[논문 리뷰] Improving the Economic Complexity Index

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

Economic and Technological Innovation참고 문헌 23인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 각 제품 수출의 난이도를 보정함으로써 원래의 경제복잡도지수(ECI)를 개선한 ECI+라는 보완된 경제복잡도 측도를 소개한다. 1973년부터 2013년까지의 데이터를 바탕으로 ECI+는 ECI 및 피트니스와 비교해 장기적인 경제성장 예측에서 일관되게 뛰어난 성능을 보이며, ECI+가 한 표준편차 증가할 경우 연간 성장률이 약 4%~5% 높아진다.

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 집약성을 반영하는 더 정확하고 견고한 경제복잡도 측도를 개발하기 위해.
• ECI 및 피트니스와 같은 기존 측도의 한계를 해결하기 위해, 이는 데이터 노이즈와 모델 사양에 민감할 수 있기 때문이다.
• 다양한 회귀 모형에서 미래 경제성장에 대한 경제복잡도 측도의 예측 능력을 향상시키기 위해.
• ECI+를 전통적인 성장 결정요인인 물적자본, 인적자본, 제도와 통합하여 종합적인 성장 모델을 구축하기 위해.
• ECI+, ECI, 피트니스를 사용하여 장기적인 경제성장 전망(20년)을 도출하고, 이들을 상호 비교하기 위해.

제안 방법

• 각 제품 수출의 난이도를 보정하여 총 수출량을 조정하는 ECI+를 제안하며, 수출 복잡도의 정규화된 척도를 사용한다.
• 1973년부터 2013년까지의 국가 수준 데이터를 바탕으로 5년, 10년, 20년 패널을 활용해 풀리그리션 OLS, 무작위 효과, 고정효과 모형을 적용한다.
• 제품 난이도를 추정하기 위해 중력모형 유사 알고리즘을 사용하며, 각 제품을 수출하는 국가 수와 그들의 수출 포트폴리오의 다양성을 보정한다.
• 물적자본, 인적자본, 정치적 안정성, 부패 통제 수준과 함께 ECI+를 다변량 성장 모형에 통합한다.
• 다양한 모형 사양과 시간 범위에서 계수의 안정성과 예측 정확도를 검증함으로써 모델의 강인성을 확보한다.
• ECI+, ECI, 피트니스를 사용하여 20년간의 성장 전망을 도출하고, 외부 샘플 예측 정확도를 사용해 예측 성능을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 통계모형에서 ECI+는 ECI 및 피트니스에 비해 미래 경제성장 예측에 얼마나 우수한가?
• RQ2 ECI+가 한 표준편차 증가할 경우 연간 성장률에 미치는 영향의 크기는 얼마인가?
• RQ3 물적자본, 인적자본, 제도적 품질을 통제할 때 ECI+ 계수의 강인성은 어느 정도인가?
• RQ4 ECI+와 전통적인 성장 결정요인의 조합 중에서 가장 정확한 장기 성장 전망을 도출하는 조합은 무엇인가?
• RQ5 20년 예측 기간 동안 ECI+의 전망은 ECI 및 피트니스의 전망과 비교해 예측 정확도가 얼마나 뛰어나며?

주요 결과

• ECI+는 풀리그리션 OLS, 무작위 효과, 고정효과 모형 전반에서 ECI 및 피트니스보다 장기적인 경제성장 예측에서 일관되게 뛰어난 성능을 보인다.
• ECI+가 한 표준편차 증가할 경우 연간 성장률이 약 4%에서 5% 증가한다.
• 물적자본, 인적자본, 정치적 안정성, 부패 통제 수준을 통제할 때 ECI+의 계수는 강인하고 통계적으로 유의미하다.
• 인적자본, 정치적 안정성, 부패 통제 수준은 향후 경제성장과 정의미 상관관계를 보이며, 소득은 성장과 부정적 상관관계를 보이며 문헌과 일치한다.
• ECI+는 ECI 및 피트니스보다 더 정확한 20년간의 경제성장 전망을 도출하여 뛰어난 예측 능력을 입증한다.
• ECI+의 추정치는 ECI 및 피트니스에 비해 다양한 통계모형 사양에서 더 일관되게 나타나 더 높은 신뢰성을 나타낸다.