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

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, ZAŁĄCZNIK 1 OPISY FUNKCJONALNOŚCI MODUŁU OBSERWATORIUM INTELIGENTNEJ SPECJALIZACJI I PROGNOZOWANIE (OIS) Katowice, czerwiec 2015 r.

2 spis treści 1 O module Obserwatorium Inteligentnej Specjalizacji i Prognozowanie Mapy konwersyjne Sektory gospodarki o największym potencjale wzrostu i innowacyjności wiedzy (moduł B3) Wartość dodana (B3.1) Innowacyjność (B3.2) Sprzedaż brutto (B3.3) Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry (B3.4) Koncentracja (B3.5) Siła klastrowania (B3.6) Ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych (moduł B4) Produktochłonność Importochłonność Ocena regionu w kategoriach sektorów gospodarki wiedzy (moduł B2) Potencjał sektorów gospodarki głównych obszarów wdrażania KET (B2.1) Typ gospodarki regionu wg lokacji głównych sektorów (B2.2) Udział osób o wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA i KIABI (B2.3) Potencjał działów PKD głównych obszarów zastosowania ICT w gospodarce (B2.4) Potencjał sektorów usług wg wiedzochłonności (B2.5) Potencjał sektorów przemysłu wg zapotrzebowania na B+R (B2.6) Potencjał sektorów najsilniej powiązanych z patentami zgłoszonymi (B2.7) Potencjał regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysły wschodzące) (B2.8) Ogólna ocena wskaźnikowa potencjału gospodarki, technologii, sfery B+R regionu (moduł B1) Znaczenie modułu B Sposób korzystania z modułu B Moduł Przeglądanie danych Moduł Twoje wskaźniki Moduł Przeglądanie szczegółowych zestawów danych Moduł Nakłady na projekty inwestycyjne realizowane przez uczelnie i jednostki naukowe Perspektywy rozwoju modułu B Mapy kierunków badań naukowych Prognozowanie K a t o w i c e,

3 spis tabel Tabela 1 Zestawienie tabel konwersyjnych określających powiązania między gospodarką i badaniami naukowymi lub technologiami...15 Tabela 2 Zestawienie tabel konwersyjnych określających przynależność danego sektora gospodarki lub obszaru technologicznego do powszechnie przyjmowanej kategorii w makroekonomii i statystyce...15 Tabela 3 Tabela pierwszego przybliżenia sektorów wiodących według najostrzejszych kryteriów...21 Tabela 4 Możliwe rezultaty drugiego przybliżenia (kontynuacja hipotetycznego przykładu zilustrowanego w pierwszym przybliżeniu)...22 Tabela 5 Klucz do interpretacji wyników analizy dla drugiego przybliżenia...23 Tabela 6 Kryterium I. Wzrost i innowacyjność. Ocena na poziomie działu PKD...26 Tabela 7 Kryterium I. Wzrost i innowacyjność. Ocena na poziomie sekcji PKD...27 Tabela 8 Kryterium II: koncentracja (wskaźniki lokacji, analiza przesunięć). Ocena na poziomie działu PKD...29 Tabela 9 Kryterium II: koncentracja (wskaźniki lokacji, analiza przesunięć). Ocena na poziomie sekcji PKD...30 Tabela 10 Kryterium III: jakość klastrów (analiza import-eksport). Ocena na poziomie sekcji PKD...31 Tabela 11 Kryterium III: jakość klastrów (analiza import-eksport). Ocena na poziomie sekcji PKD...32 Tabela 12 Ocena siły klastrowania progi do kategoryzacji...69 Tabela 13 Ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych I...72 Tabela 14 Ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych II...72 spis rysunków Rysunek 1 Okno modułu Mapy konwersyjne...9 Rysunek 2 Mapy główna, wybór kategorii - sektor PKD...10 Rysunek 3 Mapy główna, wybór kategorii Technologia KET...10 Rysunek 4 Mapy główna, wybór kategorii Cel społeczno-ekonomiczny NABS...11 Rysunek 5 Mapy główna, wybór kategorii Kod IPC (patenty)...11 Rysunek 6 Powiązane kody patentowe IPC z wybranym działem PKD...12 Rysunek 7 Etapy dodawania Moich map konwersyjnych...13 Rysunek 8 Powiązania w ramach Moich map konwersyjnych...14 Rysunek 9 Okno modułu B3 (ocena ex-ante) sektory gospodarki o największym potencjale...33 Rysunek 10 Najważniejsze fakty w module B3 (ocena ex-ante) sektory gospodarki o największym potencjale...34 Rysunek 11 Dane szczegółowe w module B3 (ocena ex-ante) - sektory gospodarki o największym potencjale...35 Rysunek 12 Okno modułu B3 (ocena ex-post) sektory gospodarki o największym potencjale...36 Rysunek 13 Dane szczegółowe w module B3 (ocena ex-post) - sektory gospodarki o największym potencjale...37 Rysunek 14 Okno modułu B3.1 (ocena ex-ante) - Wartkość dodana...38 Rysunek 15 Parametry analizy w module B3.1 (ocena ex-ante) - Wartość dodana...39 Rysunek 16 Dane szczegółowe w module B3.1 (ocena ex-ante) Wartość dodana...40 Rysunek 17 Okno szczegółowej analizy generowane w module B3.1 (ocena ex-ante)...40 Rysunek 18 Parametry analizy w module B3.1 (ocena ex-post) - Wartość dodana...41 Rysunek 19 Dane szczegółowe w module B3.1 (ocena ex-post) Wartość dodana...42 Rysunek 20 Okno modułu Indeksy w obszarze B3.1 (ocena ex-ante)...43 Rysunek 21 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B3.1 (ocena ex-ante)...44 Rysunek 22 Okno modułu B3.2 Innowacyjność...45 Rysunek 23 Dane szczegółowe w module B3.2 Innowacyjność...46 Rysunek 24 Okno modułu Indeksy w obszarze B Rysunek 25 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B Rysunek 26 Okno modułu B3.3 Sprzedaż brutto...49 Rysunek 27 Dane szczegółowe w module B3.3 Sprzedaż brutto...50 Rysunek 28 Okno modułu Indeksy w obszarze B Rysunek 29 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B Rysunek 30 Okno modułu B3.4 Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry...53 K a t o w i c e,

4 Rysunek 31 Dane szczegółowe w module B3.4 Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry...54 Rysunek 32 Okno modułu Indeksy w obszarze B Rysunek 33 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B Rysunek 34 Lokalizacja modułu B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć w PIK...58 Rysunek 35 Parametry do wyboru w funkcjonalności Dane szczegółowe w module B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć58 Rysunek 36 Dane szczegółowe w module B3.5 - Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć...59 Rysunek 37 Dane szczegółowe w module B3.5 - Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć...60 Rysunek 38 Parametry do wyboru w funkcjonalności Podsumowanie w module B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć...61 Rysunek 39 Najważniejsze fakty w module B3.5 Wskaźniki lokacji...62 Rysunek 40 Dane szczegółowe w module B3.5 Dynamika wskaźnika lokacji...63 Rysunek 41 Dane szczegółowe w module B3.5 - Analiza przesunięć...64 Rysunek 42 Indeks koncentracji...65 Rysunek 43 Wyniki analizy w module Indeks koncentracji dla wskaźnika lokacji...66 Rysunek 44 Ocena udziału potencjalnych sektorów przewagi w sieciach współpracy (potencjalne klastry)...67 Rysunek 45 Okno modułu B3.6 Analiza import-eksport...67 Rysunek 46 Dane szczegółowe w modułe B3.6 Analiza import-eksport...68 Rysunek 47 Idea określania obszaru wsparcia...70 Rysunek 48 Schemat ideowy postępowania w ocenie zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych...71 Rysunek 49 Panel wejściowy do modułu B Rysunek 50 Zidentyfikowane obszary powiązań w algorytmie B Rysunek 51 Obliczenie wskaźnika RII...75 Rysunek 52 Panel do obliczania produktochłonności...76 Rysunek 53 Przykładowo wypełniony panel dla produktochłonności...77 Rysunek 54 Wizualizacja wyników analizy produktochłonności...78 Rysunek 55 Panel do obliczania importochłonności...79 Rysunek 56 Przykładowo wypełniony panel dla importochłonności...80 Rysunek 57 Wizualizacja wyników dla importochłonności...81 Rysunek 58 Idea określania obszaru wsparcia...81 Rysunek 59 Schemat oceny wiodących obszarów gospodarki regionu pod względem potencjalnego zapotrzebowania na rozwijanie lub wdrożenia KET...84 Rysunek 60 Lokalizacja modułu B2.1 potencjał sektorów gospodarki - głównych obszarów wdrażania KET oraz parametr wyboru w funkcjonalności B Rysunek 61 Wyniki analizy potencjału sektorów gospodarki głównych obszarów wdrażania KET w 2011r...85 Rysunek 62 Wyniki analizy potencjału sektorów gospodarki (w ujęciu tabelarycznym) głównych obszarów wdrażania KET w 2011 r Rysunek 63 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.2 w wybranym regionie w zakresie kluczowych technologii wspomagających (KET)...86 Rysunek 64 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.3 w wybranym regionie w zakresie kluczowych technologii wspomagających (KET)...87 Rysunek 65 Schemat oceny zgodności między sektorami o największym potencjale wzrostu/innowacyjności z typem gospodarki regionu według udziału przemysłu, rolnictwa i usług...87 Rysunek 66 Lokalizacja modułu B2.2 - typ gospodarki regionu według lokalizacji głównych sektorów oraz parametr wyboru...88 Rysunek 67 Typ gospodarki regionu według lokacji głównych sektorów z uwzględnieniem podziału na sekcje...89 Rysunek 68 Typy gospodarki regionu według lokacji głównych sektorów. Sekcja A, Sekcja G-T oraz Sekcja B-F...89 Rysunek 69 Widok szczegółowych danych poszczególnych sektorów gospodarki dla wybranego regionu...90 Rysunek 70 Schemat oceny stanu pozostałych sektorów działalności wysokiej intensywności wiedzy...91 Rysunek 71 Lokalizacja modułu B2.3 - Udział osób w wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA i KIABI oraz parametry wyboru...91 Rysunek 72 Udział osób o wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA i KIABI...92 Rysunek 73 Widok szczegółowych wyników Indeksu I3.4 dla poszczególnych działów PKD wybranego regionu...93 Rysunek 74 Schemat oceny stanu przemysłów o wysokim zapotrzebowaniu na technikę, usług wysokiej techniki i głównych obszarów wdrażania ICT i ich udziału w wiodących sektorach gospodarki regionu...93 Rysunek 75 Lokalizacja modułu B2.4 Potencjał PKD głównych obszarów zastosowań ICT w gospodarce...94 Rysunek 76 Potencjał działów PKD - głównych obszarów zastosowania ICT w gospodarce...95 Rysunek 77 Widok szczegółowych wyników Indeksu I3.2 dla poszczególnych działów PKD wybranego regionu...96 Rysunek 78 Widok szczegółowych wyników Indeksu I3.4 dla poszczególnych działów PKD wybranego regionu...96 K a t o w i c e,

5 Rysunek 79 Schemat oceny stanu przemysłów o wysokim zapotrzebowaniu na technikę, usług wysokiej techniki i głównych obszarów wdrażania ICT i ich udziału w wiodących sektorach gospodarki regionu...97 Rysunek 80 Lokalizacja modułu B2.5 - Potencjał sektorów wg wiedzochłonności w systemie PIK...98 Rysunek 81 Potencjał sektorów usług według wiedzochłonności dla poszczególnych regionów...99 Rysunek 82 Wyniki szczegółowe dla Indeksu I3.3. w podziale na działy PKD...99 Rysunek 83 Schemat oceny stanu przemysłów o wysokim zapotrzebowaniu na technikę, usług wysokiej techniki i głównych obszarów wdrażania ICT i ich udziału w wiodących sektorach gospodarki regionu Rysunek 84 Potencjał sektorów przemysłu według zapotrzebowania na B+R Rysunek 85 Podział sektorów przemysłu według zapotrzebowania na B+R, kategoria wysoka technika Rysunek 86 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.3 w podziale na działy PKD Rysunek 87 Schemat oceny zbieżności obszarów aktywności patentowej z wiodącymi obszarami gospodarki regionu Rysunek 88 Potencjał sektorów najsilniej powiązanych z zgłoszonymi patentami Rysunek 89 Potencjał sektorów najsilniej powiązanych ze zgłoszonymi patentami w 2011r Rysunek 90 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.2 dla wybranego regionu w zakresie potencjału sektorów najsilniej powiązanych ze zgłoszonymi patentami Rysunek 91 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.3 dla wybranego regionu w zakresie potencjału sektorów najsilniej powiązanych ze zgłoszonymi patentami Rysunek 92 Schemat analizy horyzontalnych aspektów specjalizacji obrazująca powiązania w gospodarce Rysunek 93 Potencjał regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysły wschodzące), lokalizacja modułu B2.8 oraz dobór możliwych kryteriów analizy Rysunek 94 Potencjał regionów w specjalizacjach horyzontalnych, kategoria przemysły kreatywne Rysunek 95 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.4 dla wybranego regionu w obszarze potencjał regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysły wschodzące) Rysunek 96 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu kolumnowego Rysunek 97 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu kołowego Rysunek 98 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu liniowego Rysunek 99 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu słupkowego Rysunek 100 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu warstwowego Rysunek 101 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu punktowego Rysunek 102 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu pierścieniowego Rysunek 103 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu radarowego Rysunek 104 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie tabelarycznej Rysunek 105 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie kartogramu Rysunek 106 Widok interfejsu użytkownika do definiowania wskaźników własnych Rysunek 107 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Przeglądanie szczegółowych zestawów danych Rysunek 108 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Wartość (podsumowanie statystyki) Rysunek 109 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Wartość Rysunek 110 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Dofinansowanie (podsumowanie statystyki) Rysunek 111 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Dofinansowanie Rysunek 112 Widok na menu modułu Mapy kierunków badań naukowych Rysunek 113 Przykładowe wyniki analizy modułu Mapy kierunków badań Rysunek 114 Widok na menu modułu Prognozowanie Rysunek 115 Tabela z możliwością dodawania/usuwania wierszy dla edycji wartości Β i Γ Rysunek 116 Okno modułu Prognozowanie dla opisu technologii Rysunek 117. Okno modułu Prognozowanie dla wpisania wartości TRL i MRL prognozowanych Rysunek 118. Okno modułu Prognozowanie K a t o w i c e,

6 1 O MODULE OBSERWATORIUM INTELIGENTNEJ SPECJALIZACJI I PROGNOZOWANIE Inteligentną specjalizację regionu należy definiować jako budowanie silnej pozycji gospodarczej w oparciu o ściśle sprecyzowane, nieliczne obszary działalności o cechach innowacji. Obszary te obejmują wspólną przestrzeń sfery B+R, przemysłu i usług. W tej wspólnej przestrzeni mieści się rozwijanie lub aplikowanie w przemyśle wysokich technologii (w tym technologii powszechnego stosowania KET) oraz aplikowanie w usługach innowacyjnych rozwiązań - technologicznych i nietechnologicznych wynikających z postępu wiedzy. Dla prawidłowego wyboru obszaru (obszarów) specjalizacji regionu konieczne jest rzetelne rozpoznanie potencjału rozumianego jako zdolność do pomyślnego funkcjonowania w globalnej sieci powiązań gospodarczych. Aby zrozumieć i zmierzyć potencjał inteligentnej specjalizacji regionu nie wystarczą dane o sektorach gospodarki regionu, o rozwijanych lub aplikowanych technologiach, o tutejszym dorobku prac badawczo-rozwojowych. Aby w oparciu o te dane trafnie wybrać sektor (sektory) specjalizacji regionu i zbudować politykę wsparcia obszarów B+R+I związanych ze specjalizacją, trzeba jeszcze: przekształcić dane w dowody, a to poprzez rozpoznanie wiodących sektorów gospodarki, czyli takich, które mają najbardziej znaczący wpływ na rozwój gospodarczy i społeczny regionu, mają dobre perspektywy rozwoju i możliwie najlepiej wypadają w porównaniach międzyregionalnych, zrozumieć miejsce wiodących sektorów gospodarki regionu w powiązaniach międzysektorowych oraz w sieciach powiązań z badaniami naukowymi i technologiami, z charakteryzujących gospodarkę wiedzy, dostrzec trendy zmian, jakie ujawniają się w gospodarce regionu na styku gospodarka-nauka-technologie, a w tym wschodzące dziedziny działalności, które w niedalekiej przyszłości mogą stać się domeną specjalizacji regionu. Moduł OIS zawierać będzie informacje, objaśnienia i opisy metodyczne zebrane w następujących blokach tematycznych: Czym jest OIS? Istota pomysłu na OIS Definiowanie obszaru specjalizacji i obszaru wsparcia Co rozumiemy jako sektor gospodarki? Czym jest OIS? Obserwatorium Inteligentnej Specjalizacji to pierwsza w Polsce platforma elektroniczna zbudowana z myślą o wsparciu polityki opartej na dowodach (ang. evidence-based policy) dla rozwoju innowacyjnej gospodarki opartej na wiedzy. W OIS można zatem uzyskać odpowiedź na następujące pytania: czym dysponuje region w sferze gospodarki i powiązanych z nią obszarów badań naukowych i technologii (tzw. potencjał endogeniczny)? jaka jest pozycja regionu pod względem potencjału endogenicznego na tle innych regionów? jak z biegiem lat zmieniał się potencjał endogeniczny regionu na tle innych regionów? jak prezentuje się region w kategoriach gospodarki wiedzy? na ile rozwój gospodarki regionu związany jest z postępem wiedzy naukowej i technologicznej? które sektory gospodarki należy uznać za obszar istniejącej inteligentnej specjalizacji regionu? w których sektorach gospodarki kryją się potencjalne nisze specjalizacji? które sektory gospodarki z obszaru specjalizacji i sektory z nimi powiązane należy objąć wsparciem w zakresie działalności badawczo-rozwojowej i innowacyjnej, aby zapewnić trwałe warunki rozwoju społecznego i gospodarczego regionu? które dziedziny badań naukowych (rozumianych w kategoriach obszarów interwencji) i technologicznych mogą odegrać największą rolę w rozwoju gospodarki regionu? K a t o w i c e,

7 czy wyznaczone wcześniej sektory specjalizacji rzeczywiście były w ostatnich latach liderami wzrostu gospodarki regionu? OIS pozornie przypomina tematyczną bazę danych statystycznych, ale jego funkcjonalność nie ogranicza się do prostego wyszukiwania czy przeglądania danych. Całość zasobów OIS służy tworzeniu i weryfikowaniu hipotez o istniejących lub wschodzących sektorach inteligentnej specjalizacji regionu poprzez ocenę tzw. faktów. Faktami są w tym przypadku wartości wskaźników ilościowych i jakościowych wynikające z automatycznego przetworzenia obiektywnych danych liczbowych przez algorytmy OIS z wykorzystaniem predefiniowanych, akceptowanych w skali globalnej tabel powiązań gospodarka nauka technologie (nazywanych tu mapami konwersyjnymi). Przestrzeń OIS dostarcza gotowej informacji w formie wykresów, tabel i schematów. Użytkownik może również analizować dane cząstkowe, surowe udostępnione w module B1. Obserwatorium funkcjonuje w oparciu o logicznie powiązane algorytmy obliczeniowe, tj.: Algorytm ogólny: Porównania międzysektorowe i ponadregionalne Oparcie na danych statystycznych Ujęcie statyczne i dynamiczne Możliwość analizowania ex ante i ex post Składowe algorytmu ogólnego: Algorytm B1: Wskaźnikowa ocena ogólnego potencjału specjalizacji regionu Algorytm B2: Wskaźnikowa ocena potencjału sektorów w kontekście gospodarki wiedzy Algorytm B3: Wskazanie sektorów gospodarki najważniejszych dla specjalizacji regionu Algorytm B4: Analiza powiązań międzygałęziowych w sferze gospodarki, nauki i technologii Każdy algorytm: B1, B2, B3, B4 zawiera algorytmy szczegółowe, w tym oparte na wzorach obliczeniowych (patrz rozdział 1) OIS nie ma zastąpić wiedzy eksperckiej o gospodarce, technologiach, sferze B+R+I i ich wzajemnych powiązaniach. Ma stanowić narzędzie analityczne dla zespołów eksperckich i decydentów (w szczególności na poziomie regionalnym i centralnym) pomocne w formułowaniu ocen eksperckich i/lub w procesach decyzyjnych prowadzących do unowocześnienia, przekształcenia czy też zróżnicowania gospodarki regionu w oparciu o posiadany potencjał. Wykorzystanie OIS umożliwia przedsiębiorcze odkrywanie dla identyfikowania słabych sygnałów, tj. zjawisk, trendów i powiązań stanowiących bazę decyzyjną dla wprowadzania zmian strukturalnych w gospodarce regionu. Tym samym portal pełni rolę narzędzia eksperckiego a jego przyszłe powiązanie z innymi systemami gromadzenia i przetwarzania wiedzy o procesach społeczno gospodarczych pozwoli na lepsze formułowanie celów rozwojowych na poziomie krajowym i regionalnym oraz kształtowanie skutecznej polityki naukowej i wsparcia sfery B+R+I. Istota pomysłu na OIS Pomysł na OIS najłatwiej jest zilustrować przy pomocy analogii w zarządzaniu między regionem i dużym, wielobranżowym przedsiębiorstwem. Celem zarządzania jest w obu wypadkach trwały, niezakłócony wzrost. Jest to możliwe m.in. pod warunkiem prawidłowego wyboru nisz rynkowych i pod warunkiem uniknięcia błędnej alokacji środków na innowacje. W obu wypadkach decydenci dysponują ściśle określoną, ograniczoną ilością pieniędzy i muszą zdecydować, które działy/sektory należy dofinansować, aby przedsiębiorstwo/region w niedługim czasie znacząco zwiększyło swoją pozycję konkurencyjną, bez potrzeby ograniczania zatrudnienia i bez potrzeby likwidowania niektórych, dodatkowych kierunków działalności. Zgodnie z ideą inteligentnej specjalizacji regionu (a zarazem zgodnie z zasadami działania dużej firmy) decydent powinien mieć do dyspozycji fakty wynikające z dobrze uporządkowanego zbioru danych o uwarunkowaniach wewnętrznych i zewnętrznych. Fakty te powinien wykorzystać dla realizacji następujących celów: Wzmacniania działalności, która już jest zakorzeniona w regionie/przedsiębiorstwie, i to nie tylko na tle innych dziedzin własnej działalności, ale także na tle konkurencji, K a t o w i c e,

8 Wytwarzania konkurencyjnych wyrobów i usług, skierowanych na rynek globalny. Najlepiej, jeśli są unikatowe i jest na nierosnące zapotrzebowanie wielu branż. Dobrze też, jeśli część produktów znajdzie zastosowanie w innych dziedzinach własnej działalności, Wybierania obszarów wsparcia tak, aby sukces pociągnął w rozwoju także inne dziedziny działalności (w przypadku firmy skorzystać powinny różne działy, w przypadku regionu różne sektory gospodarki). Decydent chcący realizować wymienione cele powinien mieć świadomość, że najlepiej jest skoncentrować środki na jednej lub kilku dziedzinach a nie rozpraszać ich. Staje jednak przed dylematem: jak rozpoznać dziedziny, które są już wystarczająco zakorzenione a przy tym wpłyną pozytywnie na rozwój innych działów/sektorów. Szansa na podjęcie dobrej decyzji będzie tym większa, im: lepsze i bardziej kompletne będą dane o własnej firmie/regionie i o konkurencji, lepsze będzie rozumienie zjawisk i danych (faktów) oraz lepsza znajomość powiązań między tymi zjawiskami. W przypadku inteligentnej specjalizacji przedmiotem wsparcia jest działalność w sferze B+R+I powiązana z konkretnymi sektorami gospodarki regionu. OIS pomaga w odpowiedzi na pytanie: na których sektorach gospodarki należy skoncentrować wsparcie działalności badawczo-rozwojowej i działań proinnowacyjnych, aby gospodarka regionu maksymalnie skorzystała? W OIS wbudowano automatyczne procedury (czyli algorytmy) analizy i narzędzia interpretacji danych. W algorytmach tych wykorzystano i zintegrowano międzynarodowe doświadczenia i wyniki analiz o międzybranżowych zależnościach na styku gospodarki, badań naukowych i technologii. OIS umożliwia przewidywanie skali skutków decyzji o wsparciu danego sektora działalności. Można także dokonać oceny, czy interwencja publiczna była skuteczna (np. oceniając postęp w innych, pozornie odległych lecz w istocie powiązanych sektorach działalności). Można również przewidzieć, które sektory wykazują popyt na dany rodzaj innowacji technologicznej, itd. Znajomość powiązań technologicznych, produktowych i finansowych jest tą częścią obrazu rzeczywistości danego sektora gospodarki, której nie sposób dostrzec ograniczając się do analizy danych statystycznych. Istotą specjalizacji regionu jest osiągnięcie w wybranym sektorze działalności znaczącej pozycji w skali ponadregionalnej a docelowo w skali międzynarodowej. Dlatego każda analiza w OIS zawiera porównania ponadregionalne. Definiowanie inteligentnej specjalizacji i obszaru wsparcia Inteligentna specjalizacja to wspólna część innowacyjnej działalności gospodarczej, badań naukowych i prac rozwojowych związanych z technologiami, w której region już ma przewagę konkurencyjną nad innymi. Hipoteza obszaru specjalizacji i obszaru wsparcia, jaką można sformułować poprzez OIS z wykorzystaniem algorytmów B2 i B3 (a także niektórych elementów algorytmu B4) K a t o w i c e,

9 Hipoteza obszaru wsparcia, jaką można sformułować poprzez OIS w oparciu o zdefiniowaną specjalizację i wykorzystanie algorytmu B4 Dalsze koncentrowanie środków na istniejącej specjalizacji daje szansę na utrzymanie przewagi konkurencyjnej, nie zawsze jednak pomaga w wykorzystaniu szans rozwojowych dla nowej niszowej działalności. Obszar wsparcia w B+R+I nie powinien ograniczać się do istniejącej specjalizacji, lecz obejmować także dziedziny powiązane. Znając międzydziedzinowe powiązania poprzez wspólne obszary badawcze, technologie i poprzez przepływy produktów/pieniędzy łatwiej jest ocenić, które spośród obiecujących sektorów działalności mogą dołączyć do specjalizacji regionu. Łatwiej też jest zainwestować pieniądze w taki sposób, by korzyści oddziaływały na inne sektory gospodarki regionu. Co rozumiemy jako sektor gospodarki? Pod pojęciem sektor gospodarki należy rozumieć dowolną jednostkę według kodów klasyfikacji PKD. Może to być jednostka na poziomie sekcji (kod jednocyfrowy) lub nawet grupa sekcji (tak jak wyróżnia się szerokie sektory dla celów opisu w statystyce publicznej, np. przemysł, rolnictwo. Może to być również dział (kod dwucyfrowy), grupa (kod trzycyfrowy), klasa (kod czterocyfrowy) według klasyfikacji PKD. Najważniejszym poziomem, do jakiego powinny się odnosić analizy, jest dział, czyli poziom organizacji opisywany dwucyfrowym kodem PKD. Decyduje o tym kilka przesłanek, ale najważniejsze są trzy: jest to poziom opisu wystarczająco szczegółowy, by w dalszych analizach możliwe było zidentyfikowanie powiązań międzysektorowych, a zarazem wystarczająco ogólny, by obraz powiązań był czytelny, do tego poziomu odnosi się większość tabel wypracowanych przez międzynarodowe gremia eksperckie, a dotyczących powiązań między gospodarką i sferą B+R+I, dział jest głównym poziomem agregacji wykorzystywanym przez Eurostat i urzędy statystyczne krajów europejskich do prezentacji danych o gospodarce. K a t o w i c e,

10 2 MAPY KONWERSYJNE Tabele konwersyjne jako odpowiedź na pytania o powiązania ponadsektorowe i przynależność do gospodarki wiedzy Aby wzmocnić zjawiska decydujące o zbudowaniu przewag konkurencyjnych gospodarki regionu, trzeba wspierać przedsięwzięcia w sferze B+R+I dla gospodarki nie tylko w rozpoznanym już obszarze specjalizacji, ale także w dziedzinach powiązanych z tym obszarem badawczo, finansowo, produktowo, technologicznie. Wsparcie powinno obejmować w pierwszej kolejności te sektory, które: należą do gospodarki wiedzy, czyli mają znaczące zapotrzebowanie na wiedzę i innowacje, uczestniczą równocześnie w znacznej liczbie powiązań międzysektorowych. Podstawą dobrego spożytkowania faktów jest dopasowanie dyscyplin naukowych do technologii i sektorów gospodarki. O tym problemie napisano w Przewodniku Strategii Badań i Innowacji na rzecz inteligentnej specjalizacji RIS 3, str. 31.: Dużym wyzwaniem jest także dopasowanie dyscyplin naukowych do technologii i sektorów produkcji, gdyż wiele dyscyplin i technologii ma charakter generyczny i znajduje zastosowanie w różnych sektorach. Istnieją specjalne tabele konwersji pomocne w rozwiązaniu tego problemu. Dopasowanie obszarów gospodarki, badań i technologii jest niezbędne zarówno do zdefiniowania zakresu inteligentnej specjalizacji, jak i do zdefiniowania obszaru wsparcia obejmującego nie tylko specjalizację, ale także dziedziny z nią powiązane. Tabele służące odkrywaniu powiązań między gospodarką, badaniami i technologiami wykorzystywane są w OIS w procedurach analiz algorytmów B4 i B2. W ramach Map konwersyjnych użytkownik może skorzystać z dwóch funkcjonalności: Mapa główna oraz Moje mapy. Funkcjonalność Mapa główna pozwala na zobrazowanie powiązań dla dowolnie wybranej kategorii: Sektor PKD, Technologia KET, Cel społeczno-ekonomiczny NABS, Kod IPC (patenty) (Rysunek 1). Rysunek 1 Okno modułu Mapy konwersyjne Przykładowy wybór kategorii zobrazowano na poniższych rysunkach (Rysunek 2-Rysunek 5). K a t o w i c e,

11 Rysunek 2 Mapy główna, wybór kategorii - sektor PKD Rysunek 3 Mapy główna, wybór kategorii Technologia KET K a t o w i c e,

12 Rysunek 4 Mapy główna, wybór kategorii Cel społeczno-ekonomiczny NABS Rysunek 5 Mapy główna, wybór kategorii Kod IPC (patenty) Dla wybranego sekcji/działu PKD użytkownik otrzymuje widok powiązanych kodów patentowych IPC. Po kliknięciu na opis wybranego kodu IPC (w tym przypadku dział A), uzyskuje zestaw zwrotnych powiązań w postaci kodów PKD (Rysunek 6). K a t o w i c e,

13 Rysunek 6 Powiązane kody patentowe IPC z wybranym działem PKD Drugą funkcjonalnością dostępną w ramach Map konwersyjnych są Moje mapy. Umożliwiają one dodanie przez użytkownika PIK własnych map. Przykładowy schemat dodawania map i tworzenia powiązań zobrazowano na poniższym rysunku (Rysunek 7). K a t o w i c e,

14 Rysunek 7 Etapy dodawania Moich map konwersyjnych Efekt przykładowego powiązania dodanej przez użytkownika mapy z wybraną kategorią Technologia KET przedstawiono na poniższym rysunku (Rysunek 8). K a t o w i c e,

15 Rysunek 8 Powiązania w ramach Moich map konwersyjnych Za określeniem tabela konwersyjna w przypadku OIS kryje się zestawienie publikowane przez wiodącą organizację międzynarodową lub tabela opracowana przez podmiot krajowy w oparciu o zestawienie funkcjonujące w skali międzynarodowej. Dobierając tabele konwersyjne przyjęto następujące zasady: zestawienie jest możliwie najnowsze, tj. odzwierciedla możliwe najaktualniejsze poglądy przyjmowane w międzynarodowych gremiach eksperckich; preferowano zestawienia stworzone lub modyfikowane nie wcześniej niż w 2009 roku, zestawienie jest aprobowane przez Komisję Europejską i/lub propagowane przez OECD, Międzynarodową Organizacje Patentową, Eurostat, Światową Organizację Własności Intelektualnej (lub ściśle oparte na zestawieniach aprobowanych przez te organizacje), zestawienie jest zbieżne z systemem zbierania lub prezentowania danych w polskiej statystyce publicznej, w tym w statystyce nauki polskiej, zestawienie pomaga analizować powiązania zarówno na poziomie krajowym, jak przy założeniu o dostępności danych - na poziomie województwa, przyjęta tabela jest wiernym tłumaczeniem wersji angielskojęzycznej, o ile nie opracowano wcześniej tekstu polskiego. Zgodnie z nazewnictwem przyjętym w OIS można wyróżnić trzy rodzaje tabel konwersyjnych: określające powiązania między gospodarką i badaniami naukowymi lub technologiami, określające przynależność danego sektora gospodarki lub obszaru technologicznego do powszechnie przyjmowanej kategorii lub opisujące ilościowo przepływy pieniędzy/towarów między sektorami gospodarki. Do pierwszego rodzaju należą tabele zestawione poniżej. K a t o w i c e,

16 Tabela 1 Zestawienie tabel konwersyjnych określających powiązania między gospodarką i badaniami naukowymi lub technologiami Przedmiot powiązań Tabela konwersyjna NACE Rev. 2 (=PKD 2007) vs NABS (międzynarodowa nomenklatura programów i budżetów naukowych), przyporządkowująca kody PKD klasyfikacji obszarów badawczych względem celów społeczno-gospodarczych. Rozmieszczenie grup technologicznych KET w sektorach PKD według % rozkładu zgłoszeń patentowych danej grupy KET na sektory PKD Rozmieszczenie wdrożeń patentowych KET w sektorach przemysłu według obszarów wdrożeń w latach Określenie obszaru zastosowania ICT (Information and Communication Technologies) w gospodarce ISIC - IPC4 na czterech poziomach agregacji: od kodów jednocyfrowych do kodów czterocyfrowych; uwzględniona konwersja kodów ISIC na PKD2007. Dla każdego poziomu agregacji po dwie tabele: określająca ilościowo zapotrzebowanie danego sektora PKD na innowacje technologiczne (według kodów IPC) oraz określająca proporcje udziału danej technologii (kodu ICD) w innowacjach w różnych sektorach PKD. Łącznie osiem tabel. Przynależność technologii do KET (w rozbiciu na 6 kategorii KET). Źródło: Opracowanie własne GIG Źródło tabeli Methodology for Estimating Public ICT R&D Expenditures in the EU Technologies, European Commission 2012 Feasibility study for an EU Monitoring Mechanism on Key Enabling Technologies. KETs Observatory. European Union, Feasibility study for an EU Monitoring Mechanism on Key Enabling Technologies. KETs Observatory. European Union, NACE REV. 2 ICT DATASETS. METHODOLOGICAL NOTES, 3 December 2012; Valencian Institute of Economic Research, Ivie zgodnie z metodyką Guide to measuring the Information Society (OECD 2011). Economic Research Working Paper No. 14 An Algorithmic Links with Probabilities Concordance for Trademarks For Disaggregated Analysis of Trademark and Economic Data, World Intellectual Property Organization, 2014 Feasibility study for an EU Monitoring Mechanism on Key Enabling Technologies. KETs Observatory. European Union, 2012 Drugim rodzajem tabel konwersyjnych zgodnie z nazewnictwem OIS są zestawienia określające nie tyle powiązania, ile przynależność działów PKD lub obszarów technologicznych do kategorii powszechnie przyjmowanych w makroekonomii i statystyce. Tabele te są pomocne w ocenie, na ile obszary przewag konkurencyjnych istniejące w regionie mieszczą się w kategoriach gospodarki wiedzy, a także w ocenie potencjału regionu w zakresie specjalizacji ponadsektorowych, czyli horyzontalnych (przemysły wschodzące, zielona gospodarka zob. dwa ostatnie wiersze w poniższym zestawieniu). Tabele te obejmuje poniższe zestawienie. Tabela 2 Zestawienie tabel konwersyjnych określających przynależność danego sektora gospodarki lub obszaru technologicznego do powszechnie przyjmowanej kategorii w makroekonomii i statystyce Przedmiot powiązań Przynależność sektora PKD do przemysłu High-Tech l Przynależność sektora usług PKD do usług wiedzochłonnych Przynależność sektora PKD do wiedzochłonnych przemysły biznesu (KIABI - Knowledge Intensive Activities - Business Industries) Przynależność sektora PKD działalności o wysokiej wiedzochłonności (KIA - Knowledge Intensive Activities) Przynależność kodu IPC do pól technologicznych. Przynależność kodu IPC do sfery ICT? Przynależność podklasy IPC do wysokich technologii Źródło tabeli High-tech industry and knowledge-intensive services, Eurostat Eurostat indicators of High-tech industry and knowledge - intensive services, January 2014 Eurostat indicators of High-tech industry and knowledge - intensive services, January 2014 IPC - Technology Concordance Table (The WIPO technology concordance table links the International Patent Classification (IPC) symbols with thirty-five fields of technology. The concordance table is updated on a regular basis to reflect revisions to the IPC.) World Intellectual Property Organization OECD (2011), OECD Guide to Measuring the Information Society 2011, OECD Publishing. Eurostat indicators of High-tech industry and knowledge - intensive K a t o w i c e,

17 według Eurostat. Przynależność sektorów PKD do potencjalnych specjalizacji horyzontalnych przemysłów wschodzących. Przynależność do technologii dla zielonej gospodarki. Źródło: Opracowanie własne GIG services, January Annex 6 High-tech aggregation by patents. Emerging industries : report on the methodology for their classification and on the most active, significant and relevant new emerging industrial sectors, PwC Luxembourg, 2012 IPC Green Inventory ; World Intellectual Property Organization Włączenie do OIS zestawu tabel, o których mowa w Tabeli 2, jest odpowiedzią na dwa wyzwania sformułowane w Przewodniku Strategii Badań i Innowacji na rzecz inteligentnej specjalizacji RIS 3, str. 31.: Klasyfikacja w podziale na sektory stwarza pewne ograniczenia ( ), np. kłopoty ze zdefiniowaniem produktów dotyczących środowiska naturalnego czy sektorów usługowych oraz Analiza specjalizacji naukowych i technologicznych ( ) odzwierciedla raczej potencjał naukowo-technologiczny a nie wartość komercyjną czy możliwości po stronie innowacji. Trzecim, szczególnym rodzajem tabel powiązań są macierze międzygałęziowych przepływów pieniężnych między działami PKD (kody dwucyfrowe) w polskiej gospodarce, odniesione do cen bazowych za rok 2010, przyjęte za opracowaniem GUS: Bilans przepływów międzygałęziowych w bieżących cenach bazowych w 2010 r. (publikacja z ) 1. Tabele te służą określaniu bezpośrednich i pośrednich powiązań w obrębie gospodarki, a zatem dla eksperta są podstawą identyfikowania/budowania łańcuchów wartości. W OIS wykorzystano możliwość modyfikowania współczynników przepływów międzygałęziowych w oparciu o wartości wskaźników lokacji, co jest najlepszym spośród dostępnych obecnie sposobów dostosowania macierzy ogólnokrajowych do realiów danego regionu. Algorytmy B2 i B4, choć oparte w swym działaniu na tabelach konwersyjnych, nie ograniczają użytkownika OIS w samodzielnym stawianiu pytań i poszukiwaniu odpowiedzi z wykorzystaniem tych tabel. Poniższy przykład podany jako propozycja sposobu rozumowania i wykorzystania tabel - dotyczy sytuacji wyjątkowo skomplikowanej, gdy trzeba zmierzyć się nie tylko z zagadnieniem ponadsektorowym, ale także z problemem wynikającym z niekompletności polskich tablic. Przykład wykorzystania tablic konwersyjnych zbadanie regionalnego potencjału zielonej gospodarki Analizując potencjał regionu w dziedzinie zielonej gospodarki, należy wstępnie określić zakres sektorów PKD uczestniczących w obszarze zielonej gospodarki, najbardziej opowiadający realiom danego regionu. Z braku polskiej tabeli dopasowującej sektory PKD i obszary tematyczne zielonej gospodarki (według GUS, taka tabela jest oczekiwana na koniec 2015 roku) należy zacząć od sporządzenia roboczej listy sektorów PKD w oparciu o podręcznik EGSS opublikowany przez Eurostat (The environmental goods and services sector, Eurostat Methodologies and Working Papers 2009), uwzględniając przykładowe tabele EGSS krajów europejskich, np. Austrii, Czech lub Niemiec, a także dotychczasowe próby określenia zakresu zielonych sektorów przez polskie województwa (np. Rogalińska K, Rogaliński T., Biały i zielony sektor w województwie małopolskim. Ekspertyza wykonana na zlecenie Departamentu Polityki Regionalnej Urzędu Marszałkowskiego Województwa Małopolskiego, WSAP KIELCE 2012). W roku 2016 roku ma zostać opublikowana krajowa tablica łącząca sektory PKD z obszarami zielonej gospodarki. Zakładając wdrożenie mechanizmów aktualizacji PIK wyżej opisany skomplikowany proces nie będzie już potrzebny. Przyjąwszy podejście sektorowe należy skorzystać z zasobów danych OIS i z tabel konwersyjnych aby sprawdzić, które sektory i w jakim stopniu są aktywne w sferze innowacji technologicznych na rzecz zielonej gospodarki. Przykładowo: kod ISIC 0520 (= PKD 05.20) jest, zgodnie z tabelą ISIC-IPC4 powiązany z kodami patentowymi: C05F (siła powiązania ), C10B (siła powiązania ), C10F (siła powiązania ), C10G (siła powiązania ), C10J (siła powiązania ), C10L (siła powiązania ). 1 K a t o w i c e,

18 Jeśli podmioty klasy PKD wykazywały aktywność w zakresie wymienionych kodów patentowych, to znaczy, że sektor ten jest istotnym ogniwem zielonej gospodarki regionu, a to dlatego, że zgodnie z tabelą konwersyjną łączącą kody IPC z zieloną gospodarką: podklasy patentowe C10G, C10j, C10L należą do alternatywnej produkcja energii, podklasy patentowe C10G i C10L należą do gospodarki odpadami, podklasa patentowa C10B należy do alternatywna produkcja energii (przy czym powiązanie z działem PKD jest słabsze - poniżej 0.1), podklasa patentowa C05F należy do rolnictwa i leśnictwa. Niezależnie od podejścia sektorowego w pierwszym kroku należy przystąpić do analizy potencjału zielonej gospodarki także od strony technologicznej, zaczynając od wykorzystania tabeli łączącej kody IPC z obszarami zielonej gospodarki. Wykorzystując dane zgromadzone w OIS należy najpierw sporządzić listę tych podklas patentowych przypisanych kategoriom zielonej gospodarki, które w ostatnich latach były przedmiotem zgłoszeń patentowych lub patentów przyznanych podmiotom z analizowanego regionu. Drugim krokiem jest dopasowanie sporządzonej listy kodów do sektorów PKD zgodnie z odpowiednimi tabelami konwersyjnymi IPC-ISIC oraz ISIC-IPC. Na przykład, mogło okazać się, że z regionu składane były wnioski patentowe dotyczące podklasy IPC C10L. Z tabeli konwersyjnej IPC4- ISIC można odczytać powiązania podklasy technologicznej C10L z klasami PKD. Śledząc tylko silne powiązania, np. przyjmując jako wartość graniczną (filtr) wartość 0.1, w przypadku podklasy patentowej C10L silne powiązania dotyczą klas PKD: ( ), ( ), ( ), ( ). Rezultatem drugiego kroku jest zatem lista kodów PKD wraz z liczbowo wyrażoną siłą powiązań tych sektorów z zielonymi kodami technologicznymi. Przedmiotem dalszego samodzielnego wnioskowania przez użytkownika OIS jest w przypadku zielonej gospodarki: konfrontacja wstępnej listy zielonych sektorów PKD (od 2016 predefiniowana na poziomie kraju) z listą sektorów uzyskaną poprzez podejście od strony technologii, ocena realnego potencjału sektorów PKD z obu list (zgodnie z algorytmem B3), m.in. dla sprawdzenia, czy aktywność patentowa w zakresie zielonej gospodarki koresponduje z realną specjalizacją gospodarczą regionu rozumianą sektorowo (zob. algorytm B3), ocena aktywności w sferze badawczej w regionie względem sektorów zielonej gospodarki (analiza statystyki naukowej z uwzględnieniem tabeli konwersyjnej NABS- PKD, zob. algorytm B4), ocena potencjału sektorów PKD najsilniej powiązanych technologicznie z wiodącymi zielonymi sektorami gospodarki regionu (Tabele ISIC-IPC oraz IPC-ISIC, zob. algorytm B4); możliwe jest w tym przypadku także odkrywanie powiązań między sektorami PKD wewnątrz obszaru zielonej gospodarki poprzez kody patentowe, ocena potencjału sektorów PKD najsilniej powiązanych przepływami finansowymi z wiodącymi zielonymi sektorami gospodarki regionu (Macierze przepływów międzygałęziowych, zob. algorytm B4). Ostateczne wnioski na temat regionalnego potencjału zielonej gospodarki w ujęciu sektorowym i technologicznym, wypracowane z wykorzystaniem tabel konwersyjnych, powinny zostać skonfrontowane z rezultatem analizy gospodarki regionu zgodnie z algorytmem B1.15 (potencjał zielonego wzrostu regionu). Problem dostępności danych statystycznych o sektorach PKD w regionie Tabele konwersyjne są bardzo ważnym narzędziem poszukiwania potencjalnych przewag na styku konkretnych obszarów działalności gospodarczej (PKD), badawczej (NABS) i innowacji, w tym technologicznej pod warunkiem, że dostępne są dane statystyczne o sektorach PKD w regionie na odpowiednim poziomie dezagregacji. Zakres i stopień dezagregacji danych pozyskiwanych przez GUS jest na dzień dzisiejszy wystarczający do tego, by wszystkie powiązania zidentyfikowane z użyciem danych konwersyjnych analizować w kontekście specyfiki danego województwa. Niestety, znaczna część istniejących danych (m.in. ze względu na zachowanie tajemnicy statystycznej) nie jest publiczne udostępniana przez GUS ani na poziomie województwa ani na wystarczającym stopniu dezagregacji. Dopóki problem dostępności danych nie zostanie rozwiązany, wykorzystanie wiedzy zawartej w tabelach konwersyjnych opierać się będzie wyłącznie na przekonaniach ekspertów a nie na twardych faktach i dowodach dotyczących potencjału sektorów gospodarki regionu. K a t o w i c e,

19 Przyszłość tablic konwersyjnych w OIS W budowaniu zestawu tabel konwersyjnych (czyli mapy konwersyjnej) świadomie pominięto problem powiązań między dziedzinami badań naukowych według podręcznika Frascati (FOS 2007) i sektorami gospodarki (PKD), ponieważ tabela powiązań, która pomogłaby zmierzyć się z tym zagadnieniem, jak dotąd nie powstała ani jako propozycja dla gospodarki globalnej, ani w skali gospodarek krajowych. Nie istnieją również tabele, które wiązałyby dziedziny badań naukowych z kodami technologicznymi. Należy spodziewać się, że w analizowaniu tak złożonej materii jeszcze długo kluczową rolę będą odgrywać zespoły eksperckie korzystające z indywidualnej wiedzy, doświadczeń i intuicji specjalistów. Nieco inaczej rzecz się ma z wspomnianą już wyżej, krajową tabelą przyporządkowującą sektory PKD obszarom tematycznym zielonej gospodarki. Możliwe jest także tworzenie regionalnych (wojewódzkich) macierzy przepływów międzygałęziowych, jednak pod warunkiem odblokowania dostępu niezbędnej informacji do danych statystycznych na poziomie działu PKD. Należy także spodziewać się, że z biegiem lat postępować będzie aktualizacja istniejących już tabel konwersyjnych publikowanych przez organizacje międzynarodowe. Nie można także wykluczyć pojawiania się nowych tabel, na przykład definiujących niektóre, dotąd niewyróżniane rodzaje specjalizacji horyzontalnych. W strukturze logicznej OIS przewidziano możliwość modyfikacji wprowadzonych już tabel konwersyjnych, jak i miejsce dla nowych tabel. Proces aktualizacji i uzupełniania zestawu tabel konwersyjnych powinien w nadchodzących latach nadążać za postępem wiedzy globalnej i praktyk krajowych. K a t o w i c e,

20 3 SEKTORY GOSPODARKI O NAJWIĘKSZYM POTENCJALE WZROSTU I INNOWACYJNOŚCI WIEDZY (MODUŁ B3) Podstawy metodyczne dotyczące algorytmu B3 Moduł analizy B3 Sektory gospodarki o największym potencjale wzrostu i innowacyjności wiedzy zawierać będzie informacje i wyjaśnienia, stanowiące podstawy metodyczne dla użytkownika. W module zawarty zostanie następujący zestaw informacji: Ogólne znaczenie algorytmu B3 Miejsce algorytmu B3 w podejściu ex ante i w podejściu ex post Algorytm B3 niezbędny jest: w analizie ex ante w pierwszym kroku analizy, aby wstępnie wyznaczyć wiodące sektory gospodarki, w analizie ex post na dalszym etapie procedury dla oceny zmian w wyznaczonych sektorach specjalizacji gospodarczej. Co rozumiemy jako sektor gospodarki? Pod pojęciem sektor gospodarki należy rozumieć dowolną jednostkę według kodów klasyfikacji PKD. Może to być jednostka na poziomie sekcji (kod jednocyfrowy), lub nawet grupa sekcji (tak jak wyróżnia się szerokie sektory dla celów opisu w statystyce publicznej, np. przemysł, rolnictwo). Może to być również dział (kod dwucyfrowy), grupa (kod trzycyfrowy), klasa (kod czterocyfrowy) według klasyfikacji PKD. Najważniejszym poziomem, do jakiego powinny się odnosić analizy, jest dział, czyli poziom organizacji opisywany dwucyfrowym kodem PKD. Decyduje o tym kilka przesłanek, ale najważniejsze są trzy: jest to poziom opisu wystarczająco szczegółowy, by w dalszych analizach możliwe było zidentyfikowanie powiązań międzysektorowych, a zarazem wystarczająco ogólny, by obraz powiązań był czytelny, do tego poziomu odnosi się większość tabel wypracowanych przez międzynarodowe gremia eksperckie, a dotyczących powiązań między gospodarką i sferą B+R+I, dział jest głównym poziomem agregacji wykorzystywanym przez Eurostat i urzędy statystyczne krajów europejskich do prezentacji danych o gospodarce. K a t o w i c e,

21 Co to jest sektor przewagi? Jest to sektor/dział gospodarki, który być może mieści się w obszarze specjalizacji regionu, ponieważ spełnia równocześnie następujące kryteria: kryterium wzrostu i innowacyjności, co oznacza, że ma w gospodarce regionu znaczący udział pod względem wytwarzanej wartości dodanej, sprzedaży brutto, innowacyjności, zapotrzebowania na wysoko wykwalifikowane kadry (zob. algorytmy B3.1, B3.2, B3.3., B3.4), kryterium koncentracji, co oznacza, że dobrze wypada w porównaniach ponadregionalnych, co wynika z wartości wskaźników lokacji i analizy przesunięć (zob. algorytm B3.5), kryterium jakości klastrów co oznacza że ma istotny udział w sieciach współpracy o zasięgu regionalnym i ponadregionalnym (zob. algorytm B3.6). Wszystkie trzy kryteria należy stosować zarówno w ujęciu statycznym (dane za ostatni rok), jak w ujęciu dynamicznym. Szczególne znaczenie ma dodatnia dynamika rozwoju sektora zarówno w porównaniu z innymi sektorami w regionie, jak w porównaniu z odpowiednikami w innych regionach. Użytkownik w ramach modułu dysponować będzie następującymi wskazówkami interpretacyjnymi: Jak interpretować zestawienia sektorów spełniających/niespełniających kryteria? Co jeśli brak jest sektora, który spełniałby komplet kryteriów? Użytkownik sam decyduje, które sektory gospodarki należy uznać za motory wzrostu/rozwoju gospodarczego regionu i zaliczyć je do sfery specjalizacji lub do grupy sektorów powiązanych, szczególnie ważnych dla specjalizacji regionu. Użytkownik w zależności od poziomu wiedzy i wnikliwością analityczną może nie zgadzać się z podpowiedzią wygenerowaną przez algorytm B3 (kryteria I, II, III wynikają wprost z algorytmów B3.1-B3.6). W OIS celowo odstąpiono od ograniczeń, które uniemożliwiałyby dalszą analizę dowolnie wybranego sektora według procedur algorytmów B2 i B4 bez względu na to, czy według algorytmu B3 dany sektor spełnia czy nie spełnia kryteriów. W przypadku, gdy dany sektor spełnia tylko część kryteriów, tj.: znacznemu wzrostowi, innowacyjności i koncentracji nie towarzyszy jakość klastrów, albo gdy sektor spełnia kryteria w ujęciu statycznym, ale trend wzrostu jest niekorzystny na tle kraju, itd. użytkownik sam podejmuje decyzję, czy rozpatrywany sektor jest istotny dla specjalizacji. Może się zdarzyć, że żaden sektor gospodarki regionu nie spełnia kompletu (dość ostrych) kryteriów wzrostu i innowacyjności, koncentracji i jakości klastrów, tak jak wpisano je w algorytmy B1-B6, albo takich sektorów jest bardzo niewiele. Im słabszy gospodarczo region, tym trudniejsze może być wskazanie wiodących sektorów na tle kraju. To nie oznacza, że w regionie nie ma potencjału specjalizacji; należy złagodzić kryteria oceny sektorów (zob. klucz interpretacyjny dla oceny sektorów). Procedura oceny sektorów pod względem znaczenia dla specjalizacji regionu Instrukcja stanowi pomoc w zbiorczej interpretacji wyników analizy sektora według kryteriów wzrostu i innowacyjności, koncentracji oraz jakości klastrów. Cel analizy: wskazanie sektorów istniejącej specjalizacji gospodarczej regionu, sektorów specjalizacji tworzącej się (zalążkowej) i innych sektorów znaczących. Założenia podstawowe: 1. sektor PKD (dział, sekcja), który charakteryzuje się: dużą koncentracją (wskaźniki lokacji), dużym wzrostem i innowacyjnością, silnym sklastrowaniem, to prawdopodobnie sektor wchodzący w skład istniejącej ścieżki inteligentnej specjalizacji. K a t o w i c e,

22 2. sektor PKD (dział, sekcja), który charakteryzuje się: dość dużą koncentracją (wskaźniki lokacji, analiza przesunięć), dość dużym wzrostem (w skali bezwzględnej nie musi być bardzo duży) lub innowacyjnością, ale równocześnie: nie jest mocno sklastrowany (analiza import-eksport), to prawdopodobnie sektor wchodzący w skład zalążkowej, tj. nowej, tworzącej się ścieżki inteligentnej specjalizacji. Uwaga! Sektorów wchodzących w skład istniejących lub zalążkowych specjalizacji można poszukiwać metodą kolejnych przybliżeń (zobacz dalszy tekst i tabele). W OIS automatycznie generowane są tabele interpretacyjne dla pierwszego przybliżenia. Dla kolejnych przybliżeń użytkownik musi samodzielnie sporządzać zestawienia, analizując sektor po sektorze według zaleceń interpretacyjnych zamieszczonych w kolejnych rozdziałach instrukcji. W docelowej wersji OIS wszystkie zestawienia wynikowe generowane będą w przestrzeni OIS podobnie jak jest to obecnie dla przybliżenia pierwszego. Poniższy przykład obejmujący kolejne przybliżenia w poszukiwaniu wiodących sektorów gospodarki dotyczy fikcyjnych działów aa, bb, cc, dd, ee, ff, gg, hh itd. Przypadek jest hipotetyczny i obejmuje wszystkie możliwe rodzaje wyników. W tabelce z zestawieniem wyników dla pierwszego przybliżenia przedstawiono po jednym spośród wszystkich możliwych rodzajów wyników (8 różnych wyników). W OIS generowane jest zestawienie obejmujące wszystkie działy gospodarki. Pierwsze przybliżenie: poszukiwanie sektorów wiodących według najostrzejszych kryteriów. Produkt: wstępna lista sektorów istniejącej (dojrzałej) specjalizacji i sektorów specjalizacji zalążkowej. Uwaga! Tabele algorytmiczne dla oceny spełniania/niespełniania kryteriów I, II, III zamieszczone są w oddzielnej zakładce OIS (moduł B3). Tabela 3 Tabela pierwszego przybliżenia sektorów wiodących według najostrzejszych kryteriów Kryteria analizy Dział aa Dział bb Dział cc Dział dd Dział ee Dział ff Dział gg Dział hh Kryterium I: wzrost i nie nie nie nie spełnia spełnia spełnia spełnia innowacyjność spełnia spełnia spełnia spełnia Kryterium II: koncentracja nie nie nie nie (wskaźniki lokacji, analiza spełnia spełnia spełnia spełnia spełnia spełnia spełnia spełnia przesunięć) Kryterium III: jakość klastrów Źródło: Opracowanie własne GIG Interpretacja: aa bb cc dd ee spełnia nie spełnia spełnia nie spełnia spełnia nie spełnia spełnia nie spełnia sektor dojrzałej specjalizacji, nie podlega II krokowi analizy sektorów (dla porządku zamieszczony w zestawieniu dla drugiego przybliżenia). Bezpośrednio kwalifikowany do dalszych analiz według algorytmów B4 i B2, sektor prawdopodobnej dojrzałej specjalizacji, istnieje co najmniej specjalizacja w stadium zalążkowym; zalecane drugie przybliżenie dla kryterium III, sektor prawdopodobnej specjalizacji, zalecane drugie przybliżenie dla kryterium II, sektor możliwej specjalizacji dojrzałej lub specjalizacji w stadium zalążkowym, zalecane drugie przybliżenie dla kryterium II i kryterium III, sektor prawdopodobnej dojrzałej specjalizacji, istnieje co najmniej specjalizacja w stadium zalążkowym; zalecane drugie przybliżenie dla kryterium I, ff sektor możliwej specjalizacji w stadium zalążkowym, zalecane drugie przybliżenie dla kryterium I, gg hh sektor prawdopodobnej specjalizacji dojrzałej lub w stadium zalążkowym, zalecane drugie przybliżenia dla kryteriów I i II, według pierwszego przybliżenia sektor nie wchodzi w skład istniejącej ani zalążkowej specjalizacji; może ujawnić się w kolejnym przybliżeniu, jako sektor specjalizacji w stadium zalążkowym. K a t o w i c e,

23 Jeżeli w wyniku pierwszego przybliżenia wskazanych zostało kilka sektorów istniejącej specjalizacji i kilkakilkanaście sektorów specjalizacji zalążkowej, to należy rozważyć odstąpienie od dalszego poszukiwania sektorów specjalizacji gospodarczej i przejście do analiz z użyciem algorytmów B2 i B4. Uwaga: Nawet w przypadku, jeśli poszukiwanie sektorów specjalizacji zakończyło się satysfakcjonującym rezultatem już na etapie pierwszego przybliżenia, zaleca się kontynuowanie analizy w ramach podejścia zgodnego z przybliżeniem drugim lub przejście od razu do procedury przybliżenia trzeciego (zob. dalsza część instrukcji). W tym przypadku nie będzie jednak chodziło o znajdowanie kolejnych sektorów specjalizacji, lecz o sporządzenie zbioru (listy) innych znaczących sektorów gospodarki regionu. Każdy sektor odnotowany jako znaczący, nawet jeśli nie doszukano się w nim zalążków specjalizacji, zasługuje na szczególną uwagę w dalszych analizach w ramach algorytmów B4 i B2. Ma to duże znaczenie dla oceny znaczenia powiązań gospodarka -nauka-technologie odkrywanych przy pomocy algorytmów B4 i B2 oraz map konwersyjnych. Należy przy tym przyjąć założenie, że sektor znaczący to taki, który spełnia przynajmniej jedno z trzech głównych kryteriów (wzrost/innowacyjność, koncentracja, jakość klastrów). Procedura analogiczna do przedstawionej dla poziomu działu PKD obowiązuje także dla poziomu sekcji PKD. Jeżeli pierwsze przybliżenie nie pozwoliło na wyłonienie listy sektorów specjalizacji spełniających kryteria I, II, III, należy przystąpić do dalszego poszukiwania sektorów specjalizacji w ramach drugiego przybliżenia. Drugie przybliżenie: poszukiwanie sektorów specjalizacji (lub innych sektorów wiodących) według złagodzonych kryteriów. Rezultat: zestawienie tabelaryczne sektorów istniejącej (dojrzałej) specjalizacji i sektorów specjalizacji zalążkowej. Dla zilustrowania możliwego wyniku drugiego przybliżenia przyjęto, jako punkt wyjścia rezultaty hipotetycznego przykładu z pierwszego przybliżenia (patrz Tabela 3). Uwaga! Tabele algorytmiczne dla oceny spełniania/niespełniania kryteriów I, II, III zamieszczone są w oddzielnej zakładce. Jeden z możliwych wyników analizy jest taki jak w poniższym zestawieniu. Przykład skonstruowano tak, by przedstawić wszystkie teoretycznie możliwe przypadki dla danego sektora. Objaśnienia do tabeli: znak X kryterium było spełnione już w pierwszym przybliżeniu, znaki + - kryterium spełnione w drugim przybliżeniu, chociaż nie było spełnione w pierwszym przybliżeniu, znak - kryterium nie jest spełnione, działy hh-mm w pierwszym przybliżeniu nie spełniały żadnego z trzech kryteriów, pole przedzielone na pół (znak + i znak - ): dla działów aa-gg przedstawiono wszystkie możliwości rezultatów analizy w drugim przybliżeniu, pamiętając, że jest to kontynuacja poprzedniego przykładu. Dla działów hh-nn dobrano wyniki tak, by wyczerpać wszystkie możliwe przypadki. Uwaga! W tabeli pominięto działy niespełniające żadnego z trzech kryteriów. Tabela 4 Możliwe rezultaty drugiego przybliżenia (kontynuacja hipotetycznego przykładu zilustrowanego w pierwszym przybliżeniu) Kryteria analizy Kryterium I: wzrost i innowacyjność Kryterium II: koncentracja (wskaźniki lokacji, analiza przesunięć) Kryterium III: jakość klastrów Dział aa Źródło: Opracowanie własne GIG Dział bb Dział cc Dział dd Dział ee Dział ff Dział gg X X X X X X X X X + - X + - X + - X Dział hh Dział ii Dział jj Dział kk Dział ll Dział mm Dział nn K a t o w i c e,

24 Uwaga! Zielone pola spełnienie kryterium nastąpiło już w pierwszym przybliżeniu (symbol X w tabelce dla przybliżenia drugiego) Tabela 5 Klucz do interpretacji wyników analizy dla drugiego przybliżenia aa Dział Kryterium I: wzrost i innowacyjność Kryterium II: koncentracja Kryterium III: siła klastrowania bb dojrzała specjalizacja specjalizacja zalążkowa cc dojrzała specjalizacja nie ma dojrzałej specjalizacji, specjalizacja zalążkowa nie jest jednoznacznie wykazana dd ee dojrzała specjalizacja specjalizacja zalążkowa ff gg dojrzała specjalizacja, jeśli dla kryterium III jest + specjalizacja zalążkowa, jeśli dla kryterium III jest - dojrzała specjalizacja, jeśli dla kryterium II jest + ; specjalizacja zalążkowa nie jest wykazana, jeśli dla kryterium II jest - Źródło: Opracowanie własne GIG specjalizacja zalążkowa specjalizacja zalążkowa pod warunkiem, że dla kryterium II jest + specjalizacja istnieje jeśli dla kryterium III jest +, specjalizacja zalążkowa, jeśli dla kryterium III jest - dojrzała specjalizacja pod warunkiem, że dla kryterium I jest + ; specjalizacja zalążkowa, jeśli dla kryterium I jest - nie ma dojrzałej specjalizacji, specjalizacja zalążkowa nie jest jednoznacznie wykazana nie ma dojrzałej specjalizacji, specjalizacja zalążkowa nie jest jednoznacznie wykazana dojrzała specjalizacja, jeśli dla kryterium II jest + ; kryterium III nie przesądza o specjalizacji zalążkowej, jeśli dla kryterium II jest - dojrzała specjalizacja, jeśli dla kryterium I jest + ; specjalizacja zalążkowa, jeśli dla kryterium I jest - nie ma dojrzałej specjalizacji; specjalizacja zalążkowa, o ile dla kryterium II jest + ; specjalizacja w stadium zalążkowym K a t o w i c e,

25 Załóżmy, że w drugim przybliżeniu uzyskano następujące rezultaty: bb spełnia III kryterium, cc nie spełnia II kryterium, dd spełnia II kryterium i nie spełnia III kryterium, ee nie spełnia I kryterium, ff spełnia kryterium I i kryterium III, gg spełnia kryterium I i nie spełnia kryterium II. Dla takiego przypadku, zgodnie z tabelą wynikową i kluczem interpretacyjnym, zalecana interpretacja wyników drugiego przybliżenia jest następująca: 1) Dla działów, które były wykazane w pierwszym przybliżeniu, jako spełniające część kryteriów (kontynuacja pierwszego przybliżenia): bb istnieje dojrzała specjalizacja, cc nie ma dojrzałej specjalizacji, specjalizacja zalążkowa nie jest jednoznacznie wykazana, dd specjalizacja zalążkowa, ee specjalizacja zalążkowa, ff - gg - istnieje dojrzała specjalizacja, nie ma dojrzałej specjalizacji, specjalizacja zalążkowa nie jest jednoznacznie wykazana. 2) Dla działów, które zostały wskazane dopiero w drugim przybliżeniu, gdyż w pierwszym nie spełniały żadnego z trzech kryteriów, przybliżenia przyjmujemy, że można mówić jedynie o prawdopodobnej specjalizacji w stadium zalążkowym. Rozstrzyga kryterium koncentracji, a zatem: hh - prawdopodobna specjalizacja w stadium zalążkowym, ii jj kk ll - prawdopodobna specjalizacja w stadium zalążkowym, - brak specjalizacji (także zalążkowej), - brak specjalizacji (także zalążkowej), - prawdopodobna specjalizacja w stadium zalążkowym, mm - prawdopodobna specjalizacja w stadium zalążkowym, nn - brak specjalizacji (także zalążkowej). W opisywanym przypadku analiza w ramach pierwszego i drugiego przybliżenia dała łącznie następujące rezultaty: działy aa, bb, ff są sektorami dojrzałej specjalizacji regionu, działy dd, ee są sektorami specjalizacji zalążkowej, być może także działy cc, gg, hh, ii, ll, mm niosą w sobie zalążki specjalizacji. W ramach algorytmu B3 nie analizujemy, czy wskazane sektory mogą należeć do jednego, czy do kilku obszarów działalności na styku gospodarka-nauka-technologie określanych, jako inteligentna specjalizacja regionu. Jeżeli taki jak powyższy, łączny rezultat analiz w pierwszym i drugim przybliżeniu jest satysfakcjonujący dla użytkownika (wskazanych zostało po kilka sektorów specjalizacji istniejące i zalążkowej), to należy rozważyć odstąpienie od dalszego poszukiwania sektorów i przejście do analiz z użyciem algorytmów B2 i B4. Jeżeli rezultat nie jest satysfakcjonujący, należy przystąpić do analizy w ramach trzeciego przybliżenia. Uwaga! Także w przypadku, jeśli poszukiwanie sektorów specjalizacji na etapie drugiego przybliżenia zakończyło się satysfakcjonującym rezultatem, zaleca się kontynuowanie analizy w ramach podejścia zgodnego z procedurą przybliżenia trzeciego (zob. dalsza część instrukcji). W tym przypadku nie będzie jednak chodziło o znajdowanie kolejnych sektorów specjalizacji, lecz o sporządzenie zbioru (listy) innych znaczących sektorów gospodarki regionu (zob. uwagi na końcu opisu procedury pierwszego podejścia). K a t o w i c e,

26 Trzecie przybliżenie: poszukiwanie sektorów wiodących według kryteriów złagodzonych w porównaniu z drugim przybliżeniem (algorytmy użytkownika). Produkt: zestawienie tabelaryczne sektorów prawdopodobnej specjalizacji w stadium zalążkowym i innych sektorów znaczących. Ocenę sektora pod względem prawdopodobnego występowania zalążkowej specjalizacji należy przeprowadzić w sposób analogiczny jak zaprezentowany wyżej dla drugiego przybliżenia, a zatem rozstrzyga kryterium koncentracji. O sektorze znaczącym można mówić, jeśli zgodnie z algorytmami oceny przyjętymi przez użytkownika spełnione jest przynajmniej jedno z trzech kryteriów: wzrost/innowacyjność, koncentracja, jakość klastrów. Łączny dorobek prac analitycznych pierwszego, drugiego i trzeciego przybliżenia jest materiałem wejściowym dla analiz prowadzonych według algorytmów B i B2, przy czym w pierwszej kolejności należy poddać analizie sektory rozpoznane jako należące do dojrzałej specjalizacji. Kryteria I, II, III: tablice algorytmiczne dla oceny sektorów W poniższych tabelach opisano graniczne wartości pozwalające określić sektor PKD, jako spełniający kryteria przynależności do inteligentnej specjalizacji regionu. Tabele te są podstawą interpretacji wyników analiz dokonywanych w ramach procedur algorytmu B3 Obserwatorium Inteligentnej Specjalizacji. Tabele obejmują całość analiz w ramach algorytmów cząstkowych B3.1-B3.6 w ujęciu statycznym i dynamicznym. K a t o w i c e,

27 Tabela 6 Kryterium I. Wzrost i innowacyjność. Ocena na poziomie działu PKD Składowe (kryteria cząstkowe) A kryteria wzrostu i wartości dodanej B kryteria innowacyjności i zapotrzebowania na specjalistów Indeksy A1. Największy wzrost A2. Wartość dodana Wskaźniki Wzrost przychodu brutto ze sprzedaży Wzrost ogólnej liczby zatrudnionych Wzrost liczby firm Wartość dodana w cenach bieżących Udział % w wartości dodanej regionu Wartość dodana na jednego pracującego B1. Innowacyjność Liczba przedsiębiorstw wprowadzających innowacje produktowe lub procesowe Liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje organizacyjne lub marketingowe Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Przypadek 1. Dział o najwyższym rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów A1 i A2. Przypadek 2. Każdy dział, który w przynajmniej jednym wskaźniku grupy A ma pierwsze miejsce w regionie, pod warunkami: - że jest w pierwszej piątce pod względem przynajmniej dwóch wskaźników z grupy B - że przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium A2 trend jest rosnący 2. Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków. Przypadek 1. Dział o najwyższym rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów B1 i B2. Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 1. Dział zajmujący pierwsze lub drugie miejsce w rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów A1 i A2. Przypadek 2. Każdy dział, który w przynajmniej jednym wskaźniku grupy A co najmniej drugie miejsce w regionie, pod warunkami: - że jest w pierwszej piątce pod względem przynajmniej jednego wskaźnika z grupy B - że przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium A2 trend jest rosnący. Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków. Przypadek 1. Dział zajmujący pierwsze lub drugie miejsce w rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów B1 i B2. Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie Zalecane wartości graniczne: Przypadek 1. Dział zajmujący pierwsze, drugie lub trzecie miejsce w rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów A1 i A2 Przypadek 2. Dział, który przynajmniej w jednym wskaźniku grupy A zajmuje co najmniej trzecie miejsce, pod warunkami: - że jest w pierwszej dziesiątce pod względem przynajmniej dwóch wskaźników z grupy B - że przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium A2 trend jest rosnący. Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków. Zalecane wartości graniczne: Przypadek 1. Dział zajmujący pierwsze, drugie lub trzecie miejsce w 2 w aktualnej wersji PIK o zdefiniowaniu trendu decyduje porównanie ostatniej wartości wskaźnika z początkową dla analizowanego okresu (w zasadzie granicą jest dostępność danych w szeregach czasowych); w przypadku braku takich danych warunek trendu rosnącego jest spełniony; w miarę gromadzenia danych w kolejnych latach w ramach prac rozwojowych nad PIK o określeniu trendu będzie decydowała ekstrapolacja dokonana jedną z metod proponowanych przez system użytkownikowi do wyboru, przy czym użytkownik będzie mógł określić przedział czasowy analizy trendu. K a t o w i c e,

28 Składowe (kryteria cząstkowe) Indeksy B2. Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowaną kadrę Źródło: Opracowanie własne GIG Wskaźniki Ogólna liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje Liczba przedsiębiorstw wprowadzających innowacje produktowe lub procesowe jako % ogółu przedsiębiorstw w danym dziale Liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje organizacyjne lub marketingowe jako % ogółu przedsiębiorstw w danym dziale Ogólna liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje jako % ogółu przedsiębiorstw w danym dziale % ogółu przedsiębiorstw w danym dziale Ogólna liczba zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED 5+ Udział osób poziomie wykształcenia ISCED 5+ zatrudnionych w ogólnej liczbie zatrudnionych Liczba pracowników B+R z wykształceniem ISCED 5+ Udział pracowników B+R z wykształceniem ISCED 5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Przypadek 2. Każdy dział, który w przynajmniej jednym wskaźniku grupy B ma pierwsze miejsce w regionie, pod warunkami: - że jest w pierwszej piątce pod względem przynajmniej dwóch wskaźników z grupy A - że przynajmniej dla jednego wskaźnika wg kryterium B1 i przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B2 trend jest rosnący Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków. Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 2. Każdy dział, który w przynajmniej jednym wskaźniku grupy B ma co najmniej drugie miejsce w regionie, pod warunkami: - że jest w pierwszej piątce pod względem przynajmniej jednego wskaźnika z grupy A - że przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B1 i przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B2 trend jest rosnący Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków. Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów B1 i B2 Przypadek 2. Dział, który przynajmniej w jednym wskaźniku grupy B zajmuje, co najmniej trzecie miejsce, pod warunkami: - że jest w pierwszej dziesiątce pod względem przynajmniej dwóch wskaźników z grupy A - że przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B1 i przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B2 trend jest rosnący Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków. Tabela 7 Kryterium I. Wzrost i innowacyjność. Ocena na poziomie sekcji PKD Składowe (kryteria cząstkowe) A kryteria wzrostu i wartości dodanej Indeksy A1. Największy wzrost A2. Wartość dodana Wskaźniki Wzrost przychodu brutto ze sprzedaży Wzrost ogólnej liczby zatrudnionych Wzrost liczby firm Wartość dodana w cenach bieżących Udział % w wartości dodanej regionu Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Przypadek 1. Sekcja o najwyższym rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów A1 i A2. Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 1. Sekcja zajmująca pierwsze lub drugie miejsce w rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów A1 i A2. Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie Zalecane wartości graniczne: Przypadek 1. Sekcja zajmująca pierwsze, drugie lub trzecie miejsce w K a t o w i c e,

29 Składowe (kryteria cząstkowe) B kryteria innowacyjności i zapotrzebowania na specjalistów Indeksy B1. Innowacyjność Wskaźniki Wartość dodana na jednego pracującego Liczba przedsiębiorstw wprowadzających innowacje produktowe lub procesowe Liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje organizacyjne lub marketingowe Ogólna liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje Liczba przedsiębiorstw wprowadzających innowacje produktowe lub procesowe jako % ogółu przedsiębiorstw w danym dziale Liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje organizacyjne lub marketingowe jako % ogółu przedsiębiorstw w danym dziale Ogólna liczba przedsiębiorstw, które wprowadziły innowacje jako % ogółu przedsiębiorstw w danym dziale Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Przypadek 2. Każda sekcja, która w przynajmniej jednym wskaźniku grupy A ma pierwsze miejsce w regionie, pod warunkami, że: - jest w pierwszej trójce pod względem przynajmniej dwóch wskaźników z grupy B - przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium A2 trend jest rosnący 3 Przypadek 1. Sekcja o najwyższym rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów B1 i B2. Przypadek 2. Każda sekcja, która w przynajmniej jednym wskaźniku grupy B ma pierwsze miejsce w regionie, pod warunkami, że: - jest w pierwszej trójce pod względem przynajmniej dwóch wskaźników z grupy A - przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B1 i przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B2 trend jest rosnący Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 2. Każda sekcja, która w przynajmniej jednym wskaźniku grupy A ma, co najmniej drugie miejsce w regionie, pod warunkami, że: - jest w pierwszej trójce pod względem przynajmniej jednego wskaźnika z grupy B - przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium A2 trend jest rosnący Przypadek 1. Sekcja zajmująca pierwsze lub drugie miejsce w rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów B1 i B2. Przypadek 2. Każda sekcja, która w przynajmniej jednym wskaźniku grupy B ma co najmniej drugie miejsce w regionie, pod warunkami, że: - jest w pierwszej trójce pod względem przynajmniej jednego wskaźnika z grupy A - przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B1 i przynajmniej dla jednego wskaźnika według kryterium B2 trend jest rosnący Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów A1 i A2. Przypadek 2. Sekcja zajmująca pierwsze, drugie lub trzecie miejsce w rankingu pod względem indeksu A1 lub pod względem indeksu A2. Zalecane wartości graniczne: Przypadek 1. Sekcja zajmująca pierwsze, drugie lub trzecie miejsce w rankingu wynikającym z sumy miejsc w regionie pod względem indeksów B1 i B2 Przypadek 2. Sekcja zajmująca pierwsze, drugie lub trzecie miejsce w rankingu pod względem indeksu B1 lub pod względem indeksu B2. B2. Zapotrzebowanie Ogólna liczba zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED 5+ 3 w aktualnej wersji PIK o zdefiniowaniu trendu decyduje porównanie ostatniej wartości wskaźnika z początkową dla analizowanego okresu (w zasadzie granicą jest dostępność danych w szeregach czasowych); w przypadku braku takich danych warunek trendu rosnącego jest spełniony; w miarę gromadzenia danych w kolejnych latach w ramach prac rozwojowych nad PIK o określeniu trendu będzie decydowała ekstrapolacja dokonana jedną z metod proponowanych przez system użytkownikowi do wyboru, przy czym użytkownik będzie mógł określić przedział czasowy analizy trendu. K a t o w i c e,

30 Składowe (kryteria cząstkowe) Indeksy na wysoko wyspecjalizowaną kadrę Źródło: Opracowanie własne GIG Wskaźniki Udział osób poziomie wykształcenia ISCED 5+ zatrudnionych w ogólnej liczbie zatrudnionych Liczba pracowników B+R z wykształceniem ISCED 5+ Udział pracowników B+R z wykształceniem ISCED 5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie Tabela 8 Kryterium II: koncentracja (wskaźniki lokacji, analiza przesunięć). Ocena na poziomie działu PKD Punkt odniesienia Indeksy Wskaźniki skala kraju Wskaźniki lokacji i analiza przesunięć. - liczba firm - przychód brutto ze sprzedaży - wartość dodana w cenach bieżących - liczba zatrudnionych (w przeliczeniu na pełne etaty) - kwota wydatków wewnętrznych na B+R Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Przypadek 1: Dział, który spełnia równocześnie następujące warunki: przynajmniej 3 spośród 5 wskaźników lokacji mają wartość, co najmniej 1,25 i dodatnie przesunięcie; jeśli któryś z pozostałych wskaźników lokacji ma wartość mniejszą niż 1, to jego trend jest rosnący 4 a przesunięcie dodatnie; indeks wskaźników lokacjih ma dodatnią dynamikę Przypadek 2: Dział ma pierwsze miejsce w regionalnym rankingu pod względem indeksu wskaźników lokacji lub pod względem dynamiki Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 1: Dział, który spełnia łącznie następujące warunki: przynajmniej 2 spośród 5 wskaźników lokacji mają wartość, co najmniej 1,25, indeks wskaźników lokacji ma wartość większą niż 1 i dodatnią dynamikę; przesunięcia dla większości wskaźników są dodatnie; Przypadek 2: Dział ma pierwsze lub drugie miejsce w regionalnym rankingu pod względem indeksu wskaźników lokacji lub pod względem dynamiki indeksu wskaźników lokacji Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie Zalecane wartości graniczne: Przypadek 1. indeks wskaźników lokacji ma wartość większą niż 1 i dodatnią dynamikę; przesunięcia dla większości wskaźników są dodatnie; Przypadek 2: Dział jest w pierwszej trójce w regionalnym rankingu pod względem indeksu wskaźników lokacji lub pod względem dynamiki indeksu wskaźników lokacji Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki 4 w aktualnej wersji PIK o zdefiniowaniu trendu decyduje porównanie ostatniej wartości wskaźnika z początkową dla analizowanego okresu (w zasadzie granicą jest dostępność danych w szeregach czasowych); w przypadku braku takich danych warunek trendu rosnącego jest spełniony; w miarę gromadzenia danych w kolejnych latach w ramach prac rozwojowych nad PIK o określeniu trendu będzie decydowała ekstrapolacja dokonana jedną z metod proponowanych przez system użytkownikowi do wyboru, przy czym użytkownik będzie mógł określić przedział czasowy analizy trendu. K a t o w i c e,

31 Punkt odniesienia Indeksy Wskaźniki Źródło: Opracowanie własne GIG Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie indeksu wskaźników lokacji Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie przypadków Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie jednego z tych przypadków Tabela 9 Kryterium II: koncentracja (wskaźniki lokacji, analiza przesunięć). Ocena na poziomie sekcji PKD Punkt odniesienia Indeksy Wskaźniki skala kraju Wskaźniki lokacji i analiza przesunięć. - liczba firm - przychód brutto ze sprzedaży - wartość dodana w cenach bieżących - liczba zatrudnionych (w przeliczeniu na pełne etaty) - kwota wydatków wewnętrznych na B+R Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Przypadek 1: Sekcja, która spełnia równocześnie następujące warunki: przynajmniej 3 spośród 5 wskaźników lokacji mają wartość co najmniej 1,25 i dodatnie przesunięcie; jeśli któryś z pozostałych wskaźników lokacji ma wartość mniejszą niż 1, to jego trend jest rosnący a przesunięcie dodatnie; indeks wskaźników lokacji ma dodatnią dynamikę Przypadek 2: Sekcja ma pierwsze miejsce w regionalnym rankingu pod względem indeksu wskaźników lokacji lub pod względem dynamiki indeksu wskaźników lokacji. Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że sekcja spełnia warunki jednego z tych przypadków Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 1: Sekcja, która spełnia łącznie następujące warunki: przynajmniej 2 spośród 5 wskaźników lokacji mają wartość co najmniej 1,25, indeks wskaźników lokacji ma wartość większą niż 1 i dodatnią dynamikę; przesunięcia dla większości wskaźników są dodatnie; Przypadek 2: Sekcja ma pierwsze lub drugie miejsce w regionalnym rankingu pod względem indeksu wskaźników lokacji lub pod względem dynamiki indeksu wskaźników lokacji Przypadki 1 i 2 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że sekcja spełnia warunki jednego z tych przypadków Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie Zalecane wartości graniczne indeks wskaźników lokacjih ma wartość większą niż 1 i dodatnią dynamikę; przesunięcia dla większości wskaźników są dodatnie; K a t o w i c e,

32 Źródło: Opracowanie własne GIG Tabela 10 Kryterium III: jakość klastrów (analiza import-eksport). Ocena na poziomie sekcji PKD Grupa kryteriów Kryteria Wskaźniki Jakość klastrów analiza importeksport Źródło: Opracowanie własne GIG a - całkowita produkcja sektora - przychody netto ze sprzedaży produktów (wyrobów i usług) + przychody netto ze sprzedaży towarów i materiałów b - regionalny popyt końcowy - przychody netto ze sprzedaży krajowej produktów (wyrobów i usług) c - regionalny popyt pośredni na produkty sektora - przychody netto ze sprzedaży towarów i materiałów d - wyeksportowany popyt końcowy - przychody netto ze sprzedaży produktów (wyrobów i usług) e - wyeksportowany popyt pośredni - sprzedaż na eksport w ramach przychodów netto ze sprzedaży towarów i materiałów f - zaimportowany popyt pośredni - import surowców, materiałów i półfabrykatów na cele produkcyjne Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Przypadek 1: Dział, który spełnia kryteria w wierszu 4 tabeli algorytmu cząstkowego dla analizy import-eksport Przypadek 2: dział, który ma iloraz f/c najwyższy wśród działów o ilorazie c/a większym niż wartość ilorazu w skali całej gospodarki regionu Przypadek 3: dział, który ma iloraz c/a najwyższy wśród działów o ilorazie f/c większym niż wartość ilorazu w skali całej gospodarki regionu Przypadki 1, 2 i 3 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 1: Dział, który spełnia kryteria w wierszu 4 lub w wierszu 2 tabeli algorytmu cząstkowego dla analizy import-eksport Przypadek 2: dział, który jest jednym z dwóch działów o ilorazie f/c najwyższym wśród działów o ilorazie c/a większym niż wartość ilorazu w skali całej gospodarki regionu Przypadek 3: dział, który jest jednym z dwóch działów o ilorazie c/a najwyższym wśród działów o ilorazie f/c większym niż wartość ilorazu w skali całej gospodarki regionu Przypadki 1, 2 i 3 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie Przypadek 1: Dział, który spełnia kryteria w wierszu 4, 2 lub 3 wierszu tabeli algorytmu cząstkowego dla analizy import-eksport K a t o w i c e,

33 Tabela 11 Kryterium III: jakość klastrów (analiza import-eksport). Ocena na poziomie sekcji PKD Grupa kryteriów Kryteria Wskaźniki Pierwsze przybliżenie ustawione automatycznie Jakość klastrów analiza importeksport Źródło: Opracowanie własne GIG a - całkowita produkcja sektora - przychody netto ze sprzedaży produktów (wyrobów i usług) + przychody netto ze sprzedaży towarów i materiałów b - regionalny popyt końcowy - przychody netto ze sprzedaży krajowej produktów (wyrobów i usług) c - regionalny popyt pośredni na produkty sektora - przychody netto ze sprzedaży towarów i materiałów d - wyeksportowany popyt końcowy - przychody netto ze sprzedaży produktów (wyrobów i usług) e - wyeksportowany popyt pośredni - sprzedaż na eksport w ramach przychodów netto ze sprzedaży towarów i materiałów f - zaimportowany popyt pośredni - import surowców, materiałów i półfabrykatów na cele produkcyjne Przypadek 1: Sekcja, która spełnia kryteria w wierszu 4 tabeli algorytmu cząstkowego dla analizy import-eksport Przypadek 2: sekcja, która ma iloraz f/c najwyższy wśród sekcji o ilorazie c/a większym niż wartość ilorazu w skali całej gospodarki regionu Przypadek 3: sekcja, która ma iloraz c/a najwyższy wśród sekcji działów o ilorazie f/c większym niż wartość ilorazu w skali całej gospodarki regionu Przypadki 1, 2 i 3 interpretuje się rozłącznie wystarczy, że dział spełnia warunki jednego z tych przypadków Drugie przybliżenie ustawiane automatycznie Przypadek 1: Sekcja, która spełnia kryteria w wierszu 4 lub w wierszu 2 tabeli algorytmu cząstkowego dla analizy import-eksport Przykład algorytmu użytkownika ustawiane interaktywnie Przypadek 1: Sekcja, która spełnia kryteria w wierszu 4, 2 lub 3 wierszu tabeli algorytmu cząstkowego dla analizy import-eksport K a t o w i c e,

34 Opis funkcjonalności modułu B3 Od strony funkcjonalnej analizę sektorów gospodarki o największym potencjale wzrostu i innowacyjności wiedzy należy rozpocząć w części portalu obserwatorium inteligentnej specjalizacji w module B3 Ocena specjalizacji Ocena ex-ante - Sektory o największym potencjale. Rozpoczęcie analizy jest możliwe po dokonaniu wyboru województwa i roku oraz wskazania szczegółowości analizy poprzez wybór obszaru: Najważniejsze fakty, bądź Dane szczegółowe (Rysunek 9). Rysunek 9 Okno modułu B3 (ocena ex-ante) sektory gospodarki o największym potencjale Po wybraniu obszaru Najważniejsze fakty ukazuje się lista sektorów inteligentnej specjalizacji, specjalizacji w stadium zalążkowym oraz sektorów znaczących. Jest to lista sekcji oraz działów PKD, które zgodnie z przyjętymi kryteriami wzrostu i innowacyjności, koncentracji oraz jakości klastrów zostały w danym regionie zaklasyfikowane do odpowiednich kategorii (Rysunek 10). K a t o w i c e,

35 Rysunek 10 Najważniejsze fakty w module B3 (ocena ex-ante) sektory gospodarki o największym potencjale Po wskazaniu dowolnej sekcji bądź działu PKD system przenosi użytkownika do odpowiedniego modułu B4 dla zdefiniowanego wcześniej województwa i roku. Po wybraniu obszaru Dane szczegółowe w postaci tabelarycznej, oprócz dotychczasowego zestawu sektorów IS, pojawi się szczegółowa lista przedstawiająca, które kryterium zostało spełnione. Dodatkowo w tabeli pojawi się informacja, w ramach którego przybliżenia (kroki I, II i III) zostało spełnione poszczególne kryterium (Rysunek 11). K a t o w i c e,

36 Rysunek 11 Dane szczegółowe w module B3 (ocena ex-ante) - sektory gospodarki o największym potencjale Kryteria wyboru sektorów znaczących mogą być przez użytkownika indywidualnie dostosowywane. Funkcjonalność ta jest dostępna za pomocą interaktywnego pola Pokaż/ ukryj parametry algorytmu trzeciego przybliżenia (sektory znaczące). Powyższa procedura została opisana dla analizy ex-ante, ale system pozwala również na przeprowadzenie oceny expost sektorów gospodarki o największym potencjale. Rozpoczęcie analizy jest możliwe po dokonaniu wyboru województwa, roku oraz kodu/ów PKD, tj. odpowiedniego działu lub sekcji gospodarki (Rysunek 12). K a t o w i c e,

37 Rysunek 12 Okno modułu B3 (ocena ex-post) sektory gospodarki o największym potencjale Po wybraniu polecenia Pokaż pojawi się lista wytypowanych wcześniej działów/sekcji PKD wraz z wyszczególnieniem, czy dla danego obszaru gospodarki spełnione zostały kryteria dotyczące inteligentnej specjalizacji, specjalizacji zalążkowej lub sektora znaczącego (Rysunek 13). Podobnie jak dla przypadku analizy ex-ante, po wskazaniu dowolnej sekcji bądź działu PKD system przenosi użytkownika do odpowiedniego modułu B4 dla zdefiniowanego wcześniej województwa i roku. K a t o w i c e,

38 Rysunek 13 Dane szczegółowe w module B3 (ocena ex-post) - sektory gospodarki o największym potencjale 3.1 Wartość dodana (B3.1) Analiza szczegółowa obszaru B3 rozpoczyna się od oceny sektorów/sekcji/działów gospodarki regionu pod względem spełnienia podstawowego kryterium wzrostu i innowacyjności. Pierwszym modułem w PIK pozwalającym na tą analizę jest B3.1 Wartość dodana, który umożliwia określenie udziału poszczególnych sektorów/sekcji/działów PKD danego województwa na tle całej gospodarki regionu w danym roku. Funkcjonalność ta jest dostępna w części portalu B3 Ocena specjalizacji Ocena ex-ante - Dane szczegółowe (Rysunek 14). K a t o w i c e,

39 Rysunek 14 Okno modułu B3.1 (ocena ex-ante) - Wartkość dodana Podstawowym wskaźnikiem ekonomicznym obrazującym końcowy rezultat działalności wszystkich podmiotów gospodarki jest produkt krajowy brutto (PKB). Należy zwrócić uwagę, że wskaźnik ten uwzględnia jednak zużycie pośrednie, które nie daje precyzyjnego obrazu wartości wytworzonych produktów. Z tego powodu, na potrzeby analizy wykorzystano wskaźnik wartości dodanej brutto. Wartość dodana brutto stanowi różnicę między całkowitym przychodem ze sprzedaży produktów, a zużyciem pośrednim niezbędnym do ich wytworzenia. W celu przeprowadzenie analizy w ramach modułu B3.1 należy dokonać wyboru województwa, roku oraz wskaźnika, dla którego analiza ma zostać przeprowadzona (Rysunek 15). K a t o w i c e,

40 Rysunek 15 Parametry analizy w module B3.1 (ocena ex-ante) - Wartość dodana Moduł ten, zgodnie z powyższym rysunkiem, pozwala na przeprowadzenie analizy w oparciu o zestaw trzech następujących wskaźników: wartość dodana w cenach bieżących, udział w wartości dodanej regionu, wartość dodana na jednego pracującego. Analiza wartości dodanej Zgodnie z przyjętymi założeniami wartość dodaną dla poszczególnej sekcji/działu PKD można analizować w postaci wartości nominalnej, jak również procentowego udziału w całej gospodarce regionu. Wartości te do szczegółowej analizy mogą być dla części ekspertów nieprecyzyjne ze względu na brak odniesienia do wielkości regionu, wyrażonego w potencjale zasobów ludzkich. Z tego względu analizę można przeprowadzić dodatkowo dla wskaźnika obrazującego, jaki jest statystyczny wkład jednego pracownika w wytworzenie całkowitej produkcji (wartość dodana na jednego pracującego). Analiza wszystkich trzech wskaźników jednocześnie pozwoli przedstawić szczegółowy obraz sekcji/działów gospodarki w regionie w odniesieniu do jej globalnej wartości wytwórczej. Po dokonaniu wyboru parametrów analizy w obszarze Dane szczegółowe użytkownik uzyska obraz wszystkich wartości dla wybranego wskaźnika w regionie. Wyniki mogą być wyświetlane dla całej gospodarki, poszczególnych sektorów ogólnych, sekcji lub działów gospodarki zgodnie z klasyfikacją PKD (Rysunek 16). K a t o w i c e,

41 Rysunek 16 Dane szczegółowe w module B3.1 (ocena ex-ante) Wartość dodana Forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację trendów dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Po wybraniu przez użytkownika interesującej go sektora/sekcji/działu PKD, system wyświetli dodatkowe okno. W wygenerowanym oknie można uzyskać szereg szczegółowych informacji m.in. na wykresie liniowym bądź tabeli można śledzić trend wskaźnika w poszczególnych latach oraz dokonać obliczeń różnicy, która zaprezentuje dokładną zmianę wartości wskaźnika (Rysunek 17). Rysunek 17 Okno szczegółowej analizy generowane w module B3.1 (ocena ex-ante) K a t o w i c e,

42 Dodatkowo, istnieje możliwość eksportu generowanego wykresu do pliku jpg, bądź png, bądź zestawienia do pdf. Podczas interpretacji wyników z analizy B3.1 kluczowe powinno być zwrócenie uwagi na sekcje/działy PKD, które charakteryzują się wysokimi wartościami wskaźnika, jak również dodatnim trendem. Elementem ułatwiającym podsumowanie wyników w ramach tego modułu może być analiza na poziomie indeksów B3.1, która pozwala na dokonanie porównań znormalizowanych wartości dla wszystkich wskaźników. Jeżeli natomiast przeprowadzana jest Ocena ex-post, to wówczas poza wytypowaniem województwa, roku oraz wskaźnika, należy dokonać wyboru kodu PKD analizowanego działu lub sekcji gospodarki (Rysunek 18). Rysunek 18 Parametry analizy w module B3.1 (ocena ex-post) - Wartość dodana Po wytypowaniu parametrów analizy w obszarze Dane szczegółowe użytkownik uzyska obraz wszystkich wartości dla wybranego wskaźnika w regionie. Wyniki mogą być wyświetlane dla sekcji lub działów gospodarki zgodnie z klasyfikacją PKD (Rysunek 19). Po wybraniu przez użytkownika interesującej go sekcji/działu PKD, system wyświetli dodatkowe okno. W wygenerowanym oknie można uzyskać szereg szczegółowych informacji m.in. na wykresie liniowym bądź tabeli można śledzić trend wskaźnika w poszczególnych latach oraz dokonać obliczeń różnicy, która zaprezentuje dokładną zmianę wartości wskaźnika. K a t o w i c e,

43 Rysunek 19 Dane szczegółowe w module B3.1 (ocena ex-post) Wartość dodana K a t o w i c e,

44 Indeks wartości dodanej Funkcjonalność ta umożliwia porównywanie wskaźników o różnych jednostkach oraz rzędach wielkości dzięki ich normalizacji do przedziału od 1 do 10. Użytkownik może generować wyniki dla wszystkich wskaźników (wartość dodana w cenach bieżących, udział w wartości dodanej regionu, wartość dodana na jednego pracującego), regionu oraz roku w przypadku Oceny exante (Rysunek 20) a także sekcji i działów PKD dla Oceny ex-post (w systemie pojawia się wówczas dodatkowa opcja do wyboru). Dalsze rysunki zamieszczone w niniejszym rozdziale dotyczyć będą wyłącznie oceny ex-ante. Różnice pomiędzy analizami ex-ante i ex-post zostaną opisane w tekście. Rysunek 20 Okno modułu Indeksy w obszarze B3.1 (ocena ex-ante) Po wytypowaniu parametrów do analizy oraz wyborze polecenia Pokaż, zostaną wyświetlone wyniki w formie tabelarycznej (Rysunek 21), dla wszystkich danych w podziale na sektory ogólne gospodarki, sekcje i działy PKD oraz dla całej gospodarki w przypadku oceny ex-ante lub tylko dla sekcji i działów PKD w przypadku oceny ex-post. Dodatkowo, oprócz wartości znormalizowanych dla poszczególnych wskaźników generowana jest również kolumna Wartość indeksu stanowiąca średnią ze znormalizowanych wartości wskaźników. K a t o w i c e,

45 Rysunek 21 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B3.1 (ocena ex-ante) Forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację trendów dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Tabela wynikowa wyświetlana jest w formie interaktywnej pozwalającej na zmianę kolejności prezentowanych wyników poprzez wybranie kolumny, według której ma zostać przeprowadzone sortowanie. Prezentacja wartości znormalizowanych w jednej tabeli pozwala na porównywanie wyników dla różnych wskaźników dla wybranych obszarów PKD. Szczegółowa analiza wyników pozwala eksportom na wskazanie sektorów gospodarki najważniejszych dla specjalizacji regionu. Interpretacja uzyskanych wyników pozwoli potencjalnemu użytkownikowi systemu na wygenerowanie listy sektorów/działów PKD, które powinny zostać uwzględnione w kolejnych etapach analizy w OIS. Zebrane na tym etapie wnioski należy przeanalizować razem z wynikami kolejnych modułów dotyczących innowacyjności, wzrostu i zapotrzebowania na wysoko wyspecjalizowane kadry (B3.2, B3.3 i B3.4). Znaczące sektory w gospodarce regionu powinny zostać porównane z wynikami analizy B3.5, która pozwala na przeprowadzanie porównań międzyregionalnych i zdiagnozowanie konkurencyjnych obszarów gospodarki. K a t o w i c e,

46 3.2 Innowacyjność (B3.2) Kolejnym modułem pozwalającym na identyfikację sektorów gospodarki pod kątem spełnienia kryterium wzrostu i innowacyjności jest moduł B3.2 Innowacyjność. Analiza przeprowadzona w ramach tego modułu pozwoli na zidentyfikowanie tych sektorów gospodarki regionu, które mogą prawdopodobnie wchodzić w skład istniejącej ścieżki inteligentnej specjalizacji bądź stanowią sektory o charakterze zalążkowym. Należy jednak mieć na uwadze, że rezultaty uzyskane w ramach modułu B3.2 stanowią jeden z wielu etapów analizy, a wyniki w postaci sektorów (działów, sekcji PKD) charakteryzujące się innowacyjnością muszą zostać rozpatrzone w dalszych krokach analizy w ramach OIS (razem z rezultatami modułów B3.1, B3.3, B3.4), a następnie zostać poddane zbiorczej interpretacji. Moduł B3.2 jest zlokalizowany w części portalu B3 Ocena specjalizacji sektory gospodarki o największym potencjale. W celu przeprowadzenia analizy w ramach modułu B3.2 (Rysunek 22) należy dokonać wyboru województwa, roku oraz wskaźnika dla którego analiza ma zostać przeprowadzona w przypadku oceny ex-ante, a także sekcji/działu PKD w przypadku oceny ex-post. W module B3.2 można dokonać analizy sektorów PKD pod kątem ich innowacyjności na podstawie zestawu czterech wskaźników: liczba przedsiębiorstw z sektora usług (według działów PKD), które wprowadziły innowacje organizacyjne i innowacje marketingowe, liczba przedsiębiorstw z sektora usług (według działów PKD), które wprowadziły innowacje produktowe i innowacje procesowe, liczba przedsiębiorstw z sektora przemysłu (według działów PKD), które wprowadziły innowacje organizacyjne i innowacje marketingowe, liczba przedsiębiorstw z sektora przemysłu (według działów PKD), które wprowadziły innowacje produktowe i innowacje procesowe. Rysunek 22 Okno modułu B3.2 Innowacyjność K a t o w i c e,

47 Wybrane wskaźniki pozwalają zidentyfikować, które obszary gospodarki są potencjalnym źródłem konkurencyjności, wzrostu gospodarczego oraz zatrudnienia w regionie. Innowacje wprowadzane przez przedsiębiorstwa są postrzegane, jako kluczowe źródło rozwoju gospodarczego oraz lepszej jakości i nowoczesności sektora usług i przemysłu. Ze względu na fakt, że determinującym czynnikiem rozwoju jest zdolność przedsiębiorstwa do tworzenia, wdrażania i rozpowszechniania innowacyjności niezwykle istotna jest analiza i ocena regionu pod tym kątem. W związku z powyższym następujące rodzaje innowacji zgodnie z definicją GUS mogą być analizowane w ramach modułu B3.2 Innowacyjność: innowacja organizacyjna, innowacja marketingowa, innowacja procesowa, innowacja produktowa. Analiza innowacyjności Po dokonaniu wyboru parametrów analizy w obszarze Dane szczegółowe (Rysunek 23) użytkownik uzyska wartości wybranego wskaźnika w regionie dla całej gospodarki, poszczególnych sektorów/działów/sekcji PKD w postaci tabelarycznej w przypadku oceny ex-ante lub działów/sekcji PKD w przypadku oceny ex-post. Odpowiedni kolor wartość wskaźnika w zestawieniu obrazuje trend zmian wskaźnika dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Dodatkowo, system umożliwia dokonanie szczegółowej analizy dla wybranego przez użytkownika sektora/sekcji/działu PKD poprzez generowanie dodatkowego okna. Funkcjonalność jest analogiczna dla wszystkich wybranych wskaźników i pozwala na uzyskanie szczegółowych wartości wskaźnika na przestrzeni lat oraz ich wizualizację na wykresie liniowym i w tabeli. Dzięki takiej funkcjonalności, użytkownik może śledzić trend wskaźnika w poszczególnych latach oraz może dokonywać obliczeń różnicy, która zaprezentuje dokładną zmianę wartości wskaźnika (Rysunek 23). Rysunek 23 Dane szczegółowe w module B3.2 Innowacyjność K a t o w i c e,

48 Generowane wyniki szczegółowe mogą być eksportowane do pliku jpg lub png, bądź zestawienia do pdf. Podczas interpretacji wyników w ramach modułu B3.2 użytkownik powinien szczególnie zwrócić uwagę na te sektory gospodarki, które charakteryzują się wysokimi wartościami wskaźników innowacyjności oraz dodatnim trendem. Uzyskane na tym etapie wyniki powinny zostać uwzględnione na etapie dalszych analiz w ramach OIS jako obszary potencjalnie istotne dla specjalizacji regionu. Istotną funkcjonalnością modułu B3.2 jest analiza na poziomie indeksów, która pozwala na dokonanie porównań znormalizowanych wartości dla wszystkich wskaźników w tym obszarze. Indeks innowacyjności Moduł B3.2 zawiera również funkcjonalność: Indeks - innowacyjność, która pozwala na wyświetlanie znormalizowanych wartości w przedziale od 1 do 10 dla wszystkich wskaźników modułu: liczba przedsiębiorstw z sektora usług (według działów PKD), które wprowadziły innowacje organizacyjne i innowacje marketingowe, liczba przedsiębiorstw z sektora usług (według działów PKD), które wprowadziły innowacje produktowe i innowacje procesowe, liczba przedsiębiorstw z sektora przemysłu (według działów PKD), które wprowadziły innowacje organizacyjne i innowacje marketingowe, liczba przedsiębiorstw z sektora przemysłu (według działów PKD), które wprowadziły innowacje produktowe i innowacje procesowe. W przypadku oceny ex-ante użytkownik w pierwszej kolejności musi dokonać wyboru roku oraz regionu, dla którego znormalizowane dane mają zostać wyświetlone (Rysunek 24), a w przypadku oceny ex-post także działu/sekcji PKD. Rysunek 24 Okno modułu Indeksy w obszarze B3.2 K a t o w i c e,

49 Po dokonaniu wyboru parametrów analizy wyniki w postaci znormalizowanych wartości zostaną wyświetlone w formie tabelarycznej (Rysunek 25). Uzyskane wartości będzie można analizować dla całej gospodarki oraz na poziomie sektorów, sekcji i działów PKD w przypadku oceny ex-ante lub dla sekcji/działów PKD w przypadku oceny ex-post. Dodatkowo, oprócz wartości dla poszczególnych wskaźników jest generowana wartość indeksu stanowiąca średnią ze znormalizowanych wskaźników. Rysunek 25 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B3.2 Forma wyświetlanych wartości pozwala użytkownikowi identyfikować trendy dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Dodatkowo, użytkownik dzięki interaktywnej formie tabeli może dokonywać zmiany kolejności wyświetlanych danych poprzez dokonanie wyboru kolumny, według której sortowanie ma zostać przeprowadzone. Prezentowanie wszystkich wartości w formie tabelarycznej ułatwia interpretację danych oraz identyfikację sektorów gospodarki regionu charakteryzujących się największym potencjałem innowacyjnym. Rozpoznane na tym etapie obszary gospodarki należy przeanalizować razem z pozostałymi rezultatami modułów B3.1, B3.3, B3.4, następnie sektory o dużym znaczeniu pod kątem wzrostu i innowacyjności dla regionu zestawić z wynikami analizy modułu B3.5 Koncentracja. 3.3 Sprzedaż brutto (B3.3) Obok modułów B3.1 oraz B3.2, kolejnym pozwalającym na ocenę obszarów gospodarki regionu pod względem spełnienia kryterium wzrostu i innowacyjności jest moduł B3.2 Sprzedaż brutto. Funkcjonalność zlokalizowana jest w obszarze B3 Ocena specjalizacji sektory gospodarki o największym potencjale (Rysunek 26). W module B3.2 można dokonać rozpoznania sektorów gospodarki, które posiadają największy potencjał dla rozwoju regionu pod względem osiąganych zysków, liczby podmiotów oraz liczby zatrudnionych osób z uwzględnieniem trendów zmian. W module B3.3 potencjalny użytkownik w pierwszej kolejności definiuje dla którego regionu, roku oraz dla jakiego wskaźnika analiza ma zostać przeprowadzona, natomiast w przypadku oceny ex-ante również w zakresie K a t o w i c e,

50 działu(ów)/sekcji PKD. Użytkownik może dokonać analizy sektorów PKD pod kątem ich wzrostu i rozwoju gospodarczego na podstawie zestawu następujących wskaźników: przychody brutto ze sprzedaży, wzrost wskaźnika przychody brutto ze sprzedaży, ogólna liczba zatrudnionych, wzrost wskaźnika ogólna liczba zatrudnionych, liczba firm, wzrost wskaźnika liczba firm. Wskaźniki dostępne w module pozwalają zobrazować, które obszary gospodarki w danym regionie posiadają największy potencjał pod kątem zasobów ludzkich, a także umożliwiają zidentyfikować w obszarze jakich sektorów (sekcji, działów) PKD liczba podmiotów jest największa. Ponadto, możliwe jest rozpoznanie, które obszary gospodarki odznaczają się największym przychodem wynikającym ze sprzedaży dóbr, usług, wyrobów, materiałów i towarów. Dodatkowo użytkownik może dokonać analizy z wykorzystaniem wskaźnika wzrostu, który obrazuje jaki jest kierunek zmian danego sektora (sekcji, działu) PKD na tle całej gospodarki regionu. Umożliwia to potencjalnemu użytkownikowi ocenę ich jakości oraz stopnia ich rozwoju. Takie podejście umożliwi wyznaczenie obszarów PKD o największym znaczeniu dla regionu stanowiących jednocześnie potencjalne obszary i dziedziny przewag konkurencyjnych gospodarki oraz obszary potencjalnego wzrostu gospodarczego. Rysunek 26 Okno modułu B3.3 Sprzedaż brutto K a t o w i c e,

51 Analiza sprzedaży brutto Po dokonaniu wyboru parametrów analizy tzn. roku, regionu oraz wskaźnika w obszarze (i ewentualnie sekcji/działu PKD) Dane szczegółowe (Rysunek 26) wyświetlone zostaną wartości w formie tabelarycznej dla poszczególnych sektorów/działów/sekcji PKD oraz dla całej gospodarki w przypadku oceny ex-ante lub tylko działów/sekcji PKD w przypadku oceny ex-post. Forma wizualna wyników pozwala identyfikować trend zmian wartości wybranego wskaźnika dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Ponadto, użytkownik wybierając dany obszar PKD może szczegółowo przeanalizować wartości wskaźnika na przestrzeni lat w generowanym dodatkowo oknie ( Rysunek 27). Wyświetlane okno zawiera wizualizację w postaci wykresu liniowego oraz w formie tabeli. Funkcjonalność pozwala również dokonywać obliczeń różnicy wartości wskaźnika dla indywidualnie zdefiniowanych przez użytkownika lat. Funkcjonalność ta jest analogiczna do funkcjonalności modułów B3.1, B3.2 oraz B3.4, dlatego możliwy jest również eksport wyświetlanych wyników do pliku jpg, png, pdf. Rysunek 27 Dane szczegółowe w module B3.3 Sprzedaż brutto Analiza prezentowanych danych na tym etapie pozwala potencjalnemu użytkownikowi rozpoznać te obszary gospodarki, które są kluczowe dla konkurencyjności regionu i stanowią źródło wzrostu gospodarczego. Szczególnie istotne jest do celów dalszych etapów analizy zwrócenie uwagi na te sektory/działy/sekcje gospodarki, które charakteryzują się wysokimi wartościami wskaźników sprzedaży brutto oraz dodatnim trendem. Pełne rozpoznanie pod kątem sektorów gospodarki o największym potencjale rozwoju umożliwia funkcjonalność modułu B3.3 pn. Indeks - sprzedaż brutto, gdzie z wykorzystaniem normalizacji możliwe jest dokonanie porównania wszystkich wskaźników w tym obszarze. K a t o w i c e,

52 Indeks sprzedaży brutto Moduł B3.3 zawiera funkcjonalność Indeks - sprzedaż brutto (Rysunek 28), która pozwala potencjalnemu użytkownikowi na analizę znormalizowanych wartości dla poszczególnych sektorów/sekcji/działów PKD oraz całej gospodarki w przypadku oceny ex-ante lub tylko działów/sekcji PDK wskaźników przypadku oceny ex-post dla wszystkich wskaźników w przedziale od 1 do 10: przychody brutto ze sprzedaży, ogólna liczba zatrudnionych, liczba firm. Rysunek 28 Okno modułu Indeksy w obszarze B3.3 Po dokonaniu wyboru parametrów analizy ex ante, tzn. roku, regionu oraz wskaźnika a w przypadku analizy ex post dodatkowo sektor PKD, w obszarze wyświetlone zostaną wartości w formie tabelarycznej (Rysunek 29) dla poszczególnych sektorów/działów/sekcji PKD oraz dla całej gospodarki w przypadku oceny ex-ante lub tylko działów/sekcji PKD w przypadku oceny ex-post. Dodatkowo, oprócz wartości dla poszczególnych wskaźników jest również generowana wartość indeksu stanowiąca średnią ze znormalizowanych wskaźników. K a t o w i c e,

53 Rysunek 29 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B3.3 Kolorystyka wyświetlanych wartości pozwala użytkownikowi identyfikować trendy dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Ponadto, interaktywna forma tabeli pozwala użytkownikowi na zmianę kolejności wyświetlanych wartości poprzez dokonanie wyboru kolumny, według której sortowanie ma zostać przeprowadzone. Forma tabelaryczna ułatwia interpretację danych oraz identyfikację sektorów gospodarki regionu charakteryzujących się największym potencjałem wzrostu. Zidentyfikowane na tym etapie obszary gospodarki należy przeanalizować razem z pozostałymi rezultatami modułów B3.1, B3.2 oraz B3.4. W kolejnym kroku analizy wyodrębnione sektory o dużym znaczeniu pod kątem wzrostu i innowacyjności dla regionu należy zestawić z wynikami analizy modułu B3.5 Koncentracja. 3.4 Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry (B3.4) Ostatnim elementem w ramach kryterium wzrostu i innowacji jest moduł B3.4 - zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry. Czynnikiem charakteryzującym wyspecjalizowane kadry jest udział pracowników z wykształceniem ISCED5+. W tym module w zależności od potrzeb można prowadzić analizę kapitału ludzkiego w oparciu o ogólną liczba zatrudnionych z wyższym wykształceniem, jak również z wykorzystaniem liczby pracowników B+R o wykształceniu ISCED5+. Moduł umożliwia przeanalizowanie wskaźniki zarówno w wartościach nominalnych jak również w postaci udziałów procentowych w ogólnej liczbie zatrudnionych. Dodatkowo w analizie można wykorzystać wskaźnik obrazujący udział kobiet w ogólnej liczbie zatrudnionych o wyższym poziomie wykształcenia. Funkcjonalność ta jest dostępna w zakładce B3.4 Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry w części portalu B3 Ocena specjalizacji sektory gospodarki (Rysunek 30). W celu przeprowadzenia analizy w ramach modułu B3.4 należy dokonać wyboru województwa, roku oraz wskaźnika, dla którego analiza ma zostać przeprowadzona w przypadku analizy ex-ante, a także działu/sekcji PKD w przypadku analizy ex-post. K a t o w i c e,

54 Rysunek 30 Okno modułu B3.4 Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry Moduł zapotrzebowania na wysoko wyspecjalizowane kadry pozwala na przeprowadzenie analizy w oparciu o zestaw pięciu następujących wskaźników: Udział pracowników B+R z wykształceniem_isced5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych, Udział osób o poziomie wykształcenia ISCED5+ zatrudnionych w ogólnej liczbie zatrudnionych, Udział kobiet w ogólnej liczbie zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, Ogólna liczba zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, Liczba pracowników B+R z wykształceniem ISCED 5+. Analiza zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry Po dokonaniu wyboru parametrów analizy w zakresie Dane szczegółowe użytkownik uzyska obraz wszystkich wartości dla wybranego wskaźnika w regionie. Wyniki mogą być wyświetlane dla całej gospodarki, poszczególnych sektorów ogólnych, sekcji lub działów gospodarki zgodnie z klasyfikacją PKD w przypadku oceny ex-ante (Rysunek 31) lub też tylko dla działów/sekcji PKD dla oceny ex-post. K a t o w i c e,

55 Rysunek 31 Dane szczegółowe w module B3.4 Zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry Forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację trendów dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Po wybraniu przez użytkownika interesującej go sektora/sekcji/działu PKD system wyświetli dodatkowe okno. W wygenerowanym oknie można uzyskać szereg szczegółowych informacji m.in. na wykresie liniowym bądź tabeli można śledzić trend wskaźnika w poszczególnych latach oraz dokonać obliczeń różnicy, która zaprezentuje dokładną zmianę wartości wskaźnika. Istotną funkcjonalnością modułu B3.4 jest analiza na poziomie indeksów, która pozwala na dokonanie porównań znormalizowanych wartości dla wszystkich wskaźników w tym obszarze. Indeks zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry Funkcjonalność Indeks zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry pozwala na porównywanie wskaźników o różnych jednostkach oraz rzędach wielkości dzięki ich normalizacji do przedziału od 1 do 10. Użytkownik w pierwszej kolejności musi dokonać wyboru roku oraz regionu, dla którego znormalizowane dane mają zostać wyświetlone (Rysunek 32), w przypadku oceny ex-post także działu/sekcji PKD. K a t o w i c e,

56 Rysunek 32 Okno modułu Indeksy w obszarze B3.4 Po dokonaniu wyboru parametrów analizy w obszarze Dane szczegółowe zostaną wyświetlone wyniki w formie tabelarycznej (Rysunek 33) dla wszystkich wskaźników oraz indeksu. Dane mogą być prezentowane w podziale na sektory ogólne gospodarki, sekcje i działy PKD oraz dla całej gospodarki w przypadku oceny ex-ante (lub tylko w podziale na sekcje/działy PKD dla oceny ex-post). Dodatkowo, oprócz wartości znormalizowanych dla poszczególnych wskaźników generowana jest również kolumna Wartość indeksu stanowiąca średnią ze znormalizowanych wartości wskaźników. K a t o w i c e,

57 Rysunek 33 Wyniki analizy w module Indeksy w obszarze modułu B3.4 Prezentacja wartości znormalizowanych w jednej tabeli pozwala na porównywanie wyników dla różnych wskaźników dla wybranych obszarów PKD. Szczegółowa analiza wyników pozwala na wskazanie sektorów gospodarki najważniejszych dla specjalizacji regionu. Interpretacja uzyskanych wyników pozwoli potencjalnemu użytkownikowi systemu na stworzenie listy sektorów/działów PKD, które powinny zostać uwzględnione w kolejnych etapach analizy w OIS. Zebrane na tym etapie wnioski należy przeanalizować razem z wynikami z wcześniejszych modułów (B3.1, B3.2 oraz B3.3) dotyczących wartości dodanej, innowacyjności oraz wzrostu. Ekspercka analiza pozwoli na wskazanie znaczących sektorów w gospodarce regionu. Wnioski z tego etapu powinny zostać porównane z wynikami analizy B3.5, która pozwala na przeprowadzanie porównań międzyregionalnych i zdiagnozowanie konkurencyjnych obszarów gospodarki. Forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację trendów dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Wyświetlana tabela jest w formie interaktywnej pozwalającej na zmianę kolejności prezentowanych wyników poprzez wybranie kolumny, według której sortowanie ma zostać przeprowadzone. K a t o w i c e,

58 3.5 Koncentracja (B3.5) System PIK umożliwia wyznaczanie potencjału gospodarczego regionu z wykorzystaniem wskaźników lokacji i wskaźników przesunięć. Jest to dalszy logiczny krok analizy zaraz po modułach B3.1 B3.4 związanych z kryterium wzrostu i innowacyjności. Analiza ta pozwoli na wskazanie potencjalnych sektorów znaczących przewag w skali porównań międzyregionalnych. Zgodnie z zaimplementowanymi Założeniami analizy systemowej, określenie specjalizacji struktury gospodarczej regionu prowadzi się w oparciu o analizę danych statystycznych z wykorzystaniem indeksów koncentracji i/lub ujawnionej przewagi komparatywnej (location quotient), tzw. wskaźników lokacji. Analiza wskaźnika lokacji pozwala na rozpoznanie wśród działów PKD istniejących lub wschodzących obszarów specjalizacji gospodarczej województwa, wykrycie najsilniejszych sektorów gospodarki regionu. Ponadto wskaźnik lokacji może być wykorzystany w badaniach mających na celu zidentyfikowanie klastrów oraz obszarów o dużych skupiskach podmiotów z danych branż czy sektorów w porównaniu do wybranego obszaru referencyjnego. Wysoka wartość wskaźnika lokacji może umożliwić rozpoznanie trendów specjalizacji regionalnej. Ponadto, portal pozwala na wyliczenie dynamiki wskaźnika lokacji umożliwiającego obserwację trendów poszczególnych sektorów/działów PKD danego województwa oraz na prezentację wyników dla analizy przesunięć udziałów branż gospodarki danego województwa na tle pozostałych regionów. Analiza przesunięć udziałów (ang. shift-share analysis) 5 stanowi narzędzie ekonomiczne, które wykorzystywane jest do badania zmian poziomu rozwoju gospodarki danego województwa na tle zmian zachodzących w stosunku do rozwoju gospodarki obszaru referencyjnego. Wyniki analizy pozwalają na dokonanie selekcji kluczowych rodzajów działalności dla rozwoju badanego obszaru 6. Moduł B3.5 dotyczy analizy ex ante, należy jednak podkreślić, że analogiczne narzędzie jest dostępne w analizie ex post. Różnicą kluczową w analizie ex post jest obserwowanie już zdefiniowanych wcześniej sektorów przewag w skali porównań międzyregionalnych. Funkcjonalność ta jest dostępna w części portalu B3 Ocena specjalizacji sektory gospodarki o największym potencjale w module B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć Dane szczegółowe (Rysunek 34). Funkcjonalność pozwala na dokonanie wyboru województwa, roku oraz wskaźnika dla którego analiza ma zostać przeprowadzona (Rysunek 35), a w przypadku oceny ex-post także działu/sekcji PKD. W obliczeniach wskaźnika lokacji, jego dynamiki i wskaźnika przesunięć portal wykorzystuje dane GUS obejmujące: liczbę firm podmioty gospodarki narodowej wpisane do rejestru REGON, liczbę pracujących, wielkość produkcji, tj. przychody i koszty według podstawowego rodzaju działalności przedsiębiorstw, wartość dodaną brutto w cenach bieżących. Wyniki analiz prezentowane w funkcjonalności Dane szczegółowe oraz Podsumowanie modułu B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć wzajemnie się uzupełniają. Funkcjonalności te zostały opisane w dalszej części opracowania. 5 Zamienne określenie: analiza przesunięć 6 Urząd Marszałkowski Województwa Mazowieckiego, Raport końcowy Badanie w zakresie wpływu inicjatyw klastrowych z województwa mazowieckiego na kształtowanie inteligentnej specjalizacji regionu, Warszawa, czerwiec 2013 K a t o w i c e,

59 Rysunek 34 Lokalizacja modułu B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć w PIK Rysunek 35 Parametry do wyboru w funkcjonalności Dane szczegółowe w module B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć K a t o w i c e,

60 Analiza wskaźnika lokacji Po dokonaniu wyboru w pozycji region, rok, rodzaj wskaźnika (w przypadku analizy ex-post także działu/sekcji PKD) w obszarze Dane szczegółowe użytkownik uzyska dokładny obraz wszystkich otrzymanych wartości wskaźnika lokacji dla sektorów ogólnych gospodarki, sekcji i działów PKD oraz całej gospodarki w regionie (Rysunek 36). W przypadku analizy ex-post wyniki zostaną zaprezentowane tylko dla sekcji/działów PKD. Rysunek 36 Dane szczegółowe w module B3.5 - Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć Forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację trendów dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Po wybraniu przez użytkownika interesującej go sektora/sekcji/działu PKD, system wyświetli dodatkowe okno. W wygenerowanym oknie można uzyskać szereg szczegółowych informacji m.in. na wykresie liniowym bądź w formie tabelarycznej, można śledzić trend wskaźnika w poszczególnych latach oraz dokonać obliczeń różnicy, która zaprezentuje dokładną wartość trendu (Rysunek 37). K a t o w i c e,

61 Rysunek 37 Dane szczegółowe w module B3.5 - Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć Dodatkowo istnieje możliwość eksportu generowanego wykresu do pliku jpg lub png, bądź całego zestawienia do pliku pdf. W celu przeprowadzenia analizy w ramach funkcjonalności Podsumowanie (Rysunek 38) należy, w przypadku oceny ex-ante dokonać wyboru województwa, roku oraz rozważanego wskaźnika, w przypadku oceny ex-post także działu/ sekcji PKD. K a t o w i c e,

62 Rysunek 38 Parametry do wyboru w funkcjonalności Podsumowanie w module B3.5 Wskaźniki lokacji i wskaźniki przesunięć Po wybraniu polecenia Pokaż pojawią się wyniki wskaźnika lokacji dla najsilniejszych w regionie sektorów/działów/sekcji gospodarki oraz całej gospodarki według następujących wartości progowych (Rysunek 39): cała gospodarka co najmniej 1.0, sektory gospodarki co najmniej 1.1, sekcje PKD co najmniej 1.25, działy PKD co najmniej K a t o w i c e,

63 Rysunek 39 Najważniejsze fakty w module B3.5 Wskaźniki lokacji Forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację trendów dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Uzyskane wartości indeksu lokacji umożliwią, zgodnie z założeniami analizy systemowej, identyfikację obszarów przewag w stosunki do obszaru referencyjnego. W założeniach wskazuje się, że występuje koncentracja obszaru gospodarki, gdy LQ przekracza wartość 1, co oznacza, że udział wybranej cechy (np. liczby firm) w ogólnej wartości tej cechy dla danego sektora w danym województwie wyższy niż podobny udział w skali całego kraju. Przyjmuje się, że wartość wskaźnika lokacji uzyskana na poziomie 1,25 stanowi przesłankę do regionalnej specjalizacji sektorowej regionu. Pełna, szczegółowa analiza wyników pozwoli ekspertom na wskazanie hipotetycznych sektorów inteligentnej specjalizacji bądź obszarów gospodarki w stadium zalążkowym. K a t o w i c e,

64 Analiza dynamiki wskaźnika lokacji Ponieważ analiza samego wskaźnika lokacji jest niewystarczająca dla prawidłowego rozpoznania sektorów przewagi w gospodarce regionu, należy dodatkowo przeanalizować jego dynamikę. Analiza ta pozwoli na zidentyfikowanie zarówno sektorów, które mimo niskiego wskaźnika lokacji charakteryzują się trendem rosnącym, który w przyszłości pozwoli osiągnąć znaczące przewagi gospodarcze w skali międzyregionalnej. Jednocześnie, analiza pozwoli rozpoznać, które obszary gospodarki pomimo wysokiego wskaźnika lokacji charakteryzują się trendem malejącym. Wyniki dla dynamiki wskaźnika lokacji można analizować dla sektorów ogólnych, sekcji i działów PKD oraz całej gospodarki (Rysunek 40). W przypadku oceny ex-ante wyniki są dostępne dla poszczególnych działów i sekcji PKD. Rysunek 40 Dane szczegółowe w module B3.5 Dynamika wskaźnika lokacji Dodatkowo forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację, czy dynamika dla poszczególnych obszarów PKD rośnie czy maleje (zielony kolor dynamika rośnie, czerwony kolor dynamika maleje). Po wybraniu przez użytkownika interesującej go sektora/sekcji/działu PKD, system wyświetli dodatkowe okno. W wygenerowanym oknie można uzyskać szereg szczegółowych informacji analogicznie jak to miało miejsce w przypadku okna dla wskaźnika lokacji (Rysunek 37). Generowany rysunek można również eksportować do pliku jpg lub png, bądź do zestawienia pdf. W przypadku wyboru funkcjonalności Podsumowanie pojawią się wyniki dla sektorów/działów/sekcji gospodarki (oraz dla całej gospodarki) których dynamika wskaźnika lokacji jest dodatnia. Analiza wskaźnika przesunięć Analiza przesunięć w porównaniu z analizą wskaźnika lokacji pozwala dodatkowo zdiagnozować zmiany poziomu rozwoju gospodarki danego regionu na tle zmian zachodzących w pozostałych regionach. Wyniki analizy dostarczają informacji niezbędnych do zrozumienia i zidentyfikowania kluczowego sektora/sekcji/działu PKD poprzez uwzględnienie następujących uwarunkowań: potencjał badanego obszaru na tle rozwoju obszaru referencyjnego, struktura przedsiębiorstw, które funkcjonują na badanym obszarze, konkurencyjność obszaru podlegającego badaniu. Wyniki dla analizy przesunięć można analizować w przypadku oceny ex-ante dla całej gospodarki, sektorów ogólnych, sekcji oraz działów PKD (Rysunek 41), w przypadku oceny ex-post dla działów/sekcji PKD. K a t o w i c e,

65 Rysunek 41 Dane szczegółowe w module B3.5 - Analiza przesunięć Wyniki analizy przesunięć należy interpretować, jako przewagę konkurencyjną w danym obszarze gospodarki, jeżeli wartość wskaźnika jest dodatnia. Forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację, czy wartość przesunięć dla poszczególnych obszarów PKD rośnie czy maleje (zielony kolor przesunięcie rośnie, czerwony kolor przesunięcie maleje). Po wybraniu przez użytkownika interesującej go sektora/sekcji/działu PKD, system może wyświetlić szereg szczegółowych informacji analogicznie jak to miało miejsce w przypadku okna dla wskaźnika lokacji (Rysunek 37). Generowany rysunek można również eksportować do pliku jpg, png, bądź do zestawienia pdf. W przypadku wyboru funkcjonalności Podsumowanie pojawią się wyniki dla sektorów/działów/sekcji gospodarki, których wartość wyników analizy przesunięć jest dodatnia. K a t o w i c e,

66 Indeks koncentracji Moduł B3.5 zawiera również funkcjonalność Indeks - koncentracja, która pozwala na wyświetlanie znormalizowanych danych (w przedziale od 1 do 10). Użytkownik może generować wyniki dla wybranych wskaźników (lokacji, dynamiki bądź analizy przesunięć), regionu oraz roku dla analizy ex-ante (Rysunek 42), w przypadku analizy ex-post, również dla sekcji/działu PKD. Rysunek 42 Indeks koncentracji Po dokonaniu wyboru parametrów analizy w obszarze dane szczegółowe zostaną wyświetlone wyniki w formie tabelarycznej (Rysunek 43) dla wszystkich danych (liczba firm, liczba pracujących, wielkość produkcji, przychody brutto ze sprzedaży, wartość dodaną brutto w cenach bieżących) w podziale na sektory ogólne gospodarki oraz sekcje i działy PKD lub dla całej gospodarki. Dla analizy ex-post wyniki zostaną wygenerowane wyłącznie w podziale na sekcje/działy PKD. K a t o w i c e,

67 Rysunek 43 Wyniki analizy w module Indeks koncentracji dla wskaźnika lokacji Oprócz wartości znormalizowanych dla poszczególnych danych prezentowana jest również kolumna Wartość indeksu stanowiąca średnią z wartości znormalizowanych danych. Kolejność prezentowanych wyników może być indywidualnie zmieniana poprzez wskazywanie kolumny, według której sortowanie ma zostać przeprowadzone. Ponadto, forma wyświetlanych wartości pozwala na identyfikację trendów dla poszczególnych obszarów PKD (zielony kolor dynamika dodatnia, czerwony kolor dynamika ujemna). Prezentacja wartości znormalizowanych w jednej tabeli, pozwala na porównywanie wyników dla różnych wskaźników dla wybranych obszarów PKD. Szczegółowa analiza wyników umożliwia zidentyfikowanie sektorów gospodarki najważniejszych dla specjalizacji regionu. Interpretacja uzyskanych wyników pozwala potencjalnemu użytkownikowi systemu na stworzenie listy sektorów/działów PKD, które powinny zostać uwzględnione w kolejnych etapach analizy w OIS. 3.6 Siła klastrowania (B3.6) Moduł B3.6 Analiza import-eksport jest ostatnim etapem analizy w ramach obszaru B3 Ocena specjalizacji sektory gospodarki o największym potencjale. Funkcjonalność pozwala ocenić, w jakim stopniu sektory/działy/sekcje gospodarki PKD uczestniczą w sieciach współpracy (klastrach) o zasięgu regionalnym i ponadregionalnym. Wyłonione na wcześniejszych etapach analizy sektory/działy/sekcje PKD spełniające kryterium wzrostu i innowacyjności (moduły B31-B3.4) na tle gospodarki regionu oraz w kolejnym kroku spełniające założenia kryterium koncentracji (moduł B3.5) w skali ponadregionalnej powinny zostać K a t o w i c e,

68 przeanalizowane pod kątem udziałów w sieciach współpracy. Idea podejścia do oceny udziału sektorów przewag w sieciach współpracy w ramach modułu B3.6 znajduje się na poniższym schemacie (Rysunek 44). Rysunek 44 Ocena udziału potencjalnych sektorów przewagi w sieciach współpracy (potencjalne klastry) Źródło: Opracowanie własne GIG Moduł import-eksport rozpoczyna się, w przypadku analizy ex-ante, od zdefiniowania przez użytkownika roku i regionu, dla którego analiza ma zostać przeprowadzona (Rysunek 45). Jeżeli sporządzana jest analiza ex-post, należy również dokonać wyboru działu/sekcji PKD. Rysunek 45 Okno modułu B3.6 Analiza import-eksport K a t o w i c e,

69 W analizie import-eksport wykorzystywane są następujące wskaźniki: a- przychody netto ze sprzedaży produktów (wyrobów i usług) oraz przychody netto ze sprzedaży towarów i materiałów, b- przychody netto ze sprzedaży krajowej produktów (wyrobów i usług), c- przychody netto ze sprzedaży towarów i materiałów, d- przychody netto ze sprzedaży na eksport produktów (wyrobów i usług), e- przychody netto ze sprzedaży na eksport towarów i materiałów, f- import surowców, materiałów i półfabrykatów na cele produkcyjne. Całkowita sprzedaż produktów i usług (wskaźnik a) jest równy sumie regionalnego popytu końcowego i pośredniego, wyeksportowanego popytu końcowego i pośredniego, jak również zaimportowanego popytu końcowego, a więc następuje zależność a = b + c + d + e + f. Po dokonaniu wyboru parametrów analizy zostanie wyświetlona tabela wynikowa z udziałami poszczególnych przychodów (Rysunek 46). Rysunek 46 Dane szczegółowe w modułe B3.6 Analiza import-eksport K a t o w i c e,

70 Prezentowane udziały są wyliczane zgodnie z poniższą tabelą, która dodatkowo zawiera kryteria interpretacyjne do oceny klastrowania wybranej sekcji lub działu PKD (Tabela 12). Wartości przedstawione w tabeli są progami minimalnymi do kategoryzacji. Tabela 12 Ocena siły klastrowania progi do kategoryzacji dział lub sekcja PKD regionalny regionalny wyeksportowany wyeksportowany zaimportowany popyt końcowy popyt pośredni popyt końcowy popyt pośredni popyt pośredni b/a c/a d/a e/a f/a Źródło: Opracowanie własne GIG interpretacja 6% 7% 7% 30% 30% 1 42% 8% 10% 10% 10% 2 8% 10% 42% 10% 10% 3 10% 10% 20% 20% 20% 4 Uzyskane wartości indeksu należy interpretować zgodnie z podanym poniżej opisem kategorii: 1- słabe klastrowanie, prawdopodobnie stary typ przemysłu działający w układzie wertykalnym (łańcuch zależności, a nie sieci), potrzeba wzmocnienia lokalnego popytu pośredniego i końcowego 2- słabe klastrowanie, potrzeba wytwarzania większej wartości dodanej i bazy eksportowej; istnieje oczywisty potencjał 3- jakość podmiotów regionalnych podobna jak w wierszu 1, potrzeba wzmocnienia regionalnego popytu końcowego oraz działań wzmacniających regionalny popyt pośredni 4- silne klastrowanie: regionalne podmioty mają pewien poziom dojrzałości i region działa zgodnie w ramach konkretnych kierunków rozwoju Szczegółowa analiza wyników uzyskanych w ramach modułów od B3.1 do B3.6 wymaga interpretacji ze strony użytkownika (eksperta). Dopiero pełna analiza przewag regionalnych oraz ponadregionalnych, jak również udział w sieciach współpracy pozwoli ekspertowi na wskazanie sektorów wchodzący w skład istniejącej inteligentnej specjalizacji oraz identyfikację sektorów stanowiących specjalizacje w stadium zalążkowym. Kolejnym krokiem analizy jest przejście do modułu B4 Ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych, a następnie B2 Ocena specjalizacji ocena regionu w kategoriach sektorów gospodarki wiedzy. K a t o w i c e,

71 4 OCENA ZBLIŻONEJ RÓŻNORODNOŚCI I PRZEPŁYWÓW MIĘDZYGAŁĘZIOWYCH (MODUŁ B4) PIK jako narzędzie wspomagające wybór i monitorowanie inteligentnej specjalizacji przeprowadza jej charakterystykę z perspektywy sektorów gospodarki, których związki z nauką i technologiami prowadzą do identyfikacji innych sektorów, które powinny być poddane wsparciu. Ułatwia to decydentom takie ukierunkowanie wsparcia, by w przyszłości osiągnąć efekt synergii i nie pominąć ważnych, aczkolwiek możliwe, że na dzień dzisiejszy niezauważalnych, sektorach gospodarki. Zaproponowana w algorytmie B4 ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych pozwala na uchwycenie opisanych relacji. Na poniższym rysunku (Rysunek 47) przedstawiono ideę podsumowującą istotność algorytmu w ramach modułu. Rysunek 47 Idea określania obszaru wsparcia Źródło: Opracowanie własne GIG Warto podkreślić, że przed podjęciem decyzji o wyborze obszaru wsparcia konieczne jest rozpatrzenie na ile wskazany sektor gospodarki jest powiązany z sektorem inteligentnej specjalizacji. Analiza ta poza uwzględnieniem powiązań technologicznych i nauki zawierać powinna również odniesienie do przepływów międzygałęziowych, które uwypuklają bezpośrednie i pośrednie przepływy między sekcjami gospodarki. Bardziej skomplikowanym zadaniem będzie identyfikacja obszarów wsparcia dla specjalizacji o horyzontalnym charakterze. W tym wypadku zależnie od decyzji użytkownika, punktem wyjścia jest albo analiza powiązań danego sektora PKD z obszarami patentowymi, albo analiza powiązań danego obszaru patentowego z sektorami PKD. Użytkownik w początkowej fazie musi określić granice specjalizacji horyzontalnej, a więc wskazać, które sekcje/działy PKD wchodzą w jej skład. Uzyskiwane zbiory sektorów PKD oraz zbiory podklas patentowych powiązanych wzajemnie w obszarach horyzontalnej specjalizacji są dalej rozwijane w drodze indywidualnych analiz eksperckich dotyczących potencjału specjalizacji regionu przy czym zadaniem eksperta będzie ocena kondycji poszczególnych sektorów PKD oraz ocena statystki patentowej regionu. Punktem wyjścia w rozważaniach nad oceną zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych jest wynik algorytmu B3, gdzie zidentyfikowane zostały sektory gospodarki o szczególnym znaczeniu dla regionu oraz sektory powiązane z nimi (na podstawie map konwersyjnych). Sektory te opisane za pomocą dwucyfrowego kodu PKD stanowią wyodrębnioną część gospodarki regionu, którą cechuje silna innowacyjność i która jest potencjalnym obszarem inteligentnej specjalizacji. Zadaniem algorytmu B4 jest odpowiedź na pytanie na ile inne (niż zidentyfikowane w B3) sektory gospodarki (również opisane przez dwucyfrowe kody PKD) są powiązane ze zidentyfikowanymi w algorytmie B3 sektorami wiodącymi. Proces poszukiwania tych powiązań określić można jako przedsiębiorcze odkrywanie. W toku tworzenia algorytmu B4 uwzględniono następujące płaszczyzny powiązań: technologiczną (poprzez kody patentowe IPC) K a t o w i c e,

72 przepływów międzygałęziowych wspólnych obszarów badań Poza wskazanymi płaszczyznami powiązań, należy mieć na względzie, że nie wszystkie specjalizacje mogą być opisane przez sekcje/działy PKD. Istnieje również szereg specjalizacji horyzontalnych (tematycznych, które uwzględniają dziedziny życia), dla których w pierwszej kolejności należy przeprowadzić mapowanie ich z kodami PKD. Rysunek 48 przedstawia schemat ideowy postępowania w ocenie zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych. Sektory gospodarki regionu będący potencjalnie obszarem inteligentnej specjalizacji Wynik realizacji algorytmu B3 Podobszary opisane dwucyfrowym kodem PKD (np.: AA) Powiązanie przepływami międzygałęziowymi Powiązanie technologiczne Powiązanie wspólnymi obszarami badań Macierz powiązań międzygałęziowych Patenty (IPC) Tabele konwersyjne Obszary badań Tabele konwersyjne Sekcje/działy powiązane z indeksami siły powiązań Sekcje/działy wykorzystujące zidentyfikowane patenty Sekcje/działy powiązane z obszarami nauki Sektory gospodarki regiony wskazane w algorytmie B3 Sektory gospodarki regionu nie wskazane po zastosowaniu algorytmu B3 Zbiór sektorów gospodarki regionu, które stanowią potencjalny obszar wsparcia Rysunek 48 Schemat ideowy postępowania w ocenie zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych Źródło: Opracowanie własne GIG Etapem pierwszym analizy jest: Wykonanie macierzy przepływów międzygałęziowych obrazującej przepływy pomiędzy wiodącym i/lub zalążkowym sektorem gospodarki, a innymi sektorami oraz obliczenie indeksów siły powiązań. Identyfikacja patentów wykorzystywanych w wiodącym i/lub zalążkowym sektorze gospodarki, a następnie za pomocą tablic konwersyjnych wskazanie innych sektorów gospodarki, w których wykorzystywane są zidentyfikowane patenty. Identyfikacja obszarów badań, które są wykorzystywane w wiodącym i/lub zalążkowym sektorze gospodarki, a następnie za pomocą tablic konwersyjnych wskazanie innych sektorów gospodarki, na rzecz których realizowane są badania. Etap drugi analizy to wskazanie sektorów gospodarki w podziale na: Sektory wytypowane wcześniej za pomocą algorytmu B3, a tym samym będących już elementem sektorów inteligentnej specjalizacji i/lub sektorów specjalizacji w stadium zalążkowym, K a t o w i c e,

73 Sektory nie wytypowane wcześniej za pomocą algorytmu B3, które po przeprowadzeniu analizy eksperckiej mogą stanowić obszary wsparcia, gdyż istniejący w nich potencjał oraz trend rozwojowy wskazują, że w przyszłości mogą stanowić inteligentną specjalizację. Są to sektory, co do których na obecnym etapie rozwoju trudno wywnioskować jednoznacznie o ich wpływie na inteligentną specjalizacje regionu. Możliwe wyniki prowadzonej oceny zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych dla sektorów, które wytypowano jako inteligentną specjalizację i/lub sektory specjalizacji w stadium zalążkowym zaprezentowano w poniższej tabeli (Tabela 13). Tabela 13 Ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych I Analizowany sektor gospodarki Źródła powiązań Sektory gospodarki wytypowane w algorytmie B3 BB CC DD EE FF GG HH II AA obszary patentowe obszary nauki przepływy międzygałęziowe istnieje związek; - - brak związku Źródło: Opracowanie własne GIG Możliwe wyniki oceny zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych dla sektorów, nie wchodzących w skład inteligentnej specjalizacji i/lub do sektorów specjalizacji w stadium zalążkowym zaprezentowano w tabeli (Tabela 14). Tabela 14 Ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych II Analizowany sektor gospodarki Źródła powiązań Sektory gospodarki niewytypowane w algorytmie B3 BB CC DD EE FF GG HH II AA obszary patentowe obszary nauki przepływy międzygałęziowe istnieje związek; - - brak związku Źródło: Opracowanie własne GIG Interpretując zapisy tabeli (Tabela 13) liczba powiązań pomiędzy poddawanymi analizie sektorami gospodarki, które zostały wytypowane w algorytmie B3, tj. AA, BB, CC, nie odgrywa znaczącej roli, gdyż wszystkie one wpisują się potencjalną inteligentną specjalizację, można jedynie wnioskować, że im większa liczba powiązań tym istotniejsze interakcje między sektorami gospodarki tworzącymi specjalizację. W przypadku tabeli (Tabela 14) sytuacja interpretacyjna jest bardziej złożona. Użytkownik może wyciągnąć następujące wnioski: 1. Jeśli występuje pełne pokrycie tj. przypadek AA BB, to występuje silna zależność między rozwojem sektora inteligentnej specjalizacji, a rozwojem sektorem gospodarki, który nie był wskazany jako obszar inteligentnej specjalizacji (sektor nie wytypowany w module B3) sektory takie winny być uwzględniane we wsparciu. 2. Jeśli występuje niepełne pokrycie, tj.: a. AA CC, AA-DD, AA-DD, to wsparcie powinno mieć charakter mniejszy, być może selektywny, b. AA EE, AA FF, AA- GG to wsparcie powinno być selektywne, a eksperci powinni wskazać, które podobszary gospodarki rokują, co do rozwoju i przekształcenia w specjalizację wiodącą/lub zalążkową. 3. Jeśli brak jest pokrycia tj. przypadek AA- II to obszar nie ma związku z inteligentną specjalizacja regionu. K a t o w i c e,

74 Portal PIK pozwala na przeprowadzenie oceny zbliżonej różnorodności (moduł B4). Analiza ta pozwala na wskazanie potencjalnych sektorów wchodzących w skład inteligentnej specjalizacji regionu lub specjalizacji zalążkowej lub udzieli odpowiedzi na pytanie jakie inne sektory, nie będące obszarami inteligentnej specjalizacji, wymagają wsparcia, by umożliwić rozwój inteligentnej specjalizacji. Na poniższym rysunku (Rysunek 49) przedstawiono widoki interfejsu PIK dedykowanego realizacji obliczeń dla modułu B4. Użytkownik portalu wybiera region, rok oraz sekcje PKD dla których chce przeprowadzić analizę. Należy podkreślić, że wybór sekcji PKD powinien być poprzedzony typowaniem obszarów inteligentnej specjalizacji, który przeprowadza się w module B3. Rysunek 49 Panel wejściowy do modułu B4 Wynik pierwszego przybliżenia obejmuje wskazanie na powiązane z sektorem inteligentnej specjalizacji PKD, obszary nauki według klasyfikacji NABS, kody patentowe IPC oraz technologie KET (Rysunek 50). A następnie w formie tabelarycznej wskazywane są sektory PKD, których powiązania wynikają z map konwersji. Tym samym portal realizuje algorytmy B4.1, B4.2, B4.3. K a t o w i c e,

75 Rysunek 50 Zidentyfikowane obszary powiązań w algorytmie B4 Interpretacja zapisów w module w zakładce IPC powiązania sektorów PKD poprzez obszary patentowe pozwala na stworzenie obrazu rodziny sektorów gospodarki związanych ze sobą poprzez technologie lub technologii powiązanych ze sobą poprzez sektory gospodarki. Użytkownik ma portalu powinien mieć możliwość określania czułości raportowania poprzez wskazanie minimalnej liczby lub siły powiązań (Rysunek 51). Interpretacja zapisów w module w zakładce NABS powiązania sektorów PKD poprzez obszary nauki pozwala na stworzenie obrazu rodziny sektorów gospodarki związanych ze sobą poprzez obszary nauki lub obszarów nauki powiązanych ze sobą poprzez sektory gospodarki. Interpretacja zapisów w module w zakładce KET pozwala na identyfikację technologii KET związanych z danym sektorem gospodarki oraz stworzenie obrazu rodziny sektorów gospodarki związanych ze sobą poprzez technologie KET. Dodatkowo po wskazaniu dziedziny nauki według bazy SCOPUS i obszaru patentowego możliwe jest obliczenie wskaźnika RII związanego z liczbą cytowań, a więc aktywnością publikacyjną w wybranym obszarze nauki. K a t o w i c e,

76 Rysunek 51 Obliczenie wskaźnika RII Zasadniczym jednak elementem algorytmu B4 jest poza analizami powiązań gospodarki z obszarami nauki i technologiami, wskazanie na powiązania między różnymi obszarami gospodarki. Analiza ta prowadzona jest w PIK za pomocą przepływów międzygałęziowych. Głównym celem analizy przepływów międzygałęziowych jest wskazanie grup działów o największej sile powiązań bezpośrednich z sektorem inteligentnej specjalizacji (zidentyfikowanym w algorytmie B3) poprzez zużycie pośrednie produktów dostarczanych międzysektorowo. Jest to o tyle ważne, że sektory nie będące składową inteligentnej specjalizacji wymagają wsparcia, tak by zapewnić rozwój inteligentnej specjalizacji. Uzyskane wyniki wskazują na powiązania pośrednie między sektorami. Przepływy międzygałęziowe analizuje się poprzez określenie produktochłonności i importochłonności sektorów PKD. K a t o w i c e,

77 4.1 Produktochłonność Współczynniki bezpośredniej produktochłonności produkcji charakteryzują wartość produktów (wyrobów i usług) zużytych bezpośrednio przez badany sektor PKD (dział) do wytworzenia jednostki wartości produkcji globalnej. Na ich podstawie można określić jak sektory gospodarki wskazane jako obszary inteligentnej specjalizacji wykorzystują produkty innych sektorów PKD na swoje potrzeby. Zestawienie tych współczynników dodatkowo z wartościami pełnej produktochłonności pozwala stwierdzić, czy zidentyfikowane powiązania wykorzystują jeden lub kilka łańcuchów produktów (wartości) prowadzących do sektora gospodarki związanego z regionalną inteligentną specjalizacją. W portalu PIK zaimplementowano narzędzie umożliwiające obliczenie produktochłonności dla wybranego województwa i sektora (działu) PKD (będącego składową inteligentnej specjalizacji) w przyjętym okresie czasu, tj. rok (Rysunek 52). Rysunek 52 Panel do obliczania produktochłonności Użytkownik ma możliwość porównania wybranej liczby najsilniejszych powiązań, wybierając spośród dwóch typów wykresów oraz ustalając liczbę najsilniejszych powiązań i/lub dokonać porównania silnych i bardzo silnych powiązań ustalając wartość progową. Przykład wypełnionego panelu obliczania produktochłonności zaprezentowano na poniższym rysunku (Rysunek 53), następnie pokazano wynik w postaci graficznej i tabelarycznej (Rysunek 54). Wynik należy interpretować przez pryzmat działów PKD związanych z sektorem inteligentnej specjalizacji. K a t o w i c e,

78 Rysunek 53 Przykładowo wypełniony panel dla produktochłonności K a t o w i c e,

79 Rysunek 54 Wizualizacja wyników analizy produktochłonności 4.2 Importochłonność Współczynniki bezpośredniej importochłonności produkcji charakteryzują wartość zaimportowanych produktów (wyrobów i usług) zużytych bezpośrednio przez sektor PKD wchodzący w skład inteligentnej specjalizacji do wytworzenia jednostki wartości produkcji globalnej. Na ich podstawie można stwierdzić jak sektory gospodarki będące obszarami inteligentnej specjalizacji wykorzystują zaimportowane produkty innych działów na swoje potrzeby. Konstrukcja panelu (Rysunek 55) umożliwiającego definiowanie warunków wyboru dla importochłonności obejmuje: wskazanie działu PKD (dział zidentyfikowany jako obszar inteligentnej specjalizacji) oraz roku odniesienia. Dodatkowo użytkownik może dokonać ograniczeń wyników wybierając do porównania wybraną liczbę najsilniejszych powiązań i/lub wskazując na porównania silne na tle przyjętej wartości progowej. (Rysunek 56) pokazuje przykładowo wypełniony panel dla obliczania importochłonności. K a t o w i c e,

80 Rysunek 55 Panel do obliczania importochłonności K a t o w i c e,

81 Rysunek 56 Przykładowo wypełniony panel dla importochłonności Wyniki analiz importochłonności prezentowane są graficznie i tabelarycznie. Zestawienie obejmuje powiązane sektory PKD, z których produkty wykorzystuje się w wybranym obszarze inteligentnej specjalizacji (Rysunek 57). K a t o w i c e,

82 Rysunek 57 Wizualizacja wyników dla importochłonności Podsumowanie PIK jako narzędzie wspomagające wybór i monitorowanie inteligentnej specjalizacji przeprowadza jej charakterystykę z perspektywy sektorów gospodarki, których związki z nauką i technologiami prowadzą do identyfikacji innych sektorów, które powinny być poddane wsparciu. Ułatwia to decydentom takie ukierunkowanie wsparcia, by w przyszłości osiągnąć efekt synergii i nie zapomnieć o ważnych, aczkolwiek możliwe, że na dzień dzisiejszy niezauważalnych sektorach gospodarki. Zaproponowana w algorytmie B4 ocena zbliżonej różnorodności i przepływów międzygałęziowych pozwala na uchwycenie opisanych relacji. Na poniższym rysunku (Rysunek 58) przedstawiono ideę podsumowującą istotność algorytmu dla realizacji procesu przedsiębiorczego odkrywania. Rysunek 58 Idea określania obszaru wsparcia Źródło: Opracowanie własne GIG Warto podkreślić, że przed podjęciem decyzji o wyborze obszaru wsparcia konieczne jest rozpatrzenie na ile wskazany sektor gospodarki jest powiązany z obszarem inteligentnej specjalizacji. Analiza ta poza uwzględnieniem powiązań technologicznych i nauki zawierać powinna również odniesienie do przepływów międzygałęziowych, które uwypuklają bezpośrednie i pośrednie przepływy między sekcjami gospodarki. Bardziej skomplikowanym zadaniem będzie identyfikacja obszarów wsparcia dla specjalizacji o horyzontalnym charakterze. W tym wypadku zależnie od decyzji użytkownika, punktem wyjścia jest albo analiza powiązań danego K a t o w i c e,

83 sektora PKD z obszarami patentowymi, albo analiza powiązań danego obszaru patentowego z sektorami PKD. Użytkownik w początkowej fazie musi określić granice specjalizacji horyzontalnej, a więc wskazać, które sekcje/działy PKD wchodzą w jej skład. Uzyskiwane zbiory klas PKD oraz zbiory podklas patentowych powiązanych wzajemnie w obszarach horyzontalnej specjalizacji są dalej rozwijane w drodze indywidualnych analiz eksperckich dotyczących potencjału specjalizacji regionu przy czym zadaniem eksperta będzie ocena kondycji poszczególnych sektorów PKD oraz ocena statystki patentowej regionu. K a t o w i c e,

84 5 OCENA REGIONU W KATEGORIACH SEKTORÓW GOSPODARKI WIEDZY (MODUŁ B2) Jednym z zasadniczych zagadnień w prowadzonej ocenie regionu w kategoriach gospodarki wiedzy jest wskazanie tych sektorów (potencjalnej) przewagi konkurencyjnej, które decydują o konkurencyjności regionu. Parametrami opisującymi i umożliwiającymi przeprowadzenie oceny regionu w kategoriach sektorów gospodarki wiedzy są wzrost gospodarczy, wartość dodana, zatrudnienie w regionie i jego znaczenie gospodarcze w porównaniach regionalnych. Istotne z perspektywy innowacyjności regionu jest występowanie sektorów wiedzochłonnych i wykazujących zapotrzebowanie na wysokie technologie. Badając pozycję tych sektorów w gospodarce regionu (przy użyciu algorytmu B3) użytkownik uzyskuje informację o wartości potencjału sektorów wiedzochłonnych w regionie. Specjalizacja regionu w sferze gospodarki nie zawsze może być jednoznacznie opisana w kategoriach kodów sektorów PKD. Wiele rodzajów działalności ma charakter horyzontalny (wielodziedzinowy i cechuje się większym popytem na wyroby i usługi sektorów wiedzochłonnych i wysokich technologii). Co więcej, specjalizacje horyzontalne są zjawiskiem coraz powszechniejszym. W aktualnej wersji OIS uwzględniono specjalizacje horyzontalne dotyczące tzw. przemysłów wschodzących oraz zielonej gospodarki (pojęcie bliskoznaczne z towarami i usługami środowiskowymi EGSS). W ramach prac rozwojowych PIK przewiduje się rozszerzenie listy specjalizacji horyzontalnych oraz zaimplementowanie tabel konwersyjnych precyzujących te specjalizacje w kategoriach kodów PKD. Definicja sektorów gospodarki wiedzy jest dość jednoznaczna, wyrażona poprzez listy kodów PKD, odzwierciedlona w strukturze danych pozyskiwanych i prezentowanych przez EUROSTAT a także w polskich opracowaniach statystycznych dotyczących gospodarki i nauki. Dla identyfikacji tych sektorów w OIS wykorzystywane są tabele konwersyjne: Usługi wiedzochłonne wysokiej technologii, Przemysły wysokiej lub średnio wysokiej technologii, Główne obszary wdrażania ICT, Działalność o wysokiej wiedzochłonności KIA, Wiedzochłonne przemysły biznesu KIABI. Kategorie te nie są do końca rozłączne niektóre działy PKD należą równocześnie do kilku kategorii gospodarki wiedzy. Bardzo ważnym rezultatem analizy ex ante może być rozpoznanie tych sektorów wiedzochłonnych, które (w świetle analiz przy użyciu algorytmu B3) nie mają jeszcze wiodącej pozycji we wzroście gospodarki regionu, jednak wyróżniają się dobrą dynamiką lub innowacyjnością (technologiczną bądź nietechnologiczną). Takie sektory zasługują na szczególną uwagę przy wyznaczaniu obszaru wsparcia, nawet jeśli nie zaliczymy ich do obszaru specjalizacji. Analizując takie obiecujące sektory gospodarki wiedzy należy sięgnąć do tabel konwersyjnych opisujących powiązania tematyczne gospodarki ze sferą nauki, technologii, a także macierze przepływów międzygałęziowych (zob. opisy algorytmu B4 i map konwersyjnych). W analizie ex post szczególnie ważne jest pytanie, jak w ostatnich latach (np. w związku z wdrażaniem strategii inteligentnej specjalizacji), wzrósł udział sektorów wiedzy we wzroście gospodarczym regionu i jak wzrosło ich znaczenie w kategorii porównań międzyregionalnych. Rzecz jasna, w przypadku pozytywnej odpowiedzi na to pytanie pojawia się następne: na ile wzrost tych sektorów wynikał ze świadomej polityki wsparcia sfery B+R w gospodarce ze środków publicznych, a na ile wynikał z innych okoliczności? Sposób i znaczenie pomiaru ogólnego potencjału gospodarki wiedzy w regionie, na poziomie agregacji dla całej gospodarki (bez rozbicia na sektory PKD) jest opisany algorytmem B Potencjał sektorów gospodarki głównych obszarów wdrażania KET (B2.1) Dokonanie oceny potencjału gospodarczego regionu poprzez analizę głównych obszarów wdrażania Kluczowych Technologii Wspomagających (KET) dostępne jest w ramach funkcjonalność w części portalu B2 Ocena specjalizacji w module B2.1 Ocena regionu w kategoriach sektorów gospodarki wiedzy (Rysunek 60). K a t o w i c e,

85 Użytkownik w ramach tej funkcjonalności może dokonać oceny regionu według dwóch kryteriów: (1) określenie potencjalnych sektorów przewagi dla obszarów gospodarki (PKD) w zakresie zgłaszania KET, (2) zdefiniowanie na podstawie potencjalnych sektorów przewagi interesujących go obszarów gospodarki PKD w zakresie KET (Rysunek 59). Obszar gospodarka (PKD) Potencjał sektorów głównych obszarów zgłaszania/wdrażania KET?? Potencjalne sektory przewagi dane na poziomie grup PKD Powiązania zgodnie z tabelami konwersyjnymi wg KE Rysunek 59 Schemat oceny wiodących obszarów gospodarki regionu pod względem potencjalnego zapotrzebowania na rozwijanie lub wdrożenia KET Źródło: Opracowanie własne GIG Przeprowadzona analiza pozwoli użytkownikowi systemu na dokonanie pełnej oceny wybranych regionów pod kątem głównych obszarów wdrażania Kluczowych Technologii Wspomagających (KET). Rysunek 60 Lokalizacja modułu B2.1 potencjał sektorów gospodarki - głównych obszarów wdrażania KET oraz parametr wyboru w funkcjonalności B2.1 Wykorzystanie tej opcji (Rysunek 60), pozwala na wygenerowanie, dla dowolnie wybranego roku, informacji obrazujących potencjał sektorów gospodarki dla głównych obszarów wdrażania KET. Wyniki analizy prezentowane są K a t o w i c e,

86 zarówno w formie wykresu jak i tabeli. Obejmują one informacje dotyczące poszczególnych regionów (Rysunek 61,Rysunek 62). Rysunek 61 Wyniki analizy potencjału sektorów gospodarki głównych obszarów wdrażania KET w 2011r. W ramach modułu B2.1 są wykorzystywane mapy konwersyjne dotyczące obszarów wdrażania KET: Znaczenie kluczowych technologii wspomagających (KET) dla technologicznego rozwoju sektora 7, Znaczenie sektora dla rozwoju kluczowych technologii wspomagających (KET) 8. Za pomocą map konwersyjnych wybierane są jedynie działy PKD powiązane z obszarami wdrażania KET. Wartości są generowane na podstawie indeksów I3.2 oraz I3.3 wyliczanych w module B3. Indeks I3.2 jest obliczany dla czterech wskaźników obejmujących liczbę przedsiębiorstw przemysłowych i usługowych wprowadzających innowacje produktowe, procesowe, organizacyjne i marketingowe. Indeks I3.3 generowany jest na podstawie następujących wskaźników: liczba firm, przychód brutto ze sprzedaży, liczba zatrudnionych. Wyniki analizy prezentowane na poniższym rysunku (Rysunek 62) uzyskane jako wypadkowa ww. wskaźników, są średnią arytmetyczną indeksu I3.2 oraz I3.3 dla danego regionu. Wyliczone wartości obrazują poziom potencjału działów PKD związanych z obszarami wdrażania KET dla wszystkich regionów. 7 Źródło: Feasibility study for an EU Monitoring Mechanism on Key Enabling Technologies. KETs Observatory. European Union, Źródło: Feasibility study for an EU Monitoring Mechanism on Key Enabling Technologies. KETs Observatory. European Union, 2012 K a t o w i c e,

87 Rysunek 62 Wyniki analizy potencjału sektorów gospodarki (w ujęciu tabelarycznym) głównych obszarów wdrażania KET w 2011 r. Dla użytkowników zainteresowanych szczegółowymi wynikami dla konkretnego regionu, istnieje możliwość zaznaczenia wybranego regionu (Rysunek 62). Po kliknięciu w interesujący obszar zostaje wygenerowane okno zawierające szczegółowe wyniki uzyskane oddzielnie dla każdego z indeksów (Rysunek 63). Rysunek 63 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.2 w wybranym regionie w zakresie kluczowych technologii wspomagających (KET) K a t o w i c e,

88 Wyniki prezentowane na wykresie oraz tabeli (Rysunek 64) obejmują działy PKD powiązane z kluczowymi technologiami wspomagającymi (KET). Analogicznie wyniki prezentowane są dla indeksu I3.3 (Rysunek 64). Rysunek 64 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.3 w wybranym regionie w zakresie kluczowych technologii wspomagających (KET) System udostępnia funkcjonalność umożliwiającą eksport wygenerowanych wykresów do plików o rozszerzeniu jpg lub png, zestawień do pdf. 5.2 Typ gospodarki regionu wg lokacji głównych sektorów (B2.2) Wykorzystanie modułu B2.2: Typ gospodarki regionu wg lokacji głównych sektorów umożliwia użytkownikowi systemu na pełne scharakteryzowanie typu dominującej gospodarki w jego regionie. Co w konsekwencji stanowi źródło danych dla dokonania weryfikacji wybranych przez niego inteligentnych specjalizacji pod kątem obszarów wsparcia oraz określenie dominującego sektora przewagi (przemysł, rolnictwo lub usługi), albo odwrotnie znając charakterystykę gospodarczą regionu określić potencjalne sektory przewagi i na ich podstawie formułować wnioski odnoszące się do rozwoju poszczególnych typów gospodarki. (Rysunek 65). Obszar gospodarka (PKD): Jaki udział przemysłu, rolnictwa i usług? (wg wskaźników lokacji)? Obszar gospodarka (PKD) Potencjalne sektory przewagi: w przemyśle?, w rolnictwie? w usługach? dane z poziomu sekcji PKD na podstawie obliczeń wg algorytmu B3 dane z poziomu działów PKD Rysunek 65 Schemat oceny zgodności między sektorami o największym potencjale wzrostu/innowacyjności z typem gospodarki regionu według udziału przemysłu, rolnictwa i usług Źródło: Opracowanie własne GIG Wykorzystanie opcji: Typ gospodarki regionu wg lokacji głównych sektorów (moduł B2.2) pozwala na dokonanie analizy dla dowolnie wybranego roku (Rysunek 66). K a t o w i c e,

89 Rysunek 66 Lokalizacja modułu B2.2 - typ gospodarki regionu według lokalizacji głównych sektorów oraz parametr wyboru W ramach niniejszego modułu możliwe jest przeprowadzenie analizy dla wybranych sektorów gospodarki regionów w oparciu o wartości wskaźników lokacji. Wskaźniki lokacji zgodnie z modułem B3.5 wyliczane są dla typologii gospodarki przy użyciu następujących danych: liczba firm, ogólna liczba zatrudnionych, przychód brutto ze sprzedaży, wartość dodana w cenach bieżących. Wyniki prezentowane w tabeli wynikowej prezentują średnie arytmetyczne wartości powyższych wskaźników lokacji dla założonej w systemie typologii gospodarki tj. rolnictwo (sekcja A), przemysł (sekcje B - F) oraz usługi (sekcje G T) (Rysunek 67). K a t o w i c e,

90 Rysunek 67 Typ gospodarki regionu według lokacji głównych sektorów z uwzględnieniem podziału na sekcje Dodatkowo na ekranie głównym wszystkie wartości wskaźników lokacji (wyliczone za pomocą średniej arytmetycznej) dla poszczególnych typów gospodarki są prezentowane na wykresach kolumnowych. System generuje je odrębnie dla poszczególnych sektorów PKD. Średnie wartości wskaźników lokacji dla zgrupowanych sektorów gospodarczych (rolnictwo - Sekcję A, przemysł - Sekcje B, C, D, E, F, usługi - Sekcje od G do T) zostały zaprezentowane na poniższym rysunku (Rysunek 68). Rysunek 68 Typy gospodarki regionu według lokacji głównych sektorów. Sekcja A, Sekcja G-T oraz Sekcja B-F K a t o w i c e,

91 Podobnie jak w przypadku modułu B2.1, kliknięcie w wygenerowanej tabeli (Rysunek 67), w nazwę dowolnego regionu umożliwia wyświetlenie wyników szczegółowych. Użytkownik uzyskuje możliwość podejrzenia poszczególnych wartości wskaźników lokacji dla dostępnych danych, z których została wyliczona średnia prezentowana w tabeli ogólnej (Rysunek 67) oraz na wykresach ogólnych (Rysunek 68). Szczegółowe wyniki dla wybranego regionu, system prezentuje w odrębnym oknie w rozbiciu na typy gospodarki i wykorzystane dane z modułu B.3 (Rysunek 69). Rysunek 69 Widok szczegółowych danych poszczególnych sektorów gospodarki dla wybranego regionu System umożliwia eksport przeprowadzonej analizy do plików o rozszerzeniu jpg i png, zestawień do pdf. 5.3 Udział osób o wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA i KIABI (B2.3) Dokonanie oceny potencjału gospodarczego regionu na podstawie analizy udziału osób o wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA (działalność o wysokiej wiedzochłonności) i KIABI (wiedzochłonne przemysły biznesu) dostępne jest w PIK w module B2.3: Udział osób o wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA i KIABI. W ramach tej funkcjonalności użytkownik może wyznaczyć potencjalne sektory przewagi dla obszarów gospodarki (PKD) w zakresie działalności klasyfikowanej do wysokiej wiedzochłonności i wiedzochłonnych przemysłów biznesu oraz odwrotnie - na podstawie potencjalnych sektorów przewagi określić interesujące go obszary gospodarki PKD w zakresie działalności KIA i KIABI (Rysunek 70). Przeprowadzona analiza pozwoli ekspertowi na dokonanie pełnej oceny wybranych regionów pod kątem potencjału gospodarczego związanego z ISCED5+. K a t o w i c e,

92 Obszar gospodarka (PKD) Potencjał sektorów KIA, KIABI i pozostałych (bez usług wysokiej techniki)?? Definicje powiązań zgodnie z tabelami EUROSTAT Potencjalne sektory przewagi na podstawie obliczeń wg algorytmów B2 i B3 dane z poziomu działów PKD na podstawie obliczeń wg algorytmu B3 dane z poziomu działów PKD Rysunek 70 Schemat oceny stanu pozostałych sektorów działalności wysokiej intensywności wiedzy Źródło: Opracowanie własne GIG Zastosowanie tej opcji pozwala na dokonanie analizy dla dowolnie wybranego roku oraz zdefiniowanej przez użytkownika kategorii (wiedzochłonne przemysły biznesu KIABI i działalność o wysokiej wiedzochłonności KIA) - Rysunek 71. Rysunek 71 Lokalizacja modułu B2.3 - Udział osób w wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA i KIABI oraz parametry wyboru K a t o w i c e,

93 W zależności od wybranej przez użytkownika kategorii, system przeprowadza analizę dla kategorii: wiedzochłonnych przemysłów biznesu (KIABI) lub dla działalności o wysokiej wiedzochłonności (KIA). Graficzna prezentacja wyników analizy prezentowana jest na wykresie kolumnowym oraz w tabeli (Rysunek 72). Przedstawia ona udział osób o wykształceniu ISCED 5+ w podziale na poszczególne regiony. Rysunek 72 Udział osób o wykształceniu ISCED 5+ w sektorach KIA i KIABI Do analizy w module B2.3 wykorzystywane są następujące mapy konwersyjne: Działalność o wysokiej wiedzochłonności (Knowledge Intensive Activities) 9, Wiedzochłonne przemysły biznesu (Knowledge Intensive Activities - Business Industries) 10. System wykorzystując mapy konwersyjne wybiera działy PKD o wysokiej wiedzochłonności oraz w zależności od wyboru kategorii przez użytkownika działy PKD charakteryzujące się wysoką wiedzochłonnością przemysłu biznesu. Wartości są generowane na podstawie indeksu zapotrzebowania na wysoko wyspecjalizowane kadry (I3.4.) wyliczanego w module B3. Indeks I3.4. obliczany jest dla następujących wskaźników cząstkowych: liczba zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, udział kobiet w ogólnej liczbie zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, udział osób o poziomie wykształcenia ISCED5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych, liczba pracowników B+R z wykształceniem ISCED5+, udział pracowników B+R z wykształceniem ISCED5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych. Wyniki analizy prezentowane w tabeli ogólnej (Rysunek 72) są to średnie arytmetyczne powyższych indeksów cząstkowych dla poszczególnych regionów. Uzyskane wartości obrazują potencjał działów PKD związanych z ISCED5+ dla wszystkich regionów. Szczegółowe wyniki analizy można uzyskać poprzez kliknięcie w wybrany region w tabeli (Rysunek 72). 9 Eurostat indicators of High-tech industry and knowledge - intensive services, January Eurostat indicators of High-tech industry and knowledge - intensive services, January K a t o w i c e,

94 Po kliknięciu w wybrany region system generuje okno, w którym prezentowane są wyniki przedstawiające średnią wartość indeksu I3.4 dla sektorów PKD najsilniej powiązanych z wybranym regionem (Rysunek 73 Widok szczegółowych wyników Indeksu I3.4 dla poszczególnych działów PKD wybranego regionu ). Rysunek 73 Widok szczegółowych wyników Indeksu I3.4 dla poszczególnych działów PKD wybranego regionu System umożliwia eksport przeprowadzonej analizy do plików o rozszerzeniu jpg i png, zestawień do pdf. 5.4 Potencjał działów PKD głównych obszarów zastosowania ICT w gospodarce (B2.4) Podczas wyznaczania potencjalnych sektorów przewag regionu (PKD) należy je skonfrontować z głównymi obszarami wdrażania ICT. Zależność ta jest dwustronna dlatego podczas wyznaczania np. głównych obszarów wdrażania ICT należy mieć na uwadze obszary gospodarki zaklasyfikowane jako potencjalne obszary przewag. Rezultatem analizy w tym kroku będzie zidentyfikowanie przez użytkownika systemu tych sektorów PKD, które są najsilniej powiązane z wybranym regionem w zakresie głównych obszarów zastosowań ICT w gospodarce (Rysunek 74). Potencjał sektorów usług wysokiej techniki? Obszar gospodarka (PKD) Potencjał sektorów przemysłu wysokiej (lub średnio wysokiej ) techniki? Potencjalne sektory przewagi Potencjał sektorów głównych obszarów wdrażania ICT? na podstawie obliczeń wg algorytmu B3 dane z poziomu działów PKD na podstawie obliczeń wg algorytmów B2 i B3 dane z poziomu działów, grup i klas PKD definicje powiązań zgodnie z tabelami EUROSTAT Rysunek 74 Schemat oceny stanu przemysłów o wysokim zapotrzebowaniu na technikę, usług wysokiej techniki i głównych obszarów wdrażania ICT i ich udziału w wiodących sektorach gospodarki regionu Źródło: Opracowanie własne GIG K a t o w i c e,

95 W ramach modułu B2.4: Potencjał działów PKD głównych obszarów zastosowania ICT w gospodarce możliwe jest dokonanie oceny regionu na podstawie określenia potencjału poszczególnych działów PKD w ramach głównych obszarów zastosowania (ICT) w gospodarce. Podobnie jak w przypadku pozostałych modułów funkcjonalność pozwala na przeprowadzenie analizy dla dowolnie wybranego przez użytkownika roku (Rysunek 75). Rysunek 75 Lokalizacja modułu B2.4 Potencjał PKD głównych obszarów zastosowań ICT w gospodarce Do analizy w module B2.4 wykorzystywana jest mapa konwersyjna Określenie obszaru zastosowania ICT (Information and Communication Technologies) 11 w gospodarce, która identyfikuje działy PKD powiązane z ICT NACE REV. 2 ICT DATASETS. METHODOLOGICAL NOTES, 3 December 2012; Valencian Institute of Economic Research, Ivie zgodnie z metodyką Guide to measuring the Information Society (OECD 2011) K a t o w i c e,

96 System generuje wartości na podstawie indeksów I3.2 oraz I3.4. wyliczanych w module B3. Indeks I3.2 jest obliczany na podstawie średniej arytmetycznej z czterech wskaźników cząstkowych: liczba przedsiębiorstw z sektora usług wprowadzających innowacje produktowe i procesowe, liczba przedsiębiorstw przemysłowych wprowadzających innowacje produktowe i procesowe, liczba przedsiębiorstw z sektora usług, które wprowadziły innowacje organizacyjne i innowacje marketingowe, liczba przedsiębiorstw przemysłowych, które wprowadziły innowacje organizacyjne i innowacje marketingowe. Indeks I3.4 zapotrzebowanie na wysoko wyspecjalizowane kadry, obliczany jest na podstawie średniej arytmetycznej z następujących wskaźników cząstkowych: liczba zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, udział kobiet w ogólnej liczbie zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, udział osób o poziomie wykształcenia ISCED5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych, liczba pracowników B+R z wykształceniem ISCED5+, udział pracowników B+R z wykształceniem ISCED5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych. Wyniki analizy prezentowane na wykresie oraz w tabeli ogólnej (Rysunek 76) są to uśrednione wartości otrzymane z obu powyższych indeksów dla poszczególnych regionów. Uzyskane wartości obrazują potencjał działów PKD związanych z głównymi obszarami ICT dla wszystkich regionów. Rysunek 76 Potencjał działów PKD - głównych obszarów zastosowania ICT w gospodarce Szczegółowe wyniki analizy uzyskuje się poprzez kliknięcie w wybrany region w tabeli (Rysunek 76), po kliknięciu którego system generuje okno, w którym są prezentowane wyniki, przedstawiające średnie wartości uzyskane oddzielnie dla każdego z indeksów- I3.2 (Rysunek 77) oraz I3.4. (Rysunek 78). K a t o w i c e,

97 Rysunek 77 Widok szczegółowych wyników Indeksu I3.2 dla poszczególnych działów PKD wybranego regionu Rysunek 78 Widok szczegółowych wyników Indeksu I3.4 dla poszczególnych działów PKD wybranego regionu System umożliwia eksport przeprowadzonej analizy do plików o rozszerzeniu jpg i png, zestawień do pdf. K a t o w i c e,

98 5.5 Potencjał sektorów usług wg wiedzochłonności (B2.5) W kolejnym kroku identyfikacji potencjalnych sektorów przewag regionu (PKD) należy skonfrontować wcześniej wytypowane sektory PKD z potencjalnymi sektorami wiedzochłonnych usług (wysokiej techniki). Zależność ta jest dwustronna dlatego podczas wyznaczania np. sektora usług wiedzochłonnych należy mieć na uwadze obszary gospodarki zaklasyfikowane jako potencjalne obszary przewag (Rysunek 79). Analiza przeprowadzona w module B2.5 umożliwia użytkownikowi określenie, które działy gospodarki są silnie związane z usługami wiedzochłonnymi. Potencjał sektorów usług wysokiej techniki? Obszar gospodarka (PKD) Potencjał sektorów przemysłu wysokiej (lub średnio wysokiej ) techniki? Potencjalne sektory przewagi Potencjał sektorów głównych obszarów wdrażania ICT? na podstawie obliczeń wg algorytmu B3 dane z poziomu działów PKD na podstawie obliczeń wg algorytmów B2 i B3 dane z poziomu działów, grup i klas PKD definicje powiązań zgodnie z tabelami EUROSTAT Rysunek 79 Schemat oceny stanu przemysłów o wysokim zapotrzebowaniu na technikę, usług wysokiej techniki i głównych obszarów wdrażania ICT i ich udziału w wiodących sektorach gospodarki regionu Źródło: Opracowanie własne GIG Dokonanie oceny gospodarczej regionu na podstawie analizy potencjału usług według wiedzochłonności dostępne jest w module B2.5: Potencjał sektorów usług wg wiedzochłonności (Rysunek 80). System pozwala na dokonanie analizy w oparciu o dowolnie wybrany rok oraz następujące kategorie: Usługi mniej wiedzochłonne, Usługi oparte na wiedzy, Inne usługi mniej wiedzochłonne, Inne usługi oparte na wiedzy, Usługi finansowe oparte na wiedzy, Usługi oparte na wiedzy bez finansów i usług wysokiej technologii, Usługi rynkowe mniej wiedzochłonne, Usługi wysokiej techniki. K a t o w i c e,

99 Rysunek 80 Lokalizacja modułu B2.5 - Potencjał sektorów wg wiedzochłonności w systemie PIK W ramach modułu B2.5 system przeprowadza analizę na podstawie mapy konwersyjnej - Usługi - klasyfikacja pod względem wiedzochłonności 12, dzięki której wybierane są działy PKD w regionie powiązane z potencjałem usług według wiedzochłonności. Analiza przeprowadzana jest z udziałem indeksu I3.1 oraz indeksu I3.3 obliczanych w module B3. Indeks I3.1 wartość dodana, obliczany jest na podstawie średniej arytmetycznej uzyskanej z trzech wskaźników cząstkowych: wartość dodana w cenach bieżących, udział w wartości dodanej regionu, wartość dodana na jednego pracującego. Indeks I3.3 sprzedaż brutto, generowany jest na podstawie średniej arytmetycznej otrzymanej z następujących wskaźników: liczba firm, przychód brutto ze sprzedaży, liczba zatrudnionych. System prezentuje wyniki analizy na wykresie oraz w tabeli ogólnej (Rysunek 81). Wygenerowane wielkości są uśrednionymi wartościami otrzymanymi z indeksów I3.1 i I3.3 dla poszczególnych regionów, które obrazują (oddzielnie dla każdego regionu) poziom potencjału sektorów PKD zaliczanych do usług wiedzochłonnych. 12 High-tech industry and knowledge-intensive services, Eurostat. K a t o w i c e,

100 Rysunek 81 Potencjał sektorów usług według wiedzochłonności dla poszczególnych regionów Kliknięcie w nazwę dowolnego regionu, w wygenerowanej tabeli (Rysunek 81), pozwala na wyświetlenie szczegółowych wyników odrębnie dla obu indeksów I3.1 oraz I3.3 (Rysunek 82) w postaci wykresu oraz tabeli. Rysunek 82 Wyniki szczegółowe dla Indeksu I3.3. w podziale na działy PKD Podobne wykresy i tabele mogą zostać wygenerowane dla pozostałych kategorii niniejszego modułu, dla wybranego wcześniej roku. System umożliwia eksport przeprowadzonej analizy do plików o rozszerzeniu jpg i png, zestawień do pdf. 5.6 Potencjał sektorów przemysłu wg zapotrzebowania na B+R (B2.6) W kolejnym kroku identyfikacji potencjalnych sektorów przewag regionu (PKD) należy skonfrontować wcześniej wytypowane sektory PKD z potencjalnymi sektorami przemysłu wysokiej techniki. Zależność ta jest dwustronna dlatego podczas wyznaczania np. sektorów przemysłu wysokiej techniki należy mieć na uwadze obszary gospodarki zaklasyfikowane jako potencjalne obszary przewag. Podkreślić należy, iż kategorie występujące w module I3.5 nie są do końca rozłączne niektóre działy PKD należą równocześnie do kilku kategorii gospodarki wiedzy (Rysunek 83). Podobnie jak w przypadku modułu I3.5 również dla modułu I3.6 można zidentyfikować potencjał sektorów przemysłu wysokiej (lub średnio K a t o w i c e,

101 wysokiej) techniki i dla nich określić potencjalne sektory przewagi. Tożsame działania można wykonać w odwrotnym kierunku (Rysunek 83). Analiza przeprowadzona w opisany powyższej sposób pozwoli użytkownikowi systemu na pełne określenie potencjału tkwiącego w sektorach przemysłu z uwzględnieniem zapotrzebowania na działalność badawczorozwojową. Potencjał sektorów usług wysokiej techniki? Obszar gospodarka (PKD) Potencjał sektorów przemysłu wysokiej (lub średnio wysokiej ) techniki? Potencjalne sektory przewagi Potencjał sektorów głównych obszarów wdrażania ICT? na podstawie obliczeń wg algorytmu B3 dane z poziomu działów PKD na podstawie obliczeń wg algorytmów B2 i B3 dane z poziomu działów, grup i klas PKD definicje powiązań zgodnie z tabelami EUROSTAT Rysunek 83 Schemat oceny stanu przemysłów o wysokim zapotrzebowaniu na technikę, usług wysokiej techniki i głównych obszarów wdrażania ICT i ich udziału w wiodących sektorach gospodarki regionu Źródło: Opracowanie własne GIG W module B2.6: Potencjał sektorów przemysłu wg zapotrzebowania na B+R użytkownik dokonuje oceny potencjału sektorów przemysłu przy równoczesnym uwzględnieniu zapotrzebowania na działalność badawczo-rozwojową (Rysunek 84). Funkcjonalność ta pozwala na dokonanie analiz zgodnie z wcześniej wybranymi przez użytkownika systemu opcjami związanymi z tzw. kategoriami naukochłonności. Dostępne są następujące opcje: Wysoka technika i średnio-wysoka technika (technika charakteryzująca się m.in. wysokimi nakładami pracy, dużymi nakładami kapitałowymi, wysokim ryzykiem inwestycyjnym), Wysoka technika, Średnio-wysoka technika, Średnio-niska technika, Niska technika. K a t o w i c e,

102 Rysunek 84 Potencjał sektorów przemysłu według zapotrzebowania na B+R Wykorzystanie tej opcji pozwala na wygenerowanie, dla dowolnie wybranego roku, informacji obrazujących potencjał sektorów przemysłu dla poszczególnych regionów, dokonany w oparciu o zapotrzebowanie na działalność badawczo - rozwojową (Rysunek 85). K a t o w i c e,

103 Rysunek 85 Podział sektorów przemysłu według zapotrzebowania na B+R, kategoria wysoka technika Niniejszy moduł (B2.6) korzysta z map konwersyjnych dotyczących przetwórstwa przemysłowego - klasyfikacja pod względem intensywności B+R 13. Prezentowane wartości wygenerowane zostają w oparciu o wyliczane w module B3 indeksy I3.3 oraz I3.1. Indeks I3.3 generowany jest na podstawie średniej arytmetycznej uzyskanej z następujących wskaźników cząstkowych: liczba firm, przychód brutto ze sprzedaży, liczba zatrudnionych. W analogiczny sposób tworzone są wartości dla indeksu I3.1, który wyliczany jest na podstawie: wartości dodanej w cenach bieżących, udziału w wartości dodanej regionu, wartości dodanej na jednego pracującego. Uzyskane wyniki analizy (Rysunek 85) są wypadkową ww. wskaźników obliczoną na podstawie średnich zaczerpniętych z indeksu I3.1 oraz I3.3 dla wytypowanego regionu. Osiągnięte wartości prezentują poziom zapotrzebowania poszczególnych regionów na usługi związane z działalnością badawczo-rozwojową, koncentrującą się na zwiększeniu zasobów wiedzy oraz znalezieniu dla niej nowych zastosowań. Dla dokonania bardziej szczegółowej analizy, dla dowolnie wybranego regionu, użytkownik dysponuje funkcjonalnością wyświetlenia wyników dla indeksów I3.3 oraz I3.1. Dla przykładu, poniżej zobrazowano wartości wyświetlane dla indeksu I3.3 - Rysunek High-tech industry and knowledge-intensive services, Eurostat. K a t o w i c e,

104 Rysunek 86 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.3 w podziale na działy PKD Prezentowane wyniki (Rysunek 86) zestawiają działy PKD w największym stopniu związane z wybranym regionem. System PIK udostępnia funkcjonalność polegającą na wyeksportowaniu wygenerowanych danych do plików o rozszerzeniu jpg lub png, zestawień do pdf. K a t o w i c e,

105 5.7 Potencjał sektorów najsilniej powiązanych z patentami zgłoszonymi (B2.7) W ramach modułu B2.7: Potencjał sektorów najsilniej powiązanych z patentami zgłoszonymi możliwe jest pełne określenie potencjału sektorów PKD, które są najsilniej powiązane ze zgłoszonymi patentami. Przykładowo użytkownik może przeprowadzić analizę weryfikującą następującą hipotezę: czy lista największych (pod względem produkcji, zatrudnienia, wartości dodanej, innowacyjności) sektorów gospodarki regionu koresponduje z zestawieniami patentów zgłaszanych przez podmioty regionalne. Jeśli nie, to najprawdopodobniej występuje niedostateczna współpraca między sferą B+R+I oraz gospodarką regionu. Można również przeanalizować sektory gospodarki, które początkowo potencjalny użytkownik systemu uznał za mało znaczące. Może się wówczas okazać, że dodatnia dynamika wzrostu tych sektorów znajduje odzwierciedlenie w aktywności patentowej i że należy postrzegać te sektory jako potencjalny obszar specjalizacji. Można również dokonać analizy kondycji sektorów najsilniej powiązanych poprzez patenty i odkryć interesujące dla gospodarki regionu obszary badań technologicznych szczególnie zasługując na wsparcie (Rysunek 87). Rysunek 87 Schemat oceny zbieżności obszarów aktywności patentowej z wiodącymi obszarami gospodarki regionu Źródło: Opracowanie własne GIG Funkcjonalność ta dostępna jest w module B2.7 Rysunek 88. K a t o w i c e,

106 Rysunek 88 Potencjał sektorów najsilniej powiązanych z zgłoszonymi patentami Wykorzystanie tej opcji pozwala na wygenerowanie, dla dowolnie wybranego roku, informacji obrazujących rozkład potencjału sektorów najsilniej powiązanych ze zgłoszonymi patentami w ujęciu regionalnym Rysunek 89. K a t o w i c e,

107 Rysunek 89 Potencjał sektorów najsilniej powiązanych ze zgłoszonymi patentami w 2011r. Utworzone informacje wygenerowane zostają w oparciu o następujące mapy konwersyjne: Rozmieszczenie grup technologicznych KET w sektorach PKD według % rozkładu zgłoszeń patentowych danej grupy KET na sektory PKD 14, Rozmieszczenie wdrożeń patentowych KET w sektorach przemysłu według obszarów wdrożeń w latach Wyliczone wartości generowane zostają na podstawie indeksów I3.2 oraz I3.3 wyliczanych w module B3. Indeks I3.2 obliczany jest dla czterech wskaźników obejmujących liczbę przedsiębiorstw przemysłowych i usługowych wprowadzających innowacje produktowe, procesowe, organizacyjne oraz marketingowe. Indeks I3.3 tworzony jest na podstawie trzech wskaźników: liczba firm, przychód brutto ze sprzedaży, liczba zatrudnionych. Wyniki analizy prezentowane na powyższym rysunku (Rysunek 89) uzyskane jako wypadkowa ww. wskaźników są średnią indeksów I3.2 oraz I3.3 dla danego regionu. Dla użytkowników systemu, zainteresowanych wynikami dla konkretnego regionu, istnieje możliwość zaznaczenia wybranego regionu (Rysunek 89), po kliknięciu którego wygenerowane zostaje okno zawierające szczegółowe wyniki uzyskane oddzielnie dla każdego z indeksów. Dla przykładu, poniżej zaprezentowano szczegółową analizę dla jednego z wybranych regionów (Rysunek 90, Rysunek 91). 14 Źródło: Feasibility study for an EU Monitoring Mechanism on Key Enabling Technologies. KETs Observatory. European Union, Źródło: Feasibility study for an EU Monitoring Mechanism on Key Enabling Technologies. KETs Observatory. European Union, K a t o w i c e,

108 Rysunek 90 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.2 dla wybranego regionu w zakresie potencjału sektorów najsilniej powiązanych ze zgłoszonymi patentami Rysunek 91 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.3 dla wybranego regionu w zakresie potencjału sektorów najsilniej powiązanych ze zgłoszonymi patentami Wyniki szczegółowej analizy zaprezentowane na powyższych wykresach Rysunek 90 oraz Rysunek 91 obrazują średnie arytmetyczne wartość indeksów I3.2 i I3.3 dla sektorów PKD najsilniej powiązanych z wybranym przez użytkowania regionem. K a t o w i c e,

109 5.8 Potencjał regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysły wschodzące) (B2.8) Ocenę potencjału regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysłów wschodzących) można dokonać w dwóch aspektach: (1) określenie potencjalnych sektorów przewagi dla sektorów gospodarki (PKD) w zakresie specjalizacji horyzontalnych, (2) wskazanie potencjalnych specjalizacji horyzontalnych na podstawie wskazanych sektorów przewag. Przeprowadzona w opisywany sposób analiza pozwoli użytkownikowi systemu na pełne określenie potencjału wybranego regionu/regionów w specjalizacjach horyzontalnych z uwzględnieniem przemysłów wschodzących (Rysunek 92). Potencjalne specjalizacje horyzontalne: - Ekoprzemysły - Przemysły morskie - Przemysły kreatywne - Przemysły doznań - Przemysły mobilności - Przemysły usług mobilnych - Przemysły medycyny spersonalizowanej?? Obszar gospodarka (PKD) Sektory przewagi (wskazane w wyniku zastosowania algorytmu B3 lub zbiór zawężony po zastosowaniu algorytmu B2) na podstawie algorytmu B2, dane na poziomie klas PKD powiązania wg tabel konwersyjnych KE Rysunek 92 Schemat analizy horyzontalnych aspektów specjalizacji obrazująca powiązania w gospodarce Źródło: Opracowanie własne GIG Dokonanie powyższej analizy możliwe jest w ramach moduł B2.8: Potencjał regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysły wschodzące). Funkcjonalność ta pozwala na dokonanie analizy, wykonywanej zgodnie z założeniami poczynionymi przez użytkownika systemu. Użytkownik może jej dokonać kierując się wieloma kryteriami, które związane są z różnego rodzaju przemysłami, tj.: Ekoprzemysły, Przemysły morskie, Przemysły kreatywne, Przemysły doznań, Przemysły mobilności, Przemysły usług mobilnych, Przemysły medycyny spersonalizowanej. Każda z wymienionych analiz może zostać przeprowadzona dla dowolnie wybranego roku. Graficzna prezentacja możliwości doboru kryteriów analizy, została przedstawiona na rysunku (Rysunek 93). Umożliwia ona dokonanie analizy potencjału w ramach specjalizacji regionalnych wraz z uwzględnieniem przemysłów wschodzących - moduł B2.8. K a t o w i c e,

110 Rysunek 93 Potencjał regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysły wschodzące), lokalizacja modułu B2.8 oraz dobór możliwych kryteriów analizy Dla zobrazowania funkcjonalności modułu, dokonano wyboru przykładowej kategorii Przemysły kreatywne i na jej podstawie przeprowadzono analizę dla poszczególnych regionów. Wyniki wygenerowane przez system, zaprezentowane zostały na poniższym rysunku (Rysunek 94). K a t o w i c e,

111 Rysunek 94 Potencjał regionów w specjalizacjach horyzontalnych, kategoria przemysły kreatywne Funkcjonowanie niniejszego moduł (B2.8) opiera się na wykorzystaniu map konwersyjnych związanych z potencjalnymi specjalizacjami horyzontalnymi. Zaprezentowane wartości wygenerowane zostają w oparciu o wyliczane w module B3 indeksy I3.1 oraz I3.4. Indeks I3.1 (wartość dodana), obliczany jest na podstawie średniej uzyskanej z trzech wskaźników cząstkowych: wartość dodana w cenach bieżących, udział w wartości dodanej regionu, wartość dodana na jednego pracującego. Indeks I3.4 (zapotrzebowania na wysoko wyspecjalizowane kadry), generowany jest na podstawie średniej otrzymanej z następujących wskaźników: liczba zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, udział kobiet w ogólnej liczbie zatrudnionych osób o poziomie wykształcenia ISCED5+, udział osób o poziomie wykształcenia ISCED5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych, liczba pracowników B+R z wykształceniem ISCED5+, udział pracowników B+R z wykształceniem ISCED5+ w ogólnej liczbie zatrudnionych. Dla dokonania bardziej szczegółowej analizy, dla dowolnie wybranego regionu, użytkownik dysponuje możliwością wyświetlenia wyników dla ww. indeksów. Dla przykładu poniżej zobrazowano wartości wyświetlane dla indeksu I3.4 - Rysunek 95. K a t o w i c e,

112 Rysunek 95 Widok szczegółowych wyników dla indeksu I3.4 dla wybranego regionu w obszarze potencjał regionu w specjalizacjach horyzontalnych (w tym przemysły wschodzące) Prezentowane wyniki (Rysunek 95) zestawiają działy PKD w największym stopniu związane z wybranym regionem. Podobnie jak w poprzednich modułach, system udostępnia funkcjonalność polegającą na wyeksportowaniu wygenerowanych danych do plików o rozszerzeniu jpg lub png, zestawień do pdf. K a t o w i c e,

113 6 OGÓLNA OCENA WSKAŹNIKOWA POTENCJAŁU GOSPODARKI, TECHNOLOGII, SFERY B+R REGIONU (MODUŁ B1) 6.1 Znaczenie modułu B1 Celem analiz prowadzonych przy użyciu modułu B1 jest dostarczenie uporządkowanego zestawu informacji o ogólnym potencjale specjalizacji regionu, będących podstawą porównań, ocen i formułowania decyzji. Informację tę zebrano w 16 obszarach tematycznych: 1. Udział regionu w wymianie kapitału ludzkiego, wiedzy i towarów 2. Atrakcyjność regionu 3. Gospodarczy potencjał specjalizacji 4. Potencjał specjalizacji sfery B+R 5. Potencjał specjalizacji w dziedzinie edukacji 6. Struktura innowacyjności 7. Trendy aglomeracyjne 8. Klastry i inne formy współpracy sieciowej 9. Współpraca nauka-przedsiębiorstwa-edukacja 10. Infrastruktura przepływu wiedzy i informacji 11. Potencjał KETs dla wywoływania zmiany strukturalnej 12. System wsparcia innowacyjności (grupy high-tech według EPO) 13. Infrastruktura badawcza, centra kompetencji 14. Innowacyjność sektora publicznego 15. Potencjał zielonego wzrostu ekoinnowacyjność i wydajność energetyczna 16. Funkcjonowanie regionu w kategoriach absorpcji i dyfuzji innowacyjności. Obszary te wyróżnione zostały w oparciu podręcznik RIS3 oraz poradnik Regional Innovation Monitor (RIM, 2012), tak by poprzez dane statystyczne (a w niektórych przypadkach stosunkowo łatwe do uzyskania dane eksperckie), można było ocenić ogólny potencjał regionu we wszystkich aspektach istotnych z punktu widzenia inteligentnej specjalizacji. Dla każdego obszaru tematycznego dobrano wskaźniki ilościowe i jakościowe oraz sporządzono zbiorczy indeks. Dobierając wskaźniki do obszaru tematycznego kierowano się zasadą, że mają to być wskaźniki powszechnie stosowane, a zarazem znane w literaturze przedmiotowej jako wzajemnie niezależne (lub co najwyżej słabo zależne). Dzięki temu ograniczone zostało ryzyko uzyskiwania wewnętrznych sprzeczności w diagnozie regionu. W takiej sytuacji możliwe jest wnioskowanie o potencjale/pozycji regionu drogą samodzielnej analizy zbiorów zdekomponowanych danych. Analizując wartości wskaźników i indeksów przypisanych tym 16 obszarom, użytkownik (ekspert) może w analizie ex post lub w analizie ex ante skoncentrować się na: uzyskaniu statycznego obrazu gospodarki regionu (rozumianego jako gospodarczy potencjał specjalizacji), uzyskaniu obrazu dynamiki zmian w gospodarce regionu w ujęciu dynamicznym, ocenie gospodarki regionu w porównaniach ponadregionalnych, ocenie udziału regionu w globalnej wymianie myśli, towarów i usług, ocenie regionu w kategoriach gospodarki wiedzy. Kwestią decyzji użytkownika OIS jest, czy w danym przypadku analizą objętych zostanie wszystkich 16 obszarów tematycznych, czy tylko wybrane spośród nich. Autorzy koncepcji OIS zalecają jednak, aby w analizie ex ante uwzględniać wszystkie obszary tematyczne i wszystkie aspekty wymienione w poprzednim akapicie. Uzyskana w ten sposób wiedza może posłużyć do: K a t o w i c e,

114 weryfikacji zakresu specjalizacji lub weryfikacji obszaru wsparcia (interwencji) wyznaczonych wstępnie z wykorzystaniem modułów B3 i B4, i/lub sporządzenia listy wskaźników dla strategii inteligentnej specjalizacji wraz z wyjściowymi wartościami tych wskaźników. W myśl założeń analizy ex post ogólny potencjał specjalizacji regionu mierzony jest po to, aby ocenić efekty dotychczasowej polityki wsparcia / publicznej interwencji we wspólnym obszarze gospodarki i sfery B+R+I, lub inaczej - aby ocenić skuteczność strategii inteligentnej specjalizacji. Wbrew pozorom, ograniczenie oceny do sektorów objętych wsparciem (interwencją) wyznaczonych (kilka lat wcześniej) drogą analiz z wykorzystaniem modułów B3 i B4 byłoby poważnym błędem metodycznym. Rzecz w tym, że w samą ideę i definicję inteligentnej specjalizacji wpisany jest pomyślny rozwój regionu jako całości. Trafność wyboru i skuteczność wsparcia sektorów specjalizacji można zatem w pełni ocenić poprzez postęp w funkcjonowaniu całości gospodarki regionu. W aspekcie ex post można poprzez moduł B1 znaleźć odpowiedzi na przykładowe pytania: a) w jakich aspektach i w jakim stopniu zwiększyła się konkurencyjność regionu? (indeksy i/lub wybrane wskaźniki z obszarów tematycznych 1,2,3, 4, 6, 9, 12), b) jak zmienił się udział regionu w ponadregionalnych sieciach współpracy? (głównie obszar tematyczny 8), c) jak zmieniły się parametry (wskaźniki) ilustrujące endogeniczny wymiar potencjału specjalizacji regionu? (obowiązkowo obszar tematyczny 7, ponadto wybrane wskaźniki z innych obszarów tematycznych), d) jaka jest zdolność gospodarki regionu do absorpcji dorobku badań naukowych i technologicznych? (obszar tematyczny 16). Użytkownik OIS może na różne sposoby konfrontować szczegółowe wyniki ogólnej analizy potencjału regionu z analizami sektorowymi (moduły B2, B3, B4), gdyż zestaw wskaźników stosowanych w ocenie ogólnego potencjału specjalizacji regionu (moduł B1) koresponduje z zagadnieniami będącymi przedmiotem analiz sektorowych według modułów B2, B3, B4. Wartości wskaźników stosowane w analizie sektorów w kontekście gospodarki wiedzy (moduł B2) mają swój odpowiednik w zagregowanych wartościach wskaźników dla obszaru tematycznego 16. Wskaźniki dotyczące aspektów specjalizacji analizowanych sektorowo według modułów B3 i B4 mają swoje odpowiedniki w obszarach tematycznych, a także pod warunkiem dezagregacji dziedzinowej/sektorowej w niektórych wskaźnikach dla obszarów tematycznych 1, 2, 3, 4, 6, 9, 11, 12. Cennym dorobkiem ogólnej analizy potencjału regionu zarówno w podejściu ex ante jak w podejściu ex post może być wskazanie zarówno tych obszarów tematycznych, w których ujawniają się silne strony regionu, jak i tych obszarów tematycznych, których stan wskazuje na ograniczony potencjał (czy wręcz na słabość) regionu. Przykładowo może się okazać, że wzmacnianiu pozycji regionu pod względem infrastruktury przepływu wiedzy i informacji (obszar 10) nie towarzyszy polepszenie współpracy nauka-przedsiębiorstwa-edukacja (obszar 9); rodzi to pytania o jakość dotychczasowej polityki rozwoju w kontekście możliwej specjalizacji regionu. Jeśli wzmacnianiu pozycji regionu w klastrach i sieciach współpracy (obszar 8) nie towarzyszy wzrost pozycji regionu w wymianie kapitału ludzkiego, wiedzy i towarów (obszar 1) to należy zadać pytanie o jakość (realność?) funkcjonowania podmiotów z regionu w klastrach i sieciach współpracy itd. 6.2 Sposób korzystania z modułu B1 W wizualizacji modułu B1 uwzględniono indeksy i wskaźniki umożliwiające porównania wewnątrzregionalne i ponadregionalne w ujęciu statycznym oraz dynamicznym. Na wejściu do panelu startowego moduł B1 użytkownik może wybrać do porównań: Lata, Regiony, Preferowaną formę wizualizacji wyników oraz typ wykresu i jego argumenty, Wymiar serii danych, Indeksy/wskaźniki w podziale na 16 obszarów tematycznych. Po dokonaniu wyboru wyświetlane jest zestawienie w formie wykresu o zadanych parametrach. Na rysunkach zamieszczonych w dalszej części opracowania (Rysunek 95 Rysunek 105) zaprezentowano przykładowe wizualizacje. K a t o w i c e,

115 Rysunek 96 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu kolumnowego Rysunek 97 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu kołowego Źródło: Opracowanie własne GIG na podstawie strony PIK (wersja K a t o w i c e,

116 podzadanie 3h: Utrzymanie systemu i opracowanie rocznych raportów Rysunek 98 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu liniowego Rysunek 99 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu słupkowego Główny Instytut Górnictwa Katowice,

117 Rysunek 100 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu warstwowego Rysunek 101 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu punktowego K a t o w i c e,

118 Rysunek 102 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu pierścieniowego Rysunek 103 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie wykresu radarowego K a t o w i c e,

119 Rysunek 104 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie tabelarycznej Rysunek 105 Widok interfejsu użytkownika w algorytmie B1 oraz wizualizacja wyników w formie kartogramu Uzyskane zestawienia użytkownik może zapisać w formie eksportowanego pliku, co pozwala na ich szersze wykorzystanie w opracowywanych sprawozdaniach i raportach dotyczących analizy zmian wybranego indeksu lub wskaźnika szczegółowego. Wizualizacje będące uzupełnieniem analizowanych zmian w potencjale, pozwalają na szybkie uchwycenie zmian zachodzących w poszczególnych indeksach oraz antycypowanie trendów przez ekspertów. K a t o w i c e,

120 7 MODUŁ PRZEGLĄDANIE DANYCH Istotnym udogodnieniem dla użytkownika PIK jest funkcjonalność w ramach modułu Przeglądanie danych. Użytkownik ma w tym miejscu wybór pomiędzy przeglądaniem zestawu danych i definiowaniem własnych wskaźników w swoim profilu Twoje wskaźniki. Różnica pomiędzy analizą prowadzoną w algorytmie B1 a zakładką Przeglądanie danych dotyczy przede wszystkim rodzaju prezentowanych danych w przypadku zakładki Przeglądanie danych są to dane surowe pochodzące z różnych źródeł m.in. GUS, które nie są znormalizowane, podczas gdy charakterystyczną cechą algorytmu B1 jest normalizacja zbioru wyświetlanych danych i prowadzenie analiz z wykorzystaniem indeksów. 7.1 Moduł Twoje wskaźniki Funkcjonalność Twoje wskaźniki umożliwia definiowanie własnych wskaźników na podstawie danych surowych na potrzeby indywidualnych, dodatkowych analiz. Rysunek 106 przedstawia interfejs definiowania własnego wskaźnika. Rysunek 106 Widok interfejsu użytkownika do definiowania wskaźników własnych Po zdefiniowaniu wskaźnika użytkownik może go wyświetlać wykorzystując wizualizacje opisane dla algorytmu B Moduł Przeglądanie szczegółowych zestawów danych W module Przeglądanie danych użytkownikowi udostępniona została funkcjonalność Przeglądanie szczegółowych zestawów danych. Umożliwia ona przeglądanie zdezagregowanych danych dla wybranego wskaźnika jak klasyfikacje PKD, IPC. Przykładowe zestawienie informacji zawarto na poniższym rysunku (Rysunek 107). K a t o w i c e,

121 Rysunek 107 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Przeglądanie szczegółowych zestawów danych 7.3 Moduł Nakłady na projekty inwestycyjne realizowane przez uczelnie i jednostki naukowe Dodatkowo w ramach modułu Przeglądanie danych, istnieje również możliwość przeanalizowania danych udostępnionych przez MNiSW dot. nakładów na projekty inwestycyjne w ramach funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne realizowane przez uczelnie i jednostki naukowe. Funkcjonalność ta posiada cztery opcje przeglądania danych: 1. Wartość (podsumowane statystyki), 2. Wartość, 3. Dofinansowanie (podsumowane statystyki), 4. Dofinansowanie. Dane te można przeglądać zarówno w ujęciu lat jak i jednostek terytorialnych. Przykładowy widok zestawienia zaprezentowano na poniższym rysunku (Rysunek 108). K a t o w i c e,

122 Rysunek 108 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Wartość (podsumowanie statystyki) Informacje można również przedstawić w ujęciu zagregowanym obrazującym z jakiego programu operacyjnego pochodziły środki oraz jakie uczelnie je uzyskały (typ oraz profil). Przykładowe zestawienie wg przyjętych przez użytkownika założeń przedstawiono na poniższym rysunku (Rysunek 109). Rysunek 109 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Wartość K a t o w i c e,

123 W ramach funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne realizowane przez uczelnie i jednostki naukowe, można również dokonywać analiz informacji związanych z uzyskanym dofinansowaniem. Dane można przeglądać zarówno w ujęciu lat jak i jednostek terytorialnych (Rysunek 110) oraz wybranych programów operacyjnych czy typów beneficjentów (Rysunek 111). Rysunek 110 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Dofinansowanie (podsumowanie statystyki) K a t o w i c e,

124 Rysunek 111 Widok dla wskaźników szczegółowych w funkcjonalności Nakłady na projekty inwestycyjne Dofinansowanie 7.4 Perspektywy rozwoju modułu B1 W obecnej, elastycznej strukturze OIS zawarto kilka obszarów tematycznych, które są domeną oceny eksperckiej a nie twardych dowodów z dziedziny statystyki, jak np. ułatwienia biznesowe dla MŚP, innowacje społeczne, przemysły kultury. Tworzenie (pozyskiwanie) danych bazowych dla tych zagadnień jest jednak obecnie niemożliwe ze względu na brak odpowiednich procedur badawczych i formalnych. Opracowanie i wdrożenie takich procedur to zadanie na najbliższe lata w ramach prac rozwojowych nad PIK. Poszerzenie listy wskaźników i indeksów modułu B1 należy traktować jako wyzwanie, którego waga będzie z biegiem lat rosnąć, a to z uwagi na: potrzebę tworzenia wskaźników mierzących skuteczność interwencji publicznej, prawdopodobny rozwój nowych specjalizacji horyzontalnych (wielodziedzinowych) w gospodarce regionów, rozwój światowej i krajowej wiedzy na temat wskaźników inteligentnej specjalizacji, wzrost zainteresowania środowisk eksperckich technikami analitycznymi opartymi o analizy ilościowe (statystyczne) i jakościowe np. jako składowa procesu przedsiębiorczego odkrywania. K a t o w i c e,

125 8 MAPY KIERUNKÓW BADAŃ NAUKOWYCH Moduł Mapy kierunków badań naukowych to narzędzie umożliwiające zidentyfikować potencjały obszarów nauki w danym województwie, na podstawie informacji dotyczących prowadzonych w regionie badań naukowych i prac rozwojowych przez jednostki naukowe, uczelnie. Podstawowym źródłem danych o kierunkach badań są dane dotyczące realizowanych projektów naukowych przez jednostki naukowe, pochodzące z bazy POL-on OPI PIB. W bazie tej dane o projektach naukowych klasyfikowane są według klasyfikacji zgodnej z GBAORD (ang. Government budget appropriations or outlays for research and development). Opis funkcjonalności modułu Mapy kierunków badań naukowych Użytkownik w module wybiera (Rysunek 112): Rodzaj zestawienia: ujęcie wartościowe, czasowe lub porównawcze, jednostkę terytorialną (16 województw, Polska), Klasę GBOARD (14 kategorii): 1) Eksploracja i eksploatacja Ziemi 2) Środowisko naturalne 3) Eksploracja i eksploatacja przestrzeni 4) Transport, telekomunikacja i pozostała infrastruktura 5) Energetyka 6) Produkcja i technika przemysłowa 7) Ochrona zdrowia 8) Rolnictwo 9) Edukacja 10) Kultura, rekreacja, religia i środki masowego przekazu 11) Systemy, struktury i procesy polityczne i społeczne 12) Ogólny postęp wiedzy działalność B+R finansowana z publicznego funduszu finansowania szkół wyższych (GUF) 13) Ogólny postęp wiedzy działalność B+R finansowana ze źródeł innych niż GUF 14) Obronność Rok początkowy i końcowy. Rysunek 112 Widok na menu modułu Mapy kierunków badań naukowych K a t o w i c e,

126 Ujęcie wartościowe - umożliwia analizę danych na podstawie liczby projektów i ich sumarycznej wartości (suma). Dane zostały zagregowane dla województw wg klasyfikacji GBAORD. Ujęcie czasowe umożliwia analizę wartości projektów (wartość) lub liczby projektów (suma) wg klasyfikacji GBAORD w danym roku dla wybranych województw Ujęcie porównawcze umożliwia dokonanie analizy porównawczej procentowej wartości projektów wg klasyfikacji GBOARD wybranego województwa (bazowego) względem innego bądź kraju (porównawczego). Mapy kierunków badań dostępne są w formie zestawień tabelarycznych oraz wykresów. Przykładowe wyniki analizy przedstawione na rysunku poniżej (Rysunek 113). Istnieje również możliwość eksportu generowanego wykresu do pliku jpg lub png, tabeli do pliku pdf, xls, doc. Publiczne bazy danych o projektach naukowo-badawczych nie uwzględniają struktury nakładów na badania w odniesieniu do projektów realizowanych w konsorcjach. Fakt ten, w przypadku projektów realizowanych w konsorcjach lub partnerstwach ponadregionalnych powodować może błędne traktowanie wartości projektu (na poziomie województwa). Pojawia się tu również ryzyko wielokrotnego ujęcia tego samego projektu w wielu województwach. W PIK przyjęto, iż przyporządkowanie projektu do danego województwa odpowiada lokalizacji lidera danego konsorcjum. Rysunek 113 Przykładowe wyniki analizy modułu Mapy kierunków badań K a t o w i c e,

127 9 PROGNOZOWANIE Moduł Prognozowanie umożliwia określenie, w jaki sposób inwestycje w działalność badawczo-rozwojową i innowacyjną (B+R+I) mogą znaleźć przełożenie na dynamikę wzrostu gospodarczego Polski i poszczególnych regionów (pośrednio również na sytuację ma lokalnych rynkach pracy). Zgodnie z ideą, moduł Prognozowanie ma stanowić pomoc w podejmowaniu decyzji odnośnie kierunków inwestowania w B+R+I i innowacje, gdyż umożliwia oszacowanie zmiany potencjału rozwojowego regionu w określonym horyzoncie czasu, mierzonym (przede wszystkim) relacją wartości dodanej możliwej do wytworzenia w danym regionie po dokonaniu określonej inwestycji w B+R+I w stosunku do wartości dodanej, jaka byłaby możliwa do osiągnięcia w przypadku wyboru inwestycji alternatywnej bądź żadnej. Przy formułowaniu postaci funkcyjnej równań modelu przyjęto następujące założenia: Założenie 1: Wielkość wartości dodanej jest funkcją nakładów czynników wytwórczych: (i) pracy i (ii) kapitału, mierzonego wartością środków trwałych brutto wykorzystywanych w danym sektorze gospodarki w określonym regionie. W równaniu wartości dodanej sposób wpływu poszczególnych czynników wytwórczych na wartość dodaną określają parametry równania, które nie są stałe i mogą przyjmować różne wartości dla poszczególnych regionów i sektorów. Parametry te są w szczególności uzależnione od: sektora gospodarki (w rozumieniu sekcji PKD), zastosowania nowych technologii w poszczególnych sektorach gospodarki, wskaźnika gotowości technologicznej danej technologii, stopnia wykwalifikowania siły roboczej w danym sektorze. Założenie 2: W danym sektorze określić można elastyczność wartości dodanej względem zatrudnienia oraz kapitału, a więc stopień, w jakim jednostkowa względna zmiana poszczególnych nakładów przełoży się na spodziewany poziom wartości dodanej. Wartości elastyczności mogą mieć różne wartości dla różnych technologii i różnych sektorów. Co więcej, mogą one zależeć od danej fazy rozwoju poszczególnych technologii. Wartości te wyznaczane są na podstawie ocen ekspertów oraz danych historycznych. Założenie 3: Elastyczność wartości dodanej względem zatrudnienia uzależniona jest od poziomu kwalifikacji siły roboczej, mierzonego poziomem wykształcenia. Poziom ten jest trudny do jednoznacznej kwantyfikacji, jednak w oparciu o oceny eksperckie szacujące zapotrzebowania na siłę roboczą o określnym poziomie wykształcenia oraz zmiany liczebności tej siły roboczej można określić wskaźnik zgodności siły roboczej do dyspozycji z siłą roboczą niezbędną do rozwoju i wdrożenia danej technologii. Dzięki temu podejściu można odpowiednio skorygować globalną elastyczność wartości dodanej względem zatrudnienia. Założenie 4: W początkowym stadium modelowania każdy region charakteryzowany jest przez pewien poziom wiedzy technologicznej, mierzony stopniem zaawansowania rozwoju badanych technologii, co przekłada się na poziom stosowanych rozwiązań technologicznych i w konsekwencji na produktywność czynników wytwórczych. Główne równania modelu Główne równanie modelu opisuje wartość dodaną pojedynczego sektora gospodarski (w rozumieniu sekcji PKD) w pojedynczym regionie. Postać funkcyjna tego równania jest określona klasyczną funkcją produkcji Cobba-Douglasa, zależną od dwóch czynników wytwórczych: pracy i kapitału. Pierwszy z tych czynników określony jest osobnym równaniem cząstkowym tworzącym Podmodel kapitału. Drugi z nich określony jest osobnym równaniem cząstkowym tworzącym Podmodel pracy. Całość modelu dopełniają wybrane parametry, estymowane lub kalibrowane dla poszczególnych regionów, sektorów gospodarki oraz badanych technologii. K a t o w i c e,

128 Zarówno główne równanie modelu, jak i równania cząstkowe mają postać rozbudowanych makroekonomicznych funkcji, które w sposób bezpośredni lub pośredni (na przykład poprzez czynniki kapitału lub zatrudnienia) są uzależnione od poziomu rozwoju technologii w danym sektorze gospodarki w danym regionie. Dla uproszczenia jednak przyjęto następującą ogólną postać równania modelu: D = α K β L γ, gdzie: D - wartość dodana brutto α współczynnik produkcyjności czynnikowej K wartość środków trwałych (kapitału) β elastyczność wartości dodanej względem kapitału L zasoby siły roboczej γ elastyczność wartości dodanej względem zasobu siły roboczej Opis funkcjonalności modułu Prognozowanie Po kliknięciu w okno Prognozowanie przygotowanie scenariusza i wyborze regionu, roku bazowego oraz lat do ekstrapolacji, a następnie po kliknięciu Utwórz scenariusz, poniżej wyświetli się wzór wraz z kolejnymi krokami tworzenia scenariusza (Rysunek 114). Rysunek 114 Widok na menu modułu Prognozowanie Wzór Cobba-Douglasa wyświetla się a następnie w pustych oknach możliwe jest wpisanie odpowiednich wartości i po kliknięciu na Oblicz wartość dodaną wyświetla się wynik wartości dodanej brutto D, obliczonej przez system wg ww. wzoru. W okienku α wartością domyślną jest 1. Użytkownik może wpisać zamiast 1 dowolną wartość α należącą do przedziału prawostronnie domkniętego (0;1]. W przypadku wielu technologii, istnieje stworzenie tabeli technologii z indywidualną charakterystyką, która przez algorytm w systemie sprowadzona zostanie do jednej wartości i podstawiona do wzoru Cobba-Douglasa. K a t o w i c e,

129 Listę uaktywnia się po kliknięciu na przycisk Pokaż panel edycji wartości Β i Γ (Rysunek 115). Rysunek 115 Tabela z możliwością dodawania/usuwania wierszy dla edycji wartości Β i Γ Aby dodać nowy wiersz, należy kliknąć przycisk Dodaj wiersz. Otworzy się okno z drzewem działów. Należy wybrać jeden z działów (można zaznaczyć tylko jeden) i kliknąć Dalej. Po wyborze sektora w następnym kroku, należy uzupełnić pola formularza w zależności od pola: wybierając dane z listy, wpisując je ręcznie, bądź przesuwając suwak. System wyświetla podpowiedź w postaci listy powiązanych kodów technologicznych IPC zgodnie z tabelami konwersyjnymi ISIC-IPC4. Użytkownik wprowadza do tabeli dane wg własnej, zewnętrznej listy technologii (wynikającej z indywidualnej wiedzy, ewentualnie wspartej podpowiedzią) (Rysunek 116). Rysunek 116 Okno modułu Prognozowanie dla opisu technologii Po uzupełnieniu wszystkich wymaganych pól w formularzu, należy kliknąć Przelicz. Nastąpi przekierowanie do kolejnego kroku, w którym suwakiem należy określić prognozowane wartości TRL w oparciu o zakładane finansowanie i prognozowane wartości MRL w oparciu o zakładane zatrudnienie (Rysunek 117). K a t o w i c e,

130 Rysunek 117. Okno modułu Prognozowanie dla wpisania wartości TRL i MRL prognozowanych Po zapisaniu wiersza zostanie on dodany do tabeli. Można dodawać kolejne wiersze do tabeli. Wiersze można również usuwać, poprzez zaznaczenie ich na liście i kliknięcie przycisku Usuń wiersz. Po wprowadzeniu wszystkich wierszy w tabeli, należy dokonać podstawienia do wzoru wartości Β i Γ związanych z wybranym rokiem (wraz z możliwością wybrania tego roku) oraz podstawienia do wzoru wartości K i L związanych z wybranym rokiem (wraz z możliwością wybrania tego roku) - Rysunek 118. Rysunek 118. Okno modułu Prognozowanie Po podstawieniu do wzoru wszystkich danych, należy kliknąć Oblicz wartość dodaną, wówczas system przeliczy wartość. Istnieje możliwość eksportowania scenariusza do pliku pdf. W tym celu należy wybrać przycisk Eksportuj scenariusz prognozowanie do pliku pdf. K a t o w i c e,