GitHub活動データで各国の「デジタル複雑性」を測定、GDP予測に成功
出典:GitHub公式
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ブダペスト・コルヴィヌス大学やトゥールーズ経済大学院などの研究者4名が、GitHub Innovation Graphのデータを用いて各国の「デジタル複雑性」を測定する手法を開発し、学術誌Research Policyに論文を発表しました。従来の経済複雑性指標は貿易品目や特許で国の産業能力を評価してきましたが、ソフトウェアは国境を越える際に税関を通らないため測定の盲点となっていました。
研究チームは163の国・地域における150のプログラミング言語の開発者数データを基に、リポジトリ内で共起する言語パターンから59のソフトウェアバンドル(技術スタック群)を構築しました。各国がどのバンドルに比較優位を持つかを算出し、経済複雑性指標(ECI)を適用しています。結果、ソフトウェアECIは一人あたりGDPや所得格差の説明力において、貿易ベースの指標を補完する独自の情報を持つことが示されました。
ランキングではドイツが1位、オーストラリア、カナダ、オランダが続き、米国は6位でした。日本は14位に位置しています。また物理的な貿易と同様に、各国は既存の技術スタックに近い分野へ多角化する「関連性の原則」がソフトウェア領域でも成立することが確認されました。
研究者らは政策的示唆として、ソフトウェア産業は人的資本への依存度が高く人材の流動性が極めて大きいため、優秀な開発者を引きつけつつ過度な規制で窒息させない制度設計が重要だと指摘しています。今後の課題として、生成AIコーディングツールの普及が国家間のデジタル複雑性格差を縮小するのか、逆にAIインフラを持つ先進国の優位を強化するのかが注目されると述べています。