Intensywność nakładów na badania i rozwój w regionach Unii Europejskiej w ujęciu przestrzennym
cytuj
pobierz pliki
RIS BIB ENDNOTEWybierz format
RIS BIB ENDNOTEData publikacji: 12.2018
International Business and Global Economy, 2018, Tom 37, s. 142 - 156
https://doi.org/10.4467/23539496IB.18.010.9383Autorzy
Celem opracowania jest sprawdzenie, czy występuje przestrzenna autokorelacja między regionami NUTS2w UEw intensywności nakładów na B+R. Wykorzystano trzy metody badawcze: studia literaturowe, analizę danych dotyczących udziału nakładów na B+R w PKB regionów oraz statystykę Morana I, która jest podstawową miarą zależności między obserwacjami w przestrzeni geograficznej. Przeprowadzone badanie wykazało brak globalnej i lokalnej autokorelacji prze- strzennej opartej na odwrotności geograficznej odległości między NUTS 2. Stwierdzono natomiast istnienie słabej dodatniej autokorelacji przestrzennej opartej na posiadaniu wspólnej granicy, tak w ujęciu globalnym, jak i lokalnym. W przestrzeni europejskiej zidentyfikowane zostały dwa klastry (obejmujące trzy regiony w Belgii oraz pięć regionów w Niemczech). Wobec znaczących dysproporcji przestrzennych między regionami w UE występowanie klastrów stano- wi zjawisko rzadkie. Dla powstania klastra regionów o wysokiej intensywności B+R niezbędne jest sąsiedztwo regionów posiadających ośrodki metropolitalne, z rozbudowaną infrastrukturą akademicko-badawczą oraz rozwiniętą sferą biznesu, silnie zaangażowaną w B+R, a ponadto specjalizacja regionalna w podobnych branżach o wysokiej wiedzochłonności.
R&D intensity in the European Union’s regions – spatial approach
Abstract
The aim of the study is to verify the existence of spatial autocorrelation among the EU NUTS 2 regions in the case of R&D intensity. Three research methods were used, namely literature studies, analysis of data on the share of expenditure on R&D in regional GDP, and Moran I statistics which is the basic measure of spatial dependencies between observations in the geographical space. The study showed that there exists neither global nor local spatial autocorrelation based on the inverse geographical distance among NUTS 2. However, it was found that there is a weak positive spatial autocorrelation based on having a common border both globally and locally. Two clusters have been identified in the European space (covering three regions in Belgium and five regions in Germany). In view of the significant spatial disparities between EU regions, the occurrence of clusters is a rare phenomenon. For the establishment of a cluster of regions with high R&D intensity, it is necessary to have metropolitan centers with extensive academic and research infrastructure, developed business strongly involved in R&D, and regional specialization in similar highly knowledge-intensive industries.
Alexiadis S., Korres G.M., 2010, Adoption of Technology and Regional Convergence in Europe, European Spatial Research And Policy, vol. 17, no. 2.
Archibugi D., Filippetti A., 2011, Is the Economic Crisis Impairing Convergence in Innovation Performance across Europe?, Journal of Common Market Studies, vol. 49, issue 6.
Aristovnik A., 2014, Efficiency of the R&D Sector in the EU-27 at the Regional Level. An Application of DEA, MPRA Paper, no. 59081.
Bachtler J., Wren C., 2006, Evaluation of European Union Cohesion policy. Research questions and policy challenges, Regional Studies, no. 40:02.
Barber M.J., Scherngell T., 2013, Is the European R&D Network Homogeneous? Distinguishing Relevant Network Communities Using Graph Theoretic and Spatial Interaction Modelling Approaches, Regional Studies, no. 47:8.
Benos N., Karagiannis S., Karkalakos S., 2015, Proximity and growth spillover in European regions. The role of geographical, economic and technological linkages, Journal of Macroecono- mics, vol. 43.
Bilbao-Osorio B., Rodríguez-Pose A., 2004, From R&D to innovation and economic growth in the EU, Growth and Change, vol. 35, no. 4.
Bottazzi L., Peri G., 2002, Innovation and Spillovers in Regions. Evidence from European Patent
Data, IGIER – Universita Bocconi Working Paper, no. 215. Cliff A.D., Ord J.K., 1973, Spatial Autocorrelation, Pion, London.
Cliff A.D., Ord J.K., 1981, Spatial Process. Models and Applications, Pion, London.
Dominicis L. de, Florax R.J.G.M., Groot H.L.F. de, 2011, Regional Clusters of Innovative Activity in Europe. Are Social Capital and Geographical Proximity the Key Determinants?, Tinbergen Institute Discussion Paper, no. 11-009/3, Tinbergen Institute, Amsterdam – Rotterdam.
European Commission, 2009, Europe’s regional research systems. Current trends and structures, European Commission, Brussels.
European Commission, 2018, Regional Innovation Monitor Plus, baza danych, https://ec.europa. eu/growth/tools-databases/regional-innovation-monitor/ [dostęp: 30.01.2018].
European Union, 2017, Eurostat regional yearbook. 2017 Edition, European Union, Luxembourg. Eurostat, 2017, General and regional statistics, baza danych, http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=rd_e_gerdreg&lang=en [dostęp: 07.03.2017].
Eurostat, 2018, General and regional statistics, baza danych, http://appsso.eurostat.ec.europa. eu/nui/show.do?dataset=rd_e_gerdreg&lang=en [dostęp: 10.01.2018].
Frietsch R., Rammer Ch., Schubert T., 2015, Heterogeneity of Innovation Systems in Europe and Horizon 2020, Intereconomics, no. 1.
Furková A., Chocholatá M., 2017, Interregional R&D spillovers and regional convergence. A spatial econometric evidence from the EU regions, Equilibrium. Quarterly Journal of Econo- mics and Economic Policy, vol. 12, no. 1.
Goodchild M.F., 1986, Spatial Autocorrelation, Geo Books, London.
Gossling T., Rutten R., 2007, Innovation in Regions, European Planning Studies, vol. 15, no. 2.
Kopczewska K., 2006, Ekonometria i statystyka przestrzenna, CeDeWu, Warszawa.
Maggioni M.A., Uberti T.E., 2007, Inter-regional knowledge flows in Europe. An econometric analysis, [w:] Applied Evolutionary Economics and Economic Geography, ed. K. Frenken, Edward Elgar, Cheltenham – Northamptom.
Martín C., Mulas-Granados C., Sanz I., 2005, Spatial distribution of R&D expenditure and patent applications across EU regions and its impact on economic cohesion, Investigaciones Regionales, nr 6.
McCann Ph., Ortega-Argilés R., 2015, Smart Specialization, Regional Growth and Applications to European Union Cohesion Policy, Regional Studies, no. 49:8.
Moran P.A.P., 1948, The Interpretation of Statistical Maps, Journal of the Royal Statistical Society, no. 10 (B).
Moran P.A.P., 1950, Notes on Continuous Stochastic Phenomena, Biometrika, vol. 37, issue. 1.
Narula R., Santangelo G.D., 2009, Location, collocation and R&D alliances in the European ICT industry, Research Policy, no. 38.
Paas T., Vahi T., 2012, Economic Growth, Convergence and Innovation in the EU Regions, Estonian Discussions on Economic Policy, vol. 20, no. 1.
Peiro-Palomino J., 2016, European regional convergence revisited. The role of the intangible assets, The Annals of Regional Science, vol. 57, issue 1.
Piras G., Postiglione P., Aroca P., 2012, Specialization, R&D and productivity growth. Evidence from EU regions, The Annals of Regional Science, no. 49.
Polasek W., Sellner R., 2013, Does Globalization Affect Regional Growth? Evidence For Nuts-2 Re- gions In Eu-27, Law and Economics Review, vol. 4, no. 1.
Rodríguez-Pose A., 2015, Leveraging research, science and innovation to strengthen social and regional cohesion, European Union, Luxembourg.
Stephan A., Happich M., Geppert K., 2005, Regional Disparities in the European Union. Convergence and Agglomeration, Working paper series, Europa-Universität Viadrina Frankfurt, no. 4.
Sterlacchini A., 2008, R&D, higher education and regional growth. Uneven linkages among European regions, Research Policy, no. 37.
Veugelers R., Cincera M., 2015, How to Turn on the Innovation Growth Machine in Europe, Intereconomics, no. 1.
Oficjalne strony internetowe regionów:
Antwerpia, https://www.provincieantwerpen.be/provinciebestuur.html [dostęp: 26.01.2018].
Badenia-Wirtembergia, https://rp.baden-wuerttemberg.de/rpk/Seiten/default.aspx [dostęp: 27.01.2018], https://www.wolfsburg.de/ [dostęp: 28.01.2018].
Brabancja Flamandzka, https://www.vlaamsbrabant.be/ [dostęp: 26.01.2018].
Brabancja Walońska, http://www.brabantwallon.be/bw/ [dostęp: 26.01.2018].
Brunszwik, https://www.hannover.de/en [dostęp: 28.01.2018].
Darmstadt, https://rp-darmstadt.hessen.de// [dostęp: 25.01.2018].
Górna Bawaria, https://www.welcomedahoam.com/en/future/ [dostęp: 26.01.2018].
Region Stołeczny, https://www.regionh.dk/english/Pages/default.aspx [dostęp: 28.01.2018].
Stuttgart, https://www.region-stuttgart.org/andere-laender/english/ [dostęp: 27.01.2018].
Styria, http://www.verwaltung.steiermark.at/ [dostęp: 28.01.2018].
Środkowa Frankonia, http://www.bezirk-mittelfranken.de/index.php?id=609 [dostęp: 25.01.2018],
http://www.regierung.mittelfranken.bayern.de/ [dostęp: 25.01.2018].
Środkowe Pireneje, http://www.midipyrenees.fr/ [dostęp: 28.01.2018].
Tybinga, http://www.tuebingen.de/en/ [dostęp: 27.01.2018].
Informacje: International Business and Global Economy, 2018, Tom 37, s. 142 - 156
Typ artykułu: Oryginalny artykuł naukowy
Tytuły:
R&D intensity in the European Union’s regions – spatial approach
Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Kraków, Polska
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Polska
Publikacja: 12.2018
Status artykułu: Otwarte
Licencja: Żadna
Udział procentowy autorów:
Korekty artykułu:
-Języki publikacji:
PolskiLiczba wyświetleń: 1436
Liczba pobrań: 1019