通过机器学习增加历史人均GDP估计的可用性
Philipp Koch1,2, Viktor Stojkoski1,3, César A Hidalgo1,4,5
1Center for Collective Learning, Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Université de Toulouse, 31000 Toulouse, France.
历史传记数据可以估计欧洲和北美七个世纪的人均GDP. 机器学习模型准确地预测经济产出,验证了这种用于历史经济研究的新方法.
科学领域:
- 经济史 经济史 经济史
- 计算社会科学 计算社会科学
- 历史人口统计 历史人口统计
背景情况:
- 估计人均历史国内生产总值 (GDP) 对于理解长期经济发展至关重要.
- 对于历史GDP的传统数据来源往往是稀缺的,不完整的或地理上有限的,特别是对于前现代时期.
- 关于历史人物的传记数据提供了一个潜在的丰富,但在很大程度上尚未开发的信息来源,关于过去的社会.
研究的目的:
- 开发和验证一种机器学习方法,用于使用传记数据估计历史人均GDP.
- 在过去的七个世纪中,为欧洲和北美国家和地区生成新的人均GDP估计.
- 通过使用各种历史代理的外部验证来评估这些估计的可靠性.
主要方法:
- 利用弹性净回归模型进行特征选择和预测,在数十万历史人物的传记数据 (出生地,死亡地,职业) 上进行训练.
- 为缺乏传统经济数据的国家和地区生成了非样本人均GDP估计.
- 外部验证的估计与城市化率,平均身高,自我报告的幸福感和教堂建设活动相比.
主要成果:
- 机器学习模型解释了已知的历史收入水平中90%的差异.
- 为众多地区和时间段生成了新的人均GDP估计.
- 与四个独立的代理数据对比验证的估计,显示出强烈的相关性.
- 成功地重现了西南和西北欧洲之间的历史"运气逆转",将其与大西洋贸易联系起来.
结论:
- 用机器学习分析的细粒度的传记数据提供了一个强大的方法来增加和扩展历史人均GDP估计.
- 这种方法显著提高了研究长期经济趋势和区域差异的能力.
- 估计和源数据的综合数据集是公开提供以供未来的研究.
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