Studia Ekonomiczne nr 3 2015

ST

UD

IA E

KO

NO

MIC

ZN

E •

EC

ON

OM

IC S

TU

DIE

S3

/201

5

Cena 30,00 zł (w tym 5% VAT)

Nakład 200 egz.

Instytut Nauk Ekonomicznych

Polskiej Akademii Nauk

Pałac Staszica

ul. Nowy Swiat 72

00-330 Warszawa

www.inepan.waw.pl

STUDIAEKONOMICZNE

ECONOMIC STUDIESnr 3 (LXXXVI) 2015

WARSZAWA 2015

INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCH

POLSKIEJ AKADEMII NAUK

ISS

N 0

23

9–

641

6

9

770

23

9

6

410

08

STUDIA EKONOMICZNE

ECONOMIC STUDIES

STUDIAEKONOMICZNE

ECONOMIC STUDIES

nr 3 (LXXXVI) 2015

WARSZAWA 2015

INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCHPOLSKIEJ AKADEMII NAUK

Czasopismo Instytutu Nauk Ekonomicznych PAN

Studia Ekonomiczne

RADA NAUKOWAMarek Belka, Barbara Despines, Marian Gorynia,

Janina Jóźwiak, Tamara E. Kuzniecowa, Adam Lipowski,Krzysztof Starzec, Lew V. Nikiforow

Komitet RedakcyjnyKrzysztof Bartosik (Redaktor Naczelny), Urszula Grzelońska, Joanna Kotowicz-Jawor, Witold Kwaśnicki, Leszek Morawski,

Jerzy Mycielski (Redaktor Statystyczny), Adam Noga, Lesław Pietrewicz, Urszula Skorupska (Sekretarz Redakcji),

Andrzej Sławiński

RedakcjaWładysława Czech-Matuszewska

Lesław Pietrewicz

Opracowanie grafi czne i projekt okładkiBeata Gratys

WydawcaInstytut Nauk Ekonomicznych PAN

© Copyright by Instytut Nauk Ekonomicznych PAN, 2015ISSN 0239–6416

Wersja elektroniczna (e-ISSN 2084–4395) jest dostępna na stronie: http://inepan.waw.pl/publikacje/studia-ekonomiczne

Forma drukowana stanowi wersję pierwotną.

REALIZACJA WYDAWNICZAWydawnictwo Key Text sp. z o.o.

01–142 Warszawa, ul. Sokołowska 9/410tel. 22 632 11 36, 665 108 002

[email protected]

SPIS TREŚCI

WPROWADZENIE DO NUMERU

Przejściowa faza rozwoju polskiej gospodarki (Joanna KOTOWICZ-JAWOR) . . . . . 273

ARTYKUŁY

Lesław PIETREWICZ, Koncepcja etapów rozwoju gospodarczego wczoraj i dziś . . . 276Joanna KOTOWICZ-JAWOR, Endogenne bariery przejścia polskiej gospodarki do

innowacyjnej fazy rozwoju. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294Urszula GRZELOŃSKA, Rola sektora nauki w procesie przechodzenia do gospodar-

ki innowacyjnej. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303Elżbieta MĄCZYŃSKA, Egzogenne, cywilizacyjne i ustrojowe uwarunkowania inno-

wacyjnego rozwoju polskiej gospodarki . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314Michał ZAJFERT, Charakterystyka ilościowa fazy rozwoju Polski na tle innych krajów 331Arkadiusz ŚWIADEK, Technologie a innowacje w polskim systemie przemysłowym 345Natalia NEHREBECKA, Anna BIAŁEK-JAWORSKA, Inwestycje polskich przed-

przedsiębiorstw w B+R a cash-fl ow i dostępność kredytu bankowego. . . . . . . . . . . 366

CONTENTS

EDITOR'S INTRODUCTION

The transitional phase of development of the Polish economy (Joanna KOTO-WICZ-JAWOR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273

ARTICLES

Lesław PIETREWICZ, The concept of stages of economic development: Past and present. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276

Joanna KOTOWICZ-JAWOR, Endogenous barriers to the transition of Polish economy to the innovation-driven stage of development . . . . . . . . 294

Urszula GRZELOŃSKA, The role of universities in the transition from theinvestment-driven to the innovation-driven stage of economic development 303

Elzbieta MĄCZYŃSKA, Exogenous, civilizational, and systemic determi-nants of innovative development of the Polish economy . . . . . . . . . . . . . . 314

Michał ZAJFERT, Quantitive traits of Poland’s stage of development in com-parative perspective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331

Arkadiusz ŚWIADEK, Technology and innovation in Polish industrial system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345

Natalia NEHREBECKA, Anna BIAŁEK-JAWORSKA, Polish corporate investment in R&D versus cash fl ow and avaibility of bank credit. . . . . . . 366

WPROWADZENIE DO NUMERU

PRZEJŚCIOWA FAZA ROZWOJU POLSKIEJ GOSPODARKI

Rozwój polskiej gospodarki, należącej do grupy krajów doganiających liderów o statusie gospodarki opartej na wiedzy, determinują takie zasadnicze czynniki, jak:

1 procesy globalizacji, w tym sektorów fi nansowych,

1 narastające sprzeczności między procesami globalnymi a państwami narodo-wymi,

1 gwałtowna dynamika zmian technologicznych,

1 malejące zasoby pracy, rosnące zróżnicowanie w podziale dochodów,

1 starzenie się społeczeństw europejskich,

1 regionalne procesy integracyjne,

1 przesunięcia światowych centrów gospodarczych w kierunku Dalekiego Wschodu i Ameryki Łacińskiej,

1 zjawisko stagnacji sekularnej występujące w krajach wysoko rozwiniętych,

1 fundamentalne przekształcenia dotychczasowego modelu funkcjonowania gospodarki rynkowej1.

Wszystko to wyznacza nowe warunki konkurowania na otwartym rynku. Bezwzględnym warunkiem osiągnięcia i utrzymania przewagi konkurencyjnej jest wysoka zdolność innowacyjna na poziomie mikro i makroekonomicznym.

Stymulatorem wzrostu innowacyjności polskiej gospodarki w światowym wyścigu konkurencyjnym miała stać się znacząca pomoc publiczna z UE przezna-czona na cele innowacyjne. Wyniosła ona w latach 2007–2013 w Programie

1 Por. szerzej J. Kleer, M. Kleiber, Zagrożenia globalne barierami rozwoju, Komitet Polska 2000+, PAN, Warszawa 2015.

STUDIA EKONOMICZNE 1 ECONOMIC STUDIESNR 3 (LXXXVI) 2015

Joanna Kotowicz-Jawor274

Operacyjnym Innowacyjna Gospodarka 8,3 mld euro, zaś w PO Kapitał Ludzki 9,7 mld euro2.

Transfer funduszy strukturalnych nie przyniósł jednak oczekiwanych efektów. Innowacyjność polskich fi rm w okresie absorpcji tych funduszy nie tylko nie wzro-sła, lecz obniżyła się, zaś Polska w rankingach EIS 2014 (European Innovation Scoreboard) spadła z 5. do 4. pozycji od końca. W 2014 r. Polska uplasowała się więc pod względem innowacyjności na 25. miejscu wśród 28 krajów UE.

W okresie 2004–2013 nastąpiła wprawdzie konwergencja realnego PKB per capita w stosunku do średniej UE, to jednak nadal brak takiej konwergencji, jeżeli chodzi o rozwój polskiego systemu innowacji. W roku 2015 obraz NSI Polski, opisany za pomocą 22 wskaźników zestawionych z wartościami ich mediany w krajach OECD, wykazuje tylko 3 wskaźniki przewyższające tę medianę: są to 2 mierniki związane z komunikowaniem się na odległość i miernik dotyczący współpracy w patentowaniu nowości wspólnie z wynalazcami z zagra-nicy. Liczba patentów zgłoszonych przez krajowych wynalazców w Europejskim Urzędzie Patentowym co prawda wzrosła trzykrotnie w okresie 2007–2012, to jest to jednak 10-krotnie mniej niż średnio w UE3.

Powstaje pytanie, jakie główne czynniki stanowią fundamentalną przyczynę tego zjawiska? W zamieszczonym w numerze 3 „Studiów Ekonomicznych” zesta-wie artykułów sformułowano tezę, iż główną przyczyną niskiej efektywności trans-ferów kapitałowych z UE jest obecna przejściowa faza rozwoju polskiej gospo-darki od etapu inwestycyjnego, stymulowanego ilościowym kryterium wydajności pracy, do etapu gospodarki innowacyjnej, pobudzanej przez paradygmat maksy-malizacji wiedzy i ramy instytucjonalne GOW.

Analiza tego problemu obejmuje cztery główne bloki tematyczne, tj. jako-ściową charakterystykę fazy przejściowej na tle innych etapów rozwoju, identyfi -kację głównych barier przejścia od fazy inwestycji do etapu innowacji, ewolucję funkcjonowania sektora nauki w okresie przejściowym i zmiany roli zasobów wiedzy oraz główne egzogenne (cywilizacyjne i ustrojowe) uwarunkowania funk-cjonowania polskiej gospodarki w fazie przejściowej, a także ilościową charakte-rystykę tego etapu.

Prezentowane artykuły stanowią tło teoretyczne dla weryfi kacji zawartych w nich hipotez i analiz empirycznych pozwalających określić podażowe i popy-towe determinanty innowacyjności polskiej gospodarki w przejściowej fazie roz-woju i zdolność adaptacyjną polskich fi rm do warunków tego etapu.

W profi lu numeru mieszczą się także dwa inne artykuły dotyczące problema-tyki innowacyjności. Celem opracowania Arkadiusza Świadka jest ocena wpływu poziomu zaawansowania technologicznego polskich fi rm na ich aktywność inno-wacyjną. Autor wykazuje, że przyspieszenia procesów innowacyjnych w Polsce można oczekiwać głównie przez stymulowanie rozwoju fi rm zaliczanych do tech-nologii średniowysokich. Sektor przedsiębiorstw lowtech osłabia procesy innowa-

2 Por. M. Weresa, Raport o konkurencyjności Polski – 2015 r., SGH, Warszawa 2015.3 Ibidem.

PRZEJŚCIOWA FAZA ROZWOJU POLSKIEJ GOSPODARKI 275

cyjne, zaś fi rmy wysokich technologii osiągają już masę krytyczną generowania innowacji. Stąd polska polityka innowacyjna powinna być zorientowana przede wszystkim na pobudzanie skłonności innowacyjnej przedsiębiorstw przemysło-wych średniowysokich technologii.

Drugi artykuł, N. Nehrebeckiej i A. Białek-Jaworskiej, zawiera analizę współ-zależności inwestowania polskich fi rm w działalność B+R od możliwości jej auto-fi nansowania i dostępu do kredytu bankowego. Badanie wykazało, iż główną determinantą inwestycji fi rm w B+R jest wielkość własnych oszczędności. Powodują one stabilizację wydatków na działalność badawczo-rozwojową i więk-szą skłonność podmiotów gospodarczych do ponoszenia tych nakładów. Znaczna zależność inwestycji w B+R od środków własnych przedsiębiorstw zmniejsza ich uzależnienie od dostępności kredytu bankowego. Wartością dodaną artykułu jest wykazanie współzależności między samofi nansowaniem przedsięwzięć badawczo--rozwojowych a dostępnością kredytu bankowego na te cele.

Joanna Kotowicz-Jawor

ARTYKUŁY

Lesław Pietrewicz*

KONCEPCJA ETAPÓW ROZWOJU GOSPODARCZEGO WCZORAJ I DZIŚ1

(Artykuł nadesłany: 07.09.2015 r. Zaakceptowany: 04.02.2016 r.)

WPROWADZENIE

Idea wyróżniania w procesie rozwoju gospodarczego etapów rozwoju ma długą historię. U źródeł tej idei umieścić można rozróżnienie między wzrostem gospo-darczym (economic growth) a rozwojem gospodarczym (economic development), co oznacza koncepcyjne oddzielenie wzrostu ilościowego od zmiany jakościowej. Najpowszechniej stosowaną miarą ilościową wzrostu jest dynamika PKB, w zesta-wieniach międzynarodowych ujmowana często w kategoriach per capita (na mieszkańca). Stosowanie tej miary jako obiektywnego sumarycznego miernika efektywności gospodarowania wzbudza wiele wątpliwości (np. Stiglitz, Sen, Fito-ussi, 2013), wyrażanych również w literaturze polskiej (np. Drozdowicz-Bieć, 2013; Mączyńska, 2013). Nawet jednak zwolennicy tej miary w odniesieniu do konkretnych wartości dynamiki PKB mówią o „jakości wzrostu”, odnosząc się do źródeł owego wzrostu, to jest, na ile jest on napędzany przez różne „silniki” i dzięki temu jest zrównoważony oraz na ile pozwala oczekiwać utrwalenia, a na ile jest ciągnięty głównie przez jeden „silnik”, co oznacza większą podatność na odwrócenie korzystnych wyników, na przykład w przypadku wystąpienia szoków zewnętrznych. Można więc stwierdzić, że z punktu widzenia procesów gospodar-czych, ich oceny i trwałości, wzrost wzrostowi nie jest równy, a tym samym miara

1 Artykuł powstał w ramach projektu „Paradygmat rozwoju a efektywność proinnowacyjnej pomocy strukturalnej z UE”, sfinansowanego ze środków Narodowego Centrum Nauk, przyznanych na podstawie decyzji numer DEC-2013/11/B/NS4/01594, realizowanego w Instytucie Nauk Ekonomicznych PAN pod kierunkiem prof. dr hab. Joanny Kotowicz-Jawor.


* Instytut Nauk Ekonomicznych PAN.

KONCEPCJA ETAPÓW ROZWOJU GOSPODARCZEGO WCZORAJ I DZIŚ 277

ilościowa nie może być traktowana jako kompletna (jej wartość użytkowa jest ograniczona).

Wzrost gospodarczy, według laureata nagrody Nobla Amartya Sena (1983), jest jednym z aspektów procesu rozwoju gospodarczego. Rozwój gospodarczy jest miarą postępu, obejmującą poprawę standardu życia i „zdrowia” gospodarki. Niektórzy autorzy traktują rozwój gospodarczy jako miarę wyłącznie jakościową, gdy inni, jak profesor A. Sen, jako obejmującą aspekty jakościowe i ilościowe. Niezależnie od przyjętej defi nicji, nieodłączną cechą koncepcji rozwoju gospo-darczego jest wielowymiarowość. Najpełniejszy wyraz owa wielowymiarowość znajduje właśnie w teorii etapów rozwoju gospodarczego.

Za twórców teorii etapów rozwoju gospodarczego uważa się zwykle Alexandra Gerschenkrona i Walta Rostowa. Pierwszy z nich był twórcą koncepcji zacofania gospodarczego i modelu spóźnionego wzrostu gospodarczego (Gerschenkron, 1962). Wskazywał on, że kraje można uszeregować pod względem stopnia zaco-fania gospodarczego i w zależności od owej pozycji ich rozwój ma inny przebieg. Im słabiej rozwinięty gospodarczo dany kraj, tym bardziej jego rozwój jest oparty na wzroście inwestycji (i w mniejszym na wzroście konsumpcji) i zależy od inwe-stycji bezpośrednich (w tym publicznych). Dzięki możliwości skorzystania z nowych technologii, już wynalezionych w państwach lepiej rozwiniętych, pań-stwa zacofane mogą dokonać skoku gospodarczego, przynajmniej częściowo nad-rabiając zaległości.

Walt Rostow w artykule z 1960 r. i opartej na nim książce The Stages of Economic Growth (1962) przedstawił pięcioetapowy model rozwoju gospodar-czego, wyróżniając: (1) społeczeństwo tradycyjne, (2) tworzenie warunków do startu, (3) start, (4) dojrzewanie, (5) okres wysokiej konsumpcji masowej. Jakkolwiek w porównaniu z modelem Gerschenkrona koncepcja Rostowa była bardziej złożona, w późniejszych latach została poddana silnej krytyce. Modelowi zarzucano m. in. mechanistyczny charakter, wskazując, że kolejne etapy automa-tycznie następują w nim po sobie, przy czym nie rozróżnia się tu zmian nośników postępu, w związku z czym poszczególne fazy stanowią w istocie system klasyfi -kacji ex post. Co więcej, model ten był oparty na historycznych doświadczeniach Europy Zachodniej i Stanów Zjednoczonych i nie był w stanie wyjaśnić alterna-tywnych ścieżek rozwoju, typowych np. dla państw azjatyckich (Itagaki, 1963).

Ogromny krok naprzód w rozumieniu jakościowych różnic źródeł wzrostu poczynił Michael Porter, przedstawiając w książce The Competitive Advantage of Nations (1990) model mikroekonomicznych podstaw wzrostu gospodarczego. Książka ta i model, mimo upływu ćwierćwiecza, nadal stanowią podstawowy punkt odniesienia do dyskusji o etapach rozwoju gospodarczego, a także leżą u podstaw najbardziej obecnie popularnego modelu wykorzystywanego w corocz-nych zestawieniach raportu o konkurencyjności krajów, opracowywanego przez World Economic Forum.

Celem artykułu jest udzielenie odpowiedzi na pytanie o aktualność i przydat-ność koncepcji etapów rozwoju gospodarczego w obecnych realiach gospodar-czych i przy obecnym poziomie wiedzy ekonomicznej. Punktem wyjścia jest

Lesław Pietrewicz278

przedstawienie zarysu koncepcji etapów rozwoju gospodarczego w najbardziej rozwiniętej formie, czyli modelu Portera (1990) – w pierwszej kolejności wyja-śnienie determinant rozwoju gospodarczego, a następnie identyfi kacja wyznacz-ników poszczególnych etapów rozwoju. Przedmiotem dalszej części artykułu jest prezentacja współczesnych zastosowań myśli Portera, zakończona wskazaniem zasadniczych rozbieżności między oryginalnym modelem a współcześnie używaną jego odmianą, a także postawieniem pytania o ponadczasowość i uniwersalność modelu i – szerzej – o przydatność koncepcji etapów rozwoju gospodarczego we współczesnym świecie. Pracę zakończą wnioski zawierające propozycję rozwinię-cia i uzupełnienia koncepcji etapów rozwoju gospodarczego o koncepcję złożo-ności gospodarczej (economic complexity) i zrównoważonego rozwoju (sustaina-bility).

1. MODEL DIAMENTU, CZYLI DETERMINANTY ROZWOJU GOSPODARCZEGO

M. Porter (1990) upatruje mikroekonomicznych podstaw wzrostu gospodarczego w źródłach międzynarodowej przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw. Osią jego analizy jest teza, że wiele tych źródeł znajduje się poza przedsiębiorstwem i ma związek z lokalizacją, a więc dotyczy warunków krajowych. Warunki krajowe tworzą kontekst, w którym przedsiębiorstwa danego kraju konkurują i który wpływa na możliwość realizacji poszczególnych strategii przez przedsiębiorstwa oraz na perspektywy ich sukcesu. Z kolei międzynarodowy sukces krajowych przedsiębiorstw przekłada się na sukces gospodarki i jej wzrost.

Aspekty warunków krajowych istotne z punktu widzenia budowy międzynaro-dowej przewagi konkurencyjnej przez przedsiębiorstwa, a więc i gospodarczego rozwoju państwa, Porter nazywa determinantami przewagi narodowej i ujmuje w model diamentu, obejmujący cztery atrybuty :

1) czynniki produkcji ,

2) warunki popytowe ,

3) branże pokrewne, wspierające ,

4) strategie, struktury i rywalizacja między przedsiębiorstwami.

Ponieważ międzynarodowej konkurencyjności poszczególnych branż i ich seg-mentów sprzyjać mogą różne czynniki, źródła konkurencyjności należy analizo-wać nie na poziomie państw, ale właśnie na poziomie branż. Państwa odnoszą sukces, kiedy warunki krajowe wspierają rozwój strategii odpowiednich dla poszczególnych branż i segmentów. Państwa odnoszą sukcesy w branżach, w któ-rych warunki krajowe sprzyjają budowie przewag konkurencyjnych, które są war-tościowe w innych krajach, a więc można je wykorzystać globalnie. Państwa odno-szą sukcesy w branżach, w których warunki lokalne wymuszają poszukiwanie


nowych i lepszych sposobów konkurowania, wytwarzają impulsy do podejmowa-nia takich działań szybko i agresywnie. Państwa odnoszą porażki w branżach, w których przedsiębiorstwa nie otrzymują właściwych sygnałów czy odpowiednio ukierunkowanej presji, ani nie posiadają odpowiednich umiejętności potrzebnych do ulepszania i modyfi kacji strategii. Państwa mają największe szanse odnieść sukces w branżach i segmentach, w których „diament” (determinanty przewagi narodowej ujęte jako system) jest najbardziej korzystny.

Co ważne, poszczególne składowe nie są od siebie niezależne, lecz stan każdej z nich zależy od warunków panujących w pozostałych. Tym samym przewagi uzy-skane w jednym aspekcie otoczenia mogą tworzyć lub wspierać przewagi w innych. Jakkolwiek w branżach niskich technologii i związanych z wydobywaniem surow-ców wystarczy, że przewagę zapewniają jeden lub dwa aspekty otoczenia, w bran-żach zaawansowanych technologicznie konieczne są przewagi obejmujące wiele obszarów, choć nie muszą dotyczyć wszystkich. Wzajemne powiązania między przewagami w różnych obszarach otoczenia mają charakter samowzmacniający się – tym samym są bardzo trudne do skopiowania dla zagranicznych konkuren-tów.

1.1. CZYNNIKI PRODUKCJI

Porter uważa, że tradycyjna klasyfi kacja zasobów (praca, ziemia i kapitał) nie odpowiada współczesnym wymogom poszukiwania źródeł przewagi konkurencyj-nej, a w konsekwencji także wzrostu gospodarczego. Dlatego też proponuje wyróżnienie następujących klas zasobów: zasoby ludzkie, zasoby naturalne (obej-mujące lokalizację geografi czną), zasoby wiedzy (naukowej, technicznej i rynko-wej), kapitał (dostępność i koszt) i infrastruktura (jakość i koszt). Jako zasadnicze traktuje przy tym rozróżnienie między czynnikami produkcji podstawowymi (zasoby naturalne, klimat lokalizacja geografi czna, nisko i średnio wykształcone zasoby siły roboczej i kapitał dłużny) i zaawansowanymi (infrastruktura teleko-munikacyjna, wysoko wykwalifi kowany kapitał ludzki i instytucje badawcze w zaawansowanych technologicznie dyscyplinach).

Jakkolwiek zasoby czynników produkcji mają wpływ na przewagę konkuren-cyjną fi rm danego państwa, czynniki produkcji najważniejsze dla wzrostu produk-tywności w gospodarkach rozwiniętych (będącej, według Portera, jedyną uży-teczną miarą konkurencyjności) są nie tyle dziedziczone, co wytwarzane. Stąd też zasób czynników zastany na dany moment jest mniej istotny niż skala i tempo ich tworzenia, ulepszania i specjalizacji do potrzeb konkretnych branż. Podstawowe czynniki produkcji są pasywnie dziedziczone lub ich wytworzenie wymaga nie-wielkich i prostych inwestycji. Czynniki takie stopniowo tracą na znaczeniu jako źródła przewagi kraju lub też przewagi, jakie przedsiębiorstwa danego państwa dzięki nim uzyskują, są nie do utrzymania (pozostają jednak kluczowe w przemy-śle wydobywczym i rolnictwie). Znaczenie konkurencyjne tych czynników maleje w skali świata ze względu na względnie malejące zapotrzebowanie na nie i rosnącą dostępność lub łatwość pozyskania ich z zagranicznych źródeł. Te same przyczyny


odpowiadają za niską stopę zwrotu uzyskiwaną na tych czynnikach niezależnie od ich lokalizacji na skutek niezróżnicowania i wysokiej presji cenowej dostaw-ców z tańszych krajów.

We współczesnych gospodarkach największe znaczenie dla przewagi konku-rencyjnej wśród czynników produkcji mają czynniki zaawansowane. Są one nie-zbędne do uzyskania przewagi konkurencyjnej wyższego rzędu, jak zróżnicowanie produktu czy własna technologia. Czynniki te są rzadsze niż czynniki podsta-wowe, gdyż ich rozwój wymaga dużych i nieustających inwestycji w kapitał ludzki i fi zyczny, co dotyczy też wielu instytucji potrzebnych do ich ciągłego rozwoju (jak instytucje edukacyjne i badawcze). Czynniki te także trudniej nabyć na świato-wych rynkach lub zdobyć przez ustanowienie zagranicznego oddziału.

Czynniki produkcji stopniowo tracą na znaczeniu jako podstawa trwałej prze-wagi konkurencyjnej, o ile nie następuje przechodzenie do bardziej zaawansowa-nych czynników i nie są poddawane nieustannej specjalizacji. Zasoby wiedzy i wykształconej siły roboczej, czyli dwie kategorie czynników kluczowe dla budowy bardziej wyrafi nowanych przewag konkurencyjnych, ulegają szczególnie szybkiej deprecjacji i wymagają ciągłych inwestycji, ciągłej budowy.

Przewagę konkurencyjną zapewnia niski koszt lub unikalna wysoka jakość czynników znaczących dla konkurencji w danej branży. Państwa odnoszą sukcesy w branżach, w których wyjątkowo sprawnie tworzą i ulepszają potrzebne czynniki produkcji (Porter, 1990, s. 80). Ich rola w budowaniu przewagi konkurencyjnej jest jednak bardziej złożona, gdyż to inne czynniki w modelu diamentu decydują o tym, gdzie przewagi dotyczące czynników produkcji mogą przynieść międzyna-rodowy sukces, gdyż to one określają sposoby wykorzystania owych czynników (Porter, 1990, s. 76). W końcu należy podkreślić, że obecność w kraju zaawanso-wanych i wyspecjalizowanych czynników produkcji jest często nie tylko źródłem przewagi konkurencyjnej, ale także, przynajmniej częściowo, jej skutkiem.

1.2. WARUNKI POPYTOWE

U podstaw przewagi krajowej leży, zdaniem Portera, struktura krajowego popytu. Z kolei jego wielkość i charakterystyka wzrostu mogą wpływać pozytywnie lub negatywnie na tę przewagę przez oddziaływanie na zachowania inwestycyjne przedsiębiorstw, ich czas i motywacje do ich podejmowania. Państwa zyskują przewagę konkurencyjną w branżach lub segmentach, w których krajowy popyt daje przedsiębiorstwom wcześniejsze lub jaśniejsze informacje dotyczące zmian ich potrzeb niż mogą uzyskać zagraniczni rywale. Państwa zyskują przewagę kon-kurencyjną, gdy krajowi odbiorcy wywierają skuteczną presję na krajowych pro-ducentów, aby wprowadzały innowacje szybciej i budowały bardziej zaawanso-wane przewagi konkurencyjne niż ich zagraniczni konkurenci.

Największe znaczenie w tej grupie czynników ma kwestia zapewnienia lepszej znajomości zmieniających się potrzeb klientów, czyli lepszej informacji. Służyć temu ma, przede wszystkim, dostęp do nich, otwarta komunikacja i głębokie zro-zumienie ich uwarunkowań. Odpowiednia struktura segmentów popytu sprzyja


perspektywicznemu kierowaniu uwagi i kształtowaniu priorytetów przez krajo-wych wytwórców. Relatywnie większe segmenty przyciągają najszybciej i najwięk-szą uwagę. Jeśli obejmują one większą część popytu w kraju niż na rynkach zagra-nicznych, zwiększa to szanse uzyskania przez krajowe fi rmy międzynarodowej przewagi konkurencyjnej w tych segmentach. Bezwzględna wielkość krajowego segmentu ma tu mniejsze znaczenie.

W zdobyciu międzynarodowej przewagi konkurencyjnej pomagają fi rmom zaawansowana wiedza i wymagania klientów. Bliskość klientów, zarówno fi zyczna jak i kulturowa, pomaga krajowym fi rmom dostrzec ich potrzeby, zanim zdołają uczynić to zagraniczni konkurenci. Ułatwia także współpracę przy rozwoju nowych produktów. Ważne przy tym, by potrzeby krajowych konsumentów anty-cypowały potrzeby klientów zagranicznych. Jeśli krajowi klienci mają wysokie wymagania, ale specyfi czne dla danego kraju, ich obecność będzie osłabiała mię-dzynarodową pozycję konkurencyjną krajowych przedsiębiorstw. Jeśli rozwój potrzeb krajowych klientów pozostaje w tyle za zmianami zachodzącymi na ryn-kach zagranicznych, będzie to szkodziło międzynarodowej pozycji konkurencyjnej krajowych fi rm.

Wśród czynników popytowych wpływających na międzynarodową konkuren-cyjność krajowych przedsiębiorstw Porter wymienia także wielkość popytu (istotna w branżach o wysokich korzyściach skali lub stromej krzywej uczenia się), liczbę niezależnych klientów (zwiększa pulę informacji rynkowych, stymuluje postęp i obniża bariery wejścia), dynamikę rynku (wpływa na stopę inwestycji w branży i tempo wdrażania nowych technologii), nasycenie rynku (wcześniejsze niż na rynkach zagranicznych wymusza innowacje), umiędzynarodowienie popytu (naśladowanie przez zagraniczny popyt potrzeb krajowych klientów sprzyja kra-jowym wytwórcom, co jest szczególnie wyraźne w przypadku rozpowszechniania kultury danego kraju).

Z punktu widzenia wpływu na międzynarodową konkurencyjność najważniej-sze atrybuty popytu to te, które wymuszają inwestycje i innowacje, a także prze-chodzenie do coraz bardziej zaawansowanych segmentów rynkowych. Podobnie jak w przypadku czynników produkcji różne aspekty popytu mogą wzajemnie się wzmacniać. Ponownie też ich wpływ na międzynarodową konkurencyjność krajo-wych fi rm zależy od pozostałych elementów „diamentu”.

1.3. BRANŻE POKREWNE I WSPIERAJĄCE

Kolejną grupą determinant przewagi narodowej jest obecność w kraju branż dostawców i branż powiązanych, które są konkurencyjne na świecie. Przewagi konkurencyjne w branżach powiązanych i dostawców wpływają korzystnie na inne branże za pomocą analogicznych mechanizmów.

Pierwszy mechanizm wpływu obecności konkurencyjnych w skali międzynaro-dowej dostawców polega na efektywnym, wczesnym, szybkim i czasami preferen-cyjnym dostępie do najbardziej efektywnych kosztowo wkładów (inputs). Sam dostęp do maszyn czy podzespołów nie jest najważniejszą zaletą dostawców


odnoszących sukcesy w konkurencji międzynarodowej. Bardziej znacząca jest przewaga, którą tacy dostawcy zapewniają w postaci nieustannej koordynacji. Porter zaznacza, że zagraniczni dostawcy rzadko pełnią tę funkcję równie dobrze, nawet jeśli mają oddziały w danym kraju. Najważniejszą korzyścią z posiadania krajowych dostawców na światowym poziomie jest jednak proces innowacji i ulepszania. Dostawcy pomagają fi rmom dostrzec nowe metody produkcji, zapewniają szybki dostęp do informacji i pomysłów, fi rmy dostają też szansę wpływu na wysiłki innowacyjne dostawców i współpracy przy opracowywaniu i testowaniu ich innowacji. Współpraca przy B+R i wspólne rozwiązywanie pro-blemów zapewniają szybsze i bardziej skuteczne efekty. Dzięki temu rośnie tempo i trafność innowacji.

Obecność w kraju konkurencyjnych międzynarodowo branż powiązanych sprzyja rozwojowi nowych międzynarodowo konkurencyjnych branż. Branże powiązane to takie, w których przedsiębiorstwa mogą wzajemnie koordynować działania lub dzielić je w łańcuchu wartości, lub też te, które wytwarzają produkty komplementarne. Obecność takich odnoszących sukcesy branż powiązanych two-rzy okazje do przepływu informacji, bliskość geografi czna i kulturowa czyni taką wymianę łatwiejszą niż w przypadku fi rm z różnych krajów. Obecność zaawanso-wanej branży pokrewnej powiększa też szanse na dostrzeżenie szansy rynkowej, a także ułatwia nowe wejścia, zwiększając różnorodność strategii konkurencyj-nych. Międzynarodowy sukces branży może jednak wywołać popyt na produkty (i usługi) dziedzin powiązanych. Bliska współpraca między takimi fi rmami może zaowocować poprawą wartości użytkowej ich produktów.

Ponownie, także w odniesieniu do branż pokrewnych i wspierających (dostaw-ców), skala korzyści wynikająca z potencjalnych efektów omawianych czynników zależy od pozostałych składowych diamentu. Korzyści płynące z bliskości świato-wej klasy dostawców i producentów dóbr komplementarnych mogą osłabiać wpływ niedoborów zaawansowanych czynników produkcji (i ich nikłego rozwoju) czy też pozostających w tyle za światowymi wymaganiami krajowych konsumen-tów.

1.4. STRATEGIE, STRUKTURY I RYWALIZACJA MIĘDZY PRZEDSIĘBIORSTWAMI

Ostatnią składową modelu przewagi krajowej branży jest „kontekst, w którym fi rmy są tworzone, organizowane i zarządzane, a także natura krajowej konku-rencji” (Porter, 1990, s. 107). Porter wskazuje, że cele, strategie, sposoby organi-zacji fi rm w poszczególnych dziedzinach mogą się wyraźnie różnić w zależności od kraju. Przewaga krajowa wyrasta z dobrego dopasowania między takimi wybo-rami a źródłami przewagi konkurencyjnej w branżach. Z kolei natura rywalizacji w kraju ma przełożenie na procesy innowacyjne i, w konsekwencji, na szanse sukcesu w konkurencji międzynarodowej.Żaden system menedżerski nie jest uniwersalnie najlepszy. Państwa osiągają

przewagę konkurencyjną w branżach, w których praktyki menedżerskie i sposoby


organizacji promowane przez otoczenie dobrze pasują do branżowych źródeł przewag konkurencyjnych. Różnice w zakresie wykształcenia menedżerów, stylów menedżerskich, struktur organizacyjnych, narzędzi stosowanych przy podejmo-waniu decyzji, natury relacji z klientami, umiejętności koordynacji między funk-cjami, stosunku do umiędzynarodowienia działalności czy w relacjach między zarządami przedsiębiorstwa a ich pracownikami stanowią źródła przewag lub słabości konkurencyjnych w zależności od branży. Wpływ na powyższe czynniki, a w konsekwencji na organizację i zarządzanie przedsiębiorstwami, wywiera ogromna liczba cech kraju, takich jak: stosunek do władzy, normy zachowań interpersonalnych, normy społeczne dotyczące indywidualizmu i wspólnoty, i wiele innych. U ich podstaw z kolei leżą: system edukacyjny, zmiany społeczne, tradycje religijne, model rodziny i wiele innych, często niewymiernych czynników. Państwa osiągają sukcesy w branżach, gdzie powyższe elementy są korzystne dla budowy międzynarodowej przewagi konkurencyjnej i wspierającej jej osiągnięcie.

Podsumowując tę część analizy, należy podkreślić, że najważniejszym mecha-nizmem, za pomocą którego składowe diamentu wpływają na powodzenie poszczególnych branż, jest wywieranie presji konkurencyjnej na fi rmy i zmuszanie ich do innowacji. Porter wskazuje, że przedsiębiorstwa osiągają przewagę konku-rencyjną w branżach, w których warunki krajowe, opisane za pomocą czterech powyższych grup czynników, umożliwiają i wspierają szybką akumulację specja-listycznych umiejętności i aktywów. Ma to miejsce w tych branżach, w których przedsiębiorstwa uzyskują w kraju przewagę informacyjną w zakresie wymogów dotyczących produktów i procesów, gdzie otoczenie jest najbardziej dynamiczne i wymagające.

2. ETAPY ROZWOJU GOSPODARCZEGO

Ponieważ postęp gospodarczy nierozerwalnie wiąże się ze zdolnością fi rm do rozwoju i osiągania konkurencyjności w coraz bardziej zaawansowanych segmen-tach i branżach, jego warunkiem jest rozwijanie i wykorzystywanie przez przed-siębiorstwa coraz bardziej wyrafi nowanych źródeł przewagi konkurencyjnej. W miarę owego awansu jedne ze źródeł zyskują na znaczeniu, inne tracą. Prze-chodzenie do bardziej zaawansowanych źródeł przewagi konkurencyjnej Porter nazywa rozwojem konkurencyjnym i wyróżnia 4 etapy takiego rozwoju będącego, jak wspomniano, podstawą rozwoju gospodarczego :

1. oparty na podstawowych czynnikach produkcji ,

2. inwestycyjny ,

3. innowacyjny ,

4. oparty na zakumulowanym bogactwie.

Celem rozwoju gospodarczego powinno być zapewnienie i podtrzymywanie wysokich płac i zysków w gospodarce. Trzy pierwsze etapy obejmują przecho-


dzenie państw do bardziej wyrafi nowanych źródeł konkurencyjności i wiążą się ze wzrostem zamożności społeczeństwa, zaś ostatni prowadzi do stagnacji i ostatecznie pogorszenia pozycji konkurencyjnej państwa. Jakkolwiek konku-rencyjność wyznacza się, jak wielokrotnie wspominano, na poziomie branż, to zdolność do konkurencji międzynarodowej fi rm z określonych branż wyznacza etap gospodarczego rozwoju państwa, zaś wiele branż i segmentów łączą te same podstawy międzynarodowej konkurencyjności (ich źródła sukcesu są powiązane).

W miarę przechodzenia od gospodarek opartych na podstawowych zasobach do opartych na wiedzy państwa stają wobec zasadniczo odmiennego zestawu wyzwań i priorytetów rozwojowych. Stąd zasadniczym wyzwaniem gospodarczym jest zapewnienie, by priorytety gospodarcze państwa odpowiadały osiągniętemu poziomowi rozwoju. Szczególną trudność sprawiają przejścia między poszczegól-nymi etapami rozwoju (Porter, Sachs, McArthur, 2002).

2.1. KONKURENCYJNOŚĆ OPARTA NA PODSTAWOWYCH CZYNNIKACH PRODUKCJI

Na początkowym etapie rozwoju wzrost gospodarczy odzwierciedla przede wszystkim zdolność gospodarki do mobilizacji podstawowych czynników wytwór-czych. Konkurencyjność międzynarodową osiągają tu niemal wyłącznie branże wykorzystujące dostępność i niski koszt podstawowych czynników produkcji. Kra-jowi producenci konkurują ceną (stosują strategie niskich kosztów – „przywódz-twa kosztowego”), pozyskując standardowe technologie z zagranicy, zaś wytwa-rzanie bardziej wyrafi nowanych produktów za pomocą bardziej zaawansowanych technologii ogranicza się do montażu w fabrykach wybudowanych przez zagra-nicznych producentów lub do produkcji na zlecenie zagranicznych kontrahentów. Znaczącą barierą rozwoju jest popyt krajowy silnie ograniczony przez niską siłę nabywczą i słabo wykształcone kompetencje konsumentów. Bardziej zaawanso-wane przedsiębiorstwa próbują ratować się eksportem, jednak dostęp bardziej zaawansowanej produkcji do zagranicznych rynków kontrolują fi rmy zagraniczne. Jednocześnie krajowy popyt na eksportowane produkty jest znikomy.

Na tym etapie rozwoju głównym wyzwaniem jest zapewnienie, by rynki pod-stawowych czynników funkcjonowały prawidłowo. Służyć temu ma budowa warunków politycznej i makroekonomicznej stabilności oraz dbałość o funkcjo-nowanie wystarczająco wolnych rynków czynników produkcji.

2.2. KONKURENCYJNOŚĆ OPARTA NA INWESTYCJACH

Na inwestycyjnym etapie rozwoju przedsiębiorstwa inwestują w wydajne fabryki produkujące na dużą skalę przy wykorzystaniu najlepszych technologii dostęp-nych na międzynarodowym rynku. Jakkolwiek technologie i wzornictwo, podob-nie jak na wcześniejszym etapie rozwoju, nadal pochodzą głównie z zagranicy, obecnie technologie są nie tylko asymilowane przez import, inwestycje zagra-


niczne i imitacje, licencjonowanie i joint ventures, ale w rosnącym stopniu zagra-niczne technologie są modyfi kowane i dostosowywane do lokalnych wymogów, zaś przedsiębiorstwa rozwijają kompetencje do ich ulepszania. Rozwój gospodar-czy na tym etapie związany jest ze zdolnością absorpcji i poprawy lub modyfi ka-cji zagranicznych technologii (te zaś są najczęściej jedną generację w tyle za świa-towymi liderami technologicznymi, którzy zwykle nie sprzedają najnowocześniej-szych rozwiązań na wolnym rynku). Cechą typową dla tego etapu rozwoju jest silne uzależnienie krajowych wytwórców nie tylko od zagranicznych technologii i maszyn, ale także od zagranicznych komponentów do produkcji. Efektem tego jest wysoka kapitałochłonność produkcji. Dynamicznego rozwoju inwestycyjnego doświadczają przede wszystkim branże cechujące się standardowymi produktami, wyraźnymi korzyściami skali, wysoką dostępnością technologii, znacznymi wyma-ganiami kapitałowymi, lecz nadal dużym udziałem kosztów pracy w całkowitych kosztach produkcji. Ponieważ standard życia pozostaje względnie niski, toteż popyt jest nadal względnie nie wyrafi nowany. W związku z tym fi rmy wciąż w dużym stopniu konkurują ceną, zaś nowocześniejsze produkty nadal w dużym stopniu odzwierciedlają potrzeby konsumentów zagranicznych. Krajowe pro-dukty pozostają przy tym przynamniej jedną generację w tyle za najlepszymi na świecie. Jakkolwiek krajowe przedsiębiorstwa często wytwarzają produkty na zle-cenie (i według specyfi kacji) zagranicznych odbiorców, stopniowo rozszerzają zakres kompetencji w łańcuchu wartości. Między innymi rozwijają krajowe sieci sprzedaży i zaczynają rozwijać zagraniczne. Cechą charakterystyczną dla tej fazy jest wysoka podatność na kryzysy fi nansowe, co jest związane z zależnością od zagranicznych źródeł fi nansowania i zewnętrznych szoków popytowych w najbar-dziej wyrafi nowanych branżach – tych nastawionych na eksport (Porter, Sachs, McArthur, 2002).

Fazę tę cechuje zależność wzrostu od ciągłych inwestycji infrastrukturalnych. Priorytety rządu powinny więc koncentrować się, obok usprawnień regulacyjnych, na rozbudowie i ulepszaniu infrastruktury fi zycznej. Znacząca poprawa w tych aspektach umożliwia gospodarce pełniejszą integrację z gospodarką światową, stanowiącą główną ścieżkę rozwoju na tym etapie.

2.3. KONKURENCYJNOŚĆ OPARTA NA INNOWACJACH

Cechą wyróżniającą innowacyjny etap rozwoju jest rozwijanie własnych techno-logii przez przedsiębiorstwa krajowe. Przynajmniej w niektórych branżach przed-siębiorstwa te znajdują się na światowej granicy technologicznej. Rozwój branży maszynowej, początkowo na skalę krajową, później światową, jest wiarygodnym znakiem osiągnięcia fazy innowacyjnej, gdyż sygnalizuje zdolność rozwijania innowacji procesowych (Porter, 1990, s. 563). Cechą charakterystyczną tej fazy jest rozwój klastrów przemysłowych. Firmy nieustannie inwestują w szkolenia i rozwój kadr, nawiązują i intensyfi kują relacje z innymi fi rmami z branży, pogłę-biając specjalizację i podział pracy, zwiększa się przepływ siły roboczej i kompe-


tencji między przedsiębiorstwami, zaś relacje między nimi nabierają cech zarówno intensywnej rywalizacji jak i współpracy.

Firmy osiągają światowy poziom w zakresie rozwiązań z obszarów produktu, procesów produkcyjnych, marketingu i innych aspektów konkurowania. Rosnący poziom dochodów i zamożności krajowych klientów, wyższy poziom wykształcenia i rosnące wymagania przekładają się na opłacalność rozwijania przez przedsiębior-stwa na rynku wewnętrznym strategii zróżnicowania i narastanie na nim konkuren-cji. Jednocześnie przedsiębiorstwa rozwijają strategie zróżnicowania na rynkach zagranicznych i intensywnie rozwijają sieci sprzedaży za granicą oraz inwestują w markę. Rozwój wielu bardziej zaawansowanych branż przekłada się na rosnące koszty pracy i notowania waluty, co z kolei powoduje, że przewaga konkurencyjna zbudowana w oparciu o czynniki produkcji i – szerzej – przewaga kosztowa staje się coraz trudniejsza do utrzymania. Prowadzi to do utraty pozycji konkurencyjnej w branżach i sektorach wrażliwych na cenę i przy wytwarzaniu produktów wyma-gających słabiej wykwalifi kowanej siły roboczej i niższej technologii.

Przejście z inwestycyjnej fazy rozwoju, napędzanej przez ulepszanie importo-wanych technologii i wzrost wydajności, do fazy napędzanej przez innowacje jest bodaj najtrudniejsze z wszystkich przejść między etapami rozwoju (Porter, Sachs, McArthur, 2002). Osiągnięcie tej fazy wymaga bezpośredniego zaangażowania rządu we wspieranie wysokiej stopy innowacji poprzez zarówno publiczne, jak i prywatne inwestycje w badania i rozwój, edukację na poziomie wyższym, a także zapewnienie sprawnego funkcjonowania rynku kapitałowego i systemu regulacyj-nego wspierającego zakładanie i rozwój start-upów technologicznych. Zaangażowanie w alokację kapitału, ochronę rynku, licencje, subsydia ekspor-towe i inne formy bezpośredniej interwencji stają się nieefektywne i tracą na znaczeniu. Wysiłki rządu powinny być ukierunkowane na stymulowanie rozwoju coraz bardziej wyrafi nowanych zasobów, przesuwanie popytu w kierunku bardziej zaawansowanych rozwiązań, wspieranie tworzenia nowych przedsiębiorstw, dba-łość o konkurencję w kraju, czyli metody pośrednie.

2.4. KONKURENCYJNOŚĆ OPARTA NA ZAKUMULOWANYM BOGACTWIE

Rosnąca zamożność stwarza korzystne warunki popytowe w kraju. Jednocześnie rosnące koszty pracy utrudniają konkurowanie w wielu branżach wytwórczych. Na etapie rozwoju opartym na zakumulowanym bogactwie ciężar gospodarki sil-nie przesuwa się więc w kierunku usług, ponieważ konkurencja w wielu branżach usługowych ma charakter wielonarodowy, w związku z czym usługi są mniej nara-żone na konkurencję zagraniczną niż produkcja przemysłowa. W branżach wytwórczych wystawionych na konkurencję międzynarodową przedsiębiorstwa tracą dotychczasową pozycję.

Porter stawia tezę, że gospodarka, której siłą napędową jest zakumulowane bogactwo, nie jest w stanie go utrzymać – przewaga konkurencyjna zanika i gospodarka się cofa. U podstaw tego procesu leżą w pierwszej kolejności zmiany


po stronie motywacji – inwestorów, menedżerów i społeczeństwa, podkopujące skłonność do inwestowania i innowacji, zaś nowe, szczytne cele społeczne zastę-pują te, które zapewniły gospodarce wcześniejszy rozwój. Rywalizacja między fi rmami słabnie, gdy stają się one bardziej zainteresowane utrzymaniem zdoby-tych pozycji niż dalszą walką o ich poprawę. Przejawem tego jest popularność fuzji i przejęć – przedsiębiorstwa dysponują znacznymi nadwyżkami wolnych środków, a nie chcą ryzykować wysoce ryzykownych transakcji na start-upach i zamiast tego wolą dążyć do ograniczenia rywalizacji na rynku i wzrostu jego stabilności. Wysokie koszty pracy i trudności z dostrzeganiem szans rynkowych powodują, że rośnie skłonność przedsiębiorstw do inwestowania w aktywa fi nan-sowe kosztem realnych. Jednocześnie niedoinwestowanie może objąć też kapitał ludzki. W efekcie tego zmienia się rynek pracy. Niemożność podnoszenia zarob-ków w działalności wytwórczej zwiększa zainteresowanie karierą w branżach nie-produkcyjnych, np. w fi nansach. Branże te wspierane są też przez zmiany po stronie popytu, a mianowicie rosnące zapotrzebowanie na usługi związane z obsługą czasu wolnego i popyt na luksusowe wyroby. Może to doprowadzić do rozwoju nowych branż działalności, jednak nie jest w stanie zrekompensować osłabiania i rozpadu wielu rozwiniętych wcześniej klastrów przemysłowych2. Przewagę konkurencyjną mogą utrzymać fi rmy należące do branż, których pod-stawą rozwoju jest właśnie zamożność (jak te związane z luksusem, rozrywką, sztuką, obroną, ochroną zdrowia, edukacją a także bogactwem podstawowych czynników produkcji, jak zasoby naturalne).

Państwa przechodzą przez trzy powyższe etapy rozwoju konkurencyjnego, jeśli są w stanie podtrzymać dynamiczny proces ulepszania podstaw przewagi krajowej. Obejmuje to przechodzenie do bardziej wyrafi nowanych przewag konkurencyj-nych i przesuwanie gospodarek w kierunku rozwoju w branżach i segmentach o wyższej produktywności. Jednocześnie w branżach i segmentach mniej zaawan-sowanych, o niższej produktywności, pozycja konkurencyjna ulega osłabieniu. Co istotne, nie istnieje tu jedna ścieżka rozwoju, gdyż postęp może dokonywać się na różne sposoby. Gospodarki krajowe mogą przemieszczać się bezpośrednio z etapu opartego na podstawowych czynnikach produkcji do etapu innowacyjnego, pomi-jając oznaki przejścia przez etap inwestycyjny. Wymaga to jednak długiej historii działalności wytwórczej, która zaowocowała znaczącym rozwojem zasobów ludz-kich, instytucji edukacyjnych itp. W przypadku państw o wyjątkowym bogactwie zasobów naturalnych możliwe jest bezpośrednie przejście od fazy opartej na pod-stawowych czynnikach produkcji do fazy opartej na bogactwie. Porter zaznacza, że możliwe jest też cofnięcie się do wcześniejszych faz. „Państwo, które ugrzęzło w fazie rozwoju opartej na zakumulowanym bogactwie, może cofnąć się aż do etapu opartego na podstawowych czynnikach produkcji. Utrata pozycji w bran-żach o wyższej produktywności w gospodarce może pociągnąć za sobą obniżkę kosztów płac i innych czynników w takim stopniu, że państwo to powraca do kon-kurowania kosztami czynników produkcji” (Porter, 1990, s. 565). Regres taki

2 Porter (1990, s. 557) używa terminu declustering.


można powstrzymać, zdaniem Portera, za pomocą zmian polityki gospodarczej, silnych szoków zewnętrznych lub zmian systemów wartości w społeczeństwie.

3. INDEKS KONKURENCYJNOŚCI I KWALIFIKACJA PAŃSTW DO POSZCZEGÓLNYCH ETAPÓW ROZWOJU

GOSPODARCZEGO

Idea etapów rozwoju gospodarczego okazała się bardzo nośna. Legła ona u pod-staw konstrukcji indeksów będących od lat najczęściej stosowanymi sumarycz-nymi miarami konkurencyjności państw, publikowanych corocznie na łamach Global Competitiveness Report wydawanych przez World Economic Forum. Indeksy te mierzyć mają postępy czynione przez poszczególne kraje na ścieżce rozwoju gospodarczego. Pierwszy z nich, opracowany w 2000 r. przez M. Portera Indeks Konkurencyjności Biznesu (Business Competitiveness Index – BCI), doty-czył mikroekonomicznych nośników postępu, zaś kolejny (od 2004 r.), Globalny Indeks Innowacyjności (Global Competitiveness Index – GCI), łączył mikroeko-nomiczne i makroekonomiczne czynniki konkurencyjności. Ten ostatni został w roku 2008 ulepszony tak, by uwzględnić najbardziej aktualny stan wiedzy naukowej, co było o tyle trudne, że nie istniał (i nadal nie istnieje) konsens odno-śnie do przyczyn konkurencyjności. Wyniki badań empirycznych znacząco się różnią i silnie zależą od doboru próby krajów, konkretnych miar uwzględnianych w modelu (Porter, Delgado, Ketels, Stern, 2008) i okresów objętych badaniami. Twórcy nowego indeksu (profesorowie Michael Porter, Scott Stern, Antonio Ciccone, Mercedes Delgado i dr Christian Ketels) starali się połączyć różne per-spektywy, czego efektem był jednak eklektyzm. Podstawową zaletą nowego modelu jest kompleksowość i lepsze uwzględnienie czynnika makroekonomicz-nego i otoczenia międzynarodowego. Można mu jednak zarzucić brak przejrzy-stości, spójności merytorycznej i przenikanie się poszczególnych składowych indeksu, nazwanych fi larami konkurencyjności. Co więcej, nie wyodrębnia się tu jasno powiązań między poszczególnymi czynnikami (fi larami), co wyraźnie zmniejsza użyteczność tego podejścia.

W efekcie przeprowadzonych prac miejsce wyodrębnionych w The Competitive Advantage of Nations (1990) czterech determinant przewagi narodowej (składa-jących się na opisany powyżej model diamentu) zajęło 12 fi larów konkurencyjno-ści państwa: (1) instytucje, (2) infrastruktura, (3) stabilność makroekonomiczna, (4) ochrona zdrowia i edukacja na poziomie podstawowym, (5) edukacja na poziomie wyższym i szkolenia, (6) efektywność rynków produktów, (7) efektyw-ność rynków pracy, (8) rozwój rynków fi nansowych, (9) zdolności absorpcyjne przedsiębiorstw w zakresie technologii, określane w raportach jako „gotowość technologiczna”, (10) wielkość rynku, (11) poziom rozwoju biznesu, czyli jakość sieci biznesowych (klastrów) i jakość funkcjonowania i strategii poszczególnych przedsiębiorstw, (12) innowacje. Składowe te mają opisywać okoliczności lokalne na poziomie krajów, znajdujące się pod wpływem polityk rządów i pomagające


im zrozumieć słabości i przewagi konkurencyjne państw i zbudować agendę reform. Tym też owe podejście (i w konsekwencji zestaw aspektów) różni się od typowego podejścia stosowanego przez naukowców, nakierowanego na wyselek-cjonowanie wąskiej grupy czynników najsilniej wyjaśniających różnice w zamoż-ności między państwami w analizach statystycznych.

Efektem prac zespołu M. Portera i współpracowników było określenie progów PKB i wag subindeksów służących do klasyfi kacji poszczególnych gospodarek do poszczególnych etapów rozwoju. Odpowiednie wielkości zawiera tabela 1.

Tabela 1. Progi PKB per capita i wagi subindeksów wykorzystane przy kwalifi kacji krajów do etapów rozwoju gospodarczego

Etap rozwoju gospodarczego

Etap 1.oparty na podstawo-

wych czynnikach produkcji

Etapprzejściowy

(między etapem

1 i 2)

Etap 2.efektywno-

-ściowy

Etapprzejściowy

(międzyetapem

2 i 3)

Etap 3. innowa-

cyjny

Progi PKB per capita(w USD)

<2000 2000–2999 3000–8999 9000–17000 >17000

Waga subin-deksupodstawowychwymogów

60% 40–60% 40% 20–40% 20%

Waga subin-deksu wsparcia efektywności

35% 35–50% 50% 50% 50%

Waga subin-deksu innowacji i wyrafi nowania

5% 5–10% 10% 10–30% 30%

Źródło: The Global Competitiveness Report 2014–2015, 2014, s. 10.

Co znamienne, mimo zasadniczych zmian modelu po stronie zmiennych nie-zależnych, defi nicje samych etapów rozwoju gospodarczego pozostały w dużym stopniu niezmienione, co sugerować może ich wysoką ponadczasowość. Kolejne etapy są wyznaczane przez zmieniające się sposoby konkurowania i naturę prze-wag konkurencyjnych. Wzmianki wymaga przemianowanie etapu inwestycyjnego na efektywnościowy, co traktować można w kategoriach ujednolicania podejścia i zwiększania spójności logicznej modelu. Większe znaczenie ma, jak się wydaje, całkowite pominięcie w raportach Global Competitiveness Reports czwartego, ostatniego etapu rozwoju gospodarczego, czyli gospodarek, w których rozwój gospodarczy oparty jest na zakumulowanym bogactwie. Przyczyn pomijania tego


etapu (a także etapu przejściowego między etapem innowacyjnym a opartym na bogactwie) w analizach można jedynie domniemywać. Jego pominięcie zwiększa jednak zasadność postawienia pytania o ponadczasowość modelu opublikowa-nego przez Portera3 w 1990 roku. Od tamtego czasu kapitalizm przeszedł co najmniej dwa gospodarcze „trzęsienia ziemi” o potencjale transformacji syste-mów gospodarczych – rewolucję internetową (a właściwie dwie), zmieniającą, zdaniem wielu, same zasady gospodarowania na poziomie mikro, i kryzys gospo-darczy zapoczątkowany przez krach fi nansowy przełomu lat 2008–2009, podda-jący w wątpliwość wiele z tego, co „wiedzieliśmy” o makroekonomii, fi nansach i polityce gospodarczej. Dalej w podkreślaniu przełomowości obecnych czasów idą Dobbs, Manyika i Woetzel (2015), którzy wskazują na cztery siły rozrywające długo obowiązujące prawidłowości i zasady w niemal wszystkich obszarach świa-towej gospodarki: gwałtowną urbanizację, przyspieszający postęp technologiczny, gwałtowne starzenie się społeczeństw i bezprecedensowy dostęp do informacji. Według tych autorów owe siły w okresie ostatnich 15 lat zdążyły zachwiać zasa-dami, które przez co najmniej dekady rządziły gospodarką, przełamując obowią-zujące od dawna trendy, podważając założenia i negując przydatność wielu intu-icji i zwyczajów. Autorzy ci szacują, że zmiany te zachodzą 10 razy szybciej w sto-sunku do procesów rewolucji przemysłowej, ich skala jest 300 razy większa, a w rezultacie siła wpływu na rzeczywistość jest 3000 razy większa. W takich warunkach posługiwanie się „wiedzą” opartą na intuicji i doświadczeniu może, ich zdaniem, stanowić pułapkę.

Kolejne rankingi konkurencyjności publikowane przez World Economic Forum i wyrosłe z modelu etapów rozwoju gospodarczego Portera, wskazują na rosnące znaczenie instytucji i innowacji dla konkurencyjności. Szczególnie pod-kreślane w towarzyszących im opracowaniach jest rosnące znaczenie innowacji jako nośnika przyszłego wzrostu gospodarczego. Jako jedna z konsekwencji coraz częściej ocenia się, że wyrosłe z koncepcji etapów rozwoju gospodarczego i wpro-wadzone w latach 80. ubiegłego wieku rozróżnienie między państwami rozwinię-tymi (developed countries) i rozwijającymi się (developing countries i emerging markets traktowane równoznacznie) będzie, na skutek zasadniczych zmian w gospodarce światowej stopniowo traciło adekwatność i wychodziło z użycia4. Klaus Schwab, założyciel i prezes World Economic Forum, zakłada, że jako pod-stawowe będzie coraz częściej stosowane rozróżnienie na państwa wysoko inno-wacyjne (innovation rich) i nisko innowacyjne (innovation poor) (Cann, 2014). Określenie „rynki wschodzące” wydaje się w tych warunkach coraz mniej ade-kwatne i przydatne, jako że owe rynki szybko dojrzewają (Marber, 2015). Ponieważ najważniejszym wyznacznikiem przynależności do jednej bądź drugiej grupy jest osiągnięty poziom PKB per capita, a niektóre z krajów zaliczanych do

3 W książce The Competitive Advantage of Nations Porter przywoływał przykłady państw znajdujących się na czwartym etapie rozwoju, jak Wielka Brytania, lub będących blisko tego etapu, dziś powiedzielibyśmy „w fazie przejściowej” między etapami trzecim i czwartym (Niemcy).

4 Co symptomatyczne, dziennik fi nansowy “Financial Times” rozpoczął w 2015 r. publikację serii artykułów poświęconych „rebrandingowi” emerging markets.


rozwijających się, jak Tajwan, Katar i ZEA, osiągnęły wyższe poziomy tego wskaź-nika niż np. w Wielkiej Brytanii, zarówno określenie „rynki wschodzące”, jak i miara rozwoju służąca przypisaniu krajów do jednej z dwóch grup wymagają pilnego przemyślenia. Konkluzję tę można rozszerzyć na cały model etapów roz-woju opracowany przez M. Portera ćwierć wieku temu i „zoperacjonalizowany”, uszczegółowiony i udoskonalany w kolejnych odsłonach rankingu konkurencyj-ności World Economic Forum.

4. WNIOSKIWiele z tego, co wydawało się, że wiemy o funkcjonowaniu gospodarki kapitalistycz-nej, już nie obowiązuje. Zmieniła się gospodarka, odpowiednich zmian wymaga też nasze jej rozumienie. Głębokie zmiany w funkcjonowaniu przedsiębiorstw i gospo-darek wymagają przeglądu obowiązujących teorii i modeli ekonomicznych.

Jednym z kierunków rozwoju badań poszukujących źródeł sukcesu gospoda-rek i rozwoju gospodarczego jest koncepcja złożoności gospodarczej państw (eco-nomic complexity). Badania w tym zakresie można uznać za bardzo przydatne i obiecujące, gdyż wskazują na zdolność gospodarek do dywersyfi kacji jako prze-jaw ich „zdrowia” rozumianego jako odporność na zawirowania (szoki zewnętrzne), zdolność do zrównoważonego i trwałego rozwoju, a pośrednio także osiągania kolejnych etapów rozwoju gospodarczego. Obecne (jesień 2015) zała-manie cen ropy naftowej wydatnie wskazuje na ryzyka związane z nadmierną zależnością gospodarek od jednego źródła dochodów. Utrzymująca się wiele lat niezdolność do dywersyfi kacji gospodarek, jak w przypadku Rosji, wskazuje na ich głęboką słabość pomimo uzyskiwania okresowo (w przypadku Rosji: w okre-sie wysokich światowych cen ropy naftowej) wysokich dochodów i wysokich wskaźników wzrostu gospodarczego.

Koncepcja złożoności gospodarczej może stanowić dobre uzupełnienie idei i teorii etapów rozwoju gospodarczego, zwłaszcza w połączeniu z kolejną kon-cepcją o rosnącej pozycji w literaturze ekonomicznej, a mianowicie sustainability, czyli zrównoważonego rozwoju. Rosnąca złożoność jest zarówno efektem jak i warunkiem trwałości postępu gospodarczego (dokładniej: społeczno-gospodar-czego), podobnie jak w jeszcze dłuższej perspektywie warunkiem takim test zrów-noważenie rozwoju. Zrównoważony rozwój można też interpretować jako jeden z aspektów postępu. Można się spodziewać, że w nadchodzących latach będzie rosło znaczenie zarówno zrozumienia wagi złożoności gospodarczej państw i zrównoważonego rozwoju, a jednocześnie rosnąć będzie faktyczne znaczenie obu tych zmiennych jako podstawy różnicowania się długookresowych perspek-tyw gospodarczych państw. W miarę rozwoju nauki coraz doskonalsze oparte na nich miary coraz lepiej powinny służyć wyjaśnianiu zmian jakościowych będących podstawą rozwoju gospodarczego i dynamiki wzrostu, będącego jednym z jego przejawów.

Koncepcje złożoności i zrównoważonego rozwoju mogą służyć wzbogaceniu obrazu etapów rozwoju i uwspółcześnieniu modelu Portera. Wykazana potrzeba


uaktualnienia i wzbogacenia modelu Portera w żaden sposób nie wydaje się umniejszać przydatności samej idei etapów rozwoju gospodarczego, sugerując raczej potrzebę dalszych studiów teoretycznych i badań empirycznych.

BIBLIOGRAFIA

Cann O. (2014), Institutions and Innovation Increasingly Important for Competitiveness (http://www.weforum.org/news/institutions-and-innovation-increasingly-impor-tant-competitiveness – data dostępu: 12.05.2015).

Dobbs R., Manyika J., Woetzel J. (2015), No ordinary disruption: the four global forces breaking all the trends, ”PublicAffairs”, May 12th.

Drozdowicz-Bieć M. (2013), Szara strefa w PKB, czyli liczenie niepoliczalnego, „Obserwator Finansowy”, 09.10.

Gerschenkron A. (1962), Economic Backwardness in Historical Perspective, A Book of Essays, Harvard University Press, Mass.

http://www.obserwatorfi nansowy.pl/tematyka/makroekonomia/szara-strefa-w-pkb--czyli-liczenie-niepoliczalnego/ – data dostępu: 08.05.2015).

Itagaki Y. (1963), Criticism of Rostow’s stage approach: The concepts of stage, system and type, ”The Developing Economies”, No. 1(1), s. 1–17.

Marber P. (2015), Redefi ning EM: Country clusters offer new matrix, “Financial Times”, October 5th.

Mączyńska E. (2013), Produkt krajowy brutto – kwestia wiarygodności, „Gospodarka Polski – Prognozy i Opinie”, nr 23 (listopad), s. 71–76.

Porter M. (1990), The Competitive Advantage of Nations, The Free Press, New York.Porter M., Delgado M., Ketels C., Stern S. (2008), Moving to a New Global

Competitiveness Index, w: The Global Competitiveness Report 2008–2009, World Economic Forum, Geneva, s. 43–63.

Rostow W. (1962), The Stages of Economic Growth, Cambridge University Press, London.

Sen A. (1983), Development: Which way now?, ”Economic Journal”, No. 93 (372), s. 745–762.

Stiglitz E., Sen A., Fitoussi J.-P. (2013), Błąd pomiaru. Dlaczego PKB nie wystarcza, PTE, Warszawa.

The Global Competitiveness Report 2014-2015 (2014), World Economic Forum, Geneva.

STRESZCZENIE

Teoria etapów rozwoju gospodarczego powstała w latach 60. ubiegłego wieku, a najbardziej rozwiniętą postać przybrała w książce The Competitive Advantage of Nations M. Portera (1990). Celem artykułu jest udzielenie odpowiedzi na pyta-nie o aktualność i przydatność koncepcji etapów rozwoju gospodarczego w obec-nych realiach gospodarczych i przy obecnym poziomie wiedzy ekonomicznej. Wykazana w artykule potrzeba uaktualnienia i wzbogacenia modelu Portera nie umniejsza, jak się wydaje, przydatności samej idei etapów rozwoju gospodar-


czego, sugerując raczej potrzebę jej rozwoju drogą dalszych studiów teoretycz-nych i badań empirycznych. Autor jako kierunek poszukiwań proponuje jej roz-winięcie i uzupełnienie o koncepcję złożoności gospodarczej (economic comple-xity) i zrównoważonego rozwoju (sustainability).

Słowa kluczowe: wzrost gospodarczy, rozwój gospodarczy, etapy rozwoju gospo-darczego, mikroekonomiczne podstawy rozwoju gospodarczego.

THE CONCEPT OF STAGES OF ECONOMIC DEVELOPMENT: PAST AND PRESENT

ABSTRACT

The theory of stages of economic development was conceived and developed in 1960s. Michael Porter’s seminal book The Competitive Advantage of Nations (1990) was arguably the most advanced contribution to this stream of research. The aim of the paper is to evaluate the validity of the stages of economic deve-lopment concept in view of the current economic conditions and the current level of advancement of economic thought. It is found that Porter’s model of stages of economic development needs to be enhanced and updated. This fi nding, however, does not seem to put into question the usefulness of the very idea of stages of economic development. Rather than that, it suggests the necessity to advance it in further conceptual and empirical studies. Possible contributions might deploy it in the context of sustainability and economic complexity con-cepts.

Keywords: economic growth, economic development, stages of economic deve-lopment.JEL Classifi cation: O12, L16, O19, O40

Joanna Kotowicz-Jawor*

ENDOGENNE BARIERY PRZEJŚCIA POLSKIEJ GOSPODARKI

DO INNOWACYJNEJ FAZY ROZWOJU1


WPROWADZENIE

W okresie przełomu cywilizacyjnego towarzyszącego rewolucji technologicznej, prze-sunięć globalnych centrów gospodarczych, wstrząsów na rynku światowym i poszuki-wań nowego modelu gospodarki rynkowej, bezwzględnym warunkiem uczestnictwa przedsiębiorstw w rywalizacji konkurencyjnej na otwartym rynku jest ich wysoka innowacyjność. Poziom innowacyjności polskich fi rm pozostaje bardzo niski. Zajmu-jemy czwarte miejsce od końca w europejskich rankingach innowacyjności.

Impulsem do pobudzania zdolności innowacyjnej fi rm miały być fundusze pomocy strukturalnej z UE transferowane w okresie perspektywy fi nansowej 2007–2013, a następnie 2014–2017. W perspektywie 2007–2013 wielkość alokacji była imponująca, tj. wyniosła 68 mld euro, z czego aż 60% przeznaczono na tzw. kategorie lizbońskie, tj.: innowacyjność, nowe technologie, informatyzację, two-rzenie trwałych i wysokiej jakości miejsc pracy.

Ten szeroki strumień bezzwrotnego zasilania procesów rozwojowych polskich przedsiębiorstw nie przyniósł spodziewanych efektów. Dotychczasowa diagnoza przyczyn tego zjawiska ma powierzchowny (objawowy) charakter.




ENDOGENNE BARIERY PRZEJŚCIA POLSKIEJ GOSPODARKI DO INNOWACYJNEJ FAZY… 295

W literaturze przedmiotu wymienia się bariery biurokratyczne, fi nansowe, konserwatyzm struktury fi nansowania rozwoju fi rm z przewagą środków wła-snych, brak skłonności do fi nansowania zewnętrznego, niewydolność funkcjono-wania sektora B+R, lukę informacyjną pomiędzy tym sektorem a przedsiębior-stwami. Wymienia się także niestabilność systemu regulacyjnego, co decyduje o krótkim horyzoncie projektowania działalności przedsiębiorstw. Do istotnych przyczyn słabej absorpcji funduszy strukturalnych na innowacje zalicza się także niski poziom kadr menedżerskich, w znacznej mierze niedojrzałość kapitału spo-łecznego, niechęć do współpracy poziomej, brak zaufania, otoczenie kulturowe oraz systemy wartości.

W artykule sformułowano tezę, iż główną determinantą ograniczonej efektyw-ności proinnowacyjnej pomocy z UE i niskiej innowacyjności przedsiębiorstw jest przejściowa faza rozwoju polskiej gospodarki odpowiedzi wymaga zasadnicze pytanie, co w fazie przejściowej przeszkadza w tworzeniu motywacji dla jednostek i podmiotów gospodarczych, aby chciały one inwestować w nowe i lepsze tech-nologie, zwiększać umiejętności i organizować sprawne rynki. Jakie są główne bariery przejścia polskiej gospodarki od fazy inwestycji do innowacyjnego etapu rozwoju?

Poszukiwanie odpowiedzi na te pytania wymaga odniesienia się do syntez teoretycznych ekonomii instytucjonalnej i zasobowej.

1. SYNTEZY INSTYTUCJONALNE

Instycjonaliści (North, 2005) twierdzą, iż bogate kraje od biednych odróżnia istnie-nie i jakość określonych instytucji. Efektywność rynków i wysokość kosztów trans-akcyjnych zależy od instytucji redukujących koszty wprowadzania nowych produk-tów na rynek i ułatwiających dostęp do informacji (Coase, 1986; Veblen, 1974).

Instytucjonalne uwarunkowania rynków zależą w dużym stopniu od poziomu zaufania społecznego, przejrzystości warunków działania, jakości systemu prawnego, zasad moralnych, systemów wartości i mentalności podmiotów gospodarczych.

Typologia instytucji obejmuje następujące ich rodzaje:

1 publiczne,

1 prywatne,

1 rynkowe.

Instytucje publiczne to: prawo i systemy sądowe, prawo własności, prawo inte-lektualne, prawo spadkowe, prawo regulujące i chroniące konkurencję, przejrzy-stość instytucji rządowych i prywatnych.

Instytucje prywatne to: izby handlowe, rejestry kredytów, pożyczkodawcy, współpraca partnerów w prowadzeniu biznesu.

Instytucje rynkowe to: instytucje tworzące rynek, instytucje sfery rozwojowej, instytucje stabilizujące rynek, instytucje osłonowe.


Aby rynek mógł funkcjonować prawidłowo musi istnieć efektywna infrastruk-tura instytucjonalno-prawna, przejrzysty system regulacyjny i zagwarantowane prawa własności. Im lepsza jest gwarancja praw własności i im lepiej działa sys-tem egzekucji długów, tym łatwiej jest gospodarować fi rmą. Korupcja i słaba egzekucja długów przyczyniają się do zwiększenia kosztów transakcyjnych, osła-biając przedsiębiorczość i jej aktywność rozwojową. Instytucje umożliwiające wia-rygodne umowy są bezwzględnym warunkiem efektywności rynku i stanowią podstawę funkcjonowania bogatych społeczeństw.

Rozwinięcie tych tez zawiera synteza teoretyczna noblisty R.H. Coase’a. Warto przypomnieć, iż jest ona próbą odpowiedzi na pytanie, dlaczego w gospo-darce rynkowej powstają i rozwijają się nowe przedsiębiorstwa, jeśli zgodnie z syntezą neoklasyczną mechanizm autoregulacyjny jest mechanizmem doskona-łym?

Odpowiedzią Coase’a na to pytanie jest stwierdzenie, iż w gospodarce rynko-wej funkcjonują dwa mechanizmy alokacji, tj.: mechanizm alokacji rynkowej czynników wytwórczych poprzez ceny oraz mechanizm alokacji tych czynników wewnątrz przedsiębiorstwa, sterowany przez właściciela lub menedżera.

Mechanizm alokacji rynkowej nie jest darmowy, lecz jego działanie pociąga za sobą określone koszty, często wyższe od kosztów alokacji wewnętrznej. Na tej podstawie Coase buduje teorię kosztów transakcyjnych. Dzielą się one na koszty ex-ante i ex-post.

Pierwsze z nich związane są z przygotowaniem kontraktu, monitorowaniem rynku, negocjacjami. Te drugie to nakłady związane z kontrolowaniem, czy druga strona kontraktu wywiązuje się z warunków umowy, oraz są to koszty ewentual-nych działań nacelowanych na odzyskanie środków w przypadku nieuczciwego kontrahenta.

Przedsiębiorcy, dążąc do redukcji tych opłat, rozwijają już istniejące fi rmy lub tworzą nowe, wprowadzając część transakcji do przedsiębiorstwa. Pozwala to uniknąć znacznej części kosztów transakcyjnych. Jeśli koszty transakcji na rynku są niższe od tych wewnątrz przedsiębiorstwa, to zleca ono zadania wykonawcom zewnętrznym, ograniczając wielkość przedsiębiorstwa (outsourcing).

Optymalna wielkość fi rmy zostaje osiągnięta, gdy koszt organizowania dodat-kowej transakcji wewnątrz fi rmy równy jest kosztowi tej transakcji wewnątrz przedsiębiorstwa. Kryterium funkcjonowania i rozwoju fi rmy jest maksymalizacja zysku poprzez minimalizację kosztów transakcyjnych.

Rozważania powyższe pozwalają na postawienie wniosku, iż w doganiającej gospodarce, w jej przejściowej fazie rozwoju od gospodarki inwestycyjnej do gospodarki innowacyjnej, barierą efektywnego funkcjonowania przedsiębiorstw i ich dynamicznego rozwoju przez innowacje pozostają zbyt wysokie koszty trans-akcyjne związane z przygotowaniem umów, lecz przede wszystkim wynikające z braku instytucji zapewniających wiarygodność umów. Koszty te powiększa niski poziom kapitału społecznego, w tym brak wzajemnego zaufania i niepewność uczciwości kontrahenta. Dążenie do minimalizacji kosztów transakcyjnych ex-post


w warunkach gospodarki fazy przejściowej hamuje skłonność przedsiębiorstw do aktywności innowacyjnej.

Fundamentalną determinantą rozwoju są uwarunkowania kulturowe i systemy wartości, które często nie idą w parze z demokratycznym systemem politycznym, przedsiębiorczością i sprawiedliwością społeczną. Inna ważna determinanta to istnienie efektywnych instytucji fi nansowych i ścisłe ich powiązanie ze sferą realną gospodarki. Ważnym uwarunkowaniem rozwoju jest redukcja luki kapitału fi zycz-nego i kapitału wiedzy o produkcji, funkcjonowaniu instytucji, organizacji i zarzą-dzaniu. Kolejną barierą są niepełne informacje, które w istotny sposób utrudniają funkcjonowanie rynków.

Nawiązuje do tego problemu H. Leibenstein (1989) w teorii „efektywności X” eksponującej wpływ asymetrii informacji na produktywność podmiotów gospo-darczych. W syntezie tej podkreśla się konfl ikt interesów dwóch głównych grup podmiotów w przedsiębiorstwie, tj. pryncypałów i agentów. Wskazuje się na odrębność ich funkcji celu i oportunizm. Kryterium działania pryncypała jest maksymalizacja nadwyżki fi rmy, zaś agenta – rzetelne wykonanie zadań (dla reali-zacji własnych celów).

Synteza „efektywności X” podkreśla występującą między tymi podmiotami asymetrię informacyjną i skłonności do podejmowania ryzyka. Przewaga infor-macyjna agenta wynika z jego ulokowania bliżej procesu produkcji w porównaniu z pryncypałem. W warunkach asymetrii informacji agent może je wykorzystywać niezgodnie z interesem przedsiębiorstwa.

Drugi rodzaj asymetrii to różnice w skłonności do podejmowania ryzyka przez obie grupy podmiotów. Pryncypałowie (przedsiębiorcy, menedżerowie) wykazują skłonność do podejmowania decyzji obarczonych wysokim ryzykiem (np. inno-wacyjnych), zaś agenci z pobudek oportunistycznych (ochrona miejsca pracy, wynagrodzenia) dążą do rzetelnego i zgodnego z interesem fi rmy wykonania zadań, unikając ryzykownych decyzji. Zarysowane asymetrie obniżają efektyw-ność przedsiębiorstwa i ograniczają jego możliwości rozwojowe (utracona „efek-tywność X”).

Kontrola pracy agentów jest bardzo trudna, a ciągłe monitorowanie ich wyni-ków byłoby kosztowne i mogłoby psuć wzajemne relacje wewnątrz fi rmy. Stąd zadaniem przedsiębiorcy jest motywowanie pracowników do rzetelnego i zgod-nego z interesem fi rmy wykonania zadań m.in. przez system bodźców fi nanso-wych (premie, lecz także kary) poziom wynagrodzenia, ale przede wszystkim przez dbałość o dobrą atmosferę pracy, wzajemne przyjazne relacje, zaufanie, otwartość. Działania te mogą prowadzić do znaczącego ograniczenia skali utra-conej „efektywności X”, poprawić produktywność fi rmy i zwiększyć jej zdolność rozwojową.

Syntetyczne przypomnienie głównych założeń teorii Leibensteina pozwala zidentyfi kować kolejną zasadniczą przeszkodę poprawy innowacyjności polskich fi rm w przejściowej fazie rozwoju. Jest nią niski poziom dojrzałości kapitału spo-łecznego, w tym brak wzajemnego zaufania, gotowości do współpracy i otwarto-ści oraz kreatywności i rzetelnego wykonywania zadań. W przejściowej fazie roz-


woju silne oddziaływanie asymetrii informacji i ryzyka w przedsiębiorstwach hamuje ich skłonność do podejmowania ryzykownych przedsięwzięć innowacyj-nych, w tym fi nansowanych z funduszy strukturalnych z UE.

Należy podkreślić, iż w etapie przejściowym wciąż jeszcze dominuje autofi -nansowanie rozwoju i niewielka skłonność do sięgania po źródła zewnętrzne, w tym fundusze pomocowe z UE (w ostatnim badaniu sektora MŚP przez PKPP „Lewiatan” wykazano, iż w roku 2014 gotowość do korzystania z europejskiej pomocy strukturalnej na innowacje zadeklarowało 17% respondentów) (Raport PKPP Lewiatan, 2014).

Warto też podkreślić, iż w przejściowym etapie rozwoju jednym z istotnych czynników hamujących procesy innowacyjne jest znacząca luka informacyjna występująca w relacjach przedsiębiorstw z twórcami nowej wiedzy, tj. placówkami naukowo-badawczymi, uniwersytetami. Zakłóca to funkcjonowanie zarówno popytowych, jak też podażowych czynników procesów innowacyjnych.

Instytucjonaliści eksponują takżę tezę, iż determinanty instytucjonalne i kul-turowe rozwoju wzmacniają się wzajemnie, bowiem kultura określa instytucje, a te zwrotnie oddziaływają na uwarunkowania kulturowe. W stymulowaniu pro-cesów rozwojowych zasadniczą rolę odgrywają liderzy polityczni integrujący zasoby kulturowe, organizacyjne, administracyjne. Niska jakość liderów politycz-nych utrwala przejmowanie instytucji publicznych przez partie polityczne i przy-spiesza utratę skuteczności kadr kierowniczych w realizacji strategii rozwoju.

Nieskuteczność polityki wobec państw i regionów gospodarczo opóźnionych, opartej na neoklasycznym modelu wzrostu, uzasadnia konieczność poszukiwania nowego modelu teoretycznego, który potrafi łby wyjaśnić mechanizmy pozwala-jące na przełamanie barier rozwojowych regionów słabiej rozwiniętych i nadrobić przez nie opóźnienia w stosunku do obszarów zaawansowanych.

2. ENDOGENNE SYNTEZY TEORETYCZNE

Poszukiwania te stały się podstawą formułowania hipotez endogennych teorii wzrostu gospodarczego (Romer, Lucas, 1988). Teorie endogenne są oparte na założeniu, że wzrost gospodarczy jest zależny od zasobu kapitału i poziomu tech-nologicznego, które nie podlegają procesom malejących przychodów.

Wysokie technologie w modelu endogennym nie są powszechnie dostępne tak jak w modelu neoklasycznym, bowiem powstają w wyniku działania wewnętrznego systemu gospodarczego, w którym szczególną rolę spełniają instytucje publiczne w sferze edukacji, badań naukowych, transferu wiedzy i innowacji. Jest to wynik odwrotnej zależności przyczynowo-skutkowej, w wyniku której nowe technologie pobudzają zapotrzebowanie na wysokie kompetencje intelektualne, nowe kierunki kształcenia, na prace B+R, nowy styl zarządzania i metody budowy projekcji roz-wojowych. W modelu endogennym – w porównaniu z neoklasycznym – pojęcie kapitału obejmuje nie tylko kapitał materialny, ale i kapitał ludzki. Między nimi istnieje wzajemna zależność, bowiem bez wysokiej jakości kapitału ludzkiego nie


ma możliwości rozwoju technologii i zwrotnie trudno oczekiwać poprawy jakości kadr przy niskim poziomie technologicznym produkcji. Warunkiem zapewnienia akumulacji wysokiej jakości kapitału ludzkiego jest proces dyfuzji wiedzy i umie-jętności. W ramach tego procesu wiedza zorganizowana, usystematyzowana i zapi-sana, tworzona w jednej fi rmie rozprzestrzenia się między ekspertami, powodując wzrost możliwości produkcyjnych i innowacyjnych przedsiębiorstw zlokalizowa-nych nie tylko w różnych regionach danego kraju, ale też w innych krajach.

Problem fundamentalnej roli posiadanego przez przedsiębiorstwo zasobu wiedzy w jego walce konkurencyjnej w przejściowym etapie rozwoju wymaga szer-szego omówienia. Zasób wiedzy jest głównym zasobem niematerialnym fi rmy decydującym o jego rozwoju. Wiedza wspomaga proces wytwórczy i sama może tworzyć inne zasoby, a w przeciwieństwie do dóbr materialnych wiedza sama się rozwija (Kwiatkowski, 2002; Koźmiński, 2000, 2001).

Wiedza jest zasobem informacji służącym swoim twórcom i użytkownikom do realizacji ich zamierzeń przedsiębiorczych. Nie ma określonych granic rozwoju wiedzy. Każdy nakład na wiedzę jest pożądany, ale jej wycena ex-ante jest prak-tycznie niemożliwa.

Wiedza jest „nieuchwytnym” zasobem fi rmy, trudno mierzalnym, lecz nie-zbędnym dla rozwoju każdego przedsiębiorstwa. Przeszkodą w jej rozwoju może być kultura organizacji i poziom kwalifi kacji kadr wewnątrz i na zewnątrz fi rmy. W literaturze przedmiotu wymienia się wiele różnorodnych typologii wiedzy. Wyróżnia się m.in. wiedzę: procesową, katalogową, historyczną. Według innej typologii wymienia się wiedzę: know-what? (co robić żeby było lepiej?), know--why? (dlaczego nie jest dobrze?), know-how? (jak to zrobić?), know-who? (kto potrafi to zrobić?).

W dobie globalizacji i rewolucji technologicznej wiedza stała się głównym strategicznym czynnikiem produkcji. Wymaga ona jednak właściwego zarządza-nia. Rozwój tego zasobu oznacza konieczność zatrudnienia kadr najwyższej jako-ści, tworzenia w fi rmie zespołów badawczych, inwestowania w sektor B+R oraz dyfuzji wiedzy przez dobrze zorganizowane systemy informacji. Warunki te są w ograniczonym stopniu spełnione w przejściowej fazie rozwoju gospodarki.

W gospodarce innowacyjnej głównym kryterium działania podmiotów gospo-darczych jest maksymalizacja wiedzy. W polskiej gospodarce „doganiającej” para-dygmat ten jest stosowany jeszcze w bardzo ograniczonym zakresie. Dominuje kryterium maksymalizacji obrotów i utrzymania pozycji na rynku.

Przejściowa faza rozwoju oznacza relatywnie niski poziom kapitału ludzkiego, słabą aktywność B+R przedsiębiorstw, braki własnego zaplecza badawczego, słabe powiązanie fi rm z sektorem nauki. Kultura organizacji pozostaje niska, a metody zarządzania wiedzą są słabo rozwinięte.

Proces kreowania wiedzy pobudzający innowacyjność fi rm dalece odbiega od mechanizmu „spirali wiedzy” prezentowanego w syntezie teoretycznej Nonaki, Takeuschi (2000). Warto przypomnieć, iż w procesie konwersji wiedzy ukrytej i jawnej w organizacji uczącej się szczególne znaczenie ma wiedza ukryta, której pozyskanie i dyfuzja zależy często od bezpośrednich nieformalnych kontaktów


pracowników blisko siebie zlokalizowanych i organizacji powiązanych podmiotów gospodarczych i instytucji.

W organizacji uczącej się proces konwersji wiedzy (przenikania) dokonuje się w czterech fazach:

1 socjalizacji, tj. przekształcania wiedzy ukrytej w ukrytą przez dzielenie się doświadczeniami,

1 eksternalizacji, tj. przekształcania wiedzy ukrytej w dostępną,

1 kombinacji, tj. konwersji wiedzy dostępnej w dostępną przez porządkowanie, uzupełnianie wiedzy dostępnej, przetwarzanie i ujednolicenie wiedzy,

1 internalizacji, tj. przejścia od wiedzy dostępnej do ukrytej i uczenia się przez działanie.

Wynikiem funkcjonowania zaprezentowanego mechanizmu „spirali wiedzy” jest powstanie nowej wiedzy, tj. innowacji.

Analiza istotnych założeń endogennej syntezy teoretycznej pozwala sformu-łować wnioski dotyczące przyczyn niskiej innowacyjności polskich przedsiębiorstw w gospodarce okresu przejściowego. Kluczową barierą rozwojową jest niedoce-nianie przez przedsiębiorstwa zasadniczej roli posiadanego zasobu wiedzy. Funkcje celu naszych fi rm w okresie przejściowym dzieli jeszcze znaczący dystans od kryterium maksymalizacji wiedzy w krajach rozwiniętych. Relatywnie niski poziom kadr i ograniczona ich kreatywność powodują niedocenianie rangi pro-cesu uczenia się organizacji gospodarczej przez mechanizm konwersji wiedzy dla tworzenia nowych rozwiązań, tj. innowacji.

PODSUMOWANIE

Przypomniane syntezy teoretyczne wskazują, iż fundamentalnym warunkiem przejścia polskiej gospodarki od fazy inwestowania do fazy innowacyjnej i pobu-dzenia skłonności innowacyjnej przedsiębiorstw za pomocą funduszy struktural-nych z UE jest zapewnienie odpowiedniej infrastruktury instytucjonalnej dla podmiotów gospodarczych. Niezbędne jest dążenie do spójności systemów regu-lacyjnych z uwarunkowaniami kulturowymi i systemem wartości (jest to postulat zasadny, ale niezwykle trudny do realizacji). Warunkiem kluczowym jest także rozwój kapitału ludzkiego i dbałość o wyższą dojrzałość kapitału społecznego. Pobudzenie kreatywności kadr i gotowości do twórczej imitacji nowości wymaga zasadniczych zmian systemu edukacji na wszystkich poziomach i dostosowania sposobu funkcjonowania sektora B+R do potrzeb innowacyjnej gospodarki. Szczególną rolę odgrywa konieczność zmian instytucji publicznych, zapewnienie przejrzystości i stabilności ich działania. Dotyczy to w szczególności prawa wła-sności, w tym własności intelektualnej. Instytucjonalne i kulturowe determinanty rozwoju wzmacniają się wzajemnie. Kluczowym warunkiem przejścia Polski do gospodarki innowacyjnej, to jest do GOW, jest budowa systemu regulacyjnego


właściwego dla tego etapu rozwoju. Jest on jednak uzależniony od poziomu zaufania społecznego, przejrzystości warunków działania, jakości systemu praw-nego, zasad moralnych i mentalności podmiotów gospodarczych. Przyspieszyć proces doganiania krajów o gospodarce opartej na wiedzy może uruchomienie mechanizmów kreowania nowej wiedzy w uczących się organizacjach gospodar-czych. Przeprowadzona analiza wykazała, iż istotnymi czynnikami redukującymi efekty innowacyjne absorpcji funduszy strukturalnych z UE są: – marginalny udział paradygmatu maksymalizacji wiedzy wśród kryteriów funk-

cjonowania fi rm, niedocenianie kluczowej roli zasobu wiedzy i właściwego nim zarządzania dla budowy przewag konkurencyjnych przedsiębiorstwa,

– niski poziom kadr i ich niewielka kreatywność ograniczają znacząco populację przedsiębiorstw zaliczanych do organizacji uczących się i tworzących nową wiedzę,

– negatywny wpływ asymetrii informacji i skłonności do podejmowania ryzykow-nych decyzji innowacyjnych przedsiębiorstw na ich aktywność rozwojową,

– brak determinant instytucjonalnych i kulturowych pozwalających na maksy-malizację nadwyżki przez minimalizację kosztów transakcyjnych.Wszystko to dokumentuje zasadność tezy, iż towarzyszące obecnemu etapowi

rozwoju polskiej gospodarki uwarunkowania instytucjonalne, kulturowe i men-talne nie pozwalają na dokonanie przełomu zdolności innowacyjnej fi rm i wzrostu konkurencyjności gospodarki poprzez innowacje mimo transferu do niej wielkiej akumulacji zewnętrznej z Unii Europejskiej, przeznaczonej na cele innowacyjne.

BIBLIOGRAFIA

Coase R.H. (1974), The Economic Nature of the Firm, Cambridge University Press.Determinanty rozwoju Polski. Polityka innowacyjna (2015), J. Kotowicz-Jawor (red.

nauk.), PTE, Warszawa.Konkurencyjność sektora MŚP rok 2014 (2014), Raport PKPP Lewiatan, Warszawa.Koźmiński A. (2000), Zarządzanie – teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN,

Warszawa.Koźmiński A. (2001), Zarządzanie wiedzą warunkiem konkurencyjności firmy,

w: Przedsiębiorczość i konkurencyjność, VII Kongres Ekonomistów, Bellona, Warszawa.

Kwiatkowski S. (2002), Przedsiębiorczość intelektualna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Leibenstein H. (1989), Poza schematem homo economicus, PWN, Warszawa.Nonaka I., Takeuschi H. (2000), Kreowanie wiedzy w organizacji. Jak spółki japońskie

dynamizują procesy innowacyjne?, Poltext, Warszawa.North D. (2005), Understanding the Process of Economic Change, Princeton University

Press, Oxford.Romer P., Lucas R.E. (1988), On the mechanics of economics development, ”Journal

of Monetary Economics”, Vol. 22, No. 1. Veblen T. (1974), Teoria klasy próżniaczej, PWN, Warszawa.


STRESZCZENIE

W artykule podjęto próbę identyfi kacji cech przejściowej fazy rozwoju gospodarki od etapu inwestycyjnego do innowacyjnego w celu wyjaśnienia przyczyn niskiej efektywności funduszy strukturalnych w UE na cele innowacyjne.

Analizę oparto na wnioskach z instytucjonalnej i zasobowej teorii przedsiębiorstwa. Wykazano, że podstawową barierą przejścia do fazy innowacyjnej są przeszkody instytucjonalne, w tym wysokość kosztów transakcyjnych, zmienność systemu regulacji prawnych, asymetria informacji i ryzyka w relacjach między przedsiębiorstwem a sektorem B+R. Barierą przejścia są także funkcje celu polskich fi rm, krótki horyzont projektowania ich działalności i wysokie ryzyko aktywności innowacyjnej.

Te fundamentalne cechy przejściowego etapu rozwoju są kluczową przyczyną niskiej innowacyjności gospodarki i braku efektów pomocy publicznej z UE.

Słowa kluczowe: etap rozwoju, instytucje, wiedza, przedsiębiorstwo, innowacje.

ENDOGENOUS BARRIERS TO THE TRANSITION OF POLISH ECONOMY TO THE INNOVATION-DRIVEN STAGE

OF DEVELOPMENT

ABSTRACT

The aim of paper is to identify the features of the transitory stage of economic development between the investment-driven and innovation-driven stages.

The analysis was based on the inferences drawn by the institutional and endogenous growth theory. It was found that the main barriers to the advancement to the innovation-driven stage of development are the following: institutional obstacles including high transaction costs, variability of law regulation system, asymmetry of information, and risks in relations between companies and R&D sector.

Barriers to the transition include also development paradigms of polish fi rms, shortsightedness in their decision making, and high level of risk of innovation activity.

These fundamental features of the transitory stage of development are the key causes of a low innovativeness level of the economy and a lack on innovation-promoting results of structural public support from the EU.

Keyword: stage of economic development, institutions, knowledge, enterprise, innovations.JEL Classifi cation: O12, O31, O38, O43

Urszula Grzelońska*

ROLA SEKTORA NAUKI W PROCESIE PRZECHODZENIA DO GOSPODARKI

INNOWACYJNEJ1


WPROWADZENIE

Przedmiotem artykułu jest przeanalizowanie dynamiki związków między sferą gospodarki i sferą nauki w okresie ostatnich 250 lat. Przyjmuję, że od tego czasu rozwija się kapitalizm, a zinstytucjonalizowana gospodarka korzysta z wiedzy będącej produktem w różnym stopniu zinstytucjonalizowanej nauki. Przyjmuję także, że w ciągu tych 250 lat część zmian zachodząca w obydwu sferach wynikała m.in. z potrzeby dostosowania się do wysuwanych wzajemnie oczekiwań, a wyni-kające stąd zmiany modelowych relacji między nimi uzasadniają zasadność wyróżnienia w gospodarce wskazanego okresu dwóch faz: fazy gospodarki opar-tej na inwestycjach w kapitał rzeczowy i fazy gospodarki opartej na wiedzy albo na innowacjach. Porównanie z tymi modelowymi relacjami stosunków nauki i gospodarki w konkretnych krajach (w Polsce) może przybliżyć nas do odpowie-dzi na pytanie, na jakim etapie znajdują się gospodarki poszczególnych krajów: czy już na etapie gospodarki opartej na wiedzy, czy są ciągle na etapie gospodarki opartej na inwestycjach, wobec czego ich podmioty gospodarcze nie mogą podjąć konkurencji z podmiotami konkurującymi innowacyjnymi produktami, technolo-giami, metodami organizacji będącymi owocem nagromadzonej i nowo tworzonej




Urszula Grzelońska304

wiedzy. Można się też spodziewać, patrząc z punktu widzenia kraju raczej opóź-nionego w budowie gospodarki opartej na wiedzy, jakim jest Polska, że przepro-wadzona analiza przybliży odpowiedź o przyczyny tego opóźnienia. Mimo wymie-nionej tu daty prowadzona analiza nie ma charakteru historycznego. Jest to oparty na materiale historycznym „stylizowany opis” sposobu zachowania się podmiotów ze sfery nauki, ze sfery gospodarki oraz jednostek między nimi pośredniczących. Na tej podstawie zostaje ustalona charakterystyka podmiotów sfery nauki i sfery gospodarki oraz jest określana rola wiedzy w gospodarce.

W dwóch kolejnych punktach zostanie to zrobione dla dwóch wspomnianych wyżej faz gospodarki. W ostatnim punkcie przedstawiono kilka uwag o roli wie-dzy w gospodarce na tle przeprowadzonej analizy instytucjonalnych powiązań sektorów wiedzy i gospodarki.

SEKTOR NAUKI W FAZIE GOSPODARKI OPARTEJ NA INWESTYCJACH

Zarówno faza gospodarki opartej na inwestycjach, jak i faza gospodarki opartej na wiedzy są odmianami gospodarki kapitalistycznej, w której wiodącym podmio-tem gospodarczym jest prywatne przedsiębiorstwo kierujące się maksymalizacją nadwyżki osiąganej dzięki inwestycjom w kapitał rzeczowy i wytwarzanie dóbr. Potrzebną do tego wiedzę przedsiębiorstwo uzyskuje w fazie opartej na inwesty-cjach w sposób nieomal niedostrzegalny, a w każdym razie nie musi dostrzegać podmiotów sfery nauki, gdzie wiedza ta powstaje i które to podmioty funkcjonują obok podmiotów sfery gospodarki. Do przedsiębiorstw wiedzę potrzebną w ich działalności przynoszą ze sobą pracownicy, wykształceni uprzednio przez pod-mioty sfery nauki, jest ona kupowana w postaci patentów, licencji czy doradztwa od partnerów biznesowych, a wreszcie czerpie się ją z naukowych publikacji bez-płatnie jako dobro publiczne. Sposób zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie pozostaje poza zakresem tej analizy. Wiedza ta zapewnia optymalny poziom tech-nicznej niezawodności produktów i technologicznych procesów stosowanych przy ich wytwarzaniu albo – inaczej ujmując – zapewnia otrzymanie zaplanowanych wyników prowadzonej w sposób konwencjonalny działalności gospodarczej z pożądanym stopniem prawdopodobieństwa. Niewidzialność procesu pozyski-wania wiedzy przez przedsiębiorstwo wynika również ze sposobu opłacania wie-dzy. Koszty pozyskania wiedzy ukryte są bowiem w płacach zatrudnianych spe-cjalistów bądź w kosztach usług biznesowych (licencji, doradztwa itp.). Nie można więc wyliczyć wartości fundamentalnej napływających w ten sposób do przedsię-biorstw strumieni wiedzy, która stanowiłaby podstawę określenia społecznych kosztów wytworzenia tej wiedzy Cenę, jaką ewentualnie płaci przedsiębiorca wynalazcy za patent na wprowadzany nowy produkt, określa jedynie bieżący sta-tus tego produktu/projektu na rynku i w żadnym stopniu nie jest odzwierciedle-niem społecznego kosztu jego wytworzenia. Przedsiębiorstwo zasadnie oczekuje, że zawsze napotka w swoim otoczeniu różne alternatywne projekty dóbr do

ROLA SEKTORA NAUKI W PROCESIE PRZECHODZENIA DO GOSPODARKI… 305

wytwarzania, alternatywne technologie wytwarzania tych dóbr i wreszcie alterna-tywne rynki do zaoferowania wytworzonych dóbr.

Obok przedsiębiorstw – podmiotów gospodarki – działają podmioty sfery nauki, określane tutaj zbiorczą nazwą uniwersytetów. Uniwersytetem nazywam każdą jednostkę prowadzącą systematyczne badania naukowe, czyli dokonującą odkryć praw rządzących przyrodą i społecznościami ludzkimi niezależnie od tego, jak nazywane są te instytucje w praktyce i jak szeroki zakres badań prowadzą. Mniej więcej przed 250 laty, a więc wtedy, gdy w gospodarce wykształciło się opisane wyżej przedsiębiorstwo, w sektorze nauki pojawił się tzw. uniwersytet humboldtowski jako rezultat ewolucyjnych przekształceń wcześniejszej formy – uniwersytetu średniowiecznego. Charakterystyce humboldtowskiego modelu uni-wersytetu, nazwanego obecnie także uniwersytetem tradycyjnym, uczeni specja-liści poświęcili sporo uwagi na przełomie XX i XXI w., w momencie gdy zauwa-żono, że ten model przeżywa się i zostaje zastąpiony przez instytucję o innych nowych cechach. (Jóźwiak, 2002; Wissema, 2005; Sztompka, 2014). W opisie tradycyjnego modelu uniwersytetu podkreśla się, że skupia się on na dwóch funk-cjach – prowadzeniu badań naukowych i działalności edukacyjnej. Ludzie anga-żujący się w badania naukowe czynią to, kierując się ciekawością świata. Uniwersytet mało uwagi przywiązuje zarówno do rodzaju zatrudnienia kształco-nych studentów i do praktycznego zastosowania tworzonej wiedzy, jak i wszelkich innych konsekwencji dokonywanych odkryć naukowych. Swoboda w realizacji badań naukowych stanowi istotny element swobód akademickich. Działanie uni-wersytetów opłacane jest ze środków publicznych, a wyniki badań są traktowane jako dobro publiczne, z którego każdy może bez opłaty korzystać, są upublicz-nione w książkach i czasopismach naukowych. Nauka i działalność edukacyjna zorganizowana jest z reguły na wydziałach tworzonych z uwzględnieniem wyod-rębnionych merytorycznie działów wiedzy. Uniwersytety humboldtowskie są instytucjami krajowymi/narodowymi, kształcącymi studentów własnego kraju/narodu we własnym języku, przypadki kontaktów uczonych czy studentów z innymi uniwersytetami krajowymi czy zagranicznymi są rzadkie.

Wiedza wychodząca z uniwersytetów jest głównym źródłem postępu i zmian, jakie zachodzą w gospodarce kapitalistycznej, ale aby tak się działo, wiedza ta musi zostać przetworzona, skomercjalizowania, jak to się określa w dzisiejszym języku. W ramach stylizowanego opisu przyjmuję następujący ciąg zależności: najpierw powstaje odkrycie naukowe (w sferze nauki sformułowane zostają prawa dotyczące określonego odcinka rzeczywistości), później wiedza ta jest komercja-lizowana, czyli – opierając się na niej – ludzie tworzą wynalazki i weryfi kują je od strony technicznej i rynkowej, i dopiero po tym zostaną one jako projekt wpro-wadzone do komercyjnej produkcji. Przyjmując taki ciąg zdarzeń, nie kwestionuję bynajmniej tego, że w praktyce może on przyjmować różne konfi guracje i będę do tego w dalszym ciągu swojej analizy nawiązywać. Wynalazca może tworzyć projekt nowego dobra, kierując się intuicją, a nie wiedzą uniwersytecką i dopiero ten projekt może dostarczać inspiracji ludziom uniwersytetu do odkrycia nowych praw itd. W każdym razie proces komercjalizacji wiedzy traktuję jako bardzo


ważny z tego względu, że – jak będę starać się dowieść – to różny sposób komer-cjalizacji wiedzy pozwala wyróżnić w dotychczasowej gospodarce kapitalistycznej dwie fazy: fazę inwestycyjną i fazę innowacyjną.

W fazie gospodarki opartej na inwestycjach komercjalizacja wiedzy odbywa się poza sferą gospodarki, ale i poza sferą nauki. Tak zwana wynalazczość jest domeną pasjonatów amatorów przekształcających różne pomysły i odkrycia nauki w projekty produktów lub sposobów wytwarzania produktów; nie liczą oni czasu, wydanych pieniędzy, ani prawdopodobieństwa sukcesu. Zresztą większość wyna-lazców sukcesów nie odnosi, w encyklopediach myśli technicznej pozostają sto-sunkowo nieliczne nazwiska ludzi, którzy odnieśli spektakularne sukcesy, jak H. Bessemer, T. Edison, czy M. Tesla. Duża reszta zniknęła bezimiennie, walcząc z niepewnością techniczną i rynkową, jaką były obarczone ich projekty. Podmioty gospodarki kupują projekt gotowy do komercyjnego wykorzystania, cena, jaką płacą za projekt, pokrywa prawdopodobnie tylko małą część nakładów rzeczo-wych i pracy wynalazców na swoje ryzykowne dzieła. Pominięcie tego etapu w myśleniu o relacjach między tworzeniem wiedzy a tworzeniem produktów pozwala mówić o modelu automatycznych związków między sferą nauki tworzącą wiedzę a sferą gospodarki stosującą i upowszechniającą wiedzę (Kowalski, 2013, s. 104–105; Audretsch, Lehman, 2006, s. 193).

Z 250 lat trwania gospodarki kapitalistycznej ponad 200 lat upłynęło w postaci, gdzie sfera nauki i sfera gospodarki istniały obok siebie, a łącznikiem między nimi byli wynalazcy amatorzy, łączący w sobie elementy przedsiębiorczości charakte-ryzujące ludzi gospodarki i elementy ciekawości świata charakterystyczne dla ludzi nauki. W tym okresie następował w rozwijającej się gospodarczo części świata znaczący wzrost wyspecjalizowanego sektora B+R, mierzony liczbą zatrudnionych osób i wielkością wydatków bezosobowych, a także malała rola wynalazcy-hobbysty, a rosło znaczenie zorganizowanych badań w laboratoriach przemysłowych (Gomułka, 1998, s. 35–41). Rzeczywiście przedsiębiorstwa two-rzyły i tworzą potężne zaplecza badawcze, a zatrudnienie i nakłady nieosobowe na te przedsięwzięcia stawały się zauważalną pozycją w statystyce gospodarczej; gospodarka widziana od strony technicznej wytworzyła kilka generacji dóbr zasadniczo różnych z technologicznego punktu widzenia, będących owocem prze-łomowych technologicznych odkryć.

SEKTOR NAUKI W FAZIE GOSPODARKI OPARTEJ NA INNOWACJACH

Upowszechnianie na przełomie lat 70. i 80. minionego stulecia w publicystyce gospodarczej i w ekonomii określenia gospodarka oparta na wiedzy zbiegło się z pojawieniem się na rynkach nowych produktów, pochodnych odkrycia półprze-wodników krzemowych i całej rewolucji komunikacyjno-informatycznej. Wraz z upływem czasu przedsiębiorcy coraz powszechniej zaczęli odnotowywać, że zastosowanie w gospodarce tych nowości (a także innych) przynosi większe skutki


w osiąganej wartości ich fi rm, w wartościach tworzonej przez ich przedsiębiorstwa nadwyżki niż tradycyjne inwestowanie i oparte na tym powiększanie produktu. Doprowadziło to do powstania przekonania, że nowa wiedza i innowacje oparte na dokonywanych ciągle inwestycjach (a nie same inwestycje) stają się podstawą przewag konkurencyjnych poszczególnych podmiotów gospodarczych i krajów, w których rozwija się nowa wiedza i tworzone są nowe technologie. Upowszech-nienie tej świadomości oznacza rosnący popyt na projekty innowacyjne nadające się do komercyjnego zastosowania. Słabnie zainteresowanie znanymi alternatyw-nymi produktami do wytwarzania, alternatywnymi metodami technologicznymi do zastosowania i jednocześnie wzrasta zapotrzebowanie na nową wiedzę nada-jącą się do komercjalizacji.

Na to zapotrzebowanie nie są w stanie zareagować tradycyjni wynalazcy-ama-torzy, dlatego że nie są w stanie zgromadzić odpowiednio dużych nakładów potrzebnych do generowania pożądanego strumienia nowych wynalazków, a ponadto dlatego, że – działając po amatorsku, w naturalnym rytmie – nie są w stanie sprostać reżimom korporacyjnym obowiązującym w gospodarce. Natomiast odpowiedzią na nowe zapotrzebowanie gospodarki jest pojawienie się nowego rodzaju przedsiębiorstw – fi rm innowacyjnych. Te z reguły niewielkie przedsiębiorstwa, określane egzotycznie brzmiącymi nazwami spin-off-y, spin-out-y,inkubatory innowacji, start-up-y, pracują szybko, podejmują zadania wysoce ryzy-kowne. Do fi nansowania ich działalności wyodrębnione zostają w sektorze fi nan-sowym gospodarki specjalne środki – fundusze podwyższonego ryzyka (venture capital).

To fi rmy innowacyjne dokonują obecnie komercjalizacji wiedzy, pośrednicząc tym samym między uniwersytetami a podmiotami gospodarki korzystającymi z tej wiedzy. Po dokonaniu wynalazku sprzedają go, albo sprzedają siebie samych większym przedsiębiorstwom poszukującym nowości technicznych lub organiza-cyjnych. Wytwarza się rynek na produkty innowacyjne lub same fi rmy innowa-cyjne. Te właśnie fi rmy innowacyjne stawiają przed uniwersytetami jako podmio-tami sektora nauki nowe wymagania, wywierają presję na dostosowanie trybu i skali dokonywanych odkryć naukowych do potrzeb innowacyjnej gospodarki. Pojawienie się nowych podmiotów w gospodarce – fi rm innowacyjnych – oraz nowego rodzaju rynku, na projekty innowacyjne jest zatem jedną z najbardziej widocznych nowych (w porównaniu z gospodarką opartą na inwestycjach) cechą gospodarki opartej na innowacjach. Drugą istotną cechą jest wytworzenie się bezpośrednich związków między przedsiębiorstwami i uniwersytetami, podstawą do czego jest zmieniona rola uniwersytetów w społeczeństwie.

Uniwersytety postawione zostały w ostatnich dziesięcioleciach XX w. wobec konieczności przystosowania się do nowej sytuacji społecznej oznaczającej m.in. szerokie otwarcie w wielu krajach drogi awansu społecznego przez zdobycie wykształcenia. Oznaczało to gwałtowny wzrost liczebny kandydatów do zdobycia wykształcenia wyższego. Kandydaci ci dotarli oczywiście na uniwersytety, które musiały zmodyfi kować i rozszerzyć jeden z dwóch wymienionych wcześniej fi la-rów ich działalności – fi lar edukacji. Prawie że równocześnie spadło na uniwer-


sytety inne oczekiwanie, przystosowanie pierwszego fi laru ich działalności, fi laru „badania naukowe”, do stałego dostarczenia strumieni nowej wiedzy będącej „paliwem” rosnącego strumienia innowacji w gospodarce. I to nie tylko wiedzy akademickiej, o regułach rządzących przyrodą, ale wiedzy co najmniej częściowo skomercjalizowanej. Podejmując to wyzwanie, uniwersytety dzielą w gruncie rze-czy istniejący dotychczas fi lar ich działalności – badania naukowe – na dwa: fi lar tworzenia wiedzy i fi lar jej komercjalizacji. Przejawem tego jest powstanie w uni-wersytetach obok komórek zajmujących się publikowaniem prac naukowych – komórek sprzedających wyniki prac uniwersytetu bezpośrednio instytucjom gospodarczym bądź instytucjom pośredniczącym w transferze wiedzy do praktyki.

Uniwersytety współczesne mogą dysponować większymi niż dawniej środkami fi nansującymi koszty ich działalności. Po pierwsze, dysponenci środków publicz-nych powiększają fi nansowanie w zamian za zwiększone zadania edukacyjne i badawcze. Po drugie, sami studenci ponoszą (część) opłaty za edukację, ocze-kując „przy okazji” dostosowania edukacji do przyszłych potencjalnych zajęć zarobkowych absolwentów. Po trzecie, podmioty gospodarcze płacą uniwersyte-tom za pełnioną przez nie funkcję komercjalizacji wiedzy. Czasami przedsiębior-stwa uczestniczą też w ramach „społecznej odpowiedzialności biznesu” w fi nan-sowaniu działalności uniwersytetów polegających na dokonywaniu odkryć nauko-wych.

Współczesny uniwersytet, od którego oczekuje się rozszerzonego zakresu obo-wiązków i który ma wykonywać te obowiązki częściowo „za pieniądze”, podlega rozlicznym przemianom. Trudno wskazać wśród jego cech te, które są odpowie-dzią na oczekiwania gospodarki, będących tylko jednymi z różnych oczekiwań, wysuwanych z różnych stron, a poza tym ciągle jeszcze model uniwersytetu współ-czesnego znajduje się in statu nascendi. Niemniej jednak wśród formułowanych przez specjalistów cech nowego modelu uniwersytetu można wskazać takie, które bez trudu dają się skojarzyć z nową rolą wiedzy w gospodarce.

Po pierwsze, komercjalizacja wynalazków stanowi nowy trzeci fi lar funkcji uniwersytetu obok funkcji badań i kształcenia charakteryzującej uniwersytet modelu humboldtowskiego. Po drugie, z funkcją komercjalizacji wiedzy wiąże się rola międzynarodowych centrów przepływu technologii, którą coraz częściej przejmują uniwersytety. Z tego wynika trzecia cecha, a mianowicie językiem komunikacji na uniwersytecie staje się język angielski, współczesna lingua franca uniwersytetu, jest on bowiem z założenia międzynarodowy, w odróżnieniu od uniwersytetu humboldtowskiego, który był krajowy. Po czwarte, ulega zmianie struktura wewnętrzna uniwersytetów. Właściwa uniwersytetowi humboldtow-skiemu struktura, której podstawą był wydział, ustępuje strukturze opartej na interdyscyplinarnych zespołach, zorganizowanych wokół tematów badawczych i projektów, zakładających współpracę z organizacjami i instytucjami zewnętrz-nymi. Po piąte, zmieniają się sposoby oceny ludzi, zespołów i całych uniwersyte-tów. Przewiduje się, że przyjęte przejściowo i wzbudzające coraz więcej kontro-wersji kryteria oparte na liczbie prac i publikacji ustąpią miejsca ocenom eksperc-kim. I wreszcie, po szóste, zmienia się sposób działania bodźców na ludzi


uniwersytetów. Orientację na zadania ustalone wewnątrz uniwersytetu przejmuje orientacja na zadania stawiane przez zewnętrznych klientów uniwersytetu (Jóźwiak, 2013; Wissema, 2005, s. 104–105).

W dotychczas przedstawianym obrazie powiązań między sferą gospodarki i sferą nauki rola inicjatora zmian charakteru tych powiązań nadawana była implicite sferze gospodarki. To przedsiębiorstwa w dążeniu do utrzymania i poprawy pozycji konkurencyjnej wprowadzają do produkcji i zarządzania nią innowacje i oczekują od jednostek sfery nauki nowych odkryć i ich komercjaliza-cji oraz przekształcania samych jednostek naukowych. Taki obraz jest prawdopo-dobnie zasadny, gdy się mówi o rozwoju przedsiębiorstw będących awangardą światowej konkurencji gospodarczej, gdy opisywane zmiany odbywają się spon-tanicznie; ale wtedy nie ma naprawdę znaczenia to, czy pierwsze są zmiany w przedsiębiorstwach, a za nimi podążają przekształcenia uniwersytetów, czy jest odwrotnie. Sprawa staje się bardziej skomplikowana, jeśli ją umieścimy w kon-tekście krajów o gospodarce średnio zaawansowanej w rozwoju technologicznym lub wręcz zapóźnionej w przyswajaniu reguł oparcia rozwoju na innowacjach. To w takich przypadkach, a do nich należy też przypadek Polski, pojawia się potrzeba polityki gospodarczej skierowanej na podnoszenie innowacyjności gospodarki, a także potrzeba właściwego diagnozowania punktu startu; czy to sfera gospo-darki ma napotykać odpowiednią podaż odkryć ze strony nauki, i to odkryć sko-mercjalizowanych, czy też sfera nauki ma natrafi ć na dostateczny popyt na „swoje produkty” ze strony przedsiębiorstw produkcyjnych i innowacyjnych.

Dziesięć lat temu, oceniając działalność centrów transferu technologii tworzo-nych w większości z inicjatywy polskich uniwersytetów, ważnego – wydawałoby się – ogniwa powiązań w gospodarce polskiej, aspirującej do gospodarki opartej na innowacjach, autorka Raportu pisała”: „Przebadane centra przyznają, że znacznie więcej transferów technologii, w których pomagają, dotyczy transferów między przedsiębiorstwami. Organizacja współpracy nauki i biznesu w Polsce rzadko prowadzi do realnych rozwiązań, czyli np. do wdrożenia innowacji” (Wojnicka, 2005, s. 93). Powyższy cytat ukazuje maleńki tylko, w dodatku dość stary fragment problemu instytucjonalnych powiązań między sferą gospodarki i sferą nauki w mniej zaawansowanych technicznie krajach współczesnego świata. Pokazuje on jednak, że nie rozstrzygnie się kwestii, dlaczego ta czy inna gospo-darka wykazuje niewielki dynamizm innowacyjny bez rozpoznania stosunków łączących w tej gospodarce sferę nauki i sferę gospodarki.

WNIOSKI I UWAGI DOTYCZĄCE ROLI WIEDZY I KOSZTÓW JEJ TWORZENIA

Jedną z głównych różnic między fazą gospodarki opartej na inwestycjach i fazą opartą na innowacjach jest szybkość zmian technicznych i organizacyjnych zacho-dzących w gospodarkach innowacyjnych, której nie mogą wychwycić różne wskaź-niki, jakich używa się do międzynarodowych porównań podmiotów gospodar-


czych i gospodarek różnych krajów. Gospodarka nie tylko wykorzystuje natych-miast wyniki odkryć naukowych, dokonywanych na uniwersytetach, nie zalegają zapasy niewykorzystanej wiedzy – jak można obrazowo powiedzieć – ale wywiera presję na tworzenie nowych odkryć, nowej wiedzy dającej się wykorzystać w gospodarce. Pośredniczą między uniwersytetami i przedsiębiorstwami nowe instytucje, które zastąpiły dawniejszych wynalazców amatorów, świadomie podej-mujące ponadprzeciętne ryzyko związane z procesami komercjalizacji wiedzy i oczekujące premii za to ryzyko, zawartej w cenie innowacyjnych projektów. Firmy innowacyjne uczestniczą w rynku projektów innowacyjnych. Istnienie takiego rynku, jeżeli nie gwarantuje, to przynajmniej stwarza szansę uwzględnie-nia w cenie projektów kosztów pracy i nakładów pozapłacowych poniesionych na ich wytworzenie. Prawdopodobnie produkcja w gospodarce napędzanej przez stały strumień innowacji kosztuje drożej niż produkcja w gospodarce tylko inwe-stycyjnej. W tamtej gospodarce nie istniał rynek na innowacyjne projekty, a pro-jekt kosztował tyle, ile wynosiła opłata patentowa lub cena wynegocjowana w ramach indywidualnej transakcji zawieranej między wynalazcą a przedsię-biorcą. (Zwiększone obecnie koszty projektów innowacyjnych zostają zrekom-pensowane zwiększonymi przychodami osiąganymi dzięki lepszej pozycji konku-rencyjnej przedsiębiorców wprowadzających innowacje.)

Firmy innowacyjne oferują projekty innowacyjne będące częściej owocem komercjalizacji odkryć naukowych realizowanych przez instytucjonalne podmioty dokonujące takich odkryć – uniwersytety, natomiast wynalazcy-amatorzy działa-jący w fazie gospodarki opartej na inwestycjach częściej komercjalizowali swoje pomysły nieskonfrontowane z wiedzą uniwersytecką. W tym sensie w gospodarce innowacyjnej wzrasta znaczenie wiedzy tworzonej w uniwersytetach. Wzrasta i zmienia się także rola zasobów wiedzy, jakie gromadzą przedsiębiorstwa. Utrzymywanie przez nie pozycji konkurencyjnej wymaga szybkich zmian tech-nicznej i organizacyjnej strony działania przedsiębiorstw, wobec czego zmuszone są one do utrzymywania stałych kontaktów z instytucjami tworzącymi i komer-cjalizującymi wiedzę, muszą same uczestniczyć w tych procesach, w czym uzyskują wsparcie od podmiotów wiedzy, jakimi stają się jednostki badawczo-rozwojowe istniejące w przedsiębiorstwach i rozwijające się tam od wielu dziesięcioleci. W ten sposób dochodzi do trwałych i stałych więzi między sferą nauki i sferą gospodarki, a instytucje gospodarki nabierają cech charakterystycznych dla insty-tucji sfery nauki, i na odwrót. To przedsiębiorstwa, a rozszerzająco ujmując, sfera gospodarki ponosi koszty utrzymywania w przedsiębiorstwach zasobów wiedzy i korzystania z nich, a w ostatecznym rachunku płaci również za działalność fi rm innowacyjnych i za działanie sfery nauki, przynajmniej w części, w jakiej rezultaty odkryć naukowych zostają przekształcone w innowacyjne produkty, technologie i metody organizacji. W fazie gospodarki opartej na innowacjach koszty te nik-nęły w ówczesnej strukturze instytucjonalnej, co nie znaczy, że nie obciążały one żyjących i produkujących ludzi.

Wśród uczonych badających cechy współczesnych uniwersytetów pojawiają się opinie, że innowacyjna gospodarka może doprowadzić uniwersytety do utraty ich


tożsamości. Dotychczas uniwersytet, niezależnie od modelu, do jakiego był kwa-lifi kowany, nie uzależniał tempa i skali dokonywanych odkryć – tworzonej wiedzy uniwersyteckiej – od wysokości środków docierających do uniwersytetu na pokry-cie kosztów jego działalności. Oczekiwanie – w fazie gospodarki innowacyjnej – że uniwersytety podejmą się funkcji komercjalizacji wiedzy i staną do konkuren-cji z fi rmami innowacyjnymi na rynku projektów innowacyjnych, czego doświad-czają obecnie uniwersytety na całym świecie (Sztompka, 2014), może doprowadzić do tego, że będą zastępować swoją działalność odkrywczą, prowadzoną „z cieka-wości świata”, działalnością wynalazczą, a testowanie odkryć naukowych zastąpią testowaniem wynalazków, dokonywanym „za pieniądze” płynące z gospodarki.

Wyżej została wyrażona sugestia, że innowacje w gospodarce innowacyjnej są raczej droższe niż innowacje w gospodarce inwestycyjnej. Postawmy teraz pyta-nie, jak kształtuje się koszt autentycznych innowacji – pierwszego w ogóle zasto-sowania określonego projektu wobec kosztu dyfuzji innowacji, czyli wprowadze-nia po raz pierwszy projektu w danym kraju, czy nawet przedsiębiorstwie. Pytaniem tym nawiązuję do zgłaszanych w prasie gospodarczej sugestii, że, zwłaszcza w krajach należących do grupy krajów biedniejszych, niezbyt innowa-cyjnych, rozsądnym postępowaniem może być skupienie się na dyfuzji innowacji zamiast poszukiwaniu projektów naprawdę nowych i z tego powodu droższych, i bardziej kłopotliwych z punktu widzenia wymaganej wiedzy. W świetle opisu działania gospodarki innowacyjnej wydaje się zasadny sąd, że dyfuzja pewnych projektów jest tańsza niż wprowadzanie autentycznych innowacji, gdyż dyfuzja nie wiąże się z całym procesem komercjalizacji wiedzy (czy pomysłu), stosunkowo kosztownym, jak wynika z prowadzonych rozważań. Ale można też oczekiwać, że uzyskane przychody dzięki zastosowaniu nie nowego, a już eksploatowanego pro-jektu będą również niższe niż przychody z pierwszej eksploatacji innowacyjnego projektu. Opieranie się w gospodarce na dyfuzji w miejsce absolutnych nowości nie stwarza więc fi rmom czy krajom stosującym tę politykę dużych szans na przy-śpieszenie tempa rozwoju, opuszczenie grupy krajów niezbyt zamożnych i dołą-czenie do krajów przewodzących w fazie gospodarki innowacyjnej.

Wraz z wejściem świata w nowe stulecie popularne stało się, zwłaszcza w Europie, która uświadomiła sobie zapóźnienie w osiąganiu fazy gospodarki innowacyjnej w stosunku do USA, inicjowanie specjalnych programów fi nanso-wych nakierowanych na spotęgowanie skali innowacji wprowadzanych w poszcze-gólnych krajach Unii Europejskiej. Mam na myśli takie inicjatywy, jak: Strategia Lizbońska (tak szybko zapomniana, jak szybko ogłoszona), Horyzont 2020 czy mniejsze projekty skierowane do konkretnych regionów. Naszkicowany tu roz-kład działań, które prowadzą do innowacyjności, skłania do postawienia pytania, jakie podmioty mogą skorzystać z tych projektów i związanych z nimi środków i jaka może być ich skuteczność. Wydaje się, że najpewniejszym benefi cjentem są przedsiębiorstwa wytwórcze, planujące innowacje będące dyfuzją już wprowadzo-nych do gospodarki wcześniejszych innowacji. Realizacja takich projektów ozna-cza ryzyko niewiele większe od ryzyka towarzyszącego podjęciu innych niż dotychczas stosowane metod produkcji i z takim ryzykiem mogą sobie poradzić


przedsiębiorcy negocjujący warunki „pomocy innowacyjnej” z biurokratami zarządzającymi tą pomocą. Ale i po stronie przychodów osiągane korzyści nie mogą być dużo większe od korzyści ze standardowej zrutynizowanej działalności.

BIBLIOGRAFIA

Audretch D.B., Lehman E.E. (2006), The Role of Clusters in Knowledge Creation and Diffusion, London.

Gomułka S. (1998), Teoria innowacji i wzrostu gospodarczego, CASE, Warszawa.Jóźwiak J. (2002), Enterpreneurial versus traditional model of the university. The Polish

experience, w: Industry Relationships for Accession States Centres of Excellence in Higher Education, Budapest University of Technology and Economics, Budapest.

Jóźwiak J. (2013), W poszukiwaniu modelu uczelni przyszłości, „Nauka Polska”.Kowalski A.M. (2013), Znaczenie klastrów dla innowacyjności gospodarki polskiej,

SGH, Warszawa.Sztompka P. (2014), Uniwersytet współczesny. Zderzenie dwóch kultur, „Nauka”, nr 1,

PAN.Wissema I.G. 2005, Technostarterzy, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości,

Warszawa.Wojnicka E. 2005, Stan rozwoju centrów transferu technologii. Wyniki analizy ilościowej

(omówienie), w: M. Dzierżanowski, S. Szultke, P. Tamowicz, E. Wojnicka, Raport końcowy z badań. Analiza stanu i kierunków rozwoju parków naukowo-technologicz-nych, inkubatorów technologicznych i centrów transferu technologii, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.

STRESZCZENIE

Przejście w gospodarce od etapu opartego na inwestycjach do etapu opartego na innowacjach odbywa się m.in. przez instytucjonalizację procesów wynalazczych i innowacyjnych. W gospodarce opartej na inwestycjach wynalazki były z reguły produktem niezależnych wynalazców-innowatorów, z reguły nie w pełni wynagra-dzanych za ponoszone wysiłki i przyjmowane ryzyko. W gospodarce opartej na innowacjach aktywność wynalazcza i komercjalizacja wiedzy są przejmowane przez fi rmy innowacyjne i jednostki badawcze (uniwersytety), które stają się przez to częścią systemu gospodarczego i bezpośrednio uczestniczą w podziale przy-chodów z działalności gospodarczej. Sektor przedsiębiorstw zostaje dodatkowo obciążony kosztami wysiłków, jakie na jego rzecz świadczą uniwersytety i fi rmy innowacyjne, łącznie z opłatą za ryzyko ponoszone przez te podmioty. Stopień instytucjonalizacji aktywności wynalazczej i komercjalizacji wiedzy jest jednym z symptomów utrwalania się w danym kraju czy regionie gospodarki innowacyjnej (opartej na wiedzy).

Słowa kluczowe: gospodarka oparta na inwestycjach, gospodarka oparta na inno-wacjach, wiedza, komercjalizacja wiedzy, fi rmy innowacyjne, rola uniwersytetów.


THE ROLE OF UNIVERSITIES IN THE TRANSITION FROM THE INVESTMENT-DRIVEN TO THE INNOVATION-DRIVEN STAGE

OF ECONOMIC DEVELOPMENT

ABSTRACT

The transition between the investment-driven and the innovation-driven stages of economic development involves the process of institutionalization of inventive and innovative activity. At the investment-driven stage of development, the inventive activity had been undertaken by inventor-amateur, who, as a rule, was only partially compensated by businesses for his capital investment, effort and risk taken. When the businesses become more innovative, inventors – amateurs are gradually replaced by professional inventive fi rms. Universities gradually become investment fi rms, they commercialize their research and ask remuneration from businesses for their inventive activity. This new role of universities in any country, performed side by side with the traditional one, producing and disseminating research as a public good, symbolizes the beginning of the transition process of the economy from the investment-driven to the innovation-driven stage of economic development. The level of institutionalization of innovation activity and commercialization of knowledge is one of the indicators of the consolidation of an economy in the innovation-driven stage of development.

Keywords: Investment-driven stage of economic development, Innovation-driven stage of economic development, knowledge, knowledge commercialization, innovative fi rms, role of universities.JEL Classifi cation: D83, I23, O31

Elżbieta Mączyńska*

EGZOGENNE, CYWILIZACYJNE I USTROJOWE UWARUNKOWANIA INNOWACYJNEGO

ROZWOJU POLSKIEJ GOSPODARKI


WPROWADZENIE

W prezentowanej w artykule analizie wychodzi się z założenia, że podstawowym celem innowacji jest rozwój społeczno-gospodarczy i wzrost gospodarczy jako niezbędne podłoże tego rozwoju. Dlatego też kraje charakteryzujące się niskim poziomem innowacyjności napotykają silne bariery rozwojowe. Do takich krajów też należy Polska. I nie zmienia takiej oceny fakt relatywnie obecnie korzystnych wskaźników wzrostu PKB. Ich głównym podłożem nie jest innowacyjność, lecz typowy dla kraju doganiającego potencjał popytu wewnętrznego. Odpowiada to Porterowskiemu modelowi rozwoju opartego na podstawowych czynnikach pro-dukcji. Wzrost gospodarczy w Polsce ma ponadto podłoże w proinwestycyjnym zasilaniu zewnętrznym w formie funduszy z UE oraz inwestycji zagranicznych, co zarazem stymuluje eksport (odpowiada to Porterowskiemu etapowi inwestycyj-nemu). W znacznym stopniu zatem wzrost gospodarczy Polski jest warunkowany przez otoczenie zewnętrzne, a nie przez wewnętrzny potencjał innowacyjny. Brak lub słabość wewnętrznego potencjału innowacyjnego zwiększa ryzyko szybkiego wyczerpywania się dotychczasowych motorów wzrostu gospodarczego. Jest to prawdopodobne tym bardziej, że obecnie jednym z najtrudniejszych, a zarazem coraz intensywniej dyskutowanych problemów rozwiniętych gospodarek Zachodu jest problem stagnacji sekularnej, czyli wiecznej, długotrwałej. Jest to temat nie-nowy, a nawet można powiedzieć, że także ponadczasowy. Przed stagnacyjnymi


* Szkoła Główna Handlowa.

EGZOGENNE, CYWILIZACYJNE I USTROJOWE UWARUNKOWANIA INNOWACYJNEGO… 315

cechami gospodarki rynkowej, ryzykiem kurczenia, cofania się gospodarki, prze-strzegał bowiem już Adam Smith, zwracając uwagę, że żaden kraj nie jest wolny od zastoju charakteryzującego się niskimi płacami, minimalnymi stopami zysku, zerowym przyrostem kapitału i ludności (Smith, 2013). Ostrzeżenia takie można też znaleźć w tekstach kontynuatorów Smitha, w tym Davida Ricardo, Johna Stuarta Milla i innych. W ekonomii neoklasycznej – z jej wiarą w efektywność, niezawodność i trwale ozdrowieńczy charakter wolnego rynku – ostrzeżenia takie osłabły. Szersze badania na ten temat podjął Alvin Hansen, wskazując w końcu lat 30. XX w. na zagrożenie sekularną stagnacją, stagnacją na wieki wieków (Han-sen, 1938). Choć powojenny boom można uznać za podważenie tego wniosku, a stagnację traktować jako zwykły przejaw cykliczności i zmiany trendu, to jednak obecna okołokryzysowa sytuacja w świecie zdaje się raczej potwierdzać pesymi-styczną hipotezę Hansena (1938). Przed stagnacyjnymi zagrożeniami (w tym przed zagrażającemu płacom i świadczeniom priorytetowi dla budżetowej rów-nowagi i pasywności w sferze inwestycji publicznych) przestrzegał też Michał Kalecki (1943). Stąd też obecnie wraca się do jego dzieł, wskazując, że gdyby z należytą uwagą korzystano z myśli Kaleckiego, świat nie doświadczałby tak głębokich recesyjnych wstrząsów (Chakrabortty, 2013). Współcześnie zatem – wobec brutalnej korekty optymistycznych ocen rodem z Fukuyamowskiego „Końca historii” (korekty, jakiej dokonał światowy kryzys 2008+) – temat seku-larnej stagnacji nieuchronnie wraca. Silnym impulsem do intensyfi kacji debaty na ten temat było wystąpienie w listopadzie 2013 r. Lawrenca Summersa, który dowodził, że USA wkroczyły w długi okres rachitycznego, anemicznego wzrostu PKB (Summers, 2014a, 2014b). Tym samym w warunkach globalnej mobilności kapi-tału zagrożenie taką stagnacją może stopniowo rozprzestrzeniać się na inne kraje i regiony. Dotyczyć to może także Polski, o czym świadczy m.in. trwale utrzymu-jące się bezrobocie i relatywnie niski poziom inwestowania. Na zagrożenia sta-gnacyjne wskazuje wielu ekonomistów, m.in. Jerzy Hausner, który na podstawie badań dowodzi, że polska gospodarka znalazła się w punkcie zwrotnym, w „pułapce średniego rozwoju” (Hausner, 2013). Zarazem wiele jednak wska-zuje, że Polsce może zagrażać także pułapka sekularnej stagnacji, tym bardziej że po 2020 r. stopniowo będzie wygasać silny obecnie impuls inwestycyjny, jakim są dotacje z UE. Dlatego też istotne jest wyprzedzające podejmowanie działań w ramach polityki społeczno-gospodarczej, mających na celu przynajmniej osła-bienie stagnacyjnych zagrożeń. Przedstawiona tu analiza zorientowana jest na identyfikowanie wybranych czynników zagrożeń innowacyjności w Polsce w związku z ryzykiem sekularnej stagnacji zarysowującym się już w krajach wyżej rozwiniętych. Analizy ukierunkowane są również na identyfi kowanie wybranych kierunków przeciwdziałań oraz możliwych proinnowacyjnych rozwiązań.

Analizy dotyczą podstawowych dysfunkcji, barier i zagrożeń dla efektywnego kształtowania polityki innowacyjnej kraju i przedsiębiorstw. Wśród tych zagrożeń na czołową pozycję wysuwa się zjawisko short-termizmu, czyli skracania horyzontu cza-sowego w decyzjach dotyczących różnych sfer życia społeczno-gospodarczego, w tym także w dziedzinie innowacji i inwestycji. Przejawia się to w marginalizacji progno-

Elżbieta Mączyńska316

zowania długookresowego i kultury myślenia strategicznego. Najbardziej wyrazistym tego przejawem jest rozrost krótkoterminowego, fi nansowego inwestowania speku-lacyjnego, nierzadko kosztem inwestycji w aktywa rzeczowe i kosztem tworzenia produkcyjnych miejsc pracy. Te sprzężone ze sobą zjawiska mają pierwotne podłoże w dokonującym się w świecie przełomie cywilizacyjnym, wyrażającym się w kurcze-niu się cywilizacji industrialnej na rzecz nowej, związanej z tzw. trzecią rewolucją przemysłową, co m.in. skutkuje niedostosowaniem mechanizmów, regulacji i prio-rytetów ekonomicznych do zmieniających się wymogów cywilizacyjnych. Jednym z przejawów tego niedostosowania jest słabnący wzrost gospodarczy i nieprawidło-wości w sferze społecznej, co wiąże się m.in. z dysfunkcjami w sferze innowacji.

Przy tym wiele zjawisk, w tym przede wszystkim narastające w skali globalnej bezrobocie, a zatem marnotrawstwo najcenniejszego potencjału wytwórczego, wskazuje, że funkcjonowanie systemu społeczno-gospodarczego, w tym zasady pomiaru rezultatów rozmaitych działań, nierzadko rozmijają się z wymogiem spo-łecznej akceptacji. Zjawiska te pozostają też w związku ze swego rodzaju moni-zmem teoretycznym. Przejawia się to m.in. w wyraźnej od kilku dekad dominacji – w rynkowych gospodarkach Zachodu – doktryny ekonomicznej, opierającej się na bezkrytycznym przyjęciu fundamentalnej w neoklasycznej teorii ekonomii hipotezy o niezawodności i efektywności rynku jako podstawy wyborów ekono-micznych, w tym inwestycyjnych. Globalny kryzys fi nansowy pierwszej dekady XXI wieku spektakularnie negatywnie zweryfi kował tę hipotezę.

Wskazuje to na konieczność poszukiwania nowych wzorców i teoretycznych podstaw dokonywania wyborów ekonomicznych, w tym w sferze innowacji i zwią-zanych z nimi inwestycji. Chodzi tu o wzorce dostosowane do wymogów nowej cywilizacji i stymulujących efektywne, społecznie pożądane działania, w tym pro-rozwojowe inwestycje.

Jeśli zaś punktem wyjścia kreowania paradygmatu i jego istotą są zestawy pytań ukierunkowanych na badanie rzeczywistości oraz wzorce myślowe i zbiory narzędzi prowadzące do odpowiedzi na stawiane pytania, to już samo ich formu-łowanie może być traktowane jako ważne wyzwanie w procesie poszukiwań nowych reguł kształtowania procesów społeczno-gospodarczych. Na takie właśnie hermeneutyczne poszukiwania ukierunkowane będą badania.

Punktem wyjścia prezentowanych tu rozważań jest teza, że – mające cechy sprężeń zwrotnych – współczesne zmiany społeczno-gospodarcze są determino-wane przede wszystkim przez dokonujący się w wyniku rewolucji informacyjnej przełom technologiczny, co zarazem skutkuje przełomem cywilizacyjnym, wyra-żającym się przede wszystkim w wypieraniu cywilizacji przemysłowej przez nową gospodarkę i nowy, wciąż jeszcze nie dodefi niowany, jej model. Model ten dotychczas nie doczekał się jeszcze jednolitej nazwy i określany jest rozmaicie: jako gospodarka oparta na wiedzy – GOW (co trudno uznać za określenie for-tunne, bo przecież gospodarka zawsze opiera się na jakiejś wiedzy), cywilizacja informacyjna, cyfrowa czy wikinomia i inne.

Stąd rozstrzygające znaczenie ma tu polityka społeczno-gospodarcza, a ta z kolei jest pochodną przyjętych rozwiązań kształtujących ramy ustroju społeczno-


-gospodarczego. Kwestie ustrojowe zaś wciąż wywołują spory, przede wszystkim dotyczące roli państwa w gospodarce, ale także roli poszczególnych szkół/nurtów ekonomii w kształtowaniu gospodarki. Kontrowersje i dyskusje na ten temat są co prawda niemalże odwieczne, ale ostatnio spektakularnie się nasiliły. Skuteczność działań w sferze innowacji jest zdeterminowana ich dostosowaniem do specyfi ki przełomu cywilizacyjnego, cywilizacji wiedzy i związanych z nią nowych wymogów.

Jest to szczególnie trudne wyzwanie dla krajów dokonujących transformacji rynkowej i przejścia od etapu rozwoju opartego na podstawowych czynnikach produkcji i konkurencji cenowo-kosztowej do modelu innowacyjnego. Zarazem jednak w warunkach przełomu cywilizacyjnego teoretyczne modele przystoso-wane do wymogów gospodarki industrialnej tracą na znaczeniu. Dotyczy to, jak można domniemywać, także modelu Portera. Obecnie wiele wskazuje, że kraje doganiające, kraje zmniejszające opóźnienia rozwojowe (a do takich krajów należy też Polska) będą zmuszone jednocześnie wykorzystywać rozwiązania cha-rakterystyczne dla wszystkich Porterowskich etapów rozwoju, tworząc model eklektyczny. Warunkiem poprawienia poziomu zasobności takich krajów bowiem jest zarówno efektywne wykorzystywanie zasobów podstawowych czynników pro-dukcji, inwestowanie, jak i równoległe przechodzenie do etapu rozwoju innowa-cyjnego, aby w ten sposób tworzyć warunki przejścia do modelu opartego na bogactwie.

Jak wynika z teorii Portera, przechodzenie do innowacyjnego etapu rozwoju wymaga aktywności państwa i propopytowego, zmniejszającego nierówności dochodowe, podwyższania płac. Wyższe koszty pracy bowiem stanowią bodziec innowacyjności, co zarazem zwiększa szanse na konkurowanie na rynku nie cenami, lecz przez wysokomarżową produkcję o dużym nasyceniu wysokimi tech-nologiami. Wiąże się to w znacznym stopniu z modelem ustroju społeczno-gospo-darczego. Kwestie te nie są dostatecznie uwzględniane i doceniane w polityce społeczno-gospodarczej ani w skali globalnej, ani lokalnej. Potwierdzają to zarówno badania naukowe, jak i debaty z udziałem ekspertów. Wynika z nich, że sprostanie najpilniejszym wyzwaniom XXI w. wymaga ścisłej współpracy między środowiskami nauki, polityki biznesu i rządów. Wiodący uczestnik tej debaty Dennis L. Meadows, współautor książki Granice wzrostu (The Limits to Growth), twierdzi, że „można dyskutować do woli o rozwiązaniach problemów przyszłości, ale jeśli nie zastosujemy innych niż dotychczas działań, nic się nie zmieni”.

Wyzwanie nowych działań w odniesieniu do Polski ma co najmniej podwójny wymiar. Łączy się, po pierwsze, z koniecznością nadrabiania opóźnień w inwesty-cjach w sferze badań naukowych (B + R), a po drugie – z koniecznością ukie-runkowanej na dobrostan społeczno-ekonomiczny intensyfi kacji racjonalnego wdrażania zasobów wiedzy dostępnych w skali globalnej. Aby sprostać temu wyzwaniu, konieczne jest przede wszystkim uruchomienie rezerw potencjału roz-wojowego Polski, co zarazem stanowi podstawę eliminacji barier rozwojowych. Nie wystarczy tu jednak wiedza, niezbędna jest strategiczna wizja. Wiąże się z tym konieczność futurologicznej refl eksji, wolnej od charakterystycznego obecnie wszechwładnego short-termizmu, czyli priorytetu celów krótkookresowych.


Takie podejście generuje wiele pytań, m.in.: jakie rozwiązania w systemie spo-łeczno-gospodarczym mogłyby sprzyjać najlepszemu wykorzystywaniu potencjału wiedzy? W obecnej sytuacji w Polsce rozwój innowacyjny wymaga strategii i ram ustrojowych, zapewniających holistyczne, trwałe godzenie interesów gospodar-czych, społecznych i ekologicznych. Holizm taki jest niezbędny przede wszystkim w związku z narastającym w krajach rozwiniętych ryzykiem sekularnej stagnacji. Ryzyko to w znacznej mierze osłabia aktualność teorii Portera i wskazywanych w tej teorii etapów rozwoju.

1. STAGNACJA SEKULARNA WEDŁUG ALVINA H. HANSENA1

Sekularną stagnację można najogólniej określić jako trwałą utratę możliwości ada-ptacji systemu społeczno-gospodarczego do posiadanych zasobów rzeczowych, fi nansowych i zasobów pracy oraz do potrzeb rozwojowych kraju (lub krajów). Sta-gnacja taka wyraża się w barierach popytu, zahamowaniu wzrostu gospodarczego i rozwoju oraz narastającej rozpiętości między potencjalnym i rzeczywistym rozwo-jem oraz wzrostem PKB, czego jednym z najbardziej spektakularnych dowodów jest trwale utrzymujące się bezrobocie. Autor hipotezy o sekularnej stagnacji Alvin Hansen już w 1938 r. wiązał to zjawisko przede wszystkim z pogarszającą się w kra-jach wysoko rozwiniętych sytuacją demografi czną, w tym ze spadkiem wskaźników rozrodczości i starzeniem się społeczeństw. To zaś skutkuje osłabianiem dynamiki popytu, stając się fundamentalnym czynnikiem osłabiającym bodźce do inwestowa-nia, co z kolei generuje bezrobocie i stagnację. „This is the essence of secular sta-gnation – sick recoveries which die in their infancy and depressions which feed on themselves and leave a hard and seemingly immovable core of unemployment” (Han-sen, 1939, s. 4). Hansen dowodził, że skoro fundamentalnym czynnikiem rozwojo-wym są inwestycje netto, a źródłem ich fi nansowania – oszczędności netto (co bezsprzecznie potwierdza historia gospodarcza, w tym m.in. historia rewolucji prze-mysłowej), to słabnięcie bodźców do inwestowania sprawia, że oszczędności nie znajdują ujścia w słabnącym popycie na nie, prowadząc do trwałej stagnacji. Obok czynników demografi cznych Hansen (nawiązując zresztą do poglądów Smitha, Ricardo i innych klasyków ekonomii) wskazywał na kilka innych przyczyn osłabia-jących bodźce do inwestowania i skutkujących stagnacją:

1 Ograniczoność ekspansji terytorialnej, co także współcześnie jest dyskutowane pod hasłem ograniczeń globalizacji.

1 Ograniczone możliwości występowania wielkich, przełomowych innowacji, wymuszających konieczność i boom nowych inwestycji (tak jak działo się to w warunkach rewolucji przemysłowej).

1 Wzrost innowacji kapitałooszczędnych.

1 Procesy monopolizacji, co niekorzystnie wpływa na wzrost inwestycji i popytu.

1 Szerzej na ten temat w: Reforma Kulturowa 2020–2030–2040. Sukces wymaga zmian (2015).


Zdaniem Hansena, w takich warunkach nowe inwestycje wygasają, nie powstają nowe miejsca pracy, rośnie bezrobocie, a tym samym i zainteresowanie inwestycjami mieszkaniowymi spada. Warto tu dodać, że postępujące starzenie się ludności nie tylko nie sprzyja podejmowaniu nowych inwestycji, lecz przeciw-nie generuje deinwestycje, zwłaszcza w krajach, w których dostępne są takie narzędzia, jak odroczony kredyt hipoteczny czy renta dożywotnia. Może to, co prawda, sprzyjać zwiększaniu bieżącej konsumpcji i popytu generowanego przez ludzi starszych, lecz w niekorzystnej sytuacji demografi cznej, bezrobocia i słab-nięcia bodźców inwestycyjnych nie wystarcza to do przeciwdziałania stagnacji. Te negatywne czynniki są bowiem ze sobą związane, skutkując zabójczą dla wzrostu gospodarczego ujemną synergią.

Hansen eksponuje silne zagrożenia dla wzrostu gospodarczego, wynikające z barier występujących po stronie popytu, podkreślając, że w takich warunkach konwencjonalne wolnorynkowe mechanizmy stymulowania konsumpcji zawodzą, stają się niewystarczające (Hansen, 1939; Jabłońska, 1988). W związku z tym Hansen upatruje możliwości przerwania antyrozwojowego, stagnacyjnego zaklę-tego kręgu w podejmowaniu inwestycji publicznych, ale takich, które nie tylko sprzyjałyby tworzeniu nowych miejsc pracy, ale zarazem tworzyłyby korzystniejsze wolnorynkowe warunki działalności gospodarczej i bodźce do ożywienia inwesty-cji prywatnych.

Obecnie – wobec ogólnoświatowego problemu bezrobocia, relatywnie niskiego tempa wzrostu PKB i barier popytu oraz hamujących wzrost popytu pogłębiają-cych się nierówności dochodowych – trudno byłoby zanegować racje Hansena. Przystają one do dzisiejszej sytuacji wielu krajów wysoko rozwiniętych. Jednak w dyskusjach na ten temat zwraca się zarazem uwagę, że wnioski Hansena zane-gowała odnotowana po II wojnie światowej, trwająca przez kilka dekad (do prze-łomu lat 70. i 80.), tzw. złota era kapitalizmu, charakteryzująca się dynamicznym wzrostem gospodarczym i niskim bezrobociem (Summers, 2013). Można jednak też uznać, że nie tyle oznaczało to negację tez Hansena, co raczej poprzez wojnę nienaturalne, sztuczne przerwanie procesów stagnacji, m.in. wskutek powojennej konieczności eliminowania wojennych zniszczeń materialnych, w tym potencjału wytwórczego i produkcji oraz konieczności zaspokajania odłożonego w czasie wojny, a po jej zakończeniu agresywnego popytu. Taka opinia jest uzasadniona tym bardziej, że dzisiejsza rzeczywistość w rozwiniętych gospodarkach Zachodu zdaje się w pełni potwierdzać, a nawet umacniać, zasadność i aktualność wnio-sków Hansena.

2. AKTUALNOŚĆ TEORII STAGNACJI SEKULARNEJ – ZAGROŻENIE DLA INWESTYCJI I INNOWACJI

Nawiązujący do teorii Hansena Lawrence Summers wskazuje na wyraźnie nasi-lające się obecnie czynniki zwiększające ryzyko sekularnej stagnacji, co uprawnia hipotezę o występowaniu „nowej sekularnej stagnacji” (New Secular Stagnation


Hypothesis – Summers, 2013, 2014). Summers przestrzega, że obecnie w USA i innych gospodarkach rozwiniętych mają miejsce niekorzystne trendy demogra-fi czne, które – w połączeniu z przemianami technologicznymi i technologiami informacyjnymi oraz ich spadającymi kosztami i cenami – redukują rozmiary popytu na nowe dobra kapitałowe, ale także na pracę. Przy tym obniżające się ceny dóbr kapitałowych sprawiają, że dany poziom oszczędzania umożliwia sfi -nansowanie większego wolumenu dóbr inwestycyjnych. Jest to kolejny czynnik obniżający możliwości absorpcji oszczędności przez popyt inwestycyjny.

Doświadczenia kryzysu 2008+ oraz doświadczenia pokryzysowe stawiają pod znakiem zapytania zasadę, że mechanizmy wolnego rynku – bez interwencji publicznej – mogą skutecznie przeciwdziałać sekularnej stagnacji. Wskazuje na to m.in. występujący od kilku dekad spadek realnej stopy procentowej (co zwią-zane jest m.in. ze słabymi bodźcami do podejmowania nowych inwestycji prywat-nych). Sytuacja taka w połączeniu z niską infl acją czy tym bardziej defl acją (też coraz wyraźniej dającą o sobie znać) może trwale uniemożliwić przeciwdziałanie stagnacji i przywrócenie wyższych stóp procentowych oraz zmniejszanie bezrobo-cia. Ryzyko to powiększa zjawisko histerezy, czyli utrwalania się bezrobocia, prze-kształcania się bezrobocia czasowego w długookresowe. Niekorzystnie może przy tym oddziaływać niestabilność fi nansowa i ujawniający się obecnie syndrom pułapki płynności, czyli nieinwestowania przez podmioty gospodarcze mimo rosnących, dysponowanych przez nie zasobów środków pieniężnych. Wolniejszy w wielu krajach wzrost liczby ludności czy nawet jej spadek prowadzi do spadku popytu, co w sytuacji kapitało- i pracooszczędnych technologii informacyjnych dodatkowo generuje bezrobocie technologiczne. Zarazem bezrobocie umacnia trend powiększających się w wielu krajach nierówności dochodowych, co także staje się istotną barierą popytu i barierą jego wzrostu w wymiarze odpowiadają-cym rosnącej produktywności w sferze wytwórczej. W wyniku rosnących nierów-ności dochodowych coraz większa część dochodów przypada tym, których cechuje relatywnie mniejsza skłonność do ich szybkiego wydawania. Wiąże się to z male-jącą krańcową użytecznością dochodu, co negatywnie wpływa na popyt. Thomas Piketty uznaje (na podstawie analizy danych statystycznych za okres 300 1at) rosnące nierówności dochodowe za immanentną cechę kapitalizmu, w którym tempo wzrostu dochodów z kapitału trwale przewyższa tempo wzrostu płac. Dowodzi, że związane z tym kumulujące się napięcia są rozładowywane albo przez rewolucje, wojny, albo przez głębokie kryzysy społeczno-gospodarcze (Piketty, 2014). Narastające dysproporcje w podziale światowego bogactwa i dostępie do niego oraz wynikające z tego bariery popytu i patologie społeczne, w tym przede wszystkim bezrobocie, to problemy dotyczące nawet najbardziej rozwiniętych krajów, także USA. Zaniepokojenie taką sytuacją wyraziła nawet Janet Yellen, szefowa FED, co zresztą uznano za dotychczas niespotykany akcent w wystąpieniach przedstawicieli tego centralnego banku USA. Powoływała się przy tym na statystyczne szacunki, z których wynika, że w USA nierówności dochodów i bogactwa zbliżają się do najwyższych od 100 lat poziomów (Yellen, 2014). Podobne wnioski wynikają z raportu OECD, w którym jest charakteryzo-


wana jakość życia na świecie w okresie ostatnich 200 lat (How Was Life, 2014; Moatsos, 2014). Potwierdzają to też dane najnowszego raportu UNICEF (2014).

Na zagrożenia sekularną stagnacją wskazuje też Paul Krugman, przestrzega-jąc, że prawdopodobieństwo występowania w przyszłości sytuacji zerowych stóp procentowych jest znacznie większe niż zwykło się dotychczas sądzić. Ponadto zwraca uwagę, że trwała tendencja spadkowa poziomu realnych stóp procento-wych zaznaczyła się już przed kryzysem z 2008 roku. Krugman wskazuje ponadto na zakończenie etapu stale rosnącej dźwigni fi nansowej, co w połączeniu ze spad-kowymi trendami demografi cznymi tworzy silne bariery popytu. W takich warun-kach nawet polityka zerowej stopy procentowej nie jest wystarczająca do ożywie-nia gospodarczego i poprawy na rynku pracy. Dodatkowo utrudnia to pułapka płynności. W takich warunkach nawet niekonwencjonalna polityka monetarna nie przynosi oczekiwanych efektów.

Wszystkie wymienione czynniki nie sprzyjają wzrostowi PKB i popytu, zwięk-szając ryzyko sekulamej stagnacji. Najbardziej wyraziście potwierdzają to dane dotyczące słabnącej dynamiki PKB oraz dynamiki liczby ludności w wieku pro-dukcyjnym najbogatszych krajów świata.

Na tym tle powstaje pytanie o możliwości przeciwdziałania stagnacji sekular-nej. Na tle zróżnicowania formułowanych przez ekonomistów rekomendacji cha-rakterystyczna jest zbieżność opinii Hansena i Summersa. Obydwaj wskazują na konieczność inwestycji publicznych. Jest charakterystyczne, że Summers na pod-stawie analizy czynników ryzyka stagnacji sekulamej wskazuje na dwie możliwe drogi przeciwdziałania stagnacji. Jedna to niekonwencjonalna polityka mone-tarna, jej luzowanie (quantitative, easing), co poprzez tańsze kredyty może stano-wić bodziec inwestowania. Zarazem jednak zwiększa to ryzyko niestabilności fi nansowej. Stąd też Summers wskazuje na drugie rozwiązanie, ukierunkowane na wzrost inwestycji, produkcji i zatrudnienia, co łączy się ze wzrostem stopy procentowej. Przy tym nie zwiększa to ryzyka niestabilności fi nansowej. Zdaniem Summersa, jest to możliwe przez wzrost inwestycji publicznych. Summers zara-zem podkreśla konieczność działań na rzecz likwidacji strukturalnych barier dla inwestycji prywatnych i promowania zaufania w biznesie, ale także na koniecz-ność działań na rzecz utrzymania podstawowych zabezpieczeń socjalnych. Wskazuje na konieczność przeciwdziałania nierównościom dochodowym, aby dzięki temu umacniać siłę nabywczą, ukierunkowując redystrybucję dochodów na rzecz grup niżej uposażonych, których wzrost dochodów silniej i szybciej prze-kłada się na popyt rynkowy. Summers podkreśla przy tym, że przyjmowane przez poszczególne kraje strategie antystagnacyjne powinny być dostosowane do ich sytuacji i specyfi ki społeczno-gospodarczej (Summers, 2014).

Przedstawione analizy wskazują, że nasilające się w rozwiniętych gospodar-kach Zachodu ryzyko stagnacji sekulamej wymaga zasadniczego przedefi niowa-nia polityki makroekonomicznej, polityki społeczno-gospodarczej i jej celów oraz priorytetów także w krajach, których taka stagnacja na razie bezpośrednio nie dotyka. W warunkach globalizacji występuje bowiem efekt zarażania. Zarażanie takie dotyczy też Polski. Nawet bez pogłębionych badań można wskazać na


typowe dla stagnacji sekulamej zjawiska występujące w naszym kraju. Zjawiska te to: pogarszająca się sytuacja demografi czna i bezrobocie (w tym technolo-giczne wynikające z rosnących zasobów i rosnącej produktywności technologii informacyjnych) oraz deindustrializacja. Tworzy to silne bariery powstawania nowych miejsc pracy, zwłaszcza w warunkach rozwoju pracooszczędnych techno-logii informacyjnych. Towarzyszą temu zarysowujące się – i związane z barierami popytu – procesy defl acyjne, spadek stopy procentowej oraz syndrom pułapki płynności, co m.in. przejawia się w dość słabej skłonności przedsiębiorstw do inwestowania i to mimo posiadanych i rosnących zasobów środków pieniężnych. Na to nakłada się swego rodzaju antynomiczny dryf. Czynniki te stanowią silną barierę innowacyjności.

Mimo występowania wymienionych – i po części mających cechy zaklętego kręgu – prostagnacyjnych zagrożeń, Polska jednak wyróżnia się obecnie na tle Unii Europejskiej relatywnie korzystnymi wynikami w gospodarce. W pokryzyso-wych latach tempo wzrostu PKB było relatywnie wysokie (zwłaszcza jeśli uwzględ-nić recesyjne zjawiska w strefi e euro). W pewnej mierze było to jednak następ-stwem korzystania z pomocowych funduszy UE. Powstaje zatem pytanie, jaki jest potencjał rozwojowy Polski oraz czy i w jakim stopniu zagrożony jest on erozją wskutek narastającego ryzyka stagnacji sekulamej, stanowiącej barierę inwestycji i innowacyjności?

2. CASUS POLSKA – ROZWÓJ I STAGNACYJNO-ANTYNOMICZNY DRYF

Podstawowe przesłanki cywilizacyjnego rozwoju i sukcesu Polski opierają się na jakości i rozmiarach społeczno-gospodarczego jej potencjału. O możliwościach rozwojowych Polski przekonuje przede wszystkim postęp, jaki dokonał się w ponad 25-letnim okresie transformacji ustroju gospodarczego, wdrażania i umacniania gospodarki rynkowej. Znajduje to wyraźne odzwierciedlenie w sta-tystykach (statystyki te są ogólnie znane i dlatego, a także ze względu na ich objętość, tu są pomijane). Dotychczasowy rozwój społeczno-gospodarczy Polski ma głównie cechy Porterowskiego modelu opartego na czynnikach produkcji oraz po części cechy modelu inwestycyjnego (ale opartego głównie na zasilaniu zewnętrznym, tj. w formie funduszy UE). Wciąż jednak nie następuje jeszcze przejście do modelu innowacyjnego. W dodatku potencjał zasobowy jest w znacz-nym stopniu marnotrawiony. Źródła marnotrawstwa mają naturę nie tylko eko-nomiczną, ale i kulturową, a przede wszystkim polityczną. Przy tym występuje między nimi negatywna synergia sprzężeń zwrotnych, tworząca węzły gordyjskie, z cechami błędnego koła. Jak ocenia P. Czapliński, sytuację w Polsce charaktery-zuje równoczesny postęp i anachroniczność, bycie z przodu i wleczenie się z tyłu. To syndrom schizofrenii polskiej nowoczesności (Czapliński, 2011). W dodatku, choć przeważnie mniej więcej wiadomo, jakie działania mogłyby usuwać blokady, to często brakuje albo woli, albo mechanizmów politycznych, albo jednego i dru-


giego, aby takie działania podjąć. Prowadzi to do antynomicznego dryfu, działa-jącego jak Tobinowski piasek wsypywany w koła zębate (Tobin, 1978, s. 152–159)2.

Niemalże każdemu czynnikowi rozwojowego potencjału Polski towarzyszy jakiś czynnik rozwój ten blokujący (zawsze jest jakaś druga, gorsza strona). Antynomiczny dryf zwiększa podatność polskiej gospodarki na sekularną stagna-cję (Reforma…, 2015). Poniżej kilka przykładów – przejawów takiego dryfu.

Za społeczno-gospodarcze źródła innowacyjnego potencjału Polski można uznać m.in. (szerzej na ten temat w: Mączyńska, 2012):

1. Relatywnie duży potencjał rynkowy i wynikający stąd popyt wewnętrzny, generowany przez ok. 38-milionową populację. Z drugiej jednak strony, utrzy-muje się wysoki poziom bezrobocia, czemu towarzyszą zagrożenia demografi czne: starzenie się społeczeństwa i procesy depopulacji, z czym wiąże się rosnąca emi-gracja (z prognoz wynika, że do 2050 r. liczba ludności w Polsce może się zmniej-szyć o ok. 4,5 mln) (GUS, 2014, s. 162).

2. Rosnący poziom skolaryzacji, a tym samym i rosnący odsetek ludności z wyższym wykształceniem, co sprzyja produktywności i mobilności społecznej. Z drugiej jednak strony, anachroniczny, sklerotyczny, nieelastyczny system edu-kacji i niedostateczna jej jakość, fragmentaryczność ocen, testomania, niedoro-zwój współpracy szkolnictwa wszystkich szczebli oraz sfery badań naukowych z biznesem – marginalizacja szkolnictwa zawodowego i niedorozwój dualnego systemu edukacji. Obecny system edukacji marginalizuje funkcje wychowawcze i generuje konfl ikty oraz sprzeczności wewnętrzne. „Nie tylko w szkołach podsta-wowych i średnich, ale w wyższych, również w sławnych uniwersytetach – jak i w sklepach czy barach szybkiej obsługi – liczy się to, co wymierne, czyli ilość, cena, efektywność i zysk. Relacja »uczeń/student-uczelnia« przekształca się coraz szybciej i skuteczniej w relację »klient-sklep«” (Szumski, 2015). Wiesław Szumski ocenia, że system edukacji w Polsce cechuje „sklerotyczność”, albo mała elastycz-ność. Nieprawidłowości w kształtowaniu i wykorzystywaniu potencjału badań naukowych i ich wdrażania w praktyce sprawiają, że wiele cennych odkryć „wycieka” z Polski (np. wynalazek niebieskiego lasera i in.). Przekłada się to na niski poziom innowacyjności, którym dodatkowo nie sprzyjają relatywnie niskie płace, co petryfi kuje nienowoczesne struktury w gospodarce, marginalizując obszary wysokich technologii, petryfi kując gospodarkę niskomarżową. „Nie nadą-żamy za przemianami, którym podlega dzisiejszy świat, a dynamika tego procesu odkrywa z całą bezwzględnością nasz brak przygotowania do stawienia czoła wyraźnie widocznym wyzwaniom, choć to właśnie teraz – na naszych oczach – rozstrzyga się polski los na najbliższe dekady” (Kleiber, 2011).

3. Intensyfi kacja inwestycji w infrastrukturę (m.in. dzięki dofi nansowywaniu ze środków UE), co generuje mnożniki inwestycyjne, przekładając się na dodat-kowe impulsy wzrostu produktu krajowego brutto, determinującego poziom kra-

2 James Tobin, laureat Nagrody Banku Szwecji im. Alfreda Nobla w dziedzinie ekonomii w 1981 r., swoją koncepcję obrotowego podatku antyspekulacyjnego metaforycznie określił jako ideę sypania piasku w tryby nadmiernie rozpędzonego sektora fi nansowego (Tobin, 1978).


jowego bogactwa. Lecz zarazem towarzyszą temu patologie w sferze zamówień publicznych i klęski partnerstwa publiczno-prywatnego.

4. Efekty mnożnikowe, jakie może przynieść rozwój sektora budownictwa mieszkaniowego (konieczny ze względu na jego niedorozwój, a zarazem rosnące mieszkaniowe aspiracje Polaków, czyli duży potencjalny popyt na mieszkania). W przyszłości mogłoby to stanowić dodatkowe, silne koło zamachowe gospo-darki. Występują jednak w tym obszarze patologie wynikające z braku przejrzystej długofalowej polityki mieszkaniowej oraz polityki ładu przestrzennego. Problem mieszkaniowy stanowi przeszkodę nie tylko dla poprawy sytuacji ludnościowej, ale też mobilności siły roboczej. Stanowi to także barierę rozwoju budownictwa jako branży kluczowej dla PKB. Towarzyszy temu absurdalnie niedocenianie kwe-stii ładu przestrzennego i architektury krajobrazu jako potencjalnych czynników wzrostu PKB i poprawy jakości życia.

5. Czynniki kulturowe mające podłoże w historycznie wysokiej kulturowej pozycji Polski w Europie i świecie, przy jednoczesnej otwartości na nowe nurty, trendy w poszczególnych dziedzinach życia, co zawsze sprzyja rozwojowi gospo-darczemu, a z drugiej strony – schizofrenia polskiej nowoczesności („zmoderni-zowani konserwatyści vs. antykapitalistyczni emancypanci) (Czapliński, 2011) i folwarcyzacja życia, folwarczność relacji pracodawca-pracobiorca (Leder, 2014; Hrynkiewicz, 2007).

6. Potencjał wynikający z „renty zacofania” i możliwość dokonywania w róż-nych dziedzinach tzw. żabiego skoku, czyli możliwości przejścia do wyższych faz rozwoju z pominięciem faz pośrednich, przez które wcześniej przechodziły kraje wyżej rozwinięte. Jest to możliwe dzięki wykorzystywaniu doświadczeń innych krajów, co skraca czas dochodzenia do wyższego poziomu i zmniejsza ryzyko błędów dzięki uczeniu się na błędach innych, ale jednocześnie przejmowanie wzorców, z których mądrzejsze kraje się wycofują – vide „punktoza” w nauce i ocenie czasopism naukowych, pandemiczne rankingi oraz wskazywany już przed wiekami przez J. Słowackiego (1839) syndrom „pawiem narodów byłaś i papugą, a teraz jesteś służebnicą cudzą”.

Antynomiczne dryfowanie sprawia, że część potencjału innowacyjnego jest blokowana i marnotrawiona na walkę z problemami, które sami wywołujemy (usuwanie piachu). Blokady rozwojowe mają podłoże przede wszystkim w poniżej wymienionych obszarach:

1. Niewydolność systemu stanowienia i egzekwowania prawa, niedorozwój sądownictwa i przewlekłość postępowań sądowych, w tym w sprawach gospodar-czych. Szczególnie silnym hamulcem rozwoju społeczno-gospodarczego jest nie-przejrzysty i nieefektywny system podatkowy. W obecnym kształcie nie pełni on należycie żadnej z jego fundamentalnych funkcji – ani fi skalnej, ani redystrybu-cyjnej. Nie jest i efektywny, i wydajny. Jest kosztowny, nieefektywny, nadmiernie złożony, nieprzejrzysty; zachęcający do omijania przepisów i do manipulacji podatkowych, w tym karuzeli podatkowych i vatowskiego złodziejstwa podatko-wego. Wbrew fundamentalnej idei prawa, najbardziej obciąża biedniejszych, naj-mniej najbogatszych. Wyrazem słabości prawa są też występujące przejawy


modelu XIX-wiecznego kapitalizmu czy wręcz folwarcznego feudalizmu w rela-cjach pracobiorca-pracodawca.

2. Asymetrie dochodowe, bieguny bogactwa i nędzy, relatywnie niskie płace i pogłębiające się rozpiętości w dynamice płac i zysków z kapitału (Piketty, 2014). Choć Polska na tle wielu innych krajów pozytywnie wyróżnia się relatywnie korzystną sytuacją pod względem nierówności społecznych (co potwierdzają wskaźniki Giniego), to mimo to nierówności stanowią barierę popytu. Z badań wynika, że głębokie nierówności stanowią zagrożenie nie tylko dla innowacji, ale i dla demokracji rynkowej, zaufania społecznego i generalnie systemu wolnoryn-kowego kapitalizmu (Piketty, 2014; Hellen, 2015). Nieprzypadkowo też podejmo-wane są w świecie (choć dotychczas raczej nieskuteczne) działania na rzecz inklu-zywnego kapitalizmu. Symptomatyczna jest tu m.in. inicjatywa liderów global-nego biznesu do zorganizowania w maju 2014 r. w Londynie konferencji na temat inkluzywnego kapitalizmu pod hasłem „Conference on Inclusive Capitalism: Building Value, Renewing Trust” (budowanie wartości, odbudowa zaufania; Conference..., 2014).

3. Rosnące zadłużenie publiczne i trudności w osiąganiu równowagi fi nansów publicznych (co zresztą bezpośrednio wiąże się z bezrobociem, sytuacją demo-grafi czną i wynikającymi z tego rosnącymi wydatkami na renty i emerytury oraz opiekę zdrowotną).

4. Dysfunkcje systemu politycznego i słabość państwa, w tym dotkliwy dla gospodarki syndrom cyklu wyborczego i związany z nim priorytet celów wybor-czych nad makroekonomiczną efektywnością społeczno-gospodarczą. Umacnia to znane w systemach demokratycznych zjawisko, które określane jest sentencją: „Efektywność nie ma elektoratu”. Syndromowi krótkiego cyklu wyborczego i będącej jego następstwem dominacji krótkiej perspektywy towarzyszy zaniedby-wanie kultury myślenia strategicznego, co nie sprzyja – wymagającej dłuższego horyzontu czasowego – efektywności inwestowania w gospodarce.

5. Nasilające się przejawy anomii i erozji zaufania, rozregulowanie norm, chaos i sprzeczności w systemie wartości i wynikającą z tego niepewność czy trud-ności oceny, co w postępowaniu ludzi i funkcjonowaniu gospodarki czy systemu społeczno-gospodarczego jest dobre, a co złe, a także co do tego, jakie sposoby dochodzenia do celów są dopuszczalne, a jakie nie, co jest wartością, a co anty-wartością.

To jedynie wybrane czynniki potwierdzające antynomiczny, prostagnacyjny dryf (m.in. Mączyńska, 2014). W tym miejscu wystarczy wskazać, że wszystkie tego typu prostagnacyjne czynniki znajdują pełne potwierdzenie w prowadzonych od wielu lat w SGH badaniach na temat bankructw przedsiębiorstw. Bankructwa te są niemalże soczewkową koncentracją i charakterystyką argumentów potwier-dzających dysfunkcje w systemie społeczno-gospodarczym w Polsce. Wyniki tych badań są przedstawiane m.in. w cyklu publikacji SGH (m.in. Mączyńska, 2014). Zarazem wyniki te wskazują na konieczność redefi nicji priorytetów i celów poli-tyki makroekonomicznej. Ma to ścisły związek z kształtowaniem rozwoju insty-tucjonalnego, na co wskazuje m.in. Maria Lissowska. Autorka ta ocenia, na pod-


stawie prowadzonych badań nad polską transformacją, że: „projektowanie zmian instytucjonalnych znalazło się na uboczu zainteresowań autorów transformacji” (Lissowska, 2008, s. 71). Analizując przyczyny tego, M. Lissowska dowodzi, że „nie powinno się rozpoczynać liberalizacji i prywatyzacji bez należytego przygo-towania rozwiązań i systemów instytucjonalnych. W przeciwnym bowiem razie rynek może zostać zdominowany przez nielegalne (mafi jne) struktury współ-pracy” (Lissowska, 2008, s. 79). Potwierdzają to wyniki analiz prowadzonych przez Darona Acemoglu i Jamesa A. Robinsona, opublikowane w 2012 r. w książce „Dlaczego narody przegrywają”. Autorzy ci analizują, dlaczego nie-które narody są bogate, innowacyjne, a inne biedne. Badania te prowadzą do wniosku, że nie decyduje o tym ani kultura, ani klimat, ani położenie geogra-fi czne, ani niewiedza, jak uprawiać politykę. Żaden z tych czynników nie jest – zdaniem tych autorów – determinantą wyznaczającą ścieżki rozwojowe krajów. Odpowiedź autorów na pytanie, co decyduje o bogactwie i wygranej brzmi: „Instytucje, instytucje, instytucje”. „Najczęstszą przyczyną tego, że narody dzisiaj przegrywają, jest funkcjonowanie w nich instytucji wyzyskujących” (Acemoglu, 2014, s. 410). „Wyzyskujące instytucje gospodarcze nie zachęcają ludzi do oszczę-dzania, inwestowania oraz wprowadzania innowacji. Wyzyskujące instytucje poli-tyczne wspierają te instytucje gospodarcze, koncentrując władzę w rękach ludzi, którzy zyskują dzięki wyzyskowi” (Acemoglu 2014, s. 414). Otwarte, albo raczej retoryczne, jest natomiast pytanie: czy w Polsce występowały i występują takie symptomy? W kształtowaniu polityki innowacyjnej szczególnie ważne jest zało-żenie, że nie ma czegoś takiego jak przeznaczenie dziejowe. Niezależnie od dzia-łania błędnego koła instytucje wyzyskujące mogą być zastąpione instytucjami włączającymi? (Acemoglu, 2014, s. 474).

UWAGI KOŃCOWE

Współcześnie silną barierą innowacji może być coraz silniej przejawiające się ryzyko sekulamej stagnacji. Sekulama stagnacja jako następstwo przede wszyst-kim niekorzystnych procesów demograficznych, narastających nierówności dochodowych i innych czynników stanowi trudne wyzwanie, wobec którego obec-nie staje wiele krajów wysoko rozwiniętych. Globalizacja zaś zwiększa ryzyko zarażania tym współczesnym – choć sygnalizowanym i zidentyfi kowanym już w przeszłości – ciężkim schorzeniem gospodarki. Od zagrożenia sekularną sta-gnacją nie jest wolna także Polska, i to mimo osiąganych i niekwestionowanych sukcesów transformacyjnych oraz relatywnie wysokiego tempa wzrostu PKB. Istotne jest jednak niepopadanie w oślepiającą pułapkę sukcesu, zwłaszcza wobec niewątpliwego występowania zagrożeń, takich m.in. jak: zagrożenia demogra-fi czne, rozmaite asymetrie rozwojowe, w tym dochodowe, nierównowagi i anty-nomiczny dryf. Osłabiają one potencjał rozwojowy i motywacje do innowacji, zwiększając ryzyko sekularnej stagnacji. Przyczyny występowania zagrożeń są złożone i wzajemnie spętlone. Są to zagrożenia nie tylko ekonomiczne, poli-


tyczne, ale i cywilizacyjno-kulturowe. Tworzy to niełatwy do przełamania zaklęty krąg przeciwności. Stąd też nie wszystkie (a zwłaszcza kulturowe) mogą być wyeliminowane szybko. Ale też żadne z nich (nawet kulturowe) nie są dane raz na zawsze.

Przedstawione nieprawidłowości w znacznym stopniu mają bowiem podłoże instytucionalno-ustrojowe. Koresponduje to z wynikami badań. Stąd też waga działań ukierunkowanych na racjonalizację, optymalizację ustroju społeczno--gospodarczego, systemu instytucjonalnego, politycznego i systemu sprawowania władzy. Dlatego refl eksja nad kierunkami i kształtem szeroko rozumianej polityki instytucjonalnej, w tym ustrojowej, staje się w obecnych warunkach pilną koniecz-nością. Rozwiązania instytucjonalne, w tym ustrojowe, stanowią bowiem funda-mentalny czynnik determinujący skłonność do innowacji, efektywność i społeczną użyteczność przemian. Charakterystyczne bowiem jest, że natężenie występowa-nia czynników zagrażających sekularną stagnacją jest zróżnicowane między poszczególnymi krajami i zróżnicowane w zależności od przyjętego modelu insty-tucjonalno-ustrojowego. Zapoczątkowany w 2008 r. w USA kryzys np. wykazał, że większą nań odporność cechowała kraje o mniejszym wpływie doktryny neo-liberalnej, w tym zwłaszcza kraje skandynawskie. Wskazuje to zatem na możli-wość ograniczania dysfunkcji społeczno-gospodarczych przez dostosowania roz-wiązań kształtujących model ustroju społeczno-gospodarczego do współczesnych wymogów rozwojowych.

Szczególnie niekorzystnie, zwiększając ryzyko sekulamej stagnacji, wpływają procesy deindustrializacji, które dokonywały się w Polsce od początku transfor-macji ustrojowej, tj. od 1989 r., w połączeniu z polityką prywatyzacyjną. Procesy te odpowiadają charakterystykom przedstawionym ostatnio przez Daniego Rodrika w najnowszej publikacji na temat „przedwczesnej deindustrializacji” (Rodrik, 2015). Rodrik wykazuje, że w krajach o niedojrzałej gospodarce rynko-wej konsekwencje przedwczesnej dezindustrializacji sprowadzają się nie tylko do utraty miejsc pracy i przejęcia rynku przez gospodarki silniejsze. Jeszcze bar-dziej, jego zdaniem, znacząco negatywne następstwa takiej deindustrializacji wynikają dla demokracji i funkcjonowania państwa. Historycznie industrializacja odegrała bowiem fundamentalną rolę w Europie Zachodniej i Ameryce Północnej w tworzeniu nowoczesnych demokratycznych państw, instytucji demo-kratycznych, w tym dialogu społecznego. Stąd też deindustrializacja, wyprzedza-jąca procesy kształtowania demokratycznego państwa i jego instytucji, może okazać się źródłem niestabilności politycznej, słabości państwa i wynaturzeń szlachetnych idei liberalizmu (Rodrik, 2015). Może też stać się silną barierą innowacyjności. Wymieniane przez Rodrika symptomy nietrudno zidentyfi kować także w Polsce. To także wskazuje na konieczność redefi nicji polityki makroeko-nomicznej i przyjmowanych w niej celów oraz priorytetów. W znacznej mierze są one pochodną polityki instytucjonalno-ustrojowej. Determinuje ona bowiem relacje państwo–rynek, zakres i strukturę sektora publicznego oraz preferencje i strategiczne, długookresowe wykraczające poza cykl wyborczy cele społeczno--gospodarcze.


BIBLIOGRAFIAAcemoglu D., Robinson J.A. (2014), Dlaczego narody przegrywają, Zysk i S-KA,

Poznań.Bankructwa przedsiębiorstw. Wybrane aspekty ekonomiczne i prawne (2014),

E. Mączyńska (red.), Ofi cyna Wydawnicza SGH, Warszawa.Chakrabortty A. (2013), Austerity? Call it class war - and heed this 1944 warning from

a Polish Economist, ”The Guardian”, Jan. 13.Conference on Inclusive Capitalism: Building Value, Renewing Trust (2014), May 27 ,

London (http://www.inclusivecapitalism.org/ – data dostępu: 20.01.2015).Czapliński P. (2009), Polska do wymiany. Późna nowoczesność i nasze wielkie narracje,

Wydawnictwo W.A.B, Warszawa.Czapliński P. (2011), Resztki nowoczesności. Dwa studia o literaturze i życiu,

Wydawnictwo Literackie, Kraków.Danish public libraries contribute with DKK 2bn to Danish GDP (2015), 20/01 – New

study (http://www.copenhageneconomics.com/Website/News.aspx?PI-D=3058&M=NewsV2&Act ion=l&NesId=1091 – data dostępu: 27.03.2015).

Grauwe P. (2015), Stagnacja w strefi e euro na wieki wżerów, „Obserwator Finansowy”, 18.02 (http://www.obserwatorfi nansowy.pl/tematyka/makroekonomia/stagnacia-w--strefi e- euro-na-wieki-wiekow – data dostępu: 27.02.2015).

GUS (2014), Prognoza ludności na lata 2014–2050 (opracowana w 2014 r.), Warszawa.Hansen A.H. (1938), Full Recovery or Stagnation?, W.W. Norton, London.Hansen A.H. (1939), Economic Progress and Declining Population growth, Presidential

address delivered at the Fifty-fi rst Annual Meeting of the American Economic Association, Detroit, Michigan, December 28, ”The American Economic Review”, Vol. XXIX, March, No. 1, part I.

Hrynkiewicz J. (2007), Stosunki pracy w polskich organizacjach, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.

Jabłońska A. (1988), Stagnacja sekularna. Ewolucja poglądów, PWN, Warszawa.Kalecki M. (1943), Political Aspects of Full Employment, ”Political Quarterly” (http://

www.cfeps.org/ss2006/readings/Courvisanos c.pdf – data dostępu: 10.01.2015).Kleiber M. (2011), „Mądra Polska” – Dekalog dla społeczeństwa wiedzy, umiejętności

i przedsiębiorczości, PAN, Warszawa (www.aktualnosci.pan.pl/.../554-prof-micha--kleiber-prezes-pan-zaprasza – data dostępu: 10.01.2015).

Konkurencyjna Polska. Jak awansować w światowej lidze gospodarczej? (2013), K. Hausner (red.), Fundacja GAP, Kraków.

Krugman P. (2014), Four observations on secular stagnation, w: Secular Stagnation: Facts, Causes and Cures, C. Teulings, R. Baldwin (red.), Centre for Economic Policy Research (CEPR), London, s. 62–68.

Leder A. (2014), Prześniona rewolucja, Wyd. Krytyka Polityczna, Warszawa.Lissowska M. 2008, Instytucje gospodarki rynkowej w Polsce. Institutions for Market

Economy. The Case of Poland, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.Mączyńska E. (2012), Cywilizacyjne uwarunkowania rozwoju Polski, w: Wielki kryzys jako

bilans otwarcia XXI w. Próba holistycznej interpretacji, A. Pollok (red.), PTE Kraków.Moatsos M., et al. (2014), Income inequality since 1820, w: How Was Life?: Global

Well-being since 1820, Jan Luiten van Zanden, et al. (eds.), OECD Publishing (http://dx.doi.org/10.1787/9789264214262-15-en).


Piketty T. (2014), Capital in the Twenty-First Century, Belknap Press, Cambridge, MA. Polish economist (2014), ”The Guardian”, 14 Jan.Porter M.E., Stern S., Loría R.A. (2013), Social Progress Index 2013, Social Progress

Imperative, Washington.Porter M. (1990), The Competitive Advantage of Nations, The Free Press, New York.Reforma Kulturowa 2020–2030–2040. Sukces wymaga zmian (2015), J. Żakowski

(red.), KIG, Warszawa.Rodrik D. (2015), Premature Deindustrialization, Working Paper 20935, National

Bureau of Economic Research, Cambridge, February (http://www.nber.org/papers/w20935 – data dostępu 27.02.2015).

“Secular stagnation” in graphics. Doom and gloom (2014), ”The Economist”, Nov 19th.

Słowacki J. (1839), Grób Agamemnona (http://www.iuliuszslowacki.grupaphp. com/grobagamemnona.php – data dostępu: 10.01.2015).

Smith A. (2013), Badania nad naturą i przyczynami bogactwa narodów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Summers L.H. (2014), Refl ections on the ‘New Secular Stagnation Hypothesis’, w: Secular Stagnation: Facts, Causes and Cures, C. Teulings, R. Baldwin (red.), Centre for Economic Policy Research (CEPR), London, s. 27–41.

Summers L.H. (2013), IMF Fourteenth Annual Research Conference in Honor of Stanley Fischer, November 8, Washington.

Szumski W. (2015), Pustoszenie edukosfery, „Sprawy Nauki”, nr 2 (197), Warszawa.Secular Stagnation: Facts, Causes and Cures (2014), C. Teulings, R. Baldwin (red.),

Centre for Economic Policy Research (CEPR), London.UNICEF (2014), The State of the World’s Children 2014 In Numbers: Every Child

Counts Revealing Disparities, Advancing Children’s Rights, United Nations Children’s Fund, January.

Tobin J. (1978), A proposal for international monetary reform, “Eastern Economic Journal”, No. 4, July-October (http://cowles.econ.yale.edU/P/cp/p04b/p0495.pdf. – data dostępu: 30.01.2015).

Yellen J.L. (2014), Perspectives on Inequality and Opportunity from the Survey of Consumer Finances at the Conference on Economic Opportunity and Inequality, Federal Reserve Bank of Boston, Boston, Massachusetts, October 17.

Zmierzch pracy – scenariusz zagłady (2015), Z prof. Andrzejem Wierzbickim z Komitetu Prognoz Polska 2000+ rozmawia Anna Leszkowska, „Sprawy Nauki”, nr 2(197), Warszawa.

STRESZCZENIE

Artykuł dotyczy podstawowych dysfunkcji, barier i zagrożeń dla efektywnego kształtowania polityki innowacyjnej kraju i przedsiębiorstw. Wśród tych zagrożeń na czołową pozycję wysuwa się zjawisko short-termizmu, czyli skracania horyzontu czasowego w decyzjach dotyczących różnych sfer życia społeczno-gospodarczego, w tym także w dziedzinie innowacji i inwestycji. Przejawia się to w marginalizacji prognozowania długookresowego i kultury myślenia strategicznego. Celem arty-kulu jest wskazanie z jednej strony na możliwości społeczno-gospodarczego roz-


woju Polski, a z drugiej – zagrożeń wynikających z coraz wyraźniejszego w świecie Zachodu syndromu stagnacji sekularnej i dyskutowanej tam nowej hipotezy na ten temat (‘New Secular Stagnation Hypothesis’). Podstawą analizy jest krajowa i zagraniczna literatura przedmiotu. Przedstawiane, w znacznej mierze oparte na hermeneutyce, oceny i wnioski mają ponadto podłoże w analizach danych staty-stycznych. Z badań wynika, że choć Polskę cechuje reaktywnie bogaty potencjał rozwojowy, to zarazem istnieją silne bariery jego efektywnego wykorzystywania. Potwierdzają to wskazywane w artykule cechy antynomicznego dryfu. Identyfi ko-wane stagnacyjne zagrożenia dla Polski, wskazują na konieczność redefi nicji poli-tyki społeczno-gospodarczej. Istotne jest zwłaszcza jej ukierunkowanie na racjo-nalizację rynku pracy i przeciwdziałanie jednemu z najbardziej dotkliwych przeja-wów marnotrawstwa zasobów, jakim jest bezrobocie. Badania ukierunkowane są na łączenie teorii sekularnej stagnacji z analizą barier rozwojowych Polski.

Słowa kluczowe: sekularna stagnacja, anomia, PKB, rynek pracy, antynomiczny dryf.

EXOGENOUS, CIVILIZATIONAL, AND SYSTEMIC DETERMINANTS OF INNOVATIVE DEVELOPMENT

OF THE POLISH ECONOMY

ABSTRACT

The present paper deals with the fundamental dysfunctions, barriers, and threats to shaping an effective government and corporate innovation policy. Among those threats, of particular importance is short-termism in socioeconomic policy-making in such areas as innovation and investment, leading to the marginalization of the culture of strategic thinking and long-term forecasting. The objective of the paper is to indicate both opportunities for the socioeconomic development of Poland and threats linked to the secular stagnation emerging in the Western world, as formulated in the “New Secular Stagnation Hypothesis.” Methodology – The paper is based on a study of the Polish and international literature dealing with the discussed subject matter. The presented, hermeneutically inspired views and conclusions, are also grounded in analysis of statistical data, which suggests that while Poland has a relatively robust development potential, it also faces strong barriers to its effective utilization. This is refl ected in the symptoms of antinomic drift identifi ed in the paper. Due to the threats of stagnation in Poland, socioeconomic policy should be redefi ned and reoriented towards a more rational labor market and efforts to alleviate unemployment, which is one of the most severe forms of resource wastage. The study combines secular stagnation theory with analysis of barriers to the development of Poland.

Keywords: secular stagnation, anomy, GDP, labor market, antinomic drift.JEL Classifi cation: A11, D01, D60, I00, O1, P10, O30

Micha ł Zajfert*

CHARAKTERYSTYKA ILOŚCIOWA FAZY ROZWOJU POLSKI NA TLE INNYCH KRAJÓW1


WSTĘP

Kluczowa rola postępu technologicznego i innowacji dla pomyślności gospodar-czej od dawna znajduje wsparcie w teorii ekonomii (Solow, 1957; Arrow, 1962). Także ekonomiczne badania empiryczne, obejmujące przeważnie kraje rozwi-nięte, wskazują, że nakłady na badania i rozwój oraz innowacje przyspieszają wzrost gospodarczy przez podniesienie dynamiki produktywności (Cameron, 1996; OECD, 2003). Co więcej, ograniczone zasoby pracy i środowiska oraz malejące przychody z inwestycji w kapitał rzeczowy i ludzki sprawiają, że tylko poprawa efektywności wykorzystania tych czynników produkcji jest w stanie zapewnić wzrost gospodarczy w długim okresie. Pogląd ten odzwierciedla teoria Portera (1990) prezentująca aktualny stan zaawansowania źródeł przewagi kon-kurencyjnej poszczególnych państw, opisany jednym z czterech kolejnych etapów ich rozwoju: opartego na podstawowych czynnikach produkcji, przewadze inwe-stycyjnej i innowacyjnej oraz na zakumulowanym bogactwie.

Polska należy do krajów zagrożonych zatrzymaniem się na obecnym etapie rozwoju i wpadnięciem w tzw. pułapkę średniego dochodu. Dotychczasowy model rozwoju oparty na kopiowaniu technicznych rozwiązań państw Zachodu przy




Michał Zajfert332

wykorzystaniu taniej siły roboczej wyczerpuje się. Rosnące koszty pracy hamują wzrost pracochłonnej produkcji, a sprowadzanie zaawansowanych rozwiązań z zagranicy staje się coraz trudniejsze i bardziej kosztowne, gdyż rozwiązania, które mogłyby podnieść produktywność takiego kraju, znajdują się na tyle blisko światowej granicy technologicznej, że podlegają reglamentacji przez innowatorów ulokowanych w krajach rozwiniętych (Eichengreen, 2011).

W artykule przeprowadzono analizę porównawczą aktualnej fazy rozwoju i poziomu innowacyjności Polski względem innych krajów na podstawie dwu naj-częściej przywoływanych rankingów innowacyjności porównujących kraje Unii Europejskiej i świata – Innovation Union Scoreboards oraz The Global Competitiveness Report. Celem analizy jest identyfi kacja czynników determinują-cych obecny stan rozwoju gospodarczego Polski na podstawie jego ilościowej charakterystyki. Potrzeba takiej analizy została wywołana przez intensyfi kację dyskusji nad przyczynami obecnego poziomu innowacyjności Polski. Identyfi kacja tych czynników może być pomocna w zrozumieniu procesów innowacyjnych i być wartościowym narzędziem przy opracowaniu polityki innowacyjnej (Oslo Manual…, 2006, s. 39).

Przyjęta metoda badawcza obejmuje analizę porównawczą dla każdego z czyn-ników i wskazanie tych, które pozytywnie oraz negatywnie warunkują obecny poziom innowacyjności Polski. W trakcie analizy uwzględniono metodologię przywoływanych rankingów innowacyjności. Innowacje i potencjał innowacyjny jest nie tylko trudno wspierać, ale też mierzyć. Wynika to z wieloetapowości oraz złożoności procesu powstawania i wdrażania nowatorskich rozwiązań. Dlatego też najczęściej dla celów diagnozy i międzynarodowych porównań innowacyjności gospodarek używa się wielu wskaźników ujętych w zbiorczych indeksach, nie ograniczając się jedynie do innowacji o charakterze technicznym, ale także pro-cesowym, marketingowym i organizacyjnym, zgodnie z defi nicją innowacji zapro-ponowaną przez OECD (Oslo Manual, 2006).

W pierwszej części artykułu porównano poziom innowacyjności Polski i kra-jów Unii Europejskiej. Kolejna część zawiera analizę obejmującą kraje całego świata. Ostatnia część prezentuje podsumowanie uzyskanych wyników i próbę identyfi kacji czynników warunkujących obecny poziom innowacyjności Polski i jej etap rozwoju. Całość kończą wnioski.

POZIOM ROZWOJU POLSKI NA TLE KRAJÓW UE

Jedną z najczęściej przywoływanych analiz porównujących kraje Unii Europej-skiej jest ranking Innovation Union Scoreboard. Jest on oparty na analizie łącznie 25 wskaźników, głównie ekonomicznych, opartych na danych statystycznych gro-madzonych przez Eurostat. Opisują one stan gospodarki poszczególnych krajów i zostały zebrane w trzech kategoriach:

1 Czynniki sprzyjające innowacji – 8 czynników określających poziom wykształ-cenia i stan nauki: kapitał ludzki, możliwości pozyskania fi nansowania z rynku

CHARAKTERYSTYKA ILOŚCIOWA FAZY ROZWOJU POLSKI NA TLE INNYCH KRAJÓW 333

lub wsparcia państwa dla innowatorów, a także jakość, otwartość i atrakcyj-ność krajowego systemu badań. W większości są one wyznaczone przez pro-centowy udział danego parametru w całości populacji.

1 Działalność fi rm – 9 czynników określających działalność innowacyjną przed-siębiorstw: inwestycje fi rm w innowacje, współpraca z innymi podmiotami oraz tworzenie własności intelektualnej. W większości są one wyznaczone przez procentowy udział kosztów bądź przychodów dla danego parametru w stosunku do łącznych obrotów bądź przychodów dla ogółu przedsiębiorstw.

1 Wyniki – 8 czynników określających wymierne efekty gospodarcze innowacji i liczebność innowatorów. W większości są one wyznaczone przez procentowy udział efektów innowacyjności, takich jak liczba patentów czy wielkość przycho-dów z eksportu w stosunku do łącznych przychodów dla ogółu przedsiębiorstw.

Dla każdego wskaźnika została określona jego wartość minimalna i maksy-malna łącznie dla wszystkich krajów UE, co wyznaczyło jego obszar zmienności. Następnie dla poszczególnych krajów wielkość danego wskaźnika została wyska-lowana tak, by przyjmowała wartości z przedziału od 0 (minimum) do 1 (maksi-mum). Wartość średnia wszystkich 25 tak znormalizowanych wskaźników opisu-jących dany kraj wyznaczyła jego łączny indeks innowacyjności.

Zależnie od wielkości łącznego indeksu innowacyjności każdy kraj został przy-pisany do jednej z czterech grup państw o różnym poziomie innowacyjności. Według najnowszej edycji raportu (Innovation, 2014, s. 63) Polska należy do trze-ciej, przedostatniej grupy – tzw. umiarkowanych innowatorów, będąc blisko dolnej jej granicy. Spośród 28 krajów UE Polska zajęła 24. miejsce, gorszy wynik uzy-skały tylko Rumunia, Łotwa i Bułgaria.

W latach 2006–2013 indeks innowacyjności Polski zmieniał się w wąskim zakresie 0,26–0,28, co przy ciągle rosnącym poziomie tego indeksu dla całej Unii Europejskiej oznacza realne oddalanie się Polski od pozostałych krajów Unii. Wartość indeksu innowacyjności Polski względem średniej dla UE spadła w tym okresie z 54% do 50%.

Spośród wszystkich 25 wskaźników dla aż 20 z nich Polska osiągnęła wartości wyraźnie niższe w porównaniu z średnią dla wszystkich krajów UE. Analizując strukturę poszczególnych wskaźników, można wskazać te czynniki, dla których Polska wykazuje szczególnie niskie wartości. Są to:

1 Udział doktorantów spoza UE, stanowiący 8% wartości średniej UE. Odzwier-ciedla on postrzeganą przez studentów atrakcyjność Polski, możliwość pozy-skiwania przez Polskę wysoko wykwalifi kowanych naukowców i dyfuzji wiedzy.

1 Wydatki przedsiębiorstw na B+R, które wynoszą 25% wartości średniej UE.

1 Liczba międzynarodowych wniosków patentowych, które obejmują obszar ważnych wyzwań społecznych, stanowiąca 27% wartości średniej UE.

1 Przychody z eksportu licencji i patentów, wynoszące 28% wartości średniej UE.

Michał Zajfert334

Polskę korzystnie wyróżniają dwa czynniki, dla których osiągnięte wartości przewyższają średnią dla UE:

1 Pozostałe wydatki przedsiębiorstw na innowacje (oprócz B + R) – 182% war-tości średniej UE.

1 Poziom wykształcenia społeczeństwa – 110% wartości średniej UE.

W porównaniu z poprzednim rokiem można dostrzec zachodzące w Polsce pozytywne zmiany, których przejawem jest widoczny wzrost wartości poniższych czynników:

1 Liczba nowych zarejestrowanych wspólnotowych wzorów (wzrost o 21,6%) i znaków towarowych (wzrost o 11,4%).

1 Wydatki przedsiębiorstw na B+R (wzrost o 9,0%).

W tym samym czasie dla wielu ważnych czynników nastąpiło wyraźne osłabie-nie wzrostu:

1 Udział MiŚP tworzących innowacje (wprowadziły nowy lub istotnie ulepszony produkt lub proces) samodzielnie (spadek o 7,4%) lub w kooperacji z inną fi rmą (spadek o 11%).

1 Liczba absolwentów studiów doktoranckich (spadek o 9,4%).

1 Sprzedaż produktów i usług innowacyjnych dla fi rmy i rynku (spadek o 7,2%).

POZIOM ROZWOJU POLSKI NA TLE KRAJÓW ŚWIATA

The Global Competitiveness Report od lat jest powszechnie uznawanym rankin-giem konkurencyjności powstałym dzięki corocznym badaniom porównawczym warunków rozwoju gospodarczego krajów świata prowadzonym przez Światowe Forum Ekonomiczne. Jest przyjętym narzędziem określającym zdolności poszcze-gólnych państw do zapewnienia długookresowego wzrostu gospodarczego ze względu na dużą próbę obejmującą większość krajów świata i szeroką paletę ponad 100 czynników opisujących warunki niezbędne lub sprzyjające innowacyj-ności danego kraju, cykliczność badań i naukową podstawę przyjętej metodologii.

W artykule podjęto próbę kwantyfi kacji teorii Portera, która opisuje stan zaawansowania źródeł przewagi konkurencyjnej poszczególnych państw, co pozwala na określenie ich aktualnego etapu rozwoju konkurencyjnego. Nawet sam jej autor nie był jednak w stanie przedstawić miarodajnej metodologii kwan-tyfi kacji czynników opisujących ostatni etap rozwoj u, oparty na zakumulowanym bogactwie (Porter, 2004). Dlatego ilościowa charakterystyka stanu rozwoju poszczególnych państw świata ogranicza się do trzech faz rozwoju: opartej na podstawowych czynnikach produkcji, inwestycyjnej i innowacyjnej. Raport opra-cowywany rokrocznie przez Światowe Forum Ekonomiczne w ostatniej edycji dokonuje oceny 144 krajów świata na podstawie 105 czynników określających


obecny stan kraju w różnych aspektach zgrupowanych w 12 fi larach konkurencyj-ności, które zostały przypisane do jednej z trzech wymienionych faz rozwoju.

Czynniki determinujące wzrost gospodarczy charakterystyczny dla pierwszej fazy rozwoju, opartej na podstawowych czynnikach produkcji, tworzą 4 fi lary opi-sujące otoczenie instytucjonalne, infrastrukturę, makroekonomiczną charaktery-stykę kraju oraz poziom ochrony zdrowia i podstawowej edukacji. Czynniki sty-mulujące wzrost efektywności, charakterystyczny dla drugiej, inwestycyjnej fazy rozwoju gospodarki, tworzą 6 fi larów opisujących: edukację na poziomie wyż-szym, wielkość rynku i jego efektywność w zakresie produktów, rynku pracy i rynku fi nansowego oraz poziom technologicznego rozwoju kraju. Czynniki klu-czowe dla trzeciej, innowacyjnej fazy rozwoju gospodarki tworzą 2 fi lary opisujące poziom rozwoju i wyrafi nowanie sfery biznesu oraz innowacyjność kraju.

Większość, tj. 71 wskaźników, ma charakter względny w skali 1–7 i została wyznaczona na podstawie badań ankietowych prowadzonych wśród liderów biz-nesu z całego świata w szerokim zakresie tematów opisujących 10 fi larów konku-rencyjności, dla których zazwyczaj brak jest danych empirycznych, zwłaszcza w skali globalnej. Edycja badania za rok 2014 została wykonana na podstawie 14 091 ankiet ze 148 krajów (przeciętnie 95 ankiet z każdego kraju), wypełnio-nych w pierwszej połowie 2014 roku. Pozostałe 34 wskaźniki opisujące najważ-niejsze wielkości makroekonomiczne i stan rozwoju gospodarczego danego kraju zostały wyznaczone na podstawie danych empirycznych pochodzących od agencji międzynarodowych i krajowych urzędów statystycznych.

Dla każdego ze 144 wskaźników sporządzono ranking wszystkich 148 krajów, co określiło pozycję danego kraju dla każdego wskaźnika. Poszczególnym wskaź-nikom przypisano różną wagę, zależną od aktualnego etapu rozwoju danego kraju, której uwzględnienie ostatecznie pozycjonowało każdy z nich. Wyznaczony w ten sposób światowy indeks konkurencyjności sytuuje Polskę na 43. pozycji i w zestawieniu tym Polska znajduje się w grupie krajów będących w trakcie przej-ścia z etapu rozwoju inwestycyjnego do etapu innowacyjnego (Schwab, 2014). Nie stawia to naszego kraju w korzystnym świetle na tle Europy. Większość krajów UE jest na etapie rozwoju innowacyjnego, tylko dwa są na etapie rozwoju inwe-stycyjnego (Rumunia i Bułgaria) a cztery – w tym Polska – w trakcie przejścia między nimi (pozostałe to: Węgry, Litwa i Łotwa).

Wydaje się, że niemożliwe jest ustalenie obiektywnych kryteriów jednoznacz-nie wartościujących wyniki osiągnięte dla poszczególnych czynników. Dlatego w toku dalszej analizy arbitralnie przyjęto założenia pozwalające wskazać zarówno listę czynników zbliżających Polskę do etapu innowacyjnego, jak i tych, które stanowią największą przeszkodę w osiągnięciu tego etapu.

Za czynniki zbliżające Polskę do etapu innowacyjnego zostały uznane te, dla których wynik Polski był wyższy od 5 w odniesieniu do czynników względnych ocenianych w skali 1–7. Dla czynników opartych na danych empirycznych za korzystne dla Polski uznano te, w których nasz kraj znalazł się pośród 40 najlep-szych dla danego czynnika ze wszystkich 144 ocenianych krajów. Dla tak przyję-tych założeń można wskazać 17 czynników zbliżających Polskę do etapu innowa-

Michał Zajfert336

cyjnego, które zostały wymienione w tabeli 1. Wszystkie wskazane czynniki zostały podzielone zgodnie z metodologią przyjętą przez Światowe Forum Ekonomiczne na grupy kluczowe dla poszczególnych faz rozwoju gospodarki.

Tabela 1. Czynniki zbliżające Polskę do innowacyjnego etapu rozwoju

Lp. FilarNr

czyn--nika

Czynnik1 Wynik 1–7

Pozycja 1–144

Waga czyn-nika w %

Podstawowe wymagania rozwoju

1 2 2.08Nasycenie telefonii mobilnej (liczba abonamentów /100 mieszkańców)

150 23 0,83

2 1 1.13Koszty wynikające z funkcjono-wania terroryzmu

6 27 0,19

3 1 1.14Koszty przestępczości i prze-mocy

5,4 27 0,19

4 3 3.05Ocena ratingowa kraju (źródło: Institutional Investor, LLC)

73,2 31 1,00

5 1 1.15Wpływ przestępczości zorgani-zowanej

5,6 35 0,19

6 4 4.06Wpływ HIV/AIDS na funkcjono-wanie przedsiębiorstw

6,1 39 0,31

7 1 1.21

Wskaźnik ochrony inwestorów (transparentność działania i odpowiedzialność zarządu względem akcjonariatu)

6 45 0,16

8 2 2.07Stabilność dostaw energii elek-trycznej

5,5 46 0,83

9 4 4.04Wpływ gruźlicy na funkcjono-wanie przedsiębiorstw

6,1 47 0,31

Wzrost efektywności

10 8 8.08

Poziom ochrony praw kredyto-biorców i kredytodawców (skala 0–10 (najlepsza), źródło: Bank Światowy)

9 11 1,42

11 10 10.02Wartość eksportu towarów i usług

5,7 22 2,13


12 5 5.02

Współczynnik skolaryzacji brutto szkolnictwa wyższego (liczba wszystkich osób uczą-cych się/100 ludności w wieku 19–24 lata)

73,2 23 1,42

13 7 7.02 Elastyczność ustalania płac 5,6 29 0,85

14 9 9.07

Mobilne usługi szerokopa-smowe (liczba połączeń wyko-nywanych z prędkością powy-żej 512 kb/s/ 100 mieszkańców)

58,5 30 1,06

15 9 9.06Przepustowość internetu (prze-ciętna przepustowość dla użyt-kowników w kb/s)

73 37 1,06

16 6 6.01

Intensywność lokalnej konku-rencji (Jak oceniasz intensyw-ność konkurencji na lokalnym rynku?)

5,3 51 0,41

17 8 8.06Bezpieczeństwo systemu ban-kowego

5,4 51 1,42

1 Większość wskaźników ma charakter względny w skali 1–7 i zostały one wyznaczone na podstawie odpowiedzi na pytanie „Jak oceniasz…”. Dla tych wskaźników, których opis może być niejednoznaczny, kursywą przytoczono treść pytania kierowanego do respon-dentów. Część wskaźników jest oparta na danych empirycznych, wówczas podano jed-nostki, w których prezentowany jest wynik kraju, bądź źródło danych.

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Schwab (2014, s. 311).

Spośród wszystkich 105 czynników rozwoju można podjąć próbę wskazania tych, które determinują obecną niekorzystną, przejściową pozycję Polski, a poprawa obejmujących te czynniki obszarów jest kluczowa dla osiągnięcia przez Polskę innowacyjnego etapu rozwoju. Dla czynników względnych ocenianych w skali 1–7 jako kluczowe uznano te, dla których wynik Polski był niższy od połowy tej skali, tj. od 3,5. Dla czynników opartych na danych empirycznych za kluczowe uznano te, w których Polska zajęła dalszą niż 90. pozycję wśród wszyst-kich 144 ocenianych krajów. Dla powyższych założeń można wskazać 22 kluczowe czynniki wymienione w tabeli 2, które zostały podzielone, analogicznie jak poprzednio, na 3 grupy.

Proste uszeregowanie wspomnianych czynników według pozycji Polski na tle pozostałych krajów byłoby obarczone błędem i nie pozwoliłoby na obiektywną ocenę ich wpływu na obecny stan naszego kraju, gdyż zgodnie z metodologią przyjętą w stworzonym przez Światowe Forum Ekonomiczne zestawieniu poszcze-gólne czynniki mają przypisaną odmienną wagę. Są one zestawione w trzech gru-pach fi larów, z których każdy ma określony procentowy wpływ na ostateczny

Michał Zajfert338

wynik. W każdym z 12 fi larów określony jest procentowy wpływ tworzących go grup, a w każdej z grup – wpływ poszczególnych czynników. Analizując te dane, można określić wagę każdego z czynników w łącznym zestawieniu (procent skła-dany). Jej uwzględnienie wydaje się konieczne podczas ostatecznej oceny, które z analizowanych czynników mają największy wpływ na trudność w osiągnięciu innowacyjnego etapu rozwoju przez Polskę, a więc jakie obszary szczególnie wymagają poprawy. Z tego powodu w poniższym zestawieniu pozycja Polski dla każdego czynnika została skorygowana współczynnikiem opisanym funkcją wie-lomianową2. Dla czynników istotnych, o dużej wadze zmienia on pozycję Polski względem świata na gorszą (zwiększa wartość liczbową pozycji), natomiast dla czynników o małej wadze poprawia pozycję Polski. Dzięki temu ostateczna kolej-ność uszeregowania czynników w poniższym zestawieniu lepiej odzwierciedla poziom ich wpływu na obecny dystans Polski względem krajów będących na eta-pie rozwoju innowacyjnego.

ANALIZA UZYSKANYCH WYNIKÓW

Analiza czynników wskazanych w raporcie Innovation Union Scoreboard, które korzystnie określają poziom innowacyjności Polski, pozwala sformułować wnio-sek, że społeczeństwo polskie jest wykształcone i kreatywne, na co m.in. wskazują nowe wzory i znaki towarowe, co stanowi potencjał dla innowacyjności Polski. Z drugiej strony Polska, w porównaniu z innymi państwami UE, jest krajem her-metycznym w obszarach szeroko rozumianej nauki i rozwoju, co obniża możliwo-ści skutecznego pozyskiwania wysoko wykwalifi kowanych naukowców i dyfuzji wiedzy.

Wysokie wydatki przedsiębiorstw na innowacje nie obejmujące działalności B + R odzwierciedlają zakup technologii, licencji i maszyn, co niewątpliwie pod-nosi poziom innowacyjności Polski. Jednakże jest to jedynie naśladownictwo czo-łówki innowatorów, co stanowi istotny czynnik wskazywanego zagrożenia pułapką średniego rozwoju. Jest to spójne z innymi czynnikami wskazującymi, że przed-siębiorstwa w Polsce w znacznie mniejszym stopniu niż średnio w UE angażują się w działalność proinnowacyjną: B+R i rejestrowanie międzynarodowych wnio-sków patentowych, co m.in. przekłada się na osiąganie z nich niższych przycho-dów. Większość czynników, na podstawie których został wyznaczony omawiany indeks innowacyjności, opisuje mikroekonomiczne skutki funkcjonowania gospo-darek poszczególnych państw. Dlatego w ocenie autora nie pozwala to na jedno-

2 Funkcja opisująca współczynnik korygujący jest funkcją wielomianową drugiego stopnia (kwadratową), której przebieg wyznaczają trzy punkty. Pierwszy punkt: dla czynnika o najwyższej wadze spośród rozpatrywanych pozycja Polski była najgorsza (osiągała wartość liczbową maksymalną spośród rozpatrywanych pozycji). Drugi punkt funkcji: dla wagi równej średniej wag wszystkich rozpatrywanych czynników współczynnik korygujący wynosił 1 (pozycja po korekcie nie ulegała zmianie). Trzeci punkt funkcji: dla hipotetycznego czynnika, którego waga została ustalona na 0% (tj. nie ma on żadnego wpływu na pozycję Polski), pozycja Polski byłaby najlepsza spośród rozpatrywanych czynników (osiągała wartość liczbową minimalną).


Tabe

la 2

. Czy

nnik

i sta

now

iące

klu

czową

bari

erę

w o

siąg

nięc

iu p

rzez

Pol

skę

inno

wac

yjne

go e

tapu

roz

woj

u

Lp.

Fila

rN

r cz

yn-

-nik

aC

zynn

ikW

ynik

(1

-7)

Pozy

cja

(1-1

44)

Wag

a cz

ynni

ka

w %

Wsp

ółc

zynn

ik

kory

gują

cy

Pozy

cja

sko

rygo

-w

ana

Pods

taw

owe

wym

agan

ia r

ozw

oju

13

3.01

Defi

cyt

budże

tow

y (w

ynik

= %

PK

B)

-4,5

100

1,00

1,05

710

6

23

3.04

Dłu

g p

ublic

zny

(wyn

ik =

% P

KB

)57

,596

1,00

1,05

710

1

33

3.02

Pozi

om o

szczęd

nośc

i kra

jow

ych

brut

to w

ynik

=%

PK

B16

,991

1,00

1,05

796

41

1.10

Sku

tecz

ność

sys

tem

u le

gisl

acyj

nego

po

dcz

as r

oz-

strz

ygan

ia s

po

rów

2,9

118

0,15

0,64

776

51

1.09

Uciąż

liwość

rzą

do

wyc

h w

ymo

gów

ad

min

istr

acyj

-ny

ch (

zezw

oleń,

sp

raw

ozd

awcz

ośc

i itp

.)2,

911

70,

150,

647

76

61

1.04

Zau

fani

e sp

ołe

czeń

stw

a d

o p

olit

ykó

w2,

410

10,

250,

707

71

71

1.11

Możl

iwość

kw

estio

now

ania

prz

ez p

rzed

sięb

iorc

ów

d

ział

ań r

ząd

u i o

bo

wią

zują

cych

reg

ulac

ji p

op

rzez

sy

stem

pra

wny

2,8

110

0,15

0,64

771

81

1.08

Mar

notr

awst

wo

wyd

atkó

w r

ząd

ow

ych

2,9

850,

150,

647

55

91

1.07

Bra

k b

ezst

ronn

ośc

i dec

yzji

urzę

dni

ków

pań

stw

o-

wyc

h3,

167

0,38

0,77

852

102

2.03

Jakość

infr

astr

uktu

ry k

ole

jow

ej2,

955

0,42

0,80

044

Wzr

ost

efek

tyw

nośc

i

117

7.09

Zd

oln

ość

kra

ju d

o p

ozy

skiw

ania

osó

b u

tale

nto

wa-

nych

2,5

124

0,94

1,03

712

9

127

7.08

Zd

oln

ość

kra

ju d

o z

acho

wan

ia o

sób

uta

lent

ow

anyc

h2,

711

70,

941,

037

121

Michał Zajfert340

137

7.03

Reg

ulac

je d

oty

cząc

e za

trud

nian

ia i

zwal

nian

ia p

ra-

cow

nikó

w3,

411

20,

851,

001

112

146

6.16

Wyr

afi n

ow

anie

klie

ntó

w (

kryt

eria

dec

yzji

zaku

po-

wyc

h: 1

–w

yłąc

znie

kry

teri

um n

ajniżs

zej c

eny,

7 –

za

awan

sow

ana

anal

iza

cech

i at

rybu

tów

)3,

293

1,40

1,16

910

9

158

8.05

Do

stęp

ność

kap

itału

po

dw

yższ

one

go r

yzyk

a2,

399

0,85

1,00

199

168

8.04

Do

stęp

ność

kre

dyt

ów

2,6

890,

851,

001

89

176

6.07

Cza

s ni

ezbęd

ny d

o f

orm

alne

go o

twar

cia

now

ej d

zia-

łaln

ośc

i go

spo

dar

czej

(w

ynik

= li

czb

a d

ni)

3011

10,

410,

795

88

187

7.05

Wpły

w p

olit

yki p

od

atko

wej

na

skło

nność

do

zat

rud

-ni

ania

no

wyc

h p

raco

wni

ków

3,4

880,

851,

001

88

196

6.04

Wpły

w p

olit

yki p

od

atko

wej

na

skło

nność

do

inw

e-st

ycji

3,3

102

0,41

0,79

581

Roz

wój

inno

wac

yjny

2011

11.0

4

Cha

rakt

er p

rzew

agi k

onk

uren

cyjn

ej k

raju

(op

r. na

po

dsta

wie

pyt

ania

: Ja

ki je

st c

hara

kter

prz

ewag

i kon

-ku

renc

yjne

j fi r

m z T

woj

ego

kraj

u na

ryn

kach

mię

dzy-

naro

dow

ych?

1 –

nis

kie

kosz

ty p

racy

lub

zaso

bów

na

tura

lnyc

h; 7

– u

nika

lne

prod

ukty

)

3,1

102

1,58

1,20

212

3

2112

12.0

3W

ydat

ki p

rzed

sięb

iors

tw n

a b

adan

ia i

rozw

ój

2,8

982,

001,

240

122

2212

12.0

5Z

amó

wie

nia

pub

liczn

e o

bej

mując

e p

rod

ukty

za

awan

sow

ane

tech

nolo

gicz

nie

3,2

892,

001,

240

110

Źró

dło

: o

pra

cow

anie

wła

sne

na p

od

staw

ie:

Sch

wab

(20

14 s

. 31

1).


znaczne wskazanie przyczyn o charakterze makroekonomicznym aktualnego, niekorzystnego dla Polski stanu jej rozwoju.

Ilościowa charakterystyka fazy rozwoju Polski na tle świata na podstawie The Global Competitiveness Report, która została przedstawiona w prezentowanych w artykule tabelach, dostarcza wielu informacji pozwalających na sformułowanie szeregu wniosków.

Istotna część czynników korzystnie określających pozycję Polski wynika z dobrego rozwoju usług telekomunikacyjnych i teleinformatycznych oraz czyn-ników będących pochodną położenia geografi cznego naszego kraju. Te pierwsze są skutkiem dynamicznego rozwoju w ostatnich dekadach nowoczesnych technik bezprzewodowych, będącego z jednej strony konsekwencją postępu technologicz-nego, ale w dużej mierze – efektu niskiej jakości i dostępności stacjonarnej sieci telekomunikacyjnej w czasach zmiany ustroju w Polsce i późniejszego nadrabia-nia zaległości technologicznych w tym zakresie.

Zgodnie z metodologią przyjętą przez Światowe Forum Ekonomiczne wszyst-kie czynniki korzystnie oceniające Polskę zostały podzielone na grupy kluczowe dla poszczególnych faz rozwoju gospodarki. Spośród nich połowa należy do grupy określanej jako podstawowe wymagania rozwoju, a druga połowa – do grupy decy-dującej o wzroście efektywności. Zatem dla przyjętych założeń nie można wskazać żadnego czynnika z grupy decydującej o rozwoju innowacyjnym, dla którego stan Polski byłby obecnie korzystny. Oznacza to, że konieczna jest poprawa w obszarze wszystkich czynników określanych jako niezbędne do osiągnięcia innowacyjnego etapu rozwoju. Szeroką paletę koniecznych zmian prezentują dane tabeli 2. Niemal połowę wskazanych tam czynników negatywnie określających stan Polski stanowią szeroko rozumiane bariery instytucjonalne. Obejmują one: formalności związane z otwarciem działalności gospodarczej, regulacje dotyczące zatrudniania i zwalniania pracowników, wpływ polityki podatkowej na skłonność do zatrudnia-nia nowych pracowników i do inwestycji, uciążliwość rządowych wymogów admi-nistracyjnych, skuteczność systemu legislacyjnego podczas rozstrzygania sporów, możliwość kwestionowania przez przedsiębiorców działań rządu i obowiązujących regulacji. Czynniki te były wielokrotnie wymieniane w licznych opracowaniach i publikacjach wskazujących, że warunkiem rozwoju pozwalającego na ominięcie pułapki średniego dochodu jest prowadzenia polityki gospodarczej tworzącej kon-kurencyjne środowisko regulacyjne (Bukowski, Szpor, Śniegocki, 2012, s. 9). Wskazanie ich w niniejszej analizie potwierdza więc ich kluczową wagę, a poprawa w tym zakresie nie wymaga znacznych nakładów fi nansowych i zmian struktury wydatków budżetowych, a więc ich wdrożenie wymaga głównie dobrej woli. Druga grupa czynników pośrednio wynika z tych już wskazanych i jest związana z obec-nym stanem fi nansów publicznych (wielkość defi cytu budżetowego, długu publicz-nego, poziom oszczędności krajowych) i ogólną oceną sprawności funkcjonowania państwa (zaufanie społeczeństwa do polityków, marnotrawstwo wydatków rządo-wych, brak bezstronności decyzji urzędników państwowych).

Kolejna istotna grupa czynników, ocenionych w omawianym zestawieniu Światowego Forum Ekonomicznego jako niezadowalające, jest związana z sze-

Michał Zajfert342

roko rozumianym postępem naukowym kraju. W pierwszej kolejności obejmują one zdolność kraju do pozyskiwania i zachowania osób utalentowanych oraz wiel-kość zamówień publicznych obejmujących zaawansowane technologicznie pro-dukty. Te wymienione już czynniki pozostają w sprzężeniu zwrotnym bądź związku przyczynowo-skutkowym z kolejnymi, wskazywanymi w zestawieniu: niskim wyra-fi nowaniem klientów (głównie cenowe kryterium decyzji zakupowych), charakte-rem przewagi konkurencyjnej kraju opartym na niskich kosztach pracy, a nie na unikalności oferowanych produktów, zbyt niskimi wydatkami przedsiębiorstw na badania i rozwój oraz niedostateczną dostępnością kapitału.

WNIOSKI

Podjęta w artykule próba oceny poziomu innowacyjności Polski wskazuje, że jest on daleki od pożądanego. Zgodnie z najnowszą edycją raportu Innovation Union Scoreboard Polska należy do trzeciej, przedostatniej z czterech grup – tzw. umiar-kowanych innowatorów, będąc blisko dolnej jej granicy, zajmując 24. miejsce spo-śród 28 krajów UE. Natomiast według The Global Competitiveness Report Polska znajduje się w grupie krajów będących w trakcie przejścia z etapu rozwoju inwe-stycyjnego do etapu innowacyjnego, podczas gdy większość krajów UE jest obecnie na etapie rozwoju innowacyjnego. Wyznaczony w tym raporcie światowy indeks konkurencyjności sytuuje Polskę na 43. pozycji wśród 144 ocenianych krajów.

Przedstawiona analiza porównawcza ilościowej charakterystyki poszczegól-nych krajów (będąca celem artykułu) pozwala wskazać czynniki określające obszary koniecznych zmian zbliżających Polskę do innowacyjnego etapu rozwoju. Niemal połowę z tych czynników stanowią szeroko rozumiane bariery instytucjo-nalne. Druga istotna grupa jest związana z szeroko rozumianym postępem naukowym kraju.

Z drugiej strony można wskazać czynniki, dla których osiągnięty przez Polskę wynik przybliża nasz kraj do innowacyjnego etapu rozwoju. Istotna część z nich odzwierciedla rozwój usług telekomunikacyjnych i teleinformatycznych, wysoki poziom wykształcenia oraz jest pochodną położenia geografi cznego. Natomiast nie można wskazać żadnego czynnika z wymienianej w omawianym raporcie grupy czyn-ników decydujących o osiągnięciu przez dany kraj innowacyjnego etapu rozwoju.

Wyniki przeprowadzonej w artykule analizy porównawczej nie są zaskakujące. Wskazanie w ilościowej charakterystyce Polski powszechnie znanych czynników potwierdza ich kluczowe znaczenie, a konieczna zmiana w ich zakresie warunkuje – jak się wydaje – osiągnięcie korzystnych zmian poziomu innowacyjności Polski.

BIBLIOGRAFIA

Arrow K.J. (1962), Economic welfare and the allocation of resources for invention, w: The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors, R.R. Nelson (red.), Princeton University, Princeton.


Bukowski M., Szpor A., Śniegocki A. (2012), Potencjał i bariery polskiej innowacyjno-ści, Instytut Badań Strukturalnych, Warszawa.

Cameron G. (1996), Innovation and Economic Growth, CEP Discussion Papers dp0277, Centre for Economic Performance, LSE.

Eichengreen B.J., Park D., Shin K. (2011), When Fast Growing Economies Slow Down International Evidence and Implications for China, NBER Working Paper, National Bureau of Economic Research.

Innovation Union Scoreboard (2014), European Commission.OECD (2003), The Sources of Economic Growth in OECD Countries, Paris.Oslo Manual – Podręcznik Oslo (2006), Zasady gromadzenia i interpretacji danych

dotyczących innowacji, OECD, MNiSW.Porter M.E. (1990), The Competitive Advantage of Nations, The Free Press, New

York. Porter M.E., Stern S. (2004), Ranking national innovative capacity: Findings from the

National Innovative Capacity Index, w: The Global Competitiveness Report 2003–2004, World Economic Forum, Oxford University Press, New York.

Schwab K. (2014), The Global Competitiveness Report 2014–2015, World Economic Forum, Oxford University Press, New York.

Solow R.M. (1957), Technical change and the aggregate production function, “Review of Economics and Statistics”, Vol. 39(3), s. 312–320.

STRESZCZENIE

W artykule przeprowadzono analizę porównawczą aktualnej fazy rozwoju i poziomu innowacyjności Polski względem innych krajów na podstawie dwu naj-częściej przywoływanych rankingów innowacyjności porównujących kraje Unii Europejskiej i świata – Innovation Union Scoreboards oraz The Global Competi-tiveness Report. Celem analizy jest identyfi kacja czynników determinujących aktu-alny stan rozwoju gospodarczego Polski na podstawie jego ilościowej charaktery-styki.

Przyjęta metodologia obejmuje analizę porównawczą dla każdego z czynni-ków i wskazanie tych, które pozytywnie oraz negatywnie warunkują obecny poziom innowacyjności Polski. W trakcie analizy uwzględniono metodologię przywoływanych rankingów innowacyjności.

Wyniki analizy porównawczej nie są zaskakujące. Niemal połowę wskazanych czynników determinujących daleki od pożądanego poziom innowacyjności Polski stanowią szeroko rozumiane bariery instytucjonalne. Druga istotna grupa czyn-ników jest związana z szeroko rozumianym postępem naukowym kraju. Wskaza-nie w ilościowej charakterystyce Polski powszechnie znanych czynników potwier-dza ich kluczowe znaczenie, a konieczna zmiana w ich zakresie wydaje się warun-kować osiągnięcie korzystnych zmian poziomu innowacyjności Polski.

Słowa kluczowe: innowacyjność, faza rozwoju konkurencyjnego, rozwój gospo-darczy.

Michał Zajfert344

QUANTITIVE TRAITS OF POLAND’S STAGE OF DEVELOPMENT IN COMPARATIVE PERSPECTIVE

ABSTRACT

The article presents a comparative analysis of the current stageof economic deve-lopment and level of innovation in Poland in relation to other countries on the basis of the two most frequently quoted innovation rankings comparing the Euro-pean Union and the world economies: Innovation Union Sscoreboards and The Global Competitiveness Report. The aim of the analysis is to identify the factors determining the current stage of development of the Polish economy based on its quantitative characteristics.

The methodology includes a comparative analysis for individual factors and identifi cation of those factors that positively and negatively affect the current level of innovation of Poland. The analysis takes into account the methodology of the indicated innovation rankings.

Almost half of the factors found responsible for an unsatisfactory level of innovativeness of Poland cover broadly understood institutional barriers. The second important group of factors is related to general scientifi c progress of the Polish economy. The analysis confi rms the importance of widely known determi-nants of Poland’s economic development. Improvements in innovativeness of the Polish economy seem to critically depend on advancements in the sphere of these factors.

Keywords: innovativeness, stage of competitive development, economic develop-ment.JEL Classifi cation: O10, O30

Arkadiusz Świadek*

TECHNOLOGIE A INNOWACJE W POLSKIM SYSTEMIE PRZEMYSŁOWYM


WPROWADZENIE

Technologie oraz ich wzajemne współzależności tworzą obecnie dla przedsię-biorstw swoisty klimat do specyfi cznego sposobu kreowania innowacji. W wielu przemysłach procesy te są zintegrowane i koordynowane przez silne powiązania wewnątrzgrupowe (Oinas, Malecki, 2002). Takie skupiska wzajemnie powiąza-nych technologii ewoluują w kierunku tworzenia systemów technologicznych (Carlsson, Stankiewicz, 1991; Carlsson, 1994). Mogą one być umiejscowione lokalnie, regionalnie lub w układzie międzynarodowym, w zależności od charak-teru i zakresu zaangażowanych partnerów.

Obecnie dyskusja w literaturze przedmiotu dotyczy głównie znaczenia wyso-kiej i średniowysokiej technologii (HT i MHT) w rozwoju przemysłowym w rela-cji do niskich i średnioniskich technologii (LT i MLT). Przez wiele lat przemysł HT był uznawany za synonim znacznej konkurencyjności i wzrostu. Takie podej-ście skutkowało wręcz „obsesyjnym” traktowaniem rozwiązań z obszaru HT przez elity polityczne w nowych krajach członkowskich UE. Nowe badania na temat przemysłów niskich technologii ujawniają jednak, że ich wzrost jest oparty rów-nież na innowacjach, choć ich źródła różnią się od tych z obszaru HT, a innowa-cje te są ważnym elementem wzrostu gospodarczego. Stąd też wiele regionalnych strategii innowacji w naszym kraju jest ukierunkowana na wzmacnianie poten-cjału przedsiębiorstw przemysłów niskich technologii jako wyrazu endogenicz-nego rozwoju (Grosse, 2011). Oczekuje się, że mimo ekstensywnego podejścia do innowacji, znaczna ich liczba w powiązaniu z niepowtarzalną specyfi kę regio-


* Uniwersytet Zielonogórski, Wydział Ekonomii i Zarządzania, Zakład Innowacji i Przedsiębiorczości ([email protected]).

Arkadiusz Świadek346

nalną będzie w stanie wygenerować systemowe zmiany technologiczne w ramach istniejących ścieżek rozwoju. Zaś docelowym problemem badawczym jest uzyska-nie odpowiedzi na pytanie, czy na poziomie krajowym w Polsce system przemy-słowy osiągnął masę krytyczną tworzenia innowacji w przemysłach wysokiej i śre-dniowysokiej technologii, mimo istniejącego zapóźnienia cywilizacyjnego w rela-cji do bardziej rozwiniętych gospodarek świata. Powinniśmy dowiedzieć się, jakim potencjałem innowacyjnym dysponują przedsiębiorstwa z sektora niskiej i śred-nioniskiej technologii, a w konsekwencji ocenić, czy ich znaczenie jest w polskich realiach niedowartościowane, czy może ich szanse innowacyjne są przeszaco-wane. Będzie to jednocześnie próba ilościowego rozwinięcia badania struktural-nego prowadzonego przez autora przed blisko dziesięcioma laty (Świadek, 2007).

Z jednej strony wiemy, że gospodarki nowych państw członkowskich opierają się na przemyśle LT i MLT w znacznie większym stopniu niż dojrzałe gospodarki rynkowe. Z drugiej strony kraje chcą doganiać te ostatnie. Na tej podstawie poja-wia się pytanie dotyczące różnic w aktywności innowacyjnej sektora LT i MLT w porównaniu z HT i MHT.

Choć literatura z zakresu innowacyjności przemysłów niskich i średnioniskich technologii nie jest bogata, to pozwala określić kilka specyfi cznych i systemowych ich cech (Wziątek-Kubiak i in., 2012). Najważniejszym źródłem innowacji w prze-mysłach LT i MLT nie jest działalność badawczo-rozwojowa (Heidenreich, 2009). Podstawowym źródłem innowacji w tych przemysłach jest wiedza zawarta w pół-produktach, maszynach i surowcach – pasywny transfer technologii (Alcaide-Marzal, Tortajada-Esparza, 2007; Robertson, Patel, 2007; von Tunzelmann, Acha, 2005; Laestadius, 2005; Heidenreich, 2008). Wskazuje to na wagę trajektorii tech-nologicznej skierowanej ku współpracy z dostawcami, dlatego dominują w tym przypadku przede wszystkim innowacje przyrostowe, a nie radykalne (Pavitt, 1984; Świadek, 2013). Z kolei przedsiębiorstwa z przemysłów HT pozyskują nową wiedzę głównie na skutek kooperacji ze sferą nauki (Grimpe, Sofka, 2009).

Niska rentowność produkcji przemysłów LT i MLT wynika z większego znacze-nia zmian technologicznych w procesach produkcyjnych niż w samych produktach (Santamaria, 2009; Heidenreich, 2009; Hansen, Goran, 1997; Kirner i in., 2009).

Przedsiębiorstwa sektora LT i MLT często współpracują z wieloma innymi przemysłami w tworzeniu różnorodnych form innowacji wraz z łączeniem wydat-ków na B+R. Oznacza to, że do tworzenia nowej wiedzy i technologii powinny posiadać wysokie zdolności absorpcyjne. Przedsiębiorstwa z sektorów LT i MLT posiadają praktyczną, ale nieucieleśnioną wiedzę, która jest konsekwencją funk-cjonowania w ramach sieci (Radauer, Streicher, 2007). Ich konkurencyjność jest odzwierciedlana przez zdolność do stosowania zawartej tam wiedzy, a konkuren-cja technologiczna związana jest bezpośrednio z procesem dyfuzji technologii między tymi przemysłami.

Wyobrażenia o systemach innowacji według nowej ekonomii geografi cznej i studiów regionalnych skupiają się na ujęciu lokalnym lub regionalnym. Odrębne miejsce zajmuje samo ujęcie systemu – przemysłowego, technologicznego czy socjokulturowego. Autor stara się zaprezentować (dla kontrastu) w tym podej-

TECHNOLOGIE A INNOWACJE W POLSKIM SYSTEMIE PRZEMYSŁOWYM 347

ściu, że systemy innowacji funkcjonują w bardziej heterogeniczny sposób; repre-zentują zróżnicowaną konstelację przestrzenną. Mogą działać w jednej lokaliza-cji, ale często rozprzestrzeniają się poza granice lokalne, regionalne i nawet kra-jowe. Ewolucja technologiczna funkcjonuje dzięki interakcjom między krajowymi, subkrajowymi i transnarodowymi systemami innowacji, które przyczyniają się do przepływu innowacji i są, w zróżnicowanym stopniu, zdolne utrzymywać dobre praktyki w odmiennych obszarach technologicznych. W centrum zainteresowania SSI (sektorowe systemy innowacji) znajdują się zewnętrzne relacje między akto-rami i zmienność relatywnej wagi różnych lokalizacji jako centralnego punktu poszczególnych ścieżek rozwoju technologicznego. Takie podejście jest komple-mentarne w stosunku do systemów zlokalizowanych (Oinas, 1999). To sformuło-wanie posiada swoje niekwestionowane konsekwencje informujące o tym, że systemy innowacji nie za każdym razem są ograniczone do poziomu lokalnego, regionalnego czy krajowego (Storper, 1996, 1997; Amin, Cohendet, 2000), co jest badane w ostatnim czasie coraz częściej (Bunnell, Coe, 2001).

Podejście sektorowe uzupełnia dotychczasową koncepcję systemu innowacji, która ogniskowała swoją uwagę na dystryktach przemysłowych, nowej przestrzeni przemysłowej czy innych wyspecjalizowanych aglomeracjach przemysłowych. Nakreślone ramy koncepcyjne przyczyniły się do podjęcia problematyki wpływu zaawansowania technologicznego przedsiębiorstw na poziom innowacyjności kra-jowego systemu przemysłowego w Polsce. Podstawową hipotezą prowadzonych badań stało się twierdzenie, że mechanizmy innowacyjne funkcjonujące w krajo-wym układzie przemysłowym są istotnie zdeterminowane typem reprezentowa-nych technologii. Zaliczono do nich przemysły: niskich technologii (LT), średnio-niskich technologii (MLT), średniowysokich technologii (MHT) i wysokich tech-nologii (HT). Umiejętność prawidłowego rozpoznania charakteru procesów innowacyjnych wraz z ich ograniczeniami w kraju, stwarza podstawy do kreowania adekwatnych rozwiązań w zakresie stymulowania rozwoju innowacji w przemyśle.

Głównym celem badania była próba poszukiwania kierunków i siły oddziały-wania zaawansowania technologicznego na aktywność innowacyjną przedsię-biorstw w polskim systemie przemysłowym, a w konsekwencji – określenie warun-ków brzegowych dla modelowej struktury krajowej sieci innowacji uwzględniają-cej jego specyfi kę. Zaprezentowane efekty badania stanowią jedynie wybraną część wniosków uzyskanych w wyniku analiz prowadzonych przez autora.

Badania trwające osiem lat przeprowadzono na podstawie dostępnej bazy przed-siębiorstw przemysłowych obejmującej ponad 80 tysięcy jednostek. Wywiad ankie-towy zrealizowano we wszystkich województwach w Polsce. Zgromadzono łącznie ponad 7 tysięcy prawidłowo wypełnionych formularzy, co stanowi 9,3% zbiorowości. Zróżnicowaną próbę międzyregionalną dopasowano strukturalnie, zgodnie z danymi GUS, osiągając reprezentatywną grupę 5209 przedsiębiorstw, która odzwierciedla polski system przemysłowy i jest jednocześnie unikatowym badaniem w naszym kraju co do skali, obok tych realizowanych przez GUS. Przez system przemysłowy w Polsce rozumiemy terytorialnie ograniczony do granic kraju zbiór przedsiębiorstw realizujących działalność przemysłową bez względu na ich aktywność innowacyjną wraz ze sposobem ich wzajemnych powiązań wewnętrznych i zewnętrznych.


METODYKA PROWADZONYCH BADAŃ

Metodyka prowadzonych przez autora analiz została oparta na modelowaniu probitowym (rachunek prawdopodobieństwa), gdyż zmienne wyjściowe przyj-mują wartości binarne (0 lub 1). W tej sytuacji wykorzystanie regresji wielora-kiej, najczęściej stosowanej w badaniach o ilościowym charakterze, jest mało skuteczne. Alternatywną metodą w takiej sytuacji jest zastosowanie regresji probitowej. Jej zaletą jest możliwość analizy i interpretacji osiągniętych wyni-ków w sposób zbliżony do klasycznej regresji. Metody doboru zmiennych czy testowania hipotez cechują się zatem podobnym schematem postępowania. W modelach z binarnymi zmiennymi zależnymi, czyli 0 lub 1, oczekiwaną war-tość zmiennej zależnej można interpretować jako warunkowe szanse wystąpie-nia danego zdarzenia, przy założonych przyjętych wartościach zmiennych nie-zależnych. Reasumując, regresja probitowa jest modelem matematycznym, który może być stosowany w celu określenia wpływu wybranych determinant na zmienną dychotomiczną Y.

W przeprowadzonym badaniu zmienne wejściowe i wyjściowe posiadają dychotomiczny charakter, przyjmują bowiem wartości 0 lub 1. Dlatego też inter-pretacja wyników zostanie zakończona na etapie prezentacji głównego parametru modelu (znak oraz wartość) łącznie z podstawowymi statystykami dobroci modelu i jego parametru. Prezentację danych wzbogacono również o osiągane wartości prawdopodobieństwa. Najważniejsze informacje dotyczące interpretacji modelu są konsekwencją znaku, jaki przyjmuje parametr główny modelu, który określa kierunek zjawisk. Znak dodatni oznacza, iż szanse wystąpienia zjawiska innowa-cyjnego są wyższe w danej grupie podmiotów w stosunku do pozostałej zbioro-wości. Z kolei znak ujemny informuje o zjawisku odwrotnym. Taki typ modelo-wania statystycznego okazuje się skutecznym narzędziem badawczym przy dużych, ale statycznych próbach przedsiębiorstw, gdy zmienne zależne przyjmują postać jakościową. Dotychczasowe doświadczenia w wykorzystaniu tych metod w bada-niach prowadzonych na świecie wskazują na ich celowość.

Tabela 1. Struktura badanych przedsiębiorstw przemysłowych w Polsce z punktu widzenia klas technologicznych (w procentach)

Poziom technologii Polska

Wysoki 5,0

Średniowysoki 13,2

Średnioniski 29,6

Niski 52,2

Źródło: opracowanie własne na podstawie autorskich badań ankietowych.

Pozyskane ankiety zostały wprowadzone do arkusza kalkulacyjnego Excel. Następnie dane były poddane wstępnemu przygotowaniu z użyciem metod logiki


formalnej. Obliczenia docelowe zostały wykonane przy wykorzystaniu oprogra-mowania Statistica.

Badaniami ankietowymi objęto w sumie 5209 przedsiębiorstw przemysłowych działających w Polsce. Dominującą grupą podmiotów uczestniczących w badaniu były małe jednostki (36,3%) oraz mikrofi rmy (36,3%). Przedsiębiorstw średniej wielkości było 21,5%, a dużych organizacji zaledwie 5,9%. Znaczącą większość analizowanych podmiotów gospodarczych stanowiły przedsiębiorstwa krajowe. W tabeli 1 przedstawiono strukturę technologiczną badania, która nie odbiega od specyfi ki krajowej.

AKTYWNOŚĆ INNOWACYJNA A NISKIE TECHNOLOGIE

Dla przedsiębiorstw z obszaru niskich technologii oszacowano 15 modeli z para-metrami istotnymi statystycznie na 18 rozpatrywanych płaszczyzn innowacyjności – poza wdrażaniem nowych technologii bezpośrednio produkcyjnych, wdraża-niem nowych wyrobów oraz współpracą innowacyjną z dostawcami (tab. 2). Wszystkie parametry główne modeli przyjęły ujemny znak, co oznacza, że przed-siębiorstwa te w krajowym systemie przemysłowym są znacznie rzadziej zaintere-sowane działalnością innowacyjną niż pozostałe grupy technologiczne. Dotyczy to zarówno fi nansowania nowych rozwiązań, ich implementacji czy skłonności do wchodzenia w związki kooperacyjne w tych obszarach, choć występuje silne zróż-nicowanie strukturalne w poszczególnych dziedzinach aktywności innowacyjnej.

Tabela 2. Wartość parametru przy zmiennej niezależnej „niskie technologie”, w modelach probitowych opisujących innowacyjność

przemysłu w Polsce (modele istotne statystyczne)

Atrybut innowacyjności

ParametrBłąd stan-dardowy

Statystyka Walda

Chi - kwadrat

p1 p2

Nakłady na działal-ność B+R

–,414 0,036 –11,53 133,60 0,28 0,44

Inwestycje w dotychczas nie-stosowane (w tym):

–,295 0,038 –7,67 59,24 0,71 0,80

a) nowe budynki i budowle

–,153 0,038 –4,07 16,55 0,23 0,28

b) w maszyny i urządzenia tech-niczne

–,251 0,036 –6,92 47,97 0,63 0,72

Oprogramowanie komputerowe

–,265 0,035 –7,48 56,14 0,56 0,66


Procesy technolo-giczne, w tym:

–,132 0,037 –3,52 12,52 0,71 0,75

a) systemy około-produkcyjne

–,149 0,036 –4,14 17,13 0,30 0,35

b) systemy wspar-cia

–,125 0,038 –3,31 10,90 0,22 0,26

Współpraca z kon-kurentami

–,175 0,063 –2,80 7,87 0,03 0,05

Współpraca z PAN –,496 0,098 –5,06 28,39 0,01 0,02

Współpraca ze szkołami wyższymi

–,353 0,063 –5,58 32,05 0,03 0,06

Współpraca z kra-jowymi JBR

–,505 0,053 –9,58 95,75 0,05 0,12

Współpraca z zagranicznymi jednostkami nauki

–,373 0,085 –4,38 20,17 0,01 0,03

Współpraca z odbiorcami

–,118 0,039 –3,02 9,16 0,20 0,23

Współpraca inno-wacyjna ogółem

–,225 0,035 –6,43 41,40 0,39 0,48

Legenda: p1 – prawdopodobieństwo wystąpienia danego zjawiska w badanej grupie technologicznej; p2 – prawdopodobieństwo wystąpienia danego zjawiska w pozostałych przedsiębiorstwach;

Źródło: opracowanie własne na podstawie przeprowadzonych badaniach ankietowych.

Przedsiębiorstwa reprezentujące niskie technologie najrzadziej są zaintereso-wane prowadzeniem działalności B+R (28%) i inwestycjami w budynki, związa-nymi z uruchomieniem produkcji nowych wyrobów (24%). Szanse na ich realiza-cję są niższe niż w pozostałych grupach technologicznych odpowiednio o: 57,1% i 21,7%. Z kolei fi nansowanie zakupu nowych maszyn i urządzeń czy oprogramo-wania komputerowego osiąga stosunkowo wysokie bezwzględne wartości praw-dopodobieństwa – 0,63 i 0,56, choć i tak są one znacznie niższe niż w pozostałych podmiotach. Szanse na ich fi nansowanie jest mniejsze odpowiednio o 14,3% i 17,9%. Należy jednocześnie pamiętać, że wskazane dwa obszary aktywności innowacyjnej odpowiadają za bierny transfer technologii do polskiego przemysłu i przypada na nie 60,0% łącznych nakładów na nowe rozwiązania (GUS, 2013).

W obszarze fi nansowania działalności innowacyjnej przedsiębiorstwa zali-czane do niskich technologii są rzadziej zainteresowane ich realizacją. Dotyczy to wszystkich rozpatrywanych płaszczyzn. Skoro tak, to powstaje pytanie, dla-czego w krajowym systemie gospodarowania na poziomach regionalnych tak czę-


sto władze samorządowe skupiają się na stymulowaniu aktywności innowacyjnej w tych grupach przedsiębiorstw? Wzbudza to niepokój z perspektywy możliwości rozwoju nowych technologii w tym sektorze – schyłkowa faza możliwości techno-logicznych mimo absolutnego potencjału produkcyjnego liczonego liczbą przed-siębiorstw. Pobudzanie procesów innowacyjnych będzie miało ekstensywny cha-rakter, cechujący się niską efektywnością ekonomiczną i słabą przewagą konku-rencyjną w okresie. Nie należy zapominać, że wysokie nasycenie polskiej gospodarki tradycyjnymi technologiami skutkuje często wzmożoną konkurencją wewnętrzną i wypieraniem tych podmiotów, które nie otrzymały wsparcia publicz-nego. Skrzywia to konkurencję i w niewielkim stopniu wpływa na poprawę tech-nologicznej konkurencyjności Polski na rynku międzynarodowym.

W obszarze implementowania nowych rozwiązań (innowacji) nie osiągnięto modeli istotnych statystycznie dla dwóch ważnych typów działalności – wdrażania nowych wyrobów i metod bezpośrednio produkcyjnych. Świadczy to o braku zróż-nicowania przedsiębiorstw reprezentujących niskie technologie w tych obszarach w porównaniu z pozostałymi grupami technologicznymi. To one odpowiadają bowiem za intensywność zmian w stosowanych rozwiązaniach produkcyjnych. Dla pozostałych, mniej istotnych (systemy okołoprodukcyjne i wsparcia) otrzymano modele, w których parametr główny przyjął ujemny znak. Szanse na wdrożenie tych procesów technologicznych są niższe o 16,7% i 18,2% niż w pozostałych podmiotach i wynoszą odpowiednio 30% i 22%. Zaś same procesy technolo-giczne implementowane są tylko o 5,6% rzadziej z wysoką absolutną wartością prawdopodobieństwa 0,71. Warto zwrócić uwagę, że szanse na wdrożenie nowych rozwiązań w przedsiębiorstwach zaliczanych do niskich technologii jest równe fi nansowaniu nowych środków trwałych. Obserwujemy zatem płynne przekształ-cenie wektora wejścia na wektor wyjścia (nakłady–efekty) w zakresie aktywności innowacyjnej w krajowym systemie przemysłowym.

Współpraca innowacyjna w Polsce posiada charakterystykę typową dla krajów rozwijających się lub doganiających. Samo zjawisko kooperacji w obszarze nowych technologii świadczy o dojrzałości przedsiębiorstw w realizacji procesów innowa-cyjnych. Wymaga bowiem wchodzenia w związki z zewnętrznymi podmiotami, które podwyższają koszty transakcyjne przedsiębiorstw. O ile w krajach rozwinię-tych poziom zaufania rynkowego jest wysoki (niskie koszty transakcji), o tyle w Polsce jest on znacznie niższy, dlatego przedsiębiorstwa przemysłowe mają obawy przed wchodzeniem w zewnętrzne interakcje innowacyjne – brak kontroli zasobów wpływa na zwiększone koszty transakcji. W konsekwencji szanse na współpracę innowacyjną są niższe i z taką sytuacją mamy do czynienia w krajo-wym systemie przemysłowym. W porównaniu z fi nansowaniem nowych techno-logii i ich implementacją kooperacja innowacyjna osiąga znacznie niższe wartości prawdopodobieństwa, często bliskie zeru.

W obszarze LT szanse na jej prowadzenie są mniejsze o 23,7% niż w pozosta-łych grupach technologicznych i wynoszą 39%. Dotyczy to wszystkich rodzajów kooperacji poza jednym typem – z dostawcami. O ile wartość prawdopodobień-stwa dla współpracy z odbiorcami jest stosunkowo wysoka (0,20), o tyle dla pozo-


stałych grup podmiotów waha się w przedziale 0,01–0,05. Jest zatem bardzo niska. Co więcej, pozostałe grupy technologiczne wchodzą w związki koopera-cyjne znacznie częściej – na ogół dwu lub trzykrotnie. Przedsiębiorstwa LT nie są zainteresowane i tym obszarem aktywności innowacyjnej, co wydaje się natural-nym zjawiskiem. Nie dość bowiem, że w Polsce występuje niski bezwzględny poziom zaufania, to w przemysłach tradycyjnych, zważywszy na starzejące się technologie, jest on tym bardziej odczuwalny, a tajemnice technologiczne są chro-nione przed pozostałymi uczestnikami rynku.

Sektor niskich technologii w krajowym systemie przemysłowym jest statystycz-nie rzadziej zainteresowany realizacją różnorodnych aspektów procesów innowa-cyjnych. Unaocznia to jego słabość technologiczną i ograniczone możliwości jego rozwoju w dłuższym horyzoncie czasu. Budowa konkurencyjności technologicznej polskiej gospodarki oparta na przemysłach niskich technologii będzie wymagać znacznych nakładów na wejściu, aby w konsekwencji osiągnąć ekstensywny i wąt-pliwy z punktu widzenia rachunku ekonomicznego długotrwały efekt.

AKTYWNOŚĆ INNOWACYJNA A ŚREDNIONISKIE TECHNOLOGIE

Skoro sektor niskich technologii cechuje się ambiwalentnym podejściem do pro-cesów innowacyjnych w krajowym systemie przemysłowym, interesujące jest – jak się wydaje – jaką rolę w Polsce pełnią przedsiębiorstwa z obszaru średnioniskiego zaawansowania technologicznego? W artykule wygenerowano pięć modeli istot-nych statystycznie na osiemnaście rozpatrywanych płaszczyzn innowacyjności (tab. 3). Niewielka liczba osiągniętych modeli nie oznacza jednak ograniczonych możliwości interpretacyjnych dla tego obszaru działalności przedsiębiorstw. Oznacza to, że w przypadku braku parametrów istotnych statystycznie można postawić tezę, iż aktywność innowacyjna przedsiębiorstw w badanej grupie nie jest istotnie zróżnicowana w porównaniu z pozostałą zbiorowością. Z jednej strony, nie można tym samym stwierdzić, że podmioty te są proinnowacyjne, z drugiej zaś że nie wykazują cech antyinnowacyjnych. To ważna przesłanka w kontekście analiz prowadzonych dla przedsiębiorstw zaliczanych do niskich technologii, które systemowo i powszechnie okazują się mniej zainteresowane aktywnością innowacyjną niż pozostałe podmioty. Tym samym sektor średnioni-skich technologii jest w polskich warunkach buforem między tradycyjnymi prze-mysłami a tymi najbardziej nowoczesnymi.

Dla analizowanego obszaru wyestymowano modele, w których wszystkie znaki stojące przy parametrach są dodatnie. Innymi słowy przedsiębiorstwa te w tych pięciu obszarach są znacznie częściej innowacyjne niż pozostałe podmioty. Co więcej, w czterech przypadkach dotyczy to ważnych – z punktu widzenia obecnej fazy rozwoju polskiego przemysłu – atrybutów: pasywny transfer technologii, w tym zakup maszyn i urządzeń technicznych oraz implementacja nowych proce-sów technologicznych, w tym procesów bezpośrednio produkcyjnych. Obserwujemy,


Tabe

la 3

. War

tość

par

amet

ru p

rzy

zmie

nnej

nie

zależn

ej „śr

edni

onis

kie

tech

nolo

gie”

w m

odel

ach

prob

itow

ych

opis

ując

ych

inno

wac

yjność

prz

emysłu

w P

olsc

e (m

odel

e is

totn

e st

atys

tycz

ne)

Atr

ybut

inno

wac

yjnośc

iPa

ram

etr

Błą

d s

tan-

dar

do

wy

Sta

tyst

yka

Wal

da

Chi

- k

wa-

dra

tp 1

p 2

Inw

esty

cje

w d

oty

chcz

as n

iest

o-

sow

ane,

w t

ym:

+,2

050,

042

4,81

23,4

00,

800,

74

a) w m

aszy

ny i

urzą

dze

nia

tech

-ni

czne

+,2

000,

040

4,94

24,6

20,

720,

65

Pro

cesy

tec

hno

logi

czne

, w t

ym:

+,0

850,

041

2,05

4,27

0,75

0,72

a) p

roce

sy p

rod

ukcy

jne

+,0

820,

034

2,12

4,66

0,50

0,47

Wsp

ółp

raca

z k

rajo

wym

i JB

R+

,109

0,05

42,

034,

100,

090,

08

Źró

dło

: o

pra

cow

anie

wła

sne

na p

od

staw

ie a

uto

rski

ch b

adań

ank

ieto

wyc

h.


że sektor MLT intensywnie modernizuje posiadane zasoby produkcyjne w celu dostosowania ich do aktualnych potrzeb rynku i możliwości konkurowania z innymi przedsiębiorstwami, w tym zagranicznymi. Odbiera się to również jako próbę dynamicznego i systemowego redukowania różnic strukturalnych związa-nych z nowoczesnością produkcji, wynikających z luki technologicznej szacowanej w Polsce na kilkadziesiąt lat. Warto zauważyć, że choć modele spełniają kryterium istotności statystycznej, to różnice w zakresie osiąganych prawdopodobieństw nie są znaczne. I tak, do fi nansowania zakupu nowych środków trwałych dochodzi w przemyśle MLT częściej o 8,1%, w tym inwestycji w maszyny i urządzenia tech-niczne o 10,8%. Z kolei implementacja nowych procesów technologicznych odbywa się częściej o 4,2%, w tym procesów bezpośrednio produkcyjnych o 6,4%. Warto również dodać, że absolutne wartości prawdopodobieństw są bardzo wyso-kie i zamykają się w przedziale 0,50–0,80. Odstępstwem od tego jest jedynie współpraca innowacyjna tych przedsiębiorstw z krajowymi jednostkami nauki (p = 0,09), do której dochodzi częściej o 12,5% niż w pozostałych podmiotach.

Sektor MLT w Polsce jest obszarem buforowym między tradycyjnymi i mało innowacyjnymi przemysłami a nowoczesną i rozwojową częścią gospodarki. Nie wyestymowano, co prawda, wielu modeli istotnych statystycznie, ale te, które zdołano oszacować, wskazują na występowanie pozytywnych i systemowych tren-dów w ważnych aspektach aktywności innowacyjnej, czyli w unowocześnianiu aparatu wytwórczego przez dynamiczny transfer pasywnych rozwiązań technolo-gicznych. Otrzymane wyniki analiz, biorąc pod uwagę również potencjał przemy-słowy MLT, świadczą o tym, że polityka innowacyjna na poziomie krajowym powinna być ukierunkowana przede wszystkim lub wręcz wyłącznie na akcelera-cję zmian w procesach bezpośrednio produkcyjnych polegających na unowocze-śnieniu i modernizowaniu stosowanych maszyn i urządzeń, czyli za pomocą bier-nego transferu technologii. Pozwoli to na dynamiczne i systemowe dostosowanie parametrów produkcji (jej szeroko pojętej jakości) do wymogów rynkowych, w tym do poziomu technologicznego konkurujących przedsiębiorstw, co w kon-sekwencji da możliwość wzmocnienia pozycji rynkowej tych podmiotów na rynku międzynarodowym.

AKTYWNOŚĆ INNOWACYJNA A ŚREDNIOWYSOKIE TECHNOLOGIE

Aktywność innowacyjna polskiego systemu przemysłowego opiera się przede wszystkim na przedsiębiorstwach zaliczanych do średniowysokich technologii, a zatem odmiennie niż w krajach wysoko rozwiniętych gospodarczo, w których potencjał innowacyjny jest skoncentrowany w sektorze high-tech. To naturalna faza ewolucji systemu przemysłowego ku gospodarce opartej na wiedzy, o ile dystans ten będzie redukowany w długim okresie. Sektor ten jest obecnie najsil-niejszym ogniwem odpowiedzialnym za modernizację polskiej gospodarki i powi-nien być intensywnie wspierany instrumentami polityki innowacyjnej.


Na osiemnaście rozpatrywanych płaszczyzn (zmienne zależne) modele istotne statystycznie wyestymowano dla czternastu z nich (tab. 4). Można zatem uznać, że przedsiębiorstwa z obszaru MHT powszechnie, czyli systemowo, oddziałują na procesy innowacyjne w polskim przemyśle. Co więcej, wszystkie parametry główne osiągnęły dodatnie znaki, co oznacza równolegle pozytywny wpływ tego sektora na zmiany technologiczne w kraju. W pełnym zakresie została statystycz-nie opisana płaszczyzna fi nansowa. W zakresie implementacji nie wyestymowano modelu dla zmiennych zależnych: „nowe wyroby” i „wdrażanie procesów bezpo-średnio produkcyjnych”. To ostatnie zjawisko wystąpiło dla przedsiębiorstw śred-nioniskich technologii. Z kolei dla współpracy innowacyjnej nie osiągnięto istot-ności statystycznej w przypadku kooperacji z dostawcami i konkurentami. Za to w pełnym zakresie zdołano zobrazować interakcje ze sferą nauki.

Działalność B+R jest realizowana w sektorze MHT częściej o 57,6% i dotyczy ponad połowy badanych przedsiębiorstw. Inwestycje w nowe środki trwałe doty-czą 82% podmiotów z szansami wyższymi o 9,3% w porównaniu z pozostałymi jednostkami, w tym nowe budynki o 33,3% i maszyny oraz urządzenia techniczne o 7,5%, z prawdopodobieństwami wystąpienia na poziomie odpowiednio: 32% i 72%. Zakup nowego oprogramowania komputerowego dotyczy 73% przedsię-biorstw w sektorze MHT i dochodzi do niego częściej o 23,7% niż w pozostałych grupach technologicznych.

Implementacją nowych procesów technologicznych jest zainteresowanych 76% jednostek z prawdopodobieństwem wyższym o 5,6%, w tym systemami oko-łoprodukcyjnymi o 15,6% i systemami wsparcia o 43,5%. Warto jednak przypo-mnieć, że nie zdołano osiągnąć istotności statystycznej dla wdrożeń nowych pro-duktów i technologii bezpośrednio produkcyjnych. Świadczy to o tym, że w sek-torze MHT przedsiębiorstwa nie zachowują się we wskazanych obszarach istotnie inaczej niż pozostałe grupy. Warto dodać, iż intensywność zmian technologicz-nych zależy przede wszystkim od takich działań. Biorąc jednak pod uwagę osią-gane znaczne wartości prawdopodobieństwa dla tych zmiennych zależnych w innych grupach technologicznych, należy stwierdzić, że jest to wywołane wyso-kim zainteresowaniem takimi wdrożeniami w ogóle, niezależnie od reprezento-wanych przemysłów (przesłanka systemowa).

Współpracą innowacyjną jest zainteresowana ponad połowa przedsiębiorstw z obszaru MHT i dochodzi do niej częściej o 26,2% niż w pozostałych podmio-tach. Jednocześnie absolutne wartości prawdopodobieństwa w poszczególnych grupach instytucjonalnych są niskie, poza kooperacją innowacyjną z odbiorcami, co świadczy raczej o incydentalnym wchodzeniu w takie interakcje z pojedyn-czymi jednostkami. Mimo osiąganych małych szans na współpracę innowacyjną w ogóle, to przedsiębiorstwa zaliczane do MHT istotnie odstają in plus od pozo-stałych grup technologicznych.

Kooperacja w sieciach przemysłowych skupia się głównie na odbiorcach i realizuje ją 25% przedsiębiorstw, co świadczy o szerokim popytowym podejściu do procesów innowacyjnych w sektorze MHT (częściej o 19,0% niż dla pozosta-łych podmiotów).


Tabe

la 4

. War

tość

par

amet

ru p

rzy

zmie

nnej

nie

zależn

ej „śr

edni

owys

okie

tec

hnol

ogie

” w m

odel

ach

prob

itow

ych

opis

ując

ych

inno

wac

yjność

prz

emysłu

w P

olsc

e (m

odel

e is

totn

e st

atys

tycz

ne)

Atr

ybut

inno

wac

yjnośc

iPa

ram

etr

Błą

d s

tan-

dar

do

wy

Sta

tyst

yka

Wal

da

Chi

- k

wa-

dra

tp 1

p 2

Nakła

dy

na d

ział

alność

B+

R+

,554

0,05

210

,72

115,

420,

540,

33

Inw

esty

cje

w d

oty

chcz

as n

iest

oso

wan

e, w t

ym:

+,2

460,

059

4,13

17,6

10,

820,

75

a) n

ow

e b

udyn

ki i

bud

ow

le+

,236

0,05

44,

4019

,11

0,32

0,24

b)

w m

aszy

ny i

urzą

dze

nia

tech

nicz

ne+

,154

0,05

42,

828,

030,

720,

67

Op

rogr

amo

wan

ie k

om

put

ero

we

+,3

970,

055

7,27

54,3

60,

730,

59

Pro

cesy

tec

hno

logi

czne

, w t

ym:

+,1

280,

056

2,29

5,27

0,76

0,72

a) s

yste

my

około

pro

duk

cyjn

e+

,148

0,05

22,

837,

960,

370,

32

b)

syst

emy

wsp

arci

a+

,289

0,05

45,

3828

,45

0,33

0,23

Wsp

ółp

raca

z P

AN

+,3

990,

105

3,80

13,1

90,

030,

01

Wsp

ółp

raca

ze

szkoła

mi w

yższ

ymi

+,4

650,

075

6,17

35,4

40,

090,

04

Wsp

ółp

raca

z k

rajo

wym

i JB

R+

,450

0,04

6,98

46,3

10,

150,

07

Wsp

ółp

raca

z z

agra

nicz

nym

i jed

nost

kam

i nau

ki+

,277

0,10

32,

706,

800,

030,

02

Wsp

ółp

raca

z o

db

iorc

ami

+,1

340,

056

2,40

5,67

0,25

0,21

Wsp

ółp

raca

inno

wac

yjna

ogółe

m+

,269

0,05

15,

2327

,38

0,53

0,42

Źró

dło

: o

pra

cow

anie

wła

sne

na p

od

staw

ie a

uto

rski

ch b

adań

ank

ieto

wyc

h.


Współpraca w obszarze nowych rozwiązań w grupie badanych przedsiębiorstw, mimo osiąganych niskich wartości prawdopodobieństwa, wyróżnia ten sektor na tle pozostałych. Po pierwsze, modele istotne statystycznie opracowano dla wszyst-kich grup instytucjonalnych. Po drugie, wszystkie są ze znakiem dodatnim. Po trzecie, dochodzi do współpracy z zagranicznymi jednostkami naukowymi częściej o 50%, ze szkołami wyższymi i krajowymi jednostkami nauki – dwukrotnie, a trzykrotnie częściej z jednostkami PAN. Na szczególną uwagę zasługuje wysokie absolutne zainteresowanie przedsiębiorstw zaliczanych do MHT współpracą z krajowymi ośrodkami badawczymi (15%).

Zmiany technologiczne w krajowym systemie przemysłowym są domeną sek-tora średniowysokich technologii. Obserwowane trendy są jednocześnie pozy-tywne i posiadają systemowy charakter. Powinny być zatem przedmiotem szcze-gólnego zainteresowania realizowanej w Polsce polityki innowacyjnej. Koncentracja mechanizmów stymulowania innowacji na tym sektorze przyczyni się do akceleracji zmian technologicznych w całym przemyśle i pozwoli na dyna-miczną jego ewolucję w kierunku wysokich technologii. Jedynym problemem pozostaje brak istotnej jego roli w przekształcaniu kanału wejścia (fi nansowanie innowacji) w kanał wyjścia (implementacja) w kluczowych obszarach – nowe wyroby i procesy technologiczne bezpośrednio produkcyjne. Powinno to być przedmiotem bardziej szczegółowych badań.

AKTYWNOŚĆ INNOWACYJNA A WYSOKIE TECHNOLOGIEDziałalność innowacyjna w sektorze wysokich technologii w krajowym przemyśle nie jest tak powszechna jak dla MHT, ale na podstawie otrzymanych wyników można stwierdzić, że sektor ten osiągnął masę krytyczną samopodtrzymującego rozwoju (brak incydentalności i przypadkowości zdarzeń). Na tym etapie ewolu-cji gospodarki Polski stanowi on istotne dopełnienie systemu przemysłowego, a skala jego pozytywnego oddziaływania jest często wyższa niż sektora MHT. Mimo braku powszechnego jego wpływu na procesy innowacyjne warto odnoto-wać, że osiągane wartości prawdopodobieństwa są na ogół wyższe niż dla sektora średniowysokich technologii. Świadczy to o węższym, ale bardziej intensywnym oddziaływaniu przedsiębiorstw reprezentujących te technologie na kształt i zmiany krajowego systemu przemysłowego.

Na 18 potencjalnych obszarów aktywności innowacyjnej wyestymowane 9 modeli, w których parametry osiągnęły istotność statystyczną – po dwa w zakre-sie fi nansowania i implementacji nowych rozwiązań oraz pięć w obszarze współ-pracy innowacyjnej (tab. 5). Powszechny nacisk na tę ostatnią kategorię świadczy o większym zainteresowaniu badanych przedsiębiorstw uczestnictwem w bardziej dojrzałych i wyrafi nowanych z perspektywy ewolucyjnej procesach innowacyj-nych, opartych na wchodzeniu w interakcje z otoczeniem rynkowym, szczególnie o podłożu naukowym. A zatem przedmiotem zainteresowania tych podmiotów jest intensywna kooperacja z jednostkami naukowymi krajowymi i zagranicznymi (transfer nowej wiedzy ze sfery B+R do gospodarki).


Tabe

la 5

. War

tość

par

amet

ru p

rzy

zmie

nnej

nie

zależn

ej „

wys

okie

tec

hnol

ogie

”, w m

odel

ach

prob

itow

ych

opis

ując

ych

inno

wac

yjnośc

i prz

emysłu

w P

olsc

e (m

odel

e is

totn

e st

atys

tycz

ne)

Atr

ybut

in

now

acyj

nośc

iPa

ram

etr

Błą

d s

tan-

dar

do

wy

Sta

tyst

yka

t-st

uden

taC

hi -

kw

a-d

rat

p 1p 2

Nakła

dy

na d

ział

alność

B+

R+

,553

0,08

06,

9148

,18

0,56

0,35

Op

rogr

amo

wan

ie k

om

put

ero

we

+,4

000,

086

4,67

22,6

10,

740,

60

No

we

syst

emy

około

pro

duk

cyjn

e+

,196

0,08

12,

435,

850,

390,

32

No

we

syst

emy

wsp

arci

a+

,169

0,08

42,

013,

960,

300,

24

Wsp

ółp

raca

z P

AN

+,6

400,

134

4,78

19,4

60,

060,

01

Wsp

ółp

raca

ze

szkoła

mi w

yższ

ymi

+,4

100,

113

3,63

12,0

20,

090,

04

Wsp

ółp

raca

z k

rajo

wym

i JB

R+

,543

0,09

45,

8131

,40

0,19

0,08

Wsp

ółp

raca

z z

agra

nicz

nym

i jed

nost

kam

i nau

ki+

,313

0,14

92,

103,

990,

040,

02

Wsp

ółp

raca

inno

wac

yjna

ogółe

m+

,231

0,08

02,

908,

440,

520,

43

Źró

dło

: o

pra

cow

anie

wła

sne

na p

od

staw

ie a

uto

rski

ch b

adań

ank

ieto

wyc

h.


Szanse na prowadzenie działalności badawczo-rozwojowej w sektorze HT są wyższe niż w pozostałych grupach technologicznych o 60,0%, podczas gdy na zakupy nowego oprogramowania – o 23,3%, z wartościami prawdopodobieństwa na poziomie, odpowiednio, 0,56 i 0,74. W zakresie implementacji nowych rozwią-zań przedsiębiorstwa koncentrują się na mniej istotnych obszarach (nośnikach technologii), czyli systemach okołoprodukcyjnych (szanse wyższe o 21,9%) i sys-temach wsparcia (szanse wyższe o 25,0%), bez wpływu na nowe wyroby i metody bezpośrednio produkcyjne.

Choć do współpracy innowacyjnej ogółem dochodzi dość często, dotyczy bowiem ponad połowy podmiotów, to dla poszczególnych jednostek nauki osią-gane bezwzględne wartości prawdopodobieństwa są raczej niskie, podobnie zresztą jak dla pozostałych analizowanych grup technologicznych. Oznacza to, że przedsiębiorstwa zaliczone do high-tech koncentrują się jedynie na wybranych instytucjach naukowych bez wchodzenia w bardziej zdywersyfi kowane związki kooperacyjne. Nie zmienia to faktu, iż zależności te są statystycznie istotne mimo osiąganych niskich wartości prawdopodobieństwa. Przedsiębiorstwa te najczęściej są zainteresowane współpracą innowacyjną z krajowymi jednostkami nauki (p1 = 0,19), szkołami wyższymi (p1 = 0,09), ośrodkami PAN (p1 = 0,06) i zagranicz-nymi jednostkami badawczymi (p1 = 0,04). Szanse zachodzenia tych zjawisk w sektorze HT są odpowiednio wyższe o 137,5% dla krajowych ośrodków, o 125,0% dla uczelni, sześciokrotnie dla instytutów PAN i dwukrotnie dla jedno-stek zagranicznych.

Na podstawie przeprowadzonych badań można zauważyć, że sektor HT w Polsce stanowi w analizowanym okresie ważny punkt wsparcia dla realizowa-nych procesów innowacyjnych w krajowym systemie przemysłowym. Choć jego oddziaływanie ocenia się jako intensywne, to powszechność jednak jest niższa niż dla sektora MHT, ale z perspektywy ewolucyjnej – rozwojowa. Przedsiębiorstwa high-tech koncentrują się na wiedzochłonnych i zaawansowanych aspektach dzia-łalności innowacyjnej. Biorąc pod uwagę osiągnięcie przez nie systemowej masy krytycznej samopodtrzymującego dynamicznego rozwoju, ich znaczenie w czasie będzie wzrastać. W połączeniu z podmiotami MHT stanowią sumarycznie fun-dament dla krajowej trajektorii zmian technologicznych i ten obraz rzeczywisto-ści będzie nam towarzyszyć w najbliższych latach – ewolucji strukturalnej w kie-runku wysokich technologii, choć proces ten będzie długotrwały.

Z punktu widzenia polityki innowacyjnej realizowanej w Polsce stymulowanie sektora HT powinno być realizowane za pomocą wysublimowanych i niesystemo-wych mechanizmów wsparcia z koncentracją na instrumentach związanych z realizacją działalności B+R w tych przedsiębiorstwach – zarówno wewnętrz-nych prac własnych, jak i zewnętrznych pozyskiwanych na skutek współpracy innowacyjnej z instytucjami naukowymi. Warto jednocześnie zauważyć, że pro-cesy innowacyjne realizowane w sektorze HT nie są zależne od przepływów wie-dzy w układzie przemysłowym, czyli między innymi od dostawców, co było z kolei istotnym wsparciem zmian technologicznych mających miejsce w przemysłach MHT.


PODSUMOWANIE

Poziom zaawansowania technologicznego przedsiębiorstw w Polsce wpływa znacznie i wielopłaszczyznowo na aktywność innowacyjną krajowego systemu przemysłowego. Podmioty można zakwalifi kować do dwóch pojemnych grup technologicznych. Pierwszą z nich stanowią przedsiębiorstwa zaliczane do niskich technologii, które w sposób statystycznie istotny są znacznie rzadziej zaintereso-wane fi nansowaniem i implementacją nowych rozwiązań czy wchodzeniem w związki współpracy innowacyjnej. Przeciwieństwem są podmioty działające w obszarach technologii średnioniskich, średniowysokich i wysokich, choć obser-wujemy wyraźnie wewnętrzne zróżnicowanie strukturalne tych grup. Charaktery-zują się one aktywnym i systemowym podejściem do zmian technologicznych w polskim przemyśle i będą odpowiadać za kierunki rozwoju ich trajektorii w naj-bliższych latach.

Przedsiębiorstwa z obszaru niskich technologii znacznie rzadziej zarówno fi nansują i implementują nowe rozwiązania, jak i kooperują z innymi podmio-tami. Dotyczy to prawie wszystkich rozpatrywanych płaszczyzn odniesienia. Modeli istotnych statystycznie nie zdołano wygenerować jedynie dla implemen-tacji nowych metod bezpośrednio produkcyjnych i współpracy innowacyjnej z dostawcami. Na podstawie osiągniętych wyników badań można postawić pyta-nie, dlaczego tak często i intensywnie na poziomie regionalnym władze samorzą-dowe opierają tworzenie inteligentnych specjalizacji na takich przemysłach? Doświadczenia wskazują, że realną przesłanką przemawiającą za takimi działa-niami jest próba ekstensywnego pobudzania procesów innowacyjnych w woje-wództwach, wynikających z masy potencjalnych przedsiębiorstw. Skazuje to tym samym regionalne polityki na niską skuteczność oddziaływania na realne procesy innowacyjne w gospodarce. Osiągane efekty, biorąc pod uwagę wysoką dojrzałość stosowanych technologii, będą niewielkie, niepewne i rozciągnięte w czasie, co wynika z przebiegu krzywej możliwości technologicznych. A zatem czy inteli-gentne specjalizacje spełnią oczekiwania? Warto jednocześnie dodać, że niniejsze badanie ma charakter systemowy i ogólnokrajowy, co nie oznacza, że na pozio-mie lokalnym czy regionalnym nie istnieją drobne i wyspecjalizowane struktury o charakterze klastrowym, których rozwój powinno się wspierać, a osiągane przez nie efekty mogą okazać się znaczące.

Podmioty zaliczane do średnioniskich technologii, zgodnie z ewolucją syste-mów, stanowią bufor między najbardziej zaawansowanymi rozwiązaniami a tymi przestarzałymi. W Polsce sektor ten pozytywnie oddziałuje na zmiany technolo-giczne, choć trudno stwierdzić, że mają one systemowy charakter. Oszacowano bowiem jedynie 5 modeli istotnych statystycznie, choć 2 z nich dotyczą ważkich obszarów: inwestycji w maszyny i urządzenia techniczne oraz wdrażania nowych technologii produkcyjnych. Wziąwszy pod uwagę, że odpowiadają one za główny kanał transferu nowej wiedzy do przemysłu w Polsce, zjawisko to należy ocenić pozytywnie i określić jako pożądane. Świadczy ono o próbach intensywnych prze-kształceń technologicznych zachodzących w tym sektorze w kierunku dostosowy-


wania go do poziomu międzynarodowej konkurencyjności. Pozwoli to na realne współzawodnictwo przedsiębiorstw z sektora MLT na rynkach zagranicznych, mimo posiadanych dojrzałych technologii. Kierunkiem wsparcia tej grupy pod-miotów powinno być dalsze dostosowanie krajowej produkcji do wymogów mię-dzynarodowej konkurencyjności przez stymulowanie w najbliższym czasie pasyw-nego transferu technologii bez rozwijania rozwiązań z zakresu B+R zarówno wewnętrznych, jak i tych powstających w kontaktach z otoczeniem.

Podstawowym polem zmian technologicznych w krajowym systemie przemy-słowym są przedsiębiorstwa zaliczane do obszaru średniowysokich technologii. Są one szeroko zainteresowane fi nansowaniem (wszystkie obszary), implementa-cją (brak modelu jedynie dla metod bezpośrednio produkcyjnych) i współpracą innowacyjną (brak modeli dla kooperacji z dostawcami i konkurentami). Wszystkie wyestymowane związki są dodatnie, czyli świadczą o pozytywnym ich oddziaływaniu na aktywność innowacyjną przedsiębiorstw tego sektora, a uwzględniając liczbę modeli można sformułować tezę o ich systemowym wpły-wie na rekonstrukcję technologiczną krajowego przemysłu. Polityka innowacyjna zarówno na poziomie krajowym, jak i regionalnym powinna koncentrować się na stymulowaniu tych przedsiębiorstw w sposób systemowy, czyli na wszystkich oma-wianych płaszczyznach odniesienia. Daje to szanse na utrzymanie wysokiej dyna-miki rozwoju technologicznego Polski. A biorąc pod uwagę istniejący znaczny potencjał technologiczny tej grupy podmiotów, ich wspieranie będzie skutkować systemowym, intensywnym i długofalowym wpływem na poprawę ich konkuren-cyjności na rynku międzynarodowym. Inwestycje w tym obszarze rokują wysokie i perspektywiczne szanse na akcelerację postępu technologicznego w krajowym systemie przemysłowym.

Przedsiębiorstwa zaliczane do wysokich technologii osiągnęły w Polsce masę krytyczną samopodtrzymującego rozwoju. Mimo ich niewielkiej bezwzględnej liczby, oddziałują w sposób systemowy na aktywność innowacyjną w krajowym przemyśle. Choć ich wpływ zarówno relatywny, jak i absolutny odbiega od tego obserwowanego dla przedsiębiorstw z obszaru MHT, to perspektywy rozwoju technologicznego (krzywa możliwości technologicznych) są wysokie. Zwraca się uwagę na szczególne zainteresowanie tych podmiotów szeroko rozumianą dzia-łalnością B+R zarówno wewnętrzną, jak i realizowaną wspólnie z jednostkami naukowymi. W wielu przypadkach osiągnięte prawdopodobieństwa są nawet wyż-sze niż dla sektora MHT, choć dotyczą węższej grupy rozpatrywanych aktywności. Świadczy to o intensywnym zaangażowaniu tych przedsiębiorstw w procesy aktyw-nego tworzenia nowej wiedzy. Polityka państwa powinna być skoncentrowana na wspieraniu głównie działalności badawczo-rozwojowej w tych podmiotach w róż-nych konstelacjach, co powinno przyczynić się do wysokiej dynamiki rozwoju technologicznego tego sektora w kolejnych latach.

W polskim systemie przemysłowym za akcelerację procesów innowacyjnych są odpowiedzialne przede wszystkim przedsiębiorstwa zaliczane do średniowyso-kich technologii. Dzięki nim poprawia się nowoczesność konkurencyjności kra-jowego przemysłu na rynku międzynarodowym. Pozytywnie, ale w bardziej wyspe-


cyfi kowany sposób są one wspierane przez podmioty z sektora HT i MLT. Te pierwsze koncentrują się jednak na aktywnym kreowaniu nowych rozwiązań, gdy te drugie na ich pasywnym transferze. Łącznie dopełniają one obraz pozytywnych zmian w polskim przemyśle. Na przeciwnym biegunie znajdują się przedsiębior-stwa z obszaru niskich technologii. W tej grupie szanse na realizację działalności innowacyjnej w każdym zakresie są znacznie niższe niż w pozostałych grupach technologicznych. Zatem nie powinny one być wspierane mechanizmami polityki innowacyjnej, co niestety ma powszechnie miejsce na poziomie regionalnym w Polsce.

Reasumując, nasuwa się pytanie, czy stymulowanie omawianej aktywności jest zasadne i celowe, a przyjęte specjalizacje są inteligentne? Czy wspieranie przed-siębiorstw wysokich technologii, obserwowane w krajach najwyżej rozwiniętych gospodarczo, powinno być w polskich realiach systemowe czy może skoncentro-wane na wąskim ujęciu i dotyczyć jedynie aspektów związanych z działalnością B+R? Skupienie wysiłków na silnych stronach krajowego systemu przemysłowego (sektor średniowysokich technologii) pozwoli akcelerować procesy innowacyjne w gospodarce i zwiększy dynamizm zmian technologicznych tak potrzebnych na obecnym etapie jej rozwoju w celu redukcji występującej luki technologicznej.

BIBLIOGRAFIA

Alcaide-Marzal J., Tortajada-Esparza E. (2007), Innovation assessment in traditional industries. A proposal of aesthetic innovation indicators, “Scientometrics”, Vol. 72, s. 33–57.

Amin A., Cohendet P. (2000), Organisational learning and governance through embed-ded practices, “Journal of Management and Governance”, Vol. 4, s. 93–116.

Andersson U., Forsgren M., Holm U. (2002), The strategic impact of external networks: Subsidiary performance and competence development in the multinational corpora-tion, “Strategic Management Journal”, Vol. 23, s. 979–996.

Bunnell T.G., Coe N.M. (2001), Spaces and scales of innovation, “Progress in Human Geography”, Vol. 25, No. 4, s. 569–589.

Carlsson B. (1994), Technological systems and economic performance, w: The Handbook of Industrial Innovation, M. Dodgson, R. Rothwell (eds.), Edward Elgar, Aldershot, UK, s. 13–24.

Carlsson B., Stankiewicz R. (1991), On the nature, function and composition of tech-nological systems, “Journal of Evolutionary Economics”, Vol. 1, s. 93–118.

Grimpe C., Sofka W. (2009), Search patterns and absorptive capacity: Low and high-technology sectors in European countries, “Research Policy”, Vol. 38, s. 495–506.

Grosse T. (2011), Wybrane koncepcje teoretyczne i doświadczenia praktyczne dotyczące rozwoju regionów peryferyjnych (www.mrr.gov.pl z dnia 12.12.2011).

GUS (2013), Nauka i technika w 2012 r., Warszawa.Hansen P.A., Goran S. (1997), Will low technology products disappear? The hidden

innovation processes in low technology industries, “Technological Forecasting and Social Change”, Vol. 55, s. 179–191.


Heidenreich M. (2008), Low-tech industries between traded and untraded interdepen-dencies: A dynamic concept of industrial complementarities, w: Innovation in Low-tech Firms and Industries, H. Hirsch-Kreisen, D. Jacobson (eds.), Edward Elgar, Cheltenham, UK and Northampton, MA, s. 221–245.

Heidenreich M. (2009), Innovation patterns and location of European low- and medium technology industries, “Research Policy”, Vol. 28, s. 483–494.

Kirner E., Kinkel S., Jaeger A. (2009), Innovation paths and the innovation perfor-mance of low-technology fi rms – An empirical analysis of German industry, “Research Policy”, Vol. 38, s. 447–458.

Laestadius S. (2005), Innovation – On the development of a concept and its relevance in the knowledge economy, w: Low-tech Innovation in the Knowledge Economy, H. Hirsch-Kreisen, D. Jacobson, S. Laestadius (eds.), Peter Lang, Frankfurt am Main, s. 99–122.

Oinas P. (1999), Activity-specifi city in organizational learning: Implications for analysing the role of proximity, “GeoJournal”, Vol. 49, s. 363–372.

Oinas P., Malecki E.J. (2002), The evolution of technologies in time and space: From National and Regional to Spatial Innovation Systems, “International Regional Science Review”, Vol. 25, s. 102–131.

Pavitt K. (1984), Sectoral patterns of technological change: Towards a taxonomy and a theory, “Research Policy”, Vol. 13, s. 343–373.

Radauer A., Streicher J. (2007), Low-Tech, innovation and state aid: The Austrian case, “International Entrepreneurship Management Journal”, Vol. 3, s. 247–261.

Robertson P.L., Pol E., Carroll P. (2003), Receptive capacity of established industries as a limiting factor in the economy’s rate of innovation, “Industry and Innovation”, Vol. 10, s. 457–474.

Robertson P.L., Patel P.R. (2007), New wine in old bottles: Technological diffusion in developed economies, “Research Policy”, Vol. 36, s. 708–721.

Santamaria L., Nieto M.J., Barge-Gil A. (2009), Beyond formal R&D: Taking advan-tage of other source of innovation in low- and medium-technology industries, “Research Policy”, Vol. 38, s. 507–517.

Storper M. (1996), Innovation as collective action: Conventions, products and techno-logies, “Industrial and Corporate Change”, Vol. 5, s. 761–790.

Storper M. (1997), The Regional World, Guilford, New York.Świadek A. (2007), Technologia a innowacyjność polskiego przemysłu, „Ekonomika

i Organizacja Przedsiębiorstwa”, nr 6, s. 29–34.Świadek A. (2013), Łańcuchy przemysłowe w kształtowaniu innowacyjności peryferyj-

nych regionów Polski, „Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa”, nr 10, s. 44–55.Tsai W. (2001), Knowledge transfer in intraorganizational networks: Effects of network

position and absorptive capacity on business unit innovation and performance, “The Academy of Management Journal”, Vol. 44, No. 5, s. 996–1004.

Von Tunzelmann N., Acha V. (2006), Innovation in “low-tech” industries, w: The Oxford Handbook of Innovation, J. Fagerberg, D. Mowery, R. Nelson (eds.), Oxford University Press, Oxford, s. 407–432.

Wziątek-Kubiak A., Balcerowicz E., Pęczkowski M.(2012), Sectoral patterns of inno-vation: comparing high and low technology sectors’ fi rm in the new member states, “Studia Ekonomiczne”, nr 3, s. 293–324.


STRESZCZENIE

Przedmiotem artykułu jest problem oceny wpływu poziomu zaawansowania tech-nologicznego przedsiębiorstw na aktywność innowacyjną polskiego systemu prze-mysłowego. Autor stara się odpowiedzieć na trzy zasadnicze pytania: po pierwsze, czy podmioty z obszaru niskich i średnioniskich technologii są istotnie częściej innowacyjne niż pozostałe przedsiębiorstwa, czy może ich znaczenie jest przewar-tościowane; po drugie, czy sektor wysokich technologii osiągnął w Polsce masę krytyczną samopodtrzymującego rozwoju innowacji i, po trzecie, czy zgodnie z perspektywą ewolucyjną aktywność innowacyjna w systemie przemysłowym zależy od pośrednich technologii, ponieważ nie należymy do krajów ani najwyżej, ani najsłabiej rozwiniętych?

Głównym celem badania była próba poszukiwania kierunków i siły oddziały-wania zaawansowania technologicznego na aktywność innowacyjną przedsię-biorstw w krajowym systemie przemysłowym. Część metodyczna opracowania została przygotowana na podstawie modelowania probitowego opartego na rachunku prawdopodobieństwa. Prowadzone badania wskazały, że kluczem do akceleracji rozwoju innowacji w Polsce jest stymulowanie tej aktywności głównie w podmiotach zaliczanych do średniowysokich technologii. Sektor high-tech osią-gnął masę krytyczną samopodtrzymującego generowania innowacji, niemniej jego znaczenie systemowe jest mniejsze niż sektora średniowysokich technologii. Na przeciwnym biegunie znajduje się sektor niskich technologii, który systemowo „ciąży” nad aktywnością innowacyjną przemysłu w Polsce. Na tym etapie rozwoju gospodarczego zaangażowanie w procesy innowacyjne ewoluuje w kierunku wysokich technologii, lecz z silną ich koncentracją w przemysłach zaliczanych do średniowysokich technologii i to one powinny leżeć w centrum zainteresowania krajowej polityki innowacyjnej.

Słowa kluczowe: innowacja, system, przemysł, technologia, kraj.

TECHNOLOGY AND INNOVATION IN POLISH INDUSTRIAL SYSTEM

ABSTRACT

The subject of this article is the assessment of the infl uence of technological advancement of companies on the innovation activity in the Polish Industrial System. The author attempts to answer three fundamental questions: fi rst, whether subjects from the area of low and medium-low technologies are signifi cantly more innovative than other enterprises, or their importance is overvalued, secondly, has the sector of high technologies in Poland achieved the critical mass of the self-sustaining development of innovations, and thirdly, does the innovation activity in the industrial system depend – in line with the


evolutionary perspective – on the intermediate technologies, as Poland does not belong neither to the most or less developed countries? The main aim of the study is to indicate directions and impact powers of the technology advancement on the innovation activity of companies in the national industrial system. The methodical part of the study is prepared based on the probit modelling based on the probability theory. It is found that the key to acceleration of the innovation development in Poland is the stimulation of this activity mostly in the medium-high technologies. The high-tech sector reached the critical mass of the self-sustaining generation of innovations, however, its systemic importance is signifi cantly lower than the former one. On the other side, the sector of low technologies systemically weakens the innovation activity of the industry in Poland. At this stage of the economic development, involvement in the innovation processes evolves towards high technologies, with strong concentration in the medium-high technologies industries, which should be in the center of interest of the national innovation policy.

Keywords: innovation, system, industry, technology, country.JEL Classifi cation: E61, R48, L16, O38, O31

Natalia Nehrebecka*, Anna Białek-Jaworska**

INWESTYCJE POLSKICH PRZEDSIĘBIORSTW W B+R A CASH-FLOW I DOSTĘPNOŚĆ

KREDYTU BANKOWEGO1

(Artykuł nadesłany: 30.07.2015 r. Zaakceptowany 04.02.2016 r.)

WSTĘP

Zgodnie z szacunkami Eurostatu, w 2011 r. wartość krajowych wydatków na badania i rozwój ogółem (Gross Domestic Expenditure on R&D – GERD) w 27 krajach członkowskich Unii Europejskiej wyniosła 256,587 mld euro, co stano-wiło około 2% łącznego produktu krajowego brutto tych państw2. Skalę zmian zachodzących w gospodarce najlepiej jednak oddaje analiza dynamiki – w 2010 r. wskaźnik wzrostu wartości inwestycji w B+R rok do roku dla omawianej grupy wyniósł 3,8%, natomiast w ciągu dziesięciu lat (2000–2010) zanotowano łączny wzrost aż o 43,5%3. W przypadku Polski wartość krajowych inwestycji w badania i rozwój osiągnęła w 2011 r. jedynie 0,77% PKB, co stawia ją na jednym z ostat-nich miejsc w Unii Europejskiej. Średnia dla całej Unii Europejskiej wyniosła wówczas 1,26% PKB. Liderami są Finlandia (3,78% PKB), Szwecja (3,37% PKB) oraz Niemcy (2,84% PKB). Również udział przedsiębiorstw aktywnych innowa-

1 Artykuł stanowi fragment projektu badawczego, realizowanego pod kierunkiem dr Natalii Nehrebeckiej w ramach konkursu ogłoszonego przez Komitet Badań Ekonomicznych NBP i został wykonany w ramach zadań autorskich realizowanych na użytek NBP.

2 Eurostat (2013), s. 26–32.3 Eurostat, Science, R&D expenditure (http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.

php/R _%26_D_expenditure).


* Narodowy Bank Polski, Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych, Katedra Statystyki i Ekonometrii ([email protected]).

** Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych, Katedra Bankowości, Finansów i Rachunkowości ([email protected]).

INWESTYCJE POLSKICH PRZEDSIĘBIORSTW W B+R A CASH-FLOW I DOSTĘPNOŚĆ… 367

cyjnie ogółem w 2010 r. wynoszący w Polsce 28% jest jednym z najniższych wśród państw członkowskich (średnia dla Unii Europejskiej to 53%). Sytuacja ta pod-lega jednak ciągłym zmianom, a polskie fi rmy zwiększają wielkość nakładów na prace badawczo-rozwojowe (skumulowany wzrost w okresie 2002–2010 osiągnął poziom 122,5%, a średnia stopa wzrostu wyniosła w Polsce 10,5%4 rok do roku, podczas gdy roczna dynamika wzrostu wydatków na B+R w całej Unii Europej-skiej w latach 2002–2010 kształtowała się średnio na poziomie 3,1%). Tak zna-czące roczne stopy wzrostu są charakterystyczne dla gospodarek wschodzących w Europie Środkowej i Wschodniej. Warto dodać także, że Polska ma obowiązek zwiększenia wydatków na badania i rozwój do średniego rocznego poziomu 1,7% PKB do 2020 roku5. Brakuje jednak badań wskazujących, jakie są efekty prowa-dzenia inwestycji B+R w przypadku polskich przedsiębiorstw.

Wraz ze wzrostem roli kapitału intelektualnego coraz większą wagę przywią-zuje się do sposobów jego pomiaru. Ze względu na stosowane obecnie standardy rachunkowości oraz ograniczoną dostępność informacji jedną z głównych miar innowacyjności przedsiębiorstwa są koszty zakończonych prac rozwojowych (R&D Expenditure). Badania i rozwój (B+R) to prace prowadzone systematycz-nie w celu zwiększenia zasobów wiedzy. Jest to nie tylko poszukiwanie nowych, innowacyjnych rozwiązań, ale także ulepszanie dotychczasowych procesów, pro-duktów czy usług. Obecnie na rynku istnieje wiele prężnie działających przedsię-biorstw, a dodatkowo wciąż powstają nowe fi rmy. Przedsiębiorcy są zatem zmu-szeni do wprowadzania innowacyjnych rozwiązań, aby przetrwać wysoką konku-rencję. W Polsce z roku na rok coraz więcej przedsiębiorstw decyduje się na inwestycje w działalność badawczo-rozwojową.

Celem artykułu jest określenie determinant inwestycji polskich przedsię-biorstw w B+R, ze szczególnym uwzględnieniem zależności od cash fl ow i dostęp-ności kredytu bankowego. Dodatkowym zadaniem stawianym przed artykułem jest sprawdzenie, czy przedsiębiorstwa wykorzystują swoje rezerwy gotówkowe (oszczędności) w celu wyrównywania w czasie i stabilizowania wydatków na bada-nia i rozwój. B. Mulkay, B.H. Hall i J. Mairesse (2000) wskazali na większą skłon-ność przedsiębiorstw do wyrównywania w czasie wydatków na działalność badaw-czo-rozwojową niż inwestycji kapitałowych, a P. Aghion, P. Askenazy, N. Berman, G. Cette i L. Eymard (2008) wykazali związek przyczynowy ograniczeń w dostę-pie do fi nansowania kredytem i procykliczności inwestycji badawczo-rozwojo-wych. Ograniczenia w dostępie do kredytów bankowych uniemożliwiają przedsię-biorstwom zwiększenie udziału nakładów na działalność B+R w inwestycjach ogółem w czasie spowolnienia, choć w okresie ekspansji przedsiębiorstwa zwięk-szają inwestycje w B+R mimo tych ograniczeń.

Analizę inwestycji polskich przedsiębiorstw w B+R przeprowadzono na pod-stawie panelowych niezbilansowanych jednostkowych danych przedsiębiorstw, które zatrudniają co najmniej 10 pracowników, z rocznych sprawozdań GUS F-02 za lata 1995–2012. Do badania determinant inwestycji przedsiębiorstw w B+R

4 Zespół Doradztwa Europejskiego EAST (2012).5 Komisja Europejska (2010).

Natalia Nehrebecka, Anna Białek-Jaworska368

wykorzystano podejście J.R. Browna, S.M. Fazzariego i B.C. Petersena (2009) oraz Browna, G. Matinssona i Petersena (2012), oparte na adaptacji modelu S. Bonda i C. Meghira (1994) dla inwestycji odtworzeniowych do inwestycji w B+R. W modelu uwzględniono koszty dostosowań (adjustment costs), zakła-dając zgodnie z literaturą, że przy skokowym wzroście inwestycji ich koszty dosto-sowań nie rosną liniowo, lecz zgodnie z funkcją kwadratową. Do oszacowania parametrów wykorzystano systemowy estymator GMM (Generalised Methods of Moments) (Arellano, Bover 1995; Blundell, Bond, 1998). Dodatkowo zastoso-wano odporną macierz wariancji-kowariancji.

PRZEGLĄD LITERATURY6

Podejmowany temat determinant inwestycji w badania i rozwój jest ważny w kon-tekście teorii wzrostu gospodarczego, napędzanego rosnącym tempem rozwoju technologicznego, działalnością innowacyjną i tworzeniem nowych wynalazków. Na znaczenie wewnętrznych źródeł fi nansowania innowacyjności wskazywał już J. Schumpeter (1960), podając przykład fi rm z siłą monopolistyczną na rynku, które otrzymany dochód inwestują w intensywne działania rozwojowe. W neokla-sycznym modelu popytu na środki trwałe i kapitał wiedzy, gdzie długookresowy kapitał fi rmy jest proporcjonalny do produkcji pomniejszonej o koszt obsługi kapitału, stopa inwestycji w B+R podlega silniejszej autokorelacji niż stopa inwe-stycji ogółem. Odzwierciedla to okresowy charakter procesu inwestycji w badania i rozwój oraz ich specyfi czną strukturę kosztową – ponad połowę stanowią w niej koszty kształcenia i wynagrodzeń pracowników, których wydajność spada przy krótkoterminowym zatrudnieniu (Mulkay, Hall, Mairesse, 2000). W świetle makroekonomicznych teorii cykli koniunkturalnych i wzrostu gospodarczego działalność badawczo-rozwojowa jest głównym składnikiem innowacyjności. Cho-ciaż działalność badawcza prywatnych przedsiębiorstw istotnie wpływa na ich wizerunek i postrzeganie przez zewnętrznych inwestorów, to wydatki na B+R w Polsce są wciąż zbyt niskie na tle całej gospodarki. Może to wynikać z niskich możliwości samofi nansowania ryzykownych inwestycji badawczo-rozwojowych. Już E. Ughetto (1994) podkreślał, że możliwości inwestycyjne fi rm z branży high--tech (innowacyjnej i napędzającej wzrost gospodarczy) są bardziej zależne od zasobów wewnętrznych niż w pozostałych branżach ze względu na większe ogra-niczenia w dostępie do źródeł fi nansowania.

ZALEŻNOŚĆ INWESTYCJI PRZEDSIĘBIORSTW W B+R OD CASH-FLOW

Prace badawczo-rozwojowe generują wysokie koszty dostosowań i często fi nan-sowane są z niestabilnych źródeł. Płynność fi nansowa pozwala przedsiębiorstwom

6 Szerszy przegląd literatury można znaleźć w: N. Nehrebecka, A. Białek-Jaworska, M. Brzozowski (2015).


ponosić stałe koszty, nawet w obliczu szoków fi nansowych, tym samym zmniej-szając koszty dostosowań. Zagregowane inwestycje w badania i rozwój są stabilne w czasie, mimo iż główne źródła fi nansowania wciąż się zmieniają, ponieważ fi rmy doświadczające wstrząsów fi nansowych starają się je niwelować i równowa-żyć przez właściwe zarządzanie płynnością (Brown, Petersen, 2011). Małe fi rmy z sektora high-tech wyrównują wydatki na B+R w odpowiedzi na wystąpienie przejściowych zmian w przepływach pieniężnych z powodu wysokich kosztów dostosowań. W celu obniżenia kosztów dostosowań ograniczają inwestycje w środki trwałe (Himmelberg, Petersen, 1994).

Wrażliwość wydatków na inwestycje (zarówno w badania i rozwój, jak i w środki trwałe) na cash fl ow (nadwyżkę fi nansową) jest dużo większa dla małych fi rm niż średnich czy dużych. Dlatego dla inwestycji w środki trwałe oraz w B+R małych przedsiębiorstw ważną rolę odgrywają dodatkowe wewnętrzne fundusze pozyskane z emisji akcji (Ughetto, 1994). Rynki kapitałowe (fi nanso-wanie zarówno dłużne, jak i kapitałowe) są ważnym źródłem fi nansowania w aspekcie modeli wzrostu, skupiających się na innowacjach i ograniczeniach w dostępie do źródeł fi nansowania (Brown, Fazzari, Petersen, 2009). Już w latach 90. duże brytyjskie spółki wykazywały dodatnią zależność między stopą zwrotu z inwestycji w akcje a wielkością inwestycji w badania i rozwój (Bhagat, Welch, 1995). Lepszy dostęp do fi nansowania z rynku kapitałowego może znacznie zwiększyć inwestycje w badania i rozwój, co od dawna jest kluczowym celem poli-tyki publicznej w Unii Europejskiej i innych krajach. Giełdy papierów wartościo-wych mogą wspierać wzrost gospodarczy przez bezpośrednie fi nansowanie dzia-łalności badawczo-rozwojowej młodych fi rm (Brown, Martinsson, Petersen, 2012).

Posiadanie wewnętrznych zasobów fi nansowych pomaga w inwestowaniu w projekty badawczo-rozwojowe, a brak zewnętrznych źródeł fi nansowania nie powinien, jak się wydaje, być ograniczeniem do prowadzenia działalności badaw-czo-rozwojowej. Mimo że młode małe fi rmy cierpią z powodu ograniczeń fi nan-sowych, inwestują w B+R ze względu na konieczność konkurowania na rynku lub ze względu na cel ich utworzenia z zamiarem prowadzenia działalności badawczo-rozwojowej (Audretsch, Segarra, Teruel, 2014).

Natomiast w Japonii w latach 90. występowała istotna dodatnia zależność mię-dzy stopą zadłużenia w poprzednim roku a aktualną wielkością wydatków na działalność badawczo-rozwojową. Wskazuje to, że koszty kapitału nie wywierały znacznego wpływu na skłonność japońskich przedsiębiorstw do inwestycji w bada-nia i rozwój (Bhagat, Welch, 1995). Przypuszczenia, że inwestycje w badania i rozwój powinny być w pierwszej kolejności fi nansowane ze źródeł zewnętrznych zazwyczaj wynikają z asymetrii informacji między przedsiębiorstwami a instytu-cjami fi nansowymi i dostawcami kapitału. Dlatego tempo rozwoju przedsiębior-stwa jest uzależnione od dostępu wewnętrznych źródeł fi nansowania, w tym cash fl ow (Himmelberg, Petersen, 1994).

W latach 90. wskazywano, że małe fi rmy w USA unikają inwestycji w badania i rozwój ze względu na obawy przed wysokim opodatkowaniem – w przeciwień-


stwie do dużych przedsiębiorstw. W tym czasie przedsiębiorstwa z Europy i Japonii wykazywały krańcową dodatnią i istotną relację między wysokością podatków a wydatkami na B+R (Bhagat, Welch, 1995). Duże przedsiębiorstwa z sektora nauki w USA są bardziej wrażliwe na zmiany przepływów pieniężnych niż we Francji czy Japonii. W Japonii współczynnik przy przepływach środków pieniężnych w regresji inwestycji jest o połowę niższy niż w Stanach Zjednoczonych. Choć rola inwestycji w B+R w generowaniu przyszłych przepływów środków pie-niężnych (i wpływie na wartość przedsiębiorstw) jest słaba, bliska zeru w Japonii, to we Francji i USA jest wyższa niż dla inwestycji ogółem. Wzrost sprzedaży znacząco przewiduje wzrost nakładów na badania i rozwój w USA, Francji i Japonii, choć nieco mocniej w Stanach Zjednoczonych. Inwestycje w B+R jed-nak nie powodują – jak się wydaje – wzrostu sprzedaży w przyszłości, z wyjątkiem Stanów Zjednoczonych (Hall, Mairesse, Branstetter, Crepon, 1998).

Przyczyny znacznego wzrostu wydatków na badania i rozwój w latach 90. w Stanach Zjednoczonych, a następnie gwałtownego ich spadku można wyja-śnić zmianami w podaży wewnętrznego i zewnętrznego fi nansowania kapitało-wego, które zmniejszyły ograniczenia fi nansowe będące przyczyną redukcji wydatków młodych przedsiębiorstw na prace badawczo-rozwojowe. Inwestycje młodych przedsiębiorstw stanowiły średnio 75% wielkości boomu w B+R w latach 90., a także późniejszego spadku (Brown, Fazzari, Petersen, 2009). W USA fundusze federalne są skoncentrowane na kilku branżach, takich jak lotnictwo i komunikacja, gdzie zyski są niższe ze względu na wielkość inwestycji w badania i rozwój, co wskazuje na przeinwestowanie (Hall, Mairesse, Mohnen, 2009).

Mimo że poziom inwestycji w B+R w Stanach Zjednoczonych i Europie jest zbliżony, nie prowadzi to do proporcjonalnego wzrostu gospodarczego. Istnienie „paradoksu europejskiego” jest związane ze słabszym systemem badań nauko-wych i przemysłowych oraz z charakterystykami branżowymi. Ważne znaczenie odgrywają też ograniczenia w dostępie do wewnętrznych źródeł fi nansowania, mające istotny ujemny wpływ na prawdopodobieństwo inwestowania w działal-ność badawczo-rozwojową (Audretsch, Segarra, Teruel, 2014).

ROLA DOTACJI W FINANSOWANIU INWESTYCJI PRZEDSIĘBIORSTW W B+R

W 1998 r. rząd federalny Niemiec wydał około 2,2 mld euro na wsparcie działal-ności badawczo-rozwojowej w przedsiębiorstwach produkcyjnych we wschodnich Niemczech, przy czym branże, które prowadziły intensywną działalność B+R, z wyższym prawdopodobieństwem otrzymały dotacje (Almus, Czarnitzki, 2003). W przypadku uzyskania subsydium rządowego benefi cjenci zwiększają fi nanso-waną prywatnie działalność badawczo-rozwojową (Almus, Czarnitzki, 2003; Lee, Hwang, 2003). Subsydia rządowe są najbezpieczniejszym i najpewniejszym roz-wiązaniem, umożliwiającym kontynuowanie prac rozwojowych przez przedsię-


biorstwa często doświadczające ograniczeń w dostępie do zewnętrznego fi nanso-wania (Becker, Pain, 2003). Finansowanie działalności B+R ze środków publicz-nych można postrzegać jako obniżenie prywatnego kosztu projektu badawczo-rozwojowego, dzięki czemu podejmowanie nierentownych projektów może stać się opłacalne. Sfi nansowanie infrastruktury badawczo-rozwojowej z dotacji na badania i rozwój obniża koszty stałe realizacji innych projektów badawczo-rozwojowych. Dzięki realizacji subsydiowanych projektów następuje rozwój wiedzy i umiejętności pracowników, które przedsiębiorstwo może wyko-rzystać w realizacji innych projektów, zwiększając prawdopodobieństwo ich suk-cesu. Publiczne fi nansowanie badań i rozwoju potencjalnie wzmacnia bieżącą i przyszłą działalność badawczo-rozwojową przedsiębiorstw (Ali-Yrkkö, 2004). Przedsiębiorstwa z dostępem do publicznych dotacji na badania i rozwój mają większą skłonność do inwestowania w działalność badawczo-rozwojową. Najwięk-szy wpływ na skłonność do inwestycji w działalność badawczo-rozwojową wyka-zują fi rmy uzyskujące publiczne dotacje na badania i rozwój na poziomie krajo-wym, a najniższy poziom skłonności do inwestycji w B+R jest uzyskiwany dla europejskich subsydiów badawczo-rozwojowych. Branże produkcyjne high-tech i usługi oparte na kapitale wiedzy Knowledge Intensive Services (KIS) są bardziej skłonne do inwestowania w badania i rozwój niż producenci low-tech (Audretsch, Segarra, Teruel, 2014).

Z drugiej strony istnieje obawa osiągania niższej stopy zwrotu z inwestycji w B+R fi nansowanych przy wykorzystaniu publicznych źródeł fi nansowania. W Stanach Zjednoczonych znaczna część środków publicznych jest kierowana do obszarów, w których ryzyko jest większe lub rząd prowadzi już pewną aktywność ze względu na problem dóbr publicznych. Publiczne przedsiębiorstwa badawczo--rozwojowe mogą w ten sposób zachęcać prywatne fi rmy, a tym samym odnoto-wywać pośrednią stopę zwrotu (Hall, Mairesse, Mohnen, 2009).

Z kolei skupiając się na przykładzie Wielkiej Brytanii, w której w latach 90. nastąpił znaczący spadek wydatków w zakresie badań i rozwoju, B. Becker i N. Pain (2003) wskazali, że większe przedsiębiorstwa (o większej produkcji) i te otrzymujące znaczne fi nansowanie rządowe (dotacje, subwencje, granty badaw-cze) ponoszą wyższe wydatki na badania i rozwój. Przedsiębiorcy brytyjscy wysta-wieni są na duże różnice między kosztami fi nansowania zewnętrznego i wewnętrz-nego, dlatego bardziej rozważnie podejmują decyzje o długoterminowych pra-cach rozwojowych niż fi rmy niemieckie. Na inwestycje w badania i rozwój decydują się bowiem tylko te brytyjskie fi rmy, które są zdolne do samofi nanso-wania i dla których wystąpienie ograniczeń w dostępie do źródeł fi nansowania jest mało prawdopodobne (Bond, Harhoff, Van Reenen, 2003).

Pomiędzy wzrostem lub spadkiem dotacji i odchyleniem od planowanych wydatków na badania i rozwój występuje dodatnia istotna korelacja. Wzrost sub-wencji motywuje spółki do podjęcia większej ilości badań. Zarówno małe, jak i duże przedsiębiorstwa prowadzą bardziej intensywną działalność B+R niż śred-nie fi rmy. Inwestycje w B+R w małych fi rmach są ograniczane przez płynność, podczas gdy duże fi rmy są ściśle monitorowane przez agencje rządowe przyzna-


jące dotacje i trudno jest im uzyskać wsparcie dla projektów, które są rentowne bez subwencji (Klette, Moen, 2011). Większe przedsiębiorstwa częściej prowadzą inwestycje w badania i rozwój nawet bez wsparcia dotacjami czy subwencjami rządowymi (Lee, Hwang, 2003 – w badaniu spółek giełdowych z branży IT w Korei za lata 1980–1999; Audretsch, Segarra, Teruel, 2014). Krótkoterminowe dotacje na badania i rozwój stymulują fi rmy do zwiększenia inwestycji, nawet jeśli wygasły dotacje na B+R. Można to wyjaśnić uczeniem się przez działanie (lear-ning-by-doing) w działalności badawczo-rozwojowej, prowadzącym do wzrostu badań i rozwoju, efektywności fi rm i kapitału wiedzy. Dynamiczne efekty dotacji są ważne dla polityki publicznej, ponieważ mogą mieć wpływ na społeczny zwrot z dotacji. Pozytywne efekty dynamiczne wskazują, że rząd zmienia możliwości osiągania zysku przez przedsiębiorstwa na rzecz bardziej intensywnych badań i rozwoju produktów przez przyznawanie tymczasowych dotacji fi rmom w celu zwiększenia ich inwestycji w B+R. Dodatni efekt dynamiczny zwiększa efektyw-ność społeczną dotacji dla inwestycji w badania i rozwój, jeśli na początku poziom badań i rozwoju produktów znajduje się poniżej optimum społecznego (Klette, Moen, 2011).

ZALEŻNOŚĆ INWESTYCJI PRZEDSIĘBIORSTW W B+R OD DOSTĘPNOŚCI KREDYTU BANKOWEGO

Zaostrzenie ograniczeń kredytowych lub wzrost zmienności sprzedaży zmniej-szają poziom inwestycji przedsiębiorstwa w działalność B+R w czasach kryzysu bardziej niż wzrost, który mógłby zostać osiągnięty w czasie ożywienia, tym samym zmniejszając średnie nakłady na inwestycje przedsiębiorstwa w działal-ność badawczo- rozwojową. Udział inwestycji w B+R w inwestycjach ogółem jest procykliczny w warunkach ograniczeń kredytowych. Inwestycje w B+R stają się mniej antycykliczne w warunkach ograniczeń w dostępie do fi nansowania kredy-tem bankowym tylko dla przedsiębiorstw w sektorach bardziej zależnych od fi nansowania zewnętrznego (Aghion i in., 2008). Średni poziom inwestycji w B+R maleje wraz ze zmiennością sprzedaży, gdy

fi rma ma bardziej ograniczony dostęp do kredytów. Poziom inwestycji obniża się bardziej w czasie spowolnienia gospodarczego dla fi rm doświadczających ograni-czenia w dostępie do fi nansowania kredytem. Wpływ niekorzystnych szoków na średni wzrost produktywności dla przedsiębiorstw o ograniczonym dostępie do fi nansowania kredytem jest ujemny. Natomiast ujemny wpływ odchyleń płynności (niekorzystnych szoków na skutek opóźnień w płatnościach) na wzrost w sekto-rach bardziej zależnych od zewnętrznych źródeł fi nansowania występuje tylko w gałęziach przemysłu intensywnie inwestującego w B+R, co sugeruje, że ogra-niczenia w dostępie do kredytów bankowych zwiększają ujemny wpływ odchyleń płynności na wzrost produktywności częściowo poprzez ich wpływ na inwestycje w B+R (Aghion i in., 2008). Także wypłaty wysokich dywidend ograniczają wewnętrzne fundusze na inwestycje badawczo-rozwojowe (Lee, Hwang, 2003).


Im większych ograniczeń w dostępie do źródeł fi nansowania doświadcza fi rma, tym mniej prawdopodobna jest komplementarność między eksportem a innowacyjnością. Jak potwierdzają badania zróżnicowania poziomu produktyw-ności między przedsiębiorstwami z Europy Środkowej i krajów nadbałtyckich, Bałkanów, Białorusi, Rosji, Ukrainy, Kaukazu i centralnej Azji, bardziej produk-tywne przedsiębiorstwa częściej inwestują w B+R. Przedsiębiorstwa konkurujące na rynku międzynarodowym są bardziej skłonne do inwestowania w działalność innowacyjną niż fi rmy działające na rynku lokalnym. Zarówno udział produko-wanych dóbr w eksporcie, jak i import wpływają na wzrost innowacyjności. Ograniczenia w dostępie do źródeł fi nansowania można identyfi kować jako przy-czynę niższej innowacyjności, niższego eksportu i niższej produktywności przed-siębiorstw krajowych niż zagranicznych. Szczególnie wrażliwe na takie ogranicze-nia finansowe działalności innowacyjnej są przedsiębiorstwa państwowe (Gorodnichenko, Schnitzer, 2010).

CHARAKTERYSTYKI PRZEDSIĘBIORSTW PROWADZĄCYCH DZIAŁALNOŚĆ BADAWCZO-ROZWOJOWĄ

Chociaż ograniczenia w dostępie do źródeł fi nansowania wpływają na inwestycje w badania i rozwój, to są mniej istotne w porównaniu z innymi ograniczeniami w zakresie innowacji, takimi jak niepewność gospodarcza i rynkowa lub regula-cje prawne (Tiwari i in., 2007). Postrzeganie niepewności na rynku zmniejsza prawdopodobieństwo stania się fi rmą innowacyjną (Audretsch, Segarra, Teruel, 2014). Ryzyko upadłości odgrywa ważną rolę w zmniejszaniu wielkości inwesty-cji w badania i rozwój (Tiwari i in., 2007). Intensywność działalności B+R silnie reaguje na udział sprzedaży produktów innowacyjnych w całkowitej sprzedaży. Im większa przyszła oczekiwana rentowność, tym większa jest intensywność dzia-łalności B+R. Firmy, które mają większy udział w rynku, wykazują jednak mniejszą intensywność działalności B+R (Tiwari i in., 2007). Skłonność do wej-ścia na nowy rynek oraz inwestowania w badania i rozwój są ściśle związane z możliwościami technologicznymi i rentownością (Audretsch, Segarra, Teruel, 2014). W celu wsparcia decyzji przedsiębiorstw w zakresie podejmowania ryzy-kownej działalności badawczo-rozwojowej niezbędne wydaje się stworzenie odpowiednich warunków dla rozwoju przedsiębiorczości opartej na innowacjach, w tym wsparcia instytucjonalnego oraz fi nansowania dotacjami i grantami badawczymi.

Przedsiębiorstwa usytuowane w parku naukowo-technologicznym z większym prawdopodobieństwem prowadzą innowacyjną działalność, choć taka zależność jest słaba. Brak wiedzy technologicznej i wiedzy o rynku zmniejsza prawdopodo-bieństwo podjęcia działalności badawczo-rozwojowej. Przynależność do grupy kapitałowej zapewnia dostęp do know-how, środków fi nansowych i innych zaso-bów, co zwiększa prawdopodobieństwo podjęcia działalności innowacyjnej. Wykorzystanie nowych technologii odgrywa ważną rolę w pobudzaniu inwestycji


w badania i rozwój ze względu na zdolność do rozwoju nowych produktów (Audretsch, Segarra, Teruel, 2014).

Z danych Głównego Urzędu Statystycznego oraz Eurostatu wynika, że pro-centowy udział nakładów na prace badawczo-rozwojowe w PKB w Polsce począwszy od 1999 r. aż do 2003 r. nieustannie spadał, podczas gdy w innych krajach, takich jak: Finlandia, Hiszpania, Czechy czy Węgry, udział ten znacząco wzrastał. Biorąc pod uwagę wydatki na badania i rozwój w przeliczeniu na jed-nego mieszkańca, Polska w 2002 r. znajdowała się na ostatnim miejscu, znacznie odstając od wyżej wymienionych krajów. W roku 2002 nakłady Polski na inwe-stycje w B+R były około trzydziestokrotnie niższe od fi ńskich, trzykrotnie od czeskich oraz ponad dwukrotnie mniejsze od węgierskich nakładów (Heller, Bogdański, 2005).

Wartość krajowych inwestycji w badania i rozwój w Polsce w 2011 r. wyno-siła jedynie 0,77% PKB, co przy średniej dla Unii Europejskiej stanowiącej 1,26% PKB sprawia, że Polska znajduje się na jednym z ostatnich miejsc. Liderami w Unii Europejskiej są: Finlandia (3,78% PKB), Szwecja (3,37% PKB) i Niemcy (2,84% PKB). Również udział przedsiębiorstw aktywnych inno-wacyjnie w Polsce w 2010 r., wynoszący 28%, był jednym z najniższych wśród państw członkowskich, przy średniej w Unii Europejskiej na poziomie 53%. W Polsce nakłady na działalność B+R są wciąż znacznie niższe niż w krajach wysoko rozwiniętych OECD. Może to wynikać z awersji polskich przedsię-biorstw do ryzyka.

W Polsce przedsiębiorstwa, które decydują się na podjęcie prac badawczo--rozwojowych, robią to na małą skalę, w możliwie najkrótszym okresie inwesty-cyjnym. Aż 77% ankietowanych przedsiębiorstw przeprowadzało projekty roz-wojowe o okresie realizacji krótszym niż 3 lata, a około 25% nie przekroczyło długości roku. Przeciętne stopy zwrotu z inwestycji badawczo-rozwojowych w przedsiębiorstwach działających w Polsce są zbliżone do poziomu stóp zwrotu z inwestycji w aktywa trwałe. Może to być jedną z przesłanek, dlaczego projekty rozwojowe nie cieszą się dużą popularnością w Polsce. Przedsiębiorcy wolą pod-jąć działania mniej ryzykowne, a przynoszące podobne zyski (Adamczyk, 2013). Taka tendencja utrzymująca się w dłuższym okresie może doprowadzić do pogłębienia się luki w rozwoju między Polską a innymi krajami europejskimi.

HIPOTEZY BADAWCZENa podstawie powyższego przeglądu literatury i wyników badań empirycznych dla krajów rozwiniętych sformułowano hipotezy badawcze, które zostaną pod-dane weryfi kacji w toku badania przeprowadzonego w artykule:

H1: Wraz ze wzrostem zdolności przedsiębiorstw do fi nansowania wewnętrz-nego (mierzonego cash fl ow z działalności operacyjnej) rosną inwestycje w B+R.

H2: Oszczędzające przedsiębiorstwa (które gromadzą wyższe krótkotermi-nowe aktywa fi nansowe) inwestujące w B+R są w niskim stopniu uzależnione od dostępności kredytów bankowych.


H3: Możliwości wzrostu, odzwierciedlone przez wzrost przychodów ze sprze-daży, dodatnio wpływają na inwestycje w B+R.

H4: Jeśli przedsiębiorstwa inwestują w B+R w danym roku, to z dużym praw-dopodobieństwem zdecydują się na kontynuację nakładów w następnych okre-sach.

DANE I ZMIENNE

Analizę empiryczną przeprowadzono na podstawie jednostkowych danych panelowych niezbilansowanych, pochodzących z bilansu oraz rachunku zysków i strat rocznych sprawozdań statystycznych F-02 polskich przedsiębiorstw, zatrudniających co najmniej 10 pracowników, za lata 1995–2012. Z próby wyłą-czono obserwacje z ujemnym kapitałem własnym, w przypadku których zobo-wiązania przewyższają aktywa ogółem, oraz sekcje PKD 2007: A – rolnictwo, leśnictwo, łowiectwo i rybactwo oraz K – działalność fi nansowa i ubezpiecze-niowa. Analizowano próbę przedsiębiorstw o następujących formach prawnych: spółki osobowe i cywilne, spółki komandytowe i komandytowo-akcyjne, spółki z ograniczoną odpowiedzialnością, spółki akcyjne, przedsiębiorstwa zagraniczne prowadzące działalność na terenie Polski oraz przedsiębiorstwa państwowe. Badanie determinant inwestycji w B+R przeprowadzono na danych przedsię-biorstw z sektorów związanych z działalnością badawczo-rozwojową, tj. w szcze-gólności: wydobywanie łupków, produkcja żywności, odzieży, papieru, poligra-fi a, wytwarzanie koksu, produktów rafi nacji, produkcja wyrobów chemicznych, metalowych wyrobów gotowych, maszyn i urządzeń, produkcja maszyn biuro-wych i komputerów, maszyn i aparatury elektrycznej, gdzie indziej niesklasyfi -kowana, produkcja sprzętu i urządzeń radiowych, telewizyjnych i telekomuni-kacyjnych, produkcja instrumentów medycznych, precyzyjnych i optycznych, zegarów i zegarków, produkcja pojazdów samochodowych, przyczep i naczep, produkcja pozostałego sprzętu transportowego, wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczną, gaz, parę wodną i gorącą wodę, poczta i telekomunika-cja, wynajem maszyn i urządzeń bez obsługi oraz wypożyczanie artykułów użytku osobistego i domowego, informatyka, działalność badawczo-rozwojowa, odprowadzanie i oczyszczanie ścieków oraz gospodarowanie odpadami, pozo-stałe usługi sanitarne i pokrewne.

Wstępną analizę danych statystycznych badanych przedsiębiorstw przedstawia rysunek 1 porównujący dynamikę inwestycji w B+R z fi nansowaniem z oszczęd-ności przedsiębiorstw (krótkoterminowych aktywów fi nansowych) oraz dotacji wykazywanych w pozostałych przychodach operacyjnych (na pokrycie kosztów działalności i dopłaty do cen sprzedaży) oraz dotacji ujmowanych w pasywach bilansu jako rozliczenia międzyokresowe przychodów (dotacje na budowę środ-ków trwałych oraz wartości niematerialnych i prawnych).

Wzrost inwestycji w B+R w 2010 r. (rys. 1) został sfi nansowany z oszczędno-ści przedsiębiorstw (zasobów gotówki i krótkoterminowych aktywów fi nanso-


wych) ze względu na ryzyko i brak możliwości zabezpieczenia kredytu na akty-wach niematerialnych (efektach zakończonych prac rozwojowych). Kryzys w kra-jach UE (2009, 2010) pobudził inwestycje w B+R przedsiębiorstw realizujących strategię Go global w warunkach pogorszonej kondycji fi nansowej konkurencji z UE. Wzrost dotacji w 2010 r. wpłynął na sfi nansowanie z nich inwestycji w B+R, w następstwie których w 2011 r. znacznie wzrósł eksport. Natomiast w 2012 r. nastąpiło wychłodzenie nastrojów inwestycyjnych.

Do badania czynników determinujących inwestycje w B+R użyto zmiennych w postaci wskaźników fi nansowych, makroekonomicznych i czynników struktu-ralnych. Tabela 1 zawiera opis konstrukcji zmiennych zastosowanych w badaniu empirycznym.

METODOLOGIA BADANIA DETERMINANT INWESTYCJI W B+R

Koszty zakończonych prac rozwojowych, wykazywane w bilansie, podlegają amor-tyzacji, zgodnie z ustawą o rachunkowości, w okresie pięciu lat. Natomiast według Międzynarodowych Standardów Sprawozdawczości Finansowej (MSSF) kosztów

Rysunek 1. Dynamika inwestycji rozwojowych w B+R (lewa oś) a ich fi nansowanie

–40%

–30%

–20%

–10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

–40%

–20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%19

98

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Źródło: na podstawie danych GUS z F-02 za lata 1997–2012.


zakończonych prac rozwojowych o nieokreślonym okresie użytkowania można nie amortyzować, lecz jedynie testować pod kątem utraty wartości. Na podstawie rocznych sprawozdań statystycznych F-02 nie ma możliwości ustalenia wysokości odpisów amortyzacyjnych kosztów zakończonych prac rozwojowych odrębnie od pozostałych składników wartości niematerialnych i prawnych. Uniemożliwia to odwrócenie odpisów umorzeniowych, a w konsekwencji – nie daje możliwości obliczenia stopy inwestycji w B+R.

Projekty badawczo-rozwojowe to w większości przypadków przedsięwzięcia długoterminowe. W modelach ekonometrycznych wyjaśniających poziom inwe-stycji w obszarze B+R należałoby zatem wykorzystać zmienne opóźnione w cza-sie, dzięki którym będzie uwzględniona nie tylko bieżąca działalność przedsię-biorstw, ale także ich wyniki z poprzednich lat. Opierając się na modelu S. Bonda i C. Meghira (1994), autorzy J.R. Brown, S.M. Fazzari i B.C. Petersen (2009) oraz J.R. Brown, G. Matinsson i B.C. Petersen (2012) zaadaptowali model dla inwe-stycji odtworzeniowych do inwestycji w B+R, co daje spójną metodologię. W tym podejściu dodaje się do modelu koszty dostosowań (adjustment costs). Przy sko-kowym wzroście inwestycji ich koszty rosną więcej niż liniowo. Stąd zwykle przyj-muje się funkcję kwadratową:

R&Dit = aR&Dit – 1 – cR&D2it – 1 + b0yit + dt + hi + vit , (1)

Tabela 1. Defi nicje zmiennych zastosowanych w badaniu determinant inwestycji w B+R

Nazwa zmiennej Defi nicja

Inwestycje rozwojowe (w B+R) netto

Koszty zakończonych prac rozwojowych (t)/Aktywa ogółem (t – 1)

Możliwości wzrostu Pierwsza różnica ln (przychodów ze sprzedaży)

Cash fl owCash fl ow z działalności operacyjnej/Aktywa ogó-łem (t – 1)

OszczędnościKrótkoterminowe aktywa fi nansowe/Aktywa ogó-łem (t – 1)

„Nowe” zobowiązania dłu-goterminowe

Dodatnia różnica zobowiązań długoterminowych w roku t i t – 1/aktywa ogółem (t – 1)

Zrealizowany popyt na kredyt

Wartość udzielonych kredytów, pożyczek i zaku-pionych papierów dłużnych przez banki i instytucje fi nansowe od sektora prywatnego z wyłączeniem instytucji fi nansowych do PKB (Źródło: baza danych Banku Światowego World Development Indicators)

Źródło: opracowanie własne.


gdzie: R&D – wydatki na inwestycje w B+R, y – przychody ze sprzedaży, dt – efekt czasu (szoki globalne), hi – sektor (branża).

J.R. Brown, S.M. Fazzari i B.C. Petersen (2009) oraz J.R. Brown, G. Martinsson i B.C. Petersen (2012) zastosowali – do oszacowania parametrów w modelu – Metodę Uogólnionych Momentów (GMM) oraz jej modyfi kacje. Jedną ze zmodyfi kowanych wersji GMM jest estymator GMM pierwszych różnic. W metodzie tej istnieje jednak ryzyko wystąpienia silnie obciążonych estymato-rów w przypadku, gdy opóźnione poziomy zmiennych są słabymi instrumentami dla zmiennych zróżnicowanych. Właśnie taki problem pojawia się na przykład w artykule S. Bonda, D. Harhoffa i J. Van Reenena (2003) i w związku z tym autorzy ostatecznie wybierają inną modyfi kację metody GMM, a mianowicie sys-temowy estymator GMM. Zaletą tej metody jest to, że zmienne endogeniczne opóźnione o dwa lub więcej okresów stają się ważnymi instrumentami, niewyka-zującymi autokorelacji ze zmiennym w czasie składnikiem losowym.

WYNIKI BADANIA DETERMINANT INWESTYCJI PRZEDSIĘBIORSTW W B+R

Opierając się na omawianej literaturze tematu, skonstruowano dynamiczny model panelowy. Do oszacowania parametrów wykorzystano systemowy estyma-tor GMM (Generalised Methods of Moments; por. Arellano, Bover, 1995; Blun-dell, Bond, 1998). Dodatkowo zastosowano odporną macierz wariancji-kowarian-cji. Metoda estymacji została dobrana do defi nicji zmiennych objaśnianych oraz zidentyfi kowanego i potwierdzonego testami problemu endogeniczności. Prawi-dłowość doboru instrumentów potwierdzono za pomocą testu Sargana sprawdza-jącego, czy spełniony jest warunek łącznej ortogonalności między instrumentami a składnikiem losowym. Warunek ten zweryfi kowano, posługując się testem na występowanie autokorelacji w różnicach reszt z modelu. Założenia konstrukcji modelu wymagają, by nie występowała korelacja składnika resztowego rzędu 2. i wyższych. W statystykach opisowych oraz histogramach zmiennych o charakte-rze ciągłym we wszystkich próbach widać znaczny odsetek obserwacji nietypo-wych. Biorąc pod uwagę rozkład prawdopodobieństwa zmiennej, dokonano zamiany 1% najbardziej skrajnych wartości na wartość kwantyla rzędu 0,99 lub 0,01, w zależności od rozkładu cechy. Pozwoliło to zbadać zależności między zmiennością zmiennej objaśnianej a zmiennością zmiennych objaśniających bez utraty istotnych informacji. Przed badaniem oszacowano korelację między zmien-nymi objaśniającymi. Wyniki przeprowadzonych testów prezentuje tabela 2.

Defi nicja oszczędności jest oparta na zasobach gotówki (jakie zostały po reali-zacji inwestycji), a nie na zyskach (dochodach), jak to ma miejsce w defi nicji wg rachunków narodowych. Na podstawie przeglądu literatury oraz teorii ekonomii inwestycje badawczo-rozwojowe to w większości przypadków projekty długoter-minowe, o co najmniej kilkuletnim okresie realizacji. Przedsiębiorcy, podejmując decyzje o tego typu przedsięwzięciach, muszą wziąć pod uwagę fakt, iż najpraw-


Tabe

la 2

. Wyn

iki b

adan

ia d

eter

min

ant

inw

esty

cji r

ozw

ojow

ych

prze

dsię

bior

stw

w B

+R

Naz

wa

zmie

nnyc

h ob

jaśn

iają

cych

Cał

a p

rób

aW

ysok

ie

oszc

zędn

ości

Wys

okie

os

zczę

dnoś

ciW

ysok

ie

oszc

zędn

ości

Wys

okie

os

zczę

dnoś

ciM

od

el 1

b/s

eM

od

el 2

b/s

eM

od

el 3

b/s

eM

od

el 4

b/s

eM

od

el 5

b/s

eM

od

el 6

b/s

eM

od

el 7

b/s

eM

od

el 8

b/s

e

Inw

esty

cje

rozw

ojo

we

(w B

+R

) ne

tto

w t

–10,

664*

**(0

,016

)0,

730*

**(0

,023

)0,

806*

**(0

,016

)0,

6665

***

(0,0

13)

0,76

45**

*(0

,019

)0,

6402

***

(0,0

08)

0,78

15**

*(0

,014

)0,

6257

***

(0,0

05)

Inw

esty

cje

rozw

ojo

we

(w B

+R

) ne

tto

po

d-

nies

ione

do

kw

adra

tu w t

–1–0

,000

***

(0,0

00)

–0,0

00**

*(0

,000

)–0

,000

***

(0,0

00)

–0,0

000*

**(0

,000

)–0

,000

0***

(0,0

00)

–0,0

000*

**(0

,000

)–0

,000

0***

(0,0

00)

–0,0

000*

**(0

,000

)M

ożl

iwośc

i wzr

ost

u =

pie

rwsz

a różn

ica

ln (

prz

ycho

dy

ze s

prz

edaż

y)

–0,0

05(0

,005

)–0

,003

(0,0

07)

–0,0

04(0

,006

)0,

0039

#(0

,003

)0,

0102

***

(0,0

03)

0,01

41**

*(0

,003

)0,

0105

***

(0,0

02)

0,01

02**

*(0

,002

)

Cas

h fl o

w

0,0

31**

*(0

,011

)0,

031*

*(0

,013

)0,

035*

**(0

,011

)0,

0180

**(0

,007

)0,

0904

***

(0,0

16)

0,05

07**

*(0

,003

)0,

0687

***

(0,0

13)

0,04

16**

*(0

,002

)

Cas

h fl o

w w t

–1–0

,008

**(0

,003

)–0

,010

**(0

,004

)–0

,005

(0,0

04)

–0,0

047#

(0,0

03)

–0,0

318*

**(0

,006

)–0

,009

3**

(0,0

04)

–0,0

305*

**(0

,005

)–0

,007

0**

(0,0

03)

Osz

częd

nośc

i –0

,020

**(0

,009

)–0

,031

**(0

,013

)

„No

we”

zo

bo

wią

zani

a dłu

gote

rmin

ow

e 0,

026*

(0,0

15)

„No

we”

zo

bo

wią

zani

a dłu

gote

rmin

ow

e w t

–1–0

,002

***

(0,0

00)

Zre

aliz

ow

any

po

pyt

na

kred

yt w t

–10,

01**

*(0

,000

)0,

00#

#(0

,000

)0,

01**

*(0

,000

)

Stała

0

,003

***

(0,0

01)

0,00

6**

(0,0

03)

0,00

5##

(0,0

03)

0,00

06(0

,001

)0,

0020

*(0

,001

)0,

0001

(0,0

01)

0,00

03(0

,001

)–0

,002

8***

(0,0

01)

Naz

wa

test

uS

taty

styk

a te

stow

a [p

-val

ue]

Test

Sar

gana

52

,36

[0,6

8]67

,64

[0,6

5]80

,39

[0,6

7]52

,36

[0,6

8]43

,75

[0,7

1]46

,23

[0,7

0]45

,32

[0,7

0]42

,21

[0,7

2]Te

st A

rella

no-B

ond

a na

aut

oko

rela

cję

1 rzęd

u –5

,31

[0,0

0]–5

,32

[0,0

0]–5

,25

[0,0

0]–5

,31

[0,0

0]–4

,45

[0,0

0]–3

,75

[0,0

0]–4

,31

[0,0

0]–3

,42

[0,0

0]Te

st A

rella

no-B

ond

a na

aut

oko

rela

cję

2 rzęd

u –0

,05

[0,9

6]0,

01 [

0,98

]0,

18

[0,8

5]–0

,05

[0,9

6]–0

,03

[0,9

6]–0

,04

[0,9

7]–0

,03

[0,9

6]–0

,04

[0,9

7]

Ozn

acze

nia:

po

zio

m is

totn

ośc

i ##

0.2

0 #

0.1

5 *

0.10

**

0.05

***

0.0

1. M

od

el z

awie

ra t

akże

efe

kt r

oku

.

Źró

dło

: o

pra

cow

anie

wła

sne.


dopodobniej nie będzie to jednorazowy wydatek, a seria regularnych płatności na prowadzenie prac badawczo-rozwojowych. Utrzymywanie stałego poziomu wydatków na badania i rozwój, a więc kontynuowanie przez przedsiębiorstwa inwestycji badawczo-rozwojowych z poprzedniego okresu, wykazali S. Bond, D. Harhoff i J. Van Reenen (2003) dla Niemiec i Wielkiej Brytanii.

Tabela 2 przedstawia oszacowanie modeli dotyczących inwestycji w B+R dla całej próby (modele 1, 2, 3 i 4). Współczynnik przy opóźnionej zmiennej R&D przyjmuje wartość około 0,70, a parametr dla R&D podniesiony do kwadratu jest ujemny (i bliski zeru), co jest zgodne z wynikami badań J.R. Browna, S.M. Fazzariego i B.C. Petersena (2009), J.R. Browna i B.C. Petersena (2011) oraz J.R. Browna, G. Martinssona i B.C. Petersena (2012). Uzyskane wyniki wskazują, że jeśli przedsiębiorstwa inwestowały w B+R w danym roku, to z dużym praw-dopodobieństwem zdecydowały się na kontynuację nakładów w następnych okre-sach, zgodnie z hipotezą H4.

Dodatni wpływ cash fl ow na inwestycje w B+R w krótkim (0.031) i długim okresie (0.023) wskazuje, że wyższa zdolność do samofi nansowania przedsię-biorstw sprzyja rozwojowi działalności badawczo-rozwojowej. Wskazuje to na brak podstaw do odrzucenia hipotezy H1, zgodnie z którą wraz ze wzrostem zdolności przedsiębiorstw do fi nansowania wewnętrznego będą rosły inwestycje w B+R. Uzyskane wyniki są zgodne z wnioskami J.R. Browna, S.M. Fazzariego i B.C. Petersena (2009) oraz J.R. Browna, G. Martinssona i B.C. Petersena (2012).

Badanie empiryczne Browna i Petersena (2011) dla Stanów Zjednoczonych ukazuje bezpośredni związek między płynnością fi nansową a decyzjami inwesty-cyjnymi w B+R. Prace badawczo-rozwojowe generują wysokie koszty dostosowań i często są fi nansowane z niestabilnych źródeł. Na podstawie tego można wyde-dukować, że to właśnie płynność fi nansowa pozwala przedsiębiorstwom ponosić stałe koszty, nawet w obliczu szoków fi nansowych, tym samym zmniejszając koszty dostosowań. Wiedza ta pomaga także w znalezieniu odpowiedzi na pyta-nie, dlaczego zagregowane inwestycje w badania i rozwój są stabilne w czasie, mimo iż główne źródła fi nansowania wciąż się zmieniają. Dzieje się tak, ponieważ fi rmy doświadczające wstrząsów fi nansowych starają się je niwelować i równowa-żyć poprzez właściwe zarządzanie płynnością (oszczędnościami). Dla przedsię-biorstw wyrównujących swoje nakłady na badania i rozwój za pomocą właśnie zasobów gotówkowych, oszacowany współczynnik przy zmiennej objaśniającej oszczędności powinien być ujemny. Ze względu na wysokie ryzyko koszty uzyska-nia kredytu na sfi nansowanie prac badawczo-rozwojowych są bardzo wysokie, więc fi rmy będą decydować się na wykorzystywanie zasobów gotówki (własnych oszczędności) w większym stopniu niż zaciąganie kredytu. Stąd poziom ich oszczędności będzie spadał. Kierunek zależności jest zgodny z oczekiwaniami, iż przy spadku zasobów gotówkowych obserwowano wzrost wydatków na badania i rozwój, gdyż przedsiębiorstwa wewnętrznie fi nansują wydatki na inwestycje roz-wojowe. Do podobnych wniosków doszli J.R. Brown, G. Martinsson i B.C. Petersen (2012), badając 16 państw europejskich.


Badanie wpływu zadłużenia długoterminowego (z tytułu emisji papierów dłuż-nych, kredytów i pożyczek) ma odpowiedzieć na pytanie, na ile bezpieczna jest sytuacja przedsiębiorstwa w dłuższym horyzoncie czasu. Z jednej strony wzrost zobowiązań długoterminowych (poza kredytem bankowym ze względu na wyso-kie ryzyko) może sfi nansować wzrost inwestycji badawczo-rozwojowych, a z dru-giej – fi nansowanie kredytem może towarzyszyć szerszym inwestycjom w labora-toria budowane przez przedsiębiorstwa prowadzące prace badawczo-rozwojowe. Dodatni kierunek zależności otrzymali J.R. Brown i B.C. Petersen (2011) oraz S. Bougheas, H. Görg i E. Strobl (2003) dla przedsiębiorstw przemysłowych w Irlandii.

Wyniki badania (tab. 2) determinant inwestycji przedsiębiorstw w B+R prze-prowadzone odrębnie dla podprób przedsiębiorstw z niskimi i wysokimi oszczęd-nościami (modele 5, 6, 7 i 8) wskazują na bardzo niską wrażliwość na dostępność kredytów mierzoną wielkością zrealizowanego popytu na kredyty, a dla przedsię-biorstw mało oszczędzających, dodatkowo z bardzo niską istotnością, jedynie na poziomie istotności 20%. Cash fl ow jest silnie istotny ze znacznie wyższym współ-czynnikiem niż przy warunkach kredytowych. Więcej oszczędzające fi rmy fi nan-sują inwestycje w B+R w większym stopniu ze środków własnych i są w bardzo niskim stopniu (0,01) uzależnione od zewnętrznych źródeł fi nansowania o cha-rakterze długu (kredyty, pożyczki i papiery dłużne). Osłabia to działanie mecha-nizmu transmisji impulsów polityki pieniężnej za pośrednictwem kanału kredy-towego. W przypadku inwestycji w B+R przedsiębiorstwa mało oszczędzające niemal w ogóle nie są wrażliwe na dostępność kredytów lub fi nansowania o cha-rakterze dłużnym. Uzyskane wyniki wskazują, że inwestycje rozwojowe w B+R przedsiębiorstw oszczędzających w większym stopniu wykazują bardzo niską wrażliwość na dostępność kredytu bankowego. Wskazuje to na brak podstaw do odrzucenia hipotezy H2. Wyniki modeli 5, 6, 7 i 8 nie dają podstaw do odrzucenia hipotezy H3, zgodnie z którą możliwości wzrostu, odzwierciedlone przez wzrost przychodów ze sprzedaży, dodatnio wpływają na inwestycje w B+R.

PODSUMOWANIE

Wyniki przeprowadzonego badania wskazują na utrzymywanie przez polskie przedsiębiorstwa stałego poziomu wydatków na badania i rozwój, zgodnie z H4. Podobnie kontynuację inwestycji w B+R z poprzedniego okresu wykazały bada-nia S. Bond, D. Harhoff i J. Van Reenen (2003) dla niemieckich i brytyjskich przedsiębiorstw, jak również badania J.R. Browna, S.M. Fazzariego i B.C. Peter-sena (2009); J.R. Browna i B.C. Petersena (2011) oraz J.R. Browna, G. Martins-sona i B.C. Petersena (2012).

Na podstawie wyników przeprowadzonego w artykule badania determinant inwestycji w B+R można stwierdzić, że silna zależność inwestycji w B+R od oszczędności przedsiębiorstw (i znacznie niższa od „nowo” zaciągniętych kredy-tów i pożyczek) oznacza ich mniejsze uzależnienie od dostępności kredytów ban-


kowych (zgodnie z hipotezą H2). Wyniki badania w tym zakresie wskazują, że wywiera to wpływ na działanie kredytowego mechanizmu transmisji impulsów polityki pieniężnej.

Możliwości wzrostu, będące przejawem ożywienia gospodarczego, dodatnio wpływają na inwestycje w B+R. Na podstawie uzyskanych oszacowań uzasad-nione jest stwierdzenie, iż cykl koniunkturalny odgrywa ważną rolę w wyjaśnianiu nakładów polskich przedsiębiorstw na inwestycje w B+R. Otrzymane wyniki są zgodne z rezultatami badań L. Langa, E. Ofeka i F.M. Stulza (1996), P. Mizena i P. Vermeulena (2005) oraz V. Manolego i M. Spatareanu (2009).

Przedsiębiorstwa wypracowujące nadwyżkę fi nansową z działalności operacyj-nej są bardziej skłonne do inwestowania w B+R, zgodnie z hipotezą H1. Prace badawczo-rozwojowe generują wysokie koszty dostosowań i często są fi nanso-wane z niestabilnych źródeł. Zagregowane inwestycje w badania i rozwój są wyrównane w czasie, ponieważ fi rmy doświadczające wstrząsów w dostępie do źródeł fi nansowania starają się je równoważyć przez właściwe zarządzanie płyn-nością. Oszczędności pozwalają stabilizować wydatki na działalność badawczo--rozwojową (B+R), co jest warunkiem ich zainicjowania przez przedsiębiorstwa. Podobne wyniki uzyskali J.R. Brown, S.M. Fazzari i B.C. Petersen (2009), J.R. Brown i B.C. Petersen (2011) oraz J.R. Brown, G. Martinsson i B.C. Petersen (2012).

Wartością dodaną przeprowadzonego w niniejszym artykule badania – oprócz wykorzystania danych prywatnych polskich przedsiębiorstw, w tym spółek osobo-wych, z ograniczoną odpowiedzialnością oraz przedsiębiorstw zagranicznych i państwowych – jest uwzględnienie wśród determinant inwestycji w B+R dostęp-ności kredytu bankowego. Oryginalne podejście badawcze dotyczące rozpatrywa-nia wśród zmiennych objaśniających zrealizowanego popytu na kredyt (mierzo-nego wartością udzielonych kredytów, pożyczek i zakupionych papierów dłużnych przez banki i instytucje fi nansowe od sektora prywatnego w stosunku do PKB) pozwoliło na potwierdzenie w przypadku polskich przedsiębiorstw dominującej roli ich oszczędności i zdolności do samofi nansowania nakładów na inwestycje w badania i rozwój.

Ograniczeniem przeprowadzonego badania jest brak możliwości pozyskania danych o nakładach polskich przedsiębiorstw na badania (testy, próby), tj. tę część inwestycji w B+R, która poprzedza inwestycje rozwojowe aktywowane w bilansie. Podobnie struktura dostępnej bazy danych ze sprawozdaniami staty-stycznymi F-02 zaważyła na nieuwzględnieniu dotacji w badaniu przeprowadzo-nym w artykule. Głównym problemem był brak wyodrębnionych danych o kwocie otrzymanych dotacji na działalność badawczo-rozwojową. Dalsze badania mogą zostać ukierunkowane na uwzględnienie wśród determinant inwestycji w B+R fi nansowania dotacjami oraz ryzyka operacyjnego, a w przypadku spółek giełdo-wych – alternatywnej miary możliwości wzrostu, jaką jest stosunek wartości ryn-kowej do wartości księgowej (market to book ratio).


BIBLIOGRAFIA

Adamczyk A. (2013), Inwestycje w badania i rozwój przedsiębiorstw w świetle badań ankietowych, „Wiadomości Statystyczne”, nr 1, s. 57–65.

Aghion P., Askenazy P., Berman N., Cette G., Eymard L. (2008), Credit Constraints and the Cyclicality of R&D Investment, Paris School of Economics, Working Paper, No. 2008–2026.

Ali-Yrkkö J. (2004), Impact of public R&D fi nancing on private R&D: Does fi nancial constraint matter?, “ETLA”, No. 943, The Research Institute of the Finnish Economy, Helsinki.

Almus M., Czarnitzki D. (2003), The effects of public R&D subsidies on fi rms’ innova-tion activities: The case of Eastern Germany, “Journal of Business & Economic Statistics”, Vol. 21, No. 2, s. 226–236.

Arellano M., Bover O. (1995), Another look at the instrumental variable estimation of error-components models, “Journal of Econometrics”, Vol. 68, s. 29–51.

Audretsch D.B., Segarra A., Teruel M. (2014), Why don’t all young fi rms invest in R&D?, “Small Business Economics”, Vol. 43, No. 4, s. 751–766.

Becker B., Pain N. (2003), What Determines Industrial R&D Expenditure in the UK? National Institute of Economic and Social Research.

Bhagat S., Welch I. (1995), Corporate research and development investments. International comparisons, “Journal of Accounting and Economics”, Vol. 19, s. 443–470.

Blundell R., Bond S. (1998), Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models, “Journal of Econometrics”, Vol. 87, No. 1, s. 115–143.

Bond S., Harhoff D., Van Reenen J. (2003), Investment, R&D and fi nancial constraints in Britain and Germany, Centre for Economic Performance Productivity and Innovation Programme.

Bond S., Meghir C. (1994), Dynamic investment models and the fi rm’s fi nancial policy, “Review of Economic Studies”, Vol. 61, s. 197–222.

Bougheas S., Görg H., Strobl E. (2003), Is R&D fi nancially constrained? Theory and evidence from Irish manufacturing, “Review of Industrial Organization”, Vol. 22, No. 2, s. 159–174.

Brown J.R., Fazzari S.M., Petersen B.C. (2009), Financing innovation and growth: Cash fl ow, external equity and the 1990s R&D boom, “The Journal of Finance”, Vol. 64, No. 1, s. 151–185.

Brown J.R., Martinsson G., Petersen B.C. (2012), Do fi nancing constraints matter for R&D? “European Economic Review”, Vol. 56, No. 8, s. 1512–1529.

Brown J.R., Petersen B.C. (2011), Cash holdings and R&D smoothing, “Journal of Corporate Finance”, Vol. 17, No. 3, s. 694–709.

Eurostat (2013), Science, technology and innovation in Europe – 2013 edition, Luksemburg, s. 26–32.

Eurostat (2015), Science, R&D Expenditure (online:http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ statistics _explained/index.php/R_%26_D_expenditure).

Gorodnichenko Y., Schnitzer M. (2010), Financial Constraints and Innovation: Why Poor Countries Don’t Catch up, NBER Working Paper, No. 15792.

Hall B.H., Mairesse J., Branstetter L., Crepon B. (1998), Does Cash Flow cause Investment and R&D An Exploration Using Panel Data for French, Japanese, and United States Scientifi c Firms, IFS Paper W98/11 (April 1), s. 98–260.


Hall B.H., Mairesse J., Mohnen P. (2009), Measuring the Returns to R&D, Handbook of the Economics of Innovation.

Heller J., Bogdański M. (2005), Nakłady na badania i rozwój w Polsce na tle wybranych państw europejskich, „Studia Regionalne i Lokalne”, t. 4, nr 22, s. 59–76.

Himmelberg C.P., Petersen B.C. (1994), R & D and internal fi nance: A panel study of small fi rms in high-tech industries, “The Review of Economics and Statistics”, Vol. 76, No. 1, s. 38–51.

Klette T.J., Moen J. (2011), R&D Investment Responses to R&D Subsidies: A Theoretical Analysis and a Microeconometric Study, Norges Handelshoyskole, Discussion Paper.

Komisja Europejska (2010), Strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważ onego rozwoju sprzyjają cego włą czeniu społecznemu. EUROPA 2020.

Lang L., Ofek E., Stulz R. M. (1996), Leverage, investment, and fi rm growth, „Journal of Financial Economics”, Vol. 40, s. 3–29.

Lee M.H., Hwang I.J. (2003), Determinants of corporate R&D investment: An empiri-cal study comparing Korea’s IT industry with its non-IT industry, “ETRI Journal”, Vol. 25, No. 4, s. 258–265.

Manole V., Spatareanu M. (2009), Exporting, Capital Investment and Financial Constraints, LICOS Discussion Paper Series, No. 252.

Mizen P., Vermeulen P. (2005), Corporate investment and Cash Flow sensitivity, European Central Bank Working Paper, No. 485.

Mulkay B., Hall B.H., Mairesse J. (2000), Firm Level Investment and R&D in France and The United States: A Comparison, NBER Working Paper Series, No. 8038.

Nehrebecka N., Białek-Jaworska A., Brzozowski M. (2015), Determinanty oszczędno-ści przedsiębiorstw i ich wpływ na sytuację makroekonomiczną Polski w latach 1995–2012, „Materiały i Studia”, nr 319.

Schumpeter J. (1960), Teoria rozwoju gospodarczego, PWN, Warszawa.Tiwari A.K., Mohnen P., Palm F.C., Van der Loeff S.S. (2007), Financial Constraint

and R&D Investment Evidence from CIS, Working Paper Series #2007-011, United Nations University.

Ughetto E. (1994), Does fi nance matter for R&D investment? New evidence from a panel of Italian fi rms, “The Review of Economics and Statistics”, Vol. 76, No. 1, s. 38–51.

Zespół Doradztwa Europejskiego EAST (2012), Rynek B+R w Polsce. Wsparcie dzia-łalności badawczo-rozwojowej przedsiębiorstw.

STRESZCZENIE

Celem artykułu jest określenie determinant inwestycji polskich przedsiębiorstw w B+R ze szczególnym uwzględnieniem zależności od cash fl ow i dostępności kredytu bankowego. Analizę przeprowadzono na podstawie panelowych niezbi-lansowanych jednostkowych danych przedsiębiorstw, zatrudniających co najmniej 10 pracowników, zawartych w rocznych sprawozdaniach GUS F-02 z lat 1995–2012. Do oszacow ania parametrów wykorzystano systemowy estymator GMM (Generalised Methods of Moments; por. Arellano, Bover, 1995; Blundell, Bond,


1998) i zastosowano odporną macierz wariancji-kowariancji. Na podstawie bada-nia stwierdzono silną zależność inwestycji w B+R od oszczędności własnych przedsiębiorstw i znacznie niższą od „nowych” otrzymanych kredytów i pożyczek. Wykazano mniejsze uzależnienie oszczędzających przedsiębiorstw od dostępności fi nansowania na rynku kredytowym. Oznacza to, że przedsiębiorstwa wypraco-wujące nadwyżkę fi nansową z działalności operacyjnej są bardziej skłonne do inwestowania w B+R, a zakumulowane oszczędności pozwalają im na wyrówny-wanie w czasie i stabilizowanie wydatków na działalność badawczo-rozwojową (B+R). Wskazano też, że cykl koniunkturalny odgrywa ważną rolę w wyjaśnieniu nakładów na B+R polskich przedsiębiorstw.

Słowa kluczowe: B+R, oszczędności, ograniczenia fi nansowe, dynamiczne modele panelowe, system GMM.

POLISH CORPORATE INVESTMENT IN R&D VERSUS CASH FLOW AND AVAIBILITY OF BANK CREDIT

ABSTRACT

Purpose: The article aims to identify the determinants of corporate investment in R&D, with particular emphasis on cash fl ows and accessibility of bank credit.

Methods: We conducted the analysis of unbalanced panel data of individual companies (employing at least 10 workers) from the annual reports of GUS F-02 for the years 1995–2012. We used the system GMM estimator (Generalised Methods of Moments; Arellano, Bover 1995; Blundell, Bond 1998) to estimate the parameters and we applied robust variance-covariance matrix.

Results: We found strong dependence of investments in R&D on corporate savings, and signifi cantly lower on the “new” loans and borrowings. Saving companies are less depend on the availability of fi nancing in the credit market.

Conclusions: Companies generating financial surplus (cash flow) from operating activities are more likely to invest in R&D. Accumulated corporate savings allow them to smooth and stabilize spending on research and development. Finally, economic cycle plays an important role in explaining Polish companies expenditure on R&D investments.

Keywords: R&D, cash holdings, fi nancing constraints, dynamic panel data, system GMM.JEL Classifi cation: D22, G31, G32, O30

ST

UD

IA E

KO

NO

MIC

ZN

E •

EC

ON

OM

IC S

TU

DIE

S3

/201

5

Cena 30,00 zł (w tym 5% VAT)

Nakład 200 egz.

Instytut Nauk Ekonomicznych

Polskiej Akademii Nauk

Pałac Staszica

ul. Nowy Swiat 72

00-330 Warszawa

www.inepan.waw.pl

STUDIAEKONOMICZNE

ECONOMIC STUDIESnr 3 (LXXXVI) 2015

WARSZAWA 2015

INSTYTUT NAUK EKONOMICZNYCH

POLSKIEJ AKADEMII NAUK

ISS

N 0

23

9–

641

6

9

770

23

9

6

410

08

Documents

Studia Ekonomiczne nr 3 2015