经合组织金融和环境网络之间的互动

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英文标题：
《Interactions between financial and environmental networks in OECD
  countries》
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作者：
Franco Ruzzenenti, Andreas Joseph, Elisa Ticci, Pietro Vozzella,
  Giampaolo Gabbi
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  We analyse a multiplex of networks between OECD countries during the decade 2002-2010, which consists of five financial layers, given by foreign direct investment, equity securities, short-term, long-term and total debt securities, and five environmental layers, given by emissions of N O x, P M 10 SO 2, CO 2 equivalent and the water footprint associated with international trade. We present a new measure of cross-layer correlations between flows in different layers based on reciprocity. For the assessment of results, we implement a null model for this measure based on the exponential random graph theory. We find that short-term financial flows are more correlated with environmental flows than long-term investments. Moreover, the correlations between reverse financial and environmental flows (i.e. flows of different layers going in opposite directions) are generally stronger than correlations between synergic flows (flows going in the same direction). This suggests a trade-off between financial and environmental layers, where, more financialised countries display higher correlations between outgoing financial flows and incoming environmental flows from lower financialised countries, which could have important policy implications. Five countries are identified as hubs in this finance-environment multiplex: The United States, France, Germany, Belgium-Luxembourg and the United Kingdom.
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中文摘要：
我们分析了2002-2010十年期间经合组织国家之间的多重网络，包括五个金融层，由外国直接投资、股权证券、短期、长期和总债务证券给出，以及五个环境层，由氮氧化物、磷10二氧化硫、二氧化碳当量和与国际贸易相关的水足迹给出。基于互易性，我们提出了一种新的跨层相关性度量方法。为了评估结果，我们基于指数随机图论实现了该度量的零模型。我们发现，与长期投资相比，短期金融流量与环境流量的相关性更大。此外，反向金融流和环境流（即不同层次流向相反的流）之间的相关性通常强于协同流（流向相同的流）之间的相关性。这表明了金融和环境层面之间的权衡，在金融化程度越高的国家，金融化程度越低的国家流出的金融流与流入的环境流之间的相关性越高，这可能会产生重要的政策影响。五个国家被确定为这种金融环境的枢纽：美国、法国、德国、比利时、卢森堡和英国。
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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：
--> Interactions_between_financial_and_environmental_networks_in_OECD_countries.pdf (802.45 KB)

2022-5-7 08:57:41 上传

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关键词：经合组织 correlations Quantitative interactions Applications

经合组织国家金融和环境网络之间的相互作用弗兰科·鲁泽南蒂1,3，, 安德烈亚斯·约瑟夫2*, 伊莉莎·蒂奇、彼得罗·沃泽拉和詹帕洛·加比德，锡耶纳大学经济和统计系，途经S.弗朗切斯科1号、IT-53100锡耶纳、意大利欧洲中央银行、凯撒大街29号、法兰克福大街60311号，锡耶纳大学德国生物技术、化学和药学系，途经阿尔多·莫罗1号、IT-53100锡耶纳、锡耶纳大学意大利商业和法律系，途经意大利锡耶纳S.Francesco 1号，IT-53100通讯作者：ruzzenenti@gmail.comAbstractWe分析2002-2010十年期间经合组织国家之间的多重网络，其中包括五个金融层，由外国直接投资、股权证券、短期、长期和总债务证券给出，以及五个环境层，由NOX、P、SO排放量、同当量和与国际贸易相关的水足迹给出。我们提出了一种基于互易性的不同层中水流之间跨层相关性的新测量方法。为了评估结果，我们基于指数随机图论实现了该度量的零模型。我们发现，与长期投资相比，短期金融流动与环境流动的相关性更大。此外，反向金融流和环境流之间的相关性（即不同层次流向相反方向的流）通常强于协同流（流向相同方向的流）之间的相关性。这表明金融和环境层面之间存在贸易效应，其中，金融化程度越高的国家在金融化程度较低的国家的金融流出和环境流入之间表现出更高的相关性，这可能会产生重要的政策影响。

五个国家被确定为这一金融环境多元化的中心：美国、法国、德国、比利时、卢森堡和英国。关键词：金融、环境、国际贸易、网络理论、多重性1简介金融市场中的网络分析近年来受到越来越多的关注[1、2、3、4、5]。然而，大多数研究都集中在封闭系统上，例如*本文并不代表欧洲央行（ECB）的观点。该观点仅表达了作者的观点，并不一定反映欧洲央行的观点。作为银行间市场[6,7]，所有权网络[8]或董事网络[9]。最近，网络分析已被应用于跨银行组合投资流，表明网络测量可作为金融系统结构稳健性的指标[10]。研究还进一步发展，将金融网络与实体经济网络（跨境贸易或国际贸易网络）结合起来，形成一种包容各方的方法[11,12]。与这一系列研究不同，本分析旨在对国际金融体系与国际贸易网络（ITN）中的商品所承载的环境负荷进行比较分析，以了解国际经济发展国家。从后一个研究方向出发，本分析旨在对国际金融体系以及经合组织国家ITN内货物携带的环境负载进行比较分析。

本文进行的研究涉及两个主要的文献：关于金融和双边贸易之间相互作用的辩论[13,14,18]，以及环境和投资之间关系的辩论，如外国直接投资[15,16,17]。我们的分析集中在金融和贸易环境内容之间的相关性和互惠结构上。1.1金融和实体经济之间的互动：最新进展。文献[13]充分证明了金融流动（尤其是长期流动，如外国直接投资）与国家间贸易之间存在相互作用。根据Coeurdacier[14]提出的模型，贸易开放，即国内企业面临日益激烈的国际竞争，可能会作为一种对冲策略，促进对外国企业股票的收购。因此，双边股权持有和商业重要性预计将呈正相关。贸易关系还可以降低借贷成本，从而刺激投资。信息不对称可能提供另一种解释：国际贸易中的交易促进了贸易伙伴之间的信息流动，从而降低了国际金融交易的不确定性，反之亦然[18]。大量的经验证据证实了贸易和外国直接投资之间互补性的假设[15,16,17]。实证文献也调查了贸易和投资组合之间的相关性。Aviat和Coeurdacie[18]研究了商品和资产持有贸易的地理位置，发现双边资产持有和商业贸易之间的因果关系在这两方面都有很大的进展。

Lane和MilesiFerretti[19]利用国际投资组合头寸的数据表明，双边股权持有与双边商品和服务贸易之间存在着很强的相关性，然而，应该问的问题是，贸易和金融流动之间的这种联系是否会对环境产生影响，以及高度金融化的国家是否有动力将工业生产重新分配给欠发达国家，以减少其国内污染。最近关于“污染港效应”的文章表明，环境的严格性——互惠是网络中所有节点之间相互交换的贸易份额——贸易的环境内容是指直接或间接地在本地或全球排放的排放，由出口商生产一定数量的出口商品套期保值：进行投资以降低不利价格变动的风险。环境监管影响国家竞争力，减少净出口，增加净进口，影响企业的区位选择，进而影响外国直接投资。此外，Aichele和Felbermayr[25]的分析表明，《京都议定书》通过显著增加承诺国从非承诺国的具体碳进口及其进口的排放强度来影响贸易流量。较少关注组合投资作为高金融国家将工业生产重新分配到其他国家以减少其国内污染的渠道。在本文中，我们不仅研究了外国直接投资与商品贸易之间的联系，还研究了其他金融流动之间的相关性，如股票和债券证券，它们的特点是时间跨度比外国直接投资短。

我们要解决的研究问题是：从不同的污染变量来看，长期和短期金融流动对国际贸易的方向和强度及其预期的环境影响有何影响？我们发现，平均而言，进口产品的具体环境含量与金融流出（无论是作为外国直接投资还是跨境投资组合流）的相关性和互惠性都比与金融流入的相关性和互惠性更强、更稳定。此外，这种模式在金融高度发达的国家更为突出。特别是，在跨境金融投资和贸易流动中体现的环境流动的多元化网络中，五个轮毂中的四个（法国、德国、美国和英国）是环境负荷的净进口国。这些结果无法确定因果关系，但与金融市场帮助大多数金融国家出口资本以交换环境负荷位移的观点一致。论文的其余部分组织如下。我们首先介绍了使用的数据来源和数据内容，并简要介绍了分析中计算的相关和互惠指数。然后，我们讨论了主要结果及其经济意义。最后一节结束。补充材料和分析的所有细节在SM中报告。2多元化融资环境：分析和结果2。1数据描述和来源SOUR网络分析结合了各种数据来源，用于衡量2002-2010年期间经合组织国家之间的贸易和双边金融流动和头寸。更准确地说，我们考虑了10个网络，其中节点由33个经合组织国家给出，边缘由金融投资或商品的聚集/有效跨境流动表示（节点和流动的详细列表见SI）。

金融流动包括双边外国直接投资流动（FDI）和组合资本流动。FDI数据以当前百万美元为单位，来自OECD统计数据。投资组合流量以当前百万美元计算，数据来自国际货币基金组织进行的协调投资组合调查（CPIS）[19]。CPIS记录了70多个报告国/来源国与200多个目的地国的年终投资组合持有量（长期债务、短期债务和股权投资组合资产）的双边组合数据，但并未提供投资组合流动信息。因此，本文中的所有投资组合流动都是以连续头寸之间的差异来衡量的：j国发行并由i国居民持有的债务证券的增加（减少）被记录为从j国到i国（从i到j）的资本流动[10]。早期的研究[19,26]已经强调了CPI的主要局限性，即不完整性、数据缺乏强一致性、报告不足的风险以及金融中心中介持股的问题处理。然而，除了外国直接投资外，投资组合流的包含使我们能够跟踪基于不同时间范围、由不同经济动机驱动的金融投资决策的趋势和特点。此外，我们还试图通过重点分析经合组织国家来遏制其中一些问题，这些国家更有可能获得全面的信息。因此，我们选择了一组国家，以确保数据质量与地理和时间覆盖之间的最佳权衡。然而，这意味着在解释我们的结果时，应该考虑到大型参与者，如中国，以及重要的资源丰富国家，如海湾国家，被排除在分析之外。

至于贸易网络，我们主要关注由贸易流直接或间接产生的环境流。贸易流量的环境预警估算来自Eora全球多地区投入产出（MRIO）数据库[27,28]。Eora elabo根据联合国国民账户体系（SNA）、国际贸易、欧盟统计局（Eurostat）、IDE/JETRO，以及几个具有匹配的环境和社会卫星账户的国家IO表，对187个国家的环境扩展投入产出（IO）表的时间序列进行评级。在本研究中，我们分析了双边排放量（2）和双边排放量（2）以及双边排放量（5）中的碳排放量（2）和碳排放量（2）的碳排放量（2）和碳排放量（2）的碳排放量（2）以及碳排放量（5）中的碳排放量（2）和碳排放量（2）中的碳排放量（2）和碳排放量（2）中的碳排放量（2）的碳排放量（2）和碳排放量（2）的碳排放量（2）和碳排放量（2）的碳排放量（2）构成了双边排放量（碳排放量（，短期和长期证券债务（SD和LD）、股票以及总证券债务（SD+LD）的组合投资。。环境和金融网络共享同一组节点，即33个经合组织国家。他们关系的纠缠导致了相互作用网络的多元化[31,29,30]。从今往后，everynetwork将被定义为金融环境多元化的一层。首先，我们通过应用基于皮尔逊相关系数[31]的先前方法来研究各层之间的空间相关性。图1显示了五个金融层（1至5）和五个环境层（6至10）的温度图（从白色到深红色的颜色表示正相关）。调查期间（2002-2010年）的平均相关性。

第一个矩阵显示了流向相同的水流之间的相关性（协同水流），第二个矩阵显示了流向相反的水流之间的相关性（反向水流）。有趣的是，与环境层最相关的金融层是股票（第二层）和总债务（第五层）。所有的环境层都与水的逆流（第10层除外，与第2层的SD相关性更大）相关。与环境最相关的第二个金融层面是TD。有趣的是，但并不令人惊讶的是，相关性都是正的：这是因为事实上，在每一层的复用的顶层是相似的。金融系统的枢纽也是ITN的枢纽。参见SI中的表1和表2，SI中报告了每年的校正矩阵。在环境层中，SO（第8层）始终是与任何金融层最相关的。这可能表明，金融层往往与制造业、冶金业和严重依赖原始化石燃料燃烧的工业更相关，但这方面还需要更多的研究。第二个相关性最高的是NOx（第6层），进一步表明与燃烧有关，最重要的是与低效燃烧有关。这可能暗示了一种特定的相关拓扑，这将在本文后续章节中进一步讨论。我们分析的第二个值得注意的结果是图1：复合层之间的相关性温度图，协同（左面板）和逆流（右面板），2002-2010年。颜色的阴影表明，从浅黄色到深棕色，两层之间的相关性在增加。第1层- 5：外国直接投资、股权、短期债务、长期债务和总债务。第6层-10:NOx，P M10，（3）SO，同当量和水脚印。

根据皮尔逊指数，股权是与环境层最相关的金融层，其次是TD（见SI，表3）。氮氧化物、二氧化硫和水是与权益层和大多数其他金融层最相关的层。前两个污染源与燃烧有关，可能暗示着与重工业之间的联系。在能源密集型和农业部门以及一些制造业，水的足迹很高。在大多数情况下（25个中的15个，见SI中的表3和表4），尤其是对于最相关的层（权益、TD、SO2和NOx），逆流与环境的相关性高于协同流，这表明在经合组织国家中，金融流往往与环境流的走向相反，通常情况下，流动会朝着特定的方向流动。此外，反向相关性比协同相关性更稳定（详见SI）。反向相关性表明，不同的层往往会相互作用。我们测量了F层和E层与国家i和j之间的交叉产品互惠性，根据国家的出口（exp）[32]标准化：rF Eij=xfijxejipjxfijjxeji（1）。图2显示了总体上的金融层（四个金融层的平均值）与总体上的环境层（五个环境层的平均值）之间的交叉产品互惠性。在第一个矩阵（图2，左面板）中，条目（国家）按字母顺序报告，而在第二个矩阵（图2，右面板）中，国家按增加的金融化程度排序（以金融部门在总增加值中的增值衡量）。改变国家的r射线顺序，我们可以看到矩阵中出现了一个不断增加的互惠梯度，当我们从金融较少的国家出发时。