Agglomeration costs limit sustainable innovation in cities in developing economies
Notice bibliographique
Résumé
Theory and evidence from developed economies suggests that innovation activities benefit from agglomeration economies associated with urban economic density. However, despite the fact that eighteen of the world's top twenty cities are in developing countries, we do not know whether agglomeration affects innovation in the same way in developing countries. We propose that, while there are still agglomeration benefits, the development path followed by cities in developing countries also creates significant agglomeration costs and these act to limit innovation. We build a unique database to measure consistently both urban economic density and innovation across a large number of developing countries. Based on geospatial information, we combine data on nightlights at the city level to proxy urban density with information on innovation activity at the firm level. We find that in developing countries, as urban economic density increases, innovation first increases and then begins to decrease beyond a certain point, with the decline being most prominent in the largest cities. That is, the largest cities in developing countries are not able to act as sustainable sources of innovation. Cities in developing countries therefore display different patterns of agglomeration from those documented in the literature focused on developed countries. Our analysis explores the relationship between UN Sustainable Development Goal (SDG) 9 which fosters innovation, and SDG 11 which promotes sustainable and resilient cities. Our results suggest the importance of addressing urban agglomeration costs as a means to facilitate innovative activity.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».