我國服務業對“一帶一路”國家的產業支撐與發展地位研究

鄧欣禾　徐銘遙

內容摘要：共建“絲綢之路經濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”重大倡議，得到國際社會的高度關注和積極響應。本文采用2002-2012年“一帶一路”國家的投入產出數據構建了服務業支撐網絡，探究了網絡的整體特征和我國服務業地位，并運用社團檢測分析產業支撐情況。

關鍵詞：一帶一路 產業支撐網絡 服務業 產業地位 社團檢測

國內學者已就我國服務業發展的特點與存在的問題進行了不少研究。王恕立、胡宗彪（2012）研究發現我國服務業TFP增長滯后于工業（制造業），還未實現由“粗放型”向“集約型”發展方式的轉變。戴翔等（2013）認為，全球服務業呈現出“碎片化”發展趨勢，且我國服務業發展具有明顯的“質”“量”不齊。吳怡等（2016）通過構建全球價值鏈分解模型測度我國商貿流通業的全球價值鏈嵌入地位和參與度后發現，盡管我國商貿流通業發展地位不斷提升，但仍集中于低價值鏈環節。結合上述研究觀點，我國服務業國際競爭力仍顯不足，亟需探索新的發展空間。此外，已有研究較少基于國際產業支撐角度探究服務貿易的發展關系，而主要以產業關聯的相關理論探究產業層面的線性發展關聯。現有文獻尚未討論我國服務業參與“一帶一路”倡議的支撐發展情況和嵌入選擇，本文試圖彌補這一方面的空白。

因此，本文嘗試深入探究各經濟體產業間投入產出的關聯特征，運用在交叉學科領域內迅速崛起的網絡科學分析方法展開研究。復雜網絡分析方法將復雜系統抽象為節點、邊以及它們的屬性，為剖析系統特征和動態過程提供了簡潔的方法。已有研究已充分討論了該方法在產業關聯分析領域的有效性，本文將基于“一帶一路”沿線64個國家，利用Eora數據庫的投入產出表，創新性地構建我國12個服務業與其他63個國家25個行業的Top10二模網絡，從行業細分層面分析我國服務業對“一帶一路”國家的產業支撐及動態演變。

數據說明與網絡模型構建

（一）數據說明

本文構建產業支撐網絡的數據來源于Eora 26數據庫，包含1990-2013年全球189個國家26個行業的投入產出數據。本文沿用姚星等（2016）從Eora 26投入產出數據庫中提取2002-2012年11年間“一帶一路”沿線64個國家25個行業的投入產出數據，構建我國12個服務業對“一帶一路”各國各產業的個體支撐網絡，探究我國服務業地位及其對“一帶一路”沿線國家各行業的支撐情況。

（二）網絡構建方法

產業支撐網絡是以各國的每個行業為節點，以不同國家各行業之間的投入產出關系為邊構成的網絡。產業支撐網絡可抽象為一個由點集V和邊集E組成的圖G=（V，E）。網絡中的節點數記為N=│V│，邊數記為M=│E│。

根據上文的數據選取，本文通過構建鄰接矩陣（Adjacency matrix）A=（aij）1600x1600來表示產業支撐網絡。由于該網絡是一個加權有向網絡，因此：

由于本文構建的是我國12個服務業對“一帶一路”沿線63個國家25個行業的支撐作用，因此本文只考慮我國12個服務行業對其他國家的支撐情況，而不考慮其他國家各行業對我國各行業的投入。鑒于此，本文首先對所提取的中間需求矩陣進行處理，對我國12個行業對其他國的投入以外的數據賦予零值，即：

其中，wij表示第i個產業對第j個產業的投入額。因此本文構建的產業支撐網絡是無自環（不考慮產業對自身的投入）的加權有向網絡，即不考慮各國國內各產業之間的投入產出關系，只考慮我國12個服務業對其他63個國家各行業的支撐關系。

（三）Top10等級網絡構建

Top10等級網絡構建如圖1所示。

（四）網絡分析指標說明

網絡結構指標構建。其一，網絡的度。有向網絡中節點的度包括出度和入度。節點i的出度kiout是指從節點i指向其他節點的邊的數目，節點i的入度kiin是指從其他節點指向節點i的邊的數目，其計算公式可分別用鄰接矩陣的元素來表示：

由于本文構造的產業支撐網絡反映的是我國服務業對他國行業的支撐關系，因此本文選取最大入度和最大出度指標。

其二，最大入度。網絡中入度最大的節點，將其入度定義為該網絡的最大入度，在本文中用以反映他國被支撐行業的最大數目：

其三，網絡的強度。在加權網絡中，節點i的強度為其邊權之和。在有向加權網絡中，節點i的出強度和入強度分別定義為：

本文選取平均出強度、最大入強度和最大出強度三個指標，定量研究我國服務業與“一帶一路”各國各行業的支撐與被支撐作用。在本文的產業支撐網絡中，平均出強度反映了我國服務業對他國行業支撐作用的平均情況：

其四，入度標準差。本文還構建了入度標準差這一指標，用以刻畫“一帶一路”沿線國家各產業受到我國服務業支撐的均勻程度：

其中，μin為節點入度的算數平均數。

中心性指標構建。網絡中常用“中心性”表示節點的相對重要性，即節點在該網絡中所采取的地位。姚星等（2016）在全球產業支撐網絡中對特征向量中心性、PageRank中心性等所測度的產業地位結果進行相關性分析，表明特征向量中心性具有最有測度效率。

特征向量中心性的基本思想為：一個節點的重要性不僅取決于其鄰居節點的數量，還取決于其鄰居節點的重要性。其計算式為：

我國服務業地位及支撐作用分析

（一）Top10產業支撐網絡特征

表1給出了2002-2012年“一帶一路”產業支撐二模Top10網絡指標的數值。除保留我國12個服務行業外，對于其他國家各行業，均保留每年我國12個服務業所指向的行業中強度排名前10的節點，因此該網絡有效反映了我國服務業起到“強支撐作用”的節點。表1中數據顯示，12年間網絡總節點數穩定在73左右。最大入度即其他國家某一產業在某年中最多受到的我國服務業支撐的數量，基本上每一年其他國家行業最多受到我國6個服務業的支撐。平均出強度、最大入強度以及最大出強度均明顯呈現逐年上升的趨勢，說明我國服務業對“一帶一路”其他國家產業支撐的平均水平逐年提高。

同配性定義為強度大的節點傾向于連接強度大的節點，同配系數>0，則網絡是同配的；同配系數<0，則網絡是異配的。同配系數的范圍在-1到1之間，其絕對值越接近1，網絡同配或異配的程度越強。表1顯示，每一年的Top10產業支撐網絡均大于0，說明該網絡是正相關的，即我國起到強支撐作用的服務業更愿意投入接受強支撐的其他國行業。同配系數在2007-2011年有所降低，又在2012年回升。此外，入度標準差在12年間基本穩定在1.3左右，反映出其他國家行業被我國服務業支撐的數量波動較小。

（二）我國服務業地位分析

為了對我國服務業各部門在“一帶一路”國家中產業支撐情況有更清晰的定位，本文進一步運用特征向量中心度指標對我國12個服務行業地位進行測算和同行業排名，結果如表2所示。

我國服務業（除公共管理）在“一帶一路”國家產業支撐體系中體現出較強的影響力，近年來一直保持地位優勢。其中，建筑業、金融中介和商業經營及私人房產行業在“一帶一路”背景中占據重要地位，多名列第一，體現出這三個行業對其他國家產業的強大支撐作用和重要影響力。養護維修、零售貿易等行業僅次之，也處于較高地位水平。此外，其他服務行業地位呈現上升趨勢，而公共管理行業是我國服務業中發展地位較低的行業，較各國同行業相比處于劣勢地位。

（三）我國服務業支撐網絡社團檢測

本文參考Dormann&Strauss（2013）的社團檢測方法，應用QuaBiMo算法檢測二模產業支撐網絡的社團結構，社團檢測的結果在不同收斂條件（MCMC）下保持穩健。以下選取具有代表性的社團檢測結果，對我國12個服務行業對“一帶一路”其他各國各產業支撐作用動態分組偏向情況加以分析，如圖2所示。

綜合10余年來我國12個服務業社團結構和支撐作用導向，得到以下結論：第一，我國服務業對外支撐的情況可劃分為3-4個團體，公共管理及其他服務兩部門支撐情況相近（其他服務部門也多自成一類，體現出該部門支撐作用的特異性），養護維修、批發貿易和零售貿易部門支撐情況相近，同時教育健康和私人房產兩部門有相似投入指向。第二，從我國服務業的對外被支撐國家來看，印度尼西亞、越南、新加坡和馬來西亞為我國服務業主要支撐對象；近十年來我國服務業對外支撐多針對臨近的東南亞國家，且最近幾年，我國服務業偏向東南亞國家的局限性仍未被明顯突破。第三，我國服務業部門對外支撐指向有較明顯的針對性和同部門選擇偏好，對各國服務業支撐作用多體現在建筑業、運輸服務、郵電通訊服務等技術密集型服務領域。同時，教育行業的發展培養了大量金融商業領域人才，房地產極大地帶動了金融業發展，教育健康與私人房產在網絡中體現出對金融中介和商業經營行業的明顯支撐作用。此外，我國養護維修、批發貿易和零售貿易行業也體現出跨行業對制造業部門的投入導向，餐飲制造、紡織制造、電子機械等制造行業為服務貿易奠定基礎的同時，也受其相應服務行業的反向支撐作用。

綜上，本文針對我國服務業促進“一帶一路”國家之間的貿易往來、優化產業分工提出以下建議：把握“一帶一路”發展機遇，進一步優化服務貿易結構，發揮我國服務業地位優勢。同時注重產業與貿易、貨物貿易與服務貿易協調發展，依托制造業優勢發展服務貿易，帶動我國服務“走出去”。

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