WPS8438 Policy Research Working Paper 8438 Multidimensional Connectivity Benefits, Risks, and Policy Implications for Europe and Central Asia David Gould Dror Y. Kenett Georgi Panterov Europe and Central Asia Region Office of the Chief Economist May 2018 Policy Research Working Paper 8438 Abstract International connections through trade, foreign direct connectivity, ecommerce may not amount to much. This investment, migration, the Internet, and other channels are wider definition of connectivity, referred to as multidi- critical for the transmission of knowledge and growth and mensional connectivity, is broadened and explored in this form macroeconomic linkages. But how much knowledge is study as it applies to Europe and Central Asia. Focusing transmitted to a country is not only the result of the overall on countries from the Europe and Central Asia region, the level of connectivity, but also to whom a country is connected, paper shows that multidimensional connectivity is an eco- as well as how these connections complement each other. nomically and statistically important determinant of future For example, being well-connected to an economy with economic growth. The paper further discusses the potential wide-reaching global connections is likely to be a stronger risks and transfer of shocks that can result from cross-coun- conduit for knowledge transfers than being connected to an try economic connectivity. Furthermore, it provides some isolated economy. Likewise, connections are likely to com- examples of how policy tools can be designed to leverage plement each other. For example, ecommerce is often seen the benefits of connectivity channels and mitigate their risks. as a benefit of Internet connectivity, but without transport This paper is a product of the Office of the Chief Economist, Europe and Central Asia Region. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at dgould@worldbank.org, gpanterov@worldbank.org, and dkenett@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Multidimensional Connectivity: Benefits, Risks, and Policy Implications  for Europe and Central Asia1    David Goulda, Dror Y. Kenettb, Georgi Panterovc   a World Bank, Email: dgould@worldbank.org  b World Bank, Email: dkenett@worldbank.org    c World Bank, Email: gpanterov@worldbank.org                                 Keywords:  Economic  growth,  Economic  connectivity,  Trade,  Globalization,  Europe  and  Central  Asia,  Multilayer networks  JEL: C54, F43, G15, G28, O47                                                                   1  Views and opinions expressed are those of the authors only and do not necessarily represent the views of the  World Bank or any institution with which they are affiliated. We thank Ginestra Bianconi, Angel Bogoev, Michael  Danziger, Dobrina Gogova, Shlomo Havlin, Aaditya Mattoo, Alessandro Spelta, Ananthanarayan Sainarayan, Hans  Timmer, Xin Yuan, Tlek Zeinullayev for their useful comments, feedback, and support with data processing and  analysis.  1    1. Introduction  Increased trade and financial relations together with various macroeconomic variables, such as exchange  rates, interest rates, and equity prices, have resulted in increased economic linkages among countries.  This has been further expedited by the growing global integration, and the cross‐border flow of trade,  migration, technologies and knowledge. As such macroeconomic linkages increase, the debate has grown  regarding the benefits and risks that result from such cross‐border linkages, or connectivity.   Investigating the role of connectivity across countries and across different economic activities has resulted  in three main findings. First, regional connections through trade, FDI, migration, telecommunications and  other channels over the past two decades have risen more rapidly than ECA’s connections outside the  region, in part reflecting policies geared to increasing regional integration and the rising importance of  regional  value  chains.  However,  countries  in  ECA  that  are  linked  to  strong  globally‐connected  ECA  countries,  for  example  Germany  or  Great  Britain,  may  nevertheless  have  experienced  substantial  increases in global connectivity as well.  Among connectivity channels, ECA’s intraregional trade links are  stronger  than  FDI  links,  while  airline  connections  and  labor  market  integration  have  increased  sharply  among European countries. Second, network connectivity measures for trade, FDI, migration, information  and communication technology, airline flights and portfolio flows are all positively related to growth, and  each is associated with higher growth over and above the influence of standard growth determinants.   However,  not  all  channels  play  an  equally  important  role.  Trade  connectivity  is  perhaps  the  most  important and is related to overall growth and the income growth of the bottom 40 percent of the income  distribution. Increasing linkages in each form of connectivity are associated with higher growth, but at a  decreasing  rate,  suggesting  that  a  balanced  connectivity  profile  along  all  dimensions  of  connectivity  is  more  important  than  a  large  increase  in  one  channel  only.  The  growth  impact  of  multidimensional  connectivity is higher than the impact of each of the individual network indices, suggesting that overall  connectivity is more important than each of the individual channels separately. Thus, policies to promote  connectivity across trade, migration and FDI are likely more beneficial than focusing on enhancing only  one channel, and reducing connectivity in one dimension may reduce the impact of growth from other  channels.  Third,  greater  international  connectivity  can  increase  a  country’s  exposure  to  international  shocks, but may also mitigate shocks by enabling a country to increase its reliance on other links in its  network.  Both countries with low and high levels of connectivity tend to be more resilient to shocks in  the global  network, the first because of the limited  number of  partners that  may become a source of  shocks, the second because well‐diversified connections may provide alternative sources of, for example,  finance or export demand.  By contrast, countries in the “middle” of the connectivity spectrum, that is,  those that are highly dependent on a few well‐connected countries, appear to be most susceptible to  shocks that originate from, or affect, these countries.   Globalization  often  means  different  things  to  different  people.  For  some,  it  is  the  large  number  of  imported  goods  seen  on  store  shelves.  To  others  it  is  a  social  phenomenon  that  includes  everyday  exposure to a wide variety of cultures, peoples, foods, products, and spoken languages. In major cities  throughout Europe and Central Asia (ECA) the change is perhaps most apparent, while in smaller towns  or villages it may be less so. In Central Europe the look and feel of major cities is very different now than  before the transition to market economies in the early 1990s. But even in the small towns in Western  Europe, integration brought by the European Union and greater global connectivity has changed the look  and feel of everyday life and economic opportunities. Regardless of where one is physically located, or  how one observes globalization, the interconnectedness of the world is increasingly touching us either  2    directly by the people we encounter or indirectly through the items we purchase or foreign firms that  employ us.   Since the early 1990s, the ECA countries have been radically transformed, as borders were opened and  many hurdles impeding cross‐border connectivity were lowered. The move towards the common market  in the European Union and the fall of the Iron Curtain had impacts well beyond trade – including positive  impacts  on  income  and  income  distribution.  This  trend  towards  income  convergence  with  developed  countries occurred despite intermittent external shocks, suggesting, in turn, that economic connectivity  to regional and global markets has likely been an important driver of growth and improved standards of  living. Since 2008/09, the global financial crisis, deepening geo‐political tensions, the refugee influx and  sharp commodity price fluctuations have posed new challenges for the region, pointing, inter alia, to the  need  to  more  fully  understand  the  role  that  economic  connectivity  can  play  in  preserving  economic  growth and incomes in times of political and economic flux.   ECA’s international economic bilateral connections with other countries and regions has expanded sharply  over the past three decades, owing to greater global integration driven by lowering of costs to economic  transactions, the breakup of the Soviet Union, and increasing integration within, and expansion of, the  European Union. Enhanced international connectivity generally has been associated with growth, through  the  transmission  of  technologies  across  borders.  This  transmission  is  most  effective  when  deep  connections exist across different channels, and when countries are connected to other, well‐connected  countries.  This paper discusses the multidimensional character of connectivity. It assesses the impact of  improved connectivity on income and income distribution, and it addresses the question of whether the  region is optimally connected to other economic poles in the world.   Much  of  the  empirical  work  done  to  date  has  recognized  the  importance  of  openness  for  economic  growth,  including  through  trade,  foreign  direct  investment  (FDI),  the  internet  (information,  communications, and technology—ICT), migration, and other forms of connectivity (Dollar, 1992, Sachs  and  Warner,  1995,  Ben‐David,  1993,  Edwards,  1998,  Frankel  and  Romer,  1999,  and  Javorcik  and  Smarzynska, 2004, among others). While there are many nuances to the empirical findings, and questions  remain regarding causality between outcomes and policies (Rodriguez and Rodrik, 2000), the association  appears to be strong and intuitively appealing. Technologies embodied in goods, investments, and people  are likely to be transmitted across borders, as long as the source and host countries are open and have  the capacity to absorb these innovations. In other words, in addition to the gains from specialization that  openness brings through each layer of connectivity, knowledge spillovers are also likely created. This leads  not only to one‐time increases in output, but also, in the context of endogenous growth theory, long‐term  increases in economic growth as the cost of acquiring new knowledge falls with an increasing stock of  knowledge (Helpman, 2004; Romer, 1990).   To date, economic research has only examined one dimension at a time of partner connectivity and the  relationship  to  economic  growth.  One  main  area  of  research  has  focused  on  macroeconomic  linkages  resulting from exchange rates, following the Mundell–Fleming model, which discusses how being an open‐ economy or incorporated into the global economy, means that a country has to adopt a strategic choice  making  behavior  in  handling  volatilities  of  its  macroeconomic  variables  especially  the  exchange  rates  (Fleming,  1962;  Mundell,  1961,  1963).  Furthermore,  some  research  has  focused  on  the  link  between  monetary policies and interest rates across different countries (see for example Kung, 2015). Empirical  research is available on the relationship between various types of trade and economic growth, FDI and  3    growth, the internet and growth, and migration and growth (Alfaro 2004; Borensztein 1998; Mountford  1997; Czernich 2011). More recent work has focused on using a global vector autoregressive model on  different measures of macroeconomic linkages, to identify channels of shock transmissions (Hassan et al.,  2017). But empirical and theoretical work has yet to examine how the  interplay  between these various  layers  of  connectivity  complement  each  other.  For  example,  internet  connectivity  has  various  direct  avenues for influencing economic growth, including providing individuals the ability to quickly research  products available in foreign countries, take online courses, and transact in services remotely, as well as  serving as the backbone to facilitate greater deepening of cross‐border global supply chains. E‐commerce  has  been  greatly  enhanced  by  the  availability  of  broadband  internet.  Nonetheless,  without  transport  connectivity through roads, rail, shipping, and air transport, the effects of broadband connectivity as a  channel to stimulate growth via e‐commerce would be greatly diminished.    More telling regarding the interplay between various forms of connectivity, is the role of migration and  international travel, be it for permanent migration, foreign study, or tourism. While Gould (1994) first  identified  the  complementary  relationship  between  migration  and  trade  between  the  home  and  host  countries of migrants, subsequent research has also identified migration’s importance in influencing FDI  and its direct influence on growth through knowledge transfers (Onodera 2008). Consequently, migration  may not only be important for growth by directly transferring knowledge between the host and home  countries, but also by facilitating knowledge embodied in trade and FDI flows through bridging market  information gaps.  This  paper  finds  that  being  connected  to  well‐connected  countries  matters  for  economic  growth,  but  there is complementarity in the various types of connections that enhances growth as well. Countries can  benefit  from:  (i)  multiple  types  of  economic  links  (such  as  trade,  investment,  migration,  modern  telecommunications, and transport) that underpin the movement of technologies and ideas; but also, (ii)  the quality of connections in terms of knowledge spillovers and the indirect connections made through  partners that are well connected. These are both aspects of inter‐connectedness that affect growth and  growth spillovers.                                 2. Trends in Economic Connectivity   A fundamental prerequisite for identifying the complementarity between various forms of connectivity is  the ability to identify the specific country links in the connectivity chain. For example, matching migration  and trade flows between country partners is essential to identify the complementarity between migration  and  trade  in  enhancing  economic  growth.  Knowing  the  size  of  overall  trade  and  migration  flows  for  a  country is not sufficient to identify that trade from specific countries is facilitated by migration from those  same countries.   Mapping  these  direct  connections  between  countries  also  brings  to  light  the  potential  importance  of  indirect connections. While two similar countries may have the same number and size of connections,  they may be connected to very different countries. Being connected to “well‐connected” countries may  provide greater opportunities for knowledge transfers from partners of partner countries (Duernecker,  Meyer, and Vega‐Redondo, 2014). For example, a dollar of trade between Algeria and Germany may  provide  greater  knowledge  spillovers  than  a  dollar  of  trade  between  Algeria  and  Morocco,  because  Germany  is  much  more  connected  to  the  global  economy  and  is  likely  to  be  a  source  of  advanced  knowledge as well as a conduit for technology and knowledge from other countries it is connected to.   4    The importance of direct and indirect connections between countries, as well as the complementarity  between various types of connections for knowledge transfers and economic growth, lends itself to the  use  of  multilayer  network  analysis.  Network  analysis  is  simply  a  tool  to  study  the  direct  and  indirect  connections between countries. Multilayer networks (Kivela et al., 2014) go beyond the notion of a single,  one dimensional isolated network, and provide a description of the interactions between various types of  connections (layers) in a larger network.        Economic links facilitate trade and the transfer of factors of production (capital, labor, etc.) and therefore  impact the overall level of production. However, these links are also likely to facilitate the flow of ideas  and innovation, and, hence, long‐run growth. But the strength of information flows is likely different for  different  economic  connections.  For  example,  the  knowledge  spillovers  associated  with  merchandise  trade are likely centered around the information embodied in the products traded (knowledge spillovers  related  to  trade  in  processed  food,  for  example,  may  be  different  from  those  related  to  trade  in  semiconductors).2 FDI links are associated with a transfer of managerial, organizational, and corporate  governance  expertise.    And  migration  flows  can  facilitate  the  transfer  of  knowledge  directly,  but  also  support less tangible cultural exchange, increase exposure to foreign languages, and bridge gaps in trust  in  business  dealings  that  cannot  always  be  narrowed  through  explicit  contracting,  particularly  with  differences in governance and legal systems.   As  mentioned  above,  country  and  regional  connectivity  has  typically  been  viewed  as  the  size  of  trade  relative to GDP or global trade. ECA’s share of global trade has declined since the early 2000s (figure 1a).  Moreover, although intra‐regional and extra‐regional trade have grown, intra‐regional trade has grown  more rapidly (figure 1b). Increased trade within ECA may reflect greater cooperation across institutional  and regulatory dimensions with important implications for regional integration and convergence. Similar  aggregate measures of connectivity (total FDI, migration, telecommunications, etc.) suggest that while  regional integration has increased substantially, growth of global connections may not have kept up.  While  past  studies  find  evidence  that  greater  trade  openness  and  integration  improves  growth,  these  aggregate measures of integration may obscure the underlying bilateral connections and the importance  of partner country connections. In other words, while ECA’s intra‐regional connectivity may be growing  faster in the aggregate than extra‐regional connectivity, it is difficult to determine how well ECA countries  are  connecting  to  other  ECA  countries  that  are  well  connected  globally.  ECA  global  connectivity  may  actually  be  increasing  for  the  average  ECA  country,  if  countries  in  ECA  are  linking  to  strong  globally  connected ECA countries. The following section examines the pattern of connections between countries  and how countries are connected to the broader network of countries. Subsequently, the section  uses  this wider network of connectivity information to analyze types of connectivity, how the various layers of  connectivity  interact,  and  how  connectivity  might  be  associated  with  economic  growth  and  shared  prosperity.                                                                     2  See Hidalgo, C. and Hausmann, R., 2009.  5        Figure 1: Trends in intra‐regional trade in the ECA  a. ECA’s share of global trade has been falling  b. Intra‐regional trade growing faster than extra‐ regional trade  ECA Trade as a Share of Total World  Intra‐ ECA trade vs Extra ECA trade  Trade (exports and imports) (billions of dollars) 37% 10000 35% 8000 33% 6000 31% 4000 29% 2000 27% 0 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 25% 1996 2000 2004 2008 2012 INTRA‐ECA EXTRA‐ECA     Source: Author’s calculations based on UNCTAD and World Bank Development Indicators  While  there  are  potentially  hundreds  of  ways  countries  can  connect  with  varying  implications  for  the  transfer  of  ideas,  this  paper  focuses  on  six  types  of  economic  connections:  trade,  FDI,  migration,  information and communication technologies (ICT), air transport and portfolio financial flows. A summary  of the data used is provided in Table 1. While other forms of connectivity may also be important for how  knowledge transfers between countries and for economic growth, these data are the only ones available  on  a  global  and  country  to  country  basis.  Subsequent  sections  will  drill  down  into  additional  layers  of  connectivity (for example, land transport in ECA) as well as unique aspects of the layers of connectivity.  This paper takes a broad macro view of the many layers of connectivity as a means to observe general  trends in the strength of connections, how ECA countries are connected to each other and the rest of the  world, and how these connections influence growth.     Table 1.  Data used for measuring economic connectivity, including the data sources and  sample period.    Indicator Name  Description  Coverage  FDI   Total bilateral FDI stocks. Source: OECD  2002‐ 2013  Trade  Bilateral total trade flows for manufacturing  2000‐ goods. Source: UNCTAD  2015  Migration  Total migration stocks. Source: Individual  2000 and  Countries’ Census Data, OECD and World Bank  2010  estimates (See Artuc et. al 2017)  6    ICT  Proxy for ICT flows. Estimated by combining  2003‐ bilateral duration of phone conversations and  2011  the bandwidth capacity between countries.    Source: Derived from TeleGeography data.  Airlines  Estimated bilateral number of flights (end  2002‐ destination) Source: ICAO  2012  Portfolio Flows  Total bilateral portfolio flows. Source: BIS,  2000‐ Consolidated Banking Statistics (CBS)  2014    As an initial overview of ECA connectivity in the global context, we show graphically how countries in ECA  and the rest of the world are connected in each layer of connectivity. We show data for the initial year  and the last period available to see how connectivity in a particular dimension has changed over time. In  Figures 2 to 7, ECA countries are highlighted in shades of blue, and the rest of the world is shown in shades  of orange. The size of each country‐node is proportional to the size of its total connectivity in each layer  of connectivity described. Outward arrows point to the two strongest bilateral partners. The methodology  for  plotting  the  countries  attempts  to  show  clearly  the  connections  between  countries  in  the  global  network of countries.3  The largest country‐nodes are pulled to the outer boundaries of the graph, but the  pull is counterbalanced by the number and strength of connections with partner countries. Consequently,  country‐nodes will tend to be grouped together if they share common connections with well‐connected  countries.     Trade  Figure 2 is based on trade of manufactured goods between all the countries in the world in 2000 and 2014.  The size of each country‐node reflects the total volume of trade (exports and imports) for each country,  and the two outward arrows are pointed to each country’s two top export destinations. One of the most  dramatic developments in global trade has been the emergence of China (CHN) since 2000, which has not  only grown to one of the three largest traders, along with the United States (USA) and Germany (DEU),  but also is pulled toward the center of the graph, with numerous connections to regional hubs in Europe,  the Americas and Asia. ECA’s relative dominance in trade has declined, along with other regions, as China  and other Asian countries’ share of global trade has increased. Interestingly, however, ECA country‐nodes  are much closer to each other in recent years than in the past, reflecting the higher degree of regional  integration and value chain development in Europe. Germany is the primary hub for ECA’s manufacturing                                                               3   Country  node  placement  utilizes  the  Barnes‐Hut  algorithm  (http://arborjs.org/docs/barnes‐hut).  The  algorithm  attempts  to  place  large  country  nodes  closer  to  the  edges  of  the  graph  as  a  means  to  more  clearly  show  their  numerous connections to smaller country nodes. The repulsion of the country nodes away from the center of the  graph  is  proportional  to  their  size.  The  repulsion  away  from  the  center  of  the  graph  is  counterbalanced  by  the  attraction  forces  due  to  how  strongly  each  pair  of  countries  are  connected  to  each  other.  Once  the  forces  of  repulsion and attraction on the country nodes have been defined, the behavior of the entire graph under these  forces may then be simulated as if it were a physical system. In such a simulation, the forces are applied to the  country  nodes,  pulling  them  closer  together  or  pushing  them  further  apart.  This  is  repeated  iteratively  until  the  system comes to a mechanical equilibrium state; i.e., their relative positions do not change from one iteration to the  next. The positions of the country nodes in this equilibrium generate the graphical depiction of the network.  7    integration. Great Britain (GBR) is pulled equally between Europe and the United States, and, hence, is  located almost equidistant between these two poles.     Figure 2: Exports of manufactured goods.   The size of each country‐node reflects the total volume of trade. Each node has two outgoing links,  which point to the two top export partners of the country.      2000  2014      Source: Author’s calculations based on UNCTAD data. ECA countries are shown shades of blue    Foreign Direct Investment (FDI)  Figure 3 is based on total stocks of foreign direct investment (inward and outward) for all the countries in  the world. Each country‐node shows two outward arrows that are pointed to each country’s two top FDI  destinations.  Unlike  the  international  trade  network,  global  FDI  remains  dominated  by  the  developed  countries  in  Europe  and  the  United  States,  although  developing  countries  have  seen  some  modest  increase. Much  FDI  moves between countries of similar levels of development, with relatively modest  investments going from developed to developing countries and vice versa. China and the rest of Asia were  the beneficiaries of significant incoming investment flows between 2000 and 2012. China, on the other  hand, has focused its outgoing investments toward the United States and neighboring countries.   For ECA, the distribution of FDI is also less regionally focused than trade. FDI appears to be connected to  language and historical colonial linkages (for example francophone African countries largely share in FDI  flows  with  France  and  Belgium)  as  well  as  driven  by  corporate  acquisitions  for  technology,  transport,  access  to  markets,  and  natural  resource  endowments.  Financial  centers  (e.g.,  Great  Britain  and  Switzerland) have also become increasingly important for attracting FDI. Interestingly, compared to trade,  Germany’s and China’s participation in global FDI is small, but while China’s share has grown, Germany’s  relative FDI stocks have fallen. Nonetheless, ECA’s overall participation in global FDI increased from 2002  8    to 2012, and has become more equally distributed as Spain (ESP), Belgium (BEL), the Russian Federation  (RUS), and Sweden (SWE) have seen relative increases.       Figure 3: Foreign Direct Investment.   The size of the country‐node reflects the total FDI stocks (incoming and outgoing) of the country. Each  country has two outgoing links that point to the two main FDI destinations for each country    2012  2002      Source: Author’s calculations based on OECD and FDI Markets data. ECA countries are shown shades of  blue    International Migration  Perhaps  more  than  any  other  connectivity  layer,  international  migration  is  dominated  by  the  United  States, which is the main recipient of migrants in the world (figure 4). Although the importance of China  in this network increased between 2000 and 2010, China’s migration connectivity in the global network is  significantly lower than its other connections. Russia is a particularly large center of migration in ECA, but  this is primarily a legacy of the breakup of the Soviet Union. Individuals who were born in former Soviet  Republics living in Russia are classified as foreign born, although at the time of birth they were nationals  of  the  same  country  as  Russian  natives.  Nonetheless,  Russia  remains  an  important  destination  for  migrants from Central Asian countries, such as Tajikistan (TJK) and Uzbekistan (UZB). Remittance flows  generated by these migrant workers living in Russia account for a substantial share of income for many  Central Asia economies (in some cases, over 30%, see section 5).   The share of immigrant populations among European countries appears to have increased from 2000 to  2010. The region is more integrated in its labor market, as evidenced by the somewhat higher clustering  of European countries in the last year, reflecting easing of immigration rules in the EU under the Schengen  Agreement. It is interesting to note that Germany was a large recipient of migration flows from Russia and  9    other Communist bloc countries during the first decade after the breakup of the Soviet Union; however,  in the figure for 2010 Germany is pulled much closer to the center of EU countries. Likewise, Poland after  joining the EU has closer migration linkages to Germany and Great Britain, compared to its connections  to Russia and the United States.   In general, migration flows are strongly influenced by language similarities (e.g., Romanians living in Italy  and Spain), proximity (e.g., US, Canada, and Mexico), and historical colonial ties (e.g., France and North  Africa; Great Britain and Zimbabwe).    Figure 4: Migration.   The size of each country‐node represents the total number of foreign‐born individuals residing in the  country plus the total number of native‐born citizens living outside the country. Each country‐node has  two outgoing links which represent the two main largest emigration destinations of each country    2010  2000      Source: Author’s calculations based on OECD data. ECA countries are shown shades of blue    Passenger Airline Connectivity  The bilateral airline connectivity shown in figure 5 represents not simply the number of flights between  countries, but the origin and final destination of passengers,  which requires information on passenger  itineraries. Oftentimes passengers utilize hubs and transfer to other flights and airlines before reaching  their destination, which, without data on itineraries, can overweight hubs as being the final passenger  destination  and  underweight  countries  that  connect  to  the  global  network  of  countries  through  hubs.  These data were painstakingly estimated by the International Civil Aviation Organization, using flight and  itinerary  information  to  build  a  data  set  for  passenger  flight  origins  and  final  destinations.  However,  despite these efforts, private flights are not always included in available data and hubs may still be over  represented as the final destination for air passengers.   10    What appears from the data is that, similar to the migration network, the links among European countries  increased substantially between 2000 and 2012 as shown by the increased clustering of ECA countries in  the later period. Moreover, ECA high‐income countries, particularly Germany, Great Britain, France, Spain,  Italy, and Turkey, have increased in importance in airline passenger origin and destination countries.   Since 2007, Europe’s direct connectivity gains within the region have been driven by regional integration  policies and the subsequent expansion of regional short‐haul Low Cost Carriers (LCCs). Meanwhile, Full  Service Carriers (FSCs) have seen their regional direct connectivity drop with the greater competition. LCCs  now account for nearly a third of Europe’s direct connectivity and are focused on linking airports within  the intra‐European market. The lion’s share of Europe’s direct connectivity to other world regions is still  held by FSCs.  Outside ECA, rapid economic development made China an attractive destination for international flyers;  China  overtook  Japan’s  role  as  the  top  airline  flight  destination  in  Asia  in  2012.  The  development  of  popular Middle East Gulf carriers (e.g., Qatar and Emirate Airlines) may indicate a country bias in the data  due to their importance as regional hubs, but it is also reasonable that they are attracting greater final  destination air traffic due to broader investments to diversify their economies away from oil.     Figure 5: Airline connectivity.   The size of each country‐node represents the estimated total number of air passengers. Each country‐ node has two outgoing links which point the two largest passenger flight destination countries.    2012  2000      Source: Author’s calculations based on IACO data. ECA countries are shown shades of blue    International Internet and Communications Technology  The International ICT global flows network is shown in figure 6. The data were constructed by using total  country internet bandwidth (bilateral country data were not available) and allocating bilateral traffic in  proportion to bilateral telephone calls for each country. ICT flows appear to be clustered in three groups:  11    Europe, North America and Asia. The United States and Great Britain are the major hubs in this network,  with a notable increase in the importance of India in 2010 due to the back‐office outsourcing of service  jobs and call centers. It should be noted, however, that the data on the network in the latter period are  not  as  complete  as  in  the  early  period  and  should  be  interpreted  skeptically.  Nonetheless,  intuitive  regional  patterns  persist  with  connections  driven  by  language,  supply‐chain  linkages,  and  economic  activity.     Figure 6: Internet and Communication Technologies.   Each country‐node represents the combined value of the estimated incoming and outgoing ICT  communication. Each country‐node has two outgoing links that point to the two main outgoing  communication partners for each country.    2010  2002      Source: Author’s calculations based on and TeleGeography data. ECA countries are shown shades of  blue    Portfolio Financial Flows  The  portfolio  financial  flows  are  derived  from  the  BIS  Consolidated  Banking  Statistics  (CBS).4  The  CBS  capture the worldwide consolidated positions of internationally active banking groups headquartered in  the BIS reporting countries. Portfolio financial flows appear to be driven by the largest financial centers,  without a strong relationship to underlying trade or other economic relationships (figure 7). The six top  centers  include  Germany,  Great  Britain,  Japan,  France,  the  United  States,  and  Switzerland.  Some  relationships are economically intuitive, with many ECA countries having at least one top portfolio flow  connection in the ECA region and the second in the United States. In 2010 Spain’s two top connections  included Germany and the United States, reflecting integration within ECA and outside, while in 2000 it  was Mexico and the United States. In other words, ECA ties became relatively stronger. Nonetheless, even                                                               4  https://www.bis.org/statistics/consstats.htm  12    within  ECA,  because  of  the  agglomeration  benefits  of  financial  sectors,  and  the  practice  of  many  companies  to  issue  portfolio  financial  bond  or  equity  instruments  in  well‐established  markets  where  market size and transparency help to stimulate supply and demand, financial flows do not particularly  match the level of real economic relationships. The concentration of portfolio flows centered in a few  country‐nodes, however, provides some insight into how vulnerable portfolio flows may be to shocks in  the central nodes.      Figure 7: Portfolio Financial flows.   Each country‐node represents the combined value of portfolio inflows and outflows. Each country‐ node has two outgoing links that point to the two main recipients of portfolio financial flows for each  country.    2010  2000      Source: Author’s calculations based on Bank of International Settlements Consolidated Banking  Statistics. ECA countries are shown shades of blue    In summary, Europe’s integration policies have had a positive impact on internal European connectivity  through most economic relationships, especially in trade, migration, and air passenger transport, but less  so  in  FDI,  ICT  and  portfolio  financial  flows.  In  the  early  2000s,  there  were  strong  migration  patterns  between the transition economies and Western Europe (particularly Russia and Germany), which then  diverged into two regional blocks, one centered around Russia and the other the EU, with Germany as the  primary country‐node. Transitional European countries trade and migrate intensively within Europe, but  are increasingly creating linkages with the rest of the world. Established (advanced) European countries  have had wider global connections with the United States and Asian countries, but regional connections  are deepening. Overall, ECA’s relative importance as a central node for connectivity with the rest of the  world has fallen as emerging economies (especially China) are growing and account for a larger share of  global  economic  activity.  This  is  true  for  most  advanced  countries,  including  the  United  States,  as  emerging economies are increasing in economic size and wealth. Perhaps not surprisingly, airline and ICT  13    connectivity  has  changed  the  most  over  the  last  decade  due  to  deregulation  and  innovation,  while  portfolio financial flows have tended to be concentrated in a few dominate financial sectors that have  changed only slightly.  This  network  analysis  adds  to  previous  and  ongoing  research  on  economic  relationships  and  their  influence on growth by not looking at one network layer independently of others, but by examining the  many  layers  of  connectivity  together.  Not  only  do  individual  connections  matter  but  also  their  interdependence in economic relationships. Connectivity should be seen as a multidimensional concept:  including trade, migration, finance, transport, communications, and other factors. Greater connectivity in  one area may be a complement or substitute for connectivity in another area.  3. Connectivity and Income Growth  According to traditional economic growth models, an increase in trade, or other forms of connectivity,  will  have  no  impact  on  long‐run  income  growth.  The  level  of  income  will  increase  due  to  gains  from  specialization, but this will not lead to sustained increases in growth unless it has an impact on improving  technological accumulation over time (i.e., the endogenous growth model, Romer, 1990). Thus, the main  mechanism through which connections affect growth is via the transfer of knowledge and innovative ideas  and technologies. Innovations are continuously generated globally, and they travel the world through the  network of countries. Greater multidimensional connectivity increases the probability that an economy  will absorb these new ideas and increase long‐run growth.   The  empirical  strategy  we  use  for  understanding  how  a  country’s  international  connections  and  the  interplay  of  these  connections  influence  economic  growth  is  three‐fold.  First,  we  simply  estimate  a  baseline growth model that includes standard explanatory variables, including the initial GDP per capita  level,  schooling,  size  of  government,  inflation,  quality  of  governance,  and  investment  rates  (see  also  Helliwell, 1994). Second, we include the traditional measure of connectivity, trade/GDP, that is used in  the economic literature on openness. Our interest is not so much replicating previous research, but rather  determining a benchmark against which to compare network effects of connectivity. Third, we develop  network centrality measures for each type of connection indicator (for example, trade, FDI, etc.) based on  a modified Google’s PageRank algorithm (Page, 1999).  This algorithm gives a higher ranking to countries  that have a larger number of connections to well‐connected countries as well as connections to countries  with  a  high  “intrinsic  value.”    Intrinsic  value  in  our  context  means  a  high  propensity  to  generate  and  disseminate knowledge. We proxy this intrinsic value by the size of the country’s population and GDP per  capita.   We modify and expand the analysis in Duernecker, Meyer, and Vega‐Redondo (2014) of the relationship  between a network measure of trade and economic growth to other measures of connectivity (trade, FDI,  migration, airline transport, portfolio flows, and ICT). We compare our six individual network centrality  results with the relationship between traditional measures of connectivity (for example, overall trade to  GDP) and growth, to determine whether network centrality measures are any better at describing long‐ run growth than the standard, non‐network, measures. The different variables, data sources, and sample  periods, are summarized in Table 2.       14        Table 2: Summary of the variables, data sources, and sample period used for the growth  models.    Indicator Name  Description  Coverage  The logarithm of the initial value of GDP per  capita for the growth period in question  2000‐ Initial GDP per capita  (2000‐2016). Source: World Bank World  2016  Development Indicators (WDI).  Index of the quality of governance which takes  into account corruption, the rule of law and  2000‐ Governance  the quality of institutions. Source: WDI.  2016  Measure of CPI change. Source: WDI.  2000‐ Inflation  2016  Total government expenditure as a share of  2000‐ Government Size  GDP. Source: WDI.  2016  The average number of years of schooling.  Years of Schooling    Source: Barro‐Lee (www.barrolee.com).     Finally,  we  develop  a  comprehensive  measure  of  overall  network  centrality,  referred  to  as  multidimensional connectivity, that combines all six types of connectivity into a single network measure.  This  indicator  takes  into  consideration  the  complementarity  of  the  various  forms  of  connectivity,  as  described in the introduction. Multidimensional connectivity is found to be significantly related to long‐ run  growth,  and  provides  a  better  explanation  of  long‐run  growth  than  the  individual  connectivity  channels.    In  other  words,  the  sum  is  greater  than  the  parts.  As  a  robustness  check,  we  develop  an  alternative index of network centrality, multiplex connectivity, which describes the complete network but  does not impose the restriction that  each layer of the  network is a complement to other  layers.   This  indicator has a similar, albeit less strong, relationship with growth than the multidimensional connectivity  indicator.   3.1 Network centrality  This section introduces a measure of centrality, or influence, based on the well‐known Google PageRank  algorithm which was used to rank websites based on their links in the network. The algorithm was initially  developed to rank websites in terms of their “importance” and “relevance” to a search query. Network  analysis was a natural starting point for this problem because websites with more hyperlinks pointing at  them were thought of as being of higher quality. In addition to the number of the incoming links, having  more links from higher quality websites is yet another indicator of website quality. The innovation by Page  (1999) consisted in modifying the popular network Eigenvector Centrality measure so that the centrality  value of a website was proportional to the probability that a person clicking randomly on hyperlinks would  15    land on that page.5 Or more precisely, the PageRank value reflects the share of visits to the website by a  random web‐surfer over some period of time.   We  modified  the  PageRank  algorithm  so  that  its  initial  idea  –  capturing  the  probability  that  a  random  traveler in the network will arrive at a certain node – remains in place. In the economic network discussed  in  this  section,  the  connectivity  index  is  proportional  to  the  probability  that  a  random  economic/technological innovation will reach the country. This probability reflects the likelihood that an  innovation will be transmitted to that country through each form of connectivity (trade, FDI, etc.), based  on the country’s links to other countries, those countries’ links to other countries, and so on (the value of  connections is progressively reduced by 15 percent at each link in the chain). 6 The index also reflects the  intrinsic  probability  that  each  connection  (country)  will  innovate  and  disseminate  knowledge  independently (proxied by population and GDP per capita).7   More  formally,  the  centrality  value  Θ     is  proportional  to  the  probability  that  an  innovation  will  be  transmitted to country   :  Θ Θ ∗   The value   is a function of the links between countries   and  ,   is an exogenous parameter which  captures  the  weight  of  decay  placed  on  connections  (set  to  0.85),    is  GDP  per  capita  and    is  the  population (the last two terms together equal aggregate GDP).   The intrinsic value, proxied by GDP, plays an important part in determining the value of the index.  For  example, even a completely isolated country has a positive probability to innovate and grow based on its  domestic resources only. Our choice of proxy for the intrinsic (internal) likelihood to innovate is based on  two simple considerations. First, the greater the number of people in a country, the greater the knowledge  (or new ideas) that could potentially be generated. Second, we assume that higher‐income countries are  closer to the technological frontier and thus have a higher probability of producing new knowledge. If a  country does not produce the knowledge intrinsically, it can learn from others through its connections.  This mechanism is captured by the term:  ∑ Θ .   Thus, the probability that an economy has the knowledge to innovate is a sum of the likelihood of its  intrinsic innovation (proxied by GDP) and a weighted average of the connectivity of its partners where the  weights ( ) are a function of the connections. These weights reflect the strength of the informational link  and ultimately the probability of successful transmission of ideas.   takes on the following set of values:  ; ; ; ; ;                                                                5  Eigenvector centrality is a measure of the influence of a node in a network. A high eigenvector score means that a  node (country in our case) is connected to many nodes who themselves have high scores.  6  This is the standard value of similar parameters used in most network analyses.   7  In the original search engine applications of PageRank this value captured the likelihood that the random surfer  can type the URL of the website without relying on hyperlinks to get to it.  16      Each connection (total bilateral trade, total FDI stocks, bilateral migration stocks, ICT, airline transport and  portfolio  flows)  is  divided  by  a  proxy  for  the  size  of  the  country  (GDP  or  population).  In  the  original  PageRank algorithm, this feature is introduced by dividing by the total number of outgoing links of the  partners.  Therefore,  the  probability  of  getting  from  website  A  to  website  B  by  a  random  web  surfer  decreases as the number of outgoing links in A increases (there are more sites the surfer can land). In the  case at hand, the probability of an idea reaching a specific country decreases with the population of the  sending country.   Similar adjustments are necessary when one considers information flows between countries along the  various networks. For example, conditional on an innovation being present in country A, the probability  that a single migrant from A to B will carry this idea decreases with size of the population of A. Although  large countries are more likely to generate ideas domestically, they need greater flows and deeper links  in order to transmit those ideas to their partners. In this paper, it is argued that this measure is a good  proxy  for  the  probability  of  growth‐relevant  knowledge  generation  by  each  country  (either  through  learning from its connections or developing knowledge domestically).  3.2 Network Centrality Measures and Growth  In  this  section,  we  estimate  the  importance  for  growth  of  the  connectivity  measures  described  in  the  previous  section.  We  first  estimate  a  standard  cross‐country,  long‐run  model  over  2000‐2016,  where  growth  depends  on  the  initial  levels  of  GDP  per  capita,  education,  investment  rate,  governance,  government size and inflation. We then add trade/GDP, the traditional measurement of openness, as an  additional  explanatory  variable.    Finally,  we  add  each  of  our  network  measures  of  connectivity  to  determine whether network centrality measures are any better at describing long‐run growth than the  standard, not‐network, measure.   Two adjustments are required to the network connectivity measures described above before including  them in the model. First, we scale the value by population to account for the fact that more populous  countries are expected to depend less on being connected to the rest of the world for innovations and  growth than smaller countries, which, due to their size, naturally rely more on connectivity (e.g., China vs.  Singapore). This has the effect of transforming connectivity into per capita terms. Second, because the  network connectivity  measure includes the  country’s own level of GDP  per capita  (as well  as GDP per  capita of partner countries), we subtract the country’s own level of GDP per capita from the connectivity  measure because it is already included as an explanatory variable in describing country growth. This, in  effect, eliminates double counting. The intrinsic value of partner countries’ GDP per capita is still included  in the network connectivity measure.   The  estimation  of  the  relationship  between  growth  and  the  variables  typically  used  in  the  empirical  literature  (and  included  here)  faces  several  key  challenges.  Perhaps  the  most  difficult  concerns  endogeneity,  often reflecting reverse causality, or the influence of the dependent variable (growth) on  some of the independent variables (e.g. government size).  Our main goal is to measure the contribution  of  our  network  connectivity  measures  to  growth,  after  controlling  for  other  variables  (inflation,  etc.)  thought important to growth.  However, both our connectivity measures and these other variables may  themselves be determined, in part, by growth (they may not be exogenous, as assumed in our estimation  17    procedure).    Thus,  most  researchers  using  cross  sections  are  only  able  to  capture  partial  correlations  instead of causality.   Our identification strategy attempts to reduce problems from endogeneity, although it does not eliminate  them. First, we calculate the right‐hand side variables by taking the earliest observation available in the  data at the start of the growth period. This of course does not correct all potential endogeneity problems,  but it is indicative of a lack of reverse causality. Second, our measures of connectivity build on direct and  indirect links for the various types of connectivity in the global network, and countries are only able to  impact  direct  links  and  not  indirect  ones.  By  taking  into  consideration  higher  order  indirect  links,  our  connectivity measures are at least to some extent exogenous, or unaffected by growth of the country  being measured. Moreover, for robustness we also included geographic distance between countries as a  separate layer of connectivity to account for geographic proximity that may affect growth and the strength  of  connectivity  channels  simultaneously.8  For  a  deeper  treatment  of  endogenous  relationships  in  economic growth we refer the reader to the rich literature (see, Frankel and Romer, 1999; Rodriquez and  Rodrik, 2000; Helpman, 2008; Beck, 2008; Feyrer (2009) and Panizza, 2013).  This  kind  of  estimation  also  may  suffer  from  the  existence  of  unobserved  country  effects  (which  are  potentially correlated with the independent variables used in the empirical model). Furthermore, most  variables are measured with considerable error. Since developing countries represent a large fraction of  our sample, results depend on the reliability of the data. Hence, measurement error can be a source for  inconsistent coefficient estimates.  We examine the growth effects of connectivity along each network layer separately (trade, FDI, migration,  ICT, airlines connectivity and portfolio flows) in Table 3.     Table 3. Connectivity effects on overall income growth  The dependent variable in each model is the annualized income growth (%) between 2000‐2016. All right‐hand‐side variables are transformed in logs and we take the first  available observation for the growth period. There are 111 countries for which we are able to estimate each version of the model. The connectivity variables /PageRank are  normalized using the standard normal distribution. Therefore, the size of the coefficient represents the growth impact of one standard deviation change. All model  specifications include an intercept, which is not reported in the table.     1  2  3  4  5  6  7  8  GDP per capitat=0  ‐0.91***  ‐1.10***  ‐1.31***  ‐1.29***  ‐1.15***  ‐1.06***  ‐1.11***  ‐1.11**  Years of schooling t=0  2.46***  2.4***  1.7***  1.87***  1.60***  2.06***  1.99***  2.04***  Government size t=0  ‐9.24**  ‐8.64**  ‐5.81  ‐5.24  ‐4.91  ‐5.44  ‐5.21  ‐5.79  Inflation t=0  1.02  0.99  2.92  2.75  2.54  2.1  1.82  1.73  Governance t=0  1.18  2.13  1.2  0.99  1.04  1.43  1.32  1.63*  Investment Rate t=0  0.160**  0.170***  0.190***  0.21***  0.20***  0.20***  0.20***  0.20***  Baseline Standard Connectivity model               Trade/GDP t=0    0.28        Network Effects (PageRank)                                                                         8  Including a layer of network connectivity that was determined solely by geographic (capital to capital) distance  between countries was not a significant determinate of growth, nor did it change the empirical results related to  our empirical inferences related to the multidimensional connectivity index described below.   18    Trade Connectivity per      0.61***  capita t=0       FDI Connectivity per capita      0.59***  t=0         Migration Connectivity per      0.34*  capita t=0         ICT Connectivity per capita      0.12  t=0         Portfolio Flows per capita t=0        0.17     Airline Connectivity per                     0.19*  capita t=0  Adj‐R2  0.54  0.53  0.59  0.58  0.56  0.54  0.55  0.56    Table 2. Network effects on overall income growth  The dependent variable in each model is the annualized income growth (%) between 2000‐2016. All right‐hand‐side variables are transformed in logs and  we take the first available observation for the growth period. There are 86 countries for which we are able to estimate each version of the model. The  connectivity variables /PageRank are normalized using the standard normal distribution. Therefore the size of the coefficient represents the growth  impact of one standard deviation change.     1  2  4  5  6  3  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 3 2 0 1 1 1 GDP per capita‐t0  1 9 6 1 5 1 * * * * * * * * * * * *  *  *  *  *  *  1. 2. 1. 2. 1. 1. 8 0 9 0 6 7 7 6 9 4 0 Years of schooling‐t0  * * * * * * * * * * * * *  *  *  *  *  *  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 5. 5. 5. 5. 5. 4. Government size‐t0  8 2 4 2 7 9 1  4  4  1  9  1  2. 2. 2.1. 1. 2. Inflation‐t0  9 7 5 8 7 1  2  5  4 2  3  1. 0. 1. 1. 1. 1. 6 Governance‐t0  9 0 4 3 2  3 9  4  3  2  *  0. 0. 0. 0. 0. 0. Investment Rate ‐ t0  1 2 2 2 2 2 9 1 0 0 0 0 19    0 * * * * * * * * * * * * *  *  *  *  *  *  Network Effects (PageRank)                    0. 6 1 Trade Connectivity per capita‐t0  * * *       0. 5 9 FDI Connectivity per capita‐t0  * *   *       0. 3 Migration Connectivity per capita‐t0  4   *       0. ICT Connectivity per capita‐t0  1 2     0. Portfolio Flows ‐ t0  1      7  0. 1 Airline Connectivity                 9 *  0. 0. 0. 0. 0. 0. Adj‐R2  5 5 5 5 5 5 9  8  6  4  5  6  Note: All coefficients are estimated with ordinary least squares regression. ***,**,* represent significance levels at 99%, 95% and 90%  respectively.     Compared to the base model and the standard measure of openness (trade/GDP), nearly every network  connectivity  measure  manages  to  increase  the  explanatory  power  (Adj‐R2)  of  the  standard  growth  equation, although not every network layer is statistically significant at the minimum 10 percent level.  Deeper integration along each individual dimension is associated with stronger per capita GDP growth  over  the  subsequent  16‐year  period.  Unlike  the  traditional  measure  of  openness  and  connectivity  (trade/GDP), the PageRank‐based index, which was designed to capture the knowledge spillovers from  connections, is associated with higher long‐term growth in the case of international trade, FDI, migration  and  airline  connectivity.  A  one  standard  deviation  increase  in  the  trade  connectivity  of  a  country  is  associated with more than half a percentage point (0.6%) higher annual economic growth over the long  20    term. The effect of FDI connectivity is similar (0.59%), and the effects of migration and airline connectivity  markedly lower (0.34% and 0.19% respectively).   Connectivity  can  also  boost  shared  prosperity.  Economic  channels  by  which  the  poor  and  bottom  40  percent may directly benefit from greater connectivity include improved access to finance and markets,  changes in the return to capital and/or labor, exposure to technology and better governance, and changes  in the relative prices of goods and services. Trade, for example, may enhance resource allocation across  countries  leading  to  improved  opportunities  for  asset  use  by  the  bottom  40  percent  of  the  income  distribution (B40). Investment flows may generate new returns for the B40. As production becomes more  competitive, the poor may also experience a mix of welfare gains and losses from relative price changes.  Migration  may  open  new  opportunities,  but  also  has  implications  for  the  labor  market.  Connectivity  influences commerce and investment, but it also is a means to transfer ideas, technology, and institutional  arrangements, which are all potential sources for spillovers to growth and may indirectly influence shared  prosperity.  Table 4 summarizes the estimated impact of connectivity on the income growth of the poorest 40 percent  of  the  income  distribution  in  each  country.  Trade  connectivity  has  the  largest  impact.  In  fact,  the  knowledge spillover effects from trade appear to be more important for the bottom 40 than for the top  60.  However, the other measures of connectivity do not appear to play a statistically significant role in  bottom 40 growth.    Table 4. Connectivity effects on Bottom 40 income growth  The dependent variable in each model is the annualized bottom 40 income growth (%) between 2000‐2016. All right‐hand‐side variables are transformed in logs and we  take the first available observation for the growth period. There are 88 countries for which we are able to estimate each version of the model. The connectivity variables  /PageRank are normalized using the standard normal distribution. Therefore, the size of the coefficient represents the growth impact of one standard deviation change. All  model specifications include an intercept, which is not reported in the table.     1  2  3  4  5  6  7  8  ‐ GDP per capita t=0  ‐0.77**  ‐0.69*  ‐1.19***  ‐1.08***  ‐0.69***  ‐0.71*  ‐0.75**  1.77***  Years of schooling t=0  2.1***  2.1***  2.32***  2.39***  2.15***  1.91**  2.65***  2.51***  Government size t=0  ‐7.37  ‐7.38  ‐3.61  ‐9.05  ‐10.38  ‐6.4  ‐8.05  ‐5.72  Inflation t=0  2.61  2.62  5.69  6.21  5.08  5.23  4.01  0.96  Governance t=0  1.13  1.14  ‐0.74  0.75  1.37  1.5  2.18  0.3  Investment Rate t=0  0.09*  0.08*  0.08*  0.13**  0.09*  0.12**  0.09*  0.09*  Baseline Standard Connectivity model               Trade/GDP t=0    0.02        Network Effects (PageRank)            Trade Connectivity per capita      1.49**  t=0        FDI Connectivity per capita t=0        0.8       Migration Connectivity per      0.18  capita t=0         ICT Connectivity per capita t=0        0.21       21    Portfolio Flows per capita t=0        ‐0.13     Airline Connectivity per                     0.11  capitat=0  Adj‐R2  0.24  0.24  0.28  0.26  0.25  0.23  0.23  0.23  Note: All coefficients are estimated with ordinary least squares regression. ***,**,* represent significance levels at 99%, 95% and 90%  respectively.     3.3 Multidimensional Connectivity: Interplay of network connections and growth  In this section, we develop two unique methods for combining each individual network layer (trade, FDI,  migration, ICT, airline transport and portfolio flows) into a single total network measure of connectivity  to address the complementarity between connectivity measures and their relationship to growth. Indeed,  there appears to be a strong correlation between all measures of connectivity, with perhaps the exception  of portfolio financial flows (Table 5). FDI and trade  are the most correlated across connectivity layers,  airline transport and migration less so, while portfolio flows is highly idiosyncratic. Intuitively, interplay  between  various  forms  of  connectivity  can  be  seen  most  clearly  in  migration  and  international  travel.  Much research has found that migration and trade tend to be complements (greater migration between  two  countries  is  associated  with  greater  trade  between  them),  and  subsequent  research  has  also  identified migration’s importance in influencing FDI and its direct influence on growth through knowledge  transfers (see, for example, Gould 1994, Onodera 2008, and others). Thus, people to people contact may  be important for growth by directly transferring knowledge between the host and home countries, as well  as  indirectly  by  facilitating  knowledge  embodied  in  trade  and  FDI  flows  through  bridging  market  information gaps.     Table 5: Correlation between connectivity layers is high, except for portfolio financial flows  Trade  FDI  Migration  ICT  Airline  Portfolio Flows  Trade  1    FDI  0.9295*  1    Migration  0.7173*  0.7092*  1    ICT  0.7107*  0.7882*  0.6789*  1    Airline  0.8515*  0.9090*  0.6200*  0.8348*  1    Portfolio  Flows  0.2560*  0.2751*  0.2624*  0.2286*  0.2697*  1      The six network connectivity measures could be aggregated in a simple, ad hoc way (for example, taking  averages  of  the  network  centrality  measures).  However,  this  is  likely  to  result  in  a  loss  of  important  information  and  would  not  account  for  the  interaction  of  various  network  layers  and  their  effect  on  economic  growth.  For  example,  vastly  different  bilateral  connectivity  patterns  in  each  dimension  can  result in similar average values. This is schematically described in Figure 8. In the left and right panels of  the figure, country A has the same centrality index calculated using simple averages of modified PageRank  centrality across three types of networks, represented by the three types of arrows (line, dash and dot).  It  is  clear  however,  that  the  patterns  of  connections  and  the  overall  network  for  country  A  is  vastly  22    different  between  the  two  cases.  It  is  easy  to  show  that  using  aggregation  at  the  country  level,  the  modified PageRank produces a higher centrality for country A in the case on the right compared to the  one on the left.     Figure 8:  Two examples of network connectivity and the modified PageRank of county A.     B  C  B  C        A  A        D  D      We therefore adopt a somewhat more intuitively appealing procedure for aggregating the connectivity  measures.  This  includes  calculating  the  weighted  multiplicative  average  of  the  separate  connectivity  measures. The equation is:    .  where    is  the  network  information  function  and , , , , ,   are  the  estimated  weights  for  each  connectivity  layer.    The  weights  are  calculated  using  the  maximum  likelihood  procedure  where  the  objective function was to maximize the goodness of fit of the growth equation (adjusted R‐squared).  Essentially, the six networks are collapsed into one network where each bilateral link is a function of each  of the layers, as shown in Figure 9. The functional form used has several desirable features that have been  well documented in other economic contexts. First, it imposes decreasing returns to scale, that is, having  a large amount of one type of connection provides the country with decreasing informational returns.  After some initial (low) threshold, an increase in connectivity will have less than a one‐to‐one increase in  informational exchange. Second, this functional form allows imperfect substitutability of the channels in  terms of transmitting growth‐relevant information. That is, a balanced increase in connectivity along each  dimension would have a stronger impact on the bilateral informational link than a rapid increase in the  connectivity along one layer only. It is very likely that these different channels complement each other in  terms of the information they transmit. For example, a foreign investor is likely to be more successful in  transferring know‐how in the host country if there already are deep links through migration and trade  that can complement the information flows embedded in FDI.  Furthermore, the estimated weights on each of the network layers can be interpreted as the  efficiency/importance of each channel in transmitting information that facilitates long term income  23    growth. Each country’s aggregate connectivity index, representing the likelihood of a country adopting  an innovation, is then calculated in a similar fashion as used in calculating the individual connectivity  indices.  That is, the aggregate index of connectivity is summed across partner countries and added to  the likelihood of the country generating an innovation independently (represented by GDP). The  functional form being:  Θ Θ ∗             Figure 9: Multidimensional Connectivity (MDC) Network      The  impact  of  multidimensional  centrality  on  growth  and  the  indicator’s  component  weights  for  each  network  layer  are  estimated  simultaneously  using  a  maximum  likelihood  procedure.    The  estimated  weights for each layer of the multinational connectivity indicator, and the indicator’s impact on growth  are shown in Table 6.  The growth impact of the multidimensional connectivity indicator is higher than  24    each  of  the  individual  network  indices  (shown  in  Table  2).  A  one  standard  deviation  increase  in  the  multidimensional connectivity indicator is associated with 0.67% higher annualized growth. These results  suggest that the overall connectivity profile of the country (one that combines all network layers) is more  important than each of the individual layers separately. Moreover, in the combined network, trade has  the highest importance, followed by FDI, and then migration. Neither ICT, airline transport, nor portfolio  flows  add  additional  information  above  these  three  connectivity  channels.  By  contrast,  the  multidimensional  measure  does  not  add  new  information  above  the  single  network  measure  of  trade  connectivity  in  explaining  changes  in  the  growth  of  the  incomes  of  the  bottom  40  percent  of  the  distribution.               Table. 6 Multidimensional Connectivity  The dependent variable in each model is annual income growth (%). All right‐hand‐side variables are  transformed in logs. The PageRank coefficient is standardized to represent the effect of a change of one  standard deviation.     Overall Growth  B40 Growth  Multidimensional Connectivity Impact  0.67***  1.49***  Efficiency Exponents/Weights of Connectivity Channels  Trade Channel Efficiency   0.532  1  FDI Channel Efficiency   0.37  0  Migration Channel Efficiency   0.1  0  ICT Channel Efficiency   0  0  Airline Channel Efficiency  0  0  Portfolio Flows  0  0           Adj‐R2  0.61  0.28  Note: ***,**,* represent significance levels at 99%, 95% and 90% respectively in an OLS regression. The values of the exponent parameters  (efficiency exponents/weights) α,β,γ and δ were estimated using the maximum likelihood procedure where the objective function was to  maximize the goodness of fit measure (adjusted R‐squared)  25    Figure  10  is  based  on  the  values  of  each  country’s  multidimensional  connectivity  index  in  the  overall  growth model. As the figure indicates, multidimensional connectivity shows a much stronger cohesion  between ECA countries than any single network connection and these connections grew from 2000 to  2014. Of all the ECA countries, Great Britain shows the strongest overall linkages within ECA and non‐ECA  countries. In contrast, Germany is the strongest overall connector between ECA countries, but has few  strong links outside of ECA. Interestingly, while China has increased network linkages with the world, it is  much smaller and less connected compared to only the trade network as indicated in Figure 1; as a result,  its importance to the global network is about the same as Germany’s, but less than Japan’s.                    Figure 10: Multidimensional Network Connectivity.   The size of the node represents the multidimensional connectivity index of each country. Each node  has two outgoing links which point to the strongest two connections in the multidimensional network  according to the overall growth model, column 1, in Table 4.    2014  2000          Note: ECA countries are shown shades of blue  26    In terms of overall levels in ECA sub‐regional multidimensional connectivity (Table 5), Northern, Southern,  and Western Europe have the highest global ranking; Central Europe, Russia and Turkey have medium  levels of global connectivity; while Eastern Europe, the Western Balkans, the South Caucasus, and Central  Asia have the lowest levels of overall connectivity. Not surprisingly, absolute levels of connectivity are  associated with higher levels of development.                      Table  7:  Multidimensional  Connectivity  varies  by  ECA‐subregion,  with  the  highest  connectivity  in  the  western part of the region, and lowest connectivity in the eastern part of the region  ECA   Multidimensional  Portfolio  Trade  FDI  Migration  ICT  Airline  Sub‐regions  connectivity  flows  Global ranking, from the best to worst in combined connectivity (lower is better)  High connectivity  Western Europe  8  8  8  18  9  11  26  Northern Europe  20  18  23  35  28  18  27     of which Baltics  30  27  34  46  46  27  20  Southern Europe  20  24  19  24  22  20  22  Medium Connectivity  Central Europe  50  49  51  56  55  55  57  Russian Federation  56  53  55  58  62  71  39  Turkey  57  49  65  42  54  60  76  27    Low Connectivity  Eastern Europe  71  72  73  65  82  86  91  Western Balkans  74  73  78  40  61  67  84  Central Asia  76  80  79  51  87  83  91  South Caucasus  80  83  70  58  83  77  59  Source: Own calculations. Note: Subregional indicators are median values of subregion’s countries.    Interestingly, although Central Asia and the South Caucasus rank relatively low on overall connectivity,  they have also seen the greatest improvement from 2000 to 2014 (Figure 11). The South Caucasus has  seen connectivity increase by nearly 75 percent, while Central Asia has seen connectivity increase by over  40 percent. Eastern Europe and Western Balkans, although also starting from relatively low levels, have  not seen as rapid an increase, with connectivity increasing only 20 and 10 percent, respectively. The key  challenge  for  these  regions  is  to  find  ways  to  improve  balanced  connectivity,  particularly  easing  constraints  and  facilitating  trade,  FDI,  airline,  and  ICT  connectivity.  For  the  ECA  region  as  a  whole,  connectivity has improved more than global connectivity, reflecting the integration process of the EU as  well as strides taken in transition economies.     Figure 11: ECA’s connectivity has grown, but there are wide variations across subregions   Growth in Connectivity (2000‐2014) 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%   Source: Own calculations. Subregional and global indicators are median regional averages.   The analysis of multidimensional connectivity and its relationship to economic growth can be useful in  evaluating where countries can benefit the most in terms of reducing barriers to entry and facilitating  linkages with well‐connected countries. It can also help identify which connections are likely to have the  28    largest impact on growth. For example, in China’s case, while the trade network is strong, the migration  and  FDI  networks  are  weak  in  comparison.  Likewise,  taking  the  case  of  Kazakhstan,  increasing  FDI  in  Bulgaria would  bring a higher increase  in  multidimensional connectivity  than  increasing FDI in Poland,  despite Poland’s greater overall connectivity. This is due to the higher complementarity of Kazakhstan’s  FDI to other pre‐existing connections with Bulgaria compared to Poland.   As a robustness test of the multidimensional connectivity indicator used above, a second approach to  calculating  multidimensional  connectivity  is  evaluated  using  the  recent  techniques  in  the  study  of  multiplex networks, where the functional form of the relationships is unknown. These multiplex networks  do not rely on collapsing the network into a single layer and do not restrict the functional form (i.e., they  do not rely on the Cobb‐Douglas functional form as used earlier). A benefit is that the functional form  need  not  be  assumed;  the  cost  is  that  if  economic  theory  suggests  a  particular  relationship  (i.e.,  complementarity between network layers), this information is not used.   Multiplex networks are observed in all types of complex systems, including economic, social, biological,  infrastructure and socio‐technical systems. For example, the air transportation system is a socio‐technical  system that exhibits many layers, all of them contributing to and essential for the overall functioning of  the  system.  Interdependence  among  different  layers  of  the  air  transportation  system  arises  naturally  because different airlines use the same airports. As a consequence, if an airport is closed, all the flights  coming out of it (and in) stop for all the airlines. Another aspect of interdependence arises because for a  flight  to  takeoff  it  needs  both  a  crew  and  a  plane.  Similarly,  banks  are  also  connected  (in  often  very  complex ways) via their derivative positions, by overlap of portfolio composition, by joint exposure to the  same creditors, etc. In other words, a multilayer network model of each system is essential to estimate  the degree of resilience of the entire system to random events or attacks against some of its parts. The  aim, then, would be to study potential contagion effects via multiple channels in first attempts at modeling  multi‐dimensional network structures. For example, a description of the financial system as a three‐layer  multilayer network, comprised of layers representing financial activities for funding, collateral, and asset  layers, has been recently proposed by Bookstaber and Kenett (2016).   Given the surge of interest in multiplex networks, recently methodologies have been proposed to assess  the centrality of nodes in multiplex, and more generally multilayer, structures. Halu et al. (2013) and  Laccovacci et al. (2016) have proposed an algorithm that captures how the centrality of the nodes in a  given layer of the multiplex can affect the centrality of the nodes in other layers. This effect is modeled  by considering a PageRank algorithm based on the centrality of the nodes in the master layer. De  Domenico et al. (2015) proposed instead to rank simultaneously nodes and layers of the multiplex  network based on any previous measure of centrality stablished for single layer networks, including  random walk processes that hops between nodes of the same layer and between nodes of different  layers as well. The resulting centrality called "versatility" strongly awards nodes active (connected) in  many layers, however the description was not intended to weight layers in any specific way.   Recently, Rahmede et al. (2017 have proposed a different approach, where they consider a random walk  hopping through links of different layers with different probabilities determined by the centrality of the  layers (influences). This is following the work of Sola et al. 2013)7 where different measures for the  centrality of the nodes given a set of in influences of the layers have been proposed. Rahmede et al.  (2017) propose a ranking algorithm, called MultiRank, that is specified by a coupled set of equations that  simultaneously determine the centrality of the nodes and the influences of the layers of a multiplex  29    network. The MultiRank algorithm applies to any type of multiplex network including weighted and  directed multiplex network structures. Very generally, this algorithm proposes an extension to the  classical PageRank centrality calculation, by coupling the centrality of the node to the influence of the  layer it is active in. This is done by considering the node‐layer interaction as a bipartite network. Such a  coupling provides new insights into the centrality of a node across different connectivity dimensions.  Similar  to  the  measure  of  multidimensional  connectivity  described  above,  we  consider  the  multilayer  network of the individual flow networks. In this approach, we examine the multilayer network as a whole,  and do not collapse the different flow layers one on another. Instead, we follow the approach developed  by Rahmede et al. (2017) to calculate the Multiplex PageRank centrality (MPR). This approach assigns a  measure  of  centrality  to  each  country  based  on  its  connectivity  across  all  the  layers  put  together.  A  country’s centrality is measured by assigning a score based on its connectivity in one flow defined layer,  and by assigning a score to the overall importance of a given economic flow defined layer. These two  scores are calculated simultaneously and are co‐dependent.   Following the approach described above, we repeat the regression analysis using the same dependent  and independent variables in the standard growth model, but instead use the standardized MPR centrality  measure. This results in a statistically significant (albeit smaller) coefficient of the multiplex connectivity  measure of 0.39 (p‐value = 0.02, Adj. R2=0.534). This alternative methodology confirms the importance of  combining the multiple ways countries can connect, rather than simply focusing on one connection layer  at a time, particularly for overall growth.     4. Trade‐offs and Resilience to Shocks  Although  the  long‐run  effects  of  connectivity  on  growth  appear  to  be  positive,  connectivity  can  also  expose an economy to shocks and exacerbate crises. For example, Kaminsky and Reinhart (2000 and 2003)  and Bae, Karolyi and Stulz (2003) show that financial sector linkages play an important role in propagating  shocks. The 2005 commodity food price shock and the 2008 global financial crisis also demonstrated the  cascade effects that shocks in one market can have in other markets.   Connectivity, however, may also mitigate shocks which originate in some country‐nodes in the network.  For example, if a given country is well integrated in the network then a shock to one of its partners can be  ameliorated by leveraging its other links to the remainder of the network.   This  analysis  provides  supporting  evidence  for  both  these  phenomena.  Countries  with  low  levels  of  connectivity are more resilient to shocks in the global network because they have few partners and less  connections that would transmit shocks. On the other hand, countries with high levels of connectivity also  appear to be less affected by shocks to the network. This is likely due to well‐diversified connections that  can mitigate the severity of the shock. Countries in the “middle” of the connectivity spectrum appear to  be most susceptible to international shocks. That is, they have low levels of diversified connectivity and  are  highly  dependent  on  a  few  well‐connected  countries  and  connections  (which  boosts  their  overall  connectivity). They are particularly susceptible to shocks affecting one of the well‐connected countries  where they derive access to global markets and connectivity.  Figure 12 shows this pattern. A 10 percent simultaneous, negative shock is simulated to three connections  (trade, migration and FDI) in each of three “central” and well‐connected countries (Germany, USA and  30    Russia).  The  countries  with  the  largest  decline  in  their  initial  connectivity  are  those  that  are  strongly  connected to the country experiencing the shock and do not have strong connections to other partner  countries.  These  countries  tend  to  be  in  the  middle‐range  of  centrality  and  receive  their  connectivity  through a few well‐connected countries. A shock to one of these well‐connected countries would do the  largest damage to their global connectivity.                       Figure 12. Simulated impact on individual countries’ connectivity measure (modified PageRank) from  a 10% decline in trade, FDI and migration in Germany, Russia and the United States.  Shock originating in Germany (10 Percent fall in all types of connectivity) 0 SGP URY NZL HKG CAN 0 0.2 0.4 0.6 PAN 0.8 1 AUS 1.2 1.4 1.6 BLZ PRY JAM SLV TTO ARG MYS IRL KGZGUY ECU GTM BLR QAT THA SWE MEX ‐1 ATG BRN SWZ BWA KWT GAB OMN JOR CRI SAU NOR ALB BEN GEO MOZ MUS BHS DOM PER ARE ISR IDNBRA JPN FIN LUX GBR CHN AZE TJK ARMNAM CMR CYP NGA MAR CHL BELFRA USA AFG TGO ETH KEN LBN GHA LVA DZA COL ESTEGY ESP BFA BRB DNK ZAF PRT IND CHE ‐2 Change in level of connectivity  TUNLTU PAK ITA BHR BIH BGR NLD RUS MKD KAZ ‐3 GRC SVK CZE ‐4 HUN MLT SYR HRV TUR AUT MDA BGD ‐5 LKA POL UKR ‐6 Initial level of connectivity    31    Shock originating in USA (10 Percent fall in all types of connectivity) 0 LUX CYP EST LTU HRV SVK CZE BEL 0 0.2 0.4 0.6 OMN MKD 0.8 MUSBIHMLT LVA 1 BGR FIN PRT DNK1.2 AUTSWE ESP 1.4 NLD FRA 1.6 KGZSWZ BWA NAM ALB BHR LBN BLR MAR TUN NZL HUN NOR POL CHE ITA DEU BEN AZE GEO ARM MDA MOZ SYRCMR URY DZA KAZ GRC UKR TUR HKG IRL GBR ‐2 AFG BFA TGO TJK GAB LKA BGD ARE ARG ZAF AUSRUS BRN SAU MYSSGP ETH IDN BRA CHN PRY JOR THA QAT EGY CHL IND ‐4 BRB KENGHA NGA PAK Change in level of connectivity PAN GUY JPN ‐6 KWT PER CAN ATG BHS DOM COL ISR ‐8 CRI ECU GTM MEX SLV ‐10 TTO BLZ JAM ‐12 ‐14 Initial level of connectivity   Shock originating in Russia (10 Percent fall in all types of connectivity) 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 SGP 1.4 1.6 Change in level of connectivity ‐0.02 LUX NLD IRL ARE CZE SWE AUS CHE DNK NOR CAN BELFRA DEU FIN ‐0.04 MLT HRV ISR HKG PRT AUT JPN ESP GBR LTU URY CRI BGR NZL ARG SVK ZAF TUR HUN ITA ‐0.06 TTO BLZ PAN TUN QAT EST USA PRY UKR BLR SAU CHL BRA DOM CYP ‐0.08 KGZ JAM BHS SLV PER ECU GTM COL MYS LVA THA POL MEX ‐0.1 BEN BRN ARM BHR GRC IDN ATG GEOBRB GUY SWZKWT MKD OMN MUS JOR BIH IND CHN BWAGAB NAM LKA LBNALB KAZ DZA MAR MDA SYR GHA PAK EGY CMR KEN BGD NGA ‐0.12 AZE MOZ AFG BFA TGO ETH TJK ‐0.14 Initial level of connectivity   As Figure 12 shows, a 10% adverse shock to German trade, migration, and FDI has an important impact  on most countries in the world due to the high centrality of Germany. (The left axis shows the change in  connectivity and the horizontal axis shows the initial level of connectivity.) However, not surprisingly, the  most  affected  countries  are  the  smaller  countries  for  which  Germany  is  the  main  partner  country,  including countries in ECA, the Middle East, and parts of Asia. The largest decrease in connectivity, due to  a 10% decline in Germany’s connectivity, is in Poland, Ukraine, and Sri Lanka, followed by Bangladesh,  Macedonia, Croatia, and Turkey. However, due to the importance of Germany in the ECA network, even  32    well‐connected countries like Switzerland and the Netherlands experience a significant decline in their  centralities. The least affected countries are the small Latin American countries and well‐connected Asian  economies, like Singapore.   An adverse shock to US connectivity has an even stronger impact on most countries in the world due to  the high centrality of the United States (compare the range of the left axes in all the graphs). However,  not surprisingly, the most affected countries are the smaller countries for which the United States is the  main partner country. The largest decrease in connectivity, due to a 10% decline in US connectivity, is in  Jamaica and Belize followed by Guatemala and the Dominican Republic. Due to the importance of the  United States in the international global network, even well‐connected large countries like Japan, Mexico  and Canada experience a significant decline in their centralities. The least affected countries are the small  European  countries  whose  main  trading  partners  are  Germany,  Great  Britain,  or  Russia.  Thus,  Luxembourg,  Estonia,  the  Slovak  Republic  and  Lithuania  barely  experience  any  decline  in  their  overall  connectivity.  A 10 percent shock originating in Russia would have a modest impact on global connectivity (left axis).   The shock would most affect countries that are closely tied to Russia, such as the former Soviet Republics,  which are, in general, less connected to the global economy as a whole. In other words, they are highly  reliant on Russia for connectivity to the world.  This framework allows for a multitude of scenarios, including impacts to just one dimension (say trade  from China), or several dimensions across a subset of countries. However, a particularly pertinent one in  recent times is a shock to Great Britain’s ties to the rest of the EU, the “Brexit” scenario.   Brexit would significantly affect the connectivity of ECA countries. Table 7 shows the effect on the overall  connectivity index of ECA from a 10% reduction in all flows from Great Britain to the other EU 27 countries.  Even though the other EU 27 countries are those affected directly by the shock, all of ECA is impacted by  Brexit due to their indirect links to Great Britain and the EU countries. Smaller, well‐connected nations  such as Malta, Ireland, Cyprus and Luxembourg would be the most affected countries from this assumed  Brexit scenario. Alternatively, the countries in Central Asia and the Caucuses would be the least affected.  Table  8:  The  ECA  countries  most  affected  and  least  affected  by  Brexit  (percent  decrease  in  Multidimensional Connectivity)  Most Affected (%)  Least Affected (%)  Great Britain  ‐3.46864  Georgia  ‐0.00105  Malta  ‐1.35494  Kazakhstan  ‐0.00109  Ireland  ‐1.05116  Azerbaijan  ‐0.00141  Cyprus  ‐0.76504  Armenia  ‐0.00153  Luxembourg  ‐0.70449  Tajikistan  ‐0.00194  Netherlands  ‐0.65897  Kyrgyz Rep.  ‐0.00234  Belgium  ‐0.57851  Albania  ‐0.00456  Sweden  ‐0.30127  Bulgaria  ‐0.00459  Spain  ‐0.30023  Macedonia  ‐0.00623  Denmark  ‐0.28094  Latvia  ‐0.00796    33    Different regions in ECA have different exposures to types of connectivity shocks (trade, migration, FDI).  For example, Western Europe is the most exposed to shocks in other Western European economies. Table  8  shows  the  largest  two  contributors  to  the  decline  in  overall  connectivity  of  each  ECA  sub‐region  in  response to a 10 percent shock in three network layers (trade, FDI, migration). Not surprisingly, the overall  connectivity  of  Central  Asia  in  terms  of  shocks  to  trade,  FDI  and  migration  is  affected  most  by  Russia  (trade,  FDI,  migration),  but  also  by  China  (trade  and  FDI),  and  migration  (Germany).  The  rest  of  ECA  appears to be more sensitive to trade shocks in other ECA countries, particularly Germany, as well as the  United States. Belgium and the Netherlands have the greatest impact on overall connectivity for the ECA  region due to shocks to FDI, due to their large role in trade logistics and finance. Migration shocks are  transmitted to various ECA subregions via countries in close proximity, language similarities and historic  ties.            Table 9: Transmission of Trade, Migration, and FDI shocks to ECA Subregions  Largest origin countries of shocks due to a 10 percent shock in trade, FDI  and Migration  Trade Shock  FDI Shock  Migration Shock   Region Affected        Russian  Russian  Russian  Central Asia  Federation/China  Federation/China  Federation/Germany  Germany/  Germany/Austria  Germany/Austria  Central Europe  Netherlands  Western Balkans  Italy/Germany  Austria/Hungary  Italy/Germany  Turkey/United  Russian  Russian  South Caucasus  States  Federation/Kazakhstan  Federation/Ukraine  Russian  Russian  Russian  Federation/German Federation/Germany  Federation/Poland  Eastern Europe  y  Germany/United  Germany/Switzerland  Germany/Ukraine  Russia  States  Turkey  Germany/Italy  Belgium/Netherlands  Germany/Netherlands  Southern Europe  Germany/France  Belgium/Netherlands  Great Britain/Poland  Germany/  Belgium/Netherlands  Finland/Norway  Northern Europe  Netherlands  Germany/Netherlan Belgium/Netherlands  Italy/Great Britain  Western Europe  ds    34    5. Example of using connectivity measures for investment decisions  Assume  that  a  country  like  Kazakhstan  would  like  to  use  its  national  sovereign  wealth  fund  to  invest  USD100 million of its income from natural resources in Central Europe. Assume also that the risk‐adjusted  rate of return in the region has been equalized by the market. Consequently, the government decides to  choose a strategic  destination for its investment, which would create future  knowledge spillovers and  innovation transfers. Table 10 lists the potential markets and their connectivity index.  Table 10. Potential markets and their multidimensional connectivity index.  Potential Country  Multidimensional  to place  Connectivity Index of  Investment  Country  Poland  0.29  Hungary  0.27  Czech Rep.  0.26  Romania  0.25  Bulgaria  0.21  Slovenia  0.20    Not surprisingly the country with the highest connectivity index is Poland. Poland is well integrated in  European GVCs, and in particular Germany’s manufacturing industries. By virtue of its strong ties with the  Western European economies, Poland has one of the highest overall connectivity indices in ECA, and the  benefits of connecting with it are significant.   Table  11  Kazakhstan’s  new  multidimensional  connectivity  index  after  investing  $100M  in  each  of  the  respective markets.  Country  where Kazakh  Kazakhstan’s change in  investment is  Multidimensional  placed  Connectivity (%)  Bulgaria  .00735  Poland  .00525  Czech Rep.  .00523  Hungary  .00519  Slovenia  .00515  Romania  .00510    Somewhat  counter‐intuitively,  Kazakhstan  achieves  the  highest  connectivity  increase  by  investing  in  Bulgaria and not in countries with better integration in the global network like Poland or Hungary.   There are two reasons for this result. First, having a balanced connectivity portfolio is superior, in terms  of knowledge spillovers, to being well connected only in one dimension at the expense of the others. For  example, migration may bridge information between countries and stimulate other types of economic  connections, such as external investment, trade, and communications linkages.  Kazakhstan has relatively  35    stronger ties to Bulgaria in terms of trade and migration but less so in terms of FDI. Therefore, increasing  its FDI generates more benefits due to the complementarity of the channels.   Second,  although  richer  countries  have  more  knowledge  than  poorer  ones,  that  knowledge  is  more  difficult to reach. A moderate investment in a small economy can tap into a greater share of the potential  of that economy than the same investment in a large one.   Choosing Bulgaria over Poland would generate over the long run 0.0021% greater economic growth. This  translates  into  USD1.07  million  higher  annual  income.  Although  this  amount  is  negligible  in  terms  of  overall income growth, it is an additional 1.07% return on the original investment.   Examining this from another direction, Figure 13 summarizes the improvement in connectivity rank for  Kazakhstan under several different scenarios. In the first scenario Kazakhstan increases each of its  connections in trade, FDI and migration by 20% with every country, and improves its centrality by 4  places in the global ranking. However, if the same amount of trade, FDI and migration is focused on the  bilateral connections with Germany, then the improvement in overall connectivity is 8 ranks.      6. Conclusion  While  it  has  been  well  documented  that  globalization  has  long‐term  growth  benefits  through  the  technology and knowledge transferred via international connections, this is the first analysis to examine  how  the  connections  of  partner  countries  matter  for  growth  and  how  various  types  of  connections  interact with each other  to influence economic growth. Economic interactions, aside from their direct  benefits, also have indirect effects that can have lasting influence. Trade, migration and FDI move the flow  of ideas and innovation across borders. Each of these channels individually appears to be an important  source of economic growth by facilitating the transmission of knowledge. Moreover, multidimensional  connectivity is more important for growth than any individual type of connectivity by itself. The whole of  the connectivity network is greater than the sum of the parts. Although there is certainly some level of  36    substitutability  between  the  various  layers,  when  it  comes  to  information  flows,  complementary  dominates.  In  fact,  there  might  be  a  high  degree  of  complementarity  of  the  information  flows  that  contribute to growth. Therefore, policies to promote balanced connectivity in many dimensions – one  that focuses on trade, migration and FDI – is more beneficial than focusing on a policy to enhance only  one. Indeed, reducing connectivity in one dimension may have adverse impacts on growth derived from  other dimensions. Proposals to reduce migration flows, for example, may have adverse consequences for  the growth‐enhancing benefits of trade and FDI flows.           References  Alfaro, Laura, et al. "FDI and economic growth: the role of local financial markets." Journal of  international economics 64.1 (2004): 89‐112.  Beck, Thorsten. “The econometrics of finance and growth.” Vol. 4608. World Bank Publications,  2008.  Ben‐David, Dan. "Equalizing exchange: Trade liberalization and income convergence." The  Quarterly Journal of Economics 108.3 (1993): 653‐679.  Bookstaber, R., & Kenett, D. Y. (2016). Looking deeper, seeing more: a multilayer map of the  financial system. Office of Financial Research Brief, 16(06).  Borensztein, Eduardo, Jose De Gregorio, and Jong‐Wha Lee. "How does foreign direct investment  affect economic growth?" Journal of international Economics 45.1 (1998): 115‐135.  Czernich, Nina, et al. "Broadband infrastructure and economic growth." The Economic Journal  121.552 (2011): 505‐532.  De Domenico, M., Sole‐Ribalta, A., Omodei, E., Gomez, S., & Arenas, A. (2015). Ranking in  interconnected multilayer networks reveals versatile nodes. Nature Comm. 6, 6868.  Duernecker, Georg, Moritz Meyer, and Fernando Vega‐Redondo. “The Network Origins of  Economic Growth.” No. 14‐06. Working Paper Series, Department of Economics, University of  Mannheim, 2014.  Dollar, David. "Outward‐oriented developing economies really do grow more rapidly: evidence  from 95 LDCs, 1976‐1985." Economic development and cultural change 40.3 (1992): 523‐544.  Edwards, Sebastian. "Openness, productivity and growth: what do we really know?" The  economic journal 108.447 (1998): 383‐398.  37    Erhan Artuc, Frederic Docquier, Caglar Ozden and Chris Parsons  2017, "Global skilled migration:  Structural estimation of  2000‐2010 patterns". Mimeo, World Bank Development Research  Group.  Feyrer, J (2009). “Trade and Income—Exploiting Time Series in Geography,” Working Paper  14910, http://www.nber.org/papers/w14910    Fleming, J. M. (1962). Domestic financial policies under fixed and under floating exchange rates.  Staff Papers International Monetary Fund, 9, 369–380.  Frankel, Jeffrey A., and David Romer. "Does trade cause growth?" American economic review  (1999): 379‐399.  Gould, David M. "Immigrant links to the home country: empirical implications for US bilateral  trade flows." The Review of Economics and Statistics (1994): 302‐316.  Gould, David M., and Georgi Panterov. “Multidimensional Connectivity: Why the Interplay of International Connections Matters for Knowledge Transfers.” Journal of Policy Modeling, 39(4), 2017- 07 Halu, A., Mondragon, R. J., Panzarasa, P., & Bianconi, G. (2013). Multiplex pagerank. PloS one 8,  e78293.  Helliwell, John F. "Empirical linkages between democracy and economic growth." British journal  of political science 24, no. 2 (1994): 225‐248.  Iacovacci, J., & Bianconi, G. (2016). Extracting information from multiplex networks. Chaos 26,  065306.  Kenett, Dror Y., Matjaž Perc, and Stefano Boccaletti. "Networks of networks–An  introduction." Chaos, Solitons & Fractals 80 (2015): 1‐6.  Kivelä, Mikko, Alex Arenas, Marc Barthelemy, James P. Gleeson, Yamir Moreno, and Mason A.  Porter. "Multilayer networks." Journal of complex networks 2, no. 3 (2014): 203‐271.  Kung, Howard. "Macroeconomic linkages between monetary policy and the term structure of  interest rates." Journal of Financial Economics 115, no. 1 (2015): 42‐57.  Hassan, Ibrahim Bakari, M. Azali, Lee Chin, and Wan NW Azman‐Saini. "Macroeconomic linkages  and international shock transmissions in East Asia: A global vector autoregressive  approach." Cogent Economics & Finance 5, no. 1 (2017): 1370772.  Helliwell, John F. "Empirical linkages between democracy and economic growth." British journal  of political science 24, no. 2 (1994): 225‐248.  Helpman, E., 2004, The Mystery of Economic Growth. Harvard University Press, MA.  38    Hidalgo, C. and Hausmann, R., 2009, “The Building Blocks of Economic Complexity.” Proc. Natl.  Acad. Sci., 106, 10570‐‐‐10575.    Javorcik, Beata Smarzynska, 2004, “Does Foreign Direct Investment Increase the Productivity of  Domestic Firms? In Search of Spillovers through Backward Linkages,” American Economic Review  94(3), 605‐627.  Mountford, Andrew. "Can a brain drain be good for growth in the source economy?" Journal of  development economics 53.2 (1997): 287‐303.  Mundell, R. A. (1961). A theory of optimum currency areas. The American Economic Review, 51,  657–665.  Mundell, R. A. (1963). Capital mobility and stabilization policy under fixed and flexible exchange  rates. The Canadian Journal of Economics and Political Science, 29, 475–485.  Onodera, Osamu. "Trade and innovation project: a synthesis paper." (2008).  Page, Lawrence, et al. The PageRank citation ranking: Bringing order to the web. Stanford  InfoLab, 1999.  Panizza, Ugo, and Andrea Filippo Presbitero. "Public debt and economic growth in advanced  economies: A survey." Swiss Journal of Economics and Statistics 149.2 (2013): 175‐204.  Rahmede, Christoph, Jacopo Iacovacci, Alex Arenas, and Ginestra Bianconi. "Centralities of Nodes  and Influences of Layers in Large Multiplex Networks." arXiv preprint arXiv:1703.05833(2017).  Rodríguez, Francisco, and Dani Rodrik , "Trade Policy and Economic Growth: A Skeptic's Guide to  the Cross‐National Evidence," NBER Macroeconomics Annual 15 (2000).  Romer, P.M., 1990, “Endogenous Technological Change,” Journal of Political Economy 98, S71‐ S102.  Sola, L., Romance, M., Criado, R., Flores, J., Garca del Amo, A., & Boccaletti, S. (2013).  Eigenvector centrality of nodes in multiplex networks. Chaos 23, 033131.  Sachs, Jeffrey D., et al. "Economic reform and the process of global integration." Brookings  papers on economic activity 1995.1 (1995): 1‐118.      39