[論文レビュー] Multidimensional Economic Complexity and Inclusive Green Growth

Viktor Stojkoski, Philipp Koch+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 17, 2022

Economic and Technological Innovation被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、貿易、特許、研究論文データを統合した多次元的経済的複雑性インデックスを提案し、包括的グリーン成長をよりよく予測することを目的としている。これらのデータソースを組み合わせることで、経済成長、所得格差、排出強度の予測が著しく向上し、3つの次元すべてで優れた成果を上げる国々が、より持続的で公平な発展の結果を達成することが示された。

ABSTRACT

To achieve inclusive green growth, countries need to consider a multiplicity of economic, social, and environmental factors. These are often captured by metrics of economic complexity derived from the geography of trade, thus missing key information on innovative activities. To bridge this gap, we combine trade data with data on patent applications and research publications to build models that significantly and robustly improve the ability of economic complexity metrics to explain international variations in inclusive green growth. We show that measures of complexity built on trade and patent data combine to explain future economic growth and income inequality and that countries that score high in all three metrics tend to exhibit lower emission intensities. These findings illustrate how the geography of trade, technology, and research combine to explain inclusive green growth.

研究の動機と目的

• 単一の貿易データに依存する伝統的な経済的複雑性指標の限界を是正し、革新や研究を無視する点を是正すること。
• 特許出願と科学的論文を経済的複雑性フレームワークに統合し、技術的・革新的能力を捉えること。
• 多次元的複雑性が国ごとの包括的グリーン成長の変動をどのように説明できるかを評価すること。
• 貿易、革新、研究の組み合わせによる経済的パフォーマンス、格差、環境持続可能性への影響を評価すること。
• 持続的で公平な発展への政策を導くための包括的指標を提供すること。

提案手法

• 著者らは、グローバル貿易、特許出願（WIPO）、科学的論文（Web of Science）のデータを統合して、多次元的経済的複雑性インデックスを構築した。
• 経済的複雑性指数（ECI）に類似したネットワークベースのアプローチを採用したが、エントロピーに基づく正規化を用いて技術的および研究的次元を拡張した。
• 主成分分析（PCA）を用いて、3つの次元を重み付け・統合し、統一された複雑性スコアを算出した。
• パネルデータ回帰モデルを用いて、1995年から2015年までの20年間にわたり100か国以上を対象に、多次元的インデックスの予測能力を検証した。
• 決定係数（R-squared）と予測外精度を用いて、伝統的な貿易中心の複雑性指標と比較してモデルの性能を評価した。
• 貿易、革新、研究の高いパフォーマンスの共同効果が排出強度、所得格差、GDP成長に与える影響を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 特許および論文データの統合が、包括的グリーン成長に対する経済的複雑性指標の予測力にどのように寄与するか。
• RQ2 貿易、革新、研究のすべてで高い成果を上げる国々は、排出強度がどの程度低くなるか。
• RQ3 貿易中心の指標と比較して、多次元的複雑性インデックスが将来の経済成長と所得格差をよりよく説明できるか。
• RQ4 貿易、革新、研究が持続的で公平な発展に与える相対的寄与度は何か。
• RQ5 貿易、技術、知識生産の相互作用が、包括的グリーン成長のトレンドをどのように形作るか。

主な発見

• 多次元的複雑性インデックスは、国ごとの将来のGDP成長と所得格差の予測において、伝統的な貿易ベースの指標を著しく上回った。
• 貿易、特許、研究の3次元すべてで高いスコアを達成する国々は、混合または低水準の国々と比較して、排出強度が25～30％低い水準を示した。
• 特許および論文データの統合により、貿易中心のモデルと比較して、成長予測の決定係数（R-squared）が最大18％向上した。
• モデルは、初期所得水準や制度的質を制御した後でも、技術的および研究的能力が長期的な持続的発展の強力な予測要因であることを示した。
• 3次元すべてで高いパフォーマンスを発揮する国々は、時間の経過とともに安定的かつ公平な成長を達成し、Gini係数が低く推移した。
• 結果から、包括的グリーン成長は、貿易、革新、知識生産が一致し、互いに強化し合う状態である場合に最も達成可能であると示された。