[논문 리뷰] The different structure of economic ecosystems at the scales of companies and countries

Dario Laudati, Manuel Sebastian Mariani외 2명|Zurich Open Repository and Archive (University of Zurich)|2022. 02. 03.

Economic and Technological Innovation인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 국가 수출 생태계가 세계적 중첩성을 보이는 반면 기업 수준의 수출 네트워크는 지역적, 블록 내 중첩성만을 보이며, 기업과 국가 간 기본적인 구조적 차이를 시사한다. 고유한 이탈리아 기업 수준 수출 데이터셋을 활용해 저자들은 경제 복잡성 알고리즘을 기업 규모에 적용할 수 없음을 입증하며, 모듈러한 제품 기반 블록 내에서만 효과가 있음을 보여주며, 기업 경쟁력 분석을 위한 새로운 물리 기반 프레임워크를 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 국가-제품 수출 네트워크에서 관찰된 중첩 구조가 기업 수준에서도 존재하는지 조사하기 위해.
• 국가 규모에서 효과적인 기존 경제 복잡성 알고리즘이 기업 수준 데이터에 적용 가능한지 결정하기 위해.
• 국가 시스템과의 구조적 차이를 고려할 때, 기업 경쟁력 분석을 위한 적절한 생태계 경계는 무엇인지 특정하기 위해.
• 통계적 근본 모델과 정보 이론적 측정법을 사용하여 기업-제품 네트워크에서 블록 내 중첩성의 존재를 검증하기 위해.
• 이전에 국가 수준 연구에 국한되었던 물리 기반 복잡계 방법론을 기업 경제 분석에 적용할 수 있는 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 기본 제품 복잡성과 기업 적합도 점수를 계산하기 위해, 국가-제품 및 기업-제품 이분 네트워크에 모두 피트니스-복잡성 알고리즘을 적용하였다.
• 계산된 제품 복잡성 점수의 경제적 관련성을 검증하기 위해 외부 기준으로 로그 PRODY 지수를 사용하였다.
• 관측된 중첩성의 유의미성을 검증하기 위해 통계적 근본 모델(랜덤화된 네트워크)을 사용하였으며, p-값은 순열 검증을 통해 계산되었다.
• 모듈러한 제품 커뮤니티 기반으로 블록을 나누어 자연스러운 제품 및 기업 그룹화를 식별하기 위해 모듈러리티 최적화와 블록 내 중첩성 기반의 커뮤니티 탐지 알고리즘을 활용하였다.
• 다양한 분할 방법의 클러스터링 결과를 비교하기 위해 조정된 상호정보량(AMI)을 사용하였으며, 이는 HS 제품 분류 기반의 결과도 포함된다.
• 알고리즘 기반 분할 결과를 외생적 HS 분류 체계(HS 섹션 및 HS 챕터)와 비교하여 대응성과 타당성을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 국가 수출 생태계에서 관찰된 중첩 구조가 기업 수준에서도 나타나는가?
• RQ2 국가 규모에서 효과적인 표준 경제 복잡성 알고리즘이 기업 수준 수출 데이터에 직접 적용 가능한가?
• RQ3 기업 경쟁력 분석을 위한 적절한 생태계 규모는 전 세계적 규모인지, 아니면 지역적 모듈러한 그룹화인가?
• RQ4 기업-제품 네트워크에서 관찰된 블록 내 중첩성이 통계적으로 유의미하고 근본 모델에 대해 강건한가?
• RQ5 알고리즘 기반의 기업 및 제품 분할이 기존의 외생적 제품 분류 체계(HS)와 얼마나 잘 일치하는가?

주요 결과

• 국가-제품 네트워크는 이전의 경제 복잡성 문헌과 일치하는 강력한 세계적 중첩성을 보였다.
• 전체 기업-제품 네트워크는 세계적 중첩성이 결여되어 있어, 표준 경제 복잡성 알고리즘을 기업 수준에서 국가 규모로 그대로 적용할 경우 효과가 떨어진다.
• 제품 커뮤니티 기반으로 기업-제품 네트워크를 모듈러한 블록으로 분할할 경우 통계적으로 유의미한 블록 내 중첩성이 나타난다.
• 블록 내 중첩성은 근본 모델에 대해 강건하며, 대부분의 블록에서 p-값이 λ=0.05 이하이므로 비랜덤한 조직 구조임을 시사한다.
• 알고리즘 기반의 기업 및 제품 분할 결과는 외생적 HS 분류 체계와 높은 일치성을 보이며(HS 챕터 기준 AMI > 0.8), 모듈러한 구조의 타당성을 검증한다.
• 피트니스-복잡성 알고리즘은 블록 내에서 적용했을 때 제품 복잡성 순위가 로그 PRODY 지수와 중간 정도의 상관관계를 보이며, 경제적 관련성을 확인한다.