Economic complexity: a methodology proposal for identifying strategic products

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O presente trabalho busca complementar a literatura de complexidade econômica propondo um método de identificação de produtos estratégicos. Esse método busca promover duas melhorias aos até então apresentados pela literatura: i) considerar uma maior quantidade de características das economias; e ii) ser mais rigoroso na escolha das variáveis, diminuindo influência da subjetividade do pesquisador nos resultados. Para tanto, utiliza-se por três vezes Análise de Componentes Principais para gerar indicadores agregados que contenham informações dos países do mundo em relação a capital humano, instituições, governos, infraestrutura e tecnologia. Em seguida, é calculada a probabilidade predita de exportação para cada produto/país estudado utilizando uma Probit. Em uma primeira identificação de produtos, utiliza-se os casos Brasil/produtos sem VCR para propor uma lista de produtos. Em um segundo momento, utiliza-se o Propensity Score Matching para identificar países que possuem a mesma probabilidade predita de exportar certo produto e exporta com VCR enquanto o Brasil não o faz. Faz-se então uma sugestão dos produtos mais interessantes, que foram divididos em dois hubs. O resultado sugere que o desenvolvimento dos 19 produtos identificados geraria um aumento significativo de complexidade econômica do Brasil. This work contributes to the literature on economic complexity literature by proposing a method to identify strategic goods whose production would foster faster economic development. The method, the Multidimensional Matching, introduces two innovations. First, given the central role played by capabilities in the literature, it takes into consideration a large number of socio-economic characteristics prior to considering each good's characteristics. Secondly, it reduces subjectivity in the choice of variables by consistent applying statistical methods. To do so, three statistical models are used sequentially. Principal Component Analysis is used to generate aggregated worldwide indicators on human capital, institutions, government, infrastructure and technology. Next, the predicted probability of export is estimated using a Probit regression to identify a list of strategic goods in the target country without revealed comparative advantages (RCA). Finally, Propensity Score Matching is used to identify countries that have a near predict probability of exporting a given good with RCA while Brazil doesn't. A list of suggested strategic goods is rendered, divided into two hubs. The results suggest that the development of the 19 identified products would make Brazil's complexity rise significantly.