ARTYKUŁ ORYGINALNY
MECHANIZMY ODPORNOŚCI EUROPEJSKIEJ SIECI HANDLOWEJ W CZASIE PANDEMII
 
Więcej
Ukryj
1
Department of Economic Informatics and Cybernetics, Bucharest University of Economic Studies, Romania
 
2
Faculty of Theoretical and Applied Economy, Bucharest University of Economic Studies, Romania
 
3
Faculty of Accounting and Management Economic Systems,, Bucharest University of Economic Studies, Romania
 
4
Economic Cybernetics and Statistics Doctoral School, Faculty of Cybernetics, Statistics and Economic Informatics,, Bucharest University of Economic Studies, Romania
 
5
Faculty of Cybernetics, Statistics and Economic Informatics, Bucharest University of Economic Studies, Romania
 
 
Data nadesłania: 25-04-2023
 
 
Data ostatniej rewizji: 15-05-2023
 
 
Data akceptacji: 16-05-2023
 
 
Data publikacji online: 29-06-2023
 
 
Data publikacji: 29-06-2023
 
 
Autor do korespondencji
Ioana Manafi   

Department of Economic Informatics and Cybernetics, Bucharest University of Economic Studies, Bucharest, Romania
 
 
Economic and Regional Studies 2023;16(2):171-185
 
SŁOWA KLUCZOWE
KODY KLASYFIKACJI JEL
F02
F14
F44
D85
L14
 
DZIEDZINY
STRESZCZENIE
Przedmiot i cel pracy: Kryzys gospodarczy wywołany pandemią COVID-19 zasadniczo różnił się od kryzysów z przeszłości i miał nieprzewidziane konsekwencje dla łańcuchów dostaw i handlu europejskiego. Ponieważ literatura dotycząca pandemii jest obszerna, w celu znalezienia najważniejszych tematów i autorów zastosowano techniki bibliometryczne. Celem niniejszego artykułu jest sprawdzenie, czy w przypadku wystąpienia wstrząsów w handlu europejskim możliwe jest niepowodzenie kaskadowe. Materiały i metody: Do scharakteryzowania handlu europejskiego wykorzystano analizę sieciową, wykorzystując dane Eurostatu dotyczące importu i eksportu w kolejnych latach: 2018, 2019 i 2020. Wskaźniki wartości handlu wykorzystano również do scharakteryzowania handlu europejskiego podczas pandemii oraz badania przedsiębiorstw przeprowadzonego przez Bank Światowy w celu dogłębnych porównań między gospodarkami. Wyniki: Wyniki analizy sieciowej charakteryzują zwartość sieci, pokazując, że europejska sieć handlowa charakteryzuje się solidnością. Wnioski: Niepowodzenie kaskadowe ma małe prawdopodobieństwo wystąpienia.
REFERENCJE (25)
1.
Adamowicz, M., Lemanowicz, M. (2013). Concept of Supply Chain Management Against Traditional Understanding of Supplier-Consumer Relations. Economic and Regional Studies, 6(4), 5-18.
 
2.
Baldwin, R., & Lopez‐Gonzalez, J. (2015). Supply‐chain trade: A portrait of global patterns and several testable hypotheses. The world economy, 38(11), 1682-1721.
 
3.
Barabási, A. L. (2013). Network science. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 371(1987).
 
4.
Borgatti, S. P., & Li, X. (2009). On social network analysis in a supply chain context. Journal of supply chain management, 45(2), 5-22.
 
5.
Brandon‐Jones, E., Squire, B., Autry, C. W., & Petersen, K. J. (2014). A contingent resource‐based perspective of supply chain resilience and robustness. Journal of Supply Chain Management, 50(3), 55-73.
 
6.
Butts, C. T. (2008). Social network analysis with SNA. Journal of statistical software, 24, 1-51.
 
7.
Chen, X., Tan, Z., & Li, S. (2022). Study on the characteristics of international coal trade on complex network. Journal of Business Economics and Management, 1-21.
 
8.
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296.
 
9.
Eurostat. (2017). Further clarifying the conceptual treatment of physical imports and exports in economy- wide material flow accounts (EW-MFA).
 
10.
Filho, F. C,, & Santos, L. A. (2018). Potentialities and limitations of network analysis methodologies: a theoretical model focused on the Social Sciences. Comunicação e sociedade, (33), 199-214.
 
11.
Freeman, L. C. (1977). A set of measures of centrality based on betweenness. Sociometry, 35-41.
 
12.
Goldin, I, Mariathasan M., (2015) The butterfly defect: How globalization creates systemic risks, and what to do about it, Princeton University Press.
 
13.
Haren, P., & Simchi-Levi, D. (2020). How coronavirus could impact the global supply chain by mid-march. Harward Business Review.
 
14.
Ivanov, D. (2022). Viable supply chain model: integrating agility, resilience and sustainability perspectives— lessons from and thinking beyond the COVID-19 pandemic. Annals of operations research, 319(1), 1411-1431.
 
15.
Jackson, M. O. (2008). Social and economic networks. Princeton university press.
 
16.
Lu, H. E., Potter, A., Rodrigues, V. S., & Walker, H. (2018). Exploring sustainable supply chain management: a social network perspective. Supply Chain Management: An International Journal.
 
17.
Mena, C., Karatzas, A., & Hansen, C. (2022). International trade resilience and the Covid-19 pandemic. Journal of Business Research, 138, 77-91.
 
18.
Newman, M.E.J. (2017). Networks: an introduction, 1st Edition. Oxford University Press, New York, USA.
 
19.
Onjewu, AK.E., Hussain, S. & Haddoud, M.Y. (2022). The Interplay of E-commerce, Resilience and Exports in the Context of COVID-19. Inf Syst Front 24.
 
20.
Paul, S. K., Chowdhury, P., Moktadir, M. A., & Lau, K. H. (2021). Supply chain recovery challenges in the wake of COVID-19 pandemic. Journal of Business Research, 136, 316-329.
 
21.
Sá, M. M. D., Miguel, P. L. D. S., Brito, R. P. D., & Pereira, S. C. F. (2020). Supply chain resilience: the whole is not the sum of the parts. International Journal of Operations & Production Management, 40(1), 92-115.
 
22.
Scott, J. (1988). Social network analysis. Sociology, 22(1), 109-127.
 
23.
Strogatz, S. H. (2001). Exploring complex networks. Nature, 410(6825), 268-276.
 
24.
WTO (2020). S.L.: World Trade Organization.
 
25.
WBES (2022). World Bank Enterprise Surveys, http://www.enterprisesurveys.o....
 
eISSN:2451-182X
ISSN:2083-3725
Journals System - logo
Scroll to top