劉琦平，段秀芳，趙亞瓊

（1.新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，烏魯木齊 830012；2.廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)南國(guó)商學(xué)院，廣州 510545；3.中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)研究院，北京 100038）

0 引言

近年來(lái)，全球價(jià)值鏈發(fā)展呈現(xiàn)兩大特點(diǎn)：一方面，全球生產(chǎn)、貿(mào)易和消費(fèi)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)以美國(guó)價(jià)值鏈、歐洲價(jià)值鏈以及亞洲價(jià)值鏈為基礎(chǔ)的“塊狀結(jié)構(gòu)”，區(qū)域價(jià)值鏈成為主要演進(jìn)方向。另一方面，美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家不斷加強(qiáng)價(jià)值鏈治理，推動(dòng)“高端回流”，導(dǎo)致包括中國(guó)在內(nèi)的很多發(fā)展中國(guó)家被“低端鎖定”[1]，利用自身優(yōu)勢(shì)參與全球價(jià)值鏈的空間被持續(xù)壓縮。自“一帶一路”倡議被提出以來(lái)，中國(guó)和共建“一帶一路”國(guó)家發(fā)揮要素稟賦和互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，持續(xù)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)、貿(mào)易和投資合作，事實(shí)上已具備了構(gòu)建區(qū)域價(jià)值鏈的基本條件。

關(guān)于全球價(jià)值鏈的分解測(cè)算，Koopman 等（2010，2014）[2,3]系統(tǒng)地提出了一國(guó)總出口增加值的分解框架——KPWW 方法，但其缺陷在于無(wú)法反映不同出口商品在產(chǎn)業(yè)和部門層面增加值分布的異質(zhì)性。王直等（2015）[4]在Koopman 研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于國(guó)家、部門、雙邊等多個(gè)層面的總貿(mào)易流量分解法——WWZ 方法，成為目前國(guó)內(nèi)關(guān)于價(jià)值鏈的主要核算框架。使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法研究區(qū)域價(jià)值鏈，最初集中于傳統(tǒng)貿(mào)易領(lǐng)域，如Albert 和Barabás（i2002）[5]使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法刻畫了傳統(tǒng)貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，Serrano 和Boguna（2003）[6]運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型深入論證了貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)小世界特征等。近年來(lái)學(xué)者們聚焦農(nóng)業(yè)等單一領(lǐng)域進(jìn)行了研究，但針對(duì)“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈的研究較少，如馬述忠等（2017）[7]運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)各國(guó)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分析，鄧光耀（2019）[8]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及投入產(chǎn)出模型對(duì)2000—2014年全球價(jià)值鏈的網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行了研究。關(guān)于價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)的影響因素，Chaney（2014）[9]、Orefice 和Rocha（2014）[10]研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域一體化發(fā)展程度與全球價(jià)值鏈之間存在雙向聯(lián)動(dòng)關(guān)系；Squartini 等（2011）[11]和Ferrarini（2013）[12]認(rèn)為區(qū)域內(nèi)制度質(zhì)量會(huì)對(duì)價(jià)值鏈合作產(chǎn)生較大影響。整體來(lái)看，以往研究在使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法研究“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈、從宏觀層面研究區(qū)域價(jià)值鏈影響因素等方面還有深化的空間。

基于此，本文融合使用WWZ 方法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，從增加值和價(jià)值創(chuàng)造角度出發(fā)，對(duì)“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈進(jìn)行分解，刻畫其網(wǎng)絡(luò)特征，并利用QAP分析方法識(shí)別影響因素，以期從普惠、協(xié)同、共贏的視角為高質(zhì)量共建“一帶一路”提供參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與稀疏性處理

首先，基于王直等（2015）[4]提出的WWZ 方法，根據(jù)價(jià)值的最終流向，從總出口層面將價(jià)值鏈分解成被國(guó)外吸收的國(guó)內(nèi)增加值（DVA）、返回并被本國(guó)吸收的國(guó)內(nèi)增加值（RDV）、國(guó)外增加值（FVA）、重復(fù)計(jì)算（PDC）4大項(xiàng)。DVA能夠在很大程度上反映節(jié)點(diǎn)國(guó)家的“加工工廠”屬性，RDV能夠反映節(jié)點(diǎn)國(guó)家“創(chuàng)造并吸收增加值”的能力，F(xiàn)VA占比越高說(shuō)明對(duì)國(guó)外增加值的依賴程度越高，PDC代表因跨境而被重復(fù)計(jì)算的增加值，與參與全球價(jià)值鏈的程度具有正向關(guān)聯(lián)。

其次，分別針對(duì)“一帶一路”區(qū)域總出口、DVA、RDV、FVA、PDC建立加權(quán)有向的價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)。以總出口網(wǎng)絡(luò)為例，將總出口貿(mào)易發(fā)出國(guó)作為起始節(jié)點(diǎn)國(guó)家合集，以向量Vi(i=1，2，…，n)表示，將總出口接收國(guó)作為目的國(guó)家合集，以向量Vj(j=1，2，…，n)表示。以各發(fā)出國(guó)到接收國(guó)出口額作為權(quán)重，記為Wij(i=1，2，…，n;j=1，2，…，n) 。發(fā)出國(guó)和接收國(guó)關(guān)系以鄰接矩陣----Rij(i=1，2，…，n;j=1，2，…，n)表示。需注意的是，若不設(shè)置閾值，則會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)異常龐大和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系異常繁密。為保障網(wǎng)絡(luò)的稀疏性和有效性，參考劉華軍等（2015）[13]和孫天陽(yáng)等（2018）[14]的處理方法，將鄰接矩陣各行平均值rˉ作為臨界值，構(gòu)建鄰接閾值矩陣----Rij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，n）。稀疏性處理后的網(wǎng)絡(luò)剔除了小規(guī)模聯(lián)系的干擾，均為顯著聯(lián)系。

最后，基于以上步驟，構(gòu)建“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈總出口網(wǎng)絡(luò)模型，記為RVCexpo={Vi，Vj，----Rij，Wij}。四個(gè)子網(wǎng)絡(luò)依次建立，分別記為RVCdva、RVCrdv、RVCfva、RVCpdc。關(guān)于價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)的特征度量，選取網(wǎng)絡(luò)密度、平均路徑長(zhǎng)度、平均聚類系數(shù)指標(biāo)，從緊密性、通達(dá)性和聚合性三個(gè)角度度量網(wǎng)絡(luò)的整體特征；采用中介中心性指標(biāo)度量節(jié)點(diǎn)國(guó)家的重要程度；基于塊模型方法勾勒網(wǎng)絡(luò)的派系特征。

1.2 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

相比于全球價(jià)值鏈數(shù)據(jù)庫(kù)，ADB-MRIO投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)庫(kù)覆蓋了更多的共建“一帶一路”國(guó)家，且時(shí)間維度更長(zhǎng)、可比性更強(qiáng)，因此選擇該數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源?；跀?shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)、地理分布和整體代表性三方面考慮，本文共選擇32個(gè)共建“一帶一路”國(guó)家①包括東亞2國(guó)：中國(guó)（CHN）、蒙古國(guó)（MNG），南亞6國(guó)：孟加拉國(guó)（BGD）、斯里蘭卡（LKA）、巴基斯坦（PAK）、不丹（BTN）、馬爾代夫（MDV）、尼泊爾（NPL），東南亞9國(guó)：印度尼西亞（IDN）、馬來(lái)西亞（MYS）、菲律賓（PHL）、泰國(guó)（THA）、越南（VNM）、老撾（LAO）、文萊（BRN）、柬埔寨（KHM）、新加坡（SGP），中亞2國(guó)：哈薩克斯坦（KAZ）、吉爾吉斯斯坦（KGZ），西亞1 國(guó)：土耳其（TUR），中東歐12 國(guó)：俄羅斯（RUS）、保加利亞（BGR）、捷克（CZE）、愛沙尼亞（EST）、希臘（GRC）、克羅地亞（HRV）、匈牙利（HUN）、立陶宛（LTU）、拉脫維亞（LVA）、羅馬尼亞（ROU）、斯洛伐克（SVK）、斯洛文尼亞（SVN）。?？傮w來(lái)看，32 個(gè)國(guó)家覆蓋了東亞、西亞、中東歐等7個(gè)區(qū)域，涵蓋了低、中、高等收入各個(gè)階段，與“一帶一路”特點(diǎn)基本吻合，能夠較好地反映“一帶一路”價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)。為充分考慮中國(guó)加入WTO、“一帶一路”倡議的提出和推進(jìn)、全球金融危機(jī)等重要事件的影響，本文選擇2000 年、2009 年、2013 年、2018 年和2021 年作為基礎(chǔ)年份，并依據(jù)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行適度調(diào)整。

2 “一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)特征

2.1 網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

借助Ucinet 軟件繪制圖1，圖1（a）至圖1（e）分別展示了2021 年“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈總出口、DVA、RDV、FVA、PDC 網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋱D。拓?fù)鋱D采用節(jié)點(diǎn)度加權(quán)，三角形表示節(jié)點(diǎn)度（發(fā)生顯著聯(lián)系的數(shù)量）為1～10 的國(guó)家，圓形表示節(jié)點(diǎn)度為11～20的國(guó)家，正方形表示節(jié)點(diǎn)度為20以上的國(guó)家。形狀大小按節(jié)點(diǎn)度所在區(qū)間的大小排列，線條粗細(xì)表示價(jià)值大小，箭頭代表價(jià)值流動(dòng)方向。

可以看出，區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)都是極少數(shù)國(guó)家占據(jù)核心地位，節(jié)點(diǎn)度超過(guò)20的國(guó)家均不超過(guò)3個(gè)，RDV和PDC網(wǎng)絡(luò)僅有1個(gè)國(guó)家超過(guò)20；絕大多數(shù)國(guó)家處于邊緣位置，各網(wǎng)絡(luò)顯著聯(lián)系小于10 的國(guó)家占比分別為50%、46.9%、65.6%、59.4%、75%。中國(guó)在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)都居于核心位置，說(shuō)明中國(guó)不僅是“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈增加值的重要?jiǎng)?chuàng)造國(guó)，還是極其重要的增加值吸納國(guó)；俄羅斯、土耳其在總出口、DVA和FVA網(wǎng)絡(luò)中顯著聯(lián)系較多，但在RDV和PDC網(wǎng)絡(luò)中的影響力較小，說(shuō)明其國(guó)內(nèi)增加值消費(fèi)以及增加值跨境創(chuàng)造存在短板。此外，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系具有異配性，節(jié)點(diǎn)度較高國(guó)家之間的顯著聯(lián)系較少，核心國(guó)家普遍更傾向于與非核心和邊緣國(guó)家產(chǎn)生聯(lián)系。

2.2 網(wǎng)絡(luò)密度

網(wǎng)絡(luò)密度是衡量網(wǎng)絡(luò)整體緊密性的重要指標(biāo)，代表網(wǎng)絡(luò)實(shí)際存在聯(lián)系與理論上最大可能存在聯(lián)系的比例。網(wǎng)絡(luò)密度的取值范圍為[0，1]，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)稀疏性處理后均是顯著關(guān)系，因此網(wǎng)絡(luò)密度普遍較?。ㄒ姳?）。區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)整體呈現(xiàn)聯(lián)系更密集、關(guān)系更復(fù)雜的發(fā)展趨勢(shì)。2000—2009 年各網(wǎng)絡(luò)密度均為增長(zhǎng)階段，表明在“一帶一路”倡議提出前各國(guó)家間已建立了穩(wěn)定的經(jīng)貿(mào)合作關(guān)系。受全球金融危機(jī)影響，2009—2013年的網(wǎng)絡(luò)密度整體下降，但PDC 網(wǎng)絡(luò)密度增長(zhǎng)反映出區(qū)域內(nèi)增加值跨境活動(dòng)依然活躍。2013 年以后，得益于“一帶一路”倡議等多方面有利因素，總出口、DVA、PDC網(wǎng)絡(luò)密度重新增長(zhǎng)。近年來(lái)受新冠肺炎疫情的影響，各網(wǎng)絡(luò)密度出現(xiàn)回落。從發(fā)展程度來(lái)看，總出口、DVA 和FVA 的網(wǎng)絡(luò)密度保持在0.2 左右的較高水平，PDC網(wǎng)絡(luò)密度次之，RDV網(wǎng)絡(luò)密度最小。

③取四塊15 cm×31 cm的玻璃板并用玻璃膠粘在一起。等固定好DNA分子的底端后將其固定到底座的玻璃卡槽中，將DNA分子的頂部與旋轉(zhuǎn)旋鈕相連，最后將頂蓋與四塊玻璃板的銜接處用玻璃膠固定，制作完成。

表1 2000—2021年“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)整體特征指標(biāo)變化趨勢(shì)

2.3 平均路徑長(zhǎng)度

平均路徑長(zhǎng)度是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)國(guó)家聯(lián)系最短距離的平均值，體現(xiàn)了增加值網(wǎng)絡(luò)的流通效率。各網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度基本保持在3 以下（見表1），意味著任意兩個(gè)國(guó)家通過(guò)另外2個(gè)左右的節(jié)點(diǎn)國(guó)家便可建立聯(lián)系，高效流通。除RDV 網(wǎng)絡(luò)外，各網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度均呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，價(jià)值鏈的可達(dá)性持續(xù)提升，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸更加高效。2013 年以后，平均路徑長(zhǎng)度下降趨勢(shì)更加明顯，PDC網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度降幅最大，由2000年的2.861下降至2021 年的2.327。與網(wǎng)絡(luò)密度相似，總出口、DVA 和FVA網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度處于同檔水平，維持在2.1～2.3。RDV網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度在2.6以上，通暢性相對(duì)較差。

2.4 平均聚類系數(shù)

網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)是反映網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)國(guó)家緊密程度的重要指標(biāo)，代表網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)國(guó)家發(fā)生聯(lián)系的概率，取值范圍在[0，1]。各網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)均保持在0.5左右（見表1），意味著任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)國(guó)家產(chǎn)生顯著聯(lián)系的概率接近50%，處于較高水平。2000—2013 年，總出口、DVA、RDV、FVA、PDC 網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)分別增長(zhǎng)了18.1%、22.9%、14.6%、20%、25.3%。受政治體制、發(fā)展水平、大國(guó)博弈等因素制約，共建“一帶一路”國(guó)家之間合作協(xié)同難度較大，加之美歐貿(mào)易制裁、新冠肺炎疫情等事件相繼發(fā)生，導(dǎo)致近年來(lái)各網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)出現(xiàn)不同程度下降。

Watts和Strogatz（1998）[15]提出“小世界”網(wǎng)絡(luò)須具備平均路徑短、聚類性強(qiáng)兩個(gè)特性。根據(jù)測(cè)算，“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈各個(gè)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度基本在3以下，聚類系數(shù)保持較高水平，具有明顯的“小世界”特征，并且隨著時(shí)間推移愈發(fā)明顯?？偝隹诤虳VA網(wǎng)絡(luò)的“小世界”特征更加顯著，RDV網(wǎng)絡(luò)平均路徑較長(zhǎng)，特征相對(duì)較弱。

2.5 中介中心性

節(jié)點(diǎn)的中介中心性是反映節(jié)點(diǎn)國(guó)家地位的重要指標(biāo)，一般以某個(gè)節(jié)點(diǎn)作為任意點(diǎn)對(duì)聯(lián)系最短路徑的頻次進(jìn)行衡量。如表2所示，整體來(lái)看，各網(wǎng)絡(luò)頭部國(guó)家較為穩(wěn)定，由邊緣國(guó)家進(jìn)入核心國(guó)家的情況較少。時(shí)間維度上，TOP5國(guó)家內(nèi)部的中介中心度排名波動(dòng)較大。中國(guó)增長(zhǎng)最明顯，2013 年已提升至各網(wǎng)絡(luò)之首；俄羅斯在總出口、DVA、RDV網(wǎng)絡(luò)的中介中心度由第一名均下降至第二名，F(xiàn)VA網(wǎng)絡(luò)已跌出前五；土耳其的總出口、DVA和FVA網(wǎng)絡(luò)中介中心度均從前五名之外提升到前三名。

表2 2000年、2013年和2021年各增加值網(wǎng)絡(luò)中介中心度TOP5國(guó)家

國(guó)家中介中心度的分布呈現(xiàn)明顯的兩極分化。2000年、2013年和2021年各網(wǎng)絡(luò)中介中心度高于0.2的國(guó)家極少，半數(shù)以上國(guó)家低于0.1，2021 年每個(gè)網(wǎng)絡(luò)均有23～25個(gè)國(guó)家的中介中心度低于平均值。說(shuō)明“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)地位分布具有“長(zhǎng)尾特征”，同時(shí)從時(shí)序來(lái)看，“長(zhǎng)尾特征”有進(jìn)一步顯著的趨勢(shì)。

此外，國(guó)家地位分布表現(xiàn)出強(qiáng)層次性?？偝隹诰W(wǎng)絡(luò)中，中國(guó)、俄羅斯為第一梯隊(duì)，土耳其、立陶宛、泰國(guó)為第二梯隊(duì)，其余國(guó)家為第三梯隊(duì)；DVA網(wǎng)絡(luò)中，中國(guó)、俄羅斯為第一梯隊(duì)，土耳其、立陶宛、匈牙利為第二梯隊(duì)；RDV網(wǎng)絡(luò)中，中國(guó)、俄羅斯為第一梯隊(duì)，土耳其、匈牙利、捷克為第二梯隊(duì)；FVA網(wǎng)絡(luò)中，中國(guó)、土耳其為第一梯隊(duì)，新加坡、匈牙利、泰國(guó)為第二梯隊(duì)；PDC 網(wǎng)絡(luò)中，中國(guó)、土耳其為第一梯隊(duì)，俄羅斯、匈牙利、立陶宛為第二梯隊(duì)。

2.6 基于塊模型的社團(tuán)分析

塊模型是研究網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)特征的主要方法之一。首先，借鑒劉軍（2014）[16]的方法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)板塊的密度系數(shù)矩陣。以總出口網(wǎng)絡(luò)為例（見表3），2000 年總出口網(wǎng)絡(luò)中，第Ⅰ板塊和第Ⅱ板塊相互交流頻繁，但與其他板塊交流很少，第Ⅲ板塊和第Ⅳ板塊均以各板塊內(nèi)部的交流為主。2013年，第Ⅰ板塊和第Ⅱ板塊的相互聯(lián)系減少，轉(zhuǎn)為以各自內(nèi)部節(jié)點(diǎn)國(guó)家間聯(lián)系為主，第Ⅲ板塊和第Ⅳ板塊均以跨板塊相互交流為主。2021年，第Ⅰ板塊和第Ⅳ板塊之間、第Ⅲ板塊與第Ⅳ板塊間聯(lián)系顯著。

表3 2000年、2013年和2021年區(qū)域價(jià)值鏈總出口網(wǎng)絡(luò)板塊密度系數(shù)

然后，參考李敬等（2014）[17]的方法，結(jié)合價(jià)值流向?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)劃分為內(nèi)向型、兼顧型、外向型、孤立型四種類型。如表4 所示，2000—2021 年，網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)向型模塊總數(shù)由13個(gè)下降至7 個(gè)，涉及的國(guó)家數(shù)量由111 個(gè)減少至59 個(gè)；外向型模塊由1個(gè)增長(zhǎng)至7個(gè)，表明跨模塊的價(jià)值鏈合作不斷增強(qiáng)，模塊間聯(lián)動(dòng)性提升。分網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，DVA網(wǎng)絡(luò)板塊從以內(nèi)向型為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐酝庀蛐蜑橹鳎骖櫺?、?nèi)向型并存；RDV 網(wǎng)絡(luò)以兼顧型和內(nèi)向型為主，但兼顧型板塊的數(shù)量明顯增多，內(nèi)向型板塊數(shù)量明顯減少；FVA 網(wǎng)絡(luò)板塊之間以單一的內(nèi)部聯(lián)系或外部聯(lián)系為主，呈現(xiàn)兩極化現(xiàn)象；PDC網(wǎng)絡(luò)模塊角色由“四內(nèi)向”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皟蓛?nèi)+兼顧+外向”。

表4 2000年和2021年各增加值網(wǎng)絡(luò)板塊變化對(duì)比

3 “一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)的影響因素識(shí)別

3.1 QAP回歸方法

二次指派程序（QAP）是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析處理“關(guān)系—關(guān)系”型矩陣數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的特有方法，它以矩陣數(shù)據(jù)的重新抽樣為基礎(chǔ)，使用置換檢驗(yàn)方式代替常規(guī)檢驗(yàn)，無(wú)需像傳統(tǒng)回歸模型對(duì)變量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。

3.2 指標(biāo)選取及模型構(gòu)建

考慮到RDV、PDC 網(wǎng)絡(luò)成熟度較低，為提升模型的合理性，選擇從總出口、完全國(guó)內(nèi)增加值和完全垂直專業(yè)化三個(gè)層面對(duì)自變量影響機(jī)理進(jìn)行探討，分別記作RVCexpo、RVCtdva和RVCvs。完全國(guó)內(nèi)增加值（TDVA）是價(jià)值鏈純粹的國(guó)內(nèi)增加值，包括DVA和RDV；完全垂直專業(yè)化（VS）代表所有國(guó)外增加值的總和，包括FVA和PDC。

借鑒文獻(xiàn)[18]，從要素稟賦層面選取勞動(dòng)力稟賦（LABOR）、技術(shù)要素投入（TECH）、對(duì)外投資（ODI）三個(gè)指標(biāo)，從發(fā)展需求層面選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）、人口規(guī)模（POP）、物流績(jī)效指數(shù)（LPI）三個(gè)指標(biāo)，從外部環(huán)境層面選取疫情（COVID）、區(qū)域貿(mào)易安排（RTA）和響應(yīng)“一帶一路”倡議時(shí)間（B&R）三個(gè)指標(biāo)，共計(jì)九個(gè)指標(biāo)作為自變量。以節(jié)點(diǎn)國(guó)家各指標(biāo)的差值逐一構(gòu)建差值矩陣并進(jìn)行極值標(biāo)準(zhǔn)化處理。

依據(jù)自變量和因變量的選擇情況，分別構(gòu)建總出口、完全國(guó)內(nèi)增加值、完全垂直專業(yè)化三個(gè)網(wǎng)絡(luò)的QAP 回歸分析模型，見式（1）至式（3）。考慮網(wǎng)絡(luò)的顯著性，對(duì)三個(gè)網(wǎng)絡(luò)矩陣均進(jìn)行稀疏化處理，矩陣維度為32*32。

3.3 實(shí)證結(jié)果分析

總體來(lái)看，自變量指標(biāo)的影響力度較為均衡（見表5），自變量指標(biāo)的回歸系數(shù)整體保持在0.1～0.5，自變量對(duì)因變量的解釋力度整體呈現(xiàn)增強(qiáng)趨勢(shì)。

表5 2000年、2013年和2021年區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)QAP回歸結(jié)果

第一，對(duì)要素稟賦層面指標(biāo)而言，勞動(dòng)力稟賦差異對(duì)總出口和完全國(guó)內(nèi)增加值網(wǎng)絡(luò)的影響較為顯著。DVA增加值在總出口和完全國(guó)內(nèi)增加值的構(gòu)成中占據(jù)絕對(duì)比重，勞動(dòng)力稟賦的強(qiáng)弱能夠在很大程度上影響加工制造環(huán)節(jié)創(chuàng)造的國(guó)內(nèi)價(jià)值。技術(shù)要素投入差異對(duì)完全國(guó)內(nèi)增加值網(wǎng)絡(luò)影響為負(fù)，但對(duì)于主要涉及國(guó)外增加值的完全垂直專業(yè)化網(wǎng)絡(luò)，技術(shù)要素投入則極為重要。對(duì)外投資差異對(duì)完全垂直專業(yè)化網(wǎng)絡(luò)的影響較為顯著，主要是由于他國(guó)建廠用工、稅收留在當(dāng)?shù)氐奶厥馔顿Y模式更易產(chǎn)生國(guó)外增加值。

第二，對(duì)發(fā)展需求層面指標(biāo)而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異對(duì)三個(gè)網(wǎng)絡(luò)均會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的影響。經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長(zhǎng)會(huì)催發(fā)潛藏的消費(fèi)和生產(chǎn)訴求，加速要素流動(dòng)，促進(jìn)價(jià)值鏈合作形成良性互動(dòng)。物流等基礎(chǔ)設(shè)施可以提升貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)合作的便利化水平，刺激區(qū)域產(chǎn)業(yè)合作和貿(mào)易往來(lái)，推動(dòng)形成更為復(fù)雜的增加值貿(mào)易聯(lián)系。人口規(guī)模指標(biāo)經(jīng)常被用來(lái)衡量一國(guó)市場(chǎng)需求、城鎮(zhèn)化發(fā)展?jié)摿Φ龋壳叭丝谝?guī)模的影響普遍不顯著，顯示出共建“一帶一路”國(guó)家對(duì)區(qū)域內(nèi)的消費(fèi)潛力挖掘不夠和發(fā)展訴求利用不充分。

第三，對(duì)外部環(huán)境層面指標(biāo)而言，區(qū)域貿(mào)易安排對(duì)各個(gè)網(wǎng)絡(luò)都存在明顯的正向作用。響應(yīng)“一帶一路”倡議時(shí)間具有正向作用，相關(guān)性隨著時(shí)間推移不斷提高，但相較于其他指標(biāo)尚處于較低水平，表明共建“一帶一路”國(guó)家間的合作仍存在較大提升空間。疫情發(fā)生后各國(guó)普遍通過(guò)采取防控措施減少貿(mào)易與合作，對(duì)以國(guó)外增加值為主的垂直專業(yè)化網(wǎng)絡(luò)影響較為明顯。

4 結(jié)論

本文基于WWZ 出口貿(mào)易增加值核算方法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，刻畫了“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)特征，利用QAP回歸方法對(duì)影響區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)的因素進(jìn)行了系統(tǒng)識(shí)別。研究結(jié)論如下：

一是“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)明顯的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)和階梯分布?？偝隹诤退膫€(gè)子網(wǎng)絡(luò)中，絕大多數(shù)國(guó)家處于邊緣、半邊緣位置，非核心梯隊(duì)國(guó)家呈現(xiàn)明顯的“長(zhǎng)尾”特征。中國(guó)在各網(wǎng)絡(luò)中處于絕對(duì)核心位置。

二是“一帶一路”區(qū)域價(jià)值鏈各增加值網(wǎng)絡(luò)發(fā)展程度存在差異，但均呈現(xiàn)更加復(fù)雜、高效和凝聚的趨勢(shì)。DVA 網(wǎng)絡(luò)最為成熟，F(xiàn)VA網(wǎng)絡(luò)其次，RDV網(wǎng)絡(luò)尚處于初級(jí)階段?！耙粠б宦贰背h的提出與推進(jìn)客觀上加快了價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)的形成。

三是“一帶一路”網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的外聯(lián)性和地域性特征不斷增強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)兼顧型和外向型模塊增多，模塊之間的聯(lián)動(dòng)性穩(wěn)步提升。各網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部存在明顯的歐洲社團(tuán)和亞太社團(tuán)。

四是勞動(dòng)力稟賦對(duì)總出口和完全國(guó)內(nèi)增加值網(wǎng)絡(luò)的影響較為顯著，對(duì)外投資對(duì)完全垂直專業(yè)化網(wǎng)絡(luò)的影響比較顯著，技術(shù)要素投入對(duì)各網(wǎng)絡(luò)均會(huì)產(chǎn)生影響。響應(yīng)“一帶一路”倡議時(shí)間、區(qū)域貿(mào)易安排會(huì)顯著影響區(qū)域價(jià)值鏈構(gòu)建。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流績(jī)效指數(shù)對(duì)區(qū)域價(jià)值鏈建設(shè)具有很強(qiáng)的刺激作用。