

World Regional Studies ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (12): 18-33.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2025.12.20240858
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Xueting WANG1,2(
), Liran XIONG1,2,3,4(
)
Received:2024-10-09
Revised:2025-02-11
Online:2025-12-15
Published:2025-12-23
Contact:
Liran XIONG
通讯作者:
熊理然
作者简介:王雪婷(1998—),女,硕士研究生,研究方向为区域经济开发与管理,E-mail:1820692696@qq.com。
基金资助:Xueting WANG, Liran XIONG. The structure evolution and influencing factors of the global value chain in the Indo-Pacific region[J]. World Regional Studies, 2025, 34(12): 18-33.
王雪婷, 熊理然. 印太地区全球价值链的结构演进及其影响因素[J]. 世界地理研究, 2025, 34(12): 18-33.
| 排名 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 国家 | 中心度 | 国家 | 中心度 | 国家 | 中心度 | 国家 | 中心度 | |
| 1 | USA | 0.172 | USA | 0.164 | USA | 0.204 | CHN | 0.181 |
| 2 | CHN | 0.153 | CHN | 0.145 | CHN | 0.165 | USA | 0.176 |
| 3 | JPN | 0.136 | JPN | 0.125 | JPN | 0.108 | JPN | 0.113 |
| 4 | KOR | 0.096 | SGP | 0.097 | IND | 0.075 | IND | 0.096 |
| 5 | SGP | 0.085 | IND | 0.094 | SGP | 0.072 | SGP | 0.086 |
| 6 | IND | 0.080 | KOR | 0.094 | IDN | 0.066 | KOR | 0.072 |
| 7 | IDN | 0.070 | IDN | 0.067 | KOR | 0.062 | AUS | 0.059 |
| 8 | MYS | 0.070 | AUS | 0.067 | AUS | 0.051 | THA | 0.059 |
| 9 | AUS | 0.056 | MYS | 0.067 | THA | 0.051 | VNM | 0.053 |
| 10 | THA | 0.056 | THA | 0.053 | MYS | 0.051 | MYS | 0.047 |
Tab.1 Top ten countries in Page Rank centrality ranking
| 排名 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 国家 | 中心度 | 国家 | 中心度 | 国家 | 中心度 | 国家 | 中心度 | |
| 1 | USA | 0.172 | USA | 0.164 | USA | 0.204 | CHN | 0.181 |
| 2 | CHN | 0.153 | CHN | 0.145 | CHN | 0.165 | USA | 0.176 |
| 3 | JPN | 0.136 | JPN | 0.125 | JPN | 0.108 | JPN | 0.113 |
| 4 | KOR | 0.096 | SGP | 0.097 | IND | 0.075 | IND | 0.096 |
| 5 | SGP | 0.085 | IND | 0.094 | SGP | 0.072 | SGP | 0.086 |
| 6 | IND | 0.080 | KOR | 0.094 | IDN | 0.066 | KOR | 0.072 |
| 7 | IDN | 0.070 | IDN | 0.067 | KOR | 0.062 | AUS | 0.059 |
| 8 | MYS | 0.070 | AUS | 0.067 | AUS | 0.051 | THA | 0.059 |
| 9 | AUS | 0.056 | MYS | 0.067 | THA | 0.051 | VNM | 0.053 |
| 10 | THA | 0.056 | THA | 0.053 | MYS | 0.051 | MYS | 0.047 |
| 序号 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 国家 | 核心度 | 层次 | 国家 | 核心度 | 层次 | 国家 | 核心度 | 国家 | 核心度 | 层次 | ||
| 1 | CHN | 0.458 | 核心区 | CHN | 0.444 | 核心区 | CHN | 0.477 | 核心区 | CHN | 0.530 | 核心区 |
| 2 | JPN | 0.442 | JPN | 0.430 | JPN | 0.477 | JPN | 0.409 | ||||
| 3 | USA | 0.442 | USA | 0.430 | USA | 0.440 | USA | 0.409 | ||||
| 4 | SGP | 0.287 | 半边缘区 | SGP | 0.316 | 半边缘区 | KOR | 0.257 | 半边缘区 | KOR | 0.273 | 半边缘区 |
| 5 | MYS | 0.277 | IDN | 0.305 | AUS | 0.249 | AUS | 0.262 | ||||
| 6 | IDN | 0.261 | AUS | 0.249 | SGP | 0.245 | IDN | 0.246 | ||||
| 7 | AUS | 0.227 | MYS | 0.233 | IDN | 0.234 | SGP | 0.246 | ||||
| 8 | IND | 0.201 | KOR | 0.214 | THA | 0.206 | THA | 0.213 | ||||
| 9 | KOR | 0.195 | IND | 0.199 | IND | 0.169 | IND | 0.185 | ||||
| 10 | THA | 0.195 | THA | 0.184 | MYS | 0.132 | MYS | 0.144 | ||||
| 11 | VNM | 0.062 | 边缘区 | VNM | 0.059 | 边缘区 | VNM | 0.132 | VNM | 0.144 | ||
| 12 | BGD | 0.000 | BGD | 0.000 | PHL | 0.063 | 边缘区 | BGD | 0.000 | 边缘区 | ||
| 13 | KHM | 0.000 | KHM | 0.000 | BGD | 0.000 | KHM | 0.000 | ||||
| 14 | LAO | 0.000 | LAO | 0.000 | KHM | 0.000 | LAO | 0.000 | ||||
| 15 | MMR | 0.000 | MMR | 0.000 | LAO | 0.000 | MMR | 0.000 | ||||
| 16 | NZL | 0.000 | NZL | 0.000 | MMR | 0.000 | NZL | 0.000 | ||||
| 17 | PHL | 0.000 | PHL | 0.000 | NZL | 0.000 | PHL | 0.000 | ||||
Tab.2 Changes in core edge structure
| 序号 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 国家 | 核心度 | 层次 | 国家 | 核心度 | 层次 | 国家 | 核心度 | 国家 | 核心度 | 层次 | ||
| 1 | CHN | 0.458 | 核心区 | CHN | 0.444 | 核心区 | CHN | 0.477 | 核心区 | CHN | 0.530 | 核心区 |
| 2 | JPN | 0.442 | JPN | 0.430 | JPN | 0.477 | JPN | 0.409 | ||||
| 3 | USA | 0.442 | USA | 0.430 | USA | 0.440 | USA | 0.409 | ||||
| 4 | SGP | 0.287 | 半边缘区 | SGP | 0.316 | 半边缘区 | KOR | 0.257 | 半边缘区 | KOR | 0.273 | 半边缘区 |
| 5 | MYS | 0.277 | IDN | 0.305 | AUS | 0.249 | AUS | 0.262 | ||||
| 6 | IDN | 0.261 | AUS | 0.249 | SGP | 0.245 | IDN | 0.246 | ||||
| 7 | AUS | 0.227 | MYS | 0.233 | IDN | 0.234 | SGP | 0.246 | ||||
| 8 | IND | 0.201 | KOR | 0.214 | THA | 0.206 | THA | 0.213 | ||||
| 9 | KOR | 0.195 | IND | 0.199 | IND | 0.169 | IND | 0.185 | ||||
| 10 | THA | 0.195 | THA | 0.184 | MYS | 0.132 | MYS | 0.144 | ||||
| 11 | VNM | 0.062 | 边缘区 | VNM | 0.059 | 边缘区 | VNM | 0.132 | VNM | 0.144 | ||
| 12 | BGD | 0.000 | BGD | 0.000 | PHL | 0.063 | 边缘区 | BGD | 0.000 | 边缘区 | ||
| 13 | KHM | 0.000 | KHM | 0.000 | BGD | 0.000 | KHM | 0.000 | ||||
| 14 | LAO | 0.000 | LAO | 0.000 | KHM | 0.000 | LAO | 0.000 | ||||
| 15 | MMR | 0.000 | MMR | 0.000 | LAO | 0.000 | MMR | 0.000 | ||||
| 16 | NZL | 0.000 | NZL | 0.000 | MMR | 0.000 | NZL | 0.000 | ||||
| 17 | PHL | 0.000 | PHL | 0.000 | NZL | 0.000 | PHL | 0.000 | ||||
| 年份 | 分块 | 国家 | 板块类型 |
|---|---|---|---|
| 2008 | Ⅰ | AUS、SGP、MYS、IDN、IND、KOR、THA、VNM | 经纪人 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN | 双向溢出 | |
| Ⅲ | BGD、PHL、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 | |
| 2012 | Ⅰ | AUS、MYS、IDN、IND、KOR、THA、VNM | 经纪人 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN、SGP | 双向溢出 | |
| Ⅲ | BGD、PHL、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 | |
| 2016 | Ⅰ | AUS、SGP、MYS、IDN、IND、KOR、THA、VNM、PHL | 经纪人 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN | 双向溢出 | |
| Ⅲ | BGD、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 | |
| 2020 | Ⅰ | AUS、SGP、MYS、IDN、KOR、THA、VNM、PHL | 主溢出 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN、IND | 主受益 | |
| Ⅲ | BGD、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 |
Tab.3 Plate distribution and plate type
| 年份 | 分块 | 国家 | 板块类型 |
|---|---|---|---|
| 2008 | Ⅰ | AUS、SGP、MYS、IDN、IND、KOR、THA、VNM | 经纪人 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN | 双向溢出 | |
| Ⅲ | BGD、PHL、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 | |
| 2012 | Ⅰ | AUS、MYS、IDN、IND、KOR、THA、VNM | 经纪人 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN、SGP | 双向溢出 | |
| Ⅲ | BGD、PHL、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 | |
| 2016 | Ⅰ | AUS、SGP、MYS、IDN、IND、KOR、THA、VNM、PHL | 经纪人 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN | 双向溢出 | |
| Ⅲ | BGD、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 | |
| 2020 | Ⅰ | AUS、SGP、MYS、IDN、KOR、THA、VNM、PHL | 主溢出 |
| Ⅱ | CHN、USA、JPN、IND | 主受益 | |
| Ⅲ | BGD、MMR、KHM、NZL、LAO | 孤立 |
| 板块 | 2008年 | 板块 | 2012年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | ||
| Ⅰ | 0.161 | 0.875 | 0.000 | Ⅰ | 0.143 | 0.750 | 0.000 |
| Ⅱ | 0.917 | 1.000 | 0.000 | Ⅱ | 0.786 | 1.000 | 0.000 |
| Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 | Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 板块 | 2016年 | 板块 | 2020年 | ||||
| Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | ||
| Ⅰ | 0.083 | 0.815 | 0.000 | Ⅰ | 0.036 | 0.688 | 0.000 |
| Ⅱ | 0.963 | 1.000 | 0.000 | Ⅱ | 0.594 | 0.917 | 0.000 |
| Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 | Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
Tab.4
| 板块 | 2008年 | 板块 | 2012年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | ||
| Ⅰ | 0.161 | 0.875 | 0.000 | Ⅰ | 0.143 | 0.750 | 0.000 |
| Ⅱ | 0.917 | 1.000 | 0.000 | Ⅱ | 0.786 | 1.000 | 0.000 |
| Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 | Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 板块 | 2016年 | 板块 | 2020年 | ||||
| Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | ||
| Ⅰ | 0.083 | 0.815 | 0.000 | Ⅰ | 0.036 | 0.688 | 0.000 |
| Ⅱ | 0.963 | 1.000 | 0.000 | Ⅱ | 0.594 | 0.917 | 0.000 |
| Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 | Ⅲ | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 变量 | 符号 | 含义 | 评价指标 | 数据来源 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 被解释变量 | GVC | 全球价值链网络矩阵 | DVA | OECD-TIVA数据库 | |
解释 变量 | 供给因素 | LF | 劳动要素差值矩阵 | 劳动力数量 | 世界银行数据库 |
| CE | 资本要素差值矩阵 | 固定资本形成量占GDP的比重 | |||
| TL | 技术水平差值矩阵 | 前沿技术准备度指数 | |||
| DE | 数据要素差值矩阵 | 数据要素分值 | UNCTAD数据库 | ||
| 需求因素 | MS | 市场规模差值矩阵 | 市场潜力指数 | 世界银行、法国CEPII数据库 | |
| 环境因素 | ES | 经济规模差值矩阵 | GDP | 世界银行数据库 | |
| EF | 经济自由度差值矩阵 | 经济自由度 | Fraser Institute数据库 | ||
| EPU | 经济政策不确定性差值矩阵 | 世界不确定性指数 | World uncertainty index | ||
| GR | 地缘政治风险差值矩阵 | 全球和平指数 | 经济与和平研究所 | ||
| IQ | 制度质量差值矩阵 | 6项全球治理指数均值 | 世界银行治理指标数据库 | ||
| 距离因素 | GD | 地理距离矩阵 | 两国首都间的距离 | 法国CEPII数据库 | |
| CD | 文化距离矩阵 | 两国使用同一官方语言或存在殖民历史关系 | |||
| ID | 制度距离矩阵 | 制度距离 | 世界银行治理指标数据库 | ||
| ED | 经济距离矩阵 | 两国人均GDP之差 | 世界银行数据库 | ||
Tab.5 Variable meanings and data sources
| 变量 | 符号 | 含义 | 评价指标 | 数据来源 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 被解释变量 | GVC | 全球价值链网络矩阵 | DVA | OECD-TIVA数据库 | |
解释 变量 | 供给因素 | LF | 劳动要素差值矩阵 | 劳动力数量 | 世界银行数据库 |
| CE | 资本要素差值矩阵 | 固定资本形成量占GDP的比重 | |||
| TL | 技术水平差值矩阵 | 前沿技术准备度指数 | |||
| DE | 数据要素差值矩阵 | 数据要素分值 | UNCTAD数据库 | ||
| 需求因素 | MS | 市场规模差值矩阵 | 市场潜力指数 | 世界银行、法国CEPII数据库 | |
| 环境因素 | ES | 经济规模差值矩阵 | GDP | 世界银行数据库 | |
| EF | 经济自由度差值矩阵 | 经济自由度 | Fraser Institute数据库 | ||
| EPU | 经济政策不确定性差值矩阵 | 世界不确定性指数 | World uncertainty index | ||
| GR | 地缘政治风险差值矩阵 | 全球和平指数 | 经济与和平研究所 | ||
| IQ | 制度质量差值矩阵 | 6项全球治理指数均值 | 世界银行治理指标数据库 | ||
| 距离因素 | GD | 地理距离矩阵 | 两国首都间的距离 | 法国CEPII数据库 | |
| CD | 文化距离矩阵 | 两国使用同一官方语言或存在殖民历史关系 | |||
| ID | 制度距离矩阵 | 制度距离 | 世界银行治理指标数据库 | ||
| ED | 经济距离矩阵 | 两国人均GDP之差 | 世界银行数据库 | ||
| 变量 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 |
|---|---|---|---|---|
| LF | 0.049 | 0.092 | 0.107* | 0.139** |
| CE | 0.014 | 0.136 | 0.271*** | 0.157** |
| TL | -0.115 | 0.067 | 0.108 | -0.075 |
| DE | -0.176* | -0.253*** | -0.210*** | 0.051 |
| MS | 0.013 | 0.145 | -0.016 | -0.102 |
| ES | 0.469*** | 0.181* | 0.150 | 0.295*** |
| EF | -0.025 | 0.023 | 0.130 | 0.195* |
| EPU | 0.067 | -0.018 | -0.010 | 0.078 |
| GR | -0.016 | -0.011 | 0.052 | 0.014 |
| IQ | -0.016 | 0.424* | 0.035 | 0.237 |
| GD | -0.199** | -0.002 | -0.065 | -0.129 |
| CD | 0.041 | 0.026 | 0.067 | 0.054 |
| ID | 0.024 | -0.439* | -0.596** | -0.589*** |
| ED | 0.258* | 0.045 | 0.501*** | 0.255* |
| R2 | 0.209 | 0.200 | 0.323 | 0.336 |
| Adj R2 | 0.166 | 0.156 | 0.286 | 0.300 |
Tab.6 QAP regression analysis results
| 变量 | 2008年 | 2012年 | 2016年 | 2020年 |
|---|---|---|---|---|
| LF | 0.049 | 0.092 | 0.107* | 0.139** |
| CE | 0.014 | 0.136 | 0.271*** | 0.157** |
| TL | -0.115 | 0.067 | 0.108 | -0.075 |
| DE | -0.176* | -0.253*** | -0.210*** | 0.051 |
| MS | 0.013 | 0.145 | -0.016 | -0.102 |
| ES | 0.469*** | 0.181* | 0.150 | 0.295*** |
| EF | -0.025 | 0.023 | 0.130 | 0.195* |
| EPU | 0.067 | -0.018 | -0.010 | 0.078 |
| GR | -0.016 | -0.011 | 0.052 | 0.014 |
| IQ | -0.016 | 0.424* | 0.035 | 0.237 |
| GD | -0.199** | -0.002 | -0.065 | -0.129 |
| CD | 0.041 | 0.026 | 0.067 | 0.054 |
| ID | 0.024 | -0.439* | -0.596** | -0.589*** |
| ED | 0.258* | 0.045 | 0.501*** | 0.255* |
| R2 | 0.209 | 0.200 | 0.323 | 0.336 |
| Adj R2 | 0.166 | 0.156 | 0.286 | 0.300 |
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