圖之一:
如果找國內生產毛額(GDP, 注意: 不是GDP per capita)類似的國家來取代美國各州州名的話, 那麼美國地圖可以改寫如下:
(原文:U.S. states renamed for countries with similar GDPS, http://strangemaps.wordpress.com/2007/06/10/131-us-states-renamed-for-countries-with-similar-gdps/ ; 此文後來被引用於美金卡大棵, http://blog.yam.com/neocon/article/10581169 )
圖之二: 物理學家看經濟
這是一篇發表在科學期刊(Science)[1]的文章. 應用的是物理學上的網路觀念(network)加上統計上的技巧, 把各種產業之間的關聯性用圖的方式表達出來. 可惜的是, 如果配合上美國地圖就更好了! 因為兩圖對照之下可以把美國各州之間的經濟依存度表現出來.
我第一次注意到物理學上的網路(network)觀念是一種被稱為scale free network的特殊網路. 簡單講此類網路的韌性與強度(resilience and robustness)與網路本身的規模大小(scale)沒有直接相關, 因此與一般常理推測不同. 正因此被拿來作為各種應用.(改天有興致再講我想到的在我的領域之應用)
(原文: Milton Friedman, Meet Richard Feynman How physics can explain why some countries are rich and others are poor. By Tim Harford http://www.slate.com/id/2171898/fr/flyout)
[1] C. A. Hidalgo. R. B. Klinger, A.-L. Barabasi, R. Hausmann. 2007. The Product Space Conditions the Development of Nations. Science 317, 482-487 (2007). Supplementary material available at http://www.nd.edu/~networks/productspace/index.htm
[1] C. A. Hidalgo. R. B. Klinger, A.-L. Barabasi, R. Hausmann. 2007. The Product Space Conditions the Development of Nations. Science 317, 482-487 (2007). Supplementary material available at http://www.nd.edu/~networks/productspace/index.htm
3 comments:
圖二沒看得很懂。發覺Minnesota剛好是挪威，這些Minnesotan不愧是北歐人的後裔。
圖二有點複雜 他是看一個國家生產不同產品之間的關聯性,同時表達各個sector占一個國家的產值的比重 這些得參考圖例一起看才會懂
有些產品之間高度相關 例如生產電子產品的能力可能跟能源(供電充足性)高度相關, 有些可能關係不大
可能network proximity跟我的研究領域相關 我才自己覺得有去吧 貼出來後發現覺得有趣的人不多 看來我離象牙塔裡學術怪人不遠
(研究能力還沒學會 個性倒先學起來了 悲啊!)
See www.economicswebinstitute.org/essays/proximityproduct.htm for datasets used in that paper as well as for the outline of an active policy of development based on product proximities.
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