全球价值树

同样，η的值都更接近于1，而不是2。然而，有一个明显的上升趋势，这意味着GVT随着时间的推移变得越来越等级化（Shi等人[33]还要估计异速缩放指数，以了解全球生产系统的层次性。然而，他们认为定向树是流动网络。此外，他们的论文在数据来源和研究策略上与我们的不同。他们使用联合国COMTRADE数据库来构建产品特定的贸易网络，而我们使用WIOD数据库来构建国家和行业层面的全球价值链。）。在这里插入图3。B.基于树的重要性度量GVT是GVN的子图。与GVN不同，GVT揭示了行业的地方重要性。之前的研究表明，子图中心性度量可以用来补充全局中心性度量[34]。因此，我们基于GVT计算简单的行业重要性度量，并将其与其他网络中心性度量进行比较。首先，我们用T（r）表示根为r的树。此外，我们用Xi（r）表示以行业i为根的子树中的节点总数，用N（r）表示树T（r）中的节点总数。如果世界各地的k树中都有行业i，我们用Si表示k树的根集，那么行业i的重要性定义如下：T Ii=Xr∈Si，r6=iXi（r）N（r）fd（r）W GDP（3），其中Tii是基于树的行业i重要性度量，fd（r）是根行业的最终需求，而W GDP是世界GDP。

请注意，在计算T Ii时，我们没有考虑行业i在其自身GVT（即r 6=i）中所起的作用，尽管输入输出网络具有强大的自循环[24]。对重要性度量的经济学解释是，更重要的行业与根的关系更密切，能够“拉动”更大比例的GVT（以xi（r）N（r）衡量），并与更重要的根相关（以F D（r）W GDP衡量）。此外，由于行业i所在的每个T（r）都有一个重要分数，即Xi（r）N（r）F D（r）W GDP，我们可以确定行业i最重要的GVT核心。例如，图4显示了2011年中国电气设备行业在国内和国外的GVT重要性得分最高。在这里插入图4。为了更系统地检查基于树的重要性度量，我们将其与其他网络中心性度量进行了比较。表3列出了所选年份按不同指标确定的前20个行业。同样，ti是基于树的重要性度量。我们还提供了基于一些网络中心性度量的结果。特别是，CCI是贴近度中心，BC是介乎度中心，PR是PageRank中心。最后，我们纳入了行业经济规模的衡量标准，即行业总增加值，用VT表示。从这张表中可以看到一些有趣的图案。首先，所有这些措施都反映了中国的崛起。早在1995年，中国几乎没有一个行业被列为前20名（唯一的例外是，根据PageRank中心度，中国的建筑业排在第19位）。2003年，中国的产业开始被TI、BC和PR提振，它们在拓扑上比CC和VT更敏感。2011年，中国的工业在所有指标中都有所体现。

第二，每一项测量都捕捉到不同的信息，至少在前20个级别。在1995年和2003年，在大型发达经济体中，增值税由服务业主导。但在2011年，中国的钢铁行业也将农业和基本金属行业列为榜首。大型经济体中的大型行业（如表4后面所示，log（CC）和log（vt）具有很强的相关性。）。1995年，CC由美国和德国混合而成，2003年和2011年分别由美国和中国主导。就经济规模而言，不列颠哥伦比亚省的行业更加多样化。除了大的产业，它还包括较小的产业，如阿斯图基的纺织业和印度尼西亚的采矿业。在经济规模方面，PR也是多种多样的。但随着时间的推移，它是相当稳定的，也就是说，除了中国的崛起，几乎所有相同的行业都被列为前20名。最后但并非最不重要的一点是，我通常会识别大型行业。但它也为俄罗斯采矿业和韩国电气设备业等行业提供了信贷，这些行业在全球价值链中具有强大的影响力（补充信息中的表S3，我们还通过汇总同一国家的行业指标来报告国家排名）。在这里插入表3。此外，表4报告了所选年份它们之间的皮尔逊相关系数（对数）。对于给定年份，所有系数都基于不同度量中的一个共同样本。事实证明，所有系数均为正值，几乎所有系数在1%的水平上都是显著的（唯一的例外是2003年和2011年的对数（BC）和对数（CC））。我们发现Ti与VT的相关性最好。然而，这并不是说我们应该放弃其他措施，而仅仅利用技术创新来理解特定行业的重要性。

毕竟，在计算CC、BC和PR时，我们只考虑了中间增值流量，而在计算Ti时，我们还考虑了根行业的最终需求，即FD（R），这使Ti在解释VT时更有力量。然而，log（ti）和log（vt）之间的强相关性至少表明，GVT保留了GVN的基本信息，可以被视为后者的合理简化。也就是说，Ti可以被视为行业地位优势的衡量标准。一个产业通过依附于大产业（即bigF D（r）W GDP）或通过影响GVT的很大一部分（即bigXi（r）N（r））而占据优势地位。因此，定位更好的行业在世界生产体系中更具竞争力，因此能够在全球价值链上获得更多附加值。此外，由于ti的组成部分xi（r）N（r）度量给定行业与根的紧密程度（即，biggerXi（r）N（r）意味着与根的距离较小），因此可以将其视为下游度的度量。也就是说，T I越高，该行业在GVT中的下游就越多。因此，log（ti）和log（vt）之间的强相关性支持施振荣的“微笑曲线”理论，该理论指出，大多数增值潜力集中在供应链的开始（上游）和结束（下游）部分。在这里插入表4。四、 讨论一旦我们计算了世界上所有可用行业的GVT，就可以提出并回答许多有趣的问题。例如，一棵长着尖顶的树会随着时间的推移而生长吗？这个问题可以通过对根行业进行筛选并随着时间的推移检查GVT来回答。例如，图5显示了植根于中国电气设备行业的全球价值链随时间的演变。

测量树木生长的一个简单方法是计算一段时间内的节点数。在图5中，中国电气设备行业的GVT从1995年的47个节点发展到2003年的100个节点，再到2011年的106个节点。在这个例子中还有一些有趣的结构变化。首先，澳大利亚采矿业（AUS 2）在2011年直接与根相连。其次，日本的电气设备行业（JPN 14）在2003年是根的直接邻居，但在2011年必须通过台湾的电气设备行业（TWN 14）。这些结构变化可能会对这些行业的竞争力产生重要影响。特别是，TWN 14在基于T I衡量的中国专用设备行业方面比JPN 14更具竞争力。在这里插入图5。我们还可以检查同一行业和同一年但不同国家的GVT的不同结构。图6比较了1995年印度尼西亚和日本的运输设备行业。从这一比较中得出的直接结论是，与日本相比，印尼的运输设备行业具有更高的国际GVT。更有趣的是，日本的产业实际上在印度尼西亚的sGVT中扮演着重要角色，也就是说，日本的三个产业（JPN 12、JPN 15和JPN 20）是印尼的直接邻国（这一观察结果与1995年日本对印尼汽车业的外国直接投资增加相吻合）。在这个简单的比较中，根据上面的Ti测量，JPN 15显然比IDN 15更有竞争力。在这里插入图6。总之，以前对全球价值链的研究主要是想知道全球价值链的全球化程度，而不是全球价值链的样子。