Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 209 DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-6840-2014-25 VLIV INOVAČNÍHO POTENCIÁLU NA ROZVOJ ŽIVOTNÍCH PODMÍNEK OBYVATELSTVA ZEMÍ STŘEDNÍ A VÝCHODNÍ EVROPY THE INFLUENCE OF INNOVATION POTENTIAL ON LIVING CONDITIONS DEVELOPMENT OF CENTRAL AND EASTERN EUROPEAN COUNTRIES POPULATION ING. PAVEL ZDRAŽIL Ústav regionálních a bezpečnostních věd Fakulta ekonomicko-správní Univerzita Pardubice Institute of Regional and Security Sciences Faculty of Economics and Administration University of Pardubice * Studentská 95, 532 10 Pardubice, Czech Republic E-mail: Pavel.Zdrazil@upce.cz Anotace Význam znalostí a z nich pramenících inovací je neodmyslitelnou součástí doktríny moderního ekonomického uvažování, přes veškerý existující potenciál však lze jejich proliferaci spatřovat především v rámci výkonnostně orientovaných studií. Orientace výzkumu inovací v kontextu neodvozeného cíle veškerého pokroku, tedy rozvoje kvality lidského života bývají, snad pro přílišnou abstraktnost samotného pojmu, mnohdy spíše upozaďovány. Ambicí předkládaného příspěvku je tak tuto niche částečně vyplnit, neboť je jeho cílem zhodnotit zda a jakým způsobem se inovační potenciál projevuje na rozvoji životních podmínek obyvatelstva regionů zemí střední a východní Evropy. Dosažené závěry nejsou vzhledem ke složitosti celé problematiky vůbec jednoznačné. Ačkoliv byly u regionů s analogickou dynamikou vývoje inovačního potenciálu zjištěny jisté paralely v kontextu dynamiky rozvoje životních podmínek obyvatelstva, nepodařilo se identifikovat logicky předpokládané závislosti, které by zmíněný vývoj uspokojivě vysvětlovaly. Klíčová slova inovační potenciál, životní podmínky, střední a východní Evropa Annotation The impact of knowledge and their resulting in innovation is an essential part of modern economy theory tenet. All the given potential of innovation beyond, their proliferation beholds in the terms of performance oriented studies foremost. The innovation oriented research in the context of inherent goal of every development, thus the development of human life quality are being much often rolled-out instead, possibly for deep abstraction of the term itself. The ambition of this paper is to partially fill this niche, because its goal is to evaluate whether and how is the innovation potential proven on living conditions development of Central and Eastern European countries population. Owing to the complexity of whole topic, the reached conclusions are not high profiled enough. Though some likenesses among regions with similar development of innovation potential dynamics were found, in the light of development of populations living conditions dynamics the logically expected dependencies which should interpret the mentioned development’s ample explanation were not. Key words innovation potential, living conditions, Central and Eastern Europe JEL classification: R11, O31 Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 210 Úvod Znalosti, inovace a vytváření podmínek k využívání jejich potenciálu se v rámci moderních ekonomických přístupů etablovaly jako jedny ze základních determinant, jež svoji působností zásadně ovlivňují ekonomickou výkonnost každého státu, potažmo regionu. V současné době je již význam znalostí a inovací všeobecně akceptován jako stěžejní prostředek zvyšování konkurenceschopnosti, ale také jako nástroj, jehož absence není pro žádný subjekt v tržním prostředí dlouhodobě udržitelná (Porter, 1990). Na základě hluboké penetrace do ekonomických procesů snad již ani nelze hovořit o dosahování žádoucího růstu a neuvažovat při tom dominantní vliv inovací; v rámci širšího pojetí tak lze hovořit spíše o tzv. technicko-technologicko-ekonomickém pokroku, nežli o pokroku ryze ekonomického charakteru (Kraft, Kraftová, 2012). Potenciál znalostí a z nich plynoucích inovací však není spjat výlučně s aspektem zvyšování efektivity využívání zdrojů, ač lze tento cíl v souladu s ekonomickou teorií považovat za primární. Disponují rovněž schopností přímo či nepřímo ovlivňovat řadu dalších společensko-ekonomických procesů, mezi které je možno řadit udržitelný rozvoj, sociální soudržnost, ale také požadavky na zvyšování úrovně vzdělanosti a profesní kvalifikace obyvatelstva, jakož i všeobecné zvyšování životního standardu celé lidské společnosti. Dnes, kdy více než kdy dříve, Evropu sužují strukturální problémy, následované dosud trvající opatrností, pramenící z krizí oslabené důvěry, jež jsou základními bariérami dostatečné alokace kapitálových zdrojů do nových a nezaručených projektů, je neopomíjení významu inovačního cyklu zcela zásadní. Přitom právě vědecko-výzkumné činnosti jsou vysoce náročné na finanční i lidské zdroje, jakož i na správné alokaci, pramenící z jejich omezenosti (Zdražil, Matěja, 2013). Zvýšený důraz na inovace a posilování konkurenceschopnosti je aktuální globální tendencí, která je i na nejvyšších úrovních evropských strategických dokumentů dlouhodobě významně akcentována. Ačkoliv vize Lisabonské strategie o „nejdynamičtější a nejkonkurenceschopnější ekonomice světa založené na znalostech, schopné udržitelného růstu, vytvářející více kvalitních pracovních příležitosti a zachovávající sociální soudržnost“ (Evropská rada, 2000) do roku 2010 zjevně dosaženo nebylo, anebo snad právě proto, je důraz na inovačně zaměřenou společnost kladen i nástupnickým strategickým dokumentem Evropa 2020. Obsah nové strategie lze pro zjednodušení shrnout do pěti cílů – zaměstnanost, investice do výzkumu a vývoje, energetická šetrnost, vzdělání a boj proti chudobě a sociálnímu vyloučení (Evropská komise, 2010). Cíle aktuální strategie Evropa 2020 jsou vzájemně úzce provázány, respektive lze akceptovat předpoklad, že rozvoje pracovního trhu, boje proti chudobě a sociální exkluzi i energetické šetrnosti má být primárně dosahováno prostřednictvím rozvoje znalostní společnosti. Znalostní společnost lze do jisté míry kultivovat vlivem protekce výzkumu a vývoje, která musí být logicky doprovázena i určitým vývojem podílu kvalifikovaných pracovníků v oblastech vědy a výzkumu obecně, zvláště pak ve vysoce sofistikovaných hightechnology a knowledge-intensive sektorech, což pramení z požadavku na odborné vzdělání pracovní síly, respektive všeobecný rozvoj lidského kapitálu. Oblast vzdělávání a vědecko-výzkumných činností tak lze považovat za neodvozené cíle, jejichž prostřednictvím bude dosahováno i cílů ostatních. Právě snaha o bližší porozumění těmto vztahům – jejich vývoj, intenzita a případná možnost doporučení pro směřování politiky vedoucí k naplňování stanovených cílu - je hlavním iniciátorem tohoto příspěvku. 1. Cíl a metody Cílem příspěvku je zhodnotit, zda a jakým způsobem se inovační potenciál projevuje na rozvoji životních podmínek obyvatelstva regionů vybraných zemí střední a východní Evropy. V rámci dosažení stanoveného cíle je uvažován předpoklad, na jehož základě se analogická intenzita vývoje inovačního potenciálu regionů odráží ve vývoji životních podmínek obyvatelstva těchto regionů srovnatelně, a to i bez ohledu na výchozí dispozice a při abstrakci od vlivu vnějších faktorů. Pro dosažení stanoveného cíle bude nezbytné: § identifikovat skupiny regionů vykazujících srovnatelné tendence ve vývoji inovačního potenciálu, § komparovat identifikované skupiny regionů z hlediska vývoje životních podmínek obyvatelstva, Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 211 § zhodnotit intenzitu vlivu faktorů považovaných za determinanty inovačního potenciálu na vývoj ukazatelů spojených s hodnocením životních podmínek obyvatelstva. Za referenční hladinu výzkumu byla zvolena úroveň regionů NUTS II, tedy územních celků, které jsou v rámci cílení kohezní politiky EU protežovány. Na základě rešerše disponibility datových vstupů bylo do výzkumu zařazeno 63 NUTS II regionů, z celkem 10 středo- a východoevropských zemí. Z toho 9 zemí bývalého „východního bloku“ a relativně čerstvých členů EU: Estonska, České republiky, Litvy, Lotyšska, Maďarska, Polska, Rumunska, Slovenska a Slovinska; a Rakousko. Právě Rakousko bylo do vzorku, kromě logické geografické příslušnosti, zařazeno i z důvodu ověření, zda existují zásadní diference mezi vývojem inovačního potenciálu a jeho vlivu na životní podmínky obyvatelstva relativně zaostalých transformovaných ekonomik východního bloku, disponujících nižší iniciační hladinou inovačního potenciálu, a tradičních tržních ekonomik. Další prospektivně uvažovaný stát – Německo, na kterém by rozšíření výzkumu poskytovalo potenciál posílení relevance zjištěných závěrů - nebylo z důvodu nedostupnosti některých stěžejních údajů do konečné analýzy zahrnuto. Snahou analýzy bylo zachytit co možná nejaktuálnější období, při současné akcentaci trvání Lisabonské strategie. Inovační potenciál byl měřen pro desetileté období 2002 – 2011. U ukazatelů hodnocení vývoje životních podmínek byla konzistence dat poněkud komplikovanější (viz kapitola 1.2), neboť například ukazatele chudoby jsou evidovány až od roku 2004, respektive u některých států ještě o něco později. Při uvážení existence určité časové prodlevy mezi „zasetím a úrodou“ inovačního potenciálu, se však drobný časový posun nejeví jako zcela devastující překážka. 1.1 Pojetí inovačního potenciálu Za faktory determinující inovační potenciál regionů byly z veřejně dostupných ukazatelů, vykazovaných statistickou databází Eurostat (Eurostat, 2014) zvoleny ukazatele, které jsou zobrazeny v Tab. 1. Jak je z Tab. 1 zřejmé, za determinanty inovačního potenciálu bude v analýze považováno 5 ukazatelů, odvozovaných z vývoje alokovaných prostředků lidské a kapitálové povahy. Tab. 1: Ukazatele inovačního potenciálu ukazatel jednotka zkratka* Výdaje na výzkum a vývoj % z HDP GERD Zaměstnanost v oblasti výzkumu a vývoje % z celkové zaměstnanosti, v ekvivalentu zaměstnance na plný úvazek (FTE) EMRD Zaměstnanost v sektoru high-technology % z celkové zaměstnanosti EHTC Zaměstnanost v sektoru knowledge-intensive % z celkové zaměstnanosti EKIS Zastoupení terciárního studia (ISCED 5-6) % účastníků systému, z celkového počtu učňů a studentů daného regionu EDUC *v následujícím textu budou ukazatele reprezentovány uváděnými zkratkami (bude se týkat i zkratek v Tab. 2) Zdroj: vlastní zpracování Další uvažované ukazatele, na jejichž základě by bylo možné hovořit o inovačním potenciálu analyzovaných regionů, tedy: dosažená úroveň vzdělanosti celkové populace, jakož i specifických věkových skupin, a podíl osob předčasně opouštějících vzdělávací systém nebyly mezi vstupní indikátory zařazeny z důvodu absence hodnot českých a slovenských regionů. Ukazatele zachycující zaměstnanost pracovníků zabývajících se čistě výzkumem a zastoupení terciárního studia u populace 20-24 byly vyřazeny z důvodu vysoké korelace s výše uvedenými akceptovanými ukazateli. Při zachování korelujících ukazatelů by mohlo dojít k nežádoucímu zkreslení následně aplikované shlukové analýzy. Nejvyšší (Spearmanův) koeficient korelace pětice akceptovaných ukazatelů dosahuje hodnoty 0,43, celá korelační analýza viz Tab. 4. Tato neparametická varianta korelační analýzy byla rovněž využita pro následné hodnocení souvztažnosti ukazatelů inovačního potenciálu s ukazateli životních podmínek. Pro identifikaci skupin regionů, vykazujících srovnatelné tendence ve vývoji inovačního potenciálu bylo vycházeno z analýzy rozptylu. Jako vhodná byla tedy využita jedna z technik hierarchického Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 212 shlukování - Wardova metoda, přičemž pro určení vzdáleností bylo využito Manhattanské metriky. Regiony byly shlukovány na základě hodnot geometrických průměrů vývoje tempa růstu ukazatelů v letech 2002 – 2011. Problémy datových řad související s chybějícími hodnotami byly řešeny individuálně – zkrácením řady o krajní hodnotu nebo dosazením průměru hodnot okolních. Absence hodnot byla však spíše ojedinělá a vzhledem k ostatní metodickým postupům se lze domnívat, že tato malá distorse výsledky analýzy zásadně neznehodnocuje. 1.2 Pojetí životních podmínek Pro posouzení rozvoje životních podmínek byly za relevantní ukazatele zvoleny indikátory zachycené v Tab. 2. Ambicí článku není postihnout veškeré oblasti determinující kvalitu životních podmínek obyvatelstva, na kterou může být nahlíženo z několika různých úhlů pohledu (Viturka, 2013), ale vybrat pouze ty ukazatele, které jsou jednoznačně ekonomicky relevantní a souvisí s cíli strategie Evropa 2020. I tyto ukazatele byly voleny na základě disponibility dat od statistického úřadu EU (Eurostat, 2014). V případě ukazatele chudoby polských regionů bylo čerpáno z databáze národního statistického úřadu (GUS, 2014). Ukazatel míry chudoby a sociálního vyloučení není pro polské regiony v požadovaném období vykazován, tento ukazatel tedy nebyl u těchto regionů hodnocen, a to ani v rámci korelační analýzy. U maďarských regionů nejsou na požadované úrovni (NUTS II) vykazována žádná data týkající se míry chudoby, u maďarských regionů byla tedy u ukazatele míra chudoby a ukazatele míra chudoby a sociálního vyloučení dosazena průměrná data - vykazovaná za vyšší územní celky (NUTS I). Původně obsažený ukazatel míra zaměstnanosti byl z důvodu přílišné statičnosti, respektive dynamiky, která se u naprosté většiny regionů pohybovala v rozmezí ± 0,5 % ročně, nahrazen ukazateli nezaměstnanosti. Ukazatel hrubého domácího produktu lze sice považovat za činitel, který s vývojem životních podmínek obyvatelstva bezprostředně nesouvisí, do analýzy byl přesto zařazen - spíše jako obecný ukazatel vývoje ekonomické reality, který ostatní hodnocené ukazatele, od nichž se životní podmínky odvíjejí, do jisté míry determinuje, ale také jako určitý indikátor využívání inovačního potenciálu. Tab. 2: Ukazatele rozvoje životních podmínek obyvatelstva ukazatel jednotka zkratka Míra chudoby % z celkové populace ARP Míra chudoby a sociálního vyloučení % z celkové populace PSE Míra nezaměstnanosti % z celkové populace (15 +) UEM Míra dlouhodobé nezaměstnanost (12 měsíců a více) % z celkové populace (15 +) LUE Čistý disponibilní důchod domácností na obyvatele (v PPS) NDI Hrubý domácí produkt v běžných cenách na obyvatele (v PPS) GDP Zdroj: vlastní zpracování Rovněž regionální ukazatele životních podmínek byly posuzovány na základě hodnot geometrického průměru vývoje tempa růstu ukazatelů za stanovené období. Ukazatele UEM, LUE, NDI a GDP byly analyzovány za období konzistentní s obdobím analyzovaných ukazatelů inovačního potenciálu (2002 – 2011). Jak již bylo výše naznačeno, hodnoty ukazatelů míra chudoby a míra chudoby a sociálního vyloučení se vztahují k období 2004 – 2012, respektive 2005 – 2012, některé země navíc začaly s vykazováním tohoto ukazatele později, což sice není pro analýzu zcela ideální, avšak při využívání průměrných hodnot a při uvážení předpokládané časové prodlevy mezi iniciací a vlivem inovačního potenciálu na životní podmínky obyvatelstva, byl tento nedostatek uznán za nežádoucí, ale přiměřený. O vývoji ukazatelů v agregaci do jednotlivých shluků bylo usuzováno na základě harmonického průměru, přepočítaných regionálních hodnot za dané období. Prostřednictvím této aplikace byly potlačeny vlivy odlehlých hodnot, což činí celou analýzu objektivnější. Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 213 2. Výsledky Na základě shlukové analýzy, aplikované na ukazatele vývoje inovačního potenciálu, bylo 63 NUTS II regionů klasifikováno do 6 shluků. Pro názornost jsou tyto shluky prezentovány prostřednictvím kartogramu (Obr. 1). Jak je z Obr. 1 jasně patrné, z hlediska vývoje inovačního potenciálu nelze, vyjma zemí tvořených jediným NUTS II – Estonsko, Litvy a Lotyšsko, a „malého“ Slovinska, žádnou ze zemí považovat za příliš homogenní. Avšak určité paralely mezi řadou národních regionů vypozorovat lze. Logicky je tento fakt možné připisovat nastavení národní politiky znalostí a inovací. Obr. 1: Výstup shlukové analýzy aplikované na vývoj inovačního potenciálu Zdroj: vlastní zpracování, mapový podklad (Eurostat, 2014) Detailní vývoj průměrných ročních hodnot ukazatelů inovačního potenciálu v agregaci do shluků je zachycen v Tab. 3. Na základě porovnání skutečných hodnot jednotlivých regionů tvořících níže uvedené shluky lze konstatovat, že ve většině případů prezentované hodnoty harmonického průměru individuální naměřené hodnoty přibližně reflektují a zásadně tak reálné hodnoty vývoje inovačního potenciálu ani životních podmínek nezkreslují. Tab. 3: Vývoj inovačního potenciálu a životních podmínek obyvatelstva jednotlivých shluků (v %) S Počet reg. Inovační potenciál Životní podmínky GERD EMRD EHTC EKIS EDUC ARP PSE UEM LUE NDI GDP 1 4 2,64 1,23 8,09 3,46 4,05 -0,80 * -6,25 -6,95 4,55 5,69 2 6 4,84 6,95 -4,56 3,11 8,26 -0,41 -0,30 -1,56 0,38 4,03 3,34 3 11 7,64 2,21 0,23 3,01 3,48 -1,62 -2,58 -0,97 -1,93 4,22 4,67 4 9 8,45 9,68 0,15 4,02 4,25 -0,44 -2,19 -0,34 -3,60 3,45 3,63 5 22 0,93 2,28 -0,49 3,05 3,81 -2,84 -1,75 -5,40 -6,07 5,02 4,95 6 11 3,84 -2,18 -6,45 4,13 3,62 0,21 0,61 0,00 -0,30 6,41 5,81 *hodnocení hodnoty počítané z poloviny prvků (absence údajů polských regionů) nebylo shledáno jako vhodné Zdroj: vlastní zpracování Shluk 1 je tvořen regiony s vykazujícími obecně růstové tendence u ukazatelů inovačního potenciálu vysokou dynamiku růstu (roční průměrná hodnota 5 % a více) EHTC a vyšší dynamiku růstu (roční průměrná hodnota 2,5 % až 4,99 %) ostatních ukazatelů, vyjma EMRD. Z hlediska vývoje životních Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 214 podmínek obyvatelstva byla zaznamenána (žádoucí) vysoká dynamika poklesu (roční průměrná hodnota -5 % a méně) LUE a UEM, vysoká dynamika růstu GDP a vyšší dynamika růstu NDI. Regiony Shluku 2 byly identifikovány na základě vysoké dynamiky růstu EDUC a EMRD, vyšší dynamiky růstu GERD a EKIS, ale také vyšší dynamiky poklesu (roční průměrná hodnota -4,99% až -2,5%) EHTC. Regiony vykazují vyšší dynamiku růstu NDI a GDP, tendence ostatních indikátorů životních podmínek nezaznamenaly příliš dynamický vývoj. Regiony Shluku 2 jsou však jediné, které v úhrnu vykazují nežádoucí trend ukazatele LUE. Shluk 3 lze charakterizovat jako regiony s vysokou dynamikou růstu GERD a vyšší dynamikou růstu EDUC a EKIS. Z hlediska vývoje životních podmínek, vykazují regiony vyšší dynamiku poklesu ukazatele PSE a vyšší dynamiku růstu GDP a NDI. Pro Shluk 4 jsou typické regiony s vysokou dynamikou růstu EMRD a GERD a vyšší dynamikou růstu EDUC a EKIS. Na výstupu byla naměřena vyšší dynamika poklesu LUE, doprovázená vyšší dynamikou růstu GDP a NDI. Nejpočetnější množinu, respektive Shluk 5, lze, z hlediska vývoje inovačního potenciálu, označit za nejméně dynamický - vyšší dynamika růstu byla naměřena pouze u EDUC a EKIS. V aspektu hodnocení vývoje životních podmínek se však jedná o shluk regionů vykazujících nejpozitivnější vývoj. Ukazatele UEM a LUE vykazují v úhrnu vysokou dynamiku poklesu, ARP pak dynamiku poklesu vyšší, při současné vysoké dynamice růstu NDI a vyšší dynamice růstu GDP. Do Shluku 5 byla klasifikována většina regionů ryze metropolitních i těch, které hlavní město obsahují v rámci většího územního celku – vyjma metropolí Estonska, Lotyšska a Slovinska. U těchto obecně silnějších regionů je, vzhledem k vyšším iniciačním hodnotám, nižší dynamika vývoje inovačního potenciálu zcela racionální. Stejně tak není překvapivý nejpozitivnější vývoj ukazatelů životních podmínek, jež je dán obvyklým unikátním postavením metropolitního regionu v rámci sledovaných zemí. Regiony Shluku 6 jsou popsatelné vyšší dynamikou růstu EKIS, GERD a EDUC, ale také vysokou dynamikou poklesu EHTC a klesající tendencí EMRD. V otázce vývoje životních podmínek dosáhly regiony Shluku 6 nejvyšší dynamiky růstu NDI a GDP, současně však byla jako u jediných zjištěna rostoucí míra chudoby, včetně uvažování sociálního vyloučení, rovněž z hlediska ukazatelů nezaměstnanosti lze vývoj regionů považovat za nejslabší. 2.1 Souvztažnost inovačního potenciálu s životními podmínkami V návaznosti na uvedený vývoj inovačního potenciálu typologicky podobných regionů a rozvoj životních podmínek obyvatelstva v nich, nastává logický krok vedoucí k analýze intenzity vzájemných vztahů mezi posuzovanými ukazateli. Sílu závislosti ukazatelů vyjádřenou korelačním koeficientem, prezentuje Tab. 4, tučné písmo zachycuje případy, kdy byl koeficient shledán statisticky významným při α = 0,05; podbarvená část odděluje souvztažnosti ukazatelů inovačního potenciálu (pro potřeby validity shlukové analýzy). Významná souvztažnost mezi ukazateli životních podmínek je vzhledem k jejich volbě očekávaná a v rámci analýzy není překážkou. Tab. 4: Korelační koeficienty ukazatelů (Spearmanovo ρ) GERD EMRD EHTC EKIS EDUC ARP PSE UEM LUE NDI GDP GERD 1 EMRD 0,43 1 EHTC 0,05 -0,02 1 EKIS -0,01 0,12 -0,01 1 EDUC -0,04 0,28 0,02 -0,07 1 ARP 0,01 -0,32 0,17 -0,03 -0,03 1 PSE 0,20 -0,07 0,28 0,06 0,28 0,66 1 UEM -0,08 -0,51 0,02 -0,15 -0,19 0,40 0,25 1 LUE -0,06 -0,42 0,06 -0,05 -0,16 0,39 0,18 0,78 1 NDI -0,22 -0,55 0,24 -0,13 0,07 0,44 0,16 0,31 0,38 1 GDP -0,18 -0,58 0,22 0,06 -0,02 0,37 0,24 0,32 0,32 0,75 1 Zdroj: vlastní zpracování Jak je z Tab. 4 jasně patrné, významné korelační vztahy – v porovnání vývoje inovačního potenciálu vůči životním podmínkám, byly nalezeny pouze u ukazatele EMRD, který významně negativně Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 215 koreluje se všemi ukazateli životních podmínek, vyjma PSE. Ačkoliv lze negativní korelaci ukazatele EMRD s ukazateli ARP, UEM a LUE shledat za žádoucí, negativní korelaci s NDI a GDP nikoliv. Případná protekce ukazatele je tak do značné míry diskutabilní. Kromě uvedené závislosti se ani po podrobné analýze individuálních regionů nezdá být mezi ostatními ukazateli žádný jednoznačně identifikovatelný „klíč“, na jehož základě by bylo možné usuzovat o míře determinace životních podmínek ze strany analyzovaných ukazatelů inovačního potenciálu. Lze se tak domnívat, že více než dynamika vývoje inovačního potenciálu, má na rozvoj životních podmínek obyvatelstva vliv dosažená iniciační úroveň stavu inovačního potenciálu. Tomuto předpokladu by nasvědčovala i celkově nejpozitivnější dynamika vývoje životních podmínek u shluku obsahujícího metropolitní regiony (Shluk 5), který paralelně vykazuje relativně stabilní vývoj ukazatelů inovačního potenciálu. Závěr Ve vzorku sledovaných 63 NUTS II regionů vybraných 10 zemí střední a východní Evropy byly, z hlediska vývoje ukazatelů charakterizujících inovační potenciál, prostřednictvím shlukové analýzy identifikovány poměrně různorodě se dynamicky vyvíjející skupiny regionů. U některých těchto skupin lze vypozorovat vyšší zastoupení regionů na národní bázi, pravděpodobně zapříčiňované nastavováním podmínek pro rozvoj znalostí a inovací primárně z národní úrovně, jež je ve vývoji sledovaných ukazatelů částečně reflektováno. Rozhodně však nelze o identifikovaných skupinách regionů hovořit jako o homogenních národních blocích. Na základě analýzy dynamiky vývoje inovačního potenciálu, v kontrastu s dynamikou vývoje ekonomicky orientovaných indikátorů životních podmínek obyvatelstva identifikovaných regionálních shluků, lze usuzovat, že v examinovaných zemích dynamika vývoje inovačního potenciálu dynamiku rozvoje životních podmínek obyvatelstva zásadně nedeterminuje. Naopak je možné prostřednictvím empirických zjištění shledávat, že než samotná dynamika vývoje inovačního potenciálu, má na dynamiku rozvoje životních podmínek obyvatelstva vliv dosažená úroveň stavu inovačního potenciálu. Tato teze je podporována i nejdynamičtějším rozvojem ukazatelů životních podmínek u relativně rozvinutých metropolitních regionů, kde byla naopak naměřena nejstatičtější intenzita vývoje ukazatelů inovačního potenciálu. Z hlediska posouzení závislostí mezi zvolenou pěticí ukazatelů inovačního potenciálu a šesticí ukazatelů kvality životních podmínek obyvatelstva, byly statisticky významné vztahy zjištěny pouze mezi ukazatelem zaměstnanosti v oblasti výzkumu a vývoje a všemi ukazateli životních podmínek, vyjma ukazatele míry chudoby a sociálního vyloučení. Síla těchto vztahů však není nikterak dominantní a navíc lze trend korelace pouze u 3 z 5 vztahů považovat za žádoucí. Případné doporučení směřující k protekci či naopak exkluzi ukazatele tak není zcela jednoznačně obhajitelné. Nutno objektivně konstatovat, že elementární účel dosud provedeného výzkumu, směřujícího k identifikaci oblastí, jejichž podpora by měla potenciál přispívat ke zvyšování kvality životních podmínek obyvatelstva, zcela naplněn nebyl. Započatý výzkum však jednoznačně vybízí k dalšímu prohloubení představené analýzy a rozšíření tak celkového poznání poměrně aktuální problematiky. Literatura [1] Eurostat, (2014). Regional statstics by NUTS classification. [online]. [cit. 2014-4-4]. Dostupné z: . [2] Evropská komise (2010). Evropa 2020: Strategie pro inteligentní a udržitelný růst podporující začlenění.. [3] Evropská rada (2000). Presidency Conclusions Lisbon European Council. Lisbon, 23-24. 3. 2000. [4] GUS, (2014). Local Data Bank. [online]. [cit. 2014-4-4]. Dostupné z: . [5] KRAFT, J. KRAFTOVÁ, I., (2012). Innovation – Globalization – Growth (Selected Relations). Engineering Economics, vol. 23, iss. 4, pp. 395-405. ISSN 1392-2785. [6] PORTER, M., (1990). The Competitive Advantage of Nations. New York: Free Press. ISBN 0684841479. Sborník příspěvků XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Hustopeče 18.–20. 6. 2014 216 [7] VITURKA, M., (2013). Regional evaluation of social environment quality – a case study of the Czech Republic. In 16th International Colloquium on Regional Sciences. Brno: Masarykova univerzita. pp. 65-71. ISBN 978-80-210-6257-3. DOI 10.5817/CZ.MUNI.P210-6257-2013-7. [8] ZDRAŽIL, P., MATĚJA, Z., (2013). Index vědecko-výzkumného potenciálu a dynamika jeho vývoje v českých a slovenských regionech. In Sborník recenzovaných příspěvků z mezinárodní konference Hradecké ekonomické dny 2013, díl II. Hradec Králové: Gaudeamus. pp. 353-360. ISBN 978-80-7435-250-8. Příspěvek byl zpracován s podporou IGA Univerzity Pardubice v souvislosti s řešením projektu č. SGSFES-2014002.