年-IMF国际货币组织全球_Calculating_Trade_in_Value_Added_25页_915kb

总结：计算贸易增加值

核心内容

本文介绍了如何利用投入产出表（Input-Output Tables）计算贸易增加值（Trade in Value Added, TIVA），并探讨了全球价值链（Global Value Chains, GVCs）的参与和位置分析。文章旨在为政策分析提供一个基础工具和方法，通过矩阵代数和示例数据展示如何从传统贸易统计数据中提取更精确的增加值贸易信息。

主要观点

• 全球价值链的重要性：随着全球经济的结构化发展，GVCs在国际贸易、全球GDP和就业中占比日益增加，传统的贸易统计数据无法准确反映国内增加值和国家收入。
• 投入产出表结构：投入产出表包含三个核心矩阵：中间产品需求（T矩阵）、最终需求（FD矩阵）和增加值（VA矩阵）。
• 增加值计算：通过矩阵代数，可以计算出国内增加值（DVA）、外国增加值（FVA）以及间接增加值（DVX），这些指标有助于理解贸易中各国的贡献。
• GVC参与与位置指标：GVC参与度指标由FVA和DVX之和除以总出口计算，而GVC位置指数衡量一个国家在特定行业中的上游程度，反映其对其他国家出口的贡献与自身进口的依赖之间的关系。
• Eora数据库的优势：Eora MRIO数据库覆盖189个国家，提供26个细分行业数据，相比其他数据库（如OECD-WTO、WIOD、GTAP）具有更广的国家和行业覆盖范围，且数据较为完整。

关键信息

1. 投入产出表的基本结构

• 中间产品需求（T矩阵）：表示一个国家的行业对其他行业中间产品的使用情况。
• 最终需求（FD矩阵）：表示一个国家的行业产品被其他地区最终消费的情况。
• 增加值（VA矩阵）：表示每个国家行业生产的增加值，包括工资、税收、补贴、营业盈余、混合收入和折旧等。

2. 矩阵代数与计算方法

• 投入产出系数矩阵（A矩阵）：由T矩阵除以X矩阵（总产出）得到，表示每单位总产出所需的中间投入。
• Leontief逆矩阵（B矩阵）：由公式 $ B = (I - A)^{-1} $ 得到，用于计算总需求。
• 增加值内容矩阵（T_v矩阵）：由 $ \widehat{V} \times B $ 得到，用于进一步分解增加值贸易。
• 贸易增加值分解：Koopman等（2014）提出将总出口分解为9个组成部分，其中前6项为DVA（国内增加值），后3项为FVA（外国增加值）。

3. 增值贸易指标

• 国内增加值（DVA）：由T_v矩阵的对角线元素构成，表示出口中来自本国的增加值。
• 外国增加值（FVA）：由T_v矩阵中某一列所有非对角线元素之和减去对角线元素，表示出口中来自外国的增加值。
• 间接增加值（DVX）：由T_v矩阵中某一行所有非对角线元素之和减去对角线元素，表示出口中用于其他出口生产的中间投入的增加值。

4. GVC参与度与位置指数

• GVC参与度：定义为 $ \frac{FVA + DVX}{Gross Exports} $，衡量一个国家参与全球价值链的程度。
• GVC位置指数：由 $ \ln(1 + \frac{DVX}{Gross Exports}) - \ln(1 + \frac{FVA}{Gross Exports}) $ 计算，反映一个国家在特定行业中的上游地位。
• 参与与位置的关系：参与度指数衡量参与程度，而位置指数衡量在价值链中的位置，两者结合可以更全面地分析国家在全球价值链中的角色。

5. Eora数据库与其他数据库的比较

• Eora数据库：覆盖189个国家，包含26个行业，时间跨度从1990年开始，数据较完整。
• 其他数据库：如OECD-WTO、WIOD、GTAP等，覆盖国家和行业较少，时间跨度也有限。
• 数据使用：文章提供了MATLAB代码，用于计算增加值贸易指标，便于政策分析使用。

6. 增值贸易趋势

• 增加值出口增长：自1990年以来，增加值出口占全球GDP的比例从约11%上升至2008年的约20%，之后基本保持稳定，除金融危机期间略有下降。
• 国家表现：中国和亚洲新兴市场国家在增加值出口方面贡献显著，中国增加值出口占比从1995年的0.3%上升至2013年的2.0%，而其他亚洲国家（不包括中国）从0.4%上升至1.4%。

附录：Eora行业分类（简略版）

图表说明

• 图1：基本投入产出表示例。
• 图2：Eora MRIO投入产出表示例。
• 图3：贸易增加值内容分解。
• 图4：总出口的详细分解。
• 图5：增加值出口占全球产出的比例。
• 图6：GVC参与度与位置指数的关系。

作者与联系方式

• 作者：Aqib Aslam, Natalija Novta, Fabiano Rodrigues-Bastos
• 邮箱：aaslam@imf.org; nnovta@imf.org; fabianob@iadb.org