Пространство продукта

Пространство продуктов — это сеть, которая формализует идею взаимосвязи между продуктами, продаваемыми в глобальной экономике. Сеть впервые появилась в июльском номере журнала Science за 2007 год в статье «Пространство продуктов обусловливает развитие наций». ^[1] написанный Сезаром А. Идальго , Бейли Клингером, Рикардо Хаусманном и Альбертом-Ласло Барабаси . Сеть Пространства Продуктов имеет большое значение для экономической политики , поскольку ее структура помогает объяснить, почему в некоторых странах наблюдается устойчивый экономический рост , в то время как другие переживают стагнацию и не могут развиваться. Эта концепция получила дальнейшее развитие и расширение Обсерваторией экономической сложности посредством визуализаций, таких как древовидные карты экспорта продукции, и новых индексов, таких как Индекс экономической сложности (ECI) , которые были сведены в Атлас экономической сложности. ^[2] Благодаря новым разработанным аналитическим инструментам Хаусманн, Идальго и их команда смогли разработать прогнозы будущего экономического роста .

Предыстория [ править ]

Традиционная теория экономического развития неспособна объяснить роль различных типов продуктов в экономических показателях страны. ^[3]^[4]^[5] Традиционные идеалы предполагают, что индустриализация вызывает «побочный» эффект в отношении новых продуктов, способствуя последующему экономическому росту. Однако эта идея не была включена ни в какие формальные экономические модели . Два преобладающих подхода, объясняющих экономику страны, сосредоточены либо на относительной доле капитала страны, либо на других производственных факторах. ^[6] или о различиях в технологических возможностях и о том, что лежит в их основе. ^[7] Эти теории не способны уловить общие черты, присущие продуктам, которые, несомненно, способствуют модели роста страны. Пространство продуктов представляет новый подход к этой проблеме, формализуя интуитивную идею о том, что страна, которая экспортирует бананы, с большей вероятностью будет экспортировать манго, чем, например, экспортировать реактивные двигатели.

Аналогия лесом с

Идею Пространства продукта можно представить следующим образом: считайте, что продукт — это дерево, а совокупность всех продуктов — лес. Страна состоит из набора фирм (в этой аналогии это обезьяны), которые эксплуатируют продукцию или, в данном случае, живут на деревьях. Для обезьян процесс роста означает перемещение из более бедной части леса, где деревья приносят мало плодов, в лучшую часть леса. Для этого обезьяны должны прыгать на большие расстояния; то есть перераспределить (физический, человеческий и институциональный) капитал для производства новых продуктов. Традиционная экономическая теория игнорирует структуру леса, предполагая, что дерево всегда находится в пределах досягаемости. Однако, если лес неоднороден, будут участки с густым ростом деревьев, в которых обезьянам не придется прилагать особых усилий, чтобы добраться до новых деревьев, и редкие участки, в которых прыжки на новое дерево очень затруднительны. Фактически, если некоторые районы очень пустынны, обезьяны могут вообще не иметь возможности передвигаться по лесу. Следовательно, структура леса и расположение обезьяны в нем определяют способность обезьяны к росту; с точки зрения экономики топология этого «пространства продукта» влияет на способность страны начать производить новые товары.

Создание пространства продукта [ править ]

Существует ряд факторов, которые могут описать взаимосвязь между парой продуктов: например, объем капитала, необходимого для производства, технологическая сложность или входные и выходные данные в цепочке создания стоимости продукта. Выбирая изучение одного из этих понятий, предполагайте, что остальные относительно неважны; вместо этого в Пространстве продуктов рассматривается мера, основанная на результатах, основанная на идее о том, что если пара продуктов взаимосвязана, поскольку требует схожих институтов, капитала, инфраструктуры, технологий и т. д., они, скорее всего, будут производиться в тандеме. С другой стороны, разнородные товары с меньшей вероятностью будут производиться совместно. Этот апостериорный тест на сходство называется «близостью».

Понятие «близости» [ править ]

Пространство продукта количественно определяет родственность продуктов с помощью меры, называемой близостью . В приведенной выше аналогии с деревьями близость подразумевает близость пары деревьев в лесу. Близость формализует интуитивную идею о том, что способность страны производить продукт зависит от ее способности производить другие продукты: страна, которая экспортирует яблоки, скорее всего, имеет условия, подходящие для экспорта груш: в стране уже есть почва, климат, упаковочное оборудование, холодильное оборудование. грузовики, агрономы, фитосанитарные законы и действующие торговые соглашения. Все это можно было бы легко перераспределить в грушевый бизнес. Однако эти затраты были бы бесполезны, если бы вместо этого страна решила начать производство несходной продукции, такой как медная проволока или бытовая техника. Хотя дать количественную оценку такого перекрытия между набором рынков, связанных с каждым продуктом, будет сложно, для измерения близости используется метод, основанный на результатах, основанный на идее, что сходные продукты (яблоки и груши) с большей вероятностью будут производиться в тандеме, чем разнородные продукты. (яблоки и медная проволока).

RCA — это строгий стандарт, согласно которому можно рассматривать конкурентоспособный экспорт на мировом рынке. Чтобы исключить предельный экспорт, говорят, что страна экспортирует продукт, если она демонстрирует в нем выявленное сравнительное преимущество (RCA). Использование Балассы ^[8] определение ВСП, x(c,i) равно стоимости экспорта в стране c - го i товара.

${\text{RCA}}_{c,i}={\frac {{x(c,i)}/{\sum _{i}x(c,i)}}{{\sum _{c}x(c,i)}/{\sum _{c,i}x(c,i)}}}$

Если значение RCA превышает единицу, доля экспорта страны в данном продукте превышает долю этого продукта во всей мировой торговле . Согласно этому показателю, когда RCA(c,i) больше или равен 1, говорят, что страна c экспортирует продукт i . Когда RCA(c,i) меньше 1, страна c не является эффективным экспортером i . Согласно этому соглашению близость между парой товаров i и j определяется следующим образом:

\phi _{i,j}=\min\{\Pr({\text{RCA}}x_{i}\geq 1\mid {\text{RCA}}x_{j}\geq 1),\Pr({\text{RCA}}x_{j}\geq 1\mid {\text{RCA}}x_{i}\geq 1)\}

$\Pr({\text{RCA}}_{i}\geq 1\mid {\text{RCA}}_{j}\geq 1)$ — условная вероятность экспорта товара i при условии, что вы экспортируете товар j . Рассматривая минимум обеих условных вероятностей, мы устраняем проблему, которая возникает, когда страна является единственным экспортером определенного товара: условная вероятность экспорта любого другого товара при условии, что один будет равен единице для всех других товаров, экспортируемых этой страной. страна.

Исходные данные [ править ]

В «Пространстве продуктов» используются данные о международной торговле из набора данных Feenstra, Lipset, Deng, Ma и Mo « World Trade Flows: 1962-2000» , ^[9] очищены и приведены в соответствие в рамках проекта Национального бюро экономических исследований (NBER). Набор данных содержит данные об экспорте и импорте как по странам происхождения, так и по странам назначения. Продукты дезагрегируются в соответствии со Стандартизированным международным торговым кодексом на четырехзначном уровне (SITC-4). Сосредоточение внимания на данных за 1998-2000 годы дает 775 классов продукции и дает для каждой страны стоимость экспорта во все другие страны для каждого класса. На основе этого создается матрица близости между каждой парой продуктов размером 775х775.

A. Матрица пространства продукта, отсортированная по классификации SITC4. Б. Иерархическая сортировка Пространства продуктов показывает модульность и активную торговлю 775 продуктами.

Матричное представление [ править ]

Каждая строка и столбец этой матрицы представляет конкретный товар, а недиагональные записи в этой матрице отражают близость между парой продуктов. Визуальное представление матрицы близости показывает высокую модульность: некоторые товары тесно связаны, а другие не связаны. Кроме того, матрица разрежена. Пять процентов его элементов равны нулю, 32% — меньше 0,1 и 65% записей — ниже 0,2. Из-за редкости сетевая визуализация является подходящим способом представления этого набора данных.

Сеть Product Space [ править ]

Сетевое представление матрицы близости помогает развить интуицию в отношении ее структуры, создавая визуализацию, в которой традиционно тонкие тенденции становятся легко идентифицируемыми.

Максимальное связующее дерево [ править ]

Первоначальный шаг в построении сетевого представления связанности продуктов (близости) заключался в создании сетевой структуры.

Максимальное связующее дерево представляет собой первый шаг в визуализации сети пространства продуктов.

Здесь алгоритм максимального связующего дерева (MST) построил сеть из 775 узлов продукта и 774 ссылок, которые максимизировали общее значение близости сети.

Схема сети [ править ]

Приведенная выше компоновка пружины с направленной силой включает звенья от MST и любого края с близостью более 0,55. Чтобы получить окончательный дизайн пространства продукта, плотные кластеры были распутаны вручную и добавлены атрибуты с точки зрения размера и цвета узла/связи.

Базовый «скелет» сети разрабатывается путем наложения на него самых надежных связей, которые не обязательно присутствовали в MST, путем использования порогового значения для значений близости; они решили включить все звенья близости, превышающие или равные 0,55. В результате была создана сеть из 775 узлов и 1525 каналов. Этот порог был выбран таким образом, чтобы сеть имела среднюю степень, равную 4, что является общепринятым соглашением для эффективной сетевой визуализации . Когда структура была завершена, для достижения более идеальной схемы сети был использован алгоритм пружины с направленным усилием. Этот алгоритм считает каждый узел заряженной частицей, а звенья — пружинами; расположение — это результирующее равновесное или расслабленное положение системы. Ручная перестановка распутанных плотных кластеров для достижения максимальной эстетической эффективности.

Атрибуты узла и связи [ править ]

Система цветов и размеров позволяет одновременно оценивать структуру сети с другими ковариатами. Узлы Пространства продуктов окрашены в соответствии с классификациями продуктов, выполненными Лимером. ^[10] а размер узлов отражает долю денег, перемещаемых этой конкретной отраслью в мировой торговле. Цвет связей отражает силу измерения близости между двумя продуктами: темно-красный и синий указывают на высокую степень близости, тогда как желтый и голубой указывают на более слабую связь.

Существуют также другие типы классификаций, применяемые к методологии пространства продукта: ^[11] как предложенный Лаллом ^[12] который классифицирует продукцию по технологической интенсивности.

Свойства пространства продукта [ править ]

В окончательной визуализации Пространства продуктов становится ясно, что сеть демонстрирует неоднородность и структуру ядро-периферия: ядро сети состоит из металлопродукции, машин и химикатов, тогда как периферия образована рыболовством, тропическим и зерновым сельским хозяйством. . На левой стороне сети находится сильный отдаленный кластер, образованный швейной промышленностью, и еще один кластер, относящийся к текстильным изделиям. Внизу сети находится крупный кластер электроники, а справа — горнодобывающая, лесная и бумажная продукция. Кластеры продуктов в этом пространстве поразительно напоминают систему классификации продуктов Лимера, в которой использовалась совершенно другая методология. Эта система группирует продукты по относительному количеству капитала, рабочей силы, земли или навыков, необходимых для экспорта каждого продукта.

Пространство продуктов также демонстрирует более четкую структуру классов продуктов. Например, машиностроение естественным образом разделяется на два кластера: тяжелое машиностроение в одном и транспортные средства и электроника в другом. Хотя машиностроительный кластер связан с некоторыми капиталоемкими металлопродукцией, он не переплетен с аналогичными классифицированными продуктами, такими как текстиль. Таким образом, Пространство продуктов представляет новый взгляд на классификацию продуктов.

Динамика пространства продуктов [ править ]

Сеть Product Space может использоваться для изучения эволюции производственной структуры страны. Ориентацию страны в пространстве можно определить, наблюдая, где находится ее продукция с RCA>1. Изображения справа демонстрируют закономерности специализации: черные квадраты обозначают продукцию, экспортируемую каждым регионом с RCA>1.

Локализация производственной структуры для разных регионов мира. Товары, для которых регион имеет RCA > 1, обозначены черными квадратами.

Видно, что промышленно развитые страны экспортируют в основном такие продукты, как машины, химикаты и изделия из металла. Однако они также занимают продукты на периферии, такие как текстиль, лесная продукция и животноводство. Страны Восточной Азии демонстрируют преимущество в производстве текстиля, одежды и электроники. Латинская Америка и Карибский бассейн специализируются на отраслях, расположенных дальше к периферии, таких как горнодобывающая промышленность, сельское хозяйство и производство одежды. Страны Африки к югу от Сахары демонстрируют преимущество в нескольких классах продуктов, каждый из которых занимает периферию товарного пространства. Из этого анализа становится ясно, что каждый регион демонстрирует узнаваемую модель специализации, легко различимую в продуктовом пространстве.

Эмпирическое распространение [ править ]

Те же методы можно использовать для наблюдения за развитием страны с течением времени. Используя те же правила визуализации, можно увидеть, что страны переходят к новым продуктам, пересекая пространство продуктов. Два показателя количественно определяют это движение через пространство продуктов от незанятых продуктов (продуктов, в которых данная страна не имеет преимуществ) к занятым продуктам (продуктам, в которых эта страна имеет RCA>1). Такие продукты называются «продуктами перехода».

«Плотность» определяется как близость нового продукта к текущему набору продуктов данной страны:

\omega _{j}^{k}={\frac {\displaystyle \sum _{i}x_{i}\phi _{ij}}{\displaystyle \sum _{i}\phi _{ij}}}

Высокая плотность отражает то, что в стране имеется много развитых продуктов, окружающих незанятый продукт j. Было обнаружено, что продукция, которая не производилась в 1990 г., но была произведена к 1995 г. (продукты перехода), имела более высокую плотность, а это означает, что эта величина предсказывает переход к незанятому продукту. Измерение «фактора открытия» подтверждает эту идею:

H_{j}={\frac {\displaystyle \sum _{k=1}^{T}\omega _{j}^{k}/T}{\displaystyle \sum _{k=T+1}^{N}\omega _{j}^{k}/(N-T)}}

$H_{j}$ отражает среднюю плотность всех стран, в которых j -й продукт был продуктом переходного периода, и среднюю плотность всех стран, в которых j -й продукт не разрабатывался. Для 79% продуктов это соотношение превышает 1, что указывает на то, что плотность с большой вероятностью предсказывает переход на новый продукт.

диффузия Имитированная

Влияние структуры пространства продуктов можно оценить с помощью моделирования, в котором страна неоднократно переходит к новым продуктам, степень близости которых превышает заданный порог. При пороге близости, равном 0,55, страны могут распространяться через ядро пространства продуктов, но скорость, с которой они это делают, определяется набором исходных продуктов. Подняв порог до 0,65, некоторые страны, чья первоначальная продукция занимает периферийные отрасли, оказываются в ловушке и не могут найти достаточного количества продуктов. Это означает, что ориентация страны в пространстве фактически может определять, достигнет ли страна экономического роста.

Будущая работа [ править ]

Хотя динамика ориентации страны внутри сети изучена, изменениям в самой топологии сети уделяется меньше внимания. Предполагается, что «изменения в сфере продуктов представляют собой интересное направление для будущей работы». ^[13] Кроме того, было бы интересно изучить механизмы, управляющие экономическим ростом стран с точки зрения приобретения нового капитала, рабочей силы, институтов и т. д., и является ли близость коэкспорта Пространства Продуктов действительно точным отражением сходства между такие входы.

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ CA Идальго, Б. Клингер, А.-Л. Барабаши, Р. Хаусманн, Science 317 (2007).
^ «ОЭС – Книги» . atlas.media.mit.edu . Проверено 16 августа 2016 г.
^ А. Хиршман, Стратегия экономического развития (издательство Йельского университета, Нью-Хейвен, Коннектикут, 1958).
^ П. Розенштейн-Родан, экономист. Дж 53 , 202 (1943).
^ К. Мацуяма, Дж. Экон. Теория 58 , 317 (1992).
^ Э. Хекшер, Б. Олин, Теория торговли Хекшера-Олина, Х. Флам, М. Фландерс, ред. (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 1991).
^ П. Ромер, J Polit. Экон. 94 , 5 (1986).
^ Б. Баласса, Обзор экономики и статистики 68 , 315 (1986).
^ Р.Р. Финстра, HD Липси, А. Ма, Х. Мо, HBER Work. Пап 11040 (2005).
^ Э. Лимер, Источники сравнительных преимуществ: теория и доказательства (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 1984).
^ Дж. Ромеро, Э. Фрейтас, Дж. Бритто, К. Коэльо (2015). Великий разрыв: пути промышленной конкурентоспособности Бразилии и Южной Кореи (№ 519). Седеплар, Федеральный университет Минас-Жерайс.
^ С. Лалл, «Технологическая структура и показатели экспорта промышленных товаров развивающихся стран, 1985–98». Оксфордские исследования развития 28.3 (2000): 337-369.
^ CA Идальго, Б. Клингер, А.-Л. Барабаши, Р. Хаусманн, Science 317 485 (2007).

[1] CA Идальго, Б. Клингер, А.-Л. Барабаши, Р. Хаусманн, Science 317 (2007).

[2] «ОЭС – Книги» . atlas.media.mit.edu . Проверено 16 августа 2016 г.

[3] А. Хиршман, Стратегия экономического развития (издательство Йельского университета, Нью-Хейвен, Коннектикут, 1958).

[4] П. Розенштейн-Родан, экономист. Дж 53 , 202 (1943).

[5] К. Мацуяма, Дж. Экон. Теория 58 , 317 (1992).

[6] Э. Хекшер, Б. Олин, Теория торговли Хекшера-Олина, Х. Флам, М. Фландерс, ред. (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 1991).

[7] П. Ромер, J Polit. Экон. 94 , 5 (1986).

[8] Б. Баласса, Обзор экономики и статистики 68 , 315 (1986).

[9] Р.Р. Финстра, HD Липси, А. Ма, Х. Мо, HBER Work. Пап 11040 (2005).

[10] Э. Лимер, Источники сравнительных преимуществ: теория и доказательства (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 1984).

[11] Дж. Ромеро, Э. Фрейтас, Дж. Бритто, К. Коэльо (2015). Великий разрыв: пути промышленной конкурентоспособности Бразилии и Южной Кореи (№ 519). Седеплар, Федеральный университет Минас-Жерайс.

[12] С. Лалл, «Технологическая структура и показатели экспорта промышленных товаров развивающихся стран, 1985–98». Оксфордские исследования развития 28.3 (2000): 337-369.

[13] CA Идальго, Б. Клингер, А.-Л. Барабаши, Р. Хаусманн, Science 317 485 (2007).

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]