中国价值链系列研究之四：TRACE框架：溯源贸易中的真实价值
宏观专题 宏观经济深度研究 TRACE框架：溯源贸易中的真实价值 2026年4月17日 ——“经纬之间纵横其链”中国价值链系列研究之四 程实，博士(852) 22068049shi.cheng@icbc.com.cn 随着中国深度嵌入全球价值链分工，传统基于贸易总额的指标已难以准确衡量国家/行业层面的真实贸易能力，在解释产业分工与价值创造方面的局限日益显现。一个典型的情形是，出口规模越大或占比越高，往往被视为竞争力越强，但在全球价值链分工体系下，这一判断并不必然成立。一个出口强势行业，既可能以加工组装进口中间品为主，也可能是具备自主技术与上游供给能力的价值创造部门，而传统指标往往难以区分这两类情况。有鉴于此，本文提 出TRACE（Trade Reconstruction And Connectivity Evaluation）框架，通过重构贸易价值和评估贸易连接，溯源贸易规模背后的真实价值流动和网络结构。首先，基于全球投入产出表测算进出口集中度与依赖度，以刻画贸易的基本结构。其次，对出口进行增加值分解，从生产角度追溯价值创造的具体来源，进而识别一个国家/行业在全球价值链中的分工位置。再次，重构基于增加值流动的全球生产网络，揭示其在网络中的有效连接与枢纽地位。最后将结构、价值、连接三个维度的指标映射至出口、进口与总贸易三个层面，形成TRACE框架，进而为理解产业分工、制定贸易政策以及评估外部冲击提供更具解释力的分析基础。 尹学钰，博士(852) 2683 3864sherry.yin@icbci.com 相关研究： 4/15/2026：《外部冲击与中国韧性》 4/14/2026：《转势之机：中国物价运行的模式转换》 3/24/2026：《金 融 赋 能 消 费 与 香 港 角色》 3/19/2026：《地缘政治风险与货币政策路径——2026年3月美联储议息会议点评》 传统贸易指标的局限 3/16/2026：《全球经济秩序变化的底层逻辑》 传统贸易分析以海关统计数据为基础，在量的层面上主要围绕四类指标展开。一是规模指标，如进出口总额和差额。二是依赖度指标，如进出口总额占GDP比重。三是集中度指标，如市场集中度和产品集中度。四是竞争力指标，包括显性比较优势、贸易竞争指数、国际市场占有率等。这些指标能够较为直观地反映一国贸易规模、结构及竞争力，是分析对外贸易的基础工具。20世纪90年代以来，随着信息技术进步和新兴市场发展，跨国分工成本显著下降，设计、研发、制造、组装、营销等环节分散在不同国家，形成以全球价值链（GVC）为特征的分工体系。由于中间品跨境流动频繁，出口产品所包含的价值往往来自多个国家。 3/6/2026：《破局开新，蓄势致远——2026年政府工作报告解读》 2/25/2026：《生产与生活之间：服务业扩能提质的逻辑》 2/12/2026：《美国经济四重风险》 2/9/2026：《结构性货币政策的传导与边界》 在这种分工体系下，传统贸易指标在深入分析时面临两个约束。一是难以区分价值创造与价值分配，例如以加工贸易为主的经济体，其出口规模虽大，但本国增加值占比有限1。二是难以刻画在整体贸易网络中的位置，例如部分贸易联系广泛的经济体，由于所处生产环节的可替代性较强，其贸易地位并不突出。为此，需要从生产过程出发重新刻画贸易关系。基于全球投入产出表的统一数据基础，可以在国家/行业层面追溯增加值的来源与流向，由此构建“结构—价值—连接”三维指标，形成用于系统分析增值贸易的TRACE（Trade ReconstructionAnd Connectivity Evaluation）框架。 2/4/2026：《区间有序、路径难测——混沌演化视角下的人民币汇率再探索》 2/2/2026：《全球生产网络与绕不开的中国——“经纬之间纵横其链”中国价值链系列研究之三》 1/30/2026：《分位数视角下的美元指数走势》 1/29/2026：《独立性承压下的货币政策路径——2026年1月美联储议息会议点评》 结构维度：从贸易分布到生产依赖 1/26/2026：《以历史主动精神应对混沌演化——变局世界与潜能中国系列研究之二》 投入产出表从生产角度刻画了不同国家/行业之间的投入与产出关系，某一国家/行业的总产出既包括用于中间投入的部分，也包括用于最终需求的部分，同时其生产过程又依赖于来自各国的中间投入与本国创造的增加值。由此，可以在统一框架下同时观察产品的去向与投入来源。 1/22/2026：《人工智能重塑劳动力市场的理论认知》 1/14/2026：《从银价波动看“变乱交织、动荡加剧”》 证券研究 表1给出了三个国家（A、B、C）两个行业（1、2）的简化投入产出结构，以便理解。2×2矩阵ZAB和2×1向量YAB代表A国的产品，分别被B国用于生产（中间使用）和用于消费（最终使用）的部分，1×2向量VA和2×1向量XA分别表示A国生产的增加值和产出。这张表格全面体现了不同国家和行业之间，以及本国行业之间的投入产出关系。A-1行是A国1行业提供给所有国家、所有行业的投入，不论被用于生产还是消费，其元素总和即为A国1行业的总产出。Z矩阵的A-1列代表A国1行业生产使用的，来自所有国家、所有行业的中间投入，其元素总和加上A国1行业生产过程中创造的增加值，即为该行业的总投入。 指标1：出口集中度 A对B的出口EAB=ZAB+YAB，包括中间出口和最终出口两部分，A的总出口EA=EAB+EAC。以各国在A国总出口中的占比为基础，取前n位份额之和得到出口集中度（CRn），取值越高说明A国的外需越集中于少数国家。需要说明的是，非简化的全球投入产出表通常以RoW（Rest of the World）汇总规模较小的经济体，因此计算CRn需剔除RoW项。 指标2：出口依赖度 等于EA/XA，体现A国生产体系对外部需求的依赖3 指标3：（生产性）进口集中度 A从B进口中间投入的份额等于ZBA/(ZBA+ZCA)，前n位份额之和即为A国进口生产所需中间投入的集中度CRn，取值越高说明A国产业的上游供给越集中于少数国家。 指标4：（生产性）进口依赖度 等于(ZBA+ZCA)/(XA-VA)，衡量A国生产体系对外部供给的依赖。 价值维度：从出口规模到价值创造 在投入产出表的统一框架下，可以将出口EAB=ZAB+YAB进一步分解为不同国家/行业在生产过程中创造的增加值。具体来看，中间投入矩阵ZAB可以表示为一个系数矩阵乘以产出矩阵XB。然后，可以进一步将产出XB和最终需求YAB展开为多个部分，以表示价值的不同来源。鉴于相关矩阵运算过程较为复杂，本文不展开 推导，仅介绍分解结果和经济含义4。 从生产角度看，出口可以分解为国内增加值（DVA）、国外增加值（FVA）和重复计算部分（PDC）。其中，DVA代表出口国在生产过程中实际创造的价值，是衡量出口收益与产业能力的核心指标，还可以按后续流向再划分为四个部分5。FVA则代表产品在出口国进行加工之前，其上游中间投入附加的、由国外生产创造的增加值。PDC源于中间品多次跨境流动所带来的重复计算，不计入任何国家的增加值。 指标5：国内增加值占比 等于DVA占总出口的比重，用于衡量出口中由本国生产过程创造的价值份额。 指标6：显性比较优势 等于某行业在本国出口DVA中的份额与其在全球出口DVA中的份额之比。相较于基于总贸易额的传统RCA，该指标剔除了FVA和PDC的影响，更能够反映行业的真实生产能力与国际竞争力。 指标7：GVC参与度 等于(REX+REF+FVA+PDC)/E，衡量出口产品嵌入跨境生产的复杂程度。图1中DAVAX（包括DAVAX_FIN和DAVAX_INT）代表被进口国直接吸收的DVA，由于只涉及产品一次跨境，无法体现价值在多个国家之间的往复流动。 证券研究 指标8：GVC位置 等于前向生产长度（往下游延伸）与后向生产长度（往上游延伸）之比6，刻画国家/行业在全球生产分工中的相对位置。一般而言，该指标越高，表明在生产链条中越接近上游环节，反之则更多处于中下游加工与组装环节。结合“微笑曲线”的分布特征，可以进一步判断其所处环节的价值密度7。 连接维度：从贸易关系到生产网络 传统价值链分析强调沿工序展开的纵向分工，而随着生产组织方式的变化，价值流动越来越呈现多节点协同、跨区域重组的横向特征8。因此，在上文对出口进行增加值分解的基础上，可以将全球贸易网络重构为基于DVA流动的全球生产网络。具体而言，将每个国家/行业视为节点，以DVA在不同国家/行业之间的流动作为有向边，从而刻画全球生产体系中基于出口国创造价值的直接联系。在此基础上，引入图论和复杂网络分析方法，以中心度指标表征各国/行业在全球生产网络中的连接情况。由于中心度指标的计算比较复杂，本文不列出具体公式，感兴趣的读者可以参阅Amador和Cabral（2017）9。 指标9：出口中心度 等于某一国家/行业对外输出的DVA总量，即加权计算的出度中心度。该指标对应向外提供生产联系的能力，取值越高，说明其作为供给方在全球生产体系中的影响范围越广。 指标10：进口中心度 等于一国/行业从外部获取的、由他国创造的DVA总量，即加权的入度中心度。该指标反映外部生产联系对本国生产活动的影响范围，取值越高，说明其作为需求方受全球生产体系的影响越大。 指标11：介数中心度 等于某一节点位于其他节点之间最短路径上的频率，衡量其对跨国生产联系的通道控制能力。当一国/行业位于多个生产链条的关键中间环节时，其介数中心度较高，意味着其他经济体试图绕开该节点所需的成本也较高。与集中度和依赖度反映的被动约束不同，介数中心度体现的是一种主动的结构性优势。 指标12：特征向量中心度 在考虑连接数量和规模的基础上，进一步引入连接对象的重要性。若一国/行业主要与高中心度节点相连，则其特征向量中心度也相应较高，表明其嵌入的是更核心的生产网络。具体而言，一个节点的特征向量中心度可以理解为其相邻节点特征向量中心度的加权结果，这种相互连接关系又可以形式化为线性方程组或者矩阵，用于求解各节点的特征向量。 从三维到矩阵：增值贸易分析的TRACE框架 TRACE框架的形式表现为“结构—价值—连接”三个维度与“出口—进口—总贸易”三个层面的交叉矩阵，其中不同维度、不同层面的指标相互补充、彼此印证。出口层面的指标覆盖三个维度，从外需结构、价值创造能力及对外生产联系等方面，追溯出口韧性的来源。进口层面的指标聚焦结构和连接两个维度，通过中间投入的来源结构与网络连接情况，反映生产体系的对外依赖特征。总贸易层面则结合价值和连接两个维度，从参与价值链分工和网络连接地位两个角度，还原一国/行业在全球生产体系中的功能定位及其形成机制。 在传统指标下，出口规模大、市场覆盖广的行业通常被视为外向度高、竞争力强，但这一判断往往混淆了两种截然不同的情形。其优势可能来自本国创造的增加值，也可能依赖于外部中间品供给，可能处于价值链关键环节，也可能位于可替代性较强的加工阶段。仅依赖总量指标，难以对这些差异作出有效区分，容易忽视出口表现背后不同价值来源及其形成路径，从而掩盖分工地位的本质差异。 在此基础上，本文引入增加值分解与网络分析，将表面相似的出口强势行业进一步拆解为不同类型。TRACE框架以投入产出关系为基础，通过规模、价值、关系的多维透视，追溯贸易活动中的价值来源，从而整合贸易结构、生产分工与网络连接的内在逻辑。相较于传统指标，该框架能够揭示其难以识别的深层差异，为理解产业分工、制定贸易政策以及评估外部冲击提供了更具解释力的统一框架。本系列的后续报告将基于TRACE框架，深入剖析中国对外贸易的行业特征。 重要披露 工银国际的股票评级 超越基准：预期未来12个月内股票总回报（包括股息）超越相应市场基准指数20%以上中性：预期未来12个月内股票总回报（包括股息）对比相应市场基准指数在-20%至20%以内落后基准：预期