Percorrer por autor "Alves, Ana Margarida Pereira"
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- Distribuição Geográfica do Conhecimento Europeu com base nos Indicadores do Regional Innovation ScoreboardPublication . Alves, Ana Margarida Pereira; Correia, Aldina Isabel de Azevedo; Mendes, Telma Idalina LeiteA Estratégia de Especialização Inteligente (S3) destaca-se como um modelo central de desenvolvimento regional na União Europeia (UE), devido à sua abordagem orientada para a inovação e transformação económica. Este modelo promove a integração entre ensino, indústria e governo, reforçando as bases de conhecimento e os Sistemas Regionais de Inovação (SRI) como pilares para fomentar a competitividade, a sustentabilidade e a redução das desigualdades regionais. No contexto europeu, a S3 assume particular relevância para regiões menos desenvolvidas, onde os desafios estruturais dificultam a integração em redes globais de inovação. O principal objetivo deste estudo consiste em analisar a distribuição geográfica do conhecimento nas regiões europeias nos anos de 2016, 2017, 2019, 2021 e 2023, procurando compreender de que forma os indicadores do Regional Innovation Scoreboard (RIS) refletem o desempenho inovador dessas regiões e como este evolui ao longo do tempo. Para tal, recorreu-se a uma metodologia quantitativa operacionalizada através de duas técnicas estatísticas – Análise Fatorial e Análise de Clusters – que permitiram identificar as dimensões subjacentes ao desempenho regional em inovação e agrupar as regiões com base em perfis semelhantes, possibilitando uma interpretação transversal e comparativa das dinâmicas territoriais de inovação na Europa. Os resultados demonstram que a estrutura de correlação entre os indicadores do RIS associados ao conhecimento revela-se concetualmente estável ao longo do tempo, refletindo três dimensões consistentes: inovação e output do conhecimento, conhecimento científico, e educação e competências técnicas. A análise de clusters evidencia uma reconfiguração dinâmica das regiões, indicando variações significativas no desempenho relativo ao longo dos períodos pré-pandemia (2016-2017), pandemia (2019-2021) e pós-pandemia (2023). Os resultados confirmam a heterogeneidade dos sistemas regionais de conhecimento e de inovação e reforçam a importância de abordagens temporais segmentadas para compreender os impactos diferenciados da pandemia. As conclusões sustentam a relevância de políticas de inovação territorialmente ajustadas, alinhadas com os princípios da especialização inteligente e com os pressupostos do modelo da Quadruple Helix.