生产网络如何扩大经济增长

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英文标题：
《How production networks amplify economic growth》
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作者：
James McNerney, Charles Savoie, Francesco Caravelli, Vasco M.
  Carvalho, J. Doyne Farmer
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最新提交年份：
2021
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英文摘要：
  Technological improvement is the most important cause of long-term economic growth. We study the effects of technology improvement in the setting of a production network, in which each producer buys input goods and converts them to other goods, selling the product to households or other producers. We show how this network amplifies the effects of technological improvements as they propagate along chains of production. Longer production chains for an industry bias it towards faster price reduction, and longer production chains for a country bias it towards faster GDP growth. These predictions are in good agreement with data and improve with the passage of time, demonstrating a key influence of production chains in price change and output growth over the long term.
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中文摘要：
技术进步是长期经济增长的最重要原因。我们研究了生产网络环境中技术进步的影响，其中每个生产者购买投入品并将其转换为其他商品，将产品出售给家庭或其他生产者。我们展示了当技术进步沿着生产链传播时，这个网络如何放大技术进步的效果。一个行业较长的生产链使其倾向于更快的降价，而一个国家较长的生产链则使其倾向于更快的GDP增长。这些预测与数据吻合良好，并随着时间的推移而改善，证明了生产链在长期内对价格变化和产出增长的关键影响。
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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：
--> How_production_networks_amplify_economic_growth.pdf (3.54 MB)

2022-6-25 04:01:29 上传

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关键词：经济增长 Quantitative Applications Improvements QUANTITATIV

生产网络如何扩大经济增长James McNerney，1岁，2岁，*Charles Savoie、Francesco Caravelli、Vasco M.Carvalho、5、6、7、8和J.Doyne Farmer3，9麻省理工学院数据、系统和社会研究所，剑桥，MA 02139，美国国际发展中心，哈佛大学肯尼迪政府学院，剑桥，MA 02139，牛津大学牛津马丁学院美国新经济思想研究所，牛津大学OX2 6ED，英国非线性研究中心，洛斯阿拉莫斯国家实验室，洛斯阿拉莫斯，新墨西哥州87545，美国剑桥大学，剑桥CB2 1TN，英国剑桥大学经济学院，剑桥CB3 9DD艾伦图灵研究所，伦敦NW1 2DB，英国经济和政策研究中心，伦敦EC1V 0DX，英国圣达菲研究所，新墨西哥州圣达菲87501，美国技术进步是长期经济增长的最重要原因。我们研究了生产网络环境下技术改进的效果，其中每个生产者购买输入商品并将其转换为其他商品，将产品出售给家庭或其他生产者。我们展示了当技术进步沿着生产链传播时，该网络如何扩大其影响。一个行业较长的生产链使其倾向于快速降价，而一个国家较长的生产链则使其倾向于更快的GDP增长。这些预测与数据吻合良好，并随着时间的推移而改善，表明生产链在长期内对价格变化和产出增长具有关键影响。一、 简介经济产出是一个行业网络的结果，这些行业相互购买商品，将其转换为新商品，并将产出出售给家庭或其他行业。

由于Leontief[1，2]的工作已经提供了越来越丰富的数据来研究这些网络，andresearch揭示了不同经济体的特征，例如它们的链接权重和产业化分布[3-7]，社区结构[6]和路径长度属性[8]。经济体通常有一些高度集中的产业，这些产业是网络其他部分的有力供应者[5、7、9]，这一特征已被纳入模型中，其中产出的短期波动是由单个产业的冲击产生的[7、10-14]。本文研究了生产网络结构如何影响经济的长期增长。我们的论点分两步进行。首先，我们证明了一个行业的价格变化率是其在生产网络中地位的函数。这是因为生产力的提高在整个供应链中不断累积。因此，依赖更长供应链的行业会经历比其他行业更大的价格下跌。其次，我们展示了这一观察结果如何有助于解释经济增长中的跨国差异。由于一个产业在生产网络中的地位和一个国家的产业构成是缓慢变化的变量，因此可以从一个国家的生产网络结构预测总增长。直觉上，那些最终需求相对更多地依赖于供应链更长的行业的国家应该增长得更快。

我们发现，跨行业和国家的详细观察结果与*詹姆斯mcnerney@hks.harvard.eduboth并帮助解释为什么一些国家的增长速度比其他国家快。大量文献强调，技术进步是长期增长的主要驱动力【15，16】。随着时间的推移，生产率的提高（即在一定数量的投入下可以产生的产出量）显著改变了经济中的价格和生产流量。Domar【17】和Hulten【18】的经典研究表明，随着一个行业生产率的提高，中间投入贸易的存在——即通过生产网络流动的商品和服务——会扩大经济的总效益。一个行业的生产率增长不仅降低了价格，提高了产品产量，而且其中一些产出可以被其他行业用作投入，从而进一步提高产量，等等。然而，关于生产网络作用的其他预测没有引起注意。通过一个简单的模型，我们表明，随着生产力变化的影响传播，每个行业的价格在阿拉特下降，这取决于其网络位置。一个行业的精神应该与其产出乘数成比例下降，这是一个中心度指标，可以理解为一个行业生产链的平均长度，其中每个生产路径都由它所代表的支出的相对大小来加权。一个行业既可以从自身的生产率增长中获益，也可以从上游供应商的生产率提高中获益。因此，其生产链越长，其预期的降价速度就越快。与产出乘数的联系非常重要，因为这些变量传达了经济的结构性信息。

众所周知，特定行业，尤其是制造业，产出乘数较大，而其他行业，尤其是服务业，产出乘数较小。这在很大程度上是因为制造业通常比服务业投入更多的费用用于中间产品，投入较少的费用用于劳动力。产出乘数可以随着价格和技术的发展以及行业替代其他投入而变化。但产出乘数的变化要比我们分析中的其他关键变量慢得多，特别是生产率增长率和价格变化（补充信息）。这符合输出乘数捕获生产硬连线方面的想法。例如，制造金属零件的生产商在很大程度上仍然是汽车制造商的供应商，而不是相反，即使输入流的详细模式随时间而变化。产出乘数的相对持久性意味着上述预测价格变化应与网络结构的持久特征相关联。特别是，它表明产出乘数应该能够预测长期内的行业价格变化。我们所研究的机制（生产力提高的好处沿生产链传递）也有其他含义。我们推导了生产网络模型所隐含的许多预测，包括围绕预期值的价格变化的跨行业变化预测。我们将这些预测与来自世界投入产出数据库（WIOD）的35个行业类别和40个国家（共1400个行业）的产出乘数和价格数据进行比较【20】。首先，我们验证模型的基本机制，观察产业通过降低投入品价格而继承的价格降低。

我们记录了一个显著的事实——不仅继承性降价贡献显著，而且对于大多数行业来说，继承性降价超过了源自行业生产率增长的网络中的本地降价。对于大多数行业来说，价格降低的更好解释在于行业之外的流程，即网络的其他部分。然后，我们测试与输出乘数相关的预测。我们在恒定产出乘数的假设下进行练习，保持最初一年的固定价值，并研究随后的价格变化。这些数据与对价格变化预期值和围绕价格变化的跨行业变化的预测一致。这种变化会随着时间的推移而缩小，导致基于预期值的预测变得更加准确，并使输出乘数随着人们对未来的展望变得更加相关。这意味着我们的结果也为预测价格变化提供了一种简单的方法。然后，我们探讨网络对价格影响的宏观层面影响。我们表明，价格与产出乘数之间关系的结果是，一个国家的GDP预计将以与其行业产出乘数平均值成比例的速度增长。直觉上，价格下跌转化为经济增长，经济体通过消费更多享受价格下降。因此，生产网络模型预测，在其他条件不变的情况下，一个国家的增长率将随着其生产链的延长而提高。为了测试宏观层面的预测，我们再次转向WIOD数据。我们表明，一个国家的平均产出乘数与行业层面的产出乘数一样，是一个低流动变量。这并不奇怪，因为结构转型和大规模生产重组的序幕已持续多年。

这反过来意味着，平均产出乘数的初始跨国差异可以用来预测未来增长中的跨国差异。综上所述，结果表明，生产网络结构在经济的长期演变中起着重要作用。我们将结果与两个长期观察结果联系起来。首先，关于技术演变的一个众所周知的观察结果是，虽然大多数行业在长期内提高了生产率，但一些行业，尤其是制造业，比其他行业提高得更快[21]。随着时间的推移，这种差异会导致改善较慢的行业价格上涨，这就是鲍莫尔成本病。这里的发现提供了一个理由，说明为什么一些行业会在很长一段时间内保持比其他行业更快的改善。其次，研究结果表明，生产链是结构变化过程中的一个重要因素，在这个过程中，经济体的生产活动会随着时间的推移发生大规模转移，通常从农业到制造业再到服务业[22]。如果从传统农业向制造业的转变增加了一个经济体生产链的总长度，那么这里的预测暗示了一种自然的增长机制，即随着一个国家的工业化加速，并随着它向服务业的转变而走向长期停滞。在给出我们的结果后，我们进一步讨论了这些含义。二、产出乘数和纵向生产链首先回顾关于产出乘数的一些已知事实，其结构意义支持后面给出的结果的直觉。假设每个行业只有一个好的。让Ajide记录一个输入系数，即行业i支出中良好j的比例，letA=[aji]表示这些系数的矩阵。经济体的产出乘数由向量=（I）给出- AT）-11，（1）其中1是1s的向量。

矩阵（I-（A）-1投入产出经济学中的列昂蒂夫逆（如[23]），以及马尔可夫链理论中的基本矩阵[24]。产出乘数也被称为一个行业的总后向联系（25）或下游（26），是卡茨中心性（27）的一个例子。补充信息讨论了输出乘数的各种数学表示及其连接。在最近的全球价值链研究中，产出乘数的结构意义已被淡化（例如，2.02.53.03.54.04.55.0输出乘数AGRFODIMENTEXLHODPUPCOKCHMRUBOMNMETMCHELTPTMNFELECSTWHLHTLLDTWTTAITOTRPSTFINESSTOBSUBEDUHTHOCMChina Agriculture Manufacturing Services 1.52.02.53.03.54.0输出乘数AGRFODIMENTEXLHODPUPCOKCHMRUBOMNMETMCHELTMNFELECSTSALWHLRHTLLDTWTTAITOTRPSTFINESSTOBSUBEDUHTHOCMP调整后的州农业制造服务图1.C中的输出乘数中国和美国经济。节点大小与总输出相对应。补充信息表S1中给出了行业代码。所有值均为1995年的值。数据来源：World Input OutputDatabase[20]。[26, 28]). 另外两种表达输出乘数的方式突出了这种联系。行业从其他行业购买商品，以及从家庭购买初级投入（如劳动力）。将j行业的支出份额分配给家庭，输出乘数可以写为路径长度的总和，Li=P∞k=1kPnj=1 \'j（Ak-1） ji。关于元素Ajian和jas转移概率[29]，输出乘数LIG表示以行业i为终点的所有生产链的平均路径长度k，沿着每条路径向后通过输入，直到到达家庭。

因此，供应链长度越长，对中间投入的直接和间接依赖性就越高。输出乘数也可以递归表示为li=PjLjaji+1。人们可以用营养结构来比喻这种形式，这是生态学的一种组织原则。在生态系统中，凹凸体的营养水平非正式地是其在食物链上的位置[30]；有草、斑马和狮子的简单生态系统将导致草（食物链底部的物种）的营养水平为1，斑马的营养水平为2，狮子的营养水平为3。真实的生态系统通常具有复杂的网络结构，其中包括循环和重叠水平，营养水平通常不是整数，但必须根据公式计算。其中一个公式【31】采用上述递归形式；让Ajib代表i饮食中j物种的比例，i物种的营养水平为Li=1+PjLjaji，即1加上它所吃物种的平均营养水平。类似地，一个行业的产出乘数是1加上其购买投入的行业的平均产出乘数。递归形式清楚地表明，一个行业的产出乘数受两个因素的影响：直接支付给家庭的支出比例，以及它购买的其他投入的产出乘数。更高的劳动力支出使得一美元的支出更有可能直接流向家庭节点，从而实现尽可能短的路径长度1，并降低输出乘数。同样，从产出乘数高的生产者那里购买商品所花费的美元将比从产出乘数低的商品上花费的美元采取更多的步骤到达家庭节点。在我不购买中间投入的行业的特殊情况下，我实现了最小可能的生产路径长度Li=1。中国和美国的产出乘数示例如图所示。

每个经济体都强调不同的行业，但在这两个行业中，制造业的产出乘数往往大于服务业（与Park和Chan的观察结果一致[19]）。在服务业中，相对于中间产品，人类通常提供更大份额的投入。因此，服务的生产链可能会缩短。中国的产出乘数往往高于美国，因为中国家庭支出占总支出的比例较低。这两个国家在农业方面的差异就是例证。在美国，农业机械化程度很高。相对于资本和劳动力投入，农业产业严重依赖中间产品。与制造业相比，这些行业的产出乘数较高。在中国，农业是劳动密集型产业，因此其产出乘数相对较低。长期以来，产出乘数一直被用来预测最终需求变化的影响，例如政府刺激（参见[23]）。商品的额外最终需求要求制造业购买更多的投入品，增加提供其投入品的行业的产量，并产生连锁反应，提高经济总产出。当生产链较长时，这种放大率更大。这代表了一个不同于我们在这里研究的过程。然而，两个地方出现了相同的网络指标，部分原因是这两个过程都涉及沿生产链传播的影响。三、 结果A。生产率提高的网络模型基线模型使用生产率核算的基本结果，并假设一个行业的商品价格等于其边际生产成本。第一产业单位产出使用φijof good j和\'iof劳动力。忽略加价，商品i的价格pi等于其单位生产成本pi=Pjφijpj+`iw，其中wis为工资率。