国际大米贸易网络的智能建模与脆弱性分析

来源：管理科学学报杂志2025年第6期北京时间：

作者：谢文杰，张银婷，高兴禄，周炜星

单位：谢文杰,华东理工大学商学院,张银婷,华东理工大学商学院;华东师范大学经济与管理学院,高兴禄,华东理工大学商学院,周炜星,华东理工大学商学院,

摘要：国以民为本，民以食为天.粮食安全是人类社会稳定发展的基石.面对新冠疫情、自然灾害、局部战争、贸易战等事件，全球粮食贸易网络的脆弱性直接影响国际粮食安全，如何度量贸易网络的脆弱性并提供风险防控策略，是亟需解决的重要问题.本研究基于效用函数理论，构建异质主体大米贸易决策模型，运用图神经网络(graph neural network)模型和优化算法学习决策模型参数，模拟国际大米贸易网络演化，探究经济体贸易行为的演化规律.在贸易战、新冠疫情冲击而导致的全球贸易关系变化的现实情景下，通过计算实验进行政策模拟和评估，探究经济体大米贸易在面对外部冲击时的脆弱性.研究发现，在大洲层面上，亚洲和欧洲、非洲和大洋洲、北美洲和南美洲分别具有相似的脆弱性；在经济体层面上，当贸易关系增加时，中国大陆、意大利和泰国所受影响较大，而印度和巴基斯坦所受影响较小.本研究运用图神经网络和优化方法解构蕴藏于贸易网络结构中的诸多影响因素，重构经济体特征属性，充分考虑多主体计算实验模型中个体属性异质性，从而保证模型更加贴合现实贸易环境，使得计算实验结果具有更高的参考价值.本研究的主要创新点是融合数据驱动和机制建模两大研究范式，具有高度的可扩展性和迁移性，可应用于不同领域的复杂系统并分析其脆弱性或网络动力学特征.

关键词：国际大米贸易网络; 机器学习; 政策模拟; 网络脆弱性; 计算实验