MODEL ORAZ WYNIKI PILOTAŻOWEGO BADANIA TYPU FORESIGHT W OBSZARACH

Transkrypt

1 MODEL ORAZ WYNIKI PILOTAŻOWEGO BADANIA TYPU FORESIGHT W OBSZARACH Wzrost gospodarczy Innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Rozwój lokalny Część I pomiar I Autorzy raportu: prof. dr hab. inż. Joanicjusz Nazarko dr hab. Joanna Ejdys dr Katarzyna Dębkowska Warszawa, marzec

2 SPIS TREŚCI WPROWADZENIE... 5 CZĘŚĆ I KWERENDA PROJEKTÓW FORESIGHT REALIZOWANYCH NA TERENIE WOJEWÓDZTWA MAZOWIECKIEGO Wprowadzenie Wykaz i horyzont czasowy projektów Cele projektów Metodyka badań foresight stosowana w projektach Rezultaty projektów Analizy i rekomendacje regionalnych projektów foresight Wnioski z przeprowadzonej kwerendy ZAŁOŻENIA METODOLOGICZNE REALIZACJI PROJEKTU Cele i założenia projektu Krótka charakterystyka metod badawczych foresightu Dobór i uzasadnienie wyboru metod badawczych do realizacji badania Opis metodyki badań Ogólny schemat badawczy Założenia metodyczne analizy STEEPVL Założenia metodyczne analizy SWOT Założenia metodyczne analizy strukturalnej Założenia metodyczne konstrukcji scenariuszy Operacjonalizacja metodyki badawczej ZALOŻENIA DOBORU EKSPERTÓW W PROJEKCIE Wprowadzenie Proponowana struktura ekspertów Sposoby pozyskania ekspertów

3 CZĘŚĆ II OBSZAR INNOWACYJNOŚC MAZOWIECKICH PRZEDSIĘBIORSTW WYNIKI ANALIZY STEEPVL Ekspercka identyfikacja czynników STEEPVL Ocena ważności czynników STEEPVL Ocena przewidywalności czynników w perspektywie 2025 roku ANALIZA SWOT Ekspercka identyfikacja czynników SWOT Ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku oraz w perspektywie 2025 roku ANALIZA STRUKTURALNA Macierz wpływów bezpośrednich Analiza sumarycznych sił oddziaływań bezpośrednich oraz grafy najsilniejszych oddziaływań bezpośrednich Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazującej na oddziaływaniach bezpośrednich Wyznaczenie wpływów i zależności pośrednich Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach pośrednich SCENARIUSZE ROZWOJU Wybór osi scenariuszy Osnowy scenariuszy CZĘŚĆ III OBSZAR WZROST GOSPODARCZY WYNIKI ANALIZY STEEPVL Ekspercka identyfikacja czynników STEEPVL Ocena ważności czynników STEEPVL Ocena przewidywalności czynników w perspektywie 2025 roku ANALIZA SWOT Ekspercka identyfikacja czynników SWOT Ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku oraz w perspektywie 2025 roku ANAALIZA STRUKTURALNA Macierz wpływów bezpośrednich Analiza sumarycznych sił oddziaływań bezpośrednich oraz grafy najsilniejszych oddziaływań bezpośrednich Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazującej na oddziaływaniach bezpośrednich Wyznaczenie wpływów i zależności pośrednich Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach pośrednich SCENARIUSZE ROZWOJU

4 11.1. Wybór osi scenariuszy Osnowy scenariuszy CZĘŚĆ IV OBSZAR ROZWÓJ LOKALNY WYNIKI ANALIZY STEEPVL Ekspercka identyfikacja czynników STEEPVL Ocena ważności czynników STEEPVL Ocena przewidywalności czynników w perspektywie 2025 roku ANALIZA SWOT Ekspercka identyfikacja czynników SWOT Ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku oraz w perspektywie 2025 roku ANAALIZA STRUKTURALNA Macierz wpływów bezpośrednich Analiza sumarycznych sił oddziaływań bezpośrednich oraz grafy najsilniejszych oddziaływań bezpośrednich Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazującej na oddziaływaniach bezpośrednich Wyznaczenie wpływów i zależności pośrednich Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach pośrednich SCENARIUSZE ROZWOJU Wybór osi scenariuszy Osnowy scenariuszy UWAGI KOŃCOWE LITERATURA ZAŁĄCZNIK ZAŁĄCZNIK ZAŁĄCZNIK WYKAZ TABEL WYKAZ RYSUNKÓW

5 WPROWADZENIE Raport przedstawia model oraz wyniki pilotażowych badań typu foresight na potrzeby Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG) w trzech obszarach tematycznych: (i) (ii) (iii) innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, rozwój lokalny, wzrost gospodarczy. Celem realizowanego projektu jest wypracowanie modelu badań foresightowych, służących projekcji trendów rozwojowych Mazowsza w każdym z analizowanych obszarów oraz weryfikacja zaproponowanej metodyki w oparciu o pilotażowe badania typu foresight. Zgodnie z wymaganiami zleceniodawcy projekt podzielony został na dwie części (pomiary): Pomiar I realizowany w okresie listopada 2011 oraz kwiecień 2012, Pomiar II realizowany w okresie listopad 2012 oraz luty W pomiarze I założono sześć spotkań paneli eksperckich oraz trzy badania ankietowe. Efektem końcowym pomiaru pierwszego są osnowy scenariuszy rozwoju w poszczególnych obszarach tematycznych oraz czynniki analizy SWOT w ujęciu regionalnym. W pomiarze II założono trzy spotkania paneli eksperckich oraz trzy badania ankietowe. Efektem pomiaru drugiego będzie modyfikacja osnowy scenariuszy poprzez wskazanie dzikich kart oraz ocena możności realizacji poszczególnych wariantów scenariuszy. Raport prezentuje wyniki pomiaru pierwszego. W raporcie wyróżniono część I wstępną, na która składają się wyniki prac przygotowawczych do realizacji badań: (i) (ii) (iii) kwerenda projektów foresight realizowanych na terenie województwa mazowieckiego, założenia metodologiczne realizacji projektu, zasady doboru ekspertów w projekcie oraz części badawcze II-IV zawierające wyniki zrealizowanych w odniesieniu do trzech obszarów badawczych pilotażowych badań foresight: (iv) (v) (vi) (vii) analizy STEEPVL, analizy SWOT, analizy strukturalnej, założenia budowy i osnowy scenariuszy rozwoju. Część wstępna opracowania jest wspólna dla trzech analizowanych obszarów badawczych, natomiast wyniki badań foresight zostały zaprezentowane dla każdego obszaru indywidualnie w kolejnych częściach raportu. 5

6 CZĘŚĆ I 1. KWERENDA PROJEKTÓW FORESIGHT REALIZOWANYCH NA TERENIE WOJEWÓDZTWA MAZOWIECKIEGO 1.1. Wprowadzenie Na terenie województwa mazowieckiego realizowane były dotychczas dwa typu projektów foresight: 1) projekty, w których siedziba instytucji realizującej projekt znajdowała się na terenie województwa mazowieckiego, natomiast zakres tematyczny projektów nie ograniczał się tylko do skali województwa, a najczęściej dotyczył całej Polski; 2) projekty, w których podejmowana problematyka dotyczyła skali województwa mazowieckiego. Uwzględniając cele projektu Mazowieckie Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG) istotny wydaje się fakt, że aż jedenaście instytucji realizowało projekty typu foresight. Zdecydowana większość wśród instytucji realizujących projekty foresight stanowią instytuty naukowe i uczelnie. Na terenie województwa mazowieckiego znajdują się instytucje naukowe, które wyspecjalizowały się w badaniach foresight. Należą do nich: Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów, Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN oraz Polska Izba Gospodarcza Zaawansowanych Technologii. Spośród dwunastu realizowanych projektów dwa miały charakter foresightu regionalnego, pozostałe to projekty o charakterze krajowym Wykaz i horyzont czasowy projektów Wykaz realizowanych projektów foresight na terenie województwa mazowieckiego przedstawiono w tabeli

7 Tabela 1.1. Wykaz realizowanych projektów foresight na terenie województwa mazowieckiego oraz podstawowych informacji o projektach Lp. Tytuł projektu Instytucja realizująca Czas realizacji Strona internetowa projektu 1. Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego (Mazovia) Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze 2030 Politechnika Warszawska Scenariusze rozwoju technologii nowoczesnych materiałów metalicznych, ceramicznych i kompozytowych Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN Ocena perspektyw i korzyści z wykorzystania technik satelitarnych i rozwoju technologii kosmicznych w Polsce Polskie Biuro ds. Przestrzeni Kosmicznej System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce Instytut Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN Foresight dla energetyki termojądrowej Instytut Fizyki Plazmy i Laserowej Mikrosyntezy Foresight priorytetowych, innowacyjnych technologii na rzecz automatyki, robotyki i techniki pomiarowej POLSKA Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów

8 Lp. Tytuł projektu Instytucja realizująca Czas realizacji Strona internetowa projektu 8. Foresight Kadr Nowoczesnej Gospodarki Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN Polska Izba Gospodarcza Zaawansowanych Technologii SMG/KRC Poland Media S.A Foresight technologiczny przemysłu InSight 2030 Polska Izba Gospodarcza Zaawansowanych Technologii Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN Główny Instytut Górnictwa 10. Zaawansowane technologie przemysłowe i ekologiczne dla zrównoważonego rozwoju kraju Instytut Technologii i Eksploatacji w Radomiu Foresight w zakresie priorytetowych i innowacyjnych technologii zagospodarowania odpadów pochodzących z górnictwa węgla kamiennego Instytut Mechanizacji Budownictwa i Górnictwa Skalnego Narodowy Program Foresight Polska 2020 Źródło: opracowanie własne. Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN Instytut Nauk Ekonomicznych Polskiej Akademii Nauk Pentor Research International

9 Spośród dwunastu realizowanych na terenie województwa mazowieckiego projektów foresight dwa projekty były ściśle związane z województwem. Pozostałe dziesięć projektów, było realizowanych przez instytucje położone na terenie województwa i miało zasięg ogólnopolski. Zdecydowana większość projektów to przykłady foresightu technologicznego (poz. 1, 3-7, 9-11 w tabeli 1.1). Z analizowanych projektów jedenaście zostało zakończonych, a w trakcie realizacji jest projekt Akademickie Mazowsze Przeciętny czas realizacji projektów wynosił trzy lata. Najkrótszy projekt trwał niespełna rok, najdłuższy cztery lata. Charakterystyczny dla projektów foresightowych horyzont czasowy prowadzonych analiz, był zróżnicowany. W większości projektów przyjęta perspektywa czasowa sięgała roku 2020 (tabela 1.2). Tabela 1.2. Horyzont czasowy przyjęty przez realizatorów projektów Lp. Tytuł projektu Horyzont czasowy Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze 2030 Scenariusze rozwoju technologii nowoczesnych materiałów metalicznych, ceramicznych i kompozytowych Ocena perspektyw i korzyści z wykorzystania technik satelitarnych i rozwoju technologii kosmicznych w Polsce System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce Foresight dla energetyki termojądrowej nieokreślony 7. Foresight priorytetowych, innowacyjnych technologii na rzecz automatyki, robotyki i techniki pomiarowej Foresight Kadr Nowoczesnej Gospodarki Foresight technologiczny przemysłu InSight Zaawansowane technologie przemysłowe i ekologiczne dla zrównoważonego rozwoju kraju Foresight w zakresie priorytetowych i innowacyjnych technologii zagospodarowania odpadów pochodzących z górnictwa węgla kamiennego Narodowy Program Foresight Polska Źródło: opracowanie własne. 9

10 W wypadku czterech analizowanych projektów horyzont czasowy sięgał roku 2030, w jednym projekcie przyjęto rok 2028, w pozostałych określona przez realizatorów projektu perspektywa czasowa sięgała roku Przyjęta w analizowanych projektach perspektywa czasowa kilkunastoletnia jest zgodna z założeniami teoretycznymi i praktycznymi projektów foresight. Według praktyków badań foresightowych horyzont dla tego typu badań sięga co najmniej około piętnastu lat 1. Realizowane na terenie województwa mazowieckiego projekty foresight zostały poddane analizie z uwzględnieniem następujących elementów: cele projektów, metodyka projektów, rezultaty projektów Cele projektów Cele projektów foresight realizowanych na terenie województwa mazowieckiego przedstawiono w tabeli J. Ravetz, I. Wilson, G., Ringland, A specialised Course on Scenario Building. Materiał źródłowy ze szkolenia UNIDO, Praga

11 Tabela 1.3. Cele projektów foresight Lp. Tytuł projektu Cele projektów Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego (Mazovia) Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze 2030 Scenariusze rozwoju technologii nowoczesnych materiałów metalicznych, ceramicznych i kompozytowych (FOREMAT) Identyfikacja wiodących technologii innowacyjnych o znaczeniu strategicznym, których rozwój w następnych 20 latach będzie dla województwa mazowieckiego priorytetem. Opracowanie strategii najbardziej obiecujących kierunków kształcenia, badań naukowych i polityki regionalnej, spójnych z prognozowanym rozwojem regionu do 2030 roku. Głównym celem projektu jest określenie strategicznych dziedzin kształcenia i modeli ewolucji szkół wyższych w perspektywie 2030 roku w Gospodarce Opartej na Wiedzy dla Warszawy i Mazowsza. W zakresie szkolnictwa wyższego projekt zakłada: określenie strategicznych dziedzin kształcenia na potrzeby gospodarki opartej na wiedzy w czterech obszarach nauki: technika, nauki społeczne, biologia, nauki humanistyczne; określenie modelu ewolucji i działania szkół wyższych różnych typów w kierunku organizacji kształcącej efektywnie na potrzeby gospodarki; identyfikacja uwarunkowań społecznych i gospodarczych niezbędnych do skutecznego wdrożenia projektu w życie; wytypowanie kluczowych ścieżek postępowania ułatwiających współpracę między szkołami wyższymi i sferą gospodarczą w fazie wdrożenia; określenie ścieżek skutecznego wdrażania projektu poprzez budowę powiązań miedzy szkolnictwem podstawowym i średnim a szkolnictwem wyższym w regionie. Efektywne wykorzystanie polskiego potencjału w obszarze inżynierii materiałowej i nauki o materiałach dla rozwoju kraju, a także dla zwiększenia inwestycji kapitału prywatnego w B&R oraz w firmy zaawansowanych technologii. 11

12 4. 5. Ocena perspektyw i korzyści z wykorzystania technik satelitarnych i rozwoju technologii kosmicznych w Polsce System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce Przegląd perspektyw rozwoju technik satelitarnych i technologii kosmicznych w dwóch horyzontach czasowych: roku 2012 i 2020 Identyfikacja priorytetowych, strategicznych obszarów rozwoju, których wsparcie przynieść może największe korzyści ekonomiczne i społeczne dla Polski i posłuży efektywnemu wykorzystaniu szans stwarzanych dzięki członkostwu w UE Wypracowanie alternatywnych scenariuszy rozwoju sektora kosmicznego w Polsce w zależności od wielkości nakładów publicznych i komercyjnych oraz wyboru strategicznych partnerów współpracy międzynarodowej Analiza zapadalności i umieralności dotycząca identyfikacji podstawowych jednostek chorobowych w kraju oraz analiza i wybór kluczowych technologii biomedycznych do prowadzenie profilaktyki, diagnostyki, leczenia i rehabilitacji w zakresie podstawowych jednostek chorobowych 6. Foresight dla energetyki termojądrowej Określenie przy zastosowaniu metody foresight wizji rozwoju badań nad energetyką termojądrową w Polsce 7. Foresight priorytetowych, innowacyjnych technologii na rzecz automatyki, robotyki i techniki pomiarowej Identyfikacja priorytetowych, innowacyjnych technologii oraz kierunków badań o znaczeniu strategicznym w zakresie automatyki, robotyki i techniki pomiarowej wykorzystywanych do sterowania i optymalizacji procesów produkcyjnych w zakresie wydajności, powtarzalności, jakości, bezpieczeństwa oraz z punktu widzenia potrzeb ekologicznych 8. Foresight Kadr Nowoczesnej Gospodarki 9. Foresight technologiczny przemysłu InSight 2030 Wskazanie zapotrzebowania polskiej gospodarki na umiejętności kadr zarządzających oraz pracowników przedsiębiorstw w długiej perspektywie czasowej Identyfikacja kluczowych technologii o znaczeniu strategicznym, których rozwój w następnych 20 latach będzie dla polskiego przemysłu priorytetem 12

13 Zaawansowane technologie przemysłowe i ekologiczne dla zrównoważonego rozwoju kraju Foresight w zakresie priorytetowych i innowacyjnych technologii zagospodarowania odpadów pochodzących z górnictwa węgla kamiennego Opracowanie mapy kierunków badawczo-rozwojowych w skali kraju w zakresie zagadnień technologii produkcyjnych, eksploatacji maszyn i urządzeń technicznych, ochrony środowiska oraz kształcenia kadr na potrzeby zaawansowanych technologii przemysłowych, uwzględniającej potrzeby przemysłu i potencjał jednostek badawczych oraz opracowanie planu realizacji wizji rozwoju tych technologii w obszarze zrównoważonego rozwoju w horyzoncie czasowym do 2020 r. Identyfikacja wiodących technologii zagospodarowania odpadów górniczych o znaczeniu strategicznym, których rozwój w następnych 20 latach będzie priorytetowy dla Polski, oraz opracowanie scenariuszy ich rozwoju poprzez zastosowanie usystematyzowanej metodyki badawczej. 12. Narodowy Program Foresight Polska 2020 Określenie wizji rozwojowej Polski do 2020 roku Określenie priorytetowych kierunków badań naukowych i prac rozwojowych, które w perspektywie wieloletniej wpłyną na przyspieszenie tempa rozwoju społeczno-gospodarczego. Źródło: opracowanie własne. 13

14 Biorąc pod uwagę fakt, że zdecydowana większość projektów realizowanych na terenie województwa mazowieckiego miała charakter foresightu technologicznego, w większości wypadków cele projektów odnosiły się do wskazania kluczowych lub priorytetowych technologii zapewniających rozwój jednostki organizacyjnej (województwa mazowieckiego lub kraju). Cele projektów obejmowały w szczególności opracowanie map rozwoju technologii oraz wskazanie scenariuszy rozwoju i wizji przyszłości. W odniesieniu do projektów nieposiadających charakteru technologicznego, przyjęte przez realizatorów cele dotyczyły określenia strategicznych kierunków (poz. 2 w tabeli 1.3), wskazania zapotrzebowania na umiejętności kadr (poz. 8 w tabeli 1.3) czy określenie wizji rozwojowej i priorytetowych kierunków badań naukowych i prac rozwojowych (poz. 12 w tabeli 1.3). Ważną cechą analizowanych projektów foresight jest fakt, że ich realizatorzy formułując cele projektów nie ograniczali się wyłącznie do oceny czy analizy stanu istniejącego, a podjęli próbę wskazania pożądanych kierunków rozwoju Metodyka badań foresight stosowana w projektach Wykaz zastosowanych metod badawczych w analizowanych projektach foresight przedstawiono w tabeli 1.4. Tabela 1.4. Wykaz zastosowanych metod badawczych w projektach foresight Lp. Tytuł projektu Zastosowane metody Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze 2030 Scenariusze rozwoju technologii nowoczesnych materiałów metalicznych, ceramicznych i kompozytowych Ocena perspektyw i korzyści z wykorzystania technik satelitarnych i rozwoju technologii kosmicznych w Polsce System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce Analiza SWOT, metoda Delphi, krzyżowa analiza wpływów, metoda scenariuszowa Analiza SWOT, analiza PEST, metoda Delphi, krzyżowa analiza wpływów, metoda scenariuszowa Metoda Delphi, panele eksperckie, badania ankietowe, analiza źródeł internetowych, burza mózgów, krzyżowa analiza wpływów, metoda scenariuszowa Panele eksperckie Pozycjonowanie technologii kluczowych, analiza STEEP, analiza SWOT, krzyżowa analiza wpływów, badanie Delphi metoda budowy scenariuszy 6. Foresight dla energetyki termojądrowej Wywiady pogłębione, metoda Delphi, badania ankietowe 14

15 7. Foresight priorytetowych, innowacyjnych technologii na rzecz automatyki, robotyki i techniki pomiarowej Desk research, analiza trendów, analiza SWOT, krzyżowana analiza wpływów, metoda Delphi, panele eksperckie, metoda priorytetowych technologii, prognozowanie scenariuszy rozwoju 8. Foresight Kadr Nowoczesnej Gospodarki Panele eksperckie, analizy SWOT i PEST, metoda Delphi metoda budowy scenariuszy Foresight technologiczny przemysłu InSight 2030 Zaawansowane technologie przemysłowe i ekologiczne dla zrównoważonego rozwoju kraju Foresight w zakresie priorytetowych i innowacyjnych technologii zagospodarowania odpadów pochodzących z górnictwa węgla kamiennego Narodowy Program Foresight Polska 2020 Desk research, analiza STEEP, analiza SWOT, krzyżowa analiza wpływów, panele eksperckie, burza mózgów, metoda Delphi i konsultacje społeczne, metoda budowy scenariuszy, mapy drogowe (roadmapping) Analiza mocnych i słabych stron, mapowanie kierunków prac badawczo-rozwojowych Dyskusje panelowe, analiza SWOT, badanie eksperckie, metoda Delphi, krzyżowa analiza wpływów, metoda budowy scenariuszy rozwoju, symulacje komputerowe, modele ekonometryczne Przegląd literatury, analiza STEEP, analiza SWOT, panele eksperckie, metoda delficka, metoda scenariuszowa, krzyżowa analiza wpływów, burza mózgów. Źródło: opracowanie własne. Przyjęte w analizowanych projektach metody badawcze są charakterystyczne dla projektów foresight i odzwierciedlają zasadę triangulacji metod badawczych. Na etapie analizy stanu istniejącego najczęściej wykorzystywane były metody takie jak: przegląd literatury, desk research, analiza PEST oraz analiza SWOT. Do analizy powiązań między czynnikami często wykorzystywano krzyżową analizę wpływów. Wszystkie z analizowanych projektów wykorzystywały wiedzę ekspertów angażowanych w prace paneli ekspertów, badania typu Delphi czy badania ankietowe. W zdecydowanej większości projektów (za wyjątkiem poz. 4 i 6 w tabeli 1.4), na potrzeby budowania wizji przyszłości, ich realizatorzy wykorzystywali metodę scenariuszową. W wypadku większości projektów realizowanych na terenie województwa mazowieckiego ich realizatorzy wykorzystywali charakterystyczne dla badań foresightowych metody badawcze, tj. analizę SWOT, metodę delficką, analizę wpływów, metodę scenariuszową oraz panele eksperckie. 15

16 1.5. Rezultaty projektów Przeprowadzona analiza projektów foresight dotyczyła również rezultatów projektów. Rezultaty analizowanych projektów przedstawiono w tabeli 1.5. Tabela 1.5. Rezultaty projektów foresight realizowanych na terenie województwa mazowieckiego Lp. Tytuł projektu Rezultaty projektów 1. Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego Prognozy rozwoju województwa mazowieckiego Scenariusze rozwoju województwa mazowieckiego w obszarach: poziom życia społeczeństwa wzrost gospodarczy infrastruktura energia ekologia ochrona środowiska zasoby naturalne i nowe materiały Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze 2030 Scenariusze rozwoju technologii nowoczesnych materiałów metalicznych, ceramicznych i kompozytowych 6. Foresight dla energetyki termojądrowej Rekomendacje dla decydentów różnego szczebla władz uczelni, władz samorządowych, władz administracji publicznej w jakich kierunkach powinny rozwijać się szkoły wyższe, aby w perspektywie 2030 roku mogły stanowić wartość dodaną dla całej gospodarki W wyniku przeprowadzonych analiz zidentyfikowano 90 perspektywicznych technologii, z których 30 uznano za szczególnie ważne w następujących kierunkach technologii materiałów. ceramiki i szkła technologie powłok metale nieżelazne żelazo i stal przedsiębiorstwa Innowacyjne biomateriały nanoproszki i nanoceramiki materiały w lotnictwie nanometale kompozyty warstwy na szkle technologie hybrydowe szkła dla optoelektroniki Wizja rozwoju sektora technik satelitarnych i technologii kosmicznych w Polsce. Wskazanie priorytetowych, strategicznych obszarów rozwoju, których wsparcie przynieść może największe korzyści ekonomiczne i społeczne dla Polski 16

17 5. 7. System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce Foresight priorytetowych, innowacyjnych technologii na rzecz automatyki, robotyki i techniki pomiarowej Analiza priorytetów edukacyjnych z zakresu inżynierii biomedycznej Analiza potencjałów innowacyjnych, produktywności i zatrudnienia w przedsiębiorstwach aparatury i materiałów medycznych Priorytetowe kierunki profilaktyki, diagnostyki, leczenia i rehabilitacji Scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce do roku 2020 Obszary wdrożeniowe w ochronie zdrowia i przemyśle Scenariusze rozwoju Wykaz priorytetowych technologii w odniesieniu do trzech obszarów automatyki, robotyki i techniki pomiarowej 8. Foresight Kadr Nowoczesnej Gospodarki Kierunki rozwoju kadr nowoczesnej gospodarki Foresight technologiczny przemysłu InSight 2030 Zaawansowane technologie przemysłowe i ekologiczne dla zrównoważonego rozwoju kraju Foresight w zakresie priorytetowych i innowacyjnych technologii zagospodarowania odpadów pochodzących z górnictwa węgla kamiennego Narodowy Program Foresight Polska 2020 Scenariusze rozwoju technologicznego w odniesieniu do 10 pól badawczych: biotechnologie przemysłowe, nanotechnologii, zaawansowane systemy wytwarzania, ICT, mikroelektronika, fotonika, rozwój czystych technologii węglowych, racjonalizacja gospodarowania energią, nowoczesne urządzenia dla przemysłu wydobywczego, innowacyjne technologie pozyskiwania surowców mineralnych Mapy drogowe Lista priorytetowych kierunków badań Baza technologii przyrostowych i wyłaniających się Mapy technologii Scenariusze rozwoju technologicznego i społecznego Głównym rezultatem projektu będzie określenie możliwych scenariuszy rozwoju technologii i sposobów zagospodarowywania odpadów pochodzących z górnictwa węgla kamiennego oraz wyznaczenie priorytetowych kierunków badań naukowych i prac rozwojowych w tej dziedzinie. Scenariusze rozwoju gospodarki, listę rekomendowanych technologii o dużym potencjale rozwoju, listę rekomendowanych tematów badań, listę rekomendowanych rozwiązań systemowo organizacyjnych oraz listę rekomendacji dla administracji centralnej. Źródło: opracowanie własne. Rezultaty realizowanych na terenie województwa mazowieckiego projektów foresight ściśle odzwierciedlały przyjęte cele i zastosowane metody badawcze. W większości projektów zakładane rezultaty projektów obejmowały opracowanie scenariuszy rozwoju. W pozostałych projektach ich realizatorzy zakładali określenie kierunków rozwoju czy perspektywicznych technologii. 17

18 1.6. Analizy i rekomendacje regionalnych projektów foresight Uwzględniając cele projektu realizowanego na potrzeby Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG) niezbędne wydaje się takie ukierunkowanie działań foresightowych, by nie powielać już uzyskanych wniosków, a uzupełniać istniejące luki w tym zakresie. Należy jednocześnie pamiętać, że proces foresight nie koncentruje się na przewidywaniu przyszłości, ale dotyczy przede wszystkim jej kreowania. Im większa liczba interesariuszy zostanie zaangażowana w ten proces, tym większe będzie prawdopodobieństwo, że wykreowana wizja przyszłości będąca wspólną wizją wszystkich zostanie zrealizowana. Jednocześnie należy korzystać z analiz, raportów, wyników dotychczas zrealizowanych projektów foresight, by móc je weryfikować, redefiniować w celu lepszego kreowania przyszłości. Przeprowadzona analiza projektów foresight realizowanych na terenie województwa mazowieckiego wskazała, że jest to narzędzie znane i stosowane przez wybrane jednostki organizacyjne. Bardziej szczegółowej analizie poddano dwa projekty o charakterze regionalnym odnoszące się do uwarunkowań rozwoju województwa mazowieckiego: Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego (Mazovia); Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze Pierwszy z wymienionych projektów został zakończony w 2008 r., drugi jest w trakcie realizacji. Przewidywany termin jego zakończenia to rok Projekt: Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego (Mazovia) Podstawowym zadaniem projektu było wskazanie priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego, których rozwój w perspektywie najbliższych 20 lat będzie najkorzystniejszy z punktu widzenia rozwoju województwa mazowieckiego 2. Przedmiotem zainteresowania realizatorów projektu były uwarunkowania rozwoju technologii oraz scenariusze rozwoju z wyszczególnieniem następujących obszarów: wzrost gospodarczy, poziom życia społeczeństwa, infrastruktura, energetyka, zasoby naturalne i nowe materiały, ekologia, technologie na rzecz ochrony środowiska. 2 Foresight województwa mazowieckiego. Krzyżowa analiza wpływów, scenariusze rozwoju, priorytetowe technologie, Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów [Dokument elektroniczny]. Tryb dostępu 18

19 Zgodnie z przyjętymi założeniami projektu realizatorzy przeprowadzili analizę SWOT rozwoju województwa mazowieckiego w odniesieniu do wyróżnionych powyżej siedmiu obszarów, wskazując na mocne i słabe strony, szanse i zagrożenia. Analiza SWOT został poprzedzona identyfikacją potrzeb regionu w odniesieniu do każdego obszaru badawczego. Przykładowo, w obszarze wzrost gospodarczy potrzeby regionu zostały określone w następujący sposób 3 : zwiększenie efektywności gospodarki regionu, zwiększenie poziomu innowacyjności przedsiębiorstw, wzrost inwestycji zagranicznych szczególnie w obszarze nowych technologii, rozwój sieci transferu technologii na obszarze województwa, podział korzyści wynikających z rozwoju gospodarczego, uproszczenie zasad prawnych występowania podmiotów gospodarczych na rynku, poprawa sprawności egzekucji sądowej, zmiana struktury eksportu i importu województwa mazowieckiego, zmniejszenie kosztów pracy i funkcjonowania podmiotów gospodarczych. O ile cztery wymienione w pierwszej kolejności potrzeby regionu, rzeczywiście mogą być charakterystyczne dla analizowanej jednostki administracyjnej, o tyle kolejne potrzeby dotyczą ogólnej sytuacji w kraju, a ich rozwiązanie wymaga wprowadzenie instrumentów systemowych niezindywidualizowanych ze względu na sytuację województwa mazowieckiego. Przeprowadzona w dalszej kolejności analiza SWOT była typową analizą rozwoju województwa mazowieckiego nie ukierunkowaną na rozwój konkretnych technologii. Jedynie w części podsumowującej mocne i słabe strony, szanse i zagrożenia zostały przyporządkowane do siedmiu obszarów badawczych, przy czym zawsze dodatkowo wyróżnione ogólne czynniki. Mocne i słabe strony z grupy czynników ogólnych przedstawiono w tabeli 1.6, natomiast czynników wpływających na rozwój gospodarczy w tabeli 1.7. Przeprowadzona w ramach analizowanego projektu analiza SWOT może być punktem wyjścia przy realizacji projektu w ramach Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG), wymaga ona jednak zaktualizowania zawartych informacji i zweryfikowania stanu czynników (mocnych, słabych stron, szans i zagrożeń), ponieważ od jej przeprowadzenia minęło 6 lat. Ponadto, zgodnie z przyjętymi założeniami, celem analizy SWOT powinno być wskazanie czynników wpływających na: (i) (ii) (iii) innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, rozwój lokalny, wzrost gospodarczy. 3 Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego (Mazovia). Analiza wstępna, stan wiedzy, dane statystyczne, analiza SWOT województwa mazowieckiego, PIAiP, Warszawa

20 Tabela 1.6. Mocne i słabe strony rozwoju województwa mazowieckiego czynniki ogólne MOCNE STRONY SŁABE STRONY położenie na terytorium województwa stolicy kraju Warszawy równomierność rozmieszczenia ośrodków o znaczeniu subregionalnym największa dynamika zmian strukturalnych duży potencjał demograficzny aglomeracji warszawskiej, Radomia i Płocka wysoka aktywność ludności duży potencjał technologiczny, instytucjonalny i gospodarczy Warszawy wysoki poziom wykształcenia mieszkańców duża liczba ośrodków badawczych zróżnicowanie kwalifikacji potencjału ludzkiego dwupoziomowe zróżnicowanie rozwoju Mazowsza słaby stopień powiązań pomiędzy poszczególnymi subregionami niewielki poziom szerszego wykorzystania działań w sferze B+R brak jednolitego systemu zarządzania aglomeracją warszawską mała aktywność ludności zamieszkującej obszary wiejskie niska jakość planowania przestrzennego wysoki poziom zużycia aparatury badawczej Źródło: Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego (Mazovia). Analiza wstępna, stan wiedzy, dane statystyczne, analiza SWOT województwa mazowieckiego, PIAiP, Warszawa Tabela 1.7. Mocne i słabe strony rozwoju województwa mazowieckiego czynniki wzrost gospodarczy MOCNE STRONY wysoki udział Mazowsza w tworzeniu krajowego PKB ukształtowany obraz Warszawy jako najlepszego miejsca dla nowych inwestycji baza surowcowa dla przemysłu przetwórczego lokalizacja największych przedsiębiorstw działających na rynku polskim duża koncentracja inwestycji gospodarczych duża wielkość sektora małych i średnich przedsiębiorstwa wysoka efektywność procesów prywatyzacyjnych SZANSE SŁABE STRONY słabe powiązanie sfery B+R ze sferą przemysłową ograniczony dopływ środków finansowych poza obszar aglomeracji warszawskiej niski poziom konkurencyjności gospodarki w kontekście światowym brak środków finansowych na modernizację środków trwałych wyższe koszty zatrudnienia pracowników w porównaniu z innymi regionami wysokie bezrobocie na terenach wiejskich oraz znaczące bezrobocie ukryte trudności w uzyskaniu kredytu i innych zewnętrznych źródeł finansowania. ZAGROŻENIA zwiększenie potencjału gospodarczego ośrodków subregionalnych wykorzystanie pozycji Warszawy dla dalszego rozwoju regionu stabilność gospodarcza i polityczna kraju zmniejszenie kosztów związanych z zatrudnianiem pracowników wzrost zagranicznych inwestycji gospodarczych Źródło: Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, op. cit. nieunormowana kwestia reprywatyzacji i gruntów Warszawskich zwiększenie obciążeń podatkowych przedsiębiorców recesja przemysłu lekkiego i zbrojeniowego niski poziom innowacyjności gospodarki w okresie globalizacji 20

21 Uwzględniając wielość czynników wpływających na rozwój regionu, w dotychczasowych opracowaniach strategicznych, w dalszych pracach projektowych w ramach Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG) wskazane wydaje się skoncentrowanie uwagi na kluczowych czynnikach rozwoju charakterystycznych dla przyjętych obszarów badawczych. Analizowany projekt Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, miał również na celu wskazanie technologii priorytetowych dla przyszłego zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego. Wyniki tej części projektu o charakterze technologicznym wydają się być również przydatne, biorąc pod uwagę cele projektu w ramach Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG). Wyniki projektu powinny zostać wykorzystane na potrzeby budowanego modelu badań typu foresight w szczególności w odniesieniu do obszaru innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw oraz wzrost gospodarczy. Wyznaczone priorytetowe technologie, powinny zostać poddane ocenie z punktu widzenia ich wpływu na wzrost gospodarczy regionu oraz innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. Projekt: Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze 2030 Cele projektu Akademickie Mazowsze 2030 obejmują w szczególności określenie strategicznych dziedzin kształcenie i modeli ewolucji szkół wyższych w perspektywie 2030 roku w Gospodarce Opartej na Wiedzy dla Warszawy i województwa mazowieckiego. W ramach projektu zostaną określone kierunki rozwoju uczelni Warszawy i Mazowsza w zakresie: kierunków kształcenia, modelu organizacji i działania szkół wyższych oraz modelu absolwenta uczelni. Z dotychczasowych wyników projektu Akademickie Mazowsze 2030 szczególnie przydatne mogą okazać się analizy: wskazujące na pozycje konkurencyjną szkolnictwa wyższego na Mazowszu na tle polskiego szkolnictwa wyższego, dotyczące oceny zgodności kierunków kształcenia z potrzebami rynku pracy na Mazowszu, dotyczące działalności naukowo-badawczej uczelni Mazowsza, profili absolwentów, systemu powiązań uczelni z sektorem gospodarczym. Wyniki powyższych analiz zostały opublikowane w raporcie cząstkowym pt. Przeprowadzenie analiz SWOT i PEST. Raport a badania w ramach projektu Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze 2030, Politechnika Warszawska, Warszawa Uwzględniając fakt, że poziom wykształcenia mieszkańców regionu ma wpływ zarówno na rozwój gospodarczy, innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, jak i rozwój lokalny, szczególnie istotne w kontekście projektu Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG) wydają się wyniki dotyczące: prognozy liczby studiujących na terenie województwa mazowieckiego; charakterystyki czynników otoczenia, które będą miały istotny wpływ na wybór kierunków kształcenia; docelowego modelu funkcjonowania mazowieckich uczelni; 21

22 docelowego modelu absolwenta. Opracowane w ramach projektu założenia otwartego modelu aktywnego systemu edukacji wyższej na terenie województwa mazowieckiego, zakładają różnorodność, otwartość, jakość i spójność systemu. Cecha różnorodności odnosi się do potrzeby zróżnicowania oferty kształcenia uczelni wyższych na trzech poziomach kształcenia I, II i III stopnia oraz aktywne uczestnictwo w systemie ustawicznego uczenia się (Life Long Learning - LLL). Cecha otwartości oznacza umiejętność reagowania systemu na zmiany w otoczeniu oraz podążanie za tymi zmianami. Cecha jakości odnosi się, z jednej strony do poziomu kadry dydaktycznej, z drugiej do aktualnych treści kształcenia opartych na aktualnych wynikach nauki. Spójność systemu oznacza wysoki stopień korelacji planowanych i podejmowanych działań z systemem edukacji wyższej w regionie, traktując go jako platformę współpracy uczelni Mazowsza. Zgodnie z założeniami Warszawa i Mazowsze będą postrzegane jako ośrodek kształcący elity, ustanawiający nową jakość kształcenia i mający istotny wpływ na otoczenie poprzez wspieranie i inicjowanie zmian społeczno-gospodarczych. Określone w ramach projektu cechy otwartego modelu systemu edukacji wyższej powinny stanowić element modelu badań foresightowych w odniesieniu do trzech obszarów: innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, rozwój lokalny, wzrost gospodarczy Wnioski z przeprowadzonej kwerendy Spośród dwunastu realizowanych na terenie województwa mazowieckie projektów, na potrzeby projektu w ramach Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG) powinny przede wszystkim zostać wykorzystane wyniki dwóch projektów o charakterze foresightu regionalnego: Monitorowanie i prognozowanie (foresight) priorytetowych, innowacyjnych technologii dla zrównoważonego rozwoju województwa mazowieckiego (Mazovia); Foresight regionalny dla szkół wyższych Warszawy i Mazowsza Akademickie Mazowsze Przeprowadzona w ramach pierwszego z wymienionych projektów analiza SWOT rozwoju województwa mazowieckiego może być punktem wyjścia przy realizacji projektu w ramach Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej (MCIG), wymaga ona jednak zaktualizowania zawartych informacji i zweryfikowania stanu czynników (mocnych, słabych stron, szans i zagrożeń). Celem analizy SWOT na potrzeby opracowywanego modelu badań foresightowych powinno być wskazanie czynników wpływających na: innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, rozwój lokalny oraz wzrost gospodarczy. Uwzględniając wielość czynników wpływających na rozwój regionu, w dalszych pracach projektowych wskazane wydaje się skoncentrowanie uwagi na kluczowych czynnikach rozwoju charakterystycznych dla przyjętych obszarów badawczych. Określone w ramach drugiego projektu cechy otwartego modelu systemu edukacji wyższej (zróżnicowanie, otwartość, jakość i spójność) powinny stanowić element badań foresightowych w odniesieniu do trzech obszarów zdefiniowanych w projekcie Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej: innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, rozwój lokalny, wzrost gospodarczy. Wyniki realizowanych na terenie województwa mazowieckiego projektów foresight powinny docelowo zostać wykorzystane na potrzeby: opracowywania regionalnych strategii innowacji; 22

23 kierunkowego wydatkowania środków przez organy administracji publicznej na projekty badawcze i rozwojowe; podejmowania strategicznych decyzji, w tym decyzji inwestycyjnych przez przedsiębiorstwa; podejmowania decyzji przez jednostki naukowe o planowanych do realizacji kierunkach badawczych; podejmowania decyzji przez uczelnie o planowanych do realizacji kierunkach kształcenia dopasowanych do potrzeb rynku pracy i gospodarki opartej na wiedzy. Koordynacja, kontynuacja i wykorzystywanie dotychczasowych wyników projektów foresight wydają się być istotnymi czynnikami procesu kształtowania wizji rozwojowej województwa mazowieckiego. 23

24 2. ZAŁOŻENIA METODOLOGICZNE REALIZACJI PROJEKTU 2.1. Cele i założenia projektu Celem zrealizowanego projektu było wypracowanie modelu badań foresightowych, służących projekcji trendów rozwojowych Mazowsza w każdym z analizowanych obszarów oraz weryfikacja zaproponowanej metodyki foresightu regionalnego na podstawie badań pilotażowych. Proces badawczy foresightu oparty został na panelach eksperckich, których celem była analiza i synteza wiedzy istotnej w aspekcie kształtowania przyszłości dotyczącej: wzrostu gospodarczego, innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw, rozwoju lokalnego. Obszarem terytorialnym rozpatrywanym w projekcie było województwo mazowieckie. Opracowanie modelu badań foresightowych obejmowało w szczególności: (i) opracowanie zasad doboru i uzasadnienie wyboru metod badawczych, (ii) opis metodyki badań wraz z jej operacjonalizacją, (iii) wskazanie proponowanej struktury ekspertów, (iv) określenie sposobu pozyskiwania ekspertów. Zgodnie z wymaganiami zleceniodawcy projekt podzielony został na dwie części (pomiary): Pomiar I okres realizacji listopad kwiecień 2012, Pomiar II okres realizacji listopad luty W pomiarze I założono sześć spotkań paneli eksperckich oraz trzy badania ankietowe. Efektem końcowym pomiaru pierwszego jest wskazanie czynników analizy SWOT oraz opracowanie osnowy scenariuszy rozwoju w poszczególnych obszarach tematycznych w ujęciu regionalnym.. W pomiarze II założono trzy spotkania paneli eksperckich oraz trzy badania ankietowe. Efektem pomiaru drugiego będzie modyfikacja osnowy scenariuszy poprzez wskazanie dzikich kart oraz ocena możności realizacji poszczególnych wariantów scenariuszy Krótka charakterystyka metod badawczych foresightu Cechą charakterystyczną badań typu foresight jest różnorodność stosowanych metod badawczych, zapewniająca zróżnicowanie źródeł pochodzenia danych oraz sposobów ich pozyskiwania co ostatecznie decyduje o jakości danych wejściowych będących podstawą dalszych analiz. Katalog metod badawczych wykorzystywanych w projektach foresightowych jest bardzo obszerny, składają się nań zarówno te opracowane przez futurologów, jak i te zapożyczone z zarządzania 4. Są one często porządkowane przy wykorzystaniu diamentu metodologicznego foresightu uwzględniającego cztery wymiary (reprezentujące cztery źródła wiedzy) metod foresightowych: kreatywność, współdziałanie, fakty oraz ekspertyzy (rys. 2.1) 5. 4 A. Kononiuk, A. Magruk, Przegląd metod i technik badawczych stosowanych w programach foresight, Nauka i Szkolnictwo Wyższe, 2008, Nr 2/32 Warszawa 2008, s R. Popper, How are foresight methods selected?, Foresight 2008, Vol. 10, No. 6, s

25 Rys Diament metodologiczny foresightu Źródło: opracowanie własne na podstawie: R. Popper, How are foresight methods selected?, Foresight 2008, Vol. 10, No. 6, s. 66. Cechę kreatywności wykazują metody charakteryzujące się kombinacją myślenia osobliwego (niebanalnego) oraz pomysłowego opartego na inwencji twórczej. Metody z tej grupy są ukierunkowane na autorytety w badanej dziedzinie oraz osoby wysoko wykwalifikowane. Metody oparte na współdziałaniu umożliwiają stworzenie jednej wspólnej (dla wszystkich uczestników) wizji przyszłości. Inną istotną cechą tej grupy metod jest poczucie wspólnego (dla wszystkich uczestników badań foresightowych) tworzenia nowej wiedzy i na tej podstawie budowania wizji rozwojowej opartej na opiniach szerokich grup interesariuszy. Fakty trzecie źródło wiedzy w diamencie są wiarygodnym i rzetelnym źródłem danych stanowiący realny punkt wyjścia do dalszych badań. Kreowana wizja rozwojowa jest bardziej rzetelna gdy opisy zjawisk są wsparte wiarygodną dokumentacją, analizami wykorzystującymi statystyki, wskaźniki. Metody oparte na faktach były szczególnie pomocne dla zrozumienia aktualnego stanu badanego obszaru badawczego. Wymiar ekspertyzy łączy przyszłe możliwości z obecnymi wyzwaniami naukowymi i technologicznymi. Dzięki metodom z tej grupy wykorzystuje się umiejętności i wiedzę osób w danej dziedzinie do wspierania odgórnych decyzji, doradztwa i zaleceń. Warsztat metodologiczny polskich programów foresightowych jest bardzo zróżnicowany. Średnia liczba stosowanych metod badawczych wynosi osiem. Do najczęściej stosowanych w Polsce metod badawczych należą: metoda scenariuszowa, metoda delficka, panele eksperckie, analiza SWOT, kluczowe technologie, analiza PEST bądź jej modyfikacje, takie jak STEEP, STEEPV, czy też STEEPVL. Do grupy umiarkowanie stosowanych metod można zaliczyć burzę mózgów, krzyżową analizę wpływów, 25

26 benchmarking, konsultacje społeczne, przegląd literatury, marszruty rozwoju technologii oraz badania ankietowe. Do najrzadziej stosowanych metod w polskich programach foresightu należą wywiady, modelowanie i symulacje, mapowanie interesariuszy, ekstrapolacja trendów, drzewa odniesień, badania socjometryczne, analiza bibliometryczna oraz analiza hierarchiczna Dobór i uzasadnienie wyboru metod badawczych do realizacji badania Jak dotychczas, nie wypracowano jednoznacznych wskazówek metodologicznych dotyczących procesu projektowania metodyki badawczej foresightu. Autorzy niniejszego opracowania, na podstawie studiów literaturowych oraz własnych doświadczeń w realizacji projektów foresight, sugerują kierowanie się w doborze metod dwiema generalnymi przesłankami: (i) zachowania zasady triangulacji teoretycznej, badaczy i źródeł danych 7 ; (ii) unikania zdominowania wybranych metod przez jeden z wymiarów diamentu foresightu (rys.2. 1). Dobór metod oraz kolejność przeprowadzanych badań wynikać muszą z celów projektu oraz logiki procesu badawczego. Powinny stanowić one kompozycję metod opartych zarówno na doświadczeniu, jak i na intuicji badaczy 8, 9 oraz łączyć kreatywność, współdziałanie, fakty i ekspertyzy. Spośród szerokiej gamy metod foresightowych proponuje się oparcie realizacji badania na następujących metodach i technikach badawczych: (i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi) (vii) (viii) panele eksperckie, burza mózgów, analiza STEEPVL, analiza strukturalna, analiza SWOT, metoda scenariuszowa, metoda mini Delphi, badania ankietowe. Poniżej przedstawiono krótką charakterystykę planowanych do zastosowania metod badawczych 10, J. Nazarko i zespół, Badanie ewaluacyjne realizowanych w Polsce projektów foresight, ekspertyza wykonana na zlecenie Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Białystok 2010 [Dokument elektroniczny]. Tryb dostępu: _MNiSW.pdf. 7 R. A. Singleton, B. C. Straits, Approaches to Social Research, Oxford University Press, New York 2005, A. Kononiuk, Metoda scenariuszowa w antycypowaniu przyszłości (na przykładzie Narodowego Programu Foresight Polska 2020 ), rozprawa doktorska, Wydział Zarządzania, Uniwersytet Warszawski, Warszawa 2010, niepublikowana. 9 B. R. Martin, 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 J. Nazarko (red.), J. Ejdys (red.), Metodologia i procedury badawcze w projekcie Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>> Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii, Rozprawy Naukowe, Biblioteka Nauk o Zarządzaniu, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok

27 Panele eksperckie 12, 13. Metoda zaliczana jest do grupy metod heurystycznych, opartych na opinii, intuicji ekspertów i jest ona szczególnym typem metody wykorzystywanej w projektach, mających na celu budowanie wizji rozwoju określonego obszaru w średnio- i długookresowej perspektywie. Polegają na zorganizowaniu grupy osób, których zadaniem jest analiza oraz synteza istotnej wiedzy dla danego tematu. Panele eksperckie w praktyce sprowadzają się do systematycznych spotkań grupy ekspertów o dużej wiedzy specjalistycznej, poświęconych dzieleniu się wiedzą dotyczącą badanych tematów. Bardzo często w ramach takich spotkań wypracowywana jest wizja rozwojowa nauki i technologii na rzecz poprawy jakości życia na danym obszarze, jednocześnie identyfikowane są bariery, które mogą się pojawić i zagrozić realizacji wizji. Burza mózgów 14, 15, 16, 17. Metoda zaliczana jest do grupy metod kreatywnych i interaktywnych. Jej idea przejawia się w generowaniu nowych pomysłów, opartych na skojarzeniach swobodnych, poprzez wzbudzanie w członkach zespołu potencjału twórczego oraz stworzenie atmosfery sprzyjającej ich generacji. Metoda ta, wykorzystywana w ramach paneli eksperckich, jest formą doskonalenia decyzji grupowych, poprzez zachęcanie do swobodnej wymiany poglądów oraz eliminowania krytycyzmu. W części końcowej pomysły wartościowe są szczegółowo analizowane. Celem burzy mózgów jest zgromadzenie w krótkim czasie jak największej liczby pomysłów, co zwiększa szansę na pojawienie się rozwiązania wartościowego. Analiza STEEPVL 18, 19, 20, 21. Metoda zaliczana jest do grupy metod eksperckich. Służy rozpoznaniu czynników społecznych (Social), technologicznych (Technological), ekonomicznych (Economic), ekologicznych (Ecological), politycznych (Political), czynników odnoszących się do wartości (Values) oraz czynników prawnych (Legal) które wpływają na rozwój danego obszaru badawczego. Koncepcja analizy STEEPVL powstała na bazie czterech kryteriów tworzących akronim PEST (Political, Economic, Social, Technological), które z czasem rozwinęły się do siedmiu kryteriów. Modyfikacja analizy PEST do większej liczby wymiarów pozwala uchwycić potencjalne siły napędowe scenariuszy (driving forces), które mogłyby 11 J. Nazarko (red.), Z. Kędzior (red.), Uwarunkowania rozwoju nanotechnologii w województwie podlaskim. Wyniki analiz STEEPVL i SWOT. Rozprawy Naukowe Nr 204, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok K. Borodako, Foresight w zarządzaniu strategicznym, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa R. Popper, Foresight methodology, in: L. Georghiou, C. J. Harper, M. Keenan, I. Miles, R. Popper (ed.), The handbook of technology foresight: concepts and practice, Publisher Edward Elgar, Northampton Z. Martyniak, Wstęp do inwentyki, Akademia Ekonomiczna, Kraków R. Popper, Foresight methodology, in: L. Georghiou, C. J. Harper, M. Keenan, I. Miles, R. Popper (ed.), The handbook of technology foresight: concepts and practice, Publisher Edward Elgar, Northampton R. Popper, M. Keenan, I. Miles, M. Butter, G. S. Fuenta, Global Foresight Outlook 2007, The European Foresight Monitoring Network, M. Brzozowski, T. Kopczyński, J. Pszeniczka, Metody organizacji i zarządzania, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań G. Ringland, UNIDO Technology Foresight for Practitioners. A specialised Course on Scenario Building, Prague, 5-8 November J. Sutherland, D. Canwell, Klucz do zarządzania strategicznego. Najważniejsze teorie, pojęcia postaci. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa K. Czaplicka-Kolarz (red.), Scenariusze rozwoju technologicznego kompleksu paliwowo-energetycznego dla zapewnienia bezpieczeństwa energetycznego kraju, Główny Instytut Górnictwa, Katowice S. Mendonca, M. P. Cuhna, F. Ruff, J. Kaivo-oja, Wild cards, weak signals and organizational improvisation Futures 2004, No. 36, pp

28 zostać pominięte w wypadku tradycyjnej analizy PEST. Analiza STEEPVL, poza definiowaniem sił napędowych tworzących scenariusze rozwoju, jest wykorzystywana na potrzeby identyfikacji zdarzeń bezprecedensowych załamujących trend lub też celem nadania kompleksowości analizie SWOT. Analiza strukturalna 22, 23, 24. Metoda zaliczana jest do grupy metod bazujących na faktach i współdziałaniu. Analiza strukturalna jest narzędziem, które umożliwia porządkowanie i analizowanie zbiorów obejmujących dużą liczbę zmiennych (czynników), które wzajemnie na siebie oddziałują. Badając zależności pomiędzy pozornie niezwiązanymi ze sobą czynnikami, metoda ta pozwala określić ich wzajemne wpływy i zachodzące pomiędzy nimi relacje oraz na podstawie tych relacji wyodrębnić zmienne kluczowe. Dla każdej pary czynników, np. A i B, należy odpowiedzieć na pytania: (i) czy czynnik A wywiera bezpośredni wpływ na czynnik B? (ii) Jeśli tak, to czy wpływ ten jest mały, średni, duży czy potencjalny? Siłą analizy strukturalnej jest w szczególności jej zdolność do identyfikowania związków łączących zmienne, których wzajemne wpływy nie są oczywiste i mogą pozostać nierozpoznane nawet przez ekspertów w danej dziedzinie. Macierz analizy strukturalnej może być przetworzona za pomocą takich narzędzi informatycznych jak np. MICMAC, którego podstawę stanowi algebraiczna zasada logiki Boolle a. Stosując program MICMAC można badać i porównywać hierarchię poszczególnych zmiennych z uwzględnieniem ich bezpośrednich i pośrednich wpływów, co stanowi bogate źródło informacji o systemie będącym przedmiotem analiz. Analiza SWOT 25, 26, 27, 28. Metoda zaliczana jest do grupy łączącej wszystkie cztery wymiary diamentu metodologicznego foresightu. Analiza SWOT jest definiowana jako kompleksowa metoda służąca do badania otoczenia organizacji oraz analizy jej wnętrza. Nazwa SWOT pochodzi od pierwszych liter angielskich słów: Strengths (mocne strony), Weaknesses (słabe strony), Opportunities (szanse) oraz Threats (zagrożenia). Cechą charakterystyczną tej procedury jest niejednorodność wyrażająca się istnieniem wielu jej mutacji funkcjonujących w teorii i praktyce. Różnią się one odmiennym podejściem operacjonalizacyjnym, ale we wszystkich wypadkach idea jest niezmienna. Procedura SWOT polega na szczegółowej identyfikacji, a następnie klasyfikacji wszystkich zjawisk i stanów kategorii ekonomicznych mających wpływ na rozwój danej organizacji lub jednostki terytorialnej. Stosuje się tutaj dwa kryteria. Pierwszym z nich jest rodzaj skutku rzeczywistego lub potencjalnego oddziaływania danego czynnika na organizację, natomiast drugim szeroko rozumiana lokalizacja czynnika względem organizacji. Do analizy strategicznej jednostek samorządu terytorialnego proponuje się zastosowanie analizy SWOT w ujęciu zaproponowanym przez A. Sztando. 22 K. Czaplicka-Kolarz (red.), Scenariusze rozwoju technologicznego kompleksu paliwowo-energetycznego dla zapewnienia bezpieczeństwa energetycznego kraju, Główny Instytut Górnictwa, Katowice J. M. Wójcicki (red.), P. Ładyżyński (red.), System monitorowania i scenariusz rozwoju technologii medycznych w Polsce, ROTMED, Warszawa J. Arcade, M. Godet, F. Meunier, F. Roubelat, Structural analysis with the MICMAC method & Actors strategy with Mactor method, AC/UNU Millennium Project Futures Research Methodology, Paris A. Sztando, Analiza strategiczna jednostek samorządu terytorialnego, w: D. Strahl (red).metody oceny rozwoju regionalnego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław G. Gierszewska, M. Romanowska, Analiza strategiczna przedsiębiorstwa, PWE, Warszawa Foresight technologiczny na rzecz zrównoważonego rozwoju Małopolski, J. Hausner (red.), Małopolska Szkoła Administracji Publicznej Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków J. Nazarko (red.), Z. Kędzior (red.), Uwarunkowania rozwoju nanotechnologii w województwie podlaskim. Wyniki analiz STEEPVL i SWOT. Rozprawy Naukowe Nr 204, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok

29 Metoda scenariuszowa 29, 30, 31. Metoda zaliczana jest do grupy metod kreatywnych i interaktywnych. W badaniach foresightowych metodę scenariuszową rozumieć można jako logiczne i formalne konstruowanie alternatywnych wizji przyszłości oparte na zaangażowaniu heterogenicznych grup ekspertów uwzględniające dokładne poznanie i zrozumienie czynników kształtujących badane zjawisko oraz umożliwiających podejmowanie racjonalnych decyzji co do przyszłości. Metoda scenariuszowa jest multidyscyplinarnym podejściem, którego celem jest powiązanie i zintegrowanie najważniejszych zmiennych otoczenia. Poprzez poznanie tych zmiennych, metoda scenariuszowa umożliwia przełamywanie barier postrzegania zjawiska poprzez pryzmat jednej dyscypliny. Popularność i ważność metody scenariuszowej w badaniach foresightowych wynika z faktu, że stanowi ona podstawową metodę badania przyszłości oraz co stanowi esencję badań foresightowych umożliwia tworzenie pożądanych wizji przyszłości poprzez integrowanie doświadczeń różnych grup interesariuszy, umożliwiając tym samym kompleksową wielowymiarową analizę stanu obecnego. Scenariusz może być postrzegany jako część planowania strategicznego, która odnosi się do narzędzi i technologii umożliwiających zarządzanie niepewnością przyszłości. Jednocześnie scenariusz nie powinien być utożsamiany z prognozą rozumianą jako opis projekcji rzeczywistości. Metoda mini Delphi 32, 33, 34. Metoda zaliczana jest do grupy łączącej wszystkie cztery wymiary diamentu metodologicznego foresightu. Wykorzystuje ona ustrukturyzowany proces komunikacji do analizy złożonych problemów. Metoda Delphi oparta jest na anonimowej interakcji ekspertów poprzez kilka serii badań ankietowych. Każda kolejna seria badań poprzedzona jest prezentacją wyników wcześniejszej serii. Umożliwia to uczestnikom badań porównanie swoich odpowiedzi z poglądami większości i ewentualną modyfikację swoich pierwotnych opinii. Metoda Delphi jest często wykorzystywana w badaniach foresightowych, jednak badacze wskazują na wiele trudności we właściwym przeprowadzeniu badań za jej pomocą. Istnieje wiele odmian metody delfickiej. Za mini-delphi (Estimate-Talk-Estimate ETE) uznaje się serię bezpośrednich rozmów z ekspertami w formie wywiadów lub spotkań seminaryjnych. Metoda mini-delphi może również opierać się na interakcji ekspertów poprzez Internet. Badania ankietowe 35, 36, 37. Metoda badań ankietowych łączy w sobie wymiary wiedzy eksperckiej i faktów. Badania ankietowe są jedną z form najpopularniejszej metody wykorzystywanej w naukach 29 A. Kononiuk, Metoda scenariuszowa w antycypowaniu przyszłości (na przykładzie Narodowego Programu Foresight Polska 2020 ), rozprawa doktorska, Wydział Zarządzania, Uniwersytet Warszawski, Warszawa 2010, niepublikowana. 30 G. Burt, Why are we surprised at surprises? Integrating disruption theory and system analysis with the scenario methodology to help identify disruptions and discontinuities, TechnologicalForecasting and Social Change 2007, No. 74, pp G. Ringland, Scenario Planning Managing for the Future 2nd edition, John Wiley& Sons, Ltd, A. Rogut, B. Piasecki, Delphi. Technologie przyszłości, Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania w Łodzi, Łódź G. Gierszewska, M. Romanowska, Analiza strategiczna przedsiębiorstwa, PWE, Warszawa J. Nazarko i zespół, Badanie ewaluacyjne realizowanych w Polsce projektów foresight, ekspertyza wykonana na zlecenie Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Białystok 2010 [Dokument elektroniczny]. Tryb dostępu: MNiSW.pdf. 35 E. Babbie, Badania społeczne w praktyce, PWN, Warszawa R. Popper, Foresight methodology, in: L. Georghiou, C. J. Harper, M. Keenan, I. Miles, R. Popper (ed.), The handbook of technology foresight: concepts and practice, Publisher Edward Elgar, Northampton

30 społecznych, jaką stanowią sondaże. Badania sondażowe to z kolei najlepsza dostępna metoda dla tych badaczy, którzy chcą zbierać oryginalne dane w celu opisywania populacji zbyt dużej, by obserwować ją bezpośrednio. Dzięki odpowiedniemu doborowi losowemu otrzymuje się grupę respondentów (próbę badawczą), co do których można zakładać, że ich cechy odzwierciedlają cechy populacji, a starannie skonstruowane kwestionariusze dostarczają danych w tej samej formie od wszystkich respondentów. Sondaże są bardzo dobrym narzędziem pomiaru postaw i poglądów w większej populacji. W badaniach sondażowych wyróżnia się dwie podstawowe techniki zbierania danych: ankietę, która jest samodzielnie wypełniana przez respondenta, jak też wywiad kwestionariuszowy, w którym pytania są zadawane i zapisywane przez przeszkolonego ankietera. W zależności od sposobu zbierania danych ankiety można podzielić na: pocztowe, audytoryjne i internetowe (CAWI Computer Assisted Web Interwieving). Badania ankietowe są często stosowane w badaniach foresightowych. Dobór zaproponowanych metod badawczych wynikał z zasadniczych celów projektu oraz z logiki procesu badawczego. Wybrane metody stanowią kompozycję metod wynikającą z czterech wymiarów diamentu metodologicznego foresightu. Zaproponowane metody łączą w sobie także zarówno podejście jakościowe, jak i ilościowe. Cechą kreatywności wykazują się przede wszystkim burza mózgów oraz metoda scenariuszowa. Do wymiaru współdziałania przyporządkować można głównie panele eksperckie oraz analizę SWOT. Do metod opartych na faktach zaliczyć można wywiady oraz analizę strukturalną. Ekspertyza jest podstawą paneli eksperckich oraz mini-delphi. Analiza strukturalna, analiza SWOT oraz mini-delphi łączą w sobie wszystkie wymiary metodologiczne foresightu. Do metod jakościowych zaliczyć można: panele eksperckie, burzę mózgów, analizę STEEPVL oraz metodę scenariuszową. Pozostałe metody analiza strukturalna, analiza SWOT, mini-delphi oraz badania ankietowe są metodami mieszanymi. Łączą w sobie podejście jakościowe z ilościowym. Należy podkreślić, że w badaniach foresightowych nie istnieje jedyna uniwersalna, czy też perfekcyjna konfiguracja metod. Metody powinny być dobierane elastycznie. Najważniejsze, aby korespondowały z celem badań foresightowych Opis metodyki badań Ogólny schemat badawczy Na podstawie studiów literaturowych, studiów przypadku oraz własnych doświadczeń z realizacji projektów foresightowych, na potrzeby projektu Mazowieckiego Centrum Informacji Gospodarczej zaproponowano model badań typu foresight przedstawiony na rys Model dotyczy trzech wyróżnionych obszarów tematycznych: (i) (ii) innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, rozwój lokalny, 37 E. Glińska, M. Florek, A. Kowalewska, Wizerunek miasta od koncepcji do wdrożenia, Wolters Kluwer Business, Warszawa R. Popper, Foresight methodology, in: L. Georghiou, C. J. Harper, M. Keenan, I. Miles, R. Popper (ed.), The handbook of technology foresight: concepts and practice, Publisher Edward Elgar, Northampton

31 (iii) wzrost gospodarczy. Rys Model procesu badawczego Źródło: opracowanie własne. Głównym źródłem wiedzy w badaniu były panele ekspertów. Analiza STEEPVL posłuży do identyfikacji, opisu oraz analizy czynników wpływających na poziom badanego zjawiska w danym obszarze tematycznym. Czynniki te przypisane zostały do siedmiu sfer: społecznej, technologicznej, ekonomicznej, ekologicznej, politycznej, wartości oraz prawnej. Następnie czynniki poddane zostały dwuwymiarowej ocenie: (i) siły wpływu oraz (ii) przewidywalności. Pozwoliło to na wyłonienie czynników, które mogą być rozważane jako siły napędowe w scenariuszach rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw, rozwoju lokalnego i wzrostu gospodarczego. Analiza STEEPVL stanowiła punkt wyjścia do wykonania rozszerzonej analizy strategicznej SWOT województwa mazowieckiego. Zadaniem analizy strukturalnej było zbadanie zależności pomiędzy poszczególnymi czynnikami analizy STEEPVL i podział czynników wpływających na dany obszar badawczy na osiem grup: czynników kluczowych; czynników celów; czynników rezultatów; czynników pomocniczych; czynników decydujących (motory i hamulce); czynników regulujących; czynników zewnętrznych; czynników autonomicznych. Taka klasyfikacja czynników stanowiła podstawę wyboru osi i konstrukcji scenariuszy rozwoju badanych zjawisk. Tak zdefiniowany proces badawczy zapewnił osiągnięcie zakładanych celów w I pomiarze badania foresightowego, czyli budowę osnów czterech alternatywnych scenariuszy rozwoju zjawisk w badanych obszarach tematycznych. 31

32 Założenia przyjęte przy budowie osnowy scenariuszy zweryfikowane zostaną w II pomiarze badaniem typu mini-delphi Założenia metodyczne analizy STEEPVL Analiza STEEPVL służy rozpoznaniu czynników społecznych (Social), technologicznych (Technological), ekonomicznych (Economic), ekologicznych (Ecological), politycznych (Political), czynników odnoszących się do wartości (Values) oraz czynników prawnych (Legal) które wpływają na rozwój danego obszaru badawczego 39. Analiza STEEPVL po raz pierwszy została przeprowadzona przez ekspertów z instytutu Johnson Research Associates (JRA) w latach siedemdziesiątych XX wieku 40. Modyfikacja analizy PEST do większej liczby wymiarów, zdaniem G. Ringland, pozwala uchwycić potencjalne siły napędowe scenariuszy (driving forces), które mogłyby zostać pominięte w wypadku tradycyjnej analizy PEST 41. Analiza STEEPVL, poza definiowaniem sił napędowych tworzących scenariusze rozwoju 42, jest wykorzystywana na potrzeby identyfikacji zdarzeń bezprecedensowych załamujących trendy 43 lub też celem nadania kompleksowości analizie SWOT 44. W ramach prowadzonego badania typu foresight analiz STEEPVL została wykorzystana w dwóch aspektach, tj. jako analizy poprzedzająca analizę SWOT oraz narzędzie ułatwiające identyfikację sił napędowych scenariuszy. Na potrzeby realizacji analizy STEEPVL w badaniu sformułowano następujące założenia metodyczne: przedmiotem analizy jest innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw; dobór ekspertów jest oparty na zasadzie triangulacji w trójaspektowym ujęciu: badaczy, źródeł danych oraz teoretycznym; sposób doboru ekspertów jest celowy i ma wspomagać funkcję integracyjną badań foresightowych wyrażającą się w angażowaniu reprezentantów wielu grup społecznych potencjalnych beneficjentów i propagatorów prowadzonych badań; podstawowymi technikami pracy panelu ekspertów są burza mózgów i dyskusja moderowana. Identyfikacja czynników analizy STEEPVL została przeprowadzona przez zespół ekspertów. 39 G. Ringland, UNIDO Technology Foresight for Practitioners. A specialised Course on Scenario Building, Prague, 5-8 November D. Loveridge, The STEEPV acronym and process a clarification, Ideas in Progress 2002, Paper Number 29, The University of Manchester, PREST Politicy Research in Engineering, Science and Technology. 41 G.Ringland UNIDO Technology, op. cit. 42 K. Czaplicka-Kolarz (red.), Scenariusze rozwoju technologicznego kompleksu paliwowo-energetycznego dla zapewnienia bezpieczeństwa energetycznego kraju, Główy Instytut Górnictwa, Katowice S. Mendonca, M.P. Cuhna, F. Ruff, J. Kaivo-oja, Wild cards weak signals and organizational improvisation Futures 2004 No. 36, pp K. Czaplicka-Kolarz (red.), Scenariusze rozwoju, op.cit. 32

33 Założenia metodyczne analizy SWOT Realizacja projektów typu foresight (zarówno regionalnych, jak i technologicznych) wymaga integracji różnych metod badawczych. Szczególną rolę w tego typach projektów odgrywają metody z dziedziny zarządzania strategicznego, wśród których znajduje się analiza SWOT 45. Analiza SWOT jest definiowana jako kompleksowa metoda służąca do badania otoczenia organizacji oraz analizy jej wnętrza 46. Nazwa SWOT pochodzi od pierwszych liter angielskich słów: Strengths, Weaknesses, Opportunities i Threats. W projektach foresightowych analiza SWOT traktowana jest jako narzędzie analityczne, które jest wykorzystywane w celu kategoryzacji istotnych czynników warunkujących rozwój danej organizacji czy jednostki terytorialnej. W pierwszej kolejności obejmuje ona identyfikację czynników wewnętrznych wobec organizacji czy jednostki terytorialnej i klasyfikację ich na dwie grupy: silne i słabe strony. W następnym etapie diagnozuje się czynniki zewnętrzne (obejmujące między innymi zmiany społeczno-ekonomiczne, środowiskowe, jak na przykład zachowania konkurencji, czy sąsiednich regionów) i dzieli się je na szanse i zagrożenia 47. Procedura SWOT polega na szczegółowej identyfikacji, a następnie klasyfikacji wszystkich zjawisk i stanów kategorii ekonomicznych mających wpływ na rozwój danej organizacji. Stosuje się tutaj dwa kryteria. Pierwszym z nich jest rodzaj skutku rzeczywistego lub potencjalnego oddziaływania danego czynnika na organizację, natomiast drugim szeroko rozumiana lokalizacja czynnika względem organizacji 48. Wykorzystanie tych dwóch kryteriów pozwala wyodrębnić cztery grupy czynników: silne i słabe strony, jak też szanse i zagrożenia. Przyjmuje się, że identyfikacja silnych i słabych stron dotyczy sytuacji wewnątrz organizacji. Natomiast poszukiwanie szans i zagrożeń to analiza czynników o charakterze zewnętrznym. Wyniki badań bazujących na tej metodzie zestawia się najczęściej w tabeli, w której w pierwszym wierszu znajdują się mocne i słabe strony, a w drugim szanse i zagrożenia (rys. 2.3) 49. POZYTYWNE NEGATYWNE wewnętrzne Mocne strony Słabe strony zewnętrzne Szanse Zagrożenia Rys Klasyfikacja czynników w analizie SWOT Źródło: Gierszewska G., Romanowska M., Analiza strategiczna przedsiębiorstwa, PWE, Warszawa 1999, s Borodako K., Foresight w zarządzaniu strategicznym, Wyd. C.H. Beck, Warszawa 2009, s Gierszewska G., Romanowska M., Analiza strategiczna przedsiębiorstwa, PWE, Warszawa 1999, s Popper R., How are foresight methods selected?, Foresight 2008 Vol. 10, No. 6, pp Sztando A., Analiza strategiczna jednostek samorządu terytorialnego, w: Metody oceny rozwoju regionalnego, red. D. Strahl, Wyd. AE, Wrocław 2006, s Foresight technologiczny na rzecz zrównoważonego rozwoju Małopolski, red. J. Hausner, Małopolska Szkoła Administracji Publicznej Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków 2008, s

34 Generalnie celem analizy SWOT jest zachęcenie do podjęcia w przyszłości takich działań, które umożliwią wykorzystanie szans i mocnych stron, nie dopuszczając przy tym do powstania zagrożeń i doprowadzając do przezwyciężania słabości 50. Z procedury SWOT korzystają dziś nie tylko podmioty gospodarcze, ale także instytucje i organizacje non-profit. Narzędzie i metody analizy strategicznej znalazły swoje zastosowanie także w sektorze publicznym. Na potrzeby realizowanego projektu wykorzystaną metodę analizy strategicznej jednostek samorządu terytorialnej zaproponowaną przez A. Sztando 51. Obok klasycznego podziału czynników na cztery grupy, przyjęta klasyfikacja uwzględnia dodatkowe kryterium: występowanie czynnika w czasie: istniejące bądź potencjalne. Przyjmując za podstawę te trzy kryteria identyfikacji czynników można wyróżnić ich sześć grup: Czynniki istniejące czynniki istniejące w momencie przeprowadzania analizy SWOT i obecnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Czynniki potencjalne czynniki, które potencjalnie mogą w przyszłości mieć korzystny bądź niekorzystny wpływ na rozwój badanego obiektu. Czynniki posiadające swoje źródło we wnętrzu układu terytorialnego czynniki charakteryzujące formy aktywności i zasoby województwa mazowieckiego Czynniki otoczenia czynniki posiadające swoje źródło poza województwem mazowieckim, a wpływające na jego rozwój. Czynniki korzystne czynniki pozytywnie wpływające na rozwój badanego obiektu na terenie województwa mazowieckiego bez względu na źródło ich pochodzenia. Czynniki niekorzystne czynniki negatywnie wpływające na rozwój badanego obiektu na terenie województwa mazowieckiego bez względu na źródło ich pochodzenia. Przyjęte trzy kryteria podziału pozwoliły na wyszczególnienie ostatecznie ośmiu kategorii czynników (rys. 2.4). Rys Schemat klasyfikacji czynników wpływających na rozwój badanego obszaru według kryterium rodzaju ich wpływu na rozwój jednostki terytorialnej (podział czynników na osiem pól) Źródło: A. Sztando, Analiza strategiczna jednostek samorządu terytorialnego, w: Metody oceny rozwoju regionalnego, red. D. Strahl, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław 2006, s Ibidem. 51 Sztando A., Analiza strategiczna jednostek, op. cit. 34

35 Zgodnie z przyjętymi kryteriami i uzyskanym podziałem na osiem kategorii uzgodniono następujące znaczenie poszczególnych grup czynników: Mocne strony czynniki mające swoje źródło we wnętrzu województwa mazowieckiego i obecnie korzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Stymulanty czynniki mające swoje źródło w otoczeniu województwa mazowieckiego i obecnie korzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Słabe strony czynniki mające swoje źródło we wnętrzu województwa mazowieckiego i obecnie niekorzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Destymulanty czynniki mające swoje źródło w otoczeniu województwa mazowieckiego i obecnie niekorzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Szanse wewnętrzne czynniki mające swoje źródło we wnętrzu województwa mazowieckiego i potencjalnie w przyszłości korzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Szanse zewnętrzne czynniki mające swoje źródło w otoczeniu województwa mazowieckiego i potencjalnie w przyszłości korzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Zagrożenia wewnętrzne czynniki mające swoje źródło we wnętrzu województwa mazowieckiego i potencjalnie w przyszłości niekorzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. Zagrożenia zewnętrzne czynniki mające swoje źródło w otoczeniu województwa mazowieckiego i potencjalnie w przyszłości niekorzystnie wpływające na rozwój badanego obiektu. W dalszej kolejności czynniki SWOT pogrupowane na osiem grup zostały poddane analizie z uwzględnieniem eksperckiej oceny ważności czynników w roku 2012 i perspektywie roku Pozwoliło to na przypisanie czynnikom stopnia ważności zgodnie z klasyfikacją przedstawioną na rys Rys Schemat klasyfikacji czynników według siły ich wpływu na rozwój badanego obiektu w roku 2012 i w 2025 roku Źródło: opracowanie własne. Prace nad analizą SWOT rozwoju województwa mazowieckiego w trzech obszarach przebiegały zgodnie ze standardową procedurą wykorzystania tego narzędzia planowania strategicznego. Obejmowały ona następujące kroki: 1. Zdefiniowanie celu analizy SWOT, jakim w wypadku niniejszego projektu była identyfikacja 35

36 czynników warunkujących rozwój badanej sfery (wzrost gospodarczy, innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstwa, rozwój lokalny)w województwie mazowieckim. 2. Wyjaśnienie procedury analizy SWOT uczestnikom panelu odpowiedzialnego za realizację tej części projektu. 3. Wskazanie przez uczestników paneli listy czynników warunkujących rozwój w danym obszarze (wzrost gospodarczy, innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstwa, rozwój lokalny) w województwie mazowieckim zgodnie z macierzą zaprezentowaną na rys Dyskusja moderowana nad wszystkim czynnikami analizy SWOT prowadzona dla trzech obszarów jednocześnie, z udziałem wszystkich ekspertów. 5. Ocena ekspercka ważności czynników SWOT dziś i perspektywie 2025 roku przeprowadzona przez ekspertów i ankietowanych z wykorzystaniem kwestionariusza (załącznik Całość prac została zrealizowana w dniu 13 lutego 2012 r. 36

37 Założenia metodyczne analizy strukturalnej Analiza strukturalna powstała z potrzeby ujawnienia i zbadania relacji między czynnikami opisywanymi przez ekspertów. Analiza strukturalna jest narzędziem, które umożliwia porządkowanie i analizowanie zbiorów obejmujących dużą liczbę zmiennych (czynników), które wzajemnie na siebie oddziałują. Badając zależności pomiędzy pozornie niezwiązanymi ze sobą czynnikami, metoda ta pozwala określić ich wzajemne wpływy i zachodzące pomiędzy nimi relacje oraz na podstawie tych relacji wyodrębnić zmienne kluczowe 52, 53. Dla każdej pary czynników A i B należy odpowiedzieć na pytania: (i) czy czynnik A wywiera bezpośredni wpływ na czynnik B? (ii) Jeśli tak, to czy wpływ ten jest mały, średni, duży czy potencjalny? Macierz wpływów bezpośrednich umożliwia identyfikowanie relacji pomiędzy czynnikami wpływającymi na dany obszar badawczy. Siłę wpływu czynników ocenia się w skali trójstopniowej, gdzie: 0 brak wpływu; 1 słaby wpływ; 2 średni wpływ (istotny, ale nie decydujący); 3 wpływ duży (decydujący). Przykładowa macierz, uzupełniana przez ekspertów, może przyjąć formę przedstawioną na rysunku 2.6. WYSZCZEGÓLNIENIE CZYNNIK 1 CZYNNIK 2 CZYNNIK N CZYNNIK 1 CZYNNIK 2.. CZYNNIK N Rys Przykładowa macierz do analizy strukturalnej Źródło: opracowanie własne na podstawie J. M. Wójcicki (red.), P. Ładażyński (red.), System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce, Konsorcjum ROTMED, Warszawa 2008, s W opisywanym badaniu konstrukcja macierzy wpływów bezpośrednich została przeprowadzona w trzech etapach. W pierwszym, eksperci obszaru Innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw przeprowadzili moderowaną przez Koordynatora Panelu burzę mózgów na temat głównych czynników wpływających istotnie na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, zidentyfikowanych w ramach analizy STEEPVL. Narzędziem, które posłużyło do facylitacji pracy ekspertów, był przygotowany przez koordynatorów obszarów badawczych formularz macierzy wpływów bezpośrednich. W drugim etapie, eksperci zostali poproszenie o wypełnienie papierowej wersji formularza macierzy wpływów bezpośrednich. Każdy z ekspertów uzupełniał macierz indywidualnie. 52 J. Arcade, M. Godet, F. Meunier, F. Roubelat, Structural analysis with the MICMAC method & Actors strategy with Mactor method, AC/UNU Millennium Project Futures Research Methodology, Paris M.J. Wójcicki (red.), P. Ładyżyński (red.), System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce, Konsorcjum ROTMED, Warszawa

38 W trzecim etapie na podstawie zbiorczych wyników formularzy macierzy wpływów bezpośrednich koordynatorzy przeprowadzili analizy, które umożliwiły konstrukcję wynikowej macierzy wpływów bezpośrednich. Analizy zostały przeprowadzone z wykorzystaniem programu MICMAC. Siłą analizy strukturalnej jest w szczególności jej zdolność do identyfikowania związków łączących zmienne, których wzajemne wpływy nie są oczywiste i mogą pozostać nierozpoznane nawet przez ekspertów w danej dziedzinie. Podstawowe ograniczenie metody wynika z konieczności ograniczenia liczby rozpatrywanych zmiennych w taki sposób, aby umożliwić ekspertom ustalenie, w rozsądnym czasie, ich wzajemnych powiązań (im więcej zmiennych, tym dłuższy czas potrzebny na dyskusję). W ramach projektu analiza strukturalna została przeprowadzona się w trzech fazach: sporządzenie listy czynników wpływających na dany obszar badawczy (jest to najbardziej pracochłonny i najistotniejszy etap badawczy); w projekcie w celu identyfikacji czynników wykorzystano analizę STEEPVL; opis wzajemnych powiązań pomiędzy zmiennymi pozwala na rekonstrukcję systemu oraz opis sieci relacji pomiędzy zmiennymi; identyfikację zmiennych kluczowych z wykorzystaniem programu MIC MAC. Analiza strukturalna sporządzona za pomocą programu MICMAC pozwoliła na wyodrębnienie spośród wszystkich czynników wpływających na dany obszar badawczy: czynników kluczowych charakteryzujących się dużą siłą oddziaływania i dużym stopniem zależności od innych czynników; ze względu na dużą niestabilność wymagają szczególnej uwagi i badań; czynników celów w większym stopniu zależnych od innych czynników i zmieniających się pod ich wpływem, niż wpływających na pozostałe czynniki; czynników rezultatów charakteryzujących się niskim oddziaływaniem, a wysoką zależnością od innych czynników; są szczególnie podatne na zmiany czynników kluczowych; czynników determinant (motory i hamulce) czynniki, które wywierają bardzo silny wpływ na system, a jednocześnie charakteryzują się niskim poziomem zależności od innych czynników; mogą mieć charakter napędzający lub hamujący; czynników regulujących i pomocniczych charakteryzujących się niewielkim wpływem na system, ale mogą okazać się pomocne w osiąganiu celów strategicznych; czynników zewnętrznych charakteryzujących się mniej istotnym wpływem na system niż wpływ determinantów, ale większym niż wpływ zmiennych autonomicznych; czynniki z tej grupy nie podlegają wpływom innych zmiennych; czynników autonomicznych wykazujących najmniejszy wpływ na zmiany zachodzące 54, 55, 56 w systemie jako całości. 54 A. Mazurkiewicz, B. Poteralska, Zrównoważony Rozwój Polski [w:] J. Kleer, A. Wierzbicki, Narodowy Program Foresight Polska Dyskusja założeń scenariuszy, Komitet Prognoz Polska 2000 Plus" przy Prezydium PAN, Warszawa 2009, s J. M. Wójcicki (red.), P. Ładyżyński (red.), System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce, Konsorcjum ROTMED, Warszawa R. Poper, The French Prospective w: Handbook of Knowledge Society Foresight ed. by M. Keenan, I. Milesand, J. Koi-Ova, European Fundation, Dublin

39 Koncepcję klasyfikacji czynników przedstawiono na rysunku 2.7. Rys Układ czynników wpływających na dany obszar badawczy przykładowy wynik analizy strukturalnej Źródło: za J. Nazarko (red.), H. Wnorowski (red.), A. Kononiuk (red.), Analiza strukturalna czynników rozwoju nanotechnologii w województwie podlaskim, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok Analiza zależności miedzy czynnikami dostarcza dodatkowych informacji, generowanych w wyniku szacowania podatności czynników na zmiany pod wpływem działania innych czynników. Wyniki tej analizy charakteryzują się wysokim poziomem przydatności w procesie budowania scenariuszy, dzięki uchwyceniu na pozór niedostrzegalnych zależności pomiędzy czynnikami kształtującymi przyszłość. System MICMAC jest to specjalistyczny program komputerowy, opracowany przez M. Godeta, służący jako narzędzie analizy strukturalnej. Wersja, którą wykorzystano w pracach projektu została opracowana przez ekspertów z French Computer Innovation Instutute 3IE pod nadzorem twórców koncepcji z LIPSOR Prospective (foresight) Strategic and Organisational Research Laboratory 57. Program, którego koncepcja opiera się na algebraicznej zasadzie logiki Boolle a, jest często stosowany podczas budowy scenariuszy na początkowym etapie studiów nad przyszłością. Jego zastosowanie powinno prowadzić do określenia związków pomiędzy pewnym podanym zestawem zmiennych, w celu wyodrębnienia elementów kluczowych. Program uwzględnia kwestię wpływów bezpośrednich, ale także pośrednich, które mogłyby pozostać niezauważone podczas pracy analityka. Rezultaty działań programu pomagają pogrupować zmienne i wskazać te o największym wpływie w całym systemie 58, 59. Zastosowanie programu MICMAC pozwala na analizę złożonych systemów o wielu czynnikach sprawczych (driving foreces), umożliwiając przejście od kompleksowego odwzorowania systemu do jego postaci uproszczonej, opisanej poprzez czynniki kluczowe. 57 J. M. Wójcicki (red.), P. Ładyżyński (red.), System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce, Konsorcjum ROTMED, Warszawa K. Czaplicka-Kolarz (red.), Scenariusze rozwoju technologicznego kompelksu paliwowo-energetycznego dla zapewnienia bezpieczeńśtwa energetycznego kraju, Główny Instytut Górnictwa, Katowice J. Nazarko (red.), Z. Kędzior (red.) Uwarunkowania rozwoju nanotechnologii w województwie podlaskim. Wyniki analizy STEEPVL i SWOT, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok

40 Algorytm działania programu MICMAC oparty jest na trzech zasadniczych etapach 60, 61 : określenie wszystkich czynników wpływających na dane zjawisko; opis wzajemnych oddziaływań między czynnikami; identyfikacja czynników kluczowych. Istotą metodyki MICMAC jest etap identyfikacji czynników kluczowych. Program MICMAC wyznacza siłę oddziaływań bezpośrednich i pośrednich pomiędzy czynnikami opierając się na zdefiniowanej uprzednio macierzy wpływów bezpośrednich 62. Macierz wpływów bezpośrednich przekształcana jest w graf, którego wierzchołki odpowiadają poszczególnym czynnikom. Następnie, w celu wyznaczenia siły wpływu każdego czynnika na inne czynniki, określa się liczbę ścieżek i pętli o określonej długości wychodzących z wierzchołka grafu odpowiadającego temu czynnikowi. Siłę zależności danego czynnika od innych czynników określa się poprzez wyznaczenie liczby ścieżek i pętli o określonej długości wchodzących do wierzchołka grafu odpowiadającemu temu czynnikowi. Oddziaływanie pośrednie miedzy zmiennymi wykrywane są poprzez kolejne potęgowanie macierzy wpływów bezpośrednich, co pozwala określić występowanie pętli o długości określonej potęgą macierzy. Program MICMAC umożliwia przedstawienie wyników na płaszczyźnie określonej współrzędnymi odpowiadającymi sile wpływu i sile zależności poszczególnych zmiennych. Analiza rozmieszczenia poszczególnych czynników na płaszczyźnie wpływ zależność umożliwia określenie ich roli w systemie 63. Należy podkreślić, że rezultaty otrzymane w wyniku analizy za pomocą programu MICMAC nie mogą być przyjmowane zupełnie bezkrytycznie. Nie istnieje jedyna słuszna, naukowo uzasadniona interpretacja uzyskanych w ten sposób wyników analizy strukturalnej. Końcowej wykładni i objaśnienia powinien dokonać panel ekspertów uwzględniając merytoryczną interpretację uzyskanych związków Założenia metodyczne konstrukcji scenariuszy Wykorzystana na potrzeby projektu metoda scenariuszowa wywodzi się z dwóch szkół konstrukcji scenariuszy: szkoły logiki intuicyjnej oraz szkoły La Prospective. Promowana przez szkołę intuicyjną metodyka budowy scenariusza jest intuicyjna głównie opiera się na subiektywnej ocenie niepewności dokonywanej przez ekspertów. Główną cechą odróżniającą szkołę logiki intuicyjnej od innych szkół metody scenariuszowej jest to, że do budowy scenariuszy nie stosuje się modeli matematycznych, a wykorzystuje się podejście heurystyczne 65, M.T. Ahmed, M. Saleh., A. Abdelrehim., El Maghara, Scenario A Search for Sustainability and Equity: An Egyption Case Study, Journal of Futures Studies 2009 No 14 (2) 61 M. Godet, From anticipation to action: A handbook of strategic prospective. UNESCO Publishing, Paris Ibidem. 63 M. Godet., Ph. Durance, Strategic Foresight for Corporate and Regional Developement, DUNDO UNESCO Fondation Prospective et Innovation, Paris Ibidem. 65 G. Cairns, G. Wright, R. Bradfield, K. van der Heijden, G. Burt, Exploring e-government futures through the application of scenario planning, Technological Forecasting and Social Change 2004, No. 71, p A. Kononiuk, Metoda scenariuszowa, op. cit. 40

41 Na podejście prospektywne składają się takie elementy jak: długoterminowe spojrzenie w przyszłość, dbałość o interakcje, dogłębna analiza czynników i trendów, które mogą być kluczowe dla przyszłości oraz podejmowanie ryzyka 67, 68. Szkoła konstrukcji scenariusza La Prospective stała się inspiracją dla koordynatorów badań w niniejszym projekcie głównie w zakresie identyfikacji czynników rozwoju badanych obszarów tematycznych: wzrostu gospodarczego, rozwoju lokalnego i innowacyjności przedsiębiorstw w odniesieniu do województwa mazowieckiego. Bazowe scenariusze rozwoju w badanych obszarach zostały opracowane przy wykorzystaniu techniki dwóch osi scenariuszy (scenario-axes technique) S. A. Kloostera oraz M. B. A. Asselta 69. Punktem wyjściowym do określenia osi scenariuszy (sił napędowych) jest określenie posługując się analizą STEEPVL czynników wpływających na badany obszar. Następnie czynniki analizy STEEPVL rangowane są według ich siły odziaływania na badane zjawisko (ważność) oraz według stopnia niepewności co do ich przyszłego stanu (w horyzoncie czasowym badań). Jako potencjalne osie scenariuszy rozpatrywane są czynniki o dużej sile odziaływania i jednocześnie o dużym stopniu niepewności. Czynniki, których przyszły stan można określić z dosyć dużą pewnością powinny być przedmiotem prognozowania i mogą wpisywać się w scenariusze w postaci trendów. Kolejnym etapem wyłaniania osi scenariuszy jest analiza strukturalna. W jej efekcie uzyskuje się rangowanie czynników według ich siły wpływu na pozostałe czynniki w systemie oraz według stopnia ich zależności od pozostałych czynników. Jako czynniki kandydujące na osie scenariuszy rozpatrywane są czynniki kluczowe uzyskane za pomocą analizy MICMAC. Ostateczny wybór osi scenariuszy następuje poprzez konfrontację wyników analiz ważność-niepewność oraz wpływ-zależność. Nie może to być jednak wybór mechaniczny. Musi on opierać się przede wszystkim na merytorycznej treści czynników oraz ich logicznej funkcji w rozpatrywanym systemie. Idea przekształcenia wybranych czynników w osie scenariuszy została przedstawiona na rys Rys Budowa scenariuszy przy wykorzystaniu techniki osi scenariusza Źródło: A. Kononiuk, Metoda scenariuszowa w antycypowaniu przyszłości (na przykładzie Narodowego Programu Foresight Polska 2020 ), rozprawa doktorska, Wydział Zarządzania, Uniwersytet Warszawski, 67 M. Godet, F. Roubelat, Creating the Future, the Use and Misuse of Scenarios, Long Range Planning 1996, vol. 29, No. 2, pp A. Kononiuk, Metoda scenariuszowa, op. cit., s S. A. Klooster, M. B. A. Asselt, Practising the scenario-axes technique, Futures 2006, No. 38, pp

42 Warszawa 2010, s. 324 Wyłonione przez ekspertów panelu dwa kluczowe czynniki (siły napędowe), dla których zostały określone wartości skrajne pozwoliły na zbudowanie 4 scenariuszy rozwoju przyszłości (rys. 2.9). Pozostałe czynniki analizy STEEPVL pełnią rolę pomocniczą w wypełnieniu scenariuszy treścią wizji przyszłości. Rys Konstrukcja czterech scenariuszy S1-S4 na dwóch kluczowych czynnikach (osiach scenariuszy) Źródło: J. Nazarko (red.), H. Wnorowski (red.), A. Kononiuk (red.), Wyniki analizy strukturalnej czynników rozwoju nanotechnologii w województwie podlaskim, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok 2011, s. 57. Kolejnym etapem w ramach prac paneli było wypracowanie nazw poszczególnych scenariuszy. Nazwy powinny korespondować z zasadniczym przesłaniem wizji przyszłości opisywanej przez dany scenariusz. W celu nadania nazw scenariuszom posłużono się techniką burzy mózgów oraz dyskusją moderowaną. Finalnym produktem I etapu pomiaru były osnowy czterech scenariuszy dla każdego z badanych obszarów tematycznych. Ostatecznej charakterystyki poszczególnych scenariuszy dokonano przypisując znaczenie, kierunek oraz siłę oddziaływania wszystkich rozpatrywanych czynników STEEPVL w obrębie każdego ze scenariuszy Operacjonalizacja metodyki badawczej Operacjonalizacja ogólnej metodyki projektu foresightowego na potrzeby konkretnych zadań badawczych, jak i opracowanie schematu zasad współdziałania poszczególnych metod badawczych (następstwo metod, wymiana informacji wyjściowych, przepływy informacyjne) jest zwykle dużym wyzwaniem metodologicznym. Jednocześnie należy dbać o zachowanie spójności metodyki prac z ogólnymi założeniami metodycznymi projektu oraz z ogólną metodyką badawczą foresightu J. Nazarko (red.), J. Ejdys (red.), Metodologia i procedury badawcze w projekcie Foresight technologiczny <<NT FOR Podlaskie 2020>> Regionalna strategia rozwoju nanotechnologii, Rozprawy Naukowe Nr 218, Biblioteka Nauk o Zarządzaniu, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok

43 Schemat operacjonalizacji badań foresightowych dla potrzeb pomiaru pierwszego przedstawiono na rys Pokazano na nim umiejscowienie poszczególnych metod badawczych w schemacie badań, stosowane techniki badawcze oraz informację wejściową i wyjściową wytwarzaną w kolejnych etapach badania. W pomiarze pierwszym założono 6 spotkań paneli eksperckich oraz trzy badania ankietowe. Efektem końcowym pomiaru pierwszego były osnowy scenariuszy rozwoju w poszczególnych obszarach tematycznych oraz czynniki analizy SWOT w ujęciu regionalnym. 43

44 Rys Operacjonalizacja metodyki badawczej na potrzeby pomiaru pierwszego Źródło: opracowanie własne. 44

45 Schemat operacjonalizacji badań foresightowych dla potrzeb pomiaru drugiego przedstawiono na rys Pomiar drugi służyć będzie weryfikacji i uprawdopodobnieniu skonstruowanych w pomiarze pierwszym osnów scenariuszy w badanych obszarach tematycznych. Podstawową metodą badawczą w pomiarze drugim będzie mini-delphi. Założono 3 spotkania paneli eksperckich oraz trzy badania ankietowe. Efektem pomiaru drugiego będzie modyfikacja osnowy scenariuszy poprzez wskazanie dzikich kart oraz ocena możności realizacji poszczególnych wariantów scenariuszy. Rys Operacjonalizacja metodyki badawczej na potrzeby pomiaru drugiego Źródło: opracowanie własne. 45

46 3. ZALOŻENIA DOBORU EKSPERTÓW W PROJEKCIE 3.1. Wprowadzenie Zgodnie z modelem badań typu foresight na potrzeby projektu Mazowieckie Centrum Informacji Gospodarczej głównym źródłem wiedzy w badaniu były panele eksperckie oraz badania ankietowe. Autorzy zaproponowali zarówno na podstawie studiów literaturowych, jak i własnych badań oraz doświadczeń z realizacji projektów foresightowych dobór ekspertów oparty na zasadzie triangulacji 71. Pojęcie to w naukach społecznych należy traktować metaforycznie jako ocenę badanego zjawiska z różnych punktów widzenia celem lepszego zrozumienia jego wieloaspektowości 72. Jak wykazała w swoich badaniach A. Kononiuk 73, zastosowanie zasady triangulacji badaczy, teoretycznej oraz źródeł danych zwiększa prawomocność antycypowania przyszłości w badaniach foresightowych, szczególnie tych opartych na metodzie scenariuszowej. Triangulacja badaczy polega na wprowadzeniu do badań wielu badaczy reprezentujących różne środowiska celem interpretacji tego samego zjawiska. Triangulacja teoretyczna polega na użyciu różnych teorii do interpretacji materiału badawczego. Triangulacja źródeł danych polega na użyciu różnych źródeł danych do opisu stanu danego zjawiska. Sposób doboru ekspertów ma wspomagać funkcję integracyjną badań foresightowych wyrażająca się w angażowaniu reprezentantów wielu grup społecznych potencjalnych beneficjentów prowadzonych badań. W opracowaniu przedstawiono opracowaną na potrzeby projektu strukturę panelu ekspertów uwzględniającą zasady triangulacji Proponowana struktura ekspertów Zgodnie z zapytaniem ofertowym 74, grono osób formułujących hipotezy, jak również odpowiadających na pytania powinno składać się z przedstawicieli: władz regionalnych, jednostek badawczorozwojowych, uczelni wyższych oraz przedsiębiorców. Założono przy tym, że w każdym z trzech obszarów merytorycznych panel ekspercki będzie liczył sześć osób, który zostanie uzupełniony o czterech ekspertów ankietowanych. Zdaniem autorów modelu badania, tak zdefiniowana struktura oraz skład ilościowy paneli eksperckich i ankietowanych nie zapewniał wypełnienia zasady triangulacji. Ponieważ, w badaniach foresightowych zachowanie zasady triangulacji traktowane jest jako ważny czynnik warunkujący rzetelność i ważności badań, pozwalającym urealnić badaną rzeczywistość poprzez oceną tego samego zjawiska z różnych punktów widzenia 75, 76, autorzy zaproponowali nieco 71 A. Kononiuk, Metoda scenariuszowa, op. cit. 72 K. Jonsen, K. A. Jehn, Using triangulation to validate themes in qualitative studies, Qualitative Research in Organizations and Management: An International Journal 2009 vol. 4, No. 2, p Ibidem. 74 ZPWiM, Zapytanie ofertowe z dnia 28 października 2011 r. na na koordynowaniu prac nad modelem oraz pilotażem badań typu foresight, 75 S. Mathison, Why triangulate? Educational Researcher 1988, No. 17(2), p M. Q. Patton, Qualitative evaluation and research methods, Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc. 2002, p

47 inną niż zakładano pierwotnie organizację grupy eksperckiej, polegającą na powołaniu jednego wspólnego panelu eksperckiego dla wszystkich trzech obszarów tematycznych, tj. innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw, rozwój lokalny oraz wzrost gospodarczy. W szczególności, w skład panelu eksperckiego i grupy osób ankietowanych w projekcie Mazowieckie Centrum Informacji Gospodarczej zaproponowano ekspertów reprezentujących następujące grupy: przedstawicieli nauki jednostek naukowych i badawczo-rozwojowych oraz instytucji i inicjatyw wspierających innowacyjność (Centra Transferu Technologii, Parki Technologiczne, Inkubatory Technologiczne, Ośrodki Innowacji, Polskie Platformy Technologiczne); przedstawicieli biznesu zróżnicowanych ze względu na rodzaj i zakres działalności, wielkość, lokalizację; przedstawicieli administracji państwowej i samorządowej oraz polityków; przedstawicieli organizacji pozarządowych; przedstawicieli mediów. Zalecanym było, aby eksperci ze wszystkich wymienionych grup posiadali orientację w zakresie obszarów tematycznych objętych badaniem. Proponowaną strukturę ekspertów i ankietowanych w projekcie przedstawiono w tabelach Tabela 3.1. Proponowana struktura ekspertów w projekcie Przedstawiciele nauki w tym: Grupa ekspercka Udział ilościowy Innowacyjność Rozwój lokalny Wzrost gospodarczy eksperci dziedzinowi min eksperci z zakresu badań foresightowych min Przedstawiciele biznesu w tym: sektor MSP min duże przedsiębiorstwa min lokalizacja w Warszawie min lokalizacja poza Warszawą min Przedstawiciele administracji samorządowej i państwowej oraz polityków Warszawa min woj. mazowieckie min Przedstawiciele organizacji pozarządowych Przedstawiciele mediów 1 1 Razem Źródło: opracowanie własne. 47

48 Tabela 3.2. Proponowana struktura ankietowanych w projekcie Przedstawiciele nauki w tym: Grupa ekspercka Udział ilościowy Innowacyjność Rozwój lokalny Wzrost gospodarczy eksperci dziedzinowi eksperci z zakresu badań foresightowych 1 Przedstawiciele biznesu w tym: sektor MSP duże przedsiębiorstwa 1 lokalizacja w Warszawie 1 1 lokalizacja poza Warszawą 1 1 Przedstawiciele administracji samorządowej i państwowej oraz polityków 1 1 Warszawa 1 woj. mazowieckie Przedstawiciele organizacji pozarządowych 1 1 Przedstawiciele mediów 1 1 Studenci 1 1 Razem Źródło: opracowanie własne. Dodatkowo wskazano, że w strukturze ankietowanych należy zapewnić ok. 35% udziału kobiet oraz ok. 35% udziału osób w wieku do 35 lat. Strukturę ekspertów według płci i wieku przedstawiono na rysunkach 3.1 i 3.2. >66 lat 7% Rys. 3.1.Struktura ekspertów według płci Źródło: opracowanie własne lat 16% lat 27% <35 lat 27% lat 23% Rys. 3.2.Struktura ekspertów według wieku Źródło: opracowanie własne. Zaproponowana struktura była wynikiem dotychczasowych doświadczeń autorów i zakładała pewną elastyczność w zależności od dostępności ekspertów o pożądanych cechach. 48

49 3.3. Sposoby pozyskania ekspertów Stosowane formy doboru ekspertów w badaniach foresightowych to dobór celowy, dobór metodą kuli śniegowej, rekrutacja ekspertów za pomocą kwestionariusza 77. Ze względu na pilotażowy charakter badań, ograniczoną liczbę ekspertów w projekcie oraz zdefiniowane pożądane zróżnicowanie ekspertów autorzy opracowania uznali, iż najbardziej właściwą formą rekrutacji ekspertów na potrzeby badań typu foresight projektu Mazowieckie Centrum Informacji Gospodarczej jest dobór celowy. Zasadność takiego podejścia uzasadniają również doświadczenia innych polskich projektów foresightu regionalnego i branżowego. Ze względu na wymagania formalne nabór ekspertów oraz osób ankietowanych odbył się w formie zapytania ofertowego z uwzględnieniem opracowanych przez autorów badania dodatkowych kryteriów merytorycznych i formalnych (tabele 3.3 i 3.4) Tabela 3.3. Wymagania w odniesieniu do kwalifikacji i kompetencji ekspertów WZROST GOSPODARCZY Lp. Grupa ekspercka Minimalne wymagania odnośnie stanowiska eksperta/ankietowanego 1 Przedstawiciele nauki: jednostek naukowych i badawczo-rozwojowych 2 Przedstawiciele biznesu 3 4 Przedstawiciele administracji państwowej i samorządowej oraz polityków Przedstawiciele organizacji pozarządowych Posiadanie stopnia naukowego co najmniej doktora. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu wzrostu gospodarczego oraz udział w projekcie badawczym obejmującym zagadnienia wzrostu gospodarczego. Orientacja w problematyce gospodarki województwa mazowieckiego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). Ekspert z zakresu badań foresightowych: Posiadanie stopnia naukowego co najmniej doktora. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu foresightu oraz udział w projekcie badawczym typu foresight. Orientacja w problematyce wzrostu gospodarczego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 3 lata działalności biznesowej. Udział w inicjatywach (gremiach, stowarzyszeniach itp.) związanych z problematyką wzrostu gospodarczego. Doświadczenie w pracy administracyjnej (działalności politycznej) w zakresie problematyki wzrostu gospodarczego. Zaangażowanie w pracę administracyjną (polityczną) na rzecz województwa mazowieckiego. Reprezentowanie organizacji, która w swoich celach statutowych nawiązuje do zagadnień związanych ze wzrostem gospodarczym. Orientacja w problematyce gospodarki województwa mazowieckiego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 77 J-P. Salmenkaita, A. Salo, Emergent foresight processes: industrial activities in wireless communications, Technological Forecasting and Social Change 2004 No. 71, p

50 INNOWACYJNOŚĆ MAZOWIECKICH PRZEDSIĘBIORSTW Lp. 1 Grupa ekspercka Przedstawiciele nauki: jednostek naukowych i badawczo-rozwojowych Minimalne wymagania odnośnie stanowiska eksperta/ankietowanego Posiadanie stopnia naukowego co najmniej doktora. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu innowacyjności oraz udział w projekcie badawczym obejmującym zagadnienia innowacyjności. Orientacja w problematyce innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw (publikacja, referat, ekspertyza itp.). Ekspert z zakresu badań foresightowych: Posiadanie stopnia co najmniej naukowego doktora. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu foresightu oraz udział w projekcie badawczym typu foresight. Orientacja w problematyce innowacyjności (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 2 Przedstawiciele biznesu 3 lata działalności biznesowej. Udział w inicjatywach (gremiach, stowarzyszeniach itp.) związanych z problematyką innowacyjności. 3 Przedstawiciele administracji państwowej i samorządowej oraz polityków Doświadczenie w pracy administracyjnej (działalności politycznej) w zakresie problematyki innowacyjności. Zaangażowanie w pracę administracyjną (polityczną) na rzecz województwa mazowieckiego. 4 Przedstawiciele mediów Podejmowanie w pracy medialnej tematyki innowacyjności. ROZWÓJ LOKALNY Lp. Grupa ekspercka Minimalne wymagania odnośnie stanowiska eksperta/ankietowanego 1 Przedstawiciele nauki: jednostek naukowych i badawczo-rozwojowych 2 Przedstawiciele biznesu 3 4 Przedstawiciele administracji państwowej i samorządowej oraz polityków Przedstawiciele organizacji pozarządowych Źródło: opracowanie własne. Posiadanie stopnia naukowego co najmniej doktora. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu rozwoju lokalnego oraz udział w projekcie badawczym obejmującym zagadnienia rozwoju lokalnego. Orientacja w problematyce rozwoju regionalnego województwa mazowieckiego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 3 lata działalności biznesowej. Udział w inicjatywach (gremiach, stowarzyszeniach itp.) związanych z problematyką rozwoju lokalnego. Doświadczenie w pracy administracyjnej (działalności politycznej) w zakresie problematyki rozwoju lokalnego. Zaangażowanie w pracę administracyjną (polityczną) na rzecz województwa mazowieckiego. Reprezentowanie organizacji, która w swoich celach statutowych nawiązuje do zagadnień związanych z rozwojem lokalnym. Orientacja w problematyce gospodarki województwa mazowieckiego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 50

51 Tabela 3.4. Wymagania w odniesieniu do kwalifikacji i kompetencji osób ankietowanych WZROST GOSPODARCZY Lp. Grupa ekspercka Minimalne wymagania odnośnie stanowiska ankietowanego 1 Przedstawiciele nauki: jednostek naukowych i badawczo-rozwojowych 2 Przedstawiciele biznesu Zatrudnienie na stanowisku naukowo-dydaktycznym lub naukowym. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu wzrostu gospodarczego oraz udział w projekcie badawczym obejmującym zagadnienia wzrostu gospodarczego. Orientacja w problematyce gospodarki województwa mazowieckiego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). Ekspert z zakresu badań foresightowych: Zatrudnienie na stanowisku naukowo-dydaktycznym lub naukowym. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu foresightu oraz udział w projekcie badawczym typu foresight. Orientacja w problematyce wzrostu gospodarczego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 3 lata działalności biznesowej. Udział w inicjatywach (gremiach, stowarzyszeniach itp.) związanych z problematyką wzrostu gospodarczego. INNOWACYJNOŚĆ MAZOWIECKICH PRZEDSIĘBIORSTW Lp. Grupa ekspercka Minimalne wymagania odnośnie stanowiska ankietowanego 1 Przedstawiciele nauki: jednostek naukowych i badawczo-rozwojowych 2 Przedstawiciele biznesu 4 Przedstawiciele organizacji pozarządowych 5 Student Zatrudnienie na stanowisku naukowo-dydaktycznym lub naukowym. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu innowacyjności oraz udział w projekcie badawczym obejmującym zagadnienia innowacyjności. Orientacja w problematyce innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 3 lata działalności biznesowej. Udział w inicjatywach (gremiach, stowarzyszeniach itp.) związanych z problematyką innowacyjności. Reprezentowanie organizacji, która w swoich celach statutowych nawiązuje do zagadnień związanych z innowacyjnością. Orientacja w problematyce gospodarki województwa mazowieckiego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). Student studiów drugiego stopnia z kierunku obszaru technicznego bądź ekonomicznego mieszkający i studiujący w woj. mazowieckim. ROZWÓJ LOKALNY Lp. Grupa ekspercka Minimalne wymagania odnośnie stanowiska ankietowanego 1 Przedstawiciele nauki: jednostek naukowych i badawczo-rozwojowych 2 Przedstawiciele biznesu 3 Przedstawiciele administracji państwowej i samorządowej oraz polityków 4 Przedstawiciele mediów Posiadanie stopnia naukowego co najmniej doktora. W ciągu ostatnich trzech lat: dwie publikacje z zakresu rozwoju lokalnego. Udział w projekcie badawczym obejmującym zagadnienia rozwoju lokalnego. Orientacja w problematyce rozwoju regionalnego województwa mazowieckiego (publikacja, referat, ekspertyza itp.). 3 lata działalności biznesowej. Udział w inicjatywach (gremiach, stowarzyszeniach itp.) związanych z problematyką rozwoju lokalnego. Doświadczenie w pracy administracyjnej (działalności politycznej) w zakresie problematyki rozwoju lokalnego. Zaangażowanie w pracę administracyjną (polityczną) na rzecz województwa mazowieckiego. Podejmowanie w pracy medialnej tematyki rozwoju lokalnego województwa Mazowieckiego. Źródło: opracowanie własne. 51

52 Dobór ekspertów do paneli oraz na potrzeby badań ankietowych został przeprowadzony przez Zleceniodawcę. Listę ekspertów z podziałem na trzy obszary badawcze przedstawiono w tabeli 3.5. Tabela 3.5. Wykaz ekspertów uczestniczących w projekcie Imię i nazwisko eksperta Reprezentowana dziedzina OBSZAR: Innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw - eksperci Roman Szewczyk Beata Poteralska Maciej Tarnowski Dariusz Turek Katarzyna Maria Piekarska Robert Łuchniak Ekspert dziedzinowy Ekspert z zakresu badań foresightowych Przedstawiciel biznesu Przedstawiciele biznesu Przedstawiciel administracji samorządowej i państwowej lub polityków z obszaru miasta Warszawy Przedstawiciel mediów OBSZAR: Innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw - ankietowani Anna Czarczyńska Daniel Rutkowski Michał Adamczyk Piotr Mądry Przedstawiciel nauki ekspert dziedzinowy Przedstawiciel biznesu Przedstawiciel organizacji pozarządowych Student OBSZAR: Wzrost gospodarczy - eksperci Gorzelak Grzegorz Sławomir Pyciński Wiesław Kołodziejski Marta Żak Marek Wikiński Barbara Polakowska Ekspert dziedzinowy Ekspert z zakresu badań foresightowych Przedstawiciel biznesu Przedstawiciel biznesu Przedstawiciel administracji samorządowej i państwowej lub polityków - z woj. mazowieckiego Przedstawiciel organizacji pozarządowych OBSZAR: Wzrost gospodarczy - ankietowani Maria Pierzchalska Łukasz Nazarko Maciej Sekunda Waldemar Prusak Ekspert dziedzinowy Ekspert z zakresu badań foresightowych Przedstawiciel biznesu Przedstawiciel biznesu 52

53 OBSZAR: Rozwój lokalny - eksperci Katarzyna Kopczewska Bohdan Jałowiecki Piotr Janowski Leszek Rejmer Edward Wroniewski Cezary Nowek Przedstawiciel nauki - ekspert dziedzinowy Przedstawiciel nauki - ekspert dziedzinowy Przedstawicielbiznesu Przedstawiciele biznesu Przedstawiciel administracji samorządowej i państwowej lub polityków z woj. mazowieckiego (z wyłączeniem obszaru miasta Warszawy) Przedstawiciel organizacji pozarządowych OBSZAR: Rozwój lokalny - ankietowani Joanna Cygler Jacek Kołecki Andrzej Łuczycki Sławomir Majcher Przedstawiciel nauki ekspert dziedzinowy Przedstawiciel biznesu Przedstawiciel administracji samorządowej i państwowej lub polityków z obszaru miasta Warszawy Przedstawiciel mediów Źródło: opracowanie własne na podstawie danych ZPWiM. 53

54 CZĘŚĆ II OBSZAR INNOWACYJNOŚC MAZOWIECKICH PRZEDSIĘBIORSTW 4. WYNIKI ANALIZY STEEPVL 4.1. Ekspercka identyfikacja czynników STEEPVL Realizacja analizy STEEPVL składała się z czterech zasadniczych etapów (rys. 4.1). Etap I: Identyfikacja czynnników ETAP 2: Wybór trzech czynników kluczowych w każdej grupie czynników STEEPVL (za pomocą wskazań) ETAP 3: Ocena siły wpływu czynników kluczowych na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w 2025 roku ETAP 4: Ocena przewidywalności czynników kluczowych w perspektywie roku 2025 Rys Etapy prac eksperckich w ramach analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. W pierwszym etapie zadaniem ekspertów obszaru innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw była identyfikacja czynników STEEPVL wpływających na badany obszar. Podczas prac na I warsztacie w dniu 10 lutego 2012 roku każdy z ekspertów wskazywał co najmniej trzy czynniki społeczne, technologiczne, ekonomiczne, ekologiczne, polityczne, wartości oraz prawne wpływające na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. Proces identyfikacji czynników był facylitowany moderowaną burzą mózgów. Z zaproponowanych czynników wyeliminowano powtórzenia, a podczas II warsztatu w dniu 11 lutego 2012 roku czynniki zostały poddane agregacji oraz weryfikacji i w rezultacie otrzymano następującą listę czynników STEEPVL: Społeczne: 1. Gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka 2. Zasoby wykształconej kadry w województwie 3. Poziom akceptacji społecznej dla wprowadzania innowacyjnych rozwiązań 54

55 4. Udział kobiet w procesach decyzyjnych 5. Poziom rozwoju społeczeństwa informacyjnego województwa 6. Poziom skłonności do ryzyka przedsiębiorców 7. Zmiany struktury zatrudnienia na terenach wiejskich 8. Poziom zaufania społecznego 9. Skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych 10. Skłonność do przedsiębiorczości w społeczeństwie 11. Potencjał demograficzny woj. mazowieckiego 12. Gotowość do współpracy między przedsiębiorcami 13. Poziom rozwoju e-administracji 14. Poziom rozwoju e-szkolnictwa 15. Zgodność struktury kształcenia z potrzebami rynku pracy 16. Przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej Technologiczne: 1. Automatyzacja i robotyzacja procesów 2. Efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii 3. Poziom rozwoju infrastruktury informatycznej 4. Podaż innowacyjnych technologii 5. Poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach 6. Poziom zaawansowania technologicznego przedsiębiorstw Ekonomiczne: 1. Dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) 2. Efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) 3. Chłonność rynku województwa mazowieckiego 4. Innowacyjność zarządzania przedsiębiorstwem 5. Koszty pracy w woj. mazowieckim 6. Koszty zakupu i wdrożenia innowacyjnych technologii 7. Poziom inwestycji zagranicznych w województwie mazowieckim 8. Poziom rozwoju sektora usług w województwie mazowieckim 9. Skala wsparcia publicznego dla działalności innowacyjnej 10. Stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem 11. Poziom zamożności mieszkańców województwa mazowieckiego 12. Energochłonność Ekologiczne: 1. Aktywność organizacji ekologicznych 2. Bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska 3. Poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych 4. Rozwój green economy 5. Stan środowiska woj. mazowieckiego Polityczne: 1. Preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych 55

56 2. Stosowanie się do regulacji unijnych 3. Poziom barier administracyjnych w rozwoju innowacyjności 4. Promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa 5. Poziom spójności obszarów polityki proinnowacyjnej i jej trwałość 6. Poziom udziału kobiet w ciałach zarządzających przedsiębiorstw 7. Rozwój społeczeństwa obywatelskiego 8. Poziom wsparcia samoorganizacji firm innowacyjnych (klastry, stowarzyszenia) 9. Świadomość samorządu mazowieckiego co do znaczenia innowacyjności 10. Strategia wspierania innowacyjności na poziomie kraju 11. Wsparcie publiczne dla określonych obszarów terytorialnych Wartości: 1. Poziom gotowości do współpracy 2. Wykształcenie 3. Potrzeba kultywowania tradycji 4. Potrzeba konkurowania 5. Chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach 6. Potrzeba kreatywności 7. Wiara w zabobony i przesądy 8. Środowisko naturalne 9. Rodzina 10. Zdrowie Prawne: 1. Szybkość procedur prawnych 2. Definicja prawna innowacyjności 3. Dostęp do wsparcia prawnego 4. Jakość prawa 5. Zakres wymagań prawnych w zakresie oddziaływania na środowisko 6. Rozwój partnerstwa publiczno-prywatnego 7. Prawne wspieranie innowacyjności w zamówieniach publicznych 8. Prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych 9. Przewidywalność systemu podatkowego W drugim etapie prac eksperci wyłonili spośród wszystkich czynników po trzy czynniki najważniejsze w każdej grupie czynników STEEPVL. W tym celu wykorzystano metodę wskazań. Każdy z ekspertów dysponował w każdym z siedmiu obszarów analizy STEEPVL trzema wskazaniami (szpilkami), które mógł dowolnie przypisać poszczególnym czynnikom w obszarze, wskazując trzy, dwa bądź jeden czynnik i określając w ten sposób ich ważność. W ten sposób wyłoniono w każdym z obszarów po trzy czynniki najważniejsze. W tabeli 4.1. poprzez podkreślenie wyróżniono wybrane najważniejsze czynniki w każdym obszarów analizy STEEPVL. 56

57 Tabela 4.1. Wybór czynników głównych w każdym obszarze analizy STEEPVL za pomocą wskazań ekspertów Czynniki społeczne (S) 1. Gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka (S1) 2. Zasoby wykształconej kadry w województwie 3. Poziom akceptacji społecznej dla wprowadzania innowacyjnych rozwiązań 4. Udział kobiet w procesach decyzyjnych 5. Poziom rozwoju społeczeństwa informacyjnego województwa 6. Poziom skłonności do ryzyka przedsiębiorców 7. Zmiany struktury zatrudnienia na terenach wiejskich 8. Poziom zaufania społecznego 9. Skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych 10. Skłonność do przedsiębiorczości w społeczeństwie (S2) 11. Potencjał demograficzny woj. mazowieckiego 12. Gotowość do współpracy między przedsiębiorcami 13. Poziom rozwoju e-administracji 14. Poziom rozwoju e-szkolnictwa 15. Zgodność struktury kształcenia z potrzebami rynku pracy 16. Przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej (S3) Czynniki technologiczne (T) 1. Automatyzacja i robotyzacja procesów 2. Efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1) 3. Poziom rozwoju infrastruktury informatycznej 4. Podaż innowacyjnych technologii (T2) 5. Poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3) 6. Poziom zaawansowania technologicznego przedsiębiorstw Czynniki ekonomiczne (Ekon) 1. Dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1) 2. Efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) (Ekon2) 3. Chłonność rynku województwa mazowieckiego 4. Innowacyjność zarządzania przedsiębiorstwem 5. Koszty pracy w woj. mazowieckim 6. Koszty zakupu i wdrożenia innowacyjnych technologii 7. Poziom inwestycji zagranicznych w województwie mazowieckim 8. Poziom rozwoju sektora usług w województwie mazowieckim 9. Skala wsparcia publicznego dla działalności innowacyjnej 10. Stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem (Ekon3) 11. Poziom zamożności mieszkańców województwa mazowieckiego 12. Energochłonność 57

58 Czynniki ekologiczne (Ekol) 1. Aktywność organizacji ekologicznych 2. Bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska (Ekol1) 3. Poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2) 4. Rozwój green economy (Ekol3) 5. Stan środowiska woj. mazowieckiego Czynniki polityczne (P) 1. Preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1) 2. Stosowanie się do regulacji unijnych (P2) 3. Poziom barier administracyjnych w rozwoju innowacyjności 4. Promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa (P3) 5. Poziom spójności obszarów polityki proinnowacyjnej i jej trwałość 6. Poziom udziału kobiet w ciałach zarządzających przedsiębiorstw 7. Rozwój społeczeństwa obywatelskiego 8. Poziom wsparcia samoorganizacji firm innowacyjnych (klastry, stowarzyszenia) 9. Świadomość samorządu mazowieckiego co do znaczenia innowacyjności 10. Strategia wspierania innowacyjności na poziomie kraju 11. Wsparcie publiczne dla określonych obszarów terytorialnych Czynniki odnoszące się do wartości (V) 1. Poziom gotowości do współpracy (V1) 2. Wykształcenie (V2) 3. Potrzeba kultywowania tradycji 4. Potrzeba konkurowania 5. Chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach (V3) 6. Potrzeba kreatywności 7. Wiara w zabobony i przesądy 8. Środowisko naturalne 9. Rodzina 10. Zdrowie Czynniki prawne (L) 1. Szybkość procedur prawnych (L1) 2. Definicja prawna innowacyjności (L2) 3. Dostęp do wsparcia prawnego 4. Jakość prawa 5. Zakres wymagań prawnych w zakresie oddziaływania na środowisko 6. Rozwój partnerstwa publiczno-prywatnego 7. Prawne wspieranie innowacyjności w zamówieniach publicznych 8. Prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych (L3) 9. Przewidywalność systemu podatkowego Źródło: opracowanie własne. 58

59 W trzecim etapie, eksperci dokonali oceny siły wpływu czynników na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w perspektywie 2025 roku, z podziałem na siedem obszarów analizy STEEPVL (społeczny, technologiczny, ekonomiczny, ekologiczny, polityczny, wartości i prawny). Ocena została przeprowadzona z wykorzystaniem wcześniej przygotowanego kwestionariusza badawczego, w którym zastosowano 7-stopniową skalę oceny Likerta (załącznik 1). Uzyskane w ten sposób informacje posłużyły do wyznaczenia średniego poziomu oceny siły wpływu poszczególnych czynników. W czwartym etapie przeprowadzono badanie ankietowe dotyczące przewidywalności czynników STEEPVL. W badaniu wykorzystano kwestionariusz badawczy z 7-stopniową skalą Likerta (załącznik 2). Efektem badań ankietowych było wyłonienie czynników, które mogą być rozważane jako siły napędowe w scenariuszach rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw. Czynniki takie powinny charakteryzować się jednocześnie dużą siłą wpływu i wysoką niepewnością (niską przewidywalnością) Ocena ważności czynników STEEPVL W trakcie panelu II w dniu 11 lutego 2012 roku przeprowadzone zostały badania ankietowe mające na celu ocenę czynników analizy STEEPVL pod względem ich siły wpływu na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. Ankieta (załącznik 1), którą otrzymali do wypełnienia eksperci dotyczyła wyłonionych wcześniej 21 czynników w siedmiu obszarach analizy STEEPVL. Ankietowani przypisywali czynnikom wartości od 1 do 7, gdzie jedynka oznaczała bardzo małą siłę wpływu czynnika, a siódemka bardzo dużą siłę wpływu na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. Średnie oceny wszystkich czynników głównych przedstawiono na rysunku 4.2. Spośród wszystkich 21 czynników najwyższą średnią ocenę otrzymały czynniki: dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1) oraz efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1). W obu przypadkach średnia ocena wynosiła ponad 6. Wysoko (ze średnią ponad 5,5) zastały również ocenione czynniki społeczne: gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka (S1) oraz skłonność do przedsiębiorczości w społeczeństwie (S2) a także czynniki poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3) oraz preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1). Zdaniem ekspertów wymienione czynniki silnie wpływają na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. V3 V2 V1 P3 L1 P2 L2 L3 P1 Ekol3 S S2 S3 T1 T2 T3 Ekon1 Ekon2 Ekon3 Ekol1 Ekol2 Rys Średnie oceny czynników determinujących obszar innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowanie własne. 59

60 Najniższe oceny otrzymały czynniki, które zdaniem ekspertów słabo wpływają na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. Należy do nich zaliczyć dwa czynniki L2 definicja prawna innowacyjności (L2) oraz rozwój green economy (Ekol3). Średnie oceny ekspercie ważności tych czynników były niższe niż 4. Średnie arytmetyczne ocen siły wpływu czynników głównych oraz zakres ich zmienności przedstawiono w tabeli 4.2. Dodatkowo w każdym z obszarów analizy STEEPVL wyróżniono kolorem czynnik o najwyższym wpływie na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. Tabela 4.2. Średnie oceny oraz zakres zmienności ocen siły wpływu kluczowych czynników determinujących innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowanie własne. Czynnik Średnia Minimum Maksimum S1 5,7 2 7 S2 5,9 4 7 S3 4,7 3 7 T1 6,1 4 7 T2 5,1 4 7 T3 5,9 3 7 Ekon1 6,2 5 7 Ekon2 4,9 3 6 Ekon3 4,7 3 6 Ekol1 4,3 2 6 Ekol2 5,0 3 7 Ekol3 3,7 2 7 P1 5,7 5 7 P2 5,1 3 7 P3 5,0 2 7 V1 5,4 4 7 V2 5,1 3 6 V3 5,1 3 7 L1 5,4 2 7 L2 3,4 1 7 L3 4,9 3 7 Zdaniem ankietowanych, spośród czynników społecznych najsilniej na innowacyjność wpływa czynnik skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2). Świadczą o tym wysokie poziomy takich miar jak średnia arytmetyczna oraz mediana. Ponadto oceny ankietowanych są bardzo słabo zróżnicowane, o czym informuje obszar zmienności ocen równy 3. Wśród czynników technologicznych najsilniej na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw wpływa efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1). W wypadku tego czynnika oceny eksperckie również były wysokie i zgodne. Czynnikiem ekonomicznym najsilniej wpływającym na innowacyjność przedsiębiorstw jest zdaniem ankietowanych czynnik dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1). W przypadku tego czynnika obserwujemy bardzo wysoką średnią ocenę (6,2) i niski poziom jej zróżnicowania, bowiem różnica pomiędzy maksymalną a minimalną oceną wynosi 2. Czynnik poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2) jest zdaniem ankietowanych najsilniej wpływającym na innowacyjność przedsiębiorstw czynnikiem ekologicznym. 60

61 Z kluczowych czynników politycznych najwyżej oceniony został czynnik preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1). Natomiast spośród czynników odnoszących się do wartości najsilniej na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw wpływa poziom gotowości do współpracy (V1). W grupie czynników prawnych, zdaniem ankietowanych, najsilniej wpływającym na badany obszar jest czynnik szybkość procedur prawnych (L1). Biorąc pod uwagę wszystkie czynniki najwyższą średnią ocenę uzyskały dwa czynniki: ekonomiczny dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1) oraz technologiczny efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1). W wypadku obydwu czynników średnie oceny wynosiły ponad 6. Najniżej ocenionym czynnikiem pod kątem jego siły wpływu na innowacyjność przedsiębiorstw był czynnik prawny definicja prawna innowacyjności (L2). Uwzględniając wyniki uzyskane dla poszczególnych siedmiu grup czynników analizy STEEPVL, wykonano zestawienie zaprezentowane na rysunku 4.3. Rys Średnie oceny siły wpływu wszystkich grup czynników analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. Z analizy otrzymanego wykresu wynika, że średnio najwyższe oceny siły wpływu czynników na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w perspektywie 2025 roku otrzymała grupa czynników technologicznych (średnia 5,70). Następne w kolejności były: czynniki społeczne (5,43), polityczne (5,27), ekonomiczne (5,25), wartości (5,20). Najniżej ocenione czynniki to prawne (4,57) oraz ekologiczne (4,33) Ocena przewidywalności czynników w perspektywie 2025 roku Przedmiotem niniejszego podrozdziału jest przedstawienie wyników eksperckiej oceny stopnia przewidywalności przyszłego stanu czynników, wyróżnionych w wyniku analizy STEEPVL w obszarze innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw. Czynniki te charakteryzują się różnym stopniem przewidywalności, co ma swoje konsekwencje w ich wyborze i umiejscowieniu przy konstrukcji scenariuszy przyszłości w zakresie innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw. Ocena przewidywalności czynników wykonana została za pomocą badania ankietowego (załącznik 2). Ankietowani przypisywali czynnikom wartości od 1 do 7, gdzie jedynka oznaczała bardzo niską, a siódemka bardzo wysoką przewidywalność stanu czynnika w przyszłości. Ekspertom zadano pytanie o przewidywalność czynników, gdyż zdaniem koordynatorów wydawało się ono być bardziej zrozumiałe niż pytanie o niepewność. 61

62 Następnym krokiem przeprowadzonych analiz było przekształcenie skali zgodnie ze wskazówkami zaproponowanymi przez G. Wieczorkowską i J. Wierzbickiego 78. Przekształcenie skali jest równoważne następującej zamianie wartości: (1 7) (2 6) (3 5) (4 4) (5 3) (6 2) (7 1). Średnią ekspercką ocenę niepewności dla 21 czynników głównych analizy STEEPVL przedstawiono na rysunku 4.4. L1 L2 L3 S S2 S3 T1 V3 V T2 T3 V1 Ekon1 P3 Ekon2 P2 P1 Ekol3 Ekon3 Ekol1 Ekol2 Rys Średnie oceny niepewności czynników determinujących obszar innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowanie własne. Największą niepewność w perspektywie 2015 roku zdaniem ekspertów wykazują czynniki poziom gotowości do współpracy (V1) oraz poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2). Czynniki te osiągnęły średnią ocenę niepewności większą niż 4,5. Do czynników, które zostały ocenione przez ekspertów jako wysoko niepewne (średnia ocena pomiędzy 4,0-4,5) należą: przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej (S3), efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) (Ekon2), promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa (P3) oraz prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych (L3). Za czynniki przewidywalne w perspektywie 2025 roku eksperci uznali trzy czynniki: podaż innowacyjnych technologii (T2), stosowanie się do regulacji unijnych (P2) oraz wykształcenie (V2). Średnie oceny niepewności były dla tych czynników najniższe i wynosiły poniżej 3. Średnie oceny niepewności oraz zakres zmienności oceny czynników w poszczególnych obszarach analizy STEEPVL zaprezentowano w tabeli 4.3. W każdym obszarze kolorom zaznaczono czynnik najbardziej niepewny. Największą niepewnością wśród czynników społecznych charakteryzuje się przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej (S3). W grupie czynników technologicznych największą niepewnością, według badanych cechuje się efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1). Natomiast najmniejszą przewidywalność w grupie czynników ekonomicznych ma efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (Ekon2) Wieczorkowska G., Wierzbiński J., Statystyka. Analiza badań społecznych, Wyd. Naukowe Scholar, Warszawa 62

63 Tabela 4.3. Średnie oceny oraz zakres zmienności ocen przewidywalności kluczowych czynników determinujących innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowanie własne. Czynnik Średnia Minimum Maksimum S1 3,1 2 5 S2 3,7 1 6 S T1 3,9 2 6 T2 2,4 1 5 T3 3,4 2 5 Ekon1 3,5 1 7 Ekon2 4,3 3 6 Ekon3 3,7 2 5 Ekol1 3,1 1 7 Ekol2 4,6 3 6 Ekol3 3,7 2 6 P1 4,1 3 6 P2 2,4 1 6 P3 4,2 2 6 V1 4,7 3 7 V2 2,7 1 6 V L1 4,3 1 6 L2 4,1 1 6 L3 4,4 1 7 Najniższą ocenę przewidywalności kształtowani się czynnika ekologicznego w 2025 roku osiągnął poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol3). W wypadku czynników politycznych najtrudniejszym do przewidzenia jest promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa (P3). Z czynników odnoszących się do wartości największą niepewnością charakteryzuje się poziom gotowości do współpracy (V1), a spośród czynników prawnych najtrudniejsze do przewidzenia jest prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych (L3). Uwzględniając wyniki uzyskane dla poszczególnych siedmiu grup czynników analizy STEEPVL, wykonano zestawienie zaprezentowane na rys Z analizy otrzymanego wykresu wynika, że średnio najwyższe oceny niepewności czynników w perspektywie 2025 roku otrzymała grupa czynników prawnych (średnia 4,27). Następne w kolejności były: czynniki ekonomiczne (3,83), odnoszące się do wartości (3,80) oraz czynniki ekologiczne (3,79). Najmniejszą niepewnością charakteryzują się czynniki technologiczne (3,23), polityczne (3,57) oraz społeczne (3,60). Biorąc pod uwagę średnie oceny czynników dotyczące siły ich oddziaływani na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw oraz oceny przewidywalności tych czynników w 2025 r. dokonano wyłonienia czynników o najwyższej sile wpływu na badany obszar i jednocześnie najmniejszej ich przewidywalności (por. rys. 4.6). Na podstawie danych zaprezentowanych na rysunku można wyodrębnić cztery czynniki charakteryzujące się jednocześnie wysokim stopniem niepewności i ważności: efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1), preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1), poziom gotowości do współpracy (V1), szybkość procedur prawnych (L1). 63

64 Rys Średnie oceny niepewności wszystkich grup czynników analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. Wyniki badania niepewności czynników w zestawieniu z oceną siły ich wpływu czynników na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w perspektywie 2025 roku były podstawą do wstępnego wyodrębnienia kluczowych czynników rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw. w a ż n o ś P2 T2 V2 Ekon1 T3 S2 Ekol1 Ekol3 S1 V3 T1 P1 L1 P3 Ekol2 S3 Ekon2 Ekon3 L3 L2 V niepewność Rys Ważność i niepewność czynników analizy STEEPVL obszaru innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowanie własne Uwzględniając fakt, że na podstawie zaprezentowanej na rysunku 4.6. klasyfikacji nie można jednoznacznie wyodrębnić dwóch czynników kluczowych, które otrzymały najwyższe noty zarówno ze względu na ważność, jak i niepewność, można rozważyć wsparcie przedstawionego rankingu czynników analizą strukturalną. Wyniki przeprowadzonej analizy strukturalnej zaprezentowano w rozdziale 6. 64

65 5. ANALIZA SWOT 5.1. Ekspercka identyfikacja czynników SWOT W celu identyfikacji czynników SWOT eksperci na panelu w dniu 13 lutego 2012 r. otrzymali formularz z wyróżnionymi ośmioma grupami czynników SWOT z prośbą o ich uzupełnienie. Wygenerowana lista czynników SWOT, została uzupełnione w trakcie warsztatów w dniu 23 lutego 2012 r., którego głównym celem było poszukiwanie powiązań pomiędzy czynnikami STEEPVL i SWOT. Czynniki analizy SWOT dla obszaru innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw przedstawiono w tabeli 5.1. Tabela 5.1. Czynniki analizy SWOT rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Mocne strony Międzynarodowy biznes w Warszawie i województwie mazowieckim Duża liczba instytucji badawczych generujących rozwiązania innowacyjne Silne ośrodki akademickie Koncentracja firm z zakresu usług innowacyjnych i zaawansowanych technologicznie produkcji Rozwinięta (i rozwijająca się) infrastruktura techniczna Duża liczba mieszkańców województwa Wyższa w porównaniu z innymi regionami skłonności do wprowadzania rozwiązań innowacyjnych Efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (relatywnie względem innych regionów) Metropolitalny charakter Warszawy i wynikająca z tego atrakcyjność Słabe strony Trudniejsze (niż w innych regionach) pozyskiwanie środków unijnych przez istniejące przedsiębiorstwa na działalność innowacyjną Koncentracja potencjału ekonomicznego głównie w stolicy Słabo rozwinięta infrastruktura drogowa Wysokie koszty funkcjonowania przedsiębiorstw (praca, ziemia, podatki) Bardziej przewlekłe niż w innych regionach procedury administracyjne i prawne Stymulanty Sieć powiązań gospodarczych z innymi regionami i państwami Zainteresowanie regionem firm z kapitałem zagranicznym/firm międzynarodowych Koncentracja wsparcia publicznego na dużych ośrodkach akademickich Rozwój programów stypendialnych/wymiany młodzieży Wzrost innowacyjności jako priorytetu w strategiach rozwoju gospodarki na poziomie kraju Wzrost innowacyjności w dokumentach strategicznych i programach badawczych Unii Europejskiej Warszawa jako drzwi na Wschód w oczach zagranicy Dostęp do środków z funduszy UE Napływ dobrze przygotowanej kadry z innych województw Poziom wsparcia publicznego dla wdrożeń technologii środowiskowych Preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych 65

66 Wysokie podatki Zatory płatnicze Niski stopień powiązania sektora B+R z przedsiębiorcami Janosikowe region musi się zadłużyć, żeby je zapłacić Bariery administracyjne i prawne dla biznesu Słabe skomunikowanie województwa z resztą kraju Kryzys oraz obawa przed kryzysem Destymulanty Mentalne, kompetencyjne i informacyjne bariery w pozyskiwaniu zewnętrznych funduszy przez MSP na działalność innowacyjną Brak efektywnego szkolnictwa zawodowego Emigracja zarobkowa z Polski Brak polityki imigracyjnej państwa Szara strefa Szanse wewnętrzne Gotowość efektywnej współpracy w triadzie państwo-biznes-nauka w województwie Promowanie innowacyjności w polityce samorządów Lepsze dostosowanie zasobów dostępnej kadry do potrzeb przedsiębiorstw Silne centrum oddziaływujące pozytywnie na cały region Dobre wykorzystanie lotniska w Modlinie i połączenie Warszawy autostradami innymi regionami EURO 2012 Szanse zewnętrzne Powszechne prowadzenie rzetelnych analiz rynku w odniesieniu do innowacyjnych rozwiązań Spójna polityka innowacyjna na poziomie UE Spójna polityka innowacyjna na poziomie kraju Wzrost sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i zagranicą Poprawa wsparcia partnerstwa publiczno-prawnego Wzrost postaw proekologicznych, zwiększających efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój Efektywny system oceny innowacyjnych technologii prawa górna Utrzymujące się negatywne zjawiska migracyjne Zagrożenia wewnętrzne Narastające skupienie innowacyjnych przedsięwzięć w Warszawie (na niekorzyść reszty regionu) Wzrastające zadłużenie mieszkańców Niespójność legislacyjna przy zmianach władzy Powolne zmiany strukturalne na terenach wiejskich Obciążająca polityka energetyczna UE Malejący dostęp do funduszy strukturalnych Kryzys zadłużenia w Europie Imitacyjny kierunek rozwoju kraju Procesy dezintegracyjne UE Bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska Źródło: opracowanie własne. Zagrożenia zewnętrzne 66

67 5.2. Ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku oraz w perspektywie 2025 roku Jednym z elementów realizowanego procesu badawczego w ramach analizy SWOT była ocena znaczenia czynników z uwzględnieniem perspektywy czasowej. Celem przeprowadzonych badań była ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku i perspektywie roku Badania, w których uczestniczyło łącznie 10 osób (6 ekspertów i 4 ankietowanych) zostało przeprowadzone z wykorzystaniem przygotowanego kwestionariusza w którym zastosowano 7-stopniową skalę oceny Likerta. Celem przeprowadzonych badań było dokonanie oceny czynników analizy SWOT z dwóch perspektyw: siły wpływu poszczególnych czynników na rozwój innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw obecnie (2012 rok) oraz w perspektywie 2025 roku, a także ustalenia hierarchii ważności czynników. Uzyskane w ten sposób informacje posłużyły do wyznaczenia średniego poziomu oceny siły wpływu poszczególnych czynników. Ankieta (załącznik 3), którą otrzymali do wypełnienia eksperci dotyczyła ośmiu grup czynników analizy SWOT, w obrębie których wyróżniono: silne i słabe strony, stymulanty i destymulanty, szanse i zagrożenia wewnętrzne oraz szanse i zagrożenia zewnętrzne. Ankietowani przypisywali oceny z siedmiostopniowej skali dla poszczególnych czynników, gdzie 1 oznaczała najniższą ocenę znaczenia danego czynnika, a 7 najwyższą. Ze względu na konstrukcję ankiet, w której badani wskazywali oceny znaczenia danego czynnika na tle innych z danej grupy, zostały wyznaczone zarówno klasyczne miary statystyczne, to jest średnie arytmetyczne ocen (uwzględniające liczbę odpowiedzi), odchylenie standardowe tych ocen, współczynniki zmienności, a także miary pozycyjne. Ocena statystyczna wyników uzyskana za pomocą miar klasycznych w niewielkim stopniu odbiegała od otrzymanej miarami pozycyjnymi. Podjęto więc decyzję o wykorzystaniu miar klasycznych zarówno w opisie, jak i w celu redukcji liczby czynników analizy SWOT w każdej z grup czynników. Do określenia poziomu rozdzielającego czynniki na istotne i mało ważne posłużono się średnią arytmetyczną. Mocne strony rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Zgodnie z przyjętą metodą SWOT analizę znaczenia czynników rozpoczęto od mocnych stron. Grupę tę stanowiło dziewięć czynników przedstawionych w tab Tabela 5.2. Mocne strony rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Symbol M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 Źródło: opracowanie własne. Mocne strony Międzynarodowy biznes w Warszawie i województwie mazowieckim Duża liczba instytucji badawczych generujących rozwiązania innowacyjne Silne ośrodki akademickie Koncentracja firm z zakresu usług innowacyjnych i zaawansowanych technologicznie produkcji Rozwinięta (i rozwijająca się) infrastruktura techniczna Duża liczba mieszkańców województwa Wyższa w porównaniu z innymi regionami skłonności do wprowadzania rozwiązań innowacyjnych Efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (relatywnie względem innych regionów) Metropolitalny charakter Warszawy i wynikająca z tego atrakcyjność 67

68 Oceny znaczenia czynników w roku 2012 dla tej grupy wahały się od 3,70 do 5,78 na siedmiostopniowej skali oceny. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikom metropolitalny charakter Warszawy i wynikająca z tego atrakcyjność (M9) oraz międzynarodowy biznes w Warszawie i województwie mazowieckim (M1). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (5,16) w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): metropolitalny charakter Warszawy i wynikająca z tego atrakcyjność (M9); międzynarodowy biznes w Warszawie i województwie mazowieckim (M1); duża liczba instytucji badawczych generujących rozwiązania innowacyjne (M2); silne ośrodki akademickie (M3); koncentracja firm z zakresu usług innowacyjnych i zaawansowanych technologicznie produkcji (M4). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Wykorzystując to samo narzędzie badawcze poproszono ekspertów o ocenę znaczenia czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w perspektywie 2025 roku. Uzyskane wyniki różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 5.1). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 5,09. Oznacza to, że znaczenie analizowanych mocnych rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (5,09) w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): koncentracja firm z zakresu usług innowacyjnych i zaawansowanych technologicznie produkcji (M4). duża liczba instytucji badawczych generujących rozwiązania innowacyjne (M2); międzynarodowy biznes w Warszawie i woj. mazowieckim (M1); silne ośrodki akademickie (M3); wyższa w porównaniu z innymi regionami skłonności do wprowadzania rozwiązań innowacyjnych (M7); metropolitalny charakter Warszawy i wynikająca z tego atrakcyjność (M9). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia czynników w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 5.1). Przykładowo, znaczenie czynnika koncentracja firm z zakresu usług innowacyjnych i zaawansowanych technologicznie produkcji (M4), w perspektywie roku 2025 zostało ocenione najwyżej (średnia 5,89), podczas gdy obecnie temu czynnikowi eksperci przypisują średnie znaczenie z punktu widzenia rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw. Dwa czynniki: międzynarodowy biznes w Warszawie i województwie mazowieckim (M1), metropolitalny charakter Warszawy i wynikająca z tego atrakcyjność (M9) których znaczenie w 2012 roku zostało ocenione wysoko (powyżej średniej arytmetycznej dla całej grupy), tracą na znaczeniu w perspektywie 2025 roku. 68

69 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy mocne strony w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Uzyskane w trakcie badań wyniki zostały wykorzystane do klasyfikacji czynników pod względem ich znaczenia dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw obecnie i w perspektywie 2025 roku. W tym celu punkty odpowiadające poszczególnym czynnikom naniesiono na płaszczyznę opisaną układem współrzędnych średnia ocen ekspertów znaczenia czynnika w 2012 roku i średnia ocen ekspertów znaczenia czynnika w 2025 roku (rys. 5.2). Płaszczyzna ta została podzielona na cztery obszary wyznaczone przez proste odpowiadające średnim arytmetycznym oceny znaczenia czynników w grupie mocnych stron postrzeganych odpowiednio z perspektywy roku 2012 i roku Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono: międzynarodowy biznes w Warszawie i województwie mazowieckim (M1); duża liczba instytucji badawczych generujących rozwiązania innowacyjne (M2); silne ośrodki akademickie (M3); koncentracja firm z zakresu usług innowacyjnych i zaawansowanych technologicznie produkcji (M4); metropolitalny charakter Warszawy i wynikająca z tego atrakcyjność (M9). Średnie ocen ekspertów dla tych dwóch czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. 69

70 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT - mocne strony na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W grupie czynników, których znaczenie dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się: rozwinięta (i rozwijająca się) infrastruktura techniczna (M5); duża liczba mieszkańców województwa (M6); wyższa w porównaniu z innymi regionami skłonności do wprowadzania rozwiązań innowacyjnych (M7); efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (relatywnie względem innych regionów) (M8). Średnie ocen dla tych czynników były niższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w roku 2012, jak i Słabe strony rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Drugą grupę czynników SWOT poddanych ocenie znaczenia z punktu widzenia rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw stanowiły słabe strony. Zaliczono do niej pięć czynników przedstawionych w tabeli 5.3. Tabela 5.3. Słabe strony rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Symbol S1 S2 S3 S4 S5 Źródło: opracowanie własne. Słabe strony Trudniejsze (niż w innych regionach) pozyskiwanie środków unijnych przez istniejące przedsiębiorstwa na działalność innowacyjną Koncentracja potencjału ekonomicznego głównie w stolicy Słabo rozwinięta infrastruktura drogowa Ocena ważności w 2012 roku Wysokie koszty funkcjonowania przedsiębiorstw (praca, ziemia, podatki) Bardziej przewlekłe niż w innych regionach procedury administracyjne i prawne Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,44 do 6,33 na siedmiostopniowej skali oceny. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi wysokie koszty funkcjonowania przedsiębiorstw (praca, ziemia, podatki) (S4).Ponadto, w grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (5,06) w badanej grupie, znalazły się dwa czynniki (w kolejności malejącej wartości): 70

71 słabo rozwinięta infrastruktura drogowa (S3); bardziej przewlekłe niż w innych regionach procedury administracyjne i prawne (S5). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Ocena znaczenia czynników z grupy słabe strony dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w perspektywie roku 2025 różni się od oceny ich znaczenia bieżącego. Średnia ocen dla całej grupy czynników wynosząca 4,27 jest znacznie niższa niż średnia ocena dla roku bieżącego, co oznacza, że znaczenie analizowanych słabych rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. W grupie czynników, których oceny były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie w perspektywie roku 2025, znalazły się te same czynników, których oceny były wyższe od średniej w roku bieżącym: wysokie koszty funkcjonowania przedsiębiorstw (praca, ziemia, podatki) (S4), słabo rozwinięta infrastruktura drogowa (S3); bardziej przewlekłe niż w innych regionach procedury administracyjne i prawne (S5). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia czynników w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie wszystkich czynników będzie ulegało zmniejszeniu (rys. 5.3). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy słabe strony w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział słabych stron na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 5.4). 71

72 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT słabe strony na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenie jako słabej strony, zarówno w 2012, jak i w 2025 roku zaliczono: wysokie koszty funkcjonowania przedsiębiorstw (praca, ziemia, podatki) (S4), słabo rozwinięta infrastruktura drogowa (S3); bardziej przewlekłe niż w innych regionach procedury administracyjne i prawne (S5). Średnia ocen dla wymienionych czynników była wyższa od średniej arytmetycznej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia analizowanych słabych stron w 2012, jak i 2025 roku. W grupie słabych stron, którym przypisano relatywnie niskie znaczenie dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw zarówno w 2012 roku, jak i 2025 roku, znalazły się: trudniejsze (niż w innych regionach) pozyskiwanie środków unijnych przez istniejące przedsiębiorstwa na działalność innowacyjną (S1), koncentracja potencjału ekonomicznego głównie w stolicy(s2). Średnie ocen dla tych czynników były niższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do roku 2012, jak i w perspektywie 2025 roku. Stymulanty rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Ocena ważności w 2012 roku Kolejną analizowaną grupą czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw były stymulanty. Grupę tę stanowiło jedenaście czynników przedstawionych w tabeli 5.4. Oceny znaczenia czynników -stymulant wahały się od 4,11 do 6,56 na 7-stopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,25. Najwyżej przez ekspertów została oceniona ważność stymulanty dostęp do środków z funduszy UE (ST8). 72

73 Tabela 5.4. Stymulanty rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Symbol Stymulanty ST1 ST2 ST3 ST4 ST5 ST6 ST7 ST8 ST9 ST10 ST11 Źródło: opracowanie własne. Sieć powiązań gospodarczych z innymi regionami i państwami Zainteresowanie regionem firm z kapitałem zagranicznym/firm międzynarodowych Koncentracja wsparcia publicznego na dużych ośrodkach akademickich Rozwój programów stypendialnych/wymiany młodzieży Wzrost innowacyjności jako priorytetu w strategiach rozwoju gospodarki na poziomie kraju Wzrost innowacyjności w dokumentach strategicznych i programach badawczych Unii Europejskiej Warszawa jako drzwi na Wschód w oczach zagranicy Dostęp do środków z funduszy UE Napływ dobrze przygotowanej kadry z innych województw Poziom wsparcia publicznego dla wdrożeń technologii środowiskowych Preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się dwa czynniki (w kolejności malejącej wartości): dostęp do środków z funduszy UE (ST8); zainteresowanie regionem firm z kapitałem zagranicznym/firm międzynarodowych (ST2); wzrost innowacyjności w dokumentach strategicznych i programach badawczych Unii Europejskiej (ST6); napływ dobrze przygotowanej kadry z innych województw (ST9); poziom wsparcia publicznego dla wdrożeń technologii środowiskowych (ST10); preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (ST11). Nisko oceniony został czynnik rozwój programów stypendialnych/wymiany młodzieży (ST4). Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych stymulant w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego. Znaczenie analizowanych stymulant rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. Największe znaczenie w perspektywie roku 2025 eksperci przypisali czynnikowi sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i państwami (ST1), który to czynnik uzyskał średnią z ocen na poziomie 5,67. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejących wartości): sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i państwami (ST1); zainteresowanie regionem firm z kapitałem zagranicznym/firm międzynarodowych (ST2); preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (ST11); poziom wsparcia publicznego dla wdrożeń technologii środowiskowych (ST10); wzrost innowacyjności jako priorytetu w strategiach rozwoju gospodarki na poziomie kraju (ST5); napływ dobrze przygotowanej kadry z innych województw (ST9); koncentracja wsparcia publicznego na dużych ośrodkach akademickich (ST3). W wypadku pozostałych czynników oceny były niższe niż średnia dla całej grupy. 73

74 Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia stymulant w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku zmniejszenia znaczenia czynników w przyszłości (rys. 5.5). W szczególności eksperci wskazali na istotny spadek znaczenia czynnika, dostęp do środków z funduszy UE (ST8), którego znaczenie obecnie zostało ocenione najwyżej. Oczekują, że w perspektywie roku 2025 znaczenie tego czynnika będzie najmniejsze. Czynnikiem, w odniesieniu do którego eksperci oczekują wzrostu znaczenia w przyszłości należy czynnik sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i państwami (ST1). W wypadku pozostałych czynników ich znaczenie dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości będzie malało. Rys Średnie klasyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy stymulanty w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział stymulant na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 5.6). Eksperci za stymulanty, których znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości uznali czynniki: zainteresowanie regionem firm z kapitałem zagranicznym/firm międzynarodowych (ST2); wzrost innowacyjności jako priorytetu w strategiach rozwoju gospodarki na poziomie kraju (ST5); preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (ST11); poziom wsparcia publicznego dla wdrożeń technologii środowiskowych (ST10). W grupie czynników, których znaczenie jest mało istotne obecnie i będzie mało istotne w przyszłości znalazły się: koncentracja wsparcia publicznego na dużych ośrodkach akademickich (ST3); rozwój programów stypendialnych/wymiany młodzieży (ST4); Warszawa jako drzwi na Wschód w oczach zagranicy (ST7). Czynnikiem, którego znaczenie jest mniejsze dziś, ale będzie rosło w przyszłości jest czynnik sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i państwami (ST1). Natomiast do stymulant, których znaczenie będzie malało w przyszłości należą: dostęp do środków z funduszy UE (ST8); napływ dobrze przygotowanej kadry z innych województw (ST9); wzrost innowacyjności w dokumentach strategicznych i programach badawczych Unii Europejskiej (ST6). 74

75 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT stymulanty na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Destymulanty rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Czwarta grupę czynników niekorzystnie wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw mających swoje źródło w otoczeniu województwa mazowieckiego stanowią destymulanty. Grupę tę stanowiło dwanaście czynników przedstawionych w tabeli 5.5. Tabela 5.5. Destymulanty rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Ocena ważności w 2012 roku Symbol Destymulanty D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 D12 Wysokie podatki Zatory płatnicze Niski stopień powiązania sektora B+R z przedsiębiorcami Janosikowe Region musi się zadłużyć, żeby je zapłacić Bariery administracyjne i prawne dla biznesu Słabe skomunikowanie województwa z resztą kraju Kryzys oraz obawa przed kryzysem Mentalne, kompetencyjne i informacyjne bariery w pozyskiwaniu zewnętrznych funduszy przez MSP na działalność innowacyjną Brak efektywnego szkolnictwa zawodowego Emigracja zarobkowa z Polski Brak polityki imigracyjnej państwa Szara strefa Źródło: opracowanie własne. 75

76 Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 4,50 do 6,40 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,37. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikom: zatory płatnicze (D2) oraz bariery administracyjne i prawne dla biznesu (D5). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): zatory płatnicze (D2); bariery administracyjne i prawne dla biznesu (D5); wysokie podatki (D1); niski stopień powiązania sektora B+R z przedsiębiorcami (D3); kryzys oraz obawa przed kryzysem (D7); mentalne, kompetencyjne i informacyjne bariery w pozyskiwaniu zewnętrznych funduszy przez MSP na działalność innowacyjną (D8). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna (5,37) ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych destymulant w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 5.7). Znaczenie analizowanych destymulant rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 5,37). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): bariery administracyjne i prawne dla biznesu (D5); wysokie podatki (D1); zatory płatnicze (D2); niski stopień powiązania sektora B+R z przedsiębiorcami (D3); brak polityki imigracyjnej państwa (D11). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia destymulant w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 5.7). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy destymulanty w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. 76

77 Ocena ważności w 2025 roku Znaczenie wszystkich czynników za wyjątkiem czynnika brak polityki imigracyjnej państwa (D11) będzie z czasem malało. Eksperci nie dostrzegają zatem możliwości rozwiązania problemów imigracyjnych w pespektywie roku 2050, w wręcz wskazują, rosnąca rolę znaczenia tego czynnika z punktu widzenia innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział destymulant na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 5.8). Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono: wysokie podatki (D1); zatory płatnicze (D2); niski stopień powiązania sektora B+R z przedsiębiorcami (D3); bariery administracyjne i prawne dla biznesu (D5). Średnie ocen ekspertów dla powyższych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT destymulanty na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku W grupie czynników, których znaczenie dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się: Janosikowe region musi się zadłużyć, żeby je zapłacić (D4); słabe skomunikowanie województwa z resztą kraju (D6); brak efektywnego szkolnictwa zawodowego (D9); emigracja zarobkowa z Polski (D10); szara strefa (D12). Czynnikiem, które znaczenie jest mało istotne dzisiaj, ale będzie istotne w przyszłości jest czynnik brak polityki imigracyjnej państwa (D11). Przeciwnie, do czynników których znaczenie jest ważne dziś i nie będzie ważne w przyszłości zaliczono: kryzys oraz obawa przed kryzysem (D7) oraz mentalne, kompetencyjne i informacyjne bariery w pozyskiwaniu zewnętrznych funduszy przez MSP na działalność innowacyjną (D8). 77

78 Szanse wewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Kolejną grupę czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw stanowią szanse wewnętrzne. Grupę tę stanowiło sześć czynników przedstawionych w tabeli 5.6. Tabela 5.6. Szanse wewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Symbol Szanse wewnętrzne SW1 SW2 SW3 SW4 SW5 SW6 EURO 2012 Źródło: opracowanie własne. Gotowość efektywnej współpracy w triadzie państwo-biznes-nauka w województwie Promowanie innowacyjności w polityce samorządów Lepsze dostosowanie zasobów dostępnej kadry do potrzeb przedsiębiorstw Silne centrum oddziaływujące pozytywnie na cały region Dobre wykorzystanie lotniska w Modlinie i połączenie Warszawy autostradami innymi regionami Oceny znaczenia szans wewnętrznych wahały się od 4,30 do 6,30 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,28. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi: gotowość efektywnej współpracy w triadzie państwo-biznes-nauka w województwie (SW1). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): gotowość efektywnej współpracy w triadzie państwo-biznes-nauka w województwie (SW1); silne centrum oddziaływujące pozytywnie na cały region (SW4); lepsze dostosowanie zasobów dostępnej kadry do potrzeb przedsiębiorstw (SW3). Ocena znaczenia pozostałych czynników (SW2, SW5, SW6) wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych szans wewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 5.9). Znaczenie analizowanych szans wewnętrznych rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 5,28). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): lepsze dostosowanie zasobów dostępnej kadry do potrzeb przedsiębiorstw (SW3); gotowość efektywnej współpracy w triadzie państwo-biznes-nauka w województwie (SW1); dobre wykorzystanie lotniska w Modlinie i połączenie Warszawy autostradami innymi regionami (SW5). promowanie innowacyjności w polityce samorządów (SW2); Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia szans wewnętrznych w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku zmniejszenia znaczenia czynników w przyszłości (rys. 5.9). 78

79 Ocena ważności w 2025 roku Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy szanse wewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Znaczenie wszystkich czynników za wyjątkiem czynnika dobre wykorzystanie lotniska w Modlinie i połączenie Warszawy autostradami innymi regionami (SW5) będzie z czasem malało. Eksperci dostrzegają rosnącą rolę lotniska w Modlinie. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział szans wewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 5.10). Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT szanse wewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku 79

80 Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono: gotowość efektywnej współpracy w triadzie państwo-biznes-nauka w województwie (SW1) lepsze dostosowanie zasobów dostępnej kadry do potrzeb przedsiębiorstw (SW3). Średnie ocen ekspertów dla tych dwóch czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. W grupie czynników, których znaczenie dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazł się czynnik organizacja EURO 2012 (SW6). Wśród dwóch czynników, których znaczenie jest mało istotne dzisiaj, ale będzie istotne w przyszłości zaliczone zostały: promowanie innowacyjności w polityce samorządów (SW2); dobre wykorzystanie lotniska w Modlinie i połączenie Warszawy autostradami innymi regionami (SW5). Przeciwnie czynnikiem, którego znaczenie jest istotne dziś, ale będzie mało istotne w przyszłości jest czynnik silne centrum oddziaływujące pozytywnie na cały region (SW4). Szanse zewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Kolejną grupę czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw stanowią szanse zewnętrzne. Grupę tę stanowiło siedem czynników przedstawionych w tabeli 5.7. Tabela 5.7. Szanse zewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Symbol Szanse zewnętrzne SZ1 SZ2 SZ3 SZ4 SZ5 SZ6 SZ7 Źródło: opracowanie własne. Powszechne prowadzenie rzetelnych analiz rynku w odniesieniu do innowacyjnych rozwiązań Spójna polityka innowacyjna na poziomie UE Spójna polityka innowacyjna na poziomie kraju Wzrost sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i zagranicą Poprawa wsparcia partnerstwa publiczno-prawnego Wzrost postaw proekologicznych, zwiększających efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój Efektywny system oceny innowacyjnych technologii Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 4,20 do 6,00 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,39. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi: spójna polityka innowacyjna a poziomie kraju (SZ3). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): spójna polityka innowacyjna a poziomie kraju (SZ3). wzrost sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i zagranicą (SZ4); spójna polityka innowacyjna na poziomie UE (SZ2); 80

81 powszechne prowadzenie rzetelnych analiz rynku w odniesieniu do innowacyjnych rozwiązań (SZ1); efektywny system oceny innowacyjnych technologii (SZ7). Ocena znaczenia pozostałych czynników (SZ5, SZ6) wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych szans zewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 5.11). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 5,52. Oznacza to, że znaczenie analizowanych szans wewnętrznych rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów wyżej ocenione, w stosunku do okresu obecnego (średnia 5,39). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): wzrost sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i zagranicą (SZ4); powszechne prowadzenie rzetelnych analiz rynku w odniesieniu do innowacyjnych rozwiązań (SZ1); spójna polityka innowacyjna a poziomie kraju (SZ3); efektywny system oceny innowacyjnych technologii (SZ7). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia szans zewnętrznych w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku zwiększenia znaczenia większości czynników w przyszłości (rys 5.11). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy szanse zewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Według opinii ekspertów znaczenie pięciu czynników będzie z w perspektywie roku 2025 rosło. Dotyczy to czynników: powszechne prowadzenie rzetelnych analiz rynku w odniesieniu do innowacyjnych 81

82 Ocena ważności w 2025 roku rozwiązań (SZ1); wzrost sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i zagranicą (SZ4); poprawa wsparcia Partnerstwa Publiczno-Prawnego (SZ5); wzrost postaw proekologicznych, zwiększających efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój (SZ6); efektywny system oceny innowacyjnych technologii (SZ7). Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział szans zewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 5.12). Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono czynniki: wzrost sieci powiązań gospodarczych z innymi regionami i zagranicą (SZ4); powszechne prowadzenie rzetelnych analiz rynku w odniesieniu do innowacyjnych rozwiązań (SZ1); spójna polityka innowacyjna a poziomie kraju (SZ3); efektywny system oceny innowacyjnych technologii (SZ7). Średnie ocen ekspertów dla tych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT szanse zewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku W grupie czynników, których znaczenie dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się dwa czynniki: poprawa wsparcia Partnerstwa Publiczno-Prawnego (SZ5); wzrost postaw proekologicznych, zwiększających efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój (SZ6). 82

83 Czynnikiem, którego znaczenie jest istotne dziś, ale będzie mało istotne w przyszłości jest czynnik spójna polityka innowacyjna na poziomie UE (SZ2); Zagrożenia wewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Kolejną analizowaną grupą czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw były zagrożenia wewnętrzne. Grupę tę stanowiły trzy czynniki przedstawione w tabeli 5.8. Tabela 5.8. Zagrożenie wewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Symbol ZW1 ZW2 ZW3 Źródło: opracowanie własne. Zagrożenia wewnętrzne Utrzymujące się negatywne zjawiska migracyjne Narastające skupienie innowacyjnych przedsięwzięć w Warszawie (na niekorzyść reszty regionu) Wzrastające zadłużenie mieszkańców Oceny znaczenia zagrożeń wewnętrznych wahały się od 4,30 do 5,00 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,70. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się dwa czynniki (w kolejności malejącej wartości): utrzymujące się negatywne zjawiska migracyjne (ZW1); wzrastające zadłużenie mieszkańców (ZW3). Nisko oceniony został czynnik narastające skupienie innowacyjnych przedsięwzięć w Warszawie (na niekorzyść reszty regionu) (SW2). Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych zagrożeń wewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 5.13). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 3,80. Oznacza to, że znaczenie analizowanych zagrożeń wewnętrznych rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 4,70). Jeden czynnik utrzymujące się negatywne zjawiska migracyjne (ZW1) został oceniony powyżej średniej dla całej grupy. W wypadku pozostałych dwóch czynników oceny były niższe niż średnia dla całej grupy. Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia zagrożeń wewnętrznych w roku 2012 i w perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku zmniejszenia znaczenia wszystkich zagrożeń wewnętrznych w przyszłości (rys. 5.13). 83

84 Ocena ważności w 2025 roku Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy zagrożenia wewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział zagrożeń wewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 5.14). Eksperci za czynnik, którego znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości uznali czynnik utrzymujące się negatywne zjawiska migracyjne (ZW1). Czynnikiem, którego znaczenie jest mało istotne obecnie i będzie mało istotne w przyszłości jest czynnik: narastające skupienie innowacyjnych przedsięwzięć w Warszawie (na niekorzyść reszty regionu) (ZW2). Czynnik: wzrastające zadłużenie mieszkańców (ZW3) ważny dziś, będzie mniej ważny w przyszłości. Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT zagrożenia wewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku 84

85 Zagrożenia zewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Ostatnią analizowaną grupę czynników wpływających na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw stanowiły zagrożenia zewnętrzne. Grupę tę tworzyło osiem czynników przedstawionych w tabeli 5.9. Tabela 5.9. Zagrożenie zewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Symbol Zagrożenia zewnętrzne ZZ1 ZZ2 ZZ3 ZZ4 ZZ5 ZZ6 ZZ7 ZZ8 Źródło: opracowanie własne. Niespójność legislacyjna przy zmianach władzy Powolne zmiany strukturalne na terenach wiejskich Obciążająca polityka energetyczna UE Malejący dostęp do funduszy strukturalnych Kryzys zadłużenia w Europie Imitacyjny kierunek rozwoju kraju Procesy dezintegracyjne UE Bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 4,30 do 5,70 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,01. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się czynniki (w kolejności malejącej wartości): niespójność legislacyjna przy zmianach władzy (ZZ1); malejący dostęp do funduszy strukturalnych (ZZ4); kryzys zadłużenia w Europie (ZZ5). Poniżej średniej dla całej grupy zostały ocenione czynniki: powolne zmiany strukturalne na terenach wiejskich (ZZ2); obciążająca polityka energetyczna UE (ZZ3); imitacyjny kierunek rozwoju kraju (ZZ6); procesy dezintegracyjne UE (ZZ7); bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska (ZZ8). Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych zagrożeń zewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 5.15). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 4,59. Oznacza to, że znaczenie analizowanych zagrożeń zewnętrznych rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 5,01). Pięć czynników: niespójność legislacyjna przy zmianach władzy (ZZ1); obciążająca polityka energetyczna UE (ZZ3); malejący dostęp do funduszy strukturalnych (ZZ4); imitacyjny kierunek rozwoju kraju (ZZ6) oraz bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska (ZZ8) zostało ocenionych powyżej średniej dla całej grupy. W wypadku pozostałych trzech czynników oceny były niższe niż średnia dla całej grupy. Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia zagrożeń zewnętrznych w roku 2012 i w perspektywie roku 2025 wskazuje, że w wypadku czterech czynników znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku zmniejszenia znaczenia czynników w przyszłości (rys. 5.15). Do czynników tych należą: niespójność legislacyjna przy zmianach władzy (ZZ1); powolne zmiany strukturalne na terenach wiejskich (ZZ2); kryzys zadłużenia w Europie (ZZ5); procesy dezintegracyjne UE (ZZ7). 85

86 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy zagrożenia zewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W wypadku pozostałych czynników: obciążająca polityka energetyczna UE (ZZ3); malejący dostęp do funduszy strukturalnych (ZZ4); imitacyjny kierunek rozwoju kraju (ZZ6) oraz bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska (ZZ8) eksperci przypisali im wyższe znaczenie w perspektywie roku 2025, w porównaniu do roku bieżącego. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział zagrożeń zewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 5.16). Eksperci do czynników, których znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości zaliczyli: czynniki niespójność legislacyjna przy zmianach władzy (ZZ1); malejący dostęp do funduszy strukturalnych (ZZ4); imitacyjny kierunek rozwoju kraju (ZZ6). W grupie czynników których znaczenie będzie większe w przyszłości niż to ma miejsce obecnie należą: obciążająca polityka energetyczna UE (ZZ3); bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska (ZZ8). Zagrożeniem zewnętrznym ważnym obecnie, ale którego znaczenie będzie małe w przyszłości jest kryzys zadłużenia w Europie (ZZ5). Czynniki, których znaczenie dla rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw zarówno dziś, jak i w przyszłości zostało ocenione jako nieistotne należą: powolne zmiany strukturalne na terenach wiejskich (ZZ2); procesy dezintegracyjne UE (ZZ7). 86

87 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT zagrożenia zewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku Podsumowanie oceny znaczenia czynników SWOT w różnych perspektywach czasowych Uwzględniając wyniki uzyskane w obrębie ośmiu grup czynników analizy SWOT sporządzono zbiorcze zestawienie wyników, które zaprezentowano na rys Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia wszystkich grup czynników analizy SWOT Źródło: obliczenia własne. Średnia ocen dla wszystkich grup czynników mających wpływ na rozwój innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w 2012 roku wyniosła 5,15. Najwyższą średnią oceny znaczenia odnotowano dla 87

88 grupy czynników szanse zewnętrzne (5,39). Najniższą średnią oceny znaczenia odnotowano dla grupy czynników zagrożenia wewnętrzne (4,70). Średnie ocen znaczenia dla większości grup, za wyjątkiem szans zewnętrznych są niższe w perspektywie roku 2025 w porównaniu do roku W perspektywie 2025 roku eksperci relatywnie najwyżej ocenili szanse zewnętrzne rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw (średnia 5,52), a najniżej zagrożenia wewnętrzne (średnia 3,80). 88

89 21 : L3 20 : L2 19 : L1 18 : V3 17 : V2 16 : V1 15 : P3 14 : P2 13 : P1 12 : El3 11 : El2 10 : El1 9 : E3 8 : E2 7 : E1 6 : T3 5 : T2 4 : T1 3 : S3 2 : S2 1 : S1 LIPSOR-EPITA-MICMAC 6. ANALIZA STRUKTURALNA 6.1. Macierz wpływów bezpośrednich Wynikowa macierz wpływów bezpośrednich powstała na podstawie uzupełnianych indywidualnie przez ekspertów macierzy wpływów bezpośrednich. Wartości występujące w macierzy wynikowej zostały uzyskane na podstawie dominanty ocen ekspertów sił oddziaływań poszczególnych czynników na inne czynniki. Określoną w ten sposób macierz wpływów bezpośrednich czynników innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw przedstawiono na rysunku : S1 2 : S2 3 : S3 4 : T1 5 : T2 6 : T3 7 : E1 8 : E2 9 : E3 10 : El1 11 : El2 12 : El3 13 : P1 14 : P2 15 : P3 16 : V1 17 : V2 18 : V3 19 : L1 20 : L2 21 : L Rys Siła oddziaływania na siebie 21 czynników innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowane własne przy użyciu programu MICMAC. Charakterystykę podstawowych własności macierzy wpływów bezpośrednich przedstawiono w tabeli 6.1. Tabela 6.1. Charakterystyka macierzy wpływów bezpośrednich Wskaźnik Wartość Wymiar macierzy 21 Liczba zer (brak wpływu) 143 Liczba jedynek (słaby wpływ) 135 Liczba dwójek (średni wpływ) 80 Liczba trójek (duży wpływ) 83 Stopień wypełnienia 68% Źródło: opracowanie własne. W 143 wypadkach dominującą wartością było zero, co oznacza brak relacji pomiędzy zmiennymi, w 135 wypadkach stwierdzono słabe zależności, w 80 wypadkach stwierdzono umiarkowany wpływ, a silne zależności między zmiennymi zostały zidentyfikowane w 83 wypadkach. Wartości różne od zera zostały wpisane w 68% pól, co oznacza, że eksperci zidentyfikowali znacznie więcej zależności niż w większości analiz, gdzie średnio stopień wypełnienia wynosi ok. 20% J. M. Wójcicki (red.), P. Ładyżyński (red.), System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce, Konsorcjum ROTMED, Warszawa

90 6.2. Analiza sumarycznych sił oddziaływań bezpośrednich oraz grafy najsilniejszych oddziaływań bezpośrednich Sumaryczną siłę oddziaływań pomiędzy 21 czynnikami wpływającymi na innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw zaprezentowano w tabeli 6.2. Tabela 6.2. Sumaryczne siły oddziaływań bezpośrednich występujących między czynnikami analizy strukturalnej Lp. Czynnik Liczebność wpływu Liczebność zależności 1 S1. Gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka S2. Skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych S3. Przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej T1. Efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii T2. Podaż innowacyjnych technologii T3. Poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach Ekon1. Dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) Ekon2. Efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) Ekon3. Stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem Ekol1. Bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska Ekol2. Poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych Ekol3. Rozwój green economy P1. Preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych P2. Stosowanie się do regulacji unijnych P3. Promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa V1. Poziom gotowości do współpracy V2. Wykształcenie V3. Chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach L1. Szybkość procedur prawnych L2. Definicja prawna innowacyjności L3. Prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych Razem Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Otrzymane wyniki wskazują, że silny wpływ bezpośredni na pozostałe czynniki wywierają wszystkie czynniki z grupy ekonomicznych, wszystkie z grupy politycznych, spośród czynników prawnych 90

91 prawne wspierania rozwiązań innowacyjnych (L3), z czynników społecznych skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2) i spośród czynników ekologicznych poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2). Najbardziej zależnymi od pozostałych są trzy czynniki poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3), gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka (S1) oraz skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2). W ramach przeprowadzonych analiz został przy wykorzystaniu programu MICMAC utworzony graf przedstawiający oddziaływania bezpośrednie czynników (rys. 6.2). Na rysunku 6.2 pokazano dla zapewnienia czytelności jedynie oddziaływania najsilniejsze. Rys Graf oddziaływań bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. Analiza grafu wskazuje na liczne występowanie silnych wpływów pomiędzy czynnikami. Szczególnie widoczny jest wysoki stopień zależności kilku czynników. Pod silnym wpływem innych czynników pozostaje czynnik podaż innowacyjnych technologii (T2). Na czynnik ten silnie wpływają: rozwój green economy (Ekol3), preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1), poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3), efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1). Czynnik gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka (S1) pozostaje pod silnym wpływem czynników: skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2), przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej (S3), efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (Ekon3), poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2), rozwój green economy (Ekol3) oraz poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3). Poziom gotowości do współpracy (V1) zależy głównie od dostępności funduszy na działalność innowacyjną (Ekon2), skłonności przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2) oraz chęci rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach (V3). 91

92 6.3. Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazującej na oddziaływaniach bezpośrednich Układ czynników analizy strukturalnej na płaszczyźnie wpływ-zależność przedstawiono na rysunku 6.3. Wyodrębniono na nim zgodnie z metodyką MICMAC kilka charakterystycznych grup czynników. Wstępna analiza wizualna pozwala podzielić czynniki na siedem charakterystycznych grup. W obszarze czynników kluczowych znalazł się jeden czynnik stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem (Ekon3). Do grupy czynników celów można zaliczyć trzy czynniki: gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka (S1), efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1) i poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3). Rezultaty badanego systemu tworzą czynniki podaż innowacyjnych technologii (T2) i przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej (S2). W skład grupy czynników autonomicznych weszły bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska (Ekol1), szybkość procedur prawnych (L1), definicja prawna innowacyjności (L2) i wykształcenie (V2). W skład grupy czynników pomocniczych weszły czynniki: poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2), poziom gotowości do współpracy (V1) i chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach (V3). Determinanty badanego systemu tworzą czynniki: dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1), efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) ( Ekon2), preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1), stosowanie się do regulacji unijnych (P2) i prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych (L3). Czynniki przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej (S3), poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2) oraz promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa (P3) można zaliczyć do czynników regulujących. Czynniki kluczowe Czynniki cele Czynniki rezultaty Czynniki regulujące Czynniki pomocnicze Czynniki autonomiczne Determinanty motory i hamulce Rys Podział czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. 92

93 Ponieważ obraz układu czynników uzyskany na podstawie oddziaływań bezpośrednich wskazuje w zasadzie na jeden tylko czynnik kluczowy stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem (Ekon3), zespól ekspertów uznał za celowe kontynuowanie analizy z uwzględnieniem oddziaływań pośrednich Wyznaczenie wpływów i zależności pośrednich W kolejnym etapie badania uwzględnione zostały oddziaływania pośrednie. Algorytmy wykorzystane w programie MICMAC analizując rozprzestrzenianie się oddziaływań w systemie poprzez połączenia i pętle sprzężenia zwrotnego spajające poszczególne czynniki pozwalają zhierarchizować je z uwzględnieniem liczby połączeń i pętli o długości 1,2,, n dochodzących i wychodzących od każdego czynnika. W efekcie zostają ujawnione oddziaływania pośrednie, trudne do bezpośredniego zdefiniowania przez ekspertów badających system. Sumaryczne wyniki obliczeń dotyczące sił oddziaływań i zależności pośrednich przedstawiono w tabeli 6.3. Tabela 6.3. Sumaryczne siły oddziaływań pośrednich między czynnikami analizy strukturalnej Lp. Czynnik Liczebność wpływu Liczebność zależności 1 S1. Gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka S2. Skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych S3. Przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej T1. Efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii T2. Podaż innowacyjnych technologii T3. Poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach Ekon1. Dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) Ekon2. Efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) Ekon3. Stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem Ekol1. Bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska Ekol2. Poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych Ekol3. Rozwój green economy P1. Preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych P2. Stosowanie się do regulacji unijnych P3. Promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa V1. Poziom gotowości do współpracy V2. Wykształcenie V3. Chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach L1. Szybkość procedur prawnych L2. Definicja prawna innowacyjności L3. Prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych Razem Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC 93

94 Analiza wpływów pośrednich, której wyniki zaprezentowano w tabeli 6.3 wskazuje, że czynnikiem o najsilniejszym oddziaływaniu na pozostałe jest prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych (L3), czynnikiem najbardziej zależnym jest gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracjanauka (S1). Rys Graf oddziaływań pośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Uwzględnienie w analizie oddziaływań pośrednich (rys. 6.4) powoduje znaczne zgęszczenie sieci wzajemnych powiązań pomiędzy czynnikami. Graf oddziaływań pośrednich wskazuje, że czynniki gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka (S1), skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2) oraz poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3) są w największym stopniu zależne od innych czynników. Czynnikami o największym wpływie na inne czynniki są: prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych (L3), dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1) oraz preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1). Łączną analizę siły wpływu i stopnia zależności poszczególnych czynników wygodnie jest przeprowadzić posługując się mapą wpływ-zależność Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach pośrednich Rozkład czynników na płaszczyźnie wpływ-zależność z uwzględnieniem oddziaływań pośrednich oraz wyodrębnieniem charakterystycznych grup czynników przedstawiono na rys Uwzględnienie wpływów pośrednich nie zmieniło w znaczący sposób układu czynników na płaszczyźnie wpływ-zależność, ale niektóre podziały stały się wyraźniejsze. W obszarze czynników kluczowych znalazły teraz dwa czynniki: stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem (Ekon3) oraz efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii (T1). 94

95 Czynniki kluczowe Czynniki cele Czynniki rezultaty Determinanty motory i hamulce Czynniki regulujące Czynniki pomocnicze Czynniki autonomiczne Czynniki zewnętrzne Rys Podział czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Do grupy czynników celów można zaliczyć trzy czynniki: poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3) i gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcyadministracja-nauka (S1). Rezultaty badanego systemu tworzą czynniki: podaż innowacyjnych technologii (T2) i skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2). W grupie czynników autonomicznych znalazły czynniki: bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska (Ekol1), wykształcenie (V2), szybkość procedur prawnych (L1) i definicja prawna innowacyjności (L2). W skład grupy czynników pomocniczych weszły czynniki: poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2), poziom gotowości do współpracy (V1) i chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach (V3). Determinanty badanego systemu tworzą dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1), efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) (Ekon2), preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych (P1) i prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych (L3). Czynniki przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej (S3), poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych (Ekol2) oraz promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa (P3) można zaliczyć do czynników regulujących. Czynnik stosowanie się do regulacji unijnych (P2) ulokował się w obszarze czynników zewnętrznych. Przeprowadzona wśród ekspertów dyskusja potwierdziła merytoryczną zasadność uzyskanej w wyniku analizy strukturalnej klasyfikacji czynników STEEPVL. Klasyfikacja czynników STEEPVL uzyskana na podstawie analizy ważność-niepewność oraz analizy strukturalnej stanowiła podstawę wyłonienia osi scenariuszy rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw. 95

96 7. SCENARIUSZE ROZWOJU 7.1. Wybór osi scenariuszy Przeprowadzone analizy ważność-niepewność oraz wpływ-zależność dotyczące czynników STEEPVL wskazały grupy czynników kandydujących na osie scenariuszy rozwoju w obszarze tematycznym innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw. Analiza ważność-niepewność wskazała czynniki charakteryzujące się znacznym wpływem na badane zjawisko a jednocześnie o dużym stopniu niepewności co do ich przyszłego stanu w horyzoncie czasowym badania. Do grupy tej zaliczyć można następujące czynniki: S1 gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka; S2 skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych; S3 przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej; T1 efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii; Ekon2 efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość); Ekon3 stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem; Ekol2 poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych; P1 preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych; P3 promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa; V1 poziom gotowości do współpracy; V3 chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach; L1 szybkość procedur prawnych; L3 prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych. Wykonana analiza strukturalna pozwoliła natomiast wyłonić czynniki charakteryzujące się dużym wpływem na pozostałe czynniki a jednocześnie silnym stopniem zależności od innych czynników. Po za tym, dostarczyła ona podstaw do merytorycznej interpretacji roli poszczególnych czynników w badanym systemie. W efekcie wykonanych obliczeń wskazano dwa czynniki kluczowe: Ekon3 stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem; T1 efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii. Konfrontacja wyników obu analiz oraz dyskusja merytoryczna panelu ekspertów (w dniu r.) pozwoliła jako osie scenariuszy w obszarze innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw wskazać czynniki: Ekon3 stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem; T1 efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii. 96

97 Rysunek 7.1. Układ osi scenariuszy rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowanie własne. Na osie (siły napędowe) scenariuszy wybrany został jeden czynnik z grupy czynników ekonomicznych (Ekon3) i jeden z grupy czynników technologicznych (T1). Poprzez nadanie tym czynnikom wartości skrajnych określono cztery scenariusze rozwoju przyszłości (rys. 7.1). Scenariusz 1: wysoki stopień powiązania finansowania sfery B=R ze współpracą z przemysłem + wysoka efektywność systemu transferu i ocen innowacyjnych technologii Scenariusz 2: niski stopień powiązania finansowania sfery B=R ze współpracą z przemysłem + wysoka efektywność systemu transferu i ocen innowacyjnych technologii Scenariusz 3: niski stopień powiązania finansowania sfery B=R ze współpracą z przemysłem + niska efektywność systemu transferu i ocen innowacyjnych technologii Scenariusz 4: wysoki stopień powiązania finansowania sfery B=R ze współpracą z przemysłem + niska efektywność systemu transferu i ocen innowacyjnych technologii W wyniku przeprowadzonej burzy mózgów oraz dyskusji moderowanej eksperci zaproponowali dla poszczególnych scenariuszy następujące nazwy: S1 Sen o potędze; S2 W pogoni za innowacją; S3 Ciemność widzę; S4 Zosia samosia; Wyłonione w ten sposób scenariusze zostały w dalszej części prac krótko opisane. Ponadto w każdy ze scenariuszy wpisano charakteryzujący go układ pozostałych czynników analizy STEEPVL. 97

98 7.2. Osnowy scenariuszy W kolejnym kroku badań, eksperci ocenili stan pozostałych (poza siłami napędowymi) czynników STEEPVL w poszczególnych scenariuszach rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w perspektywie 2025 roku. Wyniki oceny przedstawiono w tabeli 7.1. Szeroki kontekst dla scenariuszy rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw tworzą trendy, rozumiane jako utrwalone kierunki przemian społecznych, gospodarczych, środowiskowych, politycznych i kulturowych obejmujące znaczny układ czasowo-przestrzenny. Identyfikacja trendów wpływających na rozwój innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw dokonano w trakcie dyskusji moderowanej panelu ekspertów. Pomocniczą rolę w wyłonieniu trendów istotnie oddziałujących na rozwój innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw pełniła analiza ważność-niepewność czynników STEEPVL. Czynniki wskazane jako trendy powinny charakteryzować się dużym oddziaływaniem na badane zjawisko, a jednocześnie w miarę małą niepewnością co do ich przyszłego stanu. W wyniku prac projektowych zidentyfikowano pięć czynników potencjalnie tworzących trendy. Należą do nich: 1) Dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) (Ekon1); 2) Poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach (T3); 3) Wykształcenie (V2); 4) Gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka (S1); 5) Skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych (S2); Ostateczne wskazanie trendów i ich wpisanie w scenariusze będzie przedmiotem badań w trakcie pomiaru drugiego. Wykonane w trakcie pomiaru pierwszego prace badawcze pozwoliły na wstępne przedstawienie krótkich charakterystyk czterech scenariuszy rozwoju innowacyjności mazowieckich przedsiębiorstw w perspektywie 2025 roku. Scenariusz 1. Sen o potędze Scenariusz zakłada funkcjonowanie efektywnego systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii przy jednoczesnym silnym powiązaniu finansowania sfery B+R ze współpracą z przemysłem. Regionalny system innowacji województwa mazowieckiego będzie charakteryzował się dynamizmem oraz gęstą siatką powiązań między wieloma różnorodnymi elementami tego systemu. Mazowieckie przedsiębiorstwa będą umiejętnie i odważnie wykorzystywać lokalne atrybuty i zasoby do budowania pozycji konkurencyjnej i zdobywania nowych rynków. Źródeł sukcesu tak wielu firm w regionie można będzie upatrywać w przemianach mentalnościowych (gotowość przedsiębiorców do współpracy; wzrost w społeczeństwie chęci udziału w nowatorskich przedsięwzięciach), w dostosowaniu się do globalnych trendów związanych z ochroną środowiska oraz w mądrej polityce władz centralnych i samorządowych zorientowanej na wspieranie innowacyjności między innymi poprzez tworzenie zachęt do ścisłej współpracy świata nauki ze światem biznesu. Scenariusz 2. W pogoni za innowacją 98

99 Według tego scenariusza, w regionie wykształci się efektywny system transferu i oceny technologii. Nie będą mu jednak towarzyszyły rozwiązania wiążące stopień finansowania sfery B+R ze współpracą z przemysłem. Przedsiębiorstwa w regionie będą wykazywały jedynie umiarkowaną skłonność do zachowań innowacyjnych pomimo wszechstronnego wsparcia oferowanego przez sprawne instytucje otoczenia biznesu. Znaczna podaż innowacyjnych technologii dostępnych na rynku pomoże jednak firmom wprowadzać innowacyjne rozwiązania technologiczne w nowych przedsięwzięciach. Niska będzie gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-nauka-biznes, co dużym stopniu niweczyć będzie wysiłki samorządów województwa na rzecz wzrostu innowacyjności lokalnego biznesu. W scenariuszu działają i przeplatają się sprzeczne siły, które z jednej strony umożliwiają pogoń za innowacją, a jednocześnie nie pozwalają ukończyć tej pogoni z sukcesem. Scenariusz 3. Ciemność widzę Scenariusz zakłada dysfunkcję systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii oraz brak powiązania finansowania sfery B+R ze współpracą z przemysłem. Niewysoka skłonność do zachowań innowacyjnych w połączeniu z ograniczoną liczbą nowatorskich rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach będą świadczyć o stagnacji mazowieckich firm i stopniowej utracie kontaktu z liderami w poszczególnych branżach. Nie uda się przezwyciężyć wzajemnej niechęci i nieufności podmiotów z obszarów biznesu, administracji i nauki. Instytucje otoczenia biznesu nie będą mogły w takim środowisku działać sprawnie. W tym kontekście, usilne starania samorządów województwa mające na celu pobudzenie innowacyjności lokalnych gospodarek będą z góry skazane na niepowodzenie. Mazowiecki biznes nie zdoła wykorzystać rozwoju green economy jako wehikułu wprowadzającego je w nowe obszary nowoczesnych technologii i na nowe rynki. Scenariusz 4. Zosia samosia Rozwój według tego scenariusza zakłada istnienie systemu finansowania sfery B+R w dużym stopniu uzależniającego wysokość wsparcia jednostek od intensywności ich współpracy z przemysłem. Jednocześnie, scenariusz przyjmuje, że region będzie cechował się mało efektywnym systemem transferu i oceny innowacyjnych technologii. W takim układzie, pomimo stymulacji ze strony władz (za pośrednictwem dobrze przygotowanej kadry administracyjnej), udana komercjalizacja rozwiązań wypracowywanych w jednostkach badawczo-rozwojowych będzie wciąż zjawiskiem marginalnym. Nie wzrośnie przez to poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach. Mazowieckie firmy będą zatem skazane na poszukiwanie swojej przewagi konkurencyjnej opierając się na innowacjach nie technologicznych bądź na innowacjach technologicznych wypracowanych samodzielnie. Przy ograniczonych możliwościach badawczo-rozwojowych pojedynczych przedsiębiorstw, można spodziewać się, że takie uwarunkowania wymuszą ściślejszą współpracę między firmami w ramach klastrów i związków branżowych. 99

100 Tabela 7.1. Charakterystyka scenariuszy rozwoju obszaru innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Czynniki STEEPVL Scenariusz 1 Scenariusz 2 Scenariusz 3 Scenariusz 4 T1 - Ekon3 T1 - Ekon3 T1 - Ekon3 T1 - Ekon3 S1. Gotowość do współpracy w triadzie przedsiębiorcy-administracja-nauka wysoka niska niska wysoka S2. Skłonność przedsiębiorców do zachowań innowacyjnych wysoka umiarkowana umiarkowana wysoka S3. Przygotowanie kadry administracyjnej w zakresie wsparcia działalności innowacyjnej neutralne neutralne neutralne istotne T1. Efektywność systemu transferu i oceny innowacyjnych technologii T2. Podaż innowacyjnych technologii wysoka znaczna ograniczona wysoka T3. Poziom innowacyjności rozwiązań technologicznych w nowych przedsięwzięciach wysoki wysoki ograniczony niski Ekon1. Dostępność funduszy na działalność innowacyjną (+dofinansowanie) niezależna niezależna niezależna wysoka Ekon2. Efektywność funkcjonowania instytucji otoczenia biznesu (szybkość) wysoka wysoka niska niska Ekon3. Stopień powiązania finansowania sfery B+R z współpracą z przemysłem Ekol1. Bariery rozwojowe związane z ochroną środowiska Ekol2. Poziom wsparcia publicznego dla wdrożenia technologii środowiskowych Ekol3. Rozwój green economy ograniczone znaczenie wysoki wysoki ograniczone znaczenie ograniczone znaczenie wysoki (wymuszony) istotne niski niski (wymuszony) istotne ograniczony ograniczony P1. Preferencje w kredytowaniu małych i średnich przedsiębiorstw innowacyjnych niezależne niezależne niezależne wysokie P2. Stosowanie się do regulacji unijnych niezależne niezależne niezależne niezależne P3. Promowanie innowacyjności w polityce samorządów województwa wysokie wysokie bardzo wysokie wysokie 100

101 Tabela 7.2. Charakterystyka scenariuszy rozwoju obszaru innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw cd. Czynniki STEEPVL Scenariusz 1 Scenariusz 2 Scenariusz 3 Scenariusz 4 T1 - Ekon3 T1 - Ekon3 T1 - Ekon3 T1 - Ekon3 V1. Poziom gotowości do współpracy wysoki wysoki niski istotny V2. Wykształcenie umiarkowanie zależne wysokie bardzo wysokie wysokie V3. Chęć rozwoju osobistego i udziału w nowych przedsięwzięciach wysoka wysoka umiarkowana wysoka L1. Szybkość procedur prawnych nieistotna nieistotna nieistotna nieistotna L2. Definicja prawna innowacyjności istotna istotna istotna istotna L3. Prawne wspieranie rozwiązań innowacyjnych pozytywne pozytywne pozytywne pozytywne Źródło: opracowanie własne 101

102 CZĘŚĆ III OBSZAR WZROST GOSPODARCZY 8. WYNIKI ANALIZY STEEPVL 8.1. Ekspercka identyfikacja czynników STEEPVL Realizacja analizy STEEPVL składała się z czterech zasadniczych etapów (rys. 8.1). Etap I: Identyfikacja czynnników ETAP 2: Wybór trzech czynników kluczowych w każdej grupie czynników STEEPVL (za pomocą wskazań) ETAP 3: Ocena siły wpływu czynników kluczowych na wzrost gospodarczy w 2025 roku ETAP 4: Ocena przewidywalności czynników kluczowych w perspektywie roku 2025 Rys Etapy prac eksperckich w ramach analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. W pierwszym etapie zadaniem ekspertów obszaru Wzrost gospodarczy była identyfikacja czynników STEEPVL wpływających na badany obszar. Podczas prac na I warsztacie w dniu 10 lutego 2012 roku każdy z ekspertów wskazywał co najmniej trzy czynniki społeczne, technologiczne, ekonomiczne, ekologiczne, polityczne, wartości oraz prawne wpływające na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego. Proces identyfikacji czynników był facylitowany moderowaną burzą mózgów. Z zaproponowanych czynników wyeliminowano powtórzenia, a podczas II warsztatu w dniu 11 lutego 2012 roku czynniki zostały poddane agregacji oraz weryfikacji i w rezultacie otrzymano następującą listę czynników STEEPVL: 102

103 Społeczne: 1. Poziom wykształcenia ludności 2. Poziom opieki medycznej 3. Struktura demograficzna ludności 4. Poziom zatrudnienia 5. Zróżnicowanie społeczne 6. Migracja ludności 7. Mobilność zewnętrzna 8. Przyjęty system wartości Technologiczne: 1. Poziom transferu technologii i innowacji zagranicznych 2. Poziom kadry technicznej 3. Potencjał badawczo-naukowy 4. Instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka 5. Poziom zaawansowania technologicznego gospodarki Ekonomiczne: 1. System finansowania gospodarki 2. Relacja z zagranicą 3. Finanse publiczne 4. Zaawansowanie technologiczne i zdolność do kreowania innowacji 5. Polska w Unii 6. Struktura gospodarki 7. Zamożność społeczeństwa 8. Konkurencyjność 9. Infrastruktura Ekologiczne: 1. Społeczna świadomość ekologiczna 2. Relacje przyroda-gospodarka 3. Jakość i stan środowiska 4. Polityka ekologiczna Polityczne: 1. Jakość klasy politycznej 2. Mechanizmy sprawowania władzy 3. Społeczne uwarunkowania procesów politycznych 4. Otoczenie międzynarodowe procesów politycznych Wartości: 1. Religia 2. Zdrowie 3. Rodzina 4. Postrzeganie przedsiębiorców 5. Moralność i etyka 6. Wiedza 7. Zaufanie do innych 103

104 Prawne: 1. Jakość prawa 2. Prawo gospodarcze 3. Prawo międzynarodowe 4. Jakość instytucji prawnych W drugim etapie prac eksperci wyłonili spośród wszystkich czynników po trzy czynniki najważniejsze w każdej grupie czynników STEEPVL. W tym celu wykorzystano metodę wskazań. Każdy z ekspertów dysponował w każdym z siedmiu obszarów analizy STEEPVL trzema wskazaniami (szpilkami), które mógł dowolnie przypisać poszczególnym czynnikom w obszarze, wskazując trzy, dwa bądź jeden czynnik i określając w ten sposób ich ważność. W ten sposób wyłoniono w każdym z obszarów po trzy czynniki najważniejsze. W tabeli 8.1. poprzez podkreślenie wyróżniono wybrane najważniejsze czynniki w każdym z obszarów analizy STEEPVL. Tabela 8.1. Wybór czynników głównych w każdym obszarze analizy STEEPVL za pomocą wskazań ekspertów 1. Kwalifikacje ludności (S1) 2. Poziom opieki medycznej 3. Struktura demograficzna ludności 4. Poziom zatrudnienia 5. Zróżnicowanie społeczne 6. Migracja ludności 7. Mobilność społeczna (S2) 8. Przyjęty system wartości 9. Prorozwojowy system edukacji (S3) Czynniki społeczne (S) Czynniki technologiczne (T) 1. Transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych (T1) 2. Poziom kadry technicznej 3. Potencjał badawczo-naukowy (T2) 4. Efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka (T3) 5. Poziom zaawansowania technologicznego gospodarki Czynniki ekonomiczne (Ekon) 1. Prowzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1) 2. Gospodarcze relacje z zagranicą (Ekon2) 3. Finanse publiczne 4. Zaawansowanie technologiczne i zdolność do kreowania innowacji 5. Polska w Unii 6. Struktura działowa gospodarki (Ekon3) 7. Zamożność społeczeństwa 8. Konkurencyjność 9. Infrastruktura 104

105 1. Społeczna świadomość ekologiczna (Ekol1) 2. Relacje przyroda-gospodarka 3. Racjonalna polityka ekologiczna (Ekol2) 4. Jakość i stan środowiska (Ekol3) Czynniki ekologiczne (Ekol) Czynniki polityczne (P) 1. Jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1) 2. Otoczenie międzynarodowe procesów politycznych (P2) 3. Społeczne uwarunkowania procesów politycznych (P3) Czynniki odnoszące się do wartości (V) 1. Religia 2. Zdrowie 3. Rodzina 4. Postrzeganie przedsiębiorców 5. Moralność i etyka (V1) 6. Wiedza 7. Zaufanie do innych (V2) 8. Postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości (V3) Czynniki prawne (L) 1. Mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość (L1) 2. Prawo gospodarcze 3. Międzynarodowe otoczenie prawne (L2) 4. Funkcjonowanie prawa i jego instytucji (L3) Źródło: opracowanie własne. W trzecim etapie eksperci dokonali oceny siły wpływu czynników na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego w perspektywie 2025 roku, z podziałem na siedem obszarów analizy STEEPVL (społeczny, technologiczny, ekonomiczny, ekologiczny, polityczny, wartości i prawny). Ocena została przeprowadzona z wykorzystaniem wcześniej przygotowanego kwestionariusza badawczego, w którym zastosowano 7-stopniową skalę oceny Likerta (załącznik 1). Uzyskane w ten sposób informacje posłużyły do wyznaczenia średniego poziomu oceny siły wpływu poszczególnych czynników. W czwartym etapie przeprowadzono badanie ankietowe dotyczące przewidywalności czynników STEEPVL. W badaniu wykorzystano kwestionariusz badawczy z 7-stopniową skalą Likerta (załącznik 2). Efektem badań ankietowych było wyłonienie czynników, które mogą być rozważane jako siły napędowe w scenariuszach wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego. Czynniki takie powinny charakteryzować się jednocześnie dużą siłą wpływu i wysoką niepewnością Ocena ważności czynników STEEPVL W trakcie panelu II w dniu 11 lutego 2012 roku przeprowadzone zostały badania ankietowe mające na celu ocenę czynników analizy STEEPVL pod względem ich siły wpływu na wzrost gospodarczy. 105

106 Ankieta (załącznik 1), którą otrzymali do wypełnienia eksperci dotyczyła wyłonionych wcześniej 21 czynników w siedmiu obszarach analizy STEEPVL. Ankietowani przypisywali czynnikom wartości od 1 do 7, gdzie jedynka oznaczała bardzo małą siłę wpływu czynnika, a siódemka bardzo dużą siłę wpływu na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego. Średnie oceny wszystkich czynników głównych przedstawiono na rysunku 8.2. Spośród wszystkich 21 czynników najwyższą średnią ocenę otrzymały czynniki: kwalifikacje ludności (S1), jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1), transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych (T1) oraz funkcjonowanie prawa i jego instytucji (L3). W przypadku tych czynników średnia ocena ich ważności wynosiła nie mniej niż 6. Wysoko (ze średnią ponad 5,5) zastały również oceniony czynnik społeczny prorozwojowy system edukacji (S3), czynniki technologiczny potencjał badawczo-naukowy (T2), ekonomiczny czynnik pro wzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1) oraz zaufanie do innych (V2) czynnik odnoszący się do wartości. Zdaniem ekspertów wymienione czynniki silnie wpływają na wzrost gospodarczy. Najniższe oceny otrzymały czynniki, które zdaniem ekspertów słabo wpływają na wzrost gospodarczy. Należy do nich zaliczyć dwa czynniki ekologiczne społeczna świadomość ekologiczna (Ekol1) oraz jakość i stan środowiska (Ekol3), a także czynnik polityczny społeczne uwarunkowania procesów politycznych (P3). Średnie oceny ekspercie ważności tych czynników były niższe niż 4. L2 L3 7 6 S1 S2 S3 L1 5 4 T1 V3 3 2 T2 V2 1 0 T3 V1 Ekon1 P3 Ekon2 P2 Ekon3 P1 Ekol3 Ekol2 Ekol1 Rys Średnie oceny czynników determinujących obszar innowacyjność mazowieckich przedsiębiorstw Źródło: opracowanie własne. Średnie arytmetyczne ocen siły wpływu czynników głównych oraz zakres ich zmienności przedstawiono w tabeli 8.2. Dodatkowo w każdym z obszarów analizy STEEPVL wyróżniono kolorem czynnik o najwyższym wpływie na wzrost gospodarczy. 106

107 Tabela 8.2. Średnie oceny oraz zakres zmienności ocen siły wpływu kluczowych czynników determinujących wzrost gospodarczy Źródło: opracowanie własne. Czynnik Średnia Minimum Maksimum S1 6,4 5 7 S2 4,3 2 6 S3 5,7 3 7 T1 6,3 4 7 T2 5,6 5 7 T3 5,1 3 7 Ekon1 5,8 4 7 Ekon2 5,5 4 7 Ekon3 4,4 2 7 Ekol1 3,7 1 5 Ekol2 5,3 4 6 Ekol3 3,7 1 6 P1 6,4 4 7 P P3 3,9 2 6 V1 4,6 2 7 V2 5,9 4 7 V3 5,1 3 7 L1 5,4 3 7 L2 4,9 4 6 L Zdaniem ankietowanych spośród czynników społecznych najsilniej na wzrost gospodarczy wpływa czynnik kwalifikacje ludności (S1). Świadczy o tym wysoki poziom średniej arytmetycznej. Ponadto oceny ankietowanych są bardzo słabo zróżnicowane, o czym informuje obszar zmienności ocen równy 2. Wśród czynników technologicznych najsilniej na wzrost gospodarczy wpływa transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych (T1). W przypadku tego czynnika oceny eksperckie również były wysokie i zgodne. Czynnikiem ekonomicznym najsilniej wpływającym na wzrost gospodarczy jest, zdaniem ankietowanych, prowzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1). W przypadku tego czynnika obserwujemy wysoką średnią ocenę i dość niski poziom jej zróżnicowania, bowiem różnica pomiędzy maksymalną a minimalną oceną wynosi 3. Czynnik poziom racjonalna polityka ekologiczna (Ekol2) jest zdaniem ankietowanych najsilniej wpływającym na wzrost gospodarczy czynnikiem ekologicznym. Z kluczowych czynników politycznych najwyżej oceniony został czynnik jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1). Natomiast spośród czynników odnoszących się do wartości najsilniej na wzrost gospodarczy wpływa zaufanie do innych (V2). W grupie czynników prawnych, zdaniem ankietowanych, najsilniej wpływającym na badany obszar jest czynnik funkcjonowanie prawa i jego instytucji (L3). Biorąc pod uwagę wszystkie czynniki najwyższą średnią ocenę uzyskały dwa czynniki: społeczny kwalifikacje ludności (S1) oraz polityczny jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy 107

108 (P1). W przypadku obydwu czynników średnie oceny wynosiły 6,4. Najniżej ocenionymi czynnikami pod kątem ich siły wpływu na wzrost gospodarczy były czynniki ekologiczne: społeczna świadomość ekologiczna (Ekol1) oraz jakość i stan środowiska (Ekol3). Uwzględniając wyniki uzyskane dla poszczególnych siedmiu grup czynników analizy STEEPVL, wykonano zestawienie zaprezentowane na rysunku ,00 5,00 5,47 5,67 5,23 4,23 5,10 5,20 5,43 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 społeczne technologiczne ekonomiczne ekologiczne polityczne wartości prawne Rys Średnie oceny siły wpływu wszystkich grup czynników analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. Z analizy rys. 8.3 wynika, że średnio najwyższe oceny siły wpływu czynników na wzrost gospodarczy w perspektywie 2025 roku uzyskała grupa czynników technologicznych (średnia 5,67). Następne w kolejności były: czynniki społeczne (5,47), polityczne (5,27), prawne (5,43), ekonomiczne (5,23), wartości (5,20). Najniżej ocenione czynniki to polityczne (5,10) oraz ekologiczne (4,23) Ocena przewidywalności czynników w perspektywie 2025 roku Przedmiotem niniejszego podrozdziału jest przedstawienie wyników eksperckiej oceny stopnia przewidywalności przyszłego stanu czynników, wyróżnionych w wyniku analizy STEEPVL w obszarze wzrost gospodarczy. Czynniki te charakteryzują się różnym stopniem przewidywalności, co ma swoje konsekwencje w ich wyborze i umiejscowieniu przy konstrukcji scenariuszy przyszłości w zakresie wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego. Ocena przewidywalności czynników wykonana została za pomocą badania ankietowego (załącznik 2). Ankietowani przypisywali czynnikom wartości od 1 do 7, gdzie jedynka oznaczała bardzo niską, a siódemka bardzo wysoką przewidywalność stanu czynnika w przyszłości. Ekspertom zadano pytanie o przewidywalność czynników, gdyż zdaniem koordynatorów wydawało się ono być bardziej zrozumiałe niż pytanie o niepewność. 108

109 Następnym krokiem przeprowadzonych analiz było przekształcenie skali zgodnie ze wskazówkami zaproponowanymi przez G. Wieczorkowską i J. Wierzbickiego 80. Przekształcenie skali jest równoważne następującej zamianie wartości: (1 7) (2 6) (3 5) (4 4) (5 3) (6 2) (7 1). Średnią ekspercką ocenę niepewności dla 21 czynników głównych analizy STEEPVL przedstawiono na rysunku 8.4. L2 L S1 S2 S3 L1 003 T1 V2 V1 V T2 T3 Ekon1 P3 Ekon2 P2 Ekon3 P1 Ekol3 Ekol2 Ekol1 Rys Średnie oceny niepewności czynników determinujących obszar wzrost gospodarczy Źródło: opracowanie własne. Największą niepewność w perspektywie 2025 roku zdaniem ekspertów wykazują czynniki jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1) oraz efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka (T3). Czynniki te osiągnęły średnią ocenę niepewności większą niż 4,5. Do czynników, które zostały ocenione przez ekspertów jako wysoko niepewne (średnia ocena pomiędzy 4,0-4,5) należą: międzynarodowe otoczenie prawne (L2), otoczenie międzynarodowe procesów politycznych (P2), mechanizmy stanowienie prawa i jego jakość (L1), zaufanie do innych (V2) oraz prowzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1). Za czynniki przewidywalne w perspektywie 2025 roku eksperci uznali następujące czynniki: struktura działowa gospodarki regionu (Ekon3), kwalifikacje ludności (S1), społeczna świadomość ekologiczna (Ekol1), mobilność społeczna (S2), postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości (V3) oraz dwa czynniki technologiczne: transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych (T1) i potencjał badawczo-naukowy (T2). Średnie oceny niepewności były dla tych czynników najniższe i wynosiły poniżej G. Wieczorkowska, J. Wierzbiński, Statystyka. Analiza badań społecznych, Wyd. Naukowe Scholar, Warszawa

110 Średnie oceny niepewności oraz zakres zmienności oceny czynników w poszczególnych obszarach analizy STEEPVL zaprezentowano w tabeli 8.3. W każdym obszarze kolorom zaznaczono czynnik najbardziej niepewny. Tabela 8.3. Średnie oceny oraz zakres zmienności ocen przewidywalności kluczowych czynników determinujących wzrost gospodarczy Źródło: opracowanie własne. Czynnik Średnia Minimum Maksimum S1 2,6 1 4 S2 2,8 1 5 S3 3,8 2 7 T1 2,8 1 4 T2 2,8 1 4 T3 4,6 3 6 Ekon1 4,0 2 7 Ekon2 3,7 1 7 Ekon3 2,1 1 4 Ekol1 2,6 1 5 Ekol2 3,9 1 6 Ekol3 3,8 1 7 P1 5,0 2 7 P2 4,3 2 6 P3 3,7 2 5 V1 3,5 2 7 V2 4,1 1 7 V3 2,9 1 5 L1 4,1 1 7 L2 4,4 2 7 L3 3,8 1 7 Największą niepewnością wśród czynników społecznych charakteryzuje się pro wzrostowy system edukacji (S3). W grupie czynników technologicznych największą niepewnością, według badanych cechuje się efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka (T3). Natomiast najmniejszą przewidywalność w grupie czynników ekonomicznych ma pro wzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1). Najniższą ocenę przewidywalności kształtowania się czynnika ekologicznego w 2025 roku osiągnęła racjonalna polityka ekologiczna (Ekol2). W przypadku czynników politycznych najtrudniejszym do przewidzenia jest jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1). Z czynników odnoszących się do wartości największą niepewnością charakteryzuje się zaufanie do innych (V2), a spośród czynników prawnych najtrudniejsze do przewidzenia jest międzynarodowe otoczenia prawne (L2). Uwzględniając wyniki uzyskane dla poszczególnych siedmiu grup czynników analizy STEEPVL, wykonano zestawienie zaprezentowane na rys Z analizy otrzymanego wykresu wynika, że średnio najwyższe oceny niepewności czynników w perspektywie 2025 roku otrzymała grupa czynników prawnych (średnia 4,11). Następne w kolejności były: polityczne (3,50) i odnoszące się do wartości (3,50), czynniki ekologiczne (3,43). oraz technologiczne (3,39). Najmniejszą niepewnością charakteryzują się czynniki społeczne (3,07) i ekonomiczne (3,27), 110

111 4,50 4,00 3,50 3,00 3,07 3,39 3,27 3,43 3,50 3,50 4,11 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 społeczne technologiczne ekonomiczne ekologiczne polityczne wartości prawne Rys Średnie oceny niepewności wszystkich grup czynników analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. Biorąc pod uwagę średnie oceny czynników dotyczące siły ich oddziaływani na wzrost gospodarczy oraz oceny przewidywalności tych czynników w 2025 r. dokonano wyłonienia czynników o najwyższej sile wpływu na badany obszar i jednocześnie najmniejszej ich przewidywalności (por. rys. 8.6). Na podstawie danych zaprezentowanych na rysunku można wyodrębnić osiem czynników charakteryzujących się jednocześnie wysokim stopniem niepewności i ważności: prowzrostowy system edukacji (S1), prowzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1), gospodarcze relacje z zagranicą (Ekon2), racjonalna polityka ekologiczna (Ekol2), jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1), zaufanie do innych (V2), mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość (L1) oraz funkcjonowanie prawa i jego instytucji (L3). Wyniki badania niepewności czynników w zestawieniu z oceną siły ich wpływu wzrost gospodarczy w perspektywie 2025 roku były podstawą do wstępnego wyodrębnienia kluczowych czynników wzrostu gospodarczego. 111

112 7 6 5 w a ż n o ś ć Ekon3 S1 T1 T2 V3 S2 S3 L3 Ekol2 Ekon2 V1 V2 Ekono1 L1 P2 L2 T3 P1 4 Ekol1 P3 Ekol ,5 3 3,5 4 4,5 5 niepewność Rys Ważność i niepewność czynników analizy STEEPVL obszaru wzrost gospodarczy Źródło: opracowanie własne Uwzględniając fakt, że na podstawie zaprezentowanej na rysunku 8.6. klasyfikacji nie można jednoznacznie wyodrębnić dwóch czynników kluczowych, które otrzymały najwyższe noty zarówno ze względu na ważność, jak i niepewność, można rozważyć wsparcie przedstawionego rankingu czynników analizą strukturalną. Wyniki przeprowadzonej analizy strukturalnej zaprezentowano w rozdziale ANALIZA SWOT 9.1. Ekspercka identyfikacja czynników SWOT W celu identyfikacji czynników SWOT eksperci na panelu w dniu 13 lutego 2012 r. otrzymali formularz z wyróżnionymi ośmioma grupami czynników SWOT z prośbą o ich uzupełnienie. Wygenerowane w pierwszej kolejności czynniki analizy SWOT, zostały uzupełnione w trakcie warsztatów w dniu 23 lutego 2012 r., którego głównym celem było poszukiwanie powiązań pomiędzy czynnikami STEEPVL i SWOT. Czynniki analizy SWOT dla obszaru wzrost gospodarczy przedstawiono w tabeli

113 Tabela 9.1. Czynniki analizy SWOT obszaru wzrost gospodarczy Mocne strony Wysoki poziom rozwoju infrastruktury telekomunikacyjnej Silne zaplecze naukowo-badawcze Koncentracja usług wiedzy i klasy kreatywnej Wysoki poziom płac w Warszawie Duży popyt na usługi i produkty Duża koncentracja inwestycji zagranicznych w Warszawie Wysoki poziom wykształcenia ludności w Warszawie Wysoki poziom opieki medycznej Dobra dostępność do międzynarodowych połączeń lotniczych Wysoki poziom oferty kulturalnej Duża liczba przedsiębiorstw sektora MSP Słabe strony Przestarzała struktura społeczno-zawodowa obszarów pozametropolitalnych Słabość społeczno-gospodarcza ośrodków subregionalnych Słabość klasy politycznej i nieumiejętność współpracy Brak zarządu metropolitalnego Zbyt słabo rozwinięta infrastruktura w obszarze metropolitalnym Warszawy Słabe powiązania transportowe między Warszawą a subregionami Chaos urbanistyczny miasta Warszawy i regionów (w tym niekontrolowana suburbanizacja Warszawy) Stymulanty Transfer technologii i innowacji z zagranicy Międzynarodowa silna pozycja Warszawy w sieciach metropolitalnych Środki unijne dla Mazowsza Położenie geograficzne województwa Napływ migracyjny, w tym osób z zagranicy Destymulanty Nieprorozwojowy system finansowania gospodarki przez Państwo Niewydolny system prawny System edukacji niesprzyjający rozwojowi gospodarczemu Peryferyjne położenie w przestrzeni europejskiej Słabe skomunikowanie województwa w skali Europy i Polski Negatywne postawy społeczeństwa wobec przedsiębiorców i przedsiębiorczości System prawny niskiej jakości Złe stosowanie prawa Szanse wewnętrzne Rozwój infrastruktury transportowej i teleinformatycznej 113

114 Rozwój ośrodków subregionalnych Zmiana struktury agrarnej, zwiększenie produktywności rolnictwa Rozwój sieci instytucji otoczenia biznesowego Utworzenie sprawnego zarządu metropolitalnego Prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych Poszanowanie reguł życia w społeczeństwie Poszanowanie prawa i reguł współżycia jako powszechnej postawy społecznej Kształtowanie postaw współpracy Szanse zewnętrzne Rozwój żeglugi śródlądowej Dynamiczny i stabilny rozwój kraju Stabilny rozwój UE i partnerów gospodarczych Utrzymanie się międzynarodowej atrakcyjności Warszawy Racjonalizacja finansów publicznych, w tym rozliczeń międzysamorządowych Rozwój i wykorzystanie energii odnawialnej (biogazownie) Prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych Świadome kształtowanie postaw ekologicznych Racjonalizacja wykorzystania zasobów Korzystne międzynarodowe regulacje prawne Zagrożenia wewnętrzne Złe funkcjonowanie samorządów Dysfunkcjonalna suburbanizacja Warszawy Utrzymywanie się chaosu urbanistycznego Stagnacja ośrodków subregionalnych Odpływ kadry wysokowykwalifikowanej Zbyt wolny rozwój infrastruktury w stosunku do potrzeb Demoralizacja społeczna i gospodarcza Niekorzystne inwestycje pogarszające stan środowiska Zagrożenia zewnętrzne Kryzysy międzynarodowe Rozpad UE Brak stabilności finansowej Peryferyzacja Polski i regionu w układzie międzynarodowym Kryzys surowcowy EURO 2012 Restrykcyjna krótkookresowa polityka ekologiczna Szantaż ekologiczny lobbing pseudoekologiczny Niekorzystne międzynarodowe regulacje prawne Źródło: opracowanie własne. 114

115 9.2. Ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku oraz w perspektywie 2025 roku Jednym z elementów realizowanego procesu badawczego w ramach analizy SWOT była ocena znaczenia czynników z uwzględnieniem perspektywy czasowej. Celem przeprowadzonych badań była ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku i perspektywie roku Badania, w których uczestniczyło łącznie 10 osób (6 ekspertów i 4 ankietowanych) zostało przeprowadzone z wykorzystaniem przygotowanego kwestionariusza w którym zastosowano 7-stopniową skalę oceny Likerta. Celem przeprowadzonych badań było dokonanie oceny czynników analizy SWOT z dwóch perspektyw: siły wpływu poszczególnych czynników na wzrost gospodarczy obecnie (2012 rok) oraz w perspektywie 2025 roku, a także ustalenia hierarchii ważności czynników. Uzyskane w ten sposób informacje posłużyły do wyznaczenia średniego poziomu oceny siły wpływu poszczególnych czynników. Ankieta (załącznik 3), którą otrzymali do wypełnienia eksperci dotyczyła ośmiu grup czynników analizy SWOT, w obrębie których wyróżniono: silne i słabe strony, stymulanty i destymulanty, szanse i zagrożenia wewnętrzne oraz szanse i zagrożenia zewnętrzne. Ankietowani przypisywali oceny z siedmiostopniowej skali dla poszczególnych czynników, gdzie 1 oznaczała najniższą ocenę znaczenia danego czynnika, a 7 najwyższą. Ze względu na konstrukcję ankiet, w której badani wskazywali oceny znaczenia danego czynnika na tle innych z danej grupy, zostały wyznaczone zarówno klasyczne miary statystyczne, to jest średnie arytmetyczne ocen (uwzględniające liczbę odpowiedzi), odchylenie standardowe tych ocen, współczynniki zmienności, a także miary pozycyjne. Ocena statystyczna wyników uzyskana za pomocą miar klasycznych w niewielkim stopniu odbiegała od otrzymanej miarami pozycyjnymi. Podjęto więc decyzję o wykorzystaniu miar klasycznych zarówno w opisie, jak i w celu redukcji liczby czynników analizy SWOT w każdej z grup czynników. Do określenia poziomu rozdzielającego czynniki na istotne i mało ważne posłużono się średnią arytmetyczną. Mocne strony wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Zgodnie z przyjętą metodą SWOT analizę znaczenia czynników rozpoczęto od mocnych stron. Grupę tę stanowiło jedenastu czynników przedstawionych w tab

116 Tabela 9.2. Mocne strony wzrostu gospodarczego Symbol Mocne strony M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 Źródło: opracowanie własne. Wysoki poziom rozwoju infrastruktury telekomunikacyjnej Silne zaplecze naukowo-badawcze Koncentracja usług wiedzy i klasy kreatywnej Wysoki poziom płac w Warszawie Duży popyt na usługi i produkty Duża koncentracja inwestycji zagranicznych w Warszawie Wysoki poziom wykształcenia ludności w Warszawie Wysoki poziom opieki medycznej Dobra dostępność do międzynarodowych połączeń lotniczych Wysoki poziom oferty kulturalnej Duża liczba przedsiębiorstw sektora MSP Oceny znaczenia czynników w roku 2012 dla tej grupy wahały się od 4,00 do 6,00 na siedmiostopniowej skali oceny. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikom wysoki poziom rozwoju infrastruktury telekomunikacyjnej (M1) i duża koncentracja inwestycji zagranicznych w Warszawie (M6). Oprócz wymienionych dwóch czynników w grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (4,97) w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): wysoki poziom rozwoju infrastruktury telekomunikacyjnej (M1); duża koncentracja inwestycji zagranicznych w Warszawie (M6); wysoki poziom wykształcenia ludności w Warszawie (M7); koncentracja usług wiedzy i klasy kreatywnej (M3); silne zaplecze naukowo-badawcze (M2). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na wzrost gospodarczy w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Wykorzystując to samo narzędzie badawcze poproszono ekspertów o ocenę znaczenia czynników wpływających na wzrost gospodarczy w perspektywie 2025 roku. Uzyskane wyniki różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 9.1). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 4,81. Oznacza to, że znaczenie analizowanych mocnych stron wzrostu gospodarczego w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (4,81) w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): wysoki poziom rozwoju infrastruktury telekomunikacyjnej (M1); silne zaplecze naukowo-badawcze (M2); koncentracja usług wiedzy i klasy kreatywnej (M3); wysoki poziom wykształcenia ludności w Warszawie (M7). 116

117 Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia czynników w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 9.1). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy mocne strony w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W wypadku zdecydowanej większości czynników ich znaczenie w dłuższej perspektywie czasowej będzie malało. Jedynie w wypadku trzech czynników; silne zaplecze naukowo-badawcze (M2); wysoki poziom oferty kulturalnej (M10) oraz duża liczba przedsiębiorstw sektora MSP (M11) eksperci dostrzegają rosnące znaczenie tych czynników w dłuższej perspektywie czasowej. Według opinii ekspertów istotnemu zmniejszenie w przyszłości ulegnie znaczenie czynnika duża koncentracja inwestycji zagranicznych w Warszawie (M6). Uzyskane w trakcie badań wyniki zostały wykorzystane do klasyfikacji czynników pod względem ich znaczenia dla wzrostu gospodarczego obecnie i w perspektywie 2025 roku. W tym celu punkty odpowiadające poszczególnym czynnikom naniesiono na płaszczyznę opisaną układem współrzędnych średnia ocen ekspertów znaczenia czynnika w 2012 roku i średnia ocen ekspertów znaczenia czynnika w 2025 roku (rys. 9.2). Płaszczyzna ta została podzielona na cztery obszary wyznaczone przez proste odpowiadające średnim arytmetycznym oceny znaczenia czynników w grupie mocnych stron postrzeganych odpowiednio z perspektywy roku 2012 i roku Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono: wysoki poziom rozwoju infrastruktury telekomunikacyjnej (M1); silne zaplecze naukowo-badawcze (M2); 117

118 Ocena ważności w 2025 roku koncentracja usług wiedzy i klasy kreatywnej (M3); wysoki poziom wykształcenia ludności w Warszawie (M7). Średnie ocen ekspertów dla tych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT - mocne strony na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W grupie czynników, których znaczenie dla wzrostu gospodarczego zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się: wysoki poziom płac w Warszawie (M4); wysoki poziom opieki medycznej (M8); dobra dostępność do międzynarodowych połączeń lotniczych (M9); wysoki poziom oferty kulturalnej (M10); duża liczba przedsiębiorstw sektora MSP (M11). Średnie ocen dla tych czynników były niższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w roku 2012, jak i Według opinii ekspertów, z punktu widzenia wzrostu gospodarczego, czynnik duża koncentracja inwestycji zagranicznych w Warszawie (M6) charakteryzuje się wysoką ważnością dziś i niską w przyszłości, Słabe strony wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Ocena ważności w 2012 roku Drugą grupę czynników SWOT poddanych ocenie znaczenia z punktu widzenia wzrostu gospodarczego stanowiły słabe strony. Zaliczono do niej siedem czynników przedstawionych w tabeli

119 Tabela 9.3. Słabe strony wzrostu gospodarczego Symbol Słabe strony S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Źródło: opracowanie własne. Przestarzała struktura społeczno-zawodowa obszarów pozametropolitalnych Słabość społeczno-gospodarcza ośrodków subregionalnych Słabość klasy politycznej i nieumiejętność współpracy Brak zarządu metropolitalnego Zbyt słabo rozwinięta infrastruktura w obszarze metropolitalnym Warszawy Słabe powiązania transportowe między Warszawą a subregionami Chaos urbanistyczny miasta Warszawy i regionów (w tym niekontrolowana suburbanizacja Warszawy) Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,80 do 5,20 na siedmiostopniowej skali oceny. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi słabość klasy politycznej i nieumiejętność współpracy (S3).Ponadto, w grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (4,44) w badanej grupie, znalazły się trzy czynniki (w kolejności malejącej wartości): brak zarządu metropolitalnego (S4); przestarzała struktura społeczno-zawodowa obszarów pozametropolitalnych (S1); chaos urbanistyczny miasta Warszawy i regionów (w tym niekontrolowana suburbanizacja Warszawy) (S7). Oceny znaczenia pozostałych czynników wpływających na wzrost gospodarczy w roku 2012 były niższe niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Ocena znaczenia czynników z grupy słabe strony wpływających na wzrost gospodarczy w perspektywie roku 2025 różni się od oceny ich znaczenia bieżącego. Średnia ocen dla całej grupy czynników wynosząca 4,87 jest wyższa niż średnia ocena dla roku bieżącego, co oznacza, że znaczenie analizowanych słabych stron dla wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów wyżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. W grupie czynników, których oceny były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie w perspektywie roku 2025, znalazły się czynniki: chaos urbanistyczny miasta Warszawy i regionów (w tym niekontrolowana suburbanizacja Warszawy) (S7); zbyt słabo rozwinięta infrastruktura w obszarze metropolitalnym Warszawy (S5); słabość klasy politycznej i nieumiejętność współpracy (S3); przestarzała struktura społeczno-zawodowa obszarów pozametropolitalnych (S1). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia czynników w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie większości czynników będzie rosło osłabiając wzrost gospodarczy w przyszłości (rys. 9.3). 119

120 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy słabe strony w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział słabych stron na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 9.4). 120

121 Ocena ważności w 2025 roku Ocena ważności w 2012 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT słabe strony na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenie jako słabej strony, zarówno w 2012, jak i w 2025 roku zaliczono: przestarzała struktura społeczno-zawodowa obszarów pozametropolitalnych (S1). słabość klasy politycznej i nieumiejętność współpracy (S3); brak zarządu metropolitalnego (S4); chaos urbanistyczny miasta Warszawy i regionów (w tym niekontrolowana suburbanizacja Warszawy) (S7). Średnia ocen dla wymienionych czynników była wyższa od średniej arytmetycznej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia analizowanych słabych stron w 2012, jak i 2025 roku. W grupie słabych stron, którym przypisano relatywnie niskie znaczenie dla wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego zarówno w 2012 roku, jak i 2025 roku, znalazły się: słabość społecznogospodarcza ośrodków subregionalnych (S2) oraz słabe powiązania transportowe między Warszawą a subregionami (S6).Średnie ocen dla tych czynników były niższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do roku 2012, jak i w perspektywie 2025 roku. W opinii ekspertów czynnik zbyt słabo rozwinięta infrastruktura w obszarze metropolitalnym Warszawy (S5); w perspektywie roku 2025 będzie przybierał na znaczeniu. Stymulanty wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Kolejną analizowaną grupą czynników wpływających na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego były stymulanty. Grupę tę stanowiło pięć czynników przedstawionych w tab

122 Tabela 9.4. Stymulanty wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Symbol Stymulanty ST1 ST2 ST3 ST4 ST5 Źródło: opracowanie własne. Transfer technologii i innowacji z zagranicy Międzynarodowa silna pozycja Warszawy w sieciach metropolitalnych Środki unijne dla Mazowsza Położenie geograficzne województwa Napływ migracyjny, w tym osób z zagranicy Oceny znaczenia czynników -stymulant wahały się od 3,50 do 5,90 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,96. Najwyżej przez ekspertów została oceniona ważność stymulanty transfer technologii i innowacji z zagranicy (ST1). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazł się czynnik środki unijne dla Mazowsza (ST3). Oceny pozostałych stymulant ukształtowały się poniżej średniej dla całej grupy. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych stymulant w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego. Znaczenie analizowanych stymulant wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. Największe znaczenie w perspektywie roku 2025 eksperci przypisali czynnikowi transfer technologii i innowacji z zagranicy (ST1). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejących wartości): międzynarodowa silna pozycja Warszawy w sieciach metropolitalnych (ST2); napływ migracyjny, w tym osób z zagranicy (ST5). W wypadku pozostałych czynników oceny były niższe niż średnia dla całej grupy. Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia stymulant w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie wszystkich czynników będzie ulegało zmianie w kierunku zmniejszenia znaczenia czynników w przyszłości (rys. 9.5). W szczególności eksperci wskazali na istotny spadek znaczenia czynnika, środki unijne dla Mazowsza (ST3), którego znaczenie obecnie zostało ocenione najwyżej. Oczekują, że w perspektywie roku 2025 znaczenie tego czynnika będzie dużo niższe. 122

123 Rys Średnie klasyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy stymulanty w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział stymulant na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 9.6). Eksperci za stymulantę wzrostu gospodarczego, której znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości uznali: transfer technologii i innowacji z zagranicy (ST1). Czynnikiem, którego znaczenie jest mało istotne obecnie i będzie mało istotne w przyszłości jest położenie geograficzne województwa (ST4). Dwa czynniki: międzynarodowa silna pozycja Warszawy w sieciach metropolitalnych (ST2) oraz napływ migracyjny, w tym osób z zagranicy (ST5) eksperci ocenili jako mało ważne obecnie, ale ich znaczenie będzie rosło w przyszłości. Znaczenie czynnika jakim są środki unijne dla Mazowsza (ST3) będzie malało w dłuższej perspektywie czasowej, w stosunku do oceny ważności znaczenia tego czynnika obecnie. 123

124 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT stymulanty na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Destymulanty wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Czwartą analizowaną grupą czynników niekorzystnie wpływających na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego mających swoje źródło w otoczeniu województwa mazowieckiego były destymulanty. Grupę tę stanowiło osiem czynników przedstawionych w tabeli 9.5. Tabela 9.5. Destymulanty wzrostu gospodarczego Ocena ważności w 2012 roku Symbol Destymulanty D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 Źródło: opracowanie własne. Nieprorozwojowy system finansowania gospodarki przez Państwo Niewydolny system prawny System edukacji niesprzyjający rozwojowi gospodarczemu Peryferyjne położenie w przestrzeni europejskiej Słabe skomunikowanie województwa w skali Europy i Polski Negatywne postawy społeczeństwa wobec przedsiębiorców i przedsiębiorczości System prawny niskiej jakości Złe stosowanie prawa Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 4,00 do 6,00 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,15. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi nieprorozwojowy system finansowania gospodarki przez Państwo (D1). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): nieprorozwojowy system finansowania gospodarki przez Państwo (D1); 124

125 niewydolny system prawny (D2); złe stosowanie prawa (D8); system prawny niskiej jakości (D7); słabe skomunikowanie województwa w skali Europy i Polski (D5). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna (5,15) ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych destymulant w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 9.7). Znaczenie analizowanych destymulant wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów nieco wyżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 5,17). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): system edukacji niesprzyjający rozwojowi gospodarczemu (D3); złe stosowanie prawa (D8); system prawny niskiej jakości (D7). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia destymulant w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 9.7). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy destymulanty w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. 125

126 Ocena ważności w 2025 roku Czynnikiem, którego znaczenie będzie rosło w dłuższej perspektywie czasowej jest system edukacji niesprzyjający rozwojowi gospodarczemu (D3); a którego znaczenie istotnie spadnie nieprorozwojowy system finansowania gospodarki przez Państwo (D1). Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział destymulant na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 9.8). W odniesieniu do zdecydowanej większości czynników-destymulant, eksperci uznali, że są to czynniki zarówno w ważne dziś, jak i w przyszłości. Średnie ocen ekspertów dla tych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT destymulanty na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Jedynie dwa czynniki - peryferyjne położenie w przestrzeni europejskiej (D4) oraz negatywne postawy społeczeństwa wobec przedsiębiorców i przedsiębiorczości (D6) zostały uznane za czynniki nieważne dziś i nieważne w przyszłości. Szanse wewnętrzne wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Ocena ważności w 2012 roku Kolejną analizowana grupą czynników wpływających na wzrost gospodarczy były szanse wewnętrzne. Grupę tę stanowiło dziewięć czynników przedstawionych w tabeli

127 Tabela 9.6. Szanse wewnętrzne wzrostu gospodarczego Symbol Szanse wewnętrzne SW1 SW2 SW3 SW4 SW5 SW6 SW7 SW8 SW9 Źródło: opracowanie własne. Rozwój infrastruktury transportowej i teleinformatycznej Rozwój ośrodków subregionalnych Zmiana struktury agrarnej, zwiększenie produktywności rolnictwa Rozwój sieci instytucji otoczenia biznesowego Utworzenie sprawnego zarządu metropolitalnego Prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych Poszanowanie reguł życia w społeczeństwie Poszanowanie prawa i reguł współżycia jako powszechnej postawy społecznej Kształtowanie postaw współpracy Oceny znaczenia szans wewnętrznych wahały się od 4,89 do 6,11 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,43. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi: rozwój infrastruktury transportowej i teleinformatycznej (SW1). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): rozwój infrastruktury transportowej i teleinformatycznej (SW1); prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych (SW6); poszanowanie prawa i reguł współżycia jako powszechnej postawy społecznej (SW8); poszanowanie reguł życia w społeczeństwie (SW7). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na wzrost gospodarczy w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników (rys. 9.9). Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych szans wewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 9.9). Znaczenie analizowanych szans wewnętrznych wzrostu gospodarczego w przyszłości zostało przez ekspertów nieco niżej ocenione (średnia 5,28), w stosunku do obecnego okresu (średnia 5,43). W grupie czynników, których oceny znaczenia w perspektywie roku 2025 były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): poszanowanie prawa i reguł współżycia jako powszechnej postawy społecznej (SW8); kształtowanie postaw współpracy (SW9); poszanowanie reguł życia w społeczeństwie (SW7); zmiana struktury agrarnej, zwiększenie produktywności rolnictwa (SW3). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia szans wewnętrznych w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 9.9). 127

128 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy szanse wewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział szans wewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 9.10). Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono: poszanowanie reguł życia w społeczeństwie (SW7) oraz poszanowanie prawa i reguł współżycia jako powszechnej postawy społecznej (SW8). Średnie ocen ekspertów dla tych dwóch czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. 128

129 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT szanse wewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W grupie czynników, których znaczenie dla wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się czynnik i: rozwój ośrodków subregionalnych (SW2) oraz rozwój sieci instytucji otoczenia biznesowego (SW4). Do szans wewnętrznych, których znaczenie będzie malało w dłuższej perspektywie czasowej zaliczone zostały czynniki: prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych (SW6) oraz rozwój infrastruktury transportowej i teleinformatycznej (SW1) Wśród dwóch czynników, których znaczenie dla wzrostu gospodarczego jest mało istotne dzisiaj, ale będzie istotne w przyszłości zaliczone zostały: zmiana struktury agrarnej, zwiększenie produktywności rolnictwa (SW3). kształtowanie postaw współpracy (SW9); utworzenie sprawnego zarządu metropolitalnego (SW5). Szanse zewnętrzne wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Ocena ważności w 2012 roku Kolejną analizowaną grupą czynników wpływających na wzrost gospodarczy były szanse zewnętrzne. Grupę tę stanowiło dziesięć czynników przedstawionych w tabeli

130 Tabela 9.7. Szanse zewnętrzne wzrostu gospodarczego Symbol Szanse zewnętrzne SZ1 SZ2 SZ3 SZ4 SZ5 SZ6 SZ7 SZ8 SZ9 SZ10 Źródło: opracowanie własne. Rozwój żeglugi śródlądowej Dynamiczny i stabilny rozwój kraju Stabilny rozwój UE i partnerów gospodarczych Utrzymanie się międzynarodowej atrakcyjności Warszawy Racjonalizacja finansów publicznych, w tym rozliczeń międzysamorządowych Rozwój i wykorzystanie energii odnawialnej (biogazownie) Prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych Świadome kształtowanie postaw ekologicznych Racjonalizacja wykorzystania zasobów Korzystne międzynarodowe regulacje prawne Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,00 do 6,00 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,63. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi: stabilny rozwój UE i partnerów gospodarczych (SZ3). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): stabilny rozwój UE i partnerów gospodarczych (SZ3); dynamiczny i stabilny rozwój kraju (SZ2); prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych (SZ7); utrzymanie się międzynarodowej atrakcyjności Warszawy (SZ4); racjonalizacja finansów publicznych, w tym rozliczeń międzysamorządowych (SZ5). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych szans zewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 9.11). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 5,11. Oznacza to, że znaczenie analizowanych szans wewnętrznych wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów wyżej ocenione, w stosunku do okresu obecnego (średnia 4,63). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): stabilny rozwój UE i partnerów gospodarczych (SZ3); dynamiczny i stabilny rozwój kraju (SZ2); prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych (SZ7); utrzymanie się międzynarodowej atrakcyjności Warszawy (SZ4); 130

131 korzystne międzynarodowe regulacje prawne (SZ10); świadome kształtowanie postaw ekologicznych (SZ8). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia szans zewnętrznych w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku wzrostu znaczenia większości czynników w przyszłości (rys 9.11). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy szanse zewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Według opinii ekspertów jedynie znaczenie czynnika racjonalizacja finansów publicznych, w tym rozliczeń międzysamorządowych (SZ5) będzie mniejsze w przyszłości niż obecnie. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział szans zewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 9.12). Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono czynniki: dynamiczny i stabilny rozwój kraju (SZ2); stabilny rozwój UE i partnerów gospodarczych (SZ3); prorozwojowe wykorzystanie środków unijnych (SZ7); utrzymanie się międzynarodowej atrakcyjności Warszawy (SZ4). 131

132 Ocena ważności w 2025 roku Średnie ocen ekspertów dla tych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT szanse zewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W grupie czynników, których znaczenie dla wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się trzy czynniki: rozwój żeglugi śródlądowej (SZ1); rozwój i wykorzystanie energii odnawialnej (biogazownie) (SZ6); racjonalizacja wykorzystania zasobów (SZ9); Czynnikiem, którego znaczenie jest istotne dziś, ale będzie mało istotne w przyszłości jest czynnik racjonalizacja finansów publicznych, w tym rozliczeń międzysamorządowych (SZ5). Do szans zewnętrznych, których znaczenie będzie rosło w przyszłości zaliczone zostały czynniki: korzystne międzynarodowe regulacje prawne (SZ10); świadome kształtowanie postaw ekologicznych (SZ8). Ocena ważności w 2012 roku 132

133 Zagrożenia wewnętrzne wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Kolejną analizowaną grupą czynników wpływających na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego były zagrożenia wewnętrzne. Grupę tę stanowiło osiem czynników przedstawionych w tabeli 9.8. Tabela 9.8. Zagrożenie wewnętrzne wzrostu gospodarczego Symbol Zagrożenia wewnętrzne ZW1 ZW2 ZW3 ZW4 ZW5 ZW6 ZW7 ZW8 Źródło: opracowanie własne. Złe funkcjonowanie samorządów Dysfunkcjonalna suburbanizacja Warszawy Utrzymywanie się chaosu urbanistycznego Stagnacja ośrodków subregionalnych Odpływ kadry wysokowykwalifikowanej Zbyt wolny rozwój infrastruktury w stosunku do potrzeb Demoralizacja społeczna i gospodarcza Niekorzystne inwestycje pogarszające stan środowiska Oceny znaczenia zagrożeń wewnętrznych wahały się od 4,00 do 5,60 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,66. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się dwa czynniki (w kolejności malejącej wartości): zbyt wolny rozwój infrastruktury w stosunku do potrzeb (ZW6); złe funkcjonowanie samorządów (ZW1). Najniżej zostały ocenione czynnik niekorzystne inwestycje pogarszające stan środowiska (SZ8) oraz utrzymywanie się chaosu urbanistycznego (ZW3). Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych zagrożeń wewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys.9.13). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 4,93 Oznacza to, że znaczenie analizowanych zagrożeń wewnętrznych wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów wyżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 4,66). W perspektywie roku 2025 powyżej średniej zostały ocenione trzy czynniki: zbyt wolny rozwój infrastruktury w stosunku do potrzeb (ZW6); złe funkcjonowanie samorządów (ZW1); odpływ kadry wysokowykwalifikowanej (ZW5). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia zagrożeń wewnętrznych w roku 2012 i w perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku wzrostu znaczenia większości czynników w przyszłości (rys. 9.13). Jedynie w wypadku dwóch czynników zbyt wolny rozwój infrastruktury w stosunku do potrzeb (ZW6) oraz złe funkcjonowanie samorządów (ZW1) przewiduje się spadek ich znaczenia dla wzrostu gospodarczego w przyszłości. 133

134 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy zagrożenia wewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział zagrożeń wewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 9.14). Eksperci za czynniki, których znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości uznali: zbyt wolny rozwój infrastruktury w stosunku do potrzeb (ZW6); złe funkcjonowanie samorządów (ZW1); Czynnik odpływ kadry wysokowykwalifikowanej (ZW5) został przez ekspertów oceniony jako mało istotny obecnie, którego znaczenie będzie rosło w przyszłości. Pozostałe czynniki zostały uznane za mało istotne dziś i w przyszłości. 134

135 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT zagrożenia wewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Zagrożenia zewnętrzne wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego Ostatnią analizowaną grupę czynników wpływających na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego stanowiły zagrożenia zewnętrzne. Grupę tę tworzyło dziewięć czynników przedstawionych w tabeli 9.9. Tabela 9.9. Zagrożenie zewnętrzne wzrostu gospodarczego Ocena ważności w 2012 roku Symbol Zagrożenia zewnętrzne ZZ1 Kryzysy międzynarodowe ZZ2 Rozpad UE ZZ3 Brak stabilności finansowej ZZ4 c ZZ5 Kryzys surowcowy ZZ6 EURO 2012 ZZ7 Restrykcyjna krótkookresowa polityka ekologiczna ZZ8 Szantaż ekologiczny lobbing pseudoekologiczny ZZ9 Niekorzystne międzynarodowe regulacje prawne Źródło: opracowanie własne. 135

136 Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,80 do 5,56 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,73. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się czynniki (w kolejności malejącej wartości): brak stabilności finansowej (ZZ3); kryzysy międzynarodowe (ZZ1); szantaż ekologiczny lobbing pseudoekologiczny (ZZ8); peryferyzacja Polski i regionu w układzie międzynarodowym (ZZ4). Pozostałe czynniki zostały ocenione poniżej średniej dla całej grupy. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych zagrożeń zewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 9.15). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 4,65. Oznacza to, że znaczenie analizowanych zagrożeń wzrostu gospodarczego w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 4,73). Sześć czynników: kryzysy międzynarodowe (ZZ1); brak stabilności finansowej (ZZ3); peryferyzacja Polski i regionu w układzie międzynarodowym (ZZ4). szantaż ekologiczny lobbing pseudoekologiczny (ZZ8); restrykcyjna krótkookresowa polityka ekologiczna (ZZ7); niekorzystne międzynarodowe regulacje prawne (ZZ9); zostało ocenionych powyżej średniej dla całej grupy. W wypadku pozostałych trzech czynników oceny były niższe niż średnia dla całej grupy. Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia zagrożeń zewnętrznych w roku 2012 i w perspektywie roku 2025 wskazuje, że w wypadku pięciu czynników znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku wzrostu znaczenia czynników w przyszłości. Najsilniejszy spadek znaczenia czynnika dotyczy organizacji przez Polskę EURO 2012 (ZZ6) (rys. 9.15). 136

137 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy zagrożenia zewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział zagrożeń zewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 9.16). Eksperci do czynników, których znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości zaliczyli: kryzysy międzynarodowe (ZZ1); brak stabilności finansowej (ZZ3); szantaż ekologiczny lobbing pseudoekologiczny (ZZ8); restrykcyjna krótkookresowa polityka ekologiczna (ZZ7). W grupie czynników których znaczenie będzie większe w przyszłości niż to ma miejsce obecnie należą: niekorzystne międzynarodowe regulacje prawne (ZZ9) oraz kryzys surowcowy (ZZ5). 137

138 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT zagrożenia zewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku Czynniki, których znaczenie dla wzrostu gospodarczego zarówno dziś, jak i w przyszłości zostało relatywnie ocenione jako nieistotne należą: rozpad UE (ZZ2); peryferyzacja Polski i regionu w układzie międzynarodowym (ZZ4) oraz EURO 2012 (ZZ6). Podsumowanie oceny znaczenia czynników SWOT w różnych perspektywach czasowych Uwzględniając wyniki uzyskane w obrębie ośmiu grup czynników analizy SWOT sporządzono zbiorcze zestawienie wyników, które zaprezentowano na rys

139 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia wszystkich grup czynników analizy SWOT Źródło: obliczenia własne. Średnia ocen dla wszystkich grup czynników mających wpływ na wzrost gospodarczy województwa mazowieckiego w 2012 roku wyniosła 4,87. Najwyższą średnią oceny znaczenia odnotowano dla grupy czynników szanse wewnętrzne (5,43) i destymulanty (5,15). Najniższą średnią oceny znaczenia odnotowano dla grupy czynników słabe strony (4,44). W perspektywie 2025 roku eksperci relatywnie najwyżej ocenili szanse wewnętrzne (średnia 5,28) oraz de stymulanty (średnia 5,17), a najniżej stymulanty (średnia 4,30). 10. ANAALIZA STRUKTURALNA Macierz wpływów bezpośrednich Wynikowa macierz wpływów bezpośrednich powstała na podstawie uzupełnianych indywidualnie przez ekspertów macierzy wpływów bezpośrednich. Wartości występujące w macierzy wynikowej zostały uzyskane na podstawie dominanty ocen ekspertów sił oddziaływań poszczególnych czynników na inne czynniki. Określoną w ten sposób macierz wpływów bezpośrednich czynników wzrostu gospodarczego przedstawiono na rysunku

140 21 : L3 20 : L2 19 : L1 18 : V3 17 : V2 16 : V1 15 : P3 14 : P2 13 : P1 12 : El3 11 : El2 10 : El1 9 : E3 8 : E2 7 : E1 6 : T3 5 : T2 4 : T1 3 : S3 2 : S2 1 : S1 LIPSOR-EPITA-MICMAC 1 : S1 2 : S2 3 : S3 4 : T1 5 : T2 6 : T3 7 : E1 8 : E2 9 : E3 10 : El1 11 : El2 12 : El3 13 : P1 14 : P2 15 : P3 16 : V1 17 : V2 18 : V3 19 : L1 20 : L2 21 : L Rys Siła oddziaływania na siebie 21 czynników wzrostu gospodarczego Źródło: opracowane własne przy użyciu programu MICMAC. Charakterystykę podstawowych własności macierzy wpływów bezpośrednich przedstawiono w tabeli Tabela Charakterystyka macierzy wpływów bezpośrednich Wskaźnik Źródło: opracowanie własne. Wartość Wymiar macierzy 21 Liczba zer (brak wpływu) 111 Liczba jedynek (słaby wpływ) 160 Liczba dwójek (średni wpływ) 117 Liczba trójek (duży wpływ) 53 Stopień wypełnienia 75% W 111 wypadkach dominującą wartością było zero, co oznacza brak relacji pomiędzy zmiennymi, w 160 wypadkach stwierdzono słabe zależności, w 117 wypadkach stwierdzono umiarkowany wpływ, a silne zależności między zmiennymi zostały zidentyfikowane w 53 wypadkach. Wartości różne od zera zostały wpisane w 75% pól, co oznacza, że eksperci zidentyfikowali znacznie więcej zależności niż w większości analiz, gdzie średnio stopień wypełnienia wynosi ok. 20% J. M. Wójcicki (red.), P. Ładyżyński (red.), System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce, Konsorcjum ROTMED, Warszawa

141 10.2. Analiza sumarycznych sił oddziaływań bezpośrednich oraz grafy najsilniejszych oddziaływań bezpośrednich Sumaryczną siłę oddziaływań pomiędzy 21 czynnikami wpływającymi wzrost gospodarczy zaprezentowano w tabeli Tabela Sumaryczne siły oddziaływań bezpośrednich występujących między czynnikami analizy strukturalnej Lp. Czynnik Liczebność wpływu Liczebność zależności 1 S1. Kwalifikacje ludności S2. Mobilność społeczna S3. Prorozwojowy system edukacji T1. Transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych T2. Potencjał badawczo-naukowy T3. Efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka Ekon1. Prowzrostowy system finansowania gospodarki Ekon2. Gospodarcze relacje z zagranicą Ekon3. Struktura działowa gospodarki Ekol1. Społeczna świadomość ekologiczna Ekol2. Racjonalna polityka ekologiczna Ekol3. Jakość i stan środowiska P1. Jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy P2. Otoczenie międzynarodowe procesów politycznych P3. Społeczne uwarunkowania procesów politycznych V1. Moralność i etyka V2. Zaufanie do innych V3. Postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości L1. Mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość L2. Międzynarodowe otoczenie prawne L3. Funkcjonowanie prawa i jego instytucji Razem Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. Otrzymane wyniki wskazują, że silny wpływ bezpośredni na pozostałe czynniki wywierają przede wszystkim czynniki: jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1), prorozwojowy system edukacji (S3), mechanizmy stanowieni prawa i jego jakość (L1) oraz społeczne uwarunkowania 141

142 procesów politycznych (P3). Najbardziej zależnymi od pozostałych są trzy czynniki gospodarcze relacje z zagranicą (Ekon2), transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych (T1) oraz potencjał naukowo-badawczy (T2). W ramach przeprowadzonych analiz został przy wykorzystaniu programu MICMAC utworzony graf przedstawiający oddziaływania bezpośrednie czynników (rys. 10.2). Na rysunku 10.2 pokazano dla zapewnienia czytelności jedynie oddziaływania najsilniejsze. Rys Graf oddziaływań bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. Analiza grafu wskazuje na liczne występowanie silnych wpływów pomiędzy czynnikami. Szczególnie widoczny jest wysoki stopień zależności kilku czynników. Pod silnym wpływem innych czynników pozostaje funkcjonowanie prawa i jego instytucji (L3). Na czynnik ten silnie wpływają czynniki odnoszące się do wartości: moralność i etyka (V1) oraz zaufanie do innych (V2). Czynnik potencjał badawczo-rozwojowy (T2) pozostaje pod silnym wpływem czynników: efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauko-gospodarka (T3), prowzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1) oraz mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość (L1). 142

143 10.3. Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazującej na oddziaływaniach bezpośrednich Układ czynników analizy strukturalnej na płaszczyźnie wpływ-zależność przedstawiono na rysunku Wyodrębniono na nim zgodnie z metodyką MICMAC kilka charakterystycznych grup czynników.. Wstępna analiza wizualna pozwala podzielić czynniki na siedem charakterystycznych grup. W obszarze czynników kluczowych znalazł się jeden czynnik prorozwojowy system edukacji (S3). Do grupy czynników celów można zaliczyć również jeden czynnik: funkcjonowanie prawa i jego instytucji (L3). Rezultaty badanego systemu tworzą czynniki: transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych (T1), potencjał badawczo-naukowy (T2), efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-technika (T3), gospodarcze relacje z zagranicą (Ekon2) oraz mobilność społeczna (S2). W skład grupy czynników pomocniczych weszły wszystkie czynniki ekologiczne, prowzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1), struktura działowa gospodarki (Ekon3) oraz zaufanie do innych(v2). Determinantę badanego systemu tworzy jeden czynniki: jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1). Czynniki społeczne uwarunkowania procesów politycznych (P3), mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość (L1), postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości (V3) oraz kwalifikacje ludności (S1) można zaliczyć do czynników regulujących. Ponieważ obraz układu czynników uzyskany na podstawie oddziaływań bezpośrednich wskazuje w zasadzie na jeden tylko czynnik kluczowy prorozwojowy system edukacji (S3), zespól ekspertów uznał za celowe kontynuowanie analizy z uwzględnieniem oddziaływań pośrednich. 143

144 Czynniki kluczowe Czynniki cele Czynniki rezultaty Determinanty motory i hamulce Czynniki regulujące Czynniki pomocnicze Czynniki autonomiczne Czynniki zewnętrzne Rys Podział czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Wyznaczenie wpływów i zależności pośrednich W kolejnym etapie badania uwzględnione zostały oddziaływania pośrednie. Algorytmy wykorzystane w programie MICMAC analizując rozprzestrzenianie się oddziaływań w systemie poprzez połączenia i pętle sprzężenia zwrotnego spajające poszczególne czynniki pozwalają zhierarchizować je z uwzględnieniem liczby połączeń i pętli o długości 1,2, n dochodzących i wychodzących od każdego czynnika. W efekcie zostają ujawnione oddziaływania pośrednie, trudne do bezpośredniego zdefiniowania przez ekspertów badających system. Sumaryczne wyniki obliczeń dotyczące sił oddziaływań i zależności pośrednich przedstawiono w tabeli

145 Tabela Sumaryczne siły oddziaływań pośrednich występujących między czynnikami analizy strukturalnej Lp. Czynnik Liczebność wpływu Liczebność zależności 1 S1. Kwalifikacje ludności 3,538896E+08 3,3974E+08 2 S2. Mobilność społeczna 2,89079E+08 3,953806E+08 3 S3. Prorozwojowy system edukacji 4,463213E+08 3,578982E+08 T1. Transfer zaawansowanych technologii i 3,003149E+08 4,399996E+08 4 innowacji zagranicznych 5 T2. Potencjał badawczo-naukowy 3,090247E+08 4,332105E+08 6 T3. Efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka 3,077316E+08 3,911441E+08 Ekon1. Prowzrostowy system finansowania 2,77993E+08 3,139545E+08 7 gospodarki 8 Ekon2. Gospodarcze relacje z zagranicą 3,19711E+08 4,688999E+08 9 Ekon3. Struktura działowa gospodarki 1,846987E+08 3,677384E Ekol1. Społeczna świadomość ekologiczna 2,670627E+08 3,545084E Ekol2. Racjonalna polityka ekologiczna 2,49074E+08 3,619829E Ekol3. Jakość i stan środowiska 1,734859E+08 3,820852E P1. Jakość klasy politycznej i mechanizmy 5,358598E+08 2,450037E+08 sprawowania władzy 14 P2. Otoczenie międzynarodowe procesów 2,868877E+08 1,234531E+08 politycznych 15 P3. Społeczne uwarunkowania procesów 3,919033E+08 2,431259E+08 politycznych 16 V1. Moralność i etyka 3,504219E+08 1,616978E V2. Zaufanie do innych 2,807289E+08 2,515762E+08 V3. Postawy względem innowacyjności i 3,544606E+08 3,229646E przedsiębiorczości 19 L1. Mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość 3,535379E+08 2,943562E L2. Międzynarodowe otoczenie prawne 2,961821E+08 8,323618E L3. Funkcjonowanie prawa i jego instytucji 3,539872E+08 3,503996E+08 Razem Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. Analiza wpływów pośrednich, której wyniki zaprezentowano w tabeli 10.3 wskazuje, że czynnikiem o najsilniejszym oddziaływaniu na pozostałe jest jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1), czynnikiem najbardziej zależnym są gospodarcze relacje z zagranicą (Ekon2). 145

146 Rys Graf oddziaływań pośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. Uwzględnienie w analizie oddziaływań pośrednich (rys. 10.4) powoduje znaczne zgęszczenie sieci wzajemnych powiązań pomiędzy czynnikami. Graf oddziaływań pośrednich wskazuje, że czynniki technologiczne największym stopniu są zależne od innych czynników. Czynnikami o największym wpływie na inne czynniki są: jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy (P1) oraz prorozwojowy system edukacji (S3). Łączną analizę siły wpływu i stopnia zależności poszczególnych czynników wygodnie jest przeprowadzić posługując się mapą wpływ-zależność. 146

147 10.5. Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach pośrednich Rozkład czynników na płaszczyźnie wpływ-zależność z uwzględnieniem oddziaływań pośrednich oraz wyodrębnieniem charakterystycznych grup czynników przedstawiono na rys Czynniki kluczowe Czynniki cele Czynniki rezultaty Determinanty motory i hamulce Czynniki regulujące Czynniki pomocnicze Czynniki autonomiczne Czynniki zewnętrzne Rys Podział czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. Uwzględnienie wpływów pośrednich nie zmieniło w znaczący sposób układu czynników na płaszczyźnie wpływ-zależność, ale niektóre podziały stały się wyraźniejsze. W obszarze czynników kluczowych nadal znajduje się jeden czynnik: prorozwojowy system edukacji (S3). Rezultaty badanego systemu tworzą wszystkie czynniki technologiczne oraz mobilność społeczne (S2) i gospodarcze relacje z zagranicą (Ekon2). W skład grupy czynników pomocniczych weszły wszystkie czynniki ekonomiczne oraz prowzrostowy system finansowania gospodarki (Ekon1), struktura działowa gospodarki (Ekon3) oraz zaufanie do innych (V2). Czynniki kwalifikacje ludności (S1), społeczne uwarunkowania procesów politycznych (P3), mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość (L1), funkcjonowanie prawa i jego instytucji (L3) oraz postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości (V3) można zaliczyć do czynników regulujących. Czynniki: moralność i etyka (V1), otoczenie międzynarodowe procesów politycznych (P2) oraz międzynarodowe otoczenie prawne (L2) ulokowały się w obszarze czynników zewnętrznych. Przeprowadzona wśród ekspertów dyskusja potwierdziła merytoryczną zasadność uzyskanej w wyniku analizy strukturalnej klasyfikacji czynników STEEPVL. 147

148 Klasyfikacja czynników STEEPVL uzyskana na podstawie analizy ważność-niepewność oraz analizy strukturalnej stanowiła podstawę wyłonienia osi scenariuszy wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego. 11. SCENARIUSZE ROZWOJU Wybór osi scenariuszy Przeprowadzone analizy ważność-niepewność oraz wpływ-zależność dotyczące czynników STEEPVL wskazały grupy czynników kandydujących na osie scenariuszy rozwoju w obszarze tematycznym wzrost gospodarczy. Analiza ważność-niepewność wskazała czynniki charakteryzujące się znacznym wpływem na badane zjawisko a jednocześnie o dużym stopniu niepewności co do ich przyszłego stanu w horyzoncie czasowym badania. Do grupy tej zaliczyć można następujące czynniki: S1 prowzrostowy system edukacji; Ekon1 prowzrostowy system finansowania gospodarki; Ekon2 gospodarcze relacje z zagranicą; Ekol2 racjonalna polityka ekologiczna; P1 jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy; V2 zaufanie do innych; L1 mechanizmy stanowienia prawa i jego jakoś; L3 funkcjonowanie prawa i jego instytucji. Wykonana analiza strukturalna pozwoliła natomiast wyłonić czynniki charakteryzujące się dużym wpływem na pozostałe czynniki a jednocześnie silnym stopniem zależności od innych czynników. Po za tym, dostarczyła ona podstaw do merytorycznej interpretacji roli poszczególnych czynników w badanym systemie. W efekcie wykonanych obliczeń wskazano jeden czynnik kluczowy: S3 prorozwojowy system edukacji. Konfrontacja wyników obu analiz oraz dyskusja merytoryczna panelu ekspertów (w dniu r.) pozwoliła jako osie scenariuszy w obszarze wzrost gospodarczy wskazać czynniki: L1 mechanizmy stanowienia prawa i jego instytucji. S3 prorozwojowy system edukacji; Na osie (siły napędowe) scenariuszy wybrany został jeden czynnik z grupy czynników prawnych (L1) i jeden z grupy czynników społecznych (S3). Poprzez nadanie tym czynnikom wartości skrajnych tworzy się cztery scenariusze rozwoju przyszłości (rys. 11.1). 148

149 Rysunek Układ osi scenariuszy obszaru wzrost gospodarczy Źródło: opracowanie własne. Scenariusz 1: Efektywne mechanizmy stanowienia prawa i jego instytucji + Efektywny prorozwojowy system edukacji Scenariusz 2: Efektywne mechanizmy stanowienia prawa i jego instytucji + Niefektywny prorozwojowy system edukacji Scenariusz 3: Nieefektywne mechanizmy stanowienia prawa i jego instytucji + Niefektywny prorozwojowy system edukacji Scenariusz 4: Nieefektywne mechanizmy stanowienia prawa i jego instytucji + Efektywny prorozwojowy system edukacji W wyniku przeprowadzonej burzy mózgów oraz dyskusji moderowanej eksperci zaproponowali dla poszczególnych scenariuszy następujące nazwy: S1 Brylantowe Mazowsze; S2 Zaprzepaszczona szansa; S3 Skansen Europy; S4 I znów nadzieja na przyszłość. Wyłonione w ten sposób scenariusze zostały w dalszej części prac krótko opisane. Ponadto w każdy ze scenariuszy wpisano charakteryzujący go układ pozostałych czynników analizy STEEPVL Osnowy scenariuszy W kolejnym kroku badań, eksperci ocenili stan pozostałych (poza siłami napędowymi) czynników STEEPVL w poszczególnych scenariuszach wzrostu gospodarczego województwa mazowieckiego w perspektywie 2025 roku. Wyniki oceny przedstawiono w tabeli Szeroki kontekst dla scenariuszy wzrostu gospodarczego tworzą trendy, rozumiane jako utrwalone kierunki przemian społecznych, gospodarczych, środowiskowych, politycznych i kulturowych obejmujące znaczny układ czasowo-przestrzenny. 149

150 Identyfikacja trendów wpływających na wzrost gospodarczy dokonano w trakcie dyskusji moderowanej panelu ekspertów. Pomocniczą rolę w wyłonieniu trendów istotnie oddziałujących na wzrost gospodarczy pełniła analiza ważność-niepewność czynników STEEPVL. Czynniki wskazane jako trendy powinny charakteryzować się dużym oddziaływaniem na badane zjawisko, a jednocześnie w miarę małą niepewnością co do ich przyszłego stanu. W wyniku prac projektowych zidentyfikowano pięć czynników potencjalnie tworzących trendy. Należą do nich: 1) Kwalifikacje ludności (S1); 2) Transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych (T1); 3) Potencjał badawczo-naukowy (T2); 4) Postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości (V3). Ostateczne wskazanie trendów i ich wpisanie w scenariusze będzie przedmiotem badań w trakcie pomiaru drugiego. Wykonane w trakcie pomiaru pierwszego prace badawcze pozwoliły na wstępne przedstawienie krótkich charakterystyk czterech scenariuszy wzrostu gospodarczego w perspektywie 2025 roku. Scenariusz 1. Brylantowe Mazowsze Scenariusz zakłada istnienie efektywnych mechanizmów stanowienia prawa i jego instytucji przy jednoczesnym efektywnym prorozwojowym system edukacji. Funkcjonujący system edukacji w regionie zapewnia wysokie kwalifikacje społeczne, które stymulują między innymi wysoką mobilność społeczną. Efektywne mechanizmy stanowienia prawa i jego instytucji są gwarantem jasności, przejrzystości funkcjonowania prawa i jego instytucji. System prawa sprzyja technicznotechnologicznym uwarunkowaniom wzrostu gospodarczego, poprzez prawidłowe warunki do transferu technologii i innowacji zagranicznych, który dodatkowo jest stymulowany przez system finansowania gospodarki. Efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka są wynikiem wysokiego potencjału badawczo-naukowego, co buduje dobre relacje gospodarcze z zagranicą. W scenariuszu tym społeczeństwo charakteryzują pozytywne postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości. W scenariuszu Brylantowe Mazowsze wysoka społeczna świadomość ekologiczna mieszkańców, gwarantuje racjonalną politykę ekologiczną co w konsekwencji zapewnia wysoką jakość i stan środowiska przyrodniczego. Scenariusz zakłada ponadto rozwój regionu w oparciu o kapitał wiedzy, szczególnie w obszarze gospodarczym i społecznym. Główną stymulantą rozwoju regionu jest prorozwojowy system edukacji, decydujący o wzroście kwalifikacji ludności. Sprawnie funkcjonujący system edukacji decyduje o rozwoju głównych obszarów strategicznych wzmacniając rozwój przedsiębiorstw i instytucji poprzez wzrost kapitału intelektualnego. Jest to wynikiem nieograniczonej mobilności społecznej, ale przede wszystkim tworzeniem odpowiednich warunków do transferu nowych technologii w wyniku wzrostu świadomości społecznej. Dynamiczny rozwój społeczny i gospodarczy wymaga pewnego uporządkowania instytucjonalnego, determinowanego sprawnym systemem prawa. Scenariusz 2. Zaprzepaszczona szansa Według tego scenariusza efektywnym mechanizmom stanowienia prawa i jego instytucji nie towarzyszy efektywny prorozwojowy system edukacji. Brak prorozwojowego systemu edukacji nie sprzyja postawom ukierunkowanym na innowacyjność i przedsiębiorczość. W konsekwencji niższe kwalifikacje ludności, ograniczają mobilność społeczną oraz determinują potencjał badawczo- 150

151 naukowy regionu. Wysoki poziom funkcjonowania prawa i jego instytucji nie zapewniają przełamywania barier społecznych związanych z niskimi kwalifikacjami, które są niezbędne do rozwoju indywidualnej przedsiębiorczości. W opisywanym scenariuszu działają i przeplatają się sprzeczne siły, które z jednej strony stwarzają prawne podstawy do prawidłowego wzrostu gospodarczego, ale jednocześnie nie gwarantują pełnego sukcesu z uwagi na uwarunkowania społeczne wynikające z systemu edukacji. Właściwie skonstruowany system prawny stymuluje rozwój społeczno gospodarczy. Odpowiednie wykorzystanie możliwości jakie dają mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość spełniają swoją rolę społeczną tylko w warunkach społeczeństwa opartego na wiedzy. Brak prorozwojowego systemu edukacji wyklucza sprawność systemu prawnego. Scenariusz 3. Skansen Europy Scenariusz zakłada istnienie nieefektywnych mechanizmów stanowienia prawa i jego instytucji oraz nieefektywny system edukacji na rzecz rozwoju. Brak prorozwojowego systemu edukacji w połączeniu z brakiem odpowiednich regulacji prawnych stymulujących rozwój będą hamować wzrost gospodarczy. Wynikiem istniejącego stanu będzie niski potencjał badawczo-naukowy oraz niski poziom transferu zaawansowanych technologii zagranicznych. Niekorzystne gospodarcze relacje z zagranicą przy ograniczonym poziomie transferu innowacyjnych, wzrostowych technologii będą utrzymywały niekorzystną strukturę działową gospodarki regionu. Taki scenariusz zakłada chaos instytucjonalny i ograniczony rozwój przedsiębiorstw. Współczesny rozwój społeczno gospodarczy powstaje w oparciu o wzajemne relacje sfery nauki i praktyki oraz szeroko pojęte wsparcie instytucjonalne. Ograniczony społeczny kapitał wiedzy, wynika głównie z braku sprawnego prorozwojowego systemu edukacji uniemożliwiając tym samym efektywny rozwój przedsiębiorstw na poziomie zarządzania i wytwórczości. Nie ma również podstaw do współpracy na poziomie instytucjonalnym. Scenariusz 4. I znów nadzieja na przyszłość Scenariusz ten zakłada istnienie nieefektywnych mechanizmów stanowienia prawa i jego instytucji oraz efektywny system edukacji na rzecz rozwoju. Wysokie kwalifikacje ludności, transfer technologii oraz szeroko pojęty rozwój potencjału badawczo-naukowego właściwie upowszechnia się tylko w warunkach właściwego budowania relacji z otoczeniem społeczno-gospodarczym. Brak mechanizmów prawa wprowadza chaos uniemożliwiający prawidłowe funkcjonowanie instytucji i przedsiębiorstw hamując wzrost gospodarczy. Scenariusz charakteryzuje brak uporządkowania instytucjonalnego. Rozwój społeczno-gospodarczy uwarunkowany jest sprawnym systemem instytucjonalnym, a ten z kolei jest rezultatem odpowiednich mechanizmów prawnych. Przy takim scenariuszu potencjał ludzki nie może być w pełni wykorzystany z uwagi na brak porządku prawnego gwarantującego rozwój innowacji, przedsiębiorczości i transfer technologii. 151

152 Tabela Charakterystyka scenariuszy wzrostu gospodarczego Czynniki STEEPVL Scenariusz 1 Scenariusz 2 Scenariusz 3 Scenariusz 4 L1 - S3 L1 - S3 L1 - S3 L1 - S3 S1. Kwalifikacje ludności wysokie niskie niskie wysokie S2. Mobilność społeczna duża niska niska wysoka S3. Prorozwojowy system edukacji T1. Transfer zaawansowanych technologii i innowacji zagranicznych wysoki słaby niski średni T2. Potencjał badawczo-naukowy wysoki niski niski wysoki T3. Efektywne instytucjonalne zaplecze powiązań nauka-gospodarka wysokie średnie niskie umiarkowane Ekon1. Prowzrostowy system finansowania gospodarki wysoki niski nieznany umiarkowany Ekon2. Gospodarcze relacje z zagranicą dobre średnie słabe umiarkowane Ekon3. Struktura działowa gospodarki regionu neutralna przestarzała niekorzystna słaba Ekol1. Społeczna świadomość ekologiczna Wysoka niska niska wysoka Ekol2. Racjonalna polityka ekologiczna wysoka umiarkowana brak umiarkowana Ekol3. Jakość i stan środowiska Dobra Umiarkowana słaba średnia P1. Jakość klasy politycznej i mechanizmy sprawowania władzy wysoka umiarkowana niska niska P2. Otoczenie międzynarodowe procesów politycznych neutralne neutralne neutralne neutralne P3. Społeczne uwarunkowania procesów politycznych dobre umiarkowane wysokie negatywne wysokie 152

153 Scenariusz 1 Scenariusz 2 Scenariusz 3 Scenariusz 4 Czynniki STEEPVL Wzrost gospodarczy L1 - S3 L1 - S3 L1 - S3 L1 - S3 V1. Moralność i etyka neutralna neutralna słabnie słaba V2. Zaufanie do innych wysokie Umiarkowane słabe niskie V3. Postawy względem innowacyjności i przedsiębiorczości pozytywne słabe negatywne wysokie L1. Mechanizmy stanowienia prawa i jego jakość L2. Międzynarodowe otoczenie prawne neutralne neutralne neutralne neutralne L3. Funkcjonowanie prawa i jego instytucji dobre wysokie bardzo złe bardzo złe 153

154 CZĘŚĆ IV OBSZAR ROZWÓJ LOKALNY 12. WYNIKI ANALIZY STEEPVL Ekspercka identyfikacja czynników STEEPVL Realizacja analizy STEEPVL składała się z czterech zasadniczych etapów (rys. 12.1). Etap I: Identyfikacja czynnników ETAP 2: Wybór trzech czynników kluczowych w każdej grupie czynników STEEPVL (za pomocą wskazań) ETAP 3: Ocena siły wpływu czynników kluczowych na rozwój lokalny w 2025 roku ETAP 4: Ocena przewidywalności czynników kluczowych w perspektywie roku 2025 Rys Etapy prac eksperckich w ramach analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. W pierwszym etapie zadaniem ekspertów obszaru rozwój lokalny była identyfikacja czynników STEEPVL wpływających na badany obszar. Podczas prac na I warsztacie w dniu 10 lutego 2012 roku każdy z ekspertów wskazywał co najmniej trzy czynniki społeczne, technologiczne, ekonomiczne, ekologiczne, polityczne, wartości oraz prawne wpływające na rozwój lokalny województwa mazowieckiego. Proces identyfikacji czynników był facylitowany moderowaną burzą mózgów. Z zaproponowanych czynników wyeliminowano powtórzenia, a podczas II warsztatu w dniu 11 lutego 2012 roku czynniki zostały poddane agregacji oraz weryfikacji i w rezultacie otrzymano następującą listę czynników STEEPVL: 154

155 Społeczne: 1. Poziom zamożności 2. Występowanie liderów lokalnych 3. Dostępność przestrzenna 4. Migracja zarobkowa 5. Warunki mieszkaniowe 6. Migracja ludności 7. Więzi społeczne 8. Poziom zaufania 9. Poziom kompetencji zawodowych 10. Poziom wykształcenia 11. Stopa bezrobocia 12. Starzenie się społeczeństwa 13. Zaangażowanie w działalność publiczną 14. Zasoby siły roboczej 15. Zróżnicowanie społeczne ludności w regionie 16. Standard infrastruktury społecznej Technologiczne: 1. Poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) 2. Efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorstw 3. Infrastruktura techniczna 4. Siła sektora B+R 5. Jakość i dostępność szkół wyższych 6. Dostępność finansowania wynalazczości 7. Inkubatory technologiczne jako miejsce rozwoju produkcji 8. Poziom absorpcji nowych technologii Ekonomiczne: 1. Poziom produktywności przedsiębiorstw 2. Renta położenia 3. Zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców 4. Efektywność rolnictwa 5. Szara strefa 6. Poziom rozwoju rynków kapitałowych 7. Dostępność zasobów naturalnych 8. Instytucje otoczenia biznesu (zrzeszenia, związki branżowe, dostęp do informacji gospodarczej) 9. Dostępność terenów inwestycyjnych/stref produkcyjnych 10. Poziom finansowania rządowego zadań zleconych samorządom 11. Zdolność pozyskiwania środków finansowych z zewnątrz przez jedn. terytorialne Ekologiczne: 1. Poziom ochrony środowiska 2. Poziom edukacji ekologicznej 3. Obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) 155

156 4. Zasoby przyrodnicze (Obszary Natura 2000) Polityczne: 1. Stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) 2. Polityka państwa w sprawach rozwoju 3. Sprawna władza lokalna 4. Poziom biurokracji 5. Poziom lokalnych elit politycznych 6. Partnerstwo publiczno-prywatne Wartości: 1. Świadomość potrzeby kształcenia się 2. Postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne 3. Przedsiębiorczość 4. Identyfikowanie się z Mazowszem 5. Kultura korporacyjna 6. Pieniądz podstawowym wyznacznikiem wartości 7. Przywiązanie do tradycyjnego modelu rodziny 8. Promowanie zdrowego trybu życia Prawne: 1. Jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) 2. Stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) 3. Plany zagospodarowania przestrzennego 4. Preferencje dla nowoutworzonych firm 5. Poziom dostępności do pomocy prawnej (możliwość uzyskiwania interpretacji i porad prawnych) 6. Wpływ prawa europejskiego i międzynarodowego 7. Społeczna znajomość prawa W drugim etapie prac eksperci wyłonili spośród wszystkich czynników po trzy czynniki najważniejsze w każdej grupie czynników STEEPVL. W tym celu wykorzystano metodę wskazań. Każdy z ekspertów dysponował w każdym z siedmiu obszarów analizy STEEPVL trzema wskazaniami (szpilkami), które mógł dowolnie przypisać poszczególnym czynnikom w obszarze, wskazując trzy, dwa bądź jeden czynnik i określając w ten sposób ich ważność. W ten sposób wyłoniono w każdym z obszarów po trzy czynniki najważniejsze. W tabeli poprzez podkreślenie wyróżniono wybrane najważniejsze czynniki w każdym z obszarów analizy STEEPVL. 156

157 Tabela Wybór czynników głównych w każdym obszarze analizy STEEPVL za pomocą wskazań ekspertów 1. Poziom zamożności (S1) 2. Występowanie liderów lokalnych (S2) 3. Dostępność przestrzenna (S3) 4. Migracja zarobkowa 5. Warunki mieszkaniowe 6. Migracja ludności 7. Więzi społeczne 8. Poziom zaufania 9. Poziom kompetencji zawodowych 10. Poziom wykształcenia 11. Stopa bezrobocia 12. Starzenie się społeczeństwa 13. Zaangażowanie w działalność publiczną 14. Zasoby siły roboczej 15. Zróżnicowanie społeczne ludności w regionie 16. Standard infrastruktury społecznej Czynniki społeczne (S) Czynniki technologiczne (T) 1. Poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) (T1) 2. Efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorstw (T2) 3. Infrastruktura techniczna (T3) 4. Siła sektora B+R 5. Jakość i dostępność szkół wyższych 6. Dostępność finansowania wynalazczości 7. Inkubatory technologiczne jako miejsce rozwoju produkcji 8. Poziom absorpcji nowych technologii Czynniki ekonomiczne (Ekon) 1. Poziom przedsiębiorczości (Ekon1) 2. Renta położenia (Ekon2) 3. Zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców (Ekon3) 4. Efektywność rolnictwa 5. Szara strefa 6. Poziom rozwoju rynków kapitałowych 7. Dostępność zasobów naturalnych 8. Instytucje otoczenia biznesu (zrzeszenia, związki branżowe, dostęp do informacji gospodarczej) 9. Dostępność terenów inwestycyjnych/stref produkcyjnych 10. Poziom finansowania rządowego zadań zleconych samorządom 11. Zdolność pozyskiwania środków finansowych z zewnątrz przez jedn. terytorialne 157

158 Czynniki ekologiczne (Ekol) 1. Poziom ochrony środowiska (Ekol1) 2. Poziom edukacji ekologicznej (Ekol2) 3. Obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) (Ekol3) 4. Zasoby przyrodnicze (Obszary Natura 2000) Czynniki polityczne (P) 1. Stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) (P1) 2. Polityka państwa w sprawach rozwoju (P2) 3. Sprawna władza lokalna (P3) 4. Poziom biurokracji 5. Poziom lokalnych elit politycznych 6. Partnerstwo publiczno-prywatne Czynniki odnoszące się do wartości (V) 1. Świadomość potrzeby kształcenia się (V2) 2. Postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne (V3) 3. Przedsiębiorczość (V1) 4. Identyfikowanie się z Mazowszem 5. Kultura korporacyjna 6. Pieniądz podstawowym wyznacznikiem wartości 7. Przywiązanie do tradycyjnego modelu rodziny 8. Promowanie zdrowego trybu życia Czynniki prawne (L) 1. Jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) (L2) 2. Stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) (L1) 3. Plany zagospodarowania przestrzennego (L3) 4. Preferencje dla nowoutworzonych firm 5. Poziom dostępności do pomocy prawnej (możliwość uzyskiwania interpretacji i porad prawnych) 6. Wpływ prawa europejskiego i międzynarodowego 7. Społeczna znajomość prawa Źródło: opracowanie własne. W trzecim etapie eksperci dokonali oceny siły wpływu czynników na rozwój lokalny województwa mazowieckiego w perspektywie 2025 roku, z podziałem na siedem obszarów analizy STEEPVL (społeczny, technologiczny, ekonomiczny, ekologiczny, polityczny, wartości i prawny). Ocena została przeprowadzona z wykorzystaniem wcześniej przygotowanego kwestionariusza badawczego, w którym zastosowano 7-stopniową skalę oceny Likerta (załącznik 1). Uzyskane w ten sposób informacje posłużyły do wyznaczenia średniego poziomu oceny siły wpływu poszczególnych czynników. W czwartym etapie przeprowadzono badanie ankietowe dotyczące przewidywalności czynników STEEPVL. W badaniu wykorzystano kwestionariusz badawczy z 7-stopniową skalą Likerta (załącznik 2). 158

159 Efektem badań ankietowych było wyłonienie czynników, które mogą być rozważane jako siły napędowe w scenariuszach rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego. Czynniki takie powinny charakteryzować się jednocześnie dużą siłą wpływu i wysoką niepewnością Ocena ważności czynników STEEPVL W trakcie panelu II w dniu 11 lutego 2012 roku przeprowadzone zostały badania ankietowe mające na celu ocenę czynników analizy STEEPVL pod względem ich siły wpływu na rozwój lokalny. Ankieta (załącznik 1), którą otrzymali do wypełnienia eksperci dotyczyła wyłonionych wcześniej 21 czynników w siedmiu obszarach analizy STEEPVL. Ankietowani przypisywali czynnikom wartości od 1 do 7, gdzie jedynka oznaczała bardzo małą siłę wpływu czynnika, a siódemka bardzo dużą siłę wpływu na rozwój lokalny województwa mazowieckiego. Średnie oceny wszystkich czynników głównych przedstawiono na rysunku Spośród wszystkich 21 czynników najwyższą średnią ocenę otrzymały czynniki: sprawna władza lokalna (P3) oraz poziom przedsiębiorczości (Ekon1). W przypadku tych czynników średnia ocena ich ważności wynosiła nie mniej niż 6. Wysoko (ze średnią ponad 5,5) zastały również ocenione czynniki: poziom zamożności (S1), infrastruktura techniczna (T3), zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców (Ekon3), przedsiębiorczość (V1) oraz postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne (V3). Zdaniem ekspertów wymienione czynniki silnie wpływają na rozwój lokalny. Najniższe oceny otrzymały czynniki, które zdaniem ekspertów słabo wpływają na rozwój lokalny. Należy do nich zaliczyć dwa czynniki ekologiczne poziom edukacji ekologicznej (Ekol2) oraz obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) i stan środowiska (Ekol3). Średnie oceny ekspercie ważności tych czynników były niższe niż 4. L2 L3 7 6 S1 S2 S3 L1 5 4 T1 V3 3 2 T2 V2 1 0 T3 V1 Ekon1 P3 Ekon2 P2 Ekon3 P1 Ekol3 Ekol2 Ekol1 Rys Średnie oceny czynników determinujących obszar rozwój lokalny Źródło: opracowanie własne. 159

160 Średnie arytmetyczne ocen siły wpływu czynników głównych oraz zakres ich zmienności przedstawiono w tabeli Dodatkowo w każdym z obszarów analizy STEEPVL wyróżniono kolorem czynnik o najwyższym wpływie na rozwój lokalny. Tabela Średnie oceny oraz zakres zmienności ocen siły wpływu kluczowych czynników determinujących rozwój lokalny Źródło: opracowanie własne. Czynnik Średnia Minimum Maksimum S1 5,6 3 7 S2 5,3 4 7 S3 5,3 3 7 T1 5,2 3 7 T2 4,4 2 6 T3 5,6 4 7 Ekon1 6,2 4 7 Ekon2 5,3 3 7 Ekon3 5,6 4 7 Ekol Ekol2 3,6 1 6 Ekol3 3,6 2 7 P1 5,3 2 7 P2 5,5 1 7 P3 6,3 5 7 V1 5,7 3 7 V2 4,2 3 7 V3 5,7 2 7 L1 5,2 3 7 L2 5,1 3 7 L3 4,7 1 7 Zdaniem ankietowanych spośród czynników społecznych najsilniej na rozwój lokalny wpływa czynnik poziom zamożności (S1). Świadczy o tym wysoki poziom średniej arytmetycznej. Ponadto oceny ankietowanych są bardzo słabo zróżnicowane, o czym informuje obszar zmienności ocen równy 4. Wśród czynników technologicznych najsilniej na rozwój lokalny wpływa infrastruktura techniczna (T3). W przypadku tego czynnika oceny eksperckie również były wysokie i zgodne. Czynnikiem ekonomicznym najsilniej wpływającym na rozwój lokalny jest, zdaniem ankietowanych, poziom przedsiębiorczości (Ekon1). W przypadku tego czynnika obserwujemy wysoką średnią ocenę i dość niski poziom jej zróżnicowania, bowiem różnica pomiędzy maksymalną a minimalną oceną wynosi 3. Czynnik poziom ochrony środowiska (Ekol1) jest zdaniem ankietowanych najsilniej wpływającym na rozwój lokalny czynnikiem ekologicznym. Z głównych czynników politycznych najwyżej oceniony został czynnik sprawna władza lokalna (P3). Natomiast spośród czynników odnoszących się do wartości najsilniej na rozwój lokalny wpływają przedsiębiorczość (V1) oraz postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne (V3). W grupie czynników prawnych, zdaniem ankietowanych, najsilniej wpływającym na badany obszar jest czynnik stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) (L1). 160

161 Biorąc pod uwagę wszystkie czynniki najwyższą średnią ocenę uzyskały dwa czynniki: polityczny sprawna władza lokalna (P3) oraz ekonomiczny poziom przedsiębiorczości (Ekon1). W przypadku obydwu czynników średnie oceny wynosiły odpowiednio 6,3 i 6,2. Najniżej ocenionymi czynnikami pod kątem ich siły wpływu na rozwój lokalny były dwa czynniki ekologiczne: poziom edukacji ekologicznej (Ekol2) oraz obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) i stan środowiska (Ekol3). Uwzględniając wyniki uzyskane dla poszczególnych siedmiu grup czynników analizy STEEPVL, wykonano zestawienie zaprezentowane na rysunku ,00 5,00 5,40 5,07 5,70 5,70 5,20 5,00 4,00 3,73 3,00 2,00 1,00 0,00 społeczne technologiczne ekonomiczne ekologiczne polityczne wartości prawne Rys Średnie oceny siły wpływu wszystkich grup czynników analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. Z analizy rys wynika, że średnio najwyższe oceny siły wpływu czynników na rozwój lokalny w perspektywie 2025 roku otrzymały grupy czynników ekonomicznych i politycznych (średnia 5,70). Następne w kolejności były: czynniki społeczne (5,40), wartości (5,20), technologiczne (5,07) oraz prawne (5,00). Najniżej ocenionymi czynnikami okazały się ekologiczne (3,73) Ocena przewidywalności czynników w perspektywie 2025 roku Przedmiotem niniejszego podrozdziału jest przedstawienie wyników eksperckiej oceny stopnia przewidywalności przyszłego stanu czynników, wyróżnionych w wyniku analizy STEEPVL w obszarze rozwój lokalny. Czynniki te charakteryzują się różnym stopniem przewidywalności, co ma swoje konsekwencje w ich wyborze i umiejscowieniu przy konstrukcji scenariuszy przyszłości w zakresie rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego. Ocena przewidywalności czynników wykonana została za pomocą badania ankietowego (załącznik 2). Ankietowani przypisywali czynnikom wartości od 1 do 7, gdzie jedynka oznaczała bardzo niską, a siódemka bardzo wysoką przewidywalność stanu czynnika w przyszłości. Ekspertom zadano pytanie o przewidywalność czynników, gdyż zdaniem koordynatorów wydawało się ono być bardziej zrozumiałe niż pytanie o niepewność. 161

162 Następnym krokiem przeprowadzonych analiz było przekształcenie skali zgodnie ze wskazówkami zaproponowanymi przez G. Wieczorkowską i J. Wierzbickiego 82. Przekształcenie skali jest równoważne następującej zamianie wartości: (1 7) (2 6) (3 5) (4 4) (5 3) (6 2) (7 1). Średnią ekspercką ocenę niepewności dla 21 czynników głównych analizy STEEPVL przedstawiono na rysunku L1 L2 L S1 S2 S3 T1 V2 V3 V T2 T3 Ekon1 P3 Ekon2 P2 Ekon3 P1 Ekol3 Ekol2 Ekol1 Rys Średnie oceny niepewności czynników determinujących obszar rozwój lokalny Źródło: opracowanie własne. Największą niepewność w perspektywie 2025 roku zdaniem ekspertów wykazują czynniki stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) (P1), polityka państwa w sprawach rozwoju (P2), stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) (L1), jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) (L2) oraz plany zagospodarowania przestrzennego (L3). Czynniki te osiągnęły średnią ocenę niepewności większą niż 4,5. Do czynników, które zostały ocenione przez ekspertów jako wysoko niepewne (średnia ocena pomiędzy 4,0-4,5) należą: efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorstw (T2), zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców (Ekon3) oraz sprawna władza lokalna (P3). Za czynniki przewidywalne w perspektywie 2025 roku eksperci uznali następujące czynniki: poziom zamożności (S1), dostępność przestrzenna (S3), infrastruktura techniczna (T3), renta położenia (Ekon2) oraz obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) (Ekol3). Średnie oceny niepewności były dla tych czynników najniższe i wynosiły poniżej 3. Średnie oceny niepewności oraz zakres zmienności oceny czynników w poszczególnych obszarach analizy STEEPVL zaprezentowano w tabeli W każdym obszarze kolorom zaznaczono czynnik najbardziej niepewny. 82 Wieczorkowska G., Wierzbiński J., Statystyka. Analiza badań społecznych, Wyd. Naukowe Scholar, Warszawa

163 Tabela Średnie oceny oraz zakres zmienności ocen przewidywalności kluczowych czynników determinujących rozwój lokalny Źródło: opracowanie własne. Czynnik Średnia Minimum Maksimum S1 2,9 4 1 S2 3,2 7 1 S3 2,5 5 1 T1 3,9 7 1 T2 4,4 7 3 T3 2,7 5 2 Ekon1 3,5 7 1 Ekon2 2,2 5 1 Ekon3 4,1 7 1 Ekol1 3,9 6 2 Ekol2 3,5 6 1 Ekol3 2,9 6 1 P1 4,8 7 1 P2 4,8 7 1 P3 4,1 6 1 V1 3,4 6 1 V2 3,2 6 1 V3 3,8 6 2 L1 4,8 7 2 L2 4,6 7 1 L3 4,8 7 1 Największą niepewnością wśród czynników społecznych charakteryzuje się występowanie liderów lokalnych (S2). W grupie czynników technologicznych największą niepewnością, według badanych cechuje się efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorstw (T2). Natomiast najmniejszą przewidywalność w grupie czynników ekonomicznych ma zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców (Ekon3). Najniższą ocenę przewidywalności kształtowania się czynnika ekologicznego w 2025 roku osiągnęła Poziom ochrony środowiska (Ekol1). W przypadku czynników politycznych najtrudniejsze do przewidzenia są: stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) (P1) oraz polityka państwa w sprawach rozwoju (P2). Z czynników odnoszących się do wartości największą niepewnością charakteryzuje się czynnik postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne (V3), a spośród czynników prawnych najtrudniejsze do przewidzenia są dwa czynniki: stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) (L1) oraz plany zagospodarowania przestrzennego (L3). Uwzględniając wyniki uzyskane dla poszczególnych siedmiu grup czynników analizy STEEPVL, wykonano zestawienie zaprezentowane na rys Z analizy otrzymanego wykresu wynika, że średnio najwyższe oceny niepewności czynników w perspektywie 2025 roku otrzymała grupa czynników prawnych (średnia 4,73). Następne w kolejności były: polityczne (4,57), technologiczne (3,67), odnoszące się do wartości (3,47), czynniki ekologiczne (3,43). Najmniejszą niepewnością charakteryzują się czynniki ekonomiczne (3,27) i społeczne (2,87), 163

164 5,00 4,50 4,57 4,73 4,00 3,50 3,00 2,87 3,67 3,27 3,43 3,47 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 społeczne technologiczne ekonomiczne ekologiczne polityczne wartości prawne Rys Średnie oceny niepewności wszystkich grup czynników analizy STEEPVL Źródło: opracowanie własne. Biorąc pod uwagę średnie oceny czynników dotyczące siły ich oddziaływani na rozwój lokalny oraz oceny przewidywalności tych czynników w 2025 r. dokonano wyłonienia czynników o najwyższej sile wpływu na badany obszar i jednocześnie najmniejszej ich przewidywalności (por. rys. 12.6). Na podstawie danych zaprezentowanych na rysunku można wyodrębnić osiem czynników charakteryzujących się jednocześnie wysokim stopniem niepewności i ważności: poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) (T1), zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców (Ekon3), stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) (P1), polityka państwa w sprawach rozwoju (P2), sprawna władza lokalna (P3), postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne (V3), stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) (L1), jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) (L2). Wyniki badania niepewności czynników w zestawieniu z oceną siły ich wpływu na rozwój lokalny w perspektywie 2025 roku były podstawą do wstępnego wyodrębnienia kluczowych czynników rozwoju lokalnego. 164

165 7 6 5 Ekon2 S3 T3 S1 Ekono1 V1 S2 V3 T1 P3 Ekon3 L2 L1 P2 P1 L3 4 V2 Ekolol1 T2 3 Ekol3 Ekol Rys Ważność i niepewność czynników analizy STEEPVL obszaru rozwój lokalny Źródło: opracowanie własne Uwzględniając fakt, że na podstawie zaprezentowanej na rysunku klasyfikacji nie można jednoznacznie wyodrębnić dwóch czynników kluczowych, które otrzymały najwyższe noty zarówno ze względu na ważność, jak i niepewność, można rozważyć wsparcie przedstawionego rankingu czynników analizą strukturalną. Wyniki przeprowadzonej analizy strukturalnej zaprezentowano w rozdziale ANALIZA SWOT Ekspercka identyfikacja czynników SWOT W celu identyfikacji czynników SWOT eksperci na panelu w dniu 13 lutego 2012 r. otrzymali formularz z wyróżnionymi ośmioma grupami czynników SWOT z prośbą o ich uzupełnienie. Wygenerowane w pierwszej kolejności czynniki analizy SWOT, zostały uzupełnione w trakcie warsztatów w dniu 23 lutego 2012 r., którego głównym celem było poszukiwanie powiązań pomiędzy czynnikami STEEPVL i SWOT. Czynniki analizy SWOT dla obszaru rozwój lokalny przedstawiono w tabeli

166 Tabela Czynniki analizy SWOT obszaru rozwój lokalny Mocne strony Silna pozycja Warszawy w Europie Środkowo-Wschodniej Centralne położenie Wpływ Warszawy jako centrum edukacji i transferu technologii Duża liczba przedsiębiorstw MŚP (wysoki poziom przedsiębiorczości) Silna reprezentacja nauki Emigracja klasy średniej na tereny wiejskie obszaru metropolitarnego Lokalizacja centrów logistycznych w okolicy 50 km od Warszawy Duża koncentracja kapitału zagranicznego w Warszawie Atrakcyjność turystyczna Warszawy Słabe strony Marginalizacja społeczno-gospodarcza byłych miast województw Nadmierna biurokracja Brak spójnej polityki rozwoju ze strony samorządu wojewódzkiego Obszary o dużej stopie bezrobocia Brak wyraźnej specjalizacji gospodarczej regionu Brak lokalnej polityki ekologicznej Drenaż wykwalifikowanej kadry z regionu Mazowsza do Warszawy Niski poziom innowacyjności sektora MSP Słabo rozwinięty sektor wdrożeń Niskie nakłady na infrastrukturę w stosunku do potrzeb Niska atrakcyjność turystyczna obszarów poza Warszawą Słaba siła liderów lokalnych Brak instytucji otoczenia biznesu Słabość adekwatnych programów szkolnych Słaba kondycja finansowa przedsiębiorstw Niska jakość kadr Stymulanty Środki UE na lata Współpraca międzynarodowa i międzyregionalna Napływ kapitału inwestycyjnego Napływ wysokiej jakości kadry Destymulanty Janosikowe Niewystarczające finansowanie zadań zlecanych samorządom Niepewna struktura UE Brak Euro 166

167 Niestabilny kurs walut Ryzyko pozyskania kapitału Konkurencja taniej siły roboczej na rynku warszawskim Niestabilne przepisy prawne Nieprzejrzyste i niejasne przepisy prawne Gaz łupkowy: dochody oraz rozwój nowego sektora Rozwój wyższych uczelni i ośrodków badawczych Szanse wewnętrzne Opracowanie planów zagospodarowania przestrzennego Rozwój społeczeństwa informacyjnego Poprawa infrastruktury technicznej i społecznej Rozwój wysokospecjalistycznych usług Specjalizacja produkcji HIGHTECH Podniesienie poziomu kształcenia na poziomie średnim Szanse zewnętrzne Współpraca z innymi regionami na rzecz rozwoju korytarzy infrastrukturalnych (energetyka, kolej, transport wodny) Napływ kapitału zagranicznego tworzącego miejsca pracy Rozwój Polski rozwojem Mazowsza Koleje dużych prędkości Konsolidacja UE Wprowadzenie Euro Zagrożenie bezpieczeństwa energetycznego Drenaż wykwalifikowanych kadr Wzrost kosztów pracy Katastrofa demograficzna Brak postaw prorozwojowych ludności Wzrost bezrobocia Wzrost niezadowolenia społecznego Ograniczone środku UE po 2020 Upadek strefy Euro Kryzys gospodarczy Peryferyzacja Polski Unia trzech prędkości Niestabilność systemu politycznego Źródło: opracowanie własne. Zagrożenia wewnętrzne Zagrożenia zewnętrzne 167

168 13.2. Ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku oraz w perspektywie 2025 roku Jednym z elementów realizowanego procesu badawczego w ramach analizy SWOT była ocena znaczenia czynników z uwzględnieniem perspektywy czasowej. Celem przeprowadzonych badań była ocena znaczenia czynników SWOT w 2012 roku i perspektywie roku Badania, w których uczestniczyło łącznie 10 osób (6 ekspertów i 4 ankietowanych) zostało przeprowadzone z wykorzystaniem przygotowanego kwestionariusza w którym zastosowano 7-stopniową skalę oceny Likerta. Celem przeprowadzonych badań było dokonanie oceny czynników analizy SWOT z dwóch perspektyw: siły wpływu poszczególnych czynników na rozwój lokalny obecnie (2012 rok) oraz w perspektywie 2025 roku, a także ustalenia hierarchii ważności czynników. Uzyskane w ten sposób informacje posłużyły do wyznaczenia średniego poziomu oceny siły wpływu poszczególnych czynników. Ankieta (załącznik 3), którą otrzymali do wypełnienia eksperci dotyczyła ośmiu grup czynników analizy SWOT, w obrębie których wyróżniono silne i słabe strony, stymulanty i destymulanty, szanse i zagrożenia wewnętrzne oraz szanse i zagrożenia zewnętrzne. Ankietowani przypisywali oceny z siedmiostopniowej skali dla poszczególnych czynników, gdzie 1 oznaczała najniższą ocenę znaczenia danego czynnika, a 7 najwyższą. Ze względu na konstrukcję ankiet, w której badani wskazywali oceny znaczenia danego czynnika na tle innych z danej grupy, zostały wyznaczone zarówno klasyczne miary statystyczne, to jest średnie arytmetyczne ocen (uwzględniające liczbę odpowiedzi), odchylenie standardowe tych ocen, współczynniki zmienności, a także miary pozycyjne. Ocena statystyczna wyników uzyskana za pomocą miar klasycznych w niewielkim stopniu odbiegała od otrzymanej miarami pozycyjnymi. Podjęto więc decyzję o wykorzystaniu miar klasycznych zarówno w opisie, jak i w celu redukcji liczby czynników analizy SWOT w każdej z grup czynników. Do określenia poziomu rozdzielającego czynniki na istotne i mało ważne posłużono się średnią arytmetyczną. Mocne strony rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego Zgodnie z przyjętą metodą SWOT analizę znaczenia czynników rozpoczęto od mocnych stron. Grupę tę stanowiło dziewięć czynników przedstawionych w tab

169 Tabela Mocne strony rozwoju lokalnego Symbol Mocne strony M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 Źródło: opracowanie własne. Silna pozycja Warszawy w Europie Środkowo-Wschodniej Centralne położenie Wpływ Warszawy jako centrum edukacji i transferu technologii Duża liczba przedsiębiorstw MŚP (wysoki poziom przedsiębiorczości) Silna reprezentacja nauki Emigracja klasy średniej na tereny wiejskie obszaru metropolitarnego Lokalizacja centrów logistycznych w okolicy 50 km od Warszawy Duża koncentracja kapitału zagranicznego w Warszawie Atrakcyjność turystyczna Warszawy Oceny znaczenia czynników w roku 2012 dla tej grupy wahały się od 3,70 do 6,00 na siedmiostopniowej skali oceny. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikom silna pozycja Warszawy w Europie Środkowo-Wschodniej (M1), wpływ Warszawy jako centrum edukacji i transferu technologii (M3) oraz centralne położenie (M2). Oprócz wymienionych trzech czynników w grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (5,14) w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): duża koncentracja kapitału zagranicznego w Warszawie (M8); duża liczba przedsiębiorstw MŚP (wysoki poziom przedsiębiorczości) (M4); silna reprezentacja nauki (M5). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na rozwój lokalny w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Wykorzystując to samo narzędzie badawcze poproszono ekspertów o ocenę znaczenia czynników wpływających na rozwój lokalny w perspektywie 2025 roku. Uzyskane wyniki różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 13.1). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 4,63. Oznacza to, że znaczenie analizowanych mocnych stron rozwoju lokalnego w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (4,63) w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): wpływ Warszawy jako centrum edukacji i transferu technologii (M3); duża liczba przedsiębiorstw MŚP (wysoki poziom przedsiębiorczości) (M4); silna reprezentacja nauki (M5); silna pozycja Warszawy w Europie Środkowo-Wschodniej (M1); duża koncentracja kapitału zagranicznego w Warszawie (M8). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia czynników w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 13.1). 169

170 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy mocne strony w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W wypadku zdecydowanej większości czynników ich znaczenie w dłuższej perspektywie czasowej będzie malało. Jedynie w wypadku czynnika atrakcyjność turystyczna Warszawy (M9) eksperci dostrzegają jego rosnące znaczenie w przyszłości z punktu widzenia rozwoju lokalnego. Dokonana ocena znaczenia tego czynnika jest jednak niższa niż średnia ocena dla całej grupy, zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie roku Uzyskane w trakcie badań wyniki zostały wykorzystane do klasyfikacji czynników pod względem ich znaczenia dla rozwoju lokalnego obecnie i w perspektywie 2025 roku. W tym celu punkty odpowiadające poszczególnym czynnikom naniesiono na płaszczyznę opisaną układem współrzędnych średnia ocen ekspertów znaczenia czynnika w 2012 roku i średnia ocen ekspertów znaczenia czynnika w 2025 roku (rys. 13.2). Płaszczyzna ta została podzielona na cztery obszary wyznaczone przez proste odpowiadające średnim arytmetycznym oceny znaczenia czynników w grupie mocnych stron postrzeganych odpowiednio z perspektywy roku 2012 i roku Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono: silna pozycja Warszawy w Europie Środkowo-Wschodniej (M1); centralne położenie (M2); wpływ Warszawy jako centrum edukacji i transferu technologii (M3); duża liczba przedsiębiorstw MŚP (wysoki poziom przedsiębiorczości) (M4); silna reprezentacja nauki (M5). 170

171 Ocena ważności w 2025 roku Średnie ocen ekspertów dla tych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. Ocena ważności w 2012 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT - mocne strony na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W grupie czynników, których znaczenie dla rozwoju lokalnego zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się: emigracja klasy średniej na tereny wiejskie obszaru metropolitarnego (M6); lokalizacja centrów logistycznych w okolicy 50 km od Warszawy (M7); atrakcyjność turystyczna Warszawy (M9). Średnie ocen dla tych czynników były niższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w roku 2012, jak i Według opinii ekspertów, z punktu widzenia rozwoju lokalnego, czynnik duża koncentracja kapitału zagranicznego w Warszawie (M8) charakteryzuje się wysoka ważnością dziś ale niską w przyszłości. Słabe strony rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego Drugą grupę czynników SWOT poddanych ocenie znaczenia z punktu widzenia rozwoju lokalnego stanowiły słabe strony. Zaliczono do niej aż szesnaście czynników przedstawionych w tabeli

172 Tabela Słabe strony rozwoju lokalnego Symbol Słabe strony S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16 Źródło: opracowanie własne. Marginalizacja społeczno-gospodarcza byłych miast wojewódzkich Nadmierna biurokracja Brak spójnej polityki rozwoju ze strony samorządu wojewódzkiego Obszary o dużej stopie bezrobocia Brak wyraźnej specjalizacji gospodarczej regionu Brak lokalnej polityki ekologicznej Drenaż wykwalifikowanej kadry z regionu Mazowsza do Warszawy Niski poziom innowacyjności sektora MSP Słabo rozwinięty sektor wdrożeń Niskie nakłady na infrastrukturę w stosunku do potrzeb Niska atrakcyjność turystyczna obszarów poza Warszawą Słaba siła liderów lokalnych Brak instytucji otoczenia biznesu Słabość adekwatnych programów szkolnych Słaba kondycja finansowa przedsiębiorstw Niska jakość kadr Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,10do 5,80 na siedmiostopniowej skali oceny. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali dwóm czynnikom niski poziom innowacyjności sektora MSP (S8) oraz słabo rozwinięty sektor wdrożeń (S9). Ponadto, w grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna (4,85) w badanej grupie, znalazły się czynniki (w kolejności malejącej wartości): niskie nakłady na infrastrukturę w stosunku do potrzeb (S10); brak spójnej polityki rozwoju ze strony samorządu wojewódzkiego (S3); nadmierna biurokracja (S2); drenaż wykwalifikowanej kadry z regionu Mazowsza do Warszawy (S7); słaba siła liderów lokalnych (S12); brak instytucji otoczenia biznesu (S13); słabość adekwatnych programów szkolnych (S14); słaba kondycja finansowa przedsiębiorstw (S15); niska jakość kadr (S16). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na rozwój lokalny w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Ocena znaczenia czynników z grupy słabe strony wpływających na rozwój lokalny w perspektywie roku 2025 różni się od oceny ich znaczenia bieżącego. Średnia ocen dla całej grupy czynników wynosząca 3,75 jest wyższa niż średnia ocena dla roku bieżącego, co oznacza, że znaczenie 172

173 analizowanych słabych stron dla rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. W grupie czynników, których oceny były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie w perspektywie roku 2025, znalazły się czynniki: nadmierna biurokracja (S2); niski poziom innowacyjności sektora MSP (S8); brak spójnej polityki rozwoju ze strony samorządu wojewódzkiego (S3); słabo rozwinięty sektor wdrożeń (S9); niskie nakłady na infrastrukturę w stosunku do potrzeb (S10); marginalizacja społeczno-gospodarcza byłych miast wojewódzkich(s1). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia czynników w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie większości czynników będzie istotnie malało stymulując rozwój lokalny w przyszłości (rys. 13.3). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy słabe strony w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział słabych stron na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 13.4). 173

174 Ocena ważności w 2025 roku Ocena ważności w 2012 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT słabe strony na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenie jako słabej strony, zarówno w 2012, jak i w 2025 roku zaliczono: nadmierna biurokracja (S2); brak spójnej polityki rozwoju ze strony samorządu wojewódzkiego (S3); drenaż wykwalifikowanej kadry z regionu Mazowsza do Warszawy (S7); niski poziom innowacyjności sektora MSP (S8); słabo rozwinięty sektor wdrożeń (S9); niskie nakłady na infrastrukturę w stosunku do potrzeb (S10). Średnia ocen dla wymienionych czynników była wyższa od średniej arytmetycznej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia analizowanych słabych stron w 2012, jak i 2025 roku. W grupie słabych stron, którym przypisano relatywnie niskie znaczenie dla rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego zarówno w 2012 roku, jak i 2025 roku, znalazły się dwa czynniki: brak wyraźnej specjalizacji gospodarczej regionu (S5) oraz niska atrakcyjność turystyczna obszarów poza Warszawą (S11). Średnie ocen dla tych czynników były niższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do roku 2012, jak i w perspektywie 2025 roku. Dwóm czynnikom: marginalizacja społeczno-gospodarcza byłych miast wojewódzkich(s1) oraz brak lokalnej polityki ekologicznej (S6) eksperci przypisali relatywnie niskie znaczenie obecnie, wskazując jednocześnie, że to znaczenie dla rozwoju lokalnego będzie rosło w dłuższej perspektywie czasowej. Przeprowadzona ocena pozwoliła na wyłonienie czwartej grupy czynników: ważnych dziś ale nieważnych w przyszłości dla rozwoju lokalnego. Należą do nich: obszary o dużej stopie bezrobocia (S4); 174

175 słaba siła liderów lokalnych (S12); słabość adekwatnych programów szkolnych (S14); słaba kondycja finansowa przedsiębiorstw (S15); niska jakość kadr (S16). Stymulanty rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego Kolejną analizowaną grupą czynników wpływających na rozwój lokalny województwa mazowieckiego były stymulanty. Grupę tę stanowiły cztery czynniki przedstawione w tabeli Tabela Stymulanty rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego Symbol Stymulanty ST1 Środki UE na lata ST2 ST3 ST4 Źródło: opracowanie własne. Współpraca międzynarodowa i międzyregionalna Napływ kapitału inwestycyjnego Napływ wysokiej jakości kadry Oceny znaczenia czynników -stymulant wahały się od 5,40 do 56,50na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,70. Najwyżej przez ekspertów została oceniona ważność stymulant: napływ kapitału inwestycyjnego (ST3) oraz napływ wysokiej jakości kadry (ST4). Oceny pozostałych dwóch stymulant ukształtowały się poniżej średniej dla całej grupy. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych stymulant w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego. Znaczenie analizowanych stymulant rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu. Największe znaczenie w perspektywie roku 2025 eksperci przypisali czynnikowi napływ kapitału inwestycyjnego (ST3). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia stymulant w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie trzech czynników będzie ulegało zmianie w kierunku zmniejszenia znaczenia czynników w przyszłości (rys. 13.5). Eksperci wskazali na wzrost znaczenia czynnika, jakim jest współpraca międzynarodowa i międzyregionalna (ST2) na przyszły rozwój lokalny województwa mazowieckiego. 175

176 Ocena ważności w 2025 roku Rys Średnie klasyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy stymulanty w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział stymulant na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 13.6). Eksperci za stymulantę rozwoju lokalnego, której znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości uznali: napływ kapitału inwestycyjnego (ST3). Do grupy stymulant, których znaczenie jest mało istotne obecnie i będzie mało istotne w przyszłości należą dwa czynniki: środki UE na lata (ST1) oraz napływ wysokiej jakości kadry (ST4). Eksperci dostrzegają rosnące znaczenie czynnika współpraca międzynarodowa i międzyregionalna (ST2) dla przyszłego rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego. Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT stymulanty na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku 176

177 Destymulanty rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego Czwartą analizowaną grupą czynników niekorzystnie wpływających na rozwój lokalny województwa mazowieckiego mających swoje źródło w otoczeniu województwa mazowieckiego były destymulanty. Grupę tę stanowiło dziewięć czynników przedstawionych w tabeli Tabela Destymulanty rozwoju lokalnego Symbol Destymulanty D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 Źródło: opracowanie własne. Janosikowe Niewystarczające finansowanie zadań zlecanych samorządom Niepewna struktura UE Brak waluty euro Niestabilny kurs walut Ryzyko pozyskania kapitału Konkurencja taniej siły roboczej na rynku warszawskim Niestabilne przepisy prawne Nieprzejrzyste i niejasne przepisy prawne Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,60 do 6,00. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,88. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi niestabilne przepisy prawne (D8). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): Janosikowe (D1); niewystarczające finansowanie zadań zlecanych samorządom (D2); ryzyko pozyskania kapitału (D6); nieprzejrzyste i niejasne przepisy prawne (D9). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na rozwój lokalny województwa mazowieckiego w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna (4,88) ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych destymulant w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 13.7). Znaczenie analizowanych destymulant rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów nieco niżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 4,27). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): niestabilny kurs walut (D5); ryzyko pozyskania kapitału (D6); niewystarczające finansowanie zadań zlecanych samorządom (D2); niestabilne przepisy prawne (D8). 177

178 Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia destymulant w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 13.7). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy destymulanty w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W odniesieniu do większości czynników znaczenie ich dla rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego będzie malało w dłuższej perspektywie czasowej. Wyjątek stanowią dwa czynniki, których znaczenie będzie rosło. Należą do nich: niestabilny kurs walut (D5); brak waluty Euro (D4). Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział destymulant na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys. 13.8). W grupie czynników, których znaczenia dla rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości znalazły się następujące czynniki: ryzyko pozyskania kapitału (D6); niewystarczające finansowanie zadań zlecanych samorządom (D2) oraz niestabilne przepisy prawne (D8).Średnie ocen ekspertów dla wymienionych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. 178

179 Ocena ważności w 2025 roku Ocena ważności w 2012 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT destymulanty na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Trzy czynniki - niepewna struktura UE (D3); brak waluty euro (D4); konkurencja taniej siły roboczej na rynku warszawskim (D7) zostały uznane za czynniki nieważne dziś i nieważne w przyszłości z punktu widzenia rozwoju lokalnego regionu. Eksperci dostrzegają rosnące znaczenie w przyszłości czynnika, jakim jest niestabilny kurs walut (D5) oraz malejące, w stosunku do obecnie postrzeganego, znaczenie dwóch destymulant: Janosikowe (D1); nieprzejrzyste i niejasne przepisy prawne (D9). Szanse wewnętrzne rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego Kolejną grupą analizowanych czynników wpływających na rozwój lokalny były szanse wewnętrzne. Grupę tę stanowiło osiem czynników przedstawionych w tabeli Tabela Szanse wewnętrzne rozwoju lokalnego Symbol Szanse wewnętrzne SW1 Gaz łupkowy: dochody oraz rozwój nowego sektora SW2 Rozwój wyższych uczelni i ośrodków badawczych SW3 Opracowanie planów zagospodarowania przestrzennego SW4 Rozwój społeczeństwa informacyjnego SW5 Poprawa infrastruktury technicznej i społecznej SW6 Rozwój wysokospecjalistycznych usług SW7 Specjalizacja produkcji HIGHTECH SW8 Podniesienie poziomu kształcenia na poziomie średnim Źródło: opracowanie własne. 179

180 Oceny znaczenia szans wewnętrznych wahały się od 3,80 do 5,80 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 5,20. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): rozwój wyższych uczelni i ośrodków badawczych (SW2); poprawa infrastruktury technicznej i społecznej (SW5); rozwój wysokospecjalistycznych usług (SW6); podniesienie poziomu kształcenia na poziomie średnim (SW8); rozwój społeczeństwa informacyjnego (SW4). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na rozwój lokalny w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników (rys. 13.9). Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych szans wewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys. 13.9). Znaczenie analizowanych szans wewnętrznych rozwoju lokalnego w przyszłości zostało przez ekspertów nieco wyżej ocenione (średnia 5,26), w stosunku do obecnego okresu (średnia 5,20). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): rozwój wyższych uczelni i ośrodków badawczych (SW2); rozwój społeczeństwa informacyjnego (SW4); gaz łupkowy: dochody oraz rozwój nowego sektora (SW1); poprawa infrastruktury technicznej i społecznej (SW5). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia szans wewnętrznych w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie (rys. 13.9). Wzrost znaczenia czynników w przyszłości dotyczy trzech czynników SW1, SW2, SW4. W wypadku pozostałych czynników eksperci postrzegają spadek ich znaczenia dla rozwoju lokalnego. 180

181 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy szanse wewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział szans wewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys ). Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono czynniki: rozwój wyższych uczelni i ośrodków badawczych (SW2); rozwój społeczeństwa informacyjnego (SW4); rozwój wysokospecjalistycznych usług (SW6). Średnie ocen ekspertów dla wymienionych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. 181

182 Ocena ważności w 2025 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT szanse wewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W grupie czynników, których znaczenie dla rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się czynniki: opracowanie planów zagospodarowania przestrzennego (SW3) oraz specjalizacja produkcji HIGHTECH (SW7). Eksperci dostrzegają rosnąca rolę czynnika gaz łupkowy: dochody oraz rozwój nowego sektora (SW1) z punktu widzenia przyszłego rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego, oraz malejące znaczenia czynników: poprawa infrastruktury technicznej i społecznej (SW5) oraz podniesienie poziomu kształcenia na poziomie średnim (SW8). Szanse zewnętrzne rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego Ocena ważności w 2012 roku Kolejną grupę czynników wpływających na rozwój lokalny stanowią szanse zewnętrzne. Grupę tę stanowiło sześć czynników przedstawionych w tabeli

183 Tabela Szanse zewnętrzne rozwoju lokalnego Symbol Szanse zewnętrzne SZ1 SZ2 SZ3 SZ4 SZ5 SZ6 Źródło: opracowanie własne. Współpraca z innymi regionami na rzecz rozwoju korytarzy infrastrukturalnych (energetyka, kolej, transport wodny) Napływ kapitału zagranicznego tworzącego miejsca pracy Rozwój Polski rozwojem Mazowsza Koleje dużych prędkości Konsolidacja UE Wprowadzenie waluty euro Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,10 do 5,80 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,28. Najwyższe znaczenie w 2012 roku eksperci przypisali czynnikowi: napływ kapitału zagranicznego tworzącego miejsca pracy (SZ2). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): współpraca z innymi regionami na rzecz rozwoju korytarzy infrastrukturalnych (energetyka, kolej, transport wodny) (SZ1); Rozwój Polski rozwojem Mazowsza (SZ3). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na rozwój lokalny województwa mazowieckiego w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych szans zewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys ). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 4,65. Oznacza to, że znaczenie analizowanych szans wewnętrznych rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów wyżej ocenione, w stosunku do okresu obecnego (średnia 4,28). W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się następujące czynniki (w kolejności malejącej wartości): współpraca z innymi regionami na rzecz rozwoju korytarzy infrastrukturalnych (energetyka, kolej, transport wodny) (SZ1); napływ kapitału zagranicznego tworzącego miejsca pracy (SZ2). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia szans zewnętrznych w roku 2012 i perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku wzrostu znaczenia większości czynników w przyszłości (rys 13.11). Wyjątek stanowi czynnik napływ kapitału zagranicznego tworzącego miejsca pracy (SZ2), którego znaczenie w dłuższej perspektywie czasowej będzie malało. 183

184 Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy szanse zewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział szans zewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys ). Do grupy czynników, którym eksperci przypisali istotne znaczenia dziś oraz w perspektywie roku 2025 zaliczono czynniki: współpraca z innymi regionami na rzecz rozwoju korytarzy infrastrukturalnych (energetyka, kolej, transport wodny) (SZ1); napływ kapitału zagranicznego tworzącego miejsca pracy (SZ2). Średnie ocen ekspertów dla tych czynników były wyższe od średniej dla całej grupy, zarówno w odniesieniu do oceny znaczenia czynników w 2012, jak i 2025 roku. 184

185 Ocena ważności w 2025 roku Ocena ważności w 2012 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT szanse zewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. W grupie czynników, których znaczenie dla rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego zostało nisko ocenione zarówno w 2012 roku, jak i perspektywie 2025 roku znalazły się trzy czynniki: koleje dużych prędkości (SZ4); konsolidacja UE (SZ5); wprowadzenie waluty euro (SZ6); Czynnikiem, którego znaczenie jest istotne dziś, ale będzie mało istotne w przyszłości jest czynnik rozwój Polski rozwojem Mazowsza (SZ3). Zagrożenia wewnętrzne rozwoju lokalnego Kolejną analizowaną grupą czynników wpływających na rozwój lokalny województwa mazowieckiego były zagrożenia wewnętrzne. Grupę tę stanowiło siedem czynników przedstawionych w tabeli Tabela Zagrożenie wewnętrzne rozwoju lokalnego Symbol Zagrożenia wewnętrzne ZW1 Zagrożenie bezpieczeństwa energetycznego ZW2 Drenaż wykwalifikowanych kadr ZW3 Wzrost kosztów pracy ZW4 Katastrofa demograficzna ZW5 Brak postaw prorozwojowych ludności ZW6 Wzrost bezrobocia ZW7 Wzrost niezadowolenia społecznego Źródło: opracowanie własne. 185

186 Oceny znaczenia zagrożeń wewnętrznych wahały się od 4,30 do 5,44 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,98. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się czynniki (w kolejności malejącej wartości): zagrożenie bezpieczeństwa energetycznego (ZW1); brak postaw prorozwojowych ludności (ZW5); katastrofa demograficzna (ZW4); wzrost bezrobocia (ZW6). Ocena znaczenia pozostałych czynników wpływających na rozwój lokalny województwa mazowieckiego w roku 2012 była niższa niż średnia arytmetyczna ocen znaczenia w całej grupie czynników. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych zagrożeń wewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys.13.13). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 5,27 Oznacza to, że znaczenie analizowanych zagrożeń wewnętrznych rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego w przyszłości zostało przez ekspertów wyżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 4,98). W perspektywie roku 2025 powyżej średniej zostały ocenione cztery czynniki: katastrofa demograficzna (ZW4); brak postaw prorozwojowych ludności (ZW5); zagrożenie bezpieczeństwa energetycznego (ZW1); wzrost kosztów pracy (ZW3). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia zagrożeń wewnętrznych w roku 2012 i w perspektywie roku 2025 wskazuje, że znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku wzrostu znaczenia większości czynników w przyszłości (rys ). Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy zagrożenia wewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. 186

187 Ocena ważności w 2025 roku Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział zagrożeń wewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys ). Eksperci za czynniki, których znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości uznali: katastrofa demograficzna (ZW4); brak postaw prorozwojowych ludności (ZW5); zagrożenie bezpieczeństwa energetycznego (ZW1). Czynnik wzrost kosztów pracy (ZW3) został przez ekspertów oceniony jako mało istotny obecnie, którego znaczenie będzie rosło w przyszłości. Do czynniki uznanych za mało istotne dziś i w przyszłości zaliczają się: drenaż wykwalifikowanych kadr (ZW2) oraz wzrost niezadowolenia społecznego (ZW7). Zagrożenie związane ze wzrostem bezrobocia (ZW6), jest postrzegane przez ekspertów jako istotne dziś ale mało ważne w przyszłości. Ocena ważności w 2012 roku Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT zagrożenia wewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Zagrożenia zewnętrzne rozwoju lokalnego Źródło: obliczenia własne. Ostatnią analizowaną grupę czynników wpływających na rozwój lokalny województwa mazowieckiego stanowiły zagrożenia zewnętrzne. Grupę tę tworzyło sześć czynników przedstawionych w tabeli

188 Tabela Zagrożenie zewnętrzne rozwoju lokalnego Symbol Zagrożenia zewnętrzne ZZ1 Ograniczone środku UE po 2020 ZZ2 ZZ3 ZZ4 ZZ5 ZZ6 Źródło: opracowanie własne. Upadek strefy Euro Kryzys gospodarczy Peryferyzacja Polski Unia trzech prędkości Niestabilność systemu politycznego Oceny znaczenia czynników dla tej grupy wahały się od 3,30 do 6,00 na siedmiostopniowej skali oceny. Średnia ocen dla całej grupy wyniosła 4,57. W grupie czynników, których oceny znaczenia były wyższe niż średnia arytmetyczna w badanej grupie, znalazły się dwa czynniki (w kolejności malejącej wartości): kryzys gospodarczy (ZZ3); peryferyzacja Polski (ZZ4). Pozostałe czynniki zostały ocenione poniżej średniej dla całej grupy. Uzyskane wyniki dotyczące oceny znaczenia analizowanych zagrożeń zewnętrznych w perspektywie roku 2025 różnią się od oceny dla roku bieżącego (rys ). Średnia ocen dla całej grupy czynników wyniosła 5,27. Oznacza to, że znaczenie analizowanych zagrożeń rozwoju lokalnego w przyszłości zostało przez ekspertów wyżej ocenione, w stosunku do obecnego okresu (średnia 4,57). W perspektywie roku 2025 cztery czynniki zostały ocenione powyżej średniej dla całej grupy. Należą do nich: upadek strefy Euro (ZZ2); peryferyzacja Polski (ZZ4); niestabilność systemu politycznego (ZZ6); kryzys gospodarczy (ZZ3). Porównanie wyników dotyczących oceny znaczenia zagrożeń zewnętrznych w roku 2012 i w perspektywie roku 2025 wskazuje, że w wypadku większości czynników znaczenie to będzie ulegało zmianie w kierunku wzrostu znaczenia czynników w przyszłości. Spadek znaczenia dla rozwoju lokalnego dotyczy jedynie czynnika kryzys gospodarczy (ZZ3) (rys ). 188

189 Ocena ważności w 2025 roku Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia czynników SWOT z grupy zagrożenia zewnętrzne w roku 2012 i perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Umiejscowienie punktów odpowiadających poszczególnych czynnikom na płaszczyźnie ocen umożliwiło podział zagrożeń zewnętrznych na cztery grupy zróżnicowane pod względem oceny ich znaczenia postrzeganego obecnie i w przyszłości (rys ). Eksperci do czynników, których znaczenie jest ważne dziś i będzie ważne w przyszłości zaliczyli: peryferyzacja Polski (ZZ4) oraz kryzys gospodarczy (ZZ3). W grupie czynników których znaczenie będzie większe w przyszłości niż to ma miejsce obecnie należą: upadek strefy Euro (ZZ2) oraz niestabilność systemu politycznego (ZZ6); Rys Rozmieszczenie czynników analizy SWOT zagrożenia zewnętrzne na płaszczyźnie oceny w 2012 roku i w perspektywie 2025 roku Źródło: obliczenia własne. Ocena ważności w 2012 roku 189

190 Czynniki, których znaczenie dla rozwoju lokalnego zarówno dziś, jak i w przyszłości zostało relatywnie ocenione jako nieistotne należą: ograniczone środku UE po 2020 (ZZ1); Unia trzech prędkości (ZZ5). Podsumowanie oceny znaczenia czynników SWOT w różnych perspektywach czasowych Uwzględniając wyniki uzyskane w obrębie ośmiu grup czynników analizy SWOT sporządzono zbiorcze zestawienie wyników, które zaprezentowano na rys Rys Średnie arytmetyczne ocen znaczenia wszystkich grup czynników analizy SWOT Źródło: obliczenia własne. Średnia ocen dla wszystkich grup czynników mających wpływ na rozwój lokalny województwa mazowieckiego w 2012 roku wyniosła 4,98. Najwyższą średnią oceny znaczenia odnotowano dla grupy czynników stymulanty (5,70) i szanse wewnętrzne (5,20). Najniższą średnią oceny znaczenia odnotowano dla grupy czynników szanse zewnętrzne (4,28). W perspektywie 2025 roku eksperci relatywnie najwyżej ocenili stymulanty (średnia 5,33) oraz zagrożenia zewnętrzne i wewnętrzne (średnia 5,27), a najniżej słabe strony (średnia 3,75). 14. ANAALIZA STRUKTURALNA Macierz wpływów bezpośrednich Wynikowa macierz wpływów bezpośrednich powstała na podstawie uzupełnianych indywidualnie przez ekspertów macierzy wpływów bezpośrednich. Wartości występujące w macierzy wynikowej zostały uzyskane na podstawie dominanty ocen ekspertów sił oddziaływań poszczególnych czynników na inne czynniki. Określoną w ten sposób macierz wpływów bezpośrednich czynników rozwoju lokalnego przedstawiono na rysunku

191 21 : L3 20 : L2 19 : L1 18 : V3 17 : V2 16 : V1 15 : P3 14 : P2 13 : P1 12 : El3 11 : El2 10 : El1 9 : E3 8 : E2 7 : E1 6 : T3 5 : T2 4 : T1 3 : S3 2 : S2 1 : S1 LIPSOR-EPITA-MICMAC 1 : S1 2 : S2 3 : S3 4 : T1 5 : T2 6 : T3 7 : E1 8 : E2 9 : E3 10 : El1 11 : El2 12 : El3 13 : P1 14 : P2 15 : P3 16 : V1 17 : V2 18 : V3 19 : L1 20 : L2 21 : L Rys Siła oddziaływania na siebie 21 czynników rozwoju lokalnego Źródło: opracowane własne przy użyciu programu MICMAC. Charakterystykę podstawowych własności macierzy wpływów bezpośrednich przedstawiono w tabeli Tabela Charakterystyka macierzy wpływów bezpośrednich Wskaźnik Źródło: opracowanie własne. Wartość Wymiar macierzy 21 Liczba zer (brak wpływu) 219 Liczba jedynek (słaby wpływ) 74 Liczba dwójek (średni wpływ) 49 Liczba trójek (duży wpływ) 99 Stopień wypełnienia 50% W 219 wypadkach dominującą wartością było zero, co oznacza brak relacji pomiędzy zmiennymi, w 74 wypadkach stwierdzono słabe zależności, w 49 wypadkach stwierdzono umiarkowany wpływ, a silne zależności między zmiennymi zostały zidentyfikowane w 99 wypadkach. Wartości różne od zera zostały wpisane w 50% pól, co oznacza, że eksperci zidentyfikowali znacznie więcej zależności niż w większości analiz, gdzie średnio stopień wypełnienia wynosi ok. 20% J. M. Wójcicki (red.), P. Ładyżyński (red.), System monitorowania i scenariusze rozwoju technologii medycznych w Polsce, Konsorcjum ROTMED, Warszawa

192 14.2. Analiza sumarycznych sił oddziaływań bezpośrednich oraz grafy najsilniejszych oddziaływań bezpośrednich Sumaryczną siłę oddziaływań pomiędzy 21 czynnikami wpływającymi zaprezentowano w tabeli na rozwój lokalny Tabela Sumaryczne siły oddziaływań bezpośrednich występujących między czynnikami analizy strukturalnej Lp. Czynnik Liczebność wpływu Liczebność zależności 1 S1. Poziom zamożności S2. Występowanie liderów lokalnych S3. Dostępność przestrzenna T1. Poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) 5 T2. Efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorstw T3. Infrastruktura techniczna Ekon1. Poziom przedsiębiorczości Ekon2. Renta położenia Ekon3. Zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców Ekol1. Poziom ochrony środowiska Ekol2. Poziom edukacji ekologicznej Ekol3. Obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) P1. Stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) P2. Polityka państwa w sprawach rozwoju P3. Sprawna władza lokalna V1. Przedsiębiorczość V2. Świadomość potrzeby kształcenia się V3. Postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne L1. Stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) L2. Jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) L3. Plany zagospodarowania przestrzennego Razem Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Otrzymane wyniki wskazują, że silny wpływ bezpośredni na pozostałe czynniki wywierają przede wszystkim czynniki: polityka państwa w sprawach rozwoju (P2), poziom przedsiębiorczości (Ekon1), oraz przedsiębiorczość (V1). Najbardziej zależnymi od pozostałych są trzy czynniki poziom 192

193 przedsiębiorczości (Ekon1), poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) (T1) oraz Świadomość potrzeby kształcenia się (V2). W ramach przeprowadzonych analiz został przy wykorzystaniu programu MICMAC utworzony graf przedstawiający oddziaływania bezpośrednie czynników (rys. 14.2). Na rysunku 14.2 pokazano dla zapewnienia czytelności jedynie oddziaływania najsilniejsze. Rys Graf oddziaływań bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. Analiza grafu wskazuje na liczne występowanie silnych wpływów pomiędzy czynnikami. Szczególnie widoczny jest wysoki stopień zależności kilku czynników. Pod silnym wpływem innych czynników pozostaje czynnik pod nazwą plany zagospodarowania przestrzennego (L3). Na czynnik ten silnie wpływają czynniki odnoszące się do polityki: polityka państwa w sprawach rozwoju (P2) oraz sprawna lokalna władza (P3) oraz czynnik technologiczny infrastruktura techniczna (T3). Czynnik świadomość potrzeby kształcenia się (V2) pozostaje pod silnym wpływem czynników: postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne (V3) oraz przedsiębiorczość (V1) Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazującej na oddziaływaniach bezpośrednich Układ czynników analizy strukturalnej na płaszczyźnie wpływ-zależność przedstawiono na rysunku Wyodrębniono na nim zgodnie z metodyką MICMAC kilka charakterystycznych grup czynników. 193

194 Wstępna analiza wizualna pozwala podzielić czynniki na siedem charakterystycznych grup. W obszarze czynników kluczowych znalazł się jeden czynnik poziom przedsiębiorczości (Ekon1). Rezultatem badanego systemu jest czynniki: poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) (T1). W skład grupy czynników pomocniczych weszły czynniki poziom ochrony środowiska (Ekol1) oraz świadomość potrzeby kształcenia się (V2). Determinantę badanego systemu tworzy jeden czynniki: polityka państwa w sprawach rozwoju (P2). Wszystkie czynniki społeczne, dwa czynniki wartości: przedsiębiorczość (V1) i świadomość potrzeby kształcenia się (V2), dwa czynniki technologiczne: efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorstw (T2) i infrastruktura techniczna (T3) i ponadto zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców (Ekon3) oraz sprawna lokalna władza (P3) można zaliczyć do czynników regulujących. Ostatnią grupę stanowią czynniki autonomiczne, w skład których wchodzą: poziom edukacji ekologicznej (Ekol2), obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) (Ekol3), renta położenia (Ekon2), stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) (P1) oraz wszystkie czynniki prawne. Ponieważ obraz układu czynników uzyskany na podstawie oddziaływań bezpośrednich wskazuje w zasadzie na jeden tylko czynnik kluczowy poziom przedsiębiorczości (Ekon1) zespól ekspertów uznał za celowe kontynuowanie analizy z uwzględnieniem oddziaływań pośrednich. Czynniki kluczowe Czynniki regulujące Czynniki cele Czynniki pomocnicze Czynniki rezultaty Czynniki autonomiczne Determinanty motory i hamulce Czynniki zewnętrzne Rys Podział czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC. 194

195 14.4. Wyznaczenie wpływów i zależności pośrednich W kolejnym etapie badania uwzględnia się oddziaływania pośrednie. Algorytmy wykorzystane w programie MICMAC analizując rozprzestrzenianie się oddziaływań w systemie poprzez połączenia i pętle sprzężenia zwrotnego spajające poszczególne czynniki pozwalają zhierarchizować je z uwzględnieniem liczby połączeń i pętli o długości 1,2, n dochodzących i wychodzących od każdego czynnika. W efekcie zostają ujawnione oddziaływania pośrednie, trudne do bezpośredniego zdefiniowania przez ekspertów badających system. Sumaryczne wyniki obliczeń dotyczące sił oddziaływań i zależności pośrednich przedstawiono w tabeli

196 Tabela Sumaryczne siły oddziaływań pośrednich występujących między czynnikami analizy strukturalnej Lp. Czynnik Liczebność wpływu Liczebność zależności 1 S1. Poziom zamożności S2. Występowanie liderów lokalnych S3. Dostępność przestrzenna T1. Poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) T2. Efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorst T3. Infrastruktura techniczna Ekon1. Poziom przedsiębiorczości Ekon2. Renta położenia Ekon3. Zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców 10 Ekol1. Poziom ochrony środowiska Ekol2. Poziom edukacji ekologicznej Ekol3. Obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) P1. Stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) P2. Polityka państwa w sprawach rozwoju P3. Sprawna władza lokalna V1. Przedsiębiorczość V2. Świadomość potrzeby kształcenia się V3. Postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne L1. Stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) L2. Jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) 21 L3. Plany zagospodarowania przestrzennego Razem Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Analiza wpływów pośrednich, której wyniki zaprezentowano w tabeli 14.3 wskazuje, że czynnikiem o najsilniejszym oddziaływaniu na pozostałe jest polityka państwa w sprawach rozwoju (P2), czynnikiem najbardziej zależnym jest poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) (T1). 196

197 Rys Graf oddziaływań pośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Uwzględnienie w analizie oddziaływań pośrednich (rys. 14.4) powoduje znaczne zgęszczenie sieci wzajemnych powiązań pomiędzy czynnikami. Graf oddziaływań pośrednich wskazuje, że czynniki technologiczne i ekonomiczne w największym stopniu są zależne od innych czynników. Czynnikami o największym wpływie na inne są czynniki polityczne i społeczne. Łączną analizę siły wpływu i stopnia zależności poszczególnych czynników wygodnie jest przeprowadzić posługując się mapą wpływ-zależność. 197

198 14.5. Klasyfikacja czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach pośrednich Rozkład czynników na płaszczyźnie wpływ-zależność z uwzględnieniem oddziaływań pośrednich oraz wyodrębnieniem charakterystycznych grup czynników przedstawiono na rys Czynniki kluczowe Czynniki cele Czynniki rezultaty Determinanty motory i hamulce Czynniki regulujące Czynniki pomocnicze Czynniki autonomiczne Czynniki zewnętrzne Rys Podział czynników analizy strukturalnej bazujący na oddziaływaniach bezpośrednich Źródło: opracowanie własne przy użyciu programu MICMAC Uwzględnienie wpływów pośrednich nie zmieniło w znaczący sposób układu czynników na płaszczyźnie wpływ-zależność, ale niektóre podziały stały się wyraźniejsze. W obszarze czynników kluczowych znajdują się czynniki: poziom przedsiębiorczości (Ekon1), zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców (Ekon3), przedsiębiorczość (V1) oraz postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne (V3). Rezultaty badanego systemu tworzy świadomość potrzeby kształcenia się (V2). W skład grupy czynników pomocniczych weszły czynniki ekologiczne: poziom ochrony środowiska (Ekol1), poziom edukacji ekologicznej (Ekol2) oraz plany zagospodarowania przestrzennego (L3). Wszystkie czynniki społeczne, efektywność instytucji wspierających rozwój przedsiębiorstw (T2), infrastruktura techniczna (T3) oraz sprawna władza lokalna (P3) można zaliczyć do czynników regulujących. Czynnik jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) (L2) ulokował się 198

199 w obszarze czynników zewnętrznych. W grupie czynników autonomicznych znalazły się: stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) (P1), stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) (L1), renta położenia (Ekon1) oraz obszary zagrożenia ekologicznego (zalewowe, powodziowe) (Ekol3). Przeprowadzona wśród ekspertów dyskusja potwierdziła merytoryczną zasadność uzyskanej w wyniku analizy strukturalnej klasyfikacji czynników STEEPVL. Klasyfikacja czynników STEEPVL uzyskana na podstawie analizy ważność-niepewność oraz analizy strukturalnej stanowiła podstawę wyłonienia osi scenariuszy rozwoju lokalnego województwa mazowieckiego. 15. SCENARIUSZE ROZWOJU Wybór osi scenariuszy Przeprowadzone analizy ważność-niepewność oraz wpływ-zależność dotyczące czynników STEEPVL wskazały grupy czynników kandydujących na osie scenariuszy rozwoju w obszarze tematycznym rozwój lokalny. Analiza ważność-niepewność wskazała czynniki charakteryzujące się znacznym wpływem na badane zjawisko a jednocześnie o dużym stopniu niepewności co do ich przyszłego stanu w horyzoncie czasowym badania. Do grupy tej zaliczyć można następujące czynniki: T1 Poziom innowacyjności i konkurencyjności przedsiębiorstw Mazowsza (innowacyjność jako efekt specjalizacji) Ekon3 Zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców P1 P2 P3 V3 L1 L2 Stabilność systemu politycznego (zmiana priorytetów po zmianie władzy) Polityka państwa w sprawach rozwoju Sprawna władza lokalna Postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne Stabilne przepisy prawne (np. stabilność podatkowa) Jasne i przejrzyste przepisy prawne (podatkowe) Wykonana analiza strukturalna pozwoliła natomiast wyłonić czynniki charakteryzujące się dużym wpływem na pozostałe czynniki a jednocześnie silnym stopniem zależności od innych czynników. Po za tym, dostarczyła ona podstaw do merytorycznej interpretacji roli poszczególnych czynników w badanym systemie. W efekcie wykonanych obliczeń wskazano następujące czynniki kluczowe: Ekon3 zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców; Ekon1 poziom przedsiębiorczości; V1 przedsiębiorczość; V3 postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne. Konfrontacja wyników obu analiz oraz dyskusja merytoryczna panelu ekspertów (w dniu r.) pozwoliła jako osie scenariuszy w obszarze rozwój lokalny wskazać czynniki: 199

200 V3 Postawy nastawione na rozwój/postawy promodernizacyjne Ekon3 Zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców Na osie (siły napędowe) scenariuszy wybrany został jeden czynnik z grupy czynników ekonomicznych (Ekon3) i jeden z grupy czynników dotyczących wartości (V3). Poprzez nadanie tym czynnikom wartości skrajnych tworzy się cztery scenariusze rozwoju przyszłości (rys. 15.1). Rysunek Układ osi scenariuszy obszaru rozwój lokalny Źródło: opracowanie własne. Scenariusz 1: Postawy nastawione na rozwój + Wysoka zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców Scenariusz 2: Postawy nastawione na rozwój + Niska zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców Scenariusz 3: Postawy nie nastawione na rozwój + Niska zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców Scenariusz 4: Postawy nie nastawione na rozwój + Wysoka zdolności finansowe/kondycja przedsiębiorców W wyniku przeprowadzonej burzy mózgów oraz dyskusji moderowanej eksperci zaproponowali dla poszczególnych scenariuszy następujące nazwy: S1 Rozwój Polski rozwojem Mazowsza; Popłyń na fali; Alleluja i do przodu; Chcę i mogę S2 Mierz siły na zamiary, Do biznesu jeden krok, Chcę ale nie mogę S3 W kierunku peryferii; Bez szans; Nie chcę i nie mogę S4 Miliony do wzięcia; Podróż za jeden uśmiech; Mogę ale nie chcę Wyłonione w ten sposób scenariusze zostały w dalszej części prac krótko opisane oraz w każdy ze scenariuszy wpisano charakteryzujący go układ pozostałych czynników analizy STEEPVL. 200