CEADs发布：EMERGING Model - 全球全域近实时投入产出表
模型背景
多区域投入产出模型
多区域投入产出（MRIO）模型揭示了不同地区各部门之间的经济和技术联系，已被证明是描述和分析供应链以及消费和生产部门之间关联效应的有效方法。近年来已经被广泛应用在经济、环境、社会等相关领域。随着经济的不断发展，新兴经济体在重塑国际贸易模式以及世界经济供应链中发挥着越来越重要的作用。然而，由于数据收集困难和数据的可得性较低等问题，现有MRIO数据库中并没有提供详细的新兴经济体以及部门的数据信息，这妨碍了MRIO模型分析供应链和国际贸易的历史模式以及预测未来趋势的能力。
针对上述问题，CEADs团队在Journal of Industrial Ecology在线发表“Full-scale, near real-time multi-regional input-output table for the global emerging economies (EMERGING)”研究，基于多源数据融合，构建了一套模块化全球全区域投入产出模型的编制框架，并做到近实时更新。基于该模型框架，我们了编制全球首个针对新兴经济体的全球245个经济体，135个部门的全区域投入产出表（EMERGING）。EMERGING模型打破了世界上现有的MRIO模型被西方国家垄断的局面，是首个中国学者自主研发的，具有自我知识产权的针对全球新兴经济体打造的全球全域经济体尺度的，近实时更新的投入产出模型。
目前2010年，2015年-2019年的EMERGING相关数据在CEADs网站上公开免费发布（https://www.ceads.net/）。未来，我们将每年对EMERGING数据库进行数据的更新及对业界反馈不合理数据的更正。
模型简介
编制过程
EMERGING模型的编制过程分为九个模块（如图1所示），并根据数据来源和经济体采用相应的编制程序。编制过程总共需要三大步骤：数据收集、数据汇编、数据验证。
首先，我们收集各个经济体的双边贸易数据、IO数据以及分部门产值和GDP等（数据模块）。为了单独及时地更新特定经济体的数据，必须将每个经济体收集的原始数据存储在数据库1中。如果我们收集了数据库1中没有的最新发布的经济数据，我们将更新数据库1，并使用更新模块修改现有的MRIO表。
第二步包括如下所列的六个模块：
贸易模块：许多新兴经济体的国民经济数据，如时间序列IO数据和部门产出，非常有限，需要大量劳动力投入。因此，我们将每年都会更新的双边贸易数据作为汇编过程的核心基础数据。我们通过使用本模块构建一个三维矩阵建立起经济体之间的贸易关系，该矩阵中包括245个经济体和135个部门。
校准模块：为了尽可能多地使用每个国家自己的统计数据，我们从具有不同统计口径的各种来源收集原始经济数据。由于这些数据是从各种来源收集的，需要通过统一的宏观经济数据的校准，确保各经济体之间以及统计口径的一致性。
分解模块：我们在贸易模块中构建的贸易矩阵提供了关于每种产品和所有经济体的进出口总额的双边贸易流信息，仅满足编制国家竞争型IO表的数据条件。在本模块中，我们使用双边贸易数据和其他经济数据来编制每个经济体的国家竞争型IO表，包括135个一致的行业。其中，（1） 对于拥有完整IO数据的经济体，我们使用分解模块编制国家竞争型IO表。（2） 对于没有完整IO数据的经济体，我们使用在步骤（1）中获得的相应区域中的已编制完成的国家IO表，加权平均和来获得其近似的区域竞争型IO表，并使用区域模块将其存储在数据库2中。然后，我们结合区域模块中构建的区域IO表，在分解模块中汇编这些没有完整IO数据的经济体的国家竞争型IO表。
本模块之后是转换模块，对于每个经济体，我们需要将竞争型IO表转变为国家非竞争型IO表。然后，我们使用链接模块将所有国家非竞争型IO表拼接为完整的MRIO表。
作为最后一步，我们对已编制好的2015年的EMERGING MRIO模型进行验证。在验证模块中，我们计算基于生产端和消费端的增加值。然后，我们将结果与其他数据库进行比较。以确保新兴数据库的公开、透明、可比较和可验证等特征。
由于编制过程较为繁琐，相关详细数据处理、基本假设详情请参见文章附录。
▲图1：EMERGING模型构成框架
模型验证
在验证过程中，我们从生产和消费两个角度对增加值（VA）进行了比较，因为前者反映了MRIO原始数据的不确定性，后者还结合了Leontief逆矩阵。我们将2015年新兴经济体的VA与2015年EXIOBASE 3rx、2015年OECD、2015年Eora和2014年GTAP 10的结果进行比较。
（1）分部门验证
对于部门验证，我们首先将部门合并为17个相同的部门，后选择12个细分的重点部门。图2显示了由五个MRIO数据库计算的部门比较结果。
不同数据库之间的部门分布存在一些差异，尤其是在服务部门。基于消费的全球VA账户在五个数据库中的整体部门分布相似。EMERGING模型与GTAP 10、Eora、OECD和EXIOBASE 3rx相比，17个合并部门的VA结果的差异约为0–15%。其中EMERGING与GTAP之间差距最大的行业在服务业部门，金融服务业（金融中介和商业活动）的差距达到13.5%；新兴数据库与其他数据库（Eora、OECD和EXIOBASE 3rx）之间的最大差距分别为6.2%、6.1%和3.7%。在公共部门（公共行政、教育、健康、娱乐和其他服务），EMERGING与GTAP和EXIOBASE 3rx之间的差距分别为7.7%和3.9%。而与OECD和Eora进行比较时，差距仅为0.7%。
关于12个重点部门，Eora有26个高度聚合的部门，OECD有45个部门；因此，我们只能将EMERGING中建筑、电气设备、机动车辆和零部件行业的结果与这两个数据库的VA进行比较。EMERGING的建筑行业VA结果与GTAP 10（10%）、Eora（8%）、OECD（22%）和EXIOBASE 3rx（30%）相比，之间的差异在8-30%之间。其中，EMERGING和GATP之间最大的差异在于采矿行业；和EXIOBASE 3rx之间最大的差距在于运输行业。
五个MRIO数据库不同部门之间的差距都相对较大，主要是由于这些数据库中使用的基本经济数据、部门聚合的程度的差异所造成的。
▲图2：分部门验证结果展示
（2）分国家验证
我们比较了各个国家生产端和消费端的VA账户，结果如图3所示。
我们分析了63个经合组织经济体（a、b）和181个新兴经济体（c、d）的结果。现有数据库之间的差异各不相同，因此使用最大差异或差异平均值不具有代表性。因此，我们只比较了新兴数据库和其他五个数据库的结果之间的最小差异。
在整个经合组织经济体中，生产端VA之间的最小差异在-20%-20%之间；在消费端，除了马来西亚和塞浦路斯，其他经济体的最小差异也在-20%-20%之间。尽管所有数据库中每个经济体的贸易特征（净进口国或净出口国）是一致的，但不同数据库使用的基准数据和编制方法（尤其是矩阵F和L）是不同的，这导致基于消费端的VA账户存在巨大差异。
在新兴经济体中，生产端之间的最小差异在-60%到90%之间；消费端最小差异的范围为-50%至90%。在五个数据库中，GTAP 10通常提供更高的VA计算结果。新兴经济体在四个数据库（EXIOBASE 3rx、OECD、Eora和GTAP）中表现出最大的差异，这主要是因为所使用的基础数据源不同。而高度依赖贸易的经济体（如塞浦路斯、香港、马来西亚和新加坡）在五个数据库计算得到的消费端VA结果差异最大。这主要是由于转口贸易处理方式的差异以及这些数据库使用的贸易数据的差异（联合国商品贸易和其他数据来源）。
▲图3：分国家验证结果展示
相关的结构分解验证以及案例分析详情请参见文章正文。