世界投入产出网络

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英文标题：
《World Input-Output Network》
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作者：
Federica Cerina, Zhen Zhu, Alessandro Chessa, Massimo Riccaboni
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  Economic systems, traditionally analyzed as almost independent national systems, are increasingly connected on a global scale. Only recently becoming available, the World Input-Output Database (WIOD) is one of the first efforts to construct the multi-regional input-output (MRIO) tables at the global level. By viewing the world input-output system as an interdependent network where the nodes are the individual industries in different economies and the edges are the monetary goods flows between industries, we study the network properties of the so-called world input-output network (WION) and document its evolution over time. We are able to quantify not only some global network properties such as assortativity, clustering coefficient, and degree and strength distributions, but also its subgraph structure and dynamics by using community detection techniques. Over time, we detect a marked increase in cross-country connectivity of the production system, only temporarily interrupted by the 2008-2009 crisis. Moreover, we find a growing input-output regional community in Europe led by Germany and the rise of China in the global production system. Finally, we use the network-based PageRank centrality and community coreness measure to identify the key industries and economies in the WION and the results are different from the one obtained by the traditional final-demand-weighted backward linkage measure.
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中文摘要：
传统上被分析为几乎独立的国家体系的经济体系，在全球范围内的联系越来越紧密。直到最近，世界投入产出数据库（WIOD）才成为在全球层面构建多区域投入产出（MRIO）表的首批努力之一。通过将世界投入产出系统视为一个相互依赖的网络，其中节点是不同经济体中的各个行业，边缘是行业之间的货币商品流，我们研究了所谓的世界投入产出网络（WION）的网络特性，并记录了其随时间的演化。通过社区检测技术，我们不仅可以量化一些全局网络特性，如分类性、聚类系数、度和强度分布，还可以量化其子图结构和动态。随着时间的推移，我们发现生产系统的跨国连接显著增加，只是暂时被2008-2009年的危机中断。此外，我们发现，在德国和中国在全球生产体系中的崛起领导下，欧洲的投入产出区域共同体正在不断增长。最后，我们使用基于网络的PageRank中心度和社区核心度度量来识别WION中的关键行业和经济体，其结果不同于传统的最终需求加权后向联系度量。
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分类信息：

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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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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PDF下载：
--> World_Input-Output_Network.pdf (4.18 MB)

2022-5-6 10:09:52 上传

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关键词：投入产出 入产出 Quantitative connectivity Increasingly

世界投入产出网络费德里卡·塞里纳，1，2朱珍，亚历山德罗·切萨，2，3和马西莫·里卡博尼，4卡利亚里大学物理系，卡利亚里，伊塔莱德西，卡利亚里复杂系统计算实验室，卡利亚里09129，伊塔莱姆特高级研究所卢卡，庞齐亚诺广场，比利时鲁汶伊塔莱德西55100卢卡（日期：2014年7月2日）经济系统，传统上被分析为几乎独立的国家系统，在全球范围内的联系越来越紧密。直到最近，世界投入产出数据库（WIOD）才成为在全球层面构建多区域投入产出（MRIO）表的首批工作之一。通过将世界投入产出系统视为一个相互依存的网络，节点是不同经济体中的各个行业，边缘是行业之间的货币流动，我们研究了所谓的世界投入产出网络（WION）的网络特性，并记录了其随时间的演变。通过社区检测技术，我们不仅能够量化一些全球网络特性，如分类性、聚类系数、度和强度分布，还能够量化其子图结构和动态。随着时间的推移，我们发现生产系统的跨国连接显著增加，只是暂时被2008-2009年的危机打断。此外，我们发现，在欧洲，以德国和中国在全球生产体系中的崛起为主导的投入产出区域共同体不断增长。最后，我们使用基于网络的PageRank中心度和社区核心度度量来确定WION的关键行业和经济体，其结果不同于传统的最终需求加权后向联系度量。PACS编号：89.65。生长激素；89.75.-K05.10.-aKeywords：复杂网络；投入产出；PageRank中心性；社区侦查。

简介随着全球经济日益一体化，基于国家投入产出表的孤立观点已不足以评估单个经济体的强弱，更不用说找到应对气候变化和金融危机等全球挑战的解决方案。因此，需要一个多区域投入产出（MRIO）框架来绘制全球经济的高分辨率表示[2]。然而，在实践中，由于收集数据的过程非常昂贵，而且不同机构使用的分类也多种多样，长期以来，输入输出只能用于有限数量的国家和不连续的年份。幸运的是，近年来，功能全面的MRIO数据库开始可用。与国家投入产出表不同，在该表中，出口和进口分别被汇总并附加到最终需求和特定国家的附加值，对于每个经济体，MRIO表将其出口分为每个外国经济体的中间用途和最终用途，并将其进口追溯到每个外国经济体的行业来源。因此，MRIO表中的行业间关系不仅记录在同一经济体中，也记录在不同经济体中。MRIO数据库的可用性很快引发了一系列实证研究，涉及的主题从经济学中的全球价值链和贸易碎片化[4-6]到生态学和资源管理中的全球环境会计[7-9]。

然而，据我们所知，我们的论文是第一次尝试从网络的角度探索这些RIO表，尽管已经有一些网络对国家层面和选定国家的输入输出进行了研究[10–12]。复杂网络是一种现代的方法，可以通过相互作用（边）将一系列不同的系统以子单元（节点）的形式进行数学描述[13,14]。事实证明，这种建模对于描述从生物学[15]到经济学[16–20]和金融[21]的各种不同现象是卓有成效的。在此，我们将全球MRIO系统视为一个世界投入产出网络（WION），节点是不同经济体中的各个行业，边缘是行业之间的货币流动，类似于Acemoglu、Carvalho、Ozdaglar和Tahbaz Salehi最近为美国经济所做的事情[22]。与现实中观察到的许多网络系统不同，WION具有以下特点：1）它是定向和加权的，即一个行业可以同时充当卖方和买方，行业之间的货币流量变化很大；2） 同一经济体内部的交易密度远高于不同经济体之间的交易密度，也就是说，尽管全球经济不断一体化，但大多数经济交易仍发生在国家边界内；3） 它具有强大的自我循环，即一个行业可以从自身获得大量投入。考虑到上述特征，我们不仅量化了一些全局网络属性（如分类性），还量化了一些局部网络属性（如PageRank centrality），从而探索WION。

此外，我们应用社区检测和社区核心检测技术来检查WION的结构。本文对投入产出经济学文献做出了一些重要贡献。首先，通过考虑WION的边缘权重和方向性来量化WION的网络特性是一种尝试。通过这样做，我们发现，除了2009年因金融危机而急剧下降外，跨国互联互通显著增加。其次，社区检测结果显示，国际社区的投入产出不断增加。其中，我们特别注意到德国领导的大型欧洲共同体的出现。第三，我们使用基于网络的PageRank中心度和社区核心度度量来确定WION的关键行业和经济体，其结果不同于传统的最终需求加权后向关联度度量。论文的其余部分结构如下。第二节描述了使用的数据库和MRIO框架。在本节中，我们还进行了基本的MRIO分析，以确定全球层面的关键行业。第三节通过使用社区检测技术，研究WION及其子图结构和动力学的一些全局网络特性。此外，我们使用基于网络的PageRank中心度和社区核心度度量来确定WION中的关键行业。最后，第四部分对全文进行总结。自从Leontief[1]将其结构形式化以来，投入产出表就被经济学家、环保主义者和政策制定者广泛使用。

通过跟踪行业间的关系，投入产出表可以合理准确地衡量任何特定经济体在面对外部冲击或政策干预时的反应。Tukker和Dietzenbacher[3]总结了MRIO数据库的最新发展。更准确地说，边缘是货币商品和服务的流动。流向从卖方行业到买方行业。它们是货币，因为它们是以当前美元表示的。相比之下，由于低数字的行业分类，国家层面的投入产出网络几乎是完整的[10]。这也是由于行业总分类。Carvalho[23]还使用网络方法研究WIOD数据。但他只使用了一年（2006年），并认为这是一个未加权的网络。二、数据描述和基于LEONTIEF逆的关键行业识别方法a。WIOD数据和MRIO框架我们使用世界输入输出数据库（WIOD）[24]绘制WION。在撰写本文时，WIODinput产出表涵盖了40个经济体（27个欧盟国家和其他地区的13个主要经济体）以及世界其他地区（RoW）的35个行业，以及1995年至2011年的年份。每年都有一个全球层面的协调投入产出表，记录任何一对经济体中任何一对行业之间的投入产出关系。WIOD中的数字以当前基本（生产者）价格为单位，以百万美元为单位。表一显示了一个包含两个经济体和两个行业的MRIO表示例。4×4行业间表被称为交易矩阵，通常用Z表示。Z行记录两个经济体的行业产出分布，Z列记录每个行业所需投入的组成。

请注意，在本例中，所有行业都从自身购买投入，这通常在真实数据中可以观察到。除中间产业使用外，剩余产出被最终需求的附加列吸收，包括家庭消费、ZF支出等。类似地，生产不仅需要行业间的交易，还需要劳动力、管理、资本折旧和税收，这些都被概括为附加值行。最终需求矩阵通常用F表示，附加值向量通常用v表示。最后，最后一行和最后一列记录了行业总产出，其向量用x.B表示。如果我们使用i表示大小一致的求和向量，即。，一个所有1的向量，其长度与乘法矩阵一致，设Fi=f，我们就得到了Zi+f=x。此外，如果将Z的每一列除以x中相应的总输出，我们就得到了所谓的技术系数矩阵a。用Ax代替Zi，我们将上述方程写成Ax+f=x。它可以重新排列为（I）- A） x=f。最后，我们可以如下解x:x=（I）- （A）-1f（1）其中矩阵（I）- （A）-1通常用L表示，称为Leontief逆。Leontief倒数背后的直觉是，一个行业产出的最终需求增加，不仅会导致该行业自身的产量增加，还会导致其他相关行业的产量增加，因为需要更多的投入。因此，Leontief逆考虑了需求增加的直接和间接影响。例如，假设Industryj的最终需求增加一个单位，Liji衡量的是i行业的总产出。

因此，iL对L的每一列进行汇总，每一个汇总衡量的是相应行业最终需求每增加一个单位的所有行业的总产出。向量iL被称为后向关联测度，可用于对行业进行排名，并确定经济中的关键行业[27]。然而，正如Laumas[28]所指出的那样，后向关联测度中的关键假设是，每个行业都被赋予了相同的权重（或未加权），这与现实相去甚远。通过使用表I中的假设数据，可以证明未加权后向链接度量的问题。计算的iL为2。0688 1.8377 1.2223 1.1854i，认为经济1中的产业比经济2中的产业更重要，尽管经济2的总产出远远大于经济1。WIOD涵盖的40个经济体的产业在总产出和技术结构方面都非常异质，这无疑使未加权的后向联系指标不是确定全球范围内最核心产业的好选择。因此，为了确定WIOD中的关键行业，我们遵循Lowlaumas[28]并使用最终需求加权后向联系测度，该测度用w表示，在此定义为未加权后向联系测度向量和附录中表A1和A2向量的阿达玛（元素）积，表A1和表A2包含WIOD中涵盖的国家和行业列表。同样，这种关系也可以是一个行业本身，也可以是同一个经济体中的一个行业。基本价格也称为生产者价格，代表生产者应收的金额。另一种选择是买家的价格，它代表购买所支付的金额，通常包括贸易和运输利润。

WIOD引用前者是因为它更好地反映了行业的成本结构[24]。这里我们只展示了这两个经济体的总最终需求。这些比率被称为技术系数，因为它们代表了各行业用于将投入转化为产出的技术。Leontief倒数是由需求驱动的，即最终需求增加引发的影响。投入产出经济学文献的另一部分是基于供给驱动模型的，在该模型中，增加值（主要投入）的增加会引发影响[25,26]。它之所以落后，是因为这种联系是通过追溯上游产业来确定的。表一：假设的两个经济体两个行业的MRIO表。4×4行业间交易矩阵记录在行中销售的SoutPuts和在列中购买的投入。附加列是最终需求，附加行是附加值。最后，最后一列和最后一行记录行业总产出。这些数字的计算方式使得经济2在工业产出方面比经济1大得多。然而，如下所示，未加权的后向联动措施将认为经济1中的行业比经济2中的行业更重要。因此，我们采用最终需求加权后向联动措施来确定WIOD中的关键行业。买方行业经济1经济2最终需求卖方行业1产业2产业1产业2经济2总产出经济1产业1 5 10 20 10 45 10 100产业2 10 5 10 50 5 100经济2产业1 30 15 800 500 5 8650 10000产业2 35 30 1000 25 7910 10000增加值20 40 8170 8470总产出10 10 10 10 10 10000。1.一个假设的两个经济体两个产业WION。这是表I的拓扑视图。

蓝色节点是指各个行业。标签“ExIy”应改为“Econoomy x中的行业y”。红色节点是两个经济体的增值资源，而绿色节点是两个经济体的最终需求目的地。标签“Vx”应为“x经济体的附加值”，而标签“Fx”应为“x经济体的最终需求”。边缘带有箭头，指示货币货物的流动方向，并带有不同的宽度，指示流动的大小。边缘的颜色设置与源节点的颜色相同。最后，因为我们只关心行业间的投入产出关系，所以在制定WION时，我们将注意力集中在蓝色节点之间的网络上。各行业最终总需求的百分比，即w=iLofif（2）在哪里o 是按元素的乘法运算符。表二分别显示了1995年、2003年和2011年的前20个行业。每年的第一列由最终需求加权后向联系测度产生，即w。在选定的年份中，只有中国、德国、日本和美国四大经济体有资格进入前20名。随着时间的推移，另一个值得注意的变化是中国的崛起。2011年，中国的建筑业高居榜首。附录中的表A3和A4提供了另一种方式，用于查看最终需求加权后向联系测度确定的关键行业和经济体。特别是，表A3按行业列出了最重要的经济，而表A4按经济列出了最重要的行业。三、 WION的网络特性和基于网络的关键行业识别方法如第一节所述，复杂网络方法近年来在经济和金融领域得到了广泛应用[16–21]。