Przeczytaj fragment - Wydawnictwo UMCS

Kapitał innowacyjny przedsiębiorstwa. Akumulacja i wykorzystanie; Tomasz Kijek,
Wydawnictwo UMCS, Lublin 2016
Wstęp
Zasady nowej ekonomii wskazują, że o wynikach ekonomicznych podmiotów rynkowych i gospodarek decyduje dostęp do wiedzy stanowiącej podstawowe źródło innowacji i postępu technicznego. Wiedza – traktowana jako czynnik
produkcji – posiada określone właściwości, które powodują, że modelowanie
procesów jej tworzenia i wykorzystania napotyka na istotne ograniczenia natury
koncepcyjnej i metodycznej. Wśród podstawowych charakterystyk wiedzy, odróżniających ją od kapitału fizycznego i kapitału finansowego, należy wymienić
niekonkurencyjność i ograniczoną wyłączalność z użytkowania, co czyni ją dobrem quasi-publicznym. Pierwsza z wymienionych cech oznacza, że wiedza (nieucieleśniona) może być wykorzystywana w tym samym czasie przez różne podmioty, zaś wzrost jej użytkowników nie prowadzi do zmniejszenia jej zasobu.
W odniesieniu do drugiej z przytoczonych cech należy podkreślić, że zakres wyłączalności zależy od rodzaju wiedzy i warunków instytucjonalnych określających prawa własności. Przedstawione wyróżniki wiedzy mają określone implikacje dla modelowania procesów tworzenia i wykorzystania wiedzy osadzonej
w nowych produktach i procesach. Chodzi tutaj przede wszystkim o uwzględnienie możliwości występowania rosnących przychodów w produkcji wiedzy
oraz pozytywnych efektów zewnętrznych, które są związane z jej dyfuzją w systemie gospodarczym.
Na specyfikę wiedzy jako czynnika produkcji w sposób bezpośredni wskazuje
teoria firmy oparta na wiedzy (Grant, 1996). Według niej istnienie przedsiębiorstwa wynika z ułomności mechanizmu rynkowego w zakresie koordynacji wykorzystania różnych rodzajów wiedzy w procesach gospodarczych. Wiedza (m.in.
ze względu na swoją heterogeniczność) jest uznawana za najbardziej produktywny zasób przedsiębiorstwa i źródło renty ricardiańskiej. Kluczową rolę w firmie
odgrywają procesy innowacyjne, które polegają na tworzeniu lub nabywaniu
wiedzy i jej wykorzystywaniu we wdrażaniu zmian. Oczekiwanymi efektami
rozwoju innowacji są wzrost siły rynkowej przedsiębiorstwa i czerpanie z czasowej renty monopolistycznej. Ostatecznie można zauważyć, że wykorzystanie
wiedzy w aktywności innowacyjnej jest związane z osiąganiem przez firmę korzyści skali i zakresu.
W literaturze ekonomicznej wyróżnia się dwa nurty prac nad modelowaniem
procesów akumulacji i wykorzystania wiedzy. Pierwszy z nich ma charakter ma5
WSTĘP
kroekonomiczny i jest umocowany w teorii wzrostu endogenicznego. Reprezentatywne dla tego kierunku badań są modele działalności badawczo-rozwojowej
autorstwa Romera (1990), Aghiona i Howitta (1992) i Jonesa (1995). Drugie
z podejść, stanowiące przedmiot zainteresowania niniejszej pracy, ma wymiar
mikroekonomiczny. W tym nurcie badawczym podstawowym modelem służącym do opisu powstawania innowacji w przedsiębiorstwie jest funkcja produkcji
wiedzy (knowledge production function – KPF).
Teoretyczne podstawy paradygmatu mikroekonomicznej funkcji produkcji
wiedzy można odnaleźć w pracach autorstwa Grilichesa (1979, 1984, 1998), który
traktuje wiedzę jako formę kapitału przekształcaną w wyniki innowacyjne. Kapitał wiedzy, wykorzystywany w procesach innowacyjnych, jest najczęściej określany jako kapitał innowacyjny. Jak słusznie zauważają Johansson i Lööf (2009),
pomimo znacznego upływu czasu od momentu opracowania przez Grilichesa
metodyki badania produktywności kapitału wiedzy, w chwili obecnej nie ma
lepszego rozwiązania koncepcyjnego i metodycznego w tym zakresie. Warto
podkreślić, że funkcja produkcji wiedzy zaproponowana przez Grilichesa jest
stale rozwijana, a jej najbardziej kompleksową modyfikacją jest model CréponaDugueta-Mairesse’a, określany jako model CDM (Crépon, Duguet, Mairesse,
1998). Wpisuje się on w bardzo dynamiczny i pionierski nurt badań (frontier
research) nad uwarunkowaniami akumulacji i wykorzystania wiedzy w procesach
innowacyjnych. Z prac empirycznych realizowanych w tym obszarze warto wymienić badania prowadzone przez Lööfa i in. (2003), van Leeuwena i Klompa
(2006), Peters (2008), Mohnena i Hall (2013).
Niewątpliwą zaletą modelu CDM jest uwzględnienie złożoności procesów
innowacyjnych. Znajduje to wyraz w strukturze modelu, który składa się z trzech
równań określanych jako równanie akumulacji wiedzy, równanie produkcji innowacji oraz równanie ekonomicznych efektów innowacji. Studia empiryczne
prowadzone w oparciu o model CDM mają istotne walory poznawcze w zakresie
kwantyfikacji relacji pomiędzy nakładami na innowacje a wynikami innowacyjnymi oraz wynikami ekonomicznymi. Niestety, posiadają one pewne słabe strony natury koncepcyjnej. Podstawowym ograniczeniem wspomnianych badań
jest koncentracja na pracach badawczo-rozwojowych B+R, traktowanych jako
aproksymanta strumieni wiedzy technologicznej, niezbędnych do opracowania
i wdrożenia innowacji. Zgodnie z najnowszymi modelami innowacji, do których
zalicza się model sieciowy i model innowacji otwartych, przedsiębiorstwa mogą
korzystać z różnych źródeł wiedzy w procesach innowacyjnych. Kwestią otwartą
pozostaje określenie, jakie relacje zachodzą pomiędzy poszczególnymi strumie6
WSTĘP
niami wiedzy. Inaczej mówiąc, poszukiwana jest odpowiedź na pytanie o to, czy
mają one charakter substytucyjny czy komplementarny. Ponadto nierozstrzygniętym zagadnieniem jest ocena zróżnicowania produktywności strumieni wiedzy w zależności od zakresu przedmiotowego projektów innowacyjnych.
Kolejnym ograniczeniem znacznej części badań nad modelowaniem procesów akumulacji i wykorzystania kapitału innowacyjnego jest marginalizacja roli
wiedzy pracowników zaangażowanych w procesy innowacyjne. Ten rodzaj wiedzy często ma charakter niejawny, co rodzi naturalne problemy z kwantyfikacją
i precyzją jego modelowania. Relacje pomiędzy jawną wiedzą technologiczną,
będącą efektem prac B+R, a wiedzą niejawną są niezwykle złożone, gdyż w procesie innowacyjnym wiedza podlega ciągłej konwersji. Stworzenie linii demarkacyjnej pomiędzy wymienionymi kategoriami wiedzy stanowi duże wyzwanie
z teoretycznego i praktycznego punktu widzenia.
Jak wspomniano, w krajach rozwiniętych problematyka modelowania kapitału innowacyjnego przy zastosowaniu funkcji produkcji wiedzy stanowi szeroko
eksplorowany przedmiot badań na przestrzeni ostatnich dwóch dekad. Tymczasem w polskiej literaturze ekonomicznej brakuje kompleksowych opracowań
teoretycznych i empirycznych w tym zakresie. Z uwagi na specyfikę mikroi makrouwarunkowań działalności innowacyjnej podmiotów gospodarczych,
wynikającą m.in. z odmiennych założeń i instrumentów polityki innowacyjnej
w poszczególnych krajach, wyników badań zrealizowanych za granicą nie można
bezpośrednio odnosić do przedsiębiorstw polskich.
W świetle przedstawionych rozważań można dostrzec istnienie luki teoriopoznawczej i metodycznej w badaniach nad kapitałem innowacyjnym przedsiębiorstwa. Dodatkowo warto zauważyć, że dotychczasowe prace empiryczne nie
obejmowały swoim zakresem podmiotowym przedsiębiorstw polskich, których
procesy innowacyjne cechują się pewną specyfiką na tle firm z innych krajów
UE. Taki stan rzeczy stanowi podstawową przesłankę do sformułowania i realizacji celu głównego niniejszej pracy, którym jest określenie znaczenia kapitału
innowacyjnego w procesie produkcji innowacji.
Aby osiągnąć cel główny, opracowano autorską koncepcję i kategoryzację kapitału innowacyjnego. Na potrzeby pracy kapitał innowacyjny wykorzystywany
w procesach opracowania i wdrażania innowacji technologicznych został zdefiniowany jako jawna i niejawna wiedza technologiczna (pochodząca ze źródeł wewnętrznych i zewnętrznych) oraz prawa własności przemysłowej w postaci patentów. Przyjęta koncepcja kapitału innowacyjnego stanowiła punkt wyjścia do przeprowadzenia badania nad przebiegiem procesów akumulacji i wykorzystania kapi7
WSTĘP
tału innowacyjnego w polskich przedsiębiorstwach przemysłowych. Zgodnie
z koncepcyjnymi założeniami badania za strumienie kapitału innowacyjnego
uznano strumienie wiedzy zewnętrznej (w tym: patenty, wynalazki nieopatentowane i know-how, zakupione na rynku), strumienie wiedzy mające źródło w wewnętrznej i zewnętrznej działalności badawczo-rozwojowej oraz strumienie wiedzy, których źródłem są szkolenia z zakresu działalności innowacyjnej.
Wykorzystany model badawczy, bazujący na rozszerzonej funkcji produkcji
wiedzy, posłużył do realizacji następujących celów poznawczych:
• identyfikacji stosunków komplementarności/substytucyjności pomiędzy
strumieniami wiedzy wykorzystywanymi w procesach innowacyjnych,
• kwantyfikacji relacji pomiędzy strumieniami wiedzy a wynikami innowacyjnymi,
• analizy wpływu wyłączalności wiedzy na wyniki innowacyjne,
• określenia relacji pomiędzy wynikami innowacyjnymi a wynikami ekonomicznymi,
• zbadania wpływu czynników o charakterze endogenicznym i egzogenicznym na procesy akumulacji i wykorzystania kapitału innowacyjnego.
W toku badania poddano weryfikacji niżej wymienione hipotezy podstawowe i pomocnicze.
Hipotezy podstawowe, w tym subhipotezy
Hipoteza 1. Relacje pomiędzy strumieniami kapitału innowacyjnego mają
charakter komplementarny.
Hipoteza 1a. Wykorzystanie jednego strumienia kapitału innowacyjnego
prowadzi do zaangażowania pozostałych strumieni kapitału innowacyjnego.
Hipoteza 1b. Zwiększenie jednego ze strumieni kapitału innowacyjnego powoduje wzrost produkcyjności krańcowej pozostałych strumieni kapitału innowacyjnego.
Hipoteza 2. Znaczenie poszczególnych strumieni kapitału innowacyjnego
w procesach produkcji innowacji różni się w zależności od rodzaju wdrażanej
innowacji.
Hipoteza 2a. Strumienie wiedzy, mające źródło w działalności badawczorozwojowej (wewnętrznej i zewnętrznej), zwiększają prawdopodobieństwo
wdrożenia innowacji produktowych i procesowych, przy czym siła wpływu jest
większa w przypadku innowacji produktowych.
Hipoteza 2b. Strumienie wiedzy w postaci patentów, wynalazków nieopatentowanych i know-how, pochodzące ze źródeł zewnętrznych, zwiększają prawdo8
WSTĘP
podobieństwo wdrożenia innowacji produktowych i procesowych, przy czym
siła wpływu jest większa w przypadku innowacji procesowych.
Hipoteza 2c. Strumienie wiedzy, których źródłem są szkolenia z zakresu
działalności innowacyjnej, zwiększają prawdopodobieństwo wdrożenia innowacji produktowych i procesowych, przy czym siła wpływu jest większa w przypadku innowacji procesowych.
Hipoteza 3. Wzrost zakresu wyłączalności wiedzy w wyniku zastosowania
patentów przyczynia się do poprawy wyników innowacyjnych.
Hipotezy pomocnicze (dodatkowe)
Hipoteza 4. Przedsiębiorstwa małe wykazują mniejszą skłonność do wdrażania innowacji produktowych i procesowych w porównaniu do przedsiębiorstw
średnich i dużych.
Hipoteza 5. Przedsiębiorstwa działające na rynku krajowym wykazują mniejszą skłonność do wdrażania innowacji produktowych i procesowych w porównaniu do przedsiębiorstw będących eksporterami.
Hipoteza 6. Wdrożenie przez przedsiębiorstwa innowacji procesowych prowadzi do wzrostu produktywności pracy.
Hipoteza 7. Przedsiębiorstwa działające w sektorach wysokiej i średniowysokiej techniki w większym zakresie wykorzystują kapitał innowacyjny w procesach produkcji innowacji niż przedsiębiorstwa działające w sektorach średnioniskiej i niskiej techniki.
Hipoteza 8. Przedsiębiorstwa działające w sektorach średnio-niskiej i niskiej
techniki w większym zakresie korzystają z wiedzy uprzedmiotowionej w procesach produkcji innowacji niż przedsiębiorstwa działające w sektorach wysokiej
i średnio-wysokiej techniki.
Cel pracy i postawiony problem badawczy zdeterminowały jej strukturę.
Monografia składa się z pięciu rozdziałów poprzedzonych wstępem i podsumowanych zakończeniem. Trzy pierwsze rozdziały mają charakter teoretyczny, rozdział czwarty ma charakter metodyczny i stanowi wprowadzenie do opisu wyników badania zawartego w rozdziale piątym.
Rozdział pierwszy, dotyczący uwarunkowań i przesłanek badań nad innowacjami w przedsiębiorstwie, rozpoczęto od przedstawienia definicji i klasyfikacji
innowacji. Następnie omówiono rolę innowacji w wybranych teoriach firmy, do
których zaliczono neoklasyczną teorię przedsiębiorstwa, innowacyjną teorię
przedsiębiorstwa Schumpetera, ewolucyjną teorię przedsiębiorstwa oraz teorię
9
WSTĘP
przedsiębiorstwa opartą na wiedzy. Z uwagi na dualny charakter postrzegania
innowacji, która może być traktowana zarówno jako proces, jak i efekt tego procesu, omówiono podstawowe modele innowacji z podziałem na modele konceptualne i formalne. Rozdział zakończono charakterystyką warunków funkcjonowania przedsiębiorstwa w gospodarce opartej na wiedzy, ze szczególnym
uwzględnieniem specyfiki wiedzy traktowanej jako czynnik produkcji.
Rozważania nad wiedzą wykorzystywaną w działalności innowacyjnej są
kontynuowane w rozdziale drugim. We wstępnej części przedstawiono różne
podejścia do definiowania kapitału wiedzy i jego elementów składowych, do
których zaliczono kapitał innowacyjny. W dalszej kolejności wprowadzono autorską definicję i kategoryzację kapitału innowacyjnego. W zakończeniu rozdziału skoncentrowano się na relacjach pomiędzy strumieniami kapitału innowacyjnego i metodach ich oceny.
Rozdział trzeci rozpoczęto od omówienia istoty funkcji produkcji wiedzy,
która stanowi podstawowy paradygmat badawczy w modelowaniu akumulacji
i wykorzystania wiedzy w procesach innowacyjnych. Szczególną uwagę poświęcono rozszerzonej funkcji produkcji wiedzy, określanej jako model CDM. Zgodnie ze strukturą modelu scharakteryzowano równanie akumulacji wiedzy, równanie produkcji innowacji oraz równanie ekonomicznych efektów innowacji,
wskazując jednocześnie na mocne strony i ograniczenia modelu CDM. W ostatniej części rozdziału przedstawiono zwięzły przegląd badań opartych na paradygmacie KPF.
W rozdziale czwartym zaprezentowano metodykę badania kapitału innowacyjnego przedsiębiorstw. Zawarto w nim uzasadnienie badania oraz teoretyczne
umocowanie hipotez badawczych. Następnie scharakteryzowano zastosowane
metody badawcze i przedstawiono źródła danych.
Rozdział piąty zawiera wyniki modelowania tworzenia i wykorzystania kapitału innowacyjnego badanych przedsiębiorstw. W pierwszej części badania określono wpływ determinant aktywności innowacyjnej przedsiębiorstw na procesy akumulacji kapitału innowacyjnego. W oparciu o uzyskane wyniki zidentyfikowano
rodzaje relacji występujące pomiędzy strumieniami kapitału innowacyjnego. Następnie zbadano, w jaki sposób strumienie kapitału innowacyjnego oddziałują na
wyniki innowacyjne. Na tym etapie badania poddano weryfikacji również skuteczność mechanizmów apropriacji wiedzy. Finalnie określono zależności, jakie zachodzą pomiędzy wynikami innowacyjnymi a produktywnością pracy.
W badaniu wykorzystano reprezentatywne mikrodane z programu Badań
Statystycznych Statystyki Publicznej, realizowanego przez Główny Urząd Staty10
WSTĘP
styczny nt. „Innowacje w przemyśle (PNT-02)”. Przywołane dane pochodzą
z edycji badań obejmującej lata 2010–2012. Były nimi objęte przedsiębiorstwa
przetwórstwa przemysłowego aktywne innowacyjnie. Badanie innowacyjności
w przemyśle przeprowadzono na pełnej populacji przedsiębiorstw o liczbie pracujących 50 i więcej osób oraz na reprezentatywnej próbie pozostałych przedsiębiorstw.
Zaproponowane w niniejszej pracy podejście koncepcyjno-metodyczne stanowi rozwinięcie modelu CDM. Modyfikacja tego modelu polega na odejściu od
jednowymiarowego postrzegania działalności innowacyjnej, która najczęściej jest
zawężana do prac B+R na rzecz uwzględnienia większej liczby strumieni wiedzy
niezbędnych do opracowania i wdrożenia innowacji. Wyodrębnione strumienie
wiedzy ściśle korespondują z opracowaną kategoryzacją kapitału innowacyjnego.
W odróżnieniu od większości analiz z tego zakresu, w badaniu poza strumieniami wiedzy jawnej uwzględniono również strumienie zwiększające zasób wiedzy
pracowników, która ma charakter niejawny. Takie rozwiązanie niewątpliwie
urealnia opis procesów akumulacji i wykorzystania kapitału innowacyjnego.
Ponadto testowanie stosunków komplementarności/substytucyjności pomiędzy
strumieniami wiedzy oparto na dwóch rozwiązaniach metodycznych. Pierwsze
z nich jest określane jako korelacyjne, zaś drugie, które jest nazywane produkcyjnym, bazuje na efekcie interakcji.
Z poznawczego i metodycznego punktu widzenia interesująca może wydawać się też ocena istotności różnic parametrów przy zmiennych reprezentujących strumienie wiedzy w równaniach produkcji innowacji. Mimo że w literaturze przedmiotu są formułowane poglądy wskazujące na asymetryczne powiązania poszczególnych strumieni wiedzy z określonym rodzajem innowacji technologicznych, to zauważalny jest deficyt prac empirycznych pozwalających na statystyczną weryfikację formułowanych hipotez.
Biorąc pod uwagę strukturę modelu badawczego, można zauważyć, że jest on
konstytuowany przez kilka modeli ekonometrycznych. Do opisu procesów akumulacji wiedzy zastosowano wielowymiarowy model probitowy. Z kolei w celu
zbadania relacji pomiędzy strumieniami wiedzy a wynikami innowacyjnymi
wykorzystano dwuwymiarowy model probitowy oraz funkcję produkcji CobbaDouglasa z interakcją. Ostatecznie na potrzeby badania zależności pomiędzy
wynikami innowacyjnymi a wynikami ekonomicznymi użyto modelu regresji
liniowej. Należy zauważyć, że w niniejszej pracy posłużono się również innymi
metodami przetwarzania, prezentacji i interpretacji danych, w tym metodą porównawczą, opisową oraz wielowymiarowej analizy statystycznej.
11
WSTĘP
Aplikacyjne walory monografii można rozważać w kontekście wykorzystania
uzyskanych wyników do formułowania rekomendacji dla polityki innowacyjnej
i praktyki gospodarczej. W pierwszym przypadku szczególnie istotną kwestią
wydaje się być znajomość zakresu i siły oddziaływania możliwości technologicznych, związanych z dostępnością wiedzy zewnętrznej (w tym pochodzącej z instytucji naukowych i jednostek badawczo-rozwojowych), na aktywność innowacyjną przedsiębiorstw. Należy podkreślić, że to właśnie polityka innowacyjna
wraz z Narodowym Systemem Innowacji wpływa na warunki instytucjonalne
kształtujące przepływy wiedzy pomiędzy uczestnikami procesów innowacyjnych.
Biorąc pod uwagę przydatność wyników badań dla przedsiębiorstw, można
stwierdzić, że istnieją możliwości ich aplikacji przez wskazanie korzyści z wykorzystania poszczególnych strumieni wiedzy oraz identyfikacji ich interakcyjnego
wpływu na wyniki innowacyjne.
12