[논문 리뷰] Measuring the Knowledge Intensity of Economies with an Improved Measure of Economic Complexity

Saleh Albeaik, Mary Kaltenberg외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 18.

Economic and Technological Innovation인용 수 21

한 줄 요약

이 논문은 각 제품 수출의 난이도를 보정함으로써 총 수출을 조정하는 간단하면서도 더 정확한 경제 복잡성 측정지표인 ECI+를 소개한다. ECI+는 기존의 ECI 및 피트니스 지표보다 장기적인 경제 성장 예측에서 뛰어나며, 표준편차 1단위 증가 시 연율 성장률이 4–5% 높아지는 것으로 연결되며, 물리적 자본, 인적 자본, 제도를 통제한 후에도 뛰어난 내구성을 유지한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 경제의 지식 집약도를 반영하는 더 정확하고 단순한 경제 복잡성 측정지표를 개발하는 것.
• 수출 데이터를 활용해 기존 복잡성 지표를 개선함으로써 미래 경제 성장 예측을 향상시키는 것.
• ECI+의 신뢰성과 기존 지표인 ECI 및 피트니스와의 비교를 다중 경제모형에서 평가하는 것.
• 물리적 자본, 인적 자본, 제도와 같은 전통적 성장 결정요인과 ECI+를 통합하여 종합적인 성장 예측 모델을 구축하는 것.

제안 방법

• 각 제품 수출의 난이도를 보정함으로써 총 수출을 조정하는 새로운 경제 복잡성 지표인 ECI+를 제안하며, 수출 데이터에 기반한 단순화된 알고리즘을 사용한다.
• 1973년부터 2013년까지 다수 국가의 연간 수출 데이터를 활용해 시간적 추이에 따른 복잡성 측정치를 산출한다.
• 5년, 10년, 20년 성장 패널을 대상으로 풀리드 OLS, 무작위 효과, 고정 효과 모형을 사용해 ECI+의 예측 능력을 ECI 및 피트니스와 비교한다.
• 물리적 자본, 인적 자본, 제도 품질(예: 정치적 안정성, 부패 통제)을 통제한 조건에서 내구성 검증을 실시한다.
• ECI+를 활용해 향후 20년간의 경제 성장을 예측하고, ECI 및 피트니스가 생성한 예측과 비교한다.
• 표준 경제계량 기법을 사용해 다양한 모형 간 추정기 일관성과 계수 안정성을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ECI+는 ECI 및 피트니스와 같은 기존 복잡성 지표보다 미래 경제 성장 예측에서 더 정확하고 일관된 성과를 보이는가?
• RQ2 전통적 성장 요인(예: 인적 자본, 제도)과 함께 ECI+를 포함할 경우 성장 모형의 설명력은 어떻게 변화하는가?
• RQ3 ECI+의 표준편차 1단위 증가가 연율 경제 성장에 미치는 영향의 규모는 얼마인가?
• RQ4 다양한 경제계량 모형 사양과 모델 제어 조건에서 ECI+의 계수는 얼마나 내구성이 있는가?
• RQ5 ECI+ 기반의 향후 20년간 경제 성장 전망은 ECI 및 피트니스가 생성한 전망과 비교해 어떻게 다른가?

주요 결과

• 모든 모형 사양과 시간 범위에서 ECI+는 ECI 및 피트니스를 모두 능가하는 미래 경제 성장 예측 능력을 보인다.
• ECI+의 표준편차 1단위 증가는 약 4%에서 5%의 연율 성장률 증가와 관련이 있다.
• 물리적 자본, 인적 자본, 제도 품질을 통제한 후에도 ECI+의 계수는 여전히 내구성 있고 통계적으로 유의미하다.
• 인적 자본, 정치적 안정성, 부패 통제는 향후 경제 성장과 정의적으로 관련되어 있으며, 소득은 성장과 부정적 관련이 있다. 이는 전통적 성장 이론과 일치한다.
• ECI+는 ECI 및 피트니스보다 향후 20년간 더 일관되고 신뢰할 수 있는 장기 성장 전망을 제공한다.
• ECI+의 추정기는 ECI 및 피트니스 대비 풀리드 OLS, 무작위 효과, 고정 효과 모형 간에 더 높은 일관성을 보였다.