[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,64 +2,153 @@
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id: wiki-2026-0508-economic-complexity-index
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title: Economic Complexity Index
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-ECIN-001]
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aliases: [ECI, Hidalgo-Hausmann Index, Product Complexity, Economic Fitness]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, eci, economic-complexity, global-trade, knowledge-economy, industrial-growth, analytics]
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confidence_score: 0.86
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verification_status: applied
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tags: [econophysics, complexity, network-science, trade, hidalgo]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: numpy/networkx
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# [[Economic-Complexity-Index|Economic-Complexity-Index]]
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# Economic Complexity Index
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "국가 지능의 실적표: 단순히 GDP가 높은가 보다는, '얼마나 만들기 힘든 고부가가치 제품을 얼마나 다양하게 만들 수 있는가'를 측정하여 한 국가가 보유한 지식과 기술의 총량을 수치화한 미래 성장성 지표."
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## 매 한 줄
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> **"매 country's productive capability = diversity of products it makes × ubiquity-inverse"**. 매 2009 Hidalgo & Hausmann 가 *PNAS* 에서 도입 — 매 country-product bipartite network 의 reflection iteration. 매 2026 World Bank, Harvard Atlas of Economic Complexity, 매 economic forecasting 의 핵심 metric, 매 ESG / industrial policy 도구.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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경제 복잡성 지수(Economic-Complexity-Index, ECI)는 어떤 국가가 수출하는 제품의 다양성과 희소성을 분석하여 그 국가의 경제적 생산 능력을 측정한 지표입니다. (리카르도 하우스만, 세사르 이달고 제안)
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## 매 핵심
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1. **측정 기준**:
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* **Diversity (다양성)**: 한 국가가 얼마나 많은 종류의 제품을 수출하는가?
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* **Ubiquity (편재성)**: 그 제품을 수출하는 다른 국가가 얼마나 적은가? (희소성)
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2. **왜 중요한가?**:
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* 부유한 국가일수록 남들이 못 만드는 복잡한 제품 정책(Knowledge-intensive products)을 많이 만든다는 점에 착안, 단순 소득 지표보다 훨씬 정확하게 미래의 경제 성장을 예측하기 때문임. ([[Strategic-Planning|Strategic-Planning]]와 연결)
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### 매 핵심 직관
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- **Diversity (k_c,0)**: 매 country c 가 만드는 product 종류 수.
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- **Ubiquity (k_p,0)**: 매 product p 를 만드는 country 수 — 매 적을수록 매 어려운 product.
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- **반복**: 매 diverse country 가 만드는 product = 매 더 sophisticated; 매 그것을 만드는 country = 매 더 capable. → fixed-point.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 자원 정책(석유, 광물 등)이나 노동력 정책만으로 부국 정책을 설명했으나, ECI 정책은 '지식 통합 능력 정책(Knowledge integration)'이 국가 부의 진짜 원천 정책임을 입증함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 최근에는 물리적 제품 수출 정책뿐만 아니라, 소프트웨어 정책, 특허 정책, 문화 콘텐츠 정책 등 '무형 자산의 복잡성 정책'을 어떻게 ECI 정책 모델에 포함할 것인가에 대한 논의가 활발함. (Network-[[Analysis|Analysis]] (NA)와 연결)
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### 매 수학
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```
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k_c,n = (1/k_c,0) Σ_p M_cp · k_p,n-1
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k_p,n = (1/k_p,0) Σ_c M_cp · k_c,n-1
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```
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- 매 M_cp = country c 가 product p 에서 RCA(Revealed Comparative Advantage) > 1 면 1.
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- 매 ECI = 매 second eigenvector of M̂ matrix (정규화된 reflection operator).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Strategic-Planning|Strategic-Planning]], Network-Analysis (NA), [[Economics-of-Information|Economics-of-Information]], [[Sustainability|Sustainability]], Complexity-Science, [[Innovation|Innovation]]
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- **Key Concepts**: Product Space, Knowledge-based economy.
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### 매 변형
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- **Fitness-Complexity (Tacchella 2012)**: nonlinear iteration, 매 better convergence.
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- **Genepy**: ECI extended to GDP-weighted production.
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- **Product Space**: country similarity network from co-export.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. **Growth forecasting**: 매 country 의 ECI > expected GDP → 매 future growth 예측 (Hausmann-Hidalgo, ~10-year horizon).
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2. **Industrial policy**: 매 nearby (in product space) but more complex products 추천 — "smart specialization".
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3. **Resilience**: 매 high ECI country 매 economic shock 에 robust.
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4. **Inequality forecasting**: 매 ECI 와 Gini correlated.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### RCA Matrix
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```python
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import numpy as np
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def rca_matrix(exports):
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"""exports: (n_countries, n_products) export values."""
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country_total = exports.sum(axis=1, keepdims=True)
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product_total = exports.sum(axis=0, keepdims=True)
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world_total = exports.sum()
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rca = (exports / country_total) / (product_total / world_total)
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return (rca > 1).astype(float) # M_cp
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### ECI via Eigenvector (Hidalgo-Hausmann)
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```python
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def eci(M):
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kc = M.sum(axis=1) # diversity
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kp = M.sum(axis=0) # ubiquity
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# Reflection operator M̂_cc' = Σ_p M_cp M_c'p / (kc · kp)
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M_hat = (M / kc[:, None]) @ (M.T / kp[:, None]).T
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eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(M_hat)
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idx = np.argsort(np.abs(eigvals))[::-1]
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||||
eci_raw = eigvecs[:, idx[1]].real # 2nd eigenvector
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return (eci_raw - eci_raw.mean()) / eci_raw.std()
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Fitness-Complexity Iteration (Tacchella)
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```python
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def fitness_complexity(M, n_iter=200):
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n_c, n_p = M.shape
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F = np.ones(n_c); Q = np.ones(n_p)
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for _ in range(n_iter):
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F_new = M @ Q
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Q_new = 1 / (M.T @ (1 / F)) # nonlinear
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F = F_new / F_new.mean()
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Q = Q_new / Q_new.mean()
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return F, Q
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Product Space (Proximity)
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```python
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def product_proximity(M):
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"""φ_pp' = min(P(p|p'), P(p'|p))."""
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kp = M.sum(axis=0) # ubiquity
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co_occur = M.T @ M # countries making both
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P_p_given_pp = co_occur / kp[None, :]
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P_pp_given_p = co_occur / kp[:, None]
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return np.minimum(P_p_given_pp, P_pp_given_p)
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Density (Country-Product Opportunity)
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```python
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def density(country_idx, M, proximity):
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"""ω_cp = Σ_p' M_cp' φ_pp' / Σ_p' φ_pp' — country's strength near product p."""
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return (M[country_idx] @ proximity) / proximity.sum(axis=0)
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Growth Forecast (Simple)
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```python
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def growth_residual(eci, log_gdp_pc):
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"""Hausmann-Hidalgo: log(GDP_pc) - α·ECI = expected; positive residual → undervalued."""
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coef = np.polyfit(eci, log_gdp_pc, 1)
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expected = np.polyval(coef, eci)
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||||
return expected - log_gdp_pc # positive → likely future growth
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Metric |
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|---|---|
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| Cross-country capability ranking | ECI (eigenvector) |
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| Convergence issues / inequality | Fitness-Complexity (nonlinear) |
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| What product to develop next | density on product space |
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| Long-term growth forecast | ECI residual |
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| Service economy | digital ECI variant (caution: services data sparse) |
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**기본값**: 매 ECI for ranking + Fitness-Complexity for forecasting + Product Space for policy.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Network Science]] · [[Econophysics]] · [[Complexity Science]]
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- 변형: [[Fitness-Complexity]] · [[Genepy]] · [[Product Space]]
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- 응용: [[Growth Forecasting]] · [[Industrial Policy]] · [[Smart Specialization]]
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||||
- Adjacent: [[Comparative Advantage]] · [[Bipartite Networks]] · [[Eigenvector Centrality]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 country 분석 prompt 에 매 ECI 데이터 inject (Atlas of Economic Complexity API).
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**언제 X**: 매 micro-level firm productivity — 매 ECI is country-level only.
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## ❌ 안티패턴
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- **Equating ECI with GDP**: 매 ECI = capability, GDP = current outcome — 매 둘 다 필요.
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- **Ignoring data lag**: 매 trade data 매 2-3 year lag.
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- **Service blindspot**: 매 traditional ECI 는 goods-only — 매 modern variants 필요.
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- **Linear interpolation of policy**: 매 product space 의 jumps 는 expensive — 매 nearby first.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Hidalgo & Hausmann 2009 *PNAS*; Tacchella 2012 *Sci Rep*; Atlas of Economic Complexity 2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content: ECI, F-C, product space, growth forecast |
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Reference in New Issue
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