服务对经济复杂性的影响：服务复杂性

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英文标题：
《The Impact of Services on Economic Complexity: Service Sophistication as
  Route for Economic Growth》
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作者：
Viktor Stojkoski, Zoran Utkovski, Ljupco Kocarev
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  Economic complexity reflects the amount of knowledge that is embedded in the productive structure of an economy. By combining tools from network science and econometrics, a robust and stable relationship between a country\'s productive structure and its economic growth has been established. Here we report that not only goods but also services are important for predicting the rate at which countries will grow. By adopting a terminology which classifies manufactured goods and delivered services as products, we investigate the influence of services on the country\'s productive structure. In particular, we provide evidence that complexity indices for services are in general higher than those for goods, which is reflected in a general tendency to rank countries with developed service sector higher than countries with economy centred on manufacturing of goods. By focusing on country dynamics based on experimental data, we investigate the impact of services on the economic complexity of countries measured in the product space (consisting of both goods and services). Importantly, we show that diversification of service exports and its sophistication can provide an additional route for economic growth in both developing and developed countries.
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中文摘要：
经济复杂性反映了嵌入经济生产结构中的知识量。通过结合网络科学和计量经济学的工具，一个国家的生产结构和经济增长之间建立了一种稳健而稳定的关系。在这里，我们报告说，不仅商品，而且服务对于预测国家的增长速度都很重要。通过采用将制成品和提供的服务归类为产品的术语，我们调查了服务对该国生产结构的影响。特别是，我们提供的证据表明，服务的复杂度指数总体上高于商品的复杂度指数，这反映在服务业发达国家的排名高于经济以商品制造业为中心的国家的总体趋势上。通过基于实验数据关注国家动态，我们研究了服务对产品空间（包括商品和服务）衡量的国家经济复杂性的影响。重要的是，我们表明，服务出口的多样化及其复杂性可以为发展中国家和发达国家的经济增长提供额外的途径。
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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：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> The_Impact_of_Services_on_Economic_Complexity:_Service_Sophistication_as_Route_f.pdf (4.89 MB)

2022-5-11 05:56:37 上传

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关键词：复杂性 Quantitative Manufactured econometrics relationship

服务对经济复杂性的影响：作为经济增长途径的服务复杂性Viktor Stojkoski，Zoran Utkovski1,3，Ljupˇco Kocarev1,2，*1马其顿科学与艺术学院，斯科普里，马其顿2计算机科学与工程学院，Ss。Cyril and Methodius University Skopje，马其顿3 Goce DelˇcevˇStip大学计算机科学系*电子邮件：lkocarev@manu.edu.mkAbstracteconomy.通过结合网络科学和计量经济学的工具，一个国家的生产结构和经济增长之间建立了一种稳健的关系。在这里，我们报告的不仅是将制成品和提供的服务归类为产品的终端学，我们还调查了服务对该国生产结构的影响。特别是，我们提供的证据表明，服务的复杂性指数总体上高于商品的复杂性指数，这反映在对国家进行排名的总体趋势上。基于实验数据，我们研究了服务对产品空间（包括商品和服务）中衡量的国家经济复杂性的影响。重要的是，服务出口的多样化及其复杂性可以为发展中国家和发达国家的经济增长提供额外的途径。介绍——嵌入经济生产结构的知识。通过利用网络科学和计量经济学的工具，已经证明一个国家的生产结构与其经济增长之间存在着稳健而稳定的关系[1-8]。

经济复杂性的核心是通过二分网络（图）描述国家和出口产品之间的关系，以及根据巴拉萨[9]的揭示比较优势（RCA）、伊达尔戈和豪斯曼提出的方法[3]构建的therebymatrix，也被称为反射法（MR），求出迭代线性映射不动点解的复杂度。因此，各国的不完全性得分都很高。该方法与pagerank算法[10]的精神类似，基于产品复杂性与其出口商复杂性（即竞争力）之间的线性关系（更准确地说是算术平均数）假设。作者们提出了一种方法，正如他们所说，这种方法更适合反映能力驱动的经济竞争力理论背后的思想。这种方法的新颖之处在于引入了适切性作为衡量一个国家经济复杂性（即竞争力）的一种手段，关键在于提出了产品复杂性与生产国适切性之间的高度非线性关系。尽管一个国家的竞争力主要取决于其出口的多样化，但产品的复杂性主要取决于ARXIV:1604.06284v2[q-fin.EC]2016年7月6日东部竞争性出口国的复杂性。FCM指标已被证明具有经济基础[11,12]，并能有效地根据国家和产品在网络中的重要性对其进行排名[13]。

虽然这两种方法得出的结果通常支持一国的生产结构与经济增长之间的关系，但它们基本上引入了非货币和非收入为基础的衡量一国经济复杂性的指标，揭示了其潜在的发展和增长潜力。在许多国家，服务业作为增长动力的作用尚未得到同样程度的调查。在过去的十年里，它占全球GDP的40%。在政策和研究辩论中对服务的忽视（可能是通信技术（ICT））以及运输和贸易的快速增长——正如[14]所述，随着全球化和互联网时代的到来，“服务不再仅仅是商品贸易的投入，而是最终出口，即直接消费的产品”。经济复杂性的背景。我们采用的命名法是根据产品包括商品和服务，这符合当前的经济趋势，即服务被视为直接消费的产品。按照这个惯例，这里我们指的是生产服务所需的知识量，Hidalgo和Hausmann[4]使用了聚合的服务数据以及（高度）分类的服务数据（相对于商品），这里我们采取了不同的路径，聚合的过程中不可避免地会丢失一些信息，模型中包含的服务为国家和产品提供了新的见解。最近的报告[15]和[16]将FCM适应度和适应度与产品复杂度得分收敛为零联系起来，推动了调查。因此，我们将其称为修正适应度复杂度方法（M-FCM），以评估诱导模型的稳定性。

因此，我们证明，通过引入的修改，适应度和复杂度分数收敛到严格大于零的值，结果算法在材料和方法部分给出。通过对新的综合指数（从综合商品和服务数据中获得）进行分析，经济稳定和增长。事实上，我们提供的证据表明，服务的复杂度指数通常高于商品的复杂度指数，因此在产品复杂度排名中，大多数服务都高于商品。因此，重要的是，我们的结果表明，服务出口的增长及其复杂性可以为发展中国家和发达国家的经济增长提供额外的途径。我们认为，匡威可能也无法相应地填充服务空间（即服务组合多样化），可能面临增长前景不断缩小的问题。与[3,4]和[11,12]中的结果相比，这些结论可能更符合一些国家的“感知”经济状况，而不仅仅是基于商品数据的分析结果。非线性适应度复杂度方法（FCM）（以及诱导适应度复杂度度量）由Tacchella适应度和产品复杂度分数开发。结果和讨论部分由五部分组成。在第一个国家的产品网络。这使我们能够研究商品数据的汇总和我们的发现是否包含在内，并为未来的研究提供建议。材料和方法数据。可以找到的最好的数据库是基于扩展国际收支分类的世界银行服务贸易数据库[17]。该数据集的创建者整合了服务贸易数据的多个双边贸易来源。

然而，由于服务贸易的性质，很难收集服务；跨境贸易流动和海外消费。[18]的附录B中提供了数据集构造的详细说明。支付手册，而我们包含的最后一种服务类型是EBOPS 983：服务未分配类别，国家服务贸易流水平。与服务数据相比，商品数据是丰富的，且具有细微的分散性。在1988年至2000年期间，我们以与服务贸易数据库相同的方式清理数据。我们使用UN COMTRADE[20]提供的贸易数据将数据集扩展到2010年。为了使商品数据与服务数据具有可比性，我们将其汇总到标准国际贸易分类（SITC）修订版。2 1位级别，因此，由于数据不可靠或分类不充分，我们将数据集限制在经济复杂的国家[4,21]。尽管如此，通过这个汇总分类，我们最终只得到了22大类的产品。因此，我们利用这种分类来计算我们的聚合复杂性度量。可在https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.3404728.v1.MethodologyBipartite国家和产品网络：收集数据后，我们构建了一个双边网络，在这个网络中，国家与它们出口的产品（这里是商品和服务）相连。根据这种表述，在双边网络中，一个国家和一个产品之间存在联系，这与巴拉萨引入的显示比较优势（RCA）指数有关[9]。RCA在国际经济学中被广泛用于计算相对优势或相对劣势，定义为：RCAij=Eij/PjEijPiEij/Pi，jEij（1）Eijjii∈Cj∈PK{，，…，K}）。因此，RCAIJ表示该国是否是重要的出口国。

例如，RCAij>1表示countryi在产品J（商品或服务）中的份额大于产品的稳定份额1。包括产品和服务ITC良好的EBOPS服务食品和活体动物205运输饮料和烟草236旅行2原料，不可食用，燃料除外245通讯3矿物燃料、润滑剂和相关材料249建筑249动植物油、脂肪和蜡253保险253化学品和相关产品，n.e.s.260金融服务6制成品262计算机和信息7机械和运输设备266特许权使用费和许可费8杂项制成品268其他商业服务9其他未分类商品287个人服务291ZF服务983服务未分配全球市场份额，从而“揭示”了国家在产品方面的比较优势。M二分网络（国家产品空间）中的产品可能与相应的RCA索引有关，如所述：Mij=（1，如果RCAij≥ 10，否则（2）还讨论了一种替代的RCA表示法，其中商品和服务的RCA指数分别估计（通过创建两个不同的集合，一个是商品，另一个是服务），然后连接到一个组合的RCA矩阵。尽管如此，正如我们稍后将看到的那样，我们提供的统计结果将更加恰当，因为它们在经济上对各国的生产结构提供了更加一致的解释。国家和产品的复杂性：特殊的基本禀赋，称为能力。根据这一解释，能力代表“特定经济体中所有可用资源的混合，以及国家所在的国家社会组织的特征”。

在实践中，它们决定了一个生产系统的复杂性，因为每种产品都需要一组特定的必要能力，这些能力必须由一个国家拥有，才能生产并出口。生产系统的复杂性。在这方面，可以采取两种简单的措施。第一个指标叫做多样性，是国家在二分网络中的程度，对于国家一来说，它是：di=XjMij。（3） 第二个与产品相关的指标称为普遍性。对于产品j，普遍性是由出口国的数量定义的：uj=XiMij（4）由邻接矩阵表示的网络，它携带关于一个国家的生产结构或产品复杂性的有限信息，因为它们不考虑其他出口相同产品的人。因此，如果要用这些简单的方法来解释经济现象，就需要进行仔细的评估。在文献中介绍，我们将在下面介绍详细信息。反射法（MR）：根据Hidalgo和Hausmann[3,4]，第一种方法是将其组织起来。该方法描述了一个迭代过程，目的是获得复杂度的度量积j，在n次迭代后计算，由以下公式给出：（ci，n=diPjMijpj，n）-1pj，n=ujPiMijci，n-1（5）其中初始条件为ci，0=diandpj，0=uj，具有DiandUj多样性，分别为普遍性、ci、npj、nci、n-2pj，n-2 rgodic Markov transition operator[12]，这意味着allci，nandpj，n收敛到一个具有speedrefelections及其性质的常数，请参见[3,12,22]及其参考文献。需要注意的是，可以通过为国家和产品生成两个新矩阵来避免迭代。然后，通过计算矩阵的第二大特征向量，对每个网络中的节点进行排序，从而获得能力度量。

从形式上讲，对于国家而言，将矩阵[Cii]定义为<<Cii=xjmijdiuj。由此产生的国家复杂性度量，称为经济复杂性指数（ECI），与与<<CECI=~c的第二大特征值相关的归一化指数相关- h~cistdev（~c），h·istdev·~cw，第二大特征值为~c=[~Cii]。通过类比，由此产生的线性产品复杂性度量被命名为产品复杂性指数（PCI），并通过在上述定义中用产品（j）的指数替换国家（i）的指数来定义。换句话说，线性PCI是通过分析将产品j连接到产品j的矩阵得到的，根据出口这两种产品的国家数量：~Pjj=ximijdiuj形式上，PCI由p CI=~p给出- h~pistdev（~p），其中~p是与第二大特征值相关的~mjj的特征向量。聚合ECI和聚合线性PCI。适应度复杂度方法（FCM）：由于Hidalgo和Hausmann的原因，其目标与该方法类似。重点在于能力的概念，它与ECI类似，是衡量一个国家竞争力的一个指标。该方法基于一个迭代过程，该过程将一个国家的适用性与其出口产品的复杂性结合起来。虽然与MR中的国家复杂性（即ECI指数）类似，灵活性被定义为与出口产品的复杂性（加权）之和成比例，但与MR相比，产品的复杂性现在是非线性映射，由以下（迭代）方程组正式描述：eci，n=PjMijpj，n-1epj，n=PiMijci，n-1.-→（ci，n=eci，nheci，nipj，n=epj，nhepj，ni，（6）其中，eci，nandepj，nare分别为适合度的中间值（即。

对于CountryAndJNSTEP，通过将中间值分别除以所有国家和产品（即heci、niandhepj、ni）的相应平均值，将中间值标准化为toci、nandpj、NB。与MR不同，这里的初始条件由eci，0=1和epj，0=1给出，适用于所有i和j。不同的适应度定义见[11,12]：第一个定义，表示为密集适应度（IF），由M的二进制表示获得，如（2）所示；第二种是广义适应度（EF），它基于国家产品矩阵xm元素的非二进制（即加权表示）。虽然在某些情况下，使用EF优于IF可能是有益的，但从结构上看，EF更适合于捕捉一个国家的短期竞争力，而不是其“长期竞争力和健壮性适合度”，并指出，当广泛适合度用作复杂度度量时，结果很容易推广到这种情况。复杂度（适合度）指标如果一些国家收敛到零，由于非线性关系，这意味着它们的一些出口产品的复杂度指标收敛到零[15,16]。