关键资源的系统性贸易风险

表格。V还显示了每个国家在P Si（t）=0的情况下获得相同分数的地区特定结果。这就消除了所有关于个别国家政治稳定的信息。在这种情况下，与进口依赖IRi相比，贸易风险指标T RRI与价格波动率的相关性仍然更高。为了研究区域特定结果的稳健性，我们将表II的价格波动率的相关系数与三个随机数据集的结果进行比较，如第IV c节所述。随机结果显示在表S.V中的支持信息中。对于进口依赖性，在任何一种按结构进行的随机下，结果都不会改变。在随机Mr fix In deg（t）和Mr fix In/out deg（t）下，强度内贸易风险的结果得以保留，这分别保持了In度和两者、In度和out度。随机Mr fix度（t）的情况并非如此，它只保留了网络的平均度。在这里，我们仍然发现强度贸易风险（In-strenghtradelisk）与价格波动率之间存在着显著的相关性，而价格波动率远远低于实际数据。这些相关性可归因于进口国的P Si（t）值的影响，在任何随机分析下都不会改变。价格波动率与贸易风险和PageRank两者之间的相关性仅对随机方案Mr fix in/out deg（t）显著。这证实了系统性贸易风险的巨大贡献只能通过考虑整个贸易流网络来解释。图2：欧盟和美国的贸易风险与价格波动。每个点代表一种矿产资源。

（A）欧盟和（B）美国的特定国家风险指标与特定矿物的年平均价格波动率以及以颜色表示的综合供应风险显著相关。具有高CSRR的资源往往位于右侧。我们还显示了价格波动率与贸易风险和综合供应风险的相关系数ρσ和ρCs，以及p值，以拒绝真实相关系数为零的无效假设。C、 高风险资源欧盟铍贸易风险最高的资源。铍的主要用途是制造航空航天和国防工业中轻型精密仪器的连接器和开关。全球85%的铍供应来自美国，其余大部分来自中国。因此，美国的贸易风险远低于欧盟。铟的贸易风险在欧盟（美国）排名第二（第三）。这对于制造液晶显示器至关重要。铟几乎是锌矿开采的副产品。如果对铟的需求增加，其可用性不一定会增加，因为这种可用性在很大程度上取决于锌的经济性。美国最高的贸易风险是铊，它对医学成像至关重要。美国的全球铊供应相对受限，特别是2006年中国取消了几项铊出口税收优惠[15]。我们还发现，镓和钒在美国的贸易风险很高。镓通常是铝的副产品，钒通常是铀矿开采的副产品。我们发现，碲在欧盟的贸易风险相对较高（美国的数据被扣留，以避免披露专有公司数据）。

碲是铜的副产品，是制造太阳能电池板的关键。一般而言，我们发现美国EUthan的贸易风险值较高，见表S.III。在欧盟，铍的贸易风险最高值为0.44，而在美国，铊的贸易风险最大值为0.19。欧盟和美国的个别资源贸易风险等级如图3所示。每种资源都是根据其在欧盟和美国的贸易风险值进行排名的。最低等级对应最高的贸易风险，最高等级对应最低等级。图3中的颜色表示资源是否属于（i）主要金属（ii）主要金属的副产品，或（iii）其他资源【14】。有一种趋势是，两国贸易风险相对较高的矿产往往作为副产品开采，而主要金属的贸易风险处于中间值。三、 讨论本研究的实质是，我们已经表明，关键资源的国际贸易网络包含的信息能够解释这些资源价格波动的很大一部分。该信息通过系统性风险度量（贸易风险）进行量化。欧盟的贸易风险与价格波动之间的相关性远高于美国。这一发现与另外两个事实相吻合。首先，美国基于网络对系统性贸易风险的贡献较低，占解释价格波动的38%，而欧盟在控制了非网络效应后解释了68%的价格波动。其次，美国系统性地对系统性贸易风险高、网络脆弱性高的资源采用较低的贸易壁垒，而欧盟则没有采用此类措施。因此，有理由假设，降低系统性风险资源的贸易壁垒可以减少连锁供应冲击对资源价格的影响。

这些发现表明，目前非燃料矿产资源的风险管理存在明显不足，尤其是在欧盟。这是因为没有考虑到级联冲击对复杂互联系统的累积效应导致的系统性故障。这一点尤其突出，因为人们发现了无花果。3： 欧盟和美国的贸易风险等级。每个点表示单个资源。排名1的是给定区域中贸易风险最高的资源，排名2的是第二高的贸易风险，依此类推。只有欧盟或美国可用信息的资源显示在绘图区域之外。主要金属用黑匣子表示，副产品矿物用灰色圆圈表示，其他矿物用浅灰色钻石表示。很明显，在这两个地区具有高贸易风险的矿物都是作为副产品开采的，而主要金属则表现出中等贸易风险值。许多最易受系统性风险影响的资源仅作为副产品生产，在对国家利益至关重要的行业中发挥着至关重要的作用。对系统性贸易风险的分析产生了许多政策影响。虽然商品或关键资源的交易总是会涉及某种程度的不正确信息，但需要更好的监控和数据透明度，以采用更稳健的方法来理解风险，而这些风险可以通过考虑网络影响来预见。能够缓解系统性风险的政策工具将允许决策者实施战略实物储备和贸易法规等措施，以缓解市场波动，同时确保实物供应。金融网络研究表明，通过所谓的“系统风险税”，系统性金融风险几乎可以完全消除【22】。

这是一种宏观审慎监管方法，对系统性风险金融交易征税，以设定与该交易相关的系统性风险增量。在这种方法的推动下，可以想象，类似的政策措施，如商品风险税，可以与AIM一起制定，以创建对我们社会至关重要的更具弹性的商品市场。四、 数据和方法a。矿产贸易数据本研究中包含的矿产来自美国地质调查局（USGS）[15]每年发布的矿产商品摘要。这些摘要包含71种矿产商品的行业结构、显著统计数据以及世界产量和资源信息。总结还列出了协调制度（HS）分类中每种矿物的关税代码。我们收集了2000-2012年联合国商品贸易数据（UN Comtrade data）提供的每种商品关税代码的贸易数据【23】。不包括不特定于特定资源的关税代码，如代码2530.90（“其他矿物质”）。我们包括了这些年中存在任何矿物贸易数据的所有国家。这相当于107个国家。第t年资源r中i国和j国之间的贸易流量记录在矩阵Mrij（t）中。Mrij（t）是从伊藤j国流出的资源r的价值，以美元计量。对于每个贸易流，数据中应存在两个记录，一个是进口国j，一个是出口国i。由于数据不完整，在某些情况下，这两个条目不匹配。Mrij（t）定义为这两个条目的较大值。Mrij（t）是一种依赖时间的多路网络，其中节点对应于国家，其中每个网络层是给定矿产资源的国际贸易网络。

以类似的方式，我们构建了多重Krij（t），其中每个条目对应于t年从i国到j国的资源贸易流量，单位为kg。我们只包括占一个国家进口额百分之一以上的贸易流量，即Mrij（t）PiMrij（t）>0.01的贸易流量。价格和波动性。i国以美元/千克计量的资源r价格pi（r，t）从贸易数据中获得，即pi（r，t）=PjMrij（t）PjKrij（t）。pi（r，t）对应于i国资源r的平均免费船上价值，即货物的交易价值和将货物运送至出口国边境所提供服务的价值。i国的资源对数年回报率r为VI（r，t）=logpi（r，t）pi（r，t-（1）. i国资源r的波动率σri是vi（r，t）的标准偏差，计算时间跨度t∈ [2000年，2012年]。总贸易量和储备。第t年资源r的总贸易量t t V（r，t）是以kg为单位测量的所有贸易流量的总和，即t t V（r，t）=Pi，jKrij（t）。一种矿物的可用储量r，Rr的估计值取自美国地质调查局的最新估计值【15】。这些估算给出了经济上可开采的已确定和当前未发现资源的未来供应量，同时也考虑了回收资源。B、 进口依赖、供应风险和贸易壁垒进口依赖。一个国家在资源r供应冲击方面的脆弱性与i对r的净进口依赖性密切相关。如果我是r的净出口国，那么我受供应冲击的影响将小于经济依赖资源r进口的国家。进口依赖水平由进口依赖指标IRri（t）量化，对于t年的i国，IRri是指资源。

对于美国，IRri（t）数据由美国地质调查局每年提供，定义为进口减去出口。加上ZF和行业证券交易所的调整【15】。Irri为该表观消耗量的百分之一，在一段时间跨度t内的平均值∈ [2000年，2012年]。可从欧盟委员会（EC）[24]获得2006年欧盟进口依赖值。综合供应风险。有多种方法可以量化资源的供应风险。（美国）国家研究委员会（NRC）根据进口依赖性、资源生产集中度和可替代性，对11种矿产的供应风险进行了估算【25】。英国地质调查局（BGS）发布了41种矿产的风险指标，其中考虑了它们的稀缺性、生产集中度、储量分布、回收率、可替代性以及主要生产国和储量托管国的治理方面【26】。欧共体根据生产集中度、生产国的政治稳定性以及材料的可替代性和循环性发布了41种材料的供应风险指标【24】。我们重新缩放了这三个值列表中的每一个，以便将供应风险最高的矿物的值指定为1，将供应风险最低的矿物的值指定为零。矿产r的复合供应风险CSRr定义为NRC、BGS和EC提供的重新调整供应风险的平均值。请注意，虽然个别供应风险指标通常是特定于区域的，但我们将复合供应风险CSRRA视为全球指标。贸易壁垒。贸易壁垒定义为从MAcMap数据库获得的适用于区域i内涉及资源r的所有贸易流的所有从价等值关税单位的平均值【27】。C

随机数据集为了研究我们结果的稳健性，我们考虑了贸易流量矩阵Mr（t）的三种不同随机化。随机Mr fix度（t）是Mr（t）所有元素的随机排列。也就是说，Mr（t）中的每个贸易流都被指定一个新的进口国和出口国，从所有国家中随机选择。Mr fix度（t）与Mr（t）具有相同的平均度和总贸易量，但在其他方面是完全随机的。第二个随机化（Mr fix in deg（t））是从Mr（t）中获得的，方法是将每个贸易流的出口国替换为一个随机化国家。这种随机化程序不仅保留了各国的平均程度和贸易量，而且还保留了各国的实力和程度。在这种随机化下，涉及节点最近邻居的网络属性（如特征值）可能会发生变化。在第三次随机化中，我们按照以下方式构建贸易流量矩阵Mr fix In/out deg（t）。LetLr（t）是mr（t）中的链接集（即非零交易流），Wr（t）是对应的链接权重集。Mr fix in/out deg（t）是通过保持Lr（t）固定并用元素的随机排列替换Wr（t）来获得的。Mr（t）和Mr fix in/out deg（t）仅受非零贸易流量的影响。所有涉及随机数据的结果都是100个独立实现的随机过程的平均值。[1] Graedel，T.、Harper，E.、Nassar，N.&Reck，B.K.《现代社会的物质基础》。《国家科学院学报》（2013年）。[2] Tang，K.&Xiong，W.《商品指数投资和金融化》。国家经济研究局技术代表（2010年）。[3] Ba Offes，J.和Haniotis，T.展望了2006/08年商品价格的繁荣。技术代表，世界银行（2010年6月）。[4] Billio，M.，Getmansky，M.，Lo，A.W。

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