[論文レビュー] Measuring the Knowledge Intensity of Economies with an Improved Measure of Economic Complexity

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

Economic and Technological Innovation被引用数 21

ひとこと要約

本稿では、各製品の輸出の難易度を補正することで、輸出総額を調整した、より簡素かつ正確な経済複雑性の指標であるECI+を導入する。ECI+は、ECI や Fitness といった既存の指標を上回り、長期的な経済成長を予測する能力に優れ、1標準偏差の上昇が年平均4〜5%の成長率上昇と関連している。物理的資本、人的資本、制度を制御しても、その有効性は安定している。

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、より正確で簡素な経済複雑性の測定法を開発すること。
• 輸出データを用いて、既存の複雑性指標を改善することで、将来の経済成長の予測を高めること。
• ECI+ の妥当性を、ECI や Fitness といった既存の指標と比較し、複数の計量経済モデルで検証すること。
• 物理的資本、人的資本、制度といった従来の成長要因とECI+を統合し、包括的な成長予測モデルを構築すること。

提案手法

• 輸出データに基づく簡素化されたアルゴリズムを用い、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新しい経済複雑性指数であるECI+を提唱する。
• 1973年から2013年までの年次輸出データを、多数の国に対して適用し、時間的系列における複雑性の測定値を算出する。
• 5年、10年、20年分の成長パネルデータを用いて、プールドOLS、ランダム効果、固定効果モデルを用い、ECI+ の予測能力をECI や Fitness と比較する。
• 物理的資本、人的資本、制度的質（例えば、政治的安定性、腐敗の抑止）を制御する条件で、妥当性の検証を実施する。
• ECI+ を用いて、今後20年間の経済成長を予測し、ECI や Fitness による予測と比較する。
• 標準的な計量経済手法を用い、推定器の一貫性と係数の安定性が、複数のモデル間でどのように保たれるかを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ECI+ は、ECI や Fitness といった既存の複雑性指標よりも、将来の経済成長をより正確かつ一貫して予測できるか？
• RQ2 人的資本、制度といった従来の成長要因と併せてECI+を組み込むことで、成長モデルの説明力はどのように向上するか？
• RQ3 ECI+ が1標準偏差上昇した場合、年平均経済成長率にどの程度の影響を与えるか？
• RQ4 ECI+ の係数は、異なる計量経済的仕様やモデルの制御条件下でも、どの程度の妥当性を示すか？
• RQ5 今後20年間のECI+に基づく成長予測は、ECI や Fitness による予測と比べて、どのように異なるか？

主な発見

• ECI+ は、すべてのモデル仕様と時間枠において、ECI や Fitness を上回り、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%から5%上昇する。
• 物理的資本、人的資本、制度的質を制御しても、ECI+ の係数は安定的かつ統計的に有意である。
• 人的資本、政治的安定性、腐敗の抑止は、将来の経済成長と正の相関を示す一方、所得は成長と負の相関を示し、従来の成長文献と整合的である。
• ECI+ は、ECI や Fitness よりも、今後20年間の長期的成長予測において、より一貫性があり信頼性が高い。
• ECI+ の推定器は、プールドOLS、ランダム効果、固定効果モデルの間で、他の代替指標よりも高い一貫性を示している。