一、 数据库简介
UIBE GVC Indicators是一个为满足学术研究需求而建立的公益免费性数据库，主要提供当前国际贸易中增加值贸易核算的结果以及有关全球价值链或国际生产分工的测算指数。目前，UIBE GVC Indicators主要有三类指数构成，即全球价值链生产分解（index1_Prod）、双边总贸易流的分解（index2_Trade）和全球价值链长度的分解（index3_Length）。UIBE GVC Indicators目前保存在亿方云（FangCloud），浏览或下载请点击文中的UIBE GVC Indicators。（详细下载方法见后面说明）
有关这三类指标的主要内容如下。三类指标的详细说明（定义或计算公式）请参见链接中的技术说明文档。
第一， 全球价值链生产分解（index1_Prod）。包括两种分解：生产的前向分解（增加值/行业GDP的生产分解）和生产的后向分解（最终品生产分解）。
（1）前向分解的具体指数有：行业增加值的分解（行业增加值=增加值用于纯国内生产部分+增加值用于传统最终品贸易生产部分+增加值用于简单、GVC生产部份+增加值用于复杂、VC生产部份）、前向关联核算的增加值出口、总出口中基于前向前向关联核算的国内增加值、以贸易增加值基准的RCA指数、前向GVC参与度（=前向简单GVC参与度+前向复杂GVC参与度）、行业增加值出口占其总增加值的份额；
（2）后向分解的具体指标有：行业最终产品的分解（行业最终产品总值=最终品由纯国内生产部分价值+最终品由传统最终贸易生产部分价值+最终品由简单GVC生产部份价值+最终品由复杂GVC生产部份价值）、最终产品生产中所使用的国外增加值、最终产品生产中所使用的国内增加值、后向GVC参与度（=后向GVC简单参与度+后向GVC复杂参与度）、国内增加值占最终产品的份额、国外增加值占最终产品的份额。
第二， 双边总贸易流的分解（index2_Trade）。通过投入产出技术把通常的贸易额按照增加值的来源国和来源行业进行分解，主要把贸易流分解为国内增加值、国内增加值返回、国外增加值和纯重复计算等四部分。这类分解主要是双边部门层面、国家部门层面和国家层面。同时，基于分解的结果计算出一些当前国际贸易中一些常见的指数。具体的指数有：双边贸易额（=双边最终产品贸易额+双边中间产品贸易额）、双边贸易差额、VAX（前向核算的双边增加值贸易）、双边贸易的VS和VS1指标、以贸易增加值基准的双边贸易差额、双边贸易额的8（或16）项分解结果。
第三， 全球价值链长度的分解（index3_Length）。主要提供全球价值链或国际生产过程中有关生产长度、位置和跨境次数的测度指标。具体的指标包括：前向平均生产长度（=加权平均（前向纯国内价值链生产长度，前向传统贸易价值链生产长度，前向简单GVC生产长度，前向复杂GVC生产长度））、后向平均生产长度（=加权平均（后向纯国内价值链生产长度，后向传统贸易价值链生产长度，后向简单GVC生产长度，后向复杂GVC生产长度））、上游度指标、下游度指标、（基于APL的）生产位置指标、（基于TPL的）生产位置指标、GVC的生产位置指标、总生产长度指标。
二、 数据库构建的背景
随着中间品贸易的快速增长和国际垂直专业化分工的日益细化，全球经济进入了以生产过程分节化和中间品贸易为主要特征的全球价值链时代。近年来，继管理学层面以企业为对象的全球价值链研究之后，行业层面和国家层面的全球价值链研究得到了快速发展。其中，全球价值链核算（也称为增加值贸易核算）就是一个新兴热点研究领域，它推动了全球价值链的研究从以微观个案为基础的管理学层面迅速向基于经济学和统计学的定量及宏观分析层面扩展。
全球价值链核算研究的发展得益于近些年来一些世界多区域投入产出表的编制和公开发布。2013年公布的WIOD数据库（World Input-Output Database，Timmer et al, 2012），该数据库中的全球ICIO表（在WIOD数据库中称为WIOTs，World Input-Output Tables ）提供了1995-2011年间35个业的欧盟27个国家和世界13个主要经济体之间的中间品和最终品的贸易数据，这一数据库的建立强有力地促进了国际贸易领域的全球价值链的研究工作。此外，具有代表性的世界ICIO数据库还有OECDICIO、EORA和Asian Development Bank的ICIO表。（更多的有关世界ICIO表的介绍请参见Taglioni and Winkler(2016)中的APPENDIX G。这些数据库在反映国家或地区数目、包括的产业部门数、时间跨度以及加工贸易等方面各具有不同的特征。）
在全球价值链核算领域，主要以Timmer et al. (2013, 2014)、Koopman et al. (2014, AER)、WWZ(2013, NBER Working Paper)和WWYZ(2017a, 2017b, NBER Working Paper)的研究为代表，在经济理论和统计测算方法上相继取得重要突破，推动了宏观国家和行业层面的研究。这些研究不仅为全球价值链研究提供了重要的定量分析结果，丰富了原有的研究，为相关政策的分析和制定提供了依据，而且必将促进全球价值链其他方面的研究，为进一步深入的研究和扩展奠定了基础。同时，全球价值链核算工作基于经济学和统计学在行业和宏观层面得到不断扩展和深入，一定程度上弥补了传统贸易统计的不足之处，回答了传统的供应链及物流管理学科、GVC治理研究中所无法回答或不能完全回答问题。纵观全球价值链核算的研究成果可以发现，围绕增加值出口已经形成一套初步的核算体系、以及相应的反映行业竞争力和参与全球价值链程度等重要指标系列。
鉴于全球价值链核算工作的重要地位，特别是如果大家都使用世界ICIO表进行基本的增加值贸易核算时将会导致大量无必要的重复，对外经济贸易大学全球价值链研究团队对全球价值链核算及其相关的指标进行了梳理，构建了一套UIBE GVC Indicators。这一指标体系主要是在王直教授带领下，以全球价值链核算方面具有代表性的研究为基础，尽量考虑到与国际贸易核算和国民经济核算的标准的统一，同时把已有研究构建的度量一国垂直分工参与度等诸多指标（包括VS、VS1、RCA和VAX等）纳入指标体系当中，构建而形成的。其宗旨是为了促进全球价值链核算的研究，便于全球价值链核算成果在其他领域的运用，为更多的贸易理论研究、实证研究以及经济研究和政策研究提供便利。该指标体系主要是基于目前比较成熟的增加值贸易核算或分析方法，在原始的世界ICIO表的基础上加工而成的次级（派生）数据库。考虑到在同类研究中KWW(2014)、WWZ(2013)和WWYZ(2017a, 2017b)的研究更具有综合性和包容性，我们在构建UIBE GVC Indicators过程中主要采用这四篇论文中的核算方法。有关这四篇论文出处如下（链接中的工作论文为最新修改版）：
Robert Koopman, Zhi Wang and Shang-Jin Wei, “Tracing Value-added and Double Counting in Gross Exports”, American Economic Review, 104(2): 459-494, 2014.
Zhi Wang, Shang-Jin Wei, and Kunfu Zhu, “Quantifying International Production Sharing at the Bilateral and Sector Levels”. NBER Working Paper 19677, 2013.
Zhi Wang, Shang-Jin Wei, Xinding Yu and Kunfu Zhu, “Characterizing Global Value Chains: Production Length and Upstreamness”, NBER Working Paper 23261, 2017a.
Zhi Wang, Shang-Jin Wei, Xinding Yu and Kunfu Zhu, “Measures of Participation in Global Value Chains and Global Business Cycles”, NBER Working Paper 23222, 2017b.
三、 依赖的原始数据
构建UIBE GVC Indicators所使用的原始数据都是现有的国际上知名的世界ICIO表，这些世界ICIO表在所涵盖的国家或地区数目、产业部门数、时间跨度以及是否包含加工贸易等方面各具有不同的特征。原始的世界ICIO表的详细信息请参见相应的网站（WIOD，OECDICIO，GTAP，Eora），在UIBE GVC Indicators中它们的行业和部门的主要特征如下（详细地区和部门分类请参见本文后面的指标体系结构介绍部分）：
|
ICIO表 |
国家或地区 |
部门 |
时间跨度 |
|
WIOD2013 |
40 |
35 |
1995-2011 |
|
WIOD2016 |
43 |
56 |
2000-2014 |
|
OECD-ICIO2018 a |
64 |
34 |
2005-2014 |
|
GTAP-ICIO b |
121 |
43 |
2004、2007、2011 |
|
ADB-MRIO2018c |
61 |
35 |
2000-2017 |
|
Eroa(暂缓开通) |
189 |
26 |
1990-2015 |
注:a. 中国和墨西哥的数据在行业上区分了加工贸易和非加工贸易（或全球制造业和非全球制造业）;
b. 该数据库由RIGVC UIBE在GTAP数据库基础上采用Koopman et al(2014)同样的方法加工而成，其特点是农业部门较详细（6个农业部门）;
c. 为ADB(Asia Development Bank)在WIOD基础上增加了一些亚洲主要经济体，最新版ADB数据（ADB-MRIO2018）的最新年份已经更新到了2017年，国家和地区数增加到了62。
有关每种ICIO表（原始数据库）的国家或地区数和行业分类不一样，详细请参见原始数据库的国家代码和产业部门分类解释。同时，在UIBE GVC Indicators中对应的文件夹（例如WIOD或者OECDICIO）中找到doc子文件夹，里面有国家代码和行业代码的说明文档。这些说明文档基本都是来自原始数据的网站，所以去原始数据的网页也可以找到国家代码和产业部门分类内容。
四、 浏览及下载方法
UIBE GVC Indicators保存在亿方云（FangCloud），网页浏览时点击文中的任何UIBE GVC Indicators字样（或者在浏览器地址栏中填入：https://v2.fangcloud.com/share/a26979974d538c7e5aeb24b55a?lang=en，再按回车键）即可调转到数据库页面。扫描右侧的二维码也同样可以进入相应的页面。
在打开的页面中（如下图），首先看到的主要是UIBE GVC Indicators所依赖的不同的原始数据（世界ICIO表），在选择好你所需要的原始数据后，点击相应的文件夹即可进入具体的页面。在几个原始数据的文件夹之外，doc文件夹中保存着三类指标的详细说明文档（定义或计算公式），供使用数据库时参考。
如果想查看依赖WIOD2016所计算出的三类GVC指标，可点击上图中的WIOD2016文件夹。进入后，可以看到分别保存三类指标的三个文件夹。在点击其中的某个文件夹之后，就可以新的页面中显示出具体的指标或文件。图中的doc文件夹中保存着原始世界ICIO的国家或地区代码或产业部门代码的解释，供使用时参考。
下载数据时，选择好具体的指标文件（csv格式或R格式），点击下载（Download），然后保存的本地硬盘。由于从网页中直接下载时亿方云(FangCloud)对单个文件的大小有限制(1G以内)，大家可以把选好的文件先保存到自己的亿方云账号，然后再使用亿方云的PC端同步到本地硬盘。同时为了方便使用者下载数据方便，我们预备了多个外部协助账户，大家可以发邮件联系。在接到我们的邮件邀请时，大家先按照亿方云的要求注册外部协助账户（免费），然后使用亿方云的PC端同步到本地硬盘。所注册外部协助账户将在一个月或两个月内有效，过期后我们将删除旧的外部协助账户，以便于其他使用者下载数据。
需要使用外部协助账户的可以发邮件到邮箱（01535@uibe.edu.cn或）申请。
有关亿方云以及使用亿方云PC端下载及同步数据的方法请参见：https://www.fangcloud.com/?lang=en。
五、 UIBE GVC Indicators指标体系的版权及引用方法
UIBE GVC Indicators由对外经济贸易大学全球价值链研究院构建，拥有该数据库的全部版权。该数据库供全世界研究者免费下载和使用，但仅限研究用途，不得直接用于商业用途，形成的研究成果（包括但不限于论文、报告、著作等）均须注明数据来源。
下载地址：UIBE GVC Indicators © 2016, Research Institute for Global Value Chains, University of International Business and Economics。
引用方式为：RIGVC UIBE, 2016, UIBE GVC Index, http://rigvc.uibe.edu.cn/english/D_E/database_database/index.htm。
六、 有关index2_Trade中双边贸易额分解的说明
WWZ公式（见NBER工作论文19677）对双边贸易额Esr按照后方关联进行分解，把贸易额具体分解为具有经济学含义的16项。实际研究中，不仅需要后方关联角度的分析，有时还需要从前方关联的角度对双边贸易额进行分析。所以，我们在双边总贸易流的分解（index2_Trade）中，对WWZ公式进行了扩展，使之分解的结果既可以用来做后方关联分析也可以用来做前方关联的分析。我们依据投入产出的理论把16项中每一项分解结果都设计为一个三维矩阵的形式来实现这一目的。
双边贸易额Esr是一个GNxG的两维矩阵（G代表国家或地区数，N代表行业数），其中第一维GN代表出口国和行业，第二维G代表出口的目的地国家。使用扩展的WWZ公式把其分解16项，每一项分解结果都是一个GNxGNxG的三维矩阵。在每一项在GNxGNxG结果中，第三维G始终是出口的目的国（与Esr中的第二维G一样），第二维GN是出口国和行业（与Esr的中GN一样），第一维GN是具体创造增加值的国家和行业（或增加值的来源国和行业）。第一维GN可以与Esr中的GN一样也可以不一样，当两者一样时即为双边出口额中包含的本国增加值（两个N相等时即为本行业的增加值）；当两者不同时即为双边出口额中所包含的国外增加值。
在GNxGNxG分解结果的基础上，如果想按照后方关联来分析，就对第一维GN求和（去掉第一维），这样16项求和之后就与Esr相等了；如果想按照前方关联来分析，就对第二维GN求和（去掉第二维），这时16项求和之后就不再与Esr简单地相等了。此外，GNxGNxG的分解结果可以对双边贸易额同时进行后方关联和前方关联的分析。比如，分析中国电子产品双边出口额Esr时，不仅可以计算出电子产品出口中包含多少国内的VA，还可以知道这些国内的VA都是那个具体行业的VA；同时，还可以很容易知道所包含的国外VA都是那个国家和那个行业的VA。
在实际展示的指标中，我们把16项分解结果合并为了8项（详见UIBE GVC Index System的技术说明文档）。在把每一项GNxGNxG的分解结果转换为csv格式文件时，需要把三维结果转换为多个二维结果。实际操作中，我们把GNxGNxG的分解结果按照第三维出口目的地国家的不同分割为G个GNxGN二维矩阵（对应着原来的第一维和第二维）。比如，在看到的名为 “2000.WIOD2016.L3_1_DVA_FIN.AUS.csv” 的csv文件中，文件名最后面三个字母“AUS”表示出口的目的地；“L3_1_DVA_FIN”代表8项分解结果之中的第1项的代码；“WIOD2016”代表是基于原始数据库WIOD2016计算出的结果，“2000”代表相应的年份。
七、 计算UIBE GVC Indicators的R程序代码
为了便于掌握和使用UIBE GVC Indicators，我们还提供了一个三国四部门的R代码计算例子，以此展示各类指数的计算方法和过程。所提供的R代码与实际的数据操作完全一样。换成实际数据后，只需要适当修改01.0.ReadingData.r中前面数据读入和初步处理部分即可。在UIBE GVC Indicators主目录中，可以找到GVCin5R6S.zip压缩文件，即为五国6部门例子及相关的R代码。
操作时，先执行01.0.ReadingData.r产生一些中间结果（A、B、L、Esr，...，见inc文件夹），这些中间结果计算好后，后面计算各种指数的R程序直接调用即可。然后执行后续的一些R代码程序及可以计算出GVC Index。（执行每个R代码程序前，依据所用编辑器的不同可能先需要写入一行R代码来设定工作路径，比如：setwd( "d:/GVCin5R6S" )）
八、 今后数据库的改进和完善
UIBE GVC Indicators目前主要是为满足学术研究的需求，在上述原始数据的基础上计算加工出一些与GVC或国际贸易研究相关密切相关的指标（结果）。两版GVC报告和GVC培训班基本用的都是该数据库指标。同时，除了GVC的研究者使用数据库外，国内机构如国务院发展研究中心、商务部、发改委、财政部等部委和国际机构如世行、WTO、UNEP、Brookings和麦肯锡等政策研究者均使用了该数据库指标数据。
欢迎大家在使用过程中，把使用中遇到的问题或好的建议寄给我们，以便于我们完善和改进数据库。有关UIBE GVC Index使用中问题和相关建议请与全球价值链研究院联系。发邮件时，请同时列上以下五个信箱地址。
联系人：王直（E-Mail：zwang36@gmu.edu）
王飞（E-Mail：01535@uibe.edu.cn）
祝坤福（E-Mail：zhukunfu@163.com）
陈全润（E-Mail：qchen@uibe.edu.cn）
裴建锁（E-Mail：jpei@uibe.edu.cn）
目前，UIBE GVC Indicators作为一个供研究者使用的纯学术性和研究性的数据库，提供了有关GVC指标的详细计算结果，为研究者保留了最大的应用上的可用性。但在实际应用中还得需要加工整理不能直接拿结果来应用，这对具体应用者或政策制定者可能会不方便。作为今后一个完善的方向，在保留现有的纯学术性和研究性的数据库的前提下，同时提供一套以贸易领域为中心的可以直接使用的实用性较强和政策性应用较强的数据库，方便具体的应用者和政策制定者。
在条件允许的前提下，将来可以考虑提供数据拷贝服务和深度的数据加工服务。数据拷贝不但包含三类指标，同时包含原始数据（部分涉及版权原始数据除外）、计算的中间结果以及全部的R代码。这样，不仅可以节省下载数据所花费的时间，同时更要的是为分析和研究提供了诸多的便利，可以为使用国际知名的ICIO表进行深入的全球价值链研究以及其他领域的应用研究节省大量的计算时间和成本。数据加工的服务将依据使用者的需求，对详细的GVC指标计算进行加工整理，以便更好地实现或达到预期的研究目的。
3.1 Aug 1，2019，使用亿方云保存数据。
3.0 April 29，2018, 主要对指标体系的分类进行了调整，把原来的五类指标合并为三类；同时，采取分割文件方法来解决大文件（主要是双边贸易额GNxGNxG形式的分解结果）的上传和下载的困难；与WTO合作租用Amazon云的方式解决国外使用者下载数据的困难；在Aliyun之外增加了UIBE GVC Index的百度网盘存储，以便国内使用者的访问和下载。
2.1 Mar 24, 2017， 增补两篇NBER工作论文的链接，论文详细解释了本数据库index 1、2 和5的含义和计算公式。
2.0 Jan 15, 2017，根据WIOD2016对2007年数据库的替换，重新计算了WIOD2016对应的所有指标。
1.1 Dec 26，2016，正式全面对外公开使用。
1.0 Sep 20，2016，局部公开使用。
（on working）
参考文献
http://www.nber.org/papers/w23261.