Edgara Račko promocijas darba kopsavilkums

DAUGAVPILS UNIVERSITĀTE

EKONOMIKAS KATEDRA

DAUGAVPILS UNIVERSITY

DEPARTMENT OF ECONOMICS

Mg. oec. Edgars Račko

LATVIJAS REĢIONU KONKURĒTSPĒJAS

NOVĒRTĒŠANA UN PAAUGSTINĀŠANAS POTENCIĀLS

EIROPAS SAVIENĪBĀ

EVALUATION OF THE COMPETITIVENESS OF

LATVIAN REGIONS AND POTENTIAL OF ITS

INCREASE IN THE EUROPEAN UNION

Promocijas darba

KOPSAVILKUMS

ekonomikas doktora (Dr.oec.) zinātniskā grāda iegūšanai

SUMMARY

of the thesis for obtaining the doctoral degree

in economics (Dr.oec.)

Daugavpils 2013

2

INFORMĀCIJA

Promocijas darbs izstrādāts Daugavpils Universitātes Sociālo zinātņu

fakultātes Ekonomikas katedrā laika periodā no 2005. līdz 2013.gadam.

Doktora studiju programma: Ekonomika, apakšnozare – reģionālā

ekonomika.

Promocijas darba zinātniskais vadītājs:

Dr.sc.soc., Dr.phil. Daugavpils Universitātes Sociālo pētījumu institūta vadošais

viespētnieks Viktors Voronovs

Oficiālie recenzenti:

Dr.oec. Olga Lavriņenko, promocijas padomes eksperte, Daugavpils

Universitātes Sociālo pētījumu institūta vadošā pētniece;

Dr.oec. Arkādijs Grišins, Ekonomikas un kultūras augstskolas asociētais

profesors;

Dr.habil.oec. Vojcehs Kosiedovskis (Wojciech Kosiedowski), Toruņas

Nikolaja Kopernika universitātes profesors, Eiropas integrācijas un reģionālo

pētījumu katedras vadītājs (Polija).

Promocijas darba aizstāvēšana notiks Daugavpils Universitātes Ekonomikas

zinātnes nozares Promocijas padomes atklātajā sēdē 2013.gada 6.septembrī

Daugavpilī, Parādes ielā 1, 320.auditorijā plkst. 10.00.

Ar promocijas darbu var iepazīties Daugavpils Universitātes bibliotēkā,

Parādes ielā 1, Daugavpilī un http://du.lv/lv/ zinatne/promocija/darbi.

Atsauksmes sūtīt promocijas padomes sekretārei - Mg. oec. Alīnai Ohotinai,

Daugavpils Universitātes Sociālo pētījumu institūta vecākajai statistiķei

Daugavpilī, Parādes ielā 1, LV-5400, tālrunis 65420032, e-pasts:

[email protected].

ISBN

http://du.lv/lv/

3

INFORMATION

The present Doctoral Thesis has been worked out at the Department of

Economics of faculty of Social Sciences of Daugavpils University in the period

2005–2013.

Doctoral study programme: Economics, the sub-branch of Regional

Economics.

The scientific advisor of the Doctoral Thesis:

Dr.sc.soc., Dr.phil. Victor Voronov- supervising researcher of Institute of

Social Researches of Daugavpils University. .

Official reviewers:

Dr.oec. Olga Lavriņenko, expert of Doctorate Council, leading researcher

of Institute of Social Researches of Daugavpils University (Latvia);

Dr.oec. Arkādijs Grišins, associated professor of University College of

Economics and Culture (Latvia);

Dr.habil.oec. Wojciech Kosiedowski, professor of Nicolaus Copernicus

University in Torun, head of the Department of European Integration and

Regional Studies (Poland).

The defence of the Doctoral Thesis will be held at a public meeting of the

of the Promotion Council of Daugavpils University, branch of Economics on

September 6, 2013, at 10.00 in Daugavpils, Parādes street 1, room Nr. 320.

The Doctoral Thesis is available for reviewing at the library of Daugavpils

University, Parādes street 1 in Daugavpils and on the website http://du.lv/lv/

zinatne/promocija/darbi.

You are welcome to send your comments to the secretary of the Promotion

Council - Mg. oec. Alīna Ohotina, senior statistician of Institute of Social

Researches of Daugavpils University, Parādes street 1, Daugavpils, LV-5400,

phone 65420032; e-mail: [email protected].

http://du.lv/lv/

4

SATURS

IEVADS ........................................................................................................................... 9

1. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS TEORĒTISKIE ASPEKTI .................................. 13

1.1. KONKURENCES UN KONKURĒTSPĒJAS BŪTĪBA UN NOZĪME TIRGUS EKONOMIKĀ ..... 13

1.1.1. Konkurences jēdziens................................................................................. 13

1.1.2. Konkurētspējas jēdziens ............................................................................. 14

1.2. VALSTS UN REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS IZPĒTE ..................................................... 15

1.2.1. Valsts konkurētspēja .................................................................................. 15

1.2.2. Reģiona jēdziens ........................................................................................ 17

1.2.3. Latvijas plānošanas un statistiskie reģioni.................................................. 18

1.2.4. Reģiona konkurētspējas jēdziens................................................................ 19

1.2.5. Reģiona konkurētspējas faktori .................................................................. 23

2. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS EKONOMISKI STATISTISKĀ PĒTĪJUMA

METODISKĀS PIEEJAS .............................................................................................. 23

2.1. REĢIONA KONKURĒTSPĒJA KĀ STATISTISKO PĒTĪJUMU OBJEKTS ............................ 24

2.2. METODISKO PIEEJU ANALĪZE REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS EKONOMISKI

STATISTISKAJĀ PĒTĪJUMĀ ............................................................................................ 26

2.2.1. Valsts konkurētspējas novērtēšanas pieredze ............................................. 26

2.2.2. Reģiona konkurētspējas novērtēšanas pieredze .......................................... 28

2.2.3. Reģionu novērtēšanas pieredze Latvijā ...................................................... 30

3. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS NOVĒRTĒŠANAS METODIKAS IZSTRĀDE . 33

3.1. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS EKONOMISKI STATISTISKĀS ANALĪZES METODIKAS

IZSTRĀDE .................................................................................................................... 33

3.2. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS EKONOMISKI STATISTISKĀS ANALĪZES INFORMATĪVI

STATISTISKAIS NODROŠINĀJUMS.................................................................................. 38

4. LATVIJAS REĢIONU KONKURĒTSPĒJAS EKONOMISKI STATISTISKĀ

ANALĪZE ....................................................................................................................... 43

4.1. LATVIJAS REĢIONU KONKURĒTSPĒJAS FAKTORU STATISTISKĀ ANALĪZE ................. 43

4.2. LATVIJAS REĢIONU KONKURĒTSPĒJAS NOVĒRTĒŠANA ........................................... 45

4.3. LATVIJAS REĢIONU DALĪJUMS PROBLĒMGRUPĀS ................................................... 49

4.4. LATVIJAS REĢIONU KONKURĒTSPĒJAS PAAUGSTINĀŠANAS POTENCIĀLA ANALĪZE .. 51

NOBEIGUMS ................................................................................................................ 59

PROBLĒMAS ................................................................................................................ 62

CONTENTS

INTRODUCTION .......................................................................................................... 64

1. THEORETICAL ASPECTS OF REGIONAL COMPETITIVENESS ................ 69

1.1. THE ESSENCE AND IMPORTANCE OF COMPETITION AND COMPETITIVENESS IN THE

MARKET ECONOMY ..................................................................................................... 69

1.1.1. The concept of competition ........................................................................ 69

1.1.2. The concept of competitiveness ................................................................. 70

1.2. THE RESEARCH OF THE NATIONAL AND REGIONAL COMPETITIVENESS .................... 71

1.2.1. National competitiveness ........................................................................... 71

1.2.2. The concept of a region .............................................................................. 73

1.2.3. Planning and statistical regions of Latvia ................................................... 74

1.2.4. The concept of regional competitiveness ................................................... 75

1.2.5. Factors of regional competitiveness ........................................................... 79

2. METHODOLOGICAL APPROACHES TO THE ECONOMIC STATISTICAL

RESEARCH OF REGIONAL COMPETITIVENESS ................................................... 80

2.1. REGIONAL COMPETITIVENESS AS THE OBJECT OF STATISTICAL RESEARCHES .......... 80

2.2. ANALYSIS OF METHODOLOGICAL APPROACHES TO THE ECONOMIC STATISTICAL

RESEARCH OF REGIONAL COMPETITIVENESS ................................................................ 83

2.2.1. Experience in the assessment of national competitiveness ......................... 83

2.2.2. Experience of the assessment of regional competitiveness ........................ 85

2.2.3. Experience of regional assessment in Latvia .............................................. 87

3. ELABORATION OF METHODOLOGY OF THE ASSESSMENT OF REGIONAL

COMPETITIVENESS .................................................................................................... 90

3.1. ELABORATION OF METHODOLOGY OF ECONOMIC STATISTICAL ANALYSIS OF

REGIONAL COMPETITIVENESS ...................................................................................... 91

3.2. INFORMATIVE STATISTICAL SUPPORT OF THE ECONOMIC STATISTICAL ANALYSIS OF

REGIONAL COMPETITIVENESS ...................................................................................... 96

4. ECONOMIC STATISTICAL ANALYSIS OF COMPETITIVENESS OF LATVIAN

REGIONS ..................................................................................................................... 101

4.1. STATISTICAL ANALYSIS OF THE FACTORS OF COMPETITIVENESS OF LATVIAN REGIONS

................................................................................................................................. 101

4.2. ASSESSMENT OF THE COMPETITIVENESS OF LATVIAN REGIONS ............................ 103

4.3. DIVISION OF LATVIAN REGIONS INTO PROBLEM GROUPS ...................................... 107

4.4. ANALYSIS OF THE IMPROVEMENT POTENTIAL OF COMPETITIVENESS OF LATVIAN

REGIONS ................................................................................................................... 109

CONCLUSIONS .......................................................................................................... 118

PROBLEMS ................................................................................................................. 122

APROBĀCIJA

Informācija par publicētajiem pētījuma rezultātiem

Promocijas darba ietvaros veiktā pētījuma rezultāti ir apkopoti

kolektīvajā monogrāfijā:

Račko E. Reģionālās ekonomikas konkurētspējas paaugstināšana un

aktīvā adaptācija globalizācijas apstākļos. Līdzautori: Voronovs V.,

Petrova I. – Daugavpils: Daugavpils Universitātes Akadēmiskais apgāds

„Saule”, 2006, 120 lpp. ISBN 9984–14–313–9

Par pētījuma rezultātiem un promocijas darba saturu autoram ir 11

publikācijas starptautiskos zinātniskos izdevumos Latvijā un ārvalstīs:

1. Latvijas ražotāji mūsdienīgos globalizācijas un pasaules saimniecības

reģionalizācijas apstākļos: problēmas, risinājumi, perspektīvas. LZP

Ekonomikas, juridiskās un vēstures zinātnes galvenie pētījumu

virzieni 2007. gadā. Nr.13. Rīga: LZP Humanitāro un sociālo zinātņu

ekspertu komisija, 2008. 167.–173. lpp. ISBN 13:978–9984–19–923–

8, ISSN 1691–290X.

2. Интеграция Латвии в EMU в современных условиях развития ЕС.

Starptautiskās zinātniskās konferences „Centrālās un Austrumeiropas

ekonomiskā attīstība Eiropas integrācijas kontekstā” rakstu krājums.

Daugavpils: Daugavpils Universitātes Akadēmiskais apgāds „Saule”,

2007. 228.–242. lpp. ISBN 978–9984–14–362–0.

3. Стратегические факторы роста региональной экономики

Латвии. (соавтор: Воронов В.). IV Miedzynarodowe Seminarium

„Rozwoj Europy Baltyckiej”. Problemy Wspolpracy gospodarczej w

regionie Baltyckim w kontekscie integracji europejskiej. Pod redakcja

naukowa A.Ignasiak–Szulc I W.Kosiedowskiego. Torun:

Wydawnictwo „Dom Organizatora”, 2008. p.207–224. ISBN 978–83–

7285–438–4.

4. Reģionālās ekonomikas attīstība un tās izaugsmes faktori Latvijā

(līdzautors: Voronovs V.). „Reģionālās ekonomikas konkurētspēja un

attīstības prognozēšana”. Starptautisko zinātnisko konferenču

materiāli 2007. gada 7. decembris, 2008. gada 29. novembris.

Daugavpils: DU izdevniecība „Saule”, 2009. 43.–53. lpp. ISBN 978–

9984–14–461–0.

5. Кризисная ситуация в Латвии: кто виноват и что делать?

(cоавтор: Воронов В.). Новая экономика. 2009. № 11–12. Минск:

ЧУП Ходр БелТИЗ 2009. C. 115–120. ISSN 2224–2031.

7

6. Регулирование экономики Евросоюза: инновационные факторы ее

роста в Латвии (соавтор: Воронов В.). Формирование

инновационно–информационного развития экономики. Теория,

экономика и практика. Экономические исследования. / Под ред.

д.э.н., проф. А.А. Абишева. Алматы: Экономика, 2009. C. 241–

251.

7. Опыт оценки конкурентоспособности региональной экономики

Латвии. Kapital ludzki w procesie przemian europy srodkowej i

wschodnej. Aspekty makroekonomiczne i regionalne. Pod redakcja

naukowa W.Kosiedowskiego. Torun: Wydawnictwo „Dom

Organizatora”, 2010. p. 131–141. ISBN 978–83–7285–557–2.

8. Оценка территориального развития и конкурентоспособности

регионов Латвии. (соавтор: Воронов В.). Управление социальным

развитием регионов в условиях выхода из кризиса в современной

России и странах СНГ. Материалы международной научно–

практической конференции (Челябинск, 28–29 октября 2010 года).: в 2

ч. Часть 1. / Отв. ред. С.Г. Зырянов. Челябинск: Челябинский институт

(филиал) Уральской академии государственной службы, 2010. С. 205–

208. ISBN 978–5–91970–005–0.

9. Оценка конкурентоспособности экономики регионов Латвии и

приоритеты ее повышения. (соавтор: Воронов В.). Социальные

вызовы модернизации регионов России. Материалы II Тюменского

социологического Форума 28–29 июня 2011 г.: в 2 ч. Часть 1. Тюмень:

Изд–во ТюмГУ, 2011. С. 125–129. ISBN 978–5–400–00499–5.

10. Оценка конкурентоспособности регионов и управление факторами еѐ

повышения (опыт Евросоюза на примере Латвии). (соавтор: Воронов

В.В., Бийжанова Э.К.). Социологические исследования. 2012. №5.

Москва: РАН, 2012. C. 69–78. ISSN 0132–1625.

11. Оценка конкурентоспособности экономики регионов Латвии и

факторы ее роста. (соавтор: Воронов В.). Starptautiskās zinātniskās

konferences „Eiropas integrācijas sociālā un ekonomiskā dimensija:

problēmas, risinājumi, perspektīvas” materiāli, 2011. gada 3.–5.

novembris. Daugavpils: Daugavpils Universitātes Akadēmiskais

apgāds „Saule”, 2012. 225.–236. lpp. ISSN 2255–8853, ISBN 978–

9984–14–586–0.

Promocijas darba ietvaros veiktā pētījuma rezultātus autors

prezentējis 15 starptautiskās zinātniskās konferencēs:

1. Daugavpils Universitātes 47. starptautiskā zinātniskā konference.

Daugavpils (Latvija), 2005.g. 21.– 22. aprīlī.

8

2. Zinātniskā konference „Konkurence, integrācija, kooperācija: Baltijas

reģiona ekonomikas attīstības reģionālie un starptautiskie aspekti”.

Daugavpils (Latvija), 2006.g. 25. martā.

3. International Scientific Conference „Global Urbanism: Cities and

Global Processes”. Oslo (Norvēģija), 2006.g. 24.–28. jūlijā.

4. Zinātniski praktiskā konference „Latgales reģiona attīstība Eiropas

integrācijas telpā”. Daugavpils (Latvija), 2006. gada 16. novembrī

5. Starptautiskā zinātniski praktiskā konference ,,Centrālās un

Austrumeiropas ekonomiskā attīstība Eiropas integrācijas kontekstā”.

Daugavpils (Latvija), 2006.g. 29. novembrī.

6. International Conference „Global Boundaries”. Tronheima

(Norvēģija), 2007.g. 16.–25. februārī.

7. Starptautiskā zinātniskā konference „Reģionālās ekonomikas

konkurētspēja: attīstības faktori globalizācijas apstākļos”. Daugavpils

(Latvija), 2007.g. 7. decembrī.

8. Starptautiskā zinātniskā konference ”Finanšu nodrošinājums un

reģiona sociāli ekonomiskās attīstības prognozēšana”. Daugavpils

(Latvija), 2008.g. 29. novembrī.

9. Starptautiskā zinātniskā konference „Reģionālās ekonomikas

inovatīvās attīstības stratēģijas un mehānismu veidošana”. Daugavpils

(Latvija), 2009.g. 4.–5. decembrī.


Daugavpils (Latvija), 2009.g. 15.–18. aprīlī.



12. Starptautiskā zinātniskā konference „Eiropas integrācijas sociālā un

ekonomiskā dimensija: problēmas, risinājumi, perspektīvas”. Daugavpils

(Latvija), 2011.g. 3.–5. novembrī.



14. Starptautiskā zinātniskā konference „Sociālās zinātnes reģionālajai

attīstībai 2012: finanšu kapitāla ietekme uz reģiona ekonomisko

konkurētspēju”. Daugavpils (Latvija), 2012.g. 8.–11. novembrī.



9

IEVADS

Pētījuma tēmas aktualitāte

Kvalitatīvās izmaiņas pasaules ekonomikā, kas saistītas ar globalizāciju,

ekonomiskās attīstības nevienmērīgumu, tehnoloģiskā progresa un

reģionalizācijas tempu paātrinājumu, palielina reģionu nozīmīgumu. Reģioni

attīstoties, neizbēgami savstarpēji konkurē cīņā par darba resursiem, jaunām

tehnoloģijām, investīcijām, valsts centra un arī lielo starptautisko uzņēmumu

uzmanību. Viens no būtiskākajiem faktoriem, kas nodrošina panākumus šai

procesā, ir reģiona konkurētspēja.

Reģiona konkurētspējas izpētes rezultāti tiek izmantoti valsts

ekonomikas politikā, salīdzinošos starpreģionālos pētījumos, reģionālās

attīstības stratēģiskās plānošanas uzdevumu risināšanā. Daudzās valstīs darbojas

nacionālās konkurētspējas padomes, Eiropas Savienībā (ES) tiek veikta valsts

un reģionu konkurētspējas paaugstināšanas koordinēta politika, turklāt tā tiek

realizēta likumdošanas un organizatoriskajā līmenī. Tādējādi reģiona

konkurētspējas tēma Latvijā ir īpaši būtiska, un reģionu konkurētspējas

paaugstināšanas problemātikas aktualizēšana ir svarīgs uzdevums.

Tomēr pastāv vairākas problēmas. Vienotas pieejas trūkums „reģiona

konkurētspējas” kategorijas definēšanā mudina vispirms skatīt metodiskas

ievirzes jautājumus. Jāizprot mehānismi, kas veicina augstu reģiona

konkurētspēju. Pastāvošā starpreģionālo attiecību struktūra determinē to, ka

tradicionālā ekonomiskās analīzes metodika konkurētspējas mehānismu

izpratnei ir nepietiekama. Tajā pašā laikā mūsdienu sociālo un ekonomisko

sistēmu sarežģītība, reģionu attīstības dinamiskie nosacījumi izvirza stingras

prasības risinājumiem gan reģionu, gan arī valsts līmenī. Tāpēc vitāli vajadzīga

ekonomiski statistiskās analīzes metodikas izstrāde, kas akceptē dažādus

sociālos, ekonomiskos, tehnoloģiskos faktorus. Problēma ir arī tā, ka pastāvošie

reģionālās statistikas instrumenti nepietiekami atbilst reģiona

sociālekonomiskās attīstības uzdevumiem. Reģiona konkurētspēju ietekmējošie

daudzveidīgie faktori zinātniski jāsistematizē un jāstrukturē. Savukārt

reģionālās statistiskas rādītāju skaita trūkums rada nepieciešamību izveidot

mehānismus plašākas statistiskās informācijas uzskaitei.

Starptautiskajā praksē plašu izplatību ir guvuši dažādi konkurētspējas

reitingi, kas balstās uz apjomīga statistisko datu masīva analīzi. Taču mehāniska

vispārzināmu un starptautiskajā praksē aprobētu pieeju izmantošana reģiona

konkurētspējas izpētē ir problemātiska. Īpaši aktuāla ir aprobētu starptautisko

tehnoloģiju adaptēšana analītisko uzdevumu risināšanai un statistisko atskaišu

reģionālajām īpatnībām.

Vienotas, zinātniski pamatotas, objektīvas, modernizētas, operatīvas

konkurētspējas statistisko mērījumu un novērtēšanas sistēmas izveide ļautu

noteikt nozīmīgākos reģionu attīstības virzienus, stimulēt reģionu specializāciju,

novērtēt to attīstības efektivitāti, iespēju piesaistīt investīcijas un citus resursus

izaugsmei. Reģiona konkurētspējas ekonomiski statistiskā analīze ir

10

nepieciešama reģiona iedzīvotāju un ekonomiskā potenciāla mobilizēšanai, kā

arī sabalansētākai ekonomiskās un telpiskās attīstības veicināšanai.

Problēmas izpētes līmenis Valstu un reģionu konkurētspējas izpēte ir vairāku zinātņu disciplīnu

uzmanības lokā, tāpēc ar valstu konkurētspējas jautājumiem nodarbojas gan

ekonomisti, gan ekonomiskās ģeogrāfijas, mārketinga, statistikas speciālisti,

sociologi u.c. Būtisku ieguldījumu reģiona konkurētspējas metodisko aspektu

izpētē snieguši ekonomisti G.Azojevs, F.Benaroja, R.Fathutdinovs, R.Haginss,

F.Haijeks, Dž.Helbreits, T.Gogoļeva, G.Gukaksjans, A.Judanovs, I.Judrupa,

V.Kosiedovskis, P.Krugmans, O.Mihailovs, M.Porters, B.Rivža, P.Rivža,

P.Samuelsons, D.Sepiks, Dž.Spenders, M.Šenfelde, E.Šepards, J.Šumpeters,

L.Turovs, V.Voronovs; ekonomiskās ģeogrāfijas pārstāvji V.Aizards,

K.Frimens, V.Leontjevs, B.O.Lunvals, I.Pilipenko; teritoriju mārketinga

speciālisti F.Kotlers, S.Andrejevs, S.Ignatjevs, E.Jermolajeva. Ar ekonomiski

statistisko analīzi nodarbojas statistiķi S.Aivazjans, I.Bogomolova. Reģionālās

statistikas un diagnostikas problemātika atspoguļota M.Helvanovska,

O.Krastiņa, O.Lavriņenko, E.Vanaga, I.Vanaga u.c. zinātniskajos darbos. Taču

jākonstatē, ka reģiona konkurētspējas ekonomiski statistisko pētījumu jautājumi

iztirzāti nepietiekami, piemēram, trūkst vienotas statistiskās pieejas reģiona

konkurētspējas izpētē, tāpēc nepieciešams pilnveidot reģiona konkurētspējas

ekonomisko pētījumu statistisko instrumentu klāstu.

Līdz ar to promocijas darba pētījuma objekts ir Latvijas statistisko

reģionu (Kurzemes, Latgales, Pierīgas, Rīgas, Vidzemes un Zemgales)

konkurētspēja, bet pētījuma priekšmets – reģionu konkurētspējas

ekonomiski statistiskās novērtēšanas teorētiskās problēmas un metodika.

Pētījumā izvirzītā hipotēze: Latvijas reģioni atšķiras pēc to

konkurētspējas, ko ir ietekmējuši dažādi kvantitatīvi un kvalitatīvi faktori,

kurus iespējams apvienot vairākos reģiona konkurētspējas palielināšanas

pamatvirzienos.

Promocijas darba mērķis: izstrādāt Latvijas reģionu konkurētspējas

integrālā rādītāja aprēķināšanas metodiku un, balstoties uz to, novērtēt reģionu

konkurētspējas atšķirības, kā arī noteikt konkurētspējas paaugstināšanas

pamatvirzienus.

Mērķa sasniegšanai promocijas darbā tika izvirzīti šādi pētījuma

uzdevumi: 1) precizēt jēdziena „reģiona konkurētspēja” saturu, noskaidrot jēdziena

„reģiona konkurētspēja” vietu citu reģiona attīstību raksturojošo

vispārināto rādītāju vidū;

2) pamatot statistisko instrumentu pielietošanas nepieciešamību reģiona

11

konkurētspējas ekonomiskajā analīzē;

3) izpētīt starptautisko un Latvijas konkurētspējas novērtēšanas empīrisko

pieredzi valstu un reģionu līmenī;

4) izstrādāt reģiona konkurētspējas novērtēšanas metodiku, nosakot un

pamatojot reģiona konkurētspējas modeļa rādītāju struktūru, lai

izveidotu reģiona konkurētspējas integrālo rādītāju, izmantojot

pieejamos Latvijas NUTS 3 reģionu statistiskos rādītājus;

5) aprobēt piedāvāto reģiona konkurētspējas novērtēšanas metodiku

Latvijas NUTS 3 līmeņa reģionu izvērtējumā, nosakot reģionu

konkurences stratēģiskās pozīcijas un novērtējot reģionu

konkurētspējas attīstības dinamiku, pamatojoties uz to dalījumu

problēmgrupās;

6) pamatojoties uz Latvijas reģionu konkurētspējas novērtējumu un uz

ekspertu sniegto konkurētspējas palielināšanas potenciāla vērtējumu,

izstrādāt rekomendācijas Latvijas reģionu konkurētspējas

paaugstināšanas pamatvirzienos.

Pētījuma teorētiskais un metodoloģiskais pamatojums balstās uz

zinātnieku atziņām un teorijām par reģiona konkurētspējas novērtēšanu.

Promocijas darba ietvaros veiktā pētījuma metodoloģijas pamatā ir

dialektiskā loģika, kompleksā un sistēmpieejas. Promocijas darbā tika

izmantotas dažādas pētijumu metodes: monogrāfiskā metode, statistiski

ekonomiskā analīze, grafiskā metode, abstrakti loģiskā metode, ekspertu

novērtējums. Pētījuma teorētisko un metodoloģisko pamatu veido

starptautisko organizāciju pētījumi un vērtējumi, kā arī ekonomiskās

teorijas fundamentālās koncepcijas un atziņas ārzemju un Latvijas

ekonomistu darbos.

Pētījuma informatīvo bāzi veido LR Centrālās statistikas pārvaldes, kā

arī Izglītības ministrijas, Kultūras ministrijas, Satiksmes ministrijas, Vides

aizsardzības un reģionālās attīstības ministrijas, Valsts reģionālās attīstības

aģentūras, Veselības ekonomikas centra dati un pētījumi, Latvijas Republikas

likumdošanas akti, Latvijas un ārvalstu zinātniskie pārskati, ziņojumi un

pētījumi, kā arī starptautisko zinātnisko konferenču materiāli.

Pētījuma mērķis un uzdevumi noteica promocijas darba loģiku un

struktūru. Promocijas darbu veido ievads, četras nodaļas, noslēgums un

izmantoto informācijas avotu saraksts.

Promocijas darba zinātniskā novitāte saistāma ar reģiona

konkurētspējas novērtēšanas metodikas izstrādi Latvijas NUTS 3 reģionu

konkurētspējas integrālā rādītāja veidošanai, kam ir būtiska nozīme reģionu

salīdzināšanas un reģionu attīstības uzdevumu risināšanā.

12

Zinātnisko novitāti raksturo šādi pētījuma rezultāti:

1) papildināts jēdziena „reģiona konkurētspēja” saturs, sniegta jēdziena

„reģiona konkurētspēja” definīcija, pamatojoties uz sistēmisko pieeju,

argumentēta statistisko metožu izmantošanas nepieciešamība reģiona

konkurētspējas pētījumos;

2) izstrādāta kompleksa reģiona konkurētspējas ekonomiskās analīzes

metodika, kas atšķirībā no tradicionālajām metodēm, kad tiek

akceptēts salīdzinoši neliels makroekonomisko rādītāju skaits, ietver

statistisko rādītāju sistēmu, kura atspoguļo plašu reģionu

konkurētspēju noteicošo faktoru kompleksu. Piedāvāts reģionu

konkurētspējas modelis, kura īpatnība ir svara koeficientu diferencēta

sistēma, kā arī vispārinātu statistisko rādītāju trīs līmeņu uzskaite, kas

ietver trīs vispārinātus trešā līmeņa statistiskos rādītājus, kas atbilst

reģionu konkurētspējas faktoru grupām: konkurētspēja uz bāzes

nosacījumu rēķina, konkurētspēja uz ražošanas faktoru rēķina,

konkurētspēja uz inovācijas faktoru rēķina, un astoņus vispārinātus

otrā līmeņa rādītājus, kas atbilst reģionu konkurētspējas faktoriem;

3) veikta reģionu konkurētspējas faktoru statistiskā analīze, kuras

rezultāti apliecināja, ka struktūrmodelī izmantoto reģionu

konkurētspējas faktoru attiecināšana uz konkurētspējas faktoru

atbilstošajām grupām ir pamatota;

4) Latvijas reģioniem ir aprēķināts reģionu konkurētspējas integrālais

rādītājs, veikta Latvijas reģionu konkurētspējas telpas un laika analīze,

kā arī Latvijas reģionu konkurētspējas rādītāju dinamikas

salīdzināšana;

5) izmantojot reģionu konkurētspējas faktoru ekonomiski statistisko

analīzi, sniegtas pamatotas rekomendācijas Latvijas reģionu

konkurētspējas paaugstināšanai galvenajos virzienos.

Promocijas darba teorētiskā nozīme. Veikta konkurētspējas kā

ekonomikas kategorijas izpēte. Pētījuma gaitā gūtās atziņas un secinājumi

sekmē konkurētspējas kā dinamiskas sistēmas precīzāku izpratni.

Dinamiku ietekmē dažādi faktori, kuru specifiku determinē laika posma un

ekonomikas sektoru īpatnības. Pētījuma rezultāti sniedz ieguldījumu

ekonomikas teorijas attīstībā un valsts pārvaldes pilnveidošanā.

Teorētiskās atziņas, secinājumus un praktiskās rekomendācijas var

izmantot studiju kursu „Ekonomiskā teorija”, „Mikroekonomika” un

„Reģionālā ekonomika” saturā.

Promocijas darba tautsaimnieciskā nozīme . Pētījuma gaitā

izstrādātos secinājumus un rekomendācijas var izmantot:

1) Latvijas reģionu konkurētspējas novērtēšanas modeļa

pilnveidošanai un efektivitātes paaugstināšanai;

13

2) Latvijas reģionu konkurētspējas novērtēšanai;

3) Latvijas reģionu attīstības politikas pilnveidošanai, lai uzlabotu

konkurētspējas paaugstināšans pamatvirzienus ietekmējošo

faktoru efektivitāti.

Tēzes aizstāvēšanai:

1) Reģiona konkurētspējas analīzes galvenās pieejas nosaka reģiona

konkurētspējas paaugstināšanas trīs pamatvirzienu izvēli.

2) Pašreizējās pieejas reģionu novērtēšanā nepilnīgi raksturo Latvijas

reģionu konkurētspēju.

3) Latvijas reģionu konkurētspējas situācijas un dinamikas noteikšanai

nepieciešams jauns reģiona konkurētspējas integrālais rādītājs, kas

balstīts uz pamatotu ekonomiskās analīzes komplekso metodiku;

4) Latvijā saglabājas sociālekonomiskās atšķirības starp reģioniem

no pozīcijas „centrs – perifērija”.

1. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS TEORĒTISKIE ASPEKTI

Nodaļā ir 30 lappuses, 4 tabulas, 8 attēli

Pirmajā nodaļā analizētas dažādas konkurences un konkurētspējas

izpētes pieejas. Definētas jēdziena „konkurētspēja” īpatnības dažādos

hierarhiskajos līmeņos: produkta, uzņēmumu, valsts, kā arī reģiona līmenī.

Izpētīts jēdziena „reģions” ekonomiskais aspekts. Pamatota pētāmo Latvijas

reģionu izvēle. Veikta reģiona konkurētspējas analīze. Noteikti galvenie reģiona

konkurētspēju veidojošie faktori. Pamatots statistiskās pieejas lietderīgums

reģiona konkurētspējas ekonomiskās analīzes veikšanā.

1.1. Konkurences un konkurētspējas būtība un nozīme tirgus ekonomikā

1.1.1. Konkurences jēdziens

Ekonomikas zinātniskajā literatūrā ir atrodami tādi termini kā

„konkurence”, „konkurences attiecības”, „konkurences vide”,

„konkurences priekšrocības”, „konkurētspēja”. Ievērojot to, ka pamats gan

vārda veidošanas, gan konceptuālajā aspektā ir „konkurence” (no latīņu

„concurrentia” – „sadursme”, „sāncensība”), rodas nepieciešamība

precizēt šī jēdziena saturu.

Konkurence ir pamatjēdziens, kas izsaka tirgus attiecību būtību. Tā

izpratne ekonomikas zinātnē laika gaitā ir mainījusies, un konkurences

traktējumā nošķirama uzvedības, strukturālā un funkcionālā pieeja, kā arī

statiskie un dinamiskie konkurences modeļi.

Klasiskajā ekonomikas teorijā pārstāvēta uzvedības pieeja. Piemēram,

Ā.Smits konkurenci izprot kā dažādu pārdevēju savstarpēji neatkarīgu

14

mēģinājumu kopumu nodibināt kontroli pār tirgu, turklāt uzsvars tiek likts uz

tādu pārdevēju un pircēju uzvedību, kam raksturīga sāncensība par

izdevīgākiem preču pārdošanas vai pirkšanas nosacījumiem.

Paralēli uzvedības koncepcijai ekonomiskajā teorijā attīstās strukturālā

pieeja, kuras ietvaros vērojama akcentu maiņa no uzņēmumu savstarpējās

sāncensības uz tirgus struktūras analīzi. Strukturālā skaidrojuma pamatidejas

tiek atspoguļotas D.Kurno, Dž.Robinsona, E.Čemberlina, F.Edžvorta un

citu neoklasiķu darbos. Tieši konkurences struktūrteorijā tiek definēti četri

galvenie mūsdienu tirgus tipi, liekot pamatus pilnīgās konkurences,

monopolistiskās konkurences, oligopola un monopola teorijai.

Konkurences izpētes funkcionālā pieeja ir saistīta ar austriešu

ekonomista J.Šumpetera vārdu. Šis zinātnieks uzmanības centrā izvirza

inovāciju nozīmi ekonomikā. Konkurences izpētes funkcionālās pieejas

ietvaros 20. gadsimta beigās atzinību gūst konkurences teorija, kas balstās

uz resursu priekšrocībām. Tās pamatlicējs ir S.Hants (Hunt S.D., 2000).

Konkurences statiskā un dinamiskā modeļa sintēze t iek aprakstīta

F.Haijeka darbos, kurš uzskata (Hayek F., 1980), ka ekonomikas teorijā

termins „konkurence” tiek lietots nepareizi. F.Haijeks nošķir konkurenci

(kā iedabas ziņā dinamisku procesu) no konkurences līdzsvara (tirgus

modeļa statiskā versija). Konkurence kļūst par dinamisku procesu, kad

produkti vai tehnoloģijas tiek pilnveidotas, izveidoti jauni tirgi, jauni

izejvielu avoti vai jauni organizāciju tipi, bet tam visbiežāk nepieciešamas

investīcijas.

M.Porters (Портер М., 2000) atzīmē, ka konkurence ir dinamisks

un attīstībā esošs process, nepārtraukti mainīga sfēra, kurā parādās jaunas

preces, jaunas mārketinga iespējas, jauni ražošanas procesi un jauni tirgus

segmenti.

Apskatītās pieejas ļauj konstatēt, ka konkurence ir cilvēka

eksistences imanenta iezīme, kas atklājas dažādās jomās. Konkurences

formu un metožu analīze mudina runāt par konkurences attiecību sistēmas

attīstību un sarežģītību. Tās ekonomiskā sastāvdaļa, kas tiek saukta par

ekonomikas konkurenci, ir cieši saistīta ar visu konkurences attiecību

kopumu.

1.1.2. Konkurētspējas jēdziens

Ir virkne zinātnisku darbu un publikāciju, kas veltītas konkurences un

konkurētspējas jautājumiem. To daudzveidība atspoguļo ekonomikas jēdziena

„konkurētspēja” kā zinātniskās izpētes priekšmeta objektīvo sarežģītību un tajā

pašā laikā liecina par vienota traktējuma trūkumu.

Viena no pamatpretrunām jēdziena „konkurētspēja” izpratnē ir tāda – vai

jēdziens „konkurētspēja” atspoguļo ekonomisko subjektu imanentās/iekšējās

īpašības, vai arī tas norāda uz ekonomiskā subjekta vietu starp citiem līdzīgiem

subjektiem.

15

Promocijas darba autors pieņem, ka pirmais skaidrojums vairāk atbilst

tam, kā viņš izprot konkurētspēju, tāpēc tiek piedāvāta šāda jēdziena

„konkurētspēja” definīcija: konkurētspēja ir ekonomisko subjektu spēja sasniegt

mērķi noteiktā konkurences laukā, izmantojot tos vai citus konkurētspējas

faktorus, ko apstiprina atlasīto statistisko rādītāju sistēma.

Ievērojot to, ka jēdziens „konkurētspēja” ir atvasināts no jēdziena

„konkurence”, tad to ekonomiskā nozīme saturiski ir identiska. Ja konkurence

tiek saprasta kā ekonomisko subjektu sacensības darbība, tad konkurētspēja ir

„subjektam piemītošas īpašības, kas dod tam iespēju izpildīt tās darbības, kuras

ļauj tiem (ekonomiskajiem subjektiem) gūt veiksmi šajā sacensībā” (Михайлов

О.В., 1999).

Jēdziena „konkurētspēja” analīzes dažādu pieeju īpatnības tāpat ir

atkarīgas arī no hierarhiskā līmeņa, kurā ekonomiskais subjekts veic savu

darbību (Гельвановский М., 1998). Viszemākajā – mikrolīmenī –

konkurētspēja izpaužas kā preču un pakalpojumu konkurētspēja (to var nosaukt

par produkta konkurētspēju), kurus piedāvā atsevišķi saimnieciskie subjekti.

Nozīmīguma ziņā nākamais ir mezolīmenis, kurā tiek veidotas nozares vai

uzņēmuma attīstības perspektīvas. Tālāk seko makroekonomiskais līmenis, kurā

tiek noteikti saimnieciskās sistēmas funkcionēšanas galvenie nosacījumi.

Nākamais konkurētspējas analīzes sistēmiskais līmenis ir sarežģītu

sociālekonomisko objektu (piemēram, valstu, reģionu) konkurētspējas analīze.

1.2. Valsts un reģiona konkurētspējas izpēte

1.2.1. Valsts konkurētspēja

Valstu un reģionu konkurētspējas jēdziens saturiski ir sarežģītāks nekā

produktu un uzņēmumu jēdziens, jo tas ir atkarīgs ne tikai no ekonomiskajiem,

bet arī no sociālajiem, politiskajiem un kultūras faktoriem.

18.–19. gadsimtā valstu konkurētspējas jēdziens tiek asociēts ar to

veiksmēm vai neveiksmēm pasaules tirdzniecībā. 1768.gadā Ā.Smits definē

četrus faktorus: zeme, kapitāls, dabas resursi un darbs, kas nosaka valstu

absolūtās priekšrocības starptautiskajā tirdzniecībā. Viņa spriedumus tālāk

izvērš D.Rikardo, kurš ievieš valstu salīdzinošās priekšrocības jēdzienu

(Рикардо Д., 1955). Tieši salīdzinošo priekšrocību teorija kļūst par

starptautiskās tirdzniecības teorijas pamatu. 20. gadsimtā valstu konkurētspējas

teoriju starptautiskajā tirdzniecībā piedāvā E.Hekšers un B.Olins (Olin B.,

1967). Viņu izstrādātajā faktoru nodrošinātības teorijā pausts, ka valstīm ir

jāeksportē tās preces, kuru ražošanā intensīvi tiek izmantoti pārpilnībā esošie

faktori. Valstu konkurētspējas izpētes metodiskā pieeja pamatota P.Krugmana

(Krugman P., 1996) darbos. Viņš min galvenās pastāvošās problēmas un

terminu „konkurētspēja” attiecina uz teritoriāliem objektiem. Krugmans valsts

konkurētspēju reducē līdz izmantojamo faktoru salīdzinošajam ražīgumam, kas

atspoguļojas tirdzniecības bilances, valūtas kursa, salīdzināmo cenu situācijā.

16

Pēc P.Krugmana domām, valsts konkurētspējas jēdzienam, atšķirībā no

uzņēmuma konkurētspējas, ekonomiskas jēgas nav.

Citu pieeju piedāvā M.Porters, kurš uzņēmumu konkurētspējas

priekšrocību modeli attiecina uz valsts, reģionu un „teritoriju” konkurētspējas

priekšrocībām (Портер М., 1993, Porter M., 1990). Pēc Portera domām,

labklājību rada konkurences priekšrocības. Ja tā tiek izveidota, izmantojot

konkurences priekšrocības, tad konkurētspēja nozīmē konkurences priekšrocību

esamību valstī (reģionā). Porters apgalvo, ka „reģiona dzīves līmeni un bagātību

nosaka ražīgums, izmantojot tā cilvēkresursus, kapitālu un dabas bagātības.

Atbilstoši reģiona konkurētspējas raksturotājs ir ražīgums” Tādējādi Porters

uzskata, ka valsts konkurētspēja un ražīgums ir ekvivalenti jēdzieni, turklāt

ražīgums ir atkarīgs no šādiem savstarpēji saistītiem mainīgo kopumiem – tā

sauktā „konkurences priekšrocību romba”, ko veido determinantes jeb valsts

konkurētspējas faktori. Taču, neraugoties uz vispārēju atzīšanu, pastāv arī

Portera „romba” kritika. Kritikas aspekts ir tāds, ka „Porters it kā atturas no

konkurētspējas problēmu izskatīšanas makrolīmenī, faktiski novirzot tās

mezolīmenī, kas ļauj viņam izvairīties no daudzu citu sarežģītu problēmu

analīzes, kuras neattiecas tieši uz ekonomiku, un koncentrēt uzmanību uz

atsevišķu uzņēmumu un to nozaru apvienības pragmatiskajiem jautājumiem”

(Гельвановский М.И., 2004). Turklāt ir pareizi atzīmēts, ka konkurētspējas

priekšrocību faktoru rombs atspoguļo attīstītu valstu konkurētspējas faktorus,

savukārt attīstībā esošu valstu konkurences priekšrocību dinamika var

izskatīties citādāk, tāpēc, veicot konkurētspējas analīzi, nepieciešams ievērot

analizējamo valstu ekonomiskās attīstības atšķirības.

Pētnieki min trīs valstu ekonomiskās attīstības stadijas (Гукасьян Г.М.,

2003). Sabiedrības ekonomiskā attīstība izraisa ekonomisko stadiju nomaiņu.

Šo ekonomiskās paradigmas transformācijas koncepciju M.Porters akceptē

(Портер М., 2001), nodalot četrus posmus valstu konkurētspējas attīstībā

atkarībā no tā līmeņa, kurā tiek realizēta starpvalstu konkurence.

Turpmākā valstu konkurētspējas koncepcijas attīstībā kā svarīgākais

augstas konkurētspējas rādītājs tiek uzsvērts augsts iedzīvotāju dzīves līmenis:

„Valstu konkurētspēja ir reģionālās ekonomikas spēja piesaistīt uzņēmumus ar

stabilām vai augošām tirgus daļām un veicināt to efektīvu darbību, uzturot

stabili augstu dzīves līmeni tiem, kas tajā piedalās” (Вальтер Ж., 2004).

Tā kā valsts ir sarežģīts strukturāls izpētes objekts, tad valsts

konkurētspēju determinē dažādu faktoru kopums. Veicot valsts konkurences

priekšrocību analīzi, ir nepieciešams ievērot noteiktu transformāciju dominējošo

faktoru kopumā. M.Porters secina: „Valsts uzplaukums nerodas no dabas

resursiem, pieejamā darbaspēka, procentu likmēm vai nacionālās valūtas

pirktspējas, kā to uzstājīgi apgalvo klasiskajā ekonomikā. Konkrētas nācijas

konkurētspēja ir atkarīga no valsts rūpniecības spējām ieviest jauninājumus un

modernizēties” (Портер М., 2001).

17

Neraugoties uz to, ka savstarpējā saikne „valsts – uzņēmums” ir aktuāla

un spēkā esoša, nepieciešams akceptēt vēl vienu hierarhisko līmeni – reģiona

līmeni. Detalizēta reģionu konkurētspējas jautājumu izskatīšana ir īpaši svarīga

tāpēc, ka tie līdz šim brīdim piesaista daudz mazāku pētnieku uzmanību, nekā

valstu konkurētspējas jautājumi. Nepieciešams izpētīt jēdziena „reģiona

konkurētspēja” teorētiskos un metodiskos aspektus.

1.2.2. Reģiona jēdziens

Tradicionāli jēdzienu „reģions” traktē kā sinonīmu jēdzienam

„teritorija”: reģions, pirmām kārtām, ir teritorija ar tajā esošajiem resursiem.

V.Vespers (Vespers V., 2012) atzīmē, ka „reģionu identificēšanas iespējas un to

pamatojums ir ārkārtīgi plašs un daudzdimensionāls, tie uzskatāmi par

teritoriāliem veidojumiem, kuru noteikšanā iespējams izmantot dažādas

teritoriju raksturojošās pazīmes.”

Eirostat definētā teritoriālo statistisko vienību nomenklatūra

(Nomenclature of territoria1 units of statistics – NUTS) paredzēta, lai

atbilstoši ES statistiskajai izpratnei klasificētu vienveidīgu teritoriālo

vienību apvienības. NUTS iedalījuma un izmantošanas pamatmērķis ir

reģionālās statistikas ieviešana, attīstīšana un harmonizācija ES valstīs,

reģionu sociālekonomiskā analīze, ES reģionālās politikas strukturēšana

(Keišš S., 2000). Reģioni, kas tiek klasificēti kā NUTS 2, ir grupēšanas

sistēma, ko izmanto reģionālās politikas veikšanai un nacionālo reģionālo

problēmu analīzei. Klasifikācija NUTS 3 iekļauj reģionus, kas teritoriāli

nav tik nozīmīgi kompleksai analīzei, bet ļauj veikt precīzāku specifisku

problēmu diagnostiku konkrētā teritorijā, lai pielietotu adekvātus

pasākumus to novēršanai. Ir arī citas pieejas jēdziena „reģions” definēšanā . V.Boroņenko

savos pētījumos (Boroņenko V. 2005, 2006, 2007, 2009) piedāvā

sistēmisko pieeju, kas balstīta uz pieņēmumu, ka reģions ir veseluma

specifiska sastāvdaļa, kas paredz atsevišķa objekta nošķiršanu, ievērojot

noteiktu kritēriju: „Vispirms jāmeklē atbilde uz jautājumu, kura no divām

principiālām alternatīvām – ekonomiskais reģions vai reģiona ekonomika

– veido reģionālās ekonomikas objekta un priekšmeta sistēmu.” Turpinot

V.Boroņenko uzsāktos pētījumus, S.Ignatjevs (Ignatjevs S., 2011) piedāvā

definēt jēdzienu „ekonomiskais reģions” kā „galveno reģionālās

ekonomikas zinātnes objektu – nacionālās ekonomikas telpas daļu, kas

funkcionē valsts kopējā ekonomiskajā vidē, taču ar savu specifiku.

Ekonomiskais reģions vispirms ir ekonomiskās, nevis politiskās,

administratīvās vai etnogrāfiskās telpas daļa” (Ignatjevs S., 2011).

Promocijas darba autors pēta reģionus, kas uzskatāmi par

normatīviem, kas ir izveidoti atbilstoši likumdošanai, un ar reģionu saprot

administratīvi norobežotu valsts teritorijas daļu, kam raksturīga sava

18

specializācija, pārvaldes struktūra un noturīgas ekonomiskās saiknes, kas

kopumā nosaka tā ražošanas potenciālu un sociālo procesu attīstības

līmeni.

1.2.3. Latvijas plānošanas un statistiskie reģioni

Lielākās teritoriālās vienības Latvijā, par kurām Vides aizsardzības un

reģionālās attīstības ministrija (VARAM) un Valsts reģionālās attīstības

aģentūra (VRAA) apkopo un analizē statistikas datus, pašreiz ir plānošanas un

statistikas reģioni.

Latvijā ir pieci plānošanas reģioni: Kurzemes, Latgales, Rīgas,

Vidzemes un Zemgales plānošanas reģions (sk. 1.6. attēlu). Šie reģioni izveidoti

reģionālās attīstības plānošanai, koordinācijai un pašvaldību sadarbības

nodrošināšanai.

Latvijā ir izveidoti arī seši statistiskie reģioni: Kurzemes, Latgales,

Pierīgas, Rīgas, Vidzemes un Zemgales reģions, kas paredzēti informācijas

uzskaites mērķiem, lai nodrošinātu salīdzināmas reģionālās statistikas vākšanu,

apkopošanu un izplatīšanu ne tikai Latvijā, bet arī Eiropas Savienībā.

Daži pētnieki (Vespers V., 2012) norāda, ka „plānošanas

vajadzībām un reģionālās pārvaldes vajadzībām reģionu noteikšana

jāpamato ar sociāli ekonomiskajiem un sadarbības procesiem.” Šādu

problēmu Latvijas reģionu ekonomiskajā sadalījumā atzīmē arī I.Vaidere

(Vaidere I., 1995): „Latvijā ir izveidota mākslīga un deformēta

ekonomikas teritoriālā struktūra. To … raksturo pārmērīga iedzīvotāju un

ražošanas koncentrācija Rīgas reģionā, … relatīvi neliels iedzīvotāju

blīvums, vāji attīstīta ražojošā joma un infrastruktūra pārējā Latvijas

teritorijā.”

Darba autors piekrīt V.Vespera izteiktajam viedokli, ka

nepieciešams uzsākt diskusiju par NUTS 3 reģionu skaitu Latvijā, kas,

ievērojot reģionu attīstības demogrāfiskās tendences un to ekonomiskās

robežas, var tikt pārskatīts samazināšanas virzienā. „Latvijā ir iespējams

noteikt divus NUTS 2 reģionus, kas ļautu ES līmenī precīzāk izvērtēt

valsts iekšējos attīstības procesus un attiecīgi koriģēt ES reģionālās

politikas īstenošanu” (Vespers V., 2012).

Tomēr promocijas darba autors izmanto tādu reģiona izpratni, kas

akceptē reģiona administratīvās, bet ne ekonomiskās robežas . Latvijas

reģionu ekonomikas situācijas analīzē un salīdzinājumā tiek operēts ar

sešiem statistiskajiem reģioniem. Izstrādājot rekomendācijas galvenajiem

Latvijas reģionu konkurētspējas paaugstināšanas pamatvirzieniem,

izmantoti pieci Latvijas plānošanas reģioni, apvienojot datus par Rīgas un

Pierīgas statistisko reģionu, tādējādi iegūstot informāciju par Rīgas

plānošanas reģionu.

19

Valsts konkurētspēja

Uzņēmuma/nozares konkurētspēja

Produkta konkurētspēja

Reģiona konkurētspēja

1.2.4. Reģiona konkurētspējas jēdziens

Reģionu kā ekonomiski saimniecisku subjektu nozīme ir pieaugusi.

Reģioni atšķiras teritorijas platības, organizatorisko un administratīvo funkciju

ziņā (Keating M., 1997). Tie atrodas starp makroekonomisko un

mikroekonomisko līmeni, veidojot atsevišķu hierarhisko līmeni, kas saistīts ar

reģionu konkurētspēju (sk. 1. attēlu).

Avots: autora veidots, izmantojot Беленов, 2011.

1. att. Konkurētspējas četru līmeņu hierarhiskais modelis

Reģiona aspektā jēdziens „konkurētspēja” iegūst noteiktas īpatnības, kas

atspoguļotas ekonomiskās kategorijas „reģiona konkurētspēja” definīcijās (sk.

1. tabulu).

Šāda pētnieku uzskatu daudzveidība liecina, ka reģiona līmenī teritorijas

konkurētspēju determinējošo faktoru kompleksa iedarbība ir daudzpusīga un

sarežģīta, turklāt plašu teritoriālo, ekonomisko, sociālo, demogrāfisko atšķirību

dēļ konkurētspējas faktoru samērā vērojama reģionālā specifika.

1. tabula

Reģiona konkurētspējas definīcijas

Definējošais faktors Reģiona konkurētspējas definīcija

Reģiona preču un

pakalpojumu ražotāji

Reģiona un tā preču un pakalpojumu ražotāju situācija,

ko nosaka ekonomiskie, sociālie, politiskie un citi

faktori iekšējos un ārējos tirgos, kas tiek atklāti ar

rādītāju (indikatoru) palīdzību, kuri adekvāti raksturo

tādu stāvokli un tā dinamiku (Regional

Competitivenes..., 2007).

20

1. tabulas turpinājums

Definējošais faktors Reģiona konkurētspējas definīcija


iekšējos tirgos

Reģiona ražotāju spēja pārdot savas preces un

pakalpojumus savstarpējās konkurences apstākļos,

maksimāli izmantojot reģiona iekšējā tirgus kapacitāti

(Анучин А.А., 2007).


citu reģionu vidū

Reģiona spēja pielāgoties mainīgiem apstākļiem, lai

saglabātu vai uzlabotu savas pozīcijas konkurējošo

reģionu vidū (Афанасьев М., 2005).

Iekšreģionālā tirgus

funkcionēšanas

aktivitāte un

iekšreģionālās vides

veidošana

Reģiona spēja izveidot tādu investīciju vidi, kas

stimulē reģionālās vides dalībnieku aktivitāti un

nodrošina stabilu reģiona ekonomisko izaugsmi,

pasaules tirgū konkurētspējīgu preču un pakalpojumu

ražošanu un reģiona iedzīvotāju dzīves līmeņa

paaugstināšanu (Беленов О.Н., 2011).

Reģiona resursu

izmantošanas

produktivitāte

Reģiona resursu, vispirms jau darbaspēka un kapitāla

izmantošanas produktivitāte (ražīgums), salīdzinot ar

citiem reģioniem, kas rezultējas reģiona iekšzemes

kopprodukta (IKP) apjomā uz vienu iedzīvotāju, kā arī

tā dinamikā (Портер М., 1993).

Augsta dzīves līmeņa

sasniegšana, klātesot

augstam nodarbinātības

līmenim

Reģiona spējas ģenerēt augstus ienākumus un

nodarbinātības līmeni, saglabājot iekšējai un

starptautiskajai konkurencei atvērtu tirgu (IMD World

Competitiveness Yearbook, 2012).

Iedzīvotāju dzīves

līmenis

Reģiona spēja ražot un sadalīt preces un

pakalpojumus... tā, lai paaugstinātos reģiona

iedzīvotāju dzīves līmenis (Scott B., 1985).

Avots: autora veidots.

Nošķir absolūto un salīdzinošo konkurētspēju (Механизмы

повышения…, 2005). Saistībā ar reģionālo konkurētspēju pastāv dalījums

potenciālajā un reālajā konkurētspējā. Tā kā reģionālais līmenis ir starpposms

starp makroekonomisko un mikroekonomisko līmeni, tad pastāv dažādas

pieejas reģiona konkurētspējas analīzē.

Piemēram, eksistē divas principiālas pieejas: makroekonomiskā un

mikroekonomiskā (Анучин А.А., 2007). Reģiona konkurētspējas

makroekonomiskā pieeja tiek definēta ar reģionālās efektivitātes termina

starpniecību. Mikroekonomiskajai pieejai raksturīga reģiona kopīgās

konkurētspējas reducēšana līdz atsevišķu ekonomisko subjektu konkurētspējai.

Mikroekonomisko faktoru aspektā ļoti svarīga ir ražošanas spēku telpiskā

organizācija, kas formē reģionālos klasterus.

Klasteru pieeju ekonomikas zinātnē ievieš M.Porters (Портер М., 1993),

kurš reģionu konkurences attīstību aplūko kā vienas nozares vai viena klastera

21

uzņēmumu koncentrāciju pilsētā vai reģionā, kā rezultātā starp tiem pastiprinās

konkurence un galu galā paaugstinās gan uzņēmumu, gan reģiona

konkurētspēja kopumā. Latvijā klasteru pieeju reģiona konkurētspējā pētījusi

V.Boroņenko (Boroņenko V. 2009).

Reģiona īpatnību mārketinga pieeja aktīvi tiek izvērsta reģionu

konkurētspējas pētījumos (Андреев С.Н., 2002, Котлер Ф., 2005, Панкрухин

А.П., 1999, 2006, Ignatjevs S., 2011, Petrova I., Jermolajeva E., 2007). Zinātnieki

uzskata, ka daudziem reģioniem teritoriju mārketings ir viena no

visefektīvākajām reģionālās attīstības stratēģiskās vadības metodēm.

Apkopojot šajā apakšnodaļā iztirzātos uzskatus par pieejām reģiona

konkurētspējas analīzē, promocijas darba autors piekrīt, ka galvenās ir

makroekonomiskā, mikroekonomiskā un mārketinga pieejas (skat. 2. tabulu).

2. tabula

Reģiona konkurētspējas analīzes galveno pieeju salīdzinošā analīze

Metodiskā pieeja Galvenie konkurētspējas

faktori Konkurētspējas rādītāji

Makroekonomiskā Makroekonomiskās

darbības efektivitāte

Makroekonomiskie rādītāji:

IKP, ražīgums, dzīves

līmenis utt.

Mikroekonomiskā

Uzņēmējdarbības

efektivitāte reģionā,

ekonomisko subjektu

mijiedarbības līmenis

Iedzīvotāju

uzņēmējdarbības aktivitāte,

MVU attīstība,

uzņēmējdarbības vide,

inovācijas, klasteru esamība

Mārketinga Atpazīstamība ārējo

investoru vidū

Pozitīvs reģiona tēls,

reģiona atpazīstamība

Avots: autora veidots , izmantojot Анучин, 2007.

Līdz ar to statistiskā pieeja var būt universālākā un operacionālākā

pieeja, kas ļauj izmantot reģiona konkurētspējas novērtēšanas statistiskās

metodes.

Galvenās pieejas reģiona konkurētspējas analīzē dod iespēju pamatot

reģiona konkurētspējas paaugstināšanas pamatvirzienu izvēli:

1) reģiona konkurētspējas paaugstināšana, izmantojot

klasterus, kas izriet no mikroekonomiskās pieejas;

2) reģiona konkurētspējas paaugstināšana ar inovāciju un

tehnoloģiju attīstīšanas palīdzību, pārorientējot pastāvošās

darbietilpīgās, materiālietilpīgās un energoietilpīgās preču

un pakalpojumu ražošanas tehnoloģijas uz kapitālietilpīgām

un zinātņietilpīgām ražošanas tehnoloģijām, kas izriet no

makroekonomiskās un mikroekonomiskās pieejas ;

22

3) teritorijas mārketinga instrumentu izmantošana reģionu

konkurētspējas paaugstināšanai, iedzīvotāju identifikācijas

uzlabošanai savā dzīves teritorijā, reģiona pozicionēšanai

jaunu uzņēmēju piesaistei, reģiona pozitīvā imidža

veidošanai un vairošanai, lai piesaistītu potenciālos

iekšējos un ārējos investorus, kas izriet no mārketinga

pieejas.

Latvijas reģionu konkurētspējas paaugstināšanas pamatvirzienu

(ekonomikas klasterizācijas attīstība, inovāciju un ražošanas tehnoloģiju

attīstība, teritorijas mārketinga attīstība) un to indikatoru novērtēšanai

promocijas darba autors izmantos ekspertu novērtējumu. Lai varētu veikt

ekspertu aptauju, tika noteikts bāzes indikatoru kopums, pamatojoties uz

precīzu informāciju, kas aprakstīta arī citu autoru darbos (Voronovs V.,

Petrova I., Račko E., 2006, Ignatjevs S., 2011) (sk. 3. tabulu).

3. tabula

Reģiona konkurētspējas paaugstināšanas pamatvirzieni un indikatori

Pamatvirzieni

Ekonomikas

klasterizācija

Inovācijas un

ražošanas tehnoloģijas Teritorijas mārketings

Ind

ika

tori

– pašvaldību,

zinātnes un

izglītības iestāžu,

uzņēmumu kopējo

projektu esamība

reģionā;

– pašvaldību,

zinātnes un

izglītības iestāžu,

uzņēmumu

starpreģionālo

projektu esamība;

– transporta

loģistikas,

kokapstrādes,

tūrisma un citu

klasteru veidošanas

pieredze.

– augstāko un

profesionālo mācību

iestāžu esamība;

– zinātnes iestāžu

esamība;

– tehnoloģisko parku un

biznesa inkubatoru

esamība;

– brīvo ekonomisko

zonu esamība;

– zinātņietilpīgo un

kapitālietilpīgo

tehnoloģiju

izmantošana.

– starptautisko forumu,

izstāžu un citu

pasākumu organizācija

reģionā;

– piedalīšanās

starptautiskos forumos,

izstādēs un citos

pasākumos, kas atklāj

reģiona ekonomisko

potenciālu un labvēlīgus

apstākļus investīcijām;

– reprezentatīvo

materiālu un reklāmas

veidošana, kas atklāj

reģiona ekonomisko

potenciālu un labvēlīgus

apstākļus investīcijām.

Avots: autora izveidots, izmantojot Voronovs, 2006, Ignatjevs, 2011.

23

Autora atlasītie reģionu konkurētspējas paaugstināšanas pamatvirzieni

un to indikatori ļauj novērtēt konkurētspējas palielināšanas potenciālu, tomēr

reģionu konkurētspējas kvantitatīvi kvalitatīvo atšķirību, tai skaitā dinamikas,

novērtēšanai nepieciešams akceptēt arī citus konkurētspējas faktorus.

1.2.5. Reģiona konkurētspējas faktori

Reģiona konkurētspēja ir komplicēts daudzfaktoru jēdziens, kurā ietilpst

gan makroekonomiskie faktori, gan arī faktori, kas parāda reģionālo

ekonomisko subjektu attīstības līmeni. Reģiona konkurētspējas izpēti apgrūtina

tas, ka faktori savstarpēji izveido savdabīgu tīklu no līnij– un nelīnijveida

saiknēm, tie var tikt iekļauti dažādos hierarhiskajos tīklos, t.i., faktoru izvēle un

pamatošana ir sarežģīta un salīdzinoši maz pētīta. Īpaši svarīgs ir jautājums – kā

no faktoru kopas izvēlēties to nepieciešamo faktoru daudzumu, kas ir maksimāli

relevanti jēdzienam „reģiona konkurētspēja”.

Pētnieki min dažādus faktorus, kas, pēc viņu domām, ir noteicošie

reģiona konkurētspējas veidošanā. A.Idrisovs, M.Sejfulajeva, R.Fathutdinovs

uzskaita galvenos faktorus, kas ietekmē reģiona konkurētspēju (Идрисов А.,

2005, Сейфулаева М.Э., 2002, Фатхутдинов Р.А., 2005): reģionālie resursi,

pievilcīga biznesa vide, ekonomisko subjektu konkurētspēja, ekonomisko

subjektu darba ražīgums, reģionālās administrācijas efektivitāte, starptautiskās

integrācijas un reģiona kooperācijas līmenis, labvēlīgi apstākļi investīcijām,

secīgums tirgus pārveidojumu realizācijā, eksporta potenciāls, reģiona

specializācija, ražošanas un finanšu infrastruktūra, nodokļu politikas

pārveidošanas dinamika, dabas un darbaspēka resursu izmantošanas

efektivitāte. Citi pētnieki (Конкурентоспособность регионов…, 2003) izceļ

faktoru grupas, kuras pārstāv konkurētspējas galveno faktoru pietiekami pilnīgu

kopumu atbilstoši to formēšanās vēsturiskajām stadijām – tie ir resursu,

investīciju, infrastruktūras un informatīvie faktori. Promocijas darba autors,

apkopojot dažādu pētnieku publikācijas, secina, ka par reģiona konkurētspējas

virzītājspēku uzskatāmi faktori, ko piedāva D.Sepiks (Sepic D., 2004):

teritorijas potenciāls, infrastruktūra, vadība un institucionālais potenciāls ,

nozaru struktūra un uzņēmumu veidi , labvēlīgi apstākļi investīcijām,

internacionalizācija un tiešo ārzemju investīciju saturs , cilvēkkapitāls,

esošie uzņēmumi un tīkli, reģionu tipoloģija un uzņēmumu integrācijas

līmenis, klasteri, inovācijas un reģionu inovāciju sistēmas.

2. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS EKONOMISKI

STATISTISKĀ PĒTĪJUMA METODISKĀS PIEEJAS Nodaļā ir 18 lappuses, 4 tabulas, 6 attēli

Otrajā nodaļā noteiktas sarežģītu ekonomisko objektu, kam

pieskaitāma arī reģiona konkurētspēja, salīdzinošās analīzes statistiskās

24

metodes. Analizēti valstu un reģionu konkurētspējas reitingi, kā arī Latvijas

attīstības novērtēšanas pieredze.

2.1. Reģiona konkurētspēja kā statistisko pētījumu objekts

Nošķirot svarīgākās reģiona konkurētspēju formējošās faktoru grupas,

vairāki pētnieki piedāvā indikatoru sistēmu, kas ļauj līdzsvaroti novērtēt reģiona

ekonomiku konkurētspējas līmeni.

Reģiona konkurētspēja jānovērtē ar pieejamās statistiskās informācijas

sabalansētu atainojumu. Integrālais (agregētais) konkurētspējas rādītājs tiek

veidots kā dažādu vispārinātu statistisko rādītāju vektoru summa, integrālais

rādītājs tiek saukts arī par reitingu (indeksu).

Statistisko instrumentu izstrāde pētījumu veikšanai šajos aspektos iekļauj

trīs galveno metodisko uzdevumu risināšanu:

1) statistisko rādītāju izvēles racionāla sastāva formēšanu, ko raksturo

akceptējami konkurētspējas aspekti;

2) mērvienību ziņā dažādu tipu rādītāju unifikācijas principa izvēli, lai

tos reducētu salīdzināmā formā, kas nodrošina to agregēšanas iespēju;

3) paņēmiena izvēli unificētu rādītāju integrācijai vienotā kopējā

rādītājā.

Reģionālajos statistiskajos pētījumos izmantoto ekonomiski statistisko

pētījumu svarīgāko metožu raksturojums ir apkopots 4. tabulā.

4. tabula

Reģionālo statistisko pētījumu ekonomiski statistiskās analīzes

pamatmetodes

Statistiskās analīzes

metode


instrumenti Pētnieciskā darbība

Izejas datu bāzes

izveide

Statistiskie novērojumi Organizēta informācijas

par reģiona ekonomiku

uzkrāšana

Reģiona ekonomikas

analīze un

novērtējums

Statistiskais apkopojums un

grupēšana, statistiskie grafiki

un tabulas, dinamiskās

rindas, indeksu metode

Informācijas apstrāde un

atainošana, dinamisko

procesu analīze,

struktūras šķērsgriezumu

pētījumi

Pētījumu objektu

salīdzinošā analīze

Indeksu metode, struktūras

un strukturālās nobīdes

analīze, dinamikas rindas,

variācijas rādītāji

Pētījumu objekta

salīdzinājums ar līdzīgu

vai vairākiem līdzīgiem

objektiem

25



metode


instrumenti Pētnieciskā darbība

Dažādu faktoru,

nosacījumu ietekmes

uz pētījumu objektu

analīze un

novērtējums

Korelācijas – regresijas

analīze, faktoranalīze,

galveno komponenšu

metode, indeksa (reitingu)

metode

Stohastiskās atkarības

metode: regresijas modeļu

izveide, saiknes ciešuma

novērtējums

Reģiona ekonomikas

modelēšana un

prognozēšana

Prognozēšanas metodes:

ekstrapolācijas metodes

Reģiona ekonomikas

attīstības galveno

tendenču izpēte

Avots: Хохлова, 2006.

Saistībā ar tādu sarežģītu objektu kā reģions, reģiona konkurētspējas

integrālā rādītāja iegūšanai ir nepieciešams izmantot vairākus agregēšanas

līmeņus (sk. 2. attēlu).

Avots: autora veidots, izmantojot Беленов, 2011.

2. att. Reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja formēšanas hierarhiskais

modelis

Reģiona konkurētspējas integrālais

rādītājs

3. līmeņa

vispārinātie

rādītāji = faktoru grupas

2 .līmeņa vispārinātie

rādītāji = faktori

1 .līmeņa vispārinātie

rādītāji =

apakšfaktori

Statistiskie

rādītāji

26

Konkurētspējas faktoru grupas attiecas uz reģiona konkurētspējas

integrālā rādītāja hierarhiskā modeļa 3. līmeņa radītājiem, tajā pašā laikā

konkurētspējas faktori – uz 2. līmeņa rādītājiem. Savukārt faktori ietver 1.

līmeņa rādītājus – konkurētspējas apakšfaktorus, kuru aprēķināšana tiek balstīta

uz statistiskajiem radītājiem, kas ir modeļa pamatā.

Reitingu metodei ir augsta metodiskā vērtība, tā ir pierādījusi sevi kā

aprobēts instruments reģionālajos statistiskajos pētījumos, tāpēc autors reitingu

metodi izmantos kā bāzi reģiona konkurētspējas ekonomiski statistiskās

analīzes metodikas izstrādē.

2.2. Metodisko pieeju analīze reģiona konkurētspējas ekonomiski

statistiskajā pētījumā

Mūsdienās teritoriālo objektu salīdzināšana tiek veikta, aprēķinot

dažādus integrālos rādītājus jeb reitingus (Семенова Т.Ю., 2007, Татевосян

Г.М., 2004). Piemēram, tiek aprēķināts dzīves līmeņa reitings (Lavriņenko O.,

2010, Феоктистов Д.В., 2002), cilvēkpotenciāla attīstība (Доклад…, 2004),

demokratizācija (Vanhanen T., 2003) u. tml. Starp šiem reitingiem nozīmīga

vieta ir dažādiem konkurētspējas reitingiem. Var atzīmēt globālās

konkurētspējas indeksu (GCI – Global Competitiveness Index), ko veido

Pasaules ekonomikas forums (WEF – World Economic Forum) (Global…,

2011), valstu konkurētspējas reitingu (WCY – World Competitiveness

Yearbook), ko veido Starptautiskais menedžmenta attīstības institūts (IMD –

International Institute for Management Development) (IMD…, 2012), britu

reģionu konkurētspējas reitingu (Huggins R., 2000).

Mehāniska starptautiskajā praksē zināmu un aprobētu pieeju pārnešana

uz reģionu konkurētspējas ekonomiski statistisko analīzi ir problemātiska, tāpēc

analītiskās un statistiskās tehnoloģijas jāpielāgo reģionālajām īpatnībām un

risināmajiem analītiskajiem uzdevumiem. Kā statistisko pētījumu objekti

reģioni var tikt atzīti par ekvivalentiem valstīm: tie risina līdzīgus uzdevumus

un tiem ir salīdzināms sarežģītības līmenis. Tāpēc, mijiedarbojoties ar

makroekonomisko statistiku, reģionālā statistika izmanto praktiski visu tās

metodoloģisko sistēmu, bet valstu konkurētspējas analīzes metodiskās pieejas

var tikt izmantotas reģionālās konkurētspējas analīzē. Promocijas darba autors

pievērsīsies valstu konkurētspējas reitingu analīzei.

2.2.1. Valsts konkurētspējas novērtēšanas pieredze

WEF globālās konkurētspējas indekss

Valstu konkurētspējas reitinga aprēķina metodika katru gadu tiek

atjaunota, tāpēc promocijas darba autors izmanto 2011.gadā lietoto indeksa

aprēķināšanas metodiku. Lai izveidotu globālās konkurētspējas indeksu, tiek

akceptēti 286 indikatori, starp kuriem ir atsevišķi statistiskie rādītāji un

27

ekspertu aptauju dati. Šie indikatori tiek agregēti konkurētspējas apakšfaktoros,

kas savukārt veido divpadsmit konkurētspējas faktorus: institūtus,

infrastruktūru, makroekonomiku, veselību un sākotnējo izglītību

(pamatizglītība, vidējā izglītība), augstāko izglītību un zinātni, preču tirgus

efektivitāti, darbaspēka tirgus efektivitāti, finanšu tirgus attīstību, tehnoloģisko

gatavību, tirgus kapacitāti, lietišķās attīstības līmeni, inovācijas. Visiem

divpadsmit konkurētspējas faktoriem, kas tiek akceptēti WEF globālās

konkurētspējas indeksā, ir noteikta loma katrā valstī, un katra faktora svarīgumu

nosaka valsts ekonomiskās attīstības stadija. To ievērojot, WEF globālās

konkurētspējas indeksa modelī faktori ir organizēti trijās faktoru grupās. „Bāzes

faktori” apvieno tos, kas ir noteicošie valstīm, kuras atrodas pirmajā

ekonomiskās attīstības stadijā. „Efektivitātes faktori” ir svarīgākie faktori

valstīm, kuras atrodas otrajā ekonomiskās attīstības stadijā. „Inovāciju faktori”

iekļauj faktorus, kas nepieciešami valstīm, kuras atrodas trešajā ekonomiskās

attīstības stadijā.Valsts ekonomikas attīstības stadija tiek novērtēta pēc IKP

līmeņa uz vienu iedzīvotāju vai arī pēc dabas resursu eksporta daļas IKP.

Turklāt vissvarīgākie koeficienti tiek attiecināti uz faktoriem, kas ir

visbūtiskākie aktuālajai valsts ekonomiskās attīstības

Tādējādi WEF reitingu raksturojoša īpašība ir elastīga svara koeficientu

modifikācija atkarībā no reitingu saņemošo valstu ekonomiskās attīstības

līmeņa.

Pasaules konkurētspējas apskata valstu konkurētspējas indekss Cits plaši pazīstams reitings ir valstu konkurētspējas reitings, kas tiek

publicēts ikgadējā Pasaules konkurētspējas apskatā (WCY) (IMD…, 2012). Šis

reitings ir ikgadēja atskaite par valstu konkurētspēju, kura tiek veidota, sākot no

1989.gada.

Novērtējot valstu konkurētspēju, tiek rēķināts indekss, ievērojot

ekonomiskos, politiskos, kultūras un sociālos konkurētspējas faktorus, pavisam

tiek izmantoti apmēram trīssimt atsevišķu statistisko rādītāju. Lai indeksā tiktu

akceptētas ekonomiskās attīstības aktuālās tendences, galvenie indikatori

pastāvīgi tiek koriģēti atbilstoši globālās ekonomikas attīstībai.

WCY valstu konkurētspējas indeksā tiek nošķirti četri konkurētspējas

faktori: ekonomiskā darbība, valdības darba efektivitāte, biznesa efektivitāte un

infrastruktūra. Katru veido pieci apakšfaktori, kas atspoguļo dažādus valsts

konkurētspējas aspektus. Pavisam WCY valstu konkurētspējas indekss iekļauj

20 apakšfaktorus.

Lai aprēķinātu WCY valstu konkurētspējas indeksu, tiek izmantoti

vienādi svara koeficienti gan indikatoru agregēšanai apakšfaktoros, gan

apakšfaktoru agregēšanai konkurētspējas faktoros, tāpēc katram apakšfaktoram

galīgajā rezultātā ir vienāds svars. Katram indikatoram tiek formētas

standartizētas vērtības, kas tiek sauktas par „STD vērtībām”. Pamatojoties uz

statistiskajiem datiem par valsts ekonomiku pirmajā posmā, tiek veikta katra

28

indikatora STD vērtību aprēķināšana. Pēc tam katra no pētāmo valstu

ekonomikām tiek ranžēta, izmantojot 239 indikatorus, 126 no kuriem ir

statistiskie, bet 113 ir izveidoti, pamatojoties uz ekspertu aptaujā iegūtiem

datiem. Tādējādi WCY valstu konkurētspējas indeksa īpatnība ir ranžēto

starpindikatoru izmantošana, kā arī tas, ka reitingā tiek akceptētas ne tikai

valstis, bet arī atsevišķi reģioni (Bavārija, Katalonija).

„Mūsdienu politiskā atlasa” pētījumi

„Mūsdienu politiskā atlasa” pētījumi (Мельвиль А., 2006, Методы…,

2012) apskatāmo reitingu vidū izceļas ar augstu pētījumu metodikas statistiskā

pamatojuma līmeni. „Atlasa...” metodoloģiskā atšķirība no iepriekš

apskatītajiem konkurētspējas reitingiem ir tā, ka par izejas datiem tiek izmantoti

tikai statistiskie dati, kuru apstrādei plaši tiek pielietotas statistiskās analīzes

daudzdimensiju metodes. Lai novērtētu valstis, tika noteikti 70 parametri, kas

tika apkopoti vienotā datu bāzē un agregēti piecos indeksos: valstiskuma,

iekšējo un ārējo draudu, starptautiskās ietekmes potenciāla, dzīves kvalitātes un

demokrātijas institucionālo pamatu indeksā. Izveidojot indeksus, reitinga autori

atteicās no „mehāniskas” normēto mainīgo apvienošanas un indeksu aprēķina,

balstoties uz mainīgo vidējās vērtības aprēķināšanu. Kā metodika, kas dotu

iespēju iegūt indeksus, ievērojot dažādus mainīgo svarus, tika akceptēta

diskriminantīvā analīze.

Pētījumu ietvaros diskrimantīvās analīzes procedūra notika pa posmiem.

Pirmajā posmā tika veikta statistisko datu un vispārināto rādītāju izvēle, kam

jāformē tas vai cits indekss. Tālāk tika formēta „apmācošā izlase”: balstoties uz

indeksa raksturu, ar ekspertu interviju palīdzību tika nošķirtas valstis

antagonisti, kuras potenciāli veido aplūkojamās problēmas polus. Apmācošajā

izlasē tika atlasītas aptuveni 20 valstis, kas pārstāv katru polu. Pēc tam tika

aprēķināta diskriminantīvās funkcijas vērtība katrai valstij, ievērojot parametru

svarus, kā arī valsts piederības varbūtība vienam vai otram polam. Pamatojoties

uz diskriminantīvās funkcijas vērtību, kas valstij tiek aprēķināta saskaņā ar

katru indeksu, tika veikta valstu reitinga formēšana pa pieciem indeksiem.

Tālākai iegūto indeksu datu analīzei tika izmantota „galveno komponenšu”

metode; šīs metodes pielietošanas gaitā tika fiksētas četras galvenās

komponentes. Kompleksajiem novērtējumiem, kas tika iegūti galveno

komponenšu metodes apstrādes gaitā, tika izmantotas klasteru analīzes metodes.

Tādējādi autori no „viendimensiju” pieejas pārgāja uz sarežģītu ekonomiski

politisku objektu, kuros iekļaujamas mūsdienu valstis, analīzi.

2.2.2. Reģiona konkurētspējas novērtēšanas pieredze

Promocijas darba autors izpētīja dažādas reģionu konkurētspējas

novērtēšanas metodes un turpmākai analīzei izvēlējās Britu konkurētspējas

institūta reģionālās konkurētspējas modeli (Huggins R., 2000, 2001, 2003), kā arī

vienu Krievijas reitingu: Sibīrijas reģionu konkurētspējas reitingu (Регион на

29

перекрестке…, 2003), kas, pēc promocijas darba autora domām, ir piemērotāki

pētījumam.

Britu konkurētspējas institūta reģionālās konkurētspējas modelis

Britu konkurētspējas institūta reģionālās konkurētspējas modelis tiek

izmantots, lai novērtētu divpadsmit Lielbritānijas reģionu konkurētspēju, sākot

ar 2001.gadu. Modeļa autors R.Haginss (Huggins R., 2003) norāda, ka galvenie šī

indeksa izstrādes mērķi bija izveidot indeksu, kas akceptē datus, kuri pieejami

un salīdzināmi lokālajā, reģionālajā un nacionālajā līmenī, kā arī, kas spēj

savstarpēji saistīt makroekonomiskos un mikroekonomiskos rādītājus. Britu

konkurētspējas institūta modelis no izskatāmajiem konkurētspējas modeļiem

atšķiras tādējādi, ka balstās uz nelielu izejas datu daudzumu konkurētspējas

aprēķināšanai – modelī tiek izmantoti tikai seši indikatori.

Reģionu konkurētspēja tiek aplūkota kā ekonomiskā reģionālā procesa

koprezultāts, kuram ir faktoru grupa „ieejā”, ekonomisks rezultāts un faktoru

grupa „izejā”. Galvenie indeksa izstrādes mērķi bija savstarpējās saiknes

noteikšana starp „ieejas”, „izejas” un „rezultāta” rādītājiem, kā arī ātras indeksa

modifikācijas iespēja.

„Ieejas” parametros iekļaujami faktori, kas nosaka augstas

konkurētspējas formēšanu. Tie ir: „Biznesa blīvums”, kas ir stabilas

ekonomiskās izaugsmes rādītājs, ģenerējot jaunus uzņēmējus un firmas, un

izpaužas firmu skaitā uz vienu iedzīvotāju; „Uz zināšanām balstītas

ekonomikas” attīstība, ko parāda uz zināšanām balstītas ekonomikas nozares

uzņēmumu īpatsvars reģiona ekonomikā; „Ekonomiskā aktivitāte” kā reģionā

pieejamā cilvēkkapitāla rādītājs. Šie faktori ietekmē reģiona „izeju”, kas nozīmē

augstu ražīgumu un IKP pieaugumu uz vienu iedzīvotāju. Visbeidzot šo faktoru

mijiedarbība realizējas darba tirgus raksturlielumos: vidējos iedzīvotāju

ienākumos un bezdarba līmenī. Tādējādi britu reģionu konkurētspējas modelis

balstās uz sešiem statistiskajiem rādītājiem. Tā kā modeļa autori pieņem, ka

„ieejas rādītāji”, „izejas rādītāji” un „rezultāts” ir vienlīdz nozīmīgi

konkurētspējai, tad, agregējot faktorus integrālā reģiona konkurētspējas rādītājā,

tie dod vienādus svara koeficientus katram no šiem faktoriem.

Britu reģionu konkurētspējas modelis no citiem integrālā konkurētspējas

rādītāja aprēķina modeļiem atšķiras ar to, ka modeļa autori tiecās akceptēt

cēloņsakarības starp dažādiem faktoriem, kas ietekmē reģiona konkurētspēju,

nodalot augstas konkurētspējas „cēloņus” no „rezultātiem”. Tāpat arī šis

modelis piesaista elastības un aprēķinu salīdzinošās vienkāršības dēļ. Kā

modeļa trūkumu, ko argumentēti kritizē (Bristow G., 2005), var atzīmēt vājo

statistisko rādītāju izvēles teorētisko pamatojumu, kā arī vienkāršoto pieeju

svara koeficientu izvēlē.

Sibīrijas reģionu konkurētspējas indekss

Krievijas konkurētspējas reitingu vidū nepieciešams minēt Sibīrijas reģionu

30

konkurētspējas reitingu, ko izstrādāja Irkutskas valsts universitātes pētnieki

(Конкурентоспособность…, 2003). Sibīrijas reģionu konkurētspējas reitings ir

izveidots uz konkurētspējas indeksa aprēķina bāzes, ko formējot, tiek ievēroti

divi faktori: konkurences veiksmes galīgie rezultāti atbilstoši konkurētspējas

kritērijiem un rādītāji, kas atspoguļo konkurences priekšrocību esamību un

nozares struktūras progresivitāti reģionos. Lai novērtētu galīgos konkurētspējas

rādītājus, tika izmantoti tādi indikatori kā IKP uz vienu iedzīvotāju reģionā, IKP

pieauguma tempi, kā arī aprēķināta eksporta daļa IKP reģionos. Modelī

formulētas faktoru, investīciju, infrastruktūras, inovāciju un institucionālās

reģionu konkurences priekšrocības. Faktoru priekšrocība tika izvērtēta ar trīs

rādītāju palīdzību: darba ražīgums, darba algas izmaksas un pamatfondu atdeve;

pārējo apakšfaktoru novērtēšanai tika izmantots pa vienam indikatoram.

Pavisam izmantoti 9 apakšfaktori un 12 ekonomiskie rādītāji; kopējais

konkurētspējas indekss tika formēts kā atlasīto faktoru vidējā aritmētiskā

vērtība.

Pēc promocijas darba autora domām, Sibīrijas reģionu konkurētspējas

modelim ir nepieciešami būtiski uzlabojumi – lai paaugstinātu novērtējuma

precizitāti, jāpalielina aplūkojamo indikatoru daudzums. Modelis tika

papildināts (Ларина Н.И., 2006), 2006. gada variantā Sibīrijas reģionu

konkurētspējas indeksu veidoja divi galvenie indeksi: tekošās konkurētspējas un

stratēģiskās konkurētspējas indekss. Tekošās konkurētspējas indekss tika

aprēķināts, pamatojoties uz rādītājiem, kas raksturo ekonomikas pašreizējo

situāciju.

Stratēģiskās konkurētspējas indekss ietver trīs apakšindeksus:

infrastruktūras un komunikāciju sistēmu attīstības, inovāciju un ārējās

ekonomiskās darbības indeksu. Turklāt, kā pamatoti atzīmē paši autori, „iegūtie

rezultāti nav absolūti nevainojami, tā kā rādītāju, kas atklātu reģiona attīstības

specifiku globalizācijas apstākļos, izvēlē pastāv liela daļa subjektivitātes”

(Ларина Н.И., 2006).

2.2.3. Reģionu novērtēšanas pieredze Latvijā

Teritorijas attīstības indekss Latvijā nepastāv vispārpieņemta metodika, kas tiktu lietota reģionu

konkurētspējas novērtēšanai, it īpaši NUTS 3 līmenī. Lai izmērītu valsts

teritoriālās attīstības salīdzinošo līmeni, Latvijas Statistikas institūts (LSI)

izstrādāja integrētos rādītājus (Reģionu attīstība…, 2009), sākotnēji –

teritoriālās attīstības rangu, bet vēlāk, to pilnveidojot, – teritorijas

attīstības indeksu (TAI), kura aprēķināšanai iekļāva sociālekonomiskos

parametrus un to relatīvās vērtības. Iegūto rezultātu analīze parādīja, ka

izstrādātā metodika un atlasīto rādītāju klāsts pietiekami objektīvi

atspoguļo teritoriju attīstības sociālekonomisko līmeni, kā arī tiek

izmantots, lai noteiktu atšķirības Latvijas teritoriju attīstības līmenī.

Teritoriju attīstības novērtējums un savstarpējais salīdzinājums

31

tiek veikts, apkopojot rādītājus (astoņus – reģioniem, četrus – novadiem

un pilsētām), kas sniedz demogrāfisko un sociālekonomisko informāciju

par valsts administratīvajām teritorijām. Demogrāfiskās situācijas

raksturošanai tiek izmantoti tādi rādītāji kā pastāvīgo iedzīvotāju skaita

izmaiņas, iedzīvotāju blīvums un demogrāfiskā slodze. Rādītāji, kas

atspoguļo ekonomisko attīstību, ir iekšzemes kopprodukts, nefinanšu

investīcijas, ekonomiski aktīvo individuālo komersantu un komercsabiedrību

skaits. Sociālo situāciju un iedzīvotāju labklājību raksturo iedzīvotāju

ienākumu nodokļa ieņēmumi pašvaldību budžetos un bezdarba rādītājs.

TAI tiek noteikts, pamatojoties uz minēto rādītāju standartizāciju.

Katram rādītājam pēc eksperta novērtējuma tiek piešķirts nozīmīguma

svars, rēķinot, lai visu rādītāju svaru summa būtu 1,0. Katrs standartizētais

rādītājs tiek reizināts ar atbilstošu nozīmīguma svaru. Attīstības indeksa

komponenšu aprēķina rezultātā summa izveido TAI.

TAI tiek izmantots:

– reģionālās attīstības valsts atbalsta programmas izstrādē;

– ES fondu līdzfinansēšanas pasākumu atbalsta diferenciācijā;

– novērtējot ES, valsts atbalsta un citu finanšu instrumentu

ietekmi uz teritoriālo attīstību un ekonomisko efektivitāti;

– salīdzinot, novērtējot, prognozējot pašvaldību, rajonu

pašvaldību un reģionālās plānošanas teritoriālo attīstību un

analizējot cita veida teritoriālo attīstību.

Jau kopš TAI izmantošanas sākuma tika izteikts viedoklis, ka liela

uzmanība tiek pievērsta ekonomiskajai attīstībai, bet nepietiekama –

sociālajai jomai un netiek akceptēti rādītāji, kas raksturo dabas apstākļus.

Novērtējuma trūkumus var izlabot, piemēram:

– papildināt esošo attīstības indeksu veidojošo galveno faktoru

skaitu un sastāvu;

– pilnveidot svara nozīmīguma sistēmu;

– paralēli vispārējam teritorijas attīstības indeksam izstrādāt un

aprobēt divus, trīs apakšindeksus (patērētāju pārliecības

indeksu utt.), kas atklāj dažādus svarīgākos attīstības

aspektus.

Tas, vai teritorijas attīstības galveno faktoru skaitu un sastāvu būs

jāmaina, ir atkarīgs no teritoriālo statistisko datu klāsta paplašināšanas vai

sašaurināšanas. Ir veikti daži pētījumi par iespējamo TAI pilnveidošanu

(Vespers V., 2012, Reģionālās politikas…, 2009). V.Vespers apšauba TAI

iekļauto rādītāju objektivitāti, to izvēlē piedaloties nelielam ekspertu

skaitam un pamatojoties uz datu tūlītēju pieeju, un piedāvā iekļaut

alternatīvā TAI aprēķinā 4 jaunus rādītājus, izslēdzot 4 neatbalstošus.

Taču lietderīgāka šķiet cita pieeja (Reģionālās politikas…, 2009) TAI

32

pilnveidošanā, kad TAI aprēķināšanai piedāvāts izmantot 17 statistiskos

rādītājos, kas tiek apvienoti trijos kapitālos: sociālajā, ekonomiskajā un

vides, piešķirot katram kapitālam noteiktu nemainīgo īpatsvaru TAI

aprēķinam.

Reģiona konkurētspējas indekss

Latvijā izstrādātais teritorijas attīstības indekss nevar pilnībā

neatspoguļo reģionu konkurētspēju, kā arī to salīdzinājumu ar citām

teritorijām. Tāpēc viens no veidiem, kas dotu iespēju ticami un

daudzpusīgi novērtēt reģiona konkurētspēju, ir tā novērtēšana ar indeksa

palīdzību.

Balstoties uz vairāku autoru darbiem (Sepic D., 2004, Шенфелде

М.Н,, Денисов М.В., 2008), var pieņemt, ka reģionu konkurētspēju nevar

pilnīgi atspoguļot viens vai daži mikro– vai makroekonomiskā līmeņa

ekonomiskie vai sociālie rādītāji, kā arī to salīdzināšana ar citu teritoriju

analoģiskiem rādītājiem.

Integrētā reģiona konkurētspējas rādītāja izstrādāšana ir sarežģīts

uzdevums, jo nepieciešams apkopot dažādus ekonomiski ticamus un noderīgus

rezultātus. Nelielai ES valstij ar vidēji attīstītu ekonomiku (t.sk. Latvijai)

reģionu konkurētspējas rādītāju var izteikt iedzīvotāju ienākumu līmenis,

produktivitāte (ražīgums) un nodarbinātība. Pēc promocijas darba autora

domām (Račko, 2012, Воронов, 2011, 2012, Рачко, 2010), šie rādītāji diezgan

adekvāti raksturo reģiona konkurētspējas situāciju un dinamiku. Šī viedokļa

zinātniskais pamatojums tika atrasts attiecīgajā Eiropas Komisijas ieteikumā

(Sixth Periodic…, 1999) un Lietuvas pētnieku veiktajā reģionu konkurētspējas

analīzē (Брунецкене, 2009).

Eiropas Komisija kā galveno rādītāju attiecībā uz konkurētspēju piedāvā

izmantot iekšzemes kopproduktu (IKP) uz vienu iedzīvotāju, kas savukārt ir

atkarīgs no produktivitātes, nodarbinātības un darbaspējīgo iedzīvotāju

īpatsvara visu iedzīvotāju skaitā (Sixth Periodic…, 1999):

IED

IDV

IDV

NOD

NOD

IKP

IED

IKP (1)

kur:

IKP – iekšzemes kopprodukts,

IED – iedzīvotāji,

NOD – nodarbinātības līmenis,

IDV – iedzīvotāji darbspējīgā vecumā.

Ar reģiona konkurētspējas indeksa palīdzību tika veikts Latvijas

reģionu konkurētspējas novērtējums (Račko, 2012, Воронов, 2011, 2012,

33

Рачко, 2010). Tomēr vairāku trūkumu dēļ šis modelis netika attīstīts. Kā

modeļa mīnusu var atzīmēt vājo statistisko rādītāju izvēles teorētisko

pamatojumu un to nelielo skaitu.

Daži atzinumi no iepriekš piedāvāta reģiona konkurētspējas modeļa, kad

reģiona konkurētspēja tiek izteikta ar iedzīvotāju ienākuma līmeni,

produktivitāti (ražīgumu) un nodarbinātību, ir atrodami I.Judrupas pētījumos

(Judrupa, 2010, 2011, 2011).

I.Judrupas piedāvātajā modelī reģiona konkurētspēju galvenokārt

ietekmē dzīves kvalitāte, produktivitāte un nodarbinātības līmenis reģionā, kas,

savukārt, ir atkarīgi no reģiona konkurētspēju ietekmējošajiem iekšējiem

faktoriem, kas ir cilvēkresursi, sociālā sfēra, izglītība, kultūra, veselība,

infrastruktūra, inovācijas un pētniecība, ekonomika un ražošana, dabas resursi,

ekoloģija un vide. I.Judrupa piedāvā reģiona konkurētspējas novērtēšanai

aprēķināt kompleksu indeksu, kas ietvertu 10 konkurētspējas faktoru

raksturojošos apakšindeksus, aprēķinātus pēc 42 autores atlasītājiem

statistiskajiem rādītājiem. Reģionu konkurētspējas indeksa aprēķinam

apakšindeksu radītāji tiek agregēti ar svaru koeficentiem, kas ir noteikti pēc

ekspertu novērtējuma.

Tomēr I.Judrupas piedāvātajam reģiona konkurētspējas indeksam ir

nepilnības. Indekss ir grūti modificējams un sarežģīts aprēķinos, jo reģioniem

attīstoties, katru reizi nepieciešams jauns svaru koeficentu ekspertu

novērtējums. Netiek ņemtas vērā reģionu attīstības atšķirības. Piedāvāta

statistisko rādītāju skaita izvēlei reģionu līmenī, jābūt atkarīgai no statistikas

datu pieejamības.

3. REĢIONA KONKURĒTSPĒJAS NOVĒRTĒŠANAS METODIKAS

IZSTRĀDE

Nodaļā ir 23 lappuses, 19 tabulas, 2 attēli

Trešajā nodaļā sniegts ekonomiski statistiskās analīzes algoritms,

pamatojoties uz konkurētspējas modeļu analīzi. Ekonomiski statistiskās analīzes

veikšanai saskaņā ar piedāvāto modeli izstrādāta statistisko rādītāju sistēma.

Izveidots reģionu dalījums problēmgrupās.

3.1. Reģiona konkurētspējas ekonomiski statistiskās analīzes metodikas

izstrāde

Promocijas darba 2. nodaļā analizētie indeksi parāda, ka pastāv divi

principiāli atšķirīgi konkurētspējas indeksu formēšanas veidi. Pirmais ir modeļa

kvantitatīvā attīstība, kas vērsta uz pēc iespējas lielāka statistisko datu skaita

agregēšanu integrālā rādītājā, tieši šo veidu izvēlējušās starptautiskās

organizācijas, piemēram, WEF. Otrs lielā mērā saistīts ar daudz mazāka

indikatoru skaita izvēli, taču šajā gadījumā izvēlei ir jābūt ļoti rūpīgi pamatotai.

34

Indeksu veidošanai un aprēķināšanai tiek izmantoti statistiskie dati. Taču

saistībā ar dažiem faktoriem pastāv objektīva problēma, proti, daudziem

faktoriem neeksistē statistiskie dati, piemēram, birokratizācijas līmeņa vai

korupcijas līmeņa aprēķināšanai. Lai akceptētu šos faktorus, dažādu indeksu

izveides gaitā tiek izmantoti ekspertu dati.

Ekspertu piesaiste bieži mēdz attaisnoties, tā kā par daudziem faktoriem

statistiskos datus iegūt nav iespējams, turklāt dažu objektu izpētei statistiskās

metodes nav relevantas. Taču bieži vērojams, ka uz jautājumiem par subjektīvu

situācijas izpratni ne vienmēr tiek sniegtas nozīmīgas atbildes (Bertrand M.,

2003). Tāpat arī ne vienmēr ekspertu viedoklis atspoguļo reālo situāciju.

Izņemot iespējamās ekspertu kļūdas, par dažādiem konkurētspējas indeksiem

tiek izteikta virkne kritisku piezīmju (Вальтер Ж., 2004).

Šo ierobežojumu pārvarēšana ir nopietna problēma konkurētspējas

novērtēšanas metodikas izveidē. Tāpēc viena no galvenajām metodoloģiskajām

problēmām ir kvantitatīvās analīzes algoritma izvēles nepieciešamība, kas ļautu

iegūt reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja kvantitatīvu novērtējumu, turklāt

maksimāli pārvarot iepriekš minētos ierobežojumus. Lai izveidotu un

aprēķinātu reģiona konkurētspējas indeksu, izmantojama valstu konkurētspējas

indeksa metodika (Регион…, 2003). Tā ir atsevišķu rādītāju rindas agregēšanas

paņēmiens vispārīgākā rādītājā, kas raksturo valsts (reģiona) salīdzinošās

pozīcijas. Šajā metodikā ir četri posmi. (sk. 3. attēlu).

Avots: autora izveidots

3. att. Reģiona konkurētspējas ekonomiski statistiskās analīzes veikšanas

algoritms

Metodikai, kas tiek veidota, jāakceptē integrālo konkurētspējas indeksu

formēšanas pieredze, proti, jāietver gan ekonomiskie, gan konkurētspēju

1. Reģiona konkurētspējas statistiskā modeļa izstrāde, reģiona konkurētspējas faktoru un apakšfaktoru sistēmas izvēle.

2. Statistisko rādītāju sagatavošana:

c) vispārinātu statistisko rādītāju sistēmas izvēle;

d) statistisko rādītāju normēšana un skalas noteikšana.

3. Reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķins:

c) svara koeficientu izvēle;

d) vispārinātu statistisko rādītāju agregēšanas integrālā rādītājā formas izvēle.

4. Statistisko analīzes metožu izmantošana telpiskajai salīdzinošajai analīzei un reģiona

konkurētspējas dinamikas izpētei.

35

ietekmējošie faktori. Tai ir jābūt modificējamai un viegli aprēķināmai, integrālā

rādītāja aprēķināšanā jāizmanto tikai statistiskie dati. Balstoties uz valstu

konkurētspējas indeksa metodikas pielietošanas mērķtiecību, promocijas darba

autors izstrādā reģiona konkurētspējas ekonomiski statistiskā pētījuma

metodiku

Reģiona konkurētspējas faktoru un apakšfaktoru izvēle

Veidojot reģiona konkurētspējas modeli, autors balstīsies uz M.Portera

metodoloģiskajiem atzinumiem, kas izmantoti WEF valstu konkurētspējas

modeļa izstrādē (Global…, 2011). Modeļa priekšrocības ir koeficientu elastīgu

izmaiņu iespējas atkarībā no tā, kuru tipu pārstāv reģions, kā arī tas, ka tiek

akceptēta liela konkurētspējas faktoru grupa un ir metodisks pamatojums.

Avots: autora veidots.

4. att. Reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja struktūras modelis

Lai veiktu reģiona konkurētspējas ekonomiski statistiskos pētījumus

faktoru un apakšfaktoru līmenī, WEF modelis ir jāmodificē. Reģiona

konkurētspējas „Bāzes faktoru” grupā tiks skatīti teritorijas potenciāla (iekļauj

demogrāfisko potenciālu, veselību un ekoloģiju) un infrastruktūras faktori.

Makroekonomikas faktors netiks iekļauts, jo tas ir aktuāls valsts, nevis reģiona

konkurētspējas analīzes līmenī. Institūtu faktors tiks skatīts konkurētspējas

„Efektivitātes faktoru” grupas ietvaros kā sabiedrisko institūtu efektivitātes

faktors. Preču tirgus efektivitātes un darbaspēka efektivitātes faktori tiks

akceptēti reģiona ekonomikas efektivitātes un tirgus efektivitātes faktoros.

Reģiona konkurētspējas integrālais

rādītājs

Bāzes faktori Efektivitātes

faktori

Inovāciju

faktori

Teritorijas potenciāls

Infrastruktūra

Sabiedrisko institūtu

efektivitāte

Reģiona

ekonomikas

efektivitāte Tirgus efektivitāte

Augstākā izglītība un

zinātne

Uzņēmējdarbības un

tehnoloģiju attīstība

Inovāciju attīstība

36

Finanšu tirgus efektivitātes un tirgus kapacitātes faktors ir aktuāls valsts, nevis

reģiona konkurētspējas līmenī, tāpēc netiks ietverts konkurētspējas

„Efektivitātes faktoru” grupā. Augstākās izglītības un inovāciju faktori tiks

iekļauti konkurētspējas „Inovāciju faktoru” grupā. Tajā tiks skatīts arī

tehnoloģiskās gatavības faktors, apvienojot ar lietišķās attīstības līmeņa faktoru.

Tādējādi promocijas darba autors veido astoņu faktoru modeli: teritorijas

potenciāls, infrastruktūra, sabiedrisko institūtu efektivitāte, reģiona ekonomikas

efektivitāte, tirgus efektivitāte, augstākā izglītība un zinātne, uzņēmējdarbības

un tehnoloģiju attīstība, inovāciju attīstība (sk 4. attēlu).

Statistisko rādītāju sistēmas veidošana

Statistiskās pieejas ietvaros, kas definēta promocijas darba pirmajā

nodaļā, reģiona konkurētspējas modeļa izstrāde lielā mērā ir saistīta ar dažāda

līmeņa konkurētspēju ietekmējošo statistisko rādītāju sistēmas veidošanu. Tā kā

statistiskajiem lielumiem ir dažāda kārta, tad tie ir jāpārveido, lai šos rādītājus

akceptētu integrālajā rādītājā.

Lai agregētu atsevišķus statistiskos rādītājus augstāka līmeņa

vispārinātos statistiskajos rādītājos, izmantosim visbiežāk pielietojamo

pārveidojumu pēc līnijmēroga principa

minmax

min

ii

ii

ixx

xxI

(2)

vai

minmax

min1ii

ii

ixx

xxI

, (3)

kur

ix – atsevišķa statistiskā rādītāja (faktora) vērtība;

minix – atsevišķa statistiskā rādītāja (faktora) minimālā vērtība;

maxix – atsevišķa statistiskā rādītāja (faktora) maksimālā vērtība.

Pārveidojums (2) tiek veikts, ja lielas vērtības atbilst augstākam

analizējamā rādītāja līmenim, bet pārveidojums (3) tiek veikts, ja mazas

vērtības atbilst augstākam rādītāja līmenim (piemēram, bezdarba līmeņa vai

izdarīto noziegumu skaita gadījumā). Tādējādi iegūtā atlase ir indeksu kopums

pēc katra no izvēlētajiem rādītājiem visiem reģioniem, kuru vērtības atrodas

intervālā no 1 līdz 0, kur 1 – vislabākās vērtības, 0 – vissliktākās.

Konkurētspējas atsevišķo faktoru agregēšanas integrālajā reģiona

konkurētspējas rādītājā formas izvēle

Tālāk, atbilstoši reģiona konkurētspējas modeļa izveides algoritmam,

pēc skalēšanas un normalizācijas procedūru izvēles ir nepieciešams izvēlēties

37

konkurētspējas atsevišķo faktoru agregēšanas formu integrālajā konkurētspējas

rādītājā.

No funkcionālajām formām visbiežāk tiek izmantotas līnijfunkcijas

n

i

ii xaf1

, (4)

kur

ia – svari, ar ko izejošais atsevišķais rādītājs iekļaujas integrālajā

rādītājā;

ix – atsevišķa statistiskā rādītāja (faktora) vērtība.

Svaru ia nozīme ir dažāda veida rādītāju ix reducēšana savstarpēji

izmērāmā formā pēc mērvienībām (ja tās netika sniegtas iepriekš) vai arī pēc to

lomas integrālā rādītāja formēšanā. Pietiekami bieži svara koeficientiem tiek

piešķirti papildus ierobežojumi:

11

n

i

ia un 0ia , (5)

kur


rādītājā.

Agregētā rādītāja visvienkāršākās formas izvēli nosaka vairāki

apsvērumi. Pirmkārt, līnijmodeļi ir vienkārši un tiem nepieciešams daudz

mazāk aprēķinu, bet to risināšanas metodika ir pieejama un pietiekami labi

izstrādāta. Otrkārt, līknes atkarību gandrīz vienmēr var nomainīt ar taisnes

atkarību ar zināmu kļūdu. Visbeidzot dažādu pakāpju polinomos katrs loceklis,

kas augstāks par pirmo pakāpi, var tikt aplūkots kā jauns mainīgais, tādējādi

modeli iespējams pārveidot līnijformā. Agregēto rādītāju teorijas izveides

pētījumi ļauj izteikt hipotēzi, ka agregēto rādītāju līnijveida attēlošanas pamatā,

izmantojot atsevišķos, ir dažas fundamentālas nejaušu lielumu izmaiņu procesa

īpatnības. Tāpēc datu skalēšanai autors izmantos formulas (2) un (3), bet

konkurētspējas faktoru agregēšanai integrālajā konkurētspējas rādītājā izmantos

aditīvo modeli (4).

Reģiona konkurētspējas faktoru svara koeficientu metodikas

pamatojums

Nākamais posms reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja metodikas

aprēķinā ir svara koeficientu izvēles metodikas pamatojums. Svara koeficienti

atklāj kāda faktora salīdzinošo nozīmīgumu faktoru kompleksā, kas ietekmē

reģiona konkurētspēju.

38

Vienādo svaru metode tiek izmantota, ja tiek pieļauts, ka konkurētspējas

faktori ir savstarpēji aizvietojami un vienādi ietekmē galīgo konkurētspējas

reitingu.

nai

1 , (6)

kur


rādītājā;

п – rādītāju skaits

Tā ir visvienkāršākā un visbiežāk lietotā metode, taču tā nedod iespēju

izmantot visu informāciju par atsevišķo un vispārināto statistisko rādītāju

ietekmes īpatnībām uz galīgo konkurētspējas integrālo rādītāju.

Lai agregētu reģiona konkurētspējas apakšfaktorus reģiona konkurētspējas

faktoros, autors kā visvienkāršāko un izplatītāko izmantos vienādo svaru koeficientu

sistēmu.

Nākamais reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja veidošanas posms ir

atsevišķu un vispārinātu statistisko rādītāju sistēmas izvēle.

3.2. Reģiona konkurētspējas ekonomiski statistiskās analīzes informatīvi

statistiskais nodrošinājums

Viena no galvenajām problēmām, kas rodas, izmantojot statistisko

modeli (sk. 5. tabulu) reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinos, ir

rīcībā esošo statistisko atskaites datu izvēle, kas vispilnīgāk atbilstu modelī

izvirzītajiem konkurētspējas faktoriem.

5. tabula

Reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja faktoru grupu, faktoru

un apakšfaktoru sistēma

Faktoru grupas Faktori Apakšfaktori

Bāzes faktoru

grupa

1. Teritorijas potenciāls

Resursu potenciāls

Demogrāfiskais potenciāls

Iedzīvotāju veselība

Ekoloģiskais potenciāls

2. Infrastruktūra

Fiziskā infrastruktūra

Enerģētiskā infrastruktūra

Informatīvā infrastruktūra

39


Faktoru grupas Faktori Apakšfaktori

Efektivitātes

faktoru grupa

3. Sabiedrisko institūtu

efektivitāte

Drošība

Kultūras politika

Sociālais kapitāls

Reģiona administrācijas

efektivitāte

4. Reģionu ekonomikas

efektivitāte

Ražošanas efektivitāte

Investīcijas

Eksports

5. Tirgus efektivitāte

Preču tirgus efektivitāte

Darba tirgus efektivitāte

Finanšu tirgus efektivitāte

Inovāciju faktoru

grupa

6. Augstākā izglītība un

zinātne

Augstākā izglītība

Zinātne

Profesionālā pārprofilēšanās

7. Uzņēmējdarbības un

tehnoloģiju attīstība

Ekonomiskā aktivitāte

Uzņēmējdarbības attīstības

līmenis

Tehnoloģiskā attīstība

8. Inovatīvā attīstība

Inovāciju nozares

Inovatīvā darbība

Izgudrojumi un patenti

Avots: autora veidota tabula, izmantojot Global…, 2011, IMD…, 2012,

Creating…, 2003, Račko E., 2010, 2011, 2012, Reģionālās politikas…, 2009,

Анучин, 2007, Конкурентоспособность…, 2003.

Lai risinātu dažāda vispārinājuma līmeņa statistisko rādītāju izvēles

uzdevumu, pamatojoties uz valstu un reģionu konkurētspējas izpētes pasaules

pieredzes analīzi, autors fiksēs tos statistiskos rādītājus, kas tiek izmantoti

dažādu konkurētspējas faktoru aprēķinam, tad no visa reģionālās statistikas

arsenāla izvēlēsies tos rādītājus, kas visvairāk atbilst pētāmajiem konkurētspējas

faktoriem.

Statistisko rādītāju sistēma, kas tiek izmantota reģiona konkurētspējas

integrālā rādītāja aprēķināšanā, sniegta 6. tabulā.

Statistisko rādītāju sistēma ietver 27 statistiskos rādītājus, no kuriem 8

rādītāji attiecas uz konkurētspējas faktoru grupu „Bāzes faktori”, 10 rādītāji –

40

uz konkurētspējas faktoru grupu „Efektivitātes faktori” un 9 – uz

konkurētspējas faktoru grupu „Inovāciju faktori”.

6. tabula

Statistisko rādītāju sistēma reģiona konkurētspējas integrālā

rādītāja aprēķinam

Faktori Apakšfaktori Statistiskie rādītāji

1. Teritorijas

potenciāls

Demogrāfiskai

s potenciāls

1. Dabiskais pieaugums uz 10000

iedzīvotāju

2. Migrācijas saldo uz 10000 iedzīvotāju

3. Iedzīvotāji darbspējas vecumā

(īpatsvars)

Iedzīvotāju

veselība

4. Ārstu skaits uz 10000 iedzīvotāju

5. Gultu skaits uz 10000 iedzīvotāju

Ekoloģiskais

potenciāls

6. Avāriju situāciju skaits (vides

piesārņošana)

2. Infrastruktūra Fiziskā

infrastruktūra

7. Valsts autoceļu blīvums (km/ km²)

8. Pašvaldību autoceļu un ielu blīvums

(km/ km²)

3. Sabiedrisko

institūtu

efektivitāte

Drošība

9. Noziedzīgu nodarījumu skaits uz 10

000 iedzīvotāju

Sociālā un

kultūras

politika

10. Bibliotēku skaits uz 10000

iedzīvotāju

11. Kultūras un tautas namu skaits uz

10000 iedzīvotāju

Sociālais

kapitāls 12. Džini koeficients

4. Reģionu

ekonomikas

efektivitāte

Ražošanas

efektivitāte

13. IKP uz vienu iedzīvotāju latos

14. Jaunizveidotās statistiskas vienības

rūpniecībā uz 10000 iedzīvotāju

15. Likvidētās statistiskās vienības

rūpniecībā uz 10000 iedzīvotāju

Investīcijas 16. Nefinanšu investīcijas statistiskajos

reģionos uz vienu iedzīvotāju

5. Tirgus

efektivitāte Darba tirgus

17. Darba meklētāju īpatsvars

ekonomiski aktīvo iedzīvotāju kopskaitā

18. Demogrāfiskās slodzes līmenis

41


Faktori Apakšfaktori Statistiskie rādītāji

6. Augstākā

izglītība un

zinātne

Augstākā

izglītība

19. Studējošo skaits augstskolās uz

10000 iedzīvotāju

20. Studentu skaits uz vienu akadēmisko

personālu (PLE)

21. Nodarbināto iedzīvotāju skaits ar

augstāko izglītību uz 1000

nodarbinātajiem

Zinātne

22. Doktorantu skaits augstskolās uz

10000 iedzīvotāju

23. Docētāju ar zinātnisko grādu

pamatdarbā īpatsvars augstskolu

akadēmiskajā personāla

24. Zinātnisko grādu ieguvušo īpatsvars

doktorantu skaitā

7.

Uzņēmējdarbības

un tehnoloģiju

attīstība

Ekonomiskā

aktivitāte

25. Ekonomiski aktīvie iedzīvotāji (15–

14), %

26. Ekonomiski aktīvo individuālo

komersantu un komercsabiedrību skaits

uz 1000 iedzīvotājiem plānošanas

reģionos

8. Inovatīvā

attīstība

Inovatīvā

darbība

27. Biznesa inkubatoru skaits uz 10000

iedzīvotāju

Avots: autora veidota tabula.

Jāuzsver, ka statistisko rādītāju sistēma uz to izveidošanas brīdi ir

ierobežota: pirmkārt, Latvijas reģionālā statistika nedod iespēju izvēlēties

plašāku rādītāju skaitu NUTS 3 līmenī pietiekami ilgā laika posmā, lai varētu

veikt turpmāku datu apstrādi un analīzi. Otrkārt, rādītāji, ko var izmantot

apstrādei un analīzei, netiek operatīvi papildināti, līdz ar to pietiekami ilgā laika

posmā atlasītā statistisko rādītāju sistēma iekļauj līdz 2009. gadam pieejamos

rādītājus. Tomēr, attīstoties statistisko datu bāzei, piedāvātā statistisko rādītāju

sistēma var tikt paplašināta un apstrādāta, izmantojot promocijas darba autora

izveidoto metodiku.

Līdz ar to promocijas darba autors ir izstrādājis reģiona konkurētspējas

novērtēšanas metodiku, ir atlasītas īpašo statistisko rādītāju normalizācijas un

skalēšanas metodes, pamatota svaru koeficientu izvēles sistēma, piedāvāta

statistisko rādītāju sistēma. Ekonomiski statistisko pētījumu metodika turpmāk

tiek lietota Latvijas reģionu konkurētspējas analīzē.

42

Reģionu dalījums problēmgrupās

Turpinot reģiona konkurētspējas analīzi, promocijas darba autors

uzskata, ka reģionus nepieciešams sadalīt noteiktās problēmgrupās. Lai sadalītu

grupās pēc reģionu konkurētspējas integrālā radītāja un konkurētspējas faktoru

grupu aprēķinātām vērtībām, nepieciešams balstīties, no vienas puses, uz

rādītāju dinamikas analīzi, no otras puses, uz reģiona stāvokļa analīzi attiecībā

pret citiem reģioniem. Tādējādi var pieņemt, ka rādītāja negatīvā dinamika

attiecībā pret savu iepriekšējo vērtību un vienlaicīga reģiona situācijas

pasliktināšanās, salīdzinot ar citiem reģioniem, signalizē par tā sauktā

„problēmapgabala” esamību. Tas ļauj izmantot rādītāju dinamiku, lai atklātu

konkurētspējas paaugstināšanas prioritātes, kas īstenojamas ar valsts politikas

palīdzību (Айвазян, 2005, Lavriņenko, 2010).

Saskaņā ar iepriekš aprakstīto promocijas darba autors piedāvā

reģionus sadalīt četrās problēmgrupās (sk. 7.tabulu) atbilstoši šādam

algoritmam:

1) Pirmajā grupā ietilpst reģioni, kuru konkurētspējas aprēķinātās

vērtības pasliktinās, salīdzinot ar iepriekšējo periodu rādītājiem un

pasliktinās vai nemainās (izņemot gadījumus, kad reģions paliek

līderos), salīdzinot ar citu reģionu konkurētspējas rādītājiem (pirmā

problēmgrupa).

2) Otrajā grupā iekļauti reģioni, kuru konkurētspējas aprēķinātās

vērtības pasliktinās, salīdzinot ar iepriekšējām vērtībām, bet

uzlabojas, salīdzinot ar citu reģionu konkurētspējas aprēķinātām

vērtībām (otrā problēmgrupa).

3) Trešajā grupā ietverti reģioni, kuru konkurētspējas aprēķinātās

vērtības pasliktinās vai nemainās (izņemot gadījumus, kad reģions

paliek līderos), salīdzinot ar citiem reģioniem un uzlabojas vai

paliek iepriekšējā līmenī, salīdzinot ar iepriekšējo periodu vērtībām

(trešā problēmgrupa).

4) Ceturtajā grupā ir reģioni, kuru konkurētspējas aprēķinātās vērtības

uzlabojas vai paliek iepriekšējā līmenī, salīdzinot ar iepriekšējām

vērtībām un uzlabojas, salīdzinot ar citu reģionu konkurētspējas

aprēķinātām vērtībām (ceturtā problēmgrupa).

7. tabula

Reģionu problemātiskuma matrica

*Izņemot gadījumus, kad reģions paliek pirmajā vietā.

Avots: autora veidota tabula pēc Айвазян, 2005, Lavriņenko, 2010.

Tādējādi pirmajā grupā ietilpst visproblemātiskākie reģioni, t.i.,

reģioni, kuru konkurētspējas vērtības jāuzlabo vispirms. Ceturtā grupa reģionu

konkurētspējas rādītāju lielumu aspektā ir vismazāk problemātiskā.

4. LATVIJAS REĢIONU KONKURĒTSPĒJAS EKONOMISKI

STATISTISKĀ ANALĪZE

Nodaļā ir 31 lappuse, 22 tabulas, 25 attēli

Ceturtajā nodaļā sniegts vispārināto faktoru un faktoru grupu rādītāju

aprēķins Latvijas reģioniem. Izmantojot vispārinātos statistiskos rādītājus,

veikts Latvijas reģionu konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķins un

ekonomiski statistiskā analīze. Latvijas reģioni ir sadalīti problēmgrupās.

Balstoties uz ekspertu aptauju, novērtēti Latvijas reģionu konkurētspējas

paaugstināšanas pamatvirzieni un to indikatori.

4.1. Latvijas reģionu konkurētspējas faktoru statistiskā analīze

Latvijas reģionu konkurētspējas ekonomiski statistiskajam pētījumam

promocijas darba autors izmanto reģiona konkurētspējas novērtēšanas metodiku, kas

aprakstīta promocijas darba 3. nodaļā. Ir veikts Latvijas reģionu konkurētspējas

faktoru kvantitatīvais novērtējums un aprēķināts konkurētspējas integrālais

rādītājs.

Latvijas reģionu konkurētspējas faktora „Teritorijas potenciāls” lielākās

vērtības ir Rīgas un Pierīgas reģionos labāka dabiskā pieauguma, migrācijas

saldo, kā arī iedzīvotāju veselības apakšfaktora rādītāju dēļ. Viszemākā

„Teritorijas potenciāla” vērtība ir Latgales reģionā, turklāt kritiskie rādītāji, kas

negatīvi ietekmē šī konkurētspējas faktora kopējo vērtību, ir sliktie dabiskā

pieauguma un migrācijas saldo rādītāji. Salīdzinot konkurētspējas faktora

Situācija attiecībā pret citiem

reģioniem

Pasliktinās vai

nemainās*

Uzlabojas

Reģiona

situācija

attiecībā pret

rādītājiem

pagātnē

(dinamika)

Pasliktin

ās

Pirmā

problēmgrupa

Otrā

problēmgrupa

Uzlabojas vai

nemainās

Trešā

problēmgrupa

Ceturtā

problēmgrupa

44

„Teritorijas potenciāls” vērtību izmaiņas Latvijas reģionos, var secināt, ka šī

faktora dinamika kopumā ir pozitīva, tomēr tā palēninās 2008. gada ekonomiskā

krīzes iespaidā.

Latvijas reģionu konkurētspējas 2. līmeņa statistiskā rādītāja

„Infrastruktūra” lielākā vērtība ir Pierīgas reģionā, viszemākā – Kurzemes

reģionā. Salīdzinot konkurētspējas faktora „Infrastruktūra” vērtību izmaiņas

Latvijas reģionos, var secināt, ka šī faktora dinamika kopumā ir pozitīva tikai

Rīgas reģionā, pārējos Latvijas reģionos tā rādītāju vērtības praktiski nemainās,

ko nosaka lēnā autoceļu infrastruktūras attīstība.


„Sabiedrisko institūtu efektivitāte” lielākā vērtība ir Vidzemes reģionā labāku

iedzīvotāju sociālās un kultūras politikas apakšfaktora rādītāju dēļ. Viszemākā šī

konkurētspējas faktora vērtība ir Rīgas reģionā, turklāt kritiskie rādītāji, kas

negatīvi ietekmē „Sabiedrisko institūtu efektivitātes” faktora kopējo vērtību, ir

slikti sociālās un kultūras politikas apakšfaktora rādītāji, kuru vērtības ir mazas,

ievērojot lielā iedzīvotāja skaita ietekmi uz aprēķinu rezultātu. Salīdzinot

konkurētspējas faktora „Sabiedrisko institūtu efektivitāte” vērtību izmaiņas

Latvijas reģionos, var secināt, ka šī faktora dinamika kopumā ir pozitīva.

Latvijas reģionu konkurētspējas 2. līmeņa statistiskā rādītāja „Reģionu

ekonomikas efektivitāte” lielākā vērtība ir Rīgas reģionā augstāka IKP uz vienu

iedzīvotāju un nefinanšu investīciju uz vienu iedzīvotāju rādītāju dēļ. Viszemākā

„Reģionu ekonomikas efektivitātes” vērtība ir Vidzemes reģionā, turklāt

rādītāji, kas negatīvi ietekmē šī konkurētspējas faktora kopējo vērtību, ir

zemākā IKP uz vienu iedzīvotāju, jaunizveidoto rūpniecības uzņēmumu skaita

un nefinanšu investīciju uz vienu iedzīvotāju rādītāji. Salīdzinot konkurētspējas

faktora „Reģionu ekonomikas efektivitāte” vērtību izmaiņas Latvijas reģionos,

var kontstatēt, ka šī faktora dinamika kopumā ir pozitīva, tomēr tā palēninās

2008. gada ekonomiskās krīzes dēļ.

Latvijas reģionu konkurētspējas 2. līmeņa statistiskā rādītāja „Tirgus

efektivitāte” lielākā vērtība ir Pierīgas reģionā labāka demogrāfiskās slodzes

līmeņa rādītāju dēļ. Viszemākā „Tirgus efektivitātes” vērtība ir Vidzemes

reģionā, kur šī konkurētspējas faktora kopējo vērtību negatīvi ietekmē darba

meklētāju īpatsvara ekonomiski aktīvo iedzīvotāju kopskaitā rādītāji. Salīdzinot

konkurētspējas faktora „Tirgus efektivitāte” vērtību izmaiņas Latvijas reģionos,

var secināt, ka šī faktora dinamiku negatīvi ietekmējusi 2008. gada ekonomiskā

krīze.

Latvijas reģionu konkurētspējas 2. līmeņa statistiskā rādītāja „Augstākā

izglītība un zinātne” lielākā vērtība ir Rīgas reģionā lielāka studējošo skaita

augstskolās, nodarbināto iedzīvotāju skaita ar augstāko izglītību, kā arī

doktorantu skaita augstskolās rādītāju dēļ. Viszemākā „Augstākās izglītības un

zinātnes” vērtība ir Vidzemes reģionā, kur šī faktora kopējo vērtību negatīvi

ietekmē studējošo skaits augstskolās, doktorantu skaits augstskolās un

zinātnisko grādu ieguvušo īpatsvars doktorantu skaitā. Salīdzinot

45

konkurētspējas faktora „Augstākā izglītība un zinātne” vērtību izmaiņas

Latvijas reģionos, secināms, ka šī faktora dinamika kopumā ir pozitīva.


„Uzņēmējdarbības un tehnoloģiju attīstība” lielākā vērtība ir Rīgas reģionā,

viszemākā – Latgales reģionā. Salīdzinot konkurētspējas faktora

„Uzņēmējdarbības un tehnoloģiju attīstība” vērtību izmaiņas Latvijas reģionos,

konstatējams, ka šī faktora dinamika kopumā ir pozitīva, tomēr tā palēninās

2008. gada ekonomiskās krīzes ietekmē.

Latvijas reģionu konkurētspējas 2. līmeņa statistiskā rādītāja „Inovatīvā

attīstība” lielākā vērtība ir Kurzemes reģionā, viszemākā – Zemgales reģionā.

Salīdzinot konkurētspējas faktora „Inovatīvā attīstība” vērtību izmaiņas Latvijas

reģionos, var secināt, ka šī faktora dinamika kopumā ir pozitīva, un tā nav

palēninājusies 2008. gada ekonomiskās krīzes dēļ.

Apkopojot Latvijas reģionu konkurētspējas faktoru analīzes rezultātus,

var secināt, ka Latvijā pastāv ievērojamas reģionālās atšķirības. Ir acīmredzama

būtiska plaisa starp valsts centrālo daļu (Rīgas un Pierīgas reģioni) un pārējo

Latvijas teritoriju. Turklāt divi faktori ar lielākajām vērtībām Rīgas un Pierīgas

reģionos ir inovāciju ekonomikas faktori. Bez tam divu faktoru, kas ir saistīti ar

efektīvas ekonomikas funkcionēšanu un tās resursu maksimālu izmantošanu,

lielākās vērtības arī ir Rīgas un Pierīgas reģioniem. Latgales un Kurzemes

reģionos nevienam faktoram nav lielākā vērtība.

4.2. Latvijas reģionu konkurētspējas novērtēšana

Latvijas reģionu konkurētspējas integrālā rādītāja veidošanas uzdevuma

risināšanai nepieciešams agregēt iepriekšējā darba nodaļā aprēķinātos 2. līmeņa

statistiskos rādītājus augstāka līmeņa statiskajos rādītājos. Saskaņā ar piedāvāto

reģiona konkurētspējas modeli jābūt trim šādiem rādītājiem. Katrs no trim

aprēķinātajiem 3. līmeņa statiskajiem rādītājiem attiecas uz vienu no reģionu

konkurētspējas augstāka līmeņa faktoru grupu reģionu konkurētspējas modelī.

3. līmeņa statistiskajā rādītājā, kas attiecas uz faktoru grupu „Bāzes

faktori”, tiek agregēti divi reģionu konkurētspējas 2. līmeņa statistiskie rādītāji

– „Teritorijas potenciāls” un „Infrastruktūra”. Rīgas reģionam ir vislielākās

konkurētspējas faktoru grupas „Bāzes faktori” vērtības, bet Pierīgas reģions

atpaliek pavisam nedaudz. To var izskaidrot ar augstām „Teritorijas potenciāla”

faktora rādītāju vērtībām Rīgas reģionā un „Infrastruktūras” faktora – Pierīgas

reģionā. Tās liecina par jau sākotnēji labvēlīgiem konkurētspējas

paaugstināšanas rādītājiem. Vidzemes un Zemgales reģioniem ir salīdzinoši

līdzīgi „Bāzes faktoru” rādītāji, bet Kurzemes un Latgales reģionos tie ir

viszemākie, ko nosaka zemās „Infrastruktūras” faktora rādītāju vērtības

Kurzemes reģionā un „Teritorijas potenciāla” faktora vērtības Latgales reģionā.

3. līmeņa statistiskajā rādītājā, kas attiecas uz faktoru grupu

„Efektivitātes faktori”, tiek agregēti trīs reģionu konkurētspējas 2. līmeņa

46

statistiskie rādītāji: „Sabiedrisko institūtu efektivitāte”, „Reģionu ekonomikas

efektivitāte” un „Tirgus efektivitāte”.

Vislielākās konkurētspējas faktoru grupas „Efektivitātes faktori” vērtības

līdz 2008. krīzes gadam bija Zemgales reģionā, bet pārējos Latvijas reģionos šīs

vērtības pavisam nedaudz atpalika no Zemgales reģiona un bija salīdzinoši

līdzīgas. 2009. gadā vislielākā „Efektivitātes faktoru” vērtība bija Latgales

reģionā, nedaudz atpalika Kurzemes un Vidzemes reģioni. Sliktākie rādītāji bija

Pierīgas un Rīgas reģionos, ko var skaidrot ar strauju „Reģionu ekonomikas

efektivitātes” un „Tirgus efektivitātes” faktoru vērtību samazināšanos.

3. līmeņa statistiskajā rādītājā, kas attiecas uz faktoru grupu „Inovāciju

faktori”, tiek agregēti trīs reģionu konkurētspējas 2. līmeņa statistiskie rādītāji:

„Augstākā izglītība un zinātne”, „Uzņēmējdarbības un tehnoloģiju attīstība” un

„Inovatīvā attīstība”.

Rīgas reģionam ir vislielākās konkurētspējas faktoru grupas „Inovāciju

faktori” vērtības. To nosaka augstās „Augstākās izglītības un zinātnes”,

„Uzņēmējdarbības un tehnoloģiju attīstības” faktoru rādītāju vērtības Rīgas

reģionā. No tā atpaliek Pierīgas un Kurzemes reģioni, kur faktoru grupas

„Inovāciju faktori” vērtības ir līdzīgas. Zemgales un Latgales reģionos tās ir

viszemākās, ko nosaka zemās „Inovatīvās attīstības” faktora rādītāju vērtības

Zemgales reģionā un „Uzņēmējdarbības un tehnoloģiju attīstības” faktoru

vērtības Latgales reģionā.

Promocijas darba otrajā nodaļā veiktā analīze par konkurētspējas faktoru

atkarību no valsts (reģiona) attīstības stadijas parādīja, ka vienādu svaru

koeficentu izmantošana dažādu konkurētspējas faktoru agregēšanai

konkurētspējas integrālajā rādītājā ne vienmēr ir pamatota. Integrālā reģiona

konkurētspējas rādītāja aprēķināšanai promocijas darba autors ievēro reģiona

konkurētspējas faktoru svaru koeficentu atkarību no attiecīgā reģiona attīstības

stadijas, ko raksturo IKP lielums. Līdzīgu sakarību izmanto WEF pētnieki

globālās konkurētspējas indeksa aprēķināšanā.

Līdzīgi kā WEF metodikā, jānoskaidro Latvijas reģionu attīstības

stadijas, lai noteiktu konkurētspējas faktoru svaru koeficentus reģiona

konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinam. Pirmkārt, apkopoti dati par IKP uz

vienu iedzīvotāju (latos) Latvijas reģionos 2002.–2009. gadā.

Pēc tam IKP uz vienu iedzīvotāju Latvijas reģionos no latiem tiek

konvertēts ASV dolāros pēc Latvijas Bankas kursa attiecīgā gada beigās. Kad ir

aprēķināts IKP uz vienu iedzīvotāju Latvijas reģionos ASV dolāros, tad var

noteikt Latvijas reģionu attīstības stadijas, ievērojot WEF klasifikāciju (sk. 8.

tabulu).

8. tabula

Latvijas reģionu attīstības stadijas* 2002.–2009. gadā, ievērojot WEF

klasifikāciju

Teritoriālā vienība 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Rīgas reģions 3 4 4 4 4 5 5 5

Pierīgas reģions 2 3 3 3 3 4 4 3

Vidzemes reģions 2 3 3 3 3 3 3 3

Kurzemes reģions 3 3 3 3 3 4 4 4

Zemgales reģions 2 2 3 3 3 3 3 3

Latgales reģions 2 2 2 3 3 3 3 3

Avots: autora aprēķini.

* 1 – bāzes faktoru stadija, 2 – pāreja no 1. uz 2. stadiju, 3 – efektivitātes

faktoru stadija, 4 – pāreja no 2. uz 3. stadiju, 5 – inovācijas faktoru stadija.

Latvijas reģionu konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķins tiks veikts,

izmantojot formulu:

332211 IkIkIkI (7)

kur

1I – faktoru grupa „Bāzes faktori”;

2I – faktoru grupa „Efektivitātes faktori”;

3I – faktoru grupa „Inovāciju faktori”;

1k – svaru koeficents „Bāzes faktoriem”;

2k – svaru koeficents „Efektivitātes faktoriem”;

3k – svaru koeficents „Inovāciju faktoriem”, kas ir atkarīgi no reģiona

attīstības stadijas.

Latvijas reģionu konkurētspējas faktoru grupu svaru koeficentu vērtības

atkarībā no reģiona attīstības stadijas ir apkopotas 9. tabulā.

9. tabula

Latvijas reģionu konkurētspējas faktoru grupu svaru koeficentu vērtības

atkarībā no reģiona attīstības stadijas

Reģiona attīstības stadijas

1.

stadija:

Bāzes

faktoru

stadija

Pāreja

no 1. uz

2.

stadiju

2. stadija:

Efektivitātes

faktoru

stadija

Pāreja

no 2. uz

3.

stadiju

3. stadija:

Inovācijas

faktoru

stadija

IKP uz vienu

iedzīvotāju ASV

dolāros

< 2000 2000–

2999

3000–8999 9000–

17000

>17000

Svaru koeficenti

„Bāzes

faktoriem”

60% 50% 40% 30% 20%

Svaru koeficenti

„Efektivitātes

faktoriem”

35% 42.5% 50% 50% 50%

Svaru koeficenti

„Inovāciju

faktoriem”

5% 7.5% 10% 20% 30%

Avots: autora veidots pēc Global…, 2011.

Latvijas reģionu konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinātās vērtības ir

apkopotas 10. tabulā.

10. tabula

Latvijas reģionu konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinātās vērtības

2002.–2009. gadā

Teritoriālā vienība 2002 2002 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Rīgas reģions 0,47 0,49 0,49 0,54 0,57 0,60 0,63 0,55

Pierīgas reģions 0,47 0,51 0,49 0,54 0,56 0,57 0,57 0,51

Vidzemes reģions 0,45 0,44 0,44 0,46 0,51 0,54 0,53 0,48

Kurzemes reģions 0,40 0,41 0,40 0,43 0,47 0,51 0,52 0,49

Zemgales reģions 0,46 0,45 0,40 0,51 0,53 0,57 0,56 0,48

Latgales reģions 0,37 0,38 0,39 0,41 0,45 0,50 0,52 0,48


Latvijas reģionu konkurētspējas integrālais rādītājs, kas ir aprēķināts

integrālajā vērtībā, ievērojot reģiona konkurētspējas piedāvātā modeļa 27

49

statistiskos rādītājus, palīdz izvietot Latvijas reģionus konkurētspējas līmeņa

ziņā. Rīgas reģionam ir vislielākās konkurētspējas integrālā rādītāja vērtības,

bet Pierīgas reģions atpaliek pavisam nedaudz. Pārējos Latvijas reģionos

konkurētspējas integrālā rādītāja vērtības atpaliek un ir salīdzinoši līdzīgas, kas

liecina par to, ka Latvijā pastāv reģionālās atšķirības no pozīcijas „centrs –

perifērija”.

4.3. Latvijas reģionu dalījums problēmgrupās

Turpinot Latvijas reģionu konkurētspējas līmeņa analīzi, promocijas

darba autors piedāvā sadalīt reģionus četrās problēmgrupās, ievērojot to

konkurētspējas integrālā rādītāja un konkurētspējas faktoru grupu aprēķinātās

vērtības, balstoties, no vienas puses, uz rādītāju dinamikas analīzi, no otras

puses, uz reģiona situācijas analīzi salīdzinot ar citiem reģioniem.

Pirmā problēmgrupa liecina par rādītāja samazināšanos gan

autodinamikā, gan salīdzinājumā ar citiem reģioniem; otrā problēmgrupa liecina

par rādītāja samazināšanos autodinamikā un vienlaicīgu uzlabošanos, salīdzinot

ar citiem reģioniem; trešā problēmgrupa liecina par rādītāja paaugstināšanos

autodinamikā un vienlaicīgu samazināšanos, salīdzinot ar citiem reģioniem;

ceturtā problēmgrupa liecina par rādītāja paaugstināšanos gan autodinamikā,

gan, salīdzinot ar citiem reģioniem. Reģiona konkurētspējas pasliktināšanās pēc

rādītāja attiecībā pret tā iepriekš sasniegtajām vērtībām un, salīdzinot ar citiem

reģioniem nozīmē, ka prioritāri tieši šim reģionam nepieciešamas izmaiņas.

Promocijas darba autors pēta Latvijas reģionu konkurētspējas integrālā

rādītāja attīstības tendences divos posmos – 2002.–2005. gadā un 2006.–2009.

gadā (sk. 11. tabulu).

11. tabula

Latvijas reģionu problēmgrupas, salīdzinot reģionu konkurētspējas

integrālā rādītāja aprēķinātās vērtības 2002.–2009. gadā

Teritoriālā vienība 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Rīgas reģions 0,47 2 0,54 2 3 0,57 1 0,55 1 3

Pierīgas reģions 0,47 1 0,54 1 4 0,56 2 0,51 2 3

Vidzemes reģions 0,45 4 0,46 4 3 0,51 4 0,48 4 1

Kurzemes reģions 0,40 5 0,43 5 3 0,47 5 0,49 3 4

Zemgales reģions 0,46 3 0,51 3 3 0,53 3 0,48 5 1

Latgales reģions 0,37 6 0,41 6 3 0,45 6 0,48 6 3

Piezīmes: 1 – reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinātā vērtība 2002. gadā

2 –situācija reģionā 2002.gadā, salīdzinot ar citiem reģioniem

50

3 – reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinātā vērtība 2005. gadā

4 – situācija reģionā 2005. gadā, salīdzinot ar citiem reģioniem

5 – reģiona problēmgrupa, salīdzinot 2002. un 2005. gada Latvijas reģionu konkurētspējas

integrālā rādītāja aprēķinātās vērtības 6 – reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinātā vērtība 2006. gadā

7 – situācija reģionā 2006. gadā, salīdzinot ar ar citiem reģioniem

8 – reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķinātā vērtība 2009. gadā 9 – situācija reģionā 2009. gadā, salīdzinot ar citiem reģioniem

10 – reģiona problēmgrupa, salīdzinot 2006. un 2009. gada Latvijas reģionu konkurētspējas

integrālā rādītāja aprēķinātās vērtības


Apkopojot iegūtos rezultātus par Latvijas reģionu konkurētspējas

integrālā rādītāja attīstības tendencēm (sk. 5. att.), var secināt, ka pirmajā posmā

no 2002. gada līdz 2005. gadam Latvijas reģioni attīstījās salīdzinoši vienmērīgi

un stabila rādītāja vērtības uzlabošanās, salīdzinot ar tā iepriekšējām vērtībām,

liecināja tikai par nepieciešamību uzturēt pastāvošās tendences, īpaši izceļams

Pierīgas reģions. Otrajā posmā no 2006. gada līdz 2009. gadam Pierīgas reģionā

situācija pasliktinājās, tajā pašā laikā Vidzemes un Zemgales reģionos tā

pasliktinājās īpaši krasi, reģioniem iekļūstot pirmajā problēmgrupā. Vienīgais

uzlabojums bija Kurzemes reģionā.

2002.–2005.g. 2006.–2009.g.


5. att. Latvijas reģionu problēmkarte, analizējot reģionu konkurētspējas

integrālo rādītāju 2002.–2009. gadā

Lai noskaidrotu izmaiņu cēloņus Latvijas reģionu problēmkartē,

analizējot reģionu konkurētspējas integrālo rādītāju, promocijas darba autors

pēta Latvijas reģionu konkurētspējas faktoru grupu attīstības tendences divos

posmos – 2002.–2005. gadā un 2006.–2009. gadā.

Iemesls situācijas pasliktināšanai otrajā posmā ir atrodams, apkopojot

iegūtos rezultātus par Latvijas reģionu konkurētspējas faktoru grupas

„Efektivitātes faktori” attīstības tendencēm, kad otrajā posmā no 2006. gada

51

līdz 2009. gadam visos Latvijas reģionos situācija pasliktinājās. Pierīgas, Rīgas,

Vidzemes un Zemgales reģioni nokļuva pirmajā problēmgrupā, kur ietilpst

visproblemātiskie reģioni.


faktoru grupas „Bāzes faktori” attīstības tendencēm, konstatējams, ka abos

posmos Latvijas reģioni attīstījās salīdzinoši vienmērīgi, un stabila rādītāja

vērtības uzlabošanās, salīdzinot ar tā iepriekšējām vērtībām, liecināja tikai par

nepieciešamību uzturēt pastāvošās tendences, īpaši izceļams Pierīgas reģions.

Otrajā posmā no 2006. gada līdz 2009. gadam situācija pasliktinājās tikai

Zemgales reģionā.


faktoru grupas „Inovāciju faktori” attīstības tendencēm, var secināt, ka pirmajā

posmā no 2002. gada līdz 2005. gadam Latvijas reģioni attīstījās nevienmērīgi,

īpaši izceļami Kurzemes un Rīgas reģioni, kas nokļuva ceturtajā problēmgrupā.

Vissliktākā situācija bija Latgales reģionā, kas nokļuva pirmajā grupā.

Otrajā posmā no 2006. gada līdz 2009. gadam visos Latvijas reģionos

kopumā situācija uzlabojās. Vidzemes reģions pievienojās Kurzemes un Rīgas

reģioniem ceturtajā problēmgrupā, pārējiem reģioniem ierindojoties trešajā

grupā.

4.4. Latvijas reģionu konkurētspējas paaugstināšanas potenciāla analīze

Latvijas reģionu konkurētspējas paaugstināšanas pamatvirzienu

(ekonomikas klasterizācijas attīstība, inovāciju un ražošanas tehnoloģiju

attīstība, teritorijas mārketinga attīstība) izvēles pamatojums ir sniegts darba

pirmajā nodaļā.

Lai noteiktu Latvijas reģionu ekonomikas konkurētspējas

paaugstināšanas virzienus un novērtētu to indikatorus, promocijas darba autors

izmanto ekspertu aptauju.

Pirmajā posmā tiek izstrādāta pētījuma problēma hierarhijas vai tīkla

formā, tāpēc vispirms tika izveidota hierarhiskā piramīda, kuras virsotnē ir 1.

līmenis – vispārējais mērķis (Latvijas reģionu ekonomikas konkurētspējas

paaugstināšana). 2. līmenī atrodas kritēriji – Latvijas reģionu ekonomikas

konkurētspējas paaugstināšanas virzieni (Ekonomikas klasterizācija – A;

Inovācijas un ražošanas tehnoloģijas – B; Teritorijas mārketings – C). 3. līmenī

atrodas alternatīvas – Latvijas ekonomikas konkurētspējas paaugstināšanas

virzienu pamatindikatori (skat. 6. attēlu).

52

Avots: autora veidots attēls.

6. att. Hierarhiju analīzes metodes līmeņu shematisks attēlojums

2. posms – Matricas veidošana

Struktūras 2. līmeņa trīs galveno elementu (A, B, C) un 3. līmeņa

elementu (A1, A2, A3; B1, B2, B3, B4, B5; C1, C2, C3) novērtējums tika veikts,

izmantojot Saati metodi. Tā ietver īpašvektora ar vislielāko nozīmi noteikšanu,

lietojot pētāmo raksturlielumu pāru salīdzinājumu.

Katrā reģionu konkurētspējas paaugstināšanas virzienā eksperti noteica

šīs paaugstināšanas prioritāros indikatorus. „Ekonomikas klasterizācijā” tas ir

transporta loģistikas, kokapstrādes, tūrisma un citu klasteru veidošanas

53

pieredze, kā arī pašvaldību, zinātnes un izglītības iestāžu, uzņēmumu kopējo

projektu esamība reģionā. Virziena „Inovācijas un ražošanas tehnoloģijas”

pamatindikatori ir zinātnes iestāžu un tehnoloģisko parku un biznesa inkubatoru

esamība reģionā. Virziena „Teritorijas mārketings” prioritārie indikatori ir

reprezentatīvo materiālu un reklāmas izveide, kas atklāj reģiona ekonomisko

potenciālu un labvēlīgus apstākļus investīcijām, kā arī starptautisko forumu,

izstāžu un citu pasākumu organizācija reģionā.

(1.) Latgales reģiona ekspertu aptaujas rezultātu apkopojums

Iegūtie rezultāti parāda, ka struktūras 2. līmeņa elementu vidū vislielākā

nozīme ir prioritāšu vektora komponentei B – 0,47, tālāk seko C – 0,33 un

viszemākā nozīme ir A – 0,09. Tātad, pamatojoties uz šiem rādītājiem, var

apgalvot, ka vislielākā nozīme Latgales reģiona konkurētspējas paaugstināšanā

ir „Inovācijām un ražošanas tehnoloģijām”, pēc tam – „Teritorijas

mārketingam” un „Ekonomikas klasterizācijai” (sk. 7. attēlu).

0,47

0,09

0,33

00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

A B C

Virzieni

Prioritātes

vektora

koordinātes


7. att. Latgales reģiona konkurētspējas paaugstināšanas virzienu

nozīmīguma svaru novērtējums (7 ekspertu novērtējuma svara nozīmju

mediāna)

Apskatot atsevišķi katru sistēmas rādītāju, var novērot, ka kritērija

„Ekonomikas klasterizācija” (A) pamatindikatoru vidū (hierarhijas sistēmas 3.

līmenis) vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentēm A1 un A3 – 0,33.

Tas liecina, ka pašvaldību, zinātnes un izglītības iestāžu, uzņēmumu kopējo

projektu klātbūtnei reģionā un transporta loģistikas, kokapstrādes, tūrisma un

54

citu klasteru veidošanas pieredzei Latgales reģiona konkurētspējas

paaugstināšanā ir līdzvērtīga nozīme. Viszemākā nozīme ir A2 – 0,14, tas ir,

pašvaldību, zinātnes un izglītības iestāžu, uzņēmumu starpreģionālo projektu

esamībai.

Tālāk tiek apskatīts virziens „Inovācijas un ražošanas tehnoloģijas” (B).

Tā pamatindikatoru vidū vislielākā nozīme Latgales konkurētspējas

paaugstināšanā ir prioritāšu vektora komponentei B1 – 0,31, tas ir, augstāko un

profesionālo mācību iestāžu esamībai. Pēc tam seko B2 – 0,22, tas ir, zinātnes

iestāžu klātbūtne. Zemākā nozīme ir B3 un B5 – 0,06 un viszemākā nozīme ir B4

– 0,03, brīvo ekonomisko zonu esamība.

Virziena „Teritorijas mārketings” (C) iegūtie rezultāti rāda, ka tā

pamatindikatoru vidū prioritāšu vektora komponentes ir vienādas C1 ,C2 , C3, –

0,33. Tātad, pēc ekspertu vērtējuma, starptautisko forumu, izstāžu un citu

pasākumu organizācijai reģionā; dalībai starptautiskos forumos, izstādēs un

citos pasākumos, kas raksturo reģiona ekonomisko potenciālu un labvēlīgus

apstākļus investīcijām; kā arī reprezentatīvo materiālu un reklāmas izveidei, kas

atklāj reģiona ekonomisko potenciālu un labvēlīgus apstākļus investīcijām, ir

vienāda nozīme.

(2.) Kurzemes reģiona ekspertu aptaujas rezultātu apkopojums

Kurzemes ekspertu aptaujā iegūtie rezultāti atklāj, ka struktūras 2.

līmeņa elementu vidū vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentei B un

C – 0,47; zemākā nozīme ir A – 0,05. Pamatojoties uz šiem rādītājiem, var

apgalvot, ka vislielākā nozīme Kurzemes reģiona konkurētspējas

paaugstināšanā ir „Inovācijām un ražošanas tehnoloģijām” un „Teritorijas

mārketingam”, bet „Ekonomikas klasterizācija” ir mazsvarīga (sk. 8. attēlu).


55

8. att. Kurzemes reģiona konkurētspējas paaugstināšanas virzienu


mediāna)

Virziena „Ekonomikas klasterizācija” (A) pamatindikatoru vidū

(hierarhijas sistēmas 3. līmenis) vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora

komponentu grupai A3 – 0,47. Tas liecina, ka vislielākā nozīme Kurzemes

reģiona konkurētspējas paaugstināšanā ir tūrisma un citu klasteru veidošanas

pieredzei. Nedaudz zemāka nozīme ir A1 – 0,33 un viszemākā nozīme ir

prioritāšu vektora komponentei A2 – 0,11, tas ir, pašvaldību, zinātnes un

izglītības iestāžu, uzņēmumu starpreģionālo projektu klātbūtnei. Līdzīgu

situāciju var novērot arī Latgales reģionā.

Izpētot virzienu „Inovācijas un ražošanas tehnoloģijas” (B),

konstatējams, ka pamatindikatoru vidū vislielākā nozīme Kurzemes

konkurētspējas paaugstināšanā ir prioritāšu vektora komponentei B3 – 0,23, tas

ir, tehnoloģisko parku un biznesa inkubatoru esamībai, augstāko un

profesionālo mācību iestāžu pastāvēšanai. Pēc tam seko B4 – 0,15. Zemāka

nozīme ir B1 un B2 – 0,08, bet viszemākā nozīme ir B5 – 0,05, tas ir,

zinātņietilpīgo un kapitālietilpīgo tehnoloģiju izmantošanai (sk. 4.12. attēlu).

Virziena „Teritorijas mārketings” (C) iegūtie rezultāti ļauj secināt, ka šī

virziena pamatindikatoru vidū prioritāšu vektora komponenti atšķiras. Vienāda

nozīme ir prioritāšu vektora komponentēm C2 un C3 – 0,47, bet zema nozīme ir

prioritāšu vektora komponentei C1 – 0,06, tas ir, starptautisko forumu, izstāžu

un citu pasākumu organizācijai reģionā.

(3.) Vidzemes reģiona ekspertu aptaujas rezultātu apkopojums

Vidzemes ekspertu aptaujas rezultāti atklāj, ka struktūras 2. līmeņa

elementu vidū vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentei B – 0,75,

pēc tam seko C – 0,18 un viszemākā nozīme A – 0,06, tāpat kā Kurzemes

reģiona ekspertu vērtējumos. Pamatojoties uz šiem rādītājiem, var apgalvot, ka

vislielākā nozīme Vidzemes reģiona konkurētspējas paaugstināšanā ir

virzienam „Inovācijas un ražošanas tehnoloģijas”, pēc tam seko „Teritorijas

mārketings”, bet vismazākā nozīme ir „Ekonomikas klasterizācijai” (sk. 9.

attēlu).

Apskatot virzienu „Ekonomikas klasterizācija” (A), secināms, ka tā

pamatindikatoru prioritāšu vektora komponenti ir vienādi A1, A2, A3 – 0,33. Tas

liecina, ka Vidzemes reģiona konkurētspējas paaugstināšanā pašvaldību,

zinātnes un izglītības iestāžu, uzņēmumu kopējo projektu klātbūtnei reģionā;

pašvaldību, zinātnes un izglītības iestāžu, uzņēmumu starpreģionālo projektu

esamībai; kā arī transporta loģistikas, kokapstrādes, tūrisma un citu klasteru

veidošanas pieredzei ir līdzvērtīga nozīme.

Izpētot virzienu „Inovācijas un ražošanas tehnoloģijas” (B), var

konstatēt, ka pamatindikatoru vidū vislielākā nozīme Vidzemes reģiona

56

konkurētspējas paaugstināšanā ir prioritāšu vektora komponentēm B2 un B3 –

0,30, tas ir, zinātnes iestāžu esamībai un tehnoloģisko parku un biznesa

inkubatoru klātbūtnei. Pēc tam seko B1 – 0,22. Viszemākā nozīme ir prioritāšu

vektora komponentēm B4 un B5 – 0,09, proti, brīvo ekonomisko zonu

pastāvēšanai un zinātņietilpīgo un kapitālietilpīgo tehnoloģiju izmantošanai.

0,06

0,75

0,18

00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

A B C

Virzieni

Prioritātes

vektora

koordinātes


9. att. Vidzemes reģiona konkurētspējas paaugstināšanas virzienu


mediāna)

Trešais virziens ir „Teritorijas mārketings” (C). Šī virziena

pamatindikatoru vidū vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentei C3 –

0,49, bet vismazākā nozīme ir C2 – 0,18, tas ir, dalībai starptautiskos forumos,

izstādēs un citos pasākumos, kas atklāj reģiona ekonomisko potenciālu un

labvēlīgus apstākļus investīcijām.

(4.) Zemgales reģiona ekspertu aptaujas rezultātu apkopojums

Nākamais pētāmais reģions ir Zemgale. Iegūtie ekspertu aptaujas

rezultāti ļauj secināt, ka struktūras 2. līmeņa elementu vidū vislielākā nozīme ir

prioritāšu vektora komponentei C – 0,56, pēc tam seko B – 0,29 un viszemākā

nozīme A – 0,07, tāpat kā Kurzemes un Vidzemes reģiona ekspertu vērtējumos,

tikai B un C elementu prioritāte ir pretēja. Pamatojoties uz šiem rādītājiem var

apgalvot, ka vislielākā nozīme Zemgales reģiona konkurētspējas paaugstināšanā

ir virzienam „Teritorijas mārketings”, nedaudz mazāka nozīme ir „Inovācijām

un ražošanas tehnoloģijām”, bet vismazākā nozīme ir „Ekonomikas

57

klasterizācijai” (sk. 10. attēlu).


10. att. Zemgales reģiona konkurētspējas paaugstināšanas virzienu


mediāna)

Līdzīgu ekspertu vērtējumu var novērot saistībā ar Vidzemes un

Zemgales reģioniem par virziena „Ekonomikas klasterizācijas”

pamatindikatoriem; visi trīs prioritāšu vektoru komponenti ir vienādi svarīgi.

Izpētot virzienu „Inovācijas un ražošanas tehnoloģijas” (B),

konstatējams, ka pamatindikatoru vidū vislielākā nozīme Zemgales reģiona

konkurētspējas paaugstināšanā ir prioritāšu vektora komponentei B2 – 0,64, tas

ir, tehnoloģisko parku un biznesa inkubatoru esamībai, tāpat kā Vidzemes

reģionā. Pēc tam seko B1, B3, B4, B5, kam ir mazāka nozīme un to prioritāšu

vektora komponenti ir vienādi – 0,09.

Apskatot virzienu „Teritorijas mārketings” (C), var secināt, ka tā

pamatindikatoru vidū vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentei C3 –

0,78, tāpat kā Vidzemes reģionā. Vismazākā nozīme ir C1 un C2 – 0,11, tas ir,

starptautisko forumu, izstāžu un citu pasākumu organizācijai un dalībai

starptautiskos forumos, izstādēs un citos pasākumos, kas atklāj reģiona

ekonomisko potenciālu un labvēlīgus apstākļus investīcijām.

(5.) Rīgas reģiona ekspertu aptaujas rezultātu apkopojums

Ekspertu aptaujas par Rīgas reģionu rezultāti atklāj, ka struktūras 2.

līmeņa elementu vidū vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentēm B

58

un C – 0,47, bet vismazākā nozīme ir A – 0,05. Tādus pašus rezultātus var

novērot, analizējot ekspertu aptaujas datus par Kurzemes reģionu (sk. 11.

attēlu).

0,05

0,47 0,47

00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

A B C

Prioritātes vektora

koordinātes

Virzieni


11. att. Rīgas reģiona konkurētspējas paaugstināšanas virzienu


mediāna)

Apskatot virzienu „Ekonomikas klasterizācija” (A), secināms, ka

pamatindikatoriem, kas atrodas struktūras 3. līmenī, vislielākā nozīme ir

prioritāšu vektora komponentei A3 – 0, 78, mazāka nozīme ir A1 – 0,17 un

vismazākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentei A2 – 0,06. Tātad Rīgas

reģionā vislielākā nozīme ir transporta loģistikas, kokapstrādes, tūrisma un citu

klasteru veidošanas pieredzei.

„Inovāciju un ražošanas tehnoloģiju” virziena pamatindikatoru vidū

vislielākā nozīme ir prioritāšu vektora komponentēm B2 – 0,47 un B3 – 0,39, bet

viszemākā nozīme ir B3 un B5 – 0,05. Tas liecina, ka Rīgas reģiona

konkurētspējas paaugstināšanā „Inovāciju un ražošanas tehnoloģiju” virzienā

vislielākā nozīme ir tieši zinātnes iestāžu un tehnoloģisko parku un biznesa

inkubatoru klātbūtnei.

„Teritorijas mārketinga” virzienā vislielākā nozīme ir C1 un C3 – 0,47,

tas ir, starptautisko forumu, izstāžu un citu pasākumu organizācijai reģionā un

reprezentatīvo materiālu un reklāmas izveidei, kas atklāj reģiona ekonomisko

potenciālu un labvēlīgus apstākļus investīcijām. Vismazākā nozīme ir prioritāšu

59

vektora komponentei dalība starptautiskos forumos, izstādēs un citos

pasākumos, kas atklāj reģiona ekonomisko potenciālu un labvēlīgus apstākļus

investīcijām (C2 – 0,05).

Apkopojot ekspertu aptaujas par pieciem Latvijas reģioniem datu

analīzes rezultātus, var secināt, kā vismazākā nozīme Latvijas reģionu

konkurētspējas paaugstināšanā ir virzienam „Ekonomikas klasterizācija”, bet

vislielākā nozīme ir „Inovācijām un ražošanas tehnoloģijām”. Jāatzīmē, ka

līdzīgs bija ekspertu vērtējums par Rīgas un Kurzemes reģioniem. Gandrīz

vienādi virzienus eksperti vērtē saistībā ar Latgales un Vidzemes reģioniem.

Šādu ekspertu novērtējumu ietekmēja 2008. gada ekonomiskā krīze.

NOBEIGUMS

1. Promocijas darbā izvirzītie uzdevumi ir izpildīti, tā mērķis ir sasniegts

un hipotēze ir pierādīta.

2. Izskatot dažādas konkurences un konkurētspējas izpētes pieejas,

promocijas darbā konkurence tiek traktēta kā tirgus mehānisma

elements, kas ļauj novērtēt pieprasījumu un piedāvājumu.

3. Izpētot jēdziena „konkurētspēja” noteikšanas pamatpieejas un

izanalizējot jēdziena formulējumus, promocijas darba mērķa

īstenošanas ietvaros izmantota šāda konkurētspējas definīcija:

konkurētspēja ir ekonomisko subjektu spēja sasniegt mērķi noteiktā

konkurences laukā, izmantojot tos vai citus konkurētspējas faktorus, ko

apstiprina atlasīto statistisko rādītāju sistēma.

4. Izskatot jēdziena „konkurētspēja” īpatnības dažādos hierarhiskajos

līmeņos (produktu, uzņēmumu, valstu līmenī), promocijas darba

autors pievērš uzmanību vēl vienam – reģiona līmenim, un

konkurētspējas izpēti turpina tieši šajā līmenī.

5. Izpētot jēdziena „reģions” ekonomisko aspektu, tas definēts kā

administratīvi norobežota valsts teritorijas daļa, kurai ir sava

specializācija, pārvaldes struktūra un noturīgas ekonomiskās

saiknes, kas kopumā nosaka tā ražošanas potenciālu un sociālo

procesu attīstības līmeni. Promocijas darba autors pamato pētāmo

Latvijas reģionu izvēli. Latvijas reģionu ekonomikas situācijas

analīzē un salīdzinājumā tiek operēts ar sešiem statistiskajiem

reģioniem, savukārt, izstrādājot rekomendācijas galvenajos reģionu

konkurētspējas paaugstināšanas pamatvirzienos un veicot ekspertu

aptauju – ar pieciem plānošanas reģioniem.

6. Kā galvenās reģiona konkurētspējas analīzes pieejas fiksētas

makroekonomiskā, mikroekonomiskā un mārketinga pieeja, kas palīdz

pamatot reģiona konkurētspējas paaugstināšanas trīs pamatvirzienu

izvēli (ekonomikas klasterizācijas attīstība, inovāciju un ražošanas

tehnoloģiju attīstība, teritorijas mārketinga attīstība).

60

7. Promocijas darba autors pamato statistiskās pieejas lietderību reģiona

konkurētspējas ekonomiskās analīzes veikšanā. Objektīvai

ekonomiskās realitātes raksturošanai tiek veidota statistisko indikatoru

sistēma kā rādītāju kopa, kas atspoguļo savstarpēji saistītu

sociālekonomisko parādību un procesu stāvokļa un attīstības dažādus

aspektus.

8. Promocijas darbā tiek izskatītas sarežģītu ekonomisko objektu (to vidū

ir arī reģiona konkurētspēja) salīdzinošās analīzes statistiskās metodes

– valstu un reģionu konkurētspējas reitingi, kā arī Latvijas attīstības

novērtēšanas pieredze, bet tās nedod iespēju novērtēt reģionu

konkurētspējas atšķirības, kā arī noteikt konkurētspējas

paaugstināšanas pamatvirzienus, promocijas darba mērķa

sasniegšanai, līdz ar to promocijas darba autors secina, ka

nepieciešams izstrādāt Latvijas reģionu konkurētspējas integrālā

rādītāja aprēķināšanas metodiku.

9. Apkopojot dažādu pētnieku publikācijas, tiek atlasīti reģiona

konkurētspējas faktori, kas var kļūt par reģiona konkurētspējas

paaugstināšanas virzītājspēku:

teritorijas potenciāls;

infrastruktūra;

vadība un institucionālais potenciāls;

nozaru struktūra un uzņēmumu veidi;

labvēlīgi apstākļi investīcijām;

internacionalizācija un tiešo ārzemju investīciju saturs;

cilvēkkapitāls;

esošie uzņēmumi un tīkli;

reģionu tipoloģija un uzņēmumu integrācijas līmenis;

klasteri;

inovācijas un reģionu inovāciju sistēmas.

10. Pamatojoties uz dažādu konkurētspējas modeļu analīzi, kā arī Latvijas

attīstības novērtēšanas pieredzi, promocijas darba autors piedāvā

ekonomiski statistiskās analīzes algoritmu, ko veido:

− reģiona konkurētspējas struktūrmodeļa izstrāde,

− reģiona konkurētspējas struktūrmodelī iekļaujamo vispārināto dažāda

līmeņa statistisko rādītāju sistēmas izveide,

− statistisko rādītāju atlase un sagatavošana,

− statistisko rādītāju svaru koeficentu un agregēšanas veida reģiona

konkurētspējas integrālajā rādītāja izvēle,

− reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķināšana,

− statistisko analīzes metožu izmantošana reģiona konkurētspējas

salīdzinošai analīzei un dinamikas izpētei.

61

11. Promocijas darbā tiek piedāvāts reģiona konkurētspējas modelis, kas

iekļauj astoņus reģiona konkurētspējas faktorus: teritorijas potenciālu,

infrastruktūru, sabiedrisko institūtu efektivitāti, reģiona ekonomikas

efektivitāti, tirgus efektivitāti, augstāko izglītību un zinātni,

uzņēmējdarbības un tehnoloģiju attīstību, inovāciju attīstību. Reģionu

konkurētspējas novērtēšanai saskaņā ar piedāvāto modeli autors

izstrādā 27 statistisko rādītāju sistēmu. Rādītāji tiek agregēti

vispārinātos 2. līmeņa statistiskajos rādītājos, kas atbilst

konkurētspējas faktoriem. Agregēšanai tiek izmantots aditīvais

modelis ar vienādiem svaru koeficentiem.

Apkopojot rezultātus, var secināt, ka Latvijā pastāv ievērojamas

reģionālās atšķirības. Ir acīmredzama būtiska plaisa starp valsts

centrālo daļu (Rīgas un Pierīgas reģioni) un pārējo Latvijas teritoriju.

Turklāt divi faktori ar lielākajām vērtībām Rīgas un Pierīgas reģionos

ir inovāciju ekonomikas faktori. Bez tam divu faktoru, kas ir saistīti ar

efektīvas ekonomikas funkcionēšanu un tās resursu maksimālu

izmantošanu, lielākās vērtības arī ir Rīgas un Pierīgas reģioniem.

Latgales un Kurzemes reģionos nevienam faktoram nav lielākā vērtība.

12. Reģiona konkurētspējas integrālā rādītāja aprēķināšanai minētie

konkurētspējas faktori tiek agregēti trijās konkurētspējas faktoru

grupās: „Bāzes faktori”, „Efektivitātes faktori” un „Inovāciju faktori”.

Agregēšanai tiek izmantots aditīvais modelis. Svaru koeficenti tiek

noteikti saskaņā ar WEF pētnieku empīriski atrasto katras

konkurētspējas faktoru grupas ieguldījuma reģiona konkurētspējā

atkarību no reģiona attīstības stadijas.

Rīgas reģionam ir vislielākās konkurētspējas integrālā rādītāja vērtības,

bet Pierīgas reģions atpaliek pavisam nedaudz. Pārējos Latvijas

reģionos konkurētspējas integrālā rādītāja vērtības atpaliek un ir

salīdzinoši līdzīgas, kas liecina par to, ka Latvijā pastāv reģionālās

atšķirības no pozīcijas „centrs – perifērija”.

13. Promocijas darba autors veic reģionu konkurētspējas ekonomiski

statistisko analīzi, sadalot Latvijas reģionus četrās problēmgrupās

atkarībā no to konkurētspējas integrālā rādītāja un konkurētspējas

faktoru grupu aprēķinātajām vērtībām, balstoties uz rādītāju dinamikas

analīzi un uz reģiona situācijas analīzi, salīdzinot ar citiem reģioniem.

Promocijas darba autors pētīja Latvijas reģionu konkurētspējas

integrālā rādītāja attīstības tendences divos posmos – 2002.–2005.

gadā un 2006.–2009. gadā.

Pirmajā posmā Latvijas reģioni attīstījās salīdzinoši, īpaši izceļams

Pierīgas reģions. Otrajā posmā Pierīgas reģionā situācija pasliktinājās,

tajā pašā laikā Vidzemes un Zemgales reģioni nonāca pirmajā

62

problēmgrupā. Iemesls situācijas pasliktināšanai otrajā posmā ir

atrodams, apkopojot iegūtos rezultātus par Latvijas reģionu

konkurētspējas faktoru grupas „Efektivitātes faktori” attīstības

tendencēm, kad otrajā posmā visos Latvijas reģionos situācija

pasliktinājās. Pierīgas, Rīgas, Vidzemes un Zemgales reģioni nokļuva

pirmajā problēmgrupā, kur ietilpst visproblemātiskie reģioni.

14. Promocijas darba autors Latvijas reģionu konkurētspējas

paaugstināšanas pamatvirzienus un to indikatorus novērtē, izmantojot

ekspertu aptauju. Tiek secināts, ka vismazākā nozīme Latvijas reģionu

konkurētspējas paaugstināšanā ir „Ekonomikas klasterizācijai”, bet

vislielākā nozīme ir „Inovācijām un ražošanas tehnoloģijām”. Autors

konstatē, ka, vērtējot Rīgas un Kurzemes reģionus, ekspertiem ir

līdzīga nostāja, gandrīz vienādi virzienus eksperti novērtē arī Latgales

un Vidzemes reģionos.

PROBLĒMAS

1. problēma Latvijā nav izveidots reģionu konkurētspējas novērtēšanas mehānisms.

Iespējamie risinājumi:

− VARAM un VRAA nodrošināt Latvijas konkurētspējas uzraudzības

institucionālā modeļa izstrādi;

− LZA izveidot Konkurētspējas institūtu uz kādas jau funkcionējošas

akadēmiskās institūcijas bāzes;

− VARAM, VRAA un LZA rast iespēju veikt reģionu konkurētspējas

izpēti augstākās izglītības iestādēs, nodrošinot atbilstošu finansējumu;

− izmantot autora izstrādāto reģiona konkurētspējas integrālo rādītāju,

kas ir viegli modificējams un vienkārši aprēķināms Latvijas reģionu

konkurētspējas novērtēšanā un analīzē, lai noskaidrotu problemātiskās

jomas un ietekmētu tās, lietojot sociālekonomiskās politikas

mehānismus.

2. problēma Latvijas reģionu konkurētspējas statistiskās analīzes veikšanu

apgrūtina nepilnīgi reģionālās statistikas rādītāji.


− LR CSP nodrošināt operatīvu un plašu konkurētspējas radītāja

aprēķinam nepieciešamo statistikas datu apkopošanu par Latvijas

reģioniem;

− LR CSP nodrošināt iespēju brīvi izmantot datu bāzes ar jaunāko

63

reģionus raksturojošo statistikas rādītājiem;

− LR CSP ciešāk sadarbīboties ar zinātniskajām institūcijām un

pētniekiem, kas nodarbojas ar reģionu konkurētspējas uzraudzību un

novērtēšanu, lai pilnveidotu reģionālās statistikas atbilstību Latvijas

reģionu attīstības un konkurētspējas paaugstināšanas mērķiem.

3. problēma

Ievērojami atšķiras konkurētspējas līmenis Rīgas un Pierīgas reģionos

un pārējā Latvijā.


− Latvijas valsts pārvaldes institūcijām nodrošināt ES līdzekļu piesaisti

mazāk attīstītajiem reģioniem NUTS 3 līmenī, atbalstot attīstības

projektu sagatavošanu un īstenošanu;

− izskatīt iespēju kādā no nākošajiem ES plānošanas periodiem Latvijai

pāriet uz divu reģionu modeli, atbilstoši Latvijā pastāvošajām

reģionālajām atšķirībam no pozīcijas „centrs – perifērija”, kas ļautu

pārskatīt ES līdzekļu sadali;

− MK nodrošināt īpaši labvēlīgus apstākļus investīcijām mazāk attīstītos

reģionos;

− Latvijas pašvaldībām un plānošanas reģionu administrācijām reģionos

aktīvāk izmantot teritorijas mārketinga instrumentus, lai sekmētu

reģionu attīstību.

INTRODUCTION

Actuality of the research topic

Qualitative changes in the world economics that are related to

globalization, irregularity of economic development, acceleration of the

technological progress and pace of new regionality have increased the

significance of regions. With the development the regions cannot avoid mutual

competition in terms of labor resources, new technologies, investments,

attention from the central national and significant international enterprises. One

of the major factors that ensures achievements in this process is regional

competitiveness.

The results of its research are used in the state economic policy,

comparative interregional researches, solution of tasks connected with strategic

planning of the regional development, as well as in social life. National

competition councils operate in numerous countries, EU provides coordinated

policy of the increase of the national and regional competitiveness, moreover, it

is being implemented at the legislation and organizational levels. Therefore the

theme of competitiveness in Latvia is especially essential and making the

problem of the increase of regional competitiveness topical is an important task.

However, there exist several problems. Lack of a unified approach in

defining the category of „regional competitiveness” encourages viewing the

issues of the related methodology in the first place. It is important to understand

the mechanisms that contribute to high regional competitiveness. The current

structure of interregional relations determines the fact that the traditional

methodology of economic analysis is not sufficient for understanding

mechanisms of competitiveness. At the same time, the complexity of modern

social and economic systems, dynamic conditions of regional development

advance strict demands for scientifically statistical validity both at the regional

and national levels. Therefore it is vital to elaborate methodology of economic

statistical analysis that would accept various social, economic, technological

factors. It is also a problem that the existing regional statistic tools do not

completely comply with the tasks of regional social and economic development.

The manifold factors influencing regional competitiveness are to be

systematized and structured. In its turn, lack of regional statistical indicators

has resulted in the necessity to create mechanisms for a broader account of

statistical information.

In the international practice various competitiveness rankings have been

widely used. The rankings are based on the analysis of a huge amount of

statistical data. However, in the mechanic generally known and international

practice the use of approbated approaches in the research of regional

competitiveness is problematic. The adaptation of approbated international

technologies is especially topical in solving the analytical tasks and making

statistical reports in accordance with regional specificity.

65

The formation of a unified, scientifically substantiated, objective,

modernized, fast system of the statistical measurements and assessment of

competitiveness would enable determining the most significant vectors of

regional development, promoting regional specialization, evaluating the

efficiency of its development, an ability to raise capital and other resources for

the growth. The economic statistical analysis of the regional competitiveness is

necessary for the mobilization of a region’s residents and economic potential, as

well as for contributing to a more balanced economic growth and space

development.

Research level of the problem

Competitiveness of states has been researched by scientists of various

scientific fields including economists, specialists of economic geography,

marketing, statistics, sociology, etc. A significant contribution to the study of

methodological aspects of regional competitiveness has been made by

economists G.Azojevs, F.Benaroja, R.Fathutdinovs, R.Haginss, F.Haijeks,

Dž.Helbreits, T.Gogoļeva, G.Gukaksjans, A.Judanovs, I.Judrupa,

V.Kosiedovskis, P.Krugmans, O.Mihailovs, M.Porters, B.Rivža, P.Rivža,

P.Samuelsons, D.Sepiks, Dž.Spenders, M.Šenfelde, E.Šepards, J.Šumpeters,

L.Turovs, V.Voronovs; ekonomiskās ģeogrāfijas pārstāvji V.Aizards,

K.Frimens, V.Leontjevs, B.O.Lunvals, I.Pilipenko; specialists of territorial

marketing F.Kotlers, S.Andrejevs, S.Ignatjevs, E.Jermolajeva. The statisticians

S.Aivazjans, I.Bogomolova deal with economic statistical analysis. Problems of

regional statistics and diagnostics have been reflected in works of

M.Helvanovskis, O.Krastiņš, O.Lavriņenko, E.Vanags, I.Vanags and other

scientists. However, it is to be stated that the issues of economic statistical

analysis of regional competitiveness have been dwelled upon not sufficiently,

for example, there is a lack of a unified statistical approach to the research of

regional competitiveness, and therefore it is necessary to increase the selection

of statistical tools in the economic researches of regional competitiveness.

This makes the competitiveness of Latvian statistical regions

(Kurzeme, Latgale, Riga district, Riga, Vidzeme and Zemgale) the object

of the research of the Doctoral thesis. The subject of the research is the

methodology and theoretic findings of the economic and statistical

assessment of regional competitiveness.

The hypothesis set in the research: Latvian regions differ with

their competitiveness that has been influenced by various quantitative and

qualitative factors, which can be combined into numerous basic trends of

improvement of regional competitiveness.

Aim of work: to work out the calculation methodology of the

integrated indicator of the competitiveness of Latvian regions and use it as

a basis for the assessment of differences between the competitiveness of

66

regions as well as for determining the basic trends for the improvement of

competitiveness.

The following tasks have been set in the thesis for the achievement

of the aim:

1) to determine the content of the concept „competitiveness of the

region”, to specify the place of the concept „compet itiveness

of the region” among other generalized indicators

characterizing the development of a region;

2) to substantiate the necessity of the application of statistical tools in

the economic analysis of regional competitiveness;

3) to research the international and Latvian empirical basis of the

assessment of competitiveness at the national and regional level;

4) to elaborate methodology of the assessment of regional competitiveness by

determining and substantiating the structure of indicators of competitiveness

model in order to develop an integrated indicator of the regional

competitiveness by the use of available Latvian NUTS 3 regional statistical

indices;

5) to approbate the offered methodology of the assessment of regional

competitiveness in the appraisal of Latvian NUTS 3 - level regions by

determining strategic positions of regional competitiveness and evaluating

development dynamics of regional competitiveness based on its division into

research groups;

6) based on the assessment of competitiveness of Latvian regions

and on the assessment of the growth of competitiveness

potential provided by experts to elaborate recommendations in

the main areas of the improvement of competitiveness of

Latvian regions.

The theoretical and methodological substantiation of the

research is based on the scientists’ findings and theories on the

assessment of regional competitiveness. Dialectical logics, complex and

systematic approaches form the methodological basis of the research done

within the framework of the Doctoral thesis. Various cognition methods

have been used in the work: monographic method, statistical economic

analysis, graphic method, abstract logical method, expert assessment. The

theoretical and methodological basis of the work has been formed by

researches and assessments of international organizations as well as by

fundamental concepts of economic theory and theories provided in works

of foreign and Latvian economists.

The informative basis of the research has been formed with the use

of data and researches provided by the Central Statistical Bureau, the CSB,

Ministry of Education, Ministry of Culture, Ministry of Transport, Ministry of

67

Environmental Protection and Regional Development, State Regional

Development Agency, National Health Service, legislative acts of the Republic

of Latvia, Latvian and foreign scientific surveys, reports and researches, as

well as conference proceedings international scientific conferences.

The aim and tasks of the Doctoral thesis have determined the logics

and structure of the work. The Doctoral thesis consists of an introduction,

four chapters, conclusions and the bibliographic list.

The scientific novelty of the doctoral thesis refers to the elaboration

of the methodology of the assessment of regional competitiveness for the

formation of the integrated indicator of competitiveness of Latvian NUTS

3 regions, which is essential in the comparison of regions and solution of

tasks of regional development.

Scientific novelty is characterized by the following results of the

research:

6) the content and the definition of the concept „regional

competitiveness” have been expanded based on the systemic approach,

the necessity of the use of statistical methods in the researches into

regional competitiveness has been substantiated;

7) the methodology of the complex economic analysis of the regional

competitiveness has been worked out, which in comparison with the

traditional methods accepting relatively small amount of macro-

economic indicators includes the system of statistical indicators that

reflect a wide complex of factors determining regional

competitiveness. The author has offered a model of regional

competitiveness that is characterized by the differential system of

weight coefficients and a three-level calculation of generalized

statistical indicators that include three generalized statistical indicators

of the third level corresponding to the following factor groups of

regional competitiveness: competitiveness on the account of basic

conditions, competitiveness on the account of the production factor,

competitiveness on the account of innovation factor as well as eight

generalized indicators of the second level that correspond to factors of

regional competitiveness;

8) the author has carried out a statistical analysis of regional

competitiveness whose results have proved that the extension of the

factors of regional competitiveness used in the structural model to the

corresponding groups has been there is justified;

9) the author has calculated the integrated indicator of competitiveness

for Latvian regions, has carried out the analysis of competitiveness

space and time of Latvian regions, as well as has made the comparison

of the dynamics of indicators of competitiveness of Latvian regions;

68

10) the use of economic statistical analysis of regional competitiveness has

enabled the author to give well-substantiated recommendations for the

improvement of Latvian regional competitiveness in the main areas.

Theoretical value of the doctoral thesis. The research of

competitiveness as an economic category has been carried out. The

findings and conclusions obtained in the course of the research have

contributed to a more precise understanding of competitiveness as a

dynamic system. The dynamics is influenced by various factors whose

specificity is determined by the time and features of an economic sector.

The research results contribute to the development of economic theory and

improvement of the national management.

Theoretical findings, conclusions and practical recommendations

can be used in the course of lectures in „Economic theory”,

„Microeconomics” and „Regional economics”.

Economic value of the doctoral thesis.

The conclusions and recommendations elaborated in the course of

the research can be used in order to:

4) improve and increase the efficiency of the model of assessment of

Latvian regional competitiveness;

5) assess the competitiveness of Latvian regions;

6) advance the development policy of Latvian regions for the

improvement of the efficiency of main areas of competitiveness

and their factors.

Theses set for the defense: 5) The main approaches to the analysis of regional competitiveness

determine the choice of three main areas of the improvement of

regional competitiveness;

6) Current approaches to regional assessment do not characterize

Latvian regional competitiveness to the full extent;

7) In order to determine the situation and dynamics of Latvian

regional competitiveness it is necessary to introduce a new

integrated indicator of regional competitiveness that is based on

the substantiated complex methodology of economic analysis;

8) There are social and economic differences across Latvian regions

from the viewpoint of „centre – periphery”.

69

1. THEORETICAL ASPECTS OF REGIONAL COMPETITIVENESS

The chapter contains 30 pages, 4 tables, 8 figures

The first chapter provides the analysis of various approaches to the

research of competition and competitiveness. The specificity of the

concept „competitiveness” has been defined at various hierarchical levels:

product, enterprise, state and region. The economic aspect of the concept

„region” has been dwelled upon. The selection of Latvian regions for the

research has been substantiated. The analysis of regional competitiveness

has been carried out. The main factors forming regional competitiveness

have been determined. Validity of the statistical approach in the economic

analysis of regional competitiveness has been substantiated.

1.1. The essence and importance of competition and competitiveness in the

market economy

1.1.1. The concept of competition

The economic scientific literature provides such terms as

„competition”, „competitive relations”, „competitive environment”,

„competitive advantages”, „competitiveness”. Since the word „compete”

makes the basis of both the words and the concept, it is necessary to

clarify the content of this concept.

Competition is the basic concept that expresses the essence of market

relations. Its realization in the economic science has been changing over years

and in the interpretation of competition one can distinguish behavioral,

structural and functional approaches as well as static and dynamic competition

models.

The classic economic theory presents a behavioral approach. For

example, A. Smith interprets competition as a totality of mutually independent

attempts made by various sellers to establish the control over the market with

the emphasis put on such behavior of a seller and a customer that is

characterized by the competition for more favorable terms of selling and

purchasing goods.

Alongside with the behavioral concept the structural approach has been

developed in the economic theory, which has shifted the emphasis from the

mutual competition of enterprises towards the analysis of the market structure.

The main ideas of the structural approach are found in works by D.Kurno,

J.Robinson, E.Chamberlin, F.Edgeworth and other neoclassical authors.

This is exactly the structural theory of competition that has defined four

main types of the modern market establishing theories of perfect

competition, monopolistic competition, theories of oligopoly and

monopoly.

70

The functional approach to the research of competition is related to the

name of the Austrian economist J.Schumpeter. This scientist has advanced the

idea of the importance of innovations in the economics. The theory of

competition based on the advantages of resources gained acknowledgement at

the end of the 20th century within the functional approach to the research of

competition. Its founder was S.Hunt (Hunt S.D., 2000).

The synthesis of static and dynamic models of competition have been

described in works of F.Hayek (Hayek F., 1980) who considers that the term

„competition” in the economic theory has been used inappropriately.

Hayek differentiates between competition dynamic process in terms of

nature and a competitive equilibrium (the static model of the market).

Competition becomes the dynamic process when products or technologies

are being upgraded making new markets, new sources of raw materials or

new types of organizations where most often investment is required.

M.Porter (Портер М., 2000) points out that competition is a

dynamic and developing process, a continually changing sphere where

new goods, new marketing opportunities, new manufacturing processes

and new market segments appear.

Study of the approaches allows us to conclude that competition is

an immanent feature of human existence that is revealed in various

spheres. The analysis of forms and methods of competition encourages the

discussion of the complexity and development of the system of

competitive relations. Its economic part that is given as economic

competition is tightly connected with the whole complex of all

competitive relations.

1.1.2. The concept of competitiveness

There is a considerable amount of scientific works and publications

related to the issues of competition and competitiveness. Such diversity reflects

the complexity of the economic concept „competitiveness” as an object of

scientific research and at the same time points out the lack of a unified

interpretation.

One of the contradictions in the interpretation of the concept

„competitiveness” is the issue whether the concept „competitiveness” reflects

immanent/internal features of an economic unit or it points out the place of an

economic unit among other similar subjects.

The author of the Doctoral thesis admits that the first definition

corresponds more to his own understanding of competitiveness, therefore the

following definition of the concept „competitiveness” has been offered:

competitiveness is the ability of economic units to achieve the aim in a certain

competitive space by using certain competitiveness factors that are approved by

the system of the selected statistical indicators.”

71

Taking into consideration the fact that the concept „competitiveness” has

been derived from the concept of „competition” it can be concluded that their

economic essence is identical in its content. While competition is understood as

the competitive activities of economic units, competitiveness is made up of

„inherent features of a subject that provide the possibility to accomplish such

activities that would allow them (economic units) to obtain success in this

competition” (Михайлов О.В., 1999).

The specificity of different approaches to the analysis of the concept

„competitiveness” also depend on the hierarchical level at which an economic

unit operates (Гельвановский М., 1998). At the lowest level – micro-level –

competitiveness appears to be the competitiveness of goods and services

(sometimes given as the competitiveness of a product) that are offered by

particular economic units. The next important level is a meso-level where the

development prospects of an enterprise or the area of activity are formed. It is

followed by a macro-economic level at which the main conditions for the

functioning of the economic system are determined.

The next systemic level of the analysis of competitiveness is the analysis

of competitiveness of complex socio-economic objects (for example, countries,

regions).

1.2. The research of the national and regional competitiveness

1.2.1. National competitiveness

The concept of national and regional competitiveness is substantially

more complicated than the concept of the competitiveness of products and

enterprises as it depends on not only economic, but also on social, political and

cultural factors.

In the 18th-19th centuries the concept of national competitiveness was

associated with the state’s success and failures in the world trade. In 1768

A.Smith defined four factors, i.e. land, capital, natural resources and labor,

which determine absolute advantages of a state in the international trade. His

assumptions were further developed by D.Ricardo who introduced the concept

of the comparative advantage of states (Рикардо Д., 1955). That is the theory of

comparative advantages that has become the basis of the theory of international

trade. In the 20th century the theory of national competitiveness was offered by

E.Hecksher and B.Ohlin (Olin B., 1967). Their elaborated factor endowment

theory provides the idea that the states are to export such goods that use their

abundant and cheap factors of production. The methodological approach to the

research of national competitiveness has been dwelled upon in the works of

P.Krugman (Krugman P., 1996). He mentions major existing problems and

relates the term „competitiveness” to the territorial objects. Krugman has

reduced the national competitiveness to the comparative efficiency of the used

factors that are expressed in situations of the trade balance, currency exchange,

72

comparable prices. According to Krugman the concept of national

competitiveness in comparison to the enterprise competitiveness does not

possess economic essence.

Another approach has been offered by M.Porter who has related the

model of competitiveness advantage to the national, regional and „territorial”

competitiveness advantages (Портер М., 1993, Porter M., 1990). According to

Portman, welfare is formed by competitive advantages. If it has been formed

with the use of competitive advantages then competitiveness means the

existence of competitive advantages in a state (region). Porter asserts that „the

standard of life of a region is determined by productivity using its human

resources, capital and natural resources. Respectively, productivity is a

characteristic feature of regional competitiveness. Thus, Porter considers that

national competitiveness and productivity are equivalent concepts, moreover,

productivity depends on a set of mutually interconnected variables, a so called

„rhombus of competitive advantages”, which is made up of the determinants or

factors of national competitiveness. However, despite the general

acknowledgement of the theory, there is also some criticism towards Porter’s

„rhombus”. The critics assume that „Porter seems to refrain from considering

the problem of competitiveness at the macro-level, basically directing it to the

meso-level, which allows him to avoid the analysis of other complicated

problems that do not relate directly to the economics and concentrate the

attention on particular pragmatic issues of enterprises and their sectors”

(Гельвановский М.И., 2004). Besides, it is to be mentioned that the rhombus

of competitive advantages reflects the competitiveness factors of developed

countries, while the dynamics of competitive advantages in the developing

countries can look differently. Thus, in carrying out the analysis of

competitiveness it is necessary to take into consideration difference in the

economic development of the countries being analyzed.

Researchers mention three stages of the state economic development

(Гукасьян Г.М., 2003). The economic development of the society results in the

change of economic stages. The concept of the transformation of economic

paradigm has been accepted by M.Porter (Портер М., 2001) with

distinguishing between four stages in the development of national

competitiveness in accordance with the level at which the international

competition is being implemented.

In the further development of the concept of national competitiveness an

emphasis has been given to high standard of life of residents: „National

competitiveness is the ability of a region’s economy to attract enterprises with

stable or growing market share and carry out their efficient activity maintaining

high standard of life for the participants” (Вальтер Ж., 2004).

Since the state is a complicated structural object of the research, the

national competitiveness is determined by a set of various factors. In carrying

out the analysis of the state competitive advantages one has to take into

73

consideration certain transformation in the set of dominating factors. M.Porter

concludes that „State prosperity is not formed from natural resources, available

labor force, interest rates or purchasing capacity of the national currency as it

has been long postulated in classic economics. Competitiveness of a particular

nation depends on the ability of the state manufacturing to introduce

innovations and get modernized” (Портер М., 2001).

Despite the fact that the mutual chain – „state-enterprise” is topical and

effective, it is necessary to accept one more hierarchical level, i.e. the regional

level. The detailed consideration of issues of regional competitiveness is

especially important as it has been relatively scarcely researched so far if

compared to the national competitiveness. It is important to research theoretical

and methodological aspects of the concept of „regional competitiveness”.

1.2.2. The concept of a region

Traditionally the concept of „region” has been interpreted as a synonym

of the concept „territory”: first of all, a region is a territory with its own

resources. V.Vesper (Vespers V., 2012) points out that „the abilities of a

region’s identification are extremely broad and multidimensional, they are

related to the territorial formation factors in determining of which the use of

various characteristic features of territories can be accepted.”

Nomenclature of territoria1 units of statistics – NUTS is provided

to classify sets of homogeneous territorial units in accordance with EU

statistical interpretation. The aim of NUTS’s classification and application

is the introduction, development and harmonization of the regional

statistics in EU countries, the social economic analysis of regions, the

structuring of EU regional politics (Keišš S., 2000). The regions that are

classified as NUTS 2 are included in the system that is used for the

implementation of regional politics and the analysis of national regional

problems. Classification NUTS 3 includes the regions that are territorially

not so important for a complex analysis but provide the opportunity to

carry out a more precise diagnostics of specific problems in a certain

territory in order to apply adequate measures for their prevention.

There exist also other approaches to defining the concept of

„region”. V.Boronenko (Boroņenko V. 2005, 2006, 2007, 2009) in her

researches offers a systemic approach based on the assumption that a

region is a specific part of the whole that provides for separation of a

certain object taking into consideration a definite cr iterion: „First it is

necessary to find the answer to the question: which of the two

fundamental alternatives, an economic region or the economics of a

region, forms the system of an object and subject of regional economics.”

Following the researches started by Boronenko S.Ignatyev (Ignatjevs S.,

2011) offers to define the concept „economic region” as „the main object

74

of the science of regional economics – a part of the national economic

space that functions in the national common economic environment

although with its specificity. The economic region is first of all a part of

economic rather than political, administrative or ethnographic space”

(Ignatjevs S., 2011).

The author of the thesis researches the regions that are considered

to be the standard that have been formed in compliance with legislation

and the region is understood as an administratively restricted part of a

territory that is characterized by its specificity, governmental structure

and sustainable economic relations, which altogether determine its

productive potential and the level of the development of social processes.

1.2.3. Planning and statistical regions of Latvia

The biggest territorial units in Latvia whose data are systematized and

analyzed by The Ministry of Environmental Protection and Regional

Development (MEPRD) and The State Regional Development Agency (SRDA)

are currently the planning and statistical regions.

There are five planning regions in Latvia: Kurzeme, Latgale, Riga,

Vidzeme and Zemgale (see fig. 1.6.). These regions are formed for the planning

of regional development, coordination and provision of cooperation among

local governments.

There are also six statistical regions in Latvia: Kurzeme, Latgale, Riga

district, Riga, Vidzeme and Zemgale districts, which are formed for the purpose

of information account in order to provide the acquisition, processing and

distribution of comparable regional statistics not only in Latvia, but in European

Union, too.

Some researchers (Vespers V., 2012) point out that „identification

of regions for the needs of planning and regional management is to be

substantiated by social economic and cooperation processes.” Such

problem in economic classification of Latvian regions has been also

noticed by I.Vaidere (Vaidere I., 1995): „In Latvia there has been an

artificial and strained economic territorial structure created. It…is

characterized by the excessive concentration of population and production

in Riga district, … respectively leading to low population density, slow

development of production branches and infrastructure in other parts of

Latvia.”

The author of this research agrees with V. Vesper’s assumption that

it is necessary to start the discussion about the number of NUTS 3 regions

in Latvia, which with consideration of the demographic trends of regional

development and their economic boundaries can be surveyed in the

reduction direction. „It is possible to determine two NUTS 2 regions in

Latvia that could better evaluate national internal development processes

75

National competitiveness

Competitiveness of an enterprise/branch

Product competitiveness

Regional competitiveness

at the EU level and correspondingly adjust implementation of EU regional

policy” (Vespers V., 2012).

However, the author of the Doctoral thesis uses such interpretation

of a region that accepts administrative rather than economic boundaries

of a region. In the analysis and comparison of the economic situation in

Latvian regions the six statistical regions have been used. For the

elaboration of recommendations for the competitiveness increase of the

main Latvian regions the five planning regions have been used combining

the data of Riga and Riga district’s statistical regions, thus obtaining the

information about Riga planning region.

1.2.4. The concept of regional competitiveness

The role of a region as an economic unit has increased. Regions differ

with their area, organizational and administrative functions (Keating M., 1997).

They are found between the macro-economic level and micro-economic level

forming a definite hierarchical level connected with regional competitiveness

(see fig. 1).

Source: author’s compiled according to Беленов, 2011.

Fig. 1. Four-level hierarchical model of competitiveness

In the regional aspect the concept „competitiveness" receives certain

features that are reflected in definitions of the economic category of „regional

competitiveness” (see tab. 1).

Such diversity of researchers’ opinions testifies to the fact that at the

regional level the impact of the complex of factors determining territorial

competitiveness is many-sided and complicated, besides, due to broad

territorial, economic, social, demographic difference the regional specificity can

be comparatively vivid.

76

Tab. 1

Definitions of regional competitiveness

Defining factor Definition of regional competitiveness

Producers of goods and

services in a region

The situation of a region and producers of its goods

and services that is determined by economic, social,

political and other factors in the domestic and foreign

markets, which are revealed with the help of indicators

that provide appropriate description of such situation

and its dynamics (Regional Competitiveness..., 2007).

Regional

competitiveness at the

domestic market

The ability of regional producers to sell their goods

and services in the environment of mutual competition

using the capacity of the regional domestic market to

the maximum (Анучин А.А., 2007).

Regional

competitiveness among

other regions

The ability of a region to adjust to the changing

circumstances in order to maintain or improve its

position among competing regions (Афанасьев М.,

2005).

Inner-regional market

activities and formation

of inner-regional

environment

The ability of a region to create such environment for

investment that would stimulate the participants of the

regional environment and provide stable economic

growth of the region, the production of goods and

services that could be competitive at the global market

and the improvement of the standard of life of the

region’s inhabitants (Беленов О.Н., 2011).

Efficiency of the use of

regional resources

The efficiency of regional resources, starting with

labor force and efficiency of the use of capital

(capacity), compared to other regions, which results in

the volume of gross domestic product (GDP) per capita

as well as in its dynamics (Портер М., 1993).

Achievement of high

standard of life with the

presence of high level

of employment

The abilities of a region to generate incomes and the

level of employment preserving the open market of the

domestic and foreign competition (IMD World

Competitiveness Yearbook, 2012).

Standard of life of

inhabitants

The ability of a region to produce and distribute goods

and services … in such a way that would increase the

standard of life of its inhabitants (Scott B., 1985).

Source: author’s compiled

There is a distinguishing between the absolute and relative

competitiveness (Механизмы повышения…, 2005). In connection with

regional competitiveness there exists classification in the potential and real

competitiveness. Since regional level is an intermediate level between the

77

macro-level and micro-level, there exist various approaches to the analysis of

regional competitiveness.

For example, there exist two fundamental approaches: the macro-

economic one and the micro-economic one (Анучин А.А., 2007). The macro-

ecocnomic approach to regional competitiveness is defined with the mediation

of the term of regional efficiency. The micro-economic approach is

characterized by the reduction of the regional common competitiveness to the

competitiveness of particular economic units. In the aspect of micro-economic

factors the spatial organization of production forces is especially important as it

forms regional clusters.

The cluster approach in the economic science has been introduced by

M.Porter (Портер М., 1993) who views the development of regional

competition as the concentration of enterprises of one branch or one cluster in a

city or a region, which results in reinforcement of competition among them and

finally in the increase of the competitiveness of both the enterprise and the

region. In Latvia the cluster approach to regional competitiveness has been

studied by V.Boronenko (Boroņenko V. 2009).

The marketing approach of regional features has been extensively

studied by the researches of regional competitiveness (Андреев С.Н., 2002,

Котлер Ф., 2005, Панкрухин А.П., 1999, 2006, Ignatjevs S., 2011, Petrova I.,

Jermolajeva E., 2007). The scientists assume that for many regions the territory

marketing is one of the most efficient methods of strategic management of

regional development.

Having summarized the ideas on the approaches to the analysis of

regional competitiveness that have been dwelled upon in the given sub-chapter,

the author of the thesis has agreed that the main approaches are macro-

economic, micro-economic and marketing ones (see tab. 2).

Tab. 2

The comparative analysis of the main approaches to the analysis of

regional competitiveness

Methodological

approach

Main competitive

factors Competitiveness indicators

Macro-economic Efficiency of macro-

economic activities

Macro-economic indicators: GDP,

productivity, standard of life, etc.

Micro-economic

Efficiency of

entrepreneurship in the

region, level of the

cooperation among

economic units

Activity of inhabitants’

entrepreneurship, development of

small and medium-sized

enterprises, business environment,

innovations, presence of clusters

78

Methodological

approach

Main competitive

factors Competitiveness indicators

Marketing Recognition among

foreign investors

Positive image of a region,

recognition of a region

Source: author’s compiled according to Анучин, 2007.

Thus, the statistical approach can be a more universal and operational

one and can provide the use of statistical methods of the assessment of regional

competitiveness.

The main approaches in the analysis of regional competitiveness give an

opportunity to substantiate the selection of the main areas in the increase of

regional competitiveness:

4) the increase of regional competitiveness using clusters that

result from the micro-economic approach;

5) the increase of regional competitiveness with the help of

developing innovations and technologies, shifting from the

existing labor-intensive, material-intensive and energy-

intensive technologies of production of goods and services

to the capital-saving and energy-saving production

technologies that result from the macro-economic and

micro-economic approaches;

6) the use of territorial marketing tools for the increase of

regional competitiveness, improvement of inhabitants’

identification in their habitat territory, positioning of a

region for attracting new entrepreneurs, creation and

increase of the positive image of a region with the purpose

of finding potential domestic and foreign investors, which

results from the marketing approach.

In order to evaluate the main areas of the increase of

competitiveness of Latvian regions (development of economic

clustering, development of innovations and technologies, development

of territorial marketing) and the indicators of these areas, the author of

the Doctoral thesis will use the expert assessment. In order to carry out

the expert survey, a set of basic indicators has been determined on the

basis of precise information that is provided in the works of other

authors (Voronovs V., Petrova I., Račko E., 2006, Ignatjevs S., 2011)

(see tab. 3).

Tab. 3

Main areas and indicators of the increase of regional competitiveness

Main areas

Economic clustering

Innovations and

production

technologies

Territorial

marketing

Ind

ica

tors

– presence of joint projects of

municipalities, scientific and

educational establishments,

enterprises in the region;

– presence of inter-regional

projects of municipalities,

scientific and educational

establishments, enterprises in

the region;

– experience in the formation

of transport logistics, tourism,

wood-processing and other

clusters.

– presence of higher

and vocational

educational

establishments;

– presence of

scientific

establishments;

– presence of

technological parks

and business

incubators;

– presence of free

economic zones;

– use of science-

intensive and capital-

intensive

technologies.

– organization of

international forums,

exhibitions and other

events in the region;

– participation in



events that reveal the

economic potential of

the region and lead to

favorable conditions

for investment.

– making

representative and

advertising materials

that reveal the

economic potential of

the region and lead to

favorable conditions

for investment.

Source: author’s compiled according to Voronovs, 2006, Ignatjevs, 2011.

The main areas of the increase of regional competitiveness and their

indicators selected by the author enable us to assess the potential of the increase

of regional competitiveness. However, for the assessment of quantitatively

qualitative differences of regional competitiveness, including dynamics, it is

necessary to accept other factors of competitiveness, too.

1.2.5. Factors of regional competitiveness

Regional competitiveness is a complicated multifactorial concept that

involves both macro-economic factors, and the factors that show the level of

development of regional economic units. The study of regional competitiveness

is difficult because the factors make a unique network of linear and non-linear

relations, they can be included into various hierarchical networks, i.e. the

selection of factors and its substantiation is complicated and hardly researched.

The issue that is especially important is how to choose a required number of

factors that would be relevant to the concept of „regional competitiveness” as

much as possible from a set of factors.

80

Researchers mention various factors that, to their mind, are determining

ones in the formation of competitiveness. A.Idrisovs, M.Sejfulajeva,

R.Fathutdinovs consider the following factors influencing regional

competitiveness as the main ones: regional resources, attractive business

environment, competitiveness of economic units, labor capacity of economic

units, efficiency of regional administration, level of international integration

and regional cooperation, favorable environment for investment, consistency in

implementation of market changes, export potential, regional specificity,

production and financial infrastructure, dynamics of changes of tax policy,

efficiency of natural and labor resources. Other researchers

(Конкурентоспособность регионов…, 2003) emphasize the groups of factors

that represent a relatively complete set of main factors of competitiveness in

accordance with historic stages of their formation – these are resources,

investment, infrastructure and informative factors. After summarizing the

publications of various researchers the author of the thesis has concluded that

the factors offered by D.Sepic can be considered to be driving factors of

regional competitiveness (Sepic D., 2004):

1) territorial potential;

2) infrastructure;

3) management and institutional potential;

4) structure of industries and types of enterprises;

5) favorable conditions for investment;

6) internalization and the content of direct foreign investment;

7) human capital;

8) existing enterprises and networks;

9) regional typology and the level of integration of enterprises;

10) clusters;

11) innovations and systems of regional innovations.

2. METHODOLOGICAL APPROACHES TO THE ECONOMIC

STATISTICAL RESEARCH OF REGIONAL

COMPETITIVENESS The chapter contains 18 pages, 4 tables, 6 images

The second chapter presents the statistical methods of the

comparative analysis of regional competitiveness of complex economic

objects that involve regional competitiveness. Rankings of the national

and regional competitiveness as well as the experience of the assessment

of the development of Latvia have been analyzed.

2.1. Regional competitiveness as the object of statistical researches

In classification of the most important groups of factors forming regional

competitiveness numerous researchers offer the system of indicators that

81

provides a balanced assessment of the competitiveness level of regional

economics.

Regional competitiveness is to be assessed with an integrated

representation of available statistical information. The integrated (aggregated)

indicator of competitiveness is formed as a sum of vectors of generalized

statistical indicators; the integrated indicator is also given as ranking (index).

The elaboration of statistical tools for the research within these aspects

includes the solution of three main methodological tasks: formation of the

efficient structure of statistical indicators that are characterized by accepted

competitiveness aspects; selection of the principle of unification of various

types of indicators in terms of indices in order to reduce them in the

comparative form, which will enable the ability of their aggregation; selection

of an approach for the integration of the unified indicators in the indicator

The characteristics of the most important methods of economic statistical

researches used in regional statistical researches are summarized in table 4.

Tab. 4

Basic methods of economic statistical analysis in regional statistical

researches

Method of statistical

analysis Tools of statistical analysis Research activity

Formation of the base

of source data

Statistical records Organized storing of

information about

regional economics

Analysis and

assessment of

regional economics

Statistical summary and

grouping, statistical graphs

and tables, dynamic range,

index method

Processing and display of

information, analysis of

dynamic processes,

structural researches

Comparative analysis

of research objects

Index method, structural bias

analysis, dynamic range,

variation indicators

Comparison of the

research object with a

similar or several similar

objects

Analysis and

assessment of the

impact of various

factors, conditions on

the researched object

Correlation – regression

analysis, factor analysis,

method of main components,

index (ranking) method

Method of stochastic

dependence: formation of

regression models,

assessment of tightness of

relations

Economic modeling

and forecasting of a

region

Forecasting methods:

extrapolation methods

Research of the main

trends in the development

of regional economics

Source: Хохлова, 2006.

82

As concerns such complex object as a region for the obtaining of the

integral indicator of regional competitiveness one is to use several aggregation

levels (see fig. 2). Groups of competitiveness factors are related to the third-

level indicators of the hierarchical model integrated indicator of regional

competitiveness, while competitiveness factors are related to the second-level

indicators. At the same time, the factors include the first-level indicators – sub-

factors of competitiveness whose calculation is based on statistical indicators in

the basis of the model.

Source: author’s compiled according to Беленов, 2011

Fig. 2 Hierarchical model of the formation of the integral index of regional

competitiveness

The ranking method has a great methodological value, it has proved to

be the approbated tool in the regional statistical researches, and therefore the

author is using the ranking method as the basis in the elaboration of the

methodology for the economic statistical analysis.

Integrated indicator of regional

competitiveness

generalized

indicators of the 3rd

level = factor groups

generalized indicators of the

2nd level = factors

generalized

indicators of the 1st

level = sub-factors

statistical

indicators

2.2. Analysis of methodological approaches to the economic statistical

research of regional competitiveness

Nowadays the comparison of territorial objects is being carried out with

the calculation of various integrated indicators or rankings (Семенова Т.Ю.,

2007, Татевосян Г.М., 2004). For example, there have been rankings

calculated for the standard of life (Lavriņenko O., 2010, Феоктистов Д.В.,

2002), development of human potential (Доклад…, 2004), democratization

(Vanhanen T., 2003) et al. Various rankings of competitiveness take a

significant place among these rankings. We can note the Global

Competitiveness Index that is formed by the World Economic Forum

(Global…, 2011), national competitiveness rankings (WCY – World

Competitiveness Yearbook) that are formed by the International Institute for

Management Development (IMD…, 2012), the British ranking of regional

competitiveness (Huggins R., 2000).

A mechanical transfer of the approaches known and approbated in the

international practice to the statistical analysis of regional competitiveness is

problematic, therefore analytical and statistical technologies are to be adjusted

to the regional needs and solvable analytical tasks. Being the objects of

statistical researches regions can be considered to be equivalent to the states:

they solve similar tasks and they have a comparable level of complexity. Thus,

in cooperation with macro-economic statistics, the regional statistics applies the

whole of its methodological system, whereas the methodological approaches to

the analysis of national competitiveness can be used in the analysis of regional

competitiveness. The author of the thesis will turn to the analysis of rankings of

national competitiveness.

2.2.1. Experience in the assessment of national competitiveness

WEF Global Competitiveness Index

The calculation methodology of the national competitiveness ranking is

updated every year, therefore the author of the research has used the index

calculation methodology applied in 2011. In order to find a global

competitiveness index 286 indicators have been accepted among which there

are certain statistical indicators and expert survey data. These indicators are

aggregated in competitiveness sub-factors that, in their turn, form twelve factors

of competitiveness: institutions, infrastructure, macro-economics, health and

initial education (basic education, secondary education), higher education and

science, efficiency of the market of goods, efficiency of the labor force market,

development of the financial market, technological readiness, market capacity,

level of business development, innovations. All twelve factors of

competitiveness that have been accepted in WEF Global competitiveness index

have their certain role in each country, and the importance of each factor is

determined by the stage of economic development of a country. Taking this into

84

account, in the model of WEF Global competitiveness index the factors are

organized in three groups of factors. „Basic factors” include those factors that

are significant for countries being at the first stage of economic development.

„Efficiency factors” are important for countries that are at the second stage of

economic development. „Innovation factors” include the factors that are

necessary for countries that are at the third stage of economic development. The

stage of the economic development of a state is assessed according to the GDP

level per capita or to the export ratio of natural resources to GDP. Besides, the

most important coefficients are related to the factors that are the most essential

for the economic development of a state.

Thus, the characteristic feature of WEF rankings is a flexible

modification of weight coefficients depending on the ranking level of economic

development of a state.

National competitiveness index of the World competitiveness report Another widely-known ranking is the national competitiveness ranking

that is published in the annual World competitiveness yearbook (WCY)

(IMD…, 2012). This ranking is an annual report of the national competitiveness

that has been made since 1989. Having assessed competitiveness of states the

index is calculated with consideration of economic, political, cultural and social

competitiveness factors. On the whole, around three hundred certain statistical

indicators are used. In order to accept topical trends of economic development

in the index, the main indicators are continually corrected and updated in

compliance with the development of global economics.

Four factors of competitiveness are distinguished in the national

competitiveness index in WCY: economic activity, efficiency of governmental

work, business efficiency and infrastructure. Each of them is made up of five

sub-factors that reflect various aspects of national competitiveness. On the

whole the WCY national competitiveness index includes 20 sub-factors.

In order to calculate WCY national competitiveness index one should

use equal weight coefficients for both aggregation of indicators in the sub-

factors and aggregation of sub-factors in the factors of competitiveness,

therefore each sub-factor finally has equal weight. For each indicator

standardized values are formed, which are called „STD values”. Based on the

statistical data of the national economics at the first stage, the calculation of

STD value for each indicator is done. Afterwards, each of the researched

national economics is ranked with the use of 239 indicators, 126 of which are

statistical and 113 are made based on the data obtained from the expert surveys.

Thus, the specificity of the WCY national competitiveness index is the use of

the ranked intermediary indicators as well as the acceptance of not only

countries but also particular regions (Bavaria, Catalonia) in the ranking.

85

Researches of „Modern Political Atlas” The researches of „Modern Political Atlas” (Мельвиль А., 2006,

Методы…, 2012) are notable among the overviewed rankings for their high

level of the statistical substantiation of the research methodology. „Atlas”

differs methodologically from the aforementioned rankings of competitiveness

with the fact that only statistical data ar used as its initial data and in processing

of the data a multi-dimensional method of the statistical analysis is widely used.

70 parameters that are summarized in a unified data base are used in order to

assess the countries and aggregate in five indices: statehood, internal and

external threat, potential of the international impact, the institutional basis of the

life quality and democracy. In formation of an index, the authors of the ranking

refrain from a „mechanical” fixed consolidation of variables and calculation of

indices rather basing on the calculation of the average value of variables. The

discriminant analysis is the methodology that provides the possibility to obtain

the index with consideration of various weights of variables.

There are several steps in the procedure of the discriminant analysis

within the framework of the researches. At the first stage there is a selection of

indicators of statistical data and generalized indicators, which are to form one or

another index. Further, an „instructive selection” is formed: based on the

character of the index and with the help of expert interviews the countries

antagonists that potentially create poles of apparent problems are selected. In

the instructive selection around 20 countries are selected representing each pole.

Further, a value of the discriminant function is found for each country with

consideration of weights of parameters as well as the probability of a country to

belong to one or another pole. Based on the value of the discriminant function

that is calculated for a country in accordance with each index, a national

ranking according to five parameters is made. For a further analysis of the

obtained index data a method of „main components” is used; in the course of

this method’s application four main components are recorded. For complex

assessments that have been obtained through the method of main components ,

the method of cluster analysis has been used. Thus, the authors have shifted

from „one-dimensional” approach to the analysis of complex economic political

objects that are included in modern countries.

2.2.2. Experience of the assessment of regional competitiveness

The author of the thesis has researched various methods of the

assessment of regional competitiveness and has found the following methods as

the most appropriate for his further research: model of regional competitiveness

of the British competitiveness institute (Huggins R., 2000, 2001, 2003), one Russian

ranking: competitiveness ranking of Siberian regions (Регион на перекрестке…,

2003).

Model of regional competitiveness of the British competitiveness institute

86

The model of regional competitiveness of the British competitiveness

institute has been used in order to assess competitiveness of twenty British

regions since 2001. The author of the model R.Huggings (Huggins R., 2003)

points out that the main objective of the elaboration of this model has been to make an

index that accepts the data available and comparable at the local, regional and national

level as well as able to mutually combine macro-economic and micro-economic

indicators. The model of the British competitiveness institute stands out among other

overviewed models as it is based on a small amount of initial data for the calculation of

competitiveness, the model uses just six indicators.

Regional competitiveness is viewed at as a net result of the economic

regional process, which has a group of factors at the „input” and the economic

result and a group of factors at the „output”. The main objective of the

elaboration of the index is to determine mutual relations between the indicators

of the „input”, „output” and „result” as well as to provide a possibility for fast

index modification.

The „input” parameters include the factors that determine formation of

high competitiveness. These are „Business density” that is the indicator of the

stable economic growth generating new enterprises and companies and is

reflected in the number of companies per capita; development of the

„knowledge-based economics” that is displayed by the ratio of enterprises based

on the knowledge in the regional economics; „economic activity” as the

indicator of the human capital available in a region. These factors influence the

„input” of a region, which means high productivity and GDP growth per capita.

Finally, the interaction of these factors is implemented in the labor market

values: in the incomes of inhabitants and level of unemployment. Thus, the

British model of regional competitiveness is based on six statistical indicators.

The authors of the model admit that „income indicators”, „output indicators”

and „result” are equally significant for competitiveness, and while aggregating

the factors in the integrated indicator of regional competitiveness they provide

equal weight coefficients for each of six factors.

The British model of regional competitiveness stands out from other

models of calculation of the integral competitiveness as the authors of the

model tend to accept causal relationships between various factors that influence

regional competitiveness separating „causes” of high competitiveness from

„results”. This model also appeals as it is flexible and relatively easily

calculated. As a disadvantage of the model, something that is criticized

(Bristow G., 2005), we can mention poor theoretical substantiation of statistical

indicators as well as a simplified approach to the selection of weight

coefficients.

Competitiveness index of Siberian regions

Among Russian competitiveness rankings we have to mention the

ranking of competitiveness of Siberian regions that has been worked out by the

87

researchers of Irkutsk state university (Конкурентоспособность…, 2003). The

ranking of the competitiveness of Siberian regions is made on the basis of the

calculation of the competitiveness index that in its formation considers two

factors: final results of successful competition in accordance with factors of

competitiveness and the indicators reflecting the presence of competitive

advantages and the progressiveness of the structure of the branch in regions. In

order to assess the final indicators of competitiveness the following indicators

have been used: GDP per capita, pace of GDP growth, calculated GDP to the

export ratio in regions. The model provides formulation of competitive

advantages of factors, investments, infrastructure, innovations and institutional

advantages of regional competitiveness. Competitiveness of factors is assessed

with the help of three indicators: labor productivity, labor costs and return on

fixed assets; for the assessment of other sub-factors one indicator has been used.

On the whole, 9 sub-factors and 12 economic indicators have been used; a total

competitiveness index has been formed as an average arithmetic value of the

selected factors.

According to the author of the thesis, the model of the competitiveness

of Siberian regions needs significant improvement – in order to improve the

precision of calculations it is necessary to increase the number of the selected

indicators. The model has been supplemented (Ларина Н.И., 2006), in the

variant of 2006 the competitiveness index of Siberian regions was formed by

two main indices: the index of the current competitiveness and the index of the

strategic competitiveness. The index of the current competitiveness is calculated

based on the indicators reflecting the current economic situation.

The index of the strategic competitiveness includes three sub-indices:

development of infrastructure and communication

systems, the index of innovations and external economic activity. Besides, the

authors also mention that „the results obtained

are not completely perfect as there is a great extent of subjectivity the in the

selection of indicators that reveal the specificity of

regional development in the globalized environment” (Ларина Н.И., 2006).

2.2.3. Experience of regional assessment in Latvia

Territorial development index

There is no unified methodology for the assessment of regional

competitiveness in Latvia, especially for NUTS 3. In order to measure the

comparable level of the national territorial development The Latvian

Institute of Statistics has worked out the integrated indicators (Reģionu

attīstība…, 2009), initially – the rank of territorial development, but later

after improvement – a Territorial development index (TDI) the calculation

of which included socio-economic parameters and their relative values.

The analysis of the results obtained has shown that the elaborated

88

methodology and the range of the selected indicators reflects the socio -

economic level of territorial development objectively enough, and it can

be applied for determining the differences in the level of development of

Latvian regions.

The assessment of the development of a territory and the mutual

comparison has been carried out summarizing the indicators (eight – for

regions, four – for areas and cities), which provides demographic and

socio-economic information about the changes in the number of

population, population density and demographic load. The indicators that

reflect the economic development are as follows: GDP, non-financial

investments, the number of economically active sole proprietors and

commercial associations. The social situation and the wealth of

inhabitants are characterized by the personal income taxes in the budgets

of municipalities and the indicator of unemployment.

TDI is determined based on the standardization of the mentioned

indicators. After the expert assessment each indicator receives a

significance weight calculated in such a way that the sum of weights of all

indicators equals 1,0. Each standardized indicator is multiplied by a

corresponding significance weight. The sum obtained in the result of the

calculation of the components of development index makes TDI

– in the elaboration of the national support programme for

regional development;

– in the differentiation of support measures aimed at EU fund

co-financing;

– in the assessment of the impact of EU, national support and

other financial tools on the territorial development and

economic efficiency;

– in the comparison, assessment, forecasting of territorial

development of municipalities, regional municipalities and

regional planning and in the analysis of other types of

territorial development.

Since the TDI started to be used there has been an assumption that

there is much attention paid to the economic development, and not enough

attention paid to the social sphere, and the indicators reflecting natural

conditions are not accepted. The drawback of the assessment can be

improved by the following activities, for example:

– supplementing the number and structure of the main factors

forming the existing territory development index;

– improving the system of significance weight;

– in addition to the general territory development index

working out and approbating two, three sub-indices (index of

89

customer trust, etc.) that reveal various more important

aspects of development.

Whether it is necessary to change the number and structure of the

main factors of territorial development is the issue that depends on the

increase or decrease of the range of statistical data. There have been

several researches into the possibility to improve TDI (Vespers V., 2012,

Reģionālās politikas…, 2009). V.Vespers doubt the objectivity of the TDI

included indicators due to small number of experts participating in the

selection of indicators and basing it on the immediate approach and offers

to include 4 new indicators in the TDI calculation with the exclusion of

four non-corresponding ones. However, another approach to TDI

improvement might seem more appropriate (Reģionālās politikas…,

2009), i.e. the approach in which 17 statistical indicators are used for TDI

calculation and these are united into three capitals: social, economic and

environmental ones with each having a definite stable specific weight for

TDI calculation.

Regional competitiveness index The territorial development index worked out in Latvia cannot

completely reflect regional competitiveness and its comparison with other

territories. Therefore one of the ways that would give a trustworthy and many-

sided assessment of regional competitiveness is its assessment with the help of

the index.

Having studied the works of various authors (Sepic D., 2004,

Шенфелде М.Н,, Денисов М.В., 2008) it can be admitted that regional

competitiveness cannot be fully reflected by one or several economic or

social indicators of macro or micro-economic level as well as by their

comparison to the analogical indicators of other areas.

The elaboration of the integrated indicator of regional competitiveness is

a complicated task as it demands the summary of various economically

trustworthy and useful results. The indicator of regional competitiveness of a

small EU country with a medium-developed economics (incl. Latvia) can be

expressed by the level of personal income, productivity and employment.

According to the author of the thesis (Račko, 2012, Воронов, 2011, 2012,

Рачко, 2010) these indicators adequately enough characterize the situation and

dynamics of regional competitiveness. The scientific substantiation of this

assumption has been found in the corresponding European Commission

Guidelines (Sixth Periodic…, 1999) and the analysis of regional

competitiveness carried out by Lithuanian researchers (Брунецкене, 2009).

European Commission offers to use GDP per capita as the main

indicator related to competitiveness, which in its turn, depends on productivity,

employment and weight of labor force in the total number of inhabitants (Sixth

Periodic…, 1999):

90

IED

IDV

IDV

NOD

NOD

IKP

IED

IKP (1)

where:

IKP – gross domestic product,

IED – inhabitants,

NOD – employment level,

IDV – inhabitants at the working age.

With the help of regional competitiveness index the assessment of

Latvian regional competitiveness has been made (Račko, 2012, Воронов,

2011, 2012, Рачко, 2010). However, due to several disadvantages, the

model has not been developed. Among the drawbacks of the model we can

mention insufficient substantiation of the selection of statistical indicators

and their small amount.

Some reference to the aforementioned model of regional

competitiveness, where regional competitiveness is expressed with the

help of the level of personal income, productivity and employment, are

found in researches done by I.Judrupa (Judrupa, 2010, 2011, 2011).

In I.Judrupa’s offered model of regional competitiveness is mainly

influenced by the standard of life, productivity and level of employment in a

region, which, in their turn, depend on the internal factors influencing regional

competitiveness, i.e. human resources, social sphere, education, culture, health,

infrastructure, innovations and research, economics and production, natural

resources, ecology and environment. I.Judrupa offers to calculate the complex

index for the assessment of regional competitiveness, which would include 10

characteristic sub-indices of factors of competitiveness that are calculated

through the author’s 42 selected statistical indicators. The sub-indices for the

calculation of the index of regional competitiveness are aggregated with the

weight coefficients determined according to the expert assessment.

However, I.Judrupa’s offered index of regional competitiveness has its

drawbacks. The index is difficult to modify and complicated in calculations, as

with the development of regions it is necessary to introduce a new expert

assessment of the weight coefficient. The differences in regional development

are not taken into consideration. The selection of statistical indicators of the

offered model at the regional level is to depend on the availability of statistical

data.

3. ELABORATION OF METHODOLOGY OF THE ASSESSMENT OF

REGIONAL COMPETITIVENESS

The chapter includes 23 pages, 19 tables, 2 graphs

91

The third chapter provides an algorithm of the economic statistical

analysis based on the analysis of models of competitiveness. The system

of statistical indicators has been worked out for the implementation of

economic statistical analysis in accordance with the offered model. A

regional division into problem groups has been made.

3.1. Elaboration of methodology of economic statistical analysis of regional

competitiveness

The indices analyzed in the second chapter of the thesis show that there

exist two considerably different types of formation of competitiveness indices.

The first is the quantitative development of the model that is aimed at the

aggregation in the integrated indicator of as big number of statistical data as

possible, this model has been used by international organizations, for example,

WEF. The second one is to a great extent connected with much less number of

indicators, though in this case the selection of indicators must be well-

substantiated.

For the formation and calculation of indices the statistical data are used.

However, in reference to some factors, there is an objective problem, i.e. many

factors do not have statistical data, for example, for the calculation of the level

of bureaucratization and corruption. In order to accept these factors, the expert

data have been used for the formation of some indices.

The involvement of experts can often occur as it is impossible to obtain

statistical data for numerous factors. Besides, the statistical methods for the

research of some factors are not relevant. However, it can often be observed

that sometimes there might be no relevant answers to the questions of subjective

understanding of the situation (Bertrand M., 2003). Equally, the expert opinion

does not always reflect the real situation. Excluding the potential errors of

experts, there have been numerous critical remarks as to various

competitiveness indices (Вальтер Ж., 2004).

The negotiation of these restrictions is a serious problem in the

formation of the methodology of competitiveness assessment. Therefore one of

the main methodological problems is the necessity to choose the algorithm of

quantitative analysis in order to get the quantitative assessment of the

integrated indicator of regional competitiveness with the maximum overcoming

the aforementioned restrictions. In order to make and calculate the regional

competitiveness index, the methodology of the national competitiveness index

is used (Регион…, 2003). This is the method of linear aggregation of certain

indicators in the generalized indicator, which characterizes the country’s

(region’s) comparable positions. This methodology includes four stages (see

fig. 3).

92

The methods created are to accept the experience in the formation of the

integral competitiveness indices, i.e. it is necessary to include both economic

factors and the factors influencing competitiveness. It is to be modifiable and

easily calculates, for the calculation of the integrated indicator only statistical

data can be used. Based on the purposefulness of the use of methodology

applied in the national competitiveness index the author of the Doctoral thesis

has elaborated the methodology of the economic statistical research of regional

competitiveness.

Source: author’s compiled according to Регион…, 2003.

Source: author’s compiled.

Fig. 3. Algorithm of the economic statistical analysis of regional

competitiveness

Selection of factors and sub-factors of regional competitiveness

The author has based the formation of the model of regional

competitiveness on the methodological findings of M. Porter that are used in the

elaboration of WEF national competitiveness model (Global…, 2011). The

advantage of the model is the flexibility of coefficients towards changes

depending on the type of the region and acceptance of a big group of

competitiveness factors and methodological substantiation.

In order to carry out economic statistical researches of regional

competitiveness at the level of factors and sub-factors, WEF model is to be

modified. In the group of „Basic factors” the factors of territorial potential

(including demographic potential, health and ecology) and infrastructure factors

1. Elaboration of the statistical model of regional comeptitiveness, the selection of the

system of regional competitiveness factors and sub-factors.

2. Preparation of the statistical indicators:

a) selection of the system of generalized statistical indicators;

b) rating of statistical indicators and determination of the scale

3. Calculation of the integrated indicator of regional competitiveness:

a) selection of the weight coefficient;

b) selection of the aggregation of generalized statistical indicators in the integral

indicators.

4. Use of the methods of statistical analysis for the spatial comparative analysis and the

research of the dynamics of regional competitiveness.

93

are to be considered. The macro-economic factor will not be included as it is

topical for the analysis of rather national than regional competitiveness. The

factor of institutions will be considered within the group of „Efficiency factors”

of competitiveness as a factor of the efficiency of social institutions. The factors

of goods market efficiency and labor force efficiency are accepted within the

factors of economic efficiency and market efficiency. The factor of the

efficiency of the financial market and market capacity is important at the level

of national rather than regional competitiveness, so it is not included in the

group of „Efficiency factors” of competitiveness. Factors of higher education

and innovations are included in the group of „Innovation factors”. This group

will also consider the factor of technological readiness combining it with the

factor of business development. Thus, the author of the Doctoral thesis has

formed the model of eight factors: potential of a territory, infrastructure,

efficiency of social institutions, efficiency of regional economics, market

efficiency, higher education and science, development of entrepreneurship and

technologies, development of innovations (see fig. 4).

Source: author’s compiled.

Fig. 4. Model of the structure of the integrated indicator of regional

competitiveness

Integrated indicator of regional

competitiveness

Basic factors Efficiency

factors

Innovation

factors

Potential of a territory

Infrastructure

Efficiency of social

institutions

Efficiency of regional

economics

Market efficiency

Higher education and

science

Development of

entrepreneurship and

technologies

Development of

innovations

94

Formation of the system of statistical indicators

Within the statistical approach that has been defined in the first chapter

of the Doctoral thesis, the formation of the model of regional competitiveness is

to a great extent related to the formation of the system of statistical indicators of

various levels, which are able to influence competitiveness. Since the statistical

values have various dažāda kārta, they are to be modified so that these

indicators can be accepted in the integrated indicator.

In order to aggregate particular statistical indicators in the statistical

indicators of a higher level, we will use the most frequently used transformation

according to the linear principle

minmax

min

ii

ii

ixx

xxI

(2)

or

minmax

min1ii

ii

ixx

xxI

, (3)

where

ix – value of a particular statistical indicator (factor);

minix – minimum value of a particular statistical indicator (factor);

maxix – maximum value of a particular statistical indicator (factor).

Transformation (2) has been carried out because big values correspond

to a higher level of the analyzed indicator, but transformation (3) has been

carried out because small values correspond to a higher level of the indicator

(for example, in case of unemployment or crime level). Thus, the selection

obtained is a set of indices according to each selected indicator for all regions

whose values are found in the interval from1 to 0, where 1 is the best values and

0 are the worst values.

Selection of the form of aggregation of particular factors of

competitiveness in the integrated indicator of regional competitiveness

Further, in accordance with the algorithm of the model of regional

competitiveness, after the selection of scaling and standardization procedures, it

is necessary to select the form of aggregation of particular factors of

competitiveness in the integrated indicator of competitiveness.

Among functional forms the following linear functions are more often

applied:

n

i

ii xaf1

, (4)

where

95

ia –weights with which a particular outcoming indicator is included in

the integrated indicator;

ix – value of a particular statistical indicator (factor).

Value of weight ia is the reduction of values of various types of

indicator ix in the mutually measurable form according to measurements (if

they have not been provided before) or according to their role in the formation

of the integrated indicator. Quite often weight coefficients are given additional

restrictions:

11

n

i

ia and 0ia , (5)

where

ia – weights with which a particular outcoming indicator is included

in the integrated indicator

A selection of a simplified form of the aggregated indicator is

determined by several considerations. Firstly, linear models are simple and they

need much less calculations but the methodology of their calculation is

available and elaborated well-enough. Secondly, linear dependence can be

almost always replaced by the non-linear dependence with a known error.

Finally, in polynomial of various scales each member that is higher than the

first scale can be considered as a new variable, thus the model can be modified

in the linear form. The researches into the theory of aggregated indicators

enable the hypothesis that in the basis of linear mapping of aggregated

indicators with the use of the particular, there are several fundamental features

of the process of changes. Therefore, for the data scaling the author used

formula (2) and (3) but for the aggregation of competitiveness factors in the

integral competitiveness indicator – the additive model (4).

Substantiation of the methodology of weight coefficients of regional

competitiveness factors

The next stage in the calculation of the integrated indicator of regional

competitiveness is the substantiation of the methodology of the selection of

weight coefficients. Weight coefficients reveal comparable significance of a

particular factor in the complex of factors, which influences regional

competitiveness.

The method of equal weights is applied if it is admitted that factors of

competitiveness are interchangeable and equally influence the final

competitiveness ranking.

96

nai

1 , (6)

where

ia – weights with which a particular outcoming indicator is included

in the integrated indicator;

п – number of indicators.

This is the simplest and most frequently used method, though it does not

provide all the information about the influence of particular and generalized

statistical indicators upon the final integrated indicator of competitiveness.

In order to aggregate sub-factors of regional competitiveness in factors

of regional competitiveness the author has used the system of equal weight

coefficients as the simplest and most widely-used one.

The next step in the formation of the integrated indicator of

competitiveness is the selection of the system of generalized statistical

indicators.

3.2. Informative statistical support of the economic statistical analysis of

regional competitiveness

One of the major problems that arises in the use of the statistical model

(see tab. 5) in the calculations of the integrated indicator of regional

competitiveness is the selection of available recorded statistical data that would

most fully correspond to the competitiveness factors used in the model.

Tab. 5

System of groups of factors, factors and sub-factors of the integral

indicator of regional competitiveness

Groups of factors Factors Sub-factors

Group of basic

factors

1. Potential of a territory

Potential of resources

Demographic potential

Health of inhabitants

Ecological potential

2. Infrastructure

Physical infrastructure

Energy infrastructure

Informative infrastructure

97

Groups of factors Factors Sub-factors

Group of efficiency

factors

3. Efficiency of social

institutions

Safety

Cultural policy

Social capital

Efficiency of regional

administration

4. Efficiency of regional

economics

Efficiency of production

Investment

Export

5. Market efficiency

Efficiency of goods market

Efficiency of labor market

Efficiency of financial

market

Group of

innovation factors

6. Higher education and

science

Higher education

Science

Professional re-profiling

7. Development of

entrepreneurship and

technologies

Economic activity

Level of entrepreneurship

development

Technological development

8. Innovative

development

Branches of innovation

Innovative activities

Inventions and patents

Source: author’s compiled according to Global…, 2011, IMD…, 2012,

Creating…, 2003, Račko E., 2010, 2011, 2012, Reģionālās politikas…, 2009,

Анучин, 2007, Конкурентоспособность…, 2003.

In order to solve the tasks of selecting statistical indicators of various

generalized level based on the analysis of the experience in researches of

regional competitiveness the author will record those statistical indicators that

are used for calculation of various competitiveness factors, then from the whole

arsenal of regional statistics he will select the indicators that are more

appropriate for the researched competitiveness factors.

The system of statistical indicators that has been used for calculation of

the integrated indicator of regional competitiveness is provided in table 6.

The system of statistical indicators includes 27 statistical indicators, 8 of

which are related to the group of „Basic factors”, 10 indicators belong to the

group of „Efficiency factors” and 9 – to the group of „Innovation factors”.

98

Tab. 6

System of statistical indicators used for calculation of the integrated

indicator of regional competitiveness

Factors Sub-factors Statistical indicators

1. Potential of a

territory

Demographic

potential

1. Natural increase per 10000 inhabitants

2. Migration balance per 10000

inhabitants

3. Inhabitants at the working age (ratio)

Health of

inhabitants

4. Number of doctors per 10000

inhabitants

5. Number of beds per 10000 inhabitants

Ecological

potential

6. Number of emergency situations

(nature pollution)

2. Infrastructure Physical

infrastructure

7. Density of national highways (km/

km²)

8. Density of municipality highways and

roads (km/ km²)

3. Efficiency of

social institutions

Safety

9. Number of crimes per 10000

inhabitants

Social and

cultural policy

10. Number of libraries per 10000

inhabitants

11. Number of culture and national

heritage per 10000 inhabitants

Social capital 12. Gini coefficient

4. Efficiency of

regional

economics

Efficiency of

production

13. GDP per capita in Latvian lats

14. Newly formed statistical units in

manufacturing per 10000 inhabitants

15. Liquidated statistical units in

manufacturing per 10000 inhabitants

Investments 16. Non-financial investment in

statistical regions per capita

5. Market

efficiency Labor market

17. Ratio of inhabitants searching for

work in the total amount of economically

active population

18. Level of demographic load

6. Higher

education and

science

Higher

education

19. Number of students of higher

educational establishments per 10000

inhabitants

99

Factors Sub-factors Statistical indicators

20. Number of students per one teaching

staff unit (PLE)

21. Number of the employed with higher

education per 1000 inhabitants

Science

22. Number of doctoral students per

10000 inhabitants

23. Ratio of university lecturers with a

scientific degree in the academic

personnel of higher educational

establishments Docētāju ar zinātnisko

grādu pamatdarbā īpatsvars augstskolu

akadēmiskajā personāla

24. Ratio of the obtained scientific

degrees among doctoral students

7. Development

of

entrepreneurship

and technologies

Economic

activity

25. Economically active inhabitants (15–

14), %

26. Number of economically active sole

proprietors and commercial associations

per 10000 inhabitants in planning regions

8. Innovative

development

Innovative

activity

27. Number of business incubators per

10000 inhabitants


It is to be emphasized that the system of statistical indicators at the

moment of its formation is restricted. Firstly, Latvian regional statistics does not

enable the selection of a bigger number of indicators at NUTS 3 level in the

relatively long time periods so that it could be possible to carry out further

processing and analysis. Secondly, the indicators that can be processed and

analyzed are not supplemented fast enough. The system of statistical indicators

compiled in the relatively long term includes the data available up to year 2009.

However, with the development of the statistical data base the offered system of

statistical indicators can be expanded and processed with the use of the

methodology elaborated by the author of the Doctoral thesis.

Thus, the author of the Doctoral thesis has elaborated the methodology

of the assessment of regional competitiveness; methods of standardization and

scaling of special statistical indicators have been selected, selection of the

system of weight coefficients has been substantiated, the system of statistical

indicators has been offered. The methodology of economic statistical analysis is

further used in the analysis of competitiveness of Latvian regions.

100

Division of regions into problem groups

Preceding with the analysis of regional competitiveness the author of

the Doctoral thesis considers that regions are to be divided into definite problem

groups. In order to divide the regions according to the integrated indicator of

their competitiveness and calculated values of groups of competitiveness factors

it is necessary to be based on the analysis of the dynamics of indicators on the

one hand, and on the analysis of the situation in the region in reference to other

regions on the other hand. Thus, it can be admitted that negative dynamics of an

indicator in reference to its preceding value and the simultaneous deterioration

of the situation in a region in comparison to other regions signal about the

presence of a so-called „problem area”. This enables the use of the dynamics of

indicators in order to reveal the priorities of the competitiveness growth that are

implemented with the help of national policy (Айвазян, 2005, Lavriņenko,

2010).

Following the aforementioned the author of the research offers to

divide regions into four problem groups (see tab. 7) in accordance with the

following algorithm:

5) The first group includes the regions whose calculated values of

competitiveness deteriorate in comparison to the indicators for the

previous period and deteriorate or do not change (except for the

cases when the region remains in the leading position) compared to

competitiveness indicators of other regions (first problem group).

6) The second group includes the regions whose calculated values of

competitiveness deteriorate compared to the previous values, but

improve compared to the calculated values of competitiveness of

other regions (second problem group).

7) The third problem group includes the regions whose calculated

values of competitiveness deteriorate or do not change (except for

the cases when the region remains in the leading position) compared

to other regions and improve or stay at the same level compared to

the values of the previous period (third problem group).

8) The fourth group includes the regions whose calculated values of

competitiveness improve or stay at the same level compared to the

previous values and improve compared to the calculated values of

competitiveness of other regions (fourth group).

Tab. 7

Matrix of regional problems

*Except for the cases hen a region remains in the first place.

Source: author’s compiled according to Айвазян, 2005, Lavriņenko, 2010.

Thus, the first group includes the regions the problem groups, i.e. the

regions whose value of competitiveness are to be improved first of all. The

fourth group is the least problematic in the aspect of values of indicators of

regional competitiveness.

4. ECONOMIC STATISTICAL ANALYSIS OF COMPETITIVENESS

OF LATVIAN REGIONS

The chapter contains 31 pages, 22 tables, 25 figures

The fourth chapter presents the calculation of generalized indicators

and factor groups for Latvian regions. The calculation of the integrated

indicator of Latvian regional competitiveness and economic statistical

analysis has been carried out. Latvian regions are divided into problem

groups. Based on the expert survey, the main direction of the improvement

of competitiveness of Latvian regions and their indicators have been

assessed.

4.1. Statistical analysis of the factors of competitiveness of Latvian regions

For the economic statistical analysis of the competitiveness of Latvian regions

the author has used the methodology of the assessment of regional competitiveness

that is described in the third chapter of the Doctoral thesis. A quantitative assessment

of the competitiveness factors of Latvian regions has been carried out, and the

integrated indicator of competitiveness has been calculated.

The factor of Latvian regional competitiveness „Potential of a territory” has

the biggest value in Riga and Riga district due to the indicators of natural increase,

migration balance as well as to the sub-factor of health of inhabitants. This indicator

shows the smallest value in Latgale region, besides, the bad indicators of natural

Situation compared to other

regions

Deterioration or

no changes *

Improvement

Situation in a

region compared

to the indicators

of the past

(dynamics)

Deteriora

tion

First

problem group

Second

problem group

Improvement

or no changes

Third

problem group

Fourth

Problem group

102

increase and migration balance have negative impact on the total value of this

competitiveness factor. Comparing the changes of values of the competitiveness factor

„Potential of a territory” in Latvian regions it can be concluded that the dynamics of

this factor is positive, though it slows down under the influence of the economic

recession of 2008.

The statistical indicator of the second level „Infrastructure” has the

biggest value in Riga district and the smallest one in Kurzeme region.

Comparing the changes of the values of the competitiveness factor

„Infrastructure” in Latvian regions, it can be concluded that the dynamics of

this factor is in general positive only in Riga region, in the rest of Latvian

regions the values of its indicators show almost no changes, which is

determined by slow development of highway infrastructure.

The second-level statistical indicator „Efficiency of social institutions”

has the biggest value in Vidzeme region due to the better indicators of factors of

social and cultural policy. This factor has the lowest value Riga region, besides

the bad indicators of sub-factors of social and cultural policy have negative

influence upon the total value of the factor „Efficiency of social institutions”.

These values are low considering the influence of big number of inhabitants

upon the result of calculations. Comparing the changes of the values of the

competitiveness factor „Efficiency of social institutions” in Latvian regions, it

can be concluded that the dynamics of this factor is in general positive.

The second-level statistical indicator „Efficiency of regional economics”

has the biggest value in Riga region due to the better indicators of GDP per

capita and non-financial investment per capita. It shows the lowest value in

Vidzeme region, besides, the indicators of a lower GDP per capita, number of

newly-formed manufacturing enterprises and non-financial investment per

capita has negative influence upon the total value of this competitiveness factor.

Comparing the changes of the values of the competitiveness factor „Efficiency

of regional economics” in Latvian regions, it can be concluded that the

dynamics of this factor is in general positive, though it has slowed down under

the influence of the economic recession in 2008.

The second-level statistical indicator „Market efficiency” has the biggest

value in Riga district region due to better indicators of demographic load. It has

the smallest value in Vidzeme region where the total value of this

competitiveness factor is negatively influenced by the indicator of the ratio of

inhabitants searching for work in the total number of economically active

population. Comparing the changes of the values of the competitiveness factor

„Market efficiency” in Latvian regions, it can be concluded that the dynamics

of this factor has been badly influenced by the economic recession in 2008.

The second-level statistical indicator „Higher education and science” has

the biggest value in Riga district region due to a bigger amount of student in

higher educational establishments, number of the employed with higher

education, as well as to the number of doctoral students in higher educational

103

establishments. It has the smallest value in Vidzeme region where the total

value of this competitiveness factor is negatively influenced by the number of

doctoral students in higher educational establishments and ratio of the obtained

scientific degrees among doctoral students. Comparing the changes of the

values of the competitiveness factor „Higher education and science” in Latvian

regions, it can be concluded that the dynamics of this factor is in general

positive.

The second-level statistical indicator „Development of entrepreneurship

and technologies” has the biggest value in Riga region and the smallest one – in

Latgale region. Comparing the changes of the values of the competitiveness

factor „Development of entrepreneurship and technologies” in Latvian regions,

it can be concluded that the dynamics of this factor is in general positive, though

it has slowed down under the influence of the economic recession of 2008.

The second-level statistical indicator „Innovative development” has the

biggest value in Kurzeme region and the smallest one – in Zemgale region.

Comparing the changes of the values of the competitiveness factor „Innovative

development” in Latvian regions, it can be concluded that the dynamics of this

factor is in general positive, though it has slowed down under the influence of the

economic recession of 2008.

Having summarized the results of the analysis of competitiveness factors

for Latvian regions it can be concluded that there exist considerable regional

differences in Latvia. There is an obvious gap between the central part (Riga

and Riga district) and the rest of Latvian territory. Moreover, the economic

factors of innovation have the biggest value in Riga and Riga district. Besides,

the biggest values of two factors that are connected with efficient economic

functioning and maximal use of its resources are also found in Riga and Riga

district regions.

4.2. Assessment of the competitiveness of Latvian regions

While solving the task of formation of the integrated indicator of

competitiveness for Latvian regions it is necessary to aggregate the second-level

statistical indicators described in the previous chapter in the statistical indicators

of a higher level. In accordance with the offered model of regional

competitiveness there should be three such indicators. Each of three calculated

third-level statistical indicators is connected with one higher-level group of

regional competitiveness factors in the model of regional competitiveness.

Two second-level statistical indicators „Potential of a territory” and

„Infrastructure” are aggregated in the third-level indicator belonging to the

group of „Basic factors”. Riga region has the biggest values of the group of

competitiveness factors „Basic factors” with Riga district region following just

behind. This can be explained by high values of the factor „Potential of a

territory” in Riga region and of the factor of „Infrastructure” in Riga district

104

region. They testify to the initially favorable indicators of competitiveness

improvement. Vidzeme and Zemgale regions have relatively similar indicators

of „Basic factors”, while in Kurzeme and Latgale regions they are the lowest

ones, which is determined by low values of indicators of the factor

„Infrastructure” in Kurzeme region and of „Potential of a territory” in Latgale

region.

The following second-level statistical indicators are aggregated in the

third-level statistical indicator that belongs to the group of „Efficiency factors”:

„Efficiency of social institutions”, „Efficiency of regional economics” and

„Market efficiency”.

The biggest values of the group of competitiveness factors „Efficiency

factors” before the economic recession of 2008 were recorded in Zemgale

region, but in the rest of Latvian regions these values stood just a little behind

Zemgale region and they were comparatively equal. In 2009 the biggest value

of „Efficiency factors” was in Latgale region with Kurzeme and Vidzeme

regions immediately following. The worst indicators were recorded in Riga and

Riga district regions, which can be explained by a rapid decrease of the values

of factors „Efficiency of regional economics” and „Market efficiency”.

The following second-level statistical indicators are aggregated in the

third-level statistical indicator that belongs to the group of „Innovation factors”:

„Higher education and science”, „Development of entrepreneurship and

technologies” and „Innovative development”.

Riga region has the biggest values of the group of competitiveness

factors „Innovation factors”. This is determined by value of indicators „Higher

education and science”, „Development of entrepreneurship and technologies” in

Riga region. Riga district and Kurzeme region lag just a little behind with

comparably similar values of the group of „Innovation factors”. In Zemgale and

Latgale regions these values are the lowest, which is determined by low values

of the indicators of the factor „Innovative development” in Zemgale region and

low values of the indicators of the factor of „Development of entrepreneurship

and technologies” in Latgale region.

The analysis of the competitiveness factors’ dependence on the national

(regional) development stages carried out in the second chapter of the doctoral

thesis has shown that the use of similar-weight coefficients for aggregation of

various competitiveness factors in the integrated indicator of competitiveness is

not always substantiated. For the calculation of the integrated indicator of

regional competitiveness the author of the research considers the dependence of

weight coefficients of regional competitiveness on the development stage of a

particular region, which is characterized by the value of GDP. Similar

coherence is used by WEF researchers in calculation of the global

competitiveness index.

Similarly to WEF methodology, it is necessary to determine the stages

of development of Latvian regions in order to define weight coefficients of

105

competitiveness factors for the calculation of the integrated indicator of

regional competitiveness. First of all, the data on GDP per capita (in Latvian

lats) for Latvian regions in 2002-2009 have been summarized.

Further, the GDP per capita in Latvian regions has been converted into

USA dollars according to the currency Exchange of the Bank of Latvia as to

the end of the corresponding year. As soon as the GDP per capita in USA

dollars is found it is possible to determine stages of development of Latvian

regions with consideration of WEF classification (see tab. 8).

Tab. 8

Stages of development of Latvian regions * in 2002-2009 according to

WEF classification

Territorial unit 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Riga region 3 4 4 4 4 5 5 5

Riga district region 2 3 3 3 3 4 4 3

Vidzeme region 2 3 3 3 3 3 3 3

Kurzeme region 3 3 3 3 3 4 4 4

Zemgale region 2 2 3 3 3 3 3 3

Latgale region 2 2 2 3 3 3 3 3

Source: author’s calculations

* 1 – stage of basic factors, 2 – shift from stage 1 to stage 2, 3 – stage of

efficiency factors, 4 – shift from stage 2 to stage 3, 5 – stage of innovation

factors.

The calculation of the integrated indicator of the competitiveness of

Latvian regions has been carried out with the help of the following formula:

332211 IkIkIkI (7)

where

1I – group of factors „Basic factors”;

2I – group of factors „Efficiency factors”;

3I – group of factors „Innovation factors”;

1k – weight coefficient for „Basic factors”;

2k – weight coefficient for „Efficiency factors”;

3k – weight coefficient for „Innovation factors” that depends on the stage

of the development of a region .

106

The values of weight coefficients of groups of factors of regional

competitiveness for Latvia with consideration of the stage of development are

summarized in table 9.

Tab. 9

Values of weight coefficients of groups of factors of regional

competitiveness for Latvia with consideration of the stage of development

Stages of regional development

1st

stage:

stage of

Basic

factors

Shift

from

stage 1

to stage

2

2nd stage:

stage of

Efficiency

factors

Shift

from

stage 2

to stage

3

3rd stage:

Stage of

Innovation

factors

GDP per

capita in USA

dollars

< 2000 2000–

2999

3000–8999 9000–

17000

>17000

Weight

coefficients

for „Basic

factors”

60% 50% 40% 30% 20%

Weight

coefficients

for „Efficiency

factors”

35% 42.5% 50% 50% 50%

Weight

coefficients

for

„Innovation

factors”

5% 7.5% 10% 20% 30%

Source: author’s compiled according to Global…, 2011.

The calculated values of the integrated indicator of Latvian regional

competitiveness have been summarized in table 10.

Tab. 10

Calculated values of the integrated indicator of competitiveness of Latvian

regions in 2002-2009


Riga region 0,47 0,49 0,49 0,54 0,57 0,60 0,63 0,55

107


Riga district region 0,47 0,51 0,49 0,54 0,56 0,57 0,57 0,51

Vidzeme region 0,45 0,44 0,44 0,46 0,51 0,54 0,53 0,48

Kurzeme region 0,40 0,41 0,40 0,43 0,47 0,51 0,52 0,49

Zemgale region 0,46 0,45 0,40 0,51 0,53 0,57 0,56 0,48

Latgale region 0,37 0,38 0,39 0,41 0,45 0,50 0,52 0,48

Source: author’s calculations

The integrated indicator of the competitiveness of Latvian regions that is

calculated in the integral value in accordance with the offered 27 statistical

indicators of regional competitiveness help to place Latvian regions in terms of

competitiveness level. Riga region has the biggest values of the integral

indicator of competitiveness with Riga district immediately following. In other

Latvian regions values of the integrated indicator of regional competitiveness

lag behind and are comparatively similar, which testifies to the fact that in

Latvia there exist regional differences in terms of the position „centre –

periphery”.

4.3. Division of Latvian regions into problem groups

Proceeding with the analysis of the level of competitiveness of Latvian

regions the author of the Doctoral thesis offers to divide the regions into

problem groups, considering the values of the integrated indicator of their

competitiveness and groups of factors of competitiveness and basing it on the

analysis of the dynamics of the indicators, on the one hand, and on the analysis

of the situation in the region compared to other regions, on the other hand.

The first problem group is indicative of the reduction of the indicator

both in autodynamics and in comparison to other regions; the second problem

group testifies to the reduction of the indicator in the autodynamics and

simultaneous improvement if compared to other regions; the third problem

group is indicative of the increase of the indicator in the autodynamics and

simultaneous reduction if compared to other regions; the fourth problem group

testifies to the increase of the indicator both in the autodynamics and in

comparison to other regions. The deterioration of regional competitiveness

according to the indicator in reference to the values previous periods and in

comparison to other regions means that this region needs changes first of all.

The author of the Doctoral thesis has researched the development trends

of the integrated indicator of the competitiveness of Latvian regions in two

periods – for the period of 2002-2005 and that of 2006-2009 (see tab. 11).

Tab. 11

Latvian regional problem groups, in comparison to the values of the

integrated indicator of regional competitiveness for the period of 2002-2009

Territorial unit 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Riga region 0,47 2 0,54 2 3 0,57 1 0,55 1 3

Riga district region 0,47 1 0,54 1 4 0,56 2 0,51 2 3

Vidzeme region 0,45 4 0,46 4 3 0,51 4 0,48 4 1

Kurzeme region 0,40 5 0,43 5 3 0,47 5 0,49 3 4

Zemgale region 0,46 3 0,51 3 3 0,53 3 0,48 5 1

Latgale region 0,37 6 0,41 6 3 0,45 6 0,48 6 3

Notes: 1 – calculated value of the integrated indicator of regional competitiveness in 2002

2 – situation in 2002 in comparison to other regions 3 - calculated value of the integrated indicator of regional competitiveness in 2005

4 - situation in 2005 in comparison to other regions

5 – regional problem group in comparison to the calculated value of the integrated indicator of the competitiveness of Latvian regions in 2002 and 2005

6 - calculated value of the integrated indicator of regional competitiveness in 2006

7 - situation in 2006 in comparison to other regions 8 - calculated value of the integrated indicator of regional competitiveness in 2009

9 - situation in 2009 in comparison to other regions

10 - regional problem group in comparison to the calculated value of the integrated indicator of the competitiveness of Latvian regions in 2006 and 2009

Source: Author’s calculations

Having summarized the results obtained about the development trends of the

integrated indicator of competitiveness of Latvian regions (see fig.5), it can be

concluded that in the first period of 2002 – 2005 Latvian regions developed relatively

steadily and stable improvement of the indicator’s value in comparison to its previous

values testifies to the fact that it is necessary to maintain the existing trend, especially

in Riga district. In the second period from 2006 to 2009 the situation in Riga district

deteriorated while in Vidzeme and Zemgale regions it got worse even more

dramatically and the regions were included in the first problem group. Kurzeme was

the only region that showed improvement.

In order to clarify the reasons of changes in the problem map of Latvian

regions and having analyzed the integrated indicator of regional

competitiveness, the author of the thesis has researched the development trends

of the groups of factors of competitiveness of Latvian regions in two periods:

for the period of 2002-2005 and that of 2006-2009.

The reason of the deterioration of the situation in the second period is

found having summarized the obtained results of development trends of the

group of „Efficiency factors”, when the period from 2006 to 2009 was the time

of deterioration of the situation in the whole of Latvia. Riga district, Riga,

109

Vidzeme and Zemgale entered the first problem group which contains the most

problematic regions.

2002–2005 2006–2009

Source: author’s calculation

Fig. 5. Problem map of Latvian regions having analyzed the integrated

indicator of regional competitiveness in 2002-2009

Having summarized the results obtained about the development trends

of the group of „Basic factors” of competitiveness of Latvian regions it can be

concluded that in both periods Latvian regions were developing relatively

steadily and the stable improvement of the indicator’s value compared to its

previous values testifies to the fact that it is necessary to maintain the existing

trends, it is especially noted for Riga district. In the second period from 2006 to

2009 the situation deteriorated in Zemgale region.

Having summarized the results obtained about the development trends

of the group of „Innovation factors” of competitiveness of Latvian regions it

can be concluded that in the first period from 2002 to 2005 Latvian regions

were developing irregularly, especially Kurzeme and Riga regions, which as a

result entered the fourth problem group. The worst situation was observed in

Latgale region, which entered the first problem group.

In the second period from 2006 to 2009 the situation improved in all

Latvian regions. Vidzeme region joined Kurzeme and Riga in the fourth

problem group with the rest of the groups having found their place in the third

group.

4.4. Analysis of the improvement potential of competitiveness of Latvian

regions

The substantiation of the main direction of the improvement of

competitiveness of Latvian regions (development of economic clustering,

development of innovations and production technologies, development of

territorial marketing) has been provided in the first chapter of the thesis.

110

In order to determine the areas of improvement of economic

competitiveness of Latvian regions and assess its indicators the author of the

thesis has used the expert survey.

In the first stage the research problem has been worked out in the form

of hierarchy or net, therefore, firstly a hierarchical pyramid has been made

where: the 1st level - the general aim (increase of the economic competitiveness

of Latvian regions), 2nd level – criteria (direction of the increase of economic

competitiveness of Latvian regions (economic clustering – A; Innovations and

production technologies – B; Territorial marketing – C); 3rd level – alternatives

– basic indicators of the areas of the increase of competitiveness of Latvian

regions (see fig.9).

1st level

The increase of economic competitiveness of Latvian regions

2nd level

Economic clustering Innovations and

production technologies

Territorial marketing

3rd level

Presence of joint

projects of

municipalities, scientific

and educational

establishments,

enterprises

Presence of interregional

projects of of

municipalities, scientific

and educational

establishments,

enterprises

Experience in formation

of transport logistics,

wood processing,

tourism and other

clusters

Presence of higher and

vocational educational

establishments

Presence of scientific

establishments

Presence of

technological parks and

business incubators

Presence of free

economic zones

Use of science-intensive

and capital-intensive

technologies

Organization of



events in the region

Participation in



events that reveal the

economic potential and

investment appeal of the

region

Making representative

materials and

advertising that reveal

the economic potential

and investment appeal

of the region


Fig 9. Level scheme of method of hierarchy analysis

111

2nd level - Formation of a matrix

The assessment of three main element of the 2nd level of the structure

(A, B,C) and elements of the 3rd level (A1, A2, A3; B1, B2, B3, B4, B5; C1, C2,

C3) has been carried out with the use of Saati method. It includes a specific

vector with the greatest value using the comparison of the pairs of researched

values.

In the direction of the increase of competitiveness for each region the

experts have determined the main indicators of its increase. In „Economic

clustering” it is the experience in the formation of clusters of transport logistics,

wood processing, tourism as well as presence of joint projects of municipalities,

scientific and educational establishments and enterprises. In the direction of

„Innovations and production technologies” the presence of scientific

establishments and technological parks, business incubators in the region are

the basic indicators. In „Territorial marketing” the main indicators are those of

making representative materials and advertising, which reveal the regional

potential and favorable conditions for investment as well as arranging

international forums, exhibitions and other events in the region.

(1.) Summary of the results obtained from the expert survey of

Latgale region

The results obtained show that among the elements of the 2nd level of

the structure the vector component B has the greatest value - 0,47, then C

follows with 0,33 and A has the lowest value – 0,09. Thus, based on these

indicators it can be assumed that in Latgale region „Innovation and production

technologies” have the biggest role in the increase of Latgale regional

competitiveness with „Territorial marketing” and „Economic clustering”

following (see fig. 10).

In separate study of each indicator of the system we can observe that

among the basic indicators (3rd level of hierarchy system) of the criteria of

„Economic clustering” the components A1 and A3 of the priority vector have the

greatest value. This testifies to the fact that the presence of joint projects of

municipalities, scientific and educational establishments and enterprises and the

experience in the formation of clusters of transport logistics, wood processing,

tourism and other clusters have the equal value in the increase of

competitiveness of Latgale region. A2 has the lowest value - 0,14, which is the

presence of interregional joint projects of municipalities, scientific and

educational establishments and enterprises.

Further the direction of „Innovations and production technologies” (B) is

being considered. Among its basic indicators the component B1 of the priority

vector has the greatest value – 0,31, which is presence of higher and vocational

educational establishments. It is followed by B2 – 0,22, which is presence of

scientific establishments. B3 and B5 have a value of 0,06, while B4, presence of

free economic zones, has the lowest value – 0,03.

112

0,47

0,09

0,33

00,10,20,30,40,50,60,70,80,91

A B C

Directions

Coordinates

of the

priority

vector

Source: author’s compiled figure

Fig. 10. Assessment of significance weights of areas of the increase of

Latgale regional competitiveness (median of weight values of the

assessment of 7 experts)

In the direction of „Territorial marketing” (C) the results obtained show

that among its main indicators the components C1 ,C2 , C3, of the priority vector

have the same value – 0,33. Thus, according to the expert assessment,

arrangement of international forums, exhibitions and other events in the region;

participation in international forums, exhibitions and other events that

characterize the regional potential and create favorable environment for

investment; as well making representative materials and advertising that reveal

regional potential and favorable environment for investment, are equally

significant.


Kurzeme region

The results obtained through the survey show that among the 2nd-level

elements of the structure the components B and C of the priority vector have the

greatest value - 0,47; with A having the lowest value - 0,05. Based on these

indicators it can be assumed that in Kurzeme region „Innovation and production

technologies” and „Territorial marketing” have the biggest role in the increase

of Kurzeme regional competitiveness with „Economic clustering” being not

important (see fig. 11).

113

0.05

0.47 0.47

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

A B C

Coordinates of the

priority vector

Directions



Kurzeme regional competitiveness (median of weight values of the


Among the basic indicators (3rd level of hierarchy system) of the criteria

of „Economic clustering” the component A3 of the priority vector has the

greatest value - 0,47. This testifies to the fact that the experience in the

formation of tourism and other clusters has the biggest importance in the

increase of competitiveness of Kurzeme region. A1 has a little lower value -

0,33, while A2, which is the presence of interregional joint projects of

municipalities, scientific and educational establishments and enterprises.

Similar situation has been observed in Latgale region.

In the study of the direction „Innovations and production technologies” it

can be found that among its basic indicators the component B3, which is

presence of technological parks and business incubators, existence of higher

and vocational educational establishments, has the greatest value – 0,23. It is

followed by B4 – 0,15. B1 and B2 have a lower value – 0,08, while B5, which is

the use of science-intensive and capital-intensive technologies, has the lowest

value - 0,05 (see fig. 4.12).


that among its main indicators the components of the priority vector differ. The

components C2 and C3 have equal value - 0,47, while C1, which is arrangement

of international forums, exhibitions and other events in the region, has the

lowest value – 0,06.

114


Vidzeme region The results obtained through the survey show that among the 2nd-level

elements of the structure the component B of the priority vector has the greatest

value - 0,75; with C following - 0,18 and A having the lowest value - 0,06, the

situation similar to Kurzeme. Based on these indicators it can be assumed that

in Vidzeme region „Innovation and production technologies” and has the

biggest role in the increase of Vidzeme regional competitiveness with

„Territorial marketing” following and „Economic clustering” having least

importance (see fig. 12).

In the study of the direction „Economic clustering” (A), it can be

concluded that the components A1, A2, A3 of the priority vector have the same

value - 0,33. This testifies to the fact that the presence of joint projects of

municipalities, scientific and educational establishments and enterprises; the

presence of interregional joint projects of municipalities, scientific and

educational establishments and enterprises; the experience in the formation of

clusters of transport logistics, wood processing, tourism and other clusters are

equally important in the increase of competitiveness of Vidzeme region.

In the direction of „Innovations and production technologies” (B) it can

be concluded that among its basic indicators the components B2 and B3 of the

priority vector, which is the presence of scientific establishments and

technological parks and business incubators, have the greatest value – 0,30.

They are followed by B1 – 0,22. B4 and B5, which are the use of economic

zones and science-intensive and capital-intensive technologies, have the lowest

value - 0,09.

The third direction is „Territorial marketing” (C). Among its main

indicators the component C3 of the priority vector has the greatest value, while

C2 has the lowest value - 0,18, which is participation in international forums,

exhibitions and other events that reveal the regional potential and favorable

environment for investment.

115

0.06

0.75

0.18

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

A B C

Coordinates of the priority

vector

Directions



Vidzeme regional competitiveness (median of weight values of the



Zemgale region

The next researched region is Zemgale. The results obtained through the

expert survey show that among the 2nd-level elements of the structure the

component C of the priority vector has the greatest value - 0,56; with B

following - 0,29 and A having the lowest value - 0,07. The situation is similar to

Kurzeme and Vidzeme, only the priority of elements B and C is opposite. Based

on these indicators it can be assumed that in Zemgale region the direction of

„Territorial marketing” has the greatest importance in competitiveness increase,

„Innovation and production technologies” has a little smaller significance, while

„Economic clustering” has the least importance (see fig. 13).

116

0.07

0.29

0.56

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.50.6

0.7

0.8

0.9

1

A B C

Coordinates of the

priority vector

Directions



Zemgale regional competitiveness (median of weight values of the


A similar expert survey can be observed with Vidzeme and Zemgale

regions in the basic indicators of the direction „Economic clustering”; all three

components of the priority vector are equally significant.

Having studied the direction „Innovations and production technologies”

(B) it can be concluded that among the basic indicators the component B2 of the

priority vector, which is the presence of technological parks and business

incubators, has the greatest value - 0,64, similarly to Vidzeme region. It is

followed by B1, B3, B4, B5, which have lower value and their components of the

vector of priority is equal - 0,09.


that among its main indicators the component C3 has the greatest value - 0,78,

similarly to Vidzeme region. C1 and C2 have the lowest value - 0,11, which is

arrangement of international forums, exhibitions and other events in the region

and participation international forums, exhibitions and other events that reveal

the economic potential of the region and favorable environment for investment.

(5.) Summary of the results obtained from the expert survey of Riga region

The results obtained from the expert survey of Riga region show that

among the 2nd-level elements of the structure the components B and C of the

priority vector have the greatest value - 0,47; while A has the lowest value -

117

0,05. The same results can be found in the analysis of data on Kurzeme region

(see fig. 14).

0.05

0.47 0.47

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

A B C

Coordinates of the

priority vector

Directions


Fig. 14. Assessment of significance weights of areas of the increase of Riga

regional competitiveness (median of weight values of the assessment of 7

experts)

In the study of the direction „Economic clustering” (A), it can be

concluded that among 3rd-level basic indicators the component A3 of the

priority vector has the biggest value - 0,78, while A1 has a lower value – 0,17

and A2 has the lowest value of 0,06. This testifies to the fact that the experience

in the formation of clusters of transport logistics, wood processing, tourism and

other clusters is the most significant in the increase of competitiveness of Riga

region.

In the direction of „Innovations and production technologies” (B) it can

be concluded that among its basic indicators the components B2 – 0,47 and B3 –

0,39 of the priority vector have the greatest value. That testifies to the fact that

for the increase of the competitiveness of Riga region in the direction of

„Innovations and production technologies” the use of economic zones and

presence of science-intensive and capital-intensive technologies are of the

biggest importance.

In the direction of „Territorial marketing” (C) the components C1 and

C3, which stand for arrangement of international forums, exhibitions and other

events and making representational materials and advertising that reveal the

118

economic potential of the region, have the greatest value - 0,47. The ratio of the

component of the priority vector showing participation in international forums,

exhibitions and other events revealing the economic potential and favorable

environment for investment has the lowest value (C2 – 0,05).

Having studied and summarized the expert surveys on five Latvian

regions it can be concluded that the direction of „Economic clustering” has the

least significance in the increase of competitiveness of Latvian regions, while

the direction of „Innovations and production technologies” has the biggest

importance. It is to be noted that the expert assessments of Riga and Kurzeme

regions were similar. The experts provide almost identical assessment of the

areas in relation to Latgale and Vidzeme regions. Such expert assessment was

influenced by the economic recession of 2008.

CONCLUSIONS

1. The tasks set in the Doctoral thesis have been solved, the aim is

achieved and the hypothesis has been proved.

2. Having studied various approaches to the research of competition and

competitiveness, competition is defined in the work as the element of

the market mechanism that enables the assessment of the demand and

supply.

3. Having researched the basic approaches to the concept of

„competitiveness” and having analyzed the definitions of the concept,

the following definition has been applied in the Doctoral thesis:

competitiveness is the ability of an economic unit to achieve the aim in

the certain competitive space, using some particular competitive

factors that are substantiated by the system of the selected statistical

indicators.

4. Having considered the specificity of the concept „competitiveness” at

various hierarchical levels (product, enterprise, state), the author of the

Doctoral thesis has paid attention to one level – the regional level, and

has proceeded with the study of competitiveness at this level.

Having researched the economic aspect of the concept „region” it has

been defined as an administratively restricted part of a

territory that is characterized by its specificity, governmental

structure and sustainable economic relations, which

altogether determine its productive potential and the level of the

development of social processes. The author of the Doctoral

thesis has substantiated the selection of the researched Latvian

regions. The analysis of the economic situation in the

Latvian regions and their comparison has been implemented with

the study of six statistical regions, while the elaboration of

119

recommendations for the increase of regional competitiveness in

the areas and the implementation of expert survey – with the

study of five planning regions.

5. Macro-economic, micro-economic and marketing approaches helping

to substantiate the selection of three basic areas of the increase of

regional competitiveness (development of economic clustering,

development of innovations and production technologies, development

of territorial marketing) have been set to be the main approaches to the

analysis of regional competitiveness.

6. The author of the Doctoral thesis has substantiated the usefulness of

the statistical approach in the economic analysis of regional

competitiveness. For the objective description of the economic reality

the system of statistical indicators has been formed as a whole set of

indicators that reflect various aspects of the situation and development

of socio-economic phenomena and processes.

7. In the Doctoral thesis the statistical methods of the comparative

analysis of the complex economic units (including regional

competitiveness) have been dwelled upon – rankings of national and

regional competitiveness, as well as the experience of the assessment

of Latvia’s development, though they do not provide a possibility to

assess the differences of regional competitiveness and to determine

basic areas of the increase of competitiveness, which are essential for

the achievement of the aim set in the Doctoral thesis. Thus, the author

of the thesis has concluded that it is necessary to elaborate the

methodology of calculation of the integrated indicator of

competitiveness for Latvian regions.

8. Having studied and summarized the publications of various authors,

the following factors, that could become a driving force of the increase

of regional competitiveness, have been selected:

territorial potential;

infrastructure;

management and institutional potential;

structure of industries and types of enterprises;

favorable conditions for investment;

internalization and the content of direct foreign investment;

human capital;

existing enterprises and networks;

regional typology and the level of integration of enterprises;

clusters;

innovations and systems of regional innovations.

120

9. Basing on the analysis of various models of competitiveness as well as

on the experience of the assessment of development of Latvia, the

author of the thesis has offered the algorithm of the economic

statistical analysis that is formed of:

− elaboration of the structural model of regional competitiveness;

− formation of the system of generalized statistical indicators of various

levels included in the structural model of regional competitiveness;

− selection and preparation of statistical indicators;

− selection of the weight coefficients of statistical indicators and type of

aggregation in the integrated indicator of regional competitiveness;

− calculation of the integrated indicator of regional competitiveness;

− use of statistical methods of analysis for the comparative analysis of

regional competitiveness and research of dynamics.

10. The author of the Doctoral thesis has offered a model of regional

competitiveness that includes eight factors of regional

competitiveness: territorial potential, infrastructure, efficiency of social

institutions, efficiency of regional economics, market efficiency,

higher education and science, development of entrepreneurship and

technologies, development of innovations. The author has worked out

the system of 27 statistical indicators for the assessment of regional

competitiveness in accordance with the offered model. The indicators

are aggregated in the generalized statistical indicators of the second

level, which correspond to the competitiveness factors. Aggregation

has been implemented with the use of additive model with equal

weight coefficients.

Having summarized the results, it can be concluded that there exist

considerable regional differences in Latvia. There is an obvious gap

between the central part of the country (Riga and Riga district) and the

rest of Latvia. Besides, two factors of the greatest values in Riga and

Riga district are the factors of innovative economics. Moreover, the

biggest values of efficient economic functioning and maximal use of

its resources are also found in Riga and Riga district. In Latgale and

Kurzeme none of the factors had the greatest value.

11. For the calculation of the integrated indicator of regional competitiveness the

aforementioned competitiveness factors have been aggregated in three groups

of factors of competitiveness: „Basic factors”, „Efficiency factors” and

„Innovation factors”. The additive model has been used for aggregation.

Weight coefficients have been determined in accordance with WEF

researchers’ empirically found dependence of the contribution of each group

of competitiveness factors into regional competitiveness on the stage of the

development of a region.

121

12. Riga region has the greatest values of the integrated indicator of

competitiveness, but Riga district lags just a little behind. the values of

integrated indicator of competitiveness in other Latvian regions fall behind and

are comparatively similar, which testifies to the fact that in Latvia there exist

regional differences in terms of „centre-periphery”.

13. The author of the thesis has carried out the economic statistical analysis of

regional competitiveness dividing Latvian regions into four problem groups

according to their integrated indicator of competitiveness and calculated values

of the groups of factors of competitiveness, based on the analysis of the

dynamics of the indicators and on the analysis of the situation in the region in

comparison to other regions.

The author of the thesis has researched the development trends of the

integrated indicator of competitiveness in two periods – the period of 2002-

2005 and the period of 2006-2009.

In the first period Latvian regions developed comparatively similarly,

with Riga district being distinct from others. In the second period the

situation deteriorated in Riga district, while Vidzeme and Zemgale

regions have entered the first problem group. The reason for such

deterioration in the second period are found having summarized the

obtained results of development trends of groups of factors of

competitiveness of Latvian regions „Efficiency factors” when in the

second period the situation in all Latvian regions deteriorated. Riga

district, Riga, Vidzeme and Zemgale entered the first problem group,

which includes the most problematic regions.

14. The author of the Doctoral thesis has assessed the areas of the increase

of competitiveness of Latvian regions and their indicators with the use

of expert surveys. It has been found that „Economic clustering” has the

least significance in the increase of competitiveness of Latvian regions,

while „Innovations and production technologies” are of the greatest

importance. The author has concluded that in the assessment of Riga

and Kurzeme regions the experts have similar position, the experts

have almost equally have assessed the areas in Latgale and Vidzeme

regions.

122

PROBLEMS

Problem 1 There is no mechanism for the assessment of regional competitiveness

in Latvia.

Possible solutions:

− The Ministry of Environmental Protection and Regional Development

(MEPRD) and The State Regional Development Agency (SRDA)

should enable elaboration of the institutional model of the control of

Latvian competitiveness;

− Latvian Academy of Sciences (LAS) should form The

Competitiveness institute on the basis of some existing academic

establishment;

− MEPRD , SRDA and LAS should find a possibility to carry out

researches of regional competitiveness in the higher educational

establishments, providing an appropriate financial support;

− to use the author’s elaborated integrated indicator of regional

competitiveness, which is modifiable and easily calculated, in the

assessment and analysis of competitiveness of Latvian regions, in

order to determine problem zones and influence them using socio-

economic political mechanisms.

Problem 2

Imperfect regional statistical indicators make it hard to carry out

statistical analysis of competitiveness of Latvian regions

Possible solutions:

− Central Statistical Bureau of the Republic of Latvia (CSB) should

provide fast and wide collection of statistical data of Latvian regions,

which is necessary for calculation of the competitiveness indicator

− CSB should provide a possibility to have a free access to the data base

of the latest statistical indicators;

− CSB should cooperate more tightly with scientific institutions and

researchers who deal with the control and assessment of regional

competitiveness in order to advance the development of regional

statistics for the purposes of the development and increase of

competitiveness of Latvian regions.

Problem 3

The competitiveness level considerably differs in Riga and Riga

district in comparison to other Latvian regions.

123

Possible solutions:

− Latvian national governmental institutions should raise EU funds for

the less-developed regions at NUTS 3 level, supporting the elaboration

and implementation of development projects;

− to find a way to shift to a two-region model in the nearest EU planning

period, which will enable reconsideration of the distribution of EU

funds;

− MK should provide especially favorable conditions for investments in

less-developed regions;

− Latvian municipalities and administrations of planning regions should

more actively use the tools of territorial marketing in order to facilitate

regional development.

Edgars Račko. Latvijas reģionu konkurētspējas novērtēšana un paaugstināšanas

potenciāls Eiropas Savienībā. Promocijas darba kopsavilkums = Evaluation of the

competitiveness of Latvian regions and potential of its increase in the European Union.

Summary of the Thesis for Obtaining the Doctoral Degree. Daugavpils: Daugavpils

Universitātes Akadēmiskais apgāds “Saule”, 2013. 123 lpp.

• • • • •

IZDEVĒJDARBĪBAS REĢISTR. APLIECĪBA NR. 2-0197.

IESPIESTS DU AKADĒMISKAJĀ APGĀDĀ „SAULE” –

SAULES IELA 1/3, DAUGAVPILS, LV–5400, LATVIJA

Documents

Edgara Račko promocijas darba kopsavilkums