グローバルインテリジェンスマッピング：認知資本とデジタルイノベーションへの関連性

私たちのますますテクノロジー主導のグローバル経済において、各国における認知資本の配布は、テクノロジーの進展やデジタルイノベーションの可能性のあるハブに関する魅力的な洞察を提供します。2019年にアルスター大学のリチャード・リンとデビッド・ベッカーによる研究では、ブロックチェーン技術とデジタル資産の急速な採用を経験している地域と相関する可能性のある国別のIQ平均に関するデータが提供されています。

東アジアの認知的優位性

データは、東アジア経済における高い平均IQスコアの顕著な集中を示しています：

1.🇯🇵日本:106.48 2.🇹🇼台湾:106.47 3. 🇸🇬 シンガポール: 105.9 4.🇭🇰香港:105.34 5.🇨🇳中国:104.1 6.🇰🇷韓国:102.3

この認知資本の優位性は、これらの地域が技術開発の力を持つようになった理由の一部を説明するかもしれません。東アジア全体に重要なブロックチェーンの革新ハブが出現しています。

ヨーロッパの技術的リーダーシップ

欧州諸国は、認知指標が強いことも示しており、規制枠組みやブロックチェーン技術の発展におけるその成長する重要性を支持している可能性があります。

7. 🇧🇾 ベラルーシ: 101.6
8. 🇫🇮 フィンランド: 101.2
9. 🇱🇮 リヒテンシュタイン: 101.1
10. 🇩🇪 ドイツ: 100.7
11. 🇳🇱 オランダ: 100.7

これらの国のいくつかは、デジタル資産のための先進的な規制環境を確立しており、革新的なブロックチェーンプロジェクトの本拠地となっています。

西洋経済とデジタル市場

主要な西洋経済は堅実な認知指標を示していますが、東アジアのリーダーより若干劣っています:

14. 🇲🇴 マカオ: 98.8
15. 🇨🇦 カナダ: 99.5
16. 🇦🇺 オーストラリア: 99.2 (現在の2025年データでは、オーストラリアは98.06)です。
17. 🇬🇧 イギリス: 99.1
18. 🇩🇰 デンマーク: 97.8
19. 🇧🇪 ベルギー: 97.5
20. 🇺🇸 アメリカ合衆国: 97.4
21. 🇳🇴 ノルウェー: 97.1
22. 🇫🇷 フランス: 96.7

これらの国は、デジタル資産取引とブロックチェーンの採用にとって重要な市場であり、機関投資家の関心と個人投資家の参加が大きい。

新興市場とデジタル採用

新興経済国は、認知指標とデジタル資産の関与に関して多様な状況を示しています。

35. 🇷🇺 ロシア: 96.3
36. 🇨🇿 チェコ: 94.9
37. 🇮🇹 イタリア: 94.2
38. 🇪🇸 スペイン: 93.9
39. 🇵🇹 ポルトガル: 92.8
40. 🇮🇱 イスラエル: 92.4
41. 🇺🇦 ウクライナ: 90
42. 🇻🇳 ベトナム: 89.5
43. 🇮🇶 イラク: 89.3
44. 🇲🇽 メキシコ: 87.7
45. 🇹🇷 トルコ: 86.8
46. 🇱🇰 スリランカ: 86.6

これらの国の多くは、規制の明確さが異なるにもかかわらず、デジタル資産の採用において大幅な成長を遂げています。

発展途上地域とデジタル包摂

これらの地域は、ブロックチェーン技術を通じてデジタル金融包摂の機会を提供します：

98. 🇧🇷 ブラジル: 83.4
99. 🇦🇫 アフガニスタン: 82.1
100. 🇵🇭 フィリピン: 81.6
101. 🇮🇷 イラン: 80.01
102. 🇵🇰 パキスタン: 80
103. 🇮🇩 インドネシア: 78.5
104. 🇸🇦 サウジアラビア: 76.4
105. 🇪🇬 エジプト: 76.3
106. 🇮🇳 インド: 76.2
107. 🇰🇪 ケニア: 75.2
108. 🇧🇩 バングラデシュ: 74.3
109. 🇪🇹 エチオピア: 68.4
110. 🇳🇬 ナイジェリア: 67.8

これらの国々は研究において平均IQスコアが低いことを示していますが、多くは急速なデジタル採用を経験しており、特に送金や金融アクセスにおいてブロックチェーンアプリケーションの重要な成長市場を代表しています。

デジタル資産の風景への影響

認知資本の配布は、技術革新における潜在的な地域の利点を理解するための一つの視点を提供します。しかし、ブロックチェーンの採用と開発には、IQを超えた多くの要因が影響を与えます。これには、規制環境、既存の技術インフラ、そして市場のダイナミクスが含まれます。

グローバルなデジタル資産市場に参加しているトレーダーや投資家は、地域の認知的強みが長期的な技術開発にどのように影響を与えるかを考慮することで利益を得ることができるかもしれません。また、成功するイノベーションエコシステムは多数の補完的要因に依存していることを認識する必要があります。

データソース: 2019年、アルスター研究所のリチャード・リンとデイビッド・ベッカーによる研究