Москва, г. Москва и Московская область, Россия
JEL D57 Input–Output Tables and Analysis
JEL F15 Economic Integration
JEL F23 Multinational Firms • International Business
JEL O52 Europe
В статье исследуется отраслевая неоднородность распространения шоков в международных производственных сетях. Цель исследования – определить, зависит ли влияние отраслевых шоков на выпуск регионов от двух структурных характеристик европейских регионов: их географической и экономической близости к другим регионам, а также степени отраслевой диверсификации экономики. Эмпирический анализ основан на межрегиональной базе данных «затраты-выпуск» EUREGIO, охватывающей 252 региона уровня NUTS2 Европейского союза (в составе ЕС-2006) и двенадцать агрегированных секторов экономики за 2010 год. Распространение шоков моделируется с использованием метода гипотетического исключения, который имитирует временное исключение отрасли из международных межотраслевых производственных связей. Географическая и экономическая близость измеряется с помощью географически взвешенного коэффициента локализации, а уровень отраслевой диверсификации оценивается с использованием индекса Херфиндаля-Хиршмана. Полученные результаты свидетельствуют о существенной отраслевой неоднородности в механизмах распространения шоков. Для наукоёмких секторов сферы услуг, прежде всего операций с недвижимостью и услуг для бизнеса, а также финансового посредничества, выявлена сильная положительная взаимосвязь между уязвимостью регионов к шокам и обеими объясняющими переменными. Более слабая положительная зависимость наблюдается в производстве электрического, электронного и транспортного оборудования, тогда как для добывающей промышленности и энергоснабжения обнаружена обратная зависимость. Для трудоёмких отраслей, таких как сельское хозяйство, текстильная промышленность и производство пищевых продуктов, систематической взаимосвязи не выявлено. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что наукоёмкие услуги играют системообразующую роль в передаче шоков через европейские производственные сети, тогда как более высокая степень отраслевой диверсификации способствует повышению устойчивости регионов, смягчая экономические последствия отраслевых потрясений. Результаты исследования вносят вклад в понимание региональной конкурентоспособности, устойчивости и структурных факторов, определяющих распространение шоков в международных производственных сетях.
европейские производственные сети; распространение шоков; географическая и экономическая близость; отраслевая неоднородность; отраслевая диверсификация
1. Acemoglu, D., Akcigit, U., & Kerr, W. (2016). Networks and the macroeconomy: An empirical exploration. NBER Macroeconomics Annual, 30(1), 273–335. https://doi.org/10.1086/685961
2. Acemoglu, D., Carvalho, V. M., Ozdaglar, A., & Tahbaz-Salehi, A. (2012). The network origins of aggregate fluctuations. Econometrica, 80(5), 1977–2016. https://doi.org/10.3982/ECTA9623
3. Bahal, G., & Lenzo, D. (2023). Beyond Domar weights: A new measure of systemic importance in production networks (CAMA Working Paper No. 30a/2023). Centre for Applied Macroeconomic Analysis, Australian National University. https://crawford.anu.edu.au/cama/content-centre/research/beyond-domar-weights-new-measure-systemic-importance-production
4. Baldwin, R., & Freeman, R. (2022). Risks and global supply chains: What we know and what we need to know. Annual Review of Economics, 14, 153–180. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-051420-113737
5. Barrot, J.-N., & Sauvagnat, J. (2016). Input specificity and the propagation of idiosyncratic shocks in production networks. The Quarterly Journal of Economics, 131(3), 1543–1592. https://doi.org/10.1093/qje/qjw018
6. Blöchl, F., Theis, F. J., Vega-Redondo, F., & Fisher, E. O. N. (2011). Vertex centralities in input-output networks reveal the structure of modern economies. Physical Review E, 83(4), Article 046127. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.83.046127
7. Carvalho, V. M., & Tahbaz-Salehi, A. (2019). Production networks: A primer. Annual Review of Economics, 11, 635–663. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-080218-030212
8. Coe, N. M., & Yeung, H. W.-C. (2015). Global production networks: Theorizing economic development in an interconnected world. Oxford University Press.
9. Dietzenbacher, E., van Burken, B., & Kondo, Y. (2019). Hypothetical extractions from a global perspective. Economic Systems Research, 31(4), 505–519. https://doi.org/10.1080/09535314.2018.1564135
10. Galdeano-Gómez, E., Aznar-Sánchez, J. A., & Pérez-Mesa, J. C. (2013). Sustainability dimensions related to agricultural-based development: The experience of 50 years of intensive farming in Almería (Spain). International Journal of Agricultural Sustainability, 11(2), 125–143. https://doi.org/10.1080/14735903.2012.704306
11. Giammetti, R., Papi, L., Teobaldelli, D., & Ticchi, D. (2022). The network effect of deglobalisation on European regions. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 15(2), 207–235. https://doi.org/10.1093/cjres/rsac006
12. Hulten, C. R. (1978). Growth accounting with intermediate inputs. The Review of Economic Studies, 45(3), 511–518. https://doi.org/10.2307/2297252
13. Hummels, D., Ishii, J., & Yi, K.-M. (2001). The nature and growth of vertical specialization in world trade. Journal of International Economics, 54(1), 75–96. https://doi.org/10.1016/S0022-1996(00)00093-3
14. Los, B., Timmer, M. P., & de Vries, G. J. (2015). How global are global value chains? A new approach to measure international fragmentation. Journal of Regional Science, 55(1), 66–92. https://doi.org/10.1111/jors.12121
15. Pavlínek, P. (2022). Relative positions of countries in the core-periphery structure of the European automotive industry. European Urban and Regional Studies, 29(1), 59–84. https://doi.org/10.1177/09697764211021882
16. Taschereau-Dumouchel, M. (2026). Cascades and fluctuations in an economy with an endogenous production network. The Review of Economic Studies, 93(2), 1354–1392. https://doi.org/10.1093/restud/rdaf036
17. Thissen, M., Lankhuizen, M. B. M., van Oort, F. G., Los, B., & Diodato, D. (2018). EUREGIO: The construction of a global IO database with regional detail for Europe for 2000–2010 (TI Discussion Paper Series No. 18-084/VI). Tinbergen Institute. https://tinbergen.nl/discussion-paper/5815/18-084-vi-euregio-the-construction-of-a-global-io-database-with-regional-detail-for-europe-for-2000-2010
18. Tian, Z., Gottlieb, P. D., & Goetz, S. J. (2020). Measuring industry co-location across county borders. Spatial Economic Analysis, 15(1), 92–113. https://doi.org/10.1080/17421772.2020.1673898
19. Timmer, M. P., Dietzenbacher, E., Los, B., Stehrer, R., & de Vries, G. J. (2015). An illustrated user guide to the World Input–Output Database: The case of global automotive production. Review of International Economics, 23(3), 575–605. https://doi.org/10.1111/roie.12178
20. Yeung, G. (2016). The operation of Global Production Networks (GPNs) 2.0 and methodological constraints. Geoforum, 75, 265–269. https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2016.07.017
