Page 61 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2021年第4期

第 ４ 期 刘林青 等: 国际粮食贸易网络多核集聚格局的形成机制研究 ５ ５

中估计系数显著为正, 说明粮食贸易互补性关系态势正向促进了粮食贸易网络关系的形成, 即 H ４b 得
到检验.因此, 粮食贸易互补性关系与自组织机制共同促进了国际粮食贸易网络的多核集聚格局的

形成与稳定发展.
本文的控制变量实证结果在表 ２ 中表现出了与传统的回归模型基本一致的结论.其中互惠性

( Reci p rocit y 系数为正且显著, 验证了在粮食贸易网络中, 贸易关系遵循国际贸易的互惠互利原则,
)
经济体i 与 j 相互进出口粮食产品, 从而形成结构上的对等关系, 促进粮食贸易关系的稳定和发展.
发送者效应显示, lnGDP 系数为正, lnPerCa p GDP 为负, 均显著, 说明经济实力较强的经济体倾向于
向强势经济体出口粮食, 发达经济体则倾向于向欠发达经济体出口粮食; 接收者效应也表现显著, 其
中lnGDP 系数为正, lnPerCa p GDP 系数为负, 意味着经济实力较强的经济体倾向于从强国进口粮

食, 欠发达经济体则倾向于从发达经济体进口粮食.趋同性效应中, Continent 、 mat _ Border 、 mat _
Lin g 系数均为正且显著, 说明地理区域、 接壤关系、 语言邻近性均提高了粮食贸易关系发生的概率;
mat _ Dist 系数显著且为负, 意味着经济体间的地理距离降低了粮食贸易关系发生的概率.
表 ２ TERGM 实证结果
变量 模型 １ 模型 ２ 模型 ３ 模型 ４ 模型 ５ 模型 ６
∗∗ ∗∗
∗
∗∗
－１．７３３０ －０．０１８０ －０．０６７２ １．７９７９ １．８５９３ １．７１８９
Ed g es
( ０．５６１５ ) ( ０．６４２４ ) ( ０．５６１７ ) ( ０．５９８４ ) ( ０．５９９８ ) ( ０．７８１２ )
－３．４０４０ ∗∗∗ －３．２６９３ ∗∗∗ －２．７６２４ ∗∗∗ －２．７６９４ ∗∗∗ －２．６２０２ ∗∗∗
Activit y
( ０．１２６５ ) ( ０．１３５９ ) ( ０．１２９７ ) ( ０．１２９３ ) ( ０．１５７７ )
∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗
－０．０８２９ －０．０４４１ －０．０４３８ －０．０４４３
MultiＧconnectivit y
( ０．００３０ ) ( ０．００３１ ) ( ０．００３２ ) ( ０．００２８ )
∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗
０．５４２１ ０．２７２６ ０．２７２４ ０．２８７７
TriadicＧclosure
( ０．０３００ ) ( ０．０４１８ ) ( ０．０４１１ ) ( ０．０３９０ )
∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗
１．９９９２ １．９９８９ １．９７６２
Stabilit y
( ０．０７３５ ) ( ０．０７３４ ) ( ０．０８６６ )
－０．０８６７ －０．０９７１
mat _ TSI
( ０．０６３８ ) ( ０．０５９９ )
０．７２２３ ∗∗∗
mat _ TCI
( ０．１００９ )
１．０４３６ ∗∗∗ １．０１５６ ∗∗∗ １．２３６５ ∗∗∗ ０．７６１８ ∗∗∗ ０．７６５４ ∗∗∗ ０．７４６５ ∗∗∗
Reci p rocit y
( ０．０４１３ ) ( ０．０５５０ ) ( ０．０９３３ ) ( ０．１０８７ ) ( ０．１０７９ ) ( ０．０８２２ )
发送者属性
０．９１０４ ∗∗∗ ０．５７４５ ∗∗∗ ０．５３６８ ∗∗∗ ０．３７６５ ∗∗∗ ０．３７７５ ∗∗∗ ０．３４４５ ∗∗∗
lnGDP ( ０．０２４９ ) ( ０．０２２９ ) ( ０．０１９９ ) ( ０．０３２０ ) ( ０．０３２２ ) ( ０．０３００ )
∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗
－０．３０３２ －０．２０３９ －０．２１７２ －０．２２４２ －０．２２６０ －０．２４１５
lnPerCa p GDP
( ０．０２１９ ) ( ０．０２９５ ) ( ０．０２５２ ) ( ０．０３７３ ) ( ０．０３５９ ) ( ０．０４８５ )
接收者属性
∗∗∗ ∗∗∗ ∗ ∗ ∗ ∗
－０．０２０１ －０．０１８０ ０．０１３８ ０．０１９４ ０．０１９６ ０．０１０５
lnGDP
( ０．００３３ ) ( ０．００５２ ) ( ０．０１０４ ) ( ０．０１２６ ) ( ０．０１２５ ) ( ０．０１１８ )
∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗ ∗∗∗
－０．１４２８ －０．１６６１ －０．１５６３ －０．１２９４ －０．１２７６ －０．１３８３
lnPerCa p GDP
( ０．００８９ ) ( ０．０１２１ ) ( ０．０１３５ ) ( ０．０１４６ ) ( ０．０１４８ ) ( ０．０１１４ )
０．１７８３ ∗∗∗ ０．２８６８ ∗∗∗ ０．１８５０ ∗∗∗ ０．０２０６ ∗ ０．０３３２ ∗ ０．０５１９ ∗
Continent
( ０．０４２３ ) ( ０．０４９３ ) ( ０．０４７３ ) ( ０．０７５５ ) ( ０．０７０７ ) ( ０．０９９０ )
－０．６４３２ ∗∗∗ －０．５５５７ ∗∗∗ －０．５３１６ ∗∗∗ －０．４６８９ ∗∗∗ －０．４７４３ ∗∗∗ －０．４２３８ ∗∗∗
mat _ Dist
( ０．０３８１ ) ( ０．０３８６ ) ( ０．０３４１ ) ( ０．０４４３ ) ( ０．０４３３ ) ( ０．０６２８ )
０．７８９０ ∗∗∗ １．１５００ ∗∗∗ １．０００２ ∗∗∗ ０．７７３２ ∗∗∗ ０．７６４６ ∗∗∗ ０．８０７４ ∗∗∗
mat _ Lin g
( ０．０６０４ ) ( ０．０７３７ ) ( ０．０６５４ ) ( ０．１２１８ ) ( ０．１２６１ ) ( ０．０９５７ )
１．４１４６ ∗∗∗ １．５５５０ ∗∗∗ １．４２８７ ∗∗∗ １．０７６６ ∗∗∗ １．０８４６ ∗∗∗ １．１３０６ ∗∗∗
mat _ Border
( ０．０４０８ ) ( ０．０４４９ ) ( ０．０４７９ ) ( ０．０９６４ ) ( ０．０９５６ ) ( ０．０９５８ )
－０．０６３７ ∗∗∗ －０．０２１６ ∗∗ －０．０１５８ ∗ －０．００９１ ∗ －０．００８９ ∗ －０．０１１５ ∗
Time _ trend
( ０．００５１ ) ( ０．００７３ ) ( ０．００６２ ) ( ０．００５９ ) ( ０．００６０ ) ( ０．００６３ )
N １８６０００ １８６０００ １８６０００ １７０５００ １７０５００ １７０５００

注: ∗∗∗ 、 ∗∗ 、 ∗ 、 表示显著性水平分别为 ０．００１ 、 ０．０１ 、 ０．０５ 、 ０．１ , 括号内为标准误, 下表同.