俞黄鑫 黄庆

摘要：基于增加值贸易框架，构建“比较优势-GVC参与度-GVC地位指数”三维评价指标体系，选用TiVA数据库对比分析金砖五国、欧美等发达国家，对我国IT和其他信息服务业GVC地位演变及现状进行研究。结论如下：一是我国IT和其他信息服务业出口能力不强，出口转化给本国的附加值小;二是我国IT和其他信息服务业GVC参与度低，部分国家的贸易壁垒及中低端产品的可替代性，使得我国IT和其他信息服务业GVC参与度很难提升;三是我国IT和其他信息服务业处于GVC中下游。

关键词：增加值贸易框架  比较优势  全球价值链  低端锁定

当今世界，以IT和其他信息服务业为代表的高技术服务业得到了迅猛地发展，推动了传统产业的转型升级，给人们的生活、出行等带来了极大的便利。随着信息化技术的发展，智慧城市的推进，使IT和其他信息服务业逐渐成为我国第一大产业，是我国经济的重要组成部分。步入21世纪，信息技术更新迭代，IT和其他信息服务业成为衡量一个国家综合实力、现代化程度的重要标志。

一、文献回顾

Gereffi（1994）[1]提出全球价值链（Global Value Chain，简称GVC）的概念，指出在全球价值链分工背景下，商品由单个国家生产、加工、销售转为多个国家协同生产、加工，商品的增益来自各个生产工序。Hummels等（2001）[2]构建了垂直专业化（Vertical Specialization，简称VS）指数来衡量一国产业垂直专业化水平。Koopman等（2010、2012、2014）[3][4][5]通过对区域间投入产出模型（interregional input-output model，简称IRIO）的分解，创新性的构建了GVC参与度、GVC地位指数，并以此来衡量一国产业在GVC参与情况、所处的位置。

王直等（2015）[6]将两国双边贸易扩展成16部分，在传统贸易核算体系与国民经济核算之间建立了一个框架，并将垂直专业化、显性比较优势和增加值出口等相关指标进行了转换。乔小勇等（2017）[7]构建“地位-参与度-显性比较优势”三维评价指标，对我国服务业在GVC中的参与度、地位指数、比较优势进行研究。潘安等（2020）[7]构建GVC分工程度、集中度指数来衡量GVC分工特征，测算并分析七国集团和金砖国家分工地位。

本文借鉴Koopman（2010）[3]提出的总贸易分解法，构建“比较优势-GVC参与度-GVC地位指数”三维评价指标体系，选用TiVA数据库，探究我国IT和其他信息服务业在国家市场的竞争力、在GVC的参与情况、在GVC中的位置及演变趋势。

二、理论模型与指标体系构建

（一）构建基础

Koopman等（2010）提出总贸易分解法，对IRIO进行全球价值链分解，得出出口转化给各国附加值矩阵VBE，见式（1）：

对r国出口进行分解，见式（2）：

式（2）中，矩阵為r国出口转化给其他国家的附加值;矩阵为其他国家进口用于最终消费从而转化给r国的附加值;矩阵为其他国家进口中间品进行生产后本国最终消费从而转化给r国的附加值;矩阵为其他国家进口中间品生产后出口给r国从而转化给r国的附加值;矩阵为其他国家进口中间品生产后出口给第三国从而转化给r国的附加值。基于以上理论，本文从以下角度对IT和其他信息服务业在GVC中的分工地位进行讨论。

（二）修正显性比较优势指数

传统贸易分工下，显性比较优势指数（Index of Revealed Comparative Advantage，简称RCA）用来衡量一个地区的产品是否具有比较优势，见式（3）：

式中，为特定国家特定产业出口量，为特定国家出口量，为所有国家特定产业出口量，为所有国家出口量。在全球价值链下，采用出口量的计算方式衡量一国产品比较优势显得不合理，本文用产业出口转化给本国该产业完全增加值替换出口量，见式（4）：

式中，为i国j产业出口转化为本国本产业的增加值，为i国出口转化给各自产业增加值的和，为各个国家j产业出口转化为各国j产业增加值的和，为各个国家各个产业出口转化为各国各自产业增加值的和。NRCA指数越高，说明该国该产业比较优势越大，反之，则越小。

（三）全球价值链参与度

Koopman（2010）提出全球价值链参与度，见式（5）：

式中，为其他国家出口转化给r国的附加值，为r国的出口量，為r国出口转化给其他国家的附加值。GVC参与度表明一国GVC分工参与程度，当GVC参与度越高，说明该国GVC分工参与程度越高，反之，则越低。GVC参与度可以分解前向参与度和后向参与度，见式（6）、（7）：

为前向参与度，表示其他国家出口转换为r国的附加值占r国出口比重，该值越大，说明该国越处于GVC上游;为后向参与度，表示r国出口转化给其他国家附加值占r国出口比重，该指数越大，说明该国越处于GVC下游。

（四）全球价值链地位指数

Koopman（2010）提出全球价值链地位指数，见式（8）：

为全球价值链地位指数，该指数越大，说明该国越处于GVC分工上游，反之，则处于GVC分工下游。

三、实证分析

本文选用的OECD数据库的ICIO表，由2005-2015年64个国家（地区）组成的跨国投入产出表。结合修正显性比较优势指数、GVC参与度、GVC地位指数，计算64个国家（地区）IT和其他信息服务业，并选取金砖五国和以美国、日本为代表的发达国家进行分析，计算结果如下表1、表2和表3所示。

IT和其他信息服务业的发展程度，标志着一个国家现代化、信息化的程度。中国将IT和其他信息服务业作为基础化的建设，在国内进行大力发展，但中国IT和其他信息服务业比较优势相对较弱。如表1所示，2005-2015年，中国IT和其他信息服务业NRCA指数维持在0.05-0.08之间，为所选国家最后一名，说明中国IT和其他信息服务业出口比较优势低。同为金砖五国之一的印度IT和其他信息服务业采用国际市场需求导向的发展政策，且其IT和其他信息服务业在国际市场有强大的竞争力。如2015年，印度IT和其他信息服务业NRCA为11.29，远大于1，说明印度IT和其他信息服务业出口具有比较优势，印度的IT和其他信息服务业在国际市场受到青睐。英美等发达国家将IT和其他信息服务业作为促进本国其他行业的措施，国内相关产业完善，并通过积极出口来创汇。

中国IT和其他信息服务业GVC前向参与度中等，后向参与度高，在2005-2015年，IT和其他信息服务业后向参与度在下降。如表2所示，2015年，中国IT和其他信息服务业GVC前向参与度为0.28，处于中等水平;中国IT和其他信息服务业GVC后向参与度从2005年的0.17下降到2015年的0.10，整体呈下降趋势，说明中国对IT和其他信息服务业配套基础产业的建设在逐渐完善。同为金砖五国的巴西在IT和其他信息服务业拥有地域、文化、语言等先天优势，积极承包国际服务外包产业，国际上大型IT技术公司早已入驻巴西，IT行业已成为巴西最挣钱的行业。如2005年，巴西IT和其他信息服务业GVC前向参与度为1.42，在所选国家中位列第一，同时后向参与度为0.03，说明巴西国内IT和其他信息服务业配套基础产业链完善，其他国家出口转化给巴西IT和其他信息服务业的附加值高。欧美等发达国家GVC分工参与度处于中等偏上，后向参与度小，在2005-2015年，IT和其他信息服务业的GVC分工前向、后向参与度较稳定。如英国2015年IT和其他信息服务业GVC前向参与度为0.28，后向参与度为0.07。

中国IT和其他信息服务业GVC分工地位处于中游，且中国IT和其他信息服务业全球价值链地位指数在呈下降趋势。如表3所示，中国IT和其他信息服务业GVC地位指数从2005年的0.19下降到2015年的0.15。南非IT和其他信息服务业GVC分工地位处于所选国家的倒数第一。如2015年南非IT和其他信息服务业GVC分工地位指数为-0.15，为所选国家的倒数第一，说明南非作为金砖五国之一，分工地位较低，这可能源于南非在经济衰退。日本、英国等发达国家IT和其他信息服务业GVC分工地位较高，但在地位领先在减少。如2005年日本IT和其他信息服务业GVC地位指数为0.35，到2015年GVC地位指数为0.24。

四、结论及未来研究方向

（一）结论

本文运用NRCA指数、GVC参与度、GVC地位指数，对TiVA数据库我国IT和其他信息服务业进行研究，结论如下：一是我国IT和其他信息服务业产品因贸易壁垒、整体技术不高等原因，在国际市场上不受青睐，我国IT和其他信息服务业出口能力低;二是我国IT和其他信息服务业GVC前向参与度中等，后向参与度高，且前向、后向参与度在变小，说明我国IT和其他信息服务业配套产业在逐步完善，使得出口转化给本国的完全价值链比例上升;三是我国IT和其他信息服务业处于GVC中游，我国IT和其他信息服务业产业向GVC上游转移存在困难。

（二）研究展望

基于Koopman提出的全球价值链分解模型，本文对我国IT和其他信息服务业GVC地位进行了研究，本文认为未来可以从以下两个方向进行深入研究：一是结合NVC和GVC视角，借鉴吴永亮（2019）从NVC和GVC视角对比分析中美两国产业关联程度的指标体系，对我国IT和其他信息服务业进行对比分析;二是从行业视角对产业进行研究，Koopman提出的GVC參与度、GVC地位指数是从国家视角对产业进行研究，可以考虑从行业视角对全球价值链进行分解，并构建相应指标体系，从而对行业进行深入分析。

参考文献：

[1]潘安，戴岭.全球价值链分工特征的指标体系构建及应用[J].统计研究，2020，37（06）：3-14.

[2]吴永亮，王恕立.中美GVC和NVC视角产业关联对比分析——基于非竞争型投入产出数据[J].国际贸易问题，2019（04）：125-142.

[3]乔小勇，王耕，郑晨曦.我国服务业及其细分行业在全球价值链中的地位研究——基于“地位-参与度-显性比较优势”视角[J].世界经济研究，2017（02）：99-113+137.

[4]王直，魏尚进，祝坤福.总贸易核算法：官方贸易统计与全球价值链的度量[J].中国社会科学，2015（09）：108-127+205-206.

[5]Koopman R，Wang Z，Wei S J.Tracing value-added and double counting in gross exports[J].American Economic Review，2014，104（02）：459-494.

[6]Koopman R，Wang Z，Wei S J.Estimating domestic content in exports when processing trade is pervasive[J].Journal of Development Economics，2012，99（01）：178-189.

[7]Koopman R，Powers W M，Wang Z，et al.Give credit where credit is due： tracing value added in global production chains[J].NBER Working Paper，2010（09）.

[8]Hummels D L，Ishii J，Yi K M.The nature and growth of vertical specialization in world trade[J].Journal of International Economics，2001，54（01）：75-96.

[9]Gereffi G，Korzeniewica M.Commodity chains and global capitalism[J].ABC-CLIO，1994（149）：7-14.

〔本文系国家级大学生创新创业训练计划“夏意—出口跨境电商零售”（项目编号：201910336025X）阶段性成果〕

（俞黄鑫、黄庆，杭州电子科技大学经济学院）