التجارة الدولية نظام الشبكة

التجارة الدولية نظام الشبكة.
الصفحة الرئيسية | تسن المعرض التجاري الأخبار.
مراكز السوق الدولية، المشغل من مساحة صالة العرض الرئيسية للمفروشات، المنزل د & # 233؛ كور والهدايا الصناعات، وتنسيق العارضين الموالية.
../wsh/s91544.php.
أوسيتك التعرفة التفاعلية والتجارة قاعدة البيانات.
يوفر أوسيتك التعرفة التفاعلية والتجارة داتاويب إحصاءات التجارة الدولية الأمريكية وبيانات التعريفة الأمريكية للجمهور بدوام كامل ومجانا.
مسرد النقل، والخدمات اللوجستية، وسلسلة التوريد، و.
واردة اللوجستية "مسرد النقل والخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد، وشروط التجارة الدولية يمكن أن تساعدك على التنقل من خلال الارتباك والحصول على معنى.
فيرتريد إنترناشونال (فلو): فيرتريد إنترناشونال.
تعمل فيرتريد الدولية لتأمين صفقة أفضل للمزارعين والعمال. تحدد فيرتريد الدولية معايير التجارة العادلة المعترف بها دوليا.
إيتيكس - مجتمع الأعمال الصغيرة وشبكة المقايضة.
تبادل المقايضة والسوق غير النقدي للشركات.
المركز الدولي للتجارة والمستدامة ...
12-10-2017 & # 0183؛ & # 32؛ تأسست في عام 1996، والمركز الدولي للتجارة والتنمية المستدامة (إكتسد) هي منظمة مستقلة غير ربحية مقرها في ...
التجارة - ويكيبيديا.
وتنطوي التجارة على نقل السلع أو الخدمات من شخص أو كيان إلى آخر، في كثير من الأحيان مقابل المال. الشبكة التي تسمح بالتجارة تسمى متجرا.
العارضين - أفضل الممارسات في المعارض التجارية والأحداث.
العارضين على الانترنت هو المورد المعرض التجاري والمسوقين الحدث الشركات، ويضم مقالات مجلة إكسيبيتور، والأخبار، معتمد المعرض التجاري المسوق المهنية.
التجارة العادلة - ويكيبيديا.
النظام . هناك عدد كبير من التجارة العادلة ومنظمات التسويق الأخلاقية التي تستخدم استراتيجيات التسويق المختلفة. ويعتقد معظم المسوقين التجارة العادلة هو عليه.

نظام شبكة التجارة الدولية
الانتماءات: مركز متعدد التخصصات للعلوم والتطبيقات الشبكة (إسينزا) وقسم الفيزياء، جامعة نوتردام، نوتردام، إنديانا، الولايات المتحدة الأمريكية، كلية الفيزياء، جامعة بابيس بولياي، رو-400084 كلوج نابوكا، رومانيا.
زولتان توروشكاي.
الانتماء: مركز متعدد التخصصات للعلوم والتطبيقات الشبكة (إسينزا) وقسم الفيزياء، جامعة نوتردام، نوتردام، إنديانا، الولايات المتحدة الأمريكية.
زولتان لاكنر.
الانتماء: قسم علوم الأغذية، جامعة بودابست كورفينوس، بودابست، هنغاريا.
جوزيف باراني.
الانتماء: معهد بحوث الأغذية، نورويش ريزارتش بارك، نورويتش، المملكة المتحدة.
لقد تم تصحيح هذه المادة. عرض التصحيح.
ومع تجاوز عدد سكان العالم الآن 7 مليارات نسمة، من الأهمية بمكان ضمان السلامة الكيميائية والميكروبيولوجية لطعامنا، مع الحفاظ على استدامة إنتاجها وتوزيعها وتجارتها. وباستخدام قواعد بيانات الأمم المتحدة، نبين هنا أن الشبكة الدولية لتجارة الأغذية الزراعية، التي تضم عقدا وحواف تمثل البلدان وتدفقات الاستيراد والتصدير، تطورت على التوالي إلى شبكة سلاسل توريد معقدة وغير متجانسة إلى حد بعيد. وتشكل سبعة بلدان جوهر االتحاد الدولي لنقابات العمال الحرة) إفتن (، مع قيم عالية من المركزية المركزية، وتداول كل منها مع أكثر من 77٪ من جميع دول العالم. ويظهر التحليل النظري للرسم البياني ونموذج التدفق الغذائي الديناميكي أن ال إفتن يوفر وسيلة مناسبة للتوزيع السريع للملوثات المحتملة ولكنه غير مناسب لتعقب أصلها. وعلى وجه الخصوص، نبين أن القيم العالية لعقد العقدة والضعف تترابط بشكل جيد مع حالات تفشي التسمم الغذائي الكبيرة المسجلة.
الاقتباس: إركسي-رافاش M، توروشكاي Z، لاكنر Z، باراني J (2018) تعقيد الشبكة الدولية لتجارة الأغذية الزراعية وتأثيرها على سلامة الأغذية. بلوس وان 7 (5): e37810. دوى: 10.1371 / journal. pone.0037810.
المحرر: فيتوريا كوليزا، إنزيرم & أمب؛ جامعة بيير وماري كوري، فرنسا.
تاريخ الاستلام: 27 فبراير 2018؛ مقبول: 24 أبريل 2018؛ تاريخ النشر: 31 مايو 2018.
حقوق الطبع والنشر: © 2018 إركسي-رافاش إت آل. هذه مقالة مفتوحة الوصول موزعة وفقا لشروط ترخيص كريتيف كومونس أتريبوتيون والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط أن يقيد المؤلف الأصلي والمصدر الأصلي.
التمويل: تم تقديم الدعم المالي جزئيا من قبل الولايات المتحدة هترا 1-09-1-0039 (زت و مر)، و نسف بكس-0826958 الولايات المتحدة (زت)، والحكومة الرومانية ين-إي-رو-تي-2018-3- 0121 (مر) والحكومة المجرية أوتكا K81594 (زل). صندوق بسرك الأساسية (إفر-44405A) دعم عمل جب. ولم يكن للممولين دور في تصميم الدراسة، وجمع البيانات وتحليلها، أو قرار نشرها، أو إعداد المخطوطة.
تضارب المصالح: أعلن المؤلفون أنه لا توجد مصالح متنافسة.
المقدمة.
بحلول عام 2030، من المتوقع أن يزداد الطلب على الغذاء بنسبة 50٪ [1]، وبالتالي فإن الإمدادات الغذائية العالمية تلعب دورا حاسما على نحو متزايد في المشهد الاقتصادي والسياسي [2]، [3] وأظهرت أحدث الفاشيات التسمم الغذائي القاتلة في عام 2018 (الإشريكية القولونية في ألمانيا [4]، الليستيريا مونويتوجينس في الولايات المتحدة [5]) وآثارها الاقتصادية والسياسية والاجتماعية بوضوح أهمية التتبع السريع لمنشأ المكونات الغذائية محددة. وهذه المهمة تفرض ضغوطا هائلة على التنظيم والمراقبة.
ومنذ عام 1960، تزايد النقل الغذائي العالمي بمعدل هائل، أسرع من إنتاج الأغذية نفسه، كما هو موضح في الشكل 1، الذي تم توليده باستخدام كومتريد [6]، وهي قاعدة بيانات استيراد وتصدير الأغذية الزراعية للولايات المتحدة الأمم المتحدة. وتصبح الصورة أكثر تعقيدا إذا أخذنا في الاعتبار العدد المتزايد من البلدان التي تعتمد على تجارة الأغذية الدولية، إضافة إلى أن أنواع الأغذية المتداولة تتجه بصورة متزايدة من المواد الخام الزراعية والمواد الأساسية نحو المنتجات المجهزة والمنتجات ذات العلامات التجارية. ونتيجة لذلك، تشكل تدفقات الأغذية بين البلدان شبكة تفاعلية دينامية معقدة يشار إليها هنا بالشبكة الدولية لتجارة الأغذية الزراعية. بالنسبة إلى العديد من البلدان، تضمن هذه الويب إمكانية الدخول إلى أي عنصر غذائي بغض النظر عن الموسم والموقع. ومع ذلك، فإنه قد يعرض أيضا نقاط ضعف خطيرة [7]، [8]، [9]. كما تظهر هنا، أصبح إفتن شبكة معقدة متشابكة كثيفة [10]، [11]، [12]، [13]، وخلق منصة مثالية لنشر الملوثات المحتملة مع أصول لا يمكن تتبعها عمليا.
توسيع الشكل 1. تنمو تجارة الأغذية في العالم بوتيرة أسرع من إنتاج الأغذية.
(A) (مقياس الخط الخطي). إنتاج الغذاء في العالم (خط أحمر رقيقة)، ويقاس في مليار دولار حاليا، ويضاعف في كاليفورنيا. 30 عاما، في حين أن كمية المواد الغذائية المنقولة على إفتن (الساحات الصغيرة المجهزة خطي، الأزرق) يزيد من كاليفورنيا. 10 أضعاف في نفس الوقت. (ب) (مقياس خطي). وتتدفق مكونات الأغذية بمعدلات متزايدة من البلدان إلى البلدان، كما يتضح من نسبة الصادرات العالمية [الإنتاج العالمي] المتسارعة زيادة محسوبة من البيانات المذكورة أعلاه (المربعات الصغيرة المزودة بمنحنى أسي). لاحظ أن هذه النسبة لا تتأثر بمعدل التضخم بالدولار الأمريكي. البيانات التي تم الحصول عليها من قواعد بيانات الأمم المتحدة [6]، [23]
وباستخدام قاعدة بيانات كومتريد [6]، قمنا ببناء ال إفتن وتحليل هيكلها ودينامياتها خلال السنوات العشر الماضية. ويبين الشكل 2، استنادا إلى بيانات عام 1998، صورة نموذجية ل إفتن. وتمثل عقد الشبكة البلدان، بينما تشير الحواف الموجزة والمرجحة إلى تدفقات تجارة الأغذية بين البلدان. ويمثل حجم التدفق (وزن الحافة) القيمة الإجمالية لتجارة الأغذية الزراعية السنوية المعبر عنها بالدولار الأمريكي الحالي من بلد إلى آخر. ويتم رسم حجم العقدة بما يتناسب مع القيمة الإجمالية للاستيراد والتصدير للبلد، في حين أن سماكة الحافة تتناسب مع قيمة السجل للتدفق الغذائي الذي يمثله. تشير الألوان إلى قيم المركزية بين العقد والحواف كما هو مفصل في شرح الشكل وفي قسم المواد والطرق.
الاتجاهات العامة وهيكل الاتحاد.
وازداد إجمالي كمية تدفق الأغذية في الاتحاد من 438 مليار دولار أمريكي في عام 1998 إلى 1060 مليار دولار أمريكي في عام 2008؛ أي بزيادة قدرها 2.3 ضعفا، في حين نما إجمالي إنتاج الغذاء 1.4 مرة فقط في نفس الفترة (من 1400B دولار أمريكي إلى 1780B دولار أمريكي). وقد ازدادت كثافة الإتحاد من 25٪ عام 1998 إلى 33٪ عام 2008 (انظر المواد والطرق). على عكس الرسوم البيانية العشوائية متجانسة، و إفتن لديها توزيع درجة واسعة، مما يدل على بنية شبكة غير متجانسة [10]، [11]. ويمكن تقريب توزيع التدفقات (عدد الحواف مع قيم تدفق داخل نطاق معين) عن طريق توزيع لورنورمال (الشكل 3A)، مما يعني أن هذا التوزيع واسع أيضا، مع ذيل الدهون.
توسيع الشكل 2. الشبكة الدولية لتجارة الأغذية الزراعية الكاملة في عام 1998.
ويستند هذا االتفاق إلى الصادرات المبلغ عنها، التي تشمل 207 = عقد) عقدة (تم سحبها كأقراص و M = 10645 تدفقات تجارية) تلك التي تبلغ قيمتها أكثر من مليون دوالر أمريكي (، ويتم سحبها حسب توجيهات الحواف / الروابط. وقد تم تلوين أكبر 44 بلدا من أكبر الأنشطة التجارية (الاستيراد والتصدير) وأكبر 300 من تدفقات التجارة الغذائية وفقا لقيمها بين (انظر المواد والطرق). يتم رسم بقية البلدان والحواف مع الرمادي. أحجام الأقراص الملونة تتناسب مع اللوغاريتم من إجمالي نشاطهم التجاري، لن (E i + I ط). ويتناسب سمك الوصلات الموجهة مع قيمة السجل للتدفق التجاري في ذلك الاتجاه، لن (Φ إيج). وكان هيكل الشبكة مماثلة في الفترة 1998-2008.
إن المقياس الذي يستخدم بشكل متكرر في التحليل الهيكلي للشبكات المعقدة هو محور العقدة أو الحافة بين الانتماء (انظر [11]، [14]، [15] وأيضا المواد والطرق). وهي تحدد الكيفية التي يكون فيها "المركز" هو موضع العقدة / الحافة في الشبكة، بمعنى أن العقد / الحواف المركزية المركزية تجمع أجزاء كبيرة من الحركة عبر الشبكة. لهذا السبب، كما أنها تقدم كعب أخيلس من شبكة كما التغيرات في وضع هذه العقد والحواف سيكون لها أكبر تأثير على النظام برمته [16]، [17]، سواء في الاتصال وخصائص النقل. تلعب العقد ذات القيم المركزية العليا دورا حاسما في إفتن لأن أي مادة من المواد الغذائية المولدة للأغذية (مثل التلوث الكيميائي أو الميكروبيولوجي) سوف تنتشر بأكبر قدر من الكفاءة من خلالها في بقية الشبكة، في حين أن تعقب مصدر هذه المادة أمر صعب بسبب عدد كبير من مسارات الشبكة التي تعمل من خلال هذه العقد. ويسهل الانتشار السريع أيضا من خلال القيمة الصغيرة لمتوسط ​​أقصر مسير (يقاس في عدد الهيب) من إفتن، وهو L = 1،52. وهذا هو، في المتوسط، يمكن للمرء أن تصل إلى أي عقدة في أقل من 2 القفزات من أي عقدة أخرى على طول أقصر الطرق التجارية. على الرغم من أن عنصر غذائي واحد محدد قد لا يتبع بالضرورة أقصر الطرق في إفتن (على سبيل المثال، يمكن إدراجه في أغذية أكثر تعقيدا وإرساله على مسارات مختلفة)، فإن القيمة الصغيرة لمتوسط ​​طول أقصر طول لا تزال مؤشرا على بالقرب من جميع العقد تقريبا، وضمان انتشار سريع على الشبكة.
توسيع الشكل 3. الخصائص الهيكلية لل إفتن.
(A) الرسم البياني للتدفقات (أشرطة زرقاء) التي تم تركيبها من قبل توزيع لورنورمال (خط متواصل مستمر). وتكون معلمات التوزيع المجهز بالنسبة لن = = = 7،68 (المتوسط) و σ = 3،42 (الانحراف المعياري). ويعبر عن التدفق in بآلاف دولارات الولايات المتحدة. (B) الرسم البياني للقيم المركزية بين العقد من العقد و (C) حواف. (D) مؤامرة مبعثرة من درجة مقابل بينينيس لكل بلد. وتمثل الأرقام مجموعة بيانات عام 2007.
تين. 3B، C هيستوغرامز من قيم بينتينيس للعقد والحواف، على التوالي. وتبين هذه التوزيعات أن الشبكة تهيمن عليها مجموعة صغيرة من البلدان ذات مركز مركزي (مبينة في رموزها المكونة من 3 أحرف بشأن الأرقام) وعلاقاتها التجارية. ومن المثير لالهتمام أنه على الرغم من صغر حجمه نسبيا) مقارنة بالدول األخرى ذات االرتفاع الكبير بين الواليات المتحدة األمريكية وألمانيا (، فإن هولندا، حيث بلغت قيمة الصفقات التي بلغ مجموعها 50 مليار دوالر أمريكي في الواردات و 79 مليار دوالر أمريكي في الصادرات في عام 2008، .
الشكل 3D مؤامرات جميع البلدان من خلال درجاتهم والقيم بينتينيس المقابلة. ويظهر ذلك أن البلدان ذات التفاوتات العالية تميل أيضا إلى أن تكون مراكز شبكة في الشبكة، أي أنها تميل إلى الحصول على أكبر الدرجات. ومع ذلك، هناك أيضا بلدان ذات درجة عالية لا تتمتع بقيم مركزية عالية (مثل بلجيكا). نلاحظ دور روسيا باعتبارها "جسر" - node، مع مركزية عالية نسبيا، ولكن بدرجة أقل. كما يكشف الشكل ثلاثي الأبعاد مجموعة أساسية مكونة من 7 عقد (داخل البيضاوي في الصورة)، يشارك كل منها في علاقات تجارية مع ما لا يقل عن 77٪ من جميع دول العالم. عند الجمع، فهي مسؤولة عن 30٪ من إجمالي تدفق التجارة. وتشكل هذه العقد السبع نقاطا ساخنة لكامل شبكة إفتن، حيث أن التغيرات في وضعها ستولد أكبر التأثيرات العالمية.
ويبين الشكل 4 العمود الفقري لل إفتن في عام 2007. وتتميز العقد وفقا لقيمها المركزية بينما هو الحال في الشكل 2، ولكن هنا يتناسب حجم العقدة مع لوغاريتم إجمالي قيمة الواردات والصادرات للفرد الواحد في تلك الدولة. وعلى الرغم من أن الولايات المتحدة لديها أكبر قيمة بينية، فإن النشاط التجاري للفرد هو الأكبر بالنسبة لهولندا. لذلك، الجمع بين هذا مع حقيقة أن لديها أكبر ال 4 بين بينينيس، تجار الطعام في هولندا ربما جعلت بلادهم في محور الأكثر أهمية من إفتن. وعلى افتراض أن هذه الصورة الشاملة للشبكة ممثلة تمثيلا كافيا للمنتجات الغذائية التي قد تكون بمثابة ناقلات مناسبة للتلوثات الميكروبيولوجية أو الكيميائية، فإن المنتجات التي تبدأ من هولندا أو تمر عبرها ستؤثر بكفاءة أكبر على النظام بأكمله.
توسيع الشكل 4. العمود الفقري لل إفتن استنادا إلى مجموعة البيانات 2007.
ويتكون العمود الفقري من أعلى 44 عقدا (البلدان) مع أكبر نشاط تجاري إجمالي (استيراد + تصدير). يتم تلوين العقد والحواف على حد سواء من خلال قيم بينتينيس؛ فإن سماكة الحواف الموجهة تتناسب مع اللوغاريتم الطبيعي للقيمة التجارية في ذلك الاتجاه، كما هو مبين في الشكل 2. ويتناسب حجم العقدة في هذا الشكل مع لوغاريتم النشاط التجاري للفرد الواحد، أي لن [(I i + I i) / Π i] حيث Π i هو حجم سكان البلد i. تتم تسمية البلدان من خلال رموز إسو 3166 المكونة من 3 أحرف.
انتشار وتعقب على إفتن.
وتستند الملاحظات الواردة أعلاه بشأن مواطن الضعف إلى الخصائص النظرية للرسم البياني لل إفتن. بعد ذلك، نقوم بتطوير نموذج ديناميكي، من خلال تتبع تدفق المواد الغذائية بين البلدان (نموذج تدفق المواد الغذائية، أو بعثة تقصي الحقائق)، مما سيزيد من التأكيد على إمكانات الاتحاد الدولي لنقابات العمال لنقل الملوثات بكفاءة، والنظرة الضعيفة لتتبعها. وللإيجاز، في ما يلي، نعني بعبارة "الأغذية الملوثة" مادة غذائية تحتوي على مادة معينة (مثل التلوث الكيميائي أو الميكروبيولوجي، ولكنها يمكن أن تكون أيضا إضافات عامة أو مجموعة فرعية من المكونات) التي يجب اتباعها أو تتبعها على طول مسارات التجارة الغذائية.
ويمكن كتابة إجمالي الواردات (التصدير) إلى (من) بلد ما على النحو التالي: وعلى التوالي. لنفترض أن البلد الذي أنتج كمية P i من طعام معين، منها P i (إن) يتم استهلاكه هناك، بينما يتم تصدير الباقي P i (أوت) (الشكل 5)، وبالتالي P i = P i (في) + P ط (خارج). اسمحوا r i تشير إلى جزء من المواد الغذائية المستوردة، والتي يتم تمريرها إلى بلدان أخرى (عن طريق إعادة البيع، إعادة التعبئة، أو بعد معالجته في المواد الغذائية أكثر تعقيدا). يمكننا تقدير الكسور r ط على النحو التالي. ويمكن كتابة جزء الأغذية المستوردة والمنتجة المستهلكة محليا (يمكن الحصول عليها من جداول موازنات الأغذية في فاوستت [18]) على النحو التالي: α i = (1- r i) I i / P i (إن). وإذا افترضنا أن الاستهلاك يتناسب مع حجم سكان بلد ما (على الأقل بالنسبة لأعلى بلدان النشاط التجاري المبينة في الشكل 4)، يمكننا أن نكتب: (1- ري) I i + P i (إن) = (c) i، حيث c هي القيمة النموذجية (بالدولار الأمريكي) من الأغذية التي يستهلكها شخص في سنة في البلد i مع عدد من السكان Π ط.
توسيع الشكل 5. الخطط لنموذج تدفق الغذاء.
البلد ط مع السكان من P i لديها سنويا استيراد المواد الغذائية الزراعية أنا، من r أنا ط تصديرها، (1 - r ط) أنا استهلكت محليا. ويتم إنتاج عنصر غذائي محدد يتم تعقبه في هذا البلد من قيمة P i التي سيتم تضمينها P i في إجمالي صادراته i i بينما تستهلك P i (إن) محليا. وتمثل المعلمة (ج) متوسط ​​القيمة (بالدولار الأمريكي) للطعام الذي يستهلكه الشخص في سنة واحدة.
لقد قدرنا قيمة c، ل العمود الفقري لل إفتن، لتكون حوالي 10 4 دولار أمريكي. وهذه القيمة ثابتة إلى حد ما على البلدان العمود الفقري. والسبب هو أن هذه البلدان تقريبا على نفس المستوى من التنمية الاقتصادية، وهناك درجة منخفضة من التباين بين أسهم الأغذية. (وبطبيعة الحال، يمكن تكرار التحليل بسهولة مع القيم القطرية الخاصة). من المعادلات اثنين أعلاه فإنه يتبع ذلك.
لنفترض أن بلد ما ينتج كمية من D من عنصر غذائي محدد ويمرره إلى جيرانه في إفتن بمعدلات تتناسب مع تدفقات الغذاء (Φ سج) تجاه تلك الجيران. ثم يتم تصدير جزء r من ذلك الغذاء "الملوث"، أي r j d s s s / e s إلى جار j، بينما يستهلك الباقي، (1- r j) d s Φ سج / E s محليا. ثم يصف العودية التالية الطريقة التي تنتشر فيها مكونات الطعام على إفتن:
حيث n يشير إلى عدد من خطوات التصدير، D (n) المبلغ (بالدولار) من المواد الغذائية التي تحتوي على المكون المعني، وصوله إلى البلد ط على الخطوة ن (هذا يسمح أيضا لإعادة الظهور في نفس البلد)، نظرا لأنها بدأت من البلد، والجمع هو على جميع الجيران ياء ط في الاتحاد. يمكن الحصول على كمية من المواد الغذائية المستهلكة في البلد ط التي تحتوي على عنصر تعقب من العودية.
(0) = 0 إذا كان ≠ s و D s | s (0) = βE s حيث تمثل the الجزء الملوث من التصدير من البلد. اخترنا للجميع ط.
قمنا بمحاکاة وتسجيل انتشار التلوث ل n = 5 خطوات، من کل واحدة من أکبر 44 دولة ذات أکبر نشاط تجاري کما ھو مبین في الشکل .4 بعد المحاکاة، اخترنا أعلی عشرة (ق، ر) مصدر الھدف أزواج مع أكبر تلوث D t (s) (n) في البلد المستهدف؛ انظر الجدول 1. وقد خرجت ألمانيا بأكبر إمكانية لاستيراد الأغذية الملوثة مع هولندا كمصدر للتلوث.
توسيع الجدول 1. أكبر قيم التلوث (d) t وأزواج المصدر المستهدفة باستخدام مجموعة بيانات 2007 في نموذج تدفق المواد الغذائية.
وبالنظر إلى الآلية المذكورة أعلاه كسيناريو أسوأ حالة، قد نقيم كيف يؤثر التلوث الذي يبدأ من بلد مصدر على سكان العالم. ويمكن قياس هذا عن طريق، والتي نسميها تأثير التلوث. ويظهر الشكل 6 أ أعلى 14 بلدا حسب قيمتها R (n)، بوصفها وظيفة من خطوات التصدير، n.
توسيع الشكل 6. تحليل انتشار استنادا إلى نموذج تدفق الغذاء.
(أ) تطور تأثير التلوث R (n) و (B) الضعف V i (n)، بالنسبة للبلدان ال 14 الأولى بوصفها وظيفة من خطوات التصدير، n. (ج) "التأثر ضد التأثر" بين البلدان ال 44 التي لديها أكبر نشاط تجاري. ويشار إلى البلدان التي لديها حالات تسمم غذائي كبيرة خلال السنوات ال 15 الماضية برموز محاطة. على وجه الخصوص: اندلاع الليستيريا 2018 في الولايات المتحدة الأمريكية، من إنتاج، مما تسبب في 29 حالة وفاة [5]. في عام 2018 هاء E. كولاي في ألمانيا، من برعم البنجر الأحمر، مع 46 حالة وفاة و 4000 الحالات المشخصة [4]. تفشي السالمونيلا في عام 2005 في هولندا مع 165 حالة تشخيص [24]؛ تفشي القولونية E. 1996 في المملكة المتحدة مع 512 حالة مؤكدة، 17 حالة وفاة [25]؛ تفشي الليستيريا 2008 في كندا مع 57 حالة تشخيص و 27 حالة وفاة [26]؛ تفشي القولونية في عام 1996 في اليابان، من الفجل تنبت، مع 2 وفيات الرضع وأكثر من 5000 في المستشفى [27].
ويمكننا أيضا أن نحدد مقياس الضعف (i) (n) للبلد i، كمتوسط ​​التأثير الناتج عن بلدان أخرى كما لو بدأ التلوث من هناك، حيث يتم أخذ المتوسط ​​على جميع المصادر. وهذا هو (الشكل 6B). كما هو مبين في الأشكال. 6A، B، الترتيب للبلدان ذات أعلى قيم التأثير والضعف هو عمليا مستقل عن ن، وعدد من خطوات التصدير. وبما أن قطر إفتن صغير، فإن التلوث يمكن أن ينتشر بكفاءة عالية، وبالتالي فإن القيم المتواضعة بالفعل من n ستبدأ في التقاط التأثيرات على الشبكة بأكملها.
القوائم العليا القائمة على بينتينيس في الأشكال. 3C، D ترتبط جيدا مع القوائم العليا من التين. 6B، C، التي تم الحصول عليها باستخدام بعثة تقصي الحقائق. على وجه الخصوص، الولايات المتحدة الأمريكية وهولندا وألمانيا تظهر مرارا وتكرارا بين النقاط الساخنة العليا لآثار التلوث. ويبين الشكل 6C مؤامرة مبعثرة من "الضعف مقابل بين" في البلدان ال 44 التي شملتها الدراسة. وتظهر الرموز المحاطة بأن قيم الضعف العالية وقابلية التداخل (انظر الجدول 1) تربط بشكل جيد مع تفشي التسمم الغذائي الكبير المسجل.
تجدر الإشارة إلى أنه على الرغم من أن توقعاتنا تستند إلى بيانات خشن، إلا أن النماذج المطورة يمكن صقلها بمجرد توفر بيانات ذات دقة أعلى (أنواع المواد الغذائية، المقاييس الزمنية وغيرها).
نقاش.
وقد تم تحليل شبكة التجارة العالمية (وتو) على نطاق واسع من خلال أساليب الشبكة، على سبيل المثال في [19] و [20]. ولم يكن هدفنا أن نكرر ذلك لمجموعة فرعية من المنظمة العالمية للملكية الفكرية، ولكن لإثبات أن الاتجاهات المبينة في الشكل 1 لا يمكن أن تستمر إذا ما أريد تلبية كل من التجارة الحرة والطلب على التعزيز البيولوجي. خلال تفشي التسمم الغذائي المهمة الأولى والأهم هو تحديد أصل التلوث. والتأخير في هذه المهمة يمكن أن تترتب عليه عواقب وخيمة على صحة السكان ويترتب عليها أضرار اجتماعية وسياسية واقتصادية تترتب عليها آثار دولية. ومن الأمثلة على ذلك عواقب تأخر ثلاثة أسابيع في تحديد مصدر تلوث القولون E. في ألمانيا في يونيو 2018 [4].
نلاحظ أن دراستنا لا تتوقع زيادة في عدد حالات التسمم الغذائي ولكن، عندما يحدث ذلك، سيكون هناك تأخير لا مفر منه في تحديد المصادر بسبب الطبيعة المتشابكة على نحو متزايد من إفتن. وهذا هو، حتى لو كان تلوث الأغذية أقل تواترا، على سبيل المثال بسبب تحسين السيطرة المحلية على الإنتاج، أصبح انتشاره / انتشاره أكثر كفاءة. على وجه الخصوص، وتحدد دراستنا النقاط الحرجة في الشبكة التي قد تعيق بشكل خطير الجهود البيولوجية بيوتراسينغ في المستقبل. وعلى الرغم من أن التحليل المقدم هنا يستند إلى بيانات خبيثة تمثل تدفقات غذائية مجمعة، إلا أنه يمكن أن يساعد أيضا في التعزيز الحيوي، بمعنى "نهج بايزي" من خلال تقديم قائمة بالمصادر والمسارات الأكثر احتمالا لاستخدامها كنقطة انطلاق.
وفي الآونة الأخيرة، كانت هناك دعوات إلى اتباع نهج متعدد التخصصات (7) لرصد وفهم ومراقبة تدفقات تجارة الأغذية لأنها أصبحت مسألة لم تعد تؤثر على بلدان واحدة فحسب، بل على سبل العيش العالمية للسكان. ومن شأن مثل هذا النهج أن يسهل الفهم الأفضل للرابطة، خاصة إذا تم تقسيمها إلى جداول زمنية وأنواع الأغذية وأوجه الترابط بينها. ومن شأن ذلك ما يلي: (1 المساهمة في الحماية من الفاشيات والهجمات المتعمدة؛ 2) المساعدة على استنباط طرق أفضل للتتبع وبالتالي زيادة ثقة المستهلك؛ 3) تسمح بتوزيع أفضل للأغذية وبالتالي تقليل الفاقد [21]، ويقدر أن يكون حوالي 30 - 40٪ عالميا [2]؛ 4) زيادة موثوقية واستقرار أنظمة الإمداد. و 5) المساعدة في تقليل العبء البيئي لإنتاج الأغذية والخدمات اللوجستية التوزيع. ومثل هذا النهج المتعدد التخصصات هو تماما ضمن الوسائل الحديثة للدولة من العلم والتكنولوجيا، إذا كان مدعوما من قبل جمع البيانات المفصلة والمنهجية. ودور الدولة والمنظمات المشتركة بين الولايات (مثل الاتحاد الأوروبي والأمم المتحدة) ضروري في هذا الصدد. وعلى الرغم من أن الكثير من التجارة والتجارة في الأغذية يحدث من خلال القطاع الخاص، ينبغي تحفيز جمع المعلومات وتبادلها من أجل توليد البيانات اللازمة من أجل معرفة متعمقة لهيكل وديناميات الاتحاد، لضمان سلامة وأمن العالم نظام غذائي.
المواد والأساليب.
مصادر البيانات والتحليل.
تم الحصول على البيانات المستخدمة لهذه الدراسة من موقع كومتريد على شبكة الإنترنت [6]. تم استخدام نظام التصنيف هس-02 لاختيار رموز المنتج 01-24، في الاستعلام، لأن هذه هي ذات الصلة إلى الغذاء. وكانت السجلات المستخدمة في دراستنا هي تلك التي تبلغ قيم فئات معينة من الأغذية المستوردة / المصدرة من بلد إلى آخر، معبرا عنها بالدولار الأمريكي الحالي. وبما أن إجمالي الواردات (في جميع أنحاء العالم) يجب أن يساوي إجمالي الصادرات، فقد تمت مقارنتها / فحصها ولم يتم العثور على فروق ذات دلالة إحصائية. وتستند حساباتنا إلى السجلات عندما يكون بلد الإبلاغ المصدر.
بينتينيس سينتراليتي (بك)
بك هو مقياس يصنف أهمية موقف عقدة أو حافة في الشبكة فيما يتعلق بالنقل عبر الشبكة بأكملها. في حين أن هذا يتم عادة مع أقصر الطرق على الرسم البياني، وهنا استخدمنا تعريف بينتينغ المرجح الذي يأخذ في الاعتبار التدفقات من خلال حواف [22]. أما بالنسبة لحسابات بينينيس، فإن وزن الوصلة يعرف بأنه مقاومته للنقل، ويبحث واحد عن أقل مسيرات الوزن (المقاومة) الأدنى من العقدة m إلى العقدة n داخل الشبكة. ويعرف وزن الوصلة الموجهة (i، j) بأنها w إج = - ln (Φ إيج / Φ ماكس)، حيث يكون أكبر تدفق في الشبكة. باستخدام هذا الشكل اللوغاريتمي، والأوزان كلها إيجابية ومضافة على طول المسار. وإذا كان σ من (i) يدل على عدد المسيرات الدنيا للوزن الإجمالي (لتو) من العقدة m إلى العقدة n التي تمر عبر i، و σ من يدل على العدد الإجمالي لمسيرات لتو التي تمتد من m إلى العقدة n، العقدة i تعرف بأنها (تعريف مماثل يحمل لحافة).
كثافة الرسم البياني.
وتعطى كثافة الرسم البياني الموجه ρ بالنسبة ρ = M / [N (N - 1)]، وبين عدد الحواف التي لها، M، وعدد الحواف التي يمكن أن تكون لها، N (N -1 )، حيث N هو عدد العقد. في عام 2007، لدينا 202 = N و = 13534 = M، مما يعطي كثافة في الرسم البياني ρ = 0.33 (33٪)، وهذا يعني أن الرسم البياني ليس متفرقا، بل مترابطا.
الغذاء تدفق نموذج المعلمات.
وباستخدام التدفقات والأحجام السكانية مباشرة من بيانات عام 2007، قمنا بحساب الكسر α i Π i / (1 + α i) I i فور آل كانتري. وكانت النسب التي تم الحصول عليها موزعة بشكل أسي، مع قيم بين 0 و 0.003 [شخص / دولار]. وبالنسبة للبلدان العمود الفقري، كانت صغيرة عادة، أقل من 0.0002، بسبب التدفقات الكبيرة المخصصة لهذه البلدان. تم استخدام الكسور التي تم الحصول عليها لحساب قيم ري = 1 [cα i Π i / (1+ α i) I i]، وذلك باستخدام ثابت للمعلمة ج (لكل شخص استهلاك الغذاء في بلد في السنة، وأعرب بالدولار الأمريكي). والواقع أنه يختلف من بلد إلى آخر، ولكن هنا، كاتباع أول نهج، اختارنا ممثل قيمة واحدة للعنصر الفقري للاتحاد، الذي ينطوي بالفعل على بلدان ذات مستويات مماثلة من التنمية الاقتصادية. ولم يؤثر ذلك على النتائج بشكل ملحوظ لأن التدفقات بين البلدان التي ليست جزءا من العمود الفقري تمثل جزءا لا يذكر من جميع التدفقات في الشبكة. وقد ثبت أن ترتيب البلدان على أساس قيمتي R i و V i كان قويا لمجموعة واسعة من القيم للمعلمة c (10 & لوت؛ 10 و 5 دولار أمريكي). لنتائج المحاكاة أظهرت استخدمنا c = 10 4 دولار أمريكي. ومن ناحية أخرى، ثبت أن ترتيب البلدان حساس جدا لتوزيع α i Π i / (1 + α i) I i فراكتيونس؛ ولكننا استخدمنا بيانات من قواعد بيانات الأمم المتحدة.
واستخدمت معلمة النموذج الثاني، β، لتحديد الشروط الأولية للمحاكاة. وهو يمثل جزء من الأغذية المصدرة الملوثة. وتعتمد قيمة هذه المعلمة على التلوث الفعلي؛ ومع ذلك نستخدمها كعامل مضاعف بسيط لم يكن له أي تأثير على الترتيب العام. اخترنا هنا β = 0.001. ولو اخترنا على سبيل المثال β = 0.01، كانت القيم الواردة في الجدول 1 أكبر بمقدار 10 مرات، ولكن لن تكون هناك تغييرات أخرى.
شكر وتقدير.
ويود المؤلفون أن يعترفوا بالأمم المتحدة لإتاحة قواعد بياناتهم للجمهور. جب بفضل آري هافيلار (ريفم) وآلان رايلي (فساي) على اتصالاتهم الشخصية. المؤلفون ممتنون للحكام وإميلي سميث (إفر) على اقتراحاتهم لتحسين النص.
الكاتب الاشتراكات.
تصور وتصميم التجارب: مر جب زت. أجرى التجارب: مر. تحليل البيانات: مر جب زت زل. المساهمة الكواشف / المواد / أدوات التحليل: زل مر. كتب الورقة: زت جب.
المراجع.
1. وودز J، ويليامز A، هيوز جك، بلاك M، ميرفي R (2018) الطاقة ونظام الغذاء. المعاملات الفلسفية للجمعية الملكية - العلوم البيولوجية 365: 2991-3006. 2. غودفراي محكمة العدل العليا، بيدينغتون جر، كروت الأشعة تحت الحمراء، حداد L، لورانس D، وآخرون. (2018) الأمن الغذائي: تحدي تغذية 9 مليارات نسمة. العلوم 327: 812-818. 3. بيدينغتون جر (2018) العالمية للأغذية والزراعة الآجلة. المعاملات الفلسفية للجمعية الملكية - العلوم البيولوجية 265: 2767. 4. كوبرزشميدت K (2018) العلماء الاندفاع لدراسة الجينوم القاتلة E. القولونية. العلوم 332: 1249-1250. 5. مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها الموقع (2018) تحديث التحقيق: اندلاع متعددة الداء الليستريوس المرتبطة الكانتالوب كله من مزارع جنسن، كولورادو. 30: أفايلابل: cdc. gov/listeria/outbreaks/cantaloupes-jensen-farms/index. html. الوصول إليها: 2018 نوفمبر 6. كومتريد الموقع. 30: متاح: comtrade. un / دب /. أسيسد 2018 نوفيمبر 7. ويلكينسون K، غرانت وب، غرين لي، هنتر S، جيجر مج، إت آل. (2018) الأمراض المعدية للحيوانات والنباتات: نهج متعدد التخصصات. المعاملات الفلسفية للجمعية الملكية - العلوم البيولوجية 366: 1933-1942. 8. ديلي M، بودرو تي (2001) التوصل إلى شروط مع الضعف: نقد لتعريف الأمن الغذائي. سياسة الأغذية 26: 229-247. 9. جيلمور R (2004) الولايات المتحدة سلامة الأغذية تحت الحصار. ناتشر بيوتيشنولوغي 22: 1503-1505. 10. ألبرت R، باراباسي آل (2002) الميكانيكا الإحصائية للشبكات المعقدة. استعراض الفيزياء الحديثة 74: 47-98. 11. نيومان ميج (2018) الشبكات: مقدمة. مطبعة جامعة أكسفورد. 12. سيرانو ما، Boguñá M (2003) طوبولوجيا شبكة التجارة العالمية. فيسيكال ريفيو E 68: 0015101 (R). 13. باسكاران T، بلوشل F، براك T (2018) نموذج هيكشر-أوهلين وهيكل شبكة التجارة الدولية. المراجعة الدولية للاقتصاد والمالية 20: 135-145. 14. براندس U (2008) على متغيرات أقصر مسار بينية المركزية وحسابها العام. الشبكات الاجتماعية 30: 136-145. 15. نيومان ميج (2001) شبكات التعاون العلمي. II. أقصر الطرق، والشبكات المرجحة، والمركزية. فيسيكال ريفيو E 67: 016132. 16. هولم P، كيم بج، يون ن، هان سك (2002) هجوم الضعف من الشبكات المعقدة. فيسيكال ريفيو E 65: 056109. 17. Dal'Asta L، بارات A، بارثيليمي M، فيسبيناني A (2006) هشاشة الشبكات المرجحة. جورنال أوف ستاتيستيكال مشانيكش - ثوري أند إكسيريمنت 3: 04006. 18. قاعدة بيانات فاوستت - موقع ميزانية الأغذية لمنظمة الأمم المتحدة للأغذية والزراعة. 30: متاح: faostat. fao / الموقع / 368 / default. aspx # أنكور. تم الوصول إليها 2018 نوفمبر 19. هيدالغو C، هوسمان R (2009) لبنات البناء من التعقيد الاقتصادي. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم، الولايات المتحدة الأمريكية. 106: 10570-10575. 20. سيرانو ما، Boguñá M، فيسبيناني A (2007) أنماط التدفقات المهيمنة في شبكة التجارة العالمية. مجلة التفاعل الاقتصادي والتنسيق 2: 111-124. 21. بارفيت J، بارث M، سارة M (2018) فود الغذاء في سلاسل إمدادات الأغذية: الكمي وإمكانية التغيير إلى 2050. المعاملات الفلسفية للجمعية الملكية - العلوم البيولوجية 365: 3062-3081. 22. إركسي-رافاش M، ليكتينوالتر R، تشاولا نف، توروزكاي Z (2018) (2018) تدابير مركزية محدودة المدى في الشبكات المعقدة غير المرجحة والمرجحة. أرخايف / أى بي إس / 1111،5382. 23 - موقع قاعدة بيانات فاوستت. 30: متوفر: faostat. fao / سيت / 535 / default. aspx # أنكور. Accessed: 2018 Nov. 24. Kivi M, van Pelt W (2005) Large outbreak of Salmonella Typhimurium DT104, The Netherlands, September–November 2005. Eurosurveillance 10: 2847. 25. Cowden JM, Ahmed S, Donaghy M, Riley A (2001) Epidemiological investigation of the central Scotland outbreak of Escherichia coli O157 infection, November to December 1996. Epidemiology and Infection 126: 335–341. 26. Ontario Public Health Division of the Ministry of Health and Long-term Care Website (2009) Chief Medical Officer of Health’s Report on the Management of the 2008 Listerosis Outbreak in Ontario. 30: Available:health. gov. on. ca/english/public/pub/disease/listeria/listeriosis_outbreak_rep. pdf. Accessed: 2018 Nov. 27. National Institute of Health and Infectious Diseases Control Division, Ministry of Health and Welfare Website (1997) Verocytotoxin-producing Escherichia coli (entero-hemorrhagic E. coli ) infections, Japan, 1996 June. 30: Available: idsc. nih. go. jp/iasr/18/209/tpc209.html. Accessed: 2018 Nov.
PLOS is a nonprofit 501(c)(3) corporation, #C2354500, and is based in San Francisco, California, US.

Scientific Reports.
The hidden hyperbolic geometry of international trade: World Trade Atlas 1870–2018.
Here, we present the World Trade Atlas 1870–2018, a collection of annual world trade maps in which distance combines economic size and the different dimensions that affect international trade beyond mere geography. Trade distances, based on a gravity model predicting the existence of significant trade channels, are such that the closer countries are in trade space, the greater their chance of becoming connected. The atlas provides us with information regarding the long-term evolution of the international trade system and demonstrates that, in terms of trade, the world is not flat but hyperbolic, as a reflection of its complex architecture. The departure from flatness has been increasing since World War I, meaning that differences in trade distances are growing and trade networks are becoming more hierarchical. Smaller-scale economies are moving away from other countries except for the largest economies; meanwhile those large economies are increasing their chances of becoming connected worldwide. At the same time, Preferential Trade Agreements do not fit in perfectly with natural communities within the trade space and have not necessarily reduced internal trade barriers. We discuss an interpretation in terms of globalization, hierarchization, and localization; three simultaneous forces that shape the international trade system.
المقدمة.
When it comes to international trade, the evidence suggests that we are far from a distance-free world. Distance still matters 1 and in many dimensions: cultural, administrative or political, economic, and geographic. This is widely supported by empirical evidence concerning the magnitude of bilateral trade flows. The gravity model of trade 2,3,4 , in analogy to Newton’s law of gravitation, accurately predicts that the volume of trade exchanged between two countries increases with their economic sizes and decreases with their geographical separation. The precision of that model improves when it is supplemented with other factors, such as colony–colonizer relationships, a shared common language, or the effects of political borders and a common currency 5,6,7 . Despite the success of the gravity model at replicating trade volumes, it performs very poorly at predicting the existence of a trade connection between a given pair of countries 8 ; an obvious limitation that prevents it from explaining the striking regularities observed in the complex architecture of the world trade web 9,10,11,12,13 . One of the reasons for this flaw is that the gravity model focuses on detached bilateral relationships and so overlooks multilateral trade resistance and other network effects 14 .
Another drawback of the classical gravity model is that geography is not the only factor that defines distance in international trade. Here, we use a systems approach based on network science methodologies 15,16 to propose a gravity model for the existence of significant trade channels between pairs of countries in the world. The gravity model is based on economic sizes and on an effective distance which incorporates different dimensions that affect international trade, not only geography, implicitly encoded on the complex patterns of trade interactions. Our gravity model is based on the connectivity law proposed for complex networks with underlying metric spaces 17,18 and it can be represented in a pure geometric approach using a hyperbolic space, which has been conjectured as the natural geometry underlying complex networks 19,20,21,22 . In the hyperbolic trade space, distance combines economic size and effective distance into a sole distance metric, such that the closer countries are in hyperbolic trade space, the greater their chance of becoming connected. We estimate this trade distance from empirical data using adapted statistical inference techniques 23,24 , which allow us to represent international trade through World Trade Maps (WTMs). These define a coordinate system in which countries are located in relative positions according to the aggregate trade barriers between them. The maps are annual and cover a time span of fourteen decades. The collection as a whole, referred to as the World Trade Atlas 1870–2018, is presented via spatial projections 25 , Table S5, and trade distance matrices, Table S6. Beyond the obvious advantages of visualization, the World Trade Atlas 1870–2018 significantly increases our understanding of the long-term evolution of the international trade system and helps us to address a number of important and challenging questions. In particular: How far, in terms of trade, have countries traveled in recent history? What role does each country play in the maps and how have those roles evolved over time? Are Preferential Trade Agreements (PTAs) consistent with natural communities as measured by trade distances? Has the formation of PTAs led to lesser or greater barriers to trade within blocs? Is trade distance becoming increasingly irrelevant?
The answers to these questions can be summarized by asserting that, in terms of trade, the world is not flat; it is hyperbolic. Differences in trade distances are growing and becoming more heterogeneous and hierarchical; at the same time as they define natural trade communities—not fully consistent with PTAs. Countries are becoming more interconnected and clustered into hierarchical trade blocs than ever before.
Mapping the international trade system.
Network representations of world trade 9,10,11,12,13 offer a perspective that goes beyond bilateral analysis and allows us to uncover stable large-scale patterns such as the small-world property, heterogeneous distributions of the number of trade partners (degree), and high levels of transitive relationships (clustering). Our main hypothesis is that this architecture is a reflection of the distances between countries in an underlying trade space. We have reconstructed international trade networks using historical aggregate import/export data from two consistent and consecutive databases. For the period 1870–1996, we used data from 26,27 . We then compiled and curated Database S1 which covers the period from 1997 to 2018 (see Supplementary Information). In the reconstructed undirected networks, links represent bilateral trade relationships, and the weight of the link corresponds to the value of goods exchanged in a given year, in current US millions of dollars. World war periods, 1914–1919 and 1939–1947, were avoided due to the lack of reported information.
Backbones of significant trade channels.
The evolution of trade networks shows trends that are consistent with globalization 28,29,30 , understood as increases in the density of connections, in the total amount traded, and in the relative average geographic length of trade channels (see Supplementary Fig. S2). This augmented entanglement obscures patterns and regularities within the networks that we will need to exploit to infer trade distances. In parallel, world trade networks display, especially after World War I (WWI), a strong heterogeneity in the global distributions of: the number of trading partners, total trade per country, and bilateral flows. An increasing heterogeneity is also present at the local level in the distribution of flows between the neighbors of each single country, Fig. 1B (and Supplementary Fig. S3), which we quantify using the disparity measure Y ( k ) 11,31,32 . This indicates that, at the same time as countries gained trade partners, they intensified only a few of their trade connections.
( A ) Backbone for the year 2018. Nodes represent countries and their sizes are proportional to the logarithm of the number of trade partners in the backbone. Nodes are colored according to the logarithm of GDP values. Map created with Mathematica, Version 9, https://wolfram/mathematica/ ref. 52. ( B ) Evolution of the local heterogeneity level. ( C ) Pearson correlation coefficient, r , between the GDPs of countries and their degrees in the backbone. In the unfiltered network, values of r are in the range r ≈ 0.3–0.4 after WWII. ( D ) Probability of trade as a function of geographic distance for the year 2018. It follows a power law, p ( d )
d − ν , with ν ≈ 0.7 in the backbones; whereas it is almost independent of distance in the unfiltered networks.
These heterogeneities can be exploited to filter out, for each year, a sparse subnetwork representing the relevant structure that remains after eliminating the contingent interactions which overshadow the information contained in the system 33 (see Supplementary Information). These “backbones”, Fig. 1A and Table S3, retain most of the countries but the number of trade channels is drastically reduced to the statistically significant ones (see Supplementary Fig. S4). At the same time, they preserve pivotal features of the original trade networks: most of the total trade, global connectedness, the small-world property, the heterogeneous degree distributions, and clustering. Interestingly, the correlation between the degrees of countries within the backbones and their GDPs is always extremely high, Fig. 1C, meaning that these backbones of world trade networks reveal economic size as an underlying variable 34,35 .
Backbones differ from the unfiltered networks in the relation between geographic distance and trade connections. Overall, the geographic length of connections relative to the geographic distance between all the countries (located at the coordinates of their capitals) shows a sustained increase in the unfiltered network. This means that trade connections become less dependent on distance over time (see Supplementary Fig. S2). However, the trade channels within the backbone are comparatively shorter over the whole period, which means that, despite globalization, countries are more likely to choose their more significant trade partners from among their closer neighbors. The connection probability is almost independent of distance in the unfiltered networks 36 , but it shows a clear power-law decay with a stable exponent in the case of the backbones, Fig. 1D. Strikingly, the filter that produces the backbones is blind to geography. Hence, compared to the unfiltered networks, trade backbones reveal economic size—in terms of GDP—as an underlying variable, and show that geographic distance plays an increasingly important role for the most significant trade channels.
WTM construction: a gravity model for international trade channels.
World trade backbones are suitable to be mapped onto an underlying trade space in which closer countries have a greater chance of becoming connected by a trade channel. The likelihood of becoming connected is based on a gravity model consisting of economic size factors and effective trade distance. The simplest metric space that can be considered to represent effective distance is a circle on which countries are separated by an angular distance d a = min(|Δ θ |, 2 π − |Δ θ |) (from now on, effective distance and angular distance are used indistinctly). We propose that the probability that any pair of countries i and j are connected in terms of this distance is.
where , such that p ij decreases as a function of d a and increases with the expected economic sizes κ 17 . These economic sizes are strongly correlated with degrees in the backbone and so with the corresponding GDPs, Fig. 1A, C. We assume that distance d a incorporates the different factors that shape the complex architecture of the international trade system—not only geography—, and so that are implicitly encoded in its connectivity pattern. The parameters μ and β govern the average degree and clustering, respectively, of the network. Note that β is an elasticity measure with respect to trade distances; it calibrates the coupling between the topology and the underlying metric space. Hence, the proposed connection probability resembles Newton’s law of gravitation and, therefore, the classical gravity model predicting the volume of bilateral trade flows. Notice, however, that here p ij is not used to predict the volume of trade but the existence of a significant trade channel; information which has to be provided a priori in classical gravity models of trade, since they reproduce the existence of a link along with its weight very badly 8 .
The gravity model defined by Eq. (1) is isomorphic to a purely geometric network model in the hyperbolic plane 20 . Hyperbolic geometry has been conjectured as the natural geometry underlying the complex features — e . g ., scale-free degree distributions, strong clustering levels, the small-world property, etc .—of real world networks 21,37 . A possible explanation of such geometric interpretation of complex networks is provided by the gravity law type of connection probability introduced in Eq. (1). Indeed, by mapping the variable κ to a radial coordinate r as follows.
and keeping the same angular coordinates, the connection probability Eq. (1) can be rewritten as.
where is a very good approximation of the hyperbolic distance d h , ij between two points at radial coordinates r i and r j and angular separation d a , ij (the exact hyperbolic distance can be computed with the hyperbolic law of cosines). In Eq. (2), κ 0 is the minimum size of an economy. The hyperbolic representation condensates in a pure geometric framework the properties of the entire system—economic size and effective distance in the gravity model Eq. (1); that is, it allows to draw genuine maps of the trade system where different parts can be compared on an equal footing. More specifically, due to the inverse relation between economic size κ and hyperbolic radius r , large economies with high degrees are located close to the center of the disk, whereas small economies are placed near its boundary and the distance between nodes at the same angular separation increases with hyperbolic radius.
World Trade Maps are constructed by embedding backbones of world trade in hyperbolic space. The embedding method uses statistical inference techniques to identify the coordinates of each country in a backbone which maximize the likelihood that the backbone is reproduced by the model. Very briefly, the likelihood function depends on the connectivity between countries in the backbone and on the probability of connection given by the gravity law in Eq. (1), and so on distances between countries; see the Supplementary Information for more details. Inferred angular distances represent a measure of trade likelihood, except for the (economic) sizes of the countries. This means that two small countries need to be close in terms of angular distance to increase their chance of becoming connected. The inferred hyperbolic distance, however, incorporates size effects; that is, two countries can be close in hyperbolic space just because of their size. In particular, large countries are in general closer to the rest of the world.
In this way, we apply our mapping method to annual networks of world trade from 1870 to 2018 and obtain 129 World Trade Maps that conform the World Trade Atlas 1870–2018. For visualization purposes, we use a single embedding for each year 25 , Fig. 2 and Table S5; while for the computation of distances, we average over a hundred realizations, Table S6. Figure 3A–C demonstrates the power of the gravity model of trade channels to reproduce the topological properties of the real world trade network backbones. This is due, in particular, to the excellent agreement between the empirical and theoretical probability of connection as a function of the effective distance between countries rescaled by economic size, Fig. 3D. As a further demonstration of the quality of the embeddings, Fig. 3E displays the temporal evolution of the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve, or AUC statistics, measuring the ability of the model in predicting real trade channels and, in the inset, the ROC curve for the year 2018 (see Supplementary Fig. S8). Finally, a key observation is that the correlation between embedding distances and geographic distances, as shown in Fig. 3F, is significant over the whole period, but far from one; meaning that trade distances encode more than purely geographical information.
Representation in the hyperbolic plane. The radial and angular coordinates of countries define the trade distances between them. Symbol sizes are proportional to the logarithm of the degrees of the countries and colors represent communities revealed by the critical gap method presented in Sec. Natural communities based on trade distances . See Supplementary Table S1, for the country associated with each acronym.
( A – C ) Comparison of the topology of the world trade backbone in 2018 with 1000 synthetic networks generated by the gravity model of trade channels using the coordinates of the corresponding embedding. Complementary cumulative degree distribution ( A ), degree-dependent clustering coefficient ( B ), country betweenness centrality ( C ), and average nearest-neighbor degree (inset ( C )). The thick black line gives the average over realizations and the error bars mark the 99% confidence interval. ( D ) The empirical connection probability as a function of effective distance rescaled by economic sizes, measured using the coordinates of the embedding for the year 2018. The empirical probability is compared to Eq. (1). ( E ) The temporal evolution of the area under the ROC curve or AUC statistic. The inset shows the ROC curve of the model in 2018. ( F ) The historical evolution of the Pearson correlation coefficient between hyperbolic and angular distances, d h and d a , and geographical distance d g .
Long-term evolution of the international trade system.
The World Trade Atlas 1870–2018 is displayed as an interactive tool 25 . It allows us to visualize the evolution of the international trade system over fourteen decades. During the 19th century, the atlas shows a sparsely populated trade space with the hegemonic UK at its core; and it reflects the rise of Germany, France and the USA as they move towards the center prior to WWI. During the interwar period, the atlas presents a central triangle formed by the UK, the USA and Germany; with the USA then progressively becoming the new hegemonic economy during the second part of the 20th century. In the 1960s, decolonization introduces many new countries and at the same time the upper intermediate region becomes more populated by actors such as France, Italy, Japan, and the Netherlands; together with, in less prominent positions, India, Russia, Spain and Belgium, among others. In the 1990s, the European Community reinforces its cohesiveness, with Germany, Italy and France coming closer; while the Soviet Bloc remains very close to Russia. During the last few years, China has moved towards a more central position, as a new pretender to superpower status; while the USA, the European Community and Japan have moved to less central positions following the decline of their relative dominance.
Hierarchical organization of the trade system.
Notice that small economies—low-degree countries—are always located at the periphery of the disk, while large economies—with high degrees—tend to settle at its center. This radial stratification is a sign of the hierarchical organization of the trade system. A rough measure of the hierarchical position of a node is given by its radial coordinate, and so by its degree, as compared to the radius, R , of the trade space. This latter measures the hyperbolicity of the whole system or, equivalently, its departure from flatness, Fig. 4A. R grows until reaching a stationary value at the end of the interwar period, around which it fluctuates thereafter. Interestingly, the opposite behavior is observed for the elasticity parameter, β , Fig. 4C and Table S4. Larger values of R imply that differences in trade distances are more important for peripheral nodes; that is, they connect to each other less frequently.
( A ) Two hyperbolic disks with different radii (rescaled). Within each disk, we draw two circles of the same radius but centered at different locations. For small radius, the two inner circles appear to be close to Euclidean disks; whereas for large radius, the inner circles are strongly distorted. ( B ) Sketch illustrating the definition of the hierarchy level, H , of two different nodes. Leaf nodes appear in gray. ( C ) Evolution of the radius, R , of the hyperbolic disk and of the elasticity parameter, β . ( D ) Evolution of the hierarchy level, H , as a function of the number of non-leaf countries and of time (inset). Note that the number of non-leaf countries has grown (with some fluctuations) over time, so that the increase of N NL along the x - axis is roughly chronological. ( E ) Evolution of the fraction of total GDP accumulated by the top 10%, 40%, and 50% of countries by economic size. ( F – H ) Evolution of the average normalized angular distance (only connected countries), the average normalized hyperbolic distance, and the average connection probability, between countries within the same group and in the different groups defined in ( E ).
To study this issue further, we define the level of hierarchy as a scalar, H , based on angular distances. For each non-leaf country i with radius r i — a non-leaf country has at least one trading partner j whose economy is smaller, i. e, with a radial position such that r j > r i — we measure the average angular separation with its trading partners for which r > r i , and define its hierarchical level as , Fig. 4B. If the neighbors have exactly the same angular coordinates as i , h i = 1; whereas h i = 0 for random angular positions. The global hierarchy level, H , is obtained by averaging h i over all non-leaf countries. In the long run, H increases from below 0.7 in the 19th century to very close to 0.9 in 2018, Fig. 4D inset. This represents a substantial increase and situates the system at extremely high levels of hierarchy. The evolution of H as a function of the number of non-leaf countries, Fig. 4D, is even more revealing. Even if the number of non-leaf countries has increased noticeably in the last decades, H has not decreased but has increased. This indicates an expansion of the depth of the hierarchy, from a quasi star-like organization before WWI to a deeper hierarchical structure after WWII, with more countries at intermediate layers acting as local economic hubs.
The economic significance of this effect can be explored further by analyzing the evolution of trade distances between countries classified according to their economic size. We rank countries in decreasing order of GDP and divide them into three groups: the top 10%, the middle 40%, and the bottom 50%, Fig. 4E. Figure 4F–H shows the evolution of: the average angular distance (between connected pairs); the average hyperbolic distance; and the average connection probability, for all pairs of countries within the same group and in the different groups. Hyperbolic and angular distances are normalized by the diameter of the space, 2 R and π , respectively, so that different years are comparable. There is a sharp and persistent stratification according to economic group, denoting a positive correlation between trade distance, or connection probability, and economic status. The average angular distance strongly correlates with economic size. Interestingly, we observe the opposite behavior for the average hyperbolic distance: the greater it is the lower the economic size. This reversal reflects the different interpretations of the two trade distance measures: the latter governs the formation of trade channels, and the former is an indicator of clusterization. The hyperbolic distance between economic groups has been steadily increasing since the 1960’s; and this increase has been more pronounced for large economies. In contrast, the angular distance between groups, fluctuating until the end of WWII, has remained very low or decreased over time. This denotes a trend towards concentration of countries in specific regions of the trade space.
Placed in historical perspective, these results indicate that small countries at the bottom of the hierarchy are far from the rest of the world in terms of trade distance. They therefore encounter greater difficulties establishing trade channels with other countries, except for the largest economies at the top of the hierarchy, which have more chances of becoming connected worldwide. At the same time, the increase in hyperbolic distance may be a consequence of the increase in hierarchy and of market competition effects; while the decrease in angular distance indicates the formation of better-defined trading blocs that form communities in the trade space.
Natural communities based on trade distances.
A precise definition of communities in trade space can be given to subsets of countries that form densely populated zones separated by void angular sectors. We use a critical gap method 24 (CGM) to search for communities in the WTMs. The method works by grouping countries in the same community if the angular separation between pairs is smaller than a critical angular distance, which fixes a unique partition into non-overlapping communities. We select the critical gap that yields the maximum congruency with topological communities in the backbone (as measured by modularity 38 , Q , giving the quality of the division into clusters). Figure 2 shows the CGM communities in the WTM for the year 2018 in different colors; see also Table S7. The evolution of the number of CGM communities is shown in Fig. 5A, as compared to those obtained by applying the Louvain algorithm. In terms of modularity, Fig. 5B, the two methods coincide to an extremely high degree. However, the number of communities discovered by CGM is typically twice that of the Louvain method, since Louvain modules may integrate smaller CGM communities. Both modularity and the number of communities increase over time, reaching a maximum at the beginning of the last economic crisis around 2007, with a minor downturn afterwards.
Natural Communities vs. Preferential Trade Agreements. ( A ) Evolution of the number of communities found by the Louvain method and the critical gap method, along with the evolution of the number of PTAs. ( B ) Evolution of the modularity, Q , for the two methods. ( C ) Mutual information between critical gap method or Louvain communities and PTAs. ( D – I ) Evolution of normalized angular and hyperbolic distances between countries in representative PTAs, along with the average geographic distance and the average connection probability within each PTA. Dashed vertical lines indicate the accession of new countries. The dashed horizontal red line indicates the 0.5 level, which, in the case of angular distances, corresponds to a random distribution of points.
This tendency towards localism in trade space seems consistent with the proliferation, since the late 1980’s, of PTAs as formal trading blocs 39,40 , Fig. 5A. We use the WTO’s Regional Trade Agreements Information System (RTA-IS) 41 to list all plurilateral PTAs in force in 2018 and compare them with natural CGM trade communities. To measure their similarity, we used normalized mutual information 42 (MI), which takes a value of 1 when the two compared partitions are identical and 0 when there is no more than random matching. Over the entire period, natural communities are noticeably more congruent with PTAs than those identified by the Louvain method, Fig. 5C. However, the overlap between PTAs and natural communities is not perfect.
This poses a question regarding the progression of barriers to trade within each PTA, which can be assessed from the evolution of the average normalized angular and hyperbolic distances — and , respectively—between its members. We focus in PTAs with at least ten years of history—31 trading blocs in 2018—for which we find different patterns of evolution; see representative examples in Fig. 5D–I (see also Supplementary Fig. S12). Both average normalized angular and hyperbolic distances remain stable over time in about half 17 of the PTAs, with typically close but above the geographic value. In some blocs, and are extremely congruent, specifically in PTAs with a worldwide composition, Fig. 5D; or, at the other extreme, with a strong geographical orientation, Fig. 5E. Strikingly, the value of is found to be below the geographical average in PTAs interconnecting Russia and the republics of the former Soviet Union, which denotes communities with reduced trade barriers, even below levels expected given their geographical dispersion, Fig. 5F.
Distances in the rest of the PTAs show mixed progressions. An interesting case is the Asia-Pacific Trade Agreement (APTA), Fig. 5G. For the APTA, has been steadily decreasing since its inception, even after the accession of China in 2002; whereas has remained fairly stable. This implies a significant increase in the internal connectivity of the PTA, which may be related to the increasing economic size of their members. In other interesting cases, both distances present a slight but clear increase; denoting a trend towards trade diversion among their members, as in the South Pacific Regional Trade and Economic Cooperation Agreement (SPARTECA), Fig. 5H, mainly formed of small islands in the Pacific Ocean.
The European Community (EC) Treaty is the largest and most complex of all the PTAs, accounting for 23.6% of world GDP in 2018. Its evolution has moved through three different stages, Fig. 5I. The first lasted from its inception until 1972, just before the accession of Denmark, Ireland, and the UK. During this period, both angular and hyperbolic distances reduced significantly and the internal connectivity increased, which indeed indicates an important reduction of barriers to trade. The aforementioned accessions in 1973 reversed the trend, which indicates that the new members were not natural partners of the treaty before they entered the agreement. During the second stage, 1973–2003, many medium/large economies joined, but internal distances remained stable since these new countries were, de facto , natural trade partners of the treaty. Between 2003 and 2004, another transition took place with the accession of a large number of small economies, mainly in Eastern Europe. During the transition, decreased significantly at the same time as increased, and so the internal connectivity decreased. Before joining the EC these newly adjoined countries already had members of the EC as their main trading partners. After joining the EC, these new countries kept the same main trading partners but, due to their small size, did not increase trade with them. So, the effect has been augmented internal barriers to trade in the last decade, as the increased localization due to the addition of small economies could not be compensated for due to the heterogeneity in economic sizes of the members.
نقاش.
The gravity law not only models the volume of flows in bilateral trade, but also, as we have proved, the large-scale architecture of the connections within the international trade system. The gravity model for trade channels works in a trade space in which distance is an effective aggregated measure which brings together and integrates the different dimensions that shape the international trade network, implicitly encoded in the backbone of its complex connectivity structure. We have proved that the natural geometric representation that combines into a single trade distance the effects of economic size and effective distance is hyperbolic space, which we used to construct the World Trade Atlas 1870–2018 summarising international trade history between these dates. Most importantly, as stated before by others in an interesting discussion of globalization 43,44,45 : the world is not flat. We claim, on scientific grounds, that it is hyperbolic, as hyperbolic space is the natural geometry having the power to embed its complex structural organization.
In contrast to the widespread perception that globalization has led to a decrease in the importance of distance, we observe that countries preferentially select their significant trade partners from geographically close neighbors, in line with general statistics 46 . According to the World Trade Atlas 1870–2018, the role of trade distance has not decreased but increased over time, driven by two main forces. First, we report an increased hierarchical organization related to a persistent stratification by economic size, so that not all global trade market competitors have equal opportunities. It was reported previously that elasticity with respect to distance of bilateral trade between high-income countries fell in the period 1962–1996 47 , with no trend for the group of low-income countries. The portrait that emerges from our maps is more dire. Differences in trade distances are becoming more important, particularly for small economies at the bottom of the hierarchy, which are moving away from the rest of the world. The small economies are encountering more difficulties in establishing trade channels, except for those with the largest economies at the top of the hierarchy, which have more chance of becoming connected worldwide.
Second, we observe a movement towards localism—already encountered before in the context of economic geography 48,49 — as a tendency to concentrate within natural trade communities. Interestingly, this trend seems to have been reverted since 2009, maybe as a consequence of the fast rise of China as a new commercial power and due to the effects of the economic crisis. Despite the proliferation of PTAs as formal trading blocs, we only found a moderate overlap with natural communities. Indeed, PTAs have not necessarily reduced barriers to trade between their members, as measured by hyperbolic and angular distances. These results reveal PTAs as a tool that may serve purposes other than trade in economics or politics, so that their ambiguous consequences on the creation or steering of trade depend upon several other conditions 39,50 . In our framework, we observe that the localization effect is entangled with that of hierarchization; that is, with the formation of intermediate hubs that dominate well-delimited angular regions as the number of layers in the hierarchy grows. Both effects, as two sides of the same coin, may have been exacerbated by trade liberalization policies with uneven effects among non-equals 51 .
Our discussion has focused on revealing, through a single historical picture, globalization, hierarchization, and localization as the main forces shaping the trade space, which far from being flat is hyperbolic. The World Trade Atlas 1870–2018 can help to shed light on a number of other questions based on trade distances, for instance, those regarding the specific composition of natural communities in trade space, or it can facilitate a new approach to the analysis of the relationship between trade and other economic factors.
معلومة اضافية.
How to cite this article : García-Pérez, G. et al. The hidden hyperbolic geometry of international trade: World Trade Atlas 1870–2018. الخيال العلمي. Rep. 6 , 33441; doi: 10.1038/srep33441 (2018).
Change history.
Updated online 08 November 2018.
The HTML version of this paper was updated after publication, following a technical error that resulted in parts of the Supplementary Information being published with the incorrect names and as xls rather than csv files, leading to a loss of information. This has now been corrected; the PDF version of the paper was correct from the time of publication.
المراجع.
Engel, C. & Rogers, J. How wide is the border? عامر. قصد. Rev. 86 (5), 1112–1125 (1996).
Tinbergen, J. Shaping The World Economy: Suggestions For An International Economic Policy . The Twentieth Century Fund, New York (1962).
Bergstrand, J. H. The gravity equation in international trade: some microeconomic foundations and empirical evidence . Rev. Econ. القانون الأساسي. 67 (3), 474–481 (1985).
Squartini, T. & Garlaschelli, D. Jan Tinbergen’s legacy for economic networks: from the gravity model to quantum statistics . In Econophysics of Agent-Based Models , Abergel, F. , Aoyama, H. , Chakrabarti, K. B. , Chakraborti, A. & Ghosh, A. editors, Springer International Publishing (2018).
Frankel, J. & Rose, A. An estimate of the effect of common currencies on trade and income . Q. J. Econ. 117 (2), 437–466 (2002).
Anderson, J. E. & van Wincoop, E. Trade costs . J. Econ. Lit. 42 (3), 691–751 (2004).
Bergstrand, J. H. & Egger, P. Gravity equations and economic frictions in the world economy . In Palgrave Handbook Of International Trade , Bernhofen, D. , Falvey, R. , Greenaway, D. & Krieckemeier, U. editors, Palgrave Macmillan Press (2018).
Dueñas, M. & Fagiolo, G. Modeling the international-trade network: a gravity approach . J. Econ. تفاعل. Coor. 8 , 155–178 (2018).
Serrano, M. Á. وأمبير. Boguñá, M. Topology of the world trade web . فيز. Rev. E 68 , 015101 (2003).
Garlaschelli, D. & Loffredo, M. I. Fitness-dependent topological properties of the world trade web . فيز. Rev. Lett. 93 (18), 188701 (2004).
Serrano, M. Á. , Boguñá, M. & Vespignani, A. Patterns of dominant flows in the world trade web . J. Econ. تفاعل. Coord. 2 (2), 111–124 (2007).
Serrano, M. Á. Phase transition in the globalization of trade . J. Stat. الميكانيكية. L01002 (2007).
Serrano, M. Á. , Garlaschelli, D. , Boguñá, M. & Loffredo, M. The world trade web: structure, evolution and modeling . In Complex Networks , Caldarelli, G. editor, Encyclopedia of Life Support Systems (EOLSS) . Eolss Publishers, Oxford, UK (2018).
Schweitzer, F. et al. Economic networks: The new challenges . Science 325 (5939), 422–425 (2009).
Newman, M. Networks: An Introduction . Oxford University Press, Inc., New York, NY, USA (2018).
Cohen, R. & Havlin, S. Complex Networks: Structure, Robustness And Function . Cambridge University Press (2018).
Serrano, M. Á. , Krioukov, D. & Boguñá, M. Self-similarity of complex networks and hidden metric spaces . فيز. Rev. Lett. 100 , 078701 (2008).
Serrano, M. Á. , Krioukov, D. & Boguñá, M. Percolation in self-similar networks . فيز. Rev. Lett. 106 , 048701 (2018).
Boguñá, M. , Krioukov, D. & Claffy, K. C. Navigability of complex networks . Nat. فيز. 5 , 74–80 (2009).
Krioukov, D. , Papadopoulos, F. , Kitsak, M. , Vahdat, A. & Boguñá, M. Hyperbolic geometry of complex networks . فيز. Rev. E 82 , 036106 (2018).
Papadopoulos, F. , Kitsak, M. , Serrano, M. Á. , Boguñá, M. & Krioukov, D. Popularity versus similarity in growing networks . Nature 489 (7417), 537–540, 09 (2018).
Borassi, M. , Chessa, A. & Caldarelli, G. Hyperbolicity measures democracy in real-world networks . فيز. Rev. E 92 , 032812 (2018).
Boguñá, M. , Papadopoulos, F. & Krioukov, D. Sustaining the internet with hyperbolic mapping . Nat. COMMUN. 1 , 62 (2018).
Serrano, M. Á. , Boguñá, M. & Sagués, F. Uncovering the hidden geometry behind metabolic networks . مول. Biosyst. 8 , 843–850 (2018).
García-Pérez, G. , Boguñá, M. , Allard, A. & Serrano, M. Á. World Trade Atlas 1870–2018, morfeo. ffn. ub. edu/wta1870–2018 (Date of access: 26/07/2018) (2018).
Barbieri, K. & Keshk, O. M. Correlates of War Project Trade Data Set Codebook, Version 3.0, correlatesofwar (Date of access: 26/07/2018) (2018).
Barbieri, K. , Keshk, O. M. & Pollins, B. M. Trading data: evaluating our assumptions and coding rules . Conflict Manag. Peace Sci. 26 (5), 471–491 (2009).
Krugman, P. R. Growing world trade: causes and consequences . BPEA 1995 (1), 327–377 (1995).
Baldwin, R. E. & Martin, P. Two waves of globalisation: superficial similarities, fundamental differences. NBER Working Paper 6904, National Bureau of Economic Research, Inc. (1999).
Chase-Dunn, C. , Kawano, Y. & Brewer, B. D. Trade globalization since 1795: waves of integration in the world-system . Am. Sociol. Rev. 65 , 77–95 (2000).
Herfindahl, O. C. Copper Costs And Prices: 1870–1957 . John Hopkins University Press, Baltimore, MD, USA (1959).
Hirschman, A. O. The paternity of an index . Am. قصد. Rev. 54 , 761–762 (1964).
Serrano, M. Á. , Boguñá, M. & Vespignani, A. Extracting the multiscale backbone of complex weighted networks . بروك. NATL. أكاد. الخيال العلمي. USA 106 , 6483–6488 (2009).
Almog, A. , Squartini, T. & Garlaschelli, D. A GDP-driven model for the binary and weighted structure of the international trade network . New J. Phys. 17 (1), 013009 (2018).
Almog, A. , Squartini, T. & Garlaschelli, D. The double role of GDP in shaping the structure of the International Trade Network. arXiv:1512.02454; to appear on the International Journal of Computational Economics and Econometrics (2018).
Picciolo, F. , Squartini, T. , Ruzzenenti, F. , Basosi, R. & Garlaschelli, D. The role of distances in the world trade web. In Signal Image Technology and Internet Based Systems (SITIS ), 2018 Eighth International Conference on , 784–792 (2018).
Krioukov, D. , Papadopoulos, F. , Vahdat, A. & Boguñá, M. Curvature and temperature of complex networks . فيز. Rev. E 80 , 035101 (2009).
Newman, M. E. J. & Girvan, M. Finding and evaluating community structure in networks . فيز. Rev. E 69 , 026113 (2004).
Krugman, P. Regionalism versus multilateralism: analytical notes . In New Dimensions In Regional Integration , J. de Melo, J. & Panagariya, A. editors, 58–89, Cambridge University Press, Cambridge (1993).
Frankel, J. Regional Trading Blocs In The World Economic System . Institute for International Economics, Washington DC (1997).
World Trade Organization, Regional Trade Agreements Information System (RTA-IS), rtais. wto/UI/PublicAllRTAList. aspx (Date of access: 26/07/2018) (2018).
Cover, T. M. & Thomas, J. A. Elements Of Information Theory . Wiley-Interscience, Hoboken, New Jersey, second edition (2006).
Friedman, T. L. The World Is Flat: A Brief History Of The Twenty-First Century . Farrar, Straus and Giroux, New York (2005).
Stiglitz, J. E. Making Globalization Work . W. W. Norton & Company, New York, London (2006).
Ghemawat, P. Why the world isn’t flat . Foreing Policy 159 , 54–60 (2007).
Ghemawat, P. & Altman, S. Depth index of globalization 2018: and the big shift to emerging economies. Technical report, IESE, ST-310-E, 11/2018 (2018).
Brun, J.-F. , Carrère, C. , Guillaumont, P. & de Melo, J. Has distance died? Evidence from a panel gravity model . World Bank Econ. Rev. 19 , 99–120 (2005).
Krugman, P. R. Geography And Trade . MIT Press, Cambridge, USA (1991).
Fujita, M. , Krugman, P. & Venables, A. The Spatial Economy: Cities, Regions And International Trade . MIT Press, Cambridge, MA (1999).
Rosson, C. P., III , Runge, C. F. & Hathaway, D. E. International trade agreements . In Food, Agriculture, And Rural Policy Into The Twenty-First Century , Hallberg, M. , Sptize, R. & Ray, D. editors, Westview Press (1994).
Cagé, J. & Gadenne, L. The fiscal cost of trade liberalization. Pse working papers, HAL (2018).
Wolfram Research, Inc. Mathematica, Version 9.0, Champaign, IL (2018).
شكر وتقدير.
This work was supported by: a James S. McDonnell Foundation Scholar Award in Complex Systems; the ICREA Academia award, funded by the Generalitat de Catalunya ; the MINECO project no. FIS2018-47282-C2-1-P; the Generalitat de Catalunya grant no. 2018SGR608; and the European Commission FET-Proactive Project MULTIPLEX (grant 317532).
Author information.
الانتماءات.
Departament de Física de la Matèria Condensada, Universitat de Barcelona, Martí i Franquès 1, 08028 Barcelona, Spain.
Guillermo García-Pérez , Marián Boguñá , Antoine Allard & M. Ángeles Serrano.
Universitat de Barcelona Institute of Complex Systems (UBICS), Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain.
Guillermo García-Pérez , Marián Boguñá , Antoine Allard & M. Ángeles Serrano.
ICREA, Pg. Lluís Companys 23, E-08010 Barcelona, Spain.
M. Ángeles Serrano.
Search for Guillermo García-Pérez in:
Search for Marián Boguñá in:
Search for Antoine Allard in:
Search for M. Ángeles Serrano in:
مساهمات.
G. G.-P., M. B., A. A. and M. Á.S. contributed to the design and implementation of the research, to the analysis of the results, and to the writing of the manuscript.
Competing interests.
The authors declare no competing financial interests.
Corresponding author.
Supplementary information.
Table S3.
Table S5.
Table S7.
Database S1.
معلومات تكميلية.
By submitting a comment you agree to abide by our Terms and Community Guidelines. If you find something abusive or that does not comply with our terms or guidelines please flag it as inappropriate.

International Network.
EXPERIENCED PARTNERS FOR QUALITY RESULTS.
RND Exhibits is a long time member of the OSPI network. OSPI is the only global network of exhibit builders and stand contractors that are subject to a strict application process. An OSPI must qualify as an experienced full service company with expertise in all facets of the OCTANORM Exhibition Systems as well as other methods of exhibit design and fabrication. No other network in the world has the same high standards of professionalism as OSPI!
Built by an OSPI partner for BLE London.
Exhibiting in Europe, Asia, Australia or Africa?
We have an OSPI partner there. With designed here — built there, we do just that. You have control working with someone in your time zone on all the design details. We communicate the final design and build plans to our partner exhibit builder overseas. You benefit from the knowledge and practices only a local exhibit builder can provide. Your account executive follows through each step of the way to ensure absolute success.
Designed here by RND Exhibits International.
Designed here by RND Exhibits International.
Built by an OSPI partner in Dubai.
Want to see more examples of our work? Check out our gallery on the Our Work page.
We'd love to hear from you!
RND Exhibits International 7550 Plaza Ct Willowbrook, IL 60527.

Trade international network system

Footprint extending over 55 countries across Middle East & Africa (MEA)
Largest acquirer in MEA servicing over 70000.
Supporting more than 200 banks in the region.
experts located in offices across 8 countries.
Processing over 800.
Network is dedicated to provide the best Quality, Value and Service to meet.
our customers' needs.
Network’s comprehensive automated and video teller machines processing, monitoring and management solution is the result of leveraging advances .
Point of Sale (POS)
Point of Sale (POS)
Merchant networks across all sectors of trade, hospitality and travel are greatly.
dependent on the speed.
Card Services.
Card Services.
Debit and credit cards have become the preferred payment modes for many customers, who.
often view paper money.
E-Commerce.
Network Online (NeO) is the region’s most innovative payment gateway, offering secure payments, simple refund capabilities and frictionless checkout.
ما يقوله عملائنا عنا.
“Switching to Network was the best decision we made. The transition from our current payments processor was smooth and the integration with our systems was seamless. It also saves us processing costs!”
"Our long partnership with Network International, spanning over 8 years, shows the level of confidence FirstBank has with the technology company. Partnering with NI, the bank has seen tremendous growth in terms of customer acquisition and revenue. NI has been able to sustain an impressive and stable platform, which has led to improved customer experience on our card usage"
“We at Alex Bank believe that NI, being one of our key business partners, is capable of envisaging new products & services that sustain our continuous growth in figures while also maintaining the same focus on improving our customer experience and raising quality standards”
“RCS recognises the long–term value in outsourcing the core processing services to a world-class service provider like Network International who are experts in this particular field. We expect to be able to offer a higher-value service to our customers and to respond rapidly to market opportunities”
“WFS partnered with Network International for their deep technical expertise, experience and competence to assure the stability of our critical systems.”
أحدث الأخبار.
Network International strengthens hospitality payment solution capabilities.
Network International leads Emirates NBD's credit card migration to Network One platform.
Network International strengthens presence in customer reward and loyalty management solution market.
Network International introduces ‘Easy Payment Plan’ (EPP)
Network International announces senior appointments.
Awards & Certifications.
Copyright 2018 Network International. كل الحقوق محفوظة.