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2022-05-05
英文标题:
《Hierarchicality of Trade Flow Networks Reveals Complexity of Products》
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作者:
Peiteng Shi, Jiang Zhang, Bo Yang, Jingfei Luo
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  With globalization, countries are more connected than before by trading flows, which currently amount to at least 36 trillion dollars. Interestingly, approximately 30-60 percent of global exports consist of intermediate products. Therefore, the trade flow network of a particular product with high added values can be regarded as a value chain. The problem is weather we can discriminate between these products based on their unique flow network structure. This paper applies the flow analysis method developed in ecology to 638 trading flow networks of different products. We claim that the allometric scaling exponent $\\eta$ can be used to characterize the degree of hierarchicality of a flow network, i.e., whether the trading products flow on long hierarchical chains. Then, the flow networks of products with higher added values and complexity, such as machinery&transport equipment with larger exponents, are highlighted. These higher values indicate that their trade flow networks are more hierarchical. As a result, without extra data such as global input-output table, we can identify the product categories with higher complexity and the relative importance of a country in the global value chain solely by the trading network.
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中文摘要:
随着全球化的发展,各国之间的贸易往来比以往任何时候都更加紧密,目前的贸易往来至少达到36万亿美元。有趣的是,大约30-60%的全球出口由中间产品构成。因此,具有高附加值的特定产品的贸易流网络可以被视为一个价值链。我们可以根据这些产品的独特网络结构来区分它们。本文将生态学中的流量分析方法应用于638个不同产品的交易流量网络。我们声称,异速标度指数$\\eta$可用于表征流动网络的层次性程度,即交易产品是否在长层次链上流动。然后,重点介绍了附加值和复杂性较高的产品的流动网络,如指数较大的机械和运输设备。这些值越高,表明它们的贸易流网络层次越高。因此,在没有全球投入产出表等额外数据的情况下,我们可以通过贸易网络识别出更复杂的产品类别,以及一个国家在全球价值链中的相对重要性。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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2022-5-5 10:13:02
贸易流网络的层次性揭示了产品的复杂性,*, 杨波和罗京飞,1北京师范大学系统科学学院,北京,中国2中华人民共和国商务部* 电子邮件:zhangjiang@bnu.edu.cnAbstractWith随着全球化的发展,各国之间的联系比贸易流更紧密,贸易流目前至少达到36万亿美元。有趣的是,全球出口的大约30-60%由中间产品组成。因此,具有高附加值的特定产品的贸易流网络可以被视为一个价值链。问题在于,我们能否根据这些管道独特的流动网络结构来区分它们。本文将生态学中发展的流量分析方法应用于638个不同产品的交易流量网络。我们声称,异速标度指数η可用于表征流动网络的层次结构程度,即交易产品是否在长等级链上流动。重点介绍了具有较高附加值和复杂性的产品流动网络,如指数较大的机械和运输设备。这些值越高,表明它们的贸易流动网络层次越高。因此,在没有全球投入产出表等额外数据的情况下,我们可以通过贸易网络识别出更复杂的产品类别,以及一个国家在全球价值链中的相对重要性。随着全球化进程的加快,世界各国之间的联系越来越紧密,在全球资本、劳动力和产品市场一体化的背景下,合作正以前所未有的方式进行。
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2022-5-5 10:13:05
因此,由于国际劳动力在全球范围内的分工和协作,不可避免地出现了一些由几个国家或地区组成的跨订单生产链[1-3]。然而,由于产品的异质性,生产网络非常不均匀。电子和汽车行业的一些产品,如个人电脑或汽车,可以分解成几个独立的部件,并在不同的国家方便运输和组装[1]。因此,这些产品的很大一部分进口并非用于最终消费,而是用于具有更高附加值的再生产和出口[1,4,5]。相反,农业或原材料产品网络的产量可能要短得多。此后,这些产品的主要进口是为了最终消费。根据生产链的长度和附加值的水平区分这些产品对各国的长期发展战略至关重要。传统方法[6-8]试图通过合并国际投入产出表[9-11],在不同产品之间直接建立价值流网络。尽管生产网络的全貌可以被详细捕捉,但在全球范围内获得准确的原始数据并不容易[8,10]。然而,各国之间各种产品的高度详细的国际贸易流量数据有着悠久的历史[12,13]。具体而言,根据ITC(标准国际贸易编码)或其他等效编码方法,所有双边贸易均为不同产品的i类贸易。因此,可以从国际贸易数据中提取一种产品类别的独特流动结构。近年来,全球贸易网络作为复杂网络的一个具体实例得到了研究[14–17]。
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2022-5-5 10:13:09
尽管发现了各种复杂网络的共同特征和独特模式,但对不同产品的多个网络关注甚少[18]。本文仅代表作者的个人观点。在本文中,我们试图通过确定产品独特的贸易流结构,从复杂性和附加值的角度来区分产品。这是可能的,因为贸易网络包含全球生产网络的信息。全球价值链中几乎所有跨境产品流都记录在国际贸易数据中。我们的方法是比较不同产品流动网络中的异速生长比例指数[19,20]。异速生长比例模式已被发现在由二元网络[20,21]跨越的树木中普遍存在,如食物网络[21,22]、贸易网络[23]和生物网络[24]。我们之前的工作结合了生态学中发展的流量分析方法,以揭示流量网络的一般共同性质[22,25]。将这种方法推广到交易流是很自然的,在交易流中,等比标度指数给出了一种新的解释,即层次度。这一衡量标准描述了产品是否存在一条长长的等级链。我们计算了不同产品类别中每个流量网络的异速生长指数,发现附加值较高的制造产品具有较大的指数。此外,大多数指数都大于1,表明网络是分层的,而具有相对较低附加值的初级产品的网络具有较小的指数,并且网络是可变的。等级制度总是意味着不平等和垄断。
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2022-5-5 10:13:15
我们进一步计算每个国家在产品贸易网络中的相对重要性,并使用国家影响的基尼系数比较不同产品的国家影响分布的异质性。最后,展示了异速生长指数随时间的动态变化,并解释了全球化过程。结果贸易流网络使用两个数据集进行研究和比较,以消除数据中的潜在差异。第一个数据来自Feenstra等人基于联合国商品贸易数据库(简称联合国数据集)的“世界贸易流量:1962-2000”数据集[12]。根据SITC 4(标准国际贸易分类体系,第4版)分类标准,该数据集涵盖了1963年至2000年间约800种产品的双边贸易流量。此外,正文中主要展示和讨论了2000年的结果。另一个数据集(OECD数据集)是经济合作与发展组织(OECD)汇编的2009年双边贸易数据[13]。OECD数据集只包含OECD成员国,因此国家总数小于联合国数据集。然而,这些国家约占世界贸易额的70-80%。OECD数据的产品分类标准为ISIC修订版。3(所有经济活动的国际标准行业分类,第3版),这与SITC 4分类不同。请参见支持信息SI中对数据的详细讨论。SITC4代码是分层的,这意味着,如果长r代码的类别共享相同的前缀,则它们是短代码类别的子类别。
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2022-5-5 10:13:19
例如,SITC4中的产品类别7是机械和运输设备类别,因此这是一个非常普遍的分类,其中71和72是7的两个子类别,分别代表了动力机械产品和车辆类别。贸易网络的异速缩放对于每个产品贸易网络,我们可以定义一个指数η来表征流动网络的层次性。首先,我们需要计算两个顶点特定变量,即Tiand Ci。Ti,即i国的贸易量,定义为i国总进口或出口的最大值。这反映了通过国际贸易流动的能力。其次,国际贸易流动对整个网络的影响。它被定义为网络上其他节点在假设i后交易量的总变化。这两个变量的具体计算参考方法部分和支持信息。通常情况下,对于各种实证贸易网络,CIAN和TIO之间存在着很强的相关性,可以用幂律来描述:Ci~ Tηi,(1)其中η是异速标度指数。这个等式是从河底、血管网和食物网的经验异速计量中推广的[20,21]。以前对生成树的研究表明,指数η可以用来反映树的层次性或伸缩性。例如,图1显示了生成树的两个极值。具有最小指数1的s tar网络是FL证明树,而具有最大指数2的链式网络是最具层次性的树。图1。两个特殊的生成树,最小异速生长指数为1(左,一个星形网络)和最大指数为2(右,一个星形链)。该计算可扩展到一般流量网络[22,25]。然而,指数在[1,2]中是不受限制的。
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