Koncepcja i metodologia dla Barometru Społeczno

Raport powstał w ramach projektu Małopolskie Obserwatorium
Gospodarki.
Publikację przygotował:
BIEC Biuro Inwestycji i Cykli Ekonomicznych
ul. Nowoursynowska 109 D
02-797 Warszawa
Małopolskie Obserwatorium Gospodarki
Urząd Marszałkowski Województwa Małopolskiego
Departament Gospodarki i Społeczeństwa Informacyjnego
Ul. Basztowa 22, 31 – 156 Kraków
Adres do korespondencji:
30 – 017 Kraków, ul. Racławicka 56
(012) 63 03 368, (012) 63 03 374
e – mail: [email protected]
www.gospodarka.obserwatoria.malopolska.pl
Copyright © Urząd Marszałkowski Województwa Małopolskiego, Kraków 2009.
Badanie współfinansowane przez Unię Europejską
w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego.
2
Spis treści
1.
2.
3.
Wprowadzenie .................................................................................................................. 6
Koncepcja całości badania............................................................................................... 7
Rodzaje, zawartość i terminy publikacji raportów ..................................................... 12
3.1.
Raport kwartalny o koniunkturze gospodarczej w województwie
małopolskim ........................................................................................................................ 12
3.2.
Raport kwartalny o sytuacji gospodarczej przedsiębiorstw w województwie
małopolskim ........................................................................................................................ 12
3.3.
Raport kwartalny pt. „Ocena popytu na pracowników w województwie
małopolskim na podstawie statystyki ogłoszeń prasowo-internetowych” .................... 12
3.4.
Raport kwartalny pt. „Sytuacja na rynku pracy w Małopolsce (na podstawie
statystyki GUS) ................................................................................................................... 13
3.5.
Raport kwartalny pt. „Nastroje społeczne województwa małopolskiego” ... 13
3.6.
Raport kwartalny pt. „Wskaźnik Wyprzedzający Koniunktury dla
województwa małopolskiego” ........................................................................................... 13
3.7.
Raport półroczny pt. „Atrakcyjność inwestycyjna województwa
małopolskiego. Pierwsze półrocze” ................................................................................... 14
3.8.
Raport półroczny pt. „Atrakcyjność inwestycyjna województwa
małopolskiego. Drugie półrocze” ...................................................................................... 14
3.9.
Raport półroczny pt. „Aktywność inwestycyjna przedsiębiorstw
województwa małopolskiego. Pierwsze półrocze” ........................................................... 14
3.10.
Raport półroczny pt. „Aktywność inwestycyjna przedsiębiorstw
województwa małopolskiego. Drugie półrocze”. ............................................................. 14
3.11.
Raport półroczny pt. „Aktywność zagraniczna przedsiębiorstw
województwa małopolskiego. Pierwsze półrocze”. .......................................................... 14
3.12.
Raport półroczny pt.„Aktywność zagraniczna przedsiębiorstw województwa
małopolskiego. Drugie półrocze” ...................................................................................... 15
3.13.
Raport półroczny pt. „Innowacyjność przedsiębiorstw województwa
małopolskiego. Pierwsze półrocze” ................................................................................... 15
3.14.
Raport półroczny pt. „Innowacyjność przedsiębiorstw województwa
małopolskiego. Drugie półrocze” ...................................................................................... 15
3.15.
Raport półroczny pt. „Kapitał ludzki województwa małopolskiego. Pierwsze
półrocze”. ............................................................................................................................ 15
3.16.
Raport półroczny pt. „Kapitał ludzki województwa małopolskiego. Drugie
półrocze” ............................................................................................................................. 15
3.17.
Raport roczny pt. „Atrakcyjność inwestycyjna województwa małopolskiego.
.............................................................................................................................. 16
3.18.
Raport roczny pt. „Innowacyjność województwa małopolskiego” ............... 16
3.19.
Raport roczny pt. „Aktywność inwestycyjna przedsiębiorstw województwa
małopolskiego” ................................................................................................................... 16
3.20.
Raport roczny pt. „Kapitał ludzki województwa małopolskiego” ................ 16
3.21.
Raport pt. „Szacunki PKB dla województwa małopolskiego” ...................... 16
3.22.
Raport pt. „Szacunki BIZ dla województwa małopolskiego” ........................ 17
4. Metoda prezentacji wyników analiz ............................................................................. 20
5. Metodologia testu koniunktury i propozycja dla Małopolski .................................... 25
5.1.
Zharmonizowany test koniunktury (Harmonized Tendency Survey) .......... 25
5.2.
Metody doboru próby badawczej ..................................................................... 31
3
5.3.
Propozycja doboru próby dla badań prowadzonych testem koniunktury w
województwie małopolskim ............................................................................................... 34
5.4.
Metoda zliczania danych źródłowych, ważenie odpowiedzi, eliminacja
wpływu czynników sezonowych i przypadkowych .......................................................... 36
5.5.
Metoda prezentacji wyników, wskaźniki proste i złożone .............................. 41
5.6.
Rola Małopolskiego Urzędu Marszałkowskiego.............................................. 44
6. Metoda oceny tendencji w gospodarce województwa małopolskiego na podstawie
danych ilościowych ................................................................................................................. 45
6.1.
Relacja raportów opartych na danych ilościowych do raportów opartych na
teście koniunktury .............................................................................................................. 45
6.2.
Metoda analizy danych ..................................................................................... 45
7. Metodologia oceny atrakcyjności inwestycyjnej województwa małopolskiego ........ 47
7.1.
Podstawowe pojęcia............................................................................................ 47
7.2.
Propozycje wskaźników ..................................................................................... 48
7.3.
Metody statystyczne ........................................................................................... 54
7.4.
Badanie ankietowe.............................................................................................. 56
8. Metodologia oceny innowacyjności gospodarki województwa małopolskiego ......... 57
8.1.
Innowacyjność jako zagadnienie badawcze ..................................................... 57
8.1.1. Podstawowe definicje i założenia .................................................................... 57
8.2.
Istotność problemu badawczego ....................................................................... 59
8.3.
Analiza trendów w badaniach innowacyjności................................................ 60
8.4.
Nowe trendy w badaniu innowacyjności .......................................................... 65
8.5.
Wnioski dla prowadzonego badania ................................................................. 67
8.7.
Struktura badania .............................................................................................. 82
8.8.
Oczekiwane efekty badań .................................................................................. 83
9. Metodologia oceny tendencji na rynku pracy województwa małopolskiego ............ 86
9.1.
Wskaźniki ilościowe pochodzące ze statystyki publicznej .............................. 86
9.2.
Metodologia Barometru Ofert Pracy ............................................................... 86
9.2.1.
Konstrukcja Barometru Ofert Pracy dla województwa małopolskiego (BOPM)
.............................................................................................................................. 90
9.2.2.
Badane przekroje ............................................................................................... 91
9.2.3.
Prognozy .............................................................................................................. 91
10. Metodologia konstrukcji Wskaźnika Wyprzedzającego Koniunktury dla
województwa małopolskiego ................................................................................................. 93
10.1.
Wskaźniki wyprzedzające i ich znaczenie dla prognozowania zmian
aktywności gospodarczej ................................................................................................... 93
10.2.
Opis metodologii ................................................................................................. 93
10.2.1. Udział trendu we wskaźnikach wyprzedzających ........................................... 99
10.2.2. Amplitudy wahań ............................................................................................. 102
10.2.3. Asymetria wyprzedzeń ..................................................................................... 103
10.3.
Źródła danych statystycznych do kompozycji wskaźnika wyprzedzającego
dla Małopolski (WWK-M)............................................................................................... 104
11. Metodologia szacowania Wskaźnika Dobrobytu dla województwa małopolskiego..
..................................................................................................................................... 106
11.1.
Opis metodologii ............................................................................................... 106
11.2.
Konstrukcja Wskaźnika Dobrobytu dla województwa małopolskiego ....... 111
12. Metodologia oceny kapitału ludzkiego w województwie małopolskim ................ 114
12.1.
Jakościowy pomiar kapitału ludzkiego .......................................................... 114
12.2.
Ilościowy pomiar kapitału ludzkiego .............................................................. 116
13. Metodologia szacowania PKB dla województwa małopolskiego .......................... 118
4
13.1.
Opis metodologii ............................................................................................... 118
14. Metodologia szacowania Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych (BIZ) dla
województwa małopolskiego ............................................................................................... 119
14.1.
Opis metodologii ............................................................................................... 119
5
1.
Wprowadzenie
Celem głównym tego projektu jest stworzenie i eksploatacja zintegrowanego systemu
okresowych ocen stanu gospodarki województwa oraz prognoz społeczno-gospodarczych.
Systemowi temu nadano nazwę „Barometr społeczno-gospodarczy Małopolski”. Przy czym
słowo barometr rozumie się tu nie jako pojedynczy wskaźnik, ale jako system (grupa)
różnorodnych
mierników
oceny
sytuacji
społeczno-gospodarczej
w
województwie
dokonywanych systematycznie według metodologii zapewniającej porównywalność wyników
w czasie oraz w stosunku do innych tego typu badań prowadzonych w kraju i na świecie.
W szczególności system obejmuje oceny i w niektórych wypadkach prognozy: atrakcyjności
inwestycyjnej województwa, rynku pracy województwa, koniunktury gospodarczej w
województwie, nastrojów ludności zamieszkującej WM, jakość kapitału ludzkiego, procesów
inwestycyjnych, współpracy gospodarczej z zagranicą, innowacyjności województwa.
Procesy te obserwowane byłyby – w zależności od natury procesu społeczno-gospodarczego
w okresach: kwartalnych, półrocznych, rocznych.
W tych samych okresach dokonywane będą prognozy głównych procesów społecznogospodarczych.
Zakłada się również, że obserwacje wybranych procesów gospodarczych w województwie
dokonywane będą na tle innych wskazanych imiennie województw oraz tam, gdzie to
możliwe zarówno na tle całego kraju, jak i Unii Europejskiej. Województwa, które wskazano
do porównań, to: mazowieckie, wielkopolskie, śląskie, dolnośląskie.
Łącznie w ciągu roku analizie poddane będzie ok. 1500 różnego rodzaju danych, z tego blisko
połowa są to dane, które jak dotąd nie istniały w ogóle lub były niedostępne dla analiz
gospodarki Małopolski. Ponadto w ciągu roku powstanie ok. 40 raportów, a w całym okresie
trwania projektu łącznie powstanie 170 raportów opisujących różne przekroje rozwoju
społeczno-gospodarczego województwa małopolskiego.
6
2.
Koncepcja całości badania
Jak pokazano we wstępie, na BSGM składa się obserwacja szeregu procesów gospodarczych
województwa małopolskiego obserwowanych na tle ich przebiegu w przeszłości,
teraźniejszości i przyszłości oraz w stosunku do innych obszarów terytorialnych. Czyni to
badanie skomplikowanym, wymagającym silnej koordynacji merytorycznej i organizacyjnej.
Cechą charakterystyczną badania jest zarówno wzajemne przenikanie się narzędzi
badawczych, jak i częściowo obszarów badawczych. Narzędziem, które wnika w znakomitą
większość obszarów badawczych, jest ankieta kierowana do przedsiębiorstw WM. Jedynym
obszarem, do którego nie będzie miała zastosowanie ankieta, jest paradoksalnie1 mierzenie
nastrojów społecznych WM. Ankieta zawiera pytania z takich obszarów badawczych, jak:
atrakcyjność inwestycyjna województwa
rynek pracy województwa
koniunktura gospodarcza w województwie
jakość kapitału ludzkiego
procesy inwestycyjne
współpraca gospodarcza z zagranicą
innowacyjność województwa
Zaletą stosowania ankiety w wymienionych obszarach jest szybkość uzyskiwania
aktualnej informacji nt. tendencji zachodzących w tych obszarach, a także możliwość
krótkookresowego prognozowania.
1
Paradoksalnie, gdyż w znanych dotychczas w Polsce badaniach nastrojów społecznych wykorzystuje się
właśnie ankiety. Wskaźnik Dobrobytu, który zostanie skonstruowany dla WM, jest wskaźnikiem złożonym
7
Rysunek 1.1 Rola danych z ankiet w
BSGWM
Dane ankietowe z uznanego
ośrodka badawczego
Porównania z innymi
województwami i
krajem
Wskaźnik
Wyprzedzający
Koniunktury
współpraca z
zagranicą
innowacyjność
ANKIETA WM
kapitał ludzki
procesy
inwestycyjne
rynek pracy
koniunktura
gospodarcza
atrakcyjność
inwestycyjna
Strzałki na rysunku pokazują, do jakich obszarów gospodarczych stosowane będą pytania
zawarte w ankiecie.
Z kolei badanie innowacyjności i atrakcyjności inwestycyjnej województwa dotyka takiego
tematu, jakim jest kapitał ludzki. Jakość kapitału ludzkiego ma bowiem wpływ zarówno na
atrakcyjność inwestycyjną województwa, jak i na innowacyjność. Z kolei innowacyjność
podnosi atrakcyjność inwestycyjną województwa. Jest również zależność odwrotna: wysoka
8
atrakcyjność inwestycyjna i wysoka
Rysunek 1.2 Przenikanie się obszarów
badawczych
Kapitał ludzki
Atrakcyjność
inwestycyjna
Innowacyjność
innowacyjność sprzyja napływowi wysokiej jakości kapitału ludzkiego. Związków między
obszarami badawczymi jest znacznie więcej, bo na przykład wysoka koniunktura zwiększa
atrakcyjność inwestycyjną, poprawia sytuację na rynku pracy, zwiększa aktywność
inwestycyjną i na odwrót. Te związki narzędzi badawczych i obszarów badawczych wskazują
na duże obszary komplementarności i synergii możliwej do uzyskania w całym projekcie
badawczym
BSGWM.
Jednak
uzyskanie
dodatkowej
jakości
badania
w
sensie
komplementarności i synergii obszarów badawczych będzie możliwe do uzyskania jedynie
wtedy, gdy całością badania będzie kierował jeden ośrodek merytoryczny. Rozłożenie
zadania na kilka ośrodków takiej możliwości nie stwarza.
Rozstrzygnięcia wymaga też sposób prezentacji wyników badań. W szczególność czy ma
powstawać jeden obszerny raport kwartalny, potem półroczny i roczny obejmujący swym
zakresem opis całości badanej problematyki, czy też ma to być seria mniejszych raportów
tematycznych poświęconych poszczególnym obszarom badawczym. Proponujemy raczej
serię mniejszych raportów tematycznych niż jeden duży raport. Wydaje się, że całe badania
BSGWM można zamknąć w około 35-40 raportach sukcesywnie publikowanych w ciągu
roku. Raporty te, ich zawartość merytoryczna i częstotliwość publikowania przedstawione są
na dalszych stronach założeń metodologicznych.
Takie podejście do prezentowania BSGWM spowoduje, że:
9
Nie będzie swoją obszernością zniechęcać czytelnika do zapoznania się z raportem. Przez
to BSGWM stanie się bardziej rozpoznawalny, przydatny i popularny
Łatwiej będzie można utrzymać wysoką jakość publikacji, gdyż łatwiej jest panować nad
jakością krótszego tekstu niż dłuższego
Koncentrować się będzie na sprawach najważniejszych, pomijać sprawy nieistotne
Czytelnicy, otrzymując raporty ze znaczną częstością, szybciej się przyzwyczają do
korzystania z BSGWM i docenią jego znaczenie.
Oczywiście wśród raportów będą też raporty kilkudziesięciostronicowe. Takie raporty będą
zawierać streszczenie kierownicze na wstępie. Nie przewiduje się raportów większych niż
80–100 stron.
Metodologia a metodyka – rozróżnienie zakresów pojęciowych tych terminów jest ważne ze
względu na cel, jakiemu ma służyć to opracowanie.
Mówiąc skrótowo; metodologia skupia się na odpowiedzi na pytanie:
Co należy robić?, czyli ustala kierunki badań.
Metodyka koncentruje się na poszukiwaniu odpowiedzi na pytanie:
Jak to należy robić?
Generalnie metodyka bardziej ciąży ku praktyce wykonawczej, a metodologia ku teorii
zazwyczaj sprawnego działania.
Prace nad BSGWM są na takim etapie, że założenia metodologiczne odpowiadające na
pytanie co robić? powinny dość mocno przenikać się z metodyką jak robić? i tak będzie w
tym opracowaniu. Niemniej jednak praktyczne uruchomienie programu BSGWM będzie
wymagało bardzo szczegółowych rozwiązań metodycznych na początkowym, praktycznym
etapie realizacji BSGWM. W szczególności kalibrowania wskaźników, w znaczeniu doboru
zmiennych dla wskaźników złożonych wynikających ze specyfiki WM i raportów, które będą
tworzone w oparciu o te wskaźniki. Testowania stworzonych algorytmów obliczeniowych,
metod ankietowania, identyfikację źródeł danych i temu podobne procesy.
Należy również mieć świadomość, że tendencje w koniunkturze gospodarczej WM mierzone
przy
pomocy
ankietowania
przedsiębiorstw,
jak
również
tendencje
w
obszarze
innowacyjności, atrakcyjności inwestycyjnej, aktywności inwestycyjnej, kapitału ludzkiego,
rynku pracy będzie można oceniać po zebraniu wystarczającej liczby obserwacji. Można
założyć, że potrzebne będą co najmniej cztery cykle badawcze dla ocenianego każdego
procesu gospodarczego.
10
Horyzont czasowy badania. Badania mają większą wartość poznawczą, jeśli wykonywane
są systematycznie. Szczególnie badania koniunktury wymagają obserwacji długookresowych,
aby dobrze odczytać specyfikę regionu. Dlatego dobrze jest planować program BSGWM na
wiele lat. Wówczas wpływ badań na procesy gospodarczo-społeczne zachodzące w
województwie będą największe, a jakość danych wysoka. Trzeba też mieć świadomość, że w
pierwszym roku nie uda się w pełni skorzystać z zaprojektowanego narzędzia oceny sytuacji
społeczno–gospodarczej, jakim jest BSGWM. Przyczyną takiego stanu rzeczy będzie to, że
okresy obserwacji będą zbyt krótkie. Na przykład, żeby wyrównać sezonowo zmienne
ekonomiczne, należy posiadać obserwacje z co najmniej 3 lat. Dla usunięcia outlierów z
szeregów czasowych dobrze mieć jeszcze dłuższe obserwacje.
Zakładając badania wieloletnie, należy przyjąć, że pierwszy rok będzie rokiem rozruchowym.
Chociaż raporty prezentowane w cyklu rocznym będą w pełni do wykorzystania. Drugi rok
będzie normalnym rokiem eksploatacji skonstruowanego narzędzia oceny sytuacji społecznogospodarczej, a trzeci rok będzie wymagał ponownej kalibracji stworzonych wskaźników w
oparciu o zebrane dane i zebrane doświadczenia.
11
Rodzaje, zawartość i terminy publikacji raportów
3.
Raporty będą tworzone w różnych okresach; kwartalnie, półrocznie i rocznie. Będą oparte na
dwóch typach źródeł danych tj. na danych pochodzących z ocen jakościowych i na danych
ilościowych pochodzących ze statystyki publicznej. Cechą wyróżniającą raporty oparte na
źródłach jakościowych w stosunku do raportów opartych na źródłach ilościowych będzie to,
że w przypadku kiedy raporty będą dotyczyły tego samego okresu, to informacja pochodząca
ze źródeł jakościowych powstanie wcześniej niż ze źródeł ilościowych.
Raporty kwartalne
3.1.
Raport kwartalny o koniunkturze gospodarczej w województwie małopolskim
Będzie to raport, który ukazywać się będzie w pierwszych dwóch tygodniach po zakończeniu
kwartału. Zawierać będzie opis podstawowych tendencji w przemyśle przetwórczym
województwa
małopolskiego
na
tle
tendencji
ogólnopolskich
oraz
województw:
mazowieckiego, śląskiego, dolnośląskiego i wielkopolskiego. Raport będzie prezentował
koniunkturę gospodarczą województwa w oparciu o wyniki testu koniunktury. Dokonana
zostanie ocena stanu koniunktury gospodarczej i wraz z prognozą krótkookresową, w tym
diagnozowana i prognozowana będzie otwartość przedsiębiorstw z woj. małopolskiego na
współpracę z zagranicą. Łączna objętość raportu wyniesie, według wstępnego szacunku ok.
20-30 stron.
3.2.
Raport kwartalny o sytuacji gospodarczej przedsiębiorstw w województwie
małopolskim
Będzie to raport, w którym w oparciu o dane statystyki publicznej dokonana zostanie ocena
sytuacji gospodarczej w woj. małopolskim. Raport będzie się ukazywał w ciągu 57 dni po
zakończeniu kwartału. Okres ten wynika z terminów spływu danych statystki publicznej.
Ocenie poddane zostaną m.in. takie procesy, jak produkcja sprzedana w przemyśle,
budownictwie i handlu, sytuacja finansowa przedsiębiorstw, wynagrodzenia. Ocena dokonana
zostanie na tle danych ogólnopolskich oraz województw: mazowieckiego, śląskiego,
dolnośląskiego oraz wielkopolskiego.
Raport będzie nawiązywał do badania koniunktury w województwie tam, gdzie to będzie
uzasadnione. Szacunkowa objętość raport wyniesie ok.10–20 stron.
3.3.
Raport kwartalny pt. „Ocena popytu na pracowników w województwie
małopolskim na podstawie statystyki ogłoszeń prasowo-internetowych”
Będzie to raport szybko oceniający raz na kwartał tendencje na rynku pracy w Małopolsce na
podstawie ogłoszeń prasowo-internetowych. Raport ten będzie powstawał w 2 tygodnie po
12
zakończeniu kwartału. Będzie uwzględniał bazę danych ogłoszeń zebraną od 1999 roku z
dodatku „Praca” w „Gazecie Wyborczej”. Pokazane zostaną tendencje na rynku województwa
małopolskiego w porównaniu z sytuacją ogólnopolską i w województwach: mazowieckim,
śląskim, dolnośląskim oraz wielkopolskim. Zaprezentowany zostanie popyt na pracę w
przekroju różnych grup zawodowych województwa małopolskiego. Szacunkowa objętość
raportu 10–20 stron.
3.4.
Raport kwartalny pt. „Sytuacja na rynku pracy w Małopolsce (na podstawie
statystyki GUS)
Raport ten w stosunku do poprzedniego różni się czasem powstania i źródłami informacji.
Ocenie poddane zostaną: bezrobocie i zatrudnienie, aktywność zawodowa. Jest on późniejszy
od poprzedniego oraz różni sięźródłem i zakresem danych. Raport w oparciu o dane GUSowskie. Będzie zawierał porównania do województw: mazowieckiego, śląskiego,
dolnośląskiego oraz wielkopolskiego oraz do trendów ogólnopolskich. Będzie powstawał w
ciągu 60 dni po zakończeniu kwartału. Termin ten wynika z harmonogramu spływu danych
GUS. Szacunkowa objętość 7–15 stron.
3.5.
Raport kwartalny pt. „Nastroje społeczne województwa małopolskiego”
Będzie to analiza nastrojów społecznych województwa małopolskiego oparta na konstrukcji
Wskaźnika Dobrobytu (WD) publikowanego dla obszaru Polski przez BIEC w okresach
miesięcznych. Wskaźnik WD łączy w jeden szereg liczbowy szereg danych pochodzących z
GUS. Oprócz Małopolski dla celów porównawczych WD zostanie stworzony również dla
Mazowsza, Śląska, Dolnego Śląska oraz dla Wielkopolski. Podobne w konstrukcji wskaźniki
stosowano w USA przed wyborami prezydenckimi w celu oceny nastrojów społecznych.
Objętość raportu 3–5 stron.
3.6.
Raport kwartalny pt. „Wskaźnik Wyprzedzający Koniunktury dla
województwa małopolskiego”
Będzie to analiza koniunktury gospodarczej województwa małopolskiego oparta na
Wskaźniku Wyprzedzającym Koniunktury dla województwa małopolskiego. Wskaźnik
WWK łączy w jeden szereg liczbowy dane pochodzące z GUS, z danymi testu koniunktury
oraz z NBP i Ministerstwa Finansów. Stworzony zostanie WWK dla Małopolski, a dla celów
porównawczych również dla Mazowsza, Śląska, Dolnego Śląska oraz dla Wielkopolski.
Ogólnopolski WWK istnieje i publikuje go BIEC. Objętość raportu 4–6 stron.
Raporty półroczne
13
3.7.
Raport półroczny pt. „Atrakcyjność inwestycyjna województwa małopolskiego.
Pierwsze półrocze”
Będzie to raport oceniający tendencje w zakresie atrakcyjności inwestycyjnej województwa
małopolskiego na podstawie ocen wyrażonych w ankietach przez przedsiębiorców.
Objętość raportu 2–4 strony.
3.8.
Raport półroczny pt. „Atrakcyjność inwestycyjna województwa małopolskiego.
Drugie półrocze”
Będzie to raport oceniający tendencje w zakresie atrakcyjności inwestycyjnej województwa
małopolskiego na podstawie ocen wyrażonych w ankietach przez przedsiębiorców.
Objętość raportu 2–4 strony. Oba raporty będą uzupełniać szeroki raport roczny na ten temat
powstały w oparciu o dane GUS-owskie.
3.9.
Raport półroczny pt. „Aktywność inwestycyjna przedsiębiorstw województwa
małopolskiego. Pierwsze półrocze”
Będzie to ocena aktywności inwestycyjnej w przemyśle dokonana w oparciu o wyniki ankiety
wśród przedsiębiorców. Sytuacja w Małopolsce zostanie porównana do sytuacji
ogólnopolskiej oraz w województwach: mazowieckim, śląskim, dolnośląskim oraz
wielkopolskim. Szacunkowa objętość raportu 3–5 stron.
3.10. Raport półroczny pt. „Aktywność inwestycyjna przedsiębiorstw województwa
małopolskiego. Drugie półrocze”.
Będzie to ocena aktywności inwestycyjnej w przemyśle dokonana w oparciu o wyniki ankiety
wśród przedsiębiorców. Sytuacja w Małopolsce zostanie porównana do sytuacji
ogólnopolskiej oraz w województwach: mazowieckim, śląskim, dolnośląskim oraz
wielkopolskim. Szacunkowa objętość raportu 3–5 stron.
Oba raporty będą stanowić uzupełnienie do raportu rocznego przygotowanego w oparciu o
dane GUS-owskie.
3.11. Raport półroczny pt. „Aktywność zagraniczna przedsiębiorstw województwa
małopolskiego. Pierwsze półrocze”.
Raport ten będzie powstawał na podstawie danych pozyskanych z ankiety. W ankiecie
zaprojektowano kilka pytań dotyczących aktywności przedsiębiorstw województwa
małopolskiego we współpracy z zagranicą. Pytania dotyczą kontaktów zagranicznych oraz
portfela zamówień. Objętość raportu 3–5 stron.
14
3.12.
Raport półroczny pt.„Aktywność zagraniczna przedsiębiorstw województwa
małopolskiego. Drugie półrocze”
Druga w roku edycja tego samego raportu, co wyżej. Raport ten będzie powstawał na
podstawie danych pozyskanych z ankiety. W ankiecie zaprojektowano kilka pytań
dotyczących aktywności przedsiębiorstw województwa małopolskiego we współpracy z
zagranicą. Pytania dotyczą kontaktów zagranicznych oraz portfela zamówień.
Objętość
raportu 3–5 stron.
3.13.
Raport
półroczny
pt.
„Innowacyjność
przedsiębiorstw
województwa
małopolskiego. Pierwsze półrocze”
Będzie to raport mierzący dynamikę w zakresie innowacyjności przedsiębiorstw WM. Pomiar
będzie odbywać się za pomocą ankiety skierowanej do przedsiębiorstw. Objętość 2–5 stron.
3.14.
Raport
półroczny
pt.
„Innowacyjność
przedsiębiorstw
województwa
małopolskiego. Drugie półrocze”
Będzie to raport mierzący dynamikę w zakresie innowacyjności przedsiębiorstw WM w
drugim półroczu. Pomiar będzie odbywać się za pomocą ankiety skierowanej do
przedsiębiorstw. Objętość 2–5 stron.
3.15.
Raport półroczny pt. „Kapitał ludzki województwa małopolskiego. Pierwsze
półrocze”.
Raport ten będzie powstawał na podstawie danych pozyskanych z ankiety. W ankiecie
zaprojektowano kilka pytań dotyczących kapitału ludzkiego w przedsiębiorstwach
województwa małopolskiego. Objętość raportu 2–4 strony.
3.16.
Raport półroczny pt. „Kapitał ludzki województwa małopolskiego. Drugie
półrocze”
Raport ten będzie powstawał na podstawie danych pozyskanych z ankiety. W ankiecie
zaprojektowano kilka pytań dotyczących kapitału ludzkiego w przedsiębiorstwach
województwa małopolskiego. Oba raporty nt. kapitału ludzkiego będą wykorzystane w
rocznym raporcie nt. kapitału ludzkiego WM. Objętość raportu 2–4 strony.
Raporty roczne
15
3.17.
Raport roczny pt. „Atrakcyjność inwestycyjna województwa małopolskiego.
Drugie półrocze”. Oprócz raportu półrocznego oceniającego atrakcyjność inwestycyjną
województwa. W oparciu o wyniki ankiety, drugi w roku raport nt. atrakcyjności
inwestycyjnej województwa będzie szerokim raportem wykorzystującym dane GUS. Będzie
w nim dokonana ocena atrakcyjności inwestycyjnej małopolski na tle województw:
mazowieckiego, śląskiego, dolnośląskiego oraz wielkopolskiego. Szacunkowa objętość
raportu 60–80 stron.
3.18.
Raport roczny pt. „Innowacyjność województwa małopolskiego”
Oprócz półrocznych badań jakościowych innowacyjności przedsiębiorstw województwa
małopolskiego będzie to pogłębiony raport oceniający cechy i tendencje innowacyjności
województwa małopolskiego z uwzględnieniem porównań do innych województw:
mazowieckiego, śląskiego i dolnośląskiego. Szacunkowa objętość raportu ok. 80–100 stron.
3.19. Raport roczny pt. „Aktywność inwestycyjna przedsiębiorstw województwa
małopolskiego”
Będzie to raport pogłębiony w stosunku do dwóch raportów półrocznych nt. aktywności
inwestycyjnej województwa małopolskiego. Ten raport będzie oparty głównie na danych
GUS w powiązaniu z danymi z ankiety. Szacunkowa objętość raportu 10–15 stron.
]
3.20.
Raport roczny pt. „Kapitał ludzki województwa małopolskiego”
Raport ten będzie powstawał na podstawie danych uzyskanych z GUS oraz będzie
uwzględniał dane z dwóch raportów półrocznych powstałych w oparciu o dane ankietowe. W
ankiecie zaprojektowano kilka pytań dotyczących kapitału ludzkiego w przedsiębiorstwach
województwa małopolskiego. Objętość raportu 10–20 stron.
3.21.
Raport pt. „Szacunki PKB dla województwa małopolskiego”
Raport ten raz w roku będzie prezentował szacunki PKB dla województwa. Potrzeba takiego
raportu wynika stąd, że GUS podaje dane o PKB w województwach z dwuletnim
opóźnieniem. Objętość raportu 2–4 strony.
16
3.22.
Raport pt. „Szacunki BIZ dla województwa małopolskiego”
W związku z tym, że NBP nie rozszacowuje BIZ na województwa, pojawia się potrzeba
wykonania takiego szacunku. Objętość raportu 2–4 strony.
17
Relacja między raportami a wskaźnikami wymienionymi w załączniku 2 do umowy 2
Ponieważ prezentacja koncepcji i metodologii BSGWM posługiwała się pojęciami wskaźników, a w treści niniejszego tekstu posługujemy się
wskaźnikami i raportami, to należy wskazać, jakie wskaźniki będą wykorzystywane w jakich raportach. Raporty w tabeli niżej oznaczono
numeracją zastosowaną w tekście wyżej przy omawianiu poszczególnych raportów.
Nazwa wskaźnika/obszaru
koniunktura gospodarcza województwa małopolskiego
wskaźniki
ilościowe
identyfikujące
aktywność
gospodarcząprzedsiębiorstw
działających
w
województwie małopolskim
wskaźniki ilościowe identyfikujące stan rynku pracy w
województwie małopolskim
wskaźniki pochodzące spoza statystyki publicznej, które
umożliwiają identyfikację zmian jakościowych na
małopolskim rynku pracy
wskaźniki
ilościowe
identyfikujące
otwartość
przedsiębiorstw
przemysłu
przetwórczego
z
województwa małopolskiego na wymianę towarową z
zagranicą
złożony wskaźnik identyfikujący nastroje konsumenckie
(nastroje społeczne) w województwie małopolskim
złożony wskaźnik wyprzedzający koniunktury dla
województwa małopolskiego
wskaźniki ilościowe i jakościowe identyfikujące
aktywność inwestycyjną przedsiębiorstw działających w
województwie małopolskim
wskaźniki ilościowe i jakościowe identyfikujące
atrakcyjność inwestycyjną województwa małopolskiego
2
Prawa majątkowe bądź
licencja
licencja
Oznaczenie raportów
zawierających wskaźniki
3.1
licencja
3.2
licencja
3.4
licencja
3.3, 3.1
licencja
3.1,
jakościowe 3.11, 3.12
licencja
3,5
licencja
3.6
licencja
3.19,
jakościowe 3.9, 3.10
licencja
3.17,
jakościowe 3.7, 3.8
Umowa nr IXA/1116/GSI/09 z dn. 9.12.2009, której przedmiotem jest „opracowanie koncepcji i metodologii dla „barometru społeczno-gospodarczego Małopolski”.
18
Nazwa wskaźnika/obszaru
wskaźniki ilościowe i jakościowe identyfikujące cechy
kapitałuludzkiego w województwie małopolskim
wskaźniki
ilościowe
identyfikujące
otwartość
przedsiębiorstw
usługowych
z
województwa
małopolskiego na wymianę handlową z zagranicą
innowacyjność gospodarki województwa małopolskiego
Prawa majątkowe bądź
licencja
Oznaczenie raportów
zawierających wskaźniki
licencja
3.20
licencja
licencja
proponuje się odstąpić od identyfikowania
tego obszaru ze względu na brak danych
(statystyka FATS dopiero co zdefiniowana), jego
nieistotność i potencjalnie wysokie
koszty ich pozyskania z innych źródeł
3.18,
jakościowe 3.12, 3.13
b) Wskaźniki dodane przez Wykonawcę
Szacunki PKB – raz w roku
Szacunki BIZ – raz w roku
licencja
licencja
3.21
3.22
19
4.
Metoda prezentacji wyników analiz
Treść raportów w zależności od potrzeb będzie się składać z tekstu rysunków tabel i mapek.
Niżej przedstawiona zastał próbka tekstu, która pozwala wyrobić sobie pogląd na to, jak będą
wyglądały raporty od strony prezentacyjnej.
PONIŻEJ ZNAJDUJE SIĘ PRZYKAŁD (ILUSTRACJA) PREZENTACJI TREŚCI RAPORTU
Jest to jedynie ilustracja i tak powinna być traktowana
Skala spadków produkcji przemysłowej
w czasie spowolnienia gospodarczego
2008–2009 (wyrównane sezonowo)
Obraz w przekroju regionalnym w polskiej gospodarce
jest dość zróżnicowany.
Mapka prezentuje spadki realnej wartości produkcji
przemysłu w województwach w okresie najgłębszego
spowolnienia gospodarczego, tj. od stycznia 2008 do
kwietnia 2009. Porównywano wielkość produkcji
przemysłowej w miesiącu, w którym była ona najwyższa w
danym województwie, z miesiącem, w którym produkcja
była najniższa (dane o wielkości produkcji zostały
pozbawione wpływu czynnika sezonowego).
Załamania produkcji nie odnotowały dwa województwa:
łódzkie i lubuskie. Najgłębsze spadki produkcji wystąpiły
w województwach: lubelskim (-33%) i świętokrzyskim
(-28%).
Województwa według dynamiki
produkcji sprzedanej 2009Q2 i 2009Q3
(konstrukcja miary – czytaj obok)
Warto odnotować, że w 2009Q2 i 2009Q3 łącznie w
zdecydowanej większości województw zaobserwowano
pozytywne tendencje mierzone dynamiką produkcji
sprzedanej w ujęciu realnym.
Oceny dokonano, porównując produkcję w 2009M9 do
okresu najgłębszego jej załamania przypadającego na okres
2008Q4–2009Q1,
odpowiedniego
dla
każdego
województwa.
Przyrost inwestycji w województwach
2008P2–2009P1 (wyrównane sezonowo)
Do liderów wzrostu regionalnego, wykazujących
najwyższą poprawę dynamiki produkcji przemysłowej,
należy sześć województw: dolnośląskie, lubuskie,
zachodniopomorskie,
śląskie,
świętokrzyskie
i
mazowieckie (na rysunku oznaczono na zielono). Również
dość dobrze (oznaczone na żółto) radzą sobie pozostałe
województwa z wyjątkiem lubelskiego, kujawskopomorskiego i warmińsko-mazurskiego (na czerwono).
Wzrosły inwestycje w województwach w okresie 2008P2
do 2009P1 (wyrównane sezonowo).
W 2009P1 w stosunku do 2008P2 największy (zaznaczone
kolorem czerwonym) spadek inwestycji wystąpił w
województwie podkarpackim (spadek o 29%) oraz
wielkopolskim (spadek o 20%). Reakcja tych województw
na dekoniunkturę była szczególnie silna. Negatywne
tendencje w sferze realnej gospodarki w niewielkim
stopniu
wpłynęły
na
inwestycje
województwa
pomorskiego, zasilane środkami publicznymi, które
wzrosły o 37%.
Źródło: opracowanie własne na podstawie
danych GUS
Dynamika bezrobocia w województwach 2008Q3–2009Q3
Polska ogółem
12%
8%
6,9%
6,9%
7,7%
8,0%
8,4%
3%
2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3
1716 tys. (+24,6%)
Sezonowo wyrównana stopa bezrobocia według
BAEL.
Poniżej wykresu liczba zarejestrowanych
bezrobotnych na koniec kwartału; w nawiasie
zmiana w stosunku do analogicznego okresu roku
poprzedniego.
Dane regionalne zaprezentowane w sposób
analogiczny. Kolorem czerwonym oznaczono
województwa o największym przyroście liczby
zarejestrowanych bezrobotnych.
Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych GUS;
Stopa bezrobocia według BAEL wyrównana sezonowo;
dane nt. zarejestrowanych bezrobotnych niewyrównane
sezonowo
Liczba zarejestrowanych bezrobotnych najszybciej zwiększała się w okresie 2008M9 do 2009M9 w
województwie wielkopolskim (wzrost o 43%) oraz pomorskim i podlaskim (wzrost o 35%).
Najmniejszy wzrost wystąpił w woj. świętokrzyskim (wzrost o 8%) i lubelskim (wzrost o 11%). W
województwach o największym wzroście liczby bezrobotnych odnotowano również w tym okresie
dynamiczny wzrost liczby bezrobotnych zarejestrowanych z powodów leżących po stronie zakładu
pracy. Mimo że statystyka ta nie uwzględnia wszystkich zwolnionych z przyczyn wywołanych
zmianami koniunktury, to zbieżność tendencji może potwierdzać, że wzrost bezrobocia wynika w
znacznej mierze z przyczyn o charakterze koniunkturalnym.
W 10 województwach produkcja sprzedana przemysłu w cenach stałych spadła w 2008M9 w stosunku
do 2009M9. W jednym (Zachodniopomorskie) nie zmieniła się istotnie, natomiast w pozostałych 5
odnotowano wzrost. Największy wzrost wystąpił w Lubuskiem (wzrost o 27%), a także w
Dolnośląskiem (wzrost o 10%). Największy spadek obserwuje się w Lubelskiem (spadek o 39%), oraz
w Warmińsko-Mazurskiem (spadek o 34%). W kilku województwach dynamika produkcji przemysłu
w ujęciu rocznym w 2009M9 była wyższa od tej w 2009M8. Są to woj. lubuskie, dolnośląskie oraz
zachodniopomorskie.
Biorąc pod uwagę okres I-IX 2009 w stosunku do I-IX 2008, produkcja sprzedana przemysłu wzrosła
jedynie w 4 województwach – lubuskim, podlaskim, łódzkim i dolnośląskim. W przypadku
województw dolnośląskiego i lubuskiego jest to m.in. konsekwencją dobrego okresu 2009M4–
2009M9, kiedy to produkcja wzrastała. Inna sytuacja występowała w Łódzkiem i Podlaskiem, gdzie
po dobrym początku roku następnie odnotowano spadek dynamiki produkcji przemysłowej. W
2009M9 w relacji do 2009M6 produkcja ta już spadała. W okresie I-IX 2009 najbardziej
pesymistyczna sytuacja w zakresie produkcji panowała w Świętokrzyskiem, Lubelskiem i Opolskiem,
gdzie spadała ona w stosunku do I-IX 2008 w tempie powyżej 10%. Spośród tych województw
najlepsze perspektywy występują w Świętokrzyskiem, gdzie dynamika produkcji przemysłu w ujęciu
kwartalnym od początku roku wzrastała i w 2009M9 w stosunku do 2008M6 była dodatnia. Nieco
niższa, lecz również dodatnia, była w tym okresie dynamika produkcji w województwie opolskim,
choć nie zauważa się w tym przypadku wyraźnej tendencji rozwojowej. W woj. lubelskim dynamika
ta od początku roku gwałtownie spadała. W pozostałych województwach sytuacja była zróżnicowana
(por. tabela).
Dynamika produkcji przemysłowej w województwach
I-IX 2009/
2008M12/
I-IX 2008
2008M9
niewyrównane
wyrównane
Dolnośląskie
1%
3%
Kujawsko-pomorskie
-2%
-7%
Lubelskie
-13%
-19%
Lubuskie
15%
7%
Łódzkie
3%
0%
Małopolskie
-10%
-3%
Mazowieckie
-8%
-10%
Opolskie
-11%
-21%
Podkarpackie
-9%
-10%
Podlaskie
7%
0%
Pomorskie
-6%
-2%
Śląskie
-8%
-9%
Świętokrzyskie
-13%
-9%
Warmińsko-mazurskie
-5%
-2%
Wielkopolskie
0%
-7%
Zachodniopomorskie
-2%
-3%
Źródło: GUS
2009M3/
2008M12
wyrównane
1%
1%
39%
1%
5%
0%
5%
9%
4%
11%
0%
9%
-5%
3%
9%
6%
2009M6/
2009M3
wyrównane
3%
5%
-19%
11%
2%
-1%
-3%
-4%
-1%
-3%
14%
-6%
-2%
2%
1%
-1%
2009M9/
2009M6
wyrównane
2%
-12%
-33%
6%
-6%
-4%
6%
2%
1%
-5%
-17%
4%
6%
-36%
-2%
-2%
Jedynym województwem, w którym w ostatnim roku wzrosło zatrudnienie, choć był to wzrost bardzo
niewielki, jest województwo małopolskie. Najostrzejsza redukcja zatrudnienia nastąpiła w woj.
warmińsko-mazurskim (spadek o 7,8%), nieco mniejsza w podkarpackim (spadek o 5,3%) oraz
zachodniopomorskim (spadek o 5,2%).
Najwyższą rentownością netto po trzech kwartałach 2009 roku charakteryzują się przedsiębiorstwa
mające siedzibę w województwie opolskim (7%), najniższą zaś przedsiębiorstwa z województwa
zachodniopomorskiego (1,3%). Wyniki przedsiębiorstw z pozostałych województw są mniej
zróżnicowane i mieszczą się w przedziale od 2,7% do 5,6%.
KONIEC ILUSTRACJI
Metodologia testu koniunktury i propozycja dla Małopolski
5.
W rozdziale tym omówione zostaną zasady tworzenia testu koniunktury według
zharmonizowanej metodologii opisane przez OECD. Pytania do testu koniunktury dla
Małopolski znajdują się w załączniku 1.
5.1.
Zharmonizowany test koniunktury (Harmonized Tendency Survey)
W latach 70. ubiegłego wieku OECD rozpoczęło wprowadzanie programu ujednoliconego
systemu badań testem koniunktury. Początkowo programem objęte zostały kraje
członkowskie OECD, w latach 90. rozpoczęto wprowadzanie programu w krajach
niebędących członkami OECD z Europy Środkowo-Wschodniej. Obecnie program ten jest
kontynuowany w stosunku do pozostałych krajów niebędących członkami, w szczególności w
krajach dawnego ZSRR, krajach arabskich oraz wybranych krajach Afryki.
Obecnie co miesiąc badanych jest ponad 125 500 firm oraz prawie 40 000 gospodarstw
domowych z całej Unii Europejskiej. W Polsce co miesiąc na jednakowe dla całej Unii
pytania odpowiada ok. 20 000 respondentów. Coraz większego znaczenia nabierają badania
regionalne3.
Wprowadzenie
zharmonizowanego
systemu,
ankietowanie
przedsiębiorstw
oraz
gospodarstw domowych ma na celu zapewnienie porównywalności uzyskiwanych rezultatów.
Warto zaznaczyć, iż prócz zalecanych przez Komisję Europejską i OECD obszarów
badawczych oraz pytań w ramach zharmonizowanego systemu badań, poszczególne ośrodki
badawcze mogą zachowywać indywidualizm. Odnosi się on zarówno do obszarów badania,
sposobu formułowania pytania oraz zadawania regularnych pytań wykraczających poza
zharmonizowany kwestionariusz, jak i bardzo popularnych w niektórych krajach tzw. testów
ad hoc, dotyczących najczęściej zagadnień, które pojawiły się nieoczekiwanie, są
kontrowersyjne lub bardzo specyficzne dla danej gospodarki. Należy podkreślić, iż w
przypadku badania koniunktury dla Małopolski należy również pozostawić sobie możliwość
postawienia tej kategorii pytań.
Zgodnie ze zharmonizowanym systemem badań koniunktury metodą testu Komisja
Europejska zaleca badanie następujących obszarów aktywności gospodarczej:
– przemysł (przede wszystkim przetwórstwo przemysłowe oraz w zależności od
znaczenia poszczególnych gałęzi przemysłu dla gospodarek jako dodatkowe obszary:
przemysł wydobywczy, produkcja energii elektrycznej),
3
Specjalnym tematem 28 Kongresu CIRET – organizacji zajmującej się badaniami koniunktury gospodarczej,
który odbył się w dniach 20–23 września 2006 roku w Rzymie, były właśnie badania regionalne i lokalne.
– budownictwo,
– sprzedaż detaliczna,
– usługi.
Te obszary działalności gospodarczej wybrane zostały, ponieważ są najbardziej wrażliwe
na cykliczne zmiany aktywności gospodarki. Podkreślić należy, iż zgodnie w wynikami badań
prowadzonymi przez czołowe ośrodki zajmujące się badaniami koniunktury, spośród
obszarów wymienionych powyżej, najbardziej wrażliwy na zmiany koniunktury jest
przemysł, zaś najmniej – sektor usług.
Ujmując rzecz historycznie, ośrodki podejmujące badania koniunktury metodą testu
zazwyczaj rozpoczynają je od badań w przemyśle.
W zaleceniach KE nt. zharmonizowanych badań sugeruje się objęcie ankietyzacją
przedstawicieli wszystkich przedsiębiorstw, bez względu na wielość, formę własności, formę
prawną, branżę itp. W praktyce jednak w wielu przypadkach badania prowadzone są na
grupie przedsiębiorstw charakterystycznych dla danej gospodarki (np. w Tajlandii ankietyzuje
się przedsiębiorstwa wybranej branży, która ma istotne znaczenie dla gospodarki tego kraju,
w Szwajcarii istotne znaczenie w grupie badanych przedsiębiorstw mają firmy sektora
turystycznego).
Zalecenia KE odnośnie doboru próby badawczej sugerują panel spełniający kryteria
reprezentatywności w następujących przekrojach:
–rodzaj prowadzonej działalności gospodarczej,
–wielkość firmy według ilości zatrudnionych (podział na grupy: 1–19; 20–249; 250–499;
500+).
W rożnych ośrodkach badawczych na ogół dąży się do zachowania reprezentatywności
panelu, jednak w praktyce jest to niezwykle trudne i kosztowne. Dobrowolność
uczestniczenia w badaniach powoduje, że dla zachowania reprezentatywności panelu w
poszczególnych przekrojach o wielkości ok. 500 podmiotów, niezbędne jest ankietowanie
dziesięciokrotnie większej próby, z której po ankietyzacji losowany jest panel podlegający
zliczeniu wyników. Stąd też bardzo często badacze decydują się na celowy dobór próby
badawczej, co jest znacznie tańsze, a uzyskane rezultaty nie odbiegają od tych uzyskiwanych
na panelach reprezentatywnych.
W zakresie ważenia jednostkowych odpowiedzi KE zaleca dwa podejścia:
– ważenie wielkością zatrudnienia,
– ważenie wartością dodana.
W praktyce stosowanej przez różne ośrodki na świecie dominuje ważenie jednostkowych
odpowiedzi wielkością zatrudnienia. Wartość dodana jest kategorią, którą szacować można na
wiele sposobów. Ponadto niektóre gałęzie przemysłu, zwłaszcza tzw. nowoczesnych
technologii, charakteryzują się bardzo wysoką zmiennością wartości dodanej.
W założeniach dotyczących odsetka zwrotności ankiet KE rekomenduje utrzymanie jego
poziomu na ok. 50%, z rekomendacją sięgającą 70%. W praktyce jedynie jeden ośrodek
twierdzi, że spełnia te kryteria (Tunkan, Japonia), w pozostałych ośrodkach prowadzących
tego typu badania waha się od 20% do 40% w zależności od sposobu przeprowadzania
ankiety. Najwyższą zwrotnością cechują się badania, gdzie ankietowanie odbywa się na
drodze wywiadu bezpośredniego (najdroższa forma ankietowania), najniższą zwrotność
osiąga się na drodze ankiety przeprowadzonej za pośrednictwem Internetu. Pomimo, że ta
ostatnia forma prowadzenia badania charakteryzuje się stosunkowo niską zwrotnością, to
zyskuje coraz więcej zwolenników ze względu na niskie koszty oraz szybkość uzyskiwania
rezultatów. Ponadto doświadczenia ostatnich lat wskazują, że w miarę stabilizowania się
liczebności próby (stały panel) odsetek zwrotności ankiet wzrasta.
Założenia KE w zakresie częstotliwości przeprowadzania badań koniunktury przy pomocy
testu przewidują ich prowadzenie w obszarze przemysłu raz w miesiącu. Zaleca się również,
aby ankietę wypełniali menedżerowie wyższego szczebla. Z powodu wysokiej częstotliwości
ankietowania KE zaleca ograniczoną liczbę pytań z możliwością poszerzenia kwestionariusza
o dodatkowe pytania w sekwencjach półrocznych, rocznych i kwartalnych.
W przypadku uruchamiania nowych badań (pierwsza edycja) KE dopuszcza ich
rozpoczęcie od sekwencji kwartalnych z docelowym ankietowaniem w sekwencjach
miesięcznych.
W celu zapewnienia pełnej porównywalności w czasie prowadzonych badań KE zaleca
dla tych ośrodków, które prowadzą badania w sekwencjach kwartalnych, aby ankietyzacja
następowała odpowiednio w miesiącach: styczeń, kwiecień, lipiec i październik (pierwszy
miesiąc kwartału). W przypadku testów koniunktury przeprowadzanych w sekwencjach
miesięcznych KE zaleca, aby kwestionariusze z pytaniami dotarły do respondentów nie
później niż do 25. dnia każdego miesiąca, natomiast powinna być zwrócona do ośrodka
prowadzącego w terminie nieprzekraczającym 10. dnia kolejnego miesiąca.
W celu zapewnienia pełnej porównywalności pomiędzy krajami co do uzyskanych
rezultatów w wyniku badań KE zaleca, aby:
– zbierana informacja miała charakter jakościowy w rozumieniu braku konieczności
jej potwierdzenia w dokumentach firmy. W badaniu chodzi bowiem o to, aby w
odpowiedziach zawarte były najbardziej aktualne wydarzenia z działalności przedsiębiorstwa.
Jeśli przykładowo firma jest na finiszu rozmów prowadzących do podpisania umowy na
produkcję i dostawę określonych dóbr, co praktycznie oznacza wzrost zamówień w
przedsiębiorstwie, to taka informacja powinna znaleźć swój wyraz w postaci odpowiedzi
„wzrost zamówień” bez konieczności czekania na formalne sfinalizowanie kontraktu.
–
wszystkie
odpowiedzi
powinny
dotyczyć
sytuacji
w
badanej
jednostce
(przedsiębiorstwie), a nie w całym koncernie (w przypadku wielkich ponadnarodowych firm),
danej branży, regionie, czy całej gospodarce.
– Oceny stanu bieżącego powinny być dokonywane w porównaniu z sytuacją
normalną dla badanego przedsiębiorstwa.
– Oceny dotyczące przeszłości powinny być dokonywane poprzez porównywanie z
sytuacją z miesiąca/kwartału poprzedniego stosownie do częstotliwości badań.
– Oceny dotyczące przyszłości powinny odnosić się do horyzontu czasowego 3–4
miesięcy bez względu na częstotliwość badań.
KE zwraca w swych zaleceniach uwagę, aby zarówno treść pytań, formuły odpowiedzi
uwzględniały specyfikę, struktury gospodarki danego kraju, jego uwarunkowań kulturowych
oraz specyfikę językową.
Zakres tematów (treść pytań), które powinny być objęte badaniami wraz z proponowaną
częstotliwością, typem odpowiedzi i jego skalą oraz częstotliwością zadawanych pytań dla
poszczególnych obszarów badawczych, zawierają tablice 5.1, 5.2, 5.3, i 5.4.
Tablica 5.1. Zharmonizowane obszary i sposób badania w przemyśle
Treść pytania
Horyzont
czasowy
pytania
Stan;
przewidywania
Stan;
przewidywania
Horyzont
czasowy
przewidywań
3–4 miesiące
(+); (=); (-)4
3–4 miesiące
(+); (=); (-)
poziom
poziom
Ocena
sytuacji
przewidywanie
przewidywania
stan
3–4 miesiące
3–4 miesiące
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
Tak/nie
(kafeteria)
Ocena
sytuacji
bieżącej
Poziom
stan
(+); (=); (-)
Stan
procent
tendencje
Przewidywanie
Ocena
sytuacji
bieżącej
Ocena
sytuacji
stan
Tak/
Nie
(kafeteria)
stan
Tak/
Nie
(kafeteria)
tendencje
Stan;
przewidywania
Tendencje za 6
miesięcy
(+); (=); (-)
poziom
Stan;
przewidywania
3-4 miesiące
(+); (=); (-)
Postrzeganie
zjawiska
produkcja
tendencje
Zamówienia
(wszystkie
i
eksportowe)
Ceny sprzedaży
Zatrudnienie
Czynniki
ograniczające
produkcję
Możliwości
produkcyjne
poziom
Wykorzystanie
mocy
produkcyjnych
Inwestycje
Rodzaj
inwestycji
Czynniki
ograniczające
inwestycje
Ogólna sytuacja
w
przedsiębiorstwie
Zapasy wyrobów
gotowych
Tendencja za
12 miesięcy
Skala
odpowiedzi
(+); (=); (-)
Tablica 5.2. Zharmonizowane obszary i sposób badania w budownictwie
4
(+) oznacza poprawę sytuacja w stosunku do okresu poprzedniego (poprzednie badanie). (=) oznacza brak
zmiany w stosunku do sytuacji z okresu poprzedniego. (-) oznacza pogorszenie sytuacji w porównaniu z
okresem poprzednim.
Treść pytania
Ogólna
aktywność
Ograniczenie
produkcji
Zamówienia
Zatrudnienie
Ceny
Czas obłożenia
produkcją
Nowe kontrakty
Finansowa
sytuacja
Opóźnienia w
zapłatach ze
strony klientów
Techniczne
możliwości
Postrzeganie
zjawiska
Horyzont
czasowy
pytania
Horyzont
czasowy
przewidywań
tendencja
stan
sytuacja
stan
poziom
poziom
poziom
stan
przewidywania
przewidywania
sytuacja
stan
tendencja
przewidywania
tendencja
stan
(+); (=); (-)
tendencja
stan
(+); (=); (-)
poziom
stan
(+); (=); (-)
Skala
odpowiedzi
(+); (=); (-)
3–4 miesiące
3–4 miesiące
Tak/Nie
(kafeteria)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
W miesiącach
3–4 miesiące
(+); (=); (-)
Tablica 5.3. Zharmonizowane obszary i sposób badania w handlu detalicznym
Treść pytania
Postrzeganie
zjawiska
Ogólna sytuacja
tendencja
Zapasy
Zamówienia
Zatrudnienie
Ceny sprzedaży
Sytuacja
finansowa
Konkurencja na
rynku
Czynniki
ograniczające
działalność
poziom
tendencja
tendencja
tendencja
tendencja
Horyzont
czasowy
pytania
Stan;
przewidywania
stan
przewidywania
przewidywania
stan
stan
tendencja
stan
(+); (=); (-)
sytuacja
stan
Tak/Nie
(kafeteria)
Horyzont
czasowy
przewidywań
6 miesięcy
3–4 miesiące
3–4 miesiące
Tablica 5.4. Zharmonizowane obszary i sposób badania w usługach
Skala
odpowiedzi
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
Treść pytania
Postrzeganie
zjawiska
Horyzont
czasowy
pytania
Stan;
przewidywania
Stan;
przewidywania
stan
Horyzont
czasowy
przewidywań
3–4 miesiące
(+); (=); (-)
3–4 miesiące
(+); (=); (-)
6 miesięcy
Popyt
tendencja
Zatrudnienie
tendencja
Czynniki
ograniczające
działalność
Ogólna sytuacja
sytuacja
Sytuacja
finansowa
Dostęp
kredytu
tendencja
Stan;
przewidywania
stan
tendencja
stan
do
tendencja
Sposób
odpowiedzi
Tak/Nie
(kafeteria)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
(+); (=); (-)
Jednostkowe dane z ankiet podlegają w procesie zliczania wyników ważeniu zgodnie z
przyjętym kryterium i skalą stosowania wag, następnie obliczane jest dla każdego pytania
oraz jego wariantów (stan; przewidywania) saldo odpowiedzi. Saldo odpowiedzi w testach
koniunktury obliczane jest jako różnica pomiędzy odsetkiem odpowiedzi wskazujących na
poprawę (wzrost) badanego zjawiska (+) a odsetkiem odpowiedzi wskazujących na jego
pogorszenie (-). Odpowiedzi „bez zmian”, „na poziomie normalnym” nie są brane pod uwagę.
(1)
%(+) - %(-)
Alternatywną miarą do salda jest indeks dyfuzji zdefiniowany jako suma odsetka odpowiedzi
wskazujących na poprawę badanego zjawiska (wzrost) i połowy odsetka odpowiedzi „bez
zmian”, „na poziomie normalnym”.
(2)
%(+) + ½%(=)
Otrzymane w ten sposób miary podstawowe saldo lub indeks dyfuzji poddane są procedurze
czyszczenia z wpływu wahań przypadkowych i sezonowych. Zalecana jest jedna z procedur:
ARIMA-X12 lub Tramo-Seats.
5.2.
Metody doboru próby badawczej
Ważnym i niełatwym zagadnieniem w badaniach metodą testu koniunktury jest dobór próby
badawczej, czyli tzw. panelu. W praktyce stosowanej w tego typu oraz podobnych badaniach
stosuje się najczęściej trzy sposoby ustalania panelu:
– dobór próby warstwowo-losowy
– dobór próby przypadkowy oraz
– dobór próby celowy
Warstwowo-losowy dobór próby. Na ogół oczekuje się, że panel będzie spełniał wymogi
reprezentatywności dla całej populacji, co w konsekwencji umożliwia dokonywanie
uogólnień na cały badany sektor (przemysł, handel, usługi czy gospodarstwa domowe), zaś
dezagregacja
zebranego
w
toku
badań
materiału
statystycznego
również
będzie
reprezentatywna dla wybranej podgrupy panelu. Pomimo, iż reprezentatywny warstwowolosowy dobór próby nie jest zadaniem trudnym, stanowi raczej standardową procedurę we
wszelkich badaniach ankietowych, to jednak utrzymanie reprezentatywnego panelu w
dłuższym okresie stanowi trudne do realizacji wyzwanie. Warstwowy dobór próby polega na
losowym doborze podmiotów gospodarczych (lub gospodarstw domowych), przy czym
całość zbiorowości dzielona jest na grupy według wybranych kryteriów, a losowanie odbywa
się w obrębie tych grup. W przypadku badań prowadzonych wśród przedsiębiorstw są to
najczęściej następujące kryteria: liczba zatrudnionych, wartość dodana, położenie terytorialne,
wielkość obrotów, dział PKD, forma własności. Ze względu na znaczną zmienność danej
zbiorowości (bankructwa, powstawanie nowych przedsiębiorstw) konieczne jest odnawianie i
ponowne losowanie prób badawczych. Ten sposób doboru próby badawczej jest najczęściej
zalecany przez statystyków, jednak daje najgorsze rezultaty, zarówno jeśli chodzi o zwrotność
ankiet, jak i utrzymanie kryterium reprezentatywności w dłuższym okresie. Należy podkreślić
bowiem, że uczestnictwo w badaniu ma charakter dobrowolny, zaś ośrodek przeprowadzający
tego typu badania nie ma żadnych możliwości egzekwowania zwrotu wypełnionej ankiety.
Dodatkowym czynnikiem utrudniającym utrzymanie reprezentatywnego panelu jest spora
obecnie liczba ośrodków prowadzących tego typu badania na próbach ogólnopolskich.
Przedsiębiorcy, do których trafi więcej niż jedna ankieta, mogą się czuć zdezorientowani i
zniechęceni do jej wypełnienia, co odbija się na zwrotności ankiet i powoduje, że w ciągu
bardzo krótkiego czasu dobrany panel traci cechy reprezentatywności zarówno w odniesieniu
do całej wylosowanej próby, jak i w stosunku do poszczególnych podgrup. Kolejną wadą jest
stosunkowo wysoki koszt doboru próby. Jej dobór odbywa się za pośrednictwem Głównego
Urzędu Statystycznego lub jego terenowych oddziałów na zasadach komercyjnych. Niektóre z
ośrodków prowadzących badania koniunktury w celu zwiększenia szans na zachowanie
reprezentatywności próby w dłuższym okresie dokonują jej doboru z tzw. znacznym zapasem,
co pozwala na dolosowanie wypełnionych ankiet w ramach tych podgrup, dla których
kryterium reprezentatywności w danej edycji badania nie zostało spełnione. Tego typu
procedura dodatkowo wydłuża proces badawczy pojedynczego badania oraz podnosi koszty
badań (większa cała próba, większa liczba ankiet do przeprowadzenia oraz każdorazowe
losowanie w ramach tych grup, gdzie nie ma spełnionego warunku reprezentatywności).
Praktyka stosowana przez różne ośrodki badawcze na całym świecie wskazuje, iż warunek
utrzymania reprezentatywności badań w dłuższym okresie jest praktycznie niemożliwy do
spełnienia.
Celowy dobór próby polega na kierowaniu ankiety do wybranych przy danym kryterium
przedsiębiorstw. Najczęściej stosowanym kryterium jest jego wielkość lub wartość dodana.
Szereg ośrodków badających koniunkturę metodą testu świadomie ogranicza badania do
przedsiębiorstw największych. Prowadzący badania uważają bowiem, iż jedynie największe
firmy decydują o stopniu i zmianie aktywności gospodarki lub wybranego sektora.
Przykładowo, prowadzone przez firmę bankową “Tunkan” w Japonii wysyłane są
kwestionariusze ankiety do blisko 400 największych przedsiębiorstw sektora produkcyjnego.
Podobny celowy dobór próby praktykowany jest w Nowej Zelandii, gdzie ankieta rozsyłana
jest do ponad 300 największych eksporterów, w Belgii – do około 800 największych
producentów, w Finlandii – do 400 największych eksporterów, w Irlandii do ponad 300 firm
produkcyjnych o największych obrotach5. Podejście takie ma więc swoje uzasadnienie
zarówno w teoretycznych podstawach ekonomii, jak i w stosowanym podejściu praktycznym.
Zarówno w badaniach, gdzie dobór próby odbywa się wedle reguł zachowania
reprezentatywności, jak i w próbach dobieranych celowo częstym zabiegiem stosowanym w
badaniach jest tzw. rotowanie, polegające na zastępowaniu w kolejnych edycjach badania jej
części nowymi podmiotami dobranymi według ustalonych zasad. W zabiegu tym chodzi o
uniknięcie tzw. efektu zmęczenia próby. Polega on na tym, że respondenci mogą czuć się
zmęczeni regularnym wypełnianiem ankiety, stąd zabieg rotowania próby mający zmniejszyć
częstotliwość uczestniczenia w badaniu przez ten sam podmiot. Zabiegi tego typu podejmuje
się zazwyczaj w badaniach przeprowadzanych z miesięczną częstotliwością. Z drugiej strony
doświadczenie wielu ośrodków na świecie pokazuje, że respondenci przyzwyczajają się do
regularnego uczestnictwa w badaniu, i po pewnym czasie ustala się stały panel respondentów,
których nie warto tracić w efekcie rotacji. Stosowanie tej procedury jest mocno dyskusyjne.
Wskazane jest natomiast zastosowanie rotacji w przypadku uporczywego braku uczestnictwa
w badaniu ze strony podmiotu, do którego kierowana jest ankieta.
5
R. Nilson, Business Survey in OECD Countries, Methodological Review, OECD, Monachium – Paryż, 1991.
Przypadkowy dobór próby. Badania prowadzone na próbach o charakterze
przypadkowym są w gruncie rzeczy sondażami. Płynące z badań wnioski w zasadzie nie
powinny być uogólniane na całą populację, jednak i w tych przypadkach doświadczenia
pokazują, że uzyskane rezultaty nie odbiegają zbytnio od tych wyników badań, które
prowadzone są na doborze warstwowo-losowym lub celowym.
5.3.
Propozycja doboru próby dla badań prowadzonych testem koniunktury w
województwie małopolskim
W badaniach metodą testu koniunktury w województwie małopolskim należy
zastosować metodę celowego jej doboru. Badania należy ograniczyć do największych
przedsiębiorstw
sektora
przetwórstwa
przemysłowego
prowadzących
działalność
gospodarczą na terenie województwa. Zakłada się, iż optymalna wielkość próby powinna
zawierać się pomiędzy 350-500 podmiotów. Taka wielkość próby jest wystarczająca do
wnioskowania na cały region, a jednocześnie zapewni odpowiednie zróżnicowanie panelu
badawczego w zależności od rodzaju prowadzonej działalności, formy własności oraz okresu
funkcjonowania na rynku. Największe przedsiębiorstwa najbardziej wpływają na zmiany
aktywności zarówno gospodarki krajowej, jak i poszczególnych regionów. Istotne w doborze
próby jest przestrzeganie zasady jego funkcjonowania na terenie województwa, nieistotne jest
miejsce zarejestrowania firmy. Tak więc, jeżeli zdarzą się takie przypadki, że firma
zarejestrowana jest w innym województwie, ale prowadzi podstawową działalność w
Małopolsce, należy uwzględnić ją w panelu. Zdarza się bowiem często, że podmioty
gospodarcze są zarejestrowane w jednym regionie, a faktyczną działalność gospodarczą
prowadzą gdzie indziej. Należy dążyć w badaniach do wyeliminowania tego typu podmiotów,
a wprowadzać te firmy, które prowadzą działalność na danym terytorium bez względu na
miejsce rejestracji.
Przy doborze przedsiębiorstw istotne będzie aktywne uczestnictwo Urzędu
Marszałkowskiego, jak również jego wsparcie w propagowaniu badań i zachęcaniu do
uczestnictwa w badaniach wśród lokalnych przedsiębiorców. W badaniach należy
zrezygnować z badań mikroprzedsiębiorstw (zatrudniających do 9 osób). W Polsce tego typu
przedsiębiorstw jest najwięcej, jednak duża płynność w tej grupie firm powodować może
trudności z utrzymaniem liczebności panelu badawczego. Ponadto, brak regularnej statystyki
ilościowej dla tej grupy firm nie pozwala na pełną weryfikację uzyskanych z badań rezultatów
poprzez ich porównanie ze statystyką oficjalną. W doborze próby należy dążyć do ustalenia
grupy tzw. stałych respondentów – uczestników badania odpowiadających regularnie na
ankietę. Należy jednak liczyć się z faktem spadku zwrotności ankiet z przynajmniej dwóch
powodów:
– braku zainteresowania uczestnictwem w badaniu,
– naturalnym procesem powstawania nowych firm oraz zamykania działalności firm
uczestniczących w badaniu.
W związku z powyższym należy podjąć dwa rodzaje działań:
– ustalenie tzw. grupy zapasowej respondentów,
– okresowe odnawianie całej próby oraz
– zadawanie raz na pół roku dodatkowego pytania w ankiecie, mającego na celu
pozyskanie nowych respondentów.
Ustalenie i rola tzw. grupy zapasowej respondentów. Po kilku edycjach badania
należy wytypować według numeru REGON dodatkową grupę przedsiębiorstw – „grupa
zapasowa”. Powinna ona liczyć około 30% liczebności podstawowej grupy stałych
respondentów. Każdego kwartału ankiety będą kierowane do podstawowej grupy (stali
respondenci). Jeżeli przedsiębiorstwo nie odpowie na ankietę przez trzy kolejne edycje
badania, należy dolosować w jej miejsce przedsiębiorstwo z grupy zapasowej. Wychodzi się
tu z założenia, że trzykrotna odmowa lub brak reakcji na wysłaną ankietę oznacza brak
zainteresowania badaniem.
Okresowe odnawianie próby. W gospodarce odbywa się naturalny ruch
przedsiębiorstw, polegający na ich znikaniu z życia gospodarczego (bankructwa, łączenie się
firm) oraz pojawianiu nowych podmiotów gospodarczych. W krajach o wieloletniej tradycji
w prowadzeniu tego typu badań próby odnawiane są rokrocznie. Drugim istotnym powodem
konieczności odnawiania próby co pewien czas jest tzw. jej „zmęczenie”. Zjawisko to
występuje nawet przy zachowaniu wszelkich rygorów prawidłowej konstrukcji ankiety.
Polega ono na pewnym znużeniu osób stale wypełniających tę samą ankietę, co powoduje
mniejszą staranność w wyborze wariantu odpowiedzi, odsyłanie ankiety z opóźnieniem bądź
w ogóle zaniechanie udziału w badaniach. Trzecim powodem, dla którego próba powinna być
odnawiana, jest czynnik ludzki. Pracownicy w przedsiębiorstwach zmieniają się, a wraz z
nimi zmienia się nastawienie poszczególnych osób do uczestnictwa w badaniu. Przy
odnawianiu próby zaleca się jednak, aby zachować każdorazowo część respondentów stale
uczestniczących w badaniach, a nowych wprowadzać stopniowo6. W badaniach koniunktury
6
Por. Ake Lonnquist, Criteria for Achieving Comparability Between BT- Surveys. Qualitative Business
Surveys: Review, Experience and Evaluation, CIRET, Estonia 1994 r.
dla województwa małopolskiego również należy przyjąć założenie o okresowym odnawianiu
próby w oparciu o dane wojewódzkiego Urzędu Statystycznego i zachować rygor
częściowego wprowadzania do panelu nowych podmiotów.
Zadawanie raz na pół roku dodatkowego pytania w ankiecie, mającego na celu pozyskanie
nowych respondentów. W celu zapewnienia płynności w procesie odnawiania próby oraz
utrzymywania pewnej ilości dodatkowych pomiotów gospodarczych, które mogą zastąpić te
podmioty, które z różnych powodów nie będą uczestniczyć w badaniu, należy rozważyć
zadanie raz na pół roku dodatkowego pytania o wskazanie przedsiębiorstwa, z którym badana
firma utrzymuje stałe relacje gospodarcze. W pytaniu tym powinny być zawarte kryteria,
jakie firma taka powinna spełniać, a więc np. musi prowadzić działalność na terenie
województwa małopolskiego, musi zatrudniać powyżej 50 pracowników, lub inne w
zależności od preferencji zamawiającego badania lub braków reprezentantów przedsiębiorstw,
które zdaniem prowadzących badania powinny znaleźć się w panelu.
5.4.
Metoda zliczania danych źródłowych, ważenie odpowiedzi, eliminacja
wpływu czynników sezonowych i przypadkowych
Informacjami źródłowymi w badaniach metodą testu koniunktury jest jeden z trzech
wariantów odpowiedzi na zadane pytanie. Jednak ze względu na nieskwantyfikowany
charakter odpowiedzi jej wartość interpretacyjna jest różna w zależności od tego, czy
odpowiedź jest udzielana przez duże przedsiębiorstwo o znacznej wartości produkcji czy
przez przedstawiciela przedsiębiorstwa małego lub średniego. Przyrost produkcji i tę samą
wartość w przedsiębiorstwie małym może być odczuwany w sposób znaczący i w związku z
tym wypełniający ankietę zakreśla odpowiedź „wzrost produkcji” (spośród wariantów:
wzrost, spadek, na tym samym poziomie). Ten sam przyrost produkcji (o tę samą wartość) w
przedsiębiorstwie dużym może być przez nie w ogóle odczuwalny w niewielkim stopniu. Z
punktu widzenia aktywności gospodarczej całego regionu ten nawet niewielki w odczuciu
dużej firmy wzrost produkcji czy zwiększony napływ nowych zamówień ma znaczenie
większe niż odczuwalny, lecz o mniejszej wartości wzrost w firmie małej. Ponieważ badania
mają w swym założeniu mierzyć aktywność gospodarczą całego regionu i być porównywalne
z odpowiednimi badaniami prowadzonymi na próbach ogólnopolskich jak również z
badaniami prowadzonymi w ramach zharmonizowanych badań Komisji Europejskiej,
istotnym zagadnieniem staje się ważenie jednostkowych odpowiedzi.
Obecnie w świecie dominują trzy podejścia do zagadnienia ważenia uzyskiwanych w teście
odpowiedzi.
Brak ważenia. Polega on na podawaniu wyników odsetka poszczególnych rodzajów
odpowiedzi (spośród trzech możliwości) w stosunku do całej badanej populacji, która
udzieliła odpowiedzi na zadane pytanie. Znawcy zagadnienia wyznają pogląd, że nieważony
sposób zliczania odpowiedzi może być stosowany jedynie w przypadku badań prowadzonych
na niewielkich próbach, dotyczących jedynie wybranego zagadnienia, prowadzonych
nieregularnie, a więc takich badań, gdzie nie porównuje się uzyskanych rezultatów w czasie7.
Są to najczęściej badania o charakterze sondaży na zadany temat. Niemniej jednak kilka
ośrodków w świecie stosuje takie podejście do zagadnienia traktowania wagi pojedynczych
odpowiedzi.
Jednostopniowy sposób ważenia. W badaniach przy użyciu testu koniunktury odpowiedzi
powinny odzwierciedlać sytuację w całej populacji, a więc np. test koniunktury w przemyśle
powinien odzwierciedlać zmiany aktywności w całym sektorze na terytorium, którego
badanie dotyczy – w tym przypadku w województwie. Stąd też jednostkowym odpowiedziom
na poszczególne pytania nadaje się wagi. Najczęściej stosowanym kryterium służącym do
zastosowania wag są: liczba zatrudnionych, wielkość obrotu, wielkość dostaw, wartość
sprzedaży, wartość dodana. Ważeniu podlegają poszczególne odpowiedzi. Jeśli kryterium
ważenia jest np. wielkość obrotów, a w badanym obszarze wyróżnia trzy
podgrupy
przedsiębiorstw w zależności od wielkości obrotów (I grupa – niskie obroty określone
przedziałowo; II grupa średnie obroty; III grupa – wysokie obroty), to jednostkowa
odpowiedź przedsiębiorstwa z I grupy będzie miała wartość 1, z drugiej grupy wartość 2, zaś
z III grupy wartość 3. Inaczej mówiąc, odpowiedź jednego przedsiębiorstwa z III grupy jest
równa odpowiedziom trzech przedsiębiorstw z grupy I.
Tak przeważone odpowiedzi jednostkowe sumuje się i wyniki podaje w postaci odsetka
odpowiedzi poszczególnych wariantów (wzrost, bez zmian, spadek). Dla celów ważenia
najczęściej stosuje się podział na trzy grupy, choć spotyka się również podziały na pięć grup
(por. zalecenia Komisji Europejskiej).
Dla poszczególnych grup wagi najczęściej narastają liniowo tj. 1, 2, 3 itd. w zależności od
ilości przyjętych grup. Spotyka się również wagi narastające w postępie geometrycznym tj. 1,
2, 4, 8, 16, 32. Wybór pomiędzy wagami narastającymi w postępie geometrycznym a wagami
narastającymi w postępie geometrycznym zależy od zróżnicowania badanej zbiorowości w
obrębie podziału na grupy. Dla zbiorowości znacznie zróżnicowanych, gdzie wyróżnia się
wiele grup, lepiej stosować wagi narastające w postępie geometrycznym.
7
Por. R. Nilsson, Business Survey in OECD Countries – Methodological Review. Workshop, Monachium 2425. 06, 1991
Przyjęcie kryterium ważenia zależy również od rodzaju badania. Jako uniwersalne kryterium
uznaje się liczbę zatrudnionych. Wartość dodana stosowana jest w badaniu testem
koniunktury dla przemysłu, zaś wartość sprzedaży w badaniu handlu, wielkość obrotów
stosuje się jako kryterium ważenia w handlu, sektorze usług (banki, fundusze inwestycyjne,
firmy ubezpieczeniowe) oraz w budownictwie. Spotkać można również zróżnicowany system
wag w obrębie tej samej ankiety dla różnych pytań. Na przykład dla pytań dotyczących
eksportu czasami stosuje się odrębne kryterium ważenia poprzez średnioroczną wartość
eksportu lub udział produkcji eksportowej w całości produkcji. Przedsiębiorstwa proszone są
o określenie wartości swego eksportu poprzez wskazanie jednego z dziesięciu możliwych
przedziałów.
Dwustopniowy system ważenia. W dwustopniowym systemie ważenia w pierwszym kroku
ważone są odpowiedzi jednostkowe przedsiębiorstw poprzez wybrane kryterium i system wag
tak jak powyżej w systemie ważenia jednostkowego. W drugim kroku (stopniu) chodzi
głównie o zbliżenie struktury panelu według podgrup do struktury odniesienia (gospodarki
kraju, regionu czy branży). W tym celu dokonuje się porównania struktury uzyskanego w
toku badania panelu do struktury odniesienia, a następnie nadanie odpowiednich wag
stosownie do skali braku reprezentatywności w obrębie podgrupy. W drugim stopniu ważenia
kryterium doboru systemu wag może być również narastające w stopniu algebraicznym lub
geometrycznym.
W praktyce w badaniach prowadzonych na świecie stosuje się zarówno zróżnicowane
systemy ważenia, jak i zróżnicowane kryteria podziału na grupy w ramach panelu.
Dla badań kondycji gospodarstw domowych najczęściej nie stosuje się systemu wag. W tych
ośrodkach, które ważą jednostkowe odpowiedzi, jako kryterium stosuje się wielość
gospodarstwa wyrażonego liczbą jego członków lub grupę dochodową gospodarstwa
domowego. Oba kryteria ustala się poprzez wskazanie odpowiedniej grupy zakreślanej przez
odpowiadającego na ankietę
Tablica poniżej prezentuje stosowane przez różne ośrodki w poszczególnych krajach systemy
ważenia.
Tablica 5.5. Najczęściej stosowane systemy ważenia odpowiedzi w testach koniunktury w
wybranych krajach
Kraj
Kanada
Japonia
Brak
ważenia
X
Ważenie
jednostopniowe
(kryteria)
wielkość produkcji
Ważenie dwustopniowe
(kryteria)
Kraj
Australia
Nowa Zelandia
Austria
Brak
ważenia
Ważenie
jednostopniowe
(kryteria)
X
X
(1)
(2)
(1)
(2)
(1)
(2)
Belgia
Dania
Finlandia
Francja
sprzedaż,
eksport
(1)
(2)
(1)
(2)
zatrudnienie,
obrót, eksport
wartość dodana
zatrudnienie
wartość dodana
wartość dodana, produkcja, eksport
(2)
wartość dodana
(1) obrót, zatrudnienie
(2) wartość dodana
Włochy
Luksemburg
Holandia
zatrudnienie
(2)
Hiszpania
Szwecja
Wielka Brytania
Polska
obrót, zatrudnienie, eksport
wartość dodana
obrót, zatrudnienie, produkcja
wartość dodana
(1)
(2)
(1)
(2)
(1)
Irlandia
Norwegia
Portugalia
zatrudnienie
wartość dodana
obrót
wartość dodana
zatrudnienie (w próbie)
zatrudnienie (w gospodarce)
obroty
Niemcy
Grecja
Ważenie dwustopniowe
(kryteria)
(1) produkcja, zatrudnienie, eksport
wartość dodana
(1) zatrudnienie
(2) wartość dodana
wartość dodana
wartość dodana
wielkość zatrudnienia
Propozycja systemu ważenia w badaniu testem koniunktury dla województwa
małopolskiego
W badaniu dla województwa małopolskiego powinien być zastosowany system ważenia
jednostopniowy przy zastosowaniu skali narastającej w postępie geometrycznym dla grup
przedsiębiorstw wyodrębnionych na podstawie kryterium wielkości zatrudnienia.
Tablica 5.6 Proponowany system wag dla badania przedsiębiorstw w województwie
małopolskim
Wielkość zatrudnienia
Waga
Do 250 osób
1
251 – 500 osób
2
501 – 1000 osób
4
1001 – 2000 osób
8
2001 – 4000 osób
16
Ponad 4000 osób
32
Zliczanie wyników
Kolejnym krokiem w opracowywaniu uzyskanych rezultatów badań jest ich zliczanie. Wyniki
badań podaje się w postaci odsetka wybranej przez respondentów odpowiedzi w stosunku do
wszystkich odpowiedzi udzielonych na dane pytanie.
(+) – odsetek odpowiedzi: „wzrost”, „powyżej normalnego”
(=) – odsetek odpowiedzi „bez zmian”, „na dotychczasowym poziomie”, „normalny”
(-) –odsetek odpowiedzi „spadek”, „poniżej normalnego”
Podstawową miarą stosowaną w testach koniunktury jest saldo odpowiedzi rozumiane jako:
S = (+) – (-), gdzie S – saldo
Saldo informuje o tempie i kierunku zmian badanego zjawiska.
W przypadku zastosowania pięciopunktowej skali odpowiedzi, która często stosowana jest w
konsumenckim teście koniunktury saldo zliczane jest według reguły poniżej.
(+ +) – odsetek odpowiedzi „znaczny wzrost”, „znaczna poprawa”, „znacznie powyżej
poziomu normalnego”
(+) – odsetek odpowiedzi „wzrost”, „poprawa”, „powyżej poziomu normalnego”
(=) – odsetek odpowiedzi „bez zmian”, „na poziomie normalnym”
(-) – odsetek odpowiedzi „pogorszenie”, „poniżej poziomu normalnego”
(- -) – odsetek odpowiedzi „znaczne pogorszenie”, „znacznie poniżej poziomu normalnego”
S = ((+ +) + (+ )) – ((- -) + (-))
Często w pięciopunktowej skali odpowiedzi skrajne (+ +) oraz (- -) otrzymują dodatkową
podwójną wagę.
Dla badań prowadzonych metodą testu koniunktury w województwie małopolskim należy
zastosować
pierwszą
formułę
zliczania
odpowiedzi
stosowną
dla
trzystopniowej
jednokrotnego wyboru skali odpowiedzi na pytania zawarte w ankiecie.
Eliminacja wpływu czynnika sezonowego i przypadkowego
We wszystkich badaniach empirycznych, które gromadzą długie szeregi czasowe,
pojawia się problem eliminacji wahań sezonowych, przypadkowych oraz tzw. obserwacji
odstających (outlierów). Wahania sezonowe są to pewnego rodzaju zmiany w kształtowaniu
się badanego zjawiska, będące rezultatem przyczyn niezależnych od podmiotów
gospodarczych
wynikające
z
warunków
naturalnych,
klimatycznych,
społecznych,
kulturowych itp8. Wahania sezonowe charakteryzują się pewną cyklicznością.
Wahania przypadkowe to wahania wywołane czynnikami losowymi. Niekiedy wahania
przypadkowe mają tak silny wpływ na gospodarkę, że prowadzą do jej istotnych zmian w
trendzie rozwojowym lub do zmian strukturalnych.
Tak zwane obserwacje odstające to jednorazowe nadzwyczajne wzrosty lub spadki w
szeregach statystycznych spowodowane zarówno wydarzeniami przypadkowymi, jak i
krótkookresowymi szokami, zmianami metody rejestrowania zjawiska lub jego definicji.
Dla eliminacji wpływu wszystkich wyżej wymienionych wahań opracowane zostały
procedury mechanicznej eliminacji tego typu wahań. Do najbardziej popularnych i cieszących
się dobrą opinią należą dwie z nich: procedura ARIMA X12 oraz procedura Tramo-Seats.
Obydwie procedury były dość dobrze przetestowane i obie dają podobne rezultaty w
przypadku szeregów czasowych pochodzących z badań koniunktury przy zastosowaniu testu.
Dla badań koniunktury w województwie małopolskim z powodzeniem może być zastosowana
zarówno procedura ARIMA lub Tramo-Seats. Obydwie procedury z powodzeniem stosowane
są przez ośrodki zagraniczne oraz krajowe. Należy jednak pamiętać, że danym poddawanym
zarówno jednej, jak i drugiej procedurze narzucone są pewne wymagania:
Zebrane szeregi czasowe muszą być odpowiedniej długości, tzn. co najmniej 3 lata
zarówno w przypadku badań prowadzonych z częstotliwością miesięczną, jak i badań
prowadzonych z częstotliwością kwartalną. Nie będzie więc możliwe natychmiastowe
usunięcie wpływu czynników sezonowych. Należy podjąć próby przeprowadzenia
badania sezonowości po roku prowadzenia badań z sezonowością zaobserwowane dla
województwa małopolskiego poprzez dezagregację danych uzyskanych przez jeden z
ośrodków prowadzących tego typu badania na próbie ogólnopolskiej.
Procedurę odsezonowywania danych powinno powtarzać się co najmniej raz w roku.
Nie należy przeprowadzać procedury usuwania wahań sezonowych i przypadkowych
w okolicach potencjalnych punktów zwrotnych. Doświadczenie pokazuje, że mniejszy
błąd zostaje popełniony w przypadku przeniesienia tzw. starych czynników sezonowości
niż zastosowanie procedury odsezonowania w warunkach silnej nierównowagi i
zmienności, jaka występuje w okolicach punktów zwrotnych cyklu koniunkturalnego.
5.5.
8
Metoda prezentacji wyników, wskaźniki proste i złożone
R. Barczyk, Z. Kowalczyk, Metody badania koniunktury gospodarczej, PWN, Warszawa-–Poznań 1993, s. 95.
Podstawowym wskaźnikiem służącym do oceny kierunku i siły zmian badanego zjawiska jest
saldo. Saldo to różnica pomiędzy odsetkiem respondentów mówiących o wzroście (poprawie)
badanego zjawiska a odsetkiem respondentów wskazujących na spadek (pogorszenie)
badanego zjawiska. Niemniej jednak dla interpretacji uzyskanych rezultatów ważny jest
również odsetek odpowiedzi „bez zmian” lub „na poziomie normalnym” (=). Tę samą
wielkość salda można otrzymać przy różnym rozkładzie odsetków odpowiedzi (+) i (-).
Ilustruje to poniższa tablica
Tablica 5.7. Zróżnicowanie rozkładu odpowiedzi przy tym samym saldzie
Numer
przypadku
1.
2.
Odsetek
odpowiedzi (+)
10
47
Odsetek
odpowiedzi (-)
6
43
Odsetek
odpowiedzi (=)
84
10
Saldo
+4
+4
W pierwszym przypadku obserwujemy znaczną stabilizację zjawiska (84% respondentów nie
odnotowało zmian lub uznało, że jest ono na poziomie normalnym. W drugim przypadku,
choć wielkość salda jest taka sama jak w przypadku pierwszym, badane zjawisko
charakteryzuje się słabą stabilizacją z niewielką przewagą tendencji wzrostowej (10%
respondentów nie odnotowało zmian lub uznało, ze zjawisko jest na poziomie normalnym).
Badania wielu ośrodków wskazują, że w okresach, które przypadają na okolice punktów
zwrotnych cyklu koniunktury (szczyt, dno), odsetek odpowiedzi (=) świadczący o stabilności
zjawiska badanego zmniejsza się. O innych podstawowych miarach stosowanych w testach
koniunktury szerzej we wcześniejszej części tego rozdziału poświeconemu prezentacji
zaleceń Komisji Europejskiej co zasad stosowania zharmonizowanego testu koniunktury.
Podstawowym walorem wskaźników wyrażonych w postaci salda jest ich prostota. Ponadto
niektóre z zagadnień badanych testem koniunktury ujmowane w postaci sald lub ich
kombinacji zaliczane są do grupy tzw. wskaźników wyprzedzających, a więc tych, które
wcześniej niż jakiekolwiek inne informacje, a zwłaszcza dane statystyki oficjalnej, informują
o zmianach tendencji w gospodarce (rozwoju lub spowolnieniu/recesji).
Dla badań prowadzonych metodą testu koniunktury dla województwa małopolskiego jako
podstawową miarę przewiduje się saldo odpowiedzi w postaci (+) – (-).
W konstrukcji syntetycznych wskaźników koniunktury w badaniach na świecie oraz w kraju
istnieje ogromna różnorodność. Poniżej przedstawione zostaną najbardziej popularne
konstrukcje syntetycznych miar koniunktury obrazujących wyniki przeprowadzonych badań.
Saldo odpowiedzi na wybrane pytanie. Jest to najprostsza miara najczęściej odnosząca się
do pytania o ocenę ogólnego stanu koniunktury gospodarczej w kraju lub regionie lub branży.
Czasami stosowane jest saldo odpowiedzi z pytania na temat sytuacji finansowej badanych
firm lub ocen dotyczących wielkości produkcji.
Średnia sald ocen teraźniejszości i przewidywań. W tej formule syntetycznej miary badań
koniunktury dokonuje się wyboru pytania uznanego za obrazujące w najlepszy
sposób
koniunkturę gospodarczą w badanym obszarze, zaś podstawowa miara to średnia
arytmetyczna salda odpowiedzi na pytanie dotyczące ocen bieżącej sytuacji (stan) oraz salda
odpowiedzi dotyczącego przewidywań. Zastosowanie tej miary jest możliwe tylko w
odniesieniu do tych pytań, które w każdym badaniu dotyczy obydwu horyzontów czasowych.
Kombinacja sald odpowiedzi na rożne pytania. W tym przypadku wybiera się kilka pytań,
które autorzy badań uznają za najlepiej odzwierciedlające koniunkturę w badanym obszarze.
Pytania i salda mogą dotyczyć zarówno stanu, jak i przewidywań. Czasami wybranym saldom
odpowiedzi przypisuje się zróżnicowane wagi. Do najczęściej stosowanych wybranych sald
odpowiedzi jako składowe podstawowej miary kwalifikuje się: przewidywania co do
wielkości produkcji w najbliższych 3–4 miesiącach, napływ nowych zamówień, sytuacja
finansowa, zapasy wyrobów gotowych (z odwróconym znakiem).
W przypadku badań prowadzonych dla województwa małopolskiego podstawową miarą
będzie średnia ruchoma sald stanu i przewidywań produkcji z ostatnich trzech miesięcy
wyrażona wzorem:
KM = (PSt-2 + PSt-1 + PSt +PPt-2 + PPt-1 + PPt)/6 ; gdzie:
KM – wskaźnik koniunktury dla województwa małopolskiego;
PSt-2; PSt-1; PSt – saldo stanu produkcji w okresach t-2, t-1, t;
PPt-2; PPt-1; PPt – saldo przewidywań co do produkcji w okresach t-2, t-1, t.
Forma prezentacji wyników. Podstawowa miara, jaką będzie wskaźnik koniunktury dla
województwa małopolskiego (KM), prezentowana będzie w postaci wykresu liniowego. Po
osiągnięciu odpowiedniej długości obserwacji pozwalającej ustalić zakresy wahań wskaźnika
koniunktury w poszczególnych fazach cyklu koniunktury można wprowadzić prezentację
wskaźnika w postaci „zegara koniunktury”
Rys .5.1 Zasady tworzenia zegara koniunktury
140
Spowolnienie
120
100
80
60
40
20
Ekspansaja
Źródło: Opracowanie własne
5.6.
Rola Małopolskiego Urzędu Marszałkowskiego
Zakłada się, że Urząd Marszałkowski Województwa Małopolskiego weźmie udział w
tworzeniu bazy danych przedsiębiorstw do ankietowania. Chodzi tu o wykorzystanie prestiżu
UM w regionie do przekonania przedsiębiorstw operujących w województwie małopolskim
do udziału w badaniu. Mógłby być to list zachęcający do udziału wraz z prośbą o podanie
adresu e-mailowego do osoby, która by odpowiadała na ankietę. Następnie zebranie
nadesłanych odpowiedzi i stworzenie listy adresowej do prowadzenia ankiety internetowej.
Gdyby liczba zgód na prowadzenie ankiety była niewystarczająca, to należałoby powtórzyć
list z prośbą o udział w badaniu.
W przypadku, gdyby w UMWM istniała potrzeba merytorycznego włączenia się w badania,
to po przeszkoleniu wskazanych przez UM pracowników i ustabilizowaniu się narzędzia
badawczego, cześć prac mogliby wykonywać pracownicy UM. Na przykład utrzymywaliby
bazę przedsiębiorstw, utrzymywaliby bazę danych z wynikami, przygotowywaliby raporty z
badań. Na początku pod nadzorem merytorycznym twórcy badań, a potem samodzielnie.
Doświadczenia zdobyte w tego typu badaniach przez zespół UM pozwoli w przyszłości
samodzielnie rozszerzać pole badawcze na inne obszary gospodarki województwa.
6.
Metoda oceny tendencji w gospodarce województwa małopolskiego
na podstawie danych ilościowych
6.1.
Relacja raportów opartych na danych ilościowych do raportów opartych na
teście koniunktury
Są dwie główne różnice między raportami opartymi na danych ilościowych w stosunku do
raportów opartych na danych ilościowych.
Pierwsza różnica to źródło pochodzenia danych. W przypadku raportów opartych na danych
ilościowych źródłem danych jest GUS lub inna jednostka zbierająca dane, na przykład NBP,
Ministerstwo Finansów. W przypadku danych jakościowych źródłem danych są
przedsiębiorstwa. Dane pochodzą z ankiety wysyłanej raz na kwartał do przedsiębiorstw.
Druga różnica to moment dostępności danych. Dane ilościowe spływają z dużym
opóźnieniem w stosunku do danych jakościowych i często dotyczą okresów z dalekiej
przeszłości. Typowym przykładem są dane o PKB w województwach, które dotyczą okresu
sprzed dwóch lat. W innych przypadkach może to być opóźnienie roczne, półroczne
kwartalne. Dane jakościowe takiej wady nie mają, bo dotyczą okresu sprzed najdłużej
jednego miesiąca. Są zatem aktualne. A co więcej, pozwalają prognozować tendencje
gospodarcze, wykorzystując wiedzę zgromadzoną w przedsiębiorstwach. Zatem raporty
oparte na danych jakościowych zawierają dane bardziej aktualne i pozwalają śledzić
tendencję obserwowanych zjawisk. Raporty oparte na danych ilościowych są opóźnione w
stosunku do raportów zawierających dane jakościowe, ale zawierają miary zjawisk wyrażone
w złotych (np. sprzedaż, wynagrodzenia), sztukach (np. liczba bezrobotnych) czy procentach
(p.. inflacja), czego w raportach jakościowych nie ma.
Dlatego oba rodzaje raportów są względem siebie komplementarne i tworzą efekt
synergiczny.
6.2.
Metoda analizy danych
Metoda oceny tendencji w gospodarce województwa małopolskiego na podstawie danych
ilościowych polegać będzie na analizie wskaźników dostarczanych przez GUS oraz
zbieranych z innych źródeł, np. z ogłoszeń prasowych w przypadku badania podaży pracy
rynku pracy. Dane, tam gdzie jest to potrzebne, zostaną wyrównane sezonowo. Usunięte
zostaną dane zachowujące się nienaturalnie, tzw. outliery. Tam, gdzie to będzie konieczne,
dane będą urealniane przez deflowanie. Zbiór danych, na podstawie którego dokonywana
będzie ocena, znajduje się w załączniku 2 do tekstu oraz w niniejszym tekście w
odpowiednich jego częściach. Dane te będą grupowane w zbiorowości tworzące spójną całość
i opisane w odpowiednich raportach (raporty zostały zaprezentowane we wcześniejszej części
tekstu).
Analizowane będą dane głównie w okresach kwartalnych. Będą również analizy oparte na
danych półrocznych, np. aktywność inwestycyjna przedsiębiorstw, i rocznych, np.
atrakcyjność inwestycyjna, cechy kapitału ludzkiego, innowacyjność.
7.
Metodologia oceny atrakcyjności inwestycyjnej województwa
małopolskiego
Rozdział ten zawiera prezentację definicji kluczowych pojęć dotyczących atrakcyjności
inwestycyjnej regionów, takich jak: atrakcyjność inwestycyjna, konkurencyjność regionów,
specjalizacja regionalna, potencjał społeczno-gospodarczy regionu. Dokonano prezentacji
rodzin wskaźników, w podziale na: potencjalną atrakcyjność inwestycyjną w wariancie
uproszczonym (PAI 1) i wariancie rozszerzonym (PAI 2) oraz rzeczywistą atrakcyjność
inwestycyjną (RAI). Na przykładzie wskaźników PAI1 i PAI 2 dla gospodarki regionalnej
(PAI 1_GN i PAI2_GN) ukazano zasady konstrukcji wskaźników syntetycznych.
Zaprezentowano istotę metody korelacyjno-wagowej, z uwzględnieniem źródeł korzyści
wynikających z jej zastosowania, zwrócono uwagę na oryginalność podejścia autorskiego.
Przedstawiono sposoby konstrukcji wskaźników tworzonych dla poszczególnych sekcji.
Nakreślono także metody prognozowania krótkoterminowego.
7.1.
Podstawowe pojęcia
Atrakcyjność inwestycyjna jest rozumiana dwojako, tj. jako potencjalna i rzeczywista:
– potencjalna atrakcyjność inwestycyjna to zespół regionalnych walorów lokalizacyjnych,
które mają wpływ na osiąganie celów inwestora (np. w postaci kształtowania się kosztów
prowadzonej działalności gospodarczej, przychodów ze sprzedaży, rentowności netto oraz
konkurencyjności danej inwestycji),
–rzeczywista atrakcyjność inwestycyjna to zdolność regionu do absorpcji kapitału
finansowego i rzeczowego w formie inwestycji. Można je mierzyć wartością napływu
bezpośrednich inwestycji zagranicznych oraz wartością inwestycji w przedsiębiorstwach;
– pomiędzy rzeczywistą atrakcyjnością inwestycyjną a efektywnością zaangażowanego
kapitału (rzeczowego, finansowego, ludzkiego i przyrodniczego) występuje zależność wprost
proporcjonalna, dlatego do oceny rzeczywistej atrakcyjności inwestycyjnej są używane
wskaźniki efektywności wykorzystania kapitału ludzkiego, rzeczowego oraz przyrodniczego.
Konkurencyjność regionów to zdolność regionów do konkurowania o określonego rodzaju
kapitał (finansowy, rzeczowy, ludzki). Jest mierzona udziałem danego regionu w napływie
BIZ, łącznej wartości nakładów inwestycyjnych w stosunku do obszaru referencyjnego, np.
Polski, Unii Europejskiej.
Specjalizacja regionalna to ponadprzeciętnie rozwinięty sektor gospodarki, podstawą
pomiaru specjalizacji regionalnej jest struktura pracujących lub wartości dodanej brutto
(produktu krajowego brutto) porównywana w regionie oraz na obszarze referencyjnym.
Potencjał
społeczno-gospodarczy
regionu
to
zdolność
gospodarki
regionalnej
do
wytwarzania dóbr materialnych i niematerialnych. Jest to globalna wartość wytworzonych
dóbr i usług w różnych sferach życia społeczno-gospodarczego mierzona np. PKB, wartością
dodaną brutto, wskaźnikami syntetycznymi, ujmującymi łącznie wszystkie posiadane zasoby.
7.2.
Propozycje wskaźników
Wskaźniki potencjalnej atrakcyjności inwestycyjnej w wariancie uproszczonym dla
gospodarki regionalnej PAI1 _GN oraz dla poszczególnych sekcji, np. dla hotelarstwa i
gastronomii, PAI 1_H są porównywalne na wszystkich szczeblach statystycznych (gmina,
powiat, podregion, województwo, makroregion), co umożliwia badanie atrakcyjności
inwestycyjnej nie tylko statystycznie wyodrębnionych jednostek samorządu terytorialnego,
ale także innego typu regionów, np. gmin wchodzących w skład parków krajobrazowych,
obszarów sieci NATURA 2000 czy innych dowolnych konglomeratów jednostek szczebla
gminnego. W tym wariancie analiza jest ograniczona do zestawu zmiennych, dostępnych dla
poziomu gmin, co powoduje zawężenie zakresu analizy. Procedura, związana z
wyznaczeniem wskaźnika potencjalnej atrakcyjności inwestycyjnej (PAI), oparta jest na
czterech głównych mikroklimatach: zasobów pracy, infrastruktury technicznej, infrastruktury
społecznej oraz rynku zbytu. Pomocniczo uwzględnia się także mikroklimat administracyjny
– patrz tabela 6.1.
Tabela 6.1 Składowe wskaźnika PAI1_GN
MIKROKLIMAT
MNOŻNIK
Stymulanta/destymulanta
ZASOBY PRACY
Odsetek ludności w wieku nieprodukcyjnym na
0,50
100 os. w wieku produkcyjnym
Wskaźnik aktywności zawodowej – liczba osób
1,00
pracujących w przeliczeniu na 100 osób w wieku
produkcyjnym
Saldo migracji stałej wewnętrznej na 1000
0,50
mieszkańców
Saldo migracji zagranicznej na 1000
0,50
mieszkańców
Ludność w wieku poprodukcyjnym na 100 osób
0,50
w wieku przedprodukcyjnym
MIKROKLIMAT
INFRASTRUKTURA TECHNICZNA
Udział % ludności obsługiwanej przez wodociąg
1,00
Udział % mieszkań z podłączeniem do gazociągu
1,00
Udział % ludności obsługiwanej przez
1,00
kanalizację
D
S
S
S
D
S
S
S
MIKROKLIMAT
MNOŻNIK
Gęstość sieci wodociągowej w km na 100 km2
0,33
2
Gęstość sieci gazociągowej w km na 100 km
0,33
2
Gęstość sieci kanalizacyjnej w km na 100 km
0,33
MIKROKLIMAT
INFRASTRUKTURA SPOŁECZNA
Praktyki lekarskie na wsi i w mieście na 100 tys.
0,25
mieszkańców
Liczba zakładów opieki zdrowotnej ogółem na
0,25
100 tys. mieszkańców
Liczba aptek na 100 tys. mieszkańców
0,50
Powierzchnia użytkowa mieszkań per capita
1,00
Liczba komputerów podłączonych do Internetu
0,25
do ogółu komputerów w szkołach podstawowych
Liczba komputerów podłączonych do Internetu
0,25
do ogółu komputerów w gimnazjach
Liczba uczniów na komputer w szkołach
0,25
podstawowych
Liczba uczniów na komputer w gimnazjach
0,25
Księgozbiór na 1000 mieszkańców
0,50
Wypożyczenie księgozbioru na zewnątrz na 1000
0,50
mieszkańców
Liczba widzów w kinach stałych na 100
1,00
mieszkańców
Liczba zwiedzających muzea z oddziałami na
1,00
1000 mieszkańców
MIKROKLIMAT
RYNKOWY
Gęstość zaludnienia (osoby ma km2)
1,00
Dochody budżetów gmin z podatku PIT na
1,00
mieszkańca
(PLN)
Dochody budżetów gmin z podatku CIT na
1,00
pracującego
(PLN)
Udział podatku gruntowego w dochodach
1,00
własnych gminy
MIKROKLIMAT
ADMINISTRACJA
Powierzchnia objęta miejscowym planem
1,00
zagospodarowania przestrzennego odniesiona do
sumy powierzchni objętej planem oraz
przewidzianej do objęcia planem (%)
Środki na dofinansowanie własnych zadań
1,00
pozyskane z innych źródeł na 1 mieszkańca (zł)
Dochody własne bez podatków na wydatki
1,00
bieżące na administrację (zł)
Wydatki majątkowe ogółem na wydatki bieżące
1,00
ogółem (zł/zł)
S – stymulanta, D – destymulanta
Stymulanta/destymulanta
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
D
S
S
S
S
Źródło: opracowanie własne
Wskaźniki potencjalnej atrakcyjności inwestycyjnej w wersji rozszerzonej dla
gospodarki regionalnej PAI2_GN oraz dla poszczególnych sekcji, np. dla handlu i napraw
PAI2_G, oparte na szerokich bazach danych dostępnych na poziomie wojewódzkim. Ich
szersze spektrum poznawcze pozwala na pogłębienie analiz atrakcyjności inwestycyjnej
województwa małopolskiego. Wskaźnik ten składa się z analogicznych mikroklimatów do
PAI1, dodatkowo uzupełnionych o mikroklimat innowacyjności, społeczny (kapitału
społecznego), a czasem o mikroklimaty branżowe (np. walorów przyrodniczych,
infrastruktury handlu) – patrz tab. 6.2.
Tabela 6.2 Składowe wskaźnika PAI2_GN
MNOŻNIK Stymulanta/destymulanta
MIKROKLIMAT
ZASOBY PRACY
Odsetek ludności w wieku nieprodukcyjnym na 100
os. w wieku produkcyjnym
Wskaźnik aktywności zawodowej – liczba osób
pracujących w przeliczeniu na 100 os. w wieku
produkcyjnym
Saldo migracji stałej wewnętrznej na 1000
mieszkańców
Saldo migracji zagranicznej na 1000 mieszkańców
Ludność w wieku poprodukcyjnym na 100 osób w
wieku przedprodukcyjnym
Aktywni zawodowo z wykształceniem średnim i
wyższym na 1000 pracujących
Średni współczynnik skolaryzacji netto
0,5
D
1
S
0,5
S
0,5
0,5
S
D
1
S
1
S
INFRASTRUKTURA TECHNICZNA
Udział % ludności obsługiwanej przez wodociąg
Udział % mieszkań z podłączeniem do gazociągu
Udział % ludności obsługiwanej przez kanalizację
Gęstość sieci wodociągowej w km na 100 km2
Gęstość sieci gazociągowej w km na 100 km2
Gęstość sieci kanalizacyjnej w km na 100 km2
Gęstość sieci drogowej w km na 100 km2
Telefoniczne łącza główne na 1000 ludności
Drogi publiczne o nawierzchni twardej – ekspresowe
[km] wraz z autostradami jako % dróg publicznych o
twardej nawierzchni
Przyloty pasażerów w portach lotniczych/1000
mieszkańców
Linie kolejowe eksploatowane na 100 km²
% zelektryfikowanych linii kolejowych
normalnotorowych
Abonenci telewizji kablowej/1000 mieszkańców
Liczba ludności na jedną placówkę pocztową
Odpady unieszkodliwione do odpadów wytworzonych
w ciągu roku w tys. ton
1
1
1,
0,3333
0,3333
0,3333
1
1
1
S
S
S
S
S
S
S
S
S
1
S
1
1
S
S
1
1
1
S
D
S
Ścieki oczyszczone do ścieków odprowadzonych
1
(dam3/rok)
INFRASTRUKTURA SPOŁECZNA
S
Praktyki lekarskie na wsi i w mieście na 100 tys.
mieszkańców
Liczba zakładów opieki zdrowotnej ogółem na 100
tys. mieszkańców
Liczba aptek na 100 tys. mieszkańców
0,25
S
0,25
S
0,5
S
MIKROKLIMAT
MNOŻNIK Stymulanta/destymulanta
Powierzchnia użytkowa mieszkań per capita
Liczba mieszkańców na sklep
Całoroczne obiekty turystyczne na 100 tys.
mieszkańców
Liczba komputerów podłączonych do Internetu do
ogółu komputerów w szkołach podstawowych
Liczba komputerów podłączonych do Internetu do
ogółu komputerów w gimnazjach
Liczba uczniów na komputer w szkołach
podstawowych
Liczba uczniów na komputer w gimnazjach
Księgozbiór na 1000 mieszkańców
Wypożyczenie księgozbioru na zewnątrz na 1000
mieszkańców
Liczba widzów w kinach stałych na 100 mieszkańców
Liczba zwiedzających muzea z oddziałami na 1000
mieszkańców
SPOŁECZNY
1
1
1
S
S
S
0,25
S
0,25
S
0,25
D
0,25
0,5
0,5
D
S
S
1
1
S
S
Fundacje, stowarzyszenia i organizacje społeczne na
1000 osób
Wydatki na kulturę i ochronę dziedzictwa kulturowego
na mieszkańca
RYNKOWY
1
S
1
S
Gęstość zaludnienia
Dochody budżetów gmin z podatku PIT na
mieszkańca (PLN)
Dochody budżetów gmin z podatku CIT na
pracującego
(PLN)
Udział podatku gruntowego w dochodach własnych
gmin
Przeciętny miesięczny dochód gospodarstw
domowych na 1 osobę
ADMINISTRACJA
1
S
S
1
S
1
D
1
S
Powierzchnia objęta planem zagospodarowania
przestrzennego odniesiona do sumy powierzchni
objętej planem oraz przewidzianej do objęcia planem
Środki na dofinansowanie własnych zadań pozyskane
z innych źródeł na 1 mieszkańca
Dochody własne bez podatków na wydatki bieżące na
administrację
Wydatki majątkowe ogółem na wydatki bieżące
ogółem
1
S
1
S
1
S
1
S
Uwaga: mikroklimat wyłączony ze wskaźnika syntetycznego
Źródło: opracowanie własne
Wskaźniki
rzeczywistej
atrakcyjności
inwestycyjnej
tworzone
na
poziomie
województwa dla całej gospodarki regionalnej RAI_GN lub poszczególnych sekcji, np. dla
działalności produkcyjnej RAI_D, w oparciu o miary efektywności wykorzystania wiodących
rodzajów kapitału oraz wskaźniki absorpcji kapitału finansowego przez region. Wskaźnik
rzeczywistej atrakcyjności inwestycyjnej ukazuje efekty napływu kapitału z punktu widzenia
gospodarowania podstawowymi strumieniami kapitału: ludzkiego, rzeczowego, finansowego i
przyrodniczego, z uwzględnieniem dwóch grup inwestorów- przedsiębiorców oraz instytucji
publicznych, w postaci jednostek samorządu terytorialnego. Z uwagi na ograniczenia baz
danych wskaźnik RAI tworzony jest wyłącznie dla regionów szczebla wojewódzkiego, w
oparciu o następujące wskaźniki cząstkowe dla niżej wymienionych mikroklimatów:
Mikroklimat produktywności pracy:
o Wartość dodana brutto na 1 pracującego, (s)
o Zysk brutto w przeliczeniu na jednego pracującego w sektorze przedsiębiorstw
niefinansowych.
Mikroklimat produktywności majątku trwałego:
o Wartość dodana brutto na wartość brutto środków trwałych w rolnictwie,
o Wartość dodana brutto na wartość brutto środków trwałych w przemyśle,
o Wartość dodana brutto na wartość brutto środków trwałych w usługach rynkowych,
o Wartość dodana brutto na wartość brutto środków trwałych w usługach nierynkowych,
wskaźniki uwzględniono w proporcji zgodnej z regionalną strukturą gospodarki. (s)
Rentowność przedsiębiorstw:
o Zysk brutto podzielony przez wartość przychodów ze sprzedaży (rentowność brutto
sprzedaży), (s)
o Rentowność kapitału własnego, (s)
o Rentowność aktywów, (s)
o Liczba podmiotów gospodarczych na 1000 pracujących, (s)
Mikroklimat jednostek samorządu terytorialnego:
o Różnica dochodów własnych gmin z majątku oraz wydatków majątkowych
podzielona przez dochody własne gmin (mikroklimat produktywności majątkowej
j.s.t.), (s)
o Dochody
własne
budżetów
gmin
do
wydatków
ogółem
(mikroklimat
samofinansowania j.s.t.). (s)
Mikroklimat nakładów inwestycyjnych:
Nakłady inwestycyjne w przedsiębiorstwach na liczbę podmiotów gospodarczych, (s)
Nakłady inwestycyjne na mieszkańca, (s)
Nakłady
inwestycyjne
ogółem
do
nakładów
inwestycyjnych
w przedsiębiorstwach, (s)
Zysk brutto w przeliczeniu na wartość nakładów inwestycyjnych w sektorze
przedsiębiorstw niefinansowych.
Mikroklimat kapitału przyrodniczego:
Iloraz sumy zanieczyszczeń pyłowych i gazowych do sumy zanieczyszczeń pyłowych
i gazowych zneutralizowanych, (d)
Tereny zielone w ha na 100 mieszkańców, (s)
Odpady komunalne wyselekcjonowane zebrane w ciągu roku w przeliczeniu na
jednego mieszkańca, (s)
Grunty zrekultywowane w ciągu roku (ha) do gruntów wymagających rekultywacji
(ha), (s)
Ścieki przemysłowe i komunalne oczyszczane w % ścieków wymagających
oczyszczania, (s)
Udział oczyszczalni ścieków o podwyższonym stopniu oczyszczania w łącznej
zdolności przerobowej komunalnych oczyszczalni mechanicznych, biologicznych oraz
o podwyższonym stopniu oczyszczania (m3/dobę). (s)
Proponowane badanie będzie pogłębione na poziomie NUT2 o analizę atrakcyjności
inwestycji dla działów gospodarki narodowej w oparciu o dostępne dane dla przedsiębiorstw
średnich i dużych, składających sprawozdania finansowe. Jest to unikalne rozwiązanie,
niedostępne jak dotąd na rynku naukowych opracowań.
7.3.
Metody statystyczne
Wszystkie wskaźniki dotyczące pomiaru atrakcyjności inwestycyjnej są obliczane w oparciu
o metodę wagowo-korelacyjną dostosowywaną permanentnie do specyfiki badań
regionalnych.
Polega ona na przekształceniu zmiennych jednocechowych w pseudojednocechowe, a
następnie zbioru wskaźników pseudojednocechowych w miarę syntetyczną. Cechą
odróżniającą
przyjętą
metodę
od
innych
jest
określanie
wag
wskaźników
pseudojednocechowych na podstawie wskaźników korelacji pomiędzy nimi a miarą
syntetyczną. Obliczone wartości syntetycznego wskaźnika pseudojednocechowego są
podstawą podziału zbioru jednostek przestrzennych na klasy A F, których zakres został
wyznaczony przez lewostronnie domknięte przedziały o następujących dolnych granicach:
Klasa A: Av + S(x), Klasa B: Av + 0,5S(x), Klasa C: Av, Klasa D: Av 0,5S(x), Klasa E: AvS(x), Klasa F: 0, gdzie: Av średnia arytmetyczna, S(x) odchylenie standardowe.
Wskaźniki dla poszczególnych sekcji są tworzone w oparciu modyfikację wskaźnika
podstawowego,
obliczanego
dla
gospodarki
regionalnej.
Mikroklimaty
wszystkich
wskaźników są tworzone w oparciu o dobór autorski zmiennych diagnostycznych,
opisujących dany czynnik lokalizacji w różny sposób, zależnie od rodzaju planowanej
działalności gospodarczej.
Przyjęto następujące rozwiązania metodyczne:
a/
redukcja wektora
wyjściowego tworzonego przez wskaźnik bazowy tworzony dla
gospodarki regionalnej lub/i
b/ wprowadzenie wskaźników specyficznych dla danego rodzaju działalności
c/ korekta mnożnika cech wyjściowych budujących wskaźniki pseudojednocechowe
(mikroklimaty), stosownie do specyfiki wymogów lokalizacyjnych poszczególnych rodzajów
działalności.
Standaryzacja zmiennych jest dostosowana do asymetrii rozkładów przestrzennych dzięki
oparciu jej o wielkości minimalne i maksymalne w zbiorze jednostek samorządu
terytorialnego w całej Polsce. Rozwiązanie to pozwala na
określenie
atrakcyjności
inwestycyjnej województwa małopolskiego oraz jego gmin i powiatów w odniesieniu do
dowolnego polskiego regionu/rejonu.
Przyjęta w badaniu metoda wagowo-korelacyjna wprowadzona do przekrojowych badań
atrakcyjności inwestycyjnej pozwala na zminimalizowanie wpływu subiektywnej oceny
autora na wyniki końcowe, przy jednoczesnym uwzględnieniu niejednakowego wpływu
poszczególnych zmiennych na wielkość wskaźnika końcowego. Odpowiada to w większym
stopniu rzeczywistości, niż w przypadku pominięcia rang poszczególnych zmiennych
cząstkowych, względnie przypisania ich metodą ekspercką.
Są to cechy wyróżniające proponowane opracowanie na rynku ekspertyz i stanowiące o
oryginalności.
Do prognozowania zmian atrakcyjności inwestycyjnej w okresach dwuletnich zostaną
wykorzystane typowe metody prognozowania statystycznego, tj. analiza szeregów
czasowych, liniowe modele regresji, z wykorzystaniem typowej dla badań przestrzennych
metody głównych składowych.
7.4.
Badanie ankietowe
Oprócz przedstawionego badania ilościowego co 6 miesięcy będzie przeprowadzone badanie
ankietowe wśród przedsiębiorstw. Treść pytań ankiety w zakresie atrakcyjności inwestycyjnej
została przedstawiona w załączniku 1 do tego tekstu.
8. Metodologia oceny innowacyjności gospodarki województwa
małopolskiego
8.1.
Innowacyjność jako zagadnienie badawcze
8.1.1. Podstawowe definicje i założenia
Innowacje uważane są współcześnie za najistotniejszy czynnik determinujący wzrost
gospodarczy oraz synonim udanej produkcji oraz asymilacji i wykorzystania nowości w
sferach ekonomicznej i społecznej9. Są to zdarzenia lub procesy, które ze względu na swoje
znaczenie powinny być właściwie zarządzane i stymulowane na każdym szczeblu: w
przedsiębiorstwach, miastach, regionach, państwach czy na poziomie europejskim. W
literaturze polskiej i międzynarodowej można znaleźć wiele definicji zasadniczych pojęć,
takich jak innowacje, innowacyjność czy przedsiębiorstwo innowacyjne. W świetle
członkostwa Polski w Unii Europejskiej i rosnącego powiązania systemów statystycznych, w
niniejszym opracowaniu przyjęto opisane poniżej definicje stosowane w publikacjach
Eurostatu oraz podręczniku Oslo Manual – wydanym przez OECD i Eurostat zbiorze
wytycznych
metodologicznych
dotyczących
badań
statystycznych
innowacji
technologicznych w sektorze przedsiębiorstw.
Klasyczne schumpeteriańskie ujęcie innowacji jako udanej komercjalizacji wynalazku
jest przez Eurostat ujmowane szeroko – nie tylko jako opracowywanie i przekształcanie
wynalazków w produkty użyteczne i technologie warte wprowadzenia na rynek lub
stosowania wewnątrz danego przedsiębiorstwa, ale ich wzbogacenie o działalność badawczorozwojową lub zakup wyników badań, zakupy wyposażenia prowadzącego do powstawania
innowacji, szkolenia personelu i badania rynkowe10. Jeżeli prowadzą one do zmiany pewnych
zachowań personelu, ostatni typ innowacji często określany bywa jako organizacyjne.
Uszczegółowienie tej definicji można znaleźć w podręczniku Oslo Manual11, który definiuje
innowację jako zjawisko następujące po wprowadzeniu na rynek nowego lub ulepszonego
produktu albo zastosowaniu w produkcji nowego lub ulepszonego procesu, przy czym ów
produkt i proces są nowe przynajmniej z punktu widzenia wprowadzającego je
9
European Commission, 1995, Green Paper on Innovation, Luksemburg, s. 1.
Innovation in Europe, Luxembourg, Eurostat, Office for Official publications of the European Communities
2004.
11
OECD, 2005, Oslo Manual. The Measurement of Scientific and Technological Activities. Guidelines for
Collecting and Interpreting of Innovation Data, OECD/Eurostat, Paryż.
10
przedsiębiorstwa. Podkreśla się także konieczność odniesienia przez nowy wyrób pewnego
sukcesu komercyjnego12.
Istnieje kilka podziałów innowacji – na technologiczne i nietechnologiczne,
produktowe i procesowe oraz radykalne i przyrostowe. Dla gospodarki znaczenie ma wynik
ekonomiczny osiągany dzięki wykorzystaniu innowacji niezależnie od ich typu. Są one wtedy
traktowane
jako
pewne
ciągłe
zmiany
techniczno-organizacyjne,
polegające
na
unowocześnianiu istniejących produktów, procesów i praktyk w danym przedsiębiorstwie,
przy czym za przedsiębiorstwo innowacyjne uważa się takie, które wprowadziło innowacje
dowolnego typu w ciągu ostatnich trzech lat swojej działalności. Wprowadzanie innowacji
jest skomplikowanym procesem obejmującym czynności naukowe, technologiczne,
organizacyjne, finansowe i handlowe. W takim rozumieniu każda innowacja jest wynikiem
pewnego procesu obejmującego interaktywne uczenie się i angażującego nie tylko
przedsiębiorców, ale także aktorów zewnętrznych13.
Innowacyjność może więc dotyczyć jednostek, przedsiębiorstw lub gospodarki
regionalnej lub krajowej i jest definiowana jako cecha podmiotów gospodarczych lub
gospodarek, oznaczająca zdolność do tworzenia i wdrażania innowacji, jak również ich
absorpcji. Oznacza ona więc aktywne uczestnictwo i włączanie się w procesy innowacyjne
oraz pozyskiwanie w tym celu zasobów i nabywanie odpowiednich umiejętności. Jednymi z
najczęściej używanych mierników innowacyjności są ilość wytworzonych i wdrożonych
innowacji najczęściej mierzona liczbą patentów na mieszkańca lub pracownika sfery
badawczo-rozwojowej. Ten „wynik innowacyjny” jest przeciwstawiany „nakładom
innowacyjnym”, w tym jakością kapitału ludzkiego mierzoną poziomem wykształcenia
mieszkańców, nakładami na działalność badawczo-rozwojową czy zasobowi wiedzy.
Czynniki wpływające na innowacyjność danego regionu można podzielić na cztery
grupy14 wpływające na ogólny poziom rozwoju, a co za tym idzie również poziom
innowacyjności społeczeństwa i gospodarki. Są to stałe cechy jednostki przestrzennej, takie
jak wielkość, położenie czy zasoby naturalne; cechy populacji danego regionu, w tym jej
wielkość, gęstość zaludnienia, struktura przestrzenna czy kultura; otoczenie polityczne, np.
polityka podatkowa, regulacje prawne, infrastruktura czy publiczne nakłady na badania i
rozwój; ostatnia grupa to gospodarka regionalna, w tym struktura przemysłu oraz liczba,
12
RITTS and RIS Guidebook, Regional Actions for Innovation, Komisja Europejska, Bruksela 1996.
Na podstawie: Stawasz E., 2005, w: Innowacje i transfer technologii – słownik pojęć, PARP, Warszawa,
s. 65–66.
14
Za: Broekel T., Brenner T., 2007, Measuring Regional Innovativeness. A Methodological Discussion and
Application to One German Industry, DIME Working Paper 2007.13, Series: Dynamics of Knowledge
Accumulation, Competitiveness, Regional Cohesion and Economic Policies, Jena, s. 4–5.
13
wielkość i innowacyjność przedsiębiorstw. Należy podkreślić, że czynniki te są od siebie
zależne, oraz że poziom rozwoju czy specjalizacja danego regionu wynika często z
czynników i trendów historycznych oraz niespodziewanych wydarzeń (tak jak je ujmował
G. Myrdal) i sytuacji globalnej, tak więc nie jest łatwa do zmiany.
Innowacyjność to nie tylko pewien zbiór zasobów ludzkich, rzeczowych, kapitałowych i
informacyjnych, ale przede wszystkim umiejętność ich odpowiedniego wykorzystania,
nazywana dojrzałością innowacyjną15. Dojrzałość innowacyjna to odpowiedni poziom kultury
organizacyjnej w danej instytucji, który zapewnia wykorzystanie przedsiębiorczości,
innowacyjności, kreatywności oraz innych zdolności do tworzenia, absorbowania i
wprowadzania innowacji w różnych dziedzinach. Można ją traktować jako odrębny zasób dla
poszczególnych podmiotów, będący pewnym połączeniem innych zasobów o charakterze
materialnym i niematerialnym. W ujęciu regionalnym jest to pewien poziom rozwoju kapitału
ludzkiego i społecznego.
Ze względu na coraz szersze ujmowanie zarówno innowacji, jak i innowacyjności,
problemem staje się ich mierzenie i uzyskiwanie porównywalnych wyników. Nadal niejasne
jest też pojęcie innowacyjności w ujęciu przestrzennym – regionalnym i krajowym. Wydaje
się, że wzięcie pod uwagę wszystkich czynników innowacyjności w pojedynczym badaniu
jest niemożliwe. Próba określenia innowacyjności gospodarki województwa małopolskiego
na podstawie dostępnego stanu wiedzy w tej dziedzinie została podjęta w niniejszym
opracowaniu.
8.2.
Istotność problemu badawczego
Ze względu na znaczenie zwiększania innowacyjności dla rozwoju gospodarczego i
podnoszenia konkurencyjności przedsiębiorstw oraz całych gospodarek, od wielu lat
prowadzi się prace zmierzające do ustalenia czynników innowacyjności i sposobów jej
mierzenia. Są to zagadnienia istotne, jako że poziom innowacyjności przekłada się nie tylko
na atrakcyjność gospodarek, ale jest także przedmiotem dotacji z programów europejskich i
krajowych, szczególnie w obliczu ambitnych celów, jakie kraje członkowskie postawiły sobie
w Strategii Lizbońskiej. Przyjęta w roku 2005 inicjatywa Rady Europejskiej dotycząca
wzrostu i miejsc pracy Knowledge and Innovation for Growth16 stanowi, że badania i
innowacje powinny stać się centralnym punktem, jeśli chodzi o formułowanie polityk
europejskich, finansowanie i działalność przedsiębiorstw.
15
16
Na podstawie Niedzielski P., 2005 w: Innowacje i transfer technologii – słownik pojęć, PARP, Warszawa.
OECD, 2006, Community Innovation Statistics, AG OECD.
Precyzyjne określenie potencjału innowacyjnego przedsiębiorstw i gospodarek,
rozwoju tego potencjału w czasie oraz uzyskiwania porównywalnych wyników staje się
niezbędne dla tworzenia odpowiednich systemów i polityk wspierania innowacyjności, a
niewłaściwe lub nieprecyzyjne odczytanie trendów może prowadzić do błędnych decyzji i
marnowania środków publicznych. Niestety, stosowane w Polsce i Unii Europejskiej
wskaźniki innowacyjności nie są pełne ani porównywalne, a prezentowane ciągi czasowe
stosunkowo krótkie. Jedną z przyczyn może być to, że badania innowacyjności, podobnie jak
konkurencyjności i atrakcyjności inwestycyjnej, nie doczekały się jeszcze jednolitej i ogólnie
uznanej metodologii badań, ani nawet powszechnie stosowanych definicji poszczególnych
pojęć, a w szczególności czynników innowacyjności. W szerokim ujęciu, proponowanym np.
w koncepcji innovative milieu, do czynników tych należy m.in. kapitał ludzki i społeczny,
system gospodarczy oraz system administracyjno-polityczny oraz ich wzajemne powiązania.
Ich mierzenie wymaga prowadzenia szeroko zakrojonych badań.
Problemy te sprawiają, że poszczególne badania, zwłaszcza te prowadzone w skali
regionalnej, są prowadzone na zasadzie eksperckiej i obciążone sporą arbitralnością.
Prowadzi to do nieporównywalności wyników oraz często słabego odzwierciedlania
rzeczywistości, w szczególności jeżeli chodzi o obliczanie różnego rodzaju wskaźników
syntetycznych. W takiej sytuacji szczególnie istotne wydaje się ujednolicanie stosowanych
metodologii badań i ich konsekwentne stosowanie, przynajmniej na terenie Unii Europejskiej.
Niezbędne jest także wypracowywanie odpowiedniej metodologii regionalnych badań
innowacyjności. Niniejsze opracowanie jest próbą stworzenia uniwersalnej metodologii badań
innowacyjności na poziomie regionalnym, do zastosowania zarówno dla konkretnych
województw, jak i dla porównań międzyregionalnych.
8.3. Analiza trendów w badaniach innowacyjności
8.3.1. Dotychczas stosowane metody analizy innowacyjności
Najważniejszymi europejskimi badaniami innowacyjności krajów członkowskich
opartymi na jednolitej metodologii są European Innovation Scoreboard (EIS) oraz
Community Innovation Surveys (CIS). Oba narzędzia są wzajemnie powiązane i regularnie
udoskonalane, łącząc badanie wskaźników statystycznych z badaniem ankietowym. EIS jest
narzędziem statystycznym opartym na 29 wskaźnikach cząstkowych, przekształcanych
następnie we wskaźnik syntetyczny stosowany do porównań między krajami członkowskimi
oraz ze Stanami Zjednoczonymi i Japonią. 7 wskaźników pochodzi z badania CIS.
W dotychczasowej metodologii EIS, kopiowanej w niektórych badaniach polskich,
wskaźniki cząstkowe dzielono na wskaźniki wejścia i wyjścia. Pierwsza grupa obejmowała
ich 15, w podgrupach: siły napędowe innowacji, tworzenie wiedzy, innowacje i
przedsiębiorczość. W drugiej grupie znalazły się wskaźniki wyjścia podzielone na podgrupy
wdrożenia i własność intelektualna. Na podstawie uzyskanych wyników poszczególne kraje
zaliczane były do czterech grup: od liderów innowacyjności, poprzez kraje goniące czołówkę
i umiarkowanych innowatorów, po kraje nadrabiające opóźnienia, do których należy Polska.
Wyniki badań w formie raportu prezentowane są corocznie od 2000 roku. Dla porównań w
skali globalnej stworzono także Global Innovation Scoreboard, mający zastosowanie w
porównywaniu krajów członkowskich z 16 innymi krajami o wysokich nakładach na badania
i rozwój oraz gospodarkami wschodzącymi. Ze względu na mniejszą dostępność danych na
tym poziomie wskaźnik syntetyczny tworzony jest na podstawie 12 wskaźników
cząstkowych.
W najnowszym raporcie z roku 2009 wprowadzono nową metodologię badania opartą
na 7 wymiarach innowacji podzielonych na 3 grupy. Pierwsza grupa to czynniki
umożliwiające powstanie innowacji, w sumie 9 wskaźników obejmujących czynniki
zewnętrzne dla przedsiębiorstw tworzące wymiary „zasoby ludzkie” i „finansowanie i
wsparcie”. Do drugiej grupy zaliczono 11 wskaźników obrazujących działalność
przedsiębiorstw i obejmujących wysiłki innowacyjne przedsiębiorstw w trzech wymiarach:
inwestycje przedsiębiorstw, powiązania i przedsiębiorczość oraz stosunek wyników do
wkładu. Trzecia grupa to wyniki działalności przedsiębiorstw obejmujące 9 wskaźników
podzielonych na dwa wymiary: innowatorzy i efekty gospodarcze. Nowa metodologia jest
wynikiem szerokiej dyskusji naukowców i praktyków z różnych krajów członkowskich i jest
próbą zbliżenia się do najnowszych trendów w literaturze przedmiotu.
CIS jest natomiast badaniem ankietowym przedsiębiorstw przeprowadzanym we
wszystkich krajach członkowskich. Dotyczy on innowacji procesowych i produktowych, z
nastawieniem na efekty innowacji, źródła informacji o działaniach innowacyjnych oraz
wydatkach na innowacje. Inne badane zagadnienia to bariery dla działalności innowacyjnej
oraz stosowanie praw własności intelektualnej. Mniejsze moduły obejmują innowacje
organizacyjne i marketingowe. Metodologię CIS oparto na Oslo Manual. Badania obejmują
wszystkie przedsiębiorstwa zatrudniające powyżej 10 pracowników w sektorach przemysłu
(sekcje C, D i E według kwalifikacji NACE), handlu hurtowego (NACE 51), transportu,
składowania i komunikacji (NACE 60-64), pośrednictwa finansowego (NACE 65-67),
komputerów i działalności powiązanej (NACE 72), architektury i inżynierii (NACE 74.2)
oraz testów i analiz technicznych (NACE 74.3). Badanie początkowo przeprowadzano co
cztery lata, a od 2004 roku co dwa lata, do momentu powstania niniejszego opracowania
badanie CIS odbyło się pięciokrotnie. Na podstawie wyników badań ankietowych oblicza się
7 wskaźników cząstkowych używanych w badaniu EIS.
Innym badaniem poświęconym poszczególnym aspektom innowacyjności na skalę
europejską
jest
Innobaromater
prowadzony
w
ramach
ogólnoeuropejskich
badań
Eurobarometer przez Instytut Gallupa we wszystkich krajach członkowskich UE, Szwajcarii i
Norwegii. Celem badań jest przede wszystkim ocena programów wsparcia ze środków
publicznych oraz programów wspierania innowacyjności z perspektywy przedsiębiorstw.
Badania są zazwyczaj prowadzone corocznie, ostatnie było poświęcone strategicznym
trendom w innowacjach w latach 2006–2008. Badania są prowadzone na przypadkowo
dobranej grupie kilku tysięcy przedsiębiorstw z sektorów uznawanych za potencjalnie
innowacyjne, wśród nich także przedsiębiorstwa, które wprowadziły innowacje w ciągu
ostatnich trzech lat. Innobarometer 2009 był skoncentrowany na nakładach na innowacje w
obliczu kryzysu finansowego, efektach polityki publicznej i inicjatyw prywatnych
poświęconych pobudzaniu innowacyjności oraz innych trendom strategicznym. Poprzednie
badanie z roku 2006 poświęcone było roli klastrów we wzmacnianiu innowacyjności.
Dla celów prowadzonej polityki regionalnej istotne staje się także badanie
innowacyjności na poziomie regionalnym, wiąże się to jednak z istotnymi brakami danych,
nawet w porównaniu do badania w skali globalnej. UE dostrzega potrzebę prowadzenia takich
badań, w związku z czym opracowano syntetyczny wskaźnik regionalny obliczany na
podstawie Regional Innovation Scoreboard. Początkowo został on oparty jedynie na siedmiu
wskaźnikach cząstkowych, w związku z czym nie dawał pełnego obrazu badanych zjawisk.
Po pracach dostosowawczych w zakresie statystyki regionalnej po przyjęciu nowych krajów
członkowskich badanie przeprowadzono dwukrotnie, w latach 2006 i 2009. Wzięło w nich
udział odpowiednio 208 i 201 regionów, w tym regiony polskie. Przy okazji najnowszego
badania posłużono się udoskonalonym formularzem CIS pokazującym dane na poziomie
regionalnym, co pozwoliło poszerzyć bazę wskaźników cząstkowych do 16, chociaż nie
wszystkie kraje dostarczyły danych na poziomie regionalnym.
Należy podkreślić, że badania EIS, CIS, RIS i GIS, mimo że należą do najbardziej
kompleksowych na świecie, z pewnością nie dają pełnego obrazu zjawiska innowacyjności,
jego przyczyn i efektów, a w związku z niedostępnością pełnych danych i trudnościami w
integracji narodowych systemów statystycznych, nie mierzą także wszystkich poznanych
aspektów tego fenomenu. Było to wielokrotnie podkreślane w artykułach krytycznych i
przyczyniło się do stałego udoskonalania metodologii badań, przy zachowaniu ich
porównywalności z poprzednimi edycjami. Oprócz opisanych powyżej badań corocznie
przygotowuje się kilka pogłębionych raportów analitycznych poświęconych konkretnym
trendom bądź zjawiskom.
Jeżeli chodzi o polskie badania innowacyjności, to ich podstawę statystyczną stanowią
publikacje GUS i Eurostatu. Jeżeli chodzi o te pierwsze, dane dotyczące innowacyjności
można znaleźć w badaniach z cyklu Nauka i Technika oraz analizach konkurencyjności
regionalnej. Dane zbierane są według wytycznych Eurostatu zawartych w systemie ESA 95.
Poza analizami na poziomie krajowym i poziomie przedsiębiorstw, dla potrzeb powstających
Regionalnych Strategii Innowacji oraz monitorowania ich wdrażania przygotowano oceny
potencjału innowacyjnego poszczególnych województw. Można w nich zaobserwować dwa
trendy – z jednej strony próby tworzenia wskaźników statystycznych opartych na
zróżnicowanych zbiorach danych, z drugiej oparcie się na kwestionariuszach i badaniach
ankietowych przy użyciu jedynie podstawowych danych statystycznych.
Rys. 8.1. Innowacyjność polskich województw na tle regionów UE
Źródło: Hollanders H., Tarantola S., Loschky A., 2009, Regional Innovation Scoreboard 2009, Innometrics, s. 3.
Należy zwrócić uwagę, że Polska jest jednym z najmniej innowacyjnych krajów w
Unii Europejskiej, co widać na rysunku 8.1, przedstawiającym wyniki badania RIS 2009,
gdzie polskie województwa należą do grupy słabo innowacyjnych lub średnio słabo
innowacyjnych. W porównaniach w skali europejskiej polskie województwa jeszcze przez
długi okres będą więc wypadały słabo, tego typu zestawienia pozwalają natomiast dobrze
analizować różnice na poziomie danych krajowych, gdzie można zaobserwować wyłaniającą
się grupę województw bardziej innowacyjnych: mazowieckie, małopolskie, dolnośląskie,
pomorskie, śląskie i wielkopolskie. Zależnie od przyjętego wskaźnika i doboru danych
województwa te zmieniają swoją pozycję w rankingach, zawsze jednak należąc do grupy
bardziej rozwiniętej. Pomiędzy poszczególnymi województwami występują jednak znaczne
różnice co do składników potencjału innowacyjnego – w niektórych regionach jest on oparty
bardziej na potencjale badawczo-rozwojowym (np. województwo małopolskie), w innych na
innowacyjności przedsiębiorstw (np. województwo śląskie)17.
W celu uzyskania pełniejszego obrazu sytuacji badania statystyczne uzupełnia się
często wywiadami prowadzonymi z poszczególnymi aktorami systemów innowacyjnych, w
17
Na podstawie: Instytut Technologii Eksploatacji Państwowy Instytut Badawczy, 2008, Analiza porównawcza
innowacyjności regionów w Polsce w oparciu o metodologię European Innovation Scoreboard, Ekspertyza dla
Ministerstwa Rozwoju Regionalnego.
tym szczególnie reprezentującymi stronę popytową, w szczególności sektor przedsiębiorstw,
oraz podażową, w tym szczególnie sektor badawczo-rozwojowy, a także instytucje
pośredniczące i wspierające, w tym jednostki transferu technologii. Badania te są prowadzone
według zróżnicowanych kwestionariuszy i standardowo obejmują badania ankietowe i
wywiady pogłębione. Ze względu na występujące różnice, w zasadzie niemożliwe jest ich
porównywanie w skali kraju, zazwyczaj nie są też one powiązane z wynikami analiz
statystycznych, w sposób, jaki dzieje się to w badaniach EIS i CIS. Są za to wykorzystywane
do przygotowywania rekomendacji dla polityki innowacyjnej prowadzonej przez władze
regionalne. Niektóre z ostatnio prowadzonych badań innowacyjności w Polsce to m.in.
badania prowadzone przez zespoły przygotowujące Regionalne Strategie Innowacyjne i
opierające się na zalecanej w tym systemie metodologii, każdorazowo adaptowanej do
istniejących warunków. Wykorzystywano ranking 500 najbardziej innowacyjnych firm
prowadzony przez Instytut Nauk Ekonomicznych PAN i zawierający podrankingi regionalne
oraz ekspertyzę dotyczącą możliwości zastosowania metodologii EIS w Polsce przygotowaną
na zlecenie Ministerstwa Rozwoju Regionalnego przez Instytut Technologii Eksploatacji
Państwowy Instytut Badawczy w Radomiu, opartą na metodologii z roku 2006 i
nieuwzględniającą ostatnio wprowadzonych zmian.
Analizy przeprowadzone w ostatnich latach dla województwa małopolskiego
obejmują m.in. publikacje takie jak: „Raport z badania podaży innowacji w Małopolsce”,
„Raport z badania popytu na innowacje”, „Analiza porównawcza popytu na innowacje i
podaży innowacji w Małopolsce”, „Raport z badania podaży innowacji w ramach projektu
Rynek innowacji w Małopolsce”, „Raport z badania popytu na innowację w ramach projektu
Rynek innowacji w Małopolsce” oraz „Ocena transferu wiedzy i powiązań sfery B+R oraz
instytucji otoczenia biznesu z przedsiębiorstwami w województwie małopolskim w 2009
roku”. Wszystkie te badania oparte były na ankietach i wywiadach pogłębionych.
8.4.
Nowe trendy w badaniu innowacyjności
Badanie innowacyjności w ujęciu regionalnym samo w sobie należy do nowych
trendów badawczych, szczególnie w Polsce, a zapotrzebowanie na nie rozwinęło się w
związku z tworzeniem regionalnych strategii innowacji. Oprócz opisanych powyżej metod
badawczych, nowe rozumienie przyczyn innowacyjności wymusza poszerzenie zakresu badań
o zjawiska takie jak sieci innowacyjne, klastry i następujący w ich ramach transfer
technologii. Już Becattini w swojej przełomowej pracy o włoskich dystryktach
przemysłowych podkreślał rolę dobrze funkcjonujących sieci społecznych dla tworzenia
klastrów i nawiązywania współpracy gospodarczej. Od lat 90. XX wieku, za sprawą M.
Portera, klastry są uważane za jeden z najskuteczniejszych czynników pobudzający
konkurencyjność
i
innowacyjność
regionów
i
krajów.
Jakość
powiązań
między
przedsiębiorstwami, sferą nauki, władzami regionalnymi oraz instytucjami wsparcia jest
podstawą rozwoju klastrów, już w 1992 roku M. Callon pisał, że „innowacje są bardziej
produktem społecznym niż efektem przewagi technologicznej”18. Mierzenie tego aspektu
innowacyjności jest niezwykle trudne i w zasadzie nie pojawia się w standardowych
analizach.
Na poziomie europejskim badania klastrów prowadzone są w ramach European
Cluster Observatory, gdzie klastry oceniane są pod względem dominacji, wielkości i
specjalizacji. W badaniu tym zidentyfikowano 23 klastry w województwie małopolskim, z
czego większość to słabe i średnie klastry, nie stwierdzono występowania klastrów silnych. 19
Niektóre ze zidentyfikowanych klastrów to klaster obuwniczy, edukacja i tworzenie wiedzy,
produkty chemiczne, produkty rolnicze, produkty skórzane, produkty sportowe, rekreacyjne i
dziecięce, produkty biofarmacautyczne, usługi budowlane, oleje napędowe i gaz, przemysł
tytoniowy, dostawy energii elektrycznej oraz przetwórstwo metalu. Nie wszystkie z nich
należą do dziedzin wysoko innowacyjnych, ale można stwierdzić występowanie pewnego
potencjału rozwojowego.
Ponadto, również w badaniach europejskich pojawiają się nowe problemy badawcze
związane z innowacyjnością i jej mierzeniem. Są to np. problemy badania innowacji w
działalności usługowej, dotychczas w nikłym stopniu uwzględniane w analizach i
statystykach potencjału innowacyjnego, które skupione są głównie na działalności
produkcyjnej. Wynika to m.in. z ich niematerialności, potrzeby bezpośredniego kontaktu z
klientem czy wysokiego wkładu osobistego twórcy innowacji20. Do innowacji usługowych
można zaliczyć nowe usługi bądź sposób ich świadczenia lub organizacji, dominują tutaj
przede wszystkim innowacje organizacyjne, zarządcze i marketingowe. Wykaz usług
18
Callon M., 1992, The Dynamics of Techno-Economic Networks, w: Coombs R., Saviotti P.P, Walsh V., (red.),
Technological Change and Company Strategy. Economic and Sociological Perspectives. Academic Press,
Londyn.
19
Za: Ketels Ch., Sölvell Ö., 2006, Clusters in the EU-10 New Member Countries, Europe Innova Cluster
Mapping, s. 26–59.
20
Patrz m.in.: Krupper C., 2001, Service Innovation – A Review of the State of Art, LMU Monchium oraz
Metcalfe J.S., Miles I., (red.), 2000, Innovation Systems in the Service Economy, Kluwer Academic Publishers,
Norwell, Massachusetts.
innowacyjnych znajduje się w najnowszym wydaniu podręcznika Oslo Manual, zalicza się do
nich m.in. usługi internetowe czy nowe formy płatności, gwarancji i pożyczek.
Innym, w zasadzie w ogóle niemierzonym typem innowacji, są innowacje społeczne,
rozumiane jako nowatorskie rozwiązania problemów społecznych prowadzące do redukcji
kosztów usług społecznych lub wzmacniające kapitał społeczny, prowadząc tym samym do
poprawy jakości życia. Znaczenia tego zjawiska dowodzi rezolucja Parlamentu Europejskiego
z dnia 19.02.2009 o gospodarce społecznej, obejmująca również tematykę innowacji
społecznych i postulująca prowadzenie badań statystycznych w tym zakresie. Komisja
Europejska
zaliczyła
wskaźniki
obrazujące
innowacje
społeczne
do
wskaźników
zrównoważonego rozwoju, są one jednak dopiero w fazie rozwojowej, szczególnie jeśli mowa
o efektach społecznych i ekonomicznych takich innowacji.
W ostatnim czasie sporą uwagę poświęca się także nowym aspektem działalności
innowacyjnej, związanej z działaniami twórczymi. Należy do nich rozwój sektorów
kreatywnych i tzw. przemysłów kultury obejmujących nie tylko różne dziedziny sztuki, ale
również produkcje radiowe, telewizyjne, muzyczne i filmowe, projektowanie mody,
produkcję gier wideo i komputerowych, tworzenie oprogramowania, sektor wydawniczy,
sektor reklamy, design, edukację, wzornictwo przemysłowe i in. Analizy zlecane przez
Komisję Europejską wskazują na rosnący udział tych sektorów w gospodarce Europy. Jedynie
wybrane wskaźniki i sektory pojawiają się w dotychczas prowadzonych badaniach, są to np.
liczba zatrudnionych w działalności badawczo-rozwojowej i udział dorosłej populacji z
wyższym wykształceniem, czyli wskaźniki obrazujące obecność tzw. klasy kreatywnej i
niedające wystarczającego obrazu rozwoju sektorów kreatywnych w Europie oraz ich wpływu
na poziom innowacyjności poszczególnych sektorów.
8.5.
Wnioski dla prowadzonego badania
Ze
względu
na
istnienie
pewnej
liczby
dotychczas
prowadzonych
analiz
porównawczych innowacyjności województw prowadzonych przez różne zespoły w Polsce
oraz możliwości dokonywania porównań w skali europejskiej, wydaje się zasadne zebranie
wyników dotychczasowych analiz i porównanie relatywnej pozycji województwa
małopolskiego w poszczególnych latach. Jeżeli chodzi o badanie statystyczne, najlepszym
rozwiązaniem będzie możliwie jak najbliższe zastosowanie najnowszej, udoskonalonej
metodologii przyjętej przez Komisję Europejską, jako metody najpowszechniejszej i
pozostającej w głównym nurcie badań, z uwzględnieniem zróżnicowania statystyki polskiej i
europejskiej oraz niemożliwości pozyskania części danych, a co za tym idzie konieczności
dokonania dostosowań. Badania statystyczne powinny być w miarę możliwości uzupełniane i
powiązane z badaniami ankietowymi i wywiadami prowadzonymi według porównywalnych
schematów.
Ciekawe wyniki może przynieść także zaadaptowana do wskaźników innowacyjnych
analiza specjalizacji regionalnej szeroko wykorzystywana w badaniach klastrów. Pozwala ona
porównać potencjał innowacyjny województw, analizując stopień koncentracji przestrzennej
działalności innowacyjnej, zasobów ludzkich i infrastruktury innowacyjnej. Po dokonaniu
wstępnej analizy współczynników lokalizacji można ją następnie porównać w grupie
regionów benchmarkingowych (najbardziej innowacyjnych regionów w kraju) za pomocą
zmodyfikowanej metody wymagań minimalnych. Jest to metoda dotychczas słabo
wykorzystywana
w
badaniach
polskich,
a
właściwa
dla
mierzenia
koncentracji
poszczególnych grup czynników innowacyjności.
Ponadto, w przypadku badań prowadzonych w dłuższej skali czasowej, istotne jest
dostosowanie ich do nowych trendów w tej dziedzinie, tak aby przygotowana metodologia
mogła być wykorzystywana w dłuższym okresie. W tej dziedzinie należy podkreślić
niedostosowanie tradycyjnych linearnych modeli statystycznych do potrzeb kompleksowej
analizy przebiegu procesów innowacyjnych w skali regionalnej. Niektóre z nowych podejść
systemowych to analiza powiązań sieciowych, przepływów wiedzy i technologii, klastrów
działalności innowacyjnej oraz instytucji wsparcia jako elementów regionalnego systemu
innowacji, a także określanie regionalnego potencjału technologicznego (w przeciwieństwie
do potencjału technologicznego przedsiębiorstw zlokalizowanych w regionie). Tylko szerokie
podejście może zagwarantować pełne badanie innowacyjności, a w jego rezultacie dobre
odwzorowanie rzeczywistości i podstawę działań władz regionalnych. Wzorując się na
metodologii Eurostatu, wydaje się celowe przygotowywanie raportów dotyczących pewnych
nowych zjawisk i trendów innowacyjnych poza standardowymi badaniami. Ze względu na
szczególną pozycję Krakowa wśród miast polskich wydaje się także zasadne przeprowadzenie
badania sektorów kreatywnych w województwie małopolskim.
8.6.Metodologia badań
8.6.1. Cel badania, jego przedmiot i zakres czasowy
Celem badania jest ocena innowacyjności województwa małopolskiego oraz porównanie
go z innymi regionami polskimi i europejskimi. W szczególności, cel poznawczy obejmuje
analizę innowacyjności województwa małopolskiego oraz porównanie wyników z innymi
województwami, z uwzględnieniem zmian w czasie oraz trendów pozytywnych i
negatywnych. Cel metodyczny zakłada wypracowanie metodologii badania innowacyjności
opierającej się na wzorach europejskich, ale możliwej do zastosowania w warunkach
polskich. Wreszcie cel aplikacyjny zakłada przedstawienie rekomendacji dla przyszłych
działań wspierających podnoszenie poziomu innowacyjności w województwie.
W badaniu wykorzystane zostaną dostępne dane statystyczne w dostępnych ciągach
czasowych (co najmniej od 2004 roku) oraz wyniki badań ankietowych i wywiadów
pogłębionych z aktorami regionalnymi reprezentującymi stronę popytową i podażową
procesów innowacyjnych. Część statystyczna będzie oparta na metodologii RIS z
uwzględnieniem niezbędnego dopasowania danych, część ankietowa natomiast będzie
wzorowana na badaniach CIS i Innobarometer. Zakres minimalny badania obejmuje coroczny
raport podsumowujący wyniki analizy statystycznej i ankietowej uzupełniany półrocznymi
analizami pięciu pytań ankietowych dołączonymi do analiz koniunktury gospodarczej. Zakres
maksymalny to badania poszerzone o analizę systemową uwzględniającą powiązania sieciowe
corocznie poszerzaną o raporty nt. jednego z nowych trendów innowacyjnych.
8.6.2. Źródła danych
Dane wtórne, w tym informacje statystyczne można pozyskać przede wszystkim z
Eurostatu i GUS. W szczególności dane Eurostatu odpowiadają metodologii EIS i RIS, nie
wszystkie wskaźniki są jednak dostępne na poziomie regionalnym, a dla województw
polskich dostępne jedynie dla niektórych lat, dla niektórych danych w ujęciu megaregionów.
Wykaz danych Eurosatu dostępnych na poziomie regionalnym, wraz z latami i poziomem
dostępności dla regionów polskich jest przedstawiony w tabeli 8.1. W tabeli oznaczono także,
ile z danych z badania EIS pojawia się w RIS.
Analiza tabeli 1 wskazuje, że z ogólnej liczby 18 wskaźników regionalnych, możliwe
do uzyskania dla polskich regionów jest 6. Jeżeli chodzi o dane wskazane jako pozyskiwane z
badania CIS, są one dostępne dla celów naukowych, w siedzibie Eurostatu w Luksemburgu.
Od momentu wstąpienia Polski do UE dostępne są za odpłatnością i po autoryzacji przez dany
kraj zanonimizowane i niezanonimizowane dane CIS 2004 dla 20 krajów i CIS, w których
niestety nie uwzględniono Polski. Dane do badania RIS były zbierane bezpośrednio z krajów
członkowskich za pośrednictwem ministerstw poszczególnych krajów. W Polsce jest to GUS,
który powinien mieć do nich dostęp. Jak wskazują autorzy raportu metodologicznego RIS,
dane z CIS są dostępne dla polskich województw za lata 2004 i 2006. W sytuacji braku
danych z badania CIS można powtórzyć badanie dla województwa małopolskiego, używając
pytań z formularza niezbędnych dla utworzenia brakujących wskaźników wymienionych w
tabeli 1 i oznaczonych jako dane do uzupełnienia. Kontynuacja badania corocznie wymaga
uzupełniania również badań statystycznych o brakujące dane, które ukazują się z dużym
opóźnieniem czasowym. W tabelach 8.2 i 8.3 przeprowadzono analizę możliwości ich
uzupełnienia danymi GUS.
GUS podejmuje wysiłki dopasowania prezentowanych danych do potrzeb badania
innowacyjności tak, że można pozyskać niektóre dane uzupełniające. Między innymi w
publikacji Nauka i Technika prezentowane są częściowe wyniki badania CIS dla polskich
województw. Drugim podstawowym źródłem jest Bank Danych Regionalnych (BDR). Dane
możliwe do pozyskania z GUS i zmiany w stosunku do danych RIS pokazano w tabeli 8.2. Z
analizy tabeli 8.2 wynika, że w sumie z 18 wskaźników RIS z GUS można pozyskać 11,
niektóre z nich częściowo zmienione w stosunku do RIS. Część tych danych pokrywa się z
danymi Eurostatu, część uzupełnia luki. Wskaźniki 2.2 b oraz 4.1 a, b i c pojawiają się tylko
w raporcie „Działalność innowacyjna przedsiębiorstw” za lata 2004–2006 i powinny zostać
uzupełnione badaniami ankietowymi. Wykaz rozbieżności przedstawiono w tabeli 8.3.
Tabela 8.1. Dane EIS dostępne na poziomie regionalnym
Dostępność dla regionów polskich
Typ danych dostępnych dla poziomu NUTS 2
1. Czynniki umożliwiające powstanie
innowacji
1.1. Zasoby ludzkie
– Odsetek ludności z wyższym wykształceniem
– Uczestnictwo w kształceniu ustawicznym
1.2. Finansowanie i wsparcie
RIS/EIS
2/5
– Gospodarstwa domowe z dostępem do
Internetu szerokopasowego
2. Działalność przedsiębiorstw
– Nakłady przedsiębiorstw na innowacje
– Innowacyjne MSP
– Innowacyjne MSP współpracujące z innymi
– Nowe i zamykane MSP
– Wspólne publikacje publiczno-prywatne
dla województw za lata 1999–2008
dla województw za lata 2001–2008
Regional Science and Technology
Statistics
Regional Information Society Statistics
dla kraju za lata 1998–2008
Regional Science and Technology
Statistics
Dane pozyskiwane z CIS
dla kraju za lata 1998–2008
Dane pozyskiwane z CIS
Dane pozyskiwane z CIS
Dane pozyskiwane z CIS
Dane zamawiane w firmie badawczej
do uzupełnienia
do uzupełnienia
do uzupełnienia
ewentualne badania własne
dla megaregionów za lata 2007–2009
2/3
– Nakłady przedsiębiorstw na sferę B+R
2.2. Powiązania i przedsiębiorczość
Regional Labour Market Statistics
Regional Labour Market Statistics
2/4
– Nakłady publiczne na sferę B+R
2.1. Inwestycje przedsiębiorstw
Baza REGIO Eurostat
do uzupełnienia
0/4
71
Dostępność dla regionów polskich
Typ danych dostępnych dla poziomu NUTS 2
3. Stosunek wyników do wkładu
RIS/EIS
1/3
– Patenty w EPO
Baza Eurostat
Regional Science and Technology
Statistics
dla województw za lata 1996–2006
Dane pozyskiwane z CIS
Dane pozyskiwane z CIS
Dane pozyskiwane z CIS
do uzupełnienia
do uzupełnienia
do uzupełnienia
Regional Science and Technology
Statistics
Regional Science and Technology
Statistics
Dane pozyskiwane z CIS
Dane pozyskiwane z CIS
dla województw za lata 2004–2007
4.Wyniki
4.1. Innowatorzy
– Innowatorzy produktowi i/lub procesowi
– Innowatorzy marketingowi i organizacyjni
– Innowatorzy poprawiający wydajność
gospodarowania
4.2. Efekty gospodarcze
– Zatrudnienie w średniozaawansowanej
i zaawansowanej działalności produkcyjnej
– Zatrudnienie w usługach wiedzochłonnych
– Produkty nowe na rynku
– Produkty nowe dla firmy
0/4
2/7
dla województw za lata 2004–2007
do uzupełnienia
do uzupełnienia
Źródło: Opracowanie własne
72
Tabela 8.2. Dane z GUS dostępne na poziomie regionalnym
Dane GUS dla województw
Zmiana w
odpowiadające RIS
stosunku do RIS
1. Czynniki umożliwiające powstanie
innowacji
1.1. Zasoby ludzkie
Baza GUS
Dostępność w czasie
– Odsetek ludności z wyższym
wykształceniem
– Uczestnictwo w kształceniu ustawicznym
1.2. Finansowanie i wsparcie
bez zmian
BDR
dla województw za lata 1995–2008
bez zmian
BDR
dla województw za lata 2001–2008
– Nakłady publiczne na sferę B+R
– Gospodarstwa domowe posiadające
komputer z dostępem do Internetu
2. Działalność przedsiębiorstw
bez zmian
zmiana
Nauka i technika + BDR
BDR
dla województw za lata 2004–2007
dla województw za lata 2003–2008
– Nakłady przedsiębiorstw na sferę B+R
zmiana
Nauka i technika (na podstawie CIS)
– Nakłady przedsiębiorstw na innowacje
zmiana
Nauka i technika (na podstawie CIS)
dla województw za lata 2005–2007
(tylko przemysł, usługi tylko 2006)
dla województw za lata 2005–2007
(tylko przemysł, usługi tylko 2006 )
– Innowacyjne MSP
zmiana
Nauka i technika (na podstawie CIS)
– Innowacyjne MSP współpracujące z innymi
– Nowe i zamykane podmioty gospodarki
narodowej
– Wspólne publikacje publiczno-prywatne
zmiana
Działalność innowacyjna
przedsiębiorstw (na podstawie CIS)
BDR
Brak danych
2.1. Inwestycje przedsiębiorstw
2.2. Powiązania i przedsiębiorczość
zmiana
nie dotyczy
dla województw za lata 2005–2007
(tylko przemysł)
dla województw za lata 2004–2006
dla województw za lata 2003–2008
ewentualne badania własne
73
Dane GUS dla województw
odpowiadające RIS
3. Stosunek wyników do wkładu
Zmiana w
stosunku do RIS
Dostępność w czasie
Baza GUS
– Patenty polskie
zmiana
Nauka i technika
dla województw za lata 2004–2007
– Innowatorzy produktowi i/lub procesowi
zmiana
dla województw za lata 2004–2006
– Innowatorzy marketingowi i organizacyjni
bez zmian
– Innowatorzy poprawiający wydajność
gospodarowania
4.2. Efekty gospodarcze
zmiana
Działalność innowacyjna
przedsiębiorstw (na podstawie CIS)
Działalność innowacyjna
przedsiębiorstw (na podstawie CIS)
Działalność innowacyjna
przedsiębiorstw (na podstawie CIS)
– Zatrudnienie w średniozaawansowanej i
zaawansowanej działalności produkcyjnej
– Zatrudnienie w usługach wiedzochłonnych
– Produkty nowe na rynku
nie dotyczy
Brak danych
dostępne z Eurostatu
nie dotyczy
zmiana
Brak danych
Nauka i technika (na podstawie CIS)
– Produkty nowe dla firmy
zmiana
Nauka i technika (na podstawie CIS)
dostępne z Eurostatu
dla województw za lata 2005–2007
(tylko przemysł)
dla województw za lata 2005–2007
(tylko przemysł)
4.Wyniki
4.1. Innowatorzy
dla województw za lata 2004–2006
dla województw za lata 2004–2006
Źródło: Opracowanie własne
74
Z przeprowadzonej analizy wynika, że możliwe jest obliczenie wskaźników cząstkowych
i syntetycznego podobnych do RIS, szczególnie dla danych za lata 2005–2007 i powtarzanie
badania w miarę ukazywania się nowych danych statystycznych. Duża część z nich jest
publikowana przez GIS corocznie, można także liczyć na uzupełnienie baz GUS w związku
ze zmianą metodologii z roku 2009. Wskaźników 2.2 c i d ostatecznie nie uwzględniono,
choć były wymieniane w trakcie przygotowywania danych metodologii RIS, tak więc mogą
one zostać opuszczone, jeżeli wystąpią trudności z ich pozyskaniem, szczególnie w
przypadku wskaźnika 2.2 d.
Tabela 8.3. Zestawienie danych dla województw
Wskaźnik
Eurostat
GUS
Uwagi
1999–2008
1995–2008
1.1 a
2001–2008
2001–2008
1.1 b
2004–2007
1.2 a
2003–2008
1.2 b
2005–2007
2.1 a
2005–2007
2.1 b
2005–2007
2.2 a
2004–2006
Do uzupełnienia badaniami ankietowymi
2.2 b
2003–2008
2.2 c
Ewentualne dodatkowe badania
2.2 d
1996–2006
3.
2004–2006
Do uzupełnienia badaniami ankietowymi
4.1 a
2004–2006
Do uzupełnienia badaniami ankietowymi
4.1 b
2004–2006
Do uzupełnienia badaniami ankietowymi
4.1 c
2004–2007
4.2 a
2004–2007
4.2 b
2005–2007
4.2 c
2005–2007
4.2 d
Źródło: Opracowanie własne
Jeżeli chodzi o badania pierwotne, badania ankietowe są niezbędne dla uzupełnienia
danych, tak aby pozyskać brakujące wskaźniki cząstkowe. Brakujące dane dotyczą w
szczególności innowacji w przedsiębiorstwach usługowych, rodzajów wprowadzanych
innowacji oraz powiązań sieciowych mierzonych podejmowaną współpracą przedsiębiorstw.
W sytuacji przeprowadzania badania ankietowego, dla wybranych przedsiębiorstw warto
przeprowadzić wywiady pogłębione obrazujące stronę popytową procesu innowacyjnego.
Dodatkowe analizy eksperckie powinny dotyczyć w szczególności klastrów i powiązań
sieciowych, innowacji usługowych oraz sektorów kreatywnych. Wreszcie na zasadzie badań
ankietowych i wywiadów pogłębionych należy regularnie powtarzać badania podaży
innowacji, w sposób w miarę możliwości pozwalający na porównywanie wyników w czasie.
75
Co ważne, badania strony popytowej i podażowej, dotychczas przeprowadzane osobno,
powinny stanowić dwie części wspólnego badania przeprowadzanego według jednolitej
metodologii. Pełne badanie danych pierwotnych obejmować więc powinno badania ankietowe
sektora przedsiębiorstw, sfery badawczo-rozwojowej i instytucji wsparcia, wywiady
pogłębione z aktorami wybranymi na podstawie wyników ankiet oraz co najmniej trzy
badania eksperckie w zakresie klastrów, innowacji usługowych oraz sektorów kreatywnych.
8.6.3. Metody badań
Badanie będzie obejmowało analizę danych statystycznych oraz danych pierwotnych w
postaci ankiet i wywiadów pogłębionych z podziałem na część porównawczą oraz część
analizującą samo województwo małopolskie. Część porównawcza składać się będzie z
analizy dotychczasowej pozycji województwa małopolskiego w rankingach innowacyjności.
W dalszej części przeprowadzone zostaną badania ankietowe uzupełniające dane brakujące do
obliczenia współczynnika RIS, chyba że GUS umożliwi dostęp do wyników CIS dla
województwa małopolskiego. Na podstawie analizy współczynników cząstkowych wybrana
zostanie grupa województw zbliżonych do Małopolski i konkurencyjnych w stosunku do niej.
Dla
grupy
wybranych
województw
przeprowadzona
zostanie
dalej
analiza
współczynników lokalizacji, którą proponuje się wykonać jako miarę specjalizacji
innowacyjnej Małopolski i wybranych województw na tle kraju oraz porównanie metodą
wymagań
minimalnych
w
ramach
badanej
grupy.
Skróconą
metodę
RIS
oraz
współczynników lokalizacji przedstawiono poniżej.
Wreszcie,
część
poświęcona
województwu
małopolskiemu
obejmować
będzie
poszerzone badania ankietowe strony popytowej i podażowej procesu innowacyjnego oraz
analizy eksperckie poświęcone konkretnym problemom oraz krótkie badanie na zasadzie
„barometru innowacyjnego”.
8.6.3.1.RIS
Obliczanie wskaźników cząstkowych i syntetycznego opisano na podstawie
metodologii RIS21. Wskaźniki syntetyczne są obliczane w trzech grupach: czynniki
umożliwiające powstanie innowacji, działalność przedsiębiorstw oraz wyniki. Wskaźniki
cząstkowe RIS obliczono jak następuje:
wskaźnik cząstkowy dla grupy 1 jest obliczany jako średnia znormalizowanych i
przekształconych wyników 1.1 a do 1.2 b.
21
Na podstawie: Hollanders H., Tarantola S., Loschky A., 2009, Regional Innovation Scoreboard 2009,
Innometrics, Maastricht oraz Hollanders H., Tarantola S., Loschky A., 2009, Regional Innovation Scoreboard
2009 Methodology Report, Innometrics, Maastricht.
76
wskaźnik cząstkowy dla grupy 2 jest średnią ważoną (8/11) znormalizowanych i
przekształconych wyników dla wskaźników 2.1 a i 3. oraz (3/11) dla wskaźników 2.1
b i 2.2 a i b.
wskaźnik cząstkowy dla grupy 3 jest średnią ważoną (4/9) znormalizowanych i
przekształconych wyników dla wskaźników 4.2 a i b oraz (5/9) dla wskaźników 4.1 a,
b i c i 4.2 c i d.
Wskaźnik syntetyczny jest średnią ważoną 9/29 grupy 1 plus 11/29 grupy 2 plus 9/29 grupy 3.
Po obliczeniu wskaźnika syntetycznego, metodologia RIS sugeruje analizę struktury
czynników innowacyjnych w poszczególnych regionach, wskazując mocne i słabe strony w
poszczególnych dziedzinach, a następnie wiążąc je z pozycją uzyskaną w ramach podziału na
grupy. Takie porównanie jest możliwe w ramach wskaźników cząstkowych dla danych
posiadanych dla wszystkich regionów.
Ze względu na nierówny rozwój województwa małopolskiego, jeśli chodzi o stronę
popytową i podażową procesów innowacyjnych, najciekawsze będzie właśnie porównanie
wyników w czterech grupach wskaźników RIS. Tam, gdzie dostępne są dane statystyczne,
badanie takie można przeprowadzić dla wszystkich województw. Badanie ankietowe powinno
być przeprowadzone jedynie dla województwa małopolskiego i ewentualnie wybranych
województw, których wyniki statystyczne będą dawały im pozycję zbliżoną do województwa
małopolskiego. Wyniki porównań, podobnie jak w metodologii RIS, zostaną podzielone na
pięć grup – wysoki, średnio-wysoki, średni, średnio-niski i niski. Zestawienie porównawcze
zostanie wykonane dla każdej z grup. W metodologii RIS zastosowano w tym celu metodę
klasteryzacji hierarchicznej (hierarchicznej analizy skupień). Metoda ta może zostać
zastosowana w przypadku analizy porównawczej w ramach grup.
8.6.3.2.Współczynniki lokalizacji
Klasyczne współczynniki lokalizacji pokazują udział zatrudnienia w danym sektorze w
regionie w stosunku do struktury zatrudnienia w kraju. Jak wskazuje W. Isard22, można je
jednak obliczać także dla innych, uznanych za potrzebne danych, takich jak produkt krajowy
brutto, wartość dodana czy liczba ludności. W niniejszym badaniu proponuje się obliczyć je
dla danych zebranych do analizy metodą RIS oraz innych danych dostępnych w publikacji
Nauka i Technika oraz w bazach Eurostatu, w tym w szczególności:
Zatrudnieni w działalności badawczo-rozwojowej,
Zasoby ludzkie w nauce i technologii,
22
Isard W., i in., 1982, Methods of Regional Analysis: an Introduction to Regional Science, Program in Urban
and Regional Studies, Cornell University Ithaca, Nowy Jork, s. 111-114.
77
Naukowcy, wszystkie sektory,
Przychody
ze
sprzedaży
produktów
nowych
lub
istotnie
ulepszonych
w
przedsiębiorstwach przemysłowych,
Ochrona własności przemysłowej w Polsce.
Jeżeli wartość współczynnika lokalizacji przewyższa 1, można mówić o istnieniu
specjalizacji regionalnej w danej dziedzinie. Współczynnik lokalizacji traktowany jest jako
miara reprezentacji danego sektora w regionie. Przy wartości 1 oznacza to udział taki jak w
pozostałej części kraju, przy wartości 2 dwukrotnie wyższy. Ogólny wzór współczynnika
lokalizacji to:
Zrs/Zr
WLr= Zks/Zk
gdzie: WLr – współczynnik lokalizacji dla regionu r,
Zrs – poziom zatrudnienia w danym sektorze w badanym regionie,
Zr – ogólny poziom zatrudnienia w badanym regionie,
Zks – poziom zatrudnienia w danym sektorze w kraju,
Zk – ogólny poziom zatrudnienia w kraju.
Wzór ten, zgodnie z sugestiami W. Isarda, można zaadaptować do analizy innych
wskaźników, tutaj wskaźników innowacyjności.
Analiza specjalizacji regionalnej za pomocą współczynnika lokalizacji (analiza LQ) jest
oparta na dwóch podstawowych założeniach – jednolitości funkcji produkcji i konsumpcji
gospodarstw domowych. Takie założenie nie może być prawdziwe szczególnie w odniesieniu
do zjawiska innowacyjności wykazującego się zazwyczaj silną koncentracją. Możliwość
przezwyciężenia tej trudności daje metoda zaproponowana przez E. Ullman i M. Dacey23. Ich
podejście sugeruje porównywanie gospodarek regionalnych nie z terytorium kraju, ale z
regionami podobnej wielkości. W takim przypadku region o mniejszym udziale zatrudnienia
w danym sektorze stanowi wymaganie minimalne dla regionów tej wielkości. Metodę tę
można zastosować, porównując wybrane do badania regiony w ramach jednej wspólnej
grupy. Wzór stosowany do obliczania wymagań minimalnych to:
Zrs/Zr
MWLr= Zrsn/Zrm
23
Ullman E., Dacey M., 1960, The Minimum Requirements Approach to the Urban Economic Base, Papers and
Proceedings of the Regional Science Association 6, s. 174–194.
78
gdzie: MWLr – współczynnik lokalizacji dla regionu r, zweryfikowany metodą wymagań
minimalnych,
Zrs – poziom zatrudnienia w danym sektorze w badanym regionie,
Zr – ogólny poziom zatrudnienia w badanym regionie,
Zrsm – poziom zatrudnienia w danym sektorze stanowiący wymaganie minimalne,
Zrm – ogólny poziom zatrudnienia stanowiący wymaganie minimalne.
Porównanie
współczynników
lokalizacji
i
ich
weryfikacja
metodą
wymagań
minimalnych powinna pozwolić na wykazanie rzeczywistej specjalizacji innowacyjnej i jej
składników wśród badanych regionów.
8.6.4. Badania ankietowe i analizy eksperckie
Badania ankietowe zostaną oparte na formularzu CIS w części dotyczącej danych
brakujących do obliczenia wskaźników cząstkowych w metodologii RIS. W części
zawierającej
analizę województwa małopolskiego zawarte zostaną zestawy pytań
dotyczących strony popytowej i podażowej procesu innowacyjnego, w tym przedsiębiorstw,
sektora badawczo-rozwojowego oraz instytucji wsparcia, w miarę możliwości z
uwzględnieniem dotychczasowej metodologii tych badań. Znacznie poszerzona powinna
zostać część dotycząca współpracy i powiązań sieciowych przedsiębiorstw, a także transferu
technologii, tak aby możliwe było jej późniejsze rozszerzenie w analizie eksperckiej
dotyczącej klastrów i powiązań sieciowych. Do badań ankietowych zaliczać się będzie także
krótka ankieta dotycząca innowacji produktowych i procesowych wprowadzonych przez
przedsiębiorstwa, przeprowadzana co pół roku na zasadzie „barometru innowacyjnego”,
której wyniki mogą być pokazywane na mapie interaktywnej.
Najważniejsze
analizy
eksperckie
obejmują
badanie
klastrów,
innowacji
w
przedsiębiorstwach usługowych oraz sektorów kreatywnych. Analiza klastrów, oprócz
wymienionych powyżej badań, powinna zawierać mapowanie klastrów, badanie stopnia
zainteresowania
przedsiębiorców
podejmowaniem
współpracy w
ramach
inicjatyw
klastrowych oraz mapowanie kompetencji w klastrach zainteresowanych współpracą. Analiza
innowacji usługowych powinna przebiegać według metodologii możliwie zbliżonej do
analizy innowacyjności przedsiębiorstw przemysłowych i wskazówek zawartych w Oslo
Manual, ze szczególnym uwzględnieniem innowacji organizacyjnych i marketingowych.
Jeżeli chodzi o badania sektorów kreatywnych, powinna zostać dokonana identyfikacja tych
sektorów w województwie małopolskim, ich znaczenie gospodarcze, koncentracja
przestrzenna oraz perspektywy rozwojowe, w tym istnienie klastrów. W późniejszym okresie
79
powinna zostać przeprowadzona także analiza innowacji społecznych w województwie, jako
że przyczyniają się one do rozwoju kapitału społecznego niezbędnego do podnoszenia
poziomu innowacyjności, a tradycyjnie słabego w krajach postkomunistycznych.
8.6.5. Etapy
postępowania
badawczego
i
szczegółowe
zadania
badawcze
na poszczególnych etapach
8.6.5.1.Porównanie pozycji województwa małopolskiego w dotychczasowych rankingach
W celu uporządkowania wyników dotychczasowych badań zastosowana zostanie analiza
porównawcza pozycji województwa małopolskiego w dotychczas prowadzonych badaniach
rankingowych wraz z analizą przyczyn występowania różnic. Analiza powinna objąć co
najmniej dotychczasowe europejskie badania innowacyjności regionalnej, w tym RIS i
ESPON oraz kilka rankingów polskich, w tym ranking INE PAN 500 najbardziej
innowacyjnych firm oraz ranking przygotowany w ramach ekspertyzy dla Ministerstwa
Rozwoju Regionalnego przez Instytut Technologii Eksploatacji Państwowy Instytut
Badawczy w Radomiu, a także badania przeprowadzone w ramach przygotowywania lub
monitorowania Regionalnych Strategii Innowacji dla innych województw. Należy zwrócić
uwagę, że ze względu na zmiany metodologii EIS, wskaźnik RIS nie może być w pełni
porównywany w czasie, tym niemniej jego wyniki pokazują zmianę pozycji relatywnej w
stosunku do innych regionów. Po przeprowadzeniu kolejnych etapów badawczych uzyskane
wyniki analizy RIS i LQ zostaną odniesione do dotychczasowych rankingów.
Zadania badawcze:
1. Zebranie jak największej liczby rankingów innowacyjności polskich i europejskich.
2. Porównanie pozycji województwa małopolskiego w rankingach.
3. Znalezienie i wyjaśnienie przyczyn różnic w pozycji rankingowej, w szczególności w
stosunku do innych województw polskich będących bezpośrednimi konkurentami Małopolski
w tej dziedzinie.
8.6.5.2.Obliczenie wskaźników cząstkowych i wskaźnika syntetycznego RIS
Wskaźniki cząstkowe i syntetyczne zostaną obliczone dla wszystkich województw dla
wszelkich danych dostępnych z Eurostatu i GUS, tak jak to przedstawiono w punkcie 8.2, z
koniecznymi uaktualnieniami na moment wykonywania badania oraz według przedstawionej
metodologii RIS. W przypadku braku możliwości zakupu danych CIS dla wszystkich
województw, badania ankietowe zostaną przeprowadzone wyłącznie dla województwa
małopolskiego i nie będą użyte w analizie porównawczej. W przypadku potrzeby
80
dokładniejszego porównania z innymi województwami, badania ankietowe zostaną
przeprowadzone wybiórczo w tych województwach.
Zadania badawcze:
1. Zebranie danych dla wszystkich grup wskaźników.
2. Przeprowadzenie obliczeń wskaźników cząstkowych.
3. Przeprowadzenie obliczeń wskaźnika syntetycznego.
4. Przeprowadzenie grupowania uzyskanych wyników i kwalifikacja województw do
poziomów innowacyjności.
5. Przeprowadzenie analizy struktury czynników innowacyjnych dla poszczególnych
województw tam, gdzie jest to możliwe.
6. Wybór regionów do analizy LQ.
7. Odniesienie uzyskanych wyników do pozycji województwa małopolskiego w innych
rankingach.
8.6.5.3.Obliczenie współczynników lokalizacji
Współczynniki lokalizacji zostaną obliczone jak to wskazano w punkcie 8.3.3.2., dla
danych ujętych w badaniu RIS oraz dla danych dodatkowych z Eurostat i GUS. Stopień
koncentracji przez poszczególne województwa czynników innowacyjności w stosunku do
reszty kraju zostanie następnie odniesiony do wybranych województw za pomocą metody
wymagań minimalnych.
Zadania badawcze:
Zebranie danych dodatkowych z Eurostat i GUS, z uaktualnieniem wyboru na moment
dokonywania badania.
Przekształcenie wzoru ogólnego na współczynnik lokalizacji dla posiadanych danych
według metodologii W. Isarda oraz dokonanie obliczeń.
Weryfikacja wyników metodą wymagań minimalnych.
Odniesienie uzyskanych wyników do pozycji województwa małopolskiego w innych
rankingach.
8.6.5.4.Badania ankietowe i wywiady pogłębione
Badania ankietowe zostaną przeprowadzone tak, jak to opisano w punkcie 3.3.3. i składać
się będą z dwóch części: krótkiej ankiety półrocznej na zasadzie barometru innowacyjnego z
możliwością prezentacji na mapie interaktywnej oraz szerszego badania ankietowego
poszczególnych
aktorów
systemu
innowacyjnego
przeprowadzanego
corocznie
z
uwzględnieniem pytań typu CIS potrzebnych do obliczenia wskaźników cząstkowych.
81
Analiza nie będzie mieć charakteru porównawczego i będzie dotyczyć wyłącznie
województwa małopolskiego.
Zadania badawcze:
Przygotowanie kwestionariuszy ankiet półrocznych i rocznych.
Wybór przedsiębiorstw, instytucji badawczo-rozwojowych i instytucji wsparcia
podlegających badaniu.
Przeprowadzenie ankiet i wybór aktorów do wywiadów pogłębionych.
Przygotowanie formularzy wywiadów pogłębionych z koncentracją na aspektach
innowacyjności szczególnie istotnych dla województwa małopolskiego.
Przeprowadzenie wywiadów pogłębionych z wybranymi aktorami.
Analiza ilościowa i jakościowa wyników badań.
8.6.6. Przeprowadzenie analiz eksperckich
Analizy eksperckie będą pogłębionymi analizami zjawisk i trendów innowacyjnych
nieuwzględnianych dotychczas, lub uwzględnianych w niewystarczającym stopniu w
badaniach, a wpływającymi na potencjał innowacyjny województwa. Powinny być
przeprowadzane w miarę potrzeb, najlepiej jedna analiza rocznie. Najważniejsze wnioski z
analiz powinny być włączane do analiz porównawczych i analizy innowacyjności
województwa. Powinny z nich także wynikać rekomendacje dotyczące nowych instrumentów
wsparcia. Proponowane tematy pierwszych analiz umieszczono w punkcie 8. 3.3.
Zadania badawcze:
Wybór tematów analiz i ustalenie schematu czasowego badań.
Dobór ekspertów.
Przeprowadzenie analiz.
Analiza wniosków i ewentualne uzupełnienie kolejnych badań wskaźnikowych
i ankietowych.
8.7.Struktura badania
Przyjęta struktura badania pozwala zarówno na szeroką analizę innowacyjności
województwa, w ujęciu porównawczym, jak i na pogłębioną analizę samego województwa
małopolskiego
z
uwzględnieniem
przyszłych
trendów
rozwojowych
tego
często
zmieniającego się zjawiska, jakim jest innowacyjność. Ważne jest wzajemne powiązanie
82
poszczególnych badań i uwzględnianie wniosków płynących z poszczególnych części w
kolejnych latach. Schemat badania przedstawiono na rysunku 8.2.
Rys. 8.2. Schemat badania innowacyjności województwa małopolskiego
Źródło: Opracowanie własne
Jeżeli chodzi o minimalny i maksymalny zakres badań, to w ujęciu minimalnym powinna
zostać dokonana analiza RIS i podstawowe badania ankietowe. Badanie w zakresie
minimalnym nie da pełnego obrazu innowacyjności województwa, ale pozwoli zorientować
się w pozycji konkurencyjnej w stosunku do innych województw oraz kontynuować badania
strony popytowej i podażowej procesu innowacyjnego. Maksymalny zakres badania obejmuje
pełną przedstawioną strukturę i daje możliwie szeroki obraz innowacyjności województwa.
8.8.Oczekiwane efekty badań
Badanie powinno być przeprowadzane regularnie, w odstępach półrocznych (barometr
innowacyjności) i rocznych, kończąc się odpowiednio: krótką notatką nt. procesów
innowacyjnych w województwie małopolskim oraz pełnym raportem z badań, uzupełnionym
w razie potrzeby dodatkowymi analizami eksperckimi. Wyniki analiz i obliczeń powinny
zostać w miarę możliwości przedstawione graficznie.
8.8.1. Efekty poznawcze i aplikacyjne
Oczekiwane efekty poznawcze to przede wszystkim ocena innowacyjności
województwa małopolskiego w stosunku do innych regionów polskich i europejskich, w tym
83
systematyzacja i uporządkowanie dotychczasowej wiedzy w tym zakresie. W szczególności
efekty poznawcze obejmują:
Określenie stopnia rozwoju poszczególnych grup czynników innowacyjności w
województwie według metodologii RIS, z określeniem przewag konkurencyjnych i
słabości rozwojowych.
Określenie pozycji województwa małopolskiego w stosunku do najbardziej
innowacyjnych województw w kraju.
Analizę działań, potrzeb i powiązań sieciowych między poszczególnymi aktorami
małopolskiego systemu innowacyjnego.
Analizę nowych trendów dotyczących innowacyjności.
Efekty aplikacyjne obejmują:
Opracowanie szczegółowej metodyki poszczególnych części badania uwzględniającej
możliwość jego corocznego powtarzania.
Przygotowanie zestawu praktycznych wskazówek i rekomendacji w zakresie działań
podnoszących poziom innowacyjności województwa małopolskiego.
8.8.2. Struktura raportu rocznego
Wyniki przeprowadzonego badania powinny zostać umieszczone w raporcie rocznym
oraz ewentualnie w raporcie z analizy eksperckiej. Raport powinien zawierać co najmniej:
Streszczenie uzyskanych wyników.
Wprowadzenie wraz z uszczegółowieniem celów i zakresu badania.
Opis metodyki badań uwzględniający metody prowadzenia badań, metodę doboru
próby do badania i jej charakterystykę, uszczegółowione metody i techniki analizy
danych oraz kwestionariusze ankiet.
Szczegółowy opis wyników przeprowadzonych badań wraz z ich interpretacją.
Wnioski i rekomendacje z badań.
Wykaz wykorzystanych danych pierwotnych i wtórnych wraz z wykazem literatury.
Prezentację multimedialną najważniejszych wyników i wniosków na płycie CD.
W miarę możliwości raport powinien zawierać graficzne przedstawienie wyników badań.
Raport należy przedstawić w formie papierowej i elektronicznej. Forma papierowa raportu
powinna mieć objętość około 80–100 stron A4, czcionka Times New Roman 12, interlinia
1,5, marginesy standardowe. Raport powinien być przygotowywany za poprzedni rok, po
publikacji danych GUS i Eurostatu.
84
85
9.
Metodologia oceny tendencji na rynku pracy województwa
małopolskiego
9.1.
Wskaźniki ilościowe pochodzące ze statystyki publicznej
Raport nt. bezrobocia w Małopolsce na danych pochodzących ze statystyki publicznej
opracowany zostanie na danych wskazanych w załączniku 2 do tekstu. Będzie to raport
kwartalny. Dane ilościowe będą opracowywane w taki sposób, jak zaprezentowano w
rozdziale poświęconym metodzie analizy danych, a wyniki analiz prezentowane będą w
sposób, w jaki zaprezentowano w rozdziale opisującym prezentowanie wyników analiz.
9.2.
Metodologia Barometru Ofert Pracy
Barometr Ofert Pracy (BOP) jest wskaźnikiem rejestrującym zmiany na rynku pracy, w
szczególności zaś pozwala obserwować kreowanie nowych miejsc pracy w gospodarce.
Powstaje on w oparciu o informacje nt. ilości ogłoszeń o pracy, zamieszczanych przez
pracodawców w lokalnych gazetach i/lub w internecie na wyspecjalizowanych portalach.
Historia tej metody badawczej poprzez rejestrowanie ogłoszeń o pracy ukazujących się w
lokalnej prasie sięga lat 20. ubiegłego wieku. Ekonomista amerykańskiej firmy
ubezpieczeniowej Metropolitan Life Insurance Company – William A. Berridge rozpoczął
prace nad obserwacją rynku pracy, poprzez rejestrację liczby ogłoszeń o zatrudnieniu. W
latach 60. ubiegłego wieku metodologię tę odświeżono i zaadoptowano dla potrzeb
obserwacji zmian na rynku pracy w The Conference Board (TCB) – USA, gdzie liczony jest
do dzisiaj w sposób tradycyjny, zaś od 2008 r. obserwacje zostały poszerzone o ogłoszenia
internetowe. Metoda obserwacji ogłoszeń o wolnych miejscach pracy była w różny sposób
adaptowana przez ośrodki w kilku innych krajach, jednak żaden z ośrodków nie prowadzi
tych badań z taką konsekwencją i w tak długim okresie jak TCB.
Wydawać by się mogło, że w czasach powszechności Internetu i coraz bardziej
powszechnego korzystania z ogłoszeń o pracy za jego pośrednictwem, rola wskaźnika,
budowanego na podstawie ogłoszeń prasowych, powinna być co najmniej wątpliwa. Jednak
okazuje się, że funkcjonuje on całkiem dobrze i sygnalizuje zmiany na rynku pracy w wielu
przypadkach z kilkumiesięcznym wyprzedzeniem w stosunku do oficjalnej statystyki, takiej
jak stopa bezrobocia, liczba nowych zasiłków dla bezrobotnych czy wielkość zatrudnienia
(porównaj: Daniel Gross, A tribute to the Help-Wanted Index, the economic gauge that
shoudn’t work but does., Moneybox, daily commentary about business and finance).
86
Co więcej, posługując się tym indeksem w zestawieniu z innymi informacjami na temat
rynku pracy, możemy uzyskać dodatkową całkiem nową informację na temat zmian, jakie na
tym rynku zachodzą. Dotyczy to przede wszystkim informacji o zmianach w strukturze rynku
pracy oraz możliwości identyfikacji zjawiska, jakim jest bezrobocie strukturalne.
Ponadto, niektóre grupy zawodowe wykorzystują ten wskaźnik i jego regionalne edycje do
rejestrowania zmian w wielkości popytu na określone zawody. Analiza taka ma na celu
pomoc wybranym grupom zawodowym w skuteczniejszym poszukiwaniu pracy na terenie
kraju poprzez wskazanie regionów, gdzie popyt na dane zawody jest wyższy, a w związku z
tym większe szanse znalezienia pracy 24.
Wskaźniki tworzone w oparciu o informacje o wolnych miejscach pracy wykazują silne cechy
cykliczne i są lustrzanym odbiciem bezrobocia i jego stopy. Posiadają również cechę
wskaźników wyprzedających wobec bezrobocia i jego stopy bez względu na stosowaną w
różnych krajach definicję stopy bezrobocia oraz sposób zbierania danych źródłowych do jej
wyliczeń (np. bezrobocie rejestrowane i bezrobocie według BAEL). Wykres poniżej dość
dobrze prezentuje tę zależność dla gospodarki amerykańskiej, gdzie przedstawiono barometr
ofert pracy (Help Wanted Index TCB) oraz stopę bezrobocia dla USA w latach 1951–2003.
Wskaźnik ten nie tylko dobrze rejestruje zmiany w wysokości bezrobocia i jego stopie, ale
również wykazuje kilkumiesięczne wyprzedzenia dolnych i górnych punktów zwrotnych
cykli koniunktury.
Rys. 9.1. Barometr ofert pracy (Help Wanted Index) dla gospodarki amerykańskiej oraz stopa
bezrobocia w latach 1951–2003
24
The Job Market in Diagnostic Radiology 1999. Updated Findings from Help Wanted Index of Job
Advertisement. Anne M. Covey, Jonathan Sunshine and Howard P. Forman, American Journal of
Roentgenology AJR 2000.
87
120
12
barometr ofert pracy
100
10
80
8
60
6
Stopa bezrobocia USA
HWI
sty-03
sty-01
sty-99
sty-97
sty-95
sty-93
sty-91
sty-89
sty-87
sty-85
sty-83
sty-81
sty-79
sty-77
sty-75
sty-73
sty-71
sty-69
sty-67
sty-65
sty-63
sty-61
0
sty-59
0
sty-57
2
sty-55
20
sty-53
4
sty-51
40
Bezrobocie
Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych Census Bureau oraz The Conference Board
Obserwacja podaży nowych miejsc pracy może być również dodatkową informacją przydatną
do ocen przyszłej presji inflacyjnej w gospodarce. Większy popyt na pracowników przy
ograniczonej podaży pracy wymusza konieczność oferowania przez pracodawców wyższych
zarobków, co może w konsekwencji prowadzić do nasilenia się inflacji.
Metoda obserwacji zależności pomiędzy podażą miejsc pracy, wyrażoną liczbą ogłoszeń, a
stopą bezrobocia znalazła swoje odbicie w teorii ekonomii głównie w pracach angielskiego
ekonomisty W. Beveridge’a, który opisał tę zależność i powiązał ją ze stopniem aktywności
gospodarki. Teoria ta, choć nieco zapomniana, znana jest pod nazwą krzywej Beveridge’a,
obrazującej relacje pomiędzy stopą wolnych miejsc pracy a stopą bezrobocia w
poszczególnych fazach cyklu koniunkturalnego. W analizach relacji pomiędzy zmianami na
rynku pracy a fazami cyklu koniunktury przy zastosowaniu krzywej Beveridge’a stopę
wolnych miejsc pracy z powodzeniem zastąpić można barometrami ofert pracy powstającymi
w oparciu o rejestrację liczby ogłoszeń prasowych lub internetowych. Dodatkowo analiza
krzywej Beveridge’a pozwala zidentyfikować okresy tzw. wzrostu bez-zatrudnieniowego oraz
określić tempo kreacji nowych miejsc pracy w gospodarce lub jej regionie, które spowoduje
względnie trwały spadek bezrobocia. Taki bez-zatrudnieniowy wzrost gospodarczy wystąpił
w Polsce w latach 2000–2002, kiedy to gospodarka rozwijała się w średnim tempie ok. 5% w
88
skali roku, jednak ani nie przybywało nowych miejsc pracy, ani nie spadało bezrobocie.
Warto przy tej okazji wspomnieć, że coraz więcej ekonomistów sądzi i dowodzi, że stopa
bezrobocia nie jest dobrą miarą ani sytuacji na rynku pracy i zmian, jakie na nim zachodzą,
ani kondycji całej gospodarki i to bez względu na stosowaną metodę do jej wyliczeń
(tradycyjna stopa bezrobocia lub stopa bezrobocia typu BAEL). Stopa bezrobocia w zbyt
dużym stopniu uzależniona jest od czynników demograficznych oraz definicji osoby
bezrobotnej, podczas gdy stopa zatrudnienia wyrażająca stosunek liczby osób pracujących do
całej populacji, uwzględnia w swej konstrukcji zarówno zmiany demograficzne, jak i
aktywność całej gospodarki i nie budzi tak wielu wątpliwości co do definicji osoby
pracującej.
Skala bezrobocia, niedostateczna podaż miejsc pracy oraz słaba elastyczność rynku
pracy stały się w ostatnich kilkudziesięciu latach jednym z największych wyzwań dla
światowych i europejskich ekonomistów. W Polsce zagadnienie to jest szczególnie
wrażliwym społecznie tematem ze względu na długo utrzymujący się wysoki poziom
bezrobocia niemal przez większą część okresu transformacji polskiej gospodarki. Również
obecnie i w perspektywie najbliższych lat niewiele przemawia za tym, aby stopa bezrobocia
spadła do poziomu zbliżonego do stopy bezrobocia naturalnego lub przynajmniej
akceptowanego społecznie. I choć ostatnie lata sprzed światowego kryzysu lat 2007–2009
przyniosły w tym zakresie znaczną poprawę, powodując częściowe braki siły roboczej w
niektórych sektorach, to polski rynek pracy wciąż charakteryzuje się wysokim poziomem
bezrobocia naturalnego.
Składa się na to wiele czynników. Druga połowa lat 90.
charakteryzowała się silnymi zmianami efektywnościowymi w przedsiębiorstwach.
Wymusiły one wzrost wydajności pracy. Poprawa wydajności pracy niezwykle pozytywna z
punktu widzenia konkurencyjności gospodarki, przyczyniła się jednak do redukcji
zatrudnienia, co przy niedostatecznym tempie inwestowania odbiło się negatywnie na kreacji
nowych miejsc pracy i dramatycznym wzroście stopy bezrobocia. Dodatkowym czynnikiem
pogarszającym warunki na rynku pracy była niekorzystna sytuacja demograficzna drugiej
połowy lat 90. W latach tych w wiek produkcyjny wszedł wyż demograficzny, podnosząc
stopę bezrobocia w grupie osób w wieku 18–24 lat do poziomu przewyższającego w
najgorszych latach nawet 40%. Osobnym zagadnieniem, bardzo mało rozpoznanym, jest skala
bezrobocia strukturalnego wyrażającego się w niedostosowaniu struktury podaży siły
89
roboczej do struktury popytu na nią, sądzić można, że w wielu regionach zjawisko to
występuje na dużą skalę.
Informacje statystyczne dotyczące rynku pracy pochodzą głównie z Głównego Urzędu
Statystycznego oraz z rejonowych urzędów pracy. Nie obejmują więc dużej części informacji,
np. na temat nowych miejsc pracy oferowanych przez przedsiębiorców, którzy nie korzystają
z pośrednictwa tych instytucji w poszukiwaniu nowych pracowników. Informacja taka jest
dostępna w regionalnych wydaniach gazet oraz w coraz większym stopniu za pośrednictwem
Internetu i jak do tej pory nie była wykorzystana jako dodatkowe źródło informacji o rynku
pracy. Wydaje się więc, iż jest to wystarczający argument przemawiający za stosowaniem
analizy podaży ofert pracy jako wiarygodnego źródła informacji o procesach zachodzących na
rynku pracy, zwłaszcza że badanie takie w porównaniu do innych metod jest stosunkowo
proste, szybkie i tańsze od tradycyjnych metod statystycznych.
9.2.1. Konstrukcja Barometru Ofert Pracy dla województwa małopolskiego
(BOP-M)
Konstrukcja POB-M powinna spełniać następujące wymagania:
–
Barometr powinien obejmować okres od stycznia 1999 r., czyli od momentu
wprowadzenia nowego podziału administracyjnego kraju.
–
Konstrukcja barometru (BOP-M) powinna gwarantować jego pełną porównywalność
z pozostałymi województwami stosownie do ich wielkości oraz do całego kraju.
Opracowując metodę
konstrukcji
barometru ofert
pracy dla
województwa
małopolskiego, postawiono sobie za cel zachowanie jego pełnej porównywalności z
istniejącą konstrukcją dla całego kraju oraz pozostałymi regionami. Innymi słowy,
zmiana o jeden punkt w barometrze województwa małego (mała liczba ogłoszeń)
powinna być porównywalna z taką samą zmianą barometru dla województwa dużego
(duża liczba ogłoszeń) oraz zmianą barometru dla całego kraju. Utrudnieniem w
realizacji tak postawionego celu jest fakt, że informacja na temat liczby ogłoszeń w
poszczególnych województwach nie ma charakteru reprezentatywnego, a ponadto
stopień reprezentacji w poszczególnych województwach ulega zmianom w czasie. Nie
posiadamy również bieżącej i wiarygodnej informacji na temat udziału rejestrowanych
ogłoszeń w całości rynku ogłoszeniowego o wolnych miejscach pracy. Taki stan
rzeczy wyklucza tzw. doszacowywanie posiadanych danych.
90
–
Barometr powinien informować o zmianach w popycie na pracę na terenie
województwa małopolskiego niezależnie od wpływu czynników sezonowych
(wahania na rynku pracy zwłaszcza po stronie popytowej odznaczają się wyjątkowo
dużą sezonowością).
–
Bezwzględna liczba ogłoszeń o miejscach pracy nie może stanowić podstawy
konstrukcji barometru, co wynika z braku reprezentatywności źródła obserwacji.
Konstrukcja Barometru Ofert Pracy oparta jest o pomiar liczby ogłoszeń o możliwości
zatrudnienia. Zaprezentowana tu metodologia ma charakter uniwersalny, to znaczy jako
pierwotne źródło informacji można wykorzystywać zarówno ogłoszenia prasowe, jak i źródła
internetowe. W metodologii Barometru Ofert Pracy dla województwa małopolskiego
(BOPM) zakłada się wykorzystanie istniejących już szeregów czasowych na temat liczby
ofert pracy pojawiających się w dodatku do lokalnego wydania Gazety Wyborczej – Praca w
latach 1999–2008. Zgromadzone dane stopniowo uzupełnić należy o ogłoszenia internetowe
aż do całkowitego zastąpienia ogłoszeń prasowych wyłącznie o internetowe źródła informacji.
Wyżej wymieniony tok postępowania wynika z faktu, iż ogłoszenia internetowe stały się
niezwykle popularne w pośrednictwie pracy zaledwie kilka lat temu. Ich znaczenie w końcu
lat 90. i na początku nowej ery nie było istotne dla rynku pracy. Dominowały wówczas
ogłoszenia w lokalnej i ogólnokrajowej prasie.
9.2.2. Badane przekroje
Konstrukcja barometru ofert pracy dla województwa małopolskiego (BOP-M)
powinna pozwolić na dokonywanie porównań w przekroju terytorialnym (wszystkie lub
wybrane województwa) oraz cały kraj.
Analiza treści ogłoszeń o wolnych miejscach pracy powinna pozwolić na określenie grup
zawodowych oraz zawodów, kwalifikacji, na jakie występuje na terenie województwa popyt
na pracę. W mniejszym stopniu analiza będzie możliwa w podziale na sekcje i działy
gospodarki narodowej ze względu na brak możliwości dotarcia do regonu ogłoszeniodawcy
oraz fakt, że poszczególne osoby, reprezentując grupy zawodowe lub zawody, mogą być
zatrudniane w wielu działach i sekcjach gospodarki.
9.2.3. Prognozy
Barometr Ofert Pracy dla województwa mazowieckiego może być wykorzystany do
krótkookresowego prognozowania bezrobocia oraz jego stopy. Dotychczasowe badania
wskazują, że tak skonstruowany barometr powinien pozwolić na dokonywanie prognoz
91
podstawowych wielkości rynku pracy (zatrudnienie, bezrobocie, stopa bezrobocia
rejestrowanego oraz BAEL) w horyzoncie od 5 do 10 miesięcy w zależności od fazy cyklu
koniunktury, w którym znajduje się gospodarka. Takie wyniki osiągnięto dla Barometru Ofert
Pracy dla całego kraju; podobne rezultaty osiąga The Conference Board dla wskaźnika Help
Wanted Index. W miarę wydłużania się okresu obserwacji trafność prognoz powstających w
oparciu o barometr ofert pracy powinna się zwiększać. Horyzont czasowy prognoz w dużym
stopniu zależy od stopnia „sztywności” rynku pracy. Im więcej rynek pracy wykazuje cech
sztywności (liczne regulacje prawne, ograniczenia formalne w wykonywaniu zawodów i
otwieraniu działalności gospodarczej, silna pozycja związków zawodowych oraz organizacji
społecznych reprezentujących pracobiorców i pracodawców), tym dostosowania na rynku
pracy trwają dłużej. W efekcie co prawda horyzont prognoz wydłuża się, lecz trafność
prognozowanych wielkości jest niższa. Poprawę trafności prognoz można i należy uzyskiwać
poprzez włączanie do analizy dodatkowych danych pochodzących ze statystyki oficjalnej
(por. punkt 9.1) oraz z badań metodą testu (por. rozdział 5).
92
10.
Metodologia konstrukcji Wskaźnika Wyprzedzającego Koniunktury
dla województwa małopolskiego
10.1.
Wskaźniki wyprzedzające i ich znaczenie dla prognozowania zmian
aktywności gospodarczej
Wskaźniki wyprzedzające mają obecnie dość długą, bo ponad 70-letnią historię. I
choć w tym czasie dominowały prace nad doskonaleniem ich konstrukcji i interpretacji oraz
poznawaniem cech tych wskaźników głównie w oparciu o doświadczenia gospodarki
amerykańskiej, to w połowie lat 80. przystąpiono również do sporządzenia takich
wskaźników dla innych gospodarek świata, w szczególności wysokorozwiniętych
gospodarek Unii Europejskiej. Konstrukcja wskaźników wyprzedzających dla wielu
gospodarek pozwala na obserwację wzajemnych relacji pomiędzy poszczególnymi
gospodarkami, analizę rozprzestrzeniania się tendencji wzrostowych, jak i recesyjnych.
Ponadto umożliwia wyodrębnienie wspólnych cech charakterystycznych dla tych
wskaźników oraz pozwala dokonywać ocen porównawczych zachowania się podobnych
komponentów w poszczególnych fazach cyklu koniunkturalnego w różnych gospodarkach.
Najistotniejszą cechą wskaźników wyprzedzających jest to, że spełniają one funkcję
prognozy w odniesieniu do ogólnej aktywności gospodarki. W ciągu ostatnich 20 lat
rozwinął się również nurt badań koncentrujący się na tworzeniu wskaźników
wyprzedzających dla poszczególnych regionów, sektorów gospodarki lub nawet branż.
Konstrukcja Wskaźnika Wyprzedzającego dla Małopolski (WWK-M) wpisuje się w
najbardziej aktualny nurt badań światowych.
Wskaźnik wyprzedzający jest w gruncie rzeczy prognozą ogólnego poziomu aktywności
danej gospodarki. Znajduje więc swoje zastosowanie do prognozowania wielkości i tempa
wzrostu PKB oraz innych wielkości ekonomicznych określających stan gospodarki w
przyszłości. Istnieją więc silne przesłanki przemawiające za tym, że ich wersja w układzie
regionalnym, przy odpowiednim doborze danych statystycznych, da równie zadowalające
rezultaty jak konstrukcje wskaźników wyprzedzających dla całej gospodarki.
10.2.
W
Opis metodologii
opracowaniach
poświęconych
wielokomponentowym
wskaźnikom
rejestrującym
cykliczność rozwoju gospodarczego jako pierwsze na ogół wymienia się prace A.F. Burnsa i
W.C. Mitchella25. Ich wkład w rozwój metody obserwacji cykli koniunkturalnych przy
25
A.F. Burns, W.C. Mitchell. Measuring Business Cycles, New York, NBER, 1946.
93
pomocy trzech rodzajów wskaźników: wyprzedzających, równoległych i opóźnionych był
niepodważalny.
W latach 30. ubiegłego wieku Wesley Mitchell rozpoczął prace nad selekcją 487 serii
statystycznych
opisujących
gospodarkę
w
trzy
grupy.
Serie
statystyczne,
które
zakwalifikował jako rejestrujące szczyty i dna cyklu koniunkturalnego w czasie rzeczywistym
(serie równoległe), serie, których szczyty i dna cykli koniunkturalnych poprzedzają
odpowiadające im szczyty i dna serii równoległych oraz serie statystyczne, których szczyty i
dna pojawiają się z opóźnieniem w stosunku do tych zarejestrowanych przez serie
równoczesne. Same kompozycje wskaźników powstały znacznie później, bo dopiero w latach
50. ubiegłego wieku przy znacznym wkładzie Geoffreya Moore’a i Victora Zarnowitza.
Późniejsze lata przyniosły systematyczny rozwój badań nad tego typu wskaźnikami w wielu
krajach.
Co leży u podstaw łączenia wielu serii statystycznych w jeden wskaźnik, aby
rejestrować zmiany aktywności gospodarki na bieżąco lub przy pomocy innych, ale również
wielokomponentowych indeksów prognozować przyszły kierunek zmian? Przede wszystkim,
poszczególne serie statystyczne odnoszące się do wybranych procesów gospodarczych
rejestrują wszystkie wydarzenia, również te, o charakterze krótkookresowych szoków. Szoki
te pozostają niejednokrotnie bez większego wpływu na aktywność gospodarki w dłuższym
okresie, ale w krótkim okresie zwłaszcza w kontekście bieżących ocen stanu gospodarki mogą
te oceny istotnie kształtować. Nagłe zmiany popytu, skutkujące krótkookresowymi zmianami
cen, wielkości produkcji, stanem zapasów – należą do najczęstszych wydarzeń
krótkookresowych. Ponadto, procesy gospodarcze, które rejestrowane są w różnych seriach
statystycznych nie są jedynie odzwierciedleniem racjonalnej gry rynkowej, która toczy się
pomiędzy uczestnikami rynku, zaś kryteriami wyborów dla uczestników rynku pozostają nie
tylko rzeczywiste czynniki ekonomiczne. Oczekiwania, choć często racjonalne, ale obarczone
błędem, leżą niejednokrotnie u podstaw fluktuacji. Oczekiwania polskich konsumentów co do
wzrostu ceny cukru po przystąpieniu Polski do Unii Europejskiej doprowadziły do wzrostu
popytu oraz wielokrotnego wzrostu ceny tego produktu w bardzo krótkim czasie. Obserwacja
statystyki wielkości sprzedaży czy cen cukru mogłaby prowadzić do wniosku o pojawieniu
się czynników podnoszących znacząco popyt na ten towar. Niektóre obszary działalności
gospodarczej są niezwykle wrażliwe na zmiany oczekiwań. Indeksy giełdowe czy rynkowe
stopy procentowe często raptownie spadają lub rosną pod wpływem plotek, wydarzeń
politycznych lub społecznych, które są czynnikami krótkookresowymi bez większego
94
znaczenia na przebieg aktywności gospodarki w dłuższej perspektywie. Czasami sposób
zbierania danych lub zasady ewidencji i rachunkowości powodują, że interpretacja danych dla
krótkich okresów jest utrudniona. Istnieją działy gospodarki, jak np. przemysł lotniczy czy
stoczniowy, które sprzedają swe produkty stosunkowo rzadko, ale za to wartość sprzedaży
jest bardzo duża. Sprzedaż niewielkiej ilości tego typu produktów w tym samym miesiącu
istotnie wpływa na sprawozdawczość o wielkości produkcji. Nie zawsze posiadamy
informację dodatkową, która tego rodzaju jednorazowe zmiany w poszczególnych seriach
statystycznych wyjaśniałaby i pomagała w interpretacji. Wreszcie w każdej serii statystycznej
zdarzają się błędy. Analizowanie dodatkowych informacji zwykle pozwala zweryfikować
prowadzoną analizę. Innymi słowy każda z serii statystycznych o charakterze równoległym na
ogół dobrze rejestruje zmiany cykliczne, ale może generować błędy lub prowadzić do błędnej
interpretacji. Podobnie w przypadku serii o charakterze wyprzedzającym; na ogół z pewnym
wyprzedzeniem informują nas one o tendencjach pozytywnych lub negatywnych w
gospodarce, jednak nie dają całkowitej pewności. Spadek zapasów wyrobów gotowych w
magazynach przedsiębiorstw może być sygnałem o wzrastającym popycie, czyli może być
interpretowany jako zjawisko świadczące o dobrej koniunkturze. Ale równie dobrze
zmniejszanie się zapasów w magazynach producentów może świadczyć o rosnących kosztach
ich utrzymywania i szukaniu ze strony przedsiębiorstw możliwości ich redukcji lub o
usprawnieniu kanałów dystrybucji. Uzupełnienie informacji o zmianach w poziomie zapasów
o informacje na temat tempa napływu zamówień czy o zmianach w kosztach produkcji,
pozwala lepiej ocenić aktualne i przyszłe tendencje w gospodarce. Jednym słowem –
pojedyncza informacja
nie jest
wystarczająca zarówno do oceny stanu,
jak i
krótkookresowych przewidywań. Każda dodatkowa informacja stanowi istotne jej
uzupełnienie oraz weryfikuje wskazania. Dodatkowo, jeśli znane są relacje przyczynowoskutkowe pomiędzy obserwowanymi seriami statystycznymi, wartość poznawcza takich
analiz jest znacznie większa. Wykorzystując różne serie statystyczne do konstrukcji
wielokomponentowych wskaźników, sięgamy często do różnych źródeł i różnych metod
zbierania informacji ekonomicznej. Tym samym unikamy powielania błędów, które mogą
tkwić w metodologii lub sposobie przetwarzania informacji źródłowej.
Najważniejszym jednak powodem konstrukcji wielokomponentowych wskaźników jest
historycznie potwierdzony fakt, że nie ma jednego schematu sygnalizującego ożywienie czy
nadchodzącą recesję. Każdy cykl jest inny od poprzednich, inne są na ogół przyczyny
załamania gospodarczego i inne w kolejnych cyklach przyczyny wychodzenia z recesji.
95
Dominacja czynników odgrywających istotną rolę w przebiegu poszczególnych cykli jest
niezwykle zróżnicowana. Stąd, jednoczesna obserwacja wielu informacji ekonomicznych
zmniejsza ilość fałszywych sygnałów, a w konsekwencji fałszywych ocen i prognoz.
Wskaźniki równoległe (równoczesne), wyprzedzające (wiodące) i opóźnione należą
do grupy wskaźników rejestrujących cykliczność rozwoju gospodarki. Równoległe
monitorują na bieżąco przebieg rozwoju, wyprzedzające sygnalizują przyszły rozwój, zaś
opóźnione potwierdzają dotychczasowy przebieg aktywności gospodarczej.
Dobór informacji ekonomicznych podlega kwalifikacji wedle następujących kryteriów:
muszą one mieć istotne znaczenie dla przebiegu cyklu koniunkturalnego,
muszą mieć cechy właściwe dla serii statystycznych,
muszą charakteryzować się względnie stałą regularnością w rejestracji punktów
zwrotnych,
stopień wyprzedzenia, jednoczesności lub opóźnienia w rejestracji dolnych i górnych
punktów zwrotnych również powinien być względnie stały,
serie podlegające kwalifikacji jako komponenty wskaźników równoległych,
wyprzedzających czy opóźnionych powinny charakteryzować się „gładkością”, czyli
nie zawierać zbyt wiele informacji zdecydowanie odbiegających od obserwacji
przeciętnych czy od ostatnio obserwowanych trendów,
informacje kwalifikowane jako komponenty powinny być dostępne regularnie i w
miarę szybko.
Typowe
informacje
ekonomiczne
uznawane
za
dobre
komponenty
wskaźnika
wyprzedzającego (wiodącego) to serie statystyczne na temat:
zamówień,
zapasów,
podaży pieniądza,
czasu realizacji dostaw,
wyników finansowych przedsiębiorstw, zwłaszcza zysk krańcowy obrazujący przyrost
przychodów na ostatnią złotówkę kosztów,
oczekiwań menedżerów/konsumentów co do sytuacji gospodarczej w najbliższej
przyszłości,
wartości indeksów giełdowych,
cen niektórych surowców, zwłaszcza tzw. wrażliwych na zmiany koniunktury, jak np.
ceny ropy, materiałów budowlanych czy energii
96
liczby zezwoleń budowlanych,
wykorzystania mocy produkcyjnych,
wydajności pracy,
liczby nowo powstałych firm,
liczby bankructw.
Wszystkie serie statystyczne, które zostaną zakwalifikowane jako komponenty, będą
podlegać wstępnemu przygotowaniu. Polega ono na odrzuceniu wartości ekstremalnych (jeśli
takie wystąpiły), uwzględnieniu wpływu czynnika sezonowego oraz nadaniu seriom
wyrażonym w wartościach nominalnych, wartości realnych przy przyjętym roku bazowym.
W tabeli poniżej przedstawiono charakterystyczne wyprzedzenia i opóźnienia
poszczególnych serii statystycznych stosowanych przez różne ośrodki na świecie jako
komponenty wskaźnika wyprzedzającego oraz samego wskaźnika wyprzedzającego
względem tzw. serii referencyjnej. Należy nadmienić, że jako serię referencyjną stosuje się
powszechnie wartości realnego PKB, realne wartości produkcji sprzedanej przemysłu, realne
wartości sprzedaży detalicznej lub tzw. wielokomponentowe wskaźniki równoległe. Warto
dodać, że OECD w swych badaniach używa serii nt. wielkości produkcji sprzedanej
przemysłu w ujęciu realnym. Takie podejście proponujemy również w badaniach i konstrukcji
wskaźnika wyprzedzającego dla Małopolski (WWK-M).
Tabl. 10.1. Średnie wyprzedzenia (-) w miesiącach wybranych składowych i samego wskaźnika
wyprzedzającego w stosunku do wskaźnika równoległego dla górnych i dolnych punktów zwrotnych cykli
koniunkturalnych i cykli wzrostowych
Wydajność pracy
Zamówienia
U.S.A.
Szczyt
-10
-9
Dno
-1
-2
Niemcy
Szczyt Dno
-11
-2
-6
-5
Włochy
Szczyt Dno
-13
-1
-8
b.d.
Francja
Szczyt Dno
-8
-3
-12
-4
Polska
Szczyt Dno
-4
0
-12
-4
Zapasy
b.d.
b.d.
-11
-8
b.d.
b.d.
-10
-4
-8
-5
Indeksy giełdowe
Podaż pieniądza
Stopy procentowe
Indeksy
konsumenckie
Wskaźnik
Wyprzedzający
-8
-12
-26
-14
-4
-1
-13
-4
-15
-12
-20
-15
-6
-1
-11
-5
-13
-10
b.d.
-16
-5
b.d.
b.d.
-4
-12
b.d.
b.d.
b.d.
-6
b.d.
b.d.
b.d.
-12
-11
-23
-14
-3
-7
-12
b.d.
-8
-4
-8
-3
-7
-3
-7
-3
-8
-3
Nazwa komponentu
97
Źródło: The Conference Board, FIBER, ECRI, BIEC, przeliczenia własne
Wśród składowych wielokomponentowych wskaźników wyprzedzających powszechnie
używane są zarówno dane o charakterze ilościowym (dane statystyki oficjalnej) pochodzące z
krajowych biur statystycznych, jak i zmienne o charakterze jakościowym, pochodzące z
badań metodą testu koniunktury. Takie też rozwiązanie proponuje się dla województwa
małopolskiego w konstrukcji WWK-M.
Analizując
wyprzedzenia
poszczególnych
typowych
składowych
wskaźników
wyprzedzających, nie trudno zauważyć znaczną różnicę poszczególnych składowych
wskaźnika wyprzedzającego w wyprzedzeniach szczytu i dna cyklu koniunkturalnego.
Zwolnienie gospodarcze sygnalizowane jest ze znacznie większym wyprzedzeniem niż jej
ożywienie. Równie duże jest zróżnicowanie w wyprzedzeniach pomiędzy różnymi grupami
komponentów, reprezentujących poszczególne obszary działalności gospodarczej. Najdłuższe
wyprzedzenia mają serie statystyczne pochodzące z rynków finansowych. Spośród nich,
najwcześniej sygnalizują punkty zwrotne realne stopy procentowe oraz indeksy giełdowe,
jednak te ostatnie generują sporo fałszywych sygnałów oraz są niezwykle wrażliwe
(podlegają częstym i znacznym wahaniom). Podobnie mylące mogą być sygnały dotyczące
podaży pieniądza. Ta seria statystyczna ma skłonność do rejestrowania fałszywych punktów
zwrotnych zwłaszcza na szczytach.
Stopień wyprzedzenia poszczególnych składowych wskaźników wyprzedzających jest bardzo
zbliżony dla różnych gospodarek, choć serie statystyczne dotyczące danego zjawiska nie są
identyczne w sensie stosowanej metodologii i definicji. Największe zróżnicowanie pod tym
względem obserwuje się w przypadku informacji dotyczących zatrudnienia. W kompozycji
wskaźnika wyprzedzającego dla gospodarki amerykańskiej, francuskiej i włoskiej jest to
średnia liczba godzin przepracowanych w ciągu tygodnia w przedsiębiorstwach. W przypadku
gospodarki niemieckiej jest to liczba osób pracujących w niepełnym wymiarze czasu, podczas
gdy w przypadku wskaźnika dla gospodarki polskiej jest to wydajność pracy w
przedsiębiorstwach produkcyjnych.
Również w przypadku informacji na temat zamówień oraz zapasów, serie statystyczne
włączone do kompozycji wskaźników wyprzedzających różnią się istotnie. We wszystkich
przedstawionych w tabeli przypadkach, z wyjątkiem Polski, dane na temat zamówień i
zapasów pochodzą z tzw. statystyki oficjalnej, mają charakter ilościowy. W przypadku Polski
dane pochodzą z testu koniunktury dla przedsiębiorstw przemysłowych. Mimo to, średnie
wyprzedzenia dla górnych i dolnych punktów zwrotnych nie odbiegają znacznie od
98
standardów informacji ilościowej i doskonale opisują przebieg tych zjawisk. Znajomość
typowych wyprzedzeń poszczególnych komponentów będzie niezmiernie pomocna dla
doboru zmiennych do wskaźnika wyprzedzającego dla Małopolski. Poszczególne zmienne
zakwalifikowane jako potencjalne składowe powinny mieć zbliżone wyprzedzenia górnych i
dolnych punktów zwrotnych do wyprzedzeń w podobnych konstrukcjach dla gospodarki
polskiej i gospodarek światowych. Istotnym ograniczeniem może być tutaj stosunkowo krótki
okres obserwacji. Albowiem ze względu na wprowadzony w 1999 r. nowy podział
terytorialny kraju w konstrukcji wskaźnika istnieje praktyczna możliwość cofnięcia się do
początku 1999 r.
W celu zagwarantowania prawidłowości interpretacji wskazań uzyskanej kompozycji,
niezbędna jest znajomość charakterystycznych cech wskaźników wyprzedzających w relacji
do serii obranych za referencyjne (PKB, produkcja, sprzedaż detaliczna, wskaźniki
równoległe). Poniżej zaprezentowane zostaną charakterystyczne cechy wskaźników
wyprzedzających.
Są
to:
znaczny
udział
trendu
w
konstrukcjach
wskaźników
wyprzedzających, duża amplituda ich wahań oraz asymetria wyprzedzeń punktów zwrotnych
w stosunku do wskaźnika równoległego lub innej serii statystycznej rejestrującej w realnym
czasie zmiany w poziomie aktywności gospodarki.
10.2.1. Udział trendu we wskaźnikach wyprzedzających
Wielokomponentowe
konstrukcje
wskaźników
wyprzedzających
charakteryzują
się
mniejszym udziałem trendu niż serie referencyjne w postaci PKB, produkcji sprzedanej
przemysłu czy wielokomponentowych wskaźników równoległych. Wynika to przede
wszystkim z typowego dla wskaźników wyprzedzających doboru komponentów oraz z formy,
w jakiej używamy poszczególnych serii statystycznych. Jak wspomniano wyżej, typowymi
seriami referencyjnymi są PKB, wielkość produkcji sprzedanej przemysłu, czasami wartość
sprzedaży detalicznej lub dochody gospodarstw domowych (wszystkie zmienne w ujęciu
realnym). Serie te reprezentują więc poziomy rejestrowanego zjawiska (po ich uprzednim
pozbawieniu wahań sezonowych oraz urealnieniu przy przyjętym roku bazowym). Tak
dobrane dane statystyczne i w tej postaci posiadają bardzo duży udział trendu, zbliżony do
trendu rozwojowego danej gospodarki.
99
Serie statystyczne używane do kompozycji wskaźników wyprzedzających w wielu
przypadkach nie zawierają trendu. Przykładowymi seriami pozbawionymi trendu lub
zawierające go, ale w bardzo ograniczonym zakresie, są: liczba godzin przepracowanych w
tygodniu, jednostkowy koszt pracy, wykorzystanie mocy produkcyjnych, zysk krańcowy,
wydajność pracy. Inne serie, które również nie zawierają trendu, to wszystkie dane
pochodzące z tzw. testów koniunktury lub innych badań opinii. Do takich danych zaliczyć
można statystykę na temat tempa napływu nowych zamówień w przedsiębiorstwach (jeśli
pochodzą z badań metodą testu), zmiany w wielkości zapasów, oceny sytuacji finansowej
przedsiębiorstw, oceny konsumentów (tzw. consumer confidence lub consumer sentiment
indexes), oceny tempa realizacji zamówień (vendor performance), czy stosowane niekiedy
jako komponenty wskaźników wyprzedzających – tzw. indeksy menedżerów logistyki
(Purchasing Management Indexes – PMI). Forma raportowania tych danych statystycznych
bardziej odpowiada tempom zmian niż poziomom. Dane pochodzące z testów koniunktury
lub innych badań opinii podawane są najczęściej w postaci salda odpowiedzi, czyli różnicy
pomiędzy odsetkiem respondentów stwierdzających poprawę a odsetkiem respondentów
stwierdzających pogorszenie badanego zjawiska (por. punkt 5).
Niektóre serie danych statystycznych, które w oryginale raportowane są w postaci poziomów,
przekształca się dla potrzeb kompozycji wskaźników wyprzedzających na dane pokazujące
wielkość zmiany (w postaci różnicy lub ilorazu wartości bieżącej w stosunku do wartości
poprzedniej). Dzięki takiemu zabiegowi uzyskuje się czasami dodatkowe, na ogół
jednomiesięczne wyprzedzenie. Jednak jednocześnie zabieg ten powoduje całkowite
wyeliminowanie trendu długookresowego. Tego typu przekształceń dokonuje się zazwyczaj
dla takich danych statystycznych, jak np. zadłużenie konsumentów i podmiotów
gospodarczych z tytułu kredytów, liczba bankructw, liczba nowo powstałych przedsiębiorstw,
liczba zezwoleń budowlanych. Dane te w oryginale raportowane przez banki centralne lub
biura statystyczne podawane są w postaci poziomu, np. poziomu zadłużenia z tytułu kredytów
w danym miesiącu. Przekształcając tą serię w różnicę pomiędzy aktualnym i poprzednim
miesiącem (lub iloraz), uzyskujemy informację o dynamice zmian. Podobnie w przypadku
zezwoleń budowlanych, które na ogół raportowane są postaci liczby zezwoleń wydanych od
początku roku. Niektóre z tych serii, jak na przykład zadłużenie z tytułu kredytów, nawet po
urealnieniu zawierają bardzo duży udział trendu, zaś comiesięczne zmiany są nieznaczne.
Podane w postaci różnicy stają się bardziej wrażliwe, ale jednocześnie nie zawierają trendu.
Najczęściej stosowaną serią statystyczną, zawierającą trend, będącą składową wielu
100
wskaźników wyprzedzających dla różnych gospodarek, jest podaż pieniądza M0, M1, M2 lub
M3 w ujęciu realnym.
Zjawisko większego udziału trendu w seriach referencyjnych spełniających funkcję
wskaźnika równoległego i mniejszego jego udziału we wskaźniku wyprzedzającym ilustruje
rysunek 10.2.1 na przykładzie gospodarki amerykańskiej. Charakterystyczne również jest, iż
w miarę wydłużania się okresu obserwacji udział trendu w serii równoległej wzrasta w
stosunku do serii o charakterze wyprzedzającym. Podobne relacje wystąpią w konstrukcji
wskaźnika wyprzedzającego dla Małopolski (WWK-M).
Niektóre ośrodki konstruujące wskaźniki równoległe i wyprzedzające nadają im wspólny
trend. Najczęściej jest to trend wskaźnika równoległego lub trend PKB. Czasami, zwłaszcza
jeśli statystyka o PKB nie jest dostępna w przedziałach kwartalnych, wybiera się trend
jednego z komponentów wskaźnika równoległego. Zwykle jest to trend indeksu produkcji.
Zmiana ta nie narusza przebiegu krzywych, a jedynie ich kąt nachylenia względem osi
odciętych, zachowując te same odległości między punktami krzywej wskaźnika równoległego
i krzywej wskaźnika wyprzedzającego. Zabieg ten nie ma znaczenia merytorycznego, a jego
celem jest jedynie nadanie bardziej eleganckiej formy obu wskaźnikom. Tego rozwiązania nie
będziemy proponować dla województwa małopolskiego, uznając je za zbędną komplikację
przeliczeń oraz znaczne opóźnienia statystyki regionalnej w raportowaniu wartości PKB.
Rys. 10.1. Wskaźniki równoległy i seria referencyjna dla USA
101
140,0
120,0
100,0
Wskaźnik Wyprzedzający US
80,0
60,0
Wskaźnik Równoległy US
40,0
20,0
201001
200801
200601
200401
200201
200001
199801
199601
199401
199201
199001
198801
198601
198401
198201
198001
197801
197601
197401
197201
197001
196801
196601
196401
196201
196001
195801
195601
0,0
Źródło: ECRI
10.2.2. Amplitudy wahań
Drugą charakterystyczną cechą wielokomponentowych wskaźników wyprzedzających
jest znacznie większa ich „wrażliwość” (zmienność) w porównaniu z seriami referencyjnymi
uznanymi za wskaźnik równoległy. Oznacza to po pierwsze, że miesięczne zmiany wskaźnika
wyprzedzającego są większe niż miesięczne zmiany serii referencyjnej (PKB, produkcja,
sprzedaż detaliczna). Odchylenia standardowe dla miesięcznych zmian (różnica w
poziomach) dla wskaźnika wyprzedzającego w przypadku Polski wynosi 1.3. Zaś odchylenie
standardowe miesięcznych zmian wskaźnika równoległego wynosi 1.1. Stosunek tych
odchyleń wynosi jak 1 do 1.2. Podobne wartości otrzymujemy, porównując odchylenia
wskaźnika wyprzedzającego z wartością produkcji sprzedanej przemysłu czy realnymi
wartościami PKB. Ilustracja graficzna tego zjawiska przedstawiona jest na przykładzie
wskaźnika wyprzedzającego i równoległego (WWK i WRK) dla gospodarki polskiej na rys.
10.2.
Rys. 10.2. Wskaźnik Wyprzedzający Koniunktury i Wskaźnik Równoległy Koniunktury dla
gospodarki polskiej
102
150
140
130
Wskaźnik Równoległy Koniunktury (WRK)
120
110
Wskaźnik Wyprzedzający Koniunktury (WWK)
100
90
80
10
09
yst
08
yst
07
yst
06
yst
05
yst
04
yst
03
yst
y-
02
WWK
st
y-
01
st
00
yst
99
yst
y-
98
st
97
yst
96
yst
95
yst
94
yst
93
yst
92
yst
y-
91
st
yst
st
y-
90
70
WRK
Źródło: opracowanie własne na podstawie danych BIEC
W przypadku wskaźników o dłuższej historii, różnice w standardowym odchyleniu dla
miesięcznych zmian wskaźnika równoległego i serii referencyjnej są jeszcze większe. Dla
gospodarki amerykańskiej, dla której dane sięgają 1949 roku, odchylenie to dla wskaźnika
równoległego wynosi 0.3, zaś dla wskaźnika wyprzedzającego 0.83. Stosunek tych odchyleń
wynosi jak 1 do 2.8. Dla gospodarki francuskiej odchylenie standardowe miesięcznych zmian
wskaźnika równoległego wynosi 0.56, zaś dla wskaźnika wyprzedzającego 0.98. Stosunek ten
wynosi jak 1 do 1.8.
Po drugie, amplituda wahań cykli koniunkturalnych oraz cykli wzrostowych jest również
wyższa w przypadku wskaźnika wyprzedzającego niż odpowiednie amplitudy wahań
równoległych serii referencyjnych. Praktycznie oznacza to, że w okresie recesji głębokość
całkowitego spadku wskaźnika wyprzedzającego jest większa niż odpowiadająca mu
głębokość spadku serii referencyjnej.
10.2.3. Asymetria wyprzedzeń
103
Kolejną,
charakterystyczną
cechą
wskaźników
wyprzedzających
w
stosunku
do
rzeczywistego przebiegu cyklu koniunkturalnego, jest niesymetryczność wyprzedzeń górnych
(szczyt) i dolnych (dno) punktów zwrotnych.
Najczęściej obserwujemy znacznie dłuższe wyprzedzenie szczytu, sygnalizujące zwolnienie
gospodarki lub jej recesję oraz krótsze wyprzedzenie dna, czyli sygnał ożywienia (w
przypadku cykli klasycznych) lub przyspieszenia wzrostu (w przypadku cykli wzrostowych).
Rys. 10.3. Schemat przebiegu wskaźnika wyprzedzającego i serii referencyjnej rejestrującej
cykl na bieżąco (równolegle)
wyprzedzenie szczytu
amplituda
wsk..
wyprzedz.
amplituda
wsk.
równioegł.
wyprzedzenie dna
wskaźnik wyprzedzający
wskaźnik równoległy
Źródło: Opracowanie własne
Gdyby przebieg wskaźnika serii równoległej (referencyjnej) i wskaźnika wyprzedzającego
odnieść do cyklu idealnego, to wskaźnik wyprzedzający miałby przebieg taki jak
przedstawiono to schematycznie na rys. 10.3. Niesymetryczność wyprzedzeń wskaźnika
wyprzedzającego w stosunku do równoległego jest konsekwencją niesymetryczności
wyprzedzeń jego składowych, o czym mowa była wcześniej.
10.3.
Źródła danych statystycznych do kompozycji wskaźnika wyprzedzającego
dla Małopolski (WWK-M)
104
Dane do kompozycji Wskaźnika Wyprzedzającego Koniunktury dla województwa
małopolskiego będą pochodzić z następujących źródeł: badań metodą testu koniunktury w
sektorze przedsiębiorstw produkcyjnych, Głównego Urzędu Statystycznego, Narodowego
Banku Polskiego oraz Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. Konstrukcja WWK-M
powinna
gwarantować
pełną
porównywalność
z
ogólnopolskim
wskaźnikiem
wyprzedzającym (WWK). Dane, które ukazują się z częstotliwością miesięczną, nie będą
poddawane uśrednieniu dla kwartału. Generowałoby to opóźnienia w rejestracji zmian
aktywności gospodarki. Jako składowe wprowadzane będą wartości z ostatniego miesiąca
każdego kwartału. Wszystkie dane z wyjątkiem danych dotyczących notowań spółek
(indeksy giełdowe) poddane zostaną procedurze eliminacji wpływu czynnika sezonowego.
Dodatkowo dane wyrażone w nominale pieniężnym zostaną urealnione przy wybranym roku
bazowym oraz przy zastosowaniu wskaźnika cen CPI lub PPI w zależności od charakteru
składowej.
105
11.
Metodologia szacowania Wskaźnika Dobrobytu dla województwa
małopolskiego
11.1.
Opis metodologii
Badania opinii konsumentów mają najdłuższą historię spośród wszystkich badań
opinii publicznej, sięgającą lat 20. ubiegłego wieku. W miarę rozwoju tych badań,
potwierdzania
ich
użyteczności
w
analizach
ekonomicznych
oraz
zgłaszanego
zapotrzebowania ze strony polityków, analityków i publicystów zyskiwały coraz większą
popularność. Dziś prowadzi się je niemal w 200 krajach całego świata. Indeksy nastrojów
konsumentów (ang. Consumer Sentiment/Confidence Index) traktowane są obecnie na równi z
danymi statystyki oficjalnej, choć w większości przypadków prowadzone są przez niezależne,
często uniwersyteckie ośrodki badawcze.
Wielokrotnie zastanawiano się również nad czynnikami wpływającymi na zmiany w
nastrojach konsumentów. I choć wykazują one znaczną zbieżność ze zmianami w wielkości
Produktu Krajowego Brutto, dochodami gospodarstw domowych, wysokością płac oraz
szeregiem innych zmiennych opisujących gospodarkę, to samo stwierdzenie takiej zbieżności
nie tłumaczy relacji przyczynowo-skutkowej pomiędzy nimi a zmianami nastrojów
konsumenckich.
W rozważaniach nad czynnikami kształtującymi opinie konsumentów warto zastanowić się
nad informacjami, które uwzględniają oni w formułowaniu swych opinii. Traktując
konsumentów jako uczestników rynku, którzy mają podobnie jak inne podmioty gospodarcze
pełny, choć niesymetryczny dostęp do informacji, można by spodziewać się, że ogólnie
dostępne informacje na temat stanu gospodarki są na tyle istotne, że określają bieżące nastroje
konsumentów oraz kierunek ich zmian. Wówczas nastroje konsumenckie kształtują się pod
wpływem ogólnie dostępnych informacji na temat stanu gospodarki, tych samych, które w
swych decyzjach biorą pod uwagę pozostali uczestnicy rynku. Ewentualne wyprzedzenia
zmian nastrojów w stosunku do statystyki ekonomicznej, wynikają jedynie z opóźnień w jej
zbieraniu, przetwarzaniu oraz rozpowszechnianiu.
Traktując jednak konsumentów jako zbiór indywidualnych podmiotów, których postawy są
racjonalne i kształtowane przede wszystkim w oparciu o informację bezpośrednio z nimi
związaną, można spodziewać się, że to indywidualne doświadczenia (informacje odnoszące
się bezpośrednio do badanej osoby) mają podstawowe znaczenie dla kształtowania się opinii
konsumenckich, zaś ogólnodostępne informacje na temat stanu gospodarki mają znaczenie
106
drugorzędne lub w ogóle nie wpływają na klimat i nastroje konsumentów. W świetle tej
koncepcji indeksy opinii konsumenckich są wypadkową indywidualnych ocen badanej
zbiorowości, która opisuje to, co powszechnie wiąże się z dobrobytem czy poziomem życia.
W tym przypadku jedynie wybrane serie statystyczne, opisujące bezpośrednio zmiany w
poziomie życia konsumentów czy gospodarstw domowych, będą miały istotny wpływ na
indeksy opinii konsumentów. Stąd też ekonomiści i socjologowie w swych analizach opinii
konsumentów skupiają się na badaniu związku opinii z takimi zmiennymi jak stopa
bezrobocia, płace, inflacja, wielkość zatrudnienia.
Pewne informacje na temat czynników kształtujących nastroje konsumenckie zawarte
są w ogólnych prawach ekonomicznych. Jednym z nich jest zależność znana pod nazwą
prawa Okuna, które odnosi się do relacji pomiędzy zmianami stopy bezrobocia a zmianami
realnego PKB w poszczególnych fazach cyklu koniunkturalnego. Zawarta w tym prawie
relacja 2-, 3-procentowego spadku poniżej potencjalnego PKB w sytuacji wzrostu stopy
bezrobocia o 1 punkt procentowy powyżej jej naturalnego poziomu nasuwa przypuszczenie
ścisłej zależności pomiędzy PKB, stopą bezrobocia i nastrojami konsumenckimi. Każda
zmiana stopy bezrobocia nie może pozostać bez wpływu na nastroje konsumentów. Dalsze
prace badawcze nad związkiem inflacji z Produktem Krajowym Brutto doprowadziły Arthura
Okuna26 do zaproponowania indeksu dyskomfortu (ang. Economic Discomfort Index).
Częściowo konstrukcja tego indeksu była związana z zainteresowaniami Okuna polityką
gospodarczą i pełnioną przez niego funkcją doradcy ekonomicznego prezydenta J.F.
Kennedy’ego. W latach późniejszych (1970) R. Barro zaproponował podobny indeks na
potrzeby kampanii prezydenckiej Nixona, znany pod nazwą Misery Index. Zarówno Arthur
Okun, jak i Robert Barro uważali, że dwie najdotkliwsze „choroby” gospodarki – bezrobocie i
inflacja, choć rzadko występują jednocześnie, to najdotkliwiej odczuwane są przez
społeczeństwa i z pewnością wpływają na opinie konsumentów. Dodatkowo R. Barro
przywiązywał wagę do wartości tego indeksu w polityce, a w szczególności dla potrzeb
polityków i prowadzonych przez nich kampanii wyborczych.
Na rysunkach 11.1. i 11.2 zaprezentowano przebieg indeksów dyskomfortu dla
gospodarki amerykańskiej oraz polskiej. Za wskaźniki konsumenckie przyjęto dla USA
wartości indeksu opinii konsumentów Uniwersytetu Michigan, zaś dla Polski wartości
26
A.M. Okun. Potencial GNP: Its Measurement and Significance, Proceeding of the Business and Economic
Activity, 1962.
107
indeksu raportowanego przez grupę badawczą IPSOS27, znanego pod nazwą Wskaźnika
Optymizmu Konsumentów (WOK). W przypadku obu badań, zarówno polskich, jak i
amerykańskich, indeksy konsumenckie mają najdłuższą historię, co stwarza możliwość
porównywania dostatecznie długich szeregów czasowych. Dla badań amerykańskich wykres
obejmuje dane od 1972 r. do 2006 r. (wcześniej badania prowadzone były w cyklu
kwartalnym), zaś dla Polski obejmuje dane od listopada 1991 r., kiedy IPSOS zainicjował
badania opinii konsumentów, do września 2006 r. Analiza graficzna pozwala stwierdzić, iż w
zasadzie suma inflacji i stopy bezrobocia dobrze odzwierciedla to, co raportują badania
ankietowe prowadzone wśród konsumentów na temat ich nastrojów. Jednak zdarzają się
okresy, kiedy widoczne są rozbieżności. Co ciekawsze, konsumenci z pewnym
wyprzedzeniem zmieniają swe nastroje w stosunku do tego, co pokazuje stopa bezrobocia
oraz inflacja. Innymi słowy, wcześniej sygnalizują pogorszenie nastrojów, wówczas gdy w
gospodarce nasilają się procesy inflacyjne lub zagraża wzrost stopy bezrobocia. Obserwacje
te dotyczą zarówno gospodarki amerykańskiej, jak i polskiej, przy czym wyprzedzenie reakcji
polskich konsumentów jest szczególnie widoczne. Wydaje się, że reagują oni znacznie
wcześniej, niż wynikałoby to z przebiegu utworzonego dla Polski indeksu dyskomfortu. We
wszystkich do tej pory zarejestrowanych punktach zwrotnych cyklu koniunkturalnego28
zaobserwowano wyprzedzenia nastrojów w stosunku do indeksu dyskomfortu. Prowadzi to
do wniosku, że nastroje konsumentów kształtują się najprawdopodobniej pod wpływem
innych informacji ekonomicznych niż stopa bezrobocia i inflacja.
Rysunek 11.1
27
IPSOS jest międzynarodową grupą badawczą dostarczającą danych na podstawie wywiadów. Polski odział tej
grupy badawczej powstał w wyniku dołączenia do niej prywatnej firmy Demoskop.
28
Na podstawie przebiegu WOK zarejestrowano do tej pory dwa punkty zwrotne – górny w styczniu 1997 r.
oraz dolny punkt zwrotny w lutym 2002 r. Zarejestrowane punkty pokrywają się z punktami zwrotnymi
wyznaczonymi na podstawie innych wskaźników, jak np. Wskaźnik Równoległy Koniunktury czy PKB,
aczkolwiek nie wykazuje wyprzedzeń w stosunku do szeregów czasowych o charakterze równoległym.
108
Indeks nastrojów konsumenckich i indeks dyskomfortu dla USA
140.0
0
120.0
Indeks dyskomfortu
5
100.0
10
80.0
15
60.0
Indeks nastrojów konsumenckich
20
40.0
25
sty-78
sty-79
sty-80
sty-81
sty-82
sty-83
sty-84
sty-85
sty-86
sty-87
sty-88
sty-89
sty-90
sty-91
sty-92
sty-93
sty-94
sty-95
sty-96
sty-97
sty-98
sty-99
sty-00
sty-01
sty-02
sty-03
sty-04
sty-05
sty-06
20.0
Źródło: University of Michigan oraz przeliczenia własne w oparciu o dane U S Department of Commerce
Rysunek 11.2
Indeks nastrojów konsumentów i indeks dyskomfortu dla Polski
140
-20
130
0
120
110
Indeks dyskomfortu
20
100
90
40
80
70
60
Indeks nastrojów konsumentów (WOK)
60
50
80
wrz-06
lis-05
sty-05
mar-04
maj-03
lip-02
wrz-01
lis-00
sty-00
mar-99
maj-98
lip-97
wrz-96
lis-95
sty-95
mar-94
maj-93
lip-92
wrz-91
lis-90
sty-90
40
Źródło: IPSOS oraz przeliczenia własne na podstawie danych GUS
Nawet jeśli uwzględnić pewne opóźnienia w raportowaniu statystyki oficjalnej w
stosunku do dostępności wyników badań ankietowych konsumentów, wydaje się, że
wyprzedzenia nastrojów konsumenckich względem indeksu dyskomfortu w przypadku Polski
są zbyt długie. Od początku badań w 1992 r. wskaźnik optymizmu konsumentów
109
systematycznie rósł aż do września 1997 r., kiedy to osiągnął swój szczyt. Od października
1997 r. nastroje konsumentów zaczęły pogarszać się, podczas gdy indeks dyskomfortu cały
czas malał. Wyprzedzenie reakcji konsumentów wyniosło więc 17 miesięcy. Analiza
kształtowania się bezrobocia i inflacji pokazuje, że w okresie od początku 1992 r. do sierpnia
1994 r. inflacja malała, a jednocześnie bezrobocie rosło. Jednak tempo spadku inflacji
przekraczało znacznie tempo wzrostu stopy bezrobocia, co miało wpływ na ostateczne
wartości odwrotności indeksu dyskomfortu. Ponadto, można przypuszczać, że fala
optymizmu i nadziei na szybkie efekty przeprowadzanych wówczas reform istotnie wpływała
na nastroje społeczne. Kolejny okres, od 1994 do 1997 r., był wyjątkowo korzystny zarówno
dla gospodarki, jak i dla społeczeństwa. Spadała zarówno inflacja, jak i stopa bezrobocia,
gospodarka pod koniec tego okresu rozwijała się w tempie 6% w skali roku (roczne tempo
wzrostu PKB). Wszystko to istotnie wpłynęło na wzrost optymizmu wśród badanych. Jednak
już od jesieni 1997 r. nastroje konsumentów odwróciły się. Zaczęły systematycznie pogarszać
się pomimo spadającej w dalszym ciągu inflacji oraz coraz niższej stopy bezrobocia. Jakie
dodatkowe czynniki wpłynęły na pogarszanie się nastrojów konsumentów w tym okresie,
przy spadającej inflacji i zmniejszającym się bezrobociu? Być może konsumenci zaczęli
odczuwać pierwsze sygnały zacieśniania się warunków panujących na rynku pracy, być może
wzrost gospodarczy nie zaspakajał ich oczekiwań, a dochody gospodarstw domowych nie
przyczyniały się do wzrostu dobrobytu? Siedem miesięcy później stopa bezrobocia zaczęła
wzrastać. W kwietniu 1999 r. do rosnącej stopy bezrobocia dołączył wzrost cen
konsumpcyjnych. Spadek optymizmu konsumentów w warunkach rosnącej inflacji i stopy
bezrobocia trwał do połowy 2000 r. Nastroje konsumentów pogarszały się aż do lutego 2002
r., czyli do okresu zakończenia spowolnienia gospodarczego lat 2000/2001. Poprawa
nastrojów wiosną 2002 r. nastąpiła w warunkach ciągle rosnącego bezrobocia, choć przy
spadającej inflacji. Nawet na wiosnę 2004 r., tuż przed przystąpieniem Polski do Unii
Europejskiej, kiedy ceny konsumpcyjne wyraźnie wzrosły, a tempo spadku bezrobocia nie
uległo istotnemu przyspieszeniu, konsumenci wykazywali systematyczną poprawę nastrojów.
Odwrotne wartości wskaźnika dyskomfortu rejestrują tę poprawę dopiero pięć miesięcy
późnej, we wrześniu 2004 r., kiedy to ponownie spada zarówno inflacja, jak i stopa
bezrobocia.
Powyższe obserwacje prowadzą do wniosku, że w przypadku polskich konsumentów
w ostatnich kilkunastu latach wskaźnik dyskomfortu, który jest sumą stopy bezrobocia i
inflacji, choć dobrze odzwierciedla podstawowe tendencje nastrojów konsumenckich, to ani
110
informacja o wysokości stopy bezrobocia, ani informacja nt. inflacji nie kształtują tych
opinii. W zarejestrowanych do tej pory dolnych i górnych punktach zwrotnych, obrazujących
zmianę kierunku nastrojów, konsumenci reagowali z wyprzedzeniem w stosunku do
wskaźnika dyskomfortu. Wydaje się również, że wpływ zmian inflacji i bezrobocia na zmiany
w ocenach konsumentów był zróżnicowany w poszczególnych okresach lat 1992–2006.
Warto zaznaczyć, że M.C. Lovell i P.L. Tien w podobnym badaniu przeprowadzonym dla
gospodarki amerykańskiej uznali wyższy wpływ inflacji niż stopy bezrobocia na optymizm
amerykańskich konsumentów29. Istotne jednak wydaje się, że w całym okresie od 1948 roku
w gospodarce amerykańskiej stopa bezrobocia jedynie raz osiągnęła wartości dwucyfrowe.
Przypadło to na przełom lat 1982/1983. Stopa bezrobocia przekroczyła wówczas nieznacznie
10% i okres ten trwał jedynie 10 miesięcy. Istotny problem dla gospodarki amerykańskiej
stanowiła inflacja w latach 70. i 80. ubiegłego wieku, choć nigdy rosnące ceny nie groziły
hiperinflacją. W Polsce stopa bezrobocia począwszy od 1992 r. stanowiła istotny problem i
poważne zagrożenie dla gospodarstw domowych. Stopa bezrobocia nigdy w tym czasie nie
spadła poniżej 10%, a w latach 2000–2002 oscylowała wokół poziomu 20%. Inflacja była w
tym okresie istotnym problemem, jednak wykazywała silną tendencję spadkową. I choć
dwukrotnie w ciągu ostatnich 16 lat ulegała okresowemu podwyższeniu, to jednak poziomy,
do których wzrastała, były i tak daleko niższe od wartości z początku lat 90.
11.2.
Konstrukcja Wskaźnika Dobrobytu dla województwa małopolskiego
Istotne wydaje się więc postawienie pytania co może wpływać na nastroje polskich
konsumentów? Dodatkowym argumentem przemawiającym za celowością podejmowania
badań zmierzających do ustalenia czynników kształtujących opinie konsumentów jest ich
znaczna krótkookresowa wrażliwość na różne wydarzenia o charakterze szoków, które
wywodzą się często ze sfery niezwiązanej ani z ogólną sytuacją gospodarki, ani też nie rzutują
bezpośrednio
na
status
ekonomiczny konsumentów.
Te
krótkookresowe
wahania
obserwowane są w większości badań prowadzonych na świecie, choć można postawić tezę, że
w
gospodarkach
o
ustabilizowanej
sytuacji
mają
rzadszy
i
płytszy
charakter.
Zidentyfikowanie czynników kształtujących nastroje konsumentów może pozwolić na lepsze
odróżnienie głównego trendu tych opinii i odseparowanie krótkookresowych wahań,
29
Michael C. Lovell, Pao-Lin Tien, Economic Discomfort and Consumer Sentiment, Eastern Economic Journal,
2000.
111
utrudniających bieżącą interpretację wyników. Próbkę działania tego typu szoków
przedstawiono na rysunku 11.330.
Rysunek 11.3.
Wskaźnik Optymizmu Konsumentów i krótkookresowe szoki
120
pielgrzymka
Papieża
wybory
prezydenckie
110
pielgrzymka Papieża
100
pielgrzymka
Papieża
zapowiedź
p
o
d
w
y
ż
e
k
90
powódź
rozpad
koalicji
80
konflikt
z RPP
70
lip-02
sty-02
lip-01
sty-01
lip-00
sty-00
lip-99
sty-99
lip-98
sty-98
lip-97
sty-97
lip-96
sty-96
lip-95
sty-95
lip-94
sty-94
lip-93
sty-93
lip-92
sty-92
lip-91
sty-91
60
Źródło: opracowanie własne na podstawie danych IPSOS
Ponadto, biorąc pod uwagę, że badania opinii, w tym również badania konsumentów, są
jednym z elementów oceny aktualnego klimatu gospodarczego oraz wykorzystywane są do
krótkookresowego prognozowania, istotne wydaje się ustalenie czynników wpływających
na opinie konsumentów.
Biorąc pod uwagę fakt, że badania nastrojów konsumenckich metodą ankietowania nie są
podawane w ujęciu terytorialnym kraju, zaś dane ogólnopolskie nie dają podstaw do ich
dezagregacji, należy postawić sobie za cel stworzenie Wskaźnika Dobrobytu dla
województwa małopolskiego (WD-M), wykorzystując dane statystyki ilościowej. Wskaźnik
ten powinien być odporny na krótkookresowe szoki powodujące wysoką jego zmienność w
przeciwieństwie do badań opinii (ankietowe). Powinien również abstrahować od czynników o
charakterze sezonowym, zaś wykorzystując dane statystyki oficjalnej, dostarczać informacji o
30
Wybrane szoki krótkookresowe przytoczone są za autorami badań z IPSOS. Bardziej szczegółowa prezentacja
wpływu krótkookresowych szoków na opinie konsumentów znajduje się na stronie internetowej www.ipsos.pl.
112
podstawowych zmianach określających kondycję ekonomiczną społeczeństwa Małopolski,
kształtującą nastroje społeczne w województwie.
113
Metodologia oceny kapitału ludzkiego w województwie
12.
małopolskim
Pomiar kapitału ludzkiego zostanie przeprowadzony w dwóch wymiarach: jakościowym oraz
ilościowym. W wymiarze jakościowym zostanie wykorzystany system mierników kapitału
ludzkiego, natomiast w wymiarze ilościowym obliczona zostanie wartość kapitału ludzkiego
w jednostkach pieniężnych.
12.1.
Jakościowy pomiar kapitału ludzkiego
Powyższe aspekty mają największy wpływ na konstrukcję systemu mierników, jaki zostanie
wykorzystany do pomiaru kapitału ludzkiego. Na ich podstawie zostały bowiem stworzone
trzy moduły, które wchodzą w skład wspomnianego systemu.
Rysunek 12.1. System mierników kapitału ludzkiego
Jakim kapitałem
ludzkim
dysponujemy?
Mierniki stanu
(zasobu)
kapitału
ludzkiego
(stock)
Co robimy w
obszarze rozwoju
kapitału ludzkiego?
Mierniki
inwestycji
w kapitał ludzki
(input)
Jakie są efekty
naszych działań?
Mierniki efektów
inwestycji w
kapitał ludzki
(output)
System ten składa się z trzech modułów. Moduł pierwszy obejmuje stan kapitału
ludzkiego (jego zasób) na początku okresu, w którym dokonywany jest jego pomiar. Drugi
moduł mierzy inwestycje realizowane w obszarze kapitału ludzkiego – głównie poprzez
nakłady ponoszone na system edukacji, służbę zdrowia czy szkolenia pracowników w
przedsiębiorstwach. W trzecim module podjęta zostanie próba uchwycenia efektów
ponoszonych inwestycji w obszarze kapitału ludzkiego. W każdym z modułów wykorzystane
zostaną wskaźniki, których dobór oparty został na studiach literatury przedmiotu oraz analizie
ich dostępności – najczęściej w statystykach Głównego Urzędu Statystycznego. Przydział
niektórych wskaźników do określonych modułów jest umowny i w zależności od potrzeb
mogą być wykorzystywane w różnych modułach, np. struktura ludności według
wykształcenia to najczęściej wskaźnik stanu kapitału ludzkiego, ale również może być
wykorzystywany w module dotyczącym efektów inwestycji realizowanych w ramach systemu
114
edukacji. Poniżej zaprezentowane zostaną przykładowe wskaźniki wykorzystywane w
modułach.
Stan kapitału ludzkiego
– struktura ludności według wieku, płci;
– przyrost naturalny;
– struktura ludności według wykształcenia;
– umiejętności informatyczne wśród osób w wieku 16–74 lat;
– średnia liczba lat nauki w przeliczeniu na jedną osobę;
Inwestycje w kapitał ludzki
– wydatki na edukację ogółem, w przeliczeniu na jednego ucznia/studenta;
– wydatki na służbę zdrowia ogółem, w przeliczeniu na jedną osobę;
– liczba szkół na poszczególnych poziomach;
– liczba studentów/uczniów;
– liczba uczniów uczących się języków obcych;
– studenci szkół wyższych według grup kierunków studiów;
– biblioteki publiczne, liczba wypożyczeń;
– teatry, muzea, kina oraz ich analiza pod kątem ich liczby oraz odwiedzających;
– nakłady na działalność badawczo-rozwojową;
– szkolenia pracowników w przedsiębiorstwach, nakłady ogółem oraz w przeliczeniu na
jednego pracownika.
Efekty inwestycji w kapitał ludzki
– migracje, przemieszczenia ludności do i z województwa, kierunki migracji;
– aktywność ekonomiczna ludności według poziomu wykształcenia;
– poziom bezrobocia według poziomu wykształcenia;
– liczba absolwentów;
– liczba zgłaszanych wynalazków oraz wzorów użytkowych;
v Wskaźnik Gospodarki Wiedzą (WGW).
Wskaźnik Gospodarki Wiedzą (Knowledge Economy Index, KEI) to wskaźnik
służący do oceny stopnia wykorzystania wiedzy w działalności wdrożeniowej, produkcyjnej i
dystrybucyjnej poszczególnych krajów lub regionów. Jego obliczanie oparte jest na
115
metodologii KAM (Knowledge Assessment Methodology) wykorzystywanej przez Bank
Światowy. Polega ona na ustaleniu średniej arytmetycznej wyników danego kraju/regionu,
mierzonych trzema wskaźnikami w czterech filarach gospodarki opartej na wiedzy. Do
wspominanych filarów zalicza się:
– warunki przedsiębiorczości (otoczenie prawne i finansowe);
– edukacja i zasoby ludzkie;
– innowacyjność;
– informatyzacja i implementacja technologii informatycznych.
W każdym filarze zostaną wytypowane trzy wskaźniki, które najlepiej opisują stan w danym
filarze. W celu porównywania regionów z różnego punktu widzenia istnieje możliwość
doboru różnych wskaźników. Wskaźniki te poddane zostaną normalizacji, czyli sprowadzeniu
wszystkich do jednej skali, umożliwiającej ich porównywanie.
12.2.
Ilościowy pomiar kapitału ludzkiego
W tym wymiarze do pomiaru kapitału ludzkiego zostanie wykorzystana metoda
dochodowa. Zgodnie z tym podejściem za wartość kapitału ludzkiego należy uznać
zdyskontowaną wartość oczekiwanego dochodu (wynagrodzeń). Stosowna formuła
matematyczna przedstawia się następująco:
T
Vr
t r
I (t )
(1 i)t
r
gdzie:
Vr – wartość kapitału ludzkiego w wieku r,
It – roczne wynagrodzenie osoby aż do emerytury,
t – wiek przejścia na emeryturę,
i – stopa dyskontowa.
Stosowne obliczenia zostaną dokonane na podstawie danych uzyskanych z
Głównego Urzędu Statystycznego. Dane te będą obejmować liczbę osób w
poszczególnych przedziałach wiekowych oraz średnie wynagrodzenie brutto, jakie
otrzymują osoby w danym przedziale wiekowym.
116
Raport, o którym mowa wyżej, będzie powstawał raz w roku. Będą również
wykonywane dwa raporty półroczne nt. kapitału ludzkiego w przedsiębiorstwach
Małopolski. Dane do raportu będą pochodziły z ankiety (zob. załącznik 1).
117
13.
Metodologia szacowania PKB dla województwa małopolskiego
13.1.
Opis metodologii
Szacunki PKB w przekroju regionalnym mogą być przeprowadzane na różne sposoby. Nie
istnieje jedna najlepsza metoda. Zależy to od celu przeprowadzanych obliczeń, natury
procesów podlegających oszacowaniu i dostępności danych. Wszystkie metody mają swoje
zalety i wady. Metoda służąca do szacowania PKB, w ujęciu regionalnym oparta będzie
na następujących informacjach w podziale na województwa:
– struktura wytwarzania PKB w układzie terytorialnym. Znajomość poszczególnych
składowych tworzenia PKB w ujęciu regionalnym jest kluczowa dla określenia wartości
PKB. Poszczególne działy gospodarki narodowej (produkcja, handel, usługi czy rolnictwo)
różnie reagują na zmiany aktywności gospodarki, co w konsekwencji różnicuje dynamikę
zmian PKB w ujęciu regionalnym.
– liczba mieszkańców, liczba pracujących oraz tendencje demograficzne i migracyjne w
układzie terytorialnym. Informacja ta i dynamika zmian wyżej wymienionych zjawisk
gospodarczych ma podstawowe znaczenie dla szacunków PKB.
– dynamika zmian produkcji sprzedanej przemysłu. Zmienna ta jako najbardziej wrażliwa na
zmiany i charakterze cyklicznym pozwoli określić kierunek i dynamikę zmian w
poszczególnych sektorach działalności gospodarczej na danym terenie. Pozostałe składowe
sektorowe (handel, usługi, budownictwo, rolnictwo) estymowane będą jako pochodna
zmian produkcji sprzedanej przemysłu w proporcjach oddających amplitudy wahań
charakterystyczne dla tych sektorów w odpowiednich fazach cyklu koniunktury, zaś udział
tychże obszarów w tworzeniu PKB dla województwa posłuży jako waga odpowiednich
składowych szacowanego PKB.
118
14.
Metodologia szacowania Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych
(BIZ) dla województwa małopolskiego
14.1.
Opis metodologii
Sposób dokonania szacunków zwykle uzależniony jest od celu, natury procesu podlegającego
szacunkom i dostępności danych. Inaczej będziemy szacowali PKB w regionach, co
pokazaliśmy wcześniej, a inaczej BIZ, co pokażemy niżej. W każdym wypadku należy oprzeć
się na wybranych danych z przeszłości. W przypadku szacunku BIZ w regionach przede
wszystkim należy wziąć pod uwagę naturę BIZ w warunkach koniunktury i dekoniunktury.
Otóż BIZ mają tendencję do gwałtownego wzrostu w warunkach rosnącej koniunktury i
gwałtownego spadku ich dynamiki w warunkach dekoniunktury. Należy zwrócić uwagę na to,
jak zachowuje się struktura regionalna BIZ w okresie dobrej i w okresie złej koniunktury. Na
ile proporcje podziału BIZ są sztywne, a na ile zmieniają się pod wpływem zmiennej
koniunktury.
BIZ mają jeszcze jedną trwałą cechę, jeśli chodzi o ich dystrybucję w regionach. Okazuje się,
że na przestrzeni ostatnich dwudziestu lat w Polsce struktura napływu BIZ do poszczególnych
regionów jest prawie taka sama – z niewielkimi odchyleniami w początkowym okresie
transformacji ustrojowej. Struktura udziału poszczególnych regionów w BIZ zmienia się
bardzo powoli na przestrzeni kilku lat, a nie z roku na rok. Około 90% BIZ przypada na pięć
regionów: mazowieckie, wielkopolskie i małopolskie, śląskie i dolnośląskie. O ile region
mazowiecki zdecydowanie przoduje, mając grubo powyżej połowy BIZ napływających do
Polski, o tyle pozostałe cztery regiony posiadają udziały poniżej 10% każdy i różnią się
między sobą o 2–3 pp. Regiony spoza wymienionych pięciu dzielą między siebie ok. 10%
całej wartości BIZ w Polsce.
Mając na uwadze powyższe spostrzeżenia, można dokonać podziału całej kwoty
napływających w danym okresie do Polski BIZ proporcjonalnie do średniej struktury
rozkładu BIZ na regiony z ostatnich 3 lat, usuwając jednocześnie outliery w poszczególnych
latach – jeśli wystąpią. Otrzymany wynik będzie dobrze odzwierciedlał rzeczywisty rozkład
BIZ w regionach.
119
120