dr Małgorzata Markowska

Transkrypt

1 ZRÓŻNICOWANIE POZIOMU INNOWACYJNOŚCI W REGIONACH POLSKI dr Małgorzata Markowska

2 Wprowadzenie Celem wystąpienia jest próba oceny poziomu innowacyjności regionów polskich, na tle regionów UE, z wykorzystaniem wskaźników unijnych, proponowanych w EIS (European Innovation Scoreboard). Dane statystyczne pozwalające ustalić i ocenić poziom innowacyjności pochodzą z baz Urzędu Statystycznego UE (Eurostatu). Do oceny zróżnicowania poziomu i miejsca Polski oraz regionów w europejskiej przestrzeni regionalnej wykorzystano podstawowe statystyki: zmienność, rozstęp, średnia, odchylenie standardowe. Badanie przeprowadzono w ujęciu dynamicznym, co pozwoliło na ocenę zmian, jakie zaszły w regionach, po upływie pięciu latach od pierwszego momentu t.

3 Wprowadzenie Rola innowacyjności w podnoszeniu konkurencyjności gospodarki nie wymaga dziś szczególnego uzasadnienia. Wszelkie badania prowadzone na szczeblu czy to makroekonomicznym czy to w skali przedsiębiorstwa potwierdzają zależność między stopniem zaawansowania innowacyjności a rozwojem gospodarczym, a w konsekwencji społecznym. Zdecydowanie mniej analiz dostrzec można w skali regionalnej.

4 Wprowadzenie Pamiętając, iż UE za podstawowe wyzwanie stawia przed sobą sprostanie konkurencyjności globalnej za pomocą dynamizacji procesów innowacyjnych również poprzez politykę regionalną trzeba spojrzeć na UE w aspekcie jej przestrzeni regionalnej.

5 Zamiast wstępu Badanie wszelkiej aktywności innowacyjnej jest niezwykle ważne dla dokładnego poznania istoty zjawisk innowacyjnych, a tym samym kluczowe dla zaprogramowania określonego wsparcia w zakresie innowacyjności. Zgodnie z aktualnymi wytycznymi dotyczącymi pomiaru innowacyjności (metodologia OECD) zaprezentowanymi w najnowszym, trzecim wydaniu Podręcznika Oslo: Oslo Manual. Guidelines for collecting and interpreting innovation data, w badaniu procesów innowacyjnych ważny staje się nie tylko sam pomiar aktywności innowacyjnej przedsiębiorstw, ale również relacje z otoczeniem, zwłaszcza z innymi firmami oraz instytucjami otoczenia biznesu w kontekście stymulowania działań innowacyjnych.

6 Zamiast wstępu Promowanie i wspieranie działalności innowacyjnej w każdej dziedzinie gospodarki jest jednym z głównych celów polityki gospodarczej nie tylko w krajach UE, ale także w pozostałych krajach OECD. Właściwa realizacja tego celu nie byłaby jednak możliwa bez regularnych badań statystycznych, dostarczających wiarygodnych danych obrazujących zakres oraz charakter działalności innowacyjnej na różnych poziomach (mikro, mezo i makro) i w różnych sektorach gospodarki.

7 Wskaźniki do oceny innowacyjności w regionach UE Na podstawowy system wskaźników innowacji w Unii Europejskiej składają się dwa zasadnicze narzędzia: Ankiety Innowacji Wspólnotowych (The Community Innovation Surveys - CIS) wdrożone przez EUROSTAT na podstawie OSLO Manual CIS 1 ( ), CIS 2, CIS 3, CIS 4, CIS 2006 ( ), CIS 2008 Europejska Tablica Wyników w dziedzinie innowacji (European Innovation Scoreboard - EIS). Badania poziomu i trendów innowacyjności na poziomie krajowym, na podstawie ewoluującej listy wskaźników i metodologii, trwają od kilku lat. Pierwsza ocena innowacyjności w regionach UE miała miejsce w roku 2002, kolejna w 2003, a następna w roku 2006.

8 RRSII Revealed Regional Summary Innovation Index RRSII z roku 2006 to wskaźnik złożony. Ma na celu zidentyfikowanie liderów lokalnych, z uwzględnieniem zarówno funkcjonowania regionu w obrębie Unii Europejskiej, jak i w kraju. W oparciu o metodologię wykorzystaną w RIS 2003 oblicza się dwa wskaźniki, z których średnia ważona wykorzystywana jest do ustalenia (RRSII): - średnia wartości zmiennych przeskalowanych w stosunku do średnich krajowych (RNSII) i - średnia wartości zmiennych przeskalowanych w stosunku do średniej UE 25 (REUSII).

9 2006 RRSII - Revealed Regional Summary Innovation Index przekształcenie danych przeskalowanie danych pierwiastkowanie pięciu wskaźników i podwójne pierwiastkowanie dwóch wskaźników Minmax wagi wskaźników Równe komponenty konstrukcja krajowy - Regional National Summary Innovation Index m 1 RNSII = n jk x m ijk, gdzie: i= 1 X ijk X ijk p p Min X ik k X ik xn ijk, X ijk X ijk p Max p Min k X ik k X ik europejski - Regional European Summary Innovation Index REUSII jk = 1 m m i= 1 eu ijk x, gdzie: X ijk X ijk p p Min X i, EU 25 k X i, EU 25 xeu ijk, X ijk X ijk p Max p Min k X i, EU 25 k X i, EU 25 waga ¼ 3/4 wskaźnik - konstrukcja RRSII jk = 3 REUSII 4 jk RNSII jk liczba zmiennych 7 liczba badanych regionów żródła danych 208 (UE 25) Labour Force Survey, R&D statistics, Patent statistics,

10 RRSII 2006 W procesie przekształcania stosuje się pierwiastkowanie w celu skorygowania problemów wartości odstających oraz asymetrii rozkładów. Dla danych dotyczących kadry badawczej, publicznych instytucji naukowobadawczych, firm typu B+R, zatrudnienia w sektorach wykorzystujących średnio i wysoko zaawansowane technologie zastosowano pierwiastkowanie (przy p równym 2 w powyższych wzorach). W przypadku kształcenia ustawicznego i patentów zarejestrowanych w EPO, wykorzystano podwójne pierwiastkowanie (przy wykładniku p równym 4 w powyższych wzorach). Wówczas RRSII obliczany jest jako średnia ważona wartości przeskalowanych dla RNSII i REUSII.

11 RRSII 2006 Podobnie jak w roku 2003 identyfikowanie liderów lokalnych redukuje choć w mniejszym stopniu - wpływ tych wskaźników, w odniesieniu do których dany kraj posiada ponadprzeciętne wartości. Wysokie wartości zmiennych, dla których dany kraj plasuje się wyraźnie ponad średnią unijną są korygowane w dół, a maksymalne wartości w tych wskaźnikach w których kraj jest słaby są korygowane w górę. Tym samym RRSII zawyża wartość wskaźnika złożonego w przypadku regionów będących liderami w państwach plasujących się nisko w rankingu, ale dzięki temu lokalni liderzy będą bardziej widoczni.

12 RRSII 2006 RIS z roku 2006 wprowadza przekształcenie danych w oparciu o transformację pierwiastka kwadratowego dla pięciu wskaźników oraz podwójnego pierwiastka kwadratowego w przypadku dwóch wskaźników. RIS z roku 2006 wykorzystuje zasadę przypisywania mniejszej wagi komponentowi krajowemu, która wynosi tylko ¼. Kolejną zmianą jest podział według średniej krajowej średniej EU25 w obliczaniu komponentu krajowego w stosunku do europejskiego.

13 RRSII 2006 Obecnie w zestawie znajdują się następujące cechy: 1/ kapitał ludzki w nauce i technologii - liczba osób, które ukończyły wyższą uczelnię na wydziale naukowo-technicznym i pracujących w zawodzie na 1000 ludności, 2/ uczestniczący w kształceniu ustawicznym na 100 osób w wieku 25-64, 3/ zatrudnienie w przemyśle produkcyjnym wykorzystującym średnio i wysoko zaawansowane technologie (w % zatrudnionych ogółem), 4/ zatrudnienie w usługach wykorzystujących zaawansowane technologie (w % zatrudnionych ogółem), 5/ wydatki publiczne na badania i rozwój (B+R) jako % PKB, 6/ wydatki przedsiębiorstw na badania i rozwój jako % PKB, 7/ patenty zgłoszone w EPO na milion ludności.

14 Poziom innowacyjności regionów Polski na przełomie wieku Analizę zróżnicowania poziomu innowacyjności przeprowadzono dla regionów Polski z wykorzystaniem następujących cech (w nawiasach podano rok, którego dotyczą dane): X 1 udział pracujących z wyższym wykształceniem w ogólnej liczbie pracujących w regionie (2001,2005), X 2 udział pracujących z wyższym wykształceniem w ogólnej liczbie aktywnych zawodowo w regionie (2001,2005), X 3 kapitał ludzki w nauce i technologii (HRST) jako odsetek aktywnych zawodowo (2002, 2006), X 4 kapitał ludzki w nauce i technologii (HRST) udział w liczbie ludności ogółem (2002,2006), X 5 udział ludności w wieku lat uczestniczącej w kształceniu ustawicznym w regionie (2001,2005), X 6 udział pracujących w przemyśle wysoko i średnio zaawansowanym technologicznie w ogólnej liczbie pracujących w regionie (2002,2006), X 7 udział pracujących w usługach opartych na wiedzy (knowledge-intensive services) w ogólnej liczbie pracujących w regionie (2002,2006), X 8 patenty zarejestrowane w danym roku w EPO (European Patent Office) na milion siły roboczej w regionie (1999,2003), X 9 patenty zarejestrowane w danym roku w EPO na milion siły aktywnych ekonomicznie w regionie (1999,2003).

15 Poziom innowacyjności regionów Polski na przełomie wieku Średnia UE 8 na 9 max Tabela 1. Wartości i podstawowe statystyki zmiennych wybranych do oceny zróżnicowania poziomu innowacyjności w regionach Polski na przełomie wieku Zmienna (rok) Wyszczególnienie X 1 (2001) X 2 (2001) X 3 (2002) X 4 (2002) X 5 (2001) X 6 (2002) X 7 (2001) X 8 (1999) X 9 (1999) Łódzkie 15,77 14,22 22,9 15,7 3,72 3,21 22,12 2,82 5,80 Mazowieckie 19,60 17,98 29,4 20 6,19 4,21 31,2 4,39 9,13 Małopolskie 17,28 16,16 24,8 17 3,89 3,58 22,21 1,69 3,81 Śląskie 13,75 12, ,2 3,61 6,21 24,59 1,86 4,74 Lubelskie 15,41 14,48 21,7 15,2 4,85 2,96 19,12 1,67 3,57 Podkarpackie 13,25 11,71 19,2 13,3 2,91 4,56 18,52 1,12 2,60 Świętokrzyskie 13,19 12,28 21,5 13,9 2,79 2,7 18,25 0,90 1,92 Podlaskie 15,46 14,16 22,7 15,4 4,44 2,68 17,25 1,94 4,14 Wielkopolskie 13,71 12,07 21,8 14,3 3,10 4,98 21,56 2,58 5,92 Zachodniopomorskie 16,82 14, ,1 3,67 3,9 26,12 2,06 4,52 Lubuskie 15,75 12,85 20,8 13,5 2,50 4,56 21,56 2,00 4,54 Dolnośląskie 17,98 14,98 23,3 15,4 4,78 5,69 24,25 1,05 2,39 Opolskie 14,79 13,29 20,6 13,7 2,94 7,54 21,96 1,27 3,18 Kujawsko-Pomorskie 14,74 12, ,8 4,01 4,59 23,56 1,41 3,24 Warmińsko-mazurskie 15,70 12,92 21,8 13,7 3,56 2,65 21,62 0,81 1,98 Pomorskie 17,45 15,30 22,8 15,4 4,56 6,59 24,65 2,45 6,25 Średnia 15,67 13,85 22,52 14,98 3,85 4,41 22,41 1,88 4,23 Zmienność 11,56 12,15 11,03 11,58 24,79 33,80 15,36 47,82 44,39 Odchylenie standardowe 1,81 1,68 2,48 1,73 0,95 1,49 3,44 0,90 1,88 Max 19,60 17,98 29,40 20,00 6,19 7,54 31,20 4,39 9,13 Min 13,19 11,71 19,00 12,80 2,50 2,65 17,25 0,81 1,92 Max-min 6,41 6,28 10,40 7,20 3,69 4,89 13,95 3,57 7,20 max min 1,49 1,54 1,55 1,56 2,48 2,85 1,81 5,40 4,75

16 Poziom innowacyjności regionów Polski ocena zmian Średnia UE 5 na 9 max 5 na 9 min Tabela 2. Wartości i podstawowe statystyki zmiennych ilustrujących zróżnicowanie poziomu innowacyjności w regionach Polski w kolejnym momencie badania Zmienna (rok) Wyszczególnienie X 1 (2005) X 2 (2005) X 3 (2006) X 4 (2006) X 5 (2005) X 6 (2006) X 7 (2005) X 8 (2003) X 9 (2003) Łódzkie 21,82 19,23 27,6 18,3 4,84 4,96 25,6 1,18 2,29 Mazowieckie 30,05 27, ,7 5,75 4,65 30,02 3,48 7,95 Małopolskie 21,56 19,98 27,6 19 4,35 4,23 22,7 1,85 4,06 Śląskie 22,34 19,83 30,2 18,1 5,38 6,56 25,14 1,14 2,80 Lubelskie 21,73 20,13 26,1 18,1 5,40 3,05 22,5 0,89 1,93 Podkarpackie 17,76 16,64 26,9 17,6 3,42 5,69 21,98 0,82 1,84 Świętokrzyskie 20,85 19,06 23,8 16,5 3,77 2,98 18,65 1,66 3,60 Podlaskie 20,72 19,30 29,1 20 4,34 2,96 22,56 1,78 4,13 Wielkopolskie 20,56 18,79 26,7 17,5 3,99 6,97 21,89 4,46 9,52 Zachodniopomorskie 22,70 19,55 28,8 18,3 4,73 6,2 25,6 0,63 1,47 Lubuskie 21,16 18,18 27,1 16,9 4,31 4,98 22,56 2,13 4,56 Dolnośląskie 24,78 21,33 32,3 21,1 5,94 6,65 24,5 2,85 6,84 Opolskie 19,33 17,44 22,8 15,5 3,67 8,01 21,97 2,09 5,17 Kujawsko-Pomorskie 18,12 15,96 22,7 14,2 4,94 5,56 23,87 0,62 1,30 Warmińskomazurskie 20,01 17,47 25,9 15,8 3,58 3,39 25,6 0,75 1,78 Pomorskie 23,29 20,49 29,2 18,9 5,23 6,97 23,82 2,09 5,31 Średnia 21,67 19,44 27,86 18,34 4,60 5,24 23,69 1,78 4,03 Zmienność 13,22 13,45 14,12 16,49 17,31 30,65 10,53 61,24 60,61 Odchylenie standardowe 2,87 2,61 3,93 3,02 0,80 1,61 2,49 1,09 2,45 Max 30,05 27,62 39,00 27,70 5,94 8,01 30,02 4,46 9,52 Min 17,76 15,96 22,70 14,20 3,42 2,96 18,65 0,62 1,30 Max-min 12,29 11,65 16,30 13,50 2,51 5,05 11,37 3,83 8,22 max 1,69 1,73 1,72 1,95 1,73 2,71 1,61 7,14 7,32 min Źródło: opracowanie na podstawie danych Eurostatu

17 Pomiar innowacyjności regionalnej w świetle dorobku statystyki unijnej Obecnie, w raporcie European Innovation Scoreboard 2006, do pomiaru i oceny poziomu innowacyjności regionalnej wybrano następujące wskaźniki: - kapitał ludzki w nauce i technologii, - uczestniczący w kształceniu ustawicznym na 100 osób w wieku 25-64, - wydatki publiczne na badania i rozwój (B+R) jako % PKB, - wydatki przedsiębiorstw na badania i rozwój jako % PKB, - zatrudnienie w przemyśle produkcyjnym wykorzystującym średnio i wysoko zaawansowane technologie (w % zatrudnionych ogółem), - zatrudnienie w usługach wykorzystujących zaawansowane technologie (w % zatrudnionych ogółem), - patenty zgłoszone w Europejskim Biurze Patentowym (European Patent Office) na milion ludności.

18 Podstawy formalne pomiaru innowacyjności regionalnej Informacje statystyczne dotyczące wartości ustalonych mierników można zatem zapisać w formie macierzy danych, przyjmując następujące oznaczenia: - zbiór krajów, P = P1... P n... P N - zbiór regionów w każdym kraju, n n 1, p 2 n k p,..., p,..., p n K - zbiór mierników X, X 2,..., X,..., 1 j X m

19 Podstawy formalne pomiaru innowacyjności regionalnej Macierze danych mogą mieć postać: n X i :... x kj..., n n x K 1... x Km K x m gdzie: x n kj wartość j-tego (j = 1,, m,) miernika w k-tym regionie (k = 1,, K), w n-tym kraju (n = 1,, N). x n x n 1m (1)

20 Podstawy formalne pomiaru innowacyjności regionalnej Syntetyczny wskaźnik innowacyjności regionalnej, z wykorzystaniem danych dla regionów ustalono na podstawie (2): SWIR n k = 1 m m j = 1 y n kj (2) gdzie: k P x n x n ; kj min kj k P j y n = 1,..., kj = max x n min x n n = 1,..., k P kj k P gdzie: x n wartość j-tego miernika dla k-tego kj regionu w n-tym kraju. kj m N k = 1,..., K (3)

21 Podstawy formalne pomiaru innowacyjności regionalnej Poziom SWIR należy do przedziału liczbowego [0,1], a w związku z tym, że wszystkie ujęte w Europejskiej Tablicy Wyników Innowacyjności mierniki innowacyjności mają charakter stymulant, to jego interpretacja jest następująca. Bliższa jedności wartość wskaźnika oznacza wyższą innowacyjność regionalną. Pozwala to na uporządkowanie regionów według poziomu regionalnej innowacyjności.

22 Podstawy formalne pomiaru innowacyjności regionalnej Z uwagi na realizację celu, w którym określono, że przedmiotem badania będzie także ocena miejsca w europejskiej przestrzeni regionalnej wskazanych regionów, do badań innowacyjności wybrano następujące charakterystyki: X 1 udział pracujących z wyższym wykształceniem w ogólnej liczbie pracujących w regionie, X 2 kapitał ludzki w nauce i technologii (HRST) jako odsetek aktywnych zawodowo, X 3 udział ludności w wieku lat uczestniczącej w kształceniu ustawicznym w regionie. X 4 udział pracujących w przemyśle wysoko i średnio zaawansowanym technologicznie w ogólnej liczbie pracujących w regionie X 5 udział pracujących w usługach opartych na wiedzy (knowledge-intensive services) w ogólnej liczbie pracujących w regionie, X 6 patenty zarejestrowane w danym roku w EPO (European Patent Office) na milion siły roboczej w regionie,

23 Podstawy formalne pomiaru innowacyjności regionalnej Momenty obserwacji przebiegać będą następująco: t = 1, 5, dla zmiennych X 1 i X 3 t = 1 dla roku 2001, t = 2 dla roku 2002, t = 3 dla 2003, t = 4 dla roku 2004 i t = 5 dla roku 2005, a dla zmiennych X 2, X 4 i X 5 t = 1 dla roku 2002, t = 2 dla roku 2003, t = 3 dla roku 2004, t = 4 dla roku 2005, t = 5 dla roku 2006, dla zmiennej X 6 t = 1 dla roku 1999, t = 2 dla roku 2000, t = 3 dla roku 2001, t = 4 dla roku 2002, t = 5 dla roku 2003.

24 Podstawy formalne pomiaru innowacyjności regionalnej Regiony UE 27 to obecnie 268 jednostek poziomu NUTS 2. Jednak braki w danych dotyczące wybranych charakterystyk na temat wszystkich regionów bułgarskich (6) oraz rumuńskich (8), a także zamorskich regionów francuskich (Guadeloupe, Martinique, Guyane, Reunion) i zamorskich regionów portugalskich (Região Autónoma dos Açores, Região Autónoma da Madera) i dwóch hiszpańskich (Ciudad Autónoma de Ceuta, Ciudad Autónoma de Melilla) spowodowały, że w analizie brano pod uwagę 246 z 268 unijnych regionów NUTS 2.

25 Tabela 3. Regiony (skrajne 10) uporządkowane według wartości miary SWIR w badanych momentach Pozycja Region SWIR Region SWIR Region SWIR Region SWIR Region SWIR 1 Inner London 0,728 Inner London 0,714 Stockholm 0,691 Stockholm 0,709 Inner London 0,707 2 Stockholm 0,716 Stockholm 0,696 Inner London 0,670 Inner London 0,642 Stockholm 0,673 3 Prov. Brabant Wallon 0,679 Prov. Brabant Wallon 0,652 Etelä-Suomi 0,605 Prov. Brabant Wallon 0,618 Prov. Brabant Wallon 0,638 4 Etelä-Suomi Berkshire, Bucks and 0,650 Oxfordshire 0,633 Prov. Brabant Wallon 0,601 Etelä-Suomi 0,616 Etelä-Suomi 0,631 5 Berkshire, Bucks and Oxfordshire 0,630 Etelä-Suomi Berkshire, Bucks and 0,630 Oxfordshire 0,596 Sydsverige 0,609 Stuttgart 0,625 6 Stuttgart Hampshire and Isle of 0,619 Wight 0,606 Noord-Brabant 0,579 Stuttgart Berkshire, Bucks and 0,600 Oxfordshire 0,625 7 Oberbayern 0,616 Stuttgart 0,605 Sydsverige 0,578 Västsverige 0,594 Oberbayern 0,607 8 Sydsverige 0,581 Oberbayern 0,602 Västsverige 0,574 Noord-Brabant 0,578 Surrey, East and West Sussex 0,601 9 Hampshire and Isle of Wight 0,581 Noord-Brabant 0,592 Utrecht 0,553 Östra Mellansverige 0,570 Denmark 0, Prov. Vlaams Brabant 0,574 Utrecht 0,590 Östra Mellansverige 0,550 Oberbayern 0,570 Sydsverige 0, Peloponnisos 0,094 Kriti 0,091 Dytiki Makedonia 0,087 Thessalia 0,105 Kriti 0,111 Anatoliki Makedonia, 238 Alentejo 0,093 Thraki 0,078 Algarve 0,086 Dytiki Ellada 0,103 Voreio Aigaio 0, Anatoliki Makedonia, Thraki 0,082 Alentejo 0,078 Anatoliki Makedonia, Thraki 0,081 Alentejo 0,090 Alentejo 0, Dytiki Hellada 0,080 Algarve 0,067 Sterea Ellada 0,071 Peloponnisos 0,079 Anatoliki Makedonia, Thraki 0, Algarve 0,077 Peloponnisos 0,062 Alentejo 0,068 Notio Aigaio 0,075 Sterea Ellada 0, Notio Aigaio 0,076 Notio Aigaio 0,059 Peloponnisos 0,065 Sterea Ellada 0,074 Norte 0,065 Anatoliki Makedonia, 243 Norte 0,074 Norte 0,056 Centro (PT) 0,050 Thraki 0,073 Notio Aigaio 0, Ionia Nisia 0,066 Ionia Nisia 0,050 Norte 0,047 Centro (PT) 0,068 Centro (PT) 0, Centro (PT) 0,062 Centro (PT) 0,046 Notio Aigaio 0,047 Norte 0,068 Ionia Nisia 0, Sterea hellada 0,052 Sterea Ellada 0,036 Ionia Nisia 0,034 Ionia Nisia 0,028 Peloponnisos 0,055 Podstawowe statystyki Średnia 0,344 Średnia 0,339 Średnia 0,318 Średnia 0,334 Średnia 0,352 Zmienność 41,1 Zmienność 42,14 Zmienność 42,27 Zmienność 39,26 Zmienność 39,45 Odchylenie standardowe 0,14 Odchylenie standardowe 0,143 Odchylenie standardowe 0,134 Odchylenie standardowe 0,131 Odchylenie standardowe 0,139 Max-min 0,676 Max-min 0,678 Max-min 0,657 Max-min 0,68 Max-min 0,653 max min 14,1 19,85 20,51 25,03 12,91 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych Eurostatu

26 Tabela 4. Regiony o najwyższej i najniższej wartości analizowanych zmiennych w każdym z badanych momentów Moment Największa i najmniejsza X 1 wartość zmiennej (region) max Inner London 49,26 min Algarve 6,24 max Inner London 49,18 min Algarve 7,88 max min max min max min Région de Bruxelles 50,37 Severozápad 8,27 Région de Bruxelles 50,89 Severozápad 8,38 Région de Bruxelles 51,60 Severozápad 9,17 X 2 (region) Inner London 53,8 Sterea Ellada 11,3 Prov. Brabant Wallon - 55,8 Centro (PT) 12,9 Prov. Brabant Wallon 56,9 Norte 14,8 Prov. Brabant Wallon 57,9 Norte 14,3 Centro (PT) 15,4 Inner London 57,2 X 3 (region) Inner London 25,12 Stredné Slovensko 0,2 Inner London 24,87 Notio Aigaio 0,65 Stockholm 28,51 Peloponnisos - 1,12 Stockholm 30,97 Peloponnisos 0,57 Denmark 27,33 Peloponnisos 0,99 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych Eurostat Zmienna X 4 (region) Stuttgart 21,24 Ionia Nisia 0,25 Stuttgart 20,59 Ionia Nisia 0,2 Stuttgart - 22,24 Ionia Nisia 0,27 Stuttgart 20,54 Ionia Nisia 0,25 Stuttgart 19,93 Ionia Nisia 0,26 X 5 (region) Inner London 59,14 Sterea Ellada 11,1 Inner London 57,12 Sterea Hellada 12,57 Inner London 59,83 Sterea Hellada 15,94 Inner London 57,43 Ionia Nisia 15,78 Stockholm 56,68 Peloponnisos 16,33 X 6 (region) Oberbayern 1391,17 South Western Scotland 0,027 Noord- Brabant 1607,34 South Western Scotland 0,036 Noord- Brabant 2167,87 South Western Scotland 0,069 Noord- Brabant ,39 South Western Scotland 0,048 Stuttgart 748,37 South Western Scotland 0,59

27 Tabela 5. Miary SWIR dla regionów polskich i pozycja wśród regionów UE (uporządkowane według pozycji i momencie T1) Województwa SWIR Pozycja SWIR Pozycja SWIR Pozycja SWIR Pozycja SWIR Pozycja w momencie T1 w momencie T2 w momencie T3 w momencie T4 w momencie T5 Mazowieckie 0, , , , , Pomorskie 0, , , , , Dolnośląskie 0, , , , , Śląskie 0, , , , , Zachodniopomorskie 0, , , , , Małopolskie 0, , , , , Opolskie 0, , , , , Łódzkie 0, , , , , Kujawsko-Pomorskie 0, , , , , Wielkopolskie 0, , , , , Lubuskie 0, , , , , Lubelskie 0, , , , , Warmińsko-mazurskie 0, , , , , Podlaskie 0, , , , , Podkarpackie 0, , , , , Świętokrzyskie 0, , , , , Podstawowe statystyki Średnia 0, , , , , Zmienność 19,25 7,95 18,60 9,22 20,76 8,77 18,90 8,99 21,32 9,81 Odchylenie standardowe 0,03 17,10 0,03 19,62 0,03 18,54 0,04 18,87 0,04 20,59 Max 0, , , , , Min 0, , , , , Max-min 0, , , , ,17 79 max 2,06 1,41 1,90 1,47 2,05 1,44 2,05 1,46 2,32 1,51 min

28 Zmiany w poziomie innowacyjności europejskiej przestrzeni regionalnej - Polska pl11 Lódzkie pl12 Mazowieckie pl21 Malopolskie pl22 Slaskie pl31 Lubelskie pl32 Podkarpackie pl33 Swietokrzyskie pl34 Podlaskie pl41 Wielkopolskie pl42 Zachodniopomorskie pl43 Lubuskie pl51 Dolnoslaskie pl52 Opolskie pl61 Kujawsko-Pomorskie pl62 Warminsko-Mazurskie pl63 Pomorskie

29 Zmiany w poziomie innowacyjności europejskiej przestrzeni regionalnej - Polska 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0, pl11 Lódzkie pl12 Mazowieckie pl21 Malopolskie pl22 Slaskie pl31 Lubelskie pl32 Podkarpackie pl33 Swietokrzyskie pl34 Podlaskie pl41 Wielkopolskie pl42 Zachodniopomorskie pl43 Lubuskie pl51 Dolnoslaskie pl52 Opolskie pl61 Kujawsko-Pomorskie pl62 Warminsko-Mazurskie pl63 Pomorskie

30 Pomiar innowacyjności regionów polskich X 1 - kapitał ludzki w nauce i technologii - liczba osób, które ukończyły wyższą uczelnię na wydziale naukowo-technicznym i pracujących w zawodzie na 1000 ludności, w latach , X 2 - uczestniczący w kształceniu ustawicznym na 100 osób w wieku 25-64, w latach X 3 - zatrudnienie w przemyśle produkcyjnym wykorzystującym średnio i wysoko zaawansowane technologie (w % zatrudnionych ogółem), w latach , X 4 - zatrudnienie w usługach wykorzystujących zaawansowane technologie (w % zatrudnionych ogółem), w latach , X 5 - wydatki publiczne na badania i rozwój (B+R) jako % PKB, w latach , X 6 - patenty zgłoszone w EPO na milion ludności, w latach W badaniach nie uwzględniono jednego ze wskaźników, a mianowicie wydatki przedsiębiorstw na badania i rozwój jako % PKB ze względu na niekompletne dane na poziomi regionów.

31 Innowacyjność polskich regionów Tabela 6. Miary SWIR dla regionów polskich Regiony Wartość miary (2) w momencie Pozycja regionu w momencie t = 1 t = 2 t = 3 t = 4 t = 5 t = 1 t = 2 t = 3 t = 4 t = 5 Łódzkie 0,340 0,334 0,311 0,412 0, Mazowieckie 0,887 0,864 0,881 0,859 0, Małopolskie 0,353 0,367 0,406 0,398 0, Śląskie 0,471 0,452 0,467 0,426 0, Lubelskie 0,327 0,223 0,235 0,349 0, Podkarpackie 0,137 0,150 0,187 0,221 0, Świętokrzyskie 0,080 0,087 0,047 0,098 0, Podlaskie 0,287 0,118 0,170 0,201 0, Wielkopolskie 0,322 0,290 0,304 0,343 0, Zachodniopomorskie 0,378 0,310 0,290 0,387 0, Lubuskie 0,163 0,158 0,215 0,268 0, Dolnośląskie 0,472 0,447 0,488 0,551 0, Opolskie 0,318 0,319 0,306 0,352 0, Kujawsko-pomorskie 0,309 0,268 0,330 0,327 0, Warmińsko-mazurskie 0,194 0,175 0,088 0,149 0, Pomorskie 0,570 0,559 0,517 0,473 0, Źródło: obliczenia na podstawie danych Eurostatu

32 Podsumowanie Wskaźniki to pojęcia neutralne. Są opracowywane w określonych okolicznościach, mają na nie wpływ interakcje i konflikty pomiędzy elementami systemu, który je wygenerował. Z drugiej strony, wpływają na rozwój strategii i badań naukowych. Mogą odgrywać ważną rolę w kształtowaniu opinii lub odgrywać funkcję informacyjną. Podejście systemowe prowadzi do nowego modelu pomiarowego, który mógłby wychwycić dużo więcej aspektów skomplikowanego procesu innowacji.

33 Podsumowanie Poza problemami z uzyskaniem jak największej liczby kwantyfikowalnych wskaźników, dobrze opisujących na poziomie regionalnym innowacyjność, pojawiają się także trudności wynikające z interpretacji wskaźników: - wnioski formułowane na temat zależności na poziomie grupowym (np. krajowym), nie mogą zostać rozszerzone (bez znacznych modyfikacji) na poziom jednostkowy (np. firmy czy regionu) i odwrotnie, - istotne czynniki wpływające na działania innowacyjne są zależne od poziomu analizy, - zmiana skali geograficznej prowadzi do zastosowania innych ram koncepcyjnych.

34 Podsumowanie Przeprowadzone analizy pokazują, iż rozpiętości między regionami w europejskiej przestrzeni regionalnej w tym i w polskiej, nie zostają złagodzone, a nawet w perspektywie (mierzone miarą syntetyczną) nieco się nasilają. Jeśli wziąć pod uwagę wartości poszczególnych charakterystyk ilustrujących innowacyjność w skali regionalnej, to w niektórych aspektach występuje złagodzenie dysproporcji i to wyraźne jak np. udział ludności w wieku lat uczestniczącej w kształceniu ustawicznym w regionie, udział pracujących w przemyśle wysoko i średnio zaawansowanym technologicznie w ogólnej liczbie pracujących w regionie, patenty zarejestrowane w danym roku w EPO (European Patent Office) na milion siły roboczej w regionie.

35 Podsumowanie Zjawisko ilustrujące zmiany zachodzące w zakresie innowacyjności sygnalizuje, iż zarówno w Polsce jak i wszystkich państwach Unii Europejskiej musi nastąpić zespolenie wysiłków dla podniesienia skłonności regionów do wdrażania procesów innowacyjnych] Dorobek statystyki unijnej pozwala na prowadzenie badań oceniających tendencje zachodzące w ramach poszczególnych mierników innowacyjności, jak i w ujęciu syntetycznym.

36 Podsumowanie Badania takie powinny być prowadzone ze szczególnym uwzględnieniem wpływu procesów innowacyjnych na rozwój gospodarczy regionów oraz ewaluacji oddziaływania polityki regionalnej Unii Europejskiej na rozwój innowacyjności (a w konsekwencji na rozwój regionalny). W procesach innowacyjnych zawsze pojawiać się będą regiony pełniące funkcje biegunów, koncentrujących innowacje przemysłowe i usługowe ale procesy konwergencji powinny również towarzyszyć tym charakterystykom innowacyjności, których rozwój jest możliwy w regionach o mniejszym potencjale gospodarczym.