Identifikácia lokalizačných faktorov kultúrnych a kreatívnych odvetví na okresnej úrovni SR aplikáciou priestorového regresného modelu (23)

Identifikácia lokalizačných faktorov kultúrnych a kreatívnych odvetví na okresnej úrovni SR aplikáciou priestorového regresného modelu (23)

Úvod. Priestorová dimenzia, v ktorej sa uskutočňujú ekonomické aktivity, sa už dávnejšie dostala do stredobodu pozornosti mnohých ekonómov a výskumníkov. Priestor, jeho prvky a vlastnosti ovplyvňuje a predurčuje lokalizáciu ekonomických aktivít, pričom ani kultúrne a kreatívne odvetvia nie sú výnimkou z pravidla. V podmienkach Slovenskej republiky sa empiricky lokalizačným faktorom podnikateľských subjektov vo všeobecnosti venujú napríklad Fusková et al. (2018) a Gubáňová a Hanáčková (2014). Cifranič (2015, 2016) sa na druhej strane zameral na skúmanie dôležitosti lokalizačných faktorov vybraných zariadení cestovného ruchu. Ako všetky odvetvia hospodárstva, aj kultúrne a kreatívne odvetvia sú orientované na faktory, ktoré podmieňujú ich lokalizáciu. Kým poľnohospodársky sektor je závislý najmä na prírodných podmienkach, spracovateľský priemysel je vysoko závislý na prítomnosti surovín, elektrotechnický priemysel, biotechnológie a ďalšie odvetvia vyhľadávajú vysoko kvalifikovanú pracovnú silu, väčšina odvetví terciárneho sektora má tendenciu koncentrovať sa tam, kde sa koncentruje dopyt po ich výrobkoch a službách, čo podmieňuje ich koncentráciu v mestách a urbanizovaných regiónoch. Vzhľadom na novonadobudnutú popularitu konceptu kultúrnych a kreatívnych odvetví a kreatívnej triedy, nielen v zmysle objektu výskumu, ale aj v rámci koncepčných dokumentov a podporných politík vo viacerých európskych krajinách, aj skúmanie lokalizačného správania subjektov tohto sektora prispeje tak k prehĺbeniu teoretického poznania danej problematiky, ako aj k získaniu relevantných poznatkov využiteľných pri formulácii už spomenutých koncepčných dokumentov.

Teoreticko-koncepčné východiská. Bez ohľadu na to, či je daná problematika skúmaná z pohľadu kultúrnych a kreatívnych odvetví alebo kreatívnej triedy, väčšina autorov (Florida 2003, Andersson 1985, Scott 1997) sa zhodla na tom, že rovnako kultúrne a kreatívne odvetvia a jednotlivci patriaci do kreatívnej triedy majú tendenciu koncentrovať sa v mestách v kontraste s vidieckym prostredím, čo bolo potvrdené aj empirickými štúdiami (Lorenzen, Vaarst Andersen 2007), tvrdiac, že práve mestské prostredie disponuje jedinečným súborom lokalizačných faktorov, ktoré priťahujú kreatívnych jednotlivcov a kreatívne odvetvia. Keďže kultúrne a kreatívne odvetvia zastrešujú relatívne široké spektrum odvetví národného hospodárstva a môžu byť vo svojej podstate chápané za prierezové napriek štandardnej klasifikácii sektorov národného hospodárstva, môžeme predpokladať, že faktory ovplyvňujúce lokalizáciu, resp. koncentráciu jednotlivých kultúrnych a kreatívnych odvetví sú rozdielne. Preto sa v rámci tohto príspevku budeme snažiť identifikovať tie, ktoré sú vlastné väčšine odvetví patriacich do kreatívneho sektora.

Lazzarettová et al. (2009) identifikujú niekoľko skupín faktorov, ktoré podmieňujú koncentráciu kreatívnych odvetví v priestore. Prvou z nich je prítomnosť kultúrneho a historického dedičstva. Campagni (2009) kultúrne a historické dedičstvo, tak materiálne ako i nemateriálne, považuje za súčasť relatívne novej koncepcie teritoriálneho kapitálu, ktorá sa snaží vysvetliť regionálne rozvojové disparity. Z pohľadu vplyvu na koncentráciu kreatívnych odvetví podľa Campagniho a Lazzarettovej, koncentrácia kultúrneho a historického dedičstva implikuje význam danej lokality z určitého aspektu, či už v regionálnom, nadregionálnom, alebo dokonca globálnom meradle (napríklad Vatikán, Benátky, Atény, Praha). Môžeme opodstatnene predpokladať, že lokality s vysokou koncentráciou kultúrneho a historického dedičstva vo väčšej miere ovplyvňujú koncentráciu kreatívnych odvetví než koncentráciu odvetví, ktoré sem nepatria, z toho dôvodu, že práve tieto odvetvia sú vo veľkej miere naviazané na kultúrne a historické dedičstvo (príkladom môžu byť svetoznámi insitní maliari v srbskej Kovačici).

Druhým faktorom sú aglomeračné efekty, teda výhody z koncentrácie podnikov a ďalších subjektov v priestore. Rozdielna povaha jednotlivých kultúrnych a kreatívnych odvetví podmieňuje aj rozdielne lokalizačné faktory z aspektu výhod z koncentrácie. Billeová (2010) odlišuje lokalizačné faktory kultúrnych a kreatívnych odvetví, ktoré produkujú reprodukovateľné a nereprodukovateľné produkty, pričom využívajú výhody z ekonomiky z rozsahu buď na strane výrobného procesu, alebo na strane spotreby, prípadne oboje (nereprodukovateľné majú charakter služieb, ide o výkon, zatiaľ čo reprodukovateľné sa správajú ako hmotné výrobky). Pre odvetvia, ktoré produkujú nereprodukovateľné produkty (napríklad divadlo, balet a i.) významným lokalizačným faktorom je blízkosť trhu, teda potenciálnych spotrebiteľov (Billeová 2010). Ich lokalizácia je teda výrazne podmienená koncentráciou populácie predovšetkým v mestách, ktoré poskytujú široký odbytový trh. Pre odvetvia, ktoré produkujú reprodukovateľné tovary (napríklad knihy, záznamy na CD nosičoch a i.), dôležitejšie ako blízkosť odbytových trhov je blízkosť trhov s medziproduktmi. Ďalším dôvodom koncentrácie kreatívnych odvetví je využívanie pozitívnych externalít najmä v zmysle transferu poznatkov (Raspe a Oort 2008) a „spill-over“ efektov, čo podmieňuje vytváranie klastrov kreatívnych odvetví, resp. firiem. Subjekty zoskupené v takomto klastri dosahujú konkurencieschopnosť na externých trhoch práve vďaka svojej schopnosti využívať lokalizované priesaky poznatkov, koncentrovanú špecializovanú pracovnú silu a špecializované inštitucionálne podporné systémy, pričom práve ich koncentrácia a priestorová súvislosť im umožňuje zdieľať tacitné a netacitné poznatky (Vang 2007).

Ďalšou centripetálnou silou spôsobujúcou koncentrovanie kultúrnych a kreatívnych odvetví je špecializovaná pracovná sila. Pôsobenie tohto lokalizačného faktora je vysvetlené niekoľkými teoretickými konceptmi, primárne koncepciou ľudského kapitálu a Floridovou kreatívnou triedou (Florida 2003). Kvalitný ľudský kapitál, najčastejšie v empirických výskumoch meraný dosiahnutým vzdelaním ako kľúčový faktor regionálnej konkurencieschopnosti a ekonomického rastu, je známy tak v akademických kruhoch, ako aj medzi tvorcami podporných mechanizmov už dávno (medzi prvými autormi zdôrazňujúcimi dôležitosť ľudského kapitálu ako faktora regionálnej konkurencieschopnosti boli Jacobs 1984 a Lucas 1988). Podľa Gleasera et al. (2001, 2003) je práve koncentrácia ľudského kapitálu primárnym dôvodom regionálnej aglomerácie firiem, pričom tvrdí, že podniky sa sústreďujú, aby mohli využívať výhody zo spoločného trhu pracovnej sily, v kontraste s častejšie uvádzanými výhodami prameniacimi z prepojenosti sietí spotrebiteľov a dodávateľov. Florida (2003) sa s touto myšlienkou stotožňuje, definuje však novú kategóriu ľudského kapitálu – kreatívnu triedu, pričom bližšie skúma, ktoré faktory podmieňujú lokalizačné rozhodnutia kreatívnych jedincov, čiže koncentráciu kreatívnej triedy. Za najdôležitejšie považuje otvorenosť komunity pre kreatívnych jedincov, nové idey a rozmanitosť kultúrneho a spoločenského života, pričom tvrdí, že pri lokalizačných rozhodnutiach kreatívnej triedy, ktorá sa vyznačuje vysokou mobilitou, sú práve tieto faktory v popredí, na rozdiel od dostupnosti pracovných miest. Práve týmto tvrdením si zaslúžil ostrú kritiku vedeckej komunity. Podľa Floridu (2003), kreatívni jedinci pri lokalizačných rozhodnutiach vyhľadávajú inkluzívne komunity, charakterizované otvorenou, tolerantnou klímou a existenciou kvantitatívne a kvalitatívne bohatého spoločenského a ekonomického života. Význam sociálneho kapitálu v územnom rozvoji preukázali aj Varecha a Fáziková (2018), ktorých regresná analýza potvrdila štatisticky významný dopad počtu občianskych združení na 1000 obyvateľov na výšku indexu ľudského rozvoja. Ako už bolo uvedené, existuje predpoklad, že koncentrácia kreatívnej triedy a kultúrnych a kreatívnych odvetví je úzko spätá s úrovňou ľudského kapitálu, v empirickej časti príspevku sme uvažovali aj s potenciálnym dopadom organizácií občianskej spoločnosti ako lokalizačného faktora.

Autori v rámci výskumného tímu URBACT II (2008) identifikovali niekoľko skupín faktorov, prevažne charakteristických pre mestské prostredie, ktoré ovplyvňujú lokalizačné rozhodnutia jednotlivých skupín znalostných povolaní:

 

Tabuľka č. 1: Lokalizačné faktory podľa jednotlivých typov znalostných pracovníkov.

Tvrdé a mäkké lokalizačné faktory

Typ znalostných povolaní

Vedeckí pracovníci, inžinieri a kreatívni profesionáli

Umelecky orientovaní kreatívni ľudia, profesionáli v oblasti médií

Študenti (latentní znalostní pracovníci)

Kvalita univerzitného milieu

Cenovo prístupný priestor

Náklady bývania

Zariadenia voľného času

Kreatívne milieu

Prestížne univerzity

Hedonistické prostredie

Zábava

Životný štýl

Dostupnosť

Kreatívne priestory

Lacné ubytovanie

Životný štýl

Mestská rozmanitosť

 

Dostupnosť kultúrnych zariadení

 

 

Zdroj: Prevzaté z URBACT II TN5 (2008): Creative Clusters in Low Density Urban Areas – Baseline Study.

 

Ciele a metodika. Primárnym cieľom príspevku je identifikovať, ktoré lokalizačné faktory podmieňujú lokalizáciu, resp. koncentráciu kultúrnych a kreatívnych odvetví v podmienkach regionálnej štruktúry Slovenskej republiky.

Prvým krokom k naplneniu uvedeného cieľa je vymedzenie subjektov, ktoré doň patria. V ekonomickej klasifikácii odvetví hospodárstva Slovenska sme definovali 11 kreatívnych odvetví: architektúra, digitálne médiá a zábava, hudba, vizuálne a scénické umenie, marketingová komunikácia, módny dizajn, rádio a televízia, vydavateľstvo v oblasti softvéru, video, film a fotografia, vydavateľstvo, remeslá a umelecké vzdelávanie. Pri voľbe jednotlivých SK NACE subkategórií, ktoré patria do príslušných zadefinovaných kreatívnych odvetví, sme sa opierali najmä o klasifikáciu KEA (2006) a výslednú klasifikáciu, s ktorou ďalej v príspevku pracujeme, uvádzame v tabuľke č. 2.

 

Tabuľka č. 2: Vymedzenie kreatívnych odvetví v rámci štruktúry ekonomických činností v SR.

Kreatívne, resp. kultúrne odvetvie

Kód NACE rev.2

Architektúra

71110

Digitálne médiá a zábava

58210

Hudba, vizuálne a scénické umenie

59200, 90010, 90020, 90030, 90040

Marketingová komunikácia

73110, 73120

Módny dizajn

74100

Rádio a televízia

60100, 60200

Vydavateľstvo v oblasti softvéru

58290, 74200

Video, film a fotografia

74200, 59110, 59120, 59130, 59140

Vydavateľstvo

18110, 18130, 58110, 58130, 58140, 58190, 63910

Remeslá

23411, 23419, 32120, 32130, 32200

Umelecké vzdelávanie

85520

Zdroj: Vlastné spracovanie.

 

Ako indikátor lokalizácie a koncentrácie kultúrnych a kreatívnych odvetví používame ukazovateľ LQ – lokalizačný kvocient, ktorého výpočet sme pre potreby analýzy (ale najmä z dôvodu dostupnosti vstupných údajov) upravili. Namiesto výkonnostných ukazovateľov (napr. produkcia odvetvia), alebo ukazovateľov zamestnanosti, ktoré sú zväčša používané pri výpočte uvedeného ukazovateľa, ako pozorovaný znak použijeme proxy premennú – počet firiem. Pre túto úpravu sme sa rozhodli z dôvodu dostupnosti údajov na regionálnej úrovni v odvetvovej dezagregácii na 4-miestny SK NACE kód. Údaje o počte ekonomických subjektov v Slovenskej republike sme získali z Registra ekonomických subjektov, pričom sme uvažovali len so subjektmi patriacimi do súkromného a neziskového sektora; subjekty patriace do verejného sektora, napr. štátne podniky (okrem príspevkových a rozpočtových organizácií), sme v analýzach nezohľadňovali. Všetky údaje, s ktorými pracujeme v tejto časti sú aktuálne k októbru 2014. Použitím tohto ukazovateľa však predpokladáme určitú mieru skreslenia výsledkov, keďže nevieme zistiť veľkosť firiem z hľadiska počtu zamestnancov. Určitý objem straty informácie, resp. presnosti je prirodzene kompenzovaný faktom, že firmy v kultúrnych a kreatívnych odvetviach sa vyznačujú skôr menším počtom zamestnancov, resp. je len veľmi malý počet veľkých firiem (toto však nadhodnocuje podiel kreatívnych odvetví na celkovom hospodárstve). Vzhľadom k tomu sú relatívne častejšie používané vstupné dáta – podiel na zamestnanosti, v prípade pozorovaného znaku neadekvátne (keďže údaje o počte zamestnaných sú dostupné len za podniky s 20 a viac zamestnancami). Lokalizačný kvocient potom kalkulujeme nasledovne:

 

 

Kde:

LQij = lokalizačný kvocient kreatívnych odvetví i v priestorovej jednotke j

 Xij = početnosť subjektov kreatívnych odvetví i v priestorovej jednotke j

Xi = počet subjektov kreatívnych odvetví i v krajine

Xj = počet všetkých subjektov v priestorovej jednotke j

X = počet všetkých subjektov v krajine

 

Takto definovaný ukazovateľ vystupuje v ďalších analýzach ako závislá premenná.

Za účelom identifikácie lokalizačných faktorov podmieňujúcich koncentráciu kreatívnych odvetví v priestore využijeme analytické nástroje regresnej analýzy. Lokalizačné faktory sme definovali ako jednotlivé zložky tzv. kreatívneho milieu, ktorý sme definovali ako inštitucionálne prostredie, dostupnosť (fyzická a virtuálna), ľudský potenciál, kultúrne a sociálne prostredie, prvky charakteru využitia krajiny a životného prostredia a aglomeračné efekty. V tejto časti bude základnou skúmanou územnou jednotkou okres, nakoľko väčšina relevantných štatistických dát je dostupná práve na tejto úrovni. V podmienkach Slovenska sme uvedené lokalizačné faktory kvantifikovali nasledovne:

 

Tabuľka č. 3: Kvantifikácia definovaných lokalizačných faktorov, resp. nezávislé premenné regresného modelu.

Zdroj: Vlastné spracovanie.

 

Definujúce charakteristiky mnohých socio-ekonomických procesov úzko súvisia s priestorovou dimenziou, čo dvojnásobne platí v prípade lokalizácie jednotlivých odvetví. Pri overovaní štatistickej významnosti jednotlivých lokalizačných faktorov kreatívnych odvetví preto môžeme uvažovať s nástrojmi priestorovej regresie. Existujú dva základné typy priestorových regresných modelov: zmiešaný regresný, autoregresný model – SAR, ktorého aplikácia je vhodná v prípade, že a priori môžeme predpokladať významnú priestorovú autokoreláciu závislej premennej (menej často nezávislých premenných) a model s priestorovými chybami, ktorý použijeme vtedy, ak reziduá sú významne autokorelované, čo indikuje v modeli nezohľadnenú vysvetľujúcu premennú (Anselin 1988). Vhodný model zvolíme prvotnou aplikáciou jednoduchého lineárneho regresného modelu – OLS, pri ktorom otestujeme, či je opodstatnené rozšíriť ho na jeden z priestorových regresných modelov. Nezávislé premenné boli logaritmicky transformované prirodzeným logaritmom, a ich významnosť vo vzťahu k miere koncentrácie kreatívnych odvetví, kvantifikovanej lokalizačným kvocientom kreatívnych odvetví bola najprv overená jednoduchým lineárnym regresným modelom:

 

 

Kde:

β0 = lokujúca konštanta

β1,2,……, 11 = vektor regresných koeficientov

ε = reziduá

Prípadný výskyt priestorovej závislosti vysvetľovanej premennej je v štandardnom OLS modeli premietnutý v reziduách, ktoré potom môžeme zapísať ako εi = pWiYi + εiεi = pWiYi + εi. Po dosadení vzťahu do regresnej rovnice dostávame všeobecný tvar zmiešaného regresného, priestorovo autoregresného modelu (SAR):

 

 

Kde:

p = priestorovo autoregresný koeficient

Wi = matica zvolených priestorových váh

Vzhľadom na identifikovanú významnú priestorovú závislosť pozorovaného javu za pomoci OLS modelu, bol ako najvhodnejší zvolený model SAR („spatial lag model“), pričom v záujme vyriešiť problém výskytu multikolinearity v modeli a redukcie dimenzie vstupných dát boli dve nezávislé premenné z modelu vyradené. Formulácia regresného problému je potom nasledovná:

 

 

Kde:

LQ= lokalizačný kvocient kreatívnych subjektov v okrese j, kde j = 1,2, … , m1

m1 = počet susedov okresu i vzhľadom na kritérium susedstva (typ queen prvého radu)

p = priestorovo autoregresný koeficient

Uvedené modely boli zostrojené a vyhodnotené prostredníctvom softvéru GeoDa.

 

Výsledky. Vhodnosť aplikácie modelov popísaných v metodike práce je podložená aj výsledkami OLS modelu (jednoduchej lineárnej regresie), ktorého výsledky ilustruje obrázok č. 1.

Zvolený jednoduchý lineárny regresný model vysvetľuje 78% variability hodnôt lokalizačného kvocientu kreatívnych odvetví v okresoch Slovenskej republiky a je celkovo významný (p-hodnota F-štatistiky je menšia ako 0,05). Na hladine významnosti 0,05 z definovaných lokalizačných faktorov na lokalizáciu kreatívnych odvetví na okresnej úrovni významne vplýva vzdelanostná úroveň, počet združení a neziskových organizácií na obyvateľa (aj keď štatistická významnosť tohto lokalizačného faktora môže byť spôsobená relatívne vysokým podielom uvedených právnych foriem v určitých kreatívnych odvetviach) a podiel výdavkov na kultúru na bežných výdavkoch miestnej samosprávy, pričom všetky tieto faktory majú pozitívny vplyv.

Na základe diagnostických štatistík aplikovaného OLS modelu identifikujeme problém multikolinearity medzi nezávislými premennými. Náhodné chyby modelu majú normálne rozdelenie (hodnota Jarque-Berovho testu je nevýznamná), štatistická významnosť Breusch-Paganovho a Koenker-Bassettovho testu indikuje skutočnosť, že nie všetky procesy a vzťahy, primárne priestorové, boli modelom zohľadnené a priestorovú nestacionaritu lokalizačného kvocientu kreatívnych odvetví, tzn. niektoré premenné môžu byť významným lokalizačným faktorom v určitom počte okresov a nevýznamným v ostatných okresoch. Na základe testu vzájomnej korelácie nezávislých premenných (obrázok č. 3) boli v ďalších analýzach vynechané premenné LOGDIAL (hustota diaľnic a rýchlostných ciest na km2) a LOGKULTOB (výška výdavkov na kultúru miestnych samospráv na jedného obyvateľa). Vypovedacia schopnosť modelu by mohla byť posilnená zvážením odstránenia premenných LOGAGLOM (hustota na zastavanú plochu) prípadne LOGVZDEL (index vzdelanosti), ktoré navzájom korelujú v najväčšej miere. Nebolo by to však vhodné vzhľadom na stanovené ciele príspevku. Z tohto dôvodu však musíme vhodnosť a vypovedaciu schopnosť modelu posudzovať opatrne.

Pri rozhodovaní, aký priestorový regresný model použiť, prípadne či vôbec uvažovať s aplikáciou priestorových regresných modelov, vychádzame z hodnôt diagnostík priestorovej závislosti pri aplikácii OLS modelu. Moranova štatistika indikuje relatívne vysokú štatisticky významnú priestorovú autokoreláciu reziduí. Pritom aj LM-lag test (testujúci výskyt chýbajúcej „priestorovo posunutej“ závislej premennej) aj LM-error test (testujúci priestorovú závislosť náhodných chýb) sú vysoko štatisticky významné. Preto pri voľbe vhodného priestorového regresného modelu vychádzame z robustných LM diagnostických testov, ktoré indikujú, o aký typ priestorovej závislosti ide. Vzhľadom k tomu, že z uvedených je štatisticky významný len robustný LM-lag test, vhodným modelom pre hodnotenie významnosti lokalizačných faktorov kreatívnych odvetví je zmiešaný regresný, priestorovo autoregresný model – SAR („spatial lag model“).

Vyššie hodnoty koeficientu determinácie a funkcie vierohodnosti („Log likelihood“) a nižšie hodnoty Akaikeho informačného a Schwarzovho kritéria modelu SAR v porovnaní s OLS modelom potvrdzujú lepšiu vhodnosť tohto modelu. V kontraste s OLS do modelu vstupuje aj priestorovo posunutá závislá premenná (W_LQ_KO), čo znamená, že sú zohľadnené hodnoty lokalizačného kvocientu kreatívnych odvetví v susedných okresoch. Priestorovo posunutá závislá premenná je vysoko štatisticky významná a má pozitívny vplyv na lokalizáciu kreatívnych subjektov. Vstupom uvedenej premennej do modelu identifikujeme aj zmenu vplyvu štatisticky významných lokalizačných faktorov identifikovaných jednoduchým regresným modelom. V kontraste s výsledkami OLS modelu, kde štatisticky najvýznamnejším lokalizačným faktorom bol index vzdelanosti, modelovaním priestorovo posunutej závislej premennej sa najvýznamnejším lokalizačným faktorom stáva počet združení a neziskových organizácií na obyvateľa. Nezávislá premenná podiel výdavkov na kultúru na rozpočtoch miestnych samospráv je v tomto modeli nevýznamná. Na druhej strane identifikujeme nárast štatistickej významnosti aglomeračných efektov (regresný koeficient s pozitívnym znamienkom) v lokalizácii kreatívnych odvetví.

Môžeme tiež konštatovať, že zohľadnením priestorovo posunutej závislej premennej bol problém heteroskedasticity vyriešený (Breusch-Paganov test je nevýznamný) a vypovedacia schopnosť modelu bola badateľne vylepšená, aj keď všetky priestorové aspekty sledovaných procesov neboli identifikované („Likelihood ratio test“ je stále významný“).

Vzhľadom k tomu, že nezávislé premenné, vstupujúce do modelu, boli logaritmicky transformované, interpretácia regresných koeficientov vysvetľujúcich premenných v nadväznosti na vysvetľovanú premennú je obtiažnejšia, umožňuje nám však porovnať intenzitu vplyvu jednotlivých faktorov na lokalizáciu kreatívnych odvetví. Regresný koeficient indexu vzdelanosti je nepomerne vyšší v porovnaní s ostatnými štatisticky významnými lokalizačnými faktormi, na základe čoho môžeme predpokladať, že práve tento faktor v najväčšej miere ovplyvňuje hodnotu lokalizačného kvocientu.

Záver. Na základe analýz prezentovaných v príspevku vo všeobecnosti konštatujeme, že v podmienkach Slovenska, na úrovni okresov, lokalizáciu kultúrnych a kreatívnych odvetví ovplyvňuje primárne kvalita ľudského potenciálu, sociálne prostredie a úroveň sociálneho kapitálu, ako aj koncentračné tendencie kreatívnych subjektov na regionálnej úrovni (keďže koeficient priestorovo posunutej závislej premennej bol vysoko štatisticky významný). Aj keď štatisticky nevýznamne na hladine významnosti 0,05. Pri zohľadnení priestorových aspektov zohrávajú dôležitú úlohu v lokalizácii kultúrnych a kreatívnych odvetví aj aglomeračné efekty. V prípade, že priestorové aspekty nezohľadňujeme, dôležitým lokalizačným faktorom je aj inštitucionálne prostredie na lokálnej úrovni, kvantifikované podielom výdavkov na kultúru na bežných rozpočtoch miestnych samospráv. V závere však musíme pripomenúť, že uvedené lokalizačné faktory boli preukázané ako významné v zmysle lokalizácie a koncentrácie kultúrnych a kreatívnych odvetví ako celku. Pre komplexnejšie pochopenie lokalizačného správania a faktorov podmieňujúcich lokalizáciu týchto ekonomických aktivít, by ďalší výskum mohol prispieť dezagregáciou kultúrneho a kreatívneho sektora na jednotlivé subkategórie, keďže ako uvádzame v teoretickej časti práce, existujú nielen predpoklady, ale aj empirické výsledky nasvedčujúce tomu, že subjekty jednotlivých kultúrnych a kreatívnych odvetví vyhľadávajú odlišné lokalizačné predpoklady. Okrem toho by ďalší výskum mohol rozšíriť aj súbor skúmaných lokalizačných faktorov.

 

Literatúra a pramene:

ANDERSSON, A. E. Creativity and regional development. In Papers of the regional science association, č. 56, 1985, s. 5-20.

ANSELIN, L. Spatial Econometrics: Methods and Models. 1988.

BILLE, T. Cool, funky and creative? The creative class and preferences for leisure and culture. In International Journal of Cultural Policy, 2010, roč. 16, č. 4, 2010, s. 466-496.

CAMAGNI, R. Territorial capital and regional development. In R. Capello and P. Nijkamp (eds.) Handbook of Regional Growth and Development Theories. Northampton, Mass.: Edward Elgar Publ. 2009, s. 118-132.

 CIFRANIČ, M. Zhodnotenie významnosti lokalizačných faktorov vybraných ubytovacích zariadení Nitrianskeho kraja. In Forward – Posúvame hranice vidieckeho a regionálneho rozvoja. Nitra: Slovak University of Agriculture. 2015.

CIFRANIČ, M. Zhodnotenie dôležitostí lokalizačných faktorov vybraných zariadení cestovného ruchu. In Legal, economic, managerial and environmental aspects of performance competencies by local authorities. Nitra: Slovenská poľnohospodárska univerzita, 2016.

Florida, R. Cities and the Creative Class. In City & Community, roč. 2, č. 1, 2003, s. 3-19.

FUSKOVÁ, M. – HANÁČKOVÁ, D. – GUBÁŇOVÁ, M. Location factors and their importance in location decision making of enterprises (in conditions of Slovak Republic) case study. In Ekonomika Management Inovace, roč. 10, č. 1, 2018, s. 5-18.

GLAESER, E.D. – MARÉ, D.C. Cities and Skills. In Journal of Labor Economics, roč. 19, č. 2, 2001, s. 316-342.

GLAESER, E.D. – SAIZ, A. The Rise of the Skilled City. Harvard Institute of Economic Research Discussion, č. 2025, 2003.

GUBÁŇOVÁ, M. – HANÁČKOVÁ, D. Dôležitosť lokalizačných faktorov pre alokáciu podnikov v priestore. In Ekonomika Management Inovace, roč. 6, č. 1, 2014, s. 14-22.

JACOBS, J. Cities and the Wealth of Nations. Random House: 1984.

KEA EUROPEAN AFFAIRS. The Economy of Culture in Europe. Štúdia pripravená pre Európsku komisiu (Directorate-General for Education and Culture), 2006.

LAZZERETTI, L. – BOIX, R. – CAPONE, F. Why do Creative Industries Cluster? An analysis of the determinants of clustering of creative industries, IERMB Working Paper in Economics, č. 09.02., 2009.

LORENZEN, M. – ANDERSEN, V. K. The Geography of the European Creative Class: A Rank-Size Analysis, DRUID Working Paper, č. 07-17, 2007.

LUCAS, Jr. E. R, On the Mechanics of Economic Development. In Journal of Monetary Economics, roč. 22, 1988, s. 3-42.

RASPE, O. – VAN OORT, F. Firm growth and localized knowledge externalities. In Journal of Regional Analysis and Policy, č. 38,2008, s. 100-116.

SCOTT, A. J. The Cultural Economy of Cities. In International Journal of Urban and Regional Research, č. 21, 1997, s. 323-339.

URBACT II TN5. Creative Clusters in Low Density Urban Areas – Baseline Study. 2008.

Vang, J. The spatial organization of the news industry: questioning assumptions about knowledge externalities for clustering of creative industries. In Innovation: Management, Policy and Practice, roč. 9, č. 1, 2007, s. 14-27.

VARECHA, L. – FÁZIKOVÁ, M. Sociálny kapitál ako determinant ľudského rozvoja na úrovni obcí Slovenskej republiky. In XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. (Kurdějov 13.-15.6.2018). Brno: Masarykova univerzita., 2018, s.71-77. 

 

Poznámky:

[23]   Príspevok bol spracovaný v rámci projektu VEGA č. 1/0789/18 (Inštitucionálne prostredie ako nositeľ rozvojových politík v najmenej rozvinutých okresoch)

Kontakt:

Ing. Katarina Melichová, PhD.
KMKT FF UKF v Nitre
Štefánikova 67, 949 74 Nitra
E-mail: katarina.melichova@ukf.sk
KVS FEŠRR SPU v Nitre
Trieda Andreja Hlinku 2, 949 76 Nitra
E-mail: katarina.melichova@uniag.sk

Michal Hrivňák
KRaRV FEŠRR SPU v Nitre
Trieda Andreja Hlinku 2
949 76 Nitra
E-mail: xhrivnak@is.uniag.sk

Ing. Michal Strnál
KRaRV FEŠRR SPU v Nitre
Trieda Andreja Hlinku 2
949 76 Nitra
E-mail: xstrnal@is.uniag.sk

Súbory na stiahnutie