全球稻米贸易网络特征分析及启示

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2025.05.20240062

摘要/Abstract

摘要：

基于2001—2022年全球稻米贸易关系矩阵，研究全球稻米贸易网络格局演化特征，运用QAP方法分析其影响因素。研究发现：①稻米出口系统分布较为集中，主要集中于泰国、印度、越南、巴基斯坦、美国，而稻米进口系统数量众多且分散；稻米贸易出口垄断程度明显高于进口贸易。②稻米贸易呈多极化格局，贸易网络规模与密度不断增加，贸易集聚性、连接效率与可达性不断增强，贸易网络具有“小世界”特征。中国在全球稻米贸易中保持较好的独立自主贸易能力，但对稻米贸易流动的控制能力不强。③稻米贸易网络社群具有空间集聚与混杂并存的分布特征，从区域尺度上看，欧洲社群边界相对清晰、空间整合度高，亚太、中东、非洲等区域的社群归属呈紊乱混杂状态；从国家尺度上看，泰国、美国、印度、意大利一直处于贸易网络社群核心位置，肯尼亚、科特迪瓦、塞内加尔、特立尼达和多巴哥等处于贸易网络社群边缘位置。④稻米人均产出差异、劳动力规模差异对稻米贸易具有显著的正向影响；政府效能差异、关税水平差异、地理距离对其存在负向影响。基于此，提出建立稻米进口供给风险预警机制、优化进口结构、提升政府服务效能和供应链影响力等举措确保稻米供给安全。

关键词: 全球稻米贸易, 复杂网络, 国际贸易网络, QAP分析, 影响因素

Abstract:

Based on the global rice trade relationship matrix from 2001 to 2022, employs the Quadratic Assignment Procedure (QAP) to analyze the evolution characteristics and influencing factors of the global rice trade network. Key findings include: ①the rice export system is highly centralized, predominantly in Thailand, India, Vietnam, Pakistan, and the United States, contrasting with a numerous and dispersed rice import system. The export monopoly in rice trade is significantly more pronounced than import competition.②The rice trade exhibits a multipolar pattern with increasing network size and density. Enhancements in trade agglomeration, connectivity efficiency, and accessibility are evident, lending the network 'small world' characteristics. China maintains robust independent trade capabilities in the global rice market, yet exhibits limited control over rice trade flows. ③ The rice trade network communities display a mix of spatial agglomeration and heterogeneity. The European community has distinct boundaries and high spatial integration, while communities in the Asia Pacific, Middle East, and Africa show chaotic and mixed affiliations. Thailand, the United States, India, and Italy remain central in trade network communities, with Kenya, C?te d'Ivoire, Senegal, Trinidad and Tobago on the periphery. ④Variations in per capita rice production and labor force size significantly positively influence rice trade, while disparities in government efficiency, tariff rates, and geographical proximity adversely affect it.. It is advised that the government of China should implement a risk early-warning system for rice import supply, refine the structure of imports, augment the efficacy of governmental services, and bolster the impact of supply chains. Such comprehensive measures are crucial to safeguarding the security of rice supply.

Key words: global rice trade, complex network, international trade network, QAP analysis, influencing factors

孙红杰, 邢宛飞, 李亚钦. 全球稻米贸易网络特征分析及启示[J]. 世界地理研究, 2025, 34(5): 19-32.

Hongjie SUN, Wanfei XING, Yaqin LI. Analysis of the characteristics of the global rice trade network and its implications[J]. World Regional Studies, 2025, 34(5): 19-32.

图/表 11

表1 稻米国际贸易网络指标及含义

Tab.1 Indicators and implications of the international rice trade network

指标	公式	含义
网络密度	$D = M N (N - 1$	M表示网络中的边数，N表示网络中的国家节点数，D反映稻米国际贸易网络国家（地区）间联系的紧密程度，密度越大代表联系越紧密
中介中心度	$C B x = 2 ∑ i ≠ j ≠ x σ i j x σ i j N - 1) (N - 2$	在一个包含N个国家的网络中， $σ i j$ 表示从i国到j国的最短路径数目， $σ i j x$ 表示i国与j国之间经过x国中转的最短路径数目，C_B(x)反映一个国家对稻米贸易网络的控制能力
接近中心度	$C c i = N ∑ j = 1, i ≠ j N σ i j$	在一个包含N个国家的复杂网络中， $C c i$ 反映一个国家在稻米贸易（进口或出口）时不受其他国家控制的能力
平均最短路径长度	$L = ∑ i ≠ j σ i j N (N - 1$	在一个包含N个国家的复杂网络中，L用以衡量稻米贸易网络各国之间的可达性程度
平均聚类系数	$C = 1 N ∑ i = 1 N e i k i (k i - 1$	在一个包含N个国家的网络中,e_i 表示i国与所有邻接国之间的实际边数，k_i 表示i国的邻接国数，C反映贸易网络的集聚程度
社群检测	$Q = 1 M ∑ ∑ [w i j - w i w j m] δ (c i, c j)$	识别一个国家在稻米贸易网络中联系最紧密的群体及其在社群中的地位

表1 稻米国际贸易网络指标及含义

Tab.1 Indicators and implications of the international rice trade network

指标	公式	含义
网络密度	$D = M N (N - 1$	M表示网络中的边数，N表示网络中的国家节点数，D反映稻米国际贸易网络国家（地区）间联系的紧密程度，密度越大代表联系越紧密
中介中心度	$C B x = 2 ∑ i ≠ j ≠ x σ i j x σ i j N - 1) (N - 2$	在一个包含N个国家的网络中， $σ i j$ 表示从i国到j国的最短路径数目， $σ i j x$ 表示i国与j国之间经过x国中转的最短路径数目，C_B(x)反映一个国家对稻米贸易网络的控制能力
接近中心度	$C c i = N ∑ j = 1, i ≠ j N σ i j$	在一个包含N个国家的复杂网络中， $C c i$ 反映一个国家在稻米贸易（进口或出口）时不受其他国家控制的能力
平均最短路径长度	$L = ∑ i ≠ j σ i j N (N - 1$	在一个包含N个国家的复杂网络中，L用以衡量稻米贸易网络各国之间的可达性程度
平均聚类系数	$C = 1 N ∑ i = 1 N e i k i (k i - 1$	在一个包含N个国家的网络中,e_i 表示i国与所有邻接国之间的实际边数，k_i 表示i国的邻接国数，C反映贸易网络的集聚程度
社群检测	$Q = 1 M ∑ ∑ [w i j - w i w j m] δ (c i, c j)$	识别一个国家在稻米贸易网络中联系最紧密的群体及其在社群中的地位

图1 2001—2022年全球稻米贸易流向注：图中AFG代表阿富汗，AGO代表安哥拉，ARG代表阿根廷，AUS代表澳大利亚，BGD代表孟加拉国，BEL代表比利时，BEN代表贝宁，BWA代表博茨瓦纳，BRA代表巴西，CMR代表喀麦隆，CAN代表加拿大，CHN代表中国，HKG代表中国香港，COL代表哥伦比亚，CUB代表古巴，CIV代表科特迪瓦，DEU代表朝鲜，DJI代表吉布提，EGY代表埃及，FRA代表法国，GBR代表英国，GHA代表加纳，GIN代表几内亚，HTI代表海地，IDN代表印度，IND代表印度尼西亚，IRN代表伊朗，IRQ代表伊拉克，ITA代表意大利，JAM代表牙买加，JPN代表日本，KEN代表肯尼亚，KWT代表科威特，LBR代表利比里亚，MDG代表马达加斯加，MYS代表马来西亚，MEX代表墨西哥，MOZ代表莫桑比克，MMR代表缅甸，NPL代表尼泊尔，NLD代表荷兰，NIC代表尼加拉瓜，NGA代表尼日利亚，PAK代表巴基斯坦，PRY代表巴拉圭，PHL代表菲律宾，PRT代表葡萄牙，KOR代表韩国，RUS代表俄罗斯，SAU代表沙特阿拉伯，SEN代表塞内加尔，SGP代表新加坡，SLE代表塞拉利昂，SOM代表索马里，ZAF代表南非，SYR代表叙利亚，TGO代表多哥，THA代表泰国，TUR代表土耳其，ARE代表阿拉伯联合酋长国，URY代表乌拉圭，USA代表美国，VEN代表委内瑞拉，VNM代表越南，YEM代表也门，_X代表其他国家或地区。

Fig.1 Trends in global rice trade flows from 2001 to 2022

表2 2001—2022年全球稻米贸易的主要出口国、进口国

Tab.2 Major exporting and importing countries in global rice trade from 2001 to 2022

年份	主要出口国及占全球出口比重	主要进口国及占全球进口比重
2001	泰国（37.81%）、美国（10.49%）、中国（9.17%）、越南（8.91%）、印度（8.55%）	尼日利亚（8.12%）、科特迪瓦（6.30%）、塞内加尔（4.59%）、沙特阿拉伯（3.99%）、巴西（3.69%）
2006	泰国（24.79%）、越南（15.48%）、印度（14.85%）、美国（12.83%）、巴基斯坦（11.83%）	菲律宾（5.86%）、科特迪瓦（4.93%）、伊朗（4.41%）、伊拉克（4.20%）、南非（3.43%）、尼日利亚（3.38%）
2011	泰国（28.40%）、越南（18.88%）、印度（13.31%）、美国（9.86%）、巴基斯坦（9.06%）	印度尼西亚（7.22%）、尼日利亚（5.68%）、博茨瓦纳（5.32%）、伊朗（3.59%）、孟加拉国（3.34%）、阿联酋（3.33%）
2016	泰国（24.03%）、印度（24.03%）、越南（11.67%）、巴基斯坦（9.60%）、美国（9.43%）	中国（9.36%）、贝宁（5.34%）、科特迪瓦（3.50%）、沙特阿拉伯（3.04%）、阿拉伯联合酋长国（3.01%）
2021	印度（41.49%）、泰国（11.84%）、越南（11.13%），巴基斯坦（7.77%）、美国（6.60%）	中国（9.26%）、菲律宾（5.59%）、孟加拉国（5.01%）、科特迪瓦（3.66%）、贝宁（3.26%）、塞内加尔（2.88%）
2022	印度（38.80%）、泰国（13.43%）、越南（11.45%）、巴基斯坦（8.03%）、美国（4.33%）	中国（9.72%）、菲律宾（6.56%）、伊拉克（3.70%）、科特迪瓦（3.60%）、贝宁（3.52%）、塞内加尔（3.27%）

表3 2001—2022年全球稻米贸易网络特征指标

Tab.3 Key indicators of global rice trade network characteristics from 2001 to 2022

统计特征	统计指标	年份
统计特征	统计指标	2001	2006	2011	2016	2021	2022
网络规模	节点数	219	227	224	227	228	230
	边数	1 957	2 459	2 858	3 330	3 363	3 318
	平均度	9.02	10.82	12.83	14.65	14.75	14.37
	网络密度	0.04	0.05	0.06	0.06	0.06	0.06
小世界性	平均聚类系数	0.19	0.22	0.22	0.24	0.27	0.26
小世界性	平均路径长度	3.07	2.87	2.74	2.59	2.56	2.52

图2 全球稻米贸易网络节点度累积分布（a）和出、入度中心性（b）

Fig.2 Cumulative distribution of node degrees（a） and centrality of export and import degrees（b） in the global rice trade network

表4 中心性指标排名前十的国家

Tab.4 Top 10 countries ranked in centrality index values

指标	排名	2001		2006		2011		2016		2021		2022
度数中心度	1	泰国	0.83	美国	0.87	美国	0.89	印度	0.87	印度	0.86	美国	0.88
	2	美国	0.83	泰国	0.83	泰国	0.87	美国	0.85	美国	0.86	印度	0.86
	3	印度	0.70	中国	0.79	巴基斯坦	0.83	泰国	0.83	中国	0.77	泰国	0.77
	4	中国	0.61	印度	0.79	印度	0.80	巴基斯坦	0.79	泰国	0.77	巴基斯坦	0.70
	5	日本	0.59	巴基斯坦	0.77	越南	0.74	越南	0.76	巴基斯坦	0.74	越南	0.70
	6	越南	0.59	越南	0.77	巴西	0.65	中国	0.63	越南	0.70	中国	0.67
	7	意大利	0.54	埃及	0.57	意大利	0.61	巴西	0.59	意大利	0.54	意大利	0.65
	8	乌拉圭	0.37	意大利	0.57	乌拉圭	0.57	意大利	0.59	乌拉圭	0.40	缅甸	0.42
	9	阿根廷	0.20	乌拉圭	0.40	中国	0.52	乌拉圭	0.41	缅甸	0.37	乌拉圭	0.40
	10	比利时	0.20	阿根廷	0.23	阿根廷	0.33	巴拉圭	0.26	巴拉圭	0.35	巴拉圭	0.28
接近中心度	1	泰国	0.85	美国	0.89	美国	0.90	印度	0.89	印度	0.88	美国	0.96
	2	美国	0.85	泰国	0.86	泰国	0.89	美国	0.87	美国	0.88	印度	0.95
	3	印度	0.75	中国	0.83	印度	0.84	泰国	0.84	中国	0.81	泰国	0.92
	4	中国	0.72	印度	0.83	巴基斯坦	0.84	巴基斯坦	0.81	泰国	0.81	越南	0.90
	5	日本	0.71	越南	0.81	越南	0.79	越南	0.80	巴基斯坦	0.80	中国	0.89
	6	越南	0.69	巴基斯坦	0.80	巴西	0.74	中国	0.73	越南	0.77	巴基斯坦	0.89
	7	意大利	0.68	意大利	0.70	意大利	0.72	巴西	0.71	意大利	0.67	意大利	0.87
	8	乌拉圭	0.59	埃及	0.68	乌拉圭	0.69	意大利	0.69	缅甸	0.61	缅甸	0.79
	9	加拿大	0.55	乌拉圭	0.61	中国	0.68	乌拉圭	0.59	乌拉圭	0.57	乌拉圭	0.76
	10	比利时	0.55	加拿大	0.56	阿根廷	0.58	阿联酋	0.56	比利时	0.57	英国	0.74
中间中心度	1	泰国	20.43	美国	13.37	泰国	13.18	印度	15.77	泰国	13.18	印度	16.19
	2	美国	19.33	泰国	11.62	美国	11.87	泰国	12.02	美国	11.87	美国	14.75
	3	印度	10.38	印度	10.50	巴基斯坦	10.90	美国	11.79	巴基斯坦	10.90	泰国	10.67
	4	越南	7.91	越南	9.38	印度	10.76	巴基斯坦	11.24	印度	10.76	巴基斯坦	8.85
	5	中国	7.76	巴基斯坦	9.18	越南	8.27	越南	9.41	越南	8.27	中国	6.40
	6	意大利	6.13	中国	8.71	意大利	5.38	中国	4.65	意大利	5.38	意大利	6.30
	7	日本	5.43	意大利	4.84	巴西	4.84	意大利	4.33	巴西	4.84	越南	5.88
	8	乌拉圭	3.10	埃及	4.04	乌拉圭	4.15	巴西	3.74	乌拉圭	4.15	乌拉圭	2.20
	9	加拿大	0.83	乌拉圭	2.48	中国	3.65	乌拉圭	1.94	中国	3.65	缅甸	1.96
	10	马来西亚	0.72	阿根廷	0.56	阿根廷	1.23	巴拉圭	0.59	阿根廷	1.23	巴拉圭	1.13

表4 中心性指标排名前十的国家

Tab.4 Top 10 countries ranked in centrality index values

指标	排名	2001		2006		2011		2016		2021		2022
度数中心度	1	泰国	0.83	美国	0.87	美国	0.89	印度	0.87	印度	0.86	美国	0.88
	2	美国	0.83	泰国	0.83	泰国	0.87	美国	0.85	美国	0.86	印度	0.86
	3	印度	0.70	中国	0.79	巴基斯坦	0.83	泰国	0.83	中国	0.77	泰国	0.77
	4	中国	0.61	印度	0.79	印度	0.80	巴基斯坦	0.79	泰国	0.77	巴基斯坦	0.70
	5	日本	0.59	巴基斯坦	0.77	越南	0.74	越南	0.76	巴基斯坦	0.74	越南	0.70
	6	越南	0.59	越南	0.77	巴西	0.65	中国	0.63	越南	0.70	中国	0.67
	7	意大利	0.54	埃及	0.57	意大利	0.61	巴西	0.59	意大利	0.54	意大利	0.65
	8	乌拉圭	0.37	意大利	0.57	乌拉圭	0.57	意大利	0.59	乌拉圭	0.40	缅甸	0.42
	9	阿根廷	0.20	乌拉圭	0.40	中国	0.52	乌拉圭	0.41	缅甸	0.37	乌拉圭	0.40
	10	比利时	0.20	阿根廷	0.23	阿根廷	0.33	巴拉圭	0.26	巴拉圭	0.35	巴拉圭	0.28
接近中心度	1	泰国	0.85	美国	0.89	美国	0.90	印度	0.89	印度	0.88	美国	0.96
	2	美国	0.85	泰国	0.86	泰国	0.89	美国	0.87	美国	0.88	印度	0.95
	3	印度	0.75	中国	0.83	印度	0.84	泰国	0.84	中国	0.81	泰国	0.92
	4	中国	0.72	印度	0.83	巴基斯坦	0.84	巴基斯坦	0.81	泰国	0.81	越南	0.90
	5	日本	0.71	越南	0.81	越南	0.79	越南	0.80	巴基斯坦	0.80	中国	0.89
	6	越南	0.69	巴基斯坦	0.80	巴西	0.74	中国	0.73	越南	0.77	巴基斯坦	0.89
	7	意大利	0.68	意大利	0.70	意大利	0.72	巴西	0.71	意大利	0.67	意大利	0.87
	8	乌拉圭	0.59	埃及	0.68	乌拉圭	0.69	意大利	0.69	缅甸	0.61	缅甸	0.79
	9	加拿大	0.55	乌拉圭	0.61	中国	0.68	乌拉圭	0.59	乌拉圭	0.57	乌拉圭	0.76
	10	比利时	0.55	加拿大	0.56	阿根廷	0.58	阿联酋	0.56	比利时	0.57	英国	0.74
中间中心度	1	泰国	20.43	美国	13.37	泰国	13.18	印度	15.77	泰国	13.18	印度	16.19
	2	美国	19.33	泰国	11.62	美国	11.87	泰国	12.02	美国	11.87	美国	14.75
	3	印度	10.38	印度	10.50	巴基斯坦	10.90	美国	11.79	巴基斯坦	10.90	泰国	10.67
	4	越南	7.91	越南	9.38	印度	10.76	巴基斯坦	11.24	印度	10.76	巴基斯坦	8.85
	5	中国	7.76	巴基斯坦	9.18	越南	8.27	越南	9.41	越南	8.27	中国	6.40
	6	意大利	6.13	中国	8.71	意大利	5.38	中国	4.65	意大利	5.38	意大利	6.30
	7	日本	5.43	意大利	4.84	巴西	4.84	意大利	4.33	巴西	4.84	越南	5.88
	8	乌拉圭	3.10	埃及	4.04	乌拉圭	4.15	巴西	3.74	乌拉圭	4.15	乌拉圭	2.20
	9	加拿大	0.83	乌拉圭	2.48	中国	3.65	乌拉圭	1.94	中国	3.65	缅甸	1.96
	10	马来西亚	0.72	阿根廷	0.56	阿根廷	1.23	巴拉圭	0.59	阿根廷	1.23	巴拉圭	1.13

图3 2001—2022年全球稻米贸易网络社群结构

Fig.3 Community structure of the global rice trade network from 2001 to 2022

表5 不同时间节点全球稻米贸易网络社群构成

Tab.5 Community composition of the global rice trade network across various time points

年份	社群	数量/个	社群国家（地区）构成
2001年	第一社群	30	印度、意大利、英国、德国、比利时、西班牙、法国、保加利亚、斯里兰卡、奥地利、瑞典、丹麦、黎巴嫩、希腊、葡萄牙、科威特、匈牙利、芬兰、捷克、爱沙尼亚、特立尼达和多巴哥、沙特阿拉伯、爱尔兰、马耳他、塞尔维亚和黑山、斯洛文尼亚、圭亚那、克罗地亚、阿曼、圣文森特和格林纳丁斯
	第二社群	3	乌拉圭、巴西、阿根廷
	第三社群	7	埃及、土耳其、澳大利亚、乌克兰、罗马尼亚、塞浦路斯、世界其他地区
	第四社群	27	泰国、美国、荷兰、越南、阿联酋、中国、日本、伊朗、瑞士、俄罗斯、加拿大、南非、新加坡、挪威、安哥拉、肯尼亚、拉脱维亚、以色列、加纳、印度尼西亚、马来西亚、新西兰、科特迪瓦、约旦、苏里南、多哥、其他亚洲国家或地区
2006年	第一社群	26	泰国、印度、美国、巴基斯坦、中国、加拿大、阿联酋、斯里兰卡、南非、日本、瑞典、孟加拉国、俄罗斯、立陶宛、科威特、沙特阿拉伯、澳大利亚、新西兰、拉脱维亚、卡塔尔、伊朗、韩国、格鲁吉亚、塞内加尔、科特迪瓦、其他亚洲国家或地区
	第二社群	28	意大利、西班牙、英国、埃及、德国、荷兰、法国、比利时、黎巴嫩、希腊、波兰、保加利亚、土耳其、奥地利、丹麦、捷克、罗马尼亚、葡萄牙、塞浦路斯、挪威、爱尔兰、约旦、乌克兰、芬兰、斯洛文尼亚、圭亚那、苏里南、特立尼达和多巴哥
	第三社群	4	瑞士、巴西、乌拉圭、阿根廷
	第四社群	5	越南、新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚
2011年	第一社群	12	印度、巴基斯坦、土耳其、阿联酋、保加利亚、俄罗斯、斯里兰卡、乌克兰、罗马尼亚、科威特、沙特阿拉伯、埃及
	第二社群	29	荷兰、意大利、英国、德国、西班牙、法国、比利时、波兰、巴西、奥地利、黎巴嫩、柬埔寨、丹麦、希腊、乌拉圭、瑞典、捷克、阿根廷、瑞士、葡萄牙、立陶宛、塞浦路斯、挪威、爱尔兰、匈牙利、拉脱维亚、芬兰、塞尔维亚、斯洛文尼亚
	第三社群	9	越南、澳大利亚、韩国、新加坡、中国、其他亚洲、缅甸、菲律宾、塞内加尔
	第四社群	11	泰国、美国、加拿大、日本、南非、新西兰、加纳、以色列、安哥拉、尼日利亚、孟加拉国
2016年	第一社群	22	意大利、西班牙、荷兰、德国、法国、英国、比利时、柬埔寨、葡萄牙、希腊、丹麦、波兰、塞浦路斯、瑞典、保加利亚、奥地利、捷克、挪威、芬兰、罗马尼亚、爱沙尼亚、斯洛文尼亚
	第二社群	25	美国、巴基斯坦、泰国、越南、缅甸、中国、加拿大、日本、澳大利亚、韩国、新加坡、南非、斯里兰卡、立陶宛、加纳、新西兰、科特迪瓦、约旦、马来西亚、圭亚那、安哥拉、巴拿马、刚果、特立尼达和多巴哥、其他亚洲国家或地区
	第三社群	5	巴西、瑞士、乌拉圭、阿根廷、巴拉圭
	第四社群	12	印度、土耳其、阿联酋、黎巴嫩、俄罗斯、乌克兰、沙特阿拉伯、埃及、巴林、卡塔尔、科威特、塞内加尔
2021年	第一社群	18	印度、英国、土耳其、巴基斯坦、阿联酋、柬埔寨、中国、俄罗斯、乌克兰、斯里兰卡、沙特阿拉伯、莫桑比克、黎巴嫩、巴林、印度尼西亚、肯尼亚、科特迪瓦、坦桑尼亚
	第二社群	10	泰国、美国、日本、加拿大、南非、韩国、其他亚洲、澳大利亚、新西兰、以色列
	第三社群	31	意大利、荷兰、法国、西班牙、德国、比利时、葡萄牙、希腊、波兰、丹麦、巴西、奥地利、瑞典、捷克、保加利亚、缅甸、立陶宛、瑞士、芬兰、塞浦路斯、罗马尼亚、斯洛文尼亚、挪威、爱尔兰、匈牙利、拉脱维亚、爱沙尼亚、克罗地亚、乌拉圭、圭亚那、巴拉圭
	第四社群	4	越南、加纳、菲律宾、新加坡
2022年	第一社群	18	印度、巴基斯坦、土耳其、阿联酋、斯里兰卡、中国、乌克兰、黎巴嫩、卡塔尔、沙特阿拉伯、莫桑比克、阿曼、巴林、塞内加尔、坦桑尼亚、约旦、肯尼亚、科特迪瓦
	第二社群	11	泰国、美国、日本、韩国、加拿大、南非、挪威、以色列、澳大利亚、中国香港、新西兰
	第三社群	3	越南、新加坡、菲律宾
	第四社群	33	意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、德国、葡萄牙、比利时、巴西、保加利亚、柬埔寨、希腊、丹麦、波兰、缅甸、奥地利、塞浦路斯、芬兰、捷克、罗马尼亚、瑞典、立陶宛、匈牙利、拉脱维亚、斯洛文尼亚、斯洛伐克、瑞士、爱沙尼亚、爱尔兰、克罗地亚、乌拉圭、巴拉圭、圭亚那

表5 不同时间节点全球稻米贸易网络社群构成

Tab.5 Community composition of the global rice trade network across various time points

年份	社群	数量/个	社群国家（地区）构成
2001年	第一社群	30	印度、意大利、英国、德国、比利时、西班牙、法国、保加利亚、斯里兰卡、奥地利、瑞典、丹麦、黎巴嫩、希腊、葡萄牙、科威特、匈牙利、芬兰、捷克、爱沙尼亚、特立尼达和多巴哥、沙特阿拉伯、爱尔兰、马耳他、塞尔维亚和黑山、斯洛文尼亚、圭亚那、克罗地亚、阿曼、圣文森特和格林纳丁斯
	第二社群	3	乌拉圭、巴西、阿根廷
	第三社群	7	埃及、土耳其、澳大利亚、乌克兰、罗马尼亚、塞浦路斯、世界其他地区
	第四社群	27	泰国、美国、荷兰、越南、阿联酋、中国、日本、伊朗、瑞士、俄罗斯、加拿大、南非、新加坡、挪威、安哥拉、肯尼亚、拉脱维亚、以色列、加纳、印度尼西亚、马来西亚、新西兰、科特迪瓦、约旦、苏里南、多哥、其他亚洲国家或地区
2006年	第一社群	26	泰国、印度、美国、巴基斯坦、中国、加拿大、阿联酋、斯里兰卡、南非、日本、瑞典、孟加拉国、俄罗斯、立陶宛、科威特、沙特阿拉伯、澳大利亚、新西兰、拉脱维亚、卡塔尔、伊朗、韩国、格鲁吉亚、塞内加尔、科特迪瓦、其他亚洲国家或地区
	第二社群	28	意大利、西班牙、英国、埃及、德国、荷兰、法国、比利时、黎巴嫩、希腊、波兰、保加利亚、土耳其、奥地利、丹麦、捷克、罗马尼亚、葡萄牙、塞浦路斯、挪威、爱尔兰、约旦、乌克兰、芬兰、斯洛文尼亚、圭亚那、苏里南、特立尼达和多巴哥
	第三社群	4	瑞士、巴西、乌拉圭、阿根廷
	第四社群	5	越南、新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚
2011年	第一社群	12	印度、巴基斯坦、土耳其、阿联酋、保加利亚、俄罗斯、斯里兰卡、乌克兰、罗马尼亚、科威特、沙特阿拉伯、埃及
	第二社群	29	荷兰、意大利、英国、德国、西班牙、法国、比利时、波兰、巴西、奥地利、黎巴嫩、柬埔寨、丹麦、希腊、乌拉圭、瑞典、捷克、阿根廷、瑞士、葡萄牙、立陶宛、塞浦路斯、挪威、爱尔兰、匈牙利、拉脱维亚、芬兰、塞尔维亚、斯洛文尼亚
	第三社群	9	越南、澳大利亚、韩国、新加坡、中国、其他亚洲、缅甸、菲律宾、塞内加尔
	第四社群	11	泰国、美国、加拿大、日本、南非、新西兰、加纳、以色列、安哥拉、尼日利亚、孟加拉国
2016年	第一社群	22	意大利、西班牙、荷兰、德国、法国、英国、比利时、柬埔寨、葡萄牙、希腊、丹麦、波兰、塞浦路斯、瑞典、保加利亚、奥地利、捷克、挪威、芬兰、罗马尼亚、爱沙尼亚、斯洛文尼亚
	第二社群	25	美国、巴基斯坦、泰国、越南、缅甸、中国、加拿大、日本、澳大利亚、韩国、新加坡、南非、斯里兰卡、立陶宛、加纳、新西兰、科特迪瓦、约旦、马来西亚、圭亚那、安哥拉、巴拿马、刚果、特立尼达和多巴哥、其他亚洲国家或地区
	第三社群	5	巴西、瑞士、乌拉圭、阿根廷、巴拉圭
	第四社群	12	印度、土耳其、阿联酋、黎巴嫩、俄罗斯、乌克兰、沙特阿拉伯、埃及、巴林、卡塔尔、科威特、塞内加尔
2021年	第一社群	18	印度、英国、土耳其、巴基斯坦、阿联酋、柬埔寨、中国、俄罗斯、乌克兰、斯里兰卡、沙特阿拉伯、莫桑比克、黎巴嫩、巴林、印度尼西亚、肯尼亚、科特迪瓦、坦桑尼亚
	第二社群	10	泰国、美国、日本、加拿大、南非、韩国、其他亚洲、澳大利亚、新西兰、以色列
	第三社群	31	意大利、荷兰、法国、西班牙、德国、比利时、葡萄牙、希腊、波兰、丹麦、巴西、奥地利、瑞典、捷克、保加利亚、缅甸、立陶宛、瑞士、芬兰、塞浦路斯、罗马尼亚、斯洛文尼亚、挪威、爱尔兰、匈牙利、拉脱维亚、爱沙尼亚、克罗地亚、乌拉圭、圭亚那、巴拉圭
	第四社群	4	越南、加纳、菲律宾、新加坡
2022年	第一社群	18	印度、巴基斯坦、土耳其、阿联酋、斯里兰卡、中国、乌克兰、黎巴嫩、卡塔尔、沙特阿拉伯、莫桑比克、阿曼、巴林、塞内加尔、坦桑尼亚、约旦、肯尼亚、科特迪瓦
	第二社群	11	泰国、美国、日本、韩国、加拿大、南非、挪威、以色列、澳大利亚、中国香港、新西兰
	第三社群	3	越南、新加坡、菲律宾
	第四社群	33	意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、德国、葡萄牙、比利时、巴西、保加利亚、柬埔寨、希腊、丹麦、波兰、缅甸、奥地利、塞浦路斯、芬兰、捷克、罗马尼亚、瑞典、立陶宛、匈牙利、拉脱维亚、斯洛文尼亚、斯洛伐克、瑞士、爱沙尼亚、爱尔兰、克罗地亚、乌拉圭、巴拉圭、圭亚那

表6 全球稻米贸易影响因素指标含义

Tab.6 Definitions of indicators for influencing factors on global rice trade

变量	变量含义	变量说明	数据来源
GDP	经济规模差值矩阵	两国国内生产总值差值绝对值	世界银行数据库（WDI）
PGDP	人均收入差值矩阵	两国人均国内生产总值差值绝对值	世界银行数据库（WDI）
Pry	人均稻米产量差值矩阵	两国人均稻米产量差值绝对值	联合国粮农组织统计数据库（FAO）
Labor Rate GE	劳动力规模差值矩阵关税差值矩阵政府效能差值矩阵	两国劳动力总量差值绝对值两国关税差值绝对值两国政府效能的差值绝对值	世界银行数据库（WDI）世界银行数据库（WDI）世界银行数据库（WDI）
Dist	地理距离矩阵	两国首都距离差值绝对值	法国CEPII数据库
Lang	共同官方语言0-1矩阵	两国语言相同取1，否则取0	法国CEPII数据库
y_ij	加权贸易网络矩阵	被解释变量，两国稻米贸易规模	联合国商品贸易数据库

表7 QAP相关分析结果

Tab.7 Result of Quadratic Assignment Procedure (QAP) correlation analysis

变量	2001年	2006年	2011年	2016年	2021年	2022年
GDP	0.18^**	0.09	0.07	0.13^*	0.17^**	0.12^*
PGDP	0.00	－0.07^**	－0.05	－0.05	－0.05	－0.06^*
GE	－0.04	－0.07^**	－0.09^***	－0.09^***	－0.05	－0.04
Rate	－0.03	－0.09^***	－0.02	－0.05^*	－0.08^***	－0.08^***
Pry	0.27^***	0.22^***	0.27^***	0.19^**	0.11^*	0.16^*
Labor	0.13^*	0.16^**	0.12^*	0.22^**	0.36^**	0.35^**
Dist	－0.11^***	－0.07^**	－0.08^**	－0.08^**	－0.05	－0.05
Lang	－0.02	－0.02	－0.02	－0.01	0.00	0.02

表8 QAP回归分析

Tab.8 Quadratic Assignment Procedure (QAP) regression analysis

变量	2001年	2006年	2011年	2016年	2021年	2022年
GDP	0.19^**	0.09^*	0.08^*	0.05	－0.04	－0.08^*
GE	－0.03	－0.02	－0.06^**	－0.05^*	－0.01	0.01
Rate	－0.04	－0.06^**	－0.04	－0.02	－0.03	－0.03
Pry	0.27^***	0.22^***	0.27^***	0.17^**	0.11^**	0.13^**
Labor	0.07^*	0.13^*	0.07	0.18^**	0.38^***	0.39^***
Dist	－0.09^***	－0.09^***	－0.10^***	－0.08^**	－0.10^***	－0.08^***
R-Square	0.13	0.09	0.10	0.09	0.15	0.15
Adj R-Sqr	0.13	0.09	0.10	0.09	0.15	0.15

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