“一帶一路”沿線國家制造業(yè)全球價值鏈網絡的拓撲特征

摘要：文章采用社會網絡分析法和國際貿易增加值中的WWZ分解法，以“一帶一路”沿線32個主要國家制造業(yè)價值鏈網絡中的DVA、FVA、RDV及PDC進行價值鏈網絡特征分析、TOP1價值鏈網絡演化過程的拓撲特征分析，結果發(fā)現：沿線國家在制造業(yè)價值鏈網絡中的貿易地位不平等；在被國外吸收的國內增加值網絡中，俄羅斯是“中心”，而在國外增加值網絡中，中國是“中心”，相較于被國外吸收的國內增加值網絡，國外增加值網絡鏈條更短，更偏向于星型拓撲結構；純重復計算部分網絡結構比較疏散，偏向于鏈形拓撲結構；同時，通過QAP實證對雙邊貿易增加值進行影響因素的矩陣回歸分析。關鍵詞：“一帶一路”倡議，制造業(yè)，價值鏈網絡，WWZ分解基金項目：新疆維吾爾自治區(qū)社會科學基金資助項目(20BJY043)0引言美國學者Porter(1985)[1]最早提出了價值鏈的概念并創(chuàng)造性地將其應用于微觀企業(yè)領域，他認為企業(yè)產品的設計、生產、運輸、銷售等環(huán)節(jié)都是價值鏈的環(huán)節(jié)，每一個環(huán)節(jié)都使得價值鏈得到了增值；之后，價值鏈(GVC)概念隨之進入國際貿易領域，Krugman和Venables(1995)[2]首次提出全球價值鏈是國家經由某些生產環(huán)節(jié)得到的增加值收入。孫強和謝宇(2019)[3]構建全球服務貿易網絡，綜合運用點入度、點出度、卡茲影響力指數分析得到發(fā)達國家在面對金融危機時貿易網絡密度上升、集聚性增強的特征，同時，發(fā)展中國家則呈現完全相反的態(tài)勢，且正是由于這二者不平衡導致全球服務貿易失衡。趙景瑞和孫慧(2019)[4]基于中國與“一帶一路”沿線國家的貿易數據，從中心性分析、核心—邊緣分析和社團分析三個角度展示“一帶一路”貿易網絡的演變過程，發(fā)現“一帶一路”貿易網絡正由多核心向以中國為核心的單一核心轉變，“一帶一路”貿易網絡存在3個子群，即中國-東南亞、南亞-西亞、中東歐-中亞，每一子群存在顯著的結構差異。學者們的分析框架首先是將“一帶一路”整體貿易網絡劃分為若干個子群，然后運用相關指標分別分析這些子群存在的共性與差異，最后對貿易網絡動態(tài)演變過程及影響該演變的因素進行進一步探討。龔炯和李銀珠(2021)[5]研究了中國與“一帶一路”沿線國家整體的貿易網絡結構及動態(tài)演變過程，認為在“一帶一路”沿線國家中正逐漸形成以中國為核心的貿易格局，另外，特別指出越南在貿易網絡中的地位由邊緣區(qū)發(fā)展至核心區(qū)。潘安和劉紅(2020)[6]將研究對象特定在“一帶一路”的服務貿易，發(fā)現在服務業(yè)網絡中，中國和新加坡獲得的收益顯著高于其他國家，意大利、盧森堡和俄羅斯屬于雙向溢出板塊。本文基于國家間雙邊貿易的視角，利用貿易增加值中的WWZ分解法和社會網絡分析法從“一帶一路”沿線國家制造業(yè)價值鏈網絡的特征、演化進程及影響因素角度剖析“一帶一路”倡議給我國及參與國帶來的影響。1研究方法與數據來源1.1WWZ分解法全球價值鏈的貿易核算方法大致分為兩大類：一是垂直專業(yè)化貿易測量，由Hummels等(2001)[7]提出；二是增加值貿易核算方法，比較權威的核算方法有WWZ[8]和KWW[9]，前者將國家出口額劃分為四大項、十六小項，后者則是劃分為三大項、九小項。由于WWZ分解方法的邏輯框架更為清晰，能更好地厘清國際貿易中增加值的流向、對國家層面貿易分解更詳細，因此本文基于WWZ分解基本框架分析“一帶一路”制造業(yè)價值鏈網絡的結構特征，其分解見下頁圖1。1.2社會網絡分析法(SNA)社會網絡分析的顯著特點是其將社會行動者的關系作為研究對象，與國際貿易價值鏈網絡的契合度較高，在全球一體化的大背景下，一國在世界貿易網絡中的利益不僅取決于自身與他國的貿易往來，而且受到價值鏈網絡整體狀態(tài)的影響，理解價值鏈網絡的整體特征不僅可以明確個體國家在價值鏈網絡中的分工及位置，還可以從中透視在價值鏈網絡中起重要溝通位置的國家。本文使用社會網絡分析法(SNA)對WWZ分解框架下的四項增加值逐一分析，分別測量了“一帶一路”沿線國家在全球價值網絡中(GVC)的位置(點出度、點入度)，探究四項貿易增加值的網絡拓撲特征及演化進程(可視化分析)，并進一步分析形成該拓撲特征的影響因素。1.3數據來源本文數據來源于對外經貿大學全球價值鏈研究院整理的UIBEGVCIndicators，選取“一帶一路”沿線的32個國家中的制造業(yè)(03至16)作為研究對象。2“一帶一路”沿線國家制造業(yè)貿易增加值社會網絡分析2.1貿易增加值分項社會網絡分析本文運用UCINET6.0軟件，利用點入度(in-degreecentrality)和點出度(out-degreecentrality)(見表1)分析某一國家在GVC網絡中的位置。分別計算2000年、2010年、2015年和2017年WWZ分解體系下的、被國外吸收的國內增加值(DVA)、國外增加值(FVA)、返回并被本國吸收的國內增加值(RDV)、重復計算部分 (PDC)的點入度與點出度。在對2000年、2010年、2015年和2017年“一帶一路”沿線32個國家的DVA、FVA、RDV和PDC的點出度及點入度進行測度之后，發(fā)現除RDV外，大部分國家的DVA、FVA和PDC處于遞增狀態(tài)，表明制造業(yè)產品的全球化生產特征日漸明顯，國家對外開放程度提升；DVA點入度排名前五的國家增加值占總增加值的比重平均達到85%以上，FVA點入度平均占比達到95%以上，極少數的國家承擔絕大部分的增加值發(fā)出及吸收角色，在貿易網絡中占據優(yōu)勢，本文選取的32個國家大部分是發(fā)展中國家，在制造業(yè)中主要作為產業(yè)轉移的承受方，生產的初級產品除留待本國消費之外，還出口至價值鏈高端國家，價值鏈高端國家使用核心技術對初級產品再加工使之價值大幅增加，價值鏈中低端國家無法通過自身技術革新實現產品價值增值的目的。為進一步分析優(yōu)勢國家及中國在DVA、FVA、RDV、PDC四個方面的差異，將排名前五的國家(以2017年為準)單獨繪制成圖2和圖3。從圖2來看：中國制造業(yè)產品的DVA、FVA、RDV和PDC的點出度要遠高于其他國家，中國在制造業(yè)網絡中主要作為增加值的輸出方；除RDV點出度在2015年小幅回落外，主要國家的點出度在DVA、FVA、RDV這三個方面總體處于逐年增加狀態(tài)；綜合分析可知，點出度排名前五的國家主要位于亞洲尤其是東南亞地區(qū)，此地區(qū)的發(fā)展中國家借助金融危機后國際產業(yè)來促進該地區(qū)的國家成為制造業(yè)的輸出地，也是基于此原因，因缺乏核心技術支撐的該地區(qū)國家的RDV普遍處于較低的水平，高技術密集型的制造行業(yè)仍高度依賴發(fā)達國家。從圖3來看，與在點出度占絕對優(yōu)勢相比，中國在點入度上的作用遠不及點出度明顯，僅在FVA點入度上有較大的優(yōu)勢，說明我國制造業(yè)出口產品中隱含著較高的國外增加值，對國外的依賴度較高；點入度和點出度排名前五的國家重合度較高，當少部分國家同時承擔增加值的主要發(fā)出與吸收角色時，該區(qū)域內的貿易對象將趨于固化，國家貿易地位不平等的可能性加劇。2.2貿易增加值拓撲特征及演化進程解析在使用UCINET6.0軟件繪圖時，只要兩國間存在貿易往來就可將這兩個節(jié)點連接在一起，對原始數據不經任何處理繪出的GVC網絡圖過于稠密，無法識別重要的網絡拓撲特征(派系、核心—邊緣、中心位置)。Zhou等(2016)[10]研究指出，只保留在一國貿易進口(出口)網絡中排名靠前的國家，能更加直觀地分析該網絡的拓撲特征。本文參考孫天陽等(2018)[11]的研究，構建TOP1網絡，即只保留在一國出口貿易網絡中排名第一的國家，經此處理后，GVC網絡呈現明顯的樹狀結構。接下來分別對2000年、2010年、2015年和2017年的DVA、FVA、PDC①的TOP1網絡進行可視化分析。參數的設置如下：以增加值發(fā)出國為初始節(jié)點，以增加值接收國為目的節(jié)點，節(jié)點的大小與該國的點出度成正比，以兩國的增加值流量為邊，邊的大小與兩國的增加值大小成正比，箭頭的方向代表增加值的流入方向，考慮到少數國家的DVA、FVA值過大，將節(jié)點的取值范圍設為[8，20]，邊的取值范圍設為[2，20]。圖4展示了DVA(TOP1)網絡的演化過程。中國和俄羅斯都處于重要節(jié)點，增加值流量最大的是中國。在該網絡中，存在著以中國為首和以俄羅斯為首的兩個大規(guī)模派系與若干個小規(guī)模派系，中國派系內部包括南亞國家(孟加拉國、巴基斯坦)與東南亞國家(印度尼西亞、孟加拉國、菲律賓、泰國、越南、老撾、柬埔寨)，俄羅斯派系內的國家是中亞國家(哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦)、歐洲國家(波蘭、土耳其等)?；臼前凑盏乩砦恢玫倪h近形成規(guī)模不同的派系，俄羅斯在該網絡中的影響力要大于中國，俄羅斯處于DVA網絡的“中心”位置，而泰國等發(fā)展中國家正在崛起，極少數的國家游離在大規(guī)模派系之外。圖5展示了FVA(TOP1)網絡的演化過程。不同于DVA(TOP1)網絡，FVA網絡呈現更明顯的集聚特點，輸送路徑明顯短于DVA網絡，在2015年和2017年時，網絡結構十分接近于星型拓撲結構。在2000年時，中國和俄羅斯都是該網絡中的重要節(jié)點，2010年以后俄羅斯的節(jié)點作用不斷削弱，到2015年中國是該網絡中唯一起決定作用的節(jié)點，2017年的FVA網絡與2015年完全一致，說明中國已經成為該區(qū)域的“中心”位置。中國輸送的增加值流量最大，說明中國是輸送國外增加值最多的國家。圖6展示了PDC(TOP1)網絡的演化過程。PDC網絡不如DVA和FVA網絡稠密，中心位置不夠明顯，存在明顯的“鏈式”結構。2000年“一帶一路”沿線32個國家中存在9個派系，每一派系包含的國家數量大多是2~3個，以泰國(THA)為中心的派系聚集的國家數量較多，是一個簡單的環(huán)形結構；2010年、2015年和2017年國家集聚特征明顯，出現明顯的鏈條結構，“鏈式”結構的增加說明制造業(yè)各環(huán)節(jié)分工細化程度加深，各國的貿易網絡也趨于緊密。中國在2000年處于貿易網絡的末梢，在2010年處于貿易環(huán)節(jié)的重要節(jié)點，到了2015年和2017年則處于貿易網絡的中心節(jié)點；同時，PDC網絡的價值流明顯增加，表明在全球化生產及分工背景下，跨境結算的次數增加導致重復計算部分數值迅速增加，“一帶一路”沿線國家制造業(yè)的貿易網絡趨于頻繁。3“一帶一路”制造業(yè)價值鏈網絡影響因素分析QAP方法分析的是某一矩陣(因變量)與多個矩陣(自變量)之間的關系，包含兩個步驟：第一步是按照常規(guī)的多元回歸得到變量的系數值；第二步是按照設定的置換次數隨機交換變量矩陣的行和列重復多次回歸，保留每一次回歸時的系數值與R2，重復成百上千次置換，并計算標準誤。前文分析了GVC網絡的特征及演變過程，發(fā)現DVA、FVA及PDC網絡中存在著派系劃分，下文將采用QAP分析法進一步分析影響或者決定“一帶一路”沿線國家制造業(yè)GVC網絡的因素。3.1變量設置(1)GVC網絡本文基于WWZ分解法，對“一帶一路”沿線國家的制造業(yè)構建GVC網絡：以增加值發(fā)出國為起始節(jié)點、以增加值接收國為目的節(jié)點、以發(fā)出國與接收國貿易聯系 (DVA、FVA、PDC)為邊構造GVC網絡。為保證GVC網絡的穩(wěn)定性，參考劉華軍等(2015)[12]的研究構建鄰接矩陣Vij(i，j=1，2，…，n)，將鄰接矩陣的每行平均值v_i作為i國增加值的平均水平，若j國與i國的增加值大于v_i，則記為1，若小于v_i記為0。(2)影響因素選擇在運用QAP分析國際貿易問題上，學者們對變量的選擇存在差異：趙國欽和萬方(2016)[13]選擇側重經濟因素，包括貿易各國經濟發(fā)展水平、外國投資額、匯率等；種照輝和覃成林(2017)[14]加入了非經濟領域的國家空間位置、文化、貿易協(xié)定；姚星等(2018)[15]加入了人口規(guī)模和語言的影響。參考上述學者的研究成果，本文設置如下解釋變量：①經濟規(guī)模矩陣(E)，用兩國經濟總量(GDP)之積構造矩陣，以第i(i=1，2，…，n)行的均值e_i為臨界值，若兩國GDP之積大于e_i記為1，否則記為0。②空間矩陣(D)，若兩國有共同的國境線，記為1，否則記為0。③資本要素技術稟賦矩陣(C)，此變量參考徐康寧和王劍(2006)[16]的研究成果，用兩國的人均GDP之差的絕對值代表資本要素技術稟賦差異，以第i(i=1，2，…，n)行的均值c_i為臨界值，若兩國人均GDP之差的絕對值大于c_i，記為1，否則記為0；④語言矩陣(L)，若兩國的官方語言相同，記為1，否則記為0。⑤宗教矩陣(R)，若兩國有相同的宗教信仰，記為1，否則記為0。3.2QAP回歸分析選擇5000次隨機置換，分別用以上解釋變量與2000年、2010年、2015年和2017年的DVA、FVA、PDC作為被解釋變量進行回歸分析，結果見表2。經濟規(guī)模矩陣(E)和空間矩陣(D)與各貿易網絡的相關性顯著為正，全部都在1%的水平下顯著。其中，經濟規(guī)模矩陣(E)對DVA和FVA的影響效力較高。DVA與傳統(tǒng)貿易流是統(tǒng)一概念，DVA的發(fā)出國與吸收國即為國際貿易的出口國與進口國，貿易額的大小與GDP關聯度極高，所以經濟規(guī)模對DVA有較高的促進作用。FVA衡量一國出口產品所隱含的非本國產生的增加值，當一國的貿易伙伴國的經濟總量處于高水平時，貿易伙伴國與世界各國的聯系趨于緊密，產業(yè)結構趨于多元與穩(wěn)定，在制造行業(yè)通過技術手段實現產品增值，而非從事重復低效率的初級產品生產，貿易出口國的經濟總量與伙伴國的差異越大時，出口國出口的產品蘊含的外國增加值相應越大，這也解釋了為何中國在“一帶一路”沿線32個國家中的DVA、FVA點出度的提升幅度最大?？臻g矩陣(D)對PDC網絡的影響效力最高，PDC是在貿易往來中重復跨越國境產生的計量誤差，一般來說，一國與其周邊國家的貿易往來是最為密切的(假設沒有貿易壁壘與關稅限制)，兩國之間的地理距離越近，國際貿易的運輸成本相對越低，更容易形成空間集聚效應。語言矩陣(L)和宗教矩陣(R)與三個貿易網絡在1%的水平下顯著正相關，只是影響效力略低于經濟規(guī)模矩陣(E)和空間矩陣(D)，這兩個變量在一定程度上能衡量貿易雙方的文化相似性，兩國有相同的宗教信仰，代表這兩個國家的歷史淵源、文化習俗相似度較高，而這些“軟文化”會直接影響居民的消費習慣，進而影響國家產業(yè)布局；語言矩陣(R)對DVA、FVA及PDC網絡有促進作用，但是效果不強。資本要素技術稟賦矩陣(C)在2000年時對FVA的影響完全不顯著，對DVA只在10%的水平下顯著，對PDC在1%的水平下顯著。貿易對手兩國的資本要素技術稟賦差距越大，兩方產業(yè)布局、生產方式、優(yōu)勢產業(yè)的差距越大，則在進行貿易往來時可供互相消耗的產品種類越少，貿易規(guī)模會相應地縮減。綜上所述，這5個因素對DVA、FVA、PDC的影響都是顯著的，但是影響效力存在明顯差異，經濟規(guī)模和地理距離的影響最大，語言、資本要素技術稟賦、宗教這三個因素的影響效果依次減弱，說明在“一帶一路”制造業(yè)價值鏈網絡中，經濟實力越強，則對網絡的影響效力越強，地理距離會阻礙“一帶一路”向更深層次發(fā)展。4結論與建議本文基于WWZ分解法，以“一帶一路”沿線32個國家的制造業(yè)作為研究對象，采用SNA(社會網絡分析法)的中心度分析(點出度、點入度)、可視化分析和QAP分析研究“一帶一路”沿線國家制造業(yè)網絡拓撲特征及影響因素。研究結果表明，“一帶一路”沿線國家制造業(yè)總的貿易規(guī)模在不斷擴大，四項增加值中交易規(guī)?？壳暗膰腋叨戎睾?，中國和俄羅斯是制造業(yè)貿易網絡中的核心和橋梁，沿線國家的經濟規(guī)模和地理距離是促使形成沿線國家制造業(yè)網絡的最重要因素。另外，也要注意到存在以下現象：少數國家占據制造業(yè)網絡的話語權，地理位置對沿線國家選擇合作伙伴起著絕對作用，新興經濟體在制造業(yè)網絡中的位置逐漸突出，制造業(yè)網絡中存在比較穩(wěn)固的基于以上研究結論，本文提出如下建議：首先，要加快促進我國制造業(yè)價值鏈升級。我國制造業(yè)規(guī)模在世界居于前列已是毋庸置疑，但在全球價值鏈中處于中低端。以開放共贏、資源共享為指導，在落實和平開放的外交政策的基礎上，應鼓勵國內制造業(yè)開拓國外市場?？蓪τ诩夹g密集型制造業(yè)建立國際研發(fā)隊伍，吸引人才、資金進入我國市場；對于低技術企業(yè)做好國際市場細分工作，確定好符合低技術企業(yè)的目標市場及經營戰(zhàn)略。然后，要重視地理距離帶來的機遇和挑戰(zhàn)。對于地理位置較近的東南亞國家，應積極推動“一帶一路”沿線國家的基礎設施合作，減少地理距離對貿易交往的不利影響；對于文化差異較大、空間距離較遠的國家，可尋求與我國的共通點，通過國家、居民間文化交流消除文化距離隔閡?？梢钥紤]由近及遠的原則，優(yōu)先與地理距離近、經濟體量大、文化習俗相近的國家建立深層次的貿易往來關系，進而形成示范區(qū)，輻射帶動周邊國家的發(fā)展，吸引地理位置較遠的國家加入。最后，要發(fā)揮我國在制造業(yè)網絡中的“核心”及“橋梁”作用，帶動制造業(yè)網絡的邊緣國家共同發(fā)展。對于發(fā)展落后、處于貿易鼓勵狀態(tài)的國家，應引導該國發(fā)掘優(yōu)勢產業(yè)，如能源、農產品、旅游業(yè)等，適當給予技術、資金、人才援助，提升沿線國家經濟一體化程度。從全局角度統(tǒng)籌考慮各國利得，建立以政府主導為主、民間行業(yè)為輔的協(xié)商機制，尤其是爭端解決機制，為雙邊貿易及多邊貿易提供磋商交流平臺。①因數據庫中RDV具體國家分項數據欠缺，本文對RDV的TOP1網絡及QAP分析不進行進一步探討。參考文獻：[1]PoterME.TechnologyandCompetitiveAdvantage[J].JournalofBusinessStrategy,1985,5(3).[2]KrugmanP,VenablesAJ.GlobalizationandtheInequalityofNations[J].TheQuarterlyJournalofEconomics,1995,110(4).[3]孫強，謝宇.社會網絡分析視角下全球服務貿易發(fā)展失衡研究[J].河北經貿大學學報，2019，40(2).[4]趙景瑞，孫慧.中國與“一帶一路”沿線國家貿易關系演進研究[J].國際經貿探索，2019，35(11).[5]龔炯，李銀珠.中國與“一帶一路”沿線國家貿易網絡解析[J].經濟與管理評論，2021，37(2).[6]潘安，劉紅.“一帶一路”服務貿易網絡的結構特征與影響因素[J].安徽大學學報(哲學社會科學版)，2020，46(2).[7]HummelsD,IshiiJ,YiKM.TheNatureandGrowthofVerticalSpecializationinWorldTrade[J].JournalofInternationalEconomics,2001,[8]WangZ,WeiSJ,ZhuK.QuantifyingInternationalProductionSharingatBilateralandSectorLevels