Raport powstał · Raport kwartalny o koniunkturze gospodarczej w województwie ... Jakościowy...

2

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.

3

Spis treści

1. Wprowadzenie .................................................................................................................. 6 2. Koncepcja całości badania ............................................................................................... 7 3. 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


3.13. Raport półroczny pt. „Innowacyjność przedsiębiorstw województwa

małopolskiego. Pierwsze 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

4

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 (BOP-

M) .............................................................................................................................. 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

5

13.1. Opis metodologii ............................................................................................... 118

14. Metodologia szacowania Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych (BIZ) dla

województwa małopolskiego ............................................................................................... 119 14.1. Opis metodologii ............................................................................................... 119

6

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 społeczno-

gospodarczych.

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.

7

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

8

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

innowacyjność współpraca z

zagranicą

kapitał ludzki

atrakcyjność

inwestycyjna

koniunktura

gospodarcza

rynek pracy

procesy

inwestycyjne

ANKIETA WM

Rysunek 1.1 Rola danych z ankiet w

BSGWM

Wskaźnik

Wyprzedzający

Koniunktury

Porównania z innymi

województwami i

krajem

Dane ankietowe z uznanego

ośrodka badawczego

9

atrakcyjność inwestycyjna i wysoka

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:

Kapitał ludzki

Atrakcyjność

inwestycyjna

Innowacyjność

Rysunek 1.2 Przenikanie się obszarów

badawczych

10

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.

11

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 społeczno-

gospodarczej, a trzeci rok będzie wymagał ponownej kalibracji stworzonych wskaźników w

oparciu o zebrane dane i zebrane doświadczenia.

12

3. Rodzaje, zawartość i terminy publikacji raportów

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

13

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 GUS-

owskie. 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

14

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.

15

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



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.


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”.


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”


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

16

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


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.

17

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.

18

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 Prawa majątkowe bądź

licencja

Oznaczenie raportów

zawierających wskaźniki koniunktura gospodarcza województwa małopolskiego licencja 3.1 wskaźniki ilościowe identyfikujące aktywność gospodarcząprzedsiębiorstw działających w

województwie małopolskim licencja 3.2

wskaźniki ilościowe identyfikujące stan rynku pracy w

województwie małopolskim licencja 3.4

wskaźniki pochodzące spoza statystyki publicznej, które

umożliwiają identyfikację zmian jakościowych na

małopolskim rynku pracy licencja 3.3, 3.1

wskaźniki ilościowe identyfikujące otwartość przedsiębiorstw przemysłu przetwórczego z

województwa małopolskiego na wymianę towarową z

zagranicą

licencja 3.1,

jakościowe 3.11, 3.12

złożony wskaźnik identyfikujący nastroje konsumenckie

(nastroje społeczne) w województwie małopolskim licencja 3,5

złożony wskaźnik wyprzedzający koniunktury dla

województwa małopolskiego licencja 3.6

wskaźniki ilościowe i jakościowe identyfikujące

aktywność inwestycyjną przedsiębiorstw działających w

województwie małopolskim licencja

3.19,


wskaźniki ilościowe i jakościowe identyfikujące

atrakcyjność inwestycyjną województwa małopolskiego licencja 3.17,


2 Umowa nr IXA/1116/GSI/09 z dn. 9.12.2009, której przedmiotem jest „opracowanie koncepcji i metodologii dla „barometru społeczno-gospodarczego Małopolski”.

19

Nazwa wskaźnika/obszaru Prawa majątkowe bądź

licencja

Oznaczenie raportów

zawierających wskaźniki wskaźniki ilościowe i jakościowe identyfikujące cechy

kapitałuludzkiego w województwie małopolskim licencja 3.20

wskaźniki ilościowe identyfikujące otwartość przedsiębiorstw usługowych z województwa

małopolskiego na wymianę handlową z zagranicą 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 innowacyjność gospodarki województwa małopolskiego

licencja 3.18,


b) Wskaźniki dodane przez Wykonawcę

Szacunki PKB – raz w roku licencja 3.21 Szacunki BIZ – raz w roku licencja 3.22

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

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%).

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.

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, kujawsko-

pomorskiego 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%.

Skala spadków produkcji przemysłowej

w czasie spowolnienia gospodarczego

2008–2009 (wyrównane sezonowo)

Województwa według dynamiki

produkcji sprzedanej 2009Q2 i 2009Q3

(konstrukcja miary – czytaj obok)

Przyrost inwestycji w województwach

2008P2–2009P1 (wyrównane sezonowo)

Źródło: opracowanie własne na podstawie

danych GUS

Dynamika bezrobocia w województwach 2008Q3–2009Q3

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.

1716 tys. (+24,6%)

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.

6,9% 6,9%7,7% 8,0% 8,4%

3%

8%

12%

2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3

Polska ogółem

Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych GUS;

Stopa bezrobocia według BAEL wyrównana sezonowo;

dane nt. zarejestrowanych bezrobotnych niewyrównane

sezonowo

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/

I-IX 2008

niewyrównane

2008M12/

2008M9

wyrównane

2009M3/

2008M12

wyrównane

2009M6/

2009M3

wyrównane

2009M9/

2009M6

wyrównane

Dolnośląskie 1% 3% 1% 3% 2%

Kujawsko-pomorskie -2% -7% 1% 5% -12%

Lubelskie -13% -19% 39% -19% -33%

Lubuskie 15% 7% 1% 11% 6%

Łódzkie 3% 0% 5% 2% -6%

Małopolskie -10% -3% 0% -1% -4%

Mazowieckie -8% -10% 5% -3% 6%

Opolskie -11% -21% 9% -4% 2%

Podkarpackie -9% -10% 4% -1% 1%

Podlaskie 7% 0% 11% -3% -5%

Pomorskie -6% -2% 0% 14% -17%

Śląskie -8% -9% 9% -6% 4%

Świętokrzyskie -13% -9% -5% -2% 6%

Warmińsko-mazurskie -5% -2% 3% 2% -36%

Wielkopolskie 0% -7% 9% 1% -2%

Zachodniopomorskie -2% -3% 6% -1% -2%

Źródło: GUS

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

5. Metodologia testu koniunktury i propozycja dla Małopolski

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 Postrzeganie

zjawiska

Horyzont

czasowy

pytania

Horyzont

czasowy

przewidywań

Skala

odpowiedzi

produkcja tendencje Stan;

przewidywania

3–4 miesiące (+); (=); (-)4

Zamówienia

(wszystkie i

eksportowe)

poziom Stan;

przewidywania

3–4 miesiące (+); (=); (-)

Ceny sprzedaży poziom przewidywanie 3–4 miesiące (+); (=); (-)

Zatrudnienie poziom przewidywania 3–4 miesiące (+); (=); (-)

Czynniki

ograniczające

produkcję

Ocena

sytuacji

stan Tak/nie

(kafeteria)

Możliwości

produkcyjne

Ocena

sytuacji

bieżącej

stan (+); (=); (-)

Wykorzystanie

mocy

produkcyjnych

Poziom Stan procent

Inwestycje tendencje Przewidywanie Tendencja za

12 miesięcy

(+); (=); (-)

Rodzaj

inwestycji

Ocena

sytuacji

bieżącej

stan Tak/ Nie

(kafeteria)

Czynniki

ograniczające

inwestycje

Ocena

sytuacji

stan Tak/ Nie

(kafeteria)

Ogólna sytuacja

w

przedsiębiorstwie

tendencje Stan;

przewidywania

Tendencje za 6

miesięcy

(+); (=); (-)

Zapasy wyrobów

gotowych

poziom Stan;

przewidywania

3-4 miesiące (+); (=); (-)

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.


zjawiska

Horyzont

czasowy

pytania

Horyzont

czasowy

przewidywań

Skala

odpowiedzi

Ogólna

aktywność tendencja stan (+); (=); (-)

Ograniczenie

produkcji sytuacja stan

Tak/Nie

(kafeteria)

Zamówienia poziom stan (+); (=); (-)

Zatrudnienie poziom przewidywania 3–4 miesiące (+); (=); (-)

Ceny poziom przewidywania 3–4 miesiące (+); (=); (-)

Czas obłożenia

produkcją sytuacja stan W miesiącach

Nowe kontrakty tendencja przewidywania 3–4 miesiące (+); (=); (-)

Finansowa

sytuacja tendencja stan (+); (=); (-)

Opóźnienia w

zapłatach ze

strony klientów

tendencja stan (+); (=); (-)

Techniczne

możliwości poziom stan (+); (=); (-)

Tablica 5.3. Zharmonizowane obszary i sposób badania w handlu detalicznym


zjawiska

Horyzont

czasowy

pytania

Horyzont

czasowy

przewidywań

Skala

odpowiedzi

Ogólna sytuacja tendencja Stan;

przewidywania

6 miesięcy (+); (=); (-)

Zapasy poziom stan (+); (=); (-)

Zamówienia tendencja przewidywania 3–4 miesiące (+); (=); (-)

Zatrudnienie tendencja przewidywania 3–4 miesiące (+); (=); (-)

Ceny sprzedaży tendencja stan (+); (=); (-)

Sytuacja

finansowa


Konkurencja na

rynku


Czynniki

ograniczające

działalność

sytuacja stan Tak/Nie

(kafeteria)

Tablica 5.4. Zharmonizowane obszary i sposób badania w usługach


zjawiska

Horyzont

czasowy

pytania

Horyzont

czasowy

przewidywań

Sposób

odpowiedzi

Popyt tendencja Stan;

przewidywania

3–4 miesiące (+); (=); (-)

Zatrudnienie tendencja Stan;

przewidywania

3–4 miesiące (+); (=); (-)

Czynniki

ograniczające

działalność

sytuacja stan Tak/Nie

(kafeteria)

Ogólna sytuacja tendencja Stan;

przewidywania

6 miesięcy (+); (=); (-)

Sytuacja

finansowa


Dostęp do

kredytu


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 warstwowo-

losowy 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 24-

25. 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 Brak

ważenia

Ważenie

jednostopniowe

(kryteria)

Ważenie dwustopniowe

(kryteria)

Kanada wielkość produkcji

Japonia X

Kraj Brak

ważenia

Ważenie

jednostopniowe

(kryteria)

Ważenie dwustopniowe

(kryteria)

Australia X

Nowa Zelandia X

Austria (1) zatrudnienie

(2) wartość dodana

Belgia (1) obrót


Dania (1) zatrudnienie (w próbie)

(2) zatrudnienie (w gospodarce)

Finlandia obroty

Francja (1) obrót, zatrudnienie, eksport


Niemcy (1) obrót, zatrudnienie, produkcja


Grecja sprzedaż, zatrudnienie,

eksport

Irlandia (1) obrót, eksport


Włochy (1) zatrudnienie


Luksemburg (1) wartość dodana, produkcja, eksport


Holandia (1) obrót, zatrudnienie


Norwegia zatrudnienie

Portugalia (1) produkcja, zatrudnienie, eksport


Hiszpania (1) zatrudnienie


Szwecja wartość dodana

Wielka Brytania wartość dodana

Polska 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. Metoda prezentacji wyników, wskaźniki proste i złożone

8 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

Odsetek

odpowiedzi (+)

Odsetek

odpowiedzi (-)

Odsetek

odpowiedzi (=) Saldo

1. 10 6 84 +4

2. 47 43 10 +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

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

140

Ekspansaja

Odbudowa

Spowolnienie

Recesja

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

100 os. w wieku produkcyjnym 0,50 D

Wskaźnik aktywności zawodowej – liczba osób

pracujących w przeliczeniu na 100 osób w wieku

produkcyjnym

1,00 S

Saldo migracji stałej wewnętrznej na 1000

mieszkańców 0,50 S

Saldo migracji zagranicznej na 1000


Ludność w wieku poprodukcyjnym na 100 osób

w wieku przedprodukcyjnym 0,50 D

MIKROKLIMAT

INFRASTRUKTURA TECHNICZNA Udział % ludności obsługiwanej przez wodociąg 1,00 S

Udział % mieszkań z podłączeniem do gazociągu 1,00 S

Udział % ludności obsługiwanej przez

kanalizację 1,00 S


Gęstość sieci wodociągowej w km na 100 km2 0,33 S

Gęstość sieci gazociągowej w km na 100 km2 0,33 S

Gęstość sieci kanalizacyjnej w km na 100 km2 0,33 S

MIKROKLIMAT

INFRASTRUKTURA SPOŁECZNA Praktyki lekarskie na wsi i w mieście na 100 tys.


Liczba zakładów opieki zdrowotnej ogółem na

100 tys. mieszkańców 0,25 S

Liczba aptek na 100 tys. mieszkańców 0,50 S

Powierzchnia użytkowa mieszkań per capita 1,00 S

Liczba komputerów podłączonych do Internetu

do ogółu komputerów w szkołach podstawowych 0,25 S

Liczba komputerów podłączonych do Internetu

do ogółu komputerów w gimnazjach 0,25 S

Liczba uczniów na komputer w szkołach

podstawowych 0,25 S

Liczba uczniów na komputer w gimnazjach 0,25 S

Księgozbiór na 1000 mieszkańców 0,50 S

Wypożyczenie księgozbioru na zewnątrz na 1000


Liczba widzów w kinach stałych na 100


Liczba zwiedzających muzea z oddziałami na

1000 mieszkańców 1,00 S

MIKROKLIMAT

RYNKOWY Gęstość zaludnienia (osoby ma km

2) 1,00 S

Dochody budżetów gmin z podatku PIT na

mieszkańca

(PLN)

1,00 S

Dochody budżetów gmin z podatku CIT na

pracującego

(PLN)

1,00 S

Udział podatku gruntowego w dochodach

własnych gminy 1,00 D

MIKROKLIMAT

ADMINISTRACJA Powierzchnia objęta miejscowym planem

zagospodarowania przestrzennego odniesiona do

sumy powierzchni objętej planem oraz

przewidzianej do objęcia planem (%)

1,00 S

Środki na dofinansowanie własnych zadań

pozyskane z innych źródeł na 1 mieszkańca (zł) 1,00 S

Dochody własne bez podatków na wydatki

bieżące na administrację (zł) 1,00 S

Wydatki majątkowe ogółem na wydatki bieżące

ogółem (zł/zł) 1,00 S

S – stymulanta, D – destymulanta

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


ZASOBY PRACY

Odsetek ludności w wieku nieprodukcyjnym na 100

os. w wieku produkcyjnym 0,5 D

Wskaźnik aktywności zawodowej – liczba osób

pracujących w przeliczeniu na 100 os. w wieku

produkcyjnym

1 S

Saldo migracji stałej wewnętrznej na 1000

mieszkańców 0,5 S

Saldo migracji zagranicznej na 1000 mieszkańców 0,5 S

Ludność w wieku poprodukcyjnym na 100 osób w

wieku przedprodukcyjnym 0,5 D

Aktywni zawodowo z wykształceniem średnim i

wyższym na 1000 pracujących 1 S

Średni współczynnik skolaryzacji netto 1 S

INFRASTRUKTURA TECHNICZNA

Udział % ludności obsługiwanej przez wodociąg 1 S

Udział % mieszkań z podłączeniem do gazociągu 1 S

Udział % ludności obsługiwanej przez kanalizację 1, S

Gęstość sieci wodociągowej w km na 100 km2 0,3333 S

Gęstość sieci gazociągowej w km na 100 km2 0,3333 S

Gęstość sieci kanalizacyjnej w km na 100 km2 0,3333 S

Gęstość sieci drogowej w km na 100 km2 1 S

Telefoniczne łącza główne na 1000 ludności 1 S

Drogi publiczne o nawierzchni twardej – ekspresowe

[km] wraz z autostradami jako % dróg publicznych o

twardej nawierzchni

1 S

Przyloty pasażerów w portach lotniczych/1000

mieszkańców 1 S

Linie kolejowe eksploatowane na 100 km² 1 S

% zelektryfikowanych linii kolejowych

normalnotorowych 1 S

Abonenci telewizji kablowej/1000 mieszkańców 1 S

Liczba ludności na jedną placówkę pocztową 1 D

Odpady unieszkodliwione do odpadów wytworzonych

w ciągu roku w tys. ton 1 S

Ścieki oczyszczone do ścieków odprowadzonych

(dam3/rok) 1 S

INFRASTRUKTURA SPOŁECZNA

Praktyki lekarskie na wsi i w mieście na 100 tys.


Liczba zakładów opieki zdrowotnej ogółem na 100

tys. mieszkańców 0,25 S

Liczba aptek na 100 tys. mieszkańców 0,5 S


Powierzchnia użytkowa mieszkań per capita 1 S

Liczba mieszkańców na sklep 1 S

Całoroczne obiekty turystyczne na 100 tys.

mieszkańców 1 S

Liczba komputerów podłączonych do Internetu do

ogółu komputerów w szkołach podstawowych 0,25 S

Liczba komputerów podłączonych do Internetu do

ogółu komputerów w gimnazjach 0,25 S

Liczba uczniów na komputer w szkołach

podstawowych 0,25 D

Liczba uczniów na komputer w gimnazjach 0,25 D

Księgozbiór na 1000 mieszkańców 0,5 S

Wypożyczenie księgozbioru na zewnątrz na 1000

mieszkańców 0,5 S

Liczba widzów w kinach stałych na 100 mieszkańców 1 S

Liczba zwiedzających muzea z oddziałami na 1000

mieszkańców 1 S

SPOŁECZNY

Fundacje, stowarzyszenia i organizacje społeczne na

1000 osób 1 S

Wydatki na kulturę i ochronę dziedzictwa kulturowego

na mieszkańca 1 S

RYNKOWY

Gęstość zaludnienia 1 S

Dochody budżetów gmin z podatku PIT na

mieszkańca (PLN) S

Dochody budżetów gmin z podatku CIT na

pracującego

(PLN)

1 S

Udział podatku gruntowego w dochodach własnych

gmin 1 D

Przeciętny miesięczny dochód gospodarstw

domowych na 1 osobę 1 S

ADMINISTRACJA

Powierzchnia objęta planem zagospodarowania

przestrzennego odniesiona do sumy powierzchni

objętej planem oraz przewidzianej do objęcia planem

1 S

Środki na dofinansowanie własnych zadań pozyskane

z innych źródeł na 1 mieszkańca 1 S

Dochody własne bez podatków na wydatki bieżące na

administrację 1 S

Wydatki majątkowe ogółem na wydatki bieżące

ogółem 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: Av-

S(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 badawczo-

rozwojową 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.

10 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.

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. 13

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.

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

Na podstawie Niedzielski P., 2005 w: Innowacje i transfer technologii – słownik pojęć, PARP, Warszawa. 16

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.

71

Tabela 8.1. Dane EIS dostępne na poziomie regionalnym

Typ danych dostępnych dla poziomu NUTS 2

RIS/EIS

Baza REGIO Eurostat

Dostępność dla regionów polskich

1. Czynniki umożliwiające powstanie

innowacji

1.1. Zasoby ludzkie

2/5

– Odsetek ludności z wyższym wykształceniem

– Uczestnictwo w kształceniu ustawicznym

Regional Labour Market Statistics

Regional Labour Market Statistics

dla województw za lata 1999–2008


1.2. Finansowanie i wsparcie

2/4

– Nakłady publiczne na sferę B+R

– Gospodarstwa domowe z dostępem do

Internetu szerokopasowego

Regional Science and Technology

Statistics

Regional Information Society Statistics

dla kraju za lata 1998–2008

dla megaregionów za lata 2007–2009

2. Działalność przedsiębiorstw

2.1. Inwestycje przedsiębiorstw

2/3

– Nakłady przedsiębiorstw na sferę B+R

– Nakłady przedsiębiorstw na innowacje


Statistics

Dane pozyskiwane z CIS

dla kraju za lata 1998–2008

do uzupełnienia

2.2. Powiązania i przedsiębiorczość

0/4

– Innowacyjne MSP

– Innowacyjne MSP współpracujące z innymi

– Nowe i zamykane MSP

– Wspólne publikacje publiczno-prywatne




Dane zamawiane w firmie badawczej

do uzupełnienia

do uzupełnienia

do uzupełnienia

ewentualne badania własne

72

Typ danych dostępnych dla poziomu NUTS 2

RIS/EIS

Baza Eurostat

Dostępność dla regionów polskich

3. Stosunek wyników do wkładu 1/3

– Patenty w EPO Regional Science and Technology

Statistics


4.Wyniki

4.1. Innowatorzy

0/4

– Innowatorzy produktowi i/lub procesowi

– Innowatorzy marketingowi i organizacyjni

– Innowatorzy poprawiający wydajność

gospodarowania




do uzupełnienia

do uzupełnienia

do uzupełnienia

4.2. Efekty gospodarcze

2/7

– Zatrudnienie w średniozaawansowanej

i zaawansowanej działalności produkcyjnej

– Zatrudnienie w usługach wiedzochłonnych

– Produkty nowe na rynku

– Produkty nowe dla firmy


Statistics


Statistics





do uzupełnienia

do uzupełnienia Źródło: Opracowanie własne

73

Tabela 8.2. Dane z GUS dostępne na poziomie regionalnym

Dane GUS dla województw

odpowiadające RIS

Zmiana w

stosunku do RIS

Baza GUS Dostępność w czasie

1. Czynniki umożliwiające powstanie

innowacji

1.1. Zasoby ludzkie

– Odsetek ludności z wyższym

wykształceniem

– Uczestnictwo w kształceniu ustawicznym

bez zmian

bez zmian

BDR

BDR



1.2. Finansowanie i wsparcie

– Nakłady publiczne na sferę B+R

– Gospodarstwa domowe posiadające

komputer z dostępem do Internetu

bez zmian

zmiana

Nauka i technika + BDR

BDR



2. Działalność przedsiębiorstw

2.1. Inwestycje przedsiębiorstw

– Nakłady przedsiębiorstw na sferę B+R

– Nakłady przedsiębiorstw na innowacje

zmiana

zmiana

Nauka i technika (na podstawie CIS)



(tylko przemysł, usługi tylko 2006)


(tylko przemysł, usługi tylko 2006 )

2.2. Powiązania i przedsiębiorczość

– Innowacyjne MSP

– Innowacyjne MSP współpracujące z innymi

– Nowe i zamykane podmioty gospodarki

narodowej

– Wspólne publikacje publiczno-prywatne

zmiana

zmiana

zmiana

nie dotyczy


Działalność innowacyjna

przedsiębiorstw (na podstawie CIS)

BDR

Brak danych


(tylko przemysł)



ewentualne badania własne

74

Dane GUS dla województw

odpowiadające RIS

Zmiana w

stosunku do RIS

Baza GUS

Dostępność w czasie

3. Stosunek wyników do wkładu

– Patenty polskie zmiana Nauka i technika


4.Wyniki

4.1. Innowatorzy

– Innowatorzy produktowi i/lub procesowi

– Innowatorzy marketingowi i organizacyjni

– Innowatorzy poprawiający wydajność

gospodarowania

zmiana

bez zmian

zmiana










4.2. Efekty gospodarcze

– Zatrudnienie w średniozaawansowanej i

zaawansowanej działalności produkcyjnej

– Zatrudnienie w usługach wiedzochłonnych

– Produkty nowe na rynku

– Produkty nowe dla firmy

nie dotyczy

nie dotyczy

zmiana

zmiana

Brak danych

Brak danych



dostępne z Eurostatu

dostępne z Eurostatu


(tylko przemysł)


(tylko przemysł) Źródło: Opracowanie własne

75

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

1.1 a 1999–2008 1995–2008

1.1 b 2001–2008 2001–2008

1.2 a 2004–2007

1.2 b 2003–2008

2.1 a 2005–2007

2.1 b 2005–2007

2.2 a 2005–2007

2.2 b 2004–2006 Do uzupełnienia badaniami ankietowymi

2.2 c 2003–2008

2.2 d Ewentualne dodatkowe badania

3. 1996–2006

4.1 a 2004–2006 Do uzupełnienia badaniami ankietowymi

4.1 b 2004–2006 Do uzupełnienia badaniami ankietowymi

4.1 c 2004–2006 Do uzupełnienia badaniami ankietowymi

4.2 a 2004–2007

4.2 b 2004–2007

4.2 c 2005–2007

4.2 d 2005–2007 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.

76

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.

77

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.

78

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.

79

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

80

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

81

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.

82

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

83

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


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

84

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.

86

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).

87

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.

88

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

0

20

40

60

80

100

120

sty

-51

sty

-53

sty

-55

sty

-57

sty

-59

sty

-61

sty

-63

sty

-65

sty

-67

sty

-69

sty

-71

sty

-73

sty

-75

sty

-77

sty

-79

sty

-81

sty

-83

sty

-85

sty

-87

sty

-89

sty

-91

sty

-93

sty

-95

sty

-97

sty

-99

sty

-01

sty

-03

0

2

4

6

8

10

12

HWI Bezrobocie

barometr ofert pracy

Stopa bezrobocia USA

89

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

90

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.

91

– 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

92

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).

93

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. Opis metodologii

W 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.

94

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

95

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 przyczynowo-

skutkowe 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.

96

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

97

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

Nazwa komponentu U.S.A. Niemcy Włochy Francja Polska

Szczyt Dno Szczyt Dno Szczyt Dno Szczyt Dno Szczyt Dno

Wydajność pracy -10 -1 -11 -2 -13 -1 -8 -3 -4 0

Zamówienia

-9 -2 -6 -5 -8 b.d. -12 -4 -12 -4

Zapasy

b.d. b.d. -11 -8 b.d. b.d. -10 -4 -8 -5

Indeksy giełdowe -8 -4 -15 -6 -13 -5 -12 -6 -12 -3

Podaż pieniądza -12 -1 -12 -1 -10 b.d. b.d. b.d. -11 -7

Stopy procentowe -26 -13 -20 -11 b.d. b.d. b.d. b.d. -23 -12

Indeksy

konsumenckie

-14 -4 -15 -5 -16 -4 b.d. b.d. -14 b.d.

Wskaźnik

Wyprzedzający

-8 -4 -8 -3 -7 -3 -7 -3 -8 -3

98

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

99

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.

100

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

101

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

102

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

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

140,0

195601

195801

196001

196201

196401

196601

196801

197001

197201

197401

197601

197801

198001

198201

198401

198601

198801

199001

199201

199401

199601

199801

200001

200201

200401

200601

200801

201001

Wskaźnik Równoległy US

Wskaźnik Wyprzedzający US

103

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

70

80

90

100

110

120

130

140

150

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

sty-

07

sty-

08

sty-

09

sty-

10

WWK WRK

Wskaźnik Wyprzedzający Koniunktury (WWK)

Wskaźnik Równoległy Koniunktury (WRK)

104

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)


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)

wskaźnik wyprzedzający wskaźnik równoległy

amplituda wsk.. wyprzedz.

amplituda wsk. równioegł.

wyprzedzenie szczytu

wyprzedzenie dna

105

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.

106

11. Metodologia szacowania Wskaźnika Dobrobytu dla województwa

małopolskiego


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

107

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.

108

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.

109

Źródło: University of Michigan oraz przeliczenia własne w oparciu o dane U S Department of Commerce

Rysunek 11.2

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

Indeks nastrojów konsumenckich i indeks dyskomfortu dla USA

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0sty

-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

0

5

10

15

20

25

Indeks nastrojów konsumenckich

Indeks dyskomfortu

Indeks nastrojów konsumentów i indeks dyskomfortu dla Polski

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

sty

-90

lis-9

0

wrz

-91

lip

-92

maj-

93

mar-

94

sty

-95

lis-9

5

wrz

-96

lip

-97

maj-

98

mar-

99

sty

-00

lis-0

0

wrz

-01

lip

-02

maj-

03

mar-

04

sty

-05

lis-0

5

wrz

-06

-20

0

20

40

60

80

Indeks nastrojów konsumentów (WOK)

Indeks dyskomfortu

110

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

111

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.

112

utrudniających bieżącą interpretację wyników. Próbkę działania tego typu szoków

przedstawiono na rysunku 11.330

.

Rysunek 11.3.

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.

Wskaźnik Optymizmu Konsumentów i krótkookresowe szoki

60

70

80

90

100

110

120

sty

-91

lip-9

1

sty

-92

lip-9

2

sty

-93

lip-9

3

sty

-94

lip-9

4

sty

-95

lip-9

5

sty

-96

lip-9

6

sty

-97

lip-9

7

sty

-98

lip-9

8

sty

-99

lip-9

9

sty

-00

lip-0

0

sty

-01

lip-0

1

sty

-02

lip-0

2

wybory

prezydenckie

pielgrzymka

Papieża

zapowiedź p o d w y ż e k

powódź

pielgrzymka

Papieża

konflikt

z RPP

rozpad

koalicji

pielgrzymka Papieża

http://www.ipsos.pl/

113

podstawowych zmianach określających kondycję ekonomiczną społeczeństwa Małopolski,

kształtującą nastroje społeczne w województwie.

114

12. Metodologia oceny kapitału ludzkiego w województwie

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.

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

Rysunek 12.1. System mierników kapitału ludzkiego

Mierniki stanu

(zasobu)

kapitału

ludzkiego

(stock)

Mierniki

inwestycji

w kapitał ludzki

(input)

Mierniki efektów

inwestycji w

kapitał ludzki

(output)

Jakim kapitałem

ludzkim

dysponujemy?

Co robimy w

obszarze rozwoju

kapitału ludzkiego?

Jakie są efekty

naszych działań?

115

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

116

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:

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.

T

rtrtr

i

tIV

)1(

)(

117

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).

118

13. Metodologia szacowania PKB dla województwa małopolskiego


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.

119

14. Metodologia szacowania Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych

(BIZ) dla województwa małopolskiego


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.

Raport powstał · Raport kwartalny o koniunkturze gospodarczej w województwie ... Jakościowy...

Documents

Transcript of Raport powstał · Raport kwartalny o koniunkturze gospodarczej w województwie ... Jakościowy...