Название: Универсальный показатель экономической пригодности

Тема: Экономическая политика и долг

Периодичность: Ежегодная

Разница размеров: Безразмерный

Описание: Универсальная экономическая пригодность (UEF) - это одновременно показатель диверсификации страны и ее способности экспортировать сложные товары и услуги на конкурентоспособной в мировом масштабе основе.  Страны с самым высоким уровнем UEF обладают потенциалом для производства разнообразного ассортимента продуктов и услуг, способностью к внедрению во все более сложные отрасли, как правило, имеют более предсказуемый долгосрочный рост и занимают хорошие конкурентные позиции по сравнению с другими странами. Страны с низким уровнем UEF, как правило, страдают от бедности, низкого потенциала, менее предсказуемого роста, низкой добавленной стоимости и проблем с модернизацией и диверсификацией быстрее, чем другие страны.  Исходными данными являются перечень товаров, экспортируемых UN-COMTRADE, и перечень услуг, экспортируемых каждой страной в соответствии с ПБ МВФ. Эти данные определяют двустороннюю сеть стран и секторов, или товаров и услуг. Надлежащим образом разработанный математический алгоритм, применяемый к этой сети, позволяет определить универсальную экономическую пригодность всех стран и сложность всех секторов. Сравнение пригодности с ВВП раскрывает скрытую информацию о развитии и росте стран.

Источник: Всемирный банк, проект "Экономическая пригодность". Для получения более подробной информации, пожалуйста, перейдите по следующим ссылкам. Для подробного обсуждения предварительной обработки данных, расчета универсальной пригодности и экономических последствий: www.nature.com/articles/s41597-022-01732-5 и http://documents.worldbank.org/curated/en/309521529586431853/Integrating-services-in-the-economic-fitness-approach
Алгоритм соответствия и сложности был представлен в: https://www.nature.com/articles/srep00723
Критерий сходимости алгоритма соответствия и сложности обсуждается в: https://link.springer.com/article/10.1140/epjst/e2015-50118-1

Методология: В литературе по экономической целесообразности используются методы, которые, в отличие от традиционных подходов к построению индексов, не пытаются усреднить сложность системы, а охватывают ее, явно опираясь на неоднородность отдельных участников, видов деятельности и взаимодействий, чтобы извлечь соответствующие параметры, характеризующие систему.  Таким образом, информация о производственных возможностях может быть получена из торговли товарами и, в случае универсальной пригодности, услугами.  Взаимодействие между продаваемыми товарами и услугами и их относительно уникальные сочетания являются предпосылками будущей конкурентоспособности и долгосрочного роста.  Основной характеристикой экономической целесообразности является отсутствие параметров. Стандартные методы анализа учитывают множество элементов и суммируют их некоторым подходящим образом. Эта сумма несоизмеримых элементов приводит к серьезной проблеме контроля шума при одновременном увеличении сигнала. Адаптивный подход начинается с рассмотрения единого набора данных для решения проблем с шумом.  Другие данные могут быть добавлены позже в управляемой иерархической структуре (например, наука, технологии). Алгоритм разработан на основе простых и прозрачных экономических концепций, которые имеют четкий смысл и были тщательно протестированы, и состоит из двух связанных уравнений, которые повторяются до сходимости. Итерации останавливаются, когда выполняется критерий, основанный на ранжировании, то есть когда мы оцениваем, что следующее изменение в рейтинге произойдет через очень большое количество итераций. Эволюция каждой страны определяется в пространстве соответствия ВВП, которое демонстрирует сильную неоднородность в динамике. Было доказано, что этот новый подход к анализу и долгосрочному прогнозированию превосходит стандартные методы, даже если для этого требуется гораздо меньше данных. В то время как экономическая пригодность рассчитывается с учетом значений RCA, универсальная экономическая пригодность рассчитывается с использованием долей рынка, и, таким образом, в то время как первая является интенсивной, вторая - экстенсивной, что в большей степени зависит от размера страны. Как следствие, в то время как естественным показателем экономической пригодности является ВВП на душу населения, всеобщая пригодность более сопоставима с ВВП.

Внимание: Развитие охватывает множество факторов - экономических, экологических, культурных, образовательных и институциональных - которые трудно измерить, сравнить и собрать в единую картину. Подход, основанный на экономической целесообразности, предполагает, что такие факторы суммируются в возможную экспортную конкурентоспособность стран, и алгоритмически извлекает эту информацию непосредственно из данных.

Информация: Торговые данные необходимы для определения согласованной сети для всех стран и всех секторов торговли (товаров и услуг). Это может иметь некоторые ограничения для стран, в которые экспортируемые товары и услуги не являются хорошим показателем конкурентоспособности их промышленности. Хотя анализ пригодности обычно относится только к производству, в универсальном анализе пригодности также учитываются услуги. Однако, поскольку соответствующая база данных менее детализирована (т.е. более агрегирована), база данных продуктов также была агрегирована, и это может незначительно повлиять на выходные данные алгоритма. В окончательном универсальном наборе данных относительный вес товаров и услуг отражает их значимость в международном торговом потоке. Основной концепцией алгоритма является важность диверсификации. Это справедливо на уровне стран, но постепенно становится проблематичным при переходе к более мелким масштабам, таким как регионы, города и отдельные фирмы, где специализация становится доминирующей. В этих случаях следует рассмотреть возможность внесения соответствующих изменений. Наконец, в некоторых странах хорошо известны проблемы с отчетностью как по продуктам, так и по услугам. Например, некоторые страны представляют данные только на определенных уровнях агрегирования. Двумя примечательными примерами являются Ирландия и Китай. Чтобы получить полную и более разнообразную базу данных, мы применяем процедуру интерполяции для таких стран, предоставляющих неверные данные, используя средние данные по аналогичным странам и учитывая различные уровни агрегирования. Мы можем ожидать, что окончательные результаты немного изменятся, если в будущем будут изменены экспортные записи.

Лицензия: CC BY-4.0 (https://datacatalog.worldbank.org/public-licenses#cc-by)

Код редактора: EF.EFM.UNIV.XD

Датасет содержит следующие поля:

• Код индикатора (indicator_id) — Уникальный идентификатор индикатора Всемирного банка
• Название индикатора (indicator_name) — Полное название индикатора на английском языке
• Код страны (country_id) — Уникальный идентификатор страны (код Всемирного банка)
• Название страны (country_name) — Полное название страны или региона на английском языке
• ISO3 код страны (countryiso3code) — Трехбуквенный код страны по стандарту ISO 3166-1 alpha-3
• Дата (date) — Год или дата наблюдения (в формате строки, обычно YYYY)
• Значение (value) — Численное значение показателя (может быть пустым для отсутствующих данных) (единица измерения: Dimensionless)
• Единица измерения (unit) — Единица измерения значения показателя (например, проценты, доллары США)
• Статус наблюдения (obs_status) — Статус данных наблюдения (может быть пустым для валидных данных)
• Количество знаков после запятой (decimal) — Количество десятичных знаков для отображения значения

Название: Universal Economic Fitness Metric

Тема: Economic Policy & Debt

Периодичность: Annual

Единица измерения: Dimensionless

Описание: The Universal Economic Fitness (UEF) is both a measure of a country’s diversification and ability to export complex goods and services on a globally competitive basis.  Countries with the highest levels of UEF have capabilities to produce a diverse portfolio of products and services, ability to upgrade into ever-increasing complex sectors, tend to have more predictable long-term growth, and to attain good competitive position relative to other countries. Countries with low UEF levels tend to suffer from poverty, low capabilities, less predictable growth, low value-addition, and trouble upgrading and diversifying faster than other countries.  The starting data is the UN-COMTRADE list of products and the IMF-BOP list of services exported by each country. This data defines a bipartite network of countries and sectors, or goods and services. A suitably designed mathematical algorithm applied to this network leads to the Universal Economic Fitness of all countries and the Complexity of all sectors. The comparison of the Fitness to the GDP reveals hidden information for the development and the growth of the countries.

Источник: World Bank, Economic Fitness project. For more details please visit the following links. For a detailed discussion of the data preprocessing, the computation of the universal fitness, and the economical implications: www.nature.com/articles/s41597-022-01732-5 and http://documents.worldbank.org/curated/en/309521529586431853/Integrating-services-in-the-economic-fitness-approach
The Fitness and Complexity algorithm has been introduced in: https://www.nature.com/articles/srep00723
The convergence criterion of the Fitness and Complexity algorithm is discussed in: https://link.springer.com/article/10.1140/epjst/e2015-50118-1

Методология: The literature of Economic Fitness uses techniques which, differently from traditional index construction approaches, do not try to average out the complexity of the system, but embraces it by explicitly building on the heterogeneity of individual actors, activities and interactions to extract relevant parameters to characterize the system.  In this way, information about production capabilities may be extracted from trade in goods and, in the case of Universal Fitness, services.  The interaction among products and services traded, and the relatively unique combinations are a precursor to future competitiveness and long-term growth.  A basic characteristic of Economic Fitness is being parameter free. The standard methods of analysis consider many elements and sum them up in some suitable way. This sum of incommensurate elements leads to a major problem of controlling noise while increasing signal. The Fitness approach starts by considering a single dataset to control noise problems.  Other data can then be added later in a controlled hierarchical framework (e.g, science, technologies). The algorithm is designed on simple and transparent economical concepts which have a clear meaning and have been extensively tested, and consists in two coupled equations to be iterated up to convergence. The iterations are stopped when a rank-based criterion is met, that is, when we estimate that the next change in ranking will be in a very large number of iterations. The evolution of each country is defined in the GDP-Fitness space which shows a strong heterogeneity in the dynamics. This novel approach to the analysis and long-term forecasting has been shown to outperform the standard methods even if it requires much less data. While the Economic Fitness is computed considering the RCA values, the Universal Economic Fitness is computed using the market shares and so while the former is intensive, the latter is extensive, that is more correlated with countries size. As a consequence, while the natural counterpart of the Economic Fitness is GDP per capita, the Universal Fitness is more comparable with GDP.

Значимость: Development encompasses many factors - economic, environmental, cultural, educational, and institutional - which are difficult to measure, compare, and assemble in a unified picture. The Economic Fitness approach assumes that such factors are summed up in the possible export competitiveness of countries, and algorithmically extracts this information directly from data.

Ограничения: The trade data are necessary to define a coherent network for all countries and all traded sectors (products and services). This may have some limitations for countries in which the exported products and services are not a good proxy of their industrial competitiveness. While the fitness analysis usually refers to manufacturing only, in the Universal Fitness also services are included. However, being the corresponding database less granular (i.e., more aggregated), also the products database has been aggregated and this can mildly impact on the algorithm outputs. In the final, universal dataset the relative weight of products and services reflects the respective importance in the international trade flow. A basic concept of the algorithm is the importance of diversification. This is correct at the level of countries but it becomes gradually problematic if one moves to smaller scales like regions, cities up to individual firms where specialization becomes dominant. In these cases suitable modifications should be considered. Finally, some countries have well known reporting issues in both products and services. For instance, some countries report only at some aggregation levels. Two notable examples are Ireland and China. In order to obtain a complete and more diversified database we adopt an interpolation procedure for such misreporting countries using the average declaration of similar countries and considering different aggregation levels. We can expect the final results to mildly change if export records will change in the future.

Лицензия: CC BY-4.0 (https://datacatalog.worldbank.org/public-licenses#cc-by)

Код индикатора: EF.EFM.UNIV.XD