经济和技术复杂性：一个经济增长指标的模型研究

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英文标题：
《Economic and Technological Complexity: A Model Study of Indicators of
  Knowledge-based Innovation Systems》
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作者：
Inga Ivanova, Oivind Strand, Duncan Kushnir, and Loet Leydesdorff
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  The Economic Complexity Index (ECI; Hidalgo & Hausmann, 2009) measures the complexity of national economies in terms of product groups. Analogously to ECI, a Patent Complexity Index (PatCI) can be developed on the basis of a matrix of nations versus patent classes. Using linear algebra, the three dimensions: countries, product groups, and patent classes can be combined into a measure of \"Triple Helix\" complexity (THCI) including the trilateral interaction terms between knowledge production, wealth generation, and (national) control. THCI can be expected to capture the extent of systems integration between the global dynamics of markets (ECI) and technologies (PatCI) in each national system of innovation. We measure ECI, PatCI, and THCI during the period 2000-2014 for the 34 OECD member states, the BRICS countries, and a group of emerging and affiliated economies (Argentina, Hong Kong, Indonesia, Malaysia, Romania, and Singapore). The three complexity indicators are correlated between themselves; but the correlations with GDP per capita are virtually absent. Of the world\'s major economies, Japan scores highest on all three indicators, while China has been increasingly successful in combining economic and technological complexity. We could not reproduce the correlation between ECI and average income that has been central to the argument about the fruitfulness of the economic complexity approach.
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中文摘要：
经济复杂性指数（ECI；Hidalgo&Hausmann，2009）根据产品组衡量国民经济的复杂性。与ECI类似，专利复杂性指数（PatCI）可以基于国家与专利类别的矩阵进行开发。使用线性代数，国家、产品组和专利类别这三个维度可以组合成“三螺旋”复杂性（THCI）的度量，包括知识生产、财富创造和（国家）控制之间的三边互动术语。THCI可以预测到每个国家创新体系中全球市场动态（ECI）和技术（PatCI）之间的系统集成程度。我们衡量了2000-2014年间34个经合组织成员国、金砖国家以及一组新兴和关联经济体（阿根廷、香港、印度尼西亚、马来西亚、罗马尼亚和新加坡）的ECI、PatCI和THCI。三个复杂度指标之间相互关联；但与人均GDP的相关性几乎不存在。在世界主要经济体中，日本在所有三个指标上得分最高，而中国在将经济和技术复杂性结合起来方面越来越成功。我们无法重现ECI和平均收入之间的相关性，这一直是关于经济复杂性方法是否有效的争论的核心。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Digital Libraries        数字图书馆
分类描述：Covers all aspects of the digital library design and document and text creation. Note that there will be some overlap with Information Retrieval (which is a separate subject area). Roughly includes material in ACM Subject Classes H.3.5, H.3.6, H.3.7, I.7.
涵盖了数字图书馆设计和文献及文本创作的各个方面。注意，与信息检索（这是一个单独的主题领域）会有一些重叠。大致包括ACM课程H.3.5、H.3.6、H.3.7、I.7中的材料。
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PDF下载：
--> Economic_and_Technological_Complexity:_A_Model_Study_of_Indicators_of_Knowledge-.pdf (1007.08 KB)

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关键词：经济增长 复杂性 Technologies Quantitative Increasingly

经济和技术复杂性：基于知识的创新系统指标的模型研究Singa Ivanova，*AOivind Strand，bDuncan Kushnir，cand Loet LeydesdorfddabstractThe Economic Complexity Index（ECI；Hidalgo&Hausmann，2009）从产品组的角度衡量国家经济的复杂性。与ECI类似，专利复杂性指数（PatCI）可以基于国家与专利类别的矩阵进行开发。使用线性代数，可以将三个维度的国家、产品组和专利类别组合为“三螺旋”复杂性（THCI）的度量，包括知识生产、财富创造和（国家）控制之间的三边互动术语。THCI可以被期望捕获每个国家创新体系中全球市场动态（ECI）和技术（PatCI）之间的系统集成程度。我们衡量了34个经合组织成员国、金砖四国以及一组新兴和关联经济体（阿根廷、香港、印度尼西亚、马来西亚、罗马尼亚和新加坡）2000-2014年期间的ECI、PatCI和THCID。三个复杂度指标之间相互关联；但与人均GDP的相关性几乎不存在。在世界主要经济体中，日本在所有三个指标上得分最高，而中国在结合经济和技术复杂性方面越来越成功。

我们无法重现经济和平均收入之间的相关性，这一直是关于经济复杂性方法是否有效的争论的核心。关键词：国家创新体系、复杂性、专利、技术、三螺旋、指标*通讯作者；俄罗斯联邦莫斯科迈亚斯尼茨卡亚街20号国立研究型大学高等经济学院（NRU HSE）统计研究与知识经济研究所，邮编：101000；英加。iva@mail.rubNorgesteknisk naturvitenskapelige universitet（NTNU），国际商务系，挪威拉尔斯格尔德斯维根26009ALESUND；奥文德。strand@ntnu.nocChalmers科技大学，哥德堡412 58，瑞典；kushnir@chalmers.sedAmsterdam阿姆斯特丹大学传播研究学院（ASCoR），邮政信箱15793，荷兰NGAmsterdam 1001；loet@leydesdorff.net1.简介Hidalgo&Hausmann（2009）提出了经济复杂度指数（ECI），该指数使用国家出口的产品组的投资组合来量化一个国家的经济复杂度。一个国家的经济增长和收入预计将取决于其投资组合中产品的多样性（Cadot等人，2013年）。考虑到国家与产品组之间矩阵的两个轴，Hausmann等人（2011年，第24页）还引入了产品复杂度指数（PCI），该指数衡量了每个产品组在各国的生产分布。反过来，一国经济的复杂性指的是该国积累的一系列能力。根据Hidalgo&Hausmann（2009；此后HH）的数据，ECI与一个国家的人均GDP衡量的收入相关（Hidalgo&Hausmann，2009：第10573页的图3）。

HH认为，ECI与一国收入的偏差可用于预测长期未来增长，因为一国的收入有望接近与其经济复杂性相关的竞争力水平（Ourens，2013，第24页）。因此，ECI可以被视为一个国家未来竞争优势的预测指标。由于基于产品组合，ECI值可以反映各国的制造能力（Hausmann等人，2011年，第7页）。然而，HH并没有明确定义制造能力及其各自的知识库。我们认为，制造业的复杂性不可避免地与具有比较优势的产品出口的知识密集度和成熟度有关（例如，Foray，2004；Foray&Lundvall，1996；OECD，1996；ECR，2013）。Kemp Benedict（2014）指出，收入和ECI之间的相关性也可以被视为出口和收入增长之间众所周知的关系的一个序列。竞争力，指一个国家的制造业是否具有相对高度的复杂性。新产业更有可能在与现有产业技术相关的地区产生（Boschma等人，2013年；Frenken等人，2007年；Neffkeet等人，2011年）。尽管区域多样化经常从产业动态的角度进行研究，但技术（知识）动态的规范将使我们能够在城市多样化和技术组合之间建立直接联系。Boschma等人（2014年，第页）。

例如，从1981年至2010年期间对366个美国城市的研究得出结论，“城市层面的技术关联性是过去30年美国城市技术变革的关键驱动力。”Cristelli等人（2013年）认为知识维度是“无形的”，提出将tomodel能力作为产品和国家之间的一个隐藏层。在一系列研究中，卢西亚诺·皮特罗内罗和他的同事（如克里斯蒂利等人，2015年；塔切拉等人，2013年）从数据驱动的角度进一步发展了这种经济复杂性的替代模型。由此产生的模型非常详细地预测了GDP和其他经济参数。然而，从创新研究的角度来看，仍然需要明确衡量各国的技术能力。产品组和技术（专利）组合之间缺失的联系是否可以内化到模型中（Nelson&Winter，1977，1982），而不是作为残差（Solow，1957）或潜在因素处理？例如，内生增长理论的支持者认为，经济增长是技术和制造业结合的结果（Romer，1986）。长期的研究问题是，如何比较（国家）创新系统在企业、机构和国家层面上耦合市场和技术的全球动态的效率（弗里曼和佩雷斯，1988年；伦德瓦尔，1988年和1992年；纳尔逊，1992年；雷卡德，2005年）。在这项研究中，我们逐步解决这个问题。此外，与HH的产品多样性类似，一个国家的技术多样性可以通过专利组合来衡量。专利在创新研究文献中被视为创新活动的衡量标准（例如，Arcs&Audretsch，2002），尽管专利是创新的指标，而不是创新。

然而，将专利视为技术知识动态的指标问题较少（Alkemade等人，2015年；Verspagen，2007年）。专利也是战略性的（Blind等人，2006年；Hall&Ziedonis，2001年；参考Jaffe&Trajtenberg，2002年）。利用专利组合作为一个国家技术复杂性的代表，我们首先制定专利复杂性指数（PatCI；参见Balland等人，2016）。然后，我们使用patentproduct concordance表构建产品组与技术等级的第三个矩阵。在国家、产品组和专利类别之间的三方关系网络中，每一个第三类都可以对其他两个类别之间的关系提供反馈或前馈。反馈和前馈产生的循环可以提供新的选择、协同和整合（Petersen等人，2016）。三方网络中技术维度的内生化将使我们能够推导出一个“三螺旋”类型的指标，用于衡量国家创新体系中的相对整合。由于该模型是在国家宏观层面上开发的，因此经验阐述可以在该层面上与政策相关。在这个宏观层面上，我们遵循HH对数据的选择。因此，我们的模型并非微观基础。然而，从形式的角度来看，人们可以类似地（或者）将公司、产品组和专利类别之间的关系作为一个实证领域来研究；但是使用相同的算法。更一般地说，人们可以认为，在三个维度之间的循环中，正反馈模拟了互动中的潜在协同作用，而负反馈模拟了一种形式的制度锁定。在经验案例中，两个过程可以同时运行。

因此，下面推导的三螺旋复杂性指标（THCI）通过聚合两种动态来评估结果配置：本地化保留的组织和整合动态，以及作为全球化选择环境的市场和技术科学的自组织动态（Leydesdorff et al.，2017年出版）。人们还可以将自行车运动视为一种自动催化作用，它有可能分叉，从而形成长期循环（Ulanowicz，2009；参见Ivanova&Leydesdorf，2015）。总之，本研究的目的是在技术维度上扩展ECI，然后在三个维度上整合模型。我们的第一个贡献是推导其他两个指标（PatCI和THCI）及其与ECI的关系。第二，实证结果为未来的研究提出了问题。例如，从复杂性分析和指标制定的角度来看，HH选择显示比较优势指数（RCA；Balassa，1965）可能是不幸的。RCA牢牢地植根于经典（李嘉图）贸易理论中，人们将矩阵二元化，从而丢弃了有关一个国家在产品或技术方面的比较优势的宝贵信息。与二进制度量相比，有值度量可能更能证明该指标。本文的结构如下：第2节首先介绍了ECI的推导。然后，我们指定了专利复杂性指数（PatCI）的类似结构，将HH的所谓反射法（MR）推广到三个（或更多）维度，并推导出三螺旋复杂性指数（THCI）。第3节介绍了数据收集，第4节介绍了实证结果。第5.2节总结了主要发现和结论。方法a）经济复杂性指数由一个矩阵得出索引在哪里 指一个国家和地区 指产品组。

如果Balassa（1965）的RCA大于或等于1，否则为零，则假设矩阵元素为1：（1） 在哪里产品的价值是什么 国家制造. 根据HH（第10571页），“如果一个国家显示的比较优势（产品p在世界贸易产品p出口篮子中的份额）大于1，则该国可以被视为产品p的重要出口国”（Hidalgo and Hausmann，2009年，第10571页）。矩阵元素求和通过行（国家），我们可以得到一个向量，其中的成分指的是相应的产品，并表示与世界市场相关的产品普遍性度量。列（产品）上的矩阵元素之和提供了定义一国出口多样性的另一个向量：（2） 在哪里定义为国家和地区的数量作为HH使用的产品组的数量=178和=4948; 参见下文第3节，通过添加以下迭代，可以获得更精确的多样性和普遍性度量：（3） HH（见第10571页）称之为“反思法”（MR）：每个产品的权重与其在市场上的普遍性成比例，每个国家的权重与其国家的多样性成比例。

将系统（3）的第一个方程代入第二个方程，得到： （4） 因为从经验上来说收敛到一个极限方程（4），可以用矩阵方程来表示：   （5） 向量在哪里是迭代次数的限制，如下所示： （6） HH引入经济复杂性指数（ECI）作为特征向量《黑客帝国》（7） 与第二大特征值相关，因为它可以在数学上显示，在这种情况下，与第二大特征值相关的特征向量捕获了大部分变化（Kemp Benedict，2014）。然后根据公式定义ECI （8） ECI是一个向量，其组成部分指的是各自的国家。b） 专利复杂性指数假设各国的多样性和普遍性分数反映了潜在的“能力”通过能力，它们意味着各国生产相应产品的能力；但这个概念也可以扩展到技术领域。相应的技术被合法记录为专利。专利可以作为衡量技术能力的替代指标。使用类似的设计，可以构造一个矩阵, 这是最基本的矩阵其中，指数p表示的产品组被指数t表示的专利技术类别所取代（Balland等人，2016）。按照上面解释的MR形式（等式2-8），可以推导出一个矩阵, 相当于在等式7中，如下所示：（9） 专利复杂度指数（PatCI）根据公式。

（8） ，详情如下： （10） 在这种情况下，RCA指数的条件是：（1）在哪里是指专利组p中c国拥有的专利数量，以整数或小数为基数计算。当一个国家投资组合中某个技术组的权重超过该组中的平均权重时，就满足了这一条件。换句话说，这个国家在这项特定技术上是专业化的。多样性和普遍性得分（等式3）将分别反映每个国家的技术多样化和特定技术在其投资组合中的流行程度。总之，PatCI捕捉了一个国家在专利组合方面的技术多样化。请注意，与较发达国家相比，这一衡量标准适用于较小和较不发达国家时是不稳定的，因为在较小和较不发达国家，专利数量的微小变化可能会导致PatCI中不成比例的变化。出于这个原因，我们将限制对大中型经济体的PATCI（第4节）测量结果的展示。c） 《三个复杂度集》（2009年，第10570页）指出，“将国家与产品连接起来的双边网络是三方网络的结果，三方网络将国家与它们的可用能力连接起来，将产品与它们所需的能力连接起来。”然而，ECI是一个二维指标，因为第三个维度（即技术）没有明确说明。在添加专利类别方面的技术维度后，该维度还可以与前两个“一”国家和产品组明确组合。除了矩阵和, 一个Thusobains the third matrix, 在哪个索引中 指产品组和 申请专利。