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英文标题：
《Unfolding the complexity of the global value chain: Strengths and
  entropy in the single-layer, multiplex, and multi-layer international trade
  networks》
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作者：
Luiz G. A. Alves, Giuseppe Mangioni, Francisco A. Rodrigues, Pietro
  Panzarasa, and Yamir Moreno
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  The worldwide trade network has been widely studied through different data sets and network representations with a view to better understanding interactions among countries and products. Here we investigate international trade through the lenses of the single-layer, multiplex, and multi-layer networks. We discuss differences among the three network frameworks in terms of their relative advantages in capturing salient topological features of trade. We draw on the World Input-Output Database to build the three networks. We then uncover sources of heterogeneity in the way strength is allocated among countries and transactions by computing the strength distribution and entropy in each network. Additionally, we trace how entropy evolved, and show how the observed peaks can be associated with the onset of the global economic downturn. Findings suggest how more complex representations of trade, such as the multi-layer network, enable us to disambiguate the distinct roles of intra- and cross-industry transactions in driving the evolution of entropy at a more aggregate level. We discuss our results and the implications of our comparative analysis of networks for research on international trade and other empirical domains across the natural and social sciences.
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中文摘要：
通过不同的数据集和网络表示，对全球贸易网络进行了广泛研究，以期更好地了解国家和产品之间的相互作用。在这里，我们通过单层、多层和多层网络的视角来研究国际贸易。我们讨论了三种网络框架在捕获贸易显著拓扑特征方面的相对优势。我们利用世界投入产出数据库来构建这三个网络。然后，我们通过计算每个网络中的强度分布和熵来揭示各国和交易之间的强度分配方式的异质性来源。此外，我们还追踪了熵是如何演化的，并展示了观察到的峰值是如何与全球经济衰退的开始相关联的。研究结果表明，更复杂的贸易表示，如多层网络，如何使我们能够消除行业内和跨行业交易在推动熵在更总体水平上演化的不同作用的歧义。我们将讨论我们的结果以及我们对网络的比较分析对国际贸易研究以及自然科学和社会科学其他实证领域的影响。
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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：
--> Unfolding_the_complexity_of_the_global_value_chain:_Strengths_and_entropy_in_the.pdf (3.51 MB)

2022-6-10 18:58:05 上传

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关键词：全球价值链 价值链 复杂性 Quantitative Transactions

展现全球价值链的复杂性：单层、多重和多层国际贸易网络中的强度和熵Sluiz G.A.Alves、Giuseppe Mangioni、Francisco A.Rodrigues、1、3、4 Pietro Panzarasa和Yamir Moreno6、7、8、，*圣保罗大学数学和计算机科学研究所，圣保罗卡洛斯大学，SP 13566-590，卡塔尼亚大学Elettronica e Informatica Brazildipartmento di Ingegneria Elettrica，卡塔尼亚大学Elettronica e Informatica，95125卡塔尼亚，华威大学伊塔利数学研究所，考文垂市吉比特山路，考文垂CV4 7AL，英国华威大学复杂性科学中心，考文垂CV4 7AL，伦敦玛丽皇后大学英国商业与管理学院，邮编：E1 4NS，萨拉戈萨大学英国理论物理系，邮编：50009萨拉戈萨，萨拉戈萨大学生物计算与复杂系统物理研究所，邮编：50009萨拉戈萨，西班牙科学交流基金会，邮编：10126，都灵，Italy通过不同的数据集和网络表示，对全球贸易网络进行了广泛研究，以更好地了解国家和产品之间的相互作用。在这里，我们通过单层、多重和多层网络的视角来研究国际贸易。我们讨论了三个网络框架在捕获贸易显著拓扑特征方面的相对优势方面的差异。我们利用世界输入输出数据库来构建这三个网络。然后，我们通过计算每个网络中的强度分布和熵来揭示各国和交易之间的强度分配方式的异质性来源。此外，我们还追踪了熵是如何演化的，并展示了观察到的峰值是如何与全球经济衰退的开始相关联的。

研究结果表明，更为复杂的贸易表示，如多层网络，如何使我们能够消除行业内和跨行业交易在推动熵在更总体水平上演化的独特作用的歧义。我们讨论了我们的结果以及我们对网络的比较分析对国际贸易研究和自然科学和社会科学其他实证领域的影响。一、 引言网络视角长期以来被提倡用来研究国家间的国际贸易[1-15]，并研究其他几个经济体系，包括跨国信贷和投资的全球经济、供应链和生产市场[16]。将全球贸易体系表示为一个复杂网络的想法可以追溯到20世纪[6]，当时它被用来描述二战前各国之间的国际交易模式。不同的框架有助于研究人员更好地了解各国在不同经济行业中是如何相互影响的，并揭示可能影响各国竞争优势和经济绩效的复杂性【13，15】。已经提出了不同的网络模型和表示来描述全球贸易网络的结构。最常见的可能是单层框架[6]，其中国家被表示为网络节点，经济交易被表示为从一个国家到另一个国家的定向边，当前者向后者出口（进口）服务产品时。通过这种方法，研究人员已经阐明了贸易的一些结构特征。

例如，有人认为，worldwidetrade网络的特点是社区结构[17-19]，重尾度分布[7]，以及小世界和集群特性[14]。另一种被广泛采用的贸易代表是双边网络，这是单层网络的一种特例，其特征是两组不同的节点（例如国家和产品），因此只允许在不同节点集（例如国家到出口或进口产品的节点）之间进行连接[20]。例如，使用二部表示法，已经表明网络的拓扑变化可以被视为全球贸易中经济衰退的早期信号[21]。此外，研究人员还利用二部网络表示法从贸易数据中揭示了国家的竞争力和产品的复杂性【13，22】。最近，人们越来越有兴趣使用多重和多层网络来研究几个经济系统[23，24]。由于国际贸易在行业内和行业间展开，各国可以参与全球价值链的多个生产阶段，因此，使用网络框架，可以将行业作为网络的层次进行呈现，并通过这些层次的视角来调查国家之间的联系，可以对贸易结构提供宝贵的见解。例如，最近的研究采用了一种多元化的方法*亚米尔。moreno@gmail.comnetwork视角：调查特定层面的地方约束在国际贸易形成中的作用[25]，模拟贸易体系中连锁失败的出现和发展[26]，基于中间性中心性度量研究国家的结构位置和影响作用[27]。

最近，其他研究利用多层网络来研究全球贸易的结构组织[28]和技术创新对工业产品的影响[8]。当网络表示在可从贸易数据中提取的信息质量以及框架是否适合捕获贸易底层结构和动态的显著拓扑特征方面具有明显优势时，应采用网络表示。虽然近年来，多元化和多层网络越来越多地被用于研究贸易，但使用更复杂的网络结构或更简单、更节省的网络结构的实际好处仍有待全面研究。在这项工作中，我们朝着这个方向迈出了一步，并提出了一个总体框架，用于研究使用单层、多层和多层网络来代表国际贸易的相对优势。为此，我们利用贸易数据构建全球生产网络的全球价值链。我们关注一种特定的网络属性节点强度，并展示这种属性在不同网络表示中的分布情况。通过计算熵及其随时间的演化，我们进一步阐明了系统中力量的异质性，并表明不同的经济交易聚合方式（即按国家、按国家和行业、按国家和行业组合）可以检测到不同的市场结构和异质性来源。本文的组织结构如下。首先，我们介绍了数据和方法（第II A节）。然后，我们概述了构建每个网络表示的方法（第II B节）。

接下来，在第三节中，我们描述了用于计算每个网络表示中节点强度的一些度量，并使用这些度量来构造和比较强度分布。我们通过测量强度熵和评估贸易价值在每个网络中的分布情况，进一步研究了三个网络之间的差异。最后，我们关注每个网络中熵的演变，并揭示了贸易的组成部分，这些组成部分对总体水平上观察到的总体趋势负责。在第四节中，我们总结并讨论了我们的发现。二、材料和方法a。我们的分析数据集来自世界投入产出数据库（WIOD）[29]。该数据库包含43个国家之间的交易信息，包括2000年至2014年期间28个欧盟国家和15个其他主要国家之间的交易信息。此外，该数据库还提供了56个行业内和行业间的交易以及最终需求的详细信息，包括涉及同一国家的行业内和行业间的交易，从而使我们能够分析整个全球价值链的生产阶段。每年，国家间的交易以当前价格以百万美元表示，并提供了一个代表世界投入产出表（WIOT）的矩阵。最终需求分为五个不同的组成部分：最终消费支出、为家庭服务的非营利机构（NPISH）的最终消费支出、ZF的最终消费支出、固定资本形成总额以及库存和有价值资产的变化。

由于我们的研究与交易的价值（权重）直接相关，而且多年来存货的变化可能是正的也可能是负的，因此我们从分析中筛选出了涉及最终需求的单个交易，这些交易与总负值相关。请注意，这种负值只能在多层网络中找到，在多层网络中，交易在行业内部和行业之间进行分类。由于这种过滤，每年只有大约0.03%的观察值被删除。有关数据集的详细描述，请参见参考文献[28，29]。B、 构建单层、多层和多层网络我们从将WIOT表示为网络开始分析。传统上，全球贸易网络被视为单层（或单链）网络[14、17–19、21]。因此，研究WIOD的第一种方法是通过关注网络的单层表示来提取有关国家间互动动态的信息。在此表示中，如果cito cj有交易，则建立从一个国家cito到另一个国家cj的定向链接。此外，每个经济交易的强度由连接各国的链接的权重WSCICJO给出，该权重等于交易中交换的总价值（美元）。形式上，我们将单层网络定义为GS=（VS，ES，WS）给出的有向图，其中VS={ci；i∈{1，…，N}}}是一组节点，N等于国家数量（N=43），ES={（ci，cj）；i，j∈{1，…，N}}}是aFIG。1、国际贸易网络代表。（A） 五个国家之间的单层交易网络。每个节点cire表示一个国家，链接（实线）表示国家之间的交互。

cito country cj的wcicjofeach链接权重（以线条宽度表示）与cito country cj交换的所有产品和服务交易的价值（美元）之和成比例。自我循环是指一个国家与自身的经济交易；（B） 国家间交易的多元化网络。这三个层中的每一层都与一个行业关联，所有层都由相同的节点填充，每个节点代表对应行业中交易涉及的国家。在这种表示法中，各层内的定向连接（实线），即层内连接，传达了有关相应行业中从一个国家到另一个国家（或自身）的价值交换量的信息。请注意，单层表示中的权重分布在多重网络中的层之间，并由不同的线宽度表示。每个跨层连接（虚线）将每个国家跨层连接到自己，没有经济解释；（C） 国家间的多层交易网络。这是前两种情况的概括。每个层代表一个行业，所有层都由相同的节点填充，每个节点代表一个国家。每层中的层内定向连接（实线）表示相应行业内从一个国家到另一个国家（或到自身）的交易，而跨层连接（虚线）表示不同行业中从一个国家到另一个国家（或到自身）的交易。

在多层网络中，来自多路复用网络的链路的权重在层内和层间的连接之间重新分配，面积增益由不同的线宽表示。节点对（包括自循环）之间的有向边集，WS={wScicj；i，j∈{1，…，N}}是与边关联的权重集。因此，单层网络邻接矩阵ascicj的给定元素ascicj可以定义为ascicj=wScicj，if（ci，cj）∈ES，0，否则。（1） 例如，让我们考虑一下WIOT的简化版本，其中只有五个国家（c、c、c、c和c）和三个不同的生产部门（α、β和γ）。在单层表示法中，不同生产部门中从一个国家CIT到另一个国家cj的所有交易被折叠到一个单层中，并形成一个单一的定向链接（ci，cj），权重等于从国家cj到国家cj的所有交易之和，如图1A所示。请注意，在此表述中，我们无法区分发生在不同生产部门内（和跨不同生产部门）的交易。为了根据交易产生的生产阶段正确区分交易，我们可以引入层次的概念，并将不同行业国家之间复杂的互动系统表示为一个多元化网络【25】。在这个网络表示中，57个层，每个层代表一个独特的行业，由43个国家组成。在每个层α中，如果在层α中存在来自国家cito country cj的经济交易，则从国家cito country cj建立连接。这些层内事务称为层内连接。

此外，假设每个国家通过任意两层α和β与其自身相连，而层间连接代表了行业之间的唯一耦合。形式上，我们可以将多重网络定义为一对X=（GX，IX），其中GX={GXα；α∈ {1，…，k}}是一系列与X层相关的有向图GXα=（VXα，EXα，WXα），ix是不同层中（相同）节点之间的互连集。因此，每个有向图GXα的层内邻接矩阵将由AX[α]=AX[α]cicj表示，其中：AX[α]cicj=wX[α]cicj，if（ci，cj）∈EXα，0，否则，（2）对于1≤ i、 j≤ N和1≤ α ≤k、 其中，wX[α]cicjis是特定行业α中源自国家ci且在任何其他行业（包括α本身）中指向国家cj的所有交易的价值之和。在我们的简单示例中，贸易的多元化表示意味着现在有三个层次代表不同的生产部门，因此我们可以区分不同部门国家之间的交易（见图1B）。此外，交易权重现在在各部门之间进行了划分。例如，在单层情况下，从国家cto到国家cis的交易强度wccof非常强，并用一条很粗的线表示（图1A），而在多层情况下，连接两个国家的同一链路可以在两个不同的层（α和β）中找到，因此每层中的链路强度不同。请注意，每层中的权重之和等于单层表示中相应链接的权重，即wScicj=wX[α]cicj+wX[β]cicj+wX[γ]cicj。然而，跨层连接没有经验解释，因为它们只是为了确保跨层节点对齐。