経済複雑性指数

経済複雑性指数（ECI ）は、都市、地域、国といった大規模経済システムの生産能力を包括的に測定する指標です。特にECIは、人口に蓄積された知識、そしてそれが都市、国、地域における経済活動にどのように反映されているかを明らかに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は、ある場所で利用可能な知識を、その場所に存在する活動に関する平均的な知識として定義し、活動に関する知識を、その経済活動が行われている場所に関する平均的な知識として定義します。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複雑性が高いほど、経済発展が促進されます。

ECIは、MITメディアラボのセザール・A・ヒダルゴとハーバード大学ケネディ行政大学院のリカルド・ハウスマンによって開発されました。ECIデータは経済複雑性観測所で入手可能です。経済複雑性指数の元の定式化は2009年にPNASに掲載されました。^{[ 1 ]}

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、これは国と輸出品を結ぶ行列の射影である。ECIは国の多様性と製品の普及度に関する情報を考慮しているため、国の輸出の多様性と高度化の両方に関する情報を含む経済複雑性の指標を生み出すことができる。

例えば、ECIが高い日本やドイツは、あまり一般的ではない商品を多数輸出しており、それらは高度に多様な国々で生産されているため、これらの国は多様で洗練された経済であることを示しています。一方、アンゴラやボツワナのようにECIが低い国は、比較的普及している少数の製品しか輸出しておらず、それらの製品は必ずしも高度に多様化しているとは言えない国々によって輸出されているため、これらの国は多様性に乏しく、輸出される製品もあまり高度ではないことを示しています。

ヒダルゴとハウスマンは、ECIの概念を記述的な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案している。彼らの『経済複雑性アトラス』（2011年）^{[ 2 ]}で提示された統計モデルによれば、 ECIは、従来のガバナンス、競争力（世界経済フォーラムのグローバル競争力指数）、および教育達成度で測定される人的資本の尺度よりも、一人当たりGDP成長率のより正確な予測因子である。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ほど所得分配の面でより包括的であり、クズネッツ曲線よりも統計的に強力な所得格差の国際的変動の説明を提供している。^{[ 3 ]}

経済発展には、生産知識の蓄積と、ますます複雑化する産業におけるその活用が不可欠である。この指標によれば、バングラデシュ、ベネズエラ、アンゴラなどの多くの低所得国はノウハウの多様化に失敗し、成長の見通しが低い一方、インド、トルコ、フィリピンなどの国々は生産能力を高めて新たな分野に進出し、今後数年間で成長を牽引すると一部で期待されている。^{[ 4 ]}

経済複雑性指数は当初貿易データを使用して開発されましたが、特許^{[ 5 ]}や科学出版物^{[ 6 ]}などの他のデータソースを含むように適用範囲が拡大し、経済およびイノベーションのエコシステムをより広範に調査できるようになりました。

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