Notice bibliographique
Résumé
Productivity levels and productivity growth rates vary significantly over space. These differences are perhaps most pronounced between countries, but they remain acutely evident within national spaces as economic growth favors some cities and regions and not others. In this paper, we map the spatial variation in productivity levels across Canadian cities and we model the underlying determinants of that variation. We have two main goals. First, to confirm the existence, the nature and the size of agglomeration economies, that is, the gains in efficiency related to the spatial clustering of economic activity. We focus attention on the impacts of buyer-supplier networks, labour market pooling and knowledge spillovers. Second, we identify the geographical extent of knowledge spillovers using information on the location of individual manufacturing plants. Plant-level data developed by the Micro-economic Analysis Division of Statistics Canada underpin the analysis. After controlling for a series of plant and firm characteristics, analysis reveals that the productivity performance of plants is positively influenced by all three of Marshall's mechanisms of agglomeration (Marshall, 1920). The analysis also shows that the effect of knowledge spillovers on productivity is spatially circumscribed, extending, at most, only 10 km beyond individual plants. The reliance of individual businesses on place-based economies varies across the sectors to which the businesses are aggregated. These sectors are defined by the factors that influence the process of competition'access to natural resources, labour costs, scale economies, product differentiation, and the application of scientific knowledge. Neither labour market pooling, buyer-supplier networks nor knowledge spillovers are universally important across all sectors. This paper provides confirmation of the importance of agglomeration, while also providing evidence that external economies are spatially bounded and not universally im
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».