Regional economic development: institutions, innovation and policy
Notice bibliographique
Résumé
The spatial dynamics of regional innovation cannot be explained by the locational decisions of firms and workers alone. Globalization continues to put primacy on the relationship between public policy and the economic competitiveness of regions. Policy makers across the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries are preoccupied with ways to encourage knowledge-intensive regional growth, not just in places where it is already well established but also in those struggling for reinvention. Largely resourced by public policy, a complex mix of formal and informal institutions shapes the context in which much economic activity occurs. This chapter brings institutions ‘in’ to the discussion of regional economic development, drawing analytical attention to the multi-level nature of economic innovation and how the interplay among different levels of government and multiple public and private sector actors shapes regional development trajectories. The three intersecting themes of governance, scale and agency provide an analytical framework for examining the ways in which ‘top-down’ multi-level institutional structures and ‘bottom-up’ associational governance dynamics enable and constrain regional restructuring and innovation. Following a conceptual overview of the New Regionalism, we offer brief policy illustrations of these ‘ideas in action’, highlighting selected regional innovation programmes underway in the European Union, the United States, and Canada, three jurisdictions long known for government engagement with problems of regional decline and renewal.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».