[论文解读] Economic complexity and the sustainability transition: A review of data, methods, and literature

Bernardo Caldarola, Dario Mazzilli+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2023

Economic and Technological InnovationEconomics, Econometrics and Finance被引用 3

一句话总结

本文综述了经济复杂性（EC）方法在可持续转型中的应用，聚焦于生产与技术能力如何与环境绩效、绿色竞争力及绿色创新相关联。文章整合了三个研究板块的数据、方法与实证发现，识别出多层次分析、科学能力以及绿色技术全生命周期影响方面的研究空白。

ABSTRACT

Economic Complexity (EC) methods have gained increasing popularity across fields and disciplines. In particular, the EC toolbox has proved particularly promising in the study of complex and interrelated phenomena, such as the transition towards a greener economy. Using the EC approach, scholars have been investigating the relationship between EC and sustainability, proposing to identify the distinguishing characteristics of green products and to assess the readiness of productive and technological structures for the sustainability transition. This article proposes to review and summarize the data, methods, and empirical literature that are relevant to the study of the sustainability transition from an EC perspective. We review three distinct but connected blocks of literature on EC and environmental sustainability. First, we survey the evidence linking measures of EC to indicators related to environmental sustainability. Second, we review articles that strive to assess the green competitiveness of productive systems. Third, we examine evidence on green technological development and its connection to non-green knowledge bases. Finally, we summarize the findings for each block and identify avenues for further research in this recent and growing body of empirical literature.

研究动机与目标

• 综合现有关于经济复杂性（EC）与环境可持续性的文献，重点关注将EC指标与绿色发展的实证研究。
• 考察生产与技术结构如何影响绿色竞争力以及向低碳经济转型的可行性。
• 评估既有知识基础在推动绿色技术发展中的作用，并识别当前研究的局限性。
• 强调在引导公平且可持续转型过程中，整合科学、技术和生产能力分析的必要性。
• 识别关键研究缺口，包括绿色技术的全生命周期影响，以及结构性变革期间劳动力市场的再分配问题。

提出的方法

• 对三个相互关联的研究板块进行系统性综述：与环境可持续性相关的EC指标、生产体系的绿色竞争力，以及绿色技术发展。
• 使用经济复杂性指标（如经济复杂性指数ECI）和产品空间分析，以描绘多样化与专业化模式。
• 分析贸易与专利数据，以评估与绿色产品及环境技术相关的技术与生产能力。
• 整合多层次数据（国家、区域、行业层面），以避免聚合偏差，并保留对能力的细致洞察。
• 应用复杂性科学原则，建立经济结构、创新与环境结果之间相互依赖关系的模型。
• 识别当前研究的方法论局限，包括对专利数据的依赖以及缺乏因果推断。

实验结果

研究问题

• RQ1 经济复杂性指标与碳排放或可再生能源采用等环境可持续性指标之间存在何种相关性？
• RQ2 一国的生产与技术能力在多大程度上可预测其绿色竞争力以及向低碳经济转型的准备程度？
• RQ3 绿色技术如何与既有知识基础和创新生态系统相联系？非绿色能力在推动绿色创新中发挥何种作用？
• RQ4 当前基于EC的研究在捕捉微观层面创新动态与因果机制方面存在哪些局限？
• RQ5 绿色技术的全生命周期环境影响（尤其是矿物与能源投入）如何影响转型的可持续性？

主要发现

• 经济复杂性指标与环境绩效表现出显著相关性，表明ECI值较高的国家往往拥有更多样化且先进的绿色技术组合。
• 绿色竞争力显著受现有技术与生产能力的影响，拥有复杂出口组合的国家在绿色专业化方面具有更高潜力。
• 绿色创新并非孤立发生，而是根植于既有知识基础，产品空间分析显示非绿色与绿色技术能力之间存在紧密关联。
• 基于专利的绿色创新代理指标可能低估了非专利化或非技术性创新，尤其是在早期阶段或非专有绿色技术中。
• 可持续转型不仅涉及淘汰化石燃料，还涉及将压力转移至原材料开采，据预测在可持续发展情景下，锂、钴和石墨的需求将增长30倍。
• 若不评估就业创造与破坏、跨领域技能需求，以及技术准备度的区域差异，未来的绿色转型可能加剧环境与劳动力不平等。