[論文レビュー] The drivers of urban economic complexity and their connection to urban economic performance

Andrés Gómez-Liévano, Oscar Patterson‐Lomba|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2018

Economic and Technological Innovation被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、都市の経済的パフォーマンスを3つの要因、すなわち活動固有の複雑性、個人の知識、都市レベルの集団的知識に結びつける理論的モデルを提案する。1990年から2016年までの米国労働統計データを用いて、これらの要因が雇用確率を顕著に予測し、都市の繁栄と相関することを示し、都市間の経済格差を理解するための検証可能な枠組みを提供する。

ABSTRACT

Is urban economic performance driven by a few factors? We study a simple model for the probability that an individual in a city is employed in a given urban activity. The theory posits that three quantities drive this probability: the activity-specific complexity, individual-specific knowhow, and the city-specific collective knowhow. We use data on employment across industries and metropolitan statistical areas in the US, from 1990 to 2016, to show that these drivers can be measured and have measurable consequences over measures of urban economic performance. First, we analyze the functional form of the probability function proposed by the theory, and show its superiority when compared to competing alternatives. Second, we show that individual and collective knowhow correlate with measures of urban economic performance, suggesting the theory can provide testable implications for why some cities are more prosperous than others.

研究の動機と目的

• 活動の複雑性、個人の知識、都市レベルの集団的知識に基づいて都市における個人の雇用確率を説明する理論的モデルの構築を目的とする。
• これらの3つの駆動要因が米国メトロポリタン地域間の都市経済パフォーマンスの変動を説明できるかどうかを検証することを目的とする。
• 提案された確率モデルの関数形を、他の代替仕様と比較して実証的に検証することを目的とする。
• 個人の知識と集団的知識の測定可能な影響を定量化し、都市経済結果に与える影響を評価することを目的とする。

提案手法

• 活動の複雑性、個人の知識、都市レベルの集団的知識を定義する理論的確率モデルを提示し、都市活動における個人の雇用確率を記述する。
• 1990年から2016年までの米国労働統計データを用い、産業およびメトロポリタン統計地域ごとにモデルのパラメータを推定する。
• 統計的分析を用いて、提案されたモデルの関数形を他の仕様と比較し、適合度を評価する。
• 個人の知識は職業データ、集団的知識は産業データを用いて測定し、それらの予測力の有効性を評価する。
• 回帰分析を用いて、知識指標を都市経済パフォーマンス指標（賃金、雇用率など）と関連付ける。
• 都市の繁栄に関する検証可能な予測の実証的検証を通じて、モデルの含意を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提案された理論的モデルは、代替モデルと比較して、都市環境における個人の雇用確率をどの程度うまく説明できるか？
• RQ2 活動固有の複雑性、個人の知識、集団的知識は、都市経済パフォーマンスをどの程度予測できるか？
• RQ3 都市経済結果に与える個人的知識と集団的知識の相対的寄与度はいかほどか？
• RQ4 米国メトロポリタンデータを用いて、雇用確率モデルの関数形を実証的に検証できるか？

主な発見

• 提案された雇用確率の理論的モデルは、他の関数形と比較して優れた適合度を示した。
• 個人固有の知識は、都市経済パフォーマンスの指標と顕著な正の相関関係を示した。
• 都市レベルの集団的知識は、高い都市経済パフォーマンスと強く関連しており、知識の集積に伴う累積的優位性が示唆された。
• 活動固有の複雑性は、雇用確率の主要な決定要因であることが判明し、複雑な産業が高知識環境でより多くの労働者を引きつけることを示した。
• 個人的知識と集団的知識の組み合わせ効果は、メトロポリタン地域間の都市繁栄の差を説明する測定可能な要因となった。
• モデルの予測は実証的に支持され、都市経済格差を理解する強固な枠組みを提供した。