Пространственного расположения индийского производства industriesВ-исследовательского анализа

Аннотация

Это исследование делается попытка проанализировать агломерация фирм-производителей в Индийском контексте с использованием агломерации мере определяется Эллисона и Glaeser для 66 предприятий обрабатывающей промышленности в 21 основных штатов и союзных территорий. Анализа следует, что добывающие отрасли, как железо и сталь и цемент, известь и гипс, весьма агломерации и находятся в тех государствах, где сырье в изобилии. Анализ показывает, что агломерации промышленности в основном расположены в нескольких государствах тем самым указывая, что попытки правительства разойтись промышленные предприятия не были достаточно успешными. Принимая еще один шаг вперед, это исследование также рассматриваются причины, по которым можно было бы отнести к этой кластеризации. Предварительные эконометрические результаты показывают, что политика в отношении факторов, которые влияют на агломерации в случае обрабатывающей промышленности Индии, не одни, достаточно для создания кластеров. Они вместе с другими неправительственными организациями политики факторы, связанные с возможностью распространения также способствовать агломерации.

I. ВВЕДЕНИЕ

Пространственного расположения промышленности всегда была предметом озабоченности политиков во всем мире. Индия не отличается в этом отношении. С тех пор при планировании эры, были предприняты усилия, в разработке политики стимулирования повлиять на положение фирмы решений. Расположение теория дает теоретическую основу для изучения места решений, фирм и домашних хозяйств на основе стоимости транспортировки и пространственных различий в доступности сырья и рынков сбыта мероприятий.

Литературы был выявлен ряд факторов, влияющих на эти решения о размещении. Кругман (1991), влиятельный работы подвел итоги 5 факторов: (а) расходы на производство и сбыт т.е. все трансакционные издержки включают транспортные расходы, местных заработной платы, налогов, субсидий и льгот; (б) Эффект масштаба (C) Деятельность конкретных прямых и обратных связей, близость к покупателям и продавцам, и местных достопримечательностей; (D), инноваций и распространения знаний, и (е) непредсказуемых событий случайно.

В любом месте, имея оптимальное всех вышеперечисленных факторов, было бы идеальным один для компании, чтобы найти. Этот процесс "агломерации" (или кластера) концентрируется многие фирмы в промышленных районах и зонах. Явление происходит потому, что эти фирмы понимают денежные выгоды от обмена специализированной влияющих факторов. Большой географической концентрации аналогичной фирмы могут также обеспечить эффект масштаба в производстве распределенных затрат. Кроме того, фирмы, которые используют те же технологии, более вероятно, сотрудничать друг с другом, обмениваться информацией об аналогичных: проблемы, с которыми они сталкиваются и пути развития новых технологий. (1) Таким образом, мы можем сказать, что кластеры высокой географической концентрацией и взаимозависимы сеть компаний связаны через покупатель-поставщик сети и / или общие факторы (Lall и Chakravorty, 2003). Эта идея "кластер 'зависит от межфирменных отношений, что снижает себестоимость продукции за счет снижения трансакционных издержек, с которыми сталкиваются компании. Таким образом, для максимальной прибыли фирмы, наличие хорошо развитой сети подобных фирм в регионе, является важным фактором для их решения месте.

На другом конце спектра находится 'промышленного инерции. Как происходят изменения в процессе производства и пригодности сырья частности сдвиг материалы (2) сокращение географических преимуществ и транспортной инфраструктуры происходит, старые промышленные районы ослабевать постепенно в течение очень длительного периода (3) и могут регенерировать новые отрасли самостоятельный.

Этот вопрос агломерации особенно важно для развивающихся стран они имеют относительно низкие уровни общей инвестиционной и экономической активности сосредоточена в одном или нескольких центров роста. Регионы не в состоянии привлечь динамично развивающихся отраслей не только характеризуется низкой производительностью, но и низкий относительный доход и уровень жизни. В Индии существует серьезный агломерации отраслей. Хотя, было несколько попыток по достижению пространственного распространения отраслей на основе политических мероприятий, таких, как стимулы, налоги, субсидии, лицензии и т.д., результатов не было лучшего. Рост предубеждения по-прежнему существуют, несмотря на эти политические стимулы для поиска. Ежегодный обзор данных промышленности за 2003 год показывает, что из 23 2-значный промышленности, Махараштра одной только концентрации 15 отраслей, а затем 5 в Тамил-Наду и 4 в Гуджарате.

До провозглашения независимости промышленности были в основном расположены в районе порта города, как Бомбей, Калькутту и Ченнаи и такие города, как Канпур, Агра т.д. поставлять в британской армии потребностей. После обретения независимости, несколько центров промышленности развитых, таких как Барода, Коимбатор, Бангалоре, Пуне, Хайдарабаде и Фаридабад. Эти новые центры росли в тех государствах, которые уже были созданы кластеры т.е. Барода вырос из кластеров в Бомбее и Коимбатор из Ченнаи и т.д. Таким образом, формирования кластеров в ряде мест был результатом существующих групп, а не следствием инфраструктурных объектов, которые распространяются соответствующие правительств штатов. Различные усилия правительств различных стран не привели к равно-пропорциональной оплаты сумм в условиях роста в развитых и отсталых районов в различных государствах. В самом деле, отсталые государства по-прежнему так и большая часть роста по-прежнему является несбалансированным. (4)

В этом контексте два важнейших вопросов возникает. Почему эти роста неясности существуют сегодня, несмотря на массовые упор, сделанный правительством для преодоления этих? И как важное значение имеют политические стимулы для привлечения фирм? В этой исследовательской мы постараемся ответить на эти вопросы.

Остальные статья организована следующим образом: Раздел 2 дает обзор литературы. В разделе 3 обсуждаются методологии. Для того, чтобы увидеть сможет ли объединение существует в индийской промышленности, необходимо выяснить меры агломерации для промышленности. Расчет агломерации мера является главной целью данной работы. Мера может быть использована для определения того, какие отрасли группируются и в котором государства. Вторая цель данного исследования заключается в разъяснении этих шаблонов. Это, однако, осуществляется на более разведочных масштаба и подробно рассматривается в разделе 4, где счет данных и переменных приведены. Результаты приведены в разделе 5. В заключительном разделе 6, с резюме и политические последствия данного исследования.

II. Обзор литературы

Там была растущей литературы как эмпирический, а также теоретические, для измерения агломерации и установить причины агломерации, а также эффекты агломерации на производительность в отрасли. Важные исследования включают Эллисона и Glaeser (далее Е.), (1997) и Морел и Sedillot (1997). В статье Е. теоретически разрабатывает агломерации мера и применяется это данные США. В статье сделана попытка найти связь меры с естественными преимуществами, и вторичные эффекты (агломерации внешних).

Там были аналогичные исследования, проведенные в Соединенном Королевстве (Девере и др.., 2002) и Франции (Морел и Sedillot, 1997). Последний, разрабатывает индекс, основанный на меры агломерации ЭП. Их мера слишком атрибуты месте решение растения, чтобы выгоды, полученные в естественное преимущество и / или внешних эффектов порожденных близости от других предприятий отрасли.

После точной количественной меры, разработанные для агломерации, можно оценить значение различных факторов. Розенталь и странных (2001) эконометрической оценки детерминант агломерации для производства американской промышленности с использованием индекса например, в качестве меры агломерации. Это исследование было проведено на трех уровнях; почтовый индекс, округа и государства. Исследование показало, что на рынке труда объединения (5) обладает самым мощным эффектом на всех трех уровнях.

Aharonson, Baum и Фелдман (2004) исследование воздействия детерминанты агломерации для биотехнологической промышленности в Канаде. Исследование показало, что R

Исследование Dohse и Steude (2003) использует 'мишени' подход, разработанный Эллисона и Glaeser для анализа пространственной концентрации 216, основанной на знаниях фирм официально зарегистрированной на бирже в немецком Neuer Markt (New Market) с другими фирмами. Анализ показывает, что Neuer Markt фирм, как правило, расположены в существующих агломераций других фирм, т.е. они группируются в богатых регионах с высокой производительностью труда и высокой плотностью хозяйственной деятельности.

Для развивающихся стран, таких как Индия, то едва ли существует какое-либо исследование изучает факторы, влияющие на агломерации. Одно из таких исследований является Резенди и Уилли (2003), бразильский промышленный ситуации. В исследовании анализируются последствия местной инфраструктуры и местных инициатив. Исследование показало, что бывший оказывает положительное воздействие в то время как последняя является незначительным по затрагивающим положение решения. Входной использования и распространения знаний, как представляется, позитивное влияние на агломерации.

В индийском контексте, только учиться, что существует, по Лалл и Chakravorty (2003). В исследовании анализируются агломерации предприятий обрабатывающей промышленности в столичных районах Мумбаи, Калькутте и Ченнаи. Результаты показывают, что теоретически ожидаемых пространственные отношения не поддерживаются эмпирические доказательства есть, отрасли с тем же профили труда и прочные отношения ввода-вывода, не обязательно совместного размещения. Исследование показало, что внутри столичной решения о размещении зависят от рынка земли и действия государства на рынке земли.

Ограничения существующих работы

Исследований, упомянутых выше, надежной, однако, Есть пути для дальнейших исследований. Не так много работы было сделано для развивающихся стран. Кроме того, роль детерминант агломерации, таких как развитие местной инфраструктуры и политики и т.д., в объяснении этого явления до сих пор не совсем ясно. В любом случае, промышленной агломерации не может быть только объяснить на уровне сектора переменных. Эмпирической литературы признал, что последний класс переменных имеет лишь частичный объяснительной силой, но анализ не был принят вперед в плане включения дополнительных объясняющих факторов.

Единственное исследование, в Индии (Lall и Chakravorty, 2003) на самом деле на высоком уровне агрегирования (трехзначный), когда формирования кластера в основном на 4-значный или даже на 5-значный уровне. Кроме того, их исследование концентрируется только на трех городах. Кластеризации в Индии не только на гораздо более низком уровне, но и в разных государствах. В настоящем исследовании заботится обо всех этих ограничений. Там существует какого-либо исследования в Индии, что является настолько широким, насколько это 1, с 21 штатов и союзных территорий (ЕТС) и 66 обрабатывающей промышленности на 4-цифровом уровне.

III. МЕТОДОЛОГИЯ

Использование завод (фабрика) уровне данные за 1997/98, от Ежегодный обзор промышленности (ASI), в настоящем документе исследуется географического выбора из 66 отраслей обрабатывающей промышленности на 4-цифровом уровне. Географического выбора этих отраслей учился в 21 штатах и союзных территориях (ЕТС) в Индийском субконтиненте. (6) Для того, чтобы найти географического выбора бумаги первого вычисляет степень агломерации в каждой из отраслей, и выясняет, в которых государства они объединены. Далее следуют проверки значимости различных факторов, влияющих на агломерации. Таким образом, основная задача требует составления агломерации меры, в то время как вторичная цель использует эту меру и строит разведочных эконометрические модели, чтобы выяснить, какие факторы влияют на этой агломерации.

Вычисление агломерации Мера-E-G индекс

Эллисон-Glaeser индекс используется в качестве меры агломерации. (7) Это мера агломерации в регионе, в рамках одной отрасли. Мера принимает во внимание, как естественных, так выгоды преимущества (например, Чайная промышленность требует определенного климата) и побочные доходы, которые получает компания за счет размещения у другой компании (например, в химической промышленности агломерации в штате Гуджарат за счет прямых и обратных связей) . Этот показатель разработан, наблюдая увеличение или уменьшение прибыли фирмы в зависимости от эффекта агломерации внешности. (8) Расчет этого показателя требует оценки коэффициента Джини пространственной (G), а индекс Херфиндаля (H) концентрации для каждой отрасли. Для того, чтобы вычислить G и H, данные о занятости в каждой отрасли в разных государствах, не требуется. Индекс получены на основе моделирования взаимодействия решения о размещении пары установок в промышленности. Если Т и 'т' растений конкретной отрасли 'у' в область 'я', то индекс будет Corr ([u.sub.li], [u.sub.mi]) = [лямбда], для " 1 'не равно' м '. Таким образом, [u.sub.li] = 1, если подразделение T конкретной отрасли 'у', находит в области 'я', 0 в противном случае.

Индекс например, для конкретной отрасли 'у' так: [[лямбда]. Sub.j] = G - (1 - [суммирование (я)] [X.sup.2.sub.i]) H / (1 - [суммирование (I) [X.sup.2.sub.i]) (1 - H),

В случае, если G = коэффициент Джини суммирования [т.е. более (я) ([S.sub.i] - [X.sub.i]) 2

[X.sub.i] = доля совокупной занятости в области производства I.

[S.sub.i] = доля занятых в отрасли в области I.

H = Херфиндаля индекс, [суммирование (K) [Z.sup.2.sub.k]

[Z.sub.k] = го доля завода на работу отрасли.

Коэффициент Джини сырой географическое измерение концентрации. Из вышесказанного ясно, что с увеличением G, гамма ([лямбда]) увеличивается, т. е. они положительно связаны между собой. Это концептуально ясно понять, так как чем больше производство единицы, расположенные в одном регионе, тем выше прочность агломерации. H, индекс Херфиндаля концентрации в отрасли, с другой стороны, изменяется обратно пропорционально гамма-излучения. Интуитивное объяснение этого состоит в следующем. Если взять крайний случай промышленности, имеющие только один завод, его местоположение должно быть в одном регионе. Это, как на коэффициент Джини будет изображать отрасли как весьма агломерации, хотя его выбор места можно было бы совершенно случайным образом. Значение Херфиндаля в этом случае будет высокой и, как следствие, снижение индекса гамма агломерации (г). Таким образом, чтобы избегать классификации промышленности агломерации только потому, что у него есть несколько номеров растений; обратной роль индекса Херфиндаля имеет решающее значение.

Гамма ([лямбда]) может быть представлена как избыток сырья географической концентрации (G) на производственные концентрации (H). Иными словами, это индекс географической концентрации промышленности, контроль за распределение по размерам растений.

В целом, индекс, который отражал сила агломерации внешних факторов, которые существуют в отрасли, принимает значения от минус 1 и плюс один. Очень агломерации промышленности, которое имеет Gamma ([лямбда]) больше, чем 0,05. Между 0,05 и 0,02 является умеренно агломерации промышленности и менее 0,02 это совершенно случайно распределенных бизнес.

Факторы, влияющие на агломерации

Обзор литературы (раздел 2) указывает, что агломерация в регионе из-за специфических факторов 2-те, которые связаны с внешними агломерации и те, которые включают природные и ценовые преимущества. Природные и экономические преимущества находятся на государственном уровне в то время как внешние агломерации обычно относятся к промышленности. Такие факторы, как государство внутренний продукт (ОСДП), наличие инфраструктуры (INFRA), тип управления (GOV) и труда профсоюзов (LABUN) в государства, проявление его природные и экономические преимущества, тогда как существование фирмы в определенном типе промышленности (скажем, программное обеспечение и биотехнологии т.д.) указывают на наличие инновационной переливов (НИЗ). Таким образом, модель будет:

[[Лямбда]. Sub.j] = F ([NSDP.sub.i], [INFRA.sub.i], [INSP.sub.ji], [LABUN.sub.i], [Gov.sub.i ]), где 'у' является отраслевым и "Я", является государство

Более подробная информация об этих переменных приведены в следующем разделе, который касается данных и переменных. Эконометрические модели, используемой для выяснения роли политики вызванных переменных через множественной линейной регрессии с использованием обыкновенных наименее Оценки площади.

IV. Вопросы, касающиеся данных

Требований к данным для расчета Индекса Е. распределение занятости каждой отрасли в каждом государстве. Эта информация доступна с момента публикации ASI, но только для промышленных предприятий на двузначном уровне. Используя данные на таких агрегированном уровне сделает результаты бессмысленными, как, например, клубы два различных отраслей промышленности, как пластмассы и каучука в один совокупный промышленности. Расчет результатов с использованием данных, относящихся к более DIS-агрегированном уровне, такие как 5-значный или даже 4-значного уровня, необходимого для надежности. При отсутствии данных о занятости в высших низком уровне, стоимость промышленного производства в каждой отрасли (15 отраслей на двузначном уровне) в каждом государстве, используется в качестве прокси, а не занятости. Эти данные можно получить в ASI, опубликованные ЦСУ. Таким образом, в настоящем исследовании использовал значения промышленного производства за год, 1997-98 гг. (9)

Обоснование для использования прокси

Причина, почему данные о занятости был использован ЭП и MS оценить промышленной агломерации является достижение точного измерения агломерации труда занятых в промышленности. Использование значения выходных данных, а не занятости смещает фокус внимания от труда только по отношению к другим факторам производства. Начиная с расчета индекса с точки зрения соотношения, фактическая рабочая часть уравнения не изменяются. Тем не менее, толкование гамма не является прямой вперед. Полученные с помощью гамма стоимости продукции дает нам концентрации промышленного производства в пространственное расположение, а не концентрации промышленного труда в конкретном месте. Хотя гамма, использующая данные о занятости атрибуты агломерации исключительно для рынка труда и объединения информации переливов в трудовых отношениях, это не может сказать о гамма рассчитывается с использованием стоимости произведенной продукции. Агломерации, как рассчитывается с использованием стоимости продукции, приходится смешивать рынка труда объединения, внешние эффекты, связанные с рынка труда, а также вторичные эффекты в отношении технологий капитала или один из двух.

Например, при вычислении гамма со значением выходных данных, мы могли бы ситуации высокой агломерации что связано с весьма капиталоемким методам производства, с очень небольшой труд, как и в случае Джамнагар (Гуджарат), нефтеперерабатывающего завода. В этом случае внешние агломерации будут высокими из-за других причин, не переливов труда, так как мало трудоемкости. Это, однако, не всегда будет так, как и в случае текстильной промышленности в штате Тамил-Наду, где высокая агломерации из-за высокой стоимости продукции также можно отнести к труду. При использовании гамма, предложенные Е.Г., высокой агломерации предполагает высокий уровень занятости труда в отраслях, и эти внешние агломерации связаны с переливами труда, чем любой другой, не тот случай, когда выход данных используется, как и в настоящей работе .

Вычислительный отраслевых агломерации

После принятия решения об использовании продукции в прокси-сервер, ASI публикации в печатных форм используется. (10) Эти данные на 5-значный уровне отрасли, падение в 15 2-значный промышленности (согласно классификации ASI) для каждого государства, падение примерно в 5000 отраслях промышленности для 21 государств и союзных территориях.

На следующем этапе, 5-значном уровне ASI промышленности дубинками в 4-значном уровне NIC (Национальная Классификация Industries). Клубы сократили отраслей в 79 4-значный промышленности уровне. Исходя из этого, коэффициент Джини, рассчитанные для этих 79 отраслей промышленности с использованием метода, описанного в Раздел 3.

CMIE (Центр мониторинга индийской экономики) издание дает продукт "стрелке" информация относительно индекса Херфиндаля. Чтобы сделать это совместимо с требованиями агломерации меры, каждое изделие соответствует с промышленными и среднем берется Херфиндаля для этой отрасли промышленности. Из-за отсутствия H-индекс для ряда продуктов группы, агломерации, индекс может быть рассчитан только для 66 отраслей, а не 79 4-значный промышленности уровне.

Факторы, влияющие на агломерации

Есть ряд факторов, которые должны иметь влияние на агломерации. С одной стороны, наличие инфраструктуры наличие, скажем, дороги, линии электропередач (избранный), теле-плотности (Tele), наличие кредита (IDBI) и т.д. ожидании агломераций растет. Кроме того, богатые государства (как определяется ее ОСДП), вероятно, для привлечения большего числа отраслей. С другой стороны, наличие сильных профсоюзов показывает огромную власть переговоров в руки рабочих, которые будут оказывать негативное влияние на размещение производства в государстве, и, следовательно, агломерации. 2 переменных учета этого труда профсоюзов, которые использовались в исследовании, среднее число споров на заводе (спора), и среднее число работников, участвующих в спорах на заводе (Disworker). Поскольку трудовые отношения профсоюзов вызывает материальных затрат, изучение ожидает, что выше материальных затрат в конкретном государстве, тем меньше вероятность фирмы является агломерат в этом государстве. Более квалифицированной рабочей силы порождает большие побочные эффекты. Это было вычислить в исследовании как отношение сотрудников к рабочим (Mgtstaff). Кроме того, таких отраслях, как электроника, фармацевтика и т.д., которые являются более R

Что касается управления, три переменных были использованы-государства доля преступлений визави все преступления Индии (Crimeshare); уровень преступности (Crimerate) и вид управления (социалистической либо) (Social). Для некоторых из таких факторов, как отношение инвестированного капитала на физический капитал (капитал) и ряд заводов за квадратный Кин. (Факт), априори трудно представить себе особую связь. Это потому, что эффект мог бы пойти в любую сторону. Если государство уже много заводов на единицу площади, это может привлечь больше за счет распространения и других внешних факторов. С другой стороны, большие агломерации может повысить мобильность рабочей силы и, следовательно, увеличения расходов на единицу (см. также сноску 5). Аналогичным образом аргументы могут быть предоставлены для государства, имеющего высокий коэффициент инвестированного капитала на физический капитал. Таким образом, число переменных привыкли видеть их воздействие на агломерации. Таблица 1 содержит определение, источник и ожидаемый знак переменных, используемых в анализе и 2 приведены сводные статистические данные различных переменных.

V. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ

Этот раздел дает результаты для обеих целей. В подразделе 5.1 дает индекс Например, для 66 отраслей промышленности. В подразделе 5.2 дает картину расположения этих отраслей в разных государствах. Далее следуют результаты эконометрических моделей в п. 5.3, которая изучает влияние политики в агломерации индийской промышленности.

1. Агломерация промышленности

Таблица 3 дает меру Е. нескольких наиболее и наименее агломерации промышленности. Е. меры показывает, что на государственном уровне, наиболее локализованы, 4-значный промышленность Услуги, связанные с полиграфией. После близки добывающих отраслей, в которых решения о размещении на основе наличия сырья, например, металл и т.д. определенных химических веществ Еще одним ожидаемым результатом является локализация структуры традиционных отраслях, местах, более или менее определяется исторической специализации некоторых регионах: кожа, обувь, одежду и столярному делу. Например, в кожевенной промышленности, в Ченнаи и Канпур, атрибуты ее происхождения, главным образом англичан, с тем чтобы поставки кожи к его армии. Агломерации рыбной промышленности могут видеть то, что они должны быть расположены в прибрежных районах и так далее. Эта общая тенденция в промышленности Индии похож на тенденции нашли в отраслях обрабатывающей промышленности США и французской обрабатывающей промышленности, установленные Эллисона и Glaeser (1997) и Морел и Sedillot (1999).

Из приведенной выше таблицы, это-ясно, что добывающие и традиционные отрасли являются наиболее локализованных промышленности. Промышленности с высокими технологиями, как и фармацевтической промышленности также входят в эту категорию. Мере локализованных промышленности являются продукты питания, как фрукты и овощи, хлебобулочные изделия, мукомольной продукции и т.д. Другие отрасли промышленности, которые попадают в эту категорию, пластмассы, керамика и т.д. Это также соответствует структуре нашли в США и французской обрабатывающей промышленности.

Таблица 4 ниже показывает, в какой пропорции каждой из отраслей на двузначном уровне сконцентрировано. Из таблицы видно, что в пищевой промышленности (например, промышленности код 15) не очень собирал на целом, поскольку около 90% промышленности подпадает под менее 0,02 категории (то есть как минимум агломерации). (11) С другой стороны, швейной промышленности (например, промышленности код 18) является весьма агломерации как это имеет значение гаммы превышает 0,05. Соответственно можно интерпретировать других отраслей бизнеса. Из таблицы видно, что почти одна треть промышленности весьма агломерации, в то время почти 3 / пятый промышленности разошлись.

2. Расположение План-первых 5 государств

Структуры расположения каждой из отраслей, получается путем продукт агломерации индекс каждой отрасли (например, гамма), а доля в отрасли производства в каждом государстве (например, [[лямбда]. Sub.i] * [S.sub . я]). Произведение 2 может способствовать в изучении структуры промышленных кластеров т.е. какие отрасли сосредоточены в рамках которой государства.

В таблице 5 приводится резюме в пятерку государств, где очень локализовано 15 предприятия расположены дюйма производителей рыбной продукции находятся в большей доли у прибрежных районах. Таких отраслях, как текстиль и одежда наиболее сосредоточены в штате Тамил Наду. Фармацевтика находятся главным образом в Махараштре и Гуджарате. Промышленности резиновых изделий находится в основном в штате Керала и Дели, в то время как в добывающих отраслях, как железо и сталь и цемент, известь и гипс можно найти в тех государствах, где сырье в изобилии.

На основании Е. мера, она может быть легко видеть, что индийской обрабатывающей промышленности очень агломерации. Расположение 6 наиболее агломерации промышленности - Дубление и выделка кожи, обработка рыбы, производство фармацевтических препаратов и химических веществ, обувь, железо и сталь, а также резиновые изделия свидетельствуют о том, что агломерации промышленности в основном расположены в нескольких государств, а именно: Тамилнаду, Махараштра , Гуджарат и Андхра-Прадеш. Это означает, что политики, проводимой с начала пятидесятых годов, чтобы разогнать промышленности, не были достаточно успешными.

3. Факторы, определяющие агломерации-поисковые результаты

Простая модель МНК выполняется для проверки значения "различных факторов, влияющих на агломерации. Тесты показывают наличие гетероскедастичности. Для решения этой проблемы эконометрических, взвешенных наименьших квадратов (WLS) метод. Следует отметить, что модель не может использовать все переменные как переменные, как уровень преступности и преступности доля оказываются взаимосвязаны. Переменные, такие как IDBI, избранный, ITI и ОСДП время в абсолютных цифрах, представить предвзятость в оценках, следовательно, были преобразованы в логарифма форме. Таблица 6 представлены результаты окончательной модели.

Как и ожидалось, оказывается, что такие факторы, как R

Анализ, таким образом, показывает, что политика в отношении факторов, которые влияют на агломерации в случае обрабатывающей промышленности Индии, не одни, достаточно для создания кластеров. Они вместе с другими неправительственными организациями политики в отношении таких факторов, как характер промышленности (в качестве прокси на R

VI. ВЫВОДЫ И ПОСЛЕДСТВИЯ ДЛЯ ПОЛИТИКИ

Это исследование делается попытка проанализировать агломерация фирм-производителей для индийского контекста. Он измеряет степень агломерации использованием агломерации мере определяется Эллисона и Glaeser (1997) на 66 обрабатывающей промышленности в 21 крупных государств и союзных Индии. Вопрос о том, где эти отрасли сосредоточены также найти ответ на это исследование. Анализа следует, что добывающие отрасли, как железо и сталь и цемент, известь и гипс, весьма агломерации и находятся в тех государствах, где сырье в изобилии. С другой стороны, в таких отраслях, как текстиль и одежда в основном сосредоточены в штате Тамил Наду. Фармацевтические фирмы расположены в основном в Махараштре и Гуджарате и промышленности резиновых изделий находится в основном в штате Керала и Дели. Анализ показывает, что агломерации промышленности в основном расположены в нескольких государств, а именно: Тамилнаду, Махараштра, Гуджарат и Андхра-Прадеш. Таким образом, доказательств указывает на то, что попытки правительства разойтись промышленные предприятия не были достаточно успешными. Даже в отношении 41 отраслей, которые окажутся весьма рассеяны, результаты должны быть рассмотрены с осторожностью. Это потому, что некоторые политики, как отсталые области развития и т.д.

находятся на уровне района. Даже если государство может показывать высокие индустриализации и имеющие все отрасли промышленности, они могут распространяться на несколько кварталов только, как и в случае Гуджарат, Махараштра и Андхра-Прадеш ..

Принимая еще один шаг вперед, это исследование также рассмотрели причины, по которым можно было бы отнести к этому объединению в Индийском субконтиненте, используя простой эконометрические модели. Эконометрические результаты показывают, что политика в отношении факторов, которые влияют на агломерации в случае обрабатывающей промышленности Индии, не одни, достаточно для создания кластеров. Они вместе с другими неправительственными организациями политики факторы, связанные с возможностью распространения также способствовать агломерации.

В последние годы, после либерализации 1991, роль государства как регулятора промышленных месте была существенно ограничена. Влияние политики = связанных факторов, которые влияют агломерации на убыль. Таким образом, с увеличением преобладание частного сектора, индустриализации, мы ожидаем, что промышленности будет более пространственно сосредоточены в ведущих промышленно развитых регионах. От правительства точки зрения, правительствами штатов можно реализовать те политики, которые являются эффективными для повышения конкурентоспособности государства. Факторы, которые вносят наибольший вклад в агломерации внешних, будь то связанных с политикой или нет, можно наблюдать из этого исследования и учитывать при разработке политики.

Исследования, хотя проливает свет на промышленных кластеров, имеет ряд возможностей для получения дальнейших исследований. Как уже упоминалось, при расчете индекса агломерации, изучение использования выходных данных. Использование данных о занятости, вместо выходных значений будет первым улучшению данной работы. Кроме того, анализ в другом месте до сих пор не могут определить отдельно агломерации внешних факторов и природных преимущество по издержкам. Осуществление выявления вклада 2 будет важным дополнением к литературе. Еще один канал для дальнейших исследований является проникнуть в динамику агломерации с течением времени, чтобы узнать больше о том, что побуждает кластера будет создана, а затем в конечном итоге растворяются в различных регионах.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Список отраслей обрабатывающей промышленности. (Полученные из последних Исполнителя классификации Manufacturing Industries на сайте SIA).

Отдел 15: Производство пищевых продуктов и напитков

Отдел 16: Производство табачных изделий

Отдел 17: Производство текстиля

Отдел 18: Производство одежды; выделка и крашение меха

Отдел 19: Дубление и выделка кожи, производство чемоданов, сумок, шорно-седельных изделий и обуви

Отдел 20: Производство древесины и изделий из дерева и пробки, кроме мебели, производство изделий из соломки и материалов для плетения

Отдел 21: Производство бумаги и бумажных изделий

Отдел 22: Издательское дело, полиграфическая деятельность, тиражирование записанных носителей информации

Отдел 23: Производство кокса, продуктов нефтепереработки и ядерного топлива

Отдел 24: Производство химической продукции

Отдел 25: Производство резиновых и пластмассовых изделий

Отдел 26: Производство прочих неметаллических минеральных продуктов

Отдел 27: Производство основных металлов

Отдел 28: Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования

ПРИЛОЖЕНИЕ B

РАЗНИЦА МЕЖДУ Е. И МЕРА MS агломерации

Единственная разница между индексом предложенный Эллисона и Glaeser и Морел и Sedillot заключается в оценке коэффициента Джини, который находится в числителе агломерации меры.

По словам Е. индекс, G = ([s.sub.i] - [x.sub.i]) 2

А по индексу, Морел и Sedillot, G = ([s.sub.i.sup.2] - [x.sub.i.sup.2])

Обе упомянутые G's, вычислить в любом случае, можно интерпретировать как меру сырой географической концентрации промышленности, поскольку они основаны на сравнении между географической структуры занятости / стоимость продукции для одной отрасли (измеряется [s.sub . я]) и совокупный (измеряется [x.sub.i]).

Разница ([s.sub.i] - [x.sub.i]) является положительным, если эта отрасль более широко представлены в регионах (т.е., где сосредоточена промышленность) и отрицательным, когда она представлена в меньшем количестве, т. е. где Общая доля занятости мала.

Ссылки

Aharonson B., Baum J. и Фельдман М. (2004), заимствование от соседей: выбор места предпринимателей. (<A HREF = "http://139.124.177.94/proxim/viewpaper.php?id=227

Девере депутат, Гриффит, Р. Симпсон, H. (2004), "Географическое распределение производственную деятельность в Великобритании," Региональный науки и экономики города, Vol. 34 (5), 533-64.

Dohse Д. и Steude S. (2003), "Концентрация, Coagglomeration и Вторичные эффекты: География Новой Фирмы рынка в Германии", документ, представленный на 43-й Европейский конгресс Региональная ассоциация науки, Финляндия, 27-30 августа.

Эллисон Г., Glaeser Е. (1997), "Географическая концентрация промышленности в США Производство: Случайный выбор подход", Журнал политической экономии ", Vol. 105 (5), 889-927.

ПИ (2000), "Справочник по вопросам промышленной политики и статистики-2000, Министерство торговли и промышленности, правительство Индии.

Kathuria, В. В. Тевари (2006), 'венчурного капиталиста инвестиционных решений Чего они ищут? Изучение индийской биотехнологической промышленности, документ, представленный на первой ежегодной Макса Планка Индии Семинар был проведен в Бангалоре в течение 28-30 марта 2006 года.

Кругман П. (1991), "Повышение возврат географической и экономической, Журнал политической экономии", Vol. 99, 483-99.

Лалл С. и Chakravorty S. (2003), Экономическая география Промышленные Район в Индии, документ, подготовленный для проекта УООН / МНИИЭР конференции по пространственному Неравенство в Азии, Университет Организации Объединенных Наций центра, Токио.

Морел Ф. и Sedillot B. (1999), 'меры по географической концентрации по-французски обрабатывающей промышленности, региональной науки и экономики города, Vol. 29, 575-604.

Резенди М. и Уилли R. (2003), "Промышленная Расположение и местной политики стимулирования в Бразилии: эмпирическое исследование, федерального университета Рио-де-Жанейро, Институт экономики.

С. Розенталь и странных W. (2001), "Детерминанты агломерации, журнал экономики города", Vol. 50, 191-229.

<a target="_blank" href="http://www.labour.nic.in/lcomm2/2nlc-pdfs/Chap3.pdf" rel="nofollow"> www.labour.nic.in/lcomm2/2nlc- pdfs/Chap3.pdf </ A> доступ в апреле 2005 года (Национальная комиссия по вопросам труда (2000): по промышленному развитию и прогресс после обретения независимости).

VINISH KATHURIA

СЯМ школа управления, ИИТ Bombai, Powai

AVANTI Сьюзан Джордж

HSBC, Москва

(1.) В последнее время понятие ИТ-парк или био-технологический парк использует эти характеристики очень агломерации. Для доказательства роли парк био-технологии, обратитесь Kathuria и Тевари (2006).

(2.) Два интересных примеров из них замещения алюминия меди в электрических установок и медный кабель заменяется волоконно-оптических телекоммуникационных.

(3.) Спад в текстильной промышленности в Манчестере (Великобритания) и Ахмедабад (Индия) являются классическими примерами.

(4.) Источник: Правительство Индии, Министерства промышленности Республики Беларусь: Заявление по вопросам промышленной политики (1991).

(5.) На рынке труда объединения представляет собой явление, где кластеров фирм создания объединенного рынка, работникам, имеющим глубокие специальные знания, необходимые для этих фирм (Krugman, 1991). Такой рынок идет на пользу производителей (скрыть нехватку рабочей силы), а также рабочих (меньше уровень безработицы). Тем не менее, такие объединения на рынке труда могут иметь отрицательное влияние на долгосрочной занятости, а текучесть кадров может быть больше. Эта задача решается в настоящее время ощущается в индустрии программного обеспечения в Banagalore, когда подразделения переходят в менее крупных населенных пунктах, как Чандигарх, с тем чтобы положить конец этой убыли.

(6.) Государства и союзных выбраны: Андхра-Прадеш, Ассам, Бихар, Гуджарат, Харьяна, Химачал-Прадеш, Джамму

(7.) Индекс предложенный Морел и Sedillot является незначительным изменением Е. индекс. Краткое сравнение 2 приведен в Приложении B.

(8.) Подробное описание строительства мера Е. см. Эллисон и Glaeser (1997).

(9.) Выбор 1997-98 гг не является произвольным. Она регулируется доступность данных для других переменных, должны оказывать влияние на агломерации.

(10.) Несмотря на наведение справок в Дели и Калькутте от распространителей правительства и публикации ЦСУ также, мы не могли бы достать данные в электронном формате.

(11.) Эта классификация основана на [лямбда] такой же, как используется Эллисона и Glaeser и Морел и Sedillot в своих исследованиях.