Teollisuusrakenteeseen pohjautuvat älykkään erikoistumisen indikaattorit suomen seutukunnissa – liikennevaloanalogia strategisen aluekehitystyö tueksi - Haukioja Teemu; Kaivo-oja Jari; Vähäsantanen Saku; Karppinen Ari (Kaakkois-Suomen ammattikorkeakoulu, 2025)
Tässä tutkimuksessa esitetään kolme keskeistä älykkään erikoistumisen indikaattoria ja niihin perustuva summa- tai luokitusluku, joka antaa yhden tunnusluvun alueen (seutukunnan) älykkään erikoistumisen tilannekuvalle suhteessa Suomen muihin alueisiin. Laskennassa käytetty aineisto perustuu Tilastokeskuksen vuoden 2015 tilastoihin. Demonstroimme visuaalisesti, miten talousteoriaan pohjautuvia tunnuslukuja voi hyödyntää käytännön aluekehittämistyössä. Tällöin kvantitatiivisen älykkään erikoistumisen mittaustyökalujen tulee olla riittävän yksinkertaisia ja selkeitä, jolloin niiden käytettävyys ei edellytä taloustieteelliselle tutkimukselle ominaisia syvällisen matemaattisen ja tilastollisen osaamisen taitoja. Tavoitteenamme on, että näitä mittareita kykenee hyödyntämään kuka tahansa akateemisen koulutuksen saanut aluekehittäjä. Ensimmäinen älykkään erikoistumisen indikaattori (HHI) mittaa alueellista resilienssiä tunnistamalla, miten monipuolinen alueen teollinen toimialarakenne on. Se kertoo ennakoivasti alueen iskunkestävyydestä kotimaisien tai maailmantalouden shokkien tai kriisien iskiessä aluetalouteen. Toinen indikaattori (CDI) mittaa niin sanottua luovaa tuhoa, joka viittaa markkinoiden toimivuuteen ja alueen yritysdynamiikkaan. Sillä on myös jälkikäteistulkinta alueen shokin tai riskin jälkeisiin palautumisominaisuuksiin. Hyvä dynamiikka lupaa nopeaa palautumista, koska hyvä mittarin arvo kertoo alueen innovaatiopotentiaalista. Kolmas mittari (RRSI) perustuu alueiden teollisen tuotannon paljastettuun suhteelliseen etuun ja sen suhdetta maan keskimääräiseen suhteellisten etujen keskiarvoon. Mittarin ”suotuisat” arvot viittaavat siihen, että alue voi hyötyä kansantaloudessa harjoitettavasta yleisestä talous- ja teollisuuspolitiikasta. Käyttämämme liikennevalo- ja riskiluokitusanalogiat lisäävät mittareiden informaatiosisältöä visuaalisin keinoin. Tällöin oman alueen suhde toisten alueiden älykkään erikoistumisen tilannekuvaan tai profiiliin tulee selkeästi esille. Olemme käyttäneen tarkastelussa yhden vuoden hallussamme oleva tilastoaineistoa. Mahdollisia laajennuksia on useita. Esimerkiksi aikaulottuvuus antaa uusia mahdollisuuksia älykkään erikoistumisen indikaattoreiden hyödyntämiseen. Euroopan unionin alueluokitukseen perustuva mittaustaso antaa mahdollisuuden tehdä myös ylikansallisia älykkään erikoistumisen vertailuja Suomen ja EU:n eri alueiden välillä.
Maaseudun yritykset tietotaloudessa – mahdollisuuksia ja kehittämiskohteita