美国大都市地区的经济复杂性

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英文标题：
《The Economic Complexity of US Metropolitan Areas》
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作者：
Benedikt S. L. Fritz and Robert A. Manduca
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  We calculate measures of economic complexity for US metropolitan areas for the years 2007-2015 based on industry employment data. We show that the concept of economic complexity translates well from the cross-country to the regional setting, and is able to incorporate local as well as traded industries. The largest cities and the Northeast of the US have the highest average complexity, while traded industries are more complex than local-serving ones on average, but with some exceptions. On average, regions with higher complexity have a higher income per capita, but those regions also were more affected by the financial crisis. Finally, economic complexity is a significant predictor of within-decreases in income per capita and population. Our findings highlight the importance of subnational regions, and particularly metropolitan areas, as units of economic geography.
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中文摘要：
我们根据行业就业数据计算2007-2015年美国大都市地区的经济复杂性指标。我们表明，经济复杂性的概念可以很好地从跨国环境转化为区域环境，并且能够将本地和贸易行业结合起来。美国最大的城市和东北部的平均复杂度最高，而贸易行业的平均复杂度高于当地服务行业，但也有一些例外。平均而言，复杂程度较高的地区人均收入较高，但这些地区也受到金融危机的影响较大。最后，经济复杂性是人均收入和人口减少的重要预测因素。我们的研究结果强调了国家以下地区，尤其是大都市地区作为经济地理单元的重要性。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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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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PDF下载：
--> The_Economic_Complexity_of_US_Metropolitan_Areas.pdf (3.55 MB)

2022-6-23 20:01:15 上传

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关键词：大都市 复杂性 metropolitan Quantitative Contribution

Benedikt S.L.Fritz和Robert A.Manduca对美国大都市地区经济复杂性的研究*我们根据行业就业数据计算2007-2015年美国大都市地区的经济复杂性指标。我们表明，经济复杂性的概念可以很好地从跨国环境转化为区域环境，并且能够将本地和贸易行业合并。美国最大的城市和东北部的平均复杂度最高，而平均而言，贸易行业比本地服务行业更复杂，但也有一些例外。平均而言，复杂度较高的地区人均收入较高，但这些地区也受到金融危机的影响较大。最后，经济复杂性是人均收入和人口内部下降的重要预测因素。我们的发现突出了次国家地区，尤其是大都市地区作为经济地理单元的重要性。一、 引言在过去十年中，在描述和分析各国的生产结构以及各国经济发展的路径方面取得了很大进展。经济复杂性的新衡量标准在从出口产品推断国家生产能力信息方面显示出巨大潜力（Hidalgo和Hausmann，2009；Tacchella等人，2012）。

这些指标在预测国民经济增长方面比传统的预测指标（如教育水平、机构和当前GDP人均）更有效（Hausmann等人，2014；Cristelli等人，2013），并且它们已成为广泛使用的国民经济绩效指标（OECD，2017）。鉴于复杂性度量在国家层面的有效性，自然会将其应用于国家以下和大都市地区，这是经济地理的基本单位（Jacobs，1969；Storper，1997）。已经尝试在中国、澳大利亚和美国应用这些指标（Gao和Zhou，2018；Reynolds等人，2018；Sbardella、Pugliese和Pietroniro，2017）。然而，为国家设计的方法是否适用于国家以下各级环境仍然存在关键问题。此外，还有一个问题，即这些方法是否可以扩展到主导大多数发达国家经济的服务部门（Buera和Kaboski，2012），或者这些方法是否仅限于为其开发的实物商品。一个相关的问题是，是否只包括贸易行业或当地行业（Porter，2003）。*弗里茨：齐柏林大学，Am Seemooser Horn 20，88045 Friedrichshafen，Germany，b。fritz@zeppelin-大学。网曼杜卡：哈佛大学社会学系，马萨诸塞州剑桥市柯克兰街33号，邮编02138，rmanduca@g.harvard.edu.致谢：我们感谢Dominik Hartmann、Jarko Fidrmuc、Marcel Tyrell、Akira Sasahara和温哥华北美区域科学会议的与会者提出了有益的意见和想法。此外，Benedikt Fritz还被指定为Cusanswerk的资金来源。2工作文件2019年1月在本文中，我们制定了2007年至2015年间美国大都市地区的经济复杂性指标。

利用美国人口普查县商业模式中的就业数据，我们能够包括该国几乎所有类型的经济活动。我们表明，美国各大都市地区经济活动的空间分布符合经济复杂性分析的标准。经济发达的主要城市往往有各种类型的工业，既有普通工业，也有专门工业：洛杉矶生产手袋和导弹。但欠发达的地铁往往只有共同的行业。这种模式在各国都有很好的记录，是美国经济地理学的核心。由于这一结论适用于本地行业和贸易行业，我们认为这两个行业都应纳入分析。此外，我们还表明，在美国，相互竞争的经济复杂性算法之间的差异（Albeaik et al.，2017a；Pietroniro et al.，2017）相对较小。更重要的是确定一个地区的行业存在的方法。我们比较了五种不同的输入矩阵设计方法，并采用了两种结合相对和绝对就业阈值的措施。这种方法能够更好地捕获大型和多样化城市的混合能力。我们发现，复杂度最高的地区是主要城市，尤其是洛杉矶、纽约和芝加哥，而贸易行业的复杂度往往高于本地服务行业。平均而言，美国东北部地区是最复杂的地区，尽管在地中海和农村地区之间的区别更大。

在横截面回归中，复杂度较高的城市人口和人均收入显著较高，控制了许多社会、经济和制度特征。然而，在面板内回归中，经济复杂性的增加是人口和人均收入下降的一个显著负预测因子。基于当前复杂性预测未来增长的回归表明，高复杂度地区在大衰退中承受的影响更大。论文的其余部分组织如下：下一节简要回顾了以往关于经济复杂性和区域经济发展的研究。以下各节介绍了数据和复杂性方法，并讨论了与构建国家以下版本复杂性相关的几个理论和方法挑战。在分析了经济复杂性在区域背景下的一般可转移性之后，我们进行了回归分析。本文最后对未来研究的意义进行了讨论。二、文献综述a。研究生产结构：能力方法经济复杂性衡量标准借鉴了研究人员所称的“能力方法”来理解经济发展（Hausmann et al.，2014）。在这种方法中，一个经济体被视为一个知识积累系统，它的繁荣取决于它是否能够提供更多的信息美国大都市地区的经济复杂性增长（Hidalgo，2015）。生产性知识被认为存在于离散单元或能力中，例如焊接金属的能力或旋转螺纹的能力。将这些能力结合起来，可以产生系统及其产品和服务的主要经济产出（Hidalgo等人，2007年；Hidalgo和Hausmann，2009年）。

复杂性研究人员的关键主张是，虽然通常不可能直接观察能力，但可以从行业的存在中推断出能力：如果一个经济体能够有竞争力地生产手袋，那么它必须具备手袋生产所需的任何能力。通过研究所生产产品的集合，可以确定特定地区必须具备的能力组合。对发展政策的影响是，各国最容易通过向密切相关的行业/产品多样化实现增长，很难向不太相似（可能更复杂）的行业/产品扩张（Hidalgo等人，2018年）。各地区也是如此（Kogler、Rigby和Tucker，2013）。经济复杂性指数（ECI）旨在衡量经济能力组合的总体复杂性水平，并预测其未来发展（Hausmann et al.，2014）。关于该算法的计算方法存在一些争议（Albeaik等人，2017a；Pietroniro等人，2017年），并且已将模糊度指数（F I）确定为经济复杂性的一种替代测量方法（Taccella等人，2012年）。B、 研究区域经济大多数关于经济复杂性的研究都是在国家一级进行的。然而，使用大都市圈作为经济分析的基本单位有着令人信服的理论和实证理由。

从理论角度来看，区域是集聚开始的地理实体（Glaeser et al.，1992；Marshall，1890），也是发展新产业的地理实体（Jacobs，1969）。他们可以在功能上定义为可以在没有摩擦的情况下进行面对面会议的地理位置（Storper和Venables，2004）。从经验上看，一个国家内各地区的经济表现差异往往与国家之间的差异相当，甚至与发展水平非常不同的国家之间的差异。例如，2017年，Sanfransico MSA的人均GDP为90000美元，是McAllenTexas MSA的四倍多（美国经济分析局，2017年）。这大致是美国整体人均GDP与秘鲁人均GDP的比率（国际货币基金组织，2017年）。由于这些原因，区域科学家长期以来一直试图了解国家以下区域的经济表现，并使用大量的度量和概念来描述区域经济（Isard和Reiner，1966；Storper，2011）。其中许多方法，如能力方法，都侧重于区域的生产结构，尤其是其出口行业。例如，确定一个地区的“经济基础”（Andrews，1953年；Heilburn，1981年）、“增长极”（Parr，1973年；Perroux，1955年）、关联产业的竞争集群（Porter，1998年），以及工业4工作文件（2019年1月）多样性的范围和类型（Frenken、Van Oort和Verburg，2007年）。就美国而言，近年来为关注区域发展提供了规范和积极的案例（Storper，2018）。自1980年以来，收入水平区域趋同的长期趋势已经停滞并开始逆转（Ganong和Shoag，2017；Manduca，2018；Amos，2014）。

一小部分幸运的地区变得更加富裕，而该国其他地区的收入却停滞不前，以至于他们与全球其他城市的联系可能比与自己腹地的联系更紧密（Sassen 1991）。这种分歧导致大众媒体对区域经济表现产生了极大的兴趣，并呼吁决策者将区域经济发展视为国家政策的核心问题（Badger、Bui和Pearce，2016；Block，2019；Leonhardt，2018；Longmann，2015）。C、 以往关于区域复杂性的研究此前曾多次尝试将经济复杂性的视角聚焦于区域或国家以下各级的生产结构。这些分为两大类。一些研究使用了从国际贸易数据计算出的经济复杂性指标，就像原始跨国研究一样，然后通过对各地区的工业投资组合进行（美元）加权平均来计算各地区的复杂性。Reynolds等人（2018年）描述了澳大利亚各州的生产结构，并发现州际和世界其他地区出口的微小差异对相对复杂性有很大影响。这方面的其他项目将特定国家置于全球产品空间的背景下，如土耳其（Erkan和Yildirici，2015）、荷兰（Zaccaria等人，2016）和撒哈拉以南非洲（Abdon和Felipe，2011）。第二组研究与本文一样，使用国家经济网络从头计算复杂性。Gao和Zhou（2018）根据上市公司的数量计算了中国各省的ECI和F I。他们证实了复杂性与增长之间正相关的跨国发现。

Ch'avez、Mosqueda和G'omez Zald'ivar（2017）没有使用每个部门的企业数量，而是使用跨部门就业来计算墨西哥各州的ECI，并提供证据表明一个州的ECI越高，其人均GDP就越高。另一个值得注意的方法包括Cicerone、McCann和Venhorst（2017），他们试图说明一个地区在产品空间中的地位。将一个省份的出口在出口网络中的中心度与所揭示的比较优势的绝对值（RCA，见下文）相结合，可以表明意大利地理位置较好的省份拥有更强的区域发展。令人惊讶的是，迄今为止，美国受到的关注相对较少。Sbardella、Pugliese和Pietronero（2017）曾试图计算美国国家以下地区的复杂性指标。他们研究了经济复杂性、人均GDP和工资不平等之间的关系。将货币/总发展数据与“复杂相对论与发展指数”中的能力相结合，根据美国大都市地区5工资/劳动力数据的经济复杂性，它们涵盖了两个不同的地理范围：一方面是国家，另一方面是美国县。然而，对于县的分析，它们只有非常粗略的工业分类，只有89个3位数的NAICS类别。这可能无法提供足够的分辨率来区分常见功能和不常见功能（有关支持复杂性分析的程式化事实如何在低于4位数NAIC的聚合级别上分解的调查，请参见附录B1）。此外，使用工资数据解释工资不平等和平均工资可能会加强对反向因果关系的一般关注。三、 数据我们使用美国人口普查县商业模式（CBP）的数据。

这些以生产为导向的数据提供了全美NAICS行业分类和县的就业人数。该数据库由商业登记册（BusinessRegister）构建，商业登记册是美国所有已知单一和多机构公司的人口普查数据库，通过调查和行政记录相结合的方式创建（美国人口普查局，2017年）。每年3月12日这一周的就业估计数据都会发布。CBPD数据涵盖了美国的大多数经济活动，但作物和动物生产、铁路运输、某些类型的金融基金、个体经营者和大多数政府活动除外。美国海关与边境保护局的数据提供了按县和NAICS行业代码划分的总就业人数。如果在某个县的行业部门中，雇主太少，无法保持匿名，那么观察就会被压制。根据总就业规模，将这些观察结果分为十二个类别之一。我们将这些观察结果替换为确定尺寸范围的中点。总的来说，2015年，我们直接观察到约9900万员工的就业情况，并根据规模代码估算出2600多万员工的就业情况。这为我们提供了覆盖约1.25亿员工的atotal数据集，约为2015年3月平民就业水平的84%（美国劳工统计局，2017年）。我们使用美国海关与边境保护局2007-2015年的数据来衡量经济复杂性。美国海关与边境保护局（CBP）数据的一个优点是，由于它基于就业而非出口，因此它包括服务业和商品生产业。如果大多数（基于出口/产品的）经济复杂性指标都推断出先进服务业的存在，因为它们是制造复杂产品所必需的，那么我们就是在直接观察这些行业。