A közelség szerepe a tudásalapú interakciókban: az egyetemek és a tudásintenzív vállalkozások kapcsolatai
Megalapozó tanulmány „Határon átnyúló tanuló régió: egyetemek gazdaságfejlesztési szerepvállalási lehetőségének vizsgálata a magyar-szerb határmenti térségben” című, HUSRB/1002/213/086 számú projekthez
Program honlap: http://www.hu-srb-ipa.com/ A tanulmány nem feltétlenül tükrözi az Európai Unió hivatalos álláspontját.
1
Tartalom
1
Tartalom ........................................................................................................................ 2
2
Rezime na srpskom jeziku ..................................................... Error! Bookmark not defined.
3
Egyetemi-ipari kapcsolatok jelentősége és előnyei ..................................................... 5
4
Földrajzi és kapcsolati közelség: egyetemi-ipari kapcsolatok alapjai .......................... 8
4.1 Földrajzi és kapcsolati közelség fogalma és kiegészítő jellege ............................................... 9 4.2 Kapcsolati közelség és dimenziói .......................................................................................12 4.3 Az innovációs tevékenységek tere: földrajzi és kapcsolati tér ...............................................15 5
Iparági sajátosságok és az egyetem szerepe: a tudásintenzív vállalkozások ............ 17
5.1 Az iparági tudásbázis jellege .............................................................................................18 5.2 A tudásintenzív iparágak köre............................................................................................21 5.3 Egyetemi-ipari tudásalapú interakciók ................................................................................23 6
Tudásintenzív iparági és egyetemi interakciók a földrajzi és kapcsolati térben ........ 27
6.1 Tudásalapú interakciók térbelisége ....................................................................................28 6.2 Kapcsolati közelségben a tudásintenzív iparágak és az egyetemek .......................................31 7
Összegzés.................................................................................................................... 35
2
2
Rezime na srpskom jeziku Uloga blizine u interakcijama znanja: odnosi fakulteta i intelektualno
intenzivnih preduzeća Inovacija je za preduzeća pojedinih industrijskih grana dobila stratešku vrednost u stvaranju kompetitivne prednosti. Uz to je neophodno i stvaranje novog znanja šta je razlog za preduzeća da bi širili svoju bazu znanja i da bi stalno pokušavali da stvore nove izvore inovacije. U poslednje vreme fakulteti se javljaju kao katalizatori u stvaranju i predaji znanja, a kroz izgrađene interakcije znanja javljaju se i u izradi dominantnih tehnoloških rešenja pojedinih industrijskih grana. Danas se privredne delatnosti sve više i više oslanjaju na partnerske odnose, i na interakcije organizacija koje stvaraju i koriste znanje, a fakulteti i industrijske grane učestvuju u kolektivnom procesu učenja koji je osnova inovacijskih delatnosti. Kroz saradnju i interakciju fakulteti i preduzeća omogućuju da spoljno znanje bude dostupno i iskorišćeno, kao i dvosmerni protok znanja, a to ima uzajamne prednosti za obe strane. Karakteristike interakcija znanja se razlikuju ovisno od cilja i svojstva inovacije, i od specifičnosti baze znanja pojedinih industrijskih grana. Ovisno od toga, koliko se poduzeća industrijskih grana naslanjaju na prikriveno i na kodifikovano znanje tokom kooperacije, nalazimo analitičke i sintetičke baze znanja i njihovu kombinaciju, gde su zadnja dva izuzetno karakteristična za intelektualno intenzivne industrijske grane. U poslednje vreme se definitivno pokazalo da intelekutalno intenzivne industrijske grane igraju dominantnu ulogu u privrednim delatnostima, u procesu proizvodnje i u uslugama, čije se karakteristike, uporedivo sa tradicionalnim industrijskim granama, mnogo razlikuju kada se radi o njihovoj bazi znanja, o dominanciji upotrebljene tehnologije, o usmerenosti veza industrijske grane, o odnosu saradnje sa ciljom razvoja i inovacijskih rezultata. Kod intelektualno intenzivnih industrijskih grana spoljni izvori znanja koje obezbeđuju fakulteti imaju istaknuti značaj.
3
Kada se radi o fakultetima i industrijskim granama, prednosti saradnje se jasno iskazuju, naročito ako oni proilaze iz geografske blizine partnera. Postoje međutim faktori koji mogu onemogućiti dugoročnu uspešnu saradnju, naprimer partneri koriste različiti stručni jezik, preduzetničke kulture se razlikuju, različiti su običaji, rutini, načini ponašanja. Da bi smo „uhvatili” ove faktore, treba istražiti koje su sličnosti između privrednim subjektima, i ojačati odnose i osećaj uzajamne pripadnosti. Kod intelektualno intenzivnih industrijskih grana je u poslednje vreme uz geografsku blizinu postalo važno i drugi tip „blizine”, takozvana blizina odnosa, a to nas vodi do nove faze u istraživanju faktora uspešnosti koji su u pozadini odnosa između fakulteta i industrije. Ova studija istražuje uticaje geografske blizine i blizine odnosa na interakcije znanja fakulteta i industrijskih grana, sa naglaskom na intelektualno intenzivnim industrijskim granama, koje su u poslednje vreme počeli igrati ključnu ulogu u razvoju ekonomije znanja. Očito je da sredina u kojoj su se stvorili kanali između fakulteta i industrijskih grana jeste geografska blizina i blizina odnosa između partnera. Odvajanje geografske blizine i blizine odnosa i zajedničko istraživanje njihovog uticaja na inovativnu delatnost industrijskih grana, i na proces stvaranja i protoka znanja omogućuje istraživanje odnosa između industrija i fakulteta. Dve dimenzije, geografska blizina i blizina odnosa (kognitivna, tehnološka, preduzetnička, društvena i instituciona blizina) zajedno određuju osnovu interakcija znanja, koje počev od odnosa osnovanih na tržištu, preko mreža vode do formiranja inovacijske atmosfere. Preduzeća iz raznih industrijskih grana stvaraju svestranu saradnju za razvoj sa fakultetima. Na njihovu inovativnu delatnost utiče njihova baza stručne radne snage i izgrađena mreža poslovnih i privatnih poznanika. Lični odnosi, koji igraju ulogu u protoku informacije i znanja između industrijskih grana i fakulteta i društvena uloga ovih odnosa, pa i raspolaganje zajedničkim vrednostima i zajedničkom bazom znanja su od velikog značaja.
4
3
Egyetemi-ipari kapcsolatok jelentősége és előnyei Napjainkban nagy érdeklődés övezi azt, hogy az egyetemek milyen szerepet
töltenek és tölthetnek be a régiók gazdaságának fejlődésében, a regionális és nemzeti innovációs rendszerek működésében (Lundvall 1992, Nelson - Rosenberg 1993). Számtalan kutatás irányul az egyetemek gazdaságfejlesztésben betöltött központi szerepének feltárására. Alátámasztást nyert, hogy az egyetemeknek túl kell mutatni a hagyományos oktatási és kutatási tevékenységeken, és alá kell vetniük magukat az ún. „harmadik missziónak”, amelynek célja, hogy közvetlen kapcsolat épüljön ki az egyetemek és iparágak között (Etzkowitz – Leydesdorff 1997). Az egyetemek, mint a technológiai változás, az innováció és gazdasági növekedés folyamatában szerepet játszó katalizátorokként jelennek meg. Mára az egyetemi-ipari kapcsolatok kiépültek, az interakciók legkülönbözőbb módokon ösztönzik az együttműködések további megerősödését (Lööf – Broström 2008). Összekapcsolódásuk mértéke egyre nagyobb, gondolva akár az egyetemek fokozódó szabadalmi tevékenységére, az ipar által támogatott egyetemi kutatások és együttműködések, projektek, az egyetemi start-up vállalatok, vagy az egyetemi-ipari kutatásukból született publikációk számának növekedésére. Giuliani és Arza (2009) kutatásuk során arra a kérdésre keresik a választ, hogy miben
teljesednek
ki
az
egyetemi-ipari
kapcsolatok,
melyek
lehetnek
az
együttműködés fő motivációs tényezői, mi magyarázza, hogy egyes iparágak intenzívebb kapcsolatokat építenek ki az egyetemekkel. Giuliani és Arza (2009) a hatékony
és
értékes
egyetemi-iparági
kapcsolatok
összefoglalását
adta,
és
alátámasztják, hogy leginkább az iparágak sajátosságai határozzák meg, azt hogy az egyetemekkel és kutatóintézetekkel milyen jellegű és mértékű kapcsolatok válnak kiépítetté. Ezen sajátosságok legfontosabbika a vállalatok tudásbázisa, amely ahogyan Dosi 1988-ban meghatározta, olyan információs inputok, tudás és képességek összessége, amelyre a gazdasági szereplők, befektetők felfigyelnek valamilyen innovatív megoldás kidolgozása érdekében. A tudásbázis egyike lehet a legfontosabb változóknak, amely meghatározza az egyetemi-ipari kapcsolatokat, hiszen azok az iparágak, amelyek jelentős, magas szintű tudásbázist tudhatnak 5
magukénak,
erősebb
abszorpciós
képességgel
rendelkeznek,
és
megvan
a
képességük az értékes külső tudás megkeresésére és kiaknázására (Cohen – Levinthal 1990). A tudás pedig egyik legfontosabb forrása az egyetem. Ezt támasztja alá az is, hogy azok az iparágak, amelyek intenzívebb kutatás-fejlesztési tevékenységet folytatnak, az egyetemekkel kiépített több és intenzívebb tudásalapú interakciókkal és együttműködésekkel rendelkeznek. A hatékony egyetemi-iparági együttműködések másik oldalát az egyetemi tudásbázis, pontosabban az egyetemek specializáltsága, az egyetemi karok minősége határozza meg (Giuliani – Arza 2009). Egyes felmérések alapján kirajzolódott, hogy a vezető egyetemek és karok az egyetemi-ipari kapcsolatok magasabb számával rendelkeznek, mint azok, amelyek tudományos háttere kevésbé ismert. Más felmérések ezzel szemben azt bizonyították be, hogy nem a vezető egyetemek, amelyek esetében kimutathatóak az intenzív, iparágakkal kiépített kapcsolatok. Ennek legfőbb oka, hogy ezen egyetemek a kutatások végrehajtásának érdekében a közszféra által
biztosított pénzügyi
alapok
kisebb mértékével
rendelkeznek, és „rászorulnak” a vállalati szféra pénzügyi forrásaira és azokkal való iparági probléma-orientált együttműködésre. Annak érdekében, hogy egyetem-iparág között fenntartható kapcsolat jöjjön létre, a kapcsolatoknak kölcsönös előnyöket nyújtó interakciókon kell alapulnia. Az egyetem oldalról vizsgálva, az iparágakkal való együttműködés olyan előnyöket rejt magában, mint (Dooley – Kirk 2007): -
a hagyományos pénzügyi források melletti kutatási tevékenységeket támogató forrásokhoz való hozzáférés, ami lehetővé teszi a kutatási kapacitás növekedését, a kutatási tevékenység stabilitását,
-
az iparági technológiákhoz (berendezés, alapanyag stb.) való hozzájutás, amely felgyorsítja a „felfedezői” tevékenységet,
-
a kutatási eredmények gyakorlatban való bemutatása, hasznosítása, a köz számára való eljuttatása, így hozzájárulva a gazdaság fejlődéséhez,
-
végül abban az esetben, ha a kutatási tevékenység nem csak köz, hanem a magánszféra is által támogatott, illetve ha az egyetem és ipar között kialakult kapcsolat hosszú távú, egymásra épülő és kölcsönös, az egyetem számára fontos
6
és
gyors
visszacsatolások,
értékelések
biztosítottak
a
kutatási
(rész)eredményekkel kapcsolatban. Az iparágak és azok vállalatainak oldaláról vizsgálva, az egyetemekkel való együttműködés olyan előnyöket hordoz magában, mint (Dooley – Kirk 2007): -
a tudományos jellegű kompetenciák elérése (amely pl. a biotechnológiában kiemelt jelentőséggel bír, ahol az innováció folyamatában kicsi a valószínűsége, annak hogy a vállalatok minden szükséges kompetenciával rendelkeznek),
-
a tudáshoz, mind tacit, mind kodifikált tudáshoz való hozzáférés, amelynek teremtése akár évtizedekre is visszanyúlhat,
-
nívós akadémikusokkal való kapcsolatfelvétel, akik a tudomány és iparági problémák területén is jártasak,
-
magasan szakképzett kutatói bázis elérése. Az
egyetem
és
az
iparágak
oldaláról
tisztán
megfogalmazhatóak
az
együttműködésből eredő kölcsönös előnyök. Felsorakoztathatóak azonban olyan további tényezők, okok amelyek befolyásolhatják az együttműködés sikerességét, az innovatív produktum megszületését. Az egyetemek és iparágak olyan kihívások elé állhatnak, amelyek azok szakmai nyelvezetére, magatartásbeli különbségeikre, szervezeti kultúrájukban, habitusukban, kulturális hátterükben, vagy a működésüket befolyásoló intézményi háttérben lévő hasonlóság, közelség hiányára vezethető vissza (Gallaud – Torre 2004). Az eltérő kultúrában élő vállalatok különböző értékrenddel rendelkezhetnek, más időzónában, ritmusban dolgozhatnak, amely akadályát jelentheti a stakeholderek közötti egyensúly kialakulásának. Felmerülhet, hogy ha az egyetemi-ipari kapcsolatok tisztán formális és eseti jellegűek, a bizalmialapú együttműködés nem tud létrejönni. Ez akár az innovációs termék, szolgáltatás piaci hasznosulása révén realizált bevétel egyetem és iparág közötti megosztásával kapcsolatos
konfliktusokat
szülhet.
Akadály
a
partnerek
közötti
különböző
tudásbázisból is eredhet, vagy abból, hogy egy közös kutatási tevékenység nem jól előkészített vagy előre nem jól felépített. Előfordulhat az is, hogy a vállalati szakemberek és kutatók között szakmai viták, személyes ellentétek, hatalmi kérdések, szellemi tulajdonjoggal kapcsolatos problémák merülnek fel. 7
Mindkét fél, az egyetem és az iparágak célja az, hogy ezeket az akadályokat elkerüljék, feloldják. A megoldás pedig a partnerek közötti földrajzi közelség nyújtotta előnyök kiaknázásában és a kapcsolatrendszert alkotó aktorok hasonlóságának, kapcsolati közelségének kiépítésében vagy megerősítésében van. Az egyetemek és iparágak
közötti
kapcsolatépítés
sajátosságainak
meghatározására
áll
rendelkezésünkre a közelség szakirodalma, amely több (földrajzi, technológiai, kognitív, társadalmi, szervezeti, intézményi) tényezőre vezeti vissza az értékes, eredményes kapcsolatok létrejöttét.
4
Földrajzi és kapcsolati közelség: egyetemi-ipari kapcsolatok alapjai A közelség több tudomány (regionális, gazdálkodás és szervezés tudomány)
közismert és alkalmazott fogalma. Amikor a közelség szerepe áll a vizsgálatok középpontjában, gyakran valójában azt a földrajzi közelséggel azonosítjuk. Ennek ellenére a szakirodalom a közelség más dimenzióit, kognitív, technológiai, szervezeti, intézményi,
társadalmi,
kulturális
stb.
(Knoben
–
Oerlemans
2006)
is
megkülönbözteti, amelyeket összességében kapcsolati közelségként definiálhatunk (Kirat – Lung 1999, Torre – Rallett 2005, Torre – Gilly 2000). Az
iparág
jellegétől,
az
egyetem-iparág
közötti
tudásalapú
interakciók
intenzitásától, gyakoriságától, céljától függően a kapcsolatok, együttműködések a földrajzi közelség különböző mértéke mellett, kapcsolati közelségbe ágyazottan mennek végbe. Annak érdekében, hogy megfoghatóvá és érthetővé váljanak, hogy milyen okokra, tényezőkre vezethetők vissza az egyetemi-iparági kapcsolatok, a közelség fogalomkörével kell megismerkedni. E fejezet rávilágít a földrajzi közelség jelentőségére,
szükségességére
és
a
partnerek
közötti
földrajzi
közelségtől
függetlenül megfigyelhető más közelség dimenziók jelenlétére. Cél annak bemutatása is, hogy a földrajzi és kapcsolati közelség hogyan határozza meg az innovációs tevékenységek jellegét a térben.
8
4.1 Földrajzi és kapcsolati közelség fogalma és kiegészítő jellege Egészen az 1990-es évekig a neoklasszikus közgazdaságtan követői a földrajzi közelség hagyományos fizikai értelemben vett fogalmát használták (Lengyel 2008). A földrajzi közelség, a távolság fogalmából vezethető le (Nemes Nagy 2009, 219. o.): két pont, hely közötti legrövidebb út hosszát jelölve. Lényegében a földrajzi közelség nem más, mint kis földrajzi távolság, közvetlen szomszédság. A tudásalapú gazdaság fejlődését befolyásoló tényezők közül egyre nagyobb hangsúlyt fektetve vizsgálják a közelség innovációra gyakorolt hatását. Egyre elterjedtebb annak vizsgálata, hogy az innovációs tevékenységek érdekében a földrajzi közelség hogyan segíti elő a szervezetek (iparágak vállalatai, egyetemek) közötti együttműködés kialakulását, a tudásáramlás és a tanulás folyamatát. Ez azzal indokolható, hogy a vállalatok innovációs teljesítményét befolyásoló számos tényező közül az egyik legmeghatározóbb a vállalat belső adottságaitól független, más vállalat(ok)hoz, háttérintézményekhez (egyetemhez, kutatóintézethez stb.) való közelsége (Capello – Faggian 2005). A földrajzi közelség jelentősége már 1890-ben Marshall által ismertté vált (Lengyel 2010), aki rávilágított arra, hogy az „ipari körzetek”-ben tömörülő kisebb termelői
egységek
számára
területileg
koncentráltan
elérhetőbbé
válik
a
hatékonyság, a pozitív lokális extern hatások érvényesülése révén. Napjainkban is kiemelik, hogy szükség van a közelségre, a gazdasági szereplők közötti kolokalizációra az ipari tevékenységek folytatásához és a interakció létrejöttéhez (Krugman
2000).
A
közelség
személyes
(face-to-face)
kapcsolatok
megvalósulásában, a rejtett (tacit) és a kodifikált tudás átadásában és terjesztésében való kiemelt szerepe is bebizonyosodott (Gallaud – Torre 2004). Boschma (2005) úgy fogalmazott,
hogy
a
közelség
az
egyik
legfontosabb
előfeltétele
a
tudás
megosztásának, átadásának és a technológiák adaptálásának, és minél nagyobb a szereplők közötti földrajzi távolság, annál nagyobb a valószínűsége, hogy a tacit tudás átadása nehézségekbe ütközik. Mivel
gazdasági
szereplők
és
tevékenységek
térben
koncentrálódnak
(agglomeráció) technológiai gazdasági hatásokban (Lengyel – Mozsár 2002), pozitív
9
tudás externáliákban részesülnek. A földrajzi közelség elősegíti a szervezetek (egyének, vállalatok, egyetem, kormányzati szervek stb.) közötti információáramlást, és megkönnyíti a tacit, rejtett tudás átadását. Ezzel szemben minél nagyobb a földrajzi távolság a szereplők között, annál kisebb a hatása ezeknek a pozitív externáliáknak, és sokkal nehezebben jön létre a tacit tudás átadásának folyamata is. A földrajzi közelség iránti mérsékeltebb igény mellett ugyanezt elmondhatjuk a kodifikált tudásra vonatkozóan is (Boschma 2005). A földrajzi közelség önmagában is támogatja az innovációs folyamatokat, de a kapcsolati közelség együttes érvényesülésével sokkal hatékonyabb (Boschma 2005, Gallaud – Torre 2004, . Knoben – Oerlemans 2006, Torre - Rallet 2005). A kapcsolati közelség alatt azt a képességet értjük, amely a szervezetek tagjai közötti interakciót segíti elő elsősorban a szervezeten belül, de a szervezeten kívül is. A kapcsolati közelség fogalmát két logikára építhetjük fel. Abban az esetben, ha egy szervezet két tagja együttműködik, a köztük lévő interakció hatékonyabbá válik azáltal, hogy mindketten ugyanazokat a szervezetre jellemző magatartásformát, rutinokat, explicit és implicit szabályokat követik. Ez nevezzük a valahova tartozás, az odatartozás logikájának. Egy szervezet (vállalat, egyetem, konzorcium, innovációs hálózat) tagjai, szakemberei között így könnyebben kialakul a kapcsolat. A kapcsolati közelség másrészt a hasonlóság logikájára vezethető vissza, amikor a szervezet tagjai hasonló ismeretekkel, tudáselemekkel, szemlélettel, nyelvezettel, eredményekkel rendelkeznek, ami ugyancsak megkönnyíti a tagok közötti együttműködést. A földrajzi közelségtől függetlenül is megvalósulhatnak szervezetek közötti interakciók és kiépülhetnek a kapcsolati hálok a kapcsolati közelségnek köszönhetően. A szervezetek bizonyos tényezők hatásától függően másképpen értékelik a térbeli elhelyezkedésüket, más szervezetekhez való földrajzi közelségük szükségességét. Ez az észlelt közelség mértéke változhat egyrészt az egyének korától, társadalmi hátterétől, nemétől, végzettségétől, kapcsolatrendszerétől, másrészt az iparágak, vállalatok
tevékenységtípusától,
szakmai
hátterétől,
ügyfeleitől,
partnereitől,
versenytársaitól függően. Kimutatható, hogy a földrajzi közelségre nincsen mindig szükség az innovációs, tudásteremtő és K+F folyamatokban. Ezt a jelenséget az is megerősíti, hogy az 10
elmúlt időkben (az információs és kommunikációs technológiák megjelenése révén) a személyek, információk, termékek mobilitása és szabadabb áramlásának lehetősége megnőtt. Ennek következtében a földrajzi közelség mértéke egyre nehezebben határozható meg objektív módon, mivel azt a szervezetek közötti együttműködés intenzitása és a vállalatok innovációs életciklusa is befolyásolja. Eltérő az igény mértéke
a
tranzakciók
kezdeti,
tárgyalási
szakaszában,
a
közös
kutatási
tevékenységek során az eszköz, tapasztalat, tudás cseréjében, a műszaki fejlesztések kezdeti szakaszában és a megvalósítás során stb. A szervezetek (iparágak vállalatai, egyetemek, kutatóintézetek) közötti együttműködés milyenségétől, fázisaitól függően rövidebb vagy hosszabb idejű „face-to-face” találkozókra van szükség (Torre - Rallet 2005). A tapasztalatok szerint az együttműködések során az idő előrehaladtával az innovatív produktum eléréséhez szükséges „face-to-face” interakciók gyakorisága is változik, a partnerek földrajzi közelségére már kevésbé van szükség, ritkább esetben teljesen szükségtelenné is válik, és csak a kapcsolati közelség marad fenn. Többek között ezért is van szükség a földrajzi közelség fogalmának pontosítására, az állandó földrajzi közelség és az ideiglenes földrajzi közelség elkülönítésére, amely utóbbi a partnerek eseti, személyes (face-to-face) interakcióinak, találkozásainak formájában fordul elő. Ekkor mindenképpen szükség van a kapcsolati közelség partnerek közötti fennállására is. Néha érvényesülnek olyan tiszta tudás externáliák is, amelyek megvalósulásához a földrajzi közelség mellett a kapcsolati közelség jelenléte nem szükséges. Ebben az esetben a tudástranszfer anélkül megy végbe, hogy bármilyen explicit kapcsolat vagy kooperáció lenne a gazdasági szereplők között. Következménye pedig az lehet, hogy a hasonló tevékenységek térbeli közelsége révén az egyes gyakorlatok, tapasztalatok eredményei más vállalatok számára (akár a versenytársaknak is) elérhetővé válnak, anélkül, hogy ennek bármilyen költsége lenne (Boschma 2005). Ez azt jelenti, hogy a közelség többi dimenziója mellett a földrajzi közelség is szerepet játszik a tudásátadásban, de nem alapfeltétele.
11
4.2 Kapcsolati közelség és dimenziói Az 1990-es években a közelség dinamizmusát vizsgáló francia iskola (pl. Torre, Gilly képviseletében) bővítette ki azzal a kulcsfontosságú elemmel az innováció irodalmát, hogy bevezették a földrajzi közelség mellett a kapcsolati közelség és dimenzióinak értelmezését is, eleinte a szervezeti, majd az intézményi közelséget. Boschma (2005) a kutatásokból kiindulva, de már öt dimenziót megkülönböztetve elemzi a közelség innovációra gyakorolt hatását. Kiemeli hogy a földrajzi közelség szükségszerű, de nem elegendő feltétele annak, hogy a tudáscserét, tudásáramlást biztosító folyamatok létrejöjjenek és működjenek, és így a szervezetek közötti interaktív tanulás végbemenjen. Ezt Bunnel és Coe a közelség (Boschma 2005) „deterritorizálásának” hívja, kihangsúlyozva a kapcsolati közelség szükségszerű figyelembe vételét. Boschma és a szakirodalom (lásd bővebben Knoben – Oerlemans 2006) által leggyakrabban vizsgált öt közelség dimenzió: földrajzi közelség és a kapcsolati közelség dimenzióit alkotó kognitív, szervezeti, intézményi és társadalmi közelség. Emellett a szakirodalomban gyakran hivatkozott közelség dimenzió, a technológiai közelség (1. ábra).
1. ábra Közelség dimenziók
Forrás: saját szerkesztés
A kognitív közelség fogalmát Nooteboom vezette be (már 1992-ben) (Nooteboom 2006). Megállapítja, hogy a különböző szervezeti kultúrával, szokással, 12
normával, rutinnal, szemlélettel rendelkező szervezetek (egyén, vállalat stb.) hatékony és eredményes kommunikációjához és a tudás, tapasztalat megszerzéséhez hasonló, de nem feltétlenül azonos ismeretekkel, tudásbázissal kell rendelkezniük. Az innovatív vállalatok célja az, hogy kapacitásaikhoz mérten új tudás adaptálását tudják megvalósítani. Ennek feltétele azonban saját ismereteik, tudásuk olyan minimális szintjének elérése, amelynek révén megérthető, elsajátítható és kezelhető lesz a tudás. A szervezeti közelség a kapcsolatoknak egy térben való jelenlétét jelenti Torre és Gilly szerint (Torre – Gilly 2000, Boschma 2005). A szervezeti közelség fogalmát szokták külön a szervezeten belüli (intra-organizational), ill. szervezetek közötti (inter-organizational) kapcsolatokra nézve vizsgálni. Boschma (2005) értelmezésében a szervezeti közeg a szervezetek és tagjai között áramló komplementer információk és tudás cseréjének koordinációs eszköze, amely így pozitív hatással van a tanulásra, az innovációs és a tudásfolyamatokra, a kölcsönös megértésre és a bizalom kiépítésére. A szervezeti közelség garantálja a gazdasági szereplők (szervezeti tagok, vállalatok) közötti eredményes és kölcsönösen kedvező kapcsolatok működését. A társadalmi közelség, a társadalmi beágyazottság vizsgálata már régi múltra tekint vissza. Ennek irodalma lényegében azt fogalmazza meg, hogy a gazdasági kapcsolatok mindig valamilyen társadalmi kontextusba ágyazottak, és minél nagyobb a beágyazottság egy vállalaton belül, annál kedvezőbbek a lehetőségek, hogy jobb (innovációs)
teljesítmény
valósuljon
meg
(Boschma
2005).
A
mikroszinten
értelmezett, társadalmilag beágyazott kapcsolatokba beleértjük a bizalmi alapon működő baráti, rokoni és a személyes tapasztalatcseréken alapuló kötelékeket is, de nem foglaljuk bele azokat a helyzeteket, amikor az emberek ugyanazon (pl. etnikai, vallási) értékeket képviselnek. A társadalmi közelség megléte szükséges ahhoz, hogy a szervezetek innovatív és tanulási kapacitása bővüljön. Ennek egyik legfőbb oka az, hogy a bizalmon alapuló társadalmi kapcsolatok megkönnyítik a tacit tudás cseréjét, amelyet természeténél fogva nehezebb lenne piacok között közvetíteni és közzétenni. A társadalmi közelség lehetővé teszi a hatékony interaktív tanulást és az elkötelezettséggel járó, hosszú távú kapcsolatok kiépülését.
13
Míg a társadalmi közelség fogalmát a mikroszinten megvalósuló kapcsolatok erőssége alapján vizsgáljuk, addig az intézményi közelséget makroszintű intézményi keretek között határozzuk meg (Boschma 2005). Az intézményi közelség fogalma alatt egyrészt a minden gazdasági szereplő által megosztott és elfogadott formális intézményi rendszert értjük, amely magába foglalja a törvények, szabályok összességét, másrészt a kulturális szokások, értékek összességét az informális intézményi háttér keretein belül. Mindezek magukba foglalják a közös nyelvet, a közös szokásokat, a tulajdont és a szellemi tulajdonjogokat rögzítő szabályrendszert, amelyek
biztosítják
az
egyének
és
vállalatok
(gazdasági)
tevékenységének
koordinációját és az interaktív tanulás alapjait is. A szervezeti, társadalmi és intézményi közelséget nevezte Lang (2005) magatartásbeli (viselkedési) közelségnek. Boschma (Lang 2005) azért tekintette szükségszerűnek e három dimenzió egyenkénti értelmezését, mert ezek eltérő mechanizmusok mentén érvényesülnek. Míg a szervezeti közelség mértéke a kapcsolati hálóban, a kapcsolatrendszerben lévő partnerek autonómiájától függ, addig a társadalmi közelség sokkal inkább bizalmon alapszik, vagyis baráti, családi vagy egyéb hosszú távú kapcsolatokon. Az intézményi közelség funkciója pedig a normák, szokások, szabályok törvények révén érvényesül. A szakirodalom bevezeti a technológia közelség fogalmát is, amely a gazdasági szereplők technológiai tapasztalatokon, tudásbázison alapuló közelségét jelenti (Knoben – Oerlemans 2006). A technológiai közelség alatt nem közvetlenül az alkalmazott technológiák (mint az inputok és outputok közötti termelési folyamatban szerepet játszó eszközökben, megoldásokban, tudásban való) hasonlóságot értünk, hanem a technológiai tudás teremtésében, terjesztésében és áramlásában résztvevő szereplők közelségét vizsgáljuk. Az gazdasági szereplők közötti technológia tudás elősegíti az új technológiák kifejlesztését, a technológiák és a mögöttes tudás terjedését. A technológiai közelség némileg hasonlóságot mutat a kognitív közelséggel. A szakirodalom kiemeli, hogy a sikeres együttműködések érdekében a vállalatok (technológiai ) tudásának hasonlónak kell neki, egy bizonyos azonos tudásszinttel kell rendelkezni. Ez az azonos szintű tudásbázis az alkalmazott technikák megértéséhez szükséges. Ez a tudás természetesen kiegészül iparág 14
specifikus
tudáselemekkel
is,
amelyet
a
mindennapi
tevékenységükben
is
alkalmaznak a vállalatok. A technológia közelség előnye, hogy lehetővé válik a technológia hatékonyabb alkalmazása, megtanulása és a kifejlesztése, a vállalatok abszorpciós kapacitásának megerősödése mellett, amely képesség kiemelten fontos az egymástól való tanulás folyamatában. Összességében elmondhatjuk, hogy a földrajzi közelség és a kapcsolati közelség együttesen
és
külön-külön
is
meghatározóak
a
tudásalapú
tevékenységek
kialakulásában és működésében, az információ és a tudás terjedésében, a gazdasági szereplők (iparágak vállalatai, egyetemek, kutatóintézetek) interaktív tanulási folyamatának megvalósulásában. A közelség különböző típusai hatással vannak egymásra, csökkenthetik vagy növelhetik egymás befolyását. A társadalmi közelség szorosabbá teszi a partnerek közötti kognitív vagy akár technológia közelséget, és a földrajzi közelséggel együttesen elősegítheti az interakciók és a hosszú távú, bizalmi kapcsolatok kiépülését. A szervezeti közelség már nem feltételezi a társadalmi közelség meglétét, mivel az ott kialakult kapcsolatok nem feltétlenül bizalmi alapúak, bár mindkét dimenzióra a partnerek közötti szoros kapcsolat jellemző. A szervezeti megközelítés egyes elemeinek fejlődése jobban megvalósulhat egy hatékony intézményi rendszeren alapulva. Hasonlóképpen az intézményi közelség is, kiemelten annak kulturális dimenziója a földrajzi közelség mellett eredményesebb. Elmondható, hogy az informális intézményi keretek földrajzilag sokkal inkább lokalizáltak (pl. közösségi szinten), míg a formális intézmények (pl. törvények) már nemzeti szinten, vagy annál magasabb szinten érvényesülnek.
4.3 Az innovációs tevékenységek tere: földrajzi és kapcsolati tér A tudásalapú gazdaság fejlődését meghatározó tényezők között kiemelt jelentőséggel bír a földrajzi és a kapcsolati közelség révén megvalósuló tudás terjedés, amely az innovációra és így a tudásalapú szerveződések fejlődésére gyakorol jelentős hatást. Azonban nem elég a tudás térbeli kiterjedtségének és egy adott terület innovációs kapacitásának feltárása, hanem szükség van azon csatornák meghatározására is, amelyeken keresztül az innováció a térben létrejön és terjed. Ennek vizsgálatára különböztette meg Capello és Faggian (2005) a földrajzi, fizikai 15
közelséget a kapcsolati közelségtől és az általuk definiált kapcsolati tértől (relational space) (2. ábra). A fizikai közelség lehetővé teszi a gazdasági szereplők (iparági vállalatok, egyetem) közötti kapcsolatok kialakulását és növeli a tudás, az információ és a legjobb gyakorlatok cseréjének valószínűségét. A földrajzi közelség alapvetően a tudástúlcsordulásához
szükséges
agglomerációs
(lokalizációs
és
urbanizációs)
előnyöket, valamint a tudásteremtő szervezetek közelségét jelenti. A kapcsolati tér ezzel szemben minden olyan gazdasági, intézményi szereplő közötti kapcsolati formát magába foglalja, amely a partnerek kapcsolati közelsége, közös értékei, együttműködési készsége, összetartozás érzése révén jött létre. Ez pedig hatással van a kapcsolati tőke megerősödésére, az explicit és implicit együttműködések kialakulására, így a tudás terjedésére is. A
hatékony
tudásintenzív
(innovációs,
K+F)
folyamatokat
befolyásoló
kulcstényezők tehát nem csak földrajzi, fizikai elhelyezkedésre, hanem a gazdasági szereplők kulturális, kapcsolati hátterére, annak milyenségére, és e két megközelítés együttes érvényesülésére vezethetők vissza.
2. ábra Fizikai és kapcsolati tér szerepe a tudás terjedésében
Forrás: Capello – Faggian (2005)
16
Tény, hogy a fizikai közelség pozitív befolyással van a vállalatok, kutatóintézetek kapcsolatára, innovációs teljesítményére, de a kapcsolati tér vizsgálata nélkül nem határozható meg, hogy ez a befolyás hogyan keletkezik. A kapcsolati térben ugyanis a tudás terjedése és a kollektív tanulás csatornája jól körülhatárolható a következő tényezők vizsgálata révén (Capello – Faggian 2005): -
a helyi munkaerőforrás mobilitása
-
a helyi fogyasztókkal, megrendelőkkel és beszállítókkal kialakult stabil, eredményes kapcsolatok,
-
a tudásintenzív, spin-off cégek létrehozása és jelenléte.
Mindez rávilágít arra, hogy nem elég a vállalatok, egyetemek tisztán földrajzi közelségéből eredő előnyök kiaknázása, hanem szükség van az innovációs kapacitást növelő vállalati kapcsolatok bővítésére, a munkaerő fejlesztésére, mobilitásának ösztönzésére is, amelyek révén a tanulás, a tudás bővítése hatékonyabban valósulhat meg. A kapcsolati közelség így nem csak egyetemi-ipari kapcsolatok vizsgálatának eszköze, hanem megerősítése révén a kapcsolatok hajtóereje. Legyen szó rövid távú, eseti jellegű, egy megbízás erejéig tartó együttműködésről, vagy hosszú távú, ismétlődő jellegű, kölcsönös előnyöket nyújtó kooperációról, a hatékonyság, a sikeres produktum előállítása a partnerek közötti kapcsolati közelség és dimenzióinak függvénye. A kapcsolati közelség mindig fennáll az egyetem-iparágak között az együttműködés során, a különbségek csak annak mértékében mutatkozik meg.
5
Iparági
sajátosságok
és
az
egyetem
szerepe:
a
tudásintenzív
vállalkozások Iparáganként az innováció nagymértékű eltéréseket mutat (OECD 2005, Malerba 2005). A különbségek olyan formában jelennek meg, mint az iparágakban domináns technológiai területek, a tudásbázis, a tudás megszerzésére irányuló kapcsolatok mértéke, a szervezeti felépítés és az intézményi háttér. Amíg az iparágak némelyikét 17
gyors
változtatások,
radikális
innovációs
tevékenység
jellemzi,
addig
más
iparágakban csak kisebb mértékűek az innovációra irányuló törekvések (OECD 2005). Az innovációs célok jellegétől, az iparági tudásbázis milyenségétől az iparágak vállalatainak gazdasági tevékenységében az egyetem különböző szerepet tölthet be. Hogy az iparágak az egyetemi kutatók, oktatók milyen körével, a tudás mely domináns típusának felhasználásával, milyen irányú tudásáramlással hajtanak végre innovációt az iparág tudásbázisától függ. Jelen fejezet bemutatja, hogy az egyetem-iparági kapcsolatok sajátosságát meghatározó tudásbázis milyen típusaival találkozhatunk. Ismertetjük, hogy a tudásbázis tulajdonságait figyelembe véve, miként beszélhetünk kevésbé vagy jobban tudásintenzív iparágakról, hogyan határolhatóak le a tudásintenzív iparágak, amelyek kiemelt szerepet töltenek be a tudásalapú gazdaság fejlődésében. Az iparágak tudásának tacit vagy kodifikált jellege alapján pedig az egyetemi-iparági tudásalapú interakciók eltérő példáit sorakoztatjuk fel, amelyek kialakulásában a földrajzi és kapcsolati közelség dimenziói is ösztönző szerepet töltenek be.
5.1 Az iparági tudásbázis jellege Az
iparágak
eltérő
jellegzetességeire,
és
arra,
hogy
a
vállalatokat
a
(háttér)intézmények körének milyen szereplőivel (alapvetően egyetemmel) állnak kapcsolatban és milyen mértékben, meghatározott azáltal, hogy az iparágak milyen tudásbázisra, a tudás mely típusára és a tudásalapú kapcsolatoknak mekkora mértékére építkeznek, amelyek a kapcsolati közelség dimenziói által meghatározottak. A vállalatok és iparágak innovációs tevékenysége nagymértékben függ azok specifikus tudásbázisától, amelynek analitikus vagy szintetikus típusait különíti el a szakirodalom (Asheim – Gertler 2005, Baba et al 2009, Tödtling et al 2006). A két tudásbázis típus megkülönböztetése a hallgatólagos (tacit) és az explicit, leírható (kodifikált) tudás eltérő mértékű kombinációjára vezethető vissza, amely mögött az eltérő kodifikálási lehetőségek és korlátok, más-más képzettség és szakismeret, a terjedésükhöz szükséges földrajzi közelség mérték, az ápolásukhoz szükséges kapcsolati közelségben álló eltérő szervezetek és intézmények igénye áll (Cooke et al 2007). 18
Az analitikus tudásbázissal rendelkező vállalatok, annak érdekében, hogy innovációt tudjanak végrehajtani, tudományos tevékenység-alapú tudásra építenek. Ezekben az iparágakban a tudás áramlását az egyetemről az iparágak felé irányuló áramlás dominálja (pl. biotechnológiában). Az új tudás sokak által megosztott és ismert tudományos eredményeken, módszereken alapszik, a kodifikált (vagy kodifikálható) tudásra való hagyatkozás jóval meghatározóbb. A vállalatok saját K+F részlegekkel rendelkeznek, tevékenységüket során nagymértékben felhasználva az egyetemek és kutatóintézetek innovatív produktumait is. Az egyetemi-ipari kapcsolatok és hálózatok valamint az egyetem által támogatott tudásintenzív tevékenységek, jellemzően földrajzi közelségükben lévő start-up és a spin-off vállalkozások létrejötte jóval gyakoribb az az ilyen tudásbázissal rendelkező iparágakban (Cooke et al 2007). Az iparágban, hogy radikális innovációt tudjanak végrehajtani speciális képességek megszerzésére, a partnerekkel való kognitív közelségre, analitikus készségekre, elméletek alkotására és azok gyakorlatba ültetésére, dokumentációra van szükség, ezért elengedhetetlen a munkaerő egyetemi képzése, a kutatói tapasztalatok megszerzése, és így a képzési lehetőségek elérhetősége, lokális kiépítettsége. Ezekben az
iparágban
a
sikeres
innovációs
tevékenység
végrehajtásának
érdekében
elengedhetetlen a vállalatok technológia közelsége, az új technológia megoldások kidolgozása érdekében, a vállalatok magas abszorpciós képessége. A szintetikus tudásbázissal jellemezhető iparágak innovációjának forrása evvel szemben a már létező tudás, ahol a kapacitás növekedés, termékek és eljárások továbbfejlesztése a meglévő tudás újfajta kombinálására vezethető vissza. A tudás, ha egyáltalán létrejön ilyen jellegű kapcsolat, - az iparágaktól az egyetem felé áramlik, ahol a tudás cseréje és az érintettekhez való eljutása a know-how és szakképzett munkaerő áramlásával valósul meg. Ez gyakran az ügyfelek és a beszállítók közötti interaktív tanulás mechanizmusa révén jön létre, ahogyan azt a hajógyártás vagy a mérnöki tevékenységek esetei mutatják. Az egyetemi-iparági kapcsolatok kevésbé gyakoriak, alkalmazott kutatások folytatására fókuszálnak, a tudásteremtő és képzési lehetőségeket nyújtó egyetemek és kutatóintézetek iparágakhoz való földrajzi közelsége kevésbé releváns. Az iparágak növekvő innovációs teljesítménye az interaktivitás, a kapcsolati közelség által létrejött interaktív tanulás, a gyakorlati készségek, a „learning by doing” révén valósul meg. 19
Gyakran olyan iparágakban, ahol a radikális innovációra való törekvés magas, az analitikus és a szintetikus tudásbázis kombinációjával találkozhatunk (Baba et al 2009). Ezek az iparágak a gyakori, kétirányú egyetemi-ipari kapcsolatok kiépítésére törekednek, amely az akadémiai és iparági kör közötti kiterjedt tacit és kodifikált tudásáramlási folyamatokon alapszik. A hatékony együttműködés alapja a vállalati és kutatói szféra mindennapi, ismétlődő jellegű, akár állandó földrajzi közelséget igénylő interakciói, a gyakori face-to-face találkozások. Ezekben az iparágakban nem elegendő a földrajzi közelség által nyert tudás-túlcsordulás, szükség van a együttes ismeret és tapasztalatszerzésre, a kiegészítő jellegű, speciális tudásbázisra, a meglévő tudás továbbfejlesztésére, amely csakis a partnerek aktív együttműködése, kapcsolati közelsége révén jön létre. Az
innovatív
eredmény
elérésének
érdekében
létrejött
egyetemi-ipari
együttműködések fajtáit az iparág tudásbázisának jellege szerint különböző módon osztályozhatjuk (1. táblázat).
1. táblázat Iparág specifikus tudásbázis az innováció érdekében Iparági tudásbázis Fő tényezők
Szintetikus (A)
Analitikus (B)
Szintetikus és analitikus (C)
Innováció jellege
meglévő tudás kombinálása
új tudás teremtése
A+B
Alapvető tudás típus
technológiai tudás
tudományos tudás
A+B
egyetemi-ipari együttműködésből eredő
A+B
jellemzően radikális
A+B
kodifikált tudás (szabadalmak,publikációk)
A+B
egyirányú: egyetemtől az iparág felé
kétirányú: egyetemi-ipari tudástranszfer
„sztár” kutatók
Pasteur kutatók
tudomány-alapú: biotechnológia, gyógyszeripar
vegyes: orvosi műszerek, speciális erőforrás
Innovációs stratégia Innováció típusa Domináns tudás
fogyasztóibeszállítói interakciókon alapuló jellemzően folyamatos tacit tudás (knowhow, gyakorlati készségek)
Egyetemi-ipari egyirányú: iparágtól kapcsolatok az egyetem felé irányultsága Legmeghatározóbb Edison kutatók kutatói partnerek Iparágak
műszaki-alapú: hajógyártás
20
gyártók (pl. vegyipar)
Forrás: Baba et al (2009)
Baba et al (2009) szükségesnek tartották az egyetemi-ipari együttműködésekben szerepet játszó iparág specifikusan szükséges kutatók körének pontosítását. A kutatási
tevékenység
irányultságát
tekintve,
amely
lehet
tudományos
vagy
technológiai, a kutatókat két tengely mentén vizsgálták. Megkülönböztették azokat a kutatókat, akik tisztán alkalmazott kutatásokat végeznek (mint Thomas Edison), olyan megoldások kifejlesztésére törekedve, amelyek az fogyasztók igényeivel állnak összhangban. Ezeket „Edison kutatóknak” nevezték el. Beszélhetünk azokról a kutatókról, akik szem elől nem tévesztve az elméleti kutatásuk problematikájának megértését,
képesek
potenciálisan
gyakorlatban
alkalmazható
megoldások
kidolgozására (úgy, mint Louis Pasteur). A „Pasteur kutatóknak” kiemelt szerepük van
mind
a
tudományos,
mind
a
technológiai
irányultságú
kutatások
véghezvitelében. A kutatók harmadik csoportja („sztár” kutatók, akik magas számú publikációval és citációval rendelkeznek) tisztán alapkutatással foglalkoznak, olyan tudományos felfedezésre fókuszálva, ahol a törekvés a kutatási eredmény valós életben való alkalmazására hiányzik (pl. Niels Bohr). Természetesen mindez nem jelenti azt, hogy eredményeik nem találkoznának valamilyen kielégítetlen piaci igénnyel. Ha szabadalom születik a kutatási tevékenység eredményeképpen, szabadalmi tevékenységük is az egyirányú, iparágak felé áramló tudásalapú vállalati kapcsolatokra vezethető vissza.
5.2 A tudásintenzív iparágak köre Minden iparág teremt és felhasznál új tudást és technológiát, de kimutathatóan egyes iparágak jobban tudás- és/vagy technológia-intenzívebbek, mint mások (OECD 2001). Különösen a tudásintenzívebb iparágak a hagyományos iparágakhoz képest az innovációs folyamatok jellegében, a kodifikált és tacit tudás igényének mértékében, a tudásalapú interakciók milyenségében különböznek (Tödtling et al 2006). Napjainkban kiemelt figyelmet fordítanak a tudásalapú gazdaság fejlődéséhez nagy mértében
hozzájáruló
tudásintenzív
iparági 21
tevékenységekre,
amelyek
mind
a
termelésben, mind a szolgáltatások területén kiemelt jelentőséggel bírnak (Isaksen 2006, Lengyel 2010). A szakirodalom (Malerba 2005, Isaksen 2006, Kosonen 2007, Cooke et al 2007) a tudásintenzív iparágakat, mint összehasonlíthatóan intenzívebb kutatás-fejlesztési tevékenységet folytató iparágakat vizsgál. A tudásintenzív tevékenységeket folytató gazdasági szereplők körei olyan iparágakként kerültek a felmérések középpontjába, mint amelyek piacvezetőként magas szintű (high-tech) technológiát képesek előállítani, és amelyek intenzív felhasználói a high-tech tevékenységeknek, így a szolgáltatásoknak, vagy amelyek olyan relatíve magasan szakképzett munkaerővel rendelkeznek, amely az eredményes vállalati technológiai innovációhoz vezet (OECD 2001). Eleinte az iparágakat csak high vagy low-tech iparáganként osztályozták (ahogyan az OECD meghatározta az 1980-as években), azonban mára nyilvánvalóvá vált, hogy szükség van az iparágak tudás-intenzitásának nagyobb jelentőséget tulajdonítani, a különböző inputok és a K+F aktivitás meglétének kritériumát figyelembe
véve
az
tudásintenzív
tevékenységek
körét
tovább
pontosítani
(Tunzelmann – Acha 2005). Az iparágak osztályozása során mérvadónak elsődlegesen az OECD lehatárolását vehettük alapul, amely megkülönböztetett high-tech, medium high-tech, medium low-tech és low-tech iparágakat. A besorolási során azt a szempontot vették figyelembe, hogy a termékcsoportban lévő termék előállítása mennyiben kíván új tudományos ismereteket (Eurostat 2009). Ezt tovább dolgozva mára a tudásalapú gazdaságot kiteljesítő tudásintenzív iparágak lehatárolásának céljával az OECD (2001) által kidolgozott legismertebb és legjelentősebb osztályozási eszközét alkalmazhatjuk, amely ugyancsak a technológiai különbségekre rávilágítva a hightech, a medium-tech feldolgozóipari tevékenységeket és tudásintenzív szolgáltatásokat különíti el, mint tudásintenzív iparágakat (Eurostat 2009). Az OECD (Smith 2005) a tudásintenzív iparágak kategóriáinak kialakítása során eleinte
csak
a
feldolgozóipart
vette
alapul,
amelyben
a
tudás-intenzitás
kritériumaként az iparágak K+F ráfordításinak a hozzáadott értékhez mért aránya, a K+F tevékenységek intenzitása jelent meg. Később felismerték annak jogosságát, hogy bele kell foglalni azokat a gazdasági tevékenységeket is, amelyek nem saját technológiát fejlesztenek ki és alkalmaznak, hanem azt vásárolják. Az tudásintenzív 22
iparágak
így
kialakult
köre
magába
foglal,
mind
technológia
teremtő,
a
versenyszférában jelenlévő vállalatok iparágait, mind technológia felhasználó iparágakat,
a
közszférát
jelentő
intézmények
(pl.
oktatási
intézmények,
kutatóintézetek, kórházak) képviseletében. A tudásintenzív iparágaknak egy szűkebb körét is kiemelik, amelyek gyakran kizárólagosan a vizsgálatok középpontjában állnak. Ha a tudásintenzív gazdasági tevékenységek ismertetése a cél, legtöbbször a high-tech és a mediumhigh-tech feldolgozóipari tevékenységek, valamint a tudásintenzív szolgáltatások egy szűkebb köre áll a középpontban. Érdemes mindenképpen a tudásintenzív szolgáltatásokat megkülönböztetni azok pénzügyi vagy piaci irányultsága alapján. A tudásintenzív iparági tevékenységek leggyakrabban hivatkozott példája a piaci szolgáltatásokat nyújtó távközlés vagy információs technológiai tevékenységek (IKT). Ezeken kívül is még megkülönböztetésre kerülnek olyanok, amelyeket a legkevésbé tudásintenzívnek, leginkább tudás felhasználónak tekinthetjük (pl. egészségügyi ellátás, kórházi ápolás stb.).
5.3 Egyetemi-ipari tudásalapú interakciók Az egyetemi-ipari kapcsolatok alapja a tudásáramlási folyamatok, és a tudásbázis, a tudás háttér jellege, amelyek kiemelt hatással bírnak a vállalatok innovációs tevékenységének fejlődésében. Az innovációs rendszerek elmélete kiemeli, hogy kulcsszerepe van a vállalatok, a kutatóintézetek interakciójának, a vállalaton
belüli
és
kívüli
kapcsolatoknak,
az
együttes
tudás
és
tanulási
folyamatoknak, a megfelelő technológiai politikai eszközöknek, a technológiák, inputok elérhetőségének, az intézményi háttérnek, így a földrajzi és kapcsolati közelségnek az innovációs sikerek elérésének érdekében (Lundvall 1992, Nelson – Rosenberg 1993, Malerba 2002, 2004). Az innovációs rendszeren belül, az egyetemeknek kiemelt szerep tulajdonítható, amelynek három kiemelt területen érvényesül (Schartinger et al 2002): -
Egyrészt élen járnak a tudományos kutatások folytatásában, ezáltal hosszú távon hatást gyakorolva az iparágak számára domináns technológiai területek kialakulásában. 23
-
Másrészt tudást teremtenek, amelyet a vállalatok közvetlenül felhasználnak az termelésben (prototípusok kifejlesztésében, új folyamatok kialakításában stb.).
-
Harmadrészt az egyetemek megteremtik az iparági innovációs folyamatokban szükséges inputokat, jellemzően munkaerőt, mind a munkaerőpiacon megjelenő friss diplomások révén, mind az egyetemről a vállalati szférába áramló munkaerő mobilitása révén. Az egyetem és az iparágak közötti tudásáramlás módja, csatornái a tudásbázis
jellegétől függ, attól, hogy a tudásnak milyen a kodifikálhatósági szintje, milyen mértékű a tacit tudás, a tudás milyen mértékben beágyazott az egyes technológia megoldásokba. A tudásalapú interakciókat jellemezhetjük mind direkt, mind indirekt, mind személyes és nem személyes típusaival találkozhatunk az egyének és/vagy szervezetek között, mind az egyetemi, mind az iparági oldalról érvényesülve. A tapasztalatok alapján ki lehet emelni néhány olyan tudásalapú interakció típust, amely az egyetemek és az iparágak között jellemző (2. táblázat). (A „+” interakciók jellemzően formális együttműködéseket, a tacit tudás áramlását, személyes kontaktusokat, a „-” pedig mindezek hiányát jelölik. A „+/-” a formális együttműködések, a tacit tudás áramlásának és a személyes kontaktusoknak az eltérő mértékére utal.)
2. táblázat Egyetemi-ipari tudásalapú interakciók típusai Tudásalapú interakciók
Interakciók formalizáltság a
Tacit tudás átadása
+/-
+
Személyes (face-toface) kontaktus -
-
+/-
+
+
+
+/-
-
+
+
-
+
+
+/-
+/-
+/-
+/-
+/-
+
+
+
+
+
+
+
Diplomások alkalmazása a vállalatokban Konferenciák, egyéb rendezvények a vállalatok és egyetem részvételével Új vállalat alapítása az egyetem dolgozói által Közös publikációs tevékenység Informális találkozások, beszélgetések, kommunikáció PhD vagy mesterszakos hallgatók együttes diploma konzultálása Vállalati tagok képzése Kutatók mobilitása a vállalatok és egyetem között Egyetemi tagok ösztöndíjrendszerben, kutatóévben való részvétele
24
Közös kutatás, kutatási programok Vállalati tagok óratartása az egyetemen Kutatói és tanácsadói szerződés Egyetemi eszközök alkalmazása a vállalatok által Egyetemi szabadalom vállalati licencbe vétele Egyetemen kifejlesztett prototípusok megszerzése Szabadalmak, publikációk stb. olvasása
+ + +
+ +/+/-
+ + +
+
-
-
+
-
-
-
-
-
Forrás: Schartinger et al. (2002) Annak
érdekében,
hogy
az
interakció
típusok
is
egymástól
megkülönböztethetővé váljanak, figyelembe kell venni annak formalizáltságát, a tacit tudás átadására való alkalmasságát és azt, hogy milyen mértékben hagyatkoznak azok a társadalmi kontextusba ágyazott személyes kontaktusok meglétére (Bonaccorsi – Piccaluga szerint Schartinger et al 2002 alapján). Inzelt (2004) az egyének, a vállalatok és intézmények, mint az egyetem közötti tudásterjedés alapját jelentő interakcióknak egy szemléletes rendszerezését adja (3. táblázat). Figyelembe véve az interakciók intenzitását, formalizáltságát, hogy milyen szinteken jönnek létre és, hogy mennyire ad hoc jellegűek vagy már kutatási tevékenység felé irányulóak, a tudásterjesztés tizennyolc fajtájáról beszélhetünk. Inzelt (2004) kiemeli, hogy a kommunikáció az interakciók fontos elemeként jelenik meg, amely ha a szereplők közötti, jellemzően a társadalmi közelségnek betudható bizalommal párosul, együttműködés jön létre.
3. táblázat Az interakciók típusai, szintjei, valamint jellemzői Szintek
Típusok
25
Jellemzők
Egyének közötti Egyének/intézmények közötti Intézmények közötti
1. A vállalati alkalmazottak és az egyetemek közti ad hoc megbeszélések 2. Vállalati alkalmazottak egyetemi előadásai 3. Egyetemi oktatók előadásai cégek számára 4. Az egyetemi oktatók és vállalati alkalmazottak rendszeres (informális) megbeszélései szakmai találkozókon, konferenciákon, szemináriumokon 5. Egyetemi kutatási eredmények (szabadalmak) ad hoc jellegű megvásárlása 6. Egyetemi oktatók rendszeres alkalmazása szakértőként 7. Vállalati alkalmazottak továbbképzése egyetemi kutatók által 8. Vállalati alkalmazottak továbbképzése egyetemi oktatók által 9. Egyetemi kutatók és vállalati alkalmazottak közös publikációi 10. A PhD- és mesterkurzusok egyetemi és vállalati alkalmazottak közös vezetésével 11. Egyetemi és vállalati alkalmazottak közös szellemi tulajdonjogai 12. A speciális egyetemi/ vállalati berendezésekhez való hozzáférés a tulajdonos engedélyével vagy anélkül 13. Egyetemi kutatóhelyekbe történő vállalati beruházások 14. Egyetemi kutatási eredmények, szabadalmak rendszeres vásárlása 15. Formalizált K+F együttműködések, például kutatási szerződés 16. Formalizált K+F együttműködések, például közös kutatási projektek 17. Felsőfokú végzettségűek mobilitása az egyetemektől a vállalatok felé, és fordítva, ideiglenes vagy végleges jelleggel 18. Tudásáramlás a kipörgetett cégek kialakulásával
Elszigetelt
Vertikális Távoli
Közeli Félúton a közeli együttműködés és a horizontális hármas csavarvonal között Horizontális
Forrás: Inzelt (2004) Együttműködésről csak azokban az esetekben beszélhetünk, amikor az egyetemi oktatókat szakértőként alkalmazzák, vagy amikor K+F együttműködés jön létre kutatási szerződés, vagy projekt formájában. Ez utóbbi interakciók formalizáltak, intézmények
között
jönnek
létre,
amelyek
a
legeredményesebbek
innovatív
produktumok megszületésének tekintetében. Az egyetem és vállalatok közötti diplomások mobilitása és a tudásáramlásnak a kipörgetett, újonnan alapított cégek által létrejött formája elkülönítésre kerül, mivel ezekben az esetekben az érintettek munkahely ill. szervezeti státuszváltása valósul meg. A vizsgálat tárgyát képezi az kapcsolatok szorosságának mértéke, azok elszigeteltsége, lazasága, vertikális és horizontális jellege. A horizontális kapcsolatok kulcseleme K+F együttműködések, 26
amelyek a vertikálisak esetében már nem figyelhetőek meg. A legintenzívebb kölcsönös kapcsolatokról a horizontális hármas csavarvonal (a Triple Helix) érvényesülése mellett beszélhetünk. A tudásalapú , egyetemi-ipari interakciók bármely típusát közelebbről megnézve, láthatjuk, hogy azért hatékony módjai az iparágak és egyetemek közötti tudásáramlásnak, mivel a folyamatban résztvevő aktorok mindegyike egy kapcsolati térben van. Legyen szó a kutatók ösztöndíjazásáról, az egyetemi szabadalmak licenciáráról, K+F együttműködésekről, vagy valamilyen szellemi tulajdonra épülő új vállalkozás indításáról, mindegyik ugyanabba az formális és informális intézményi környezetben jön létre. A vállalati szféra szakembereinek oktatási tevékenysége, az egyetemi hallgatók együttes konzultálása és a konferenciákon, rendezvényeken vagy akár egy ebéd melletti beszélgetésben való részvétel esetén a gördülékeny kommunikáció és megértés kulcsa az, hogy ha a szereplők egy társadalmi közegbe ágyazottan élnek vagy dolgoznak. Az egyetemi-ipari kapcsolatok kialakulásának elsődleges célja az új tudás teremtése, a tudásbázis bővítése, a meglévő tudás és információk átadása és hasznosítása. Elmondható, hogy mindezen cél érvényesülése a kapcsolati közelség által elősegített. Kiemelendő, hogy a partnerek közötti kognitív ill. technológiai közelség nem az együttműködés katalizátorai, hanem azok előfeltételei.
6
Tudásintenzív iparági és egyetemi interakciók a földrajzi és kapcsolati térben Azokban az iparágakban, ahol az analitikus tudásbázis (infokommunikációban,
biotechnológiaban), vagy az analitikus és szintetikus tudásbázis kombinációja jellemző (olyan specifikus erőforrás-orientált iparági tevékenységekben, amelyek pl. a műanyagipar, filmipar, űrkutatás igényeit elégítik ki) az alap és alkalmazott kutatások egy
szisztematikus
együttesével
találkozhatunk,
a
hagyományos
iparági
tevékenységekhez képest. A radikális termék és eljárás innovációra való törekvés mértéke magas, a K+F tevékenységek fókuszában is ennek megvalósítása a cél. Az egyetemi spin-off vállalkozásoknak és az új vállalkozások alapításának is kiemelten fontos szerepe van az analitikus tudás gyakorlati alkalmazásában, gazdasági 27
hasznosulásában. Jellemzően a kutatások ezekben az iparágakban a vállalatok szintjén valósulnak meg, azonban tagadhatatlan, hogy ez csakis a külső tudás források elérése révén mehet végbe. Ennek tudható be, hogy az egyetemeken, kormányzati laboratóriumok és egyéb kutatóintézetek vezető szerepe töltenek be, a tudományos kutatási tevékenységeknek, mint inputoknak a biztosításával, megteremtve ezáltal az egyetemi-iparági kapcsolatok különböző formáját is. A fejezet célja, annak ismertetése, hogy milyen szerepe van a földrajzi közelségnek a tudásalapú interakciók kialakulásában, a külső tudásforrások elérésében, milyen együttműködési formákról beszélhetünk, annak függvényében, hogy a vállalatok és az egyetem földrajzi és/vagy kapcsolati közelségben állnak egymással. Szükséges annak elkülönítése, hogy az egyetem és iparág között „csak” tudás-transzferről, vagy dinamikus kapcsolatokról, kollektív tanulásról van szó. Megismerkedhetünk az innovatív miliő fogalmával, amely az egyetem-vállalatok közötti szoros földrajzi és kapcsolati közelséggel jellemezhető, a leghatékonyabb közegként
megjelenve
az
egyetem
és
tudásintenzív
tevékenységek
összehangolásának, a kölcsönös előnyök kiaknázásának.
6.1 Tudásalapú interakciók térbelisége A tudásintenzív iparágak és tevékenységek esetében bizonyossá vált az a tendencia, hogy azok földrajzilag koncentrálódnak (Tödtling et al 2006). A különböző térségi szinteken az innováció, tudásteremtés és -terjesztés érdekében az iparágak és vállalatai valamint a tudásteremtő háttérintézmények közötti kapcsolatoknak eltérő
típusaival
találkozhatunk.
Az
innovációs
folyamatokban
a
tudásalapú
interakciók négy típusát különíti el a szakirodalom két dimenzió mentén (4. táblázat). Egyrészt beszélhetünk a traded és a nem-traded jellegű gazdasági szereplők közötti interdependenciákról. Storper kiemeli, hogy erre a megkülönböztetésre azért is van szükség, mert a nem-traded jellegű interakciók, jellemzően az informális kapcsolatokra, a szoros társadalmi közelségre vezethetők vissza az innovatív iparágak és tevékenységek földrajzi koncentrációjában. Az informális kapcsolati háló térbeli koncentrálódása sokkal valószínűbb, mint a traded jellegű, formalizált interakciók esetében. A második dimenzió az innovációs célú interakciókban megvalósuló tudás 28
csere statikus és dinamikus jellegét vizsgálja. Ez az aspektus az, amely az innovációs miliő koncepciójában is megjelenik. A statikus a már „kész” információ és tudáselemek cseréjére vonatkozik, amely a licencbe vétel, a szabadalmi leírások olvasásának példájában mutatkozik meg. A dinamikus tudáscsere pedig az interaktív tanulás révén valósul meg, ahol a meglévő tudás bővülése az interakciók révén valósul meg. A tudásalapú interakciók négy típusa csak „ideál típus”, a gyakorlatban ritkán figyelhetőek meg tisztán, különállóan. Tagadhatatlanul átfedés figyelhető meg a tudás-túlcsordulás és az innovatív miliőben végbemenő mechanizmusok tekintetében, a piaci kapcsolatok és hálózatok is sokszor nehezen különíthetőek el a gyakorlatban, és a lokális informális hálózatok is a miliő alapjait jelenthetik. Ha elfogadjuk Camagni 1991-es (Tödtling et al 2006 alapján) érvelését, akkor mégis el tudjuk különíteni ezeket, mivel a miliőt az informális kapcsolatok, a tacit tudás cseréjének magas szintje karakterizálja, míg a hálózat a szereplők egy bizonyos körének formális együttműködését jelenti, amely természetesen, mint külső tudás forrás, kapcsolódhat valamilyen regionális miliőhöz.
4. táblázat Az innováció tudásalapú interakcióinak típusai Statikus (tudás transzfer) Formális/traded kapcsolatok Informális/nemtraded kapcsolatok
Dinamikus (kollektív tanulás) együttműködés/formális kapcsolati háló (3) innovatív miliő/informális hálózatok (4)
piaci kapcsolatok (1) tudás externáliák és tudás túlcsordulás (2)
Forrás: Tödtling et al (2006) A
piaci
alapú
kapcsolatok
(1)
a
beépített
technológiai
és
tudás
megvásárlására irányulnak. Ennek jelen példája a gépek, IKT eszközök, szoftverek vásárlása vagy licencbe vétele. Mivel a tudás már rendelkezésre áll a megvásárolt termék, szolgáltatás formájában, ezért ezek a kapcsolatok statikus jellegűek. Azonban
figyelembe
kell
venni,
hogy
sokszor
a
gépgyártásban,
eszközök
előállításában a beszállítók és megrendelők közötti kapcsolat már nem csak eseti jellegű, hanem hálózati jelleget ölt. Általában ezek a kapcsolatok magasabb térségi szinten valósulnak meg, a kereskedelmi célú interakciók interregionális vagy 29
nemzetközi szinten mennek végbe. Ennek tudható be az, hogy mégha az interakciók egy formális hálózatban öltenek testet, a miliő kialakulásához nem vezetnek, mivel a partnerek közötti kulturális közelség hiánya, az intézményi háttér által meghatározott akadályok léphetnek fel. Több tanulmány demonstrálja, annak a folyamatnak a meglétét, amely az iparágak és tudásteremtő intézmények között csak a szoros földrajzi közelség révén jön létre. Ez a tudás externáliák, a tudás túlcsordulás (2) végbemenetele, amikor a tudás a vállalatok felé jellemzően az egyetemektől, kutató szervezetek felől áramlik, anélkül, hogy bármilyen formális, szerződéses keretekbe foglalt kapcsolat állna fenn az érintettek között. Számos példája van a tudáscsere gyakorlatban való megvalósulásának, gondolva itt a munkaerő áramlására vagy az informális kapcsolatokra, amelyben kiemelten fontos a tudásáramlásában szerepet játszó aktorok kognitív és társadalmi közelsége. A hálózatok (3) a piaci kapcsolatokhoz képest sokkal tartósabbak és partnerek meghatározott körének interaktív kapcsolatai által kialakítottak. A kapcsolati hálókban nem csak a technológia vagy egyes tudáselemek cseréjéről van szó, hanem azok továbbfejlesztéséről is, amely hozzájárul a tudásbázis bővüléséhez is, a technológiai közelség megerősödéséhez. Ez egy folyamatos, dinamikus tanulási folyamat eredménye. Az innovációs hálózatok is különböző formákban jelenhetnek meg. Alapulhatnak formális egyezményeken, szerződéseken (K+F együttműködések, K+F szövetségek,
kutatási
konzorciumok),
amelyek
nem
mindig,
de
jellemzően
nemzetközi vállalatokat foglalnak magukba, nagyobb kutatószervezetekkel kiépített partnerkapcsolatokkal együtt. Jellemzően ezek az együttműködések nemzetközi vagy globális térségi szintet ölelnek fel. Az ilyen tudásalapú interakciók példáját mutatja a manapság gyakran vizsgált IKT vagy gyógyszeripar. Ekkor a partnerek közötti földrajzi távolság a modern információs és kommunikációs technológiák révén áthidalt. A tudásintenzív iparágak vállalatai, hogy a kutatási és fejlesztési célokat véghezvigyék szoros kapcsolati közelségben vannak. Itt nem beszélhetünk a partnerek közötti formális intézményi háttér azonosságáról (pl. a szellemi tulajdon védelmének tekintetében), vagy feltétlen társadalmi közelségről. Ezek a kapcsolati hálók egyértelműen a szoros technológiai közelségre vezethetők vissza, és gyakran a szervezeti közelségre. A multinacionális K+F esetében egy-egy szervezet K+F 30
részlegeinek nemzethatárokat átívelő együttműködése a szervezeti közelség által elősegített (Reddy 2004). Ritkán, de létrejöhet a kapcsolati háló nemzeti vagy regionális szinten az egyetemek, kisebb vállalatok bevonásával, de ez már informális innovatív hálózatként karakterizálható. Az informális kapcsolati hálók alapja a vállalatok, egyetemek, kutatóintézetek közötti bizalmi alapú együttműködés, a közös szabályok, nyelvezet, magatartásforma által elősegített probléma megoldás. A szakirodalom ezt nevezi a társadalmi tőkének, megosztott kulturális háttérnek, amely a speciális innovációs miliő (4) létére utal. A miliő a vállalatok és egyetemek közötti gyors információ és tudás áramlással jellemezhető, és ahogyan a hálózatok esetében látható a kollektív tanulás révén az innovatív, tudásintenzív interakciók által fejlődő. Térségi szintje regionális vagy még annál is kisebb, ahol az aktorok között szoros földrajzi és kapcsolati közelség áll fenn. A miliő esetében a kapcsolati közelség minden egyes dimenziója megfigyelhető, a kognitív, technológiai közelségtől kezdve a társadalmi közelségen át az azonos informális és formális intézményi háttér megosztásán át. Az egyetemek és tudásintenzív iparágak együttműködésének legideálisabb formája az innovatív miliő, ahol mind a formális, mind az informális kapcsolatok kiteljesedhetnek, lehetőség van az
intenzív
K+F
tevékenységek
folytatására,
a
kétirányú
tudástranszfer
megvalósítására. Mindez pedig a szoros földrajzi közelség által elősegített, ahol nem csupán
tudás-túlcsordulás
előnyeit
élvezhetik
a
vállalatok
az
egyetemnek
köszönhetően, hanem a kollektív tanulás lehetőségeit is.
6.2 Kapcsolati közelségben a tudásintenzív iparágak és az egyetemek A tudásintenzív iparágak vizsgálata során kiderül, hogy a vállalat és iparág specifikus belső tudás kulcstényező, amelyhez hozzáadott érték, a külső tudás az egyetemek által biztosított. Ezért is a vállalatok azon képességének, amely technológiai közelségükre vezethető vissza, és amelynek köszönhetően képesek a külső tudást sikeresen integrálni fontos szerep tulajdonítható. Ez kiemelten igaz azokban
az
a
tudás
gyógyszergyártás, technológiák,
ahol
és
űrkutatás,
technológia-intenzív hadipar,
közvetlenül
a
vagy
tudás 31
tevékenységekben,
információs
megszerzésének,
és
mint
a
kommunikációs
integrálásának
és
kiaknázásának köszönhető a siker, az új, innovatív termékek előállításához szükséges technológiák kifejlesztése. A domináns technológiai megoldások kifejlesztését segíti elő a megfelelő tudásmenedzsment, amely a magában foglalja az explicit, kodifikált és a rejtett, tacit tudás kezelését, terjedését (Philbin 2008). Az egyetemek és tudásintenzív iparágak közötti interakciók hajtóereje a partnerek társadalmi kötődése is, a bizalom, vagy formálisabb aspektusban például a szellemi
tulajdon
tanulmányában együttműködések
védelmének (Philbun
megfelelő
2008)
eredményessége
szabályozása.
felvázolja, szoros
hogy
Sampson a
összefüggésben
2007-es
kutatás-fejlesztési van
a
partnerek
szervezeti közelségével, avval, hogy a vállalati, intézményi határokon túl milyen szorosak a szervezetek közötti kapcsolatok. Rávilágított arra, hogy a sikeres partnerkapcsolat nem csak a kognitív közelségen, a megosztott tudás és technológiai képességeken múlik, hanem az összeszerveződés, a „szövetség” jellegén is. Erre további pozitív hatással van az, ha az egyetemi-iparági kapcsolatok bizalmialapúak, amelynek köszönhetően elsősorban a tacit tudás áramlása elősegített (Plewa – Quester 2007). A társadalmi tőke összetevői, a családiasság, a bizalom, a kölcsönös
megértés
a
hosszú
távú
egyetemi-ipari
együttműködés
és
az
elkötelezettség kulcsa. A partnerek szoros társadalmi közelsége keretét adja a gyorsabb információ cserének, a reciprocitás létrejöttének, a kollektív tanulás megvalósulásának, a külső tudásforrások hozzáférésének és kiaknázásának és integrálódásának. Wang (2007) az egyetemi-ipari kapcsolatoknak egy szemléletesen modelljét állította fel, annak megfelelően, hogy az egyetem és iparágak közötti kapcsolat milyen jellegű, mennyire a formális vagy informális kapcsolatokra épít, milyen gyakoriak a találkozások, mennyire van összhangban az egyetem és vállalatok által biztosított tudásbázis. Ez a modell lehetőséget ad a kapcsolati közelség tényezőinek és mértékének megfigyelésére is. Wang a tudás „ragadósságának” (stickiness), a tudástranszfer nehézségeinek kérdéskörét vizsgálja (amely fogalom Von Hipple-től ered).
Kiemeli,
hogy
a
partnereknek
az
innovációs
folyamatban
bizonyos
nehézségekkel és költségtényezőkkel kell szembenézniük, figyelembe véve, hogy az információ, a tudás átadása bizonyos technikai feltételeket igényel . Először is nehézségek az információ természetére vezethetők vissza, arra, hogy valamilyen 32
társadalmi kontextusba ágyazottan helyezkedik el a szervezeten belül, a munkaerő tevékenységében, interakcióiban
és
a szervezeti
gyakorlatokban
tükröződve.
Másrészt pedig az információk különböző módon kódolhatóak, beszélhetünk a tudás típusainak megfelelően, itt is tacit és explicit információról. Annak érdekében, hogy az innovátorok a megfelelő információhoz és tudáshoz jussanak, hogy a tudás ragadóssága csökkenjen, a tudásszerzés előtti gátak leomoljanak szükség van a szervezetek közötti korlátok lebontására, a kapcsolati közelség megerősítésére. Azáltal akár, hogy az egyetemi kutatók és a vállalatok szakemberei együttműködnek, közös tapasztalatszerzésre nyílik lehetőségük, a kulturális különbségekből, a tudásbeli hiányosságokból,
a
tudásbázis
különbözőségéből
eredő
hiányosságokat
kiküszöbölhetik. Wang (2007) az egyetemek és az iparágak közötti tudástranszfer megvalósulását két dimenzió mentén teszi tipizálhatóvá. Egyrészt a a tudás „ragadósságának” mértékét vizsgálja, másrészt az egyetem és az iparágak vállalatai közötti tudásszakadékot (knowledge gap), a tudásbázisban megmutatkozó hiányosságokat, különbségeket (3. ábra).
3. ábra Egyetemi-ipari kapcsolatok a tudás-szakadék és tudástranszfer nehézségei alapján Tudás-szakadék
nagy
(A) Egyetemi-függés
alacsony Tudástranszfer nehézség i foka
Sajátosságok: - formális interakciók alacsony szintje intézményi szinten - technológiai transzfert befolyásoló akadályok alacsony szintje - az egyének információcserére irányuló rendszeres találkozása (B) Egyetemi-függés
magas
Sajátosságok: - formális interakciók alacsony szintje intézményi szinten - technológiai transzfer előtt álló akadályok magas szintje - kutatók és menedzserek
33
kicsi
(C) Egyetemi-ipari kölcsönös függés Sajátosságok: - kiépült, bizalmi-alapú kapcsolatok - rendszeres találkozások - kiépült, pro-aktív együttműködési stratégiák - kölcsönös támogatás és gyors információ és tudáscsere (D) Egyetemi-ipari kölcsönös függés Sajátosságok: - megerősített intézményi közelség - formális K+F együttműködések - kapcsolati háló, szakmai
közötti bizalom-alapú kapcsolatok hiánya
nyelvezet fejlesztésére való törekvés
Forrás: Wang (2007) alapján saját szerkesztés
A tudás-szakadék egyaránt utal az egyetem és iparági vállalatok közötti formális és informális közelség mértékére, és a szervezeti határokon átnyúló kapcsolatok szorosságára,
ezáltal
hatékonyságára.
A
a
kölcsönös
tudástranszfer
megértésre,
a
„ragadóssága”
szakmai pedig
a
együttműködés technológia
és
tudástranszfer komplexitására és nehézségeire utal. Ahogyan azt korábban láthattuk, az innovációs stratégia kiépítésének alapját az analitikus,
valamint
jellemezhető
a
szintetikus
iparágakban,
az
és
OECD
analitikus által
tudásbázis
definiált
kombinációjával
jellemzően
tudásintenzív
iparágakban nem a fogyasztói-beszállítói, hanem az egyetemmel való kapcsolatok határozzák meg. Az analitikus tudásbázisú iparágak számára igen meghatározóak az egyetemmel kialakított interakciók, hiszen a tudás áramlásának kiinduló pontja éppen az egyetem (A és B esetben). A kétirányú, kölcsönös egyetemi-iparági tudástranszfer az iparágaknak egy relatíve szűkebb, de annál tudásintenzívebb körére jellemző (orvosi műszerek gyártásában, vagy a vegyiparban, és más speciális erőforrást pl. a műanyagipar, üvegipar, űripar számára előállító tevékenységekben). Ami lényeges, hogy bármilyen irányú és mértékű tudástranszferről is van szó, a kapcsolatok alapját a közelség jelenti. Lehet, hogy azokban az iparágakban, ahol az egyetem-iparág közötti tudás-szakadék nagy (A), mégis az egyének rendszeresen formális és informális találkozásainak köszönhetően a tudásbázis bővíthető, így a technológia közelség szorosabbá tehető. Ahol a tudástranszfer jelentős nehézségekbe ütközik és a tudás-szakadék is nagy (B), az egyetem és az iparágak közötti kapcsolati közelségről nem, vagy csak kis mértékben beszélhetünk. Ezek esetében jelentős politikai eszközök bevetésére, az intézményi háttér megerősítésére van szükség. Ha az egyetemi-iparági tudás-szakadék kicsi, de a tudás megszerzése kevésbé gördülékeny
(D),
az
aktív
együttműködésnek,
a
közös
szakmai
nyelvezet
fejlesztésének, a szervezeti kapcsolatok fejlesztésének, a megerősített informális intézményi közelségnek köszönhetően kiküszöbölhetőek az akadályok. Az egyetemi és tudásintenzív iparági együttműködések jeles példája a kicsi tudás-szakadékkal, a minimális tudástranszfer akadályokkal jellemezhető interakciók (C), amelyben a kapcsolatok a szoros kapcsolati közelség által támogatottak. A bizalmi-alapú 34
együttműködések, a gyors információ és tudáscsere a partnerek földrajzi közelsége, koncentrációja által elősegítettek.
7
Összegzés A tudásalapú gazdaságban az iparágak, kiemelten a tudásintenzív iparágak
fejlődését befolyásoló tényezők közül előtérbe került a külső tudás források elérhetőségének, így az egyetemek és iparágak közötti tudásalapú interakciók szerepének kiemelt vizsgálata. Az egyetemek és iparágak között létrejött csatornák közege a partnerek közötti földrajzi és kapcsolati közelség. A szakirodalom számtalan tanulmányon keresztül igazolja, hogy a tudásteremtő intézmények és az iparágak vállalatainak földrajzi koncentrációja milyen előnyöket hordoz magában, elsődlegesen a tudás-túlcsordulás megvalósulása által. Azonban az interakciók létrejötte nemcsak földrajzi közelségre vezethető vissza, hanem a kapcsolati közelségre, amely alapját jelenti az információ, a technológia-, a tacit és kodifikált tudás tudatos cseréjének, átadásának. A földrajzi és kapcsolati közelség elkülönítése és hatásának együttes vizsgálata az iparági tevékenységek innovativitására, a tudásteremtés és áramlás folyamatára lehetőséget nyújt az iparági-egyetemi kapcsolatok vizsgálatára. A földrajzi és kapcsolati közelség dimenzió együttesen határozzák meg a tudásalapú interakciók alapját, amelyek a piaci alapú kapcsolatoktól kezdve a hálózatokon át az innovációs miliő kialakulásához vezetnek. Az iparágak vállalatai sokoldalú fejlesztési együttműködést hoznak létre egyetemekkel. Innovációs tevékenységüket szakképzett munkaerőbázisuk, kiépített üzleti és személyes kapcsolatrendszerük befolyásolja. Az iparágak és egyetem közötti információ és a tudás terjedésében szerepet játszó személyes kapcsolatoknak, a kapcsolatok társadalmi beágyazottságának, a közös értékekkel és közös tudásbázissal való rendelkezésnek kiemelt szerepük van.
Irodalomjegyzék
35
Asheim, B.T. – Gertler, M.C. (2005): The Geography of Innovation: Regional Innovation Systems. In Fagerberg, J. – Mowery, D.C. – Nelson, R.R. (szerk): The
Oxford Handbook of Innovation. Oxford University Press, Oxford – New York. 291 – 317.o. Baba, Y. – Shichijo, N. – Sedita, S. R. (2009): How do collaborations with universities affect firms’ innovative performance? The role of „Pasteur scientists” in the advanced materials field. Research Policy, 38, 756-764. o. Boschma, R. A. (2005): Proximity and Innovation: A Critical Assessment, Regional
Studies,1, 61-74. o. Capello, R. - Faggian, A. (2005): Collective Learning and Relational Capital in Local Innovation Processes. Regional Studies, 39, 1, 75-87. o. Cohen, W. M. – Levinthal, D. A. (1990): A New Perspective on Learning and Innovation. Administrative Science Quarterly, 35, 1, 128-152. o. Cooke, P. – Laurentis, C. – Tödtling, F. – Trippl, M. (2007): Regional Knowledge
Economies. Markets, Clusters and Innovation. Edward Elgar Publishing, Inc. Dooley, L. – Kirk, D. (2007): University-industry collaboration. Grafting the entrepreneurial paradigm onto academic structures. European Journal of
Innovation Management, 10(3) 316-332. o. Etzkowitz, H. – Leydesdorff, L. (1997) (szerk): Universities an the Global Knowledge Economy. Triple-Helix of University-Industry-Government Relations. Cassel Academic, London. Eurostat (2009): High-tech industry and knowledge-intensive services. Metadata. Letölthető: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_SDDS/EN/htec_esms.htm Gallaud, D. – Torre, A. (2004): Geographical proximity and Circulation of Knowledge
through Inter-firm Cooperation. ERSA 2004 Congress (44th European Congress of the European Regional Science Association), Porto, Portugal. Giuliani, E- – Arza, V. (2009): What drives the formation of ’valuable’ universityindustry linkages? Insight from the wine industry. Research Policy, 38, 906-921. o. Inzelt A. (2004): Az egyetemek és a vállalkozások kapcsolata az átmenet idején.
Közgazdasági Szemle, Szeptember, 870-890. o. 36
Isaksen, A. (2006): Knowledge-intensive industries and regional development. The case of the software industry in Norway. In Cooke, P. – Piccaluga, A. (ed.):
Regional Development in the Knowledge Economy. Routledge, New York. 4362.o. Kirat, T. – Lung, Y. (1999): Innovation and proximity. Territories as loci of collective learning processes. European Urban and Regional Studies 6, 27-38. o. Knoben, J. – Oerlemans, L.A.G. (2006): Proximity and inter-organization: A literature review, International Journal of Management Reviews, 8, 71-89.o. Kosonen. K-J. (2007): On the strengthening the knowledge base of knowledgeintensive SMEs in less favoured regions in Finland. In Cooke, P. – Schwartz, D. (szerk) Creative Regions, Technology, Culture and Knowledge Entrepreneurship. Routledge, New York. 81-101.o. Krugman, P. (2000): A földrajz szerepe a fejlődésben (The Role of Geography in Development). Tér és Társadalom, 4, 1-21. o. Lang, W. (2005): Knowledge Spillovers in different Dimensions of Proximity. Regional Studies Association International Conference: „Regional Growth Agendas”, Aalborg, Denmark. Lengyel I. – Mozsár F. (2002): A külső gazdasági hatások (externáliák) térbelisége.
Tér és Társadalom, 2, 1-20. o. Lengyel I. (2008) A közelség alakváltozásai a tudásalapú helyi gazdaságfejlesztésben. In Lengyel I. – Lukovics M. (szerk.) Kérdőjelek a régiók gazdasági fejlődésében. JATEPress, Szeged, 109-129. o. Lengyel I. (2010): Regionális gazdaságfejlesztés. Versenyképesség, klaszterek és
alulról szerveződő stratégiák. Akadémiai Kiadó, Budapest. Lööf, H. – Broström, A. (2008): Does knowledge diffusion between university and industry incerase innovativeness? Journal of Technol Transfer, 33, 73-90. o. Lundvall, B-A. (1992) (szerk): National System of Innovation. Towards a Theory of
Innovation and Interactive Learning. Pinter Publisher, London. Malerba, F. (2002): Sectoral systems of innovation and production. Research Policy, 31, 247-264.o.
37
Malerba, F. (2004): Sectoral systems of innovation: basic concepts. In Malerba F. (szerk): Sectoral System of Innovation. Concept, issues and analysis of six major
sectors in Europe. Cambridge University Press. 9-41. o. Malerba, F. (2005): Sectoral systems of innovation: A framework for linking innovation to the knowledge base, structure and dynamics of sectors. Economics
of Innovation and New Technology, 14 (1-2), 63-82. o. Nelson, R.R. – Rosenberg, N. (1993): Technical innovation and National Systems. In Nelson R.R. (szerk): National Innovation System. Oxford University Press. 3-22. o. Nemes Nagy J. (1998): A tér a társadalomkutatásban. Hilscher Rezső Szociálpolitikai Egyesület, Budapest. Nooteboom, B. (2006): Innovation, learning and cluster dynamics. In Asheim, B.Cooke, P. – Martin, R. (szerk): Clusters and Regional Development. Critical
reflections and explorations, Regional Studies Association, Routledge, New York. Philbin, S. (2008): Process model for university-industry research collaboration.
European Journal of Innovation Management, 11(4) 488-521. o. Plewa, C. – Quester, P. (2007): Key drivers of university-industry relationships: the role of organisational compability and personal experience. Journal of Services
Marketing, 21 (5) 370-382. o. OECD (2001) Science, Technology and Industry Scoreboard: Towards a Knowledge-
based Economy. OECD, Paris. OECD (2005): Oslo Manual: Guidelines for collecting and interpreting innovation
data. Third edition. OECD, Paris. Torre, A. – Gilly, J-P. (2000): On the Analytical Dimension of Proximity Dynamic.
Regional Studies, 2, 169-180.o. Torre, A. – Rallet, A. (2005): Proximity and localization, Regional Studies, 1, 47-60.o. Tödtling, F. – Lehner, P. – Trippl, M. (2006): Innovation in Knowledge Intensive Industries: The Nature and Geograpy of Knowledge Links. European Planning
Studies, 8, 1035-1058.o. Tunzelmann, N. – Acha, V. (2005): Innovation in “low-tech” industries. In Fagerberg, J. – Mowery, D.C. – Nelson, R.R. (szerk) The Oxford Handbook of Innovation. Oxford University Press, Oxford – New York. 407 – 432.o. 38
Reddy, P. (2004): Globalization of Corporate R&D, Implications for innovation
systems in host countries. Routledge, London. Schartinger D. – Rammer, C. – Fischer, M.M. – Fröhlich, J. (2002): Knowledge interactions between universities and industry in Austria: sectoral pattern and determinants. Research Policy, 31, 303-328. o. Smith, K. (2005): Measuring Innovation. In Fagerberg, J. – Mowery, D.C. – Nelson, R.R. (szerk) The Oxford Handbook of Innovation. Oxford University Press, Oxford – New York. 148 – 177.o. Wang,
Y.
(2007):
Knowledge
transfer
through
effective
university-industry
interactions. Journal of Technology Management in China, 2, 2, 119-133. o.
39
