論文の概要: Mapping Global Value Chains at the Product Level
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02491v1
- Date: Mon, 12 Jun 2023 10:12:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 15:22:10.207526
- Title: Mapping Global Value Chains at the Product Level
- Title（参考訳）: 製品レベルでグローバルバリューチェーンをマッピングする
- Authors: Lea Karbevska and C\'esar A. Hidalgo
- Abstract要約: 細粒度国際貿易データから商品レベルのバリューチェーン関係を推定するための機械学習と貿易理論に基づく手法を提案する。
我々は,300以上の世界地域(例えば,米国,日本の都道府県など)と1200以上の商品の輸出・輸入を要約したデータに本手法を適用した。
この研究は、バリューチェーンデータを関連する取引フローで製品レベルでマッピングする近似的な方法を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Value chain data is crucial to navigate economic disruptions, such as those
caused by the COVID-19 pandemic and the war in Ukraine. Yet, despite its
importance, publicly available value chain datasets, such as the ``World
Input-Output Database'', ``Inter-Country Input-Output Tables'', ``EXIOBASE'' or
the ``EORA'', lack detailed information about products (e.g. Radio Receivers,
Telephones, Electrical Capacitors, LCDs, etc.) and rely instead on more
aggregate industrial sectors (e.g. Electrical Equipment, Telecommunications).
Here, we introduce a method based on machine learning and trade theory to infer
product-level value chain relationships from fine-grained international trade
data. We apply our method to data summarizing the exports and imports of 300+
world regions (e.g. states in the U.S., prefectures in Japan, etc.) and 1200+
products to infer value chain information implicit in their trade patterns.
Furthermore, we use proportional allocation to assign the trade flow between
regions and countries. This work provides an approximate method to map value
chain data at the product level with a relevant trade flow, that should be of
interest to people working in logistics, trade, and sustainable development.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックやウクライナでの戦争など、経済の混乱をナビゲートするには、バリューチェーンのデータが不可欠だ。
しかし、その重要性にもかかわらず、"`World Input-Output Database''、"``Inter-Country Input-Output Tables'''、" ``EXIOBASE''、" ``EORA''" のような一般に利用可能なバリューチェーンデータセットは、製品(例えば、ラジオ受信機、電話機、電気コンデンサ、LCDなど)に関する詳細な情報がなく、より集約された産業部門(例えば、電気機器、電気通信)に依存している。
本稿では,きめ細かな国際貿易データから製品レベルの価値連鎖関係を推測するための機械学習と取引理論に基づく手法を提案する。
我々は,300以上の世界地域(例えば,米国,日本の県など)および1200以上の商品の輸出・輸入を要約したデータに適用し,貿易パターンに暗黙的に価値連鎖情報を推測する。
さらに、地域と国間の貿易フローを割り当てるために比例割当を用いる。
この研究は、物流、貿易、持続可能な開発に従事する人々にとって関心のある、関連する貿易フローでバリューチェーンデータを製品レベルでマッピングする近似的な方法を提供します。
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