全球价值链下中国增加值贸易的核算及网络特征研究

邓光耀

(兰州财经大学 a.甘肃经济发展数量分析研究中心；b.统计学院，甘肃 兰州 730020)

一、问题提出

在经济全球化的背景下，各行业产品的生产可能由多个国家或者地区的企业共同完成，而各生产环节均会产生增加值，与生产相对应的多个国家和地区之间产生的贸易则称为增加值贸易[1]。另外，全球价值链是指由各国(地区)增加值来源地和目的地所形成的经济系统[2]。自增加值贸易的概念提出以来，已有较多的文献研究了中国增加值贸易的相关问题。例如，李昕和徐滇庆(2013)基于增加值贸易视角，重新估算中国的外贸依存度和失衡度，指出中国操纵汇率的指责是毫无依据的[3]。程大中(2014)研究了中国增加值贸易隐含的要素流向扭曲程度，认为要素禀赋结构仍是反映一国增加值贸易是否以及在多大程度受到要素流向扭曲影响的基础[4]。赵素萍等(2015)基于世界投入产出数据库(World Input-Output Database)数据库和多区域投入产出(muti-regional input-output)分析框架，从增值构成、国别贡献、商品结构和产业变动四个层面分析了中国出口额的全球价值链来源，发现出口国内增加值率呈现“U”型轨迹[5]。苏庆义(2016)研究了中国省级出口的增加值分解及其应用，发现各省级区域出口价值来源中，本地增加值份额最高，回流增加值份额最低[6]。李媛(2016)则对金砖国家的增加值出口进行了测算，发现从总出口规模来看，相对于关境出口规模，各国增加值出口规模均有所缩小[7]。韩中等(2018)发现与传统贸易相比，中国与其他国家的增加值贸易顺差和逆差大幅减少[8]。邓光耀(2018)基于恒定市场份额模型研究了中国增加值出口的驱动因素，发现驱动因素中交叉效应最大、竞争力效应其次、结构效应最小[9]。虽然以上文献对中国的增加值贸易进行了较多的研究，但是尚未有文献采用社会网络分析方法研究中国在全球增加值贸易格局中所处的地位。

社会网络分析是研究社会行动者及其之间关系的一种方法，最开始主要应用于社会学研究[10]。目前，社会网络分析已经应用于国际贸易的研究中。例如，金和申(Kim & Shin，2002)基于社会网络分析发现国际贸易的全球化和区域化并不矛盾[11]。马福噶(Mahutga，2006)研究了1965—2000年全球国际贸易网络，指出新的国际分工和全球化已经惠及了几个特殊国家，同时产生了结构性不平等[12]。陈银飞(2011)利用社会网络分析研究了2000—2009年的全球贸易格局，发现美国核心度一直下降，日、德、英、法与金砖四国的核心度均上升[13]。张勤和李海勇(2012)利用社会网络分析发现中国在国际贸易网络中的地位不断提高、权力不断增强[14]。布伊-克利姆克等(Bui-Klimke et al.，2014)利用社会网络分析研究了全球1996—2010年开心果贸易，发现美国的开心果越来越多地出口到执行更严格的黄曲霉毒素标准的国家[15]。杨青龙和刘培(2015)利用社会网络分析研究了全球煤炭和焦炭的贸易，发现金砖国家(巴西除外)和部分发达国家在核心区域中地位突出[16]。马述忠等(2016)采用社会网络分析方法研究了全球农产品贸易的整体格局，发现全球农产品贸易网络呈偏态分布[17]。以上文献虽然利用了社会网络分析对传统的贸易进行研究，但是未对增加值贸易进行研究。

综上，本文拟基于社会网络分析，利用世界投入产出表相关数据，研究2000—2014年全球增加值贸易的网络特征，探明中国在全球增加值贸易中的地位。另外，随着改革开放的进一步深入，中国的对外贸易规模在不断扩大，中国在世界贸易格局中地位也越来越重要，因此本文提出以下研究假设：

假设一：与传统贸易量不断增加一致，2000—2014年中国的增加值贸易量也越来越大。

假设二：2000—2014年中国在全球增加值贸易网络中的地位在不断上升，与世界各国的增加值贸易联系程度不断增强。

二、研究方法

(一)增加值贸易的计算

本文参考库普曼等(Koopman et al.，2012)[1]的研究，令A是以下形式的mn×mn阶直接消耗系数矩阵，其中m代表行业的个数，n代表国家(地区)的个数，在世界投入产出数据库2016年发布的世界投入产出表中m=56，n=44)，则直接消耗系数矩阵具体可写为：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

将式(5)中每一个m×1阶分块子矩阵合并可得所有n个国家之间的增加值贸易矩阵。合作之后的增加值贸易矩阵中对角线元素为增加值消费，非对角线上元素为增加值贸易，其中行方向的非对角线上元素代表增加值出口，列方向的非对角线上元素代表增加值进口。

(二)社会网络分析

社会网络是指社会行动者及其之间的关系的集合[18]，本文采用社会网络模型来研究世界投入产出表中44个国家(地区)之间的增加值贸易。

为了便于进行社会网络分析，本文参考陈银飞(2011)[13]、马述忠等(2016)[17]的研究，通过以下变换将增加值贸易矩阵W转换为标准化的对称矩阵W*：

(6)

其中，max(wij)代表增加值贸易矩阵W中的最大元素。经过式(6)变换之后的矩阵W*其对角线上元素为0，也即不再考虑增加值消费，非对角线上元素为两个国家(地区)之间进出口贸易额的平均值，反映的是国家(地区)之间的贸易规模。

借助软件Ucinet 6，可以进一步分析增加值贸易矩阵W*的网络特征，本文主要研究增加值贸易网络的密度、中心性以及核心-边缘分析。

1.密度

利用软件Ucinet 6计算出来的增加值贸易网络的密度实质上是指增加值贸易矩阵中非对角元素的平均值。

2.中心性

社会网络分析的中心性指标主要有：点强度和数值[18]。点度数是指网络中与某一节点直接相连的所有节点的个数，数值越大代表增加值贸易网络越紧密。由于世界投入产出表中各国(地区)之间或多或少存在一定的贸易额，因此任意节点与其他节点均相连。为了更好地表征各国(地区)增加值贸易网络的紧密程度，本文以0.1为截断点，对矩阵W*中的元素做进一步处理，即做以下变换：

(7)

(8)

其中，di是第i个节点的相对点度数，n为增加值贸易矩阵W**的阶数(n=44)。点强度是指将进出口规模赋予相应节点间的连线，用来表示关系紧密程度的指数，本文计算点强度的方式为：

(9)

3.核心-边缘分析

本文利用式(6)所示标准化之后的增加值贸易矩阵W*中数据进行核心-边缘分析，核心国家(地区)是指增加值贸易网络中按照软件Ucinet 6计算出来的核心度较高的国家(地区)，边缘国家(地区)是指按照Ucinet 6软件计算出来的核心度较低的国家(地区)，介于核心和边缘之间的国家(地区)则称为半边缘国家(地区)[19]，具体分类标准见实证分析部分。另外，核心-边缘分析可分为离散和连续两种，离散的核心-边缘分析只把节点区分为核心和边缘，连续的核心-边缘分析可以将节点区分为核心、半边缘和边缘，因此本文选择连续的核心-边缘分析。

三、数据来源

本文利用世界投入产出数据库(WIOD)中投入产出表来计算增加值贸易，该数据库包括1995—2014年44个国家(地区)56个行业所构成的多区域多部门投入产出表。其中，CHN为中国，中国台湾地区(TWN)单列。具体44个国家(地区)及56个行业的代码和名称[20-21]如表1所示。

表1 国家(地区)和行业的代码与名称

四、实证分析

(一)增加值贸易计算结果

由于增加值出口和进口的计算方法类似，故本文以中国的增加值出口为例，分析增加值贸易的计算结果。

根据式(1)和式(2)，可以计算2000—2014年中国对世界各国(地区)的增加值出口。按照出口目的地和行业细分，2000年和2014年的结果如表2和表3所示。

表2 2000年和2014年中国的增加值出口(按照出口目的地细分) 单位：亿美元

表3 2000年和2014年中国各行业增加值出口 单位：亿美元

从出口目的地来看：除世界其他地区(ROW)外，2000年和2014年，中国向美国(USA)、日本(JPN)、德国(DEU)等国家的增加值出口额较大，在2000年分别为490.52亿美元、327.21亿美元、91.35亿美元，在2014年分别为3 202.89亿美元、1 373.86亿美元、713.75亿美元。

从各行业来看：在2000年，按照贸易额大小排序前三位的行业是纺织业(sec6)、除汽车和摩托车之外的其他产品批发业(sec29)和采矿业(sec4)，分别为224.54亿美元、184.60亿美元和149.80亿美元；在2014年，按照贸易额大小排序前三位的行业是除汽车和摩托车之外的其他产品批发业(sec29)、计算机、电子和光学产品制造业(sec17)和采矿业(sec4)，分别为2 240.97亿美元、1 627.84亿美元和1 375.55亿美元。随着中国经济的发展，对能源的消费量越来越大，且中国也存在较丰富的煤炭和稀土等矿产资源，因此采矿业(sec4)的增加值出口贸易额较大。中国是纺织业大国，因此纺织业(sec6)的增加值出口额较大。此外，随着改革开放的深入，中国对制造业产品的生产能力在扩大，存在大量的产品进口加工之后再出口，从而计算机电子和光学产品制造业(sec17)、除汽车和摩托车的批发和零售业之外的其他产品批发业(sec29)的增加值出口额均较大。

为了进一步揭示中国增加值出口的趋势，本文以中国对美国、日本和德国的增加值出口为例，分析2000—2014年增加值出口贸易情况，如图1所示。

图1 2000—2014年中国对德国(DEU)、日本(JPN)和美国(USA)的增加值出口

从图1可以看到：2000—2014年中国向德国(DEU)、日本(JPN)和美国(USA)的增加值出口的总体趋势是上升的，但是在2008—2009年经历了短暂的下降，这可能是受到2008年全球性的金融危机的影响。另外，中国向德国的增加值出口在2011—2012年也有短暂的下降。

本文以采矿业(sec4)、纺织业(sec6)、计算机电子和光学产品制造业(sec17)和除汽车和摩托车之外的其他产品批发业(sec29)为例，说明2000—2014年中国增加值出口的趋势，如图2所示。

图2 2000—2014年中国代表行业增加值出口的变化趋势

从图2可以看到：从代表行业增加值出口来看，在2000—2014年采矿业(sec4)、纺织业(sec6)、计算机电子和光学产品制造业(sec17)和除汽车和摩托车之外的其他产品批发业(sec29)均有增加的趋势，但是除sec29外，其他三个行业在2008—2009年均存在短暂下降。

(二)增加值贸易网络图

本文以2014年为例，说明增加值贸易矩阵W**所构成的网络图，如图3所示。

图3 2014年增加值贸易矩阵W**所构成的网络

图3中的字母代表具体的国家或地区(见表1)，双向的箭头代表国家(地区)之间存在增加值贸易。其中，增加值贸易矩阵W**是式(7)所示的0-1矩阵，当增加值贸易矩阵阵W*中的元素小于或等于0.01时记为0，大于0.01时记为1，因此部分节点之间由于双边的增加值贸易额较小，不存在双向箭头。具体来说，在2014年，保加利亚(BGR)、塞浦路斯(CYP)、爱沙尼亚(EST)、克罗地亚(HRV)、立陶宛(LTU)、拉脱维亚(LVA)、马耳他(MLT)、斯洛文尼亚(SVN)等国家(地区)，与世界投入产出表中其他43个国家(地区)不存在大于77.123 3亿美元的增加值贸易额(经过核算，在2014年，增加值贸易矩阵W中的最大元素为7 712.33亿美元，故7 712.33×0.01=77.123 3)，因此按照式(7)，图3中这些国家(地区)所对应的增加值贸易矩阵W**中元素为0，从而无双向箭头。在图3中，从节点的双向箭头个数来看，除世界其他地区(ROW)外，美国(USA)、日本(JPN)和中国(CHN)的双向箭头较多，说明在2014年的增加值贸易格局中，美国、日本和中国占据主导地位。

(三)增加值贸易的网络特征

正如研究方法部分的说明，本文选取密度、中心性和核心边缘结构等指标，进一步分析增加值贸易矩阵的网络特征。

1.密度

本文利用软件Ucinet 6，计算2000—2014年式(6)所示增加值贸易矩阵W*的网络密度(即非对角元素的平均值)，具体结果如表4所示。

表4 2000—2014年增加值贸易矩阵W*的网络密度

从表4可知：在2000—2004年，增加值贸易矩阵W*的网络密度一直在增加；在2009—2014年，增加值贸易矩阵W*的网络密度一直在减少，但是在2004—2009年，增加值贸易矩阵W*的网络密度变化较为频繁。由于不同年度增加值贸易矩阵W中的最大元素并不相同，因此不能简单地根据网络密度来判断贸易联系的紧密程度。根据增加值贸易的计算结果，2000年增加值贸易矩阵W中的最大元素为2 658.80亿美元，但是2014年增加值贸易矩阵W中的最大元素为7 712.33亿美元，结合表2中的网络密度数据可知，增加值贸易矩阵W中非对角元素的平均值(最大元素值和对应年度网络密度的乘积)在上升，世界范围的各国(地区)贸易联系程度在增强。

2.中心性

本文根据式(8)计算增加值贸易矩阵W**中各国(地区)2000—2014年的相对点度数，中国、日本和美国2000—2014年的相对点度数如表5所示。

表5 2000—2014年中国、日本和美国的相对点度数

从表5可以看到：在2000—2014年，中国的相对点度数有上升的趋势，但是日本和美国有下降的趋势。这说明中国在世界增加值贸易格局中地位在提升，与其他国家的贸易规模在扩大，日本和美国在世界增加值贸易格局中地位则相对而言有所下降。

本文根据式(9)计算增加值贸易矩阵W*中各国(地区)2000—2014年的点强度，中国、日本和美国2000—2014年的点强度如表6所示。

表6 2000—2014年中国、日本和美国的点强度

表6(续)

从表6可以看到：在2000—2014年，中国的点强度有上升的趋势，但是日本和美国的点强度则有下降的趋势。与相对点强度类似，这说明中国在世界增加值贸易格局中地位在提升，并且在2005年超过了日本；日本和美国在世界增加值贸易格局中地位则相对而言有所下降，但是美国仍在世界增加值贸易格局中占据主导地位。

3.核心-边缘分析

本文利用式(6)所示增加值贸易矩阵W*中数据进行核心-边缘分析，结合软件Ucinet 6的计算结果，将核心度在0.15以上的国家(地区)记为核心国家(地区)，低于0.05的国家(地区)记为边缘国家(地区)，0.05—0.15的国家(地区)记为半边缘国家(地区)。按照以上划分标准，除世界其他地区(ROW)外，其余43个国家(地区)在2000—2014年中核心、边缘和半边缘国家(地区)的数目如表7所示。

表7 2000—2014年核心、边缘和半边缘国家(地区)的数目

从表7可以看到：各年度核心、半边缘和边缘国家(地区)的数目并不一致。在2000—2014年，核心国家(地区)的数目经历了先增加后减少的过程，边缘国家(地区)数目则先减少后增加。

另外，为了将中国与日本、美国进行比较，本文列出2000—2014年中国、日本和美国的核心度，如表8所示。

表8 2000—2014年中国、日本和美国的核心度

从表8可以看到：(1)在2000—2014年，中国的核心度一直在增加，核心度从2000年的0.119增加到0.380，在2002年中国已经成为全球增加值贸易网络中的核心国家，说明中国在世界增加值贸易中的地位在增强；(2)在2000—2014年，日本的核心度变化比较频繁，但是总体趋势是下降的，从2000年的0.272下降到2014年的0.140；(3)在2000—2014年，美国的核心度总体趋势是下降的，从2000年的0.653下降到2014年的0.322，自2012年开始，中国的核心度超过美国。

需要指出的是，由表6和表8可知，核心度和中心度并不一致。按照博尔加蒂和埃弗里特(Borgatti & Everett，2000)[19]的观点，中心度包括核心度，但是核心度并不包括中心度。如果中心度高的行动者之间没有关系，那么其核心度则会较低；但是如果行动者核心度较高，那么中心度也一定较高。另外，由于核心度的计算方法比较复杂，本文未列出具体的计算公式，具体的计算方法可参见博尔加蒂和埃弗里特(Borgatti & Everett，2000)[19]、刘军(2009)[18]的研究。

五、结论与启示

本文基于社会网络分析，利用WIOD数据库中世界投入产出表相关数据，核算了中国的增加值贸易，并以中国为重点研究了2000—2014年全球增加值贸易网络的格局，主要结果如下：(1)根据增加值贸易的核算结果，从出口目的地来看，中国向美国、日本、德国等国家的增加值出口较大；从行业来看，中国的纺织业、除汽车和摩托车之外的其他产品批发业、采矿业等行业的增加值出口较大。(2)根据增加值贸易网络密度的计算结果，世界范围的各国(地区)贸易联系程度在增强。(3)中国的相对点度数有上升的趋势，但是日本和美国有下降的趋势。这说明中国在世界增加值贸易格局中地位在提升，与其他国家的贸易规模在扩大，日本和美国在世界增加值贸易格局中地位则相对而言有所下降。(4)中国的点强度有上升的趋势，但是日本和美国的点强度则有下降的趋势。与相对点强度类似，这说明中国在世界增加值贸易格局中地位在提升，并且在2005年超过了日本；日本和美国在世界增加值贸易格局中地位则相对而言有所下降，但是美国仍在世界增加值贸易格局中占据主导地位。(5)核心国家(地区)的数目经历了先增加后减少的过程，边缘国家(地区)数目则先减少后增加。其中，中国的核心度一直在增加，日本和美国的核心度呈现下降的趋势。

结合以上研究结论，可得出如下政策启示：第一，在全球经济一体化的背景下，中国有必要采取调整进出口税率等政策，进一步扩大增加值贸易，增加国际贸易的话语权。第二，虽然近年来美国在世界增加值贸易格局中核心度相对下降，但是仍占据支配地位，因此中国需要重视与美国等国家的贸易合作。随着中国在世界增加值贸易格局中地位的提升，其他国家也需要加强与中国的进出口贸易联系，从而实现双赢的结果。