WYNIKI WERYFIKACJI OBSZARÓW INTELIGENTNEJ

Transkrypt

1 N A R O D O W Y P R O G R A M F O R E S I G H T W D R O Ż E N I E W Y N I K Ó W Przedsięwzięcie realizowane na zlecenie Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego (MNISW) w ramach projektu systemowego nr UDA-POIG /08-00 Wsparcie systemu zarządzania badaniami naukowymi oraz ich wynikami, w ramach Priorytetu I, Działania 1.1, Poddziałania 1.1.3, Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka, WYNIKI WERYFIKACJI OBSZARÓW INTELIGENTNEJ SPECJALIZACJI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO Rezultat nr 13 GIG Wykonawca Główny Instytut Górnictwa Katowice, r.

2 spis treści 1 Skróty Wprowadzenie Założenia dot. metody weryfikacji IS (krok 1 i 6 wg RIS3) Interpretacja wyników raportów 5, 6, 7 i 11 dla identyfikacji obszarów specjalizacji województwa Analiza potencjału innowacyjności w oparciu o dane GUS Analiza sieci współpracy w ramach obszarów IS z uwzględnieniem przepływów międzygałęziowych Metodyka pracy Bezpośrednia oraz pełna produktochłonność Importochłonność produkcji Wnioski Interpretacja inteligentnej specjalizacji województwa w kategoriach działów gospodarki, obszarów technologii i potencjału naukowego Wnioski metodyczne Rekomendacje dla PIK dotyczące algorytmizacji i wizualizacji wyników analiz spis tabel Tabela 4-1 Syntetyczne zestawienie wyników raportów GIG w ramach rezultatów: 5 GIG, 6 GIG, 7 GIG i 11 GIG... 8 Tabela 5-1 Liczebność innowacyjnych przedsiębiorstw w ogóle przedsiębiorstw w Polsce w latach Tabela 5-2 Innowacyjne przedsiębiorstwa przemysłowe wg klas wielkości w ogóle przedsiębiorstw w Polsce w latach Tabela 5-3 Działalność innowacyjnych przedsiębiorstw produkcyjnych w obszarze nowych lub istotnie ulepszonych produktów oraz procesów w Polsce w latach Tabela 5-4 Działalność innowacyjnych przedsiębiorstw usługowych w obszarze nowych lub istotnie ulepszonych produktów oraz procesów w Polsce w latach Tabela 5-5 Przedsiębiorstwa z sektora przemysłu i usług, które współpracowały w zakresie działalności innowacyjnej w % ogółu przedsiębiorstw w Polsce w latach Tabela 6-1 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-2 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-3 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-4 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-5 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-6 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-7 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-8 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-9 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu K a t o w i c e,

3 Tabela 6-10 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-11 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-12 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-13 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-14 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-15 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-16 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-17 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-18 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu 37, Tabela 6-19 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-20 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-21 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 6-22 Bezpośrednia i pełna produktochłonność działu Tabela 7-1. Wytypowane działy gospodarki stanowiące potencjalne obszary specjalizacji Tabela 7-2. Powiązanie sektorów PKD poprzez dziedziny prac B+R dla wytypowanych sekcji/działów PKD w województwie śląskim Tabela 7-3. Powiązanie sektorów PKD poprzez patenty dla wytypowanych sekcji/działów PKD w województwie śląskim Tabela 7-4. Powiązania nauka-gospodarka-technologia dla obszaru medycyna Tabela 7-5. Zidentyfikowane rzeczywiste powiązania nauka-gospodarka-technologia dla obszaru medycyna Tabela 7-6. Powiązania nauka-gospodarka-technologia dla obszaru energetyka Tabela 7-7. Zidentyfikowane rzeczywiste powiązania nauka-gospodarka-technologia dla obszaru energetyka Tabela 7-8. Interpretacja obszaru ICT jako inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego przez decydentów Tabela 7-9. Powiązania nauka-gospodarka-technologia dla obszaru ICT Tabela 7-9. Zidentyfikowane rzeczywiste powiązania nauka-gospodarka-technologia dla obszaru ICT spis rysunków Rysunek 3-1. Wykorzystanie PIK w cyklu aktualizacji strategii IS i w polityce wsparcia regionu... 7 Rysunek 4-1 Schemat ideowy podejścia metodycznego w odkrywaniu głównych powiązań na styku nauka technologie gospodarka Rysunek 4-2. Algorytm identyfikacji potencjału naukowo-technologiczny IS województwa śląskiego Rysunek 5-1 Udzielone patenty Rysunek 5-2 Zgłoszone wynalazki Rysunek 5-3 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, ogółem Rysunek 5-4 Przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora usług ogółem Rysunek 5-5 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, podział wg klas wielkości małe przedsiębiorstwa Rysunek 5-6 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, podział wg klas wielkości średnie przedsiębiorstwa Rysunek 5-7 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, podział wg klas wielkości duże przedsiębiorstwa Rysunek 5-8 Przedsiębiorstwa innowacyjne przemysłowe nowe lub istotnie ulepszone produkty Rysunek 5-9 Przedsiębiorstwa innowacyjne przemysłowe nowe lub istotnie ulepszone procesy Rysunek 5-10 Przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora usług nowe lub istotnie ulepszone produkty Rysunek 5-11 Przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora usług nowe lub istotnie ulepszone procesy K a t o w i c e,

4 Rysunek 5-12 Udział przedsiębiorstw z sektora przemysłu i usług, które w latach wprowadziły innowacje organizacyjne oraz marketingowe Rysunek 5-13 Przedsiębiorstwa z sektora przemysłu, które współpracowały w zakresie działalności innowacyjnej w % ogółu przedsiębiorstw Rysunek 5-14 Przedsiębiorstwa z sektora usług, które współpracowały w zakresie działalności innowacyjnej w % ogółu przedsiębiorstw Rysunek 5-15 Nakłady na działalność innowacyjną w przedsiębiorstwach Rysunek 5-16 Udział przychodów netto ze sprzedaży produktów innowacyjnych w przychodach netto ze sprzedaży ogółem Rysunek 5-17 Udział przedsiębiorstw z sektora przemysłu, które współpracowały w ramach inicjatywy klastrowej do ogółu przedsiębiorstw współpracujących w zakresie działalności innowacyjnej Rysunek 5-18 Udział przedsiębiorstw z sektora usług, które współpracowały w ramach inicjatywy klastrowej do ogółu przedsiębiorstw współpracujących w zakresie działalności innowacyjnej Rysunek 5-19 Liczba firm uczestniczących w klastrach w 2012r Rysunek 5-20 Nakłady na B+R w sektorze przedsiębiorstw Rysunek 5-21 Udział nakładów na działalność B+R finansowanych ze środków przedsiębiorstw krajowych w nakładach na działalność B+R ogółem Rysunek 5-22 Nakłady przypadające na 1 przedsiębiorstwo z sektora przemysłu prowadzące działalność innowacyjną Rysunek 5-23 Nakłady przypadające na 1 przedsiębiorstwo z sektora usług prowadzące działalność innowacyjną Rysunek 5-24 Energochłonność sektora (produkcja, transport, gospodarstwa domowe, usługi) Rysunek 5-25 Udział energii odnawialnej w produkcji energii elektrycznej (w tym całkowite zużycie energii pierwotnej) Rysunek 5-26 Intensywność generowania odpadów Rysunek 5-27 Narażenie ludności na zanieczyszczenia powietrza (pył zawieszony) Rysunek 5-28 Mieszkańcy podłączeni do systemu oczyszczania ścieków (co najmniej podłączeni do systemu biologicznego oczyszczania ścieków, w stosunku do optymalnego stopnia podłączania do systemu) Rysunek 6-1 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-2 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-3 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-4 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-5 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-6 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-7 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-8 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-9 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-10 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-11 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-12 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-13 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-14 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-15 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-16 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-17 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-18 Bezpośrednia produktochłonność w dziale 37, Rysunek 6-19 Bezpośrednia produktochłonność w dziale K a t o w i c e,

5 Rysunek 6-20 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-21 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-22 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-23 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-24 Bezpośrednia produktochłonność w dziale Rysunek 6-25 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-26 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-27 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-28 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-29 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-30 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-31 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-32 Bezpośrednia importochłonność ć w dziale Rysunek 6-33 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-34 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-35 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-36 Bezpośrednia importochłonność w dziale 37, Rysunek 6-37 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-38 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-39 Bezpośrednia importochłonność w dziale Rysunek 6-40 Bezpośrednia importochłonność w dziale K a t o w i c e,

6 zespół autorski prof. dr hab. inż. Krystyna Czaplicka - Kolarz dr inż. Jan Bondaruk dr Leszek Trząski dr inż. Mariusz Kruczek mgr Łukasz Siodłak mgr inż. Elżbieta Uszok mgr Marta Wiesner mgr Anna Pilch mgr inż. arch. Agnieszka Gieroszka mgr Anna Skalny mgr Małgorzata Markowska mgr inż. Paweł Zawartka dr inż. Jerzy Ziora dr inż. Lucyna Cichy dr Marcin Głodniok Weronika Krawczyk 1 SKRÓTY B+R B+R+I EU GIG GUS ICT IPC IS ISIC MNiSW NABS NPF-ww KET OECD PIK PKD WIPO Badania i rozwój Badania, rozwój i innowacje The European Union Główny Instytut Górnictwa Główny Urząd Statystyczny Information and communications technology International Patent Classification (Międzynarodowa Klasyfikacja Patentowa) Inteligentna specjalizacja International Standard Industrial Classification of all economic activities - system klasyfikacji działalności gospodarczej stosowany przez ONZ Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego Nomenclature for the Analysis and Comparison of Scientific Programmes and Budgets (Nomenklatura dla analizy i porównań programów i budżetów naukowych) Przedsięwzięcie pn. Narodowy Program Foresight wdrożenie wyników Key Enabling Technologies (Kluczowe Technologie Wspomagające) Organisation for Economic Co-operation and Development Organizacja Współpracy Gospodarczej i Rozwoju Portali informacyjno-komunikacyjny Polska Klasyfikacja Działalności World Intellectual Property Organization (Światowa Organizacja Własności Intelektualnej) K a t o w i c e,

7 2 WPROWADZENIE Niniejszy raport, stanowiący rezultat 13 GIG, stanowi prezentację podjętej w ramach przedsięwzięcia pn. Narodowy Program Foresight wdrożenie wyników weryfikacji mechanizmu oceny obszarów inteligentniej specjalizacji, który odniesiono do przypadku województwa śląskiego. Rezultat 13 GIG realizowany jest składową podzadania 2d: Wypracowanie wniosków polegających na określeniu pozycji w obszarach o kluczowym znaczeniu dla rozwoju dziedzin, w których potencjał prorozwojowy jest bliski masy krytycznej. Opracowanie wykorzystuje dorobek przeprowadzonych prac i stanowi element metodologicznej weryfikacji zaimplementowanych w portalu komunikacyjno informacyjnym algorytmów. Nie należy traktować niniejszego raportu jako dokumentu mającego na celu ocenę trafności wyboru inteligentnych specjalizacji dla województwa śląskiego. Przedstawiona weryfikacja obszarów inteligentnych specjalizacji bazuje przede wszystkim na pozyskanych już danych, które pomimo niskiego poziomu szczegółowości dają ogólny obraz potencjalnych obszarów specjalizacji, który może być poddawany weryfikacji i stanowić punkt wyjścia do dalszych dyskusji i formułowania rekomendacji, zwłaszcza o charakterze metodologicznym. Niniejsze opracowanie jest zatem elementem studium przypadku z zakresu zawartości i sposobu wykorzystania platformy PIK i wstępnie konfrontuje funkcjonalności oferowane przez portal ze zidentyfikowanymi potrzebami określonymi w metodyce identyfikacji, oceny i weryfikacji inteligentnej specjalizacji. Dopełnieniem prac jest analiza potencjału innowacyjności regionu w oparciu o dane GUS, Urzędu Patentowego i bazy POLON udostępnione przez OPI. Opracowanie podzielono na kilka logicznie ze sobą powiązanych części, które stanowić mogą swoistego rodzaju przewodnik metodologiczny dla decydentów, ekspertów i innych użytkowników portalu. W pierwszej części raportu zarysowano podstawy metody weryfikacji inteligentnej specjalizacji. W znacznym stopniu oparto się na wytycznych zawartych w poradniku RIS3. Następnie wykorzystując wypracowane w przedsięwzięciu NPF wdrożenie wyników ramy metodologiczne przeprowadzono interpretację rezultatów cząstkowych związanych z: uzyskanymi wynikami konsultacji instytucjonalnych i eksperckich oraz weryfikacją opracowanych metod (rezultat 5 GIG), opracowanymi mapami głównych powiązań między nauką, gospodarką i technologiami w ramach inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego (rezultat 6 GIG), zidentyfikowanym potencjałem naukowo-technologiczny inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego (rezultat 7 GIG) oraz wynikami badań metodą Delphi (rezultat 11). Zgodnie z przyjętymi założeniami metodycznymi rezultaty te dostarczają danych do identyfikacji i/lub weryfikacji obszarów inteligentnych specjalizacji. Wyniki uzyskane w trakcie realizacji prac stanowiły wsad do konstrukcji PIK oraz testują poprawność uzyskiwanych wyników. Rozwój obszarów inteligentnej specjalizacji opiera się przede wszystkim na potencjalne endogenicznym regionu, który zbadano przeprowadzając analizę potencjału innowacyjnego. Potencjał innowacyjny regionu odpowiednio stymulowany poprzez strategicznie ukierunkowane wsparcie (np.: w formie finansowania określonych dziedzin, obszarów gospodarczych itp.) przyczynia się do realizacji postulatu, jakim jest inteligentny rozwój. Dopełnieniem analizy potencjału innowacyjnego regionu jest analiza łańcuchów współpracy w ramach wytypowanych obszarów inteligentnej specjalizacji. Inteligentna specjalizacja to wszechstronny rozwój regionu, kraju w wytypowanych obszarach działalności naukowej i gospodarczej. Praktyka dowodzi, że obszary inteligentnej specjalizacji nie są wprost wyrażane za pomocą kodów sekcji i działów PKD czy też kodów obszarów nauki lub technologii. Na tym tle konieczne jest stworzenie modułu, który przedstawiałby te związki i dawała podstawę do ujednoliconego podejścia do definiowania inteligentnej specjalizacji a tym samym prawidłowego adresowania interwencji publicznej. Stąd przedstawiona w raporcie interpretacja inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego w kategoriach działów gospodarki, obszarów nauki i potencjału naukowego. Zarysowany układ logicznie powiązanych etapów weryfikacji obszarów inteligentnej specjalizacji testuje opracowaną metodologię, pozwala na sformułowanie wniosków i rekomendacji dla doskonalenia opracowanych algorytmów i sposobów wizualizacji przyjętych w PIK. Uzyskane wyniki mogą również stanowić materiał poglądowy dla kręgów eksperckich oraz doradczych biorących udział w procesie definiowania kierunków rozwoju gospodarczego na poziomie regionalnym i krajowym. 3 ZAŁOŻENIA DOT. METODY WERYFIKACJI IS (KROK 1 I 6 WG RIS3) Zgodnie z założeniami przedsięwzięcia NPF wdrożenie wyników niniejszy raport ma na celu przetestowanie metody weryfikacji inteligentnej specjalizacji na przykładzie województwa śląskiego, która została zaimplementowana w K a t o w i c e,

8 portalu informacyjno-komunikacyjnym (PIK) 1. Metoda ta w praktyce odpowiada krokowi 1 i 6 w procesie budowy/aktualizacji strategii innowacyjności opartej o inteligentne specjalizacje (RIS3) 2 i wiąże się z identyfikacją oraz monitorowaniem stanu, potencjału i trendów specjalizacji. Wykorzystanie PIK w cyklu aktualizacji strategii IS i w polityce wsparcia regionu przedstawiono schematycznie na rysunku 3-1. Rysunek 3-1. Wykorzystanie PIK w cyklu aktualizacji strategii IS i w polityce wsparcia regionu Źródło: Opracowanie własne GIG Metoda ta opiera się o sformalizowane procedury generowania raportów (algorytmy), których podstawą jest znajomość powiązań między nauką, technologiami i gospodarką (tzw. mapy konwersyjne). Identyfikacja tych powiązań jest niezbędnym warunkiem prawidłowego wyznaczania obszarów przewag konkurencyjnych zarówno na poziomie kraju, jak i na poziomie regionu. Ponadto, identyfikacja tych powiązań, jest warunkiem dobrego adresowania wsparcia dla działań innowacyjnych, które mieszczą się w obszarze specjalizacji. Prezentowaną metodę szczegółowo przedstawiono w raporcie w ramach rezultatu 6 GIG. Określanie powiązań między nauką, technologiami i gospodarką służy wyznaczaniu obszarów inteligentnej specjalizacji regionu w oparciu o analizę dowodów oraz identyfikacji sieciowych powiązań w obszarze gospodarki i nauki. Opracowana metoda jest równocześnie propozycją ujednolicenia języka opisu specjalizacji w ujęciu gospodarka technologie nauka, co umożliwia jednocześnie przeprowadzenie porównań międzyregionalnych oraz analiz przekrojowych np. w ramach krajowych inteligentnych specjalizacji. Należy również zaznaczyć, że istotnym elementem prac nad przedmiotowym raportem jest testowanie funkcjonalności prototypu portalu PIK (adres Prace przeprowadzone w raporcie obejmują: 1. podsumowanie rezultatów prowadzonych wcześniej prac, które bezpośrednio wpływają na wyniki weryfikacji specjalizacji województwa śląskiego, 2. przeprowadzenie w oparciu o algorytmy zastosowane w PIK analiz: 1 Zgodnie z Koncepcją portalu informacyjno-komunikacyjnego PIK, Rezultat 14, GIG Katowice, Przewodnik Strategii Badań i Innowacji na rzecz inteligentnej specjalizacji (RIS 3) K a t o w i c e,

9 potencjału innowacyjności regionu i wyodrębnienie jego przewag względem innych województw. W analizie zostaną wykorzystane ogólnodostępne dane GUS, które jednocześnie wchodzą w zakres bazy danych prototypu portalu PIK (moduł Składowe potencjału), sieci współpracy w ramach specjalizacji województwa z uwzględnieniem przepływów międzygałęziowych mających na celu identyfikowanie powiązań gospodarczych w układzie działy/sekcje PKD względem innych obszarów gospodarki. Podstawą w pracach analitycznych jest macierz przepływów międzygałęziowych opublikowana przez GUS w 2014 r. i zaimplementowana w prototypie portalu PIK oraz interpretacji inteligentnej specjalizacji województwa w kategoriach działów gospodarki, obszarów technologii i potencjału naukowego z wykorzystaniem map powiązań, w oparciu o wcześniejsze hipotezy przedstawione w Rezultacie 6 GIG oraz wyniki analiz w ramach rezultatu 7 GIG. 3. sformułowanie wniosków metodycznych oraz rekomendacji mających na celu korektę bądź udoskonalenie zastosowanych algorytmów, mechanizmów i rozwiązań w prototypie portalu PIK dla przeprowadzenia weryfikacji IS. 4 INTERPRETACJA WYNIKÓW RAPORTÓW 5, 6, 7 I 11 DLA IDENTYFIKACJI OBSZARÓW SPECJALIZACJI WOJEWÓDZTWA Dla prawidłowego rozpoznania potencjału IS niezbędne jest szczegółowe zidentyfikowanie powiązań na styku sfery B+R, technologii, gospodarki regionu. Dopiero pełna znajomość powiązań w obszarze gospodarka-technologie-nauka poparta odpowiednią bazą dowodową w postaci danych statystycznych warunkuje prawidłowy wybór obszaru specjalizacji regionu. Ponieważ opisane podejście nie jest łatwe w realizacji, często proces rozpoznania obszarów przewag regionu przebiega w oparciu o niepełną wiedzę i cząstkowe informacje. W tym celu w ramach Przedsięwzięcia NPF wdrożenie wyników podjęto próbę wypracowania jednolitego podejścia do oceny potencjału IS regionu i stworzenia jednolitego języka opisu specjalizacji. Wymienione w tytule rozdziału raporty nawiązują do wypracowanej przez ekspertów metody identyfikacji obszarów specjalizacji regionu z wykorzystaniem map konwersyjnych. Syntetyczne zestawienie raportów wraz z podsumowaniem wyników znajduje się w poniższej tabeli (Tabela 4-1). Wypracowane podejście metodologiczne bazujące na dostępnych opracowaniach światowych, w szczególności podręcznikach oraz raportach Komisji Europejskiej zostało zautomatyzowane i stanowi kluczowy element portalu informacyjno-komunikacyjnego, którego rolą jest wspomaganie procesu wdrażania polityki opartej na faktach w odniesieniu do sfery B+R+I oraz monitorowania inteligentnej specjalizacji. Tabela 4-1 Syntetyczne zestawienie wyników raportów GIG w ramach rezultatów: 5 GIG, 6 GIG, 7 GIG i 11 GIG Nr Rezultatu Nazwa raportu Przedmiot raportu Kluczowe wnioski/rezultaty 5 GIG Wyniki konsultacji instytucjonalnych i eksperckich oraz weryfikacji metod opracowanych przez GIG Opis przebiegu konsultacji eksperckich i instytucjonalnych mających na celu ocenę metody tworzenia map powiązań oraz koncepcji portalu informacyjno komunikacyjnego (PIK) zaproponowana koncepcja mapowania powiązań okazała się być jak dotąd jedyną w Polsce próbą wypracowania jednolitego podejścia do oceny potencjału IS regionu i stworzenia jednolitego języka jej opisu, proponowane podejście (6 kroków logicznych realizowanych poprzez ekspercką weryfikację i uzupełnienie predefiniowanych powiązań) uznawane było przez uczestników warsztatów jako obiecujące, za podstawowy warunek stosowalności metody uznano konieczność przeniesienia map konwersyjnych do przestrzeni PIK i stworzenie na ich podstawie wielowymiarowej sieci powiązań logicznych. K a t o w i c e,

10 Nr Rezultatu Nazwa raportu Przedmiot raportu Kluczowe wnioski/rezultaty 6 GIG Mapa głównych powiązań pomiędzy nauką, gospodarką i technologiami w ramach inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego 7 GIG Potencjał naukowotechnologiczny inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego 11 GIG Wyniki badań ankietowych metodą Delphi Źródło: Opracowanie własne GIG Opracowanie map powiązań pomiędzy nauką, gospodarką i technologiami dla inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego Przeprowadzenie procedury identyfikacji potencjału naukowo-technologicznego inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego, na podstawie analiz z wykorzystaniem wskaźników lokacyjnych, map konwersji i wskaźników specjalizacji naukowo-technologicznej regionu Analizę wyników dwóch badań ankietowych metodą Delphi, realizowanego przez zespół GIG wypracowanie autorskiej metody identyfikacji powiązań nauka technologia gospodarka bazującej na europejskim i światowym dorobku metodycznym na przykładzie IS województwa śląskiego, analiza potencjału specjalizacji, efektów wsparcia działań w sferze B+R powinna być oparta o wskaźniki odpowiadające poszczególnym obszarom nauki, gospodarki, technologii z wykorzystaniem map powiązań, wypracowane podejście metodyczne należy traktować jako model weryfikacji IS ze szczególnym uwzględnieniem komponentu eksperckiego przy wykorzystaniu rozwiązań informatycznych i zasobów PIK. w raporcie wykazano, na przykładzie województwa śląskiego, realną możliwość wykorzystania spójnego systemu algorytmów oceny i tabel powiązań / tabel konwersyjnych w przestrzeni portalu PIK do analizy obszaru specjalizacji jako sieci powiązań. dokładna identyfikacja wzajemnych relacji w układzie nauka - gospodarka - technologia jest konieczna dla realizacji powiązań między sferą badań i innowacji z jednej strony, a rozwojem gospodarczym z drugiej, badanie Delphi połączone z opracowaniami wykonanymi w ramach Przedsięwzięcia, a dotyczącymi między innymi map konwersji stanowią łącznie źródło dla identyfikacji i opisu inteligentnej specjalizacji oraz jej oceny, zebrane metody połączone w procedurę w postaci algorytmu zostaną zaimplementowane w platformie informacyjno komunikacyjnej. W pierwszej kolejności należy podkreślić, że rezultaty badania ankietowego przeprowadzonego metodą Delphi (raport w ramach Rezultatu 11) wskazały na dużą rolę map konwersyjnych jako narzędzia, które stanowiłoby wsparcie dla procesu rozpoznawania wzajemnych relacji w układzie nauka gospodarka - technologia. Wyniki badań potwierdziły również szczególną rolę proponowanego rozwiązania portalu informacyjno-komunikacyjnego jako narzędzia wspierającego proces zarządzania inteligentną specjalizacją regionu. Interpretacja wyników badania podkreśliła silną rolę prawidłowej diagnozy wzajemnych relacji w układzie nauka - gospodarka technologia, jako elementu koniecznego dla budowania długotrwałych przewag konkurencyjnych regionu. Zdiagnozowane zapotrzebowanie na narzędzie pozwalające w łatwy sposób wspierać proces identyfikowania potencjału inteligentnej specjalizacji potwierdziło celowość prac eksperckich w kierunku opracowania spójnego podejścia metodycznego. Stąd też została podjęta próba opracowania autorskiej metody z wykorzystaniem map konwersji pozwalającej na lepsze kształtowanie polityk wsparcia oraz diagnozowanie i kwantyfikowanie osiąganych rezultatów odnoszonych do sfery B+R+I. Wspomniane podejście metodyczne miało charakter poznawczy i zostało opisane i zweryfikowane na przykładzie inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego w ramach Raportu 6 GIG. Tworzenie sieci wzajemnych powiązań pomiędzy obszarami PKD, NABS, IPC, KET, dziedzinami nauki, bazowało na europejskim i światowym dorobku metodycznym. Głównym rezultatem Raportu 6 GIG jest wypracowana sekwencja K a t o w i c e,

11 działań stanowiąca urzeczywistnienie koncepcji evidence-based policy w odniesieniu do inteligentnych specjalizacji (Rysunek 4-1). Rysunek 4-1 Schemat ideowy podejścia metodycznego w odkrywaniu głównych powiązań na styku nauka technologie gospodarka Źródło: Opracowanie własne GIG Należy podkreślić, że raport w ramach Rezultatu 6 GIG stanowi podstawę metodyczną dla zidentyfikowania specjalizacji w oparciu o dane statystyczne i tabele powiązań. Wyniki raportu stanowiły bazę metodyczną dla zautomatyzowania procesu analizy IS regionu i przekształcenia zebranych tabel powiązań rekomendowanych przez organizacje międzynarodowe (OECD, WIPO) i Komisję Europejską w interaktywną postać map konwersyjnych jako jednego z kluczowych elementów PIK w ramach modułu Obserwatorium inteligentnej specjalizacji. W celu udoskonalenia zaproponowanej metody zwrócono również uwagę, że wstępne wskazanie sektorów gospodarki mogących składać się na dziedzinę specjalizacji powinno bazować na wskaźnikach lokacyjnych i analizach przesunięć. W kolejnym etapie prac, opracowana metoda tworzenia map powiązań oraz koncepcja narzędzia informatycznego w postaci portalu informacyjno komunikacyjnego (PIK) została poddana weryfikacji w ramach konsultacji instytucjonalnych i eksperckich prowadzonych metodą warsztatową (Gdańsk r., Toruń r., Katowice r.). Przebieg konsultacji wraz z opiniami eksperckimi został przedstawiony w ramach Raportu Wyniki konsultacji instytucjonalnych i eksperckich oraz weryfikacji metod opracowanych przez GIG (Rezultat 5 GIG). Uczestnicy warsztatów uznali zaproponowane podejście (6 kroków logicznych realizowanych poprzez ekspercką weryfikację i uzupełnienie predefiniowanych powiązań) jako metodę obiecującą dla szczegółowego rozpoznania powiązań na styku sfery B+R, technologii i gospodarki regionu. Ponadto, zwrócono uwagę, że implementacja map konwersyjnych w PIK będzie wymagała wielkiej staranności w wymiarze narzędziowym pod kątem jej interaktywności, prostoty użytkowania, przejrzystości i atrakcyjnej grafiki. Zdiagnozowany przez uczestników spotkania problem dotyczył niedostatku zakresu i zasad publicznego udostępniania danych statystycznych dotyczących gospodarki, nauki i technologii na szczeblu regionu (niewystarczająca dezagregacja). Mając na uwadze rezultaty spotkania, szczególnego znaczenia nabrał etap testowania prototypu portalu, w który powinno zostać zaangażowane jak najszersze grono potencjalnych użytkowników, w tym szczebla regionalnego i krajowego. Wypracowana w ramach Raportu 6 metoda z wykorzystaniem narzędzia map konwersji została zautomatyzowana i zaimplementowana na portalu informacyjno-komunikacyjnym. W ramach Raportu 7 została przeprowadzona identyfikacja potencjału naukowo-technologicznego inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego, na podstawie analiz z wykorzystaniem wskaźników lokacyjnych, map konwersji i wskaźników specjalizacji naukowo-technologicznej regionu. Raport Potencjał naukowo-technologiczny inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego (Rezultat 7 GIG) w pełni konsumuje wyniki wcześniejszych prac uzyskanych w ramach rezultatów: 1 SAN: Założenia analizy systemowej, 5 GIG: Wyniki konsultacji instytucjonalnych i eksperckich oraz weryfikacji metod opracowanych przez GIG, rezultatu, K a t o w i c e,

12 6 GIG: Mapa głównych powiązań między nauką, gospodarką i technologiami w ramach inteligentnej specjalizacji województwa śląskiego oraz Synteza raportów 6 GIG, 6 SAN i 6 PB, 11 GIG Wyniki badań ankietowych metodą Delphi. Analiza została przeprowadzona z wykorzystaniem narzędzia PIK, co stanowiło jednocześnie element weryfikacji funkcjonalności portalu, a bazowa autorska metodyka stanowiąca Rezultat 6 została udoskonalona i rozbudowana o analizy z wykorzystaniem wskaźników pozwalających na pełną identyfikację potencjału naukowo-technologicznego regionu (Rysunek 4-2). Rysunek 4-2. Algorytm identyfikacji potencjału naukowo-technologiczny IS województwa śląskiego Źródło: Opracowanie własne GIG W wyniku prac w ramach Rezultatu 7 zdefiniowano rekomendacje dotyczące algorytmizacji i wizualizacji wyników analiz w portalu informacyjno-komunikacyjnego. Ponadto, na przykładzie województwa śląskiego, wykazano realną możliwość wykorzystania spójnego systemu algorytmów oceny i map konwersyjnych w przestrzeni portalu do analizy obszaru specjalizacji jako sieci powiązań, a nie tylko listy branż. Wymienione w niniejszym rozdziale wnioski uzyskane w ramach rezultatów 5 GIG, 6 GIG, 7 GIG i 11 GIG stanowią dorobek przedsięwzięcia, który pod postacią wypracowanej metodyki został zaimplementowany w portalu informacyjno-komunikacyjnym. Analiza powyżej wymienionych rezultatów wykazała ich przydatność zarówno dla procesu identyfikacji jak i weryfikacji obszarów inteligentnej specjalizacji. Wypracowane podejście identyfikacji obszarów specjalizacji województwa, weryfikowane za pomocą narzędzia PIK rozpoznaje układ wzajemnych powiązań, który potwierdzony przy wykorzystaniu wiedzy eksperckiej oraz odpowiedniego zestawu wskaźników i algorytmów umożliwia identyfikację potencjalnych obszarów przewag regionu. Należy podkreślić, że dostarczone informacje pozwolą na zidentyfikowanie obszarów, które na skutek zastosowania odpowiednich instrumentów, w tym finansowych przyczynią się do generowania wzrostu gospodarczego regionu opartego o innowacje i współpracę z sektorem B+R. K a t o w i c e,

13 5 ANALIZA POTENCJAŁU INNOWACYJNOŚCI W OPARCIU O DANE GUS Wykorzystując dostępne dane statystyczne zebrane przez Główny Urząd Statystyczny, Urząd Patentowy podjęto analizy i oceny potencjału innowacyjności województwa śląskiego. Prezentowana w tym punkcie analiza potencjału innowacyjności została oszacowana za pomocą metodyk: ogólnej oceny wskaźnikowej potencjału gospodarki, technologii, sfery B+R regionu (moduł w PIK: składowe potencjału B1), który zawarty jest w Portalu Informacyjno- Komunikacyjnym (PIK). W ramach składowych potencjału regionu, tj. województwa śląskiego (moduł B1) zidentyfikowano 16 indeksów, którym przyporządkowano szereg wskaźników pozwalających przeprowadzenie analizy potencjału innowacyjności wybranego obszaru. Ocenie poddano wskaźniki przynależące do następujących grup (przyjęto numerację wg zastosowanego schematu algorytmu obliczeniowego w PIK): Udział regionu w wymianie kapitału ludzkiego, wiedzy i towarów (B1.1), Gospodarczy potencjał specjalizacji (B1.3), Klastry i inne formy współpracy sieciowej (B1.8), Współpraca nauka-przedsiębiorstwa-edukacja (B1.9), System wsparcia innowacji (grupy high-tech wg EPO) (B1.12), Potencjał zielonego wzrostu: ekoinnowacyjność i wydajność energetyczna (B1.15). Wyniki analizy wartości wskaźników dla województwa śląskiego prezentowane są na tle pozostałych województw i kraju, co pozwala dodatkowo poza analizą dynamiki zmian wartości wskaźników w czasie, przeprowadzić porównania międzyregionalne. Takie podejście ma na celu wskazanie tych obszarów, w których region posiada przewagi rozwojowe oraz identyfikować kierunki rozwojowe prowadzące do zwiększenia potencjału konkurencyjnego regionu. B1.1: Udział regionu w wymianie kapitału ludzkiego, wiedzy i towarów W klasycznym ujęciu zasadniczymi wskaźnikami obrazującymi wielkość potencjału innowacyjnego danego obszaru są: liczba udzielonych patentów oraz liczba zgłoszonych wynalazków. Aktywność Polski w obszarze patentowym w 2012 r. wynosiła 1848 udzielonych patentów. Była ona niższa niż w 2011 r., kiedy to wynosiła Na podstawie analizowanych danych nie można określić jednoznacznego trendu rozwoju. Spośród wszystkich województw Polski największą liczbę udzielonych patentów odnotowano w województwie mazowieckim (w 2012 r. uzyskało ono 388 patentów, o 23 mniej niż w 2011 r.), a najmniejszą w województwie lubuskim, które w 2012 r. miało 10 patentów. Województwo śląskie było drugim co do liczby przyznanych patentów w Polsce. W 2012 r. przyznano tutaj 213 patentów, natomiast dla porównania w latach liczba przyznanych patentów była znacząco większa (321 w 2011 r., 233 w 2010 r., 274 w 2009 r). Większą liczbę patentów w 2012r. przyznano jedynie w województwie mazowieckim i dolnośląskim. Liczbę udzielonych patentów dla poszczególnych regionów Polski przedstawiona została na rysunku 5-1. K a t o w i c e,

14 Rysunek 5-1 Udzielone patenty /UP W Polsce w latach zaobserwować można sukcesywnie rosnącą liczbę zgłaszanych wynalazków. W 2009 r. wynosiła ona 2899 sztuk, a w 2012 r. już 4410 sztuk. W zdecydowanej większości województw w analizowanych latach ( ), można odnotować rosnący z roku na rok trend w zakresie zgłaszanych wynalazków. Największą liczbę wynalazków odnotowuje się w regionie mazowieckim i w 2012 r. zgłoszono 975 wynalazków., Natomiast, najmniej, bo tylko 70, zgłoszono w województwie świętokrzyskim. Województwo śląskie jest na drugim miejscu w Polsce co do liczby zgłoszonych wynalazków (w 2012 r. zgłoszono 578 wynalazków). W latach zauważalny jest zdecydowanie rosnący trend w zakresie liczby zgłaszanych wynalazków. Liczbę zgłoszonych wynalazków dla poszczególnych regionów Polski przedstawiono na rysunku 5-2. Rysunek 5-2 Zgłoszone wynalazki /UP K a t o w i c e,

15 B1.3 Gospodarczy potencjał specjalizacji Kolejnym indeksem, który pozwala zobrazować potencjał innowacyjności jest Gospodarczy potencjał specjalizacji. W ramach tego indeksu potencjał innowacyjności charakteryzują m.in. takie wskaźniki jak: liczba innowacyjnych przedsiębiorstw przemysłowych i usługowych, liczba przedsiębiorstw oferujących nowe/istotnie ulepszone produkty lub procesy, rodzaje wprowadzonych innowacji (np. organizacyjne lub marketingowe). Analiza liczby innowacyjnych przedsiębiorstw (produkcyjnych i usługowych) w ogólnej liczbie przedsiębiorstw działających na terytorium Polski wskazuje, że średnio 15% ogółu przedsiębiorstw funkcjonujących w Polsce to przedsiębiorstwa innowacyjne, przy czym aktywność tworzenia innowacyjnych przedsiębiorstw przemysłowych jest nieznacznie większa niż aktywność tworzenia przedsiębiorstw usługowych (tabela 5-1). Tabela 5-1 Liczebność innowacyjnych przedsiębiorstw w ogóle przedsiębiorstw w Polsce w latach Innowacyjne przedsiębiorstwa Średnia przemysłowe [%] 18,06 17,10 16,10 16,51 16,94 usługowe [%] 13,95 12,79 11,57 12,38 12,67 W latach poddanych analizie ( ) nie można wskazać jednoznacznego trendu rozwoju zarówno w przypadku jednego jak i drugiego rodzaju przedsiębiorstw. W 2012 r. największy udział innowacyjnych przedsiębiorstw przemysłowych w ogóle przedsiębiorstw odnotowano w województwie opolskim (22,30%), natomiast najmniejszy w województwie pomorskim (11,04%). W przypadku innowacyjnych przedsiębiorstw usługowych dominującą pozycję zajmuje województwo mazowieckie (16,86%), natomiast na przeciwległym końcu znajduje się województwo opolskie (5,68%). Województwo śląskie nie wyróżnia się w tym zakresie szczególnie na tle pozostałych województw. Zauważyć jednak można, że występuje tutaj malejący trend w liczebności funkcjonujących przedsiębiorstw innowacyjnych, zarówno przemysłowych jak i usługowych. Udział innowacyjnych przedsiębiorstw przemysłowych/usługowych w ogóle przedsiębiorstw dla poszczególnych regionów Polski przedstawiają rysunki 5-3 i 5-4. Liczba innowacyjnych przedsiębiorstw przemysłowych w województwie śląskim była w 2012r. mniejsza niż w województwach podlaskim, opolskim i dolnośląskim, podczas gdy w 2009r. region był na 3 miejscu za województwem podkarpackim i dolnośląskim. Również innowacyjnych przedsiębiorstw usługowych jest niska. W 2012r. województwo śląskie było na 11. miejscu pod tym względem. Zaobserwować można wyraźnie tendencję malejącą w liczebności tej grupy przedsiębiorstw w regionie w 2009r. Śląsk był trzecim regionem, co do liczby innowacyjnych przedsiębiorstw usługowych, za opolskim i mazowieckim. K a t o w i c e,

16 Rysunek 5-3 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, ogółem Rysunek 5-4 Przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora usług ogółem Wśród przedsiębiorstw przemysłowych największy udział innowacyjnych przedsiębiorstw przypada na przedsiębiorstwa duże (zatrudniające od 251 pracowników), w dalszej kolejności średnie (od 50 do 250 pracowników) i małe (do 11 od 49 pracowników). W analizowanym przedziale czasowym ( ) średnio 58% przedsiębiorstw stanowiły duże innowacyjne przedsiębiorstwa, 26,52% średnie innowacyjne przedsiębiorstwa oraz 7,13% małe innowacyjne przedsiębiorstwa. Jak wynika z analizy danych w przypadku małych i średnich przedsiębiorstw nie można zidentyfikować jednoznacznego trendu rozwoju, natomiast dla dużych przedsiębiorstw odnotowuje się spadek liczby przedsiębiorstw tego typu (tabela 5-2). Tabela 5-2 Innowacyjne przedsiębiorstwa przemysłowe wg klas wielkości w ogóle przedsiębiorstw w Polsce w latach Przedsiębiorstwa zatrudniające [%] Trend od 11 do 49 pracowników 10,90 9,62 8,86 9,59 zmienny od 50 do 250 pracowników 30,07 30,18 30,06 29,39 zmienny od 251 pracowników 59,02 58,99 57,83 56,21 malejący Wśród małych przedsiębiorstw tylko w przypadku województwa opolskiego zauważyć można sukcesywny wzrost liczby małych innowacyjnych przedsiębiorstw. Liczba przedsiębiorstw prawie dwukrotnie się podwoiła w latach Dla pozostałych województw nie można wyznaczyć jednoznacznego trendu rozwoju. Taka sama sytuacja brak jednoznacznego trendu - dotyczy średnich przedsiębiorstw. W przypadku dużych przedsiębiorstw tylko w województwie małopolskim odnotowuje się sukcesywny wzrost liczby innowacyjnych przedsiębiorstw. Ciągły spadek liczby innowacyjnych przedsiębiorstw ma miejsce w województwie pomorskim i śląskim. Dla pozostałych regionów trend jest zmienny. W przypadku województwa śląskiego trendy rozwojowe w wymienionych klasach wielkości, w latach , pokrywają się z trendami krajowymi, małe i średnie przedsiębiorstwa trend zmienny z tendencją malejącą dla średnich przedsiębiorstw, duże przedsiębiorstwa trend zdecydowanie malejący). Graficzne ujęcie liczby innowacyjnych przedsiębiorstw według wielkości prezentują rysunki 5-5, 5-6, 5-7. K a t o w i c e,

17 Rysunek 5-5 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, podział wg klas wielkości małe przedsiębiorstwa Rysunek 5-6 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, podział wg klas wielkości średnie przedsiębiorstwa K a t o w i c e,

18 Rysunek 5-7 Innowacyjne przemysłowe przedsiębiorstwa, podział wg klas wielkości duże przedsiębiorstwa W Polsce w latach w ramach funkcjonujących innowacyjnych przedsiębiorstw przemysłowych można zauważyć malejący trend rozwojowy w obszarze nowych lub istotnie ulepszonych produktów. Poziom rozwoju w obszarze nowych lub istotnie ulepszonych procesów jest zbliżony i cechuje się małą zmiennością, co uniemożliwia wyznaczenie jednoznacznego trendu (tabela 5-3). Tabela 5-3 Działalność innowacyjnych przedsiębiorstw produkcyjnych w obszarze nowych lub istotnie ulepszonych produktów oraz procesów w Polsce w latach Innowacyjne przedsiębiorstwa przemysłowe [%] Trend nowe lub istotnie ulepszone produkty 12,66 12,10 11,23 11,19 malejący nowe lub istotnie ulepszone procesy 13,76 12,86 12,36 12,44 zmienny Analizując liczbę nowych lub istotnie ulepszonych produktów w odniesieniu do województw zauważyć można, że najsłabiej prezentują się regiony: łódzki oraz zachodniopomorski (ich udział procentowy kształtuje się w przedziale 8-10%). Najlepiej wypada województwo podkarpacie, które pomimo sukcesywnego spadku w tym obszarze (17,89% w 2009r., 13,66 w 2012r.) nadal znajduje się w czołówce województw. W ramach nowych lub ulepszonych procesów najsłabiej, na tle wszystkich województw, prezentuje się region lubuski, a najlepiej - opolski, gdzie odnotować można rosnący trend w analizowanych latach ( ). W przypadku województwa śląskiego zarówno dla nowych lub ulepszonych produktów jak i procesów brak jest jednoznacznego trendu związanego ze zmianą liczby innowacji, przy czym odnotować należy wzrost działalności w ww. obszarach w roku 2012 w porównaniu z rokiem Graficzne ujęcie przedstawionych zagadnień prezentują rysunki 5-8 oraz 5-9. K a t o w i c e,

19 Rysunek 5-8 Przedsiębiorstwa innowacyjne przemysłowe nowe lub istotnie ulepszone produkty Rysunek 5-9 Przedsiębiorstwa innowacyjne przemysłowe nowe lub istotnie ulepszone procesy W przypadku innowacyjnych przedsiębiorstw usługowych w skali kraju zarówno dla nowych, jak i istotnie ulepszonych produktów oraz procesów nie można wyznaczyć jednoznacznego trendu rozwoju. W nieznacznie większym stopniu działalność w zakresie nowych/ulepszonych procesów jest zdecydowanie większa niż działalność w obszarze nowych/ulepszonych produktów (tabela 5-4). Tabela 5-4 Działalność innowacyjnych przedsiębiorstw usługowych w obszarze nowych lub istotnie ulepszonych produktów oraz procesów w Polsce w latach K a t o w i c e,

20 Innowacyjne przedsiębiorstwa usługowe [%] Trend nowe lub istotnie ulepszone produkty 7,99 7,87 6,35 7,05 zmienny nowe lub istotnie ulepszone procesy 10,70 9,99 8,97 9,11 zmienny Aktywność przedsiębiorstw usługowych, zarówno w obszarze nowych/ulepszonych produktów jak i procesów, jest niższa w porównaniu do tożsamej działalności przedsiębiorstw przemysłowych. Dla większości regionów w kraju nie można wyznaczyć jednoznacznego trendu rozwoju w tych obszarach. W przypadku działalności w zakresie nowych lub ulepszonych produktów zauważalny jest spadek aktywności w regionach: podkarpackim, dolnośląskimi i opolskim, przy czym największy spadek miał miejsce w przypadku województwa opolskiego (z 11,91% w 2009r., do 3,41% w 2012r.). W przypadku województwa świętokrzyskiego zaobserwowano niewielki, niemniej stały wzrost działalności w opisywanym obszarze. Spadek aktywności przedsiębiorstw związany z obszarem procesowym widoczny jest w przypadku województw: mazowieckiego, śląskiego, podlaskiego, a najsilniejszy odnotowano w województwie opolskim. Województwo śląskie cechuje się ponad przeciętną aktywnością w zakresie działalności związanej z nowymi lub istotnie ulepszonymi produktami, ale w obszarze nowych lub ulepszonych procesów zauważalna jest tutaj tendencja spadkowa - w 2012 r. aktywność dla tego obszaru była najniższa i wynosiła 6,81%. Wizualizacja omawianych zjawisk została przedstawiona na rysunku 5-10 oraz Rysunek 5-10 Przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora usług nowe lub istotnie ulepszone produkty K a t o w i c e,

21 Rysunek 5-11 Przedsiębiorstwa innowacyjne z sektora usług nowe lub istotnie ulepszone procesy Wprowadzane przez przedsiębiorstwa innowacje najczęściej dotyczyły działań organizacyjnych i marketingowych. Analiza danych wskazuje, że w zdecydowanej większości województw (łódzkie, małopolskie, podlaskie, świętokrzyskie, lubuskie, opolskie, kujawsko-pomorskie, pomorskie, warmińsko-mazurskie) udział wdrażanych innowacji organizacyjnych i marketingowych w przedsiębiorstwach z sektora przemysłu jest znacznie większy niż w przedsiębiorstwach usługowych. Bardzo widoczne dysproporcje pomiędzy wspomnianymi rodzajami innowacjami (przewaga sektora przedsiębiorstw nad sektorem usług) mają miejsce w województwach podlaskim i świętokrzyskim. W niektórych województwach innowacje organizacyjne i marketingowe są częściej wdrażane przez przedsiębiorstwa usługowe (mazowieckie, lubelskie, podkarpackie oraz dolnośląskie). W województwie wielkopolskim oraz zachodniopomorskim liczba innowacji organizacyjnych i marketingowych jest na podobnym poziomie zarówno w przedsiębiorstwach przemysłowych jak i usługowych. Bardzo widoczne dysproporcje w obrębie wspomnianych rodzajów innowacji (sektor usług nad sektorem przemysłu) mają miejsce w województwach mazowieckim oraz dolnośląskim. W analizowanym okresie ( ) województwo śląskie zaliczyć należy do jednego z aktywniejszych, charakteryzujące się równomiernym rozwojem przedsiębiorstw z sektora przemysłu i usług w obszarze wdrażania innowacji organizacyjnych i marketingowych. Graficznie zaprezentowano omawiane analizy na rysunku K a t o w i c e,

22 Rysunek 5-12 Udział przedsiębiorstw z sektora przemysłu i usług, które w latach wprowadziły innowacje organizacyjne oraz marketingowe Aplikacyjny charakter innowacji przesądza o ich efektywności. O wykorzystaniu innowacji oraz potencjale do ich kreowania informuje najlepiej odsetek współpracujących przedsiębiorstw z sektora przemysłu i usług z innymi przedsiębiorstwami oraz instytucjami, która dodatkowo uzupełniona powinna być o siłę współpracy. W Polsce intensywność współpracy nie jest mierzona i trudno jednoznacznie odpowiedzieć na pytanie czy zidentyfikowana liczba kontaktów przekłada się na innowacyjność. Również dane dotyczące liczby współpracujących przedsiębiorstw i instytucji nie dostarczają w tym zakresie optymistycznych informacji. Udział współpracujących podmiotów kształtuje się na poziomie kilku procent zarówno dla przemysłu jak i dla usług. Analiza danych wskazuje, iż nie można wyznaczyć dla tego typu działalności jednoznacznego trendu rozwoju (tabela 5-5). Tabela 5-5 Przedsiębiorstwa z sektora przemysłu i usług, które współpracowały w zakresie działalności innowacyjnej w % ogółu przedsiębiorstw w Polsce w latach Przedsiębiorstwa [%] Trend z sektora przemysłu 6,4 6,1 5,5 6,0 zmienny z sektora usług 4,1 4,4 3,5 3,8 zmienny Analiza współpracy w zakresie działalności innowacyjnej poszczególnych województw w obszarze przemysłu oraz usług nie wskazuje jednoznacznego trendu rozwoju. Można zauważyć w tym zakresie spadek aktywności w latach ( ) w sferze przemysłu w województwie lubuskim oraz warmińsko-mazurskim. Natomiast w zakresie sektora usług sukcesywne zmniejszenie aktywności w województwie wielkopolskim. Aktywność w województwie śląskim w sferze współpracy sektora przemysłu na rzecz innowacyjności, pomimo iż była zmienna na przestrzeni analizowanych lat, określić można jako intensywną na tle pozostałych województw kraju. W przypadku działalności w ramach sektora usług była ona zbliżona do województwa mazowieckiego. Graficznie omawiane zależności zaprezentowane zostały na rysunku 5-13 oraz K a t o w i c e,

23 Rysunek 5-13 Przedsiębiorstwa z sektora przemysłu, które współpracowały w zakresie działalności innowacyjnej w % ogółu przedsiębiorstw Rysunek 5-14 Przedsiębiorstwa z sektora usług, które współpracowały w zakresie działalności innowacyjnej w % ogółu przedsiębiorstw Prezentowana działalność, zarówno przedsiębiorstw produkcyjnych jak i usługowych, w obszarze wdrażania innowacji nie miałaby miejsca, bez uwzględnienia nakładów finansowych. Jak wskazują dane statystyczne, Polska w analizowanym okresie czasu ( ) przeznacza coraz to większe środki na działalność innowacyjną. Jak można zauważyć region mazowiecki znacząco dominuje w dofinansowywaniu tego typu aktywności na tle pozostałych województw. W województwie śląskim nakłady na działalność innowacyjną były niewspółmiernie niższe w porównaniu z województwa mazowieckiego, ale wielkość przekazywanych środków stopniowo wzrasta. Omawiane zagadnienie graficznie prezentuje rysunek K a t o w i c e,