Измерение межстранового культурного расстояния через ценностные различия между индивидами и его влияния на глобальную торговлю

Шульгин Сергей Г.; Зинькина Юлия В.; Андреев Алексей И.; Коротаев Андрей В.

Главная>Выпуск 1>Измерение межстранового культурного расстояния через ценностные различия между индивидами и его влияния на глобальную торговлю

Оглавление

Аннотация Оценить Содержание публикации

Библиография Комментарии

Аннотация

Код статьи

S042473880000001-0-1

Тип публикации

Статья

Статус публикации

Опубликовано

Авторы

Шульгин Сергей Георгиевич

Должность: зам. зав. международной лаборатории политической демографии и макросоциологической динамики РАНХиГС
Аффилиация: РАНХиГС
Адрес: Российская Федерация

Зинькина Юлия Викторовна

Должность: старший научный сотрудник Международной лаборатории демографии и человеческого капитала РАНХиГС
Аффилиация: РАНХиГС
Адрес: Российская Федерация

Андреев Алексей Игоревич

Должность: Заместитель декана факультета глобальных процессов МГУ имени М.В. Ломоносова
Аффилиация: МГУ им. М.В. Ломоносова
Адрес: Российская Федерация, Москва, 119992 Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 13

Коротаев Андрей Витальевич

ORCID: 0000-0003-3014-2037

Должность: заведующий Лабораторией мониторинга рисков социально-политической дестабилизации НИУ ВШЭ, ведущий научный сотрудник Института востоковедения РАН; профессор факультета глобальных процессов МГУ имени М.В.Ломоносова (ФГП МГУ)
Аффилиация: РАНХиГС
Адрес: Российская Федерация

Выпуск

Том 54 Выпуск 1

Страницы

3-25

Аннотация

В работе предлагается метод оценки культурного расстояния между странами через анализ ценностных различий между отдельными индивидами, проживающими в этих странах. Различия оцениваются с помощью инновационного подхода, в основе которого лежит ансамбль пяти метрик: расстояния Махаланобиса, евклидова расстояния, L-расстояния, а также нормализованных версий евклидова и L-расстояния (MELNN). Ансамбль метрик MELNN собирается с помощью факторного анализа. По оценкам MELNN, для каждого индивида находятся индивиды с ближайшими ему ценностями, соседи по ценностям. Использование модели соседей по ценностям позволяет выделить группы наиболее близких друг к другу индивидов и по ним строить модели сетевого взаимодействия. Анализ того, насколько каждому индивиду одной страны оказываются близки по ценностям индивиды из разных стран, позволяет рассчитать культурное расстояние между этими странами. В гравитационной модели это расстояние позволяет определить влияние данной метрики на структуру глобальной торговли.

Ключевые слова

глобальная торговля, ценности, всемирное обследование ценностей, культурное расстояние, соседи по ценностям, ансамбль метрик, MELNN, евклидово расстояние, расстояние Махаланобиса, L-расстояние, гравитационная модель

Источник финансирования

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект 15-18-30063).

Классификатор

Получено

13.11.2018

Дата публикации

14.11.2018

Всего подписок

Всего просмотров

2592

Оценка читателей

0.0 (0 голосов)

Цитировать Скачать pdf

ГОСТ	Андреев А. И. , Зинькина Ю. В. , Коротаев А. В. , Шульгин С. Г. Измерение межстранового культурного расстояния через ценностные различия между индивидами и его влияния на глобальную торговлю // Экономика и математические методы. – 2018. – T. 54. – Выпуск 1 C. 3-25 . URL: https://emm.jes.su/s042473880000001-0-1/
MLA	Andreev, Aleksey, Korotayev, Andrey V, Shulgin, Sergey, Zinkina, Julia V "Measuring country-to-country cultural distance through individual differences in values and its influence on the global trade." Economics and the Mathematical Methods. 54.1 (2018).:3-25.
APA	Andreev A., Korotayev A., Shulgin S., Zinkina J. (2018). Measuring country-to-country cultural distance through individual differences in values and its influence on the global trade. Economics and the Mathematical Methods. vol. 54, no. 1, pp.3-25


1	Здесь будет онлайн-версия статьи. Благодарим за терпение!	Здесь будет онлайн-версия статьи. Благодарим за терпение! Здесь будет онлайн-версия статьи. Благодарим за терпение!

Библиография

1. Бутаева К.О., Вебер Ш., Давыдов Д.В. (2016). Язык, культура, миграция, конфликты: экономическая проекция // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. № 1. С. 3–21.

2. Вебер Ш., Габжевич Д., Гинзбург А.И., Гинзбург В., Савватеев А.В., Филатов А.Ю. (2009). Языковое разнообразие и его влияние на экономические и политические решения // Журнал Новой экономической ассоциации. № 3–4. С. 28–53.

3. Зинькина Ю.В., Шульгин С.Г., Коротаев А.В. (2016). Эволюция глобальных сетей: закономерности, тенденции, модели. М.: Ленанд.

4. Anderson J.E. (1979). A Theoretical Foundation for the Gravity Equation // The American Economic Review. Vol. 69. No. 1. P. 106–116.

5. Bergstrand J.H. (1985). The Gravity Equation in International Trade: Some Microeconomic Foundations and Empirical Evidence // The Review of Economics and Statistics. Vol. 67. No. 3. P. 474–481.

6. Bergstrand J.H. (1989). The Generalized Gravity Equation, Monopolistic Competition, and the Factor-Proportions Theory in International Trade // The Review of Economics and Statistics. Vol. 71. No. 1. P. 143–153.

7. Cyrus T.L. (2012). Cultural Distance and Bilateral Trade // Global Economy Journal. Vol. 12. No. 4. Р. 1–25.

8. Deardorff A.V. (2014). Local Comparative Advantage: Trade Costs and the Pattern of Trade // International Journal of Economic Theory. Vol. 10. No. 1. P. 9–35.

9. Desmet K., Weber S., Ortuño-Ortín, I. (2009), Linguistic Diversity and Redistribution // Journal of the European Economic Association. Vol. 7. P. 1291–1318.

10. Dijkstra E.W. (1959). A Note on Two Problems in Connection with Graphs // Numerische Mathematik. Vol. 1.P. 269–271.

11. Drogendijk R., Slangen A. (2006). Hofstede, Schwartz, or Managerial Perceptions? The Effects of Different Cultural Distance Measures on Establishment Mode Choices by Multinational Enterprises // International business review. Vol. 15. No. 4. P. 361–380.

12. Eaton J., Tamura A. (1994). Bilateralism and Regionalism in Japanese and US Trade and Direct Foreign Investment// The Journal of the Japanese and International Economies. Vol. 8. No. 4. P. 478–510.

13. Grafarend E.W. (2006). Linear and Nonlinear Models: Fixed Effects, Random Effects, and Mixed Models. Berlin,New York: Walter de Gruyter.

14. Hijmans R.J. (2015). Geosphere: Spherical Trigonometry. R Package version 1.4–3. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://CRAN.R-project.org/package=geosphere, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: 20.06.2016 г.).

15. Huber P.J. (1981). Robust Statistics. New York: Wiley.

16. Kaasa A., Vadi M., Varblane U. (2016). A New Dataset of Cultural Distances for European Countries and Regions //Research in International Business and Finance. Vol. 37. P. 231–241.

17. Kandogan Y. (2012). An Improvement to Kogut and Singh Measure of Cultural Distance Considering the Relationship Among Different Dimensions of Culture // Research in International Business and Finance. Vol. 26. No. 2.P. 196–203.

18. Kirkman B.L., Lowe K.B., Gibson C.B. (2006). A Quarter Century of Culture’s Consequences: a Review of EmpiricalResearch Incorporating Hofstede’s Cultural Values Framework // Journal of International Business Studies. Vol. 37. No. 3. P. 285–320.

19. Santis G. de, Maltagliati, M., Salvini, S. (2014). How Close? An Attempt at Measuring the Cultural Distance between Countries. Working Papers. Institute of Statistics and Demography Warsaw School of Economics.

20. Shenkar O. (2001). Cultural distance revisited: Towards a more rigorous conceptualization and measurement of cultural differences // Journal of International Business Studies. Vol. 32. No. 3. P. 519–535.

21. Tadesse B., White R. (2010). Does Cultural Distance Hinder Trade in Goods? A Comparative Study of Nine OECD Member Nations // Open Economies Review. Vol. 21. No. 2. P. 237–261.

22. Thomson G.H. (1951). The Factorial Analysis of Human Ability. London: London University Press.

23. Tinbergen J. (1962). Shaping the World Economy; Suggestions for an International Economic Policy. New York:Twentieth Century Fund.

24. VanDerWal J., Falconi L., Januchowski S., Shoo L., Storlie C. (2014). SDM-Tools: Species Distribution Modelling Tools: Tools for Processing Data Associated with Species Distribution Modelling Exercises. R package version 1.1–221. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://CRAN.R-project.org/package=SDMTools, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: 07.07.2016 г.).

25. Venables W.N., Ripley B.D. (2002). Modern Applied Statistics with S. Fourth Edition. New York: Springer.

Библиография

Комментарии

Войти через