经济周期协同性的贸易传导研究——基于贸易关联与生产分割视角

刘会政 杨 楠

内容提要：国际贸易是经济周期传导的重要途径。全球价值链分工体系的发展使国家间贸易关联程度与生产分割程度提高，对经济周期协同性产生影响。本文使用2000—2014年世界投入产出数据库，以中国与贸易伙伴国间经济周期协同性为研究对象，探究贸易关联程度以及生产分割程度对经济周期协同性及其贸易传导效应的影响。研究发现：(1)高附加值的复杂生产贸易活动带来的贸易关联对经济周期协同性的影响更大。此外，生产分割程度越高，垂直专业化分工传递机制作用更明显，对经济冲击的传递性更强。(2)全球价值链分工通过提高增加值贸易与产业内贸易的供给和需求，通过提高产业结构差异度，提高经济周期协同性。(3)中国与发达国家的贸易关联程度高于中国与发展中国家，且更多集中于附加价值高的生产与贸易活动中，对经济周期协同性的影响效果更显著。

一、问题提出

经济周期协同性是衡量区域经济一体化程度的重要指标之一，能够直接反映各国经济政策协调的程度[1]。随着中国在世界经济以及全球价值链分工体系中地位的上升，中国需要更加关注全球价值链带来的经济冲击和风险的蔓延，及其对中国与贸易伙伴国间经济周期协同性的影响。这对把握国际经济周期协同性的贸易传导机制、规避经济风险的传导具有重要意义，同时为分析区域性政策或国家政策变动对主要经济体经济的影响、加强同主要经济体的宏观经济政策协调提供理论依据。

国际贸易是国际经济周期传导的主要途径之一。随着全球价值链分工体系的深化，国际贸易通过生产的全球解构与贸易的全球整合使各国之间的贸易关联程度提高，各国经济通过贸易的联结产生的经济周期协同性不断增强。同时，生产分工链条不断延伸、细化，生产分割程度提高，使垂直专业化分工传递机制作用更加明显，跨境贸易发挥传递作用，对经济周期的传导产生重要影响。此外，由于中国与发展中国家和发达国家的贸易合作程度不同，在全球价值链分工中所处的地位也不同，这种区别对中国与发展中国家和发达国家的经济周期协同性产生不同影响。从贸易关联以及生产分割的视角，全球价值链分工体系如何影响经济周期协同性，对经济周期协同性的贸易传导机制产生何种影响，不同的贸易关联程度对经济周期协同性的影响有什么区别，全球价值链分工体系对中国与发展中国家和发达国家的经济周期协同性有什么不同影响，这些都是亟待解决的问题。

为了回答上述问题，本文使用2000—2014年世界投入产出数据库(WIOD)，选取中国与贸易伙伴国作为研究对象。利用软件Oxmetrics 6.0，使用ARMA-Scalar-BEKK模型测算中国与贸易伙伴国的经济周期协同性。基于增加值角度，结合生产分解框架以及加权平均跨境次数的测算方法，得到贸易关联程度以及生产分割程度两个关键指标，并且进一步根据中国的中间投入被贸易伙伴国使用和消费的程度，分成被贸易伙伴国用于简单或复杂的生产分工部分，得到简单和复杂的贸易关联程度进行进一步分析。基于此研究全球价值链分工对中国与贸易伙伴国经济周期协同性的影响，并进行国别异质性分析以及影响机制分析。

对比现有文献，本文可能的创新点有三点：第一，从研究角度，突破传统贸易对经济周期协同性影响的分析框架，基于贸易关联和生产分割角度，研究全球价值链分工对中国与贸易伙伴国双边经济周期协同性的影响。第二，在测算方法上，本文的贸易关联程度在生产分解框架的基础上，进一步按照增加值来源分解出简单和复杂的贸易关联程度，研究不同的贸易关联程度对经济周期协同性的影响。第三，本文着重分析经济周期协同性影响机制的变化，探讨全球价值链分工体系下的“联结效应”及“供应链效应”，是传统经济周期协同性的影响效应的补充；从贸易关联以及生产分割角度，研究全球价值链分工通过双边贸易、产业内贸易以及产业结构对双边经济周期协同性产生影响的机制。

二、文献综述与假设提出

国内外学者对经济周期协同性的影响因素的研究，主要包括：(1)双边贸易会加强经济周期协同性，双边产业内贸易也会加强经济周期协同性[2-4]；(2)当经济体面临产业层面冲击时，如果产业结构相似度较高，两国经济周期的协同性更大[5]；(3)金融一体化以及对外直接投资会加强双边经济周期协同性[6-7]。

在此基础上，部分学者研究全球价值链分工对经济周期协同性的影响。全球价值链分工使各国生产分割程度不断提高，生产和贸易关联更加紧密，令国际贸易的互补性大于替代性，在面临共同的经济冲击时，加强双边经济周期协同性[8]。垂直关联的引入也会提高经济联动的程度[9]。有学者在研究全球价值链在经济周期冲击传递过程中的作用时，考虑到全球价值链的供应链结构的扩散性与传导性，提出了“供应链效应”[10]。潘文卿等(2015)发现中间品贸易提高双边贸易强度，对经济周期协同性产生促进影响[11]。顾国达等(2016)认为垂直专业化贸易对中国与东亚九国的双边经济周期联动具有稳定正向的影响[12]。杜瓦尔等(Duval et al.，2016)研究发现增加值贸易强度、产业内增加值贸易程度对经济周期协同性存在显著的影响[4]。唐宜红等(2018)基于增加值贸易的角度，发现全球价值链的嵌入会促进国际经济联动[13]。上述研究大多从改进贸易统计方式或结合全球价值链分工进行研究，未考虑全球价值链的特征结构对各国分工合作产生的影响，未探究全球价值链分工对经济周期协同性贸易传导渠道产生的影响。此外，大部分研究集中于全球价值链分工对经济危机的放大效应，或是全球价值链嵌入对一国经济增长的影响[14]。基于增加值贸易统计方式的视角，从不同程度的贸易关联以及生产分割视角研究全球价值链分工对经济周期协同性影响的研究还较少。

贸易传导渠道的研究也是经济周期协同性的研究重点。国际贸易是国际经济波动传导的主要途径，双边贸易与产业内贸易的供给和需求变化、产业结构的调整都会影响到经济周期协同性的贸易传导渠道。巴克斯等(Backus et al，1992)提出了“供给-需求外溢”效应，认为贸易的供给以及需求的变化对双边国家的产出以及价格产生影响，进而影响就业及产出，引发经济波动[15]。弗兰克和罗斯(Frankel & Rose，2002)构建双边贸易强度指数来进一步阐述这种溢出效应，发现双边贸易强度加强双边经济周期的协同性[2]。熊川(Kumakura，2006)研究发现，一个国家与贸易伙伴国的双边经济间存在正向反馈效应[3]。杜瓦尔等(2016)发现产业内贸易的供给需求变化对双边经济周期协同性的影响较大[4]。以上都是基于供给-需求外溢效应进行的研究，除此之外，还有资源转移效应。一些学者认为国际贸易会带来专业化生产，专业化分工会带来宏观经济波动的协同性减弱[16];贸易、经济一体化和全球化并不必然导致经济周期趋同程度的提高[17]。但以上所指的专业化分工为水平型专业化分工，在全球价值链的背景下，垂直专业化分工更加常见，当专业化分工程度较高时，资源转移效应反而会加强经济周期协同性。

在供给-需求溢出效应以及资源转移效应的基础上，全球价值链分工不仅使贸易的统计方式发生改变，也对经济周期协同性的贸易传导产生影响。线性动态理论的经济周期传导理论和非线性动态理论的经济周期传导“锁模”(mode-locking)理论均认为，经济的震荡主要通过国际商品及资本流动的内在联结性对他国经济的运动频率以及相位产生影响。全球价值链分工体系的网状结构使国家间的投入产出关联加强，使得一国的生产和贸易通过全球价值链融入其他国家[14]，随着国家间的贸易关联程度提高，联结效应对经济周期的影响将会更显著。同时，全球价值链分工体系的供应链结构使生产链条分割，生产在更广泛的范围内得以进行，每一个阶段生产的附加值都将在这个生产阶段与从事生产活动的双方甚至多方紧密联系在一起，因此这些国家或部门的经济联动性会更强[18]。随着生产分割程度的增加，经济波动会沿着生产链条传递到更多国家，供应链效应会更明显，从而加强经济周期协同性[10]。本文在供给-需求溢出效应和资源转移效应的基础上，对全球价值链分工为经济带来的联结效应与供应链效应进行分析。

中国与各国的经济关系一直是世界经济研究的重点。经济周期协同性是衡量经济一体化程度的重要指标，很多学者对中国与贸易伙伴国的经济周期协同性进行研究。其中，针对中国与东盟、金砖国家的研究发现，与中国保持较高经济贸易合作关系有助于经济的协同增长[12，19]。此外，也有关于中国与发达国家和发展中国家经济周期协同性的研究。由于中国更多从发展中国家进口中间品，将制成品销往欧美等发达国家，有学者认为中国与发展中国家的经济关联性更高[11]。但也有学者发现中国与发达国家的全球价值链相互嵌入度更高，经济的联动性更强[13]。在全球价值链分工的背景下，中国与发达国家间进行高附加值的贸易更多，产生的经济关联性更强，对经济周期协同性的影响更大。

综上所述，本文提出如下假设：

假设1：全球价值链分工通过提高贸易关联程度以及生产分割程度提高双边国家经济周期协同性。

假设2：贸易关联程度和生产分割程度对中国与发达国家之间的经济周期协同性的影响更大。

假设3：全球价值链分工通过双边贸易、产业内贸易影响供给-需求溢出效应，通过产业结构的调整影响资源转移效应，提高双边经济周期协同性。

三、变量、数据与模型设定

(一)变量选取

1.经济周期协同性

衡量经济周期协同性的指标通常使用双边经济活动的相关系数。为了反映经济变化的动态特征，目前常用动态相关系数进行测算。在动态相关系数的测算方法中，由于CM同步化指数的动态系数取值范围为(-，1)，存在非对称性问题。本文参考陈磊和张军(2017)[19]的做法，使用多元动态GARCH模型，测算各国经济周期在每一时点的时变相关系数。

为了抵消各国经济周期波动的自相关以及波动聚集现象，构建ARMA-Scalar-BEKK模型拟合各国经济周期的波动，在给定条件协方差矩阵Ht后，中国(c)和j国经济周期的时变相关系数为：

(1)

基于ARMA-Scalar-BEKK模型能够获取时变条件下的协方差矩阵，通过该矩阵计算各国经济周期的时变相关系数。但是根据上述方法得出的经济周期协同性动态相关系数的取值范围为(-1，1)，在实证分析时作为被解释变量会使误差项不服从正态分布，所以需要进行相应的变换。根据式(1)中ρcj，t进行(-，)变换，双边经济周期协同性(BCS)具体测算方法如下：

(2)

2.贸易关联程度

本文的贸易关联程度测度是在全球价值链嵌入程度的测算方法上改进而来。全球价值链嵌入程度是一个经济体(及其行业)融入全球价值链和产业链的程度，能够反映经济体(及其行业)的生产或贸易中属于全球价值链下的国际贸易的部分，这部分反映出经济体间的投入产出关联，体现经济体间的贸易关联程度[20]。在本文的双边层面上，不需要测算一个国家与全球所有国家的关联程度，只需要测算两个国家的关联比重，即可反映两个经济体在全球价值链中的生产和贸易关联[21]。

本文采用总生产分解框架[14]分解出属于用全球价值链分工进行的国际贸易部分。从前向和后向关联两个角度，根据国家和部门的增加值分解和最终产品的生产分解，将跨境分工合作分解为简单以及复杂的跨境分工活动，即为式(3)和式(4)中的V-GVC-S和V-GVC-C，以及Y-GVC-S和Y-GVC-C[14]。

(3)

(4)

本文计算的贸易关联程度是基于前向关联和后向关联的中国中间投入被贸易伙伴国使用和消费的程度。V-GVC-Scj，t和Y-GVC-Scj，t分别表示前向和后向关联下，中国的中间投入被贸易伙伴国用于简单的生产和贸易的部分，即增加值只发生一次跨境贸易，就被进口的贸易伙伴国用于生产最终产品，并完全由该国吸收，代表中国与贸易伙伴国间简单的贸易关联，V-GVC-Ccj，t和Y-GVC-Ccj，t分别表示基于前向和后向关联下，中国的中间投入被贸易伙伴国用于复杂的生产和贸易的部分，即包含在中间品和服务中的增加值至少发生两次跨境贸易，被进口的贸易伙伴国用于生产出口产品并最终由其他国家吸收，表示贸易的复杂关联。式(5)和式(6)中Tradecorr-fcj，t和Tradecorr-bcj，t分别表示中国与贸易伙伴国基于前向关联和后向关联下的生产和贸易关联的总体程度：

Tradecorr-fcj，t=V-GVC-Scj，t+V-GVC-Ccj，t

(5)

Tradecorr-bcj，t=Y-GVC-Scj，t+Y-GVC-Ccj，t

(6)

经过计算，发现中国与贸易伙伴国基于前向和后向的贸易关联程度基本相同，因为从国家角度来说，一年中贸易伙伴国使用和消耗来自中国的中间投入是固定的，所以无论是从前向联系还是后向联系对这部分增加值进行分解，得到的一国总体数据是基本相同的。基于此，本文将Tradecorr-fcj，t与Tradecorr-bcj，t等同为Tradecorrcj，t。如果将国家的增加值数据具体到每一个行业，那么得出的基于前向和后向联系的行业贸易关联程度数据的差别会更明显。本文将中国与贸易伙伴国之间简单的贸易关联程度表示为GVCTS，中国与贸易伙伴国之间复杂的贸易关联程度表示为GVCTC。

3.生产分割程度

生产分割程度表示分工链条的细化以及垂直专业化分工传递经济的能力，体现一国经济波动的扩散能力，既包括本国是否容易受贸易伙伴国经济的影响，也包括本国的经济是否容易引起贸易伙伴国经济的变化。生产分割程度的提高能真正体现全球生产分工体系的深化，反映生产链条的延伸对经济波动传递的影响[22]。

基于此，本文选择构建生产分割程度指标，反映全球价值链分工链条的延伸对经济周期协同性的影响。穆拉多夫(Muradov，2017)从“过程贸易”角度，通过跨境贸易的出口次数来衡量跨境次数，不仅计算中间产品的跨境次数，也能够计算最终产品的跨境次数，体现全球价值链传递经济波动的能力[23]。本文采用该方法，使用WIOD(2016)数据库，通过计算中间品以及最终品贸易的加权平均跨境次数来表示生产分割程度。基于穆拉多夫(2017)[23]提出的另一种“全球逆矩阵”，推导出双边累计出口矩阵，得到加权平均跨境次数计算公式：

(7)

C是KN×K矩阵，矩阵中每个元素ccj表示一个产品(既包含中间产品也包含最终品)从c国i部门到最终使用国j国的加权平均跨境次数。整个矩阵c通过间接出口在每一个生产阶段的份额占全部生产阶段的累计出口份额的比例来表示累计加权跨境次数。最终可以得出c国的产品到j国的中间产品和最终产品的跨境交易次数。本文主要使用中国的产品到贸易伙伴国的跨境次数来表示中国与贸易伙伴国之间的生产分割程度，记为GVCL。

4.控制变量

(1)增加值贸易强度(VTI)。在全球价值链分工体系下，一国出口中的国内增加值反映一国国际贸易的真实情况。从增加值的视角预期双边增加值贸易强度会加强经济周期协同性。本文参考杜瓦尔等(2016)[4]的做法，使用双边国家行业出口的国内增加值(DVA)的加总占双边行业加总的总出口增加值(TVA)的比重表示国家层面的增加值贸易强度，计算公式如下：

(8)

(2)产业内贸易强度(IVT)。本文所指的产业内贸易(IVT)是基于增加值统计方法测算的产业内贸易。首先计算各国各行业使用来自本行业的国内增加值占该国各行业总国内增加值的份额，再用1减去该比值即为双边行业使用来自本行业的国外增加值。该数值越大，说明一国更倾向使用本行业的国外增加值进行生产，双边国家的产业内增加值贸易程度更高，双边经济周期协同性越强。参考已有文献[24]做法，具体公式如下：

(9)

(3)产业结构差异度(IS)。本文从增加值角度计算产业结构差异度，产业结构差异度越大，国家间垂直专业化分工水平越高，越能提高国家间经济周期协同性。参考克鲁格曼(Krugman，1991)[25]的方法，对中国与贸易伙伴国的农业、工业、制造业和服务业四大产业的每一个产业的增加值占GDP的比重之差进行加总。以h表示四大产业，计算公式如下：

(10)

(4)对外直接投资强度(FDI)。根据现有文献，对外直接投资可以有效增强两国的经济关联，对双边经济周期协同性的影响是正向的。参考程惠芳和岑丽君(2010)[7]的方法，计算公式如下：

(11)

其中，FDIcj,t是t时期国家c和国家j之间的双边对外直接投资，FDIinwardcj,t是t时期国家c实际利用国家j的FDI量，该数值越大，表明双边FDI强度越大。

(二)数据来源与描述性统计

经济周期协同性(BCS)测算的样本国家以WIOD(2016)数据库中的国家为准，使用2000—2014年季度GDP数据进行相关性测算，主要数据来源为EIU Country数据库。其中爱沙尼亚、立陶宛、卢森堡、拉脱维亚等国数据来源于经济合作与发展组织(OECD)数据库，克罗地亚、马耳他GDP数据来源于官方网站，由于上述国家仅有年度GDP数据，因此本文使用插值法进行季度数据的转换，最终数据为包括中国在内的42个国家的2000—2014年季度GDP数据(1)选取WIOD数据库中的42个国家，分别是澳大利亚(AUS)、奥地利(AUT)、比利时(BEL)、保加利亚(BGR)、巴西(BRA)、加拿大(CAN)、瑞士(CHE)、中国(CHN)、塞浦路斯(CYP)、捷克(CZE)、德国(DEU)、丹麦(DNK)、西班牙(ESP)、爱沙尼亚(EST)、芬兰(FIN)、法国(FRA)、英国(GBR)、希腊(GRC)、克罗地亚(HRV)、匈牙利(HUN)、印度尼西亚(IDN)、印度(IND)、爱尔兰(IRL)、意大利(ITA)、日本(JPN)、韩国(KOR)、立陶宛(LTU)、卢森堡(LUX)、拉脱维亚(LVA)、墨西哥(MEX)、马耳他(MLT)、荷兰(NLD)、挪威(NOR)、波兰(POL)、葡萄牙(PRT)、罗马尼亚(ROU)、俄罗斯(RUS)、斯洛伐克(SVK)、斯洛文尼亚(SVN)、瑞典(SWE)、土耳其(TUR)、美国(USA)。，数据以2005年现价美元为准，单位为百万美元。首先使用HP滤波剔除经济周期趋势成分，得到周期成分，对于季度数据，将平滑因子设定为1 600[19]。最后得出的结果为经济周期协同性的季度数据，为了保证整体数据的可得性，低频转换为双边国家经济周期协同性的年度数据进行实证研究。

其次，使用2000—2014年WIOD数据进行贸易关联程度(Tradecorr)、生产分割程度(GVCL)以及增加值贸易强度(VTI)、产业内贸易强度(IVT)的测算，单位为百万美元。产业结构差异度(IS)数据来源为世界银行的世界发展指数数据库(WDI)，选取2000—2014年中国与贸易伙伴国的农业、工业、制造业和服务业四大产业每一个产业的增加值占GDP的比重进行计算。对外直接投资强度(FDI)的数据来源为《中国统计年鉴》，由于中国2002年后才开始统计对外直接投资情况，所以本文选择中国利用外资情况来代替总额。表1是本文相关变量的描述性统计。

表1 相关变量的描述性统计

(三)模型设定

结合数据可得性，选取2000—2014年相关年度数据，样本总量为615。借鉴已有文献[26]的方法，建立面板数据模型如下：

BCScj，t=α0+α1Tradecorrcj，t+α2GVCLcj，t+βXcj，t+μ+εcj，t

(12)

式(12)中，c表示中国的相关指标，j表示贸易伙伴国的相关指标，t表示年份。被解释变量BCS表示2000—2014年中国与贸易伙伴国的经济周期协同性的动态相关系数。第一个核心解释变量是中国与贸易伙伴国间贸易关联程度，即Tradecorrcj，t，进一步细分为简单的贸易关联程度(GVCTS)以及复杂的贸易关联程度(GVCTC)。第二个核心解释变量为中国与贸易伙伴国间的生产分割程度(GVCL)。Xcj，t表示控制变量的集合，控制变量名称、描述与计算方法以及数据来源详见上文。为了减少内生性，使用μ刻画国家组固定效应，εcj，t为随机干扰项。

四、实证结果与分析

(一)基本回归结果分析

基于2000—2014年中国与41个贸易伙伴国经济周期协同性的跨国面板数据，实证检验中国与贸易伙伴国的贸易关联程度和生产分割程度对经济周期协同性的影响。估计结果列于表2。列(1)—列(3)将GVCTS、GVCTC以及GVCL三个核心变量分别进行回归，列(4)是将所有变量一起进行回归。

在列(1)—列(3)中，GVCTS、GVCTC以及GVCL均在1%的水平上显著为正，表明全球价值链分工下，各国的简单和复杂的贸易关联程度以及生产分割程度的提高均会加强经济周期协同性。在全球价值链分工体系下，中国与贸易伙伴国间的投入产出关联增强，贸易关联程度也随之增加，经济周期通过国际贸易渠道进行传导，增强双边国家的经济周期协同性。同时，中国与贸易伙伴国的多次跨境贸易使垂直专业化分工传递机制的作用发挥到最大，供应链效应使经济波动随着专业化分工传递到更多的国家，提高国家间的经济周期协同性。

列(4)中GVCTS、GVCTC均在1%的水平上显著为正，系数分别是0.079 5和0.159 3，表明GVCTC对经济周期协同性的影响较大，假设1得以验证。这可能是由于GVCTC代表高附加值的复杂贸易关联程度，表示中国的中间产品出口中所隐含的国内增加值先被贸易伙伴国吸收，用来生产自身的最终需求或生产第三方的中间产品，再由第三方国家吸收，生产最终产品后再出口，最终被贸易伙伴国吸收或者被第三方国家吸收，这部分贸易会发生多次跨境交易，产生的贸易关联性比GVCTS更高，强联结性的增加会显著提高经济周期协同性。与王等人(Wang et al.，2017)[14]研究全球价值链嵌入对经济周期协同性的结论基本一致，相较于简单的生产分工活动，高附加值的复杂的生产分工活动对经济的影响更大。

表2 基本回归结果

注：括号内数值为标准差，***、**和*分别表示1%、5%和10%显著水平，后表同。

列(1)—列(4)中，控制变量的估计结果与现有研究基本一致。VTI的估计系数为正，且影响系数较大，表明增加值贸易的供给与需求的增长仍然是影响国家间经济周期协同性的主要因素，意味着增加值贸易可以通过供给-需求溢出效应对双边国家的生产与消费产生影响，从而影响经济周期协同性；IVT的估计系数为正，结果基本显著，说明两个国家进行产业内贸易的程度越高，经济周期协同性会提升。与增加值贸易一致，产业内贸易也会通过供给-需求溢出效应提高经济周期协同性；IS的估计系数为正，均通过1%水平的显著性检验，表明在全球价值链的背景下，中国与贸易伙伴国产业结构差异的提高会加强经济周期的协同性，这是由于在全球价值链分工体系的影响下，产业结构差异度的提高会使国家间垂直专业化分工程度提升，对经济波动的传递性增强，使资源转移效应增强经济周期协同性；FDI的估计系数为正，基本在1%的水平上显著，与现有文献的结论一致，FDI通过国际金融渠道使国家间的资本流动加强，经济周期协同性也会相应提升。

(二)稳健性检验

1.更换样本数据

由于选取样本时间、样本国家的不同都可能会导致估计结果的偏差。为了检验结果的稳健性，本文对基本回归结果进行稳健性检验，估计结果如表3所示。

表3 稳健性检验1

2.更换测算方法

关键指标测算方法的不同也会导致估计结果存在差别。因此，本文更换了经济周期协同性、贸易关联程度、生产分割程度三个核心指标的测算方法，对基本回归结果进行稳健性分析，估计结果如表4所示。

表4 稳健性检验2

首先，CM同步化指数是测算经济周期协同性的动态相关性的方法之一，平均扩展长度(average propagation length，APL)方法是计算供应链上每一个分支中排列的生产阶段数量的加权平均数，是测算全球生产分割程度的方法之一。本文使用CM同步化指数测算经济周期协同性，使用APL方法测算生产分割程度，对样本进行重新回归。其次，对总贸易关联程度(GVCT)进行回归，系数符号与显著性并未发生变化。最后，由于本文的GVCTS与GVCTC是在生产分解框架的基础上，结合王等人(2017)[14]提出的全球价值链参与程度的方法改进得到的，所以本文选择使用唐宜红等(2018)[13]使用的全球价值链嵌入度测算方法，测算总贸易关联程度进行稳健性检验。除个别控制变量的系数符号与显著性发生改变外，整体结果并未发生太大变化。

(三)国别异质性分析

本文的研究样本基于WIOD数据库中的国家，包括16个发展中国家(含中国)和26个发达国家(4)根据综合联合国开发计划署人类发展指数，选取发达国家共26个：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、捷克、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、日本、韩国、卢森堡、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、西班牙、瑞典、瑞士、英国、美国。除此之外，WIOD数据库中剩下的国家定义为发展中国家。。发展中国家和发达国家之间的经济发展水平、贸易发展状况存在差异，与中国贸易联系程度也不同。此外，中国与不同国家在全球价值链上的分工存在差异[11]，贸易的关联程度以及生产分割程度也存在差异，这种差异是否会对经济周期协同性产生不同影响？本文将对这一问题进行具体分析。

图1为2000—2014年中国与发展中国家、发达国家之间经济周期协同性的均值。图中两条曲线变化趋势基本一致，由于受到2008年世界性金融危机的影响，在2006—2010年，经济周期协同性的均值水平大幅上升，随着经济危机的缓解又开始下降。并且，能够发现中国与发达国家间的经济周期协同性明显比中国与发展中国家高，说明发达国家仍然是影响中国经济周期的主要经济体。

图1 中国与发达、发展中国家双边经济周期协同性平均程度

图2为中国与发达国家、发展中国家的贸易关联程度的均值，能够发现中国与发达国家间贸易关联程度明显高于中国与发展中国家。此外，无论是中国与发达国家还是与发展中国家，复杂的贸易关联程度均高于简单的贸易关联程度。

图2 中国与发达国家、发展中国家贸易关联程度的均值水平

结合图1、图2发现复杂的贸易关联对经济周期协同性的影响会高于简单的贸易关联。为此，本文进一步实证考察中国与发展中国家、发达国家间的全球价值链分工对经济周期协同性的影响，结果见表5。

表5 国别异质性分析1

表5中列(1)、列(2)分别为中国与发展中国家和发达国家的贸易伙伴国之间的估计结果。横向比较的结果显示，GVCTS对中国与发展中国家的经济周期协同性影响并不显著，对中国与发达国家的经济周期协同性的影响结果却显著为正，说明低附加值的简单的全球价值链分工生产合作为国家间带来的贸易关联程度在中国与发达国家之间影响更大，明显增强国家间的经济周期协同性。从GVCTC的影响结果来看，其对中国与发达国家之间的经济周期协同性的影响要显著高于中国与发展中国家，GVCL的影响结果也类似。说明相较于发展中国家，中国与发达国家间的贸易关联以及生产分工对经济周期协同性的影响更大。结合图1、图2的数据来看，发达国家作为全球重要经济体，对中国的经济会产生重要影响，同时，中国与发达国家进行生产贸易活动更加频繁，贸易关联程度和生产分割程度均较高，增强了经济周期协同性。

从纵向比较的结果来看，无论是中国与发展中国家还是和发达国家，贸易关联程度与生产分割程度均会增强经济周期协同性，但是相较于简单的贸易关联程度，高附加值的复杂的生产分工带来的贸易关联对经济周期协同性的影响更大，也验证了假设1。结合图2，说明中国无论是与发展中国家还是与发达国家间更注重发展附加价值高的复杂程度的生产与贸易，频繁跨境交易带来的复杂贸易关联程度提高，对经济周期协同性有更显著的增强作用。

值得注意的是中国与发展中国家GVCTS影响系数不显著，但GVCTC的影响系数却显著，这可能是由于发展中国家的专业化生产程度、参与全球价值链的程度均较低，而中国作为全球价值链网络的三大中心之一，对发展中国家的比较优势明显，在与发展中国家的分工体系中更多处于主导位置，与其更多进行复杂的生产分工活动，导致GVCTS对中国与发展中国家的经济周期协同性影响不显著，GVCTC的影响结果却很显著。然而，对于中国与发达国家来说，中国不仅会进行高附加值的复杂生产分工合作，也会承接来自发达国家的低附加值的简单生产分工，所以GVCTS与GVCTC对中国与发达国家的经济周期协同性的影响都很显著。

为了进一步研究中国与不同经济体的贸易关联程度和生产分割程度对经济周期协同性的影响，本文将贸易伙伴国按照对中国的经济影响进一步分为四大类，即美国、日本、欧盟、金砖国家(5)欧盟现有成员国为法国、德国、意大利、荷兰、比利时、卢森堡、丹麦、爱尔兰、希腊、葡萄牙、西班牙、奥地利、瑞典、芬兰、马耳他、塞浦路斯、波兰、匈牙利、捷克、斯洛伐克、斯洛文尼亚、爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛、罗马尼亚、保加利亚、克罗地亚。除中国之外的另外三个金砖国家为印度、俄罗斯、巴西。。表6与表7分别是对应的指标数据与回归分析结果。

表6 中国与不同经济体的经济周期协同性与全球价值链相关指标的平均水平

表7 国别异质性分析2

表7(续)

表7中GVCTS与GVCTC的影响均显著为正，且GVCTC对经济周期协同性的影响大于GVCTS，与假设1一致。然而，中国与欧盟和金砖国家的GVCTS、GVCTC的影响系数要远高于中国与美、日两国。结合表6来看，中国与美国、日本、欧盟、金砖国家在2000—2014年的双边经济周期协同性均值水平相差不大，但中国与美、日两国的贸易关联程度和生产分割程度都高于中国与欧盟和金砖国家，尤其是贸易关联程度，无论是简单的还是复杂的贸易关联均远远高于中国与其他国家，在经济周期协同性相差不大的情况下，中国与美、日两国的贸易关联程度对经济周期协同性的影响会偏弱。

从现实来看，单独两个国家的经济周期协同性会受到国家经济政策的巨大影响，并且为了规避经济风险的传导，并不会出现极端的“顺风车”现象，例如，中国与美国即使贸易关联程度非常高，也不会出现很高的经济周期协同性。因为中国需要规避美国经济风险的传递，所以在经济政策的制定中会建立规避经济风险传导的机制，因此，2008年美国的金融危机并未对中国产生巨大影响，导致中美两国的贸易关联对经济周期协同性的影响系数会较小。此外，GVCL的影响系数显著为正，且美、日两国系数大于欧盟与金砖国家。结合表6来看，中国与美、日之间的生产分割程度较高，中国更容易受到美、日两国经济波动的影响，中国与美、日之间的生产分割程度对经济周期协同性的影响也更显著。

五、全球价值链视角下经济周期协同性的贸易传导机制分析

传统经济周期协同性的贸易传导效应主要是供给-需求溢出效应与资源转移效应，分别通过影响贸易的供给需求，调节产业结构或专业化分工影响经济周期协同性。全球价值链分工使贸易的关联性增强，产生溢出效应。当一个国家的投资或消费增加时，会扩大对中间品的进口需求，在溢出效应的影响下促进他国中间品的生产，影响双边贸易、双边产业内贸易的供给与需求，从而带动他国的经济增长。同时，全球价值链分工使生产链条分割，生产分割程度提高，使生产在更广泛的范围内进行，影响专业化分工，最终影响经济周期协同性。

结合上述分析，全球价值链分工通过贸易关联程度及生产分割程度影响双边国家增加值贸易以及产业内贸易的供给与需求，加强供给-需求溢出效应对经济周期协同性的影响。同时，全球价值链分工也可以通过贸易关联程度及生产分割程度影响产业结构的调整，加强资源转移效应对经济周期协同性的影响。本文将从这两个方面进行影响机制的实证检验。

(一)全球价值链分工下供给-需求溢出效应对经济周期协同性的影响

表8列示了贸易关联程度和生产分割程度通过增加值贸易与产业内贸易对经济周期协同性产生的影响。分别考察简单以及复杂的贸易关联程度(GVCTS、GVCTC)与增加值贸易强度(VTI)和产业内增加值贸易强度(IVT)的交互项，生产分割程度(GVCL)与增加值贸易强度(VTI)和产业内增加值贸易强度(IVT)的交互项，检验全球价值链分工下，贸易关联程度和生产分割程度对供给-需求溢出效应的影响，及其最终对经济周期协同性的影响。

表8 影响机制检验结果1

从表8的结果来看，VTI与IVT的系数显著为正，说明双边国家的增加值贸易强度与产业内增加值贸易强度的提高会显著增强经济周期的协同性，说明供给-需求溢出效应会显著提高国家间经济周期的协同性。列(1)—列(3)的交互项分别表示的是GVCTS、GVCTC以及GVCL通过增加值贸易强度对双边经济周期协同性的影响，结果均显著为正，表明贸易关联程度与生产分割程度加强双边增加值贸易的供给与需求，加强经济周期协同性。列(4)—列(6)的交互项研究的是GVCTS、GVCTC以及GVCL通过产业内贸易强度对双边经济周期协同性的影响，结果也显著为正，说明GVCTS、GVCTC以及GVCL提高了双边产业内贸易的供给需求，提高中国与其贸易国的双边经济周期协同性，假设3得以验证。从影响机制检验结果来看，提高中国与贸易伙伴国间增加值贸易或者产业内增加值贸易的合作可以强化供给-需求溢出效应，有助于推动经济的协同发展。

(二)全球价值链分工下资源转移效应对经济周期协同性的影响

表9列示了贸易关联程度和生产分割程度通过对产业结构差异度对经济周期协同性产生的影响。分别引入简单以及复杂的贸易关联程度(GVCTS、GVCTC)与产业结构差异度(IS)的交互项，生产分割程度(GVCL)与产业结构差异度(IS)的交互项，以检验全球价值链分工下贸易关联程度和生产分割程度对资源转移效应的影响，及其最终影响经济周期协同性的机制。

表9 影响机制检验结果2

表9(续)

从表9的结果来看，IS的系数显著为正，说明双边国家的产业结构差异度越高，国家间分工合作程度越高，从而提高双边国家经济周期协同性。从交叉项结果来看，列(1)—列(3)的系数均显著为正，说明全球价值链的存在一方面会增加垂直专业化分工程度，增强资源转移效应对双边经济周期协同性的促进作用，另一方面也会提高双边国家行业间的互补性，从而增强双边国家的经济周期协同性。这意味着产业结构差异度的提高，垂直专业化分工程度的提高会将各国经济紧密的联系在一起，并加强经济波动的传递性。

六、结论与启示

本文从贸易关联与生产分割角度出发，结合增加值贸易统计方式，实证检验全球价值链分工对中国与贸易伙伴国的经济周期协同性的影响，所得结论如下：

(1)全球价值链下，联结效应和供应链效应通过贸易关联程度与生产分割程度影响经济周期协同性。其中，高附加值的复杂生产贸易活动带来的贸易关联对经济周期协同性的影响更大。此外，生产分割程度越高，垂直专业化分工传递机制作用更明显，对经济冲击的传递性更强，提高两国经济周期协同性。

(2)从贸易关联与生产分割的视角来看，全球价值链分工通过提高增加值贸易与产业内贸易的供给和需求，通过提高产业结构差异度，增强供给-需求溢出效应与资源转移效应，提高经济周期协同性。

(3)中国与发达国家的贸易关联程度高于中国与发展中国家，且更多集中于附加价值高的生产与贸易活动中，对经济周期协同性的影响效果更显著。

上述研究结论表明，随着全球价值链分工体系的不断深化以及中国在全球价值链体系内“中心位置”的凸显，中国应充分重视由全球价值链带来的经济冲击和风险的蔓延，加快构建以中国为主导的全球生产与贸易网络，加强同贸易伙伴国的高附加值贸易合作，积极发挥在国际经济周期波动中的主动权。

第一，全球价值链分工在加强各国经济关联的基础上，也使经济波动的风险随着专业化分工进行传递，因此中国应尽快完善规避经济风险传导的机制。一方面，通过建立经济风险传导的预警机制以防止外部冲击，实时监测经济的波动，预测冲击的来源与范围，同时建立深入的贸易合作，加强贸易信息的交换，有效发挥预警机制的作用；另一方面，健全国内的市场经济体制，提高中国自身的经济实力，规避外部经济风险的传导。

第二，在经济冲击无法避免的情况下，居于全球价值链主导地位的国家的经济更容易稳定与恢复，因此中国应加快布局以自身为主导的全球价值链网络。为此，需要加大对技术创新的支持力度，加快产业结构与出口产品结构的调整。在维持中国原有的贸易优势的基础上，积极参与更多复杂产品的国际分工，加快价值链升级，避免全球价值链冲击给经济带来的过大影响。

第三，深入且稳定的生产贸易合作有助于经济的协同增长，中国要充分发挥自身与贸易伙伴国之间的生产要素禀赋，扩大与其他国家在产业乃至产品内的分工合作，形成中国参与的高附加值分工体系。随着中国与发达国家之间的贸易关联程度加强，中国可以适当利用发达国家经济快速发展的“顺风车效应”，使经济稳定增长；中国与发展中国家的贸易关联程度尚低，需要进一步加深贸易合作关系。中国可以利用发展中国家不同的资源禀赋，通过扩大分工合作，布局中国与发展中国家、与发达国家相联结的生产与贸易网络，形成以中国为主导的新的全球价值链分工体系。