Index ekonomické složitosti - Economic Complexity Index - Wikipedia
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b9/Rank_in_the_Economic_Complexity_Index%2C_OWID.svg/220px-Rank_in_the_Economic_Complexity_Index%2C_OWID.svg.png)
The Index ekonomické složitosti (ECI) je holistický míra produktivních schopností velkých ekonomických systémů, obvykle měst, regionů nebo zemí. ECI se zejména snaží vysvětlit znalosti nahromaděné v populaci, které jsou vyjádřeny v ekonomických aktivitách přítomných ve městě, zemi nebo regionu. K dosažení tohoto cíle definuje ECI znalosti dostupné v daném místě jako průměrnou znalost činností v něm obsažených a znalost činnosti jako průměrnou znalost míst, kde je tato ekonomická činnost prováděna. Ekvivalentem produktu indexu ekonomické složitosti je index složitosti produktu nebo PCI.
Vyšší ekonomická složitost ve srovnání s úrovní příjmů země řídí ekonomický rozvoj. Mnoho zemí s nízkými příjmy, včetně Bangladéš, Venezuela, a Angola nedokázali diverzifikovat své know-how a čelit vyhlídkám na nízký růst. Ostatní mají rádi Indie, krocan a Filipíny úspěšně přidali produktivní schopnosti pro vstup do nových sektorů a v příštích letech povedou k růstu.[1]
Pozadí
ECI vyvinula Cesar A. Hidalgo, z MIT Media Lab a Ricardo Hausmann, z Kennedyho školy vlády na Harvardské univerzitě. Data ECI jsou k dispozici v Středisko pro sledování ekonomické složitosti. Původní formulace indexu ekonomické složitosti byla zveřejněna v PNAS v roce 2009.[2]
Formulace
Ve své přísné matematické definici je ECI definována jako vlastní vektor a matice spojování zemí se zeměmi, což je projekce matice spojující země s produkty, které vyvážejí. Vzhledem k tomu, že evropská občanská iniciativa bere v úvahu informace o rozmanitosti zemí a všudypřítomnosti produktů, je schopna vytvořit míru ekonomické složitosti obsahující informace jak o rozmanitosti vývozu z dané země, tak o jejich propracovanosti. Například Japonsko nebo Německo s vysokými ECI vyváží mnoho zboží s nízkou všudypřítomností, které vyrábí vysoce diverzifikované země, což naznačuje, že se jedná o různorodé a sofistikované ekonomiky. Země s nízkou ECI, jako Angola nebo Zambie, vyvážejí pouze několik produktů, které mají relativně vysokou všudypřítomnost a které jsou vyváženy zeměmi, které nemusí být nutně velmi diverzifikované, což naznačuje, že se jedná o země, které mají malou rozmanitost a že produkty, které export nejsou příliš propracované.
Užitečnost
Hidalgo a Hausmann navrhují koncept evropské občanské iniciativy nejen jako popisné opatření, ale také jako prediktivní nástroj pro hospodářský růst a nerovnost příjmů. Podle statistických modelů uvedených v jejich Atlas ekonomické složitosti (2011),[3] ECI je přesnějším prediktorem růstu HDP na obyvatele než tradiční opatření správy, konkurenceschopnosti (index globální konkurenceschopnosti Světového ekonomického fóra) a lidského kapitálu (měřeno z hlediska dosaženého vzdělání). ECI také vykazuje silnou negativní korelaci s příjmovou nerovností, což naznačuje, že produktivnější struktury náročnější na znalosti jsou inkluzivnější, pokud jde o rozdělení příjmů, a poskytuje statisticky účinnější vysvětlení nadnárodních rozdílů v příjmové nerovnosti než Kuznetsova křivka.[4]
Ekonomický rozvoj vyžaduje akumulaci produktivních znalostí a jejich využití ve stále složitějších průmyslových odvětvích. Mnoho zemí s nízkými příjmy, včetně Bangladéš, Venezuela, a Angola nedokázali diverzifikovat své know-how a čelit vyhlídkám na nízký růst. Ostatní mají rádi Indie, krocan a Filipíny úspěšně přidali produktivní schopnosti pro vstup do nových sektorů a v příštích letech povedou k růstu.[1]
Žebříčky zemí
Hodnost | Země | Index ekonomické složitosti (2018) | Změna za 5 let (2013-18) | Změna za 10 let (2008-18) |
---|---|---|---|---|
1 | ![]() | 2.43 | ![]() | ![]() |
2 | ![]() | 2.17 | ![]() | ![]() |
3 | ![]() | 2.11 | ![]() | ![]() |
4 | ![]() | 2.09 | ![]() | ![]() |
5 | ![]() | 1.85 | ![]() | ![]() |
6 | ![]() | 1.81 | ![]() | ![]() |
7 | ![]() | 1.80 | ![]() | ![]() |
8 | ![]() | 1.70 | ![]() | ![]() |
9 | ![]() | 1.66 | ![]() | ![]() |
10 | ![]() | 1.62 | ![]() | ![]() |
11 | ![]() | 1.55 | ![]() | ![]() |
12 | ![]() | 1.55 | ![]() | ![]() |
13 | ![]() | 1.51 | ![]() | ![]() |
14 | ![]() | 1.44 | ![]() | ![]() |
15 | ![]() | 1.41 | ![]() | ![]() |
16 | ![]() | 1.37 | ![]() | ![]() |
17 | ![]() | 1.36 | ![]() | ![]() |
18 | ![]() | 1.34 | ![]() | ![]() |
19 | ![]() | 1.29 | ![]() | ![]() |
20 | ![]() | 1.20 | ![]() | ![]() |
21 | ![]() | 1.18 | ![]() | ![]() |
22 | ![]() | 1.17 | ![]() | ![]() |
23 | ![]() | 1.10 | ![]() | ![]() |
24 | ![]() | 1.09 | ![]() | ![]() |
25 | ![]() | 1.09 | ![]() | ![]() |
26 | ![]() | 1.03 | ![]() | ![]() |
27 | ![]() | 0.98 | ![]() | ![]() |
28 | ![]() | 0.96 | ![]() | ![]() |
29 | ![]() | 0.89 | ![]() | ![]() |
30 | ![]() | 0.87 | ![]() | ![]() |
31 | ![]() | 0.86 | ![]() | ![]() |
32 | ![]() | 0.83 | ![]() | ![]() |
33 | ![]() | 0.80 | ![]() | ![]() |
34 | ![]() | 0.70 | ![]() | ![]() |
35 | ![]() | 0.67 | ![]() | ![]() |
36 | ![]() | 0.67 | ![]() | ![]() |
37 | ![]() | 0.67 | ![]() | ![]() |
38 | ![]() | 0.67 | ![]() | ![]() |
39 | ![]() | 0.65 | ![]() | ![]() |
40 | ![]() | 0.64 | ![]() | ![]() |
41 | ![]() | 0.55 | ![]() | ![]() |
42 | ![]() | 0.54 | ![]() | ![]() |
43 | ![]() | 0.44 | ![]() | ![]() |
44 | ![]() | 0.37 | ![]() | ![]() |
45 | ![]() | 0.35 | ![]() | ![]() |
46 | ![]() | 0.34 | ![]() | ![]() |
47 | ![]() | 0.33 | ![]() | ![]() |
48 | ![]() | 0.30 | ![]() | ![]() |
49 | ![]() | 0.21 | ![]() | ![]() |
50 | ![]() | 0.18 | ![]() | ![]() |
51 | ![]() | 0.17 | ![]() | ![]() |
52 | ![]() | 0.14 | ![]() | ![]() |
53 | ![]() | 0.13 | ![]() | ![]() |
54 | ![]() | 0.13 | ![]() | ![]() |
55 | ![]() | 0.11 | ![]() | ![]() |
56 | ![]() | 0.10 | ![]() | ![]() |
57 | ![]() | 0.07 | ![]() | ![]() |
58 | ![]() | 0.05 | ![]() | ![]() |
59 | ![]() | 0.04 | ![]() | ![]() |
60 | ![]() | 0.02 | ![]() | ![]() |
61 | ![]() | 0.02 | ![]() | ![]() |
62 | ![]() | -0.01 | ![]() | ![]() |
63 | ![]() | -0.02 | ![]() | ![]() |
64 | ![]() | -0.04 | ![]() | ![]() |
65 | ![]() | -0.04 | ![]() | ![]() |
66 | ![]() | -0.06 | ![]() | ![]() |
67 | ![]() | -0.08 | ![]() | ![]() |
68 | ![]() | -0.09 | ![]() | ![]() |
69 | ![]() | -0.17 | ![]() | ![]() |
70 | ![]() | -0.18 | ![]() | ![]() |
71 | ![]() | -0.18 | ![]() | ![]() |
72 | ![]() | -0.18 | ![]() | ![]() |
73 | ![]() | -0.21 | ![]() | ![]() |
74 | ![]() | -0.24 | ![]() | ![]() |
75 | ![]() | -0.31 | ![]() | ![]() |
76 | ![]() | -0.32 | ![]() | ![]() |
77 | ![]() | -0.34 | ![]() | ![]() |
78 | ![]() | -0.36 | ![]() | ![]() |
79 | ![]() | -0.39 | ![]() | ![]() |
80 | ![]() | -0.41 | ![]() | ![]() |
81 | ![]() | -0.43 | ![]() | ![]() |
82 | ![]() | -0.45 | ![]() | ![]() |
83 | ![]() | -0.48 | ![]() | ![]() |
84 | ![]() | -0.48 | ![]() | ![]() |
85 | ![]() | -0.49 | ![]() | ![]() |
86 | ![]() | -0.50 | ![]() | ![]() |
87 | ![]() | -0.53 | ![]() | ![]() |
88 | ![]() | -0.55 | ![]() | ![]() |
89 | ![]() | -0.55 | ![]() | ![]() |
90 | ![]() | -0.56 | ![]() | ![]() |
91 | ![]() | -0.56 | ![]() | ![]() |
92 | ![]() | -0.58 | ![]() | ![]() |
93 | ![]() | -0.59 | ![]() | ![]() |
94 | ![]() | -0.62 | ![]() | ![]() |
95 | ![]() | -0.63 | ![]() | ![]() |
96 | ![]() | -0.63 | ![]() | ![]() |
97 | ![]() | -0.66 | ![]() | ![]() |
98 | ![]() | -0.67 | ![]() | ![]() |
99 | ![]() | -0.68 | ![]() | ![]() |
100 | ![]() | -0.70 | ![]() | ![]() |
101 | ![]() | -0.71 | ![]() | ![]() |
102 | ![]() | -0.78 | ![]() | ![]() |
103 | ![]() | -0.80 | ![]() | ![]() |
104 | ![]() | -0.81 | ![]() | ![]() |
105 | ![]() | -0.84 | ![]() | ![]() |
106 | ![]() | -0.84 | ![]() | ![]() |
107 | ![]() | -0.88 | ![]() | ![]() |
108 | ![]() | -0.88 | ![]() | ![]() |
109 | ![]() | -0.93 | ![]() | ![]() |
110 | ![]() | -0.96 | ![]() | ![]() |
111 | ![]() | -0.97 | ![]() | ![]() |
112 | ![]() | -0.97 | ![]() | ![]() |
113 | ![]() | -1.01 | ![]() | ![]() |
114 | ![]() | -1.03 | ![]() | ![]() |
115 | ![]() | -1.04 | ![]() | ![]() |
116 | ![]() | -1.09 | ![]() | ![]() |
117 | ![]() | -1.11 | ![]() | ![]() |
118 | ![]() | -1.12 | ![]() | ![]() |
119 | ![]() | -1.14 | ![]() | ![]() |
120 | ![]() | -1.15 | ![]() | ![]() |
121 | ![]() | -1.25 | ![]() | ![]() |
122 | ![]() | -1.31 | ![]() | ![]() |
123 | ![]() | -1.31 | ![]() | ![]() |
124 | ![]() | -1.37 | ![]() | ![]() |
125 | ![]() | -1.42 | ![]() | ![]() |
126 | ![]() | -1.43 | ![]() | ![]() |
127 | ![]() | -1.43 | ![]() | ![]() |
128 | ![]() | -1.46 | ![]() | ![]() |
129 | ![]() | -1.60 | ![]() | ![]() |
130 | ![]() | -1.68 | ![]() | ![]() |
131 | ![]() | -1.71 | ![]() | ![]() |
132 | ![]() | -1.80 | ![]() | ![]() |
133 | ![]() | -1.90 | ![]() | ![]() |
Viz také
Reference
- ^ A b „Indie zaujímá první místo v seznamu nejrychleji rostoucích ekonomik pro nadcházející desetiletí: Harvardská studie“. Ekonomické časy. 2020-05-04. Citováno 2020-10-31.
- ^ Cesar A. Hidalgo, Ricardo Hausmann (2009). „Stavební kameny ekonomické složitosti“. Sborník Národní akademie věd. PNAS. 106 (26): 10570–10575. arXiv:0909.3890. Bibcode:2009PNAS..10610570H. doi:10.1073 / pnas.0900943106. PMC 2705545. PMID 19549871.
- ^ Ricardo Hausmann, Cesar Hidalgo; et al. „Atlas ekonomické složitosti“. Puritan Press, Cambridge MA. Archivovány od originál dne 18. května 2012. Citováno 26. dubna 2012.
- ^ Dominik Hartmann, Miguel Guevara, Cristian Jara-Figueroa, Manuel Aristaran, Cesar Hidalgo (2018), „Propojení ekonomické složitosti, institucí a nerovnosti příjmů“, Světový rozvoj, 93: 75–93, arXiv:1505.07907, doi:10.1016 / j.worlddev.2016.12.020CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)
- ^ „Hodnocení složitosti Atlas ekonomické složitosti“. Harvardská růstová laboratoř Viz Hub. Citováno 2020-10-31.