道路网络与食品价格波动：基于全球市场数据的网络中心性与价格稳定性研究

本研究针对农业商品价格波动加剧粮食不安全这一全球性问题，探讨了道路网络密度与连通性对食品价格波动的影响。通过分析60个国家236个市场的月度价格数据及道路网络指标（包括道路密度、接近中心性(GCC/VCC)和中介中心性(GBC/VBC)），发现高密度道路网络普遍降低价格波动，但中心化效应对不同食品类别存在异质性：面包和油脂类因中心化而波动加剧，豆类和蔬菜则趋于稳定。研究强调需制定区域与商品特异性的基础设施政策，为缓解价格波动提供新视角。

　　

农业商品价格的剧烈波动长期困扰着全球粮食安全与经济发展，尤其对发展中国家造成深远影响。从2007-2008年全球小麦、玉米和水稻价格飙升导致超过1亿人陷入贫困，到2008年后农产品价格骤降冲击小农收入，价格不稳定性已成为各国政策制定者与研究者关注的焦点。尽管已有研究从气候变迁、能源价格、金融市场波动等角度分析价格波动成因，但交通基础设施——特别是道路网络的结构特征——如何塑造局部市场的价格稳定性，仍缺乏系统性的全球尺度实证分析。

在此背景下，来自美国俄克拉荷马州立大学农业经济系的研究团队开展了针对道路网络与食品价格波动关系的研究，其成果发表于《Global Food Security》。该研究利用联合国粮农组织（FAO）的食品价格监测与分析工具（FPMA-T）中2015年至2023年间60个国家、236个市场的36类农产品月度价格数据，结合全球道路库存计划（GRIP）和人口密度栅格数据，构建了道路密度、接近中心性（Closeness Centrality, CC）与中介中心性（Betweenness Centrality, BC）等多维网络指标，首次在全球范围内精细量化道路连通性对不同食品类别价格波动的影响。

为开展本研究，作者主要采用以下几项关键技术方法：

一是基于FAO-FPMA-T的多元市场价格数据清洗与整合，涵盖动物产品、豆类、面包、水果、谷物、油脂、根茎和蔬菜八大类食品；二是利用GRIP道路数据与NASA人口密度栅格（2.5弧分钟分辨率）构建道路网络指标，包括道路密度（加权平均路网密度与人口相关性）、图级与顶点级接近中心性（GCC/VCC）和中介中心性（GBC/VBC）；三是采用两步回归法：先通过固定效应模型剔除时间与市场异质性，再借助辅助回归（Breusch-Pagan检验思路）分析网络变量对价格波动方差的影响；最后通过OLS与中位数绝对偏差（MAD）回归估计弹性系数，并使用市场与年份双聚类稳健标准误验证可靠性。

研究结果揭示出道路网络影响价格波动的复杂图景：

道路密度显著稳定价格

研究发现道路密度对整体食品价格波动具有显著负向影响（弹性系数-8.37至-9.85）。这表明更高密度的路网通过降低运输成本、增强市场竞争和消费者替代选择，有效抑制价格波动。

中心性指标作用因商品而异

面包类商品（如面包、玉米饼）的价格波动在中介中心性（GBC/VBC）和顶点接近中心性（VCC）升高时显著加剧（弹性系数6.18–11.02），说明依赖核心枢纽节点的网络结构更易传播外部冲击；相反，全局接近中心性（GCC）增高则有助于稳定面包价格（-8.92）。

油脂类商品（如植物油、棕榈油）的中介中心性（VBC）也呈现类似 destabilizing 效应（弹性7.60–7.90），凸显了大宗商品对运输瓶颈的敏感性。

豆类和蔬菜类结果则显示混合效应：豆类的VCC推动波动（6.50），而GCC则轻微抑制波动（-5.87）；蔬菜类GBC则表现出稳定作用。

部分商品无显著关联

谷物、根茎类和动物产品在所有网络指标中均未呈现一致显著关系，说明其价格波动受其他因素（如全球贸易、气候或本地政策）主导程度更高。

结论与讨论部分强调，道路基础设施对价格波动的影响高度依赖于商品属性和网络结构。高密度路网普遍增强市场韧性，但中心化网络在提升效率的同时也可能加剧波动风险——特别是在下游产品（如面包）和大宗商品（如油脂）中。这一发现挑战了“连通性必然稳定市场”的传统认知，提示政策制定需兼顾区域特异性和商品类型：在面包和油脂主产区应避免过度依赖核心枢纽，而豆类和蔬菜产区则可受益于全局连通性提升。

本研究的重要贡献在于首次将道路网络中心性指标系统引入全球食品价格波动分析，为基础设施政策提供了细化的实证依据。未来研究可进一步整合生产端路网数据、气候变化因子与供应链数字技术，以更全面理解多维度冲击下粮食系统的稳定性机制。