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'''产品空间 Product Space'''是指在全球市场上交易的产品之间关系或接近程度所组成的网络。该网络表现出异质性和一个有核心的外围结构: 网络的核心是由金属产品、机械产品和化学品组成，而外围则由渔业、热带和谷物农业组成。产品所组成的集群与利默的产品分类方案有着惊人的相似之处。 | '''产品空间 Product Space'''是指在全球市场上交易的产品之间关系或接近程度所组成的网络。该网络表现出异质性和一个有核心的外围结构: 网络的核心是由金属产品、机械产品和化学品组成，而外围则由渔业、热带和谷物农业组成。产品所组成的集群与利默的产品分类方案有着惊人的相似之处。 | ||
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===用森林类比=== | ===用森林类比=== | ||
| − | 产品空间的概念可以由以下方式解释: 如果将一个产品视为一棵树，将所有产品的集合视为一片森林。一个国家则可以想象成y由一片片森林组成的庄园，而生活在里面的猴子负责使用产品——树上的果子。对于猴子来说，生存意味着从森林中较为贫瘠的地方搬到森林中较富饶的地方。为了达到这个目的，猴子们必须在森林中跳跃迁徙; | + | 产品空间的概念可以由以下方式解释: 如果将一个产品视为一棵树，将所有产品的集合视为一片森林。一个国家则可以想象成y由一片片森林组成的庄园，而生活在里面的猴子负责使用产品——树上的果子。对于猴子来说，生存意味着从森林中较为贫瘠的地方搬到森林中较富饶的地方。为了达到这个目的，猴子们必须在森林中跳跃迁徙; 也就是说，重新调配（物理、人力和机构）资本来生产新产品。传统的经济理论往往忽视了森林的结构，认为总有一棵树伸手可及。然而，如果森林是不均匀的，就会有树木生长茂密的地区，在这里猴子不必费多大力气就能够找到新的树木，而在树木稀少的地区，跳到一棵新的树上是非常困难的事情。事实上，如果一些地区非常贫瘠，猴子可能根本无法穿越森林。因此，森林的结构和猴子在森林中的位置决定了猴子的生长能力; 就经济而言，这种“产品空间”的拓扑结构会影响一个国家生产新产品的能力。 |
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===数据来源=== | ===数据来源=== | ||
[[File:ProductSpaceMatrices.png|thumb|right|upright=2|A.按 SITC4分类排序的乘积空间矩阵。B.产品空间按层次分类揭示了模块性，775种产品被积极交易。]] | [[File:ProductSpaceMatrices.png|thumb|right|upright=2|A.按 SITC4分类排序的乘积空间矩阵。B.产品空间按层次分类揭示了模块性，775种产品被积极交易。]] | ||
| − | 产品空间使用来自 Feenstra、 Lipset、 Deng、 Ma 和 Mo 的世界贸易流动: 1962- | + | 产品空间使用来自 Feenstra、 Lipset、 Deng、 Ma 和 Mo 的世界贸易流动: 1962-2000数据集的国际贸易数据，清洗并且兼容国家经济研究局（NBER）的项目。数据集包含了起源国和目的地的进口数据和出口数据。产品按照《标准化国际贸易守则》的四位数分类（SITC-4）。以1998-2000年的数据为重点，得出了775个产品类别，并为每个国家提供了每个类别向所有其他国家出口的价值。由此，得到了每对产品之间的775 * 775的相似度矩阵。A.按 SITC4分类排序的乘积空间矩阵。B.产品空间按层次分类揭示了模块性，775种产品被积极交易。 |
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| − | + | 构建产品相关性（邻近性）网络表示的第一步为生成一个网络框架。此处，最大生成树（MST）算法建立了一个网络的775个产品节点和774个链接，将网络的总邻近值最大化。 | |
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| − | 产品空间还更明确揭示了产品的类别结构。例如，机械很自然地分为两类: | + | 产品空间还更明确揭示了产品的类别结构。例如，机械很自然地分为两类: 一类是重型机械，另一类是车辆和电子设备。虽然机械集群与一些资本密集型金属产品相关联，但它并未与类似分类的产品（如纺织品）交织在一起。这样，产品空间为产品分类提供了一个新的视角。 |
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===经验推广=== | ===经验推广=== | ||
| − | + | 同样的方法也可以用来观察一个国家的发展。通过使用相同的可视化惯例，可以看到各国通过遍历产品空间转向新的产品。有两种措施量化这种通过产品空间从未使用的产品（某一国家没有优势的产品）到占用的产品（该国具有 RCA > 1的产品）的流动。这些产品被称为“过渡产品” | |
2021年8月1日 (日) 12:38的最新版本
产品空间 Product Space是指在全球市场上交易的产品之间关系或接近程度所组成的网络。该网络表现出异质性和一个有核心的外围结构: 网络的核心是由金属产品、机械产品和化学品组成，而外围则由渔业、热带和谷物农业组成。产品所组成的集群与利默的产品分类方案有着惊人的相似之处。
产品空间是一个将全球经济中交易的产品之间相关性正式化的概念网络。该网络最早出现在2007年7月的《Science》杂志上，由Cesar a. Hidalgo，Bailey Klinger，Ricardo Hausmann和albert-lászló Barabási四人撰写的文章《产品空间条件下国家的发展 The Product Space Conditions the Development of Nations》中。[1]产品空间网络对经济政策有相当大的影响，因为其结构有助于说明为什么一些国家具有稳定的经济增长，而另一些国家停滞不前，无法发展。这一理念进一步发展和扩展成了经济复杂性观察站 The Observatory of Economic Complexity，通过产品出口树状图等可视化数据和新的指数如经济复杂度指数 Economic Complexity Index (ECI)等，后发展成经济复杂度地图集。[2]基于新开发的分析工具，Hausmann，Hidalgo和他们的团队已经能够详细预测未来的经济增长。
背景
传统的经济发展理论无法解释各种产品类型在一个国家中经济的表现。[3][4][5]传统观点认为，工业化会对新产品产生“溢出”效应，从而促进后续增长。然而，这个想法并没有被纳入任何正式的经济模型。解释一个国家的经济，要么侧重于该国资本和其他生产要素的相对比例，[6]要么侧重于技术能力的差异及其基础。[7]这些理论都没有抓住产品之间固有的共性，而这些产品之间的联系往往都会影响一个国家经济的增长。产品空间的建立提出了一个解决这个问题的新方法，很直观地想，例如，一个经常出口香蕉的国家很可能会出口芒果，而不是喷气式发动机。
用森林类比
产品空间的概念可以由以下方式解释: 如果将一个产品视为一棵树，将所有产品的集合视为一片森林。一个国家则可以想象成y由一片片森林组成的庄园，而生活在里面的猴子负责使用产品——树上的果子。对于猴子来说，生存意味着从森林中较为贫瘠的地方搬到森林中较富饶的地方。为了达到这个目的，猴子们必须在森林中跳跃迁徙; 也就是说，重新调配（物理、人力和机构）资本来生产新产品。传统的经济理论往往忽视了森林的结构，认为总有一棵树伸手可及。然而，如果森林是不均匀的，就会有树木生长茂密的地区，在这里猴子不必费多大力气就能够找到新的树木，而在树木稀少的地区，跳到一棵新的树上是非常困难的事情。事实上，如果一些地区非常贫瘠，猴子可能根本无法穿越森林。因此，森林的结构和猴子在森林中的位置决定了猴子的生长能力; 就经济而言，这种“产品空间”的拓扑结构会影响一个国家生产新产品的能力。
构建产品空间
有许多要素可以描述一对产品之间的关系: 例如，生产所需的资本数量，技术复杂程度，或者产品价值链中的投入和产出。选择研究其中一个概念，假定其他概念相对不重要; 相对的，产品空间考虑一种基于结果的衡量方法，这种方法的基础是，如果一对产品因为需要相似的机构、资金、基础设施、技术等而相互关联，那么它们很可能是一起生产的。另一方面，不同种类的产品则不太可能共同生产。这种相似性的后验测试被称为“邻近度”。
邻近度
产品空间用一种称为邻近度 proximity的度量方法来量化产品之间的相关性。在上面的树的类比中，邻近度意味着森林中两棵树之间的接近程度。一个国家生产一种产品的能力取决于它生产其他产品的能力，临近度直觉得认为——一个出口苹果的国家最有可能拥有适合出口梨的条件：这个国家已经有了合适的土壤、气候、包装设备、冷藏卡车、农艺学家、植物卫生法和工作贸易协定。所有这些都可以很容易地重新部署到运营梨的业务上。然而，如果该国转而选择生产铜线或家用电器等不同产品，这些投入将是徒劳的。虽然量化与每种产品相关的一系列市场之间的重叠是很困难的，但衡量邻近程度使用的是一种基于成果的方法，其基本思想是，类似产品（苹果和梨）比不同产品（苹果和铜线）更有可能同时生产。
RCA 是一个严格的标准，用以考虑在全球市场的竞争性出口。为了将边际出口排除在外，一个国家如果出现显示比较优势，就称之为出口。使用Balassa[8]对RCA的定义，x(c,i)等于c 国在第i货物中的出口价值。
[math]\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)}} }[/math]
如果RCA评估值超过1，一个国家在某一产品中的出口份额就大于该产品在全球贸易中的份额。根据这一措施，当RCA(c,i)大于或等于1时，国家c被称为出口产品 i。当 RCA(c,i)小于1时，c国不是有效的出口国。根据这个惯例，一对货物 i和j之间的接近度定义如下:
- [math]\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)\} }[/math]
当给定出口商品j时，[math]\displaystyle{ \Pr(\text{RCA}_i \geq 1 \mid \text{RCA}_j \geq 1) }[/math]是出口商品i的条件概率。通过考虑这两个条件概率的最小值，我们消除了当一个国家是某种商品的唯一出口国时出现的问题: 出口任何其他商品的条件概率对于该国出口的所有其他货物都为1
数据来源
产品空间使用来自 Feenstra、 Lipset、 Deng、 Ma 和 Mo 的世界贸易流动: 1962-2000数据集的国际贸易数据，清洗并且兼容国家经济研究局（NBER）的项目。数据集包含了起源国和目的地的进口数据和出口数据。产品按照《标准化国际贸易守则》的四位数分类（SITC-4）。以1998-2000年的数据为重点，得出了775个产品类别，并为每个国家提供了每个类别向所有其他国家出口的价值。由此，得到了每对产品之间的775 * 775的相似度矩阵。A.按 SITC4分类排序的乘积空间矩阵。B.产品空间按层次分类揭示了模块性，775种产品被积极交易。
矩阵表示
这个矩阵的每一行和每一列都代表一个特定的商品，这个矩阵中的非对角线项反映了一对产品之间的接近程度。邻近矩阵的可视化表示显示了高度模块化: 一些商品高度连接，而其他商品是不连接的。此外，这个矩阵是稀疏的。5% 的元素等于0,32% 小于0.1,65% 的条目小于0.2。由于数据集的稀疏性，网络可视化是一种比较合适的数据集表示方法。
产品空间网络
邻近矩阵的网络表示通过建立传统微妙趋势易于识别的可视化来帮助发展对其结构的直观理解。
最大生成树
构建产品相关性（邻近性）网络表示的第一步为生成一个网络框架。此处，最大生成树（MST）算法建立了一个网络的775个产品节点和774个链接，将网络的总邻近值最大化。
网络布局
上面的力定向弹簧结构包括来自MST的连接和任何邻近度大于0.55的边缘。为了实现最终的产品空间设计，手动拆解相对稠密的集群，并根据节点/链接的大小和颜色为其添加属性。该网络的”骨架”是最强链接形成的，这些最强链接不局限于中心MST，也会选择包括大于或等于0.55的所有邻近链接。这产生了一个由775个节点和1525个链接组成的网络。阈值的选择使得网络的平均度等于4，这是一个已知的有效的网络可视化 network visualization的常见规则。随着框架的完成，用一个力导向的弹簧算法实现更理想的网络布局。该算法将每个节点视为带电粒子，并假定每个连杆为弹簧，布局为系统的平衡位置或松弛位置。手动重新排列整齐的密集集群，以获得最大的美学效果。
节点和链接属性
颜色和大小与其他协变量同时影响着网络的结构。产品空间的节点按照 Leamer 执行的产品分类进行着色，节点的大小反映了该特定行业在世界贸易中的货币流动比例。[9]链接的颜色反映了两个产品间接近度测量的强度: 暗红色和蓝色表示高邻近度，而黄色和浅蓝色表示较弱的关联度。
还有其他类型的分类适用于产品空间方法论，[10]如Lall[11]提出的按技术强度对产品进行分类的方法。
乘积空间的性质
在最终的产品空间可视化中，网络表现出异质性和一个有核心的外围结构：网络的核心由金属产品、机械产品和化学品组成，而外围则由渔业、热带和谷物农业组成。在网络的左侧，有一个由服装产品形成的强大的外围簇，另一边属于纺织产业。在网络的底部，有一个大型的电子集群，在它的右边是采矿、森林和纸张产品。这一领域的产品集群与利默的产品分类方案有着惊人的相似之处，后者采用了一种完全不同的方法。该系统根据出口每种产品所需的资本、劳动力、土地或技能的相对数量对产品进行分组。
产品空间还更明确揭示了产品的类别结构。例如，机械很自然地分为两类: 一类是重型机械，另一类是车辆和电子设备。虽然机械集群与一些资本密集型金属产品相关联，但它并未与类似分类的产品（如纺织品）交织在一起。这样，产品空间为产品分类提供了一个新的视角。
产品空间的动力学
产品空间网络可以用来研究一个国家生产结构的演变。一个国家在空间内的方向可以通过观察其 RCA > 1的产品所处的位置来确定。右边的图像显示了专业化模式: 黑色方块表示每个地区出口的产品 RCA > 1。可以看出，工业化国家出口核心产品，如机械，化学品和金属产品。同时，它们也占据了周边产品，如纺织品、森林产品和畜牧业。东亚国家在纺织品、服装和电子产品方面表现出优势。拉丁美洲和加勒比地区专门从事边缘产业，如采矿、农业和服装业。撒哈拉以南非洲在少数几个产品类别中展示了优势，而这些产品类别都占据了产品空间的边缘。从这些分析中可以清楚地看出，每个区域都显示出一个在产品空间中容易识别的专业化模式。
经验推广
同样的方法也可以用来观察一个国家的发展。通过使用相同的可视化惯例，可以看到各国通过遍历产品空间转向新的产品。有两种措施量化这种通过产品空间从未使用的产品（某一国家没有优势的产品）到占用的产品（该国具有 RCA > 1的产品）的流动。这些产品被称为“过渡产品”
“密度”的定义是指一种新产品接近某一国家当前的产品类集:
- [math]\displaystyle{ \omega_j^k = \frac{ {\displaystyle \sum_i x_i \phi_{ij} } }{ {\displaystyle\sum_i \phi_{ij} } } }[/math]
一个较高的密度反映出一个国家一个国家围绕未使用的产品j有许多已开发的产品。研究发现，1990年没有生产但1995年生产的产品(过渡产品)密度较高，这意味着这一数值预示着向无人使用的产品过渡。“发现因素”测量证实了这一观点:
- [math]\displaystyle{ H_j = \frac{ {\displaystyle \sum_{k=1}^T \omega_j^k / T} }{ {\displaystyle \sum_{k=T+1}^N \omega_j^k / (N - T)} } }[/math]
[math]\displaystyle{ H_j }[/math]反映了以第j项产品为过渡产品的所有国家的平均密度和未开发第j项产品的所有国家的平均密度。对于79% 的产品来说，这个比率超过了1，这表明该密度值可能预示着向新产品的过渡。
模拟推广
产品空间结构的影响可以通过一个国家中某产品的邻近程度在阈值周围的波动来模拟评估。在邻近度为0.55的临界值时，各国能够扩散经过产品空间的核心，但扩散的速度取决于初始产品集。通过将门槛提高到0.65，一些最初的产品占据周边产业的国家陷入困境，找不到任何接近足够的产品。这意味着一个国家在产品空间范围内的定位事实上可以决定该国是否实现经济增长。
未来的工作
虽然一个国家在网络中的动态定位已经被研究过，但是对于网络拓扑本身的变化却没有那么多的关注。有人建议，“产品空间的变化为未来的工作提供了一个有趣的途径。”[12]此外，我们还应探讨各国经济增长的管理机制，如获得新的资本、劳动力、机构等，以及产品空间的共同出口是否真正反映了这些投入之间的相似性。
另见
参考文献
- ↑ C.A. Hidalgo, B. Klinger, A.-L. Barabási, R. Hausmann, Science 317 (2007).
- ↑ "OEC - Books". atlas.media.mit.edu. Retrieved 16 August 2016.
- ↑ A. Hirschman, The Strategy of Economic Development (Yale University Press, New Haven, CT, 1958).
- ↑ P. Rosenstein-Rodan, Econ. J 53, 202 (1943).
- ↑ K. Matsuyama, J. Econ. Theory 58, 317 (1992).
- ↑ E. Heckscher, B. Ohlin, Heckscher-Ohlin Trade Theory, H. Flam, M. Flanders, Eds. (MIT Press, Cambridge, MA, 1991).
- ↑ P. Romer, J Polit. Econ. 94, 5 (1986).
- ↑ B. Balassa, The Review of Economics and Statistics 68, 315 (1986).
- ↑ E. Leamer, Sources of Comparative Advantage: Theory and Evidence (MIT Press, Cambridge, MA, 1984).
- ↑ J. Romero, E. Freitas, G. Britto, C. Coelho (2015). The great divide: the paths of industrial competitiveness in Brazil and South Korea (No. 519). Cedeplar, Universidade Federal de Minas Gerais.
- ↑ S. Lall, "The Technological structure and performance of developing country manufactured exports, 1985‐98." Oxford development studies 28.3 (2000): 337-369.
- ↑ C.A. Hidalgo, B. Klinger, A.-L. Barabási, R. Hausmann, Science 317 485 (2007).
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