全球价值链网络中心地位提升的关键因素：质量或价格

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2036

摘要/Abstract

摘要：

本文基于Katz-Bonacich中心性方法测算了1990-2015年189个国家（地区）8个制造业的全球价值链网络中心地位，将出口产品价格分离成产品质量与质量调整价格两个部分，并且从理论与实证两个层面分析与检验了二者对全球价值链网络中心地位的影响。研究发现，产业出口的产品质量提升或质量调整价格下降可以提升其全球价值链网络中心地位，但产品质量的影响比质量调整价格更稳健；产品质量和质量调整价格对全球价值链网络中心地位的提升效应在不同的产业、产品、发展程度的地区和时间段上表现出异质性，但总体上产品质量比质量调整价格更关键。机制分析表明，与质量调整价格相比，产品质量能够使得产业的出口规模更大。本文的研究有益地拓展了全球价值链地位的研究，并提出提升全球价值链网络中心地位需牢牢把握产品质量策略。

关键词: 全球价值链网络, Katz-Bonacich中心性, 质量, 质量调整价格

Abstract:

The Katz-Bonacich centrality is utilized in this paper to calculate centrality of 8 manufacturing industries across 189 economies during the period from 1990 to 2015， representing the hub position in the global value chains network. The product price is decomposed into quality and quality-adjusted price， and their impacts on the centrality are analyzed both theoretically and empirically. The findings reveal that both quality upgrading and decreases in quality-adjusted price can promote the centrality position within the global value chains network， with quality emerging as the key factor. The effect of quality and quality-adjusted price on the promotion of centrality position vary across industries， products， regions with different development levels， and time periods. Overall， the quality upgrading proves to be more effective than reducing quality-adjusted price. Mechanism analysis indicates that improving quality， compared to lowering quality-adjusted prices， results in greater export levels. The research on positioning in global value chains is extended in this paper， and the quality upgrading policies to enhance a nation’s position within the global value chains network should be prioritized.

Key words: global value chains network, Katz-Bonacich centrality, quality, quality-adjusted price

中图分类号:

F114

高奇正, 张建清, 李舒婷, 赵崔泽昊. 全球价值链网络中心地位提升的关键因素：质量或价格[J]. 中国管理科学, 2024, 32(12): 88-96.

Qizheng Gao, Jianqing Zhang, Shuting Li, Cuizehao Zhao. The Importance Factor of Being Central Hub in Global Value Chains Network: Quality or Price[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(12): 88-96.

图/表 4

图1

表1

基准回归"

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
变量	$l n c i d t$	$l n c i d t$	$l n c i d t$	$l n c i d t$	$l n c i d t$	$l n c i d t$
$l n z i d t$	0.162^***	—	0.175^***	0.196^***	0.205^***	0.196^***
$l n z i d t$	(0.030)	—	(0.032)	(0.035)	(0.040)	(0.035)
$l n P i d t$	—	0.001	-0.002	-0.002	-0.003^*	-0.002
$l n P i d t$	—	(0.001)	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)
控制变量	否	否	否	是	是	是
固定效应	是	是	是	是	是	是
观测值	37266	37266	37266	29327	29582	29327
$R 2$	0.832	0.831	0.832	0.871	0.842	0.871

表1

表2

内生性检验"

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
变量	$l n c i d t$	$l n c i d t$	$l n c i d t$	$l n c i d t$	$l n c i d t$
$l n z i d t$	2.867^***	1.308^***	2.355^***	2.492^***	2.492^***
$l n z i d t$	(0.301)	(0.469)	(0.803)	(0.869)	(0.601)
$l n P i d t$	-0.126^***	-0.137^***	-0.143^*	-0.157^*	-0.157^**
$l n P i d t$	(0.030)	(0.034)	(0.079)	(0.087)	(0.070)
控制变量	否	是	是	是	是
固定效应	否	否	是	是	是
LM 统计量	96.121	34.822	5.900	5.494	5.062
F 统计量	27.171	10.985	1.942	2.717	4.984
Hansen J 统计量	20.663	0.009	0.006
观测值	32707	26639	26639	26735	26735

表2

表3

产业出口量检验"

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
	总出口	发达经济体	发展中经济体	中心地位
	$l n q u a n t i t y i d t$	$l n q u a n t i t y i d t$	$l n q u a n t i t y i d t$	$l n c i d t$
$l n z i d t$	1.108^***	0.927^***	1.057^***	0.189^***
$l n z i d t$	(0.246)	(0.301)	(0.229)	(0.035)
$l n P i d t$	-0.159^***	-0.141^***	-0.135^***	-0.001
$l n P i d t$	(0.012)	(0.015)	(0.010)	(0.002)
$l n q u a n t i t y i d t$	—	—	—	0.007^***
$l n q u a n t i t y i d t$	—	—	—	(0.003)
控制变量	控制	控制	控制	控制
固定效应	控制	控制	控制	控制
观测值	29327	29293	29292	29327
$R 2$	0.868	0.855	0.840	0.870

表3

参考文献 29

1	Criscuolo C， Timmis J. GVCs and centrality： Mapping key hubs， spokes and the periphery［R］. Working Paper， OECD， 2018.
2	Blöchl F， Theis F J， Vega-Redondo F， et al. Vertex centralities in input-output networks reveal the structure of modern economies［J］. Physical Review E， 2011， 83（4 Pt 2）： 046127.
3	Baskaran T， Blöchl F， Brück T， et al. The heckscher–ohlin model and the network structure of international trade［J］. International Review of Economics & Finance， 2011， 20 （2）： 135-145.
4	Baldwin R， Venables A J. Spiders and snakes： Offshoring and agglomeration in the global economy［J］. Journal of International Economics， 2013， 90（2）： 245-254.
5	Fernandes A P， Tang H. Determinants of vertical integration in export processing： Theory and evidence from China［J］. Journal of Development Economics， 2012， 99（2）： 396-414.
6	Antràs P. Conceptual aspects of global value chains［J］. World Bank Economic Review， 2020， 34（3）： 551-574.
7	Antràs P. Global production： Firms， contracts and trade structure［M］.Princeton： Princeton University Press， 2016.
8	马述忠，张洪胜，王笑笑. 融资约束与全球价值链地位提升——来自中国加工贸易企业的理论与证据［J］. 中国社会科学， 2017（1）： 83-107.
	Ma S Z， Zhang H S， Wang X X. Financing constraints and moving up in the global value chain： Theory and evidence from Chinese processing trade enterprise［J］. Social Science in China， 2017（1）： 83-107.
9	Hallak J C， Sivadasan J. Product and process productivity： Implications for quality choice and conditional exporter premia［J］. Journal of International Economics， 2013， 91（5）： 53-67.
10	Schott P K. Across-product versus within-product specialization in international trade［J］. The Quarterly Journal of Economics， 2004， 119（2）： 646-677.
11	Hallak J C. Product quality and the direction of trade［J］. Journal of International Economics， 2006， 68（1）： 238-265.
12	Khandelwal A K. The long and short （of） quality ladders［J］. Review of Economic Studies， 2010， 77（4）： 1450-1476.
13	Feenstra R， Romalis J. International prices and endogenous quality［J］. Quarterly Journal of Economics， 2014， 129（2）： 477-527.
14	Flach L. Quality upgrading and price heterogeneity： Evidence from Brazilian manufacturing exporters［J］. Journal of International Economics， 2016， 102（9）： 282-290.
15	Amiti M， Khandelwal A K. Import competition and quality upgrading［J］. Review of Economics and Statistics， 2013， 95（2）： 476-490.
16	王杰，段瑞珍，孙学敏. 环境规制、产品质量与中国企业的全球价值链升级［J］. 产业经济研究， 2019， 99（2）： 64-75.
	Wang J， Duan R Z， Sun X M. Environmental regulation， product quality and Chinese Firms' upgrading in global value chain［J］. Industrial Economics Research， 2019， 99（2）： 64-75.
17	Baldwin R， Harrigan J. Zeros， quality， and space： Trade theory and trade evidence［J］. American Economic Journal： Microeconomics， 2011， 3（2）， 60-88.
18	Antràs P， Chor D， Falley T， et al. Measuring the upstreamness of production and trade flows［R］. Working Paper， NEBR， 2012.
19	Koopman R， Wang Z， Wei S J. Tracing value-added and double counting in gross exports［J］. The American Economic Review， 2014， 104（2）： 459-494.
20	Miller R E， Temurshoev U. Output upstreamness and input downstreamness of industries/countries in world production［J］. International Regional Science Review 2015， 40（5）： 443-475.
21	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（9）：108-127+205-206.
	Wang Z， Wei S J， Zhu K F. Gross trade accounting method： official trade statistics and measurement of the global value chain［J］. Social Science in China， 2015（9）： 108-127+205-206.
22	Henn C， Papageorgiou C， Spatafora N. Export quality in advanced and developing economies： Evidence from a new data set［J］. IMF Economic Review， 2020（68）：421-451.
23	Acemoglu D， Carvalho V M， Ozdaglar A， et al. The network origins of aggregate fluctuations［J］. Econometrica， 2012， 80（5）： 1977-2016.
24	Carvalho V M. From micro to macro via production networks［J］. Journal of Economic Perspectives， 2014， 28（4）： 23-48.
25	Zhou M， Wu G， Xu H. Structure and formation of top networks in international trade， 2001-2010［J］. Social Networks， 2016， 44（3）：9-21.
26	鞠建东，余心玎，卢冰，等.全球价值链网络中的“三足鼎立”格局分析［J］. 经济学报， 2020， 7（4）：1-20.
	Ju J D， Yu X D， Lu B， et al. Analysis of the “tripod” structure in the global value chain network［J］. China Journal of Economics， 2020， 7（4）： 1-20.
27	Bank World. World development report 2020： Trading for development in the age of global value chains［M］. Washington， D. C. ： World Bank Group， 2020.
28	Sheu G. Price， quality， and variety： Measuring the gains from trade in differentiated products［J］. American Economic Journal： Applied Economics， 2014， 6（4）： 66-89.
29	Jaimovich E， Merella V. Quality ladders in a ricardian model of trade with nonhomothetic preferences［J］. Journal of the European Economic Association， 2012， 10（4）： 908-937.

[1]	牛苗苗,谭显春,郭建新,朱开伟,程永龙. 碳总量控制政策对中国经济高质量发展的影响[J]. 中国管理科学, 2024, 32(9): 24-34.
[2]	陈强,荣俊美,常旭华,宫磊. 考虑奖惩差异的高校科研考评及专利审查策略研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(9): 313-322.
[3]	韩云霞,马义中,欧阳林寒,徐静,姚冠新. 高质量低成本视角下的参数和容差整合设计[J]. 中国管理科学, 2024, 32(8): 159-169.
[4]	贾俊秀,侯毅姝,杜黎. 考虑转诊率的健康服务质量及定价决策研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(6): 109-119.
[5]	冯颖,魏敏,何文豪,张炎治. 质量信息不对称下考虑参考价格效应的灰市供应链定价决策[J]. 中国管理科学, 2024, 32(6): 207-218.
[6]	虎海峰,孙勇,刘明凯,刘宝印,樊杰. 民族地区经济-社会-治理系统耦合协调效应评价与系统动力学仿真——以新疆为例[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 93-102.
[7]	孟秀丽,杨静,刘波. 基于大数据技术的众包物流服务质量竞争策略[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 130-140.
[8]	王文隆,任倩楠,朱玉春,刘天军. 成本扰动下服务供应链的质量承诺决策及协调研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 176-186.
[9]	王宁,田淑珂,刘玉敏,赵哲耘. 基于PLS-Aenet的多工序制造过程关键质量特性识别[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 271-278.
[10]	李波,张春燕,张俊飚. 食品企业质量安全意识提升的演化博弈逻辑[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 315-324.
[11]	周永务,李斐,刘婕. 不同成本分担契约对产品定价、质量和售后服务的影响研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 156-166.
[12]	刘虎沉,王鹤鸣,施华. 智能质量管理：理论模型、关键技术与研究展望[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 287-298.
[13]	鲁惠文,方兴华,宋明顺,邓钰佳,黄佳. 基于相对熵的质量异常模式识别研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 299-312.
[14]	郑素丽,王鹤谖,于艳娜. 基于NK模型的团体标准质量提升策略研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 313-323.
[15]	苏秦,张文博. 供应链质量信息共享与区块链授权策略[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 324-334.