[論文レビュー] Inequality in economic shock exposures across the global firm-level supply network

Abhijit Chakraborty, Tobias Reisch+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2021

Supply Chain Resilience and Risk Management被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、グローバルサプライチェーンを通じて国レベルのシステミック経済ショックへの露出を定量化するためのファームレベルネットワークモデルを提案する。DebtRankをサプライネットワークに適応させた手法により、発展途上国に対して先進国が顕著に高い間接的経済的リスクを負わせていることが明らかになった。これはGDPや成長率とは相関しない、新たな定量的次元のグローバル格差を露呈する。

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.

研究の動機と目的

• 国レベルの経済ショックがファームレベルのサプライネットワークを通じてどのように伝播するかを定量化するための手法を開発すること。
• 他の国に所在するファームの破綻が引き起こす国ごとのシステミックリスク露出を評価し、直接的・間接的損失を区別すること。
• システミックリスク露出がGDP、輸出、輸入などの経済指標と相関するかどうかを調査すること。
• 特に発展途上国に不釣り合いに重い負担を負わせるグローバル経済におけるシステミックリスクの不均等な分配を明らかにすること。

提案手法

• 金融システムに最初に適用されたDebtRankネットワーク中心性測度を、グローバルサプライネットワークにおける段階的生産損失をモデル化するために適応する。
• S&P Capital IQ（2017年）の、206か国にまたがる230,970のファームを含む、方向性を持つ非重み付きファーム間サプライヤー・ネットワークを用いる。各国に30社以上のファームが存在するようにフィルタリングする。
• ノードサイズを次数（k_i）として設定し、ファームの規模を代理として、国ごとの加重露出計算を可能にする。
• 国レベルの露出E^c_iを、あるファームの破綻が国の経済的重量に与える影響の割合として定義し、ショック行列D_ijを用いて計算する。
• 国cのランダムなファームの破綻によって引き起こされる国dの予想される生産損失として、下流露出E^cd_downを計算する。
• システミックリスク露出を一人当たりGDP、輸出、輸入と相関させることで、経済的補償や相関関係の有無を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ある国に所在する1つのファームの破綻が、サプライチェーンを通じて他の国に経済的損失を引き起こす仕組みは何か？
• RQ2 発展途上国は、高所得国に所在するファームからのシステミックリスクに、その逆と比べてどの程度高い露出を示しているか？
• RQ3 国のシステミックリスク露出が、高いGDPや経済成長によって相殺されているとされるか？
• RQ4 システミックリスク露出は、一人当たり輸出や輸入といった標準的な経済指標と相関するか？

主な発見

• 先進国は、逆に発展途上国が先進国に与える影響よりも、顕著に高い間接的経済的ショックリスクを発展途上国に負わせている。これは、システミックリスクの非対称性を示している。
• システミックリスク露出の程度は、高いGDPや経済成長によって相殺されていないため、リスクプレミアムが得られていないことが示唆される。
• 富そのものよりも、システミックリスクの分配が国ごとに不均等に分布しており、グローバル格差の新たな次元を明らかにしている。
• 外国のファームからのショックへの露出は、一人当たりGDPと強く相関しており、特に貧困国が不釣り合いに大きな影響を受ける。
• モデルは、システミックリスクの流れが非対称であることを特定した。高所得国から発生するショックは、低所得国へより強く伝播する。
• 本手法は、ファームレベルのデータを用いて国レベルでのシステミックリスク露出を定量化でき、新たな形でのリスクベース政策分析を可能にする。