服务对经济复杂性的影响：服务复杂性

2022-5-11 05:56:41

服务对经济复杂性的影响：作为经济增长途径的服务复杂性Viktor Stojkoski，Zoran Utkovski1,3，Ljupˇco Kocarev1,2，*1马其顿科学与艺术学院，斯科普里，马其顿2计算机科学与工程学院，Ss。Cyril and Methodius University Skopje，马其顿3 Goce DelˇcevˇStip大学计算机科学系*电子邮件：lkocarev@manu.edu.mkAbstracteconomy.通过结合网络科学和计量经济学的工具，一个国家的生产结构和经济增长之间建立了一种稳健的关系。在这里，我们报告的不仅是将制成品和提供的服务归类为产品的终端学，我们还调查了服务对该国生产结构的影响。特别是，我们提供的证据表明，服务的复杂性指数总体上高于商品的复杂性指数，这反映在对国家进行排名的总体趋势上。基于实验数据，我们研究了服务对产品空间（包括商品和服务）中衡量的国家经济复杂性的影响。重要的是，服务出口的多样化及其复杂性可以为发展中国家和发达国家的经济增长提供额外的途径。介绍——嵌入经济生产结构的知识。通过利用网络科学和计量经济学的工具，已经证明一个国家的生产结构与其经济增长之间存在着稳健而稳定的关系[1-8]。

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2022-5-11 05:56:44

经济复杂性的核心是通过二分网络（图）描述国家和出口产品之间的关系，以及根据巴拉萨[9]的揭示比较优势（RCA）、伊达尔戈和豪斯曼提出的方法[3]构建的therebymatrix，也被称为反射法（MR），求出迭代线性映射不动点解的复杂度。因此，各国的不完全性得分都很高。该方法与pagerank算法[10]的精神类似，基于产品复杂性与其出口商复杂性（即竞争力）之间的线性关系（更准确地说是算术平均数）假设。作者们提出了一种方法，正如他们所说，这种方法更适合反映能力驱动的经济竞争力理论背后的思想。这种方法的新颖之处在于引入了适切性作为衡量一个国家经济复杂性（即竞争力）的一种手段，关键在于提出了产品复杂性与生产国适切性之间的高度非线性关系。尽管一个国家的竞争力主要取决于其出口的多样化，但产品的复杂性主要取决于ARXIV:1604.06284v2[q-fin.EC]2016年7月6日东部竞争性出口国的复杂性。FCM指标已被证明具有经济基础[11,12]，并能有效地根据国家和产品在网络中的重要性对其进行排名[13]。

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2022-5-11 05:56:47

虽然这两种方法得出的结果通常支持一国的生产结构与经济增长之间的关系，但它们基本上引入了非货币和非收入为基础的衡量一国经济复杂性的指标，揭示了其潜在的发展和增长潜力。在许多国家，服务业作为增长动力的作用尚未得到同样程度的调查。在过去的十年里，它占全球GDP的40%。在政策和研究辩论中对服务的忽视（可能是通信技术（ICT））以及运输和贸易的快速增长——正如[14]所述，随着全球化和互联网时代的到来，“服务不再仅仅是商品贸易的投入，而是最终出口，即直接消费的产品”。经济复杂性的背景。我们采用的命名法是根据产品包括商品和服务，这符合当前的经济趋势，即服务被视为直接消费的产品。按照这个惯例，这里我们指的是生产服务所需的知识量，Hidalgo和Hausmann[4]使用了聚合的服务数据以及（高度）分类的服务数据（相对于商品），这里我们采取了不同的路径，聚合的过程中不可避免地会丢失一些信息，模型中包含的服务为国家和产品提供了新的见解。最近的报告[15]和[16]将FCM适应度和适应度与产品复杂度得分收敛为零联系起来，推动了调查。因此，我们将其称为修正适应度复杂度方法（M-FCM），以评估诱导模型的稳定性。

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2022-5-11 05:56:50

因此，我们证明，通过引入的修改，适应度和复杂度分数收敛到严格大于零的值，结果算法在材料和方法部分给出。通过对新的综合指数（从综合商品和服务数据中获得）进行分析，经济稳定和增长。事实上，我们提供的证据表明，服务的复杂度指数通常高于商品的复杂度指数，因此在产品复杂度排名中，大多数服务都高于商品。因此，重要的是，我们的结果表明，服务出口的增长及其复杂性可以为发展中国家和发达国家的经济增长提供额外的途径。我们认为，匡威可能也无法相应地填充服务空间（即服务组合多样化），可能面临增长前景不断缩小的问题。与[3,4]和[11,12]中的结果相比，这些结论可能更符合一些国家的“感知”经济状况，而不仅仅是基于商品数据的分析结果。非线性适应度复杂度方法（FCM）（以及诱导适应度复杂度度量）由Tacchella适应度和产品复杂度分数开发。结果和讨论部分由五部分组成。在第一个国家的产品网络。这使我们能够研究商品数据的汇总和我们的发现是否包含在内，并为未来的研究提供建议。材料和方法数据。可以找到的最好的数据库是基于扩展国际收支分类的世界银行服务贸易数据库[17]。该数据集的创建者整合了服务贸易数据的多个双边贸易来源。

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2022-5-11 05:56:53

然而，由于服务贸易的性质，很难收集服务；跨境贸易流动和海外消费。[18]的附录B中提供了数据集构造的详细说明。支付手册，而我们包含的最后一种服务类型是EBOPS 983：服务未分配类别，国家服务贸易流水平。与服务数据相比，商品数据是丰富的，且具有细微的分散性。在1988年至2000年期间，我们以与服务贸易数据库相同的方式清理数据。我们使用UN COMTRADE[20]提供的贸易数据将数据集扩展到2010年。为了使商品数据与服务数据具有可比性，我们将其汇总到标准国际贸易分类（SITC）修订版。2 1位级别，因此，由于数据不可靠或分类不充分，我们将数据集限制在经济复杂的国家[4,21]。尽管如此，通过这个汇总分类，我们最终只得到了22大类的产品。因此，我们利用这种分类来计算我们的聚合复杂性度量。可在https://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.3404728.v1.MethodologyBipartite国家和产品网络：收集数据后，我们构建了一个双边网络，在这个网络中，国家与它们出口的产品（这里是商品和服务）相连。根据这种表述，在双边网络中，一个国家和一个产品之间存在联系，这与巴拉萨引入的显示比较优势（RCA）指数有关[9]。RCA在国际经济学中被广泛用于计算相对优势或相对劣势，定义为：RCAij=Eij/PjEijPiEij/Pi，jEij（1）Eijjii∈Cj∈PK{，，…，K}）。因此，RCAIJ表示该国是否是重要的出口国。

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nandehutu2022

2022-5-11 05:56:56

例如，RCAij>1表示countryi在产品J（商品或服务）中的份额大于产品的稳定份额1。包括产品和服务ITC良好的EBOPS服务食品和活体动物205运输饮料和烟草236旅行2原料，不可食用，燃料除外245通讯3矿物燃料、润滑剂和相关材料249建筑249动植物油、脂肪和蜡253保险253化学品和相关产品，n.e.s.260金融服务6制成品262计算机和信息7机械和运输设备266特许权使用费和许可费8杂项制成品268其他商业服务9其他未分类商品287个人服务291ZF服务983服务未分配全球市场份额，从而“揭示”了国家在产品方面的比较优势。M二分网络（国家产品空间）中的产品可能与相应的RCA索引有关，如所述：Mij=（1，如果RCAij≥ 10，否则（2）还讨论了一种替代的RCA表示法，其中商品和服务的RCA指数分别估计（通过创建两个不同的集合，一个是商品，另一个是服务），然后连接到一个组合的RCA矩阵。尽管如此，正如我们稍后将看到的那样，我们提供的统计结果将更加恰当，因为它们在经济上对各国的生产结构提供了更加一致的解释。国家和产品的复杂性：特殊的基本禀赋，称为能力。根据这一解释，能力代表“特定经济体中所有可用资源的混合，以及国家所在的国家社会组织的特征”。

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2022-5-11 05:57:00

在实践中，它们决定了一个生产系统的复杂性，因为每种产品都需要一组特定的必要能力，这些能力必须由一个国家拥有，才能生产并出口。生产系统的复杂性。在这方面，可以采取两种简单的措施。第一个指标叫做多样性，是国家在二分网络中的程度，对于国家一来说，它是：di=XjMij。（3）第二个与产品相关的指标称为普遍性。对于产品j，普遍性是由出口国的数量定义的：uj=XiMij（4）由邻接矩阵表示的网络，它携带关于一个国家的生产结构或产品复杂性的有限信息，因为它们不考虑其他出口相同产品的人。因此，如果要用这些简单的方法来解释经济现象，就需要进行仔细的评估。在文献中介绍，我们将在下面介绍详细信息。反射法（MR）：根据Hidalgo和Hausmann[3,4]，第一种方法是将其组织起来。该方法描述了一个迭代过程，目的是获得复杂度的度量积j，在n次迭代后计算，由以下公式给出：（ci，n=diPjMijpj，n）-1pj，n=ujPiMijci，n-1（5）其中初始条件为ci，0=diandpj，0=uj，具有DiandUj多样性，分别为普遍性、ci、npj、nci、n-2pj，n-2 rgodic Markov transition operator[12]，这意味着allci，nandpj，n收敛到一个具有speedrefelections及其性质的常数，请参见[3,12,22]及其参考文献。需要注意的是，可以通过为国家和产品生成两个新矩阵来避免迭代。然后，通过计算矩阵的第二大特征向量，对每个网络中的节点进行排序，从而获得能力度量。

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nandehutu2022

2022-5-11 05:57:03

从形式上讲，对于国家而言，将矩阵[Cii]定义为<<Cii=xjmijdiuj。由此产生的国家复杂性度量，称为经济复杂性指数（ECI），与与<<CECI=~c的第二大特征值相关的归一化指数相关- h~cistdev（~c），h·istdev·~cw，第二大特征值为~c=[~Cii]。通过类比，由此产生的线性产品复杂性度量被命名为产品复杂性指数（PCI），并通过在上述定义中用产品（j）的指数替换国家（i）的指数来定义。换句话说，线性PCI是通过分析将产品j连接到产品j的矩阵得到的，根据出口这两种产品的国家数量：~Pjj=ximijdiuj形式上，PCI由p CI=~p给出- h~pistdev（~p），其中~p是与第二大特征值相关的~mjj的特征向量。聚合ECI和聚合线性PCI。适应度复杂度方法（FCM）：由于Hidalgo和Hausmann的原因，其目标与该方法类似。重点在于能力的概念，它与ECI类似，是衡量一个国家竞争力的一个指标。该方法基于一个迭代过程，该过程将一个国家的适用性与其出口产品的复杂性结合起来。虽然与MR中的国家复杂性（即ECI指数）类似，灵活性被定义为与出口产品的复杂性（加权）之和成比例，但与MR相比，产品的复杂性现在是非线性映射，由以下（迭代）方程组正式描述：eci，n=PjMijpj，n-1epj，n=PiMijci，n-1.-→（ci，n=eci，nheci，nipj，n=epj，nhepj，ni，（6）其中，eci，nandepj，nare分别为适合度的中间值（即。

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2022-5-11 05:57:06

对于CountryAndJNSTEP，通过将中间值分别除以所有国家和产品（即heci、niandhepj、ni）的相应平均值，将中间值标准化为toci、nandpj、NB。与MR不同，这里的初始条件由eci，0=1和epj，0=1给出，适用于所有i和j。不同的适应度定义见[11,12]：第一个定义，表示为密集适应度（IF），由M的二进制表示获得，如（2）所示；第二种是广义适应度（EF），它基于国家产品矩阵xm元素的非二进制（即加权表示）。虽然在某些情况下，使用EF优于IF可能是有益的，但从结构上看，EF更适合于捕捉一个国家的短期竞争力，而不是其“长期竞争力和健壮性适合度”，并指出，当广泛适合度用作复杂度度量时，结果很容易推广到这种情况。复杂度（适合度）指标如果一些国家收敛到零，由于非线性关系，这意味着它们的一些出口产品的复杂度指标收敛到零[15,16]。

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2022-5-11 05:57:11

一般来说，复杂度得分收敛到零的产品完全取决于国家产品的形状观察，我们对真实数据的调查结果表明，在大多数年份，我们从汇总的商品和服务数据构建的矩阵确实具有“不利”形状（根据[15，16]中的发现），导致一些国家和产品的复杂性指数趋近于零。因此，将FCM直接应用于我们的数据集可能不合适，需要另一种方法。接下来，我们建议对该方法进行修改。改进的适应度复杂度方法：（M-FCM）适应度复杂度方法如下：（eci，n=PjMijpj，n-1epj，n=PiMij（Nc-ci，n-1)-→（ci，n=eci，nheci，nipj，n=epj，nhepj，ni（7）epj，nci，n）-1（北卡罗来纳州）- ci，n-1）正如最初的方法一样，产品的复杂性仍然（主要）由竞争力最低的出口国的复杂性决定。事实上，我们提出的修正可以看作是自1/ci，n的泰勒级数展开以来原始非线性方法的二阶近似-1在点Nc/2与（Nc）成比例-ci，n-1）：ci，n-1=Nc-4（ci，n）-1.-Nc）Nc+O（（ci，n）-1.-（北卡罗来纳州）≈Nc（Nc- ci，n-1) ∝ （北卡罗来纳州）- ci，n-1），只要| Nc- ci，n-1 |<Nc。国家和产品）总是收敛到严格正的有限值。为了证明这个性质，我们写出了ci，eci，pj和epj的稳态解：eci=XjMijpj；（8） epj=PiMij（北卡罗来纳州）- ci）；（9） ci=eciheciii；（10） pj=epjhepjij。（11）很容易看出，从初始条件eci，n>0，epj，n>0，ci，n>0，和pj，n>0开始。因此，eci≥epj≥词≥pj≥NcPici，nPicintheMmatrix）isNp=Pjpj，n=Pjpjfor eachn。

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2022-5-11 05:57:14

我们假设每个国家至少出口一种产品（di=PjMij>0），每个产品至少由一个国家出口（uj=PiMij>0）。来自皮米奇≥ 0之后是Ximij（北卡罗来纳州）- ci）=Ncuj-西米奇≤ 北卡罗来纳州- （ci）≥Ncuj>0（12）uj>eci>epj>ci>pj>（12），并且在ci>0且Nc=Pici时，我们有ci<Nc。因此，稳态解也是有限的。由于M-FCM的这些优点，我们将使用它来代替最初提出的FCM来计算基于聚合数据的适应度复杂度度量。我们将结果指数称为聚合IF和聚合非线性PCI。此外，我们还将使用M-FCM计算分类商品数据的复杂性度量，这是评估服务和数据汇总对国家生产结构影响的过程中所需的一个步骤。结果和讨论数据汇总和服务包含：含义在我们开始详细分析汇总复杂性指标的特征以及商品汇总和服务包含如何影响经济复杂性指标和国家排名之前。数据聚合：总计，包括服务），邻接矩阵系数的任何变化（即引入/删除774种分类商品的原始模型。事实上，商品聚合的过程会导致国家间多样性分布的扭曲。如果仅为了量化商品聚合的影响而排除国家的多样性，这种影响是明显的）。例如，在SITC的4位数分类中，德国、意大利和美国等发达国家拥有最多样化的出口篮子，这与国家复杂程度的近似值相当。

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2022-5-11 05:57:18

然而，当服务被添加到图片中时，总体的多样性概况与分类商品的多样性概况更为相似，因为模型中包含的服务增加了发达国家的多样性。就像分解聚合产品的情况一样。有趣的是，就普遍性而言，上述影响不太明显，因为就新获得的聚合（不包括服务）的普遍性得分而言，商品分类会产生更可预测的结果，这是因为在分类中，这些类别的商品分类通常是最不普遍的。当服务被包括在内时，商品普遍性的分布相对保持不变，唯一的区别是，每种聚合商品都以牺牲服务为代价变得无处不在。现在，在聚合产品的整体模型中，特许权使用费和金融等服务几乎每年都是最不普遍的出口。排名预计也会受到影响。事实上，与[3,4]中（对于ECI）和[11,12]中（对于IF）的原始调查结果相比，当货物进行聚合时，RCA指数的微小变化可能会导致过渡聚合ECI和聚合IF更不稳定（容易随时间发生更大的变化）。它们整体出口篮子结构和排名的变化。虽然这可能被视为依赖聚合商品数据的模型的一个弱点，但我们回顾了在缺乏更精细（即与可用服务数据相比较的分解）的情况下，服务的作用：为了说明模型中包含服务的效果，图。

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2022-5-11 05:57:21

1我们展示了2005年国家产品网络的简单可视化。根据这一表述，商品和服务位于中心，国家分为多个区域（大陆）。该网络包括116个国家、10种产品、12种服务、448条连接国家和商品的链路，以及238条连接国家和服务的链路（当NRCAIJ>1时）。一开始，这种差异是复杂的。same1b的binaryMmatrix中包含的信息也支持这一点。我们观察到，矩阵保留了[2]中的三角形结构，因此，泛素检查表明，在这些国家中，英国和荷兰的多样性最高。主要用于食用的动物大多由这些国家出口。图1。聚合的国家产品网络。a）可视化2005年的国家产品网络。服务用蓝色表示，商品用红色表示。国家节点根据其所属大陆的颜色而定，欧洲为绿色，亚洲为紫色，非洲为黄色，代表美洲国家的节点为印地安人。b）显示了M矩阵。这里的行代表国家，根据其多样性排序，而列代表根据其普遍性排序的产品。服务出口篮子，而不是发达和多样化的国家，特别是肯尼亚（8）和黎巴嫩（8），拥有最高的商品多样性。

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2022-5-11 05:57:24

尽管如此，这种多样性分析仍应谨慎进行，因为它对评估生产系统的复杂性非常有用，研究结果可以作为后工业化[23]的一个指标，即发达经济体从依赖商品数据的聚合转变为依赖商品数据的过程，认识到以服务为导向和以商品为导向的发达经济体之间存在更大的差异。总而言之，数据汇总和服务包含的效果对各国长期和短期经济状况的信息状况产生了重大影响。经济复杂性作为未来增长的指标经济复杂性的重要性源于这样一种观察：一个国家所拥有的生产能力携带着有关其长期潜力的信息。因此，描述二分国家产品网络的邻接矩阵中包含的信息可用于预测该国未来的增长。在这种情况下，通过计量经济复杂性指标影响经济增长[11,12]，对反射法的性能进行了广泛评估。为了解决在使用标准回归进行增长预测时出现的不一致性，在[8]中，有人提出，与基于适应度的预期相比，收入水平更高的异质性模式存在，观察到两种模式，这两种模式具有进化模式的异质性。根据这些观察结果，我们认为，一种方法可以将复杂性方法置于中期，另一种方法可以用新的经济指标替代GDP[24,25]。

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2022-5-11 05:57:27

在这方面，我们支持[8]中提出的立场，根据这一立场，与其简单地用新的替代指标取代基于货币的信息（如GDP）[24,25]，不如补充基于GDP的测量结果更合适。应该基于这样一种理解来解释结果，即国家GDP（人均GDP）只是情况的一部分，或者更准确地说，多维模型中只有一个参数。复杂性度量。特别是，我们认为，如果复杂性度量应该提供有关某些因变量（即长期增长）的信息，然后，它们应该是重要的、强有力的解释（分类ECI的回归可以被视为增长回归的部分复制。回归结果表明，获得的指数比聚合多样性更好地近似长期增长的变化。在支持信息S1中，我们评估了结果的稳健性。我们在回归模型。每一项都与经济复杂性和增长速度有关，因此消除了目前偏见的嫌疑。MR回归：我们通过估计以下具有固定时间效应的面板回归来检验聚合复杂性度量与长期经济增长之间的关系：gi，t=α+βci，t+φXi，t+ηt+i、 t其中t=19881998是周期符号。相关变量gi，用十年GDP（PPP）igi，tlog测量GDPi，t+10GDPi，t服务数据可用的最长期限。

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2022-5-11 05:57:30

此外，通过这种方式，我们与我们的“原始”β利益一致，因为它是对初始时间t的国家经济复杂性的边际效应的估计；Xi是三个控制变量的向量，φ是参数的对应向量；而ηt是时间效应和这是错误术语。其中包括三个控制变量：人均初始GDP（PPP）、自然资源出口增长和国家初始复杂性展望指数（COI）。第一个有助于我们解释追赶效应，即发展中国家没有考虑到自然资源出口的影响，我们将自然资源出口的增长作为初始GDP的一部分（自然资源与SITC类别0、1、2、3、4和68相匹配，sameas Sachs和Warner[26]）作为第二个控制变量。此外，在每次评估中，ci和衡量一个国家的生产能力集附近有多少种不同产品的COI指数都源于这样一个事实，即“复杂性前景较低的国家附近几乎没有产品，将发现很难获得新的能力并增加其经济复杂性”。通过MR方法获得的测量结果对经济增长有影响。第一列显示了仅在前两个控制变量上回归增长时的估计参数，而第二列添加了任何水平的长期经济增长的聚合显著预测因子。第三列将汇总的ECI替换为分类的ECI。因此，价值几乎增加了10个百分点。Invave超过10%，而columnV则表示，聚合的ECI更能代表数据。

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2022-5-11 05:57:34

更准确地说，当聚集的ECI和聚集的多样性组合在一个回归中时，聚集的多样性系数变为负值并失去显著性，而聚集的ECI的显著性保持不变。尽管这些变量之间的共线性非常高，但这一结论是合理的。众所周知，如果在回归中包含两个高度共线的变量作为解释变量，则可以控制初始人均GDP、自然资源出口和COI的对数，即0.66）。表2。综合经济复杂性指数和增长。因变量：1988-1998年、1998-2008年GDP增长变量（I）（II）（III）（IV）（V）（VI）人均收入-0.027**-0.041***-0.106***-0.106***-0.033**-0.041***（0.013）（0.015）（0.019）（0.019）（0.014）（0.015）天然橡胶出口增长0.311*0.325*0.311**0.306**0.304*0.326*（0.166）（0.166）（0.132）（0.133）（0.165）（0.160）初始累计ECI 0.042***-0.008 0.045**（0.015）（0.016）（0.022）初始COI 0.005**0.005***0.005***0.004**0.005**（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）初始ECI 0.118***0.123***（0.023）（0.026）初始聚合多样性0.010*-0.002（0.006）（0.009）常数0.468***0.631***1.187***1.189***0.511***0.637***（0.117）（0.134）（0.175）（0.175）（0.117）（0.139）观测值210 R0。202 0.239 0.334 0.334 0.224 0.239年FE是是是是是是是是是是是是是的，这两个时期的利比里亚和1998年的土库曼斯坦都被排除在外，因为它们是极端的异常值。按括号中显示的横截面聚集的标准错误***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1FCM回归：强化体能（IF），与[3,4]和我们的工作中使用的方法略有不同。

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2022-5-11 05:57:37

此外，如材料和方法部分所述，FCM在其原始版本中可能会导致复杂性指标接近零值，因此在典型回归分析中无法显示任何显著结果。为了解决这一问题，并在使用不同商品术语时进行公平比较，我们根据SITC修订版，采用修正适应度复杂度法（M-FCM）重新估算分类IF。2.四位数分类。然后，在表3中，我们用估计的聚合IF的日志重新进行增长回归。然后，我们将其性能与分类IF和汇总IF的日志进行比较，汇总IF是任何水平上增长的重要解释变量；第二，包含聚合IF的计量经济模型的表现比分解IF差。两个变量之间的唯一差异是显著的（尽管聚合多样性仅在10%时显著）。然而，当控制初始人均GDP的对数时，与0.89的相关性一样，自然资源出口，这是收入长期变化的解释。这使我们可以得出结论，基于聚合IF日志的预测模型比基于聚合多样性的模型性能更好。累计ECI的对数标准差增加与等于18的增长变量增加相关。6%的标准偏差在该变量中，而一个标准偏差在Logof Aggregated Table 3中增加。

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2022-5-11 05:57:40

集中强化健身和成长。因变量：1988-1998年、1998-2008年GDP增长变量（I）（II）（III）（IV）（V）（VI）人均收入-0.027**-0.045***-0.068***-0.067***-0.033**-0.051***（0.013）（0.015）（0.017）（0.017）（0.014）（0.015）天然橡胶出口增长0.311*0.312*0.321**0.319**0.304*0.311*（0.166）（0.162）（0.155）（0.156）（0.165）（0.160）初始聚合IF，日志0.046***-0.014 0.107**（0.017）（0.021）（0.042）初始COI 0.004**0.005***0.005***0.004**0.005**（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）初始IF，记录0.086***0.095***（0.023）（0.029）初始聚合多样性0.010*-0.026*（0.006）（0.015）常数0.468***0.692***0.900***0.884***0.511***0.888***（0.117）（0.137）（0.158）（0.151）（0.117）（0.181）观测值210 R0。202 0.241 0.296 0.297 0.224 0.254年FE是是是是是是是是：为了与综合ECI回归一致，两个时期的利比里亚和1998年的马拉维都被排除在样本之外。按括号中显示的横截面聚集的标准错误***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1如果相同的增长变量增加其标准偏差的20.4%。另一方面，分解的ECI和分解的IF的LOGO估计，国家复杂性对增长的边际影响分别为55.7%和37.3%。从这个，可以说，与自然资源出口的增长相比，服务的聚集和包含减少了边际效应和解释之间的差异（这是标准偏差的25%到27%之间——经济上的巨大影响。虽然执行的回归适合捕捉复杂指数的解释潜力，但由于以下几个原因，它们不适合用于增长预测。）。

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2022-5-11 05:57:43

首先，我们记得，theRis aR发现了随着时间和国家之间变化的异质性特征。我们得出结论，使用复杂性度量进行预测需要更复杂的方法（相关讨论见[8]）。服务与商品和M-FCM。我们首先展示了图2中聚合产品复杂性的可视化。很容易注意到，大多数服务的复杂性都高于商品。通过将聚合的PCI与捕获服务效果的虚拟变量进行回归，并修正时间效应，可以从统计学上支持这一结果：pjt=ug+usDs+ηt+jtpjt是线性（通过MR估计）或非线性（通过M-FCM估计）产品jtugus附加平均服务复杂度；是虚拟变量；ηt时间效应和JT是错误组件。我的思考方法是，在控制了一年后，平均服务复杂度高于平均水平。结果，如第二栏所示——平均服务复杂度是平均服务复杂度的2.77倍。表4。PCI回归。因变量：产品复杂度指数1995-2010变量（I）（II）服务虚拟1.594***0.901***（0.225）（0.233）常数-0.870***0.508***（0.201）（0.009）观察值352 352R0。660 0.268年FE Yes YesNote：按括号中所示横截面聚集的标准误差***p<0.01图2。服务和商品复杂性的演变（1995-2010）。a） b）通过先生估算的产品排名与a）仅通过M-FCM估算的产品排名相同。a-b服务：蓝色，商品：红色。本着能力驱动的生产结构的精神，服务似乎需要更多的能力才能交付。但为什么会这样？产品和能力可用于定性描述服务的复杂性。特别是通过寻找燃料。

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2022-5-11 05:57:46

将它们分解，我们可以得到各种原材料，它们的生产不像依赖国家的地理运气那样依赖于能力的存在。通过排名进一步上升，我们观察到，在大多数考试期间，SITC 7：机械和运输设备代表了最复杂的综合商品。一个国家要想生产内燃机或x光设备等机械设备，除了利用自然资源作为投入外，还必须结合其他能力，例如工人的能力。经济复杂性的定位[21]。在最顶层，我们可以找到像EBOPS 266这样的服务：版税和许可费。我们认为，从[2]的意义上讲，这些服务的生产需要将商品中嵌入的复杂知识与一个国家生产的其他服务结合起来。此外，我们认为，随着一个国家的产品空间变得商品饱和，经济复杂性对未来经济增长的贡献开始减少，这与[4]中的观察结果一致。在这种情况下，我们的研究结果表明，维持生产结构演变影响的最简单方法可能是引入一组所需能力相似但稍微复杂的服务；例如，开发专利等无形资产需要先进的机械和额外的能力投入。值得注意的是，我们的论点与[18]中的结论一致，其中指出，随着一国发展水平的提高，服务业对经济的重要性往往会增加。聚合vs。

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2022-5-11 05:57:49

分类度量模型）可以显著解释国家的长期增长，这意味着这些度量与分类复杂性度量（仅通过商品获得）有些相似。然而，上一节得出的结论是，总体而言，服务比商品更复杂，这表明聚合度量是为了更好地表示这两类度量的（不）相似性，并评估分解（如果小于0.7）的影响。虽然这种相似性可以作为证据，证明聚合度量是生产结构的一个很好的近似值（如果我们以分解的度量为基准），但微小的差异揭示了它们产生的不同信息。我们认为，这些差异更多地归因于模型中包含的服务，而不是商品的集合。我们的推理基于上一节得出的结论，即总体而言，服务比商品更复杂，综合商品复杂度的排名显示出与分类商品复杂度排名几乎相同的结构[21]，这意味着在综合排名中，服务导向型经济体变得比这两种方法更复杂——两者都是，由于初始聚合的多样性和普遍性特征，以迭代的方式发现面向服务和面向商品国家的复杂性得分存在更大的差异（这一特征在M-FCM中更为明显）。在2008年全球危机之后，我们观察到综合指数和分类指数（ECI和IF）之间的相关性下降，2009年降至0.65以下，2010年降至0.55以下。

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2022-5-11 05:57:52

这表明，金融危机和随后的衰退（伴随着欧洲主权债务），这种影响可归因于贸易量的下降[29]，而贸易量的下降在商品方面比在服务方面更为明显[30]。因此，一些合计商品的复杂性增加了（如图2所示）。他们的出口减少了。相应地，危机前大多数国家生产的一些商品，现在由较少的国家生产。因此，受影响商品的复杂性增加，导致其主要生产商的复杂性有效增加。这是全球商品贸易）。特别是，我们观察到，鉴于金融危机，金融服务（根据我们的模型，通常是最复杂的服务）受到贸易大幅减少的影响，从而显著影响出口的复杂性[31]。然而，要验证这一论点，需要进行更深入的分析，这超出了第三阶段的范围。聚合和分解指标之间的相关性。a） b）与a）通过M-FCM估算的汇总和分类数据之间的年度相关性。从经济衰退中恢复过来，并在经济衰退后取得重大进展。我们将在下一节更详细地讨论这个论点。国别中心动态：作为对国别排名进行更详细分析的一种手段，在图4中，我们（图4b、IF（图4c）和聚合IF（图4d）在1995年至2010年间进行了评估。由于数据有限，该排名仅包括94个国家。可以注意到，通过汇总数据得出的国家复杂性排名比考虑分类数据得出的国家复杂性排名更具波动性。

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2022-5-11 05:57:55

我们认为，数据产品的聚合以及相邻国家产品矩阵的维度都是如此。因此，与分类商品数据相比，由于数据变化导致的国家产品矩阵中某个环节的消失或新环节的出现对复杂性指数的影响要大得多。图4。国家动态（1995-2010）。a） ECI排名各国的运动。我们在此重点介绍中国、爱沙尼亚、埃塞俄比亚、马来西亚、瑞士、阿拉伯联合酋长国、英国和美国。b）聚合ECI也是如此。c）如果对各国的运动进行排名。d）同样的觅食，如果。a-d三位iso代码用作国家缩写。2008年之后的几年，国家排名的波动性更大，我们认为，这导致了排名更频繁但也更大的变化。服务业发达的国家：从提交的结果中可以看出，服务业发达的国家（一般而言）在经济复杂性排名中的排名更高。美国和英国等国家尤其如此。根据图4，在2008年之前，英国在聚合排名（聚合ECI/聚合IF）中的排名高于聚合IF排名中的分类（仅商品）。我们为这种差异提供以下启发性解释。首先，我们观察到，在金融危机之后，矩阵的结构发生了重大变化，现在可以在各国的出口篮子之间进行描述。这一特征可以从图5中推断出来，我们在图5中显示了年份。复杂性分布的变化。

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2022-5-11 05:57:58

a）累计ECI（1995-2010）b的方框图与累计IF相同。a-bIn每年，红色水平线表示中位数，而蓝色水平线分别是分布的第一和第三个四分位数。红色十字表示异常值。它们被认为是大于第三个四分位数和分位数范围的3/2之和或小于第一个四分位数和分位数范围的3/2之差的观测值。这些阈值以黑色水平线显示。产品的复杂性与其出口商的复杂性之间的线性关系。因此，存在服务，这最终反映在复杂性排名中。另一方面，在FCM模型中，产品的复杂度与其出口商的复杂度（即适合度）呈现非线性关系，随着更加统一，各国复杂度（适合度）指数的变化减小。然而，最复杂的出口商的适应度。换句话说，与MR相比，FCM动态似乎不受短期经济波动的影响。国家（G7是由世界上最发达的国家组成的集团）。在另一次停滞之后，美国在综合和分类排名中的表现（尽管在综合排名中，美国也表现出了几乎相同的变化——2008年陷入深度衰退，恢复相对较快。当我们比较我们的综合复杂度指标时，仅基于英国和美国（分类）商品的动态更为显著（包括商品和服务）到仅使用SITC修订版计算的值。2个1位数的合计商品。

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2022-5-11 05:58:02

因此，我们认为，通过将这些服务包括在内，聚合计量学为这两个国家展示的长期潜力提供了一个更现实的图景。结构爱沙尼亚的经济严重依赖服务业，而马来西亚几乎同样依赖商品和服务业。因此，爱沙尼亚在综合排名中的排名通常要高得多，而且多年来经历了更大的涨落。相比之下，爱沙尼亚的人均年GDP增长率更高（4.99%，而马来西亚为2.65%），标准差更大（7.07至4.34），最终被国际货币基金组织列为发达经济体[34]。这些国家中的一些国家在过去几年中取得了巨大的发展，这并不是因为其复杂的经济、累计的ECI和IF在某些年份中排名甚至更低，因为阿联酋在某些复杂产品中所显示的比较优势因数据的加总而丧失。我们的论点基于这样一个事实，即被调查的国家（尤其是美国和英国）是最早经历了从以制造业为基础的经济向以服务业为基础的经济转型的国家之一，如果仅使用商品数据进行估计，则可以有效地降低一个国家的复杂性。在仅以商品为基础的排名中，它们是最复杂的经济体之一，而它们在商品部门的排名是多样化的，没有像其他发达国家那样发展为多样化的服务部门。排名上的差异：在综合国家排名中，它总是排在前十名之外，这意味着在大衰退期间很难做到，因此，这导致了国家主权债务危机。

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2022-5-11 05:58:05

虽然从长期来看，这种下降的潜力可以从该国在国际单项体育联合会综合排名中的变动预测（仅基于分类商品数据）。然而，另一方面，包括服务业在内的综合排名也可能偏向于服务业发达的经济体，美国尤其是英国就是一个例子。通过基于精细分类的商品和服务数据进行分析，肯定可以获得更准确的见解，但由于当前的服务术语和数据可用性，这是不可能的。PIIGS国家：希腊和西班牙；在2009年主权债务危机期间，五个欧盟成员国无法为其政府债务再融资，也无法独自为负债的银行纾困。[12]从经济复杂性的角度讨论了它们的衰退。根据作者的说法，PIIGSis的脆弱性主要来自金融来源，与它们的生产结构关系不大。他们指出，在健康收入层面上存在不同的制度，并且PIIGS处于未来增长的一个结构中，因为他们已经拥有一个多元化的商品出口篮子，从而加强了他们的论证；i、他们的产品空间已经饱和。虽然我们基本上同意这一观点，但我们也希望调查脆弱性是否有可能获得一些进一步的线索，在下文中，我们将重点关注在模型中添加服务的这些国家的经济复杂性。导致其复杂性在2009-10年期间急剧下降的波动（如果我们只研究综合if，同样的结论适用于意大利）。此外，与[12]相比，我们的综合排名显示，爱尔兰已经极大地改变了其生产结构，目前是最复杂的经济体之一。

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2022-5-11 05:58:07

我们认为，与仅基于商品数据的预测相比，这些动态更好地解释了PIIGSnations的长期经济预期。事实上，爱尔兰是第一个增长的国家。另一方面，希腊经济并未经历同样的改善，截至2016年，希腊经济尚未完全复苏；一些股票指数提供者甚至将该国重新归类为新兴市场[37]。应该强调的是，我们并不否认PIIGS危机可能是由其引起的，至少在引入的选择性可预测性模型中是如此。相反，我们为recentFig 6提供了一个额外的解释。PIIGS国家动态（1995-2010）。a） ECI排名运动b）同样适用于综合ECI。c） IF排名（d）与聚合IF相同。a-d三位iso代码被用作国家缩写。这些国家的经济形势。特别是，我们讨论了爱尔兰经济的重新崛起和希腊的持续停滞。与爱尔兰不同，爱尔兰多年来设法提供更复杂的服务，尤其是对金融危机敏感的服务。结论发展了经济复杂性理论。通过包括服务数据并聚合商品数据（使其（此处指商品和服务）及其生产者（即国家）。与之前处理经济复杂性的工作类似，我们描述了国家之间的关系。一些（国家）适应度和（产品）复杂性得分收敛到零值的问题，有效地扭曲了排名图。

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