国际作物贸易网络：冲击和级联的影响

6对于1992年和2013年这两个不同年份，也允许比较随时间的变化。7月27日。Burkholz，F.Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）（a）（b）图5：网络密度。（a） 链路密度：与完全连接的网络相比，链路的比例。（b） 平均正贸易量。0204600 5 10 15对数（wij）Countyear19922013图6:1992年和2013年玉米正贸易量对数柱状图（蓝色后面为红色或紫色）。附录中提供了大米、大豆和小麦的相应图14（a、b、c）。我们注意到，在所有情况下，1992年的权重都要小得多，但分布总是很分散。虽然玉米、大米和大豆出口的分布是右偏的，即权重最大，但对于小麦贸易而言，出口量较大的环节所占比例较大。如果我们根据热值重新计算不同作物的总贸易量，我们会发现8/27R。Burkholz，F.Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）热量最高的是小麦。尽管如此，2013年玉米产生的热量最多。3模拟冲击的影响3.1中科院动力学我们模型的主要目标是确定阿吉文k国一种作物的生产冲击将如何影响其在其他国家的可用性i∈ N（c）（y）。正如导言中所讨论的那样，这种冲击可能有不同的起源，但我们在此将其建模为一个国家可用作物的一次性外源性减少冲击。由于年度数据，我们无法观察一个国家如何在较短的时间范围内（例如几天或几周内）应对此类冲击，以及此类响应如何影响其他国家。

在这里，我们的模型在离散时间尺度t=1，2，…，上代表了食品贸易网络的这种动态。。。，T，其中最大时间T小于一年。t=0 t=1 t=2 t=3图7：示范级联过程。前一个网络的颜色为灰色，而changinglinks则根据导出节点的颜色进行着色。（t=0）初始贸易网络。（t=1）红色节点受到冲击并减少其输出。（t=2）来自红色节点的进口商通过减少自己的出口来弥补他们的损失。（t=3）由于进口减少和出口减少，其他节点面临需求不足。t=0是指y年末的报告数据，即我们知道每个国家的dem（c）i（t=0）=demci，prod（c）i（t=0）=prodci，imp（c）i（t=0），exp（c）i（t=0）。但这些初始条件每年都会改变。在一年内，我们假设需求和生产固定为EMCI、prodci，而进出口可以在时间尺度t上变化，即进出口（c）i（t）、出口（c）i（t）。如果k国在t=1时受到冲击（c）k的冲击，则需求系数dd（c）k（t=1）=冲击（c）kwillresult。为了补偿这一点，k在下一个时间步中减少其输出，如果可能的话，使dd（c）k（t=2）=0。然而，这一减少将影响所有从k进口特定作物的国家。当t=2时，这些国家将面临他们试图减少的需求不足ddi（t=2），从而影响所有其他从其进口的国家。因此，9/27R产生的级联。Burkholz，F.Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）食品贸易网络中的出口限制在时间尺度t上演变，涉及越来越多的国家。这在图7中示出。为了将模型形式化，我们必须表示最初未受到冲击的每个国家的需求不足：ddi（t）=半- 普罗迪- impi（t）+expi（t）。

（4） 如果ddi（t）>0，i将尽可能减少其输出：expi（t+1）=expi（t）- 最小值{ddi（t），expi（t）}。（5） 因此，要么它的缺陷在下一个时间步中消失，ddi（t+1）=0，要么至少停止所有currentexports。为了完成等式（4），我们必须具体说明其他国家的出口削减对impi（t）的影响。根据公式（3），进口通过权重w（c）ji（t）确定，如果出现出口限制，权重将在时间尺度t上变化。我们假设出口国不会在短期内改变对特定国家的偏好，即在出口减少的情况下，每个进口商都会受到相应的影响。这意味着比率wji（t）/expj（t）=wji（0）/expj（0）在t上是常数，可以设置为初始值，其中初始交易wji（0）是给定年份交易矩阵W的条目。这给出了贸易权重的动力学wji（t）=expj（t）wji（0）expj（0）；imp（c）i（t）=NXj=1w（c）ji（t）（6）给定初始冲击，组合方程（4），（5），（6）确定了断路器的动力学。如果没有需求国能够进一步减少其出口，则在t=t时达到级联的最后一步。这通常适用于一个以上的国家，因为根据进口国的数量，海关编码沿着不同的路径发展。因此，有多少国家最终会出现不可减少的需求不足，这取决于可能成为重要生产者的最初国家、冲击的规模，还取决于国家参与的顺序。因此，为了系统地研究这些影响，我们需要一种不仅仅考虑单个事件的方法。

这将在以下内容中展开。3.2冲击情景为了评估贸易网络的脆弱性，我们考虑了两种不同类型的冲击，每种冲击都代表不同的极限情况：无论是小国还是大国，相同的冲击都会产生受冲击国家的固定需求。这使我们能够研究10/27R。Burkholz，F.Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）相同的缺陷将如何影响不同的国家。为了确定冲击的大小，我们将其设置为一个国家平均产量的25%，冲击（c）k=给定年份y的0.25Dprod（c）（y）。只有当冲击的大小超过了受冲击国家的产量（c）k（y）和需求量dem（c）k（y），我们才将冲击（c）k（y）限制为两者的最大值：冲击（c）k=最大值产品（c）k（y），dem（c）k（y）.第二类冲击与第一类不同，并非所有国家都相同，而是与受冲击国家的产量或需求成比例，即冲击（c）k=0.25 max产品（c）k（y），dem（c）k（y）. 因此，我们称之为比例冲击。它使我们能够研究不同产量的国家如何影响级联的大小。25%的比例冲击可视为相当大。然而，我们的数据显示，在所有国家和年份的所有生产和需求变化中，它们的发生率超过了5%。一、 这种规模的比例冲击不是可以忽略的，而是现实的。如果我们对给定的国家k施加冲击，我们将观察到如图7所示的一连串出口限制。结果仅描述了国家k的影响，因此，我们将模型用于所有可能的国家k=1。。。，N（c）（y）作为冲击的目标。

为了可视化所有国家的共同影响，我们生成了一个更高阶的贸易依赖网络，如下所述。4结果我们的目标是可视化从所有国家开始收集级联过程的最终结果。图8解释了2013年单一国家（美国）仅针对玉米贸易的一次性外源性冲击的过程。所有链接都从震惊的国家、美国开始，并在不同的国家结束，这些国家在级联结束时都面临着需求不足。联系的强度与这一缺陷成正比。我们不显示中间步骤，只显示最终结果，即每个联系将级联的起源与许多最终受影响的国家联系起来。图8可以比较玉米主要生产者的等冲击（a）和比例冲击（b）的影响。由于产量大，美国的比例冲击比同等冲击大。因此，这也反映了更多国家的需求不足。然而，由于非线性尺度，这种差异并不随冲击大小而缩放。例如，墨西哥（MEX）受到比例冲击的显著影响，但完全不受同等冲击的影响。另一方面，即使美国的冲击较小，日本（JPN）也面临着较高的需求不足。为了将所有国家的影响可视化，我们通过将所有可能的国家k=1，…，的级联最终结果相结合，生成了一个高阶贸易依赖网络。。。，N（c）（y）作为起点。一个零阶网络仅仅是经验观测到的11/27R。Burkholz，F。

Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）（a）（b）图8:2013年美国玉米生产的初始冲击最终导致acascade（未显示），导致美国非直接贸易伙伴国家的需求下降。（a） 等冲击，（b）比例冲击情景。链接强度与导致的需求不足成比例。请注意，只有权重较大的链接才可见。贸易网络如图4所示。一阶网络将显示冲击对直接出口合作伙伴的影响，二阶网络将显示冲击对这些直接合作伙伴的出口合作伙伴的影响，即对最初受到冲击的国家的间接影响等。最高阶由所有级联中的最大步数给出。因此，高阶依赖网络反映了各国通过出口限制补偿需求不足的能力。玉米的高阶贸易依赖网络如图9（a，b）所示，适用于同等冲击和比例冲击。我们注意到，比例冲击强调了最大生产者的影响，特别是美国、巴西和阿根廷。有趣的是，美国的冲击最终影响到南美洲的许多国家，而巴西的冲击主要影响到亚洲，但也影响到非洲。另一方面，同样的冲击突出了总体上的依赖性，而不仅仅是对最大生产商的依赖性。欧洲国家的冲击主要影响其他欧洲国家，意大利是受影响最大的国家。就非洲而言，南非的冲击并不是在非洲，而是在日本和南美产生了最大的需求不足。在同等（顶部）和比例冲击（底部）情况下，玉米的高阶贸易依赖网络也可以与图10（a、b、c）所示的大米、大豆和小麦的相应网络进行比较。

很明显，美国的冲击，对于所有作物和所有情景，12/27R。Burkholz，F.Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）（a）（b）图9：2013年玉米的高阶贸易依赖网络。每个国家的条形图大小表示其加权程度，即所有输入和输出链接权重的总和。（a） 等冲击，（b）比例冲击情景。对于可视化，我们使用R[12]中的CirrizePackage。对其他国家的需求不足产生重大影响，甚至对大米也是如此。同样令人震惊的情景突显了欧洲国家作为中介的重要性。一、 例如，他们进口、增值和出口。特别是，欧洲国家小麦生产和需求的冲击影响了整个世界，这一点可以从相当均匀的联系分布中看出。从最大的大豆生产商的影响来看，我们发现，美国、巴西和阿根廷与中国之间的依赖性最强。高阶贸易依赖网络似乎与玉米类似（图9b），因为玉米和大豆都是主要生产者。另一方面，大豆的零阶（图4）和高阶贸易依赖网络的密度都低于玉米。无足轻重的是，冲击的影响更多地集中在少数几个国家。关于大米，我们注意到亚洲国家的突出作用。印度或泰国的冲击似乎对其他国家，尤其是非洲国家产生了最严重的影响。

令人惊讶的是，美国的冲击也与日本和韩国等少数亚洲国家有关。非洲主要依赖于从亚洲和欧洲国家进口大米和小麦，这一事实表明，高阶贸易依赖网络中的新链接与非洲国家的颜色不同。27年13月。Burkholz，F.Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）（a）（b）（c）（d）（e）（F）图10:2013年（a/d）大米、（b/e）大豆和（c/F）小麦贸易的级联依赖性。（顶行）等冲击，（底行）比例冲击情景。5讨论在本文中，我们对玉米、水稻、大豆和小麦这四种主要国际贸易作物的全球粮食贸易进行了定量分析。这一分析有两大贡献。首先，根据现有数据，我们重建了176个国家之间21年的全球贸易网络，并评估了网络特性，如链接密度和链接权重随时间的分布。此外，还对每个国家每年的生产、进口、出口和由此产生的需求进行了实证分析。我们表明，各国在全球粮食贸易中的作用是不可分割的，即许多国家同时是同一作物的生产者、进口商和出口商。这突出了国家作为贸易或食品加工中介的重要性，并指出全球价值链日益复杂。这一见解激发了我们的第二个主要贡献，这是一个模型，旨在揭示特定国家的粮食生产或需求受到外来冲击（如自然灾害）时国家之间的间接依赖关系。该模型反映了各国可以补偿14/27R。Burkholz，F。

Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）通过实施出口限制来缓解特定主食的供应短缺。这些影响了他们的直接贸易伙伴，他们试图通过出口限制来弥补供应不足。这样，在涉及许多国家的特定贸易网络上就会出现级联。只有当一国无法通过出口限制进一步弥补其需求不足时，它们才会停止。我们的级联模型捕获了一个给定可用数据无法观察到的过程。这意味着，它可以将最初受到冲击的国家与最终从这次冲击中获得最大支持的国家联系起来，在一系列事件的末尾。这些间接关系既不明显，也没有在现有文献中揭示出来。为了在全球层面上反映这些依赖，我们开发了高阶贸易依赖网络。他们设想了任何国家的初始冲击对最终从冲击中获得需求不足的国家的影响。我们计算了两种不同冲击场景的可视化效果。比例冲击突出了大生产者的影响，而同等冲击突出了一般依赖性。这些高阶贸易依赖网络的价值在于揭示国家之间的间接依赖关系。随着食品贸易变得越来越复杂，越来越多的国家参与其中（见图1），弄清一个国家对全球化食品贸易的影响也为决策者提供了有价值的信息。他们能够通过出口限制，判断一个国家不同规模的冲击如何直接和间接影响其他国家。总之，我们可以量化大量亚洲和非洲国家最容易受到级联效应的影响。

值得注意的是，大多数农作物的主要供应商相似：美国、加拿大、阿根廷、巴西和印度。虽然美国的冲击主要影响南美和几个亚洲国家，但南非主要依赖美国和亚洲出口商。非洲北部严重依赖欧洲，尤其是通过小麦进口。值得注意的是，许多欧洲国家经常出现在主要的贸易中介中。虽然我们获得的结果已经考虑到了政策因素，但我们提到了两个需要牢记的方面。第一种是关于不同主食的替代。在我们的模型中，需求不足被认为是玉米、水稻、大豆、小麦等作物的独立需求，而在实际情况下，一种食物的短缺可能会被其他食物至少部分地补偿。可以考虑级联之间的这种耦合，但需要基于合理的假设。这些价格还必须包括我们模型中目前遗漏的价格。这是要记住的第二个方面。原则上，价格动态可能会影响级联的动态和结果，因为供求关系取决于价格[9，13]。因此，对海产品贸易的研究[6]考虑了价格上涨导致的需求下降。我们认为，食用食品的情况有所不同，因为其价格弹性很小，即尽管价格不断上涨，但需求没有实质性变化。这反映出主食是大多数人口的基本需求15/27R。Burkholz，F.Schweitzer：《国际作物贸易：冲击和级联的影响》（提交出版日期：2019年1月17日）。用其他（更便宜的）作物替代一种作物可能是仅用于加工较少的产品的替代品。然而，这导致了替代品的联合价格变动。