Źródła informacji dla działalności innowacyjnej w przedsiębiorstwach przemysłowych sektora B+R w województwie dolnośląskim w latach

Transkrypt

1 HANDEL WEWNĘTRZNY 2014;6(353): Katarzyna Szopik-Depczyńska Uniwersytet Szczeciński Źródła informacji dla działalności innowacyjnej w przedsiębiorstwach przemysłowych sektora B+R w województwie dolnośląskim w latach Streszczenie W artykule pokazano wyniki badania ankietowego przeprowadzonego wśród przedsiębiorstw przemysłowych na terenie regionu Dolnego Śląska. Celem rozważań jest próba określenia wpływu odmiennych determinant w postaci źródeł informacji na aktywność innowacyjną przedsiębiorstw przemysłowych ponoszących nakłady na działalność badawczo-rozwojową. Hipotezą badawczą jest twierdzenie, iż aktywność w sferze innowacyjnej przedsiębiorstw przemysłowych w województwie dolnośląskim, ponoszących nakłady na B+R, jest zależna od zróżnicowanych uwarunkowań wpływających na te podmioty, przy czym źródła innowacji mogą stymulować tę sferę działalności w sposób różnokierunkowy. W przeprowadzonym badaniu ankietowym wzięło udział 761 przedsiębiorstw przemysłowych z regionu Dolnego Śląska w latach , z czego 118 przedsiębiorstw zadeklarowało poniesienie nakładów na działalność B+R. Przeprowadzone badania pokazały szereg istotnych zależności, dlatego znajomość wpływu źródeł informacji dla działalności innowacyjnej na poszczególne atrybuty innowacyjności jest ważnym elementem poznawczym specyfiki regionu. Wskazane w niniejszym artykule wnioski z zakresu wykorzystywanych źródeł wiedzy i informacji dla działalności innowacyjnej w ramach regionalnego systemu przemysłowego powinny być analizowane oraz uwzględniane przy tworzeniu strategii innowacyjnych. Słowa kluczowe: innowacje, B+R, przemysł, region. Kody JEL: L60, O31, O32 Wstęp Współcześnie, w krajach wysoko rozwiniętych, jak i doganiających, innowacyjność odgrywa znacznie większą rolę niż kiedykolwiek wcześniej. Zasadniczą przyczyną takiego zjawiska jest zmniejszenie znaczenia tradycyjnych uwarunkowań przewagi konkurencyjnej na rzecz postępującego postępu technicznego wraz z rewolucją komputerową i telekomunikacyjną oraz globalizacją rynków (Audretsch 1998). Przedsiębiorstwa ponoszą nakłady na działalność innowacyjną z różnych przyczyn. Zazwyczaj jest to chęć zwiększenia wydajności czy wielkości produkcji lub też poziomu zatrudnienia. Duża część podmiotów implementuje nowe rozwiązania, ponieważ wynika to z konieczności adaptacji do przepisów ustawodawczych, nie mówiąc już o zwiększających się oczekiwaniach ze strony rynku. Innowacyjne rozwiązania, przez proces dyfuzji, handel_wew_ kolejnosc.indd :15:19

2 132 ŹRÓDŁA INFORMACJI DLA DZIAŁALNOŚCI INNOWACYJNEJ... docierając do podmiotów, niewątpliwie wpływają na poprawę ich produktywności. Dotyczy to również konkurentów, którzy wdrażają najnowsze, bardziej skuteczne i efektywne rozwiązania, aby móc zmniejszać lub całkowicie niwelować przewagę technologicznego lidera (Bukowski, Szpor, Śniegocki 2012). Biorąc z kolei pod uwagę źródła potrzebne z punktu widzenia działalności innowacyjnej, do kluczowych źródeł o innowacjach przez przedsiębiorców zaliczają się między innymi (Portal innowacji): branżowe i ogólnoinformacyjne serwisy internetowe, organizacje międzynarodowe (UNIDO i OECD) publikacje przygotowywane przez instytucje publiczne (np. PARP), targi przemysłowe i pokazy handlowe, bazy danych Urzędu Patentowego, literatura naukowa, czasopisma techniczne, periodyki profesjonalne, prywatne firmy świadczące usługi w zakresie informacji technicznej, audytu organizacyjnego, infobrokeringu itp., dane statystyczne, biura projektowe, brokerzy innowacji, stowarzyszenia handlowe i profesjonalne, pośrednicy i konsultanci w dziedzinach dotyczących technologii, patentów i licencji, uczelnie wyższe i inne instytucje akademickie, kontakty osobiste, firmy doradcze, instytucje otoczenia biznesu, (np. parki naukowo-technologiczne, inkubatory przedsiębiorczości, centra transferu technologii). Należy jednak przede wszystkim odnieść się do metodologii OSLO, która zalicza do nich: dostawców, wewnętrzne zasoby przedsiębiorstw, klientów, konkurentów i placówki naukowe, targi, wystawy, konferencje, jak również publikacje branżowe (OECD 2008). Podsumowując, informacje zewnętrzne pochodzą ze źródeł handlowo-rynkowych (np. konkurenci, klienci, dostawcy), ogólnodostępnych danych (np. konferencje, czasopisma, targi, wystawy) oraz innych źródeł (np. szkoły wyższe, państwowe i prywatne instytucje badawcze). Korzystanie z informacji pozyskiwanych z zewnątrz najczęściej wiąże się ze zwiększonymi nakładami finansowymi, jednak uzyskane korzyści również mogą mieć charakter wymierny (Szarucki 2009). Analizując te rozważania rodzi się zasadnicze pytanie, czy i w jaki sposób źródła informacji dla działalności innowacyjnej oddziałują na wdrażanie innowacji? Zasadniczym celem badania była próba określenia zależności między innowacyjnością przedsiębiorstw a wykorzystywanymi źródłami informacji dla działalności innowacyjnej. Tym samym, podstawową hipotezą badawczą jest twierdzenie, że aktywność innowacyjna przedsiębiorstw przemysłowych jest zależna od zróżnicowanych uwarunkowań, przy czym źródła informacji dla działalności innowacyjnej mogą stymulować aktywność w tej sferze w sposób różnokierunkowy. handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20

3 KATARZYNA SZOPIK-DEPCZYŃSKA 133 Metodologiczne założenia badania modelowanie probitowe Zebrany materiał badawczy (ankiety) przeanalizowano za pomocą rachunku prawdopodobieństwa. Przyczyną wyboru tej metody jest fakt, iż w przypadku zmiennych dychotomicznych (tzn. przyjmujących wartości 0 nie, 1 tak) zastosowanie regresji wielorakiej jest pozbawione sensu. Wartości takiej funkcji mogą być bowiem ujemne, co pozbawia je interpretacyjnej wartości. Alternatywną metodą badawczą w takiej sytuacji jest regresja logistyczna. Jej analiza i interpretacja jest podobna do klasycznej metody regresji. Występują jednak różnice, do których zaliczyć możemy bardziej skomplikowane i czasochłonne obliczenia czy też fakt, że wyliczanie wartości i sporządzanie wykresów reszt często nie wnosi nic znaczącego do modelu (Stanisz 2007). Ogólnie ująwszy, regresja logistyczna jest matematycznym modelem, który możemy użyć w celu opisania wpływu kilku zmiennych X 1, X 2,..., X k na dychotomiczną zmienną Y. Gdy wszystkie zmienne niezależne są jakościowe, model regresji logistycznej jest równoznaczny z modelem log-liniowym. Dla opisania takiego zjawiska można posłużyć się również regresją probitową. Metoda ta była niejednokrotnie wykorzystywana w badaniu i analizie podobnych zjawisk (Świadek 2011; Dzikowski 2013; Tomaszewski 2012). W badaniu zmienne określają zbiór płaszczyzn odniesienia, charakteryzujących aktywność innowacyjną podmiotów gospodarczych. Metodologia ta jest spójna z metodologią stosowaną dla krajów OECD. Zmienną niezależną są źródła informacji dla działalności innowacyjnej (wyróżniono źródła na podstawie metodologii OSLO, czyli: źródła wewnętrzne w firmie, dostawcy, klienci, konkurenci, JBR-y, zagraniczne JBR-y, szkoły wyższe, konferencje i targi, czasopisma branżowe, stowarzyszenia naukowo-techniczne). Zmienne zależne w tym przypadku to: a) nakłady na działalność innowacyjną w powiązaniu z ich strukturą 1, b) implementacja nowych wyrobów i procesów. W niniejszym artykule skonstruowano modele w postaci strukturalnej. Znak dodatni występujący przy parametrze oznacza, iż wpływ zmiennej niezależnej na wyróżnioną zmienną zależną jest pozytywny. Modele wygenerowano przy wykorzystaniu programu Statistica. Wcześniej przygotowano je do obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym Excel. Źródła działalności innowacyjnej w przedsiębiorstwach regionu Dolnego Śląska, które poniosły nakłady na B+R (ujęcie absolutne) W przeprowadzonym badaniu ankietowym wzięło udział 761 przedsiębiorstw przemysłowych. 118 z nich zadeklarowało poniesienie nakładów na działalność B+R w ostatnich trzech latach poprzedzających badanie, czyli w latach W przypadku źródeł informacji dla działalności innowacyjnej, zaprezentowanych w tabeli 1 w ujęciu bezwzględnym, 1 W badaniu uwzględniono inwestycje w nowe maszyny i urządzenia techniczn1e, inwestycje w budynki i budowle oraz grunty oraz nowe lub udoskonalone oprogramowanie komputerowe. handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20

4 134 ŹRÓDŁA INFORMACJI DLA DZIAŁALNOŚCI INNOWACYJNEJ... nie obliczano udziałów procentowych, gdyż w ankiecie wypełnianej przez przedstawicieli przedsiębiorstw możliwe było zaznaczenie jednocześnie kilku odpowiedzi. Tabela 1 Struktura przedsiębiorstw przemysłowych, ponoszących nakłady na B+R, z punktu widzenia wykorzystywanych źródeł informacji dla innowacji w województwie dolnośląskim w latach roku Lp. Źródła informacji dla innowacji Liczba przedsiębiorstw 1. Wewnętrzne w firmie Dostawcy Klienci Konkurenci Placówki PAN 1 6. JBR-y 3 7. Zagraniczne jednostki badawcze Szkoły wyższe Konferencje, targi, wystawy Czasopisma i publikacje branżowe Stowarzyszenia naukowo-techniczne 12 Źródło: opracowanie własne na podstawie przeprowadzonego badania. Wyniki badania pokazują, iż zasadniczym źródłem informacji o szeroko pojętych innowacjach są klienci przedsiębiorstw. Na kolejnych, także wysokich miejscach znalazły się: publikacje branżowe, konferencje, targi oraz wystawy, wewnętrzne źródła w firmie, informacje płynące ze strony konkurencji, jak i dostawcy. Pozostałe źródła (poniżej 60 zaznaczonych odpowiedzi), którymi są zagraniczne jednostki badawcze, szkoły wyższe stowarzyszenia naukowo-techniczne, krajowe jednostki badawczo-rozwojowe oraz instytuty PAN nie odgrywają istotnej roli z punktu widzenia realizowanego procesu innowacyjnego. Nie zachodzi zatem w większym stopniu przepływ wiedzy i technologii ze sfery nauki do przedsiębiorstw, kluczową rolę pełni natomiast sfera otoczenia sektorowego. Źródła informacji a aktywność innowacyjna w przedsiębiorstwach przemysłowych województwa dolnośląskiego, które poniosły nakłady na B+R (ujęcie modelowe) Wyniki badania ankietowego na terenie województwa dolnośląskiego oraz modelowanie probitowe przeprowadzone na jego podstawie pozwoliło określić, jaka jest zależność między źródłami informacji dla działalności innowacyjnej a poszczególnymi atrybutami innowacyjności. Poniżej (por. tabele 2 i 3) przedstawiono wyniki modelowania statystycznego. handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20

5 KATARZYNA SZOPIK-DEPCZYŃSKA 135 Tabela 2 Postać probitu przy zmiennej niezależnej źródła informacji dla innowacji w modelach istotnych statystycznie, opisujących innowacyjność przemysłu przedsiębiorstw w województwie dolnośląskim, ponoszących nakłady na B+R Atrybut innowacyjności Źródło informacji Źródła wewnętrzne w firmie Dostawcy Klienci Konkurenci JBR-y Inwestycje w dotychczas niestosowane środki trwałe, w tym: 0,15x-1,23-0,09x-1,13 0,15x-1,26 a) budynki, lokale i grunty 0,31x-1,51-0,45x-1,22-0,32x-1,18-0,27x-1,25 0,95x-1,38 b) maszyny i urządzenia techniczne 0,09x-0,33 0,11-0,33 0,06x-0,32 Oprogramowanie komputerowe -0,06x-1,03-0,34x-0,86-0,35x-0,91 0,64x-1,07 Wprowadzenie nowych wyrobów -0,06x+0,94 0,24x+0,83 0,26x+0,76 0,37x+0,76-0,49x+0,92 Implementacja nowych procesów technologicznych (w tym): -0,05x-0,78 0,23x-0,91 0,38x-0,81 a) metody wytwarzania 0,29x+1,23-0,23x+1,45 0,44x+1,19 b) systemy okołoprodukcyjne 0,04x+0,48 0,15x+0,40-0,07x+0,49 c) systemy wspierające 0,13x-0,11 0,30x-0,16 0,26x-0,21 Źródło:jak w tabeli 1. Tabela 3 Postać probitu przy zmiennej niezależnej źródła informacji dla innowacji w modelach istotnych statystycznie, opisujących innowacyjność przemysłu przedsiębiorstw w województwie dolnośląskim, ponoszących nakłady na B+R Atrybut innowacyjności Źródło informacji Zagraniczne jednostki badawcze Szkoły wyższe Konferencje, targi, wystawy Czasopisma i publikacje branżowe Stowarzyszenia naukowo- -techniczne Inwestycje w dotychczas niestosowane środki trwałe (w tym): 0,22x-1,19-0,40x-1,13-0,08x-1,12-0,16x-1,10-0,24x-1,15 a) budynki, lokale i grunty 0,44x+1,42-0,40x-1,18 0,28x-1,46-0,30x-1,35 b) maszyny i urządzenia techniczne 0,17x-0,31 0,32x-0,32-0,09x-0,24-0,19x-0,23-0,15x-0,28 Oprogramowanie komputerowe 0,53x-1,12 0,64x-1,13-0,28x-0,92-0,07x-1,03-0,35x-1,03 Wprowadzenie nowych wyrobów 0,06x+0,90-0,29x+1,07 0,17x+0,85 Implementacja nowych procesów technologicznych (w tym): 0,24x-0,83 0,36x-0,84 0,22x-0,92 0,05x-0,82 0,14x-0,81 a) metody wytwarzania 0,26x+1,33 0,19x+1,34 0,39x+1,18-0,13x+1,40 b) systemy okołoprodukcyjne 0,79x+0,43 0,71x+0,44 0,33x+0,33-0,05x+0,51-0,07x+0,50 c) systemy wspierające 0,54x-0,11 0,06x-0,06 0,37x-0,24-0,02x-0,04 Źródło: jak w tabeli 1. handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20

6 136 ŹRÓDŁA INFORMACJI DLA DZIAŁALNOŚCI INNOWACYJNEJ... Wyniki modelowania probitowego w aspekcie źródeł informacji na potrzeby prowadzonej przez przedsiębiorstwa działalności innowacyjnej pokazują, iż najczęstsze źródła wiedzy dotyczą uczestnictwa w targach, konferencjach i wystawach, czasopism i publikacji branżowych oraz zagranicznych jednostek badawczych. Zanotowano aż 9 modeli istotnych statystycznie, czyli we wszystkich możliwych atrybutach innowacyjności. Oznacza to zatem, iż jest to najistotniejsze źródło informacji o nowych lub udoskonalonych rozwiązaniach technologicznych. W odniesieniu do dwóch pierwszych źródeł potwierdzone zostały zatem wyniki badania w ujęciu bezwzględnym, w którym źródła zaklasyfikowane zostały do najważniejszych. Kolejna grupa źródeł informacji, co pokazują wyniki badania, pochodzi ze źródeł wewnętrznych w firmach (8 modeli) oraz dostawców, klientów i szkół wyższych (po 7 modeli istotnych statystycznie). W odniesieniu do ostatniego z wymienionych źródeł jest to zaskakujące, ponieważ źródło to było jednym z najmniej wskazywanych w ujęciu bezwzględnym. Jednak wpływa w ujęciu statystycznym na wiele obszarów z punktu widzenia realizacji procesu innowacyjnego. Sześć modeli istotnych statystycznie zanotowano w odniesieniu do źródeł wiedzy pochodzących ze stowarzyszeń naukowo-technicznych, a po pięć modeli od konkurencji oraz krajowych jednostek badawczo-rozwojowych. Wynika z tego, iż nawiązywana jest współpraca między sferą naukowo-badawczą a światem szeroko pojętego biznesu, co jest obecnie uważane za jedną z sił napędowych innowacyjności w regionach. W aspekcie kierunków oddziaływania na poszczególne atrybuty innowacyjności, zdecydowanie najbardziej pozytywny wpływ ma pozyskiwanie wiedzy z zagranicznych JBR-ów. Modele istotne statystycznie zanotowano bowiem dla wszystkich atrybutów innowacyjności. Może to zatem świadczyć o fakcie, iż najnowsza wiedza, pochodząca często z zaawansowanych naukowo i technologicznie jednostek badawczych za granicą, jest implementowana w przedsiębiorstwach w Polsce i ma to określony, pozytywny wpływ na proces innowacyjny, zarówno w odniesieniu do nakładów na tę działalność, jak i procesy wdrażania nowych lub udoskonalonych wyrobów i procesów technologicznych. Taki pozytywny wpływ ma także pozyskiwanie informacji z jednostek naukowych w Polsce, a konkretnie ze szkół wyższych, w których odnotowano zdecydowaną większość modeli probitowych z dodatnim znakiem przy parametrze. Więcej niż połowa modeli pozytywnie wpływających na atrybuty innowacyjności została także odnotowana dla źródeł informacji w postaci zasobów wewnętrznych form, dostawców, klientów, konkurentów oraz krajowych JBR-ów. Z kolei źródło informacji, którym są stowarzyszenia naukowo-techniczne, niestety w większości miało negatywny wpływ na innowacyjność przedsiębiorstw przemysłowych, o czym mówią wyniki modelowania statystycznego (5 na 6 modeli z ujemnym znakiem przy parametrze). Oznacza to, iż korzystanie z tego typu źródła niekoniecznie przekłada się na innowacyjność podmiotów. handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20

7 KATARZYNA SZOPIK-DEPCZYŃSKA 137 Generalnie, w większości przypadków, źródła wiedzy i informacji mają pozytywny wpływ na działalność innowacyjną przedsiębiorstw przemysłowych. Spośród wszystkich 72 wygenerowanych modeli istotnych statystycznie, aż 43 ma pozytywny wpływ na atrybuty innowacyjności. Przedsiębiorstwa, które pozyskują najnowszą wiedzę i technologię z otoczenia są zatem bardziej innowacyjne w aspekcie chęci ponoszenia nakładów na tę sferę działalności, jak generowanie i implementowanie innowacyjnych wyrobów i procesów technologicznych. Podsumowanie Przeprowadzone badania oraz ich wyniki wskazują na kilka pozytywnych zjawisk występujących w regionalnym systemie przemysłowym województwa dolnośląskiego. Przedsiębiorstwa przemysłowe, które w latach poniosły nakłady na działalność B+R, jako najważniejsze źródła informacji o innowacjach, biorąc pod uwagę wartości bezwględne, wskazywały głównie klientów, publikacje branżowe, konferencje, targi i wystawy, wewnętrzne źródła w firmie, konkurencję oraz dostawców. Z kolei modelowanie probitowe pokazało, iż największy wpływ na atrybuty innowacyjności miały zagraniczne jednostki badawczo-rozwojowe, źródła wewnętrzne w firmach (czynnik ludzki), otoczenie bliższe (dostawców i klientów) i szkoły wyższe. W znaczny sposób wpływają one na aktywność innowacyjną przedsiębiorstw, związaną zarówno z nakładami inwestycyjnymi na innowacje, jak również z możliwościami wytwarzania innowacyjnych wyrobów i wdrażania nowych procesów technologicznych oraz okołoprodukcyjnych. Hipoteza badawcza została zweryfikowana pozytywnie. Okazało się bowiem, iż nie zawsze wykorzystywane źródła informacji dla działalności innowacyjnej, oddziałują na nią w sposób pozytywny. Wyniki badań jednoznacznie wskazały, iż kierunek ten jest różny, w zależności od atrybutu innowacyjności. Analiza omówionych w artykule zjawisk może wpłynąć na sposób postrzegania polityki innowacyjnej w ujęciu regionalnym, zwłaszcza pod kątem jej kierunków, jak również ważnej kwestii skuteczności instrumentów wsparcia dla proinnowacyjnych przedsiębiorstw, w województwie dolnośląskim, które są aktywne w sferze badawczo-rozwojowej. Bibiografia Audretsch, D.B. (1998), Agglomeration and the location of innovative activity, Oxford Review of Economic Policy, Vol. 14, No. 2. Bukowski M., Szpor A., Śniegocki A. (2012), Potencjał i bariery polskiej innowacyjności, IBS, Warszawa. Dzikowski P. (2013), Sieci dostaw a aktywność innowacyjna przemysłu spożywczego w zachodniej Polsce w latach (w:) Matejun M., Szymańska K. (red.), Perspektywy rozwoju przedsiębiorczości w warunkach niepewności i ryzyka, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź. OECD (2008), Podręcznik Oslo. Zasady gromadzenia i interpretacji danych dotyczących innowacji, wydanie trzecie, MNiSW, Warszawa. Stanisz A. (2007), Przystępny kurs statystyki, tom 2, Statsoft, Kraków. handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20

8 138 ŹRÓDŁA INFORMACJI DLA DZIAŁALNOŚCI INNOWACYJNEJ... Szarucki M. (2009), Źródła informacji w działalności badawczo-rozwojowej przedsiębiorstwa, Nauka i Gospodarka, Aroda-informacji-w-dziaalnoci-badawczo-rozwojowej-przedsibiorstwa&catid=39%3Aartykuly &Itemid=108&lang=pl [dostęp: ]. Świadek A. (2011), Regionalne systemy innowacji w Polsce, Difin, Warszawa. Tomaszewski: M. (2012), Kooperacja innowacyjna przedsiębiorstw przemysłowych w sieci dostaw na przykładzie przedsiębiorstw z województwa lubuskiego w latach , Współczesne Zarządzanie, nr 4. Źródła informacji o innowacjach, [dostęp: ]. Sources of Information for Innovative Activities at Industrial Enterprises of the R&D Sector in the Lower Silesian Province in Summary In her article, the author showed findings of the survey carried out among industrial enterprises in the area of the Lower Silesia region. An aim of considerations is an attempt to determine the impact of different determinants in the form of sources of information on innovative activity of industrial enterprises incurring outlays on research and development. The research hypothesis is allegation that activity in the sphere of industrial enterprises in the Lower Silesian Province incurring outlays on R&D depends on differentiated determinants affecting those entities, while the sources of innovation may stimulate this sphere of activities in different-direction way. In the carried out survey, there took place 761 industrial enterprises from the Lower Silesian region in , of which 118 enterprises declared incurrence of outlays on R&D. The carried out surveys showed a number of important dependences; therefore, awareness of the impact of sources of information for innovative activities on individual attributes of innovativeness is an important element of cognition of the region s specificity. The conclusions indicated in the article as regards the used sources of knowledge and information for innovative activities within the regional industrial system should be analysed and taken into consideration while creating innovative strategies. Key words: innovations, R&D, industry, region. JEL codes: L60, O31, O32 Источники информации для инновационной деятельности на промышленных предприятиях сектора НИОКР в Нижнесилезском воеводстве в гг. Резюме В статье показали результаты опроса, проведенного среди промышленных предприятий на территории региона Нижней Силезии. Цель рассуждений handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20

9 KATARZYNA SZOPIK-DEPCZYŃSKA 139 попытка определить влияние отличных детерминантов в виде источников информации на инновационную активность промышленных предприятий, которые несут издержки по НИОКР. Исследовательская гипотеза утверждение, что активность в инновационной сфере промышленных предприятий в Нижнесилезском воеводстве, которые несут расходы по НИОКР, зависит от дифференцированных обусловленностей, влияющих на эти субъекты, причем источники инноваций могут стимулировать эту сферу деятельности в разных направлениях. В проведенном опросе приняло участие 761 промышленное предприятие из региона Нижней Силезии в гг., из чего 118 предприятий заявили о расходах на НИОКР. Проведенные опросы показали ряд существенных зависимостей, потому знание влияния источников информации для инновационной деятельности на отдельные атрибуты инновационности важный познавательный элемент специфики региона. Указанные в статье выводы из области использованных источников знаний и информации для инновационной деятельности в рамках региональной промышленной системы должны анализироваться и учитываться при формировании инновационных стратегий. Ключевые слова: инновации, НИОКР, промышленность, регион. Коды JEL: L60, O31, O32 Artykuł nadesłany do redakcji w sierpniu 2014 r. All rights reserved Afiliacja: dr Katarzyna Szopik-Depczyńska Uniwersytet Szczeciński Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Instytut Zarządzania i Inwestycji ul. Mickiewicza 69, Szczecin tel kasiasz@wneiz.pl handel_wew_ kolejnosc.indd :15:20