摘要：超大规模市场是发展省际贸易和畅通国内大循环的重要支撑。基于中国区域间投入产出表对国内价值链（NVC）进行分解，分析省际贸易网络结构特征及演变趋势，采用时间指数随机图模型（TERGM）探讨省际总量贸易和增加值贸易网络的演化机制。研究发现：第一，观测区间内省内贸易占比最高但呈下降趋势，省际贸易持续上升。增加值贸易以国内循环为主，但是生产和流通的链条较短。第二，中间投入和居民消费的网络结构较为稳定且聚类系数较高，政府消费和资本形成网络结构呈现非均衡特征。总量贸易网络中心化特征增强且有南移趋势，增加值贸易网络整体上呈收缩式、非集聚化发展。第三，TERGM估计结果显示，省际总量贸易网络和增加值贸易网络均存在显着的内生结构效应，经济发展水平和人口规模对两类省际贸易有显着的促进作用，省内交通便利程度提升使省内贸易对省际贸易产生了一定的替代效应。因此，应进一步促进省际贸易网络发展，加强跨区域产业链合作。
关键词：超大规模市场；国内价值链；省际总量贸易；增加值贸易；网络社团分析
文献标识码：A文章编号：100228482025（02）011320
一、问题提出
超大规模是中国经济的鲜明特性[1]。数据显示，中国拥有全球第二大消费市场和第一大网络零售市场，超大规模市场优势明显①。超大规模国内市场及其蕴含的经济韧性和回旋空间，一直是中国应对全球和地区经济波动起伏的“制胜法宝”。党的二十大报告提出要“增强国内大循环内生动力和可靠性，提升国际循环质量和水平”，并“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。中国从被动参与国际经济大循环转向积极推动国内国际双循环，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，是在一个更加不稳定不确定的世界中谋求发展、适应内外环境变化的重大战略调整。在当前背景下，要逐步降低对跨国公司全球供应链及其营销网络的依赖程度，通过释放超大规模国内市场潜力，促进经济循环流转和产业关联畅通，把发展的主动权牢牢掌握在自己手中。
现代产业链和供应链强调以价值创造为中心，价值链反映产业链各环节的价值增值情况[2]。超大规模市场助力形成完善的专业化分工，提升生产组织关系的安全性和稳定性，带来超大的规模经济效应、范围经济效应、空间聚集效应、创新创造效应、发展外溢效应、效率提升效应等，形成生产端供给侧的新优势[3]。为进一步拓展市场深度广度、深化分工体系，扩大国内各地区和国民经济各部门之间互补性生产需求的良性循环，需要深入思考：超大规模市场下中国国内价值链（NVC）的区域构成如何？基于价值链分工的增加值贸易网络具有怎样的结构特征？国内贸易网络形成和演化的驱动机制是什么？如何进一步深化区域分工协作和提升NVC分工地位？
一般认为，NVC是基于全球价值链（GVC）理论，依托国内外供需关系和国内市场发育，通过优化地区和行业资源配置，整合生产流通消费等环节，促进国内产业升级以及全球价值链地位攀升，实现区域协调发展和国际竞争力有效提升的国家范围内的生产分工体系[45]。与本文相关的文献主要有两类。一类研究NVC分工的测算、影响因素及经济效应。主要利用区域间投入产出表，计算各地区、各行业的增加值流出和流入，进而测算NVC分工情况[67]。研究发现，外资进入[8]和数字经济[9]等因素能显着提升NVC地位，促进NVC与全球价值链协同发展；NVC分工能够促进国内产业升级[10]、增强地区间经济周期的联动性[11]、推动区域经济增长[12]和促进区域协调发展[13]。另一类研究超大规模市场下国内区际贸易和价值链网络特征。随着中国区际贸易规模持续扩大，贸易结构不断优化，区际贸易成本有所下降[14]，区域间贸易不平衡的问题较为突出[15]。一部分文献基于网络视角，分析国民经济循环的区域网络结构特征[16]，考察区际价值链协作网络特点与空间格局演变情况[17]。
超大市场规模下，对国内经济循环的研究仍需进一步拓展和深化。现有文献较少关注NVC的区域和产业分工，对国内区域间的动态价值联系分析不足。国民经济在各地区循环往复，形成区域间的经济互动，必然形成多边网络关系，本文从网络视角分析国内经济循环，主要有三个方面的边际贡献。一是在研究对象上，立足省级层面，将GVC和NVC置于统一分析框架，紧密结合超大规模市场分析国内各地区商品贸易及区际价值分工的特征事实，探索新形势下国内产业升级和区域协调发展路径，揭示国内市场一体化的进程和特点。二是在研究视角上，不仅关注省际总量贸易的网络特征，还探讨了增加值贸易网络的特征及其与总量贸易网络的关系，并从产品和价值流转两个层面分析国内区域间的动态贸易联系，有助于更全面地展现国内省际贸易的比例结构和发展趋势。三是在研究方法上，采用复杂网络分析方法，通过对省际总量贸易和增加值贸易网络的拓扑结构、节点特性等方面的分析，揭示了贸易网络的内在结构和演化规律。采用TERGM模型，综合考虑影响网络形成的内在结构、外生属性和时间因素，分析超大规模市场下总量贸易网络和增加值贸易网络的演化机制，能够克服既有贸易网络研究大多仅考虑网络形成的外生因素和静态特征的局限性，也为阐释国内市场一体化的动态过程提供了新的理论框架。
二、主要分析框架
（一）NVC分解模型
实证分析采用的数据来源于中国碳核算数据库（CEADs）"编制发布的2012、2015和2017年中国区域间投入产出表（MRIOT）。借鉴Johnson等[1819]的做法，以中国区域间投入产出表（MRIOT）为基础，将MRIOT的进出口额、总产出和增加值等数据作为外生变量，结合世界投入产出表（WIOT）或全球投入产出表（ICIO）涵盖的中国与世界各国的投入产出数据，补充和展开MRIOT，得到完整的中国省市—世界投入产出表（MRWIOT）。
国民经济的总量贸易主要使用MRIOT的中间投入和最终需求汇总数据。其中，中间投入矩阵为中间投入加进口值，中间需求矩阵则是中间投入加出口值。总量贸易旨在展现超大规模市场下国民经济各地区、各部门内部及相互间的基本供需情况，可以分为中间投入、中间需求、居民消费、政府消费和资本形成等5类贸易，是研究国民经济循环的逻辑起点。
NVC与GVC的对接融合，既有利于激发内陆省份的出口潜力、提升出口国内增加值率，也有利于延
伸价值链的国内部分、强化在国际市场的议价能力，有效抵御外部不确定因素的影响[19]。GVC体系下的国内价值链分工通常表现为两类形式：一是生产和流通环节利用了进口中间产品和国外市场，表现为嵌套于GVC的国内价值链分工（NVC1）；二是所有生产环节在国内接力完成，更多依赖国内资源和国内需求，属于基于内生能力的国内价值链分工（NVC2）[20]。借鉴GVC研究思路，参考Koopman等[6，20]的做法，将NVC做如下分解：
∑r≠1E1r=∑r≠1V1B11F1r①+"V1B1rFrr②+∑r≠s≠1V1B1rFrs③+"V1B1rFrR④+
∑r≠1[KG*3]V1B1rFr1⑤+V1B1rAr11－A11－1F11⑥[KG*3]+∑r≠s≠1[KG*3]VrBr1F1r⑦+VrBr1A1r1－Arr－1Frr⑧[KG*3]+[KG*3]VsBs1F1r⑨+VsBs1A1r1－Arr－1Frr⑩[KG*3]+∑r≠1[KG*3]VRBR1F1rB11+VRBR1A1r1－Arr－1FrrB12[KG*3]+∑r≠1[KG*3]V1B1rAr11－A11－1X1*B13+VrBr1A1r1－Arr－1Xr*B14+VRBR1A1r1－Arr－1Xr*B15[KG*3][JY]（1）
[HJ2.4mm]
其中，r指中国31个省份（不包括港澳台地区），R指除中国以外的世界其他经济体；Vr是r地区的增加值率，B1r是里昂惕夫逆矩阵B=（I－A）－1中地区1对地区r的块矩阵；Xr为地区r的国内流出及出口之和。F1r是地区1对地区r的最终需求矩阵。国内地区1对地区r的区域间流出可以分为5类增加值，其中，项①～项④是地区1对地区r流出所实现的本地区增加值，项①②为直接增加值，项③④为间接增加值。项③是通过地区r加工后再次流转到国内其他地区实现的增加值，项④则是通过地区r加工后出口而实现的增加值。项⑤⑥是地区1流出的产品经地区r加工后再次返回地区1的增加值。项⑦～⑩为地区1流出中包含的国内其他地区增加值，项
B11B12为地区1流出中包含的国外增加值，项
B13B14属于国内增加值的重复计算，项
B15属于国外增加值的重复计算。
增加值贸易是基于全球价值链分工框架，从价值分工角度展开，侧重分析地区间产品交换和加工的价值增值。通过对总增加值的分解及其意涵的梳理，可以看出项④B11B12B15具有NVC1的特征，其他部分属于NVC2的范畴。显然，对于重塑国内产业体系以及寻求全球价值链攀升的中国而言，进一步优化总量贸易的比例结构和空间分布，深化国内价值分工，增进地区间产业关联，具有十分重要的意义。
（二）网络测度指标
国民经济生产、分配、流通、消费等环节在区域间的循环必然形成一个复杂的经济网络。从网络视角透视国民经济循环能够清晰地展现区域分工协作的重要细节。本文基于区域间投入产出表和增加值分解数据，运用社会网络分析方法，以各省份为节点、省际贸易关系为边、省际贸易额为权重分别构建省际总量贸易和增加值贸易网络。采用以下三类网络指标揭示贸易网络时空演化特征：一是网络整体属性指标，主要分析网络结构、密度及通达性；二是网络节点中心性指标，反映各地区在网络中的地位和重要程度；三是网络社团分析指标，考察贸易的空间聚集效应。各网络指标的公式和释义如表1所示。
（三）时间指数随机图模型
贸易网络的边变量存在结构自相关性，与传统计量经济模型中变量的独立同分布假设相悖，当存在内生性结构依赖时，后者会错误地将结构效应归因于协变量，从而对变量的解释产生偏差。基于Markov假设的TERGM合并不同类型的微观网络构局以处理复杂的网络依赖关系，一方面能够同时分析网络形成的内生和外生机制，估计它们对网络形成和演化的影响；另一方面综合考虑了网络数据的时间依赖特征，适用于动态观测网络研究[21]。
借鉴已有文献的做法[2223]，分别以省际总量贸易网络和增加值贸易网络为被解释变量，选取三类解释变量构建模型，即内生结构变量、个体属性变量和外生协变量网络。其中，Nt表示t时期的总量贸易或增加值贸易网络；1/C（·）是归一化常数，θ表示待估参数，第t期k阶马尔科夫网络的概率分布可表示为：
PNtNt－k…Nt－1，θ=exp∑iθigiNt…Nt－k+∑jθjgjNt…Nt－k+∑mθmgmNt…Nt－k[JBgt;2/]［C（θ，Nt－k…Nt－1）］[JY]（2）
三、国民经济总量贸易和增加值贸易分析
“双循环”新发展格局既强调整体性，包括国内市场、各地区、各部门以及生产、流通、消费等各个环节的协调统一，又强调主次性，即以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。因此，比例结构和空间分布是分析国内国际循环的重要基础。
（一）国民经济贸易总值构成分析
总量贸易反映国民经济循环中各地区和各环节的基本供需情况，将中国区域间投入产出表划分为中间投入、中间需求和最终需求三类矩阵，其中最终需求矩阵又分为居民消费、政府消费、资本形成三个矩阵，分别从省内贸易、省际贸易和国际贸易三个维度展现国民经济贸易总值的主要结构及变动趋势。从整体上看，总量贸易的贸易额整体呈上升趋势，由2012年的269.51万亿元增长至2017年的372.21万亿元。本文基于上述矩阵分类计算出2012、2015和2017年反映总量贸易的15项具体指标，并进一步对总量贸易的区域分布展开详细分析。
如表2所示，从贸易类别上看，省内贸易在三类贸易中占比最高且均在70%以上，国际贸易占比最低。在观测期内，国际贸易在绝对数量上呈上升趋势，但其占比却在下降。尽管省内贸易依旧占据主导地位，但是省际贸易的比重逐渐上升。随着国内价值链的拓展和区域间分工的深化，超大规模市场带来超大需求总量，形成日益增长的省际贸易流量。
从国内贸易构成来看，2012—2017年中间投入、中间需求和最终需求绝对总量均有所增长，中间投入增幅较大，分别是居民消费和资本形成的3.15倍和2.56倍，政府消费增幅最小。中间投入（需求）和最终需求在2012—2015年增速较大，平均为8.78%；2015—2017年中间投入（需求）增速大幅降低。最终需求的增速则有所上升，其中居民消费和政府消费增长较快，资本形成的年均增速略有下降。从国际贸易构成来看，观测期内中间投入和中间需求规模保持平稳较快增长，年均增长率分别为4.17%和360%；最终需求总体上保持增长趋势，其中居民消费规模增幅达53.61%，资本形成规模下降幅度较大，降幅为13.02%。
从省内和省际贸易的区域分布上看，省内贸易地区排名较稳定，观测期内江苏、浙江、山东、河南、湖北、广东、四川等7个地区在各组成部分贸易中均排名前十。中间投入贸易上述7个地区合计占比有上升趋势，由2012年的53.75%增至2017年的56.31%。居民消费与中间投入相似，2012、2015和2017年的7个地区合计占比分别为51.56%、51.75%和52.98%。政府消费贸易中，7个地区合计占比平均为47.13%。资本形成贸易中，7个地区合计占比分别为46.45%、47.79%和49.36%。可以看出，总量贸易的核心地区占比均呈上升趋势，“长三角”的苏浙、环渤海地区的京冀、“中原城市群”的豫鄂、“珠三角”的广东、“成渝城市群”的四川等地区在省内贸易中占据重要地位。
省际贸易地区排名变动较大。中间投入贸易中，2012、2015和2017年北京、河北、上海、江苏、浙江、河南等8个地区合计占比分别为48.61%、50.18%和49.77%。其中，江苏和河南始终排名前三，广东排名上升较快，观测期内以年均32.18%的增速升至首位。居民消费贸易中，河北、江苏、浙江、安徽、河南等5个地区排名靠前，合计占比平均为33.20%，北京、上海、河南、广东增长较快。政府消费贸易排名变动较大，北京、吉林、上海、江苏等核心地区占比持续上升，内蒙古、河南、重庆等部分地区观测期内增幅较大。资本形成在观测期内区域分布较稳定，主要集中在北京、上海、江苏、浙江、安徽、广东、重庆等7个地区，合计占比分别为56.77%、60.35%和55.36%。2017年，辽宁和陕西的资本形成贸易规模大幅上升，主要源于广东和河南对其资本投入增加。总的来看，相较于省内贸易，省际贸易在观测期内规模增长较快，区域分布变动较大，尤其是江苏、河南、重庆等交通枢纽地区，在省际贸易中发挥了重要的桥梁作用。
（二）地区流出增加值分解
价值循环是经济循环的核心内涵，增加值分解是对价值分工的重要测量方法。传统贸易理论假设一国出口产品的全部增加值均由该国创造，这在以GVC为基础的国际生产分工体系下呈现出明显的局限性。只有国内创造的增加值才能直接促进国民收入的增加和国内就业水平的提高，因此，剥离出口品中的国外增加值能更准确地测度增加值对国民经济的贡献度[20]。利用完整的MRWIOT和NVC分解模型，测算2012、2015和2017年两种形式的国内价值链分工及其组成部分贸易增加值，可以发现增加值总额贸易规模在观测期内保持上升趋势，由2012年的22.15万亿元增长至2017年的37.22万亿元，对经济的贡献度从41.13%升至44.74%，极大地推动了区域经济发展。NVC2贸易居主导位置，占增加值总额的比重由86.59%逐期上升至87.50%，表明增加值贸易对国内市场的依赖加深。直接增加值贸易（项①②）在观测期内增长较快，年均增长率达10.60%；间接增加值的国内流转部分（项③）规模和增速均高于出口部分（项④），表明增加值贸易的国内生产链条较短，涵盖多个区域的增加值贸易较少。值得注意的是，虽然各地区流出增加值中含国内其他地区增加值（项⑦～⑩）远高于所含国外增加值（项B11B12），但国外增加值贸易的年均增速15.24%却高于国内增加值的11.96%，表明生产过程中对国外中间品的依赖呈上升趋势，这说明持续推进供给侧结构性改革和扩大有效供给具有紧迫性。
为进一步研究各地区之间深层次的贸易关系，重点分析基于内生增长能力的国内循环，对MRWIOT进行省级层面的价值分解，分别测算31个省份的15项增加值。从分解结果可以看出
限于篇幅，未展示分解结果，留存备索。由于WIOD数据库缺乏2015和2017年的数据，本文做了以下处理：2015和2017年数据用OECD的ICIO表替代，为减少结果误差，对比了两个数据库现有2012和2014年的数据，所有国家总投入绝对值误差在4%以内，95%以上的单个国家误差在10%以内，因本文用的是投入产出系数矩阵，比值误差更小，使用ICIO数据有其合理性。，在NVC2中，各地区的直接增加值占比最高，远高于间接增加值，其次是使用国内其他地区中间品所含的增加值（项⑦～⑩）。间接增加值中国内流转部分普遍高于出口实现部分。这些事实表明，国内价值链分工以“国内循环”为主，增加值大部分通过两地区的直接贸易实现，涵盖多个区域的增加值贸易占比有待提高，产品生产链条较短，应进一步拓展和深化跨区域的产业链分工协作。在NVC1中，嵌入全球价值链较深的东部地区主要由于项B11B12占比较高，即生产过程中更多地利用进口产品；中西部地区的项④占比较高，表明其参与国际循环的主要方式是出口产品增加值。
不同地区NVC1和NVC2的相对份额如图1所示，从中可以看出国内价值链分工存在明显的区域异质性。所有地区NVC2占比均超过75%，其中中西部省份的NVC2占比较高且均高于85%，说明中西部地区参与国内循环的程度较东部沿海地区更深；东部省份的NVC1占比相对较高，表明其嵌入全球价值链的程度更深，较多地使用进口中间产品或出口产品增加值。随着沿海产业向中西部地区转移、跨区域合作共建等深入推进，东部地区参与国内价值链分工存在很大的增长潜力。同时，本文对2012和2015年数据也进行了测算分析，能够得出类似的结论。
四、省际贸易网络结构特征及社团演变
国内市场的不断扩大和区域合作的加强，使得区域间贸易往来和产业链关联日益紧密。超大规模市场的多元化需求会产生丰富的应用场景，市场主体间的产品和信息交换也会加速技术和知识积累，这些优势通过区际贸易网络形成放大和倍增效应，高效促进各地区产业升级和技术创新，有力推动区域协调发展[24]。本文采用社会网络研究方法揭示不同地区在国民经济循环中的地位和作用，寻找驱动国民经济循环在区域上的关键点位。基于前文区际总量贸易和增加值贸易矩阵，分别构建总量贸易网络和增加值贸易网络。借鉴吕延方等[25]的研究，采用地区间贸易均值作为阈值，提取网络核心结构，筛选后的两类网络的贸易量分别占贸易总额的75%和72%以上，具有较好的网络代表性。进而利用Gephi软件测算各网络特征指标并进行网络社团分析，揭示中国不同地区贸易往来，探索国民经济循环的运行规律。
（一）省际总量贸易网络
由前文可知，省内贸易远高于省际贸易，如果将二者加总后提取核心网络开展分析，会忽略很多地区间的重要贸易联系，也降低了各贸易网络间的可比性。为更加细致深入地揭示区域间贸易联系，接下来使用省际贸易额分别构建4个总量贸易网络，即中间投入（需求）网络、居民消费网络、政府消费网络和资本形成网络，计算网络统计特征参数，分析省际总量贸易网络的演化特征。
1.网络整体结构特征
超大规模市场有利于增强国内贸易网络的韧性和稳定性。在全球经济不确定性增加的背景下，超大规模市场如同经济的“稳定锚”，能够增强国内贸易网络抵御风险的能力。2012、2015和2017年总量贸易网络的整体特征见表3。观测期内，中间投入网络的平均节点度和网络密度略有下降，聚类系数和模块度有所增加，网络直径基本不变，表明中间产品的地区间贸易呈现集聚式发展趋势，各网络社团内部联系日益紧密。居民消费网络有效节点、平均节点度和网络密度呈上升趋势，表明地区间居民消费贸易日益密切。聚类系数和平均路径长度有所降低，说明社团间的贸易联系较社团内部增长更快，地区间的贸易路径变短，网络整体通达性更好，易形成更大范围内的交易市场，整个网络结构更加紧密。政府消费网络的平均节点度、网络密度、网络直径均呈下降趋势，有效节点、聚类系数却显着增加，说明整体上地区间贸易联系减少，小团体现象更为突出，社团内部的地区间贸易联系明显增加。
2.网络中心性
中心性是描述节点属性的指标。刻画各地区网络中心性常用程度中心度、接近中心度、中间中心度和PageRank指数等指标。
中间投入网络在整个观测期内中心化程度略有增强。无论是程度中心度还是其加权值，前六位分别是江苏、浙江、上海、河南、安徽和广东，其中4个地区属于东部沿海。河南是中部地区重要的经济枢纽，这一点从河南的接近中心度和中间中心度指数也可以看出，其数值甚至高于浙江和上海，说明河南对其他地区的经济联系起到重要的桥梁作用。安徽与河南相似，也是中部地区重要的“中转站”之一，其前两期的中间中心度指数也较高，但2015年后其中心性明显下降。对比安徽省内、省际中间投入的贸易额可以发现，2015年后安徽的省内贸易大幅上升，部分中间品贸易由省际转向省内。河北、辽宁、山东等省份接近中心度较高，表明这些地区在空间贸易网络中能够快速与其他地区建立贸易联系，但同时也容易受其他地区贸易影响；上海、重庆、陕西等中间中心性较高，这些省份在贸易网络中有较强的影响力，是各要素和资源流动的重要枢纽，成为控制中间品贸易的关键节点。不难看出，长三角地区、中部的河南和珠三角的广东等是连接各地区中间品贸易的主要节点，对于构建国内贸易网络起到关键作用。
居民消费网络中心化呈增强趋势。程度中心度前六位的地区与中间投入网络的演变趋势一致。2017年，北京超过安徽成为居民消费的核心省份之一。江苏的接近中心度一直居于首位，表明江苏与其他地区建立贸易联系的能力较强；上海、河南和广东的接近中心度显着上升，尤其是广东，其节点出度、中间中心度和PageRank指数均增长较快。广东从以接收其他地区贸易为主转向双向贸易并重，不仅在贸易规模上有较大提升，且作为其他地区贸易互通的桥梁作用也明显增强，逐渐成为南部地区居民消费网络的核心省份。进一步考虑贸易强度和相对重要性，观测期内北京、上海、江苏、浙江、广东等地区PageRank指数较高，尤其是浙江和广东的上升幅度较大。
政府消费网络中心化也呈增强趋势。中心性指标区域分布变动较大，2012年北京、上海、江苏、浙江、安徽、河南的程度中心度、接近中心度、中间中心度均显着高于其他地区，2015—2017年黑龙江、辽宁、重庆等地区的中心性上升较快。一方面，随着《东北振兴“十二五”规划》的实施，2015年后中央陆续出台振兴东北老工业基地相关政策，政府对东北三省经济发展的支持力度加大，并对环渤海经济圈发展起到了辐射带动作用；另一方面，2013年中国提出“一带一路”倡议，中欧班列等西部陆海新通道建设提高了西南地区对外开放水平，极大地改善了各地区基础设施，增进了地区间互联互通。结合贸易伙伴的重要性程度发现，观测期内黑龙江、上海、河南、重庆等地区的PageRank指数较高，表明这些地区在政府消费贸易网络中起着关键性作用。
资本形成网络中心化增强趋势明显。观测期内，上海、江苏、浙江、河南、广东与其他地区在资本贸易中建立了紧密的联系。广东的中心性在2015—2017年快速提升，超越江苏、上海等地区居首位。可能得益于珠三角地区与内地日益紧密的经济合作和产业转移，2016年湖南引入了一大批珠三角的企业项目，江西在“十三五”期间引进的来自珠三角产业项目近600项，投资总额5"925.79亿元
2021年江西省对接粤港澳大湾区经贸合作活动新闻发布会在南昌举行[EB/OL].（20211210）[20241010]."https：//www.jiangxi.gov.cn/art/2021/12/10/art_5862_3781783.html.。PageRank指数与其他中心性指标表现不尽相同。2012—2015年，天津、内蒙古、黑龙江、吉林等地区的PageRank指数较高，接近中心度和中间中心性却很低。进一步分析发现，上述地区的节点（加权）入度均较高，且都与江苏这个贸易枢纽联系频密。江苏的中间中心度很高，表明江苏在投资贸易中起着十分重要的桥梁作用，与其建立贸易联系会提升其他节点在网络中的相对重要性，符合“近朱者赤”的网络特征[25]。
综上，观测区间内长三角地区的上海、江苏、浙江，长江经济带的重庆、安徽，中部的河南以及珠三角地区的广东等在总量贸易网络中起到关键作用，尤其是广东、重庆等南部地区贸易规模和中心性迅速上升，表明各网络中心有南移趋势。另有一些地区在不同贸易网络中的作用也十分重要，如政府消费网络中的北京、黑龙江、辽宁、重庆等，资本形成网络中的天津、内蒙古、吉林等。除此之外，环渤海经济圈的山东、长江经济带的湖北和海峡西岸城市群的福建等地区，尽管经济体量较大、工农业基础较好，但是在省际间贸易网络中的表现不算突出，网络中心性相对较低。究其原因，这些地区的省内贸易占比较高，在很大程度上减弱了与其他地区之间的贸易联系。
3.网络社团演变
超大规模市场为区域经济的协同发展和一体化发展提供了强大的需求拉力和广阔的成长空间。本文以Modularity"Class算法为基准划分模块，通过分析网络社团划分及变动趋势来考察贸易网络中地区间的集聚效应。表4和表5分别展示了中间投入贸易网络和居民消费总量贸易网络的社团构成及演变情况。贸易占比用各社团成员的加权节点度之和占所有地区的加权节点度总和的比例刻画，社团名称按贸易规模从大到小排序。加权节点度为0的地区往往单独被划分为一个社团，未在表格中列示。利用PageRank指数刻画节点大小，贸易额作为边的权重，还可以绘制总量贸易网络拓扑结构图限于篇幅，网络拓扑结构图留存备索。
中间投入贸易网络各节点PageRank指数差异较大，“核心－边缘”结构特征突出，模块度和平均聚类系数上升，小团体现象有增强的趋势且社团内部联系更加紧密。2012—2017年，各社团内部的成员构成和社团间的联系程度都有较大变化。2012年，京津冀地区和长江中下游经济带的浙江、河南、上海等地区构成最大的贸易社团，第二大社团的核心省份江苏和广东自身的贸易规模较大，但其所在社团其他地区的贸易规模较小。2015年，江苏与安徽、河南、浙江等地区的贸易往来大幅增加，均超过2012年的两倍，形成最大的贸易社团；而上海、北京、天津加强了与广东、福建、湖北等地区的贸易联系，形成第二大贸易社团。2017年，网络的模块度和社团数量增加，非均衡性更加突出，社团的区域性特征明显。广东、重庆、陕西、四川等省份，浙江、上海和京津冀地区，江苏、山东、安徽等以及东北三省分别构成四大贸易社团，网络非均衡性更加突出，广东、江苏、河南、浙江等不同社团核心省份间的贸易联系也更加密切。
居民消费网络在观测期内社团数量基本保持不变，但各社团的成员构成变化较大。2012年，以上海、广东、浙江为核心的三大贸易社团形成。2015年，上海和北京的中心性有所下降，与广东、安徽等形成第一大贸易社团；浙江的中心性明显下降，与江苏、天津等构成第二大贸易社团；重庆、云南贸易规模和相对重要性增长较快，与河南、福建等贸易较发达的省份构成第三大贸易社团，社团的中心性明显增加。2017年，居民消费网络整体呈扩张趋势。广东、江苏、北京、浙江等东部重要贸易省份间的内部联系加深，形成同一社团，成员数量和贸易规模较2015年均有明显提升；第二大贸易社团包括河南、重庆、安徽、陕西等中西部省份，社团的区域性特征明显。网络的聚类系数上升也表明各社团内部的贸易联系更加紧密。
分析省际总量贸易网络的拓扑结构演变情况还可以发现，政府消费网络具有非均衡性特征，整体网络结构松散、网络密度低、社团数量较多且稳定性较差。资本形成网络与政府消费网络相似，平均节点度和网络密度偏低，大规模资本往来集中在少数核心地区，网络非均衡性特征明显。
（二）流出增加值贸易网络
1.网络整体结构特征
基于各地区流出增加值总额、“国际循环”增加值、“国内循环”增加值构建贸易网络，分析嵌入GVC的NVC1和基于内生增长能力的NVC2增加值贸易网络的基本特征。如表6所示，观测区间内增加值总额、NVC1和NVC2贸易网络整体上均呈收缩式、非集聚化发展，地区间贸易联系减少但趋于均衡化。增加值总额和NVC2贸易网络的平均路径长度降低，表明地区间贸易通达性较好。NVC2网络整体的平均出度和网络密度明显高于NVC1网络，说明基于内生增长能力的增加值贸易网络内部联系更紧密，地区间贸易往来频繁，网络通达性更好，“国内循环”发展潜力巨大；NVC1网络的聚类系数整体上高于NVC2网络，且平均路径长度较长，说明NVC1网络的集聚性结构特征更明显，但社团间贸易通达性较差，整体网络结构较松散。
进一步分析增加值贸易各组成部分的网络结构，揭示各项流出增加值的经济学含义及其贸易额占比的演变情况。如表7所示，整体上看，NVC2组成部分网络的平均节点出度、网络密度、模块度均高于NVC1，与前文分析一致。直接增加值（项①②）网络的平均出度、网络密度呈下降趋势。间接增加值（项③④）网络与之相反，呈上升趋势，表明国内一个地区流出到另一地区所形成的直接贸易联系减少，经国内流出后再流入其他地区或出口的间接贸易联系增加；间接增加值网络的聚类系数增加、平均路径长度下降，表现出网络的通达性更好且易形成贸易集聚。综合来看，NVC呈现出分工深化和链条延长的趋势。国内增加值网络平均出度及其加权值、网络密度明显高于国外增加值网络，表明前者的贸易规模较大、交易频率更高，“国内循环”市场潜力更大；两者的平均聚类系数均呈下降趋势，且国内增加值网络略高于国外增加值网络，表明两类贸易的地区分布趋于均衡，进一步结合各节点的网络指标分析可知，国内增加值网络中地区间的贸易联系更频繁，贸易通达性也有显着提升。
2.网络中心性
增加值总额网络的中心性呈下降趋势。观测期内，江苏、浙江、河南的中心性保持较高水平，2015—2017年北京、上海、广东中心性增长较快，北京和上海与其他地区的贸易频率和规模增大，加权出度和接近中心度显着增加；广东则作为各地区间贸易联系的桥梁作用增强，贸易规模和中间中心度迅速提升。NVC1网络整体中心性呈上升趋势。中心性指标较高的地区是北京、江苏、上海、浙江、山东、广东等，即“国际循环”增加值贸易多集中在东部沿海地区；2015年后，长三角地区的江苏、上海、浙江中心性逐渐下降，而珠三角的广东和西南的重庆贸易规模和重要性不断增大，对其他地区贸易的影响力即中间中心度显着上升，逐渐发展为省际贸易的核心枢纽。NVC2网络中心性呈下降趋势，2012—2015年江苏、河南、广东、浙江、安徽、上海等地区的中心性较高，2015年后上海和安徽的中心性明显降低，北京和陕西的中心性明显升高。另外，河北、辽宁的接近中心度和山东的中间中心度在个别时期的中心性也较高，表明除传统贸易较发达的地区外，更多其他内陆省份也积极参与到“国内循环”的贸易中来。综上，3个增加值贸易网络在观测期内仍以上海、江苏、浙江、广东等沿海发达地区为中心，NVC2贸易中部分内陆地区的中心性逐渐提升，未来将有更多地区参与“国内循环”贸易。
进一步分析增加值贸易的具体构成，利用网络指标刻画分项贸易网络的中心性特征。直接增加值网络中心性呈先升后降的趋势，观测期内江苏、上海、浙江、河南、广东等5个地区中心性较高，其中上海、江苏、山东的中心性逐渐下降，浙江、广东、北京的中心性呈上升趋势。间接增加值网络核心节点及其变化趋势与直接增加值网络一致，2015年后北京的中心性显着上升。直接增加值的网络密度和贸易规模均高于间接增加值网络，表明各地区流出增加值以直接增加值为主，涵盖多个区域的增加值贸易较少，与前文结构分析一致。国内增加值（项⑦～⑩）网络和国外增加值（项B11B12）网络中，北京、江苏、上海、浙江、河南、广东等地区的中心性均较高，但前者地区间的贸易频率和规模都远高于后者。
增加值贸易网络中心性较高的地区PageRank指数也保持较高水平，表明核心地区的贸易伙伴在网络中也处于重要位置。部分地区尽管节点中心性不高，但PageRank指数却排名靠前，如NVC2网络中的重庆和陕西。通过分析发现，向上述地区发送贸易联系较多的地区均是核心贸易地区，换言之，高质量的贸易伙伴提升了该地区的中心程度。直接增加值网络（项①②）中各节点的PageRank指数分布呈集中趋势，即部分贸易发达的地区（广东、江苏、浙江、重庆等）指数表现为上升趋势，指数相对较低（天津、内蒙古、吉林等）的地区呈下降趋势。国内增加值网络（项⑦～⑩）的PageRank指数分布则趋于均衡，即PageRank指数较高的地区（广东、上海、江苏）呈下降趋势，指数较低的地区（重庆、四川、贵州、云南）表现为上升趋势。
综上所述，相对于“国际循环”集中于少数东部沿海地区，“国内循环”贸易网络更为复杂且地区间贸易联系更加紧密。北京、上海、浙江、江苏、河南、广东等均是增加值贸易总额及其各个组成部分网络中心性较高的地区，这些地区在网络中处于核心地位，与其他地区建立贸易联系的能力较强，同时作为重要的贸易“中介”有效推动了省际贸易网络的形成，深化了区际贸易分工，形成纵横交错的NVC贸易网络。观察各网络整体的中心性变化趋势，不难发现网络中心向南偏移，广东和重庆的中心性上升明显，河南稳中有升，辽宁、天津、河北、江苏等地区则有不同程度的下降。
3.网络社团演变
类似地，表8展示了3个年份增加值总额贸易的网络社团构成和演变情况。总的来看，增加值总额网络呈现出“核心—边缘”结构特征，观测期内网络社团数量减少，小团体现象有减弱的趋势，社团内部联系降低、成员变动较大。2012年，以江苏、广东、上海为主要成员的第一大社团覆盖范围广、贸易规模大，内部成员中心性和聚类系数均较高，地区间贸易往来密切；第二大和第三大社团分别以河南和浙江为核心枢纽，与第一大社团贸易规模差距较大，贸易不均衡性特征明显。2015年，社团数量减少，贸易网络呈收缩趋势，分别以江苏、广东、浙江为核心的三大社团间贸易联系有所加强，社团内部成员间贸易联系相对减弱。2017年，网络平均聚类系数进一步下降，整体贸易分布趋于均衡，基本形成以苏浙粤、京沪皖、长江中上游城市群为核心区域的三大贸易社团，社团间贸易规模差距缩小，且具有明显的地域特征。
NVC1贸易主要集中在东部沿海地区，社团数量保持不变，聚类系数呈下降趋势，各社团内部成员有所调整。2012—2015年，分别以上海和浙江、广东和江苏为核心区域的两大贸易社团的中心性和贸易规模差距不大，增加值贸易在社团间分布较均衡。2017年，社团成员变动较大，北京、河南、江苏、浙江、广东、重庆、陕西等省份形成最大的贸易社团，网络模块度下降，贸易集聚性进一步降低，内陆地区通过加强与沿海地区的贸易联系，逐步嵌入全球价值链分工，经济的对外开放度相应提升。
NVC2贸易网络社团数量保持稳定，但内部成员变动较大。从表9可以看出，2012年，以江苏、广东、上海为主要成员的第一大贸易社团贸易联系主要集中在少数中心性较高的地区之间；以河南、浙江、北京为主要成员的第二大社团内部贸易分布相对均匀；2015年，以江苏、浙江、河南为主要成员的第一大贸易社团涵盖了60%以上的贸易额，第二和第三社团核心省份安徽和广东的贸易占比分别为7%和8%，其他地区贸易规模较小。2017年，网络模块度有所上升，三大社团间贸易规模和分布趋于均衡，总体上分别形成以河南、广东、江苏为核心的三大贸易社团。相较于NVC1，NVC2贸易网络的社团内部地区贸易联系密切，呈现出区域贸易集聚的趋势，社团之间的贸易联系相对减少，这一趋势不利于消除地方贸易壁垒和深化区际产业分工，甚至可能妨碍全国统一大市场的形成。
观测期内直接增加值网络的社团数量保持不变，各社团成员变动较大，成员间贸易联系进一步加深。2012年，社团成员间的同区域性特征显着，分别形成以广东、浙江、江苏、河南为核心地区的四大贸易社团。2015—2017年，广东加强了与安徽、湖北、湖南等中部地区的贸易往来，江苏加强了与天津、东部三省的贸易联系，河南加强了与重庆、陕西等西部地区的贸易联系，形成4个新的贸易社团，社团间贸易差距扩大。间接增加值网络社团数量有所增长，网络整体规模和密度较低，贸易集聚性上升，基本形成以广东、浙江、河南为核心地区的三大贸易社团。国内增加值网络社团数量总体保持不变，广东、浙江、河南分别是三大社团的核心枢纽，东北三省、苏浙沪、鲁豫鄂等毗邻地区形成小范围内的贸易集聚。2017年，三大社团的贸易规模和中心性趋于均衡，社团间贸易联系有所增加。国外增加值网络社团数量、模块度均有所下降，网络呈扩张趋势，“核心—边缘”特征突出，2017年形成分别以广东和河南、浙江和上海为核心区域的两大社团在贸易规模和中心性上差距较大，社团间的贸易联系增加。
五、省际贸易网络形成和演化的驱动机制
超大规模市场为中国经济提供了巨大的发展潜力和回旋空间，既能够实现本地化的产业集聚和规模经济，也能够实现区域间的产业关联和分工深化。接下来，建立TERGM模型分析省际总量贸易网络和增加值贸易网络的形成和演化机制。结合现有文献，外生属性变量选取经济发展水平、人口规模、产业结构、对外开放度、交通便利程度、城市环境、科技投入等。内生结构变量选择互惠性、传递闭合性和网络稳定性。网络协变量选取省份相邻网络、经济地理距离和区域间铁路货物网络
[HJ*5]省份相邻网络是指表示两个省份之间是否相邻的0—1矩阵；经济地理距离以31个省份（不包括港澳台地区）人均国内生产总值（GDP）为权重，使用Matlab测算的地理空间加权矩阵衡量；区域间铁路货物网络指行政区域间铁路货物运输量（万吨）数据来自中国交通年鉴。。由于省际贸易网络是有向网络，因此从发送者效应和接收者效应两个方面分别考察个体属性对贸易网络的影响。同配性变量选取省份所在的区域，即东部地区赋值1，中部地区赋值2，西部地区赋值3，东北地区赋值4。数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和《中国交通年鉴》。
（一）省际总量贸易网络演化机制
不同贸易网络背后的微观机制有所不同，中间投入贸易网络选取经济发展水平、人口规模、产业结构升级、对外开放度和省内交通便利程度等个体属性变量。在基准模型的基础上，依据不同网络的特点，居民消费网络增加居民平均消费倾向、政府消费网络增加财政支出、资本形成网络增加城市环境等个体属性变量
使用人均GDP刻画经济发展水平，以常住人口刻画人口规模，以各产业占GDP比重衡量产业结构。使用进出口总额与GDP的比值衡量对外开放度，进出口总额包括境内目的地进口总额和境内货源地出口总额，按每期的美元平均汇率折算成人民币。采用省内公路里程来衡量交通便利程度。以全体居民人均消费支出除以全体居民人均可支配收入刻画居民平均消费倾向。采用地方财政一般预算支出描述财政支出，其中，2015和2017年财政支出以2012年为基期进行平减，然后再取对数。以人均城市绿地面积刻画城市环境。采用各地区的研发经费内部支出与GDP的比值刻画科技投入。。总量贸易4个组成部分贸易网络的TERGM估计结果见表10。
从网络内生结构变量来看，中间投入网络和居民消费网络的互惠性系数在观测期内均显着为正，表明各地区倾向相互发送贸易关系，利用信息优势和“回程货”机制，减少贸易的不确定性和降低运输成本[16]；政府消费和资本形成网络的传递闭合性系数均显着为正，表明各地区易于形成联系紧密的贸易闭环。贸易联系中第三方发挥了积极的连接作用，随着分工的细化和加深，消费品和资本品流通的各环节对分工协作的要求更高，共同的贸易伙伴有助于减少信息不对称和降低贸易风险[26]。4个网络的时间稳定性系数均在1%水平下显着为正，即网络联结倾向随时间变化保持稳定，总量贸易网络结构整体上处于稳定状态。
在中间投入网络中，经济发展水平的发送者效应在10%的水平下显着为正，表明经济发达的地区倾向于主动向其他地区输送中间产品，促进省际贸易网络的形成。人口规模的发送者和接收者效应均在1%的水平下显着为正，人口资源增加是劳动力持续供给的前提，超大规模市场蕴含巨大的人力资源潜能，将人力潜能转化为人才动能有利于细化生产分工和扩大贸易网络。产业结构升级的接收者效应显着为正，表明产业结构更加高级的地区更多地接收其他地区发送的贸易联系。产业结构升级可以促进产业内和产业间分工，提高产品附加值和就业吸纳能力。省内交通便利程度的发送者和接收者效应均显着为负，表明省内公共道路越通达、交通越便利，越有利于降低省内贸易成本、增加省内贸易需求，这会对省际贸易产生一定替代性，并相应减少地区间的贸易往来；而区域间交通便利性有利于省际中间品贸易网络的形成，相邻省份协变量系数显着为正也佐证了这一点。
在居民消费和政府消费网络中，经济发展水平的发送者效应在1%的水平下均显着为正，经济发展水平高的地区，生产效率和最终产品产量均较高，可以给其他地区提供更多的消费品。对外开放度的发送者效应均显着为负，由于对外开放程度较高的地区（多为东部沿海地区）更倾向于嵌入GVC，生产的消费品主要用于省内消费或经过加工出口，较少与内陆其他地区的建立双向的贸易联系。省内交通便利性发送者效应显着为负，与中间投入网络相似，省内交通发展有利于推动区域内市场的整合和统一，一定程度上抑制了省际贸易的形成，也表明不同区域间仍然存在一定的贸易壁垒。特别地，居民消费网络中产业结构升级的接收者效应显着为正，结构升级带来的区际产业分工深化和收入效应的提高，促使该指标较高的地区更多地接收其他地区发送的消费品。2015年底，中央提出加强供给侧结构性改革，升级消费需求、扩大有效供给，超大规模市场能加速释放消费潜能、增加公共产品需求，提升产品和服务供给质量，提供大量、多元化产品服务，双向促进市场扩容。人口规模的发送者和接收者效应均显着为正，说明人口增加带来的产业分工深化和市场需求的扩大，有效促进了地区间的居民消费品贸易往来。居民平均消费倾向的发送者效应在1%的水平下显着为正。有研究表明，2013—2017年东部地区的居民平均消费倾向最高，中部地区最低但有所上升[27]。随着中西部地区的居民人均可支配收入增速加快，依据边际消费倾向递减的规律，可能出现更多的居民消费品由高消费倾向的东部流入中西部地区的现象。政府消费网络中，财政支出的发送者效应在1%的水平下显着为正，政府通过增加财政支出规模和优化支出结构更好地满足公共需求，为居民和企业提供优质的公共服务，进而有效刺激消费和提升生产效率。
在资本形成网络中，经济发展水平的发送者效应显着为正，表明经济实力越雄厚的地区，越倾向于主动向其他地区寻求投资机会。人口规模的发送者和接收者效应在观测期内均显着为正，人口规模增加促进产业分工细化，不仅能够培育更多的企业家资源、催生更多创新和变革，也更容易吸引来自其他国家或地区的资本投入，产生更多的对外投资机会。产业结构升级的发送者和接收者效应均显着为正，产业结构较高级的地区劳动生产率和第二、三产业占比较高，基础设施和配套产业较完善，更容易与其他地区建立资本联系。与前述的贸易网络相似，省内交通便利程度提升也不利于构建省际资本形成网络。
（二）省际增加值贸易网络演化机制
增加值贸易网络TREGM选取经济发展水平、人口规模、产业结构、对外开放度、省内交通便利程度和科技水平等个体属性变量，模型估计结果见表11。从内生结构变量来看，增加值总额、NVC1和NVC2网络的互惠性在1%的水平下均显着为正，说明国内增加值和国外增加值贸易均倾向于地区间互惠互利；传递闭合性不显着，表明增加值贸易的局部集聚性特征不明显，不易形成小范围内的贸易闭环。结构稳定性系数均在1%的水平下显着为正，表明增加值贸易网络结构具有较好的稳定性。网络协变量省份相邻矩阵显着为正，表明地理位置的临近有利于省际增加值贸易网络的形成。
在增加值总额及其组成部分的贸易网络中，经济发展水平的发送者效应均显着为正，表明经济实力较强的地区会更加积极地参与跨区域价值链分工，向其他地区的发送贸易联系，从而提高产业链价值增值能力和提升产品附加值。人口规模发送者和接收者效应均在1%的水平下显着为正，人口规模和劳动力供给通过收入和价格渠道影响产业增加值[28]，人口扩张带来的劳动力供给增加倾向于流向第二、三产业，相比于第一产业价值增值空间更大。省内交通便利程度系数为负，反映了对省内贸易的路径依赖阻碍了省际贸易网络的形成。在增加值总额和NVC2贸易网络中，产业结构升级的接收者效应均显着为正，该指标较高的地区通过深化产业分工和扩大市场需求，有能力更多地接收其他地区发送的增加值贸易。对外开放度显着促进了国外增加值贸易网络的形成。超大规模市场是高水平对外开放的重要依托，是联通国内外贸易网络的桥梁和纽带，反过来，高水平对外开放又能全面激发超大规模市场的潜力。在NVC1贸易网络中，科技投入的发送者效应为正，表明科技创新投入增加有利于拓展中间品国际贸易网络关系、促进出口本国增加值的增长。事实上，超大规模国内市场可以为新技术、新产品、新业态等提供足够规模的市场条件和迭代空间，通过分摊试错成本、完善产业配套、提供资金和人才支持加快技术突破垒和产品升级，从而提升本国产业的国际竞争力，改善全球价值链分工地位，以及获取更多的贸易利益[29]。
本文对两类贸易网络模型分别进行了拟合优度和稳健性检验。检验网络数据的拟合效果选择测地线距离、边共享伙伴数、出度、三元组等关键网络特征分别进行500次模拟，发现真实网络的特征值绝大多数落在仿真网络95%置信区间的箱体内，说明仿真网络能够较好地解释观测网络。将TERGM参数估计的蒙特卡罗极大似然估计法（MCMCMLE）方法替换为极大伪似然估计法（MPLE），发现系数的估计值和显着性基本保持一致，表明得到的实证分析结果具有较好的稳健性。
六、结论与启示
中国超大规模市场经济体量大、体系完整、层次丰富、持续升级，为区域产业协调发展和NVC拓展提供了重要保障，赋予经济长期持续发展的强大韧性。本文基于中国区域间投入产出表，对NVC进行分解，利用社会网络分析方法，构建国民经济总量贸易网络和国内增加值贸易网络。同时考虑国内国际双循环，通过定量测算、网络社团分析、TERGM建模分析国民经济循环的基本特征和贸易网络的动态演化机制，主要得出以下结论：
第一，对2012—2017年总量贸易中间投入（需求）矩阵以及居民消费、政府消费和资本形成3个最终需求矩阵的分析表明，总量贸易整体呈上升趋势，中间投入（需求）保持平稳快速增长，消费和资本形成在观测期内变化趋势相反。国内贸易和国际贸易的贸易总量呈上升趋势，国际贸易占比趋于下降。省内贸易占比最高且均在70%以上，但呈现下降趋势。省际间贸易量居中，其占比逐期上升，表明国内大循环的主体作用在增强，各地区贸易联系加深，有很大的增长潜力。
第二，基于内生增长能力的NVC2增加值占比高于嵌入GVC的NVC1，且占比均超过75%，表明国内市场和贸易的发展空间巨大。其中，中西部地区NVC2占比更高且超过85%，表明其参与国内循环的程度较东部沿海地区更深。随着沿海产业向中西部地区转移、跨区域合作共建等深入推进，东部地区由深度嵌入GVC分工逐渐转向积极参与国内价值循环。各地区流出增加值中国内增加值占比最高，且直接增加值远高于间接增加值，表明增加值贸易以“国内循环”为主，且大都通过NVC2实现，但生产和流通链条较短，价值链国内延链还有待进一步延展和提升。
第三，中间投入和居民消费的网络结构较为稳定且聚类系数较高，政府消费和资本形成网络结构具有明显的非均衡性特征，网络社团成员变动较大。总量贸易网络中心化特征增强且有南移趋势，长三角地区的苏浙沪和中部地区的皖豫中心性较高，珠三角地区的广东中心性迅速上升，逐渐成为南部地区的贸易枢纽。增加值贸易网络整体上呈收缩式、非集聚化发展，NVC2贸易网络的平均节点出度和网络密度均高于NVC1，表明地区间国内增加值贸易往来更为密切。间接增加值网络的平均出度、网络密度呈上升趋势，表明国内价值链呈现出链条延长和分工深化的趋势。相较于国际循环贸易集中于少数东部沿海地区，国内循环贸易网络演化更为复杂，省际贸易联系更加紧密。
第四，TERGM估计结果显示省际总量贸易网络和增加值贸易网络均存在显着的内生结构效应，表明网络自身的结构和关系模式对网络的演化具有重要作用，而不仅仅是受到外部因素的影响。在其他条件不变的情况下，经济发展水平和人口规模对两类省际贸易均有显着的促进作用，省内交通便利程度增加可能对省际贸易往来产生负面影响。对外开放度对总量贸易和国内增加值贸易存在一定的抑制作用，但有利于国外增加值贸易网络的形成。居民平均消费倾向和财政支出增加分别对居民消费和政府消费网络关系形成有正向促进作用，有助于发送和建立地区间的贸易联系。科技创新投入增加有利于拓展中间品国际贸易网络关系。
为更好发挥中国超大规模市场优势，进一步促进省际贸易网络发展，加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，本文提出如下对策建议：
第一，加快建设全国统一大市场，构建覆盖全国、联结世界的贸易网络体系。一是大力发展省际贸易网络。加强跨省交通、物流、通信等基础设施建设，加快传统产业链供应链的数字化改造与重构，提升省际贸易的通达性和便利性，降低贸易成本，提高省际贸易网络的整体运行效率。二是强化区域中间品贸易网络。中间品是国际国内产业链、供应链合作最为紧密的产品，也是链接产业上下游的纽带，应抢抓“一带一路”、区域全面经济伙伴关系协定等机遇，增进互联互通，不断深化
中间品贸易合作，持续巩固中国在区域贸易网络中的核心枢纽地位。三是拓展全球贸易网络。积极参与全球自贸区网络建设，推动与更多国家和地区建立自由贸易关系，降低关税和非关税壁垒，提升贸易网络体系的稳定性和可预见性。
第二，打造开放合作的NVC，优化区域产业链布局。一是充分发挥中国超大规模市场优势，制定科学合理的NVC发展规划和政策措施，破除地区壁垒和区域分割，延长NVC，提升产业基础能力和全产业链发展水平，增强产业链供应链韧性并增强整体竞争力。二是加强跨区域产业链合作，鼓励企业采取跨区域垂直整合、横向联盟、跨界合作、产业转移等形式重构国内产业分工体系，促进区域产业协同发展，减少重复建设和同质化竞争。通过政策引导和市场机制，促进产业链上下游企业加强合作与信息共享，形成高效协同的产业链生态。三是推动NVC和GVC有效衔接，吸引更多高质量外资参与国内市场，鼓励企业高水平“走出去”和加大对跨境贸易和投资的支持力度，推动国内外企业的合作与竞争。
第三，增进贸易网络社团合作，织密区域间贸易网络。一方面，充分发挥贸易网络中心度高的地区的牵引作用，如东部的京津冀、苏浙沪，中部的豫皖鄂，南部的粤港澳等地区，对内引领NVC、对外融入全球价值分工，形成多点支撑和多级发力的贸易网络格局，增加贸易联系的频率和深度。另一方面，打造内外循环的重要连接地，如“丝绸之路经济带核心区”新疆，“21世纪海上丝绸之路核心区”福建，西南地区增长极重庆、四川以及西北地区科技创新高地陕西等，促进国内国际双循环的要素连接、产能连接、市场连接、数据连接，依托重大战略打造新增长极。
第四，持续优化营商环境，增强贸易网络的动力机制。一是大力推动国内法规与国际高标准经贸规则的对接，完善产权保护、市场准入、公平竞争、社会信用等市场经济基础制度，加强市场化、法治化、国际化的一流营商环境建设，为各类市场主体创造公平、透明、可预期的营商环境。二是加强科技创新体系建设，引育高科技人才，完善金融信贷体系，强化品牌建设，优化产品结构，增强客户黏性，提高产品附加值，推动传统产业转型升级、新兴产业发展壮大和未来产业接续发展。三是鼓励企业创新贸易模式，如发展跨境电商、服务贸易、离岸贸易等新兴业态，加快人工智能、区块链、物联网、大数据与云计算等新兴技术在贸易领域的应用，提升贸易网络的智能化水平和运行效率，更好地满足不同市场的多样化需求，培育更多本土跨国公司并增强其全球市场势力，促进中国企业向GVC更高端跃升。
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