[論文レビュー] Ranking the Economic Importance of Countries and Industries

Wei Li, Dror Y. Kenett+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2014

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 31被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、入出力表を用いて相互依存関係をモデル化し、連鎖的障害をシミュレートすることで、国および産業の経済的重要性をランク付けするネットワークベースのフレームワークを提案する。その結果、2003年以降、中国のシステミックな経済的影響力が米国のそれを超えており、障害に対する耐性も増大しているのに対し、米国のシステミックなレジリエンスは時間の経過とともに低下していることが明らかになった。

ABSTRACT

In the current era of worldwide stock market interdependencies, the global financial village has become increasingly vulnerable to systemic collapse. The recent global financial crisis has highlighted the necessity of understanding and quantifying interdependencies among the world's economies, developing new effective approaches to risk evaluation, and providing mitigating solutions. We present a methodological framework for quantifying interdependencies in the global market and for evaluating risk levels in the world-wide financial network. The resulting information will enable policy and decision makers to better measure, understand, and maintain financial stability. We use the methodology to rank the economic importance of each industry and country according to the global damage that would result from their failure. Our quantitative results shed new light on China's increasing economic dominance over other economies, including that of the USA, to the global economy.

研究の動機と目的

• 国および産業間の相互依存関係をモデル化することで、グローバル経済におけるシステミックリスクを定量化する手法を開発すること。
• 失敗に起因するグローバルな損害に基づいて、国および産業の経済的重要性をランク付けすること。
• ネットワーク科学および入出力分析を用いて、システミックな脆弱性を同定し、金融安定性を向上させること。
• 特に中国の米国に対する相対的支配力の変化を含め、経済的パワー構造がどのように進化したかを評価すること。

提案手法

• 1995–2011年の入出力表を用いて、525の産業をノードとし、製品価値をエッジの重みとする重み付き出力ネットワークを構築する。
• 連鎖的障害モデルを適用し、相互に依存する経済ネットワーク内でのショックの伝播をシミュレートする。
• ネットワークが崩壊する前に耐えられるノードの割合である耐性閾値 $p_c$ を定義し、産業および国レベルのレジリエンスをランク付けする。
• 産業の影響を評価するための仮想抽出法（HEM）を用いるが、連鎖的影響を介してシステミックリスクを評価するように拡張する。
• 産業ごとの $p_c$ 値を統合して国レベルの耐性を算出し、システミックな重要性を反映する。
• 合計出力と $p_c$ のトレンドを比較することで、経済的規模とシステミックな影響力を分離する。

Figure 1 : Schematic representation of each step in the cascading failure propagation in the world economic network. We present an example of two countries, where circle nodes represent country 1, and triangles represent country 2. Both countries have the same industries, and the arrow between two n

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 グローバル経済安定性にとって、どの産業および国が最もシステミックに重要であるか？
• RQ2 1995年から2011年までの間に、中国のシステミックな重要性は米国に対してどのように変化したか？
• RQ3 国全体の合計出力と、$p_c$ で測定されるシステミックなレジリエンスの間には、どの程度の相関関係があるか？
• RQ4 連鎖的障害は、相互に依存するグローバル経済ネットワーク内でどのように伝播するか？
• RQ5 世界の入出力ネットワークに存在する、システミックな崩壊を引き起こす可能性のある構造的脆弱性は何か？

主な発見

• 中国のシステミックな経済的重要性（$p_c$ で測定）は2003年以降、米国を上回り、2011年までにさらに増大した。
• 米国の $p_c$ 耐性は2000年から2011年にかけて低下したが、合計出力は増加しており、システミックなレジリエンスが低下していることが示された。
• ドイツの $p_c$ は時間経過とともに比較的安定しており、一貫したが拡大しないシステミックな影響力であることが示された。
• 中国の上位4産業の平均 $p_c$ は1995年から2011年にかけて顕著に上昇し、システミックな重要性の増大を反映している。
• 中国、米国、ドイツの3か国すべての合計出力は時間の経過とともに増加したが、出力と $p_c$ の両方の成長が一致していたのは中国とドイツに限られ、より強いシステミックな影響力であることが示された。
• 合計出力と $p_c$ の比較から、システミックな影響力は経済的規模から単独で推定できないことが明らかになった。これは、ネットワークベースのリスク指標の価値を強調している。

Figure 2 : Typical examples of industry tolerance threshold $p_{c}$ . Tolerance threshold $p_{c}$ shows the importance of each industry in the international industry networks. In (a) the black curve shows the fraction of surviving industries as a function of tolerance threshold for the case when the