[논문 리뷰] Productive Ecosystems and the Arrow of Development

Neave O’Clery, Muhammed A. Yıldırım외 1명|PubMed|2018. 07. 09.

Economic and Technological Innovation참고 문헌 32인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 국제 무역 데이터에서 유추된 능력 겹침을 바탕으로 한 제품 간의 유도적 네트워크인 Eco-Space를 소개한다. 이는 경제 발전을 능력 축적의 경로 의존적 과정으로 모델링한다. 네트워크는 제품 출현을 높은 정확도로 예측하며, 핵심-주변 구조와 저소득 및 중소득 국가들이 더 복잡한 산업으로 다각화하는 데 기여하는 전이 제품들을 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 국가 간 능력 축적의 경로 의존적 과정으로서의 경제 발전을 모델링하기 위해.
• 직접적인 능력 관측 없이 국제 무역 데이터를 이용해 제품 간 숨겨진 능력 겹침을 추론하기 위해.
• 산업 다각화의 유도적 동역학을 포착하는 예측 네트워크 모델인 Eco-Space를 구축하기 위해.
• 저소득 및 중소득 국가들에 특화된 전 세계 경제 발전의 전이 제품과 구조적 패턴을 식별하기 위해.
• 기존의 Product Space 모델에 비해 Eco-Space의 예측 능력을 비교하기 위해.

제안 방법

• 국가 간 공동 수출 패턴을 기반으로 제품 간 능력 겹침을 추정하기 위해 확률 모델을 사용한다.
• 각 제품의 '생태계'를 사전에 존재하는, 그 제품의 수출 경쟁력을 가능하게 하는 제품들의 집합으로 경험적으로 추정한다.
• 최대우도추정법을 적용하여 제품 간 공유 능력 수를 추론하며, 노이즈를 줄이기 위해 상위 3개의 겹침 제품을 사용한다.
• 추정된 능력 겹침을 반영한 간선 가중치를 가진 유도적 네트워크(Eco-Space)를 구축한다.
• Eco-Space와 Product Space의 근접도를 사용하여 제품 출현 예측을 위한 '밀도' 지표를 계산한다.
• AUC 평가를 통한 Probit 회귀 모델을 활용하여 Eco-Space와 Product Space의 예측 성능을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 관측되지 않은 핵심 능력 없이도 산업 다각화의 유도적, 경로 의존적 과정을 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ2 기본 능력 기반 네트워크(Eco-Space)의 예측 능력은 기존의 Product Space 모델에 비해 신제품 출현 예측에 얼마나 뛰어난가?
• RQ3 개발국의 다각화 과정에서 어떤 제품들이 전이 지점으로 작용하는가?
• RQ4 저소득 및 중소득 국가들은 시간이 지남에 따라 어떻게 전이 제품을 거쳐서 Eco-Space 네트워크의 핵심으로 이동하는가?
• RQ5 Eco-Space 네트워크에서 핵심-주변 또는 계층적 조직 같은 어떤 구조적 패턴이 드러나는가?

주요 결과

• Eco-Space 모델은 2009년에서 2015년 사이의 제품 출현을 예측할 때 AUC 0.78을 기록하여 Product Space 모델을 뚜렷이 뛰어넘는다.
• 저소득 및 중소득 국가들은 시간이 지남에 따라 네트워크의 주변부에 위치한 제품(전이 제품)에서 출하하는 방식에서 Eco-Space 네트워크의 핵심으로의 이동을 체계적으로 수행한다.
• Eco-Space는 핵심-주변 구조를 드러내며, 핵심 제품은 더 복잡하고 겹치는 능력이 요구되며 다각화의 핵심 기능을 수행한다.
• 전이 제품은 핵심 제품과 주변 제품 양쪽과 높은 겹침을 보이며, 더 복잡한 산업으로의 진입 문으로 작용한다.
• Eco-Space 밀도와 Product Space 근접도를 조합할 경우 모델의 예측 능력이 향상되어 상호 보완적인 정보가 있음을 시사한다.
• 상위 3개 겹침 제품을 기반으로 한 능력 겹침에 대한 최대우도 추정법은 노이즈를 감소시키고 예측의 안정성을 향상시킨다.