A regionális innovációs potenciál és a regionális versenyképesség kapcsolata DR. LUKOVICS MIKLÓS Szegedi Tudományegyetem Gazdaságtudományi Kar Közgazdaságtani és Gazdaságfejlesztési Intézet „Innovációs képesség, versenyképesség, jólét” szakmai kerekasztal beszélgetés Szeged, 2010. július 1.
Az előadás felépítése A regionális innovációs potenciál és a regionális versenyképesség kapcsolatának elméleti megközelítése (Lukovics M. – Rittgasszer I. – Wéber V.) Teoretikus megközelítés (pl. alapfogalmak) Demonstrációs modellek Kiterjesztés Az innováció szerepe a legjelentősebb versenyképességi jelentésekben (Lukovics M.) Empirikus vizsgálatok (Lukovics M. – Kovács P.)
Kiindulás
Teoretikus összefüggések Baross grant
Demonstrációs modellek
Demonstrációs modellek (2)
Demonstrációs modellek (3)
Innováció és versenyképesség az EU dokumentumaiban Lisszabon, Göteborg Lipcsei Charta, Európai Területfejlesztési Menetrend A Strukturális Alapok célkitűzései, 2007–2013 Közösségi Stratégiai Iránymutatások, CSG Versenyképességi és Innovációs Keretprogram, VIK Versenyképesség és innováció az EU 246 operatív programjában
A versenyképesség és az innováció kapcsolatának kiterjesztése
A versenyképesség és az innováció kapcsolatának kiterjesztése
Versenyképesség, innováció, tudás modellje Huggins – Izushi (2008) 73. o
Kreativitás, innováció versenyképesség lineáris modellje Swann – Birke (2005) alapján saját szerkesztés
A kreativitás, az innováció és a versenyképesség “értelmezési tartományai” Carayannis – Gonzalez (2003)
A kreativitás, az innováció és a versenyképesség Double Helix modellje
Innováció a versenyképességi jelentésekben Országos szint: WEF GCR 2009-2010 IMD WCY 2009-2010 ECI 2006-2007 BERR 2008 PCI Forfás ACR 2009 WB KEI 2008 European Inn. Scoreboard Regionális szint: BERR REPI 2009 BHI 2008 ACR Croatia 2008 Éstonian Comp. R. Puget Sound 2008 Lithuanian RCI 2009 Német régiók 2003 Portugál régiók 2004 Lengyelország World Bank 2008
Tanulságok Bizonyos indikátorok előfordulási gyakorisága: a fajlagos szabadalmak száma domináns mutatónak tekinthető, amely az áttekintett 17 indikátorkészletből 13-ban megjelenik. Szintén kiemelt mutatónak tekinthető a teljes K+F kiadásnak a GDP %-ában számított mértéke, azonban egyre több helyen jelenik meg a teljes K+F kiadás felbontásának igénye a kormányzati, üzleti és felsőoktatási szféra K+F kiadásaira. Outputindikátorok súlyának növekedése az inputindikátorokkal szemben. Egyre több versenyképességi jelentésben jelenik meg az a követelmény, hogy az innovációs eredmények ipari hasznosításra is kerüljenek. Ebből kifolyólag kerültek bele az indikátorkészletekbe az egyetem-ipar együttűműködését számszerűsíteni próbáló mutatók. Újdonságként jelentkezik a legfrissebb versenyképességi jelentésekben egyfajta szektorális lehatárolás: több helyen elkülönítik a high-tech vagy és/vagy az IKT szektort.
Empirikus elemzés módszertana Komplex fogalmak és kategóriák Mutatószám-rendszerek Többváltozós adatelemzési módszerek Megfelelő adatbázis
Célok Két adatbázis létrehozása (jelentős problémák) Versenyképesség (78 mutató [2010]) Innovációs potenciál (17 mutató) A 174 kistérség tipizálása és elemzése (klaszterezés, MDS) Versenyképességi szempontból Innovációs potenciál szempontjából A kistérségek rangsorolása Az eredmények összevetése (klasztertípusok közötti átfedések, rangsorok közötti rangkorreláció vizsgálata, kontingenciatábla vizsgálata)
A 174 kistérség tipizálása versenyképességi szempontból Adatállomány: egységes versenyképességi definícióra az azt kibontó piramis-modellre támaszkodva Alapkategóriák: 15 mutató Alaptényezők: 32 mutató Sikerességi faktorok: 31 mutató A magyar kistérségek versenyképességének komplex elemzése Two-step klaszteranalízissel és többdimenziós skálázással, majd az eredmények kiterjesztése az urbánus-rurális dimenzió mentén
Versenyképességi típusok
Elméleti versenyképességi kistérség-típusok Magyarországon
A 174 kistérség tipizálása innovációs potenciál szempontjából Adatállomány: 17 mutató A magyar kistérségek innovációs teljesítményének komplex elemzése Two-step klaszteranalízissel és többdimenziós skálázássa
Az innovációs teljesítmény szerinti térségtípusok Magyarországon
A magyar kistérségek versenyképességének és innovációs teljesítményének összehasonlító elemzése Az eredmények összevetése három viszonyítási rendszerben: milyen versenyképességi és innovációs teljesítmény szerinti klaszterkombinációk fordulnak elő kistérségek versenyképességi és innovációs teljesítmény szerinti rangsorának kapcsolata versenyképesség és az innovációs teljesítmény MDS által nyert komplex indikátorának kapcsolata
Versenyképesség és Innovációs teljesítmény szerinti klaszter kombinációk Megnevezés Innovációs teljesítmény klaszterei Összesen relatíve erős innovációs teljesítményű kistérségek közepes innovációs teljesítményű kistérségek relatíve gyenge innovációs teljesítményű kistérségek innovációs teljesítményt nem végző kistérségek Versenyképesség klaszterei Relatíve erős versenyképességű rurális kistérség 1 2 Relatíve erős versenyképességű urbánus kistérség 6 11 17 Közepes versenyképességű rurális kistérség 3 26 Közepes versenyképességű urbánus kistérség 10 16 29 Relatíve gyenge verseny-képességű rurális kistérség 50 36 89 Relatíve gyenge verseny-képességű urbánus kistérség 7 28 94 45 174
2. A kistérségek versenyképességi és innovációs teljesítmény szerinti egydimenziós skálázások rangsorai közötti kapcsolat Spearman-féle rangkorrelációs együttható értéke: 0,657 → szignifikáns, pozitív irányú, közepesnél erősebb kapcsolat a két rangsor között
3. A versenyképesség és az innovációs teljesítmény MDS által nyert komplex indikátorának kapcsolata (r=0,73)→ versenyképesebb kistérségek nagyobb innovációs teljesítménnyel is rendelkeznek
Következtetések A térségi versenyképesség és az innováció között nagyon fontos kapcsolódási pontok vannak A relatíve erős innovációs teljesítményű kistérségek mindegyike relatíve erős versenyképességű, urbánus kistérség egyúttal Az innovációs teljesítményt nem folytató kistérségek jórészt relatíve gyenge versenyképességű, urbánus kistérségek Az innovációs teljesítmény a térségi versenyképességnek egy nagyon komoly mozgatórugója
KÖSZÖNÖM A MEGTISZTELŐ FIGYELMET! Dr. Lukovics Miklós Szegedi Tudományegyetem GTK miki@eco.u-szeged.hu