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La fragmentation décentralisée et transfrontalière de la chaîne de valeur d'une entreprise est une source puissante d'efficacité et de compétitivité. Les entreprises ont structuré et externalisé leurs processus internes autour de ces chaînes de valeur mondiales (CVM) pour exploiter les avantages comparatifs des emplacements, malgré l'augmentation de la complexité dans la gestion des opérations et la susceptibilité aux chocs dans l'économie mondiale. Les CVM contribuent de plus en plus à la croissance du commerce international, du PIB mondial et de l'emploi. Cela en fait une dimension intéressante pour l'étude de l'économie d'une région.

Le cadre conceptuel des CVM permet d'étudier l'organisation des industries mondiales à travers l'analyse de la structure et de la dynamique des interactions complexes entre les acteurs impliqués dans une chaîne d'approvisionnement donnée. La mesure de la valeur dans une chaîne d'approvisionnement repose sur la valeur ajoutée séquentielle apportée par chaque acteur sous forme d'intrants, depuis la conception d'un produit jusqu'à sa consommation. La cartographie de cette structure d'entrées-sorties montre non seulement le flux de biens et de services tangibles et intangibles, mais révèle également la véritable valeur de la production économique d'un pays.

Les grappes industrielles sont une concentration géographique d'entreprises, de fournisseurs spécialisés, de prestataires de services, de sociétés dans des industries connexes et d'institutions associées qui sont liés par la coopération et la concurrence au sein d'un secteur particulier. Ces liens facilitent le mouvement des connaissances, de la technologie et des talents, conduisant à des retombées qui constituent les bases de la collaboration locale. En fait, la capacité d'une industrie à produire des produits complexes et à forte valeur ajoutée dépend de la présence de grappes fortes interconnectées.

Les grappes offrent une opportunité clé d'explorer la relation entre la compétitivité, la productivité et la prospérité. La mondialisation a entraîné une répartition inégale de l'activité économique et, par conséquent, de la performance économique et de la compétitivité entre les régions. Les décideurs se sont de plus en plus tournés vers les grappes comme un outil pour gérer un paysage économique en mutation rapide à un niveau subnational. Par conséquent, tout effort visant à élaborer une politique de grappes nécessite une compréhension approfondie de l'activité économique au sein d'une région.

L'économie moderne d'un pays est un réseau complexe de systèmes économiques internationalement interconnectés. Ces systèmes présentent une variabilité dans la nature de leur activité économique, qui peut être attribuée à la difficulté de transférer et de combiner différents morceaux de connaissances explicites détenus par les individus. Les produits hautement complexes nécessitent une coordination entre des centaines de personnes mettant à profit leur expertise pour créer les composants individuels du produit.

La complexité économique est un outil quantitatif puissant qui repose largement sur les mégadonnées et les modèles d'apprentissage automatique pour expliquer les différences dans les schémas de diversification, la croissance économique et les inégalités de revenus. Les métriques de complexité fournissent des estimations clés sur le potentiel global d'une économie, en mesurant la présence combinée de facteurs économiques sans se soucier de leur nature spécifique. Cela permet d'introduire une hétérogénéité pertinente entre les industries et les produits en résumant les vecteurs qui expliquent le mieux la géographie de milliers d'activités économiques.

Le modèle de gravité est depuis longtemps utilisé dans la littérature sur le commerce international pour expliquer l'effet de diverses distances entre deux pays. Le modèle de gravité traditionnel postule que le commerce bilatéral entre deux pays est proportionnel à leur taille économique (en termes de PIB) et inversement proportionnel à la distance géographique entre eux. Cependant, des variations ultérieures du modèle ont examiné la distance au-delà de sa dénotation géographique. Le modèle peut être enrichi avec des indicateurs de substitution pour la distance géographique, pour une compréhension plus sophistiquée et complexe de la distance.

Entre les deux systèmes de commerce et de transport, la distance géographique est une variable commune qui joue un rôle crucial. Dans ce contexte, la distance peut signifier les modes de transport, les capacités de transport intermodal, la cybersécurité de la chaîne d'approvisionnement, la décarbonisation de la chaîne d'approvisionnement, et ainsi de suite. La prolifération des données numériques a permis l'accès à des informations telles que les distances réelles entre deux ports. La science des données peut être utilisée pour déterminer avec précision la distance réellement parcourue par un navire porte-conteneurs lors du transport de marchandises entre deux pays.