Пространство продукта

Эта статья , возможно, содержит оригинальное исследование . Пожалуйста, улучшите ее, проверив сделанные заявления и добавив встроенные цитаты . Заявления, состоящие только из оригинального исследования, должны быть удалены. ( Апрель 2019 ) ( Узнайте, как и когда удалять это сообщение )

Пространство продуктов — это сеть, которая формализует идею взаимосвязи между продуктами, торгуемыми в глобальной экономике. Сеть впервые появилась в выпуске журнала Science за июль 2007 года в статье «Пространство продуктов обусловливает развитие наций» ^[1], написанной Сезаром А. Идальго , Бейли Клингером, Рикардо Хаусманном и Альбертом-Ласло Барабаши . Сеть пространства продуктов имеет значительные последствия для экономической политики , поскольку ее структура помогает выяснить, почему некоторые страны демонстрируют устойчивый экономический рост , а другие стагнируют и не могут развиваться. Эта концепция была дополнительно развита и расширена Обсерваторией экономической сложности с помощью визуализаций, таких как древовидные карты экспорта продуктов, и новых индексов, таких как индекс экономической сложности (ECI) , которые были сжаты в Атлас экономической сложности. ^[2] С помощью новых разработанных аналитических инструментов Хаусманн, Идальго и их команда смогли разработать прогнозы будущего экономического роста .

Традиционная теория экономического развития не смогла расшифровать роль различных типов продуктов в экономических показателях страны. ^{[3] [4] [5]} Традиционные идеалы предполагают, что индустриализация вызывает эффект «перелива» для новых продуктов, способствуя последующему росту. Эта идея, однако, не была включена ни в одну формальную экономическую модель . Два преобладающих подхода, объясняющих экономику страны, фокусируются либо на относительной пропорции капитала и других производственных факторов страны ^[6], либо на различиях в технологических возможностях и на том, что лежит в их основе. ^[7] Эти теории не в состоянии уловить неотъемлемые общие черты между продуктами, которые, несомненно, способствуют модели роста страны. Пространство продуктов представляет собой новый подход к этой проблеме, формализуя интуитивную идею о том, что страна, которая экспортирует бананы, с большей вероятностью будет экспортировать манго, чем, например, реактивные двигатели.

Идею Пространства Продукта можно концептуализировать следующим образом: представьте, что продукт — это дерево, а совокупность всех продуктов — это лес. Страна состоит из множества фирм — в этой аналогии обезьян, — которые эксплуатируют продукты 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. Чтобы сделать это, обезьяны должны прыгать на большие расстояния; то есть перераспределять (физический, человеческий и институциональный) капитал для производства новых продуктов. Традиционная экономическая теория игнорирует структуру леса, предполагая, что в пределах досягаемости всегда есть дерево. Однако, если лес неоднороден, будут области с густым ростом деревьев, в которых обезьянам придется прикладывать мало усилий, чтобы добраться до новых деревьев, и редкие области, в которых прыгать на новое дерево очень сложно. Фактически, если некоторые области очень пустынны, обезьяны могут вообще не иметь возможности перемещаться по лесу. Таким образом, структура леса и местонахождение обезьяны в нем определяют ее способность к росту; с точки зрения экономики топология этого «пространства продукции» влияет на способность страны начать производство новых товаров.

Существует ряд факторов, которые могут описать родство между парой продуктов: например, объем капитала, необходимый для производства, технологическая сложность или входы и выходы в цепочке создания стоимости продукта. Выбор для изучения одного из этих понятий предполагает, что другие относительно не важны; вместо этого Пространство Продуктов рассматривает основанную на результатах меру, построенную на идее, что если пара продуктов связана, поскольку они требуют схожих институтов, капитала, инфраструктуры, технологий и т. д., то 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».

Пространство продуктов количественно определяет связанность продуктов с помощью меры, называемой близостью . В приведенной выше аналогии с деревом близость будет подразумевать близость между парой 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, рефрижераторы, агрономы, фитосанитарные законы и действующие торговые соглашения. Все это можно было бы легко перераспределить в грушевый бизнес. Однако эти вложения были бы бесполезны, если бы страна вместо этого решила начать производить разнородный продукт, такой как медная проволока или бытовая техника. Хотя количественное определение такого перекрытия между набором рынков, связанных с каждым продуктом, было бы сложным, мера близости использует метод, основанный на результатах, основанный на идее, что похожие продукты (яблоки и груши) с большей вероятностью будут производиться в тандеме, чем разнородные продукты (яблоки и медная проволока).

RCA — это строгий стандарт, по которому следует рассматривать конкурентоспособный экспорт на мировом рынке. Чтобы исключить маржинальный экспорт, говорят, что страна экспортирует продукт, когда она демонстрирует выявленное сравнительное преимущество (RCA) в нем. Используя определение RCA Балассы ^{[8] ,} x(c,i) равно стоимости экспорта в страну c в i -м товаре.

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

Если значение RCA превышает единицу, доля экспорта страны в данном продукте больше, чем доля этого продукта во всей мировой торговле . Согласно этой мере, когда RCA(c,i) больше или равно 1, страна c считается экспортирующей продукт i . Когда RCA(c,i) меньше 1, страна c не является эффективным экспортером i . При таком соглашении близость между парой товаров i и j определяется следующим образом:

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

${\displaystyle \Pr({\text{RCA}}_{i}\geq 1\mid {\text{RCA}}_{j}\geq 1)}$это 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 единица будет равна единице для всех других товаров, экспортируемых этой страной.

Пространство продуктов использует данные о международной торговле из набора данных Feenstra, Lipset, Deng, Ma, and Mo's World Trade Flows: 1962-2000 ^[9] , очищенного и сделанного совместимым с помощью проекта Национального бюро экономических исследований (NBER). Набор данных содержит экспорт и импорт как по стране происхождения, так и по месту назначения. Продукты дезагрегированы в соответствии со Стандартизированным международным торговым кодом на четырехзначном уровне (SITC-4). Сосредоточение на данных за 1998-2000 годы дает 775 классов продуктов и обеспечивает для каждой страны стоимость экспорта во все другие страны для каждого класса. Из этого создается матрица близостей размером 775 на 775 между каждой парой продуктов.

Каждая строка и столбец этой матрицы представляют собой определенный товар, а недиагональные записи в этой матрице отражают близость между парой товаров. Визуальное представление матрицы близости показывает высокую модульность: некоторые товары сильно связаны, а другие разъединены. Кроме того, матрица разрежена. Пять процентов ее элементов равны нулю, 32% меньше 0,1 и 65% записей меньше 0,2. Из-за разреженности визуализация сети является подходящим способом представления этого набора данных.

Сетевое представление матрицы близости помогает развить интуитивное представление о ее структуре, создавая визуализацию, в которой традиционно тонкие тенденции становятся легко идентифицируемыми.

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

Здесь алгоритм максимального остовного дерева (MST) построил сеть из 775 узлов-продуктов и 774 связей, которые максимизируют общее значение близости сети.

Базовый «скелет» сети разработан путем наложения на него самых сильных связей, которые не обязательно были в MST, путем использования порога для значений близости; они решили включить все связи близости больше или равной 0,55. Это создало сеть из 775 узлов и 1525 связей. Этот порог был выбран таким образом, чтобы сеть демонстрировала среднюю степень, равную 4, что является общепринятым соглашением для эффективных визуализаций сети . После завершения каркаса был использован алгоритм направленной силы пружины для достижения более идеальной компоновки сети. Этот алгоритм рассматривает каждый узел как заряженную частицу, а связи предполагаются пружинами; компоновка является результирующим равновесным или расслабленным положением системы. Ручная перестановка распутанных плотных кластеров для достижения максимальной эстетической эффективности.

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 близость, тогда как желтый и светло-голубой подразумевают более слабую связанность.

Существуют также другие типы классификаций, применяемые к методологии пространства продуктов ^[11], например, предложенная Лаллом ^[12] , которая классифицирует продукты по технологической интенсивности.

В окончательной визуализации пространства продуктов становится ясно, что сеть демонстрирует неоднородность и структуру ядро-периферия: ядро ​​сети состоит из металлических изделий, машин и химикатов, тогда как периферия образована рыболовством, тропическим и зерновым сельским хозяйством. С левой стороны сети находится сильный внешний кластер, образованный одеждой, и еще один, относящийся к текстилю. Внизу сети находится большой кластер электроники, а справа — горнодобывающая, лесная и бумажная продукция. Кластеры продуктов в этом пространстве поразительно напоминают систему классификации продуктов Лимера, которая использовала совершенно иную методологию. Эта система группирует продукты по относительному количеству капитала, рабочей силы, земли или навыков, необходимых для экспорта каждого продукта.

Пространство продуктов также раскрывает более четкую структуру внутри классов продуктов. Например, машины, по-видимому, естественным образом разделены на два кластера: тяжелое машиностроение в одном, а транспортные средства и электроника в другом. Хотя кластер машиностроения связан с некоторыми капиталоемкими металлическими изделиями, он не переплетен с аналогично классифицированными продуктами, такими как текстиль. Таким образом, Пространство продуктов представляет новую перспективу классификации продуктов.

Сеть Product Space может использоваться для изучения эволюции производственной структуры страны. Ориентацию страны в пространстве можно определить, наблюдая, где расположены ее продукты с RCA>1. Изображения справа показывают закономерности специализации: черные квадраты обозначают продукты, экспортируемые каждым регионом с RCA>1.

Можно увидеть, что промышленно развитые страны экспортируют продукцию в центре, такую ​​как машины, химикаты и изделия из металла. Однако они также занимают продукцию на периферии, такую ​​как текстиль, лесная продукция и животноводство. Страны Восточной Азии демонстрируют преимущество в текстильной, швейной и электронной промышленности. Латинская Америка и страны Карибского бассейна специализируются на отраслях, расположенных ближе к периферии, таких как горнодобывающая промышленность, сельское хозяйство и швейная промышленность. Африка к югу от Сахары демонстрирует преимущество в нескольких классах продуктов, все из которых занимают периферию пространства продуктов. Из этих анализов ясно, что каждый регион демонстрирует узнаваемую модель специализации, легко различимую в пространстве продуктов.

Те же методы можно использовать для наблюдения за развитием страны с течением времени. Используя те же самые соглашения 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 преимущества) к занятым продуктам (продуктам, в которых эта страна имеет RCA>1). Такие продукты называются «переходными продуктами».

«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 отражает, что страна имеет много разработанных продуктов вокруг незанятого продукта j. Было обнаружено, что продукты, которые не были произведены в 1990 году, но были произведены к 1995 году (переходные продукты), показали более высокую плотность, подразумевая, что это значение предсказывает переход к незанятому продукту. Измерение «фактора открытия» подтверждает эту идею:

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

${\displaystyle H_{j}}$отражает среднюю плотность всех стран, в которых j -й продукт был переходным продуктом, и среднюю плотность всех стран, в которых j -й продукт не был разработан. Для 79% продуктов это отношение превышает 1, что указывает на то, что плотность, скорее всего, предскажет переход к новому продукту.

Влияние структуры Пространства Продуктов можно оценить с помощью симуляций, в которых страна многократно переходит к новым продуктам с близостью выше заданного порога. При пороге близости, равном 0,55, страны способны диффундировать через ядро ​​Пространства Продуктов, но скорость, с которой они это делают, определяется набором исходных продуктов. При повышении порога до 0,65 некоторые страны, исходные продукты которых занимают периферийные отрасли, попадают в ловушку и не могут найти достаточно близких продуктов. Это означает, что ориентация страны в пространстве может фактически диктовать, достигнет ли страна экономического роста.

Хотя динамика ориентации страны в сети была изучена, 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 является ли близость коэкспорта пространства продуктов действительно точным отражением сходства между такими входами.

• Сложность экономики
• Список стран по экономической сложности