On the relationship of economic complexity indices and indicators of socio-economic development

 
PIIS265838870024950-8-1
DOI10.33276/S265838870024950-8
Publication type Article
Status Published
Authors
Affiliation: CEMI RAS
Address: Moscow, Nakhimovsky prospect, 47
Affiliation: CEMI RAS
Address: Moscow, Nakhimovsky prospect, 47
Journal nameVestnik CEMI
EditionVolume 6 Issue 1
Abstract

The comparison of the indices of economic complexity of regions based on data on production volumes by sector and the indices based on data on types of economic activity is carried out. The possibility of choosing the threshold value of the indicator of the identified comparative advantages RCA for assessing economic complexity, as well as for assessing the relationship of economic complexity indices and indicators of socio-economic development is analyzed. The possibility of choosing the threshold value of the indicator of the identified comparative advantages of RCA for assessing economic complexity, as well as for assessing the relationship of economic complexity indices and indicators of socio-economic development is analyzed. It is shown that at threshold 1, the index of economic complexity by sector and the index of economic complexity by type of economic activity are highly resistant to changes in the threshold and have advantages over indices constructed at other thresholds. A significant statistical dependence of the index of economic complexity, based on data on sectors at the RCA threshold 1, with a number of indicators of socio-economic development characterizing the quality of life has been established.

Keywordsregional economy, economic complexity, quality of life
Received28.03.2023
Publication date05.04.2023
Number of characters21827
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.
1

Введение

2

В работе [4] был предложен подход к формированию рекомендаций по развитию секторов с целью диверсификации региональной экономики, ориентированный на повышение ее экономической сложности. Оценки экономической сложности регионов получены в этой работе на основе данных об объемах производства по 82 секторам, что позволяет характеризовать структуры региональных экономик, включающих сектора, ориентированные как на внешний, так и на внутренний рынки. Однако, для оценки экономической сложности регионов могут использоваться альтернативные подходы. В работе [3] была предложена и апробирована модификация подхода к оценке экономической сложности, основанная на агрегированной информации об объемах производства по 24 видам экономической деятельности (ВЭД). В этой модификации для оценки экономической сложности регионов используются показатели промышленного производства: объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по четырём укрупнённым видам экономической деятельности, а также структуры объёмов отгруженной продукции по каждому укрупнённому виду экономической деятельности. В результате формируются оценки объёмов отгруженной продукции по 24 ВЭД. На этой основе построена матрица выявленных сравнительных преимуществ, описывающая структуру региональных экономик по ВЭД, и получены оценки экономической сложности регионов. Проведено сравнение оценок экономической сложности регионов, полученных на основе данных по 24 ВЭД, с оценками экономической сложности на основе данных об объемах производства по секторам. Высокий уровень корреляции этих оценок указывает на их устойчивость по отношению к используемым данным и уровню детализации описания структуры региональной экономики.

3 В данной работе обсуждаются вопросы, связанные с выбором порогового значения показателя RCA выявленных сравнительных преимуществ для оценки экономической сложности регионов по секторам экономики и ВЭД, а также для оценки взаимосвязи индексов экономической сложности и индикаторов социально-экономического развития.
4

Методология

5 Описание структуры региональной экономики. Для описания структуры региональной экономики использованы данные об объемах отгруженной продукции по 82 секторам или 24 ВЭД. Сначала определим показатель RCAcp выявленных сравнительных преимуществ – отношение доли производства сектора (или ВЭД) p в общем объеме производства по всем секторам (или ВЭД) экономики региона c , к доле производства сектора (или ВЭД) p всех регионов в объеме производства по всем секторам (или ВЭД) экономик всех регионов:
6 RCAcp=(ycp/pycp)/ (cycp/cpycp),                          (1)
7 где ycp – объем производства по сектору (или ВЭД) p экономики региона c .
8 В соответствии с работой [8] для выявления сравнительных преимуществ в экономиках используется показатель RCAcp , для которого проверяется условие типа ограничения снизу. Если значение RCAcp превышает единицу, то считается, что экономика региона c обладает выявленными сравнительными преимуществами в выпуске продукции сектора (или ВЭД) p ; в противном случае – выявленных сравнительных преимуществ не существует:

views: 62

Readers community rating: votes 0

1. Айвазян, С. А. Индикаторы экономического развития в базисе характеристик региональной дифференциации / С. А. Айвазян, M. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров // Прикладная эконометрика. – 2018. – Том 50, № 2. – с. 4-22.

2. Афанасьев, М. Ю. Новые ориентиры цифровой экономики: о взаимосвязи экономической сложности и материального благосостояния / М. Ю. Афанасьев // Вестник ЦЭМИ. – 2022. – Том 5, №1. – URL : https://cemi.jes.su/s265838870019868-7-1/ (дата обращения: 01.02.2023).

3. Афанасьев, М. Ю. Аппроксимация оценок экономической сложности при выборе приоритетных направлений диверсификации / М. Ю. Афанасьев, А. А. Гусев // Цифровая экономика. – 2022. – № 17. – URL : http://digital-economy.ru/arkhiv-zhurnala/%D0%B2%D1%8B%D1%88%D0%B5%D0%BB-%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D0%B4%D1%86%D0%B0%D1%82%D1%8B%D0%B9-%D1%81-%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B0%D0%BB%D0%B0-%D0%B2%D1%8B%D0%BF%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%B0-%D0%B8-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%8B%D0%B9-%D0%B2-%D1%8D%D1%82%D0%BE%D0%BC-%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%83-%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%80-%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B0 (дата обращения: 01.02.2023).

4. Афанасьев, М. Ю. Новые ориентиры для выбора приоритетных направлений диверсификации экономики на базе системы ситуационных центров / М. Ю. Афанасьев, Н. И. Ильин // Экономика и математические методы. – 2022. – Том 58, №4. – с. 29-44.

5. Афанасьев, М. Ю. Методология оценки социально-экономического развития субъектов РФ / М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров // Актуальные направления и методы анализа экономических систем / Под редакцией М. В. Грачевой. – Москва: Экономический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова, 2020. – с. 69-131.

6. Linking economic complexity, institutions, and income inequality / D. Hartmann, M. R. Guevara, C. Jara-Figueroa [et al.] // World Development. – 2017. – Vol. 93. – pp. 75-93.

7. Hausmann, R. What you export matters / R. Hausmann, J. Hwang, D. Rodrik // Journal of Economic Growth. – 2007. – 12. – pp. 1-25.

8. Hausmann, R. Structural transformation and patterns of comparative advantage in the product space / R. Hausmann, B. Klinger. – CID Working Paper No. 128. – Center for International Development Kennedy School of Government Harvard University, 2006. – 35 p.

9. Hausmann, R. Economic development as selfdiscovery / R. Hausmann, D. Rodrik // Journal of Development Economics. – 2003. – 72 (2). – pp. 603-633.

10. Hidalgo, The building blocks of economic complexity / C. A. Hidalgo, R. Hausmann // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2009. – 106 (26), 10570–10575.

11. Hidalgo, C. A. Why information grows: The evolution of order, from atoms to economies / C. A. Hidalgo – New York: Penguin Press, 2015. – 232 p.

12. Sciarra, C. Reconciling contrasting views on economic complexity / C. Sciarra, G. Chiarotti, L. Ridolfi [et al.] // Nat Commun. – 2020. – 11, 3352. – URL : https://www.nature.com/articles/s41467-020-16992-1 (дата обращения: 01.02.2023).

Система Orphus

Loading...
Up