経済複雑性指数の順位（2015年）

経済複雑性指数（ECI ）は、通常は都市、地域、または国といった大規模経済システムの生産能力を総合的に測る指標です。特にECIは、人口に蓄積され、都市、国、または地域における経済活動に表れる知識を説明することを目的としています。この目標を達成するために、ECIでは、ある場所で利用可能な知識を、その場所で行われている活動に関する平均的な知識と定義し、ある活動に関する知識を、その経済活動が行われる場所に関する平均的な知識と定義しています。経済複雑性指数の製品版は、製品複雑性指数（PCI）です。国の所得水準と比較して経済の複雑さが高いほど、経済発展が促進されます。

背景

ECIは、MITメディアラボのセザール・A・ヒダルゴ氏とハーバード大学ケネディスクールのリカルド・ハウスマン氏によって開発されました。ECIのデータは「経済複雑性観測所」で公開されています。経済複雑性指数の原型は2009年にPNASに掲載されました。[1]

処方

厳密な数学的定義では、ECI は国と国を結ぶ行列の固有値として定義され、この行列は国と輸出製品を結ぶ行列の射影です。ECI は国の多様性と製品の遍在性に関する情報を考慮するため、国の輸出の多様性とその洗練度の両方に関する情報を含む経済的複雑性の尺度を作成できます。たとえば、ECI の高い日本やドイツは、あまり一般的ではなく、高度に多様化した国によって生産された商品を多く輸出しており、多様で洗練された経済であることを示しています。アンゴラやボツワナなど、ECI の低い国は、比較的遍在性が高く、必ずしも高度に多様化していない国から輸出されている商品を少数しか輸出していません。これは、これらの国が多様性に乏しく、輸出製品があまり洗練されていないことを示しています。

ユーティリティ

イダルゴとハウスマンは、ECIの概念を記述的尺度としてだけでなく、経済成長と所得格差の予測ツールとしても提唱している。彼らの『経済複雑性アトラス』（2011年）に示された統計モデルによれば、[2] ECIは、統治、競争力（世界経済フォーラムの世界競争力指数）、人的資本（教育達成度で測定）といった従来の尺度よりも、一人当たりGDP成長のより正確な予測指標である。ECIはまた、所得格差と強い負の相関関係を示しており、知識集約型の生産構造の方が所得分配の点でより包括的であることを示唆しており、クズネッツ曲線よりも統計的に強力な、国家間の所得格差の説明を提供している。[3]

経済発展には、生産的知識の蓄積と、より複雑化する産業におけるその活用が不可欠です。この指標によると、バングラデシュ、ベネズエラ、アンゴラといった多くの低所得国はノウハウの多様化に失敗し、低成長の見通しに直面しています。一方、インド、トルコ、フィリピンといった国々は生産能力を高め、新たな分野に参入しており、今後数年間の成長を牽引すると期待されています。[4]

経済複雑性指数は当初貿易データを用いて開発されましたが、その適用範囲は特許[5]や科学出版物[6]などの他のデータソースも含むように拡大され、経済とイノベーションのエコシステムのより広範な調査が可能になりました。

国別ランキング

アトラス

天文台

OEC ランキングでは、6 桁の深度と HS96 改訂版が使用されます。

参照

参考文献

  1. ^ Cesar A. Hidalgo, Ricardo Hausmann (2009). 「経済複雑性の構成要素」. Proceedings of the National Academy of Sciences . 106 (26). PNAS: 10570– 10575. arXiv : 0909.3890 . Bibcode :2009PNAS..10610570H. doi : 10.1073/pnas.0900943106 . PMC  2705545. PMID  19549871 .
  2. ^ Ricardo Hausmann、Cesar Hidalgo他「経済複雑性アトラス」ピューリタン・プレス、マサチューセッツ州ケンブリッジ。2012年5月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2012年4月26日閲覧。
  3. ^ ドミニク・ハートマン、ミゲル・ゲバラ、クリスチャン・ハラ＝フィゲロア、マヌエル・アリスタラン、セザール・イダルゴ（2018年）、「経済の複雑性、制度、所得格差の関連付け」、世界開発、93：75–93、arXiv：1505.07907、doi：10.1016/j.worlddev.2016.12.020、S2CID  45386522{{citation}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
  4. ^ 「インド、今後10年間で経済成長が最も速い国のトップに：ハーバード大学の調査」エコノミック・タイムズ2020年5月4日. 2020年10月31日閲覧。
  5. ^ Balland, Pierre-Alexandre; Rigby, David (2017年1月). 「複雑な知識の地理学」.経済地理学. 93 (1): 1– 23. doi :10.1080/00130095.2016.1205947. ISSN  0013-0095.
  6. ^ バランド、ピエール＝アレクサンドル;ハラ・フィゲロア、クリスティアン。ペトラリア、セルジオ G.スタイン、ペンシルバニア州マチュー;リグビー、デヴィッド L.イダルゴ、セザール A. (2020 年 3 月)。 「複雑な経済活動が大都市に集中する」。自然の人間の行動。4 (3 ) : 248–254.arXiv : 1807.07887 。土井：10.1038/s41562-019-0803-3。ISSN  2397-3374。
  7. ^ 「The Atlas of Economic Complexity by @HarvardGrwthLab」. atlas.hks.harvard.edu . 2025年8月2日閲覧。
  8. ^ 「ECIランキング（HS96）」経済複雑性観測所。 2025年8月2日閲覧。