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2025年尚未过半ღ★★,震惊全世界的“关税战”却已经打完了第一回合ღ★★。在中美较量的背景下ღ★★,全球的政府ღ★★、企业或者政策制定者该如何做出经济决策?一份最新的研究抓住了我们的目光ღ★★。
来自布达佩斯考文纽斯大学和图卢兹大学的伊达尔戈(César A. Hidalgo)团队ღ★★,首次提出了靠量化算法来给出个性化的产业升级建议ღ★★。什么是量化算法?它真的可靠吗?这就要从它的基础——经济复杂性理论开始说起ღ★★。
其实早在2009年ღ★★,塞萨尔·伊达尔戈和里卡多·豪斯曼共同提出了经济复杂性理论k8凯发天生赢家一触即发凯发K8国际首页ღ★★。它靠的是劳动分工ღ★★,这个经济学里最基础的概念ღ★★,来描述经济体的复杂程度又糙又黄的糙汉ღ★★。“经济学之父”亚当·斯密在《国富论》中写到“在一个治理良好的社会中ღ★★,正是由于劳动分工ღ★★,各种不同行业的产品得以成倍增长ღ★★,从而使得普遍的富裕能够惠及到社会最底层的人民ღ★★。”劳动分工带来了经济增长ღ★★,增长是背后是知识积累的推动ღ★★。
例如2025年初ღ★★,让全国瞩目的杭州“六小龙”ღ★★,其高科技产业的背后是一个足够多元化的能力组合ღ★★,其中的游戏ღ★★、机器人ღ★★、脑机接口ღ★★、大模型等看似差异巨大又糙又黄的糙汉ღ★★,但有一个高度多样化的技能网络来支撑又糙又黄的糙汉ღ★★。
如把国家/地区和生产的产品综合起来考量(国家-产品网络示意图如图2所示)ღ★★,就能比较出一个国家的经济生产能力ღ★★。经济复杂度指数这个概念由此应运而生ღ★★,用来量化经济体的经济活动ღ★★,是一目了然ღ★★,还是纷繁复杂ღ★★。
要实现经济的可持续增长k8凯发k8凯发ღ★★,经济体必须适应市场和技术的变化ღ★★。经济复杂性已经成为探索经济战略的常用方法ღ★★。
对于一个国家ღ★★,最理想的情况ღ★★,是拥有一些复杂度高且相互关联不高的产业ღ★★,例如同时拥有航天航空制造ღ★★、高端芯片制造产业等ღ★★,这样即能保证多样化又能获得高利润ღ★★,这对应赫尔曼·西蒙提出的“隐形冠军”ღ★★,对应图3左上区域ღ★★;现实中更多是顺势而为发展优势产业ღ★★,例如同时发展汽车制造ღ★★、精密医疗器械制造产业等ღ★★,这些产业复杂且对技术要求高ღ★★,但与已有产业高度相关ღ★★,容易实现协同发展ღ★★,对应图3右上区域ღ★★;但某些地区也会陷入“低端锁定”中ღ★★,难以带来突破ღ★★,以低相关性和低复杂性产业为主ღ★★,例如简单服装加工ღ★★、基础电子装配产业等ღ★★,对应图3左下区域ღ★★;有些地区在初步产业升级中ღ★★,会选择高相关性但低复杂性的产业ღ★★,例如食品深加工ღ★★、建材生产等产业ღ★★,这些产业技术门槛低ღ★★,但与本地资源或产业高度相关ღ★★,但提升空间有限ღ★★,需“久久为功”ღ★★,对应图3右下区域ღ★★。
图3 “相关性-复杂性”四象限图ღ★★:其中横轴代表相关性(Relatedness)用来衡量产业之间的相互关联是否密切ღ★★,纵轴代表复杂性(Product Complexity)用来反映该产业的技术含量和经济价值(高复杂性产业通常与高收入相关)
当政策制定者推动产业升级时ღ★★,往往会先优先选择具有高相关性和高复杂性的产业ღ★★,但这样的选择产生的经济效应可能并非最优的ღ★★。
例如一个地区依靠自己的产业优势ღ★★,优先选择发展相关性和复杂性都更高的汽车组装产业ღ★★,短期可能产生较好的效益ღ★★,但长期来看ღ★★,从油车时代到新能源时代凯发k8一触即发ღ★★,汽车组装产业由于组建模块化ღ★★,其涉及到的产品复杂度降低k8凯发ღ★★,不再是产业链的核心ღ★★。这种决策就忽略了复杂度和相关性会随时间变化又糙又黄的糙汉ღ★★,而仅仅基于当前值做决策ღ★★。
简言之ღ★★,仅通过四象限图来设计未来产业升级路径ღ★★,是对经济复杂性过度简化的理解ღ★★,而忽略了多因素综合模型ღ★★,以及动态变化的复杂性ღ★★。
而这正是伊达尔戈团队在最新研究中要解决的问题ღ★★,文章提出了ECI优化算法(Economic Complexity Index Optimization)ღ★★,这里ECI指经济复杂性指数ღ★★,一个国家的经济复杂性指数基于该国家所生产的产品的平均复杂度又糙又黄的糙汉ღ★★,而产品的复杂度则基于该产品的生产国家的平均复杂度ღ★★,经济复杂性指数越高ღ★★,表明该国家生产的产品越复杂ღ★★,其经济活动也越复杂ღ★★。
如图4所示ღ★★,算法可以找到实现目标ECIღ★★,并且最小化产业进入成本的组合ღ★★,有效平衡复杂度和进入难度的问题ღ★★。算法会根据现有的数据ღ★★,预测未来产品复杂度(PCI)和相对比较优势(RCA)ღ★★,避免静态数据的误导ღ★★,通过引入专业化水平ღ★★、相关性ღ★★、相对相关性的度量ღ★★,以及“垫脚石”年份来设立中期里程碑ღ★★,构建更精准的经济潜力模型ღ★★。
用餐厅的产业升级举个例子ღ★★,想象两家餐厅ღ★★,一家主营泰式炒河粉ღ★★,一家卖墨西哥玉米饼ღ★★,传统的产业升级建议ღ★★,是将餐厅做成米其林星级餐厅ღ★★,卖出高价菜(对应图3 的高复杂度-高相关性象限)ღ★★,而基于经济复杂性理论ღ★★,对卖炒河粉的店可能建议先添加冷冻食品线(利用现有厨房设备)ღ★★,再引入自动化包装机(为未来预制菜铺路)ღ★★;而对于墨西哥餐厅给出的可能建议是先推出罐装辣酱(复用调味技术)ღ★★,再研发食品检测设备(跨界到仪器制造)又糙又黄的糙汉ღ★★。
基于ECI优化算法的过程ღ★★,可基于一个国家或地区当前在产业网络上的位置ღ★★,对比如果将生产产品扩展后会有何影响ღ★★,从而给出提高经济复杂性的个性化建议ღ★★。
例如图6展示的是对越南的个性化建议凯发天生赢家一触即发官网ღ★★。ღ★★,图中的点代表一个产品ღ★★,横轴表示产品的进入成本ღ★★,纵轴表示产品的复杂性指数ღ★★,越南最初的经济复杂度是0.14ღ★★,根据算法ღ★★,最先从左上的区域优化产品组合ღ★★,从左到右ღ★★,复杂度从0.19ღ★★、0.24到0.34不断提高ღ★★,产品组合不断丰富ღ★★。在这个过程中ღ★★,能直观看到在产品复杂性和进入成本之间的动态权衡过程ღ★★。
基于经济复杂性给出的产业升级建议ღ★★,不会盲目追求“神装”ღ★★,而是规划性价比最高的升级路线ღ★★。它允许“绕路”——比如先点“锻造技能”才能解锁“宝剑图纸”ღ★★。升级过程中还包括了动态调整ღ★★:例如发现某个装备被削(产业降级)ღ★★,立刻切换路线ღ★★。
ECI优化算法会考虑不同国家的特殊性ღ★★,例如对于泰国和墨西哥ღ★★,在2022年ღ★★,两个国家的经济复杂性指数是相似的ღ★★,泰国为0.98ღ★★,墨西哥为0.99ღ★★,按照年度3.5%的增长率ღ★★,给出了10年后ღ★★,给出了两个国家不同的产品组合k8凯发ღ★★,对于泰国应该发展橡胶加工机械ღ★★、橡胶制品ღ★★、化学工业ღ★★、测量检测及分析一起等产业ღ★★,对于墨西哥应该发展金属磨具制造ღ★★、农业机械ღ★★、钢托平板轧制等产业凯发k8娱乐官网入口ღ★★。
图8(a)指出基于ECI优化算法推荐的产业ღ★★,其相对比较优势RCA普遍接近0.8ღ★★,高于传统方法的推荐凯发k8ღ★★,ღ★★。这正体现了ECI的优势ღ★★,ECI优化算法给出的产业升级建议ღ★★,更像“顺势而为的冲浪者”——优先选择那些只需“最后一把劲”就能突破的产业ღ★★,专注于利用现有能力发展产业ღ★★。
图8(b)比较推荐产业的相对关联性与经济复杂度的关系ღ★★,对于较低和中等ECI指数的国家会选择相对更不相关的产品ღ★★,产业关联性的方差更大ღ★★。这意味着中等发展阶段最需要混合策略ღ★★,进行多元化优化ღ★★。
图8(c)体现了新产业的数量和经济体产品数量的关系ღ★★,两种方法表现相似ღ★★,虽然推荐了不同的产业k8凯发ღ★★,但是新增产业数量相似ღ★★,相比较而言ღ★★,ECI优化算法推荐的数量更少ღ★★。
图8(d)展现为实现产品的比较优势所需的新增出口额ღ★★,图片显示ECI优化算法给出的建议ღ★★,能够以更少的成本ღ★★,通过精准选择杠杆产业又糙又黄的糙汉ღ★★,撬动经济复杂性指数的提升ღ★★。
管理学中古德哈特定律指出ღ★★,“一项指标一旦变成了目标ღ★★,它将不再是个好指标ღ★★。”当各个经济体将经济复杂性的优化作为指标ღ★★,优化过程就会产生外部性ღ★★,从而相互干扰——例如过去各地盲目跟风建设同质化工业园区ღ★★。虽然ECI优化算法可以为经济体提供个性化的产业发展建议又糙又黄的糙汉ღ★★,但当多个经济体都同时采纳这些建议时会产生相互作用ღ★★,这时需要进入博弈论来加以衡量ღ★★。
其次ღ★★,经济活动的主体是人ღ★★,推动经济发展的是人的创造力ღ★★。经济复杂性指数作为一个统计指标ღ★★,捕捉的永远是已反映在数据之中的知识网络ღ★★,是基于当下科技树推断出的产业相关性和复杂性ღ★★。2000年时ღ★★,在诺基亚时代手机组装被视为高复杂度产业ღ★★,但十年后迅速标准化ღ★★。ECI优化算法依赖对产业未来复杂性的预测ღ★★,但技术突破具有不确定性ღ★★,未来可结合科学学ღ★★,通过机器学习去预测可能的技术突破方向ღ★★。
最后ღ★★,经济复杂性的计算ღ★★,依靠的是贸易或就业数据ღ★★,没有整合历史ღ★★、文化ღ★★、教育等维度ღ★★,例如推荐沙特阿拉伯发展精密仪器制造(高PCI)ღ★★,但可能忽视其劳工体系ღ★★、教育系统与这类产业的不匹配ღ★★。ECI优化算法也没有考虑一个区域的产业升级会对周边地区带来的虹吸或辐射效应以及特定产业造成的环境污染等ღ★★,这些因素在真实的产业规划中ღ★★,都需要考虑ღ★★。返回搜狐ღ★★,查看更多