A függetlenváltozók figyelembevétele
Az innovációs potenciált, mint függő változót Balland és Boschma (2021) a következő függetlenváltozók figyelembevételével határozták meg: (1) tudástermelés sűrűsége (density of knowledge production); (2) ilyen gócpontokhoz való közelség; (3) technológiai kapcsolódás erőssége; (4) a régió technológiai előnye; (5) ezen előny (kategória) kapcsolódása a fenti keretrendszer alapján. A szerzők az így kreált indikátorukat kapcsolódási sűrűségnek (relatedness density, R_D-nek) nevezték el. Az így kapott szám alapján a következő grafikus ábrázolást adták Európáról, ahol a sötétebb szín jelenti a kedvezőbb értéket.
A térkép alapján egyértelműen azonosíthatók a fent is említett gócpontok. A 0-100-as skála alapján a következő rangsort állítható fel:
1. Felső-Bajorország (72);
2. Ile-de-France (61);
3. Berlin (50);
4. Kelet-Közép Svédország (49);
5. Külső London (49);
6. Nyugat-Finnország (48);
7. Stuttgart (47);
8. Bécs (45);
9. Szilézia (45);
10. Svábföld (45).
A top 10 lista
A top 10-es lista alapján egyértelmű Németország technológiai fölénye, mivel a tízből négy régió, illetve a dobogósokból is kettő német. A szerzők azt találták továbbá, hogy ha az R_D érték magas, akkor az nagyobb valószínűséggel segíti elő a további specializációt, mint a diverzifikációt más kategóriák irányába. Viszont az is egyértelmű, hogy minden 10% után nagyjából 57% annak a valószínűsége, hogy egy új kategória is sikeresen beágyazódik a régióba. Viszont ez utóbbi elmélet természetesen csak idővel tesztelhető és nyerhet visszaigazolást.
A GDP és a K&F kapcsolata
A szerzőpáros további négy független változóval való korrelációt is vizsgált (GDP, népsűrűség, iskolázottság, kutatás-fejlesztés kiadások). A magas népsűrűség erősen korrelál új kategóriák megjelenésével és a meglévők fejlődésével (több szabadalom) is, míg ilyen tekintetben a nominális GDP-nek és a K&F költéseknek volt a leggyengébb a magyarázóereje.
Ha az egyes kategóriákat külön-külön ábrázolnánk és számítanánk, akkor meglehetősen eltérő térkép rajzolódna ki. Némely kategóriában Németország fölénye ekkor is egyértelmű (önvezető járművek, szerszámgépek és additív termelés), viszont például a kibervédelem terén, (aminek a szabadalmainak a száma a legnagyobb mértékben nőtt 2012 és 2016 között), már brit, illetve francia fölényről számoltak be a kutatók.
Automatizáció és kibervédelem
A szerzők konklúziója szerint (1) egyértelműen korrelál a bejegyzett szabadalmak száma az innovációs potenciállal, népsűrűséggel és a további specializációval, míg a diverzifikációval kevésbé. (2) régiónként szignifikáns eltérések mutatkoznak, mind az átfogó adatok tekintetében, mind az egyes ipar 4.0 technológia-kategóriánként. (3) ezeken kívül, a szocioekonómiai makroadatok közül a népsűrűség nagyobb hatással van az innovációs potenciálra, mint az iskolázottság foka, ami meglepőnek tűnhet. (4) Európai összehasonlításban Németország (pl. automatizáció), Nagy-Britannia és Franciaország (pl. kibervédelem) dominanciája egyértelmű, ami összhangban van a szerzők népsűrűségre vonatkozó megállapításával, különösen a fővárosok környékére vonatkozóan. (5) a technológiák beágyazottságához más faktorok hatását is érdemes vizsgálni, mint például a nemzeti stratégiákat.