将经济复杂性、制度和收入不平等联系起来

根据这一理论，定居者在发现不利条件时建立了采掘业和机构，但在发现允许他们大规模迁移的有利条件时，他们创造了同时容纳非采掘活动和包容性机构的城市。从建模的角度来看，我们可以通过假设一个异质企业的模型来理解生产结构、制度和人力资本之间的协同演化，在这个模型中，企业只有在能够采用或发现在其参与的行业中最有效的制度和人力资本时才能生存。该模型假设，机构在很大程度上是在工作中创建的，并取决于行业类型。这种假设极有可能发生，因为一方面，人们学会在工作环境中与他人互动和合作，另一方面，不同部门的制度（或文化）存在明显的差异。例如，硅谷科技行业常见的自由主义机构可能是要求工人成为创造性问题解决者的行业的理想选择。然而，在采矿作业中，这些机构可能并不理想，因为遵守规则和尊重等级制度可以确保工人的安全和整个采矿作业的协调。当然，不同国家生产同一产品的方式往往存在差异。例如，同一行业在一个国家可能更劳动密集，而在另一个国家可能更资本密集。

然而，在某一特定行业中，要成为具有全球竞争力所需的特定技能、知识、要素禀赋和制度也存在显著差异。例如，可可豆或咖啡的生产取决于自然资源的可用性，而复杂行业（如喷气发动机）的生产则取决于广泛的熟练工人网络。我们不知道生产同一产品的国家之间的差异（例如西班牙和日本的汽车生产）是否大于或小于同一国家不同产品之间的差异（西班牙的橙子和汽车生产）。然而，我们发现生产结构和收入不平等之间存在着密切联系，这一事实表明，但并不能证明，不同国家生产同一产品所需的过程之间的差异，可能小于相同国家生产不同产品所需的过程之间的差异。因此，我们在本文中认为，与出口简单产品的国家相比，出口复杂产业的国家往往更具包容性，收入不平等程度更低。一些国家可能能够在自然资源基础上实现相当高的平均收入水平，但如果这些收入水平相对较高的国家不是复杂的产业结构的结果，它们很少会有包容性的机构。然而，一个国家的生产结构有助于解释制度差异和收入不平等，前提是宏观经济相似国家的生产结构存在显著差异。

但宏观经济相似国家的生产结构有多大不同？以智利和马来西亚为例。2012年，智利的人均收入和受教育年限（按购买力平价计算，2012年为21044美元，平均受教育年限为9.8年）与马来西亚的人均收入和受教育年限（22314美元和9.5美元）相当。然而，它们的生产结构实际上是正交的（见图1），因为马来西亚的出口主要涉及机械和电子产品，而智利的出口主要涉及农业和矿业。经济复杂性指数（ECI）反映了生产结构的这些差异。2012年，马来西亚在ECI排名中排名第24位，而智利仅排名第72位（有关ECI排名和出口结构的更多信息，请参见atlas.media.mit.edu）。此外，ECI排名的这些差异也更准确地指出了这些国家收入不平等水平的差异。通过基尼系数（GiniCHL=0.49）衡量，智利的不平等性显著高于马来西亚（GiniMYS=0.39），这说明了收入不平等与生产结构之间的相关性（见图2）。本文的其余部分致力于对大量国家和年份的这种关系进行统计测试，并创建收入不平等的产品级指数，以可视化数据集中所有国家的结构转型和收入不平等之间的协同演化。图1。2012年智利（A）和马来西亚（B）的出口结构。资料来源：阿特拉斯。媒体麻省理工学院。edu 3。

数据和方法我们使用来自经济复杂性指数（ECI）的数据，以及来自麻省理工学院经济复杂性观察站（atlas.media.MIT.edu）（Simoes&Hidalgo 2011）的国际贸易数据。该贸易数据集综合了Feenstra等人（2005年）汇编的1962年至2000年的出口数据，以及联合国商品贸易统计局2001年至2012年期间的数据。经济复杂性指数（ECI）通过结合一个国家的多样性（出口产品的数量）和其产品的普遍性（出口该产品的国家的数量）的信息来衡量一个国家生产结构的复杂程度（Hidalgo&Hausmann，2009）。ECI背后的直觉是，复杂的经济体是多样化的，出口的产品平均来说普遍性较低，因为只有少数不同的国家可以生产这些复杂的产品。出于同样的原因，不太成熟的经济体预计会生产一些无处不在的产品。ECI利用国家多样性和产品普遍性的这种差异，创建一个衡量一个国家生产结构的指标，其中包含有关产品复杂度的信息。ECI是根据出口数据计算得出的，这些数据将国家与它们显示出比较优势的产品联系起来（RCA）（Hidalgo&Hausmann，2009）。c国在产品p中的显示比较优势（RCA）是：其中Xcp是c国在产品p中的总出口。如果一国的产品出口大于该国出口经济规模和该产品全球市场的预期，则RCA大于1（表明该国在产品中具有比较优势）。

RCA用于定义离散矩阵Mcp，如果c国的产品p中有RCA，则该矩阵等于1，否则为0。如果是RCAcp，Mcp=1≥1 Mcp=0如果RCAcp<1，则矩阵Mcp允许将一个国家的多样性和一种产品的普遍性分别定义为具有比较优势的国家出口的产品数量和出口具有比较优势的产品的国家数量。Diversity) = ) k,-= M,// Ubiquity) = ) k/-= M,/, 接下来，可以定义一个矩阵，将出口类似产品的国家连接起来，通过产品普遍性的倒数加权（对普通产品进行折扣），并通过一个国家的多样性进行标准化：最后，经济复杂性指数（ECI）的定义是，其中Kc是与第二大特征值相关联的特征向量，与最大特征值相关联的向量是一个向量（Hausmann等人，2014年；Caldarelli等人，2012年，Kemp Benedict，2014年）。根据ECI提供的2012年排名，表1显示了前五名和后五名经济体。RCAcp=xcpxp\'p\'∑Xc‘pc’∑Xc\'p\'c\'p\'∑!Mcc\'=1kc，0McpMc\'pkp，0p∑ECIc=Kc- Kstd K（）！Mcc的表1。2011年经济复杂性排名前五名和后五名经济复杂性排名前五名经济复杂性排名前五名日本人均GDP（cons 2005美元）。2288瑞士1。9734德国1。8396瑞典1。7089韩国。6999按经济复杂程度分列的倒数第五名国家埃西兰基德人均GDP（cons 2005美元）埃西尼日利亚-1.6289土库曼斯坦-1.7245几内亚-1.7804安哥拉-2.2458利比亚-3.1767来源：阿特拉斯。媒体麻省理工学院。我们的收入不平等数据来自Galbraith等人2014年的基尼系数估计（基尼EHII数据集）和米拉诺维奇（2013年）的基尼ALL数据集。

我们主要使用基尼EHII数据集，因为它比其他数据集（如1963年至1989年期间Milanovic（2013）的基尼ALL数据集）更全面。基尼EHII数据集包含从1970年开始的60多个国家的不平等数据，而基尼ALL数据集包含1963年至1989年间不到40个国家的数据。此外，基尼指数对人均GDP水平高、经济复杂的国家都有偏见（见附录图A1）。此外，我们还使用了世界银行世界发展指标中以2005年美元、平均受教育年限和人口为单位的购买力平价（PPP）人均GDP数据。有关制度变量的数据：腐败控制、政治稳定、政府效率、监管质量以及发言权和问责制，来自世界银行的全球治理指标(http://data.worldbank.org)必须指出的是，我们只考虑人口超过150万、出口总额超过10亿美元的国家，从而消除了与中等城市相当的小型国民经济。由此产生的数据集包括1963年至2008年间91%的世界总人口和84%的世界贸易。由于几个变量的稀疏性，尤其是基尼数据，我们使用了1963-1969年、1970-1979年、1980-1989年、1990-1999年和2000-2008年期间的平均值。我们注意到基尼值变化相对缓慢，因此这些平均值接近十年内每年的预期基尼值。所有变量和每个时间段的汇总统计数据见附录（表A1）。

4经济复杂性与收入不平等之间的统计关系在本节中，我们使用二元和多元统计来探索经济复杂性与收入不平等之间的关系，并测试其对一些控制的稳健性。4a。双变量分析：比较不同生产结构指标的预测能力图2说明了不同年代经济复杂性和收入不平等之间的双变量关系，并将2000年至2008年间79个国家的ECI-GINI之间的双变量关系与ECI与人均GDP之间的双变量关系（按购买力平价，以2005年美元为单位）进行了比较。经济复杂性和人均GDP都与收入不平等呈负相关（图2-a和2-B）。然而，经济复杂性与收入不平等之间的负相关关系（R2=0.58，p值=~10-16）比收入不平等与人均GDP之间的负相关关系（R2=0.36，p值=~10-10）更强，并且这两个二元回归之间的R2差异在统计学上显著。为了检验R2差异的显著性，我们对非嵌套模型使用了克拉克检验。正如F检验是在嵌套模型中进行选择的标准方法一样，克拉克检验是用于测试非嵌套模型（自变量不是彼此的完美子集的模型）R2差异显著性的基本统计模型。在我们的案例中，克拉克检验更倾向于ECI-GINI模型，而不是p值为4.3x10-7的人均GDP GINI模型（另见附录中的表A2）。

此外，图2-C至图2-F表明，收入不平等与经济复杂性之间的负二元关系在所有考虑的几十年中都是稳定的。在过去的几十年里，我们发现经济复杂性和收入不平等之间存在着消极而显著的关系。图2。经济复杂性、收入和收入不平等之间的双变量关系。注：所有数据显示R2和所有p值均小于10-10。（A） 2000年至2008年，ECI与GINI EHII对决。（B） 人均GDP（2005年不变美元）与基尼EHII的自然对数。（C） 在1963-1969年，（D）1970-1979年，（E）1980-1989年和（F）1990-1999年，ECI与GINI EHII在一起。接下来，我们比较了2000-2008年间不同生产结构和收入不平等指标之间的双变量关系（图3）。图3的矩阵对角线显示了每个变量的直方图，矩阵的上三角形显示了每对变量之间的相关系数，下三角形显示了具有平滑条件平均线的相应散点图。ECI与所有其他生产结构指标都有很强且显著的相关性，而ECI与收入不平等指标基尼EHII和基尼all的相关性高于GDP和所有其他生产结构指标。附录中的表A2和表A3还显示了Clarke检验的结果，比较了ECI对收入不平等的预测能力与其他生产结构指标在不同时期的预测能力。在基尼EHII数据的情况下，在16个模型比较中的15个模型中，ECI是显著首选的预测变量，而在一个模型比较中，两个模型都不是显著首选的。

在GINI-ALL数据的情况下，ECI在16个模型比较中的13个模型中明显优先，而在三个案例中，两个模型都不优先。与ECI相比，没有任何情况下人均收入或生产结构指标是收入不平等的显著首选预测变量。图3。2000-2008年不同经济多样性指标与收入不平等之间的相关性。HHI指的是赫芬达尔-赫希曼指数，是一种常用的浓度指标；经济复杂性指数（ECI）、适应度指数和香农熵被用来衡量一国出口的多样性和复杂性。接下来，我们继续进行横截面和面板回归，看看在控制人力资本或制度等其他不平等因素时，经济复杂性和不平等之间是否存在显著相关性。之后，我们提出了一个新的衡量标准，使我们能够估计与不同类型产品相关的不平等程度。这一指标与相关产品网络（Hidalgo等人，2007年）相结合，显示了生产结构如何限制一个国家的收入不平等和包容性经济发展的机会。4b。多元回归结果我们从1996年至2008年的汇总回归开始分析，然后我们探索20世纪60年代至2000年代期间基尼的变化，每十年使用一个包括国家固定效应的面板回归。由于基尼数据集的稀疏性和基尼的缓慢时间变化，我们使用每个面板的平均值。我们使用1996-2001年和2002-2008年的时间段进行横截面回归，使用1963-1969年、1970-1979年、1980-1989年、1990-1999年和2000-2008年的时间段进行固定效应面板回归。

由于制度变量的稀疏性，我们仅将其纳入横截面回归。汇总回归表2显示了1996-2001年至2002-2008年间的汇总横断面回归。第1列至第6列展示了一系列嵌套模型，这些模型将收入不平等与经济复杂性、按购买力平价（PPP）计算的人均GDP及其平方（又称库兹涅茨曲线）、平均受教育年限、人口和制度因素（腐败控制、ZF效率、政治稳定、发言权和问责制）进行回归，以及监管质量。在每一个模型中，经济复杂性指数（ECI）都是收入不平等的负显著预测因子。教育（以平均受教育年限衡量）和对数GDP平方也与不平等性呈显著负相关；与GDP呈显著正相关。值得注意的是，当我们控制经济复杂性时，库兹涅茨曲线的上升部分比没有它时更加明显。此外，教育在受教育年限方面的作用也变得不那么重要。总的来说，所有变量解释了69.3%的国家间收入不平等差异（表2，第1列），但ECI是回归分析中最显著的变量，也是在考虑所有其他变量的影响后，解释收入不平等差异最大百分比的变量。