日本核桃结构中的等级群落

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英文标题：
《Hierarchical communities in the walnut structure of the Japanese
  production network》
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作者：
Abhijit Chakraborty, Yuichi Kichikawa, Takashi Iino, Hiroshi Iyetomi,
  Hiroyasu Inoue, Yoshi Fujiwara, Hideaki Aoyama
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  This paper studies the structure of the Japanese production network, which includes one million firms and five million supplier-customer links. This study finds that this network forms a tightly-knit structure with a core giant strongly connected component (GSCC) surrounded by IN and OUT components constituting two half-shells of the GSCC, which we call a\\textit{walnut} structure because of its shape. The hierarchical structure of the communities is studied by the Infomap method, and most of the irreducible communities are found to be at the second level. The composition of some of the major communities, including overexpressions regarding their industrial or regional nature, and the connections that exist between the communities are studied in detail. The findings obtained here cause us to question the validity and accuracy of using the conventional input-output analysis, which is expected to be useful when firms in the same sectors are highly connected to each other.
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中文摘要：
本文研究了日本生产网络的结构，包括100万家公司和500万个供应商-客户链接。这项研究发现，该网络形成了一个紧密结合的结构，核心巨强连接组件（GSCC）被构成GSCC两个半壳的内外组件包围，由于其形状，我们称其为核桃结构。利用Infomap方法研究了社区的层次结构，发现大多数不可约社区处于第二层次。详细研究了一些主要社区的组成，包括其工业或区域性质的过度表达，以及社区之间存在的联系。这里获得的结果使我们对使用传统投入产出分析的有效性和准确性提出质疑，当同一部门的企业彼此高度关联时，传统投入产出分析预计会有用。
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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：
--> Hierarchical_communities_in_the_walnut_structure_of_the_Japanese_production_network.pdf (8.3 MB)

2022-6-25 03:42:47 上传

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关键词：Quantitative Hierarchical Conventional Applications Communities

日本生产网络胡桃木结构中的等级社区Hijit Chakraborty1*Y、Yuichi Kichikawa2Y、Takashi Iino2Y、Hiroshi Iyetomi2Y、Hiroyasu Inoue1Y、Yoshi Fujiwara1Y、Hideaki Aoyama3Y1模拟研究生院、兵库大学神户分校、日本2理学院、新泻大学、日本3理学院、京都大学、京都大学、，日本*相应的authorEmail：abhiphyiitg@gmail.com（AC）这些作者对这项工作做出了同样的贡献。本文研究了日本生产网络的结构，包括100万家公司和500万个供应商-客户链接。这项研究发现，这个（GSCC）被组成GSCC的两个半壳的内外组件包围，由于其形状，我们称之为awalnut结构。用Infomap方法研究了社区的层次结构，发现大多数不可约社区处于第二层次。详细研究了一些主要社区的组成，包括其工业或区域性质的过度表达，以及社区之间存在的联系。这里获得的结果使我们对使用传统投入产出分析的有效性和准确性提出质疑，当同一行业的企业彼此高度关联时，这一分析预计会很有用。1/38arXiv:1808.10090v1【物理学。soc ph】2018年8月30日简介宏观经济是在各种外部（非经济）条件下相互作用的主体的动态行为的集合。经济主体众多，包括消费者、工人、公司、金融机构、政府机构和国家。

这些代理的交互作用导致了经济网络的创建，其中节点是经济代理，链接（边）将相互交互的代理连接起来。因此，根据相互作用的性质，有各种各样的经济网络，它们形成了一个重叠的多级网络。因此，任何基于证据的宏观经济科学调查都必须基于对这些相互作用的真实性质以及它们所形成的经济网络的理解。这一概念也适用于经济主体的微观层面：在不知道一家公司与谁交易的情况下，谁又能希望决定该公司的未来？因此，在使用基于代理的建模/仿真或其他系统研究手段（如确定经济代理的债务等级）研究经济动态时，使用实际网络信息非常重要[1-5]。没有这些信息，很难将结果的有效性应用于实际经济。在本文中，我们研究了最重要的网络之一，即生产网络的结构，该网络由企业（作为节点）和贸易关系（作为链接）组成[6-9]。在宏观和微观经济的科学研究中，现实经济世界的生产网络是一个非常重要的课题。在参与agent模型构建和开发模拟之前，需要了解该网络的结构，以便能够了解该网络的动态，并最终进入经济波动、商业周期、系统性危机以及公司的增长和衰退领域。因此，在下一节中，我们将描述总体统计和可视化，并将网络独特的总体结构称为“胡桃木”结构。

这种类型的结构与预期的结构大不相同，因为存在巨大的强连接组件（GSCC）-输出组件：在贸易网络中，材料和货物的流动始于进口/开采/收获的原材料，如石油、铁、其他金属和食品。从事这项业务的公司构成了in组件。这些成分随后由公司加工成各种产品，如半导体或粉末食品，这些产品被视为GSCC组件，然后再由公司制造成消费品，这些产品被视为外部组件。有人可能会认为，IN-GSCC-OUT组件的存在类似于具有蝴蝶结结构的web网络。然而，生产网络是不同的。公司之间的关系形成了一个更紧密的网络，其整体结构与领结不同。然后，我们使用Infomap方法研究了社区结构并揭示了其层次性质[11,12]。在之前的研究中【6，8】，模块化最大化技术【13】被用来研究日本生产网络的社区结构。然而，模块化最大化无法捕获网络的动态方面。该技术为网络的有向和无向版本揭示了一种类似的社区划分类型。此外，众所周知，模块化最大化算法在试图识别大规模网络中的社区时遇到分辨率极限问题。映射方程方法[11,12]利用网络的动态行为检测社区。在最近的一项研究[9]中，应用层次映射方程描述了日本生产网络中的1级社区，并对社区内和社区间的拓扑特性进行了详细调查。

它还表明，地区和部门在社区内是隔离的。在另一项研究【14】中，对东京证券交易所上市公司网络的商业周期2/38 map方程检测到的社区相关性进行了研究。社区内和社区间的强相关性可以通过网络拓扑和企业的属性来解释。我们的论文与[9，14]之间的关键区别在于，我们不仅研究顶级社区，而且还研究其他级别的社区以及层次结构。此外，我们根据社区和子社区是否包括上游和下游企业来确定社区和子社区的组成，这在以前的研究中没有进行过调查。在本文中，我们进行了逐级分析，并确定了社区和“不可约”社区（在较低级别上未分解为子单元的社区）。我们还研究了一些主要社区的过度表达，以确定工业部门和区域分解。还研究了社区之间存在的联系的复杂性。最后对本文进行了讨论，得出了结论，并对今后的研究提出了建议。一些支持材料作为附录。生产网络数据及其基本结构研究（TSR）是东京领先的信贷研究机构之一，通过经济、贸易和工业研究所（RIETI）向我们提供。TSR通过向代表前五大供应商和前五大客户的公司进行询问的方式收集数据。虽然拥有众多供应商的大公司都是重要的贸易伙伴。

通过将贸易双方提交的所有资料合并到一个数据库中，大公司与许多小公司相连，这提供了一个很好的近似真实全貌的数据。人们可能会感到担忧，因为有些交易持续时间很短，有时只会发生，例如一家公司只在某个特定场合寻求一笔好交易，因此对交易网络的定义表示怀疑。本研究使用的数据收集形式解决了这一问题：包含一次性交易数据的回复被包括在内是非常不可信的，相反，保持一定交易频率的公司的数据可能会被列出。在这项研究中，我们使用了两个数据集：“TSR Kigyo Jouhou”（公司信息），其中包含超过一百万家公司的基本财务信息，以及“TSR Kigyo Soukan Jouhou”（公司相关性信息），其中包括数百万供应商客户和所有权链接以及破产列表。这两个数据集均于2016年7月编制完成。（关于生产网络的一些早期研究包括[6-9]）。在本研究中，我→ j表示供应商-客户链接，其中公司i是另一家公司j的供应商，或等效地，j是i的客户。在检索基本信息时，我们仅提取了成对“活跃”公司的供应商-客户链接，并通过使用指标标志将非活跃和失败公司排除在外。WeeEliminated self loops and parallel edges（数据中记录的重复链接），以创建一个由公司（作为节点）和供应商-客户链接（作为边）组成的网络。

当网络被视为无向图时，它具有最大的连通分量，即包含1066037个节点（占所有活跃公司的99.3%）和4974802条边的巨型弱连通分量（GWCC）。本研究不仅分析了网络，还考虑了每个节点的几个属性：企业规模方面的财务信息，衡量为销售额、利润、员工数量和企业增长；工业部门的主要和次要分类、公司产品的详细信息、公司的主要银行、38家主要股东中的3家，以及其他杂项信息，包括地理位置、工业部门和总部的地理位置。工业部门按等级划分为20个部门、99个大集团、529个小集团和1455个行业（日本标准工业分类，2007年11月，第12版）。各工业部门各部门的公司数量见S1附录中的表A。每一家公司都根据其所属的部门进行分类，并确定一级、二级和三级（如有）。地理位置转换为47个县中的一个或9个地区（北海道、东北、关东、东京、中部、关西、中国、四国和九州）中的一个。日本各地区的公司数量见S1附录中的表B。图1描绘了日本汽车工业的代表性供应链网络。例如，国内最大的汽车制造商丰田汽车公司（Toyota Motor Corporation）从电装（Denso）和爱信精工（Aisin Seiki）等供应商处获得机械零件。图中为从Denso到Murata Manufacturing的Inup。

对于汽车的另一个重要部件——电子零件，丰田与东芝和松下等通用电气制造商有直接交易，而东芝则从日本大印公司获得零件。丸红、三井和丰田章男等一般贸易公司在供应链网络的形成中发挥着关键作用。此外，我们可以观察到丰田汽车、电装和丰田工业之间的循环交易关系。这种反馈回路的存在会使企业在生产网络中的动态变得复杂。公司分为三类：“入”部分、“GSCC”和“出”部分。在一项著名的互联网研究中，这种结构被称为“蝴蝶结”。GWCC可以分解为以下几个部分：GWCC巨大的弱连接组件：最大连接组件组件组件中的任意一对公司。巨型强连通分量：当网络被视为有向图时，最大的连通分量。组件中的每一对公司都存在一条有向路径。在通过直接途径联系GSCC的公司中。通过直接路径从GSCC联系到的公司。TE“卷须”；GWCCIt的其余部分遵循GWCC=GSCC+IN+OUT+TE的定义（1）。然而，我们发现将该结构称为“胡桃”结构更合适，但更像是围绕中央GSCC核心的胡桃壳的两半。这可以解释如下。表1显示了GSCC各组成部分、in、OUT和TE中的公司数量。一半的公司在GSCC内部。

20%的公司位于上游或内部，26%的公司位于下游或外部。与【10】研究中著名的“蝴蝶结结构”相比，网络占据了系统的一半，这意味着大多数公司通过经济中的小测地距离或最短路径长度相互连接。事实上，通过使用a4/38图1。日本汽车工业代表网络。主要公司是在以下条件下选择的：i）它们与丰田汽车的关联度在三个分离度之内；ii）它们属于制造业或批发业；iii）它们在东京证券交易所的第一部分上市；以及iv）它们在销售额方面排在前40位。这样选择的公司显示为节点，它们之间的交易显示为箭头。所有显示的节点都属于GSCC组件。节点的大小根据相应公司的销售额进行缩放。节点的颜色区分其行业类型；蓝色和绿色分别表示制造和批发。基于三维空间弹簧静电模型的标准图形布局算法【15】，通过目视检查，我们可以在图2中显示大多数TFIRM之间的互连程度。此外，通过检查从GSCC到进出的最短路径长度（如表2所示），可以观察到上游或下游的企业大多位于距离GSCC一步的地方。经济网络的这一特征不同于其他许多复杂网络的蝴蝶结结构。

例如，类似大小的网页之间的超链接（GWCC:855802，GSCC:434818（51%），IN:180902（21%），OUT:165675（19%），TE:74407（9%），如【16】所述）具有蝴蝶结结构，使得GSCC到IN或OUT的最大距离为17，而IN或OUT中超过10%的网页位于距离GSCC一步以上的位置。这一观察以及领结结构。我们在后面的图3中描述了示意图，我们将展示每个紧密连接的模块或社区是如何位于胡桃木结构中的。5/38表1。胡桃木结构：不同组成部分的规模组成部分#企业比率（%）GSCC 530174 49.7IN 219927 20.6OUT 278880 26.2TE 37056 3.5Total 1066037 100“比率”指的是GWCC中企业数量与企业总数的比率。图2：。网络在三维空间中的可视化网络的表面视图显示在面板（a）中，穿过其中心的横截面视图显示在面板（b）中。红色、绿色和蓝色圆点分别代表in、GSCC和OUT组件中的公司。图3：。胡桃木结构。生产网络为核桃木结构。每个部件的面积大致与其尺寸成正比。6/38表2。胡桃木结构：从GSCC到进出GSCC到GSCCDistance的最短距离#公司比率（%）距离#公司比率（%）1 212958 96.831 1 266925 95.7132 6793 3.089 2 11650 4.1773 170 0.077 3 296 0.1064 6 0.003 4 9 0.003总计219927 100总计278880 100左半部分显示了与最短距离1-4的GSCC公司连接的IN组件中的公司数量。左侧显示OUT组件。7/38方法社区检测社区检测广泛用于阐明大规模网络的结构特性。一般来说，真实网络是高度非均匀的。