日本語タイトル:確率的立地モデルに依拠した産業集積検出手法の構築

A Probabilistic Modeling Approach to the Detection of Industrial Agglomerations

執筆者 森 知也  (ファカルティフェロー) /Tony E. SMITH  (ペンシルバニア大学)
発行日/NO. 2013年3月  13-E-013
研究プロジェクト 経済集積の形成とその空間パターンにおける秩序の創発:理論・実証研究の枠組と地域経済政策への応用
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概要

1997年のG.EllisonとE.Glaeserによる先駆的な成果以降、産業集積の事実は繰り返し実証されてきたが、その殆どで、集積の程度はスカラー指標(集積度)によって評価されており、個々の集積の位置・数・規模・空間範囲といった集積の空間パターンに関する多次元的な特徴を捨象した方法が用いられてきた。しかし、集積度に依拠した分析では、どこにどのような産業の集積ができるのか、個々の産業はどのような地域に、どのような空間頻度で集積するのかといった、空間パターンに関する体系的な分析はできない。本論文では、個々の産業について、集積の形状に凸性制約を課した上で、それらの数・位置・空間範囲を地図上で特定するための体系的な統計手法を構築し、日本の製造業の集積検出に適用して検証している。本論文で提案する集積検出は、公的に入手できるデータを用いて実行することができ、集積の空間パターンの実証分析に幅広く容易に利用することができる。

概要(英語)

Dating from the seminal work of Ellison and Glaeser [7] in 1997, a wealth of evidence for the ubiquity of industrial agglomerations has been published. However, most of these results are based on analyses of single (scalar) indices of agglomeration. Hence, it is not surprising that industries deemed to be similar by such indices can often exhibit very different patterns of agglomeration—with respect to the number, size, and spatial extent of individual agglomerations. The purpose of this paper is thus to propose a more detailed spatial analysis of agglomeration in terms of multiple-cluster patterns, where each cluster represents a (roughly) convex set of contiguous regions within which the density of establishments is relatively uniform. The key idea is to develop a simple probability model of multiple clusters, called cluster schemes, and then to seek a "best" cluster scheme for each industry by employing a standard model-selection criterion. Our ultimate objective is to provide a richer characterization of spatial agglomeration patterns that will allow more meaningful comparisons of these patterns across industries.

Published: Tomoya Mori, Tony E. Smith, 2014. "A probabilistic modeling approach to the detection of industrial agglomerations ," Journal of Economic Geography, Vol. 14(3), pp. 547-588.
http://joeg.oxfordjournals.org/content/14/3/547.abstract