列昂蒂夫与香农会面——衡量经济系统的复杂性

根据这一结果，一个拥有n=369个部门的发达经济体的熵预计将小于3.1位，这就是我们在这里观察到的。第三，H（S）也记录了结构性经济变化。这是韩国经济中最具吸引力的领域。1975年至1980年间，熵增加了近一位，相当于五年内复杂性增加了一倍。这反映了其以国家为主导的快速工业化进程。相比之下，虽然英国的经济复杂性（GBR）在1968年至1979年间有所增加，但到了20世纪80年代中期，其表现出显著下降，相应地复杂性降低了百分之十五。这将反映出制造业的显著衰退，而英国经济的重组随之而来的是复杂性的上升。德国经济（DEU）在统一之前的一段时间内表现出稳定的复杂性水平。直到20世纪90年代中期，加拿大经济（CAN）的趋势是相似的。Leontief满足Shannon 84结论从经济系统的投入产出模型开始，我们开发了一种基于Shannon熵的复杂性度量方法。按照ingLeontief将生产过程视为循环流的观点，我们将生产过程公式化为马尔可夫链。这使我们能够导出经济复杂性的操作度量，即生产过程中编码输出目标所需的平均代码长度。我们将这一指标应用于七个国家经济体的实际数据。据观察，每个经济体的复杂性都大大低于最大可能值。较大数据集的结果也与其他经济体的标度定律相一致。

此外，还发现该指标反映了工业化和非工业化的经济结构变化。这些结果表明，发达工业化经济体的H（S）相当相似（1990年代约为3位），因此与生产力水平和其他经济发展指标相关。虽然熵的微小变化与产出增长率之间没有明确的关系，但H（S）中记录的快速结构变化似乎与系统产出轨迹的变化有关，如上文提到的韩国和英国的情况。需要使用原始国家统计局更新的输入-输出数据进行进一步研究，以评估这一点以及估计熵中可能的噪声影响。这些数据需要将时间序列扩展到过去二十年。这样就有可能量化2007-2008年金融危机的结构性影响及其影响。参考文献A.史密斯，《国富论》。1974年【2】C.Shannon，“通信的数学理论”，《贝尔系统技术期刊》，第27卷，379-423页和623-561948年。[3] N.Palan，“专业化的衡量——指数的选择”，技术代表，FIW工作文件，2010年。[4] J.C.Lopes、J.Dias和J.F.d.Amara l，“使用基于投入产出的度量评估经济复杂性”，技术代表，ISEG–经济部，2008年。[5] G.Chaitin，“信息与随机性：算法信息理论综述”，摘自《不可知》，Signapore:Springer，1999年。[6] P.Cockshott和A.Cottrell，“信息和经济学：对哈耶克的批判”，《政治经济学研究》，第18卷，第1期，第177-20页，1997年。[7] M.Reiffers cheidt和P。

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