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434 18
2022-06-14
英文标题:
《How production networks amplify economic growth》
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作者:
James McNerney, Charles Savoie, Francesco Caravelli, Vasco M.
  Carvalho, J. Doyne Farmer
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最新提交年份:
2021
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英文摘要:
  Technological improvement is the most important cause of long-term economic growth. We study the effects of technology improvement in the setting of a production network, in which each producer buys input goods and converts them to other goods, selling the product to households or other producers. We show how this network amplifies the effects of technological improvements as they propagate along chains of production. Longer production chains for an industry bias it towards faster price reduction, and longer production chains for a country bias it towards faster GDP growth. These predictions are in good agreement with data and improve with the passage of time, demonstrating a key influence of production chains in price change and output growth over the long term.
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中文摘要:
技术进步是长期经济增长的最重要原因。我们研究了生产网络环境中技术进步的影响,其中每个生产者购买投入品并将其转换为其他商品,将产品出售给家庭或其他生产者。我们展示了当技术进步沿着生产链传播时,这个网络如何放大技术进步的效果。一个行业较长的生产链使其倾向于更快的降价,而一个国家较长的生产链则使其倾向于更快的GDP增长。这些预测与数据吻合良好,并随着时间的推移而改善,证明了生产链在长期内对价格变化和产出增长的关键影响。
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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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2022-6-14 02:42:04
生产网络如何扩大经济增长James McNerney,1岁,2岁,*Charles Savoie、Francesco Caravelli、Vasco M.Carvalho、5、6、7、8和J.Doyne Farmer3,9麻省理工学院数据、系统和社会研究所,剑桥,MA 02139,美国国际发展中心,哈佛大学肯尼迪政府学院,剑桥,MA 02139,牛津大学牛津马丁学院美国新经济思想研究所,牛津大学OX2 6ED,英国非线性研究中心,洛斯阿拉莫斯国家实验室,洛斯阿拉莫斯,新墨西哥州87545,美国剑桥大学,剑桥CB2 1TN,英国剑桥大学经济学院,剑桥CB3 9DD艾伦图灵研究所,伦敦NW1 2DB,英国经济和政策研究中心,伦敦EC1V 0DX,英国圣达菲研究所,新墨西哥州圣达菲87501,美国技术进步是长期经济增长的最重要原因。我们研究了生产网络环境下技术改进的效果,其中每个生产者购买输入商品并将其转换为其他商品,将产品出售给家庭或其他生产者。我们展示了当技术进步沿着生产链传播时,该网络如何扩大其影响。一个行业较长的生产链使其倾向于快速降价,而一个国家较长的生产链则使其倾向于更快的GDP增长。这些预测与数据吻合良好,并随着时间的推移而改善,表明生产链在长期内对价格变化和产出增长具有关键影响。一、 简介经济产出是一个行业网络的结果,这些行业相互购买商品,将其转换为新商品,并将产出出售给家庭或其他行业。
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2022-6-14 02:42:07
由于Leontief[1,2]的工作已经提供了越来越丰富的数据来研究这些网络,andresearch揭示了不同经济体的特征,例如它们的链接权重和产业化分布[3-7],社区结构[6]和路径长度属性[8]。经济体通常有一些高度集中的产业,这些产业是网络其他部分的有力供应者[5、7、9],这一特征已被纳入模型中,其中产出的短期波动是由单个产业的冲击产生的[7、10-14]。本文研究了生产网络结构如何影响经济的长期增长。我们的论点分两步进行。首先,我们证明了一个行业的价格变化率是其在生产网络中地位的函数。这是因为生产力的提高在整个供应链中不断累积。因此,依赖更长供应链的行业会经历比其他行业更大的价格下跌。其次,我们展示了这一观察结果如何有助于解释经济增长中的跨国差异。由于一个产业在生产网络中的地位和一个国家的产业构成是缓慢变化的变量,因此可以从一个国家的生产网络结构预测总增长。直觉上,那些最终需求相对更多地依赖于供应链更长的行业的国家应该增长得更快。
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2022-6-14 02:42:10
我们发现,跨行业和国家的详细观察结果与*詹姆斯mcnerney@hks.harvard.eduboth并帮助解释为什么一些国家的增长速度比其他国家快。大量文献强调,技术进步是长期增长的主要驱动力【15,16】。随着时间的推移,生产率的提高(即在一定数量的投入下可以产生的产出量)显著改变了经济中的价格和生产流量。Domar【17】和Hulten【18】的经典研究表明,随着一个行业生产率的提高,中间投入贸易的存在——即通过生产网络流动的商品和服务——会扩大经济的总效益。一个行业的生产率增长不仅降低了价格,提高了产品产量,而且其中一些产出可以被其他行业用作投入,从而进一步提高产量,等等。然而,关于生产网络作用的其他预测没有引起注意。通过一个简单的模型,我们表明,随着生产力变化的影响传播,每个行业的价格在阿拉特下降,这取决于其网络位置。一个行业的精神应该与其产出乘数成比例下降,这是一个中心度指标,可以理解为一个行业生产链的平均长度,其中每个生产路径都由它所代表的支出的相对大小来加权。一个行业既可以从自身的生产率增长中获益,也可以从上游供应商的生产率提高中获益。因此,其生产链越长,其预期的降价速度就越快。与产出乘数的联系非常重要,因为这些变量传达了经济的结构性信息。
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2022-6-14 02:42:13
众所周知,特定行业,尤其是制造业,产出乘数较大,而其他行业,尤其是服务业,产出乘数较小。这在很大程度上是因为制造业通常比服务业投入更多的费用用于中间产品,投入较少的费用用于劳动力。产出乘数可以随着价格和技术的发展以及行业替代其他投入而变化。但产出乘数的变化要比我们分析中的其他关键变量慢得多,特别是生产率增长率和价格变化(补充信息)。这符合输出乘数捕获生产硬连线方面的想法。例如,制造金属零件的生产商在很大程度上仍然是汽车制造商的供应商,而不是相反,即使输入流的详细模式随时间而变化。产出乘数的相对持久性意味着上述预测价格变化应与网络结构的持久特征相关联。特别是,它表明产出乘数应该能够预测长期内的行业价格变化。我们所研究的机制(生产力提高的好处沿生产链传递)也有其他含义。我们推导了生产网络模型所隐含的许多预测,包括围绕预期值的价格变化的跨行业变化预测。我们将这些预测与来自世界投入产出数据库(WIOD)的35个行业类别和40个国家(共1400个行业)的产出乘数和价格数据进行比较【20】。首先,我们验证模型的基本机制,观察产业通过降低投入品价格而继承的价格降低。
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2022-6-14 02:42:17
我们记录了一个显著的事实——不仅继承性降价贡献显著,而且对于大多数行业来说,继承性降价超过了源自行业生产率增长的网络中的本地降价。对于大多数行业来说,价格降低的更好解释在于行业之外的流程,即网络的其他部分。然后,我们测试与输出乘数相关的预测。我们在恒定产出乘数的假设下进行练习,保持最初一年的固定价值,并研究随后的价格变化。这些数据与对价格变化预期值和围绕价格变化的跨行业变化的预测一致。这种变化会随着时间的推移而缩小,导致基于预期值的预测变得更加准确,并使输出乘数随着人们对未来的展望变得更加相关。这意味着我们的结果也为预测价格变化提供了一种简单的方法。然后,我们探讨网络对价格影响的宏观层面影响。我们表明,价格与产出乘数之间关系的结果是,一个国家的GDP预计将以与其行业产出乘数平均值成比例的速度增长。直觉上,价格下跌转化为经济增长,经济体通过消费更多享受价格下降。因此,生产网络模型预测,在其他条件不变的情况下,一个国家的增长率将随着其生产链的延长而提高。为了测试宏观层面的预测,我们再次转向WIOD数据。我们表明,一个国家的平均产出乘数与行业层面的产出乘数一样,是一个低流动变量。这并不奇怪,因为结构转型和大规模生产重组的序幕已持续多年。
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