对国家和行业的经济重要性进行排名

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英文标题：
《Ranking the Economic Importance of Countries and Industries》
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作者：
Wei Li, Dror Y. Kenett, Kazuko Yamasaki, H. Eugene Stanley, Shlomo
  Havlin
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  In the current era of worldwide stock market interdependencies, the global financial village has become increasingly vulnerable to systemic collapse. The recent global financial crisis has highlighted the necessity of understanding and quantifying interdependencies among the world\'s economies, developing new effective approaches to risk evaluation, and providing mitigating solutions. We present a methodological framework for quantifying interdependencies in the global market and for evaluating risk levels in the world-wide financial network. The resulting information will enable policy and decision makers to better measure, understand, and maintain financial stability. We use the methodology to rank the economic importance of each industry and country according to the global damage that would result from their failure. Our quantitative results shed new light on China\'s increasing economic dominance over other economies, including that of the USA, to the global economy.
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中文摘要：
在当前全球股市相互依赖的时代，全球金融村越来越容易受到系统性崩溃的影响。最近的全球金融危机突显了理解和量化世界经济体之间相互依赖关系、开发新的有效风险评估方法以及提供缓解方案的必要性。我们提出了一个方法论框架，用于量化全球市场中的相互依赖性，以及评估全球金融网络中的风险水平。由此产生的信息将使政策制定者和决策者能够更好地衡量、理解和维护金融稳定。我们使用这种方法，根据每个行业和国家的失败可能造成的全球损害，对它们的经济重要性进行排名。我们的量化结果为中国在全球经济中对包括美国在内的其他经济体日益增长的经济主导地位提供了新的线索。
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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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PDF下载：
--> Ranking_the_Economic_Importance_of_Countries_and_Industries.pdf (223.67 KB)

2022-5-6 13:01:03 上传

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关键词：重要性 Quantitative Increasingly Applications QUANTITATIV

排名国家和行业的经济重要性李伟、Dror Y.Kenett和H.Eugene StanleyCenter for Polymer Studies and Department of Physics，波士顿大学，波士顿大学，东京信息科学大学，日本巴宜兰大学，以色列（日期：2014年8月5日）在当前全球股市相互依赖的时代，全球金融村越来越容易受到系统性崩溃的影响。最近的全球金融危机突显了理解和量化世界经济之间相互依赖关系、开发新的有效风险评估方法以及提供缓解方案的必要性。我们提出了一个方法论框架，用于量化全球市场的相互依赖性，以及评估全球金融网络的风险水平。由此产生的信息将使政策制定者和决策者能够更好地衡量、理解和维持金融稳定。我们使用这种方法，根据每个行业和国家的失败可能造成的全球损害，对它们的经济重要性进行排名。我们的量化结果揭示了中国在全球经济中对包括美国在内的其他经济体日益增长的经济主导地位。导言技术、全球化和城市化的发展导致世界范围内的人类社会和经济活动变得越来越相互依赖[1-13]。从最近的金融危机可以明显看出，这个复杂系统的组成部分越来越容易崩溃。

目前使用的集成模型无法预测不稳定性，提供未来稳定性的场景，或者控制甚至缓解系统故障。因此，需要新的方法来量化复杂系统的脆弱性，以及新的策略来减轻系统损害和提高系统弹性[14,15]。实现这一目标还将为金融传染[16,17]和系统性风险[18–20]等关键问题提供新的见解，并为未来保持经济和金融稳定提供途径。从最近的危机中可以明显看出，经济的不同部门之间存在着强烈的相互依存关系。美国的房地产泡沫导致国际银行体系的流动性冻结，进而引发实体经济大幅放缓，造成数万亿美元的损失，并威胁到欧盟的金融完整性。这表明了世界经济体系中不同组成部分之间的高度依赖性。由于强烈的非线性和反馈使经济系统非常脆弱，我们需要了解构成经济的相互作用网络的行为。它们如何相互作用，它们的弱点是什么？人们可能会分别考虑两个国家的一个行业，例如中国和美国的电气设备行业，然后问哪个行业对经济稳定更重要，中国的电气设备还是美国的电气设备？当中国的电气设备产量减少时，中国的电气设备对全球经济稳定是否更为关键，以及它将如何影响国内产业和国外产业。为了回答这些问题，我们采用了相互依赖网络中级联故障理论的最新进展[21–23]。

在相互依赖的网络中，只有少数组件出现故障可能会导致级联故障，并导致整个系统突然崩溃。这与单个孤立网络形成对比，后者往往会逐渐崩溃[24]。这些最近的结果表明，互联性和相互依赖性对整个系统的稳定性至关重要。对复杂的耦合经济网络进行了研究[25–28]。然而，尚未分析国家和行业在全球经济稳定中的重要性，需要使用有用的方法对其经济重要性和影响进行量化和排序。投入产出（IO）模型是一种量化相互关联经济系统中相互依赖性的技术。Wassily Leontief[29]于1951年首次引入IO模型，并因此于1973年获得诺贝尔经济学奖。它可以用来研究消费冲击对相互依存的经济系统的影响[3 0–36]。IO数据分析采用假设提取法（HEM）[37,38]等技术进行。尽管HEM可以通过计算产出来衡量某一特定行业的相对促进重要性，无论该行业是否被审查，但它并不能量化每个行业对全球经济体系稳定的全部重要性。例如，如果一个国家的一个行业由于自然灾害或社会动荡而完全崩溃，它将无法再消费其他行业提供的产品。如果从失败的行业流出的现金流被移除，其他行业无法运作，这可能会导致经济系统的连锁失败。

通过衡量损害传播的广度，我们将在这里对一个行业在全球经济体系中的重要性进行排名。在这篇论文中，我们考察了14个国家与世界其他地区（ROW）之间和内部经济的相互依赖性。我们使用“投入产出表”[39]，重点关注1995-2011年间的经济活动。从表中，我们分析了14个国家（澳大利亚、巴西、加拿大、中国、德国、西班牙、法国、英国、印度、意大利、日本、韩国、俄罗斯和美国）和世界其他地区（世界其他地区）的数据。每个国家的经济活动分为35个行业类别。表格中的每个单元格显示了每个行业对所有其他525个行业的产出构成及其对世界其他地区的最终需求和出口（见参考文献[40]）。在投入产出表的基础上，以52个5个行业为节点，以产出产品价值为加权环节，构建了一个产出网络，并重点研究了每个行业的产出产品价值。我们的目标是引入一种方法，以量化特定国家特定行业相对于该行业相关国家其他行业对全球经济稳定的重要性。因此，我们研究了35个行业中的每一个行业与14个国家中的每一个行业之间的资金流入和流出（详情见数据部分）。我们利用相互依存网络中的级联故障理论，获取有关不同经济行业对全球稳定的本地和全球影响的有价值信息，这种方法可以为当前的政策和决策者提供有价值的新见解和信息。世界投入产出表数据我们在本研究中使用的数据库是世界投入产出表（WIOT）[40]。它提供了27个欧洲国家、13个其他国家和世界其他地区（ROW）1995-2011年期间的数据。

对于我们的样本，我们选择了2011年国内投入最大、进口量最大的14个国家以及世界其他地区（将其余26个国家加入世界其他地区）。利用这个样本，我们按行业表构建了一个新的输入输出行业。为了简单起见，我们假设每个行业只生产一种独特的产品。在WIOT中，列条目代表行业的输入，行条目代表行业的输出。上半部分的行表示产品的中间或最终用途。当一种产品用于生产其他产品（中间用途）时，它就是中间产品。家庭用途类别包括家庭用途（私人或ZF消费和投资）和出口。每行的最终元素表示每种产品的总使用量。WIOT中的行业栏包含每种产品的供应信息。这些列表示生产中使用的所有中间产品、劳动力和资本投入的价值。经济中产品的总供给由国内投入加上国内需求决定。由于各种原因[39]，IO表包含负数作为输出，但它们的分数相当小，它们的值也很小。为了简单起见，我们在分析中将这些负数设为零。根据每个行业的产品供应情况，可以构建一个直接的产品供应网络。然后我们反转网络中链接的方向（参见图1中的示意图），网络表示从一个行业流向另一个行业的资金流出；e、 电气设备行业指的是机械行业，因为电气设备行业从机械行业购买产品。

这些联系是根据机械行业的产品价值作为其输出，电气设备行业作为其输入进行加权的。行业容忍度为了量化和排序行业对全球网络稳定性的影响，我们进行了连锁失败容忍度分析[21]。我们的模型描述如下。假设A行业失败，其他行业无法再向A行业销售其产品，从而失去收入。行业B的收入因细分P\'而减少，细分P\'被定义为行业B的总收入所提供的行业失败导致的行业B收入减少。公差分数p是一个行业失败的阈值。当减少的收入部分p′大于总收入部分p′时，就会发生这种情况。在这里，我们假设（i）p对所有行业都是相同的，每个行业在其p′>p时都会失败，（ii）A国一个行业的失败不会减少A国其他行业的收益，因为它们能够快速适应变化。该方法可以如下示意图所示：在步骤1中，国家i的A行业失败。这会导致其他国家的其他行业在其p′>p时失败。假设在第二步中，B、C和D行业失败。第二步中这些行业的失败将减少其他行业的收入，并导致包括i国在内的更多行业的收入减少。因此，在第3步中，p′>p的行业越来越多。最终，系统达到稳定状态，不再有行业倒闭。幸存的行业都将有一个小于容忍率的收入减少率，即p′≤ P

图1展示了这一过程，子图显示了分类失败的步骤。为了确定每个行业的失败会在多大程度上影响经济网络的稳定性，我们将容差分数p从0更改为1，并测量网络中剩余的幸存行业的分数。当容差分数接近0时，一个行业的失败导致的任何收入减少都很容易摧毁网络中的几乎所有其他行业，网络将崩溃。当容忍度接近1时，所有行业都可以承受收入的大幅减少，一个行业的失败不会影响其他行业。图2（a）显示了2009年世界贸易组织（WIOT）中国电气设备行业和美国能源行业的失败情况，并显示了互联和功能性行业集群的分数，作为电气设备化学品开采后公差分数p的函数。金融机械橡胶和塑料批发电气设备化学品开采金融机械橡胶塑料批发电气设备化学品采矿金融机械批发电气设备化学品采矿金融机械橡胶塑料批发电气设备化学品采矿金融机械批发电气设备化学品采矿金融机械批发电气设备化学品采矿金融机械批发电气设备化学品采矿金融机械橡胶塑料批发电气设备化学品采矿金融机械批发电气设备化学品采矿金融机械橡胶和塑料批发电力（a）（b）（d）（c）图1：世界经济网络中连锁故障传播的每个步骤的示意图。我们举了两个国家的例子，其中圆形节点代表国家1，三角形代表国家2。

两个计数列都有相同的行业，两个节点之间的a r行指向货币流动的方向。（a）国家1（圈）的电气设备行业出现故障，导致国家2的电气设备行业出现故障。在（b）中，第二国家的电气设备行业的失败将导致第二国家的橡胶和塑料、批发、金融和化学品行业的失败。（c） 显示2国的采矿业和1国的化学品将进一步失败。（d） 网络达到稳定状态。红色节点代表失败的行业，黄色节点代表幸存的行业。由于对中国电气设备行业的巨大冲击，中国电气设备行业出现故障并从网络中退出。这种冲击可能由不同的原因造成，如自然环境灾害、ZF政策变化、不明确性。中国电气设备行业的搬迁将导致其他行业的收入减少，因为中国电气设备行业无法购买产品并向其他行业提供资金。当p很小时，这些行业很脆弱，对收入减少很敏感，导致大多数行业倒闭，而幸存的行业数量非常少。当p较大时，行业不能承受更大幅度的减少，当收入减少时，行业更为稳健。当p=Pc值达到一定值时，随着p的增加，存活产业的数量会突然增加。图2（b）显示了在移除中国电气设备行业或美国0后，在达到稳定状态之前，作为容错措施p的函数所经过的级联步数。050.10.150.2p0。20.40.60.8中国电气设备美国能源0。050.10.150.2p（a）（b）图2：工业公差的典型示例。

公差阈值显示了各个行业在国际行业网络中的重要性。在（a）中，黑色曲线显示了当中国的电气设备行业在2009年出现故障时，幸存行业所占的比例与该案例的容忍度阈值的函数关系，红色曲线显示了美国能源行业在2009年出现故障的情况。（b）显示了故障步数与（a）对应的p的函数关系。总阶数是网络在一定初始故障后达到稳定状态所需的级联数。（b）中的峰值对应于（a）中的突然跳变，这意味着大量级联步骤与工业网络中的重大故障相关联。图1展示了（b）中级联过程的每个步骤。能源工业。当p接近临界点pc时，步数达到峰值[24]。在这里，我们分析了525个行业中的每个行业的这个重要参数，即临界容差阈值pc。我们的目标是确定临界pc，即全球网络崩溃后变得稳定，以及网络中的大多数行业在初始故障后生存的阈值pc。为此，我们假设PCP是一个临界阈值，低于该阈值，不到30%的行业得以生存。当p>pc时，超过30%的剩余行业在系统故障级联结束后存活。当pc的生存率小于30%时，p。这个门槛越高，一个陷入困境的行业对全球网络脆弱性的影响就越大。在不失去普遍性的情况下，我们还利用幸存行业的不同部分进行pcin模拟。