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作为初步估计，我们可以只想想一个经济体制造或出口的不同产品的数量。经济体出口数量越多，那么这个经济体在个人水平和集体水平两方面上，知识技术的多样性就越丰富。但是仅仅计算一个经济体出口的不同产品数量，这样测量到的多样性无法让我们走得更远，因为多样性不包含任何关于出口产品复杂性的信息。两个出口相同数量产品的经济体不一定同样复杂，因为一个可以出口比另一个简单得多的产品。我们再次需要修正这个局限性。这次，我们将用普遍性来囊括有关该经济体出口产品特性的信息。所以，通过同时考虑一个国家的多元性和出口产品的平均普遍性，我们就可以创造出一个更微妙的描述。
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考虑一个经济体出口产品的普遍性已经让我们的描述更进一步，但是它还是有很多缺点。就像我们之前看到的，产品的普遍性基本上是其复杂性的替代，所以从出口产品数量和平均普遍性来看一个经济体的特征，只能为该经济体提供一个粗略的描述。为了更进一步地完善我们对经济体的估量，我们要再次改进对出口产品的测量。并且，我们可以再次把出口某一产品的国家的多样性作为萃取蕴含在产品普遍性中的信息的方式。
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用国家多样性去改进对产品的测量，并用产品普遍性来提高对国家的估量，这样的方法看起来似乎会无限循环下去。但实际上，这个循环是有明确的数学极限的。最终，这个循环使我在2008年建立了一种测量方法，即称为“经济复杂性”。下面我们会看到，这个方法的奇妙之处就是可以高度预测未来经济走势。20
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让我们通过一个例子来看看经济复杂性这个方法是如何运行的。图10–2是某国人均GDP和通过出口产品数量估计出来的国家多元性的关系图。图10–3则更为复杂，它是以另一种衡量方式来描绘人均GDP的，其中包括出口同一个经济体下出口产品的国家的多样性。这种方法更接近我们对经济复杂性的测量，描述下来有点拗口，但我已经尽可能用常用语解释了。但接下来我会进一步证明，比起单纯地测量多样性，它确实有着明显的优势。
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图10–2 人均GDP Vs 2000年出口多样性[10]
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图10–3 人均GDP Vs 2000年经济复杂性
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在图10–2和图10–3里我标记了三个国家，新加坡、智利和巴基斯坦。我选这三个国家是因为在2000年它们出口了相同数量的产品，所以我们无法只通过产品出口数量（多样性）来区分它们。因为新加坡、智利和巴基斯坦的人均GDP差别很大，而且这种差别的出现不是因为其产品出口数量，所以在图10–2中它们是竖直排列着的。一旦我们开始加入关于这些国家所出口产品的普遍性以及出口国家多样性的信息，这种排列就不复存在了。图10–3中新加坡在智利右边，智利又在巴基斯坦右边。这样的位移告诉我们，融入有关一个国家所出口产品特征的信息（通过其普遍性和出口国家多样性）能帮助我们认识到，新加坡的经济比智利的更为复杂，而智利的经济比巴基斯坦的复杂。
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然而，这种观察经济复杂性和人均GDP之间关系的方法还不是最令人惊讶的，其解释人均GDP在长时间段内变化的能力才是这种经济复杂性测量方法十分重要的原因。
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为了展示经济复杂性解释经济增长的能力，让我们看看图10–4。此图显示的是经济体的复杂性（用完整的数学公式计算出的）和1985年的人均GDP。图中，一个国家可能出现在以下所述三片区域中的一个。线以上的国家的人均GDP比经济复杂性所预计的预期值高，线以下的国家的人均GDP比经济复杂性所预计的预期值低。最后，在线上的国家的人均GDP与经济复杂性所预计的预期值相符。
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图10–4 经济复杂性Vs 1985年人均GDP
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那么，随着时间的推移，这些差距会如何发展变化呢？在大多数情况下，线以下的国家，比如印度和中国，比线上和线以上的国家经济增长更快（图10–5）。这就意味着经过很长一段时间，国家的经济收入会倾向于与经济复杂性衡量出的信息相符。简而言之，国家的经济复杂性可以预测国家的经济收入走势。毕竟，要想赚钱，就要制造嘛。
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图10–5 1985年经济复杂性和人均GDP不匹配预测的经济走势和1985~2000年真实经济走势的对比图
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但是在什么样的时间范畴内，经济复杂性才能预测未来经济走势呢？有趣的是，在5年以下的短期时间内，经济复杂性无法准确预测经济走势。因为（5年）短期时间内的经济很容易被经济危机、商品价格变动和一定程度上的汇率调整所控制、影响。而在一段较长的时间内（10~15年），经济复杂性就能高度预测未来经济走势，这就意味着这些方法捕捉到了有关一个经济体长期产生经济收入能力的信息。
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经济增长和经济复杂性之间具有动态关系，其中一个关系就是一个国家生产和出口的产品决定了其经济收入的平衡水平。这就意味着，一个国家的平均收入会慢慢靠近有相似经济复杂程度的国家的收入水平。另一种动态关系是，每个企业和行业都会向其自身的收入水平靠拢。举个例子，熟练的软件开发者不管在什么地方工作都能得到不错的报酬，而无论在什么地方干活，水果采摘工的工资都很低。这并不意味着同一职业或产业在不同国家的工资都相同，因为很明显事实不是这样。这意味的是，工资的国际差距促使在相同产业工作的人的工资向相等的价值靠拢，尽管这种推动力不强而且见效较慢。21
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当把人均GDP和经济复杂性放在一起来审视世界时，我们就能看到很多很多的东西。一个显而易见的启示就是，人均工资低本身不会提供任何经济优势，只有那些比起其经济复杂性而言工资水平低的国家才有经济优势。
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让我们想一想制造业从美国到中国的迁移。在过去的几十年里，美国媒体一直在用低工资来解释这一现象。但是有不少国家的劳动力工资明显低于中国，而且也有着大量人口：比如印度尼西亚，拥有超过两亿的人口；埃塞俄比亚，有8 000万人口；尼日利亚，有超过一亿的人口。然而，尼日利亚和印度尼西亚的人均GDP只有中国的1/2，据估算，埃塞俄比亚的人均GDP是中国的1/10。制造业没有转移到这些国家的原因很简单：这些国家缺少中国所具有的制造产品的能力——一种体现在中国所有城市、公司和人群的能力。通过与任何一个在中国制造业中心（比如深圳）批量生产产品的员工交谈，我们都可以得到一些非正式的证据来证明中国的这种高生产力。在深圳从事移动电话和电子产品制造的外地人会第一个告诉你，他们选择深圳是因为那里是最好的生产基地。在深圳，生产各种产品所需知识的人比十分充足，公司选择在这儿生产主要是因为它们希望用上这些能力，而不只是因为工资很低。22
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这一章中，我们由总结著名的经济增长和生产要素之间的关系而始，从实物资本谈到人力资本，再到社会资本。这些要素能让我们解释世界经济增长差异的大部分原因，但同时我们也看到，它们被技术和概念上的显著缺点所制约。经济元素聚合起来的一个缺点就是，它们无法体现有关组成经济体的元素的特性的信息。由于只关注骨干而不注重实际情况的多样化，这些要素就会把苹果、橘子、炉子同冰箱叠加起来，把美术设计师同电子工程师叠加起来。正如列昂季耶夫和其他人警示过的那样，单纯地把经济元素集合、叠加起来是有局限性的，显然会出问题。在实际操作中，这个局限性很难解决。
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然而，通过使用每个国家出口产品的数据，创造出一种能保留其中元素特性的经济测量方法就变得可能了。某种程度上，我们能这么做是因为联系国家及其出口产品的数据是以网络形式呈现的。在一个网络中，元素的特征不仅表现在其内在特点上（可能从本质上定义一个产品或国家的特性），还表现在节点的连接模式中——对一个国家而言，其中包括其第一邻元素（所连接产品的数量），第二邻元素（所制造产品的普遍性），第三邻元素（与其所连接产品同样相连的其他国家的平均数量），等等。
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