新冠肺炎疫情對中國參與全球價值鏈的影響研究.docx

1、新冠肺炎疫情對中國參與全球價值鏈的影響研究周玲玲2張恪渝31 （清華大學公共管理學院，北京100084）2（清華大學中國發(fā)展規(guī)劃研究院，北京100084）（北京物資學院經濟學院，北京101125）（摘要）逆全球化與貿易保護主義使得全球經濟置于百年未有大變局環(huán)境中，新冠肺炎疫情暴發(fā)則加速了全球價值鏈重構。本文構建了全球價值鏈參與度指數(shù)，以評估新冠肺炎疫情對中國參與全球價值鏈的重塑效應。研究發(fā)現(xiàn)：（1）從宏觀層面看，新冠肺炎疫情將對世界產生重大沖擊，不同國家或地區(qū)的影響程度有所差異，其中美國、歐盟和中國的沖擊較為嚴重；（2）從國家層面看，新冠肺炎疫情抑制中國參與全球價值鏈程度；（3）從行業(yè)層面看，

2、新冠肺炎疫情對中國不同行業(yè)部門的全球價值鏈活動影響存在一定異質性，且簡單價值鏈活動受到的沖擊強度要高于復雜價值鏈。因此，應竭力穩(wěn)定中小外貿企業(yè)的生產，加快推進我國制造業(yè)企業(yè)在全球價值鏈中的參與程度，強化應對外部沖擊的能力。（關鍵詞）新冠肺炎疫情全球價值鏈參與度GTAP模型生產分解模型制造業(yè)企業(yè)收稿日期：2021-06-16基金項目：國家自然科學基金重點項目“全球價值鏈視角下的國內區(qū)域分工與市場一體化研究”（項目編號：71733003）o作者簡介：周玲玲，清華大學公共管理學院博士，清華大學中國發(fā)展規(guī)劃研究院助理研究員。研究方向：全球價值鏈、投入產出分析及可計算一般均衡模型。張恪渝，北京物資學院經

3、濟學院講師，博士。研究方向：全球價值鏈、投入產出分析及可計算一般均衡模型。D0I：10.3969j.issn.l004-910X.2021.09.004（中圖分類號）F125；F742（文獻標識碼）A引言伴隨新冠肺炎疫情（后文簡稱“疫情”）在全球范圍內迅速擴散，世界多國開始實施邊境封鎖限制措施，新冠肺炎疫情致使經濟要素的流動近乎中斷，生產生活物資斷供，生產要素流動受限，如何有效紓解疫情對中國乃至世界經濟的沖擊成為當前重要議題。新冠肺炎疫情的暴發(fā)瞬間給予世界供給能力重創(chuàng)，降低了全球資本及勞動力等的配置效率，加劇了生產要素的供求矛盾，導致諸多行業(yè)產能供給短缺，致使產業(yè)鏈上游和下游的短期斷裂。伴隨信

4、息通訊技術的迅猛發(fā)展，國際貿易開啟了以外包為主要特征的生產模式（Baldwin等，2014）”。不同生產環(huán)節(jié)處于一個高度依存的全球價值鏈體系中，任一環(huán)節(jié)的沖擊將聯(lián)動全球生產網絡產生連鎖反應（周玲玲和張恪渝，2020）2o從該意義上講，系統(tǒng)評估新冠肺炎疫情對中國全球價值鏈參與度變動極具現(xiàn)實意義。已有文獻針對新冠肺炎疫情的經濟效應進行工大量研究，但目前尚未形成科學評估工具來量化疫情對全球價值鏈的影響效應。已有研究主要從疫情在宏觀層面、調查問卷研究及微觀層面的影響三方面展開研究。在量化研究方面，McKib-bin和Fernando（2020）主要借鑒GCubed模型，研究了新型冠狀病毒對宏觀經濟的影

5、響，研究發(fā)現(xiàn)欠發(fā)達經濟體的負面沖擊較大；Maliszewska等（2020）8運用全球可計算一般均衡模型（Envisage模型）評估新冠肺炎疫情對全球經濟效應的影響，文中設定了“全球傳染病”情景與“增強型全球傳染病”情景兩種政策情景，并構建了4種傳導機制或4種政策沖擊進行模擬，結果表明疫情對全球經濟將造成嚴重沖擊，其中對服務業(yè)、旅游業(yè)等行業(yè)的負面影響尤為嚴重。祝坤福等（2020）研究發(fā)現(xiàn)疫情將引致中國出口供給不足，或將引致中國產業(yè)鏈向外轉移，但產業(yè)轉移程度有限。Gereffi（2020）6以美國個人面部防護物資作為案例研究，分析新冠肺炎疫情對全球價值鏈的影響，研究表明美國N95呼吸器短缺主要在

6、于政策失靈而非市場失靈，而全球價值鏈的存在則能夠更好的使得這種政策效應發(fā)生回彈。但己有研究均有效評估疫情對中國參與全球價值鏈的影響，故本文嘗試運用標準GTAP模型與Wang等(2017)7的生產分解模型進行鏈接，評估新冠肺炎疫情對中國全球價值鏈參與程度的影響，并從全球價值鏈視角為中國積極應對新冠肺炎疫情提供參考借鑒。1文獻述評與本文關聯(lián)較為緊密的第一類文獻為新冠肺炎疫情對經濟的影響分析。大部分研究主要側重于定性分析。僅有少數(shù)研究運用模型對疫情進行了定量模擬評估。如：McKibbin和Fernand。(2020)3運用G-Cubed模型，研究了新型冠狀病毒對經濟的影響效應，研究表明不同政策情景下

7、欠發(fā)達經濟體的衛(wèi)生防疫系統(tǒng)更加匱乏，導致防疫投資成本增高；祝坤福等(2020)3研究表明疫情將直接引致中國出口產能供給不足，或將導致部分國內產業(yè)鏈外移，但產業(yè)轉移程度有限。Fornaro和Wolf(2020)8貝lj運用Gali(2009)的新凱恩斯模型考察全球經濟變化，模型假定產出和就業(yè)均由總需求決定，然后量化新型冠狀病毒對總需求的影響。周成虎等(2020)則運用大數(shù)據(jù)對春節(jié)人口返鄉(xiāng)流動進行了數(shù)據(jù)分析，研究表明遷移人群數(shù)量與發(fā)病數(shù)呈顯著相關性。Wren-Lewi(2020)”8則指出全球經濟將遭遇急劇滑落，此后將呈現(xiàn)V型恢復。Baldwin和Tomiura(2020)111明確指出疫情對全球

8、供給與全球需求均造成重大沖擊，對國際貨物貿易和服務貿易均造成不同幅度的影響。文中還指出新冠肺炎疫情的6個重災區(qū)均位居全球價值鏈的核心樞紐地位，供給側沖擊將直接影響全球生產網絡的中間品貿易-全球供應鏈蔓延(SupplyChainContagion)”。即使某些國家并未直接受到流行性疾病的沖擊，但鑒于全球價值鏈的影響也會受到波及。這條機制渠道早在10年前的“貿易大蕭條”時期已被諸多學者檢驗識別(Berns等,2010;Yi,2009;Alessandria等,2010;Altomonte等，2012;ORourke,2018)12_160此外，與本文相關的另一部分文獻則是關于流行性疾病對經濟影響的

9、研究。一般而言，流行性疾病的突發(fā)將通過不同的機制渠道直接或間接影響經濟發(fā)展(McKibbin和Fernando,2020)艾滋病毒/艾滋病病毒(HIV/AIDS)主要通過勞動力供給決定影響家庭、企業(yè)和政府行為(Haack-er,2004)17o部分研究是基于CGE模型評估AIDS與SARS的經濟效應a-21。McKibbin和Si-dorenko(2006)22則運用G-Cubed模型研究了“溫和”情景、“中等”情景、“嚴重”情景和“超嚴重”情景4種政策情景方案，研究表明不同國家/地區(qū)的經濟放緩構成明顯不同，全球資本從受影響較大經濟體向受影響較小的安全港產生重大轉移。Haushofer和Met

10、calf(2020)】則運用SIR傳染病模型從行為經濟學視角研究了C0VID-19的經濟效應，研究表明行為干預將對控制疫情擴散具有重要意義，進而降低醫(yī)療費用成本。Wittwer(2020)24則運用了涵蓋分割酒業(yè)部門的多區(qū)域多部門的動態(tài)CGE模型(TERMWINE模型)研究了澳洲森林大火和COVID-19對澳大利亞葡萄和制酒業(yè)的經濟效應，研究表明COVID一19將引致經濟增長衰減，居民福利降低。Ramelli和Wagne(2020)25運用風險定價模型(CAPM)研究COVID-19對股市價格波動的影響，研究表明股市波動性風險較大主要源自于投資者對未來保持謹慎態(tài)度。Qiu等(2020)26則運

11、用機器學習的方法，在諸多天氣特點中選擇強烈預測病毒傳播的工具變量，研究控制新冠肺炎疫情對社會經濟的影響。研究表明實際人口爆發(fā)源造成的損失比其他因素(如地理位置的相似性)更高，因此控制人口流動將成為遏制疫情傳播的有效途徑。Atkeson(2020)則運用流行病傳播預測模型SIR模型評估了COVID一19對美國經濟的影響，研究發(fā)現(xiàn)在未來1218個月內美國將發(fā)生大規(guī)模失業(yè)情況。已有研究為本文提供了重要參考借鑒。如若進一步深入探究疫情對中國全球價值鏈參與度的波及效應，需要疫情及其他流行性疾病的經濟影響的相關文獻，以為后續(xù)研究奠定重要理論基礎；構建模型鏈接與指標體系；運用上述模型鏈接進行模擬評估，分別從

12、國家層面與產業(yè)層面闡釋疫情對中國參與全球價值鏈的影響效應。2模型鏈接與指標體系本小節(jié)主要介紹標準GTAP模型與Wang等VA$_GVC_S=VAGVCS%VAs_GVC_C=VAGVCC(4)irfFGYs_GVC_S=FGYGVCSGYs_GVC_C=FGYGVCC（2017）”生產分解模型的鏈接方案，并構建出前向參與度指數(shù)與后向參與度指數(shù)。21模型鏈接GTAP模型在國際經濟發(fā)展、技術進步和國際貿易領域得到廣泛應用，主要用于靈活定量貿易、環(huán)境等方面的經濟效應，是最初由美國普度大學開發(fā)的全球一般均衡模型系統(tǒng)，現(xiàn)己發(fā)展了GTAP一AEZ、GTAP一E、GTAP一GMig2、GTAP一POV、GT

13、AP-Power等多個擴展模型。在鏈接標準GTAP模型與Wang等（2017）7方法的過程中，特別注意兩大關鍵性問題：（1）運用MarkHorridge2017年的轉換程序，重點解決GTAP數(shù)據(jù)庫與施睥數(shù)（2017）7數(shù)據(jù)庫的匹配問題；（2）借鑒構建固定比例分配系數(shù)方法，分配進口品在進口國不同消費主體之間使用情況（周玲玲和張恪渝，2019）38。2 2全球價值鏈參與度指數(shù)全球價值鏈參與度的內涵是：某國或某地區(qū)參與全球價值鏈程度占其增加值的比重。該指數(shù)的值越大，說明該國/地區(qū)全球價值鏈的參與程度越強;該指數(shù)的值越小，表明該國/地區(qū)全球價值鏈的參與程度越弱。uVA_GVCVA_GVC_S,VA_G

14、VC_CVAsGVC=二VafVaVaFGYsgvc=FGYGNFGYGVCS.FGYGVC式（1）VAs_GVC表示基于前向分解的全球價值鏈參與度指數(shù)；式（2）VAs_GVC_S表示基于前向分解的簡單價值鏈活動參與度指數(shù)；式（3）VAs_GVC_C表示基于前向分解的復雜價值鏈復參與度指數(shù)；式（4）FGYs_GVC表示基于后向分解的全球價值鏈參與度指數(shù)；式（5）FGYs_GVC_S表示基于后向分解的簡單價值鏈活動參與度指數(shù)；式（6）FGYs_GVC_C表示基于后向分解的復雜價值鏈復參與度指數(shù)。全球價值鏈前向參與度指數(shù)旨在回答“國家/部門用于全球價值鏈生產的生產要素具體占據(jù)多大比例”的問題；而全

15、球價值鏈后向參與度指數(shù)旨在回答“國家/部門用于最終品的生產投入有多大比例基于全球價值鏈生產活動”。相較傳統(tǒng)全球價值鏈參與度指標而言，Wang等（2017）7的GVC參與度指數(shù)非常完美解構了國家層面與部門層面的GVC參與度，有效彌補了傳統(tǒng)的全球價值鏈參與度指標體系的不足，厘清全球價值鏈視角下不同層面的增加值來源與增加值去向。3模擬結果闡釋31情景方案與模型校準關于基礎數(shù)據(jù)，本文將GTAP基礎數(shù)據(jù)庫重新調整合并為13個經濟體、46個產業(yè)。情景設定如下：基準情景：由于GTAP1。以2014年為基期，為此，本文基于法國國際經濟研究中心（CEPII）的宏觀數(shù)據(jù)，借鑒Walmsley動態(tài)遞歸方法將基準數(shù)據(jù)

16、庫更新至2020年（Walmsley等，2000、2006;周玲玲等，2020）29-31。政策情景：鑒于“新冠肺炎疫情”事件并無法直接對模型進行沖擊，故需要對該公共衛(wèi)生事件的影響進行量化分析。本文政策沖擊設定主要借鑒McKibbin和Fernand。（2020）3的沖擊設定?；诖?，進一步模擬了新冠肺炎疫情的宏觀經濟影響，然后與Wang等（2017）刀生產分解模型進行鏈接，模擬評估疫情對中國參與全球價值鏈的影響效應。3 2新冠肺炎疫情對世界宏觀經濟的影響疫情對世界宏觀經濟格局的影響如表1所示。依據(jù)模擬結果可知，從GDP變動而言，相對基準方案，美國、歐盟和中國的GDP增速均呈現(xiàn)顯著降低。原因在

17、于美國、歐美及中國受疫情波及較為嚴重。但是日本、韓國及印度的經濟出現(xiàn)小幅度增長。從居民福利變化而言，美國、歐盟和中國的居民福利降低較大幅度，分別降低5958億美元、3471億美元、2193億美元。相應地，日本、韓國及印度的經濟卻呈現(xiàn)略微上浮。從進出口貿易而言，美國、歐盟和中國的出口貿易均受到較大幅度的沖擊；對應地，美國、歐盟和中國3國的進口貿易也均受到較大程度的抑制。此外，日本、韓國和印度的進出口貿易均遭遇一定程度的抑制。綜上，世界不同國家或地區(qū)均或多或少受到疫情的波及，其中美國、歐盟及中國的經濟受到的沖擊較為顯著。表1新冠肺炎疫情對世界宏觀經濟的影響（相對基準方案）數(shù)據(jù)來源：根據(jù)GTAP模擬

18、結果整理而得。地區(qū)GDP(%)出口（%）進口（%）匯率（%）居民福利（億美元）中國（CHN）-25998-29761-1813605077-2193澳大利亞（AUS）-0114600664-09001-07683-37新西蘭（NZL）-01239-02086-04898-04244-3日本(JPN)00945-03206-01681-0058757韓國(KOR)00984-03037-02153-0038821印度(IND)01933-0402001877-0094453東盟（ASEAN）-00515-00190-01393-03664-29美國（USA）-40359-31739-282420

19、5166-5985加拿大（CAN）-02600-02040-12547-09579-84歐盟(EU27)-26850-26249-2397203142-3471英國（UK）-01090-03068-06166-03361-42俄羅斯（RUS）-04006-03140-16732-10216-146世界其他（ROW）-01828-00317-07124-06663-56933新冠肺炎疫情對國家層面全球價值鏈參與程度的影響疫情對中國及其他經濟體全球價值鏈的影響如表2。就整體而言，新冠肺炎疫情對不同經濟體全球價值鏈參與程度的影響存在較強的異質性，對絕大多數(shù)經濟體的國內增加值具有一定促進作用，而對其他

20、經濟體參與全球價值鏈程度則有所抑制?？赡艿脑蚴窃谝咔樗烈饴酉?，許多國家或地區(qū)呈現(xiàn)不同程度的停工停產；另外則在于疫情蔓延下不同國家或地區(qū)之間的貿易受到較大程度的限制。表2新冠肺炎疫情對中國及其他經濟體的全球價值鏈參與程度的影響（相對基準情景，%）數(shù)據(jù)來源：根據(jù)GTAP模擬結果整理得到地區(qū)前向分解后向分解VA$_DVAsRTVAsGVCVAsGVCSVAjGVCCFGYjDFGYjRTFGYjGVCFGYjGVCSFGYj_GVC_C中國00996-00862-00606-00527-0007901263-00712-00551-00320-00231澳大利亞0046600494-01346-

21、01023-00324-0020500497-00292-00257-00035新西蘭0026800201-00513-00376-001370008200181-00263-00153-00110H本00505-00189-00389-00303-0008600956-00150-00806-00575-00230韓國00829-00124-00658-00381-0027701264-00045-01220-00689-00530印度01073-00347-00785-00659-0012601412-00282-01130-00890-00240東盟0072800383-01313-00

22、944-003690025600301-00557-00421-00137美國-0062800174003850028800097-0012500189-00064-0010600041加拿大0013000521-00714-0080500091-0045500475-00020-0016500146歐盟-0059300099002510012700124-002000013600064-0004900113英國0020400140-00408-00384-000240021900133-00352-00294-00058俄羅斯0053800848-01087-00761-00326-0035

23、200842-0048900465-00024世界其他0102900416-01799-01309-004910020200384-00586-00467-00119從前向分解來看，根據(jù)表2可以清楚看出，相對基準方案，疫情對中國的國內增加值指數(shù)有所促進，而簡單GVC活動指數(shù)有所減少。這主要由于簡單GVC活動短期內受到疫情沖擊的影響較為嚴重。疫情沖擊對日本、韓國、印度及東盟的全球價值鏈前向分解的影響態(tài)勢與中國頗為類似，僅是影響程度略低于中國。此外，疫情將直接導致美國及歐盟的國內生產增加值指數(shù)有所降低，而美國與歐盟的全球價值鏈參與程度卻有所增長。從后向分解來看，相對基準方案，疫情對中國國內增加值指

24、數(shù)與前向分解類似，也有所增長，而全球價值鏈后向參與指數(shù)呈現(xiàn)降低。疫情沖擊對日本、韓國、印度及東盟的后向分解的影響態(tài)勢與中國頗為類似，其影響程度略低于中國。此外，疫情對美國和歐盟全球價值鏈的參與度影響與其前向分解影響趨勢保持一致。綜上，新冠肺炎疫情對中國全球價值鏈參與程度呈現(xiàn)一定程度的抑制效應，而對美國、歐盟的全球價值鏈參與度卻有所促進。究其原因可能在于，不同經濟體全球價值鏈參與度有所差異，致使疫情對不同生產環(huán)節(jié)的沖擊截然不同。其中，疫情沖擊對簡單價值鏈活動的影響要強于復雜價值鏈。主要原因在于不同經濟體在全球價值鏈的位置相對固定,短期內難以實現(xiàn)復雜價值鏈活動的大規(guī)模轉移效應。34新冠肺炎疫情對中

25、國不同行業(yè)參與全球價值鏈的影響新冠肺炎疫情沖擊對全球價值鏈的前向分解及后向分解情況如圖14所示。數(shù)據(jù)來源：根據(jù)GVC分解結果整理得到。0.5000VAs_GVCeVAs_GVC_SaVAs_GVC_C0.4000R-0.3000M0.2000fJ0.1000Aa0.0000-0.1000-0.2000-0.3000-0.4000-0.5000rsTv點翌*咻麻*林熊蠟遂寒H圖2新冠肺炎疫情對中國不同行業(yè)前向分解價值鏈活動指數(shù)的影響（相對基準方案，%）數(shù)據(jù)來源：根據(jù)GVC分解結果整理得到。0.6000-0.60000.40000.20000.0000-0.2000-0.4000圖3新冠肺炎疫情對

26、中國不同行業(yè)參與全球價值鏈后向分解的影響（相對基準方案，%）底H菸妃天/ie125也數(shù)據(jù)來源：根據(jù)GVC分解結果整理得到。0.4000VAsGVCtVAsGVCSaVAsGVCC0.30000.20000.100000000igi-0.1000V3云鼠會重嫦如喪呼宗2舟-0.2000-0.3000/用僉成嘗*點狀竭蛇I溜嘍H萍d基：1把也灘W建邕曇舉蓑氐擔底底1111-0.4000圖4新冠肺炎疫情對中國不同行業(yè)后向分解價值鏈活動指數(shù)的影響（相對基準方案，%）數(shù)據(jù)來源：根據(jù)GVC分解結果整理得到。從全球價值鏈的前向分解來看，整體上疫情對中國絕大多數(shù)行業(yè)的全球價值鏈參與程度的影響與中國國家層面的變

27、化保持一致，疫情對國內增加值參與指數(shù)有所促進，對傳統(tǒng)貿易增加值將具有較強的負叼沖擊效應。此外，疫情簡單價值鏈活動指數(shù)的降低程度要強于復雜價值鏈指數(shù)?？赡茉蚴牵唵蝺r值活動為跨境一次的生產活動，理論上受到疫情沖擊的程度可能相對較大。就不同行業(yè)來看，相對基準方案，疫情對絕大部分行業(yè)的全球價值鏈的影響呈現(xiàn)負面沖擊，但影響程度有所不同，其中農業(yè)、采礦業(yè)及加工制造業(yè)受到負面沖擊，服務業(yè)參與全球價值鏈的沖擊效應則更為顯著。農業(yè)、采礦業(yè)及勞動力密集型制造業(yè)會直接受到疫情沖擊，原因可能在于疫情直接限制了大規(guī)模勞動力流動，對勞動力造成極大的損失。因此，從一定意義上講，勞動密集型產業(yè)參與全球價值鏈的程度受到負面

28、沖擊較為嚴重。從全球價值鏈的后向分解來看，整體上疫情對國內增加值參與指數(shù)有所促進，對傳統(tǒng)貿易將具有較強的負向沖擊。此外，疫情對全球價值鏈參與程度也有所抑制，其中簡單價值鏈指數(shù)的降低程度要強于復雜價值鏈指數(shù)。就不同行業(yè)來看，疫情對絕大部分行業(yè)的全球價值鏈的影響呈現(xiàn)負面沖擊，其中對制造業(yè)和服務業(yè)的沖擊效應尤為顯著。究其原因可能在于，疫情沖擊致使很多企業(yè)停工停產，進而企業(yè)生產對上游供應商的需求有所降低。綜上所述，世界上最大的低技術勞動力聚集地國，與世界其他經濟體共同參與到全球價值鏈中，形成了呼吸與共的命運共同體。綜合圖14可明顯看出，新冠肺炎疫情對我國不同行業(yè)全球價值鏈參與程度均造成一定程度的異質性

29、影響，但根據(jù)模擬結果可以看出新冠肺炎疫情對簡單價值鏈活動的沖擊力度要高于復雜價值鏈活動的沖擊力度，該結論與祝坤福等（2020）g研究結論趨于一致。從前向分解來看，疫情對農業(yè)、采礦業(yè)與加工制造業(yè)產生較強的影響；從后向分解來看,疫情則對制造業(yè)與服務業(yè)的沖擊力度較強。4研究啟示及未來研究方向總體而言，本文研究結論具有重要政策內涵。（1）保障中小企業(yè)出口暢通。新冠肺炎疫情對我國參與全球價值鏈造成了一定沖擊，因此應積極扶持出口導向型企業(yè)，推進出口企業(yè)供應商與國外需求方的暢通機制；（2）推動國內區(qū)域間貿易與消費。在疫情在世界蔓延的背景下，即使中國著力推進復工復產，仍會受到國際上下游供應商中斷的影響，因此強

30、化推動國內區(qū)域間貿易，可能在一定程度上有利于緩解疫情對全球價值鏈的沖擊；（3）加快企業(yè)數(shù)字轉型升級。新冠肺炎疫情發(fā)生后，數(shù)字經濟行業(yè)發(fā)展如火如荼，云超市、云逛街、云購物、云課堂等一系列新型消費模式誕生。疫情暴發(fā)增加了人們對互聯(lián)網的高度依賴性，迫使我國企業(yè)向數(shù)字化和智能化轉型升級。本文主要運用全球貿易分析模型與Wang等（2017）刀方法的有效鏈接，為全球價值鏈下新冠肺炎疫情的經濟效應量化評估提供了一個思路。但本文仍存在些許不足：（1）模型鏈接方面。本文構建的GTAP模型與Wang等（2017）”】方法的鏈接，進行了強假定，后期研究可進行條件放松；（2）基礎數(shù)據(jù)方面。本文從國家層面對新冠肺炎疫情

31、進行量化評估，事實上，新冠肺炎疫情對我國區(qū)域層面也產生了較強影響，后續(xù)可結合區(qū)域層面的相關數(shù)據(jù)進一步探討；（3）研究內容方面。該方法還可應用于其他方面的研究，如新冠肺炎疫情對區(qū)域價值鏈分工的影響等，一系列新冠肺炎疫情視角下的經濟效應問題均值得進一步深入探討。注釋：更多關于模型介紹，可參見GTAP官網：https：/wwwgtap.age-conpurdueeduaboutdata_models.asp，參考文獻1BaldwinR.ItoT,SatoH.TheSmileCurve：EvolvingSourcesofValueAddedinManufacturingR.JointResearchP

32、rogramSeries.2014.周玲玲，張恪渝美國稅改對全球生產格局的重構效應研究基于生產長度和嵌入位置視角J.中國地質大學學報(社會科學版)，2020,20(1):130-145.3.McKibbinWJ.FernandoRTheGlobalMacroeconomicImpactsofCOVID19：SevenScenarios.R.WorkingPaper,20204.MaliszewskaM.MattooA.VanDerMensbruggheD.ThePotentialImpactofCOVID-19onGDPandTrade：APreliminaryAssessment_R.202

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