[論文レビュー] Improving the Economic Complexity Index

Saleh Albeaik, Mary Kaltenberg+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 18, 2017

Economic and Technological Innovation参考文献 23被引用数 15

ひとこと要約

本稿では、各製品の輸出難易度を補正することで、元々の経済的複雑性指数（ECI）を改善した、より洗練された経済的複雑性の指標であるECI+を導入する。1973年から2013年までのデータを用いて、ECI+はECIおよびFitnessを常に上回り、長期的な経済成長を予測する能力に優れている。ECI+が1標準偏差上昇すると、年平均成長率が4%〜5%上昇する。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• 経済の知識集積度を反映する、より正確で頑健な経済的複雑性の測定指標を開発すること。
• ECIやFitnessといった既存の指標に見られる、データノイズやモデル仕様への感受性といった限界を是正すること。
• 多様な計量経済モデルにおいて、将来の経済成長を予測する能力を高めるため、経済的複雑性指標の予測力を強化すること。
• ECI+を物理的資本、人的資本、制度といった従来の成長要因と統合し、包括的な成長モデルを構築すること。
• ECI+を用いて20年後の長期的経済成長予測を生成し、ECIおよびFitnessの予測と比較すること。

提案手法

• 各製品の輸出難易度を補正することで、輸出総額を調整したECI+という修正された経済的複雑性指数を提案し、輸出複雑性の正規化された指標を用いる。
• 1973年から2013年までの国レベルの5年、10年、20年パネルデータを用い、プールドOLS、ランダム効果、固定効果モデルを適用する。
• 重力モデル風のアルゴリズムを用いて製品の難易度を推定し、各製品を輸出する国々の数と、それらの輸出構成の多様性を調整する。
• 物理的資本、人的資本、政治的安定性、腐敗の抑止力を併せて含めた多変量成長モデルにECI+を統合する。
• 異なるモデル仕様と時間枠において、係数の安定性と予測精度を検証することで、モデルの頑健性を検証する。
• ECI+、ECI、Fitnessを用いて20年後の成長予測を生成し、アウトオブサンプル予測精度を用いて予測性能を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる計量経済モデルにおいて、ECI+はECIおよびFitnessと比較して、将来の経済成長を予測する能力でどのように差をつけるか？
• RQ2 ECI+が1標準偏差上昇した場合、年平均経済成長率に及ぼす影響の大きさはどの程度か？
• RQ3 物理的資本、人的資本、制度の質を制御した状況でも、ECI+の係数はどれほど頑健か？
• RQ4 ECI+と従来の成長要因をどのように組み合わせると、最も正確な長期的成長予測が得られるか？
• RQ5 20年間の予測期間において、ECI+の予測はECIおよびFitnessの予測と比較して、どれほど高い予測精度を示すか？

主な発見

• ECI+は、プールドOLS、ランダム効果、固定効果モデルのいずれにおいても、ECIおよびFitnessを常に上回り、将来の経済成長を予測する能力に優れている。
• ECI+が1標準偏差上昇すると、年平均成長率が約4%〜5%上昇する。
• 物理的資本、人的資本、政治的安定性、腐敗の抑止力を制御した状況でも、ECI+の係数は頑健で統計的に有意である。
• 人的資本、政治的安定性、腐敗の抑止力は、将来の経済成長と正の相関関係にあり、所得は成長と負の相関関係にある。これは、既存の文献と整合的である。
• ECI+は、ECIおよびFitnessよりも、20年後の経済成長予測をより正確に生成しており、優れた予測能力を示している。
• ECI+の推定値は、ECIおよびFitnessの推定値よりも、異なる計量モデルの仕様に対して一貫性が高く、より信頼性が高いかつている。