
V súčasnosti zohráva významnú úlohu regionálny rozvoj konkurencieschopnosť regiónov. Konkurencieschopnosť je kľúčom k schopnosti regiónov zabezpečiť vysokú úroveň príjmov pre svojich obyvateľov. S cieľom zvýšiť konkurencieschopnosť regiónov je potrebné podporiť faktory, ktoré zvyšujú konkurencieschopnosť. Hlavným cieľom práce je prispieť k informovanosti o disparitách regionálnej konkurencieschopnosti v regiónoch krajín V4. Okrem toho boli formulované dva sekundárne ciele. Prvým cieľom je určiť najkonkurencieschopnejšie regióny v Vyšehradskej skupine. Druhým cieľom je zistiť, či existuje korelácia medzi dvomi zvolenými prístupmi. V dokumente sa používajú modely analýz obloženia údajov (DEA) na vyhodnotenie konkurencieschopnosti regiónov. Modely DEA hodnotia efektívnosť, s ktorou môžu štáty a regióny transformovať vstupy na výstupy. Modely DEA preto posudzujú, aké veľké výstupy môžu štáty alebo regióny dosiahnuť pri vynaložení jednotného množstva vstupov (zdrojov). Na určenie regresných vzťahov sa používa metóda Tobit regression. Regionálne rozdiely sa analyzujú na úrovni NUTS 2. Zdá sa, že Bratislavský kraj je najviac konkurencieschopný región vo vyšehradských krajinách, ako to vyplýva z analýzy modelov DEA. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.30.2.21746
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 6 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Top 10% | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Top 10% |
