rapport fra forprosjekt om innovasjonsstatistikk på regionalt nivå

26
men bare til en viss grad. Det er ikke noe mål at mest mulig virksomhet skal kanaliseres
til næringer som typisk scorer høyt på innovasjonsindikatorer. Også de høyt avanserte
økonomiene trenger et bredt spekter av næringer, og for å vurdere innovasjonskapasiteten
i en region må scorene som regionen oppnår på forskjellige innovasjonsmål ses i forhold
til næringsstrukturen: Om en region scorer høyt, er den da spesielt innovativ i de
næringene den engasjerer seg i, eller er denne scoren ikke noe høyere enn det man i
gjennomsnitt kunne forventet gitt næringsstrukturen?
Den enkleste måten å ta hensyn til forskjeller i næringsstruktur mellom regioner på er å
sammenligne regionenes verdier på innovasjonsindikatorer innen de enkelte næringer
eller grupper av næringer. Skal man gjøre det, forsterkes selvsagt problemene knyttet til
få enheter på lavt geografisk nivå nevneverdig, både med hensyn til statistisk signifikans
og konfidensialitet.
Dette er illustrert i Tabell V10 i Vedlegg 2, nedenfor, hvor vi ser på antallet foretak med
henholdsvis minst 10 og minst 5 sysselsatte registrert i hver av de økonomiske regionene
innen industri. Igjen har vi rangert i stigende rekkefølge etter antall foretak med minst 10
sysselsatte. Tabellen viser at selv med en så grov næringsinndeling som en hvor
industrien som helhet utgjør en av næringsgruppene, vil vi få svært mange økonomiske
regioner med svært få observasjoner. Og selv om en mer hensiktsmessig definisjon av de
økonomiske enhetene enn rett og slett registrerte foretak i hver region vil føre til flere
økonomiske enheter i de små regionene vil fremdeles mange regioner helt klart få for få
enheter innen industri.
Det går også an å ta hensyn til forskjeller i næringsstruktur på en mer generell måte, ved å
bruke forskjellige typer regresjonsanalytiske metoder. Idéen her er grovt skissert at en
regner ut hvor høy verdi en region ville hatt på en gitt indikator hvis den i hver enkelt
næring hadde hatt gjennomsnittlig verdi for næringen på indikatoren, gitt den
næringsstrukturen regionen faktisk har. Denne forventede verdien trekkes så fra den
verdien regionen faktisk har oppnådd, slik at resultatet blir så og så mye over eller så og
så mye under forventet verdi gitt næringsstrukturen. Denne metoden trenger ikke så
mange flere observasjoner enn når man ikke tar næringsstruktur med i bildet, i det det
ikke brukes flere frihetsgrader enn det antallet næringer man klassifiserer enhetene i. Men
det er en klar ulempe at det kan være mange som ikke er fortrolige med denne typen
metoder og at det således kan være vanskelig å formidle hva dette går ut på.
Problematikken rundt forskjeller i næringsstruktur medfører altså vanskelige valg. Å ikke
ta hensyn til næringsstruktur i det hele tatt utelukker vesentlig informasjon og kan være
rett og slett misvisende. Å sammenligne innen næringer krever et betraktelig større totalt
utvalg gitt samme antall regioner, eller et betraktelig mindre antall regioner gitt samme
størrelse på totalt utvalg. Å kontrollere for næringsstruktur gjennom regresjonsanalytiske
teknikker kan være vanskelig for mange å forstå.
Ett valg her kan være å ikke satse på å sammenligne innen næringer eller næringsgrupper
på laveste geografiske nivå, men å først gjøre dette på et mer aggregert geografisk nivå.