美国大都市地区的经济复杂性

2022-6-23 20:01:23

这些指标在预测国民经济增长方面比传统的预测指标（如教育水平、机构和当前GDP人均）更有效（Hausmann等人，2014；Cristelli等人，2013），并且它们已成为广泛使用的国民经济绩效指标（OECD，2017）。鉴于复杂性度量在国家层面的有效性，自然会将其应用于国家以下和大都市地区，这是经济地理的基本单位（Jacobs，1969；Storper，1997）。已经尝试在中国、澳大利亚和美国应用这些指标（Gao和Zhou，2018；Reynolds等人，2018；Sbardella、Pugliese和Pietroniro，2017）。然而，为国家设计的方法是否适用于国家以下各级环境仍然存在关键问题。此外，还有一个问题，即这些方法是否可以扩展到主导大多数发达国家经济的服务部门（Buera和Kaboski，2012），或者这些方法是否仅限于为其开发的实物商品。一个相关的问题是，是否只包括贸易行业或当地行业（Porter，2003）。*弗里茨：齐柏林大学，Am Seemooser Horn 20，88045 Friedrichshafen，Germany，b。fritz@zeppelin-大学。网曼杜卡：哈佛大学社会学系，马萨诸塞州剑桥市柯克兰街33号，邮编02138，rmanduca@g.harvard.edu.致谢：我们感谢Dominik Hartmann、Jarko Fidrmuc、Marcel Tyrell、Akira Sasahara和温哥华北美区域科学会议的与会者提出了有益的意见和想法。此外，Benedikt Fritz还被指定为Cusanswerk的资金来源。2工作文件2019年1月在本文中，我们制定了2007年至2015年间美国大都市地区的经济复杂性指标。

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2022-6-23 20:01:26

利用美国人口普查县商业模式中的就业数据，我们能够包括该国几乎所有类型的经济活动。我们表明，美国各大都市地区经济活动的空间分布符合经济复杂性分析的标准。经济发达的主要城市往往有各种类型的工业，既有普通工业，也有专门工业：洛杉矶生产手袋和导弹。但欠发达的地铁往往只有共同的行业。这种模式在各国都有很好的记录，是美国经济地理学的核心。由于这一结论适用于本地行业和贸易行业，我们认为这两个行业都应纳入分析。此外，我们还表明，在美国，相互竞争的经济复杂性算法之间的差异（Albeaik et al.，2017a；Pietroniro et al.，2017）相对较小。更重要的是确定一个地区的行业存在的方法。我们比较了五种不同的输入矩阵设计方法，并采用了两种结合相对和绝对就业阈值的措施。这种方法能够更好地捕获大型和多样化城市的混合能力。我们发现，复杂度最高的地区是主要城市，尤其是洛杉矶、纽约和芝加哥，而贸易行业的复杂度往往高于本地服务行业。平均而言，美国东北部地区是最复杂的地区，尽管在地中海和农村地区之间的区别更大。

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2022-6-23 20:01:30

在横截面回归中，复杂度较高的城市人口和人均收入显著较高，控制了许多社会、经济和制度特征。然而，在面板内回归中，经济复杂性的增加是人口和人均收入下降的一个显著负预测因子。基于当前复杂性预测未来增长的回归表明，高复杂度地区在大衰退中承受的影响更大。论文的其余部分组织如下：下一节简要回顾了以往关于经济复杂性和区域经济发展的研究。以下各节介绍了数据和复杂性方法，并讨论了与构建国家以下版本复杂性相关的几个理论和方法挑战。在分析了经济复杂性在区域背景下的一般可转移性之后，我们进行了回归分析。本文最后对未来研究的意义进行了讨论。二、文献综述a。研究生产结构：能力方法经济复杂性衡量标准借鉴了研究人员所称的“能力方法”来理解经济发展（Hausmann et al.，2014）。在这种方法中，一个经济体被视为一个知识积累系统，它的繁荣取决于它是否能够提供更多的信息美国大都市地区的经济复杂性增长（Hidalgo，2015）。生产性知识被认为存在于离散单元或能力中，例如焊接金属的能力或旋转螺纹的能力。将这些能力结合起来，可以产生系统及其产品和服务的主要经济产出（Hidalgo等人，2007年；Hidalgo和Hausmann，2009年）。

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2022-6-23 20:01:33

复杂性研究人员的关键主张是，虽然通常不可能直接观察能力，但可以从行业的存在中推断出能力：如果一个经济体能够有竞争力地生产手袋，那么它必须具备手袋生产所需的任何能力。通过研究所生产产品的集合，可以确定特定地区必须具备的能力组合。对发展政策的影响是，各国最容易通过向密切相关的行业/产品多样化实现增长，很难向不太相似（可能更复杂）的行业/产品扩张（Hidalgo等人，2018年）。各地区也是如此（Kogler、Rigby和Tucker，2013）。经济复杂性指数（ECI）旨在衡量经济能力组合的总体复杂性水平，并预测其未来发展（Hausmann et al.，2014）。关于该算法的计算方法存在一些争议（Albeaik等人，2017a；Pietroniro等人，2017年），并且已将模糊度指数（F I）确定为经济复杂性的一种替代测量方法（Taccella等人，2012年）。B、研究区域经济大多数关于经济复杂性的研究都是在国家一级进行的。然而，使用大都市圈作为经济分析的基本单位有着令人信服的理论和实证理由。

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2022-6-23 20:01:37

从理论角度来看，区域是集聚开始的地理实体（Glaeser et al.，1992；Marshall，1890），也是发展新产业的地理实体（Jacobs，1969）。他们可以在功能上定义为可以在没有摩擦的情况下进行面对面会议的地理位置（Storper和Venables，2004）。从经验上看，一个国家内各地区的经济表现差异往往与国家之间的差异相当，甚至与发展水平非常不同的国家之间的差异。例如，2017年，Sanfransico MSA的人均GDP为90000美元，是McAllenTexas MSA的四倍多（美国经济分析局，2017年）。这大致是美国整体人均GDP与秘鲁人均GDP的比率（国际货币基金组织，2017年）。由于这些原因，区域科学家长期以来一直试图了解国家以下区域的经济表现，并使用大量的度量和概念来描述区域经济（Isard和Reiner，1966；Storper，2011）。其中许多方法，如能力方法，都侧重于区域的生产结构，尤其是其出口行业。例如，确定一个地区的“经济基础”（Andrews，1953年；Heilburn，1981年）、“增长极”（Parr，1973年；Perroux，1955年）、关联产业的竞争集群（Porter，1998年），以及工业4工作文件（2019年1月）多样性的范围和类型（Frenken、Van Oort和Verburg，2007年）。就美国而言，近年来为关注区域发展提供了规范和积极的案例（Storper，2018）。自1980年以来，收入水平区域趋同的长期趋势已经停滞并开始逆转（Ganong和Shoag，2017；Manduca，2018；Amos，2014）。

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2022-6-23 20:01:40

一小部分幸运的地区变得更加富裕，而该国其他地区的收入却停滞不前，以至于他们与全球其他城市的联系可能比与自己腹地的联系更紧密（Sassen 1991）。这种分歧导致大众媒体对区域经济表现产生了极大的兴趣，并呼吁决策者将区域经济发展视为国家政策的核心问题（Badger、Bui和Pearce，2016；Block，2019；Leonhardt，2018；Longmann，2015）。C、以往关于区域复杂性的研究此前曾多次尝试将经济复杂性的视角聚焦于区域或国家以下各级的生产结构。这些分为两大类。一些研究使用了从国际贸易数据计算出的经济复杂性指标，就像原始跨国研究一样，然后通过对各地区的工业投资组合进行（美元）加权平均来计算各地区的复杂性。Reynolds等人（2018年）描述了澳大利亚各州的生产结构，并发现州际和世界其他地区出口的微小差异对相对复杂性有很大影响。这方面的其他项目将特定国家置于全球产品空间的背景下，如土耳其（Erkan和Yildirici，2015）、荷兰（Zaccaria等人，2016）和撒哈拉以南非洲（Abdon和Felipe，2011）。第二组研究与本文一样，使用国家经济网络从头计算复杂性。Gao和Zhou（2018）根据上市公司的数量计算了中国各省的ECI和F I。他们证实了复杂性与增长之间正相关的跨国发现。

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2022-6-23 20:01:43

Ch'avez、Mosqueda和G'omez Zald'ivar（2017）没有使用每个部门的企业数量，而是使用跨部门就业来计算墨西哥各州的ECI，并提供证据表明一个州的ECI越高，其人均GDP就越高。另一个值得注意的方法包括Cicerone、McCann和Venhorst（2017），他们试图说明一个地区在产品空间中的地位。将一个省份的出口在出口网络中的中心度与所揭示的比较优势的绝对值（RCA，见下文）相结合，可以表明意大利地理位置较好的省份拥有更强的区域发展。令人惊讶的是，迄今为止，美国受到的关注相对较少。Sbardella、Pugliese和Pietronero（2017）曾试图计算美国国家以下地区的复杂性指标。他们研究了经济复杂性、人均GDP和工资不平等之间的关系。将货币/总发展数据与“复杂相对论与发展指数”中的能力相结合，根据美国大都市地区5工资/劳动力数据的经济复杂性，它们涵盖了两个不同的地理范围：一方面是国家，另一方面是美国县。然而，对于县的分析，它们只有非常粗略的工业分类，只有89个3位数的NAICS类别。这可能无法提供足够的分辨率来区分常见功能和不常见功能（有关支持复杂性分析的程式化事实如何在低于4位数NAIC的聚合级别上分解的调查，请参见附录B1）。此外，使用工资数据解释工资不平等和平均工资可能会加强对反向因果关系的一般关注。三、数据我们使用美国人口普查县商业模式（CBP）的数据。

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2022-6-23 20:01:46

这些以生产为导向的数据提供了全美NAICS行业分类和县的就业人数。该数据库由商业登记册（BusinessRegister）构建，商业登记册是美国所有已知单一和多机构公司的人口普查数据库，通过调查和行政记录相结合的方式创建（美国人口普查局，2017年）。每年3月12日这一周的就业估计数据都会发布。CBPD数据涵盖了美国的大多数经济活动，但作物和动物生产、铁路运输、某些类型的金融基金、个体经营者和大多数政府活动除外。美国海关与边境保护局的数据提供了按县和NAICS行业代码划分的总就业人数。如果在某个县的行业部门中，雇主太少，无法保持匿名，那么观察就会被压制。根据总就业规模，将这些观察结果分为十二个类别之一。我们将这些观察结果替换为确定尺寸范围的中点。总的来说，2015年，我们直接观察到约9900万员工的就业情况，并根据规模代码估算出2600多万员工的就业情况。这为我们提供了覆盖约1.25亿员工的atotal数据集，约为2015年3月平民就业水平的84%（美国劳工统计局，2017年）。我们使用美国海关与边境保护局2007-2015年的数据来衡量经济复杂性。美国海关与边境保护局（CBP）数据的一个优点是，由于它基于就业而非出口，因此它包括服务业和商品生产业。如果大多数（基于出口/产品的）经济复杂性指标都推断出先进服务业的存在，因为它们是制造复杂产品所必需的，那么我们就是在直接观察这些行业。

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2022-6-23 20:01:49

此外，由于我们使用就业而不是产出，我们对潜在能力更加不可知。一个行业的重要性不仅仅取决于它的生产产出，因为它的存在允许合作和技术交流，而这可能不是当前的生产产出所能捕捉到的。我们避免使用技能数据，因为它们可能会排除机构和正外部性在提高生产能力方面的作用。6工作文件2019A年1月。行业分类方案在分析生产结构时，一个重要的决策是使用哪种行业分类方案以及在何种聚合水平上。这会对结果产生很大影响（Arcaute等人，2015；Youn等人，2016），因为相关性原则的应用（Hidalgo等人，2018）从根本上取决于基础分类。美国海关与边境保护局使用NAICS作为就业分类方案，从两位数（部门级别，19个类别）到六位数（国家行业级别，977个类别）。由于数据结构对结果的影响很大，因此确定使用哪个数字级别绝非易事（Wixe andAndersson，2017）。然而，在阅读了大多数关于经济复杂性的论文之后，我们将最详细的层次（例如六位数）作为衡量复杂性的基础。这使我们能够利用尽可能多的信息。但我们也在附录B中报告和讨论了其他数字级别的结果。为了进一步说明我们的结果对数据结构的可能敏感性，我们还采用了波特及其同事设计的商业集群定义（BCD）（Delgado、Porter和Stern，2016）。

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2022-6-23 20:01:52

与以家庭生产为导向的NAICS不同，BCD将NAICS产业结合成基于“基于同地模式、投入产出联系和劳动力职业相似性的产业间联系”的集群（Delgado、Porter和Stern，2016）。BCD为用户提供67个集群和316个子集群。由于分辨率较高，我们报告了子集群的结果。B、地理聚集在决定了生产结构的分类后，我们剩下的问题是我们应该采用哪个区域分类，这对我们的结果来说是一个同样重要的问题（Arcaute et al.，2015）。在各种可能性中，包括创建我们自己的区域聚类方法（同上，2015年），我们选择使用基于核心的统计区域（CBSA）。CBAS由大都会（MSA）和微利坦统计（uSA）区域组成，其核心至少有一个城市化区域（MSA>50000人，uSA 10000-50000人），根据其“与中心县的社会和经济融合程度（通过通勤关系衡量）”（美国人口普查局，2012年）。为了计算经济复杂性指标，我们将非大都市县作为单独的单位，因为这些县被视为经济独立。由于控制变量的数据限制，我们的回归分析主要局限于MSA，覆盖了大约65%的美国人口（2.1亿居民）。C

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2022-6-23 20:01:55

控制变量和因变量为了基于复杂性预测经济增长，我们使用了许多控制变量，其中大部分来自美国社区调查。我们的控制变量可分为经济控制、社会人口统计学美国大都市地区的经济复杂性7控制和制度因素（Breau、Kogler和Bolton，2014；Florida和Mellander，2016）。我们的经济控制包括失业率、在制造业工作的人员比例以及每年的专利数量。我们的社会人口控制包括居住在一个地区的人口数量、人口年龄中值、18岁以上高中以上人口比例、非洲裔美国人比例以及外国出生人口比例。我们采用的三个制度控制是工会覆盖范围内的工人比例、最低工资水平（某个地区所属的州）和11月选举中的淘汰人口比例。我们考虑的经济结果变量是人均收入和人口，均来自经济分析局区域经济账户（美国经济分析局，2017年）。附录C中提供了我们分析中使用的所有变量的完整来源列表和进一步解释。我们使用了一年的调查数据，以避免面板回归中的移动平均值问题。四、方法学。

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2022-6-23 20:01:58

指数和输入矩阵经济复杂性背后的逻辑经济复杂性的概念直接源于能力方法和所述的跨行业知识溢出（Jacobs，1969）。其目的是从一个经济体能够生产的一篮子商品中推断出不可直接观察到的能力的存在（Hausmann等人，2014）。在国际层面上，生产特定产品的能力通常是使用巴拉萨的显性比较优势概念来衡量的（RCA，巴拉萨，1965）。从经验上看，与标准国际贸易理论相比，最发达的经济体往往拥有共同的以及相关的特殊产品的RCA，而多样化程度较低的实体只在许多国家报告的产品中拥有RCA。按多样性（例如，一个国家拥有RCA的产品数量）和普遍性（例如，特定产品中拥有RCA的国家数量）排序国家产品RCA矩阵，结果为三角形（Taccella et al.，2012）。基于从低多样性地区到高多样性地区的相对线性过渡，在跨国（Cristelli等人，2013）和国家以下各级（Sbardella、Pugliese和Pietroniro，2017）都观察到了这种模式。为了产生经济复杂性的最终指标，将普遍性和多样性聚集在一个二部网络（产品空间）中，然后用于在一组理论上有限的迭代线性方程组中相互校正（“反射方法”，Hidalgo和Hausmann，2009）。这一修正的目的是避免将行业识别为不经常出现的复杂行业，因为它们只使用少数领域的主要投入，而不是需要大量的能力（Hidalgo和Hausmann，2009）。

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能者818

2022-6-23 20:02:01

因此，一个重新定义的指标是根据以下信息生成的：一个地区中存在的行业的平均普遍性、特定工作文件中具有RCA的地区的平均多元化（2019年1月行业）、具有类似RCA分布的地区的平均多元化（跨行业）等。通过这种方法构建的最常见指标是经济复杂性指数（ECI、Hidalgo和Hausmann，2009；Hausmann等人，2014）。最近，提出了第二个指标，即适应度指数（F I，Taccella et al.，2012），该指标与ECI不同，因为它试图避免在高价值和低价值行业中使用RCA来实现区域单位（ECI方法就是这样）。附录A中对这两个指标进行了详细解释。ECI的一个核心假设和整体能力方法是，给定产品的能力在不同的地方是相似的，特别是，两个地区生产特定类型产品的方法差异平均小于一个地区生产两种不同产品的方法差异（Hartmann et al.，2017）。这是一个我们很难检验的假设，尽管可能是因为美国各地区拥有共同的文化、教育体系和知识产权地区，因此哥伦比亚广播公司的生产方法与国际环境相比差异较小。在为国家以下区域构建经济复杂性指标时，另一个值得关注的问题是，一国区域之间完全缺乏贸易壁垒可能会导致区域专业化，这是由于规模经济而非能力限制。可能有一些产品生产相对简单，但只在少数几个地区生产，因为只有少数几个地方足以满足全国的需求。

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能者818

2022-6-23 20:02:04

这是否有问题值得商榷：即使其他地区可以很容易地发展生产简单产品的能力，但它们目前还没有。这种现象也可能发生在更复杂的行业。例如，被选为美联储（Federal Reserve）分行总部的12个地区可能不是唯一具备必要的中央银行能力的地区，但在目前的体系下，它们仍能为整个国家提供支持。归根结底，这两个担忧都是经验问题。我们的目标是通过检查分析中确定的最复杂和最不复杂的行业来回答第二个问题，并初步相信，如果我们能够检测到普遍性和多样性的三角结构，第一个问题的答案是肯定的。第一个关注点在某种程度上超出了本文的范围，我们加入了大量关于经济复杂性的文献，这些文献或多或少隐含了这一关键特征。如何衡量行业存在经济复杂性衡量标准是从按地理位置划分的行业存在矩阵中构建出来的。一个关键问题是如何衡量一个行业的存在。在跨国研究中，典型的方法是，如果产品的RCA大于1，则确定生产产品的国家，也就是说，如果产品在其出口篮子中所占的份额大于美国大都市地区9平均国家的经济复杂性。然后将结果分别二值化为1和0（标记为输入矩阵BMr，i）。在我们的背景下，RCA的等价物是区位商（LQ），它衡量一个行业在特定地区的就业份额，作为其在整个国家就业份额的一部分。让Xr，ide记录区域r中受雇于行业i的员工人数。

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大多数88

2022-6-23 20:02:07

然后，BMR、i响应：LQr、i=Xr、iPiXr、i/PrXr、iPr、iXr、iBMr，如果LQr、i≥ 1BMr，i=0如果LQr，i<1（1）这是一个合理的起点，但它有一些缺点。其中最值得注意的是，它往往低估了多样化地区的共同产品产量。考虑一个有两个地区的国家，一个地区只生产苹果，另一个地区生产等量的苹果和电脑。后者显然是更复杂的经济体，因为它既有制造苹果的能力，也有制造计算机的能力。然而，苹果的区位商将小于1，因为苹果在其经济中所占的比例比整个国家所占的比例要小。从算术上讲，经济更加多样化的地区，对于无处不在的产品，其区位商往往会小于1，这仅仅是因为它们也生产不寻常的产品。考虑到我们的分析中包含了非贸易部门和服务，这个问题尤其令人担忧。之前的研究表明，大多数本地服务的规模与城市规模呈次线性关系（Youn et al.，2016）。这意味着在高度多样化的地区，无处不在的行业在LQ方面可能代表性不足。以纽约市的加油站（NAICS代码447110）为例。2015年，纽约MSA在加油站有13972名员工，这清楚地表明了其为汽车提供燃料的能力。然而，加油站在纽约市总就业人数中所占的比例大大偏低，其区位商仅为0.27。使用LQ>1的标准方法，纽约将被认定为缺乏运营加油站的能力。一个简单的解决方案是保持原始LQ值（表示为RLQr，i），这样LQ接近1的区域仍然可以获得一些“优点”。

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2022-6-23 20:02:11

RLQ不是只描述比较优势是否存在，而是揭示了一个地区的行业超过/低于我们预期的就业率的因素，因为该地区的总体就业率相对于全国就业率。因此，我们将不同的发展重点视为特定行业的高度专业化（高LQ）比中等行业（LQ略高于1）具有更高的竞争优势。然而，RLQr，ito在某种程度上夸大了BMr的idea10工作文件2019年1月，即LQ为8并不意味着LQ值为4的专门化的两倍。为完整起见，RLQr可以写成：（2）RLQr，i=LQr，或者，我们遵循Cristelli et al（2013），并构建加权矩阵W Mr，i，衡量一个地区在该行业的就业人数占该行业全国总就业人数的比例。W先生，我揭示了一个地区在工业就业中的相对重要性，并使我们能够更好地检测不同行业国家动态中最具影响力的地区。但因此，W先生在设计上非常倾向于更大的区域。W Mr，iisdefined as（3）W Mr，i=Xr，iPrXr，如果考虑到所有这些问题，我们考虑两个备选矩阵。第一个指标，Presencer，i，基于在任何行业中是否存在任何就业机会。E、 g.一旦一个行业在一个地区有代表性，我们就给它分配一个值1，并且只有当相应行业中没有一个工人时，才给它一个值0：P resencer，i=1，如果Xr，i≥ 1P resencer，i=0如果Xr，i=0（4）第二种选择，即切割矩阵（CMr，i），模仿BMr，i，但通过将一个区域内雇佣50多人的行业计算为“现有”行业来进行修改，而不考虑位置商。因此，CMr，I校正了大型或多样化区域中的特定低LQ。

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2022-6-23 20:02:14

在上面的加油站示例中，纽约将有CMr，i=1，因为其加油站的总就业人数远远超过50人，即使LQ<1。同时，如果小区域的区位商大于1，即使员工的绝对数量很小，也会被认定为专门从事某一行业。从数学上讲，CMr，i可以写成如下：（5）CMr，i=1，如果LQr，i≥ 1或Xr，i>50e。g、纽约NAICS 512240“录音工作室”有1011名员工，占其总就业人数的0.01%。在LubbockTX和Santa Maria CA，同一行业约占就业人数的0.05%，是其五倍，但在每种情况下，只有约60名员工。因此，纽约在这一特定行业的全国就业份额是两个小地区的15倍以上。美国大都市圈的经济复杂性11这两种设计都绕过了上述三种输入矩阵的大多数缺点。不同领域的普通行业并没有被低估，因为（几乎）所有就业都会计入其复杂性得分，所以研究者、研究者和CMr都不会受到次线性比例法则的影响。同样，RCA也没有被过分夸大，因为一旦达到基本就业门槛，每个地区各行业的观察结果就会得到平等对待。最后，由于我们限制使用国家就业份额，因此大区域在事前并不受青睐。然而，有人可能会认为，P resencer、iandof CMr和iis的核心弱点都模糊了最复杂和中等复杂区域之间的差异。后者可能存在于同样多的行业中，这将使这两种类型彼此无法区分。这两种矩阵也有各自的弱点：CMr的切割值，在某种程度上是任意的。

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2022-6-23 20:02:17

为什么不使用100名工人或200或1000名工人的工资？当然，不同人口规模的地区之间的削减可能会有所不同。因此，CMr忽视了较小地区专业化的重要性。另一方面，我可能对一个地区就业水平较低的行业过于敏感。当一个特定行业的工作人员不足十几人时，一个地区的能力程度就值得怀疑。此外，在某些情况下，在一个被记录为员工少于19人的行业中，实际上可能根本没有就业机会，这是因为我们根据尺寸代码计算就业的方式。最后，我们将哪个输入矩阵最适合衡量国家以下区域结构的问题视为一个经验问题，并将根据三角度标准进行分析，然后做出理论和经验上知情的决策。B、在图1中，我们探索了指数和输入矩阵三角形（Input matricestriangularity），展示了跨区域（使用CBSA）和跨行业（使用NAICS）的行业位置的图形表示，其中区域按多样性从左到右排序，行业按普遍性从下到上排序。五个不同的图表对应上述五个不同的输入矩阵。BMr、i、CMr、i和P resencer的图具有相对可比性，呈现三角形结构。在CMr、i和Presencer的情况下，三角形的标记最为明显，即这两个三角形的相邻支腿和相对支腿比其他三角形的标记更为明显，例如，最普遍的行业确实存在于所有地区，最多样化的地区存在更多（如果不是全部的话）的行业。

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可人4

2022-6-23 20:02:20

多样性水平最低的地区只存在普遍性较高的行业。RLQr、itriangle的可见度较低–右上角仅略高，左上角周围区域的阴影较深。这一发现的含义是，最多样化的地区往往有12份工作文件，2019年1月（a）CMr、i（b）P resencer、i（c）BMr、i（d）RLQr、i（e）W Mr，如图1所示。输入矩阵：普遍性与多样性（NAICS，2015）来源：自身计算和美国海关与边境保护局。在最不普遍的行业中，LQ极高，而在最不发达的行业中，LQ较低。请注意，为了可视化，我们将代码位置商排在前10位。就W Mr而言，我认为根本没有三角结构，这与Cristelli等人（2013年）关于国家出口的结果不符。这种非三角性的一个原因可能是，在所有行业中，就业率总体最高的地区并不是那些拥有最多就业机会的行业的地区，反之亦然。我们无法根据BMr、i、CMr、i、RLQr、i和P resencer、i的可视化结果进行明确区分。比较这四个指数，我们发现，美国大都市圈的经济复杂性与基于各自输入矩阵的ECI的经济效率之间的相关性非常高：所有系数都在0.966和0.990之间。有趣的是，F I的相关性较低（在0.841和0.941之间）。总的来说，这种相似性给我们留下了一些决策空间。基于上述理论推理，我们选择CMR、I和P resencer，并坚持将前者作为我们的主要输入矩阵。其他输入矩阵的结果可在附录E中找到。当地行业的作用在构建地区复杂性度量时的第二个问题是是否包括当地行业或刚刚交易的行业。

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2022-6-23 20:02:23

当地产业是指满足当地人民需求的产业，而贸易产业主要是为了向其他地区出口产品。由于以往大多数关于经济复杂性的研究都是基于国际贸易数据，因此必然会局限于贸易行业。我们没有面临这种数据限制，但问题仍然是，本地行业是否符合复杂性分析的逻辑。将地方产业纳入复杂性评分的担忧在于，它们在区域经济中的作用与贸易产业的作用根本不同。许多理论家已经注意到出口在从外部为一个地区带来资金方面的重要性（Parr，1973；Andrews，1953）。这些出口行业赚取的资金反过来又支持了当地行业，这些行业构成了大部分就业机会（Porter，2003；Moretti，2010）。因此，为了衡量区域经济绩效，只关注被认为推动经济增长的出口行业可能是有意义的。然而，对于这种推理有许多反驳。首先，和其他服务一样，本地服务的复杂性和普遍性也会有所不同。以餐馆为例——也许是当地最典型的服务。虽然美国各地都有餐馆，但像纽约这样的大城市，餐馆的种类比小镇多得多。这种多样化的住宿选择甚至被认为是城市竞争优势的来源（Clark et al.，2002；Florida，2002）。行业层面的一个例子是皮革制品和箱包店（NAICS448320）。这些是为当地地区服务的当地零售机构，但它们只存在于136个MSA中，而贸易行业的中位数为160，其他当地行业的中位数为656。

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2022-6-23 20:02:26

住在有皮具店的地方的人是非典型的，他们比没有皮具店的人有更好的消费者选择组合。支持皮革商店的功能也有可能应用于纺织业，例如开发新的“智能行李箱”。从整体上看，当地产业的空间分布与交易产业相似。图2再现了Delgado、Porter和Stern（2016）定义的基于CMr的三角图，分别适用于贸易行业和本地行业。我们可以看到，推动复杂性度量的整体三角形结构在这两个行业中都存在，尽管三角形是2019年1月14日的工作文件，而且在本地产业中有一个稍微凸出的斜边，而在贸易产业中则相反。考虑到本地产业的重要性及其可比的地理分布，我们选择同时使用贸易和本地产业。（a）贸易行业（b）当地行业图2。输入矩阵：普遍性与多样性（CMr，i，本地与交易行业，2015）来源：自身计算（Delgado，Porter and Stern，2016）和美国海关与边境保护局。ECI vs Fit在最近的文献中，关于ECI和F I的相对性，有大量的讨论（Albeaik et al.，2017a，b；Gabrielli et al.，2017；Pietroniro et al.，2017）。然而，对于美国的各个地区来说，它们是高度相关的。根据MR，I建立ECI和F I的相关性，我们可以看到它们的相关性为0.60（见图3a）。如果我们取F I的对数，则相关性更强，上升到0.95（图3b）。

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2022-6-23 20:02:29

因此，似乎ECI和F I之间的主要差异（至少是根据这些数据计算的）是一种尺度差异，而不是概念上的根本差异。因为它产生的值分布不太偏斜，所以我们选择在这里关注一个CI，尽管我们重申，这两个度量似乎以显著的一致性捕获了相同的基础结构。在本文的其余部分中，我们使用ECI报告结果。附录F显示了使用F I的结果。美国大都市地区的经济复杂性15010203040-2.-1 0 1资本充足率050000010000000000150000002000000（a）ECI vs.F I00110-2.-1 0 1 Fipopulation050000010000000000150000002000000（b）ECI的CILOG与图3中记录的对比。散点图ECI与F I（CMr，I，NAICS，2015）来源：自身计算和美国海关与边境保护局。五、结果A。描述性结果放大行业在附录D.D3中，我们根据ECI算法和CMr，iinput矩阵列出了20个最复杂和20个最不复杂的行业。我们预计它们不会受到外部异常值的驱动（例如NAICS代码211111 Crudepertroleum和天然气开采不应作为一个高度复杂的行业，因为它是由自然资源分布而非能力驱动的）。此外，尽管我们考虑了上述因素，但我们预计贸易行业在顶级行业中的比例会过高，因为它们更有可能成为区域发展有意义能力的来源。对贸易和当地产业的预期似乎保持不变。平均而言，本地行业的复杂度值为-0.639，而交易行业的平均值为0.287（请注意，复杂度值被标准化为平均值为0，方差为1）。在20个最复杂的行业中，只有两个是本地行业。

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2022-6-23 20:02:33

这两个项目都属于4851行业组“城市交通系统”这表明，在我们的分析中，许多较小的区域单位中（公共）交通系统的代表性不足。这两个最复杂的行业都与金融相关。有人可能会争论中央银行作为第二复杂行业的好处，毕竟12个联邦储备区的总部是由联邦储备系统决定的，而不是由区域选择的经济过程来分配的。然而，尽管这12个地区是预先选定的，但拥有一家地区美联储银行无疑会导致在一个地区内分配高度专业化的能力。20个最复杂行业中的其余大部分都是先进制造业。转到表的底部，20个最不复杂的行业由当地行业和资源开采主导，19年1月16日的工作文件符合我们的上述预期。然而，也有一些复杂的地方产业的例子，更能说明地方产业是建立在复杂能力之上的。回到448320家“皮具和箱包店”的例子，这些商店不仅很常见，而且只存在于具有特殊功能的地区。因此，他们被列为100个最复杂的行业——该名单上的其他六个地方行业之一。绘制最复杂区域图图4按经济复杂性绘制区域图。最复杂的地区是洛杉矶、纽约、芝加哥、费城和波士顿等大都市地区。这些都是经济非常多样化的大城市，生产各种商品和服务。最不复杂的地区往往是农村县，尤其是大平原地区。这些地区的就业以农业为中心。

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2022-6-23 20:02:36

但这些行业也存在于许多更为多样化的地区，因此它们决心具有较低的复杂性。超大城市的主导地位以及复杂性与人口之间的强相关性与国家一级的结果形成了一定的对比，许多相对较小的国家的排名都很高。这可能是因为美国国内发展水平的总体差异小于各国，这意味着一个地区可以生产的产品的多样性更多地受到人口而非技术的限制。或者，劳动力和资本在国内的自由流动可能是原因。变异水平相对较高，各区域相互对比鲜明，总体分布呈短尾正态分布（例如，没有区域高于/低于四分位范围1.5倍）。就更广泛的区域而言，中西部的平均复杂度最低（未加权），为0.140，其次是南部、西部和东北部（1.04）。但更大的差异在于大城市统计区（平均ECI=1.390）、小城市统计区（0.560）和非大城市县（0.654）之间的人口规模。B、回归结果我们研究的最后一部分是测试复杂性在解释变异和区域经济结果变化方面的能力。我们使用两个结果变量：人口和人均收入。我们考虑了ECI与这些结果指标之间的双变量关系，以及控制一系列经济、社会和制度变量后的关系。也可能是大平原的复杂性估计值较低，因为美国海关与边境保护局（CBP）的数据中对农业就业的报告不足。

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大多数88

2022-6-23 20:02:39

然而，全国各地都有农业，因此我们预计，如果有完整的数据，它将显示类似的模式。经济复杂性的两个指标都显示出在跨国层面上偏向于更发达的国家（Morrison等人，2017年）。因此，较大城市的主导地位也可以解释为ECI和F I对发展水平较高的地区的偏见。美国大都市地区的经济复杂性17-2.-1参见图4。地图：ECI（CMr，i，NAICS，2015）来源：自身计算和美国海关与边境保护局。我们首先测试ECI是否能够解释区域经济结果的横截面变化。2007年和2015年的结果见附录D。D1、如四个表所示，复杂程度较高的地区人均收入显著较高，人口也较高。这一模式在包括对照组在内的数年后保持稳定。例如，2007年ECI高出一个单位的地区的人均收入比复杂程度较低的可比地区高出2275美元，居民多出1300000人。这与跨国层面的经济复杂性标准文献（Hidalgo和Hausmann，2009；Taccella等人，2012）一致。经济产出的跨地区和跨国家差异可以用经济复杂性的差异来解释。关于一段时期内变化的回归，我们在给定时期开始时使用ECI（以及我们的其他仅在2015年将所有控制纳入人均收入回归时，ECI失去了重要的控制。18工作文件2019年1月控制）作为该时期内人口和人均收入变化的回归因子。

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2022-6-23 20:02:42

我们考虑两个时期：2007-2009年（危机期间）和2010-2015年（危机后时期）。在表1中，我们看到ECI较高的地区在大衰退期间人均收入有所下降，这意味着高复杂性地区受到金融危机影响的程度更大。这一发现与我们是否包括以及包括哪些控制措施无关（第2列至第5列）。显然，更为复杂的地区，其网络作战能力更加明确和相互关联，更容易受到这种冲击。虽然有一些迹象表明，高复杂度地区的收入有所反弹（见附录D.D2），但这一结果在所有控制中并不显著（对我们的社会人口控制向量有一定的敏感性）。同样，我们看到，在这两个时期，复杂性较高的地区也是人口增长较大的地区。但同样，结果并不稳定。在弹性和系统紧密性研究中，可以找到与ECI对人均收入影响的结果类似的结果。Shutters、Muneeeeerakul和Lobo（2015）利用大衰退期间美国城市就业的数据发现，紧缩程度较低的地区（产业网络中的劳动力连接程度）在危机期间更有弹性。较低的紧密度对应于一个区域的能力不集中在单个部门，而是在整个工业网络中分布节点，并且在其行业之间只有轻微的连接，从而形成一个更厚的网络。相比之下，当地区分支到与现有行业技术相关的行业时，复杂能力被认为主要在发展（Hidalgoet al.，2018）。

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