1.引言
两行代码计算内循环指的是如果数据全部准备好，仅需两行代码即可计算内循环。本代码计算的依据基于陈普和傅元海（2022），该文提供了计算的R包，本推文详列其计算细节。
2.数据准备
我们以WIOD的投入产出表数据为例进行计算。这个表下载地址为https://www.rug.nl/ggdc/valuechain/wiod/wiod-2016-release，可以直接下载它的R语言数据存储格式。
整体的计算思路如下：
1.调用decompr包的load_tables_vectors函数获得基本的计算构件。
2.基于第一步的计算返回值，调用MeasureGVC包的partici_idx函数计算内循环。
先看第一步，decompr::load_tables_vectors函数的输入参数涉及中间投入矩阵、最终需求矩阵、国家名称、行业名称、总产出和增加值。因此我们要从下载的WIOD投入产出表中析出上述参数。先要载入你下载的R数据格式的投入产出数据，这里我载入的是它2014年的投入产出表。
# 这是我存储的地址，你应该换成你的
load('/Users/yangnay/WIOT2014_October16_ROW.RData')
# 载入数据处理的R包
library(tidyverse)
然后获取国家名称、行业名称、总产出矩阵、增加值矩阵和中间投入矩阵。
cnts <- unique(wiot$Country)[-45] # 获取国家代码
indus <- wiot$IndustryDescription[1:56]# 获取行业名称
G <- length(cnts)
N <- length(indus)
out <-wiot$TOT[1:(G*N)] # 总产出矩阵
va <- select(wiot[wiot$IndustryCode == 'VA',],AUS1:ROW56) %>%as.numeric()# 增加值矩阵
z <- select(wiot[1:(G*N),],AUS1:ROW56) %>% as.matrix()# 获取中间投入矩阵
获取最终需求矩阵稍微费点事。因为WIOD投入产出表最终需求矩阵是每个国家有M个需求，这样G个国家就有GM个需求。但decompr::load_tables_vectors对最终需求矩阵只允许一个国家有一个需求，因此，我们要把每个国家的M个需求按行合并，变成一个国家一个最终需求。代码如下，
# 最终需求
ymed <- select(wiot[1:(G*N),],AUS57:ROW61)
ysum <- function(country){
ans <- select(ymed, contains(country))%>% rowSums()
}
ans <- lapply(cnts,
ysum) %>% bind_cols()
names(ans) <- cnts
y <- as.matrix(ans)
3.两行代码算内循环
现在可以实现第一步计算，
wwz <- decompr::load_tables_vectors(x = z, y = y, k = cnts, i = indus, o = out, v = va)
然后安装并调用MearureGVC包实现第二步计算，其返回的up_inner列和dw_inner列分别为前向和后向内循环。
# devtools::install_github('common2016/MeasureGVC') # 安装MeasureGVC包
inner <- MeasureGVC::partici_idx(wwz, 'inner')
head(inner)
## cnts
industry
## 1 AUS Crop
and animal production, hunting and related service activities
## 2 AUS
Forestry and logging
## 3 AUS
Fishing and aquaculture
## 4 AUS Mining and
quarrying
## 5 AUS Manufacture of food products, beverages
and tobacco products
## 6 AUS Manufacture of textiles, wearing apparel
and leather products
##
up_inner dw_inner
## 1 0.6258223 0.7948065
## 2 0.6949013 0.7886054
## 3 0.7852634 0.6681390
## 4 0.1743278 0.8458341
## 5 0.6731612 0.5808510
## 6 0.5390635 0.5766894
参考文献
[1] 陈普,傅元海. 全球价值链视角下经济内循环测度与应用[J]. 统计研究, 2022, 39(11): 19-31.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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