提高经济复杂性指数

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英文标题：
《Improving the Economic Complexity Index》
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作者：
Saleh Albeaik, Mary Kaltenberg, Mansour Alsaleh, Cesar A. Hidalgo
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  How much knowledge is there in an economy? In recent years, data on the mix of products that countries export has been used to construct measures of economic complexity that estimate the knowledge available in an economy and predict future economic growth. Here we introduce a new and simpler metric of economic complexity (ECI+) that measures the total exports of an economy corrected by how difficult it is to export each product. We use data from 1973 to 2013 to compare the ability of ECI+, the Economic Complexity Index (ECI), and Fitness complexity, to predict future economic growth using 5, 10, and 20-year panels in a pooled OLS, a random effects model, and a fixed effects model. We find that ECI+ outperforms ECI and Fitness in its ability to predict economic growth and in the consistency of its estimators across most econometric specifications. On average, one standard deviation increase in ECI+ is associated with an increase in annualized growth of about 4% to 5%. We then combine ECI+ with measures of physical capital, human capital, and institutions, to find a robust model of economic growth. The ability of ECI+ to predict growth, and the value of its coefficient, is robust to these controls. Also, we find that human capital, political stability, and control of corruption; are positively associated with future economic growth, and that income is negatively associated with growth, in agreement with the traditional growth literature. Finally, we use ECI+ to generate economic growth predictions for the next 20 years and compare these predictions with the ones obtained using ECI and Fitness. These findings improve the methods available to estimate the knowledge intensity of economies and predict future economic growth.
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中文摘要：
一个经济体有多少知识？近年来，各国出口的产品组合数据被用于构建经济复杂性的衡量指标，以估计经济体中可用的知识并预测未来的经济增长。在这里，我们引入了一个新的、更简单的经济复杂性指标（ECI+），该指标衡量了一个经济体的总出口量，并根据每种产品的出口难度进行了修正。我们使用1973年至2013年的数据，比较ECI+、经济复杂性指数（ECI）和适应度复杂性的能力，以使用混合OLS、随机效应模型和固定效应模型中的5年、10年和20年面板预测未来经济增长。我们发现，ECI+在预测经济增长的能力以及在大多数计量经济学规范中其估计量的一致性方面优于ECI和适应度。平均而言，ECI+的一个标准差增加与约4%-5%的年化增长相关。然后，我们将ECI+与实物资本、人力资本和制度的度量相结合，以找到一个稳健的经济增长模型。ECI+预测生长的能力及其系数的值对这些控制具有鲁棒性。此外，我们还发现，人力资本、政治稳定和腐败控制；与未来经济增长正相关，收入与增长负相关，与传统增长文献一致。最后，我们使用ECI+生成未来20年的经济增长预测，并将这些预测与使用ECI和适应度获得的预测进行比较。这些发现改进了估算经济体知识强度和预测未来经济增长的方法。
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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：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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PDF下载：
--> Improving_the_Economic_Complexity_Index.pdf (1.89 MB)

2022-6-1 04:07:57 上传

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关键词：复杂性 Quantitative fixed effect Institutions Predictions

提高经济复杂性指数Saleh Albaik1，Mary Kaltenberg2,3，Mansour Alsaleh1，Cesar A.Hidalgo2 1复杂工程系统中心，Abdulaziz国王科技城2集体学习小组，麻省理工学院媒体实验室，麻省理工学院3联合国大学（UNU-MERIT），马斯特里赫特大学摘要：经济中有多少知识？近年来，各国出口的产品组合数据被用于构建经济复杂性的衡量指标，以估计经济体中可用的知识并预测未来的经济增长。在这里，我们引入了一个新的、更简单的经济复杂性指标（ECI+），该指标衡量了一个经济体的总出口量，并根据每种产品的出口难度进行了修正。我们使用1973年至2013年的数据，比较ECI+、经济复杂性指数（ECI）和适应度复杂性的能力，以使用混合OLS、随机效应模型和固定效应模型中的5年、10年和20年面板预测未来经济增长。我们发现，ECI+在预测经济增长的能力以及在大多数计量经济学规范中其估计量的一致性方面优于ECI和适应度。平均而言，ECI+的一个标准差增加与约4%-5%的年化增长相关。然后，我们将ECI+与实物资本、人力资本和制度的度量相结合，以找到一个稳健的经济增长模型。ECI+预测生长的能力及其系数的值对这些控制具有鲁棒性。

此外，我们还发现，人力资本、政治稳定和腐败控制；与未来经济增长正相关，初始收入与增长负相关，与传统增长文献一致。最后，我们使用ECI+生成未来20年的经济增长预测，并将这些预测与使用ECI和适应度获得的预测进行比较。这些发现改进了估算经济体知识强度和预测未来经济增长的方法。关键词：经济复杂性、知识密集度、经济增长、国际发展几十年来，经济增长的理论和实证一直试图理解为什么一些经济体的增长速度比其他经济体快。早期文献集中于简单生产要素的积累，如劳动力和物质资本1。但很快，文献变成了更细微的因素，如人力资本2,3、制度4,5、社会资本6-8和技术变革9,10。然而，即使综合起来，这些因素也无法完全解释经济增长。因此，经济增长仍然存在一些问题，体现在全要素生产率（TFP）的理念中，TFP是一种衡量经济产出的指标，不能用要素的可用性来解释。也就是说，衡量一个经济体每单位投入能产生多少产出。在过去十年中，为了理解全要素生产率，出现了一篇关于经济复杂性11-21的新文献，其目的不是识别单个因素，而是间接衡量它们的组合。

假设是，如果增长取决于各种因素的组合以及有效利用这些因素的能力，那么，通过观察这些因素在各国生产和出口的产品的多样性和成熟度中的表现，应该能够衡量预测增长的各种因素的组合。考虑出口鲜鱼。鲜鱼是一种需要特定物质资本投入的产品，如可靠的电网和冷藏库，但也需要特定的制度因素，如遵守国际植物检疫标准。然而，生产和出口鲜鱼还需要对水产养殖和全球鱼类市场有专门的了解。这意味着，只要观察一个国家出口鲜鱼，就可以告诉我们一个经济体中是否存在特定的技术、人力和制度因素。通过研究经济复杂性指标预测未来经济增长的能力，验证了经济复杂性指标的有效性。一旦我们控制了一个国家的初始收入水平，经济复杂性就可以高度预测未来的经济增长11,22，而这一观察结果对于控制大量因素（从人力资本因素到竞争力和制度衡量）22来说是有力的。也就是说，根据其生产结构，收入低于我们预期的国家比收入过高的国家增长更快。此外，最近的研究还表明，经济复杂程度相对较高的国家往往收入不平等程度较低，即使在控制了教育、收入和制度的措施14之后也是如此。

经济复杂性预测增长的能力支持了经济学中已确立的观点，例如经济增长需要制度、教育、知识、诀窍和技术。然而，这些复杂性度量的不同之处在于，它们避免了事先定义这些因素或其重要性的必要性。相反，这些衡量标准所依据的技术有助于从数据中确定经济体和活动的知识强度。这些内生定义依赖于简单的线性代数技术。例如，原始经济复杂性指数（ECI）11将一个经济体的复杂性定义为其产品的平均复杂性，将一个产品的复杂性定义为其出口国的平均复杂性。事实上，这个循环论证可以使用线性代数进行数学处理，并且有一个特征向量形式的解决方案，允许创建经济复杂性或知识强度的内生定义。这种技术创新有助于将这些经济复杂性指标与依赖于知识密集型活动外生定义的其他指标区分开来（例如，将某些部门（如服务或软件）定义为知识密集型，然后将知识密集度衡量为这些部门就业人数的比例）。这一创新也有助于这些措施在其他领域得到采用；例如，它们被用来利用专利数据23估计城市的创新能力。然而，这些衡量复杂性的指标并非没有限制。

经济复杂性指数的一个局限性是，它需要界定哪些国家出口哪些产品，在一个产品市场和经济规模相差多个数量级的世界里，这项任务并不容易完成。该公约将仅将一个国家在24个国家中具有明显比较优势的产品视为出口产品。然而，该定义引入了一个硬阈值，该阈值会在边界周围引入噪声。我们在这里介绍的经济复杂性度量（ECI+）通过使用连续定义避免了这一限制。ECI+将一个经济体的复杂性定义为一个国家的总出口量，根据每种产品的出口难度和该国出口经济的规模进行修正。要了解ECI+背后的直觉，请将大型飞机的出口与男式裤子的出口进行比较。大型飞机（空载重量>15000[千克]）是2015年第八大贸易产品（在4857种产品中，总出口额为1570亿美元），但只有三个国家（美国（37%）、法国（29%）和德国（20%）占大型飞机总出口额的86%以上。另一方面，男裤是第84大贸易产品（在4857种产品中，总出口额为249亿美元），但出口到许多国家，包括中国（22%）、孟加拉国（20%）、墨西哥（5.5%）、巴基斯坦（5.3%）、土耳其（5.3%）、德国（3.9%）、意大利（3.5%）、越南（3.1%）和突尼斯（2.7%）。这表明，平均而言，出口一美元的大型飞机比出口一美元的裤子更难；因为尽管其出口量很大，但大型飞机在一个国家的出口篮子中所占比例很小。

在本文中，我们将这一直觉形式化，以创建一个改进的经济复杂性度量，该度量通过出口每种产品的难度及其出口经济的规模来估计一个国家的总出口。但是，我们如何知道我们是否有一个很好的衡量经济复杂性的指标？如果经济复杂性度量的目标是预测一个经济体的创收潜力，那么经济复杂性的最佳度量应该是最能预测长期未来经济增长的度量。在这里，我们使用这一实用标准来比较我们新的经济复杂性度量（ECI+）与原始的经济复杂性指数（ECI）11和适应度复杂性指数17。我们发现，ECI+在短期和长期尺度上都优于原始经济复杂性指数和适应度复杂性指数，表明它是衡量经济复杂性的最佳方法。此外，我们发现ECI+为各种计量经济学规范（OLS、随机效应和固定效应模型）提供了一致的估计量，而适应度复杂性提供了不一致的估计量，并且并不总是显著的。最后，我们使用我们的结果预测未来20年的平均预期年化增长率。这些结果改进了利用出口数据估算经济复杂性的可用指标。数据我们使用麻省理工学院经济复杂性观察站（atlas.media.MIT.edu/about/data25）的国际贸易数据。我们选择了SITC-4 rev 2数据集，它提供了最长的时间序列；1962年至2014年。该数据集收集了250个国家和986种产品的贸易信息。

对于较短的时间序列，我们使用HS92（4位数）BACI数据集，该数据集提供了1995-2015年间226个国家/地区和1241种产品的更详细和精确的出口数据。为了减少噪音，我们通过删除城市规模的国民经济或没有可靠数据的经济来过滤数据。也就是说，我们重点关注2008年人口超过125万、当年出口超过10亿的国家。我们还排除了乍得（TCD）、伊拉克（IRQ）和阿富汗（AFG）。此外，我们还运行了四个时间相关的过滤器。每年，超过80%的国家的出口美元价值等于零时，我们将产品排除在外。2010年，这些产品只有“椰子”、“马尼拉大麻”和“铀和钍”。我们还排除了95%产品的美元价值等于零的国家（在2010年，没有国家会被排除在外）。如果全球出口额低于1000万美元，且出口额低于5000美元的任何国家的产品组合四舍五入为零，则我们也不包括该产品。经过这些筛选，我们2010年的最终样本（见SM）由121个国家组成，它们占全球GDP的96.75%，占全球贸易的83.37%。我们使用宾夕法尼亚大学世界表（PWT 9.0）中的GDP、人口、人力资本、工人数量和资本数据。国内生产总值数据是实际国内生产总值国民账户，以不变美元衡量2005年的国内生产总值26。我们使用世界银行治理指标（2011）中的机构措施，包括法治、发言权和问责制、腐败控制、监管质量、ZF效能、政治稳定以及没有暴力/恐怖主义。

方法在这里，我们描述了用于计算过去经济复杂性指标（ECI和适应度）的方法，并描述了我们引入的计算ECI+的方法。我们使用相同的精确数据估计所有指标。在所有情况下，我们都将Xcp设为一个矩阵，总结c国在产品p中的美元出口。为了估计原始经济复杂性指数（ECI）和适应度复杂性（F），我们首先需要定义一个显示比较优势（Rcp）矩阵。该矩阵告诉我们哪些国家是哪些产品的重要出口国。Rcp将各国与它们出口的产品联系起来，根据一国的总出口量和产品的全球市场，这些产品的出口量超过了我们的预期。在形式上，我们定义：（1） 在哪里   是c国在产品p中的预期出口。这等于一国出口经济的规模() 倍于该产品全球市场的规模() 除以世界贸易总额().  然后，如果一个国家有Rcp，我们将Mcp定义为1≥产品中为1，否则Mcp=0。Mcp包含有关一国重要出口的信息。使用Mcp，我们定义了一个国家的多样性(),  其出口的具有显示比较优势的产品数量（Rcp≥1） ，以及产品的普遍性(), 出口具有明显比较优势的产品的国家数量（Rcp≥1). 使用以下定义，经济复杂性指数（ECI）和产品复杂性指数（PCI）的定义是假设一个经济体的复杂性是其出口产品的平均复杂性，而产品的复杂性是其出口国的平均复杂性。

这种循环论证产生了以下迭代映射：将（3）放入（2）中，提供了一个特征值方程，其解是一个国家的经济复杂性指数。(2)(3)（4） 使用（3）上的（4）可以获得产品复杂性指数的解。类似地，使用方程式（2）和（3）的修改版本定义国家（Fc）和产品（Qp）的适应度复杂性指数。适应性和相关产品复杂性定义为映射的稳态：(4)（5） 按每个步骤后的平均值进行归一化：(6)（7） 其中{C}和{P}分别是样本中的国家数量和产品数量，初始条件为 和. 接下来，我们给出ECI+的公式。本文介绍了经济复杂性的度量。ECI+衡量的是一个经济体的总出口量，根据每种产品的出口难度进行修正。直觉是，能够出口知识密集型产品的国家会越来越少，即使这些产品有很大的市场。因此，我们通过出口每种产品的“困难程度”来修正每种产品的美元出口。为了计算修正后的出口量，我们让 是一个国家的出口总额。此外，我们让 （一种产品在平均国家中所占份额的一倍）是衡量一种产品出口难度的指标。这只是假设难以出口的产品在大多数国家的出口中所占份额很小（即使出口量很大）。