Impact of Cultural and Creative Industries on Regional Economic Development in China — A Spatial Econometric Approach
Notice bibliographique
Résumé
In the 1990s, the United States and some developed European countries began to focus on developing some emerging industries, such as the cultural and creative industries, which developed effectively with traditional industries and achieved great economic benefits. With the worldwide economic integration, as a developing country, China has gradually realized the importance of emerging industries in the 21st century. Cultural and creative industries have also attracted more attention and achieved rapid development in the past few years. However, cultural and creative industries in China are still in the early stage of development. Industrial investment and related facilities have not yet formed the scale. Besides, relevant industrial policies are constantly changing. Meanwhile, the speed of cultural and creative industries’ development and their impact on the economy vary greatly in different regions of China due to factors like the scale of industry-related talents and the level of scientific research, resulting in uncoordinated development of technical layout and unbalanced economic development. Therefore, it is imperative to study the relation between cultural and creative industries and regional economic development.This paper selects data of 31 provinces from 2003 to 2013 and forms spatial panel data set. Four types of spatial econometric models are utilized to assess the impact of cultural and creative industries on regional economic development in China. Empirical results show that there is a strong spatial autocorrelation among different regions’ economic development in China. The development of cultural and creative industries can effectively promote the development of the regional economy in many aspects. In particular, the economy in the Center and the East is affected more significantly by the development of cultural and creative industries. Cultivation and inflows of cultural and creative talents, expenditure of scientific research, support of government and construction of related facilities are important factors of improving regional economy. For the West, the development of cultural and creative industries has a certain hindrance to the regional economy and some more effective ways should be raised to improve the region’s economy. Finally, according to the empirical result, this paper puts forward corresponding policy implications for different cultural and creative industries and the economy in different regions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».