产品分类法如何推动经济发展

2022-5-6 15:43:10

根据拉尔的观点，关键不在于对一项技术的简单了解，而在于挖掘其潜力的能力，即考虑到特定国家的内在属性，能够有效地使用它。因此，每个国家都必须找到自己的发展道路，专注于自己的学习系统，以便在现有能力的基础上增加能力。在[10]的一般均衡框架中，这条推理路线已被建模。在这条推理路线中，每个国家都必须先了解自己擅长生产什么，然后再了解哪些技术可以适用于自己的情况。相比之下，我们的方法更接近于由考夫曼[12]提出并最初应用于生物系统[13]的相邻可能性概念。最后，我们提到了进化方法[14]，在这种方法中，市场的优化作用被一个自然的选择过程所取代，这个过程确保了任何经济过程在一般情况下都是不断变化的。这些想法催生了新的研究领域，比如关于创新的研究[15]。出口的时间序列为理解各国的发展提供了基本的洞察力，并有助于确定一个实证框架，以评估理论范式的有效性。如果我们提供的产品是通过一个国家生产该产品所需的一系列能力来定义的，那么一个国家出口篮子中产品的存在或不存在代表了该国自身能力篮子的一个暗示。特别是，如果两个产品共享某些功能，则可以在其中建立一个产品网络，将两个产品连接起来；实际上，如果许多国家生产相同的两种产品。通过这种方式，我们可以避免研究国家的能力结构，从数量的角度来看，这充其量是很难表示甚至定义的。

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2022-5-6 15:43:13

该网络称为产品空间，由Hidalgo等人[16]介绍和研究（另见[17]和[18]，了解不同的方法）。在目前的工作中，我们希望建立一个不同的产品网络，其中两个节点通过一个表示它们之间因果关系的定向链接连接起来。例如，如果两种产品a和b相似，则它们之间不会连接，但如果其中一种产品（例如a）使b在未来更可能生产d，则它们之间不会连接。在这种情况下，定向链接将从a变为b。我们提出了一种算法，该算法适当过滤经验出口数据中包含的信息，并允许构建一个分层网络，其节点为产品，定向链接由产品之间的必要关系给出。在这种结构中，能力和发展之间的联系以一种清晰的方式显现出来，相对于几乎完全连接的网络，边的数量减少了，这可以通过对双边国家产品网络的简单投影获得；也就是说，我们从经济发展的角度选择信息量最大的链接，从而将链接数量从大约Nto减少到N。我们发现，虽然许多国家的发展主要是由其初始条件驱动的，但大多数国家的发展都是循环往复的，这表明各国的工业进步中存在着强制性的步骤。材料和方法数据描述为了建立我们的网络，我们使用了两个数据库，都报告了国家之间的进出口流量。第一个由联合国收集，由Feenstra等人[19]处理，涉及1963年至2000年，第二个由联合国收集，由BACI[20]处理，涵盖1995年至2010年。国家数目从134个到151个不等。

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kedemingshi

2022-5-6 15:43:17

经过一个详细的清洗过程（其目的是消除明显的错误和不一致），我们构建了一个矩阵，如果c国出口产品p，则元素等于1，否则为零。如Balass a[21]所介绍的，这些值是根据所揭示的比较优势设定的阈值。这种组织此类数据库的方式已被证明对量化各国的增长潜力非常有用[22–24]。显然，每年都有一个明确的进出口结构，因此结果矩阵是不同的；此外，这两个数据库拥有不同数量的产品，因为它们的分类不同。由于清洁过程，两个数据库中的每个数据库中的产品数量多年来保持不变。因此，我们将构建和分析两个网络：第一个网络指的是1995-2010年，包含1131种HS2007分类的产品；第二种是从1963年到2000年的，分类为SITCrev的产品数量较少（538）。4并允许在更长的时间范围内分析国家的发展，跨越几个经济周期。与Hidalgo等人[16]描述的方法不同，我们希望建立一个层次有序的网络，其结构是从矩阵推断出来的。通过能力的概念，这个想法很容易理解[11,22]。让我们根据构思和生产产品所需的能力来定义产品。例如，能力1对应于基本产品。拥有第二种能力2的国家可以出口“12”产品。能力1、2和3不能简单地导致产品，而“13 4”可以是产品，依此类推。

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能者818

2022-5-6 15:43:20

一种等级制度自然产生，其中一些产品是强制性的中间步骤，以便能够生产出更复杂的技术，而儿子通过一条有向的边缘与父亲相连。在图1（a）中，我们展示了这种结构的一个可能示例，我们称之为分类网络。另一方面，图hsdsljfjks（b）显示了邻近网络的一个示例，在该示例中，如果相同的产品共享其组成能力的一小部分（在这个特定示例中超过一半），则它们将被连接。在这种情况下，一个人将拥有一个无向网络，因为如果产品相似，它们是相互连接的，因此它们处于同一级别。我们想强调的是，当一个国家考虑到真实数据时，我们认为当它开发出新的能力时，它很可能会从基本产品转向更复杂的产品。因此，技术进步的时间演化应该与一个分类系统而不是邻近网络有关。算法描述让我们定义差异性DCA是指c国出口的产品数量，通过显示的比较优势dc=XpMcp（1）来衡量，普遍性UPA是指出口产品的国家数量p:up=XCMP。（2）为了获得产品矩阵，我们对Mcp进行了预测：Bpp′=max（up，up′）xCMCP′√dc（3）这种规范化投影的方法类似于Zhou等人[25]介绍的方法。这个√dcfactor通过将相应项除以随机二项式条件下的预期值，考虑了不同多样性国家的不同贡献。尽管如此，由于普遍性和多样性指数在某种程度上是任意的，我们已经通过玩具模型和下一节讨论的样本矩阵检查了它们的后验性。

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2022-5-6 15:43:23

此外，为了获得边数与乘积数的数量级相同的网络的邻接矩阵，我们只选择每行的最大项，不包括对角线元素。换句话说，对于每个产品p，我们寻找产品p′6=p，它最大化了成对输出的标准化概率Bpp′。通过查看产品（a）分类网络（b）邻近网络图1，可以消除可能的退化。连接相同产品的两种不同方式，其特点是生产它们所需的能力。在左边，我们考虑一种等级关系；在右边，我们加入了类似的产品。对其专栏的贡献最大；换句话说，我们选择最小的元素。正如我们将在下文中展示的那样，这种过滤过程不仅能够去除冗余和嘈杂的信息，还能够确定一组工业化和发展政策的首选模式。我们指出，原则上，这一程序只能使用一年的数据，而第一个数据集中有38种不同的材料，第二个数据集中有16种。虽然将这种算法应用于每年的每一个矩阵是很自然的，但我们建议将它们放在一个矩阵中，列数相同（538或1131出口产品），行数相同，包括所有国家，包括由于不同年份的重复。通过这种方式，大多数函数都是平均的。在下一节中，我们将描述通过在完整矩阵上应用我们的算法获得的分类网络的属性。为了完整性，我们提到，使用我们的符号，byHidalgo等人引入的产品空间。

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2022-5-6 15:43:27

基于产品p和p′之间的接近度φpp′，定义为[17]：φpp′=minpcmcp′向上，pcmcp′向上. （4）该表达式与等式3非常相似，如果使用时没有任何进一步的过滤过程，则会得到最完整的加权网络。我们的最大拾取程序的目的是提高信噪比，从而建立一个概念上不同的网络，其链接与必要性相关，而不是与邻近性相关。总而言之，Taxono my网络和产品空间之间的区别在于：i）有向链接的存在，具有明确的因果意义；ii）从Nto或de r N订单减少链接数量，以及iii）考虑不同国家差异的不同标准化。算法样本矩阵的测试现在我们给出一个算法输出的例子，从一个简单的矩阵开始。我们在图2中展示了矩阵和由此产生的税收网络。在这里，国家按行订购，产品按列订购；例如，第二个国家生产第二种和第五种产品。现在我们关注的是矩阵的结构和网络的一部分之间的关系。产品2对应于第二列，是所有国家的专利：这意味着，可能所需的功能相对较少，或者很容易实现。相反，产品3和4仅由一个国家出口，因此我们可以说，这些产品需要非常特殊的功能，这些功能分别由国家1和国家4开发。产品5和1不知何故处于中间位置。使用网络如图2所示。无所不在的产品2是产品的根，其他所有产品都需要它。

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nandehutu2022

2022-5-6 15:43:30

尤其是，第四排国家只出口产品2和4这一事实表明，生产2所需的能力是生产4的强制性条件。左边的bra nch由一系列产品组成，这些产品按照相同的推理路线构建。基于能力的模型为了进一步测试我们的算法，我们建立了一个模型，在这个模型中，产品之间有着明确的、众所周知的关系，这与图1的精神是一致的。通过这种方式，我们可以获得轴对称矩阵和MCP矩阵，并可以比较各种重建方法的性能。模型的定义产品分类法的构建从R根产品开始。每种产品只需要一种能力就可以生产出来。在这一阶段，我们打算提高产品的能力1 1 1 0 10 1 0 0 11 1 0 0 10 1 0 1 0（a） Mcpmatrix（b）分类法产品网络图2。左边是一个样本矩阵。右边是由此产生的分类网络。人们无法知道产品在各国展览篮子中的存在如何影响其在网络中的地位。例如，无处不在的产品2成为了r oot。作为生产一种产品所需的最小和非微不足道的捐赠。我们的意思是，默认情况下，给定的能力不是所有国家都拥有的（在现实世界的例子中，能力应该是水或阳光）。我们所说的“最小”是指一种能力是指一组较小的防护措施，这使得至少在某种情况下能够或不能够生产新产品之间存在差异（在现实世界中，一口油井不能使一个国家成为石油出口国，而一个大油田可以）。然后按照如下方式构建产品分类法：1。每一步都会引入一种新功能。2.

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2022-5-6 15:43:34

新能力定义了一个新产品p\'，它以统一的概率随机添加到一个现有产品p中。3.从p到p′插入有向链接。然后按如下方式构建MCP矩阵：1。分配给每个国家的多元化DCC；具体值是从真实世界分布中额外计算出来的。2.国家从税收中随机选择产品；选择某一特定产品的概率与该产品相关的能力数量（即与根部的距离）成反比。3.从对应树的根到任何选定产品的最短路径上的所有产品都被分配到国家c。选择DCD的值时，模型中的差异分布与实际数据中的差异分布相似。模型再现的程式化事实模型能够再现真实矩阵中存在的一些非平凡的程式化事实。在图3中，我们展示了图3中一个简单的binomia l模型之间的比较。我们的模型很好地再现了MCP矩阵的特殊三角形形状和产品在普遍复杂性平面上的经验分布。没有产品分类法[22]，真正的MCP矩阵和当前模型的实现。第一行显示了矩阵的表示：很明显，二项式模型忽略了一些关键方面，而我们基于分类的模型能够产生更接近实际情况的结果。当查看产品的普遍性与复杂程度排序的散点图时，这一点变得更加清晰。复杂性是对所需能力数量的衡量，在[23,24]中引入了d。精确的三角形形状（即。

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大多数88

2022-5-6 15:43:38

现实世界数据中存在的产品（既普遍又复杂），很难用更复杂的二项式模型来描述[26]，但这是我们的方法自然产生的。该模型已被用于从MCP矩阵开始，对重建分类法的各种算法的性能进行基准测试。特别是在120个国家和1120种产品中，我们的算法能够检测80%以上的正确链接。完整结果如表1所示正确重建的链接25个国家120个国家248个产品1120个国家现有标准42.4%81.1%最大生成树25.8%33.4%随机链接10.3%11.3%表1。比较构建分类网络的三种不同方法。本文提出的算法输出不仅是链路的随机分配，而且是由同一矩阵得到的最大生成树。结果分类网络分析在本节中，我们研究了从经验数据构建的两个分类网络。我们从1995-2000年的数据中获得的网络有1131个顶点（这个数字显然等于产品的数量）和985条边，而1963-2000网络有538个顶点和456条边。因此，它们非常稀疏且不完全连接（这是由于产品的内在异质性和我们的过滤过程，即每行最多选择一个链接。正如我们将在下文中看到的，这种过滤允许从观察到的时间演化的角度识别最相关的链接）。在这两个网络中，我们有大约100个大小不等的组件。然而，这些公司大多具有明确的经济和技术意义。

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kedemingshi

2022-5-6 15:43:41

在图4中，我们展示了1995-2010年出口矩阵构建的分类网络的最大组成部分。绿色节点表示瑞典在2010年出口的现有产品，而红色节点表示Mcp=0。顶点的直径与产品复杂度的对数成正比，其度量已在[23,24]中定义。人们可以注意到一个明显的趋势，即在网络的层次上有一个更复杂的产品，而更基本的产品位于中心，并且有一个更高的层次，也就是说，中心性倾向于与复杂性反相关。这种行为符合我们的假设，即生产低复杂度产品所需的少数能力代表了能够生产高复杂度产品的必要条件，这符合我们在前面章节中介绍的分类网络概念的精神。这一想法的零阶验证可以在以下事实中找到：对于这两个网络，大约70%的边缘都指向从高到低的复杂度产品。在purelyrandom框架中，考虑到存在数百条边，我们预计该值将接近一半。相反，我们观察到一个p值可以忽略不计的情况，因此我们可以得出结论，链接的方向不是由公平的硬币流给出的。现在我们想把注意力转向各国如何占领分类网络。特别是，我们想研究将这些国家的宏观经济特征与它们出口的产品对应的顶点属性联系起来的可能性。我们注意到，发达国家倾向于占据外部顶点。为了更好地研究这一特征，我们需要一种测量阿吉文顶点中心度的方法，这种方法不仅要考虑其程度，还要考虑链接的方向，以便通过链接后获得的权限。

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2022-5-6 15:43:45

一个可能的衡量标准是PageRank[27]。为了评估一个国家的发展程度，我们计算其产品的权重，即远离中心的产品，即低排名的顶点。我们研究了给定国家的出口产品的反向储备之和c:Dc=XpMcpP R-我们称之为国家处置。在图5中，我们绘制了这一数量与所谓的能力[23,24]，这是一个国家增长潜力的衡量标准，对于我们数据库中的所有国家，参考2000年，我们发现两者之间存在令人印象深刻的相关性（R=0.92）。为了清楚起见，我们采用了这两个变量的对数公式。这是基于网络的数量和能力之间有趣的联系，这是国家之间算法相互作用的结果，以及它们所展示产品的复杂性。对国家发展的研究这种方法最重要的特征之一是国家经济发展的可视化。为了说明在研究特定国家时，模式是如何清晰地显现出来的，我们将重点放在所谓的“亚洲四小龙”之一韩国发展的一个特定例子上，它通常被报道为成功工业化进程的案例研究。特别是，在图6中，我们展示了冶金工业及相关原材料和废水，包括预制建筑、容器、储罐、电线、机械工业、纺织涂料、胶水、颜料、专用工业机械实验室设备和农业图4。分类网络的最大组成部分是根据1995-2010年的数据库e构建的。颜色指的是2010年瑞典MCP矩阵的值：gr e en为1，红色为0。顶点的直径与产品复杂度的对数成正比，如[24]所定义。

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2022-5-6 15:43:48

从视觉角度来看，瑞典的一个良好战略举措可能是在实验室设备领域生产红色、高复杂度的产品-15-10-50对数拟合图5。每个国家的性格和能力。re是两个变量之间的线性相关，表明一个国家的增长潜力与其在轴系网络上的配置之间存在联系。分类网络的技术组成部分。根产品是无线电广播接收器，而在边界上，我们发现自动数据处理机器，即计算机。一个例外是雨伞，该产品显然与其他产品没有任何共同之处，尽管过滤过程似乎对其他顶点表现良好，但仍与该组件保持连接。在图7中，我们展示了该组件的韩国n出口的时间演变。颜色s与巴拉萨的显示比较优势（RCA）成正比[21]：浅蓝色意味着产品不出口，而不同色调的re d与RCA的增加成正比。1963年，该国没有以显著方式出口任何这种成分的产品。三年后，根开始与两种紧密的产品一起生产。在接下来的几年里，韩国探索了这个网络，在1993年达到了令人印象深刻的多样化水平。2000年，韩国将出口重点放在边缘产品上，根据我们上面介绍的处置分析，这是一个已经发达的国家的预期出口。

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2022-5-6 15:43:51

多管闲事的产品（在本例中是雨伞）的存在是由于tonoise，但由于其RCA行为，它可以被发现，这与其他节点无关。因此，即使我们用来定义网络的概率方法可能会导致虚假结果，比如在其他定义良好的集群中出现意外产品，我们可以看到，对动力学的仔细分析清楚地表明，相对于所考虑的集群，该站点是异常的。现在，我们想研究我们的网络结构在国家发展研究中的效用，以便对我们在韩国测试案例中观察到的更大范围进行量化。为此，我们将重点放在最长的数据库（1963-2000）上，并试图从出口矩阵中提取有关一个国家出口基地中产品的存在与未来一年新产品出现之间相关性的经验信息。为了做到这一点，我们试图量化一个产品p的存在对另一个产品p′可能开启的影响程度。考虑到已经激活的产品的感觉，这种帮助的一个可能度量是激活的频率。图6。塔克索米网络的一个组成部分。所有节点显然都是同一个技术社区的成员，但u mbrellas的存在是由于噪音。图7。Ta-xonomy网络组件的时间演化示例。被研究的国家是韩国。红色刻度代表RCA值的增加。可以注意到从中心（根积）到组件边界的扩散。在实践中，首先必须计算三维激活Matr ixzpy=Mcpy- Mcp（y）-1）（6）y在哪里∈ [1964, 2000].

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2022-5-6 15:43:55

目前，我们只关注产品的激活（Zcpy=1），而忽略了Zcpy=1的情况-1，对应于对某个产品的解雇。这个不同的问题将在未来的工作中解决。为了在存在另一种产物p的情况下评估p′的激活频率，我们计算了使能矩阵xCPP′=Pc，yZcp′yMcp（y-1） Pc，yZcp′y（7），其中，在前面的公式中，矩阵运算是作为元素对元素的运算。该矩阵的元素表示从p top′开始的定向连接强度的经验代理。显然，这可能是一个粗略的近似值，因为在原则上，人们可以认为存在的morea产品越多，就越有必要，即使它可能不是t。因此，我们检查了产品无处不在的权重，发现即使无处不在的产品往往更有必要，一旦消除这种影响，我们的结果基本上保持不变。另一种可能性是，一系列产品的存在改变了一个国家必须生产新产品的可能性，而不仅仅是上述假设的一种。在这种情况下，无法直接计算产品的相对有用性，因此，作为零近似值，我们可以为每一次激活给出前一年已出口的每一种产品的1/n，其中n是研究国家出口的产品数量，s o通常是p的函数，c和y。使用这种方法，从p到p′的联系的经验强度将由不同国家多年来收集的分数的总和给出。

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2022-5-6 15:43:59

通过这种方式，假设一个油田的相互作用来计算使能矩阵，而之前的方法假设相互作用是成对的。一旦我们确定了一个关于各国出口时间演变的经验基准，我们就必须评估其与分类网络的联系。为此，我们将两个enablingmatrix的行从最大的元素排序到最小的元素，并检查根据分类网络选择的矩阵元素的位置。换句话说，我们检查分类网络中存在的链接的经验性恢复与其他可能链接的关系有多强。结果如图8所示。分类网络正确地识别了产品之间的大多数顶级经验性时间关联，包括成对和平均场方法。特别是，大约100个链接位于前2.5%的位置，其中大约一半位于前10%的位置。在平均场情况下，分类网络的性能稍差。这一结果指出，在建立税收网络时没有考虑出口的时间演变，这一网络与国家发展的性质之间存在着明确的联系，即它们正在出口的产品和将要出口的产品之间的时间联系。讨论在目前的工作中，我们介绍了一种能够从二部网络的时间演化中提取相关信息的算法。特别是，我们构建了一个网络，其节点仅由起始二部网络的一种类型的节点构成，其边缘从一个需要的节点指向一个支持的节点，从这个意义上说，激活第一个节点增加了第二个节点在未来被激活的可能性。

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2022-5-6 15:44:03

考虑到这种因果关系，我们将其命名为税收网络。该算法基于选取二部网络投影的最大值，在简单矩阵和玩具模型上进行了测试，玩具模型能够再现导出矩阵的主要样式化事实。我们使用这个框架来分析分类网络图8。Ta-xonomy网络使用文本中描述的两种不同方法，按照启用矩阵的经验计算，正确找到经验上最活跃的边。这里，我们展示了由网络经济学选择的使能矩阵元素的排名分布。排名是按使能矩阵的行从最大元素到最小元素的顺序计算的。由此产生的分布在所有值附近达到峰值，这意味着我们的网络所建议的链接的大量fr作用对应于可启用矩阵的最大元素。根据各国的指数数据得出。网络属性与国家的潜在增长和发展有关。特别是，通过引入使能矩阵来研究最后一个问题，使能矩阵的元素是衡量一个激活产品在未来生产另一个产品的必要性。我们发现，我们从出口矩阵的经验分析中发现的最大时间关联，就是loo king在经济学网络结构中选择的那些。这一事实将分类网络的静态特性与二分之一的时间演化联系起来。这项工作为许多可能的应用提供了可能性。

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2022-5-6 15:44:06

一般来说，这种算法可以用于任何双节点系统，尤其是在节点的一个拓扑在选择从另一个拓扑中选择哪个节点时起积极作用的情况下，例如在国家产品网络、用户项目、消费者购买的产品以及所有其他推荐系统中。关于国家产品网络，下一步将是链接预测，即建立一个框架，能够预测某个国家在未来几年将出口哪些产品。例如，在我们的框架中，我们可以说，对于那些与该国在分析中已经出口的产品相关联的产品，我们需要的能力更少。因此，网络经济学也可以用来提供政策建议，因为与许多现成产品接近的产品更容易生产。具体而言，我们的网络结构与使能矩阵测量的经验时间连接之间的对应关系表明，工业化过程中有一条明确的路径可以遵循：在产品空间中，可能的轨迹有很多，但其中许多是实现国家增长的首选轨迹。仅仅照搬其他国家的做法而不学习它们的能力，并不能在持久的经济稳定方面产生持久的结果。一个欠发达的国家必须学习简单的能力，从而能够出口我们称之为roo t的产品，以便开始一个稳定的工业化和发展进程。致谢我们感谢法比奥·萨·拉科（Fabio Sa racco）提供的必要的卫生程序，以及伊曼纽尔·普格利泽（Emanuele Pugliese）提供的有用意见和讨论。参考文献1。Heckscher EF，Ohlin BG（1991）Heckscher-Ohlin贸易理论。麻省理工学院出版社。2.

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大多数88

2022-5-6 15:44:10

李嘉图D（1891）政治经济和税收原则。G.贝尔父子。3.Le ontief W（1956）《要素比例与美国贸易结构：进一步的理论和实证分析》。经济学和统计学回顾：386-407.4。Le ontief W（1954年）。国内生产和对外贸易：重新审视美国的资本状况。《国际经济报》，2月2日至32日。重印于巴格瓦蒂jh（编辑）（1969）国际贸易：精选读物。5.Le amer EE（1980）leontief悖论，重新考虑。政治经济学杂志：495-503.6。B owen HP，Leamer EE，Sveikauskas L（1987）事实r丰度理论的多国家、多因素检验。美国经济评论：791-809.7。Ag hion P，Howitt P（1992）通过创造性破坏实现增长的模型。计量经济学60:323–351.8。熊彼特·贾（1934）《经济发展理论：利润、资本、信贷、智力和商业周期的调查》，第55卷。交易发布者。9.Romer PM（1990）内生技术变革。政治经济学杂志：S71–S102。10.Hausmann R，Rodrik D（2003）s elf discover y的经济发展。发展经济学杂志72:603–633.11。Lall S（2000）《发展中国家制造业的技术结构和绩效报告》，1985-98年。牛津发展研究28:3 37–369.12。考夫曼（2002）调查。牛津大学校长。13.考夫曼·萨（1993）《秩序的起源：进化中的自组织和选择》。牛津大学校长。14.Nelson RR，Winter SG（2009）《经济变化的进化理论》。哈佛大学出版社。15.Fagerberg J，Verspagen B（2009）创新研究新科学领域的新兴结构。研究政策38:218–233.16。伊达尔戈C、克林格B、巴拉布·阿西AL、豪斯曼R（2007）产品空间决定了国家的发展。

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