[논문 리뷰] Inequality in economic shock exposures across the global firm-level supply network

Abhijit Chakraborty, Tobias Reisch외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 01.

Supply Chain Resilience and Risk Management인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 글로벌 공급망을 통해 국가 수준의 체계적 경제 충격 노출을 정량화하기 위해 기업 수준의 네트워크 모델을 제안한다. S&P Capital IQ(2017)의 기업 간 공급망 네트워크를 기반으로, 금융 시스템에 처음 도입된 DebtRank를 공급망에 적응시켜 분석한 결과, 고소득 국가가 저소득 국가에 더 높은 간접적 경제적 위험을 전가하고 있음을 밝혀내며, GDP나 성장률과는 상관없는 새로운 양상의 세계적 불평등을 규명하였다.

ABSTRACT

For centuries, national economies created wealth by engaging in international trade and production. The resulting international supply networks not only increase wealth for countries, but also create systemic risk: economic shocks, triggered by company failures in one country, may propagate to other countries. Using global supply network data on the firm-level, we present a method to estimate a country's exposure to direct and indirect economic losses caused by the failure of a company in another country. We show the network of systemic risk-flows across the world. We find that rich countries expose poor countries much more to systemic risk than the other way round. We demonstrate that higher systemic risk levels are not compensated with a risk premium in GDP, nor do they correlate with economic growth. Systemic risk around the globe appears to be distributed more unequally than wealth. These findings put the often praised benefits for developing countries from globalized production in a new light, since they relate them to the involved risks in the production processes. Exposure risks present a new dimension of global inequality, that most affects the poor in supply shock crises. It becomes fully quantifiable with the proposed method.

연구 동기 및 목표

• 국제 공급망을 통해 기업 수준의 공급 네트워크를 통해 경제적 충격이 어떻게 확산되는지 정량화하는 방법을 개발하는 것.
• 기타 국가의 기업들이 파산할 경우 발생하는 체계적 리스크 노출을 국가 수준에서 평가하고, 직접적 손실과 간접적 손실을 구분하는 것.
• 체계적 리스크 노출이 GDP, 수출, 수입과 같은 경제 지표와 상관관계가 있는지 조사하는 것.
• 특히 개발도상국에 과도하게 부담되는 체계적 리스크의 비균형 분포를 드러내는 것.

제안 방법

• 금융 시스템에 처음 도입된 DebtRank 네트워크 중심성 측정법을 공급망의 연쇄적 생산 손실을 모델링하기 위해 적응 적용한다.
• S&P Capital IQ(2017)의 방향성, 무게 없음 기반 기업 간 공급자-공급처 네트워크를 사용하며, 206개 국가에 걸쳐 230,970개 기업으로 필터링된 데이터를 활용한다.
• 노드 크기를 도수(degree, k_i)로 설정하여 기업 규모를 대체함으로써, 각 국가의 가중치 기반 노출 계산이 가능하도록 한다.
• 국가 수준의 노출도 E^c_i를 정의하며, 이는 기업의 파산으로 인해 국가의 경제적 기여도에 영향을 받는 비율로, 충격 행렬 D_ij를 통해 계산된다.
• 국가 c의 무작위 기업 파산으로 인해 국가 d에서 발생할 수 있는 기대 생산 손실인 후행 노출도 E^cd_down을 계산한다.
• 체계적 리스크 노출도를 인당 GDP, 수출, 수입과 상관 분석하여 경제적 보상 여부 또는 상관관계를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 한 국가의 기업 한 곳의 파산이 공급망을 통해 다른 국가의 경제적 손실로 이어지는 방식은 어떠한가?
• RQ2 개발도상국은 고소득 국가의 기업으로부터 체계적 리스크에 얼마나 노출되어 있는가? 반대로 그 반대의 경우는 어떠한가?
• RQ3 국가의 체계적 리스크 노출 수준이 높은 GDP 또는 경제 성장률로 보상되는가?
• RQ4 체계적 리스크 노출 수준이 인당 수출 또는 수입과 같은 전통적 경제 지표와 상관관계가 있는가?

주요 결과

• 고소득 국가가 저소득 국가에 더 높은 간접적 경제적 충격 리스크를 전가하고 있으며, 이는 체계적 리스크의 비대칭성을 시사한다.
• 체계적 리스크 노출 수준은 높은 GDP 또는 경제 성장률로 보상되지 않으며, 이는 리스크 프리미엄이 존재하지 않음을 시사한다.
• 체계적 리스크는 부의 분포보다도 더 불균형하게 분포되어 있으며, 세계적 불평등의 새로운 차원을 드러낸다.
• 외국 기업의 충격에 노출된 국가의 노출 수준은 인당 GDP와 강하게 상관되며, 저소득 국가가 특히 더 큰 영향을 받는다.
• 모델은 체계적 리스크 유동이 대칭적이지 않음을 규명하며, 고소득 국가에서 기인한 충격이 저소득 국가로 더 강하게 확산됨을 보여준다.
• 기업 수준의 데이터를 기반으로 국가 수준의 체계적 리스크 노출을 정량화함으로써, 새로운 형태의 리스크 기반 정책 분석이 가능해진다.