[論文レビュー] The different structure of economic ecosystems at the scales of companies and countries

Dario Laudati, Manuel Sebastian Mariani+2 more|Zurich Open Repository and Archive (University of Zurich)|Feb 3, 2022

Economic and Technological Innovation被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、国レベルの輸出エコシステムにはグローバルなネスト構造が見られる一方で、企業レベルの輸出ネットワークには局所的・ブロック内ネスト構造しか示さないことを明らかにした。これは、企業と国との間で根本的な構造的差異があることを示唆している。独自のイタリア企業レベルの輸出データセットを用いて、著者らは経済的複雑性アルゴリズムが、製品ベースのモジュラー・ブロック内に適用されない限り、企業スケールでは機能しないことを示し、企業の競争力分析に新たな物理的フレームワークを提供した。

ABSTRACT

A key element to understand complex systems is the relationship between the spatial scale of investigation and the structure of the interrelation among its elements. When it comes to economic systems, it is now well-known that the country-product bipartite network exhibits a nested structure, which is the foundation of different algorithms that have been used to scientifically investigate countries' development and forecast national economic growth. Changing the subject from countries to companies, a significantly different scenario emerges. Through the analysis of a unique dataset of Italian firms' exports and a worldwide dataset comprising countries' exports, here we find that, while a globally nested structure is observed at the country level, a local, in-block nested structure emerges at the level of firms. Remarkably, this in-block nestedness is statistically significant with respect to suitable null models and the algorithmic partitions of products into blocks have a high correspondence with exogenous product classifications. These findings lay a solid foundation for developing a scientific approach based on the physics of complex systems to the analysis of companies, which has been lacking until now.

研究の動機と目的

• 国-製品輸出ネットワークで観察されたネスト構造が、企業レベルでも同様に存在するかどうかを調査すること。
• 国レベルで有効な既存の経済的複雑性アルゴリズムが、企業レベルのデータに適用可能かどうかを特定すること。
• 国システムとは構造的に異なることから、企業の競争力分析に適切なエコシステムの境界を同定すること。
• 統計的ノイズモデルと情報理論的指標を用いて、企業-製品ネットワークにおけるブロック内ネスト構造の存在を検証すること。
• これまで国レベルの研究に限られていた、物理的複雑系手法を企業経済分析に応用する基盤を確立すること。

提案手法

• 企業-製品二部ネットワークおよび国-製品二部ネットワークに、フィットネス-複雑性アルゴリズムを適用し、製品の複雑性と企業のフィットネススコアを計算した。
• 計算された製品複雑性スコアの経済的妥当性を検証するため、外部ベンチマークとしてログPRODYインデックスを用いた。
• 観察されたネスト構造の有意性を検証するために、統計的ノイズモデル（ランダム化ネットワーク）を用い、p値はパーミュテーションテストにより算出した。
• モジュラリティ最大化とブロック内ネスト構造に基づくコミュニティ検出アルゴリズムを用いて、製品および企業の自然なグループ化を同定した。
• 異なるパーティショニング手法のクラスタリング結果を比較するために、調整済み相互情報量（AMI）を用いた。これには、HS製品分類に基づくものも含まれる。
• アルゴリズムによるパーティショニングと、外生的HS分類システム（HSセクションおよびHSチャプター）を比較し、一致度と妥当性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 国レベルの輸出エコシステムで観察されたネスト構造が、企業レベルでも同様に現れるか？
• RQ2 国レベルで有効な標準的な経済的複雑性アルゴリズムが、企業レベルの輸出データに直接適用可能か？
• RQ3 企業の競争力分析に適切なエコシステムスケールは何か—グローバルスケールか、それとも局所的モジュラー・グループ化か？
• RQ4 企業-製品ネットワークにおけるブロック内ネスト構造は、ノイズモデルに対して統計的に有意かつ頑健か？
• RQ5 アルゴリズムによる企業および製品のパーティショニングは、HS分類のような既存の外生的製品分類とどれほど一致するか？

主な発見

• 国-製品ネットワークは、先行する経済的複雑性文献と整合する強いグローバルネスト構造を示した。
• 企業-製品ネットワーク全体としてはグローバルネスト構造が欠如しており、国レベルの企業スケールに標準的な経済的複雑性アルゴリズムを適用しても効果がなかった。
• 製品コミュニティに基づくモジュラー・ブロックに企業-製品ネットワークを分割した際、統計的に有意なブロック内ネスト構造が顕在した。
• ブロック内ネスト構造はノイズモデルに対して頑健であり、大多数のブロックでp値がλ=0.05未満であったため、非ランダムな組織構造であると示された。
• アルゴリズムによる企業および製品のパーティショニングは、外生的HS分類（HSチャプターではAMI > 0.8）と高い一致度を示し、モジュラー構造の妥当性が裏付けられた。
• フィットネス-複雑性アルゴリズムは、ブロック内に適用した際、製品複雑性ランクがログPRODYインデックスと中程度の相関を示し、経済的妥当性が確認された。