The elusive quest for balanced regional growth from Barlow to Brexit: Lessons from partitioning regional employment growth in Great Britain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The British Government’s economic strategy for post‐Brexit Britain of achieving balanced regional growth by “driving growth across the whole country” echoes the objectives set by the Barlow Report of 1940. The regional policies that followed the Barlow Report were heavily influenced by papers written for the Commission by G D A (later Sir Donald) MacDougall. The first of these papers was included as an appendix to the report itself and introduced the shift‐share methodology to the analysis of regional employment growth, and subsequently shown to be flawed. The second paper considered the urban hierarchy and growth but was never fully developed. Consequently post‐war regional policy focussed on the contribution of industrial structure to employment growth without fully taking into account the urban hierarchy or regional locations of that employment. This article replaces the flawed shift‐share methodology with multifactor partitioning (MFP) and applies it to regional employment growth for the period 1971‐2012, a span of special interest because it largely coincides with British membership of the European Union (EU). The deficiencies in the second paper are addressed by introducing allometry to measure the employment growth of each region relative to that of Great Britain and then regression analysis to relate the allometries to distance from London. The results of the two sets of analyses highlight the need for a multiple‐factor, comprehensive, and integrated approach to regional policy and provide a benchmark against which to gauge the success of Britain's post‐Brexit policy of driving future growth across the whole country.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».