全球买方-供应商网络的结构及其对未来的影响

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英文标题：
《Structure of global buyer-supplier networks and its implications for
  conflict minerals regulations》
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作者：
Takayuki Mizuno, Takaaki Ohnishi and Tsutomu Watanabe
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  We investigate the structure of global inter-firm linkages using a dataset that contains information on business partners for about 400,000 firms worldwide, including all the firms listed on the major stock exchanges. Among the firms, we examine three networks, which are based on customer-supplier, licensee-licensor, and strategic alliance relationships. First, we show that these networks all have scale-free topology and that the degree distribution for each follows a power law with an exponent of 1.5. The shortest path length is around six for all three networks. Second, we show through community structure analysis that the firms comprise a community with those firms that belong to the same industry but different home countries, indicating the globalization of firms\' production activities. Finally, we discuss what such production globalization implies for the proliferation of conflict minerals (i.e., minerals extracted from conflict zones and sold to firms in other countries to perpetuate fighting) through global buyer-supplier linkages. We show that a limited number of firms belonging to some specific industries and countries plays an important role in the global proliferation of conflict minerals. Our numerical simulation shows that regulations on the purchases of conflict minerals by those firms would substantially reduce their worldwide use.
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中文摘要：
我们使用一个数据集调查全球企业间联系的结构，该数据集包含全球约40万家企业的商业伙伴信息，包括在主要证券交易所上市的所有企业。在这些公司中，我们考察了三个网络，它们基于客户-供应商、许可证持有者-许可证持有者和战略联盟关系。首先，我们证明了这些网络都具有无标度拓扑，并且每个网络的度分布都遵循指数为1.5的幂律。这三个网络的最短路径长度都在六条左右。其次，我们通过社区结构分析表明，企业与那些属于同一行业但不同母国的企业构成了一个社区，这表明企业生产活动的全球化。最后，我们讨论了这种生产全球化对冲突矿产（即从冲突地区开采并出售给其他国家的公司以维持战斗的矿产）通过全球买家-供应商联系的扩散意味着什么。我们表明，属于某些特定行业和国家的有限公司在冲突矿产的全球扩散中发挥着重要作用。我们的数值模拟表明，对这些公司购买冲突矿产的监管将大大减少它们在全球的使用。
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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：
--> Structure_of_global_buyer-supplier_networks_and_its_implications_for_conflict_mi.pdf (444 KB)

2022-5-8 04:52:35 上传

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关键词：供应商 Quantitative Applications distribution Implications

全球买方-供应商网络的结构及其对冲突矿产监管的影响水野隆行、大西隆明和TsutomuWatanabe5,6日本千代田区Hitosubashi国立信息研究所，东京千代田区，101-8430，日本信息学系，日本千代田（高级研究生大学），东京千代田区Hitosubashi，101-8430，日本科学技术厅，东京千代田区Hitotsubashi，东京，101-8430，东京大学信息科学与技术研究院，东京千代田区弘野，本京区，东京，113-8656，东京大学经济研究院，东京，弘野，本京区，东京，113-0033，东京千代田区丸内日本佳能全球研究所，100-6511，日本邮件：mizuno@nii.ac.jpAbstract.我们使用包含全球约40万家企业（包括在主要证券交易所上市的所有企业）商业合作伙伴信息的数据集调查全球企业间联系的结构。在这些公司中，我们考察了三个网络，它们基于客户-供应商、被许可方或许可方，以及战略联盟关系。首先，我们证明了这些网络都具有无标度拓扑，并且每个网络的度分布都遵循指数为1.5的幂律。所有网络的shor测试路径长度约为6。其次，我们通过社区结构分析表明，企业与属于同一行业但不同母国的企业构成了一个社区，这表明了企业生产活动的全球化。最后，我们讨论了这种生产全球化对冲突矿产（即从冲突区开采并出售给其他国家的公司以维持竞争的矿产）通过全球买家-供应商联系的扩散意味着什么。

我们发现，一些特定行业和国家的有限公司在全球冲突矿产的扩散中发挥着重要作用。我们的数值模拟表明，对这些公司购买冲突矿产的监管将大大减少其在全球的使用。关键词：全球供应链、企业间网络、无标度、社区检测、冲突矿产——通讯作者：mizuno@nii.ac.jp1。引言许多复杂的物理系统可以建模，并更好地理解为复杂网络[1,2,3]。最近的研究表明，经济系统也可以被视为一个复杂的网络，在这个网络中，经济主体，如消费者、企业和ZF，紧密相连[4,5]。为了理解经济主体之间的相互作用，我们必须揭示经济网络的结构。本文的重点是企业间网络。在过去几年中，几起重大事件揭示了全球企业之间的相互联系：美国次贷危机引发的金融动荡，以及2011年福岛地震和日本海啸造成的全球供应链中断。这些事件引发了网络科学家、经济学家等信息学家对企业间网络的兴趣。此前曾研究过企业间关系的几个方面，包括企业与银行的关系[6]、客户与供应商的关系[7,8,9,10,11]以及所有权关系（即哪个企业拥有哪个企业）[12,13]）。度分布遵循幂律，任何一对企业的最短路径长度约为五（11、14、15）。纽曼的社区分析[16,17]还表明，当企业属于同一行业和/或位于同一州或地区[18]时，它们往往会相互交易。

调查发现，企业间网络的结构是稳定的[15]。以往研究的一个局限性是，它们主要研究一个国家内的企业间关系，因此它们很少涉及不同国家的企业之间的联系。重要的例外包括对全球所有权结构[19]和全球研发伙伴关系[20]的研究。然而，尚未有研究调查全球客户-供应商联系的结构，这是理解上述事件本质的关键（即全球金融危机和自然灾害对全球供应链的破坏）。在这种背景下，我们使用一个独特的数据集调查全球范围内的企业间联系，该数据集包含全球约40万家企业的商业关系（包括国内和国际）信息。这是本文的第一个贡献。请注意，如果一个人在企业层面汇总交易（购买和销售），那么他将获得国家层面的交易，经济学家称之为国际贸易。经济学家和物理学家最近研究了国际贸易的网络结构[21,22,23,24,25,26]。我们对企业层面国际交易的调查与这些研究密切相关，但我们的企业层面数据显示，与同一母国的其他企业相比，企业更可能与同一行业的其他企业进行交易，这与国际贸易研究中的假设大不相同。我们将在下面扩展这一点。在研究了全球企业间网络的结构之后，我们讨论了全球联系在企业层面对通过全球买家-供应商联系扩散“冲突矿产”的影响。

这是本文的第二个贡献。冲突矿物是指从冲突地带提取并出售以维持战斗的自然矿物（金、锡、钨等）。最突出的例子是由武装团体在刚果民主共和国（DRC）开采的天然矿物，在被工业国家的跨国电子公司收购之前，这些矿物通过各种中介机构输送。人们广泛讨论了如何缓解冲突矿产在全球的蔓延[27,28,29]。例如，美国政府在2010年7月通过了一项法律，要求上市公司审计其供应渠道，并报告其产品中使用来自DRCor邻国的冲突矿产[30]。在本文中，我们使用我们关于全球买方-供应商联系的企业级数据进行模拟分析，以评估各种措施的有效性，以缓解冲突矿产通过全球供应链在全球范围内的传播。论文的其余部分组织如下。第2节详细描述了我们的数据集，第3节介绍了企业间网络的基本特征，包括学位分布。第4节通过测量企业之间的最短路径长度来研究企业之间的互联程度。第5节利用纽曼定义的网络模块进行社区分析。第6节进行模拟分析，以调查冲突矿产通过全球供应链的扩散。第7节总结全文。2.数据集在本研究中，我们使用了由标准普尔资本智商（S&P Capital IQ）编制的独特数据集，该公司是麦格劳-希尔金融公司（McGraw-Hill Financial Inc.）的一部分[31]。该数据集涵盖了标准普尔定义的159个行业中217个国家的423024家主要注册公司，其中包括全球所有上市公司。

这些文件不包括地点、行业和年度总收入等属性。该数据集列出了最近一段时间（即2013年和/或2014年）以及整个样本期内（几乎所有关系都始于2000年）的核心合作伙伴名单（即客户、供应商、许可方、被许可方和战略联盟）。例如，在整个样本期内，IBM的核心客户和供应商的数量在近期为446家和184家，在某些年份为1565家和755家。客户和供应商之间存在以下关系。当j公司是i公司的应用程序时，i公司就是j公司的客户。被许可方和许可方之间存在这种对立关系。3.无标度全球企业间网络我们首先展示了三个全球企业间网络的共同无标度特性，它们基于客户-供应商、被许可方-许可方和战略联盟关系。图1描述了一个全球客户-供应商网络。观察到美国、欧洲和日本企业之间的许多国际联系。被许可方-许可方和战略联盟网络具有相同的特征。我们调查了企业之间以下联系的累积分布函数（CDF）：客户、供应商、被许可方、许可方和战略联盟。在图2中，横轴表示连接数，纵轴表示累积密度。每种连杆的CDF都有遵循幂律函数的导轨。功率定律约为1.5，如下所示：供应商：P>（Ns）∝ N-1.5s，（1）客户：P>（Nc）∝ N-1.5c，（2）被许可方：P>（Nle）∝ N-1.5le，（3）许可方：P>（Nlo）∝ N-1.5lo，（4）战略联盟：P>（Nsa）∝ N-1.5sa，（5）其中N是每种类型连杆的连杆数量。

在最近一段时间内，以及在整个采样周期内的某些年份，观察到1.5指数的分布。具有这种幂律的网络称为无标度网络。4.主要合并公司之间的六度分离我们测量在整个样本期内，非定向客户-供应商网络中每对公司i和j的最短路径长度（SPL）。它的固件数量是345909，所以大约有600亿对。虽然这个网络中的链路密度很低，但只有1.1×10-5.其最大连接部分的公司数量为318080家，约占所有公司的92.0%。图3显示了连接对的SPL分布。分布模式为五个路径长度，约80%的对通过六个或更少路径长度连接。我们还研究了直接客户-供应商网络考虑中间产品或资金流动的模式。这种模式也很短，只有七个路径长度。我们还测量了非定向被许可方-许可方、定向被许可方-许可方和非定向战略联盟网络中的SPL。表1显示了公司数量、链路的网络密度、最大连接组件的大小以及SPL的模式。这些网络中的模式也很短：大约六条路径长度。此前曾报道过国内非直接客户-供应商网络的SPL分布[11,14,15]。在日本的情况下，SPL分配模式是五个路径长度。

之前的研究没有考虑企业的国际联系；日本企业对的实际SPL小于五条路径长度。我们比较了全球客户-供应商网络和只有国内联系的国内客户-供应商网络中同一国家的成对企业的SPL。图4显示了SPL扩展到美国或日本国内连接的可能性。在日本的SPL案件中≥ 5和美国的SPL案例≥ 7在全球客户-供应商网络中，概率超过0.5。这一结果表明，外国企业的影响不容忽视，因为国际关系对于处理供应链中的事件是不可或缺的。5.企业社区结构全球企业间网络由多个社区建立。检测网络中的社区意味着出现密集的垂直连接组和组之间的稀疏连接。我们将模块化作为纽曼引入的社区的质量函数，并通过模块化最大化的快速算法来检测它们，这是识别社区的一种有效方法[32]。如果网络V被划分为L个子集{V，V，···，VL}，这些子集不重叠且不为空，则模块化Q定义为Q=LXi=1（eii- ai）=2MXl∈ViXm∈维亚姆-2MXl∈ViXm∈维亚姆, （6） 其中，Alm是相邻matr ix的一个元素，表示节点l和m之间的链路数量。Ei和Ai分别表示子集Via内的链路密度和连接到子集Vi的链路数量。当子集{V，V，···，VL}被随机选择时，EII被ai抵消，这给出了子集Vi中连接的网络密度的期望值。使用模块化，我们可以比较子集中连接的实际网络密度与其期望值。

当Q 与随机连接的网络不同，该网络没有统计意义上的社区。另一方面，Q 1对应于一个几乎完全划分为模块的网络。在整个样本期内，非定向客户-供应商、非定向许可方-被许可方和战略联盟网络的最大模块化分别为0.64、0.75和0.74。如此巨大的模块化意味着网络中存在着重要的社区。我们通过检查社区中企业的主要分布（如国家和行业）来描述每个社区。由于每个网络中都可以找到企业属性偏差，因此我们将每个社区中企业属性的分数与Ri在所有社区中的f r行动进行比较，l定义为Ri，l=网络中社区i中属性i的分数网络中所有社区中属性i的分数。（7） 每个社区中企业归因部分的p值是根据企业归因独立于社区的无效假设计算的。首先，我们调查了在整个样本期内模块化程度最高的被许可方-许可方网络中的社区。该网络有4493个社区。然而，前四名占所有公司的50%以上：22.9%、18.3%、7.7%和3%。8%. 表2显示了四大社区中p值<0.01的企业分布比例。我们关注的是与Ri，l≥ 3.识别社区特征的每个归因。最大的社区主要由电影、娱乐、半导体和广播公司组成。许多台湾企业都属于这个群体。台湾的主要产业是半导体。因此，最大的社区表示支持广播技术。

如表2所示，第二、第三和第四大社区分别展示了医疗保健、服装和化工行业的ICT行业。主要注册公司之间的被许可方-许可方关系往往局限于国家之间边界上的类似工业部门。接下来，我们将在整个样本期内关注一个无n导向的战略联盟网络，该网络有995个社区。前四名分别占所有公司的18.1%、17.2%、10.8%和9.5%。在每个社区中，企业属于相似的工业部门，但家庭数量不同。如表3所示，最大社区主要包括IT咨询和其他服务、通信设备、系统软件等行业的企业。第二、第三和第四大社区分别代表重工业、银行和度假村开发以及医药行业。我们还调查了在整个样本期内，非直接客户-供应商网络中每个社区的企业归属。该网络有3，46个社区。前四名分别占所有公司的20.9%、20.7%、12.0%和5.9%。第二和第三大社区显示了航空航天/国防和医疗等行业（表4）。另一方面，第四大社区在东盟自由贸易区内表现出合作，因为东南亚企业往往与同一地区的企业紧密联系。由于最大的社区包括各种行业（表4），我们进一步将最大的行业划分为离散的子社区。主要子社区表示一些行业部门。第一、第二和第三大子社区分别显示了广播技术行业、百货公司（即服装和餐饮行业）和电子设备行业（表5）。如上所述，大型注册公司往往与全球有联系。