The resilience of the Canadian textile industries and clusters to shocks, 2001-2013
Notice bibliographique
Résumé
Understanding and assessing the role played by geographical clusters in the resilience of industries' and firms' to adverse economic shocks is important to inform policy and to devise regional development strategies. Yet, surprisingly little is known about that topic. This report aims to fill this gap. To this end, we first use recent microgeographic techniques to measure the degree of clustering in the Canadian textile and clothing (T&C) industry, and to detect geographical clusters of plants. We then dissect the changes in that industry (exit of plants, employment changes, productivity, industry switching, and geographical relocation) between 2001 and 2013. The T&C industry is geographically strongly clustered and subject to large industry-specific shocks (the end of the Multi Fibre Arrangement; mfa) during our study period, thus providing an ideal laboratory to examine the role of geographical clusters for resilience. We find a very limited impact of the initial level of clustering on subsequent changes in either industry-level employment, productivity, or revenue. Using detailed geocoded plant-level data, we further find that plants in clusters were more likely to exit than plants that were not part of a cluster and they downsized their employment more than non-clustered plants. These results suggest that clusters need not make industries or plants more resilient to adverse economic shocks. Furthermore, there is a composition effect of clusters. In the T&C industry, clusters contain larger plants that react to shocks by exiting or downsizing. In this respect, clusters were actually less resilient to shocks in the sense of providing local employment stability, which is usually the key concern for local policy makers. Plants in clusters were, however, more likely to switch into different industries following the end of the mfa. This suggests that being part of a cluster may help surviving plants to adapt in the event of a negative shock.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».