Классификация региональных инновационных систем Польши

Современная научная литература подчеркивает значение региональной и местной инновационной среды. Поскольку производительность региональных инновационных систем может существенно различаться в зависимости от особенностей ресурсов и инфраструктуры, понимание подобных отношений может иметь важные последствия для региональной и инновационной политики. Цель исследования - классификация региональных инновационных систем в Польше в соответствии с их инновационными потенциалом и эффективностью. Проведенный анализ охватывает 72 субрегиона Польши (классифицированных как NUTS 3 в Номенклатуре территориальных единиц статистики) в 2004-2016 гг. Классы региональных инновационных систем определены на основе комбинации линейного и функционального подходов, а также данных из опубликованных и неопубликованных источников. Ввиду различий инновационных систем по географическому положению субрегионы NUTS 3 поделены в зависимости от их нахождения в пределах или за пределами метрополии. Модели панельных данных со случайными эффектами проанализированы отдельно для этих двух групп. В исследовании определены общие детерминанты инновационной производительности для обоих типов NUTS 3: доля инновационных промышленных предприятий, доля промышленности, уровень безработицы и занятость в НИОКР. Затем субрегионы были отнесены к каждому из двух проанализированных типов в соответствии с индексами выходных и входных данных, причем последний был рассчитан как невзвешенное среднее значение. Наконец, субрегионы были сгруппированы на основе индивидуальных данных для детальной оценки их инновационного потенциала. Для этой цели был применен кластерный анализ с использованием метода k-средних с максимальным кластерным расстоянием. Результаты показали, что состав классов (нахождение в пределах/за пределами метрополии) в 2004-2016 гг. остается нестабильным, как и состав кластеров, определенных входными данными, что подтверждает изменения потенциала в обоих типах региональных инновационных систем. Исходя из этого, можно предположить, что региональные инновационные системы в Польше находятся в процессе развития. В дальнейших исследованиях следует оценить эффективность региональных инновационных систем, учитывая как различия между двумя группами субрегионов, так и другие внешние факторы, определяющие эффективность инновационных процессов.The literature emphasises the role of regional and local innovation environment. Regional Innovation Systems show differences in innovation outputs determined by different inputs. Understanding these relationships can have important implications for regional and innovation policy. The research aims to classify Regional Innovation Systems in Poland according to their innovation capacity and performance. The analysis covers 72 subregions (classified as NUTS 3 in the Nomenclature of Territorial Units for Statistics) in 2004-2016. Classes of Regional Innovation Systems in Poland were identified based on a combination of linear and functional approaches and data from published and unpublished sources. It was assumed that innovation systems in Poland differ due to their location in metropolitan and non-metropolitan regions, thus, the Eurostat NUTS 3 metro/non-metro typology was applied for this purpose. Panel data regressions as models with individual random effects were estimated separately for metropolitan and non-metropolitan groups of subregions. The study identified common determinants of innovation outputs in both NUTS 3 types: share of innovative industrial enterprises, industry share, unemployment rate, and employment in research and development. Next, NUTS 3 were classified within each of two analysed types in line with output- and in-put-indices, the latter being calculated as non-weighted average of significant inputs. Last, the subregions were clustered based on individual inputs to enable a more detailed assessment of their innovation potential. The cluster analysis using k-means method with maximum cluster distance was applied. The results showed that the composition of the classes identified within metropolitan and non-metropolitan systems in 20042016 remains unstable, similarly to the composition of clusters identified by inputs. The latter confirms the changes in components of the capacity within both Regional Innovation System types. The observed situation allows us to assume that Regional Innovation Systems in Poland are evolving. In further research, the efficiency of Regional Innovation Systems should be assessed, taking into account the differences between metropolitan and non-metropolitan regions as well as other environmental factors that may determine the efficiency of innovative processes.Статья подготовлена при поддержке Национального научного центра Польши (UMO 2017/25/B/HS4/00162).The article has been prepared with the support of the National Science Centre Poland (UMO 2017/25/B/HS4/00162)

Foreign direct investment and employment: host country experience

This study investigates the effect of foreign direct investment (FDI) on employment creation and wages in Ghana. A simultaneous panel regression model is used in estimating the effect FDI has on employment and wages. The results of this study indicate that FDI has a statistically significant and positive effect on employment levels in Ghana, but has an insignificant effect on wages. FDI can greatly augment domestic efforts by creating more jobs in the economy. The results clearly demonstrate that FDI flows affect employment quantitatively, but not necessarily qualitatively. The study identifies other factors including, productivity, wages, sub-sector, and location as important in influencing employment levels. Also, productivity, labour union, firm size, sub-sector, and location are noted as significant in affecting wages in Ghana. The main value of this paper is in respect of the fact that it provides insight into the effects of FDI flow on employment from a host country perspective. The study recommends that FDI should be considered as an integral part of the Ghanaian economic policy in order to spur on economic growth.foreign direct investment, employment, wages, Ghana,