價值鏈嵌入、區域互動與經濟周期聯動的關系研究

寇翔

內容摘要：21世紀以來，隨著傳統產業間貿易逐步向新型價值鏈貿易轉變，探討價值鏈貿易在世界經濟周期聯動中的作用，已經成為當前國際宏觀經濟學的熱點話題。基于此，本文從雙邊貿易強度和價值鏈貿易強度兩個維度考察中國各區域各行業價值鏈嵌入與區域互動、經濟周期聯動的關系。研究結果顯示，傳統總值核算意義下的雙邊貿易強度和價值鏈貿易強度對中國各區域各行業經濟周期聯動的影響不顯著;價值鏈貿易強度顯著降低各區域各行業的經濟周期聯動性，價值鏈貿易的替代效應在中國各區域之間表現顯著;雙邊貿易強度對經濟周期聯動性的正效應呈現從“非‘經濟極-經濟腹地→‘經濟極-經濟腹地”遞進增強的特征，并且無論采用何種固定效應、加權方式計算指標，這一特征均穩健成立。

關鍵詞：價值鏈嵌入 ? 區域互動 ? 雙邊貿易 ? 經濟周期聯動

引言

近年來，經濟全球化不斷深入，全球經濟貿易關聯日益緊密，經濟波動協同水平顯著提高。同時，專業化分工使各參與者只負責生產的某一或某些環節，價值鏈貿易在國際與區域間貿易中扮演越來越重要的角色。雖然除了雙邊貿易外，越來越多學者開始關注價值鏈貿易與國際經濟周期聯動性之間的關系，但是對一國內部各區域之間經濟周期聯動性的考察仍較少。一國內部各區域之間的增加值供求關聯反映了真實的貿易緊密程度，前人研究發現中國各區域之間在增加值供求上表現出顯著的鄰近“向極性”特征。這一區域特征在雙邊貿易與經濟周期聯動性的關系上是否有所體現？價值鏈嵌入與經濟周期聯動性上的“地理偏好”效應是否存在？本文對價值鏈嵌入、區域互動與經濟周期聯動的關系進行探討。

計量模型構建與變量選取

（一）計量模型構建

為了考察價值鏈嵌入與經濟周期聯動的關系，設定計量模型形式如下：

其中i、j表示區域，k、1表示行業，t表示時間。其中，QCORRklijt為區域i行業k與區域j行業1在時間t時的產出相關性，用于衡量區域行業層面的經濟周期聯動性，TIklijt為區域i行業k與區域j行業1在時間t時的雙邊貿易強度。控制變量包括產業內貿易和經濟距離，其中IITklijt為產業內貿易變量，APLklijt為區域i行業k與區域j行業1在時間t時的平均傳導長度，即兩者間經濟相對距離。vij、vkl和vt分別是區域固定效應、行業固定效應和時間固定效應，εklijt為隨機擾動項。

為了進一步考察價值鏈分工對經濟周期聯動性的影響，在模型（1）中引入價值鏈貿易強度，形式如下：

其中，TOCklijt（Trade of Value Chain）為區域i行業k與區域j行業1在時間t時的價值鏈貿易強度。對于模型（2），同時關注TIklijt和TOCklijt系數的大小和顯著性，一方面是觀察引入TOCklijt后雙邊貿易強度TIklijt系數是否會發生變化，另一方面是驗證TOCklijt本身系數大小和顯著性。

（二）變量選取

本文變量選擇經濟周期聯動性、雙邊貿易強度、價值鏈貿易強度、產業內貿易、經濟距離、區域與行業的固定效應。本文對經濟周期聯動性、價值鏈貿易強度的度量進行說明。

經濟周期聯動性。采用“即時”而非“區間”式經濟周期聯動性的定義，將區域i行業k與區域j行業1在時間t時的實際GDP增長率類相關系數（quasi-correlation），作為區域i行業k與區域j行業1的經濟周期聯動性，具體如下：

其中，gkit表示區域i行業k在時間t時的產出增長率，gki和σki分別表示區域i行業k產出增長率在樣本期的均值和標準差。

價值鏈貿易強度。首先按照Ng（2010）、Di Giovanni&Levchenko（2010）等方法，將基于總值的價值鏈貿易強度定義為TOC：

其中，TOC_grosslklijt和TOC_gross2klijt是基于總值計算的區域i行業k與區域j行業1在時間t時的價值鏈貿易強度，Ajit（j≠i）表示從區域j流向區域i的中間投入系數矩陣，Aiit為區域i內部直接消耗系數矩陣，I為單位矩陣，[·]lk表示矩陣的第1行第k列的元素，OFkit為區域i行業k的總流出（包括對國內其他區域的流出和對國外的出口）。這里與雙邊貿易強度的標準化處理方法一樣，采用4種權重定義方式，如式（4）和（5）所示，其中W可取值GDP或總產出。

在區域流出增加值構成的基礎上對基于增加值的價值鏈貿易強度的定義如下：

其中，TOC_valklijt和TOC_va2klijt是基于增加值計算的區域i行業k與區域j行業1在時間t時的價值鏈貿易強度，其中vjt=diag（Vjt）是區域j的增加值系數向量Vjt對角化后的矩陣，Bjit是全局Leontief逆矩陣B=（I-A）-1的第（j，i）個分塊矩陣，為區域i剔除重復核算部分后的流出量。可以看出[vjtBjit]lk[OFit]k表示的區域i行業k的總流出中蘊含來自區域j行業1的增加值，它剔除了區域流出中由于產品多次跨境流轉導致的重復核算部分，是區域i行業k在增加值上與區域j行業1形成的“凈”的增加值關聯。同理，[vjtBjit]lk[OFit]L為區域j行業1總流出中蘊含的來自區域i行業k的增加值，剔除了由多次跨境流轉造成的重復統計部分，反映了區域j行業1在增加值上與區域i行業k形成的“凈”的增加值關聯。同樣選擇與雙邊貿易強度一樣的標準化處理方法，采用4種權重定義方式，如式（6）和（7）所示，其中W可取值GDP或總產出。

（三）數據處理與說明

本文數據主要來源于《中國區域間投入產出表》（2002年、2007年、2012年和2017年）、《中國工業經濟統計年鑒》和《中國統計年鑒》，為了更精確地討論經濟周期聯動，以及方便與《中國工業經濟統計年鑒》行業分類對應，本文選擇17部門投入產出表。

接著，本文計算了主要變量之間的相關系數（由于篇幅所限，變量描述性統計和相關性分析數據表格未列出），得出：各區域各行業產出波動的類相關系數與雙邊貿易強度（總值和增加值）呈正相關關系，與價值鏈貿易強度（總值和增加值）呈正相關關系，與經濟距離（平均傳導長度）呈負相關關系，與產業內貿易呈正相關關系。當然，這一結論不能說明各變量之間的真正相關關系，需要進行回歸和進一步檢驗。

價值鏈嵌入與經濟周期聯動的實證分析

（一）模型比較：總值與增加值

為考察價值鏈嵌入與經濟周期聯動性的關系，首先使用以傳統總值計算的雙邊貿易強度、價值鏈貿易強度進行回歸。在此基礎上，與采用基于增加值計算的雙邊貿易強度、價值鏈貿易強度的模型進行比較。

如表1所示，首先，如果在沒有引入價值鏈的貿易程度的情況下，而只引入雙邊貿易強度，不管是用增加值核算還是總值核算，雙邊貿易強度的影響對于經濟周期的影響均為正，但是在統計表上卻表現不出來。其次，如果引用傳統的總值核算價值鏈貿易強度時，這時的影響仍然不顯著，影響為正的情況只存在于基于增加值計算的價值鏈貿易強度。

從表1中可以得出以下結論：如果只是考慮雙邊貿易強度對經濟周期聯動的影響，那么極有可能得到兩者關系不顯著的錯誤結論，很容易因為忽略了其他因素而導致結果不準確。同樣的，如果僅采用傳統總值意義上的價值鏈貿易強度指標，那么仍然有可能得到錯誤結論，因為從上面的分析可知，二者關系不大，但實際上并非如此。原因很有可能是傳統總值意義上的指標沒辦法達到真正識別影響經濟周期變動的因素，總值核算很有可能因為貿易的增加而引發貿易過程的復雜性，從而導致某些產值重復核算的問題，因此結果可能不夠準確，這樣就沒辦法找到各行業各領域之間真實的貿易值，但是經濟周期的聯動歸根到底是受GDP影響而并非生產總值，所以可以得出這樣的結論—傳統總值意義上的貿易強度對于經濟周期的波動影響并不大。

接下來，主要討論表1的第三列和第六列結果。對于雙邊貿易強度，不管是基于傳統總值核算還是增加值核算，其對于增加貿易雙方的經濟周期聯動性都具有顯著影響，表1第五列和第六列顯示，在控制了一些固定效應之后，得到的雙邊總值貿易強度對于經濟周期聯動性的影響強度系數是0.02150，雙邊增加值貿易強度對于經濟周期聯動性的影響為0.01899，這兩種測量方式對于經濟周期聯動性影響強度在統計1%顯著水平上都是顯著的。總之，雙邊增加值貿易強度對于經濟周期的聯動性具有明顯正向效應。

從增加值計算的價值鏈貿易強度對于經濟周期聯動性具有負面影響較為顯著出發，表1的第五列和第六列加入了負的系數-0.03428，同時還加入雙邊增加值貿易強度中價值貿易強度系數-0.03321，這兩個因素在1%的顯著水平下都顯著。

總之，從表1中可以得出結論，就是在不同模型設定下，產業內貿易對于經濟周期聯動性具有非常平穩的影響，在1%顯著水平下顯著，這就說明如果貿易發生在相同產業間，那么兩者產出聯動性會較高。

接下來，分析經濟距離對于經濟周期聯動性的影響，從表1的第五列和第六列可以得出結論：經濟距離對于經濟周期聯動性有比較明顯的負面影響。如果對在增加值基礎上的價值鏈貿易強度、在雙邊總值貿易強度以及產業內貿易等進行控制的話，可以發現經濟距離對于經濟周期聯動性的影響分別是-0.01925和-0.02016，并且在5%顯著水平下顯著。這就說明貿易雙方之間的經濟距離越遠，經濟波動所產生的傳導路程就相對較長，二者的經濟波動聯動性就會相對較弱。

為了針對上面所得到的結論做出進一步闡釋，即上述結論是否在不同固定效應設定下具有一致性，同時也是為了從不同角度對固定效應進行控制，以免造成遺漏因素而導致誤差，所以本文采用三種方式對固定效應進行設定，用μ1、μ2和μ3表示，結果顯示，對于雙邊貿易強度，不管用什么方式進行固定，不管是基于總值的核算還是增加值的核算，其對于經濟周期聯動性的影響都是正面的，而且對于以國際貿易的FR效應成立的結論都是穩健支持的狀態（由于篇幅所限，控制不同形式固定效應表未列出）。

最后，對于價值鏈貿易強度，則是不管用什么樣的方式對固定效應進行控制，其對于經濟周期聯動性的影響都是負面的，兩個區域之間或者兩個行業的價值鏈的貿易強度越大，那么兩者之間經濟周期聯動性就越小。此外，對于經濟距離來說，產業內貿易都會對兩個區域或者兩個行業之間的經濟周期聯動性具有顯著影響，但是經濟距離對于兩個行業或者兩個區域之間的經濟周期聯動性的影響是負面的，會降低兩個區域或者行業之間的經濟周期聯動性。

（二）“地理偏好”考察

如表2所示，對于雙邊增加貿易強度而言，首先來說，不管用什么樣的方式對固定效應加以控制，不管是不是經濟極與經濟腹地，其對于經濟周期聯動性的正向效應都是明顯存在的，而且可以得出以下結論，雙邊貿易強度越大，經濟周期聯動性就越大。對相關系數進行比較可以發現，不管用什么樣的方式對固定效應進行控制，經濟極和其經濟腹地關系的區域之間的貿易強度對于經濟周期聯動性的影響都是正面的，而且影響較大。以控制方式μ1為例，從表中第一列和第四列可以得出，不在“經濟極-經濟腹地”區域的FR效應為0.01354，而“經濟極-經濟腹地”區域的FR效應為0.05898。這很明顯地得出結論——屬于經濟極和經濟腹地的雙邊貿易強度對于經濟周期的聯動性的影響會更大些，經濟貿易的增加值和經濟周期的聯動性的表都可能一致，所以存在地理偏好效應的可能性比較明顯。

對價值鏈貿易強度，同樣無論以何種方式控制固定效應，無論區域是否屬于經濟極與其經濟腹地關系，其對經濟周期聯動性的影響均顯著為負，若貿易雙方在價值鏈嵌入中使用了越多來自對方的增加值，價值鏈貿易強度越大，水平分工越顯著，則會顯著降低雙方經濟周期聯動性。比較系數大小，無論以何種方式控制固定效應，屬于經濟極與其經濟腹地關系的貿易雙方在價值鏈貿易強度對經濟周期聯動性的負向效應上略大。仍以固定效應控制方式μ1為例，由表2列（1）和列（4）可見，非“經濟極-經濟腹地”情況下價值鏈貿易強度對經濟周期聯動性的影響為-0.03372，“經濟極-經濟腹地”情況下其影響為-0.04799。總的來說，對“非‘經濟極-經濟腹地”和“經濟極-經濟腹地”分樣本考察發現，地理偏好效應直觀上不僅存在于增加值供求關聯上，在價值鏈嵌入對經濟周期聯動性的影響上也較明顯地存在，增加值供求關聯與價值鏈嵌入的經濟影響具有一致性，均表現出“非‘經濟極-經濟腹地→‘經濟極-經濟腹地”遞進增強的特征。

為了進一步驗證價值鏈嵌入對經濟周期聯動性的地理偏好效應，構建兩區域是否是經濟極與經濟腹地的關系（NBP）的虛擬變量。具體地，如果兩區域是經濟極與經濟腹地的關系，則NBP=1，否則取值為0。回歸結果表明，是否屬于經濟極與其經濟腹地關系的虛擬變量的系數顯著為正，說明兩區域的地理位置直接影響兩區域的經濟周期聯動性，兩者如果屬于經濟極與其經濟腹地關系，經濟周期聯動會更高。對于NBP與雙邊貿易強度的交互項，除固定效應控制方式不顯著為正之外，雙邊貿易強度與是否屬于經濟極與其經濟腹地關系的交互項顯著為正，在統計上印證了與“非‘經濟極-經濟腹地”相比，“經濟極-經濟腹地”情況下雙邊貿易強度對經濟周期聯動性的正效應更大。仍以固定效應控制方式μ1為例，屬于經濟極與其經濟腹地關系的區域雙邊貿易強度對經濟周期聯動性的影響系數比非經濟極與其經濟腹地關系的區域高0.02239，在10%水平下顯著。對于NBP與價值鏈貿易強度的交互項，無論以何種方式控制固定效應，價值鏈貿易強度與是否屬于經濟極與其經濟腹地關系的交互項均在統計上不顯著（由于篇幅所限，地理偏好效應引入交互項未列出）。

總的來看，價值鏈嵌入對經濟周期聯動的影響在統計上也存在地理偏好效應，且該效應在雙邊貿易強度上表現更為顯著，在貿易強度對經濟周期聯動性的關系上存在“非‘經濟極-經濟腹地→‘經濟極-經濟腹地”遞進增強的特征，說明經濟極與其經濟腹地之間的貿易關聯更為緊密，在經濟波動傳導上也更為暢通，效應更為顯著。

最后，為了驗證價值鏈嵌入與經濟周期聯動的關系和“地理偏好”效應，采用不同權重計算雙邊貿易強度和價值鏈貿易強度進行回歸，結果顯示均穩健，在此不贅述。

結論

本文利用2002年、2007年、2012年和2017年中國區域間投入產出表，從雙邊貿易強度和價值鏈貿易強度兩個維度考察中國各區域各行業價值鏈嵌入與經濟周期聯動的關系。實證結果顯示，傳統總值核算意義下的雙邊貿易強度和價值鏈貿易強度對中國各區域各行業經濟周期聯動的影響不顯著，但基于增加值計算的指標表明雙邊貿易強度顯著增加各區域各行業之間的經濟周期聯動性，FR效應顯著存在;價值鏈貿易強度顯著降低各區域各行業的經濟周期聯動性，價值鏈貿易的替代效應在中國各區域之間表現顯著;雙邊貿易強度對經濟周期聯動性的正效應呈現出從“非‘經濟極-經濟腹地→‘經濟極-經濟腹地”遞進增強的特征，這與增加值供求關聯的遞進增強順序相契合，并且無論采用何種固定效應、加權方式計算指標，這一特征均穩健成立。

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