尽管如此，调查的国家动态表明，拥有先进服务业的国家相对较快地走出了衰退，这也说明了它们（相对）在长期上的稳健性。例如，对于英国和美国经济来说，尤其是对于爱尔兰来说，这是一个真实的例子。爱尔兰是第一个在2013年底退出救助计划的国家，并在之后经历了显著的经济增长。对一些国家来说，复杂度指标更符合其“感知”的经济状况，如仅对分类出口商品进行的分析所显示的。例如，这些指标根据主权债务危机提供了额外的信息。国家结构。然而，这需要一个高度准确和分类的服务数据，而目前尚不可用。另一个富有成效的研究方向是充分利用与潜在能力模型相关的概念，这将为我们当前工作的主题中的产品之间的关系带来新的见解。支持信息支持信息S1。手稿：1。经济复杂性作为未来增长的指标：稳健性检查2。替代RCA表示/串联度量参考1。国家。科学2007年7月27日；317(5837):482-7. doi:10.1126/科学。11445812.2011年12月1日；16(4):309-42.3.科学院。2009年6月30日；106(26):10570-5. 内政部：10.1073/pnas。9009431064豪斯曼R、伊达尔戈CA、布斯托斯S、科西亚M、西蒙斯A、伊尔德林MA。《经济复杂性图集：通往繁荣之路》。麻省理工学院出版社；2014年1月17日。工业生态系统。公共科学图书馆一号。2012年11月19日；7（11）：e49393。6.Frenken K、Van Oort F、Verburg T.相关品种、非相关品种与区域经济增长。区域研究。2007年7月1日；41(5):685-97.7.萨维奥蒂PP，弗兰肯K。

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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.mk1增长回归：稳健性检查我们通过构建一个回归来检查经济计量结果的稳健性，在这个回归中，我们排除了GDP总量的固定百分比；初始人口；以及模型中服务业初始增加值占GDP（SVD）的百分比。通过排除周期固定效应，我们不考虑增长平均值随时间的变化[1]。另一方面，通过纳入上述变量，我们可以解释贸易开放可能产生的影响，这些变量可以被解释为能力，从而与综合复杂性度量相关联。这就意味着我们提出的模型。尽管如此，如表S1 1所示，即使在扣除期间效应并添加其他三个变量的情况下，综合复杂度指标作为长期经济的重要预测指标也通过了测试。2替代RCA表示法/串联计量法原材料、制成品和服务的生产是经济的三个独立过程（相当于经济的第一、第二和第三部门）。有人可能会说，由于固定成本经常消失，一个国家生产系统内部结构的充分呈现。此外，由于服务可能会带来经济效益。另一方面，尽管存在潜在的缺陷，但仍有人认为，展示的比较优势[3]的概念的结构仍然考虑了不同的出口成本和出口量。替代表示法中，服务的RCA指数与商品的RCA指数分开计算：RCAis=Eis/PsEisPiEis/Pi，sEisRCAjg=Ejg/PGEJJEJG/Pj，gEjgs∈ {，…，S}g∈ {, . . .

推导了G}SGM“级联复杂度度量”（即ECI/线性PCI和适应度/非线性PCI）。MarXiv:1604.06284v2[q-fin.EC]2016年7月6日表S1 1。增长回归：稳健性检查。经济复杂性指数密集型适应性因变量：GDP增长pc因变量：GDP增长pc1988-1998，1998-2008 1988-1998，1998-2008变量（I）（II）（III）（IV）变量（I）（II）（III）（IV）人均收入-0.044**-0.050***-0.037**-人均收入0.026，原木-0.053***-0.053***-0.041***-0.032（0.014）（0.016）（0.015）（0.023）（0.014）（0.016）（0.015）（0.020）天然橡胶出口增长0.453***0.322*0.329**0.302*天然橡胶出口增加0.422***0.306*0.316*0.293***（0.160）（0.174）（0.166）（0.176）（0.078）（0.171）（0.162）（0.086）累计ECI 0.046***0.045***0.036**0.035**如果已聚合，则日志为0.060***0.048***0.040**0.049**（0.014）（0.015）（0.015）（0.018）（0.017）（0.017）（0.019）（0.021）COI 0.005***0.004**0.005**0.004**COI 0.005**0.004**0.004**0.004**（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）出口GS 0.001**出口GS 0.001**（0.000）（0.000）人口，对数0.010人口，对数0.009（0.014）（0.015）SVD，对数-0.092 SVD，日志-0.102（0.129）（0.093）常数0.650***0.675***0.420 0.447*常数0.758***0.728***0.508 0.519**（0.122）（0.147）（0.289）（0.023）（0.131）（0.148）（0.322）（0.219）观察值210 201 178观察值210 210 178R0。178 0.240 0.243 0.242 R0。196 0.242 0.244 0.252年FE否是是是是年份FE否是是是对于无固定效应的回归，普通标准误差显示在括号中。对于所有其他回归，显示了按横截面聚集的标准误差。

***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1服务和商品的整体出口，因此可能无法确认经济复杂性的初始差异，因为我们隐含地假设能力在商品和服务之间分别扩散（在对国家生产结构进行能力驱动解释的前提下）。在表S1 2中，我们用串联的复杂性度量重现了增长回归。第一列指出，5%的水平、串联ECI和串联IF显著解释了长期增长。当模型在其单独的模型中时，我们将其与串联的ECI进行比较，从而导致模型的重要性。作为一种手段，我们必须选择另一种方法来选择变量，比如信息标准。我们估计了需求），他们都更喜欢带有串联ECI的模型。基于聚合数据的级联复杂性度量。多年来，线性和非线性、聚合和级联计量都具有相对较高的斯皮尔曼相关性。直到2006年之后，它们的相关性才逐渐下降，在调查期结束之前，其范围在0.6左右。在分类和合并的ECI之间，下降幅度不如分类和合并的ECI。另一方面，分类和串联IF之间的相关性远弱于分类和聚合IF的估计相关性。经济复杂性术语中国家和产品的复杂性。表S1 2。

串联复杂度指标和增长因变量：GDP增长pc1988-1998、1998-2008变量（I）（II）（III）（IV）（V）人均收入，对数-0.032**-0.034***-0.035***-0.040***-0.042***（0.014）（0.014）（0.014）（0.015）（0.015）天然橡胶出口增长0.303*0.318*0.318*0.302*0.300*（0.165）（0.167）（0.167）（0.164）（0.167）COI 0.003**0.004**0.004**0.004**0.004**（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）（0.002）串联ECI 0.033**0.031（0.016）（0.019）串联IF，记录0.034**0.070*（0.016）（0.040）级联分集0.008 0.001-0.015（0.006）（0.008）（0.014）常数0.508***0.562***0.562***0.626***0.729***（0.118）（0.126）（0.127）（0.138）（0.172）观测值210 R0。222 0.232 0.232 0.230 0.234年FE是是是是是通过括号中所示横截面聚集的标准错误***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1Fig S1 1。聚合和串联指标之间的相关性。a） 聚合和串联ECI之间的年度Spearman相关性（通过MR估算）。b） 与a）相同，用于聚合和串联IF（通过M-FCM估计）。图s12。分类和串联指标之间的相关性。a） 分类和串联ECI之间的年度斯皮尔曼相关性（通过MR估算）。b） 与a）相同，用于分类和串联IF（通过M-FCM估计）。参考文献1。布鲁克斯C.金融学导论计量经济学。剑桥大学出版社；2014年5月2日。《经济复杂性的异质动态》。公共科学图书馆一号。2015年2月11日；10（2）：e0117174。3.巴拉萨B.贸易自由化和“显示”的比较优势。曼彻斯特学校。1965年5月1日；33(2):99123.