投入产出敏感性提高了经济弹性

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英文标题：
《Economic resilience from input-output susceptibility improves
  predictions of economic growth and recovery》
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作者：
Peter Klimek, Sebastian Poledna, Stefan Thurner
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Modern macroeconomic theories were unable to foresee the last Great Recession and could neither predict its prolonged duration nor the recovery rate. They are based on supply-demand equilibria that do not exist during recessionary shocks. Here we focus on resilience as a nonequilibrium property of networked production systems and develop a linear response theory for input-output economics. By calibrating the framework to data from 56 industrial sectors in 43 countries between 2000 and 2014, we find that the susceptibility of individual industrial sectors to economic shocks varies greatly across countries, sectors, and time. We show that susceptibility-based predictions that take sector- and country-specific recovery into account, outperform--by far--standard econometric growth-models. Our results are analytically rigorous, empirically testable, and flexible enough to address policy-relevant scenarios. We illustrate the latter by estimating the impact of recently imposed tariffs on US imports (steel and aluminum) on specific sectors across European countries.
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中文摘要：
现代宏观经济理论无法预测上一次大衰退，也无法预测其持续时间和复苏率。它们基于在衰退冲击期间不存在的供需平衡。在这里，我们将弹性作为网络化生产系统的一种非平衡特性，并发展了投入产出经济学的线性响应理论。通过使用2000年至2014年间43个国家56个工业部门的数据对框架进行校准，我们发现各个工业部门对经济冲击的敏感性因国家、部门和时间的不同而存在很大差异。我们表明，考虑到行业和国家具体复苏的敏感性预测，远远优于标准的计量经济增长模型。我们的结果在分析上是严格的，在经验上是可测试的，并且足够灵活，可以处理与政策相关的场景。我们通过估计最近对美国进口（钢和铝）征收的关税对欧洲国家特定部门的影响来说明后者。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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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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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Economic_resilience_from_input-output_susceptibility_improves_predictions_of_eco.pdf (1.42 MB)

2022-6-14 06:35:25 上传

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关键词：投入产出 入产出 敏感性 Quantitative Contribution

投入产出敏感性带来的经济弹性改善了对经济增长和复苏的预测。Klimek1,2，Sebastian Poledna2,3，Stefan Thurner1,2,3,4，*复杂系统科学，CEMSII，维也纳医科大学，斯皮塔尔加塞23号，A-1090，澳大利亚复杂科学中心维也纳，Josefst¨adter Strasse 39号，A-1080 Vienna，Australiasa，Schlossplatz 1号，A-2361 Laxenburg，Australiasanta Fe Institute，1399 Hyde Park Road，Santa Fe，NM 85701，USA*通信地址应为谁。电子邮件：stefan。thurner@muv.ac.atModern宏观经济理论无法预测上一次大衰退，也无法预测其持续时间和复苏率。它们基于在衰退冲击期间不存在的供需平衡。在这里，我们将弹性作为网络化生产系统的一种非平衡属性，并发展了投入产出经济学的线性响应理论。通过使用2000年至2014年间43个国家56个工业部门的数据对框架进行校准，我们发现各个工业部门对经济冲击的敏感性在国家、部门和时间上有很大差异。我们表明，考虑到行业和国家特定复苏的敏感性预测，远远优于标准的计量经济学增长模型。我们的结果在分析上是严格的，在经验上是可测试的，并且足够灵活，可以解决与政策相关的场景。我们通过估计最近征收的关税对美国进口（钢铁和铝）对欧洲国家特定行业的影响来说明后者。PACS数据：2008年，几个发达经济体遭受了有史以来规模最大的专业典当的打击[1]。

这次大萧条之后，又发生了一件更为显著的事件，即经济复苏速度令人费解地缓慢。正如保罗·克鲁格曼（PaulKrugma n）所指出的那样，经济学家不仅错误地估计了发生如此严重危机的可能性，而且还错误地估计了我们从危机中恢复的速度。人们对经济理论中这一盲点的起源及其未能预测系统性事件的认识加深了人们对经济系统如何吸收冲击以及如何恢复的兴趣[4-7]。我们对经济弹性缺乏理解，这可以解释为宏观经济理论与市场如何运作的现实之间存在根本性的不匹配，尤其是在出现极端事件的情况下。一般均衡理论认为，经济增长的特点是需求和供给的平衡，这导致价格表现为过度均衡[10-12]。然而，这场危机是一个“沟通、相互依存、相互作用、网络和信任的故事”[9]，导致了这些荒谬的均衡判断。在极端事件的背景下，经济学中均衡概念的不当使用有时被指出是错误的。到目前为止，解决和研究经济非均衡的唯一方法是高度程式化的货币交换统计模型[19]和计算机模拟[20，21]。在物理学中，非平衡系统同样难以理解和控制。除了一些重要贡献[14-17]，尚未找到平衡外现象的统一框架[18]。然而，在线性响应理论（LRT）的框架内，已经成功地解决了如何理解处于平衡状态的系统对冲击的响应行为。根据LRT，作用于系统的外部力e，X（t）会导致成比例的力，J（t）=ρX（t）。

比例由输运系数或磁化率ρ给出，ρ与系统平衡自相关函数的衰减正式相关，即所谓的格林-库波关系[24，25]。LRT为构成每门高中物理课程核心的许多线性现象学定律提供了理论基础，如欧姆定律、牛顿粘度、正常磁化率和电敏感性，见补充材料（SM）注释S1和表S1 I。在下文中，我们对LRT进行了直观说明。想象一下，有人递给你一个盘子，上面有一堆精致的卡片。哪张牌会先掉下来导致房子倒塌？为了回答这个问题，你要尽量减少损坏：轻轻推动托盘，观察卡片的反应。如果一个微小的障碍移动了某些卡片，你可能会得出结论，如果托盘推得更用力，这些卡片将首先掉落。你观察到要移动的第一张牌被称为最容易受到冲击（轻推）的牌。如果你观察到任何纸牌都没有移动，你可能会被诱惑去使用一个强力踢；这些卡片可以粘在一起。类似的推理方式奠定了线性响应理论的基础。在统计力学的语言中，最初应用的微小推动起着平衡函数的作用。这些波动可能不会移动某些卡片，因为它们会引发波动。然后，我们假设该响应与微移的大小成比例，比例由传输系数描述。我们将证明，同样的原理也可以用于研究长期IO经济体对长期ge冲击的反应。由此产生的框架适用于2000年至2014年间43个国家56个工业部门的IO数据[26]；参见SM注释S2。

我们确定了在其他经济领域中对生产冲击高度敏感的经济部门。在上图中，高度敏感的sec-torscorres会对最先移动的牌产生影响。我们表明，大萧条后复苏乏力可能与个别部门的敏感性有关。Leontief econo mies如何应对冲击已经在许多著作中进行了研究，简要总结如下【27–31】。考虑到Leontief IOeconomy的一个变体，使用不同程度的外部假设来描述冲击。然后，研究了生态经济如何适应旧的或新的平衡配置，除非发生另一次冲击。我们的方法遵循完全不同的策略。我们考虑的是将经济从平衡状态推到非平衡稳态的冲击。这种稳态不同于原始平衡状态和受扰动生产力或技术所暗示的平衡状态。相反，新状态的特点是系统试图在两种对立的平衡状态之间实现平衡，即（i）放松到（未改变的）平衡状态，以及（ii）外部冲击的直接和间接影响，这些冲击积极地将系统从平衡中驱离。我们称这种州的经济为驱动型经济。受驱动IO经济中的市场参与者（部门）将外部冲击纳入其生产函数，而不过滤其需求或其他部门的所需输入。这些部门的扰动输出随后沿着IO网络传播到其他部门，从而推动经济进入非均衡平稳状态。在这项工作中，我们为严重破坏的经济体的非均衡响应和恢复建立了一个分析和经验稳定的框架。

目前，我们为投入产出（IO）经济学制定了线性ar响应理论【22，23】。与统计物理学一样，在经济背景下，LRT在系统的微观平衡波动与其对大冲击的宏观失衡反应之间起着坚实的分析纽带的作用。LRT的基本思想已经在其他领域得到了利用，例如线性时不变系统理论，并在信号处理和控制理论中得到了应用【32】。在计量经济学中，脉冲响应函数描述了外部冲击如何驱动宏观经济变量，如向量自回归（VAR）模型ls中的产出、消费或就业【33，34】。

与在高度程式化的VAR模型中研究宏观经济VAR的松弛动力学不同，我们关注的是捕捉经济因素之间相互作用的动态IO矩阵的结构特征。公共行政和国防；。。。房地产活动人类健康和社会工作活动。。。批发贸易，汽车除外。。。零售业，汽车除外。。。管理和支持服务。。。法律和会计活动；一保险、再保险和养老金。。。食品、饮料和饮料的制造。。。住宿和餐饮服务法。。。焦炭和精炼聚乙烯的制造。。。金融服务活动，除。。。其他服务活动采矿和采石业化学品和化学品的制造业。。。电信电力、天然气、蒸汽和空气公司。。。财务辅助活动。。。陆路运输和经太平洋运输。。。金属预制件的制造。。。农作物和动物生产，狩猎。。。汽车制造、交通运输。。。建筑与工程活动。。。计算机、电子产品制造。。。批发和零售贸易及代理。。。制造基本金属诱惑计算机编程、咨询。。。电影、视频和电视。。。施工时间，t[年]响应函数<Yk（t）>-2-1.5-1-0.50USA 2014（A）（B）冲击，Xi-1-0.50t=0y t=1y t=6农业采矿制造业水电建设贸易运输住宿信息通信金融研究管理局其他（C）图1：响应可视化曲线。（A） 在t=2014年，美国的每个部门i都采用了单位规模的脉冲堆。

作为回应，每个部门的产出都来自其平衡值，由h给出 Yi（t′）iX=0。（B） 每条线对应30个最大扇区中的一个，根据其对冲击的敏感性排序（即响应曲线和代表平衡值的虚线之间的区域）。影响最大的部门是公共行政、房地产活动、人类健康和批发贸易。在规模的另一端，我们发现了建筑业，即在破坏性事件造成的最初冲击之后的建筑业。注意时间刻度。根据行业的不同，经济全面复苏可能需要六到十年的时间。（C） 显示了2014年美国磁化率矩阵ρcij（t）主干的网络可视化。节点是扇区，蓝色（红色）权重链接表示正（负）敏感度。节点颜色显示扇区组（见SM表S2）和节点边框的厚度给出了连接链接的权重之和。施加冲击后t′=t、t′=t+1和t′=t+6年，节点大小与（B）中的响应函数值成反比。源数据作为源数据文件提供。结果从投入产出数据中获取经济敏感性我们的形式主义提供了一种定量和数据驱动的方法，以衡量各个国家和生产部门对股票的经济敏感性；请参见方法。为了说明该方法，我们使用世界投入产出数据库（WIOD）[2-6]，分别测量了国家和部门层面的经济敏感性。我们考虑了2000年至2014年间43个国家56个部门的数据。对于每个国家c和年份t，我们提取需求Di（t）、技术系数saij（t）和产出Yi（t），下标表示部门。

我们的目标是计算一个国家和年份的经济敏感性矩阵ρcij（t）。她的e t表示数据用于计算ρcij（t）的年份。基于t的数据，我们在t′>t表示的尺度上对产出的时间变化进行建模。在没有外部冲击（X（t′）=0的情况下，我们对Leontief经济的托卡斯蒂克微分方程（5）进行了数值积分≥ t） 。现在，可以计算公式（6）中两个扇区之间的时滞公式库相关函数。ρcij（t）中的条目对应于这些相关函数曲线下的区域，绘制为公式（6）中时滞的函数。单个扇区的磁化率ρci（t）为列式sumsof矩阵ρcij（t）。通过对规范冲击下的相关函数进行积分，可以获得各个截面的响应曲线。在图1中，我们假设在时间t′=t，Xi（t′）=δ（t′时施加单位尺寸的脉冲需求冲击- t） 在各部门i（A）中，导致2014年（B）美国各部门的响应曲线不同。冲击应用于2014年，并导致所有部门在t之后立即出现同样大的输出下降。对于t′>t，部门之间出现实质性差异。对于一些部门来说，冲击更大，例如公共行政、房地产活动、卫生或批发贸易。其他部门立即开始从冲击中反弹，例如，各种制造业部门。对于建筑行业，可以观察到快速衰退，在很长一段时间内，生产甚至超过了平衡水平（0）。总的来说，每个部门恢复到平衡状态（部门恢复时间）可能需要六到十年的时间。一个扇区中的冲击是放大还是抑制取决于磁化率矩阵ρcij（t）的结构，见图。

1（C）。在这里，我们显示了ρcij（t）的主干（在应用p=0.05[35]的视差滤波器后获得），作为有向加权网络。蓝色（红色）链接显示p正（负）敏感性。节点颜色表示类似扇区的组，节点边界的厚度与所有输入链接的权重之和成比例，请参见SM表S2；节点大小与图1（B）中特定时间点的响应函数值成反比。我们展示了该网络在施加初始冲击时的快照（t′=t），以及随后一年（t′=t+1）和六年（t′=t+6）。图1（C）显示，一些但并非所有具有特别强冲击振幅的部门都属于具有大量传入链路（及其重量）的部门，例如，与管理部门（大冲击，许多具有强大权重的传入链路）和施工部门（最小负冲击振幅，少量传入链路）相比。我们将上述程序应用于每年t（施加冲击的地方）、每个国家c和每个部门，以计算敏感度值ρci（t）。平均国家敏感性ρc=hρci（t）ii是通过对所有部门i和年份t的ρci（t）进行平均获得的，参见SM图S1。ρc的值越高，c中任何一个部门i受到任何其他部门j冲击的可能性就越高。我们在欧洲、北美和中国的许多国家发现了类似的敏感性水平。克罗地亚、希腊、马耳他和卢森堡的敏感性大大降低。对于这些国家，我们的发现表明，生产集中度较高的行业数量较少，因此不同行业（国内）之间的连锁影响风险较小。