[論文レビュー] Productive Ecosystems and the Arrow of Development

Neave O’Clery, Muhammed A. Yıldırım+1 more|PubMed|Jul 9, 2018

Economic and Technological Innovation参考文献 32被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、国際貿易データから推定される能力の重複に基づいて構築された、製品間の指向性を持つネットワーク、Eco-Space を導入する。経済発展を能力蓄積の経路依存的プロセスとしてモデル化し、ネットワークが製品の出現を高い精度で予測できることを示している。また、コア・パーリフェリ構造と、低・中所得国がより複雑な産業へ多様化するための遷移製品を明らかにした。

ABSTRACT

Economic growth is associated with the diversification of economic activities, which can be observed via the evolution of product export baskets. Exporting a new product is dependent on having, and acquiring, a specific set of capabilities, making the diversification process path-dependent. Taking an agnostic view on the identity of the capabilities, here we derive a probabilistic model for the directed dynamical process of capability accumulation and product diversification of countries. Using international trade data, we identify the set of pre-existing products, the product Ecosystem, that enables a product to be exported competitively. We construct a directed network of products, the Eco Space, where the edge weight corresponds to capability overlap. We uncover a modular structure, and show that low- and middle-income countries move from product communities dominated by small Ecosystem products to advanced (large Ecosystem) product clusters over time. Finally, we show that our network model is predictive of product appearances.

研究の動機と目的

• 国ごとの能力蓄積の経路依存的プロセスとして経済発展をモデル化すること。
• 直接的な能力観測なしに、国際貿易データを用いて隠れた製品間の能力重複を推定すること。
• 産業多様化の指向的ダイナミクスを捉える予測ネットワークモデル（Eco-Space）を構築すること。
• 低・中所得国におけるグローバル経済発展の遷移製品と構造的パターンを特定すること。
• Eco-Space の予測性能を標準的な Product Space モデルと比較すること。

提案手法

• 国をまたがる共同輸出パターンに基づいて、製品間の能力重複を確率的モデルで推定する。
• 各製品の「エコシステム」を、その輸出競争力に寄与する事前に存在する製品の集合として経験的に推定する。
• 最尤推定法を用いて、上位3つの重複製品を用いてノイズを低減することで、製品間の共有能力数を推定する。
• 推定された能力重複を反映した重み付き有向ネットワーク（Eco-Space）を構築する。
• Eco-Space と Product Space の近接性を用いて、製品出現予測のための「密度」指標を計算する。
• AUC 評価を用いた Probit 回帰モデルを用いて、Eco-Space と Product Space の予測性能を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 直接的な能力観測ができない状況で、指向的かつ経路依存的な産業多様化プロセスをどのようにモデル化できるか。
• RQ2 標準的な Product Space と比較して、能力に基づくネットワーク（Eco-Space）の予測性能はどの程度か。
• RQ3 開発途上国における多様化プロセスにおいて、どの製品が遷移点として機能するか。
• RQ4 低・中所得国は、時間の経過とともにどのようにして遷移製品からネットワークのコアへと移行するか。
• RQ5 Eco-Space ネットワークに、コア・パーリフェリ構造や階層的組織といった構造的パターンがどのように現れるか。

主な発見

• Eco-Space モデルは、2009年から2015年の製品出現予測において AUC 0.78 を達成し、Product Space モデルを顕著に上回った。
• 低・中所得国は、時間の経過とともに、周辺部（遷移製品）に位置する製品の輸出から、Eco-Space ネットワークのコアへと体系的に移行する。
• Eco-Space はコア・パーリフェリ構造を明らかにし、コア製品はより複雑で重複する能力を必要とし、多様化のハブとして機能する。
• 遷移製品は、コア製品と周辺製品の両方に高い重複を持つ製品として特定され、より複雑な産業への入り口として機能する。
• Eco-Space の密度と Product Space の近接性を組み合わせることで、予測性能が向上し、両者の情報が補完的であることが示された。
• 上位3つの重複製品に基づく能力重複の最尤推定法は、ノイズを低減し、予測の安定性を向上させた。