Пространство продуктов - The Product Space

Для использования в других целях см. Пространство продукта.

Пространство продуктов представляет собой сетевое представление взаимосвязи или близости между продуктами, продаваемыми на мировом рынке. Сеть демонстрирует неоднородность и структуру «ядро-периферия»: ядро ​​сети состоит из металлических изделий, оборудования и химикатов, тогда как периферия образована рыболовством, тропическим сельским хозяйством и земледелием. Группы продуктов в этом пространстве поразительно похожи на систему классификации продуктов Leamer.

Пространство продуктов представляет собой сеть, которая формализует идею взаимосвязи между продуктами, которыми торгуют в мировой экономике. Сеть впервые появилась в июльском 2007 г. Наука в статье «Пространство продуктов, определяющее развитие наций»,^[1] написано Сезар А. Идальго, Бейли Клингер, Рикардо Хаусманн, и Альберт-Ласло Барабаши. Сеть Product Space имеет большое значение для экономическая политика, поскольку его структура помогает понять, почему в некоторых странах экономический рост в то время как другие становятся застойный и не могут развиваться. Концепция получила дальнейшее развитие и расширение Обсерватория экономической сложности, с помощью визуализаций, таких как древовидные карты экспорта товаров и новых индексов, таких как Индекс экономической сложности (ECI), которые были сокращены в Атлас экономической сложности.^[2] На основе разработанных новых аналитических инструментов Хаусманн, Идальго и их команда смогли разработать прогнозы будущего экономического роста.

Фон

Общепринятый экономическое развитие Теория не смогла расшифровать роль различных типов продуктов в экономических показателях страны.^[3][4][5] Традиционные идеалы предполагают, что индустриализация вызывает побочный эффект для новых продуктов, способствуя последующему росту. Однако эта идея не была включена ни в какие формальные экономические модели. Два преобладающих подхода к объяснению экономики 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 учитывают присущие товарам сходства, которые, несомненно, способствуют модели роста страны. Product Space представляет новый подход к этой проблеме, формализующий интуитивное представление о том, что страна, которая экспорт Например, бананы с большей вероятностью будут экспортировать манго, чем экспорт реактивных двигателей.

Аналогия с лесом

Идею Пространства продуктов можно концептуализировать следующим образом: рассматривать продукт как дерево, а совокупность всех продуктов - как лес. Страна состоит из набора фирм - в данном случае обезьян - которые эксплуатируют продукты или, в данном случае, живут на деревьях. Для обезьян процесс роста означает переход из более бедной части леса, где деревья мало плодоносят, в лучшую часть леса. Для этого обезьяны должны перепрыгивать 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 области густого роста деревьев, в которых обезьянам придется приложить мало усилий, чтобы добраться до новых деревьев, и редкие области, в которых прыжок на новое дерево будет очень трудным. Фактически, если некоторые районы очень пустынны, обезьяны могут вообще не передвигаться по лесу. Следовательно, структура леса и расположение обезьяны в нем определяют способность обезьяны к росту; с точки зрения экономики топология этого «товарного пространства» влияет на способность страны начать производство новых товаров.

Создание пространства продукта

Существует ряд факторов, которые могут описать взаимосвязь между парой товаров: количество капитал необходимые для производства, технологической сложности или, например, входов и выходов в цепочке создания стоимости продукта. Выбор для изучения одного из этих понятий предполагает, что другие относительно не важны; Вместо этого, Пространство продуктов рассматривает основанный на результатах показатель, основанный на идее о том, что если пара продуктов связана, потому что они требуют схожих институтов, капитала, инфраструктуры, технологий и т. д., они, вероятно, будут производиться в тандеме. С другой стороны, менее вероятно, что разнородные товары будут производиться совместно. Этот апостериорный Проверка на сходство называется «близостью».

Понятие «близости»

Пространство продуктов количественно определяет родство продуктов с помощью показателя, называемого близость. В приведенной выше аналогии с деревом близость будет означать близость между парой деревьев в лесу. Близость формализует интуитивную идею о том, что способность страны производить продукт зависит от ее способности производить другие продукты: в стране, экспортирующей яблоки, скорее всего, есть условия, подходящие для экспорта груш: в стране уже есть почва, климат, упаковочное оборудование, холодильники грузовики, агрономы, фитосанитарные законы и рабочие торговые соглашения. Все это можно было бы легко перенести на грушевый бизнес. Однако эти затраты были бы бесполезны, если бы страна вместо этого решила начать производство не похожего продукта, такого как медная проволока или бытовая техника. Хотя количественная оценка такого совпадения между набором рынков, связанных с каждым продуктом, будет затруднена, для измерения близости используется метод, основанный на результатах, основанный на идее, что похожие продукты (яблоки и груши) с большей вероятностью будут производиться в тандеме, чем разнородные. (яблоки и медная проволока).

RCA - это строгий стандарт, позволяющий рассматривать конкурентоспособный экспорт на мировом рынке. Чтобы исключить маржинальный экспорт, считается, что страна экспортирует продукт, если в нем проявляется выявленное сравнительное преимущество (ВСП). Использование Balassa^[8] определение RCA, х (с, я) равна стоимости экспорта в стране c в яй хорошо.

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

Если значение RCA превышает единицу, доля экспорта страны в данном продукте больше, чем доля этого продукта во всех мировая торговля. Согласно этой мере, когда RCA (c, i) больше или равно 1, считается, что страна c экспортирует продукт я. Когда RCA (c, i) меньше 1, страна c не является эффективным экспортером я. Согласно этому соглашению, близость между парой товаров я и j определяется следующим образом:

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

${\displaystyle \Pr({\text{RCA}}_{i}\geq 1\mid {\text{RCA}}_{j}\geq 1)}$ условная вероятность экспорта товара я учитывая, что вы экспортируете хорошо 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 одна будет равна единице для всех других товаров, экспортируемых этим товаром. страна.

Источник данных

В Product Space используются данные о международной торговле Feenstra, Lipset, Deng, Ma и Mo's. Мировые торговые потоки: 1962-2000 гг. набор данных^[9] очищены и сделаны совместимыми через Национальное бюро экономических исследований (NBER) проект. Набор данных содержит экспорт и импорт как по стране происхождения, так и по месту назначения. Продукты дезагрегированы в соответствии со Стандартизованным международным торговым кодексом на четырехзначном уровне (SITC-4). Сосредоточение внимания на данных за 1998-2000 гг. Дает 775 классов продукции и дает для каждой страны стоимость, экспортированную во все другие страны для каждого класса. На основе этого создается матрица близости 775 на 775 между каждой парой продуктов.

А. Матрица пространства продукта, отсортированная по классификации SITC4. Б. Иерархически отсортированное пространство продуктов показывает модульность и то, что 775 продуктов активно продаются.

Матричное представление

Каждая строка и столбец этой матрицы представляют конкретный товар, а недиагональные элементы в этой матрице отражают близость между парой товаров. Визуальное представление матрицы близости демонстрирует высокую модульность: одни товары сильно связаны, а другие отключены. Кроме того, матрица разреженная. Пять процентов его элементов равны нулю, 32% меньше 0,1 и 65% записей меньше 0,2. Из-за разреженности сетевая визуализация является подходящим способом представления этого набора данных.

Сеть Product Space

Сетевое представление матрицы близости помогает развить интуицию о ее структуре, создавая визуализацию, в которой легко идентифицируются традиционно тонкие тенденции.

Максимальное остовное дерево

Первым шагом в построении сетевого представления о взаимосвязи (близости) продуктов было сначала создание сетевой структуры.

Максимальное связующее дерево представляет собой первый шаг в визуализации сети Product Space.

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

Схема сети

Компоновка пружины с направленным усилием, приведенная выше, включает звенья от MST и любую кромку с расстоянием более 0,55. Чтобы достичь окончательного дизайна пространства продукта, плотные кластеры были вручную распутаны, и были добавлены атрибуты с точки зрения размера и цвета узла / ссылки.

Базовый «каркас» сети создается путем наложения на него самых сильных звеньев, которые не обязательно присутствовали в MST, путем применения пороговых значений для значений близости; они решили включить все ссылки близости, превышающие или равные 0,55. Это дало сеть из 775 узлов и 1525 ссылок. Этот порог был выбран таким, чтобы сеть показывала среднюю степень, равную 4, что является обычным условием для эффективных сетевые визуализации. Когда структура была завершена, был использован алгоритм пружины с направленной силой для достижения более идеальной схемы сети. Этот алгоритм рассматривает каждый узел как заряженную частицу, а связи - как пружины; компоновка - это результирующее равновесное или расслабленное положение системы. Ручная перестановка распутанных плотных кластеров для достижения максимальной эстетической эффективности.

Атрибуты узла и ссылки

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

Существуют также другие типы классификаций, применяемые к методологии Product Space,^[11] как предложенный Лаллом^[12] классифицирует продукцию по технологичности.

Свойства пространства продукта

В окончательной визуализации Пространства продуктов ясно, что сеть демонстрирует неоднородность и структуру ядро-периферия: ядро ​​сети состоит из металлических изделий, оборудования и химикатов, тогда как периферия образована рыболовством, тропическим сельским хозяйством и зерновыми культурами. . В левой части сети есть сильный отдаленный кластер, состоящий из одежды, а другой - из текстиля. Внизу сети находится большой кластер электроники, а справа - горнодобывающая промышленность, лес и бумажная промышленность. Группы продуктов в этом пространстве имеют поразительное сходство с системой классификации продуктов Leamer, 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 внутри классов продуктов. Машины, например, естественно разделить на два кластера: тяжелая техника в одном и автомобили и электроника в другом. Хотя машинный кластер связан с некоторыми капиталоемкими изделиями из металла, он не связан с изделиями аналогичной классификации, такими как текстиль. Таким образом, Пространство продуктов представляет новый взгляд на классификацию продуктов.

Динамика товарного пространства

Сеть Product Space можно использовать для изучения эволюции производственной структуры страны. Ориентацию страны в пространстве можно определить, наблюдая, где находятся ее продукты с RCA> 1. На изображениях справа показаны модели специализации: черные квадраты обозначают продукты, экспортируемые каждым регионом с RCA> 1.

Локализация производственной структуры для разных регионов мира. Продукты, для которых RCA> 1, отмечены черными квадратами.

Видно, что промышленно развитые страны экспорт основных продуктов, таких как машины, химикаты и изделия из металла. Однако они также занимают такие периферийные товары, как текстиль, лесные товары и животноводство. Страны Восточной Азии демонстрируют преимущество в производстве текстиля, одежды и электроники. Латинская Америка и Карибский бассейн специализируются на более отдаленных отраслях промышленности, таких как горнодобывающая промышленность, сельское хозяйство и производство одежды. Страны Африки к югу от Сахары демонстрируют преимущество в нескольких товарных классах, каждый из которых занимает периферию товарного пространства. Из этого анализа ясно, что каждый регион демонстрирует узнаваемый образец специализации, легко различимый в пространстве продукта.

Эмпирическая диффузия

Те же методы можно использовать для наблюдения за развитием страны во времени. Используя те же правила визуализации, можно увидеть, что страны переходят к новым продуктам, пересекая Пространство продуктов. Две меры 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:

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

Высокая плотность означает, что в стране много разработанных продуктов, связанных с незанятым продуктом j. Было обнаружено, что продукты, которые не производились в 1990 году, но были произведены к 1995 году (продукты перехода), имели более высокую плотность, что означает, что это значение предсказывает переход к незанятому продукту. Измерение «фактора открытия» подтверждает эту идею:

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

${\displaystyle H_{j}}$ отражает среднюю плотность всех стран, в которых j-й продукт был продуктом переходного периода и средней плотностью всех стран, в которых j-й продукт не был разработан. Для 79% продуктов это соотношение превышает 1, что указывает на то, что плотность может предсказать переход к новому продукту.

Имитация диффузии

Влияние структуры Product Space можно оценить с помощью моделирования, в котором страна неоднократно переходит на новые продукты с близостью выше заданного порога. При пороге близости, равном 0,55, страны могут распространяться через ядро ​​Пространства продуктов, но скорость, с которой они это делают, определяется набором исходных продуктов. Повышение порога до 0,65 приводит к тому, что некоторые страны, чьи первоначальные продукты относятся к периферийным отраслям, оказываются в ловушке и не могут найти каких-либо продуктов, близких к достаточному. Это означает, что ориентация страны в пространстве на самом деле может определять, будет ли страна добиваться экономического роста.

Будущая работа

Хотя динамика ориентации страны в сети изучалась, меньше внимания уделялось изменениям в самой топологии сети. Предполагается, что «изменения в пространстве 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 действительно ли близость совместного экспорта Пространства продуктов является точным отражением сходства между такие входы.

Смотрите также

• Экономика сложности
• Список стран по экономической сложности

Рекомендации

1. C.A. Идальго, Б. Клингер, А.-Л. Барабаши, Р. Хаусманн, Наука 317 (2007).
2. «ОЭК - Книги». atlas.media.mit.edu. Получено 16 августа 2016.
3. А. Хиршман, Стратегия экономического развития (Издательство Йельского университета, Нью-Хейвен, Коннектикут, 1958).
4. П. Розенштейн-Родан, Экон. J 53, 202 (1943).
5. К. Мацуяма, J. Econ. 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. Фенстра, Х.Д. Липси, А. Ма, Х. Мо, HBER Work. Пап 11040 (2005).
10. Э. Лимер, Источники сравнительного преимущества: теория и доказательства (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 1984).
11. Дж. Ромеро, Э. Фрейтас, Дж. Бритто, К. Коэльо (2015). Большой разрыв: пути повышения конкурентоспособности промышленности в Бразилии и Южной Корее (№ 519). Седеплар, Федеральный университет штата Минас-Жерайс.
12. С. Лалл, «Технологическая структура и показатели экспорта промышленных товаров из развивающихся стран, 1985-98». Oxford Development Studies 28.3 (2000): 337-369.
13. C.A. Идальго, Б. Клингер, А.-Л. Барабаши, Р. Хаусманн, Наука 317 485 (2007).