Pobierz numer - Optimum - Uniwersytet w Białymstoku

Transkrypt

Czasopismo poświęcone potrzebom nauki i praktyki
2011 Nr 2 (50)
OPTIMUM
STUDIA EKONOMICZNE
SPIS TREŚCI
STUDIA I ROZPRAWY.............................................................................................. 3
Andrzej H. Jasiński – Aktywność patentowa a nakłady na B+R:
Czy w polskiej gospodarce sprawdza się model Grilichesa ........................................... 3
Alicja Sosnowska – Strefa B+R i przedsiębiorstwa w tworzeniu
i realizacji projektów innowacji ................................................................................... 16
Stnisław M. Szukalski – Innowacyjność polskiej gospodarki na tle UE –
stan, determinanty i perspektywy zmian ............................................................................. 26
Łucja Tomaszewicz, Iwona Świeczewska – Czynniki wzrostu efektywności
polskiej gospodarki ................................................................................................................... 36
Lidia Białoń – Zastosowanie koncepcji tworzenia łańcucha wartości
innowacji w gospodarce imitacyjnej i innowacyjnej ..................................................... 56
Ewa Piotrowska, Ewa Roszkowska – Analiza zróżnicowania
województw Polski pod względem poziomu innowacyjności .......................................... 65
Monika Kondratiuk-Nierodzińska – Regionalne zróżnicowanie aktywności
innowacyjnej przedsiębiorstw przemysłowych w Polsce w latach 2002-2008 ............ 86
Ewa Gruszewska – Matryca instytucjonalna a innowacyjność .................................... 103
Marcin Kardas – Inteligentna specjalizacja – (nowa) koncepcja
polityki innowacyjnej .............................................................................................................. 121
MISCELLANEA ....................................................................................................... 136
Marek Kruk – Transfer technologii jako czynnik poprawy innowacyjności
przedsiębiorstw Polski wschodniej ........................................................................................ 136
Anna Wildowicz-Giegiel – Kapitał intelektualny a sprawność sektora B+R
w Polsce ...................................................................................................................................... 150
Agnieszka Grzybowska – Determinanty współpracy przedsiębiorstw
ze sferą B+R .............................................................................................................................. 167
Anna Cudowska-Sojko, Andrzej Dzun – Bezpośrednie inwestycje
zagraniczne a sektor B+R ....................................................................................................... 187
Jerzy Przybysz – Kapitał społeczny a poziom innowacyjności małych
i średnich przedsiębiorstw (MSP) .............................................................................................. 208
Adam Giegiel – Mechanizm absorpcji wiedzy technologicznej i innowacji
w warunkach gospodarki imitacyjnej ....................................................................................... 222
Joanicjusz Nazarko – Kształtowanie polityki proinnowacyjnej regionu
np. Foresightu technologicznego <<NT FOR Podlasie 2020>> ..................................... 241
Paweł Głodek – Akademicki SPIN OFF – wybrane uwarunkowania
i klasyfikacja ..................................................................................................................................... 252
INFORMACJE .......................................................................................................... 264
Katarzyna Poskrobko – Projekt „Badania i rozwój w gospodarce
opartej na wiedzy” ................................................................................................................... 264
STUDIA I ROZPRAWY
Andrzej H. JASIŃSKI1
AKTYWNOŚĆ PATENTOWA A NAKŁADY NA B+R:
CZY W POLSKIEJ GOSPODARCE
SPRAWDZA SIĘ MODEL GRILICHESA?2
Streszczenie
Głównym celem referatu jest analiza zależności między aktywnością patentową a nakładami na badania i rozwój w okresie transformacji polskiej gospodarki. W tym celu będą wykorzystane metody ilościowe (modele ekonometryczne). Główna hipoteza badawcza zakłada, że spadające relatywnie nakłady
na B+R w Polsce ciągną w dół zgłoszenia patentowe i patenty krajowe.
W referacie będą omówione następujące zagadnienia:
• tendencje w zakresie patentowania w Polsce w latach 1989–2008,
• teoria Z. Grilichesa,
• kształtowanie się nakładów na B+R w Polsce w badanym okresie,
• konstrukcja i interpretacja modeli ekonometrycznych,
• wnioski końcowe.
Słowa kluczowe: nakłady na B+R, aktywność patentowa, teoria Grilichesa
PATENT ACTIVITY AND THE EXPENDITURE ON R&D:
DOES THE GRILICHES' THEORY WORK IN THE POLISH ECONOMY?
Abstract
The main objective of this paper is to analyse the relationship between patent activity and the expenditure on R&D during the transformation period in the Polish economy. To perform this, quantitative methods (econometric models) will be used. The main research hypothesis assumes that relatively
decreasing expenditure on R&D in Poland constitutes a barrier to applications for patents and to domestic patents.
In the paper the following issues will be discussed:
* trends towards issuing patents in Poland during the period 1989-2008,
* Z. Griliches' theory,
* the amount of expenditure on R&D in Poland during the period in question,
* construction and interpretation of econometric models,
* final conclusions.
Keywords: the expenditure on R&D, patent activity, Griliches' theory
Prof. dr hab. Andrzej H. Jasiński – Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białymstoku
Niniejszy referat stanowi poprawioną, zaktualizowaną i uzupełnioną wersję opracowania A.H. Jasińskiego i A. Manikowskiego pt. Innowacyjność polskiej gospodarki w latach 1989–2007. Rozdział w pracy
zbiorowej pod redakcją A.H. Jasińskiego [Jasiński 2010 s. 13-35].
1
2
4
Andrzej H. Jasiński
1. Tendencje w zakresie patentowania
Dla wyrażenia poziomu innowacyjności danej gospodarki, używa się często
miernika, jakim jest liczba opatentowanych wynalazków krajowych; przy czym lepszym miernikiem wydaje się liczba krajowych zgłoszeń patentowych. Jeśli bowiem
jednostka, która jest twórcą nowego rozwiązania naukowo-technicznego, np. wynalazku, zgłasza go do opatentowania, to znaczy, że widzi potencjał komercyjny dla
przyszłej innowacji.
Podstawowe dane dotyczące zgłoszeń patentowych i przyznanych patentów
w Polsce w latach 1989–2008, czyli w okresie transformacji gospodarki polskiej, zawiera tablica 1. (kolumny: 2. i 3.).
TABLICA 1.
Zgłoszenia patentowe i patenty przyznane w latach 1989–2008
Rok
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Liczba krajowych
zgłoszeń patentowych
Liczba przyznanych
patentów krajowych
Udział całkowitych
nakładów na B+R
w PKB (w %)
5294
4105
3389
2896
2658
2676
2595
2411
2339
2407
2285
2404
2202
2313
2268
2381
2028
2157
2392
2488
2854
3242
3418
3443
2641
1825
1619
1405
1179
1174
1022
939
851
834
613
778
1054
1122
1575
1451
0,90
0,96
0,81
0,81
0,86
0,82
0,69
0,71
0,71
0,72
0,75
0,66
0,64
0,58
0,56
0,58
0,57
0,56
0,57
0,61
Źródło: [Roczniki GUS, w serii: Nauka i technika (kolejne lata)].
Wielkość oznaczająca liczbę krajowych zgłoszeń patentowych wykazuje, mimo wahań, ciągły spadek w badanym okresie (rysunek 1.). To wielce niepokojąca
tendencja. W latach 2004–2008, tj. po przystąpieniu Polski do Unii Europejskiej,
mieliśmy najpierw wzrost, potem spadek, a następnie wzrost przez trzy kolejne lata,
ale do poziomu sprzed 10 lat. Trudno jest to jednoznacznie ocenić.
Aktywność patentowa a nakłady na B+R: Czy w polskiej gospodarce ...
5
Do opisania kształtowania się tego miernika wykorzystano dwa modele trendu3:
wykładniczy (jakość 0,62) postaci:
Yt = 3645e-0,0333t
i wielomianowy stopnia 2 (jakość 0,83) postaci:
Yt = 15,684t2–417,13t+4827,1,
gdzie: t oznacza numery kolejnych lat, tzn. t = 1,2,... reprezentują lata 1989, 1990...
Z modelu wykładniczego wynika, że prognoza na 2008 rok wynosi 1872, zaś
drugi daje 2758 zgłoszeń. Widać więc, że model wielomianowy daje prognozę bardziej optymistyczną, gdyż prognozuje wzrost liczby krajowych zgłoszeń patentowych w przyszłości. W rzeczywistości było 2488 zgłoszeń patentowych w roku
2008. Błąd prognozy wynosi zatem 11%. Z kolei, model wykładniczy prognozuje
spadek ze średnioroczną stopą na poziomie:
(e-0,0333–1)*100% = -3,27%.
Natomiast prognozy uzyskane dla roku 2007 za pomocą analogicznych modeli,
zbudowanych na podstawie danych pochodzących z okresu do 2006 roku, wynosiły:
– według modelu wykładniczego – 1841,
– według modelu wielomianowego – 2671,
zaś rzeczywista wartość tego miernika, jaka wystąpiła w tym roku, to 2392 zgłoszenia. To kolejne potwierdzenie, że model wielomianowy jest tu lepszym narzędziem
prognozowania. Błąd prognozy wynosi również 11%. Tak więc, jakość sporządzonych prognoz można w tej sytuacji ocenić jako zadowalającą.
Liczba przyznanych patentów krajowych w badanym okresie także wykazuje
tendencję spadkową (rysunek 2.). Wprawdzie, po wejściu do Unii Europejskiej, mieliśmy systematyczny wzrost przez cztery kolejne lata4, jednak w roku 2008 znów nastąpił spadek – do poziomu sprzed 12 lat.
Do opisania zachowania się tego miernika wykorzystano dwa modele trendu:
wykładniczy (jakość 0,65) postaci:
Yt = 3129,7e-0,0777t
i wielomianowy stopnia 2 (jakość 0,87) postaci:
Yt = 16,157t2–460,88t+4170,8,
gdzie: t oznacza numery kolejnych lat, tzn. t = 1,2, ... reprezentują lata 1989, 1990...
3 Dla potrzeb skonstruowania tego modelu i następnych modeli ekonometrycznych wykorzystano
dane z lat 1989–2007 – po to, żeby można było sporządzić prognozy na rok 2008 i skonfrontować je
z danymi rzeczywistymi GUS.
4 Być może Urząd Patentowy RP pracuje sprawniej po przystąpieniu Polski do UE.
6
RYSUNEK 1.
Liczba krajowych zgłoszeń patentowych
oraz wykładnicza i wielomianowa funkcja trendu
Uwaga: Linią przerywaną oznaczono trend wykładniczy.
Źródło: Opracowanie własne.
Z modelu wykładniczego wynika, że prognoza na 2008 rok jest na poziomie 662,
zaś z drugiego 1416 patentów. Widać więc, po raz kolejny, że model wielomianowy
daje prognozy bardziej optymistyczne, gdyż zakłada wzrost liczby przyznanych patentów w przyszłości. W rzeczywistości było 1451 patentów udzielonych w 2008
roku. Tym razem błąd prognozy wynosi tylko 2%. Z kolei, wykładniczy prognozuje
spadek ze średnioroczną stopą na poziomie -7,48%5.
Natomiast prognozy uzyskane dla roku 2007 za pomocą analogicznych modeli,
zbudowanych na podstawie danych pochodzących z okresu do 2006 roku, wynosiły:
– według modelu wykładniczego – 591,
– według modelu wielomianowego – 1040,
zaś rzeczywista wartość tego miernika, jaka wystąpiła w tym roku, to 1575 przyznanych patentów. To oznacza, że model wielomianowy „jest bliższy prawdzie” (błąd
prognozy 15%), choć oba dają przewidywania dość dalekie od rzeczywistości. Być
może jeszcze inna postać modelu byłaby tu bardziej przydatna.
5
Według obliczeń (e-0,0777–1)*100%.
7
RYSUNEK 2.
Liczba przyznanych patentów krajowych
oraz wykładnicza i wielomianowa funkcja trendu
Uwaga: Linią przerywaną oznaczono trend wykładniczy.
W badanym okresie liczba krajowych zgłoszeń patentowych jest silnie skorelowana dodatnio z liczbą przyznanych patentów krajowych (rysunek 3.). Współczynnik korelacji liniowej Pearsona wynosi bowiem 0,72. Jest dość oczywiste, że malejąca
liczba zgłoszeń „ciągnie w dół” liczbę patentów.
W analizowanym okresie przyznane patenty krajowe stanowiły średnio 55,04%
liczby krajowych zgłoszeń patentowych6. Jednakże, biorąc pod uwagę, że od zgłoszenia patentowego w Urzędzie Patentowym RP do przyznania patentu zwykle mijają średnio trzy lata, zmienna „przyznane patenty” powinna być tutaj uwzględniana
z 3-letnim opóźnieniem.
Tendencje spadkowe zarówno w zakresie zgłoszeń patentowych, jak i patentów
przyznanych są wielce niepokojące. Tendencje te stanowią przejaw malejących zainteresowań i/lub możliwości patentowania przez placówki badawczo-rozwojowe,
a także przedsiębiorstwa. Z pewnością są różne przyczyny takiego stanu rzeczy.
6 Wartość 55,04% otrzymano jako średnią geometryczną ilorazów liczba przyznanych patentów/liczba zgłoszeń patentowych obliczonych dla każdego roku.
8
RYSUNEK 3.
Liczba krajowych zgłoszeń patentowych
i liczba przyznanych patentów krajowych
Na aktywność patentową podmiotów gospodarczych (przedsiębiorstw, placówek
i innych organizacji) mają wpływ różne czynniki [Jasiński 2003 s. 183–184]. Jednym
z istotnych czynników, jeżeli nie najważniejszym, są nakłady na prace badawczorozwojowe, w skrócie: badania i rozwój (B+R). Zależność tę można wytłumaczyć
w sposób następujący:
– rezultatem nakładów na badania i rozwój jest produkcja nowej wiedzy (naukowo-technicznej), w tym wynalazków;
– wzrost nakładów na B+R powoduje zatem wzrost produkcji tej wiedzy,
w tym wynalazków;
– jak rośnie produkcja wiedzy – rośnie liczba zgłoszeń patentowych, czyli wynalazków zgłoszonych do ochrony patentowej;
– wzrost liczby zgłoszeń patentowych wywołuje – choć nie od razu – zwiększenie liczby patentów przyznanych (nowej wiedzy opatentowanej), czyli wynalazków chronionych patentem.
Warto więc sprawdzić, jak silna jest ta zależność w praktyce.
9
2. Model Grilichesa
W celu empirycznej weryfikacji tej zależności skorzystano z pracy Z. Grilichesa
[Griliches 1990 s. 1661–1707]. Jest to bardzo obszerny, przeglądowy artykuł, który
dotyczy wprawdzie gospodarki Stanów Zjednoczonych Ameryki, ale zawiera również szereg wątków o charakterze uniwersalnym, teoretycznym. Już w pierwszym
zdaniu autor pisze, że pateny i statystyka patentowa fascynują ekonomistów od
dawna, a dalej stwierdza, iż statystyka patentów pozostaje unikatowym zasobem dla
analizy procesów postępu technicznego.
Griliches wychodzi z założenia, że patenty są dobrym indeksem (wskaźnikiem)
aktywności wynalazczej, której zasadniczy aspekt jest mierzony poprzez nakłady na
badania i rozwój. Nakłady te traktuje on jako miernik wkładu (wsadu) w działalność
wynalazczą, zaś patenty – jako swoisty uzysk z tej działalności. Stawia tezę, że istnieje dość silna zależność między nakładami na B+R a liczbą patentów. Kiedy firma
zmienia (np. zwiększa) swoje wydatki na B+R, równoległe zmiany zachodzą w zakresie jej patentów, tzn. następuje przyrost ich liczby.
Dla udowodnienia tej tezy, Griliches sformułował ekonometryczny model produkcji wiedzy, a następnie zgromadził obfite dane statystyczne dotyczące firm amerykańskich dla długich, kilkudziesięcioletnich okresów. Skonstruował mianowicie
trzyrównaniowy liniowy model „funkcji produkcji wiedzy”, w którym interesujące
nas równanie wygląda następująco [Griliches 1990 s. 1672]:
P = aK + v = aR + au + v,
gdzie:
P – patenty jako ilościowy miernik wynalazczości7,
K – zmienna niebserwowalna wyrażająca przyrost netto ekonomicznie wartościowej wiedzy,
R – nakłady badawczo-rozwojowe zainwestowane w działalność wynalazczą,
u – inne źródła przyrostu wiedzy,
v – składnik losowy,
a – tzw. parametr strukturalny modelu.
Współczynnik a, stojący przy R oraz przy u, jest taki sam, ponieważ zachodzi zależność: K = R + u, tzn. nowa wiedza jest rezultatem – przede wszystkim – badań
naukowych ®, a także pozostałych źródeł jej przyrostu (u).
Następnie została oszacowana funkcja regresji P = aR + au dla lat 1953–1989.
Na tej podstawie Z. Griliches podaje, iż współczynnik elastyczności patentów
względem B+R wynosi 0,76 [Griliches 1990 s. 1975], to znaczy, że wzrost nakładów
na badania i rozwój o 1% powoduje przyrost liczby patentów o 0,76%. Wprawdzie,
jak pisze autor, skłonność do patentowania istotnie różni się między przemysłami
(branżami), zależność między B+R a patentami jest bliska proporcjonalnej. Innymi
słowy, wahania w nakładach firm na działalność badawczo-rozwojową wpływają na
liczbę zgłoszeń patentowych, choć nieco mniej niż proporcjonalnie.
Natomiast na koniec zauważył również, iż w latach 1945–1987 w gospodarce
amerykańskiej występowały dwie równoległe tendencje: jednocześnie ze wzrostem
7 Notabene, Griliches traktuje P jako wskaźnik sukcesu badań naukowych, choć to zbytnie uproszczenie.
10
zasobu B+R (skumulowanych nakładów na badania i rozwój) następował wzrost zasobu patentów (skumulowanej liczby patentów).
Można więc powiedzieć, iż w długim okresie zaobserwowano, że istnieje pozytywna (dodatnia) zależność między patentami, a właściwie zgłoszeniami patentowymi, i nakładami na działalność B+R, tzn. wraz ze wzrostem tych nakładów,
rośnie liczba patentów8.
3. Empiryczna weryfikacja w Polsce?
Z uwagi na to, że statystyka patentowa zawiera wystarczające dane, kluczową
sprawą jest odpowiedź na pytanie: Jak wyrazić wielkość B+R? Najlepiej byłoby
poprzez nakłady finansowe na prace badawczo-rozwojowe w cenach stałych (porównywalnych). Jednakże statystyka polska nie zawiera danych wyrażających wielkość nakładów na B+R w takich cenach, natomiast – jak pamiętamy – inflacja
w końcu lat 80-tych i w dekadzie lat 90-tych była u nas na wysokim poziomie. Stąd
powstała konieczność doboru innego miernika. Zdecydowaliśmy się na miernik, jakim jest udział całkowitych nakładów na badania i rozwój (tzw. GERD) w produkcie krajowym brutto (PKB) w procentach. Ten, powszechnie stosowany, wskaźnik
dobrze obrazuje realną skalę wysiłku finansowego całego kraju w działalności badawczo-rozwojowej. Trzeba, oczywiście, mieć świadomość wad tego miernika.
W związku z tym, zbadaliśmy relację między liczbą krajowych zgłoszeń patentowych (lzgl) w Polsce a nakładami na badania i rozwój, wyrażonymi przez udział całkowitych wydatków na B+R w produkcie krajowym brutto, czyli wskaźnik GERD/PKB.
Dane rzeczywiste z okresu transformacji przedstawia, zamieszczona wcześniej, tabela 1. (kolumna 4.). Wynika z niej, że obie wielkości, tj. liczba zgłoszeń i wskaźnik
GERD/PKB, wykazują tendencję spadkową. Ta druga tendencja jest równie niepokojąca, bowiem wskazuje na stały, relatywny spadek wysiłku finansowego w zakresie
badań i rozwoju w gospodarce polskiej.
Na rysunku 4. zobrazowano procentowy udział całkowitych nakładów na B+R
w PKB oraz liniowy model trendu. Z wykorzystanego tutaj modelu (jakość 0,89)
wynika, że w latach 1989–2007 był obserwowany średnioroczny spadek udziału całkowitych nakładów na badania i rozwój w dochodzie narodowym o 0,02 punktu
procentowego. W latach 2002–2007 ustabilizował się na bardzo niskim poziomie
0,56–0,58% PKB i drgnął nieco w górę w 2008 roku. Prognoza na rok 2008 wynosi
0,50%, choć rzeczywista wartość tego wskaźnika była wyższa (0,61%) z uwagi na
duży „przypływ” środków z funduszy strukturalnych UE. To jednak za mało na
przełamanie tendencji spadkowej.
Natomiast prognoza dla roku 2007, uzyskana za pomocą analogicznego modelu
zbudowanego na podstawie danych pochodzących z okresu do 2006 roku, wynosiła
0,51%, a rzeczywista wartość wskaźnika, jaka wystąpiła w tym roku, to 0,57%, czyli
błąd prognozy też był nieduży.
8 Oczywiście, liczba patentów może rosnąć również wtedy, gdy w systemie oceny pracowników
B+R jest uwzględniony ten miernik.
11
RYSUNEK 4.
Udział całkowitych nakładów na B+R w PKB i liniowa funkcja trendu
Dramatyczną tendencję spadkową udziału B+R w PKB widać zresztą gołym
okiem. To wbrew zaleceniom Komisji Europejskiej UE. Można postawić tezę, że
jest to zasadniczą, choć nie jedyną, przyczyną spadku zgłoszeń patentowych. Zależność taką potwierdziliśmy dzięki zbudowaniu modelów ekonometrycznych, zaprezentowanych poniżej.
Analizując dane na wykresie 4., można wprawdzie zaobserwować stabilizację
udziału całkowitych nakładów na B+R w dochodzie narodowym w okresie 2003–
–2008. Jednak wyniki przeprowadzonego testu punktu zwrotnego Chowa [Chow
1995 rozdz. 10.10] nie potwierdzają trwałego charakteru takiej stabilizacji, co może
wynikać stąd, że zbyt krótki jest ten podokres. Można mieć nadzieję, że ta tendencja
będzie miała charakter trwały, a to ze względu na, wspomniany, napływ dużych
środków z UE. Należy więc poczekać na dane z lat 2009 i 2010, aby ową stabilizację
potwierdzić testami statystycznymi. To spowoduje pożądane wydłużenie szeregu
czasowego.
W celu ustalenia zależność ilościowej między liczbą krajowych zgłoszeń patentowych (lzgl) a wskaźnikiem GERD/PKB, oszacowano następujący model przyczynowo-skutkowy z jedną zmienną objaśniającą (GERD/PKB), gdzie zmienną objaśnianą jest lzgl9:
9 W naszym przypadku zmienna lzgl jest skutkiem zachowania się przyczyny, którą jest zmienna
GERD/PKB.
12
lzgl t = α 0 + α1 ⋅
GERD
+ εt ,
PKB t
(1)
gdzie: t oznacza kolejne numery lat, zaś εt – składnik losowy.
Uzyskano następujące oszacowanie10:
^
lzgl t = 3830,7 ⋅
GERD
,
PKB t
(2)
dla którego przyjęty do zaakceptowania poziom współczynnika determinacji R2 wyniósł 0,54.
Z oszacowania tego modelu wynika, że zmiana (spadek) wskaźnika GERD/PKB
np. o 0,10 powodowała w analizowanym okresie zmianę (spadek) liczby zgłoszeń
patentowych średnio o ok. 383. Graficznie zależność tę zobrazowano na rysunku 5.
RYSUNEK 5.
Liczba zgłoszeń patentowych a współczynnik GERD/PKB
Uwaga: W naszym przypadku rysunek ten trzeba czytać od prawej do lewej.
Dodatkowo, przebadano zachowanie się w czasie zmiennej lzgl i zmiennej
GERD/PKB, niezależnie od siebie. Z przeprowadzonej analizy współczynników autokorelacji i autokorelacji cząstkowej wynika, że obydwie zmienne zachowują się
zgodnie z procesem autoregresyjnym postaci11:
Ze względu na statystyczną nieistotność oszacowania parametru α0, usunięto go z modelu.
Zmienną objaśniającą w modelu autoregresyjnym jest zmienna objaśniana, opóźniona o jeden.
Zob. np.: [Welfe 1995 rozdział 3.].
10
11
13
– model dla lzgl:
^
lzgl t = 0,9134 ⋅ lzgl t −1 ,
(3)
– model dla GERD/PKB:
^
GERD
GERD
.
= 0,9712 ⋅
PKB t
PKB t −1
(4)
Uzyskane wyniki skłaniają do następujących wniosków:
– liczba zgłoszeń patentowych w analizowanym okresie 1989–2007 malała
średniorocznie o 8,66%,
– wskaźnik GERD/PKB w tym okresie malał średniorocznie o 2,88%.
Można zatem powiedzieć, że współczynnik GERD/PKB „ciągnął w dół” liczbę
krajowych zgłoszeń patentowych. Potwierdza to teorię Grilichesa, iż nakłady na
B+R mają istotny mierzalny wpływ na aktywność patentową podmiotów gospodarczych. Wnioskowanie musi być jednak ostrożne, bowiem opiera się na szeregu czasowym obejmującym zaledwie 18 lat, podczas gdy analizy Grilichesa były
oparte na okresach kilkudziesięcioletnich.
RYSUNEK 6.
Dane rzeczywiste i prognozy liczby zgłoszeń patentowych
Może warto w tym miejscu przypomnieć, że z oficjalnych dokumentów rządowych (przyjętych w 2006 roku) wynikało, iż w najbliższych latach całkowite nakłady
na badania i rozwój w Polsce miały istotnie wzrosnąć; stąd wskaźnik GERD/PKB
14
miał wynosić 1,17% w 2008 r. oraz 1,61% w 2009 r.12. Jego wzrost powinien „pociągnąć za sobą” wzrost aktywności patentowej podmiotów gospodarczych, wyrażającej się liczbą krajowych zgłoszeń patentowych.
Na podstawie modelu (2) obliczono więc prognozy zmiennej lzgl, które przyjęły
wartość 4523 zgłoszeń w 2008 roku i 6225 w 2009 roku (zob. rysunek 6.). Rzeczywistość pokazuje jednak, że taki „skok patentowy” jest na razie mało realny.
4. Podsumowanie
Z przeprowadzonych badań wynikają następujące wnioski:
– spadkowe tendencje dotyczące kształtowania się krajowych zgłoszeń patentowych i patentów w okresie transformacji polskiej gospodarki są wielce niepokojące. Pojawiły się – choć jeszcze bardzo słabe – pierwsze symptomy poprawy po wejściu Polski do Unii Europejskiej;
– bardzo niepokoi spadkowa tendencja kształtowania się udziału nakładów na
badania i rozwój w dochodzie narodowym, co zresztą stoi w sprzeczności
z zaleceniami Komisji Europejskiej;
– analiza ilościowa potwierdziła istotną zależność między zmienną „badania
i rozwój” (wyrażoną poprzez wskaźnik GERD/PKB) a zmienną „patenty”
(wyrażoną przez liczbę krajowych zgłoszeń patentowych). Zależność ta jest
dodatnia, co w naszym przypadku oznacza, że spadające relatywnie nakłady
na B+R w Polsce ciągną w dół zgłoszenia patentowe, a więc i patenty;
– potwierdza to teorię Grilichesa, choć zamiast wzrostów wydatków na B+R
i liczby patentów mamy u nas spadki;
– potrzebne są jednak dalsze, pogłębione analizy i takie opracowanie danych
statystycznych, aby jak najlepiej wyrazić nakłady na prace badawczo-rozwojowe.
12 Chodzi o tzw. wędkę technologiczną. Co ciekawe, wartości tego wskaźnika prognozowano dla
2006 roku na poziomie 0,68%, a dla 2007 roku na poziomie 0,94%. W rzeczywistości wyniosły one
odpowiednio: 0,56% i 0,57%.
15
Literatura
Chow C. 1995 Ekonometria, Warszawa.
Griliches Z. 1990 Patent statistics as economic indicators, „Journal of Economic Literature”,
Vol. 28, Issue 4, December.
Jasiński A.H. 2003 Postęp techniczny w okresie transformacji, Warszawa.
Jasiński A.H., Manikowski A. 2010 Innowacyjność polskiej gospodarki w latach 1989–2007,
rozdział, [w:] Innowacyjność polskiej gospodarki w okresie transformacji: Wybrane aspekty
(red.) A. H. Jasiński, Warszawa.
Roczniki Statystyczne GUS, w serii: Nauka i technika, Warszawa (kolejne lata).
Welfe 1995 Ekonometria, Warszawa.
OPTIMUM. STUDIA EKONOMICZNE NR 2 (50) 2011
Alicja SOSNOWSKA1
STREFA B + R I PRZEDSIĘBIORSTWA W TWORZENIU
I REALIZACJI PROJEKTÓW INNOWACJI
Streszczenie
Relatywnie niski poziom innowacyjności polskiej gospodarki skłania do poszukiwania nowych metod pobudzenia kreatywności twórców do generowania nowych, oryginalnych projektów innowacji.
W referacie, po wskazaniu na tendencje zmian w tworzeniu i kreowaniu innowacji w globalizującej się
gospodarce w kierunku upowszechniania koncepcji innowacji otwartej, proponuje się poszerzenie konkursowego trybu wyłaniania projektów innowacji o tzw. konkurs otwarty dla innowatorów nie związanych z jakąkolwiek organizacją. Może to być jedna z dróg ujawnienia i zrealizowania pomysłów innowacji, uzupełniająca dotychczasowy system.
Słowa kluczowe: proces kreacji innowacji, sfera B+R, innowacyjność gospodarki
THE R&D SPHERE AND ENTERPRISES IN CREATING
AND REALIZATION OF INNOVATION PROJECTS
Abstract
A relatively low innovation level of the Polish economy inclines to search for new methods for
enhancing researchers' creativity when it comes to generating new original innovative projects. The author, after having highlighted changing trends towards creating of innovation in the increasingly global
economy aimed at popularization of the open innovation concept, suggests expanding of the competition procedure concerning selection of innovation projects by introducing the so-called open competition for freelance innovators. It could be another complementary way to reveal and realize innovative ideas.
Keywords: the creation process of innovations, the R&D sphere, economical innovativeness
1. Wstęp
W sprawie potrzeby zmiany dotychczasowego modelu kontaktów pomiędzy sferą badawczą i przedsiębiorcami w Polsce wypowiadam się nie po raz pierwszy.
Z własnych, wieloletnich obserwacji oraz prowadzonych badań, a także znajomości
wyników badań publikowanych w literaturze wynika, że uzyskiwane rezultaty
w dziedzinie wzrostu innowacyjności polskiej gospodarki są od wielu lat dalece nie1
Prof. dr hab. Alicja Sosnowska – Szkoła Wyższa im. Pawła Włodkowica w Płocku.
Strefa B+R i przedsiębiorstwa w tworzeniu i realizacji projektów innowacji 17
zadowalające i odbiegają od przyjmowanych założeń programowych, oczekiwań
społecznych oraz osiągnięć innych krajów europejskich, zaawansowanych w rozwoju gospodarczym [Weresa 2010 s. 36–39]. Niestety, badania dowodzą, że wszelkie
próby podejmowań poprawy sytuacji, łącznie z realizacją programów rządowych
i programów przygotowywanych wspólnie z władzami Unii Europejskiej, nie przynoszą takich osiągnięć, jakich oczekuje społeczeństwo. Przyczyny są oczywiście różnorodne. Były one przedmiotem wielu raportów i analiz, których tu nie omawiam.
W zasadzie wszystkie opracowania kończą się wnioskami o konieczności poprawy
sytuacji, potrzebie zwiększenia środków na badania naukowe i innowacje, a po kilku
latach okazuje się, że nadal rezultaty podejmowanych wysiłków są skromne.
W niniejszym opracowaniu zostanie podjęta próba uzasadnienia, że dla zwiększenia liczby skutecznych innowacji są konieczne zmiany dotychczasowego systemu
transformacji rezultatów prac badawczych w praktyce, polegające na konsekwentnym przejściu na system zarządzania kompleksowymi projektami innowacji, obejmującymi pełny cykl innowacyjny od pomysłu, wynikającego z potrzeb użytkownika, aż do pełnego wdrożenia rezultatów badania.2 Zakłada się również, że nie
wszystkie pomysły na innowacje znajdują odzwierciedlenie w postaci projektów,
proponuje się zatem rozszerzenie konkursowego systemu wyłaniania projektów oraz
tworzenia zespołów realizujących zadanie projektowe przez wykorzystanie zasad innowacji otwartej dopuszczającej zgłoszenia do konkursu ofert osób nie związanych
organizacyjnie czy służbowo z uczelnią, jednostką badawczo-rozwojową lub przedsiębiorstwem. Twórca, pomysłodawca projektu powinien przedstawić uzasadnienie
podjęcia prac projektowych, zaproponować zespół badawczy, przedstawić cel projektu, wstępne założenia techniczne i ekonomiczne oraz zadeklarować osobistą odpowiedzialność za kierowanie zespołem.
Taki tryb nie wyklucza utrzymania systemu konkursów grantów czy projektów na
dotychczasowych zasadach przyjmowanych przez: Ministerstwo Nauki, PARP oraz
inne organizacje finansujące, ale może poszerzyć grono inicjatorów podejmowanych
innowacji.
2. Cechy projektów innowacji w warunkach gospodarki XXI wieku
Na podstawie literatury traktującej o zarządzaniu innowacjami można wyrazić
pogląd, że w globalizującej się gospodarce korporacje, przedsiębiorstwa i organizacje
non profit (samorządy, szkoły, szpitale) coraz częściej wprowadzają nowe rozwiązania systemowe, technologiczne i produkty w formie wdrażania wyodrębnionych projektów. Projekt od innych zadań strategicznych wyróżniają przede wszystkim takie
cechy, jak: sprecyzowana koncepcja i cel, wyodrębnione środki realizacji (rzeczowe,
finansowe), zespół realizatorów pod kierunkiem lidera oraz zdefiniowany okres
i termin wykonania [Morgan, Levitt, Malek 2010 s. 35 i dalsze]. Zdaniem R. Jonesa,
podstawowe cechy projektu to: tymczasowa organizacja, niepowtarzalność, dobrze
2 Tego typu rozwiązania proponowaliśmy w zespole kierowanym przez prof. A.H. Jasińskiego, realizując zadanie badawcze. Zob.: [Zarządzanie transformacją wyników badań naukowych do zastosowań
praktycznych w ramach programu wieloletniego PW-004 2008].
18
Alicja Sosnowska
zdefiniowany cel, zdefiniowany budżet, zasoby i harmonogram [Jones 2009 s. 17–18].
W przypadku przedsiębiorstw, projekt innowacji jest zazwyczaj częścią długookresowej strategii innowacji firmy, którą można traktować jako zbiór (portfel) projektów. Projekt może też być samodzielnym, wyodrębnionym zadaniem strategicznym
w danej gospodarce, któremu przyporządkowano wydzieloną strukturę, wreszcie
projekt może być niewielkim przedsięwzięciem innowacyjnym podejmowanym
w celu modernizacji określonej działalności. Ważne, że po realizacji, zespół projektowy kończy prace nad danym projektem i może przystąpić do następnych zadań.
Obok pojęcia projektu, wyróżnia się pojęcie programu, który stanowi zbiór projektów połączonych jednym nadrzędnym celem [Trocki, Sońta-Drączkowska, Bizarre
2009 s. 110–111]. Program często odnosi się do większych zadań gospodarczych realizowanych w dłuższym okresie i przyporządkowanych znaczącym celom ogólnogospodarczym i społecznym. Niezależnie jednak od klasyfikacji i celów projektu,
przyjmuje się, że stanowi on odrębną strukturę, która poddaje się procesom zarządzania dla realizacji założonych celów. W przypadku projektów innowacji o określonych parametrach technicznych i ekonomicznych, głównym celem jest osiągnięcie wzrostu wartości, dzięki wprowadzeniu jej na rynek w celu zaspokojenia oczekiwań użytkownika.
Jak formułują to C.K. Prahalad i M.S. Krishan, współcześnie dokonuje się fundamentalna transformacja biznesu w wyniku: cyfryzacji, wszechobecnej komunikowalności i globalizacji, która zmienia istotę firmy i sposób tworzenia przez nią wartości [Prahalad, Krishan 2010 s. 15]. Z ich rozważań wynika, że procesy innowacyjne
będą podlegać nowym zasadom, które w skrócie sprowadzają się do dwóch umownych zapisów:
– pierwszy – N = 1, co oznacza zasadę indywidualizacji konsumenta (użytkownika) i potrzebę wprowadzenia innowacji odpowiadających jego konkretnym
potrzebom;
– R = G, czyli przyjęcie, że dla realizacji innowacji firma może korzystać z dostępnych globalnych (G) zasobów ® [Prahalad, Krishan 2010 s. 15].
W tym prostym zapisie autorzy podkreślają znaczenie nowego mechanizmu tworzenia wartości. Jednocześnie zwracają uwagę, że taka transformacja wiąże się z koniecznością nasycenia przedsiębiorstw wiedzą oraz tworzenia coraz bardziej inteligentnych produktów, ponieważ tego wymaga dostosowanie się do wymienionych
zasad [Prahalad, Krishan 2010 s. 36].
Zdaniem cytowanych autorów, nowe zasady będą stawać się rzeczywistością
w latach 2015–2030, co wywoła potrzebę nowych form współpracy konsumentów,
biznesu i innych organizacji w zdobywaniu i przetwarzaniu informacji, przede
wszystkim pochodzących z sieci [Prahalad, Krishan 2010 s. 186 i dalsze].
Przyjęcie zasady indywidualizacji odbiorców innowacji logicznie uzasadnia potrzebę zróżnicowania produktów i ich indywidualizacji, czemu sprzyja rozwój współczesnych technologii opartych na różnorodności przyjmowanych rozwiązań i ich
elastyczności w procesach produkcyjnych. Konsekwencją omawianych przemian dla
procesów innowacyjnych realizowanych w gospodarce jest stałe rozszerzanie i pogłębianie zapotrzebowania na, niezbędną dla dalszego postępu, wiedzę. Z kolei, coraz łatwiejszy dostęp do źródeł wiedzy, wzrost liczby twórców nowej wiedzy, dostęp
do informacji w skali globalnej stwarzają różnego rodzaju „okazje” do kreowania
ogromnej liczby nowych pomysłów powstających w umysłach innowatorów rozsianych po całym świecie. Celem działań strategicznych powinno być doprowadzenie
do zetknięcia się tego potencjału twórców z oczekiwaniami konsumentów. Sprzyja
temu, z jednej strony upowszechnienie sieci, gdzie może dojść do bezpośrednich tego typu kontaktów, a z drugiej strony oparcie działalności innowacyjnej na konsekwentnym stosowaniu zasad zarządzania projektami z wykorzystaniem w ich realizacji swobodnych, elastycznych struktur opartych na optymalnym zagospodarowaniu twórczego potencjału wykonawców i dysponowanych zasobów. Występuje
zatem logiczny związek teorii Prahalada i Krishana z koncepcją innowacji otwartej,
zakładającej poszukiwanie nowych pomysłów i rozwiązań projektowych w drodze
prowadzonych w sieci otwartych konkursów przeprowadzanych wśród szerokiego
grona zainteresowanych pomysłodawców [Taylor, Labarre 2007 s. 103 i dalsze].
Koncepcja innowacji otwartej wychodzi z założenia, że w nowych warunkach XXI
w. nawet wielkie korporacje nie są w stanie sprostać wymaganiom rozwijającego się
rynku innowacji i muszą korzystać ze źródeł zewnętrznych, między innymi Procter&Gamble zgłosiło inicjatywę Connect+Develop C+D (w miejsce B+R), co
oznacza korzystanie z zewnętrznych źródeł innowacji pochodzących spoza firmy
[Taylor, Labarre 2007 s. 107–108].
W pewnym sensie na podobnych założeniach opiera się koncepcja user driven
innovation zakładająca udział użytkowników w procesie projektowania innowacji
[Burzyński 2010 s. 178–180; Pander 2010 s. 181–182]. Procesom rozszerzenia dotychczasowych źródeł innowacji dla przedsiębiorstw na źródła zewnętrzne, w tym
użytkowników oraz nie związanych z danym przedsiębiorstwem twórców nowych
pomysłów, towarzyszą zmiany instytucjonalne sfery B+R. Obok wewnątrzkorporacyjnych ośrodków badawczych, rozwijają się działające na zasadzie outsourcingu
i offshoringu międzynarodowe centra badawcze lokalizowane w krajach o rozwiniętej, a jednocześnie relatywnie taniej, kadrze naukowej (Indie, kraje Europy Środkowo-Wschodniej), powstają również samodzielne firmy poszukujące nowych projektów, ogłaszane są międzynarodowe konkursy na projekty innowacyjnych rozwiązań.
Organizacje międzynarodowe (UNIDO, Komisja Europejska) inicjują wieloletnie,
międzynarodowe programy badawcze. Towarzyszy temu zorganizowana i spontaniczna współpraca naukowców połączona z ich transferem pomiędzy krajami i firmami.
Podsumowując, można stwierdzić, że początek XXI wieku charakteryzują zasadnicze zmiany jakościowe w organizacji procesów innowacyjnych w kontekście
współdziałania sfery B+R i sfery przedsiębiorstw, które dotyczą przede wszystkim:
– postępu umiędzynarodowienia i globalizacji tworzenia wiedzy i jej transformacji do zastosowań w praktyce;
– ilościowego wzrostu liczby realizowanych projektów innowacji: produktowych, technologicznych, ekologicznych i społecznych;
– wychodzenia procesów innowacji poza tradycyjne granice korporacji oraz istniejące struktury państwowe;
– rozwoju innowacji tworzonych w sieci łącznie z powstawaniem sieciowych
organizacji ukierunkowanych na rozwijanie działalności innowacyjnej (parki
naukowe i naukowo-technicznologiczne, klastry innowacyjne, firmy poszukujące nowych projektów).
20
Alicja Sosnowska
Należy zatem przekonać się, na ile organizacje badawcze i przedsiębiorstwa
w Polsce dostosowują się do technologii światowych oraz zastanowić, jak proces adaptacyjny przyśpieszyć, co wydaje się konieczne i nieuniknione.
Pewien krok naprzód stanowią proponowane założenia reformy sfery badawczej
szkolnictwa wyższego ukierunkowane na wzrost komercjalizacji wyników badań
i tworzenie silnych ośrodków badawczych oraz rozwój tzw. przedsiębiorczości akademickiej.
Proces dostosowawczy wiąże się także z realizacją programów finansowanych ze
środków strukturalnych UE, które w znacznej części mają na celu wzrost innowacyjności przedsiębiorstw, uzyskany dzięki udziałowi środków unijnych w realizacji
projektów innowacji zgłaszanych na kolejne, oferowane przez PARP, konkursy3.
3. Zmiany w zarządzaniu projektami innowacji
w Polsce w latach 2000-nych
Transformacja gospodarki polskiej po roku 1990 miała różnokierunkowy wpływ
na innowacyjność zarówno sfery B+R, jak i przedsiębiorstw. Było to przedmiotem
wielu badań, analiz i ocen prowadzonych w różnych ośrodkach naukowych, na różnych szczeblach władzy oraz w organizacjach przedsiębiorców. Zwracano uwagę
w równej mierze na pozytywne, jak i negatywne skutki wiążące się z transformacją.
Najogólniej te, wymienione jako pozytywne, to zauważalny wzrost zapotrzebowania
na innowacje ze strony tej części przedsiębiorców, którzy mają ambicję wejścia na
rynek międzynarodowy. Wraz z wejściem konkurencji ze strony korporacji międzynarodowych, popyt na innowacje mógł pobudzać sferę badawczą do tworzenia nowych projektów. Z kolei, negatywne skutki zmian to brak wyraźnej odpowiedzi na
to zainteresowanie ze strony sfery badawczo-rozwojowej, która poddawana różnym
próbom przekształceń instytucjonalnych i własnościowych, poza nielicznymi wyjątkami, nie podejmowała ambitnych, kompleksowych projektów innowacji. Wprowadzane odgórne zmiany, w celu stworzenia narodowego systemu innowacji, także nie
doprowadziły do istotnych przekształceń w prowadzeniu badań naukowych zarówno w sferze B+R, jak i na uczelniach osłabionych przez zmniejszenie środków budżetowych na naukę, nacisk na dydaktykę. Mimo zapowiedzi, nie zmieniła się również organizacja i metody działania instytutów branżowych, poza wyjątkami [Łobejko 2008; Moszkowicz, Moszkowicz 2008].
W tych warunkach źródłem innowacji, szczególnie dla dużych przedsiębiorstw,
był zakup technologii z zagranicy oraz badania własne prowadzone wewnątrz firmy,
które można, generalnie, zaliczyć do imitacyjnych. Taka sytuacja ciągnie się latami i,
jak się wydaje, nie uda się jej zmienić przy pomocy odgórnych reform ministerialnych. Pozytywne zwiastuny zmian i możliwości wzrostu innowacyjności w sferze
B+R, jak i w przedsiębiorstwach widać w postaci inicjatyw oddolnych wyrażających
się w zgłaszaniu przez: jbr, instytut czy uczelnię wspólnych z przedsiębiorcami projektów na konkursy ogłaszane przez Ministerstwo Nauki czy organizacje finansujące
3 Między innymi: „Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka na lata 2007–2013” czy „Program Ramowy CIP na lata 2007–2013”.
w tzw. Programach Unijnych, np. P.O. Innowacyjna Gospodarka. Efektem tych
wspólnych badań były wdrożenia projektów w przedsiębiorstwie i w rezultacie
wzrost eksportu, a często wyróżnienia w prestiżowych konkursach: Polski Produkt
i Technologia Przyszłości czy Kamerton Innowacyjności [Starczewska-Krzysztoszek
2010]. Niestety, te projekty to raczej „rodzynki w cieście”, a nie systematyczne działania. Jak zatem zwiększyć zaangażowanie zarówno pracowników innowacji znaczących dla podniesienia konkurencyjności przedsiębiorstw?
Jeżeli przyjąć założenie, może trochę na wyrost, że mimo różnych niedostatków,
w Polsce mamy znaczący potencjał: intelektualny, infrastrukturalny oraz kapitałowy
dla prowadzenia działalności badawczej i wdrożeniowej, zarówno w sferze B+R, jak
i w przedsiębiorstwach, a przede wszystkim mamy znaczną liczbę kreatywnych innowatorów, to rozwiązań zmierzających do poprawy efektywności wykorzystania
tego potencjału należy szukać w sferze rozwiązań systemowych.
Lektura wielu opracowań i wyniki własnych badań innowacyjności przedsiębiorstw oraz ich współpracy ze sferą B+R prowadzą do wniosku, że najlepsze wyniki osiągnęły te przedsiębiorstwa, które konsekwentnie przez wiele lat równolegle
realizowały zarówno badania naukowe, jak i systematycznie wdrażały ich wyniki do
działalności produkcyjnej, oferując odbiorcom coraz nowsze produkty i technologie.
Działalność ta opierała się na konsekwentnej realizacji nowych projektów, w których
uczestniczyli zarazem naukowcy spoza firmy, jak i kadra inżynierska zaangażowana
w produkcję, a także w marketing [Przykłady takich przedsiębiorstw przedstawiliśmy
w: Drogi do sukcesu polskich małych i średnich przedsiębiorstw 2008]. Pośród instytutów badawczych i jbr też można znaleźć pozytywne przykłady współdziałania
z przedsiębiorstwami w realizacji wspólnych projektów badawczych, a następnie
produkcyjnych [Sosnowska, Łobejko 2007 s. 47–55].
Formą niejako wymuszającą współpracę jednostek zaplecza naukowo-badawczego i przedsiębiorstw były, wprowadzane w 2001 roku, tzw. programy celowe. Intencją ustawodawcy było wykorzystanie konkursowego trybu dofinansowania prac
badawczych i wdrożeń nowych produktów i technologii przez realizację wspólnych
projektów finansowanych, częściowo przez budżet państwa (KBN, Ministerstwo
Nauki), a częściowo przez przedsiębiorstwa, które są stroną zgłaszającą projekt do
konkursu. Organizatorem konkursów, zajmującym się kwalifikacją projektów, zawieraniem umów oraz kontrolą ich wykonania, jest Biuro Projektów Celowych Centrum Innowacji FSNT-NOT [Hausner 2009 s. 178–201]. Według informacji NOT,
w latach 2001–2008 rozpatrzono 1104 wnioski, zawarto 628 umów o dofinansowanie projektów celowych, z których zakończono 499 projektów. Przyniosły one:
przyrost przychodów ze sprzedaży, przyrost zysku oraz wzrost zatrudnienia u wnioskodawców [Hausner 2009 s. 193].
Niektóre z wprowadzonych innowacji dały przedsiębiorstwom istotne korzyści
w postaci wzrostu konkurencyjności na rynkach zagranicznych. Udział specjalistów
NOT, w ocenie projektów, gwarantował jej rzetelność i wysoki poziom fachowości.
Jednocześnie skala i zakres podejmowanych projektów celowych były relatywnie do
potrzeb niewielkie.
W zasadzie drogą do poprawy stanu innowacyjności przedsiębiorstw powinny
być, podejmowane wspólnie przez zaplecze badawcze i przedsiębiorstwa, projekty
innowacji realizowane w ramach programów strukturalnych UE, a w szczególności:
22
Alicja Sosnowska
P.O. Innowacyjna Gospodarka czy Program Ramowy CIP (Competitivenss and Innovation Framework Programme).
Podstawowe cele wymienionych programów, obejmujących lata 2007–2013,
można sprowadzić do ogólnego hasła wsparcia wzrostu innowacyjności i konkurencyjności polskiej gospodarki w drodze realizacji projektów dofinansowywanych ze
środków publicznych, w tym w większej części ze środków funduszy strukturalnych
UE. Środki przeznaczone na realizację tzw. działań określonych w programach są
znaczne i mogą stanowić istotne wsparcie innowacji, jednak dotychczas, na półmetku, poza nielicznymi, niewątpliwymi osiągnięciami, brak jest naprawdę innowacyjnych projektów, które wprowadziły znaczące w skali światowej innowacje. Te spektakularne osiągnięcia, którymi chwalą się zarządzający programem, to np. klaster
Green Stream wprowadzający na rynek samochody elektryczne czy projekt Avio Polska,
który wspomaga produkcję podzespołów do silników boeinga 747–8, a także projekty związane z rozwojem informatyzacji polskich małych i średnich przedsiębiorstw [Dotacje na perełki dla przedsiębiorstw 2010]. Oczywiście rezultaty projektów,
wprowadzanych w ramach programów, pojawiają się z pewnym opóźnieniem, ale
jednocześnie stale oczekuje się innowacji o większym znaczeniu technicznym i ekonomicznym. Czas na pełną ocenę efektów programów unijnych nadejdzie po ich zakończeniu, lecz już obecnie wskazuje się, że część narzędzi wykorzystywanych do
oceny projektów i rozdziału środków nie do końca się sprawdziła. Stąd rozpoczęto
działania nad rozwojem metod ewaluacji projektów w różnych stadiach ich wprowadzenia [Ewaluacja ex-post. Teoria i praktyka badawcza 2007].
Nie wnikając głębiej w oceny efektów konkursów organizowanych dotychczas na
projekty innowacji, można stwierdzić, że obok wielu pozytywnych osiągnięć, ich realizacja praktyczna wiązała się z szeregiem różnego rodzaju niedociągnięć, co mogło
zniechęcać część wnioskodawców do brania w nich udziału.
Należały do nich między innymi:
– okresowy charakter konkursów i częste zmiany warunków przystąpienia do nich;
– skomplikowana, szczególnie na początku, procedura przygotowania i opiniowania wniosku;
– drobiazgowe wymogi formalne;
– trudności w dotarciu do konsultantów oraz koszty przygotowania wniosku;
– skomplikowane wymagania związane z dokumentacją finansową.
Trzeba zauważyć, że w miarę upływu czasu organizatorzy konkursów doskonalili
i upraszczali procedury, wprowadzając np.: możliwość bezpłatnych konsultacji, dopuszczając zgłoszenia wniosków przez Internet itp. Jednak wielu problemów nie
udało się dotychczas rozwiązać.
4. Kierunki zmian w systemie tworzenia i realizacji projektów innowacji
Z przedstawionych uprzednio rozważań wynika, że znaczna liczba programów,
ich rozbudowane struktury oraz zróżnicowane wymagania dotyczące kwalifikacji
projektów do udziału w konkursach na ich dofinansowanie powodowały pewne oddalanie się podstawowych celów projektu i realizującego ten projekt zespołu od
przedsiębiorstwa wdrażającego z jednej strony, zaś z drugiej strony także źródło fi-
nansowania znajdowało się w gestii tzw. organizacji pośredniczących (zarząd parku
technologicznego czy inkubatora lub klastra) często o rozbudowanej strukturze.
Powodowało to różnego rodzaju uwikłania i dodatkowe koszty związane z przygotowaniem projektów, a relatywnie długi okres przygotowawczy niwelował efekty ich
nowości i konkurencyjności.
W przypadku pomysłów na innowacje o wysokim stopniu oryginalności i nowości, szczególnie w dziedzinach wysokich technologii, obok nowatorstwa, najbardziej
krytycznym czynnikiem jest czas rozpoczęcia oraz zakończenia projektu wprowadzeniem produktu na rynek.
W tym przypadku warto zdecydować się na otwartą formę konkursów o dofinansowanie projektu, nawet przy założeniu poniesienia ryzyka niepowodzenia. Otwartość oznacza, że do konkursu może być również zgłoszony projekt przez osobę nie
związaną formalnie z określoną organizacją bądź firmą. Osoba ta przyjmuje rolę lidera projektu, uzasadnia jego celowość oraz przewiduje koszty i efekty danej innowacji.
Otwarty konkurs na innowacje w danej dziedzinie techniki, technologii czy ekologii dysponowałby określoną pulą środków przeznaczonych na przeprowadzenie
niezbędnych badań oraz wysoką kwotą na nagrody za pierwsze bądź drugie miejsce,
zdobyte przez najlepsze projekty. Decyzje o przyznaniu środków zgłaszającym się
pomysłodawcom podejmowałoby kompetentne jury, wspomagane przez niewielki
komitet organizacyjny. Procedury konkursowe powinny być maksymalnie uproszczone, dzięki wykorzystaniu sieci do przyjmowania zgłoszeń, korespondencji z opiniodawcami oraz prezentacji nagradzanych pomysłów.
Kryteria oceny wniosków powinny być znane w momencie ogłaszania ich naboru, a czas oceny relatywnie krótki4. O powodzeniu tego typu konkursów mogą decydować następujące czynniki:
– po pierwsze – umiejętne zaprezentowanie konkursu i autorytet jego jury, aby
konkurs zyskał uznanie potencjalnych uczestników;
– po drugie – względnie wysoki poziom I-szej i II-giej nagrody, zachęcającej do
startu;
– po trzecie – zainteresowanie przedsiębiorców ewentualnym wdrożeniem rezultatów projektu.
Jednocześnie, gdyby konkurs zdobył odpowiednio wysoki prestiż w środowisku
innowatorów, to jego dodatkowym atutem byłoby poznawanie kreatywnych „wolnych strzelców” pochodzących ze środowisk dotychczas mało aktywnych w działalności innowacyjnej, np.: pracownicy produkcyjni przedsiębiorstw, studenci, emeryci,
ale także młodzi naukowcy zatrudnieni w sferze B+R, doktoranci.
Konkurs powinien mieć charakter ciągły, co nie oznacza, że kolejne edycje nie
byłyby określone przez sprecyzowane hasło dotyczące rozwiązania konkretnego
problemu, przykładowo: projekt efektywnego systemu wczesnego ostrzegania przed
niebezpieczeństwem powodzi, rozwiązanie problemu segregacji odpadów komunalnych w gminach, stworzenie sieci doładowywania samochodów elektrycznych, zagospodarowanie odpadów z tworzyw sztucznych, upowszechnienie Internetu w śro4 Można by tu np. wykorzystać podejście romboidalne, proponowane przez A.J. Shenara, D. Dvira.
Zob.: [Shenar, Dvir 2008].
24
Alicja Sosnowska
dowiskach wiejskich, wykorzystanie nanoproduktów w gospodarstwie domowym.
Podstawowe kryteria oceny projektów to nowość i oryginalność pomysłu, a także
możliwość szybkiego zastosowania w praktyce. Możliwe drogi to: utworzenie nowej
firmy, sprzedaż projektu dla firmy już istniejącej, wniesienie projektu jako wkładu
i utworzenie spółki, współpraca z aniołem biznesu itp. W tym zakresie dla interesujących projektów komisja konkursowa powinna wskazać laureatom potencjalne
możliwości wykorzystania nagrodzonego projektu.
Oponenci przedstawionej koncepcji otwartego konkursu na innowacje powiedzą,
że to nic nowego, że takie konkursy już w Polsce są ogłaszane, a ich podstawowe
wady to brak nowatorskich pomysłów i techniczne niedopracowanie zgłaszanych
projektów. Odmienność propozycji otwartego konkursu na innowacje, która może
wydać się zbyt naiwną, polega na: nieograniczonym dostępie przez sieć, szybkim
trybie rozpatrywania wniosku, który powinien spełniać kryteria konkursu, a także
wysokiej nagrodzie dla zwycięzcy, co dawałoby mu dodatkowe środki na wdrożenie
pomysłu oraz zapewniło pewien prestiż w środowisku.
Można zastanowić się, czy do organizacji konkursu nie zaangażować ośrodków
doradczych zorganizowanych w KSI i również działających w sieci?
Przedstawiony pomysł oczywiście wymagałby opracowania szczegółów, znalezienia sponsorów, nie wykluczam, że mogłyby to być środki z programów unijnych,
a także szerokiej promocji, jak sądzę, głównie na forach internetowych.
Administratorem otwartego konkursu projektów innowacji mogłaby być np.
fundacja powołana przy organizacji przedsiębiorców, organizacji aniołów biznesu
czy organizacji społecznych, np. NOT.
Środki na realizację projektów mogą pochodzić zarówno ze źródeł publicznych,
jak i prywatnych. Sponsorem mogłaby być także korporacja poszukująca roztrzygnięcia konkretnego problemu technicznego, którego rozwiązanie wychodzi poza
podstawowy zakres jej działalności.
Przedstawiona propozycja otwartego konkursu na projekty innowacji dla polskich przedsiębiorstw może stanowić jedynie uzupełniające źródło projektów innowacji, po które mogą sięgnąć przedsiębiorstwa w swojej działalności produkcyjnej
czy usługowej. Podstawowym źródłem tych projektów nadal powinny być: własna
kadra badawcza oraz organizacje badawcze wspomagane ze środków publicznych.
Bardziej efektywne wykorzystanie tej sfery może zapewnić konsekwentne przechodzenie na wspólne z przedsiębiorstwami inicjowanie i opracowywanie kompleksowych projektów innowacji. Warunkiem powodzenia projektu jest płynne przejście
od formy badań do wprowadzenia projektu do praktycznej realizacji, a miarą sukcesy wzrostu wartości. To płynne przejście oraz pełny sukces projektu może zapewnić
sprawny zespół projektowy, kierowany przez kreatywnego lidera, oraz wykorzystanie zasad zarządzania projektami5.
5 Temat ten rozwinięto, w cytowanym na wstępie badaniu, w ramach programu wieloletniego
PW004, realizowanego w latach 2004–2008.
Literatura
Dotacje na perełki dla przedsiębiorstw 2010 rozmowa z B. Lubińską-Kasprzak, „Rzeczpospolita”.
Drogi do sukcesu polskich małych i średnich przedsiębiorstw 2008, (red.) A. Sosnowska, S. Łobejko, Warszawa.
Ewaluacja ex-post. Teoria i praktyka badawcza 2007 (red.) A. Haber, Warszawa.
Innowacje małych i średnich przedsiębiorstw w świetle badań empirycznych 2009, (red.) A.H. Jasiński, Warszawa.
Innowacyjne systemy, procesy i metody zarządzania międzynarodowego 2008, (red.) M. Trocki,
Warszawa.
Jones R. 2009 Zarządzanie Projektami. Sztuka przetrwania, Warszawa.
Łobejko S. 2008 Stan i tendencje rozwojowe sektora jednostek badawczo-rozwojowych w Polsce,
Warszawa.
Morgan M., Levitt R.E., Malek W. 2010 Skuteczne wdrażanie strategii, Warszawa.
Prahalad C.K., Krishan M.S., Nowa era innowacyjności 2010 Warszawa.
Raport o innowacyjności polskiej gospodarki w 2009 r. 2010, (red.) T. Baczko, Warszawa.
Shenar A.J., Dvir D. 2008 Nowe spojrzenie na zarządzanie projektami, Warszawa.
Sosnowska A., Łobejko S. 2007 Współpraca placówek naukowych i firm innowacyjnych „Nauka
i Szkolnictwo Wyższe”, nr 1/29.
Starczewska-Krzysztoszek M. 2010 Innowacje pomagają przetrwać kryzys, „Innowacyjni” nr 7.
Strategiczne zarządzanie projektami 2009, (red.) M. Trocki, E. Sońta-Drączkowska, Warszawa.
Taylor W.C., Labarre P. 2007 Czas reformatorów, Warszawa.
Stanisław M. SZUKALSKI1
INNOWACYJNOŚĆ POLSKIEJ GOSPODARKI NA TLE UE –
STAN, DETERMINANTY I PERSPEKTYWY ZMIAN
Streszczenie
W opracowaniu przedmiotem rozważań jest innowacyjność polskiej gospodarki na tle krajów
Wspólnoty Europejskiej. Została podjęta także próba zdefiniowania przyczyn obecnego stanu oraz
identyfikacji procesów i zjawisk istotnych dla wzrostu innowacyjności polskiej gospodarki.
Słowa kluczowe: innowacyjność polskiej gospodarki, determinanty innowacyjności, kondycja sektora badawczo-rozwojowego w Polsce
INNOVATIVENESS OF POLISH ECONOMY AGAINST THE BACKGROUND OF EU
– CONDITION, DETERMINANTS AND PROSPECTS FOR DEVELOPMENT
Abstract
The topic of this treatise is the innovativeness of the Polish economy against a background of the
EU countries. In addition, an attempt has been made to define the reasons for the present state of affairs and to identify the processes and phenomena vital for an increase of innovativeness in the Polish
economy.
Keywords: innovativeness of Polish economy, innovation determinants, condition of the R&D
sector in Poland
1. Wstęp
Przedmiotem refleksji w opracowaniu jest kwestia innowacyjności polskiej gospodarki na tle krajów Wspólnoty Europejskiej. Została podjęta także próba zdefiniowania przyczyn obecnego stanu, a także próba odpowiedzi na pytanie o potencjalne czynniki i warunki zwiększenia innowacyjności gospodarki. W tym kontekście
rozważa się zagadnienie, czy delokalizowane dziś do Polski centra usług biznesowych są w stanie zwiększyć innowacyjność polskiej gospodarki, starano się również
wskazać na inne warunki wzrostu innowacyjności.
Artykuł składa się z trzech części. W pierwszej opisano, przy pomocy standardowych wskaźników, innowacyjność polskiej gospodarki. Druga jest poświęcona
wybranym przyczynom regresu sektora badawczego. W ostatniej wskazano na niektóre procesy i zjawiska istotne dla wzrostu innowacyjności polskiej gospodarki.
1 Prof. dr hab. Stanisław M. Szukalski – Instytut Ekonomii, Katedra Makroekonomii, Uniwersytet
Łódzki.
Innowacyjność polskiej gospodarki na tle ue – stan, determinanty i perspektywy ...
27
2. Innowacyjność polskiej gospodarki na tle UE
W dobie globalizacji konkurencyjność gospodarki jest zdeterminowana jej innowacyjnością rozumianą jako zdolność i motywacja przedsiębiorstw do poszukiwania
nowych koncepcji, pomysłów i wynalazków oraz wykorzystywania ich w praktyce.
Innowacyjność zaś oznacza: doskonalenie i rozwój istniejących technologii (produkcyjnych i usługowych), wprowadzanie nowych rozwiązań w organizacji i zarządzaniu, rozwój infrastruktury informacyjnej itp.
Innowacyjność gospodarki można oceniać poprzez: tradycyjne wskaźniki opisujące relację nakładów na badania do PKB, struktury ich finansowania lub przy zastosowaniu metodologii oceny wypracowanej przez Komisję Europejską [Comparative
analysis of innovation performance 2009] Zarówno w jednym, jak i w drugim zestawie
wskaźników pozycja polskiej gospodarki nie wygląda imponująco. Krótki przegląd
wskaźników oceny jest następujący.
Po pierwsze, nakłady na B+R w relacji do PKB wynoszą w Polsce 0,6% i są one
ponad trzykrotnie niższe w porównaniu ze wskaźnikiem dla UE (1,88%), a w stosunku do unijnych liderów w tym zakresie – Szwecji (3,75%), Finlandii (3,70%) –
ponad sześciokrotnie niższe. Polska ma wskaźnik mniejszy niż niektóre kraje spoza
UE, takie jak: Ukraina (1,16), Rosja (1,17), Chorwacja (1,14), Mołdawia (0,81).
Po drugie, nakłady na B+R per capita w Polsce (liczone według cen bieżących)
wynoszą tylko 39,67 euro, tzn. są o trzydzieści dwa razy mniejsze (!) niż w Szwecji,
gdzie kształtują się na poziomie 1287,4 euro, przy średniej unijnej wynoszącej 434,1
euro [A more research-intensive and integrated European... 2008 s. 21, Obliczenia własne].
Po trzecie, tempo wzrostu nakładów na badania w ostatnich dziesięciu latach
utrzymywało się niemal na niezmienionym poziomie. Podczas, gdy w latach 2000–
–2006 w UE nakłady wzrosły o 14,8%, w Polsce 6,7%, czyli niewiele ponad 1%
w roku. Tutaj warto zauważyć, iż od 1996 roku średnioroczne tempo wzrostu nakładów na B+R w Chinach wynosiło prawie 20% rocznie [Science, Technology and
Industry... 2007].
Po czwarte, Polska ma niski wskaźnik finansowania badań, przez biznes kształtuje się on na poziomie 33,1%. Kraje, w których aktywnym inwestorem w tę sferę są
przedsiębiorstwa, należą do czołówki pod względem wysokości nakładów w relacji
do PKB. W Szwecji sektor przedsiębiorstw finansuje aż 74,4% nakładów, podobnie
w Finlandii – 73,7%, zaś w całej UE jest to średnio 63,4%. Analiza sporządzona
przez Komisję Europejską, dotycząca firm finansujących badania [Monitoring Industrial Research...2009], wskazuje, iż spośród 1350 przedsiębiorstw, sklasyfikowanych
według kryterium wysokości nakładów na B+R, aż 39,3% (531 firm) pochodzi
z USA, 350 firm (25,9%) z UE i 256 (19%) firm z Japonii, pozostałe 213 (15,8%).
Wśród tysiąca firm, europejskich tam sklasyfikowanych, jest 5 firm polskich: BRE
(453 poz.), Bioton (534), TPSA (559), Asseco (902) i Orlen (949). W tej grupie jest
209 firm niemieckich, które mają 34,6% udziału w nakładach na badania analizowanej grupy przedsiębiorstw, z Francji pochodzi 125 firm (19,7%), z Wielkiej Brytanii
247 firm (15,1%), Holandii 53 firmy (7,4%). Łącznie jest 926 przedsiębiorstw z dziesięciu krajów EU, pokrywają one 98,2% nakładów na B+R. Nakłady polskich firm
to 0,04% sklasyfikowanej grupy.
28
Stanisław M. Szukalski
Po piąte, w polskim przemyśle zatrudnionych jest 11,4% badaczy przy średniej
dla UE 38,6 [Key figures on Europe 2009]. W Polsce w sektorze badań są zatrudnione
4,4 osoby na tys. mieszkańców, w Finlandii 15,7, w Szwecji 9,8, w Danii 10,4,
w Niemczech 7,2 osoby [OECD 2001].
Po szóste, polski sektor B+R w liczbach, według statystyki polskiej, przedstawia
się następująco [GUS 2008]:
– w sektorze działają 1157 jednostki naukowe i badawczo-rozwojowe, w tym
640 jednostek rozwojowych (podmioty gospodarcze zajmujące się działalnością B+R, obok swojej podstawowej działalności), ich liczba w okresie 2000–
–2008 wzrosła o 59%, jednakże 2008 rok przyniósł spadek liczby tych jednostek;
– maleje liczba instytutów badawczo-rozwojowych z 218 (1995 r.) do 135 (2008 r.);
– na badania podstawowe przeznaczono 2,3 mld zł, tj. 38,2% z całości nakładów
na działalność B+R, badania stosowane 34,8% i badania rozwojowe 37%;
– 52,2% nakładów ogółem na działalność B+R przypadało na nauki techniczne, 22,1% na nauki przyrodnicze, 8,6% na nauki społeczno-humanistyczne;
– w 2008 roku w obszarze B+R pracowało 119,7 tys. osób, w tym największą
grupę stanowili pracownicy szkół wyższych w liczbie 79,5 tys. osób, w stosunku do 2000 roku liczba ta zmalała o prawie 5 tys. osób;
– w ustawach budżetowych na lata 2005–2010 nakłady na naukę i szkolnictwo
wyższe stanowiły średni 5,4% budżetu i wzrastały wolniej niż wydatki na administrację publiczną [Ustawy budżetowe za lata 2005–2010].
Po siódme, od początku transformacji systemowej powstają oddolne próby adaptacji do polskich warunków różnych form ośrodków innowacji oraz instytucji wspierających innowacyjność, takie jak m.in.: parki technologiczne, inkubatory technologiczne, inkubatory przedsiębiorczości, centra transferu technologii, klastry, platformy technologiczne itd2. Według raportu PARP [Matusiak 2010], obecnie w Polsce
działają 24 parki oraz powstało 21 inicjatyw parkowych, 20 inkubatorów technologicznych, 90 centrów transferu technologii, 62 akademickie inkubatory przedsiębiorczości, 12 funduszy kapitału zalążkowego, 82 lokalne i regionalne fundusze pożyczkowe, 317 ośrodków szkoleniowo-doradczych i informacji.
3. Przyczyny zapaści sektora badawczego
Przyczyn regresu sektora badawczego w Polsce jest wiele. W opracowaniu zwrócono uwagę na kilka z nich. Są to:
– szybka i żywiołowa deindustrializacja i związana z tym likwidacja wielu przemysłowych centrów badawczych;
– błędna polityka państwa, liberalne podejście do problemu restrukturyzacji,
niezabezpieczenie „pakietu innowacyjnego” przy prywatyzacji przedsiębiorstw;
– bariery strukturalne i systemowe;
2 PARP monitoruje ten obszar, w br. pod red. K. B. Matusiaka opublikowano dziesiąty raport:
Zob.: [Ośrodki innowacji i przedsiębiorczości w Polsce 2010].
29
– bariery po stronie samych przedsiębiorstw: bariery świadomościowo-kulturowe
i kompetencyjne [Matusiak, Guliński 2010];
– brak priorytetów rozwoju gospodarczego kraju i długookresowej strategii
rozwoju badań naukowych;
– słabe zaangażowanie przemysłu w badania (70% potencjału badawczego jest
skupione w uczelniach) i słaba współpraca nauki i przemysłu w zakresie finansowania badań stosowanych;
– nieudane próby reform zarządzania nauką, badaniami, słabo opłacana kadra
naukowa, co powoduje jej wieloetatowość.
Kilka komentarzy do, wyżej wymienionych, przyczyn.
Po pierwsze, zmiany systemowe u progu lat dziewięćdziesiątych postawiły przed
przedsiębiorstwami ogromne wyzwania, bowiem odejście od centralnego planowania na rzecz rynkowej regulacji sprawiły, iż wiele firm nie sprostało procesom adaptacyjnym. Tworzący się rynek narzucił nowe reguły gry, zmieniały się: cele, motywy,
charakter działania. W rezultacie wiele przedsiębiorstw nie było zdolnych do działania w nowych warunkach, nastąpiły liczne: bankructwa, likwidacje, zmiany własnościowe. Wraz z nimi upadały lub popadały w marazm firmowe centra badawcze,
nierzadko do dziś nie mogące się odnaleźć w nowej rzeczywistości rynkowej. Deindustrializacja gospodarki polskiej przebiegała w sposób szokowy, oznaczała szybszy
spadek zatrudnienia niż produkcji i następowała gwałtowniej aniżeli w krajach UE-15,
ponieważ w okresie 1990–2000 spadek zatrudnienia w przemyśle wyniósł tam
12,7%, podczas gdy w Polsce, w tym samym okresie, 30,5% [Karpiński 2008 s. 27;
Mały Rocznik Satystyczny GUS 1995; Mały Rocznik Satystyczny GUS 2007 – obliczenia własne].
Po drugie, bez wątpienia, można powiedzieć, iż w Polsce była prowadzona błędna polityka innowacyjna (o ile w ogóle była). Zmiany własnościowe w polskiej gospodarce i sprzedaż przedsiębiorstw kapitałowi zagranicznemu nie wiązały się
z ochroną istniejących ośrodków badawczych (w wielu przypadkach na wysokim
poziomie), nie nakładały na kupujących obowiązku inwestowania w badania. Słowem, nie zapewniono pakietu innowacyjnego na wzór pakietu socjalnego. Rezultaty
są widoczne dziś bardzo wyraźnie – niski udział przedsiębiorstw w badaniach, niski
poziom nakładów na B+R.
Po trzecie, występowanie barier strukturalnych i systemowych. Do takiej konkluzji doszli autorzy raportu na temat systemu transferu technologii i komercjalizacji
wiedzy w Polsce [Matusiak, Guliński 2010]. Identyfikują aż 27 barier o charakterze
strukturalnym i 25 barier systemowych. W pierwszej grupie na uwagę zasługują
m.in.: nadmierna formalizacja, biurokratyzacja i administracyjna „proceduralizacja”
mechanizmów wsparcia innowacji, wysoko sformalizowana procedura konkursowa
w dostępie do środków unijnych, rozbieżność pomiędzy projektowanymi programami i instrumentami wsparcia a ich implementacją, niska elastyczność adaptacyjna
uczelni do zmieniających się warunków w otoczeniu i organizacyjne nieprzygotowanie do podejmowania się zadań komercyjnych, „imitacyjny” charakter polskiej
przedsiębiorczości, zła sytuacja placówek badawczych, słabo rozwinięte regionalne
systemy innowacji.
30
Po czwarte, występują liczne bariery świadomościowo-kulturowe i kompetencyjne po stronie samych przedsiębiorstw. Wspomniani wyżej, autorzy zwracają uwagę
na szereg z nich, jak choćby3: niechęć środowiska akademickiego do współpracy
z biznesem, niska motywacja do ponoszenia ryzyka związanego z komercjalizacją
wyników badań, brak zainteresowania rozwojem przedsiębiorczości akademickiej.
Po piąte, niechęć rządzących do myślenia w kategoriach przyszłości, znajdują się
oni pod presją krótkoterminowych korzyści. Po części jest to także spuścizna po doświadczeniach planowania socjalistycznego, po części dominacja doktryny liberalnej
w polityce przez wiele lat po 1989 roku i wiara w mechanizm rynku, który krótkookresowo może być regulatorem zmian, jednakże w perspektywie długookresowej są
niezbędne regulacje państwa i priorytetów rozwoju gospodarczego kraju i długookresowej strategii rozwoju badań naukowych. Tego dotychczas w Polsce było brak,
szczególnie gdy mowa o koncentracji na wybranych programach naukowobadawczych.
Po siódme, słabe zaangażowanie przemysłu w badania (70% potencjału badawczego jest skupione w uczelniach) i słaba współpraca nauki i przemysłu w zakresie
finansowania badań stosowanych. Przedsiębiorstwa w niedostateczny sposób biorą
udział w wytyczaniu celów polityki badań, co wynika z imitacyjnego charakteru innowacji. W rezultacie 65% nakładów jest skierowanych na badania podstawowe
i stosowane, a prace rozwojowe pozostałe 35%.
Po ósme, nieudane próby reform zarządzania nauką, badaniami, słabo opłacana
kadra naukowa, co powoduje jej wieloetatowość. Ustawa o szkolnictwie wyższym
z 2005 roku również nie spowodowała radykalnego wzrostu aktywności środowiska
w zakresie zwiększenia innowacyjnych inicjatyw uczelni, mimo że dawała ona takie
możliwości (modele: spin-off i spin-out). Nacisk na zadania dydaktyczne oznacza, że
inne, podstawowe zadania szkoły wyższej związane z badaniami naukowymi,
współpracą z gospodarką oraz transferem technologii i komercjalizacją wiedzy
schodzą na drugi plan [Matusiak, Guliński 2010 s. 28]. Nadzieję na zmiany przynosi
pakiet regulacji, jakie wchodzą od października 2010 roku.
4. Wybrane procesy i zjawiska mające znaczenie
dla wzrostu innowacyjności gospodarki
Na uwagę zasługuje tutaj kilka kwestii. Po pierwsze, chodzi o rolę korporacyjnych centrów badawczych we wzroście innowacyjności polskiej gospodarki.
To wprawdzie może nie najważniejszy czynnik, ale w związku z tym, iż niewiele się
na ten temat pisze, warto od niego zacząć. Otóż, chodzi tutaj o fragmentaryzację
badań prowadzonych w korporacjach i zlecanie ich do ośrodków badawczych zlokalizowanych w innych krajach, a także o przenoszenie potencjału badawczego za granicę i tworzenie tam centrów badawczych na potrzeby korporacji lub rynku lokalnego. Delokalizacja potencjału usług badawczych polega na budowie własnej infrastruktury badawczej (captive offshoring) lub zakupie usług od wyspecjalizowanych
operatorów usług badawczych na danym rynku (outsourcing offshoring). W ostatnich
3
Autorzy wyodrębniają aż 25 barier świadomościowo-kulturowych oraz 21 kompetencyjnych.
31
czterech-pięciu latach Polska stała się miejscem offshoringu usług badawczych. Procesy te mogą sprzyjać wzrostowi innowacyjności i konkurencyjności gospodarki pod
warunkiem odpowiedniego ich poziomu oraz mogą ujawnić się w dłuższej perspektywie. Procesy te mogą przyczyniać się także do wyraźnego wzrostu eksportu usług
badawczych oraz pojawienia się silnych, polskich struktur badawczych łączących
biznes ze sferą nauki. Krótkookresowo oznacza on wzrost pozycji kraju jako partnera biznesowego. Polski sektor zagranicznych centrów badawczych (zidentyfikowano
ponad 50 centrów) charakteryzuje się następującymi cechami:
– centra są własnością wielkich globalnych korporacji i powstały na drodze
bezpośrednich inwestycji typu „greenfield”, co oznacza, że mamy do czynienia
z offshoringiem z zachowaniem własności, to tzw. captive offshoring, najwięcej korporacji lokujących swoje centra badawcze pochodzi z: USA (22), Francji (7) i Niemiec (5);
– badania są realizowane na rzecz centrali korporacji, dotyczą poprawy jakości
produktów lub procesów (technology improvement & monitoring), mają charakter aplikacyjny, nie dotyczą tworzenia przełomowych technologii (frontier
innovation);
– motywami delokalizacji centrów do Polski są: dostęp do dobrze wykształconych pracowników, relatywnie tanich, elastyczność współpracy, znajomość
światowych trendów technologicznych [Górzyński 2008], a to daje podstawę
do tworzenia wartości dodanej w zakresie tworzenia innowacji;
– centra te są zlokalizowane głównie w dużych ośrodkach miejskich z silnie
rozbudowanym zapleczem akademickim, rozwiniętą infrastrukturą, korzystnymi warunkami życia, gdzie istnieje łatwość pozyskania pracowników z jednostek polskiego zaplecza badawczego;
– centra badawcze są lokalizowane tam, gdzie są skupiska przemysłu danej
branży (na Śląsku są lokowane centra dotyczące badań nad oprzyrządowaniem do samochodów, podzespołów do nich, w Łodzi związane głównie
z produkcją urządzeń AGD).
Warunkiem rozwoju sektora zagranicznych centrów badawczych i polskiego sektora B+R jest:
– lepsza współpraca centrów z polskimi jednostkami badawczymi w formie
wspólnych projektów badawczych, a nie tylko korzystania z infrastruktury
badawczej oraz kwalifikowanych kadr, które, przechodząc do zagranicznych
ośrodków, otrzymują wyższe płace, w większym stopniu wykorzystuje się ich
zdolności i potencjał badawczy;
– lepsza współpraca z uczelniami nie tylko w momencie rekrutowania przyszłych pracowników, ale także przez: wspieranie procesów dydaktycznych,
profilu kształcenia, udzielania stypendiów;
– wzrost nakładów na badania nad tworzeniem przełomowych technologii
w tych centrach, choć trudno na to liczyć, ale, bez wątpienia, także rozwój
badań związanych z poprawą jakości produktów lub procesów może przyczynić się do „pączkowania” polskich firm pracujących dla potrzeb danej
branży, jak to ma miejsce w przypadku sektora przemysłu samochodowego;
32
– wspieranie przez Ministerstwo Gospodarki inicjatyw tworzenia centrów
usług4;
– aktywniejsza polityka przyciągania do Polski inwestycji o charakterze badawczo-rozwojowym, szersza promocja naszego kraju jako miejsca lokowania
omawianych inwestycji, lepsze propagandowe wykorzystywanie pozytywnych
doświadczeń firm, które ulokowały centra badawcze.
Po drugie, można mieć nadzieję, iż zmiany regulacji prawnych5 w obszarze finansowania i organizacji nauki, wprowadzane właśnie w życie, powinny, przynajmniej
częściowo, wyeliminować bariery systemowe i strukturalne, o których pisano wcześniej. Ustawa z 2008 roku o wspieraniu działalności innowacyjnej [Ustawa z dnia 30
kwietnia o instytucjach badawczych] daje możliwość przedsiębiorstwom uzyskania
kredytu technologicznego i skorzystania z premii technologicznej, a także uzyskania
statusu centrum badawczo-rozwojowego, co pozwala tworzyć fundusz innowacyjności obciążający koszty (art. 21 ustawy). Z kolei, ustawa o instytutach badawczych
[Ustawa z dnia 27 lipca 2005 r.] daje możliwość współpracy w ramach centrów naukowo-przemysłowych dla realizacji m.in. tworzenia infrastruktury badawczej, pozyskiwania międzynarodowych projektów badawczych, wdrożeń itp. (rozdz. 8 ustawy).
Po trzecie, obok rozwiązań prawnych, konieczny jest zdecydowany wzrost poziomu
publicznych nakładów na B+R w Polsce i nakierowanie ich na dziedziny priorytetowe, jasno zdefiniowane6. Odbudowa i rozbudowa systemu badawczego jest procesem długotrwałym, mozolnym wymagającym aktywnej roli państwa w kształtowaniu
polityki innowacyjnej i przekształceń strukturalnych w gospodarce w kierunku rozwoju dziedzin „intensywnych wiedzą”. To, co zostało zrujnowane przez liberalną
politykę w okresie ostatnich dwudziestu lat, musi być szybko naprawione. Nie wolno
bać się zarzutu, iż istnieje tutaj konflikt pomiędzy mechanizmem rynku a polityką
strukturalną, bowiem rynkowe mechanizmy najlepiej optymalizują gospodarkę
w ujęciu krótkookresowym, zmiany strukturalne to procesy długookresowe.
Te ostatnie wymagają różnych form ingerencji państwa, jeżeli państwo chce świadomie kształtować przyszłość.
4 Przykładem takiego działania są uchwały RM w sprawie ustanowienia trzech programów wieloletnich: „Wsparcie finansowe inwestycji realizowanej przez Citibank International Oddział w Warszawie” pod nazwą „Centrum Doskonałości Procesów Biznesowych, w latach 2010–2012”; „Wsparcie finansowe inwestycji realizowanej w Gdyni i we Wrocławiu przez Geoban S.A. Polska” pod nazwą
„Centrum Usług, w latach 2010 i 2011” oraz „Wsparcie finansowe inwestycji realizowanej przez Tieto
Poland Sp. z o.o. we Wrocławiu i w Szczecinie” pod nazwą „ Centrum Badawczo-Rozwojowe, w latach
2010 i 2011” (ze strony Ministerstwa Gospodarki).
5 Obok obowiązujących ustaw: Ustawa z dnia 30 maja 2008 r. o niektórych formach wspierania
działalności innowacyjnej (Dz. U. 2008, Nr 116, poz. 730 z późn. zmianami), mamy na uwadze ustawy
wchodzące w październiku 2010 r.: Ustawa z dnia 30 kwietnia 2010 r. o zasadach finansowania nauki
(Dz. U., Nr 96, poz. 615), Ustawa z dnia 30 kwietnia o instytutach badawczych, (Dz. U., Nr 96, poz.
618), Ustawa z dnia 30 kwietnia 2010 r., Przepisy wprowadzające ustawy reformujące system nauki
(Dz. U. 2010, Nr 96, poz. 620).
6 Panuje przekonanie [Ustawa z dnia 4 marca 2005 r.], iż przełożenie wydatków budżetowych na
B+R na bezpośrednie skutki praktyczne zaczyna się dopiero po przekroczeniu progu zaspokajającego
potrzeby podstawowe na poziomie 0,6% PKB.
33
Po czwarte, niezwykle ważnym obszarem jest transfer technologii i innowacji
technicznych do sektora MSP, które na ogół nie prowadzą szerokich badań z powodu braku środków finansowych. Tutaj są niezbędne: przełamanie barier świadomościowych, pokonanie niechęci do ryzyka komercjalizacji wiedzy powstałej w środowisku akademickim oraz większa aktywność środowiska naukowego w zakresie
współpracy z małym biznesem.
Po piąte, niezbędny jest rozwój różnych formy działań proinnowacyjnych umożliwiających absorpcję innowacji w przedsiębiorstwach. Mowa tutaj o takich działaniach, jak: poprawa dostępu do informacji naukowej, inicjowanie kontaktów naukabiznes, redukcja ryzyka rozwoju lub wdrażania technologii, wypracowanie strategii
rozwijania i wdrażania technologii i wiedzy, ochrona prawna dóbr niematerialnych
wykreowanych przez przedsiębiorcę, zapewnienie finansowania absorpcji i dyfuzji
innowacji [Matusiak, Guliński 2010 s. 12].
Po szóste, szczególnie wiele wyzwań stoi przed środowiskiem akademickim, co
umożliwia także ustawa o szkolnictwie wyższym z 2005 roku, gdzie zapisano, iż:
Uczelnie współpracują z otoczeniem gospodarczym, w szczególności przez sprzedaż lub
nieodpłatne przekazywanie wyników badań i prac rozwojowych przedsiębiorcom oraz
szerzenie idei przedsiębiorczości w środowisku akademickim, w formie działalności gospodarczej wyodrębnionej organizacyjnie i finansowo od działalności [...], (art. 4 ust. 4).
Trzeba zatem:
– zwiększyć akademicką przedsiębiorczość, w której zarówno studenci, jak
i pracownicy naukowi prowadziliby nie tylko badania, ale na bazie osiągniętych wyników podejmowaliby komercjalizację tych badań, przez tworzenie
akademickich firm odpryskowych (spin-off i spin-out);
– przełamać postawę, iż uczelnie są tylko od tworzenia idei, a nie od zarabiania
pieniędzy, na świecie te dwie strony łączy się skutecznie, a art. 86, wspomnianej, ustawy nakłania wręcz do tworzenia inkubatorów przedsiębiorczości oraz
centrów transferu technologii: w celu lepszego wykorzystania potencjału intelektualnego i technicznego uczelni oraz transferu wyników prac naukowych do
gospodarki, uczelnie mogą prowadzić akademickie inkubatory przedsiębiorczości
oraz centra transferu technologii [Ustawa z dnia 27 lipca 2005 r.].
– wyeliminować wady ustawy o szkolnictwie wyższym, która z jednej strony daje możliwość rozwoju nowych form aktywności, a z drugiej nie dość precyzuje zasady działalności pracowników naukowo-badawczych, poza macierzystą
uczelnią (przepisy dotyczące dodatkowego zatrudnienia), brakuje spójności
niektórych zapisów z innymi aktami prawnymi.
Należy zauważyć iż rozwój przedsiębiorczości akademickiej staje się koniecznością także i z tego powodu, że boom edukacyjny kończy się, przedsiębiorczość akademicka, skoncentrowana dotychczas na świadczeniu usług edukacyjnych na płatnych studiach zaocznych, wieczorowych, będzie ograniczona.
Po siódme, konieczne jest sprzyjanie rozwojowi regionalnych struktur innowacyjności w formie: klastrów pokrewnych technologii, klastrów badawczych (Research
34
– Driven Claster)7 lub centrów doskonałości technicznej, trudnych do delokalizacji
ze względu na fakt, iż bazują one na wysokiej wiedzy, potencjale intelektualnym,
są zakorzenione w krajowych centrach badawczych i laboratoriach. Klaster badawczy oznacza koncentrację lokalną lub regionalną podmiotów badawczych (uczelnie,
JBR, zagraniczne centra B+R) oraz podmiotów gospodarczych i władz lokalnych
oraz instytucji i organizacji gospodarczych (izby handlowe, banki, firmy konsultingowe itp.) dla prowadzenia badań i rozwoju technologicznych aplikacji, tworzenia
wartości dodanej w regionie.
Po ósme, niezbędna jest także redukcja barier związanych z: nadmierną formalizacją, biurokratyzacją i administracyjną „proceduralizacją” mechanizmów wsparcia
innowacji.
Po dziewiąte, konieczny jest rozwój zdolności innowacyjnych regionów przez
wsparcie zarówno krajowej, jak i regionalnej polityki. Rozwój samorządu lokalnego
i regionalnego stworzył warunki do wykorzystania lokalnych zasobów. Regionalne
strategie innowacji miały na pierwszym etapie ich tworzenia znaczenie dla kształtowania świadomości proinnowacyjnej. Dziś powinny tworzyć, wspomagać realne
programy innowacyjne, także przez szersze wykorzystanie możliwości, jakie daje regionalny wymiar wspólnotowej polityki w dziedzinie badań naukowych, opartej na
7PR i na wytycznych polityki spójności i regionalnej na lata 2007–2013, oraz związaną z nim inicjatywą „Regiony Wiedzy”. Ma ona na celu wspieranie transgranicznych sieci regionów i rozwój klastrów badawczych, ma podnieść konkurencyjność
regionalną i zdolności absorpcyjne ukierunkowane na wiedzę, podniesienie znaczenia i skuteczności regionalnych programów badań, wspieranie i zacieśnienie współpracy między klastrami, powstawania nowych8.
5. Podsumowanie
Z przeprowadzonej analizy wynika, iż, obok zwiększenia nakładów na badania,
równie ważne jest przełamywanie barier: świadomościowo-kulturowych, strukturalnych, systemowych wszystkich uczestników systemu innowacyjnego. Wielkie wyzwania w zakresie transferu technologii i komercjalizacji wiedzy stoją przed sektorem nauki.
Literatura
European Commission 2008 A more research-intensive and integrated European Research Area,
Science, Technology and Competitiveness key figures report 2008/2009, European Communities.
7 Pojęcie to wprowadzone przez Komisję Europejską w kontekście & Programu Ramowego Badań
i Rozwoju, Komisja Wspólnot Europejskich „Zielona Księga”, Europejska Przestrzeń Badawcza: Nowe
perspektywy, Bruksela, dnia 4.04.2007, KOM(2007), 161, wersja ostateczna.
8 Dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://cordis.europa.eu/fp7/regional_pl.html, data wejścia: 30.087.2010].
35
European Commission rok? Monitoring Industrial Research: The 2009 UE Industrial R&D
Investment, Scoreboard 2009, European Communities.
European Innovation, Scoreboard (EIS) 2009 Comparative analysis of innovation performance,
Pro Inno European Papern, 15.
Eurostat 2009 Key figures on Europe.
Górzyński M. 2008 Zagraniczne ośrodki naukowo-badawcze zlokalizowane w Polsce – analiza
potencjału i oddziaływania, Materiał niepublikowany, zaprezentowany w Instytucie Nauk
Ekonomicznych PAN, październik.
GUS 1995 Mały rocznik Statystyczny GUS, Warszawa.
GUS 2001 Mały rocznik Statystyczny GUS, Warszawa.
GUS 2009 Nauka i technika w 2007 r., Warszawa.
GUS 2008 Nauka i technika w Polsce w 2008 roku, Warszawa.
Karpiński A. 2008 Przemiany strukturalne w procesie transformacji Polski 1989–2003–2025,
Warszawa.
Matusiak K.B. (red.) 2010 Ośrodki innowacji o przedsiębiorczości w Polsce, Łódź, Warszawa.
Matusiak K.B., J. Guliński (red.) 2010 System transferu technologii i komercjalizacji wiedzy
w Polsce. Siły motoryczne i bariery, Poznań – Łódź – Wrocław – Warszawa.
OECD 2009 Factbook, OECD Observer, Supplement 1.
OECD 2007 Science, Technology and Industry: Scoreboard.
Ustawa z dnia 30 kwietnia 2010 r. o zasadach finansowania nauki, Dz. U., Nr 96, poz.615.
Ustawa z dnia 30 kwietnia 2010 r., Przepisy wprowadzające ustawy reformujące system nauki,
Dz. U., Nr 96, poz. 620.
Ustawy budżetowe za lata 2005–2010, Dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.
mofnet.gov.pl, data wejścia: 28.08.2010].
Ustawa z dnia z dnia 27 lipca 2005 r., Prawo o szkolnictwie wyższym, Dz. U. 2005, Nr 164,
poz.1365.
Ustawa z dnia 30 kwietnia o instytutach badawczych, Dz. U., Nr 96, poz. 618.
Ustawa z dnia 30 maja 2008 r. o niektórych formach wspierania działalności innowacyjnej,
Dz. U., 2008, Nr 116, poz. 730.
Ustawa z dnia 4 marca 2005 r. o Krajowym Funduszu Kapitałowym (23.08.2010). Dz. U. 2010,
Nr 96, poz. 620.
Wierzbicki A.P. 2008 Finansowanie nauki w krajach rozwiniętych na progu gospodarki opartej
na wiedzy a sytuacja nauki w Polsce, „Przyszłość Świat – Europa – Polska”, nr 2 (18).
Łucja TOMASZEWICZ, Iwona ŚWIECZEWSKA1
CZYNNIKI WZROSTU EFEKTYWNOŚCI
SEKTORÓW POLSKIEJ GOSPODARKI
Streszczenie
W artykule zostanie podjęta próba odpowiedzi na pytanie, w jakim stopniu efektywność sektorów
polskiej gospodarki jest wynikiem ich aktywności innowacyjnej, a w jakim jest efektem międzygałęziowej i międzynarodowej dyfuzji innowacji. W badaniu ograniczono się do przemysłu jako całości oraz
w dezagregacji na sektory o różnym poziomie zaawansowania technologicznego, jak i do sektora usług
rynkowych. Uwzględnienie efektów dyfuzji innowacji będzie wymagać skonstruowania odpowiednich
mierników określających potencjalną korzyść wynikającą z procesów dyfuzji. W przypadku innowacji
krajowych konstrukcja mierników będzie opierać się na metodologii input-output. Tym samym przyjęte
zostaje założenie, że nośnikiem innowacji są przepływy surowców i materiałów między poszczególnymi gałęziami gospodarki. Jako główne nośniki innowacji z zagranicy będą brane pod uwagę: import
produktów do danej gałęzi oraz napływ bezpośrednich inwestycji zagranicznych. Autorzy artykułu podejmą także próbę uwzględnienia zasobów kapitału ludzkiego w każdym z sektorów. Wymagać to będzie skonstruowania odpowiedniego miernika zasobów tego kapitału.
Słowa kluczowe: efektywność sektorowa, dyfuzja innowacji, nakłady na B+R, kapitał wiedzy
FACTORS DETERMINING GROWTH IN EFFICIENCY OF DIFFERENT SECTORS
OF POLISH ECONOMY
Abstract
The authors make an attempt to answer the question to what extent the effectiveness of Polish
economy sectors results from their innovative activity and to what extent it is the result of interdepartmental and international diffusion of innovations. The research is limited to industry as entity, to
disaggregation into sectors of different levels of technological advance and to the market services sector. Considering the innovation diffusion effects will require construction of suitable gauges determining potential benefits resulting from diffusion processes. In the case of domestic innovation the construction of gauges will be based on the input-output methodology. Thus, it has been assumed that the
flow of raw materials and other materials between particular branches of economy constitute innovation carriers. As main innovation carriers from abroad the following will be taken into consideration:
imports of products to a given branch and an inflow of direct foreign investments. The authors also
make an attempt to consider human capital in each sector. This will require construction of a suitable
gauge for measuring the resources of that capital.
Keywords: departmental efficiency, diffusion of innovation, the expenditure on R&D, intellectual
property
1 Prof. dr hab. Łucja Tomaszewicz, Dr Iwona Świeczewska,– Katedra Teorii i Analiz Systemów Ekonomicznych, Uniwersytet Łódzki.
Czynniki wzrostu efektywności sektorów polskiej gospodarki
37
1. Wstęp
Artykuł przedstawia syntezę wyników badań empirycznych mających na celu
ocenę wpływu wybranych czynników na zmiany łącznej produktywności czynników
produkcji (total factor productivity – TFP) w sekcjach i działach polskiej gospodarki.
Szczegółowo badania te zostały opisane w przygotowywanej do druku monografii
pt. Transfer technologii w procesie rozwoju polskiej gospodarki. Ujęcie sektorowe i regionalne (2010). Wspomniane, czynniki określają szeroko rozumianą innowacyjność
gospodarki, z uwzględnieniem aspektów związanych z międzygałęziową i międzynarodową dyfuzją innowacji. Podjęto próbę odpowiedzi na pytanie, w jakim stopniu
efektywność polskiej gospodarki (mierzona zmianami TFP w poszczególnych sferach jej działalności) wynika z potencjału innowacyjnego tych działalności (mierzonego intensywnością nakładów na działalność B+R w danej gałęzi), a w jakim jest
efektem dyfuzji innowacji z innych sfer działalności lub z zagranicy2.
Narzędziem prowadzonych analiz są modele ekonometryczne opisujące tempo
wzrostu TFP w polskiej gospodarce, na szczeblu jej sekcji, a w przypadku przemysłu
przetwórczego także na poziomie działów. Parametry modeli zostały oszacowane na
podstawie danych przekrojowo-czasowych za lata 1992–2007. Uwzględnienie efektów dyfuzji innowacji wymagało skonstruowania dla każdej sekcji/działu odpowiednich mierników określających potencjalną korzyść wynikającą z procesów dyfuzji.
W przypadku innowacji krajowych konstrukcję mierników oparto na metodologii
input-output, przyjmując tym samym założenie, że nośnikiem innowacji są przepływy surowców i materiałów między poszczególnymi sferami gospodarki. W przypadku dyfuzji innowacji z zagranicy przyjęto, iż głównym ich nośnikiem jest import
produktów do danej działalności oraz napływ bezpośrednich inwestycji zagranicznych.
2. Czynniki wzrostu TFP w świetle badań empirycznych
W latach 50. ubiegłego wieku ukazała się przełomowa praca R. Solowa dotycząca
wpływu, szeroko rozumianego, postępu technicznego na wzrost gospodarczy
[Solow 1957 s. 312–320]. Z obserwacji autora wynikało, iż w długim okresie wzrost
nakładów pierwotnych czynników produkcji (pracy i kapitału) wyjaśnia jedynie tylko
część wzrostu gospodarczego Stanów Zjednoczonych. Pozostała część wzrostu –
określana w literaturze przedmiotu mianem reszty Solowa – oznaczająca wzrost
łącznej produktywności czynników wytwórczych (TFP) została uznana przez Solowa za miarę postępu technicznego, który jest efektem innowacji technologicznych.
Obserwacje Solowa stały się impulsem do podjęcia badań empirycznych nad specyfikacją czynników, za pomocą których możliwie jest kompleksowe wyjaśnienie
zmian łącznej produktywności czynników produkcji.
2 W rozważaniach teoretycznych będzie używane umowne pojęcie gałąź, jako pewien agregat działalności produkcyjnej, które w klasyfikacji różnych poziomów działalności faktycznie nie występuje
Por.: EKD [NACE] – Europejska Klasyfikacja Działalności.
38
Iwona Świeczewska, Łucja Tomaszewicz
Początkowo, badania te koncentrowały się wyłącznie na innowacjach, jako
głównym czynniku wzrostu efektywności gospodarki. Za pioniera tych badań można uznać Z. Grilichesa, który, jako jeden z pierwszych, podjął próbę powiązania, na
gruncie empirycznym, zmian efektywności procesów produkcyjnych obserwowanych na szczeblu gałęzi gospodarki Stanów Zjednoczonych z ich działalnością innowacyjną [Griliches 1957]. Zwrócił on także uwagę na aspekty związane z procesami dyfuzji innowacji. Sformułował tezę, że dana gałąź w gospodarce może osiągać
pewne „korzyści technologiczne” wynikające z innowacji wprowadzonych w innych
gałęziach gospodarki. Griliches założył, iż wielkość tych korzyści jest proporcjonalna do wielkości zasobów kapitału wiedzy (mierzonych najczęściej wielkością skumulowanych nakładów na B+R) we wszystkich możliwych źródłach, z których jest on
transferowany, oraz do skali powiązań między „dawcami” i „odbiorcami” innowacji.
Wobec tych założeń wielkość korzyści dla danej gałęzi może być określona następująco:
BRCspill j =  v ijBRCi ,
(1)
i≠j
gdzie:
BRCspillj – potencjalna wielkość skumulowanych nakładów na działalność B+R obserwowana w j-tej gałęzi, wynikająca z procesów dyfuzji innowacji pochodzących ze źródła i (gałęzi
i);
BRCi – wielkość skumulowanych nakładów na działalność B+R poniesionych w źródłach
(gałęziach), z których następuje transfer innowacji;
Vij – współczynniki proporcjonalności (wagi).
Określenie wielkości wag Vij wynika z założeń co do nośników innowacji. Jeśli
proces dyfuzji odbywa się poprzez formalne transakcje między podmiotami w gospodarce (dyfuzja innowacji ucieleśnionych; ten rodzaj transferu wiedzy Griliches
określa mianem rent spillovers), wówczas określenie wielkości wag zależy od wielkości transakcji, które mogą dotyczyć zarówno dóbr inwestycyjnych [Terleckyj 1974;
Sveikauskas 1981; Sterlacchini 1989], jak i dóbr pośrednich [Brown, Conrad 1967;
Wolff, Nadiri 1993; Wolff 1997; Dietzenbacher 2000]. Griliches [Griliches 1979]
zwraca także uwagę na fakt, iż transfer wiedzy w gospodarce niekoniecznie musi
odbywać się poprzez formalne transakcje między podmiotami. Mowa tu o tzw.
transferze wiedzy nieucieleśnionej (Griliches określa go mianem knowledge spillovers), który odbywa się m. in. przez nieformalne kontakty między osobami reprezentującymi sferę naukową i produkcyjną w gospodarce3. Określenie wielkości korzyści, wynikających z tego rodzaju transferu wiedzy w gospodarce, może opierać się
3 Ten rodzaj transferu wiedzy jest określany także mianem czystej lub prawdziwej dyfuzji wiedzy
[Keller 2001]. Knowledge spillovers ma miejsce wówczas, gdy nabywca dobra produkcyjnego dokonuje
jego odtwórczej rekonstrukcji (reverse engineering), powiększając tym samym swój zasób wiedzy, co
w efekcie prowadzi do kolejnych innowacji, będących źródłem permanentnego wzrostu produktywności [Kubielas 2009 s. 260].
39
na zastosowaniu miary „bliskości technologicznej”, zaproponowanej przez A. Jaffe
[Jaffe 1986], opartej na statystyce patentów.
W pierwszej połowie lat 90. XX w. uwaga badaczy zajmujących się problemami
dyfuzji innowacji w kontekście wzrostu efektywności gospodarki została zwrócona
w kierunku uwzględnienia transferu innowacji z zagranicy [Mohnen 1992; Park
1993; Soete, Verspagen 1993]. Badania te opierały się na założeniu, że głównym nośnikiem innowacji z zagranicy jest import produktów. Początkowo, jednak rezultaty
prowadzonych badań nie były jednoznaczne. Co prawda, większość uzyskanych wyników potwierdzała istotny, dodatni wpływ krajowych i zagranicznych nakładów na
B+R na wzrost efektywności gospodarek, lecz siła tego oddziaływania był różna
[Świeczewska 2007 s. 90]. Przełomem okazała się praca D.T. Coe i E. Helmana
[Coe, Helman 1995]. Wyniki uzyskane na podstawie próby przekrojowo-czasowej,
obejmującej 22 kraje (21 krajów OECD oraz Izrael), w latach 1971–1990 potwierdzają pozytywny wpływ dyfuzji technologii z zagranicy poprzez import produktów
(ogółem) na wzrost TFP. Co więcej, wpływ kapitału wiedzy z zagranicy w przypadku małych gospodarek jest znacznie silniejszy niż w przypadku ich własnych zasobów wiedzy (odwrotna tendencja występuje w przypadku dużych rozwiniętych gospodarek – kraje grupy G7). Poza tym, wpływ zagranicznych nakładów na B+R na
produktywność danej gospodarki jest tym większy, im bardziej jest ona otwarta na
wymianę międzynarodową.
Badania Coe i Helmana stały się przyczynkiem do podejmowania kolejnych badań nad międzynarodową dyfuzją innowacji, zarówno na szczeblu makroekonomicznym, jak również na szczeblu gałęziowym. Istotą tych badań było także wskazanie innych nośników innowacji z zagranicy. Coe, Helpman, Hoffmaister [Coe,
Helman, Hoffmaister 1997] uzyskują poprawę wyników prowadzonych wcześniej
badań, po przyjęciu założenia, że transfer technologii odbywa się dzięki importowi
maszyn i urządzeń. Do podobnych wniosków dochodzą także Xu i Wang [Xu,
Wang 1999]. Coraz częściej autorzy takich badań uwzględniają również bezpośrednie inwestycje zagraniczne [Lichtenberg, van Pottelsberghe de la Potterie 1996; Kinoshita 2000; Keller, Yeaple 2003] oraz międzynarodowe przepływy patentów [Jaffe,
Trajtenberg 1999] jako nośniki innowacji z zagranicy. Jednocześnie autorzy tych badań jednoznacznie wskazują, iż zdolność do absorpcji wiedzy i technologii z zagranicy jest silnie skorelowana z własnymi zasobami wiedzy oraz z poziomem kapitału
ludzkiego.
W badaniach makroekonomicznych nad określeniem czynników, przyczyniających się do wzrostu TFP, istotną rolę odgrywają także zasoby kapitału ludzkiego4.
Warto przytoczyć wyniki badań Engelbrechta [Engelbrecht 1997], który poszerzył
empiryczny model Coe i Helmana o efekty związane z kapitałem ludzkim. Poza krajowymi i zagranicznymi zasobami wiedzy (kapitał wiedzy), transferowanymi do go4 W szerokim rozumieniu, kapitał ludzki oznacza wszystkie cechy psychofizyczne jednostki, które
mogą bezpośrednio i pośrednio wpłynąć na jej wydajność pracy. Zalicza się do nich m. in.: posiadane
zdolności, zasób wiedzy, poziom wykształcenia, umiejętności, doświadczenie zawodowe, stan zdrowia
etc. Wąsko rozumiany, kapitał ludzki odnosi się do poziomu wykształcenia danej jednostki [Florczak
2007 s. 112].
40
spodarki poprzez import, w modelu zostały uwzględnione zasoby kapitału ludzkiego
(mierzonego przeciętną liczbą lat nauki) oraz luka technologiczna między gospodarką danego kraju a Stanami Zjednoczonymi (najbardziej rozwinięta gospodarka
w badanej grupie krajów). Luka technologiczna jest mierzona relacją PKB per capita
w danej gospodarce w stosunku PKB per capita w Stanach Zjednoczonych. Wyniki
uzyskane na podstawie, próby 21 krajów OECD5, w latach 1971–1989 potwierdzają
istotny wpływ krajowego i zagranicznego kapitału wiedzy na tempo wzrostu TFP
w badanej grupie krajów. Statystycznie istotna okazała się także zmienna określająca
zasoby kapitału ludzkiego, wyraźnie związana z luką technologiczną [Por. także
Florczak 2007 s. 156–158]. Engelbrecht rozszerzył swoje badania także na grupę 61
krajów rozwijających się [Engelbrecht 2002]. Uzyskane przez niego wyniki potwierdziły hipotezę, iż pełniejsze wykorzystanie zasobów kapitału wiedzy i kapitału ludzkiego zależy od stopnia otwartości gospodarki (mierzonej udziałem importu w PKB).
Zmienna określająca interakcję zasobów kapitału ludzkiego ze stopniem otwartości gospodarki okazała się również istotna w badaniach Millera i Upadhyaya [Miller, Upadhyay 2000]. Na podstawie próby, obejmującej 83 kraje, potwierdzają oni
pozytywny wpływ kapitału ludzkiego na poziom TFP w tych krajach, jednak tylko
wówczas, gdy zostanie przekroczony określony próg otwartości gospodarki (mierzony udziałem eksportu w PKB). W krajach zamkniętych, w których brak jest dostępu do najnowszych zdobyczy technologicznych, kapitał ludzki nie przyczynia się
do wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji.
3. Czynniki wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji
w polskiej gospodarce – wyniki badań empirycznych
3.1. Łączna produktywność czynników produkcji –
szacunki dla Polski
Łączna produktywność czynników produkcji (TFP) określa wielkość produkcji,
przypadającą na jednostkę kombinacji czynników produkcji. Do jej oszacowania
można zastosować metodę indeksową (opartą najczęściej na łańcuchowym indeksie
Törnquista, będącego dyskretną aproksymacją ciągłego indeksu Divisia), [Por.: Griliches, Jorgenson 1967; Hulten 1978; Gullikson 1995; Wilder, Ziual 2001; Świeczewska 2007] lub także zastosować koncepcję funkcji produkcji (najczęściej CobbaDouglasa, ze stałymi efektami skali), [Solow 1957; Clark, Griliches 1982; Coe, Helman 1995; Welfe 2001]. Bez względu na sposób szacowania TFP, w ujęciu dynamicznym, tempo wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji jest różnicą
między tempem (stopą) wzrostu produkcji a ważoną sumą temp (stóp) wzrostu
czynników produkcji. Wagami są bądź elastyczności produkcji względem poszczególnych czynników produkcji, bądź także udziały poszczególnych czynników produkcji w produkcji [Więcej na ten temat w: Świeczewska 2007 s. 68–74].
5
Tych samych, które wzięli pod uwagę Coe i Helpman [Coe, Helpman 1995].
41
W niniejszym opracowaniu do oszacowania tempa wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji na szczeblu sekcji i działów polskiej gospodarki zdecydowano się na zastosowanie metody indeksowej, opartej na indeksie Törnquista
[Świeczewska 2007 s. 71] postaci:
w
 Yi1  i


∏
0
TFP1 i =1  Yi 
=
,
vj
TFP0
m  X1 
j
∏  0 
X
j=1  j 
n
(2)
gdzie:
Yi0 , Yi1 – ilość produktu i w okresie bazowym (t = 0) i badanym (t = 1);
X 0j , X 1j – wielkość nakładu czynnika produkcji j w okresie bazowym (t = 0) i badanym (t = 1);
wi =
w 0i + w 1i
– średni udział produktu i w ogólnej wartości produkcji w okresie bazo2
wym (t = 0) i badanym (t = 1);
vj =
v 0j + v 1j
2
– średni udział czynnika j w globalnych kosztach produkcji w okresie bazo-
wym (t = 0) i badanym (t = 1).
Jako miarę produkcji dla poszczególnych lat na poziomie sekcji i działów przyjęto produkcję globalną, rozszerzając tym samym listę czynników produkcji o zużycie
surowców i materiałów (koncepcja pomiaru TFP, według modelu KLM-OUT),
[Więcej na ten temat w: Griliches, Mairesse 1983]. Wagami są średnie udziały poszczególnych czynników produkcji w produkcji globalnej. Wybór produkcji globalnej, a nie wartości dodanej, zwykle przyjmowanej w badaniach empirycznych, był
związany ze sposobem podejścia (por. dalej) do badania czynników wpływu na
zmiany TFP. Natomiast szacunki tempa wzrostu TFP na szczeblu całej gospodarki
narodowej przeprowadzono na podstawie dynamiki wartości dodanej, uwzględniając
jedynie nakłady pracy mierzone liczbą pracujących oraz zasoby kapitału mierzone
wartością brutto środków trwałych. Wszystkie kategorie wartościowe zostały przeliczone na ceny stałe. Oszacowania tempa wzrostu TFP dla lat 1992–2007 oraz
w trzyletnich podokresach są przedstawione w tablicy 1. (załącznik 1.).
Oszacowania tempa wzrostu TFP dla polskiej gospodarki dają podstawę do
sformułowania następujących wniosków.
– Średnie roczne tempo wzrostu TFP w całej gospodarce, w latach 1992–2007,
kształtowało się na poziomie 1,4%. Największy wzrost łącznej produktywności czynników produkcji przypadał na I połowę lat 90. (1992–1995) oraz na
lata 2001–2004. Pierwszy z wymienionych podokresów charakteryzuje się dynamicznym wzrostem PKB (około 5% rocznie), przy jednocześnie znacznie
słabszym tempie wzrostu majątku trwałego (około 2,2,% rocznie) i nieznacznym spadku liczby pracujących. Wydaje się, iż w przypadku drugiego z wy-
42
mienionych podokresów wartość ta jest wyraźnie przeszacowana. Przyczyną
tego stanu rzeczy może być wyraźnie przeszacowane tempo wzrosty TFP
w rolnictwie (5,5% w latach 2001–2004)6, zwłaszcza że tempo wzrostu TFP
w przemyśle i usługach było w tym okresie zdecydowanie niższe.
– Tempo wzrostu TFP w przemyśle, w całym badanym okresie, kształtowało
się na poziomie około 2%, przy czym największą dynamikę TFP odnotowano
w I połowie lat 90. Wpływ na ten stan rzeczy mogła mieć znacząca aktywność inwestycyjna obserwowana w tej sferze gospodarki na początku okresu
transformacji (średnie roczne tempo wzrostu nakładów inwestycyjnych
w przemyśle, w analizowanym podokresie, wynosiło 17,8%). Należy także
podkreślić, iż w latach 90. zaobserwowano wzmożony napływ bezpośrednich
inwestycji zagranicznych do tej sfery działalności gospodarki (według danych
Polskiej Agencji Informacji i Inwestycji Zagranicznych PAIiIZ, średnie roczne tempo napływu BIZ do przemysłu w latach 1993–1998 sięgało 50%)7.
Spowolnienie tempa wzrostu gospodarczego, obserwowane po 1999 r., skutkowało także spowolnieniem tempa wzrostu TFP do 1,5% w latach 2001–
–2004 oraz 1,3% w latach 2004–2007.
– Wśród działów przemysłu przetwórczego najwyższym tempem wzrostu TFP
charakteryzowały się działy związane z przemysłami wysokich i średniowysokich technologii. Wśród nich należy wymienić: produkcję maszyn biurowych
i komputerów (średnie roczne tempo TFP w całym badanym okresie wynosiło 8,9%), produkcję sprzętu i urządzeń radiowych, telewizyjnych i telekomunikacyjnych (5,6%), produkcję maszyn i urządzeń (4,2%) oraz produkcję instrumentów medycznych, precyzyjnych i optycznych, zegarów i zegarków
(4%). W każdym z, wymienionych wyżej, działów największy wzrost łącznej
produktywności czynników produkcji odnotowano w latach 1992–1995,
a więc w okresie wzmożonego napływu kapitału zagranicznego w formie inwestycji bezpośrednich do wymienionych działów. W przypadku produkcji
maszyn i urządzeń można było także zaobserwować relatywnie wysokie
(w porównaniu z pozostałymi działami przemysłu przetwórczego) nakłady na
działalność innowacyjną w tym okresie.
– W pozostałych działach przemysłu przetwórczego tempo wzrostu TFP było
już zdecydowanie wolniejsze (nie przekraczało 4% w całym badanym okresie). Najniższe tempo wzrostu TFP (a w niektórych podokresach wręcz spadek, wynikający z wolniejszej dynamiki produkcji w porównaniu z dynamiką
czynników produkcji) odnotowano w działach przemysłu zaliczanych do surowco- i pracochłonnych. Warto także nadmienić, iż niektóre z tych działów
ponosiły relatywnie wysokie nakłady na działalność innowacyjną (jak choćby
produkcja artykułów spożywczych i napojów czy produkcja koksu i produktów rafinacji ropy naftowej) lub cieszyły się zainteresowaniem inwestorów zagranicznych (produkcja artykułów spożywczych i napojów).
6 Według danych GUS, w tym okresie nastąpił znaczący spadek liczby pracujących w tej sferze
działalności, nie mający jednak odzwierciedlenia w rzeczywistości. Wynikał on jedynie ze zmiany przez
GUS metodologii liczenia pracujących w rolnictwie.
7 Dane PAIiIZ dotyczą bezpośrednich inwestycji zagranicznych o wartości co najmniej 1 mln USD.
43
– Tempo zmian TFP w gałęziach reprezentujących sektor usługowy było zdecydowanie niższe niż w gałęziach przemysłu, co wynika częściowo ze specyfiki produktów tych sektorów. Najwyższe tempo wzrostu TFP odnotowano
w przypadku pośrednictwa finansowego (7,3% w całym badanym okresie,
przy czym najwyższe było w latach 1992–1995) oraz dla usług transportowych (1,8% rocznie, najwyższe w latach 1998–2001). W wymienionych sekcjach był obserwowany znaczący napływ inwestycji zagranicznych do tych
branż oraz aktywna działalność inwestycyjna w latach 90.
3.2. Czynniki wzrostu efektywności łącznej produktywności
czynników produkcji – ujęcie modelowe
Wobec rozważań przedstawionych w punkcie 2. niniejszego opracowania do
podstawowych czynników determinujących wzrost łącznej produktywności należy
zaliczyć, szeroko rozumiany, kapitał wiedzy oraz kapitał ludzki. W badaniach prowadzonych na szczeblu gałęziowym zwykle pomija się znaczenie drugiego z wymienionych czynników, ze względu na trudności w określeniu zasobów kapitału ludzkiego w poszczególnych sferach gospodarki. Nawet, wąsko rozumiany, kapitał ludzki często nie jest możliwy do zmierzenia na poziomie poszczególnych sektorów gospodarki, wobec braku odpowiednich danych statystycznych8. Dlatego też w specyfikacji czynników wyjaśniających zmiany efektywności polskiej gospodarki ograniczono się wyłącznie do czynników związanych z, szeroko rozumianym, kapitałem
wiedzy.
Punktem wyjścia przeprowadzonych analiz był model zaproponowany przez
Grilichesa [Griliches 1980], w którym stopa wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji jest funkcją intensywności nakładów na działalność B+R9, czyli:
dTFPt
1
BR t
⋅
= α 0 + α1 ⋅
+ εt ,
dt
TFPt
Yt
(3)
gdzie:
dTFPt
1
– tempo wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji;
⋅
dt
TFPt
BR t
– intensywność nakładów na działalność badawczo-rozwojową, mierzona udziałem
Yt
nakładów na B+R w produkcji;
α 0 , α 1 – parametry modelu; ε t – składnik losowy modelu.
W przypadku Polski nie są dostępne informacje o strukturze pracujących według wykształcenia
na poziomie sekcji i działów.
9 Zależność ta została wyprowadzona z funkcji produkcji, w której, poza pierwotnymi czynnikami
produkcji (pracą i kapitałem), uwzględniono także zasoby kapitału wiedzy, mierzone wielkością skumulowanych nakładów na działalność B+R. Szczegółowe przekształcenie, tak określonej, funkcji produkcji na funkcję uzależniającą dynamikę TFP od intensywności nakładów na B+R można znaleźć w pracy
Świeczewskiej [Świeszewska 2007 s. 82–84].
8
44
Przedstawione w punkcie 2. niniejszego opracowania badania empiryczne, dotyczące związku łącznej produktywności czynników produkcji z, szeroko rozumianym, kapitałem wiedzy, jednoznacznie wskazują, iż istotne znaczenie we wzroście
TFP – poza własnym kapitałem wiedzy – ma także dyfuzja innowacji ze źródeł zewnętrznych (międzygałęziowa i międzynarodowa dyfuzja innowacji). Uwzględnienie
w modelu (3) efektów międzygałęziowej i międzynarodowej dyfuzji innowacji wymagało skonstruowania odpowiednich mierników określających wielkość korzyści
wynikających z procesów dyfuzji. Jak wynika z zależności (1), wielkość tych korzyści
jest proporcjonalna do wielkości zasobów wiedzy (mierzonych zwykle wielkością
bieżących i/lub skumulowanych nakładów na B+R) we wszystkich możliwych źródłach, z których następują procesy dyfuzji.
Jeśli transfer innowacji odbywa się poprzez transakcje między poszczególnymi
sferami działalności (zakup surowców i materiałów, dóbr kapitałowych etc., czyli
dyfuzja innowacji ucieleśnionych), konstrukcja wag (vij) opiera się na wartościach
tych transakcji. W badaniu przyjęto, iż w przypadku dyfuzji innowacji krajowych,
ucieleśnionych w surowcach i materiałach, wielkość tych wag jest równa wartościom
współczynników bezpośrednich nakładów10, wyznaczonych na podstawie informacji
zawartych w tablicach przepływów międzygałęziowych. W odniesieniu do transferu
innowacji z zagranicy przyjęto założenie, że głównym ich „nośnikiem” jest import
produktów oraz napływ bezpośrednich inwestycji zagranicznych do danej sfery działalności. Na podstawie informacji dotyczących wielkości importu produktów z wybranych krajów OECD do poszczególnych działów przemysłu11 oszacowano wagi
niezbędne do określenia wielkości korzyści, wynikających z transferu innowacji z zagranicy12. Dla każdego działu przemysłu przetwórczego wagi te są równe udziałowi
importu produktów z wybranych krajów do danego działu w produkcji globalnej
danego działu. Wagi te można więc traktować jako współczynniki bezpośredniej
importochłonności. Jako kolejną, niemniej istotną aproksymantę korzyści wynikających z transferu technologii z zagranicy, uwzględniono także intensywność napływu
bezpośrednich inwestycji zagranicznych (mierzoną udziałem BIZ, które napłynęły
do danego działu w produkcji globalnej tego działu).
Biorąc pod uwagę powyższe, w modelu (3) dokonano dekompozycji zmiennej,
określającej intensywność nakładów na innowacje, na trzy składowe. Pierwsza z nich
określa intensywność nakładów na działalność B+R poniesionych w danym dziale,
druga – intensywność nakładów na B+R wynikających z dyfuzji innowacji krajowych
ucieleśnionych w surowcach i materiałach, trzecia zaś – intensywność nakładów na
B+R obserwowanych w danej sekcji czy dziale, wynikających z dyfuzji innowacji
z zagranicy ucieleśnionych w imporcie. Zmienną określającą wielkość korzyści wyni10 Testowano także inne schematy wag, m.in. współczynniki pełnych nakładów, jednak uzyskane
wyniki nie okazały się satysfakcjonujące. Por.: [Świeczewska, Tomaszewicz 2009].
11 Pod uwagę wzięto powiązania handlowe Polski z sześcioma gospodarkami światowymi, mającymi znaczący udział w imporcie Polski oraz będącymi największymi inwestorami zagranicznymi Polski.
Są to: Niemcy, Francja, Holandia, Włochy, Wielka Brytania i Stany Zjednoczone.
12 Dane te są zawarte w bazie danych OECD – Bilateral Trade Database (BTD) – i dotyczą wielkości importu produktów wytworzonych w danym kraju do poszczególnych gałęzi przemysłu przetwórczego w Polsce.
45
kających z transferu technologii z zagranicy jest także intensywność bezpośrednich
inwestycji zagranicznych, które napłynęły do danej sekcji lub działu (mierzona
udziałem BIZ w produkcji globalnej). Zatem, model (3) można zapisać jako:
BR jt −s
( kraj )
( zagr )
dTFPt
1
⋅
= α 0 + α1 ⋅
+ α 2 ⋅ BRspill jt −s + α 3 ⋅ BRspill jt −s +
dt
TFPt
Yjt −s
+ α4 ⋅
BIZjt −s
Yjt −s
(4)
+ ε jt −s ,
gdzie:
BR jt −s
– intensywność nakładów na B+R poniesionych w sektorze działalności j
Yjt −s
w okresie t – s;
( kraj )
BRspill jt −s – intensywność nakładów na B+R w sektorze działalności j w okresie t – s,
wynikających z międzysektorowej dyfuzji innowacji krajowych;
( zagr )
BRspill jt −s – intensywność nakładów na B+R wynikających z dyfuzji innowacji z zagranicy poprzez import;
BIZjt −s
Yjt −s
– intensywność napływu bezpośrednich inwestycji zagranicznych do gałęzi j
w okresie t – s;
ejt – składnik losowy modelu;
s – opóźnienie czasowe.
3.3. Wyniki estymacji
Na podstawie dostępnego materiału statystycznego, obejmującego lata 1992–
–2007 oszacowano parametry modelu (4) na poziomie sekcji – a w odniesieniu do
przemysłu, także działów – polskiej gospodarki. Poszczególne warianty modelu szacowano na podstawie danych przekrojowo-czasowych obejmujących określone grupy sekcji i działów polskiej gospodarki w latach: 1992–1995, 1996–1998, 1999–2001,
2002–2004, 2005–2007. Agregacja danych w czasie wynikała z faktu, iż roczne
zmiany TFP w poszczególnych sektorach działalności wykazują dość duże wahania,
które niekoniecznie odzwierciedlają faktyczne zmiany efektywności produkcji danego sektora działalności. We wszystkich wariantach modelu zachodziła konieczność
uwzględnienia zmiennych zerojedynkowych dla wybranych sektorów działalności
i dla wybranych podokresów. Analizę przeprowadzono w czterech ujęciach.
W pierwszym, badaniem objęto wszystkie działy przemysłu przetwórczego (22 działy,
pominięto zagospodarowanie odpadów ze względu na brak odpowiednich danych
statystycznych) oraz następujące sekcje działalności: rolnictwo, górnictwo, sektor
46
energetyczny oraz sekcje reprezentujące sektor usług rynkowych13. W drugim ujęciu,
analizę ograniczono do działów przemysłu przetwórczego (22 działy). Ujęcie trzecie
dotyczyło działów przemysłu przetwórczego, zagregowanych według poziomu
technologii. Wyróżnione zostały cztery sektory, a mianowicie: sektor wysokich technologii, średniowysokich technologii, średnioniskich technologii i niskich technologii14. Ostatni, czwarty etap badań nad endogenizacją stopy wzrostu TFP dotyczył
sekcji gospodarki reprezentujących sektor usług rynkowych oraz rolnictwo, górnictwo i wytwarzanie i zaopatrywanie w: energię elektryczną, gaz i wodę. Szczegółowe
wyniki estymacji poszczególnych wariantów modelu (4) dla określonych grup sekcji
i działów są przedstawione w tablicach: 2.–5., w załączniku 2. Wyniki te można podsumować następująco:
– Biorąc pod uwagę sekcje i działy przemysłu15 oraz sekcje związane z sektorem
usług rynkowych (łącznie 32 sekcje i działy, por. tabllica 2., załącznik 2.), uzyskane wyniki potwierdzają dodatni (i statystycznie istotny) wpływ na wzrost
TFP nakładów na B+R poniesionych w danej działalności. Dodatnie (i statystycznie istotne) okazały się także efekty związane z międzygałęziową dyfuzją
innowacji krajowych, wynikające z bezpośrednich powiązań surowcowomateriałowych między poszczególnymi sferami działalności. Istotny okazał
się także wpływ innowacji z zagranicy i to zarówno poprzez import produktów do poszczególnych sekcji i działów, jak również poprzez bezpośrednie
inwestycje zagraniczne. Warto jednak podkreślić, iż efekty wzrostu łącznej
produktywności czynników produkcji związane z transferem innowacji przez
BIZ są nieco silniejsze niż efekty związane z transferem innowacji przez import. Co więcej, efekty związane z dyfuzją innowacji poprzez import są widoczne z wyraźnym opóźnieniem (3–6 lat).
– W przypadku ograniczenia analizy do działów przemysłu przetwórczego
(22 działy, pominięto zagospodarowanie odpadów ze względu na brak odpowiednich danych statystycznych) okazało się, iż głównym czynnikiem wzrostu
TFP w tych działach jest międzygałęziowa dyfuzja innowacji krajowych poprzez bezpośrednie przepływy surowców i materiałów (por. tablica 3., załącznik 2.). Nieco słabiej na wzrost TFP w przemyśle przetwórczym – w porównaniu z korzyściami wynikającymi z międzygałęziowej dyfuzji innowacji
krajowych – oddziałują nakłady na B+R poniesione w danym dziale. Dodatni
wpływ na wzrost TFP w tej sferze gospodarki ma także dyfuzja innowacji
z zagranicy, zarówno dzięki importowi produktów do danego działu, jak
również poprzez bezpośrednie inwestycje zagraniczne, przy czym w przypadku importu efekty te są widoczne z opóźnieniem (3 lata–6 lat).
– Okazało się, że w przypadku sektorów wysokich i średniowysokich technologii dodatni i statystycznie istotny wpływ na wzrost produktywności tych sektorów ma transfer innowacji z zagranicy poprzez import produktów do tych
Łącznie 32 sekcje i działy gospodarki.
Agregacji działów przemysłu przetwórczego w poszczególne sektory technologiczne dokonano
według klasyfikacji obowiązującej w krajach OECD. Więcej szczegółów dotyczących, wspomnianej,
klasyfikacji można znaleźć w opracowaniu pt. Nauka i technika w 2007 roku, s. 186–188 i dalsze.
15 Działy odnoszą się do sekcji D: przetwórstwo przemysłowe.
13
14
47
sektorów z wyróżnionej grupy krajów (por. tablica 4., załącznik 2.). W przypadku sektora wysokich technologii efekty te są obserwowane już po upływie
roku, w przypadku sektora średniowysokich technologii nieco później, gdyż
po upływie 3 lat. W sektorze wysokich technologii istotne okazały się także
efekty związane z dyfuzją innowacji krajowych. W sektorze średniowysokich
technologii istotne okazały się także efekty dyfuzji innowacji poprzez bezpośrednie inwestycje zagraniczne, widoczne już po upływie roku. W działach
reprezentujących sektor średnioniskich technologii wzrost TFP jest efektem
ich własnej aktywności innowacyjnej oraz dyfuzji innowacji z zagranicy poprzez bezpośrednie inwestycje zagraniczne. Jednak efekty innowacji krajowych silniej oddziałują na wzrost TFP niż napływ kapitału z zagranicy.
W działach zagregowanych do sektora niskich technologii wzrost TFP wynika
z dyfuzji innowacji krajowych oraz z napływu kapitału z zagranicy w formie
BIZ.
– W sferach działalności gospodarki, nie związanych z przemysłem przetwórczym, czynnikiem wpływającym na wzrost TFP są bezpośrednie inwestycje
zagraniczne. Efekty te są widoczne zarówno w okresie bieżącym, jak i z pewnym opóźnieniem (maksymalnie 6 lat, por. tablica 5., załącznik 2.).
4. Podsumowanie
Przedstawione w, niniejszym, opracowaniu wyniki badań empirycznych wskazują, iż istotnym czynnikiem wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji na
szczeblu sekcji i działów polskiej gospodarki jest, szeroko rozumiany, kapitał wiedzy. Istotne okazały się krajowe nakłady na działalność innowacyjną i to zarówno te,
które są ponoszone w danej sferze gospodarki, jak również te, które są wynikiem
międzygałęziowej dyfuzji innowacji krajowych poprzez bezpośrednie powiązania surowcowo-materiałowe. W przypadku polskiej gospodarki szczególne znacznie we
wzroście jej efektywności mają także innowacje pochodzące z zagranicy, transferowane poprzez import produktów i bezpośrednie inwestycje zagraniczne.
Nie przytoczono tutaj wyników badań dotyczących roli kapitału ludzkiego we
wzroście efektywności poszczególnych sekcji i działów polskiej gospodarki. Interesujące badania na szczeblu makroekonomicznym dla polskiej gospodarki można
znaleźć w monografii W. Welfe [Welfe 2009]. Zasoby kapitału ludzkiego zostały
oszacowane na podstawie informacji o strukturze pracujących, według poziomu wykształcenia [Welfe, Florczak, Świeczewska s. 74–75 i dalsze]. Autorzy niniejszego
opracowania prowadzą badania w kierunku uwzględnienia kapitału ludzkiego na
szczeblu sekcji i działów gospodarki. Badania nie zostały jeszcze zakończone.
Chcemy podkreślić, że w, cytowanej na wstępie, monografii [Tomaszewicz, Kasperkiewicz, Świeszewska, Tokarski, Trojak 2010], zawierającej wyniki pracy zespołowej,
znajduje się rozdział poświęcony badaniu zmian TFP na szczeblu regionalnym
z uwzględnieniem kapitału ludzkiego, autorstwa T. Tokarskiego i M. Trojaka.
48
Literatura
Brown M., Conrad A. 1967 The Influence of Research on CES Production Relations, [in:] Brown M.
(ed.), The Theory and Empirical Analysis of Production, Studies in Income and Wealth,
Vol. 3, New York.
Clark K.B., Griliches Z. 1982 Productivity Growth and R&D at the Business Level; Result from
the Pims Data Base, NBER, Working Paper, W0916.
Coe D.T., Helpman E. 1995 International R&D Spillovers, „European Economic Review”,
Vol. 39.
Coe D.T., Helpman E., Hoffmaister A.W. 1997 North-South R&D Spillovers, „The Economic Journal”, Vol. 107.
Dietzenbacher E. 2000 Spillovers of Innovation Effects, „Journal of Policy Modelling”, Vol. 22.
Engelbrecht H.J. 1997 International R&D Spillovers, Human Capital and Productivity in
OECD Economies: An Empirical Investigation, European Economic Review, Vol., 41.
Engelbrecht H.J. 2002 Human Capital and International Knowledge Spillovers in TFP Growth
of a Sample of Developing Countries: A Exploration of Alternative Approach, Applied Economics, Vol. 34.
Florczak W. 2007 Kapitał ludzki a rozwój gospodarczy, [w:] Welfe W. (red.), Gospodarka oparta
na wiedzy, Warszawa.
Goto A., Suzuki K. 1989 R&D Capital, Rate of Return of R&D Investment and Spillover of
R&D in Japanese Manufacturing Firms, „Review of Economics and Statistics”, Vol.71.
Griliches Z. 1957 Hybrid Corn: An Exploration in the Economics of Technological Change,
„Econometrica”, No. 10.
Griliches Z. 1979 Issues in Assessing the Contribution of Research and Development to Productivity Growth, „Bell Journal of Economics”, Spring, Vol. 10.
Griliches Z. 1980 R&D and Productivity Slowdown, „American Economic Review”, Vol. 76.
Griliches Z. 1995 Firm Productivity in Israeli Industry, 1979–1988, „Journal of Econometrics”.
Griliches Z., Jorgenson D. 1967 The Explanation of Productivity Change, „Review of Economic Studies, July.
Griliches Z., Mairesse J. 1983 Comparing Productivity Growth. An Exploration of French and
U.S. Industrial and Firm Data, European Economic Review, Vol. 61.
Gullickson W. 1995 Measurement of Productivity Growth in U.S. Manufacturing, „Monthly
Labor Review”, July.
Hulten Ch. 2000 Total Factor Productivity: A Short Biography, NBER, Working Paper, 7471.
Jaffe A.B. 1986 Technological Opportunity and Spillovers of R&D: Evidence from Firms’
Patents, Profits and Market Value, „American Economic Review”, Vol. 76.
Jaffe A., Trajtenberg M. 1999 International Knowledge Flows: Evidence from Patent Citations,
„Economics of Innovation and New Technology”, Vol. 8.
Keller W. 200 International Technology Diffusion, NBER, Working Paper, 6113.
Keller W., Yeaple S. 2003 Multinational Enterprises. International Trade and Productivity
Growth: Firm Level Evidence from the United States, IMF, Working Paper, 248.
Kinoshita Y. 2000 R&D and Technology Spillovers via FDI: Innovation and Absorptive Capacity, Mimeo.
Kubielas St. 2009 Innowacje i luka technologiczna w gospodarce globalnej opartej na wiedzy.
Strukturalne i makroekonomiczne uwarunkowania, Warszawa.
49
Lichtenberg F.R., Van Pottelsberghe de la Potterie B. 1996 International R&D Spillovers:
A Re-examination, NBER, Working Paper, No. 5668.
Miller S.M., Upadhyay 2000 The Effects of Openness, Trade Orientation and Human Capital on
Total Factor Productivity, „Journal of Development Economics”, Vol. 63.
Mohnen P. 2002 The relationship between R&D and productivity growth in Canada and other
industrialized countries, Ottawa.
Park W.G. 1993 International spillovers of R&D investment and OECD economic growth,
Paper presented at the Western Economic Association meetings, Lake Tahoe.
Soete L., Verspagen B. 1993 Convergence and divergence in growth and technical change: an
empirical investigation, Paper presented at the AEA Conference in Manheim.
Solow R. 1957 Technical Change and the Aggregate Production Function, „Review of Economics and Statistics”, No. 30.
Sterlacchini A. 1989 R&D, innovations and total factor productivity growth in British manufacturing, „Applied Economics”, Vol.21.
Sveikauskas L. 1981 Technological Inputs and Multifactor Productivity Growth, „Review of
Economics and Statistics”, Vol. 68.
Świeczewska I. 2007 Łączna produktywność czynników produkcji. Ucieleśniony kapitał wiedzy,
[w:] W. Welfe (red.), Gospodarka oparta na wiedzy, Warszawa.
Świeczewska I. Tomaszewicz Ł. 2009 The Role of Innovation in Increasing Efficiency in the
Polish Economy: A Sectoral View, [in:] Grassini M., Bardazzi R. (eds.), Energy Policy and
International Competitiveness, Firenze.
Terleckyj N.E. 1974 Effects on R&D on the Productivity Growth of Industries: An Exploratory
Study, National Planning Association, Washington D.C.
Tomaszewicz Ł. 1994 Metody analizy input-output, Warszawa.
Tomaszewicz Ł. (red.), Kasperkiewicz W., Tokarski T., Trojak M. 2010 Transfer technologii
w procesie rozwoju polskiej gospodarki. Ujęcie sektorowe i regionalne, Łódź (w druku).
Verspagen B. 1997 Measuring Intersectoral Technology Spillovers: Estimates from the European
and US Patent Office Databases, „Economic Systems Research”, Vol. 9, No. 1.
Welfe W. (red.) 2001 Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, Łódź.
Welfe W. (red.) 2009 Makroekonometryczny model gospodarki opartej na wiedzy, Łódź.
Welfe W., Florczak W., Świeczewska I. 2009 Równia procesu produkcji, [w:] Welfe W. (red.),
Makroekonometryczny model gospodarki opartej na wiedzy, Wydawnictwo Uniwersytetu
Łódzkiego, Łódź.
Wilder P.S., Ziaul Z.A. 2001 Multifactor productivity trends in manufacturing industries,
1987–1996, „Monthly Labor Review”, May.
Wolff E.N. 1997 Industrial Composition, Interindustry Effects and the U.S. Productivity
Slowndown, „Review of Economics and Statistics”, Vol. 65.
Wolff E.N., Nadiri M.I. 1993 Spillover Effects, Linkage Structure, and Research and Development, Structural Change and Economic Dynamics, Vol.4.
Xu B., Wang J. 1999 Capital Goods Trade and R&D Spillovers in the OECD, „Canadian Journal of Economics”, Vol. 35.
50
Załącznik 1.
TABLICA 1.
Średnie tempo wzrostu łącznej produktywności czynników produkcji
w polskiej gospodarce w latach 1992–2007 i podokresach,
według sekcji i działów
1992–
2007
1992–
1995
1995–
1998
1998–
2001
2001–
2004
2004–
2007
OGÓŁEM
1,4
1,8
1,1
1,1
2,1
1,0
Rolnictwo, łowiectwo i leśnictwo
1,1
0,1
0,9
0,2
5,5
-1,0
Rybactwo
1,5
-5,4
-2,0
9,4
4,7
1,7
Przemysł
2,1
3,4
2,0
2,0
1,5
1,3
Górnictwo
0,8
2,4
1,2
3,7
-0,6
-2,5
Przetwórstwo przemysłowe
Produkcja artykułów spożywczych
i napojów
Produkcja wyrobów tytoniowych
2,2
3,7
2,3
1,9
1,6
1,5
1,6
2,1
1,6
0,6
0,6
3,4
-0,7
0,9
-5,0
-4,8
1,1
4,3
2,5
5,0
2,1
1,1
2,1
2,4
1,6
5,2
4,7
1,6
-1,2
-2,0
0,7
4,5
2,1
-2,1
-1,3
0,7
0,6
-0,9
0,4
3,2
0,7
-0,5
1,8
0,2
4,6
2,0
2,0
0,3
0,9
3,6
4,3
-0,3
-2,8
0,0
-1,6
5,3
0,2
-0,5
-2,7
-9,5
1,7
2,0
1,7
1,2
0,9
2,4
2,4
3,0
3,9
3,6
1,3
0,2
4,5
4,5
3,0
3,5
9,3
2,4
1,0
3,1
4,2
2,7
2,9
6,5
1,3
3,8
2,8
-2,0
4,1
4,8
1,3
4,8
3,0
1,7
0,1
4,0
8,9
17,1
12,3
6,2
3,4
6,2
2,9
3,1
3,6
2,0
3,2
2,6
Wyszczególnienie
Włókiennictwo
Produkcja odzieży i wyrobów
futrzarskich
Produkcja skór wyprawionych
i wyrobów z nich
Produkcja drewna i wyrobów z drewna
oraz ze słomy i wikliny
Produkcja masy włóknistej oraz papieru
Działalność wydawnicza; poligrafia
i reprodukcja zapisanych nośników
informacji
Produkcja koksu i produktów
rafinacji ropy naftowej
Produkcja wyrobów chemicznych
Produkcja wyrobów gumowych
i tworzyw sztucznych
Produkcja wyrobów z pozostałych
surowców niemetalicznych
Produkcja metali
Produkcja wyrobów z metali
Produkcja maszyn i urządzeń
Produkcja maszyn biurowych
i komputerów
Produkcja maszyn i aparatury
elektrycznej
Wyszczególnienie
51
1992–
2007
1992–
1995
1995–
1998
1998–
2001
2001–
2004
2004–
2007
5,6
14,9
5,5
1,6
0,0
6,7
4,0
7,6
7,8
0,9
-1,7
5,8
2,3
0,5
1,9
4,3
4,1
0,5
0,1
0,8
2,3
2,3
-3,0
-1,9
1,6
3,0
2,3
0,1
1,7
0,6
-2,0
0,2
0,7
-1,7
-11,9
3,2
Produkcja sprzętu i urządzeń
radiowych, telewizyjnych
i telekomunikacyjnych
Produkcja instrumentów medycznych,
precyzyjnych i optycznych, zegarów
i zegarków
Produkcja pojazdów samochodowych,
przyczep i naczep
Produkcja pozostałego sprzętu
transportowego
Produkcja mebli; pozostała
działalność produkcyjna
Przetwarzanie odpadów
Wytwarzanie i zaopatrywanie
w energię elektryczną, gaz i wodę
Budownictwo
0,5
0,6
-0,3
1,5
1,3
-0,4
-0,2
3,1
0,4
-2,1
-2,1
-0,4
Handel i naprawy
-1,7
-1,6
-2,6
-2,6
-0,9
-1,0
Hotele i restauracje
Transport, gospodarka
magazynowa i łączność
Pośrednictwo finansowe
0,7
-0,3
2,0
1,6
-1,5
1,9
1,8
0,0
1,9
3,6
2,3
1,1
7,3
17,1
5,2
7,1
2,8
5,1
Obsługa nieruchomości i firm
0,1
1,4
-1,9
-0,8
0,5
1,2
Usługi administracji publicznej
-2,2
-1,6
-0,2
-0,9
-8,4
0,4
Usługi edukacji
0,5
0,7
1,6
-0,3
0,9
-0,5
Usługi ochrony zdrowia
Pozostała działalność: usługowa
komunalna, socjalna i indywidualna
0,3
1,2
-0,2
-0,8
3,1
-1,8
-2,8
-6,3
-3,4
-1,9
-1,5
-0,8
Źródło: Obliczenia własne na podstawie danych GUS o dynamice produkcji globalnej, zużyciu pośrednim, majątku trwałym i liczbie pracujących, zawartych w: [Roczniki Statystyczne
GUS 1995–2008; Roczniki Statystyczne Przemysłu 1996–2008].
52
Załącznik 2.
TABLICA 2.
Wyniki estymacji parametrów modelu (4) dla sekcji i działów
polskiej gospodarki, z wyłączeniem sektora usług nierynkowych,
próba przekrojowo-czasowa
Zmienne
I
II
III
IV
0,030
(5,28)c
0,014
(4,75) c
0,014
(4,22) c
0,013
(4,16) b
0,715
(1,90) a
0,235
(0,66)
0,662
(2,27) b
0,328
(1,95) a
(s = 0)
0,875
(6,82) c
0,968
(8,96) c
(s = 1)
-
0,710
(5,36) c
0,437
(3,55) c
0,861
(7,12) c
0,172
(1,77) a
Stała
BR jt - s
Y jt - s
(s = 0)
( kraj )
BRspill jt - s
( zagr )
BRspill jt - s
Wyniki estymacji modelu (4)
(w nawiasach podano wartości statystyki t-Studenta)
BIZ jt - s
Y jt - s
(s = 0)
Zmienne
zero-jedynkowe
dla gałęzi
Zmienne
zero-jedynkowe
dla lat
R2 skor.
Liczba obserwacji
-
-
-
0,275
(3,29) c
0,221
(2,55) b
tak
tak
tak
tak
tak
tak
tak
tak
0,60
0,68
0,70
0,70
160
Parametr statystycznie istotny na poziomie 0,1; b Parametr statystycznie istotny na poziomie
0,05; c Parametr statystycznie istotny na poziomie 0,01. We wszystkich wariantach międzysektorowa dyfuzja innowacji wynika z bezpośrednich powiązań surowcowo-materiałowych
między poszczególnymi sekcjami i działami gospodarki.
a
Źródło: Obliczenia własne.
53
TABLICA 3.
Wyniki estymacji parametrów modelu (4) dla działów przemysłu
przetwórczego, próba przekrojowo-czasowa
Zmienne
I
II
III
IV
0,033
(6,26) c
0,019
(5,56)
0,021
(2,743) c
-0,005
(-0,905)
0,133
(1,37)
0,329
(1,21)
0,754
(2,23) b
0,466
(1,76) a
(s = 0)
0,85
(7,20) c
0,913
(8,60) c
(s = 1)
-
0,86
(7,50) c
0,69
(2,36) b
0,775
(4,187) c
0,45
(5,09) b
Stała
BR jt - s
Y jt - s
(s = 0)
( kraj )
BRspill jt - s
( zagr )
BRspill jt - s
Wyniki estymacji modelu (4.7)
BIZ jt - s
-
-
0,342
(3,08) c
0,521
(3,17) c
tak
tak
tak
tak
tak
tak
tak
tak
R2 skor.
0,87
0,71
0,70
0,70
Liczba obserwacji
110
88
110
88
Y jt - s
(s = 0)
Zmienne
zero-jedynkowe
dla gałęzi
Zmienne
zero-jedynkowe
dla lat
0,05; c Parametr statystycznie istotny na poziomie 0,01. We wszystkich wariantach międzygałęziowa dyfuzja innowacji wynika z bezpośrednich powiązań surowcowo-materiałowych
między poszczególnymi sekcjami i działami gospodarki.
a
54
TABLICA 4.
Wyniki estymacji parametrów modelu (4) dla działów przemysłu
przetwórczego zagregowanych w sektory technologiczne,
próba przekrojowo-czasowa
Zmienne
Sektor wysokich
technologii
-0,157
(4,42) c
Stała
BR jt - s
-
Y jt - s
( kraj )
BRspill jt - s
( zagr )
BRspill jt - s
1,72
(8,28) c
(s = 1)
2,12
(6,49) c
(s = 1)
BIZ jt - s
Y jt - s
Zmienne
zero-jedynkowe
dla gałęzi
Zmienne
zero-jedynkowe
dla lat
R2 skor.
Liczba obserwacji
Sektor średniowysokich
technologii
Sektor średnioniskich
technologii
0,009
(1,05)
0,314
(1,76) a
(s = 1)
0,03
(3,40) c
0,371
(2,25) b
(s = 1)
-
-
0,24
(1,84) a
(s = 2)
Sektor niskich
technologii
0,03
(2,413) b
-
0,678
(2,91) b
(s = 3)
0,108
(1,76) b
(s = 1)
-
-
0,123
(1,74) a
(s = 2)
0,42
(1,87) b
(s = 1)
tak
tak
tak
tak
tak
tak
Tak
tak
0,77
0,70
0,81
0,49
42
60
65
120
-
0,05; c Parametr statystycznie istotny na poziomie 0,01.
a
55
TABLICA 5.
Wyniki estymacji parametrów modelu (4) dla sekcji polskiej gospodarki,
z wyłączeniem przetwórstwa przemysłowego (sekcja D)
oraz sekcji związanych z sektorem usług nierynkowych
Zmienne
Stała
BR jt - s
Y jt - s
( kraj )
BRspill jt - s
( zagr )
BRspill jt − s
BIZ jt - s
Y jt - s
Zmienne
zero-jedynkowe
dla gałęzi
Zmienne
zero-jedynkowe
dla lat
R2 skor
Liczba obserwacji
I
II
III
0,0003
(0,09)
0,52
(1,58)
(s = 0)
1,51
(0,91)
(s = 0)
0,25
(1,69)
(s = 0)
0,30
(7,70) c
(s = 0)
0,009
(2,83) c
0,008
(2,30) b
-
-
-
-
-
-
0,258
(5,45) c
(s = 0)
0,325
(5,30) c
(s = 1)
tak
tak
tak
nie
nie
nie
0,85
0,80
0,67
50
50
41
0,05; c Parametr statystycznie istotny na poziomie 0,01. Międzysektorowa dyfuzja innowacji
wynika z bezpośrednich powiązań surowcowo-materiałowych między poszczególnymi sekcjami i działami gospodarki.
a
Lidia BIAŁOŃ1
ZASTOSOWANIE KONCEPCJI
TWORZENIA ŁAŃCUCHA WARTOŚCI INNOWACJI
W GOSPODARCE IMITACYJNEJ I INNOWACYJNEJ
REFERAT NA KONFERENCJĘ:
„INSTYTUCJONALNE ASPEKTY ROZWOJU SEKTORA B+R W POLSCE
OD GOSPODARKI IMITACYJNEJ DO INNOWACYJNEJ
Streszczenie
Prezentacja koncepcji tworzenia łańcucha wartości innowacji (ł.w.i.). Ł.w.i. powstaje w procesie innowacyjnym. Poziom wartości innowacji zależy od ilości faz w tym procesie. W gospodarce innowacyjnej pierwszą fazę ł.w.i. jest sfera nauki, głównie badania podstawowe i stosowane. Fazę tę poprzedzają
badania marketingowe, pozwalające na sformułowanie tematyki badawczej. W gospodarce intuicyjnej
ł.w.i. powstaje na ogół od fazy prac rozwojowych bądź wdrożeniowych. Wdrażanie licencji to także
prace wdrożeniowe, często i rozwojowe.
Wszystkim fazom procesu innowacyjnego towarzyszy działalność marketingowa – marketing innowacji. Każda faza procesu innowacyjnego tworzy nowe wartości. Są to wartości: naukowe, techniczne, ekonomiczne, a także społeczne. Wymienione wartości można identyfikować na pięciu poziomach.
Na poziomie pierwszym wartości te, głównie ekonomiczne, można wyraźnie obliczyć, gdyż są związane z pojedynczymi procesami innowacyjnymi. Na poziomach wyższych występują efekty skumulowania
wielu procesów innowacyjnych. Poziomem ostatnim (piątym) tych wartości skumulowanych jest społeczeństwo informacyjne – społeczeństwo oparte na wiedzy.
Równocześnie w procesie innowacyjnym powstają koszty, które również można rozpatrywać na
różnych poziomach. Każda faza procesów innowacyjnych przebiega w różnych instytucjach, przy czym
w gospodarce innowacyjnej jest ich więcej, aniżeli w gospodarce imitacyjnej. Powstaje ważny problem
zarządzania działalnością innowacyjną, którego celem jest optymalizacja procesów innowacyjnych, jak
również wzrost wartości innowacji.
Słowa kluczowe: koncepcja tworzenia łańcucha wartości innowacji, gospodarka innowacyjna versus imitacyjna
1 Prof. dr hab. Lidia Białoń – Katedra Marketingu, Innowacji i Przedsiębiorczości, Wyższa Szkoła
Menedżerska w Warszawie.
Zastosowanie koncepcji tworzenia łańcucha wartości innowacji ...
57
THE USE OF THE CONCEPT FOR CREATION OF AN INNOVATION VALUES
CHAIN IN IMITATIVE AND INNOVATIVE ECONOMIES
Abstract
Presentation of the concept for creation of an innovation values chain (IVC). The IVC comes into
being during an innovation process. The level of innovation value depends on the number of stages
within this process. In an innovative economy the sphere of science constitutes the first stage of IVC,
mainly fundamental and applied research. This stage is preceded by marketing research which enables
researchers to formulate the research subject matter. In an intuitive economy IVC is generally created
at the stage of development or implementation work. Licence implementation also counts as implementation and often development works.
All the stages of an innovation process are accompanied by marketing activity – innovation marketing. At each stage of an innovation process new values are created: scientific, technical, economic
and also social. The said values can be identified at five levels. At level 1 these values, especially economic ones are clearly calculable as they are connected with single innovation processes. At higher levels, effects of accumulation of many innovation processes can be observed. The last level (the fifth
one) of these accumulated values is knowledge-based society. At the same time, innovation processes
entail costs which can be investigated on different levels.
Each stage of innovation processes takes place in various institutions, however, an innovative
economy involves more stages than an imitative economy does. An important problem of management
of innovation activity arises whose aim is to optimize innovation processes as well as to enhance the
value of innovation.
Keywords: the concept for creation of an innovative values chain, innovative economy versus imitative economy
Celem referatu jest wykazanie, iż w gospodarce imitacyjnej wartość innowacji
i korzyści z nią związane są niższe, aniżeli w gospodarce innowacyjnej i są osiągane
w krótszym czasie, w przeciwieństwie do gospodarki innowacyjnej, w której są one
wyższe i ujawniają się w dłuższym horyzoncie czasu, prowadzą do trwałych zmian
w strukturze gospodarczej. Świadomość realizacji, tak sformułowanej, tezy pomaga
w kształtowaniu gospodarki innowacyjnej.
1. Gospodarka innowacyjna versus gospodarka imitacyjna
Należałoby podjąć próbę scharakteryzowania obu typów gospodarek: innowacyjnej i imitacyjnej (zgodnie z tematyką konferencji). Zdefiniowanie tych terminów
jest dość trudne, albowiem z całą pewnością można założyć, iż gospodarka imitacyjna może być gospodarką innowacyjną, jednakże w mniejszej skali.
Jak sama nazwa wskazuje – imitacja – to kopiowanie, naśladownictwo, a także
improwizowanie, przy czym w odniesieniu do gospodarki oznaczałoby: kopiowanie
systemów, uprawianie polityki innowacyjnej, zarządzanie działalnością innowacyjną
czy też wdrażanie nowych procesów i technologii, np. mających już miejsce w innych gospodarkach. Gospodarka imitacyjna charakteryzowałaby się wdrażaniem
58
Lidia Białoń
nowych programów czy procesów technologicznych, głównie na podstawie licencji
z pominięciem prowadzenia prac postlicencyjnych. Cechą gospodarki imitacyjnej są
nade wszystko działania modernizacyjne i to działania raczej w organizacjach gospodarczych, nie wychodzące poza ich obręb. W gospodarce imitacyjnej małą wagę
przywiązuje się do tworzenia potencjału innowacyjnego, a także do współpracy jednostek gospodarczych ze sferą B+R.
Na temat gospodarki innowacyjnej napisano i opublikowano bardzo wiele prac,
mimo to brak jest jej konkretnej charakterystyki. Gospodarka innowacyjna to termin
uważany za powszechnie znany, nie wymagający głębokiej interpretacji. Jednakże
temat niniejszej konferencji obliguje niejako jej uczestników do powrotu do określenia istoty gospodarki innowacyjnej i do zastanowienia się, czym tak naprawdę jest
ona, czym się charakteryzuje, a przede wszystkim, jakie są kryteria jej identyfikacji.
Opinia, czy dana gospodarka jest innowacyjna czy nie, jest formułowana na ogół na
podstawie: skali wdrożeń nowych produktów czy procesów technologicznych, eksportu wyrobów wysokotechnologicznych, bilansu technologicznego, zakupionych
i wdrożonych licencji, a także na podstawie wydatków na B+R w stosunku do dochodu narodowego (GERD). Sądzę, że kryteria te są bardzo istotne, choć niewystarczające, a ich walorem jest „policzalność” i możliwość uzyskania danych statystycznych. Ważnym kryterium gospodarki innowacyjnej, moim zdaniem, są skutki całego
systemu działalności innowacyjnej, a nie tylko jej zmaterializowanych efektów. Mam
tu na myśli sposób zarządzania działalnością innowacyjną i sposób prowadzenia polityki innowacyjnej, zarówno na poziomie gospodarki narodowej, regionów, jak i poszczególnych organizacji gospodarczych i publicznych. Przy czym przez zarządzanie
działalnością innowacyjną rozumie się zinstytucjonalizowany mechanizm tworzenia,
rozwijania i promowania nowych pomysłów innowacyjnych oraz zapewnienie stałej
działalności innowacyjnej, która wymaga podejścia: interdyscyplinarnego, systemowego, sytuacyjnego, a także wielopodmiotowego. Polityka innowacyjna sprowadza
się do wyborów konkretnych przedsięwzięć innowacyjnych i środków ich realizacji.
Dotyczy również, wymienionych, trzech poziomów zarządzania: kraju, regionu
i przedsiębiorstwa (różnych organizacji).
Gospodarkę na poziomie kraju nazywamy innowacyjną, jeżeli współpracuje z zagranicznymi organizacjami, realizuje wspólne przedsięwzięcia innowacyjne, zawiera
umowy o współpracy naukowo-technicznej, tworzy potencjał innowacyjny, przez
wspieranie rozwoju kadr naukowych, wprowadzanie ustawodawstwa w zakresie narzędzi wspierających prace innowacyjne, np. zapewnienie możliwości korzystania
z ulg podatkowych dla firm wdrażających innowacje znaczące dla rozwoju gospodarczego i społecznego. Gospodarkę na poziomie kraju nazwiemy innowacyjną, jeśli
sporządza i wdraża proinnowacyjne strategie rozwoju kraju, a także prowadzi promocję osiągnięć innowacyjnych zarówno w kraju, jak i zagranicą.
Podobnie gospodarka regionu może być uznawana za innowacyjną, jeżeli działania, podejmowane w stosunku do niej, będą tożsame z opisanymi w stosunku do
kraju, tylko będą uwzględniane uwarunkowania regionalne.
59
RYSUNEK 1.
Łańcuch wartości innowacji
Źródło: Opracowanie: Lidia Białoń, Danuta Janczewska.
60
Lidia Białoń
Przedsiębiorstwa innowacyjne natomiast to takie, które opracowują i realizują
strategie innowacyjne, posiadają struktury organizacyjne sprzyjające działalności innowacyjnej, np.: dział innowacji, stanowisko lidera innowacji, posiadają opiekuna
naukowego w kwestii działalności innowacyjnej, współpracują w sieciach innowacji,
prowadzą prace postlicencyjne, ponoszą znaczne wydatki na B+R, wykazują stałą,
dużą aktywność wdrożeniową, prowadzą współpracę z jednostkami sfery nauki,
z firmami zagranicznymi i krajowymi, w których nowe, wdrażane wyroby i procesy
technologiczne charakteryzują się rosnącą naukochłonnością.
Można więc wyrazić pogląd, iż kryterium gospodarki innowacyjnej na poziomie
kraju, regionu i firmy to sposób zarządzania, który właśnie jest gwarantem możliwości osiągania, wymienionych wcześniej, „policzalnych” efektów działalności innowacyjnej, tj. innowacji. Niesatysfakcjonujący poziom tych efektów jest, niewątpliwie,
wynikiem słabości w zarządzaniu działalnością innowacyjną.
Trzeba także dodać, iż politycy gospodarczy, decydenci są przekonani, że uda im
się osiągnąć wiele pozytywnych skutków o charakterze ekonomicznym i społecznym, choć w dokumentach brak jest objaśnienia mechanizmu przełożenia działalności innowacyjnej na konkretne skutki.
Działalność innowacyjna, mimo że dobrze zarządzana, jest kosztowna i ryzykowna. Przynosi jednak znaczące korzyści. Skutki, jakie wywołuje, są dalekosiężne
zarówno w czasie, jak i w przestrzeni. To właśnie skutki powinny stać się właściwym
kryterium gospodarki innowacyjnej. Problem ten przedstawię przy pomocy łańcucha
wartości innowacji.
2. Koncepcja tworzenia łańcucha wartości innowacji
Koncepcja tworzenia łańcucha wartości innowacji jest oparta na założeniu, że
innowacja powstaje w procesie innowacyjnym, a także, że istnieje związek przyczynowo-skutkowy pomiędzy działalnością innowacyjną a oczekiwanymi rezultatami
poszczególnych faz tego procesu. Oczekiwania te koncentrują się wokół: dynamizowania wzrostu i rozwoju gospodarczego i społecznego, konkurencyjności, powstawania nowych miejsc pracy, zmian systemu edukacyjnego, poprawy warunków
pracy i warunków życia.
Rysunek prezentuje łańcuch tworzenia wartości innowacji, który składa się z 12
faz, a faz tych może być mniej. Jednak zawsze rozpoczyna się od idei innowacyjnej,
a kończy na jej praktycznym zastosowaniu. Fazy te są szczegółowo omówione
w pracy Białoń [Białoń 2010]. Koncepcja ta zakłada, że w każdej następującej fazie
są wykorzystywane: istniejąca wiedza, umiejętności i doświadczenie i równocześnie
jest tworzona nowa wiedza i nowe doświadczenia. Działania w każdej fazie tego
łańcucha mają charakter powtarzalny, choć zakres i czas ich trwania oraz stopień ryzyka w każdej fazie może być inny, co zależy od rodzaju realizowanej innowacji.
Model tworzenia łańcucha wartości innowacji, przedstawiony na rysunku, dotyczy innowacji przełomowych – rozpoczyna się bowiem od badań podstawowych,
a kończy na wdrożeniu ich. Jest to pełny model wartości innowacji. W praktyce występuje rzadko. Wymaga współpracy wielu firm oraz jednostek sfery nauki. Proces
innowacyjny może być realizowany od każdej następnej fazy. Drobne innowacje
61
przyrostowe mogą rozpoczynać się od prac wdrożeniowych. Jednak, niezależnie od
fazy rozpoczęcia procesu innowacyjnego, musi być wyraźnie określona idea innowacyjna, pomysł innowacyjny.
Przedstawiony na rysunku łańcuch tworzenia wartości innowacji to proces, który
jest realizowany w ramach konkretnych struktur organizacyjnych. Struktury te to
różne instytucje, pomiędzy którymi istnieje sieć powiązań. Sprawnie funkcjonujące
powiązania pomiędzy kolejnymi fazami łańcucha wartości innowacji wpływają pozytywnie na dynamikę rozwoju gospodarki innowacyjnej i pozwalają na: oszczędne
ponoszenie kosztów, eliminowanie powtarzalności niektórych czynności oraz powstawanie pożądanych efektów i skutków, nade wszystko zaś na minimalizację
wszelkich barier, prezentowanych często w literaturze, np.: finansowych czy informacyjnych, a głównie barier transferu wiedzy do zastosowań praktycznych.
Rysunek sugeruje dwie możliwości tworzenia nowej wartości innowacji:
I. Sposób pierwszy polega na sumowaniu wartości poszczególnych faz, przy
czym należy sumować:
1) przyrost wiedzy (nowa wiedza z każdej fazy) -Δ W;
2) przyrost umiejętności i doświadczenia ΔU jako sumę nowych umiejętności
i nowego doświadczenia (ΔU+ΔW);
3) sumę kosztów każdej fazy, przy czym realizacja niektórych faz, np. fazy
wdrożenia czy produkcji, wymaga nakładów inwestycyjnych.
Wartość innowacji można zapisać jako:
I = ΣΔW+ΣΔU+ΣΔD (od 1–n),
przy czym n – to liczba faz. Trzeba zaznaczyć, iż całe wyrażenie w zasadzie jest niezwykle trudno wyliczalne.
Lub jako:
I = sumę wydatków (kosztów)/ poszczególnych faz).
II. Sposób drugi polega na próbie identyfikacji skutków, tj. korzyści i kosztów,
jakie są spowodowane działalnością innowacyjną w czasie i w przestrzeni gospodarczej i społecznej – na rysunku jest prezentowanych pięć poziomów efektów (korzyści) oraz pięć poziomów kosztów i nakładów, związanych z transformacją tych faz
w realia gospodarcze i społeczne. Sposób pierwszy szacowania wartości innowacji
możemy umownie nazwać liniowym (poziomym), a drugi strukturalnym (pionowym).
3. Znaczenie koncepcji tworzenia wartości innowacji
dla gospodarki innowacyjnej
Przedstawiona w ogromnym skrócie koncepcja tworzenia wartości innowacji jest
modelem właściwym dla gospodarki innowacyjnej. W gospodarce innowacyjnej obserwuje się wiele niesprawności w harmonizacji przebiegu procesów innowacyjnych,
co w oczywisty sposób negatywnie wpływa na powstawanie efektów i skutków pro-
62
Lidia Białoń
cesów innowacyjnych. Na rysunku jest zaznaczonych pięć poziomów efektów oraz
pięć poziomów kosztów i nakładów jako skutków realizowanych procesów innowacyjnych. Widać wyraźnie, iż pierwszy poziom efektów jest związany z konkretnym
miejscem, w którym proces przebiega i przyjmuje konkretne wartości: naukowe,
techniczne i ekonomiczne. Głównie te wartości ekonomiczne stanowią motywy podejmowania działalności innowacyjnej.
Efekty poziomów od drugiego do piątego są następstwem skumulowanych efektów wielu procesów innowacyjnych i prowadzą do strukturalnych zmian w gospodarce i społeczeństwie. Postać tych efektów jest określona na rysunku.
Podkreślenia wymaga fakt, że w procesie tworzenia wartości innowacji bierze
udział wiele instytucji, a wśród nich: jednostki sfery nauki, jednostki pomostowe (zarówno sfery nauki, jak i gospodarki, banki, jednostki rządowe i samorządowe – regionalne). Oznacza to, że skutki działalności innowacyjnej są dziełem wielu instytucji – uczestników procesów innowacyjnych.
W modelu tworzenia wartości innowacji nie zostały wyróżnione działania władz
państwowych i regionalnych, które określają politykę innowacyjną kraju i regionu,
choć, bez wątpienia, mają one wpływ na efekty i koszty innowacji. Można przyjąć, iż
działania te nie są ogniwem w tworzeniu wartości innowacji, a raczej mają wpływ na
kształt samego łańcucha. Polityka innowacyjna państwa wpływa bowiem na pożądane kierunki rozwoju innowacji, wspomaga tworzenie potencjału innowacyjnego.
Efektem bezpośrednim tejże polityki są dokumenty państwowe, np. POIG czy
ustawodawstwo dotyczące np. wsparcia finansowego działalności wdrożeniowej
przedsiębiorstw, a przygotowanie tych dokumentów wymaga dużego nakładu pracy,
w tym badań naukowych, jednakże tych działań nie włącza się do łańcucha tworzenia wartości innowacji. Jest to, niewątpliwie, problem dyskusyjny. Oczywiście, polityka innowacyjna stanowi otoczenie dla działalności innowacyjnej, a więc pośrednio
przyczynia się do powstawania jego skutków.
Sumując rozważania na temat koncepcji tworzenia wartości innowacji, należy wyraźnie podkreślić jego przydatność w określeniu gospodarki pod kątem, czy jest ona
innowacyjna czy imitacyjna. W jednej i drugiej występują efekty naukowe, techniczne
i ekonomiczne. W gospodarce innowacyjnej są one relatywnie wyższe w stosunku
do nakładów, gdyż przebieg procesu innowacyjnego odbywa się w sposób przemyślany, harmonijny, zapewniający optymalne wykorzystanie sił i środków, prowadzący
do przyrostu zasobów. W gospodarce imitacyjnej występuje wiele barier, których
źródłem są błędy w zarządzaniu działalnością innowacyjną, w wyniku czego występują pewne niesprawności w łańcuchu tworzenia wartości innowacji. Niektóre fazy
mogą na siebie zachodzić, inne „wypadają”.
Jak już podkreślano, istotnym elementem tworzenia wartości innowacji jest identyfikowanie skutków działalności innowacyjnej w regionie, a więc skutków wielu
procesów innowacyjnych prowadzących do zmian strukturalnych w sferze edukacji,
dynamiki wzrostu gospodarczego, powstawania nowych sektorów gospodarki, stylów życia społecznego i zawodowego. Można więc utworzyć mapę skutków procesów innowacyjnych i określić czas ich pojawiania się. Gospodarka innowacyjna to
taka, w której owe skutki są czytelne, równocześnie przewidywalne. Powstawanie
tych skutków jest procesem dość powolnym, ale ciągłym. Łańcuch tworzenia wartości innowacji należy rozumieć jako połączenie powstałych wartości, od pomysłu in-
63
nowacyjnego, aż do zakończenia procesu innowacyjnego (wartości w poziomie),
z wartościami, jakie powstają w gospodarce i społeczeństwie (wartości w pionie),
których zwieńczeniem jest społeczeństwo innowacyjne, społeczeństwo oparte na
wiedzy (por. rysunek 1.).
Powracając do kryteriów oceny gospodarki innowacyjnej, tych „globalnych”,
można, w świetle przeprowadzonych rozważań, uznać, iż są one niewystarczające,
że odpowiadając na pytanie, czy gospodarka jest innowacyjna czy imitacyjna, należy
wziąć pod uwagę dodatkowo kryteria zmian strukturalnych, jakościowych. Stąd też
w polityce innowacyjnej powinna być uwzględniana mapa oczekiwanych skutków
działalności innowacyjnej. Mapa taka byłaby także argumentem przemawiającym za
celowością czy nawet koniecznością prowadzenia działalności innowacyjnej nie tylko
dla specjalistów – polityków, ale dla opinii publicznej, której świadomość innowacyjna jest nader skromna.
4. Podsumowanie
Wiele publikacji naukowych porusza problemy innowacyjności gospodarki.
W wielu z nich znajdują się ważne argumenty na rzecz zmian polityki innowacyjnej.
Na zakończenie rozważań warto przytoczyć sentencję jednej z prac prof. Jasińskiego, a mianowicie: Nie kontynuacja jest nam potrzebna, lecz przełom w tej polityce [innowacyjnej – L.B.], [...] potrzebne są radykalne działania, nie tylko w zakresie polityki
naukowo-technicznej, aby pokonać postępujące od 2000 roku załamanie w działalności
innowacyjnej przedsiębiorstw i rozruszać rodzimy postęp techniczny. Nie jesteśmy wcale
skazani na innowacje imitacyjne, będące rezultatem naśladowania obcych rozwiązań
i przynoszone do nas przez kapitał zagraniczny, ważne jest przy tym, aby wyciągnąć
wnioski z dotychczasowych doświadczeń i nie popełniać więcej tych samych błędów
[Jasiński 2006 s. 215].
Przytoczony cytat utwierdza w przekonaniu (zdaniem autora), że kontynuacja
łańcucha tworzenia wartości innowacji może być pomocna w uporządkowaniu polityki innowacyjnej, bowiem pokazuje łańcuch powiązań pomiędzy fazami (układ poziomy) i jego skutki w czasie – przestrzeni (układ pionowy), a więc przedstawia działalność innowacyjną jako całościowy proces z uwypukleniem jego skutków. Autor
zauważa jego przydatność w strategii innowacji na poziomach: kraju, regionu i pojedynczych firm, a także polityki innowacyjnej.
Literatura
Aktywność innowacyjna organizacji 2008 L. Białoń (red.), Warszawa.
Innowacje w działalności przedsiębiorstw w integracji z Unią Europejską 2005, W. Janasz (red.),
Warszawa.
Jasiński A.H. 2006 Innowacje i transfer techniki w procesie transformacji, Warszawa.
Janasz W., Kozioł K. 2007 Determinanty działalności innowacyjnej przedsiębiorstw, Warszawa.
Pomykalski A. 2001 Zarządzanie innowacjami, Warszawa.
64
Lidia Białoń
Systemy wspierania innowacji i transferu technologii w krajach UE i w Polsce 2003, A. Sosnowska (red.), Warszawa.
Transfer wiedzy z nauki do biznesu. Doświadczenia regionu Mazowsze rok?, M. Weresa (red.),
Warszawa.
Uwarunkowania wzrostu konkurencyjności przedsiębiorstw 2008, A.H. Jasiński, J. Kamiński
(red.), Białystok.
Zarządzanie działalnością innowacyjną 2010, L. Białoń (red.), Warszawa.
Ewa PIOTROWSKA, Ewa ROSZKOWSKA1
ANALIZA ZRÓŻNICOWANIA WOJEWÓDZTW POLSKI
POD WZGLĘDEM POZIOMU INNOWACYJNOŚCI
Streszczenie
Celem artykułu jest zbadanie zróżnicowania województw Polski pod względem poziomu innowacyjności przy wykorzystaniu metody TOPSIS. Ocena poziomu innowacyjności województw została
dokonana na podstawie odpowiednio dobranych agregatów wskaźników szczegółowych bazujących na
metodologii tworzenia syntetycznego indeksu SII. W opracowaniu wykorzystano dane statystyczne
głównie za rok 2008.
Słowa kluczowe: innowacyjność regionu, metoda TOPSIS
AN ANALISIS OF THE DIVERSITY OF POLISH PROVINCES ACCORDING
TO THE LEVEL OF INNOVATION
Abstract
The article is aimed at investigating the problem of the diversity of Polish provinces according to
the level of innovation by making use of the TOPSIS method. An assessment of the innovation level
of provinces was made on the basis of carefully selected aggregates of detailed indices based on the
methodology of creating the synthetic index SII. Statistical data for 2008 has been used in this study.
Keywords: regional innovations, the TOPSIS method
1. Wstęp
Innowacje są rozważane i analizowane z punktu widzenia różnych dyscyplin naukowych. Pojęcie to, uważane za złożone i nieprecyzyjnie zdefiniowane, pozostaje
wciąż przedmiotem wielu dyskusji. Spór, czym są innowacje czy też innowacyjność
toczy się również na gruncie teorii ekonomii, wśród teoretyków mikro- i makroekonomii, specjalistów od ekonomiki przedsiębiorstw czy zarządzania2.
1 Mgr Ewa Piotrowska – Wydział Informatyki, Politechnika Białostocka; dr hab. Ewa Roszkowska,
prof. UwB – Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białymstoku.
2 Pojęcie innowacji jest bardzo pojemne, obejmuje zdarzenia o różnym charakterze, tj. zdarzenia
techniczne, finansowo-ekonomiczne czy organizacyjne.
66
Ewa Piotrowska, Ewa Roszkowska
Innowacyjność gospodarki definiuje się jako: zdolność i chęć podmiotów gospodarczych do ciągłego poszukiwania i wykorzystywania w praktyce gospodarczej wyników badań naukowych i prac badawczo-rozwojowych, nowych koncepcji, pomysłów, wynalazków, doskonalenia i rozwoju wykorzystywanych technologii produkcji materialnej i niematerialnej (usługi), wprowadzania nowych metod i technik w organizacji i zarządzaniu, doskonalenia i rozwijania infrastruktury oraz zasobów wiedzy. Innowacyjność gospodarcza dotyczyć może zarówno sektora produkcji, jak i sektora usług oraz obejmować
wszelkie czynniki prowadzące do powstania nowej jakości [Kierunki zwiększania innowacyjności gospodarki na lata 2007–2013 2006 s. 6].
Innowacyjność jest uważana obecnie za jeden z istotnych czynników mających
wpływ na konkurencyjność gospodarki. Wiąże się ona z dążeniem do uzyskania
przewagi konkurencyjnej dzięki: zwiększaniu efektywności produkcji, dystrybucji
bądź wprowadzaniu nowych produktów. Elementy polityki innowacyjnej są kształtowane ze względu na uwarunkowania danego państwa, takie jak: doświadczenie historyczne, kultura, kapitał ludzki czy elementy prawno-instytucjonalne. Celem polityki innowacyjnej jest [Kozioł 2005 s. 131]:
– wzmacnianie powiązań w narodowym systemie innowacji;
– kształtowanie i rozbudowywanie zdolności do wprowadzania innowacji zarówno w dziedzinie techniki i technologii, jak i organizacji i edukacji;
– wykorzystanie współpracy międzynarodowej oraz procesów globalizacji w gospodarce.
W krótkim okresie polityka innowacyjna: powinna skupiać się na stymulowaniu
działalności przedsiębiorstw, przede wszystkim w celu motywowania ich do zwiększenia
udziałów w działalności B+R, natomiast w długim okresie: powinna koncentrować się
w znacznej mierze na budowaniu potencjału naukowego oraz na tworzeniu efektywnych
powiązań między nauką a gospodarką [Rutkowska 2009 s. 26].
Znaczenie polityki innowacyjnej wynika z dwóch faktów [Polityka innowacyjna
w Polsce do 2006 roku...]:
– roli, jaką innowacje (technologiczne i organizacyjne) odgrywają w procesach
wzrostu gospodarczego (wzrost znaczenia innowacji w stosunku do tradycyjnych czynników wzrostu gospodarczego, takich jak: ziemia, kapitał i siła robocza);
– tzw. zjawiska niedoskonałości samoregulacyjnej funkcji rynku, który sam
z siebie, bez wsparcia rządów, nie jest w stanie zapewnić innowacyjności gospodarki na optymalnym – ze społecznego punktu widzenia (konkurencyjność gospodarcza, rozwój regionalny, wzrost zatrudnienia) – poziomie.
Dla rozwoju mechanizmów wspierających powstawanie innowacji, kluczowy jest
poziom regionalny. Innowacyjność regionu to umiejętne wykorzystanie posiadanych
zasobów ludzkich, rzeczowych, kapitałowych oraz informacyjnych oraz podejmowanie aktywnych działań zmierzających do pobudzania innowacyjności. Potencjał
innowacyjny danego regionu jest nierozerwalnie związany z jego potencjałem badawczym – ilością jednostek badawczo-rozwojowych oraz szkół wyższych funkcjonujących na danym terenie, jak również z funkcjonowaniem na tym terenie przedsiębiorstw, które są w stanie wykorzystać nowatorskie rozwiązania dostarczane przez
badaczy. Aby zapewnić owocną współpracę sfery badawczej z sektorem przedsię-
Analiza zróżnicowania województw Polski ...
67
biorstw, konieczny jest nieskrępowany i bezpieczny przepływ informacji, który możliwy jest dzięki funkcjonalnemu i sprawnemu systemowi prawno-instytucjonalnemu.
Do analizy poziomu innowacyjności krajów UE wykorzystuje się syntetyczny indeks SII (Summary Innovation Index). Na podstawie Europejskiej Karty Wyników
Innowacyjności (stanowiącej podstawę tworzenia syntetycznego indeksu SII) oraz
przy wykorzystaniu metody TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to
an Ideal Solution) w pracy dokonano oceny poziomu innowacyjności województw
Polski. Ze względu na brak dla polskich regionów niektórych wskaźników unijnych,
w analizie uwzględniono dane statyczne udostępniane przez Główny Urząd Statystyczny w Banku Danych Regionalnych i Roczniku Statystycznym Województw, jak
również skorzystano z zasobów Eurostatu. W opracowaniu wykorzystano dane statystyczne głównie za rok 2008.
2. Innowacyjność gospodarki Polski na tle krajów UE
Jednym z kompleksowych podejść do badania potencjału innowacyjnego gospodarek jest powstający z inicjatywy Komisji Europejskiej, począwszy od 2000 roku,
coroczny raport European Inovation Scorebard (EIS). W tym raporcie do analizy poziomu innowacyjności krajów UE oraz innych wybranych krajów jest wykorzystywany syntetyczny indeks SII (Summary Innovation Index), mierzony w skali od 0 do 1,
którego wartość dla poszczególnych krajów jest wyliczana na bazie zestawu ponad
20 wskaźników, który wciąż ulega modyfikacjom3.
W raporcie innowacyjności gospodarek w 2009 roku indeks SII uwzględnia 29
wskaźników pogrupowanych w 7 kategorii: zasoby ludzkie, finansowanie i wsparcie
publiczne, inwestycje przedsiębiorstw, przedsiębiorczość i partnerstwo publicznoprywatne, własność intelektualna, przedsiębiorstwa innowacyjne, wyniki gospodarcze związane z działalnością innowacyjną.
Metoda zastosowana w EIS opiera się na analizie nakładów i wyników, co umożliwia lepsze zrozumienie procesu wykorzystywania atutów, takich jak edukacja czy
inwestycje w B+R, oraz korzyści innowacyjnych, w tym obrotu handlowego nowymi
produktami, zatrudnienia w branżach zaawansowanych technologii i patentów.
Badane państwa podzielono na 4 grupy:
– liderzy innowacji (Dania, Finlandia, Szwecja, Norwegia, Wielka Brytania);
– naśladowcy (Austria, Belgia, Cypr, Estonia, Holandia, Irlandia, Francja, Luksemburg, Słowenia);
– umiarkowani innowatorzy (Czechy, Grecja, Hiszpania, Litwa, Malta, Polska,
Portugalia, Słowacja, Węgry, Włochy);
– nadrabiający zaległości (Bułgaria, Łotwa, Rumunia).
3 Szerzej o znaczeniu innowacji w gospodarce: [Meredyk 2009; Pangsy-Kania 2008], historii badań
innowacyjności regionów: [Ekspertyza. Analiza porównawcza innowacyjności regionów w Polsce...2008;
Piech 2009] oraz metodologii EIS: [European Innovation Scoreboard 2009; Piech 2009].
68
RYSUNEK 1.
Sumaryczny Wskaźnik Innowacji EU27 krajów (2009 SII)
Źródło: [European Innovation Scoreboard (EIS) 2009 s. 6].
Polska, ze wskaźnikiem 0,317 (piąte miejsce od końca), została zaliczona przez
Komisję Europejską do grupy umiarkowanych innowatorów, podobnie jak większość
nowych państw UE oraz Hiszpania, Portugalia i Grecja. Za Polską, w tzw. grupie
nadrabiających zaległości, znalazły się: Bułgaria, Łotwa, Rumunia. Wskaźnik dla Polski
jest niższy od średniej unijnej, ale tempo jego wzrostu jest wyższe niż średnia we
wspólnocie.
Za mocne strony Polski Komisja Europejska uznała zasoby ludzkie, czyli dostępność wysoko wykwalifikowanej kadry, inwestycje firm w badania i rozwój oraz
praktyczne przełożenie wprowadzania innowacyjnych technologii na wzrost gospodarczy i miejsca pracy, gospodarcze skutki innowacji dla eksportu, a także zatrudnienia i sprzedaży. Słabo wypadły takie komponenty wskaźnika innowacyjności, jak:
współpraca między samymi przedsiębiorstwami w dziedzinie innowacji oraz związki
między nimi a sektorem publicznym, mała liczba patentów oraz relatywnie mała
liczba firm, które z sukcesem wprowadzają innowacje na rynek. W swojej ocenie KE
podkreśliła, że w ciągu ostatnich pięciu lat ważnym motorem innowacji był dostęp
do finansowania, a także rozwój Internetu szerokopasmowego.
69
3. Metoda TOPSIS
Metoda TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) jest klasyczną metodą porządkowania liniowego obiektów wielocechowych
[Hwang, Yoon 1981]. Polega ona na wyznaczaniu odległości każdego obiektu od
wzorca i antywzorca rozwoju, a następnie ich liniowym uporządkowaniu obiektów
(co odróżnia ją od metody Hellwiga, która uwzględnia tylko odległości od wzorca),
[Hellwig 1968 s. 307–327]. W niniejszej pracy cechy badanych obiektów są wskaźnikami liczbowymi, a metodę TOPSIS zastosowano do liniowego uporządkowania
województw ze względu na poziom innowacyjności [Wysocki 2008 s. 38–8; Łuczak
2006 s. 148–157].
W opracowaniu podstawowym narzędziem zastosowanym do badania regionalnego zróżnicowania potencjału innowacyjnego Polski jest syntetyczny miernik poziomu innowacyjności dla województw, będący funkcją agregującą wskaźniki innowacyjności (cechy proste). Przy wyznaczaniu wartości tego miernika wyróżnia się
pięć etapów postępowania.
Etap 1. Wybór wskaźników innowacyjności (cech prostych) na podstawie przesłanek
merytorycznych oraz statystycznych. Ustalone warianty i wartości wskaźników dla poszczególnych województw zestawia się w macierz danych:
X = [xik],
(1)
gdzie:
xik – wartość k-tego wskaźnika innowacyjności dla i-tego województwa,
i = 1,2, ..., n – liczba województw (n = 16),
k = 1,2, ..., m – liczba wskaźników innowacyjności.
Etap 2. Normalizacja wartości wskaźników innowacyjności (cech prostych). Celem
normalizacji jest ujednolicenie charakteru wskaźników innowacyjności przez przekształcenie nominant i destymulat w stymulanty oraz sprowadzenie tych wskaźników do porównywalności. Wykorzystuje się do tego celu następującą procedurę:
– dla stymulant:
x ik − min{x ik }
i
z ik =
,
(2)
max{x ik } − min{x ik }
i
i
– dla destymulant:
z ik =
max{x ik } − x ik
i
z ik =
x ik − min{x ik }
i
i
3)
i
i
– dla nominant:
,(
i
gdy x ik ≤ nom{x ik } ,
(4)
70
z ik =
max{x ik } − x ik
i
i
gdy x ik > nom{x ik } ,
(5)
i
gdzie:
i – numer województwa (i = 1,2, ..., n = 16),
k – numer wskaźnika innowacyjności (cechy prostej), (k = 1,2, ..., m),
max{xij}– maksymalna wartość k-tego wskaźnika innowacyjności,
min{xij}– minimalna wartość k-tego wskaźnika innowacyjności.
Etap 3. Obliczenie odległości euklidesowej województw od wzorca rozwoju z+ =
(1,1, ..., 1) oraz antywzorca rozwoju z– = (0,0, ..., 0), zgodnie ze wzorami:
d +i =
 (z ik − zk+ )
m
2
k =1
, d −i =
 (z ik − zk− )
m
2
,
(6)
k =1
dla (i = 1,2, ..., n = 16).
Etap 4. Wyznaczenie wartości syntetycznego miernika poziomu innowacyjności (cechy syntetycznej), zgodnie ze wzorem:
d−
qi = − i + ,
di + di
gdzie: (i = 1,2, ..., n = 16).
Zachodzi przy tym 0 ≤ qi ≤ 1. Wyższe wartości miernika qi świadczą o wyższej
pozycji w rankingu i-tego województwa, ze względu na poziom innowacyjności.
Etap 5. Uporządkowanie liniowe i klasyfikacja wyodrębnionych województw ze
względu na wartość syntetycznego miernika poziomu innowacyjności.
Typologia województw na podstawie kryterium statystycznego wykorzystującego
średnią arytmetyczną i odchylenie standardowe z wartości syntetycznego miernika
poziomu innowacyjności:
klasa I (poziom wysoki) : q i ≥ q + s q ,
(7)
klasa II (poziom średni wyższy): q + s q > q i ≥ q ,
(8)
klasa III (poziom średni niższy): q > q i ≥ q − s q ,
(9)
klasa IV (poziom niski) : q i < q − s q ,
gdzie:
q − średnia arytmetyczna wartość miernika,
sq – odchylenie standardowe.
(10)
71
4. Dobór wskaźników innowacyjności
Doboru zmiennych objaśniających dokonano w taki sposób, aby według określonych kryteriów formalnych i merytorycznych były najważniejsze z punktu widzenia prowadzonych badań. Istotnym kryterium były także odpowiednie własności
statystyczne zmiennych, takie jak [Hellwig, Siedlecka, Siedlecki 1997 s. 25; Nowak
1990 s. 24–28]:
– uniwersalność (wskaźniki posiadają uznaną powszechnie wagę i znaczenie);
– porównywalność (zmienne zostały przedstawione w postaci wskaźników natężenia);
– słabe skorelowanie zmiennych ze sobą (pozwala uniknąć powielania informacji);
– odpowiednie zróżnicowanie (współczynnik zmienności jest większy od 10%).
Punktem wyjścia do rozważań, umożliwiających ocenę poziomu innowacyjności
regionów Polski, były wskaźniki wykorzystywane do konstrukcji SII [Por. Ekspertyza. Analiza porównawcza innowacyjności regionów w Polsce... 2008; European Innovation Scoreboand 2009; Piech 2009]. Na ich podstawie dokonano wstępnego wyboru
zmiennych. Ze względu na brak dla polskich regionów niektórych wskaźników unijnych proponowanych w EIS, w analizach posłużono się danymi statycznymi dla województw, dostępnymi w Roczniku Statystycznym Województw oraz Banku Danych
Regionalnych, opublikowanymi przez Główny Urząd Statystyczny. Ponadto, skorzystano z zasobów Eurostatu.
Na podstawie dostępnych danych zaproponowano następujący zbiór potencjalnych zmiennych objaśniających poziom innowacyjności regionów, z podziałem na
5 kategorii (tabela 1.)4.
– kategoria A: czynniki napędzające innowacyjność, czyli uwarunkowania
strukturalne dla rozwoju innowacyjności w regionie (zmienne: A1, A2, A3,
A4, A5, A6, A7);
– kategoria B: wytwarzanie wiedzy, czyli szeroko rozumiane nakłady na działalność B+R w regionie (zmienne: B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7);
– kategoria C: innowacyjność i przedsiębiorczość, która odzwierciedla poziom innowacyjności regionu na poziomie mikro, czyli na poziomie indywidualnych przedsiębiorstw (zmienne: C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8);
– kategoria D: zastosowanie, obejmująca ocenę wyników biznesowych innowacyjnych przedsiębiorstw w regionie (zmienne: D1, D2, D3, D4, D5, D6,
D7);
– kategoria E: własność intelektualna, czyli stopień wykorzystania innowacji
przez przedsiębiorstwa w regionie (zmienne: E1, E2, E3, E4, E5, E6, E7,
E8).
4 Czynniki pogrupowane w 5 kategoriach charakteryzujące takie aspekty innowacyjności, jak: czynniki napędzające innowacyjność, wytwarzanie wiedzy, innowacyjność i przedsiębiorczość, zastosowanie
oraz własność intelektualną były punktem wyjścia budowy SII w roku 2008.
72
TABELA 1.
Zmienne objaśniające poziom innowacyjności
w województwach Polski z podziałem na kategorie
Symbol
Znaczenie zmiennej [rok, jednostka pomiaru]
A1
Liczba absolwentów kierunków technicznych na 1000 członków populacji w wieku
20–29 lat [2008, osoby]
Studenci szkół wyższych ogółem na 10 tys. mieszkańców [2008, osoby]
Kształcenie ustawiczne osób w wieku 25–64 lata [2008, %]
Odsetek profesorów wśród nauczycieli akademickich [2008, %]
Odsetek nauczycieli akademickich ze stopniem naukowym [2008, %]
Liczba profesorów przypadających na 1 szkołę wyższą [2008, osoby]
Liczba studentów przypadających na 1 profesora [2008, osoby]
Udział nakładów na B+R w PKB [nakłady 2008, PKB 2007, %]
Nakłady na B+R na 1 mieszkańca [2008, zł]
Nakłady na B+R na 1 zatrudnionego w B+R [2008, zł]
Odsetek nakładów na B+R pochodzących od podmiotów gospodarczych [2008, %]
Udział środków zagranicznych w nakładach na B+R [2008, %]
Udział przedsiębiorstw w ogólnej liczbie jednostek B+R [2008, %]
Udział zatrudnionych w B+R w pracujących ogółem [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw przemysłowych innowacyjnych [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw innowacyjnych w sektorze usług [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw przemysłowych, które współpracowały w zakresie
działalności innowacyjnej [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw przemysłowych ponoszących nakłady na działalność
innowacyjną [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw sektora usług ponoszących nakłady na działalność
innowacyjną [2008, %]
Udział środków własnych w nakładach przedsiębiorstw przemysłowych
na działalność innowacyjną [2008, %]
Nakłady przypadające na 1 przedsiębiorstwo przemysłowe prowadzące
działalność innowacyjną [2008, tys. zł]
Nakłady na działalność innowacyjną w zakresie innowacji produktowych
i procesowych w przedsiębiorstwach przemysłowych [2008, %]
Udział produkcji sprzedanej wyrobów nowych/istotnie ulepszonych
w przedsiębiorstwach przemysłowych [2008, %]
Udział przychodów netto ze sprzedaży produktów innowacyjnych
w przychodach netto ze sprzedaży ogółem [2008, %]
na eksport w przychodach netto ze sprzedaży ogółem [2008, %]
w przychodach netto ze sprzedaży ogółem w sektorze publicznym [2008, %]
A2
A3
A4
A5
A6
A7
B1
B2
B3
B4
B5
B6
B7
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
D1
D2
D3
D4
Symbol
D5
D6
D7
E1
E2
E3
E4
E5
E6
E7
E8
73
Znaczenie zmiennej [rok, jednostka pomiaru]
w przychodach netto ze sprzedaży ogółem w sektorze prywatnym [2008, %]
Liczba zainstalowanych środków automatyzacji produkcji [2008, sztuki]
Odsetek zatrudnionych w wysokiej i średnio-wysokiej technice przetwórstwa
przemysłowego [2007, %]
Wynalazki zgłoszone na 1 mln mieszkańców [2008, sztuki]
Udzielone patenty na 1 mln mieszkańców [2008, sztuki]
Odsetek przedsiębiorstw korzystających z komputerów [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw posiadających połączenie z Internetem [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw posiadających połączenie z Internetem
poprzez łącze szerokopasmowe [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw posiadających własną stronę internetową [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw korzystających z wewnętrznej sieci komputerowej
LAN [2008, %]
Odsetek przedsiębiorstw posiadających Intranet [2008,%]
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: [Bank Danych Regionalnych, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [www.stat.gov.pl, data wejścia: 20.08.2010]; Rocznik statystyczny województw 2009; [Eurostat, dokument elektroniczny, tryb dostępu: http://epp.eurostat.ec.europa.
eu/portal/page/portal/eurostat/home, data wejścia: 20.08.2010].
Wskaźniki wchodzące w skład kategorii: A, B oraz C stanowią grupę czynników
„input”, natomiast kategorie: C i D składają się na grupę czynników „output”.
W tabeli 2. przedstawiono charakterystyki statystyczne zmiennych diagnostycznych z tabeli 1.
Na wstępie, ze zbioru potencjalnych wskaźników opisujących poziom innowacyjności poszczególnych województw usunięto te zmienne, dla których współczynnik zmienności nie był większy od 10%, uznając je za nie wnoszące istotnych informacji o badanym zjawisku. W ten sposób z dalszych analiz wyeliminowano zmienne:
A5, E3, E4, E5, E7. Oznacza to, że wielkości takich wskaźników, jak: odsetek nauczycieli akademickich posiadających stopień naukowy czy wyposażenie przedsiębiorstw w komputery, łącza internetowe i sieci komputerowe, chociaż różnią się
w przekroju regionalnym, to nie na tyle wystarczająco, aby powodować istotne
zmiany w poziomie innowacyjności województw.
Następnie analizie poddano macierze korelacji i diagonale macierzy odwrotnych
do macierzy korelacji. Badania te przeprowadzono zarówno dla zmiennych w ramach każdej z pięciu kategorii, jak również w odniesieniu do całego układu wskaźników. Efektem tych analiz było usunięcie z dalszych rozważań zmiennych zbyt silnie skorelowanych (czyli tych, dla których wartości na głównej przekątnej macierzy
odwrotnej przekraczały liczbę 10).
74
TABELA 2.
Wybrane statystyki opisowe badanych zmiennych
Zmienna
Minimum
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
B1
B2
B3
B4
B5
B6
B7
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
D1
D2
D3
D4
D5
D6
D7
E1
E2
E3
E4
E5
E6
E7
E8
6,40
294,99
2,90
19,87
54,69
33,07
73,56
0,10
28,00
26,60
4,70
0,54
40,00
0,27
14,33
8,26
5,30
9,61
7,19
22,90
1848,80
1,20
6,97
6,20
1,17
0,00
7,52
1201,00
2,34
21,02
9,11
91,40
86,70
48,00
43,30
48,10
17,60
Maksimum
20,42
661,53
7,20
27,06
71,83
81,44
104,97
1,30
638,30
99,40
59,60
13,95
79,59
1,34
25,30
21,73
10,50
19,44
17,88
88,84
8231,70
20,90
30,84
27,01
8,81
13,19
18,95
13463,00
9,26
97,32
72,44
98,10
97,60
65,70
66,30
65,80
35,80
Średnia
arytmetyczna
Odchylenie
standardowe
14,16
466,92
4,51
23,16
64,12
53,77
85,00
0,47
144,84
48,60
27,70
5,51
62,16
0,64
20,95
13,51
7,94
16,55
10,97
66,34
4131,12
6,26
13,57
11,95
4,77
4,14
12,59
4232,25
5,46
56,92
31,04
94,51
91,86
57,33
54,14
56,53
24,49
3,34
105,32
0,98
2,40
5,02
15,54
9,35
0,32
147,04
18,92
14,71
2,84
11,90
0,30
3,48
4,02
1,78
2,90
2,84
17,88
1814,13
5,82
5,82
5,00
2,51
4,06
3,38
3476,06
2,11
22,11
17,93
1,36
2,18
4,86
6,06
5,05
4,23
Współczynnik
zmienności
23,61
22,56
21,73
10,37
7,82
28,91
11,00
67,93
101,52
38,93
53,09
51,50
19,14
46,55
16,61
29,76
22,36
17,52
25,87
26,96
43,91
92,95
42,92
41,86
52,69
98,04
26,87
82,13
38,61
38,85
57,74
1,44
2,37
8,48
11,19
8,93
17,28
75
Ostateczny zestaw zmiennych, które przeszły pozytywnie wszystkie kryteria doboru, a także weryfikację merytoryczną i statystyczną modelu, zawiera tabela 3.
TABELA 3.
Zestaw zmiennych opisujących syntetyczne mierniki innowacyjności
w ramach poszczególnych kategorii oraz ogólny miernik innowacyjności
Poziom badania
innowacyjności
Kategoria A
Kategoria B
Kategoria C
Kategoria D
Kategoria E
Ogólny
Zmienne opisujące miernik innowacyjności
A1, A2, A3, A4, A6, A7
B3, B4, B5, B6, B7
C3,C4,C5,C6, C7, C8
D1, D3, D4, D5, D6, D7
E1, E2, E6, E8
A1, A3, B4, B5, C3, C7, C8, D1, D3, D7, E2, E6, E8
Tylko jedna zmienna A7 jest destymulantą. Oznacza to, że im mniejsza jest liczba
studentów przypadająca na jednego profesora, tym wyższa jest wartość miernika innowacyjności. Pozostałe zmienne są stymulantami, tzn. wyższe wartości tych
wskaźników sprzyjają lepszej pozycji województwa w rankingu.
5. Uporządkowanie liniowe województw
z wykorzystaniem metody TOPSIS
Do zbadania poziomu innowacyjności regionów Polski w niniejszych badaniach
zastosowano metodę TOPSIS. Metoda ta umożliwia ilościowy opis złożonego zjawiska, którego nie można bezpośrednio zmierzyć. Analizę poziomu badanego zjawiska przy użyciu zbioru wskaźników zastępuje się analizą za pomocą jednej zagregowanej wielkości, tzw. syntetycznego miernika. Wyższa wartość syntetycznego miernika dla danego regionu oznacza, że badany obiekt znajduje się bliżej idealnego
wzorca. W opracowaniu wyznaczono cząstkowe syntetyczne mierniki opisujące oddzielnie każdą z pięciu kategorii: „czynniki napędzające innowacyjność”, „wytwarzanie wiedzy”, „innowacyjność i przedsiębiorczość”, „zastosowanie” i „własność intelektualna” oraz ogólny syntetyczny miernik innowacyjności.
Na kolejnych etapach, procedury wyznaczania syntetycznych mierników innowacyjności województw Polski, wartości odpowiednich wskaźników unormowano,
a następnie zagregowano za pomocą metody TOPSIS, zgodnie z formułami (1)-(10),
podanymi w opisie tej metody. Wartości syntetycznych mierników ze względu na kategorie opisujące poziom innowacyjności, jak również rankingi województw w obrębie każdej kategorii zostały zaprezentowane na wykresach: 1.-5. Ponadto, za pomocą
różnych odcieni szarości, uwzględniono przynależność województw do jednej
z czterech klas typologicznych obejmujących województwa o: wysokim, średnim
76
wyższym, średnim niższym lub niskim stopniu rozwoju w obrębie poszczególnych
kategorii opisujących innowacyjność.
WYKRES 1.
Wartość syntetycznego miernika „czynniki napędzające innowacyjność”
otrzymanego metodą TOPSIS
1. MAZOWIECKIE
2. MAŁOPOLSKIE
3. WARMIŃSKO-MAZURSKIE
4. ŁÓDZKIE
5. DOLNOŚLĄSKIE
6. OPOLSKIE
7. KUJAWSKO-POMORSKIE
8. WIELKOPOLSKIE
9. ZACHODNIOPOMORSKIE
10. LUBELSKIE
11. ŚWIĘTOKRZYSKIE
12. PODLASKIE
13. POMORSKIE
14. ŚLĄSKIE
15. LUBUSKIE
16. PODKARPACKIE
0,678
0,623
0,604
0,565
0,558
0,536
0,535
0,522
0,519
0,486
0,445
0,427
0,421
0,347
0,238
0,234
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
Źródło: Opracowanie własne na podstawie wyników otrzymanych metodą TOPSIS.
Wartości syntetycznego miernika „czynniki napędzające innowacyjność” dla poszczególnych województw są niezbyt wysokie, z przedziału (0,234; 0,678). Również
zróżnicowanie tego miernika jest niewielkie (26%). Ze względu na „czynniki napędzające innowacyjność”, większość województw znalazła się w drugiej lub trzeciej
klasie typologicznej o średnim (wyższym lub niższym) poziomie rozwoju. Tylko dwa
województwa: mazowieckie oraz małopolskie reprezentują pierwszą klasę o wysokim poziomie rozwoju, natomiast województwa: podkarpackie, lubuskie i śląskie zakwalifikowały się do czwartej klasy o niskim poziomie rozwoju.
Zakres zmienności, jak również zróżnicowanie syntetycznego miernika „wytwarzanie wiedzy” są zbliżone do miernika „czynniki napędzające innowacyjność”.
W pierwszej klasie typologicznej, charakteryzującej się wysokim poziomem rozwoju
ze względu na „wytwarzanie wiedzy”, znalazły się województwa: mazowieckie,
pomorskie, podkarpackie, natomiast niski poziom rozwoju cechuje województwa:
lubelskie, zachodniopomorskie i świętokrzyskie.
77
WYKRES 2.
Wartość syntetycznego miernika „wytwarzanie wiedzy”
1. MAZOWIECKIE
2. POMORSKIE
3. PODKARPACKIE
4. WIELKOPOLSKIE
5. MAŁOPOLSKIE
7. ŁÓDZKIE
8. DOLNOŚLĄSKIE
9. LUBUSKIE
10. ŚLĄSKIE
12. PODLASKIE
13. OPOLSKIE
16. LUBELSKIE
0,571
0,546
0,536
0,486
0,480
0,457
0,453
0,449
0,420
0,394
0,369
0,362
0,348
0,304
0,253
0,253
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
WYKRES 3.
Wartość syntetycznego miernika „innowacyjność i przedsiębiorczość”
1. MAZOWIECKIE
2. ŚLĄSKIE
3. DOLNOŚLĄSKIE
4. MAŁOPOLSKIE
5. POMORSKIE
7. OPOLSKIE
8. PODKARPACKIE
9. LUBELSKIE
10. PODLASKIE
11. ŁÓDZKIE
12. WIELKOPOLSKIE
15. LUBUSKIE
0,890
0,773
0,597
0,539
0,532
0,516
0,499
0,492
0,477
0,448
0,434
0,390
0,360
0,303
0,267
0,218
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
78
Syntetyczny miernik „innowacyjność i przedsiębiorczość”, jako jedyny z grupy
czynników „input” opisującej poziom innowacyjności, osiąga wysokie wartości, jest
także bardziej zróżnicowany niż poprzednie mierniki. Tylko dwa województwa: mazowieckie i śląskie reprezentują grupę o wysokim poziomie rozwoju ze względu na
„innowacyjność i przedsiębiorczość”, natomiast województwa: zachodniopomorskie, lubuskie i warmińsko-mazurskie zakwalifikowały się do ostatniej klasy o niskim
poziomie rozwoju.
WYKRES 4.
Wartość syntetycznego miernika „zastosowanie”
1. POMORSKIE
2. ŚLĄSKIE
3. PODKARPACKIE
4. DOLNOŚLĄSKIE
6. MAŁOPOLSKIE
7. MAZOWIECKIE
10. LUBUSKIE
11. WIELKOPOLSKIE
12. OPOLSKIE
14. ŁÓDZKIE
15. LUBELSKIE
16. PODLASKIE
0,592
0,581
0,510
0,501
0,480
0,455
0,433
0,422
0,418
0,412
0,333
0,300
0,294
0,190
0,117
0,086
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
Syntetyczny miernik innowacyjności, ze względu na „zastosowanie”, przyjmuje
wartości z przedziału (0,086; 0,592) i jest silnie zróżnicowany. Do grupy województw o wysokim stopniu rozwoju, ze względu na „zastosowanie”, należą województwa: mazowieckie i śląskie, natomiast w klasie typologicznej o niskim poziome
rozwoju znalazły się województwa: podlaskie, lubelskie i łódzkie.
Syntetyczny miernik innowacyjności „własność intelektualna” jest najbardziej
zróżnicowany spośród cząstkowych mierników innowacyjności. Jego wartość dla
województwa mazowieckiego bliska 1 oznacza, że województwo to osiągnęło najlepsze wyniki dla zdecydowanej większości wskaźników opisujących tę kategorię.
W klasie województw o wysokim poziomie rozwoju, ze względu na „własność intelektualną”, znalazły się także województwa: dolnośląskie i śląskie. Grupę województw o niskim poziomie rozwoju tworzą województwa: warmińsko-mazurskie
oraz lubuskie.
Rankingi województw, ze względu na poziom rozwoju poszczególnych grup
wskaźników opisujących innowacyjność, są zróżnicowane, co może częściowo
utrudniać analizy. Wygodniej jest posługiwać się jednym, ogólnym miernikiem po-
79
ziomu innowacyjności. Wartości tego miernika dla poszczególnych województw
i ich ranking przedstawiono na wykresie 6.
WYKRES 5.
Wartość syntetycznego miernika „własność intelektualna”
1. MAZOWIECKIE
2. DOLNOŚLĄSKIE
3. ŚLĄSKIE
4. MAŁOPOLSKIE
5. POMORSKIE
6. OPOLSKIE
8. ŁÓDZKIE
9. WIELKOPOLSKIE
10. PODLASKIE
12. LUBELSKIE
13. PODKARPACKIE
15. LUBUSKIE
0,991
0,661
0,642
0,582
0,510
0,484
0,400
0,385
0,354
0,349
0,319
0,299
0,260
0,232
0,203
0,191
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
WYKRES 6.
Wartość syntetycznego miernika ogólnego poziomu innowacyjności
0,641
1. MAZOWIECKIE
2. POMORSKIE
3. ŚLĄSKIE
4. DOLNOŚLĄSKIE
5. MAŁOPOLSKIE
7. OPOLSKIE
8. PODKARPACKIE
9. ŁÓDZKIE
12. PODLASKIE
13. WIELKOPOLSKIE
14. LUBUSKIE
15. LUBELSKIE
0,590
0,571
0,553
0,493
0,442
0,412
0,398
0,379
0,372
0,363
0,353
0,331
0,289
0,279
0,268
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
80
Na podstawie wartości syntetycznego miernika ogólnego poziomu innowacyjności wyodrębniono cztery klasy typologiczne województw o różnym stopniu innowacyjności.
Klasa pierwsza obejmuje województwa o wysokim poziomie innowacyjności.
Zaliczają się do niej województwa: mazowieckie, pomorskie, śląskie oraz dolnośląskie.
W ramach poszczególnych wskaźników województwo mazowieckie zajęło najwyższą pozycję ze względu na: liczbę studentów szkół wyższych przypadających na
10 tysięcy mieszkańców, kształcenie ustawiczne osób w wieku 25–64 lat, wielkość
nakładów na B+R przypadających na jednego zatrudnionego w B+R, odsetek zatrudnionych w B+R, odsetek przedsiębiorstw sektora usług ponoszących nakłady na
działalność innowacyjną, udział środków własnych w nakładach przedsiębiorstw przemysłowych na działalność innowacyjną, nakłady na działalność innowacyjną w zakresie innowacji produktowych i procesowych w przedsiębiorstwach
przemysłowych, udzielone patenty na 1mln mieszkańców, odsetek przedsiębiorstw
posiadających Intranet oraz odsetek przedsiębiorstw posiadających własną stronę internetową. Województwo mazowieckie zajmuje najwyższą pozycję w czterech rankingach cząstkowych. Tylko w kategorii „zastosowanie” znalazło się na 7. pozycji.
Województwo pomorskie zajmuje pierwszą pozycję ze względu na: odsetek
przedsiębiorstw przemysłowych ponoszących nakłady na działalność innowacyjną,
udział produkcji sprzedanej wyrobów nowych lub istotnie ulepszonych w przedsiębiorstwach przemysłowych, udział przychodów netto ze sprzedaży produktów innowacyjnych w przychodach netto ze sprzedaży ogółem w sektorze prywatnym czy
też zatrudnienie w wysokiej i średnio-wysokiej technice przetwórstwa przemysłowego. W ramach rankingów cząstkowych to województwo znalazło się na najwyższej
pozycji w kategorii „zastosowanie”. W kategorii „wytwarzanie wiedzy” również występuje w pierwszej grupie typologicznej. Najsłabiej natomiast wypadło w rankingu
„czynniki napędzające wiedzę”, gdzie zostało zaklasyfikowane w trzeciej klasie typologicznej.
Województwo śląskie przoduje ze względu na odsetek przedsiębiorstw przemysłowych, które współpracowały w zakresie działalności innowacyjnej oraz liczbę zainstalowanych środków automatyzacji produkcji. Wprawdzie, w żadnym rankingu
cząstkowym nie znalazło się na pierwszej pozycji, ale w ramach takich kategorii, jak:
„innowacyjność i przedsiębiorczość”, „zastosowanie” i „własność intelektualna”
utrzymało się w klasie typologicznej o wysokim poziomie innowacyjności.
Województwo dolnośląskie zajęło najwyższą pozycję ze względu na liczbę absolwentów kierunków technicznych przypadającą na 1000 członków populacji
w wieku 20–29 lat oraz liczbę wynalazków zgłoszonych na 1 mln mieszkańców.
W rankingu „własność intelektualna” znalazło się na drugiej pozycji. W pozostałych
rankingach cząstkowych zostało zakwalifikowane do klasy typologicznej o średnim
wyższym poziomie rozwoju.
Klasę drugą tworzą województwa o średnim wyższym poziomie innowacyjności. Zostały do niej zakwalifikowane dwa województwa: małopolskie i kujawskopomorskie. Województwo małopolskie zajęło drugą pozycję w rankingu „czynni-
81
ków napędzających innowacyjność”. W pozostałych rankingach cząstkowych, podobnie jak w rankingu ogólnym, znalazło się w drugiej klasie typologicznej. Województwo kujawsko-pomorskie pierwszą pozycję zajmuje ze względu na najmniejszą
liczbę studentów przypadających na jednego profesora. W rankingu „własność intelektualna” województwo to znalazło się w trzeciej, a w pozostałych rankingach
w drugiej klasie typologicznej.
Klasa trzecia obejmuje 7 regionów reprezentujących średni niski poziom innowacyjności. Należą do niej województwa: opolskie, podkarpackie, łódzkie, warmińsko-mazurskie, zachodniopomorskie, podlaskie, wielkopolskie. Województwa: opolskie, wielkopolskie i łódzkie w rankingach cząstkowych występują w drugiej bądź
trzeciej klasie typologicznej. Dla tych województw wskaźniki, opisujące innowacyjność, są porównywalne. Pozostałe województwa w tej klasie są bardziej zróżnicowane pod względem wartości mierników opisujących potencjał innowacyjny w ramach różnych kategorii.
Województwo podkarpackie zajmuje najwyższą pozycję ze względu na odsetek
nakładów na B+R, pochodzących od podmiotów gospodarczych oraz udział przedsiębiorstw w ogólnej liczbie jednostek B+R. W rankingu obejmującym kategorię
„wytwarzanie wiedzy” województwo to znalazło się na trzeciej pozycji, co zaklasyfikowało je do najwyższej klasy typologicznej. Z kolei, w rankingu „czynniki napędzające innowacyjność” znalazło się na ostatniej pozycji.
Województwo warmińsko-mazurskie zajmuje pierwszą pozycję ze względu na:
liczbę profesorów przypadających na szkołę wyższą, udział środków zagranicznych
w nakładach na B+R oraz udział przychodów netto ze sprzedaży produktów innowacyjnych na eksport w przychodach netto ze sprzedaży ogółem. Wskaźniki te
sprawiły, że województwo to znalazło się w drugiej klasie typologicznej w rankingach: „czynniki napędzające i innowacyjność” oraz „zastosowanie”. Natomiast
w rankingu „wiedza intelektualna” zajmuje ostatnią pozycję.
Województwo zachodniopomorskie jest na najwyższej pozycji ze względu na
udział przychodów netto ze sprzedaży produktów innowacyjnych w przychodach
netto ze sprzedaży ogółem w sektorze publicznym. W trzech rankingach cząstkowych: „czynniki napędzające innowacyjność”, „zastosowanie” oraz „własność intelektualna” województwo to znalazło się w klasach o średnim poziomie innowacyjności, a w rankingach: „wytwarzanie wiedzy” i „innowacje i przedsiębiorczość” zaklasyfikowało się do najsłabszej klasy, przy czym w tym ostatnim na najgorszej pozycji.
Województwo podlaskie w czterech rankingach cząstkowych uplasowało się
w trzeciej klasie typologicznej. Natomiast w rankingu „zastosowań” znalazło się na
ostatnim miejscu. Jedynie ze względu na kształcenie ustawiczne osób w wieku 25–64
lat, województwo to klasyfikuje się powyżej średniej.
Do klasy czwartej zostały zakwalifikowane województwa: lubuskie, lubelskie
oraz świętokrzyskie, które odznaczają się niskim poziomem innowacyjności. W rankingach cząstkowych województwa te znajdują się w grupie klas najsłabszych: trzeciej lub czwartej. W drugiej klasie typologicznej znalazło się województwo lubuskie
w ramach rankingu „wytwarzanie wiedzy” oraz województwo lubelskie w rankingu
82
„czynniki napędzające innowacyjność”. Ponadto, województwo lubelskie wypadło
najgorzej w rankingu „wytwarzanie wiedzy”. Pomimo ostatniej pozycji w rankingu
ogólnym, województwo świętokrzyskie osiągnęło najwyższą pozycję ze względu na
odsetek nauczycieli akademickich posiadających stopień naukowy profesora.
Podział województw w Polsce na klasy, według ogólnej miary syntetycznej innowacyjności, przedstawia rysunek 2.
RYSUNEK 2.
Podział województw w Polsce na klasy według miary syntetycznej
innowacyjności, wyznaczonej metodą TOPSIS
6. Podsumowanie
Poziom zróżnicowania innowacyjności województw Polski zbadano przy zastosowaniu metody porządkowania liniowego obiektów z wykorzystaniem syntetycznego miernika innowacyjności, otrzymanego metodą TOPSIS. Metoda ta zapewnia
wielowymiarowość prowadzonego badania, służy określeniu miejsca każdego woje-
83
wództwa w strukturze. Metoda TOPSIS pozwala nie tylko ustalić ranking poszczególnych województw, ale także dodatkowo pozwala wyznaczyć odległości każdego
województwa od abstrakcyjnego województwa o najkorzystniejszych wartościach
poszczególnych wskaźników. Syntetyczny ogólny miernik poziomu innowacyjności
regionu został oparty na zestawie wskaźników opisujących efektywność innowacyjną, ujętych w pięć grup, z których trzy dotyczą uwarunkowań innowacji, a dwa pozostałe jej przejawów (tzw. wskaźniki wejścia i wyjścia).
Województwa Polski są bardzo zróżnicowane pod względem poziomu innowacyjności nie tylko ze względu na ogólny poziom innowacyjności, ale również w ramach poszczególnych kategorii zmiennych opisujących innowacyjność. Zestawienie
rankingów województw Polski, ze względu na otrzymane syntetyczne mierniki dla
poszczególnych kategorii opisujących innowacyjność oraz ogólny poziom innowacyjności, prezentuje tabela 4.
TABELA 4.
Zestawienie rankingów województw Polski dla poszczególnych
kategorii innowacyjności oraz ogólny poziom innowacyjności
Pozycja województwa w rankingu
cząstkowym obejmującym
kategorię
Województwo
DOLNOŚLĄSKIE
KUJAWSKO-POMORSKIE
LUBELSKIE
LUBUSKIE
ŁÓDZKIE
MAŁOPOLSKIE
MAZOWIECKIE
OPOLSKIE
PODKARPACKIE
PODLASKIE
POMORSKIE
ŚLĄSKIE
ŚWIĘTOKRZYSKIE
WARMIŃSKO-MAZURSKIE
WIELKOPOLSKIE
ZACHODNIOPOMORSKIE
A
B
C
D
E
Pozycja
województwa
ze względu
na ogólny poziom
innowacyjności
5
7
10
15
4
2
1
6
16
12
13
14
11
3
8
9
8
6
16
9
7
5
1
13
3
12
2
10
14
11
4
15
3
6
9
15
11
4
1
7
8
10
5
2
13
14
12
16
4
5
15
10
14
6
7
12
3
16
1
2
13
9
11
8
2
11
12
15
8
4
1
6
13
10
5
3
14
16
9
7
4
6
15
14
9
5
1
7
8
12
2
3
16
10
13
11
Pozycje większości województw, w ramach poszczególnych rankingów, znacznie
się różnią. Zdecydowany prym w większości rankingów wiedzie województwo mazowieckie, chociaż w kwestii wdrożeń i zastosowań to województwo znalazło się
dopiero na 7. miejscu.
84
Jak potwierdziły powyższe badania, o poziomie innowacyjności decyduje wiele
czynników, zarówno posiadane zasoby ludzkie i ponoszone nakłady inwestycyjne,
jak również efekty podejmowanych przez przedsiębiorstwa działań. Wdrażanie innowacyjności na poziomie regionalnym wymaga stosowania odpowiedniej taktyki
działania poprzedzonej analizą mocnych i słabych stron poszczególnych województw. Dogłębna analiza otrzymanych w pracy mierników innowacyjności może
być pomocna w przygotowaniu rekomendacji do prowadzenia właściwej, efektywnej
polityki oddziaływania na procesy innowacyjne regionu, wykorzystującej jej specyficzne uwarunkowania, czy też zasoby.
Potrzebne są strategie działania zawierające ścieżki optymalnego rozwoju regionów, w tym również podnoszenia ich innowacyjności. Władze regionalne powinny
nadzorować i inicjować działania pod kątem znaczenia innowacji i transferu technologii. Regiony spełniają rolę swoistego inkubatora innowacji pozwalającego na stworzenie kategorii środowiska innowacyjnego, którego zadaniem jest rozwój sieci innowacyjnych. Powiązania takie zwiększają zdolności innowacyjne i adaptacyjne regionów. Stopień innowacyjności ma wpływ na przyszłość ekonomiczną regionów,
które, według ekspertów UE, są „osią” procesów innowacyjnych.
Zastosowana w pracy metodologia daje możliwość uwzględnienia wielowymiarowych aspektów związanych z poziomem innowacyjności województw. Potrzebne
są jednak prace nad dostosowaniem bazy danych statystycznych w przekroju wojewódzkim do „pomiaru” innowacyjności w ujęciu regionalnym, np. brak danych dotyczących małych przedsiębiorstw, aktywności innowacyjnej polskiego sektora B+R
oraz ich współpracy z przedsiębiorstwami, jej form i efektów. Poważną przeszkodą
w badaniach są również utrudnienia w dostępie do najświeższych danych z zakresu
innowacyjności, co powoduje trudności w interpretowaniu informacji na potrzeby
bieżącej polityki innowacyjnej.
Badania prowadzane systematycznie dla kolejnych okresów umożliwią analizę
dynamiki i poziomu innowacyjności z podziałem na województwa, jak również mogą być pomocne w tworzeniu oraz monitorowaniu regionalnych strategii innowacyjności.
Literatura
Ekspertyza. Analiza porównawcza innowacyjności regionów w Polsce w oparciu o metodologię
European Innovation Scoreboard 2008, Radom.
European Innovation Scoreboard (EIS) 2009.
Hellwig Z. 1968 Zastosowania metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu
na poziom rozwoju i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny”, z. 4.
Hellwig Z., Siedlecka U., Siedlecki J. 1997 Taksonometryczne modele zmian struktury gospodarczej Polski.
Hwang C.L., Yoon K. 1981 Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications,
Springer-Verlag, Berlin.
Kierunki zwiększania innowacyjności gospodarki na lata 2007–2013, Ministerstwo Gospodarki
Departament Rozwoju Gospodarki 2006 Warszawa, 27 kwietnia.
85
Kozioł K. 2005 Modele polityki innowacyjnej w Unii Europejskiej, [w:] Innowacje w działalności przedsiębiorstw w integracji z Unią Europejską, W. Janasz (red. nauk.), Warszawa.
Łuczak A., Wysocki F. 2006 Rozmyta wielokryterialna metoda porządkowania liniowego obiektów, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Taksonomia 13.
Meredyk K., Sikorski J., Turowski K. (red. nauk.) 2009 Rozwój gospodarczy a rynek i innowacje,
Suwałki.
Nowak E. 1990 Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych, Warszawa.
Pangsy-Kania S., Piech K. (red. nauk.) 2008 Innowacyjność w Polsce w ujęciu regionalnym: nowe
teorie i rola funduszy unijnych i klastrów, Warszawa.
Piech K. 2009 Wiedza i innowacje w rozwoju gospodarczym: w kierunku pomiaru i współczesnej
roli państwa, Warszawa.
Polityka innowacyjna w Polsce do 2006 roku, jako jeden z czynników poprawy konkurencyjności
gospodarki, Ministerstwo Gospodarki, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [www.mg.
gov.pl, data wejścia: 16.05.2011].
Rutkowska E.2009 Wpływ wiedzy i innowacji na wzrost gospodarczy – teoretyczne ujęcie problemu, [w:] Rozwój gospodarczy a rynek i innowacje, K. Meredyk, J. Sikorski, K. Turowski
(red. nauk.), Suwałki.
Wysocki F. 2008 Zastosowanie metody TOPSIS do oceny regionalnego zróżnicowania poziomu
rozwoju sektora mleczarskiego, „Wiadomości Statystyczne”, nr 1.
Monika KONDRATIUK-NIERODZIŃSKA1
REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE AKTYWNOŚCI
INNOWACYJNEJ PRZEDSIĘBIORSTW PRZEMYSŁOWYCH
W POLSCE W LATACH 2002–2008
Streszczenie
Polska, podobnie jak inne kraje Unii Europejskiej, charakteryzuje się znacznym zróżnicowaniem
zarówno poziomu rozwoju poszczególnych regionów, jak i innowacyjności przedsiębiorstw w tychże
regionach. Specyficzne uwarunkowania występujące w każdym z województw decydują o kierunkach
zmian gospodarczych, jakie się w nich obserwuje. Wykorzystując wyniki badań nad innowacyjnością
w Polsce opracowane przez Główny Urząd Statystyczny, w niniejszym artykule została przeprowadzona analiza zróżnicowania poziomu aktywności innowacyjnej polskich firm w układzie regionalnym.
Stawianą tezą jest stwierdzenie, iż ogólny poziom aktywności innowacyjnej przedsiębiorstw znajduje
odzwierciedlenie w poziomie rozwoju gospodarczego poszczególnych regionów, w których te przedsiębiorstwa funkcjonują – oba zjawiska są ze sobą powiązane, co może powodować pogłębianie się obserwowanych różnic.
Słowa kluczowe: innowacje, innowacyjność, badania i rozwój, region
REGIONAL DIVERSITY OF CORPORAL INNOVATION ACTIVITY IN POLAND
DURING THE PERIOD 2002-2008
Abstract
Poland, like other European Union countries, is characterised by a considerable diversity in respect
to both the level of economic development of its regions as well as the level of enterprises’ innovativeness in these regions. Specific conditions that arise in each of the Polish voivodeships are responsible
for the directions of economic changes that take place there. The author undertakes a task of analysing
the differences in innovation activity in the Polish regions using results of innovation surveys conducted by the Polish Central Statistical Office. The author argues that the global level of enterprises’ innovation activity in each region corresponds with the regions' economic development and that both phenomena are correlated, which may cause further deepening of the observed differences.
Keywords: innovations, innovativeness, R&D, region
1 Dr Monika Kondratiuk-Nierodzińska – Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białymstoku.
Regionalne zróżnicowanie aktywności innowacyjnej przedsiębiorstw ...
87
1. Regionalne zróżnicowanie aktywności innowacyjnej przedsiębiorstw
przemysłowych w Polsce w latach 2002–2008
Działania zmierzające do identyfikacji głównych czynników wpływających na
poziom innowacyjności oraz rozwój określonych sektorów w skali regionu są niezbędne, w celu zrozumienia przebiegu procesów innowacyjnych i coraz szerzej stają
się wartościowym narzędziem pomocnym przy opracowaniu polityki innowacyjnej
[Oslo Manual... 2005 s. 39]. Władze regionalne w naszym kraju w coraz większym
stopniu zdają sobie sprawę z faktu, iż konkurencyjność i rozwój ich regionów zależą
w dużej mierze od zdolności działających na ich terenie firm do kreowania i wdrażania innowacji. Stąd też podejmowanie działań zmierzających do oferowania różnych
form wsparcia, w celu podniesienia konkurencyjności przedsiębiorstw w regionie
przez innowacje, zajmuje coraz wyższą pozycję wśród priorytetów polityki regionalnej.
Badania nad innowacyjnością firm w Polsce są prowadzone od początku lat
90-tych ubiegłego wieku. Z inicjatywą wyszedł EUROSTAT, który koordynuje badania w krajach Unii Europejskiej. Główny Urząd Statystyczny w Polsce wziął
udział w tychże badaniach jako jeden z pierwszych spośród krajów Europy Środkowo-Wschodniej, wówczas krajów kandydujących do Unii Europejskiej – w 1992 roku. Do dnia dzisiejszego Główny Urząd Statystyczny przeprowadził już 7 edycji
wspomnianych badań – ostatnia obejmuje informacje na temat działalności innowacyjnej firm w Polsce w latach 2006–2008.
Polska, podobnie jak inne kraje Unii Europejskiej, charakteryzuje się znacznym
zróżnicowaniem zarówno poziomu rozwoju, jak i innowacyjności przedsiębiorstw
prowadzących działalność w jej regionach. Specyficzne uwarunkowania, występujące
w każdym województwie, decydują o kierunkach zmian gospodarczych, jakie się
w nich obserwuje. Wykorzystanie wyników badań nad innowacyjnością w Polsce,
opracowanych przez Główny Urząd Statystyczny, pozwala na analizę zróżnicowania
poziomu aktywności innowacyjnej polskich firm w układzie regionalnym. Tezą, stawianą w niniejszym artykule, jest stwierdzenie, iż poziom aktywności innowacyjnej
przedsiębiorstw znajduje odzwierciedlenie w poziomie rozwoju gospodarczego poszczególnych regionów – oba zjawiska są ze sobą powiązane, co może powodować
pogłębianie się obserwowanych różnic.
2. Innowacyjność polskich przedsiębiorstw w układzie regionalnym
W okresie 2002–2008 był obserwowany systematyczny spadek udziału firm innowacyjnych2 wśród polskich przedsiębiorstw przemysłowych. W latach 2002–2004,
w skali kraju firm prowadzących działalność innowacyjną było 25,9%, podczas gdy
w latach 2004–2006 udział ten spadł do 23,2%, a w okresie 2006–2008 do 21,3%.
W przekroju regionalnym ta negatywna tendencja nie utrzymała się jedynie w kilku
województwach, między innymi w województwie podlaskim, w którym w latach
2 Przedsiębiorstwo innowacyjne to takie, które w badanym okresie wprowadziło na rynek przynajmniej jedną innowację techniczną – nowy lub istotnie ulepszony produkt bądź nowy lub istotnie
ulepszony proces technologiczny.
88
Monika Kondratiuk-Nierodzińska
2006–2008 zanotowano 23,7% firm innowacyjnych, podczas gdy w okresie 2002–
–2004 takich firm było tylko 22,4% (Zobacz też: Wykres 1.). Podobna, wzrostowa
tendencja, we wspomnianym okresie, wystąpiła jeszcze w dwóch województwach:
mazowieckim i pomorskim, przy czym najwyższy wzrost liczby innowacyjnych firm
o 1,5% zanotowano w pierwszym ze wspomnianych województw.
WYKRES 1.
Przedsiębiorstwa innowacyjne w przemyśle według województw w latach
2002–2008 (w % badanych firm)
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: [Nauka i Technika w 2008 roku. Informacje
i opracowania statystyczne GUS 2010 s. 169; Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach
2004–2006. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2008 s. 60; Działalność innowacyjna
przedsiębiorstw w latach 2002–2004. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2006 s. 35].
Polskie regiony można podzielić na cztery grupy (Zobacz: Wykres 2.) – pierwsza
z nich (Grupa I) charakteryzuje się wyższym od średniej krajowej udziałem firm,
które deklarują innowacyjność, oraz jednocześnie dodatnią dynamiką wartości
wspomnianego wskaźnika. Do tej grupy należą województwa: mazowieckie – średnio 24,2% firm innowacyjnych oraz przyrost o 1,5% ich liczby w okresie 2002–2008,
pomorskie – 26% oraz 0,6% wzrostu, podlaskie – 24% oraz 1,3% wzrostu. W tej
grupie można również umieścić województwo dolnośląskie ze średnią innowacyjnych przedsiębiorstw w okresie 2002–2008 na poziomie 24,8% i stosunkowo niewielkim, gdyż o 0,3%, spadkiem ich liczby we wspomnianych latach.
89
Drugą grupę (Grupa II) stanowią regiony, które, podobnie jak wspomniane powyżej, charakteryzują się wyższym od średniej krajowej udziałem innowacyjnych
przedsiębiorstw, ale jednocześnie ujemną dynamiką tego wskaźnika. Są to województwa: podkarpackie, gdzie średnio ponad 28% firm zadeklarowało wdrożenie
innowacji w okresie 2002–2008 i które jednocześnie zanotowało 7%-owy spadek
udziału tych firm, opolskie – odpowiednio 26,5% oraz spadek o 5%, śląskie 27,2%
i spadek o aż 10,3%, lubelskie – 24,8% oraz spadek o 5,6%, małopolskie – 24,7%
i spadek o 8,5% oraz świętokrzyskie – 24,1% i spadek o 9,7%.
WYKRES 2.
Ranking województw pod względem udziału firm innowacyjnych
w ogóle badanych przedsiębiorstw przemysłowych
oraz dynamiki zmian tego udziału (2002–2008 w %)
Grupa III
Grupa IV
Grupa I
Grupa II
2004–2006. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2008 s. 60; Działalność innowacyjna
przedsiębiorstw w latach 2002–2004. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2006 s. 35].
Kolejną grupę (Grupa III) powinny stanowić regiony, które charakteryzują się
niższym od średniej dla kraju udziałem przedsiębiorstw innowacyjnych oraz dodatnią dynamiką wspomnianego wskaźnika. W okresie 2002–2008 żadne z województw
nie spełniło tego kryterium – jedynym województwem, które można by było warunkowo zaliczyć do tej grupy, jest wielkopolskie z 19,8% udziałem przedsiębiorstw
wdrażających innowacyjne rozwiązania oraz spadkiem tego udziału o 2,6%, a więc
poniżej średniej dla kraju, która wynosi – (minus) 4,6%.
90
Pozostałe województwa (Grupa IV) charakteryzują się niższym od średniej dla
kraju udziałem innowacyjnych firm w ogólnej liczbie badanych przedsiębiorstw
przemysłowych oraz wysokim poziomem ujemnej dynamiki omawianego wskaźnika
w okresie 2002–2008. Do grupy tych województw należą: kujawsko-pomorskie
z 22% udziałem innowacyjnych przedsiębiorstw oraz spadkiem tego wskaźnika na
poziomie 4,5%, warmińsko-mazurskie – odpowiednio 23,2% i 10,4%, zachodniopomorskie – 19,1% i 4,4%, łódzkie – 19,4% i 9,5% oraz lubuskie charakteryzujące
się najniższą innowacyjnością – 17% oraz spadkiem wskaźnika udziału firm innowacyjnych w okresie 2002–2008 na poziomie 4,6%.
Obecność województw: mazowieckiego, dolnośląskiego oraz pomorskiego
w grupie I zapewne wydaje się „naturalna”, gdyż są to regiony stosunkowo (w skali
naszego kraju) dobrze rozwinięte, o PKB per capita wyższym bądź zbliżonym (pomorskie) do średniej dla Polski. Niespodzianką może tu być wejście do tej grupy województwa podlaskiego, tradycyjnie już uznawanego za region peryferyjny oraz osiągającego PKB na jednego mieszkańca na poziomie znacznie odbiegającym od średniej krajowej – województwo podlaskie plasuje się pod tym względem w ostatniej
trójce regionów Polski.
Deklaracje polskich przedsiębiorstw, co do wdrażania innowacyjnych rozwiązań
w ich działalności, nie zawsze przekładają się jednak na ich konkurencyjność. Należy
zauważyć, iż polskie firmy nie są na ogół radykalnymi innowatorami, którzy wdrażają wysoce nowoczesne technologie w wytwarzanych produktach i stosowanych procesach produkcyjnych. Jeżeli przeanalizujemy udział przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje produktowe stanowiące nowość dla rynku (z ang. novel innovators), a nie tylko dla wprowadzającego je przedsiębiorstwa, okaże się, że niewielki odsetek badanych firm okazał się w takim stopniu innowacyjny (Zobacz: Wykres 3.).
Województwa najbardziej rozwinięte gospodarczo, a więc: mazowieckie, śląskie
i dolnośląskie3, zajmują w omawianym zestawieniu dość wysokie, jeżeli nie najwyższe miejsca. Województwo pomorskie, które znalazło się na drugim miejscu pod
względem liczby przedsiębiorstw innowacyjnych, zajęło dopiero 10. miejsce
w omawianym zestawieniu odnoszącym się do wdrożeń radykalnych innowacji produktowych. Z kolei, województwa: opolskie i podkarpackie, zdecydowanie słabiej
rozwinięte regiony, ze znacznie niższym PKB od średniej unijnej wykazały się stosunkowo wysoką liczbą zarówno innowacyjnych firm, jak i tych, które wdrożyły
produkty nowe dla rynku.
Przyczyną na ogół niskiej innowacyjności polskich przedsiębiorstw może być
małe zróżnicowanie wykorzystywanych przez nie źródeł wiedzy na temat wdrażanych technologii. Podstawowym źródłem informacji dla innowacji w polskich firmach są one same – w skali kraju prawie 50% badanych podmiotów stwierdziło,
iż informacje niezbędne do powstania innowacyjnych rozwiązań w ich firmach pochodzą ze źródeł wewnętrznych (Zobacz też: Tabela 1.). Małe zróżnicowanie źródeł
informacji dla innowacji może być również przyczyną ograniczonej skali innowacyjności wprowadzanych przez firmy nowych rozwiązań w produktach, o których była
3 Według poziomu PKB na 1 mieszkańca, w relacji do średniej UE, wszystkie, wspomniane województwa uzyskały wynik powyżej 50 (UE27=100) i powyżej średniej dla Polski. Zob.: [Produkt Krajowy
Brutto. Rachunki regionalne w 2007 r. 2007 s. 26].
91
mowa powyżej, oznacza to wdrażanie rozwiązań jedynie technologicznie ulepszonych, a nie radykalnych innowacji, które na ogół pozwalałyby na osiągnięcie wyższej
przewagi konkurencyjnej.
WYKRES 3.
Przedsiębiorstwa w przemyśle według województw,
które wprowadziły innowacyjne produkty nowe dla rynku
w latach 2004–2008 (w % badanych firm)
2004–2006. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2008 s. 60].
Pozostałymi źródłami informacji dla innowacji o wysokim znaczeniu dla przedsiębiorstw w Polsce są: klienci, konkurenci i inne przedsiębiorstwa z tej samej dziedziny oraz dostawcy. W porównaniu z okresem 2002–2004, w latach 2004–2006 na
znaczeniu zyskali dostawcy względem klientów jako źródło informacji dla innowacji
o wysokim znaczeniu, choć klienci w dalszym ciągu byli wskazywani przez znaczny
odsetek firm. Pod tym względem, wyjątkiem okazało się jednak województwo podlaskie, gdzie prawie 30% firm wskazało w okresie 2004–2006 dostawców jako źródło o wysokim znaczeniu, co oznacza prawie dwukrotny wzrost w porównaniu
z poprzednim okresem badań. Województwa: podlaskie i warmińsko-mazurskie były
również w okresie 2004–2006 jedynymi regionami w kraju, w których firmy większe
znaczenie przypisywały dostawcom niż klientom jako źródłom informacji dla wdrażanych innowacyjnych rozwiązań.
92
TABELA 1.
Wewnętrzne źródła informacji dla innowacji w województwach
Polski Północno-Wschodniej (w % przedsiębiorstw aktywnych innowacyjnie,
które oceniły znaczenie danego źródła jako „wysokie”) w latach 2004–2006a)
Źródła wewnętrzne
Jednostka terytorialna
Polska
dolnośląskie
kujawsko-pomorskie
lubelskie
lubuskie
łódzkie
małopolskie
mazowieckie
opolskie
podkarpackie
podlaskie
pomorskie
śląskie
świętokrzyskie
warmińsko-mazurskie
wielkopolskie
zachodniopomorskie
a)
a) wewnątrz
przedsiębiorstwa
b) inne przedsiębiorstwa
z tej samej grupy
45,3%
40,9%
49,6%
46,6%
35,7%
45,5%
53,1%
51,4%
44,6%
38,6%
52,2%
38,6%
50,1%
47,7%
31,9%
43,9%
35,1%
12,0%
12,5%
17,3%
11,5%
12,5%
14,9%
16,3%
14,6%
10,8%
10,5%
10,2%
9,6%
11,1%
8,7%
6,1%
9,9%
10,1%
dane za okres 2006–2008 w tym układzie nie zostały opublikowane
Źródło: [Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2004–2006. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2008 s. 120].
Instytucjonalne źródła informacji dla innowacji, czyli firmy konsultingowe, placówki naukowe Polskiej Akademii Nauk (PAN), Jednostki Badawczo-Rozwojowe
(JBR-y), szkoły wyższe, zarówno krajowe, jak i zagraniczne oraz zagraniczne publiczne instytucje badawcze, zdaniem polskich przedsiębiorstw przemysłowych, nie
posiadają dużego znaczenia. Na wysokie znaczenie tych jednostek wskazało poniżej
5% badanych przedsiębiorstw. Przyczyn tej sytuacji może być wiele – przykładami
wskazywanymi w innych badaniach o pokrewnej tematyce są: brak odpowiednich
rozwiązań prawnych regulujących współpracę pomiędzy sektorem biznesu i naukowym, brak środków finansowych na podjęcie takiej współpracy, ale również niedostosowanie oferty, wspomnianych, instytucji do potrzeb sektora biznesu czy brak
odpowiednich struktur zarządzających działalnością badawczą na rzecz przedsiębiorstw, szczególnie w przypadku krajowych szkół wyższych.
93
Analizę innowacyjności polskich firm w układzie regionalnym należy również
uzupełnić o jej deklarowane efekty. W okresie 2002–20064 najważniejszą przyczyną
wdrażania innowacyjnych rozwiązań była poprawa jakości produktów (taką odpowiedź wskazało ok. 41% badanych firm) oraz zwiększenia asortymentu (38%). Dość
wysokie wskazania zanotowano również w przypadku efektu działalności innowacyjnej, polegającego na wejściu na nowe rynki, lub zwiększeniu udziału na dotychczasowych rynkach (28–29% firm dało taką odpowiedź). Znamienne jest to,
iż wszystkie, trzy, wymienione efekty dotyczą produktów wdrażających je przedsiębiorstw przemysłowych. Efekty dotyczące procesów produkcyjnych nie były aż tak
istotne z punktu widzenia badanych firm, za wyjątkiem zwiększenia zdolności produkcyjnych, który to efekt wskazało ok. 30% przedsiębiorstw. Pozostałe efekty działalności innowacyjnej ze wspomnianej kategorii, czyli: zwiększenie elastyczności
produkcji (24–25% odpowiedzi), obniżka kosztów pracy na jednostkę produktu
(16–17%) oraz obniżka materiałochłonności i energochłonności na jednostkę produktu
(14–16%) okazały się stosunkowo mniej ważne [Działalność... 2008 s. 149; Działalność... 2006 s. 76].
WYKRES 4.
Zgłoszone wynalazki oraz udzielone patenty w 2008 roku
w układzie województw (w % badanych firm)
i opracowania statystyczne GUS 2010 s. 246].
4 Za okres: 2006–2008 dane dotyczące efektów działalności innowacyjnej w układzie regionalnym
nie zostały opublikowane.
94
Należy zwrócić uwagę, iż czynniki kosztowe nie zostały uznane za istotny efekt
prowadzonej działalności innowacyjnej przez większość badanych przedsiębiorstw.
W powiązaniu z dość wysoką liczbą wskazań na efekty dotyczące produktów daje to
świadectwo przekonaniu przedsiębiorstw o konieczności prowadzenia konkurencji
pozacenowej na podstawie nowoczesnych, wysokiej jakości produktów. Należy też
zwrócić uwagę, iż akcesja w struktury Unii Europejskiej również miała swój wpływ
na deklarowane efekty działalności innowacyjnej – stosunkowo wiele badanych firm,
gdyż 27%–28% [Działalność... 2008 s. 149; Działalność... 2006 s. 76] wskazało w tym
miejscu wypełnienie: przepisów, norm i standardów.
Analizując działalność innowacyjną polskich przedsiębiorstw, w tym efekty tej
działalności, nie można pominąć jej wyników w postaci zgłoszonych i uzyskanych
patentów. Wykres 4., poniżej, prezentuje udział przedsiębiorstw przemysłowych,
które w 2008 roku zgłosiły wynalazki i/lub otrzymały patenty w relacji do ogółu badanych przedsiębiorstw. Najwięcej zarówno zgłoszonych, jak i udzielonych patentów posiadały przedsiębiorstwa z województw: mazowieckiego, śląskiego i dolnośląskiego – są to trzy województwa z czołówki w kraju pod względem wartości PKB
per capita. Należy zauważyć, iż, generalnie, ranking regionów względem aktywności
patentowej przedsiębiorstw przemysłowych koresponduje ze zróżnicowaniem poziomu rozwoju gospodarczego poszczególnych województw. Wyjątek stanowią tu
województwa: lubelskie i podkarpackie, które zajęły stosunkowo wysokie, ponieważ
odpowiednio: 8. i 10. miejsce w kraju pod względem udziału zgłoszonych i uzyskanych patentów, natomiast zajmują dwa ostatnie miejsca wśród polskich regionów
pod względem wartości PKB na jednego mieszkańca.
3. Nakłady na działalność innowacyjną
oraz działalność badawczo-rozwojową
Prowadzenie działalności innowacyjnej wymaga ponoszenia często dużych nakładów finansowych. Nakłady te są wydatkowane w różnych obszarach tej działalności, o których była mowa w pierwszej części niniejszego tekstu. Analiza udziału
przedsiębiorstw ponoszących wydatki na działalność innowacyjną w świetle deklaracji, co do wyników owej działalności, może pozwolić na weryfikację tych ostatnich.
W okresie 2004–2008 zanotowano znaczny spadek udziału przedsiębiorstw ponoszących nakłady na działalność innowacyjną – średnio o ponad 20%. Największy
spadek odnotowano w województwie śląskim (28,6%) oraz warmińsko-mazurskim
(27%). Województwo śląskie było jednocześnie regionem, który odnotował w 2008
roku jeden z najwyższych udziałów firm ponoszących nakłady na działalność innowacyjną oraz charakteryzował się najwyższym, wspomnianym, wskaźnikiem, biorąc
pod uwagę średnią za cały badany okres 2004–2008 (Zobacz: Wykres 5., poniżej).
Trzy województwa z czołówki rankingu pod względem udziału przedsiębiorstw
ponoszących nakłady na działalność innowacyjną znalazły się również na relatywnie
wysokich miejscach w rankingu regionów pod względem udziału firm innowacyjnych w ogóle badanych podmiotów. Tym samym, w tych województwach deklaracje
przedsiębiorstw, co do poziomu ich innowacyjności, wydają się znajdować potwierdzenie w wydatkach, jakie na ową działalność poniosły funkcjonujące na ich terenie
95
firmy. Województwa: pomorskie oraz podlaskie, które zajęły odpowiednio: 2. i 4.
miejsce wśród regionów z najwyższym udziałem firm innowacyjnych w analizowanym powyżej rankingu, uplasowały się odpowiednio na: 5. i 9. miejscu. Dość odległe
miejsce Podlasia w rankingu dotyczącym udziału firm ponoszących nakłady na działalność innowacyjną może świadczyć o zawyżeniu liczby deklaracji w odniesieniu do
innowacyjności składanych przez podlaskie przedsiębiorstwa.
WYKRES 5.
Przedsiębiorstwa ponoszące nakłady na działalność innowacyjną
w układzie regionalnym w latach 2004–2008 (w % badanych firm)
Źródło: [Nauka i Technika w 2008 roku. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2010
s. 175; Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2005–2007. Notatka Informacyjna
GUS 2008 s. 3; Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2004–2006. Informacje
2002–2004. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2006 s. 70].
Województwa: śląskie i mazowieckie przodują również pod względem wysokości
nakładów na działalność innowacyjną w stosunku do wydatków w skali całego kraju.
Nakłady firm z Mazowsza wyniosły, w roku 2008, 20,7% wartości wydatków na
działalność innowacyjną dla całego kraju, natomiast na Śląsku 17,1%. Wszystkie pozostałe województwa zarejestrowały udział, wspomnianych, wydatków poniżej 10%.
Najniższe wartości zanotowały głównie województwa charakteryzujące się również
niskim poziomem PKB per capita, tj.: opolskie (1,2%), warmińsko-mazurskie (1,3%),
lubuskie (1,4%), zachodniopomorskie (1,5%), podlaskie (1,7%) oraz świętokrzyskie
(1,8%), [Działalność... 2009 s. 3].
Obok wydatków na budynki i budowle oraz zakup maszyn i urządzeń technicznych, wydatki na działalność badawczo-rozwojową stanowią najwyższy udział w nakładach na działalność innowacyjną ponoszonych przez polskie przedsiębiorstwa.
W skali kraju, najwyższy udział w nakładach na działalność badawczo-rozwojową
96
mają województwa: mazowieckie (45,1% ogółu wydatków na tę działalność w Polsce w 2008 roku) oraz małopolskie (10,8%). Województwo mazowieckie przoduje
w kraju zarówno pod względem liczby jednostek sfery B+R, jak i wysokości środków zagranicznych na działalność badawczo-rozwojową, z czego znaczna część tych
środków pochodzi z sektora przedsiębiorstw. Województwo małopolskie pozostaje
w tyle za mazowieckim zarówno pod względem liczby jednostek sfery B+R (5. miejsce w kraju pod tym względem), jak i wysokości środków zagranicznych na działalność B+R. Jednak, w przypadku tych ostatnich, województwo małopolskie zajmuje
drugie miejsce w kraju, właśnie zaraz po Mazowszu. Kolejne miejsca zajmują województwa: wielkopolskie, łódzkie i pomorskie. Ostatnie trzy miejsca pod względem
wysokości zagranicznych środków na działalność badawczo-rozwojową zajmują regiony najsłabiej rozwinięte i mniej atrakcyjne dla inwestycji zagranicznych: opolskie,
lubuskie i świętokrzyskie [Nauka i technika... 2010 s. 120–121].
W 2008 roku we wszystkich polskich regionach wydatki na bieżącą działalność
badawczo-rozwojową przewyższały wydatki inwestycyjne w tej kategorii. Najwyższą
różnicę pomiędzy, wspomnianymi, wydatkami zanotowano w województwach: świętokrzyskim i lubelskim – odpowiednio: 88,6% oraz 71,6%. Znaczne różnice pomiędzy wydatkami bieżącymi a inwestycyjnymi zaobserwowano również w województwach: pomorskim (63%) oraz mazowieckiem (62,4%). Stosunkowo wyższy udział
wydatków inwestycyjnych zanotowały natomiast uboższe polskie regiony – lubuskie
(różnica w wysokości 26%), zachodniopomorskie (27,4%) oraz podlaskie (28,6%)
[Nauka i technika... 2010 s. 119].
Udział prac rozwojowych w strukturze nakładów na B+R jest miarą tzw. „bliskości do rynku”. Polska charakteryzuje się jednak wysokim udziałem badań podstawowych we wspomnianej strukturze nakładów, przy jednocześnie bardzo niskim
udziale prac rozwojowych. Świadczyć to może o niskim potencjale do wdrażania
nowej wiedzy oraz rozwiązań powstałych w ramach badań podstawowych i stosowanych. Poszczególne regiony charakteryzuje, mimo to, znaczne zróżnicowanie analizowanej struktury nakładów na B+R (Zobacz: Wykres 6.).
Najkorzystniejszą strukturę wydatków na działalność badawczo-rozwojową zarejestrowano w województwach: podkarpackim, pomorskim, śląskim oraz lubuskim –
ponad 50% całkowitych wydatków na B+R w tych regionach to wydatki na prace
rozwojowe. Najgorzej pod tym względem wypadają natomiast województwa: zachodniopomorskie, świętokrzyskie oraz warmińsko-mazurskie – na prace rozwojowe przeznaczono tu około 20% i poniżej wartości całkowitych nakładów na działalność B+R.
Jedynie województwo pomorskie spośród, wspomnianych powyżej, regionów
o wysokim udziale wydatków na prace rozwojowe w strukturze nakładów na B+R
znalazło się na wysokim, drugim, miejscu w rankingu regionów pod względem
udziału firm innowacyjnych, w latach 2006–2008, wśród badanych przedsiębiorstw.
Pozostałe województwa z pierwszej trójki wspomnianego rankingu – mazowieckie
i dolnośląskie – charakteryzują się natomiast strukturą wydatków na B+R zbliżoną
do średniej krajowej, a więc przeważający udział w nakładach mają tu badania podstawowe i stosowane. Analizowana, wysoka deklarowana innowacyjność w tych regionach może więc raczej wynikać z generowania oraz transferu nowych rozwiązań
technologicznych, opartych na zagranicznych środkach finansowych.
97
WYKRES 6.
Struktura nakładów na prace badawczo-rozwojowe w układzie regionalnym
w 2008 roku (w % wydatków na B+R)
Źródło: [Nauka i Technika w 2008 roku. Informacje i opracowania statystyczne GUS 2010
s. 123].
Województwo podkarpackie, charakteryzujące się najwyższym w Polsce udziałem prac rozwojowych w ogóle wydatków na B+R, uplasowało się również na stosunkowo wysokim, gdyż 5. na 16 województw, miejscu pod względem wspomnianego udziału przedsiębiorstw innowacyjnych. Natomiast województwo podlaskie,
4. w kraju pod względem udziału firm innowacyjnych, znalazło się dopiero na 10.
miejscu w powyższym zestawieniu dotyczącym struktury wydatków na B+R, z zaledwie 30,9%-owym udziałem nakładów na prace rozwojowe w strukturze wydatków
na B+R. Wysoki udział firm innowacyjnych na Podlasiu nie wynika także z wysokiego udziału przedsiębiorstw ponoszących nakłady na działalność innowacyjną ani
wysokości środków zagranicznych angażowanych w tę działalność.
Województwo podlaskie przoduje natomiast w kraju pod względem udziału
przedsiębiorstw, które w latach 2004–20065 otrzymały publiczne wsparcie działalności innowacyjnej wśród firm aktywnych innowacyjnie. Podlasie znalazło się na
pierwszym miejscu pod względem udziału przedsiębiorstw aktywnych innowacyjnie,
otrzymujących dofinansowanie z Unii Europejskiej, natomiast na trzecim miejscu,
biorąc pod uwagę udział owych przedsiębiorstw uzyskujących publiczne wsparcie od
instytucji krajowych, ogółem ponad 40% podlaskich firm aktywnych innowacyjnie
5
Za lata 2006–2008 informacje w takim układzie nie zostały jeszcze opublikowane.
98
otrzymało publiczne wsparcie działalności innowacyjnej. Stosunkowo wysoki udział
takich przedsiębiorstw zarejestrowano również w województwach: podkarpackim
(39,8%), lubelskim (30,5%), warmińsko-mazurskim (30%) i świętokrzyskim (29,7%),
[Działalność... 2008b s. 108].
4. Zasoby ludzkie w działalności innowacyjnej
Zasoby ludzkie w ramach działalności innowacyjnej odgrywają niezwykle ważną
rolę – to czynnik ludzki jest motorem wszelkich zmian dokonywanych w produktach i procesach technologicznych. Interakcje pomiędzy różnymi osobami są istotnym elementem procesu innowacyjnego, w ramach którego inicjowany jest proces
uczenia się. W wyniku tego procesu powstają zasoby wiedzy ucieleśnionej (skodyfikowanej) oraz nieucieleśnionej (nieskodyfikowanej) – w przypadku tej drugiej nośnikiem są jednostki, które tę wiedzę posiadają i nie da się jej transferować w inny sposób niż poprzez bezpośredni kontakt oraz interakcje.
Analizę zasobów ludzkich w ramach działalności innowacyjnej należy zacząć od
zatrudnionych w działalności B+R. W 2008 roku w Polsce, w ramach tej działalności, było zatrudnionych prawie 120.000 osób, w tym ponad 80% byli to pracownicy
naukowo-badawczy. Największe liczebnie grupy, wśród zatrudnionych w B+R, to
pracownicy z tytułem doktora oraz z wyższym wykształceniem. 27,9% wszystkich
zatrudnionych w B+R byli to pracownicy z województwa mazowieckiego [Nauka
i technika... 2010 s. 127–130], co zapewne wynika z ogólnej, wysokiej liczby osób zatrudnionych w tym regionie. Wysoki udział pracowników w dziedzinie badań i rozwoju zanotowano również w województwach: małopolskim, wielkopolskim i śląskim – także i w tym przypadku liczba osób zatrudnionych w działalności badawczo-rozwojowej odpowiada strukturze liczby ludności w skali kraju.
Ważnymi wskaźnikami świadczącymi o poziomie innowacyjności w danym regionie jest poziom zatrudnienia w obszarze nauki i techniki oraz w sektorach wysokiej techniki. Oba wskaźniki są stosowane przez Eurostat do oceny poziomu innowacyjności w krajach Unii Europejskiej.
W okresie 1998–2008, we wszystkich polskich województwach, zanotowano
przyrost udziału osób zatrudnionych w obszarze nauki i techniki w relacji do populacji aktywnej zawodowo w wieku 15 lat–74 lata (Zobacz Wykres 7.). Najwyższe zatrudnienie w tej sferze zanotowano natomiast w województwach, które generalnie
zatrudniały najwyższą liczbę osób w działalności badawczo-rozwojowej – wyjątkiem
jest tu województwo zachodniopomorskie, które odpowiadało jedynie za 3% zatrudnionych w działalności B+R w skali kraju, natomiast pod względem liczby osób
zatrudnionych w obszarze nauki i techniki zajęło wysokie, drugie miejsce.
Uzupełnieniem analizy zasobów ludzkich w działalności innowacyjnej w układzie
regionalnym jest analiza wskaźnika prezentującego udział liczby osób zatrudnionych
w sektorach wysokiej techniki (zarówno sektorach produkcyjnych, jak i sektorach
usług wysokiej techniki) w ogóle liczby zatrudnionych. We wspomnianym rankingu,
w czołówce znalazły się dokładnie te same województwa, które charakteryzowały
się wysokim udziałem zatrudnionych w obszarze nauki i techniki. Znów widoczne
99
jest wysokie miejsce województwa zachodniopomorskiego, co wskazuje na specyficzną strukturę branżową w tym regionie.
WYKRES 7.
Udział osób zatrudnionych w obszarze nauki i techniki w relacji
do populacji aktywnej zawodowo w wieku 15–74 lata (w %)
Źródło: Dokument elektroniczny, tyrb dostępu: [Eurostat, http://epp.eurostat.ec.europa.eu/
tgm/table.do?tab=table&init=1&plugin= 1&language=en&pcode=tgs00038, data wejścia:
23.06.2010].
5. Podsumowanie
W celu podsumowania analizy, zastosowano metodę rangowania wyników uzyskiwanych przez poszczególne województwa w ramach badań różnych aspektów
wyników działalności innowacyjnej oraz wkładu w proces innowacyjny. Uwzględniono następujące aspekty działalności innowacyjnej:
a) wyniki działalności innowacyjnej:
– udział firm innowacyjnych w ogóle badanych firm w %, w latach 2006–2008;
– udział firm, które wdrożyły produkty nowe dla rynku w ogóle badanych firm
w %, w latach 2006–2008;
– udział firm, które zgłosiły wynalazki do opatentowania w 2008 roku;
– udział firm, którym udzielono patenty w 2008 roku;
– przychody przedsiębiorstw ze sprzedaży innowacji produktowych w % sprzedaży
badanych firm, ogółem w 2006 roku;
– przychody przedsiębiorstw ze sprzedaży produktów nowych dla rynku w %
sprzedaży badanych firm, ogółem w 2006 roku;
100
b) wkład w działalność innowacyjną:
– udział firm, które poniosły nakłady na innowacje w ogóle badanych firm w %,
w 2008 roku;
– liczba jednostek B+R w % ogólnej liczby tego typu jednostek w kraju, w okresie
2006–2008;
– środki zagraniczne ogółem na działalność B+R w tys. PLN, w 2008 roku;
– nakłady na prace rozwojowe w % wydatków na B+R, w 2008 roku;
– udział przedsiębiorstw, które w latach 2004–2006 otrzymały publiczne
wsparcie działalności innowacyjnej w % firm aktywnych innowacyjnie;
– udział zatrudnionych w obszarze nauki i techniki w % populacji aktywnej zawodowo, w wieku 15 lat – 74 lata, w 2008 roku;
– udział zatrudnionych w sektorach wysokiej techniki w % całkowitego zatrudnienia, w 2007 roku.
Przy uwzględnieniu powyższej listy analizowanych parametrów działalności innowacyjnej, każdemu z województw przypisano określoną rangę (od 1. do 16.),
w zależności od miejsca, jakie dany region zajął w analizowanym rankingu. Następnie na podstawie średniej arytmetycznej z przypisanych rang uszeregowano poszczególne województwa w dwóch kategoriach: pod względem wyników działalności innowacyjnej oraz wkładu w działalność innowacyjną. Rezultat powyższego zestawienia zamieszczono na wykresie 8. (poniżej).
WYKRES 8.
Porównanie rankingów wyników oraz wkładu
w działalność innowacyjną w układzie regionalnym
101
Z przeprowadzonej analizy wynika, iż województwa w Polsce można podzielić
na dwie grupy:
– Grupa I charakteryzującą się wysokim (8. lub wyższym) miejscem wśród polskich województw zarówno pod względem wyników działalności innowacyjnej, jak i wkładu w proces innowacyjny,
– Grupa II charakteryzującą się niskim (9. lub niższym) miejscem wśród polskich województw zarówno pod względem wyników działalności innowacyjnej, jak i wkładu w proces innowacyjny.
Nie zaobserwowano żadnego regionu, który znalazłby się na wysokim miejscu
pod względem wyników działalności innowacyjnej, a na niskim pod względem
wkładu w proces innowacyjny, lub odwrotnie.
Uzyskane wyniki świadczą o tym, iż efekty działalności innowacyjnej, rejestrowane w przekroju regionalnym, pozostają w dość silnym związku z analizowanymi parametrami odnoszącymi się do wkładu w proces innowacyjny. Co ciekawe, bliższa
relacja pomiędzy, wspomnianymi, parametrami jest obserwowana w przypadku regionów z grupy I, w której województwa charakteryzują się wysoką pozycją zarówno
pod względem wyników, jak i wkładu w proces innowacyjny. W przypadku grupy II
różnice pomiędzy osiąganymi pozycjami w obu analizowanych rankingach są większe, co wskazuje na słabszą zależność deklarowanych wyników działalności innowacyjnej od czynników mających na celu wspomaganie tej działalności. Sytuacja obserwowana w grupie II wymaga głębszej analizy w odrębnym opracowaniu.
Wspomniane, wyniki analizy potwierdzają również przyjęte założenie, iż poziom
aktywności innowacyjnej przedsiębiorstw w poszczególnych województwach jest
powiązany z poziomem rozwoju gospodarczego w układzie regionalnym. Większość
z regionów, które znalazły się w grupie I, są to regiony o najwyższym poziomie PKB
per capita w Polsce, natomiast te z grupy II charakteryzują się na ogół niższym PKB
na jednego mieszkańca niż średnia krajowa. Od tego trendu odbiega 6 z 16 województw. Łódzkie, zachodniopomorskie oraz lubuskie znalazły się w grupie II, mimo
że poziom ich PKB per capita uplasował je w pierwszej ósemce regionów w Polsce.
Natomiast województwa: małopolskie, lubelskie i podkarpackie znalazły się w I grupie, mimo niskiego poziomu PKB per capita. W przypadku tych ostatnich relatywnie
wysoki poziom innowacyjności może wynikać z oddziaływania ośrodków akademickich w stolicach województw, które stymulują aktywność innowacyjną firm w tych
regionach.
Ponadto, należy zwrócić uwagę na fakt, iż na przestrzeni ostatniego dziesięciolecia pozycja poszczególnych regionów pod względem aktywności innowacyjnej
przedsiębiorstw przemysłowych, funkcjonujących na ich terenie, nie zmieniała się
w znaczący sposób. Podobny trend można zauważyć w przypadku analizy PKB per
capita w przekroju regionalnym – pozwala to wysunąć wniosek, iż powiązanie poziomu aktywności innowacyjnej w polskich województwach z poziomem ich rozwoju gospodarczego działa na zasadzie sprzężenia zwrotnego, co może powodować
pogłębianie się analizowanych różnic pomiędzy regionami.
102
Literatura
Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2006–2008 2009, Notatka Informacyjna,
GUS, Warszawa.
Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2005–2007 2008a, Notatka Informacyjna,
GUS, Warszawa.
Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2004–2006 2008b, Informacje i opracowania statystyczne, GUS, Warszawa.
Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2002–2004 2006, Informacje i opracowania
statystyczne, GUS, Warszawa.
Oslo Manual, Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data 2005, Third Edition,
OECD and Eurostat.
Nauka i Technika w 2008 roku 2010, Informacje i opracowania statystyczne, GUS, Warszawa.
Produkt Krajowy Brutto. Rachunki regionalne w 2007 r. 2007, GUS, Katowice.
Ewa GRUSZEWSKA1
MATRYCA INSTYTUCJONALNA A INNOWACYJNOŚĆ
Streszczenie
Matryca instytucjonalna to względnie trwały wzorzec instytucji podstawowych, który stanowi konstrukcję szkieletową układu instytucjonalnego. Innowacyjność, będąca siłę napędową gospodarki, jest
silnie uwarunkowana sprawnymi instytucjami. Różnice na poziomie innowacyjności mogą być w dużej
mierze wyjaśnione przez analizę na poziomie instytucjonalnym. Od rodzaju i stabilności matrycy, odpowiedniej jej budowy, komplementarności poszczególnych elementów zależy skłonność (i zdolność)
podmiotów i gospodarki do kreowania nowych rozwiązań, a potem ich dyfuzji. Różne matryce instytucji (X i Y) generują bodźce o niejednakowej sile działającej na innowacyjność. Jednak ostatecznie najlepsze rezultaty na polu innowacyjności odnotowują te kraje, w których można odnaleźć rozwiązania
pośrednie, gdzie instytucje z wzorca Y są przyswajane w kraju o matrycy X i odwrotnie.
Słowa kluczowe: matryca instytucjonalna, instytucje pro- i antyinnowacyjne
AN INSTITUTIONAL MATRIX AND INNOVATION
Abstract
Institutional matrix is a relatively stable model of basic institutions which constitutes a framework
for an institutional system. Innovation as driving force of economy is strongly determined by efficient
institutions. Differencies on innovation level can be to a great extent accounted for by an analysis on
an institutional level. It is the kind and stability of the matrix, its structure and complementarity of its
individual elements that determine the tendency (and ability) of the economic subjects and economy to
create new solutions and next – their diffusion. Different institutional matrices (X and Y) generate
stimuli of uneven strength which affects innovation. However, in the final analysis, those countries
achieve the best results in the field of innovation where we can find indirect solutions and where the Y
institutions are adopted in an X country and vice versa.
Keywords: institutional matrix, pro- and anti-innovation institutions
1. Wstęp
Analiza systemu instytucjonalnego gospodarki na dobre zagościła już w badaniach ekonomicznych. Stopniowo wiedza o czynnikach tzw. pozaekonomicznych
jest coraz większa i okazuje się, że nie tylko wpływają one na działalność podmio1
Dr Ewa Gruszewska – Wydział Ekonomii i Zarządzania, UwB.
104
Ewa Gruszewska
tów, ale także mogą być równie ważne lub nawet ważniejsze od determinant ekonomicznych. Granice ekonomii jako nauki rozszerzyły się i obejmują również badanie otoczenia instytucjonalnego. Instytucje to swoiste ramy ograniczające i porządkujące decyzje podmiotów gospodarczych. Są systemem bodźców, który dynamizuje
bądź hamuje działalność gospodarczą.
Celem artykułu jest określenie wpływu instytucji na skłonność podmiotów do
kreowania innowacji. Niepodważalnym faktem jest, że normy, zwyczaje, prawa mają
znaczenie w gospodarce. W każdym społeczeństwie istnieje zespół instytucji o fundamentalnym znaczeniu, nazywany matrycą. Stanowi on trzon konstrukcyjny całego
systemu instytucjonalnego. W dociekaniach naukowych dotyczących roli instytucji w
gospodarce należałoby postawić pytanie: które spośród wielu różnorodnych instytucji są najważniejsze, które instytucje w ostatecznym rozrachunku oddziałują silniej
na gospodarkę niż inne? [Bardhan 2005 s. 499]. W artykule niniejszym skoncentrowano się na odpowiedzi na to pytanie w odniesieniu do innowacyjności. Konstrukcja matrycy instytucjonalnej wydaje się być kluczowa w osiąganiu przez gospodarkę
określonego (najlepiej wysokiego) poziomu innowacyjności. Osiąganie wysokich
wskaźników, dotyczących skłonności podmiotów do podejmowania prac (i ich finansowania) w sferze B+R oraz kreowania i dyfuzji innowacji, wymaga odpowiedniego zespołu instytucji zakorzenionych i skutecznie działających w społeczeństwie.
Powinny one stanowić kompletny zestaw, który generuje intensywne bodźce proinnowacyjne.
2. Instytucje i ich działanie w gospodarce
Układ instytucji w danym społeczeństwie jest efektem działań i interakcji społecznych pokoleń. Jest utrwaloną formą doświadczenia, które przeniosło się na
ukształtowane sposoby działania, zachowania ludzi w różnych sytuacjach. Dokładne
określenie tego, czym są instytucje nie jest łatwe. Wynika to z tego, że instytucje są
swoistą siecią łączącą ludzi w różnych ich: działaniach, zachowaniach, decyzjach.
Jest efektem spojenia czy nierozerwalności ekonomii z: historią, kulturą i polityką
[Parto 2005 s. 31].
Instytucje to sposoby myślenia czy działania ludzi o charakterze powszechnym
i trwałym. Są one zakorzenione w zachowaniach grup czy zwyczajach ludzi [North
1997 s. 2]. Kształtują sposoby postępowania, podejmowania decyzji, tworzą kanały,
w których toczy się działalność ludzi, zwłaszcza gospodarcza. Należy zwrócić również uwagę na to, że ludzie, wykonujący te same czynności, stykający się z podobnymi problemami, poszukujący nowych rozwiązań – sami wpływają i kształtują instytucje. Stanowią one także reguły gry stworzone przez społeczeństwo w postaci
formalnych zasad (konstytucje, ustawy, powszechne prawo, regulacje), nieformalne
ograniczenia (normy, konwencje, wewnętrzne systemy wartości) oraz ich wdrażanie
[North 2005 s. 360]. Pomiędzy różnymi typami instytucji zachodzą związki o charakterze komplementarnym, można także odnajdywać zależności o typach substytucyjności.
Instytucje społeczne to w swej istocie dominujące sposoby myślenia uwzględniające
poszczególne warunki społeczne, poszczególne funkcje jednostki i społeczności. Zaś sposób
Matryca instytucjonalna a innowacyjność
105
życia, na który składają się działające w danym czasie instytucje, można z punktu
widzenia psychologicznego scharakteryzować jako dominujące w danym czasie postawy
duchowe lub dominującą koncepcję życia. [Veblen 1971 s. 171].
Cechą instytucji jest to, że są i rodzą się w człowieku. Nie można oderwać instytucji od człowieka. Pewne instytucje mogą być utrwalone w formie pisemnej, można
je narzucić innym ludziom (prawo). Sama jednak instytucja bez jednostek, do których się odnosi, nie miałaby racji bytu. To rodzaj struktury społecznej, która wpływa
na realne życie. Tworzy się układ, który kieruje (w sposób domyślny lub bezpośredni) interakcjami i aktywnościami ludzi. Jest siecią jawnych i niejawnych zależności
kształtujących współżycie zbiorowe i decyzje indywidualne. Instytucje tworzą system, który tworzy i upowszechnia tzw. zasady współżycia społecznego. Instytucje
wpływają na sposób myślenia, oczekiwania i reakcje na różne bodźce. Dokonuje się
to przez kształtowanie samego człowieka [Hodgson 2006 s. 2].
Instytucje mają dualny, naturalno-sztuczny charakter. Z jednej strony są naturalnym mechanizmem związanym z organizacją społeczeństwa, społecznym układem
ewoluującym w sposób powolny i niejako samoistny. Z drugiej strony instytucje są
wynikiem ludzkiej refleksji i oceny w odniesieniu do konkretnych rozwiązań formalnych. Mogą być świadomie przez ludzi zmieniane. Powstają nowe elementy układu
instytucjonalnego lepiej pasujące do aktualnego stanu gospodarki czy sytuacji społecznej [Kirdina 2008 s. 1–2]. Paradoksem istnienia instytucji w społeczeństwie jest
to, że będąc jednocześnie „produktem ludzkim”, jak również efektem wpływu społeczeństwa na ludzi, oddziałują na organizacje, a te kształtują instytucje i tworzy się
sprzężenie zwrotne [Lowndes 2005 s. 293].
Powszechnie uznawane wzorce społeczne muszą wykazywać się pewną elastycznością, otwartą strukturą, tak by pasowały, mogły być stosowane w wielu różnych
sytuacjach, częstych, powtarzających się, ale także i w szczególnych. Określają one
rodzaj zachowania, lecz niedokładnie postępowanie jednostek na każdym kroku.
„Reguły gry” powinny pasować do różnych okoliczności, warunków, szerokiego
spektrum działań, zadań, celów [Nelson, Sampat 2001 s. 40]. Ten stosunkowo luźny
charakter wpływu na funkcjonowanie ludzi sprawia, że instytucje są trudne do dokładnego określenia i kontroli ich działania [Nelson 2008 s. 8].
RYSUNEK 1.
Ewolucja instytucji
Źródło: [Azmat 2009 s. 5].
106
Ewa Gruszewska
Proces ewolucji instytucji w połączeniu z ciągłym poszukiwaniem, z ciekawością
ludzi prowadzi do stopniowej poprawy stopnia zaspokojenia potrzeb. Odbywa się to
drogą ciągłej walki. Ludzi niesutannie poszukują najlepszych rozwiązań, wyciągają
wnioski ze swoich działań i z działań innych ludzi, nabierają doświadczenia. Wszystko to składa się na proces ewolucji instytucji, który prowadzi ku nowej jakości, nowemu porządkowi. Nieprzerwanie odbywa się modyfikacja instytucji formalnych i
nieformalnych. System instytucji jest podatny na uczenie się i ocenę poprzednich
skutków działania [Azmat 2009 s. 5], (rysunek1.). Ludzie wybierają to, co jest dla
nich korzystne, nie będą powtarzać wyborów, które były nieskuteczne. Nie byłoby
to zgodne z naturalnymi pragnieniami ludzi, z wewnętrzną siłą, która nakazuje im
działać zgodnie z własnym interesem. Ewolucja instytucji prowadzi ku ich nieprzerwanemu doskonaleniu. Te mniej skuteczne są zastępowane bardziej efektywnymi
bądź pojawiają się nowe, które stają się dopełnieniem działania już istniejących. Kraje mogą źle funkcjonować, mogą osiągać słabe wyniki gospodarcze z powodu niesprawnych instytucji. Te mogą bowiem emitować bodźce, które zniechęcają do aktywności gospodarczej, do generowania zysków czy osiągania korzyści w innych
formach2.
W analizie instytucji w gospodarce jest przydatny ich podział według kryterium
formalizacji [Jütting 2003 s. 14]. Instytucje formalne to takie, które „wyszły” z człowieka, stały się zasadami pisanymi, bezwzględnie sankcjonowanymi. Zorganizowany
został aparat przymusu i kontroli przestrzegania norm legislacyjnych. Stworzone
w taki sposób zasady porządkują życie ludzi na sposób zakazowo-nakazowy. Z drugiej strony istnieją także zasady nieformalne, które stanowią element konstrukcji
każdego człowieka czy grup (zwyczaje, tradycja, konwencje, reguły zachowania). Jest
to swoisty, niepisany system wartości, którym kierują się jednostki w swoich działaniach. Stanowi wewnętrzny, własny bądź społeczny kodeks postępowania, stworzony przez nas samych, przesądza to w dużej mierze o skłonności ludzi do jego stosowania. Trudno tu mówić o sankcjonowaniu zachowań, jednak kiedy z jakichś powodów ktoś postępuje wbrew wewnętrznemu kodeksowi – ponosi konsekwencje
w swojej psychice (sumienie).
Wielu badaczy traktuje instytucje jako „regulacyjne struktury”, które są ważne
w aspekcie podejmowania i kształtowania działalności gospodarczej. W tym znaczeniu, można mówić o centrach finansowych, jak i o sposobie, w jakim firmy mogą
być organizowane i zarządzane [Azmat 2009 s. 2]. Instytucje i ich zmiany dostarczają
systematycznych impulsów, które wyznaczają w sposób ogólny kierunki zmian gospodarczych – ku wzrostowi, stagnacji bądź spadkowi [North 2005 s. 97].
2 Przykładem mogą być normy społeczne w państwach afrykańskich. Afrykanin nie jest wybitnie
chciwy tylko dlatego, że w swojej wizji świata przywiązuje bardzo małe – zbyt małe – znaczenie do finansowych i gospodarczych aspektów życia. Z wyjątkiem kilku grup etnicznych [...] Afrykanie nie są dobrymi
homo oeconomicus. Wychodzą z założenia, że o wartości człowieka świadczy to, kim „jest”, a nie to, co „ma”.
Ponadto, stosunek Afrykanina do czasu sprawia, że oszczędzanie z myślą o przyszłości ma niższy priorytet niż
natychmiastowa konsumpcja. Gdyby się nawet pojawiła pokusa akumulacji kapitału, to ludzie otrzymujący
regularne pobory muszą finansować naukę swoich braci, kuzynów, siostrzeńców i bratanic, a także gościć podróżnych i fundować uroczystości wypełniające życie społeczne [Etounga-Manquelle 2003 s. 137].
107
3. Konstrukcja matrycy instytucjonalnej
Instytucji znajdujących się w otoczeniu ludzi oraz w nich samych jest bardzo dużo.
Mogą być względem siebie współzależne, dopełniające się albo sprzeczne. Ponieważ
jest ich tak wielka ilość, że trudno byłoby je wszystkie wymienić, należałoby pokusić
się o wskazanie tych, które są najistotniejsze. Chodzi o wyłonienie tych instytucji,
które silniej niż inne wpływają na działania ludzi, określają ich stosunek do aktywności gospodarczej. Na poszukiwanie takiego zestawu odpowiada teoria matrycy instytucjonalnej.
Matryca instytucjonalna stanowi najistotniejszą część układu instytucjonalnego.
Jest swoistą bazą, na którą nadbudowywane inne, następne instytucje, bądź te podstawowe, są rozwijane, rozszerzane. Matrycę instytucjonalną można określić jako jądro systemu instytucjonalnego gospodarki, jako skupisko najważniejszych wzajemnie powiązanych instytucji w danym społeczeństwie. Składa się z odrębnych zestawów instytucji (podsystemów), w których tkwią siły do systematycznej modyfikacji
i ciągłości istnienia. Mogą się zmieniać w różnych kierunkach, ale mają tendencję do
dopasowywania się do siebie, występują silne współzależności.
RYSUNEK 2.
Matryca instytucjonalna – projekcja dekompozycji społeczeństwa
Źródło: [Kirdina 2003 s. 3].
W przeciwieństwie do struktury instytucjonalnej, matryca instytucjonalna nie zawiera
całego kompleksu wszystkich instytucji, ale jedynie tych podstawowych. Są one z natury powiązane ze sobą i jednocześnie oddziałują na siebie, kształtują ogół formalnych i nieformalnych relacji społecznych. Matryca instytucjonalna określa typ społeczeństwa, który powstał w czasie historycznego rozwoju w długiej perspektywie czasu. Dzięki tej bazie, państwo ma charakter integracji społecznej, naturalnej wspólnoty ludzi [Kirdina 2001 s. 14]. Różnorodność powiązań w gospodarce nie może być
podstawą do stwierdzenia, że w każdej części działają odmienne mechanizmy. Jest
ona jednym organizmem, który tylko w sposób abstrakcyjny jest rozkładany na różne: podsystemy, elementy, związki [Kirdina 2003 s. 2]. Te części gospodarki, czy szerzej społeczeństwa, są przedmiotem badań naukowych prowadzonych w ramach
różnych nauk społecznych. Podział instytucji tworzących matrycę (rysunek 2.) przebiega według trzech podstawowych płaszczyzn [Kirdina 2008 s. 2]:
108
Ewa Gruszewska
– gospodarczej (odnoszą się do pozyskania zasobów na reprodukcję zasobów);
– politycznej (odnoszą się do odpowiedniej organizacji społeczeństwa, ukierunkowanej na osiąganie zamierzonych celów);
– ideologicznej (uzewnętrzniają się w: ideach, normach, systemach wartości,
które to popychają ludzi ku działalności na rzecz innych).
Każda płaszczyzna tego systemu jest osnową tworzenia i kształtowania kolejnych
instytucji. Poczynając od instytucji bazowej, następne stanowią uszczegółowienie,
rozwinięcie, modyfikację tej pierwszej, zakładając, że nie zatraca się sens ich istoty.
Wszystkie one, niezależnie od płaszczyzny, na której powstają, są ze sobą powiązane, stanowiąc nierozerwalny i współzależny układ.
Działania gospodarcze nie mogą być objaśniane jedynie przez bodźce ekonomiczne. To by oznaczało, że w swoich działaniach ludzie są poddani różnym impulsom (dynamizującym bądź hamującym), których działanie ustaje, gdy zmienia się rodzaj podejmowanej działalności. Owszem, jest taka grupa instytucji, które działają
w ograniczonym obszarze na szczeblu lokalnym (np. regulamin pracy), jednak większość nie ma granic działania i nie dotyczy jedynie gospodarki, polityki bądź ideologii [Parto 2005 s. 36, s. 39].
System instytucjonalny jest bardzo zróżnicowany. Tworzą go: prawa, normy,
zwyczaje – i wiele innych, będących efektem wielopokoleniowego doświadczenia
(zwykle nieformalne), jak i takie, które są skutkiem świadomego działania ludzi tworzących nowe zasady postępowania ogólnego (zwykle formalne). Instytucje powstają, rozwijają się i modyfikują w różnych cezurach czasowych, począwszy od zmiany
ciągłej (alokacja zasobów i zatrudnienia), przez okres do dziesięciu lat (zarządzanie,
ustalanie reguł kontraktów), dziesięciolecia (zmiana otoczenia instytucjonalnego, polityki, zasad działania gospodarki), po setki lat czy tysiąclecia (zwyczaje, tradycja,
normy społeczne, religia), [Williamson 2000 s. 597]. To wszystko sprawia, że określenie tych najistotniejszych reguł gry, stymulujących rozwój gospodarczy, przedsiębiorczości czy skłonności do kreowania, czy wprowadzania nowości, bądź to w skali
kraju, bądź podmiotu, nie jest zadaniem łatwym.
RYSUNEK 3.
Dwa typy matryc instytucjonalnych
Źródło: [Kirdina 2008 s. 3].
Podstawowe instytucje – tworzące macierz instytucjonalną – są silnie zakorzenione w przeszłości. Mają charakter stacjonarny i ponadczasowy. Umożliwiają społeczeństwom ich: trwanie, ciągłe istnienie, samodzielność i integralność. Ich zada-
109
niem jest regulowanie społecznych podsystemów i utrzymanie spójności społeczeństw różnych typów [Kirdina 2003 s. 3].
Analiza, współcześnie istniejących, systemów instytucjonalnych, z uwzględnieniem perspektywy historycznej, pozwala na wskazanie dwóch podstawowych typów
matryc instytucjonalnych: X i Y (rysunek 3.). Matryca X jest charakterystyczna dla
krajów, gdzie dominują tradycyjne wartości kolektywne, wspólnotowe, gdzie priorytet ma „My” ponad „Ja”. Można je zaobserwować w: Rosji, krajach Azji Południowo-Wschodniej, Ameryki Łacińskiej i Chinach. W płaszczyźnie gospodarczej wyraźnie przebija się redystrybucja z dużym udziałem władzy, która pośredniczy w wielu
działaniach gospodarczych. Dominuje jednolity porządek polityczny, ustrój ma charakter scentralizowany [Kirdina 2003 s. 4]. W większości krajów europejskich i Stanach Zjednoczonych dominują instytucje matrycy o typie Y. Łączy ona gospodarkę
rynkową z ideą pomocniczości i porządku wielopartyjnego, federacyjnego. Ma tu
miejsce supremacja: indywidualizmu, wolności osobistej i gospodarczej.
Podejmowanie decyzji jest wynikiem dążenia do realizacji celów jednostkowych.
Ostateczny kształt matrycy instytucjonalnej nie jest „czysty”, modelowy. Kiedy
dominują instytucje matrycy Y, uzupełniają je komplementarne instytucje z „przeciwnej” matrycy i sprawiają, że dopiero wtedy powstaje całość. Podstawowe i uzupełniające instytucje pojawiają się w różnych formach: norm, ustaw, struktur zarządzania czy zasad postępowania. Całkowita dominacja jednego rodzaju instytucji, bez
udziału instytucji uzupełniających, prowadziłaby do kryzysu i stagnacji. Z tego powodu w krajach zachodnich, kiedy rynek działa niedoskonale – jego działanie jest
uzupełniane decyzjami podejmowanymi odgórnie, regulacjami państwowymi. Jeśli
jakichś problemów nie udaje się rozwiązać na gruncie danego kraju, w takich przypadkach mogą zadziałać instytucje ponadnarodowe. Pojawianie się takich jest efektem umacniania idei wspólnotowych. Ma to na celu wprowadzenie rozwiązań instytucjonalnych, odgórnych w stosunku do jednostki czy grup (przełamanie indywidualizmu). Natomiast w krajach o dominacji macierzy X trudne okazuje się wpojenie
zasady indywidualizmu. Implantowanie rynku wymaga decentralizacji władzy oraz
wzmocnienia roli samorządów lokalnych. Niezbędne jest wspieranie i dynamizowane dążenia jednostek do realizacji własnych celów, do samozatrudnienia, zachowań
egoistycznych w podejmowaniu decyzji ekonomicznych [Kirdina 2002 s. 6–7].
W ramach gospodarki redystrybucyjnej bowiem podmioty nie działają jak homo oeconomicus. Konieczne jest wyzwolenie w nich energii jednostkowej, co będzie motorem napędowym zmian.
4. Instytucje pro- i antyinnowacyjne
Istnienie instytucji nie oznacza, że zawsze są skuteczne, że działają w kierunku
podnoszenia dobrobytu społecznego. Układ instytucjonalny jest na tyle skomplikowany i wielopoziomowy, że jedne grupy zasad, norm mogą być pozytywnymi bodźcami,
skutecznie wpływającymi na działalność gospodarczą, aktywność i kreatywność podmiotów, a inne w tym samym czasie mogą działać osłabiająco. Ostateczny efekt jest
wypadkową działania wszystkich. Dobre instytucje nie są jednak łatwe do określenia.
Norma – korzystna w danej grupie – może stanowić barierę w rozwoju większej społeczności. Ludzie, dążąc do realizacji swoich interesów, mogą wpływać na powstawa-
110
Ewa Gruszewska
nie takich instytucji, których działanie będzie osłabiało dynamizm całej gospodarki.
Jednak należy pamiętać o ciążeniu instytucji ku matrycy. Niezgodność z nią, wcześniej
czy później, zaowocuje zaniknięciem tych sztucznych, niepasujących rozwiązań.
Budowanie dobrych instytucji dla rozwoju gospodarczego wymaga spełnienia
kilku warunków [de Rato 2006 s. 215–216]:
– dominującą częścią gospodarki ma być sektor prywatny, zaś państwo zapewnia odpowiednią regulację tych rynków;
– istnieje prawo ochrony praw własności (jest przestrzegane) i są tworzone warunki, w których innowacje mogą się rozwijać;
– dominującym zachowaniem jest przestrzeganie prawa; zachowania korupcyjne nie są tolerowane (i w sferze prywatnej i publicznej);
– stabilność środowiska makroekonomicznego (ma to swoje odzwierciedlenie
w niskiej inflacji i stabilnej polityce fiskalnej).
Są to również swoiste wyznaczniki ewolucji instytucji, których stopniowe osiąganie będzie przyczyniać się do stworzenia bazy dla silnej i dynamicznej gospodarki.
Podstawy te zostaną osiągnięte dzięki intensywnym bodźcom na rzecz wzrostu
przedsiębiorczości i innowacyjności.
Nie ulega wątpliwości, że gospodarka rynkowa generuje silniejsze bodźce na
rzecz postaw innowacyjnych, w porównaniu z gospodarką redystrybucyjną. Odnosząc to do teorii matryc instytucjonalnych, należy stwierdzić, że instytucje matrycy
typu Y odpowiadają bardziej intensywnemu procesowi kreowania oraz rozprzestrzeniania się innowacji. Innowacyjność krajów, które wykazują dominację instytucji
z matrycy typu Y, jest wyraźnie wyższa. USA i kraje Europy Zachodniej zdecydowanie przodują w rankingach innowacyjności (tabela 1.).
Ważnym składnikiem układu instytucjonalnego, bez którego działalność innowacyjna nie miałaby ekonomicznego sensu, jest system zachęt rynkowych. Niezbędna
jest silna konkurencja, która stwarza presję ekonomiczną. Podmiot, który szybciej
i sprawniej wprowadzi zmiany i będą one odpowiadały potrzebom rynkowym, zostanie nagrodzony – osiągnie sukces rynkowy, wzmocni swoją pozycję. Natomiast
te, które realizują działalność innowacyjną mniej skutecznie, przedstawiają słabszą
ofertę, mogą mieć trudności z wynikami ekonomicznymi [Yusuf 2009 s. 5].
Indywidualizm, skłonność do ryzykowanych zachowań, rynkowa agresywność
sprzyja głębszym i szybszym zmianom technologicznym. Uzewnętrznia się to
w większym procencie firm prowadzących strategie innowacyjne, wprowadzających
innowacje o różnym charakterze. Zwraca uwagę także struktura nakładów na badania i rozwój. W większym stopniu są one realizowane ze środków przedsiębiorstw
niż publicznych (tabela 2.).
Intensywna działalność innowacyjna pociąga za sobą wysokie koszty. Sprawia to,
że produkty będące efektem tych zmian są zwykle, przynajmniej początkowo, drogie. O różnicach w poziomie innowacyjności gospodarki dobitnie świadczy np.
wskaźnik ilości komputerów w przeliczeniu na liczbę mieszkańców. Kraje OECD
znacznie przewyższają jakikolwiek inny region czy grupy krajów.
123
117
1. Szwajcaria
2. USA
3. Singapur
4. Szwecja
5. Dania
6. Finlandia
7. Niemcy
8. Japonia
9. Kanada
10. Holandia
11. Hongkong
12. Tajwan
13. Wlk. Bryt.
14. Norwegia
15. Australia
132
60
1. Islandia
2. Szwecja
3. Hongkong
4. Szwajcaria
5. Dania
6. Finlandia
7. Singapur
8. Holandia
9. N. Zelandia
10. Norwegia
11. USA
12. Kanada
13. Japonia
14. Wlk. Bryt.
15. Luksemburg
Global
CompetitiVeness Report
2009–2010
Źródło: [Globar Innovation Index 2009–2010 2010 s. 10].
Liczba
badanych
krajów
Liczba
zmiennych
15 najlepszych
krajów
w rankingu
Źródło
Global
Innovation
Index Report
2009–2010
1
1. Japonia
2. Szwajcaria
3. USA
4. Szwecja
5. Finlandia
6. Niemcy
7. Dania
8. Tajwan
9. Holandia
10. Izrael
11. Austria
12. Francja
13. Kanada
14. Belgia
15. Korea Płd.
82
The Economist
Intelligence Unit
(maj 2007)
24
1. Singapur
2. Korea Płd.
3. Szwajcaria
4. Islandia
5. Irlandia
6. Hongkong
7. Finlandia
8. USA
9. Japonia
10. Szwecja
11. Dania
10. Holandia
13. Luksemburg
14. Kanada
15. Wlk. Bryt.
110
The Innovation
Imperative
in Manufacturing
(marzec 2009)
Ranking krajów według różnych wskaźników innowacyjności (2009)
36+ 4 grupy
(NAFTA, UE15,
UE10, UE25)
16
1. Singapur
2. Szwecja
3. Luksemburg
4. Dania
5. Korea Płd.
6. USA
7. Finlandia
8. Wlk. Bryt.
9. Japonia
10. Holandia
11. Francja
12. Irlandia
13. Belgia
14. Niemcy
15. Kanada
The Atlantic Century
Benchmarking
EU and US Innovation
and Competitiveness
(luty 2009)
TABELA 1.
112
Ewa Gruszewska
Średnio w krajach OECD jest 5 razy więcej komputerów osobistych na jednego
mieszkańca niż w typowym kraju wschodnioazjatyckim, rozwijającym się 10 razy
więcej niż średnio w krajach Ameryki Łacińskiej i Bliskiego Wschodu, a około 50
razy więcej niż przeciętna dla krajów Afryki Subsaharyjskiej [Bergoeing, Loayza, Piguillem 2010 s. 7].
TABELA 2.
Ranking krajów według nakładów (przedsiębiorstw i państwowych)
na sferę B+R w 2006 roku
Ranga
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
Kraj
Nakłady firm
na B+R jako %
PKB w 2006 roku
Japonia
Szwecja
Korea Płd.
Niemcy
USA
NAFTA
Singapur
Francja
UE-15
UE-25
Chiny
Australia
Kanada
Wielka.Brytania
Irlandia
Hiszpania
EU-10
Brazylia
Rosja
Meksyk
Polska
Indie
Średnia
2,6%
2,5%
2,4%
1,7%
1,7%
1,6%
1,4%
1,1%
1,1%
1,1%
1,0%
0,9%
0,9%
0,8%
0,8%
0,6%
0,4%
0,3%
0,3%
0,2%
0,2%
0,1%
1,4%
Ranga
Kraj
Nakłady
państwa na B+R
jako % PKB
w 2006 roku
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
Szwecja
Singapur
Francja
USA
Korea Płd.
NAFTA
Australia
Niemcy
Kanada
Rosja
UE-15
UE-25
Wielka.Brytania
Japonia
Indie
Hiszpania
UE-10
Irlandia
Chiny
Polska
Meksyk
Brazylia
Średnia
0,90%
0,87%
0,81%
0,76%
0,75%
0,73%
0,72%
0,72%
0,66%
0,66%
0,65%
0,64%
0,57%
0,55%
0,52%
0,51%
0,40%
0,39%
0,35%
0,32%
0,23%
0,17%
0,70%
Źródło: [Atkinson, Anders 2009 s. 12–13].
Społeczeństwa, w których dominujące typy instytucji pochodzą z matrycy X,
charakteryzują się konserwatyzmem, silnym przywiązaniem do tradycji, są niechętne
do przyswajania obcych wzorców. Producenci mają mniejszą motywację do szybkich
i radykalnych zmian, stawiają raczej na prostotę rozwiązań technologicznych, na
zmiany stopniowe i niskie ceny [Kirdina 2008 s. 5]. Innowacyjność krajów, które
wykazują matrycę instytucjonalną o typie X, jest zdecydowanie niższa. Kraje te (Rosja,
113
Chiny, Kraje Ameryki Łacińskiej) sporadycznie pojawiają się na wysokich miejscach
w rankingach, choć daje się zauważyć stopniowy przyrost wskaźników innowacyjności. Wśród państw z dominującą grupą instytucji z matrycy X najczęściej pojawiają
się kraje Azji Południowo-Wschodniej (w tabeli 1. pojawiły się jedynie: Singapur,
Hongkong, Korea Płd., Tajwan3).
Pojawić się zatem może pytanie, jakie instytucje należałoby zmienić, aby dzięki
temu poziom innowacyjności móc podnieść w krajach o najniższych wskaźnikach.
Ewolucja instytucji jest długotrwała, wymaga zmiany wzorców kulturowych. W stosunkowo krótkich okresach mogą być podejmowane próby zastąpienia instytucji
niesprawnych (dla intensywności innowacji) nowymi, rozwiązaniami importowanymi
z innych krajów. Działania te jednak mogą być, na dłuższą metę, nieskuteczne, ponieważ każda instytucja musi wyrastać z matrycy instytucjonalnej lub jej odpowiadać.
Istnienie obcych, w stosunku do bazowych, instytucji rodzi wewnętrzną sprzeczność, która może przerodzić się w konflikt. Narastanie konfliktu między instytucjami niesie ze sobą ryzyko rewolucji. Radykalna zmiana nie oznacza zawsze rozwiązań
korzystniejszych i szybszych. Społeczeństwo nie wchodzi na zupełnie nową ścieżką
rozwojową. System, który rodzi się w efekcie rewolucji, opiera się na właściwych dla
matrycy wzorcach. Kraj powraca do swojej podstawowej, bazowej struktury instytucjonalnej, od którego próbował odejść [Dzionek-Kozłowska 2009 s. 223]. Zmiany,
narzucane z zewnątrz, rzadko kiedy implantują się z korzyścią dla przyjmującego.
Lepiej, jeśli te rozwiązania powstają na miejscu i wyrastają z macierzystej matrycy.
Rozwój instytucjonalny jest uzależniony od wewnętrznego, nierozerwalnie związanego z danym społeczeństwem i jego historią, wzorca instytucji.
Stale występuje modyfikacja instytucji uzupełniających do matrycy. Społeczeństwo się rozwija i ewoluuje gospodarka, kultura i instytucje. Następuje przenikanie
wzorców kulturowych między narodami. Globalizacja, wzrost skali wymiany międzynarodowej przyczyniają się do upodabniania się produktów, struktur, zwyczajów
i norm. Są jednak społeczeństwa bardziej otwarte na zmiany niż inne. Społeczeństwa zachodnie i Stanów Zjednoczonych są bardziej aktywne w imporcie wartości
kulturowych, zasad zarządzania, organizowania, planowania. Ze względu na charakter zmian (są oddolne) – odbywają się one szybciej. Coraz większe znaczenie mają
powiązania kooperacyjne między firmami. Okazuje się, że przełamanie indywidualizmu i wspólne działanie jest tym elementem matrycy X, który mógłby przynieść korzyści w społeczeństwach, gdzie dominują instytucje matrycy Y.
Z drugiej strony kraje o dominującej matrycy X stopniowo idą ku rozwiązaniom
prorynkowym. Transformacja systemowa w wielu krajach postsocjalistycznych
przywróciła wzorce homo oeconomicus, w gospodarce ponownie zaczęły działać
prawa rynku. Państwa o dominacji matrycy X wykazują się niższymi nakładami na
sferę B+R (zwłaszcza firm) oraz niższą skalą kreowanych nowych rozwiązań. Kraje
te od lat są importerami nowoczesnych technologii, uczą się na imitacjach, stopniowo przechodząc ku kreacji swoich własnych produktów. Również zasada federalizmu stopniowo wkrada się do polityki tych krajów. Przemiany te stopniowo tworzą
podstawy podniesienia innowacyjności.
3 Rozstrzygnięcie o typie matrycy w danej gospodarce nie jest łatwe. W wielu krajach występują
bowiem instytucje, które mogłyby pasować do obydwu rodzajów matryc.
114
Ewa Gruszewska
TABELA 3.
Funkcje i treść instytucji w matrycach X i Y
Funkcje instytucji
Matryca X
Matryca Y
Płaszczyzna ekonomiczna
Instytucje gospodarki
redystrybucyjnej
Zabezpieczenie dóbr
(system praw własności)
Wymiana dóbr
Własność uzależniona
odgórnie (publiczna)
Redystrybucja (akumulacjakoordynacja-dystrybucja)
Relacje między
podmiotami
Kooperacja
Organizacja pracy
Zatrudnianie na czas
nieokreślony
Sygnały zwrotne
(wskaźniki efektywności)
Minimalizacja kosztów
(Х-efektywność)
Instytucje gospodarki
rynkowej
Własność prywatna
Wymiana rynkowa
(kupno-sprzedaż)
Konkurencja
Kontraktowanie (praca
w krótkim bądź średnim
okresie)
Maksymalizacja zysków
(Y-efektywność)
Płaszczyzna Polityczna
Instytucje jednolitego
porządku politycznego
Administracyjny porządek
w państwie
System zarządzania (wpływ
na podejmowanie decyzji)
Rodzaj interakcji w podejmowaniu decyzji
Obsadzanie stanowisk rządowych
Informacja zwrotna
Instytucje federacyjnego
porządku politycznego
Podział administracyjny
(unitarny)
Pionowa hierarchia władzy
z Centrum na górze
Zgromadzenie ogólne
i jednomyślność
Samorządność
i subsydiarność
Systemu wielopartyjny
i demokratyczna większość
Powoływanie
Elekcja
Odwołanie się do wyższych
szczebli hierarchii władzy
Procesy sądowe
Struktura federacyjna
Płaszczyzna Ideologiczna
Instytucje komunitaryzmu
Kierowanie akcjami
społecznymi
Postrzeganie struktury
społecznej
Powszechne wartości
społeczne
Ideologia subsydiarności
Kolektywizm
Indywidualizm
Egalitaryzm
Stratyfikacja
Porządek
Wolność
Źródło: [Kirdina 2008 s. 4–5].
Instytucje ekonomiczne matrycy typu Y (tabela 3.) sa związane z rynkiem jako
sprawnym mechanizmem koordynacji gospodarki. Niezmiernie ważnymi instytucjami dla funkcjonowania rynków są: niezawodne prawo własności, elastyczne nor-
115
my legislacyjne, prawa dopuszczające swobodę kreowania różnych struktur organizacyjnych i tworzenia kompleksowych struktur zarządzania. Wymaga to stworzenia
odpowiedniego systemu wymiaru sprawiedliwości. Dzięki takim kosztownym i długotrwałym zwykle zabiegom są obniżane koszty transakcyjne np. związane z zawieraniem umów. Tworzy to względnie stabilne i przewidywalne warunki realizacji kontraktów między podmiotami gospodarczymi [North 2005 s. 101]. Umożliwia prowadzenie działalności w przyjaznym środowisku, w którym zostanie zbudowane zaufanie do innych uczestników rynku. Obecność transparentnych zasad, praw, regulacji,
skutecznej kontroli korupcji (która pojawia się w warunkach nieskutecznego działania państwa) i stabilnej polityki jest istotnym warunkiem akceptowalnego podziału
zysków osiąganych z działalności innowacyjnej.
Instytucje nieformalne są dopełniającym elementem podnoszącym skuteczność
działania instytucji formalnych. Oddziaływanie tych niepisanych norm i zasad ujawnia się we wpływie na: uczciwość, wzajemność i dobrą wolę, chęci ludzi. Generuje
silne zachęty do inwestowania w działalność gospodarczą. Skłonność do aktywności,
w tym nieprzerwane dążenie do poszukiwania nowych rozwiązań problemów i systematyczne inwestowanie, są istotnymi częściami składowymi przedsiębiorczości.
Postawa ta uwidacznia się również we wprowadzaniu zmian w procesach wytwarzania, produktach czy też organizacji kanałów dostępu do rynków zbytu czy czynników produkcji. Kreowanie innowacji, a potem ich dyfuzja w gospodarce nie będą
miały miejsca bez warunku koniecznego – odpowiedniego poziomu przedsiębiorczości. Sama przedsiębiorczość może być traktowana jako instytucja nieformalna,
jako swoista norma zachowania w gospodarce. Aktorzy na polu gospodarki powinni:
być przedsiębiorczy, zaradni, umieć sobie radzić z turbulentnym otoczeniem, na
zmianę warunków rynkowych odpowiadać zmianami w produkcji, wymianie, podziale i innych.
Innym, ważnym czynnikiem instytucjonalnym, wpływającym na poziom innowacyjności jest stopień swobody gospodarczej (czyli niski zakres regulacji państwowej).
Kraje o najwyższych wskaźnikach wolności gospodarczej wykazują wyższy poziom
innowacyjności i szybkość dyfuzji nowych technologii. Im większy jest zakres regulacji państwowych, tym innowacyjność jest mniejsza, a i transfer nowych technologii
przebiega z dużym oporem. Te ostatnie kraje wykazują się ogromną luką technologiczną [Bergoeing, Loayza, Piguillem 2010 s.8].
W społeczeństwie o wysokim poziomie zaufania nawiązuje się współpraca i wzajemność wśród jej członków. Takie środowisko jest bardziej efektywne – generuje
więcej bodźców proprzedsiębiorczych i proinnowacyjnych niż w nieufnych społeczeństwach. Skuteczniej działają mechanizmy zarządzania. Wysokie poczucie odpowiedzialności obywatelskiej, zaufanie i wiarygodność uczestników gospodarki umożliwia tworzenie ściślejszych więzi między innowatorami, którzy mogą wspólnie ponosić ryzyko swoich działań. Gotowość do podjęcia ryzyka i akceptowanie niepewności nierozerwalnie wiąże się z działalnością innowacyjną. Ostatecznie decyzje
o kreatywnych zmianach mogą nie być podjęte, jeśli nie sprzyja temu środowisko instytucjonalne. Wyższy poziom uczciwości (niski poziom oportunizmu, korupcji)
zwiększa bezpieczeństwo transakcji, zachęca do korzystania szans rynkowych
i oczywiście do tworzenia innowacji. Obecność kapitału społecznego, który przecież
116
Ewa Gruszewska
jest efektem oddziaływania instytucji na ludzi, generuje sprzyjające środowisko dla
systemów innowacji, rozwoju i wspierania innowacji [Rauf 2009 s. 26–28].
Jeśli składnikiem kultury, społecznego systemu wartości jest dopuszczanie podejmowania ryzyka, w szczególności ryzyka w działalności gospodarczej – to taki
system można traktować jako sprzyjający przedsiębiorczości. Będzie wpływał na dynamizowanie aktywności podmiotów, podejmowanie nowych inicjatyw, ale również
będzie tolerancyjny wobec ich błędów. Norma „bądź przedsiębiorczy” wyzwala siłę
tworzenia nowych podmiotów, poszukiwania szans na zaistnienie w gospodarce,
kreatywności w tworzeniu nowych wartości, produktów i procesów czy także kanałów dostępu do klientów.
Kreatywność jednak to jeszcze nie wszystko. Może być jedynie implikacją szczególnych uzdolnień i talentów ludzi. Nie uzewnętrzni się w razie nieodpowiedniego
środowiska instytucjonalnego. Jeśli społeczeństwo jest tradycyjne i niechętne do
zmian, to niewiele nowości będzie miało szansę na skomercjalizowanie. Tego typu
instytucje są zaliczane do najdłużej ewoluujących. Instytucje są w znacznej mierze
wynikiem historii i kultury kraju, a więc gruntowna ich zmiana nie jest możliwa
w bardzo krótkim czasie. Nie oznacza to, że społeczeństwa, w których dominuje silny konserwatyzm, są skazane na niewielką tylko skalę wprowadzanych innowacji.
Obserwacje i badania wskazują, że poprawa układu instytucjonalnego jest rzeczywiście możliwa w czasie krótszym niż jedno pokolenie. Około jedna czwarta takich
zmian miała miejsce w Afryce, wykazując, że postęp ekonomiczny jest możliwy nawet w najbiedniejszych krajach. Ewolucja instytucji doprowadziła do przyśpieszenia
wzrostu gospodarczego. Kraje są w stanie skutecznie przeprowadzać zmiany w systemie instytucjonalnym, gdy w sąsiadujących z nimi instytucje są stabilniejsze i efektywniejsze. Państwa z danego regionu mogą podejmować wspólne próby poprawy
jakości swoich instytucji, porozumień regionalnych do monitorowania i wzmocnienia instytucji. Może to stworzyć efekt cyklu rozwoju instytucjonalnego w danym rejonie. Przykładem jest Nowe Partnerstwo dla Rozwoju Afryki (NEPAD). Może być
skuteczną metodą w diagnozowaniu typowych słabości instytucjonalnych oraz monitorowania zmian w pożądanym kierunku. Kraje powinny jednak aktywnie uczestniczyć w pracach, ponieważ dopiero to jest warunkiem koniecznym osiągnięcia sukcesu na tej trudnej drodze. Innym przykładem podobnych efektów jest proces przystąpienia do Unii Europejskiej. Stawiane warunki dotyczą między innymi zmian
o charakterze instytucjonalnym. Podobnie członkostwo w Światowej Organizacji
Handlu przyczyniło się do reform instytucjonalnych np. w Chinach i innych krajach
[de Rato 2006 s. 216–217].
Jeżeli założymy, że przeciętna jakość instytucji w Afryce zostanie podniesiona do
poziomu obecnie obowiązującego w krajach rozwijających się Azji, będzie to skutkowało w prawie podwojeniu PKB na jednego mieszkańca w Afryce w długim okresie (z 800$ do ponad 1400$ rocznie). Podobnie w rozwijających się krajach w Azji
wzrost dochodów byłby około dwukrotny, jeżeli ich instytucje uległyby wzmocnieniu do poziomu średniej ze wszystkich krajów. Wywołałoby to również skutek
w postaci wzmocnienia potencjału tych krajów, także innowacyjnego [de Rato 2006
s. 217].
Jak wskazuje niedaleka historia krajów Europy Środkowej i Wschodniej, które od
20 lat przeprowadzają transformację systemową, ludzie znacznie szybciej, niż mówi
117
teoria, potrafią zmieniać zasady i normy postępowania na takie, które w nowych
uwarunkowaniach będą przynosić większe korzyści, będą lepiej pasować do tego
stadium rozwoju gospodarki. Modyfikacja układu instytucjonalnego postępuje tym
szybciej, im szybciej kraj się otwiera i prowadzi dynamiczną wymianę międzynarodową.
By nowe produkty czy rozwiązania techniczne, organizacyjne i marketingowe
mogły ujrzeć światło dzienne, konieczne jest odpowiednio skonstruowane prawo
patentowe i system praw autorskich. Przykładowo, w Rosji jedynie 1% patentów
stanowi intelektualną własność. Przyjmuje się, że kiedy zostanie osiągnięty wskaźnik
rzędu 15–20%, będzie można zacząć mówić o gospodarce innowacyjnej. W krajach
Europy Zachodniej ów wskaźnik jest znacznie wyższy – wynosi 60%–78% patentów. Regulacje prawne w zakresie praw własności intelektualnej weszły w życie
w Rosji dopiero w 2008 roku. Jest to pierwsza próba kodyfikacji w intelektualnej sferze własności w Rosji (daleka do perfekcji), [Mingaleva, Mirskikh 2009 s. 465, 468].
Jeszcze słabsze są instytucje w Chinach. Brak jest tu gwarantowanych praw: własności, swobody działalności gospodarczej, demokracji. Za to rozwinęła się duża ilość
instytucji o charakterze nieformalnym, które poniekąd uzupełniają funkcjonowanie
słabych instytucji formalnych [North 2005 s. 6]. W tych krajach powinny być więc
budowane instytucje, które będą sprzyjać koncentrowaniu się na doskonaleniu istniejących technologii i podnoszeniu jakości produktów przy zachowaniu niskich
kosztów. Nie da się zmienić tych krajów na styl amerykański – to nie byłoby zgodne
z sednem układu instytucjonalnego [Carney 2009 s. 97]. Wydaje się jednak, że pewne
instytucje, charakterystyczne dla matrycy Y, mogłyby być adaptowane i dopełniać
swoim działaniem skuteczność pozostałych.
Z drugiej strony kraje o wysokich wskaźnikach innowacyjności wykształciły różne sposoby wspierania tej działalności, również na polu tworzenia instytucji formalnych, typu programy finansowania. W efekcie tego, dynamika kreowania nowości,
a także kierunki oraz struktura nowych produktów i procesów jest odmienna.
W Niemczech i Japonii w warunkach silnej koncentracji własności występuje tendencja do kreowania innowacji przyrostowych, związanych z istniejącym potencjałem, natomiast w Stanach Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii do innowacji radykalnych [Carney, Zheng 2009 s. 291].
Zmiany instytucji nie przebiegają tak samo. Wiele różnych modyfikacji systemów
instytucjonalnych może zapewnić dobre wyniki. W związku z tym, jest niezbędne
odpowiednie do danych warunków (i matrycy) zaprojektowanie instytucji. Przykładowo, kraje skandynawskie skutecznie łączą ducha współpracy z konkurencją.
W krajach nazywanych „azjatyckimi tygrysami” nastąpiło połączenie instytucji wolnościowo-rynkowych z dziedzictwem i ideami konfucjonistycznymi. Chiny skorzystały m.in. z utworzenia na wsi przedsiębiorstw o formach własności przejściowych
w kierunku prywatnych. W krajach Europy Środkowej i Wschodniej uznano,
że prywatyzacja powinna być przeprowadzona już na początku reformy gospodarczej i nie było tu miejsca na formy przejściowe [de Rarto 2006 s. 218].
118
Ewa Gruszewska
5. Podsumowanie
Matryca instytucjonalna jest konstrukcją, na której opiera się funkcjonowanie gospodarki w każdym kraju. Jej części składowe w płaszczyznach: ekonomicznej, politycznej i ideologicznej tworzą układ wzorcowy, który obejmuje bazową, najbardziej
naturalną, formę instytucji w danym społeczeństwie. Wszystkie inne instytucje stanowią rozwinięcie czy modyfikację bazowego schematu. Aby układ instytucji działał
sprawnie, by generował silne bodźce proprzedsiębiorcze i proinnowacyjne, poszczególne elementy systemu powinny do siebie pasować. Niesprawne instytucje są stopniowo eliminowane, zastępowane przez inne, sprawniejsze. Nieprzerwana ewolucja
układu instytucjonalnego prowadzi do substytucji nieskutecznych bądź niewystarczająco skutecznych instytucji, takimi ich odpowiednikami, które w danych warunkach dają większe korzyści społeczne. Zwykle, początkowo są one nieformalnymi
rozwiązaniami, są jednak z czasem formalizowane.
Z perspektywy historycznej oraz analizy współczesnych krajów można wnioskować, że istnieją dwa podstawowe typy matryc instytucjonalnych: X i Y. Prześledzenie
rozwoju gospodarczego państw o różnych matrycach dowodzi o istnieniu różnic
w strukturze bodźców ekonomicznych, a także pozwala na odkrycie niejednakowej
skuteczności ich wpływu na gospodarowanie, w tym na poziom przedsiębiorczości
i innowacyjności. Okazuje się, że matryca instytucjonalna o dominującym typie Y
generuje silniejsze bodźce na rzecz działalności innowacyjnej. Gospodarka rynkowa
z konkurencją, motywem zysku, ekwiwalentną wyceną, egoizmem znacznie bardziej
sprzyja kreowaniu innowacji niż gospodarka redystrybucyjna. Osiągają one zwykle
wyższe miejsca w rankingach innowacyjności. Nie oznacza to, że kraje o matrycy X
są „skazane” na gorsze pozycje. Pojawiają się bowiem rozwiązania, które podnoszą
skuteczność działania instytucji w krajach o dominacji matrycy typu X. W wielu krajach występują matryce instytucjonalne o charakterze mieszanym, gdzie instytucje
z układu X są uzupełniane o pochodzące z układu Y, bądź odwrotnie. Te komplementarne konstrukcje instytucji w stosunku do istniejących – podnoszą skuteczność
działania obecnych instytucji. Dzięki temu, aktywność gospodarcza ulega zintensyfikowaniu, podmioty są zainteresowane w wykorzystywaniu szans, jakie stwarza otoczenie. Obejmuje to także dynamikę działalności innowacyjnej.
Literatura
Atkinson R.D., Anders S.M. 2009 The Atlantic Century: Benchmarking EU and U.S. Innovation and Competitiveness, The Information Technology and Innovation Foundation, European-American Business Council, Washington DC.
Azmat S. 2009 Applying North’s laws of motion to the edge of the West, „Economic Affairs”,
Vol. 29.
Bardhan P. 2005 Institution matter, but which ones, „Economics of Transition”, Vol. 13.
Bergoeing R., Loayza N.V., Piguillem F. 2010 Why are developing countries so slow in adopting
new technologies? Aggregate and complementary Impact of Micro Distortions, Policy Research Working Paper, 5393, World Bank Research Group Macroeconomics and Growth
Team.
119
Carney R.W. 2009 Chinese Capitalism in the OECD Mirror, „New Political Economy”, Vol.
14, No 1.
Carney R.W., Zheng L.Y. 2009 Institutional (Dis)Incentives to Innovate: An Explanation for
Singapure’s Innovation Gap, „Journal of East Asian Studies”, Vol. 9.
Dzionek-Kozłowska J. 2009 Transformacja ustrojowa z perspektywy koncepcji path dependence,
[w:] Mikroekonomia i ekonomia instytucjonalna, (red.) B. Klimczak, nr 74, Wrocław.
Etounga-Manguelle D. 2003 Czy Afryce potrzebny jest program dostosowania kulturowego?, [w:]
Kultura ma znaczenie. Jak wartości wpływają na rozwój społeczeństw, (red.) L.E. Harrison,
S.P.Hungtington, Poznań.
Global Innovation Index 2009–2010 2010, INSEAD.
Hodgson G.M. 2006 What Are Institutions?, „Journal of Economic Issuses”, Vol. XL, No 1.
Jütting J. 2003 Institution and Development. A Critical Review, OECD, Paris.
Kirdina S. 2001 Fundamental Difference in the Transformation Process between Russia and East
European Countries, „Berliner Osteuropa Info”, 2, h. 16.
Kirdina S. 2003 Institutional Matrices and Institutional Changes, Economic Transformation and
Evolutionary Theory of J. Schumpeter. The 5th International Symposium on Evolutionary
Economics, Институтэкономики РАН, Pushchino, Moscow Region, Russia, 25–27,
September, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://kirdina.ru/book/IMIC/imic.
shtml].
Kirdina S. 2008 Institutional Matrices Theory as Methodology for Theoretical and Empirical Research in Russian Social Sciences, Social Theory Conference (RN29) European Sociological Association, September 11–13, Innsbruck, Tyrol, Austria, dokument elektroniczny, tryb
dostępu: [http://kirdina.ru/doc/ 25aug08/ 1.pdf].
Kirdina S. 2002 The Transformation Process in Russia and East European Countries: Institutional Matrices’ Theory Standpoint, Institutional and Organizational Dynamics in the PostSocialist Transformation, International Conference, January 24–25, Amiens (France)
CRIISEA, University of Picardie and OEP, University of Marne-la-Vallee, Dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://kirdina.ru/public/pdf/Kirdina.pdf].
Lowndes V. 2005 Something old, something new, something borrowed ... How institutions
change (and stay the same) in local governance, „Policy Studies”, Vol. 26, No. ¾.
Mingaleva Z., Mirskikh I. 2009 The Problems of Legal Regulation of Intellectual Property Rights
in Innovation Activities in Russia (Institutional Approach), „Proceedings of World Academy of Science, Engineering and Technology”, May, Vol. 41.
Nelson R.R., Sampat B., N. 2001 Making sense of institutions as a factor shaping economic performance, „Journal of Economic Behavior & Organization”, Vol. 44.
Nelson R.R. 2008 What enables rapid economic progress: What are the needed institutions?, „Research Policy”, Vol. 37,
North D. C. 1991 Institutions, „Journal of Economic Perspectives”, Vol 5, No. 1.
North D.C. 2005 Institutions and the Process of Economic Change, „Management International”, Vol. 9.
North D.C. 1997 The Contribution of the New Institutional Economics to an Understanding of
the Transition Problem, WIDER Annual Lecteures 1, Helsinki.
Parto S. 2005 Economic Activity and Institutions: Taking Stock, „Journal of Economic
Issues”, Vol. 39, No. 1.
de Rato R 2006 Building Better Institutions, „Cato Journal”, Vol. 26, No. 2.
120
Ewa Gruszewska
Rauf M. 2009 Innovations and informal institutions: an institutionalist approach to the role of
social capital for innovation, „Journal of Academic Research in Economics”, Vol. 1, No. 1.
Veblen T. 1971 Teoria klasy próżniaczej, Warszawa.
Williamson O.E. 20000 The New Institutional Economics: Taking Stock, Looking Ahead,
„Journal of Economic Literature”, Vol. 38.
Yusuf S. 2009 From creativity to innovation, „Technology in Society”, Vol. 31.
Marcin KARDAS1
INTELIGENTNA SPECJALIZACJA –
(NOWA) KONCEPCJA POLITYKI INNOWACYJNEJ2
Streszczenie
Termin inteligenta specjalizacja (ang. smart specialisation) stał się w ostatnim czasie przedmiotem
dużego zainteresowania ze strony przedstawicieli świata nauki, biznesu i administracji publicznej.
Odniesienie do inteligentnej specjalizacji znalazło się m.in. w Strategii „Europa 2020”, opublikowanej przez Komisję Europejską w marcu 2010 roku. Termin ten oznacza nową koncepcję formułowania
strategii innowacji na poziomie państw oraz regionów, jak również narzędzie służące państwom lub regionom przy tworzeniu ich strategii innowacyjności. Inteligenta specjalizacja łączy elementy analizy
konkurencyjności regionów lub państw z procesem tworzenia priorytetów w polityce naukowotechnologicznej, w szczególności z wykorzystaniem trybu konsultacji społecznych przy identyfikacji
kluczowych obszarów rozwoju oraz określaniu kierunków badań naukowych. W artykule zostały
przedstawione założenia teoretyczne inteligentnej specjalizacji oraz omówione główne wyzwania
związane z jej implementacją.
Słowa kluczowe: inteligentna specjalizacja, strategia innowacji, specjalizacja krajów (regionów)
SMART SPECIALISATION (NEW) CONCEPT OF INNOVATION POLICY
Abstract
The notion smart specialization has recently generated much interest among representatives of the
world of science, business and public administration. Reference to smart specialization can be found
i.a. in the Strategy „Europe 2020”, published by the European Commission in March 2010. This notion means a new concept of formulating innovation strategies on national and regional levels as well
as a tool for states or regions to create their innovation strategies. Smart specialization combines elements of an analysis of competitiveness of regions or states with the process of getting priorities in the
scientific and technological policy, especially by making use of the procedure of public debate to identify key areas of development and to determine trends in scientific research. The article provides theoretical principles of 'smart specialization' and describes main challenges connected with its implementation.
Keywords: smart specialization, strategy of innovation, specialization of countries (regions)
1 Dr Marcin Kardas – Departament Strategii, Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego w Warszawie.
2 Poglądy i tezy przedstawione w artykule nie muszą odzwierciedlać stanowiska Ministerstwa Nauki
i Szkolnictwa Wyższego, a jedynie stanowisko Autora.
122
Marcin Kardas
1. Wstęp
Z uwagi na kończący się, dziesięcioletni, okres realizacji Strategii Lizbońskiej,
która została przyjęta w 2000 roku, wiele środowisk oraz instytucji międzynarodowych podjęło liczne działania na rzecz oceny stopnia i sposobów realizacji celów tej
Strategii. Działaniom tym, zwłaszcza w 2009 i 2010 roku, towarzyszą równolegle
prace nad przygotowaniem strategii gospodarczej Unii Europejskiej na kolejną dekadę. Punktem wyjścia w tych pracach jest Strategia „Europa 2020” [Europa 2020.
Strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważonego wzrostu sprzyjającego włączeniu społecznemu 2010], opublikowana przez Komisję Europejską w marcu 2010 r. Okres
podsumowań realizacji Strategii Lizbońskiej, a zarazem okres formułowania nowych
celów i sposobów ich realizacji na kolejne dziesięciolecie stał się kanwą do prezentacji nowych koncepcji dotyczących wielu polityk, w tym polityki innowacyjnej. Analiza tych koncepcji rodzi jednak pytanie, na ile są to zupełnie nowe koncepcje, na ile
zaś łączą lub modyfikują koncepcje, które już od wielu lat są prezentowane w literaturze z zakresu ekonomii i zarządzania. Jedną z nich w obszarze polityki innowacyjnej jest koncepcja inteligentnej specjalizacji (ang. smart specialisation). Koncepcja
ta została wypracowana przez Grupę Ekspercką „Wiedza dla wzrostu”, którą powołał w 2005 roku, jako ciało doradcze, unijny Komisarz ds. Badań J. Potočnik (przewodniczył on pracom Grupy Eksperckiej) [Dokument elektroniczny, tryb dostępu:
http://ec.europa.eu/invest-in-research/monitoring/ knowledge_en.htm, data wejścia: 26 sierpnia 2010 r.]. Zastępcą przewodniczącego Grupy Eksperckiej był prof.
D. Foray, który jest autorem znakomitej większości, dostępnych obecnie, opracowań na temat inteligentnej specjalizacji. Poniżej, zostały przedstawione główne
założenia koncepcji inteligentnej specjalizacji. Przedstawiono koncepcję inteligentnej specjalizacji na tle innych teorii i koncepcji odnoszących się do specjalizacji, w tym w obszarze nauki i technologii, a także wskazano główne wyzwania związane z implementacją tej koncepcji. Z uwagi na szeroki zakres problemowy omawianej materii, ograniczono się do omówienia wybranych zagadnień w tym zakresie.
2. Specjalizacja w zakresie gospodarki, nauki i technologii
Termin specjalizacja wywodzi się z łacińskiego słowa „specialis”, co oznacza
„szczególny”. W języku potocznym „specjalizacja” oznacza osiągnięcie umiejętności,
biegłości w pewnej wyodrębnionej dziedzinie [Słownik Wyrazów Obcych 1980
s. 695]. Od czasów starożytnych, jednostki, społeczeństwa i państwa dążą do specjalizacji w różnych dziedzinach, np.: handlu, rzemiośle, budownictwie czy sztuce wojennej. Specjalizacja regionów lub państw w produkcji określonych dóbr, w określonych dziedzinach nauki czy technologii, pozostaje przedmiotem zainteresowania
teoretyków ekonomii od kilkuset lat. Na gruncie teorii makroekonomicznych do
specjalizacji państw nawiązują klasyczne i neoklasyczne teorie handlu zagranicznego.
Problematyką handlu zagranicznego zajmowali się m.in.: A. Smith, D. Ricardo,
E. Heckscher, B. Ohlin, P. Samuelson, W. Stolper, W. Leontief, K. Kojima czy
R. Vernon. Teorie tych autorów wyjaśniają: przyczyny, kierunki i efekty wymiany
dóbr i usług, chociaż w mniejszym stopniu są zadowalające przy wyjaśnieniu bezpo-
Inteligentna specjalizacja – (nowa) koncepcja polityki innowacyjnej
123
średnich inwestycji zagranicznych (wyraźny postęp w badaniach nad bezpośrednimi
inwestycjami zagranicznymi wiąże się z ujęciami mikroekonomicznymi (S. Hymer,
Ch. Kindleberger, F.T. Knickerbocker, R.Z. Aliber, R. Coase, P.J. Buckley, H. Casson czy J.H. Dunning)) [Rymarczyk 2004 s. 33–36]. Według klasycznych teorii handlu zagranicznego, kryterium decydującym o wyborze kierunku specjalizacji krajów
powinny być absolutne różnice w kosztach wytwarzania (A. Smith – teoria przewagi
absolutnej), które wynikają z różnic w wyposażeniu w zasoby naturalne lub nabyte.
Zdaniem D. Ricardo, do osiągania korzyści z handlu międzynarodowego wystarcza
istnienie względnych różnic w kosztach wytwarzania w obu krajach (teoria kosztów
względnych (komparatywnych)), zaś kryterium decydującym o wyborze specjalizacji
są koszty względne wytworzenia danego dobra, mierzone kosztem wytworzenia innego dobra w tym samym kraju. Specjalizacja powinna dotyczyć tych dóbr, w których wytwarzaniu dany kraj ma największą względną przewagę w kosztach wytwarzania, bądź jego strata w kosztach wytwarzania jest stosunkowo najmniejsza [Budnikowski 2003 s 40]. Według E. Hechschera i B. Ohlina, specjalizacja poszczególnych państw wiąże się z wielkością posiadanych przez nie zasobów czynników produkcji: państwa eksportują towary, których wytworzenie wymaga relatywnie dużo
czynnika produkcji, względnie obfitego w danym państwie, oraz importują te towary, których produkcja wymaga relatywnie dużo czynnika względnie rzadkiego.
W myśl teorii obfitości zasobów, o specjalizacji decydują różnice kosztów i cen wytwarzania czynników produkcji, które są funkcją rzadkości lub obfitości czynników
produkcji w poszczególnych krajach [Anusz 2000 s 56]. Istotnym wzbogaceniem
problematyki specjalizacji są teorie neoczynnikowe (obok pracy i kapitału uwzględniają także kapitał ludzki (kwalifikacje) oraz zasoby naturalne kraju jako czynniki
produkcji) oraz teorie neotechnologiczne (osiągnięcia w eksporcie państw rozwiniętych zależą w największej mierze od zasobu innowacji w danej gospodarce i elastyczności jego wykorzystania). Do tych ostatnich należy teoria luki technologicznej,
która wyróżnia kraje innowacyjne technologicznie oraz kraje imitacyjne, przy czym
pierwsze korzystają z faktycznego monopolu technologicznego w okresie trwania
luki imitacyjnej. [Anusz 2000 s. 57–58; Rymarczyk 2004 s. 35]
Interesujące spojrzenie na temat specjalizacji krajów lub regionów stanowią badania nad procesem globalizacji, w szczególności teoria przewagi konkurencyjnej
M.E. Portera. Badania te wskazują, że wraz z procesem globalizacji można zaobserwować wzrost specjalizacji krajów w wytwarzaniu określonych produktów czy usług
(specjalizacja w obszarze produkcji). Wskazują one zarazem na duże znacznie wymiaru lokalnego w globalizującej się gospodarce, zwłaszcza wzrost znaczenia geograficznej bliskości (aglomeracja, koncentracja przestrzenna) oraz powstawania klastrów (skupisk, gron). Przykładem aglomeracji w sektorach zaawansowanych technologicznie są np. Dolina Krzemowa lub Droga 128 w okolicach Bostonu (w Polsce
np. Dolina Lotnicza). Pojęcie klastra zostało upowszechnione w literaturze,
w szczególności za sprawą wielu publikacji, wspomnianego wyżej, M.E. Portera oraz
zaproponowanego przez niego modelu „diamentu (rombu) konkurencyjności”.
Składowe diamentu pozwalają zrozumieć przyczyny, dla których regiony lub kraje
różnią się pozycją konkurencyjną na globalnej arenie. Uwarunkowania konkurencyjności regionu lub państwa określają cztery rodzaje powiązanych i wspierających się
czynników: czynniki wyjściowe (produkcji), czynniki popytowe, sektory powiązane
124
Marcin Kardas
i wspierające, a także modele zarządzania (strategie, struktury) i rywalizacja przedsiębiorstw w ramach sektora. Powyższe czynniki tworzą system, który umożliwia
przedsiębiorstwom osiąganie i utrzymywanie przewagi konkurencyjnej. Według
M.E. Portera, czynniki wyjściowe (produkcji) nie są dziedziczone, lecz tworzone (np.
wykwalifikowane zasoby ludzkie czy baza naukowa). Obok wyposażenia w odpowiednie czynniki wyjściowe (produkcji), ważne jest także to, jak efektywnie są one
wykorzystywane (np. migracja może prowadzić do odpływu personelu o wysokich
kwalifikacjach) oraz dopasowane do konkretnych potrzeb danego sektora [Porter
2001 s. 206, s. 214].
Rosnące znaczenie globalizacji i aglomeracji jest dostrzegane także w obszarze
nauki [The role of community research policy in the knowledge-based economy 2009 s. 15,
s. 58–64]. Niezależnie bowiem od różnic między państwami w zakresie całkowitej
wielkości nakładów na działalność badawczo-rozwojową, państwa różnią się udziałem tych nakładów na poszczególne dziedziny nauki, a także uzyskiwanymi w tych
dziedzinach efektami (np. cytowania i patenty).3 Specjalizacja w obszarze nauki
i technologii wiąże się ze stopniem powiązań danego państwa z innymi państwami:
im większa specjalizacja państwa, tym większy jest stopień kooperacji międzynarodowej, co wynika z konieczności wykorzystania przewag własnego zaplecza naukowego oraz zapewnienia dostępu do wiedzy w relatywnie słabszych dziedzinach nauki. D. Archibugi i M. Pinta wskazują, że o ile duże państwa wspierają wiele dziedzin
nauki, tak mniejsze koncentrują się głównie na wybranych dziedzinach (np. istnieje
związek między wielkością nakładów na działalność badawczo-rozwojową a sektorowym zróżnicowaniem patentów oraz między liczbą badaczy w przedsiębiorstwach
a dziedzinowym zróżnicowaniem cytowań). W świetle badań, wyżej wymienionych,
autorów, nauka charakteryzuje się mniejszym stopniem specjalizacji niż obszar technologii (mniejsze kraje rozwijają również te dziedziny nauki, w których ich pozycja
jest relatywnie słabsza).4
Przedstawiony wyżej, przegląd wybranych publikacji z zakresu ekonomii i zarządzania wskazuje, że specjalizacja jest przedmiotem zainteresowania wielu teorii
i koncepcji. Specjalizacja pozostaje również popularnym terminem w kręgach politycznych, zwłaszcza w kontekście procesu integracji europejskiej (np. utworzenia
Europejskiej Przestrzeni Badawczej i realizacji tzw. piątej swobody, tj. swobodnego
przepływu wiedzy w Unii Europejskiej). Do specjalizacji nawiązują m.in. liczne dokumenty Komisji Europejskiej: Komunikat w sprawie rynków pionierskich (wskazuje on
na rynki, w których Unii Europejska może stać się światowym liderem
w najbliższych latach, jak: e-zdrowie, zrównoważone konstrukcje, tekstylia ochronne, produkty pochodzenia biologicznego, recykling, energia odnawialna) [Inicjatywa
rynków pionierskich dla Europy 2007] czy Komunikat w sprawie kluczowych technologii
wspomagających (wskazuje on na kluczowe technologie przyszłości, jak: nantotechnologia, biotechnologia, mikro- i nanoelektronika, fotonika, zaawansowane materiały)
3 Szczegółowe omówienie wskaźników działalności badawczo-rozwojowej (także ich zalet i wad)
prezentuje J. Kozłowski. Zob. [Kozłowski 2009, dokument elektroniczny, tryb dostępu: http://www.
nauka.gov.pl/na-skroty/zasoby/].
4 Zob.: [Archibugi, Pinta 1992 s. 2–5, s. 150]. Na mniejszą specjalizację w nauce niż w technologii
i produkcji wskazuje również raport: [The role of community research policy in the knowledge-based economy 2009 s. 190].
125
[Przygotowanie się na przyszłość: opracowanie wspólnej strategii w dziedzinie kluczowych
technologii wspomagających 2009]. Działania te miały jednak charakter fragmentaryczny i odnosiły się do wybranych aspektów związanych ze specjalizacją Unii Europejskiej i państw członkowskich w określonych dziedzinach. Brak odpowiedniej
specjalizacji jest traktowany jako bariera w podnoszeniu konkurencyjności europejskiej nauki. D. Foray wskazuje, że duża fragmentacja oraz narodowy charakter sektora nauki ograniczają proces aglomeracji oraz powstawania w Unii Europejskiej,
wiodących w skali światowej, ośrodków naukowych. [Foray 2009 s. 19; Foray, Van
Ark 2007 s. 2–3] Przeciwdziałanie nadmiernej fragmentacji i braku specjalizacji
przyczyniło się do podjęcia próby całościowego spojrzenia na zagadnienia specjalizacji w zakresie: nauki, technologii i gospodarki w Unii Europejskiej, czego efektem
jest koncepcja inteligentnej specjalizacji.
3. Inteligentna specjalizacja – aspekty teoretyczne
Inteligenta specjalizacja to koncepcja oraz narzędzie służące do określania
i budowania obecnego oraz przyszłego miejsca (pozycji) regionu lub państwa w gospodarce opartej na wiedzy. [David, Foray, Hall 2007 s. 1] Koncepcja inteligentnej
specjalizacji opiera się na czterech głównych założeniach.
Po pierwsze, warunkiem koniecznym inteligentnej specjalizacji jest utworzenie
odpowiednio dużego obszaru badań i innowacji, który będzie umożliwiał rywalizację
między wieloma konkurentami. Obszarem takim może być Europejska Przestrzeń
Badawcza (ang. European Reserach Area, ERA) rozumiana jako zintegrowana, ponadnarodowa przestrzeń zapewniająca pełną mobilność zasobów (np. swobodny przepływ wiedzy) oraz minimalizująca strukturalne bariery konkurencyjności (np. zapewniająca niskie bariery wejścia dla potencjalnych konkurentów) [Foray 2009 s. 20–21].
Przestrzeń ta powinna umożliwiać lepsze wykorzystanie efektów: skali, zakresu
i rozprzestrzeniania (ang. spillover effects). D. Foray wskazuje, że przestrzeń ta, obok
zalet, może nieść pewne zagrożenia, np. polaryzacji europejskich regionów, czyli pogłębienia luki między regionami najsłabiej i najlepiej rozwiniętymi (pisze on m.in.,
że z politycznego i ekonomicznego punktu widzenia jest nie do przyjęcia, aby Europejska Przestrzeń Badawcza była mechanizmem transferu zasobów do lepiej rozwiniętych regionów). Jednym ze sposobów przeciwdziałania takiej polaryzacji może
być tworzenie centrów wiedzy (ang. knowledge hubs) ze zrównoważonym geograficznie rozkładem infrastruktury badawczej. [Foray 2009 s. 20–21]
Po drugie, autorzy tej koncepcji wskazują, że jeśli wszystkie europejskie regiony
lub państwa będą konkurowały o pozycję lidera, przykładowo w tych samych dziedzinach nauki, to większość z nich nie osiągnie założonego celu, z uwagi na brak:
odpowiedniej masy krytycznej, efektów skali i zakresu. Dla wielu regionów i państw,
które nie są liderami w żadnej z dziedzin nauki i technologii, najbardziej odpowiednie jest konstruowanie wizji strategicznego rozwoju, która będzie określała obecną
i przyszłą pozycję tego regionu lub państwa na podstawie dziedzin nauki oraz obszarów działalności innowacyjnej, które mogą być najlepiej rozwijane i dostosowane do
gospodarczych uwarunkowań danego regionu lub państwa. [David, Foray, Hall 2007
s. 1] D. Foray wskazuje, że najlepszym rozwiązaniem w tym przypadku jest koncen-
126
Marcin Kardas
tracja działań (w tym środków publicznych) na tych dziedzinach nauki i obszarach
innowacyjności, które będą komplementarne w stosunku do aktywów danego regionu i będą przyczyniały się do tworzenia lub wzmacniania jego przewag komparatywnych. Inteligentna specjalizacja opiera się więc na ścisłym powiązaniu działalności badawczo-rozwojowej, rozwoju kapitału ludzkiego (kwalifikacji oraz umiejętności pracowników) i specyfiki gospodarczej tych regionów lub państw. Efektem inteligentnej specjalizacji powinien być wzrost zróżnicowania między regionami
Unii Europejskiej w zakresie specjalizacji w określonych dziedzinach nauki i technologii, a także sektorach gospodarki. [Foray 2009 s. 16–17] Założenie to jest bliskie
wielu publikacjom, zwłaszcza M.E. Portera z lat 80. i 90. minionego wieku.
Po trzecie, istotę koncepcji inteligentnej specjalizacji określają tzw. technologie ogólnego zastosowania (ang. general purpose technologies, GPTs) [Bresnahan, Trajtenberg 1995 s. 84]. Technologie te towarzyszą ludzkości od setek lat, a ich szczególnie duże znaczenie uwidoczniło się w okresie tzw. rewolucji przemysłowych:
w przypadku pierwszej rewolucji przemysłowej (XVIII wiek) były to: maszyny, silnik parowy i żelazo, w przypadku drugiej rewolucji przemysłowej (XIX wiek) były
to: chemikalia, silnik spalinowy, elektryczność czy stal, zaś trzeciej rewolucji przemysłowej (XX wiek) – technologie informacyjne i komunikacyjne, biotechnologia czy
inteligentne materiały [von Tunzelmann, Acha 2005 s. 416]. Technologie ogólnego
zastosowania zwykle są definiowane przez wskazanie ich głównych, charakterystycznych cech:
– są wszechobecne i stosowane w wielu obszarach ludzkiej aktywności (w przeszłości np. silnik parowy czy prądnica (generator elektryczny), obecnie np.
półprzewodniki i Internet);
– są przedmiotem ciągłych udoskonaleń technologicznych, które poprawiają ich
efektywność;
– ich stosowanie wymaga komplementarnych inwestycji w sektorach wykorzystujących te technologie (sprzężenie zwrotne między tymi technologiami
a wykorzystującymi je sektorami). [Hall, Trajtenberg 2007 s. 390]
Z uwagi na komplementarność inwestycji w innych sektorach, technologie ogólnego zastosowania mogą pełnić rolę technologii wspomagających (ang. enabling
technologies), tzn. tworzyć możliwości rozwoju, a nie kompletne, końcowe rozwiązania [Bresnahan, Trajtenberg 1995 s. 84]. Mechanizm funkcjonowania technologii
ogólnego zastosowania opiera się na tzw. technologii podstawowej (ang. basic technology), która stanowi radykalny przełom wobec dotychczas stosowanych rozwiązań
technologicznych, a także środków produkcji (ang. capital goods), które będą wykorzystywały technologię podstawową w ramach gotowych produktów lub usług.
Między technologiami podstawowymi a ich praktycznymi zastosowaniami istnieje
zależność na zasadzie sprzężenia zwrotnego. Technologie podstawowe tworzą nowe
możliwości w rozwijaniu nowych produktów lub usług, zaś te ostatnie zwiększają
zakres ich zastosowania, a tym samym zwiększają stopę zwrotu z ich opracowywania
i rozwijania. Technologie ogólnego zastosowania prowadzą do cyklicznego wzrostu,
który w swojej najprostszej postaci składa się z dwóch faz. Pierwsza z nich określana
jest jako faza niskiego wzrostu: w fazie tej technologia podstawowa zostaje wynaleziona, ale nie ma jeszcze produktów lub usług, które ją wykorzystują (brak praktycznego zastosowania), jednocześnie prace nad dotychczas stosowanymi technolo-
127
giami podstawowymi zostają ograniczone i skupiają się w coraz większym stopniu na
rozwijaniu nowej technologii oraz jej praktycznych zastosowań. Druga faza to faza
dużego wzrostu, w której środki produkcji związane z nową technologią podstawową są dostępne i zastępują (wypierają) te środki, które są oparte na wcześniejszych
rozwiązaniach technologicznych. [Verspagen 2005. s. 504–505]
Technologie ogólnego zastosowania nie tworzą katalogu zamkniętego, co więcej,
są prezentowane na różnym poziomie szczegółowości: od konkretnych wynalazków
(silnik parowy, prądnica) po określone rodzaje technologii (technologie mechaniczne, technologie informacyjno-komunikacyjne [Cantwell 2005 s. 559]) czy dziedziny
nauki, co, niewątpliwie, utrudnia prowadzenie nad nimi badań. Wskazuje się także
na inne trudności np. w identyfikowaniu (technologie te zwykle są identyfikowane
po upływie dłuższego czasu od ich wynalezienia, poza tym nigdy nie ma pewności,
czy dana technologia zalicza się do tej kategorii, czy też nie – przykładowo przyjmuje się, że należy do nich biotechnologia, ale takiej pewności nie ma już w przypadku
energii jądrowej) oraz w określaniu kierunków ewolucji technologii (na początkowym etapie rozwoju trudno określić, w jakim kierunku rozwinie się dana technologia) [Lipsey, Bekar, Carlaw 1998 s. 49–50]. Technologie ogólnego zastosowania mogą prowadzić do zmian strukturalnych, m.in. restrukturyzacji produkcji czy zarządzania, przy czym zmiany te mają charakter długoterminowy. Mogą one rodzić zarówno skutki pozytywne (np. rozwój nowych produktów i usług przy wykorzystaniu
technologii podstawowych), jak i negatywne (np. ograniczenie produkcji i usług wykorzystujących obecne technologie). Warto zaznaczyć, że te ostatnie elementy niosą
poważne konsekwencje społeczne, a także implikują określone decyzje polityczne.
Czwarte założenie związane z inteligentną specjalizacją dotyczy sposobu jej
implementacji, zwłaszcza roli administracji publicznej w tym zakresie. Inteligentna
specjalizacja nie jest wyznaczana odgórnie przez administrację publiczną w ramach
opracowanych planów rozwoju (np. strategii czy programów rozwoju) ani w ramach
projektów foresight przygotowywanych przez zewnętrznych doradców. Jest to
„przedsiębiorczy” proces uczenia się (ang. entrpreneurial, learning process), który będzie wskazywał, w jakiej dziedzinie nauki i technologii dany region lub państwo może być liderem w skali europejskiej i światowej [David, Foray, Hall 2007 s. 2]. Proces
ten ze swej natury musi być „przedsiębiorczy”, chociaż przedsiębiorcy nie są jedynymi aktorami w niego zaangażowanymi.5 Zaangażowanie administracji publicznej
jest tu postrzegane głównie w kontekście zapewnienia: odpowiedniej infrastruktury
oraz informacji w zakresie wyłaniających się możliwości i zagrożeń technologicznych czy gospodarczych, standardów bezpieczeństwa, możliwych źródeł finansowania. Tym samym, rola administracji publicznej nie polega na arbitralnym wyborze
specjalizacji czy narodowych liderów (ang. national champions), co było domeną polityki przemysłowej wielu państw w ubiegłym wieku, ale na następujących działaniach:
5 Przedsiębiorczy oznacza zespół cech, takich jak: dynamiczny, skłonny do podejmowania ryzyka,
aktywny, ekspansywny, dostosowujący się do zmieniających się warunków, postrzegający szanse i wykorzystujący je.
128
Marcin Kardas
– angażowaniu różnych partnerów w procesie określania (formułowania) specjalizacji oraz dostosowaniu interwencji publicznej do wybranych obszarów
specjalizacji;
– analizowaniu skuteczności interwencji publicznej (inwestowanie tam, gdzie
jest to najbardziej opłacalne), w szczególności określaniu, jaki jest potencjał
technologii ogólnego zastosowania przy tworzeniu aplikacji i środków produkcji odpowiadających na określone potrzeby rynkowe oraz jak duże są te
potrzeby, jaki jest stopień powiązania danego obszaru specjalizacji z innymi
obszarami (możliwość zmian strukturalnych, tj. przestawienia się na nowe obszary specjalizacji);
– identyfikacji inwestycji komplementarnych do wyłaniającej się specjalizacji
(np. w zakresie edukacji – rozwijanie określonych kompetencji i umiejętności);
– promowaniu powiązań sieciowych w ramach technologii ogólnego zastosowania między różnymi partnerami (zarówno z regionów będących liderami,
jak i regionów słabiej rozwiniętych). [Foray 2009 s. 25]
Wdrożenie inteligentnej specjalizacji powinno prowadzić do wzmocnienia
specjalizacji regionu lub państwa bądź transformacji w kierunku obranej (docelowej)
specjalizacji, innej niż wynikająca z obecnej specyfiki danego regionu lub państwa.
Inteligenta specjalizacja może wkraczać w obszar inicjowania i wspierania zmian
strukturalnych, zarówno lepiej, jak i słabiej rozwiniętych regionów i państw. Rodzi
to pytanie o zakres interwencji publicznej niezbędnej do wprowadzenia, wyżej wymienionych, zmian, w szczególności, czy wystarczające są instrumenty ogólne (np.
poprawa warunków ramowych) czy też są niezbędne inne instrumenty, jak np. subsydia. W przypadku sektora nauki, aktywność państwa jest uzasadniona tym, że duży
udział w finansowaniu badań naukowych, zwłaszcza badań podstawowych, mają
środki publiczne. Określanie priorytetowych kierunków badań naukowych finansowanych ze środków publicznych, zgodnie z „przedsiębiorczym” charakterem inteligentnej specjalizacji, powinno opierać się na podejściu oddolnym (ang. bottom-up
approach) oraz powinno wykorzystywać konsultacje proponowane przez różnych zainteresowanych, w szczególności odbiorców wyników tych badań (w odróżnienia od
sytuacji, w której państwo arbitralnie określa priorytetowe kierunki badań naukowych (ang. top-down approach)). Wyznaczanie priorytetowych kierunków badań naukowych stanowi jednak tylko jeden z elementów implementacji inteligentnej specjalizacji. Problem implementacji tej koncepcji staje się bardziej złożony w przypadku inicjowania lub wspierania zmian strukturalnych w wymiarze społecznogospodarczym. Jednym z proponowanych rozwiązań w zakresie wdrożenia koncepcji inteligentnej specjalizacji jest jej powiązanie z polityką spójności i zasadą warunkowości (uzależnienie przekazywania środków publicznych od osiąganych efektów). Z uwagi na fakt, iż beneficjentami polityki spójności są głównie nowe państwa
członkowskie, kwestia ta powinna stać się przedmiotem szczególnego zainteresowania z ich strony (zarówno w kontekście nowej perspektywy finansowej na lata 2014–
–2020, jak i obecnej perspektywy finansowej na lata 2007–2013). Inne propozycje
dotyczą powiązania inteligentnej specjalizacji i polityki przemysłowej. Wskazuje
się tu, że w pewnych sytuacjach jest uzasadnione stosowanie instrumentów polityki
przemysłowej np. nakierowanych na wspieranie rozwoju określonych sektorów (ang.
infant industrial policy) [The role of community research policy in the knowledge-based
129
economy 2009 s. 41]. Warto zaznaczyć, iż, zdaniem niektórych ekspertów, idea inteligentnej specjalizacji, choć inaczej nazwana, jest szeroko omawiana np.
w opracowaniach Instytutu Banku Światowego (ang. The World Bank Institute) pod
nazwą „nowej polityki przemysłowej” [The role of community ..., op.cit. s. 192]. Niezależnie od tych powiązań, inicjowanie lub wspieranie zmian strukturalnych w ramach inteligentnej specjalizacji będzie wymagać pogodzenia tych działań z obowiązującymi w Unii Europejskiej regułami dotyczącymi pomocy publicznej, co może
być niezwykle trudne z punktu widzenia specyfiki tej pomocy (pomoc publiczna
opiera się głównie na pomocy horyzontalnej, a w coraz mniejszym zakresie na pomocy sektorowej).
Inteligentna specjalizacja stanowi, niewątpliwie, interesującą koncepcję teoretyczną, zaś częste odwołania do niej w dokumentach wspólnotowych potwierdzają
jej popularność w kręgach politycznych. Analiza koncepcji inteligentnej specjalizacji pozwala sądzić, że celem inteligentnej specjalizacji jest optymalne wykorzystanie potencjału poszczególnych regionów i państw poprzez możliwie najlepsze
dopasowanie kierunków rozwoju nauki i kształcenia w tych regionach lub państwach do ich specyficznych uwarunkowań społeczno-gospodarczych, czyli dopasowanie w ramach trójkąta: nauka–edukacja–gospodarka (warto zaznaczyć, że rekomendację taką sformułowali m.in., już w 1992 roku, D. Archibugi i M. Pinta) [Archibugi, Pinta 1992 s. 150]. Oznacza to m.in. skierowanie interwencji publicznej
(niezależnie od zakresu tej interwencji, o czym mowa wyżej) na takie inicjatywy,
działania i projekty, które umożliwią specjalizację danego regionu lub państwa, bądź
to rozwoju technologii podstawowych, bądź to rozwoju produktów lub usług wykorzystujących te technologie. Koncepcja inteligentnej specjalizacji opiera się na
mechanizmie funkcjonowania technologii ogólnego zastosowania, przy czym wprowadza dodatkowy element związany ze zróżnicowaniem regionów: rozwijanie technologii bazowych powinno dotyczyć przede wszystkim regionów najbardziej zaawansowanych technologicznie i rozwojowo, zaś w przypadku pozostałych regionów,
słabiej rozwiniętych, właściwsza jest specjalizacja w opracowywaniu produktów i
usług wykorzystujących te technologie. [The role of community ..., op.cit. s. 188–189]
W ten sposób koncepcja ta ma stać się uniwersalną, tzn. mieć zastosowanie do regionów lepiej i słabiej rozwiniętych. Pojawia się tu jednak wątpliwość, czy wdrożenie
tej koncepcji nie doprowadzi do pogłębienia różnic między regionami w Unii Europejskiej, w szczególności przez koncentrację rozwoju nowoczesnych technologii w
najlepiej rozwiniętych regionach i marginalizację regionów słabiej rozwiniętych
[Zerka 2010, s. 22]. Powiązanie regionów specjalizujących się w rozwijaniu technologii ogólnego zastosowania oraz opartych na tych technologiach produktów i usług
ma zapewnić promowanie na poziomie wspólnotowym struktury sieciowej technologii ogólnego zastosowania [The role of community ..., op.cit., 2009 s. 41]. Trudno
jednak ocenić, wyżej wymienioną, propozycję z uwagi na brak szerszych informacji
na jej temat. Nie ulega jednak wątpliwości, że będzie to szczególnie istotna kwestia
dla słabiej rozwiniętych państw i regionów Unii Europejskiej.
130
Marcin Kardas
4. Inteligentna specjalizacja – aspekty praktyczne
Ważnym elementem przy określaniu inteligentnej specjalizacji (przy zachowaniu „przedsiębiorczego” charakteru tego procesu) powinna być ocena specjalizacji
danego regionu lub państwa w zakresie: nauki, edukacji i profilu gospodarczego.
W pracach tych mogą zostać wykorzystane liczne opracowania i raporty (poniżej
ograniczono się jedynie do przedstawienia wybranych dokumentów w tym zakresie).
Warto przede wszystkim wspomnieć o raportach dotyczących konkurencyjności Europy: European Competitiveness Report 2009, a także edycjach z lat poprzednich,
w których została dokonana analiza pozycji konkurencyjnej Unii Europejskiej w stosunku do głównych konkurentów, tj.: USA, Japonii oraz państw grupy BRIC (w raporcie omówiono m.in. specjalizację państw w zakresie handlu zagranicznego na
podstawie wskaźnika ujawnionych przewag komparatywnych, ang. Revealed Comparative Advantages, RCA) [European Competitiveness Report 2009 2010, dokument elektroniczny, tryb dostępu: http:// ec.europa.eu/enterprise/newsroom/cf/ itemlongdetail. cfm?item_id=3908&lang=pl]. Porównania w zakresie innowacyjności między
Unią Europejska i wyżej wymienionymi państwami prezentuje raport: European Innovation Scoreboard 2009 [European Innovation Scoreboard 2009 2010, dokument
elektroniczny, tryb dostępu: http:// www.proinno-europe.eu/page/europeaninnovation-scoreboard-2009], zaś innowacyjnosć regionów Unii Europejskiej została
przedstawiona w raporcie: Regional Innovation Scoreboard 2009 [Regional Innovation
Scoreboard 2009 2009, dokument elektroniczny, tryb dostępu: http:// www.proinno-europe.eu/page/regional-innovation-scoreboard]. Specjalizacja państw Unii
Europejskiej w zakresie: produkcji, handlu zagranicznego i zatrudnienia jest przedmiotem raportu dotyczącego struktury przemysłowej w Unii Europejskiej (EU Industrial Structure 2009. Performance and competitiveness, a także edycje z poprzednich
lat). Z raportu tego wynika, że w 2007 roku największy stopień specjalizacji sektorowej pod względem wartości dodanej (sektory zgodne z NACE Rev. 1.1., zastosowano wskaźnik specjalizacji mierzący udział wartości dodanej danego sektora w danym państwie do udziału wartości dodanej tego sektora w Unii Europejskiej) charakteryzował najmniejsze lub najsłabiej rozwinięte państwa członkowskie (o najniższym PKB per capita) Unii Europejskiej: Malta, Rumunia, Bułgaria, Grecja, Łotwa,
Portugalia, Luxemburg czy Litwa. Warto jednak zaznaczyć, że specjalizacja wśród
nowych państw członkowskich dotyczyła głównie sektorów tradycyjnych, takich jak:
rolniczy, rafineryjny i odzieżowy (Bułgaria ponadto w górniczym, zaś Rumunia spożywczym i skórzanym, Grecja w rybołówstwie i turystyce, Łotwa w drzewnym).
Równomierny rozkład wartości dodanej między sektorami wyróżniał najlepiej rozwinięte państwa (o najwyższym PKB per capita) – duże (Francja, Niemcy, Wielka
Brytania) i małe (Belgia, Austria, Szwecja). W, wyżej wymienionym, raporcie specjalizacja była również badana w odniesieniu do technologii i zatrudnienia, przy czym
poziom agregacji dotyczył czterech kategorii technologii oraz umiejętności pracowników (wysokich, wysokich-średnich, niskich-średnich i niskich) [EU industrial
structure 2009. Performance and competitiveness 2010 s. 59–82, dokument elektroniczny, tryb dostępu: http://ec.europa.eu/enterprise/newsroom/cf/itemshortdetail.
cfm?item_ id=3934]. Liczne opracowania z zakresu specjalizacji państw i regionów
publikuje również Organizacja Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD).
131
Należy do nich m.in. raport: OECD regions at a glance 2009. W raporcie tym zostało
przedstawione m.in. zróżnicowanie specjalizacji sektorowej regionów w poszczególnych państwach należących do OECD (sektory zgodne z ISIC Rev. 3.1., specjalizacja mierzona wskaźnikiem Balassa-Hoovera). [OECD regions at a glance 2009 2010
s. 102–108, dokument elektroniczny, tryb dostępu: http://www.oecd.org/document/
9/0,3343,en_2649_33735_42396233_1_1_1_1,00.html]
Specjalizacja państw członkowskich w zakresie działalności badawczo-rozwojowej oraz produkcji była przedmiotem projektu realizowanego w ramach sieci Europejskiej Przestrzeni Badawczej (ERA-Watch), którego wyniki zostały opublikowane w 2006 roku. W przypadku każdego z państw członkowskich został opracowany
raport dotyczący jego specjalizacji (były porównywane wskaźniki dotyczące nakładów na działalność badawczo-rozwojową oraz wskaźniki odnoszące się do wartości
dodanej) Dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://cordis.europa.eu/ erawatch
/index.cfm? fuseaction=intService.rdSpecialisation]. Rozwinięcie, wyżej wymienionego,
projektu stanowiły raporty przygotowane w 2009 roku (finansowane w ramach
6 Programu Ramowego) dotyczące specjalizacji nauki i technologii Unii Europejskiej
na tle różnych państw, np.: USA, Japonii, Izraela, Szwajcarii, Chin, Rosji (raport
przygotował Technopolis Group) [Peter, Bruno 2009], a także specjalizacji regionów
Unii Europejskiej (raport przygotował Technopolis Group i Fraunhofer ISI) [Peter,
Frietsch 2009]. Wykorzystano tu, obok wskaźnika ujawnionych przewag komparatywnych, analogiczny wskaźnik dotyczący patentów i publikacji (ang. revealed patent/publication advantages, RPA). Badanie obejmowało lata: 1995/1996, 2000/2001
oraz 2005/2006. Kompleksową ocenę specjalizacji wybranych państw członkowskich Unii Europejskiej, w tym szeroki opis metodyki badań, przedstawili także
D. Archibugi i M. Pinta (badania dotyczą wprawdzie wybranych państw rozwiniętych w latach 80. minionego wieku, ale obok nakładów na działalność badawczorozwojową obejmują także analizę cytowań i patentów). [Archibugi, Pinta 1992
s. 43–146]
Dostępnych jest również wiele opracowań na temat konkurencyjności i innowacyjności polskich regionów. Należy tu zwłaszcza wskazać opracowanie K. Klincewicza dotyczące pomiaru innowacyjności, talentu i tolerancji w polskich regionach
(według modelu 3T, autorstwa R. Floridy) [Klincewicz 2010 s. 70–75], jak również
raport dotyczący atrakcyjności regionów w Polsce, opracowany przez pracowników
Szkoły Głównej Handlowej [Godlewska-Majkowska, Poniatowska-Jaksch, Bzdyra,
Łyciuk-Bzdyra, Typa, Żelazko 2008]. Inne raporty to: opracowanie przygotowane
przez Ministerstwo Rozwoju Regionalnego pt. Rozwój regionalny w Polsce. Raport
2009 [Rozwój regionalny w Polsce. Raport 2009 2009], raporty dotyczące atrakcyjności inwestycyjnej województw i podregionów opracowywane przez Instytut Badań
nad Gospodarką Rynkową oraz raporty o innowacyjności województw opracowane
przez Instytut Nauk Ekonomicznych Polskiej Akademii Nauk.
Powyższe opracowania i raporty są źródłem bardzo cennych informacji, także
w zakresie metodyki badania innowacyjności i konkurencyjności. Niemniej jednak,
w większości, odnoszą się do wybranych aspektów z zakresu: nauki, kształcenia czy
gospodarki. Dużym utrudnieniem, przy prowadzeniu tych badań, pozostaje wciąż
dostęp do odpowiednich danych statystycznych.
132
Marcin Kardas
5. Podsumowanie
Procesy globalnej i regionalnej integracji stawiają szczególne wyzwania wobec
polityki naukowej i innowacyjnej. Koncepcja inteligentnej specjalizacji, wpisując
się w realizację Strategii „Europa 2020”, ma stanowić odpowiedź państw i regionów
Unii Europejskiej na te wyzwania. Trudno uznać ją za zupełnie nową koncepcję,
gdyż specjalizacja była i jest przedmiotem zainteresowania ekonomistów od kilkuset
lat. Co więcej, koncepcja inteligentnej specjalizacji w wielu miejscach odwołuje
się do innych, prezentowanych wcześniej teorii i koncepcji, zwłaszcza technologii
ogólnego zastosowania. Jej ważnym atrybutem jest, niewątpliwie, silne umocowanie
polityczne, przejawiające się obecnością w wielu wspólnotowych dokumentach strategicznych. To ostatnie rozwiewa więc wątpliwość, czy należy się nią interesować.
Zasadne jest natomiast pytanie, czy wdrożenie tej koncepcji może przyczynić się do
poprawy konkurencyjności państw i regionów Unii Europejskiej, w szczególności
osiągnięcia celów wskazanych w Strategii „Europa 2020”, oraz ewentualnie, jakie instrumenty mogą zapewnić jej skuteczną implementację. Na podstawie powyższego,
a także ogólnych rozważań dotyczących polityki naukowej i innowacyjnej, można
sformułować kilka wniosków:
– W warunkach globalizacji specjalizacja w jakiejś dziedzinie np. nauki jest ważnym, ale często niewystarczającym warunkiem do odniesienia sukcesu,
zwłaszcza w wymiarze międzynarodowym. Zgodnie z prezentowaną w artykule koncepcją, specjalizacja może być korzystna dla regionu lub państwa
wtedy, gdy będzie uwzględniała dodatkowe uwarunkowania wykraczające poza dziedzinę danej nauki (np. wykorzystanie technologii podstawowych w innych dziedzinach nauki) czy też nauki w ogóle (np. specjalizacja w nauce powinna w większym stopniu odpowiadać specjalizacji w kształceniu oraz produkcji).
– Inteligenta specjalizacja ma opierać się na spójności w zakresie: nauki, kształcenia i gospodarki danego regionu lub państwa – wszystkie te trzy elementy
powinny się wzajemnie uzupełniać i wzmacniać, zaś ścisła zależność między:
nauką, kształceniem i gospodarką powinna być centralnym punktem polityki:
naukowej, innowacyjnej i gospodarczej (spójność międzysektorowa). Na tym
tle, niezbędne będzie również osiągnięcie większej spójności inicjatyw i działań podejmowanych na poziomie: wspólnotowym, krajowym i regionalnym,
np. w zakresie określania priorytetów oraz finansowania badań naukowych
(spójność między różnymi poziomami zarządzania).
– Proces integracji europejskiej, za sprawą utworzenia rynku wewnętrznego,
a także Europejskiej Przestrzeni Badawczej i Europejskiego Obszaru Szkolnictwa Wyższego, stwarza warunki przyjazne aglomeracji i koncentracji działalności: naukowej, innowacyjnej i gospodarczej oraz umożliwia szersze wykorzystanie efektów: skali, zakresu i rozprzestrzenienia. Usprawnienie funkcjonowania rynku wewnętrznego czy Europejskiej Przestrzeni Badawczej
powinno obejmować nie tylko kwestie mobilności, ale przede wszystkim tworzenie warunków do otwartej konkurencji między obecnymi i przyszłymi (potencjalnymi) rywalami, także w obszarze nauki.
133
– Potencjalnym zagrożeniem, związanym z koncepcją inteligentnej specjalizacji, może stać się zjawisko polaryzacji regionów Unii Europejskiej, zwłaszcza za sprawą transferu mobilnych zasobów do najlepiej rozwiniętych regionów/państw, oraz marginalizacji regionów/państw słabiej rozwiniętych. Dlatego też bardzo ważne będzie stworzenie mechanizmów zapewniających
zrównoważony rozwój Europejskiej Przestrzeni Badawczej, w szczególności
pełne wykorzystanie ich kapitału intelektualnego (ludzkiego, strukturalnego,
społecznego i relacyjnego).
– Inteligentna specjalizacja może nieść ze sobą, w pewnych przypadkach,
konieczność inicjowania lub wspierania zmian strukturalnych, co wymaga interwencji ze strony władz publicznych. Ta ostatnia powinna w większym, niż
dotychczas, stopniu zostać oparta na ocenach ex ante oraz sprawnym systemie
monitorowania. Jednocześnie, skuteczność i efektywność tej interwencji uwarunkowana będzie nie tylko akceptacją społeczną, co do proponowanych kierunków rozwoju i sposobów wdrażania, ale przede wszystkim partycypacyjnym procesem ich implementacji; np. w ramach restrukturyzacji sektora stalowego w Polsce, w okresie transformacji systemowej, były zaangażowane na
każdym etapie restrukturyzacji różne grupy interesariuszy (pracownicy
i reprezentujące ich organizacje, pracodawcy i reprezentujące ich organizacje,
administracja wspólnotowa oraz krajowa na poziomie: centralnym, regionalnym i lokalnym, a także kooperenci)6.
Można oczekiwać, że koncepcja inteligentnej specjalizacji stanie się w najbliższym czasie przedmiotem żywego zainteresowania i debaty nie tylko na poziomie
wspólnotowym, ale także krajowym i regionalnym. Określenie specjalizacji polskich
regionów, zwłaszcza w obszarze: nauki, kształcenia i gospodarki, wydaje się szczególnie interesujące w kontekście prac nad „Strategią Innowacyjności i Efektywności
Gospodarki” (jedna z dziewięciu docelowych strategii rozwoju w Polsce, prace nad
jej przygotowaniem koordynuje Ministerstwo Gospodarki).
Literatura
Anusz J. 2000 Teorie handlu i biznesu międzynarodowego, [w:] Biznes międzynarodowy – obszary decyzji strategicznych, (red.) M.K. Nowakowski, Warszawa.
Archibugi D., Pinta M. 1992 The technological specialization of advanced countries, DodrechtBoston-London.
Budnikowski A. 2003 Międzynarodowe stosunki gospodarcze, Warszawa.
Bresnahan T., Trajtenberg M.1995 General Purpose Technologies „Engines for Growth?”,
„Journal of Econometrics”, 65.
Cantwell J. 2005 Innovation and Competitiveness, w: The Oxford Handbook of Innovation,
(eds.) J. Fagerberg, D.C. Mowery, R. Nelson, Oxford, New York.
David P., Foray D., Hall B. 2007 Smart Specialisation. The concept, Knowledge Economists
Policy Brief n˚ 9, October.
6
Zob.: [Kardas, Szulc 2010 s. 220–227].
134
Marcin Kardas
Foray D. 2009 Research, innovation and economic growth: what does really matter?, Futuris
Conference, Paris, April 1st.
Foray D. 2009 Understanding „Smart Specialisation”, [w:] The questions of R&D Specialisation:
Perspectives and policy implications, Institute for Perspective Technological Studies – Joint
Research Centre, Seville.
Foray D., Van Ark B. 2007 Smart specialization in a truly integrated research area is the key to
attracting more R&D in Europe, Knowledge Economists Policy Brief n˚ 1, October.
Godlewska-Majkowska H., Poniatowska-Jaksch M., Bzdyra M., Łyciuk-Bzdyra M., Typa M.,
Żelazko B. 2008 Atrakcyjność inwestycyjna regionów polski a kształtowanie lokalnych i regionalnych specjalności gospodarczych, Warszawa.
Hall B.H., Trajtenberg M. 2007 Uncovering general purpose technologies with patent data, [w:]
New frontiers in the economics of innovation and new technology: esseys in honour of Paul
A. David, (eds.) C. Antonelli, D. Foray, B.B. Hall, W.E. Steinmueller, miejsce?.
Kardas M., Szulc W. 2010 Restrukturyzacja sektora stalowego w Polsce, Prace Instytutu Metalurgii Żelaza, 1.
Klincewicz K. 2010 Model „3T rozwoju gospodarczego dla polskich województw, [w:] Raport
o innowacyjności gospodarki Polski w 2009 roku, (red.) T. Baczko, Warszawa.
Komisja Europejska 2010 Europa 2020. Strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważonego
wzrostu sprzyjającego włączeniu społecznemu, COM(2010)2020 final, Bruksela, 3 marca.
Komisja Europejska 2010 European Competitiveness Report 2009, SEC(2009)1657, Bruksela,
dokument elektroniczny, tryb dostępu:
[http://ec.europa.eu/enterprise/newsroom/cf/itemlongdetail.cfm?item_id=3908&lang=pl].
Komisja Europejska 2010 European Innovation Scoreboard 2009 Bruksela, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.proinno-europe.eu/page/european-innovationscoreboard-2009].
Komisja Europejska 2010 EU industrial structure 2009. Performance and competitiveness,
Bruksela, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://ec.europa.eu/enterprise/ newsroom/cf/ itemshortdetail.cfm?item_id=3934].
Komisja Europejska 2007 Inicjatywa rynków pionierskich dla Europy, COM(2007)860, Bruksela, 21 grudnia.
Komisja Europejska 2009 Przygotowanie się na przyszłość: opracowanie wspólnej strategii
w dziedzinie kluczowych technologii wspomagających, COM(2009)512, Bruksela, 30 września.
Kozłowski J. 2009 Statystyka nauki, techniki i innowacji w krajach UE i OECD. Stan
i problemy rozwoju, dokument elektroniczny, tryb dostępu:, [http://www.nauka.gov.pl
/na-skroty/zasoby/].
Lipsey R.G., Bekar C., Carlaw K. 1998 What Requires Explaination?, [w:] General Purpose
Technologies and Economic Growth, (ed.) E. Helpman, Massachusetts Institute of Technology.
Ministerstwo Rozwoju Regionalnego 2009 Rozwój regionalny w Polsce. Raport 2009, Warszawa.
OECD 2010 OECD regions at a glance 2009 Paris, dokument elektroniczny, tryb dostępu:
[http:// www.oecd.org/document/9/0,3343,en_2649_33735_42396233_1_1_1_1,00.html].
Peter V., Bruno D. 2009 International Science and Technology Specialisation: Where does Europe stand?, Bruksela.
Peter V., Frietsch R. 2009 Exploring regional structural and S&T specialization: implications
for policy, Bruksela.
Porter M.E. 2001 Porter o konkurencji, Warszawa.
135
Pro Inno Europe 2009 Regional Innovation Scoreboard 2009, Bruksela, dokument elektroniczny,
tryb dostępu: [http://www.proinno-europe.eu/page/regional-innovation-scoreboard].
Rymarczyk J. 2004 Internacjonalizacja i globalizacja przedsiębiorstwa, Warszawa.
The role of community research policy in the knowledge-based economy 2009, Raport Grupy Eksperckiej (przewodniczący prof. L. Soete), Bruksela.
Słownik Wyrazów Obcych 1980, (red.) J. Tokarski, Warszawa.
Tunzelmann von N., Acha V. 2005 Innovation in „Low-Tech” Industries, [in:] The Oxford Handbook of Innovation, (eds.) J. Fagerberg, D.C. Mowery, R. Nelson, Oxford, New York.
Verspagen B. 2005 Innovation and Economic Growth, [in:] The Oxford Handbook of Innovation, (eds.) J. Fagerberg, D.C. Mowery, R. Nelson, Oxford, New York.
Zerka P. 2010 Turning gaps into niches. For a new innovation paradigm in Central Europe,
Warszawa.
MISCELLANEA
Marek KRUK1
TRANSFER TECHNOLOGII
JAKO CZYNNIK POPRAWY INNOWACYJNOŚCI
PRZEDSIĘBIORSTW POLSKI WSCHODNIEJ
Streszczenie
Chcąc być innowacyjnym, nie wystarczy posiadać zdolną i dobrze wykształconą kadrę, potrafiącą
myśleć w sposób innowacyjny. Do wdrażania innowacji są potrzebne również znaczne zasoby kapitałowe. Proces ten jest ponadto obarczony dużym stopniem ryzyka i dlatego też nie każdy jest w stanie
sprostać tego typu wyzwaniom. Stąd warto także wziąć pod uwagę możliwość transferu technologii,
która jest już sprawdzona, a przy okazji może poprawić konkurencyjność danej firmy. Referat ma być
z założenia rozważaniem na temat możliwości absorpcji technologii przez przedsiębiorstwa Polski
Wschodniej oraz próbą identyfikacji potencjalnych korzyści dla firm nabywających nowe technologie.
Celem referatu jest próba określenia szans na stworzenie we wschodnich województwach naszego
kraju sprawnych systemów sprzyjających optymalnemu wykorzystaniu transferu techniki. W rozważaniach będą pomocne dane statystyczne obrazujące zarówno stan obecny, jak również zmiany zachodzące w tym zakresie w poprzednich latach. Ponadto, za wsparcie posłuży literatura z zakresu transferu
techniki oraz innowacji.
Słowa kluczowe: transfer technologii, innowacyjność przedsiębiorstw Polski Wschodniej
TECHNOLOGY TRANSFER AS THE FACTOR ENHANCING INNOVATIVENESS
OF ENTERPRISES IN EASTERN POLAND
Abstract
To be innovative, it is not enough to possess talented and highly-trained staff who can think in an
innovative way. To implement innovations we also need considerable capital resources. Furthermore,
this process involves considerable risk and therefore not everyone is able to meet this type of challenge. Hence, it is worth taking into consideration the possibility of technology transfer; technology
which is well-tried and, at the same time, can enhance competitiveness of a given company. The paper
is thought to be a discussion on the ability to absorb technologies by firms of Eastern Poland and also
an attempt to identify potential benefits for companies purchasing new technologies.
The paper is aimed at defining chances of creating, in Eastern provinces of our country, efficient
systems favouring optimal use of technology transfer. In our discussion we will make use of statistical
data showing both the present state of affairs and also changes which could be observed in the past.
Moreover, literature within the scope of technology transfer and innovation will be very helpful.
Keywords: technology transfer, innovativeness of enterprises in Eastern Poland
1
Dr Marek Kruk – Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białymstoku.
Transfer technologii jako czynnik poprawy innowacyjności przedsiębiorstw ...
137
1. Wstęp
Dynamika otoczenia zewnętrznego firm sprawia, że nawet małe przedsiębiorstwa
potrzebują dostępu do zróżnicowanych, pod względem znaczenia, informacji.
Dzięki temu, lepiej mogą wykorzystywać posiadane zasoby i skuteczniej tworzyć –
realizowane następnie – strategie marketingowe. Ponadto, służy to poprawie pozycji
konkurencyjnej podmiotów. Aby w pełni wykorzystywać szanse wynikające z posiadanych zasobów informacyjnych, przedsiębiorstwa muszą posiadać odpowiednio
wykwalifikowaną kadrę, a także gotowość do wprowadzania zmian w organizacji.
Dotyczy to różnych aspektów komercyjnego funkcjonowania firm, ale przede
wszystkim przejawia się skutecznością i zakresem prowadzonej działalności innowacyjnej.
O znaczeniu nowych rozwiązań, wprowadzanych do oferty przedsiębiorstw, nikogo już nie trzeba przekonywać, a jednak wciąż krytykuje się poziom innowacyjności
polskich firm. Za słabość uznaje się zarówno niewielką liczbę nowych rozwiązań
wdrażanych przez krajowych producentów, jak również niski poziom ich innowacyjności. Pierwszy czynnik jest ograniczany głównie przez bariery finansowe oraz
mentalność biznesmenów. Z kolei, kreowanie przede wszystkim innowacji wtórnych
jest wynikiem słabości relacji na linii nauka-biznes. Zatem, wydaje się, że jednym
z głównych czynników poprawy innowacyjności przedsiębiorstw jest stworzenie jak
najlepszych warunków dla efektywnego transferu technologii.
Opracowanie niniejsze jest próbą określenia szans na stworzenie we wschodnich
województwach naszego kraju sprawnych systemów sprzyjających optymalnemu
wykorzystaniu transferu technologii. W rozważaniach będą pomocne dane statystyczne obrazujące zarówno stan obecny, jak i zmiany zachodzące w tym zakresie
w latach poprzednich. Ponadto, za wsparcie służy literatura z zakresu transferu
technologii.
Aby postawić skuteczną diagnozę, należy zweryfikować tezę, że wschodnie województwa Polski charakteryzują się niskim poziomem absorpcji nowych technologii, a poprawa tego stanu jest jednym z warunków zwiększenia konkurencyjności
podmiotów gospodarczych. Określenie stanu wyjściowego stanowi punkt wyjścia do
poszukiwań najlepszych rozwiązań zmierzających do poprawy warunków umożliwiających efektywniejsze wchłanianie innowacyjnych rozwiązań przez przedsiębiorstwa prowadzące działalność na analizowanym obszarze.
2. Transfer technologii we współczesnym życiu gospodarczym
Rozpatrując technologię jako niezbędny w procesie produkcji majątek trwały
i wyposażenie [Umiński 2002 s. 25] lub też jako fizyczne i myślowe procesy, za pomocą których następują przekształcenia wsadu (inputs) w efekt końcowy (outputs)
[Grudzewski 2008 s. 316], należy podkreślić jej znaczenie w zapewnianiu wydajniejszych metod pracy, zagwarantowaniu właściwej jakości i skracaniu czasu potrzebnego na wprowadzenie produktów na rynek [Kryk, Piech 2009 s. 93]. Jedną z metod
138
Marek Kruk
pozyskiwania nowych technologii przez przedsiębiorstwa jest jej transfer, rozumiany
jako przekazanie firmie technologii opracowanej w placówce badawczej lub firmie
innowacyjnej oraz jej zastosowanie przez daną firmę w celach produkcyjnych [Sosnowska 2005 s. 70].
W szerszym ujęciu, można traktować transfer technologii jako wszelkiego rodzaju formy dyfuzji innowacji oraz edukacji technicznej, w postaci trzech strumieni
[Grudzewski 2008 s. 317]:
– pierwszy strumień obejmuje przepływ dóbr kapitałowych i usług technologicznych, zwiększający zdolność firmy do wchłaniania nowych technologii
z zewnątrz;
– drugi strumień służy wsparciu przy zdobyciu kwalifikacji i wiedzy w zakresie
produkcji niezbędnych w efektywnej eksploatacji stosowanych w firmie procesów produkcyjnych lub technologicznych;
– trzeci strumień wiąże się z przepływem pogłębionej wiedzy technologicznej
i eksperckiej, niezbędnej w systematycznym wdrażaniu zmian technologicznych.
Rozpatrując transfer technologii w takim ujęciu, jednoznacznie można zauważyć,
że dotyczy to zarówno przepływu wiedzy ucieleśnionej (komponenty materialne),
jak również nieucieleśnionej (usługi edukacyjne i techniczne)2. W obu przypadkach
mamy do czynienia z niwelowaniem tzw. luki technologicznej, która wynika z cechy charakterystycznej technologii, jaką jest jej nieciągłość. To prowadzi do nierównomiernego rozłożenia technologii w czasie i przestrzeni, albowiem w obu tych
wymiarach podmioty gospodarcze dysponują zróżnicowanymi technikami wytwarzania i produktami reprezentującymi zróżnicowany poziom zaawansowania technologicznego. Stąd też luki technologiczne stanowią element konkurencji rynkowej,
bowiem z jednej strony są zachętą do wykorzystania przewagi przez wiodące firmy,
a z drugiej – tworzą zachętę do imitowania procesów innowacyjnych i importu
technologii [Umiński 2002 s. 33], co w konsekwencji ma umożliwić dogonienie światowego poziomu technologicznego (wykres 1.).
Na powyższym wykresie można zaobserwować trzy alternatywne wersje pogoni
za światowym liderem. Pierwsza, reprezentowana przez krzywą a, oznacza stopniowe doganianie światowej czołówki, a jej asymptotyczny kształt wynika z konieczności korygowania kierunku doganiania, gdyż również kierunek działań liderów ulega
zmianom. Inną możliwością jest jednorazowy skok z punktu A1 do B1, który umożliwia dogonienie czołówki w relatywnie krótkim czasie. Trzecią, ostatnią wersją jest
podjęcie autonomicznego rozwoju i wybranie własnej ścieżki doganiania liderów, co
przedstawia krzywa c. Jednak, w tym przypadku, pościg wymaga znacznych środków
finansowych w długiej perspektywie czasowej, a ponadto istnieje duże ryzyko rozminięcia się ze światowym kierunkiem rozwoju technologicznego [Umiński 2002
s. 64]. Zatem, najbardziej realne wydają się dwie pierwsze wersje bezpośrednio związane z transferem technologii.
2 Można też spotkać ujęcia, w których mówi się o transferze wiedzy cichej/niemej (tacit knowledge).
Zob.: [Jasiński 2005 s. 22].
139
WYKRES 1.
Niwelowanie luki technologicznej przy wariancie technologii
najnowszej i pośredniej
Źródło: [Monkiewicz 1981, za: Umiński 2002 s. 64].
O tym, która z tych alternatywnych opcji powinna zostać wybrana, decydują
czynniki związane z efektywnością procesu transferu technologii. Grudzewski i Hajduk
identyfikują trzy podstawowe bariery dla transferu technologii do przedsiębiorstw
w Polsce [Grudzewski 2008 s. 318]:
1) ograniczony dostęp do źródeł kapitału inwestycyjnego;
2) trudny dostęp do informacji o istniejących rozwiązaniach technologicznych;
3) trudności związane z adaptacją nowego produktu/technologii.
W takiej sytuacji również wersja z jednorazowym skokiem niwelującym lukę
technologiczną wydaje się mało realna w przypadku krajowych producentów. W związku z czym, najczęściej wybieraną strategią doganiania światowych liderów technologicznych jest stopniowe, aczkolwiek konsekwentne, niwelowanie różnic w poziomie
stosowanych technologii. Chcąc dokonać wyboru optymalnej w danym momencie
technologii, należy brać pod uwagę taką, która umożliwia [Umiński 2002 s. 63]:
– maksymalizację poziomu produkcji;
– poprawę dostępności dóbr konsumpcyjnych;
– zwiększenie tempa wzrostu gospodarczego;
– zmniejszenie stopy bezrobocia;
– redukcję dysproporcji rozwoju regionalnego;
– redukcję deficytu obrotów handlowych;
– poprawę jakości życia.
Oznacza to, że kryteria wyboru optymalnej technologii, która ma stać się przedmiotem transferu, mają zarówno charakter ekonomiczny, jak również społeczny.
Ponadto, należy uwzględnić także tak trudno mierzalne korzyści, jak poprawa jako-
140
Marek Kruk
ści życia. Stąd też transfer technologii jest procesem złożonym, zależnym między innymi od następujących uwarunkowań [Umiński 2002 s. 63]:
– technologia sama w sobie (stopień komplikacji, przewidywane korzyści);
– charakterystyka dostawcy i odbiorcy (umiejętności pod względem identyfikacji
celów transferu, ocenę ryzyka, zdolność do absorpcji nowej technologii, kulturę organizacyjną);
– struktura instytucjonalna (regulacje rynkowe, opłaty celne, systemy ochrony
własności intelektualnej, instytucje wspierania i promocji nowych technologii);
– czas i przestrzeń (granice polityczne, sieci komunikacji przestrzennej).
Decydując się na wybór technologii, nabywca ma do wyboru dwie opcje:
(1) technologie najnowsze – first-best o relatywnie najwyższym poziomie zaawansowania oraz (2) technologie „drugiej generacji” – second-best, a zatem już sprawdzone, często bardziej pracochłonne. W przypadku takich krajów, jak Polska, za wyborem drugiej grupy technologii przemawia głównie ograniczona zdolność absorpcji innowacji
przez gospodarkę, a także relatywnie mniejsze szanse dalszej dyfuzji technologii
wśród innych przedsiębiorstw [Umiński 2002 s. 63].
Wśród wielu elementów, decydujących o efektach współpracy pomiędzy dostawcą a odbiorcą technologii, w dobie współczesnej, kluczowego znaczenia nabiera charakter relacji łączących obie strony. Zacieśnianie tych więzi ma służyć przede
wszystkim dostarczeniu optymalnej wartości dla klienta, a zatem oba podmioty (lub
ich większa liczba) w rzeczywistości realizują jeden cel. Jednocześnie obserwuje się
obecnie wzrost złożoności zadań, jakie są stawiane przed podmiotami zaangażowanymi w transfer technologii, a to, z kolei, wywołuje ewolucję zależności łączących
zaangażowane strony [Kryk, Piech 2009 s. 98]:
– od relacji transakcyjnych, w ramach których każdy partner charakteryzuje
się wysokim stopniem niezależności i zarówno dostawca, jak i odbiorca może
być zastąpiony w każdym momencie;
– po relacje kooperacyjne, które charakteryzują się tym, że partnerzy dostrzegają wspólny cel swoich działań i rozpoczynają współpracę na zasadach:
„win-win”;
– po relacje dzielenia się, w ramach których następuje ścisła integracja przez
uczenie się dzielenia i tworzenia wiedzy, a także tworzenie zawiłej infrastruktury proceduralnej i technicznej;
– aż po relacje współtworzenia, które wyznaczają niejako nową przestrzeń
konkurencyjną i wiążą partnerów strategicznie w celu budowy wspólnej przyszłości.
Konsekwencją zacieśniania relacji są zmiany związane ze sposobem myślenia zarówno osób zarządzających, jak również pracowników, co w konsekwencji prowadzi
do stworzenia struktur i mechanizmów pozwalających podnieść efekty podejmowanych działań. Nie oznacza to, że całkowicie redukuje się ryzyko, bowiem w wyniku
partnerstwa mogą ujawnić się również czynniki negatywne, takie jak [Kryk, Piech
2009 s. 99]:
– utrata autonomii i kontroli, która ujawniona, nawet w niewielkim stopniu,
może powodować ujemne skutki typu opóźnienia w podejmowaniu decyzji
czy wzrost kosztów;
141
– utrata tajemnic handlowych, która w rynkowej aktywności firm stanowi istotną przewagę konkurencyjną;
– problemy prawne, które mogą mieć swoje źródło na etapie formalizowania
współpracy lub już w trakcie jej trwania;
– przegrana w osiągnięciu celów, gdy, pomimo współpracy, pojawi się sytuacja
„win-lost”.
Pomimo tych ograniczeń, wydaje się, że zacieśnianie relacji będzie kontynuowane. Ważne jest przy tym, aby przestrzegać trzech zasad: spójność, wspólnota,
współpraca [Kryk,Piech 2009 s. 99].
Istotną rolę w procesie transferu technologii odgrywa otoczenie instytucjonalne
i jego struktura. Jasiński [Jasiński 2006 s. 30] ujął to modelowo i określił to mianem
sceny innowacji, na której najważniejszą rolę odgrywają:
– nauka jako sektor B+R;
– przemysł, a dokładniej jego podmioty, czyli przedsiębiorstwa;
– rząd, a więc władza państwowa, której aktywność regulacyjna w dużej mierze
decyduje o warunkach transferu technologii z zewnątrz, jak również w ramach
przedsiębiorstw krajowych.
Dla pełnego obrazu, Jasiński wskazuje dodatkowo na jednostki infrastruktury
transferu techniki, przypisując im rolę drugoplanową, a umieszczając na styku nauki
i przemysłu (Patrz: rysunek 1.).
RYSUNEK 1.
Model sceny innowacji
Źródło: [Jasiński 2006 s. 30].
Powiązania pomiędzy aktorami sceny innowacji prowadzą do pojawienia się sieci
relacji, które ujęte w mniej lub bardziej sformalizowane ramy tworzą narodowy system innowacji (NSI). Systemy takie funkcjonują w większości rozwiniętych krajów,
przy czym polski system wykazuje pewne odmienności w stosunku do innych krajów Unii Europejskiej, a zalicza się do nich [Jasiński 2006 s. 33]:
– inne patrzenie na naukę – jako obszar potencjalnych oszczędności, a nie inwestycję w przyszłość;
142
Marek Kruk
– mała różnorodność form i metod prowadzenia współpracy badawczej, co
ogranicza możliwości angażowania się podmiotów;
– inny, dominujący model procesów innowacyjnych, jakim jest model „pchania
innowacji przez naukę”, który w krajach unijnych jest już przeżytkiem;
– bardzo niski poziom współpracy nauki z przemysłem, a co za tym idzie wąski
zakres o powolne tempo wdrażania wyników prac B+R.
Takie warunki powodują, że szanse na wypracowanie w naszym kraju sytemu innowacji, który mógłby sprawnie funkcjonować na podstawie własnych zasobów, są,
jak na razie, znikome. Przez co znacznie większy nacisk powinien zostać położony
na możliwość transferu technologii z zagranicy. Powinno to przełożyć się nie tylko
na podniesienie poziomu rozwoju technologicznego, ale również, a może przede
wszystkim, na poprawę pozycji konkurencyjnej. Poszukując dla regionów szans
rozwojowych, należy zawsze brać pod uwagę ich potencjał. Jednakże podjęcie właściwych działań w zakresie wzrostu innowacyjności podmiotów z danego obszaru,
w dłuższej perspektywie warunkuje wzmocnienie pozycji regionu na arenie gospodarczej.
Jednym z obszarów potrzebujących dodatkowego zasilenia technologicznego,
w celu podniesienia innowacyjności, a przez to również konkurencyjności, jest Polska Wschodnia, która powszechnie jest uznawana za obszar zapóźniony gospodarczo. Stąd konieczność wypracowania mechanizmów identyfikujących możliwości
niwelowania luki technologicznej i wzrost atrakcyjności oferty firm z tych terenów
na rynku krajowym.
3. Transfer techniki w województwach Polski Wschodniej3
Innowacje stanowiące obecnie jeden z podstawowych obszarów zainteresowań
zarówno praktyków życia gospodarczego, jak również naukowców są ściśle powiązane z transferem techniki. Zależność ta ma co najmniej dwa wymiary. Pierwszy
z nich wynika z faktu, że bez dopływu wiedzy technicznej do rynku wdrażanie innowacji produktowych byłoby niemożliwe [Jasiński 2000 s. 26]. Drugi wymiar to
możliwość rozpowszechniania innowacji na rynku, który w wielu przypadkach
(z wyjątkiem wielkich koncernów i firm o dużych zasobach kapitałowych) miałby
ograniczony zasięg. Transfer technologii umożliwia zjawisko dyfuzji innowacji,
a więc rozpowszechnianie nowych rozwiązań na szeroką skalę. Obydwa, powyższe
wymiary powinny znaleźć swoje odzwierciedlenie w naszym kraju, gdzie przedsiębiorstwa często borykają się z problemem finansowania własnych prac badawczorozwojowych, a także w niewystarczającym stopniu zwracają uwagę na możliwość
komercjalizacji swoich, oryginalnych często rozwiązań.
Transfer technologii jest procesem, który nie kończy się z chwilą wyboru oraz
zakupu od dostawcy, bowiem obejmuje on: wdrożenie, adaptację i przyswojenie (ab3 Jako województwa, reprezentujące Polskę Wschodnią, przyjęto w tym opracowaniu: lubelskie,
podkarpackie, podlaskie, świętokrzyskie i warmińsko-mazurskie.
143
sorpcję) technologii. Zakup technologii nawet na możliwie najlepszych warunkach
nie daje gwarancji jej skutecznego wykorzystania. Sam zakup licencji czy know-how
nie jest ostatnim krokiem. Z punktu widzenia biznesu generuje on jedynie koszty,
natomiast dopiero odpowiednie wykorzystanie technologii w firmie może stanowić
źródło przychodów i wzmocnienie pozycji konkurencyjnej firmy [Głodek, Gołębiowski 2006 s. 15].
Chcąc rozpatrywać możliwości transferu technologii na obszar wschodnich województw naszego kraju, należy zdiagnozować jego potencjał w tym zakresie. Jeżeli
chodzi o poziom innowacyjności województw Polski Wschodniej jest na podobnym
poziomie pod względem udziału podmiotów wprowadzających do swojej oferty
nowe produkty (tabele: 1A. i 1B.)4.
TABELA 1A.
Udział przedsiębiorstw w przemyśle wprowadzających innowacje
do ogółu przedsiębiorstw w województwie
Przedsiębiorstwa przemysłowe, które wprowadziły innowacje
w % ogółu przedsiębiorstw w latach 2003–2005
Wyszczególnienie
POLSKA
lubelskie
podkarpackie
podlaskie
świętokrzyskie
Ogółem
Nowe lub
istotnie ulepszone wyroby
W tym nowe
dla rynku
Nowe lub
istotnie ulepszone procesy
41,5
44,6
44,8
46,4
43,2
43,5
28,1
27,0
34,8
26,8
26,2
32,7
16,5
16,0
23,8
16,4
18,8
16,8
32,5
34,5
34,8
39,3
34,1
31,4
Źródło: [Nauka i technika w 2005 r. 2006 s. 162].
W okresie 2003–2005 udział przedsiębiorstw, które wprowadzały innowacje, był
zbliżony do wyników ogółem, jednakże dla każdego, analizowanego województwa
jest on wyższy niż średnia krajowa. Firmy z województw wschodnich częściej
w owym czasie wprowadzały innowacje procesowe (z wyjątkiem województwa
warmińsko-mazurskiego), co mogło wiązać się z wymianą urządzeń produkcyjnych
lub też samej organizacji produkcji, czego konsekwencją nie zawsze są innowacyjne
produkty. W tym miejscu można podkreślić fakt, że w takim ujęciu innowacyjności
województwo podlaskie zajmowało trzecie miejsce w kraju, a pięć województw Polski Wschodniej miejsca: od trzeciego do siódmego.
4 Dane z lat 2003–2005 i 2006–2008 są nieporównywalne ze względu na to, że w nowszych statystykach są ujęte przedsiębiorstwa przemysłowe zatrudniające od 10 pracowników (stanowiące 71,3%
badanej populacji), zaś dane z roku 2006 są dla firm zatrudniających powyżej 49 osób.
144
Marek Kruk
TABELA 1B.
Udział przedsiębiorstw w przemyśle wprowadzających innowacje
do ogółu przedsiębiorstw w województwie
Przedsiębiorstwa przemysłowe, które wprowadziły innowacje
w % ogółu przedsiębiorstw w latach 2006–2008
Wyszczególnienie
POLSKA
lubelskie
podkarpackie
podlaskie
świętokrzyskie
Ogółem
Nowe lub
istotnie ulepszone wyroby
W tym nowe
dla rynku
Nowe lub
istotnie ulepszone procesy
21,3
22,2
23,5
23,7
20,2
18,1
15,5
14,6
18,5
15,0
16,1
13,3
9,3
7,7
10,9
9,9
11,0
7,2
17,0
19,2
17,4
20,3
16,0
14,5
Źródło: [Nauka i technika w 2008 r. 2010 s. 170].
W kolejnych latach i przy uwzględnieniu firm zatrudniających od 10 do 49 pracowników udział firm w relacji do wszystkich firm nie wypada już tak korzystnie.
Okazuje się bowiem, że zaledwie co piąte przedsiębiorstwo wprowadzało w analizowanym okresie innowacje, a najsłabsze pod tym względem – warmińsko-mazurskie
– nie osiągnęło nawet tego wyniku, zajmując w skali kraju 13. miejsce (przed zachodniopomorskim, łódzkim i lubuskim). Podobnie jak w okresie wcześniejszym, przeważają innowacje procesowe. Z kolei, wśród innowacji produktowych zmniejszył się
udział produktów nowych dla rynku, co oznacza, że większość nowych wyrobów to
imitacje ofert już istniejących. Wciąż w tych statystykach najlepiej wypada województwo podlaskie, ale jego przewaga nie jest już tak wyraźna, jak w okresie poprzednim.
Innym miernikiem innowacyjności analizowanych województw mogą być nakłady ponoszone przez przedsiębiorstwa przemysłowe (tabela 2.).
Wartość nakładów na działalność innowacyjną przedsiębiorstw z poszczególnych
województw jest stosunkowo nieduża. Najwyższe nakłady ponosiły firmy z województwa podkarpackiego, ale w skali kraju w 2005 roku dało to dopiero ósme miejsce, zaś warmińsko-mazurskie znalazło się na przedostatnim miejscu. Zresztą, łączna kwota nakładów pięciu województw (wynosząca 2 191,5 mln zł) jest niższa niż
jednego tylko województwa mazowieckiego (3 679,2 mln zł), czy też śląskiego
(2 542,5 mln zł), [Nauka i technika w 2005 r. 2006 s. 175]. W roku 2008 wciąż największe nakłady na innowacje zostały poniesione w województwie podkarpackim,
gdzie przekroczyły już w sumie 1 mld zł, dając tym samym dziewiąte miejsce w kraju. Jednakże udział tego województwa w stosunku do ogółu zmniejszył się z 5,3%
w 2006 roku do 4,0% w 2008 roku, co oznacza, że w innych województwach wzrost
nakładów na innowacje przebiegał szybciej. W tym czasie wciąż najsłabszym województwem pod względem nakładów na innowacje jest warmińsko-mazurskie
z udziałem zaledwie 1,3% w ogólnych nakładach w Polsce.
123
117
1. Szwajcaria
2. USA
3. Singapur
4. Szwecja
5. Dania
6. Finlandia
7. Niemcy
8. Japonia
9. Kanada
10. Holandia
11. Hongkong
12. Tajwan
13. Wlk. Bryt.
14. Norwegia
15. Australia
132
60
1. Islandia
2. Szwecja
3. Hongkong
4. Szwajcaria
5. Dania
6. Finlandia
7. Singapur
8. Holandia
9. N. Zelandia
10. Norwegia
11. USA
12. Kanada
13. Japonia
14. Wlk. Bryt.
15. Luksemburg
Global
CompetitiVeness Report
2009–2010
Źródło: [Globar Innovation Index 2009–2010 2010 s. 10].
Liczba
badanych
krajów
Liczba
zmiennych
15 najlepszych
krajów
w rankingu
Źródło
Global
Innovation
Index Report
2009–2010
1
1. Japonia
2. Szwajcaria
3. USA
4. Szwecja
5. Finlandia
6. Niemcy
7. Dania
8. Tajwan
9. Holandia
10. Izrael
11. Austria
12. Francja
13. Kanada
14. Belgia
15. Korea Płd.
82
The Economist
Intelligence Unit
(maj 2007)
24
1. Singapur
2. Korea Płd.
3. Szwajcaria
4. Islandia
5. Irlandia
6. Hongkong
7. Finlandia
8. USA
9. Japonia
10. Szwecja
11. Dania
10. Holandia
13. Luksemburg
14. Kanada
15. Wlk. Bryt.
110
The Innovation
Imperative
in Manufacturing
(marzec 2009)
Ranking krajów według różnych wskaźników innowacyjności (2009)
36+ 4 grupy
(NAFTA, UE15,
UE10, UE25)
16
1. Singapur
2. Szwecja
3. Luksemburg
4. Dania
5. Korea Płd.
6. USA
7. Finlandia
8. Wlk. Bryt.
9. Japonia
10. Holandia
11. Francja
12. Irlandia
13. Belgia
14. Niemcy
15. Kanada
The Atlantic Century
Benchmarking
EU and US Innovation
and Competitiveness
(luty 2009)
TABELA 1.
146
Marek Kruk
Łączne nakłady pięciu analizowanych województw wynoszą 3 067,2 mln zł (co stanowi 12,1% ogółu) i są niższe niż nakłady, np. województwa mazowieckiego (5 295,9
mln zł) czy śląskiego (4 387,0 mln zł), [Nauka i technika w 2008 r. 2010 s. 192].
Interesujących spostrzeżeń dostarcza analiza nakładów na innowacje w latach
2005 i 2008, przypadająca na jedno przedsiębiorstwo przemysłowe (wykres 2.). Niestety, nie są to dane porównywalne ze względu na zmianę prezentowania statystyk
przez GUS (tj. uwzględnienie w roku 2008 również przedsiębiorstw zatrudniających
od 10 do 49 osób).
WYKRES 2.
Nakłady na innowacje w przeliczeniu na 1 przedsiębiorstwo
w latach 2005 i 2008
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: [Nauka i technika w 2005 r. 2006 s. 164; Nauka
i technika w 2008 r. 2010, s. 176].
Oczywiście, różnica w kwotach, w tym przypadku, wynika głównie ze znacznej
rozbieżności w liczbie przedsiębiorstw branych pod uwagę. W roku 2005 najwyższe
nakłady przypadały na firmy z województwa świętokrzyskiego i była to kwota prawie dwu- i półkrotnie wyższa niż w województwie warmińsko-mazurskim. W roku
2008 ta różnica to prawie czterokrotność najniższych nakładów z województwa
warmińsko-mazurskiego w relacji do województwa lubelskiego.
147
O ograniczonym transferze techniki w naszym kraju może świadczyć to, że
w 2005 roku firmy polskie zakupiły zaledwie 460 licencji, z czego 264 pochodziło ze
źródeł krajowych, zaś sprzedano 22 licencje, z czego w 18 przypadkach nabywcami
byli rodzimi producenci5. Ponadto, czynnych licencji zagranicznych w roku 2005 było
tylko (aż?) 350 i pochodziły również z takich krajów, jak: Andora, Cypr, Islandia, czy
Lichtenstein [Nauka i technika w 2005 r. 2006 s. 188–189]. W roku 2008 zakupionych licencji było już 1225, z czego 767 ze źródeł krajowych, zaś liczba licencji
sprzedanych wynosiła 90, z czego w 42 przypadkach nabywcami były przedsiębiorstwa polskie [Nauka i technika w 2008 r. 2010 s. 235].
Powyższe dane, w odniesieniu do aktywności innowacyjnej producentów w badanych województwach, sugerują, że zdecydowana większość innowacji wdrażanych
na rynek ma charakter wtórny, a przy tym są wynikiem własnych prac badawczorozwojowych (niewielka w skali kraju sprzedaż licencji). O wtórnym charakterze
tych rozwiązań może świadczyć fakt znikomego zainteresowania zakupem licencji
na polskie produkty wśród firm zagranicznych. Wyniki powyższe, obejmujące głównie rok 2005 i 2008, niestety, wskazują, że niewiele zmieniło się w tym zakresie
w ostatnich 10–12 latach, bowiem wyniki badań obejmujących lata 1995/96 doprowadziły ich autorów do następujących, jakże podobnych, wniosków [Jasiński 2000
s. 33]:
– polskie przedsiębiorstwa wykazują małe zainteresowanie transferem technologii;
– stanowczo za mała jest rola zewnętrznego transferu technologii;
– udział Polski jest skromny w międzynarodowym transferze technologii;
– polskie firmy są zorientowane raczej na zakup niż na sprzedaż nowej myśli
technicznej;
– zdecydowanie zbyt mała jest skala transferu osiągnięć nauk technicznych zarówno w obrocie krajowym, jak i w zagranicznym.
Badania przeprowadzono wśród firm z całego kraju, bez dokładnych analiz dla
poszczególnych obszarów Polski. Zatem, pomimo licznych projektów zmierzających
do poprawy transferu technologii, można stwierdzić, że działania podejmowane do
tej pory w województwach wschodnich wciąż nie przynoszą spodziewanych efektów.
To, z kolei, oznacza, że istnieje potrzeba oryginalnych i zdecydowanych prac związanych z jednej strony z promocją nowych technologii wśród producentów, a z drugiej
z rozpowszechnianiem innowacyjnych rozwiązań już stosowanych zarówno na terenie kraju, jak również poza granicami. Należałoby więc w dalszym ciągu tworzyć na
terenie województw Polski Wschodniej odpowiednie warunki, pod względem: instytucjonalnym, organizacyjnym oraz finansowym, dla sprawnego transferu technologii.
5
Niestety, statystyki nie ujmują liczby zakupionych/sprzedanych licencji według województw.
148
Marek Kruk
3. Warunki skutecznego transferu techniki
na terenie województw Polski Wschodniej
Transfer techniki jest procesem, w ramach którego dochodzi do szeregu relacji
tworzących powiązania pomiędzy uczestnikami. Zresztą sam proces również składa
się z kilku faz [Głodek, Gołębiowski 2006 s. 45]:
– faza materiałowa – oznacza absorpcję materiałów lub produktów;
– faza projektowa – oznacza transfer projektów, umożliwiających rozpoczęcie
produkcji;
– transfer zdolności produkcyjnych;
– faza nauczania – tworzenie możliwości przystosowania i wykorzystania nowych rozwiązań technicznych.
Chcąc działać skutecznie w kierunku wsparcia rozwoju transferu technologii, należy identyfikować potrzeby partnerów, zwłaszcza w zakresie fazy procesu, w której
aktualnie się znajdują. Podjęcie współpracy, w kierunku uzyskania oczekiwanych
wyników przez przedsiębiorstwa, zachęca je do dalszej kooperacji. Może również
przyczynić się do minimalizacji lub likwidacji barier mentalnych wśród przedsiębiorców ograniczających ich skłonność do podejmowania ryzyka.
Szerokiego wsparcia w zakresie transferu technologii może i powinno udzielić
biznesowi środowisko nauki. Podjęcie wyzwań podobnych do tych, realizowanych
w latach 90. w Wielkiej Brytanii, w ramach idei Uniwersytet dla Przemysłu (University
for Industry – UFI), mogłoby spowodować zacieśnienie współpracy pomiędzy uczelniami i przedsiębiorstwami. Przedsięwzięcie związane z UFI miało na celu realizację
sześciu kluczowych funkcji [Grady, Pratt 2000 s. 209]:
– analizę potrzeb rynku i potencjalnych nabywców;
– kreowanie popytu na wiedzę, zwłaszcza z zakresu marketingu, w tym promocji;
– dostarczanie ludziom informacji i doradztwa dotyczącego sposobów zaspokajania własnych potrzeb;
– oferowanie dostępu do wysokiej jakości programów kształcenia;
– opiniowanie nowych rozwiązań;
– gwarantowanie jakości nowych produktów lub usług.
Stworzenie programu z założenia podobnego do brytyjskiego UFI wiązałoby się
między innymi z tworzeniem ściślejszych sieci powiązań pomiędzy placówkami naukowo-badawczymi, które pomimo wielu kontaktów rzadko podejmują się realizacji
wspólnych projektów. Jednocześnie gwarantowałoby szybszy przepływ informacji
o nowych rozwiązaniach pomiędzy regionami.
W XXI wieku najkorzystniejszym wymiarem do budowy sieci relacji zmierzających do budowy sprawnego systemu transferu technologii wydaje się być wirtualna
przestrzeń. Zatem, powstanie sprawnej platformy internetowej, służącej koordynacji
działań na polu transferu technologii, mogłoby przyczynić się do zwiększenia
sprawności realizowanych obecnie projektów, zaś głównym uczestnikom procesu
transferu stworzyć w zasadzie nieograniczone możliwości wymiany informacji i kontaktu.
149
3. Podsumowanie
Poprawa innowacyjności przedsiębiorstw Polski Wschodniej jest warunkiem
rozwoju firm działających na tym obszarze. Jednakże, z wielu powodów, potrzebują
one wsparcia z zewnątrz w celu realizacji projektów innowacyjnych. Wśród głównych partnerów biznesu w procesie transferu technologii wymienia się władze (centralne i samorządowe) oraz środowisko nauki. Konsolidacja i wypracowanie wspólnych, zbieżnych celów w zakresie polityki innowacyjnej jest kluczowym warunkiem
sukcesu w tej materii.
W zasadzie wszystkie województwa, zaliczane do Polski Wschodniej, posiadają
podobny potencjał innowacyjny. Dlatego też współpraca w ramach sieci powiązań
może przyczynić się do lepszego wykorzystania tego potencjału, zwłaszcza zważywszy
na wzrost pomocy ze strony Unii Europejskiej głównie takim regionom, w latach
2007–2013. Oznacza to szansę zarówno dla biznesu, jak i nauki oraz pośrednio całej
społeczności tego regionu. Dobrym przykładem tworzenia instytucjonalnego wsparcia m.in. w zakresie transferu technologii, jak również w innych dziedzinach, jest
utworzenie Klastra Instytucji Otoczenia Biznesu mającego swoją siedzibę w Białymstoku, a działającego w województwach, które były analizowane w niniejszym opracowaniu. Klaster ten, finansowany ze środków unijnych, ma w ciągu pięciu lat, do
roku 2014, utworzyć strukturę klastrową zdolną do inicjowania samodzielnych
przedsięwzięć, a wraz z podmiotami kooperującymi budować wartość dla klienta
budującą przewagę konkurencyjną.
Literatura
R. Grady, J. Pratt 2000 The UK Technology Transfer System: Calls for Stronger Links Between
Higher Education and Industry, „Journal of Technology Transfer”, No. 25.
P. Głodek, M. Gołębiowski 2006 Transfer technologii w małych i średnich przedsiębiorstwach,
Warszawa.
W.M. Grudzewski, I.K. Hajduk 2008 Zarządzanie technologiami, Warszawa.
Innowacje i transfer techniki w gospodarce polskiej 2000, A.H. Jasiński (red.) Białystok.
Innowacje i transfer techniki w procesie transformacji 2006, A.H. Jasiński (red.) Warszawa.
B.Kryk, K.Piech (red.) 2009 Innowacyjność w skali makro i mikro, Warszawa.
Nauka i technika w 2005 r. 2006, Warszawa.
Nauka i technika w 2008 r., 2010, Warszawa.
A. Sosnowska i inni, 2005 Jak wdrażać innowacje technologiczne w firmie. Poradnik dla przedsiębiorców, Warszawa.
S. Umiński 2002 Znaczenie zagranicznych inwestycji bezpośrednich dla transferu technologii do
Polski, Gdańsk.
Anna WILDOWICZ-GIEGIEL1
KAPITAŁ INTELEKTUALNY
A SPRAWNOŚĆ SEKTORA B+R W POLSCE
Streszczenie
Szczególną rolę w procesach innowacyjnych odgrywa sektor badawczo-rozwojowy, gdyż to od intensywności własnych badań nad nowymi technologiami, a następnie od umiejętności ich efektywnego
wdrażania, zależy w znacznej mierze rozbudowa potencjału innowacyjnego kraju. Ma to istotne znaczenie w przypadku Polski, która znajduje się w obliczu konieczności dokonaniu niezbędnej modernizacji i unowocześnienia gospodarki. Realną szansę na nadrobienie dystansu pod względem rozwoju
technologicznego stwarza import zagranicznych technologii, przy czym jest to strategia, która nie gwarantuje trwałego i szybkiego tempa wzrostu gospodarczego w przyszłości. Utrzymanie się polskiej gospodarki na ścieżce długookresowego wzrostu wymaga bowiem nie tylko napływu zagranicznych technologii, lecz przede wszystkim rozbudowy własnej sfery badawczej. Oprócz działalności imitacyjnej,
należy skoncentrować się zatem na rozszerzeniu krajowego potencjału innowacyjnego, a to zależy
w znacznym stopniu od jakości posiadanych zasobów intelektualnych, co stanowi jednocześnie główny
przedmiot podejmowanych rozważań.
Słowa kluczowe: sektor B+R, kapitał intelektualny, innowacje
INTELLECTUAL PROPERTY AND THE EFFICIENCY
OF THE R&D SECTOR IN POLAND
Abstract
The R&D department plays a special role in innovation processes because it is the intensity of
own research on new technologies and next the ability to implement them effectively that determine,
to a great extent, the extension of innovative potential of the country. This is crucial for Poland which
is to face the necessity of performing essential modernization of economy. A real chance of bridging
the gap in modern technology between our country and the developed countries provide imports of
foreign technologies, but this is a strategy which does not gurantee a stable and fast rate of economic
growth in the future. To ramain on the path of long-term economic growth, Polish economy needs not
only an influx of foreign technologies but, first of all, the extension of own research sphere. Apart
from imitative activities, we should concentrate our attention on the expansion of innovative potential
of our country and this, in turn, depends to a great extent on the quality of intellectual property which,
at the same time, constitutes the main topic of this discussion.
Keywords: the R&D sector, intellectual property, innovation
1
Dr Anna Wildowicz-Giegiel – Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białymstoku.
Kapitał intelektualny a sprawność sektora B+R w Polsce
151
1. Wstęp
We współczesnej gospodarce rośnie znaczenie zasobów niematerialnych, takich
jak wiedza i innowacja, bez czego nie jest możliwe osiągnięcie przewagi konkurencyjnej zarówno w wymiarze mikro-, jak i makroekonomicznym. Znajduje to swoje
potwierdzenie w teorii ekonomii, gdyż od czasów Schumpetera [Schumpeter 1950],
postrzegającego innowacje jako twórczą destrukcję, mamy do czynienia ze stałym
wzrostem zainteresowania innowacjami w procesie wzrostu gospodarczego. W kontekście głębokich i dynamicznych przeobrażeń strukturalnych i technologicznych,
jakie mają miejsce obecnie w gospodarce światowej, coraz większego znaczenia nabiera zatem wiedza, w tym głównie umiejętność jej efektywnego przekształcenia
w nowe rynkowe zastosowania: produktowe, organizacyjne i technologiczne.
Powszechnie wiadomo, iż wzrost innowacyjności, a ponadto rozwój zdolności
do rynkowej absorpcji wiedzy i nowych technologii, wymaga integracji działalności:
naukowej, edukacyjnej i wytwórczej. Przy czym szczególnie ważną rolę w tym procesie ma do spełnienia sektor nauki i badań uznawany za centralny element odpowiedzialny za stworzenie fundamentów nowoczesnej i konkurencyjnej gospodarki.
Warto zwrócić więc uwagę na podmioty należące do sfery badawczo-rozwojowej,
których działalność skupia się na opracowywaniu wynalazków i innowacji oraz tworzeniu nowej wiedzy, w tym zwłaszcza specjalistycznej.
Zasadniczym celem niniejszego artykułu jest analiza funkcjonowania sektora
B+R w Polsce, dokonana przez pryzmat posiadanych przez tę sferę zasobów intelektualnych, które to mają istotny wpływ na zdolność do generowania pomysłów
i wypracowywania nowych rozwiązań. Sprawność sektora badawczo-rozwojowego
warunkuje szereg czynników o różnorodnym charakterze. Spośród wielu z nich, na
uwagę zasługuje kapitał intelektualny, pod pojęciem którego rozumie się najczęściej
kapitał: ludzki, społeczny i strukturalny. Każdy z wymienionych komponentów kapitału intelektualnego odgrywa niebagatelną rolę w działalności badawczo-rozwojowej. Dlatego, mówiąc o barierach związanych z poprawą sprawności tego sektora,
nie należy skupiać się wyłącznie na kapitale strukturalnym utożsamianym z niskim
poziomem nakładów przeznaczanych na tego rodzaju działalność. Niewątpliwe, nakłady na B+R w istotny sposób determinują osiągane wyniki, lecz nie przesądzają
ostatecznie o sukcesach, które zgodnie z koncepcją prof. Leiv Edvinssona, jednego
z największych autorytetów w dziedzinie kapitału intelektualnego, zależą przecież od
ogółu aktywów niematerialnych będących w dyspozycji: przedsiębiorstw, społeczności, regionów i instytucji.
2. Znaczenie działalności badawczo-rozwojowej w polskiej gospodarce
Jednym z kluczowych źródeł przewagi konkurencyjnej, a zarazem siłą napędową
współczesnej gospodarki, są: wiedza i innowacje. Przejawem innowacyjności gospodarek jest obecność podmiotów zdolnych do poszukiwania i wdrażania w praktyce
gospodarczej wyników badań naukowych i prac badawczo-rozwojowych, nieznanych dotąd: koncepcji, pomysłów, wynalazków, oraz doskonalenia i rozwoju zarówno istniejących już technologii, jak i poszukiwania całkowicie nowych metod pro-
152
Anna Wildowicz-Giegiel
dukcji i zarządzania. Innowacje stanowią proces społeczny, w którym to niezwykle
istotna rola przypada sferze badawczo-rozwojowej, będącej odpowiedzialną za podażową stronę aktywności innowacyjnej. Do sfery tej zalicza się z reguły ogół instytucji i osób zajmujących się działalnością badawczo-rozwojową. Poprzez działalność
badawczo-rozwojową rozumie się zatem systematycznie prowadzone prace twórcze,
realizowane w celu zwiększenia zasobów wiedzy, w tym wiedzy o człowieku, kulturze, społeczności, a także znalezienia nowych możliwości zastosowania odkrytej
wiedzy [Nauka i technika 2008 s. 37]. Zatem, zgodnie z obowiązującym w Polsce
ustawodawstwem, badania naukowe dzieli się na trzy podstawowe grupy. Po pierwsze, są to badania podstawowe obejmujące działalność badawczą, eksperymentalną
bądź teoretyczną podejmowaną celem zdobycia nowej wiedzy o zjawiskach lub faktach, nieukierunkowane na bezpośrednie zastosowanie w praktyce. Po drugie, należą
do nich badania stosowane, traktowane jako działalność badawcza podejmowana
w celu zdobycia nowej wiedzy mającej konkretne zastosowanie praktyczne, w rezultacie czego powstają próbne modele: wyrobów, procesów czy metod. Po trzecie,
prace rozwojowe – wykorzystujące dotychczasową wiedzę uzyskaną w wyniku działalności badawczej lub doświadczeń praktycznych, co prowadzi do wytworzenia
nowych albo też udoskonalenia istniejących już: materiałów, wyrobów, urządzeń,
usług, procesów lub metod.
Działalnością badawczo-rozwojową zajmują się w Polsce następujące rodzaje instytucji [Nauka i technika 2008 s. 37–38]:
– jednostki Polskiej Akademii Nauk obejmujące instytuty naukowe i samodzielne zakłady naukowe;
– jednostki badawczo-rozwojowe (JBR) są to zazwyczaj państwowe jednostki organizacyjne, tworzone w celu prowadzenia prac badawczych i rozwojowych
mających zastosowanie w określonych dziedzinach gospodarki narodowej
i życia społecznego;
– jednostki prywatne, których podstawowy rodzaj działalności został zaklasyfikowany do działu 73, według PKD „Nauka”;
– szkoły wyższe, zarówno publiczne, jak i prywatne prowadzące działalność
w zakresie B+R;
– jednostki obsługi nauki, tj.: biblioteki naukowe, archiwa, stowarzyszenia, fundacje;
– jednostki rozwojowe prowadzące dodatkowo działalność badawczo-rozwojową
– są to przeważnie przedsiębiorstwa przemysłowe posiadające własne zaplecze
badawczo-rozwojowe, tj.: laboratoria, zakłady i ośrodki badawczo-rozwojowe,
działy badawczo-technologiczne, biura konstrukcyjne;
– pozostałe jednostki nie wymienione powyżej, w tym szpitale.
W ciągu ostatnich lat obserwuje się wyraźny wzrost liczby jednostek rozwojowych oraz szkół wyższych angażujących się w działalność badawczo-rozwojową.
Zmniejszyła się natomiast nieznacznie liczba placówek naukowych PAN oraz jednostek badawczo-rozwojowych.
Wśród podmiotów zajmujących się działalnością badawczo-rozwojową w Polsce
największy udział w roku 2008 stanowiły jednostki rozwojowe. Ich łączna liczba
zwiększyła w analizowanym okresie z 48% w roku 2000 do 61,3% w roku 2008.
Są to zazwyczaj podmioty, w których działalność badawczo-rozwojowa towarzyszy
153
podstawowej. W ciągu ostatnich lat powstało w Polsce aż 238 jednostek tego rodzaju, z czego część stanowiły centra badawcze wiodących światowych koncernów, takich jak: Motorola, IBM, Intel, Microsoft, GSK [Raport KPMG 2009 s. 17]. Zauważyć jednocześnie należy, iż wciąż znaczący udział w strukturze jednostek B+R zajmują: jednostki PAN, instytuty naukowo-badawcze czy centralne laboratoria. Mimo
to, ich liczba uległa zmniejszeniu w porównaniu z rokiem 2000 w sumie o ponad
18%. Zwiększyła się, z kolei, liczba szkół wyższych zaangażowanych w działalność
badawczo-rozwojową o prawie 5%.
TABELA 1.
Jednostki prowadzące działalność B+R na przestrzeni lat 2000–2008
Rodzaje jednostek
Placówki naukowe PAN
Jednostki badawczo-rozwojowe
Jednostki rozwojowe
Szkoły wyższe
Razem
% udział
Lata
2000
2004
2008
2000
2004
2008
9,7
28,7
48,0
13,6
100
8,8
22,4
54,3
14,5
100
7,2
12,9
61,3
18,6
100
81
240
402
114
837
78
197
480
128
883
75
135
640
195
1045
Źródło: [Nauka i technika w Polsce w 2008 roku 2010 s. 40].
Bez wątpienia, w wieku XXI nauka i badania mają przyczyniać się do wzrostu
gospodarczego. Przy czym, liczą się jednak nie badania w ogóle, lecz badania, których efektem będą innowacje. W dokumencie Kierunki zwiększenia innowacyjności
gospodarki na lata 2007–2013 podkreśla się zatem wyraźnie, iż badania mają służyć
gospodarce. W związku z czym, zwraca się szczególną uwagę na konieczność zwiększenia wykorzystania wyników prac B+R w przedsiębiorstwach oraz dostosowania
możliwości jednostek naukowych do zaspokojenia potrzeb nowoczesnej gospodarki.
Ponadto, istnieje także potrzeba dalszej restrukturyzacji sfery jednostek naukowych,
gdyż dotychczasowa, rozdrobniona struktura podmiotowa nie sprzyja integracji badań i realizacji projektów w priorytetowych obszarach badawczych. Wielką słabością
tego rodzaju instytucji pozostaje nadal brak umiejętności współpracy w ramach poszczególnych pionów, co często jest przyczyną nieefektywnego wykorzystania zarówno potencjału kadrowego, jak i środków finansowych oraz aparatury badawczej.
Brak powiązań między zapleczem badawczo-rozwojowym a przemysłem stanowi
rezultat historycznych zaniedbań sektora B+R. Stwierdza się równocześnie, że, choć
za sprawą procesu urynkowienia gospodarki, jaka rozpoczęła się na dobre prawie
dwie dekady temu, przeobrażeniom uległa niemal większość podmiotów sfery B+R,
niestety nie dotyczy to publicznych jednostek badawczo-rozwojowych. Stąd też
wskazuje się m.in. na: konieczność stworzenia odpowiednich ram prawnych dla
prowadzenia działalności badawczo-rozwojowej, potrzebę dalszej restrukturyzacji
tego sektora, mającej na celu konsolidację wokół badawczych obszarów strategicznych, komercjalizację, a także koncentrację finansowania podmiotowego na najlepszych jednostkach naukowych [Kierunki 2006 s. 44]. Jeśli zaś chodzi o przemiany
154
zachodzące w obrębie struktury podmiotów prowadzących działalność badawczorozwojową w latach 2000–2008, to z całą pewnością za pozytywną tendencję należy
uznać wzrost liczby podmiotów prywatnych, tj. dużych firm angażujących się w prace B+R. Z raportu KPMG wynika, że prowadzą one zazwyczaj działalność B+R
ukierunkowaną na rozwój lub ulepszenie istniejących produktów, urządzeń, materiałów i procesów, względnie podejmują inne działania o charakterze innowacyjnym.
Warto dodać, iż ponad 80% przedsiębiorstw prowadzących taką właśnie działalność
posiada wyodrębniony dział lub komórkę B+R, formalnie umocowaną w ramach
istniejącej struktury organizacyjnej, a ich przeciętna liczba pracowników nie przekracza z reguły 20 osób [Raport KPMG 2009].
Statystyki w odniesieniu do nauki i techniki potwierdzają, iż pozycja Polski w zakresie działalności B+R na tle pozostałych krajów UE-27 wypada słabo, bowiem
większość mierników obrazujących innowacyjność polskiej gospodarki wciąż jeszcze
odbiega od średniej unijnej. Według ostatniego rankingu innowacyjności [EIS 2009],
Polska awansowała do grupy krajów określanych jako umiarkowani innowatorzy, do
których zaliczono takie kraje, jak: Czechy, Grecja, Hiszpania, Litwa, Malta, Portugalia, Słowacja, Węgry oraz Włochy. Okazuje się więc, iż chociaż ogólny poziom innowacyjności polskiej gospodarki uległ znaczącej poprawie, zwłaszcza jeśli chodzi
o zasoby ludzkie, inwestycje przedsiębiorstw oraz osiągane w czasach kryzysu finansowego wyniki gospodarcze, to w przypadku pozostałych obszarów, tj. w kwestii:
jakości współpracy międzysektorowej, ochrony własności intelektualnej oraz innowacyjności przedsiębiorstw, pozostaje wiele do nadrobienia [European 2010 s. 6].
Zdecydowanie najbardziej niepokoi jednak bardzo niski udział nakładów przedsiębiorstw na B+R, o czym świadczy m.in. ranking 1000 firm europejskich, które ponoszą największe nakłady na tego rodzaju działalność [Monitoring 2009 s. 55]. Biorąc pod uwagę tylko to kryterium, czołową pozycję w roku 2008 zajęły takie firmy,
jak: Volkswagen (Niemcy), Nokia (Finlandia) oraz SanofiAventis (Francja). Wśród
polskich przedsiębiorstw, najwięcej na B+R przeznaczył BRE Bank, który był dopiero 453 w tym rankingu, a także Bioton (532) oraz Telekomunikacja Polska (559).
Analizy dotyczące sektora B+R w Polsce, przeprowadzone przez ekspertów KPMG,
pokazują, iż łączne wydatki polskich firm w porównaniu ze światowymi koncernami
są niepokojąco niskie. Poziom tych wydatków w roku 2006 to równowartość sumy,
jaką przeznacza na te badania niemiecka firma farmaceutyczna Deutsche Telekom
i aż dziesięć razy mniej niż nakłady amerykańskiego giganta farmaceutycznego, firmy
Pfizer. Nie lepiej wygląda również sytuacja, jeśli chodzi o poziom nakładów publicznych przeznaczonych na działalność B+R, których poziom wynosi 75% średniej UE-27 [Raport KPMG 2009 s. 23].
Przykłady sukcesów gospodarczych wielu krajów, takich jak: Stany Zjednoczone,
Japonia lub UE-15 potwierdzają, iż sektor B+R powinien odgrywać kluczową rolę
w procesie budowy nowoczesnej i konkurencyjnej gospodarki. Niestety, pomimo
powszechnego konsensusu w tej kwestii w Polsce, sprawność tego sektora pozostawia wiele do życzenia, co potwierdzają m.in. dane dotyczące bibliometrii czy ochrony własności intelektualnej. Poważnymi wyzwaniami rozwojowymi w odniesieniu do
sektora B+R w Polsce są [Społeczeństwo 2008 s. 16]:
– zmiany w zakresie wielkości i struktury wydatków na B+R;
– wzrost mobilności pracowników sfery B+R;
155
– zwiększenie roli szkół wyższych w wykonywaniu badań naukowych i wzrost
ich udziału w finansowaniu B+R ze źródeł publicznych;
– budowy europejskiej przestrzeni badawczej (ERA) mającej na celu rozszerzenie współpracy w zakresie badań i innowacji;
– zmiany charakteru B+R w przedsiębiorstwach, tj. spadek roli laboratoriów
koncernów, ich dalsza restrukturyzacja, której efektem będzie większa spójność działalności B+R z priorytetami firmy oraz wzrost znaczenia outsourcingu i sieci współpracy łączących ze sobą poszczególnych aktorów systemu
innowacji.
Zmiany w systemie organizacji i funkcjonowania podmiotów prowadzących działalność badawczo-rozwojową stanowią warunek konieczny, lecz niewystarczający,
aby uzyskać większą efektywność w zakresie działalności badawczo-rozwojowej.
Niemniej jednak, ze względu na niezwykle istotną rolę tych podmiotów w systemie
innowacji, a co za tym idzie w procesie tworzenia i transferu wiedzy, konstatuje się,
iż poprawa efektywności tego sektora jest uzależniona także w znacznym stopniu od
jakości kapitału intelektualnego, tj. od kapitału: ludzkiego, strukturalnego oraz społecznego, jakim ten sektor dysponuje. Należy tym samym podkreślić, iż własna działalność badawczo-rozwojowa nie jest jedynym sposobem na zwiększenie innowacyjności gospodarki, gdyż w warunkach globalnej gospodarki, nowoczesną technologię
można przecież importować, dzięki czemu dana gospodarka ma szansę na zlikwidowanie luki technologicznej. Pomimo tego doświadczenia z lat 90-tych takich krajów, jak Finlandia i Japonia wskazują, iż utrzymanie przewagi konkurencyjnej
w przyszłości wymaga także rozbudowy własnej sfery badawczej, a więc rozszerzenia krajowego potencjału innowacyjnego, który zdolny będzie do kreowania nowych
rozwiązań technologicznych na światowym poziomie.
3. Kapitał ludzki a sprawność sektora B+R
Wraz z początkiem lat 50-tych XX wieku zaczęto dostrzegać rolę zasobów ludzkich, czy inaczej mówiąc, potencjału intelektualnego społeczeństwa w procesach
rozwojowych. Uznano tym samym, iż kapitał intelektualny, rozumiany jako pewien
zasób wiedzy (indywidualnej, organizacyjnej, społecznej), umożliwia optymalne działanie podmiotów gospodarczych, przyczyniając się do poprawy efektywności ich
funkcjonowania, co znajduje w konsekwencji swoje odzwierciedlenie w wynikach
ekonomicznych osiąganych przez poszczególne podmioty gospodarcze. Aktualnie,
w literaturze przedmiotu można odnaleźć wiele definicji kapitału intelektualnego.
Spośród nich na uwagę zasługuje m.in. definicja OECD, która mówi, że kapitał intelektualny stanowi ekonomiczną wartość dwóch kategorii nienamacalnych aktywów
przedsiębiorstwa: kapitału organizacyjnego (strukturalnego) i kapitału ludzkiego.
Warto również zaznaczyć, iż z kapitałem intelektualnym utożsamia się najczęściej
kapitał: ludzki, strukturalny i relacyjny [Guidelines 2001 s. 10–11], które to mogą być
przedmiotem analizy zarówno na poziomie przedsiębiorstw, branż, jak i całej gospodarki narodowej. W opracowaniu rządowym pt. Polska 2030. Wyzwania rozwojowe, który ukazał się w lipcu 2009 roku, przyjęto wobec tego, że do kapitału intelektualnego należy ogół: niematerialnych aktywów ludzi, przedsiębiorstw, społeczności,
156
regionów i instytucji, które odpowiednio wykorzystane, warunkują poprawę dobrobytu społecznego, tak obecnych, jak i przyszłych pokoleń [Pacześniak 2009 s. 205].
Spośród wymienionych komponentów kapitału intelektualnego, centralne miejsce zajmuje, niewątpliwie, kapitał ludzki, bowiem to człowiek poprzez: swoją wiedzę, kompetencje, doświadczenie, kreatywność i przedsiębiorczość przekształca otaczający go świat. Należy zauważyć, iż kapitał ludzki w postaci pracowników naukowo-badawczych zatrudnionych w sektorze B+R stanowi główne ogniwo procesów
innowacyjnych. Stąd też kluczowym zasobem, w przypadku podmiotów zajmujących się działalnością badawczo-rozwojową, są pracownicy posiadający odpowiednie
kwalifikacje i umiejętności, od czego zależą, z całą pewnością, wyniki osiągane w obszarze badań i rozwoju. Warto zwrócić w tym kontekście uwagę na kapitał ludzki,
jakim dysponuje polski sektor B+R. Otóż, ze statystyk wynika, iż udział personelu
sfery B+R, w ogólnej liczbie zatrudnionych, w roku 2007, osiągnął w Polsce poziom
0,8%, podczas gdy średnia unijna w analizowanym okresie wynosiła 1,6%. Zdecydowanymi liderami pod względem intensywności działalności B+R, w tym liczby zatrudnionych w tym sektorze, były: kraje skandynawskie, Luksemburg, Austria czy
Holandia [R&D 2009]. Tymczasem liczba zatrudnionych w działalności badawczorozwojowej w Polsce, w przeliczeniu na 1000 osób aktywnych zawodowo, utrzymywała się na przestrzeni lat 1995–2008 na dość zbliżonym poziomie, gdyż w roku
1995 było to 4,9, zaś w 2008 roku 4,3. Przy czym, jeśli chodzi o udział pracowników
naukowo-badawczych, to ich liczba zwiększyła się z 2,9 w roku 1995 do 3,6 w roku
2008 [Nauka i technika 2008 s. 32].
Ważna jest nie tylko wyłącznie wielkość zasobów kapitału ludzkiego, jakim rozporządza ten sektor, lecz również poziom i struktura wykształcenia, od którego zależy w znacznej mierze jego produktywność. Zatem, z danych GUS wynika, iż większość personelu zaangażowanego w działalność B+R w Polsce posiada wykształcenie co najmniej wyższe, tj. ponad 2/3 zatrudnionych w szkołach wyższych i jednostkach badawczo-rozwojowych oraz ok. ¼ w jednostkach rozwojowych. Należy dodać, iż na ogólną liczbę osób zatrudnionych przy pracach badawczo-rozwojowych
najliczniejszą grupę stanowią pracownicy z tytułem doktora oraz doktora habilitowanego [Nauka i technika 2008 s. 63].
Powszechnie wiadomo, iż badania naukowe są jednym z zasadniczych, oprócz
kształcenia, zadań szkolnictwa wyższego. Ich jakość uwarunkowana jest, niewątpliwie, jakością kadry wyższych uczelni. Większość tej kadry znajduje zazwyczaj zatrudnienie na uczelni, co jest dość poważnym mankamentem, gdyż utrudnia przepływ wiedzy na linii uczelnia-przedsiębiorstwo. Warto dodać, że cechą wyróżniającą
nauczycieli akademickich w Polsce jest stosunkowo wysoki średni wiek tej grupy
zawodowej, ponieważ w ogólnej liczbie profesorów tytularnych aż 31% z nich liczy
powyżej 70 lat [Diagnoza 2009 s. 44]. Wyraźna 10–15-letnia luka pokoleniowa wśród
kadr naukowych na uczelniach stanowi m.in. konsekwencję: niżu demograficznego
lat 60-tych XX wieku, emigracji młodych naukowców w latach 80-tych oraz odchodzenia do innych sektorów w pierwszych latach transformacji w związku z pojawieniem się nowych możliwości zatrudnienia. Kolejną słabością, poza niekorzystną
strukturą wiekową kadry akademickiej, pozostaje wieloetatowość i wielozatrudnienie,
wynikające w znacznej mierze z niskiego poziomu wynagrodzenia na uczelniach publicznych, co rzutuje, niestety, negatywnie na efektywność prowadzonych badań na-
157
ukowych. Do podstawowych mankamentów należą również: niechęć profesorów do
podejmowania badań o charakterze aplikacyjnym, zbyt rzadkie angażowanie studentów i doktorantów oraz brak programów nauczania przedmiotów z zakresu przedsiębiorczości. Bolączką polskiego sektora B+R wydaje się być zarówno zbyt mała
liczba badaczy zatrudnionych w przedsiębiorstwach, jak i brak umiejętności współpracy między sektorem nauki a przemysłem, co wynika, poniekąd, z ich wzajemnej
nieufności. Tymczasem wiele wskazuje na to, że w Polsce jest konieczna także
zmiana społecznego odbioru nauki i przekonanie większości społeczeństwa, co do
znaczenia badań naukowych w rozwoju gospodarczym.
W gospodarkach opartych na wiedzy rośnie znaczenie nauk przyrodniczych oraz
technicznych. Polska, w porównaniu z innymi krajami OECD, ma jednak najniższy
odsetek doktoratów uzyskiwanych właśnie w tych dziedzinach nauk. Wynosi on zaledwie 20%, podczas gdy w większości najbogatszych gospodarek poziom ten przekracza z reguły 50% [Diagnoza 2009 s. 47]. Dane statystyczne wskazują, iż w ciągu
ostatnich kilku lat utrzymywała się również niewłaściwa struktura kształcenia na poziomie wyższym, gdyż na 1000 mieszkańców przypadało w Polsce jedynie 11,1 absolwenta kierunków technicznych i przyrodniczych, natomiast średnia unijna wynosiła 12,9% [Raport 2008 s. 75]. Za pozytywny należy, z kolei, uznać fakt, że liczba
studentów wybierających takie kierunki znacząco się zwiększyła w roku 2008, osiągając poziom 22,5%, w tym udział kobiet wynosił ponad 30% [Nauka i technika
2008 s. 309].
Z przeprowadzonej analizy wynika, iż kapitał ludzki, będący w posiadaniu jednostek prowadzących działalność badawczo-rozwojową, stanowi niezwykle wartościowy zasób, choć ogólna liczba osób zaangażowanych w tym sektorze pozostaje nadal
na poziomie o wiele niższym niż wynika to z potrzeb budowy konkurencyjnej i nowoczesnej gospodarki. Warto zatem w tym kontekście pamiętać o konieczności poprawy jakości zasobów kadrowych. Doświadczenia wielu krajów pokazują, iż tempo
i trwałość wzrostu gospodarczego wymaga stworzenia sprzyjających warunków
rozwoju i synergii systemów innowacji i edukacji, czemu powinna towarzyszyć stała
poprawa jakości kapitału ludzkiego. Wydaje się zatem, iż tempo kreacji i skuteczność
wdrażania nowych rozwiązań procesowych czy technologicznych w Polsce nie ulegnie znaczącej poprawie, o ile nie zostaną podjęte odpowiednie działania nakierowane na rozwój kapitału ludzkiego.
4. Kapitał strukturalny a sprawność sektora B+R
Kapitał strukturalny stanowi produkt ukierunkowanych działań ludzi. Obejmuje
z reguły wszystkie czynności intelektualne, w tym formalnie zarejestrowane, które
mogą stać się przedmiotem obrotu. Ogólnie rzecz biorąc, pod pojęciem kapitału
strukturalnego rozumie się najczęściej zasób wiedzy będący w dyspozycji danego
podmiotu, w postaci: rutynowych działań, procedur, systemów, kultur, baz danych.
Kapitał strukturalny społeczeństwa to potencjał zgromadzony w namacalnych elementach infrastruktury narodowego systemu edukacji i innowacji, w skład którego
wchodzą: placówki oświatowe, naukowe, badawcze, infrastruktura teleinformatyczna, własności intelektualne. W odniesieniu do działalności badawczo-rozwojowej
158
można powiedzieć, iż wyniki, jakie przynosi tego rodzaju praca twórcza, w postaci
patentów należą do tzw. kapitału strukturalnego. W wyniku działalności badawczorozwojowej może dojść do uzyskania oryginalnego rozwiązania problemu technicznego. Dzięki systemowi patentowemu, podmiot, który posiada oryginalne rozwiązanie, może nie tylko odzyskać zainwestowane w badania środki, ale zagwarantować
również sobie pewien rodzaj przewagi monopolistycznej nad konkurentami, przynajmniej na czas trwania ochrony patentowej. Należy przy tym podkreślić, iż miarą
świadczącą o skali i stopniu nowoczesności oraz oryginalności opracowań technologicznych są patenty i sprzedane licencje, uzależnione w znacznej mierze od nakładów, jakie się przeznacza na działalność badawczo-rozwojową.
Patrząc na kwestie sprawności sektora B+R w Polsce przez pryzmat nakładów
ponoszonych na tego rodzaju działalność, uwagę zwraca wyjątkowo niski udział nakładów na badania i rozwój. Poziom finansowania sfery B+R najlepiej określa
wskaźnik relacji nakładów na działalność B+R w relacji do PKB (GERD/PKB),
który jeszcze w roku 2000 wynosił 0,64%, zaś na podstawie danych wstępnych za
2008 rok osiągnął wartość 0,61% [Nauka i technika 2008 s. 39].
WYKRES 1.
Wydatki krajowe brutto na badania i rozwój jako %PKB w 2007 roku
3,47
2,67
2,08
1,79
1,54
1,18
0,46
ni
a
0,53
US
A
cja
an
cj
Fr
re
G
nia
Es
to
em
cy
Ni
ch
y
ia
Cz
e
ga
r
0,57
a
Po
lsk
a
Po
rtu
ga
lia
Ro
mu
nia
Sł
ow
ac
ja
Fi
nl
an
di
a
Sz
w
ec
ja
0,57
0,48
Br
yta
1,14
W
iel
ka
1,85
-2
7
EU
3,6
2,54
Bu
ł
4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
Źródło: [R&D Expenditure in the EU27 Stable at 1,85% of GDP in 2007 2009, Eurostat Newsrelease, 127/2009].
W 2007 roku najwięcej na badania i rozwój przeznaczyły kraje nordyckie,
tj. Szwecja i Finlandia, gdzie wydatki te wynosiły odpowiednio: 3,6% i 3,47% PKB.
Najniższy poziom wydatków, w analizowanym okresie, zanotowano natomiast: na
Cyprze (0,45%), w Słowacji (0,46%), w Bułgarii (0,48%), w Rumunii (0,53%) oraz
w Polsce (0,57%). Powyższe dane potwierdzają, iż pozycja polskiej gospodarki, jeśli
chodzi o poziom finansowania sfery B+R w relacji do PKB, w porównaniach międzynarodowych, przedstawia się wciąż wyjątkowo niekorzystnie. Zgodnie ze Strategią Rozwoju Kraju na lata 2007–2013, celem Polski powinno być podniesienie tych
wydatków do poziomu 1,5% PKB w 2010 r. i 2% w 2015 r., co obecnie wydaje się
mało realne do osiągnięcia. Chociaż wielkość nakładów na badania i rozwój w prze-
159
liczeniu na 1 mieszkańca w Polsce w roku 2008 wzrosła ponad dwukrotnie w stosunku do roku 2000, to procentowy udział tych wydatków w PKB nie uległ zasadniczo zmianie. Szczególnie niepokoi dominacja finansowania budżetowego. Aczkolwiek obserwuje się także stopniowy wzrost nakładów pozabudżetowych, a więc
środków podmiotów gospodarczych (przedsiębiorstw). Według danych z roku 2008,
wielkość wydatków sektora prywatnego wynosiła 2046,1 mln PLN, co stanowiło
26,6% [Nauka i technika 2008 s. 40].
Struktura finansowania wydatków na B+R ma istotny wpływ na wymiar jakościowy gospodarki, w tym głównie na poziom jej innowacyjności, a co za tym idzie
na stopień wykorzystania wiedzy w działalności podmiotów. Zauważyć jednak można dość istotne różnice w zakresie sektorowej struktury finansowania tych wydatków
w krajach UE-27 i w Polsce. Otóż dane statystyczne, zaczerpnięte z bazy Eurostat,
za lata 1995–2007 pokazują wyraźnie, iż prawie dwie trzecie nakładów na B+R zostało zrealizowane w ramach sektora przedsiębiorstw, lecz tendencja ta nie dotyczy
jednakowo wszystkich gospodarek, gdyż w krajach, takich jak: Grecja, Portugalia,
Polska czy Bułgaria udział sektora publicznego w finansowaniu był dominujący
[Włodarczyk 2009 s. 21]. Dominacja sektora publicznego w finansowaniu tego rodzaju wydatków wydaje się być zjawiskiem zdecydowanie negatywnym, bowiem warunkiem poprawy innowacyjności gospodarki jest właśnie wzrost udziału przedsiębiorstw w finansowaniu badań i rozwoju, co pozwala, z kolei, na lepsze powiązanie
działalności B+R z potrzebami rynkowymi. Tymczasem, według danych z roku
2006, wydatki sektora prywatnego na B+R w Polsce wynosiły 0,18% PKB, sektor
rządowy przeznaczył 0,21% PKB, zaś sektor szkolnictwa wyższego 0,17% PKB. Dla
kontrastu przytoczyć można, iż w Stanach Zjednoczonych, w analizowanym okresie,
wydatki sektora prywatnego stanowiły 1,83% PKB, a na o wiele niższym poziomie
utrzymywały się wydatki sektora publicznego (0,29%) oraz szkolnictwa wyższego
(0,37%), co potwierdza, iż struktura tego finansowania diametralnie się różni od polskiej gospodarki i należy do zdecydowanie bardziej efektywnych [Europe... 2009
s. 489]. Nadmienić jednocześnie warto, iż prawie połowa badanych firm w Polsce
przeznaczyła w roku 2006 na działalność badawczo-rozwojową poniżej 2% swoich
przychodów, podczas gdy średni udział tych wydatków w stosunku do przychodów
dla 1000 firm, najwięcej inwestujących w ten obszar w UE-27, wynosił 2,3%. Oznacza to, że inwestowanie w B+R w Polsce wciąż nie jest postrzegane jako element
kreowania przewagi konkurencyjnej [Raport KPMG 2009].
Kolejną słabością polskiego sektora B+R są relatywnie niskie wydatki na badania
stosowane i prace rozwojowe w porównaniu z wydatkami na badania podstawowe.
Wysoki poziom zaangażowania sektora prywatnego w finansowanie działalności innowacyjnej w krajach skandynawskich, Japonii czy Stanach Zjednoczonych wynika
stąd, iż sektor nauki świadomie w tych krajach angażuje się zazwyczaj w badania stosowane oraz prace rozwojowe. Tymczasem w przypadku polskiej gospodarki jest
zupełnie odwrotnie, czemu sprzyja m.in. sposób finansowania jednostek naukowych, w którym dominują środki na działalność statutową (56% całości w roku
2008), a udział grantów na konkretne projekty badawcze pozostaje nadal nikły.
Efekty osiągane w zakresie kapitału strukturalnego wiążą się, bez wątpienia,
z wielkością wydatków ponoszonych na sektor B+R, jak i z inwestycjami w nowoczesne technologie informacyjne i telekomunikacyjne, które to uznaje się współcze-
160
śnie za główne wyznaczniki gospodarki opartej na wiedzy. Kolejny warunek niezbędny współcześnie do utrzymania przewagi konkurencyjnej w wymiarze globalnym, to konieczność ponoszenia nakładów na rozwój technologii informacyjnych
i telekomunikacyjnych, co stanowi obecnie jeden z priorytetów UE-27. Przeciętny
poziom unijnych wydatków w tej dziedzinie w roku 2006 stanowił 2,7% PKB, przy
czym w przypadku Polski wydatki te nie przekroczyły tej średniej [Broadband 2009
s. 4]. Wydatki na ICT odgrywają niezwykle ważną rolę we wzroście produktywności,
wpływając na poprawę innowacyjności i konkurencyjności gospodarki, co pozwala
równocześnie na poprawę jakości życia mieszkańców. Niestety, w krajach UE-27 na
badania i rozwój w zakresie ICT nie tylko sektor prywatny przeznacza o połowę
mniej niż w Stanach Zjednoczonych, bowiem i wydatki sektora publicznego utrzymują się tam na o wiele niższym poziomie [A Strategy 2009 s. 9]. Niedostateczne inwestycje w badania i rozwój oraz w ICT znajdują swoje odzwierciedlenie w wynikach, jakie uzyskują te kraje w zakresie innowacyjności, co uniemożliwia tym samym
zrealizowanie ambitnych celów Strategii Lizbońskiej, w której, jak wiadomo, była mowa o uczynieniu z Unii Europejskiej najbardziej konkurencyjnej i dynamicznie rozwijającej się gospodarki do końca roku 2010. Sektor ICT w Polsce nie jest również
jeszcze na tyle silny, aby móc wywołać wzrost wydajności w całej gospodarce.
Z osiągnięć technologii informatycznych korzysta jednak coraz więcej sektorów gospodarki. Należy zauważyć, iż rosnące inwestycje w technologie z zakresu ochrony
środowiska i energetyki w przyszłości będą wiązały się ze wzrostem intensywnego
wykorzystania ICT. Wzrost zapotrzebowania na inwestycje w ICT odnotowuje się
także w sektorze B+R. Ważnym inwestorem, a zarazem użytkownikiem nowych
technologii są zatem przedsiębiorstwa, uczelnie oraz pozostałe podmioty prowadzące działalność badawczo-rozwojową.
W odniesieniu do sektora B+R, w Polsce ważnym składnikiem wydatków inwestycyjnych są środki przeznaczane na zakup aparatury naukowo-badawczej, której
udział w inwestycjach w roku 2008 wynosił 39%, z czego ponad połowa z tych
środków przypadała na szkoły wyższe, głównie uniwersytety i politechniki. W przypadku jednostek badawczo-rozwojowych, udział tego rodzaju nakładów był niemal
dwukrotnie niższy [Nauka i technika 2008 s. 40]. Nie ulega wątpliwości, iż rozwój
sfery B+R wymaga odpowiedniej infrastruktury badawczej. Nowoczesna aparatura
badawcza, skupiająca wokół siebie badaczy z różnych dziedzin i ośrodków naukowych, stanowi istotny warunek podniesienia jakości badań naukowych w Polsce.
Stąd też konieczne są inwestycje w bazę materialną nauki oraz istnieje pilna potrzeba
zwiększenia nakładów na zakup narzędzi informatycznych umożliwiających gromadzenie i wymianę wiedzy w skali globalnej. Jeśli zaś chodzi o poziom wykorzystania
ICT w polskich przedsiębiorstwach, to z danych z roku 2007 wynika, że blisko 92%
firm posiadało dostęp do Internetu, z czego 53% miało dostęp szerokopasmowy, co
nie odbiega zasadniczo od średniej dla UE-27. Warto jednocześnie dodać, iż siecią
Intranet dysponowało 33% firm, a Extranet 7% [Społeczeństwo... 2008 s. 9]. Należy
zaznaczyć, że najczęściej w badane urządzenia i technologie teleinformatyczne były
wyposażone przedsiębiorstwa z województwa mazowieckiego, a następnie: pomorskiego, kujawsko-pomorskiego, małopolskiego i dolnośląskiego, natomiast najrzadziej: ze świętokrzyskiego, z lubelskiego i podkarpackiego. Odpowiada to regionalnemu zróżnicowaniu nakładów na B+R, gdyż ponad 40% inwestycji koncentruje się
161
właśnie głównie w województwie: mazowieckim, małopolskim, dolnośląskim,
tj. w wielkich aglomeracjach, podczas gdy w województwie lubuskim czy świętokrzyskim odsetek ten nie przekracza z reguły 0,4% [Raport KPMG 2009].
Sprawność sektora B+R, a co za tym idzie innowacyjność polskiej gospodarki,
determinują w znacznym stopniu nakłady, jakie się przeznacza na działalność badawczo-rozwojową. Ponieważ wysokość tych nakładów, jak i struktura ich finansowania w Polsce przedstawia się wyjątkowo niekorzystnie, to i efekty uzyskiwane
w obszarze badań i rozwoju są znikome w porównaniu z najbardziej dynamicznymi
i konkurencyjnymi gospodarkami świata. Jedną z miar innowacyjności, świadczącą
o sprawności tego sektora, jest liczba patentów w przeliczeniu na mieszkańca bądź
też liczba publikacji naukowych. Liczbę publikacji naukowych uznaje się za ważny
wskaźnik efektywności nakładów na B+R. Tymczasem średnia roczna liczba publikacji w Polsce w relacji do liczby nauczycieli akademickich pozostaje prawie pięciokrotnie niższa. Zgodnie z rankingiem SCImago Journal&Country, w 2008 roku Polska uplasowała się na pozycji 20. Co prawda, wzrosła w ciągu ostatnich dwunastu lat
liczba publikacji polskich pracowników naukowych, w ujęciu bezwzględnym, przy
czym w omawianym okresie, w innych krajach dynamika tego wzrostu była jeszcze
większa. Zdecydowanie bardziej wymierną miarą kapitału strukturalnego wydaje się
być zatem liczba cytatów z publikacji naukowych. Niestety, w grupie 68 krajów,
ogłaszających rocznie minimum tysiąc publikacji, w 2008 roku Polska zajęła tylko
38. pozycję w rankingu, co dało jej jednocześnie 19. miejsce wśród 22 analizowanych krajów UE-27. Ogólnie rzecz biorąc, pod względem liczby publikacji na 1 mln
mieszkańców, Polska uplasowała się dopiero na pozycji 41., zaś najbardziej „naukochłonnymi” krajami okazały się być: Szwajcaria, Monako, Szwecja, Finlandia, Islandia czy też Dania [Nauka i technika... 2008 s. 368]. Drugim z ważniejszych mierników aktywności innowacyjnej są patenty. Liczba patentów zgłoszonych do Europejskiego Urzędu Patentowego, będąca wyrazem innowacyjności polskich badań naukowych, pozostaje także nadal wyjątkowo niska. Według danych Eurostatu, polski
wskaźnik na poziomie 3,4 patentów w przeliczeniu na milion mieszkańców był niemal dwukrotnie niższy niż w Słowacji, siedemdziesiąt razy niższy niż w Finlandii
i prawie 127 razy niższy niż w Szwajcarii [Diagnoza 2009 s. 94–95]. Pozwala to przypuszczać, iż słaba pozycja polskiej gospodarki w międzynarodowych rankingach innowacyjności jest spowodowana m.in. niską sprawnością sektora B+R, który pomimo zainicjowanych dotychczas przemian strukturalnych, nie został jeszcze dostatecznie dostosowany do wymogów współczesnej gospodarki, której dynamiczny
wzrost determinują przede wszystkim zasoby niematerialne, w tym nakłady inwestycyjne ponoszone w zakresie kapitału strukturalnego.
162
5. Kapitał społeczny a sprawność sektora B+R
Kapitał relacyjny, utożsamiany niezwykle często z kapitałem społecznym, stanowi kolejny element kapitału intelektualnego. OECD definiuje kapitał społeczny jako
sieci wspólnie podzielanych norm i wartości, które ułatwiają ludzką współpracę.
Podobnie Bank Światowy przyjmuje, iż kapitał społeczny to nic innego, jak pewien
rodzaj spoiwa społecznego, a więc tworzące: go instytucje, społeczne relacje, sieci
i normy kształtujące zarówno ilość, jak i jakość społecznych interakcji [Social 2001
s. 9].
Wzrost znaczenia powiązań gospodarczych, naukowych i technologicznych, zarówno pomiędzy krajami, jak i przedsiębiorstwami, uczelniami, laboratoriami publicznymi i władzami regionalnymi należy do jednych z bardziej charakterystycznych
trendów cywilizacyjnych, które w istotny sposób determinują rozwój nauki i technologii. Stąd też idea kapitału społecznego nabiera coraz większego znaczenia również
w polskiej gospodarce. Większość ekonomistów wyraża tym samym przekonanie, iż
odpowiedni przepływ wiedzy i informacji, skłonność do ryzyka, umiejętność łączenia zasobów, kreatywność, a przede wszystkim występowanie kapitału społecznego,
sprzyjającego zaufaniu i współpracy, są właśnie tym, co sprawia, że niektóre kraje
rozwijają się znacznie szybciej niż inne [Gaczek, Komorowski 2005 s. 58]. Rozwój
gospodarki opartej na wiedzy w Polsce jest uzależniony przede wszystkim od wzajemnego współdziałania podmiotów na różnych płaszczyznach. Kooperacja jest
szczególnie silnie pożądana z punktu widzenia potrzeby generowania i dyfuzji innowacji. Szczególnie istotną rolę w procesach innowacyjnych odgrywają uczelnie oraz
przedsiębiorstwa. Niestety, poziom współpracy uczelni z sektorem przedsiębiorstw
w Polsce jest stosunkowo niewielki w porównaniu z innymi krajami UE-27. Dane
zaprezentowane na wykresie 2. potwierdzają, iż współpraca w zakresie działalności
badawczo-rozwojowej uczelni i przedsiębiorstw w Polsce utrzymuje się na bardzo
niskim poziomie. Ponadto, budzi liczne zastrzeżenia, o czym świadczy niska jej ocena, co negatywnie rzutuje na wyniki innowacyjne osiągane przez polską gospodarkę.
Tymczasem w przypadku Niemiec, Finlandii czy Szwecji, krajów należących do tzw.
liderów innowacyjności w UE-27, ocena tej współpracy jest znacznie wyższa.
Badania empiryczne kapitału społecznego potwierdzają, iż jakość relacji społecznych i poziom zaufania w polskim społeczeństwa pozostaje nadal na niepokojąco
niskim poziomie. Świadczy o tym wzajemna niechęć i słabo rozwinięte relacje pomiędzy tzw. pionami nauki (uniwersytety, instytuty PAN, JBR) a sektorem przedsiębiorstw. Przejawem tych niekorzystnych tendencji pozostaje wciąż niski odsetek naukowców zatrudnionych w sektorze prywatnym, wynoszący zaledwie 8%. Przy czym
niekorzystnie przedstawia się sytuacja nie tylko, jeśli chodzi o zbyt mało intensywną
współpracę pomiędzy tymi dwoma sektorami, ponieważ obserwuje się niski stopień
współpracy w procesie tworzenia i transferu wiedzy zarówno pomiędzy przedsiębiorstwami, jak i w obrębie samych uczelni. W rezultacie czego, z badań MNiSW
przeprowadzonych w 2006 roku wynika, iż prawie 20% polskich przedsiębiorców
nic nie wie o możliwych formach współpracy z sektorem B+R, 40% nie wiedziałoby, jak nawiązać współpracę z jednostkami naukowymi zainteresowanymi komercjalizacją wyników, zaś 56% w ogóle nie widzi potrzeby takiej współpracy [Polska
2030... 2009 s. 216]. Przy czym na podkreślenie zasługuje fakt, że w ostatnich latach
163
zachodzą także i pozytywne zmiany w tym obszarze, a same przedsiębiorstwa zaczynają coraz częściej odczuwać potrzebę współpracy. W latach 2006–2008, spośród
ogółu przedsiębiorstw przemysłowych, współpracę w zakresie działalności innowacyjnej z innymi przedsiębiorstwami lub instytucjami deklarowało 8,3% z nich, natomiast w sektorze usług 6,6%. Oznacza to spadek w porównaniu z latami 2004–2006,
bowiem, jak wskazują wyniki badań przeprowadzone w latach 2004–2006, aż 11,1%
przedsiębiorstw aktywnych innowacyjnie w przemyśle, jak i sektorze usług, uczestniczyło wówczas we wspólnej z innymi jednostkami realizacji projektów [Działalność...
2009 s. 6].
WYKRES 2.
Ocena poziomu współpracy biznesowej z uczelniami
w związku z działalnością B+R, w latach 2006–2007
90%
80%
68%
70%
60%
50%
41%
43%
46%
49%
51%
55%
69%
71%
72%
72%
76%
78%
79%
58%
40%
30%
20%
10%
D
an
ia
W
lk
.B
ry
t.
N
iem
cy
Fi
nl
an
di
a
Sz
w
ec
ja
A
us
tri
a
Irl
an
di
a
H
ol
an
di
a
G
re
cj
a
W
ło
ch
y
Po
lsk
a
H
isz
pa
ni
a
Po
rtu
ga
lia
Fr
an
cj
a
Cz
ec
hy
0%
Źródło: [Diagnoza stanu szkolnictwa wyższego w Polsce 2009 s. 99].
O tym, jakim potencjałem kapitału społecznego dysponuje polska gospodarka,
mówi m.in. międzynarodowa mobilność naukowców i studentów. Polskie szkolnictwo wyższe, mimo że od początku lat 90-tych systematycznie otwierało się na świat,
nie osiągnęło wysokiego poziomu internalizacji w porównaniu z innymi krajami
UE-27. Odzwierciedleniem tego stanu rzeczy jest wyjątkowo niska mobilność polskich studentów, jak i pracowników uczelni wyższych. Ze statystyk wynika, iż odsetek wyjeżdżających, w ramach programu Erasmus, w stosunku do ogólnej liczby studentów wynosił w latach 2007/2008 tylko 0,60%, co lokuje Polskę na 24. pozycji
w rankingu wśród 30 krajów uczestniczących w tym programie [Diagnoza... 2009
s. 111]. Wyjątkowo niska wydaje się być też mobilność pracowników naukowych.
Świadczy o niej liczba wyjazdów w ramach programu Erasmus, która w roku 2008
była prawie 2-krotnie niższa niż średnia w krajach UE, a także niewielki udział polskich zespołów w międzynarodowych projektach badawczych.
Nie budzi wątpliwości fakt, iż w globalnej gospodarce innowacje powstają coraz
częściej w efekcie pracy międzynarodowych zespołów badawczych, co wymaga zintegrowania środowiska naukowego danego kraju ze społecznością naukową z innych
164
krajów, na skutek czego następuje międzynarodowy transfer i tworzenie wiedzy.
Tymczasem zauważyć można, iż polskie środowisko naukowe wydaje się być wciąż
w niedostatecznym stopniu zintegrowane ze światem zewnętrznym. Znajduje to
swoje potwierdzenie zarówno w ocenie kontaktów między nauką a przemysłem, jak
i pomiędzy naukowcami polskimi i zagranicznymi. Fundamentalną słabością w zakresie działalności badawczo-rozwojowej w Polsce pozostaje nadal brak zaufania
i umiejętności współpracy pomiędzy poszczególnymi sektorami gospodarki, co skutkuje
m.in. niskim poziomem innowacyjności polskiej gospodarki, osłabiając w sposób
znaczący tempo jej modernizacji, a przez to dynamikę procesów rozwojowych.
W związku z powyższym, można przyjąć, iż kapitał społeczny zgromadzony w polskim społeczeństwie w postaci obowiązujących norm postępowania, zaufania i zaangażowania, które ułatwiają współpracę i wymianę wiedzy, okazuje się być jednym
z podstawowych warunków budowy konkurencyjnej gospodarki na miarę XXI wieku.
6. Podsumowanie
Analizując kwestię sprawności podmiotów zaliczanych do sektora B+R w Polsce,
należy zaznaczyć, iż zależy ona, bez wątpienia, od jakości kapitału intelektualnego,
jakim ten sektor rozporządza. Oznacza to, iż niezmiernie ważne w procesach tworzenia i transferu wiedzy są wszystkie komponenty kapitału intelektualnego, tj. kapitał: ludzki, strukturalny i społeczny.
Na podstawie przeprowadzonej analizy stwierdza się, iż kapitał ludzki odgrywa
kluczową rolę w procesach innowacyjnych. Dokonując charakterystyki kapitału
ludzkiego, warto podkreślić, iż znacznie mniej zasobów ludzkich jest zaangażowanych w procesy tworzenia i transferu wiedzy w polskiej gospodarce w porównaniu
z innymi krajami wysoko rozwiniętymi, o czym świadczy m.in. niższy udział personelu sfery B+R w ogólnej liczbie zatrudnionych. Szczególnie też niepokoi jakość potencjału kadrowego polskiej nauki, tj.: średni wiek badaczy, mała liczba pracowników B+R zatrudnionych w przedsiębiorstwach oraz brak umiejętności ze strony
środowisk naukowych komercjalizacji wyników swoich prac. Poważną barierę
w rozwoju kadr nowoczesnej gospodarki w Polsce stanowi również zbyt mała liczba
studentów, a następnie doktorantów na kierunkach ścisłych i technicznych, a co za
tym idzie zbyt mała świadomość społeczeństwa w odniesieniu do roli, jaką pełnią te
kierunki w procesie rozwoju gospodarczego. Ma to ogromne znaczenie, gdyż znaczną część personelu sektora B+R, zatrudnionego w sektorze publicznym, jak
i prywatnym, stanowią absolwenci właśnie tych kierunków.
O sprawności sektora badawczo-rozwojowego w Polsce świadczy wartość aktywów niematerialnych w postaci kapitału strukturalnego, w tym zwłaszcza liczba publikacji i patentów. Niestety, aktywność patentowa, jak i liczba publikacji polskich
naukowców, w przeliczeniu na 1 mln mieszkańców, utrzymuje się nadal na wyjątkowo niskim poziomie w porównaniu z takimi krajami, jak: Stany Zjednoczone, Japonia, Finlandia lub Szwecja. Efekty, osiągane w obszarze kapitału strukturalnego, są
wynikiem nakładów ponoszonych na rzecz jego rozwoju. Do słabych stron związanych z funkcjonowaniem sektora B+R w Polsce można zaliczyć nadal niski poziom
nakładów ogółem na sektor B+R i nowoczesne technologie informacyjne ICT.
165
W rezultacie tego nie można w pełni wykorzystać potencjału kapitału ludzkiego
tkwiącego w społeczeństwie, ani też podnieść poziomu innowacyjności polskiej gospodarki.
Niebagatelną rolę w procesach innowacyjnych odgrywa również kapitał społeczny.
Rozwój nauki i technologii zależy, niewątpliwie, od umiejętności kooperacji, co zapewnia m.in. odpowiedni poziom kapitału społecznego występujący w postaci wspólnie podzielanych norm i wartości, które stanowią gwarancję efektywnej współpracy
sieciowej. Wielką słabością polskiego sektora B+R jest zatem brak umiejętności
współpracy pomiędzy sektorem nauki i przemysłem. Przejawem tych niekorzystnych tendencji pozostaje wciąż niski odsetek naukowców zatrudnionych w sektorze
prywatnym, wynoszący zaledwie 8%. Warto zaznaczyć, iż na wyjątkowo niskim poziomie utrzymuje się międzynarodowa mobilność studentów i pracowników naukowych. Nie wolno przy tym zapominać, że warunkiem większej mobilności polskich
badaczy jest przede wszystkim zmiana mentalności całego społeczeństwa, której
efektem będzie umiejętność współpracy, zaliczana do kluczowych kompetencji we
współczesnym rozwoju gospodarczym.
Reasumując, ze względu na fakt, iż wzrost innowacyjności polskiej gospodarki
stwarza szansę na zniwelowanie luki technologicznej, a co się z tym wiąże pozwala
na nadrobienie zapóźnień cywilizacyjnych i zdynamizowanie jej rozwoju w długim
okresie, istnieje pilna potrzeba dokonania niezbędnych usprawnień w zakresie sfery
badawczo-rozwojowej. Występuje także konieczność podjęcia pewnych działań mających przyczynić się do poprawy jakości wszystkich elementów kapitału intelektualnego, które to wydają się rozstrzygać o sprawności sektora badawczo-rozwojowego
w Polsce.
Literatura
A Strategy for ICT R&D and Innovation in Europe: Raising Game 2009, European Commission, Brussels.
Broadband Access in the EU: Situation at 1 July 2009, European Commission.
Czy warto inwestować w innowacje? Analiza sektora badawczo-rozwojowego w Polsce 2009, Raport KPMG.
Diagnoza stanu szkolnictwa wyższego w Polsce 2009, Ernst&Young oraz Instytut Badań nad
Gospodarką Rynkową, Warszawa.
Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2006–2008 2009, GUS, Warszawa.
Europe in Figures, Eurostat Yearbook 2009, Luxemburg.
European Innovation Scoreboard (EIS) 2009 2010, European Commission.
Gaczek W.M., Komorowski J.W. 2005 Kapitał ludzki i społeczny regionu jako element rozwoju
gospodarki opartej na wiedzy, [w:] W.M. Gaczek (red.), Innowacje w rozwoju regionu 2005, Poznań.
Guidelines for Managing and Reporting on Intangibles (Intellectual Capital Report), Meritum
Project 2001, European Commission.
Kierunki zwiększenia innowacyjności gospodarki na lata 2007–2013 2006, Ministerstwo Gospodarki, Warszawa.
Monitoring Industrial Research: The 2009 Industrial R&D Investment Scoreboard 2009, European Commission, Luxemburg, November.
166
Nauka i technika w Polsce w 2008 roku 2010, Warszawa.
Pacześniak A. 2009 The influence of the European Union on the NGO Sector in Poland –
a Benefit or an Obstacle, in: Europeanisation. Social Actors and the Transfer of Models in
EU-27, CEFRES, Prague.
Polska 2030. Wyzwania Rozwojowe 2009, Kancelaria Prezesa Rady Ministrów, Warszawa.
Raport o kapitale intelektualnym 2008, Kancelaria Prezesa Rady Ministrów, Warszawa.
R&D Expenditure in the EU27 Stable at 1,85% of GDP in 2007 2009, Eurostat Newsrelease
127.
Social Capital. A Review of The Literature, Social Analysis and Reporting Division 2001, Office
for National Statistics, United Kingdom.
Społeczeństwo informacyjne w Polsce. Wyniki badań statystycznych z lat 2004–2007 2008, GUS,
Warszawa.
Strategia rozwoju nauki w Polsce do 2015 roku 2007, Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Warszawa.
Włodarczyk R.W. 2009 Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy
euro, [w:] Kryk B., Piech K. (red.), Innowacyjność w skali makro i mikro, Warszawa.
Agnieszka GRZYBOWSKA1
DETERMINANTY WSPÓŁPRACY
PRZEDSIĘBIORSTW ZE SFERĄ B+R
Streszczenie
Współpraca przedsiębiorstw ze środowiskiem naukowym jest szansą rozwoju, wciąż opóźnionych
technologicznie, polskich przedsiębiorstw. Konieczne wydaje się zwiększanie świadomości przedsiębiorców na temat korzyści, płynących ze współpracy z ośrodkami naukowymi, wśród których można
wymienić: dostęp do najnowszej wiedzy, możliwość redukcji kosztów w firmie, poprawę wydajności,
wzrost prestiżu firmy, zdobycie nowych rynków, tworzenie nowych miejsc pracy.
Celem artykułu jest próba określenia czynników, które warunkują powodzenie, jak i barier ograniczających współpracę przedsiębiorstw i sfery B+R. Polska stoi przed wyzwaniem zwiększenia konkurencyjności oraz innowacyjności gospodarki, stąd istotne staje się określenie czynników warunkujących
współpracę przedsiębiorstw i sfery B+R. Od rozwoju działalności badawczo-naukowej jest uzależniony
wzrost gospodarczy kraju.
Słowa kluczowe: innowacyjność przedsiębiorstw, wydatki na działalność B+R, współpraca międzysektorowa w zakresie B+R
DETERMINANTS OF THE COOPERATION BETWEEN ENTERPRISES
AND THE R&D SPHERE
Abstract
Cooperation between enterprises and the academic community provides a good chance of development of still technologically less advanced Polish enterprises. Is seems necessary to enhance the
awareness of business people concerning benefits from a cooperation with acadenic centres such as:
access to the latest knowledge, possibility of cost reduction in the company, improvement in the efficiency, growth in the company's image, gaining new markets, and creating new jobs.
The article is aimed at defining factors which determin a success as well as barriers restricting the
cooperation between firms and the R&D segment. Poland is facing a challenge of incresing the competitiveness and innovativeness of its economy. Hence, it is crucial to define factors determining a cooperation between companies and the R&D segment. Economic growth of the country depends on
the development of R&D activity.
Keywords: corporal innovativeness, the expenditure on R&D, interdepartmental cooperation
within the scope of R&D
1
Dr Agnieszka Grzybowska – Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białymstoku.
168
Agnieszka Grzybowska
1. Wstęp
Gospodarka innowacyjna to gospodarka stwarzająca możliwości rozwoju. Inwestycje w badania i rozwój, zwiększenie nakładów na edukację oraz konieczność generowania innowacyjnych rozwiązań to cele, jakie powinny uwzględniać w swej działalności podmioty gospodarcze. Konkurencyjna pozycja przedsiębiorstw zależy od
wprowadzanych przez nie rozwiązań innowacyjnych. Przedsiębiorstwa bardzo często nie przywiązują wagi do innowacji i rzadko podejmują współpracę z instytucjami
naukowo-badawczymi w zakresie komercjalizacji osiągnięć naukowych. Przedsiębiorstwa państw zachodnich, z kolei, intensywnie inwestują w badania i rozwój, ponieważ dostrzegają w tym korzyści.
2. Udział polskich przedsiębiorstw
w finansowaniu i wdrażaniu wyników B+R
Konsekwencją członkostwa Polski w Unii Europejskiej jest konieczność dostosowania się do wymogów polityki unijnej. Dwa podstawowe założenia Strategii
Lizbońskiej odnoszą się do finansowania badań i rozwoju: 1/3 wydatkowanych
środków na działalność B+R ma pochodzić z budżetów państw członkowskich; 2/3
nakładów na B+R ma być finansowane ze źródeł prywatnych. Założenia te docelowo mają wymóc koncentrację większej uwagi na badaniach i rozwoju. Statystyki dotyczące nauki i techniki w Polsce nie pozostawiają złudzeń. Poniższy rysunek przedstawia udział nakładów na badania i rozwój w relacji do PKB.
WYKRES 1.
Nakłady na działalność badawczo-rozwojową
jako % PKB w Polsce, w latach 1997–2008
*dane MNISW
Źródło: [Eurostat].
Determinanty współpracy przedsiębiorstw ze sferą B+R
169
Nakłady na badania i rozwój w Polsce w 2008 roku wynosiły 7706 mln zł i były
o 15,5% wyższe od nakładów z roku 2007. Budżetowe źródła finansowania nakładów w 2008 roku wynosiły 4321,1 mln zł, nakłady finansowane przez placówki naukowe PAN i jednostki badawczo-rozwojowe wynosiły 35,1 mln zł, pochodzące
z przedsiębiorstw 441,4 mln zł, pochodzące z zagranicy 417,5 mln zł i finansowane
własnymi środkami 2457,3 mln zł. Udział nakładów na badania i rozwój w naszym
kraju jest stosunkowo niski i praktycznie od kilu lat utrzymuje się na tym samym poziomie. W roku 2007 nakłady na działalność badawczą i rozwojową wyniosły 6673
mln zł i były wyższe o 780,2 mln zł, tj. o 13,2%, w porównaniu z nakładami poniesionymi na tę działalność w roku 2006 w cenach bieżących.
Pod względem ekonomicznym, rola nakładów w sektorze B+R zależy w głównej
mierze od struktury ich finansowania i wydatkowania. Ważne jest to, w jakim zakresie tworzenie postępu naukowo-technologicznego jest finansowane przez przedsiębiorstwa, a w jakim ze środków budżetu państwa [Ptaszyńska, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://mikro.univ.szczecin.pl/bp/pdf/86/16.pdf, data wejścia:
20.09.2010], s. 182]. W krajach o niskim poziomie nakładów na sferę B+R sektor
prywatny finansował je w znacznie mniejszym stopniu (w Polsce 26,6% w 2008 r.)
niż sektor publiczny (w Polsce 56,1% w 2008 r.).
WYKRES 2.
Polska struktura nakładów na działalność B+R,
według źródeł finansowania, w 2008 r. (ujęcie %)
Źródło: [Nauka i Technika w Polsce w 2008 roku 2010 s. 49].
Środki przeznaczane na badania i rozwój mogą mieć charakter badań podstawowych, stosowanych i rozwojowych. Według definicji GUS, [GUS, [http://www.stat.
gov.pl/gus/, data wejścia: 20. 08.2010]] badania podstawowe to prace teoretyczne i eksperymentalne, podejmowane przede wszystkim w celu zdobycia lub poszerzenia
wiedzy na temat przyczyn zjawisk i faktów, w zasadzie nie ukierunkowane na uzy-
170
skanie konkretnych zastosowań praktycznych. Badania stosowane są definiowane
jako prace badawcze podejmowane w celu zdobycia nowej wiedzy mającej konkretne zastosowania praktyczne. Prace rozwojowe, z kolei, polegają na zastosowaniu istniejącej już wiedzy do opracowania nowych, lub istotnego ulepszenia istniejących:
materiałów, urządzeń, wyrobów, procesów, systemów czy usług. Analizując działalność badawczo-rozwojową w rozbiciu na trzy rodzaje prowadzonych badań, łatwiej
jest wskazać faktyczny stopień powiązania świata nauki ze światem przedsiębiorstw.
Im większy jest udział prowadzonych badań stosowanych i rozwojowych, tym
większa staje się szansa na to, iż wyniki tych prac znajdą swe praktyczne zastosowanie w produkcji dóbr i usług, przyczyniając się do zwiększenia innowacyjności
i technologicznego zaawansowania zarówno samych produktów i usług, jak i całej
gospodarki [Heller, Bogdański 2005 s. 70].
WYKRES 3.
Struktura nakładów bieżących na działalność B+R,
według rodzajów badań, w latach 1995–2008
Źródło: Opracowanie na podstawie: [Nauka i Technika w Polsce w 2008 roku 2010 s. 33].
W Polsce najwięcej środków przeznacza się na prace rozwojowe (w 2008 r.
39,4% ogółu wydatków na B+R) oraz badania podstawowe (w 2008 r. 38,2% ogółu
wydatków na B+R). Różnica między wielkością środków wydatkowanych na tego
typu badania sięga 1,2%. Najmniej środków (w 2008 r. 26,8% ogółu wydatków na
B+R) przeznacza się na badania stosowane, które pozwalają zdobywać praktyczne
i konkretne umiejętności. Jak wynika z wykresu przedstawiającego strukturę nakładów bieżących na działalność B+R, według rodzajów badań w latach 1995–2008,
środki na badania stosowane maleją systematycznie od 1995 roku.
171
Państwo ponosi ciężar finansowania badań podstawowych. Przedmiotem zainteresowań przedsiębiorstw są prace rozwojowe, gdyż ich rezultaty są widoczne w poprawie wyników osiąganych przez przedsiębiorstwa (poprawie ich efektywności).
Rozpatrując nakłady na działalność B+R w ujęciu instytucjonalnym, w roku 2008
najwięcej z nich przypadało na sektor rządowy 2 723,1 mln zł, o 130,5 mln zł mniej
(2 592,6mln zł) przypadało na sektor szkolnictwa wyższego i 2 383,7 mln zł przypadało na sektor przedsiębiorstw.
WYKRES 4.
Relacja nakładów na działalność B+R do PKB,
według sektorów instytucjonalnych, w 2008 roku (%)
Niski poziom wdrażanych innowacji w przedsiębiorstwach negatywnie wpływa
na możliwości rozwoju polskiej gospodarki, jako konkurencyjnej w stosunku do
rozwijających się gospodarek na świecie. W Polsce mamy do czynienia ze stosunkowo niskim i stagnacyjnym wskaźnikiem udziału nakładów na B+R w PKB.
Z, przedstawionego poniżej, wykresu wyraźnie przedstawia się przepaść między Polską, w której w 2007 r. wydatki na badania i rozwój wynosiły zaledwie 0,57% PKB,
a Szwecją czy Finlandią, gdzie wskaźnik ten wynosił odpowiednio: 3,63% i 3,47%.
Znaczny dystans jest widoczny również w porównaniu ze średnią Unii Europejskiej
(UE-27) – 1,83%.
Zbyt niski poziom finansowania prac badawczo-rozwojowych w Polsce w konsekwencji może doprowadzić do pogłębienia dystansu, jaki występuje przy przechodzeniu od gospodarki opartej na inwestycjach do gospodarki określanej mianem innowacyjnej. Niedoinwestowanie sfery nauki może spowodować, iż w przyszłości
gospodarka polska nie będzie w stanie konkurować na rynkach wysokich technologii, nie tylko z krajami wysoko rozwiniętymi, ale również z krajami o zbliżonym poziomie rozwoju gospodarczego [Rozmus 2009 s. 6].
172
WYKRES 5.
Udział wydatków Polski na sferę B+R, jako procent PKB,
na tle innych państw w 2007 r.
Źródło: Opracowanie na podstawie: [Eurostat s. 21].
Wskaźnikiem o newralgicznym znaczeniu dla pomiaru innowacyjności gospodarek poszczególnych państw europejskich jest wskaźnik Summary Innovation Index
(SII) budowany na podstawie badań publikowanych corocznie w European Innovation Scoreboard.
Wzrastająca ilość elementów wskaźnika obrazujących poziom innowacyjności
poszczególnych gospodarek wskazuje na pojawianie się, nie uwzględnianych wcześniej, aspektów działalności innowacyjnej, takich jak: finansowanie projektów innowacyjnych, w tym między innymi przez: venture-capital, rozwój technologii ICT,
uwzględnienie roli innowatorów nietechnologicznych, a przez to znaczenia działalności innowacyjnej, która jest prowadzona bez realizowania prac badawczych i rozwojowych oraz zakupywania wyników tychże prac.
173
TABELA 1.
Zmiany w konstrukcji Summary Innovation Index w latach 2004–2008
Liczba elementów składowych
budujących SII
EIS 2004
EIS 2006
EIS 2008
22
25
29
Główne grupy
wskaźników
• Zasoby ludzkie
• Tworzenie wiedzy
• Przekazywanie
i zastosowanie
wiedzy
• Finansowanie
innowacji,
ich wydajność
oraz rynki
• Stymulatory innowacji
• Tworzenie wiedzy
• Innowacja i przedsiębiorczość
• Zastosowanie
• Własność
intelektualna
Kluczowe
zmiany
w stosunku do
poprzednich
wersji
Wyróżnienie kategorii
innowacji nietechnicznej (non technical
innovation) jako
potencjalnego źródła
zmniejszenia luki
pomiędzy gospodarkami UE a gospodarkami USA i Japonii
Wprowadzenie wskaźników związanych
z ochroną własności
przemysłowej (działalność patentowa)
• Zasoby ludzkie
• Finansowanie
i wsparcie
• Inwestycje
przedsiębiorstw
• Powiązania
i przedsiębiorczość
• Wydajność
• Innowatorzy
• Efekty ekonomiczne
Szersze badanie
działalności innowacyjnej nieopartej na
pracach B+R (innowatorzy nietechnologiczni)
Uwzględnienie nakładów na innowacje
nietechnologiczne
w całkowitych
nakładach na działalność innowacyjną
Źródło: Opracowanie na podstawie: [Sadkowska, dokument elektroniczny, tryb dostępu:
http://www.innopomorze.pl/problemy-wzrostu-inowacyjnoci.html, data wejścia: 20.08. 2010
s. 2–3].
Poziom innowacyjności polskiej gospodarki wyraźnie odbiega od poziomu innowacyjności gospodarek europejskich. Problemem wydaje się stymulacja i rozwój
przedsiębiorczości, niewystarczający, funkcjonujący system wsparcia dla innowacji.
Według E. Bareja, Polska powinna jak najszybciej zrestrukturyzować strategię gospodarczą w zakresie działalności badawczo-rozwojowej. Stymulowanie tego typu
działalności może być podstawą do umocnienia się pozycji polskich przedsiębiorstw.
Związane jest to przede wszystkim z potrzebą znacznego finansowania tej sfery,
w szczególności finansowania przez przedsiębiorstwa. Konieczne jest wprowadzenie
nowych rozwiązań finansowo-prawnych, które będą zachęcać prywatnych przedsiębiorców do inwestowania w badania i rozwój [Barej 2009 s. 10].
174
TABELA 2.
Mocne i słabe strony innowacyjnych gospodarek –
Polska na tle wybranych państw
Państwo
Szwecja
Finlandia
Niemcy
Dania
Polska
Mocne strony
• Rozwój zasobów ludzkich
• Finansowanie i wsparcie dla innowacji
(venture capital)
• Inwestycje przedsiębiorstw
• Relacje i przedsiębiorczość
• Innowatorzy
• Finansowanie i wsparcie dla innowacji
Słabe strony
• Wydajność
• Innowatorzy
• Wydajność
• Innowatorzy
• Wydajność
• Finansowanie i wsparcie
dla innowacji
• Innowatorzy
• Finansowanie i wsparcie
dla innowacji
• Wydajność
Źródło: Opracowanie na podstawie: [Sadkowska, dokument elektroniczny, tryb dostępu:
http:// www.innopomorze.pl/problemy-wzrostu-inowacyjnoci.html, data wejścia: 20.08.2010
s. 3–4].
Determinantą rozwoju gospodarki jest rozwój przedsiębiorstw, z kolei, rozwój
innowacji w przedsiębiorstwach jest zdeterminowany źródłem ich pochodzenia.
Do zewnętrznych źródeł zalicza się te, które w dużym stopniu są tworzone przez
jednostki ze sfery B+R [Sokół, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.
instytut.info/Vkonf/site/33.pdf] s. 5]:
– prace naukowo-badawcze prowadzone przez PAN i uczelnie wyższe;
– prace naukowo-badawcze i naukowo-techniczne prowadzone przez instytuty
resortowe przy współpracy wyższych uczelni;
– opracowania z zakresu nowych konstrukcji wyrobów, metod wytwarzania
(technologii i organizacji produkcji) wykonywanych przez: instytuty branżowe, biura projektowe, ośrodki doświadczalne;
– zagraniczne opracowania z zakresu nowych konstrukcji wyrobów dostarczanych przedsiębiorstwu w ramach licencji;
– informacja naukowo-techniczna, ekonomiczna i organizacyjna prowadzona
przez specjalistyczne ośrodki (zjazdy, targi, wystawy, literatura, czasopisma).
Sprawne powiązania przedsiębiorstw ze sferą naukowo-badawczą warunkują
efektywność systemu innowacyjnego, co z kolei, przekłada się na innowacyjność
i konkurencyjność przedsiębiorstw, a przez to i całej gospodarki.
175
TABELA 3.
Polska na tle wybranych państw europejskich, według EIS 2008
Grupa krajów
EIS 2008
Przynależność do grupy krajów, według EIS 2008
Kraje posuwające się naprzód
Islandia
Dania
Belgia
Niemcy
Szwajcaria
0,47
0,57
0,51
0,58
0,68
Szwecja
Finlandia
Wielka Brytania
Irlandia
Holandia
0,64
0,61
0,55
0,53
0,48
Austria
Estonia
Czechy
0,53
0,45
0,40
Norwegia
Hiszpania
Litwa
Polska
Słowacja
Łotwa
Rumunia
Węgry
Bułgaria
0,38
0,37
0,29
0,31
0,31
0,24
0,28
0,32
0,22
Umiarkowani moderatorzy
Liderzy innowacji
Następcy pod względem innowacji
Liderzy innowacji
Liderzy innowacji
Kraje tracące rozpęd
Liderzy innowacji
Liderzy innowacji
Liderzy innowacji
Kraje cofające się
Kraje doganiające
Kraje doganiające
Kraje doganiające
Kraje doganiające
Kraje doganiające
Kraje doganiające
Kraje doganiające
Kraje doganiające
Źródło: Opracowanie na podstawie: [Sadkowska, dokument elektroniczny, tryb dostępu: http://
www.innopomorze.pl/problemy-wzrostu-inowacyjnoci.html, data wejścia: 20.08. 2010 s. 5].
2. Współpraca przedsiębiorstw z ośrodkami B+R
System innowacyjny jest tworzony przez instytucje i podmioty generujące wiedzę
i innowacje, usytuowane w sprzyjającym otoczeniu i zakorzenione w danym środowisku, oraz powiązania między nimi, dzięki którym dana gospodarka stanowi
sprawny mechanizm dystrybucji wiedzy, celem jej dalszego przetworzenia [Górak,
dokument elektroniczny, tryb dostępu: www.ksu.parp.gov.pl/res/pl/pk/pakiety_
informacyjne/01/01_14.doc, data wejścia 26.08.2010].
176
TABELA 4.
Jednostki prowadzące działalność B+R w roku: 2004 i 2008
Rodzaj jednostki
Placówki naukowe PAN
Jednostki badawczo-rozwojowe
Jednostki rozwojowe
Szkoły wyższe
2004
2008
78
197
480
128
75
135
640
195
Elementami składowymi systemu innowacyjnego są: instytucje generujące wiedzę
i innowacje (przedsiębiorstwa, instytucje pośredniczące w transferze technologii,
publiczna nauka i sfera badań obejmująca uczelnie wyższe i instytuty naukowe, władze publiczne), kanały transferu wiedzy obejmujące bezpośrednie powiązania innowacyjne (zakładają bezpośrednią działalność badawczo-rozwojową lub współpracę
dla konkretnej innowacji) i pośrednie powiązania innowacyjne (mniej związane
z konkretną innowacją, a zwiększające ogólny potencjał innowacyjny przedsiębiorstw, mogą zastępować własne prace B+R), otoczenie obejmujące takie elementy
składowe, jak: rynek, władze publiczne i ich politykę, system kształcenia pracowników, infrastrukturę innowacji. System innowacyjny cechuje otwartość oznaczająca
powiązanie również z ośrodkami innowacyjnymi i wiedzą spoza danego systemu;
kultura zachowań oraz obecność wszystkich potrzebnych elementów. Współpraca
nauki z biznesem obejmuje [Górak, dokument elektroniczny, tryb dostępu: www.
ksu.parp.gov.pl/res/pl/pk/pakiety_informacyjne/01/01_14.doc, data wejścia 26.08.
2010]:
– wspólną promocją prac dyplomowych przez uczelnię i sferę biznesu;
– wykłady przedstawicieli biznesu na uczelniach;
– finansowanie pracowników uczelni przez biznes;
– przechodzenie pracowników uczelni do biznesu;
– wspólne projekty i publikacje;
– zakładanie przedsiębiorstw przez pracowników uczelni;
– praktyki pracowników naukowych w przedsiębiorstwach.
Ekonomiczne korzyści z badań naukowych, będące uzupełnieniem potencjału
innowacyjnego przedsiębiorstw, to przede wszystkim [Górak, dokument elektroniczny, tryb dostępu: dane z literatury s. 3]: użyteczna informacja, nowe instrumenty
i metodologie, uzdolnieni absolwenci, dostęp do sieci ekspertów, ludzie zdolni do
rozwiązywania złożonych technologicznych problemów, przedsiębiorstwa „odpryskowe” – przedsiębiorczość akademicka.
Determinanty współpracy przedsiębiorstw ze sferą B+R można podzielić na warunkujące powodzenie współpracy i utrudniające wzajemne relacje sfery nauki i biznesu.
177
3. Czynniki warunkujące powodzenie etapu wdrożenia wyników prac B+R
Korzyści z badań naukowych i współpracy ośrodków nauki z przedsiębiorstwami
są niezaprzeczalne. Czynniki warunkujące prawidłową, efektywną współpracę sfery
B+R i przedsiębiorstw tworzą najczęściej zbiory czynników powiązanych ze sobą
i mogących w istotny sposób zaważyć na wzajemnych powiązaniach.
W literaturze wśród czynników stymulujących transfer technologii z nauki do
małych i średnich przedsiębiorstw wskazuje się na [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol, Śliwka 2010 s. 24]:
– wyczerpywanie się prostych rezerw poprawy konkurencyjności (np. obniżanie
kosztów pracy);
– konieczność konkurowania jakością;
– zgłaszanie zapotrzebowania na nowe produkty i usługi przez klientów;
– rozszerzenie działalności przez wchodzenie na rynki zagraniczne;
– rosnący dostęp do środków publicznych na innowacje i B+R;
– potencjał wzrostu zasobów wewnętrznych;
– pojawienie się komercyjnych jednostek zajmujących się badaniami i doradztwem technologicznym oraz transferem technologii;
– mobilność pracowników pomiędzy nauką a biznesem;
– wzrastającą świadomość potrzeby i opłacalności komercyjnego wykorzystania
wiedzy;
– rozwój infrastruktury pośredniczącej (centrów transferu technologii, parków
i inkubatorów technologicznych);
– aktywizację środowiska naukowego.
Autorzy raportu „Wpływ dofinansowania prac B+R na poziom wdrażania ich
wyników w MŚP”, wykonanego na zlecenie Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości, wyodrębnili listę czynników sprzyjających efektywności procesów wdrażania
rozwiązań ze sfery B+R w przedsiębiorstwach. Czynniki te zostały podzielone na
dwie grupy: czynniki wewnętrzne i zewnętrzne.
Z kolei, wśród zewnętrznych czynników sprzyjających efektywności procesów
wdrażania rozwiązań ze sfery B+R w przedsiębiorstwach, są wymieniane [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol, Śliwka 2010 s. 26–27]:
– Uwarunkowania rynku – na które składają się: popyt, podaż oraz niedoskonałości rynku. Im większy jest popyt na B+R, tym więcej wiedzy jest dostępnej
na rynku. Popyt na prace badawcze kreuje jednocześnie jej podaż. Niedoskonałości rynku wiążą się z brakiem pełnej informacji o prowadzonych pracach
badawczych, popycie i podaży technologii.
– Otoczenie prawne – przedsiębiorcy zwracają szczególną uwagę na stabilność
przepisów prawnych (przede wszystkim prawno-skarbowych).
– Zasoby finansowe i dostęp do finansowania – czynnik warunkujący transformację wyników prac B+R w przedsiębiorstwach. Większe prawdopodobieństwo
efektywnego wdrożenia będą przejawiały przedsiębiorstwa posiadające środki
finansowe lub posiadające personel dysponujący wiedzą i umiejętnościami, jak
pozyskiwać środki.
178
TABELA 5.
Czynniki sprzyjające efektywności procesów wdrażania rozwiązań
ze sfery B+R w przedsiębiorstwach
Czynnik
Struktura
organizacyjna
Kultura
organizacyjna
Wykształcenie
formalne
Doświadczenie
praktyczne
personelu,
zasoby kwalifikacji
Osobowość ludzi
kierujących firmą
Przepływ
informacji
w firmie
Monitorowanie
rynku i konkurencji
Wyszczególnienie
Czynnik obejmujący podział na strukturę płaską i hierarchiczną,
z wyodrębnioną w jej ramach jednostką odpowiedzialną za procesy
związane z innowacyjnością (w większych przedsiębiorstwach są to
najczęściej wydzielone działy badawczo-rozwojowe).
Czynnik wpływający na akceptację zmian związanych z procesem
innowacyjnym, którego elementem jest implementacja wyników prac
B+R. Sprzyjająca innowacjom jest kultura otwarta, gdzie oczekuje się
inicjatywy i pomysłowości również od pracowników.
Wysoki udział osób z wykształceniem wyższym w przedsiębiorstwie
zazwyczaj wyróżnia je w populacji innych firm. Z poziomem
wykształcenia jest związana zarówno wartość środków wydatkowanych na prace B+R, jak i liczba patentów w przedsiębiorstwach.
Doświadczenie personelu może być bardziej użyteczne dla przedsiębiorstw niż wykształcenie formalne, ze względu na zdobyte w ciągu
lat pracy specyficzne zachowania, orientację w problematyce. Tego
typu doświadczenie przeciwstawiano nie tylko wykształceniu akademickiemu, ale także specyficznym, wymaganym kursom i szkoleniom.
Osoby te mają decydujący wpływ na kreowanie kultury innowacyjności niezbędnej w procesie transformacji wyników prac B+R.
Informacje pozwalające zorientować się, co się w firmie dzieje, jakie
odnosi sukcesy, jakie są jej problemy. Sprzyja to budowaniu atmosfery zaufania oraz buduje poczucie jedności organizacji.
Dostrzeganie pojawiających się trendów, obserwowanie ruchów
firm konkurencyjnych, stałe dążenie do ich wyprzedzania.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol, Śliwka 2010
s. 25].
– Znaczenie konkurencji – większość przedsiębiorstw nie współpracuje z firmami konkurencyjnymi w zakresie działań rozwojowych. Od konkurencji
można się jednak wiele nauczyć. Możliwość podjęcia współpracy istnieje chociażby w sytuacji, gdy firma konkurencyjna jest w stanie zaoferować usługę
o charakterze komplementarnym.
– Możliwości współpracy – badania naukowe dowodzą, że projekty realizowane
we współpracy są bardziej efektywne. Na potencjał współpracy po stronie
sektora nauki składają się: potencjał intelektualny szkół wyższych i jednostek
badawczo-rozwojowych, potencjał infrastrukturalny tychże instytucji oraz
mentalność społeczności akademickiej.
– Jakość siły roboczej – na jakość siły roboczej składają się nie tylko jej umiejętności, ale również mobilność. Dla prowadzenia działalności B+R oraz wdrażania innowacji są potrzebne wysoko wykwalifikowane kadry. Z ograniczonej
liczby specjalistów wynika znaczenie mobilności osób zaangażowanych
w proces transferu technologii.
179
4. Problemy we wdrażaniu wyników prac badawczo-rozwojowych
Współdziałanie sektora B+R i podmiotów gospodarujących wydaje się być niewystarczające. Z jednej strony, podaż nowych rozwiązań, będących odpowiedzią na
zgłaszane potrzeby podmiotów gospodarczych jest niska. Z drugiej – przedsiębiorcy
rzadko poszukują rozwiązań problemów technologicznych czy organizacyjnych
w jednostkach naukowych. Może to wynikać z braku gotowości i chęci do podejmowania działań innowacyjnych przez przedsiębiorców, a to, z kolei, z niskiej świadomości potencjalnych zysków. Niejednokrotnie przedsiębiorcy byli zawiedzeni
efektami współpracy z naukowcami, która nie kończyła się sukcesem, ze względu na
rozbieżność interesów i inne rozumienie celowości badań wspieranych przez biznes.
Do powyższych przyczyn można dodać również kwestię otoczenia instytucjonalnego. Instytucje pośredniczące w transferze technologii są w Polsce słabo rozwinięte
i skoncentrowane raczej na działalności inkubacyjnej [Strategia rozwoju nauki
w Polsce do 2015 roku... s. 10–11].
Bariery dla procesów innowacyjnych są w literaturze dość zróżnicowane. Można
wyróżnić bariery zewnętrzne, wśród których dominują czynniki ekonomiczne, takie
jak: siła konkurencji, możliwość zdobycia środków, cykl koniunkturalny czy działanie państwa, oraz bariery wewnętrzne dotyczące samego przedsiębiorstwa i związane
z czynnikami społecznymi, takimi jak: pracownicy, kultura organizacji, ryzyko inwestycji [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol, Śliwka 2010 s. 20].
Współpraca między biznesem, nauką i administracją napotyka na wiele problemów, które zostały przez L. Knop pogrupowane na występujące w relacji: biznes–
–nauka, biznes–administracja i nauka–administracja [Knop, dokument elektroniczny,
tryb dostępu: [http://dlafirmy.info.pl/articlesFiles/Ksztaltowanie_ wspolpracy_w_
triadzie_biznes-nauka-administracja.pdf] s. 2–4]:
1. W relacji biznes–nauka, nauka–biznes:
• ze strony biznesu można wymienić:
– bariery świadomości – niedostrzeganie potrzeby współpracy ze sferą B+R;
– bariery finansowe – brak środków na sfinansowanie współpracy;
– bariery mentalne – postrzeganie działalności B+R jako ryzykownej;
– bariery kompetencyjne – niewystarczająca jakość kapitału ludzkiego, uniemożliwiająca wdrażanie nowych technologii;
– bariery informacyjne – między innymi brak informacji o: potencjalnych partnerach ze sfery B+R, źródłach technologii, wsparciu publicznym;
– bariery administracyjne – długotrwałe i skomplikowane procesy zawiązywania
współpracy z jednostkami badawczymi;
• ze strony nauk można wymienić:
– bariery świadomości – niedostrzeganie potrzeby współpracy z przedsiębiorstwami;
– bariery motywacyjne – uzyskiwanie korzyści niewspółmiernych do poniesionego
wysiłku;
– bariery instytucjonalne – niechęć władz uczelni do komercjalizowania osiągnięć naukowych pracowników;
– bariery informacyjne – ograniczona komunikacja pomiędzy środowiskami;
180
– bariery administracyjne – nadmierna biurokratyzacja procesów transferu technologii;
– bariery organizacyjno-finansowe – odmienny styl pracy pracowników naukowych i przedsiębiorstw, ograniczone finansowe bodźce w odniesieniu do naukowców do współpracy z firmami.
W sferze nauki wyróżnia się dodatkowe elementy, które są związane: ze znacznym obciążeniem pracowników nauki dydaktyką, z brakiem wiedzy na temat potrzeb sektora przedsiębiorstw, brakiem wsparcia administracyjnego w stosunku do
pracowników naukowych współpracujących z przedsiębiorstwami, brakiem jasnych
i przejrzystych regulacji w zakresie własności intelektualnej.
2. W relacji biznes–administracja, administracja–biznes:
– niedostosowanie oferty infrastruktury do zapotrzebowania zgłaszanego przez
sferę biznesu;
– skomplikowane procedury konkursowe wspierające rozwój innowacji w przedsiębiorstwach;
– brak zrozumienia wspólnoty interesów;
– niedostosowanie kompetencji administracji do potrzeb rynkowych;
– roszczeniowy charakter współpracy;
– duży poziom zbiurokratyzowania.
3. W relacji nauka–administracja, administracja–nauka:
– źle ukierunkowane wsparcie na rozwój innowacji;
– braki w specjalistycznych kwalifikacjach na rynku;
– brak kultury współpracy w sferze nauka-administracja;
– słabe systemy motywujące pracowników naukowych do współpracy z biznesem.
We wspomnianym już raporcie „Wpływ dofinansowania prac B+R na poziom
wdrażania ich wyników w MŚP” zwrócono uwagę na: biurokrację, brak środków
finansowych na nowe badania nad produktami, ograniczony dostęp do środków
dofinansowujących działalność B+R, brak wiedzy o możliwościach współpracy z instytucjami naukowymi. Wśród czynników wewnętrznych, określonych jako „oddziałujące na kulturę organizacji nieprzychylnej innowacji”, wskazano [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol, Śliwka 2010 s. 20–22]:
– „wypiętrzoną strukturę organizacyjną” sprzyjającą rozproszeniu odpowiedzialności za podejmowane decyzje oraz wzmagającą zależności osobiste;
– system wynagrodzeń – często w niewystarczający sposób premiujący pracownika;
– wiek i brak odpowiedniej komunikacji z personelem;
– znaczną liczbę pracowników liniowych (przywiązanie do istniejących rozwiązań przejawia się w oporze wobec zmian),
– brak wsparcia kierownictwa;
– stabilny poziom sprzedaży (niezachęcający do wprowadzania zmian);
– niskie poczucie odpowiedzialności (wykonywanie obowiązków i brak inicjatyw rozwojowych);
– brak akceptacji dla procesów transferu wyników prac B+R wśród pracowników firm.
181
Potencjalnymi problemami związanymi z transformacją prac B+R w przedsiębiorstwach mogą być: w kwestii edukacji i szkoleń – kapitał ludzki, w kwestii umiejętności współdziałania, zaufania – kapitał społeczny, sieci transferu innowacji
i technologii jako jedne z najsłabszych ogniw w polskich sieciach instytucjonalnych,
międzyregionalne sieci transferu doświadczeń i umiejętności, szczególnie w zakresie
korzystania ze środków Unii Europejskiej, oraz zasady funkcjonowania parków
technologicznych, ośrodków transferu technologii i innych jednostek pośredniczących w transferze know-how, określane jako: nieefektywny ekonomicznie środek wspierania rozwoju innowacyjności i B+R [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol, Śliwka 2010
s. 23].
WYKRES 6.
Największe bariery utrudniające współpracę
firm z naukowcami/ośrodkami naukowymi
Źródło: [Bariery współpracy przedsiębiorców i ośrodków naukowych 2006 s. 14].
182
Przeprowadzone przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego w 2006 roku
badania wykazały, że aż 20% polskich przedsiębiorców nie wie, iż istnieją możliwości współpracy ze środowiskiem naukowym, prawie 40% firm nie wie, jak dotrzeć
do ośrodków naukowych zainteresowanych komercjalizacją badań, 56% badanych
odpowiedziało, że nie widzi potrzeby współpracy z ośrodkami naukowymi, tylko
10% firm widzi we współpracy z naukowcami szanse zwiększenia możliwości eksportowych, przedsiębiorcy narzekają na: brak zachęt ze strony władz, zbyt wysoką
cenę współpracy, brak informacji na temat konkretnych możliwości nawiązania
współpracy i korzyści z niej wynikających, brak współpracy z naukowcami wynika
z niewiedzy na temat potencjalnych korzyści [Bariery współpracy przedsiębiorców
i ośrodków naukowych 2006 s. 4 i n.].
85% badanych naukowców deklaruje, że ich ośrodek naukowy poszukuje współpracy z przedsiębiorcami. Aż 62% naukowców deklaruje, że są autorami rozwiązania, które nadaje sie do komercjalizacji, zdaniem 1/3 naukowców, przedsiębiorcy
przejawiają zbyt mało inicjatywy w poszukiwaniu możliwości współpracy, 99% naukowców deklaruje chęć poszukiwania przedsiębiorców zainteresowanych współpracą [Bariery współpracy przedsiębiorców i ośrodków naukowych 2006 s. 17 i n.].
Główne problemy, jakie w badaniu wskazali przedstawiciele świata nauki, to
[Bariery współpracy przedsiębiorców i ośrodków naukowych 2006 s. 19]:
– brak sponsorów – 35%;
– brak zainteresowania ze strony przedsiębiorców – 30%;
– brak dostatecznych zachęt ze strony władz państwowych – 30%;
– brak kompetentnych pośredników we współpracy nauki i biznesu – 25%;
– przepisy prawne – 24%;
– brak wiedzy/umiejętności, w jaki sposób to robić – 18%;
– niedostateczna instytucjonalizacja współpracy – 18%;
– brak środków finansowych – 4%;
– sytuacja gospodarcza Polski – 4%.
TABELA 6.
Korzyści ze współpracy przedsiębiorstw ze środowiskiem naukowym
Wyszczególnienie
Możliwość wdrażania innowacyjnych rozwiązań
Dostęp do najnowszej wiedzy
Wyższa jakość patentów
Wzrost konkurencyjności firmy
Możliwość redukcji kosztów w firmie i poprawy wydajności
Wzrost prestiżu firmy
Zdobycie nowych klientów i/lub rynków
Zdobycie/zwiększenie możliwości eksportowych
% odpowiedzi
61
51
38
43
18
21
12
10
Źródło: Opracowanie na podstawie: [Bariery współpracy przedsiębiorców i ośrodków naukowych
2006 s. 12].
183
Przedsiębiorstwa dostrzegają korzyści współpracy z naukowcami, to jest: możliwość wdrożenia nowoczesnych, innowacyjnych rozwiązań, dostęp do najnowszej
wiedzy, wzrost konkurencyjności firmy, wyższą jakość wytwarzanych produktów
(Porównaj: Tabela 6.).
„Strategia rozwoju nauki w Polsce do 2015 roku” wśród trendów rozwojowych
w sektorze B+R i innowacji wymienia między innymi [Strategia rozwoju nauki
w Polsce do 2015 roku... s. 16–17]:
– wzrost udziału finansowania prywatnego, w stosunku do publicznego, w wydatkach ogółem na B+R;
– zwiększenie roli szkół wyższych w wykonywaniu badań naukowych i wzrost
ich udziału w finansowaniu B+R ze źródeł publicznych;
– wzrost mobilności pracowników sfery B+R;
– zmiana charakteru B+R w przedsiębiorstwach (spadek roli laboratoriów koncernów);
– wzrost zależności wielkich przedsiębiorstw od wiedzy pozyskiwanej z zewnątrz – outsourcing, uczenie się od klientów i konkurentów;
– wzrost roli sieci współpracy łączących ze sobą: przedsiębiorstwa, uczelnie, laboratoria rządowe, organizacje pomostowe.
Dość optymistycznie przedstawiają się postawy przedsiębiorców wobec potencjalnej współpracy ze środowiskiem naukowym. 70% badanych managerów potwierdziło zamiar współpracy. W grupie firm, która już współpracuje z naukowcami,
odsetek odpowiedzi twierdzących wyniósł 95%, wśród respondentów przedsiębiorstw, nie utrzymujących współpracy, osiągnął poziom 44%. Pozostali z przedsiębiorców nie planują lub nie mają jeszcze opinii na temat inicjowania i wspierania
prac naukowych przydatnych w ich działalności [Bariery współpracy przedsiębiorców
i ośrodków naukowych 2006 s. 15].
Z punktu widzenia przedsiębiorców, w celu lepszego nawiązania kontaktu
i współpracy z naukowcami lub ośrodkami naukowymi, bardzo ważna jest platforma
współpracy (giełda–baza), w której będą gromadzone wiadomości i związane z tym
wyniki badań na temat obecnie prowadzonych i budowanych projektów prac naukowych, a także przedsiębiorstw lub instytucji zainteresowanych konkretnymi rezultatami badań naukowych [Brzychcy, dokument elektroniczny, tryb dostępu:
[http://www.brzychcy.pl/ aktualnosci/ otwarta-innowacja-a-wolne-i-otwarte-oprogramowanie-w-polskiej-nauce/, data wejścia: 25.08. 2010]. Jak wynika z badań „Bariery Współpracy Przedsiębiorców i Ośrodków Naukowych”, dla 30% przedsiębiorców źródłem informacji o możliwościach ośrodków badawczych jest Internet. Z kolei, 33% przedsiębiorstw nie podejmuje współpracy z naukowcami, ponieważ nie
napotyka na stosowne oferty ze strony nauki. Nowoczesne rozwiązania w rodzaju
giełd wymiany informacji i ich aktywna promocja mogłyby stać się odpowiedzią na
te problemy [Bariery współpracy przedsiębiorców i ośrodków naukowych 2006 s. 22].
Konieczne wydaje się: podejmowanie działań edukacyjnych i promowanie
współpracy, organizowanie możliwości wymiany poglądów, paneli eksperckich
i spotkań z udziałem różnych partnerów zaangażowanych w proces wdrażania rozwiązań innowacyjnych w gospodarce, rozwój usług doradczych na potrzeby współpracy, promowanie dobrych praktyk.
184
Niezbędne wydaje się zwiększenie świadomości przedsiębiorców na temat możliwości współpracy z ośrodkami naukowymi oraz podjęcie działań zachęcających
sferę naukową do wyjścia naprzeciw potrzebom biznesu.
Wskazane jest zachęcanie uczelni do aktywnego wychodzenia z ofertą współpracy do przedsiębiorstw poprzez: systemy wynagrodzeń pracowników naukowych motywujące poszukiwanie partnerów w biznesie, promocję przedsiębiorczości akademickiej, promocję łączenia teoretycznej i praktycznej edukacji studentów, programy
praktyk naukowców w firmach i badaczy z firm w laboratoriach akademickich,
wspólne projekty badawcze, tworzenie centrów doskonałości – sieci, programy stypendialne dla studentów i naukowców [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol, Śliwka
2010 s. 28–29].
5. Podsumowanie
W zmniejszaniu dysproporcji, w konkurencyjności polskiej gospodarki z krajami
EU, jest konieczne zwiększanie przez przedsiębiorstwa udziału produktów wysoko
zaawansowanych technologicznie (przede wszystkim w eksporcie) i zmniejszanie
udziału wyrobów niskiej techniki. Wdrażanie rozwiązań innowacyjnych jest o tyle
istotne, że stale rosnący poziom kosztów wytwarzania sprawia, że coraz trudniej jest
polskim firmom konkurować jedynie ceną produktów. Polskie przedsiębiorstwa,
zwłaszcza sektor MŚP, nie mają wystarczającego potencjału do samodzielnego rozwijania nowoczesnych, wysoko zaawansowanych technologii produkcji [Dołzbłasz,
dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.umwd. dolnyslask.pl/ fileadmin/user_upload/_temp_/ksiazka4.pdf, data wejścia: 27.08.2010] s. 82], dlatego
ważna jest współpraca sektora nauki i B+R.
Według opinii przedstawicieli środowisk naukowych, jak i biznesowych, wśród
głównych przeszkód w rozwoju współpracy należy wymienić: niedostosowanie oferty naukowców do potrzeb rynku, brak systemu wymiany informacji o ofercie sektora
B+R i zapotrzebowaniu zgłaszanym przez przedsiębiorstwa, brak systemu koordynującego działania instytucji tworzących infrastrukturę wsparcia innowacji.
Mimo wielu krytycznych ocen oraz postulowanych, możliwych do wprowadzenia
zmian zarówno po stronie przedsiębiorców, jak i naukowców, należy jednak zauważyć duży postęp, jaki dokonała Polska w procesie transformacji [Sokół, dokument
elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.instytut. info/Vkonf/site/33.pdf] s. 16].
(W przeszłości sektor B+R nie był zmuszony do konkurowania na rynku, posiadając
stałych klientów, tj.: duże przedsiębiorstwa państwowe, ministerstwa czy rząd, dla
których pracował zgodnie z ustalonymi planami).
Analiza problemów mających wpływ na ograniczony zakres współpracy wykazała, że niedostateczna ilość środków na badania i rozwój to główne źródło braku takich działań. Główne, choć, jak wynika z mnogości czynników wpływających na
możliwości i zakres współpracy sfery biznesu ze sferą nauki, nie jedyne.
Aktywizacja przedsiębiorstw do pozyskiwania środków finansowych na sferę
B+R oraz zmiany mentalnościowe wydają się stanowić kluczowy czynnik wzrostu
atrakcyjności inwestycyjnej Polski [Rozmus 2009 s. 13]. Dotychczasowe efekty
185
współpracy przedsiębiorstw ze sferą nauki nie odzwierciedlają potencjału intelektualnego Polski.
Przedsiębiorcy dostrzegają potrzebę stworzenia na uczelniach kompleksowego
systemu komercjalizacji wyników prac badawczo-rozwojowych oraz procedur zarządzania własnością intelektualną, w tym patentami i licencjami, co może przyczynić się do sprawnego transferu technologii i innowacji pomiędzy sferą nauki a gospodarki. Świadczy to o potrzebie podejmowania działań, które pozwolą na dofinansowanie zadań mających na celu doskonalenie kompetencji kadry naukowej
uczelni w dziedzinach: przedsiębiorczości, komercjalizacji technologii oraz zarządzania własnością intelektualną, a także o konieczności podejmowania działań, których celem jest zacieśnienie współpracy między sferą nauki a gospodarki [Ogłoszenie
Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego o programie Kreator innowacyjności... 2007
s. 3].
Istotnym elementem procesów komercjalizacji B+R są czynniki pozaekonomiczne, w tym psychologiczne i z zakresu psychologii społecznej. Często przedsiębiorstwa, komercjalizujące wyniki prac B+R, są bardziej skłonne do ponoszenia wysokich nakładów i podejmowania ryzyka związanego z wdrażaniem innowacji, mają
skłonność do eksperymentowania z nowymi pomysłami, nie tylko dotyczącymi bezpośrednio prowadzonych działań w zakresie B+R [Fabrowska, Mackiewicz, Skrobol,
Śliwka 2010 s. 23–24]. Korzyści ze współpracy są zarówno dla sfery nauki, jak i biznesu, obie strony zgłaszają również chęci do współpracy – przyszłość pokaże jej
efekty.
Literatura
Barej E. 2009 Wsparcie finansowe działalności badawczo-rozwojowej w Polsce, Zeszyty Naukowe:
Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis 270, Oeconomica 55, Szczecin.
Bariery współpracy przedsiębiorców i ośrodków naukowych 2006, Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Raport przygotowany w oparciu o wyniki badan opinii polskich przedsiębiorców i naukowców, zrealizowane na zlecenie Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa
Wyższego przez Agencję Badawczą ARC Rynek i Opinia w 2006 roku.
Brzychcy R. Otwarta innowacja a wolne i otwarte oprogramowanie w polskiej nauce, dokument
elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.brzychcy.pl/aktualnosci/otwarta-innowacja-awolne-i-otwarte-oprogramowanie-w-polskiej-nauce/, data wejścia: 25.08. 2010].
Dołzbłasz S. Instytucje otoczenia biznesu oraz jednostki sfery B+R na obszarze województwa
dolnośląskiego, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.umwd. dolnyslask.pl/
fileadmin/user_upload/_temp_/ksiazka4.pdf, data wejścia: 27.08.2010].
Działania na rzecz wzmocnienia innowacyjności oraz konkurencyjności nauki i systemu B+R
w ramach PO IG, MNiSW Departament Funduszy Europejskich, dokument elektroniczny,
tryb dostępu: [www.konkurencyjnosc.gov.pl/NR/rdonlyres/EEE17648–B629–4A2C–
AE74–2B75858D72FA/46519/POIG_MNISW_JP.pdf].
Eurostat, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://epp.eurostat.ec.europa.eu/tgm/ table.do?tab=table&init=1&language= en&pcode=tsc00001&plugin=1, data wejścia: 15.04.
2010].
186
Eurostat, Science, Technology and Innovation in Europe, edycja 2009,dokument elektroniczny,
tryb dostępu: [http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-30–09–148/
EN/KS-30–09–148–EN.PDF, data wejścia: 20.08.2010].
Fabrowska P., Mackiewicz M., Skrobol M., Śliwka A. 2010 Raport „Wpływ dofinansowania
prac B+R na poziom wdrażania ich wyników w MŚP”, Polska Agencjia Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
Górak K. 2007 Współpraca przedsiębiorstw ze sferą B+R – bariery i ryzyko, identyfikacja partnerów, z którymi przedsiębiorstwo może nawiązać współpracę.
GUS dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.stat.gov.pl/gus/, data wejścia: 20.
08.2010].
Heller J., Bogdański M. 2005 Nakłady na badania i rozwój w Polsce na tle wybranych państw
europejskich, „Studia Regionalne i Lokalne”, nr 4 (22).
Knop L. Kształtowanie współpracy w triadzie: biznes-nauka-administracja, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://dlafirmy.info.pl/articlesFiles/Ksztaltowanie_ wspolpracy_
w_triadzie_biznes-nauka-administracja.pdf].
Nauka i Technika w Polsce w 2008 roku 2010 GUS, Informacje i Opracowania Statystyczne,
Warszawa.
Ogłoszenie Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego o programie Kreator innowacyjności – wsparcie innowacyjnej przedsiębiorczości akademickiej 2007 Na podstawie art. 14 ust. 1 pkt 2
ustawy z dnia 8 października 2004 r. o zasadach finansowania nauki (Dz. U., Nr 238, poz.
2390, z późniejszymi zmianami), „Biuletyn Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego”,
nr 4/125.
Ptaszyńska B. Kapitał ludzki w teoriach wzrostu gospodarczego. Implikacje dla Polski, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://mikro.univ.szczecin.pl/bp/pdf/86/16.pdf, data wejścia: 20.09.2010].
Rozmus A., Cyran K. 2009 Finansowanie działalności badawczo-rozwojowej w Polsce i innych krajach
– diagnoza i próba oceny, Finansowy Kwartalnik Internetowy „ eFinanse”, nr 4.
Sadkowska J. Wybrane problemy wzrostu innowacyjności – Polska a pozostałe kraje europejskie,
s. 2–3, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.innopomorze.pl/ problemywzrostu-inowacyjnoci.html, data wejścia: 20.08.2010].
Sokół A.Wpływ barier na zakres współpracy przedsiębiorstw ze sferą B+R i ich implikacje dla
rozwoju innowacji w Polsce, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.instytut.
info/Vkonf/site/33.pdf, data wejścia: 20.08.2010].
Strategia rozwoju nauki w Polsce do 2015 roku 2007, Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Warszawa, tekst dostępny pod adresem internetowym: [http://www. bip.nauka.
gov.pl/_gAllery/20/48/2048/20070629_Strategia_Rozwoju_Nauki_w_Polsce_do_2015.
pdf].
Wziątek-Kubiak A., Balcerowicz E. 2009 Determinanty rozwoju innowacyjności firmy w kontekście poziomu wykształcenia pracowników, Ekspertyza przygotowana dla Polskiej Agencji
Rozwoju Przedsiębiorczości, CASE – Centrum Analiz Społeczno-Ekonomicznych, Warszawa.
Anna CUDOWSKA-SOJKO, Andrzej DZUN1
BEZPOŚREDNIE INWESTYCJE ZAGRANICZNE
A SEKTOR B+R
Streszczenie
Bezpośrednie Inwestycje Zagraniczne są ważnym czynnikiem dynamizacji sektora B+R. Przyczyniają się one do technologicznego unowocześnienia gospodarki kraju przyjmującego obcy kapitał, jak
również wnoszą wyższy poziom techniki. Dają szansę rozwoju gospodarczego i podniesienia poziomu
innowacyjności bez konieczności zadłużania się. Niekiedy jest to jedyna forma, w jakiej najnowsze
technologie mogą pojawić się w naszym kraju. Pomimo znacznego napływu BIZ do Polski i jego
ogromnej roli w rozwoju sektora B+R, oddziaływanie tego czynnika jest w dalszym ciągu niezadowalające.
Słowa kluczowe: Bezpośrednie Inwestycje Zagraniczne, innowacje, B+R
DIRECT FOREIGN INVESTMENT AND THE R&D SECTOR
Abstract
Direct Foreign Investment is an important factor in the R&D segment dynamics. It contributes to
technological modernization of the economies of countries taking foreign capital and also to a higher
level of technology. It gives a chance of economic growth and improving the level of innovation without the need for running up a debt. Sometimes it is the only form in which the latest technologies can
appear in our cou ntry. Despite a considerable influx of DFI to Poland and its huge role in the development of the R&D segment, the effect of this factor is still unsatisfactory.
Keywords: direct foreign investment, innovation, R&D
1. Wstęp
Napływ bezpośrednich inwestycji zagranicznych może w dużym stopniu przyczynić się do technologicznego unowocześnienia gospodarki kraju przyjmującego
obcy kapitał. BIZ są dla kraju przyjmującego kapitałem substytucyjnym? w stosunku do kredytów inwestycyjnych lub krajowej akumulacji. Inwestycje te wnoszą
1 Dr Anna Cudowska-Sojko, Dr Andrzej Dzun – Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białymstoku.
188
Anna Cudowska-Sojko, Andrzej Dzun
wyższy poziom: techniki i technologii, organizacji, jak również metod marketingowych. Transfer nowych technologii powinien przyczynić się do wzrostu wydajności
pracy i poprawy jakości produkcji. Zatem, BIZ są czynnikiem niezbędnym do rozwoju sektora B+R, jak również do zwiększenia innowacyjności gospodarki. Importerzy kapitału oczekują korzyści z napływu inwestycji zagranicznych. Jednak interesy
instytucji zagranicznych nie zawsze są zbieżne z interesami rozwojowymi kraju
przyjmującego obcy kapitał. Z tego względu, należy dążyć do zmniejszania różnicy
między tymi oczekiwaniami, aby kraj przyjmujący mógł w dużej mierze zyskać na
powyższych transakcjach. Zagraniczne inwestycje bezpośrednie dają krajom importerom szansę rozwoju gospodarczego i podwyższenia poziomu nowoczesności gospodarki bez konieczności zadłużania się [Kosztowniak, Misztal, Pszczółka, Szelągowska 2009 s. 401–403; Freitag, Mika 2009 s. 43–44].
2. Bezpośrednie Inwestycje Zagraniczne w ujęciu teoretycznym,
determinanty, korzyści i zagrożenia
Jeśli chodzi o informacje dotyczące tematu Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych, to można je otrzymać z wielu źródeł. Publikowane są one przez: EUROSTAT, OECD, UNCTAD. Dotyczą inwestycji zagranicznych w skali międzynarodowej. Jeśli chodzi o dane dotyczące Polski, to zbieraniem i opracowaniem danych
na temat Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych zajmuje się: Narodowy Bank Polski (NBP), Główny Urząd Statystyczny (GUS), jak również Państwowa Agencja Informacji i Inwestycji Zagranicznych (PAIiIZ). Podmiotami badanymi przez Państwową Agencję Informacji i Inwestycji są bezpośredni inwestorzy zagraniczni
w Polsce. Natomiast, w wypadku Głównego Urzędu Statystycznego i Narodowego
Banku Polskiego, podmiotem badań są spółki prawa handlowego (spółki akcyjne
i spółki z ograniczoną odpowiedzialnością) z udziałem kapitału zagranicznego.
Zakres podmiotowy analizy prowadzonej przez Państwową Agencję Informacji
i Inwestycji Zagranicznych oraz Narodowy Bank Polski jest poza tym ograniczony
wymogami dotyczącymi minimalnego poziomu kapitału i/lub jego rodzaju. Państwowa Agencja Informacji i Inwestycji Zagranicznych zbiera dane tylko o dużych
inwestycjach, czyli takich, których wartość przekracza 1 milion USD w skali całego
kraju. Narodowy Bank Polski, jak i Państwowa Agencja Informacji i Inwestycji Zagranicznych stosują wymóg minimalnego 10-procentowego udziału kapitału zagranicznego w kapitale podstawowym spółki. Główny Urząd Statystyczny liczy wartość
Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych, badając zagraniczny kapitał zakładowy
wniesiony na uruchomienie jednostki z chwilą jej założenia, lub też później powiększony [Golejewska 2008 s. 25–27].
Pojęcie Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych może być definiowane bardzo
szeroko i różnie, w zależności od poziomu analizy [Michałków 2003 s. 47]. Na poziomie makroekonomicznym, Bezpośrednie Inwestycje Zagraniczne stanowią jedną
z form przepływu kapitału w skali międzynarodowej, wchodzącą w skład struktury
bilansu płatniczego. Obroty bilansu płatniczego w zakresie Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych obejmują, w rachunku bieżącym, dochody zagranicznych inwestorów bezpośrednich. Dzielą się one na dochody od udziału w kapitale spółek oraz
Bezpośrednie inwestycje zagraniczne a sektor B+R
189
dochody od innych wierzytelności. W rachunku finansowym bilansu płatniczego
bezpośrednie inwestycje zagraniczne tworzą napływ kapitału w formie: zakupów
udziałów i akcji za gotówkę, kapitału wnoszonego w naturze, dopłat do kapitału, reinwestowanych zysków oraz wzrostu (lub też spadku) innych należności i zobowiązań. W tym również kredytów i pożyczek zagranicznych.
Na poziomie mikroekonomicznym uwaga jest skoncentrowana na przedsiębiorstwie dokonującym inwestycji. Bezpośrednie Inwestycje Zagraniczne, w tym przypadku, są interpretowane jako podjęcie od podstaw samodzielnych działań za granicą bądź też przejmowanie kierownictwa istniejącego przedsiębiorstwa [Golejewska
2008 s. 13]. Jednakże, w większości opracowań, bazuje się na definicjach Międzynarodowego Funduszu Walutowego i OECD. Chodzi tu przede wszystkim o możliwość porównywania danych z wielu krajów, zbieranych na podstawie tego samego
systemu ich gromadzenia, a także interpretacji.
Według definicji wzorcowej, opracowanej przez OECD, inwestycją zagraniczną
jest przedsiębiorstwo, w którym jeden inwestor zagraniczny uzyskuje lub posiada
„trwały wpływ” na jego funkcjonowanie. Jest to wyrażone posiadaniem minimum
10% głosów na walnym zgromadzeniu akcjonariuszy [Garniewicz, Siemiątkowski
2006 s. 87; Kolarz 2006 s. 10–11; Benchmark Definition of Foreign Dreck Investment
1996 s. 8].
Zgodnie z metodologią OECD, zagraniczne inwestycje bezpośrednie można podzielić na:
– przedsiębiorstwa zależne, nad którymi inwestor zagraniczny sprawuje pełną
kontrolę. Dochodzi do tego dzięki posiadaniu więcej niż połowy udziałów
lub praw do powoływania i odwoływania większości członków zarządów lub
też organu nadzorującego działalność przedsiębiorstwa;
– przedsiębiorstwa stowarzyszone, posiadające odrębną osobowość prawną.
W tym przypadku inwestor zagraniczny kontroluje od 10% do 50% akcji
zwykłych bądź udziałów;
– oddziały nie będące samodzielnymi jednostkami gospodarczymi i nie posiadające osobowości prawnej. Mogą one występować w formie oddziału założonego na pewien okres, w celu prowadzenia działalności gospodarczej za granicą bądź biura lub spółki typu joint venture.
Takie ujęcie istoty zagranicznych inwestycji bezpośrednich oznacza, że polegają
one nie tylko na tworzeniu nowych (greenfield) lub przejmowaniu przedsiębiorstw
już istniejących (brownfield) poza granicami kraju osiedlenia inwestora. Obejmują
bowiem również przekazywanie: licencji, patentów, know-how, praw autorskich –
w zamian za udziały własnościowe. Do zagranicznych inwestycji bezpośrednich
można zaliczyć również przepływy kapitałowe w formie: pożyczek, kredytów, darowizn, oraz reinwestowane zyski [Kolarz 2006 s. 12].
Wielkość Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych w Polsce w kilku ostatnich latach spadała. W roku 2007 wynosiła 65 215 mln zł, w 2008 obniżyła się do poziomu
35 389 mln zł. Rok 2009 nie przyniósł większych zmian. Prawdopodobnie spadek
tej wielkości w dużej mierze jest związany z wycofaniem się inwestorów niemieckich
z naszego rynku. Inwestycje niemieckie stanowiły bowiem istotną część Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych w Polsce. Zatem, każda zmiana radykalnie wpływa na
ich globalną wielkość.
190
WYKRES 1.
Bezpośrednie inwestycje zagraniczne w Polsce
w latach 2000–2009 w mln PLN
65215
60832
47090
41050
33304
35389
35559
2008
2009
23340
2000
2001
16821
17842
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Źródło: [Narodowy Bank Polski].
W wielu teoriach dotyczących Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych podkreśla się ich ogromną rolę i znaczenie dla kraju goszczącego. Zatem, warto się również
przyjrzeć determinantom napływu Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych. Owych
czynników, które mogą decydować o inwestowaniu w danym kraju, może być wiele.
Należy jednak pamiętać, iż czynniki wpływające na Bezpośrednie Inwestycje Zagraniczne ulegają zmianom w czasie. W dobie globalizacji wiele tradycyjnych determinant Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych pozostaje nadal istotnych. Pojawiają
się równocześnie nowe czynniki oddziałujące na ich napływ [Wawrzyniak 2010
s. 89]. Znawcy i badacze tego tematu stosują więc różnego rodzaju klasyfikacje i podziały. Często spotykanym podziałem jest podział na cztery grupy: instytucjonalne,
kulturowe, społeczno-ekonomiczne i polityczno-prawne. Inni dzielą je na popytowe
i podażowe [Garniewicz, Siemiątkowski 2006 s. 138]. Jeszcze innym, stosowanym
podziałem jest podział na czynniki zewnętrzne i wewnętrzne. W tym przypadku,
pierwsze z nich wynikają z charakteru działalności przedsiębiorstwa. Natomiast,
drugie leżą poza nim, czyli w jego bliższym lub dalszym otoczeniu [Sitek 1997 s. 76].
Z makroekonomicznego punktu widzenia, determinanty inwestycji napływających (czyli warunki w kraju przyjmującym inwestycje) można podzielić na cztery
grupy: warunki ekonomiczne, formalno-instytucjonalne, naturalne oraz społecznokulturowe.
Wymienione determinanty mogą być czynnikami zachęcającymi do inwestowania
w danym kraju bądź mogą stać się barierą w podjęciu takiej decyzji. To, czy kapitał
w formie bezpośrednich inwestycji zasili daną gospodarkę i w jakiej wysokości, zależy od, wymienionych powyżej, elementów. Mówiąc o wielu korzyściach i zbawiennym wpływie BIZ na gospodarkę kraju przyjmującego, nie można przemilczeć kwestii związanej z zagrożeniami. Kraj przyjmujący musi się liczyć z istnieniem szeregu
191
niebezpieczeństw, w ujęciu zarówno mikro-, jak i makroekonomicznym [Popławski
2008 s. 276–278; Byczkowska 2009 s. 266–268]. Do najistotniejszych kwestii, na
które to BIZ może mieć pozytywny, jak i negatywny wpływ, należy zaliczyć: bilans
płatniczy, zatrudnienie, rynki zbytu, zasoby czynników produkcji, Produkt Narodowy Brutto, infrastrukturę, technologię, konkurencyjność, budżet państwa, przepisy
prawa, postrzeganie kraju na arenie międzynarodowej, rozwój regionów, koszty
prowadzenia działalności gospodarczej.
TABELA 1.
Klasyfikacja determinantów
napływu bezpośrednich inwestycji napływających
1. Ekonomiczne:
• infrastruktura,
• stan gospodarki i perspektywy jej rozwoju.
2. Formalno-instytucjonalne:
• warunki wpływające na ogólną stabilność systemu politycznego kraju przyjmującego:
– uprzednie zachowania polityczne,
– formę ustroju politycznego,
– stabilność rządu i jego program,
– ideologię i siłę ugrupowań opozycyjnych,
– konflikty polityczne, społeczne, etniczne, inne,
– udział w stowarzyszeniach integracyjnych i międzynarodowych;
• warunki wynikające z polityki gospodarczej rządu, które mogą być przyczyną strat
dla inwestorów:
– polityka gospodarcza wobec inwestycji zagranicznych,
– stosunek rządu do inwestycji zagranicznych,
– formy zachęty i ograniczenia dla zagranicznych inwestorów,
– porozumienia i układy zagranicznych inwestorów z rządem,
– ograniczenia w zatrudnianiu cudzoziemców,
– ograniczenia w nabywaniu nieruchomości przez cudzoziemców,
– ograniczenia wywozu zysku, kapitału i wynagrodzeń,
– stosunek władz lokalnych do inwestycji zagranicznych,
– inne formy polityki;
• regulacje prawne:
– kodeks handlowy,
– kodeks pracy,
– prawo patentowe, autorskie, ochrona znaku handlowego,
– ustawodawstwo antymonopolowe,
– regulacje prawne wejścia inwestycyjnego,
– orzecznictwo i egzekwowanie w sporach prawnych,
– różnice prawne w traktowaniu podmiotów publicznych, prywatnych, krajowych
i zagranicznych.
3. Naturalne:
• położenie geograficzne,
• zasoby naturalne,
• klimat,
• inne warunki naturalne.
192
4. Społeczno-kulturowe:
• różnice językowe,
• religijne,
• rasowe,
• nacjonalizm i jego wpływ na postawy społeczne,
• polityka socjalna państwa,
• obyczaje handlowe i społeczne,
• struktura społeczeństwa według wieku i wykształcenia,
• tempo przemian społecznych i poziom urbanizacji,
• struktura klasowa społeczeństwa,
• wzorce działań.
Źródło: [Garniewicz, Siemiątkowski 2006 s. 140–141].
TABELA 2.
Potencjalne kierunki oddziaływania bezpośrednich
inwestycji zagranicznych na gospodarkę kraju przyjmującego
Obszar
gospodarki
Bilans
płatniczy
Zatrudnienie
Wpływ pozytywny
• wpływ na równowagę
zewnętrzną gospodarki
• bezpośredni wpływ BIZ na bilans płatniczy przez księgowanie ich ze znakiem dodatnim
• większa skłonność do eksportu
spółek z kapitałem zagranicznym
• bezpośrednie tworzenie
nowych miejsc pracy
• powstawanie nowych
miejsc pracy w otoczeniu
przedsiębiorstw bezpośredniego inwestowania
• powstawanie nowych miejsc
pracy u dostawców półfabrykatów, surowców i materiałów
Wpływ negatywny
• transfer wypracowanych zysków
do krajów macierzystych
• wzrost importu
• zmniejszenie zatrudnienia w przedsiębiorstwach krajowych, wypieranych
przez zagraniczny kapitał
• problemy firmy macierzystej mogą
powodować „efekt domina”, polegający na redukcji zatrudnienia w filiach
zagranicznych oraz w jednostkach
kooperujących z filiami
• redukcja zatrudnienia w przejmowanych przedsiębiorstwach krajowych
Rynki zbytu
• rodzimi udziałowcy mogą
• utrata rynków zbytu przez krajowe
zyskać dostęp do rynków zbytu przedsiębiorstwa na rzecz inwestorów
inwestorów zagranicznych
zagranicznych
Zasoby czynni- • przywóz do kraju kapitału
• zmniejszenie zasobów czynników
ków produkcji
wypracowanego przez czynnik
wytwórczych na rzecz inwestorów
pracy za granicą
zagranicznych
• nabywanie doświadczenia pracowników w filiach podmiotów
zagranicznych lub zagranicą
Obszar
gospodarki
PNB
Technologia
Konkurencyjność
Budżet
państwa
Przepisy
prawa
Wizerunek
kraju na arenie
międzynarodowej
Wpływ pozytywny
• zwiększenie produkcji w przedsiębiorstwach z kapitałem
zagranicznym powoduje
powiększenie się krajowego
produktu globalnego
• zwiększenie produkcji w przedsiębiorstwach kooperujących
• zwiększenie dochodów
„w otoczeniu biznesu”
• napływ wraz z inwestycjami
nowoczesnych technologii
• wzrost nakładów na B+R
w krajowych jednostkach
kooperujących z inwestorami
• tworzenie przez inwestorów
centrów naukowo-badawczych
193
Wpływ negatywny
• eliminowanie konkurencji krajowej
przez przedsiębiorstwa z kapitałem
zagranicznym może powodować
zmniejszenie produkcji globalnej
• możliwość napływu tzw. „brudnych
technologii”
• napływ technologii nie najwyższej
klasy, które utrzymują, a niekiedy
pogłębiają dystans pomiędzy krajami
rozwijającymi się a rozwiniętymi
• likwidacja krajowych jednostek
naukowo-badawczych
• napływ technologii zbyt nowoczesnej,
której krajowe jednostki nie potrafią
wykorzystać
• zmniejszenie konkurencyjności
poprzez wyparcie kapitału krajowego
• możliwości unikania płacenia
podatków przez przedsiębiorstwa
zagraniczne
• nieopodatkowany transfer zysków
za granicę
• wzrost konkurencyjności poprzez dopływ kapitału
• wzrost wpływów z podatków
• wspomaganie inwestycji, które
powinny być realizowane
ze środków budżetu państwa
• odciążenie budżetu związane
z tworzeniem nowych miejsc
pracy
• dostosowanie krajowego
• możliwość dyskryminacji podmiotów
ustawodawstwa do standardów krajowych
międzynarodowych
• możliwość ograniczenia prawa
• harmonizacja prawa
własności
• podpisywanie umów międzynarodowych regulujących transfer
kapitału pomiędzy krajami
• poprawa wizerunku na arenie
• pogorszenie wizerunku związane
międzynarodowej, w związku
z zaobserwowaniem nastrojów
ze zwiększonym napływem
niechętnych inwestorom
BIZ
• zwiększenie wiarygodności
gospodarki
194
Obszar
gospodarki
Rozwój
regionów
Koszty
prowadzenia
działalności
gospodarczej
Inne
Wpływ pozytywny
• właściwa polityka przeciągania
inwestycji może spowodować
ich napływ do regionów
zacofanych gospodarczo, co
może przyczynić się do zwiększenia dynamiki ich rozwoju
• w związku z wdrażaniem strategii przyciągania inwestorów
zagranicznych jest możliwe
dążenie rządu do zmniejszenia
kosztów prowadzenia działalności gospodarczej, zyskują na
tym także krajowe podmioty
gospodarcze
• możliwości ukierunkowania
skali i struktury napływu BIZ,
tak aby napływ był maksymalnie korzystny dla gospodarki
Wpływ negatywny
• pogłębianie się dysproporcji
w rozwoju regionów, związane
z lokowaniem inwestycji w regionach
już rozwiniętych, przy tym, pomijanie
regionów zacofanych gospodarczo
• w związku ze zwiększonym
popytem na usługi otoczenia biznesu,
związanym z napływem kapitału
zagranicznego, usługi te mogą zdrożeć
• ograniczenie suwerenności
i skuteczności krajowej polityki
makroekonomicznej
• nadmierna eksploatacja surowców
mineralnych
• upowszechnienie negatywnych
wzorców kulturowych
Źródło: [Garniewicz, Siemiątkowski 2006 s. 162–168].
W kraju przyjmującym kapitał zagraniczny napływ Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych, w krótkim okresie, wpłynie pozytywnie na bilans płatniczy. W związku
z prawdopodobną, zwiększoną skłonnością do eksportu przedsiębiorstw z kapitałem zagranicznym, powinien on się poprawić również w długim okresie. Istnieją
jednak także istotne obawy. Pierwszą z nich jest możliwość dokonywania transferu
wypracowanych środków za granicę, czyli do krajów macierzystych. Drugą, wzrost
importu zaopatrzeniowego i produktów niezbędnych do prowadzenia działalności.
W kraju przyjmującym kapitał, napływ Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych
może spowodować bezpośrednio tworzenie nowych miejsc pracy w powstających
przedsiębiorstwach. Napływające z zagranicy inwestycje mogą także oddziaływać
pośrednio na wzrost zatrudnienia w kraju lokaty kapitału. Dzieje się tak w wyniku
zwiększenia zatrudnienia w sferze otoczenia biznesu, a także sieci kooperantów.
Równocześnie istnieje niebezpieczeństwo, iż nastąpi zmniejszenie zatrudnienia
w przedsiębiorstwach krajowych, które dzięki ekspansji zagranicznych korporacji
mogą zostać wyparte przez obcy kapitał. Jednocześnie prawdopodobne jest zmniejszenie produkcji w podmiotach, których produkcja jest wypierana z rynku. Tym samym,
nastąpi spadek zatrudnienia.
Dzięki napływowi bezpośrednich inwestycji zagranicznych rodzimi wykonawcy
mogą zyskać dostęp do rynków zbytu inwestorów zagranicznych. Istnieje jednak inne,
poważne niebezpieczeństwo. Dotyczy ono utraty zarówno krajowego rynku zbytu,
195
jak i rynków zagranicznych przez podmioty funkcjonujące w gospodarce przyjmującej inwestycje.
Dla kraju przyjmującego kapitał korzyścią będzie z pewnością pozyskanie nowych środków, wypracowanych za granicą. Zwiększy to kapitał w kraju „biorcy”,
który, zwłaszcza w przypadku krajów rozwijających się, nie jest wystarczający
do szybkiego zmniejszania dystansu rozwojowego. Należy również oczekiwać
zwiększenia produkcji w przedsiębiorstwach z kapitałem zagranicznym, tym samym,
bezpośredniego powiększenia krajowego produktu globalnego.
Napływ Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych do kraju może mieć zarówno
pozytywne, jak i negatywne konsekwencje w dziedzinie rozwiązań technologicznych.
Może on przyczynić się do napływu nowoczesnych, ale i tak zwanych „brudnych”
(przestarzałych, kapitałochłonnych i degradujących środowisko naturalne) technologii. Ponadto, napływ inwestycji zagranicznych może oznaczać wzrost wydatków na
B+R w krajowych jednostkach kooperujących z inwestorami. Inwestorzy mogą dofinansować działalność badawczą w kraju lokaty, aby transferować jej efekty na własny użytek. Niewątpliwie, pozytywną konsekwencją Bezpośrednich Inwestycji
Zagranicznych może być także powstanie zagranicznych centrów naukowo-badawczych. Ich efekty mogą skutecznie „promieniować” na gospodarkę kraju przyjmującego [Garniewicz, Siemiątkowski s. 169–170].
3. Innowacje a działalność B+R
Innowacje to kolejne pojęcie, które w ekonomii doczekało się wielu definicji.
Niektórzy ekonomiści, próbując wyjaśnić, czym jest innowacja, sięgają do definicji
tworzonych przez prekursorów, przede wszystkim do J. A. Schumpeter [1960
s. 104–
–105], ale również J.B. Saya czy też do klasyków ekonomii w osobach: A. Smitha
i D. Ricardo. Nieco inną, niż wyżej wymienieni, definicję przedstawił P. Drucker
[Drucker s. 39–40]. Przedstawienie uniwersalnej, a jednocześnie najbardziej precyzyjnej definicji, jest zgoła działaniem karkołomnym. Jednakże, nie niemożliwym.
Poszukując takiej wzorcowej definicji, można wyróżnić pewne cechy, które są powtarzane przez wielu autorów. W takim ujęciu, innowacja jest jakościową zmianą w
gospodarce. Polega ona na pierwszym zastosowaniu, w skali danej gospodarki lub
przedsiębiorstwa, nowych rozwiązań, których efektem są [Baruk 2006 s. 102–103;
Kasperkiewicz 2009 s. 13]:
– nowe lub udoskonalone produkty;
– nowe lub zmodernizowane technologie;
– nowe metody organizacji i zarządzania.
Z pojęciem innowacji wiąże się ściśle pojęcie działalności innowacyjnej.
Działalność innowacyjna to całokształt działań naukowych, technicznych, organizacyjnych, finansowych i komercyjnych, które rzeczywiście prowadzą lub mają
w zamierzeniu prowadzić do wdrażania innowacji. Niektóre z tych działań same
z siebie mają charakter innowacyjny. Inne natomiast, nie są nowością, lecz są konieczne do wdrażania innowacji. Działalność innowacyjna obejmuje także działalność badawczo-rozwojową (B+R), która jest bezpośrednio związana z tworzeniem
196
konkretnych, nowych rozwiązań o charakterze innowacyjnym [Rocznik Statystyki
Międzynarodowej 2009 2010 s. 293]. Działalność badawczo-rozwojowa będzie zatem działalnością polegająca na systematycznie prowadzonych pracach twórczych,
podjętych dla zwiększenia zasobu wiedzy o człowieku, kulturze i społeczeństwie.
Równocześnie są to działania polegające na znalezieniu nowych zastosowań dla tej
wiedzy.
Działalność B+R odróżnia od innych rodzajów działalności dostrzegalny element nowości i eliminacja niepewności naukowej i/lub technicznej. Oznacza to, że
rozwiązania problemu nie wypływają w sposób oczywisty z dotychczasowego stanu
wiedzy. Działalność B+R obejmuje trzy rodzaje działalności badawczej: badania
podstawowe i stosowane oraz prace rozwojowe.
Badania podstawowe obejmują działalność badawczą-eksperymentalną lub teoretyczną, podejmowaną w celu zdobycia nowej wiedzy o zjawiskach i faktach. Nie jest
ona ukierunkowana na bezpośrednie zastosowanie w praktyce. Z kolei, badania stosowane obejmują działalność badawczą. Podejmuje się je w celu zdobycia nowej
wiedzy ukierunkowanej na zastosowanie w praktyce.
Prace rozwojowe są to prace wykorzystujące dotychczasową wiedzę. Prowadzone są one w celu wytworzenia nowych lub udoskonalenia istniejących: materiałów,
wyrobów, urządzeń, usług, procesów, systemów lub metod [Matusiak 2005 s. 36–37].
Aby jeszcze bardziej zrozumieć pojęcie innowacji, należy przyjrzeć się różnym
klasyfikacjom.
Najczęściej jest spotykany podział innowacji na: produktowe, procesowe i związane z zarządzaniem i organizacją. Jest to klasyfikacja związana z obszarem (przedmiotem), którego dotyczy innowacja. Jeśli zastosujemy inny pryzmat, dotyczący oryginalności wprowadzanych zmian, możemy wyodrębnić dwie podstawowe grupy innowacji: kreatywne (inaczej zwane przełomowymi) i imitujące (występujące w literaturze również pod nazwą innowacji wtórnej bądź też adaptacyjnej). Kolejna klasyfikacja innowacji, z punktu widzenia konsumenta, dzieli je na: innowacje ciągłe, innowacje dynamicznie ciągłe, innowacje nieciągłe. Jeszcze inna klasyfikacja przedstawia
rodzaje innowacji, które próbują w uniwersalny sposób połączyć elementy występujące we wcześniejszych definicjach. Wówczas innowacje są dzielone na cztery rodzaje:
– innowacje usprawniające, które polegają na nieustannych zmianach w produktach i procesach wytwórczych. Występują one z różną częstotliwością
w każdej działalności przemysłowej i usługowej. Innowacje tego rodzaju wynikają na ogół nie z ukierunkowanej działalności badawczo-rozwojowej.
Powstają w wyniku sugestii i propozycji pracowników, obsługujących bezpośrednio proces produkcyjny. Mogą one być również konsekwencją propozycji
zgłaszanych przez konsumentów;
– innowacje radykalne są rezultatem skokowych zmian prowadzących do
powstania nowych produktów lub znaczącego obniżenia kosztów produkcji
i podniesienia jakości wyrobów. Z reguły są one wynikiem konkretnych prac
B+R realizowanych w przedsiębiorstwach, laboratoriach rządowych i uczelniach wyższych;
– innowacje tworzące system technologiczny, które są połączeniem innowacji radykalnych z działaniami organizacyjnymi. Realizuje się je w celu zasto-
197
sowania w wielu przedsiębiorstwach. System ten jest wówczas także zdolny
do kreowania nowych potrzeb;
– innowacje będące technologiczną rewolucją, które są wynikiem połączenia
dwóch poprzednich rodzajów innowacji. Ich zastosowanie w praktyce jest
wyjątkowo szerokie [Kasperkiewicz 2009 s. 14–15]. Mogą prowadzić do radykalnych zmian w jej funkcjonowaniu.
W literaturze przedmiotu pojęcie innowacji występuje w dwojakim znaczeniu: jako rezultat i jako proces. W pierwszym przypadku innowacja jest traktowana jako
wynik zastosowania: postępu, wiedzy, wynalazku. W drugim przypadku zjawiska innowacyjne obejmują nie tylko końcowy rezultat realizacji określonego rozwiązania
technicznego, lecz także działania poprzedzającego jego powstanie. Innowacja jest
wówczas procesem, który obejmuje, w najszerszym rozumieniu tego słowa, powstanie pomysłu, prace badawczo-rozwojowe i projektowe oraz produkcję i upowszechnienie [Golińska-Pieszyńska 2009 s. 70]. Pojęć: działalność innowacyjna i proces
innowacyjny stosuje się również niekiedy jako synonimów [Kasperkiewicz 2009
s. 16].
W literaturze poświęconej zagadnieniu innowacji przedstawia się szereg modeli
innowacji. Począwszy od dwóch powstałych w latach 60. ubiegłego stulecia, tj.: modelu podażowego i modelu popytowego.
Model podażowy (pchany przez naukę) składa się z następujących elementów
(faz procesu innowacyjnego):
– badania podstawowe;
– badania stosowane;
– prace rozwojowe;
– dyfuzja innowacji.
Model ten oparty jest na założeniu, iż badania mają decydujące znaczenie w tym
procesie, tak jak i czynniki podażowe.
Model popytowy, odwrotnie, podkreśla znaczenie czynników leżących po stronie
popytu na ten proces. Elementami tego modelu są:
– potrzeba rynkowa;
– badania stosowane i prace rozwojowe;
– wdrożenie;
– sprzedaż.
Oczywiście ani jeden, ani drugi model nie oddaje istoty procesu innowacyjnego
w pełni. Toteż dalsze prace badawcze poszły w kierunku łączenia elementów obu
modeli i tak powstał model sprzężeniowy [Landau, Rosenberg 1986 s. 289].
Proces innowacyjny jest zjawiskiem ciekawym, jednakże dość skomplikowanym.
Za pierwszą fazę powstania wynalazku, w układzie: badania – prace rozwojowe –
wdrożenie – produkcja, powszechnie uważa się badania. Rezultatem badań podstawowych jest inwencja, natomiast badań stosowanych innowacja. Badania te powinny
być poprzedzone analizą rynku.
Prace rozwojowe przekształcają wyniki badań i nadają im charakter użytkowy.
Pozwala to na uznanie rezultatów badań za wynalazek, który następnie może być
zgłoszony w urzędzie patentowym. Z patentu mogą korzystać inni uczestnicy rynku,
po uprzednim zakupie licencji. Produkcja zaś jest następnym etapem procesu innowacji, której następnie towarzyszy dyfuzja [Szajt 2008 s. 9–14].
198
RYSUNEK 1.
Innowacje jako proces – cykl istnienia innowacji
Źródło: [Szajt 2008, s. 9].
Za istotną determinantę poziomu innowacyjności poszczególnych gospodarek
uznaje się nakłady na badania i rozwój. Przeznaczane są one na prowadzenie badań,
podstawowych, stosowanych i prac rozwojowych. Ich efekty ujawniają się w gospodarce w postaci innowacji [Dworak, Grzelak 2010 s. 107]. W skali makrogospodarczej wpływają na strukturę branżową gospodarki. Ta, z kolei, decyduje o strukturze
towarowej eksportu. Można to również odnieść do gospodarki polskiej, w przypadku której radykalny wzrost poziomu eksportu w ostatnim dziesięcioleciu jedynie
w niewielkim stopniu był konsekwencją działalności B+R. Udział dóbr high-tech
w polskim eksporcie pozostaje niewystarczający.
W ujęciu bezwzględnym można, co prawda, zauważyć wyraźny przyrost eksportu
w grupie dóbr wysokiej techniki. W 2008 roku wartość eksportu w tej grupie wynosiła 6,8 mld USD, co jest korzystną zmianą w relacji do roku 2000. Wówczas wartość eksportu dóbr wysokiej techniki nie osiągnęła nawet 1 mld USD [Nauka i technika w Polsce w 2008 roku 2010 s. 266–267]. Jednakże, procentowo, stanowi on
jedynie około 4% wartości całości polskiego wywozu.
Napływ Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych w ostatnich latach oceniano
głównie przez pryzmat wartości inwestycji, a nie ich jakości, rozumianej jako stopień
zaawansowania technologicznego. Tymczasem, kapitał zagraniczny w postaci inwestycji zagranicznych jest nośnikiem wiedzy.
OECD, która bada nakłady na B+R w poszczególnych sektorach gospodarki, do
przemysłu wysokich technologii zalicza: lotnictwo, przemysł kosmiczny, wyroby
farmaceutyczne, urządzania biurowe oraz komputery, sprzęt radiowy, telewizyjny
i komunikacyjny, sprzęty do zapisu dźwięku i obrazu, instrumenty medyczne, precyzyjne i optyczne. Pozostałe gałęzie przemysłu zostały sklasyfikowane jako sektory
średniowysokiej technologii, średnioniskiej technologii oraz niskiej technologii.
199
WYKRES 2.
Dynamika eksportu dóbr wysokiej techniki w Polsce
w latach 2000–2008 (w mld USD)
Źródło: [Nauka i Technika w Polsce w 2008 roku 2010 s. 274].
Do branż średniowysokich technologii zaliczono produkcję maszyn i urządzeń,
gdzie indziej niesklasyfikowaną (np.: silniki elektryczne, prądnice, transformatory,
urządzenia podziału elektryczności i kontroli, akumulatory, baterie oraz ogniwa,
lampy elektryczne oraz sprzęt świetlny) produkcję: pojazdów mechanicznych, przyczep i naczep wraz z akcesoriami do pojazdów mechanicznych i ich silników, produkcję chemikaliów i wyrobów chemicznych (z wyłączeniem środków farmaceutycznych), poza tym produkcję: lokomotyw, taboru kolejowego i tramwajowego,
sprzętu transportowego (gdzie indziej niesklasyfikowaną), [Soszka-Ogrodnik 2008
s. 315–316].
Ogólną wartość nakładów na działalność badawczą i rozwojową mierzy się miernikiem GERD (Gross Expenditures on Reserch and Development). Jest to wskaźnik
dotyczący sumy nakładów wewnętrznych poniesionych w danym roku na działalność B+R (przez wszystkie jednostki prowadzące tę działalność w danym kraju).
W 2008 r. wynosił on w Polsce, w cenach bieżących, 7 706,2 mln zł, oznacza to
przyrost w porównaniu z rokiem poprzednim o ok. 1 mld zł (15,5%).
W latach 2000–2004 zmiany te, w ujęciu procentowym, wynosiły 7,5%. Natomiast, w latach 2004–2008 – 60,7%. Pomimo dynamicznego wzrostu środków przeznaczonych na badania, sytuacja finansowania sfery B+R nie uległa zdecydowanej
poprawie. Niski pozom finansowania sfery B+R najlepiej określa wskaźnik relacji
nakładów na działalność B+R do produktu krajowego brutto (GERD/PKB), który
jeszcze w 2000 roku wynosił 0,64%, ale w latach 2003–2007 wahał się w granicach:
0,56–0,57%. W 2008 roku wyniósł 0,61%. Dane powyższe kontrastują z krajami będącymi w światowej czołówce postępu naukowo-technicznego, w których odsetek
PKB, przeznaczany na działalność B+R, przekracza 3%. Średni wskaźnik GERD/
200
PKB dla 27 krajów członkowskich Unii Europejskiej osiągnął w 2007 roku 1,77%
[Nauka i technika w Polsce w 2008 roku 2010 s. 39].Wielkość nakładów na B+R
istotnie wpływa na PKB. Wzrost udziału nakładów na B+R w PKB powoduje, że
dystans w poziomie rozwoju w stosunku do średniej unijnej maleje [Dworak, Grzelak 2010 s. 115]. W przypadku Polski wskaźnik ten w dalszym ciągu jest rażąco niski.
WYKRES 3.
Nakłady na działalność badawczą i rozwojową w % PKB, w 2007 roku
3,5
2,5
1,4
1,5
1,6
Republika
Czeska
Słowenia
0,6
Polska
Irlandia
Finlandia
Niemcy
Źródło: [Rocznik Statystyki Międzynarodowej 2009 2010 s. 295].
Krajami, które wydały w 2007 roku najwięcej na działalność badawczo-rozwojową były: Stany Zjednoczone – 368,8 mln USD, Japonia – 138,8 mln USD, Chiny – 86,8 mln USD, Niemcy – 69,3 mln USD, Francja – 43,4 mln USD, Wielka Brytania – 35,6 mln USD [Rocznik Statystyki Międzynarodowej 2009 2010 s. 295].
Notuje się także stopniową zmianę struktury nakładów na działalność B+R.
Przystąpienie Polski do struktur Unii Europejskiej przyczyniło się m. in. do zwiększenia udziału w nakładach na B+R środków pochodzących z zagranicy (z 2,4%
w 2001 r. do 5,4% w 2008 r.) Mimo to, udział państwa w finansowaniu działalności
B+R jest wciąż znaczący i oscyluje wokół 60%. Na sektor przedsiębiorstw przypada
około 20–25%. Przyczyną takiego stanu rzeczy jest między innymi brak współpracy
sektora nauki z sektorem przedsiębiorstw oraz słabo rozwinięty rynek funduszy:
venture capital i private equity, który stanowi ważne źródło finansowania B+R w krajach rozwiniętych. Wyraźna przewaga finansowania działalności B+R przez fundusze państwowe jest, z kolei, cechą krajów relatywnie słabo rozwiniętych.
W bieżącej dekadzie systematycznie malał udział nakładów na B+R pochodzących z budżetu państwa. W 2000 roku stanowiły one 63,4% całości nakładów,
a w 2008 roku 56,1% i wynosiły 4 321,1 mln zł.
Wyszczególnienie
4858,1
0,64
126
4,5
3,3
0,64
125
4,6
3,2
2001
4796,1
2000
3,3
4,5
118
0,58
4522,1
2002
3,4
4,5
119
0,56
4558,3
2003
3,6
4,6
135
0,56
5155,4
2004
3,6
4,4
146
0,57
5574,6
2005
3,5
4,3
155
0,56
5892,8
2006
3,6
4,6
175
0,57
6673,0
2007
3,6
4,3
202
0,61
Wyszczególnienie
6,3
4,8
4,0
6,2
2,4
2,3
3,3
4,6
5,9
62,7
23,5
2003
3,0
5,2
7,5
61,7
22,6
2004
Źródło: [Nauka i technika w 2004 roku 2005 s. 34; Nauka i technika w 2008 roku 2010 s. 49].
61,9
23,0
2002
64,8
24,3
2001
3,2
5,7
7,4
57,7
26,0
2005
2,3
7,0
8,1
57,5
25,1
2006
3,9
6,7
6,4
58,5
24,5
2007
Struktura nakładów na działalność B+R, według źródeł finansowania, w latach 2001–2008 w Polsce, w %
Z budżetu
Podmiotów gospodarczych
Placówek naukowych PAN i jednostek badawczo-rozwojowych
Organizacji międzynarodowych i instytucji zagranicznych
Pozostałe
bd
bd
bd
0,61
7706,2
2009
6,3
5,4
5,6
56,1
26,6
2008
TABELA 4.
6673,0
2008
Źródło: [Nauka i technika w 2008 roku 2010 s. 32; Nauka i technika w 2008 roku 2010 s. . 32; Polska w liczbach 2010 s. 31].
Nakłady na B+R (ceny bieżące w mln zł)
Relacja B+R do PKB, w %
B+R na jednego mieszkańca, w zł
Zatrudnienie w działalności
B+R na 1000 osób aktywnych zawodowo, w %
W tym pracownicy naukowo-badawczy, w %
Podstawowe wskaźniki działalności B+R w Polsce, w latach 2000–2009
TABELA 3.
202
W tym samym okresie najbardziej wyraźny spadek tej kategorii nakładów nastąpił w szkołach wyższych z 85,1% w 2000 roku do 77,7% w 2008 roku, oraz jednostkach rozwojowych (odpowiednio z 11,2% do 5,4%), [Nauka i technika w Polsce
w 2008 roku 2010 s. 41]. Jednakże zmiany w tym zakresie są w dalszym ciągu zbyt
powolne. Nie wpływają w oczekiwany sposób na wzrost innowacyjności, a w konsekwencji na niwelowanie luki technologicznej między Polską a krajami wysoko rozwiniętymi.
4. BIZ jako nośnik nowych technologii
Przedsiębiorstwa z udziałem kapitału zagranicznego, działające na polskim rynku, uczestniczą w procesach innowacyjnych. Przyczyniają się tym samym do poprawy innowacyjności i konkurencyjności polskiej gospodarki. W wielu krajach udało
się rozwinąć produkcję w branżach wysokiej technologii właśnie dzięki działalności
korporacji transnarodowych [Soszka-Ogrodnik 2008 s. 315]. Prace B+R, podejmowane przez przedsiębiorstwa z przewagą kapitału zagranicznego, dotyczą głównie
działalności w działach o wysokim stopniu zaawansowania technologicznego. Do działów tych należą przede wszystkim: produkcja sprzętu transportowego, w tym zwłaszcza
produkcja: statków powietrznych i kosmicznych, maszyn biurowych i komputerów,
maszyn i aparatury elektronicznej oraz środków farmaceutycznych i zielarskich
[Freitag-Mika 2009 s. 146]. Począwszy od 1991 roku, liczba przedsiębiorstw z udziałem kapitału zagranicznego w Polsce nieustannie wzrasta [Solarz 2006 s. 77]. Oznacza to istnienie, najprawdopodobniej wciąż nie do końca wykorzystanej, szansy na
unowocześnianie polskiej gospodarki.
WYKRES 4.
Liczba podmiotów z udziałem kapitału zagranicznego
w latach 2000–2008, w Polsce ogółem
21092
14244
14469
14488
2000
2001
2002
15371
15816
2003
2004
16838
2005
18015
18515
2006
2007
2008
Źródło: [Działalność Gospodarcza Podmiotów z Kapitałem Zagranicznym w 2005 roku 2006
s. 22; Działalność Gospodarcza Podmiotów z Kapitałem Zagranicznym w 2008 roku 2009 s. 28].
203
Jeśli chodzi o pochodzenie kapitału, to od lat dominujący udział procentowy należy do kapitału: holenderskiego, niemieckiego i francuskiego. Udział Holandii
w roku 2005 wynosił 26,98% kapitału zagranicznego, w 2006 roku udział ten wynosił
25,67%. W 2007 roku nieco spadł do 23,97%, by w 2008 roku wzrosnąć do 24,25%.
Procentowy udział kapitału niemieckiego w analogicznym okresie wynosił w 2005
roku i 2006 roku – 16,29%, w 2007 roku – 17,53%, w 2008 roku – 17,83%. Z Francji pochodziło 15,54% kapitału w 2005 roku, w 2006 roku – 17,69%, w2007 roku –
18,13%, a w 2008 roku zanotowano spadek do wielkości 15,85%, czyli podobnej jak
w roku 2005 [Działalność Gospodarza Podmiotów z Kapitałem Zagranicznym w 2005
roku 2006 s. 35; Działalność Gospodarza Podmiotów z Kapitałem Zagranicznym
w 2006 roku 2007 s. 42; Działalność Gospodarza Podmiotów z Kapitałem Zagranicznym w 2007 roku 2008 s. 42–43; Kolarz 2006 s. 42–43].
WYKRES 5.
Kapitał zagraniczny, według kraju pochodzenia, w roku 2008, w %
Hiszpania
Włochy
Szwajcarja
Luksemburg
Szwecja
Dania
Wielka Brytania
Belgia
USA
Francja
Niemcy
Holandia
0
5
10
15
20
25
30
Źródło: [Działalność gospodarcza podmiotów z kapitałem zagranicznym w 2008 roku 2009
s. 42–43].
Przystąpienie Polski do struktur Unii Europejskiej przyczyniło się m. in. do zwiększenia udziału w nakładach na B+R środków pochodzących z zagranicy. W 2000
roku było to 87,2 mln zł, co stanowiło 1,8% wydatków ogółem. W roku 2008 nastąpił wzrost do 417,6 mln zł, czyli 5,4% całkowitych wydatków [Nauka i technika
w Polsce w 2008 roku 2010 s. 40].
Napływ kapitału zagranicznego oznacza, niewątpliwie, szansę dostępu do nowoczesnych technologii. Jej wykorzystanie wymaga jednak aktywności kraju przyjmującego w tworzeniu rozwiązań, zachęcających inwestorów zagranicznych do pożądanego transferu technologicznego [Byczkowska 2009 s. 270].
Nie ma uniwersalnych strategii, które działałyby z jednakową skutecznością
w każdej gospodarce. Nie istnieją idealne i łatwe wzorce do naśladowania. Jednakże
warto przyjrzeć się gospodarce Irlandii i jej strategii.
204
TABELA 5.
Środki zagraniczne przeznaczane na działalność B+R,
według rodzajów jednostek, w tys. zł (ceny bieżące)
Wyszczególnienie
Polska,
w tym:
Placówki
naukowe PAN
Jednostki badawczorozwojowe
Jednostki
rozwojowe
Szkoły
wyższe
2004
2005
2006
2007
2008
71 534,4
320 197,1
414 550,0
448 260,1
400 972,1
1 320,2
51 547,5
72 805,1
63 325,9
73 253,0
64 172,2
155 471,8
140 860,9
164 089,0
126 439,3
2 453,0
10 047,2
39 101,1
37 259,4
44 070,7
3 007,8
100 232,1
152 123,0
174 745,1
145 790,3
Źródło: [Nauka i technika w 2005 roku 2006, s. 136; Nauka i technika w 2006 roku 2007
s. 67; Nauka i technika w 2008 roku 2010 s. 67].
Opracowany, w 1983 r., Narodowy Program dla Nauki i Technologii zaproponował rozwiązania ukierunkowane na zwiększanie międzynarodowej konkurencyjności przedsiębiorstw irlandzkich dzięki innowacjom. W 1986 r. parlament uchwalił
ustawę, która wprowadzała wsparcie dla działalności B+R i rozwoju nowych produktów w rodzimych przedsiębiorstwach, za pomocą grantów i zachęt finansowych.
Kluczową rolę we wzroście innowacyjności irlandzkiej gospodarki odegrały inwestycje zagraniczne, które w latach 80. i 90. ubiegłego wieku uczyniły z niej, znaczące
w świecie, centrum przemysłu zaawansowanych technologii i usług. Pozytywny
wpływ transferu technologii na unowocześnienie irlandzkiej gospodarki poprzez zagraniczne firmy był możliwy dzięki zastosowaniu skutecznej strategii dopływu bezpośrednich inwestycji zagranicznych. Głównym celem tej strategii było dążenie do
przyciągania takich inwestycji zagranicznych, które spełniałyby następujące warunki:
– zapewnienie pozytywnego wpływu nowych inwestycji na wzrost eksportu;
– inwestycje musiały być oparte na wykorzystaniu high-tech, a także miejscowych fachowców i surowców.
Strategia ta, oparta na selektywnym podejściu do bezpośrednich inwestycji zagranicznych, faworyzuje inwestorów reprezentujących gałęzie przemysłu i usług wykorzystujące zaawansowane technologie [Popławski 2009 s 40–43]. Pozytywne doświadczenia gospodarki irlandzkiej w tym zakresie mogłyby stanowić, do pewnego
stopnia, wzorzec dla polskiej gospodarki. Naśladowanie, sprawdzonych i przemyślanych, rozwiązań byłoby krokiem we właściwym kierunku.
Tymczasem, jeśli chodzi o gospodarkę polską, to w dalszym ciągu charakteryzuje
się ona niewielkim udziałem towarów high-tech w strukturze towarowej eksportu.
Pod tym względem, Polska znacząco odstaje od średniej w Unii Europejskiej
(19,3%), [Nauka i technia w Polsce w 2008 roku 2010 s. 265]. Pozytywne zmiany są
dostrzegalne, ale ich skala jest niezadowalająca. Branże high-tech w polskim przemyśle ciągle odgrywają znikomą rolę. Napływ BIZ nie stanowił istotnego czynnika dy-
205
namizującego sektor B+R, a co za tym idzie, proinnowacyjnych zmian w polskiej
gospodarce.
WYKRES 6.
Udział importu i eksportu dóbr wysokiej techniki w całkowitym imporcie
i eksporcie w latach 1992–2009 (w %)
Źródło: [Nauka i Technika w Polsce 2008 roku 2010 s. 273].
5. Podsumowanie
Działalność innowacyjna przedsiębiorstw z udziałem kapitału zagranicznego,
a także technologie sprowadzane z zagranicy, mogą przyczynić się do rozwoju gospodarczego krajów goszczących zagraniczny kapitał, zarówno dzięki działalności filii zagranicznych, jak i stymulowaniu rozwoju przedsiębiorstw rodzimych. Jednakże
efekty związane z napływem BIZ i działalnością przedsiębiorstw z udziałem kapitału zagranicznego będą w dużym stopniu zależały od własnych zdolności technologicznych oraz zdolności do absorpcji nowych rozwiązań przez przedsiębiorstwa kraju goszczącego. To właśnie te zdolności zadecydują o tym, czy nowa wiedza i umiejętności będą mogły zostać przyswojone przez rodzime przedsiębiorstwa, dalej rozwijane i odpowiednio wykorzystywane w warunkach specyficznych dla kraju, czy też
regionu goszczącego, a także czy staną się źródłem nowych rozwiązań w przyszłości
[Kuzel 2007 s. 255].
Przeprowadzona analiza pokazuje, że Bezpośrednie Inwestycje Zagraniczne są
ważnym czynnikiem dynamizacji sektora B+R. Zważywszy na ograniczone możliwości kapitałowe polskich firm, często jest to jedyna forma, w jakiej najnowsze technologie mogą pojawić się w naszym kraju. Mimo to, na przestrzeni ostatnich lat, oddziaływanie BIZ na proces unowocześniania polskiej gospodarki wydaje się być
niewystarczające. Proces ten następuje, ale opornie. Świadczyć o tym może chociaż-
206
by udział dóbr high-tech w polskim eksporcie. Wskaźnik ten oscyluje w granicach:
3% – 4%. Dopiero w 2005 roku osiągnął on poziom z roku 1992. Niewątpliwie,
szansą jest postępująca integracja z rynkiem UE, polegająca nie tylko na znoszeniu
barier administracyjnych, ale również na zmianach w postrzeganiu polskiej gospodarki.
Literatura
Baruk J. 2006 Zarządzanie wiedzą i innowacjami, Toruń.
Benchmark Definition of Foreign Direct Investment 1996 OECD, Paris.
Byczkowska M. 2009 BIZ a transfer nowych technologii, [w:] K. Meredyk, J. Sikorski,
K. Turowski (red.), Innowacyjność polskiej gospodarki, Suwałki.
Drucker P. 1992 Innowacja i przedsiębiorczość, Warszawa.
Dworak E., Grzelak M. M. 2010 Nakłady na działalność badawczo-rozwojową a PKB
w krajach Unii Europejskiej, „Gospodarka Narodowa”, nr 7–8.
Działalność Gospodarcza Podmiotów z Kapitałem Zagranicznym w 2005 roku 2006, GUS,
Warszawa.
Warszawa.
Warszawa.
Warszawa.
Freitag-Mika E. 2009 Wpływ bezpośrednich inwestycji zagranicznych na konkurencyjność polskiej gospodarki, Warszawa.
Garniewicz G., Siemiątkowski P. 2006 Wprowadzenie do międzynarodowych przepływów kapitału, Toruń.
Golejewska A. 2008 BIZ a proces restrukturyzacji gospodarki, Gdańsk.
Golińska-Pieszyńska M. 2009 Polityka wiedzy a współczesne procesy innowacyjne, Warszawa.
Kasperkiewicz W. 2009 Innowacyjność, konkurencyjność i rynek pracy w procesie transformacji
polskiej gospodarki, Łódź.
Kolarz M. 2006 Wpływ zagranicznych inwestycji bezpośrednich na innowacyjność przedsiębiorstw w Polsce, Katowice.
Kosztowniak A., Misztal P., Pszczółka P., Szelągowska A. 2009 Finanse i rozliczenia międzynarodowe, Warszawa.
Kuzel M. 2007 Rola bezpośrednich inwestycji zagranicznych w dyfuzji wiedzy i umiejętności, Toruń.
Landau R., Rosenberg N. 1986 The Positive Sum Strategy, Washington D. C.
Matusiak K.B. 2005 Innowacje i transfer technologii, Warszawa.
Michałków I. 2003 BIZ w Polsce w dobie globalizacji, Warszawa.
Nauka i technika w Polsce w 2008 roku 2010, Warszawa.
Popławski M. 2008 Skutki napływu BIZ na rozwój gospodarczy Polski w okresie transformacji
systemowej, [w:] J.L. Bednarczyk, S.I. Bukowski, W. Przybylska-Kapuścińska, Polityka
wzrostu gospodarczego w Polsce i w UE, Warszawa.
Rocznik Statystyki Międzynarodowej 2009 2010 GUS, Warszawa.
Schumpeter J.A. 1960 Teoria rozwoju gospodarczego, Warszawa.
207
Sitek E. 1997 Determinanty bezpośrednich inwestycji zagranicznych, Częstochowa.
Sitek E. 1997 Determinanty bezpośrednich inwestycji zagranicznych, Częstochowa.
Solarz M. 2006 Wpływ zagranicznych inwestycji bezpośrednich na innowacyjność przedsiębiorstw
w Polsce, Katowice.
Soszka-Ogrodnik K. 2008 Polityka stymulowania inwestycji zagranicznych w sektorach wysokich
technologii jako narzędzie podnoszenia innowacyjności polskiej gospodarki, [w:] J.L. Bednarczyk, S.I. Bukowski, W. Przybylska-Kapuścińska (red.), Polityka wzrostu gospodarczego
w Polsce i w Unii Europejskiej, Warszawa.
Szajt M. 2008 Aktywność innowacyjna a wzrost gospodarczy Polski, Częstochowa.
Wawrzyniak D. 2010 Determinanty lokalizacji bezpośrednich inwestycji zagranicznych, „Gospodarka Narodowa”, nr 4.
Jerzy PRZYBYSZ1
KAPITAŁ SPOŁECZNY A POZIOM INNOWACYJNOŚCI
MAŁYCH I ŚREDNICH PRZEDSIĘBIORSTW (MSP)
Streszczenie
Kapitał społeczny w społeczeństwach obywatelskich o gospodarce rynkowej determinuje potencjał
przedsiębiorstw w zakresie zdolności konkurencyjnej i innowacyjności. Współczesne przedsiębiorstwa
przestają konkurować wyłącznie za pomocą tradycyjnych, tzw. twardych czynników produkcji, lecz
także koncentrują swoją uwagę na zasobach niematerialnych, wśród których kapitał społeczny staje się
ważnym źródłem kreacji wartości. Kapitał społeczny może w znacznym stopniu wpływać na skuteczną
alokację kapitału: ludzkiego, fizycznego i finansowego, dzięki zaufaniu i efektywnej współpracy podmiotów gospodarczych. Tylko przedsiębiorstwa o dużym poziomie kapitału społecznego posiadają
wyższą zdolność do innowacji, zyskując przewagę nad konkurentami. Dzieje się to za sprawą płynnego
przepływu informacji, wiedzy i doświadczeń, umiejętnego współdziałania. Kapitał społeczny umożliwia podejmowanie działań, które są tym efektywniejsze, im wygenerowane są niższe koszty transakcyjne, a to tylko zachodzi w kulturze zaufania. Ważną rolę w procesie kreowania kapitału społecznego
odgrywają instytucje, stanowiące otoczenie przedsiębiorstw. Powyższe tezy stanowią przedmiot rozważań autora.
Słowa kluczowe: kapitał społeczny, innowacyjność, instytucjonalizm, sieci
SOCIAL CAPITAL AND THE INNOVATION LEVEL
IN SMALL AND MEDIUM-SIZED ENTERPRISES
Abstract
Social capital in civic societies with market economy determines the potential of enterprises within
the scope of competitive ability and innovation. Contemporary enterprises cease to compete by using
exclusively traditional, the so-called hard production factors but also concentarate their attention on
non-material resources
amongst which social capital appears to be an important source of creation of values. Social capital
can, to a great extent, influence efficient allocation of human, physical and financial capital, thanks to
confidence and effective cooperation between economic subjects. Only enterprises possessing a high
level of social capital can enjoy a higher ability to create innovation which allows them to gain an economic advantage over competitors. This is due to free transfer of information, know-how, experience,
and skillful cooperation. Social capital makes it possible to undertake activities which are the more effective, the lower transaction costs are generated and this happens only in the culture of mutual trust.
An important role in the process of creating social capital is played by institutions which make up the
environment of enterprises. The above theses constitute the subject of the author's consideration.
Keywords: social capital, innovation, institutionalization, network
1
Dr Jerzy Przybysz – Politechnika Poznańska.
Kapitał społeczny a poziom innowacyjności małych i średnich przedsiębiorstw ... 209
1. Determinanty innowacyjności w nowoczesnej gospodarce
Innowacyjność jest uznanym przedmiotem badań w naukach ekonomicznych.
W Polsce powstało wiele publikacji o charakterze monograficznym, ujmujących innowacyjność w skali: europejskiej, kraju, jak i regionalnej [Jasiński 2004 s. 10–21].
Poszukiwanie dróg rozwoju i wypracowanie nowych warunków dla konkurencyjności gospodarki europejskiej doprowadziło do przyjęcia przez Unię Europejską
nowych strategii rozwoju, zorientowanych na zharmonizowanie istotnych czynników tego rozwoju w celu uczynienia gospodarki europejskiej wysoce konkurencyjną,
opartą na wiedzy, na powszechnie emitowanej konkurencyjności społecznej i gospodarczej w długim okresie [Strużycki 2008 s. 63].
Ogólne cele strategii UE zostały ukierunkowane na zadania szczegółowe, w których główne akcenty zostały rozłożone na:
– gospodarkę opartą na wiedzy, której źródłem będą: badania, innowacje, opanowywanie nowych obszarów kwalifikacji i umiejętności przez pracowników
oraz menedżerów;
– liberalizację i integrację rynków;
– rozwój przedsiębiorczości, zarówno w wymiarach instytucjonalnych, jak
i stworzenie warunków dla przedsiębiorczych jednostek, kreatywnych menedżerów, twórców szerokiej oferty innowacyjnej [Strużycki 2008 s. 63].
Niezwykle ważną rolę w Strategii Lizbońskiej i Europa 2020 odgrywa rozwój małych i średnich przedsiębiorstw ( MSP). Problematyka ta jest w Polsce przedmiotem
licznych publikacji [Łuczka 2007 s. 29–49].
Innowacyjność MSP tworzy fundamenty regionalnych systemów (strategii) innowacji (RSI), które mogą być postrzegane jako konstelacja klastrów przemysłowych w otoczeniu organizacji w celu wspierania innowacji. W ramach RSI należy
zwrócić uwagę na dwa ważne aspekty. W przeciwieństwie do bardziej tradycyjnego
podejścia do innowacji i modernizacji, w opcji RSI podkreśla się, że wspieranie
MSP w innowacjach zorientowanych na proces modernizacji to kwestia nie tylko
ułatwienia dostępu do technologii, ale również do tego, jak odnoszą się do infrastruktury soft (wzrost kwalifikacji zasobów ludzkich, ułatwienie zmian organizacyjnych, wsparcie kapitału społecznego).
Efektywne funkcjonowanie RSI obejmuje wypracowanie strategii instytucjonalizacji innowacji pomiędzy sektorem prywatnym i publicznym w sposób systemowy.
Powstaje więc infrastruktura instytucjonalna jako nadbudowa struktury produkcji regionu [Jasiński 2004 s. 9].
Systemowy wymiar RSI tworzy się na bazie: relacji partnerskich, wdrażania innowacji w sieci klastrów, zdolności absorpcyjnej systemów informacyjnych w zakresie Information & Communication Technologies (ICT).
MSP powinny korzystać z regionalnego lub lokalnego systemu innowacji, gdyż są
w swoim potencjale bardziej ograniczone niż duże firmy, które zwykle mają dostęp
do: zasobów nowoczesnych technologii, wykwalifikowanych zasobów ludzkich lub
możliwości wprowadzenia nowych technik kierowniczych.
MSP, zwłaszcza w krajach rozwijających się, zazwyczaj muszą prowadzić wspólne działania w celu podziału kosztów na zakup maszyn, które będą używane przez
wszystkich, uzyskania dostępu do środków finansowych, ponieważ często nie są
210
Jerzy Przybysz
w stanie uzyskać je samodzielnie. Te zbiorowe działania odbywają się między producentami w określonych klastrach, a w niektórych przypadkach są oparte na istniejących stosunkach społecznych i osiągniętym poziomie kapitału społecznego. Budowane na zaufaniu, a także poprzez własne inicjatywy lub wspieranie ze strony instytucji ( np. państwa), mogą obejmować większą liczbę przedsiębiorców. MSP są
znacznie bardziej uzależnione od warunków lokalnych oraz roli RSI dla klastrów
w krajach rozwijających, co ma dla nich kluczowe znaczenie [Lundvall 2009 s. 1–33].
Każdy społeczny proces gospodarowania wymaga wykształcenia się odpowiedniej struktury instytucjonalnej. Mechanizm rynkowy funkcjonuje sprawnie jedynie
wówczas, gdy istnieje cała sieć kompatybilnych formalnych instytucji oraz nieformalnych w postaci norm i wartości kulturowych, które są w stanie skutecznie go
wspierać. W związku z tym, zwraca się coraz częściej uwagę na konieczność akumulacji kapitału społecznego jako czynnika współdecydującego o rozwoju gospodarczym. Jakość kapitału społecznego może rozstrzygać o zdolności konkurencyjnej
i innowacyjności na poziomie mikro- i makroekonomicznym. Pojęcie kapitału społecznego wydaje się być szczególnie pomocne przy wyjaśnianiu różnic w jakości życia i zamożności poszczególnych społeczeństw dysponujących podobnym potencjałem gospodarczym. Pozwala jednocześnie uświadomić, jakie są przyczyny niepowodzeń programów rozwojowych wdrażanych na obszarach gospodarczo i cywilizacyjnie opóźnionych.
W obliczu zachodzących procesów globalizacyjnych, rozwoju technologii informacyjnych i komunikacyjnych, współczesne przedsiębiorstwa przestają konkurować
za pomocą tradycyjnych, tzw. twardych czynników produkcji, lecz koncentrują
głównie swoją uwagę na zasobach niematerialnych. Wzrost znaczenia wiedzy jako
czynnika produkcji jest uwarunkowany oczywiście splotem różnorodnych czynników. Spośród nich wymienić warto, takie jak: wzrost złożoności systemów informatycznych, rozwój nowych koncepcji zarządzania, umiędzynarodowienie postępu
technicznego opartego na wiedzy, postępujące procesy integracyjne itp.
Ogólnie rzecz biorąc, w gospodarce, w której kluczową rolę odgrywa wiedza,
mają miejsce następujące tendencje:
– powstanie sieciowych form organizacyjnych (jako przeciwieństwo form hierarchicznych i biurokratycznych);
– dominacja struktur opartych na usługach;
– kapitał ludzki i społeczny staje się głównym źródłem kreacji wartości;
– elastyczność organizacji produkcji zamiast produkcji masowej;
– wzrost znaczenia innowacji i jakości, napędzanej przez łańcuch dostaw zapewniający osiągnięcie przewagi konkurencyjnej, pojawiający się w miejsce
redukcji kosztów osiąganych wyłącznie dzięki korzyściom skali;
– większa skłonność do zawierania aliansów i współpracy niż prowadzenia walki konkurencyjnej w pojedynkę;
– wzrost znaczenia umiejętności i szybkiej adaptacji do zmieniających się warunków otoczenia;
– kształcenie ustawiczne;
– zatrudnienie nacechowane dużym ryzykiem, lecz przynoszące wiele nowych
szans.
Wymienione tendencje przyjmuje się traktować jako wyznaczniki nowej gospodarki [Lissowska 2007 s. 7–8].
Budowanie gospodarki opartej na wiedzy wymaga, niewątpliwie, stworzenia odpowiedniego otoczenia instytucjonalnego sprzyjającego powstawaniu innowacyjnych
przedsiębiorstw. Niekwestionowaną rolę w tym zakresie mają zatem do spełnienia
organy władzy różnych rodzajów i szczebli, przedsiębiorstwa (zwłaszcza sektora finansowego) oraz środowiska intelektualne i akademickie. Z doświadczenia wynika
bowiem, iż tylko te kraje, które posiadają odpowiednio wykształcone instytucje formalne, w szczególności ekonomiczne i polityczne, bazujące na instytucjach nieformalnych, posiadają zdolność do wszechstronnego wykorzystywania możliwości
technologicznych i skutecznego zwiększania konkurencyjności swoich gospodarek.
Budowanie nowoczesnej gospodarki, opartej na wiedzy, wymaga również, bez wątpienia, wsparcia ze strony instytucji nieformalnych, co pozwala sięgnąć do zasobów
pozaekonomicznych, a więc do koncepcji kapitału społecznego.
Odkrycie synergii, ujmowanej jako związek pomiędzy kapitałem społecznym
a rozwojem gospodarczym, otwiera bezsprzecznie nowe możliwości w przypadku
polskiej gospodarki. Coraz częściej zwraca się uwagę na sens współpracy i wzajemnego zaufania w sferze prywatnej, jak i publicznej oraz udział w społeczeństwie
obywatelskim, co świadczy o potrzebie akumulacji kapitału społecznego, rozumianego jako ilość i jakość społecznych relacji. Z punktu widzenia wyzwań współczesności, ma to niezwykle istotne znaczenie, ponieważ wciąż brakuje w Polsce sprawnych mechanizmów instytucjonalnych, jak i wypracowanych metod kolektywnego
działania, pozwalających generować lokalne procesy rozwojowe. Budowanie kapitału społecznego wymaga zatem inicjatyw odgórnych, a więc właściwej polityki państwa i to nie tylko w zakresie edukacji. Konieczne bowiem staje się podejmowanie
działań mających na celu wzmacnianie powiązań nauki i przemysłu poprzez poprawę regulacji dotyczących partnerstwa publiczno-prywatnego i lepszą ochronę własności intelektualnej, co pozwoli zwiększyć innowacyjność polskiej gospodarki
w przyszłości [Wildowicz-Giegiel 2008 s. 56–70].
2. Kapitał społeczny a instytucjonalne konteksty innowacyjności
Problematyka dotycząca kapitału społecznego stanowi coraz bardziej powszechny w ekonomii przedmiot badań. Kapitał społeczny jako: pojęcie, koncepcja, teoria
jest wykorzystywany w wielu różnych analizach dotyczących eksplantacji zjawisk
i procesów społeczno-ekonomicznych zachodzących we współczesnych społeczeństwach [Przybysz 2004 s. 9–37].
Kapitał społeczny pojawia się, rozwija i funkcjonuje w społeczeństwach obywatelskich o gospodarce rynkowej, istnieje, w węższym lub szerszym zakresie, we
wszystkich modelach gospodarki kapitalistycznej [Coleman 1990 s. 304; Fukuyama
1997 s. 13–61; Putnam 1995 s. 133–139]. Formuje się on zależnie od: tradycji, kultury, systemu politycznego, a szczególnie od poziomu rozwoju gospodarki. Kształtuje
się w procesach socjalizacji i wychowania, działaniach poszczególnych obywateli
oraz rozmaitych zbiorowości, organizacji, instytucji [Przybysz 2004 s. 9]. Kapitał
społeczny może występować w licznych formach, różnić się strukturalnie wielkością
212
Jerzy Przybysz
i intensywnością w zależności od typu społeczeństwa. Uogólniając zagadnienie,
można by sformułować aforyzm: jaki kapitalizm, taki kapitał społeczny i vice versa,
czyli jaki poziom kapitału społecznego, taka gospodarka i społeczeństwo.
Rozwój konkurencyjnej i efektywnej gospodarki wiąże się z odmienną organizacją życia społecznego, tworzeniem nowych, obywatelskich społeczności. Takie społeczności, oparte na zaangażowaniu podmiotów gospodarczych, stanowią fundament nowoczesnej cywilizacji. W tych procesach jest wyraźny również wpływ wywierany przez stricte pozagospodarcze sfery funkcjonowania społeczeństwa, które
początkowo często utożsamiano z kapitałem ludzkim. Kapitał ludzki jednak, jak
dowodzą m.in.: P. Bourdieu i J. S. Coleman, należy odróżniać od kapitału społecznego [Kozyr-Kowalski 1999 s. 127–142]. Ten ostatni jest nie tylko kategorią wyrażającą: ludzką wiedzę, kwalifikacje i umiejętności, nie sprowadza się także wyłącznie
do etyki biznesu i kształtującego się na tej podstawie zaufania i wzajemności, jako
warunków racjonalnego gospodarowania i funkcjonowania rynku, poczynając od
skali mikro, a na makro kończąc [Fukuyama 1997 s. 13–61]. Pełni on analogiczne
funkcje, jak inne rodzaje kapitałów. Kapitał rzeczowy i ludzki ułatwiają działalność
produkcyjną – kapitał społeczny robi to samo [Coleman 1990 s. 304].
Czymże jest w istocie kapitał społeczny? Czym różni się od innych rodzajów kapitału? W czym również tkwi jego istota jako zjawiska społeczno-ekonomicznego?
Wydaje się, że najbardziej trafnie ujęli to, uzupełniając się wzajemnie, J.S. Coleman,
P. Bourdieu, R. Putnam oraz F. Fukuyama. Według wymienionych autorów – syntetyzując ich wypowiedzi w tej kwestii – kapitał społeczny to zjawisko odnoszące się
zarówno do stosunków stricte ekonomicznych, jak i sieci stosunków oraz zjawisk
o charakterze: społecznym, politycznym, kulturowym, ujmowanych zarówno
w aspekcie grupowym, jak i jednostkowym.
J.S. Coleman traktuje tę postać kapitału jako zjawisko społeczne, związane ze
zdolnościami jednostek do wykorzystania możliwości, wynikających z rozwoju gospodarczego, lecz nie ograniczających się wyłącznie w swej istocie i funkcjach (przez
które – jego zdaniem – jest zdefiniowany), jedynie do tego [Coleman 1990 s. 302].
Kapitał społeczny to dlań przede wszystkim umiejętności współpracy międzyludzkiej w obrębie grup i organizacji (a nie tylko indywidualnych działań jednostek)
w celu realizacji wspólnych potrzeb i interesów. Jego istotę postrzega w zdolności
jednostek do łączenia się w grupy, dla realizacji przyjętych celów, nie tylko gospodarczych, lecz również odnoszących się do innych aspektów życia społecznego.
Badania nad kapitałem społecznym doprowadziły do wyróżnienia jego podstawowych wyznaczników:
1. Uczestnictwo w sieciach. W tworzeniu kapitału społecznego kluczowe jest istnienie mniej lub bardziej gęstych, przeplatających się sieci powiązań pomiędzy
jednostkami, grupami. Ludzie wchodzą w relacje z innymi przez związki na różnych poziomach, które muszą być dobrowolne i równe. Kapitał społeczny nie
może być tworzony przez indywidualne działanie na własną korzyść. Jest więc
uzależniony od skłonności jednostek do działania w zbiorowości, do generowania nowych powiązań, kontaktów, a docelowo sieci.
2. Wzajemność. Kapitał społeczny oznacza działanie jednych osób dla korzyści
innych, nawet kosztem interesu własnego, oczekując, że to działanie zostanie
w przyszłości odwzajemnione. Krótkoterminowy altruizm przeplata się z długo-
3.
4.
5.
6.
terminową intencją na osiągnięcie korzyści własnych. W organizacjach, w których
wzajemność jest silna, ma miejsce dostrzeganie interesów ponadjednostkowych.
Zaufanie. Obecność zaufania wywołuje skłonność do podejmowania ryzyka
przez uczestników organizacji, wynikającą z założenia, że inni zachowają się zgodnie z oczekiwaniami i będą się nawzajem wspierać. Zaufanie dodatnio wpływa na
poczucie bezpieczeństwa uczestników organizacji, sprzyjając otwartości informacyjnej.
Normy społeczne. Są one źródłem wewnętrznej, nieformalnej kontroli społecznej, która znosi potrzebę wprowadzenia do sieci sankcji bardziej formalnych
i instytucjonalnych. Normy społeczne są niepisanymi, ale powszechnie zrozumiałymi prawami, które określają, jakie formy zachowania są: pożądane, wartościowane i aprobowane w danym kontekście społecznym.
Wspólnota. Połączenie: zaufania, sieci, norm i wzajemności tworzy silną społeczność, gdzie istnieje wspólnie podzielana własność zasobów. Każdy uczestnik
sieci ma dostęp do zasobów, ale nikt nie posiada ich na własność.
Proaktywność. Rozwój kapitału społecznego wymaga chętnego i aktywnego zaangażowania się ludzi we wspólne uczestnictwo w działaniu w obrębie wspólnoty. Ludzie proaktywni to obywatele organizacji. Proaktywność oznacza, że kapitał
społeczny definiuje ludzi jako twórców efektywności, nie jako jej ofiary [Dyduch
2007 s. 1–6].
Dla optymalnego i efektywnego społecznie wykorzystania właściwości kapitału
społecznego jest niezbędna jego instytucjonalizacja, rozumiana jako społeczne stabilizowanie i utrwalanie zjawisk, struktur, działań oraz norm i wartości. Efektem tego
powinno być: po pierwsze, jednostkowa i grupowa identyfikacja z tymi, przekształconymi w instytucje, formami życia społecznego, oraz po drugie, ich internalizacja
w procesach wychowania i socjalizacji [Turner 2004 s. 311–324].
F. Fukuyama, zastanawiając się nad istotą i rolą kapitału społecznego w poszczególnych krajach, ich systemach gospodarczych i społecznych, sądzi, że główną rolę
odgrywają instytucje, ujmowane w podwójnym sensie, jako utrwalone społecznie
i kulturowo reguły postępowania, oraz realizujące je, społecznie ukształtowane,
struktury organizacyjne. Twierdzi, że: sprawne funkcjonowanie liberalnych instytucji
politycznych i gospodarczych musi opierać się na zdrowym i dynamicznym społeczeństwie
obywatelskim oraz jego pozarządowych strukturach [Fukuyama 2001 s. 7–22].
Struktura takiego społeczeństwa, to: skomplikowane sieci instytucji pośrednich,
w tym przedsiębiorstwa, dobrowolne stowarzyszenia, instytucje edukacyjne, kluby,
związki, media, organizacje dobroczynne i religijne – budujące się przy znacznym
udziale rodziny, czyli podstawowej instytucji, dzięki której jednostki nawiązują kontakt
z daną kulturą i zdobywają umiejętności do życia w społeczeństwie [Fukuyama 1997
s. 14]. Instytucje takie stanowią społeczne narzędzia kształtowania zachowań jednostek i zbiorowości, pełnią funkcję regulatorów społecznych.
Instytucje jako regulatory nadają kierunek aktywności gospodarczej i społecznej
poszczególnych podmiotów oraz wyznaczają ramy ich zachowań. Procesy regulacji
wpływają na system społeczny i gospodarczy w taki sposób, że funkcjonowanie całości systemu i części składowych staje się kompatybilne z charakterem systemu
214
Jerzy Przybysz
oraz jego funkcją celu. Model regulacji decyduje o tym, jaki będzie tworzony przezeń
ład [Przybysz 2004 s. 41].
Analiza strukturalna pozwala dostrzegać, obserwować i diagnozować relacje między samymi elementami, jak i pomiędzy nimi, a gospodarką oraz społeczeństwem
globalnym. Tak więc, system ekonomiczny, jak i jego układy strukturalne mogą być
rozpatrywane z różnych punktów widzenia oraz prezentowane za pomocą różnorodnych wielkości i zmiennych. Wybór narzędzi będzie wynikać przede wszystkim
z przedmiotu badań i celów analizy. Sposobów klasyfikacji i kryteriów, według których jest ona dokonywana, jest wiele. Wszystkie one mają zastosowania w różnego
rodzaju badaniach teoretycznych i empirycznych, w zależności od konkretnych potrzeb praktycznych czy też poznawczych [Przybysz 2004 s. 41].
W układzie Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD), według sektorów instytucjonalnych, wyróżnia się:
1. Przedsiębiorstwa;
2. Instytucje finansowe i ubezpieczeniowe;
3. Sektor instytucji rządowych i samorządowych;
4. Gospodarstwa domowe;
5. Sektor instytucji niekomercyjnych [Środki trwałe... 2009 s. 42].
Kryteriami zaliczania do określonego sektora instytucjonalnego są: rodzaj aktywności w tworzeniu nowych wartości ekonomicznych, sposób uczestniczenia w podziale dochodów, funkcje spełniane w obsłudze obrotu gospodarczego i jego regulacji. Taki układ i związany z nim podział jednostek gospodarki jest stosowany
w analizie makroekonomicznej, dając możliwość diagnozowania stanu gospodarki
narodowej i przebiegających w niej procesów: produkcji, spożycia, akumulacji [Winiarski 2000 s. 104].
W świetle myśli instytucjonalnej, zachodzące na rynku procesy to transakcje
i kontrakty, kontrolowane przez ekonomiczne instytucje rynku. Zmniejszają one
koszty transakcji, jak również ograniczają niepewność stron w sprawie zachowania
się innych uczestników rynku. Przykładem może tu być przestrzeganie zawartych
umów gospodarczych, czyli jedna z form czy też zasad zachowania podmiotów gospodarczych (uczestników rynku). F. Fukuyama traktuje ją jako podstawową postać
kapitału społecznego, ustanawiającą ekonomiczny i społeczny porządek rynku [Fukuyama 1997 s. 13–61]. Przyjąć można za fakt bezsporny, że funkcjonowanie gospodarki rynkowej nie jest możliwe bez właściwych jej instytucji. Ich udział w procesach zachodzących na rynku, transakcjach oraz kontraktach, wobec których pełnią
funkcję porządkującą i kontrolną, następuje głównie przez oddziaływanie formalne
(normy prawne) oraz nieformalne (normy etyczne).
Działanie instytucji w odniesieniu do transakcji i kontraktów sprowadza się do
zmniejszania, wspomnianych już, kosztów transakcyjnych, dzięki przestrzeganiu
umów oraz ograniczeniu niepewności zachowań uczestników rynku. W przypadku
gdy instytucje rynku nie spełniają swoich funkcji, dochodzi do wzrostu tych kosztów. Wiąże się to z koniecznością: samodzielnego zabezpieczania warunków i realizacji umów, zbierania informacji o kontrahentach, monitorowania kontraktów [Lissowska 1999 s. 30–35]. Ostatecznie sprawność działania instytucji rynku decyduje
o istnieniu ekonomicznego porządku rynku, spełniającego równocześnie funkcję re-
gulatora struktury gospodarki [Przybysz 2004 s. 57]. Odnosząc rynek i jego funkcje
do całej gospodarki, zachodzi prosta prawidłowość, polegająca na przenoszeniu
efektów działań pojedynczych podmiotów na całą gospodarkę. Formułując to inaczej, można stwierdzić, że decyzje mikroekonomiczne podejmowane przez przedsiębiorstwa, gospodarstwa domowe i inne podmioty składają się na agregaty w całej
gospodarce. Znajdują przez to odzwierciedlenie w wielkościach makroekonomicznych, wpływają w ten sposób na stan i strukturę gospodarki [Jakubik 2000 s. 60].
Istnienie, sprawność i skuteczność ekonomicznego porządku rynku, rozumianego jako system instytucji, są nierozerwalnie powiązane z rolą państwa, jaką odgrywa
ono w procesie tworzenia instytucji rynku i zabezpieczenia funkcjonowania tych instytucji, ponadto w samoistnym rozwoju tego, co określa się dziś mianem kapitału
społecznego, a w szczególności zaufania i wiarygodności [Fukuyama 1997 s. 13–61].
Wprowadzenie reguł gry rynkowej oraz stworzenie właściwych warunków przebiegu
tej gry jest współcześnie przede wszystkim zadaniem państwa, sprowadzającym się
najczęściej do wprowadzenia prawnie gwarantowanego, sformalizowanego porządku
[Hockuba 1995 s. 80]. Przez porządek (uporządkowanie, ład) należy rozumieć taką
sytuację, gdy elementy systemu są zgodne z obowiązującym systemem reguł. Porządek powoduje, że istnieją normy i reguły wyznaczające ramy indywidualnych zachowań ekonomicznych. Stąd porządek np. w polityce gospodarczej jest związany
z tym, że to polityka ustala zasady ogólne, nie dążąc do kształtowania konkretnych
zdarzeń i wyników [Hockuba 1995 s. 57].
Rola państwa, w społeczeństwie obywatelskim o gospodarce rynkowej, sprowadza się przede wszystkim do ochrony, szeroko rozumianych, praw jednostek i grup
społecznych oraz do ochrony porządku społecznego i gospodarczego. Powiązania
występujące między państwem, czynnikiem porządku (ładu) ekonomicznego, który
zależy głównie od systemu praw własności, oraz możliwościami produkcyjnymi gospodarki mają charakter neutralny. Państwo kształtuje lub także formalizuje jedynie
system praw własności, utożsamiany z porządkiem społeczno-ekonomicznym [Szostak 1998 s. 123–173]. Z kolei, porządek społeczno-ekonomiczny określa możliwości wytwórcze gospodarki.
W tym miejscu można dojść do konkluzji, że określony porządek ekonomiczny
to struktura instytucji formalnych i nieformalnych danej gospodarki, ograniczająca
społecznie dopuszczalne zachowania podmiotów gospodarujących. Na straży, tak
rozumianego, porządku stoi państwo [Hockuba 1995 s. 73–79].
Zadania państwa w procesach regulacji gospodarki mogą jawić się jako przejaw
władczej roli państwa wobec gospodarki. Jednak wykorzystanie swoich uprawnień
przez państwo powinno zmierzać w kierunku możliwie efektywnego koordynowania
i kontrolowania zdarzeń w systemie gospodarczym szczególnie tych, które mogłyby
zagrażać funkcjonowaniu systemu.
Docelowym efektem działań regulacyjnych ma być stworzenie instytucji występujących w dojrzałej gospodarce rynkowej, a do pożądanych, z tego punktu widzenia, instytucji tworzących system gospodarczy należą:
1. Wolność działalności gospodarczej, umów i handlu;
2. Prawa własności, prywatyzacja i reprywatyzacja;
3. Porządek monetarny, twarde ograniczenie budżetowe;
4. Całkowita lub ograniczona odpowiedzialność za zobowiązania;
216
Jerzy Przybysz
5. Konkurencja i polityka antymonopolowa;
6. Stałe zasady polityki ekonomicznej państwa;
7. Integralny charakter reformy instytucjonalnej [Chołaj 1998 s. 431; Hockuba
1995 s. 82–87].
Dotychczasowa analiza instytucji i ich właściwości sprowadza je przede wszystkim do występujących w każdym społeczeństwie i gospodarce struktur tworzących
system norm i reguł działania podmiotów danej gospodarki. System taki to porządek
prawny i jego składniki, jak: konstytucja, prawo własności, prawo zobowiązań, prawo do działalności gospodarczej, kodeks cywilny itd. Reguły te stanowią sformalizowany typ norm społecznych. Charakteryzują się tym, że ich naruszenie jest zagrożone negatywną sankcją (rozmaite formy karania), egzekwowaną przy pomocy aparatu przymusu. W odróżnieniu od prawa, sankcje społeczne (ze strony innych ludzi),
stosowane w przypadku naruszania norm społecznych, nie mają charakteru formalnego, lecz raczej zwyczajowy.
Należy tu dostrzec zdeterminowane instytucjonalnie mechanizmy działania społecznego, na które składają się: aktywność oraz wzajemne oddziaływanie ludzi. Typy
tych oddziaływań i własności zależą od specyfiki systemu społeczno-gospodarczego
oraz istniejących struktur instytucjonalnych.
Kontynuując identyfikację elementów struktury instytucjonalnej gospodarki, możemy wyróżnić dwa poziomy: poziom struktur organizacyjnych tworzony w szczególności przez: przedsiębiorstwa, firmy, banki, organizacje gospodarcze oraz poziom
reguł instytucjonalnych, takich jak: prawo własności, ustawodawstwo gospodarcze,
etyka biznesu, obyczaje. Uczestnicząc w procesach gospodarczych, obie formy instytucji są ze sobą nierozerwalnie związane, stanowiąc interakcyjny system o sprecyzowanych regułach gry, określający zachowania podmiotów gospodarczych. Obie te
płaszczyzny działania instytucji nie stanowią żadnych odrębnych tworów gospodarczych, wprost przeciwnie, obie wraz ze swoimi właściwościami wzajemnie się przenikają, tworząc ekonomiczny system o interakcyjnym charakterze [Otta 1996 s. 11].
3. Kapitał społeczny w kreowaniu innowacyjności przedsiębiorstw
Kapitał społeczny zwiększa konkurencyjność i innowacyjność zarówno na poziomie makro-, jak i mikroekonomicznym. Umożliwia kreatywność – poszukiwanie
nisz rynkowych, skłonność do improwizowania, innowacyjność [Safin 2003 s. 100].
Tylko podmioty gospodarcze o dużym poziomie kapitału społecznego posiadają
wyższą zdolność do innowacji, zyskując przewagę nad konkurentami za sprawą:
płynnego przepływu informacji, wiedzy i doświadczeń. W przypadku zbiorowości
terytorialnych, tj. regionów czy krajów, kapitał społeczny może również ułatwiać
pozyskiwanie inwestorów zagranicznych, co okazuje się być ważne zwłaszcza w dobie powszechnej mobilności kapitału [Wildowicz-Giegiel 2008 s. 56–70].
Kapitał społeczny stanowi narzędzie sprzyjające rozwojowi indywidualnej działalności gospodarczej, istotny czynnik rozwoju sektora małych i średnich przedsiębiorstw. Kapitał społeczny skoro jest szczególnie korzystny, poza finansowym
czynnikiem wspierania wszelkiej działalności gospodarczej, to można zasadnie do-
mniemywać, że szczególnie korzystnie może wpływać na sytuację i działalność tych,
którzy mają ograniczone zasoby kapitału produkcyjnego oraz ograniczone możliwości dostępu do kapitału obcego. Kapitał społeczny oznacza współdziałanie, a zatem
podejmowanie działań, które są tym efektywniejsze, im niższe koszty transakcyjne,
a to ma miejsce jedynie w kulturze zaufania.
Głównym celem kapitału społecznego jest zmniejszenie niepewności w życiu
społecznym i gospodarczym. Bez kapitału społecznego niepewność byłaby poważną
przeszkodą w podejmowaniu działalności gospodarczej i współpracy między ludźmi
i organizacjami. Kapitał społeczny zastępuje indywidualne nakłady niezbędne do
zmniejszenia niepewności w działalności i współpracy gospodarczej, np.: wydatki na
ochronę własnych zasobów i dóbr, wydatki na zgromadzenie informacji o otoczeniu
gospodarczym (w tym o partnerach), wydatki na sygnalizację własnych cech budzących ufność otoczenia. Kapitał społeczny zmniejsza więc: indywidualne koszty reprodukcji praw własności, koszty transakcyjne oraz koszty sygnalizacji (informacji
kierowanych do rynku). Kapitał społeczny zwiększa aktywność gospodarczą, którą
ograniczają często braki kapitału finansowego, modyfikuje kierunki i poprawia efektywność inwestycji.Kapitał społeczny umożliwia wdrożenie strategii współpracy.
Ten typ strategii oznacza rezygnację z postaw konfrontacyjnych i podjęcie współdziałania przedsiębiorstw, które może obejmować różne formy organizacyjne.Najbardziej znane spośród tych, które pociągają za sobą współzależność partnerów, to różne postacie aliansów strategicznych [Safin 2003 s. 105–107].Kapitał społeczny determinuje efektywność wdrażania strategii rozwoju przedsiębiorstwa [Drążek, Niemczynowicz 2003 s. 73–95].
Współczesne warunki gospodarcze, charakteryzujące się dużą dynamiką i wysokim poziomem niepewności, sprawiają, że kapitał społeczny nabiera szczególnego
znaczenia. Stanowi on cenny zasób, a jego akumulacja to najważniejsze wyzwanie
dla przedsiębiorstw w dzisiejszych czasach. Kapitał społeczny wpływa na:
– wzrost efektywności działań firm przez redukcję zagrożeń z tytułu zachowań
oportunistycznych i kosztów zabezpieczeń przed nimi;
– większe zdolności adaptacyjne przedsiębiorstwa i usprawnia proces uczenia
się organizacji;
– tworzenie niezbędnego klimatu do współpracy i dzielenia się wiedzą;
– wspieranie rozwoju kapitału ludzkiego oraz intelektualnego. Powiązania i wymiana wiedzy są złożonym procesem społecznym, gdzie wiedza, osadzona
społecznie, powstaje w konkretnych sytuacjach i przez współdziałanie.
Najważniejszą funkcją kapitału społecznego jest koordynacja działań indywidualnych i grupowych w gospodarce [Matysiak 1999 s. 63]. Podstawowe obszary wpływu
kapitału społecznego na współpracę przedsiębiorstw zaprezentowano w tabeli 1.
Kapitał społeczny kształtuje się w bardzo długim okresie, a w jego tworzeniu
uczestniczy całe społeczeństwo, łącznie z państwem, i nie można go stworzyć dzięki
indywidualnym inwestycjom. Wydaje się jednym z najmniej podatnych na wpływ
elementów otoczenia przedsiębiorstw. Z drugiej strony, kapitał społeczny łatwo
zniszczyć poprzez intensyfikację działań oportunistycznych, które, chociaż krótkookresowe, pozwalają osiągnąć nadzwyczajne korzyści. Wysoki poziom kapitału społecznego (bądź silny kapitał społeczny) w bezpośredni sposób determinuje zdolność
do wykształcenia społeczeństwa wiedzy: kreatywnego, innowacyjnego, tolerancyjne-
218
Jerzy Przybysz
go, otwartego na zmiany, zdolnego do utworzenia trwałych więzi społecznych
i ekonomicznych.
TABELA 1.
Obszary wpływu kapitału społecznego
Efektywność
Żywotność
Tworzenie
Zwiększone
funkcjonowania,
Działania
Ożywianie
i długowieczność
przewagi
podejmowanie
jako rezultat
innowacyjne
przedsiębiorczości
organizacji
konkurencyjnej
ryzyka
współpracy
Źródło: [Bratnicki, Dyduch, Zbierowski 2002].
Rozumienie kapitału społecznego, jako zaangażowania się jednostek w budowanie sieci powiązań, stanowi przesłankę do wyjaśnienia skłonności do innowacji. Powiązania społeczne są bowiem przyczyną powstania wzajemności działań w sieci,
a ta, z kolei, jest podłożem do rozwoju zaufania, zwiększonej chęci podejmowania
ryzyka i działań innowacyjnych. Sieci ułatwiają koordynację i komunikację oraz
współpracę, a także wzmacniają reputację uczestników, co pozwala na grupowe
rozwiązywanie problemów. Sukces organizacji, osadzonych w otoczeniu społecznym, zależy od umiejętnie zbudowanej sieci kontaktów społecznych, która wspiera
podejmowane, innowacyjne działania. Nadrzędne, zadaniem każdego przedsiębiorcy, jest prawidłowe wykorzystanie istniejącej sieci kontaktów oraz jej wzmocnienie
i rozwój. Daje to podstawy do stworzenia silnej pozycji organizacji, a w skali makroekonomicznej przyczynia się do wzrostu gospodarczego [Dyduch 2007 s. 1–6].
Rozwój kapitału społecznego, przez osiąganie wspólnych korzyści, wpływa
w znacznej mierze na rozwój przedsiębiorczości organizacji, formując ważne podstawy zdobywania i utrzymywania przewagi konkurencyjnej, która ma swoje źródło
w strukturze strategicznie ważnych zasobów i kompetencji. Różnice pomiędzy
przedsiębiorstwami to przede wszystkim różnice w efektywności procesów tworzenia i wykorzystywania kapitału społecznego. To również różnice w sile wpływu kapitału społecznego na procesy innowacyjne, wykorzystanie efektów synergicznych,
a w efekcie odpowiedniego buforowania przedsiębiorczości. Skoro kapitał społeczny jest źródłem ożywiania przedsiębiorczości, przedsiębiorcy mogą zastanawiać się,
w jaki sposób tworzyć szanse i rozwinąć własną organizację z wykorzystaniem zasobów niematerialnych. Nowe firmy, tak jak szybko powstają, podobnie szybko upadają. Liczy się kapitał rzeczowy, a w obliczu trudności finansowych wartościami
niematerialnymi nikt nie chce się zajmować. Jednak to właśnie kapitał społeczny,
czyli dostęp do zasobów wiedzy przez sieć osobistych i zawodowych kontaktów i relacji pozwala na udane założenie i rozwój firmy.
Kapitał społeczny stanowi podstawę korzyści i efektywności przedsiębiorczych
organizacji, między innymi dlatego, że pomaga zmniejszyć koszty poszukiwania informacji; skoro sieć kontaktów społecznych stanowi źródło wiedzy i danych, organizacja nie jest zobligowana do zatrudniania służb wyszukujących informacje. Kapitał społeczny jest podstawą działania zespołowego i efektywnego dzielenia się pry-
watnymi dobrami. Sieć przedsiębiorczych ludzi przedstawia rodzaj zbiorowości,
grupy, która jest w stanie wspólnie korzystać z dóbr. Wreszcie, kapitał społeczny
ułatwia komunikację interpersonalną. Sieci kontaktów społecznych decydują o tym,
kto dowiaduje się pierwszy np. o: nowinkach technologicznych, działaniach konkurencji, szansach rynkowych itp.
RYSUNEK 1.
Proces tworzenia kapitału społecznego
oraz jego wpływu na efektywność organizacji
Źródło: [Dyduch 2007 s. 1–6].
Rozwijanie innowacyjności i przedsiębiorczości organizacji na podstawie kapitału
społecznego prowadzi do stworzenia dynamicznych sieci relacji i kontaktów z udziałem wielu uczestników. Sieci zaś odgrywają coraz większą rolę w strategii przedsiębiorczych organizacji nowej ekonomii. Sieci, oparte na współpracy, pozwalają nowo
220
Jerzy Przybysz
powstającym firmom na: zdobywanie nowych kompetencji, zachowywanie zasobów,
dzielenie się ryzykiem, szybsze przemieszczanie się na nowe rynki czy tworzenie
atrakcyjnych strategii inwestowania. Pomimo obietnicy niesionej w kapitale społecznym wynikającym z właściwie zbudowanych, rozwijanych i utrzymywanych sieci,
wiele powstających firm upada, nie wspierając w miejscu pracy więzi międzyludzkich, które jednoczą uczestników organizacji i stwarzają przesłanki do wykazania się
i podejmowania działań innowacyjnych. Niewłaściwe zaś budowanie więzi międzyludzkich, brak zaangażowania w budowanie sieci, wynikające z nie sprzyjającego
otoczenia w miejscu pracy, mogą powodować, że pojawi się negatywny kapitał społeczny jako hamulec dla rozwoju procesu innowacyjności i przedsiębiorczości. Brak
zaufania między uczestnikami sieci, niezadowolenie z miejsca pracy czy zbyt sztywne
normy kulturowe organizacji nie sprzyjają podejmowaniu działań innowacyjnych
i przedsiębiorczych, a tylko skłaniają do rutyny [Dyduch 2007 s. 1–6].
4. Podsumowanie
Przedsiębiorstwa dysponujące dużą ilością kapitału społecznego są bardziej
skłonne do: działań innowacyjnych, przedsiębiorczego podejmowania ryzyka i dywersyfikacji swojej działalności. Dzieje się tak, gdyż kapitał społeczny tworzy formy
struktury społecznej w przedsiębiorstwie i aktywizuje zachowanie się ludzi wewnątrz
niej. Ważną rolę w wzmacnianiu potencjału przedsiębiorstw odgrywa otoczenie instytucjonalne biznesu. Instytucje o dużych zasobach kapitału społecznego, tworzące
struktury społeczeństwa obywatelskiego, mogą szczególnie korzystnie wpływać na
kondycję ekonomiczną przedsiębiorstw, które, mimo że najliczniejsze (MSP), to napotykają liczne bariery zarówno w perspektywie przetrwania, jak i rozwoju.
Literatura
Chołaj H. 1998 Transformacja systemowa w Polsce. Szkice teoretyczne, Lublin.
Bratnicki M., Dyduch W., Zbierowski P. 2002 Kapitał społeczny i uwaga w organizacji partnerskiej, [w:] Z. Dworzecki (red.), Przedsiębiorstwa kooperujące, Warszawa.
Coleman J., S. 1990 Foundations of Social Theory, Cambridge.
Drążek Z., Niemczynowicz B. 2003 Zarządzanie strategiczne przedsiębiorstwem, Warszawa.
Dyduch W. 2007 Kapitał społeczny organizacji pożywką dla przedsiębiorczości i innowacyjności,
dokument elektroniczny, tryb dostępu: [www.zti.com.pl, data wejścia: wrzesień 2007].
Fukuyama F. 2001 Social Capital, Civil Society and Development, Third World Quarterly, No. 1.
Fukuyama F. 1997 Zaufanie. Kapitał społeczny a droga do dobrobytu, Warszawa-Wrocław.
Hockuba Z. 1995 Droga do spontanicznego porządku. Transformacja ekonomiczna w świetle
procesu regulacji, Warszawa.
Jakóbik W. 2000 Zmiany systemowe a struktura gospodarki w Polsce, Warszawa.
Jasiński A. 2004 Diagnoza stanu innowacyjności województwa podlaskiego, (praca zbiorowa),
Białystok.
Kozyr-Kowalski S. 1999 Socjologia. Społeczeństwo obywatelskie i państwo, Poznań.
Lissowska M. 2007 The Challenge of the Knowledge – Based Economy: The Polish Case, „Gospodarka Narodowa”, nr 3.
Lissowska M. 1999 Dynamika instytucji w okresie transformacji, „Gospodarka Narodowa”, nr 10.
Lundvall B., Joseph K. 2009 Chaminade C., Vang J. (eds.), Handbook of Innovation Systems
and Developing Countries, Massachusetts.
Łuczka T.(red.) 2007 Małe i średnie przedsiębiorstwa. Szkice o współczesnej przedsiębiorczości,
Poznań.
Matysiak A. 1999 Źródła kapitału społecznego, Wrocław.
Otta W.1996 Teoria przedsiębiorstwa a przejście do gospodarki rynkowej. Aspekty metodologiczne,
„Ekonomista”, nr 1.
Przybysz J., Sauś J. 2004 Kapitał społeczny. Szkice socjologiczno-ekonomiczne, Poznań.
Putnam R. D. 1995 Demokracja w działaniu. Tradycje obywatelskie we współczesnych Włoszech,
Kraków.
Strużycki M. 2008 Małe i średnie przedsiębiorstwa w świetle Strategii Lizbońskiej, Warszawa.
Safin K. 2003 Zarządzanie małą firmą, Wrocław.
Szostak W. 1998 Problem „ciężaru państwa”, Kraków.
Środki trwałe w gospodarce narodowej w 2008 2009, GUS, Warszawa.
Turner J.2004 Struktura teorii socjologicznej, Warszawa.
Wildowicz-Giegiel A. 2008 Rola kapitału społecznego w procesie tworzenia i transferu wiedzy,
[w:] (red.) K. Piech, S. Pangsy-Kania, Innowacyjność w Polsce w ujęciu regionalnym: nowe
teorie, rola funduszy unijnych i klastrów, Warszawa.
Winiarski B. (red.) 2000 Polityka gospodarcza, Warszawa.
Adam GIEGIEL1
MECHANIZM ABSORPCJI
WIEDZY TECHNOLOGICZNEJ I INNOWACJI
W WARUNKACH GOSPODARKI IMITACYJNEJ
Streszczenie
Międzynarodowy transfer technologii stał się we współczesnej gospodarce równie ważny, jak kreacja wiedzy elementem procesu innowacyjnego. Umiejętność skutecznej adaptacji najnowszych rozwiązań technologicznych daje krajom słabiej rozwiniętym szansę na nadrobienie dystansu cywilizacyjnego
i podniesienie poziomu życia obywateli. Proces absorpcji wiedzy i innowacji nie zachodzi w sposób automatyczny, wymaga ponoszenia znacznych nakładów na: edukację, działalność badawczo-rozwojową,
rozwój infrastruktury oraz tworzenie odpowiednich rozwiązań instytucjonalnych. Spełnienie wskazanych warunków pozwala, w warunkach gospodarki imitacyjnej, na stopniowe zamykanie luki technologicznej względem państw wysoko rozwiniętych. Całkowita konwergencja technologiczna nie jest jednak
możliwa tyko przez imitację, bez rozbudowy potencjału innowacyjnego do poziomu porównywalnego
z krajem doganianym.
Słowa kluczowe: absorpcja technologii, luka technologiczna, proces spillover, konwergencja
THE ABSORPTION MECHANISM OF TECHNOLOGICAL KNOWLEDGE
AND INNOVATION UNDER IMITATIVE ECONOMY CONDITIONS
Abstract
International technolgy transfer has become in moder economy as important as creation of knowhow which is an element of the innovation process. The ability to effectively adopt the latest technological developments gives less developed countries a chance of bridging the gap in the level of civilization and improving the living standards of their citizens. The process of absorption of knowledge and
innovation does not happen automatically. It requires considerable expenditure on education, R&D,
development of infrastructure and creating suitable institutional solutions. Meeting the above mentioned conditions makes it possible, under conditions of imitative economy, to gradually bridge the gap
in technology compared with developed countries. However, total technological convergence is not
possible through imitation; without extension of innovative potential up to a level comparable with
that of the country one is trying to catch up with.
Keywords: the absorption of technology, a loophole in technology, the spillover process, convergence
1 Dr Adam Giegiel – Katedra Ekonomii Politycznej, Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet
w Białymstoku.
Mechanizm absorpcji wiedzy technologicznej i innowacji w warunkach ...
223
1. Wstęp
Dynamiczny rozwój formalnych modeli wzrostu, jaki nastąpił w ciągu trzech
ostatnich dekad, pozwolił na wyspecyfikowanie wielu istotnych determinant wzrostu
i rozwoju gospodarczego. Mimo że przeprowadzone badania nie dostarczają jednoznacznej odpowiedzi na pytanie o mechanizm wzrostu gospodarki, istnieje dość szeroki konsens wokół hipotezy o kluczowej roli wiedzy i innowacji w omawianym
procesie. Teoretycznej podbudowy dla takiego stwierdzenia dostarcza zwłaszcza
teoria wzrostu endogenicznego, zainicjowana pracami: Romera i Lucasa [Romer
1986, 1990; Lucas 1988]. Autorzy ci jednoznacznie wskazują, iż postęp techniczny
nie powinien być dłużej traktowany jako zmienna egzogeniczna, lecz stanowi rezultat świadomych decyzji inwestycyjnych podmiotów gospodarczych. Wspomniane
modele, będące z założenia modelami gospodarki zamkniętej, nie dopuszczały przepływu innowacji i wiedzy technologicznej między krajami. Naturalnym ich rozszerzeniem są więc konstrukcje uwzględniające procesy międzynarodowej dyfuzji
i transferu technologii [Zob., np.: Benhabib, Spiegel 1994; Coe, Helpman 1995].
W ich świetle, wzrost efektywności gospodarowania może nastąpić między innymi
dzięki umiejętnej adaptacji rozwiązań technologicznych, których źródłem są kraje
wysoko rozwinięte. W konsekwencji jest możliwe nadrobienie zapóźnienia technologicznego przez kraje biedniejsze niejako „na skróty”, częściowo dzięki przejmowaniu metod pracy, wyposażenia i technologii stosowanych w krajach bogatszych
(proces catch-up). Taki opis mechanizmu wzrostu jest szczególnie adekwatny w odniesieniu do państw słabiej rozwiniętych gospodarczo, ze względu na fakt, iż większość z nich jedynie w ograniczonym stopniu jest w stanie generować własne innowacje.
Nie należy przy tym zapominać, że procesy dyfuzji postępu technicznego nie
muszą przebiegać w sposób automatyczny, bowiem występuje szereg barier absorpcji technologii i innowacji w warunkach lokalnych. Co szczególnie istotne, ze względu na odmienne uwarunkowania strukturalne i instytucjonalne w różnych krajach,
wspomniane bariery mogą skutecznie ograniczać stosowanie bardziej efektywnych
rozwiązań technologicznych, nawet wówczas, gdy są one powszechnie dostępne.
Celem niniejszego opracowania jest zatem przedstawienie przesłanek oraz analiza
mechanizmu absorpcji innowacji w odniesieniu do gospodarki imitacyjnej, ze szczególnym uwzględnieniem gospodarki polskiej.
2. Rola postępu technicznego w procesie wzrostu gospodarczego
W literaturze ekonomicznej, zajmującej się problematyką wzrostu gospodarczego, od pewnego czasu ugruntował się pogląd, iż szeroko rozumiany postęp techniczny stanowi istotny, o ile nie najistotniejszy, czynnik owego procesu. W modelach
neoklasycznych, rozwijanych od lat 60-tych ubiegłego wieku, podstawową przyczyną
długookresowego zróżnicowania dochodu w skali międzynarodowej są dysproporcje
w stopach akumulacji czynników wytwórczych oraz dynamice postępu technicznego.
Szczególną rolę w analizach teoretycznych i empirycznych odgrywa model Solowa-Swana, oparty na neoklasycznej funkcji produkcji Cobba-Douglasa, postaci:
224
Adam Giegiel
Y = AKαL1-α. Autorzy, obok uwzględnionego w niej kapitału K i pracy L, wprowadzają egzogeniczny postęp techniczny w miejsce nie posiadającej merytorycznej interpretacji stałej A. Dodatkowo, zakłada się, że poszczególne czynniki wytwórcze
charakteryzują się malejącą produkcyjnością krańcową i ograniczoną możliwością
substytucji, a także stałymi efektami skali procesu produkcyjnego.
Model Solowa-Swana implikuje, iż bez względu na wielkość początkowego zasobu kapitału, gospodarka dąży do stanu zrównoważonego (steady state), w którym
każda zmienna rośnie w stałym tempie. Wniosek ten jest prawdziwy dla dowolnych,
danych egzogenicznie stóp oszczędności, deprecjacji kapitału i stopy wzrostu zasobu
pracy. W warunkach wzrostu równomiernego przyrost zagregowanego produktu na
zatrudnionego następuje według stałej stopy, równej sumie stóp wzrostu ludności
i technologii. Niestety, ów podstawowy czynnik, jakim jest postęp techniczny, traktowany jest w sposób egzogeniczny i nie stanowi przedmiotu analizy ekonomicznej.
Przyjęcie założenia o egzogeniczności postępu technicznego oznacza de facto,
iż zmienna ilustrująca tempo zmian technicznych nie jest składnikiem modelu, bowiem jest ujmowana tylko jako funkcja czasu. Model uwzględnia w efekcie jedynie tę
część postępu, która ma charakter dobra publicznego, a więc jest powszechnie dostępna i nie wiąże się z prywatnymi decyzjami inwestycyjnymi tworzącymi innowacje. W takiej sytuacji postęp techniczny znajduje odzwierciedlenie w zmianach
współczynników technologicznych (tj. produktywności pracy i kapitału) oraz stopie
substytucji między pracą i kapitałem. Za miarę postępu uznaje się wzrost produktywności poszczególnych czynników wytwórczych lub wzrost całkowitej produktywności nakładów (Total Factor Productivity – TFP), wyrażony jako przesunięcie
funkcji produkcji w górę [Zielińska-Głębocka 2001].
Krytyczna ocena dorobku teorii neoklasycznej stała się inspiracją do powstania
nowej teorii wzrostu, która poszukuje źródeł długookresowej dynamiki rozwojowej
w wewnętrznych warunkach działalności gospodarczej. Modele endogeniczne włączają explicite postęp techniczny do analizy i traktują go jako zmienną objaśnianą.
Źródeł zmian technologicznych upatruje się przede wszystkim po stronie akumulacji
wiedzy naukowo-technicznej (np.: modele P. Romera, G.M. Grossmana i E. Helpmana oraz P. Aghiona i P. Howitta) lub kapitału ludzkiego (model R. Lucasa). Aby
wyjaśnić motywy ponoszenia nakładów nakierowanych na działalność badawczorozwojową, niezbędne jest odejście od założenia doskonałej konkurencji na rzecz
konkurencji niedoskonałej oraz wprowadzenie do analizy częściowych ograniczeń
w powszechnym dostępie do nowych technologii. Oczywiste jest bowiem, iż przedsiębiorstwa będą zainteresowane inwestycjami w sferze B+R tylko wtedy, gdy osiągną prywatne korzyści z działalności innowacyjnej w formie własności intelektualnej,
tj. uzyskają czasowy monopol wiedzy, chronionej np. patentem [Siwiński 2005].
Oznacza to, że wiedza w pewnych sytuacjach jest wyłączalna, tj. występuje możliwość niedopuszczenia innych do korzystania z niej. Zakres tej wyłączalności zależy
od otoczenia instytucjonalnego określającego prawa własności, jak również od natury samej wiedzy. Im bardziej skomplikowana wiedza i złożony proces jej pozyskiwania i wykorzystania, tym wyłączalność jest większa [Zajączkowska-Jakimiak 2006].
W większości modele endogeniczne odchodzą także od założenia o malejącej
produkcyjności krańcowej zastosowanych czynników wytwórczych. Jak podkreśla
w swoim opracowaniu Romer, o ile funkcja produkcji charakteryzuje się stałymi
225
efektami skali względem kapitału rzeczowego i pracy (które są opłacane zgodnie
z ich produktami krańcowymi), o tyle inwestowanie w nowe technologie, będące
w istocie procesem kreacji nowej wiedzy, daje rosnące przychody. W tym kontekście
warto zauważyć, że powiększanie zasobu wiedzy (zależne od jej stanu wyjściowego)
stwarza warunki do jej dalszego wzrostu. Chociaż koszty związane z rozwojem nowych produktów są wysokie, to jednak wiedza, jaka jest dzięki temu osiągana, może
być wielokrotnie reprodukowana po bardzo niskim koszcie.
Jednocześnie akumulacja wiedzy naukowo-technicznej prowadzi do powstania
naturalnych korzyści zewnętrznych u innych producentów, czego przejawem jest
ogólny wzrost produkcyjności. Szczególną rolę odgrywają tutaj zjawiska „technologicznego rozlewania” (ang. technological spillover) skutków pierwotnych odkryć na
kolejne podmioty gospodarcze. Zewnętrzne efekty działalności B+R są związane
z faktem, iż innowatorzy nie są w stanie w pełni kontrolować wykorzystania swych
innowacji w procesie tworzenia nowej wiedzy przez inne podmioty.
W nowej teorii wzrostu podkreśla się często, iż należy również odrzucić przyjmowane tradycyjnie założenie o niczym nieograniczonej dostępności technologii dla
wszystkich krajów. Jak zwrócili uwagę: A.B. Bernard i C.I. Jones [Bernard, Jones
1996 s. 1037–1044], nie ma żadnych podstaw, aby zakładać, iż technologia jest globalnym dobrem publicznym. Zmienne w czasie i przestrzeni rozprzestrzeniania się
postępu technicznego, jak również brak umiejętności produkcyjnego zastosowania
jego rezultatów, stanowią o zróżnicowaniu dochodów per capita w skali międzynarodowej. Różnice te mogą zanikać, pod warunkiem że kraje biedniejsze uzyskają dostęp do metod produkcji odzwierciedlających aktualny stan wiedzy technicznej.
Oznacza to, że podstawowym warunkiem realnej konwergencji gospodarczej jest
zdolność do zmniejszenia, istniejącej pomiędzy poszczególnymi państwami, luki
technologicznej2.
Znaczenie międzynarodowego transferu technologii3, jako jednego z najważniejszych czynników decydujących o kierunkach i dynamice rozwoju społecznogospodarczego, podkreśla szereg modeli teoretycznych, m.in. autorstwa Benhabiba
i Spiegela oraz Barro i Sala-i-Martina. W typowych modelach dyfuzji, przepływ wiedzy technicznej, zachodzący w ramach procesu zamykania luki technologicznej, stanowi główną przyczynę wyrównywania się różnic w poziomie dochodów między
krajami. Szczególnego zaakcentowania wymaga fakt, iż źródłem innowacji w krajach
zapóźnionych nie są własne prace badawczo-rozwojowe, ale imitacja osiągnięć liderów technologicznych. Niektórzy, jak np. Gerschenkron, [Gerschenkron 1962],
mówią nawet o tzw. korzyściach z zapóźnienia, polegających na tym, że stopa międzynarodowego transferu technologii jest tym wyższa, im większa względna luka
technologiczna. Przewaga zacofania wynika tutaj z możliwości taniego kopiowania
technik odkrytych wcześniej, przy znacznie wyższych kosztach, przez kraje znajdujące się w czołówce technologicznej, ponieważ imitacja jest tańsza niż sam wynalazek.
2 W literaturze dokonuje się rozróżnienia pomiędzy luką: technologiczną abstrakcyjną, bezwzględną
i względną, co wynika z porównania danego poziomu technicznego odpowiednio ze wzorcem idealnym, rzeczywistym i pożądanym. Między wymienionymi rodzajami luk zachodzi następująca zależność:
LA > LB > LW.
3 Transfer technologii to proces przeniesienia z kraju dawcy określonej technologii oraz zastosowania jej, po dokonaniu niezbędnych zabiegów adaptacyjnych, w kraju odbiorcy.
226
Adam Giegiel
Model Nelsona i Phelsa [Nelson, Phelps 1966] stanowi jedną z pierwszych propozycji formalnej analizy procesów dyfuzji technologii. Autorzy wprowadzają pojęcie teoretycznego poziomu technologii, oznaczającego najwyższy praktyczny poziom
technologii, przy założeniu, iż jej dyfuzja zachodzi w sposób nieustanny. Przyswajanie wiedzy technicznej to działania, które mają na celu zbliżenie faktycznego, stosowanego w praktyce, poziomu technologii do wielkości teoretycznej. Kluczową rolę
w adaptacji nowych technik odgrywa kapitał ludzki (mierzony wskaźnikami wykształcenia) oraz wielkość luki technologicznej dzielącej gospodarkę naśladującą od
lidera technologicznego. Technologia kraju-lidera jest rozwijana w wyniku działalności badawczo-rozwojowej i rośnie według stałej, egzogenicznej stopy. W innych krajach, jej rozwój może następować zarówno w wyniku własnych badań, jak również
transferu z zewnątrz. Podobnie jak u Gerschenkrona, tempo dyfuzji jest tym większe, im bardziej zacofany dany kraj pod względem technologii. W rezultacie, w długim okresie następuje konwergencja technologiczna, a kraj mniej zaawansowany
osiąga w końcu tempo wzrostu lidera technologicznego [Nelson, Phelps 1966;
Liberda, Maj 2008 s. 21]
Benhabib i Spiegel [Benhabib i Spiegel 1994] stworzyli podobny model, którego
specyfikacja wywodzi się z endogenicznej teorii wzrostu. Wzrost dochodu dokonuje
się poprzez wpływ kapitału ludzkiego na krajowe innowacje, jak i technologiczne
doganianie innych krajów, w duchu myśli Nelsona i Phelpsa. Inwestycje w kapitał
ludzki powiększają tempo zbieżności do poziomu technologii lidera, a w przypadku
dywergencji technologicznej umożliwiają odwrócenie niekorzystnej tendencji. Jednak, w przeciwieństwie do poprzedniego modelu, możliwa jest sytuacja, że niektóre
kraje nie są w stanie nadążyć w długim okresie za liderem technologicznym, tj. gdy
łączne tempo dyfuzji i innowacyjności jest niższe, niż stopa wzrostu innowacyjności
lidera. W konsekwencji ich zacofanie technologiczne może rosnąć nieograniczenie
z upływem czasu [Abreu, de Groot, Florax 2004 s. 2].
Innym modelem uwzględniającym zjawiska rozprzestrzeniania się wiedzy w skali
międzynarodowej jest model [D. Ben-Davida i M. B. Loewy 2003]. Opierając się na
neoklasycznym modelu z kapitałem ludzkim, rozszerzonym o wpływ wymiany zagranicznej, autorzy wykazują, iż liberalizacja handlu przyczynia się do wzrostu stopy
akumulacji i dyfuzji wiedzy, a tym samym prowadzi do przyśpieszenia tempa wzrostu gospodarczego. Zakłada się przy tym, iż liberalizacja wymiany jest odzwierciedlona we wzroście wzajemnych obrotów między krajami. Podobnie jak w modelu
neoklasycznym, występuje konwergencja warunkowa, zależna od stopnia otwartości
handlowej partnerów oraz od zdolności do absorpcji nowej wiedzy, mierzonej stopniem podobieństwa wyjściowych jej zasobów [Siwiński 2005 s. 738].
Procesy dyfuzji technologicznej, z perspektywy teorii wzrostu, przedstawia model R. Barro i X. Sala-i-Martina. Model uwzględnia dwa kraje, z których jeden – wyżej rozwinięty – generuje postęp techniczny w wyodrębnionym sektorze badawczorozwojowym. Drugi kraj (który można określić mianem imitatora) nie tworzy samodzielnie nowych rozwiązań technicznych, a jedynie naśladuje technologie powstałe
w kraju pierwszym. Przepływ technologii staje się w modelu przyczyną stopniowej
konwergencji między poszczególnymi gospodarkami, z uwagi na to, iż imitacja wymaga mniejszych wydatków, niż tworzenie technologii – w efekcie kraj naśladujący,
startując z niższego poziomu produktu per capita, ma szansę rozwijać się szybciej niż
227
lider technologiczny. W warunkach równowagi długookresowej następuje wyrównanie tempa wzrostu oraz stóp zwrotu z kapitału między krajami, niezależnie od różnic
w poziomie stóp procentowych oraz wydatków na prace badawczo-rozwojowe
[Siwiński 2005 s. 737; Barro, Sala-i-Martin 2004 s. 351–364].
Przedstawione propozycje teoretyczne stały się inspiracją dla szeregu badań empirycznych, kwantyfikujących efekty dyfuzji wiedzy pomiędzy krajami. Na szczególną uwagę zasługuje praca Coe i Helpmana [1995], analizująca wpływ handlu i międzynarodowych przepływów wiedzy (spillovers) na zmiany wskaźnika produkcyjności
wieloczynnikowej (TFP). Badaniem została objęta grupa 22 krajów OECD, dla której autorzy stwierdzają pozytywny wpływ dyfuzji technologii poprzez handel (głównie dobrami zaawansowanymi technologicznie) na wzrost TFP. Z przeprowadzonych szacunków wynika, że w krajach małych wpływ zagranicznej wiedzy technicznej na TFP jest nawet kilkakrotnie wyższy, niż wpływ wiedzy pochodzącej ze źródeł
krajowych. Autorzy wskazują, iż około 25% światowych korzyści z inwestycji B+R,
poniesionych w siedmiu największych gospodarkach, jest przechwytywany w ten
sposób przez ich partnerów handlowych, przy czym efekt ten jest tym większy, im
bardziej dany kraj jest otwarty na wymianę międzynarodową [Brzozowski 2008
s. 292–3]. Podobne rezultaty uzyskano w badaniu, [Coe, Helpmana i Hoffmaistera
1997], którego przedmiotem był wpływ dyfuzji technologii z państw wysoko rozwiniętych do 77 krajów słabiej rozwiniętych.
3. Uwarunkowania i mechanizm absorpcji wiedzy technologicznej
Międzynarodowy transfer technologii stał się we współczesnej gospodarce równie ważny, jak kreacja wiedzy elementem procesu innowacyjnego. Wprawdzie dokonanie początkowej innowacji jest niezbędnym warunkiem uruchomienia sekwencji
zmian technologicznych, jednak zwykle nie ma ono większego znaczenia ekonomicznego, jeżeli nowa wiedza nie zostanie szeroko upowszechniona. Innymi słowy,
gdyby stosowanie innowacyjnych rozwiązań ograniczało się do podmiotów, w których zostały opracowane, ich wpływ na krajowe, a tym bardziej międzynarodowe
procesy gospodarcze, byłby niezwykle ograniczony. Pozwala to stwierdzić, iż z punktu
widzenia dynamiki wzrostu gospodarczego, tempo absorpcji technologii jest równie
ważne, jak tempo powstawania innowacji.
Przepływ wiedzy i innowacji pomiędzy krajami może odbywać się na wiele sposobów. W najprostszym ujęciu stosuje się podział na transfer nieucieleśniony i ucieleśniony. W pierwszym przypadku następuje przekazanie: opisu słownego, szkicu,
artykułu badawczego, projektu konstrukcyjnego lub książki opisującej nowy produkt
lub maszyny i urządzenia niezbędne w nowym procesie produkcyjnym. Drugi sposób polega na bezpośrednim imporcie maszyn i urządzeń. W szczególnych sytuacjach transfer technologii może obejmować zarówno urządzenie, jak również odpowiednie plany konstrukcyjne – taki transfer jest ucieleśniony i nieucieleśniony zarazem. Transfer w postaci ucieleśnionej jest głównym kanałem transferu technologii
dla krajów nie dysponujących rozwiniętą sferą B+R i odpowiednimi możliwościami
inżynierskimi, bowiem muszą one importować zarówno umiejętności, jak i same
urządzenia. Z kolei, większość krajów średnio i wysoko rozwiniętych posiada zdol-
228
Adam Giegiel
ność do przyjmowania nowej technologii w postaci nieucieleśnionej [Gomułka 1998
s. 171].
Do najważniejszych kanałów transferu technologii należą: bezpośrednie inwestycje zagraniczne, joint-ventures, sprzedaż licencji, handel dobrami o dużej zawartości
wysokiej techniki, współpraca i fuzje firm oraz subsydia zagraniczne ze strony
przedsiębiorstw transnarodowych na rzecz swoich oddziałów. Nieformalne metody
transferu technologii obejmują natomiast: wymianę personelu naukowego, konferencje naukowe, pokazy targowe i wystawy, misje handlowe i wywiad przemysłowy,
jak również kształcenie i szkolenie studentów i pracowników za granicą [Por.: Misala
2003 s. 199–200; Kraciuk 2006 s. 14].
Absorpcja pochodzącej z zewnątrz wiedzy i innowacji jest szczególnie istotna dla
państw mniej zaawansowanych technologicznie. Napływ nowych rozwiązań z zagranicy staje się w ich przypadku motorem postępu technicznego i ważnym instrumentem stymulowania wzrostu gospodarczego. Transfer technologii może przy tym
oddziaływać na dynamikę PKB na trzy sposoby [Firszt 2006 s. 62]:
– poprzez zwiększenie fizycznych zasobów czynników wytwórczych (w sytuacji
gdy technologia jest ucieleśniona w importowanych maszynach i urządzeniach
lub towarzyszy jej zatrudnianie zagranicznych specjalistów);
– przez zaangażowanie nie wykorzystanych do tej pory zasobów;
– dzięki zwiększeniu produktywności czynników wytwórczych (głównie wydajności pracy).
Możliwość zniwelowania luki technologicznej na podstawie transferu technologii
wynika stąd, iż koszt nabycia nowej technologii jest zazwyczaj niższy, niż wydatki na
własne prace badawczo-rozwojowe. Jednakże w procesie technologicznego doganiania występują liczne ograniczenia. Absorpcja rozwiązań z zagranicy zależy od: widzialnych i niewidzialnych inwestycji w edukację, wiedzę, wielkości wydatków na
B+R oraz specyficznych rozwiązań instytucjonalnych i jakości infrastruktury. Brak
automatyzmu w adaptacji obcych rozwiązań technicznych jest również wynikiem
strukturalnego zróżnicowania rynków w krajach będących odbiorcami technologii
i krajach ją dostarczających. Powoduje to znaczne trudności w dostosowaniu nowych technologii do rzeczywistych potrzeb gospodarki. W efekcie, w poszczególnych krajach powstają różnice w akumulacji technologicznej, prowadzące do petryfikacji istniejących luk technologicznych [Por.: Ciborowski, Grabowiecki 2004 s. 39–41].
Obserwacje empiryczne dostarczają dowodów, iż nierówny i różnokierunkowy
rozwój technologiczny jest charakterystyczny dla krajów rozwijających się, natomiast
z powodu łagodniejszego przebiegu dyfuzji innowacji proces catch-up dla Europy
Zachodniej i Japonii w stosunku do USA odbywa się bardziej płynnie. Przyczyn takiego stanu rzeczy należy upatrywać w lepszym przygotowaniu tych gospodarek do
absorpcji zewnętrznych rozwiązań technologicznych. Co ciekawe, w Wielkiej Brytanii odbywa się to częściowo i dotyczy tylko niektórych branż, zaś w Niemczech czy
Japonii jest to proces całościowy [Ciborowski 2005 s. 49].
Identyfikacja związków pomiędzy transferem technologii i innowacji a procesem
ich adaptacji dla potrzeb gospodarki krajowej stała się przesłanką do podjęcia szeregu badań teoretycznych, z których wynika, iż potencjalna absorpcja technologii z zagranicy stanowi funkcję rozmiarów luki technologicznej. Zgodnie z hipotezą [Findlaya 1978], poziom opóźnienia technologicznego jest dodatnio skorelowany z moż-
229
liwością dogonienia lidera. Argumentacja Findlaya podkreśla, iż przenikanie technologii do firm lokalnych odbywa się głównie poprzez imitację procesów i produktów
wytwarzanych w korporacjach dokonujących bezpośrednich inwestycji zagranicznych. Im większa luka technologiczna, tym tańsze pozyskiwanie, możliwej do zastosowania, technologii i tym samym łatwiej osiągnąć wzrost produktywności.
Z kolei, przeciwnicy tej hipotezy twierdzą, iż nadmierna luka technologiczna stanowi istotne ograniczenie transferu wiedzy i innowacji, z uwagi na to, iż niski poziom zaawansowania technologicznego firm lokalnych nie pozwala im na wykorzystanie i poprawę produktywności. Według nich, istnieje pewien minimalny poziom
zaawansowania technologicznego, jaki powinien charakteryzować gospodarkę imitacyjną, aby była ona w stanie skorzystać z dyfuzji technologii [Ciołek, Golejewska
2003 s. 5]. Przedstawione tutaj wnioski zdają się być zbieżne z koncepcją tzw. optymalnej luki technologicznej. W myśl tej koncepcji, transfer technologii jest rosnącą
funkcją luki technologicznej tyko wtedy, gdy luka ta jest mniejsza od pewnego poziomu krytycznego. Z kolei, gdy luka technologiczna jest zbyt duża, transfer technologii maleje, gdyż absorpcja technologii nie jest możliwa. W ujęciu graficznym, ilustrację koncepcji optymalnej luki technologicznej stanowi krzywa przypominająca
tzw. krzywą Laffera (Wykres 1.).
Punkt G oznacza rozmiar luki technologicznej, B(t) ilustruje intensywność transferu technologii, zaś G* to optymalny poziom luki technologicznej gwarantujący
maksymalną intensywność transferu technologii. Należy przy tym pamiętać, iż dyfuzja technologii nie dokonuje się automatycznie i za darmo. Wymaga odpowiednich
zdolności absorpcyjnych i ponoszenia kosztów imitacji, które ulegają zmianie
w trakcie pokonywania luki technologicznej. Oczywiste jest przy tym, iż asymilacja
zagranicznych rozwiązań technologicznych ma ekonomiczne uzasadnienie dopóki
krańcowy koszt dyfuzji jest niższy niż odpowiednio zdyskontowany, zakumulowany
strumień, wynikających z wynalazku przyszłych, gospodarczych zysków.
WYKRES 1.
Ilustracja koncepcji optymalnej luki technologicznej
Źródło: [Ciołek, Umiński 2007 s. 229].
230
Adam Giegiel
We wstępnej fazie procesu absorpcji, ze względu na brak odpowiedniej infrastruktury oraz kapitału ludzkiego i rzeczowego, koszty transferu i adaptacji technologii są zaporowe dla prywatnych inwestorów. Stąd, w pierwszej kolejności, kraje
mniej rozwinięte będą przyswajały innowacje najprostsze, o najniższych kosztach
imitacji. Zamykanie luki technologicznej powoduje podnoszenie kosztów imitacji, co
jest związane z koniecznością wdrożenia coraz bardziej zaawansowanych, a przez to
droższych technologii. Koszty imitacji rosną więc odwrotnie proporcjonalnie do
rozmiarów luki technologicznej, powodując spowolnienie procesu dyfuzji. Innymi
słowy, zamykanie luki technologicznej sprawia, że maleje elastyczność transferu
względem zasobów przeznaczonych na imitację [Por.: Kubielas 2009 s. 241–242;
Ciołek, Umiński 2007 s. 229]. Wysokie koszty wdrożenia transferowanych technologii mogą skutecznie opóźnić, a nawet wręcz zatrzymać proces technologicznego catch-up. Z tego względu, skala transferu technologii jest stosunkowo niewielka w krajach najbardziej zacofanych, natomiast największe efekty przynosi w krajach średnio
rozwiniętych, które są w stanie podjąć wysiłek w kierunku adaptacji pozyskiwanej
wiedzy.
Powyższa analiza skłania do wyciągnięcia wniosku, iż absorpcja technologii wymaga określonego minimum poziomu zaawansowania technologicznego i infrastruktury oraz kapitału ludzkiego i fizycznego. Początkowo, gdy luka technologiczna jest
duża, czynników tych z reguły brakuje, jednak ich akumulacja postępuje w miarę
zbliżania się do granicy technologicznej [Ciołek, Umiński 2007 s. 229].
Znaczenie kapitału ludzkiego, jako wiodącego czynnika określającego możliwości
absorpcyjne gospodarki, stało się przedmiotem modelowych rozważań podjętych
przez Nelsona i Phelpsa [Nelson, Phelps 1966]. Autorzy analizują proces dyfuzji
wiedzy i zamykania luki technologicznej na podstawie funkcji produkcji CobbaDouglasa (uwzględniającej postęp techniczny w rozumieniu Harroda) postaci:
Y (t ) = F[K (t ), A (t ) ⋅ L (t )] ,
(1)
gdzie K, A i L oznaczają odpowiednio, kapitał, technologię i pracę. Dodatkowo, występuje rozróżnienie pomiędzy techniką teoretycznie dostępną Γ(t) (która jest rozwijana przez lidera technologicznego w stałym egzogenicznym tempie γ) a najlepszą
techniką stosowaną w praktyce A(t). Uwzględniając, że:
Γ(t ) = Γ0 e γt , γ > 0 oraz A (t ) = Γ0 e γ (t − w ) ,
(2)
Nelson i Phelps definiują lukę technologiczną g(t) jako różnicę między najlepszą
techniką stosowaną praktycznie, a tą teoretycznie dostępną, tj. g (t ) = Γ(t ) − A (t ) .
Wielkość luki technologicznej stanowi malejącą funkcję stopnia intensywności kapitału ludzkiego (E):
A (t ) = Γ(t − w (E )) ,
(3)
przy czym parametr w (rozumiany jako czas odroczenia między kreacją nowych
rozwiązań a ich adaptacją) kształtuje się następująco: w = w (E ), w ' (E ) < 0 . Szybkość
absorpcji nowych technik zależy w modelu od zasobów kapitału ludzkiego i wielko-
231
ści luki technologicznej dzielącej analizowane gospodarki. Wzrost poziomu kapitału
ludzkiego pozwala na skrócenie czasu odroczenia w, ale jednocześnie ze wzrostem
kwalifikacji odstęp ten zmniejsza się coraz wolniej. Z kolei, gdy poziom kapitału
ludzkiego nie ulega zmianie, tempo wzrostu praktycznie stosowanej techniki jest
równe γ, z zastrzeżeniem, że występuje jej opóźnienie w czasie o okres w. Z przedstawionego modelu wynika zatem konkluzja, że dotrzymywanie kroku liderowi
technologicznemu wymaga nieustannego podnoszenia kwalifikacji kapitału ludzkiego, który pełni rolę implementatora nowych technik. Co więcej, wzrost kapitału
ludzkiego powoduje, że z biegiem czasu skuteczność absorpcji zewnętrznych rozwiązań ulega zwiększeniu, a w rezultacie technologiczny dystans czasowy może ulec
trwałemu zmniejszeniu [Zajączkowska-Jakimiak 2006 s. 61].
Do podobnych wniosków skłania analiza modelu Stiglitza [Stiglitz 1994], który
zastanawiając się nad przyczynami cudu gospodarczego azjatyckich „tygrysów”,
wskazuje na kluczową rolę zjawisk technologicznego doganiania, polegających przede wszystkim na dyfuzji i absorpcji technologii z zagranicy. Stiglitz zdaje sobie sprawę, iż procesy dyfuzji nie przebiegają automatycznie, lecz wymagają wiedzy niezbędnej do adaptacji technologii z zewnątrz, jak również zależą od zdolności „uczenia się, jak się uczyć” (learning to learn).
Przyjmując dla kraju doganiającego funkcję produkcji z neutralnym postępem
technicznym w rozumieniu Hicksa Y = AF(K , L ) oraz stopę wzrostu produkcyjności wieloczynnikowej postaci g A = Ψ (A * A , R ) , gdzie g A oznacza tempo przyrostu zasobu wiedzy kraju doganiającego, A* zasób technologii na granicy technologicznej, zaś R – umiejętność uczenia się (odzwierciedlającą zdolności absorpcyjne
gospodarki), autor stawia hipotezę, iż dyfuzja technologii jest dodatnią funkcją rozmiarów luki technologicznej oraz zdolności absorpcyjnych [za: Kubielas 2009
s. 251].
Oznacza to, że im większa luka technologiczna, tym większe potencjalne możliwości dyfuzji, jednak ostatecznie stopa dyfuzji zależy od zdolności do szybkiego
uczenia się. Dodatkowo, tempo akumulacji zdolności absorpcyjnych powinno trwale
wyprzedzać tempo redukcji luki technologicznej. Przyjęcie, opartej na takim wniosku, strategii rozwojowej, zdaniem Stiglitza, okazało się być kluczem do sukcesu
azjatyckich tygrysów. Zależność tę w formalny sposób można zapisać następująco:
γ 2 g A − g A*
=
,
γ1
gR
(4)
gdzie g A , g R , g A * to odpowiednio tempo przyrostu wiedzy i zdolności absorpcyjnych kraju doganiającego oraz tempo przyrostu wiedzy na granicy technologicznej,
zaś γ 1 i γ 2 oznaczają elastyczność przyrostu wiedzy względem luki technologicznej
i elastyczność przyrostu wiedzy względem zdolności absorpcyjnych. Z równania (4)
wynika, iż przyśpieszenie tempa akumulacji wiedzy wymaga odpowiednio wysokich
nakładów na zdolności absorpcyjne w stosunku do danych rozmiarów luki technologicznej. Innymi słowy, by tempo przyśpieszenia nie wygasało, lewa strona równania musi być permanentnie większa od prawej. Ponadto, im większa luka, tym sil-
232
Adam Giegiel
niejszy wymagany, wyprzedzający przyrost zdolności absorpcyjnych [Kubielas 2009
s. 253].
Dynamika procesu absorpcji technologii może być również zdeterminowana poziomem i jakością dostępnej w kraju infrastruktury, na co wskazuje model autorstwa
Kinishita i Chia-Hui Lu [Kinishita, Lu Chia-Hui 2006]. Model zakłada, iż produkcja
odbywa się zgodnie z funkcją Cobba-Douglasa postaci Yt = A t F(K t , L t ) =
= A t K αt L1t−α , gdzie At oznacza technologię, a Kt kapitał w całości dostarczany
przez zagranicznych inwestorów. Podstawowym źródłem postępu technicznego
w gospodarce są bezpośrednie inwestycje zagraniczne, generujące efekty „technologicznego rozlewania” (spillover). W szczególności można to zapisać następująco [Kinishita, Lu Chia-Hui 2006 s. 7]:
(
)
A t +1 = A t + A tW − A t φ(k t )h (s t ) ,
(5)
przy czym A tW oznacza zagraniczną technologię (światową granicę technologiczną), która jest ucieleśniona w zagranicznym kapitale i wzrasta według stałej, egzogenicznej stopy g; A tW − A t to luka technologiczna pomiędzy liderem technologicznym a imitatorem, zaś φ(k t ) mierzy podatność gospodarki na napływ zagraK
nicznego kapitału (zmienna k t ≡ t −1 jest interpretowana jako relacja zasobów zaL t −1
granicznego kapitału do krajowej siły roboczej). Wreszcie h(st) można zdefiniować
jako:
dla s t < s
0 ,

1
(6)
h (s t ) = 1 −
, dla s t ≥ s ,
 exp {s t − s}
(
)
gdzie st to infrastruktura, zaś s oznacza minimalny poziom infrastruktury, niezbędny
do uruchomienia procesów „technologicznego rozlewania”. Wydatki infrastrukturalne są pokrywane w całości z podatków gromadzonych przez rząd, który prowadzi
politykę zrównoważonego budżetu.
W ramach zaprezentowanego modelu, zdolność gospodarki krajowej do zmniejszania luki technologicznej w decydujący sposób zależy od poziomu infrastruktury.
Odpowiedni jej poziom warunkuje przyciągnięcie zagranicznych inwestycji bezpośrednich, będących źródłem postępu technicznego. Ponieważ wysokość wydatków
przeznaczonych na rozwój infrastruktury zależy od wielkości dochodów budżetowych, stąd w sytuacji, gdy stopa opodatkowania pozostaje zbyt niska, poziom infrastruktury nie przekracza wymaganej wielkości progowej. W rezultacie procesy spillover zostają zahamowane, zaś luka technologiczna ulega powiększeniu z biegiem
czasu. Kiedy wydatki infrastrukturalne są odpowiednio wysokie, zaczyna napływać
kapitał zagraniczny, uruchamiając efekt rozlewania technologicznego i gospodarka
zaczyna zbliżać się do granicy technologicznej.
233
Autorzy wskazują również, iż początkowo, gdy poziom zaawansowania technologicznego kraju jest niewielki, nie jest on w stanie przyciągać znacznych strumieni
kapitału. Jednak w miarę pokonywania drabiny technologicznej, atrakcyjność inwestycyjna gospodarki wzrasta, pociągając za sobą przyśpieszenie dynamiki wzrostowej
i rozbudowę infrastruktury. Mamy więc do czynienia z samowzmacniającym się procesem. Zwiększenie zdolności absorpcyjnych gospodarki prowadzi ostatecznie do
zamknięcia luki technologicznej względem lidera technologicznego [Por.: Kinishita,
Lu Chia-Hui 2006 s. 7–10].
Zaprezentowane wyżej, modele teoretyczne skłaniają do refleksji, iż proces technologicznego doganiania nie następuje w sposób automatyczny, lecz jest wypadkową
co najmniej kilku czynników. Szczególne znaczenie wydają się mieć: wyjściowy rozmiar luki technologicznej (określający zasób technik pozostających do skopiowania),
wewnętrzna zdolność do absorpcji oraz koszt imitacji. Czynniki te działają w przeciwnych kierunkach: z jednej strony w miarę zamykania luki technologicznej rośnie
koszt imitacji, skutkując spowolnieniem tempa dyfuzji, ale z drugiej, stopniowy
wzrost zdolności absorpcyjnych powoduje przyśpieszenie tego tempa. Dynamikę luki technologicznej określa również autonomiczny wzrost zdolności innowacyjnych
lidera – oznacza to, że granica technologiczna nie pozostaje w spoczynku, ale,
z punktu widzenia gospodarki imitacyjnej, cały czas się oddala. Aby zainicjować proces doganiania, należy na tyle podnieść wewnętrzne zdolności absorpcyjne, żeby
tempo adaptacji zewnętrznych rozwiązań przekraczało tempo wzrostu przewag
technologicznych kraju doganianego. Jednocześnie, całkowite zamknięcie luki technologicznej wydaje się niemożliwe tylko przez imitację, bez rozbudowy własnego
potencjału innowacyjnego. Nawet pomijając fakt, iż lukę na bieżąco generuje różnica w podaży innowacji obu krajów, to oczywiste jest, że im bardziej zaawansowane
technologie, tym większe wymagania związane z ich wdrażaniem [Por.: Kubielas
s. 242–249]. Praktyka gospodarcza wskazuje również, że innowacyjne przedsiębiorstwa nie są skłonne natychmiast udostępniać najnowsze technologie, z uwagi na
możliwość osiągnięcia ponadprzeciętnych zysków, wynikających z czasowego monopolu ich stosowania.
4. Potencjał absorpcyjny polskiej gospodarki
Ponieważ teoria wskazuje, iż niezbędnym warunkiem zamknięcia występującej
między krajami luki technologicznej jest odpowiedni potencjał absorpcyjny w postaci: kapitału ludzkiego, własnego dorobku badawczego, zdolności do uczenia się i infrastruktury, niezwykle istotne jest zdiagnozowanie gospodarki polskiej pod kątem
występowania wyżej wymienionych zasobów. Poprawna diagnoza stanowi główny
warunek udzielenia odpowiedzi na pytanie o rzeczywiste zdolności gospodarki do
identyfikacji, asymilacji i wykorzystania dostępnej wiedzy.
Zgodnie z definicją ONZ, luka technologiczna to dystans pomiędzy tymi, którzy
mają dostęp do technologii i potrafią ją efektywnie wykorzystać, a tymi, którzy nie
dają sobie z tym rady [za: Kraciuk 2006]. Może być ona rozważana zarówno z perspektywy możliwości kreowania nowej technologii, jak również z punktu widzenia
jej transferu z innych krajów i umiejętnej adaptacji do potrzeb lokalnych.
234
Adam Giegiel
Wielkość luki technologicznej można mierzyć w sposób bezpośredni, jako dystans między poziomem aktywności technologicznej w danym kraju a liderem technologicznym, liczonym jako stosunek liczby patentów na mieszkańca lub także
udział wydatków na B+R w wartości dodanej lub dochodzie narodowym. W literaturze stosuje się często miary pośrednie, jak relacja produktywności lub, w ujęciu
agregatowym, relacja PKB per capita kraju w odniesieniu do analogicznego wskaźnika granicy technologicznej.
Zgodnie z tym drugim ujęciem, rozmiary luki technologicznej w czasie t można
przedstawić jako stosunek produktywności π w gospodarce kraju lidera do produktywności w analizowanym kraju (π*), wyrażony w logarytmach [Kubielas 2010]:
G(t ) = ln
π(t )
= ln π(t ) − ln π*(t ) .
π * (t )
(7)
Wielkość omawianej luki w kolejnych okresach stanowi funkcję wyjściowego poziomu produktywności w obu krajach oraz stóp ich wzrostu. Zmiany produktywności w czasie t ilustrujemy zatem przy pomocy następujących równań różniczkowych:
(
π * (t ) = π* (t ) × g * + γ *
)
π (t ) = π(t ) × g ,
(8)
gdzie g* oraz g to (odpowiednio) wyrażone w sposób egzogeniczny stopy wzrostu
produktywności w kraju doganiającym i u lidera, natomiast γ* to endogeniczna stopa
wzrostu w wyniku dyfuzji technologii z zagranicy. Endogeniczny wzrost produktywności zależy, z kolei, od rozmiaru luki technologicznej oraz szybkości, z jaką importowana wiedza zostanie wykorzystana u naśladowcy – innymi słowy, jest to iloczyn parametru dyfuzji oznaczonego jako β oraz wielkości luki technologicznej, czyli: γ = β × G(t ) .
Różniczkując wyjściowe równanie względem czasu i podstawiając odpowiednio
równania (8), wyznaczamy ogólne równanie zmiany luki technologicznej w obu krajach:
*
 (t ) = π − π = g − g * + γ * = g − g * − βG(t ) .
G
(9)
π π*
(
) (
)
Zgodnie ze wzorem (9), zmiana wyżej wymienionej luki jest uzależniona od różnicy egzogenicznych stóp wzrostu produktywności w analizowanych gospodarkach
oraz od endogenicznego wzrostu produktywności w kraju doganiającym, będącym
efektem absorpcji technologii z zagranicy.
W myśl, zaprezentowanej wyżej, koncepcji luka technologiczna między krajami
może przyjąć postać różnicy produktywności na korzyść lidera technologicznego.
W najbardziej ogólnym ujęciu, produktywność można traktować jako relację ilościowej miary produkcji do ilościowej miary nakładów [Productivity Manual 2001].
Pomiar, tak rozumianej, produktywności umożliwia oszacowanie technicznej efektywności, jak również zmiany technologicznej. Dzieje się tak dlatego, że wzrost pro-
235
dukcyjności można w uproszczeniu traktować jako przybliżony wskaźnik ucieleśnionego lub nieucieleśnionego postępu technicznego [Zielińska-Głębocka 2004].
Dla potrzeb badań empirycznych najczęściej używa się mierników produkcyjności poszczególnych czynników wytwórczych (pracy, kapitału i innych rodzajów nakładów) oraz produkcyjności wieloczynnikowej lub całkowitej w formie MFP (multi-factor productivity) i TFP (total-factor productivity), przy czym pojęcie MFP jest
węższe od TFP, gdyż nie zawsze wiadomo, czy uwzględniono wszystkie rodzaje nakładów [Zielińska-Głębocka 2004].
Traktując międzynarodowe zróżnicowanie wskaźników wydajności pracy jako
miarę luki technologicznej, można dostrzec (Wykres 2.), iż gospodarkę polską dzieli
bardzo duży dystans technologiczny w stosunku do USA i innych światowych liderów, ale pojawia się również w odniesieniu do krajów Europy Środkowej i Wschodniej. W roku 2009 PKB per capita i w przeliczeniu na godzinę pracy stanowił tylko
ok. 40% analogicznych wielkości w Stanach Zjednoczonych i był średnio o połowę
niższy od wysoko rozwiniętych gospodarek europejskich.
WYKRES 2.
Luka w wydajności pracy w stosunku do USA (2009 rok, w punktach %)
CZ
DK
FI
FR
ES
IE
JP
DE
PL
SE
SK
HU
UK
IT
10
0
-10
-20
-30
-40
-50
-60
-70
PKB per capita
PKB na godzinę pracy
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: [OECD, StatExtracts Database].
Niekorzystnie kształtuje się w Polsce również szereg wskaźników odzwierciedlających poziom zaawansowania technologicznego w sposób bardziej bezpośredni.
Niska konkurencyjność rodzimej sfery badawczo-rozwojowej wynika głównie
z niewielkich nakładów na B+R, a także niekorzystnej struktury ich finansowania
i wydatkowania. Szczególnie istotne jest, w jakiej mierze tworzenie postępu naukowo-technicznego jest finansowane przez przedsiębiorstwa (zwłaszcza prywatne),
a w jakim przez budżety publiczne, w tym budżet centralny. W Polsce relatywnie
duże znaczenie mają badania finansowane przez rządy, w przeciwieństwie do krajów
wysoko rozwiniętych, gdzie w strukturze finansowania prac B+R dominują przedsiębiorstwa. Co więcej, w Stanach Zjednoczonych i Japonii nawet badania prowa-
236
Adam Giegiel
dzone przy wsparciu środków publicznych przez uniwersytety i państwowe laboratoria zostały ukierunkowane rynkowo.
Patrząc od strony wydatków, należy zauważyć duży udział prac badawczych
o charakterze podstawowym i stosowanym, a niedostateczny udział nakładów na
rozwój i wdrożenia. Struktura ta jest niekorzystna z punktu widzenia możliwości
wykorzystania w praktyce osiągnięć rodzimej sfery nauki i techniki, jak też absorpcji
wiedzy i technologii zagranicznej. Dążenie do zamknięcia luki technologicznej
w stosunku do krajów rozwiniętych wymagałoby w tej sytuacji skoncentrowania się
raczej na końcowych fazach cyklu badawczo-rozwojowego i ściślejszym powiązaniu
nauki z przemysłem.
Z uwagi na to, że w warunkach gospodarki polskiej szybka rozbudowa własnego
potencjału innowacyjnego wydaje się trudna do zrealizowania, najlepszym rozwiązaniem, pozwalającym na odrobienie dystansu dzielącego kraj od liderów, jest międzynarodowy transfer technologii. Jednak analizy modelowe wyraźnie wskazują, iż sam
dostęp do wiedzy jest niewystarczającym warunkiem podniesienia poziomu rozwojowego. Z punktu wiedzenia gospodarki imitacyjnej, szczególnej roli nabierają odpowiednie zdolności absorpcyjne, zależne głównie od dostępnych zasobów kapitału
ludzkiego.
Do podstawowych miar kapitału ludzkiego zalicza się wielkość wydatków na
kształcenie różnych szczebli, zarówno w ujęciu globalnym, jak i w przeliczeniu na
ucznia/studenta. Całkowite wydatki edukacyjne w Polsce kształtują się na poziomie
5,3% PKB (2007 r.), z czego na kształcenie na szczeblu wyższym przeznacza się
1,3%. Najwyższe nakłady w tym zakresie są ponoszone w Stanach Zjednoczonych,
Wielkiej Brytanii i krajach skandynawskich (dla USA jest to odpowiednio: 7,6%
i 3,1% PKB), [Education at a Glance 2010... 2010 s. 217]. Przedstawione dane mogą
świadczyć o tym, że społeczeństwa najwyżej rozwinięte przykładają dużą wagę do
zdobywania wykształcenia (przede wszystkim akademickiego), traktowanego mniej
jako wartość sama w sobie, a bardziej jako zasadniczy czynnik podnoszący kwalifikacje pracownicze, a więc zwiększający szanse na znalezienie zatrudnienia.
Nakłady edukacyjne, w ujęciu względnym (w przeliczeniu na jednego ucznia/
/studenta), należą w Polsce do najniższych w krajach OECD, kształtując się znacznie poniżej średniej OECD, wynoszącej 6 741 USD w przypadku szkolnictwa podstawowego, 8 267 USD na poziomie szkolnictwa średniego i 12 907 USD
w przypadku szkolnictwa wyższego. W Polsce jest to odpowiednio: 4 063 USD,
3 590 USD oraz 5 576 USD [Education at a Glance 2010... 2010 s. 202].
Innym, ważnym wskaźnikiem, charakteryzującym znaczenie nauki w tworzeniu
krajowego zasobu kapitału ludzkiego, jest analiza wielkości zatrudnienia w jednostkach zajmujących się działalnością badawczą i rozwojową (Tabela 1.). W ujęciu bezwzględnym, największymi zasobami kapitału ludzkiego, w omawianym sektorze,
dysponują USA (nie ujęte w tabeli) i Japonia, a spośród gospodarek europejskich:
Niemcy i Francja. Ze względu na różnice w potencjale demograficznym, bardziej reprezentatywne są dane w odniesieniu do liczby naukowców w relacji do poziomu zatrudnienia ogółem. Do czołówki zaliczają się tutaj kraje skandynawskie ze wskaźnikami powyżej 10 naukowców na 10000 pracowników zatrudnionych w pełnym wymiarze godzin, a także Japonia (10,6). Najmniej korzystnie omawiany wskaźnik
kształtuje się w Polsce oraz innych krajach Europy Środkowej.
237
Istotnych informacji dostarcza także analiza struktury zatrudnienia pracowników
sfery badawczo-rozwojowej. Zdolność przekształcenia wyników badań w konkretną
ofertę rynkową zależy bowiem w znacznej mierze od tego, czy są prowadzone one
przez instytucje rządowe, czy też w przedsiębiorstwach. W krajach najbardziej rozwiniętych ponad połowa naukowców jest zatrudnionych w przedsiębiorstwach,
podczas gdy w Polsce tylko 14,4%. W efekcie mamy do czynienia z problemem
swoistej nierównowagi, polegającej zwłaszcza na niedostatku zatrudnienia w jednostkach koncentrujących się na pracach rozwojowych i końcowych fazach badań
stosowanych. Jest to, niewątpliwie, ważna przyczyna słabości krajowego systemu
wdrożeń nowych produktów i technologii.
TABELA 1.
Kapitał ludzki w sektorze badawczo-rozwojowym (2008 r.)1
Personel
badawczo-rozwojowy
Czechy
Dania
Finlandia
Francja
Hiszpania
Irlandia
Japonia
Niemcy
Polska
Szwecja
Szwajcaria
Węgry
Wlk. Brytania
Włochy
1 Dane
Naukowcy
Naukowcy
zatrudnieni
w danym sektorze (w %)
Łącznie
(FTE)2
na 1000
zatr.
Łącznie
(FTE)2
na 1000
zatr.
Przedsiębiorstwa
50 808
48 096
56 698
372 326
215 676
18 653
908 820
521 909
74 596
77 549
62 066
27 403
341 477
236 261
9,6
16,3
22,5
14,5
10,5
8,9
14,2
13,0
4,7
17,0
13,8
6,7
10,8
9,4
29 785
30 945
40 879
215 755
130 986
13 434
682 757
301 295
61 831
48 220
25 142
18 504
251 573
96 303
5,6
10,5
16,2
8,4
6,4
6,4
10,6
7,5
3,9
10,6
5,6
4,5
8,0
3,8
44,5
63,4
59,0
55,0
35,4
58,0
72,2
59,8
14,4
69,2
41,1
42,8
34,2
37,4
Wyższe Instytucje
uczelnie rządowe
31,4
32,0
29,0
31,2
47,1
37,3
21,9
25,6
64,6
26,7
57,0
31,7
60,6
41,3
23,8
4,0
11,1
12,3
17,2
4,7
4,7
14,6
20,9
3,7
1,9
25,5
3,5
16,9
dla Francji z roku 2007; 2 Full Time Equivalent.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: [Main Science and Technology Indicators 2010
s. 30–33, s. 51, s. 73, s. 80].
Powyższe dane wskazują na stosunkowo niski potencjał absorpcyjny polskiej gospodarki. Jest to bardzo niepokojące zjawisko, bowiem nie ulega wątpliwości, że
podstawą trwałego i zrównoważonego wzrostu w XXI wieku będzie umiejętność
tworzenia nowych rozwiązań technicznych, a także zdolność efektywnego wykorzystania zdobyczy nauki i techniki. Szczególną rolę w tym kontekście należy przypisać
kapitałowi ludzkiemu, dlatego że poziom intensywności tego zasobu decyduje we
współczesnej gospodarce o stopniu wykorzystania wiedzy o charakterze podstawo-
238
Adam Giegiel
wym, jak również możliwościach przetworzenia tego dorobku w konkretne dobra
i usługi. Zaprezentowana wcześniej, argumentacja, podkreślająca rolę zdolności absorpcyjnych w gospodarce imitacyjnej, nie oznacza oczywiście zepchnięcia badań
naukowych i działalności wynalazczej na drugi plan. Wydaje się wielce nieprawdopodobne dokonanie pełnej konwergencji technologicznej bez własnych badań, wyłącznie na podstawie importowanych rozwiązań. Powiększanie krajowych nakładów
na edukację i sferę B+R do rozmiarów porównywalnych do tych w kraju doganianym stanowi kluczowy warunek wdrażania radykalnych innowacji, jak również jest
narzędziem ułatwiającym absorpcję technologii z wewnątrz i dostosowywanie ich do
lokalnych potrzeb.
5. Podsumowanie
Przeprowadzona w opracowaniu analiza uwarunkowań i mechanizmu absorpcji
technologii w kontekście procesu catch-up pozwala na sformułowanie kilku wniosków natury teoretycznej i praktycznej. Po pierwsze, zdolność do absorpcji wiedzy
i innowacji stanowi funkcję rozmiarów luki technologicznej pomiędzy liderem technologicznym i naśladowcami. Funkcja ta jest dodatnia do pewnej wielkości progowej, natomiast przy wzroście rozmiarów luki technologicznej powyżej punktu równowagi pojawia się efekt spadku całkowitej zdolności absorpcyjnej. Ograniczone
zdolności adaptacji wiedzy do własnych potrzeb pojawiają się zatem zarówno przy
bardzo dużej, jak i przy bardzo małej luce technologicznej (niska elastyczność transferu względem zasobów przeznaczanych na imitację). Po drugie, do najważniejszych
czynników określających zdolności absorpcyjne gospodarki należą: poziom i jakość
kapitału ludzkiego, skłonność do uczenia się i wprowadzania zmian, a także poziom
infrastruktury w kraju przyjmującym. Po trzecie, luka technologiczna nie może zostać zamknięta całkowicie jedynie przez imitację – niezbędne jest podjęcie działań
zmierzających do unowocześnienia krajowego systemu nauki i techniki. W Polsce
system ten zachował, z niewielkimi wyjątkami, podstawy prawne i organizacyjne
oraz większość cech strukturalnych z okresu gospodarki administrowanej. W ten
sposób powstał konflikt pomiędzy zreformowanym otoczeniem sektora badawczorozwojowego a samą sferą nauki i techniki, która w znikomym stopniu dostosowała
się do potrzeb gospodarki rynkowej. Zatem, w miarę zbliżania się do światowej granicy technologicznej, środek ciężkości powinien przesuwać się z działalności imitacyjnej na kreowanie krajowego potencjału innowacyjnego. Wreszcie, do podstawowych elementów skutecznej polityki innowacyjnej w kraju powinno należeć stymulowanie napływu bezpośrednich inwestycji zagranicznych. Użyteczność tego kanału
transferu wiedzy technicznej wynika zarówno ze wzrostu potencjału produkcyjnego
gospodarki, jak i, może nawet w większym stopniu, z pobudzania procesów typu
spillover.
239
Literatura
Abreu M., deGroot H., Florax R. 2004 Spatial Patterns of Technology Diffusion: An Empirical
Analysis Using TFP, Tinbergen Institute Discussion Paper, 079/3.
Barro R. J., Sala-i-Martin X. 2004 Economic Growth, The MIT Press, Cambridge, Mass.
Benhabib J., Spiegel M. 1994 The Role of Human Capital in Economic Development: Evideneces
from Aggregate Cross-country Data, „Journal of Monetary Economics”, Vol. 34, Issue 2.
Ben-David D., Loewy M.B. 2003 Trade and the Neoclassical Growth Model, „Journal of Economic Integration”, Vol. 18, March.
Bernard A.B., Jones C.I. 1996 Technology and Convergence, „Economic Journal”, No. 106.
Brzozowski M. 2009 Wpływ rozwoju rynków finansowych i stabilności kursu walutowego na
wzrost gospodarczy w krajach Europy Środkowej i Wschodniej, [w:] Raport na temat pełnego
uczestnictwa Rzeczypospolitej Polskiej w trzecim etapie Unii Gospodarczej i Walutowej, Projekty badawcze, cz. I, NBP, Warszawa.
Ciborowski R. 2005 Innowacyjność w warunkach neoliberalnej polityki ekonomicznej, [w:] Bocian
A.F. (red.), Ekonomia-Polityka-Etyka. Tom II, Białystok.
Ciborowski R., Grabowiecki J. 2004 Wpływ transferu techniki na konwergencję technologiczną
gospodarki polskiej, „Gospodarka Narodowa”, nr 9.
Ciołek D., Golejowska A. 2006 Dyfuzja produktywności jako efekt pośredni FDI w polskim
przemyśle przetwórczym w latach 1993–2002, Prace i Materiały Wydziału Zarządzania
Uniwersytetu Gdańskiego, „Ekonometria”, nr 3, Sopot.
Ciołek D., Umiński S. 2007 Transfer technologii przez zagranicznych inwestorów, „Ekonomista”,
nr 2.
Coe D., Helpman E. 1995 International R&D Spillovers, „European Economic Review”,
Vol. 39, Issue 5.
Coe D., Helpman E., Hoffmaister A. 1997 North-South R&D Spillovers, „Economic Journal”, Vol. 107, Issue 440 (January).
Education at a Glance 2010. OECD Indicators 2010, OECD, Paris.
Findlay R. 1978 Relative Backwardness, Direct Foreign Investment and the Transfer of Technology:
A Simple Dynamic Model, „Ouarterly Journal of Economics”, Vol. XCII, No. 1, February.
Firszt D. 2006 Międzynarodowy transfer technologii a innowacyjność polskiej gospodarki, [w:]
Kopycińska D. (red.), Kapitał ludzki jako czynnik rozwoju społeczno-gospodarczego, Szczecin.
Gerschenkorn A. 1962 Economic Backwardness in Historical Perspective, Cambridge, Mass.
Gomułka S. 1998 Teoria innowacji i wzrostu gospodarczego, CASE – Centrum Analiz Społeczno-Ekonomicznych, Warszawa.
Kinishita Y., Lu Chia-Hui 2006 On the Role of Absorptive Capacity: FDI Matters to Growth,
William Davidson Institute, Working Paper, No. 845.
Kraciuk J. 2006 Korporacje transnarodowe a zjawisko luki technologicznej w krajach rozwijających się, Zeszyty Naukowe SGGW, nr 61, Seria Ekonomika i Organizacja Gospodarki
Żywnościowej, Warszawa.
Kubielas S. 2009 Innowacje i luka technologiczna w gospodarce globalnej opartej na wiedzy.
Strukturalne i makroekonomiczne uwarunkowania, Warszawa.
Liberda B., Maj E. 2008 Idee i nowoczesny wzrost, [w:] Fiedor B. (red.), Nauki ekonomiczne
wobec wyzwań współczesności, VIII Kongres Ekonomistów Polskich, PTE, Warszawa.
Lucas R. 1988 On the Mechanics of Economic Development, „Journal of Monetary Economics”, Vol. 22, Issue 1.
240
Adam Giegiel
Main Science and Technology Indicators 2010, Vol. 2010, No. 1, OECD, Paris.
Misala J. 2003 Współczesne teorie wymiany międzynarodowej i zagranicznej polityki ekonomicznej, SGH, Warszawa.
Nelson R.R., Phelps E.S. 1966 Investment in Humans, Technological Diffusion and Economic
Growth, „American Economic Review”, Vol. 56, No. 2.
Productivity Manual: A Guide to the Measurement of Industry-level and Aggregate Productivity
Growth 2001, OECD, Paris.
Romer P.M. 1986 Increasing Returns and Long Run Growth, „Journal of Political Economy”,
Vol. 94, No. 5.
Romer P.M. 1990 Endogenous Technical Change, „Journal of Political Economy”, Vol. 98,
No. 5.
Siwiński W. 2005 Międzynarodowe zróżnicowanie rozwoju gospodarczego: fakty i teoria, „Ekonomista”, nr 6.
Zajączkowska-Jakimiak S. 2004 Rola kapitału ludzkiego w transferze wiedzy technicznej poprzez
inwestycje zagraniczne, „Gospodarka Narodowa”, nr 4.
Zajączkowska-Jakimiak S. 2006 Wiedza techniczna i kapitał ludzki w teorii wzrostu gospodarczego, „Gospodarka Narodowa”, nr 11–12.
Zielińska-Głębocka A. 2001 Wzrost gospodarczy w Unii Europejskiej, „Gospodarka Narodowa”, nr 7–8.
Zielińska-Głębocka A. 2004 Analiza produkcyjności polskiego przemysłu. Aspekty metodyczne
i empiryczne, „Ekonomista” nr 3.
Joanicjusz NAZARKO1
KSZTAŁTOWANIE POLITYKI PROINNOWACYJNEJ REGIONU
NP. FORESIGHTU TECHNOLOGICZNEGO
<<NT FOR PODLASKIE 2020>>
Streszczenie
W artykule przedstawiono przesłanki, założenia metodyczne oraz cele projektu „Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>> Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii”. Jego celem
jest – w zamierzeniu autorów – wyznaczenie strategicznych kierunków rozwoju województwa podlaskiego opartych na paradygmacie skokowego wzrostu produktywności, wynikającego z opanowania
i wdrożenia innowacyjnych procesów produkcyjnych i przetwórczych wykorzystujących osiągnięcia nanotechnologii. Zdaniem autorów projektu, szans rozwoju województwa podlaskiego należy poszukiwać
w dwóch obszarach działań, łamiących dotychczasowe podejście w kształtowaniu polityki rozwoju
społeczno-gospodarczego: (i) stosowaniu nowoczesnych narzędzi określania przyszłych stanów rzeczywistości; (ii) badaniu przełomowych technologii, na których można oprzeć rozwój regionu. W przekonaniu autorów projektu <<NT FOR Podlaskie 2020>>, nanoinnowacja może stać się główną siłą
napędową wzrostu produktywności województwa podlaskiego, chroniąc jednocześnie jego niepowtarzalne walory środowiskowe.
Słowa kluczowe: foresight, polityka proinnowacyjna regionu
CREATION OF THE PROINNOVATION POLICY OF A REGION BASED
ON TECHNOLOGICAL FORESIGHT <<NT FOR Podlaskie 2020>>
Abstract
The article provides premises, methodological assumptions and the objectives of the project entitled 'Technological Foresight <<NT FOR Podlaskie 2020>> Regional development strategy concerning nanotechnology'. Its aim is – according to the authors' intentions – to determine development
strategy for Podlaskie Province based on the paradigm of abrupt growth in productvity resulting from
mastering and implementation of innovative processes of production and processing which use
achievements of nanotechnology. According to the authors of the project, the prospects for development for Podlaskie Province should be searched in two areas of activity violating traditional approach
when it comes to planning of the social and economic policy: (i) application of modern tools to define
future reality; (ii) research into groundbreaking technologies on which we can base the development of
the region. According to the authors of the project
<<NT FOR Podlaskie 2020>>, nanoinnovation can become the main driving force of an increase
in productivity in Podlaskie Province and, at the same time, protecting its unique environmental values.
Keywords: foresight, regional proinnovation policy
1
Prof. Joanicjusz Nazarko – Wydział Zarządzania, Politechnika Białostocka.
242
Joanicjusz Nazarko
1. Wstęp
Możliwość osiągania przez jednostki terytorialne wysokiego poziomu wzrostu
gospodarczego jest ściśle związana z wykorzystaniem nowych, innowacyjnych technologii. Zdolność regionów do asymilacji takich technologii i oparcia na nich swojego rozwoju zależy w dużej mierze od jakości i efektywności regionalnych systemów
innowacji. Regionalne różnice w poziomach działalności innowacyjnej wynikają
z różnej umiejętności identyfikowania i wzmacniania głównych regionalnych czynników, które promują innowacje i wpływają na zdolność innowacyjną firm [Oslo
Manual... 2005 s. 39].
Zgodnie z terminologią przyjętą w Oslo Manual [Oslo Manual... 2005], pod pojęciem innowacji technologicznej rozumie się: wszystkie możliwe stopnie nowości: od
produktów i procesów nowych na skalę światową (tzw. innowacje absolutne), poprzez
produkty i procesy nowe w skali kraju lub rynku, na którym operuje przedsiębiorstwo, po
produkty i procesy nowe tylko dla danego przedsiębiorstwa, lecz już wdrożone w innych
przedsiębiorstwach, dziedzinach działalności lub krajach (tzw. innowacje imitacyjne).
Innowacje technologiczne powstają w wyniku działalności innowacyjnej obejmującej szereg działań o charakterze badawczym (naukowym), technicznym, organizacyjnym, finansowym i handlowym. Innowacja technologiczna oznacza obiektywne udoskonalenie
właściwości produktu lub procesu bądź systemu dostaw w stosunku do produktów i procesów dotychczas istniejących [GUS. Portal Informacyjny].
Gwałtowny obecnie rozwój technologiczny skutkuje szybkim starzeniem się
upowszechnionych technologii. Wymagane jest stałe ich odnawianie oraz poszukiwanie nowych – niejednokrotnie wymagających wielu nakładów – rozwiązań. Towarzyszy temu duże ryzyko rozminięcia się proponowanych rozwiązań z nowymi preferencjami rynku, czy – szerzej rzecz ujmując – społecznymi.
Konsekwencją tej sytuacji jest konieczność ciągłego prowadzenia wieloaspektowych, wszechstronnych analiz trendów technologicznych i związanych z nimi oczekiwań społecznych. W perspektywie krótkoterminowej, analizy takie mogą być
wspomagane dzięki metodom właściwym prognozowaniu. Niestety, nie sprawdzają
się one – ze względu na dużą dynamikę zmian prognozowanych zjawisk – w perspektywie długoterminowej. Współczesnym podejściem do przewidywania i kształtowania przyszłości w perspektywie długoterminowej jest foresight, czyli: proces, którego celem jest przewidywanie długoterminowej przyszłości nauki, technologii, ekonomii
i społeczeństwa poprzez identyfikację strategicznych obszarów nauki i technologii służących zapewnieniu maksymalnych korzyści gospodarczych i społecznych [Andersen,
Jørgensen, Lading 2004 s. 312]. Głównym celem foresightu jest identyfikacja pojawiających się trendów, zjawisk, technologii oraz wzmacnianie obszarów badań strategicznych oferujących duży potencjał korzyści ekonomicznych i społecznych w perspektywie kilkunastu bądź kilkudziesięciu lat [Martin 2001 s. 7]. Co ważne, uznaje
się, że cele foresightu nie ograniczają się do przewidywania przyszłości, ale obejmują
jej aktywne kształtowanie lub wręcz zarządzanie przyszłością [Bradfield, Wright,
Burt, Cairns, Heijden 2005 s. 796–797].
Zarówno w Polsce, jak i na świecie zdecydowana większość projektów foresightowych jest inicjowana przez państwo na potrzeby jego organów różnego szczebla.
Wśród ponad 800 projektów foresightowych z całego świata, analizowanych przez
Kształtowanie polityki proinnowacyjnej regionu np. Foresightu ...
243
European Foresight Monitoring Network, państwo finansuje bądź współfinansuje
ok. 80% tego typu inicjatyw. Jednocześnie, państwo jest głównym użytkownikiem
wyników foresightu – niemal wszystkie projekty ukazują państwo jako jedynego lub
jednego z kilku beneficjentów projektu [Popper, Keenan, Miles, Butter 2007 s. 10].
Wskazuje to na instytucjonalny charakter większości badań foresightowych zarazem
w Polsce, jak i na świecie.
W kontekście kształtowania polityki innowacyjnej, foresight jest doceniany w literaturze za holistyczne podejście do technologicznych i społecznych aspektów rozwoju kraju [Warnke, Heimerkis 2008 s. 71].
Omawiany w artykule projekt badawczy „Foresight technologiczny <<NT FOR
Podlaskie 2020>> Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii” jest pierwszym –
i jak do tej pory jedynym – przedsięwzięciem foresightowym w województwie podlaskim, przez co może stanowić pewien przełom w myśleniu strategicznym o innowacyjności regionu i w kształtowaniu regionalnego systemu innowacji.
Niezmiernie istotnym zagadnieniem – z punktu widzenia efektów projektu – jest
instytucjonalizacja wdrażania wyników studiów foresightowych przez władze regionalne, poprzez stworzenie instytucjonalnych ram współpracy pomiędzy podmiotami
administracyjnymi, badawczo-rozwojowymi oraz gospodarczymi.
2. Przesłanki merytoryczne projektu
Projekt badawczy „Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>>
Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii” został wyłoniony do finansowania
w ramach konkursu 2/2008 „Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka,
Priorytet I. Badania i rozwój nowoczesnych technologii, Działanie 1.1. Wsparcie badań naukowych dla budowy gospodarki opartej na wiedzy, Poddziałanie 1.1.1. Projekty badawcze z wykorzystaniem metody foresight”. Beneficjentem projektu jest
Politechnika Białostocka, a Instytucją Wdrażającą – Ośrodek Informacji Naukowej
(OPI). Projekt jest realizowany w latach 2009–2012, a jego perspektywa czasowa
sięga roku 2020 [Portal informacyjny projektu „Foresight technologiczny...”].
Przedmiotem projektu jest wyznaczenie strategicznych kierunków rozwoju województwa podlaskiego opartych na paradygmacie skokowego wzrostu produktywności, wynikającego z opanowania i wdrożenia innowacyjnych procesów produkcyjnych i przetwórczych wyzyskujących osiągnięcia nanotechnologii. Jako podstawową
metodykę badawczą przyjęto w projekcie studia typu foresight. Województwo podlaskie jest jednym ze słabiej rozwiniętych gospodarczo regionów kraju o niskiej stopie
życiowej mieszkańców. Niska konkurencyjność lokalizacyjna regionu, niska innowacyjność technologiczna, procesowa i produktowa powodują niewielkie zainteresowanie kapitału zagranicznego i krajowego inwestowaniem w regionie [Studium Wykonalności projektu Foresight technologiczny... 2008 s. 5].
Zdaniem autorów projektu, szans rozwoju województwa podlaskiego należy poszukiwać w dwóch obszarach działań, łamiących dotychczasowe podejście w kształtowaniu polityki rozwoju społeczno-gospodarczego [Studium Wykonalności projektu
Foresight technologiczny... 2008 s. 5]:
(i) stosowaniu nowoczesnych narzędzi określania przyszłych stanów rzeczywistości;
244
Joanicjusz Nazarko
(ii) badaniu przełomowych technologii, na których można oprzeć rozwój regionu.
Przyjęta w projekcie metodyka badawcza foresightu umożliwia określanie przyszłych stanów rzeczywistości w sposób niekonwencjonalny, obejmując procesy skupiające się na wzajemnym oddziaływaniu: nauki, gospodarki, środowiska, technologii
i społeczeństwa. Ponadto, niekwestionowaną wartością dodaną zastosowania foresightu jest możliwość wypracowania wizji przyszłości nie: zastanych, możliwych, nieuniknionych – ale nade wszystko – pożądanych.
Pozycjonowanie technologii XXI wieku wskazuje na nanotechnologię jako technologię przełomową, rozwijającą się w sposób gwałtowny i aktywizującą inne technologie. Zdaniem autorów projektu, nanoinnowacja może być kluczem do konkurencyjności podlaskich firm oraz główną siłą napędową wzrostu produktywności regionu, chroniąc jednocześnie jego niepowtarzalne walory środowiskowe [Bowman,
Hodge 2006 s. 1062; Nanoscience and nanotechnologies...].
Obecnie region oraz jego gospodarka rozwijają się stosując głównie model „bodziec-reakcja”, a mianowicie rozwój jest programowany na podstawie już działającego i sprawdzonego gdzie indziej rozwiązania, w większości opierając się na rozwiązaniach wymuszonych przez otoczenie zewnętrzne. Niestety, w ten sposób region
będzie zawsze w tyle za innymi bardziej rozwiniętymi regionami kraju i Europy.
Przełomowość projektu polega na tym, że wypracuje on kierunek rozwoju regionu
w logice sprzężenia nadążnego, polegającego na tym, że przyszłe zmiany otoczenia
będą uprzedzane dzięki rezultatom projektu. Pozwoli to na wytyczenie trajektorii
rozwoju, która nie naśladuje innych, ale zmierza w kierunku, gdzie znajdą się
w przyszłości liderzy. Stwarza to szansę, że wówczas wśród nich będą licznie reprezentowane także pomioty gospodarcze i jednostki badawcze z regionu. Projekt pozwoli na sformułowanie dynamicznej luki strategicznej, która będzie stanowiła wyzwanie dla regionu [Studium Wykonalności projektu Foresight technologiczny... 2008
s. 6].
3. Cele projektu
Podstawowym celem projektu foresightu technologicznego <<NT FOR Podlaskie 2020>> jest projekcja podlaskiej strategii rozwoju nanotechnologii do roku
2020, czyli wyznaczenie priorytetowych kierunków rozwoju województwa podlaskiego, zorientowanych na wykorzystanie nanotechnologii, oraz identyfikacja kluczowych dla regionu trajektorii naukowo-badawczych i technologicznych w zakresie
nanotechnologii [Studium Wykonalności projektu Foresight technologiczny... 2008 s. 6].
Projekt będzie ponadto – w założeniu autorów i wykonawców [Studium Wykonalności projektu Foresight technologiczny... 2008 s. 6]:
(i)
określał priorytety rozwoju wybranych sektorów gospodarki regionu i ich potrzeby w dziedzinie nanotechnologii;
(ii)
identyfikował kluczowe czynniki (stymulanty i destymulanty) rozwoju nanotechnologii w województwie podlaskim;
(iii) określał kierunki rozwoju badań naukowych i kształcenia kadr w zakresie nanotechnologii na terenie województwa podlaskiego;
(iv) określał obszary, w których będzie możliwa komercjalizacja wyników badań
naukowych;
245
(v)
prowadził do rozwijania na szczeblu regionalnym i ogólnokrajowym spójnej
polityki innowacyjnej przy jednoczesnym akcentowaniu znaczenia wykorzystania wiedzy dla przyszłości;
(vi) prowadził do bardziej efektywnego wykorzystywania środków publicznych
w celu wspierania wzrostu produktywności i innowacyjności;
(vii) przyczyniał się do ściślejszego współdziałania pomiędzy przedstawicielami:
samorządu, przemysłu i środowisk naukowych;
(viii) przyczyniał się do efektywnej alokacji zasobów i wiedzy naukowo-technicznej;
(ix) zapewniał gromadzenie ukierunkowanych informacji w sferze nanonauki
i nanotechnologii;
(x)
wpływał na koordynację działań dotyczących polityki naukowej i naukowo-technicznej pomiędzy różnymi podmiotami.
Wyniki projektu <<NT FOR Podlaskie 2020>> posłużą – w zamierzeniu wykonawców – jako podstawa do podejmowania decyzji przez: władze państwowe
i samorządowe, przedsiębiorstwa, uczelnie i inne podmioty zainteresowane finansowaniem i absorpcją najnowocześniejszych technologii.
4. Metodyka badań
Katalog metod badawczych wykorzystywanych w projektach foresightowych jest
bardzo obszerny, składają się nań zarówno te opracowane przez futurologów, jak
i te zapożyczone z zarządzania [Kononiuk, Magruk 2008 s. 30–31]. Jak dotychczas,
nie wypracowano jednoznacznych wskazówek metodologicznych dotyczących procesu projektowania metodyki badawczej foresightu technologicznego. Autorzy projektu <<NT FOR Podlaskie 2020>> kierowali się w doborze metod badawczych
trzema, generalnymi przesłankami: (i) zachowania zasady triangulacji teoretycznej,
badaczy i źródeł danych [Singleton, Straits 2005 s. 381–384], (ii) unikania zdominowania wybranych metod przez jeden z wymiarów tzw. diamentu foresightu opartego
na: kreatywności, interakcji, faktach i ekspertyzach [Popper 2008 s. 66] oraz (iii) ciągłego odwoływania się do kontekstu technologicznego.
Trzon badawczy projektu <<NT FOR Podlaskie 2020>> został oparty na panelach eksperckich, których celem jest analiza i synteza wiedzy istotnej dla danego zagadnienia. Podstawowymi technikami pracy paneli eksperckich były: metoda burzy
mózgów oraz dyskusja moderowana. W proces badawczy foresightu wpisano następujące metody: (i) analiza bibliometryczna, (ii) analiza STEEPVL, (iii) analiza
SWOT, (iv) metoda mapowania technologii, (v) metoda kluczowych technologii, (vi)
metoda scenariuszowa oraz (vii) metoda marszrut technologicznych. Dobór metod
oraz kolejność badań były podyktowane celami projektu oraz logiką procesu badawczego. Stanowią one kompozycję metod opartych zarówno na doświadczeniu, jak i
na intuicji badaczy, co umożliwia identyfikowanie zwiastunów zmian (seeds of change), które często są pomijane przy pozyskiwaniu informacji o przyszłości tradycyjnymi metodami prognozowania opartymi na ekstrapolacji trendu. Schemat procesu
badawczego w projekcie <<NT FOR Podlaskie 2020>> pokazano na rysunku 1.
246
Joanicjusz Nazarko
RYSUNEK 1.
Analiza SWOT
Metoda mapowania technologii
(technology mapping)
Metoda kluczowych technologii
Metoda scenariuszowa
Dyskusja moderowana
Analiza STEEPVL
Bur za mó zgów
Analiz a bib liometryczn a
Schemat procesu badawczego w projekcie
„Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>>
Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii”
Metoda marszrut technologicznych
Projekcja Podlaskiej strategii
rozwoju nanotechnologii
W projekcie wyróżniono trzy główne obszary badawcze [Studium Wykonalności
projektu Foresight technologiczny... 2008 s. 42]:
(i)
Nanotechnologie w gospodarce Podlasia;
(ii)
Badania naukowe w zakresie nanotechnologii na rzecz rozwoju Podlasia;
(iii) Kluczowe czynniki rozwoju nanotechnologii podlaskiej.
W ramach pierwszego obszaru badawczego, szczegółowej analizie zostaną poddane potencjalne możliwości wykorzystania nanotechnologii na rzecz istniejących
i nowych branż przemysłu w województwie podlaskim. Przedmiotem dociekań
w drugim obszarze badawczym będzie analiza i wskazanie przyszłych kierunków
badawczych, które powinny podjąć podlaskie ośrodki naukowe w celu wspierania
rozwoju nanotechnologii. W trzecim obszarze badawczym uwaga zostanie skupiona
na identyfikacji kluczowych czynników rozwoju nanotechnologii w województwie
podlaskim w takich sferach, jak: edukacja, transfer technologii, rola władz różnych
szczebli czy też świadomość społeczeństwa w zakresie nanotechnologii.
Utworzone w projekcie panele eksperckie można podzielić na panele metodyczne (panel analizy STEEPVL oraz SWOT, panel mapowania technologii i kluczowych technologii, panel budowy scenariuszy i marszrut technologicznych) oraz panele trzech obszarów badawczych. W przyjętym modelu współpracy paneli założo-
247
no, że poprzez panele metodyczne następuje integracja wyników prac paneli obszarów badawczych. Schemat współdziałania poszczególnych paneli przedstawiono na
rysunku 2.
RYSUNEK 2.
Schemat współdziałania paneli eksperckich w projekcie
„Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>>
Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii”
Panel analizy
STEEPVL i SWOT
Panel mapowania
technologii
i kluczowych technologii
Panel scenariuszy
i marszrut
technologicznych
Panel obszaru badawczego I
Nanotechnologie w gospodarce Podlasia
Nanotechnologie na rzecz rozwoju istniejących gałęzi przemysłu
Nanotechnologie na rzecz rozwoju nowych gałęzi przemysłu
Zagrożenia związane z rozwojem nanotechnologii
Panel obszaru badawczego II
Badania naukowe w zakresie nanotechnologii
na rzecz rozwoju Podlasia
Kierunki badań w zakresie nauk podstawowych
Kierunki badań w zakresie nauk stosowanych
Przyszłe kierunki badawcze i współpraca ponadregionalna
Panel obszaru badawczego III
Kluczowe czynniki rozwoju nanotechnologii podlaskiej
Aktywność środowiska naukowego
Rola władz różnych szczebli
Nanotechnologie w świadomości społeczeństwa
Transfer technologii
Końcowy element procesu badawczego będzie stanowiło opracowanie propozycji podlaskiej strategii rozwoju nanotechnologii do roku 2020.
248
Joanicjusz Nazarko
5. Znaczenie projektu dla kształtowania
polityki proinnowacyjnej regionu
Województwo podlaskie należy do regionów peryferyjnych – cechuje się: niskim
poziomem rozwoju gospodarczego, ograniczoną dostępnością terytorialną, niskim
poziomem infrastruktury i kapitału ludzkiego [Studium Wykonalności projektu Foresight technologiczny... 2008 s. 11–12]. Autorzy projektu <<NT FOR Podlaskie
2020>> odwołują się do endogenicznej koncepcji rozwoju regionów peryferyjnych,
zgodnie z którą decydującą rolę w uruchomieniu procesów rozwojowych mają
czynniki wewnętrzne, np.: postawy społeczeństwa, jego motywacja i umiejętności
działania, zdolności do kreowania regionalnego systemu innowacji. Należy więc poszukiwać potencjału rozwojowego we własnych cechach regionu, nawiązujących do
lokalnej specyfiki i wymagających, w związku z tym, specyficznej trajektorii rozwoju
[Szul 2007 s. 119]. Za główne wyzwanie województwa podlaskiego uznają zapoczątkowanie w nim procesów umożliwiających: rozwój, przełamanie peryferyjności
i stopniową zmianę struktury lokalnej gospodarki w kierunku gospodarki opartej na
wiedzy.
Zdaniem autorów projektu <<NT FOR Podlaskie 2020>>, nanoinnowacja może być główną siłą napędową wzrostu produktywności regionu, chroniąc jednocześnie
jego niepowtarzalne walory środowiskowe. Daje ona zarazem szansę na unowocześnienie dotychczasowego potencjału endogenicznego regionu – dzięki aplikacji nanotechnologii do już istniejących w regionie branż z wysokim potencjałem jej zastosowania (produkcja artykułów spożywczych, produkcja drewna i wyrobów z drewna,
medycyna, sektor bieliźniarski). Z drugiej strony, zakłada również dążenie do dywersyfikacji specjalizacji regionalnej i budowy nowego potencjału dla gospodarki innowacyjnej.
Takie podejście jest zgodne z poglądami T.G. Grosse, który wskazuje, że w pobudzaniu rozwoju regionów peryferyjnych należy zarówno budować nowy potencjał
endogeniczny, rozwijający nowe obszary innowacji, jak i unowocześniać potencjał
dotychczasowy [Grosse 2010 s. 130].
Wyniku projektu pozwolą na wskazanie dziedzin – nano-branż, w których region
może się specjalizować i które w ciągu najbliższych kilku lat zapewnią mu wysoką
wartość dodaną, przyczyniając się do podniesienia jego konkurencyjności i samoczynnie uruchamiając dalsze procesy rozwojowe.
W założeniu wykonawców projektu <<NT FOR Podlaskie 2020>>, jego realizacja powinna stać się podstawą Podlaskiej inicjatywy nanotechnologicznej, której celem będzie promowanie i wspieranie innowacyjnych przedsięwzięć opartych na osiągnięciach nanotechnologii, czyniąc gospodarkę regionu zdolną do konkurowania na
rynkach światowych [Studium Wykonalności projektu Foresight technologiczny... 2008
s. 7].
Dla uruchomienia procesów innowacyjnych – w sytuacji regionu o niewielkim
potencjale – konieczne jest wytworzenie odpowiedniej masy krytycznej m.in. dzięki
pomocy publicznej i trafnej polityce regionalnej, w tym zintensyfikowanie instytucjonalnych form współpracy między: organami władzy państwowej i samorządowej,
uczelniami, przedsiębiorstwami i innymi podmiotami zainteresowanymi absorpcją
i rozwijaniem najnowocześniejszych technologii. Niezbędne jest również wytworze-
249
nie – poprzez publiczną dyskusję – konsensusu społecznego dotyczącego oparcia
strategii rozwoju województwa podlaskiego na nanotechnologii i jej aplikacjach.
Nanonaukę i nanotechnologie uznaje się współcześnie za dziedziny przełomowe,
rozwijające się w sposób skokowy. Nanotechnologia to obecnie najwyżej pozycjonowana technologia, ze względu na jej potencjał wzrostowy [Institute of Nanotechnology...; Nanoscience and nanotechnologies... 2004].
Istotną przesłanką realizacji projektu było wpisanie go w proces kształtowania
polityki proinnowacyjnej regionu. W tym celu – realizując ideę foresightu o zapewnieniu w dyskusji o przyszłości jak najszerszej partycypacji społecznej – powołano
w strukturze organizacyjnej projektu Komitet Sterujący, w którego składzie znaleźli
się przedstawiciele szerokiego kręgu interesariuszy: samorządu wojewódzkiego, samorządu miejskiego, nauki, biznesu, mediów, organizacji pozarządowych oraz studentów. Urząd Marszałkowski Województwa Podlaskiego, Uniwersytet w Białymstoku,
Uniwersytet Medyczny w Białymstoku, Izba Przemysłowo-Handlowa w Białymstoku, Podlaski Klub Biznesu i inne instytucje złożyły listy intencyjne wyrażające swoje
poparcie dla projektu i wolę współpracy przy tworzeniu wspólnej wizji przyszłości
ukierunkowanej na nanoinnowacje.
Innym, ważnym działaniem było utworzenie tzw. Grupy Wsparcia skupiającej
młodych naukowców i studentów podzielających pasję badań foresightowych.
Zaangażowanie młodych pracowników nauki i studentów w przedsięwzięcie, w którym uczestniczą czołowi polscy naukowcy jest doskonałym tutoringiem promującym: proinnowacyjne, krytyczne, multidyscyplinarne myślenie. Udział młodych ludzi
w projekcie jest nieoceniony, gdyż to właśnie oni będą spadkobiercami wyznaczanych
dzisiaj wizji rozwojowych [Kononiuk, Magruk 2008 s. 76].
Istotną rolę w budowaniu społecznej akceptacji wobec polityki proinnowacyjnej
i upowszechnianiu koncepcji wypracowanych w projekcie mają działania promocyjne: prowadzenie witryny internetowej projektu, organizacja konferencji i seminariów, współpraca z mediami oraz prowadzenie punktu informacyjnego.
6. Podsumowanie
Foresight to zwrócone ku przyszłości przedsięwzięcie studialne, którego celem
jest m.in. informowanie decydentów politycznych oraz innych środowisk opiniotwórczych o pożądanych kierunkach długoterminowego rozwoju i zmian, ułatwiając
tym samym formułowanie polityki oraz strategii innowacji [Okoń-Horodyńska 2006,
s. 31]. Wyniki foresight pomagają uzgodnić scenariusze rozwoju, zharmonizować
działania partnerów społecznych (rządu, samorządu, środowisk naukowych i gospodarczych, małych i wielkich firm, sektorów gospodarki) oraz służą pomocą w ustaleniu kryteriów finansowania nauki i techniki [Ministerstow Gospodarki].
Realizowany przez Politechnikę Białostocką projekt „Foresight technologiczny
<<NT FOR Podlaskie 2020>> Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii” poprzez identyfikację i wskazanie odpowiednich sposobów kształtowania czynników
endogenicznych, przy jednoczesnym uwzględnieniu czynników zewnętrznych, zapewni wyznaczenie potencjalnych kierunków rozwoju i zastosowania nanotechnolo-
250
Joanicjusz Nazarko
gii w regionie, uwzględniając zrównoważony rozwój trzech oddziałujących na siebie
obszarów: gospodarki–środowiska–społeczeństwa.
W opinii autorów i wykonawców, projekt <<NT FOR Podlaskie 2020>> jako
pierwsza – i do tej pory jedyna – inicjatywa foresightowa w województwie podlaskim może odegrać istotna rolę w kształtowaniu polityki proinnowacyjnej regionu,
ukierunkowanej na dziedziny nauki i techniki o dużym potencjale wzrostowym.
Sprzyja temu zaangażowanie w prace nad projektem szerokiego grona interesariuszy
oraz foresightowa koncepcja konsensusu społecznego co do zrozumienia obecnej
sytuacji przez różne środowiska oraz wypracowania wspólnych działań wobec przyszłości.
Literatura
Aaltonen M., Sanders T.I. 2006 Identifying systems’ new initial conditions as influence points for
the future, „Foresight”, Vol. 8, No. 3, pp. 28–35.
Andersen P. D., Jørgensen B. H., Lading L. B. 2004 Sensor foresight – technology and market,
„Technovation”, No. 24, pp. 311–320.
Bowman D. M., Hodge G. A. 2006 Nanotechnology: Mapping the Wild Regulatory Frontier,
“Futures”, No. 38, pp. 1060–1073.
Bradfield R., Wright G., Burt G., Cairns G., Heijden K. van der 2005 The origins and evolution of scenario techniques in long range business planning, „Futures”, No. 37, pp. 795–812.
Grosse T.G., Wybrane koncepcje teoretyczne i doświadczenia praktyczne dotyczące rozwoju regionów peryferyjnych, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.mrr.gov. pl/
rozwoj_regionalny/poziom_regionalny/strategia_rozwoju_polski_wschodniej_do_
2020/
dokumenty/Documents/375180a6a5694a818fe987b3595bf6ecGrosse.pdf, data wejścia:
31.08.2010].
GUS Portal Informacyjny, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http://www.stat.gov.
pl/gus/definicje_PLK_HTML.htm? id=POJ-205.htm, data wejścia: 31–08–2010].
Heijden K. van der 2000 Scenarios and Forecasting: Two Perspectives, „Technological Forecasting and Social Change”, No. 65, pp. 31–36.
Institute of Nanotechnology, strona internetowa, dokument elektroniczny, tryb dostępu:
[http://www.nano.org.uk/ whatis.htm#new-applications, data wejścia: 31–08–2010].
Kononiuk A., Magruk A. 2008 Doświadczenia polskich programów foresight, „Zeszyty Naukowe
Politechniki Białostockiej. Ekonomia i Zarządzanie”, Białystok.
Kononiuk A., Magruk A. 2008 Przegląd metod i technik badawczych stosowanych w programach foresight, „Nauka i Szkolnictwo Wyższe”, Nr 2/32, Warszawa.
Martin B. R. 2001 Technology foresight in a rapidly globalizing economy, Presentation from the
International Conference on „Technology Foresight for Central and Eastern Europe and
the Newly Independent States”, Vienna, Austria, 4–5 April.
Ministerstwo Gospodarki, strona internetowa, dokument elektroniczny, tryb dostępu:
[http://www.mg.gov.pl/Gospodarka/ Przetworstwo+przemyslowe/Foresight+technologiczny, data wejścia: 31–08–2010].
Nanoscience and nanotechnologies: opportunities and uncertainties 2004, Report of The Royal
Society and The Royal Academy of Engineering, July, dokument elektroniczny, tryb
dostępu : [http://www.nanotec.org.uk/report/Nano%20report%202004%20fin. pdf, data wejścia: 31–08–2010].
251
Okoń-Horodyńska E. 2006 Foresight – czyli jak określać priorytety rozwoju innowacji, [w:]
J. Szabłowski (red.), Zarządzanie innowacjami – teoria i praktyka, Białystok.
Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data 2005, Third Edition.
A joint publication of OECD and Eurostat, OECD.
Popper R. 2008 How are foresight methods selected?, „Foresight”, Vol. 10, No. 6, pp. 62–89.
Popper, R., Keenan, M., Miles, I., Butter, M., Sainz de la Fuenta, G. 2007 Global Foresight
Outlook 2007, European Foresight Monitoring Network.
Portal informacyjny projektu „Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>> Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii”, dokument elektroniczny, tryb dostępu: [http:// ntfp
2020.pb.edu.pl/, data wejścia: 31–08–2010].
Singleton R. A., Straits B. C. 2005 Approaches to Social Research, Oxford University Press,
Fourth Edition, New York.
Studium Wykonalności projektu Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>>
Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii 2008, Białystok.
Szul R. 2007 Teorie i koncepcje w polityce regionalnej, [w:] G. Gorzelak, A. Tucho (red.), Rozwój, region, przestrzeń, Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa.
Warnke P. Heimeriks, G. 2008 Technology Foresight as Innovation Policy Instrument: Learning
from Science and Technology Studies, [w:] C. Cagnin, M. Keenan, R. Johnston, F. Scapolo,
R. Barre (eds.), Future-Oriented Technology Analysis, Springer, Berlin Heidelberg, pp. 71–87.
Artykuł został opracowany w ramach projektu badawczego „Foresight technologiczny <<NT FOR
Podlaskie 2020>> Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii” współfinansowanego ze środków
Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego oraz środków budżetu państwa w ramach Programu
Operacyjnego „Innowacyjna Gospodarka” (nr umowy UDA-POIG.01.01.01–20–024/08–00).
Paweł GŁODEK1
AKADEMICKI SPIN OFF –
WYBRANE UWARUNKOWANIA I KLASYFIKACJA
Streszczenie
Artykuł jest poświęcony omówieniu problematyki definiowania akademickich firm spin off. Literatura tematu oferuje znaczącą liczbę pozycji odnoszących się do tej grupy przedsiębiorstw, w tym wyniki
projektów badawczych. Jednocześnie pod pojęciem spin off badacze rozumieją nieco odmienne zjawiska oraz stosują rózne instrumenty analizy, co prowadzić może do nieporozumień przy ich porównaniach czy całościowej interpretacji. Niniejszy artykuł stanowi próbę usystematyzowania i typologii
składników definicji akademickich spin off. Niniejszy cel jest realizowany na bazie przeglądu literatury
polsko- i angielskojęzycznej oraz własnych analiz autora.
Słowa kluczowe: spin off, przedsiębiorczość akademicka, transfer wiedzy
Academic SPIN OFF – SELECTED CONDITIONS AND THEIR CLASSIFICATION
Abstract
The article discusses the subject matter of defining of academic spin-off firms. Literature offers a
considerable number of publications devoted to this group of enterprises including results of research
projects. At the same time, by the notion of 'spin off' researchers understand slightly different phenomena and they use different tools for analysis which can lead to misunderstanding when it comes to
comparisons or overall interpretation. This article constitutes an attempt to provide systematization
and typology of definition elements of academic spin-off firms. This objective is realized on the basis
of Polish as well as British and American literature and also the author's own research.
Keywords: spin-off, academic resourcefulness, transfer of knowledge
1. Wstęp
Przedsiębiorstwa określane jako akademickie spin off w gospodarce polskiej pojawiły się wraz z przemianami gospodarczymi na początku lat 90. Ponad dwadzieścia
lat, które upłynęło od tego momentu, nie stanowi jednak okresu ich bujnego rozwoju. Mimo to, w ostatnich latach nasila się zainteresowanie ich tematyką ze strony
środowiska naukowego. Akademickie spin off znalazły również swoje miejsce jako
1
Dr Paweł Głodek – Katedra Przedsiębiorczości i Polityki Przemysłowej, Uniwersytet Łódzki.
Akademicki spin off – wybrane uwarunkowania i klasyfikacja
253
element szeroko rozumianej polityki gospodarczej. Ich tworzenie może być między
innymi promowane i w pewnym zakresie wspierane w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki [Szczegółowy opis priorytetów Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki 2007–2013 2009] w zakresie Działania 8.2.1. Wsparcie dla współpracy sfery nauki
i przedsiębiorstw.
Ustawa o szkolnictwie wyższym z 2005 r.2 wpisała przedsiębiorczość akademicką
w podstawowy zakres aktywności szkół wyższych w Polsce. Obok prowadzenia badań naukowych oraz kształcenia studentów, są one zobligowane do współpracy
z otoczeniem gospodarczym, w szczególności przez sprzedaż lub nieodpłatne przekazywanie wyników badań i prac rozwojowych przedsiębiorcom oraz szerzenie idei
przedsiębiorczości w środowisku akademickim, w formie działalności gospodarczej
wyodrębnionej organizacyjnie i finansowo, co de facto bezpośrednio można odnieść
do tworzenia firm spin off.
Należy podkreślić, że zainteresowaniu akademickimi spin offami towarzyszy brak
ładu odnoszącego się do ich definiowania. Granice pojęcia spin off są nakreślane mało precyzyjnie i najczęściej różnią się znacząco. W pewnym zakresie ten stan rzeczy
jest powiązany z sytuacją w całej literaturze tematu i nie odnosi się ona jedynie do literatury polskojęzycznej.
Celem niniejszego artykułu jest identyfikacja głównych składników definicji akademickich firm spin off i analiza zakresu ich wykorzystania. Realizacja tak postawionego zadania będzie ziszczona na bazie krytycznego przeglądu literatury tematu.
Konsekwencją tak założonego celu jest ponadto wskazanie elementów wykorzystywanych przy tworzeniu typologii omawianego rodzaju przedsiębiorstw.
2. Spin off i akademicki spin off jako zjawisko w gospodarce
Pojęcie spin off jest stosowane szeroko w literaturze naukowej, ale również
w biznesie, jak i w innych aspektach życia. Pochodzi z języka angielskiego, a jego
podstawowe znaczenie można opisać jako: „produkt uboczny”, „dodatkowa korzyść/dodatkowy dochód” [Porównaj m.in.: Advanced Lerner’s Dictionary 1995]. Innymi słowy, określa się nim pewne korzyści dodatkowe, które powstały w trakcie realizowania zasadniczego nurtu danej pracy, czy też, głównego projektu. Takie rozumienie zostawia pole do szerokich interpretacji, jak i zastosowania w różnych obszarach.
Firmy spin off, a w szczególności akademickie spin off zostały nagłośnione przez
rozwój Doliny Krzemowej oraz Route 128 otaczające tak prestiżowe uczelnie, jak
Stanford czy też Massachusetts Institute of Technology. Są one istotną częścią amerykańskiej aktywności przedsiębiorczej w środowisku akademickim od szeregu lat
[Roberts 1991]. W kontekście europejskim jest to znacznie młodsze zjawisko, jednak
po roku 2000 poświęcono mu szereg badań i znaczących publikacji.
Należy jednak podkreślić, że akademickie spin-off nie są zjawiskiem unikalnym
w skali gospodarki, które nie występuje w innych jej sferach. Przedsiębiorstwa rów2 Ustawa Prawo o szkolnictwie wyższym z dnia 27 lipca 2005, Dz. U., Nr 164, poz. 1365, z dnia 30
sierpnia 2005 r. z późniejszymi zmianami.
254
Paweł Głodek
nież wykorzystują formę spin off w swojej działalności. Spin off, który można określić
jako podmiot powstający w drodze wydzielenia/oddzielenia się od organizacji macierzystej w celu podjęcia działalności, jaka w ramach tejże była trudna do realizacji
lub niemożliwa [Tamowicz 2006 s. 9–11].
W sektorze przedsiębiorstw (ale i instytucjach naukowych) trudności te powiązane są zwykle z wymaganiami systemu zarządzania nowym przedsięwzięciem i brakiem dopasowania do systemu już istniejącego. Innymi słowy, system zarządzania
strukturami i procesami niezbędnymi dla codziennej działalności przedsiębiorstwa
jest odmienny od tego, który jest potrzebny do wdrażania nowych (innowacyjnych)
projektów. Kombinacja korporacyjnego planowania długoterminowego z jednej
strony oraz nastawiona na krótkie okresy kontroli finansów, np. konieczność stałego
utrzymywania wskaźników sprzedaży kontrolowanego przez zarząd w systemie ciągłym, zwykle kreuje środowisko korporacyjne faworyzujące szczegółowo planowany
i stabilny wzrost bazujący na innowacjach w procesach i produktach o charakterze
przyrostowym. Innowacje radykalne rzadko współgrają z tym typem struktur.
Do głównych problemów z nimi związanych można zaliczyć m.in. [Tidd, Bessant,
Pavitt 2005 s. 450]:
1. System finansowy korporacji preferuje krótkie terminy zwrotu – odpowiadające
głównie innowacjom przyrostowym.
2. Działalność produkcyjna faworyzuje raczej efektywność niż innowacje.
3. Sprzedaż i marketing są zorganizowane oraz nagradzane głównie na podstawie
istniejących produktów i usług.
Wykorzystanie nowej firmy typu spin off pozwala uwolnić się od dotychczasowych struktur i tworzyć nowe, dopasowane do wymagań konkretnego projektu.
Innym obszarem trudności, który może być rozwiązywany z wykorzystaniem
utworzenia firmy typu spin off, jest wprowadzenie przez nie na rynek niektórych typów rozwiązań innowacyjnych. Szczególnie tych, które nie są powiązane z dotychczasową gamą produktów, jak i rynków organizacji macierzystej. Tworzy to sytuację,
w której wprowadzenie nowego rozwiązania wymaga od istniejącego podmiotu budowania nowych kompetencji rynkowych i produkcyjnych [Block, MacMillan 1995
s. 29–30]. Niewielkie są więc inne niż kapitałowe możliwości wspierania przedsięwzięcia, a integracja nowej działalności z dotychczasowymi jej obszarami nie przyniesie efektów synergicznych.
Proces powstawania spin off posiada, co do zasady, charakter utworzenia nowego
przedsiębiorstwa, jednak nie we wszystkich przypadkach jest to budowanie od podstaw. Możliwe jest tworzenie nowego biznesu na podstawie bądź wydzielonych
składników majątku istniejącego podmiotu, bądź wręcz na wydzielonej zorganizowanej części firmy. Wyraźnie jest widoczna więc znacząca rola tzw. instytucji macierzystej, tj. instytucji, z której pochodzi wiedza oraz ludzie, którzy w znaczącym
stopniu budują pozycję konkurencyjną nowego podmiotu. Wielość stosowanych opcji powoduje pewne problemy w precyzyjnym nazewnictwie poszczególnych zjawisk.
Akademickie spin off można w tym kontekście traktować jako część szerszego
zjawiska – firm spin off. W znacznej części posiadają one cechy typowe dla ogółu
firm spin off i po utworzeniu są poddane typowym dla ogółu przedsiębiorstw uwarunkowaniom gospodarczym. Jednocześnie należy podkreślić, że również ich specy-
255
fika wynika z unikalnych cech instytucji macierzystej (instytucji akademickiej) i jej
pracowników. Instytucje te funkcjonują w innym środowisku prawnym i organizacyjnym niż przedsiębiorstwa, posiadają inne struktury i odrębną kulturę organizacyjną.
3. Nurty definiowania akademickiego spin off
Akademickie spin off (academic spin offs) są określane w literaturze anglojęzycznej
jako uniwersyteckie spin offy (university spin offs), a w literaturze polskiej jest stosowane również określenie firmy odpryskowe. To przedsiębiorstwa, które są tworzone na
bazie rozwiązań związanych z prowadzonymi badaniami naukowymi. Ponieważ instytucje akademickie są powołane w znacznym stopniu do prowadzenia badań naukowych w dziedzinach zaawansowanych technologii można oczekiwać, że wiedza ta
będzie praktykowana. Oczekiwania te nie są spełniane w stopniu, który byłby uznany przez, szeroko rozumianą, sferę gospodarczą i rządy wielu krajów za wystarczający. To w odniesieniu do instytucji akademickich funkcjonuje anglosaskie określenie
ivory tower (wieża z kości słoniowej). Stanowi ono odzwierciedlenie krytycyzmu elitarności tychże instytucji i ich oddalenia od spraw normalnej, codziennej rzeczywistości. Innymi słowy, odzwierciedla ono pogląd o naukowcach, stanowiących wydzieloną, elitarną grupę, która zajmuje się głównie problemami stworzonymi przez siebie
i na własne potrzeby. W konsekwencji nie są oni zainteresowani wykorzystaniem
swoich osiągnięć czy koncepcji w życiu gospodarczym, czy też szerzej, w praktyce.
Można stwierdzić, że uniwersyteckie spin off stanowią wyraźny przykład będący
zaprzeczeniem, przytoczonych powyżej, opinii. Nieodłącznym ich komponentem są
naukowcy zaangażowani w działalność praktyczną, a efektem działalności firm są
nie tylko patenty i opracowania naukowe, ale realne produkty sprzedawane na rynku
i przynoszące wymierne korzyści.
W literaturze przedmiotu jest widoczny brak spójnej, akceptowalnej przez poszczególne instytucje i badaczy, systematyki procesów spin off. Sytuację tę podkreśla
m.in. Callan, który w raporcie OECD uwypukla szereg różnic w podejściach prezentowanych przez niektórych członków tej organizacji [Callan 2000 Issue 1]. Podobnie
podsumowują analizy dotyczące definicji spin off: Pirnay, Surlemont i Nlemvo [Pirnay, Surlemont, Nlemvo 2003 s. 355–369].
Wśród stosowanych definicji akademickich spin off można wyróżnić co najmniej
trzy nurty:
1. Skierowany na osoby założycieli i proces ich przejścia z organizacji macierzystej
do nowego podmiotu;
2. Skierowany na transfer wiedzy z instytucji macierzystej oraz jej implementację
w nowej firmie;
3. Łączący oba, wspomniane wyżej, elementy.
W odniesieniu do pierwszej grupy jest podkreślany związek osobowy pomiędzy
firmą macierzystą i spin offem. Stąd spin off jest rozumiany przede wszystkim jako
czyn przedsiębiorczy związany z utworzeniem nowego przedsiębiorstwa przez osobę związaną z instytucją akademicką/badawczą. Weatherston [Weatherston 1995],
w swej definicji, wskazuje, że: [...] akademicki spin off może być opisany jako przedsię-
256
Paweł Głodek
wzięcie biznesowe, które jest inicjowane lub też staje się aktywne rynkowo, w sytuacji gdy
przedsiębiorca akademicki odgrywa kluczową rolę w jednym lub wszystkich wskazanych
obszarach, tj. planowaniu, procesie założycielskim, lub następujących po nich etapach zarządzania przedsiębiorstwem. Podejście takie jest często wykorzystywane w odniesieniu do opisu i analizy, szeroko rozumianej, przedsiębiorczości akademickiej.
W stosunku do drugiej grupy podstawę wydzielenia spin offów stanowi transfer
wiedzy z instytucji macierzystej do nowego podmiotu. Wiedza ta jest następnie stosowana w praktyce gospodarczej. I tak O’Gorman oraz Jones-Evans [O'Gorman,
Jones-Evans 1999] wskazują, że proces spin off to: [...] utworzenie nowego przedsiębiorstwa lub organizacji w celu eksploatacji rezultatów badań prowadzonych na uniwersytetach3. Clarysse, Heirman i Degroof [Clarysse, Heirman, Degroof 2000 s. 545–559]
w swym podejściu kładą nacisk na udział instytucji w procesie tworzenia badawczych spin off (research-based spin off), rozumieją oni przez to pojęcie: [...] nowe przedsiębiorstwa tworzone przez instytucję macierzystą (uniwersytet, politechnikę, publiczny/prywatny dział B+R), aby dokonać transferu i komercjalizacji wynalazku będącego rezultatem działalności badawczo-rozwojowej poszczególnych jednostek.
Grupa trzecia definicji, w ramach której za podstawę wydzielenia stosuje się zarówno element transferu wiedzy, jak i powiązania osobowe pomiędzy instytucją macierzystą oraz spin offem, będzie stanowić podstawę do dalszych rozważań nad składowymi pojęcia oraz typologią.
4. Składowe definicji akademickiego spin off
Analizując wykorzystywane w literaturze definicje akademickich firm spin off,
można wskazać trzy składniki, które decydują o możliwości kwalifikacji danego
podmiotu do grupy omawianej przedsiębiorstw. Są to: (i) tworzenie nowego przedsiębiorstwa, (ii) transfer wiedzy z instytucji macierzystej, (iii) powiązania osobowe
z instytucją macierzystą – uczelnią wyższą. Zdaniem autora, jedynie spełnienie
wszystkich trzech warunków łącznie stanowi o możliwości zakwalifikowania danego
podmiotu jako akademickiego spin off.
Obszar pierwszy: tworzenie nowego przedsiębiorstwa.
Spin off powinien zawierać w sobie proces kreowania nowego przedsięwzięcia
w formie nowego podmiotu, wydzielonego prawnie – jest niezależnym bytem prawnym. Ten czynnik w odniesieniu do akademickich spin off nie budzi zasadniczych
zastrzeżeń. Tu działalność biznesowa powinna, co do zasady, być rozdzielona od
zasadniczej działalności jednostek akademickich.
Obszar drugi: transfer wiedzy z instytucji macierzystej.
Jednym z kluczowych elementów definiujących spin off jest wykorzystanie do budowy nowego przedsięwzięcia różnych form wiedzy, która powstała w instytucji
3 Niemalże dokładnie taką samą definicję stosuje Jones – Evans w analizie przygotowanej razem
z Klofstenem. Por.: [Klofsten, Jones – Evans 2000 s. 299–309].
257
macierzystej. Obszarem dyskusji jest forma transferu oraz forma jej wykorzystania.
Należy jednak założyć, że wiedza ta powinna odgrywać ważną, a nawet kluczową rolę w uzyskaniu przewagi konkurencyjnej nowego podmiotu. W innej sytuacji można
kwestionować możliwość objęcia danej firmy pojęciem spin off. Można je rozpatrywać jako niezależne przedsięwzięcie.
Obszar trzeci: powiązania osobowe z uczelnią wyższą.
W akademickim spin off ważną rolę odgrywają osoby, które dotychczas pracowały w instytucji macierzystej, jaką ogólnie (jest to przedmiotem dyskusji) można określić jako instytucję akademicką. Najczęściej to właśnie te osoby odgrywają kluczową
rolę w transferze wiedzy do nowego podmiotu, szczególnie jeśli chodzi o know how
i wiedzę specyficzną odnoszącą się do szczegółowych rozwiązań. Jest ona bardzo
trudno transferowalna w postaci formalnej – dokumentacji, rysunków itp., stąd ich
uczestnictwo w sferze technicznej przedsięwzięcia obniża co do zasady ryzyko i koszty
przedsięwzięcia.
5. Tworzenie nowego przedsiębiorstwa – typologia
Cześć definicji spin off, odnosząca się do tworzenia nowego przedsiębiorstwa, jest
relatywnie najmniej kontrowersyjnym jej elementem. Zakłada się, że powstanie nowego, wydzielonego prawnie i organizacyjnie, bytu jest niezbędnym elementem procesu powstawania spin off. Podobne założenia są czynione również w pokrewnych
dziedzinach, w których jest wykorzystywane pojęcie spin off [Głodek 2010 s. 45–56].
Pewne rozbieżności zdań, które nie dotyczą bezpośrednio rozważań prowadzonych w niniejszym tekście, można znaleźć w odniesieniu do przedsięwzięć tworzonych przez przedsiębiorstwa. Prowadzone przez nie działania aktywizujące przedsiębiorczość pracowników, w tym programy typu corporate venturing, przybierają
szereg różnych form, z których część wykazuje typowe cechy spin off. Jednocześnie
mogą one być realizowane w różnym stopniu wydzielenia organizacyjnego i procesowego z dotychczas prowadzonej działalności4. Ten obszar dyskusji nie dotyczy
jednak akademickich spin off. Głównie, ze względu na rodzaj jednostek macierzystych, które nie prowadzą szerokiej działalności produkcyjnej.
6. Transfer wiedzy z instytucji macierzystej – typologia
W odniesieniu do transferu wiedzy z instytucji macierzystej istnieje szereg czynników, które są podnoszone w trakcie dyskusji, w tym w szczególności:
– rodzaj instytucji macierzystej,
– forma transferu wiedzy,
– stopień związków kapitałowych z instytucją macierzystą,
– nastawienie instytucji macierzystej wobec spin off.
4 Klasyfikację przedsięwzięć realizowanych w ramach działań corporate venturing, wydzielonych ze
względu na ich powiązanie z dotychczasową strukturą przedsiębiorstwa, zawiera: [Tidd, Bessant, Pavitt
2005 s. 447–456].
258
Paweł Głodek
Pierwszym z podnoszonych zagadnień jest rodzaj instytucji macierzystej. Instytucje akademickie szeroko rozumiane uczelnie wyższe, są naturalnym źródłem spin
offów akademickich. Stąd też elementem dyskusji jest włączenie do tej grupy również
publicznych oraz prywatnych instytutów/ośrodków badawczych. W tym zakresie
część badaczy stoi na stanowisku, że przymiotnik „akademicki” istotnie zawęża grupę
instytucji macierzystych [Clarysse, Heirman, Degroof 2000 s. 545–559] i wydziela jako osobną grupę spin offy z instytucji badawczych (research-based spin offs).
Instytucja akademicka, jako instytucja macierzysta, wywiera znaczący wpływ na
proces tworzenia się spin off. Zatem, można stwierdzić różnice, dość wyraźnie odróżniające uniwersyteckie spin off od tych podmiotów, których instytucjami macierzystymi są przedsiębiorstwa, już w samych motywach umożliwiania powstania tych
firm. Oprócz typowego motywu zakładającego, że są one jednym ze sposobów generowania przychodów z nie wykorzystanego zasobu, jakim są wytworzone w czasie
projektów badawczych, technologia/prawa własności intelektualnej, można wskazać
również inne nie występujące w instytucjach biznesowych:
– sformalizowanie wykorzystania potencjału przedsiębiorczego pracowników,
który ma na celu m.in. ograniczać zagrożenie szarą strefą w sferze wykorzystania własności intelektualnej;
– ewentualne polepszenie oceny formalnej instytucji publicznej, co jest wynikiem istnienia szeregu systemów oceny publicznych instytucji badawczych
i akademickich – niektóre z nich premiują działania na rzecz komercjalizacji
wyników badań lub też wprost zakładanie firm spin off.
Forma transferu wiedzy w dyskusji nad akademickimi spin off zwykle odnosi się
do sposobu sformalizowania możliwości wykorzystania własności intelektualnej wypracowanej na instytucji macierzystej. Tu, w odniesieniu do nowego podmiotu, osoby i instytucje biorące udział w ich tworzeniu muszą zadecydować o tym m.in., co
ma być przedmiotem transferu oraz jakie szczegółowe rozwiązania mają być zastosowane. W tym zakresie jedną z zasadniczych decyzji jest własność IP. Stąd, jeśli ma
ona zostać własnością spin offu, może zostać przekazana mu w postaci aportu i co za
tym idzie jednostka uzyskuje częściową własność nowego podmiotu.
Drugą z najczęściej stosowanych opcji jest forma licencji – rozwiązanie kontraktowe, w ramach którego firma spin-off korzysta z rozwiązania na bazie udzielonej licencji. Rozwiązanie to często jest stosowane w USA czy firmach brytyjskich.
Ze względu na posiadanie znaczącego know how (twórców technologii), firma spin
off często jest jak gdyby naturalnym użytkownikiem technologii. Przedmiotem negocjacji pomiędzy stronami jest forma i zakres (np. wyłączność) licencji.
Przedmiotem dyskusji, którą literatura anglojęzyczna dostrzega, ale raczej marginalizuje, jest obszar tzw. szarej strefy, który w odniesieniu do firm spin off obejmuje
kwestię potajemnego transferu wiedzy i jej wykorzystania w nowym przedsięwzięciu.
Strategie zachowań w tym zakresie mogą przybierać rozmaite formy. Są one jednak
niezwykle trudne do badania, dlatego badania tego obszaru można uznać za szczątkowe. Między innymi Shane [Shane 2005] wskazuje, że, ze względu na relatywną łatwość tworzenia statystyki firm spin off korzystających z licencji w badaniach oraz
analizach, szczególnie często są wykorzystywane przedsięwzięcia stosujące tę formę
transferu IP.
259
Potencjalnym elementem typologii akademickich spin off jest różny stopień zależności/powiązania z instytucją macierzystą po jej uruchomieniu. Pierwszy z elementów, tj. powiązanie kapitałowe, został już zarysowany. W tym przypadku można
odnieść sytuacje, w których z jednej strony instytucja macierzysta posiada całość
udziałów w nowym podmiocie, do sytuacji, w której z drugiej strony nowy byt
prawny nie posiada żadnej relacji kapitałowej.
Drugim elementem o znaczeniu strategicznym jest powiązanie procesów. Duży
stopień integracji procesów spin offu z instytucją macierzystą jest możliwy raczej
w przypadku przedsiębiorstw przemysłowych. W odniesieniu do instytucji akademickich najczęściej spotyka się sytuacje braku powiązania w zakresie procesów lub
też powiązanie w zakresie jednego lub niewielu procesów, które wiążą się z wykorzystaniem kosztownych urządzeń/instalacji/oprogramowania znajdujących się w posiadaniu uczelni, a które muszą być wykorzystane w procesie produkcji/świadczenia
usługi.
Ostatnim czynnikiem, omawianym w tej części opracowania, jest zagadnienie nastawienia instytucji macierzystej wobec powstającego spin off. Jest ono powiązane z,
wcześniej omawianymi, czynnikami, a w szczególności z transferem wiedzy, ale odnosi się w głównej mierze do faktu, czy powstanie spin offu było:
– przedsięwzięciem zamierzonym przez instytucję macierzystą, na które jest wyrażona jej zgoda;
– przedsięwzięciem nie zamierzonym, które jest realizowane bez wiedzy instytucji macierzystej, a czasem uderza w jej interesy ekonomiczne.
Dyskusja nad tym rozróżnieniem odnosi się między innymi do kwestii pojęciowej, w tym problemu, która nazwa spin off czy też spin out odnosi się do procesu
powstawania firmy zamierzonego ze strony organizacji macierzystej, a która do procesu nie zamierzonego. W poszczególnych pozycjach literatury można znaleźć oba
podejścia. Podejście, wykorzystywane dotychczas w artykule, pomija ten czynnik,
obejmując oba przypadki tym samym pojęciem – spin off. Jednocześnie część pozycji
literatury zawęża je do jednej z sytuacji.
Wykorzystanie pojęcia spin off w odniesieniu do przedsięwzięcia nie zamierzonego przez instytucję macierzystą wywodzi się z koncepcji spin offów prezentowanej na
początku lat dziewięćdziesiątych w pracy Robertsa [Roberts 1991], poświęconej
przedsiębiorcom technologicznym na Massachusetts Institute of Technology. Jest
ono używane w pozycjach literatury amerykańskiej [Klepper, Sleeper 2000; Chatterjee, Rossi-Hansberg 2007] i europejskiej [Dahlstrand 1997 s. 331–344; Dahl, Pedersen, Dalum 2003]. Określenie spin out wykorzystywane jest m.in. przez Uniwersytet
w Oxfordzie, realizujący od dwudziestu lat projekt Isis Innovation nakierowany na
komercjalizację technologii w ramach firm typu spin out [Witryna internetowa programu Isis Innovation: http://www.isis-innovation.com/spinout/ index. html].
Jednocześnie szereg naukowców i instytucji wykorzystuje oba pojęcia w odwrotnych znaczeniach. Tak jest w przypadku Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki
2007–2013 [Szczegółowy opis priorytetów Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki
2007–2013 2009 s. 320]. Jak również w przypadku szeregu pozycji literatury, np.
Block i Mcmillan opisują powstawanie spin off jako jednego z efektów działalności
przedsiębiorstw w ramach corporate venturing i szerzej venture management [Block
1995 s. 29–30]. Agarwal i inni w swej pracy wykorzystują pojęcie spin out, podkreśla-
260
Paweł Głodek
jąc, że jest związane z procesem tworzenia firm przedsiębiorczych i nie zamierzonych ze strony organizacji macierzystej [Agarwal, Echambadi, Franco, Sarkar 2004
s. 501–522].
Zdarzają się, ponadto, przypadki wykorzystywania obu pojęć wymiennie, na przykład
Druilhe i Garnsey, analizując rożne aspekty uruchomienia i otoczenia spin offów,
wykorzystują jedno i drugie pojęcie zamiennie. [Druilhe, Garnsey 2004 s. 269–285]
7. Powiązania osobowe z instytucją macierzystą,
uczelnią wyższą – typologia
W stosunku do powiązań osobowych z instytucją akademicką, elementy zasadniczych dyskusji odnoszą się do dwóch istotnych obszarów:
– Czy przedsięwzięcia kreowane przez studentów i absolwentów powinny być
objęte terminem spin off?
– Jaka powinna być skala zaangażowania osób pochodzących z instytucji akademickich w tworzenie i zarządzanie przedsięwzięciem?
W podstawowym rozumieniu akademickie spin off są związane głównie z przedsiębiorczą aktywnością kadry badawczej/naukowej tychże instytucji. Stąd też, głównie ona jest brana pod uwagę jako założyciele lub współzałożyciele nowych przedsiębiorstw, które wykorzystują wiedzę stworzoną w trakcie różnych form działalności badawczo-rozwojowej. Jednocześnie, niektóre publikacje odnoszą uniwersyteckie
spin off do całości zjawiska określanego jako przedsiębiorczość akademicka i tak
m.in. – European Trend Chart on Innovation zawiera bardziej elastyczną definicję.
Tu bowiem uniwersytecki spin off to: przedsiębiorstwo, które zostało stworzone w oparciu o stosowanie wyników badań pochodzących z publicznego sektora badawczo-rozwojowego. Dotyczy to przedsiębiorstwa stworzonego przez studentów, absolwentów, naukowców, profesorów i innych pracowników z celem komercyjnego wykorzystania pomysłów, które zostały rozwinięte w publicznych instytucjach badawczo-rozwojowych [European Trend Chart on Innovation 2002]. W tym znaczeniu są opisywane one również
przez m.in. Robertsa [Roberts 1991], który jako jeden z pierwszych badaczy przedstawił szeroką i przekrojową charakterystykę tego zjawiska na bazie firm spin off
tworzonych przez pracowników słynnego Massachusetts Institute of Technology.
Podobne rozumienie tego zjawiska jest prezentowane również w najnowszych, polskich badaniach dotyczących przedsiębiorczości akademickiej [Banerski, Gryzik,
Matusiak, Mażewska, Stawasz 2009 s. 6–8].
Podejście do tego aspektu klasyfikacji bywa rożne, ze względu na cel danego badania czy publikacji. Należy jednakże wskazać, że tak szerokie zakreślenie ram pojęcia uniwersyteckiego spin off może budzić dyskusję. Shane [Shane 2005 s. 4–5] argumentuje na rzecz węższej definicji. Wskazuje on, iż rozszerzanie definicji na przedsiębiorstwa założone przez wszystkie osoby, które kiedykolwiek studiowały lub pracowały na uniwersytetach czy w jednostkach badawczych, spowodowałoby, że grupa byłaby tak duża, iż zasadniczo nie różniłaby się od ogółu firm. Po prostu, znacząca liczba przedsiębiorstw jest zakładana przez osoby o wykształceniu wyższym.
Wskazuje on więc na konieczność śledzenia pochodzenia własności intelektualnej,
na podstawie której jest zakładane dane przedsiębiorstwo.
261
W odniesieniu do drugiego zagadnienia powstaje szereg pytań, ponieważ zagadnienie skali zaangażowania można odnieść przynajmniej do trzech aspektów:
1. Zakres udziału we własności przedsiębiorstwa spin off;
2. Stopień udziału w zarządzaniu przedsięwzięciem;
3. Udział we wdrażaniu technologii oraz jej dalszym rozwoju.
Wszystkie trzy elementy można analizować osobno. W każdym z nich można założyć możliwość całkowitego braku danego elementu, tj.: brak własności (udziałów
kapitałowych) w nowym przedsięwzięciu, brak wpływu na decyzje dotyczące kierunków i sposobów zarządzania przedsiębiorstwem oraz brak zaangażowania
w transfer rozwiązań technicznych oraz dalszy rozwój firmy w tym zakresie. Jednak,
o ile pierwsze dwa w ograniczonym zakresie wpływają na możliwość określenia
przedsięwzięcia jako spin off, o tyle trzeci czynnik zdaje się dotykać istoty ich definiowania – jako wykorzystania wiedzy pozyskanej na uniwersytecie. W tym duchu
analizę przeprowadzili: Nicolaou i Birley [Nicolaou, Birley 2003 s. 333–359], którzy
wydzielili trzy typy akademickich spin off, różniące się sposobem i poziomem zaangażowania powiązania osobowego:
– Ortodoksyjny – gdzie podmiot bazuje na akademiku (wynalazcy) oraz transferowaniu technologii;
– Hybrydowy – gdzie podmiot opiera się na transferowanej technologii, podczas gdy akademicy (wszyscy zaangażowani w projekt lub tylko niektórzy)
mogą nadal pozostać w ramach uczelni, pełniąc w spółce funkcje doradcze
(rada naukowa), kontrolne (rada nadzorcza) itd.;
– Technologiczny – gdzie podmiot wykorzystuje technologię przenoszoną
z uczelni, jednakże akademik (wynalazca) nie ma żadnego kontaktu z nowo
powstałą firmą. Może jednakże posiadać w niej udziały lub świadczyć na jej
rzecz usługi doradcze.
8. Podsumowanie
Rozbieżności i dyskusje w definiowaniu oraz klasyfikacji akademickich spin off
nie stanowią bariery w ich rozwoju. Z drugiej jednak strony stopniowe doprecyzowanie terminologii w tym zakresie jest wskazane z uwagi na kształtowanie sposobów
rozumienia zjawiska i jego roli w gospodarce (w tym, w szczególności, w komercjalizacji i dyfuzji technologii) oraz możliwość dokonywania porównań skali rozwoju
sektora, tak w odniesieniu do skali krajowej, jak i międzynarodowej.
Analizując wykorzystywane w literaturze definicje, można wskazać trzy składniki,
które decydują o możliwości kwalifikacji danego podmiotu do akademickich firm
spin off, są to: (i) tworzenie nowego przedsiębiorstwa, (ii) transfer wiedzy z instytucji
macierzystej, (iii) powiązania osobowe z instytucją macierzystą – uczelnią wyższą.
Zdaniem autora, jedynie spełnienie wszystkich trzech warunków łącznie stanowi
o możliwości zakwalifikowania danego podmiotu jako akademickiego spin off.
Powyższe trzy czynniki są kluczowymi składnikami definicji, jednak, ze względu
na różnorodność form ich występowania w praktyce, każdy z nich stanowi potencjalną podstawę do tworzenia typologii akademickich spin off. Możliwości te i ich
występowanie w literaturze przedmiotu zostały wskazane w niniejszym artykule.
262
Paweł Głodek
Literatura
Agarwal R., Echambadi R., Franco A., Sarkar M.B. 2004 Knowledge Transfer through In-heritance: Spin-out Generation, Development and Performance, „Academy of Management
Journal”, 47(4).
Banerski G., Gryzik A., Matusiak K.B., Mażewska M., Stawasz E. 2009 Przedsiębiorczość akademicka (rozwój firm spin-off, spin-out) – zapotrzebowanie na szkolenia służące jej rozwojowi. Raport z badań, Warszawa.
Block Z. 1995 MacMillan I.C. Corporate venturing. Creating new business within the firm,
Harvard.
Callan B. 2000 Generating Spin-offs: Evidence from Across the OECD, [w:] STI Review, Special
Issue on „Fostering High-tech Spin-offs: A Public Strategy for Innovation”, No. 26, Vol.
Chatterjee S. i Rossi-Hansberg E. 2007 Spin-offs and the Market for Ideas, National Bureau of
Economic Research Working Papers, No. 13198, Czerwiec.
Clarysse B., Heirman A., Degroof J.-J. 2000 An Institutional and Resource-Based Explanation
of Growth Patterns of Research-Based Spin-offs in Europe, Frontiers of Entrepreneurship
Research.
Dahl M., Pedersen Ch.Ø.R., Dalum B. 2003 Entry by Spinoff in a High-tech Cluster, Danish
Research Unit For Industrial Dynamics Working Paper, No. 03–11.
Dahlstrand, A.L. 1997 Growth and inventiveness in technology-based spin-off firms, Research
Policy, 26.
Druilhe C.l., Garnsey E. 2004 Do Academic Spin-Outs Differ and Does it Matter?, „The Journal of Technology Transfer”, 29(3–4).
European Trend Chart on Innovation 2002, Policy Benchmarking Workshop, The changing role
of public support to academic spin-off’s, Conclusions.
Głodek P. 2010 Spin-off – wybrane uwarunkowania i klasyfikacja, [w:] Niedzielski P., Guliński
J., Matusiak K.B. (red.), Nauka-Innowacje-Gospodarka, Zeszyty Naukowe nr 579, Ekonomiczne Problemy Usług nr 47, Szczecin.
Klofsten M., Jones Evans D. 2000 Comparing academic entrepreneurship in Europe – The case
of Sweden and Ire-land, „Small Business Economics”, (14), 4.
Klepper S., Sleeper S. 2000 Entry by spinoffs. Working paper, Pittsburgh.
Nicolaou N., Birley S. 2003 Academic networks in trichotomous categorization of university
spinouts, „Journal of Business Venturing”, 18.
O’Gorman C., Jones-Evans D. 1999 Creating Successful Academic-Industry Partnership – Lessons
from the Republic of Ireland, Proceedings of the 7tb Annual International Conference on
High Technology Small Firms, Manchester Business School, 27–28 May.
Oxford Advaned Lerner’s Dictionary 1995 Oxford.
Pirnay F., Surlemont B., Nlemvo F. 2000 Toward a Typology of University Spin-offs, “Small
Business Economics”, 21.
Roberts E.B. 1991 Entrepreneurs in high technology: Lessons from MIT and beyond, New York.
Shane S. 2005 Academic Entrepreneurship. University Spinoffs and Wealth Creation, Cheltenham, UK; Northampton, USA.
Szczegółowy opis priorytetów Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki 2007–2013 2009, Warszawa.
Tamowicz P. 2006 Przedsiębiorczość akademicka. Spółki spin-off w Polsce, Warszawa.
263
Tidd J., Bessant J., Pavitt K. 2005 Managing Innovation. Integrating technological market and
organizational change.
Ustawa Prawo o szkolnictwie wyższym z dnia 27 lipca 2005, Dz. U., Nr 164, poz. 1365, z dnia
30 sierpnia 2005 r. z późniejszymi zmianami.
Weatherston J. 1995 Academic entrepreneurs: Is a Spin off Company too Risky?, 40th International Council of Small Business, Sydney, 18–21 June.
Witryna internetowa programu Isis Innovation prowadzonego przez Uniwersytet w Oxfordzie: [http://www.isis-innovation.com/spinout/index.html].
INFORMACJE
Projekt jest współfinansowany ze środków Unii Europejskiej
w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
W ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki, Priorytet IV. Szkolnictwo
Wyższe i Nauka, Działanie 4.2. Rozwój kwalifikacji kadr systemu B+R i wzrost świadomości
roli nauki w rozwoju gospodarczym jest realizowany w Katedrze Zrównoważonego Rozwoju i Gospodarki Opartej na Wiedzy, Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Białymstoku projekt „BADANIA I ROZWÓJ W GOSPODARCE OPARTEJ NA WIEDZY”.
Realizacja działań opisanych w projekcie przyczynia się do budowy społeczeństwa i gospodarki opartej na wiedzy poprzez uświadomienie roli badań naukowych
i wdrożeń w kreowaniu rozwoju kraju. W dotychczasowej praktyce obserwuje się
niedostateczną współpracę przedsiębiorców z jednostkami sektora B+R. Skutkiem
tego jest niedostosowanie badań i prac rozwojowych do potrzeb rynku oraz ograniczony przepływ wiedzy, informacji i technologii z sektora B+R do gospodarki. Polska zajmuje dalekie miejsce w rankingach współpracy nauki i gospodarki, patentowania czy wdrażania innowacji do praktyki gospodarczej. Konieczne jest zatem
podniesienie kwalifikacji kadr sektora B+R, w zakresie umiejętności zarządzania
projektami oraz komercjalizacji badań, a także zwiększania zakresu i stopnia współpracy sfery B+R z przedsiębiorstwami.
Cel projektu stanowi odpowiedź na powyższe potrzeby i uwzględnia wzrost
zdolności pracowników sektora B+R do zarządzania projektami badawczymi i pracami rozwojowymi oraz wzrost zakresu upowszechniania rezultatów badań i współpracy naukowców z przedsiębiorcami. Projekt jest skierowany tylko i wyłącznie do
pracowników jednostek naukowych, w tym szkół wyższych, placówek Polskiej Akademii Nauk, jednostek badawczo-rozwojowych oraz podmiotów działających na
rzecz nauki. Niewątpliwą zaletą realizowanego projektu jest jego dostępność. Nie ma
ograniczeń terytorialnych i dziedzinowych. W projekcie mogą brać udział osoby
z terenu całego kraju, bez względu na reprezentowaną dziedzinę i dyscyplinę nauki.
W ramach projektu przewidziano trzy działania. Są to:
1.
Studia podyplomowe Zarządzanie badaniami naukowymi i pracami rozwojowymi. Program studiów obejmie trzy bloki: metodyczny, zarządzania
projektami i komercjalizacji rezultatów badań. Blok metodyczny ma na celu
udoskonalenie warsztatu naukowego oraz usystematyzowanie wiedzy w zakresie metodologii badań naukowych i prac rozwojowych. Przedmioty wchodzą-
Informacje
265
ce w jego skład to przede wszystkim metodologia nauk społecznych, przyrodniczych i technicznych, warsztat naukowca, współczesne trendy i koncepcje zarządzania zespołem naukowymi oraz zastosowanie metod ilościowych
w badaniach. Na realizację bloku metodycznego przewidziano 88 godzin dydaktycznych. Blok zarządzania projektami ma celu wskazać możliwości finansowania projektów oraz rozwinąć umiejętności skutecznego opracowywania i realizacji badań naukowych i prac rozwojowych. W skład tego bloku
wchodzą przedmioty związane z aplikowaniem środków krajowych i unijnych oraz zarządzaniem i kontrolą projektów, oprócz nich przewidziano
przedmioty związane z konceptualizacją projektów, liderem zespołu i informatycznymi narzędziami zarządzania. Na realizację tego bloku zaplanowano
80 godzin dydaktycznych. Blok trzeci odnoszący się do komercjalizacji rezultatów badań ma na celu wskazać możliwości i problemy wynikające z upowszechniania rezultatów badań naukowych i prac rozwojowych w gospodarce, a także zwiększyć orientację badań naukowych i prac rozwojowych na
praktykę. W ramach tego bloku omawiane będą przede wszystkim zagadnienia innowacji i postępu technicznego, komercjalizacji badań i ochrony własności intelektualnej. Realizacja tego bloku obejmuje 56 godzin dydaktycznych.
Zaplanowano tryb studiów niestacjonarny - wyłącznie w soboty i niedziele. System taki ułatwia pogodzenie uczestnictwa w studiach z pracą zawodową. Studia trwają 2 semestry po 7 zjazdów w każdym. Łączna ilość zrealizowanych godzin dydaktycznych wynosi 224. W ramach studiów przewidziano pokrycie kosztów noclegu, wyżywienie w czasie zjazdu oraz materiały
szkoleniowe, w tym minimum trzy publikacje dla każdego słuchacza.
Dobiega końca pierwsza edycja studiów, wzięło w niej udział 29 uczestników. Zapraszamy do uczestnictwa w drugiej edycji, którą zaplanowano na
październik 2011 r.- czerwiec 2012 r.
2.
W ramach projektu zaplanowano realizację dwóch rodzajów warsztatów:
Identyfikacja kierunków rozwoju nauki oraz Identyfikacja potrzeb gospodarki. W przypadku pierwszych celem jest podniesienie umiejętności korzystania z własnej wiedzy, prognozowania rozwoju wiedzy, poszukiwania nowych obszarów badawczych na granicy dyscyplin nauki oraz komercjalizacji
wyników badań do gospodarki, w tym: ochrona i wycena własności intelektualnej, transfer technologii, komunikacja i negocjacje z przedsiębiorcami.
Odnośnie drugich warsztatów tj. Identyfikacji potrzeb gospodarki celem jest
nabycie umiejętności identyfikacji oczekiwań przedsiębiorcy, sposobów badania jego potrzeb i diagnozy tych potrzeb, doboru rozwiązań do zidentyfikowanych potrzeb. Warsztaty są świetną formą działania, ponieważ pozwalają w nieformalnej atmosferze nawiązać kontakty, poznać wzajemnie potrzeby
i oczekiwania oraz sposób myślenia. Zaplanowano jednodniowe warsztaty,
a w ich ramach przewidziano pokrycie kosztów noclegu uczestników, wyżywienie i materiały szkoleniowe. Druga edycja warsztatów odbędzie się w październiku 2011 roku w Katowicach.
266
3.
Informacje
W założeniach projektu zaplanowano również realizację 62 trzymiesięcznych
staży w przedsiębiorstwach. Ich głównym celem jest podniesienie stopnia
współpracy pomiędzy jednostkami naukowymi, a przedsiębiorcami, skutkującego wzrostem transferu wiedzy i innowacji pomiędzy tymi dwoma sektorami. Możliwość odbycia stażu jest dla pracowników nauki ogromną szansą
praktycznego wykorzystania pomysłów oraz zapoznania się z funkcjonowaniem firmy, jej rzeczywistymi problemami i wyzwaniami. Przewidziano dodatek stażowy w wysokości 3000 zł miesięcznie dla stażysty oraz wynagrodzenie opiekuna stażysty ze strony przedsiębiorstwa w wysokości 500 zł miesięcznie brutto. Rekrutacja na staże jest prowadzona w trybie ciągłym.
Do końca 2011 roku zrealizowanych zostanie łącznie 32 staże. Na rok 2012
i 2013 zaplanowano kolejnych 30. Posiedzenia Komisji rekrutacyjno-oceniającej dokonującej oceny złożonych aplikacji odbywa się raz na kwartał, przy
czym najbliższe dotyczące oceny dokumentów stażowych przewidziano na
początek listopada 2011 roku.
Zachęcamy do udziału w projekcie, zapewniamy znakomitych wykładowców
z najlepszych ośrodków naukowych z całego kraju oraz specjalistów – praktyków
z instytucji publicznych oraz przedsiębiorstw wiodących we wdrażaniu nowych systemów zarządzania, technologii i innowacji.
Warunkiem uczestnictwa jest złożenie w biurze projektu kompletu dokumentów
(formularze są dostępne na stronie internetowej projektu: www.bir-gow.pl).
Dane kontaktowe biura projektu:
Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Białymstoku
Katedra Zrównoważonego Rozwoju i Gospodarki Opartej na Wiedzy
15-732 Białystok, ul. Choroszczańska 31, p. 33
tel./fax. 85 65 26 915
www.bir-gow. pl; e-mail: [email protected]
Katarzyna Poskrobko
Koordynator projektu
Wydział Ekonomii i Zarządzania Uniwersytetu w Białymstoku
poleca publikacje naukowe:
Henryk Wnorowski
INSTYTUCJONALNE UWARUNKOWANIA DZIAŁALNOŚCI
PRZEDSIĘBIORSTW W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ
Spis treści: 1. Teoretyczne i metodologiczne podstawy badania aktywności
gospodarczej; 2. Bariery instytucjonalne w sferze działalności gospodarczej;
3. Zróżnicowanie w poziomie rozwoju gospodarczego oraz sile ograniczeń
instytucjonalno-prawnych w sferze aktywności gospodarczej w wybranych
krajach UE; 4. Metodologia „DOING BUSINESS” jako argument na
rzecz wykorzystania danych Banku Światowego w procesie weryfikacji
hipotezy głównej niniejszego badania; 5. Opis zróżnicowania państw UE
pod względem warunków instytucjonalno-prawnych, traktowanych jako
zmienne objaśniające poziom aktywności gospodarczej; 6. Uwarunkowania
instytucjonalno-prawne a poziom aktywności gospodarczej w krajach UE wyniki badań i wnioski końcowe.
Adam Wyszkowski
PODATKI POŚREDNIE I DOCHODOWE W SYSTEMIE
PODATKOWYM
Spis treści: 1. System podatkowy w gospodarce rynkowej; 2. Ewolucja
systemu podatkowego w Polsce; 3. Podatki pośrednie jako źródło
dochodów budżetu państwa; 4. Podatki dochodowe jako źródło
dochodów budżetu państwa; 5. Wybrane zagadnienia konstrukcji
optymalnego systemu podatkowego; 6. Wnioski końcowe
Barbara Roszkowska-Mądra
OBSZARY WIEJSKIE O NIEKORZYSTNYCH
WARUNKACH GOSPODAROWANIA W ASPEKCIE ICH
ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU
Spis treści: 1. Współczesne koncepcje rozwoju rolnictwa i obszarów
wiejskich; 2. Charakterystyka obszarów o niekorzystnych warunkach
gospodarowania (ONW) i podstawy teoretyczne polityki ich wspierania; 3.
Polityka Unii Europejskiej wobec gospodarowania na obszarach ONW; 4.
Obszary ONW w Polsce; 5. Propozycja wydzielania nizinnych obszarów
ONW i ich rodzajów na podstawie typologii systemów gospodarowania w
rolnictwie; 6. Uwarunkowania rozwoju obszarów wiejskich województwa
podlaskiego; 7. Zastosowanie typologii systemów gospodarowania w
rolnictwie gmin w województwie podlaskim do wydzielania rodzajów nizinnych obszarów ONW; 8. Kierunki rozwoju i zalecane formy wsparcia dla
wyróżnionych rodzajów ONW w województwie podlaskim
Wydział Ekonomii i Zarządzania Uniwersytetu w Białymstoku
poleca publikacje dydaktyczne:
Zdzisław Czajka
GOSPODAROWANIE KAPITAŁEM LUDZKIM
Białystok 2011, ISBN 978-83-7431-258-5
Ewa Roszkowska
WYBRANE MODELE NEGOCJACJI
Białystok 2011, ISBN 978-83-7431-259-2
Krzysztof Barteczko, Andrzej F. Bocian
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE PROCESÓW
GOSPODARCZYCH
Białystok 2010, ISBN 978-83-7431-272-1
PODYPLOMOWE STUDIA
RACHUNKOWOŚCI I AUDYTU WEWNĘTRZNEGO
W JEDNOSTKACH SEKTORA PUBLICZNEGO
15-062 Białystok
ul. Warszawska 63
pok. 208
tel. (085) 7457702,
fax (085) 7457702
Kierownik: dr hab. Ryta I. Dziemianowicz, prof. UwB
Sekretariat: Grażyna Majewska
CEL STUDIÓW
− zdobycie i pogłębienie wiedzy z zakresu organizacji i funkcjonowania
sektora finansów publicznych,
− pogłębienie wiedzy w zakresie prawa finansów publicznych i administracji publicznej,
− przekazanie słuchaczom wiedzy na temat szczególnych zasad i metod
prowadzenia rachunkowości w jednostkach sektora finansów,
− poznanie nowych regulacji dotyczących organizacji i zasad przeprowadzania wewnętrznej kontroli finansowej w jednostkach sektora finansów publicznych,
− zdobycie praktycznych umiejętności w zakresie tworzenia oraz analizy
funkcjonowania i oceny komórek kontroli finansowej i audytu wewnętrznego.
STUDIA ADRESOWANE SĄ DO:
− głównych księgowych i kadry kierowniczej w jednostkach sektora finansów publicznych
− pracowników odpowiedzialnych za prowadzenie nowoczesnego systemu audytu wewnętrznego i kontroli finansowej w jednostkach sektora publicznego.
Zasady naboru:
- decyduje kolejność zgłoszeń.
Warunki rekrutacji:
- odpis dyplomu,
- kwestionariusz osobowy,
- podanie,
- poświadczenie opłaty manipulacyjnej oraz pierwszej raty czesnego.
PODYPLOMOWE STUDIA
FINANSÓW I RACHUNKOWOŚCI
PRZEDSIĘBIORSTW
15-062 Białystok
ul. Warszawska 63
pok. 208
tel. (085) 7457702,
fax (085) 7457702
Kierownik: dr hab. Ryta I. Dziemianowicz, prof. UwB
Sekretariat: Grażyna Majewska
Podyplomowe Studia Finansów i Rachunkowości Przedsiębiorstw istnieją
od roku akademickiego 1992/1993. Przeznaczone są dla absolwentów szkół
wyższych różnej specjalności.
Celem studiów jest przygotowanie kadr dla przedsiębiorstw i instytucji
w zakresie finansów i rachunkowości oraz przygotowanie słuchaczy do
działalności usługowej w zakresie prowadzenia ksiąg rachunkowych.
Studia trwają dwa semestry, kończą się zaliczeniami lub egzaminami z poszczególnych przedmiotów. Zajęcia odbywają się w formie 7 dwudniowych zjazdów
w weekendy w każdym semestrze i obejmują ponad 300 godz. zajęć dydaktycznych. Studia kończą się wydaniem świadectwa ukończenia studiów podyplomowych.
Wykładane są następujące przedmioty:
- rachunkowość finansowa,
- sprawozdawczość finansowa,
- rachunek kosztów,
- system podatkowy,
- papiery wartościowe,
- prawo cywilne, gospodarcze i administracyjne,
- system informatyczny i podstawy informatyki,
- wykłady okolicznościowe.
Zasady naboru:
- decyduje kolejność zgłoszeń.
Warunki rekrutacji:
- odpis dyplomu,
- kwestionariusz osobowy,
- podanie,
- poświadczenie opłaty manipulacyjnej oraz pierwszej wpłaty czesnego.
PODYPLOMOWE STUDIA MENEDŻERSKIE
15-062 Białystok
ul. Warszawska 63
pok. 229
tel. (0~85) 745 77 25
fax (0~85) 741 46 85
Kierownik: dr hab. Tadeusz Truskolaski, prof. UwB
Sekretariat: Anna Kitlasz
Podyplomowe Studia Menedżerskie istnieją od roku 1992. Przeznaczone jest dla
absolwentów szkół wyższych, różnych specjalności.
Wykładowcami są pracownicy naukowi oraz praktycy, dyrektorzy banków i specjaliści
z poszczególnych dziedzin. Program i treści nauczania dostosowane są do potrzeb i wymagań rynku. Studium daje szansę nawiązania ciekawych kontaktów oraz konsultacji z wieloma specjalistami z różnych branż.
Zasady naboru: decyduje kolejność zgłoszeń.
Warunki rekrutacji:
odpis dyplomu,
kwestionariusz osobowy,
podanie,
opłata manipulacyjna.
Studia trwają dwa semestry. Zajęcia odbywają się w formie 2-dniowych zjazdów
(w soboty i niedziele) i obejmują 256 godzin zajęć dydaktycznych. Studia kończą się egzaminem i wydaniem świadectwa ukończenia studiów podyplomowych.
Wykładane są następujące przedmioty:
•
Organizacja i zarządzanie
•
Zarządzanie finansami i rynek kapitałowy
•
Marketing
•
Zarządzanie zasobami pracy
•
Zarządzanie strategiczne
•
Biznes plan
•
System podatkowy
•
Funkcjonowanie gospodarki rynkowej
•
Rachunkowość zarządcza
•
Negocjacje w biznesie
•
Public relations
•
Prawo pracy
•
Zamówienia publiczne
•
Rynek i wycena nieruchomości
•
Zajęcia komputerowe
•
Seminaria - wykłady okolicznościowe
PODYPLOMOWE STUDIA
ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI UNII EUROPEJSKIEJ
15-062 Białystok, ul. Warszawska 63, pok. 234,
tel. (085) 7457721, fax (085) 7414685
e-mail: [email protected]
http://www.weiz.uwb.edu.pl/
Kierownik: dr Elżbieta Sulima
Sekretariat: mgr Jolanta Wiszniewska
Cele studiów
Przekazanie praktycznych umiejętności opracowania projektu i jego zarządzania (w
tym finansowego) oraz wypełniania wniosków, gwarantujących pozyskanie
środków finansowych z Unii Europejskiej.
Adresaci
Wszystkie osoby, które są zobowiązane lub pragną z tytułu potrzeb lub planów
zawodowych otrzymać wiedzę dotyczącą pozyskiwania środków finansowych
z Unii Europejskiej.
W szczególności program kierowany jest do:
–
przedsiębiorców,
–
pracowników administracji samorządowej, organizacji pozarządowych,
–
nauczycieli
–
absolwentów szkół wyższych
–
i innych osób zamierzających uzyskać kwalifikacje niezbędne do pozyskiwania środków finansowych z UE
Korzyści
Przygotowanie specjalistów w dziedzinie zarządzania projektami Unii Europejskiej.
Studia dają możliwość nawiązania kontaktów z osobami bezpośrednio zaangażowanymi w realizację projektów finansowanych z funduszy strukturalnych
Zasady naboru: decyduje kolejność zgłoszeń.
Należy złożyć następujące dokumenty:
–
odpis dyplomu
–
podanie – kwestionariusz osobowy
–
oświadczenie
–
opłata manipulacyjna
–
opłata I raty czesnego.
PODYPLOMOWE STUDIA
WYCENY I GOSPODARKI NIRUCHOMOŚCI
Specjalności:
WYCENA NIERUCHOMOŚCI
ZARZĄDZANIE NIERUCHOMOŚCIAMI
POŚREDNICTWO W OBROCIE NIERUCHOMOŚCIAMI
Kierownik Studiów:
dr Dorota Wyszkowska
Sekretariat:
mgr Jolanta Wiszniewska
tel. 085 745 77 21
fax 085 741 46 85
CEL STUDIÓW:
Celem Studiów jest przygotowanie słuchaczy, w zależności od wybranej specjalności, do ubiegania się, po spełnieniu dodatkowych wymogów (praktyki zawodowe)
o uzyskanie uprawnień zawodowych:
–
–
–
RZECZOZNAWCY MAJĄTKOWEGO
POŚREDNIKIA W OBROCIE NIERUCHOMOSCIAMI
LUB ZARZĄDCY NIERUCHOMOŚCI.
Uczestnikami Studiów mogą być absolwenci szkół wyższych.
Studia trwają 2 semestry od października do czerwca w wymiarze godzin
określonym w ramowych programach studiów.
Programy zgodne są z „minimum programowym” zalecanym przez Ministerstwo Infrastruktury, zawartym w Rozporządzeniu Ministra Infrastruktury z dnia 7 czerwca 2010 r. w sprawie ustalenia minimalnych wymogów programowych dla studiów podyplomowych w zakresie wyceny
nieruchomości (Dz. Urz. Min. Bud. Nr 3, poz. 16).
Zajęcia odbywają się w 2-dniowych zjazdach (soboty i niedziele) co 2 tygodnie i kończą się przygotowaniem pracy dyplomowej oraz egzaminem
Zasady naboru:
o przyjęciu decyduje kolejność zgłoszeń
WYMAGANE DOKUMENTY:
–
–
–
–
–
odpis dyplomu
kwestionariusz
oświadczenie
opłata manipulacyjna
opłata I raty czesnego
PODYPLOMOWE STUDIA
ZARZĄDZANIA ZASOBAMI LUDZKIMI
15-062 Białystok
ul. Warszawska 63, pok. 225
tel. (085) 745-77-19,
fax (085) 741-46-85
e-mail: agrzes@ uwb.edu.pl
http://www.weiz.uwb.edu.pl
Kierownik: dr Anna Grześ
CEL STUDIÓW:
Przekazanie specjalistycznej wiedzy teoretycznej i praktycznych umiejętności z zakresu zarządzania zasobami ludzkimi niezbędnych do skutecznego funkcjonowania organizacji.
Zakres ten obejmuje m.in.:
–
zasady i metody rekrutacji i selekcji,
–
system ocen pracowniczych,
–
systemy wynagradzania,
–
prawo pracy i zbiorowe stosunki pracy,
–
negocjacje zbiorowe,
–
zarządzanie karierami i rozwojem pracowników, itp.
ORGANIZACJA STUDIÓW:
Studia trwają 2 semestry. Obejmują 188 godzin dydaktycznych. Zajęcia odbywają się w 2-dniowych zjazdach (w soboty i niedziele) co 2 tygodnie i kończą
się obroną pracy dyplomowej oraz wydaniem świadectwa ukończenia studiów
podyplomowych.
STUDIA ADRESOWANE SĄ DO:
–
kadry kierowniczej przedsiębiorstw,
–
pracowników działu kadr,
–
osób zainteresowanych zdobyciem oraz pogłębieniem wiedzy z zakresu
problematyki zarządzania zasobami ludzkimi w nowoczesnych organizacjach.
WYMAGANE DOKUMENTY:
–
kwestionariusz osobowy
–
odpis dyplomu,
–
oświadczenie,
–
poświadczenie opłaty manipulacyjnej oraz pierwszej raty czesnego
Zasady naboru:
–
decyduje kolejność zgłoszeń.

Pobierz numer - Optimum - Uniwersytet w Białymstoku

Transkrypt

Podobne dokumenty

uzupelnienia (jadrowe)