[논문 리뷰] Multidimensional Economic Complexity and Inclusive Green Growth

Viktor Stojkoski, Philipp Koch외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 17.

Economic and Technological Innovation인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 무역, 특허, 연구 논문 데이터를 통합하여 포괄적인 녹색 성장을 더 잘 예측할 수 있는 다차원 경제 복잡성 지수를 제안한다. 이러한 데이터 원천을 융합함으로써, 경제 성장, 소득 불평등, 배출 강도에 대한 예측 능력이 크게 향상되며, 세 부문에서 모두 뛰어난 국가들이 더 지속 가능하고 공정한 발전 결과를 달성함을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존의 무역 데이터에만 의존하는 전통적 경제 복잡성 지표가 혁신과 연구를 간과하는 한계를 해결하기 위해.
• 특허 출원 및 과학 논문을 경제 복잡성 프레임워크에 통합하여 기술적 및 혁신 능력을 포괄하기 위해.
• 다차원 복잡성이 국가 간 포괄적인 녹색 성장의 변동성을 어떻게 설명하는지 평가하기 위해.
• 무역, 혁신, 연구의 병합된 영향이 경제 성과, 불평등, 환경 지속 가능성에 어떻게 작용하는지 평가하기 위해.
• 지속 가능하고 공정한 발전을 향한 정책 유도를 위한 보다 종합적인 지표를 제공하기 위해.

제안 방법

• 저자들은 세계 무역, 특허 출원(WIPO), 과학 논문(Web of Science) 데이터를 융합하여 다차원 경제 복잡성 지수를 구축한다.
• 경제 복잡성 지수(ECI)와 유사한 네트워크 기반 접근법을 적용하지만, 엔트로피 기반 정규화를 사용해 기술적 및 연구 차원을 확장한다.
• 주성분 분석(PCA)을 사용하여 세 부문을 가중치 부여하고 통합된 복잡성 점수로 조합한다.
• 다차원 지수의 예측 능력을 1995~2015년 기간 동안 100개 이상의 국가에 대한 패널 데이터 회귀 모델을 통해 평가한다.
• R-제곱 및 외부 샘플 예측 정확도를 사용해 기존의 무역 중심 지표와의 성능을 비교한다.
• 무역, 혁신, 연구에서 높은 성과를 내는 국가들이 배출 강도, 소득 불평등, GDP 성장에 미치는 영향을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 특허 및 논문 데이터 통합이 포괄적인 녹색 성장을 위한 경제 복잡성 지표의 예측 능력을 얼마나 향상시키는가?
• RQ2 무역, 혁신, 연구에서 모두 높은 성과를 내는 국가들이 배출 강도를 얼마나 낮게 유지하는가?
• RQ3 무역 중심 지표보다 다차원 복잡성 지수가 미래의 경제 성장과 소득 불평등을 더 잘 설명할 수 있는가?
• RQ4 무역, 혁신, 연구가 지속 가능하고 공정한 발전 결과에 기여하는 상대적 기여도는 얼마인가?
• RQ5 무역, 기술, 지식 생산 간의 상호작용이 포괄적인 녹색 성장 궤적을 어떻게 형성하는가?

주요 결과

• 다차원 복잡성 지수는 국가 간 향후 GDP 성장과 소득 불평등 예측에서 기존의 무역 중심 지표보다 유의미하게 뛰어난 성능을 보인다.
• 무역, 특허, 연구에서 모두 높은 점수를 받는 국가는 혼합 또는 낮은 성과를 내는 국가들보다 25~30% 낮은 배출 강도를 기록한다.
• 특허 및 논문 데이터의 통합으로 인해 성장 예측의 R-제곱가 무역 중심 모델 대비 최대 18% 향상된다.
• 모델은 기술적 및 연구 능력이 초기 소득 수준과 제도적 품질을 통제한 후에도 장기적인 지속 가능한 발전의 강력한 예측 변수임을 보여준다.
• 세 부문에서 모두 높은 성과를 내는 국가는 시간이 지남에 따라 더 안정적이고 공정한 성장을 경험하며, Gini 계수도 낮아진다.
• 결과적으로, 포괄적인 녹색 성장은 무역, 혁신, 지식 생산이 서로 보완하고 상호 강화될 때 가장 잘 달성된다는 점이 밝혀졌다.