括網(wǎng)絡(luò)群聚性、互惠性［14］、中介結(jié)構(gòu)［15］等拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)因素，以及國(guó)家收入水平、地理相鄰［16］、貿(mào)易協(xié)定［17］、時(shí)間因素等非拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)因素。在方法和技術(shù)層面，研究網(wǎng)絡(luò)形成驅(qū)動(dòng)因素的主流方法有隨機(jī)指數(shù)圖模型（ERGM）［18］、時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型（TERGM）［19］、基于隨機(jī)行動(dòng)者導(dǎo)向模型（SAOM）［20-21］。隨機(jī)指數(shù)圖模型通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，利用數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)推斷某種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者具備某種屬性的節(jié)點(diǎn)雙方關(guān)系形成的概率是否比隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)大，進(jìn)而從統(tǒng)計(jì)學(xué)上來(lái)判斷該網(wǎng)絡(luò)形成所具備的特征，實(shí)現(xiàn)從微觀到宏觀的跨越［22］。但該模型只能處理靜態(tài)截面網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上改進(jìn)而來(lái)的時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型可以整合多時(shí)期截面網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，有效處理了時(shí)間問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用中更加具有優(yōu)勢(shì)，這在唐曉彬［19］和劉林青［23］的研究中得到了證明。

綜上，本文可能的創(chuàng)新之處在于：第一，將最新的貿(mào)易依賴(lài)指標(biāo)引入棉花貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合實(shí)際進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)，豐富了產(chǎn)品貿(mào)易依賴(lài)領(lǐng)域的研究。第二，分別從進(jìn)口、出口兩個(gè)維度對(duì)核心棉花貿(mào)易國(guó)家的貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行詳細(xì)探討，并通過(guò)時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型分析貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)的形成機(jī)制，豐富了商品貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)分析研究方法，同時(shí)可為相關(guān)政策的制定提供更為科學(xué)的理論依據(jù)。

二、世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析

（一）棉花貿(mào)易依賴(lài)度測(cè)算

（二）世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文以世界棉花貿(mào)易國(guó)家為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、國(guó)家之間的棉花貿(mào)易關(guān)系為邊、貿(mào)易依賴(lài)度為邊權(quán)重構(gòu)建棉花貿(mào)易依賴(lài)有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)?？紤]到貿(mào)易中存在的貿(mào)易對(duì)象單一現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致計(jì)算出來(lái)的貿(mào)易依賴(lài)度兩級(jí)分化比較嚴(yán)重，為減弱這種兩級(jí)分化帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)，同時(shí)盡可能保證數(shù)據(jù)中依賴(lài)信息的完整，本文對(duì)原計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)。具體而言：通過(guò)分位數(shù)斷點(diǎn)法，將貿(mào)易依賴(lài)度劃分為高依賴(lài)度、中等依賴(lài)度、低依賴(lài)度3個(gè)等級(jí)并分級(jí)賦值，處于前三分之一部分的為高依賴(lài)度并賦值為3，處于中間三分之一部分的為中等依賴(lài)度并賦值為2，處于后三分之一部分的為低依賴(lài)度并賦值為1。共計(jì)算出1999年、2004年、2009年、2014年、2019年5個(gè)等距年份中全球154個(gè)國(guó)家和地區(qū)之間的棉花貿(mào)易依賴(lài)度。

棉花貿(mào)易數(shù)據(jù)來(lái)自聯(lián)合國(guó)商品貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，為消除同一批商品離岸統(tǒng)計(jì)量和到岸統(tǒng)計(jì)量之間的差別，統(tǒng)一以離岸統(tǒng)計(jì)量作為標(biāo)準(zhǔn)，且只統(tǒng)計(jì)各國(guó)報(bào)告中對(duì)其他國(guó)家的出口統(tǒng)計(jì)量。同時(shí)，為保證數(shù)據(jù)的有效性，本文計(jì)算加總了每一個(gè)國(guó)家報(bào)告的對(duì)其他國(guó)家的棉花出口數(shù)量并與該國(guó)報(bào)告的棉花總出口數(shù)量進(jìn)行了對(duì)比。為避免不同年份棉花國(guó)際報(bào)價(jià)及各國(guó)匯率波動(dòng)的影響，統(tǒng)一以“百?lài)崱弊鳛槊藁ㄙQ(mào)易數(shù)量的計(jì)量單位。

（三）世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)演化分析

本文對(duì)上述5個(gè)等距年份中各國(guó)棉花貿(mào)易進(jìn)口、出口依賴(lài)度進(jìn)行加總，根據(jù)排名由高到低共篩選出意大利、美國(guó)、土耳其、印度、法國(guó)、德國(guó)、中國(guó)、英國(guó)、印度尼西亞、西班牙、越南、泰國(guó)、比利時(shí)、巴西、希臘15個(gè)位于世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)核心的國(guó)家，這15個(gè)國(guó)家的棉花進(jìn)出口貿(mào)易額占全球棉花貿(mào)易總額的95%以上。在此基礎(chǔ)上，對(duì)這些國(guó)家2019年和1999年的棉花貿(mào)易進(jìn)口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)和出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化處理，具體如圖1～圖41所示。圖1～圖4中采用實(shí)線(xiàn)、點(diǎn)劃線(xiàn)、虛線(xiàn)作為網(wǎng)絡(luò)邊，分別表示兩國(guó)之間的高、中、低棉花貿(mào)易依賴(lài)度。圖1和圖3中的圓形節(jié)點(diǎn)和三角形節(jié)點(diǎn)分別表示該國(guó)從1999年到2019年進(jìn)口、出口依賴(lài)度的提高和降低，節(jié)點(diǎn)相對(duì)大小則表示進(jìn)口、出口依賴(lài)度提高和降低的幅度，各國(guó)具體進(jìn)口、出口依賴(lài)度變化情況如表1所示。

1.進(jìn)口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)演化分析。由圖1和表1可以看出，1999—2019年核心棉花貿(mào)易國(guó)家的進(jìn)口依賴(lài)度呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域變化，進(jìn)口依賴(lài)度提高的國(guó)家除希臘外其余均分布在亞洲地區(qū)（圖1中圓形節(jié)點(diǎn)代表依賴(lài)度提高，三角形節(jié)點(diǎn)代表依賴(lài)度降低，提高的國(guó)家主要集中在亞洲地區(qū)，降低的國(guó)家主要集中在歐美地區(qū)）。其中中國(guó)、土耳其、越南進(jìn)口依賴(lài)度分別提高了63、38、42，增幅較大，排名也相應(yīng)地由1999年的第25、16、26位提升至2019年的第1、2、5位，這說(shuō)明經(jīng)歷了20年來(lái)全球棉花相關(guān)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移、重構(gòu)，這些亞洲國(guó)家在全球棉花貿(mào)易中的參與度有所提高。中國(guó)2009年、2014年、2019年3個(gè)年份的進(jìn)口依賴(lài)度始終位列第一，而且從圖1和圖2可以看出，相較于1999年，2019年中國(guó)所在節(jié)點(diǎn)不僅鏈出線(xiàn)密度有了明顯提高，實(shí)線(xiàn)和點(diǎn)劃線(xiàn)也更多，這表明20年來(lái)中國(guó)棉花貿(mào)易進(jìn)口依賴(lài)度的快速提高不僅體現(xiàn)為進(jìn)口對(duì)象多元化，還體現(xiàn)為中國(guó)與其進(jìn)口對(duì)象之間依賴(lài)程度的加深。這在很大程度上得益于2001年中國(guó)加入世界貿(mào)易組織后快速融入全球貿(mào)易體系，以及中國(guó)政府堅(jiān)定不移深化改革、擴(kuò)大開(kāi)放。當(dāng)前中國(guó)已經(jīng)成為全球棉花貿(mào)易中不可或缺的重要角色，在棉花進(jìn)口網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位。但是從另一種角度來(lái)看，高進(jìn)口依賴(lài)度在一定程度上反映出國(guó)內(nèi)存在著較大的棉花缺口，無(wú)論是因質(zhì)量還是數(shù)量導(dǎo)致的棉花缺口均可能埋下被“卡脖子”的隱患。聯(lián)合國(guó)貿(mào)易數(shù)據(jù)顯示，2019年美國(guó)成為中國(guó)第二大棉花進(jìn)口貿(mào)易伙伴，本文計(jì)算得出的進(jìn)口依賴(lài)度也顯示中國(guó)對(duì)美國(guó)的棉花進(jìn)口依賴(lài)度高達(dá)3.32，排名第一，考慮到當(dāng)前正處于中美貿(mào)易摩擦的關(guān)鍵時(shí)期，中美之間脆弱的貿(mào)易關(guān)系是中國(guó)棉花產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的潛在威脅。歐美地區(qū)國(guó)家除法國(guó)和希臘的進(jìn)口依賴(lài)度有小幅提高外，其余國(guó)家均出現(xiàn)了不同幅度的下降，其中比利時(shí)降幅最大，美國(guó)緊隨其后，兩國(guó)進(jìn)口依賴(lài)度分別由1999年的73和89下降至2019年的33和72，相應(yīng)排名由1999年的第4位和第1位下降至2019的第24位和第6位?？梢哉f(shuō)近20年來(lái)中美兩國(guó)在棉花進(jìn)口貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中展現(xiàn)出的地位優(yōu)勢(shì)已經(jīng)發(fā)生了反轉(zhuǎn)。

2.出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)演化分析。由圖3和圖4可以看出，出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)的局部網(wǎng)絡(luò)密度要明顯高于同時(shí)期的進(jìn)口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)。本文通過(guò)測(cè)算發(fā)現(xiàn)，全球棉花貿(mào)易進(jìn)口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)圖的度數(shù)中心勢(shì)在20年中的均值為0.24，而出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)為0.39，這說(shuō)明在全球棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)中，棉花出口依賴(lài)主要存在于部分國(guó)家，但具有進(jìn)口依賴(lài)的國(guó)家則更為普遍。由圖3和表1可以看出，中國(guó)、比利時(shí)、印度尼西亞的出口依賴(lài)度降幅較大（圖3中圓形節(jié)點(diǎn)代表依賴(lài)度提高，三角形節(jié)點(diǎn)代表依賴(lài)度降低，中國(guó)所在節(jié)點(diǎn)為三角形），三國(guó)的出口依賴(lài)度分別降低了22、21、18，其中比利時(shí)、印度尼西亞的出口依賴(lài)度排名在2019年還能維持在前二十名，但中國(guó)已經(jīng)排到三十名開(kāi)外。出現(xiàn)這一結(jié)果本文認(rèn)為主要有兩個(gè)原因：首先，中國(guó)國(guó)內(nèi)棉花產(chǎn)業(yè)鏈的逐步成熟進(jìn)一步加大了對(duì)棉花的需求量，但是棉花供給量的增長(zhǎng)速度卻無(wú)法匹配棉花需求量的增長(zhǎng)速度，導(dǎo)致棉花的出口空間受到壓縮。如從2014年到2019年國(guó)內(nèi)棉花產(chǎn)量從484.24萬(wàn)噸上升至588.90萬(wàn)噸，約上升21.61%，但是棉花消耗量從565.72萬(wàn)噸上升至820.52萬(wàn)噸，約上升45.04%，棉花缺口相應(yīng)由81.48萬(wàn)噸上升至231.62萬(wàn)噸。其次，不穩(wěn)定的國(guó)際貿(mào)易形勢(shì)對(duì)中國(guó)棉花貿(mào)易出口依賴(lài)產(chǎn)生了一定影響，尤其是美國(guó)自2018年起對(duì)中國(guó)實(shí)施的貿(mào)易制裁在很大程度上波及了棉花出口，中國(guó)對(duì)美國(guó)的棉花貿(mào)易出口依賴(lài)度從1999年的0.123降至2019年的0.003，出口貿(mào)易伙伴數(shù)量也從1999年的25個(gè)（遍布亞美歐地區(qū)）降至2019年的10個(gè)（集中在亞洲地區(qū)）。對(duì)比圖3和圖4可以發(fā)現(xiàn)，從1999年到2019年中國(guó)所在節(jié)點(diǎn)鏈出的實(shí)線(xiàn)和點(diǎn)劃線(xiàn)數(shù)量以及鏈出對(duì)象均沒(méi)有太大變化，但是鏈出密度卻大幅下降。這表明中國(guó)棉花出口地位的下降主要源于1999年起低依賴(lài)國(guó)家的脫離，這些低依賴(lài)國(guó)家如葡萄牙、比利時(shí)等很容易因外部環(huán)境變化或政治因素而與中國(guó)脫離貿(mào)易聯(lián)系。其他發(fā)展中國(guó)家如印度、巴西、土耳其的出口依賴(lài)度排名相應(yīng)提高了15、36、4位，成為近20年來(lái)棉花出口地位提升幅度較大的國(guó)家。歐美國(guó)家中除法國(guó)出口依賴(lài)度保持不變外，英國(guó)、意大利、德國(guó)、西班牙、美國(guó)出口依賴(lài)度均有不同程度的提高，其中土耳其在排名上首次超越美國(guó)，成為世界棉花貿(mào)易出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)中地位最高的國(guó)家，美國(guó)則退居第二位。綜合圖1～圖4及表1結(jié)果可知，近20年來(lái)各個(gè)國(guó)家的出口依賴(lài)度雖然存在波動(dòng)，但是棉花出口貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)中心仍然主要集中在歐美地區(qū)。

三、世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制

棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)演化是指網(wǎng)絡(luò)中各國(guó)貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成與消亡，該過(guò)程主要受到外生機(jī)制和內(nèi)生機(jī)制的影響。外生機(jī)制包括行動(dòng)者屬性和網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量效應(yīng)，其中行動(dòng)者屬性反映了網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體節(jié)點(diǎn)的自身屬性如何作用于依賴(lài)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量效應(yīng)反映了節(jié)點(diǎn)的趨同性或趨異性。內(nèi)生機(jī)制可理解為網(wǎng)絡(luò)依賴(lài)關(guān)系可以通過(guò)自組織的過(guò)程形成一定的網(wǎng)絡(luò)模式，進(jìn)而促進(jìn)其他關(guān)系的形成，這些局部網(wǎng)絡(luò)模式被稱(chēng)為“網(wǎng)絡(luò)構(gòu)局”，是內(nèi)生效應(yīng)。此外，由于時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型能夠?qū)⒉煌瑫r(shí)間段的橫截面網(wǎng)絡(luò)納入考慮，縱向觀察網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)間相關(guān)性，較傳統(tǒng)的隨機(jī)指數(shù)圖模型具有更好的適用性，因而本文選擇使用時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型進(jìn)行分析。

（一）變量選取

本文重點(diǎn)考察了1999年、2004年、2009年、2014年、2019年5個(gè)等距年份的棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)，模型的因變量為這些年份各國(guó)棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成。解釋變量主要包括行動(dòng)者屬性、網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量效應(yīng)、內(nèi)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)、時(shí)間依賴(lài)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。其中行動(dòng)者屬性主要反映棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)中國(guó)家的個(gè)體屬性特征對(duì)依賴(lài)關(guān)系形成的影響，選擇發(fā)送者效應(yīng)（Sender）、接收者效應(yīng)（Receiver）、同配性（Homphily）、連續(xù)性主效應(yīng)（Dcov）4種效應(yīng)進(jìn)行衡量。在變量選擇上，考慮到經(jīng)濟(jì)水平能夠代表經(jīng)濟(jì)體的綜合實(shí)力，對(duì)于棉花這類(lèi)關(guān)系到國(guó)計(jì)民生的重要戰(zhàn)略資源，不同經(jīng)濟(jì)水平的國(guó)家可能存在不同的貿(mào)易策略，因而本文選取各國(guó)人均GDP衡量經(jīng)濟(jì)水平對(duì)棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的影響。鑒于各國(guó)人均GDP差別較大，參考許和連［24］的做法，將人均GDP中排名在前25%的國(guó)家定義為高GDP國(guó)家（GDP_High），排名在后25%的國(guó)家定義為低GDP國(guó)家（GDP_Low），排名在中間部分的國(guó)家定義為中等GDP國(guó)家（GDP_Mid）。此外人口規(guī)模越大代表該國(guó)對(duì)棉花的需求越高，在棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)的嵌入程度越深，進(jìn)而越有可能形成貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系，本文選取各國(guó)每年年末人口總數(shù)反映人口規(guī)模（Population）。

網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量效應(yīng)（Edgecov）是指國(guó)家之間的交互關(guān)系會(huì)對(duì)貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系產(chǎn)生影響，尤其是在雙邊關(guān)系上，一些經(jīng)濟(jì)體在地理和經(jīng)貿(mào)上的聯(lián)系會(huì)對(duì)貿(mào)易往來(lái)產(chǎn)生重要影響，是網(wǎng)絡(luò)外生效應(yīng)?；诖耍疚姆謩e選取兩國(guó)接壤關(guān)系（Border）和是否簽訂自由貿(mào)易協(xié)定（RTA）衡量網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量效應(yīng)。其中各國(guó)接壤的地理數(shù)據(jù)來(lái)自CEPLL數(shù)據(jù)庫(kù)，若兩國(guó)接壤記為1，否則為0；各國(guó)之間簽訂自由貿(mào)易協(xié)定數(shù)據(jù)來(lái)自世界貿(mào)易組織網(wǎng)站中的區(qū)域自由貿(mào)易協(xié)定數(shù)據(jù)庫(kù)，本文統(tǒng)計(jì)了各年份中自由貿(mào)易協(xié)定處于有效狀態(tài)且同時(shí)簽訂了該協(xié)議的國(guó)家，若兩個(gè)國(guó)家在某年同為一份有效協(xié)議簽署國(guó)則記為1，否則為0。

內(nèi)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響了網(wǎng)絡(luò)的變化方向，已存在的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系將促進(jìn)其他關(guān)系的形成，并通過(guò)積累逐步形成有序的網(wǎng)絡(luò)，這一自組織的過(guò)程即為網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)［22］。本文選擇邊（Edges）、互惠性（Mutual）、傳遞性閉合（Gwesp）、擴(kuò)張性（Gwodegree）、聚斂性（Gwidegree）作為內(nèi)生驅(qū)動(dòng)變量。其中邊在網(wǎng)絡(luò)中的解釋類(lèi)似于線(xiàn)性回歸中的截距項(xiàng)；互惠性反映了節(jié)點(diǎn)之間相互鏈出關(guān)系的傾向；擴(kuò)張性、聚斂性反映了偏好依附效應(yīng)，即節(jié)點(diǎn)更傾向于與網(wǎng)絡(luò)中具有較多網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生鏈出（鏈入）關(guān)系；傳遞性閉合代表了貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)中形成一個(gè)依賴(lài)閉環(huán)的趨勢(shì)，其可反映網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)濟(jì)體貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成是否會(huì)受到第三方的影響。

對(duì)于時(shí)間依賴(lài)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，本文選取穩(wěn)定性（Memory）、延遲性（Delrecip）、時(shí)間—邊交互效應(yīng)（Timecov）3種效應(yīng)進(jìn)行衡量。穩(wěn)定性描述了時(shí)間區(qū)間內(nèi)貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的整體穩(wěn)定程度；延遲性反映了經(jīng)濟(jì)體之間當(dāng)期建立的單向貿(mào)易依賴(lài)是否會(huì)影響下一期雙方產(chǎn)生相互依賴(lài)；時(shí)間—邊交互效應(yīng)說(shuō)明了隨著時(shí)間的推移網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量系數(shù)的變化情況，代表該變量對(duì)于網(wǎng)絡(luò)形成的解釋程度在時(shí)間維度上的變化情況。各變量具體介紹見(jiàn)表2。

（二）模型構(gòu)建

本文根據(jù)模型對(duì)照結(jié)果進(jìn)行擇優(yōu)處理，以合理確立最終模型。具體而言：在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上逐步添加變量對(duì)模型重新進(jìn)行擬合，實(shí)際觀測(cè)值（真實(shí)變量）越接近箱型圖中點(diǎn)（模型擬合變量分布），說(shuō)明模型擬合效果越好。將模型一作為基準(zhǔn)模型，包括2個(gè)內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量（Edges、Mutual）、4個(gè)行動(dòng)者變量（Dcov、Homphily、Sender、Receiver）以及1個(gè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量（Edgecov）。為了能夠解釋網(wǎng)絡(luò)中存在的復(fù)雜的依賴(lài)關(guān)系以及解決模型模擬存在的大部分為空?qǐng)D或全圖這類(lèi)近似退化現(xiàn)象，模型二在模型一的基礎(chǔ)上加入3個(gè)內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量（Gwesp、Gwodegree、Gwidegree），模型三則在模型二的基礎(chǔ)上繼續(xù)添加3個(gè)時(shí)間依賴(lài)結(jié)構(gòu)變量（Memory、Delrecip、Timecov）。利用模型已經(jīng)生成的參數(shù)來(lái)對(duì)每個(gè)時(shí)間橫截面模擬出100個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖，再對(duì)比實(shí)際圖中各個(gè)網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)與模擬圖中相對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)來(lái)說(shuō)明模擬效果，最終選擇了邊共享伙伴（Edge-wise shared partners）、幾何距離（Geodesic distances）、入度（Indegree）、出度（Outdegree）、二元組共享伙伴（Dyad-wise shared partners）、三元組（Triad census）共6個(gè)網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)，模擬結(jié)果（限于篇幅未列示）顯示3個(gè)模型的GOF擬合圖除邊共享伙伴外其他5個(gè)指標(biāo)結(jié)果相近且效果都很好。在加入時(shí)間依賴(lài)結(jié)構(gòu)變量后，模型三的模擬效果較模型一和模型二有明顯優(yōu)化，因此本文選擇模型三作為最終模型，模型三的具體形式如下：

其中：[Yt+1]和[Yt]分別為t+1和t時(shí)期的棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)，q為模型參數(shù)，1/c為介于0和1之間的歸一化常數(shù)；Sender（GDP）代表Sender（GDP_Mid）和Sender（GDP_High）兩種情況，Receiver（GDP）同理；其余變量含義如前。

（三）實(shí)證分析

本文使用時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型對(duì)1999—2019年世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行估計(jì)與擬合，結(jié)果如表3所示。由表3可以看出3個(gè)模型中的變量都通過(guò)了99.9%的置信檢驗(yàn)，除互惠性（Mutual）以外，其余變量系數(shù)的正負(fù)性在模型一、二、三中均保持一致。由表3中模型三的回歸結(jié)果可知，內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量邊（Edges）的系數(shù)為-4.045，說(shuō)明總體貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)的密度在50%以下，符合大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)的典型特征。傳遞性閉合（Gwesp）系數(shù)為0.773，說(shuō)明存在著傳遞閉合性，即當(dāng)節(jié)點(diǎn)A出口給節(jié)點(diǎn)B、節(jié)點(diǎn)B出口給節(jié)點(diǎn)C時(shí)，節(jié)點(diǎn)A出口給節(jié)點(diǎn)C的概率將顯著大于節(jié)點(diǎn)A、C隨機(jī)貿(mào)易方向的概率，也即棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成具有三元傳遞特征，忽略網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生結(jié)構(gòu)變量效應(yīng)可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤。擴(kuò)張性（Gwodegree）、聚斂性（Gwidegree）系數(shù)分別為-2.580、0.957，一負(fù)一正正好反映了棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)以聚斂型星型結(jié)構(gòu)為主，而擴(kuò)張型星型結(jié)構(gòu)則較少。在網(wǎng)絡(luò)中具有高度棉花出口依賴(lài)特征的國(guó)家能夠憑借自身的優(yōu)勢(shì)地位進(jìn)一步吸引其他國(guó)家與自己形成貿(mào)易依賴(lài)，體現(xiàn)了棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系中存在的偏好連接，導(dǎo)致棉花貿(mào)易出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)的中心隨著時(shí)間的推移愈發(fā)向少數(shù)幾個(gè)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)核心地位的國(guó)家集中，最終形成強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱的格局，也即馬太效應(yīng)?；セ菪裕∕utual）、延遲性（Delrecip）、連續(xù)性主效應(yīng)人口規(guī)模［Dcov（Population）］系數(shù)分別為-0.002、0.004、0.001，盡管均顯著但也都接近于0，表明這些變量對(duì)棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的影響并不大。

在行動(dòng)者屬性中，中等GDP發(fā)送者效應(yīng)［Sender（GDP_Mid）］和接收者效應(yīng)［（Receiver（GDP_Mid）］系數(shù)分別為-0.532和0.457，這意味著相較于低收入國(guó)家，中等收入國(guó)家更傾向于產(chǎn)生進(jìn)口依賴(lài)。可能的原因在于低收入國(guó)家大多第一產(chǎn)業(yè)占比相對(duì)較高，棉花種植業(yè)往往是該國(guó)的主要產(chǎn)業(yè)，其在世界棉花貿(mào)易中承擔(dān)著棉花出口的角色，因而更容易產(chǎn)生棉花出口依賴(lài)。中等收入國(guó)家的紡織業(yè)及其他棉花加工等第二產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá)，本國(guó)棉花供應(yīng)往往存在缺口，進(jìn)而拉升了這些國(guó)家對(duì)棉花的進(jìn)口依賴(lài)，其中較為典型的有中國(guó)、印度。高GDP發(fā)送者效應(yīng)［（Sender（GDP_High））］和接收者效應(yīng)［（Receiver（GDP_High）］系數(shù)分別為0.103和0.952，說(shuō)明高收入國(guó)家會(huì)同時(shí)傾向于產(chǎn)生進(jìn)口依賴(lài)和出口依賴(lài)，這些國(guó)家內(nèi)部并不一定擁有較大的棉花生產(chǎn)或消費(fèi)量，但其往往具有較高的國(guó)際地位，對(duì)貿(mào)易規(guī)則的制定具有優(yōu)勢(shì)，紡織工業(yè)和服裝品牌影響力大，因而能夠在一定程度上掌握棉花貿(mào)易話(huà)語(yǔ)權(quán)，無(wú)論在棉花進(jìn)口還是出口貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)中均占據(jù)較高地位。如法國(guó)2019年的棉花貿(mào)易額約為8.9萬(wàn)噸，不及中國(guó)的十分之一，全球排名第32位，但是其國(guó)內(nèi)具有較為完善的紡織工業(yè)并誕生了一批具有較大國(guó)際影響力的服裝品牌，這進(jìn)一步提高了法國(guó)對(duì)棉花進(jìn)出口的議價(jià)能力，在世界棉花貿(mào)易中具有較強(qiáng)影響力，其棉花進(jìn)出口貿(mào)易依賴(lài)度總和高達(dá)160，排名第5位，遠(yuǎn)高于中國(guó)。同樣，呈現(xiàn)出棉花貿(mào)易額相對(duì)較少但進(jìn)出口依賴(lài)度排名處于高位特征的國(guó)家還有意大利、英國(guó)、德國(guó)等歐洲老牌發(fā)達(dá)國(guó)家。

網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量?jī)蓢?guó)接壤關(guān)系［Edgecov（Border）］系數(shù)為0.118，說(shuō)明兩個(gè)接壤國(guó)家形成棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的概率是隨機(jī)概率的1.125倍，兩個(gè)國(guó)家接壤能夠降低兩國(guó)貿(mào)易的交通成本，因而更有可能進(jìn)行貿(mào)易往來(lái)并逐漸形成貿(mào)易依賴(lài)。時(shí)間依賴(lài)結(jié)構(gòu)變量穩(wěn)定性（Memory）系數(shù)為1.227，該正向系數(shù)表明一個(gè)國(guó)家的棉花貿(mào)易對(duì)象會(huì)隨著時(shí)間的推移而在總體上保持穩(wěn)定。網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量區(qū)域貿(mào)易協(xié)定［Edgecov（RTA）］系數(shù)為23.076，時(shí)間—邊交互項(xiàng)區(qū)域貿(mào)易協(xié)定［Timecov（RTA）］系數(shù)為10.163，這兩個(gè)變量的系數(shù)較大，表明國(guó)家之間棉花貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成在很大程度上依托于自由貿(mào)易協(xié)定，且20年內(nèi)這種貿(mào)易協(xié)定對(duì)貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的影響逐步增強(qiáng)。其內(nèi)在邏輯在于：自由貿(mào)易協(xié)定能夠在制度、政治、經(jīng)濟(jì)層面對(duì)貿(mào)易雙方產(chǎn)生積極影響［25］，通過(guò)締結(jié)自由貿(mào)易協(xié)定而產(chǎn)生的貿(mào)易紐帶能夠維持兩國(guó)之間的相互依賴(lài)關(guān)系，提升國(guó)家間經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)專(zhuān)業(yè)化水平并重塑原有經(jīng)濟(jì)成本，最終降低因貿(mào)易伙伴國(guó)內(nèi)部政策變化或者外部環(huán)境變化所帶來(lái)的不確定性影響［26］。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.采用馬爾可夫鏈蒙特卡羅最大似然估計(jì)。相較于前文使用的自舉偽似然估計(jì)（MPLE），馬爾可夫鏈蒙特卡羅最大似然估計(jì)（MCMC-MLE）對(duì)于較小連續(xù)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)時(shí)間較長(zhǎng)、速度較慢，但是精度略有提升，因此這兩個(gè)估計(jì)模型具有互補(bǔ)的優(yōu)勢(shì)［27］。本文采用馬爾可夫鏈蒙特卡羅最大似然估計(jì)方法進(jìn)行回歸，并與自舉偽似然估計(jì)方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)除了擴(kuò)張性（Gwodegree）和高GDP發(fā)送者效應(yīng)［Sender（GDP_High）］2個(gè)變量置信度有所降低外，其余變量符號(hào)均不變且數(shù)值也未發(fā)生太大改變，說(shuō)明使用MPLE方法與MCMC-MLE方法的估計(jì)結(jié)果基本上無(wú)異。

2.采用不同時(shí)間步長(zhǎng)。使用時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型進(jìn)行建模通常會(huì)損失一個(gè)步長(zhǎng)，因?yàn)槊看文Ｐ凸烙?jì)是以前一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)為條件的，而對(duì)于第一個(gè)時(shí)間段觀察到的網(wǎng)絡(luò)，沒(méi)有可以使用的前一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)，所以時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型的估計(jì)從t=2（2004年）開(kāi)始，到t=5（2019年）結(jié)束，網(wǎng)絡(luò)協(xié)變量（Edgecov）從t=1（1999年）開(kāi)始，到t=4結(jié)束（2014年）。基于此，本文將滯后一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)，同時(shí)將二元協(xié)變量手動(dòng)設(shè)置保持不變作為一個(gè)等效模型以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果（限于篇幅未列示）顯示除了互惠性（Mutual）系數(shù)由-0.001變成了0.420外，其余變量符號(hào)均未改變，且皆通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)。

3.采用貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。為保證模擬結(jié)果的有效性，進(jìn)一步將基于模型三的模擬網(wǎng)絡(luò)與實(shí)際觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較來(lái)進(jìn)行檢查，一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)是評(píng)估模型與最初沒(méi)有用于創(chuàng)建模型的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的匹配度。本文通過(guò)1999年、2004年、2009年、2014年棉花貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果利用GOF模擬100個(gè)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)2019年的貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)，并與2019年的實(shí)際貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，其中網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)選擇同前文保持一致。最終結(jié)果（限于篇幅未列示）顯示除邊共享伙伴數(shù)量有少部分片段擬合效果不太理想外，其余5個(gè)指標(biāo)均能接近或通過(guò)模擬箱型圖中點(diǎn)。綜合以上結(jié)果，可以認(rèn)為模型三的擬合結(jié)果能夠很好地反映真實(shí)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，前文結(jié)果穩(wěn)健。

四、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

考慮到貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中兩國(guó)的貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)中其他國(guó)家依賴(lài)關(guān)系的間接影響，本文引入改進(jìn)后的貿(mào)易依賴(lài)指標(biāo)并利用時(shí)態(tài)隨機(jī)指數(shù)圖模型構(gòu)建1999—2019年世界棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)核心棉花貿(mào)易國(guó)家進(jìn)口、出口貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

第一，20年來(lái)，核心棉花貿(mào)易國(guó)家的進(jìn)口依賴(lài)度呈現(xiàn)出區(qū)域性變化，進(jìn)口依賴(lài)度提高的國(guó)家基本分布于亞洲地區(qū)，在全球棉花相關(guān)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、重構(gòu)的大背景下，這些亞洲國(guó)家在全球棉花貿(mào)易中的參與度有所提高，而歐美地區(qū)除法國(guó)、希臘外其余國(guó)家的棉花貿(mào)易進(jìn)口依賴(lài)度均有所下降。棉花貿(mào)易出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)較進(jìn)口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)集中度更高，棉花出口依賴(lài)主要存在于部分國(guó)家，從地域上來(lái)看出口依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)中心主要集中在歐美地區(qū)。

第二，中國(guó)棉花貿(mào)易進(jìn)口依賴(lài)度的快速提高表現(xiàn)為依賴(lài)對(duì)象多元化且依賴(lài)程度有所提高，但是需要警惕高進(jìn)口依賴(lài)度可能引發(fā)的被“卡脖子”隱患。受?chē)?guó)內(nèi)棉花缺口逐步擴(kuò)大、不穩(wěn)定國(guó)際貿(mào)易形勢(shì)以及低依賴(lài)國(guó)家脫離的影響，中國(guó)棉花貿(mào)易出口依賴(lài)度排名下降明顯。

第三，棉花貿(mào)易依賴(lài)網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)制分析表明貿(mào)易依賴(lài)關(guān)系的形成具有三元傳遞特征，出口依賴(lài)關(guān)系的建立具有偏好連接特征，少數(shù)具有出口依賴(lài)的國(guó)家能夠通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)中建立的優(yōu)勢(shì)地位進(jìn)一步促進(jìn)依賴(lài)關(guān)系的形成。兩國(guó)接壤關(guān)系正向影響依賴(lài)關(guān)系的形成，但經(jīng)濟(jì)水平對(duì)依賴(lài)關(guān)系形成的影響具有異質(zhì)性，相較于低收入國(guó)家，中等收入國(guó)家更易形成進(jìn)口依賴(lài)，而高收入國(guó)家同時(shí)傾向于形成進(jìn)口、出口雙向依賴(lài)。通過(guò)締結(jié)自由貿(mào)易協(xié)定建立的貿(mào)易紐帶能夠促進(jìn)國(guó)家之間依賴(lài)關(guān)系的形成，且這種促進(jìn)作用在20年來(lái)逐步增強(qiáng)。

（二）啟示

第一，在中美貿(mào)易摩擦、新冠疫情、俄烏沖突等不確定因素共存的時(shí)代背景下，相較于棉花出口，中國(guó)更應(yīng)該重視較高的進(jìn)口依賴(lài)度給棉花產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈帶來(lái)的高風(fēng)險(xiǎn)。一是應(yīng)著力降低對(duì)貿(mào)易關(guān)系脆弱國(guó)家的棉花貿(mào)易依賴(lài)度，避免因貿(mào)易摩擦而受制于人；二是通過(guò)“一帶一路”倡議、亞太經(jīng)濟(jì)合作組織、區(qū)域全面經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定等區(qū)域經(jīng)貿(mào)合作組織或自由貿(mào)易協(xié)定，進(jìn)一步加強(qiáng)、鞏固與其他國(guó)家的雙邊貿(mào)易關(guān)系；三是政府應(yīng)重視國(guó)內(nèi)棉花缺口過(guò)大問(wèn)題，鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)加大對(duì)高產(chǎn)棉花的培育力度，完善棉花補(bǔ)貼制度，提高棉農(nóng)種植積極性，同時(shí)合理分配政府、農(nóng)民、企業(yè)三者的利益。

第二，合理調(diào)整中國(guó)棉花進(jìn)出口依賴(lài)需要依托成熟、完善的棉花產(chǎn)業(yè)鏈，對(duì)此可以引導(dǎo)一批有實(shí)力的棉花加工企業(yè)和農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)揮技術(shù)、資金、人才、管理優(yōu)勢(shì)，加快全產(chǎn)業(yè)鏈海外布局。如可以通過(guò)將部分中低端紡織產(chǎn)業(yè)逐步轉(zhuǎn)移到東南亞或南亞地區(qū)以降低土地、勞動(dòng)力成本；對(duì)于高端環(huán)節(jié)可以構(gòu)建以棉花流通和消費(fèi)為主導(dǎo)的服裝產(chǎn)銷(xiāo)聯(lián)盟或價(jià)格聯(lián)盟，鼓勵(lì)國(guó)內(nèi)服裝品牌走出國(guó)門(mén)，提升本土服裝品牌的國(guó)際知名度。

第三，棉花作為一種金融屬性較強(qiáng)的農(nóng)產(chǎn)品，其國(guó)際貿(mào)易規(guī)則的制定在很大程度上受歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的影響，這些國(guó)家能夠通過(guò)政治優(yōu)勢(shì)打壓其他國(guó)家的棉花產(chǎn)業(yè)，進(jìn)行不平等貿(mào)易，嚴(yán)重侵害其他國(guó)家的權(quán)益。對(duì)此，中國(guó)應(yīng)勇于承擔(dān)大國(guó)責(zé)任，在積極參與國(guó)際貿(mào)易規(guī)則制定的同時(shí)兼顧效率與公平，致力于促進(jìn)國(guó)際棉花貿(mào)易朝著更加公平合理的方向發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：孫竹青）

收稿日期：2023-01-11

基金項(xiàng)目：廣東省軟科學(xué)研究計(jì)劃“基于SNA的廣東省中小企業(yè)集群知識(shí)轉(zhuǎn)移和創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系研究”（2018A070712004）

作者簡(jiǎn)介：李敏（1979—），女，管理學(xué)博士，華南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院副教授， 研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集群與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)；曹城（1997—），男，華南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集群與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。