Klasterių poveikis Baltijos šalių ekonomikai ir inovacijoms

LTDisertaciją sudaro trys pagrindinės dalys. Pirmoje dalyje klasterio sąvoka plačiai aptariama įvairių teorinių koncepcijų kontekste, daugiausia dėmesio skiriant kelioms dominuojančios koncepcijoms: naujai ekonominei geografijai ir konkurencingumui. Nepaisant skirtingo klasterio apibrėžimo, abejos teorinės prieigos teigia, kad klasteriai yra masto ekonomijos regione rezultatas. Klasterio sąvoka yra plačiai naudojama mokslininkų ir politikų. Tačiau, kai sąvoka taikoma skirtingose teorinėse prieigose, kyla jos neapibrėžtumas. Tą įrodė atlikta skirtingų klasterių nustatymo metodų, kurie buvo panaudoti įvairiose šalyse, analizė, atlikta antroje darbo dalyje. Šioje darbo dalyje buvo išanalizuoti ir palyginti klasterių įtakos ekonomikai ir inovacijoms regionuose metodai. Poveikio ekonomikai modeliuose, naudojant regresijos modelius, daugiausia tiriami įvairūs užimtumo kintamieji: užimtumas ir jo augimas, vidutinis metinis darbo užmokestis ir jo augimas. Klasterių įtakos inovacijoms modeliai dažniausiai paremti žinių gamybos funkcija, o patentai yra pagrindinis priklausomas kintamasis. Nepaisant kai kuriuose tyrimuose pateiktų įrodymų, kad produktyvumo didėjimas yra pagrindinis verslo klasterių eknominės veiklos rezultatas, šio darbo autorės žiniomis, produktyvumo charakteristika nebuvo naudojama klasterių nustatymui regione. Tad klasterio identifikavimo algoritmas trims Baltijos šalims (Estijai, Latvijai ir Lietuvai) buvo sudarytas naudojant užimtumo ir produktyvumo kintamuosius, ir pritaikytas trečiojoje darbo dalyje. Šioje dalyje buvo atlikta identifikuotų klasterių poveikio ekonomikai ir inovacijoms analizė, pritaikius panelinius ir regresinį modelius.

ENThe thesis consists of three main parts. In the first part, the concept of a cluster is widely discussed in different theoretical approaches, mainly focusing on two main streams: new economic geography and competitiveness. Despite different cluster definition, both theoretical streams assume that clusters are the result of the scale of economy in a region. Even though cluster term is widely accepted by research and political community, it has uncertainty while applying in different theoretical regional economics concepts. This was proved by analyzing different cluster identification methods in different countries in the second part of the thesis. In addition, the methods of clusters’ impact on the economy and innovation in the regions were analyzed and compared in this part of the thesis. Models for impact on economy assessment mainly exploit various employment variables such as employment itself and its growth, average annual wage and its growth using regression models. Models for clusters’ impact on innovation mainly exploit patents as dependent variables using knowledge production approach. Despite some proves of productivity growth as the main result of clustering business’ economic activities, productivity according to the best of thesis author’s knowledge was not used to identify clusters in a region. Thus, the cluster identification algorithm was constructed for three the Baltic States (Estonia, Latvia, Lithuania) done by exploiting employment and productivity variables and tested in the third part of the thesis. Identified clusters’ impact on the economy were explored by using panel data and regression analysis.