买方-卖方网络的逐渐演变及其在市场中的作用

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英文标题：
《The gradual evolution of buyer--seller networks and their role in
  aggregate fluctuations》
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作者：
Ryohei Hisano, Tsutomu Watanabe, Takayuki Mizuno, Takaaki Ohnishi,
  Didier Sornette
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  Buyer--seller relationships among firms can be regarded as a longitudinal network in which the connectivity pattern evolves as each firm receives productivity shocks. Based on a data set describing the evolution of buyer--seller links among 55,608 firms over a decade and structural equation modeling, we find some evidence that interfirm networks evolve reflecting a firm\'s local decisions to mitigate adverse effects from neighbor firms through interfirm linkage, while enjoying positive effects from them. As a result, link renewal tends to have a positive impact on the growth rates of firms. We also investigate the role of networks in aggregate fluctuations.
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中文摘要：
企业之间的买方-卖方关系可以被视为一个纵向网络，在这个网络中，当每个企业受到生产率冲击时，连接模式会发生变化。基于一组描述55608家企业在过去十年中买卖关系演变的数据集和结构方程模型，我们发现一些证据表明，企业间网络的演变反映了一家企业通过企业间联系减轻邻国企业不利影响的局部决策，同时也从中获得了积极影响。因此，链接更新往往会对公司的增长率产生积极影响。我们还研究了网络在总量波动中的作用。
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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：
--> The_gradual_evolution_of_buyer--seller_networks_and_their_role_in_aggregate_fluc.pdf (594.43 KB)

2022-5-8 06:50:18 上传

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关键词：Quantitative Fluctuations Applications Longitudinal connectivity

买方-卖方网络的逐渐演变及其在总流量中的作用久野三平、渡边淳、水野隆行、大西隆明和迪迪埃·索内特*2018年10月1日摘要企业之间的买方-卖方关系可以被视为一个纵向网络，在这个网络中，随着每家企业受到生产力冲击，连接模式也会发生变化。基于描述55608家企业在过去十年中买卖关系演变的数据集和结构方程模型，我们发现一些证据表明，企业间网络的演变反映了企业的本地决策，通过企业间联系减轻了来自相邻企业的不利影响，同时也从中获得了积极影响。因此，链接更新往往会对企业的增长率产生积极影响。我们还研究了网络在聚合反应中的作用。从宏观经济和微观经济的角度来看，企业间的买方-卖方网络都很重要。从宏观经济的角度来看，这一网络代表了经济中的一种互联形式，允许企业层面的特殊冲击传播到其他企业。之前的研究表明，这种传播机制干扰了冲击的平均化过程，并可能对宏观经济变量产生影响，如总波动（Acemoglu、Ozdaglar和Tahbaz Salehi（2013）、Acemoglu等人（2012）、Carvalho（2014）、Carvalho（2007）、Shea（2002）、Foerster、Sarte和Watson（2011）以及Malysheva和Sarte（2011））。从微观经济的角度来看，特定时间点的网络是每个企业链接更新决策的结果，以避免（或分享）与其相邻企业的负面（或正面）冲击。

这两种网络视图是相关的*久野：东京大学信息科学与技术研究生院社会信息通信技术研究中心，地址：日本东京本岛洪戈7-3-1号，邮编：113-8654，em072010@yahoo.co.jp.渡边：东京大学经济研究生院，地址：日本东京本岛洪戈7-3-1号，邮编：113-8654，watanabe1284@gmail.com.水野：日本国立信息研究所信息与社会研究部，地址：东京千代田区Hitotsubashi 2-1-2，101-8430，mizuno@nii.ac.jp.大西：东京大学信息科学与技术研究生院社会信息通信技术研究中心，地址：日本大西市本京区洪戈7-3-1号，邮编：113-8654。takaaki@i.u-东京。ac.jp。索内特：瑞士联邦理工学院管理、技术和经济系ETH Z¨urich，Scheuchzerstrasse 7，8092 Z¨urich，瑞士，sornette@ethz.ch.作者非常感谢Iyetomi Hiroshi、Fujimoto和RIETI的研讨会参与者对论文之前版本的有益评论。久野得到了日本青年科学家科学促进会研究奖学金的资助。因为两者都与冲击的传播有关。前者强调了特殊冲击通过静态网络传播的事实，而后者提供了一个更动态的观点，企业可以选择更新其链接结构，以共享或避免冲击。这里的问题是，不清楚后一种观点如何影响前一种观点。

链接更新是否会因企业形成传递积极冲击的新链接而增加总流量，还是会因企业切断传递负面冲击的链接而减少总流量，或者会产生不同的影响？重要的是要强调这样一个事实，即上文所列的宏观经济学中的先前研究隐含地假设了一种静态链接结构，在这种结构中，链接更新不会发生。然而，轶事证据表明，企业可能会更新其联系结构，以避免负面冲击，并与相邻企业分享正面冲击。例如，据报道，在2008年的金融危机中，许多银行切断了与表现不佳的公司的联系，同时与表现较好的公司建立了新的联系。如果这些决定广泛发生，那么冲击就不会像之前的论文所建议的那样传播。为了研究冲击传播和联系更新之间的贸易效应，我们对联系更新对经济总体增长率的影响进行了实证分析。我们的分析是新颖的，因为我们明确考虑了网络的链路更新方面。这是通过采用企业级数据而不是部门级数据来实现的。由于数据的可用性，我们使用了来自日本的企业级数据集，在那里我们既有网络数据，也有十年来每家企业的对数增长率。我们希望类似的结果也适用于其他国家。利用唯一的数据集，我们采用结构方程建模来估计链路更新对网络总体增长率的影响。我们的模型可以被视为Long和Plosser（1983）的多部门模型的企业级变体，该模型在商业周期文献中是典型的。

在对结构参数进行估计（其中我们讨论了结果和识别问题）后，通过对冲击传播进行反事实分析来估计链路更新的影响。具体而言，分析首先使用估计的结构模型估计单个冲击，然后使用不同年份的网络传播冲击，并比较结果。从这一练习中，我们的第一个结果表明，当前网络通常是最佳的网络配置，与之前的网络相比，它优化了正面冲击的传播和负面冲击的避免。此外，我们还表明，对于正面冲击，未来网络通常比当前网络更好，因为它比当前网络更好地传播正面冲击。这可以通过断开连接和形成连接之间的成本不对称来解释。当一个人的邻居面临负面冲击时，切断一条现有的链路要比在相反的情况下形成一条新的链路或通往远方目标节点的新路径更容易。然后，我们提供一些证据，证明链接更新对提高企业平均增长率具有积极影响，从而回答了本文的主要问题。最后，通过比较每年的平均对数增长率和根据我们的模型估计的平均个体冲击，我们表明至少37%的总波动可以用网络效应来解释。论文的其余部分组织如下。在第1节中，我们总结了本文中使用的基本符号。我们还简要描述了本文中使用的数据集，并提供了基本的描述性分析。第2节介绍了结构模型。第3节说明了我们的推断过程，并给出了估计结果。我们还讨论了识别问题。

在第4节中，我们使用该模型对地震传播进行反事实分析，并解决网络的逐渐演化问题。第5节讨论了企业间买方-卖方网络对总流量的影响。第6节结束。1数据和符号本文使用的网络和财务数据来自Teikoku数据库。这些数据基于日本超过10万家企业在2003年至2012年会计年度完成的问卷调查。我们使用这些数据的一个子集，其中我们在整个10年期间拥有网络和财务信息（即55608家公司）。在调查问卷中，企业被要求对与之交易的几个（最多五个）上游和下游企业进行命名。该方案类似于社交网络分析中使用的固定等级提名方案（Ho Off等人（2013））。我们定义了两种类型的邻接矩阵：下游和上游。Wedenote通过G表示描述下游网络的邻接矩阵，其中下游企业列在每一行中。因此，据Fim i报告，当且仅当Gij=1时，Fim j从Fim i购买。H的定义与上游邻接矩阵类似。必要时，我们使用下标来表示时间点，因此2012会计年度的买方网络由G表示。我们可以将这两个邻接矩阵组合起来，并创建矩阵，以便使用链接插值来保持H=GT。然而，由于数据不包括权重（即交易量），因此可能会使用此插值形成虚假链接。为了详细说明这一点，假设一家文具店向一家生产汽车的公司出售了相当数量的铅笔。从百货商店的角度来看，A公司是决定其销售收入的主要买家。

然而，从A公司的角度来看，文具店的重要性远远低于从其购买汽车零部件用于生产的上游公司。因为在本文中，我们关注的是具有强关系的链接，所以我们关注的是原始形式，而不执行任何关系插值。值得注意的是，G并不等于H的转置。表1总结了2003-2012年期间企业对数增长率的一些基本描述性统计数据。可以看出，企业的平均对数增长率在0左右，呈现出一个温和的周期。如前所述，由于我们使用的是数据的一个子集，因此每年使用55608个样本来计算平均原木增长。表2总结了两个邻接矩阵中非零元素的数量，以及它们的旋转。可以看出，除2008年外，形成和断开的链接数量呈现出稳定的演变。还可以看出，随着时间的推移，链接的总体数量似乎是稳定的。在图1中，我们展示了一个等高线图，显示了下一年的原木增长率（等高线）到当前的原木增长率（x轴）和当前的规模（y轴），其中每个企业的等高线是使用二维样条估计的。

可以看出，在81亿日元（即exp（9））以上，有一个明显的持续模式，即正增长率趋于重复，andhttp://www.tdb.co.jp/index.htmlYear平均原木增长标准差2003 0.008 0.1822004 0.021 0.1742005 0.022 0.1612006 0.022 0.172007 0.017 0.1752008 0.001 0.1962009–0.076 0.2202010–0.059 0.2272011 0.009 0.2062012 0.004 0.188表1：企业平均原木增长率和标准差。年份G表格G服务器G表格H服务器H2003 105238--116980-2004 106230 16789 17781 118534 16270 178242005 106425 16862 17057 119228 16736 174302006 106758 16056 16389 119571 16318 166612007 106732 15924 15898 119625 161161642008 109073 20375 2271220699 231492009 109881 16680 17488 122898 16519 173422010 109721 15861153182011 109546 15404 15229 122021 14675 146472012109928 14618 15000 122844 13982 14805表2：两个邻接矩阵中非零元素的数量以及两个矩阵中形成和断开的新链接（非零元素）的数量。反之亦然中左区域的不规则模式可以用子公司的行为来解释，这些行为受到母公司决策的影响（例如，参与吸收式合并、企业集团重组）。

然而，即使忽略这部分数据，也可以看出，总体而言，企业的对数增长率似乎存在一种持续的模式。-0.150.050.10.10.150.150.150.20.20.20.2-0.10.20.25-0.1-0.05-0.050000.05051015-5.0.5.10销售日志销售额的增长-0.10.00.10.2 Val图1：（在线彩色）等高线图，显示了下一年的原木增长率与当前原木增长率以及各公司的当前规模。使用二维样条曲线估计轮廓。在表3中，我们展示了新形成的和断开的链接周围企业的正对数增长率和负对数增长率的比例。一阶、二阶和三阶节点由从新形成或断开的链路到达节点所需的步骤确定。为了清晰起见，图2中提供了一个示意图，显示了一阶、二阶和三阶节点。表3中的粗体表示以下情况：（i）在给定年份，新形成的链路的节点正日志增长率的比例高于断开的链路，或者（ii）在给定年份，断开的链路的节点负日志增长率的比例高于新形成的链路。可以看出，多年来，网络往往会在经历正对数增长率的节点之间形成链接（反之亦然）。这让我们首次洞察到企业的日志增长率与网络链路更新过程之间的联系。0.1 0.05 0.02-0.1 0.03 0.06第一第二第三0.1-0.01-0.1 0.02 0.03 0.1-0.1-0.05图2：示意图，显示形成和断开链路的一阶、二阶和三阶节点。虚线表示新形成或断开的链接。

这些数字代表了每家公司的原木增长率。2模型我们在本文中使用的模型是（I- βGGt- βHHt）yt=（βLGGt-1+βLHHt-1） yt-1+γyt-1+ t、 （1）其中YT表示每家公司的销售额增长率t发生以u和σ为特征的正常形式特异性休克。甚至还有一些未知的参数。我们的模型可以被视为Long和Plosser（1983）的多部门模型的企业级变体，该模型在商业周期文献中是典型的。在Long和Plosser（1983）中，明确假设每个部门（即企业）使用其他部门（即企业）生产的材料，这些部门联系代表了经济中的相互联系，向其他部门传播特殊部门特定的冲击。Long和Plosser（1983）的部门级和企业级联系之间的差异在于企业之间的联系更新过程。在部门层面上，如果其他部门对商品的总需求保持不变，那么与其他部门的联系强度不会改变。然而，即使在这种情况下，由于企业层面的链接更新行为，企业间网络结构也可能会有所不同。本文的主要目的是明确考虑这种链接更新行为。宏观经济学的普遍共识是，基于卢卡斯的“多元化论点”（卢卡斯（1977）），特定行业的冲击应该在整个经济中平均化。