AD ALTA 

 

JOURNAL OF INTERDISCIPLINARY RESEARCH

 

 

 

Graph 4: Variability of the sector employment localization in the 
SR regions 

 

Source: Own processing, own calculations 
 
At it follows from Graph 4, the biggest differences in the 
employment localization in the SR regions are in financial and 
insurance activities sector (in 1997-2009 and 2011). In other 
years, the biggest differences are in real estate activities sector. 
Both sectors are concentrated in the Bratislava Region. The 
employment in wholesale and retail trade and public 
administration sectors is distributed equally and as well as since 
2007 in arts, entertainment and recreation sector. 
 
At the end, we evaluate the localization coefficients of the 
particular regions in the SR in 2004 to find out which sector has 
over-average representation in the region. This would create 
prerequisites for cluster cooperation. The results are depicted in 
Graph 5. 
 
Graph 5: The localization coefficient in sectors in the SR regions 
in 2014 

 

Source: Own processing, own calculations 
 
As it follows from Graph 5, the biggest differences in the sector 
employment localization are in the Bratislava Region, on the 
contrary, the lowest differences are in the Košice Region. In the 

Trenčín Region there are suitable conditions to form cluster in 
the industry area as industry is over-average represented in this 
region. In the Nitra and Banská Bystrica Region, agriculture, 
forestry and fishing dominate. In the Prešov and Žilina Region, 
construction is over-average localized. 
 
4 Conclusion 
 
Clusters represent network groups of corporations concentrated 
in one area, which operate in the particular industry sector. 
Clusters, which operate correctly by means of competitive 
benefits, are asset not only to the particular corporations, which 
are part of the cluster, but also to the region growth. In the 
article, we examined distribution of the sector employment in the 
regions of the SR with regard to identification of the cluster 
forming possibilities. 
 
It followed from the research that the biggest differences in the 
sector employment localization are in the Bratislava Region 
(BA), on the contrary, the lowest differences are in the Košice 

Region (KE). In the Trenčín Region, there are suitable 
conditions for cluster forming in industry sector as industry is 
over-average represented in this region. In the Nitra Region 
(NR) and in the Banská Bystrica Region, agriculture, forestry 
and fishing dominate. In the Prešov Region (PO) and in the 
Žilina Region (ZA), construction is over-average localized. 
 
However, as Szekely (2008) stated, over-average sector 
employment provides hypothetically assumption about the 
existence and the possibilities of further cluster development in 
the region. Whether there is a cluster in a given region or not it 
can be revealed only by a detail analysis of the corporation’s 
structure and their mutual business and non-business relations, 
because the existence of high regional employment itself in one 
sector does not mean cluster existence in that region. 
 
Therefore, based upon our research as well as further researches 
from which we gained information sources, we can state that the 
cluster approach in the SR is very ambiguous and their correct 
identification belongs to the basic questions of the cluster 
research issue. Therefore, it is necessary to establish central 
database in the SR, which will monitor forming, activity and 
effectiveness of clusters, so that the relevant information about 
clusters activity would be more available for researches. This 
creates assumption for more accurate identification of the 
preconditions for forming of the new clusters that will contribute 
to particular regions development.  
 
Literature: 
 
1. Andersen, T., Bjerre, M., Hansson, E. W.: The Cluster 
Benchmarking
 Project. Oslo, Norway: Nordic Innovation 
Centre, 2006. 56 p. 
2. Bergman, E. M., Feser, E. J.:  Industrial and Regional 
Clusters: Concepts and Comparative Applications. In: The Web 
Book of Regional Science 
[online] eds., Scott Loveridge. 
Morgantown, WV: Regional Research Institute, West Virginia 
University. 
3. Doeringer, P. B., Terkla, D. G.: Business strategy and cross-
industry clusters. In: Economic Development Quarterly, Vol. 9, 
Iss. 3, 1995, pp. 225-37. 
4. Evseenko, S. V.: Klaster i korporacija: sravnitel'nyj analiz 
organizacii (Cluster and corporation: comparative analysis of the 
organization), 

Vestnik Omskogo universiteta. Serija 

«Jekonomika» (Omsk University Review. Economy.) 4, 2010, 
pp.108-111,  
5. Haviernikova, K.: Qualitative and quantitative aspects of the 
clusters in the Slovak Republic. In: Economics and 
Management
, Vol.18, No.4. 2013, pp.778-792, ISSN 2029-9338 
6. Havierniková, K., Strunz, H.: The comparison of selected 
methods used for identification of cluster potential in the regions 
of the Slovak Republic. In: SGEM conference on political 
sciences law, finance economics & tourism:
 Conference 
proceedings, Volume IV. Economic & tourism. Sofia: STEF92 
Technology, 2014. ISBN 978-619-7105-28-5. pp.693-699. 
7. Ivanová, E., Kordoš, M.: Competitiveness and innovation 
performance of regions in Slovak Republic, In: MARKETING 
AND MANAGEMENT OF INNOVATIONS
. ISSN 2218-4511. 
No.1(2017), pp.145-158. 
8. Jemala, M.: 

Strategické podnikateľské aliancie: Kvalitatívna 

analýza špecifických faktorov podnikania v klastroch. In: Acta 
Oeconomica Pragensia
, vol. 4, pp. 19-33. 
9. Kiran

kabeş, M., C. and Arik, M.: Industrial Clustering 

Approach in Regional Development:  The Case of Turkey. In: 
Journal of Applied Business and Economics, vol. 16 (3) 2014, 
Iss. 3, pp. 135-151. 
10. Kordoš, M., K

rajňáková, E., Karbach, R.: Cluster policies 

implementation in Slovakia. In: Actual Problems of Economics.  
ISSN 1993-6788. Vol.181, No.7(2016), pp.90-96. 
11. Kovaleva T.Yu., Baleevskih V. G.: Identification of the 
Educational Clusters in the Regional Economy: Theory, 
Methodology and Research Results (in Example of Perm Krai). 
In: International Journal of Econometrics and Financial 
Management,
 2014, Vol. 2, No. 4, pp. 153-162. 

- 106 -