近日，由清华大学国家金融研究院国际金融与经济研究中心（CIFER）与清华大学金融科技研究院跨境数字资本研究中心（IDC）联合举办的2020国际贸易争端与全球化重构学术研讨会（2020 International Conference on US-China Trade Disputes and Reforms in Globalization）在线上顺利召开。北京大学经济学院国际经济与贸易系助理教授莫家伟出席并分享其主题为Quantifying Network Advantage《量化网络优势》的文章。
莫家伟，北京大学经济学院国际经济与贸易系助理教授，香港大学经济学博士。主要研究方向包括国际贸易、城市经济学、发展经济学等。研究成果发表于《中国社会科学》、《经济研究》，Economic Inquiry, China Economic Review等国内外学术期刊。
莫家伟
莫家伟老师在分享时提到，得益于大数据时代的快速发展，关于社会网络、生产网络、贸易网络和交通网络的量化研究日益增多。大量实证文献发现，人们可以从各种网络联系中直接或间接获益，而来自不同网络位置的收益存在巨大差异，本文将这种基于网络位置的相对优势称为网络优势。通过在离散选择模型中引入网络关联，本文构建了用于量化各类网络优势的一般化模型。文章指出，网络优势的核心在于，来自连接节点的收益存在不确定性。当网络位置的直接相连的节点总数越大、相连节点的价值越高或者连接强度越大时，该网络位置的预期收益越大，即网络优势越大。通过进一步引入网络均衡条件，即网络节点的相对价值等于其相对的网络预期收益，作者将网络节点的价值内生化，使其包含网络的间接关联收益，并给出了该均衡解的存在性和唯一性条件。
网络优势模型一方面能够将现有的关于网络中心度的多种衡量指标统一起来，另一方面提出了一种新的网络作用机制，即给定网络结构不变，网络不确定程度的变化会改变各个节点的预期收益的排序以及其整体分布。为了更好地说明这种机制，作者将网络优势模型应用于全球贸易网络，展示了基于地理和殖民地联系的贸易网络不确定性在1827-2014年间的演变，并分析了贸易网络不确定性的变化如何影响对应经济体的贸易网络优势和经济增长。
聂光宇
上海财经大学商学院副教授聂光宇认为本文是一篇有趣的研究且结论简洁可信，将量化网络价值应用到国际贸易中，探讨地理和文化网络对经济的影响。接下来聂老师针对文章提出了以下几点建议：一、理论部分应向读者解释清楚本文研究的是什么风险和不确定性且不同节点的价值会根据不同风险有什么不同？二、作者可以将直接的贸易成本和网络节点价值综合考虑，通过函数形式或者具体模型来表示文化距离和地理距离的影响。三、文中有几处公式没有具体的推导过程，应详尽地解释结果是如何得出的；四、关于回归结果，次贷危机没有显示出来文章的不确定性到底是怎样的不确定性？如何定义？
全球化背景下的贸易和金融风险专题论坛与会嘉宾学者
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