فصلنامه علمی پژوهشی راهبرد اقتصادی

فصلنامه علمی پژوهشی راهبرد اقتصادی

نقش نظریه وابستگی به منابع و شبکه پیچیده در شکل‌گیری بلوک‌های تجاری (کشورهای نفتی حوزه خلیج فارس)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشیار، گروه اقتصاد و مدیریت، واحد نراق، دانشگاه آزاد اسلامی، نراق، ایران
چکیده
بر اساس نظریه وابستگی به منابع، اگر کشوری به منابع خاصی وابسته باشد، آنگاه تحت تأثیر کشورهای مربوطه دیگر در آن بخش تجاری، قرار خواهد گرفت. از طرفی در تعاملات تجاریّ با فزایش تعداد کشورها و روابط فیمابین، شکل‌گیری و مدیریت بلوک‌های تجاری به مسئله­ای پیچیده تبدیل می­شود. در این راستا شکل‌گیری بلوک‌های تجاری می­تواند راهبردی برای کاهش محدودیت­ها و افزایش تعاملات تجاری و امنیت آن از طریق ارتباط نزدیک میان کشورها، باشد. بنابراین سوال پژوهش از چیستی نقش نظریه وابستگی به منابع و شبکه پیچیده در شکل‌گیری بلوک‌های تجاری دلالت دارد. هدف مطالعه حاضر، بررسی نقش نظریه وابستگی به منابع و نظریه شبکه پیچیده در شکل‌گیری بلوک‌های تجاری بین‌المللی در راستای یکپارچگی اقتصاد جهانی، در نظر گرفته شد. داده‌های متعیرهای پژوهش، از کشورهای نفتی حوزه خلیج فارس و  فعال در تجارت بین‌المللی و بر اساس در دسترس بودن داده‌های پایگاه اطلاعاتی سازمان ملل در یک دوره زمانی 1385 – 1400 استخراج شد که به دلیل حجم زیاد داده‌ها، 20 کشور به عنوان نمونه انتخاب شدند که حجم تجارت حداکثری از کل این تجارت بین الملل را به خود اختصاص داده‌اند. جهت تجزیه و تحلیل داده‌ها و برآورد مدل‌ها از رگرسیون دوجمله‌ای منفی استفاده شد. نتایج نشان داد: زمانی که کشوری با تعداد زیادی از شرکای تجاری همکاری می‌کند یا موقعیت برتر در شبکه تجاری بین‌المللی داشته باشد، احتمال بیشتری دارد که کشورهای دیگر بلوک‌های یکسانی با آن کشور تشکیل دهند. همچنین اگر کشوری با موقعیت شبکه­ای مرکزی، نیاز داشته باشد تا منابع مهمی را از دیگر کشورها در بلوک‌های تجاری بدست آورد، آنگاه تمایل این کشور جهت مشارکت در بلوک‌های تجاری بزرگتر با دیگر کشورها، خیلی بیشتر خواهد بود. در واقع، موقعیت شبکه می­تواند تأثیر وابستگی به منابع را در شکل‌گیری بلوک‌های تجاری، تقویت کند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Agranoff, R. & Clift, S. (2013). Burt, R.S. (1992). Structural holes: the social structure of competition. Ca mbridge, MA, Harvard.
An, H.; Gao, X.; Fang, W.; Ding, Y. & Zhong, W. (2014a). Research on patterns in the fl uctuation of the comovement between crude oil futures and spot prices: a complex network approach. Appl. Energy (136), 1067-1075.
Barber, M.J. (2007). Modularity and community detection in bipartite networks. Phys. Rev. E Stat. Nonlinear Soft Matter Phys, (76(, 066102.
Brada, J.C. & Méndez, J.A. (1985). Economic integration among developed, developing and centrally planned economies: a comparative analysis. Rev. Econ. Stat, (67), 549-556.
Brandes, U. (2001). A faster algorithm for betweenness centrality. J. Math. Sociol, (25), 163-177.
Burt, R.S. (2010). Structural Holes: The Social Structure of Competition. Harvard University Press.
Chai, R.; Chen, M.; Chen, Q. & Gao, Y. (2017). An optimal joint user association and power allocation algorithm for secrecy information transmission in heterogeneous networks. Wirel. Commun. Mob. Comput. 2017, 13.
Chang, T.Y.; Hsu, T.C. & Hong, Y.W.P. (2010). Exploiting data-dependent transmission control and MAC timing information for distributed detection in sensor networks. IEEE Trans. Signal Process, (58), 1369-1382.
Dong, D.; An, H. & Huang, S. (2017). The transfer of embodied carbon in copper international trade: an industry chain perspective. Resour. Policy (52), 173-180.
Fan, Y.; Ren, S.; Cai, H. & Cui, X. (2014). The state's role and position in international trade: a complex network perspective ☆. Econ. Model, (39), 71-81.
Freeman, L.C. (1977). A set of measures of centrality based on betweenness. Sociometry, (40), 35-41.
Gao, X.; An, H.; Fang, W.; Li, H. & Sun, X. (2014). The transmission of fluctuant patterns of the forex burden based on international crude oil prices. Energy, (73), 380-386.
Gao, X.; Fang, W.; An, F. & Wang, Y. (2017). Detecting method for crude oil price fluctuation mechanism under different periodic time series. Appl. Energy, (192), 201-212.
Garlaschelli, D.; Matteo, T.D.; Aste, T.; Caldarelli, G. & Loffredo, M.I. (2007). Interplay between topology and dynamics in the World Trade Web. Eur. Phys. J. B (57),159-164.
Guan, Q.; An, H.; Gao, X.; Huang, S. & Li, H. (2016). Estimating potential trade links in the international crude oil trade: a link prediction approach. Energy, (102), 406-415.
Hasson, J.A. & Tinbergen, J. (1962). Shaping the world economy: suggestions for an international economic policy. Economica, (31).
Hillman, A.J.; Withers, M.C. & Collins, B.J. (2009). Resource dependence theory: a review. J. Manag, (35), 1404-1427.
Hinkelman, E.G. & Shippey, K.C. (2002). Dictionary of International Trade: Handbook of the Global Trade Community Includes 19 Key Appendices.
Huang, S.; An, H.; Viglia, S.; Buonocore, E.; Fang, W. & Ulgiati, S. (2017). Revisiting ChinaAfrica trade from an environmental perspective. J. Clean. Prod. (167), 553-570.
Ji, Q.; Zhang, H.Y. & Fan, Y. (2014). Identification of global oil trade patterns: an empirical research based on complex network theory. Energy Convers. Manag, (85), 856-865.
Kuznets, S. (2002). Economic growth and income inequality. Am. Econ. Rev. (55), 1-28.
Leicht, E.A. & Newman, M.E.J. (2008). Community structure in directed networks. Phys. Rev. Lett. (100), 118703.
Linnemann, H. (1966). An Econometric Study of International Trade Flows. North-Holland Pub. Co.
Milo, R.; Shenorr, S.; Itzkovitz, S.; Kashtan, N.; Chklovskii, D. & Alon, U. (2002). Network motifs: simple building blocks of complex networks. Science 298.
Newman, M.E.J. (2004). Fast algorithm for detecting community structure in networks. Phys. Rev. E 69, 066133.
Ozmel, U.; Reuer, J.J. & Gulati, R. (2013). Signals across multiple networks:: how venture capital and alliance networks affect interorganizational collaboration. Acad. Manag. J. (56), 852-866.
Pfeffer, J. & Salancik, G.R. (2003). The External Control of Organizations: A Resource Dependence Perspective. 23. Social Science Electronic Publishing, 123-133.
Qin, Z.; Zhang, J. & Wang, J. (2008). Enhanced reliable transmission control protocol for spatial information networks. J. Commun. (82), 130-143.
Rubinov, M. & Sporns, O. (2010). Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations. Neuroimage, (52), 1059-1069.
Sabidussi, G. (1966). The centrality index of a graph. Psychometrika, (31), 581-603.
Schwarz, A.J.; Gozzi, A. & Bifone, A. (2008). Community structure and modularity in networks of correlated brain activity. Magn. Reson. Imaging 26, 914.
Shipilov, A.V. (2009). Firm scope experience, historic multimarket contact with partners, centrality, and the relationship between structural holes and performance. Organ. Sci. (20), 85-106.
Smith, S.M. & Dorward, P.T. (2014). Nationalised large-scale mining, trade unions and community representation: perspectives from Northern Madagascar. Resour. Policy, (40), 31-41.
Sonora, R.J. (2008). On the impacts of economic freedom on International trade flows: asymmetries and Freedom components. General. Inf. Tehseen, S., Sajilan, S., 2016. Network competence based on resource-based view and resource dependence theory. Int. J. Trade Glob. Mark. (9), 60-82.
Trojan, C. (1986). [Milk policy and the role of the Community in the international trade]. German: Molkerei Zeitung.
Tzekina, I.; Danthi, K. & Rockmore, D.N. (2008). Evolution of community structure in the world trade web. Eur. Phys. J. B (63), 541-545.
Vickmajors, T.J.; Priscu, J.C. & Amaralzettler, L.A. (2014). Modular community structure suggests metabolic plasticity during the transition to polar night in ice-covered Antarctic lakes. ISME J. 8, 778.
Westphal, J.D.; Boivie, S. & Chng, D.H.M. (2006). The strategic impetus for social network ties: reconstituting broken CEO friendship ties. Strateg. Manag. J. (27), 425-445.
Xia, J.; Wang, Y.; Lin, Y.; Yang, H. & Li, S. (2016). Alliance formation in the midst of market and network: insights from resource dependence and network perspectives. J. Manag.
Zhang, H.Y., Ji, Q. & Fan, Y. (2014). Competition, transmission and pattern evolution: a network analysis of global oil trade. Energy Policy, (73), 312-322.
Zhong, W.; An, H.; Gao, X. & Sun, X. (2014). The evolution of communities in the international oil trade network. Phys. A Stat. Mech. Appl. (413), 42-52.
Zhong, W.; An, H.; Shen, L.; Dai, T.; Fang, W.; Gao, X. & Dong, D. (2017). Global pattern of the international fossil fuel trade: the evolution of communities. Energy, (123), 260.

  • تاریخ دریافت 11 تیر 1402
  • تاریخ بازنگری 15 آبان 1402
  • تاریخ پذیرش 05 آذر 1402