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Record W2033331891 · doi:10.1080/00343400600928269

Do Local Factors Explain Local Employment Growth? Evidence from Canada, 1971–2001

2007· article· en· W2033331891 on OpenAlexaffabout
Richard Shearmur, Mario Polèse

Bibliographic record

VenueRegional Studies · 2007
Typearticle
Languageen
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economics and Spatial Analysis
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsExplanatory powerEconomies of agglomerationEconomic geographyVariety (cybernetics)EconomicsOrder (exchange)Regional studiesScale (ratio)Regional developmentRegional scienceGeographyEconomic growthMathematicsFinance

Abstract

fetched live from OpenAlex

Shearmur R. and Polèse M. (2007) Do local factors explain local employment growth? Evidence from Canada, 1971–2001, Regional Studies 41, 453–471. Why does employment grow in one region and not in another? This basic question underpins a substantial proportion of research in regional science and economic geography, and a wide variety of approaches have been deployed to explore it. These approaches can be divided into two broad and complementary categories. On the one hand, large-scale processes such as agglomeration economies, the concentration of high-order functions, access to markets, and cost-minimizing behaviour have been called upon to explain the patterns. On the other hand, detailed examination of the characteristics of each region has been undertaken: employment growth has been attributed to the presence in growing regions of certain factors. This paper presents a simple model of regional employment growth that draws upon the two approaches. It is concluded that the paper's model is a good predictor of employment growth across Canada, and that both local (endogenous) and structural (exogenous) factors retain significant explanatory power, though in most periods it is structural factors that dominate. The effect of these factors on employment growth varies across time periods and is scale-dependent; therefore, even though the model can account adequately for employment growth across space, it serves to emphasize that there is no straightforward and unique approach to employment creation and retention at the local level. Shearmur R. et Polèse M. (2007) Les facteurs locaux, expliquent-ils la croissance de l'emploi local? étude de cas du Canada de 1971 à 2001, Regional Studies 41, 453–471. Pourquoi l'emploi augmente-t-il dans une région et non pas dans une autre? Cette question fondamentale étaye une proportion non-négligeable de la recherche dans la science régionale et la géographie économique, et une gamme variée d'approches ont été employées afin de l'étudier. Ces approches se divisent en deux grandes catégories complémentaires. D'un côté, on fait appel aux processus à grand échelle afin d'expliquer les distributions, tels les économies d'agglomération, la concentration des fonctions de supérieuers, l'accès aux marchés et la minimisation des coûts. De l'autre côté, on a étudié dans le détail les caractéristiques de chacune des régions: la croissance de l'emploi s'explique par la présence de certains facteurs dans les régions en pleine évolution. Cet article présente un modèle simple de croissance de l'emploi régional qui puise dans les deux approches. En guise de conclusion, on affirme que le modèle prédit avec justesse la croissance de l'emploi à travers le Canada et que les facteurs locaux (endogènes) et structurels (exogènes) sont d'importants facteurs déterminants, bien qu'au cours de la plupart des périodes ce soient plutôt les facteurs structurels qui l'emportent. L'impact de ces facteurs sur la croissance d'emploi varie selon la période et l'échelle: bien que le modèle explique correctement la croissance d'emploi dans l'espace, il sert aussi à souligner qu'il n'y a pas d'approche simple et unique pour créer et maintenir l'emploi au niveau local. Canada Emploi Développement endogène Croissance régionale Shearmur R. und Polèse M. (2007) Lässt sich lokales Beschäftigungswachstum durch lokale Faktoren erklären? Belege aus Kanada, 1971–2001, Regional Studies 41, 453–471. Warum wächst das Beschäftigungsniveau in einer Region, nicht jedoch in einer anderen? Diese grundlegende Frage war bereits Thema zahlreicher Studien der Regionalwissenschaft und Wirtschaftsgeografie, und zur Untersuchung wurden die verschiedensten Ansätze verfolgt. Diese Ansätze lassen sich in zwei breite, einander ergänzende Kategorien aufteilen. Einerseits wurden Prozesse auf hoher Ebene, wie z. B. die Agglomerationswirtschaft, die Konzentration hochrangiger Funktionen, der Zugang zu Märkten und Maßnahmen zur Kostendämpfung, zur Erklärung dieser Muster herangezogen. Andererseits wurde eine detaillierte Untersuchung der Merkmale der einzelnen Regionen durchgeführt, und der Anstieg des Beschäftigungsniveaus wurde bestimmten Faktoren in den von Wachstum geprägten Regionen zugeschrieben. In diesem Beitrag stellen wir ein einfaches Modell des regionalen Beschäftigungswachstums vor, das auf beide Ansätze zurückgreift. Wir ziehen den Schluss, dass sich unser Modell gut zur Prognose des Beschäftigungswachstums in Kanada eignet und dass sowohl lokalen (endogenen) als auch strukturellen (exogenen) Faktoren eine wichtige Rolle zur Erklärung zukommt, wenn auch in den meisten Perioden die strukturellen Faktoren überwiegen. Die Auswirkung dieser Faktoren auf das Beschäftigungswachstum fällt je nach Zeitperiode unterschiedlich aus und hängt vom Maßstab ab. Aus diesem Grund eignet sich das Modell zwar hinreichend für das Beschäftigungswachstum in verschiedenen Gebieten, doch zugleich macht es deutlich, dass es keinen einzelnen, einfachen Ansatz zur Schaffung und zum Erhalt von Arbeitsplätzen auf lokaler Ebene gibt. Kanada Beschäftigung Endogene Beschäftigung Regionales Wachstum Shearmur R. y Polèse M. (2007) ¿Ilustran los factores locales el crecimiento de empleo local? El ejemplo de Canadá, 1971–2001, Regional Studies 41, 453–471. ¿Por qué el empleo crece en una región y no en otra? Esta pregunta básica constituye una parte importante de la investigación sobre ciencia regional y geografía económica y para analizarla se han propuesto toda una serie de planteamientos. Podemos dividir estos planteamientos en dos categorías amplias y complementarias. Por una parte, se han utilizado los procesos a gran escala tales como las economías de aglomeración, la concentración de funciones de altos cargos, el acceso a los mercados y el comportamiento para minimizar costes para explicar estos patrones. Por otra parte, se ha llevado a cabo un examen pormenorizado de las características de cada región: el crecimiento de empleo ha sido atribuido a la presencia de ciertos factores en las regiones de crecimiento. En este artículo presentamos un modelo simple de crecimiento de empleo regional que se basa en dos enfoques diferentes. Llegamos a la conclusión de que nuestro modelo es un buen pronóstico del crecimiento de empleo en Canadá y que tanto los factores locales (endógenos) como los estructurales (exógenos) conservan una importante capacidad explicativa, aunque en la mayoría de periodos dominan los factores estructurales. El efecto de estos factores en el crecimiento de empleo varía según el tiempo y depende de las escalas. Por tanto, aunque el modelo responda adecuadamente al crecimiento del empleo en el espacio, sirve para recalcar que no existe un enfoque directo y exclusivo para crear empleo y conservarlo a nivel local. Canadá Empleo Desarrollo endógeno Crecimiento regional

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.210

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.009
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.128
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.143 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations68
Published2007
Admission routes2
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