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2022-05-10
英文标题:
《Economic and Technological Complexity: A Model Study of Indicators of
  Knowledge-based Innovation Systems》
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作者:
Inga Ivanova, Oivind Strand, Duncan Kushnir, and Loet Leydesdorff
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  The Economic Complexity Index (ECI; Hidalgo & Hausmann, 2009) measures the complexity of national economies in terms of product groups. Analogously to ECI, a Patent Complexity Index (PatCI) can be developed on the basis of a matrix of nations versus patent classes. Using linear algebra, the three dimensions: countries, product groups, and patent classes can be combined into a measure of \"Triple Helix\" complexity (THCI) including the trilateral interaction terms between knowledge production, wealth generation, and (national) control. THCI can be expected to capture the extent of systems integration between the global dynamics of markets (ECI) and technologies (PatCI) in each national system of innovation. We measure ECI, PatCI, and THCI during the period 2000-2014 for the 34 OECD member states, the BRICS countries, and a group of emerging and affiliated economies (Argentina, Hong Kong, Indonesia, Malaysia, Romania, and Singapore). The three complexity indicators are correlated between themselves; but the correlations with GDP per capita are virtually absent. Of the world\'s major economies, Japan scores highest on all three indicators, while China has been increasingly successful in combining economic and technological complexity. We could not reproduce the correlation between ECI and average income that has been central to the argument about the fruitfulness of the economic complexity approach.
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中文摘要:
经济复杂性指数(ECI;Hidalgo&Hausmann,2009)根据产品组衡量国民经济的复杂性。与ECI类似,专利复杂性指数(PatCI)可以基于国家与专利类别的矩阵进行开发。使用线性代数,国家、产品组和专利类别这三个维度可以组合成“三螺旋”复杂性(THCI)的度量,包括知识生产、财富创造和(国家)控制之间的三边互动术语。THCI可以预测到每个国家创新体系中全球市场动态(ECI)和技术(PatCI)之间的系统集成程度。我们衡量了2000-2014年间34个经合组织成员国、金砖国家以及一组新兴和关联经济体(阿根廷、香港、印度尼西亚、马来西亚、罗马尼亚和新加坡)的ECI、PatCI和THCI。三个复杂度指标之间相互关联;但与人均GDP的相关性几乎不存在。在世界主要经济体中,日本在所有三个指标上得分最高,而中国在将经济和技术复杂性结合起来方面越来越成功。我们无法重现ECI和平均收入之间的相关性,这一直是关于经济复杂性方法是否有效的争论的核心。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Digital Libraries        数字图书馆
分类描述:Covers all aspects of the digital library design and document and text creation. Note that there will be some overlap with Information Retrieval (which is a separate subject area). Roughly includes material in ACM Subject Classes H.3.5, H.3.6, H.3.7, I.7.
涵盖了数字图书馆设计和文献及文本创作的各个方面。注意,与信息检索(这是一个单独的主题领域)会有一些重叠。大致包括ACM课程H.3.5、H.3.6、H.3.7、I.7中的材料。
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2022-5-10 18:15:54
经济和技术复杂性:基于知识的创新系统指标的模型研究Singa Ivanova,*AOivind Strand,bDuncan Kushnir,cand Loet LeydesdorfddabstractThe Economic Complexity Index(ECI;Hidalgo&Hausmann,2009)从产品组的角度衡量国家经济的复杂性。与ECI类似,专利复杂性指数(PatCI)可以基于国家与专利类别的矩阵进行开发。使用线性代数,可以将三个维度的国家、产品组和专利类别组合为“三螺旋”复杂性(THCI)的度量,包括知识生产、财富创造和(国家)控制之间的三边互动术语。THCI可以被期望捕获每个国家创新体系中全球市场动态(ECI)和技术(PatCI)之间的系统集成程度。我们衡量了34个经合组织成员国、金砖四国以及一组新兴和关联经济体(阿根廷、香港、印度尼西亚、马来西亚、罗马尼亚和新加坡)2000-2014年期间的ECI、PatCI和THCID。三个复杂度指标之间相互关联;但与人均GDP的相关性几乎不存在。在世界主要经济体中,日本在所有三个指标上得分最高,而中国在结合经济和技术复杂性方面越来越成功。
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2022-5-10 18:15:57
我们无法重现经济和平均收入之间的相关性,这一直是关于经济复杂性方法是否有效的争论的核心。关键词:国家创新体系、复杂性、专利、技术、三螺旋、指标*通讯作者;俄罗斯联邦莫斯科迈亚斯尼茨卡亚街20号国立研究型大学高等经济学院(NRU HSE)统计研究与知识经济研究所,邮编:101000;英加。iva@mail.rubNorgesteknisk naturvitenskapelige universitet(NTNU),国际商务系,挪威拉尔斯格尔德斯维根26009ALESUND;奥文德。strand@ntnu.nocChalmers科技大学,哥德堡412 58,瑞典;kushnir@chalmers.sedAmsterdam阿姆斯特丹大学传播研究学院(ASCoR),邮政信箱15793,荷兰NGAmsterdam 1001;loet@leydesdorff.net1.简介Hidalgo&Hausmann(2009)提出了经济复杂度指数(ECI),该指数使用国家出口的产品组的投资组合来量化一个国家的经济复杂度。一个国家的经济增长和收入预计将取决于其投资组合中产品的多样性(Cadot等人,2013年)。考虑到国家与产品组之间矩阵的两个轴,Hausmann等人(2011年,第24页)还引入了产品复杂度指数(PCI),该指数衡量了每个产品组在各国的生产分布。反过来,一国经济的复杂性指的是该国积累的一系列能力。根据Hidalgo&Hausmann(2009;此后HH)的数据,ECI与一个国家的人均GDP衡量的收入相关(Hidalgo&Hausmann,2009:第10573页的图3)。
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2022-5-10 18:16:00
HH认为,ECI与一国收入的偏差可用于预测长期未来增长,因为一国的收入有望接近与其经济复杂性相关的竞争力水平(Ourens,2013,第24页)。因此,ECI可以被视为一个国家未来竞争优势的预测指标。由于基于产品组合,ECI值可以反映各国的制造能力(Hausmann等人,2011年,第7页)。然而,HH并没有明确定义制造能力及其各自的知识库。我们认为,制造业的复杂性不可避免地与具有比较优势的产品出口的知识密集度和成熟度有关(例如,Foray,2004;Foray&Lundvall,1996;OECD,1996;ECR,2013)。Kemp Benedict(2014)指出,收入和ECI之间的相关性也可以被视为出口和收入增长之间众所周知的关系的一个序列。竞争力,指一个国家的制造业是否具有相对高度的复杂性。新产业更有可能在与现有产业技术相关的地区产生(Boschma等人,2013年;Frenken等人,2007年;Neffkeet等人,2011年)。尽管区域多样化经常从产业动态的角度进行研究,但技术(知识)动态的规范将使我们能够在城市多样化和技术组合之间建立直接联系。Boschma等人(2014年,第页)。
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2022-5-10 18:16:04
例如,从1981年至2010年期间对366个美国城市的研究得出结论,“城市层面的技术关联性是过去30年美国城市技术变革的关键驱动力。”Cristelli等人(2013年)认为知识维度是“无形的”,提出将tomodel能力作为产品和国家之间的一个隐藏层。在一系列研究中,卢西亚诺·皮特罗内罗和他的同事(如克里斯蒂利等人,2015年;塔切拉等人,2013年)从数据驱动的角度进一步发展了这种经济复杂性的替代模型。由此产生的模型非常详细地预测了GDP和其他经济参数。然而,从创新研究的角度来看,仍然需要明确衡量各国的技术能力。产品组和技术(专利)组合之间缺失的联系是否可以内化到模型中(Nelson&Winter,1977,1982),而不是作为残差(Solow,1957)或潜在因素处理?例如,内生增长理论的支持者认为,经济增长是技术和制造业结合的结果(Romer,1986)。长期的研究问题是,如何比较(国家)创新系统在企业、机构和国家层面上耦合市场和技术的全球动态的效率(弗里曼和佩雷斯,1988年;伦德瓦尔,1988年和1992年;纳尔逊,1992年;雷卡德,2005年)。在这项研究中,我们逐步解决这个问题。此外,与HH的产品多样性类似,一个国家的技术多样性可以通过专利组合来衡量。专利在创新研究文献中被视为创新活动的衡量标准(例如,Arcs&Audretsch,2002),尽管专利是创新的指标,而不是创新。
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2022-5-10 18:16:07
然而,将专利视为技术知识动态的指标问题较少(Alkemade等人,2015年;Verspagen,2007年)。专利也是战略性的(Blind等人,2006年;Hall&Ziedonis,2001年;参考Jaffe&Trajtenberg,2002年)。利用专利组合作为一个国家技术复杂性的代表,我们首先制定专利复杂性指数(PatCI;参见Balland等人,2016)。然后,我们使用patentproduct concordance表构建产品组与技术等级的第三个矩阵。在国家、产品组和专利类别之间的三方关系网络中,每一个第三类都可以对其他两个类别之间的关系提供反馈或前馈。反馈和前馈产生的循环可以提供新的选择、协同和整合(Petersen等人,2016)。三方网络中技术维度的内生化将使我们能够推导出一个“三螺旋”类型的指标,用于衡量国家创新体系中的相对整合。由于该模型是在国家宏观层面上开发的,因此经验阐述可以在该层面上与政策相关。在这个宏观层面上,我们遵循HH对数据的选择。因此,我们的模型并非微观基础。然而,从形式的角度来看,人们可以类似地(或者)将公司、产品组和专利类别之间的关系作为一个实证领域来研究;但是使用相同的算法。更一般地说,人们可以认为,在三个维度之间的循环中,正反馈模拟了互动中的潜在协同作用,而负反馈模拟了一种形式的制度锁定。在经验案例中,两个过程可以同时运行。
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