2072-64142411-140610.17059/ekon.reg.2023-1-18Global Production Networks in the Regional Analysis Framework: Case of the EU Peripheral Automotive ManufacturingРегиональный анализ глобальных производственных сетей: опыт автомобилестроения в периферийных странах Европейского союзаhttps://orcid.org/0000-0002-9341-8654González Germán Héctor Гонсалес Герман Гектор gngonza@uns.edu.arhttps://orcid.org/0000-0002-2754-0985SapirElena V.СапирЕлена Владимировна evsapir@yahoo.comhttps://orcid.org/0000-0002-4904-1562Vasilchenko Alexander D. Васильченко Александр Дмитриевичvasilchenko@instituteofeurope.ruInstitute of Economic and Social Research of the South (IIESS)Институт социально-экономических исследований ЮгаP.G. Demidov Yaroslavl State UniversityЯрославский государственный университет им. П.Г. ДемидоваInstitute of Europe of RASИнститут Европы Российской академии наук191230243Copyright © 2023 Germán Héctor González, Elena V. Sapir, Alexander D. VasilchenkoCopyright © 2023 Герман Гектор Гонсалес, Елена Владимировна Сапир, Александр Дмитриевич Васильченко2023Germán Héctor González, Elena V. Sapir, Alexander D. VasilchenkoГерман Гектор Гонсалес, Елена Владимировна Сапир, Александр Дмитриевич ВасильченкоCC BY 4.0https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/522https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/download/522/185

Recent transformations following the global financial crisis of 2009, COVID-19 pandemic, supply chains disruptions and newest shocks have radically reshaped global production landscape and challenged comparative benefits of global production networks (GPN) vs global value chains (GVC) paradigms in international production analysis. The study tests the hypothesis that GPN concept allows for a better identification of structural shifts in international production structures while revealing regional patterns of cooperation. In the first section, the main methodological constraints of GVC paradigm are specified. Additionally, the reasons for the application of network-based approach to international production are outlined. The second section dissects the EU automotive manufacturing to support the theoretical propositions. While comparing GVC and GPN quantitative toolkits, the possible trade-off has been reached which is to calculate network indicators (transitivity, centrality, etc.) on the inter-country input-output tables. As a result, the hypothesis was confirmed. Specifically, betweenness centrality metric suggests that Czechia and Slovakia have immediately favoured a positive effect of the entry into the EU, whereas neither of GVC indicators reveals such a shift. Simultaneously, 2008 crisis is depicted via GVC indicators, whilst network metrics suggest no structural changes in the production system. These results corroborate to our theoretical juxtaposition of GVC/GPN approaches. The methodological cohesion of two sets of indicators further advances the views on European regional core-periphery integration and automotive production networks dynamics. At the same time, the findings may contribute to the reassessment of regional integration developments in Europe, as well as in Latin America and Eurasia.

Экономические изменения вследствие глобального финансового кризиса 2009 г., пандемии COVID-19, сбоев в цепочках поставок и других потрясений привели к радикальной трансформации производственного ландшафта. Возник вопрос относительно сравнительных преимуществ парадигм глобальных производственных сетей (ГПС) и глобальных цепочек создания стоимости (ГЦСС) в анализе международного производства. В связи с этим была проверена гипотеза, предполагающая, что концепция ГПС позволяет лучше идентифицировать сдвиги, возникающие в международных производственных структурах, при этом выявляются региональные модели сотрудничества. В первом разделе рассмотрены основные методологические ограничения концепции ГЦСС, а также изложены причины применения сетевого подхода к анализу международного производства. Для подтверждения теоретических предположений во втором разделе была исследована сфера автомобилестроения в Европейском союзе. При сравнении количественных инструментов ГПС и ГЦСС был достигнут возможный компромисс, заключающийся в расчете сетевых показателей (транзитивность, центральность и т. д.) с использованием межстрановых таблиц «затраты — выпуск». В результате исследования поставленная гипотеза была подтверждена. В частности, показатель центральности продемонстрировал положительный эффект от вступления в ЕС для Чехии и Словакии, тогда как ни один из индикаторов ГЦСС не показал подобных сдвигов. В то же время индикаторы ГЦСС отметили влияние кризиса 2008 г., тогда как сетевые показатели свидетельствуют об отсутствии структурных изменений в производственной системе в исследуемый период. Полученные данные подтверждают теоретическое сопоставление подходов ГПС и ГЦСС. Методологическое единство двух наборов показателей позволило шире взглянуть на европейскую региональную интеграцию ядра и периферии и динамику сетей автомобилестроения. Результаты исследования могут быть использованы для переосмысления процессов региональной интеграции как в Европе, так и в Латинской Америке и Евразии.

global value chainsglobal production networksinput-output tablesdomestic value-addedtotal factor productivitybetweenness centralityEU peripheryautomotive manufacturingclusterisationslowbalisationглобальные цепочки создания стоимостиглобальные производственные сетитаблицы «затраты-выпуск»отечественная добавленная стоимостьсовокупная факторная производительностьцентральностьпериферия ЕСавтомобилестроениекластеризацияслоубализацияAntras, P. & Chor, D. (2018). On the Measurement of Upstreamness and Downstreamness in Global Value Chains. Cambridge: National Bureau of Economic Research, 61. Retrieved from: http://www.nber.org/papers/w24185 (Date of access: 18.02.2022).Baldwin, R. & Venables, A. (2010). Spiders and Snakes: Offshoring and Agglomeration in the Global Economy. Cambridge: National Bureau of Economic Research, 25. Retrieved from: http://www.nber.org/papers/w16611 (Date of access: 18.02.2022).Beghin, J. C., Disdier, A.-C. & Marette, S. (2015). Trade Restrictiveness Indices in Presence of Externalities: An Application to Non-Tariff Measures. The Canadian Journal of Economics / Revue Canadienne d’Economique, 48(4), 1513-1536. DOI: https://doi.org/10/1111/caje.12157.Beltramello, A., De Backer, K. & Moussiegt, L. (2012). The Export Performance of Countries within Global Value Chains (GVCs). OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2012(02). Retrieved from: https://clck.ru/3RafBS (Date of access: 26.02.2022).Bernard, A. B. & Moxnes, A. (2018). Networks and Trade. Cambridge: National Bureau of Economic Research, 31. Retrieved from: http://www.nber.org/papers/w24556 (Date of access: 18.02.2022).Capello, R., Camagni, R., P., Cerisola, S. & Panzera, E. (2020). The Cultural Heritage — Territorial Capital nexus: theory and empirics. Il capitale culturale, 11, 33-59. ../../../Users/Владелец/Downloads/2020_CamagniCapelloCerisolaPanzera_IlCapCult (1).pdfCingolani, I., Iapadre, L. & Tajoli, L. (2018). International production networks and the world trade structure. International Economics, 153, 11–33. DOI: https://doi.org/10.1016/j.inteco.2017.10.002.Coe, N. M. & Yeung, H. W. (2015). Global Production Networks: Theorizing Economic Development in an Interconnected World. Oxford: Oxford University Press, 256. DOI: https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780198703907.001.0001.Coe, N. M., Dicken, P. & Hess, M. (2008). Global production networks: realizing the potential. Journal of Economic Geography, 8(3), 271–295. DOI: https://doi.org/10.1093/jeg/lbn002.Coniglio, N. D., Vurchio, D., Cantore, N. & Clara, M. (2021). On the evolution of comparative advantage: Path-dependent versus path-defying changes. Journal of International Economics, 133. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2021.103522.Criscuolo, C. & Timmis, J. (2018). GVCs and centrality: mapping key hubs, spokes and the periphery. OECD Productivity Working Papers, 12. DOI: https://doi.org/10.1787/d4a9bd6f-en.Disdier, A. C. & Fugazza, M. (2021). A Practical Guide to the Economic Analysis of Non-Tariff Measures. Geneva: World Trade Organization, 101. Retrieved from: https://unctad.org/system/files/official-document/ditctab2019d4_book_en.pdf (Date of access: 26.02.2022).Florensa, L. M., Márquez-Ramos, L., Martínez-Zarzoso, I. & Recalde, M. L. (2015). Regional versus global production networks: where does Latin America stand? Applied Economics, 47(37), 3938–3956. DOI: https://doi.org/10.1080/00036846.2015.1023938.Frigant, V. & Zumpe, M. (2014). Are automotive Global Production Networks becoming more global? Comparison of regional and global integration processes based on auto parts trade data. Bordeaux: Cahiers du GREThA, 35. Retrieved from: http://cahiersdugretha.u-bordeaux.fr/2014/2014-09.pdf (Date of access: 22.02.2022).Galindo-Rueda, F. & Verger, F. (2016). OECD Taxonomy of Economic Activities Based on R&D Intensity. OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2016/04, 24. DOI: https://doi.org/10.1787/5jlv73sqqp8r-en.Gereffi, G. & Fernandez-Stark, K. (2016). Global Value Chain Analysis: A Primer. Duke: Duke University, 34. Retrieved from: https://clck.ru/3Raf2J (Date of access: 22.02.2022).Gerőcs, T. & Pinkasz, A. (2019). Relocation, standardization and vertical specialization: Core-periphery relations in the European automotive value chain. Society and Economy, 41(2), 171–192. DOI: https://doi.org/10.1556/204.2019.001.Gorgoni, S., Amighini, A. & Smith, M. (2018). Automotive international trade networks: A comparative analysis over the last two decades. Network Science, 6(4), 571–606. DOI: https://doi.org/10.1017/nws.2018.18.Haider, F., Kunst, R. & Wirl, F. (2020). Total factor productivity, its components and drivers. Empirica, 48(2), 283–327. DOI: https://doi.org/10.1007/s10663-020-09476-4.Jessop, B. (2005). The Political Economy of Scale and European Governance. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 96(2), 225–230. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9663.2005.00453.x.Kokocinska, M. & Puziak, M. (2018). Regional Income Differences and their Evolution after EU Accession. The Evidence from Visegrad Countries. Journal of Competitiveness, 10(4), 85–101. DOI: https://doi.org/10.7441/joc.2018.04.06Kolaczyk, E. D. & Csárdi, G. (2020). Statistical Analysis of Network Data with R. Heidelberg: Springer International Publishing, 228. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44129-6.Krugman, P. (1991). Increasing Returns and Economic Geography. Journal of Political Economy, 99(3), 483–499. DOI: https://doi.org/10.1086/261763.Macchiati, V., Brandi, G., di Matteo, T., Paolotti, D., Caldarelli, G. & Cimini, G. (2021). Systemic liquidity contagion in the European interbank market. Journal of Economic Interaction and Coordination, 17(2), 443-474. DOI: https://doi.org/10.1007/s11403-021-00338-1.McWilliam, S. E., Kim, J. K., Mudambi, R. & Nielsen, B. B. (2020). Global value chain governance: Intersections with international business. Journal of World Business, 55(4). DOI: https://doi.org/10.1016/j.jwb.2019.101067.Newman, M. (2018). Networks. Oxford: Oxford University Press, 780.Pavlínek, P. (2021). Relative positions of countries in the core-periphery structure of the European automotive industry. European Urban and Regional Studies, 29(1), 59–84. DOI: https://doi.org/10.1177/09697764211021882.Redding, S. (2002). Specialization dynamics. Journal of International Economics, 58(2), 299–334. DOI: https://doi.org/10.1016/s0022-1996(01)00169-6.Schaeffer, S. E., Valdés, V., Figols, J., Bachmann, I., Morales, F. & Bustos-Jiménez, J. (2021). Characterization of robustness and resilience in graphs: a mini-review. Journal of Complex Networks, 9(2), 1-36. DOI: https://doi.org/10.1093/comnet/cnab018.Shin, N., Kraemer, K. L. & Dedrick, J. (2012). Value Capture in the Global Electronics Industry: Empirical Evidence for the ‘Smiling Curve’ Concept. Industry & Innovation, 19(2), 89–107. DOI: https://doi.org/10.1080/13662716.2012.650883.Stijepic, D. & Wagner, H. (2012). Impacts of Intermediate Trade on Structural Change. SSRN Electronic Journal. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2134961Vlčková, J. (2018). Visegrad countries in global production networks: Value creation, control and capture. Geographia Polonica, 91(4), 427–448. DOI: https://doi.org/10.7163/gpol.0129.Wallerstein, I. (2011). The Modern World-System I: Capitalist Agriculture and the Origins of the European World-Economy in the Sixteenth Century. Oakland: University of California Press, 440.Yeung, H. W. C. & Coe, N. M. (2014). Toward a Dynamic Theory of Global Production Networks. Economic Geography, 91(1), 29–58. DOI: https://doi.org/10.1111/ecge.12063.Zaclicever, D. & Pellandra, A. (2018). Imported inputs, technology spillovers and productivity: firm-level evidence from Uruguay. Review of World Economics, 154(4), 725–743. DOI: https://doi.org/10.1007/s10290-018-0323-7.Zhang, J., Tang, W. & Hu, M. (2015). Optimal supplier switching with volume-dependent switching costs. International Journal of Production Economics, 161, 96–104. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.11.021.