- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
The analysis of firms’ spatial clus
The analysis of firms’ spatial clustering has long been a central issue in many branches of regional
science and especially in regional health planning mainly due to important policy implications. In
this respect some authors (noticeably Marshall, 1890, and more recently authors like Arrow, 1962,
Romer, 1986, and Krugman and Venables, 1996 among others) have postulated that under some
circumstances firms tend to locate close to each other, leading to industrial agglomerations because
they are seeking positive spatial interactions which in turn may generate positive externalities, such
as technological spillovers, labor market pooling, and intermediate goods supply and demand
linkages. In the regional science literature, these positive externalities, that exert a strong influence
on the occurrence of firm demographic events, are often referred to as “localization economies” or
“Marshall-Arrow-Romer (MAR) externalities”. Such externalities also have a paramount role in the
“new endogenous theories” (such as the Romer–Grossman–Helpman-type model of endogenous
technological innovation), by focusing either on human capital mobility or on localized
technological progress as the mechanism underlying the spatial concentration of economic activities
(Martin, 1999). Another important source of spatial externalities is represented by the so called
“urbanization economies” or “Jacobs externalities” (Jacobs, 1969) which are external to the
industry and are related to the characteristics of the geographical context in which the agents act
(such as the urban area population, the density of industrial activity and the industrial structure). As
will be illustrated in a later section, the space-time inhomogeneous K-function employed in this
paper helps in detecting the extent of the net effect of MAR externalities while controlling for the
Jacobs externalities’ effect on the development of the pattern of firm demography.
Apart from few exceptions (such as, e.g., Huisman and van Wissen, 2004; Kang, 2010; Arbia et al.,
2010 and Yang et al., 2012), most of the empirical studies devoted to measuring the spatial
concentration of economic activities, have disregarded its temporal evolution. However (as argued,
e. g., by Getis and Boots, 1978), if we neglect the temporal evolution of the phenomenon, it
becomes impossible to correctly identify the mechanism that generates its spatial structure. This is
particularly true in the case of firms belonging to the pharmaceutical and medical device
manufacturing industry (which are central to the theme of this paper) in that they are affected by
abrupt changes due to the rapid innovations typical of the sector and to the swift spread of
technology and knowledge. As a consequence, the static observation of spatial concentration of
incumbent firms alone cannot successfully back up the identification of the presence of
agglomeration economies. Indeed startup firms are more sensitive to externalities than incumbent
firms, and firm closures should be considered in order to control for the presence of dis-economies.
Following Huisman and van Wissen (2004), we argue that, in order to assess agglomeration
economies, it is important to look at firm entries and exits and, hence, to analyze the space-time
clustering rather than static spatial concentration. In this respect, the space-time inhomogeneous K-
function is the proper tool to detect space-time clustering in the context of micro-geographic data.
In view of our aim, the present paper is structured as follows. Section 2 will be devoted to
illustrating the statistical methodological framework of the space-time inhomogeneous K-function
to describe dynamic spatial patterns of points. Section 3 will show the results of an empirical
application of the methodology to the case of new firms entry and closures in the pharmaceutical
and medical device manufacturing industry during the years 2004-2009 in an Italian region
(Veneto). Finally Section 4 contains a discussion of the results obtained and some concluding
remarks.
science and especially in regional health planning mainly due to important policy implications. In
this respect some authors (noticeably Marshall, 1890, and more recently authors like Arrow, 1962,
Romer, 1986, and Krugman and Venables, 1996 among others) have postulated that under some
circumstances firms tend to locate close to each other, leading to industrial agglomerations because
they are seeking positive spatial interactions which in turn may generate positive externalities, such
as technological spillovers, labor market pooling, and intermediate goods supply and demand
linkages. In the regional science literature, these positive externalities, that exert a strong influence
on the occurrence of firm demographic events, are often referred to as “localization economies” or
“Marshall-Arrow-Romer (MAR) externalities”. Such externalities also have a paramount role in the
“new endogenous theories” (such as the Romer–Grossman–Helpman-type model of endogenous
technological innovation), by focusing either on human capital mobility or on localized
technological progress as the mechanism underlying the spatial concentration of economic activities
(Martin, 1999). Another important source of spatial externalities is represented by the so called
“urbanization economies” or “Jacobs externalities” (Jacobs, 1969) which are external to the
industry and are related to the characteristics of the geographical context in which the agents act
(such as the urban area population, the density of industrial activity and the industrial structure). As
will be illustrated in a later section, the space-time inhomogeneous K-function employed in this
paper helps in detecting the extent of the net effect of MAR externalities while controlling for the
Jacobs externalities’ effect on the development of the pattern of firm demography.
Apart from few exceptions (such as, e.g., Huisman and van Wissen, 2004; Kang, 2010; Arbia et al.,
2010 and Yang et al., 2012), most of the empirical studies devoted to measuring the spatial
concentration of economic activities, have disregarded its temporal evolution. However (as argued,
e. g., by Getis and Boots, 1978), if we neglect the temporal evolution of the phenomenon, it
becomes impossible to correctly identify the mechanism that generates its spatial structure. This is
particularly true in the case of firms belonging to the pharmaceutical and medical device
manufacturing industry (which are central to the theme of this paper) in that they are affected by
abrupt changes due to the rapid innovations typical of the sector and to the swift spread of
technology and knowledge. As a consequence, the static observation of spatial concentration of
incumbent firms alone cannot successfully back up the identification of the presence of
agglomeration economies. Indeed startup firms are more sensitive to externalities than incumbent
firms, and firm closures should be considered in order to control for the presence of dis-economies.
Following Huisman and van Wissen (2004), we argue that, in order to assess agglomeration
economies, it is important to look at firm entries and exits and, hence, to analyze the space-time
clustering rather than static spatial concentration. In this respect, the space-time inhomogeneous K-
function is the proper tool to detect space-time clustering in the context of micro-geographic data.
In view of our aim, the present paper is structured as follows. Section 2 will be devoted to
illustrating the statistical methodological framework of the space-time inhomogeneous K-function
to describe dynamic spatial patterns of points. Section 3 will show the results of an empirical
application of the methodology to the case of new firms entry and closures in the pharmaceutical
and medical device manufacturing industry during the years 2004-2009 in an Italian region
(Veneto). Finally Section 4 contains a discussion of the results obtained and some concluding
remarks.
0/5000
The analysis of firms’ spatial clustering has long been a central issue in many branches of regional science and especially in regional health planning mainly due to important policy implications. In this respect some authors (noticeably Marshall, 1890, and more recently authors like Arrow, 1962, Romer, 1986, and Krugman and Venables, 1996 among others) have postulated that under some circumstances firms tend to locate close to each other, leading to industrial agglomerations because they are seeking positive spatial interactions which in turn may generate positive externalities, such as technological spillovers, labor market pooling, and intermediate goods supply and demand linkages. In the regional science literature, these positive externalities, that exert a strong influence on the occurrence of firm demographic events, are often referred to as “localization economies” or “Marshall-Arrow-Romer (MAR) externalities”. Such externalities also have a paramount role in the “new endogenous theories” (such as the Romer–Grossman–Helpman-type model of endogenous technological innovation), by focusing either on human capital mobility or on localized technological progress as the mechanism underlying the spatial concentration of economic activities (Martin, 1999). Another important source of spatial externalities is represented by the so called “urbanization economies” or “Jacobs externalities” (Jacobs, 1969) which are external to the industry and are related to the characteristics of the geographical context in which the agents act
(such as the urban area population, the density of industrial activity and the industrial structure). As
will be illustrated in a later section, the space-time inhomogeneous K-function employed in this
paper helps in detecting the extent of the net effect of MAR externalities while controlling for the
Jacobs externalities’ effect on the development of the pattern of firm demography.
Apart from few exceptions (such as, e.g., Huisman and van Wissen, 2004; Kang, 2010; Arbia et al.,
2010 and Yang et al., 2012), most of the empirical studies devoted to measuring the spatial
concentration of economic activities, have disregarded its temporal evolution. However (as argued,
e. g., by Getis and Boots, 1978), if we neglect the temporal evolution of the phenomenon, it
becomes impossible to correctly identify the mechanism that generates its spatial structure. This is
particularly true in the case of firms belonging to the pharmaceutical and medical device
manufacturing industry (which are central to the theme of this paper) in that they are affected by
abrupt changes due to the rapid innovations typical of the sector and to the swift spread of
technology and knowledge. As a consequence, the static observation of spatial concentration of
incumbent firms alone cannot successfully back up the identification of the presence of
agglomeration economies. Indeed startup firms are more sensitive to externalities than incumbent
firms, and firm closures should be considered in order to control for the presence of dis-economies.
Following Huisman and van Wissen (2004), we argue that, in order to assess agglomeration
economies, it is important to look at firm entries and exits and, hence, to analyze the space-time
clustering rather than static spatial concentration. In this respect, the space-time inhomogeneous K-
function is the proper tool to detect space-time clustering in the context of micro-geographic data.
In view of our aim, the present paper is structured as follows. Section 2 will be devoted to
illustrating the statistical methodological framework of the space-time inhomogeneous K-function
to describe dynamic spatial patterns of points. Section 3 will show the results of an empirical
application of the methodology to the case of new firms entry and closures in the pharmaceutical
and medical device manufacturing industry during the years 2004-2009 in an Italian region
(Veneto). Finally Section 4 contains a discussion of the results obtained and some concluding
remarks.
(such as the urban area population, the density of industrial activity and the industrial structure). As
will be illustrated in a later section, the space-time inhomogeneous K-function employed in this
paper helps in detecting the extent of the net effect of MAR externalities while controlling for the
Jacobs externalities’ effect on the development of the pattern of firm demography.
Apart from few exceptions (such as, e.g., Huisman and van Wissen, 2004; Kang, 2010; Arbia et al.,
2010 and Yang et al., 2012), most of the empirical studies devoted to measuring the spatial
concentration of economic activities, have disregarded its temporal evolution. However (as argued,
e. g., by Getis and Boots, 1978), if we neglect the temporal evolution of the phenomenon, it
becomes impossible to correctly identify the mechanism that generates its spatial structure. This is
particularly true in the case of firms belonging to the pharmaceutical and medical device
manufacturing industry (which are central to the theme of this paper) in that they are affected by
abrupt changes due to the rapid innovations typical of the sector and to the swift spread of
technology and knowledge. As a consequence, the static observation of spatial concentration of
incumbent firms alone cannot successfully back up the identification of the presence of
agglomeration economies. Indeed startup firms are more sensitive to externalities than incumbent
firms, and firm closures should be considered in order to control for the presence of dis-economies.
Following Huisman and van Wissen (2004), we argue that, in order to assess agglomeration
economies, it is important to look at firm entries and exits and, hence, to analyze the space-time
clustering rather than static spatial concentration. In this respect, the space-time inhomogeneous K-
function is the proper tool to detect space-time clustering in the context of micro-geographic data.
In view of our aim, the present paper is structured as follows. Section 2 will be devoted to
illustrating the statistical methodological framework of the space-time inhomogeneous K-function
to describe dynamic spatial patterns of points. Section 3 will show the results of an empirical
application of the methodology to the case of new firms entry and closures in the pharmaceutical
and medical device manufacturing industry during the years 2004-2009 in an Italian region
(Veneto). Finally Section 4 contains a discussion of the results obtained and some concluding
remarks.
การแปล กรุณารอสักครู่..
The analysis of firms’ spatial clustering has long been a central issue in many branches of regional
science and especially in regional health planning mainly due to important policy implications. In
this respect some authors (noticeably Marshall, 1890, and more recently authors like Arrow, 1962,
Romer, 1986, and Krugman and Venables, 1996 among others) have postulated that under some
circumstances firms tend to locate close to each other, leading to industrial agglomerations because
they are seeking positive spatial interactions which in turn may generate positive externalities, such
as technological spillovers, labor market pooling, and intermediate goods supply and demand
linkages. In the regional science literature, these positive externalities, that exert a strong influence
on the occurrence of firm demographic events, are often referred to as “localization economies” or
“Marshall-Arrow-Romer (MAR) externalities”. Such externalities also have a paramount role in the
“new endogenous theories” (such as the Romer–Grossman–Helpman-type model of endogenous
technological innovation), by focusing either on human capital mobility or on localized
technological progress as the mechanism underlying the spatial concentration of economic activities
(Martin, 1999). Another important source of spatial externalities is represented by the so called
“urbanization economies” or “Jacobs externalities” (Jacobs, 1969) which are external to the
industry and are related to the characteristics of the geographical context in which the agents act
(such as the urban area population, the density of industrial activity and the industrial structure). As
will be illustrated in a later section, the space-time inhomogeneous K-function employed in this
paper helps in detecting the extent of the net effect of MAR externalities while controlling for the
Jacobs externalities’ effect on the development of the pattern of firm demography.
Apart from few exceptions (such as, e.g., Huisman and van Wissen, 2004; Kang, 2010; Arbia et al.,
2010 and Yang et al., 2012), most of the empirical studies devoted to measuring the spatial
concentration of economic activities, have disregarded its temporal evolution. However (as argued,
e. g., by Getis and Boots, 1978), if we neglect the temporal evolution of the phenomenon, it
becomes impossible to correctly identify the mechanism that generates its spatial structure. This is
particularly true in the case of firms belonging to the pharmaceutical and medical device
manufacturing industry (which are central to the theme of this paper) in that they are affected by
abrupt changes due to the rapid innovations typical of the sector and to the swift spread of
technology and knowledge. As a consequence, the static observation of spatial concentration of
incumbent firms alone cannot successfully back up the identification of the presence of
agglomeration economies. Indeed startup firms are more sensitive to externalities than incumbent
firms, and firm closures should be considered in order to control for the presence of dis-economies.
Following Huisman and van Wissen (2004), we argue that, in order to assess agglomeration
economies, it is important to look at firm entries and exits and, hence, to analyze the space-time
clustering rather than static spatial concentration. In this respect, the space-time inhomogeneous K-
function is the proper tool to detect space-time clustering in the context of micro-geographic data.
In view of our aim, the present paper is structured as follows. Section 2 will be devoted to
illustrating the statistical methodological framework of the space-time inhomogeneous K-function
to describe dynamic spatial patterns of points. Section 3 will show the results of an empirical
application of the methodology to the case of new firms entry and closures in the pharmaceutical
and medical device manufacturing industry during the years 2004-2009 in an Italian region
(Veneto). Finally Section 4 contains a discussion of the results obtained and some concluding
remarks.
science and especially in regional health planning mainly due to important policy implications. In
this respect some authors (noticeably Marshall, 1890, and more recently authors like Arrow, 1962,
Romer, 1986, and Krugman and Venables, 1996 among others) have postulated that under some
circumstances firms tend to locate close to each other, leading to industrial agglomerations because
they are seeking positive spatial interactions which in turn may generate positive externalities, such
as technological spillovers, labor market pooling, and intermediate goods supply and demand
linkages. In the regional science literature, these positive externalities, that exert a strong influence
on the occurrence of firm demographic events, are often referred to as “localization economies” or
“Marshall-Arrow-Romer (MAR) externalities”. Such externalities also have a paramount role in the
“new endogenous theories” (such as the Romer–Grossman–Helpman-type model of endogenous
technological innovation), by focusing either on human capital mobility or on localized
technological progress as the mechanism underlying the spatial concentration of economic activities
(Martin, 1999). Another important source of spatial externalities is represented by the so called
“urbanization economies” or “Jacobs externalities” (Jacobs, 1969) which are external to the
industry and are related to the characteristics of the geographical context in which the agents act
(such as the urban area population, the density of industrial activity and the industrial structure). As
will be illustrated in a later section, the space-time inhomogeneous K-function employed in this
paper helps in detecting the extent of the net effect of MAR externalities while controlling for the
Jacobs externalities’ effect on the development of the pattern of firm demography.
Apart from few exceptions (such as, e.g., Huisman and van Wissen, 2004; Kang, 2010; Arbia et al.,
2010 and Yang et al., 2012), most of the empirical studies devoted to measuring the spatial
concentration of economic activities, have disregarded its temporal evolution. However (as argued,
e. g., by Getis and Boots, 1978), if we neglect the temporal evolution of the phenomenon, it
becomes impossible to correctly identify the mechanism that generates its spatial structure. This is
particularly true in the case of firms belonging to the pharmaceutical and medical device
manufacturing industry (which are central to the theme of this paper) in that they are affected by
abrupt changes due to the rapid innovations typical of the sector and to the swift spread of
technology and knowledge. As a consequence, the static observation of spatial concentration of
incumbent firms alone cannot successfully back up the identification of the presence of
agglomeration economies. Indeed startup firms are more sensitive to externalities than incumbent
firms, and firm closures should be considered in order to control for the presence of dis-economies.
Following Huisman and van Wissen (2004), we argue that, in order to assess agglomeration
economies, it is important to look at firm entries and exits and, hence, to analyze the space-time
clustering rather than static spatial concentration. In this respect, the space-time inhomogeneous K-
function is the proper tool to detect space-time clustering in the context of micro-geographic data.
In view of our aim, the present paper is structured as follows. Section 2 will be devoted to
illustrating the statistical methodological framework of the space-time inhomogeneous K-function
to describe dynamic spatial patterns of points. Section 3 will show the results of an empirical
application of the methodology to the case of new firms entry and closures in the pharmaceutical
and medical device manufacturing industry during the years 2004-2009 in an Italian region
(Veneto). Finally Section 4 contains a discussion of the results obtained and some concluding
remarks.
การแปล กรุณารอสักครู่..
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่ของบริษัทมีปัญหากลางในหลายสาขาวิทยาศาสตร์
และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในภูมิภาคสุขภาพการวางแผนส่วนใหญ่เนื่องจากข้อเสนอแนะเชิงนโยบายที่สำคัญ ในแง่นี้ บางคนเขียน (
เห็นได้ชัดมาร์แชล 1890 และมากขึ้นเมื่อเร็ว ๆนี้ผู้เขียนชอบลูกศร 1962
โรเมอร์ , 1986 , และ ครุกแมน และ เวนาเบล ปี 2539 ของผู้อื่น ) ซึ่งอยู่ภายใต้
สถานการณ์ที่ บริษัท มักจะตั้งอยู่ใกล้กับแต่ละอื่น ๆ ที่นำไปสู่ agglomerations อุตสาหกรรมเพราะพวกเขากำลังมองหาพื้นที่บวก
ปฏิสัมพันธ์ซึ่งในทางกลับอาจสร้างผลกระทบภายนอกเชิงบวก เช่น
เป็นตลาดแรงงานที่มีเทคโนโลยีร่วมกัน และจัดหาสินค้าขั้นกลางและความต้องการ
บริการสาธารณะ ในวรรณกรรมวิทยาศาสตร์ภูมิภาค , ผลกระทบภายนอกเชิงบวกเหล่านี้ที่ออกแรง
มีอิทธิพลต่อการเกิดของ บริษัท เหตุการณ์ทั่วไป ที่มักจะเรียกว่า " การประหยัด "
" มาร์แชลลูกศรโรเมอร์ ( มี.ค. ) สภาพภายนอก " เช่นผลกระทบภายนอกยังมีบทบาทยิ่งใหญ่ใน
" ทฤษฎีโครงสร้างใหม่ " ( เช่น โรเมอร์ ( กรอสแมน– helpman ประเภทรูปแบบของนวัตกรรมทางเทคโนโลยีใน
)โดยเน้นทั้งการเคลื่อนย้ายทุนมนุษย์หรือในภาษาท้องถิ่น
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเป็นกลไกพื้นฐานของพื้นที่ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ
( Martin , 1999 ) อีกแหล่งสำคัญของผลกระทบภายนอกเชิงพื้นที่แสดงโดยเรียกว่า
" เมืองเศรษฐกิจ " หรือ " เจคอบผลกระทบภายนอก " ( Jacobs , 1969 ) ซึ่งเป็นภายนอก
อุตสาหกรรม และเกี่ยวข้องกับลักษณะของบริบททางภูมิศาสตร์ ซึ่งตัวแทนทำ
( เช่นเขตเมือง ประชากร ความหนาแน่นของกิจกรรมอุตสาหกรรมและโครงสร้างอุตสาหกรรม ) โดย
จะแสดงในส่วน ต่อมา เวลา inhomogeneous k-function
ใช้ในนี้กระดาษช่วยในการตรวจหาขอบเขตของผลสุทธิของมาร์ผลกระทบภายนอกในขณะที่การควบคุมผล
Jacobs ผลกระทบภายนอกในการพัฒนารูปแบบของ บริษัท ประชากรศาสตร์
นอกเหนือจากข้อยกเว้นบางอย่าง ( เช่น เช่น huisman และรถตู้ Wissen , 2004 ; คัง , 2010 ; arbia et al . ,
2010 และหยาง et al . , 2012 ) , ที่สุดของการศึกษาเชิงประจักษ์เพื่อรองรับการวัดพื้นที่
ความเข้มข้นของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ มีหัวของมัน และวิวัฒนาการ อย่างไรก็ตาม ( โต้เถียง ,
e กรัม โดย getis และรองเท้า , 1978 ) ถ้าเราละเลยวิวัฒนาการชั่วคราวของปรากฏการณ์ มัน
กลายเป็นไปไม่ได้ได้อย่างถูกต้องระบุกลไกที่สร้างมิติของโครงสร้าง นี่คือ
จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของ บริษัท ที่เป็นของ ยา และอุปกรณ์ทางการแพทย์
อุตสาหกรรมการผลิต ( ซึ่งมีกลางกับธีมของบทความนี้ ) ที่พวกเขาได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันเนื่องจาก
อย่างรวดเร็ว นวัตกรรมทั่วไปของภาคและการแพร่กระจายอย่างรวดเร็วของ
เทคโนโลยีและความรู้ อย่างไรก็ดี การสถิตของความเข้มข้นเชิงพื้นที่ของ
หน้าที่บริษัทเพียงอย่างเดียวไม่สามารถเรียบร้อยแล้วกลับขึ้นการปรากฏตัวของ
เศรษฐกิจการ . แน่นอนการเริ่มต้น บริษัท มีความไวต่อสภาพภายนอกกว่า บริษัท ขนาดเล็ก
, และปิดบริษัทควรพิจารณาเพื่อควบคุมการแสดงตนของพวกเขาในประเทศ
ตาม huisman Wissen ( 2004 ) และรถตู้ เรายืนยันว่า เพื่อที่จะได้ประเมินเศรษฐกิจการ
, มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะดูที่รายการของบริษัท และออกและดังนั้นเพื่อวิเคราะห์ช่องว่างกาลเวลา
การจัดกลุ่มพื้นที่มากกว่าแบบเข้มข้น ในส่วนนี้ เวลา inhomogeneous K -
ฟังก์ชันเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับการตรวจสอบเวลาในบริบทของข้อมูลทางภูมิศาสตร์ของไมโคร
ในมุมมองของเป้าหมายของเรา กระดาษ ปัจจุบันมีโครงสร้างดังนี้ ส่วนที่ 2 จะต้องอุทิศเพื่อแสดงกรอบระเบียบวิธีทางสถิติ
inhomogeneous k-function ของอวกาศ และเวลาเพื่ออธิบายพื้นที่แบบไดนามิกรูปแบบของจุด ส่วนที่ 3 จะแสดงผลเชิงประจักษ์
ประยุกต์ใช้วิธีการกรณีของรายการบริษัทใหม่และปิดในยา
และอุตสาหกรรมการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ระหว่างปี 2004-2009 ใน
ภูมิภาคอิตาลี ( เวเนโต ) ในที่สุด ส่วนที่ 4 มีการอภิปรายของผลและสรุป
ข้อสังเกต
และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในภูมิภาคสุขภาพการวางแผนส่วนใหญ่เนื่องจากข้อเสนอแนะเชิงนโยบายที่สำคัญ ในแง่นี้ บางคนเขียน (
เห็นได้ชัดมาร์แชล 1890 และมากขึ้นเมื่อเร็ว ๆนี้ผู้เขียนชอบลูกศร 1962
โรเมอร์ , 1986 , และ ครุกแมน และ เวนาเบล ปี 2539 ของผู้อื่น ) ซึ่งอยู่ภายใต้
สถานการณ์ที่ บริษัท มักจะตั้งอยู่ใกล้กับแต่ละอื่น ๆ ที่นำไปสู่ agglomerations อุตสาหกรรมเพราะพวกเขากำลังมองหาพื้นที่บวก
ปฏิสัมพันธ์ซึ่งในทางกลับอาจสร้างผลกระทบภายนอกเชิงบวก เช่น
เป็นตลาดแรงงานที่มีเทคโนโลยีร่วมกัน และจัดหาสินค้าขั้นกลางและความต้องการ
บริการสาธารณะ ในวรรณกรรมวิทยาศาสตร์ภูมิภาค , ผลกระทบภายนอกเชิงบวกเหล่านี้ที่ออกแรง
มีอิทธิพลต่อการเกิดของ บริษัท เหตุการณ์ทั่วไป ที่มักจะเรียกว่า " การประหยัด "
" มาร์แชลลูกศรโรเมอร์ ( มี.ค. ) สภาพภายนอก " เช่นผลกระทบภายนอกยังมีบทบาทยิ่งใหญ่ใน
" ทฤษฎีโครงสร้างใหม่ " ( เช่น โรเมอร์ ( กรอสแมน– helpman ประเภทรูปแบบของนวัตกรรมทางเทคโนโลยีใน
)โดยเน้นทั้งการเคลื่อนย้ายทุนมนุษย์หรือในภาษาท้องถิ่น
ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเป็นกลไกพื้นฐานของพื้นที่ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ
( Martin , 1999 ) อีกแหล่งสำคัญของผลกระทบภายนอกเชิงพื้นที่แสดงโดยเรียกว่า
" เมืองเศรษฐกิจ " หรือ " เจคอบผลกระทบภายนอก " ( Jacobs , 1969 ) ซึ่งเป็นภายนอก
อุตสาหกรรม และเกี่ยวข้องกับลักษณะของบริบททางภูมิศาสตร์ ซึ่งตัวแทนทำ
( เช่นเขตเมือง ประชากร ความหนาแน่นของกิจกรรมอุตสาหกรรมและโครงสร้างอุตสาหกรรม ) โดย
จะแสดงในส่วน ต่อมา เวลา inhomogeneous k-function
ใช้ในนี้กระดาษช่วยในการตรวจหาขอบเขตของผลสุทธิของมาร์ผลกระทบภายนอกในขณะที่การควบคุมผล
Jacobs ผลกระทบภายนอกในการพัฒนารูปแบบของ บริษัท ประชากรศาสตร์
นอกเหนือจากข้อยกเว้นบางอย่าง ( เช่น เช่น huisman และรถตู้ Wissen , 2004 ; คัง , 2010 ; arbia et al . ,
2010 และหยาง et al . , 2012 ) , ที่สุดของการศึกษาเชิงประจักษ์เพื่อรองรับการวัดพื้นที่
ความเข้มข้นของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ มีหัวของมัน และวิวัฒนาการ อย่างไรก็ตาม ( โต้เถียง ,
e กรัม โดย getis และรองเท้า , 1978 ) ถ้าเราละเลยวิวัฒนาการชั่วคราวของปรากฏการณ์ มัน
กลายเป็นไปไม่ได้ได้อย่างถูกต้องระบุกลไกที่สร้างมิติของโครงสร้าง นี่คือ
จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของ บริษัท ที่เป็นของ ยา และอุปกรณ์ทางการแพทย์
อุตสาหกรรมการผลิต ( ซึ่งมีกลางกับธีมของบทความนี้ ) ที่พวกเขาได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันเนื่องจาก
อย่างรวดเร็ว นวัตกรรมทั่วไปของภาคและการแพร่กระจายอย่างรวดเร็วของ
เทคโนโลยีและความรู้ อย่างไรก็ดี การสถิตของความเข้มข้นเชิงพื้นที่ของ
หน้าที่บริษัทเพียงอย่างเดียวไม่สามารถเรียบร้อยแล้วกลับขึ้นการปรากฏตัวของ
เศรษฐกิจการ . แน่นอนการเริ่มต้น บริษัท มีความไวต่อสภาพภายนอกกว่า บริษัท ขนาดเล็ก
, และปิดบริษัทควรพิจารณาเพื่อควบคุมการแสดงตนของพวกเขาในประเทศ
ตาม huisman Wissen ( 2004 ) และรถตู้ เรายืนยันว่า เพื่อที่จะได้ประเมินเศรษฐกิจการ
, มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะดูที่รายการของบริษัท และออกและดังนั้นเพื่อวิเคราะห์ช่องว่างกาลเวลา
การจัดกลุ่มพื้นที่มากกว่าแบบเข้มข้น ในส่วนนี้ เวลา inhomogeneous K -
ฟังก์ชันเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับการตรวจสอบเวลาในบริบทของข้อมูลทางภูมิศาสตร์ของไมโคร
ในมุมมองของเป้าหมายของเรา กระดาษ ปัจจุบันมีโครงสร้างดังนี้ ส่วนที่ 2 จะต้องอุทิศเพื่อแสดงกรอบระเบียบวิธีทางสถิติ
inhomogeneous k-function ของอวกาศ และเวลาเพื่ออธิบายพื้นที่แบบไดนามิกรูปแบบของจุด ส่วนที่ 3 จะแสดงผลเชิงประจักษ์
ประยุกต์ใช้วิธีการกรณีของรายการบริษัทใหม่และปิดในยา
และอุตสาหกรรมการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์ระหว่างปี 2004-2009 ใน
ภูมิภาคอิตาลี ( เวเนโต ) ในที่สุด ส่วนที่ 4 มีการอภิปรายของผลและสรุป
ข้อสังเกต
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- . Production cost• The Gallery will fund
- การดำเนินงานแต่ละขั้นตอน
- ลางานเอาไว้แล้ว
- he was a salve who lived in samos in the
- This post-treatment toxicity might be du
- 咨询部：高级移民顾问
- ฉันมีความสุขมากที่ได้ทำงานที่นี้พี่รวมงา
- Like snot boast
- และความแตกต่างนี้ทำให้moviesดีกว่าtheatr
- Tip If you peel onions under a tap,you w
- ปรับสภาพฟื้นฟูดินด้วยปูนขาว
- The properties of the scientist.
- I send you mine so you should send me yo
- The area of grave concern was actually t
- นักศึกษา
- น่าอยู่
- หลานชาย ของฉันเป็นโรคไต
- และเมื่อไปถึงที่นั้นซึ่งทำให็ฉันประทับใจ
- มีการจัดงานปาร์ตี
- Employees saw the product wet with dew s
- เพื่อสร้างการรู้จัก ความเข้าใจ และความรู
- เกาะพีพีเป็นหมู่เกาะกลางทะเลอันดามันของไ
- pichit and sam's plans
- what causes the Online Dating
