NYUGAT-MAGYARORSZÁGI TUDOMÁNYOS INTÉZET. Közleményei 162. sz

NYUGAT-MAGYARORSZÁGI TUDOMÁNYOS INTÉZET

Közleményei 162. sz.

Témavezető: Rechnitzer János DSc– intézetigazgató

Készült a Miniszterelnöki Hivatal megbízásából

A TUDÁS- ÉS TECHNOLÓGIATRANSZFER LEHETŐSÉGEINEK JOBB KIHASZNÁLÁSA A REGIONÁLIS KÜLÖNBSÉGEK CSÖKKENTÉSÉRE

GYŐR, 2004. JÚNIUS

Témavezető: Rechnitzer János DSc– intézetigazgató

Közreműködött: Csatári Bálint CSc – MTA RKK ATI, Kecskemét (IV. fejezet) Csizmadia Zoltán – MTA RKK NYUTI, Győr (III., VI. fejezet) Dőry Tibor PhD – MTA RKK NYUTI, Győr (I. fejezet) H. Barsi Boglárka – MTA RKK NYUTI, Győr (VII. fejezet) Kanalas Imre – MTA RKK ATI, Szolnok (IV. fejezet) Lengyel Balázs – SZTE hallgató (V.5 fejezet) Mezei Katalin – MTA RKK NYUTI, Győr (V. fejezet) Rechnitzer János DSc – MTA RKK NYUTI, Győr (II., III. fejezet) Smahó Melinda – MTA RKK NYUTI, Győr (II. fejezet) Tóth Krisztina – MTA RKK ATI, Kecskemét (IV. fejezet)

Szerkesztette: Mezei Katalin – MTA RKK NYUTI, Győr Csizmadia Zoltán – MTA RKK NYUTI, Győr Vasvári Bálint – MTA RKK NYUTI, Győr

© Minden jog fenntartva. A kötet egészének vagy részeinek másolása és sokszorosítása csak a megbízó és a készítők engedélyével lehetséges.

© MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

TARTALOMJEGYZÉK VEZETŐI ÖSSZEFOGLALÓ........................................................................................................ 14

I. A tudásalapú gazdaság regionális összefüggései..............................................14 II. A tudás és hordozóinak regionális sajátossága .............................................. 16 III. A kistérségi térfejlődés az innovációs és humán tényezők alapján................18 IV. A magyar városhálózat tudás alapú megújító képessége az ezredfordulón..19 V. Az egyetemek szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben.............................22 VI. Az innováció hálózati alapú megközelítése................................................. 24 VII. . Kis- és középvállalkozások innovációja a tudásgazdaságban....................25 I.A TUDÁSALAPÚ GAZDASÁG REGIONÁLIS ÖSSZEFÜGGÉSEI...................................... 28

I.1.Bevezetés........................................................................................................28 I.2.A tudás és az innováció jelentősége a regionális fejlődésben........................ 29 I.3.A tudás kategóriái és terjedésének jellegzetességei....................................... 31 I.4.A tudásalapú gazdaság koncepciója............................................................... 33 I.4.1Tanuló szervezetek: a tudástermelés és hasznosítás új formái.................39 I.5.Következtetések a regionális politika számára...............................................42 II.A TUDÁS ÉS HORDOZÓINAK REGIONÁLIS SAJÁTOSSÁGA ....................................... 46

II.1.Bevezetés.......................................................................................................46 II.2.A humán erőforrások regionális fejlődés ..................................................... 47 II.3.Az emberi tényezők.......................................................................................51 II.3.1A népesség iskolázottsága.......................................................................56 II.3.2A képzettség területi szerkezete.............................................................. 59 II.3.3Idegen nyelvek ismerete.......................................................................... 63 II.4.Az életminőség .............................................................................................65 II.4.1Civil társadalom...................................................................................... 65 II.4.2A regionális és lokális identitás...............................................................70 II.5.Életkörülmények........................................................................................... 71 II.5.1Az info-kommunikációs infrastrukúra és a városhálózat........................72 II.6.A tudás és ismeretközlés hálózata.................................................................75 II.6.1Az alsó és középfokú intézmények......................................................... 75 II.6.2A felsőoktatás hálózata és a tudásközvetítők.......................................... 81 II.6.3Kutatás-fejlesztés területi különbségei....................................................89 II.7. Összefoglalás, ajánlások.............................................................................. 96 III.A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT TUDÁS ALAPÚ MEGÚJÍTÓ KÉPESSÉGE AZ EZREDFORDULÓN....................................................................................................................... 98

III.1.Módszertani kérdések, és a településhálózat alapvető leíró statisztikai jellemzői............................................................................................................ 100 III.2.Csoportosítási alternatívák – lehetséges fejlettségi klaszterek ................ 106 III.2.1Innovációs klaszterek a teljes modell alapján...................................... 106 III.2.2Innovációs klaszterek a részleges modell alapján ...............................121 III.3.Népesség és területiség – az innovációs potenciál demográfiai és térbeli sajátosságai ....................................................................................................... 127 IV.A KISTÉRSÉGI TÉRFEJLŐDÉS ÖSSZETEVŐI ÉS AZOK VÁLTOZÁSA (1992-2002), KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A HUMÁN ÉS AZ INNOVATÍV TÉNYEZŐKRE ................. 137

IV.1.Bevezetés................................................................................................... 137 IV.2.A kutatás menete: ..................................................................................... 138 IV.3.Az elsődleges eredmények:....................................................................... 139 IV.3.1Az 1992-es általános faktor analízis....................................................139 IV.3.2Az 1997-es általános faktoranalízis.....................................................140 IV.3.3A 2002-es általános faktoranalízis ......................................................141 IV.3.4Az 1992-es humán(K+F) faktor analízis............................................. 142 IV.3.5A 2002-es humán(K+F) faktor analízis............................................... 143 IV.3.6Az összevont (komplex) faktoranalízisek........................................... 143 IV.3.7Az általános fejlettség és humán fejlettség faktorpontjainak összehasonlító elemezése.............................................................................. 145 IV.4.Összegzés: ................................................................................................ 145 IV.5. Az elemzés táblázatos és grafikus mellékletei......................................... 148 V.AZ EGYETEMEK SZEREPE A REGIONÁLIS GAZDASÁGFEJLESZTÉSBEN............158

V.1.Közelítési módok........................................................................................ 158 V.2.Az egyetemek szerepe a régiófejlesztési stratégiákban ............................. 158 V.2.1Kereslet oldali megközelítés: Regionális egyetem............................... 161 V.2.2Kínálatoldali megközelítés: Innovatív egyetem....................................175 V.3.A felsőoktatás területi hatásainak mérése és osztályozása......................... 178 V.3.1Diffúz modell........................................................................................178 V.3.2Innovációs modell.................................................................................184 V.4.A tudás, mint termelési tényező..................................................................187 V.4.1A tudásteremtés vállalati modellje........................................................192 V.5.Triple Helix modell.....................................................................................195 V.5.1Triple Helix modell, mint nem-lineáris innovációs modell..................196 V.5.2Az egyetemek szerepe a Triple Helixben............................................. 198 V.5.3Kormányzati szerepvállalás a Triple Helixben..................................... 200 V.5.4Tudástranszfer és tudásteremtés a Triple Helixben.............................. 201 V.6.Összegzés....................................................................................................205 VI.AZ INNOVÁCIÓ HÁLÓZATI ALAPÚ MEGKÖZELÍTÉSE............................................. 208

VI.1.A fogalmi keret és a teoretikai értelmezési rendszer tisztázása.................211 VI.1.1Innováció............................................................................................. 211 VI.1.2Kapcsolathálózatok – Hálózatelemzés................................................ 216 VI.2.A hazai innovációs rendszer alulfejlettsége – nemzetközi kitekintés, országos helyzetkép, belső egyenlőtlenségek.................................................... 219 VI.2.1Nemzetközi vonatkozások...................................................................219 VI.2.2Hazai helyzetkép..................................................................................220 VI.3.A hálózati perspektíva lehetőségei az innováció-kutatásban.................... 223 VI.3.1A hálózatelmélet- és elemzés gyengeségei és lehetőségei az innovációkutatásban, a tudástermelés és tudás-allokáció kérdéskörében .................... 224 VI.4.Hálózati kompetencia................................................................................ 226 VI.4.1A hálózati kompetencia elmélete.........................................................226 VI.4.2Összefüggések: a hálózati kompetencia szerepe a technológiai összefonódásokban és a sikeres innovációban.............................................. 228 VI.5.Hálózati konfigurációk a sikeres innovációk mögött................................ 229 VI.5.1Elméleti irányvonalak – párhuzamos megközelítések.........................230 VI.5.2Az innováció rendszere és mintázata.................................................. 230


VI.6.Innovációs rendszerek .............................................................................. 234 VI.6.1Innovációs modellek típusai................................................................ 234 VI.6.2A rendszerelvű megközelítés alapelvei............................................... 235 VI.6.3Ugyanaz csak egy kicsit másképp ...................................................... 236 VI.6.4A regionális innovációs rendszerek jellemzői – a lokális és a globális tudások integrációja és hálózati alapú szerveződése..................................... 237 VI.6.5Segítő intézményhálózat az innovációs rendszerekben.......................238 VI.7.Az innovációs hálózatok elmélete és egy lehetséges tipológiája –A SEIN Projekt megállapításai ......................................................................241 VI.7.1Elméleti fejlődési vonalak .................................................................. 242 VI.7.2Funkciók és formák............................................................................. 243 VI.7.3Egy lehetséges tipológia...................................................................... 245 VI.7.4Általános modell..................................................................................249 VI.8.Innovációs láncok – az új tudások és az ezeken alapuló innovatív termékek, szolgáltatások terjedésének hálózati jellemzői.................................................. 252 VI.8.1Elméleti fejlődési irányok ...................................................................253 VI.8.2Diffúziós modellek.............................................................................. 254 VI.9.Az innovációs hálózatok vizuális aspektusai – a grafikus ábrázolás lehetőségei ........................................................................................................ 255 VI.9.1Az ábrázolási technikák alapvető kérdései: szabályok, komponensek, konfigurációk.................................................................................................256 VI.9.2Ábrázolási példák a nemzetközi és a hazai elemzések alapján........... 259 VI.10.Javaslatok az innováció hálózati jellegű hazai kutatásához.................... 263 VII.KIS- ÉS KÖZÉPVÁLLALKOZÁSOK INNOVÁCIÓJA A TUDÁSGAZDASÁGBAN.. 267

VII.1.Bevezetés..................................................................................................267 VII.2.Az új gazdaság, tudás gazdaság fogalma és legfőbb jellemzői ............... 267 VII.3.Az e-business és e-kereskedelem............................................................. 269 VII.4.Regionális kihívások a globális gazdaságban.......................................... 270 VII.5.Kis- és középvállalkozások helyzete........................................................271 VII.5.1Az új gazdaság biztosította előnyök...................................................271 VII.5.2A KKV-k új gazdaságba való integrációjának legfontosabb akadályai... 271 VII.5.3Alkalmazható politikák...................................................................... 273 VII.6.Az IKT szektor jelentősége, magyar gazdaságban elfoglalt helye........... 275 VII.7.A magyarországi IKT szektor jellemzői...................................................277 VII.8.Magyar KKV-k az új gazdaságban...........................................................278 VII.9.Kis- és középvállalkozások innovációjának jellemzői.............................280 VII.10.A KKV-k innovációjának mérése.......................................................... 284 VII.11.Helyi kezdeményezések a kis- és középvállalkozások innovációjának elősegítésére.......................................................................................................286 VII.12.Az innováció finanszírozása...................................................................286 VII.12.1EU 6. Kutatás-fejlesztési Keretprogram (FP6).................................287 VII.12.2Európai Beruházási Bank (EIB) és Európai Beruházási Alap (EIF)...... 288 VII.12.3Innováció és tudásalapú gazdaság a Nemzeti Fejlesztési Tervben...289 Gazdasági Versenyképesség Operatív Program (GVOP)..............................289 Humánerőforrás-fejlesztési Operatív Program (HEFOP)..............................291 Regionális Fejlesztési Operatív Program (ROP)........................................... 293 VII.13.Konklúzió...............................................................................................294

IRODALOMJEGYZÉK................................................................................................................ 296


ÁBRAJEGYZÉK I.1.ÁBRA: A REGIONÁLIS VERSENYKÉPESSÉG KÜLÖNBÖZŐ ASPEKTUSAI.............30 I.2.ÁBRA: A TUDÁSALAPÚ GAZDASÁG SEMATIKUS FOLYAMATAI............................ 36 II.1.ÁBRA: A HUMÁN ERŐFORRÁSOKAT BEFOLYÁSOLÓ TERÜLETI TÉNYEZŐK. 50 II.2. ÁBRA: A LAKOSSÁG SZÁMÁNAK VÁLTOZÁSA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT (ORSZÁGOS ÁTLAG = 100%)......................................................................................................53 II.3.ÁBRA: A MUNKAERŐFORRÁS (15-19 ÉVES NÉPESSÉG) VÁLTOZÁSA A MEGYÉKBEN 2000-2010 KÖZÖTT (ORSZÁGOS ÁTLAG = 100%)......................................53 II.4. ÁBRA: EZER LAKOSRA JUTÓ ÁLLANDÓ BELFÖLDI VÁNDORLÁSI KÜLÖNBÖZET MEGYÉNKÉNT, 2001....................................................................................... 55 II.5. ÁBRA: A 7 ÉVES ÉS IDŐSEBB NÉPESSÉG ÁLTAL ELVÉGZETT ÁTLAGOS OSZTÁLYSZÁM MEGYÉNKÉNT, 1990, 2001. (A MUTATÓ 1990. ÉVI ÉRTÉKEI SZERINTI CSÖKKENŐ SORRENDBEN)...................................................................................57 II.6.ÁBRA: A 7 ÉVES ÉS IDŐSEBB NÉPESSÉG LEGMAGASABB ISKOLAI VÉGZETTSÉG SZERINTI MEGOSZLÁSA, 1990. (%)...........60 II.7.ÁBRA: A 7 ÉVES ÉS IDŐSEBB NÉPESSÉG LEGMAGASABB ISKOLAI VÉGZETTSÉG SZERINTI MEGOSZLÁSA, 2001. (%)...........61 II.8.ÁBRA: AZ EZER FŐRE JUTÓ NONPROFIT SZERVEZETEK SZÁMA MEGYÉNKÉNT, 2000-BEN........................................................................................................... 67 II.9.ÁBRA: A LAKOSSÁG EGY FŐRE JUTÓ HOZZÁJÁRULÁSA (PÉNZBELI ADOMÁNY) A NONPROFIT SZERVEZETEK BEVÉTELÉHEZ MEGYÉK SZERINT 1997-BEN, FT................................................................................................................................... 69 II.10. ÁBRA: A MAGYAR VÁROSOK LEHETSÉGES CSOPORTJAI AZ IKT SZEKTOR ALAPJÁN......................................................................................................................................... 73 II.11. ÁBRA: A VÁROSOK KÖZÉPFOKÚ OKTATÁSÁNAK SZEREPE A VIDÉK ELLÁTÁSÁBAN (2000.)................................................................................................................. 79 II.12.ÁBRA: EZER LAKOSRA JUTÓ FELSŐOKTATÁSI HALLGATÓK A MEGYÉKBEN 1990., 1996., 2001. (FŐ/EZER LAKOS).........................................................................................82 II.13.ÁBRA: A FELSŐOKTATÁSI INTÉZMÉNYEK TERÜLETI ELHELYEZKEDÉSE 2002-BEN.......................................................................................................................................... 83

II.14.ÁBRA: A TELJES MUNKAIDŐBEN FOGLALKOZTATOTT OKTATÓK SZÁMA A MEGYÉK FELSŐOKTATÁSI INTÉZMÉNYEIBEN 1990., 2001. (FŐ).................................. 85 II.15.ÁBRA: AZ MTA KÖZTESTÜLETI TAGJAINAK MEGOSZLÁSA TUDOMÁNYOS OSZTÁLYOK SZERINT AZ EGYES TERÜLETI BIZOTTSÁGOK ILLETÉKESSÉGI TERÜLETÉN 2002-BEN...............................................................................88 II.16.ÁBRA: TERÜLETI FEJLETTSÉG ÉS A K+F SZINTJE, 1995 ÉS 2001......................... 95 III.1.ÁBRA: A HUMÁN, A FELSŐOKTATÁSI ÉS AZ INNOVÁCIÓS JELLEGŰ FEJLETTSÉGI PARAMÉTEREKET MÉRŐ FŐKOMPONENSEK ÉRTÉKEINEK ELOSZLÁSA.................................................................................................................................. 105 III.2.ÁBRA: LEHETSÉGES INNOVÁCIÓS KLASZTEREK A 23 KIUGRÓ VÁROSON BELÜL............................................................................................................................................ 108 III.3.ÁBRA: A HAT LEGFEJLETTEBB KLASZTERBEN TÖMÖRÜLŐ VÁROSOK HELYZETE AZ EGYES CSOPORTKÉPZŐ DIMENZIÓK ALAPJÁN ............................... 118 III.4.ÁBRA: AZ INNOVÁCIÓS ADOTTSÁGOK ALAPJÁN ELKÜLÖNÍTETT 11 KLASZTER MEGOSZLÁSI STRUKTÚRÁJA A HAZAI VÁROSHÁLÓZATBAN (%)............................120 III.5.ÁBRA: A KLASZTERKÉPZŐ MUTATÓK ÁTLAGÉRTÉKEI VÁROSCSOPORTONKÉNT..................................................................................................................... 121 III.6.ÁBRA: A KEDVEZŐ MEGÚJULÓ KÉPESSÉGGEL RENDELKEZŐ 46 VÁROS TERÜLETI ELHELYEZKEDÉSE (CSOPORTBONTÁSBAN)...............................................125 III.7.ÁBRA: A KEDVEZŐ INNOVÁCIÓS ADOTTSÁGOKKAL RENDELKEZŐ VÁROSOK BELSŐ HIERARCHIÁJA A REDUKÁLT MODELLBEN.................................127 III.8.ÁBRA: ÁTLAGOS LAKÓNÉPESSÉG KLASZTERENKÉNT (2001)............................129 III.9.ÁBRA: A 11 VÁROSKLASZTER TAGJAINAK TERÜLETI ELHELYEZKEDÉSE – A MEGÚJULÓ KÉPESSÉG REGIONÁLIS EGYENLŐTLENSÉGEI.......................................133 IV.1.ÁBRA: AZ ÁLTALÁNOS FAKTORANALÍZIS FŐFAKTORÁNAK PONTÉRTÉKEI 1992-BEN........................................................................................................................................ 151 IV.2.ÁBRA:AZ ÁLTALÁNOS FAKTORANALÍZIS FŐFAKTORÁNAK PONTÉRTÉKEI 1997-BEN........................................................................................................................................ 151 IV.3. ÁBRA: AZ ÁLTALÁNOS FAKTORANALÍZIS FŐFAKTORÁNAK PONTÉRTÉKEI 2002-BEN........................................................................................................................................ 152


IV.4.ÁBRA: A HUMÁN FAKTORANALÍZIS FŐFAKTORÁNAK PONTÉRTÉKEI 1992BEN..................................................................................................................................................152 IV.5.ÁBRA: A HUMÁN FAKTORANALÍZIS FŐFAKTORÁNAK PONTÉRTÉKEI 2002BEN..................................................................................................................................................153 IV.6.ÁBRA: A HUMÁN FAKTORANALÍZIS FŐFAKTORÁNAK PONTÉRTÉKEINEK VÁLTOZÁSI IRÁNYAI 1992 ÉS 2002 KÖZÖTT......................................................................153 IV.7.ÁBRA: A KOMPLEX FAKTORANALÍZIS FŐFAKTORÁNAK PONTÉRTÉKVÁLTOZÁSAI 1992 ÉS 2002 KÖZÖTT.................................................................................................................154 IV.8.ÁBRA: A KISTÉRSÉGEK TÍPUSAI AZ ÁLTALÁNOS FAKTORPONTÉRTÉKEK ALAPJÁN 2002-BEN.....................................................................................................................155 IV.9.ÁBRA: AZ ÁLTALÁNOS- ÉS HUMÁNFEJLETTSÉG FAKTORPONTJAINAK ÖSSZEHASONLÍTÁSA................................................................................................................ 155 V.1.ÁBRA: AZ EGYETEM HELYI ÉS REGIONÁLIS FEJLESZTÉSI HATÁSAI.............. 183 V.2.ÁBRA: A TUDÁS FAJTÁI.....................................................................................................190 V.3.ÁBRA: A TUDÁSSPIRÁL FOLYAMATA.......................................................................... 193 V.4.ÁBRA: A TUDÁSTEREMTÉS KÉTDIMENZIÓJÚ MEGKÖZELÍTÉSE...................... 194 V.5.ÁBRA: KÜLSŐ ELEMEK FELHASZNÁLÁSA A TUDÁSTEREMTÉSBEN................ 194 V.6.ÁBRA: AZ TUDOMÁNY- IPAR- KORMÁNYZAT ETATISTA ÉS LAISSEZ FAIRE MODELLJE................................................................................................................................... 197 V.7.ÁBRA: AZ TUDOMÁNY- IPAR- KORMÁNYZAT TRIPLE HELIX MODELLJE......197 V.8.ÁBRA: AZ EGYETEM ÉS A GAZDASÁGI SZFÉRA KÖZTI TUDÁSÁRAMOK........ 202 VI.1.ÁBRA: A VÁLLALATKÖZI TECHNOLÓGIAI EGYÜTTMŰKÖDÉSEK SZÁMÁNAK ÉS BELSŐ ÖSSZETÉTELÉNEK VÁLTOZÁSI TENDENCIÁI 1973 ÉS 1988 KÖZÖTT*..210 VI.2.ÁBRA: A TUDÁSALAPÚ INTERAKTÍV HÁLÓZATI INNOVÁCIÓ ELMÉLETÉNEK KIFORMÁLÓDÁSA..................................................................................................................... 214 VI.3.ÁBRA: ALTERNATÍV MEGKÖZELÍTÉSEK ÉS ORIENTÁCIÓK A HÁLÓZATOK KUTATÁSÁBAN .......................................................................................................................... 224 VI.4.ÁBRA: HÁLÓZAT ÉS HÁLÓZAT-KOMPONENS DEKONSTRUKCIÓ ....................224

VI.5.ÁBRA: A HÁLÓZATI KOMPETENCIA „ELŐÉLETE” ÉS „UTÓHATÁSA”: EGY HIPOTETIKUS ELMÉLETI MODELL FŐBB ÖSSZEFÜGGÉSEI ....................................228 VI.6.ÁBRA: ELMÉLETI KERETRENDSZER.......................................................................... 231 VI.7.ÁBRA: AZ INNOVÁCIÓS PARTNEREK ÉS FUNKCIÓIK .......................................... 232 VI.8.ÁBRA: A HÁLÓZATI INTENZITÁS ÉS MINTÁZAT LEHETSÉGES KONFIGURÁCIÓJÁNAK KERETRENDSZERE ....................................................................233 VI.9.ÁBRA: AZ INNOVÁCIÓS FOLYAMATOK ÉS STRUKTÚRÁK TIPOLÓGIÁJA..... 248 VI.10.ÁBRA: A SEIN PROJEKT MODELLJÉNEK HÁLÓZATI KÉPE ............................. 252 VI.11.ÁBRA: AZ INNOVÁCIÓK TERJEDÉSÉNEK ÁLTALÁNOS EMPIRIKUS GÖRBÉJE ..........................................................................................................................................................254 VI.12.ÁBRA: AZ ALTERNATÍV ABSZTRAKCIÓS SÍKOK „EGYMÁSRA VETÜLÉSE”* ... 258 VI.13.ÁBRA: AZ EGO-CENTRIKUS INNOVÁCIÓS KAPCSOLATHÁLÓZAT ÁBRÁZOLÁSÁNAK PÉLDÁJA (AZ EREDETI MÁSOLATA) ............................................. 260 VI.14.ÁBRA: AZ INNOVÁCIÓS KAPCSOLATHÁLÓZAT ÖSSZETÉTELÉNEK PÓKHÁLÓDIAGRAMJA A HAZAI IPARI PARKOK VONATKOZÁSÁBAN .................. 261 VI.15.ÁBRA: A CALGARY-I VEZETÉK NÉLKÜLI TECHNOLÓGIÁKBAN ÉRDEKELT CÉGEK KAPCSOLATHÁLÓZATA, MINT REGIONÁLIS INNOVÁCIÓS RENDSZER (AZ EREDETI MÁSOLATA A GENEALÓGIAI MEGOLDÁS SZEMLÉLTETÉSE VÉGETT)..... 262

TÁBLÁZATJEGYZÉK: I.1.TÁBLÁZAT: A BELSŐ ÉS A KÜLSŐ TANULÁS FORMÁI...............................................31 II.1.TÁBLÁZAT: MAGYARORSZÁG RÉGIÓINAK ÁTLAGOS ELVÉGZETT OSZTÁLYSZÁM SZERINTI SORRENDJE (1990, 2001.)............58 II.2.TÁBLÁZAT: AZ IDENTITÁS INDEXEI MAGYARORSZÁGON 1992-1996 (%).......... 71 II.3. TÁBLÁZAT: AZ ALAPFOKÚ OKTATÁS INTÉZMÉNYEI ÉS NÉHÁNY MUTATÓJA (1990, 2001.)...................................................................................................................................... 77


II.4. TÁBLÁZAT: A FELSŐOKTATÁSBA FELVETTEK ÉS A IV. ÉVFOLYAMOS HALLGATÓK ÁTLAGOS ARÁNYA (F/L) MEGYÉNKÉNT (1991-1998, 1994-1998)..................................... 80 II.5.TÁBLÁZAT: AZ MTA KÖZTESTÜLETI TAGJAINAK TERÜLETI ILLETŐSÉGE (2000)................................................................................................................................................. 86 II.6.TÁBLÁZAT: A KUTATÁS-FEJLESZTÉS FELTÉTELEINEK JELLEMZŐI................ 89 II.7.TÁBLÁZAT : A KUTATÁS-FEJLESZTÉSBEN FOGLALKOZTATOTTAK*............... 91 II.8.TÁBLÁZAT: BEJELENTETT TANULMÁNY, MEGADOTT SZABADALOM............. 91 II.9.TÁBLÁZAT: A K+F POTENCIÁL RANGSORA................................................................ 92 II.10.TÁBLÁZAT: A K+F POTENCIÁL ÉS GAZDASÁGI FEJLETTSÉG TÍPUSAI............94 III.1.TÁBLÁZAT: A KLASZTERKÉPZŐ FŐKOMPONENSEK ÖSSZETEVŐI.................103 III.2.TÁBLÁZAT: A FŐKOMPONENSEK LEÍRÓ ADATAI................................................. 104 III.3.TÁBLÁZAT: A FŐKOMPONENSEK KÖZTI KORRELÁCIÓS EGYÜTTHATÓK (PEARSON)*.................................................................................................................................. 106 III.4.TÁBLÁZAT: A CSOPORTKÉPZŐDÉS LÉPCSŐFOKAI – AZ ÖSSZEVONÓDÁSOK SORRENDJE..................................................................................................................................109 III.5.TÁBLÁZAT: A „K-MEAN KLASZTER” MÓDSZERREL KÉSZÍTETT CSOPORTOSÍTÁS EREDMÉNYEI............................................................................................111 III.6.TÁBLÁZAT: CSOPORTJELLEMZŐK (FŐKOMPONENS ÁTLAGOK) AZ ÖT FEJLETTSÉGI DIMENZIÓ MENTÉN...................................................................................... 114 III.7.TÁBLÁZAT: A NEM-HIERARCHIKUS REDUKÁLT MODELL KLASZTEREINEK TAGJAI, ÉS A KLASZTER KÖZÉPPONTTÓL MÉRT TÁVOLSÁGUK.............................122 III.8.TÁBLÁZAT: A KEDVEZŐ INNOVÁCIÓS ADOTTSÁGOKKAL RENDELKEZŐ VÁROSCSOPORTOK MUTATÓI..............................................................................................124 III.9.TÁBLÁZAT: LAKÓNÉPESSÉGI STATISZTIKÁK KLASZTERBONTÁSBAN – NÉPESSÉG ÉS INNOVÁCIÓ (2001)...........................................................................................128 III.10.TÁBLÁZAT: AZ EGYES RÉGIÓK VÁROSAINAK MEGOSZLÁSA A KALSZTERBESOROLÁS FÜGGVÉNYÉBEN......................................................................... 130 III.11.TÁBLÁZAT: AZ EGYES RÉGIÓK VÁROSAINAK KLASZTERSÚLYA..................132

III.12.TÁBLÁZAT: AZ INNOVÁCIÓS FEJLETTSÉG ÉS VÁROSSÁ NYILVÁNÍTÁS ÖSSZEFÜGGÉSE.......................................................................................................................... 134 IV.1. TÁBLÁZAT: AZ ÁLTALÁNOS FAKTORANALÍZIS MUTATÓI............................... 148 IV.2.TÁBLÁZAT: A HUMÁN FAKTORANALÍZIS MUTATÓI............................................ 148 IV.3.TÁBLÁZAT: FAKTORSTRUKTÚRA, MAGYARÁZÓ ERŐ A 2002-ES HUMÁN FAKTORANALÍZISHEZ............................................................................................................. 149 IV.4.TÁBLÁZAT: A FAKTORPONTÉRTÉKEK ÁLTAL KÉPZETT CSOPORTOK VISSZASZÁMÍTOTT ÉRTÉKEI A KOMPLEX FAKTORANALÍZIS ALAPJÁN 1992-BEN ÉS 2002-BEN.................................................................................................................................. 149 V.1. TÁBLÁZAT: A REGIONÁLIS- ÉS INNOVATÍV EGYETEMI MODELL JELLEMZŐI. 177 V.2.TÁBLÁZAT: KÉT FELFOGÁS A TUDÁSRÓL................................................................. 199 VI.1.TÁBLÁZAT: A KÜLÖNBÖZŐ GENERÁCIÓS INNOVÁCIÓS FOLYAMATOK JELLEMZÉSE............................................................................................................................... 213 VI.2.TÁBLÁZAT: AZ INNOVÁCIÓ-ELMÉLETEK FEJLŐDÉSI PÁLYÁJA .....................215 VI.3.TÁBLÁZAT: A HAZAI KAPCSOLATHÁLÓZAT ELEMZÉSI KUTATÁSOK FŐBB IRÁNYAI – AZ INNOVÁCIÓS FOLYAMATOK VIZSGÁLATÁNAK MARGINÁLIS HELYZETE (A TELJESSÉG MELLŐZÉSÉVEL) ...................................................................218 VI.4.TÁBLÁZAT: MAGYARORSZÁG FONTOSABB VERSENYKÉPESSÉGI MUTATÓI NEMZETKÖZI ÖSSZEHASONLÍTÁSBAN, 2002.................................................................... 220 VI.5.TÁBLÁZAT: A CÉGEK MEGOSZLÁSA AZ INNOVÁCIÓHOZ KAPOTT SEGÍTSÉG JELENTŐSÉGÉNEK MEGÍTÉLÉSE SZERINT (%)...............................................................222 VI.6.TÁBLÁZAT: A REGIONÁLIS INNOVÁCIÓS RENDSZEREK TÍPUSAI....................238 VI.7.TÁBLÁZAT: AZ INNOVÁCIÓS HÁLÓZATOK HÁTTERÉBEN ÁLLÓ LEHETSÉGES MOTIVÁCIÓK ............................................................................................................................. 243 VI.8.TÁBLÁZAT:AZ INNOVÁCIÓS HÁLÓZATOK FORMÁI – SEIN PROJEKT KLASSZIFIKÁCIÓ....................................................................................................................... 245 VI.9.TÁBLÁZAT: AZ INNOVÁCIÓS RENDSZER HÁLÓZATI EGYSÉGEINEK ÁLTALÁNOS MODELLJE – JELÖLÉSEK ÉS MAGYARÁZATOK ..................................249


VI.10.TÁBLÁZAT: AZ INNOVÁCIÓS RENDSZER HÁLÓZATI KONTAKTUSAINAK ÁLTALÁNOS MODELLJE – KAPCSOLATMÁTRIX............................................................ 251 VI.11.TÁBLÁZAT: DIFFÚZIÓS MODELLEK......................................................................... 255 VI.12.TÁBLÁZAT: AZ INNOVÁCIÓS HÁLÓZATOK ÁBRÁZOLÁSAKOR FELMERÜLŐ KAPCSOLATFORMÁK, NÉZŐPONTOK, KÖZELÍTÉSI ALTERNATÍVÁK TÍPUSAI .. 257 VII.1. TÁBLÁZAT: AZ IKT SZEKTOR ARÁNYA A NEMZETGAZDASÁGI EGÉSZÉHEZ VISZONYÍTVA..............................................................................................................................275 VII.2.TÁBLÁZAT: AZ IKT SZEKTOR NEMZETGAZDASÁGI SÚLYÁT JELLEMZŐ NÉHÁNY MUTATÓ......................................................................................................................276 VII.3.TÁBLÁZAT: AZ IKT SZEKTOR JELLEMZŐ GAZDASÁGI MUTATÓI................. 276 VII.4.TÁBLÁZAT: A KKV-K INNOVÁCIÓJÁT MEGHATÁROZÓ TÉNYEZŐK ............285

14

Vezetői összefoglaló

Vezetői összefoglaló I. A tudásalapú gazdaság regionális összefüggései A közgazdasági szakirodalomban napjainkra általánosan elfogadottá vált, hogy a regionális gazdaságok versenyelőnye egyre inkább a tudás-vezérelte innováción, semmint a hagyományos költségtényezőkön alapul. Ennek oka abban keresendő, hogy a 21. században a hagyományos termelési tényezők (a föld és a munkaerő) ára jelentősen alacsonyabb a fejlődő és az újonnan iparosodó országokban, mint az iparilag fejlett államokban. Éppen ezért az utóbbi államok gazdasági szervezetei a szabványos termékek tömeggyártását egyre fokozottabb mértékben áttelepítik a fejlődő és feltörekvő országok régióiba. Emellett az iparilag fejlett államok jól kiépített és magas színvonalú tudás-termelő rendszerekkel rendelkeznek, amelyek képessé teszik őket a termékötletek megvalósítására, illetve magas hozzáadott értéket megtestesítő, új szolgáltatások bevezetésére. Ezek a termékek és szolgáltatások elsősorban változatosságuk és minőségük alapján versenyeznek a világpiacon, ezért az árversenynek kisebb jelentősége van, és meghatározóan a tudás, valamint az innováció jelenti a fejlett gazdaságok exportjának sikerét. Napjainkban kis számú régióban összpontosul a kritikus mennyiségű tudás, területileg koncentráltak a kutatás-fejlesztési ráfordítások, illetve a szabadalmi bejelentések. A regionális jellemvonások, a társadalmi hálózatok, a szociális tőke, illetve a térbeli közelség is alapvetően befolyással vannak a tudás iránti keresletre. Másrészt, a nagyvárosokban és a régiókban a magasan képezett munkaerő mobilitása is nagyban hozzájárul a tudás terjedéséhez, ami egyszerűbben valósul meg az agglomerációkban, illetve a régióban, mint a régiók között. Harmadsorban, az innovációs folyamat különböző szakaszaiban szükséges tudás és egyéb inputok is könnyebben hozzáférhetők a tudást nagyobb mértékben koncentráló agglomerációkban. A szakirodalom áttekintése során levonható a következtetés, mely szerint elsősorban a kódolt és a hallgatólagos tudás eloszlása és transzfere határozza meg a régiók helyét a modern piacgazdaságban. Egyrészről, a tudás forrásainak koncentrációja, illetve annak hiánya befolyásolja a régióknak a globális gazdaságban betöltött szerepét. Másrészről, a tudáscsere mértéke és dinamikája függvényében változhat a régiók pozíciója, előbbre, de hátrébb is léphetnek a globális hierarchiában. A régiók versenyképessége ennek következtében nagymértékben függ attól, hogy mekkora a regionális szereplők tudás generáló és hasznosító kapacitása, milyen mértékben képesek innovációvá fejleszteni a megszerzett tudást, illetve a nemzetközi piacokon exportsikereket elérni a régióban kifejlesztett új termékekkel és szolgáltatásokkal. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


15

Az innováció földrajza megmutatta, hogy napjainkra kialakult a régiók hierarchiája. A nemzetközi hierarchia csúcsán áll a kaliforniai Szilícium-völgy és a szintén egyesült államokbeli bostoni 128-as út térsége. Európában Berlin, a finn Uusimaa, a párizsi agglomeráció (Ile-de-France), Stockholm, Baden-Württemberg és a londoni agglomeráció koncentrálja Európában az állami és a vállalati kutatásfejlesztési ráfordítások közel felét. Rá kell mutatni arra is, hogy az európai tudásáramlás és tudástranszfer is meghatározóan az említett régiók között megy végbe. Azért lehetséges mindez, mivel ezekben a térségekben koncentrálódnak a régió specializációjához illeszkedő legújabb tudományos ismeretek, aminek következtében a nemzetközi innovációs rendszer fontos csomópontjaivá válnak. A régiók gazdasági fejlődésének perspektíváit vizsgáló kutatások azt mutatják, hogy a vezető régiók és a fejletlenebb régiók között nem valósul meg konvergencia, az inkább a régiók csoportjai között megy végbe (EIS 2002). Ez semmiképpen sem annak a következménye, hogy a tudásátadás a távolsággal arányosan csökken, mivel a tudásáramlás nemzetközi csomópontjai között akkor is intenzív csere zajlik, ha az adott régiók távoli kontinenseken találhatók. A fejletlenebb térségek divergenciáját mindenekelőtt az abszorpciós, tudástranszfer és tudásgenerálási kapacitásaik alacsony színvonalában kereshetjük. Ennek az a következménye, hogy a térségben található tudás mennyisége nem éri el azt a kritikus szintet, amely segítené a gazdasági szervezeteik bekapcsolódását a nemzetközi innovációs rendszerekbe. Az áttekintett elméleti összefüggések alapján levonható az a következtetés, hogy a helyi, endogén fejlődésre alapozott regionális politika önmagában nem elegendő, mivel annak kizárólagos alkalmazása nem képes felzárkóztatni a fejletlenebb adottságú régiókat az élvonalhoz. A regionális politika alakítóinak tekintettel kell lenni arra is, hogy az endogén növekedéselmélet hangsúlyozza az interregionális kapcsolatok és a nemzetközi tudás- és technológiai transzfer szerepét is, éppen ezért komoly szerepet kell kapni a régió belső motorjainak teljesítmény- és hatékonyságnövelését szolgáló intézkedések mellett a külső kapcsolatrendszer fejlesztésének is. Az export bázis, az iparág vezető vállalkozásaival fenntartott kereskedelmi kapcsolatok, a valós keresletre épülő tudásközvetítő szervezetek mind kritikus szerepet játszanak az innovatív régiók sikerében. Az Európai Unióban megvalósított kínálaterősítő intézkedések (pl. technológiai központok, inkubátorházak) mérsékelt sikere komoly dilemma elé állítja viszont a regionális gazdaságpolitikusokat. Az elmúlt évtizedekben kiderült, hogy az innovatív cégek fejlődését meghatározóan befolyásoló tényezőkre csak kis mértékben lehet befolyása a regionális adminisztrációnak, fejlesztési ügynökségeknek. Lényeges szerepe lehet azonban azoknak az intézkedéseknek, amelyek a legújabb technológiai ismeretek forrásaival és a nemzetközi tudásbázisokkal igyekeznek összekapcsolni a régiót.


16


Végezetül, a regionális politika fontos célkitűzéseként lehet meghatározni, hogy segítse elő és tegye lehetővé a vállalkozások számára a tudás innovációvá transzformálását, ami a nagyobb versenyképesség és a magasabb regionális export záloga is egyben. Mindez azonban széleskörű koordinációt igényel: a regionális, a nemzeti és a nemzetközi keresleti és kínálati tényezők alapos megértését és elemzését. A regionális politika alakítóinak arra is figyelemmel kell lenni, hogy a nevezett folyamatokat önállóan nem képesek jelentősebb mértékben befolyásolni, így fontos, hogy jó interregionális együttműködéseket alakítsanak ki, illetve vállaljanak aktív szerepet a nemzeti, valamint nemzetközi fejlesztési programok kidolgozásában.

II. A tudás és hordozóinak regionális sajátossága A területfejlesztési politikák célja a modern gazdaságokban, hogy a népesség életkörülményeit és az azokban meglévő különbségeket mérsékelje. A területi politikák beavatkozási iránya a gazdasági szektorok átalakításával, a foglalkoztatási lehetőségek bővítésével, az életfeltételeket szolgáló különféle infrastrukturális és intézményi feltételek javítására szól. A törekvések célpontja az esély biztosítása a fejlődést segítő területi faktorok megújításával, illetve a felzárkózás feltételeinek biztosításával. Az utóbbi tényező szolgálja a területi kiegyenlítés és regionális különbségek mérséklését, amelyek természetesen csak hosszú távon érvényesülhetnek. A modern területfejlesztési politikák már nem kezelik egységesen a teret, az imént említett általános célt differenciáltan alkalmazzák (Horváth 1998). A hetvenes évektől nyilvánvalóvá vált, hogy az egyes területek sajátos társadalmi-gazdasági szerkezetekkel rendelkeznek, így azok egységes kezelése nem lehetséges, egy differenciált cél, eszköz- és intézményrendszerrel oldható meg a helyi erőforrások aktivizálása. A munka- és tevékenység kultúra erős területi sajátosságokat mutat, a felhalmozott tapasztalatok eltérő aktivitást takarnak, az alkalmazkodás az új ismeretekhez éppen ezen társadalmi és kulturális összefüggések miatt, térben roppant különböző.. A területfejlesztés korábbi - fejlődési tényezők importja, felülről vezényelt, döntően gazdasági szemléletű átalakítás – paradigmája megingott, helyette egy új gondolkodás és cselekvési mód jelent meg. Ennek az új formálódó paradigmának két központi eleme van, az egyik az alulról építkezés, s a másik – lényegében az elsőhöz kapcsolódva, abból következően – a humán erőforrások aktivizálása, azok alkotó elemeinek élénkítése. Megállapítható, hogy a humánerőforrás, mint a gazdaság és társadalomfejlesztés egyik új dimenziója, tartalmában roppant összetett, színes fogalom, így feltárása sokoldalú, árnyalt megközelítést kíván. A regionális vonatkozásban ez az © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


17

árnyaltság még határozottabb, hiszen különféle adottságú térségeket hasonlítunk össze, ahol nem mindegy, hogy azok milyen fejlődési pályán mentek keresztül, s ezzel milyen adottságokat (energiákat) halmoztak fel. A területi egységekben tartósan jelen vannak értékek, vagy értékhordozók, amelyek akarva, vagy akaratlanul hozzájárulnak humánerőforrások mennyiségének és főleg minőségének formálásához. A hozzájárulás módja és mértéke számos tényezőtől függ, így a területi egység elhelyezkedésétől, annak gazdasági szerkezetétől, a létrejött intézményhálózattal, annak működtetőitől, a történelmi pályától, a felhalmozott ismeretektől, a népesség összetételétől, a területi egység imázsától, a fejlesztési elképzelésektől, a politikai aktivitástól és még számos további elemtől. Nem lehet és nem szabad a területi egység humánerőforrásait néhány tényező alapján elemezni és értékelni. Törekedni kell a komplexitásra, a faktorok bonyolult hálózatának feltérképezésére, s csak ennek alapján lehet érdemleges megállapításokat tenni, illetve fejlesztési célokat meghatározni. Ennek következtében a humánerőforrások regionális elemzési módszereiben a hagyományos adatértékelések, egyszerűbb és bonyolultabb összefüggés vizsgálatok mellett szükségesek a mintavételei eljárások, az esettanulmányok és más szociológiai eljárások alkalmazása is. A kombinatív technikák lehetőséget adnak a tényezők árnyalt összefüggéseinek feltárására, azok szinergiának érzékeltetésére. Az áttekintett néhány hazai elemzés azt jelzi, hogy a humánerőforrások és a gazdaság regionális szerkezet között ugyan erős sztochasztikus, de nem függvényszerű kapcsolat figyelhető meg az átmenet évtizedében. A regionális gazdasági struktúra összességében hat a humánerőforrások területi szerkezetére, annak eloszlását befolyásolja, de minél összetettebben, minél árnyaltabban kíséreljük meg felvázolni a jelenséget, annál több tényezőt találunk, ami már nemcsak a gazdasági potenciáltól függ. Megállapítható, hogy a humánerőforrások extenzív mutatói (pl. foglalkoztatás, képzettség, iskolázottság, bizonyos mérhető ismeretek) szorosabban kötődnek a területi egységek gazdasági adottságaihoz. Ugyanakkor az intenzív mutatókat (életminőség, társadalmi aktivitás, kultúra), már nem csupán a gazdasági feltételek, hanem a területi egység belső erőforrásai (rejtett energiái) is alakítják, s ezzel jelentősen hatnak a humánerőforrások minőségére, egyben hozzájárulva regionális megosztottságukhoz. A kilencvenes években a humánerőforrások a regionális szerkezetekben stabilnak tekinthetők, az átmenet időszakában jelentősen nem változtak, azok területi átstrukturálódása nem következett be. Nem történt a térségek között közeledés, nem ismerhető fel a kiegyenlítés, éppen ellenkezőleg új típusú egyenlőtlenségek alakultak ki. Az új tudás és ismeret határozott koncentrációja a fővárosban, és kisebb mértékben a regionális központokban történt meg, azok csak lassan, mérsékelt ütemben, mondhatni lopakodva, számos esetben véletlenszerűen szivárognak le a településhálózat alsóbb szintjeibe. A főváros-vidék megosztottság mellett a nyugat-kelet dichotómia humánerőforrásoknál is érvényesült, vagyis a


18


nyugati, döntően határrégiók és nagycentrumok aktívabban koncentrálták, illetve bővítették ezen kapacitásaikat, mint az ország keleti, alföldi térségei. S változatlanul érvényes a településhálózat hierarchiájában elfoglalt helyzet, hiszen ebben a hálózatban elfoglalt csomóponti, vagy periférikus helyzet befolyásolta a humánerőforrások meglétét, de azok aktivitását is. Ezen trivium általánosan érvényesülése mellett persze több – s talán egyre több – új/régi alkotó tör ki a törvényszerűség kényszerpályájából, s ezzel bomlasztja, lassan erodálja a kialakult regionális szerkezetet. A kitörési pontokat a regionális fejlesztési koncepciók és programok megkísérelték felvázolni. A régiók felismerték, hogy a humánerőforrások átfogó fejlesztése nélkül nem képesek az adottságaikon javítani. Sokszínűen, más és más hangsúlyokkal és célokkal jelenik meg a humánerőforrás fejlesztés a jövőbeli célok és cselekvési irányok között. Talán nagyobb önállósággal, a regionális akaratok szabadabb érvényesítése mellett lenne lehetséges a régiók elképzeléseinek megvalósítása, s ezzel az oldódó területi különbségek még ütemezettebb gyorsítása.

III. A kistérségi térfejlődés az innovációs és humán tényezők alapján A rendszerváltás óta eltelt másfél évtized kistérségi szintre „bontható”, vagy e szinten értékelhető területi változásairól sokféle elemzés, értékelés, vélemény jelent már meg. Ez a sajátos területi, – az európai normák szerint lokális – NUTS IV. szint, amely sok vonatkozásban megegyezik a magyar igazgatás történetében igazán sohasem kiemelkedő szerepet játszó járásokéval, a rendszerváltáskor megszűnt városkörnyékek helyébe lépett. A magyarországi kistérségeknek több évre, többféle megközelítésű faktor- és clusteranalízis módszerrel végzett, az általános- és humán fejlettségükre vonatkozó vizsgálata és azok eredményeinek területi értékelése – valószínűsíthetően mind a módszernek, mind a felhasználható adatok jellegének köszönhetően – nem hozott „átütő” eredményeket. Ennek oka lehet részben az, hogy a KSH TSTAR adatok egyre kevésbé alkalmasak – még ebben a komplex megközelítésben is – azoknak a bonyolult térbeli gazdasági – társadalmi folyamatoknak a leírására, amelyek ma térségeink átalakulását jellemzik. Másrészt oka lehet az is, s ez sem kevésbé fontos, hogy az 1990-es évek elején lejátszódott hatalmas és mindent átfogó változások óta lényegében csak igen kevés térségben és alig néhány ágazat területén következtek be olyan horderejű újabb strukturális változások, amelyeket a komplex analízis a fenti mutatókkal ki tudott volna mutatni. A különböző faktorstruktúrák „tartalmának” időbeli vizsgálatából csak nagyon „finom” átrendeződések állapíthatók meg. A különböző időpontokra meghatározott főfaktorok tartalmaiban – amelyek csak mérsékelten változtak – hol a humán, hol a gazdasági, hol az infrastrukturális tényezők változtatták pozícióikat. Az 1990-es © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


19

évtized elején a humán tényezők, míg az évtized második felében a gazdaság differenciálta leginkább a kistérségi változásokat. Az infrastruktúra erőteljes felzárkózása (pl. telefon ellátottság, csatornázottság) – az elérhetőséget kivéve – homogenizálta a térfolyamatokat. 2002-re ismét a humán tényezők differenciáló hatása erősödött. Fontos tény, hogy a komplex analízisben – részben természetesen a felhasznált adatok „nem teljes térségi lefedettségéből” is következően – a K+F elemek egyértelműen városai tényezőkként jelennek meg. Emiatt a komplexnek nevezett utolsó két analízis eredményei csak fenntartással kezelhetők. Az azonban biztosan állítható, hogy a humán és K+F tényezők jövőbeli területi differenciáló szerepe bizonyára nem csökken. Érdekes, az is, hogy a rendkívül nagy számbeli, és értékbeli változásokat mutató és vizsgálatba vont különböző humán és K+F adatok a kistérségi struktúrákat nem, vagy szinte alig változtatták meg, ellentétben például az infrastruktúra egyes elemeinek már többször említett kiegyenlítő, homogenizál hatásaival. Változást csak egy sokkal előrelátóbb és a mainál sokkal konzekvensebb, olyan új szemléletű területi politika hozhat, 

ahol az ágazati politikák is pontosan meghatározzák a szükséges és a meghatározott tértípusok szerint igen stabilan megjeleníthető „akciótereiket”,



amely esetében elvárás a nagyobb szabású (infrastrukturális, gazdasági, valamint K+F és/vagy humán) fejlesztések várható önálló és egymásra hatásainak a kimutatása,



ahol a városok (különösen nagyvárosok) tudatosan vállalnak felelősséget területi szerepköreikért,



ahol egyértelműen bekövetkezik egy ésszerű érdemi regionális decentralizáció, hogy a kistérségi fejlődés szereplői képesek legyenek maguk megvalósítani a mainál sokkal harmonikusabb területi fejlődésükhöz szükséges fejlesztési megoldásokat.

IV. A magyar városhálózat tudás alapú megújító képessége az ezredfordulón A hazai városhálózat kutatása a kilencvenes évek elejétől új lendületet vett. A rendszerváltozás alapvetően átformálta a hálózat egészét. Új funkciók jelentek meg, amelyek a városi gazdaságokat átrendezték, egyes korábbi alakító és meghatározó gazdasági bázisok leépültek, míg mások, esetleg eddig ismeretlenek viszont megjelentek. A városi jogállással rendelkező települések száma is ugrásszerűen megnőtt. A kilencvenes évek elején a városok száma (1990) 164 volt és a népesség 29 százalékának a lakóhelyét biztosították, addig 2001-re 251 városi rangú település lett, amik már a népesség 48 százalékának adtak otthont. Nemcsak © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

20


a számszerű növekedés jellemezte a városhálózatot, hanem azok egységei között látványos verseny indult meg, mivel a szerepkörök megkövetelték, hogy maguk a városok is új kínálati elemeket alakítsanak ki a befektetőknek, a betelepülni vágyóknak. A városhálózat kilencvenes években történt átrendeződésnél mások és mások lesznek a mozgatórúgók az évtized elején és az ezredforduló táján. Míg az átmenet utáni években erősen hatott az intézményi ellátottság és a tradicionális gazdasági funkciók (feldolgozóipar, nagyvállalati szervezet), addig az évtized végére már a gazdasági és üzleti szolgáltatások léptek elő a gazdaságot képviselő tényezők közül, hasonlóan előtérbe kerültek a fogyasztást megjelenítő intézmények, egyben aktivitások, továbbá felértékelődött a tudást, az ismeretet nyújtó szervezetek és szereplők jelenléte. Ezekhez az összehasonlító vizsgálatokhoz kapcsolódnak azok az elemzések, amik már az infokommunikációs intézmények és infrastruktúra meglétét és annak hálózat alakító szerepét tekinti át. Megállapítható volt, a legújabb személyes, közösségi és intézményi kommunikációs technológiát képviselő rendszerek alapján a városhálózat megosztott, erősen differenciált, a különbségek még látványosabbak, mint az összevont fejlettség vizsgálatok alapján. A vizsgálatunkban a városhálózat tudás alapú innovációs rendszereit kíséreltük meg összegyűjteni és rendszerezni. Ezek alapján összehasonlító vizsgálatokat végeztünk annak érdekében, hogy egyrészt a különféle megújítást képviselő tényezőrendszerek belső tartalma és összetartozása milyen erősségű, aztán kerestük az egymással kialakított kapcsolataik jellegét, valamint a hálózati elemeinek determináltságát. Harmadrészt azt a célt tűztük ki, hogy meghatározzuk azokat a városcsoportokat, amik azonosságokat mutatnak a tudást megjelenítő tényezők vonatkozásában, keresve egyben az elkülönülés okait és tényezőit, s mindebből jelezve a fejlődési pályák lehetséges sajátosságait. A hazai városhálózat innovációs potenciáljának egyenlőtlenségeit, a fejlettségbeli különbségeket a faktorelemzés segítségével vizsgáltuk meg. Abból indultunk ki, hogy nem lehet egyetlen dimenzióval, néhány mérőszámmal leírni városaink jelenlegi megújuló képességét, és mindazokat az adottságokat, amelyek a jövőbeli innovatív tevékenységek melegágyát jelenthetik. Arra törekedtünk, hogy egy olyan mutatórendszert állítsunk össze, amely „átfogóan” leképezi az ország 251 városának legfontosabb gazdasági, munkaerő-piaci, humán, és mindenek előtt kutatás-fejlesztési állapotát. Egy olyan egységes modellt dolgoztunk ki, amelyben egymás mellett szerepelnek az innováció anyagi-tárgyi alapú determináns faktorai, az emberi erőforrásokban rejlő lehetőségek, és természetesen az innovatív magatartás lokális lenyomatai is a szabadalmak és a támogató-kiszolgáló intézményrendszer formájában. Több mint 80 darab, a városok fejlettségét, jelenlegi gazdasági–társadalmi–humán paramétereit mérő változóból főkomponens elemzéssel alakítottuk ki a csoportosítási alapkritériumként szolgáló fejlettségi © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


21

indexeket. A statisztikai eljárás eredményeként olyan standardizált alakú skála szintű változókat kapunk, amelyek az eredeti információk jelentős hányadát magukba sűrítve egyetlen értékkel képesek jellemezni a városhálózat tagjainak különböző sajátosságait. Az eljárással öt dimenzióba tudtuk összesűríteni az eredeti közel 40 releváns változót. A gazdaság, a társadalmi élet és a munkaerő-piaci struktúra esetében a 251 város két nagyjából egyenlő nagyságú blokkra bontható fel: az átlagosnál kedvezőtlenebb és az átlag feletti paraméterekkel rendelkező városok aránya megközelítőleg azonos. Ezzel szemben az innovációs potenciálban komoly szerepet játszó humán– felsőoktatási–kutatási szféra súlyát és az innovációs környezetet, valamint a tényleges eredményeket mérő két főkomponens sokkal kiegyenlítetlenebb eloszlású. Ez arra világít rá, hogy a városok legtöbbje jelentős lemaradásban van az „innovációs elittől”. A humán állomány tekintetében a városok 78%-a, az innovációval kapcsolatban pedig a 76%-a az összesített városi átlagérték alatt van. A kétlépcsős műveletben sikerült elhatárolni egymástól tizenegy olyan csoportot, amelyek a gazdasági–társadalmi–iskolázottsági–humán–innovációs tengelyek mentén kifeszülő „térben” viszonylagos belső homogenitást mutatnak, és ezzel párhuzamosan markánsan el is különülnek egymástól. Mivel a klaszterek sorrendje nagyjából a fejlettségbeli különbségeket követte, ezért alkalmasnak bizonyult a városi innovációs potenciál „makrostruktúrájának” megragadására is. A megoszlási adatok alapján megállapítást nyert, hogy a 251 város 75%-ában nem bukkanhatunk kedvező adottságokra az innovációs konfiguráció egyik komponensében sem. A 9-10-11 klaszterekbe tömörülő „várostömeg” jelenleg még nem rendelkezik a lokális jellegű megújulási folyamatokat megalapozó gazdasági, társadalmi, oktatási- és kutatási adottságokkal, illetve az ezekre épülő funkciókkal. Számolhatunk egy másik nagyobb tömbbel is (7. és 8. klaszter). Ezt a két csoportot a „második vonalnak” neveztünk el, mivel ők már átlagos vagy egy kicsivel átlag feletti paraméterekkel rendelkeznek. A városok 17%-ában tehát már ma is megtalálható a későbbi fejlődés számos alappillére az intézményrendszer és a humán elemek tekintetében. Igazából fejlett, már jelenleg is mérvadó innovációs adottságokkal, és az ezek szorosan összefüggő kedvező gazdasági–iskolázottsági–társadalmi paraméterekkel csak egy nagyon szűk „kisebbség” rendelkezik. Jelenleg Magyarországon az általunk összeállított és alkalmazott tényezők figyelembe vételével arra a megállapításra juthatunk, hogy csak a városhálózat 8%-os tömbje jöhet számításba akkor, ha kellő innovációs potenciálról beszélünk. A tanulmány záró részében az innovációs potenciál demográfiai, térbeli és időbeli sajátosságait tekintettük át, így még összetettebbé, árnyaltabbá vált a klaszterinterpretáció. A lakónépesség mentén egy viszonylag pontos demarkációs vonalat lehet kijelölni a hazai városhálózaton belül. A 40 ezer fő alatti városaink legtöbbje jelenleg nem rendelkezik olyan háttérfeltételekkel, amelyek innovatív miliőt


22


teremthetnének a térség gazdasági- és társadalmi szereplői számára. Az elkülönített fejlettségi blokkok tagjainak területi eloszlása kapcsán tisztáztuk az egyes régiók városainak megoszlását a klaszterbesorolás függvényében, másrészt fontos sajátosságokra világított rá az egyes régiók városainak klaszteren belüli súlya is. Az általunk alkalmazott mutatócsoportok mentén elkülönített hasonló helyzetű innovációs adottságokkal rendelkező városhalmazok arány-szerkezetében kimutathatóak regionális eltérések. Az észak-magyarországi, és a két alföldi régióban néhány kiugró „teljesítményű” nagyvároshoz egy elmaradott, relatíve alulfejlett blokk csatlakozik. Ez a szerkezeti ismérv jelentős koncentráltságról árulkodik. A másik négy régióban kiegyensúlyozottabban oszlik meg a települések „hasonlóságra épülő elkülönülése”. Jóval nagyobb tömbben koncentrálódnak azok a városok, amelyek a megújuló képesség szempontjából átlagos, vagy mérsékelten fejlett helyzetben vannak. Az ország északi, és keleti felében a legnagyobb gondot nem csak az aránytalanul nagy alulfejlettség jelenti, hanem főleg az, hogy csekély számú a felzárkózásra képes városok tábora. A városok „életkorát” is figyelembe véve egy lépcsőzetes szerkezeti kép tárult elénk. Komoly megújuló képességgel a legtöbb esetben a már több évtizedes, évszázados városi életformát felvonultató, finomító települések rendelkeznek, viszont a városrendszer dinamikus kibővítése radikális mértékű polarizálódáshoz vezetett.

V. Az egyetemek szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben A tudásalapú társadalom eszményének kormányzati stratégiai szintre emelésével megszaporodtak a nemzetközi szakirodalomban az egyetemek regionális szerepvállalásával kapcsolatos publikációk. A kormányok ugyanis a világon mindenütt meghatározó szerepet szánnak a felsőoktatásnak a tanuló társadalom eszményének megvalósításában, hangsúlyozva, hogy a szektor innovációs és tudásmenedzselési tevékenysége révén képes a gazdasági növekedést befolyásolni. Tanulmányban arra vállalkoztunk, hogy bemutassuk azokat a kutatási irányokat, amelyek a nemzetközi szakirodalomban az egyetemek tudásgazdaságban betöltött szerepét vizsgálják. Megállapítottuk, hogy az irodalomban az egyetemek gazdasági-társadalmi hatásainak azonosítására alapvetően kétféle közelítésmód ismert: 1. Az egyetem, mint intézmény szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben: a. A tervezők által az egyetemeknek szánt szerepkörök azonosítása a regionális fejlesztési stratégiákban illetve ezek összevetése az egyetemek által saját fejlesztési stratégiáikban felvállalt helyi gazdaságfejlesztési szerepekkel. b. Az egyetemek direkt kiadási hatásainak számszerűsítése (multiplikatív jövedelmi és foglalkoztatási hatás)



23

2. Az egyetem által előállított és transzferált tudás regionális gazdasági hatásainak azonosítása A magyar szakirodalom némileg más nézőpontból, elsősorban a regionális innovációs rendszerek elemeiként vizsgálja az egyetemek regionális gazdaságfejlesztésben játszott szerepét. A magyar megközelítés az egy egyetem = egy régió modellben gondolkodik. Abból indul ki, hogy (majdnem) minden magyar régióban található olyan, komoly történelmi hagyományokkal rendelkező, universitas jellegű egyetem, amely az adott régióban kvázi minden tudományterületen képes felsőfokú képzést biztosítani. Ugyanakkor nem vizsgálja a régió felsőoktatásában szerepet játszó egyéb intézmények (szakfőiskolák és egyetemek) szerepkörét sem, ezek tudáshálózatba tömörülésének gondolata pedig abszolút idegen a magyar mentalitástól. Az érintettek sokkal inkább tekintik egymást versenytársaknak, a versenyt pedig minden tudományterületre kiterjedőnek, semmint, hogy megpróbáljanak komparatív előnyeikre koncentrálva, regionális szintű együttműködéseket kiépítve valóban versenyképes tudáshálózatokat kiépíteni. A kínálat oldali megközelítés, vagyis az innovatív (vállalkozó) egyetem típusát az USA-ban fejlesztették ki, mint olyan új paradigmát, amely az egyetem hagyományos szolgáltatási körét üzleti irányultságú kutatási tevékenységgel és a regionális gazdaságfejlesztésben való aktív részvétellel egészíti ki. Az amerikai egyetemek tökéletes példáját adják az ipar és a regionális gazdaság kölcsönösen hasznos együttműködésének. A legjobb példa az MIT, amely az elmúlt 60 év alatt 800 céget alapított, 200 000 embert foglalkoztat, kutatási megbízásainak felét saját államától kapja, és mégis elit oktatókkal és hallgatókkal rendelkező, hírneves tudományos intézmény maradt. Európában hasonló léptékű példával csak Cambridge esetében találkozunk. S bár Magyarországon is vannak olyan kezdeményezések, amelyek e modell eleminek megvalósítását szolgálják (pl. ipari kapcsolatokat ápoló speciális szervezeti egységek létrehozása az egyetemeken; Talentis program, amely tudományos Park kialakítását célozza a Zsámbéki medencében), átütő eredményről azonban nem számolhatunk be. A tanulmány következő részében azokat a modelleket tekintettük át, amelyek a felsőoktatás területi hatásainak mérését és osztályozását szolgálják. Megállapítottuk, hogy az egyetemek alapvetően kétféle módon tudják befolyásolni a regionális gazdaságot: a ráfordítások multiplikatív hatása révén (intézmények, munkatársak, hallgatók) – direkt foglalkoztatási és kiadási hatás – és a privát szektor felé irányuló tudástranszfer révén – tudáshatás. A fenti hatások több tényező eredőjeként határozódnak meg, s az alábbi modellekbe foglalhatók:. 1. Diffúz modell: amely az egyetemek, mint intézmények regionális gazdaságra gyakorolt direkt és indirekt hatásait igyekszik számszerűsíteni; 2. Innovációs modell: amely az egyetemi tudástranszfer regionális gazdasági hatásaira koncentrál. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

24


A téma hazai szakirodalmának áttekintése alapján megállapítottuk, hogy bár több tanulmány foglalkozik a kutatás-fejlesztés gazdasági hatásaival, ezen belül többen vizsgálják az egyetemek szerepét is, az egyetemek regionális gazdasági hatásaival kapcsolatban azonban eddig egyetlen átfogó munka jelent meg. A hivatkozott tanulmány elsősorban az egyetemi kutatások regionális hatásaira koncentrál, kevéssé foglalkozik az egyetemi szerepvállalás egyéb vetületeivel. Ezek feltárásához a regionális innovációs rendszerek institucionalista megközelítését hívtuk segítségül. Mivel ezen elmélet központi eleme a tudás, a továbbiakban ez került vizsgálataink középpontjába. A tudás, mint termelési tényező értelmezése után áttekintettük milyen tudás típusokat ismer a tudással központi kérdésként foglalkozó közgazdasági elmélet, a tudásmenedzsment. A Triple helix modell – amely három szféra: az egyetemitudományos-, a gazdasági szféra és a kormányzati szervek kapcsolatán keresztül alkot komplex innovációs elméletet – fő megállapítása, hogy e három egység folyamatos kommunikációja biztosítja mindhárom szektor fejlődését, a tudásteremtő régiók kialakításához ezek a feltételek elengedhetetlenek A három pólus milyen szerepet játszik a Triple Helixben, elsődlegesen természetesen az egyetemek szerepének azonosítására koncentráltunk. Áttekintettük továbbá a tudásteremtés és tudástranszfer Triple Helixben működő mechanizmusait, továbbá bemutattuk a gazdasági és társadalmi aktivitás azon formáit, amelyek a fenti mechanizmusok hatékony működésének kereteit biztosíthatják. Megállapítottuk, hogy a Triple Helix modell rendszerszerű megközelítése hiányzik a magyar szakirodalomból, a három szektor együttműködése nem harmonikus, pedig a nemzetközi példák bizonyítják a modell működőképességét, és hatékonyságát.

VI. Az innováció hálózati alapú megközelítése A modern technikai megoldások sikere manapság egyre nagyobb mértékben a heterogén összetételű aktorok és „tudásmezők” összefonódásán, kölcsönös összekapcsolódásán áll vagy bukik. A legtöbb izolált cég, szervezet már nem tud megbirkózni az összes releváns technológia kifejlesztésével, inkább a külső „tudásforrásokhoz” folyamodnak, azokat próbálják bevonni a belső folyamataikba. Mivel így áll a helyzet, ezért az innovációs kapcsolatrendszerek, kooperációs hálózatok szintén egyre nagyobb jelentőségre tesznek szert a tudásintenzív ágazatokban az ipari K+F folyamatok „koordinációs eszközei”-ként. A tanulmány elsődlegesen nem közgazdasági, hanem szociológiai- és szervezetelméleti alapon közelít a kérdéskörhöz, és megpróbálja áttekinteni a nemzetközi, illetve hazai szakirodalomban megfogalmazott elméleti és módszertani elveket, gyakorlatokat egy későbbi empirikus felmérés megalapozása érdekében.



25

Kiindulásként letisztázzuk a fogalmi keretet, azt a elméleti értelmezési rendszert, amelybe beágyazódnak a bemutatásra kerülő megközelítések. Az innováció és a kapcsolatháló fogalmának egy bizonyos formájú bevezetése nélkül nem léphetünk tovább. Másrészt előzetesnek, bevezető elemnek tekinthető a hazai innovációs rendszer jelenlegi állapotaival foglalkozó rész is. Durvábban fogalmazva inkább alulfejlettségről beszélhetünk, ha a nemzetközi kitekintést és az országos helyzetképet vesszük alapul. A hálózati perspektíva már konkrét kérdések felé vezet minket, és egy sajátos szemléletváltásról árulkodik. A nemzetközi szakirodalom áttekintése alapján megállapítható, hogy az innovációs folyamatokban, a kiformálódó struktúrák mintázatában egyre fontosabb szerepet kapnak a különböző típusú nexusok. A gazdasági, társadalmi szerelők együttműködése, különböző szintű, formájú és tartalmú egybefonódása, mint kapcsolati erőforrás (kapcsolati tőke), hálózati kompetencia, network szerkezet egy bizonyos szinten befolyásolja a sikeres innováció valószínűségét. A bemeneti oldalon megteremti a szervezeti alapjait az együttműködésnek, a rendszeren belül koordinálja és „megolajozza” az innovációs folyamatokat, a kimeneti oldalon pedig segíti az elterjedését. A hazai gazdasági és társadalmi mezőre vonatkoztatva a kérdéskört, egyszerre több szinten és eltérő minőségben lehet megvizsgálni a fentebb érintett összefüggéseket. Elgondolásunk szerint legalább három témakörben lehetne új arculatot adni a hazai innováció kutatásnak. „Mikro szinten” egy-egy innovatív vállalkozás interperszonális és szervezetközi beágyazódását kellene áttekinteni. „Mezo szinten” egy olyan kérdőíves felmérés segíthet átlátni a jelenlegi adottságokat, amelyben a hazai gazdasági szereplők reprezentatív mintájának kapcsolatrendszerét kérdeznénk le, mégpedig olyan ego hálózatként kezelve az eredményeket, amely az innovációs rendszer összetett intézményi mezőjébe különböző minta és intenzitás alapján ágyazódik be. Végezetül egy későbbi fázisban a „makro szintű” összefüggések kerülnének terítékre egy-egy ágazat, vagy térség (pl. régió) vonatkozásában. Itt a kapcsolathálózat elemzés módszereinek segítségével kellene felrajzolni és elemezni a komplex innovációs kapcsolathálózatot, mégpedig a megismert rendszerszerű megközelítés alapján.

VII. . Kis- és középvállalkozások innovációja a tudásgazdaságban Az új gazdaság megjelenése számtalan tényező kölcsönhatásának, összejátszásának következménye, amely azt eredményezte, hogy a nem megfogható eszközök – kutatás és fejlesztés, márkanév, know-how és emberi tőke – váltak a legfontosabb értékekké, a jólét forrásaivá. Az innováció és a vállalkozói képesség alakítja át ezeket a nem megfogható eszközöket termékekké és szolgáltatásokká, miközben gazdasági növekedést gerjesztenek, új munkahelyeket hoznak létre, kielégítik a társadalmi igényeket és növelik a hatékonyságot.


26


A tudásgazdaság fogalmát az új gazdaság szinonimájaként tekinthetjük, hiszen az az új gazdaságnak azt az elemét emeli ki, mely szerint a fejlett gazdaságokban a növekedésben és az innovációban a tudás és a tanulás elsődleges szerepet játszik. Mivel a tudás gazdaság innováció vezérelt, ezért elengedhetetlen a jól működő innovációs rendszerek megléte. Az utóbbi évek jelentős fejlődése ellenére Magyarországon még nem alakult ki megfelelő környezet az e-gazdaság számára. A legnagyobb fejlődés a telefonellátottság, számítógép- és Internet kapcsolat és használat terén történt. Az E-üzlet és e-kereskedelem területén még nagy a lemaradás Nyugat-Európához képest. Az új gazdaság új lehetőségeket teremtett a KKV-k számára a versenyképesség növelésére és az innovációs képesség növelésére. Az IKT alkalmazása ugyanis hozzáférést biztosít 

a nemzeti és a nemzetközi piacokhoz,



az állami és üzleti szolgáltatásokhoz,



a technológiát és piacokat érintő információkhoz;



valamint lehetővé teszi a belső működés és a piac kihívásaira adott válaszok hatékonyságának növelését. Ahhoz azonban, hogy a KKV-k valóban élvezhessék az IKT adta előnyöket nem elég csak a számítógépekhez, valamint az internethez való hozzáférés. Ehhez növelni kell mind a munkaadók, mind a munkavállalók képességeit, tudását, és integrálni kell az új technológiát az üzleti folyamatokba. Az új gazdaságban a kisés középvállalkozások számtalan nehézséggel is szembe kell, hogy nézzenek a tudás gazdaságban, mint az innovációk, új technológiai alkalmazások magas költsége, az alacsonyabb kockázat vállalási képesség A nagyvállalkozásokkal ellentétben a kisvállalkozások (kivéve a technológia alapú vállalkozásokat) innovációs tevékenysége nem a K+F területére összpontosul, hanem inkább a termelési folyamathoz kapcsolódnak, ami jelentheti kívülről behozott technológia megfelelő adaptációját, vagy kisebb technológiai fejlesztéseket. Ezeket nevezik általában „nem rutin mérnöki tevékenységnek”. Habár a KKV-k innovációjának vannak közös jellemzői, ezt a csoportot is nagymértékű heterogenitás jellemzi, amelyet számtalan tényező okozhat: 

Technológiai szint. A high-tech cégek, illetve a technológia vezérelt vállalkozások sokkal aktívabbak a termék innovációkban. A kevésbé fejlett technológiával dolgozó vállalkozások inkább a folyamat innovációra és a költség csökkentésre koncentrálnak.


Vezetői összefoglaló 

27

A piaci viszonyok. Minél jobban függ a vállalkozás egy vagy több domináns fogyasztótól, annál erőteljesebb innovációs tevékenységet folytat.



Versenystratégiák. A minőség javítását és új funkciók bevezetését kitűző versenystratégia következménye az innovációk megnövekedése, míg az árverseny kevésbé ösztönző hatású. Az innovációt mérő indikátorokat belső és külső tényezőkre szokás felosztani, melyek közül egy másik szakértői csoport szerint a leginnovatívabb KKV-k esetén három közös jellemző különíthető el: szoros kapcsolatok a tudás központokkal, hozzáférés a kormányzati innovációs támogatási sémákhoz, viszonylag magas K+F büdzsé. A vizsgálat azt is alátámasztotta, hogy a vállalakozások innovativitása egy megfontoltan választott és követett innovációs politika eredménye. Ahhoz, hogy a kis- és középvállalkozások sikeresen megfeleljenek a kihívásoknak a szükség van a helyi, regionális és nemzeti hatóságok hatékony közreműködésére, valamint a KKV-k képességének és készségeinek fejlesztésére. A kis méretből adódó rugalmasság kihasználásával, az innovatív KKV-k, melyek projekt-orientált hálózatokat alkotnak, kihasználva az elektronikus üzlet adta lehetőségeket, hogy tovább építsék és bővítsék ezeket a hálózatokat, azokat a tudás akkumulációjára használják, melyekkel megőrizhetik a versenyképességüket.


28

A tudásalapú gazdaság regionális összefüggései

I.A TUDÁSALAPÚ GAZDASÁG REGIONÁLIS ÖSSZEFÜGGÉSEI I.abranull I.tablanull

I.1.Bevezetés A közgazdasági szakirodalomban napjainkra általánosan elfogadottá vált, hogy a regionális gazdaságok versenyelőnye egyre inkább a tudás-vezérelte innováción, semmint a hagyományos költségtényezőkön alapul. Ennek oka abban keresendő, hogy a 21. században a hagyományos termelési tényezők (a föld és a munkaerő) ára jelentősen alacsonyabb a fejlődő és az újonnan iparosodó országokban, mint az iparilag fejlett államokban. Éppen ezért az utóbbi államok gazdasági szervezetei a szabványos termékek tömeggyártását egyre fokozottabb mértékben áttelepítik a fejlődő és feltörekvő országok régióiba. Emellett az iparilag fejlett államok jól kiépített és magas színvonalú tudás-termelő rendszerekkel rendelkeznek, amelyek képessé teszik őket a termékötletek megvalósítására, illetve magas hozzáadott értéket megtestesítő, új szolgáltatások bevezetésére. Ezek a termékek és szolgáltatások elsősorban változatosságuk és minőségük alapján versenyeznek a világpiacon, ezért az árversenynek kisebb jelentősége van, és meghatározóan a tudás, valamint az innováció jelenti a fejlett gazdaságok exportjának sikerét. Figyelembe kell venni azonban azt is, hogy a regionális gazdaságoknak csupán kisebb hányada teljesít jelentősen az átlag felett. Ennek okai többrétűek. A kiválóan teljesítő régiók egyrészről sikeresen válaszolnak a technológiai keresletre, mivel jelentős tudás-bázissal rendelkeznek, magasak a kutatás-fejlesztési ráfordítások, a tudásalapú ágazatok (pl. biotechnológiai, információs és kommunikációs technológiák (IKT)) koncentrációja magas e régiók gazdaságában. Másrészről, a kiemelkedő régiókban a vállalkozások gyorsan válaszolnak a vevők igényeire, eredményesen szerepelnek a nemzetközi piacokon, ami lehetővé teszi számukra az áruk tömegtermelését, a méretgazdaságosság elérését. Meg kell jegyezni még azt is, hogy ezek a szervezetek elsősorban nem a helyben elérhető tudás-infrastruktúrára támaszkodnak, hanem szükségleteiknek megfelelően nemzeti vagy nemzetközi szinten keresik a legmegfelelőbb partnereket fejlesztési igényeik kielégítéséhez. Az ismertetett folyamatok alaposabb megértéséhez a fejezet kitér a tudás és az innováció regionális fejlődésben betöltött szerepének tárgyalására, bemutatja a tudás meghatározó kategóriáit és a tudásterjedés folyamatának jellegzetességeit. Az elméleti áttekintést követően meghatározásra kerül a tudásalapú gazdaság koncepciója, valamint a tudástermelés és hasznosítás új formái. Végül, a regionális politika és gazdaságfejlesztés számára levonható következtetések kerülnek összefoglalásra.



29

I.2.A tudás és az innováció jelentősége a regionális fejlődésben A szállítás (a hajózás és a légiközlekedés) gyors fejlődése és a szállítási költségek jelentős csökkenése, illetve az informatikai forradalom a mobil tőke számára lehetővé tette, hogy ott növelje gyártási kapacitásait és azokba az országokba, illetve régiókba telepítse a szabványos tömegtermékek gyártását, ahol a legmagasabb megtérüléssel számolhat. Az olcsó munkaerőt, földet, energia- és alapanyagforrásokat preferáló tőkekihelyezések eredményeképpen az iparilag fejlett országok számos régiójában jelentősen csökkent – néhol meg is szűnt – az ipari termelés. A globális tőkeáramlás és befektetési tevékenység következtében új nemzetközi munkamegosztás jött létre (Simmie 2003). A nemzet- és a regionális gazdaságok fejlődését és versenyképességének tényezőit magyarázó elméletek is igyekeztek követni és modellezni a megváltozott gazdasági környezetet, amelynek során kidolgozásra kerültek az „új növekedéselméletek” (EC 2003). Az „új (endogén) növekedéselmélet” kétségbe vonja a neoklasszikusok hipotéziseit –, akik kizárták a technológiai változásoknak a gazdasági fejlődésre gyakorolt hatását – és modelljükbe beépítették a technológiai externáliákat is. Egyik jeles képviselőjük, Romer (1990) növekedéselméletében kiemeli a tudás létrehozásának fontosságát. Érvelése szerint a tudás a tőke meghatározó formája és a gazdasági növekedés elsősorban a tudás akkumuláció mértékétől függ. A tudásalapú gazdaságoknak pedig az a legfontosabb jellemzője, hogy a tudás előállítása és hasznosítása alkotja az értékteremtési folyamatok központi elemét. Hangsúlyozza továbbá, hogy a technológiai változások az új technológiákba és emberi erőforrásokba történő befektetések eredményeképpen, azok hozamaként következnek be. Ezért a technológiai fejlődés a gazdasági növekedés endogén tényezőjének tekinthető. Az endogén növekedéselmélet feltételezi azt is, hogy az új technikai tudás létrehozásához szabadon elérhető az összes rendelkezésre álló – kodifikált és a hallgatólagos („tacit”) – tudás. Ezt azonban a legutóbbi kutatások nem tudták megerősíteni, mivel a vizsgálati eredmények szerint az új technikai tudás – elsősorban a hallgatólagos tudás – terjedésének földrajzi határai vannak (Anselin et al. 1997; Varga 1998; Braczyk et al. 1998; Malecki–Oinas 1999). A schumpeteri endogén innovációs modell értelmében, a vállalkozások a profit maximalizálás miatt valósítanak meg technológiai fejlesztéséket és innovációt, ami a gazdasági növekedés legfontosabb forrása is egyben. Az elmélet szerint a vállalkozások legfőképpen időleges monopóliumok kiépítésére törekedve és extraprofit elérése érdekében folytatnak kutatás-fejlesztési tevékenységet (Romer 1990). A tökéletlen verseny következtében a vállalkozások elegendő profitot tudnak elérni új termékeikből a kutatás-fejlesztési költségeik fedezésére. A korábbi termékeknél jobb minőségű és több szolgáltatási funkciót tartalmazó innovációk képesek © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

30


kiváltani a termékek korábbi generációit, ennek következtében biztosítják az innovátor extraprofitját. Ezek az innovációk azután más vállalkozások fejlesztési tevékenységéhez nyújtanak inputot, ezáltal hozzájárulva az általános technológiai színvonal fejlődéséhez, illetve a gazdasági növekedéshez. Ezen innovációk tipikus példáját jelentik az információs és kommunikációs technológiák. A schumpeteri modellben a növekedés mértékét a kutatás megtérülése határozza meg, amely az innovációra fordított források nagyságától, a piac méretétől, a kutatás-fejlesztési tevékenység termelékenységétől, valamint az innovátorok piaci erejétől függ. I.1.ábra: A regionális versenyképesség különböző aspektusai Neoklasszikus elmélet Forrás: EC 2003. p. 131.

Új növekedéselmélet

Technológiaválaszt endogénkeresni, tényező hogy mely Az „új Beruházások gazdasági földrajz” elméletek arra igyekeztek Kiindulási peremfeltételek (technológiai externáliák) tényezők hatására koncentrálódnak egyes gazdasági tevékenységek, illetve, hogy Humán erőforrások exogén melyekTechnológia a regionális versenyképességet leginkább befolyásoló faktorok. A Krugman tényező (1991) nevéhez kötődő új, gazdaságföldrajzi elméletének egyensúlyi modelljével nemcsak a gazdasági tevékenységek földrajzi koncentrációjára lehet magyarázatot Költségelőnyökre épülő verseny adni, hanem aRegionális termelésversenyképesség térbeli áthelyezésének, illetve az interregionális munkamegosztás(Magas megváltozásának motivációs tényezőire is. Modellje figyelembe egy főre jutó GDP vagy Egység munkaerő költség veszi Weber, Marshall, az evolucionista elméleteit, egy munkaórára jutó GDP) közgazdászok (Nelson, ÁllamiWinter) inputok ára Cserearányok és azok innovatív kombinációját jelenti. Míg például Marshall a tökéletes verseny eszményére épít, addig Krugman megközelítése tekintettel van a tökéletlen Gazdasági tényezőkha a szállítási költségek versenyre és földrajz a növekvő hozadékra is.Tudás-alapú Modellje szerint, csökkennek, azzal párhuzamosan veszítenek jelentőségükből a helyi és Agglomerációs hatások Input tényezők (k+f infrastruktúra, k+f piacok ráfordítások, Urbanizáció humán tőke, kutatók száma) fokozódik a termelés áthelyezésének lehetősége. Szállítási költségek

Output tényezők (szabadalmak, termék- és folyamat

Méretgazdaságosság Mindezen elméletekből következik, innovációk) hogy a fejlett államok versenyelőnye Ágazati specializáció Output=f(humán tőke, kutatók száma, k+f elsősorban a tudás előállítási és hasznosítási képességükön nyugszik. Napjainkban infrastruktúra, spillover-hatások) már a tudás az alapja a termék-, a folyamat és a szolgáltatási innovációknak, amelyek egyben új piacokat is teremtenek, illetve olcsóbbá teszik a meglévő termékek és szolgáltatások előállítását. A tudás a folyamatos kutatás-fejlesztési tevékenységből származik, amelyet magasan képzett szakemberek hoznak létre hatékony technológiai transzfer, valamint az új ötletek piaci megvalósítása során.

A tudásalapú gazdasági fejlődés jellemzi az iparilag fejlett országokat tömörítő OECD tagállamok közel felét. A tudás előállítás és a tudásiparokban foglalkoztatottak létszáma rohamosan növekszik ezen ország-csoporton belül (OECD 1996). Az OECD tagállamokban a közepesen technológiai intenzív, illetve a csúcstechnológiai termékek előállítása az 1985. évi 44%-ról több mint 50 %-ra nőtt az ezredfordulóra. Ezen ágazatok növekedése már évek óta jelentősen felülmúlja a GDP növekedésének átlagos ütemét (Simmie 2003).



31

Általánosan elfogadott az a tézis, miszerint a tudásalapú tevékenységek széles körű elterjedése egyre fontosabb szerepet játszik az egyes országok és régiók versenyképességében. A tudás – az innováció alapvető összetevőjeként – része annak a körfolyamatnak, amely innovációhoz, azon keresztül az export és a versenyképesség növekedéséhez vezet. A nemzet- és a regionális gazdaságok export bázisa pedig a gazdasági növekedés legfőbb hajtóereje. Másrészt, az export és a kereskedelem a legfontosabb közvetítője a nemzetközi szinten elérhető tudásnak, illetve az innovációhoz elengedhetetlen ismeretek transzferének, ezzel zárva az innovációs hurkot.

I.3.A tudás kategóriái és terjedésének jellegzetességei Az innováció térkapcsolataival szorosan összefügg a tudás létrehozásának és a tudásterjedés szerepének megértése is. A komplex, tudás és know-how akkumulációs, valamint tanulási folyamatnak tekintett ötödik generációs innovációs modell jelentőségét fokozza, hogy a tanulási folyamatokat a vállalkozásokon belüli, illetve a vállalkozások és partnereik közötti együttműködések tárgyának tekinti. Ezzel hangsúlyozza azt is, hogy nemcsak a szervezeten belüli adottságok lényegesek, hanem az innováció sikeréhez nagyban hozzájárulnak külső tényezők is. Ezen vállalkozáson kívüli tényezők (pl. beszállítókkal, vevőkkel ápolt kapcsolatok jellege, tartalma, intenzitása) éppen olyan fontosak, mint a vállalkozás belső jellemzői, a foglalkoztatottak képzettségi színvonala vagy a szervezeti felépítés. A know-how akkumulációs folyamatban megkülönböztethetjük a belső, azaz a szervezeti, valamint a külső tanulást, amelyek a következő formában valósulhatnak meg (I.1. táblázat): I.1.táblázat: A belső és a külső tanulás formái

     

Belső tanulás tanulás a fejlesztések során, tanulás a tesztelések során, tanulás a termelés során, tanulás a projektek megvalósítása során, tanulás a kudarcok elemzéséből, tanulás vertikálisan integrált vállalkozásoktól.

      

Külső tanulás tanulás a beszállítókkal/-tól, tanulás a felhasználókkal/-tól, tanulás a tudományos technológiai infrastruktúrával/-tól, tanulás a szakirodalomból, tanulás a versenytársak (re)akcióiból, tanulás felvásárlás(ok) és új munkatársak segítségével, tanulás horizontális együttműködésekből.

Forrás: saját szerkesztés.


32


Az innováció térkapcsolataival foglalkozó tanulmányok másik csoportja többnyire magával az innovációkat létrehozó és kiváltó tudás diffúziójával foglalkozik1. A szakirodalomban egyre elfogadottabb az a nézet, hogy a tudás is éppen úgy a termelési tényezők sorába tartozik, mint a föld, a tőke és a munka. A közgazdaságtan főáramába („mainstream”) tartozó kutatók azonban hosszú ideig nem tulajdonítottak különösebb figyelmet a tudás terjedésének, diffúziójának. Csupán a 90-es évek kezdetétől ismert és elfogadott, hogy az új tudás létrehozásának pozitív extern hatásai („spill-over”) vannak, illetve ezek a tudás tovagyűrűző hatások játsszák a legfontosabb szerepet az egyes országok és régiók gazdasági növekedésében (Krugman 1991, Romer 1990). A regionális fejlődés szempontjából tehát az új technikai tudás terjedésének meghatározó szerepe van. A régiók gazdasági fejlődését elősegítő politikáknak azonban figyelembe kell venni, hogy az új technikai tudás pozitív extern hatásai általában csak annak a régiónak, illetve kistérségnek a gazdaságában érvényesülnek, ahol a tudást létrehozták (Varga 1998). A tudás jellemzőiről el kell mondani, hogy az a tőkéhez hasonlóan akkumulálható, összegyűjthető termelési tényező. Viszont a tudás el is felejthető, mert ha nem használják, akkor egyszerűen elveszik. A tudásnak térbeli és időbeli dimenziója is van, ami az idő múlásával átdiffundál(hat) a régióhatárokon. A tudás terjedése során át is alakul: az eredeti tudás egyes részei elveszhetnek, mások új tartalommal gazdagíthatják azt. Dohse (1998) a tudás négy komponensét különbözteti meg:  a tényszerű tudást („know what”), ami magát az információt takarja;  az összefüggések ismeretét („know why”);  a tudás fogalom személyhez kötött dimenzióját („know who”);  végül pedig a közismertebb „know how” a tudás gyakorlati megvalósításának képességét mutatja. A regionális gazdaságtan szempontjai szerint az ismertetett tudás összetevők különféleképpen ítélhetők meg: a „know what” és a „know why” elvileg standardizálhatók, kódolhatók és nagyobb távolságokba is transzferálhatók. Ezekben az esetekben a térbeli közelség nem játszik különösebb szerepet a tudásátadás folyamatában. Ezzel szemben a „know who” és a „know how” csak nehezen és számos megszorítás mellett transzferálható, hiszen ezek sok esetben nehezen kódolhatók, az adott környezettől függők. 1

A tudás diffúziójával kapcsolatos szakirodalom áttekintése megtalálható például Dohse-nál (1998), Andalfatto-nál (1998). A tudás-transzfer elméletével, illetve gyakorlatával kimerítően foglalkozik több ország gyakorlatának összehasonlításával a Schuster (1990) által kiadott kézikönyv és az OECD (1996) „tudás-alapú” társadalomról megjelent tanulmánya is kiemelt figyelmet szentel mind az elméleti kérdések, mind az OECD országok “tudásiparokkal” kapcsolatos tapasztalatok ismertetésének.



33

A tudás jelentős szerepet játszik a különböző térségek fejlődésében, azonban Polányi (1958) arra hívta fel a figyelmet, hogy a tudás bizonyos típusai nagyobb távolságokra csak nehezen transzferálhatók, mivel a nyelvi és kulturális akadályok nem teszik lehetővé kódolását, hű visszaadását. Ez különösen igaz arra a tudásra, amely még relatív új, létrehozásának korai fázisában van, és inkább csak az „ötlet” szintjén mozog. Az utóbbi két tudás formára használja az angol a „tacit knowledge”, a német pedig a “gebundenes Wissen” fogalmat, ami magyarul rejtett vagy hallgatólagos tudásra fordítható. Ebben az esetben a térbeli közelségnek és a személyes kapcsolatoknak elsőrangú jelentősége van2. A hallgatólagos tudás további jellemzői a következők:  A tudás gyakran kontextusfüggő, azaz csak egy bizonyos helyen és időpontban értékes, más térbeli, időbeli és szociális környezetben nem hasznosítható.  A tudás birtokosai közötti informális kommunikáció, a térbeli közelség lerövidíti az információ útját, a hozzájutás idejét, ami termékenyítőleg hat a tudás cseréjére is, sőt mindemellett csökkenti a tranzakciós költségeket is.  Az új tudás gyakran interaktív módon, vegyes vállalatok vagy innovációs hálózatok keretei között jön létre. A vállalati stratégiai szövetségek és vegyes vállalatok (pl. egy konszernhez, külföldi céghez tartozó leányvállalatok) esetén a nagy térbeli távolság ellenére, a megalapozott személyes kapcsolatok miatt rendkívül gyorssá és hatékonnyá válik az információáramlás.  Egyes iparágak területi koncentrációja is ösztönző a hallgatólagos tudás terjedésére. Mindez csak akkor működik, ha a megismert tudást ténylegesen is alkalmazzák („learning by doing”). Az elmondottakból következik, hogy az új technikai vagy közgazdaságilag lényegesnek tekinthető tudás a térben korlátozottan áll rendelkezésre még az internet korában is. Azonban a tudás terjedése nem áll meg a régió határoknál. Ebből következően a tudást olyan lokális, mindenki számára elérhető jószágnak tekinthetjük, amelynek dinamikus továbbgyűrűző („spillover-hatásai”) vannak.

I.4.A tudásalapú gazdaság koncepciója Az utóbbi években a tudás szerepének vizsgálata nemcsak a gazdasági-társadalmi elemzések középpontjában áll, hanem a politikai közgondolkodás és a vállalati menedzsment meghatározó területévé vált. Gyakran hallhatjuk, hogy a gazdasági játékszabályok alapvetően megváltoztak, és olyan „paradigma-váltásnak” vagyunk tanúi, amelyben a tudás szerepe és jelentősége alaposan felértékelődött, illetve e 2

Amerikai kutatók, empirikus vizsgálatok során kimutatták, hogy az átadott információ mennyisége exponenciális csökken a távolság növekedésével (Debackere 1998). Ennek érdekében a vállalati kutató- fejlesztő központok tervezésénél ezt a tapasztalatot úgy veszik figyelembe, hogy befelé fordítják az épületet: minimálisak a szintbeli különbségek, a közös helyiségeket (könyvtár, közlekedő, konyha, étkező, pihenő) pedig az épület belső részében alakítják ki, ezzel is ösztönözve a személyes kontaktusokat.


34


változások fő mozgatórugóját az információs és kommunikációs technológiák alkotják. Joggal kérdezhetjük, miért tekintjük újdonságnak a tudás felértékelődését, hiszen az emberi társadalom fejlődése mindig is a tudás és az új ismeretek gyarapodásán, hasznosításán alapult. A tudás gyarapítása, a tudomány művelése az emberiség egész történelme során mindig fontos prioritás volt. Akkor napjainkban miért beszélnek mégis sokan „tudásalapú gazdaságról”, akik pedig még ennél is tovább mennek „tudástársadalomról”? Már csak azért is lényeges közelebbről megvizsgálni e kérdést, mert sokan egyenlőségjelet tesznek a tudásalapú gazdaság és a csúcstechnológiai iparágak térhódítása közé. A válaszhoz az iménti kérdésnek legalább három vonatkozását célszerű szemügyre venni: a tudás mennyiségét, a tudományt művelők, illetve a tudást igénybe vevők számát. Az elérhető tudás mennyiségével kapcsolatosan elegendő, ha megemlítjük, hogy a ma létező, elérhető tudás 95 százaléka nem létezett 50 évvel ezelőtt. Több olyan becslés is napvilágot látott, miszerint az elmúlt öt évben háromszor annyi információt állított elő az emberiség, mint azt megelőző teljes történelme során. Alapvetően azonban az ipari forradalom korától – a 17-18. századtól – számíthatjuk a tudományos ismeretek egyre nagyobb ütemű bővülését. Jelentős mértékben növekedett a tudományt művelők száma is, arányuk napjainkban a népesség közel 5 százalékára tehető. Ez a részesedés csak első ránézésre nem tekinthető túl magasnak, mivel figyelembe kell vennünk, hogy napjainkban már nemcsak megszállott tudománykedvelők, illetve mecénások által támogatott kutatók bővítik a tudományos ismereteket, mint ahogy száz-kétszáz évvel ezelőtt történt, hanem a kutatás tíz- és százezrek számára vált életpályává. Emellett jelentősen nőtt a felsőfokú végzettséggel rendelkezők száma is, akik nemcsak az „új gazdaság” feltörekvő ágazatainak teljesítményéhez (pl. az informatika, biotechnológia), hanem a hagyományos iparágak innovációs tevékenységéhez is alapvetően hozzájárulnak. A 20. század második felétől már a társadalom széles rétegei számára is elérhetővé váltak a jelentős hozzáadott tudást megtestesítő termékek és szolgáltatások. Példák sokaságát lehetne idézni, hogy az új termékek mennyire beépültek hétköznapjainkba. Legkézenfekvőbb, ha körülnézünk közvetlen környezetünkben, például otthonunkban, és számba vesszük háztartási gépeinket, amelyek többsége az elmúlt évtizedek vívmánya (pl. mikrohullámú sütő). De könnyen felfedezhető technológiai újdonságokra bukkanhatunk akkor is, ha a személyautókba épített kényelmi, navigációs berendezésekre gondolunk. Egy-egy új típus több tucatnyi, luxus-kategóriájú autók esetében pedig több száz új technológiai megoldást rejt magában. Sok esetben a mindennapi innovációk ugyan már évekkel vagy netán évtizedekkel ezelőtt is léteztek, csakhogy az átlagfogyasztó nem tudta megfizetni azokat. Ezért lényeges megállapítani, hogy az innovációk elérhetőségének



35

szélesedése, ezáltal megfizethetővé válása további erős impulzusokat jelent az új termékek és szolgáltatások kifejlesztése szempontjából. A szakértők többsége elismeri, hogy a jólét világszerte tapasztalható növekedésében és az azt megalapozó gazdasági-technológiai fejlődésben a tudásnak és az innovációnak meghatározó szerepe van. Nem véletlenül áll tehát a nagy nemzetközi szervezetek érdeklődésének központjában a tudás és az innováció gazdasági-társadalmi fejlődésre gyakorolt hatásának vizsgálata, valamint a kívánatos támogatási formák és programok kidolgozása (OECD 1996, World Bank 1998/99, EC 2000). A tudásalapú gazdaság a fejlett országok gazdaságának szinonimájává vált. Az OECD álláspontja szerint a modern gazdaságok működése közvetlenül a tudás és információ termelésén, terjesztésén és használatán alapul. Az OECD tagállamokban ennek legfontosabb mutatója a csúcstechnológiai befektetések nagysága, a csúcstechnológiai vállalkozások aránya, a magasan képzett munkaerő aránya, illetve az e tényezőknek tulajdonítható termelékenységnövekedés. Becslések szerint a megtermelt hazai jövedelemnek (GDP) már több mint a fele tudásalapú tevékenységekhez köthető a nagyobb OECD tagállamokban. A tudás gazdasági jelentőségét elsőként Marshall (1890) elemezte tudományos igénnyel a 19. század végén. Az akkori Európában különböző intenzitással terjedő ipari forradalom és technológiai vívmányok irányították figyelmét az innováció fontosságára. Hangsúlyozni szükséges azonban, hogy a közgazdászok és más társadalomkutatók a tudás legfontosabb szerepét egészen a közelmúltig elsősorban a termelési módszerek tökéletesítésében, valamint a természeti erőforrások kiaknázásának elősegítésében és hasznosításában látták. Habár napjainkig fontos tényezők ezek is, de a jelenben már a „tudás tudása”, azaz a tudás ismerete jelenti a gazdasági megfontolások tárgyát. A komplexitás növekedésével, valamint a technológiák és a vállalati kompetenciák egymásra épülésével a tudás térbeli és időbeli kombinálása, valamint kezelése vált immár központi kérdéssé. Több kutató úgy látja, hogy napjainkra a tudás mennyisége és bizonyos értelemben a minősége a korábbinál fontosabb input-tényezővé vált. Az amerikai „menedzsment-guru”, Peter Drucker véleménye szerint a fizikai tőke és az alacsonyan képzett munkaerő helyett immár a tudás a versenyképesség legfontosabb, sőt még az is megkockáztatható, hogy az egyetlen forrásává vált (Drucker 1998). Napjainkban a természeti erőforrások léte már semmiképpen sem garancia a versenyképességre, ahogy a rendkívül gyors tőkemozgások és átcsoportosítások korában nem beszélhetünk arról sem, hogy a magas tőkekoncentráció lenne a versenyképesség meghatározó tényezője. A 21. században immár a fejlett tudás és az innovációs rendszerek a gazdasági versenyképesség legfontosabb biztosítékai. Azok a rendszerek, amelyek magukba foglalják a tudás létrehozásának, terjesztésének és hasznosításának szereplőit, intézményi struktúráit és folyamatait (Lundvall 1992).


36


Ennyi bevezető gondolat után már nem kerülhető meg a tudásalapú gazdaság koncepciójának meghatározása. A fennálló nézetkülönbségek mellett általános az egyetértés a különböző kutatóműhelyek között abban, hogy a tudásalapú gazdaság a folyamatos innovációra épül, magában foglalva a tudás előállításának, beszerzésének, feldolgozásának, használatának és terjesztésének folyamatát. Az OECD (1996) a következőképpen definiálja a tudásalapú gazdaság fogalmát: „A tudásalapú gazdaság olyan gazdaság, amelynek minden ágazatában a tudás előállítása és használata a fejlődés, az értékteremtés, valamint a foglalkoztatás fő hajtóereje.” Ez a meghatározás két kulcsterületre irányítja a figyelmet. Egyrészt meg kell ismerni és érteni a tudás létrehozásának, illetve használatának a folyamatát, ami főképpen a képességek és kapacitások áttekintését jelenti. Másrészt pedig, elemezni és minősíteni kell, hogy a gazdaságban miként, milyen mechanizmusokon keresztül és intézményi közvetítéssel kerül alkalmazásra, hasznosításra a tudás. Hiszen ahogy korábban megfogalmaztuk, a fenntartható gazdasági növekedés a 21. században ugyanis már nem képzelhető el csupán a tőke és a munkaerő akkumulációjaként (I.2. ábra). Az új tudás létrehozása a tudásalapú gazdaság alapvető hajtóereje, hiszen az új tudás járul hozzá leginkább a termelési folyamatok hatékonyságának növekedéséhez, a jobb minőségű és olcsóbb hozzáférhető termékek és szolgáltatások előállításához. Hagyományosan az iparilag fejlett államok felelősek az új tudás nagyobbik hányadának létrehozásáért, míg a fejlődő, átalakuló gazdaságok meghatározó részben importálják az azt megtestesítő termékeket és technológiákat, például multinacionális vállalatokon keresztül. A külső forrásokra való támaszkodás mellett azonban a fejlődő gazdaságoknak is megfelelő hangsúlyt kell szentelni a tudást generáló kapacitások és képességek kifejlesztésére annak érdekében, hogy ne váljanak egyoldalúan technológiai import és transzfer-függővé. I.2.ábra: A tudásalapú gazdaság sematikus folyamatai Forrás: World Bank (1998/99) alapján a szerző szerkesztése

Visszacsatolás

© MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet Tömeges használat

Visszacsatolás

termelés Az információs és kommunikációs Tudás technológiák rendkívüli módon felgyorsították Tudás beszerzés a meglévő és az újTudás tudáselőállítás terjedésének folyamatát. Nemcsak a terjedés sebessége, hanem a hozzáférhető információ mennyisége is rendkívüli mértékben megnőtt, drasztikusan csökkenő költségek mellett. A változások különösen az információs és kommunikációs technológiák területén égbekiáltóak. Ennek alátámasztására Hálózati hatások álljon itt néhány példa. A tengerentúli telefonhívások díja 1930-ben – mai értéken számítva – mintegy 300 dollár volt, ami napjainkra néhány centre csökkent. Egy trillió (1018!) bit elküldése 150.000 dollárba került 1970-ben, ami napjainkra csupán 12 centre zuhant. A tudás Az terjesztése Egyesült Államok Kongresszusi

A tudás alkalmazása A tudásalapú gazdaság regionális összefüggései

37

könyvtárállományának elektronikus formában való elküldése ma nem kerülne többe 40 dollárnál és mindez a sok ezer kötet már a közeljövőben egyetlen mikrocsipben tárolható lesz! Kétségtelen pozitív hatásaik ellenére sem kívánatos azonban az információs és kommunikációs technológiák szerepének túlértékelése. A 2000. évi globális tőzsdeválság egyik fő kiváltó oka éppen az informatikai és más technológiai fejlesztésben érdekelt vállalkozások részvényeinek túlértékelése volt, amit e részvények árfolyamának radikális mértékű zuhanása, azaz a „piaci korrekció” követett. Az IKT-k segítségével valóban könnyebben kezelhetünk, tárolhatunk adatokat és információkat, azonban e technológiák nem feltétlenül generálnak új tudást vagy növelik ismereteinket. Éppen ezért olyan eszközöknek tekinthetők, amelyek lényeges szerepet játszanak a tudás létrehozásának folyamatában és terjesztésében is, de semmi sem indokolja, hogy a gazdaság vagy a társadalom fejlődése egyedüli felelősének tekintsük őket. Az innovációs környezetre gyakorolt hatásuk azon kétségtelenül igen jelentős, ezért a fejezetben még visszatérünk szerepük behatóbb elemzésére. A folyamatosan bővülő tudás hasznosításának gazdasági hatásai elsősorban a termékek előállítási folyamata során, illetve különféle szolgáltatások formájában öltenek testet. A technológiai ismeretek bővülésnek köszönhetően rövidült le jelentősen az elmúlt évtizedekben a termékek előállításának átfutási ideje, azaz a tervezéstől a piaci bevezetésig tartó idő. Ahogy az előzőekben rámutattunk a tudásalapú gazdaság kialakulása meglehetősen komplex folyamat, amelynek számos technológiai, gazdasági és intézményi dimenziója van. Mindezek mellett azonban még jelentősebb a társadalomra gyakorolt hatása, hiszen mélyreható változásokat idéz elő annak minden csoportjában. A társadalmi változások fontos, de nem kizárólagos rendezőelve a képzettségi szint, emellett lényeges a rugalmasság, az alkalmazkodási és tanulási képesség szerepe is. Társadalmi léptékben tehát lényeges rámutatni, hogy a tudásalapú társadalomhoz a „tanuló társadalmon” keresztül vezet az út, amelynek legfontosabb eleme a képességek élethosszig tartó bővítése, aktualizálása. Ugyanakkor a tudásalapú társadalom kialakulásának folyamatában a társadalom nehezebben alkalmazkodó rétegei, mint például az alacsonyabb képzettséggel rendelkezők, a mozgáskorlátozottak és az idősebbek komoly problémákkal találják szemben magukat. E csoportok esélyeinek növelése a modern állam fontos feladata. A fejlett országok többsége hathatós intézkedésekkel és jelentős anyagi forrásokkal támogatott programokkal próbálja elősegíteni a tudásalapú gazdaság és társadalom kiépülését. Ennek azonban elengedhetetlen feltétele, hogy legyen az országnak és régióinak széles körben elfogadott technológiai jövőképe és ahhoz tartozó hosszú távú stratégiája. Olyan jövőképre és stratégiai programokra van szükség, amelyek a társadalom minden csoportja számára üzenettel és konkrét fejlesztési programokkal © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

38


szolgálnak. A globális versenyben ugyanis a halogató, a döntéseket elodázó magatartás, a programok, fejlesztési projektek késedelmes megvalósításának hatása azonnal érezhető változásokat okoz a versenypozíciók romlásában.



39

A tudásalapú társadalom, Írország 2015-ben A globális kihívásokra adott válaszok megfogalmazásában és megvalósításában élenjáró írek a következő tényezőkre kívánnak összpontosítani a tudás-alapú Írország 2015-ig szóló technológiai jövőképének megvalósítása érdekében: – az ipar túlnyomó része nemzetközi szinten is versenyképes, magas hozzáadott értékű, technológia-intenzív termékeket állít elő, – a kutatás-fejlesztési eredmények exportja a kutatás-fejlesztés és a technológiai szolgáltatások egyes „rés”-területein, – jelentős számú hazai nagy- és kisvállalkozás képes globális megmérettetésre és versenyelőnyöket szerezni a dinamikusan fejlődő technológia-intenzív szektorokban, – Írország a technológia-intenzív vállalkozások keresett telephelyévé válik, amely vállalkozások a technológiai termékek előállítása helyett a kutatás-fejlesztési tevékenységre helyezik a hangsúlyt, miközben aktívan együttműködnek az ír innovációs rendszer szereplőivel, – a vállalkozások, a felsőoktatási intézmények és az állami intézmények szorosan együttműködnek a kulcstechnológiák kutatása és fejlesztése során, – nemzetközi kutatási együttműködések során (különösen az USÁ-ban élő ír diaszpóra segítségével) az ír kutatói társadalom, és a gazdaság számára is széles körben hozzáférhetővé válik a legfejlettebb tudás, – az ír munkaerőpiac képes megfelelni, megfelelő számú magasan képzett és gyakorlattal rendelkező szakembert biztosítani a technológia-intenzív szektorok vállalkozásai számára, – a társadalom egyre növekvő hányada számára biztosít magas életszínvonalat a technológiai fejlődés, – attraktív munkalehetőségek komoly vonzóerőt jelentenek a külföldön elő írek, különösen az alapkutatásokkal foglalkozó kutatók és mérnökök hazacsábítására, – a technológiai innovátorok könnyebben hozzáférnek kockázati és fejlesztési tőkéhez, – az ország infrastruktúrája, különösen a telekommunikációs és a közlekedési hálózat megfelel a fejlett, technológia-intenzív gazdaságok elvárásainak, – az ír társadalom többsége profitálni tud a tudományos és technológiai fejlődésből adódó társadalmi és gazdasági előnyökből. Forrás: Building on Technology Foresight Ireland, http://www.forfas.ie/icsti/statements/ tforesight/overview/building.htm (2003. július 10.)

I.4.1Tanuló szervezetek: a tudástermelés és hasznosítás új formái Amint az előzőekben bemutattuk, a tudásalapú gazdaságban a tudástermelés és hasznosítás módja alapvető változásokon megy keresztül. A különféle szervezeteknek, vállalkozásoknak és az egyéneknek is hatalmasra duzzadt információ mennyiséggel kell megbirkózni nap, mint nap. Az üzleti siker és a versenyelőnyök elérésében nagy jelentősége van az információ-szelektálási, feldolgozási, illetve reagálási időnek, ami csak hatékony információszervezési módszerekkel biztosítható. A kívánatos hatékonyságnövekedéshez az üzleti élet logikájának, törvényszerűségeinek mélyebb és komplexebb ismerete, tudása szükséges.


40


Gibbons (1994) érvelése szerint valójában a tudástermelés új módjának („Mode 2”) a megjelenéséről van szó, mivel a tudás előállítása egyre összetettebb, diszciplínákon átívelő és számos szervezet (egyetem, kutatóintézet, vállalat, transzferügynökség stb.) együttműködésére épülő folyamattá vált. A tudás létrehozásának további lényeges jellemzője az olyan specialisták kitüntetett szerepe, akik csak egy bizonyos ideig dolgoznak közösen gyakorlati problémák megoldásán. Napjainkban sokkal fontosabb a projektekhez, mint egyes intézményekhez vagy tudományterületekhez való kötődés, hiszen mindkettő vonatkozásában a határok elmosódásának, a multi- illetve transzdiszciplináris szemlélet uralkodásának vagyunk tanúi. A hierarchikus tudástermelés az intézmények és a kutatók közötti szövevényes, sokágú és összefonódó hálózatokká alakul. Eddig főként az egyéni kreativitáson volt a hangsúly, a 21. században azonban a csoportos kreativitás lesz a döntő. Emellett persze az egyén szerepe sem lesz elhanyagolható, hiszen a csoportok kiemelkedő személyiségek köré települnek. Egyre fontosabbá válik a kritikus tömeg, vagyis az anyagi és a szellemi erőforrások koncentrálása egy-egy területre, kutatócsoportra koncentrálása. Ezért felértékelődik a tudományos szervezők, menedzserek szerepe is a jövőben. A folyamatok alaposabb megértéséhez azonban célszerű közelebbről is áttekinteni a tudástermelés keresleti-kínálati tényezőiben beállt változásokat. A kínálati tényezőkkel kezdve a sort megállapíthatjuk, hogy az egyetemi rendszerek expanziójából adódóan jelentősen megnőtt a diplomával, posztgraduális végzettséggel és doktori fokozattal rendelkezők száma. Napjainkban a fiatalkorú népesség – Magyarországon közel 40 százaléka – mintegy fele folytat már különböző szintű felsőfokú tanulmányokat rövidebb vagy hosszabb ideig, ezáltal növelve a társadalom általános tudásszínvonalát. A hagyományos tudástermelő központok, mint pl. a tudományos műhelyek, felsőoktatási intézmények azonban nem képesek felszívni ezt a szakember-többletet, ami országonként 10-20 százalékkal is meghaladhatja a korábbi évtizedek átlagát. Többek között ezért helyezkednek el mind nagyobb számban a gazdaság különböző ágazataiban a tudományos minősítéssel rendelkezők. Ennek fontos pozitív következménye, hogy a gazdaságban jelentősen megnőtt a tudást előállítók potenciális létszáma, akik számára – képzettségükből adódóan – ismertek a tudás előállítás tudományos módszerei és a mindennapok gyakorlatában alkalmazzák is az elsajátított eljárásokat.



41

A technológiai és a vállalati folyamatok komplexitásának fokozódásával egyidejűleg látványosan megnőtt a speciális tudással rendelkezők iránti kereslet. A specialisták tudása a versenyelőnyök egyik legfontosabb forrása a vállalatok számára. Még a nagyvállalatok számára is óriási veszteséget okozhat egy-egy vezető kutató vagy stratégiai menedzser elvesztése, hiszen távozásával általában kapcsolatrendszerét is magával viszi, amit rosszabb esetben azután a konkurencia hasznosít. A szolgáltató szektor erőteljes bővülése ellenére az ipar még mindig központi szerepet játszik a tudás előállítás–közvetítés–használat összefüggésrendszerében. A tudás iparszerű alkalmazását három hajtóerő befolyásolja a legnagyobb mértékben: 

globalizáció,



a termelés integrációja,

 a termékek életciklusának lerövidülése. A globalizáció lehetővé teszi a vállalati kutatás-fejlesztési tevékenységek nagyfokú specializációját, a méretgazdaságosság elérését. A tudáshoz való szabad hozzáférés, illetve az internet segítségével a vállalatok a globálisan elérhető legjobb tudást használhatják fel üzleti, illetve kutatás-fejlesztési tevékenységükhöz. Persze ez csak potenciális lehetőség, éppen ezért a verseny szempontjából meghatározó annak ismerete is, hogy hol, milyen formában érhető el a szükséges tudás vagy technológia. A korszerű termelésben és a legtöbb magas hozzáadott értéket előállító iparágban (pl. autóipar) rohamosan terjed a platformokra épülő gyártás. Ezen az alapelven nyugvó termelés azt jelenti, hogy a végterméket előállító rendszerintegrátor építi be – többnyire „just-in-time” – az alvállalkozói lánc tagjai által beszállított részegységeket, alkatrészeket. A munka meghatározó részeit (pl. tervezés, dizájn, termelés) (al)rendszer beszállító alvállalkozók végzik, ők alkotják a beszállítói piramis második szintjét. Ezek a vállalatok tartják a kapcsolatot a rendszerintegrátorokkal és adnak megbízásokat (al)rendszerek, részegységek tervezésére és gyártására. A részfolyamatokra való bontás során megvalósuló specializáció növeli a beszállítói lánc hatékonyságát és a méretgazdaságosságot is, mivel az (al)rendszerbeszállítók több rendszerintegrátor számára is szállíthatnak. A tudás előállítói számára viszont az a leglényegesebb kihívás, hogy miként tudják összehangolni és rendszerezni, majd termékekké, technológiai megoldásokká formálni a különböző eredetű, típusú tudást, illetve technológiákat. Az elmúlt évtizedekben drasztikusan lerövidült a termékek életciklusa, illetve a piacra történő bevezetésük ideje, ami különösen látványos az elektronikai termékeket előállító iparágakban. Itt nem ritka, hogy a konkurensek már hetekkel (!) az új termék megjelenését követően piacra dobják saját megoldásukat, letörve ezzel az úttörő szerepet játszó vállalkozás monopóliumát, rontva annak extraprofit © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

42


szerzési esélyeit. A verseny kétségtelenül pozitív hatást gyakorol a fogyasztókra, hiszen a termékek ára rohamosan csökken, ami ugyanakkor negatív hatással van a vállalkozások innovációs kedvére. Számos vállalat szabályosan veszélyeztetve érzi az egyre magasabb kutatás-fejlesztési költségeinek megtérülését, ezért minden lehetséges eszközt bevet azok lefaragásáért. Ennek jegyében örvend nagy népszerűségnek a szerződéses tervezés és gyártás, mivel az erre szakosodott szervezetek az igényekhez rugalmasan igazodó létszámmal dolgoznak és nem rendelkeznek költséges fejlesztőközpontokkal. Az európai és az amerikai iparra is jellemző, hogy a gyártás „kiszervezésének” eredményeképpen a termelés meghatározó része immár a Távol-Keleten, elsősorban Kínában történik. A folyamatok irányának alakulását figyelembe véve már a közeljövőben elképzelhető, hogy a termékek „alapanyag-státuszba” kerülnek.

I.5.Következtetések a regionális politika számára Ahogy a bevezetőben említettük, napjainkban kis számú régióban összpontosul a kritikus mennyiségű tudás, területileg koncentráltak a kutatás-fejlesztési ráfordítások, illetve a szabadalmi bejelentések. Mint láttuk, a regionális jellemvonások, a társadalmi hálózatok, a szociális tőke, illetve a térbeli közelség is alapvetően befolyással vannak a tudás iránti keresletre. Másrészt, a nagyvárosokban és a régiókban a magasan képezett munkaerő mobilitása is nagyban hozzájárul a tudás terjedéséhez, ami egyszerűbben valósul meg az agglomerációkban, illetve a régiókon belül, mint a régiók között. Harmadsorban, az innovációs folyamat különböző szakaszaiban szükséges tudás és egyéb inputok is könnyebben hozzáférhetők a tudást nagyobb mértékben koncentráló agglomerációkban. Annak ellenére, hogy az innovációhoz szükséges tudás és információ nagymértékben koncentrálódik, mégsem mondható, hogy az ismeretek elérhetők lennének egyetlen régión belül. Például, a világ kutatás-fejlesztési tevékenységének csak 5%-a történik Nagy-Britanniában, ebből következően a kutatás-fejlesztési tevékenységekhez szükséges tudás nagy része nemcsak az adott régión, hanem az országon kívül szerezhető be (Simmie 2003). A szakirodalom áttekintése során levonható a következtetés, mely szerint elsősorban a kódolt és a hallgatólagos tudás eloszlása és transzfere határozza meg a régiók helyét a modern piacgazdaságban. Egyrészről, a tudás forrásainak koncentrációja, illetve annak hiánya befolyásolja a régióknak a globális gazdaságban betöltött szerepét. Másrészről, a tudáscsere mértéke és dinamikája függvényében változhat a régiók pozíciója; előbbre, de hátrébb is léphetnek a globális hierarchiában. A régiók versenyképessége ennek következtében nagymértékben függ attól, hogy mekkora a regionális szereplők tudás generáló és hasznosító kapacitása, milyen mértékben képesek innovációvá fejleszteni a



43

megszerzett tudást, illetve a nemzetközi piacokon exportsikereket elérni a régióban kifejlesztett új termékekkel és szolgáltatásokkal. A keresleti tényezők megértése és figyelembe vétele napjainkban talán még a technológia kínálatnál is fontosabb. A vevők, az ügyfelek kiemelt szerepet játszanak a tudáscserében, éppen ezért igényeik alapos megértése az innovatív vállalkozások sikerének is kulcstényezője. Az innovatív vállalkozások esetében azonban a piacok sokkal inkább nemzetiek és nemzetköziek, mint lokálisak. Az esetek többségében az innovatív vállalkozások beszállítói hálózata is túlnyúlik a régióhatárokon. Ezért meg kell érteni, hogy a lokalitás milyen szerepet játszik a nemzeti és a nemzetközi kapcsolatok hálózatában. Az innováció földrajza megmutatta, hogy napjainkra kialakult a régiók hierarchiája. A nemzetközi hierarchia csúcsán áll a kaliforniai Szilícium-völgy és a szintén egyesült államokbeli bostoni 128-as út térsége. Európában Berlin, a finn Uusimaa, a párizsi agglomeráció (Ile-de-France), Stockholm, Baden-Württemberg és a londoni agglomeráció koncentrálja Európában az állami és a vállalati kutatásfejlesztési ráfordítások közel felét. Rá kell mutatni arra is, hogy az európai tudásáramlás és tudástranszfer is meghatározóan az említett régiók között megy végbe. Azért lehetséges mindez, mivel ezekben a térségekben koncentrálódnak a régió specializációjához illeszkedő legújabb tudományos ismeretek, aminek következtében a nemzetközi innovációs rendszer fontos csomópontjaivá válnak. A régiók gazdasági fejlődésének perspektíváit vizsgáló kutatások azt mutatják, hogy a vezető régiók és a fejletlenebb régiók között nem valósul meg konvergencia, az inkább a régiók csoportjai között megy végbe (EIS 2002). Ez semmiképpen sem annak a következménye, hogy a tudásátadás a távolsággal arányosan csökken, mivel a tudásáramlás nemzetközi csomópontjai között akkor is intenzív csere zajlik, ha az adott régiók távoli kontinenseken találhatók. A fejletlenebb térségek divergenciáját mindenekelőtt az abszorpciós, tudástranszfer és tudásgenerálási kapacitásaik alacsony színvonalában kereshetjük. Ennek az a következménye, hogy a térségben található tudás mennyisége nem éri el azt a kritikus szintet, amely segítené gazdasági szervezeteik bekapcsolódását a nemzetközi innovációs rendszerekbe. Az áttekintett elméleti összefüggések alapján levonható az a következtetés, hogy a helyi, endogén fejlődésre alapozott regionális politika önmagában nem elegendő, mivel annak kizárólagos alkalmazása nem képes felzárkóztatni a fejletlenebb adottságú régiókat az élvonalhoz. A regionális politika alakítóinak tekintettel kell lenni arra is, hogy az endogén növekedéselmélet hangsúlyozza az interregionális kapcsolatok és a nemzetközi tudás- és technológiai transzfer szerepét is, éppen ezért a regionális politikában komoly szerepet kell kapni a régió belső motorjainak teljesítmény- és hatékonyságnövelését szolgáló intézkedések mellett a külső kapcsolatrendszer fejlesztésének is. Az export bázis, az iparág vezető vállalkozásaival fenntartott kereskedelmi kapcsolatok, a valós keresletre épülő © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

44


tudásközvetítő szervezetek mind kritikus szerepet játszanak az innovatív régiók sikerében. Az Európai Unióban megvalósított kínálaterősítő intézkedések (pl. technológiai központok, inkubátorházak) mérsékelt sikere viszont komoly dilemma elé állítja a regionális gazdaságpolitikusokat. Az elmúlt évtizedekben kiderült, hogy az innovatív cégek fejlődését meghatározóan befolyásoló tényezőkre csak kis mértékben lehet befolyása a regionális adminisztrációnak, fejlesztési ügynökségeknek. Lényeges szerepe lehet azonban azoknak az intézkedéseknek, amelyek a legújabb technológiai ismeretek forrásaival és a nemzetközi tudásbázisokkal igyekeznek összekapcsolni a régiót. Végezetül, a regionális politika fontos célkitűzéseként lehet meghatározni, hogy segítse elő és tegye lehetővé a vállalkozások számára a tudás innovációvá transzformálását, ami a nagyobb versenyképesség és a magasabb regionális export záloga is egyben. Mindez azonban széleskörű koordinációt igényel: a regionális, a nemzeti és a nemzetközi keresleti és kínálati tényezők alapos megértését és elemzését. A regionális politika alakítóinak arra is figyelemmel kell lenniük, hogy a nevezett folyamatokat önállóan nem képesek jelentősebb mértékben befolyásolni, így fontos, hogy jó interregionális együttműködéseket alakítsanak ki, illetve vállaljanak aktív szerepet a nemzeti, valamint nemzetközi fejlesztési programok kidolgozásában.




45

46

A tudás és hordozóinak regionális sajátossága

II.A TUDÁS ÉS HORDOZÓINAK REGIONÁLIS SAJÁTOSSÁGA II.abranull II.tablanull

II.1.Bevezetés A területfejlesztési politikák célja a modern gazdaságokban, hogy a népesség életkörülményeit és az azokban meglévő különbségeket mérsékelje. A területi politikák beavatkozási iránya a gazdasági szektorok átalakításával, a foglalkoztatási lehetőségek bővítésével, az életfeltételeket szolgáló különféle infrastrukturális és intézményi feltételek javítására szól. A törekvések célpontja az esély biztosítása a fejlődést segítő területi faktorok megújításával, illetve a felzárkózás feltételeinek biztosításával. Az utóbbi tényező szolgálja a területi kiegyenlítés és regionális különbségek mérséklését, amelyek természetesen csak hosszú távon érvényesülhetnek. A modern területfejlesztési politikák már nem kezelik egységesen a teret, az imént említett általános célt differenciáltan alkalmazzák (Horváth 1998) . A hetvenes évektől nyilvánvalóvá vált, hogy az egyes területek sajátos társadalmi-gazdasági szerkezetekkel rendelkeznek, így azok egységes kezelése nem lehetséges, egy differenciált cél, eszköz- és intézményrendszerrel oldható meg a helyi erőforrások aktivizálása. A regionális fejlődést korábban a gazdasági tényezőkre és az emberi erőforrásokra, mint munkaerőre helyezték, azoknak is elsődlegesen a mennyiségi jelenlétére, majd a nyolcvanas évektől a minőségi összetételére (Benko 1999). A nyolcvanas évekre világosabbá vált, hogy a regionális fejlődésben nem lehet a tényezőket egyrészt szétválasztani, azaz külön kezelni a gazdasági, társadalmi, emberi-munkaerő faktorokat, másrészt éppen az erőforrások átértékelése miatt egyre jobban felértékelődtek, vagy pontosabban az érdeklődés középpontjába kerültek a humán elemek (Rechnitzer 1993). Látható volt az elmúlt évszázad utolsó évtizedében, hogy a regionális fejlődésben azok a térségek voltak sikeresek, ahol éppen ezek a humán tényezők nagyobb számban, összetett minőségben, aktívabban voltak jelen (Enyedi 1997). A regionális elemzők és fejlesztők ráeszméltek arra, hogy a tér különböző pontjain más-más kulturális, társadalmi kötődések alakultak ki a népesség iskolázottsága, szakmai szerkezete, de életmódja és életkörülményei következtében. Változnak a kötődések, eltérő az identitás tudat, más-más paraméter alapján jellemezhetjük a településhez, térséghez kapcsolódó viszonyokat. A munka- és tevékenység kultúra erős területi sajátosságokat mutat, a felhalmozott tapasztalatok eltérő aktivitást takarnak, az alkalmazkodás az új ismeretekhez éppen ezen társadalmi és kulturális összefüggések miatt, térben roppant különböző (Hanhe1985). A területfejlesztés korábbi - fejlődési tényezők importja, felülről vezényelt, döntően gazdasági szemléletű átalakítás – paradigmája megingott, helyette egy új gondolkodás és cselekvési mód jelent meg. Ennek az új formálódó paradigmának két központi eleme van, az egyik az alulról építkezés, s a másik – lényegében az elsőhöz kapcsolódva, abból következően – a humán erőforrások aktivizálása, azok alkotó elemeinek élénkítése. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


47

Tanulmányunkban3 elsőként regionális fejlődés új tényezőire, közöttük a humán erőforrások által gerjesztett elemeire hívjuk fel röviden a figyelmet. A következő részekben ezen erőforrás elem néhány dimenziójának regionális szerkezetét tekintjük át, kimutatva azt, hogy a kilencvenes években és napjainkban milyen térségi sajátosságai voltak a humánerőforrásoknak, s azokat alakító tényezőknek. S végül összefoglaljuk a sajátosságokat, utalva a regionális fejlesztés lehetséges irányaira, ezzel az erőforrások aktivizálásának lehetséges módjaira.

II.2.A humán erőforrások regionális fejlődés A gyakran hallott és már frázisnak tűnő humán erőforrások szakszerű meghatározása nem egyszerű feladat. Hiszen miről is van szó? Arról, hogy az emberi tényezők, az azok alakításában résztvevő intézmények, valamint a társadalmi feltételek, és adottságok együttese jelenti azt a feltételrendszert, amivel egy területegység rendelkezik. Ezek a tényezők külön-külön és együttesen is jelen vannak, sőt hatnak, egymás erősítve, gyengítve formálják az adott területi egységet, s azok sokasága révén a térszerkezetet (Enyedi 1996). A regionális tudományban a tudásnak, mint a regionális fejlődés meghatározó tényezőjének a felismerése csak a kilencvenes években kezdődik meg. A regionális fejlődést vizsgáló elméletek mindig tükrözték a közgazdaságtudomány aktuális paradigmáit, így például a neoklasszikus elmélet a tőke és munka hatásokat (Richardson 1969), majd az exportbázis elmélet a gazdasági szerkezetet alakító szektorok szerepét a területi növekedésben (North 1955). A hetvenes években az endogén fejlődés elméletében már felbukkannak a belső tényezők között az emberi erőforrások. Az elemzések és az értékelések súlypontja még a gazdasági szerkezetben rejlő adottságokra (Hahne 1985), vagy éppen a regionális politika intézményrendszerének alakítására, az abban rejlő korlátok és feltételek leküzdésére irányultak (Stöhr 1987). A nemzet- és a regionális gazdaságok fejlődését és versenyképességének tényezőit magyarázó elméletek is igyekeztek követni és modellezni a megváltozott gazdasági környezetet, amelynek során kidolgozásra kerültek az „új növekedéselméletek” (EC 2003). Az „új (endogén) növekedéselmélet” kétségbe vonja a neoklasszikusok hipotéziseit –, akik kizárták a technológiai változásoknak a gazdasági fejlődésre gyakorolt hatását – és modelljükbe beépítették a technológiai externáliákat is. Egyik jeles képviselőjük, Romer (1990) növekedéselméletében kiemeli a tudás létrehozásának fontosságát. Érvelése szerint a tudás a tőke meghatározó formája és a gazdasági növekedés elsősorban a tudás akkumuláció mértékétől függ. A tudásalapú gazdaságoknak pedig az a legfontosabb jellemzője, hogy a tudás előállítása és hasznosítása alkotja az értékteremtési folyamatok központi elemét. Hangsúlyozza továbbá, hogy a technológiai változások az új technológiákba és emberi erőforrásokba történő befektetések eredményeképpen, azok 3

A tanulmány összeállításában támaszkodtam Smahó Melinda pontos adatgyűjtésére és feldolgozására, illetve Edelényi Béla által írt hetedik fejezetre. A szerkesztési munkálatokat Smahó Melinda végezte. Köszönöm közreműködésüket!


48


hozamaképpen következnek be. Ezért a technológiai fejlődés a gazdasági növekedés endogén tényezőjének tekinthető. Az endogén növekedéselmélet feltételezi azt is, hogy az új technikai tudás létrehozásához szabadon elérhető az összes rendelkezésre álló – kodifikált és a hallgatólagos („tacit”) – tudás. Ezt azonban a legutóbbi kutatások nem tudták megerősíteni, mivel a vizsgálati eredmények szerint az új technikai tudás – elsősorban a hallgatólagos tudás – terjedésének földrajzi határai vannak (Anselin et al. 1997; Varga 1998; Braczyk et al. 1998; Malecki– Oinas 1999). A schumpeteri endogén innovációs modell értelmében, a vállalkozások a profit maximalizálás miatt valósítanak meg technológiai fejlesztéséket, mint innovációt, ami a gazdasági növekedés legfontosabb forrása is egyben. Az elmélet szerint a vállalkozások legfőképpen időleges monopóliumok kiépítésére törekedve és extraprofit elérése érdekében folytatnak kutatás-fejlesztési tevékenységet (Romer 1990). A tökéletlen verseny következtében a vállalkozások elegendő profitot tudnak elérni új termékeikből a kutatás-fejlesztési költségeik fedezésére. A korábbi termékeknél jobb minőségű és több szolgáltatási funkciót tartalmazó innovációk képesek kiváltani a termékek korábbi generációit, ennek következtében biztosítják az innovátor extraprofitját. Ezek az innovációk azután más vállalkozások fejlesztési tevékenységéhez nyújtanak inputot, ezáltal hozzájárulva az általános technológiai színvonal fejlődéséhez, illetve a gazdasági növekedéshez. Ezen innovációk tipikus példáját jelentik az információs és kommunikációs technológiák. A schumpeteri modellben a növekedés mértékét a kutatás megtérülése határozza meg, amely az innovációra fordított források nagyságától, a piac méretétől, a kutatás-fejlesztési tevékenység termelékenységétől, valamint az innovátorok piaci erejétől függ. Az „új gazdasági földrajz” elméletek arra igyekeztek választ keresni, hogy mely tényezők hatására koncentrálódnak egyes gazdasági tevékenységek, illetve, hogy melyek a regionális versenyképességet leginkább befolyásoló faktorok. A Krugman (1991) nevéhez kötődő új, gazdaságföldrajzi elméletének egyensúlyi modelljével nemcsak a gazdasági tevékenységek földrajzi koncentrációjára lehet magyarázatot adni, hanem a termelés térbeli áthelyezésének, illetve az interregionális munkamegosztás megváltozásának motivációs tényezőire is. Modellje figyelembe veszi Weber, Marshall, az evolucionista közgazdászok (Nelson, Winter) elméleteit, és azok innovatív kombinációját jelenti. Míg például Marshall a tökéletes verseny eszményére épít, addig Krugman megközelítése tekintettel van a tökéletlen versenyre és a növekvő hozadékra is. Modellje szerint, ha a szállítási költségek csökkennek, azzal párhuzamosan veszítenek jelentőségükből a helyi piacok és fokozódik a termelés áthelyezésének lehetősége. Mindezen elméletekből következik, hogy a fejlett államok versenyelőnye elsősorban a tudás előállítási és hasznosítási képességükön nyugszik. Napjainkban már a tudás az alapja a termék-, a folyamat és a szolgáltatási innovációknak, amelyek egyben új piacokat is



49

teremtenek, illetve olcsóbbá teszik a meglévő termékek és szolgáltatások előállítását. A tudás a folyamatos kutatás-fejlesztési tevékenységből származik, amelyet magasan képzett szakemberek hoznak létre hatékony technológiai transzfer, valamint az új ötletek piaci megvalósítása során. A tudásalapú gazdasági fejlődés jellemzi az iparilag fejlett országokat tömörítő OECD tagállamok közel felét. A tudás előállítás és a tudásiparokban foglalkoztatottak létszáma rohamosan növekszik ezen ország-csoporton belül (OECD 1996). Az OECD tagállamokban a közepesen technológiai intenzív, illetve a csúcstechnológiai termékek előállítása az 1985. évi 44%-ról több mint 50 %-ra nőtt az ezredfordulóra. Ezen ágazatok növekedése már évek óta jelentősen felülmúlja a GDP növekedésének átlagos ütemét (Simmie 2003). Általánosan elfogadott az a tézis, miszerint a tudásalapú tevékenységek széles körű elterjedése egyre fontosabb szerepet játszik az egyes országok és régiók versenyképességében. A tudás – az innováció alapvető összetevőjeként – része annak a körfolyamatnak, amely innovációhoz, azon keresztül az export és a versenyképesség növekedéséhez vezet. A nemzet- és a regionális gazdaságok export bázisa pedig a gazdasági növekedés legfőbb hajtóereje. Másrészt, az export és a kereskedelem a legfontosabb közvetítője a nemzetközi szinten elérhető tudásnak, illetve az innovációhoz elengedhetetlen ismeretek transzferének, ezzel zárva az innovációs hurkot. A Hagerstrand (1952) által leírt, az innovációk térbeli terjedését jellemző modellek indítják el azokat a vizsgálatokat, amik elvezetnek az innovációs környezet leírásához, értelmezéséhez, ahol a humán erőforrások szerepe már meghatározó (Camagni 1991, Rechnitzer 1993.). Innen már csak egy lépés a tudásrégiók elmélete, amely a regionális fejlődés új mozgatóját az ismeretek felhalmozásában, az azokat megtestesítő intézményekben és szereplőkben látja, és egyben új paradigmát állít fel a regionális fejlesztés számára is (Scheff 1999; Rösch 2000). Meusburger (1998) átfogó monográfiát szán a tudás és a képzés regionális dimenziónak bemutatására, amelyben nemcsak a tudásnak, mint a gazdasági fejlődés új tényezőjének vizsgálatához szükséges elméleti alapokat ismerhetjük meg, hanem a humán erőforrások elemzésének legfontosabb szempontjait és módszereit is megtalálhatjuk. A hazai területi kutatások eddig elhanyagolták a tudásnak, mint a regionális fejlődés új elemének vizsgálatát. A humán erőforrások egyes elemeinek önálló, egyedi áttekintésére készültek ugyan tanulmányok, de azok nem valamiféle rendszerben, hanem inkább a szektorális tényezők, vagy a hagyományos területi erőforrások szempontjából értékelték az elmúlt évtized folyamait, illetve abban egy-egy alkotó tényező területi szintű változásait (Vámos 1992., Tóth, Trocsányi 1997., 2000.). A humán erőforrások területi dimenzióban történő elemzésénél tehát új helyzet előtt állunk, mivel nem egyetlen tényezővel a népességgel kívánjuk jellemezni ezt a fejlődést hordozó erőforrást, hanem a hatásmechanizmusaival. Azokkal a tényező rendszerekkel, amik legjobban befolyásolják az adott térségek humánerőforrását, ezt öt alkotóelemre bontottuk (II.1. ábra).


50


II.1.ábra: A humán erőforrásokat befolyásoló területi tényezők

Humán erőforrások

Emberi tényezők  népesség összetétele

Életminőség  kultúra

 iskolázottság, képzettség

 civil társadalom

 munkaerőállomány

 identitás

 foglalkoztatás

Tudás- és ismeretközlés hálózata  alsó és középfokú oktatás  felsőoktatás és továbbképzés  kutatás-fejlesztés

Életkörülmények  jövedelmi szint  fogyasztási szerkezet  települések intézményi ellátottsága

Innovációs miliő települések megújítási képessége Forrás: Saját szerkesztés.

Az elemek egyenként és önmagukban is külön-külön tanulmányt érdemelnek, így azok alkotóelemei közül kiválasztunk néhányat, amire elérhető területi információk állnak rendelkezésre és azok alapján kíséreljük meg a kilencvenes évek folyamatait bemutatni. Az első az emberi tényezők, amiket jellemezhetünk a népességgel, annak alakulásával, a népesség különféle összetevőivel, amelyek közül talán az iskolázottság és az ismeretek állapota, azaz a képzettség esetünkben a legfontosabb. Az emberi tényezőket értékelhetjük továbbá a munkaerő-állománnyal, az aktivitás mértékével, illetve a foglalkoztatás szerkezetével, annak változásával, átrendeződésével. Ezen utóbbi két kérdéscsoportot a tanulmányunk nem érinti, mivel a kutatási program más fejezeteiben erről részletes elemzések készültek. Az emberi erőforrások minőségét hivatott illusztrálni az emberi fejlettség index, ami megkísérli összekapcsolni a képzettséget és a gazdaság teljesítőképességét, s ennek alapján időben és térben fejlettségi rangsorok meghatározására alkalmas. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


51

A második blokkban az életminőséget helyeztük el területi szinten. Napjainkban látni kell, hogy egy-egy térség népességének kulturális szintje, vagy a civil társdalom aktivitása, vagy éppen a helyhez, térséghez való kötődés a fejlődés mozgató tényezőnek számít. Ezen két utóbbi tényező elemzésére térünk ki tanulmányunkban. A harmadik blokkban kezeltük az életkörülményeket, azok területi sajátosságait, amit a jövedelmekkel, a fogyasztással jellemezhetünk, illetve a települések intézményi ellátottságával, tanulmányunkban az életkörülményeket, az új ismeretet megtestesítő infokommunikációs infrastruktúrának az ellátottságával jellemezzük. A negyedik blokkba a tudás és ismeretközlés, átadás hálózatát, helyeztük, mondván, hogy a különböző szintű iskolai képzés (általános, közép- és felsőfokú), valamint a kutatásfejlesztés, s azok intézményeinek, szakembereinek jelenléte döntő a települések és térségek humán erőforrásainak alakításában. S végül a települési innovációs miliőt, mint a megújítás környezetét, annak inspirálóját szintén olyan együttes humánerőforrás-buroknak (aurának) tekintettük, ami tartósan jelen van és hat a települések életében. A tanulmányunkat erre a nemzetközi irodalomban követett, de a saját tudományos tapasztalatainkból is merítő sémára építettük. Felhasználtuk a hazai irodalomban, illetve kutatásokban fellelhető eredményeket, azokat foglaljuk össze, értékeljük a humán erőforrások szempontjából, s ahol szükséges tartottuk, ott kiegészítő kutatásokat végeztünk, vagy az adatokat frissítettük. A feldolgozásban arra törekedtünk, hogy döntően a kilencvenes évek folyamatait ragadjuk meg, adalékot nyújtva a humán erőforrások regionális sajátosságaira az átment időszakában.

II.3.Az emberi tényezők Nem panaszkodhat a hazai regionális tudomány, mert az emberi tényezőn belül a népességi adatok, s az azokból leszűrhető tendenciák alaposan feldolgozottak. A népességi jellemzők – bár bőségesen a tízévenként jelentkező népszámlálásokkor, illetve a mikrocenzus összeállításakor állnak rendelkezésre – gondos területi szintű elemzést kínálnak. A népességcsökkenés az elmúlt tíz esztendőben tartós tendenciának tekinthető, hiszen 1990-től közel 300 ezer fővel lettünk kevesebben az országban. A régiók és a megyék mindegyikében csökkent a népességszám, ez alól kivétel Pest és Fejér megye, valamint a háromezer és a húszezer fő közötti lakosságszámú települések. Az évtized végére viszont mindegyik terület és település kategóriában az eleven születések száma (9,3 ezrelék) meghaladta a halálozások számát (13,9 ezrelék), azaz a népességcsökkenés és az elöregedés az ország egészét, fejlett és urbánus térségeit egyaránt érintette. (Jelentés a területi folyamatok…. 2001.) A regionális különbségek tartósak, hiszen pozitív a természetes szaporodás Szabolcs-Szatmárban, Hajdú-Bihar, Borsod megyében, míg a Dunántúlon egy-egy térségben Fejér és Veszprém megyében. A halálozások magas aránya jellemzője volt az elmúlt évtizednek, különösen érvényes ez a fővárosban, az északi © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

52


megyékben, de legsúlyosabb a helyzet a Dél-Alföldön. 1990-ben az ország településeinek 61 %-ában, 1998-ban viszont már 68%-ában múlta felül a hatvan éves népesség a tizenöt évesnél fiatalabbakat. Az elöregedés tartós tendencia, napjainkra csak a Budapest agglomerációjában és az észak-keleti országrészben nagyobb a gyermekkorúak aránya az időskorúaknál. A népességváltozás trendjei alapján 2000-2010 között megállapíthatjuk (II.2. ábra), hogy a déli határ menti térségekben (Szentgotthárd és Gyula között) a népességfogyás gyorsabb lesz, mint az országos átlag, ebben az évtizedben a lakosság fogyása a 10 %-ot is meghaladhatja, amit a vándorlás fokozhat. A népességfogyás üteme Szabolcs-Szatmár, Borsod, Hajdú-Bihar megyében kisebb mértékű lesz, hasonlóan mérsékeltebb tendenciák fogják jellemezni Veszprém és Fejér megye iparosodott térségeit. A rurális térségekben a népességfogyás üteme nagyobb lesz a következő évtizedben (10-12 %), míg a városias régiókban ennek üteme mérsékeltebb (2-4 %), az előbbinél a vándorlás a különbségeket fokozza (Országos Területfejlesztési Koncepció 1997.) A munkaerőforrások regionális különbségei 2000-2010 között látványosabbak lesznek, mint eddig (II.3. ábra). A főváros és régiójában legdinamikusabb a 15-59 éves népesség arányának csökkenése, hasonlóan átlag feletti a csökkenés Győr-Moson-Sopron megyében, illetve a fővárosi agglomerációhoz erősen kötődő Nógrád és Heves megyében. Korábban jeleztük, hogy a Dél-Alföldön magas az elöregedés, nos ez is hozzájárul, hogy ebben a régióban a munkaerőforrások erőteljes mérséklődésével kell számolni. Az emberi erőforrások országon belüli mozgása, a vándorlás, más sajátosságokat mutatott az átmenetben, mint az azt megelőző évtizedekben. A vándorlást alapvetően a megélhetés, a jobb munkakörülmények mozgatták, így aztán a kilencvenes évekre jelentősen mérséklődik a nagy távolságú migráció, és ezt a folyamatot a munkahelyek leépülésén túl a lakáshiány, vagy pontosabban a lakásárak területi különbségeinek látványos növekedése is fékezi. A vándorlás kisebb távolságot fogott át, annak iránya döntően az ország urbanizált térségei (II.4. ábra), lényegében a keleti térségekre gyakorolnak szívó hatást a nyugati prosperáló centrumok, illetve azok vonzáskörzete (L. Rédei 2001).



53

II.2. ábra: A lakosság számának változása 2000 és 2010 között (országos átlag = 100%)

II.3.ábra: A munkaerőforrás (15-19 éves népesség) változása a megyékben 2000-2010 között (országos átlag = 100%) © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

54




55

II.4. ábra: Ezer lakosra jutó állandó belföldi vándorlási különbözet megyénként, 2001.

Szerkesztette: Hardi Tamás

Fő/1000 lakos 14,8 (1) 2,1 - 3,0 (3) 0,1 - 2,0 (7) -1,9 - 0 (6) -3,5 - -2,0 (2) -8,1 (1)

Forrás: Saját számítás a KSH adatai alapján. Az adatok forrása: Területi statisztikai évkönyv 2001. (25, 67)

A vándorlásban részt vevő népesség korszerkezete is megváltozott, a kilencvenes években az a fiatalabb korosztály felé tolódott el. A középfokú és felsőfokú képzésben részesülő fiatalok ezekbe az urbanizált térségekbe jönnek tanulni, hogy aztán a tanulmányok után itt telepedjenek le, sőt számos esetben előkészítik a keleti országrészben lévő család letelepedését, a szülők, hozzátartozók „áttelepítését”. A városi települések vándorlási egyenlege a kilencvenes években negatív lett, s ez a tendencia folytatódik a következő évtizedben is. Megkezdődött a népesség kiáramlása a nagyvárosokból, látványosan átalakult a budapesti agglomeráció mind népességszámban, mind annak szerkezetében (Csanádi, Csizmady 2002), de egyre súlyosabb infrastrukturális és közlekedési problémák is felmerülnek (Kovács 2001). A hazai nagyvárosok is vesztenek népességükből, a szuburbanizációs trendek elsőként a dunántúli nagyvárosokat érintik (Bajmóczy 2000; Hardi 2002), de érzékelhető a népességfogyás és a kiköltözés a többi régió nagyvárosainál is (Tímár, Váradi 2000). Az aktív és egyben innovatív népesség az, amely elhagyja a vidéki térségeket, vagy a depressziós régiókat, így aztán ezekben a térségekben növekszik az elöregedés, csökken a munkaképes korú népesség. Mindezek számos település-működtetési problémát felvetnek, hiszen például a szolgáltatások kihasználtsága mérséklődik, miközben más típusú – főleg egészségügyi és szociális – rendszerek kiépítésére lenne szükség, amiket viszont az elszegényedő önkormányzatok nem képesek fenntartani. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

56


A nemzetközi vándorlás új tendencia, hiszen arra a rendszerváltozás előtt elvétve volt példa. Napjainkra 150 ezerre teszik a Magyarországon tartósan tartózkodó külföldiek számát, ennek nagysága évente 12-15 000 főben stabilizálódott (Kobolka 2000; L. Rédei 2001). Többségük európai (85%), ennek is a fele Romániából érkezett, 10 %-uk Európai Uniós országokból és a fennmaradók a szomszédos országokból, a bevándorlók további 10 %-a ázsiai, többségében kínai (Kovács 2000). A földrajzi célterületek jól meghatározhatók, az egyik a bevándorlás helyéhez közeli határ menti térségek, azok centrumai, a másik a főváros, a harmadik a korábbi rokonok, ismerősök, barátok által behatárolt területek, többségében a Dél-Dunántúl (L. Rédei 2001). Meg kell említeni, hogy a népesedési folyamatok között egyre nagyobb szerepe lesz a roma népességnek, növekedésük folytatóik a periférikus térségek falvaiban, de a fővárosban és több nagyobb városban is. Mint potenciális munkaerőforrás kevésbé vehető igénybe, egyre súlyosabb társadalmi problémák (bűnözés, gettósodás) kísérik a roma népesség terjedését. „A népesség hazai terület-települési folyamatait a lakosságszám csökkenése jellemzi. A települések népességszám-fogyását nagyobb hányadban a halandóság megnövekedése, és csak kisebb hányadban a termékenység visszaszorulása okozza. Ennek hátterében, kétharmad arányban az elöregedés áll, kisebb hányadban a reprodukció kedvezőtlen irányú elmozdulása. Magas termelékenységet, egyben fiatal lakossági összetételt, az etnikai lakosságú területeken láthatunk.” (L. Rédei 2001, 73.o.)

II.3.1A népesség iskolázottsága A népesség iskolázottsága tekintetében az elmúlt évtized egyik kiemelkedő, országos és regionális szinten egyaránt érvényesülő tendenciája az iskolázottsági szint látványos emelkedése.4 Az átlagos elvégzett osztályszám – az országos és vidéki átlag esetében egyaránt – 1,1 osztállyal emelkedett 1990-ről 2001-re, ami az országos átlag tekintetében 13,6%-os, a vidéki átlag tekintetében kissé magasabb, 14%-os növekedést jelent. Míg 1990-ben az ország 7 évesnél idősebb lakosai átlagosan 8 osztályt végeztek el, 2001-ben a 7 évesnél idősebb népesség5 átlagos iskolai végzettsége közel 9,5 osztály volt. Az átlagos elvégzett osztályszám megyénkénti értékeinek vizsgálata során láthatjuk, hogy – bár az átlagos elvégzett osztályszám megyénként is emelkedett -, a mutató átlagos értékeinek növekedése mögött jelentős területi különbségek rejlenek. (II.5. ábra) 4

Az 1990. évi és 2001. évi népszámlálás során a népesség iskolai végzettsége eltérő szemléletű módszertan alapján került felvételre: 1990-ben a 7 éves és idősebb népességet a befejezett legmagasabb iskolai végzettség, 2001-ben pedig az elvégzett legmagasabb osztályszám szerint sorolták be az egyes kategóriákba. Mivel a két időpontra vonatkozó adatok a KSH által közölt formában közvetlenül nem hasonlíthatók össze, a rendelkezésre álló adatok alapján olyan kategóriák felállítása, és az adatoknak ezen kategóriákba való átcsoportosítása és korrigálása vált szükségessé, amelyek lehetővé teszik a két időpontra vonatkozó adatok összehasonlítását. A kutatás során felhasznált adatsorokban a legmagasabb befejezett iskolai végzettség szerinti szemlélet érvényesül. Az elkezdett, de (még, vagy egyáltalán) be nem fejezett magasabb iskola (tekintet nélkül a befejezett osztályszámra) nem került figyelembevételre, így például adott időpontban a felsőoktatási intézmények hallgatói a középiskolát végzettek között szerepelnek. 5 Népesség alatt a 7 éves és idősebb népességet értem, mivel az iskolai végzettség vizsgálata szempontjából a népességnek ez a része releváns.



57

Az ábráról azonnal szembetűnik Budapest kiemelkedő pozíciója: a főváros mutatója 1990ben 14,1%-kal, 2001-ben pedig 14,5%-kal haladta meg az országos átlagot. 1990-ben Budapest és Győr-Moson-Sopron megye rendelkezett az országos átlagot (8,3) meghaladó mutatóval, Vas, Csongrád, Komárom-Esztergom, Baranya, Fejér, Veszprém, BorsodAbaúj-Zemplén, Zala és Pest megye mutatói az országos (8,3) és a vidéki (8,0) átlag értékei között helyezkedtek el. Heves, Hajdú-Bihar, Somogy, Tolna, Békés, Nógrád, JászNagykun-Szolnok, Bács-Kiskun és Szabolcs-Szatmár-Bereg megye mutatói a vidéki átlag nagyságát sem érték el. A legdinamikusabb fejlődést - kedvező pozíciója ellenére - nem Budapest mutatta a vizsgált tíz esztendő alatt. Míg Budapesten a vidéki átlag növekedésénél kisebb mértékben - 14%-kal - nőtt az elvégzett átlagos osztályszám, Pest (16,7%), Somogy (14,9%), JászNagykun-Szolnok (14,8%), Csongrád (14,4%), Heves (14,2%) és Fejér (14,2%) megyékben a vidéki átlag dinamikáját meghaladó növekedés volt tapasztalható. II.5. ábra: A 7 éves és idősebb népesség által elvégzett átlagos osztályszám megyénként, 1990, 2001. (a mutató 1990. évi értékei szerinti csökkenő sorrendben) 11,00 10,50 10,00 9,50

9,47 9,18

9,00 8,50

8,34 8,05

8,00 7,50

a

st H aj ev dú e -B s ih a So r m og y To l Já na sz Bé -N k ag és yk u n Nóg Sz r -S ab zo ád ol l B n cs -S á csok za K tm is k ár u -B n er eg H

Pe

Za l

V C so as -E ngr ád sz te rg om Ba ra ny Bo a rs od Fe V -A j ba esz ér pr új é Z em m pl én om

ár

om K

G

yő rM

Bu os d ap on -S est op ro n

7,00

Átlagos elvégzett osztályszám 1990.

Átlagos elvégzett osztályszám 2001.

Országos átlag 1990.

Országos átlag 2001.

Vidéki átlag 1990

Vidéki átlag 2001

Forrás: Saját számítás az 1990. és 2001. évi népszámlálás megyei adatai alapján. Az adatok forrása: 1990. évi népszámlálás megyei adatai, KSH 1992. és www.nepszamlalas.hu

Az évtized alatt bekövetkezett egyenlőtlen fejlődés eredményeként 2001-re átrendeződött a megyék sorrendje. 2001-ben Budapest és Győr-Moson-Sopron megye mellett Csongrád megye mutatója is meghaladta az országos átlag értékét, valamint jelentősen javult Pest és Baranya megye pozíciója. Pest megyében az átlagos elvégzett osztályszám 1990. évi értéke még alig haladta meg a vidéki átlagot, 2001-ben pedig már csak 0,8%-kal maradt el az országos átlag értékétől. Somogy, Jász-Nagykun-Szolnok és Heves megye dinamikus – a vidéki átlag növekedését meghaladó mértékű - fejlődése nem volt elég ahhoz, hogy ezek a megyék az © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

58


évtized végére elérjék a vidéki átlag szintjét. Borsod-Abaúj-Zemplén megye helyzete számottevően romlott, mutatója az 1990-es vidéki átlag feletti értékről 2001-re a vidéki átlag alá csökkent. Az átlagos elvégzett osztályszám mindkét vizsgált évben Budapesten volt a legmagasabb, Szabolcs-Szatmár-Bereg megyében pedig a legalacsonyabb. Az évtized alatt az átlagos elvégzett osztályszám legnagyobb és legkisebb értéke közötti különbség 1,9-ről 2,2-re emelkedett, ami Budapest és Szabolcs-Szatmár-Bereg megye viszonylatában a területi különbségek növekedését jelenti. A nagyobb területi egységek, a régiók szintjén az átlagos elvégzett osztályszám növekedése homogénebb képet mutat, mint a megyék esetében, ami az egy-egy régiót alkotó megyék eltérő dinamikájú fejlődésével magyarázható. A vidéki átlag emelkedését meghaladó ütemű növekedés egyedül a dél-dunántúli régióban volt tapasztalható, az országos átlag alakulásánál pedig a közép-magyarországi, a közép-dunántúli, az észak-alföldi, valamint a dél-alföldi régió mutat dinamikusabb növekedést. (II.1. táblázat) II.1.táblázat: Magyarország régióinak átlagos elvégzett osztályszám szerinti sorrendje (1990, 2001.) A régiók sorrendje, 1990. A régiók sorrendje, 2001 Átlagos elvégzett Átlagos elvégzett Régió osztályszám Régió osztályszám 1990. 2001. 1990. 2001. Közép-Magyarország 9,05 10,31 Közép-Magyarország 9,05 10,31 Országos átlag 8,34 9,47 Országos átlag 8,34 9,47 Nyugat-Dunántúl 8,30 9,42 Nyugat-Dunántúl 8,30 9,42 Közép-Dunántúl 8,22 9,36 Közép-Dunántúl 8,22 9,36 Vidéki átlag 8,05 9,18 Vidéki átlag 8,05 9,18 Észak-Magyarország 8,04 9,08 Dél-Dunántúl 8,03 9,17 Dél-Dunántúl 8,03 9,17 Dél-Alföld 8,00 9,09 Dél-Alföld 8,00 9,09 Észak-Magyarország 8,04 9,08 Észak-Alföld 7,81 8,89 Észak-Alföld 7,81 8,89 Forrás: saját számítás az 1990. és 2001. évi népszámlálás megyei adatai alapján. Az adatok forrása: 1990. évi népszámlálás megyei adatai, KSH 1992. és www.nepszamlalas.hu

Az átlagos elvégzett osztályszám alapján a régiók sorrendjében 1990-ben és 2001-ben is a közép-magyarországi régió állt az első helyen, egyetlen olyan régióként, amelynek mutatói meghaladták az országos átlag értékét. A sorrendben az országos átlag és a vidéki átlag között elhelyezkedő nyugat-dunántúli és közép-dunántúli régió megtartotta pozícióját, átrendeződés csak a vidéki átlagnál kisebb mutatójú régiók esetében figyelhető meg. A déldunántúli és dél-alföldi régió pozíciója a dinamikus fejlődés eredményeképpen javult, míg a vidéki átlag értékéhez 1990-ben legközelebb álló észak-magyarországi régió 2001-ben a rangsor utolsó előtti helyére került. Az észak-magyarországi régióban Borsod-AbaújZemplén megye mutatója a vidéki átlag alá csökkent 2001-re, a dél-alföldi régióban © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


59

Csongrád megye dinamikusan fejlődött, s mutatója 2001-re meghaladta az országos átlagot. Az észak-alföldi régió – Jász-Nagykun-Szolnok megye dinamikus fejlődése ellenére - az országos átlag növekedésénél kisebb dinamikát felmutatva változatlanul az utolsó helyen áll. Észak-Alföld az ország egyetlen olyan régiója, amelynek mindhárom megyéje 1990-ben és 2001-ben is a vidéki átlag alatti mutatóval rendelkezett. A vidéki és az országos átlag közötti 0,3 osztálynyi különbség 1990-ről 2001-re változatlanul fennmaradt, ami a mutató átlagos értékei növekedésének tükrében a vidéki átlagnak az országos átlaghoz való kismértékű közelítésére, tehát a Budapest-vidék különbség csekély mértékű csökkenésére utal. A vidéki átlagnak az országos átlagot meghaladó dinamikájából, valamint az országos átlaghoz tartozó szórás 5,8%-os csökkenéséből szintén a Budapest-vidék különbség csökkenésére következtethetünk. A Budapest-vidék különbségen kívül azonban a vidéki térben is jelentős területi különbségek figyelhetők meg, régión belüli és régiók közötti viszonylatban egyaránt. A vidéki átlag alatti megyék mutatóinak számos esetben tapasztalható dinamikusabb növekedési üteme nem volt képes ellensúlyozni ezen megyék rosszabb induló pozíciójából adódó lemaradását, aminek következtében a vidéki térben az évtized elején meglévő területi különbségek nagyrészt 2001-re is fennmaradtak. Bár a vidéki átlag alatti mutatóval rendelkező régiók egymáshoz viszonyított pozíciója megváltozott, az országnak ugyanazon 4 régiójában volt az átlagos elvégzett osztályszám a vidéki átlag alatt 1990-ben, mint 2001ben. Tehát, miközben a vidék - a nyugat-dunántúli és közép-dunántúli régió, valamint Pest, Baranya és Csongrád megye vidéki átlagnál magasabb mutatóértékeinek következtében kis mértékben kezd felzárkózni Budapesthez, viszi magával a vidéki térben meglévő területi különbségeket.

II.3.2A képzettség területi szerkezete Az elvégzett átlagos osztályszám emelkedése következtében a népesség képzettségi szerkezete az elmúlt évtized alatt országos és vidéki viszonylatban egyaránt a magasabb iskolai végzettségűek népességen belüli arányának növekedése felé tolódott el. Országos szinten az általános iskolai végzettséggel nem rendelkezők aránya egynegyedére, az általános iskola 1-7 osztályát végzettek aránya pedig 10%-kal, (29%-ról 19%-ra) csökkent 1990-ről 2001-re. Az általános iskola nyolc osztályát végzettek arányának 4%-os csökkenése fordulópontot jelent, ugyanis az ennél magasabb iskolai végzettségűek népességen belüli aránya rendre növekedést mutat: a szakmunkásképzőt és szakiskolát végzettek aránya 5,4%-kal, a középiskolai végzettséggel rendelkezők aránya 8,6%-kal, a felsőfokú végzettségűek aránya pedig 1,3%-kal volt magasabb 2001-ben, mint 1990-ben. Így 2001-ben szakmunkásképző és szakiskolai végzettséggel a népesség 18,4%-a, középiskolai végzettséggel a népesség közel 25%-a, és felsőfokú végzettséggel a lakosság 8,9%-a rendelkezett. A Budapest adatai nélkül számított vidéki mutatók hasonló tendenciát jeleznek, bár a vidéki mutatók értékei mindkét évben, és mindegyik kategóriában kedvezőtlenebbek: az alacsonyabb iskolai végzettségűek az országosnál nagyobb, a magasabb iskolai végzettségűek az országosnál kisebb arányt képviselnek a vidéki népességben. Vidéki viszonylatban az általános © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

60


iskolai végzettséggel nem rendelkezők aránya 2,2%-ról 0,6%-ra, az általános iskola 1-7 osztályát végzettek aránya 31%-ról 21%-ra, az általános iskola nyolc osztályát végzettek aránya 32%-ról 29%-ra csökkent 1990-ről 2001-re. A szakmunkás és szakiskolai végzettséggel rendelkezők aránya 13,9%-ról 19,7%-ra, a középiskolát végzettek aránya 14,5%-ról 23%-ra, a felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya pedig 5,9%-ról 6,6%-ra emelkedett 1990-ről 2001re. A lakosság képzettségi szerkezetét tekintve 1990-ben és 2001-ben egyaránt Budapest helyzete volt a legkedvezőbb, mivel az alacsonyabb iskolai végzettségűek népességen belüli aránya a fővárosban volt a legalacsonyabb, a magasabb iskolai végzettséggel rendelkezők aránya pedig itt volt a legmagasabb. Mindkét vizsgált esztendőben SzabolcsSzatmár-Bereg megye népességében képviseltek legnagyobb arányt az általános iskolai végzettséggel nem rendelkezők, valamint az általános iskola 1-7 osztályát végzettek. Ezzel párhuzamosan 1990-ben a közép- és felsőfokú, 2001-ben pedig a felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya ebben a megyében volt a legalacsonyabb. A budapesti és vidéki népesség képzettségi szerkezetének összehasonlítása során jelentős különbségeket figyelhetünk meg. A II.6. és II.7. ábrák alatti táblázatból kitűnik, hogy a középés felsőfokú végzettséggel rendelkezők részaránya Budapesten, az ennél alacsonyabb végzettségűek lakosságon belüli részaránya pedig vidéken volt magasabb, 1990-ben és 2001ben egyaránt. II.6.ábra: A 7 éves és idősebb népesség legmagasabb iskolai végzettség szerinti megoszlása, 1990. (%) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Budapest

Vidék

Felsőfokú iskola

14,49

5,90

Középiskola

23,42

14,46

Szakmunkásképző és szakisk.

9,22

13,89

Ált. isk. 8. osztály

30,88

32,30

Ált. isk. 1-7. osztály

20,79

31,29

Nincs ált. isk. végz.

1,20

2,16

Forrás: Saját számítás a népszámlálási adatok alapján.6 6

Az adatok forrása: 1990. évi népszámlálás megyei adatai, KSH 1992.



61

Míg a Budapesten élő, 7 évesnél idősebb népességnek 1990-ben 14,5%-a rendelkezett felsőfokú végzettséggel, a hasonló korú vidéki népességnek csak 5,9%-a. Ezek az arányok 2001-re rendre 19,3%-ra és 6,6%-ra emelkedtek, ami azt jelenti, hogy a felsőfokú végzettségűek arányában bekövetkezett dinamikus növekedés eredményeként 2001-re Budapest 7 éves és idősebb lakosságának csaknem 1/5 része rendelkezett felsőfokú végzettséggel, miközben vidéken mindössze 0,7%-kal növekedett a felsőfokú végzettségűek 7 éves és idősebb népességen belüli aránya. II.7.ábra: A 7 éves és idősebb népesség legmagasabb iskolai végzettség szerinti megoszlása, 2001. (%) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Budapest

Vidék

Felsőf okú iskola

19,28

6,64

Középiskola

33,69

22,92

Szakmunkásképző és szakisk.

12,18

19,68

Ált. isk. 8. osztály

22,20

29,38

Ált. isk. 1-7. osztály

12,46

20,78

Nincs ált. isk. végz.

0,19

0,60

Forrás: Saját számítás a népszámlálás adatai alapján. 7

Látható, hogy 1990-ben Budapesten és vidéken egyaránt az általános iskolai végzettséggel rendelkezők tették ki a 7 éves és idősebb népesség legnagyobb hányadát. 2001-re Budapesten drámai csökkenés következett be az alacsony iskolai végzettségűek népességen belüli arányában, ugyanakkor a közép- és felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya dinamikusan nőtt. A fővárosban 2001-ben már a középiskolai végzettséggel rendelkezők képviselték a legnagyobb részarányt a 7 éves és idősebb népességen belül, s a felsőfokú végzettségűek aránya majdnem elérte a nyolc általános iskolai osztályt végzettek arányát. A vidéki népességen belül az általános iskola 1-7 osztályát végzettek aránya csökkent számottevően, miközben jelentősen megnőtt a szakmunkás és szakiskolai, valamint a középiskolai végzettséggel rendelkezők 7 éves és idősebb népességen belüli aránya. A budapesti és vidéki folyamatokat összehasonlítva megállapítható, hogy mindkét esetben növekedett a magasabb iskolai végzettséggel rendelkezők aránya a 7 éves és idősebb 7

Az adatok forrása: www.nepszamlalas.hu


62


népességen belül, ami Budapesten a közép- és felsőfokú végzettségűek arányának növekedésében, míg vidéken a szakmunkás, szakiskolai és középiskolai végzettséggel rendelkezők arányának emelkedésében nyilvánult meg. A képzettség területi eloszlásában szintén a Budapest-vidék különbség dominál. Míg 1990ben a felsőfokú végzettségűek 44,3%-a, a középiskolai végzettségűeknek pedig 36,4%-a élt a közép-magyarországi régióban, a 7 éves és idősebb lakosságnak mindössze 29%-a volt közép-magyarországi, ami jelentős koncentrációra utal. A közép-magyarországi régión belül is kiemelkedik Budapest szerepe: míg 1990-ben a 7 éves és idősebb népesség 19,8%a élt a fővárosban, itt koncentrálódott a felsőfokú végzettséggel rendelkezők 37,7%-a és a középiskolai végzettséggel rendelkezők 28,5%-a. A felsőfokú végzettségűek középmagyarországi koncentrációja 2001-re tovább erősödött: ekkor már a felsőfokú végzettséggel rendelkezők 47,5%-a, tehát csaknem fele, míg az ország 7 éves és idősebb népességnek mindössze 28,2%-a élt a közép-magyarországi régióban. A középmagyarországi régióban a koncentráció növekedése mögött Budapest és Pest megye dinamikája egyaránt megfigyelhető. A középiskolai végzettséggel rendelkezők esetében kis mértékben, mintegy 2%-kal csökkent a közép-magyarországi régióban élők részaránya, ami két ellentétes folyamat eredőjeként alakult ki: Budapesten 4,5%-kal kevesebben, míg Pest megyében 2,4%-kal többen éltek a középiskolai végzettségűek közül 2001-ben, mint 1990ben. A középiskolainál alacsonyabb iskolai végzettséggel rendelkezők esetében a területi koncentráció vidéken jelentkezik. Míg 2001-ben az ország 7 éves és idősebb népességének 15%-a élt az észak-alföldi régióban, az általános iskolai végzettséggel nem rendelkezőknek egynegyed része volt észak-alföldi. A megyei szintű adatokat tekintve Szabolcs-SzatmárBereg megye kedvezőtlen pozíciója a legszembetűnőbb. A 7 éves és idősebb népesség 5,6%-a, az általános iskolai végzettséggel nem rendelkezőknek pedig 12,8%-a élt Szabolcs-Szatmár-Bereg megyében 2001-ben. Megfigyelhető, hogy az egyre magasabb iskolai végzettséget jelző kategóriák esetében az ország népességének egyre kisebb hányada élt Szabolcs-Szatmár-Bereg megyében: az általános iskolai végzettséggel nem rendelkezők 12,8%-a, az általános iskola 1-7 osztályát végzettek 7,4%-a, az általános iskola nyolc osztályát végzettek csaknem 6%-a, a szakmunkás- és szakiskolai végzettséggel rendelkezők 5,7%-a, a középiskolát végzettek 4,3%-a, a felsőfokú végzettségűeknek pedig 3,2%-a volt Szabolcs-Szatmár-Bereg megyei 2001-ben. Enyhébb intenzitással ugyan, de ugyanez a jelenség figyelhető meg Tolna, Nógrád, és Hajdú-Bihar megye esetében is. Egy térség népességének képzettségéről sokat elárul a felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya. 1990-ben országos szinten a 25 éves és idősebb népesség 10,6%-a rendelkezett felsőfokú végzettséggel, 2001-re ez az arány 12%-ra nőtt. Vidéki viszonylatban 1990-ben 8,3%, 2001-ben pedig 9% volt a 25 éves és idősebb népességen belül a felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya.



63

Az ország megyéit és régióit összehasonlítva, e mutató tekintetében is jelentős területi különbségeket fedezhetünk fel. Elsőként Budapest kedvező pozíciója és dinamikája tűnik fel: 1990-ben a főváros 25 éves és idősebb népességének 1/5 része, 2001-ben pedig már 1/4 része rendelkezett felsőfokú iskolai végzettséggel. Az ország vidéki területein ennél kedvezőtlenebbek az arányszámok. A Budapest-vidék különbség mellett a vidéki téren belül is érzékelhető területi különbségek vannak. A régiók szintjén a Duna választóvonalat jelent: a dunántúli régiók mutatója 1990-ben és 2001-ben is a vidéki mutató értéke felett, az alföldi régiók mutatója pedig mindkét évben a vidéki mutató értéke alatt helyezkedett el. A megyei adatok tekintetében nem ilyen egyértelmű a különbség. Az országos mutató értékénél 1990-ben csak Budapest mutatói voltak magasabbak, az évtizedben lezajlott dinamikus fejlődés következtében azonban 2001-re már Csongrád megye is az országosnál magasabb értékkel rendelkezett. 1990-ben Csongrád, Győr-Moson-Sopron, Hajdú-Bihar, Fejér, Baranya, Veszprém, Vas, Zala, Komárom-Esztergom és Borsod-Abaúj Zemplén megyékben volt magasabb a felsőfokú végzettségűek 25 éves és idősebb népességen belüli aránya a vidéki relációban. 2001-re a vidéki és az országos mutató értéke között elhelyezkedő megyék száma mérséklődött: Győr-Moson-Sopron, Baranya, Hajdú-Bihar, Fejér és Veszprém megye megtartotta pozícióját, Pest megye pedig felzárkózott a vezető csoporthoz. KomáromEsztergom, Vas, Zala, és Borsod-Abaúj Zemplén megye pozíciója romlott, 2001-re a felsőfokú végzettségűek 25 éves és idősebb népességen belüli aránya ezekben a megyékben a vidéki mutató értéke alá került. Annak ellenére, hogy számos megye pozíciója romlott, 2001-ben Észak-Magyarországon kívül az ország mindegyik régiójában volt legalább egy olyan megye, amelyben a 25 éves és idősebb népességnek a vidékinél nagyobb hányada felsőfokú végzettséggel rendelkezett. Ezek rendszerint azok a megyék, amelyek felsőoktatási, elsősorban egyetemi központokkal rendelkeznek: Fejér, Veszprém, Győr-Moson-Sopron, Baranya, Hajdú-Bihar és Csongrád megye. 1990-ben Békés (7%), illetve Nógrád (7,1%) megyékben volt a legalacsonyabb a felsőfokú végzettségűek 25 éves és idősebb népességen belüli aránya, s 2001-re mindkét megye mutatója esetében jelentős csökkenés következett be: Békés megyében 5,6%-ra, Nógrád megyében pedig 5,8%-ra esett vissza a felsőfokú végzettséggel rendelkezők 25 éves és idősebb népességen belüli aránya.

II.3.3Idegen nyelvek ismerete Az idegen nyelvek ismeretében meghatározó az iskolázottság, de tükröződik a népesség kulturális kötődése is, ami együttesen hat az életminőségre. Rendelkezésre állt a 2001. évi népszámlálási adatok, s egy korábbi tanulmányban feldolgozott 1990-es információk alapján kíséreljük meg a területi szerkezetet bemutatni, jellemezve a kilencvenes években beállt változást (Tóth, Trocsányi 1997). A tanult nyelvek közül az angol, az orosz, a francia és a spanyol nyelv volt a legpreferáltabb a kilencvenes évek elején, hiszen az angol és az orosz megelőzte a © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

64


nemzetiségi nyelveket (kivéve a németet). A nyelvek ismerete között nagy különbségek mutatkoztak. Egyértelműen kitűnt már akkor az angol előretörése, ezt jelezte, hogy a 1991ben regionális különbség 14-szeres volt, amiben értelemszerűen Budapest vezetett, a legkedvezőtlenebb helyzetben Borsod megye volt. A helyzet alapvetően megváltozott, hiszen 2001-re már 38-szoros lett a különbség az angol nyelv ismertében, ahol látványos ismét Budapest kiemelkedő értékei, a lemaradó, a legkedvezőtlenebb helyzetben Nógrád megye volt. A nyelvismeret szerkezetében még mindig vezet a német (36,1%), de az angol erősen feljött (35,5%), a többi európai nyelv alacsonyan reprezentált, csak egyedül az orosz a mérvadó (6,9 %), de már egyre kedveltebb a francia nyelv is (4,1%). Budapest vezetett a tanult nyelvek ismeretében 1991-ben, hiszen a nyelvismerettel rendelkezők 57%-a a fővárosban volt található. 2001-re a helyzet megváltozott Budapest aránya a nyelvismerettel rendelkezők között lecsökkent 33,9 %-ra, csak Pest megyével együtt éri el 43,7 %-ot. A regionális különbségek csökkenését tapasztaljuk a nyelvismeretben. Megállapítható volt az is, hogy minél kevesebben beszélnek egy nyelvet az országban, annál nagyobb Budapest aránya. Igaz ez a spanyolra (59,0%), a franciára (48,6%), az olaszra (46,5%), de már nem érvényes a németre, ahol a fővárosban élők csak a 28,1 %-át adják a német nyelven kommunikálóknak. A vidéki térségben a Duna két partja között látványos regionális különbségek nem ismerhetők fel a nyelvet beszélők arányában. Közel azonos a két nagyrégióban a nyelvismerettel rendelkezők száma, a különbség csak a nyelvekben van. A német nyelvet beszélők 38,6 %-a található a kilenc dunántúli megyében, ezek közül a legtöbben GyőrMoson-Sopron megyében élnek (7,4%), míg a legkevesebben Tolnában (2,8%). Az Alföldön és Észak-Magyarországon viszont az angol nyelv a meghatározó, hiszen 27,8 %át adja ezt nyelvet ismerőknek. A legtöbben Borsodban élnek (4,9%) és a legkevesebben Nógrádban (1,1%), de az egyetemi központokat tömörítő megyék, így Csongrád, vagy Hajdú szintén magasan reprezentált az angol nyelvismertet vallók aránya. Megállapíthatjuk, hogy elméletileg az ország miden ötödik lakosa valamilyen szinten beszél idegen nyelvet, ennél többen Budapesten élnek (33,6 %), míg a legalacsonyabb az ismertség Szabolcs-Szatmár-Bereg megyében (9,3%), vagyis a regionális különbség 3,6szoros. A népességre vetítve a Dél-Dunántúlon a legnagyobb a valószínűsége vidéken, hogy idegen nyelvet beszélővel találkozunk, ebben a régióban is kiemelkedik Baranya megye, ahol lényegében minden negyedik ember eligazodik a valamilyen nyelvben. A következő „nyelvgazdag” megye Győr-Moson-Sopron (22,1%), Pest (19,3%), KomáromEsztergom (18,9%), s az első ötben található még Veszprém megye (18,4%). ÉszakkeletMagyarországon viszont „nyelvszegény” régió, hiszen hátulról sorrendben: SzabolcsSzatmár-Bereg (9,3%), Jász-Nagykun-Szolnok (10,3%), Nógrád ( 11,0%), Borsod (11,7%), s végül Bács-Kiskun (14,0%) tekinthető a legkedvezőtlenebb helyzetben lévő megyéknek.



65

II.4.Az életminőség A humán erőforrások alkotóelemeit meghatározó emberi tényezők minőségét jellemző elemek között nem hanyagolhatjuk el a kultúrát, annak kifejezőjét kulturális javak meglétéből következő kulturális örökséget, mint a területi szerkezet egyik lehetséges meghatározóját. A kultúra regionális szintű elemzésére a hazai irodalomban kevés példát találunk. Magának a fogalomnak a komplexitásából is következeik, hogy elemzése, értelmezése sem egyszerű. Hiszen tartalmazhatja az anyagi-történeti örökséget (épített környezet, történelmi helyszínek), a szellemi-társadalmi örökséget (kulturális, szellemi javak, valamint a társadalmi-gazdasági viszonyok) és természeti örökséget (a természeti táj), amik együttesen és külön-külön is hatnak a regionális fejlődésre, illetve a humán erőforrások minőségére (Czene 2002). Ugyanakkor ezek a tényezők nemcsak önmagukban, azaz meglétükben, ellátottságukban jellemezhetnek egy-egy területi egységet, hanem azok változásokkal, a dinamikával hatnak a regionális szerkezetre. A dinamika alatt azt értjük, hogy elemeik jellege, azok tartalmi sajátosságai nem egyszer-egyszer, időszakonként, hanem igenis tartósan jelen vannak a területi egységben, s átszövik annak minden elmét, befolyásolva ezzel jövőbeli állapotát8. A kulturális tényezők tehát roppant széles skálát foghatnak be, így nem dolgozatunk tárgya, hogy azok területi hatásait vizsgáljuk. Egy-egy szempontot azonban érdemes felvillantani a kultúrához kötődő, vagy azt valamilyen formában kifejező elemekből, hogy ennek az alkotóelemnek a regionális sajátosságait legalább felvillantsuk, érzékeltessük.

II.4.1Civil társadalom Az életminőség alakulásában a modernizálódó társadalmak egyre nagyobb szerepe van a lokális közösségeknek, azok aktivitásának, befolyásának. A helyi közösségek jellege, azok összetartozása, a gondoskodás a helyi és térségi értékekben mind-mind kifejezheti a regionális szerkezet belső tartalmát, s ezzel utalhat azok megosztottságára, eltérő jellegére. A lokális közösségeket, azok regionális sajátosságait a legszemléletesebben a civil szférával, illetve azok szervezeteivel tudjuk jellemezni. A civil szervezetek, így az alapítványok, egyesületek, vagy különféle céllal alakult, önmaguknak szervezeti formát öltő célközösségek területi szintű megléte, s azok térbeli megosztottsága kifejezi nemcsak a lakosság anyagi állapotát, hanem a kulturális értékeit, tradícióit, egyben az összetartozását. A non profit szervezetek dinamikus terjedése a rendszerváltozás időszakára tehető. 1989 és 1990 között például a szervezetek száma megkétszereződött, s a következő két évben pedig ismét a duplájára emelkedett, 1992-ben már több mint 30 ezer társadalmi önszerveződést tartottak nyilván, amiknek a száma 2000-re 60 ezer fölé emelkedett (Nárai 2000).

8

A kulturális örökségnek a szerepét csak napjainkban ismerik fel, így az Európai Területfejlesztés Kilátásai (ESDP, 2000) című Európai Unió dokumentumban jelenik meg elsőként ezen javak hatása a regionális fejlődésre és védelmének, azaz integrálásának fontossága a területfejlesztési stratégiákba, illetve programokba. Magyar vonatkozásban az Országos Területfejlesztési Koncepció még nem foglalkozik a kulturális örökségre irányuló fejlesztési szempontokkal, de az Országos Területrendezési Terv erre vonatkozó megállapításokat tartalmaz (Czene 2002).


66


A regionális szerkezet elemzésénél ajánlatos az 1000 lakosra jutó egységek számát alapul venni, hiszen ezzel jól jellemezhetjük az ellátottságot, egy-egy térség népességének valós aktivitását (II.8. ábra). Budapest kiemelkedik a non profit szervezetek vonatkozásában, következnek érdekes módon a balatoni megyék (Veszprém, Zala, Somogy), majd inkább egyenletesnek tekinthető, mint nagy területi különbségeket mutató szerkezetre kell a figyelmet felhívni. A kilencvenes évek időbeli változásai a szervezetek számában, s a vidék viszonylatában inkább a kiegyenlítést hozta, mint a jelentős megosztottságot. Az évtized elején Budapest vezető szerepe mellett Győr-Moson-Sopron megyében volt a legmagasabb a szervezet sűrűség, ezt követte Szabolcs-Szatmár és Pest megye, s a sor végén állt Borsod, Hajdú-Bihar megye (Rechnitzer 1998). A szervezet sűrűség az évtized végére kiegyenlítetté vált, nagy területi különbségek csak Budapest-vidék viszonylatban, illetve Budapest és a Balaton menti megyék vonatkozásában regisztrálhatók. A főváros vezető helyét nem szükséges megmagyarázni, hiszen érthető, hogy annak népessége és gazdasági, igazgatási tömege vonzza a non profit szervezeteket, azok alapítását és működtetését. A balatoni megyék „kis fővárosként” viselkednek, ami éppen a tónak, mint második otthonnak, vagy pontosabban pihenőhelynek a felértékelődéséből következik. A nagy számú, döntően a fővárosból és a nagyvárosokból érkező üdülőtulajdonosok hozzák magukkal a lokális aktivitásukat, amit még erősít a tavat övező megyékben fellelhető „pannon” mentalitás, így itt kiugró értéket érnek el a civil szervezetek. Ellenpont, hogy inkább az ipari foglalkoztatottakkal bíró Fejér megyében milyen alacsony a non profit szervezetek sűrűsége (3,3 szervezet 1000 főre), annak szintje például Szabolcs-Szatmár-Bereg megye értékén állt be (3,2 szervezet 1000 főre). A non profit aktivitás és a településhierarchiában elfoglalt hely között szoros, mondhatni függvényszerű kapcsolat alakult ki a kilencvenes években. A megyeszékhelyek, a tradicionális városok a civil szféra szerveződésének magterületei, viszont az egyre kisebb népességű és funkciókban is szegényes centrumokban már látványosan csökken a szervezet sűrűség. A társadalmi innováció ezen megjelenítőjének időbeli sajátosságai is voltak az átmenetben, hiszen a kilencvenes évek első felében a főváros és a nagyvárosok a szervezetek alakulásának helyszínei, majd az évtized középén kapcsolódnak be a közép és kisvárosok, nagyobb falvak, s végül az évtized végére válik látványosabbá a községekben, a kisebb településekben a civil szerveződések létrejötte.



67

II.8.ábra: Az ezer főre jutó nonprofit szervezetek száma megyénként, 2000-ben.

3,8 3,2

3,9 4,7 4,6

4,3 6,8

4,1 3,4

5,2

3,8 3,3

5,6

4,4

5,8 4,0 5,0

5,9

4,5

4,3


Nonprofit szervezet 1000 főre, megyénként 5 - 6,8 4,5 - 4,9 4 - 4,5 0 - 4,0

Forrás: Nárai Márta: A civil szerveződések szerepe a helyi társadalom életében – civil háló a Nyugat-dunántúli régióban. Kézirat


68


A civil kezdeményezések számszerűsége még nem utal a valós működésre, nem mutatja meg, hogy az adott területi egységben a lakosság fellángolásának, vagy ténylegesen közösségi aktivitásának köszönhetően „élnek” a szervezetek. A civil szféra anyagi támogatása, s annak regionális különbségei megfelelően közelítenek a tényleges működéshez, illetve ahhoz, hogy a lakosság képes-e, és ha igen, mennyit áldozni a közösségi akciók támogatására. A magán forrásból származó bevételek aránya a non profit szervezetek forrásainak közel 20 %-át tették ki 1997-re, miközben, csökkentek a kormányzati támogatások és jelentősen növekedtek az alaptevékenységből származó bevételek (Nárai 2000). Összességében azonban a külső források, vagyis az állami és magán támogatások együttesen a kilencvenes évek során 40-45 %-át adták a non profit szervezetek működésének. A lakossági támogatások egyik formája, hogy 1997-től a személyi jövedelemadó 1 %-át fel lehet ajánlani a civil közösségeknek. A felajánlási hajlandóság regionális különbségei kellően mutatják, hogy egyes térségekben mennyire épült be a civil szféra és arról a lakosság miként gondoskodik. A felajánlási hajlandóság nem a pénzösszeget, hanem azt fejezi ki, hogy életek-e a területi egységben az 1 % adományozás lehetőségével, azaz gondolkodtak-e a civil szektorban az adózók. Az ország ismételten megosztott (1997), hiszen Budapesten az adózók egyötöde, Győr-Moson-Sopron megyében pedig több mint egynegyede élt a támogatási lehetőséggel, ami a szervezetek közel egyharmadát érintette. Az ország többi részében már nem ilyen kedvező a kép, mivel alacsonyabb a kedvezményezettek aránya, kisebb felajánlások tömege. Voltak megyék, ahol viszont az országos átlagot is meghaladó volt a támogatottak aránya, de mindez kisebb összegnél valósult meg, ami viszont az ismertséget, a civil szervezetek szükségességét jelzi. A másik formája a non profit szervezetek támogatásának a közvetlen adomány, ennek összege 1997-ben 15 Mrd Ft volt. Az egy lakosra jutó adomány mértéke Budapest nélkül 1025 Ft volt. A dunántúli megyékben mindenütt az országos vidéki átlag fölött volt a pénzbeli adományok nagysága, a keleti országrészben csak Heves és Nógrád megye érte le ezt a szintet. Világos, hogy a kedvezőtlenebb gazdasági helyzetben lévő megyékben alacsonyabb a támogatási aktivitás, így például Szabolcs-Szatmár-Bereg megyében 573 Ft/fő volt a mérhető összeg. A regionális különbségek tehát a civil szervezetek támogatottságában jól kimutathatók (II.9. ábra). Ezek tükrözik a térségek gazdasági potenciálját, ám nemcsak azt, hanem a településhálózatának sajátosságait, a népesség lokális aktivitását, azokat a szellemi, kulturális és döntően közösségi affinitásokat, amik hatnak, vagy éppen befolyásolják a humán erőforrásokat, azok minőségét.



69

II.9.ábra: A lakosság egy főre jutó hozzájárulása (pénzbeli adomány) a nonprofit szervezetek bevételéhez megyék szerint 1997-ben, Ft

Egy főre jutó hozzájárulás Ft


Forrás: Nárai (2000)


1 701 - 3 350 1 201 - 1 700 1 001 - 1 200 701 - 1 000 0 - 700

70


II.4.2A regionális és lokális identitás Az életminőség kifejeződésének újszerű, bár egyáltalán nem új formája a területi identitás. Identitás alatt az egyéneknek és kollektíváknak a térhez való kötődését, annak kulturális, emocionális, kognitív tartalmát, megnyilvánulásait kell értenünk, amik többségében a konkrét lokalitásra, a meghatározott, a földrajzilag is körülhatárolható terekre vonatkoznak (Pálné 2000). Szintjei lehetnek a régiók, esetünkben azonban a megye egy ilyen értelmezhető területi egység, mivel a magyar közigazgatásban és közgondolkodásban a régiók nem rendelkeznek nagy hagyományokkal, azok lényegében 1996-ban álltak fel, mint a területi tervezés és programozás egységei. Belső kohéziójuk gyenge, intézményrendszerük még nem egyértelmű, hatásköreik nincsenek, az utóbbi időben rendelkeznek mérsékelt fejlesztési forrásokkal, azonban mértékük alacsony, felhasználásuk behatárolt. A regionális szintű identitás tehát gyenge, erőtlen. A régió mint a szellemi kohéziót megtestesítő entitás nem formálódott ki, az összetartozás inkább a kormányzati szereplőknél érzékelhető, a gazdasági aktorok még nem értelmezik ezt a területi egységet, a lakosság számára a napi és folyamatos életvitelben szerepe nem felismerhető, inkább egy politikai igényt képvisel, mint értelmezhető, befogható életközeget (Szörényiné 2000). A megye lehetne az identitás következő szintje, hiszen jelentős hagyománya van a magyar közgondolkodásban és közszolgáltatásban. A rendszerváltozás után a megye elvesztette korábbi területi szervező és fejlesztő funkcióját, ami forrásokkal, s azok elosztásával járt együtt. Az átmenet időszakában a megye intézményfenntartó funkciót nyert. Ezeknek a térségi szervezeteknek a működése a lakosság csak egy szűkebb részét érintette, illetve a települések önkormányzata egyenrangú lett a megyével, közöttük semmilyen alá és fölérendeltségi viszony nem határozható meg. Ennek megfelelően a megye fokozatosan elvesztette befolyását, szerepe, közvetlen hatása döntően csak az intézményeiben foglalkoztatottakra terjedt ki, így befolyása a lakosságra, s egyben annak identitására csökkent. Bár vannak vizsgálatok, amelyek a megye szerepét meghatározónak és ezzel alapvető identitás alakítónak tartják (Oláh 2000). Ezekben az elemzésekben azt lehet tapasztalni, hogy az alacsonyabb népességszámú, funkcióikban gyengébben ellátott települések esetében határozottabb a megye szerepének igénylése, míg a nagyobb, jelentősebb népességgel és szerepkörrel rendelkező településeknél (megyeszékhely, nagyvárosok) ez a szervező, érdekérvényesítő feladat már visszafogottan értelmezhető. A kistérség a következő identitás szint, amelynek a szerepe a kilencvenes években felerősödött, új területi identitásként funkcionál. Egy kisebb centrum és az azt körülvevő, valamilyen formában együtt élő településhalmaz által kiformált kistérségek egyre látványosabban tűnnek ki a térből, jelenítenek meg egyéni karaktereket, sajátosságokat. A kistérségek fokozatosan átveszik a korábbi megyei kötődéseket, egyre határozottabb elképzelésekkel rendelkeznek a jövőjükről, aminek következtében létrejön egy nagyobb összetartozás, a szereplők együttes gondolkodása, gondoskodása. A kistérségi identitások erősen hatnak a humán erőforrásokra és fordítva, színesedő humán erőforrások alakítják a kistérségi identitást, s ezzel kedvezően befolyásolják a területi egységek jövőjét. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


71

II.2.táblázat: Az identitás indexei Magyarországon 1992-1996 (%) Év

Lokalitá s

Régió

Ország

KeletEurópa

Európa

Világ

16,2

35,6

39,1

0,2

6,2

3,7

elsősorban

48,5

5,3

38,1

0,5

4,3

3,6

másodsorban

21,1

12,2

20,7

1,0

16,0

5,1

1992 1996

Forrás: Bőhm 2000.

A lokalitás diadalát jelzi a II.2 táblázat, azt, hogy megfordult a korábbi trend. A régió, esetünkben a megye helyett a hely, a település iránti elkötelezettség került a lakosság gondolkodásának középpontjába (Bőhm 2000). A hely szelleme, a genius loci végre kiszabadult a palackból, amit az önkormányzati rendszer, s annak fokozatos kiépülése tett elsősorban lehetővé. Közrejátszott persze, hogy a letűnt politikai rendszer lényegéhez tartozott az értékek elfojtása, az egyes településekhez kötődő stigmák (pl. egyházi jelleg, politikai arculat stb.) miatt rendszeres volt azok háttérbe szorítása, a funkcióik leépítése, a fejlesztéseik halogatása, az aktivitások tompítása. A rendszerváltozás után a helyzet alapvetően megváltozott megszűntek a korlátok, lebomlottak a gátak, s soha nem látott energiák bukkantak fel, amelyek fokozatosan egy másik életminőséget teremtettek meg, ami kedvezően hatott a humán erőforrások alakítására is. Nem tudunk regionális körképet adni az identitásról, mivel nincsenek országos szintű vizsgálatok arra, hogy mely térséghez, milyen erősséggel kötődnek az emberek. Talán nem is lenne érdemes ilyen elemzéseket elvégezni, mert a helyek szellemi más és más, de azért nem lenne értelmetlen, hogy az egyes eltérő fejlettségű térségekhez, azok centrum településeihez való kötődést, s annak jellegét meghatározzuk, összetevőit valamilyen formában értelmezzük.

II.5.Életkörülmények Az életkörülményeken belül a települési környezetet számos tényezővel jellemezhetjük. Vizsgálhatjuk a lakásállományt, annak alakulását, a különféle városi köz- és személyi szolgáltatásokat, a zöldterületet, vagy éppen a kereskedelmi hálózatot, egyes elemeinek terjedését, átrendezését, de kitérhetnénk az kommunális hálózatokra, vagy éppen a különféle intézményekkel való ellátottságra. Nos, egyiket sem tesszük, mert ezen tényezők ugyan hatnak a humán erőforrásokra, alakítják azok regionális szerkezetét, de a közölt megállapítások – néha unalmasan – ismertek. Helyette egy új aktivitás, mégpedig az infokommunikációs infrastruktúra területi sajátosságai alapján teszünk kísérletet arra, hogy jellemezzük a térségi, települési szerkezetben mélyen meghúzódó azokban meghúzódó differenciákat.


72


II.5.1Az info-kommunikációs infrastrukúra és a városhálózat A magyar városhálózatra végzett korábbi elemzéseinkben azt próbáltuk vizsgálni, hogy a városok gazdasági-társadalmi fejlettsége és az info-kommunikációs infrastruktúra ellátottsága9 között milyen különbségek, azonosságok találhatók (Csizmadia, Grosz, Rechnitzer 2001). A városok infokommunikációs technológiai fejlettségének, az elérhető infrastruktúra és az IKT szolgáltatások felmérésének eredményeként számos különböző csoport fedezhető fel. Ezek kialakulásában több tényező játszik szerepet, azonban mindenképpen megfigyelhető néhány különösen fontos sajátosság. Az egyik legfontosabb jellemző, amely a települések info-kommunikációs fejlettségét befolyásolja, a városok mérete, valamint az azzal ok-okozati viszonyban lévő a történelmi fejlődés során létrejött központi funkciók, szerepek. Az ország hagyományos centrum települései – megyeszékhelyek, megyei jogú városok, regionális központok –, melyek hosszú évtizedek óta a társadalmi-gazdasági fejlődés gócpontjai voltak, az infokommunikációs technológia fejlettségének szemszögéből is kiemelkednek az ország térszerkezetéből (II.10. ábra). Ezekben a városokban koncentrálódik az IKT szektorhoz kapcsolódó vállalkozások nagy része (feldolgozóipari és szolgáltató cégek egyaránt), a rendelkezésre álló kommunikációs infrastruktúra (mind a hagyományos, mind a legmodernebb internet alapú) és az ahhoz kapcsolódó szolgáltatások jóval meghaladják a kis- és közepes méretű városokban elérhetőket. Jelentős még az előnyük az informatikai képzés területén is. Közülük külön csoportot alkotnak a tradicionális regionális központok (Debrecen, Szeged, Pécs és talán Miskolc), a különleges pozíciójukat erősíti egyetemi, tudományos kutatásban betöltött szerepük, illetve azok intézményei. A tradicionális regionális központokhoz képest még valamelyest lemaradva, de a megyeszékhelyektől, térségi központoktól némileg mégis elkülönülve körvonalazódnak az új, vagy a részleges regionális központok csoportja. Az IKT mutatók alapján Győr, Kecskemét, Székesfehérvár és Nyíregyháza mellett – elsősorban egyetemi hagyományának és kutatási bázisainak köszönhetően – ide sorolható még Veszprém.

9

Az info-kommunikációs infrastruktúrát 12 változón keresztül elemeztük, ezek a következők: informatkai képzést biztosító közép és felsőfokú tanintézetek, feldolgozóipari IKT vállalkozások száma, termékhez és nem termékhez kapcsolódó vállalkozások száma, médiagazdaságban érintett vállalkozások, internetes szolgáltatási formák, domain nevek, távbeszélő állomások száma, üzleti vonalak aránya, mobil előfizetők (Vodafon és Pannon GSM).



73

II.10. ábra: A magyar városok lehetséges csoportjai az IKT szektor alapján

Várostípusok Lakosságszám (fő) 210 000 105 000 21 000

Forrás: Rechnitzer-Grosz-Csizmadia 2001.


Regionális központok (3) Részleges regionális központok (6) Megyeszékhelyek és térségi központok (18) Budaörs (1) Aktív kis- és középvárosok (43) Mozdulatlan városok (93) Leszakadó városok (87)

74


A megyeszékhelyek és a térségi központi funkciókkal rendelkező városok alapvetően két csoportra oszthatók. Egyfelől a következő hierarchikus szinten található megyeszékhelyekre és megyei jogú városokra, amelyek a településszerkezetben hagyományosan kiemelkedő szerepet játszottak és játszanak. Másfelől néhány Budapest környéki közepes méretű város csatlakozott ezen csoporthoz. Vác, Szentendre, Budaörs, Gödöllő, Budakeszi, Dunakeszi, Érd és Esztergom egyértelműen a főváros közelségének, az elmúlt évtizedben felerősödő szuburbanizációs tendenciáknak és többek között az infokommunikációs szektor szétterjedésének köszönheti dinamikus fejlődését. Főleg a budapesti agglomerációban, az általános társadalmi-gazdasági fejlettségét tekinthető Észak-Dunántúlon, valamint a dél-alföldi régióban számos aktívnak mondható, dinamikusan fejlődő kis- és középváros található. Ezekben mind az info-kommunikációs infrastruktúra kiépítettsége, mind az IKT vállalkozások tevékenysége meghaladja az országos átlagot. Aktivitásukat és mobilitásukat tekintve homogén várostípust alkotnak az ún. üdülő, vagy fürdővárosok, azonban ezek döntően a sajátos gazdasági szerepük következtében, és nem info-kommunikációs infrastruktúra szempontból tekinthetők különösen kiemelkedőnek. A legtöbb kis- és közepes méretű város – mintegy 100 egység – nem mutat jelentősebb aktivitást az IKT szektor fogadásában, sokkal inkább az alacsony, jóval az országos átlag alatti ellátottság figyelhető meg esetükben. Végül jelentős számú (58 db) város került a fejlődésben elmaradott, leszakadó minősített csoportba, ami kifejezetten az északkeletmagyarországi térségben koncentrálódott (természetesen elszórva a többi régióban is található néhány város). Megállapítható, hogy a magyar városhálózat infokommunikációs infrastruktúráját elsősorban a városok mérete (a hagyományos nagyvárosok, megyeszékhelyek és a kis- és középvárosok közötti különbségek), földrajzi elhelyezkedése (dinamikusan fejlődő– mozdulatlan, stagnáló–elmaradott, leszakadó térségek egyenlőtlenségei), valamint speciális jellemzői (pl. üdülővárosi funkciók dominanciája, fővárosi agglomerációhoz való tartozás, egyetemi és felsőoktatási központok) határozzák meg. Nem mutatható ki szoros kapcsolat a várossá nyilvánítás időpontja és az infokommunikációs fejlettség között. A regionális és térségi központokat nem számítva, az elmúlt évtized új városai között egyaránt megtalálható aktív, dinamikusan fejlődő, mozdulatlan, valamint leszakadó kisváros. Elmondható, hogy a 251 hazai városból az infokommunikációs technológiák fejlettségét, a rendelkezésre álló infrastruktúrát és az elérhető szolgáltatásokat tekintve mindössze 20-25 tekinthető igazán fejlettnek, ami azonban a Budapesten kívüli városi lakosság körülbelül 40%-át jelenti (2 millió fő). Emellett még mintegy 1 millió ember él ez előbbi csoporthoz felzárkózni próbálkozó, 70-75 viszonylag aktív kis- és közepes méretű városban, míg a valamivel több mint 150 városban alig tapasztalható számottevő mondható jelenléte az IKT szektornak. Sőt közülük mintegy 60 város kifejezetten elmaradottnak és a leszakadónak



75

tekithető. Az info-kommunikációs szektor fejlődéséből ez által jórészt kimaradó városi lakosság száma ugyancsak megközelíti a 2 millió főt. Info-kommunikációs szempontból az ország térszerkezete, településszerkezete kisebbnagyobb mértékben tagolt, egyensúlytalanságok tapasztalhatók. A legfejlettebbnek tekinthető – regionális és térségi központokat – városok többsége az Észak-Dunántúlon, valamint a Budapestet körülvevő agglomerációs gyűrűben található, míg az ország déli és keleti felén (Dél-Dunántúl és a Dunától keletre eső területek) kedvezőtlenebb helyzetben van. Ezt hangsúlyozza a leszakadó városok elhelyezkedése, hiszen azok többségében Északkelet-Magyarországon koncentrálódnak. Info-kommunikációs szempontból a leginkább elmaradottnak a Salgótarján-Szolnok-Békéscsaba vonaltól keletre fekvő térségnek tekinthetők.

II.6.A tudás és ismeretközlés hálózata A tudást közvetítő intézmények és közvetítők (tanárok) eloszlásának területi sajátosságai döntően hatnak a humán erőforrásokra. A közszolgáltatásnak tekinthető oktatásról azt gondolhatjuk, hogy térben egyenletesen terített, hiszen minden lakos számára elérhetőnek kellene lennie. Sem a hálózat, sem annak minősége nem egyenletesen terül a térben, azokban számos különbségek, eltérések figyelhetők meg, s ennek következtében a humán erőforrások alakítása is látványos eltéréseket takar.

II.6.1Az alsó és középfokú intézmények Az általános iskolák a 6-14 éves korú népesség alapfokú, kötelező oktatását végzik. A gyermekszám ebben a korosztályban folyamatosan csökken, hiszen a kilencvenes évtized végére harmadával kevesebb gyermek tanult általános iskolában, mint a nyolcvanas években. A területi különbségek 1990-1994 között csökkentek, majd az ezt követő években növekedtek. Ennek oka, hogy a nyolcvanas években létrejött körzeti iskolák többsége visszanyerte önállóságát, mivel az önkormányzati rendszer egyik első sikeres akciója az iskolák település szintű önállóságának visszaállítása volt. Ezek a Dunántúl aprófalvas megyéiben, Vasban, Zalában, Somogyban voltak látványosak. Bár javultak az ellátási paraméterek, így az egy tanárra, vagy az egy tanteremre jutó tanulók száma, visszaálltak a falusi kisiskolák (inkább csak az alsó tagozatban), csökkent az utazási idő, bizonyos hátrányos társadalmi csoportok is bekapcsolódhattak az oktatási rendszerbe. Ugyanakkor a kisiskolákban (50-100 tanulót fogadó) a személyi és tárgyi feltételek nem voltak biztosítva a korszerű oktatáshoz, a fenntartó önkormányzatok sem tudták biztosítani a finanszírozást, miközben a gyermekszám is folyamatosan csökkent. Az iskolák számának növekedése az évtized közepére megállt, 2001-re számuk 3455 egységben határozható meg, ami 1990-hez képest 8,6 %-os növekedést jelent. A hátrányos helyzetű Észak-Magyarországon nem nőtt a hálózat, lényegében az 1990-es szinten maradt. Miközben a hálózat országosan bővült, addig a tanulólétszám csökkent az átmenet évtizedében. A tanulólétszám országos 15%-os csökkenése jelzi a csökkenő népességet, de


76


új területi különbséget is megjelenít. Azokban a megyékben csökkent legjobban az 1000 lakosra jutó általános iskolai tanulók száma, ahol átlag feletti volt a hálózat növekedése (Győr-Moson-Sopron, Budapest), ami vélhetően az oktatási kínálat bővülésének volt köszönhető (pl. egyházi, alapítványi iskolák). A periférikus térségekben fordított a helyzet, azaz az átlag feletti volt a hallgatói létszámnövekedés, ami ugyanabban a hálózatban valósult meg, talán nem biztos, hogy kedvező nívón. Az általános iskolák térszerkezete a megszokott struktúrával ellentétes képet mutat (II.3. táblázat). A Duna, mint választóvonal ebben az esetben azt jelenti, hogy az Alföldön magasabb az általános iskolával rendelkező települések arány, mint a Dunántúlon (Forray, Kozma 1999). Ez a nagyrégió településeinek 60-80% rendelkezik az alapfokú képzést nyújtó intézményekkel. Mindez következik a településszerkezetből, a már utalt aprófalvas térségekből, a centrumok sűrűbb hálózatából, vagy éppen a szuburbanizációs tendenciák felerősödéséből. Az elemzések megemlítik, hogy „a Kelet-Magyarország iskolái Nyugat-Magyarország számára „állítanak elő” képzett munkaerőt” (Forray, Kozma 1999, 35). Jelezve, hogy az oktatási intézmény nemcsak a képzés színtere, hanem egy olyan szocializációs fórum, ahol a kedvezőtlenebb helyzetben lévő társadalmi csoportok értékeket, mintákat, jövőbeli célokat ismerhetnek meg. Az oktatási egység hiányában – például aprófalvas térségekben, vagy hátrányos társadalmi helyzetű rétegek által lakott településeken – nem képesek ezek a rétegek elsajátítani a társadalmi szervezetek, esetünkben az oktatási intézmények kezelését, az azokban való létezés szükséges feltételeit, így aztán gyorsabban periférizálódnak, szakadnak le. A jelenlegi rendszerben éppen az az ellentmondás, hogy ezekben a depressziós térségekben a nélkülözhetetlen alapfokú intézmények fenntartása a helyi önkormányzatok feladata, s azok nagy nehézségekkel küszködnek. Holott a sűrűbb, helyben elérhető általános iskolai hálózat jelentősen hozzájárulhatna a társadalmi beilleszkedéshez, s ezzel együtt az emberi erőforrások kedvezőbb alakításához. A középfokú oktatás gyorsabban és a radikálisabban rendeződött át, mint az alapfokú képzés, hiszen erre az oktatási szintre nagyobb nyomás nehezedett az átmenet időszakában. A gimnáziumi képzés, az érettségit nyújtó, egyben a továbbtanulás lehetőségét kínáló képzés aránya látványosan megnőtt, mivel több irányú profilváltás következett be az intézményekbe. Ehhez forrásokat merítettek az intézmények a lefelé történő terjeszkedésből (a 6 és 8 osztályos gimnáziumok), valamint a korábbi szakmunkásképzők új szakközépiskolai és gimnáziumi osztályokkal bővültek.



77

II.3. táblázat: Az alapfokú oktatás intézményei és néhány mutatója (1990, 2001.) 1000 lakosra jutó ált. 1000 lakosra jutó ált. Változás isk. tanulók száma isk. tanulók száma (%) 1990. 2001. 353 397 112,5 91,9 73,3 79,8 Budapest 267 317 118,7 111,4 95,1 85,4 Pest Közép-Magyarország 620 714 115,2 98,1 81,6 83,1 146 152 104,1 118,2 99,1 83,8 Fejér 111 122 109,9 113,2 96,1 84,9 Komárom-Esztergom 158 164 103,8 118,8 93,8 79,0 Veszprém Közép-Dunántúl 415 438 105,5 117,0 96,5 82,4 182 213 117,0 116,0 88,2 76,0 Győr-Moson-Sopron 119 133 111,8 109,5 91,3 83,3 Vas 137 143 104,4 111,7 87,9 78,7 Zala Nyugat-Dunántúl 438 489 111,6 112,9 88,9 78,7 176 177 100,6 106,1 91,2 85,9 Baranya 175 174 99,4 107,8 94,0 87,2 Somogy 98 115 117,3 113,4 93,3 82,2 Tolna Dél-Dunántúl 449 466 103,8 108,5 92,7 85,4 361 367 101,7 116,2 104,1 89,6 Borsod-Abaúj Zemplén 146 146 100,0 107,4 90,9 84,6 Heves 125 125 100,0 108,2 92,7 85,7 Nógrád Észak-Magyarország 632 638 100,9 112,6 98,9 87,8 160 184 115,0 116,6 104,2 89,4 Hajdú-Bihar 124 144 116,1 116,0 99,5 85,8 Jász-Nagykun-Szolnok 256 268 104,7 127,0 111,1 87,5 Szabolcs-Szatmár-Bereg Észak-Alföld 540 596 110,4 120,3 105,5 87,8 202 209 103,5 110,4 97,4 88,2 Bács-Kiskun 110 166 150,9 106,2 92,8 87,4 Békés 142 136 95,8 103,9 90,5 87,1 Csongrád Dél-Alföld 454 511 112,6 107,1 93,9 87,7 Összesen 3548 3852 108,6 109,0 92,6 84,9 Vidék összesen (Bp. nélkül) 3195 3455 108,1 113,1 96,6 85,4 Forrás: Területi statisztikai évkönyv 1990, 69; Magyar statisztikai évkönyv 2001, 226; Az arányszámok saját számítás eredményei. Megye

Általános iskolák száma 1990.

Általános iskolák száma 2001.

Változás (%)


78


A nyolcvanas évekig a középfokú beiskolázási arányok nem változtak, így az általános iskolát végzettek egyötöde gimnáziumban, harmada szakközépiskolában és a fele szakmunkásképzőben tanult tovább. A kilencvenes években az irányok döntően megváltoztak, mivel többségbe kerültek az érettségit adó képzési irányok és a rövid idejű szakmunkásképzésben résztvevők aránya jelentősen csökkent. 1990 és 1997 között 56,5%ról 74,6%-ra nőtt az érettségit adó középfokú intézményekbe járók aránya a középfokú oktatásban résztvevők között (Jelentés a területi folyamatok… 2001.). A középiskolai hálózatban a regionális különbségek szintén kimutathatók. A főváros vezető szerepét változatlanul megtartotta, mivel esetében nemcsak a nagy népesség (ellátva az agglomerációt), a tradicionális intézményhálózat, a jobban informált és az egész oktatáspolitikára befolyással rendelkező menedzsment, hanem azon intézmények is koncentrálódnak, amelyek országos szinten merítik diákjaikat. Csongrád és Győr-MosonSopron megye emelkedik ki középfokú intézményhálózatával, míg Bács-Kiskun, Somogy, Komárom-Esztergom, Veszprém, Békés megye középfokú oktatási intézményi hálózata lemarad az országos átlagtól. Az észak-alföldi megyékben, így Hajdú-Biharban, SzabolcsSzatmár-Beregben, de Pest és Baranya megyében a gimnáziumi hálózat dominál, a szakközépiskolák száma kisebb, ennek oka, hogy kevésbé van mire képezni az érettségizni szándékozókat (Forray, Kozma 1999). A Dunántúlon Zala, Fejér és Somogy megyében az országos átlagnál alacsonyabb a gimnáziumi képzést nyújtó intézmények száma. Ennek oka, hogy az első két megyében korábban számottevőek voltak a szakmunkásképző intézmények, amelyek funkcióját a szakközépiskolák vették át, míg az utolsó esetben inkább a hálózat gyengébb kiépültségében (nagy megye, kevés centrum) kell keresünk az okokat. A középfokú intézmények a városi élet egységei, így lényeges, hogy azok miként kapcsolódnak a városi hálózathoz, mutatnak-e azonosságot a városi funkciókkal, vagy eltérnek attól, s ha igen milyen irányban. Az megállapítható, hogy „a regionális, illetve megyeközpontok esetében az egyes országrészek városai között jelentős különbségek nincsenek, a közép és nagyvárosok az Alföldön is át tudták törni a településszerkezet korlátait, azt tudniillik, hogy az Alföld óriásfalvas, mezővárosi településrendjében a vonzáskörzetek kevésbé markánsan alakultak, mint a Dunántúlon” (Táj, település, régió 2002, 253). A szerző ezzel azt kívánja mondani, hogy az Alföldön szintén találhatók markáns iskolavárosok10, a nagyrégió városhálózatában számos jól felszerelt, magát a centrumot és annak vonzáskörzetét is ellátni képes középfokú oktatási intézmények találhatók, amelyek nagyszámú diák fogadására képesek (II.11. ábra).

10

Példaként említhető Kisvárda és Mátészalka, ahol a városi funkcióiknál jóval magasabb a középiskolai vonzáskörzetük (ezt úgy állapítják meg, hogy az egységnyi lakosra országos átlagrban jutó középiskolás tanulók számához viszonyítják az adott városban tanulók számához, ha ez magasabb, akkor a belső, városon belüli ellátáson túl a „vidéki” tanulókat is képes kiszolgálni), sőt magasabb, mint a megyeszékhely Tatabánya estében.



79

II.11. ábra: A városok középfokú oktatásának szerepe a vidék ellátásában (2000.)

Forrás: Táj, település, régió 252 o.


80


A középfokú oktatás szerkezetének megváltozását, mint láttuk, az érettségi megszerzése motiválta, s azzal együtt a diákok többségében a felsőfokú tanulmányok folytatása. A továbbjutás, azaz a felsőoktatási intézménybe való bejutás valószínűségét mutatja az II.4. táblázat, amely megyék vonatkozásában több év átlagában illusztrálja a felvettek arányát. A korábban jelzett Győr-Moson-Sopron és Szabolcs-Szatmár-Bereg azonosság látványos, hiszen közel azonos a valószínűsége, hogy a két megyében végzett fiatalok bejussanak a felsőoktatási intézménybe, sőt Szabolcs az utóbbi öt év adatai alapján megelőzte a kitüntetett nyugati megyét. A szerkezet szórt, a megyék között alapos és látványos a megosztottság, nem érvényes a nyugat-kelet ellentmondás, mert mindkét nagyrégió megyéi képviseltetik magukat a vezetők és a lemaradók között egyaránt. II.4. táblázat: A felsőoktatásba felvettek és a IV. évfolyamos hallgatók átlagos aránya (F/L) megyénként (1991-1998, 1994-1998) Megye Győr-Moson-Sopron Szabolcs-Szatmár-Bereg Bács-Kiskun Hajdú-Bihar Vas Csongrád Borsod-Abaúj-Zemplém Zala Baranya Veszprém Tolna Jász-Nagykun-Szolnok Békés komárom-Esztergom Fejér Pest Somogy Nógrád Budapest Megyék átlaga

1991-1998. Sorrend F/L 1 32,98 2 32,97 3 32,29 4 31,15 5 31,02 7 30,56 8 30,38 9 29,31 10 29,08 11 28,96 12 28,94 13 28,25 14 27,00 15 26,63 16 26,41 17 25,99 18 25,71 19 23,00 20 22,84 27,76

1994-1998. Sorrend F/L 2 35,53 1 35,67 4 33,29 3 33,81 5 32,59 7 32,33 8 32,23 13 29,85 10 30,55 11 30,43 9 30,74 12 30,01 14 28,51 15 28,25 16 27,39 17 27,52 18 26,72 19 24,44 20 24,01 29,33

Forrás: Jelentés a magyar közoktatásról 2000. Szerk. Halász G., Lannert J. Országos Közoktatási Intézet, Budapest. 2000.

Általánosan megállapíthatjuk, hogy a humán erőforrások vonatkozásában nem mindegy, hogy a felsőoktatásba való bekerülésben számottevő különbségek jellemzik országot. Az egyes területi egységekben lévő intézmények radikálisan nem képesek változtatni az oktatásuk szerkezetén, színvonalán, a kialakult struktúrák tehát tartósak, egyben roppant



81

stabilak, bár összességében egyre növekszik a valószínűsége annak, hogy a középiskolában megkezdett tanulmányok a felsőoktatásban folytatni lehessen.

II.6.2A felsőoktatás hálózata és a tudásközvetítők A felsőoktatás szerepe meghatározó a humán erőforrások alakításában. Miközben a kilencvenes évek elején a 20-24 éves népesség 15,1%-a tanult felsőoktatási intézményben, s nappali tagozaton 11,3%, addig 2001-ben már 42,9% volt az összes beiratkozott hallgató aránya, nappali képzésben a generáció 23,8 %-a vett részt. Míg 1990-ben 102 ezer felsőfokú képzésbe bekapcsolódott hallgatóval lehetett számolni, addig 2001-re számuk 3,42-szeresre nőtt (349 ezer fő), s ezen belül a nappali képzésben résztvevők aránya 2,51szeresre emelkedett. Lényegében közel 250 ezer hallgatónak kellett új oktatási formákat megteremteni (pl. posztszekunderi, távoktatás), ehhez új intézményeket szervezni, új szakok, szakmák11 oktatását megkezdeni. A reformok már a nyolcvanas években elkezdődtek, de a rendszerváltozás teremtette meg a nyitottabb, a gazdasági és a társadalmi folyamatokra érzékenyebben reagáló, s egyben nagyobb önállósággal rendelkező felsőoktatási rendszert, a maga egyre sokszínűbb ellentmondásival együtt. A felsőoktatási hallgató létszámának regionális növekedése nem egyenletes (II.12. ábra). A főváros vezető szerepét megtartotta, bár 1990-ben az összes hallgatók 44,1 % iratkozott be budapesti intézményekbe, 2001-re a hallgatók aránya 38,5 %-ra csökken, s ezen belül a nappali képzésben részt vevők már csak 42,1 %-ot tettek ki. A felsőoktatás intézményeinek egyenletes terjedése jellemezte a kilencvenes éveket, ami összességében a regionális különbségek csökkenéséhez vezetett (Forray, Kozma 1999). Minden magára valamit is adó megyeszékhely, vagy másodlagos centrum, de valamiféle felsőoktatási tradícióval már rendelkező település igyekezett kiépíteni, vagy valamilyen módon fejleszteni a bázisait (II.13. ábra).

11

A Magyar Akkreditációs Bizottság jelenleg egyetemi és főiskolai szakot tart nyilván, ezek száma a folyamatosan nő, ami részben az intézmények versenyének, részben pedig az egyre specializáltabb igényeknek is köszönhető (www.mab.hu).


82


II.12.ábra: Ezer lakosra jutó felsőoktatási hallgatók a megyékben 1990., 1996., 2001. (fő/ezer lakos)

= 17 fő/1000 lakos 1000 lakosra jutó hallgatók száma 1000 lakosra jutó nappali tagozatos hallgatók száma Szerkesztette: Hardi Tamás

Forrás: saját számítás a KSH adatai alapján.



83

II.13.ábra: A felsőoktatási intézmények területi elhelyezkedése 2002-ben


84


A hallgatói létszám, ezzel együtt a képzési helyek, a képzési kínálatok látványos növekedését regisztrálhatjuk, hiszen az új intézmények nagytömegű hallgatót fogadtak be, a képzés szinte minden formáját (posztszekunderi, graduális, szakirányú továbbképzés, doktori iskola) végzik. Kiugranak az új, a kilencvenes években, döntően helyi kezdeményezések alapján (többségében alapítványi formában, vagy elsőként egy-egy fővárosi intézménynek a székhelyen kívüli képzéseként induló, majd fokozatosan önállósuló szervezetek) létrejött intézmények megyéi (Fejér, Komárom-Esztergom, JászNagykun-Szolnok, Békés). A meglévő hálózatok fejlesztésében is nagy dinamikát mutat több megye, illetve azok központjai12 (Heves, Veszprém, Győr-Moson-Sopron, Baranya, Pest megye, Szabolcs-Szatmár-Bereg). A fejlődésben választóvonalat talán 1996 jelentett, hiszen addig is egyenletesen emelkedett a hallgatói létszám 1990-hez képest, de a fentebb jelzett megyékben, illetve azok felsőoktatási központjaiban ismét megugrott a hallgatói létszám növekedése. Az okok hosszú sorát lehet felsorolni, ezek között döntő, hogy több piaci elem jelenik meg a képzésben (pl. térítéses hallgatók, távoktatás), ugyanakkor bizonyos szakmák iránt robbanásszerűen növekedett az igény (pl. közgazdász, informatikus, jogász, kommunikációs szakemberek stb.), míg más szakmák iránti érdeklődés visszaesett (pl. tanár, tanító), vagy időszakosan csökkent (pl. mérnöki képzés). Ezekre a piaci hatásokra egyes intézmények képesek voltak reagálni, mások kevésbe, így aztán egy új, alapjaiban már térben egyenletesebbnek mondható felsőoktatási szerkezet formálódott ki, amihez kedvező keretet teremtett az évtized végén (2000) az állami felsőoktatás intézményi összevonása (integrációja). A kilencvenes évek végére tehát több mint háromszorosára növekedett a felsőfokú képzésben részesülők száma, kérdés, hogy mindez a látványos növekedés milyen szellemi erőforrásokra épült. A felsőoktatás követeli meg csak igazán a jól képzett szakembereket, oktatókat, elvárható, hogy ott megfelelő minősítéssel (szakmai kvalifikáció, tudományos fokozat) rendelkező szakemberek oktassanak. Az oktatói állományra vonatkozó összehasonlítások 1990 és 2001 között elgondolkodtató sajátosságokat tartalmaznak (II.14. ábra). Hiszen míg a hallgatói létszám megtöbbszöröződött, addig az oktatói létszám összességében és szerkezetében a reform nagy évtizede alatt lényegében változatlan maradt, vagy enyhén csökkent (5,9 %-kal).13 A vezető oktató (egyetemi, főiskolai tanár, docens) száma lényegében változatlan maradt, annak szerkezetében sem következett be átrendeződés. Miközben a főváros aránya a felsőoktatásban mérséklődött, addig a vezető oktatók száma és aránya vonatkozásában csak enyhe elmozdulás figyelhető meg Budapest rovására (1990-ben 50,7%, 2001-ben 47,4%).

12

Csak az országos átlag feletti növekedést számba véve. Az Oktatási Minisztérium által közölt statisztikák alapján a teljes munkaidőben foglalkoztatott oktatók száma csökkent míg a KSH által publikált adatok az oktatók számának növekedését mutatják. A KSH szóbeli közlése alapján a differencia annak tudható be, hogy a KSH adatai nem kizárólag a főállású oktatók adatait tartalmazzák. 13



85

II.14.ábra: A teljes munkaidőben foglalkoztatott oktatók száma a megyék felsőoktatási intézményeiben 1990., 2001. (fő)

= 550 fő Vezető oktató 1990 Vezető oktató 2001 Oktató 1990 Oktató 2001 Szerkesztette: Hardi Tamás

Forrás: Saját számítás. Az adatok forrása: Statisztikai tájékoztató. Felsőoktatás. 1990/91; 2000/2001. Oktatási Minisztérium


86


Az újonnan belépő oktatók lényegében pótolták a kilépőket, valójában tehát a nagyobb hallgatói létszámot ugyanaz az oktatói kar14 látja el, mint korábban a kisebb hallgatói kört. Az oktatói státuszok szerkezete sem változott kedvezően, hiszen a nagyobb egyetemi központokban nem emelkedett olyan mértékben a vezető oktatók aránya, mint a hallgatói létszám változása, míg az új felsőoktatási centrumokban már arányosabban (hallgatói létszám alapján) valamivel több vezető oktató található, mint tudományos fokozattal nem rendelkező. A napi gyakorlat, hogy a fővárosból, vagy néhány esetben regionális felsőoktatási nagycentrumokból utaznak, ingáznak a vezető oktatók az új intézményekbe, vagy éppen az új szakokra, ahol a napi képzést a kisebb számban jelen lévő (ott élő) tudományos fokozattal rendelkezők, illetve a többségében azzal még nem rendelkező oktatók végzik. A felsőoktatás minősítési rendszere ugyanakkor megköveteli, hogy a szakfelelős, tantárgy felelős vezető oktató legyen, ez papíron lényegében biztosított, ám a gyakorlatban ezekben az új intézményekben és szakokon a követelmény csak akadozva teljesül. Mindez azzal a következménnyel jár, hogy a főváros szellemi irányító és szervező szerepe tartósan fennmarad, sőt tovább összpontosítja a szellemi erőforrásokat, mivel nem kibocsátó, hanem inkább befogadó maradt a kilencvenes években. Az új vidéki felsőoktatási centrumok valójában nagyon nehezen tudnak a térségük, régiójuk szellemi centrumává, élénkítőjévé válni, mert rendkívül alacsony a minősített szakember állományuk, azok lekötöttek az oktatással, illetve akiknek a nevéhez, tevékenységéhez (akkreditációjához) szakok, szakmák kötődnek, azok többsége csak „leutazó”, a szakmai zsargon szerint „intercity-professzor”. A regionális különbségek, illetve a fővárosnak, mint a magasan kvalifikált szakemberek valós koncentrációjának helyét leglátványosabban az MTA köztestületi tagjainak területi megoszlásával jellemezhetjük (II.5. táblázat). II.5.táblázat: Az MTA köztestületi tagjainak területi illetősége (2000) Tudomán MTA Kandidátu y doktora doktora s (fő) (fő) (fő) Budapest és vonzáskörzete 1434 103 4138 Debrecen és vonzáskörzete 141 12 534 Miskolc és vonzáskörzete 42 1 273 Pécs és vonzáskörzete 93 5 370 Szeged és vonzáskörzete 195 15 532 Veszprém és vonzáskörzete 84 6 375 Nincs adat 25 1 118 Összesen 2014 143 6340 Térség

PhD (fő)

14

524 130 49 55 104 54 28 944

Összesen (fő) 6199 817 365 523 846 519 172 9441

%-ban 65,7 8,7 3,8 5,5 9,0 5,4 1,9 100

A személyi rotációt megerősíti, hogy az új tudományos minősítési rendszerben a PhD doktorok száma 3300 fő volt, s tudományos fokozatot összesen 6500 fő szerzett, a habilitációt (egyetemi magántanár) címet 2150 fő nyerte el (www.mab.hu). Ezek a számok jelzik, hogy a tudományos minősítések többségét a felsőoktatás felszívja, és egyben az utánpótlására is szolgált.



87

Forrás: Adatösszeállítás az MTA köztestületének nem akadémikus köztestületi tagjairól (2000. szeptember 24-i állapot) MTA Kutatásszervezési Intézet, Budapest.

A köztestületi tagok lakóhelye szerinti megoszlása egyértelműen budapesti főlényre utal, megerősítve a fentebb tett megállapításunkat, vagyis napjainkban a főváros tekinthető a magasan kvalifikált szellemi erőforrások legfőbb „szállítójának”, egyben befogadójának. A regionális különbségeket még azzal is tarkíthatjuk, ha rávilágítunk a strukturális zavarokra, vagyis az egyes területi akadémiai bizottságok bontásában tekintjük át a tudományos osztályokhoz tartozó köztestületi tagok számát (II.15. ábra). A szerkezet roppant konzervatív, mondhatni stabil. A hagyományos egyetemi, felsőoktatási szakmákhoz tartozó minősítettek száma emelkedik ki a területi bizottságok bontásában. Így például az Észak-Dunántúlon működő Veszprémi Akadémiai Bizottságban az agrár szakemberek (Keszthely, Mosonmagyaróvár), valamint a kémikusok, vegyészek (Veszprém) száma a meghatározó. Miközben köztestületi tagok között a közgazdászok, jogászok aránya alacsony (8,2%), holott a térségben három helyen folyik egyetemi képzés (Győr, Sopron, Veszprém), és négy helyen pedig főiskolai szintű oktatás (Dunaújváros, Tatabánya, Székesfehérvár, Szombathely). A sort az összes akadémiai régióban lehetne folytatni, utalva a szellemi erőforrások regionális aránytalanságainak belső tartalmára, s ezzel azokra a tartós, hosszú távon érvényesülő ellentmondásokra, amik a hazai humán erőforrásokat jellemzik.


88


AZ MTA KÖZTESTÜLETI TAGJAINAK MEGOSZLÁSA II.15.ábra: Az MTA köztestületi tagjainak megoszlása tudományos osztályok szerint az egyes területi bizottságok TUDOMÁNYOS OSZTÁLYOK SZERINT illetékességi területén 2002-ben AZ EGYES TERÜLETI BIZOTTSÁGOK ILLETÉKESSÉGI TERÜLETÉN 2000-BEN MISKOLC MISKOLC Miskolci Miskolci Akadémiai Akadémiai Bizottság Bizottság II. III. III. IV. IV. V. V. VI. VI. VII.VIII. VII.VIII. IX. I.I. II. IX. X. X. XI. XI. osztály osztály

DEBRECEN DEBRECEN Debreceni Debreceni Akadémiai Akadémiai Bizottság Bizottság

IV. XI. I.I. II. II. III. III. IV. IV. V. V. VI. VI. VII.VIII. VII.VIII. IX. IX. X. X. XI. osztály osztály

VESZPRÉM VESZPRÉM Veszprémi Veszprémi Akadémiai Akadémiai Bizottság Bizottság

III. IV. VI. VII.VIII. X. I.I.I. II. II. III. IV. V. V. VI. VII.VIII. IX. IX. X. X. XI. XI. osztály osztály

BUDAPEST

Tudományos osztályok

I.I. II. II. III. III. IV. IV. V. V. VI. VI. VII.VIII. VII.VIII. IX. IX. X. X. XI. XI. osztály osztály

fő 900

SZEGED SZEGED Szegedi Szegedi Akadémiai Akadémiai Bizottság Bizottság PÉCS PÉCS Pécsi Pécsi Akadémiai Akadémiai Bizottság Bizottság I.I. II. II. III. III. IV. IV. IV. V. V. VI. VI. VII.VIII. VII.VIII. IX. IX. X. X. XI. XI. osztály osztály I.I. II. II. III. III. IV. IV. V. V. VI. VI. VII.VIII. VII.VIII. IX. IX. X. X. XI. XI. osztály osztály osztály

Forrás: MTA.

Szerkesztette: Hardi Tamás.


I. Nyelv- és Irodalomtudományok Osztálya II. Filozófiai és Történettudományok Osztálya III. Matematikai Tudományok Osztálya IV. Agrártudományok Osztálya V. Orvosi Tudományok Osztálya VI. Műszaki Tudományok Osztálya VII. Kémiai Tudományok Osztálya VIII. Biológiai Tudományok Osztálya IX. Gazdaság- és Jogtudományok Osztálya X. Földtudományok Osztálya XI. Fizikai Tudományok Osztálya


89

II.6.3Kutatás-fejlesztés területi különbségei A posztmodern területi politikában egyre határozottabban jelenik meg annak felismerése, hogy a céljaiba, valamint a megvalósítás eszköz és intézményrendszerébe integrálja a technológiafejlesztést. Felismerték azt, hogy egy régió adottságait, s ezzel a versenyképességét csak a kutatás-fejlesztés egyre árnyaltabb rendszereivel lehet növelni. Elengedhetetlenül szükséges a kutatás-fejlesztés minden formáját területi szinten feltárni, azokat aktivizálni, részben a regionális adottságok élénkítésére, részben pedig a K+F általánosan érvényesülő folyamataihoz igazodva. Megtört a technológiai politika országos monopóliuma, megkezdődött annak fokozatos decentralizációja, a regionalizáció előtérbe állítása révén. Mindez az intézményrendszer átalakításával éppen úgy együtt járt, mint a központi források szétterítésével, vagy újabb finanszírozási modellek kidolgozásával, illetve a fejlesztések eredményességének újszerű mérésével. Röviden, csak a tanulságok összegzése miatt szedjük csokorba, hogy az elmúlt évtizedben, az átmenet időszakában hazánkban miként alakul a technológia és a területi politika kapcsolata. Az értékelés szükséges, hogy a különbségekre és az azonosságokra felhívjuk a figyelmet, egyben jelezzük a nemzetközi trendektől való eltéréseket. Az átalakulás a gazdaság más szektoraihoz hasonlóan a kutatás-fejlesztést is mélyen érintette. Az állami nagyvállalati rendszer megszűnése, átalakulása szétszakította az addigi gazdasági és K+F együttműködéseket. A nyolcvanas-kilencvenes évek fordulóján csökkenő vállalati megrendelések, a visszaeső nemzeti jövedelem, majd az államháztartás konszolidációja, az ennek nyomán végrehajtott felsőoktatási és akadémiai konszolidáció a K+F szektor mélyrepülését kitolta a rendszerváltó évtized végéig. (II.6. táblázat) Míg a GDP 1994 óta töretlenül, bár lassuló mértékben növekedik, a K+F részarány csökkenése 1996-ban érte el mélypontját. Az 1987-ben 2,6%-os és még 1989-ben is 2,0%-os GDP-hez viszonyított K+F ráfordítások 1996-ra 0,7%-ra mérséklődtek. Ez az arány 1999-ig stagnált. Azóta évente 0,1 százalékpontot javul az ágazat pozíciója, napjainkra átlépve az 1,0%-os határt, de messze elmaradva a nyolcvanas évek végi és napjaink európai uniós jellemzőitől. II.6.táblázat: A kutatás-fejlesztés feltételeinek jellemzői 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 GDP-index (1989=100) K+F ráfordítások a GDP %-ában

100

94

83

80

79

81

82

81

85

88

90

95

98

2,0

1,6

1,1

1,1

1,0

0,9

0,8

0,7

0,7

0,7

0,7

0,8

0,9

Forrás: KSH alapján saját számítás

A tudományos kutatás helyzetét az elmúlt évtizedben egyrészt az erőforrások szűkülése, másrészt jelentős szerkezeti átalakulás jellemezte. (Magyarország 1990-2001) A felhasználható – emberi és anyagi - erőforrások a gazdasági teljesítmény visszaesésének és stagnálásának időszakában csökkentek, az élénkülés indulását követő néhány évben stagnáltak, majd mérsékelten növekedtek. Ez a szint – a GDP-hez viszonyított nagyjából


90


1%-os K+F ráfordítás – messze elmarad az európai átlagtól és alig fele a 10 évvel korábbi hazai jellemzőnek. A szerkezeti változás a költségvetési szektor arányának csökkenését, a vállalati, különösen pedig a felsőoktatásban betöltött szerepének viszonylagos erősödését jelentette. A K+F szektorban dolgozók aránya – a foglalkoztatottság jelentős visszaesése mellett – a ráfordításoknál kevésbé, de jelentősen csökkent, majd stagnált A K+F források összege nominálisan jelentősen, de az inflációnál szerényebb mértékben nőtt. A K+F ráfordításainak legjelentősebb pénzügyi forrása továbbra is a költségvetés. Az évtized második felében, a külföldi befektetések és az uniós csatlakozási folyamat hozadékaként (pl. EU5 Kertprogramban történő részvétel), a külföldi és nemzetközi szervezetek finanszírozási szerepe nő. A ráfordítások közel felét 1989-ben a költségvetési szektorhoz tartozó kutatóintézetekben és az egyéb kutatóhelyeken, 38%-át a vállalkozási szektorban, fennmaradó hányadát a felsőoktatásban használták fel. A költségvetési szektor részesedése folyamatosan csökkent. Ennek okai egyes kutatóintézetek társasággá alakulására, illetve megszűntetésére és a mérséklődő költségvetési támogatásra vezethető vissza. Így a költségvetési szervezetek részaránya 30% alá mérséklődött, míg a vállalkozásoké 44, a felsőoktatásé pedig 28%-ra emelkedett. A foglalkoztatottak esetében inkább a vállalati és a felsőoktatási arányok változtak erőteljesebben. (II.7. táblázat) A vállalati szektorban kutatók száma az évtized közepére egyharmadára esett vissza, részaránya pedig 42%-ról 29%-ra mérséklődött. Az évtized fordulójáig ez a helyzet csak mérsékelten változott. A felsőoktatás mérsékeltebb létszámveszteséget könyvelhetett el és az új évtized elejére már 10%-kal több kutatóval dolgozik, mint a nyolcvanas évek végén. Igaz 5%-kal kisebb segédszemélyzettel. Részarányát 12 év alatt 26-ról 40%-ra növelte. A költségvetési szférában a kutatók száma közel a felére csökkent a jelzett időszakban, míg részarányuk csak mérsékelten csökkent. A kutatási segédszemélyzet létszámcsökkenése nagyobb mértékű volt, mint a kutatóké és fejlesztőké, így az utóbbiak aránya az összlétszámon belül az 1989. évi 48-ról 64%-ra emelkedett. A tudományos minősítés átalakított rendszere napjainkra kezdi éreztetni hatását. A tudományos fokozattal rendelkező száma 49%-kal haladja meg az 1989. évit. Az ebbe körbe tartozók – tudomány doktora, tudomány kandidátusa, PhD – közel 60%-a dolgozik kutató-fejlesztő helyen. Átalakult a tevékenység struktúrája is. A ráfordítások alapján a nyolcvanas évek végén a kísérleti fejlesztés, a kilencvenes évtized közepén az alap- és alkalmazott kutatás, 2001-ben ismét a kísérleti fejlesztés került előtérbe.



91

II.7.táblázat : A kutatás-fejlesztésben foglalkoztatottak* A K+F-ben foglalkoztatottak száma (ezer fő) részaránya (%) 1989 1995 2001 1989 1995 2001 Költségvetési szektor 15,9 7,7 7,8 37,6 39,3 33,9 ebből: kutató, fejlesztő 7,4 3,9 4,7 36,3 37,1 32,0 Vállalkozási szektor 17,7 5,6 6,8 41,8 28,6 29,6 ebből: kutató fejlesztő 7,7 2,6 4,1 37,7 24,8 27,9 Felsőoktatás szektor 8,7 6,3 8,4 20,6 32,1 36,5 ebből: kutató, fejlesztő 5,3 4,0 5,9 26,0 38,1 40,1 Mindösszesen: 42,3 19,6 23,0 100,0 100,0 100,0 ebből: kutató, fejlesztő 20,4 10,5 14,7 100,0 100,0 100,0 * A kutató-fejlesztő munkára fordított idő arányában teljes munkaidejű dolgozókra átszámított létszám. Forrás: Magyarország 1990-2001. 70.o. és Magyar Statisztikai Évkönyv 2001. 513. o. alapján saját számítás

II.8.táblázat: Bejelentett tanulmány, megadott szabadalom 1989 1995 2001 Bejelentett találmány 2365 443 359 ebből: belföldön 923 261 160 külföldön 1442 182 199 Megadott szabadalom 1530 602 279 ebből: belföldön 785 190 106 külföldön 745 412 173 Forrás: Magyarország 1990-2001. 70.o. és Magyar Statisztikai Évkönyv 2001. 512. o. alapján saját számítás

A tevékenységek terjedelmének változásával párhuzamosan a kutatási témák, kísérleti fejlesztési feladatok száma háromnegyedére esett vissza, ami az időszak első felében bekövetkezett majdnem 60%-os csökkenésből adódott. azt nem ellensúlyozta az 1995 és 2000 közötti dinamikus, 30%-os növekedés. A publikációk száma ezzel szemben jelentősen emelkedett: két és félszer annyi könyv és másfélszer annyi cikk jelent meg 2001ben, mint 1989-ben. A szabadalmi bejelentések – országos szinten – a kilencvenes évek második felében mintegy megháromszorozódtak. A növekedés a külföldi eredetű bejelentések emelkedéséből adódott, a belföldieké csökkent. A kutatóhelyeken a bejelentett találmányok és a megadott szabadalmak bel- és külföldön egyaránt tartósan és jelentősen csökkentek. (II.8. táblázat) Területi adatok hiányában az első területi rangsort 1995-re tudjuk kiszámolni. Ez abból a szempontból megfelelő, hogy a hazai K+F kapacitások és teljesítmény mélypontjának időszakához viszonyíthatunk. A második rangsort az elérhető legutolsó, 2001. évi területi adatok képezik (II.9. táblázat). A hat éves periódus viszonylag rövid idő a jelentősebb változásokhoz. A táblázatból megállapítható, hogy az elmúlt évtized közepére kialakult, egymáshoz viszonyított K+F potenciálban alig történt elmozdulás. Ötös csoportokra bontva a rangsort tapasztalható, hogy a megyék többsége esetében legfeljebb a csoporton belüli pozíció változott.


92


A legjobb öt megye csoportjának ’szereplői’ nem változtak. Győr-Moson-Sopron és Baranya helyet cseréltek előbbinek a relatíve kedvezőbb K+F ráfordítási arányai miatt. Ebben egyaránt szerepet játszik a vállalati K+F újbóli élénkülése (pl. Audi), valamint a felsőoktatási kapacitások bővülése. A K+F ráfordításokban kimutatható pozíció javulás előre vetíti, hogy az adott megye összesített K+F potenciálja is javulni fog. Ez valószínűsíti, hogy változatlan trend mellett Győr-Moson-Sopron megye hamarosan a harmadik helyre jöhet fel. A leggyengébb öt megye csoportjában is mindössze két változás regisztrálható. Egyrészt a 17. és 19. helyen felcserélődött Komárom-Esztergom és Tolna megye pozíciója az előbbi javára, másrészt a 16. helyen új szereplő jelent meg: Bács-Kiskun megyét Vas váltotta fel. A helyezési számok változásában mind pozitív, mind negatív irányban 3-3 megye helyzete változott jelentősebben. Bács-Kiskun megye összesített helyezési száma 12 ponttal javult és a 16. helyről a 10.-re jött előre. Somogy és Komárom-Esztergom helyzete egyaránt 9 ponttal javult. Előbbi számára ez négy, az utóbbinak két lépést jelentett a rangsorban. A legnagyobb visszaesést Jász-Nagykun-Szolnok és Szabolcs-Szatmár-Bereg mutatja. Előbbi 10 pont helyezési szám növekedés mellett 4, míg utóbb 11 pont helyezési szám növekedés mellett 3 helyet lépett vissza a rangsorban. II.9.táblázat: A K+F potenciál rangsora Megyék

Megyék 1995 2001 (1) (2) (3) Összes (1) (2) (3) Összes helyez helyezé * ési si szám szám 1 Budapest 1 1 1 3 1 Budapest 1 1 1 3 Csongrád Csongrád 2 2 2 2 6 2 2 2 2 6 3 Hajdú-Bihar 4 3 3 10 3 Hajdú-Bihar 3 4 3 10 4 Baranya 3 7 4 14 4 Győr-Moson-Sopron 6 3 5 14 5 Győr-Moson-Sopron 6 5 5 16 5 Baranya 5 6 4 15 Veszprém Veszprém 6 8 4 6 18 6 7 5 7 19 7 Pest 7 8 8 23 7 Pest 4 8 8 20 8 Borsod-Abaúj-Zemplén 5 11 7 23 8 Fejér 11 7 6 24 9 Fejér 12 6 12 30 9 Borsod-Abaúj-Zemplén 8 13 9 30 Szabolcs-Szatmár-Bereg Bács-Kiskun 10 9 10 11 30 10 10 10 13 33 11 Heves 10 12 10 32 11 Somogy 13 12 10 35 12 Jász-Nagykun-Szolnok 13 13 8 34 12 Békés 12 9 15 36 Békés Heves 13 16 9 15 40 13 14 14 11 39 14 Vas 11 17 14 42 14 Szabolcs-Szatmár-Bereg 9 17 14 40 15 Somogy 17 14 13 44 15 Jász-Nagykun-Szolnok 17 11 17 45 16 Bács-Kiskun 14 15 16 45 16 Vas 15 18 12 45 Tolna 17 18 16 18 52 17 Komárom-Esztergom 16 15 16 47 18 Zala 15 19 19 53 18 Zala 18 16 18 52 19 Komárom-Esztergom 18 18 20 56 19 Tolna 19 20 19 58 20 Nógrád 20 20 16 56 20 Nógrád 20 19 20 59 (1) K+F helyek; (2) Egy lakosra jutó K+F ráfordítás; (3) 10.000 főre jutó kutatók és fejlesztők * 1996. évi adat

Szerkesztette: Lados M.



93

Míg a fenti rangsorok csupán az egymáshoz viszonyított potenciált, az abban történő elmozdulásokat méri, addig a megyei K+F teljesítmény GDP-hez viszonyított arányának és a gazdasági fejlettségnek (területi fajlagos GDP) a kétdimenziós skálázása az egyes megyék K+F helyzetét jobban pozícionálja, egyúttal fontos üzeneteket hordoz a K+F és a területi politika számára. (II.16. ábra) Ha a két mutatót egy koordináta rendszer két tengelyén ábrázoljuk, akkor a kialakult négy mező, a K+F potenciálra vonatkozóan négy alapjaiban eltérő csoportot képez. Az ábrán a vízszintes tengelyen az egyes megyék K+F teljesítményét ábrázoltuk az adott megye GDPjéhez viszonyítva. A függőleges tengelyen pedig az egyes megyék fajlagos gazdasági teljesítményének az országos átlaghoz viszonyított értéke szerepel. Csoportképző tengelyként két megoldás kínálkozik. Az egyik, ha mindkét tényező átlagos értékét értékéhez viszonyítunk. A másik lehetőség egy elméleti határvonal alkalmazása. Elemzésünkhöz ez utóbbit alkalmaztuk. A K+F teljesítmény esetében az 1,0%-os GDP-hez viszonyított K+F arány képezi azt a határt, amely felett a hazai viszonyok között relatíve kedvező K+F teljesítményről vagy potenciálról beszélhetünk. Az 1,0%-os érték alatt pedig mérsékelt vagy gyenge a megye K+F helyzete. A fajlagos GDP átlaghoz viszonyított értékeinél a 100-as értéket tekintettük csoportképzőnek, amely felett a megye erős, alatt pedig mérsékelt gazdasági potenciállal rendelkezik. A két tengely így az alábbi csoportokat hozza létre: I. II. III. IV.

(jobb felső mező): (jobb alső mező): (bal felső mező): kapacitások (bal alsó mező):

Erős gazdasági potenciál és kedvező K+F kapacitások Gyenge gazdasági potenciál és kedvező K+F kapacitások Erős gazdasági potenciál és mérsékelt K+F Gyenge gazdasági potenciál és mérsékelt K+F kapacitások

Az alkalmazott kétdimenziós skálázás meglehetősen homogén képet fest a hazai gazdasági fejlettségi és K+F viszonyokról. (II.10. táblázat) A megyék háromnegyede a IV. mezőbe esik mind 1995-ben, mind 2001-ben. Az is kiolvasható az ábrából, hogy ezekben a megyékben a K+F teljesítmény stagnálása vagy mérsékelt növekedése a gazdasági potenciál átlaghoz viszonyított romlása a jellemző. Ez a tendencia, a gazdasági fejlettség GDP-vel mért területi különbségeinek növekedése, a területfejlesztési politika felzárkóztatási programjai ellenére a következő években is jellemző marad. Ez abból adódik, hogy a fejlettebb megyékben a kilencvenes évek derekán betelepült külföldi tőke, legalább a versenyképességéhez szükséges pótlólagos beruházásokat megvalósítja. A tőkeszegény megyék viszont – a multinacionális kereskedelmi hálózatok kivételével – kevéssé kaptak az elmúlt években a fejlett megyékhez hasonló külföldi tőkeinjekciókat. A hazai viszonyok között magas gazdasági és K+F teljesítményt mutató mezőbe csak Budapest tartozik. Az ábrán az értékét nem szerepeltettük, mert abban az esetben a leszűkülő osztályközök miatt a megyék közötti különbségek és a két év egymáshoz viszonyított változásai egybe mosódtak volna. A kedvező K+F potenciállal sajnos gyenge gazdasági teljesítmény párosul Csongrád és Hajdú-Bihar esetében. Mindkét megyébe a


94


kedvező K+F potenciál még nem képes a gazdasági teljesítményt oly mértékben emelni, hogy az a megyék relatív gazdasági potenciálját is növelje. Három megye – Fejér, Győr-Moson-Sopron és Vas – esetében tapasztalhatjuk, hogy K+F kapacitása nincsen összhangban relatíve fejlett gazdasági teljesítményével. Nem meglepő, hogy mind a Nyugat-Dunántúl. mind a Közép-Dunántúl területfejlesztési programjában kiemelt prioritásként kezelik az innovációs miliő fejlesztését, és minkét régió megkezdte Regionális Innovációs Stratégiájának kidolgozását. Az ábra két megye esetében mutatja pozíciójának jelentős változást, vagyis egyik mezőből a másikba történő átkerülését 1995 és 2001 között. Hajdú-Bihar a IV: mezőből, romló gazdasági potenciál mellett, a kedvező K+F kapacitású mezőbe lépett. Fejér megye pedig szintén a IV. mezőből, romló K+F teljesítmény mellett, a fejlett gazdasági teljesítményű mezőbe került. Összefoglalásként megállapíthatjuk, hogy Magyarországon rövid távon egyenlőre nem érvényesült sem a kedvező K+F kapacitások hatása a megyei GDP növekedésére és fordítva a hazai viszonyok között kiemelkedő gazdasági teljesítményt nem alapozza meg a K+F kapacitások bővülése. II.10.táblázat: A K+F potenciál és gazdasági fejlettség típusai III. Erős gazdaság, mérsékelt K+F Fejér, Győr-Moson-Sopron, Vas IV. Gyenge gazdaság, mérsékelt K+F Baranya, Bács-Kiskun, Békés, Borsod-AbaújZemplén, Heves, Jász-Nagykun-Szolnok, Komárom-Eszetergom, Pest, Nógrád, Somogy, Szabolcs-Szatmár-Bereg, Tolna, Veszprém, Zala

I. Erős gazdaság, kedvező K+F Budapest II. Gyenge gazdaság, kedvező K+F Csongrád, Hajdú-Bihar



95

II.16.ábra: Területi fejlettség és a K+F szintje, 1995 és 2001 Átlagos K+F ráfordás

140 6

7

120

3 6 7

3

100 8

20

11

Megyei GDP az országos arányában %

8 11 4

Átlagos megyei GDP 20

5 4 2

18

80

10

16 13

5 15 9

12 2

13 10

9

19

15

18 16 19 12 17

14

60

14

Év

17

2000 40

1995 -,2

0,0

,2

,4

,6

,8

1,0

K+F ráfordítások a megyei GDP-ben (%)


1,2

1,4

1,6

96


II.7. Összefoglalás, ajánlások Megállapítható, hogy humán erőforrás, mint a gazdaság- és társadalomfejlesztés egyik új dimenziója, tartalmában roppant összetett, színes fogalom, így feltárása sokoldalú, árnyalt megközelítést kíván. Regionális vonatkozásban ez az árnyaltság még határozottabb, hiszen különféle adottságú térségeket hasonlítunk össze, ahol nem mindegy, hogy azok milyen fejlődési pályán mentek keresztül, s ezzel milyen adottságokat (energiákat) halmoztak fel. A területi egységekben tartósan jelen vannak értékek, vagy értékhordozók, amelyek akarva vagy akaratlanul hozzájárulnak a humán erőforrások mennyiségének és főleg minőségének formálásához. A hozzájárulás módja és mértéke számos tényezőtől függ, így a területi egység elhelyezkedésétől, annak gazdasági szerkezetétől, a létrejött intézményhálózattól, annak működtetőitől, a történelmi pályától, a felhalmozott ismeretektől, a népesség összetételétől, a területi egység imázsától, a fejlesztési elképzelésektől, a politikai aktivitástól és még számos további elemtől. Nem lehet és nem szabad a területi egység humán erőforrásait néhány tényező alapján elemezni és értékelni. Törekedni kell a komplexitásra, a faktorok bonyolult hálózatának feltérképezésére, s csak ennek alapján lehet érdemleges megállapításokat tenni, illetve fejlesztési célokat meghatározni. Ennek következtében a humán erőforrások regionális elemzési módszereiben a hagyományos adatértékelések egyszerűbb és bonyolultabb összefüggés vizsgálatok mellett szükségesek a mintavételei eljárások, az esettanulmányok és más szociológiai eljárások alkalmazása. A kombinatív technikák lehetőséget adnak a tényezők árnyalt összefüggéseinek feltárására, azok szinergiának érzékeltetésére. Az áttekintett néhány hazai elemzés azt jelzi, hogy a humán erőforrások és a gazdaság regionális szerkezete között ugyan erős sztochasztikus, de nem függvényszerű kapcsolat figyelhető meg az átmenet évtizedében. A regionális gazdasági struktúra összességében hat a humán erőforrások területi szerkezetére, annak eloszlását befolyásolja, de minél összetettebben, minél árnyaltabban kíséreljük meg felvázolni a jelenséget, annál több tényezőt találunk, ami már nemcsak a gazdasági potenciáltól függ. Megállapítható, hogy a humán erőforrások extenzív mutatói (pl. foglalkoztatás, képzettség, iskolázottság, bizonyos mérhető ismeretek) szorosabban kötődnek a területi egységek gazdasági adottságaihoz. Ám a más, intenzívnek nevezhető mutatókat (életminőség, társadalmi aktivitás, kultúra), már nem csupán a gazdasági feltételek, hanem a területi egység belső erőforrásai (rejtett energiái) is alakítják, s ezzel jelentősen hatnak a humán erőforrások minőségére, egyben regionális megosztottságára. Mindezek alapján is regisztrálható, hogy a kilencvenes években a humán erőforrások a regionális szerkezetekben stabilnak tekinthetőek, az átmenet időszakában jelentősen nem változtak, azok területi átstrukturálódása nem következett be. Nem következett be a térségek között a közeledés, nem ismerhető fel a kiegyenlítés, éppen ellenkezőleg, új típusú egyenlőtlenségek alakultak ki. Az új tudás és ismeret határozott koncentrációja, a fővárosban, és kisebb mértékben a regionális központokban történt meg, az csak lassan, mérsékelt ütemben, mondhatni lopakodva, számos esetben véletlenszerűen © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


97

szivárog le a településhálózat alsóbb szintjeibe. A főváros-vidék megosztottság mellett a nyugat-kelet dichotómia a humán erőforrásoknál is érvényesült, vagyis a nyugati, döntően határrégiók és nagycentrumok aktívabban koncentrálták, illetve bővítették ezen kapacitásaikat, mint az ország keleti, alföldi térségei. Ugyanakkor felismerhető, hogy a keleti országrészek tradicionális nagyközpontjai stabilizálni képesek a tudásbázist képviselő intézményeket, ezek kibocsátása nagy tömegű, s számos esetben a migráció következtében a nyugati országrészek számára képeznek humánerőforrásokat. Hasonlóan elszakadt a gazdaság teljesítőképessége és a tudásbázisokat alakító intézmények egymástól, azok nem voltak képesek lokális szinten integrálódni a gazdaságba. S változatlanul érvényes a településhálózat hierarchiájában elfoglalt helyzet, hiszen ebben a hálózatban elfoglalt csomóponti, vagy periférikus helyzet befolyásolta a humán erőforrások meglétét, de azok aktivitását is. Ezen trivium általános érvényesülése mellett persze több – s talán egyre több – új/régi alkotó tör ki a törvényszerűség kényszerpályájából, s ezzel bomlasztja, lassan erodálja a kialakult regionális szerkezetet. A kitörési pontokat a regionális fejlesztési koncepciók és programok mind regionális, mind nemzeti szinten megkísérelték felvázolni. A régiók felismerték, hogy a humán erőforrások átfogó fejlesztése nélkül nem képesek az adottságaikon javítani. Sokszínűen, más és más hangsúlyokkal és célokkal jelenik meg a humánerőforrás-fejlesztés a jövőbeli célok és cselekvési programok között. Talán nagyobb önállósággal, a regionális akaratok szabadabb érvényesítése mellett lenne lehetséges a régiók elképzeléseinek megvalósítása, s ezzel a területi különbségek csökkentésének még ütemezettebb gyorsítása. Az ajánlások között kell megfogalmazni, hogy a regionális szintű fejlesztések által megfogalmazott célok s azokra épülő programok kapjanak lehetőséget a megvalósításra, mert a térségi, alulról jövő kezdeményezések sokkal sikeresebbek lehetnek, mint néhány az országos szinten indított akciók. Azokban a térségekben, ahol a humánerőforrás koncentráció magas, az ahhoz kapcsolódó intézményhálózat karakteres, továbbá tapasztalható az igény a gazdaság részéről a minőségi erőforrásokra, azokban célszerű a tudásrégió programokat kidolgozni. A tudásrégió programok célja, hogy a meglévő intézményhálózat belső együttműködéseit erősítse, azoknak új tartalmat adjon, regionális szinten a meglévő anomáliákat kiküszöbölje, új típusú hálózati kapcsolatokat létesítsen, s ezzel aktivizálja a szereplők egyre nagyobb tömegét a regionális fejlesztéshez. A humánerőforrások megújítása hosszú időt vesz igénybe, ennek van nemzetpolitikai szintje (népesedés-, oktatás-, szociál-, és tudománypolitika), de megjelenik a regionális szint is, amiben az intézményi keretek alakítása és összekapcsolása érvényesülhet, s számottevő a lokális dimenzió, ahol viszont az életminőség- és körülmények, valamint a megújítást jelentő innovációs miliő alakítása lehet a cél. Mindegyik szintnek megvan tehát a maga mozgás és hatástere, ezek viszont csak együtt érvényesülhetnek. A regionális és a lokális szint elhanyagolása, nem kellő elismerése és mérsékelt ösztönzése a területi különbségeket csak tovább mélyíti, s egyben nem képes a humánerőforrások megújítását tartósan és térben egyenletesen terítve biztosítani. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

98

A magyar városhálózat tudás alapú megújító képessége…

III.A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT TUDÁS ALAPÚ MEGÚJÍTÓ KÉPESSÉGE AZ EZREDFORDULÓN III. A hazai városhálózat kutatása a kilencvenes évek elejétől új lendületet vett. A rendszerváltozás alapvetően átformálta a hálózat egészét. Új funkciók jelentek meg, amelyek a városi gazdaságokat átrendezték, egyes korábbi alakító és meghatározó gazdasági bázisok leépültek, míg mások, esetleg eddig ismeretlenek viszont megjelentek. A városi jogállással rendelkező települések száma is ugrásszerűen megnőtt. A kilencvenes évek elején a városok száma (1990) 164 volt és a népesség 29 százalékának a lakóhelyét biztosították, addig 2001-re 251 városi rangú település lett, amik már a népesség 48 százalékának adtak otthont (Rechnitzer 2002: 178). Nemcsak a számszerű növekedés jellemezte a városhálózatot, hanem azok egységei között látványos verseny indult meg, mivel a szerepkörök megkövetelték, hogy maguk a városok is új kínálati elemeket alakítsanak ki a befektetőknek, a betelepülni vágyóknak. abranull

III.tablanull

A hazai városkutatás követni próbálta a hálózat átrendeződését, azonban a tudományos elemzések az első időben értelemszerűen csak a jelenségek leírására, azok vélhető, vagy éppen felismerhető törvényszerűségeinek bemutatására törekedtek. A városhálózat innovációs potenciáljának elemzése (Rechnitzer 1993) már megállapította, hogy a szerkezet roppant megosztott, annak regionális funkciókkal is rendelkező tagjai „elhúztak”, viszont lassan mozdultak a középvárosok, a másodlagos regionális központok, s a periférikus helyzetű középvárosok és a kisvárosok többsége nem volt képes ebben az időben még innovációs tényezőket, intézményeket fogadni. A gazdasági szerepek megváltozását a kilencvenes évek elejét bemutató tanulmány (Nemes Nagy 1996) már bizonyítja, hogy a külföldi tőke fogadásában látványos különbségek tapasztalhatók, dominánsan érvényesül a nyugat-kelet dichotómia, azaz a földrajzi fekvés az átmenet első időszakában meghatározó volt a városok gazdasági szerkezetének elmozdulásában. Bizonyítható volt, hogy megindult a verseny a városok között (Enyedi 1997; Lengyel – Rechnitzer 2000). Egyrészt ennek a versenynek meghatározó elvi és egyben város stratégiai elemei formálódnak, másrészt az időbeli elemzések jelezték, hogy a nagyvárosi hálózatban a különbségek határozottan kimutathatók, azok az évtized végére csak kisebb mértékben a helyzetből, a fekvésből, egyre nagyobb mértékben a várospolitikából, illetve annak egyes külső és belső meghatározóiból következnek. A városok sikeressége a kutatások középpontjába kerül, hiszen nemcsak a tudomány, hanem a politika is keresi azokat a tényezőket, amik ebben a versenyben az előbbre jutást, a pozíciók javítását szolgálhatják. Születnek összehasonlító és értékelő tanulmányok, ezek döntően a nagyvárosok összevetésére irányultak (Csapó 2002), de az elemzések még az egyszerű statisztikai leírások és összevetések, divatos kifejezetéssel, „egy lebutított benchmarking” szintjén álltak. Nem voltak képesek a belső tartalmakat megragadni, nem mutattak ki fejlődési csoportokat, nem értékelték a fejlődési pályákat, de hasznos információkat nyújtottak a © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


99

szerkezet átalakulás irányainak illusztrálására, a mélyebb elemzések irányainak felvázolására. Már regisztrálhatunk a szakirodalomban mélyebb elemzéseket, amik egyegy város fejlődési pályát fogták át, keresve az okokat és mozgatótényezőket annak irányaihoz, s egyben adalékokat adva a jövőbeli stratégia kidolgozásához (Szirmai et al 2002; Tímár – Velkei 2003; Izsák 2003). A városhálózat kilencvenes években történt átrendeződésnél mások és mások lesznek a mozgatórúgók az évtized elején és az ezredforduló táján (Rechnitzer 2002). Míg az átmenet utáni években erősen hatott az intézményi ellátottság és a tradicionális gazdasági funkciók (feldolgozóipar, nagyvállalati szervezet), addig az évtized végére már a gazdasági és üzleti szolgáltatások léptek elő a gazdaságot képviselő tényezők közül, hasonlóan előtérbe kerültek a fogyasztást megjelenítő intézmények, egyben aktivitások, továbbá felértékelődött a tudást, az ismeretet nyújtó szervezetek és szereplők jelenléte. Ezekhez az összehasonlító vizsgálatokhoz kapcsolódnak azok az elemzések, amik már az infokommunikációs intézmények és infrastruktúra meglétét és annak hálózat alakító szerepét tekinti át (Rechnitzer – Grosz – Csizmadia 2003; Dőry – Ponácz 2003). Megállapítható volt, a legújabb személyes, közösségi és intézményi kommunikációs technológiát képviselő rendszerek alapján a városhálózat megosztott, erősen differenciált, a különbségek még látványosabbak, mint az összevont fejlettség vizsgálatok alapján. Mindezek az előzmények már sugallták, hogy a városfejlődés új elemeire kell a figyelmet szentelnünk, és annak alapján kell elsőként magát a hálózatot, aztán a jövőben, annak egyes csoportjait áttekinteni. Egyértelmű a területi folyamatok alakulásából, hogy az emberi tényezők és az arra épülő tudás válhat a fejlődés jövőbeli letéteményesévé (Rechnitzer – Smahó 2004). A tudást képviselő tényezők, azokat alakító intézmények és a megtestesítő produktumok jelenítik meg ezen meghatározó erőforrásbázist, jellemzik magának a településnek is a jövőbeli megújító képességét. A vizsgálatunkban a városhálózat tudás alapú innovációs rendszereit kíséreltük meg összegyűjteni és rendszerezni. Ezek alapján összehasonlító vizsgálatokat végeztünk annak érdekében, hogy egyrészt a különféle megújítást képviselő tényezőrendszerek belső tartalma és összetartozása milyen erősségű, aztán kerestük az egymással kialakított kapcsolataik jellegét, valamint a hálózati elemeinek determináltságát. Harmadrészt azt a célt tűztük ki, hogy meghatározzuk azokat a városcsoportokat, amik azonosságokat mutatnak a tudást megjelenítő tényezők vonatkozásában, keresve egyben az elkülönülés okait és tényezőit, s mindebből jelezve a fejlődési pályák lehetséges sajátosságait. A városhálózat tudás alapú megújító képességének alábbi tanulmánya számos kérdést felvethet. Így vita tárgya lehet a tudás alapú megújítás tartalmának meghatározása, annak jellemzésére alkalmazható mutatók, tényezők megválasztása. Kérdéseket vethet fel az időbeliség, vajon nem folyamatában kellene-e elemezni a megújítást a hálózatban? Eltöprenghetünk az elemzési módszeren, annak ismert korlátain, vagy éppen az alkalmazás során felbukkant nehézségein. S végül, de nem utolsó sorban a következtetéseink is vitát válthatnak ki, mivel az egyes városok konkrét valóságukban másként élhetik meg az okokat és magyarázatokat, vagy éppen az „érzésük” a helyzetükről, viszonyaikról jelentősen eltérhet az © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

100


elemzők által leírtaktól. Mint kutatóknak vállalnunk kell az eredményeinket, hiszen a legkörültekintőbben jártunk el, éppen a gyakorlati észrevételek segíthetnek az elemzések pontosabbá tételéhez, a törvényszerűség teljesebb megalapozásához.

III.1.Módszertani kérdések, és a településhálózat alapvető leíró statisztikai jellemzői Elképzelésünk szerint, ha világos képet szeretnénk kapni egy településnek a megújulási készségek számos formájában testet öltő adottságairól, akkor egy olyan egységes modellre van szükségünk, amely magában hordozza: (1) az innováció anyagi-tárgyi alapú determináns faktorait (pl. háztartási- és szervezeti alapú gazdasági fejlettség, intézményrendszer, foglalkoztatottság és munkanélküliség), (2) az emberi erőforrásokban rejlő lehetőségeket (pl. iskolázottság, magasan kvalifikált munkaerő-paci szegmens súlya, felsőoktatás, kutatás-fejlesztés), (3) és természetesen az innovatív magatartás lokális lenyomatait is a megfelelő támogató intézményrendszer jelenléte mellett (pl. szabadalmak, innovációt támogató intézmények jelenléte, K+F szektor súlya). Az innovációs klaszterek vizsgálatának első pontjaként ki kell alakítani a teljes városhálózati mutatórendszerből az innováció szempontjából relevánsnak minősülő elemek összevont indexét (főkomponens-elemzés), majd a főkomponens értékek együttes szerepeltetése mellett a klaszteranalízis segítségével el kell határolni egymástól a megközelítőleg azonos fejlettségi szinten álló városcsoportokat. A többváltozós adatredukciós és osztályozó eljárások alkalmazásával úgy szeretnénk rendszerezni és besorolni a hazai városokat fejlődési pályájuk jelenlegi pontját véve alapul, hogy a gazdasági- és társadalmi mezőben megjelenő innovációs adottságok egyenlőtlenségei a lehető legtöbb háttérfaktor együttes figyelembe vétele mellett rajzolódjanak ki. A főként a Központi Statisztikai Hivatal anyagain és az MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet önálló gyűjtésein alapuló városi adatbázis több mint nyolcvan releváns változójából alakítottuk ki azt a néhány fejlettségi indexet, amely csoportosítási alapkritériumként szolgált az innovációs település-együttesek elhatárolása során. Az adatredukciót a klaszterelmzés miatt célszerű elvégezni, hiszen 30-40 fejlettségi index együttes szerepeltetése szinte lehetetlenné tenné a városklaszterek interpretálását. A statisztikai eljárás eredményeként olyan standardizált alakú skála szintű változókat kapunk, amelyek az eredeti információk jelentős hányadát magukba sűrítve – a korábbi lehetséges öt-tíz helyett – lényegében egyetlen értékkel képesek jellemezni egy adott település bizonyos sajátosságait (pl. gazdasági fejlettség, humán állomány). Értelemszerűen nem minden mutató alkalmas a redukcióra. A rendelkezésre álló városi indikátorok bizonyos részét ki kellett hagynunk az elemzésből, mert nem „simultak bele” kielégítően az általunk előzetesen meghatározott fejlettségi dimenziókba. Ennek ellenére, még így is 40 olyan változóval dolgoztunk, amelyek – © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


101

az innovativitásról alkotott felfogásunk alapján – domináns szerepet vállalhatnak egy adott térség innovációs kapacitásának formálásában. Az eljárással öt dimenzióba tudtuk összesűríteni az eredeti változóinkat (III.1. táblázat). Sikerült egy (1) gazdasági fejlettségi indexet kialakítani, amely a városok lakosságának és gazdasági szereplőinek, illetve a szervezeti struktúrának a minőségét reprezentálja – gazdasági főkomponens. (2) A második főkomponens a városok munkaerő-piaci, iskolázottsági sajátosságait tömöríti össze abban az értelemben, hogy mekkora a magas kvalitású, vezető- és szellemi munkakörben dolgozó személyek aránya – iskolázottság és menedzsment főkomponens. (3) A városi populáció társadalmi aktivitása a választói mentalitással, a civil szféra virulenciájával, és a helyi nyilvánosság – különös tekintettel a közvéleményt formáló média szerepére – összetettségével mérhető – társadalmi aktivitás főkomponens. Ez a három dimenzió olyan elemekből épül fel, amelyek inkább csak közvetetten befolyásolják az innovációs hajlamot, a térségben rejlő potenciált. A városok innovációs fejlettségét mérő közvetlen jellemzők két önálló dimenzió mentén rendeződtek el. (4) A felsőoktatási szféra intézményi és humán állományi súlya, fejlettsége értelemszerűen kihat a kutatási-fejlesztési folyamatokra – humán-erőforrás főkomponens. Végül az egyes városokban megtestesülő (5) innovációs potenciál mértékére az innovatív kezdeményezésekből, a folyamatokat támogató, kiszolgáló intézményhálózat összetételéből következtethetünk – innovációs főkomponens. Mivel a városok innovációs potenciálját az említett öt főkomponens adatai alapján fogjuk elemezni, és ezek az értékek lesznek a klaszterezési eljárás „függő változói” is, mindenképpen át kell tekinteni a főkomponenseket felépítő változókat, de nem csak az egyes mutatók által megragadott gazdasági, társadalmi valóság tartalmi elemeit, hanem azokat a főkomponens súlyokat is, melyekből következtethetünk arra, hogy mennyiben járult hozzá egy adott változó az összevont mutató kialakításához. A gazdasági fejlettség mutatója összefogja a lakosság, a helyi gazdasági szereplők, és a gazdasági tevékenységekben érintett intézmények, szervek adatait. Az új tömörített változó kialakításában a legnagyobb szerepet a háztartások anyagi helyzetét és a foglalkoztatottság dinamikáját mérő mutatók játsszák. Az iskolázottság és a menedzsment főkomponens négy mutatója a 2001. évi népszámlálás munkaerő-piaci adatainak azon szegmenseit tömöríti egybe, amelyek a fejlett, szolgáltatás-orientált, magasan kvalifikált diplomás- és különösen vezetői munkakörökre építő gazdasági és állami feladatkörök, funkciók megjelenését képezik le. A változó kialakításában a legnagyobb szerepet egyértelműen a diplomás, és még ezen belül is a vezető, értelmiségi foglalkozásúak arányát mérő mutatók játsszák. A társadalmi aktivitás főkomponens mutatója az EU csatlakozáshoz kapcsolódó választási részvételi hajlandóságot, a civil társadalom szervezeti- és finanszírozási (támogatási) hátterét, illetve a helyi társadalmi nyilvánosság összetettségét mérő adatokból épül fel. A választópolgári magatartást- és a nonprofit szféra súlyát mérő jelzőszámok konstrukciós ereje a legjelentősebb. A humán-erőforrás dimenzió főleg a felsőoktatási szféra intézményi- és humán állományi súlyát, fejlettségét képezi le. Az összevont változó kialakításában a legnagyobb szerepet a felsőoktatásban dolgozó minősített, vezető oktatók


102


arányát, illetve a felsőoktatási karok- és a középfokú intézmények számát mérő városi paraméterek játsszák. Az innovációs főkomponens mutatója közvetlenül négy, míg közvetve összesen tizenegy változót sűrít össze. A változószett szerkezete alapján megállapítható, hogy ez a dimenzió főleg a lokális innovatív tevékenységeket, és a hátterükben álló támogató, kiszolgáló valós- és digitális intézményrendszert, szolgáltatási miliőt képezi le. A legnagyobb súllyal az elmúlt tíz évben szabadalmaztatott innovatív kezdeményezéseket, az információs- és kommunikációs technológiák fejlettségét, és a hálózati alapú digitális szolgáltatások sűrűsödését mérő mutatók rendelkeznek. A bemutatott változókból kiindulva állt össze a további vizsgálatok alapját képező öt fejlettségi mutató. Azért tartottuk szükségesnek az „alkotóelemek” részletes bemutatását, mert a hazai városhálózat innovációs potenciáljával kapcsolatos csoportosítási eredményeinket, a jelenlegi fejlettségi állapotot tükröző minősítéseinket e paraméterek alapján hoztuk meg. Adataink kizárólag ebben a változó struktúrában állják meg a helyüket. Természetesen más állapotmutatók alkalmazása bizonyos mértékben eltérő eredményekhez vezethet, de úgy gondoljuk, hogy a kellően nagy elemszámú és tartalmilag széles körű, átfogó változóhalmaz alkalmazása garantálhatja a főbb trendek, a lényeges szerkezeti sajátosságok pontos meghatározását. A főkomponenseket alkotó változók bemutatása alapján láthatóvá vált, hogy az öt területen mért fejlettségi indexek „együtt járnak”. Tehát az adatredukcióval kapott értékek iránya megegyezik. A nulla átlagú és egyes szórású standardizált mutatók úgy írják le a gazdaság, az iskolázottság-menedzsment, a társadalmi élet, a humán állomány és felsőoktatás, illetve az innovációs aktivitás és az ehhez kötődő intézményhálózat adottságait, hogy a pozitív értékek az átlag feletti, míg a negatív értékek az átlagtól elmaradó állapotokat tükrözik. A klaszterezési eljárás előtt áttekintjük az öt mutató eloszlásával, centrális statisztikákkal kapcsolatos jellemzőket, és a fejlettségi mutatók közti összefüggéseket. A specifikus, közvetlen innovációs jellemzőket mérő két változó (humán és innovációs fejlettségi index) eloszlása jelentősen különbözik a másik három, közvetett jellegű dimenzióban mért gyakorisági struktúrától (III.2. táblázat). Erre több érték is figyelmeztet: (1) a medián jelentősen „lefelé tolódik” az átlaghoz képest (-0,30, -0,29), (2) a ferdeséget és a laposságot mérő mutatók kiugróak, jóval a normál eloszlást jelző határ fölöttiek (2,9; 4,0; 8,8; 19), (3) a maximum értékek is kiugróak a standardizált alak ellenére.



103

III.1.táblázat: A klaszterképző főkomponensek összetevői Változók

Súly*

(1) Gazdasági főkomponens – gazdasági fejlettség mutatója (62%-os sűrítés) Foglalkoztatottak aránya a lakónépességből (%) 2001 1000 lakosra jutó személygépkocsik száma (db) 2001 Adófizetők aránya az állandó népességen belül 2000 1 lakosra jutó adóalap (szja) 2000 (ezerFt/fő) 1000 lakosra jutó távbeszélő fővonalak száma (db) 2001 1000 lakosra jutó működő jogi személyiségű vállalkozások száma (db) 2001 Munkanélküliek aránya a lakónépességből (%) 2001 Inaktív keresők aránya a lakónépességből (%) 2001 1 lakosra jutó iparűzési adó 2001 (eFt/fő) Tízezer lakosra jutó ügyvédek száma 2001 (fő/tízezer lakos) 1000 lakosra jutó regisztrált egyéni vállalkozások száma (db) 2001

0,83 0,80 0,80 0,78 0,73 0,67 0,56 0,53 0,43 0,34 0,33

(2) Iskolázottság és menedzsment főkomponens – fejlett munkaerőpiac (79%-os sűrítés) Vezető, értelmiségi foglalkozásúak aránya az összes foglalkoztatottból (%) 2001 Egyetemi, főiskolai végzettségű foglalkoztatottak aránya az összes foglalkoztatottból (%) 2001 Egyéb szellemi foglalkozásúak aránya az összes foglalkoztatottból (%) 2001 Szolgáltatási jellegű ágazatokban foglalkoztatottak aránya az összes foglalkoztatottból (%) 2001

0,90 0,89 0,73 0,65

(3) Társadalmi aktivitás főkomponens – tudatos választói magatartás, virulens civil társadalom, összetett helyi nyilvánosság (60%-os sűrítés) Részvételi arány az EU népszavazáson (%) 2003 1 lakosra jutó szja nonprofit 1% felajánlás összege (Ft) 2001 1000 lakosra jutó nonprofit szervezetek száma 2000 Helyi nyilvánossági fórumok összetettsége (TV+Rádió+Kiadók+Lapok)

0,71 0,66 0,61 0,41

(4) Humán-erőforrás főkomponens – a felsőoktatási szféra intézményi- és humán állományi súlya (62%-os sűrítés) Vezető oktatók aránya az összes oktatón belül (%) 2001 Főiskolai-egyetemi karok száma (Kar+székhelyen kívüli képz.) 2002 Összes középiskola 2003 A felsőfokú oktatási intézményekben tanulók száma 1000 lakosra vetítve (fő) 2001 10000 lakosra jutó MTA köztestületi tagok száma 2002 25-X éves, egyetem, főiskola stb. oklevéllel, összesen (%) 2001 Tízezer lakosra jutó felnőttoktatási központok száma (2003/2001)

0,75 0,74 0,73 0,66 0,62 0,53 0,31

(5) Innovációs főkomponens – az innovációs intézményhálózat összetettsége és sűrűsége, az innovációs potenciál mértéke (82%-os sűrítés) Innovatív kezdeményezések száma 1992-2001 között Bejegyzett domain szerverek száma 2001 K+F cégek száma 7310, 7320-as TEAOR (db) 2003 Az Innovációs és K+F intézményhálózat összetettségi mutatója (az alábbi nyolc intézmény alapján)  Magyar Innovációs Szövetség tagintézményei  Magyar Vállalkozásfejlesztési Alapítvány tagintézményei  nyelvi képzést nyújtó középiskolák  ITD Hungary Magyar Befektetési és Kereskedelemfejlesztési Kht. irodája  Informatikai képzést nyújtó középiskolák  MTA és MTA által támogatott kutatóintézetek  ipari parkok  inkubátorházak

*Az értékek a főkomponens súlyokat mutatják – arra utal, hogy mennyiben járul hozzá a változó a főkomponens kialakításához (mekkora arányban őrizte meg a főkomponens az


0,94 0,90 0,84 0,62 0,86 0,74 0,66 0,61 0,57 0,54 0,53 0,38

104


eredeti változó információ tartalmát) Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.

III.2.táblázat: A főkomponensek leíró adatai Főkomponensek Gazdaság Iskolázottsá Társadalom Humán g állomány Elemszám

246 5

247 4

246 5

247 4

251 0

Átlag Szórás Medián

0 1 -,02

0 1 -,10

0 1 -,07

0 1 -,30

0 1 -,29

Ferdeség Laposság

,17 -,42

,57 -,04

,41 -,20

2,91 8,79

4,01 19,02

Minimum Maximum

-2,22 3,31

-1,74 3,22

-2,03 3,04

-,71 5,03

-,55 6,31

-,75 -,02 ,76

-,77 -,10 ,65

-,72 -,07 ,63

-,50 -,30 -,07

-,46 -,29 -,02

Kvartilisek

Érvényes Hiányzó

Innováció

25% 50% 75%

Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.

A gazdasági, az iskolázottsági-menedzsment és a társadalmi adottságokat sűrítő mutatók normál eloszlást mutatnak, sokkal kiegyensúlyozottabb a megoszlási struktúra mindkét „farka” (pozitív és negatív). Ezzel szemben a konkrét innovációs elemek „elferdítik” a városhálózat tagjainak eloszlási görbéjét, néhány kiugró érték mellett az átlag alatti települések nagy tömegét találhatjuk. A statisztikákból arra következtethetünk, hogy a gazdaság, a társadalmi élet és a munkaerő-piaci struktúra esetében a városok két nagyjából egyenlő nagyságú blokkra bomlanak fel: az átlagosnál kedvezőtlenebb és az átlag feletti paraméterekkel rendelkező városok aránya tehát azonos. A gazdaság esetében a városok 51, az iskolázottság-menedzsment esetében 56 és a társadalmi aktivitásnál 53 százalékuk rendelkezik negatív értékkel, ami az átlagosnál fejletlenebb adottságokat tükröz. Természetesen az indexekben megtestesülő fejlettségi szint ettől még jelentős belső differenciáltságot mutathat. Az innovációs potenciálban komoly szerepet játszó humán– felsőoktatási–kutatási szféra súlyát és az innovációs környezetet, valamint a tényleges eredményeket mérő két főkomponens ezzel szemben sokkal kiegyenlítetlenebb megoszlása (III.1. ábra) arra világít rá, hogy a városok legtöbbje jelentős lemaradásban van az „innovációs elittől”. A humán állomány tekintetében 78%-uk, az innovációval kapcsolatban pedig a 76%-uk az összesített városi átlagérték alatt van.



105

III.1.ábra: A humán, a felsőoktatási és az innovációs jellegű fejlettségi paramétereket mérő főkomponensek értékeinek eloszlása 120

100

100 80

80 60

60 40

20

Gyakoriság

Gyakoriság

40

0 -,8

-,3

,3

,8

1,3 1,8 2,3 2,8 3,3 3,8 4,3 4,8

Humán-erőforrás állomány

20

0 -,5 0,0 ,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0

Innovációs potenciál


A főkomponensek leíró statisztikáinak áttekintése alapján egyértelműen látszik, hogy az innovativitáshoz szorosabban kötődő specifikus mérőszámok esetében nem egyenletes arányú a városok teljesítményének megoszlása. A gazdaság, az iskolázottság, a társadalmi élet esetében nagyjából azonos „várostömeggel” operálhatunk a fejletlen–átlagos–fejlett kategóriák mentén. A másik két főkomponens esetében viszont aránytalanul szakad ketté a hazai városhálózat. Előre jelezhető, az érintetteknek csak egy szűkebb köre mondhatja el magáról, hogy olyan gazdasági- és társadalmi háttérfeltételekkel rendelkezik, amelyek kedveznek a K+F folyamatoknak, az új termékek és/vagy szolgáltatások bevezetésének. A klaszterelemzés során felhasználandó öt változó közti kapcsolat iránya és erőssége tovább árnyalja az előzetes vizsgálatot (III.3. táblázat). A korrelációs együtthatók a várakozásoknak megfelelően pozitív értéket mutatnak, ami az egyes dimenziókban jellemző fejlettségi paraméterek együtt járását erősíti meg. A kapcsolatok iránya mellett nem okoz különösebb meglepetést a mutatók értéke sem, még a leggyengébb összefüggés esetén is 0,473-as koefficienssel találkozhatunk. A humán és az innovációs adottságok viszonya a legerősebb (0,873), de világosan látszik a társadalmi aktivitásnak a gazdasági, illetve iskolázottsági-menedzsment alapú komoly mértékű befolyásoltsága is. Az öt index valós kölcsönhatásának léte – különös tekintettel arra, hogy az innovációs főkomponenssel szoros kapcsolatban áll a másik négy is – megerősíti azt a feltételezésünket, mely szerint van létjogosultsága egy olyan átfogó mutatórendszer alkalmazásának az innovációkutatásban, amely nem csak a humán- és gazdasági paraméterekkel operál, hanem figyelembe veszi a jóval puhább társadalmi adottságokat is. Azon kívül leképezi azt a munkaerő-piaci szerkezetet is, amely az innovativitás szempontjából optimális – sőt talán elengedhetetlen – alaptényező lehet.


106


III.3.táblázat: A főkomponensek közti korrelációs együtthatók (Pearson)* Gazdaság Gazdaság (G) Iskolázottság (IM) Társadalom (T) Humán állomány (H) Innováció (I)

Iskolázottság Társadalom (T)

Humán állomány (H)

(G) –

(IM)

,643

–

,827

,755

–

,521

,656

,671

–

,473

,587

,568

,873

Innováció (I)

–

*p<0,01 Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.

III.2.Csoportosítási alternatívák – lehetséges fejlettségi klaszterek Az általunk „összerakott” sűrített fejlettségi mutatók segítségével megpróbáljuk úgy osztályozni (k-mean- és nem-hierarchikus klaszterelemzéssel) a hazai városokat, hogy egyszerre lehessen figyelembe venni a helyi innovációs potenciált pozitívan befolyásoló, ösztönző faktorokat. Tartalmi szempontból a teljes modell mellett célszerűnek tűnik egy redukált megközelítés alkalmazása is, amely tisztán arra összpontosít, hogy milyen fejlettségi szegmensekre bomlik a városhálózat az innovációs intézményrendszer és humán-állomány szempontjából. Ekkor már csak a humán- és innovációs dimenzióra kell fókuszálni. Az eloszlási függvények torzultsága is elengedhetetlenné teszi a két konkrétabb, jóval specifikusabb főkomponens megkülönböztetett státuszát az elemzésben.

III.2.1Innovációs klaszterek a teljes modell alapján A nem-hierarchikus módszer alkalmazásakor nem számíthatunk arra, hogy pontos klaszterszámmal operálhatunk. Az előzetes elképzelés megfogalmazása pedig a témakör korábbi vizsgálatainak hiányában merész vállalkozásnak tűnne, ezért a lehetséges klaszterszámot lépésenként növelve követtük nyomon a csoportképződés folyamatát. Ha elvonatkoztatunk a klaszterek tartalmi paramétereitől – azaz a klaszter középpontokat nem vesszük figyelembe – hanem csak az egyes csoportok numerikus súlyát, akkor már rögtön az első lépésben (ez egy viszonylag egyszerű bontás három klaszter elkülönülésével) leválik egy szűkebb városhalmaz (23 település), és mellette két nagyobb blokk különül el. A klaszterek számának növekedésével – négytől egészen nyolcig – elsősorban ez a csoport differenciálódik tovább, és a másik két nagyobb halmaz homogén marad még a „nyolcas megoldásnál” is. Ha a klaszter középpontokat megnézzük,



107

egyértelművé válik, hogy kirajzolódik egy olyan kiugró csoport, mely markánsan elkülönül a többiektől, mivel mind az öt index esetében messze maga mögé utasítja a többieket. A modell konfirmációs parancssora (variancia-analízis – ANOVA) magyarázatot adhat erre a sajátos jelenségre. A klaszterképző dimenziókra lefuttatott egyutas variancia-analízis Fstatisztikái szignifikánsak, ami arra utal, hogy mind az öt klaszterképző változó mentén szignifikánsan különböznek a klaszter középpontok. Az általunk kialakított összevont mutatók releváns klaszterképző komponensek. Az egyre összetettebb csoportosítási szint felé haladva kidomborodik a humán- és innovációs paraméter dominanciája. A klaszterezés során elsődlegesen a vizsgálat magvát képező specifikus innovációs mutatók kapják a főszerepet, míg a gazdasági, társadalmi és iskolázottsági-végzettségi fejlettségi indexek csak másodlagos, de természetesen nem elhanyagolható szereplők lesznek a csoportok kialakításakor. A hazai városhálózatban azért szakad le rögtön az elején egy 20-as nagyságrendű halmaz, és azért ütközünk nehézségekbe a többi település differenciáltabb felosztása során, mert a humán állomány, a felsőoktatási szféra jelenléte, az innovációs intézményhálózat, és a konkrét innovációs törekvések az elemzés fő klaszterképző változói; tehát pontosan azok a mutatók, melyek egy kis elemszámú, kiugróan fejlett csoportra és a megmaradt átlagos, vagy éppen átlag alatti többségre vágják szét a városhálózatot. Mivel kutatásunkban úgy szeretnénk vizsgálni az innovációs adottságokat, hogy a kevésbé fejlett térségek városaihoz is hozzá tudjunk rendelni egy lehetséges osztályozási sémát, ezért a 23 kiugró várost „leválasztjuk”, és az ő esetükben a hierarchikus módszerrel keressük a belső csoportstruktúrákat, míg a többi 228 város tekintetében megmaradunk a nagy elemszámot is kezelni tudó K-Mean módszernél. A két eltérő eljárás eredményeit összegezve húzzuk meg a fejlettségi csoportok határvonalait egy olyan egységes felosztásban, amely a nagy többséget is képes kielégítően differenciálni, és kellően homogén csoportokba rendezni. A hierarchikus klaszterezési folyamat során elénk tárul valamennyi olyan lehetőség, amely az „összes megfigyelési egység önálló klaszter”, illetve az „összes megfigyelési egység egyetlen klaszter”, mint két szélső pólus között elképzelhető csoportosulási forma. Az optimális szerkezet e két alternatíva között található meg valahol. A klaszterek elhatárolásához segítséget nyújthat a dendogram (III.2. ábra), amivel pontosan nyomon lehet követni a különböző számú csoport-alternatíva összetételét, és az összevonódás, vagy éppen elszakadás pontos helyét. Ha csak a szemmértékünk alapján keresünk innovációs klasztereket, akkor is jól látszik, hogy a budapesti agglomerációhoz tartozó Budaörs és Budakeszi külön-külön is önálló „klasztert” alkot; paramétereikben egyáltalán nem hasonlítanak a többi városra. Rajtuk kívül hat világosan elkülönülő blokkot láthatunk.


108


III.2.ábra: Lehetséges innovációs klaszterek a 23 kiugró városon belül

1. KLASZTER (3 város)



SZEGED PÉCS DEBRECEN

MISKOLC NYÍREGYHÁZA

GYŐR SZÉKESFEHÉRVÁR KECSKEMÉT




SOPRON SZENTENDRE GYÖNGYÖS SZOMBATHELY SZEKSZÁRD KESZTHELY VESZPRÉM ZALAEGERSZEG GÖDÖLLŐ BÉKÉSCSABA SZOLNOK* KAPOSVÁR EGER Az innovatívak csoportjához tartozik még két fővárosi agglomerációs település Budaörs és Budakeszi *Szolnok besorolásához a konkrét fejlettségi mutatókat vettük alapul. A munkaerőpiac és a humánerőforrás állomány tekintetében különösen közel áll az 5. klaszter tagjaihoz, ezért nem hagytuk meg önálló szereplőként, hanem beléptettük. Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.



109

III.4.táblázat: A csoportképződés lépcsőfokai – az összevonódások sorrendje Párok, klikkek: 1) Kaposvár – Eger (2) 2) Pécs – Szeged (2) 3) Pécs – Szeged – Debrecen (3) 4) Győr – Kecskemét (2) 5) Szentendre – Szekszárd (2) 6) Veszprém – Békéscsaba (2) 7) Sopron – Szombathely (2) 8) Veszprém – Békéscsaba – Kaposvár – Eger (4) 9) Nyíregyháza – Miskolc (2) Ezekre épülő nagyobb blokkok: 10) Győr – Kecskemét – Székesfehérvár (3) 11) Szentendre – Szekszárd – Zalaegerszeg (3) 12) Veszprém – Békéscsaba – Kaposvár – Eger – Sopron – Szombathely (6) 13) Pécs – Szeged – Debrecen – Nyíregyháza – Miskolc (5) 14) Pécs – Szeged – Debrecen – Nyíregyháza – Miskolc – Győr – Kecskemét – Székesfehérvár (8) 15) Veszprém – Békéscsaba – Kaposvár – Eger – Sopron – Szombathely – Szentendre – Szekszárd – Zalaegerszeg (9) 16) Veszprém – Békéscsaba – Kaposvár – Eger – Sopron – Szombathely – Szentendre – Szekszárd – Zalaegerszeg – Szolnok (10) 17) Keszthely – Gödöllő (2) 18) Keszthely – Gödöllő – Gyöngyös (3) ... (itt már csak az egyes nagyobb blokkok kapcsolódnak össze) 21) Budaörs (utolsó előtti csatlakozó) 22) Budakeszi (utolsó csatlakozó)

Magyarázat: – A zárójelben szereplő szám [pl. (5)] a csoport nagyságára utal. – A dőlt betűs városok, városcsoportok az újonnan csatlakozókat szimbolizálják. – Az aláhúzott csoportok az általunk elhatárolt végső klasztereket jelöli. Forrás: NYUTI adatbázis 2003.

Az öt mutató alapján kirajzolódó csoportok nagysága- és összetétele mellett az is releváns kérdés, hogy milyen lépésekben épülnek ki a klaszterek, milyen sorrendben vonódnak össze a városok, melyek állnak egymáshoz a legközelebb a korábban már ismertetett 5 dimenziós „térben” (III.4. táblázat). A hasonlóságon alapuló összekapcsolódási láncolat elemeit kigyűjtöttük, pontosan feltüntettük az egyes lépésekben összefonódó településeket, és településcsoportokat. Az alább ismertetésre kerülő összekapcsolódási pontok elhelyezkedése megvilágítja a Budaörs–Budakeszi páros beintegrálódási nehézségeit. Ők az utolsó csatlakozó városok a modellben, még akkor is elkülönülnek a többiektől, amikor már a többi 21 különleges helyzetű település egységes csoportot alkot (majd csak a


110


városok fejlettségi mutatói fogják megmutatni a különállás pontos okát). A Keszthely– Gödöllő–Gyöngyös triád tagjai is csak a folyamat végső fázisa felé közeledve állnak össze egységes csoporttá. Az első 5-10 lépésben formálódnak ki a legszorosabban összetartozó párok, kisebb klikkek (ezek azok a városaink, amelyek az általunk használt mutatórendszer fejlettségi indexei alapján a leginkább hasonlítanak egymásra). Mint látható, a hasonló adottságokat mutató település párokat összevonva épülnek ki a lehetséges klaszterek. Gyakran csak egy-egy várossal bővül a kör, de az is megfigyelhető, hogy a korábban összevont diádok, vagy éppen triádok olvadnak egybe. Említésre méltó, hogy a hamar „összetapadó” Pécs–Szeged–Debrecen csoport kibővül a Miskolc– Nyíregyháza, majd a Győr–Kecskemét–Székesfehérvár együttessel, és a klaszterszám redukció folyamatában igen hosszú ideig szorosan együtt marad. Valójában csak akkor tudnánk más településeket is hozzárendelni ehhez a blokkhoz, ha lényegében az összes többi város egységes blokkjához csapnánk hozzá őket. Megállapításainkkal csak arra szeretnénk utalni, hogy elképzelhető lett volna egy egyszerűbb, nagyvonalúbb felosztás is. Az általunk választott klaszterszám helyességét majd az egyes csoportokra jellemző fejlettségi mutatók által interpretált tulajdonságrendszer relevanciája fogja tesztelni. A hazai városhálózat nagy részét magában foglaló másik mintánk esetében nem tudunk olyan részletes csoportosulási folyamatokat prezentálni, mint a hierarchikusan elemzett kiugró paraméterű településblokkban. Ez egyértelműen az eltérő módszertani sajátosságokból fakad. Ezeknél a városoknál az volt a célkitűzésünk, hogy (1) világosan körülhatároljuk az innovációs potenciál szempontjából a második vonalhoz tartozó városok csoportját, (2) illetve kielégítő mértékű belső differenciáltságra bukkanjunk a városhálózat legnagyobb tömbjét kitevő átlagos, vagy átlag alatti adottságokkal rendelkező települések körében. Az eredmények előtt egy fontos dolgot meg kell említeni: a 228 városra lefuttatott K-Mean eljárás eredményeinek ellenőrzését szolgáló variancia-analízis F-értékei arra figyelmeztetnek, hogy a klaszterek kialakításában a fejlettségi mutatók szerepe jelentősen megváltozott (III.5. táblázat). Itt már a társadalmi, a gazdasági és az iskolázottsági-menedzsment dimenziók jelentik a fő differenciáló erőt. Ezen nem is lepődhetünk meg, hiszen az innovativitással összefüggő humán állomány, a felsőoktatási, illetve kutatás-fejlesztési szféra, az új termékek, szolgáltatások léte, nem is beszélve az innovációt támogató, kiszolgáló intézményhálózat jelenlétéről vagy mérsékelt volumenű, vagy teljesen hiányzik. Több alternatív klaszterszám értékelése után végül is egy olyan csoportosítási formát fogadtunk el, amely öt különálló szegmensre bontja ezt a nagy elemszámú településhalmazt. Az ötös csoportosítás mindkét célkitűzésünk szempontjából kedvező elkülönüléshez vezet. Feltevésünket a klaszter középpontok értékei – mint az egyes csoportok tipikus jegyeinek hordozói – igazolhatják. (1) Célkitűzés – a második vonal városainak lokalizálása: két viszonylag kisebb elemszámú klaszter (20 és 23 városról van szó) esetében átlagos, vagy gyakran átlag feletti adottságokkal találkozhatunk. Ez a tömb lényegében az innovációs adottságok szempontjából kiformálódó hierarchia középmezőnyét testesíti meg. (2) A kedvezőtlenebb potenciállal rendelkező városok belső © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


111

differenciáltsága: az első három klaszter több mint 180 várost tömörítve leképezi a városhálózat innováció szempontjából kedvezőtlen kilátásokkal rendelkező igen népes csoportját, de úgy, hogy kidomborodjanak a különböző vizsgálati tényezők alapján fennálló egyenlőtlenségek is. Valójában itt az elmaradottság fokozatbeli különbségeivel találkozhatunk, ha összehasonlítjuk az egyes csoportok fejlettségi mutatóit. III.5.táblázat: A „K-Mean Klaszter” módszerrel készített csoportosítás eredményei Dimenziók

Teszt– ANOVA F- Szig. érték

Gazdaság (G) Iskolázottság (IM) Társadalom (T) Humán állomány (H) Innováció (I)

146,0 129,0 163,4 98,8 49,8

,000 ,000 ,000 ,000 ,000

Átlagérték

Osztályozás Klasztere k 1 2 3 4 5

N

Klaszter középpontok G

IM

67 db -1,04 -1,06 59 db ,54 -,15 59 db -,58 -,08 20 db ,46 ,60 23 db 1,16 1,21

T

H

I

-1,14 ,34 -,37 ,48 ,98

-,58 -,26 -,33 ,52 -,05

-,47 -,22 -,31 ,34 -,05

-0,15 -0,19 -0,19 -0,28 -0,25


A kétlépcsős műveletben sikerült elhatárolni egymástól tizenegy olyan csoportot, amelyek a gazdasági–társadalmi–iskolázottsági–humán–innovációs tengelyek mentén kifeszülő „térben” viszonylagos belső homogenitást mutatnak, és ezzel párhuzamosan markánsan el is különülnek egymástól (a tizenkettedik csoportba a két fővárosi agglomerációs település került, akik „önálló életet élnek” ebben a viszonyrendszerben). A hierarchikus és a K-Mean módszer segítségével nyert városcsoportokat egy egységes rendszerbe vontuk össze, ahol értelemszerűen a korábbi klaszter jelölésük is módosult. A fejlettségi csoportok bemutatásához az öt mutató centrális statisztikáinak klaszterenkénti összehasonlítására van szükség. Csak így lehet konkrét, specifikus „tulajdonságokat” rendelni az egyes csoportokhoz, mégpedig az öt dimenzió együttes figyelembevételével. Az alábbiakban összerendezzük az innovációs potenciál tekintetében elkülönült klasztereket fejlettségük szerint, majd karakterizáljuk az egyes csoportokat az öt vizsgálati szempont tekintetében leginkább jellemző átlagértékek összehasonlítása alapján. Az öt dimenzióban megfigyelhető csoporttulajdonságokat két formában közöljük. Egyrészt a pontos átlagértékeket, külön kiemelve a domináns megkülönböztető jegyeket, másrészt az indexek alapján megfogalmazott és az összesített átlagtól mért eltérésekre alapozott minősítéseket (III.6. táblázat). A 23 legfejlettebb város egymáshoz viszonyított helyzetét a klaszterképző dimenziók által kifeszített kétdimenziós terekben is megjelenítjük a pontdiagramok segítségével (III.3. ábra). A kiugró innovációjú városhalmaz belső hierarchiája kapcsán utalunk a tagokra is. A „második vonalhoz” sorolt közel 50 fős tömb esetében csak néhány típuspéldát emelünk ki. A lemaradó, kedvezőtlenebb adottságú városokat tömörítő három klaszter tagjai, pedig csak a mellékletben közölt pontos városlista alapján válnak


112


azonosíthatóvá. A klaszterek jellemzése tartalmazza a csoport numerikus jelölését, bizonyos esetekben a városok neveit, a fejlettségi mutatók alapján megfogalmazható rövid „címkét”, és a részletes indoklást. A standardizált értékek mellett az eredeti változók sokkal beszédesebbek, segítségükkel könnyebben értelmezhetővé válnak a klasztereket egymástól elhatároló különbségek. 1. csoport: Szeged, Pécs és Debrecen (533e fő) Címke: Felsőoktatási és innovációs központok kedvező munkaerő-piaci és gazdasági paraméterek mellett Jellemzők: Az öt fejlettségi dimenziót egybevetve a három regionális centrum jelenleg a hazai városhálózat leginnovatívabb tagja. A gazdasági és társadalmi paraméterek szempontjából átlag feletti teljesítményt nyújtanak, de elsődleges megkülönböztető jegyük, belső homogenitásuk alapja a magasan átlag feletti iskolázottságra, a tudásorientált munkaerő-piac jelenlétére utaló jellemzők mellett a humán- és az innovációs mutatók kiugróan magas átlagértéke (4,54 és 6,52). Ezekben a nagyvárosokban az innovatív magatartások elősegítésének, támogatásának, és helyi megvalósításának mindegyik komponense kedvező jellemzőket mutat. 2. csoport: Miskolc és Nyíregyháza (303e fő) Címke: Felsőoktatási és innovációs központok kedvező munkaerő-piaci, de jóval kedvezőtlenebb gazdasági paraméterekkel Jellemzők: Az innovációval összefüggő fejlettségi dimenziók tekintetében szintén az élvonalhoz tartozó olyan centrumszerepkörű nagyvárosról van itt is szó, akik az első klaszter triádjához hasonló adottságokkal rendelkeznek. Két ponton azonban markánsabb különbségekre bukkanhatunk: (1) a humán- és az innovációs mutatóik elmaradnak az előző csoportétól, de még természetesen így is messze az átlag felett teljesítő oktatási- és kutatási központok, kellő innovációs kapacitással. (2) Azért nem beszélhetünk egy ötelemű klaszterről, mert ennek a két városnak a gazdasági adottságai a teljes városhálózat viszonylatában is csak átlag közeliek. Miskolc és Nyíregyháza egybevonásának hátterében tehát az áll, hogy a ma még elmaradottabb gazdasági potenciál növekedése esetén minden adott lesz az innovatív szerepvállaláshoz. 3. csoport: Győr, Székesfehérvár, Kecskemét (342e fő) Címke: Elsődlegesen innovációs központok megfelelő humán- és munkaerő-piaci paraméterekkel, különösen erős gazdasági potenciállal Jellemzők: Szintén a kiugró innovációs adottságú városok közé tartoznak abban az esetben, ha a teljes halmazt vesszük alapul, de a felsőoktatási- és kutatási aktivitás elmarad az előző két klaszterhez képest. Lényegében az innovációs kezdeményezések száma magas, az intézményrendszer is adott, de a megfelelő humán potenciál mérsékeltebb. A többiektől elkülönülő másik közös karakterjegy a nagyon fejlett gazdasági jellemzők léte, a bevont külföldi tőke jelentős aránya. Ha a tárgyi-gazdasági alapfeltételeknek is kellő szerepet tulajdonítunk az innovációs lehetőségek kiaknázása szempontjából, akkor azt mondhatjuk, hogy az iskolázottság, a tudás alapú munkaerőpiac és a felsőoktatás súlyának további bővülésével az innovatív tevékenységek alappilléreinek optimális konfigurációja valósulhat meg.




113

114


III.6.táblázat: Csoportjellemzők (főkomponens átlagok) az öt fejlettségi dimenzió mentén Klaszterek

Gazdaság

Munkaerőpiac

Társadalmi aktivitás

Humánerőforrás


1

1,01

Átlag feletti

2,02

Magasan átlag feletti

1,73

Átlag feletti

4,54

Kiugróan magas*

6,20

Kiugróan magas

2

0,52

Átlagos

2,03


1,43

Átlag feletti

3,43


3,31


3

1,69


1,39

Átlag feletti

1,66

Átlag feletti

2,45


3,34


4

1,40

Átlag feletti

1,45

Átlag feletti

2,09

Kiugróan magas

2,61


1,64

Átlag feletti

5

1,54

Átlag feletti

2,01


2,27

Kiugróan magas

1,61

Átlag feletti

1,44

Átlag feletti

6

1,31

Átlag feletti

1,66

Átlag feletti

1,55

Átlag feletti

3,48

Kiugróan magas

0,83

Átlagos

Kilógók**

2,54

Kiugróan magas

3,08

Kiugróan magas

1,26

Átlag feletti

0,65

Átlagos

1,75

Átlag feletti

7

0,46

Mérsékelten átlag feletti

0,66


0,48


0,52


0,34

Átlagos

8

1,16

Átlag feletti

1,21

Átlag feletti

0,98


-0,05

Átlagos

-0,05

Átlagos

9

0,54

Átlagos

-0,15

Átlag alatti

0,34

Átlagos

-0,26

Átlag alatti

-0,22

Átlag alatti

10

-0,58

Átlag alatti

-0,08

Átlag alatti

-0,37

Átlag alatti

-0,33

Átlag alatti

-0,31

Átlag alatti

11

-1,04

Magasan átlag alatti

-1,06


-1,14


-0,58


-0,47


* Maximum értékek – Gazdaság: 3,31; Munkaerőpiac: 3,22; Társadalmi aktivitás: 3,04; Humánerőforrás: 5,03; Innováció: 6,31. ** A fővárosi agglomerációs gyűrű két városa – Budaörs és Budakeszi –, amelyek nem alkotnak egységes klasztert, de nem integrálhatóak be más csoportokba sem. Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.



115


116


4. csoport: Sopron, Szombathely, Veszprém, Békéscsaba, Kaposvár, Eger (389e fő) Címke: Magasan az átlag feletti felsőoktatási-humán, illetve társadalmi jellegű paraméterek, kedvező gazdasági és munkaerő-piaci és iskolázottsági potenciállal Jellemzők: Ezek a városok elsődlegesen a felsőoktatási funkcióik miatt sorolhatóak az innováció szempontjából megkülönböztetett helyzetű klaszterek közé. Mindegyik mutató esetében átlag feletti adottságokkal rendelkeznek, de az innovativitási rátájuk jóval mérsékeltebb a korábbiaknál tapasztaltakhoz képest. A társadalmi aktivitás szintén nagyon jelentős. A klasztert alkotó hat városban a humán jellegű, felsőoktatáshoz kötődő elemek már adottak, kedvezőek a gazdasági- és társadalmi feltételek is, viszont az innovációt segítő és kiszolgáló intézményrendszer helyi jelenléte korlátozottabb, a megvalósult újító kezdeményezések súlya gyengébb. A jövőben a fejlettségi mutatók kedvező konfigurációja miatt várható ezeknek a kibővülése, további fejlődése is. 5. csoport: Szentendre, Szekszárd, Zalaegerszeg, Szolnok (198e fő) Címke: Kedvező munkaerő-piaci és társadalmi környezet mellett megjelenő átlag feletti humán- és innovációs adottságok Jellemzők: Az 5. klaszter városai már semmi képpen sem nevezhetők centrális szerepkörű településeknek az innovációs jellemzők és a felsőoktatási-kutatási adottságok szempontjából, de lényegében még így is jóval az átlag feletti mutatókkal rendelkeznek. Valószínűleg szerepet játszik a csoportosításukban, hogy nagyjából egységes a fejlettségi szintje a humán-és a konkrét innovációs dimenziónak. Sajátos megkülönböztető jegyük, egyrészt a burjánzó társadalmi élet, másrészt a magas iskolázottsági mutatók, valamint a tudásorientált, vezetői–értelmiségi pozíciók lakosságszámra vetített mérőszámainak kedvező értékei. A 4. klaszter tagjaival sok ponton egyeznek az innovációs potenciált mérő indexeik, de a humán paraméterekben (a személyi- és intézményrendszeri jellemzők együtt) megfigyelhető lemaradásuk mindenképpen különálló karakterisztikával ruházza fel őket. 6. csoport: Gyöngyös, Keszthely, Gödöllő (86e fő) Címke: Csak átlag közeli innovációs potenciál mellett humánerőforrás állomány – döntően felsőoktatási orientáltság

megjelenő

kiugró

Jellemzők: A megújuláshoz szükséges háttérelemeket mérő fejlettségi mutatóik egységesen kedvezőek, de nagyfokú disszonancia mutatkozik a két konkrétebb mutatóban. Noha a felsőoktatás és a kutatás-fejlesztés jelenléte, a megfelelő lokális humán állomány aránya kiugróan magas a teljes városhálózathoz viszonyítva, sajnos ez nem csapódik le az innovációs paraméterekben. Nem csak az a gond, hogy átlagos szintű a helyi újító jellegű kezdeményezések száma, de az innovációs intézményrendszer heterogenitása is jóval mérsékeltebb az előző klaszterek tagjaihoz képest. A modell szempontjából reziduális elemek: a fővárosi agglomerációs gyűrű tagjai (Budaörs, Budakeszi [36e fő]) Címke: Kiugró gazdasági és munkaerő-piaci adottságok, jó innovációs potenciállal mérsékelt humán (felsőoktatási és K+F) paraméterekkel Jellemzők: A fővárosi agglomerációhoz tartozó két várost nem tudtuk besorolni egyik klaszterbe sem, és igazából nem alkotnak önmagukban sem egy egységes csoportot (ez látható volt abból, hogy csak akkor vonódtak össze a többi várossal, amikor már a 21 © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


117

település egy egységes blokkot alkotott, de mindaddig „önálló életet éltek”). A fejlettségi mutatóik értékei alapján megállapítható, hogy a gazdasági- és az iskolázottsági adottságok, valamint a fejlett tudásalapú, képzettség-orientált pozíciók helyi munkaerő-piaci jelenlétét mérő aránymutatók tekintetében messze elkülönülnek a többi várostól; sajátos agglomerációs szerepkörük miatt nagyon kedvező a helyzetük, és ez megnehezíti a csoportosításukat. Célszerűnek tűnik tehát az önálló kezelésük, de úgy, hogy nem tekintjük őket elkülönülő egységes klaszternek mivel fejlettségi karakterjegyeik még egymástól is különböznek. A teljesség kedvéért meg kell jegyezni azt is, hogy Budakeszi igazából csak az iskolázottság–menedzsment dimenzióban ugrik ki nagymértékben, egyébként a többi mutató tekintetében jóval fejletlenebb Budaörsnél. Budaörs sajátos helyzete abból fakad, hogy mind a gazdasági, mind a munkaerő-piaci dimenzióban megkülönböztetett helyzetben van, és ehhez úgy társul egy nagyon magas innovációs hajlam, hogy az általunk humán faktornak titulált mutató értéke csak átlagos (feltehetően ez a humán főkomponensben szereplő felsőoktatási, és az akadémiai jellegű kutató szférának az adatredukciós változó felépítése során megfigyelhető fokozott szerepvállalásából fakad). Budaörs sajátos helyzete felhívja a figyelmet arra, hogy a humán paraméterekben nem kapott kellő szerepet a versenyszféra K+F jellegű humán állománya, amely a helyi piaci szereplők innovációs tevékenysége szempontjából viszont döntő faktor lehet. 7. csoport: 20 város (pl. Pápa, Hódmezővásárhely, Salgótarján, Tatabánya, Dunaújváros, Komárom, Mosonmagyaróvár stb. [636e fő]) Címke: Egységesen mérsékelten fejlett városok az átlagosnál minimálisan kedvezőbb humán és innovációs adottságokkal Jellemzők: A megújulási hajlam szempontjából kirajzolódó „városhierarchia” második nagyobb blokkjának első klaszteréről van szó. Tagjaira jellemző, hogy a csoportosítási mutatók mindegyike méréskelten fejlett állapotokat tükröz, úgy hogy a humán- és az innovációs adottságok is kicsivel az átlagérték felettiek. A tagok, lényegében azt a vonatkoztatási halmazt jelölik ki, amelyben olyan városok szerepelnek, akik az átlagos, a teljes városhálózatra jellemző fejlettségi paraméterek „környékén”, vagy kicsivel felette helyezkednek el. 8. csoport: 23 város (pl. Tata, Visegrád, Hévíz, Gyula, Paks, Tiszaújváros, a Balaton környéki üdülő települések stb. [324e fő]) Címke: Gazdasági, iskolázottsági és munkaerő-piaci szempontból kedvező adottságok, átlagos humán- és innovációs jellegű paraméterekkel Jellemzők: A „második vonalbeli” városhalmaz azon szegmensét képezi ez a 23 város, ahol kedvezőek a gazdasági- és munkaerő-piaci lehetőségek, a foglalkoztatottak körében a városi átlagot meghaladja a diplomások, a vezető- értelmiségi beosztásúak aránya, de az újítóképesség szempontjából elengedhetetlen humán- és intézményi jellegű szegmensben nem figyelhetünk meg az átlagosnál magasabb mérőszámokat. Ugyan fejlettebbek a gazdasági paramétereik a 7. csoport tagjaihoz képest, de az innovatívitással összefüggő elemekben elmaradnak. Az előző klaszter az innovációs dimenziók konfigurációja szempontjából egységesebb képet mutat (noha ez bizonyos esetekben kedvezőtlenebb adottságokat takar). Ezt a 23 várost viszont pontosan a mérőszámok azonos belső disszonanciája köti össze.


118


III.3.ábra: A hat legfejlettebb klaszterben tömörülő városok helyzete az egyes csoportképző dimenziók alapján


A hazai városhálózat több mint 180 szereplője egyszerűbb formában egy olyan egységes klasztert alkotna, amelynek alapvető konstrukciós eleme az alulfejlettség. A következő három csoport elkülönítését igazából az elmaradottság fokozatainak kimutatása indokolhatná. Mint azt korábban láthattuk – a klaszterelemzés ellenőrzésekor használt Fértékek révén –, ezekben a csoportokban már nem a humán elem, nem az innovációs intézményrendszer heterogenitása, és nem is a felsőoktatási funkciók különböző szintű megvalósulása a vezető differenciáló erő. Az innováció ösztönzésében, támogatásában, a helyi gazdaság- és társadalom megújulásában egységesen nagyarányú az elmaradottságuk (a két aggregált fejlettségi index negatív értéktartományának kis terjedelme mindenképen © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


119

erre utal). Viszont a gazdasági potenciál (különösen a lakosság helyzete, a foglalkoztatottság kérdése, a vállalkozói aktivitás kerül előtérbe), az iskolázottság és a civil szféra életképessége, a helyi nyilvánosság sokoldalúsága egyértelműen szétbontja ezt a nagy tömböt három eltérő fejlettségű csoportra. Az elmondottak miatt nem csoportonként fogjuk elemezni az utolsó három klasztert, hanem összevontan (9. csoport: 59 város [770e fő], címke: Átlagos gazdasági és társadalmi mutatók mellett kedvezőtlen innovációs lehetőségek, a megfelelő humán állomány hiánya; 10. csoport: 59 város [764e fő], címke: A kedvezőtlen innovációs, felsőoktatási és K+F jellegű adottságok mellé mérsékelten fejletlen gazdasági és társadalmi jellemzők párosulnak; 11. csoport: 67 város [545e fő], címke: A hazai városhálózat leghátrányosabb helyzetű települései, egységesen rossz fejlettségi mutatókkal, az innovációs potenciál teljes hiányával). A klaszterek interpretálásában szerepet játszó klaszterátlagok jól szemléltetik a három elmaradottsági szintet (III.6. táblázat). Igazából csak a 9. klaszter városai lógnak ki a sorból bizonyos értelemben, hiszen az ő esetükben a gazdasági- és társadalmi paraméterek átlag közeliek és csak a konkrétabb mérőszámok esetében mutatható ki lemaradás. Ők hasonlítanak a 7. klaszter tagjaihoz a gazdasági- és társadalmi mutatók tekintetében, de az innovációs jellemzők már radikálisan különböznek. Ezeknek a városoknak a legnagyobb mértékben az nehezíti meg a dolgát a megújulóképességük fejlesztése szempontjából, hogy egy összetett problémakörrel kell megküzdeniük. Az innovatív lehetőségek hátterében álló „konfiguráció” minden eleme – különböző mértékben ugyan – de kedvezőtlen képet mutat. A jövőben, esetükben egyszer kellene megoldani az alábbi problémákat: (1) alacsony foglalkoztatottság, háztartások gyengébb fizetőképessége, szűk vállalkozói szféra, alacsony adóbevételek – gazdaság; (2) gyenge civil élet alacsony támogatásokkal, állampolgári passzivitás, korlátozottabb helyi nyilvánosság – társadalom; (3) alulfejlett munkaerő-piac, a diplomás, vezető- és szellemi foglalkozású lokális munkaerő hiánya, a szolgáltató szektor visszafogott helyi jelenléte – iskolázottság és menedzsment. Ezek mellett pedig szinte teljesen hiányoznak a kutatási-fejlesztési folyamatokhoz, az újító ötletekhez nélkülözhetetlen humán- és intézményi feltételek, az az innovációs miliő, amely megfelelő táptalajt nyújt az ilyen folyamatoknak a gazdasági mezőben, az igazgatási szférában, az egészségügyben vagy éppen az oktatásban. A részleteket figyelmen kívül hagyva, térjünk ki az általunk alkalmazott vizsgálati dimenziók együttes figyelembe vételével kialakult csoportstruktúrára is, hiszen a klaszterek megoszlása (III.4. ábra) talán az egyik legfontosabb sajátosságára világít rá a hazai városhálózatnak az innovációs hajlam- és adottságok terén.


120


III.4.ábra: Az innovációs adottságok alapján elkülönített 11 klaszter megoszlási struktúrája a hazai városhálózatban (%) 30

27 24

24

9

10

20

10

%

8

2

0 1

2

3

4

9

2 5

6

7

8

11

11 városklaszter az öt főkomponens alapján


Mivel a klaszterek sorrendje nagyjából a fejlettségbeli különbségeket követi, ezért alkalmas a városi innovációs potenciál „makrostruktúrájának” megragadására. Az ábra alapján jól látható, hogy a 251 város 75%-ában nem bukkanhatunk kedvező jellemzőkre az innovációs konfiguráció egyik komponensében sem. A 9-10-11 klaszterekbe tömörülő „várostömeg” jelenleg még nem rendelkezik a lokális jellegű megújulási folyamatokat megalapozó gazdasági, társadalmi, oktatási- és kutatási adottságokkal, illetve az ezekre épülő funkciókkal. Számolhatunk egy másik nagyobb tömbbel is (7. és 8. klaszter). Ezt a két csoportot a „második vonalnak” neveztünk el, mivel ők már átlagos vagy egy kicsivel átlag feletti paraméterekkel rendelkeznek. A városok 17%-ában tehát már ma is megtalálható a későbbi fejlődés számos alappillére az intézményrendszer és a humán elemek tekintetében. Igazából fejlett, már jelenleg is mérvadó innovációs adottságokkal, és az ezek szorosan összefüggő kedvező gazdasági–iskolázottsági–társadalmi paraméterekkel csak egy nagyon szűk „kisebbség” rendelkezik. Jelenleg Magyarországon az általunk összeállított és alkalmazott tényezők figyelembe vételével arra a megállapításra juthatunk, hogy csak a városhálózat 8%-os tömbje jöhet számításba akkor, ha kedvező innovációs potenciálról beszélünk. A tizenegy klaszter öt fejlettségi mutatójának belső szerkezetét vizsgálva (III.5. ábra) világosan kirajzolódnak a klaszterképző komponensek átlagértékeinek különbségei. Az ábrán megfigyelhető egyenletes lejtő arra utal, hogy a klasztersorrend összefügg a fejlettségbeli differenciáltsággal. A gazdasági, a társadalmi és az iskolázottsági főkomponensek mentén sokkal egységesebb képet mutat a kiugró városok hatos csoportjának egymáshoz viszonyított helyzete. Ezzel szemben a felsőoktatási, a kutatásfejlesztési humán dimenzióban és a konkrét innovációs jellemzők tekintetében nagyobb a szakadás a 23 legfejlettebb város vonatkozásában. A „hátsó régió” csoportjainál az ábra szemléletesen utal az egységesen kedvezőtlen mutatók együtt járására. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


121

III.5.ábra: A klaszterképző mutatók átlagértékei város-csoportonként 8

6

Átlagos fejlettsági szint

4

2 Gazdaság Társadalom

0

Iskolázottság Humán állomány

-2


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11



III.2.2Innovációs klaszterek a részleges modell alapján Az öt fejlettségi dimenzió alapján kialakított csoportosítási szisztémát újrafuttatva egy redukált modellben – figyelmen kívül hagyja a gazdasági, a társadalmi, illetve az iskolázottság-menedzsment dimenziót – a klaszterek számában, és a klaszter-összetételben bekövetkező változásokat, elmozdulásokat kísérjük figyelemmel. Kizárólag a humán- és az innovációs főkomponens által tömörített paraméterekkel foglalkozunk. Indokoltnak tűnik a próbálkozás, hiszen ez a két specifikusabb összevont fejlettségi index nagyon markáns egyenlőtlenségeket képez le a 251 város tekintetében, sokkal nagyobb aránytalanságokat reprezentál, és igazán karakteresen kiemeli a legfejlettebb településeket. Várhatóan a humán- és innovációs mutatók alapján konkrét fejlettségbeli különbségeket csak az „elsőés második vonalhoz” tartozó városok körében tudunk majd kimutatni (kb. 40-50 településről van szó), ezért csak az átlagosnál kedvezőbb adottságú városok szűkebb mintájával foglalkozunk újragondolva a kérdéskört, tovább finomítva a korábbi eredményeket. A nem-hierarchikus klaszterelemzés során számos alternatív klaszterszámot megvizsgáltunk, de a teljes populáció körülbelül 80%-át jelentő átlag alatti mutatókkal rendelkező városhalmazt egyik esetben sem tudtuk tovább bontani. A redukált modellben is csak a városok 18-20%-a tekinthető releváns „szereplőnek” a megújulóképesség mérése, értékelése tekintetében.


122


III.7.táblázat: A nem-hierarchikus redukált modell klasztereinek tagjai, és a klaszter középponttól mért távolságuk Távolság Városok *A Városok klaszter középponttól távoli Középpontok** városokat dőlt betűvel jelöltük. Ők a klaszter szélén helyezkednek el, mely Középpontok kérdésessé teszi aTávolság besorolásukat. ** Maximum értékek – Gazdaság: 3,31; Munkaerőpiac: 3,22; Társadalmi aktivitás: 3,04; Humánerőforrás: 5,03; Innováció: 6,31. 1.Forrás: SZEGED Humán: 4,5 0,49691 4. ZALAEGERSZEG Humán: 0,6 1,11411 MTA RKK NYUTI 2003. 2.

3.

DEBRECEN PÉCS BUDAÖRS * MISKOLC GYŐR VESZPRÉM NYIREGYHÁZA KECSKEMÉT SZÉKESFEHÉRVÁR GÖDÖLLŐ SZOLNOK KESZTHELY SZENTENDRE GYÖNGYÖS SZOMBATHELY EGER SOPRON KAPOSVÁR

Innováció: 6,2 Humán: 2,6 Innováció: 3,2

Humán: 2,8 Innováció: 1,3

0,27337 0,25008 1,69539 1,43661 0,89477 0,81632 0,75954 0,67935 0,38482 2,13128 1,31303 1,03992 0,91312 0,87355 0,49152 0,42181 0,24967 0,1101

BÉKÉSCSABA MOSONMAGYARÓVÁR SZEKSZÁRD SZARVAS ÉRD DUNAKESZI SÁROSPATAK SZENTES PILISVÖRÖSVÁR MEZŐTÚR HAJDÚBÖSZÖRMÉNY TATABÁNYA KOMÁROM PAKS DUNAÚJVÁROS NAGYKANIZSA SIÓFOK JÁSZBERÉNY TATA BUDAKESZI Pápa VÁC BAJA HÓDMEZŐVÁSÁRHELY ESZTERGOM SALGÓTARJÁN


Innováció: 0,5

1,09332 1,08505 1,05169 0,99975 0,95413 0,82157 0,81878 0,79109 0,77419 0,69829 0,64562 0,64023 0,60698 0,60443 0,50144 0,48861 0,48726 0,4376 0,3797 0,31964 0,28475 0,27578 0,24867 0,23767 0,17358 0,12472


123

A végső klaszter középpontok segíthetnek abban, hogy jellemezni tudjuk a klasztereket. A három elemű első klaszterben találhatóak az innovativitás szempontjából legfejlettebbnek tekinthető városaink, itt a humán- és az innovációs index is kiugró. Hét olyan várost különíthetünk el, amelyek ugyan mérsékeltebben de még szintén kiemelkedő adottságokkal rendelkeznek mindkét területen, egységesen magas értékű mindkét mutatójuk (2. számú klaszter). A harmadik csoport kilenc városa abban hasonlít egymásra, hogy inkább csak a humán jellegű, elsődlegesen felsőoktatási és kutatás-fejlesztési jellemzőik jók. Az összes város 11%-át kitevő 4. klaszter pedig azokat a településeket fogja össze, amelyek az innovációs potenciál szempontjából éppen csak átlag feletti mutatókkal rendelkeznek. Ha megnézzük a klaszterek tagjainak listáját, és külön figyelmet fordítunk a klaszter középponttól mért távolságok nagyságára is (III.7. táblázat), akkor világossá válik, hogy ebben a 46 fős almintában célszerű lenne finomítani az osztályozást, mivel mindegyik csoport esetében több város is a klaszterek peremén helyezkedik el. Problémákba ütközünk már rögtön a 2. csoport esetében, ahol Budaörs és Miskolc nagyon távol áll azoktól a jellemzőktől, amelyekkel leírtuk a klasztert, de Gödöllő és Szolnok is hasonló cipőben jár, sőt a legnépesebb 4. blokkban már 4-5 város elhelyezkedése kérdéses. Összességében tehát, a nem-hierarchikus eljárás segítségével sikerült „kirostálnunk” a kérdéskör szempontjából mérvadó városokat, és kialakítani egy olyan nagyvonalú csomósodási struktúrát, amely megjelölte a főbb egyenlőtlenségeket, a differenciáló erővonalakat, és azokat a megfigyelési egységeket is, amelyek besorolása talán nehézségekbe fog ütközni. A részletesebb elemzésben ismét a hierarchikus módszer segíthet. A klaszterképző dimenziók csökkentése az egyik oldalon nyereséget hoz a csoportosítási eljárásban. Az innovációs miliő komponenseinek csak azokat az elemeit őrzi meg, amelyek a szűkebb keresztmetszetű, de mindenképpen specifikusabb paraméterek. Hátránya, hogy az általunk alkalmazott adatredukciós eljárás során összetömörített változószettben a felsőoktatás, a K+F, az innovációs intézményrendszer összetettsége játszik domináns szerepet, és kimaradnak az egyéb gazdasági, munkaerő-piaci, iskolázottsági adottságok. A 46 átlag feletti innovációs adottságokkal rendelkező város a hierarchikus klaszterező módszerrel hat csoportra bomlik (III.8. táblázat, III.7. ábra). Budaörs és Gödöllő nem sorolható be egyetlen halmazba sem. A két város „elszigeteltsége” abból fakad, hogy nagyon markáns disszonancia jellemzi őket a két dimenzió együttes használatakor (Budaörs: nagyon magas innovációs potenciál, elhanyagolható humán elem mellett; Gödöllő: nagyon kedvező humán, különösen felsőoktatási adottságok, elhanyagolható konkrét innovációs kapacitások mellett). A Debrecen–Pécs–Szeged trió teljesen elkülönül a többi várostól, és nem is bomlik meg a klaszterek számának növelésével. Kisebb csoportszámnál még azonos adottságúnak tűnik Veszprém, Székesfehérvár, Nyíregyháza, Kecskemét, Győr és Miskolc is, de az árnyaltabb csoportosítás esetében a Győr–Miskolc diád leszakad és önálló életet kezd élni. Nagyon koherens belső szerkezetről tanúskodik a Szombathelyt, Sopront, Kaposvárt, Egert, Gyöngyöst és Keszthelyt magába foglaló klaszter is, hiszen a tagok mindvégig együtt maradnak.


124


III.8.táblázat: A kedvező innovációs adottságokkal rendelkező városcsoportok mutatói Humán* Innovációs* 1. Komplex szerkezettel rendelkező, nagytérségi (több régióra kiterjedő) hatással bíró versenyképességet tartósan biztosítani képes centrumok I.

SZEGED PÉCS DEBRECEN

5,0 4,3 4,3

6,3 6,2 6,1

2. Komplex szerkezettel rendelkező, nagytérségi hatással bíró versenyképességet tartósan biztosítani képes centrumok II.

MISKOLC GYŐR

3,8 2,9

4,0 4,0

.

3. Erős humán bázissal, és formálódó innovációs potenciállal rendelkező, döntően regionális hatású, versenyképességre alkalmas központok

VESZPRÉM NYIREGYHÁZA SZÉKESFEHÉRVÁR KECSKEMÉT

3,2 3,1 2,5 1,9

2,6 2,6 2,8 3,1

4. Jelentős felsőoktatási- és fejlesztésre szoruló innovációs bázissal rendelkező, részbeni regionális funkciót ellátó, versenyképességre felkészíthető központok

EGER GYÖNGYÖS KAPOSVÁR SOPRON KESZTHELY SZOMBATHELY

3,1 3,0 2,8 2,7 2,5 2,3

1,5 0,5 1,4 1,6 0,3 1,6

5. Kedvező adottságokkal rendelkező, a térségi ellátást szervezni képes, mérsékelt versenyképességgel rendelkező centrumok

SZENTENDRE MOSONMAGYARÓVÁ SZOLNOK R SZARVAS BÉKÉSCSABA SZEKSZÁRD ZALAEGERSZEG TATABÁNYA DUNAÚJVÁROS

1,9 1,7 1,6 1,6 1,5 1,5 1,5 0,9 0,9

1,5 0,8 1,9 0,2 1,2 1,2 1,2 1,1 0,9

6. A megújítás egyes elemeit és intézményeit megjelenítő, döntően a kistérségi ellátását alakító gyenge versenyképességű centrumok

BAJA SÁROSPATAK ESZTERGOM JÁSZBERÉNY MEZŐTÚR SALGÓTARJÁN PILISVÖRÖSVÁR PÁPA HÓDMEZŐVÁSÁRHEL Y VÁC BUDAKESZI HAJDÚBÖSZÖRMÉNY TATA NAGYKANIZSA SIÓFOK DUNAKESZI PAKS KOMÁROM ÉRD SZENTES

0,9 0,9 0,8 0,7 0,7 0,6 0,6 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 -0,1 -0,1

0,6 -0,3 0,4 0,1 -0,2 0,6 -0,3 0,3 0,6 0,5 0,3 -0,1 0,5 0,5 0,3 1,1 0,2 0,2 1,1 0,6

4,9 0,9

1,7 3,2

Egyoldalú innovációs adottságokat koncentráló, elszigetelt fővárosi agglomerációs városok

GÖDÖLLŐ BUDAÖRS




125

III.6.ábra: A kedvező megújuló képességgel rendelkező 46 város területi elhelyezkedése (csoportbontásban)



126


A városok innovációs fejlettségén alapuló csoportosítás nem sokban különbözik a teljes modellnél megfigyelt eredményektől. A klaszterek interpretálásában ismét az összevont mutatók, a főkomponens elemzéssel készített standardizált indexek segítenek. Jelen esetben nem a kalszterek átlagértékeit közöljük, hanem a városonkénti adatokat csökkenő sorrendben (8. táblázat). Így árnyaltabb képet adhatunk a csoportokról, kiemelkednek a marginálisabb helyzetű települések, és egy bizonyos hierarchia is körvonalazódik. Az eredmények értelmezésekor nem szabad figyelmen kívül hagyni azt a módszertani sajátosságot sem, hogy a csoportképzés dimenzióit egyforma súllyal, fontossági jellemzővel veszi számításba a hierarchikus klaszterelemzés. Ezért előfordulhat az, hogy egy város bizonyos dimenzióban kedvezőtlenebb paraméterekkel rendelkezik, mégis a teljes modellben a fejlettebb klaszter tagja. Az első kérdéses város Győr. A humán adottságok tekintetében rosszabb a helyzete, mint pl. Veszprémnek, Nyíregyházának, vagy akár Egernek, mégis a második legfejlettebb klaszterbe tartozik. Ez az innovatív kezdeményezések, és a helyben elérhető intézményhálózat tekintetében megfigyelhető jó adottságok miatt alakul így. A harmadik klaszterben Kecskemét lóg ki a sorból: a főleg felsőoktatási irányultságú humán dimenzióban megfigyelhető elmaradottságot pótolja a kedvező innovációs mutató. A negyedik klaszterbe összetömörültek azok a hazai városok, melyek a helyi főiskolák, egyetemek, egyetemi karok jelenléte miatt kedvező humán adottságokkal rendelkeznek az intézményi- és a szakemberi állományban, de az innovációs potenciáljuk már jóval gyengébb. Ez megjelenhet abban, hogy kevesebb az új termékés/vagy szolgáltatás bevezetése, hiányosabb a folyamatot kiszolgáló, támogató intézményhálózat. A mérsékelten fejlett csoportba azok a városok tagolódtak be, amelyekben az innovációs paraméterek ugyan nem különböznek jelentősen az előző csoportétól, de a humán dimenzióban jelentősek az elmaradásaik. Tatabánya és Dunaújváros helyzete is kérdéses; a klaszter határán vannak, de nem pozitív értelemben. Végül a legnépesebb hatodik klaszter az átlag közeli, a legtöbb esetben kicsivel az átlag feletti fejlettségi mutatójú városainkat fogja egybe, de a települések sorrendje ebben az esetben is utal a belső egyenlőtlenségekre. Az elszigetelteknél pedig beigazolódik a teljes modell tapasztalatai alapján megfogalmazott feltevésünk: a mutatók közti belső disszonancia tehető felelőssé a csoportosítás sikertelenségében. Gödöllő elsődlegesen a humán dimenzióban, míg Budaörs az innovációs komponensben mutat kiugró értékeket.



127

III.7.ábra: A kedvező innovációs adottságokkal rendelkező városok belső hierarchiája a redukált modellben Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.

III.3.Népesség és területiség – az innovációs potenciál demográfiai és térbeli sajátosságai A megújulóképesség függvényében kialakított városcsoportok összetételének, és a belső összetartozást megteremtő hasonlósági elvnek az interpretálása után úgy hasonlítjuk össze és írjuk le az egyes innovációs klasztereket, hogy elszakadunk a jól bevált főkomponensektől, és visszatérünk a hazai városhálózat különböző adottságait mérő eredeti változókhoz. Az innováció szempontjából kirajzolódó fejlettségi blokkok összehasonlítása során három elemet veszünk figyelembe. Egyrészt megvizsgáljuk, hogy milyen összefüggésben áll egymással a lakónépesség és az innovációs potenciál (III.9. táblázat, III.8. ábra). Az evidensnek tűnő pozitív korreláció ellenére releváns kérdésnek tűnik az, hogy milyen erős a fordított irányú kapcsolat, vannak-e ellentmondó, a szisztémából kilógó esetek, és ha igen, akkor melyek ezek? Másrészt azt is tisztázni kell, hogy vajon megfigyelhetőek-e területi különbségek a fejlettségi csoportok eloszlása tekintetében. Ez a problémakör különösen a megújulóképesség szempontjából kedvezőtlen adottságú városhalmaz potenciális sűrűsödési pontjaira vonatkoztatva lehet érdekes. Végül külön figyelmet kell fordítani a városok „életkorára” is. A várossá nyilvánítás éve alapján kialakított életkor-csoportok alapján tovább finomíthatjuk a klaszterek interpretálását. Nagyon erős kapcsolat figyelhető meg a városok népességszámon alapuló nagysága és az innovációs potenciálja között (a korrelációs együttható értéke 0,804). Ha megnézzük az egyes klaszterek szélső értékeit, akkor jól látható, hogy a 40 000 fő alatti városaink legtöbbje (kivételt a felsőoktatás-orientált 6-os klaszter jelent, ahol a középvárosi jelleghez nagyon komoly oktatási-képzési mutatók rendelhetőek) jelenleg nem rendelkezik olyan háttérfeltételekkel, amelyek innovatív miliőt teremthetnének a térség gazdasági- és társadalmi szereplői számára; elmaradottak mind a humán, mind az intézményi feltételek tekintetében. A lakónépesség figyelembe vételével tehát egy viszonylag pontos demarkációs vonalat lehet kijelölni a hazai városhálózaton belül. Az elkülönített fejlettségi blokkok tagjainak területi eloszlása szintén segítségünkre lehet abban, hogy feltárjuk az újítókészség kapcsán megfigyelhető egyenlőtlenségeket, aránytalanságokat. Két utat kell végigjárni. Egyrészt tisztázni kell az egyes régiók városainak megoszlását a klaszterbesorolás függvényében (III.10. táblázat). Így a régión belüli sűrűsödési pontokat lehet lokalizálni. Másrészt fontos sajátosságokra világíthat rá az egyes régiók városainak klaszteren belüli súlya is (III.11. táblázat). Elsősorban az elmaradott innovációs adottságokkal rendelkező 75%-os arányú várostömb területi elhelyezkedésének feltételezhető aránytalanságait akarjuk kimutatni, és nem a kis számú kiugró csoportét (III.9. ábra). © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

128


III.9.táblázat: Lakónépességi statisztikák klaszterbontásban – népesség és innováció (2001) Klaszterek

Átlag

Szórás

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

180601,7 151460,0 114502,3 65990,3 49565,3 29013,7 31597,6 13899,0 12910,5 12626,4 7924,1

26512,9 46195,3 12931,2 9272,0 24704,2 5866,6 18125,3 10524,1 8627,2 8175,0 3490,3

Összes

19512,8

28289,6

Leíró statisztikák Minimum

Maximum

N

162498 118795 106346 56175 22747 22388 8674 1345 2685 2252 2153

211034 184125 129412 81920 77631 33548 72470 34951 38055 38405 18055

3 2 3 6 4 3 20 23 59 59 67

1345

211034

249

Szig: p<0,001; R: 0,804; R-négyzet: 0,646 Hiányzik: Budaörs és Budakeszi Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.



129

III.8.ábra: Átlagos lakónépesség klaszterenként (2001) 200000

Lakónépesség átlaga (fő) népsz 2001

150000

100000

50000

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11



A régiókon belüli tagoltság esetében számos sűrűsödési pont azonosítható. Az összes város kilenc százalékát kitevő 8-as klaszter (23 város: gazdasági, iskolázottsági és munkaerőpiaci szempontból kedvező adottságok, átlagos humán- és innovációs jellegű paraméterekkel) a közép-magyarországi régióban nagyon domináns, itt az összes város egynegyede ebbe a csoportba sorolható. A közép-dunántúli és a nyugat-dunántúli városok esetében a 9-es klaszter (59 város: átlagos gazdasági és társadalmi mutatók mellett kedvezőtlen innovációs lehetőségek, a megfelelő humán állomány hiánya) tagjai vannak felülreprezentálva. Míg a teljes populációban „csak” minden negyedik város sorolható ide, ebben a két régióban minden második város átlagos gazdasági és társadalmi háttérfeltételek mellett nem tudott komolyabb innovációs potenciálra szert tenni. Dél-Dunántúl, és különösen Észak-Magyarország esetében már az egységesen mérsékelten fejletlen városok (10. klaszter) megszaporodása figyelhető meg. A két alföldi régió helyzete a legkilátástalanabb: a hazai városhálózat leghátrányosabb helyzetű tagjait tömörítő 11-es klaszter súlya a belső tagoltságban kiemelkedő. Míg a teljes városi populáción belül 4-ből csak egy város tekinthető teljesen elmaradottnak az innováció tekintetében, ebben a két régióban minden második város idesorolható, ráadásul a települések másik 25-30%-os része pedig a csak fokozati különbséget takaró 10-es klaszternek a tagja. Dél-Alföldön a városok 70%-a, míg az észak-alföldi térségben már a 80%-a tekinthető egyértelműen elmaradottnak a megújulóképesség szempontjából. Ha a klasztereken belüli régió-súlyokra fordítjuk a figyelmünket, akkor még pontosabban kidomborodnak a hazai városhálózat strukturális egyenlőtlenségei. Itt az arányok értelmezésekor nem szabad figyelmen kívül hagyni a települések regionális megoszlási adatait, hiszen az észak-alföldi térségben koncentrálódik az összes város 22%-a, és 17%-uk pedig a Dél-Alföldön található. A klaszteren belüli tömörülési súly esetében ezt mindig mérlegelni kell.


130


III.10.táblázat: Az egyes régiók városainak megoszlása a kalszterbesorolás függvényében Klaszterek

Elemszám % Lakos (ezer fő)

Régiók 2 Közép3 1 Közép- Dunánt NyugatMo. ól Dunántúl N=31 N=29 N=26 12,4% 11.6% 10,4% 553

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

* * 6,5% 25,8% 29,0% 19,4% 6,5%

12**

6,5%

642

Teljes

4 DélDunánt 5 Északúl Mo. N=34 N=33 13,5% 13,1%

567

561

6 Észak- 7 DélAlföld Alföld N=55 N=43 21,9% 17,1%

666

996

941

* *

*

*

* * *

* * * * 7,7% 7,7% 53,8% 3,8% 7,7%

17,2% 10,3% 44,8% 20,7%

* *

* *

* * * 6,1% 6,1% 12,1% 45,5% 21,2%

17,6% 35,3% 32,4% 5,9%

9,1% 1,8% 3,6% 29,1% 50,9%

9,3% 2,3% 11,6% 23,3% 46,5%

8,0% 9,2% 23,5% 23,5% 26,7% ,8%

Khi-négyzet értéke 149,2 (p<0,000) * Csak a város létét jelöljük a kicsi elemszám miatt **Önállóak: Budaörs és Budakeszi 60

50

51 47

45 40

30

29 23

20

%

10 0

12

Régiók

21

Észak-Magyarország

12

Észak-Alföld

4

Dél-Alföld

9

10

11

A három legfejletlenebb klaszter

Forrás: MTA RKK NYUTI 2003. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


131

Érdekes szerkezeti aránytalanságai vannak a 7-es, de különösen a 8-as klaszternek. A „második vonalhoz” tartozó 20-as és 23-as blokk tagjai már jelenleg is rendelkeznek olyan gazdasági és társadalmi adottságokkal, humán- és intézményi paraméterekkel, amelyek a jövőben még kedvezőbb innovációs potenciált teremthetnek. Az átlagosnál minimálisan kedvezőbb humán és innovációs adottságokkal rendelkezők körében (7. klaszter) a két alföldi, és a közép-dunántúli régió városainak súlya kiugró. Az átlagos mutatókkal rendelkezők csoportjában (8. klaszter) pedig két másik régióba tömörül a városok kétharmada. Közép-Magyarországon található meg a 8. kalszter városainak 35%-a, az egynegyedük pedig a Dél-Dunántúlon. Ez a két térség – legalább is ebből a nézőpontból ítélve – szintén komolyan számolhat azzal, hogy számos városában már megvan a jövőbeli fejlődéshez szükséges „kezdőlöket”. Az észak-magyarországi és a két alföldi régió lemaradása ebből a szemszögből is nyilvánvaló. A városhálózaton belüli arányukat jócskán meghaladja a 10-es és 11-es klaszterekben megfigyelhető súlyuk. A táblázatból leolvasható, hogy a 10-es klaszter városainak 70%-a, míg a 11-es klaszter városainak több mint 80%-a a három legelmaradottabb régióban található meg. A kontingenciatáblák alapján megállapítható, hogy az általunk alkalmazott mutatócsoportok mentén elkülönített hasonló helyzetű innovációs adottságokkal rendelkező városhalmazok arány-szerkezetében kimutathatóak regionális eltérések. Az észak-magyarországi, és a két alföldi régióban néhány kiugró „teljesítményű” nagyvároshoz egy elmaradott, relatíve alulfejlett blokk csatlakozik. Ez a szerkezeti ismérv jelentős koncentráltságról árulkodik. A másik négy régióban kiegyensúlyozottabban oszlik meg a települések „hasonlóságra épülő elkülönülése”. Jóval nagyobb tömbben sűrűsödnek azok a városok, amelyek a megújulóképesség szempontjából átlagos, vagy mérsékelten fejlett helyzetben vannak. Az ország északi, és keleti felében tehát a legnagyobb gondot az jelentheti, hogy csekély a felzárkózásra képes városok tábora.


132


III.11.táblázat: Az egyes régiók városainak klasztersúlya Klaszterek

Elemszám % Lakos (ezer fő)

Régiók 2 4 Dél1 Közép- Közép- 3 Nyugat- Dunántú 5 ÉszakMo. Dunántól Dunántúl l Mo. N=31 N=29 N=26 N=34 N=33 12,4% 11.6% 10,4% 13,5% 13,1% 553

642

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

* * 10,0% 34,8% 15,3% 10,2% 3,0%

12**

100,0%

Összes

12,4%

567

561

6 ÉszakAlföld N=55 21,9%

7 DélAlföld N=43 17,1%

666

996

941

* *

*

*

* * *

9,0%

* * * * 10,0% 8,7% 23,7% 1,7% 3,0%

11,6%

10,4%

25,0% 13,0% 22,0%

* *

* *

* *

26,1% 20,3% 18,6% 3,0%

* 10,0% 8,7% 6,8% 25,4% 10,4%

25,0% 4,3% 3,4% 27,1% 41,8%

20,0% 4,3% 8,5% 16,9% 29,9%

13,5%

13,1%

21,9%

17,1%

Khi-négyzet értéke 149,2 (p<0,000) * Csak a város létét jelöljük a kicsi elemszám miatt ** Önállóak: Budaörs és Budakeszi 50

40

30

20

Elmaradott csoportok 9. klaszter

10

%

10. klaszter 0

11. klaszter

Közép-Magyarország

Nyugat-Dunántúl

Közép-Dunántól

Észak-Magyarország

Dél-Dunántúl

Dél-Alföld

Észak-Alföld




133

III.9.ábra: A 11 városklaszter tagjainak területi elhelyezkedése – a megújuló képesség regionális egyenlőtlenségei



134


Végezetül összehasonlítottuk a fejlettségi klaszterek megoszlását a városok életkora alapján is (III.12. táblázat). A várossá nyilvánítás évét vettük alapul és öt „korcsoportot” alakítottunk ki. Városaink egyötöde 1945 előtt már ilyen ranggal rendelkezett. Ők 48-an mindenképpen azoknak az urbánus tereknek a képviselői, amelyekben hosszabb távú, organikus fejlődési folyamatok zajlódtak le. A második világháborút követő két évtizedben formálódott ki a szocialista iparvárosaink blokkja (15 város; 6%-os részarány). III.12.táblázat: Az innovációs fejlettség és várossá nyilvánítás összefüggése Várossá nyilvánítás csoportosított adatai Klaszterek Fejlettek (1-6) Második vonal (7-8) Fejletlenek I. (9. klaszter) Fejletlenek II. (10. klaszter) Legfejletlenebbek (11. klaszter) Összes

19451965 1 4,8% 5 11,6% 5 8,5% 4 6,8%

1966-85

N % N % N % N % N %

1945 előttiek 18 85,7% 13 30,2% 7 11,9% 8 13,6% 2 3,0%

N %

48 19,3%

15 6,0%

44 17,7%

1 4,8% 11 25,6% 21 35,6% 11 18,6%

19861989

1990-...

5 11,6% 10 16,9% 22 37,3% 17 25,4%

1 4,8% 9 20,9% 16 27,1% 14 23,7% 48 71,6%

54 21,7%

88 35,3%

Khi-négyzet: 146,403; p<0,001; Cramer’s V: 0,384. Forrás: MTA RKK NYUTI 2003.

Az első nagyobb bővülési folyamat a hatvanas évek közepétől a nyolcvanas évek derekáig tartott; a településhálózat-fejlesztési koncepció eredményeképpen 44 új várossal egészült ki a hálózat (18%). A jelenlegi tagok közel 60%-át a rendszerváltás korszakától számított elsődlegesen politikai orientáltságú, koncepciótlan darabszám-növelő stratégia teremtette meg a statisztika szintjén. Arra keressük a választ, hogy megújulóképesség tekintetében abszolút előnye van-e a hosszú távú urbanizációs trendekkel rendelkező, nagyobb népességszámú „régi” városainknak (természetesen egyenes arányosság figyelhető meg az életkor és a népességszám között), vagy esetleg feltárhatóak újonnan kiformálódó dinamikus gócpontok, városhalmazok, elszigetelt esetek. Az eredmények értelmezésekor arról sem szabad megfeledkezni, hogy egy viszonylag tiszta, térspecifikus ritmus jellemzi a városhálózat kibővülését, ami kihat a különböző fejlettségű klaszterek területi elhelyezkedésére is. Az 1945 előtti városainknak majdnem fele az Alföldön volt, a szocialista iparosítás révén a Közép-Dunántúlon és ÉszakMagyarországon ugrott meg a városok száma (a tizenöt új városból kilenc ebben a két régióban található). A 70-es és 80-as években egyértelműen a nyugat- és dél-dunántúli szektort preferálták (40%). © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


135

A nyolcvanas- és kilencvenes évek fordulóján áttevődött a súlypont az ország keleti felére és a főváros környékére (pl. az 1990 óta létrejött 89 új város 20%-a a közép-magyarországi régióban található, vagy a rendszerváltás előtti három évben kinevezettek között háromból kettő a Dunától keletre volt). Mivel az új, koncepciótlan és politikai alapokra helyezett bővítési hullám a keleti- és a középső országrészben jelentett komolyabb strukturális változásokat, így érthető, hogy az új, kis lélekszámú, az infrastruktúra, az intézményhálózat, és az életvitel, illetve a társadalmi aktivitás vonatkozásában elmaradott, nem városias települések szerepeltetése ezekben a térségekben „húzta fel” a kedvezőtlen innovációs paraméterekkel rendelkező klaszterek elemszámát. A táblázat eloszlási adataiból jól látható, hogy reprodukálódtak a lakosságszámnál megfigyelhető összefüggések. Egy lépcsőzetes szerkezeti kép tárul elénk: komoly megújuló képességgel a legtöbb esetben a már több évtizedes, évszázados városi életformát felvonultató, finomító települések rendelkeznek. A második vonalban felülreprezentáltak a szocialista iparvárosok, és a 70-es, 80-as bővítési hullám tagjai. Az összes város kétharmadát felvonultató három fejletlen blokk belső mintázata is időbeli tagoltságról árulkodik. A legelmaradottabb városok körében (a 10-es és különösen a 11-es klaszterre kell gondolni) az elmúlt két évtizedben várossá nyilvánított települések a dominánsak. A legszembetűnőbb talán az 1990 utáni városaink állapotát kifejező érték: 72%-uk a gazdasági, a munkaerő-piaci, a társadalmi, illetve a humán- és innovációs mutatók alapján a legkedvezőtlenebb adottságokat felvonultató csoport tagja. A városrendszer dinamikus kibővítése tehát radikális mértékű polarizálódáshoz vezetett a vizsgált dimenziókban.


136



A kistérségi térfejlődés összetevői…

137

IV.A KISTÉRSÉGI TÉRFEJLŐDÉS ÖSSZETEVŐI ÉS AZOK VÁLTOZÁSA (1992-2002), KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A HUMÁN ÉS AZ INNOVATÍV TÉNYEZŐKRE IV.abranull IV.tablanull

IV.1.Bevezetés A rendszerváltás óta eltelt másfél évtized kistérségi szintre „bontható”, vagy e szinten értékelhető területi változásairól sokféle elemzés, értékelés, vélemény jelent már meg. Ez a sajátos területi, – az európai normák szerint lokális – NUTS IV. szint, amely sok vonatkozásban megegyezik a magyar igazgatás történetében igazán sohasem kiemelkedő szerepet játszó járásokéval, a rendszerváltáskor megszűnt városkörnyékek helyébe lépett. Magát a kistérséget, a rendszerváltás kezdetén, jórészt statisztikai számbavételi egységként határozták meg a Központi Statisztikai Hivatalban. Az 1996-os területfejlesztésről és -rendezésről szóló törvény „emelte”, – ismét meglehetősen sajátosan – egyféle „jogerőre” a kistérségeket, amikor a megalakuló megyei és regionális területfejlesztési tanácsokba a települések önkormányzatai erről a statisztikai kistérségi „szintről” is delegálhattak szavazati jogú képviselőket. Közben, illetve ezzel párhuzamosan, s jórészt spontán módon, elsősorban a korábbi közigazgatási és más területi szolgáltatások „szétesése” után kistérségi szervezetek és társulások sora alakult meg, nagyrészt együttműködési-forrásszerző céllal. Azóta a kistérségek területi beosztását, – részben megyei kezdeményezésre, – már kétszer átalakították, megváltoztatták, s rendre évente határozták meg azokat a fejlesztési-pályázati célokat, lehetőségeket, amelyeket elsősorban a gazdasági-társadalmi szempontból tartósan elmaradott kistérségek vehettek igénybe. Mindent összevetve, csak nagyon „vontatottan” alakult ki a kistérségek érdemi működéséhez szükséges szervezeti rendszer is, annak ellenére, hogy különféle társulásaik száma több mint kétszáz. Így ma csaknem minden térségben van valamilyen társulási vagy fejlesztési szervezet. Végül is a szó valódi értelmében és tartalmában professzionálisnak tekinthető kistérség-fejlesztési intézményrendszer még mindig nem alakult ki a térségekben. Ennek ellenére meggyőződésünk, hogy a kistérségek, mint területi egységek kiválóan alkalmasak a területi folyamatok bemutatására, értékelésére, részletes elemzésére. Ebben a vizsgálatunkban erre teszünk egy módszertani kísérletet, több, egymás után elvégzett sokelemű tér(-idő) analízis, azaz faktor- és clusteranalízis segítségével. Ez a társadalomtudományokban és a területi elemzésekben már több mint két évtizede alkalmazott módszer alkalmas arra, hogy a sokdimenziós és minden vonatkozásban nagyon összetett területi folyamatok különböző tényezői, vagy számított, és a folyamatok követésére alkalmas indikátorai között matematikai összefüggéseket © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

138


keressen, majd ezek segítségével meghatározza azokat az adatcsoportokat, amelyek elemezésbe vont tényezői egymásra is hatva és egymással szoros összefüggésben differenciálják, vagy éppen homogenizálják az általános területi folyamatokat. E sokváltozós faktoranalízis lényege tehát a különböző kistérségi település- és térformáló folyamatokat jelző mutatók közötti összefüggések erősségének megállapítása, aszerint is, hogy azok mennyire térnek el az átlagtól, mennyire erősen, vagy gyengén differenciálják együttesen a mutatók által mért/mérhető területi változásokat. Végül a módszer második lépése, a clusterezés, – azaz az előbbi eljárás során nyert komplex tartalmú faktorok alapján végzett típusalkotó csoportosítás – amely alkalmas lehet a kistérségi szinten mért területi változások időben is különböző tér-típusainak meghatározására.

IV.2.A kutatás menete: A több mint háromezer magyar település elemi adataiból építettük fel azt a kistérségi adatbázist, amelynek segítségével három időpontra (1992, 1997, 2002) vonatkozóan vizsgáltuk meg kistérségek általános fejlettségét kifejező főfaktorokat, majd külön-külön is elemeztük azokat a tényezőket, amelyek a tudás és technológiai-transzfer, vagy másképpen mondva, a K+F szektor területi elterjedésében és a térségi folyamatok befolyásolásában szerepet játszhatnak. (Ez utóbbiak faktoranalízisét – részben adathiány miatt – csak 1992 és 2002 évekre végeztük el.) Elemzésünk fő célja annak kimutatása volt, hogy az „általános kistérségi szinten mért területi fejlődés” és az innovációs (K+F) tényezők által befolyásolt térségi változások hogyan függnek össze. Ezt úgy kívántuk elérni, hogy az induló és a záró elemzési időpontokra a két mutató csoportot „összevontuk”, s elvégeztünk két – úgynevezett komplex – faktoranalízist is. Az általános faktoranalízis 28 mutatóját a IV.1. táblázat tartalmazza. Mint látható, a KSH TStar adatbázisból figyelembe vettünk különböző demográfiai és népesség adatokat, a gazdasági aktivitás és a foglalkozási szerkezet mutatóit, az infrastruktúra bizonyos elérhető adatait és a fejlődési dinamikát kifejező néhány más adatot is (pl. lakásépítés üteme, iskolai végzettség, stb.) Az innovációs (K+F) analízisnél (IV.2. táblázat) elsősorban az e szektorra jellemző és fellelhető 17 területi-települési mutatót, illetve azok kistérségi összesítéseit használtuk fel. Így, a vizsgálat során összesen – a 150 magyarországi kistérségre vonatkozóan, – 7 korrelációszámítást, 7 faktor analízist és 3 clusteranalízist végeztünk el.



139

IV.3.Az elsődleges eredmények: IV.3.1Az 1992-es általános faktor analízis A rendszerváltás után szinte „széteső” területi folyamatokat jól illusztrálja, hogy a korrelációs táblában mindössze három tényező „okozza” a vizsgált térség- és adathalmazon belül a legtöbb erős összefüggést. Az első a gazdasági szervezetek sűrűsége és számának alakulása, amely erős pozitív összefüggést mutat a vállalkozási sűrűséggel, az infrastrukturális ellátottsággal, az elérhetőséggel, s már ekkor negatív kapcsolatban áll a munkanélküliséggel és a mezőgazdaságban foglalkoztatottak magas arányával. Ez azt is jelzi, hogy az 1990-es évtized elején a gazdaságban lejátszódó alapvető és nagy horderejű átalakulás váltotta ki a legtöbb változást, ez differenciálta leginkább a térségi folyamatokat. Az átlagos iskolai végzettség adata alapján is szoros, és az előbbi mutatóhoz lényegében hasonló összefüggéseket mutatva differenciálódtak a térségek. A mutatókból képzett öt faktor együttes magyarázó ereje 71,1 %, ami társadalomtudományi vizsgálatoknál elfogadható szintet jelent. Az első, az 1992-re elvégzett általános faktoranalízis fő faktorának tartalma lényegében összesíti, mintegy „egyesíti és magyarázza” az előbbi, a korrelációnál megállapított összefüggéseket. A 37,7 %-os magyarázó erejű főfaktor első négy helyére az iskolai végzettség, a gazdasági szervezetek sűrűsége, a vándorlási egyenleg, és az elérhetőség került. Ha egy adott térségben ezek a tényezők viszonylag kedvező infrastrukturális ellátottsággal „társultak”, akkor – ahogy azt a faktorpont értékeket bemutató IV.1. ábra illusztrálja – markánsan kirajzolódnak a kistérségi szinten mérhető „általános” fejlettségbeli területi különbségek. Már 1992-ben 89 olyan kistérség volt, ahol az előbbi mutatókkal meghatározott tartalmú főfaktor értékei negatívak, s erősen kiemelkedik az a 33 térség – főleg a megyeszékhelyek és a budapesti agglomeráció – ahol a kedvezőnek ítélhető gazdasági-társadalmi folyamatok erős területi differenciálódást mutatva, közvetlenül a rendszerváltás után elkezdődtek. Az első vizsgálati időpontra elvégzett clusterezés is tanulságos és jól értékelhető csoportokat állapított meg. A 22 „városias típusú” kistérségben a legkedvezőbb az iskolai végzettség, az elérhetőség, és az általános infrastruktúra fejlettsége. Már ekkor kiemelkednek a budapesti agglomeráció szuburbán kistérségei (7), amelyek fejlődési dinamikája az előbbi városi csoportét is messze meghaladja a lakásépítés ütemét, a népességszám gyarapodását, és a kiemelkedő vállalkozási sűrűséget tekintve egyaránt. A Balaton környékének idegenforgalmi térségei sajátosan különülnek el már ezen első osztályozásban. Nemcsak kereskedelmi tevékenységük és vállalkozási intenzitásuk magas – a vendégéjszakák magas arányán túlmenően – hanem lényegesen alacsonyabb a munkanélküliségi mutatójuk is. Az idegenforgalmi tevékenységekkel összefüggő mutatók szinte teljesen harmonikusan és „együtt mozogva” alakítják ki ezt a típust.


140


Az „átlagos fejlettségi típusba” tartozó 41 kistérség zöme az államszocializmus alatt általánosan elfogadott, mondhatni „hagyományos magyar fejlődési tengelyen” (Nagykanizsa, Kazincbarcika), vagy attól északra helyezkedik el. Infrastrukturális ellátottságuk kedvezőbb az átlagosnál, s többségük még a később bekövetkezett ipari szerkezetváltási válság előtt van 1992-ben. E négy, – a további vizsgálatokban is megjelenő viszonylag fejlett térségtípus mellett – még két cluster különíthető el: az elmaradott és a mezőgazdasági (agrár) térségek csoportja. Ezekben – s főleg az első csoportban – már ekkor is a magas munkanélküliség, a gyenge vállalkozói aktivitás, az alacsony infrastrukturális színvonal a domináns, míg a másodikban mindezek az átlag feletti mezőgazdasági foglalkoztatottsággal egészülnek ki.

IV.3.2Az 1997-es általános faktoranalízis Az ezen időpontra elvégzett analízis korrelációs mátrixa alapvetően nem változott meg az előzőhöz képest, bár az összefüggések erőssége általában csökkent. Ez azt is jelenti, hogy a kistérségek általános fejlettségében bekövetkezett változásokat kiváltó tényezők „együtthatása”, korábban éles differenciáló ereje némileg mérséklődött. Vagyis bizonyos tényezők (pl. a műszaki infrastruktúra: telefon, csatornázás) lassú kiegyenlítődése már ekkor elkezdődött. Az 1992-ben mért iskolai végzettséggel szemben a gazdasági szervezetek és a vállalkozások sűrűsége, az egyéni vállalkozások számának alakulása vette át a területi folyamatok elsődleges „befolyásolását”. Vagyis a gazdaságban bekövetezett folyamatok megkülönböztető hatása erősödött leginkább. Ez a piacgazdaságra való áttérés hatásainak egyértelmű kistérségi bizonyítékát is jelenti. Ez az alapvetően fontos tény a főfaktor adatainak elemezéséből is kiderül, amelynek magyarázó ereje szintén csökkent 1992-97 között, amit úgy is értelmezhetünk, hogy a területi folyamatok „diffúzabbak”, és ha lehet, még összetettebbek lettek. Vagyis az infrastrukturális tényezők általános, fentebb már említett térségi javulását nem követte szükségképpen a gazdaság vagy a vállalkozások fejlődése. Erre utal a főfaktor pontértékeinek területi szerkezetét bemutató IV.2. ábra is. Csökkent a pozitív főfaktor pontértékű térségek száma, s nőtt a negatívaké, azaz az általános fejlődést reprezentáló főfaktorpontok alapján a területi különbségek végeredményben növekedtek a vizsgált fél évtizedben. Az 1997-es clusterezés szerint elsősorban a budapesti agglomerációhoz tartozó térségeik cluster-csoportjának a területe nőtt tovább (7 térségről 11-re). Ezen túl figyelemre méltó, hogy a Balatontól északra fekvő, korábban egyértelműen mezőgazdasági típusba tartozó kistérségek az „átlagos” csoportba kerültek át, gazdaságuk változatosabb, infrastrukturális felzárkózásuk pedig gyorsabb lett a vizsgált öt évben az országos kistérségi átlagnál. Ezen öt év érdekes clusterzési-csoportosítási jelensége, hogy elsősorban az ipari válságtérségek száma nőtt (Ózd, Kazincbarcika,), s a mezőgazdaság területi válsága is © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


141

ekkor „fordult át” – mondhatni – a fejletlenebb kistérségek „általános válságába”. Ez vagy úgy következett be, hogy az átlagos csoportból mezőgazdasági jellegűbe „csúsztak át” egyes térségek, vagy úgy, hogy a mezőgazdasági jellegűből az elmaradottba kerültek át. Mindkét változás igen kedvezőtlen volt és a területi különbségek további növekedését igazolta vissza. A vizsgált öt év 1992-1997 között tehát „elmélyítette” azokat a területi válságfolyamatokat, amelyeket már az 1992-es vizsgálat is előre jelzett.

IV.3.3A 2002-es általános faktoranalízis A vizsgált évtized végére, 2002-re vonatkozóan, talán legáltalánosabban úgy fogalmazhatnánk, hogy az e mutatórendszerrel mérhető – s korábban meglehetős pontossággal rögzített – folyamatok tartóssá váltak. Ezért sem a korrelációs mátrixban, sem a faktorokat generáló mutatók erejében, és sorrendjében nem voltak olyan karakterisztikus elmozdulások, mint 1992 és1997 között. Lényegében ebben a fél évtizedben – e mutatórendszerrel mérthetően – már nem történtek nagyobb strukturális változások. Az elindult folyamatok tovább erősödtek, a mutatórendszer belső összefüggései alig változtak (annak ellenére, hogy itt már a 2001-es népszámlálás számos új adatát is figyelembe vettük). Az általános faktoranalízis fő faktorában változatlanul a gazdasági szervezetek sűrűsége és az átlagos iskolai végzettség szerepel az első két helyen, ugyanakkor megtartotta pozícióját az egyéni vállalkozások intenzitása, s csekély mértékben nőtt a személygépkocsi ellátottság szerepe is. Ez arra utal, hogy a jövedelmek átlagosnál kedvezőbb javulása valamelyest követte a jó irányú gazdasági változásokat. Ugyanakkor, a főfaktorban nőtt a területi differenciálódást egyértelműen meghatározó tényezők száma, s nem csak pozitív, hanem negatív irányba (és értelemben) is (pl. munkanélküliség, tartós munkanélküliség, mezőgazdasági vállalkozások és az aktív keresők alacsony aránya). Sőt, s ez is külön figyelemre méltó, a főfaktor magyarázó ereje ebben az időszakban ismét növekedett. Azaz e néhány felsorolt mutató egyre inkább leírja, összegzi a kistérségi szinten mérhető területi változások és differenciálódás lényegét. Jól mutatja ezt, s a változások területiségét, hogy miközben a pozitív és negatív faktorértékű térségek száma összességében nem változott, az Észak-Dunántúlon és a Központi körzetben illetve annak tágabb vonzáskörzetében tendenciózusan nőtt 1997-2002 között a magasabb, pozitív faktorértékű, azaz a kedvezően változó és kiemelkedő gazdasági-társadalmi fejlettségű területek száma. Igazolja ezt a clusterezés eredménye is, miszerint 40-ről 58-ra nőtt az átlagos és csak 32-ről 34-re az elmaradott térségek száma a változatlan módszerrel kiszámított clusterekben. Vagyis, a 3. sz. ábra tanúsága szerint, az általános fejlettséget meghatározó mutatók nagyjából együtt, – s egyre harmonikusabb területi fejlődést jelezve – együtt mozognak a térségek harmadában. Nem változott az idegenforgalmi térségek száma, de tovább nőtt az agglomerálódóké.


142


A tartós elmaradottsággal jellemezhető – s egy évtized után kijelenthetően komoly strukturális válsággal küzdő – térségek a Dél-Dunántúl déli területeire és Észak-Kelet Magyarország határ menti vidékeire „szorultak” vissza. Ezekben a térségekben ma már szinte minden vizsgált mutató az országos átlag alatt van, különösen gyenge az elérhetőségük, alacsony a gazdasági aktivitásuk, növekszik a lakosság elöregedése, gyenge az infrastruktúra színvonala, tartós az elvándorlás. Ha a különböző mutatók differenciáló erejét a faktorpont értékek által képzet csoportok „visszaszámított” értékei alapján vizsgáljuk, akkor leginkább az átlagos fejlettségű térségekbe tartozó népesség és településszám növekedett. Ezt akár kedvező jelenségnek is tekinthetjük. Viszonylag stabil a városias térségek 3 milliós népességszáma, amely abból a körülbelül 700 településből származik, amely kifejezetten és közvetlenül ezekhez a városias térségekhez tartozik. A nagyvárosaink körüli térségekben hasonló folyamatok játszódnak le, mint a budapesti agglomerációban, csak az adott városias kistérségeken beleül. A Budapest környéki agglomerálódó térségek népességszáma megduplázódott a vizsgált egy évtized alatt, és népességszámuk mára már meghaladja az 1 milliót, de 2002-ben így is csak 169 település tartozott hozzájuk. Az elmaradott térségek 1,3 millió lakosa (2002-ben) alig 200 000 fővel volt kevesebb, mint 10 éve és sajnos „nagyon stabilnak” tekinthető az a 819 településből álló csoport is, amely e térségekben található. Valószínűsíthető, hogy az elkövetkezendő évek területi politikájában a regionálisan is egyre relevánsabban kimutatható, s egyre stabilabb térségtípusoknak, szükségképpen az eltérő céloknak megfelelően kellene decentralizálni a fejlesztési forrásokat és regionálisan is egyre markánsabban meg kellene jeleníteni az ezen kistérségek lassú felzárkóztatásához szükséges beavatkozások különböző irányait.

IV.3.4Az 1992-es humán(K+F) faktor analízis A humán tényezők kiemelt vizsgálatánál 16 lehetséges mutatót tudtunk figyelembe venni, illetve alkalmazni. Valójában ezek mutatók együtt, – miután közöttük a korreláció nagyon erős – nem igazán alkalmasak faktorelemzésre. Az egyetlen jól „átlagolódó mutató” „a könyvtári ellátottság”. A felsőoktatás adatai pedig, miután nincsenek minden térségben, természetesen erősen differenciálnak. Ebből is következik, hogy a korrelációs mátrixnál minden adat minden másikkal relatíve szoros összefüggést mutat. Így nem véletlen, hogy a faktorok együttes magyarázó ereje is sokkal nagyobb, mint az általános faktoranalízisénél: 81,2 %. Vagyis e mért humán tényezők a kistérségi fejlettség igen nagy részét leírják, magyarázzák.



143

A főfaktorban már 1992-ben a felsőfokú végzettségűek aránya és az átlagos iskolai végzettség vezeti a tartalmat meghatározó sort, s a már említett könyvtári ellátottság kivételével minden mutató erősen pozitív hatású. (IV.4. ábra)

IV.3.5A 2002-es humán(K+F) faktor analízis A vizsgált évtized végére, 2002-re mindössze annyi „átrendeződés” következett be a hasonló mutatósorból képzett humán tényezők főfaktor-súlyait illetően, hogy egyértelműen „előretörtek” az info-kommunikációs mutatók és az oktatási vállalkozások adatai, azaz általában a K+F szektorhoz egyre szorosabban kapcsolódó tényezők. Sőt a faktortényezők együttes – már korábban is magas – magyarázó ereje is tovább emelkedett. (IV.3. táblázat) Ez két fontos dolgot jelez: a humán tényezők erőteljes kistérségi területi differenciáló ereje tovább erősödött, s a fentebb említett, újonnan megjelenő elemek tovább erősítették az 1992-ben már elkezdődött változásokat. Ha e két speciális faktoranalízis faktorpont értékei változásának területi képét vizsgáljuk, azt láthatjuk, hogy az adatok óriási számszerű változása ellenére területi struktúrájuk minimálisan változott 10 év alatt. A vizsgált humán tényezők annyira egyértelműen városi, sőt nagyvárosi jelenségeket írnak le, hogy a területi csoportok szinte nem is változtak. Csak Nyíregyháza és Vác térsége emelkedett 10 év alatt a legkedvezőbb csoportba. (IV.5. ábra) Annyi azonban mégis rögzíthető e két sajátos faktorvizsgálat alapján, hogy kistérségi szintre bontva igen éles határvonal húzható a nagyvárosok és a többi térség közé. Az általános faktoranalízis fejletlen térségeiben pedig szinte semmilyen, e módon mérhető, érdemi humán tényező-hatás nem mutatható ki. (IV.6. ábra)

IV.3.6Az összevont (komplex) faktoranalízisek Látva a vizsgált humán tényezők fentebb említett igen erős területi differenciáló hatását, érdemesnek láttuk összevonni a két mutatórendszert, s két további olyan „komplex faktoranalízist” is elvégezni, amely 1992-ben és 2002-ben is megvizsgálja, hogyan hozható összefüggésbe az általános fejlettség a K+F szektor eddig külön – külön vizsgált tényezőivel. Az 1992-es és a 2002-es adatokra elvégzett ún. komplex faktoranalízisünk összesen 39 mutatót tartalmaz. Ha e komplex analízis számítási értékeit az általános faktoranalízishez hasonlítjuk igen érdekes, hogy már 1992-ben döntő differenciáló hatással jelentek meg a korrelációs mátrixban a felsőfokú végzettségűek, az Internet terjedés (akkor még igen csekély) arányszámai, valamint az IKT szektor adatai. Ez mintegy azt is mutatja, hogy ezek a mutatók már a vizsgált időszak kezdetén erősen differenciálták a térségek „komplex” fejlettségbeli különbségeit, annak ellenére, hogy abszolút számadataik csak töredékei voltak a jelenlegieknek.


144


A humán és innovációs tényezők erőteljes befolyását az is mutatja, hogy az összevont, komplex faktor analízisben szinte csak a nagyvárosok térségei emelkednek ki, s így kevesebb a valóban fejlett térség, mint az általános vizsgálatnál. Ugyanez a jelenség a másik oldalon is, tehát a leszakadó térségeknél is megfigyelhető. Már 1992-ben 12-vel több az igen kedvezőtlen komplex főfaktor pontértékű térségek száma. Mondhatnánk azt is, hogy a kistérségi szintre számított változásokban először mintegy „rejtve” (1992) majd egyre markánsabban veszik át a döntő szerepet az innovációs, azaz a K+F szektorhoz tartozó tényezők. Különösen erőteljes e tényezők szerepe a nagyvárosi térségekben és az agglomerációban, s egészen minimális a kedvezőtlen elérhetőségű, fejletlen kistérségekben. Nem található egyetlen olyan térség sem, ahol a vizsgált humán tényezők nagymértékben eltérnének az általános fejlettséget kifejező analízis faktor pontértékeinél. Jól bizonyítja ezt a IV.4. táblázat, ahol a hét analízis összes főfaktor pontértékét összehasonlíthatóvá tettük. Természetesen találunk ugyan olyan térséget, ahol az általános és a humán mutatók összevonásával végzett komplex analízis más eredményt hoz, mint az várható volna (pl. a gyenge humán tényezőt kompenzálja a magasabb általános fejlettség, pl. Komló, Gárdony), de összességében mind a hét analízis nagyjából hasonló területi pontértékeket produkál. A komplex analízisben is egyre inkább a humán tényezők dominálnak. Ez egyértelműen annak a bizonyítéka, hogy a kistérségi szinten mért általános fejlettség és a komplex fejlettség közül az utóbbi ad reálisabb képet, s e képben döntő szerep jut a mért humán illetve K+F faktortényezőknek. Igen érdekes, hogy ez már akkor is igaz, amikor a K+F vizsgálatba vont adatok számszerűen igen kicsik (pl Internet). Ebből – a komplex, 39 mutatós analízis alapján – az a további következtetés is levonható, hogy az általános területi fejlettségbeli különbségeket kiegyenlítő fejlesztéseknek volt némi kistérségi szinten mérhető valódi kiegyenlítő hatása, de ezek szinte semmilyen hatással nem voltak a komplex – a humán tényezőkkel is kibővített – fejlettségre. Eléggé egyértelmű az is például, hogy a területi egyenlőtlenségek gyors felszámolását szolgáló, sokat hangoztatott info-kommunikációs fejlesztéseknek szinte semmilyen általános vagy komplex területi hatását nem lehet érzékelni. Sőt ezek a tényezők szinte csak az általános analízis fejlett térségeiben fejlődtek olyan ütemben, hogy az számottevően erősíteni tudta pozíciójukat a komplex analízisben. Ha felsoroljuk, hogy melyek azok térségek, amelyekben a humán és a komplex analízis pozitív eredményei még növekedtek is (azaz az átlagot jelző egyenestől való távolságuk felfelé nőtt), érdekes sort kapunk (IV.7. ábra): Békéscsaba (+, humán javult, komplex csökkent), Szarvas (+ humán javult, komplex csökkent), Gárdony (+, mindkettő javult), Gyöngyös (+, mindkettő javult) , Gödöllő (+, humán csökkent, komplex javult), Ráckeve, Szob, Budaörs, Dunakeszi, Gyál, (+,



145

mindkettő javult), Nyíregyháza (+, mindkettő javult), Balatonfüred, Tapolca, Nagykanizsa, (+, mindkettő javult). Ezek azok a térségi központok, ahol komplex faktoranalízissel meghatározott fejlettségben a humán tényezők döntő szerepet játszottak, s a bekövetkezett változások egyértelműen pozitívak voltak a vizsgált évtizedben mind humán, mind komplex értelemben. Ez a 15 térség mondhatni a legjobb minden tekintetben, még akkor is, ha másoknak nagyobbak a faktor-pontértékei, vagy csak minimálisan csökkentek értékeik a pozitív tartományban. (Ez utóbbi természetesen nem visszaesést jelent esetükben hanem csupán azt, hogy már nem emelkednek ki annyira, mint 1992-ben).

IV.3.7Az általános fejlettség és humán fejlettség faktorpontjainak összehasonlító elemezése Végül érdekes volt megvizsgálni, hogy e két közelítés fentebb leírt vázlatos folyamatai, „eredményei” hogyan változtak „együtt” (IV.9. ábra). Ha koordinátarendszerben ábrázoljuk a két vizsgálati időpont általános és humán faktoranalízisének faktorpontjait, akkor a vonalon elhelyezkedő térségek tekinthetők a legkiegyensúlyozottabbaknak (egyébként akkor is, ha negatív értékűek). Ezekben a térségekben az általános- és humán fejlettség főfaktor-pontjai közel hasonló fejlettséget illetve fejletlenséget mutatnak. A vonal felettiek esetében a kistérségi folyamatokat, változásokat a vártnál erősebben differenciáló humán fejlettség magasabb, mint az általános fejlettség, a vonal alattiaknál pedig az általános fejlettség faktorpont-értékei magasabbak, mint a humán tényezőké. 1992-2002 között, a diagramon jól látható módon, valamelyest csökkent a vonal feletti térségek száma, azaz összességében közelített egymáshoz a két tényezőcsoport hatásmechanizmusa. A nagy vidéki egyetemi központok térségeinek szélsőséges kiemelkedése (Szeged, Pécs) mellett a megyeszékhelyek és a budapesti agglomeráció budai oldali kistérségei azok, amelyek kifejezetten a humán tényezők egyre erőteljesebb szerepe alapján tovább javították pozícióikat, miközben általános fejlettségük dinamikája némileg elmaradt ettől. Sajátosan elkülönülnek ezeken az ábrákon is – akárcsak a clusterezésben – az idegenforgalmi térségek csoportjai, ami részben speciális gazdasági ágazatuk, az idegenforgalom általános fejlettségüket is javító szerepének, részben a vidéki térségek átlagánál jóval kedvezőbb humán erőforrásaiknak köszönhető. A kisebb méretű periférikus és elmaradott kistérségek a negatív tartományokban szinte semmilyen érdemi elmozdulást nem mutattak fel a vizsgált évtizedben.

IV.4.Összegzés: A magyarországi kistérségeknek több évre, többféle megközelítésű faktor- és clusteranalízis módszerrel végzett, az általános- és humán fejlettségükre vonatkozó vizsgálata és azok eredményeinek területi értékelése – valószínűsíthetően mind a


146


módszernek, mind a felhasználható adatok jellegének köszönhetően – nem hozott „átütő” eredményeket. Ennek oka lehet részben az, hogy a KSH TSTAR adatok egyre kevésbé alkalmasak – még ebben a komplex megközelítésben is – azoknak a bonyolult térbeli gazdasági – társadalmi folyamatoknak a leírására, amelyek ma térségeink átalakulását jellemzik. Másrészt oka lehet az is, s ez sem kevésbé fontos, hogy az 1990-es évek elején lejátszódott hatalmas és mindent átfogó változások óta lénygében csak igen kevés térségben és alig néhány ágazat területén következtek be olyan horderejű újabb strukturális változások, amelyeket a komplex analízis a fenti mutatókkal ki tudott volna mutatni. Az is biztos, hogy a területi politika csak egészen minimális mértékben volt képes befolyásolni a változásokat. Talán a legtöbb „jól leírható és megfogható” változást az általános faktoranalízist követő clusterzés mutatja. Eszerint: a budapesti agglomeráció sokoldalúan fejlődő szuburbán zónáinak egyértelmű kiterjedése, a nagyvárosok „szigetszerű” kiemelkedése, az általánosan fejlett Észak- és Nyugat –dunántúli térségek számának erőteljes gyarapodása, a mezőgazdasági dominanciájú térségek egyértelmű „koncentrációja” a Dél-Alföldre, s az elmaradott térségek mély és tartós válsága a Dél-Dunántúlon és Észak-Kelet Magyarországon tapasztalható. (IV.8. ábra) A különböző faktorstruktúrák „tartalmának” időbeli vizsgálatából csak nagyon „finom” átrendeződések állapíthatók meg. A különböző időpontokra meghatározott főfaktorok tartalmaiban – amelyek csak mérsékelten változtak – hol a humán, hol a gazdasági, hol az infrastrukturális tényezők változtatták pozícióikat. Az 1990-es évtized elején a humán tényezők, míg az évtized második felében a gazdaság differenciálta leginkább a kistérségi változásokat. Az infrastruktúra erőteljes felzárkózása (pl. telefon ellátottság, csatornázottság) – az elérhetőséget kivéve – homogenizálta a térfolyamatokat. 2002-re ismét a humán tényezők differenciáló hatása erősödött. Fontos tény, hogy a komplex analízisben – részben természetesen a felhasznált adatok „nem teljes térségi lefedettségéből” is következően – a K+F elemek egyértelműen városai tényezőkként jelennek meg. Emiatt a komplexnek nevezett utolsó két analízis eredményei csak fenntartással kezelhetők. Az azonban biztosan állítható, hogy a humán és K+F tényezők jövőbeli területi differenciáló szerepe bizonyára nem csökken. Érdekes, az is, hogy a rendkívül nagy számbeli, és értékbeli változásokat mutató és vizsgálatba vont különböző humán és K+F adatok a kistérségi struktúrákat nem, vagy szinte alig változtatták meg, ellentétben például az infrastruktúra egyes elemeinek már többször említett kiegyenlítő, homogenizál hatásaival. Nincs tehát szinte sehol – még közelítően sem – olyan harmonikus kistérségi fejlődés, ahol például az általános infrastrukturális felzárkózást követte volna a gazdaság és humán tényezők egyaránt kedvező változása. Vagy olyan, ahol a humán (és K+F) fejlődés az infrastruktúra kedvező helyzete nyomán erőteljes gazdasági élénkülést eredményezett volna. Ezek az esetenként igen erőteljesen érzékelhető, térben jól követhető kistérségi



147

fejlődési diszharmóniák részben a komplex tervezés és területfejlesztés hiányosságait mutatják, másrészt pedig felvetik a városok, különösen a nagyvárosok vidékiekkel való érdemi együttműködésének súlyos ellentmondásait. Változást csak egy sokkal előrelátóbb és a mainál sokkal konzekvensebb, olyan új szemléletű területi politika hozhat, 

ahol az ágazati politikák is pontosan meghatározzák a szükséges és a meghatározott

tértípusok

szerint

igen

stabilan

megjeleníthető

„akciótereiket”, 

amely esetében elvárás a nagyobb szabású (infrastrukturális, gazdasági, valamint K+F és/vagy humán) fejlesztések várható önálló és egymásra hatásainak a kimutatása,



ahol a városok (különösen nagyvárosok) tudatosan vállalnak felelősséget területi szerepköreikért,



ahol

egyértelműen

bekövetkezik

egy

ésszerű

érdemi

regionális

decentralizáció, hogy a kistérségi fejlődés szereplői képesek legyenek maguk megvalósítani a mainál sokkal harmonikusabb területi fejlődésükhöz szükséges fejlesztési megoldásokat.


148


IV.5. Az elemzés táblázatos és grafikus mellékletei IV.1. táblázat: Az általános faktoranalízis mutatói Rövidítések 3XSZOBAS 60IDOS BOLTOK CSATORN EGYVALL ELERHET EPLAK GAZDSZER IPAKTIV ISKVEG MGAKTIV MGVALL MNVALT MOZILAT MUNKAN NEPSURUS NEPVALT OREGS SZGK TARTOSM N TELEFON TERCAKTI VALLSUR VANDKUL VAROSNEP

Mutatók tartalma Az 1990 után épített lakások közül a 3-x szobások aránya A 60 évnél idősebbek aránya a népességből A kiskereskedelmi boltok 1000 lakosra jutó száma Az 1km vízvezetékre jutó csatornahálózat hossza (km) Egyéni vállalkozók 1000 lakosra jutó száma Komplex elérés minősége 1990-2001 között épült lakások aránya Jogi személyiségű gazdasági szervezetek 1000 lakosra jutó száma Ipari keresők aránya Átlagos iskolai végzettség Mezőgazdasági keresők aránya Mezőgazdasági vállalkozók 1000 lakosra jutó száma Munkanélküliek számának változása 1 lakosra jutó mozi látogatások száma Munkanélküliek aránya a népességben Népsűrűség fő/km2 Lakónépesség változása Öregségi index Személygépkocsik 1000 lakosra jutó száma A 180 napon túli munkanélküliek aránya a regisztrált munkanélküliek %ában telefonfővonalak 1000 lakosra jutó száma Tercier keresők aránya Vállalatsűrűség Vándorlási különbözet évi átlaga Városi népesség aránya A kereskedelmi szálláshelyeken eltöltött vendégéjszakák 1000 lakosra VENDEGEJ jutó száma VEZGAZ Vezetékes gázt fogyasztó háztartások aránya a lakásállomány %-ában VIZHAL Közüzemi vízhálózatba bekapcsolt lakások arány (%)

IV.2.táblázat: A humán faktoranalízis mutatói Mutató INFOER IKTSZEKT K+FVALL OKTVALL OLTFORM DOMAIN

Mutató tartalma Az 1000 lakosra jutó info-érzékeny vállalkozások száma A 10000 lakosra jutó IKT száma A 10000 lakosra jutó K+F vállalkozások száma A 10000 lakosra jutó oktatási vállalkozások száma Az 1000 lakosra jutó oltalmi formák száma A 10000 lakosra jutó domain szerverek száma


A kistérségi térfejlődés összetevői… FELSOFOK SZELLEMI NAPPALIS LEVELEZO TELEFON TERCAKTI VALLSUR ISKVEG KONYVTAR MOZILAT

149

A felsőfokú végzettségűek aránya a megfelelő korúak százalékában A szellemi foglalkozásúak aránya az aktív keresők százalékában A nappali tagozatos hallgatók 1000 lakosra jutó száma A levelező tagozatos hallgatók 1000 lakosra jutó száma A telefon fővonalak 1000 lakosra jutó száma Tercier keresők aránya Vállalatsűrűség Átlagos iskolai végzettség Könyvtárba beiratkozottak 1000 lakosra jutó száma 1 lakosra jutó mozi látogatások száma

IV.3.táblázat: Faktorstruktúra, magyarázó erő a 2002-es humán faktoranalízishez 2 0,001

4 5 0,050 -0,046

IKTSZEKT02

faktor 3 0,095 -0,14 0,904 -0,274 5

ISKVEG02

0,902 -0,011

0,225

INFOER02

0,894 -0,206

OKTVALL02

0,887

0,061

SZELLEMI02

0,878

0,006

0,192 -0,13 9 -0,07 1

0,007 0,131 -0,19 2 -0,087 -0,00 8 -0,109

DOMAIN02

0,866 -0,150

K+FVALL02

0,841 -0,136

VALLSUR02

0,785 -0,354

0,009 -0,18 1 -0,24 6

OLTFORM02

0,741 -0,302

0,032

MOZILAT02

0,625

0,621

0,086

TELEFON02

0,608 -0,097

NAPPALIS02

0,559

0,712

LEVELEZOS0 KONYVTAR02

0,532 0,120

0,711 0,393

TERCAKTI02

0,618 -0,042

0,552 -0,25 5 -0,26 3 0,706 -0,04 4

magyarázóerő

58,04 1

7,396

Magyarázóerő összesen: 87,09 FELSOFOK02

1 0,962

12,14 8

0,095

0,146

0,302 -0,139 -0,09 7 0,106 0,055 0,080 -0,02 4 0,280 -0,23 3 0,145 -0,06 0 -0,045 -0,37 4 -0,311 -0,13 2 0,029 -0,16 1 -0,048 0,356 0,434 0,626 -0,350

5,702

3,806

IV.4.táblázat: A faktorpontértékek által képzett csoportok visszaszámított értékei a komplex faktoranalízis alapján 1992-ben és 2002-ben


150

3XSZOBAS92 60IDOS92 BOLTOK92 CSATORN92 DOMAIN97 EGYVALL92 ELERHET


1992 2002 erősen erősen negatí erősen Teljes negatí erősen Teljes v negatív pozitív pozitív átlag v negatív pozitív pozitív átlag 67,49 66,60 61,09 60,24 64,73 70,42 71,24 68,05 72,12 70,52 20,71 19,73 17,91 17,42 19,26 20,90 20,66 20,03 19,18 20,32 10,44 12,10 13,18 16,23 12,58 14,29 14,43 16,27 19,30 15,66 0,10 0,17 0,31 0,36 0,21 0,24 0,34 0,59 0,60 0,41 0,13 0,30 0,60 1,56 0,53 4,91 10,82 22,10 50,55 18,78 36,06 44,32 54,26 82,62 50,72 33,17 40,18 46,11 56,73 42,53 2,82 3,15 3,62 3,95 3,29 2,83 3,17 3,52 3,90 3,29 1386,0 273,93 405,45 621,50 0 584,64 1,95 2,16 3,01 4,96 2,79 4,23 5,41 7,43 10,76 6,41 5,19 6,75 9,01 14,26 8,16 1,62 2,21 3,58 6,23 3,01 12,33 16,96 25,59 41,36 21,93 0,41 0,53 1,35 2,95 1,08 2,49 4,45 8,64 19,51 7,53 0,47 0,98 2,13 3,73 1,54 3,74 5,70 10,43 18,87 8,54 31,24 37,49 41,96 38,38 36,71 34,89 41,13 39,02 31,38 37,25 6,97 7,82 8,91 10,11 8,19 8,48 8,93 9,27 9,86 9,05 0,02 0,06 0,09 0,39 0,11 0,10 0,24 0,62 1,75 0,55

EPLAK92 FELSOFOK92 GAZDSZER92 IKTSZEKT92 INFOE92 IPAKTIV92 ISKVEG92 K+FVALL92 KONYVTAR9 2 155,98 LEVELEZOS9 0,01 MGAKTIV92 33,01 MGVALL92 1,17 MNVALT92 767,42 MOZILAT92 0,41 MUNKAN92 9,70 NAPPALIS92 0,01 NEPSURUS92 50,51 NEPVALT92 98,19 OKTVALL92 0,11 OLTFORM92 0,07 OREGS92 96,44 SZELLEMI92 4,87 SZGK92 145,61 TARTOSMN92 68,67 TELEFON92 54,99 TERCAKTI92 35,75 VALLSUR92 0,08 VANDKUL92 -5,88 VAROSNEP92 35,42 VENDEGEJ92 VEZGAZ92 VIZHAL92

350,27 14,65 52,23

153,16 0,09 24,12 1,15 759,67 0,75 7,41 0,67 73,24 98,98 0,22 0,09 98,70 6,87 176,28 64,68 57,16 38,39 0,16 -3,02 48,69 1074,1 4 22,87 63,71

147,02 0,75 17,69 0,98 650,45 1,07 6,28 2,39 106,95 99,54 0,33 0,22 109,41 11,00 193,75 61,25 91,41 40,35 0,38 -0,93 60,45 2024,4 8 36,82 73,12

151,50 2,68 10,96 1,39 540,93 1,75 5,22 9,99 184,40 100,69 0,79 0,47 111,14 14,17 218,45 55,21 126,08 50,66 1,19 3,64 68,21 5321,2 8 47,10 83,80

152,56 134,87 139,81 139,73 148,62 140,07 0,65 0,01 1,31 26,36 73,82 19,31 23,06 13,96 9,35 6,50 3,48 8,93 1,17 7,08 5,35 4,53 3,25 5,26 703,11 92,77 79,61 67,86 65,95 78,22 0,89 0,11 0,23 0,50 1,14 0,42 7,45 7,07 4,31 2,93 2,54 4,44 2,48 0,01 0,82 16,80 105,22 22,85 93,01 50,51 71,57 105,54 197,63 95,83 99,17 99,78 100,31 101,75 104,23 101,18 0,31 0,99 1,59 3,22 6,76 2,70 0,18 0,07 0,20 0,29 0,67 0,27 102,20 87,70 81,98 81,53 84,30 83,84 8,36 27,24 29,40 33,38 42,25 31,97 178,53 190,14 217,91 251,24 291,43 230,71 63,46 48,78 43,63 40,86 37,00 43,23 75,03 224,58 262,41 281,08 320,98 266,75 40,23 51,15 49,52 54,47 65,14 53,82 0,36 0,61 1,23 2,72 8,81 2,75 -2,24 -1,34 0,13 3,07 5,35 1,29 50,63 37,92 46,79 55,67 65,03 49,56 1810,4 0 597,4 858,1 2952,0 5966,4 2149,4 27,43 49,58 56,43 67,48 79,08 60,99 65,83 86,44 91,08 91,96 94,88 90,71



151

IV.1.ábra: Az általános faktoranalízis főfaktorának pontértékei 1992-ben

Az általános faktoranalízis főfaktorának pontértékei 1992-ben

faktorpontértékek

 MTA RKK ATI, Kecskemét

0,75 - 2,84 0 - 0,75 -0,75 - 0 -1,49 - -0,75

Forrás: Saját számítás. IV.2.ábra:Az általános faktoranalízis főfaktorának pontértékei 1997-ben


faktorpontértékek 0,75 - 3,1 0 - 0,75 -0,75 - 0 -1,63 - -0,75  MTA RKK ATI, Kecskemét

Forrás: Saját számítás.


(32) (29) (49) (39)

(33) (27) (48) (41)

152


IV.3. ábra: Az általános faktoranalízis főfaktorának pontértékei 2002-ben


faktorpontértékek 0,75 - 3,33 0 - 0,75 -0,75 - 0 -1,76 - -0,75

(33) (28) (49) (39)



IV.4.ábra: A humán faktoranalízis főfaktorának pontértékei 1992-ben

A humán faktoranalízis főfaktorának pontértékei 1992-ben

faktorpontértékek 1 - 3,65 0 - 1 -0,6 - 0 -1,1 - -0,6  MTA RKK ATI, Kecskemét


(23) (25) (53) (48)


153


IV.5.ábra: A humán faktoranalízis főfaktorának pontértékei 2002-ben


faktorpontértékek 1 - 3,6 0 - 1 -0,6 - 0 -1,13 - -0,6

(22) (27) (53) (47)



IV.6.ábra: A humán faktoranalízis főfaktorának pontértékeinek változási irányai 1992 és 2002 között


154



▲ Pozíciójukat javító kistérségek ▼ Pozíciójukat rontó kistérségek  MTA RKK ATI, Kecskemét


(22) (27) (53) (47)


IV.7.ábra: A komplex faktoranalízis főfaktorának pontérték-változásai 1992 és 2002 között

A komplex faktoranalízis főfaktorának pontértékei 2002-ben

▲ Pozíciójukat javító kistérségek ▼ Pozíciójukat rontó kistérségek  MTA RKK ATI, Kecskemét

Forrás: Saját számítás. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


(27) (31) (42) (49)


155

IV.8.ábra: A kistérségek típusai az általános faktorpontértékek alapján 2002-ben

A kistérségek típusai az általános faktorpontértékek alapján 2002-ben

kistérségek típusai


átlagos agglomerálódó mezőgazdasági elmaradott idegenforgalmi városias

(58) (13) (14) (34) (6) (24)


IV.9.ábra: Az általános- és humánfejlettség faktorpontjainak összehasonlítása


156






157

158

Az egyetemek szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben

V.AZ EGYETEMEK SZEREPE A REGIONÁLIS GAZDASÁGFEJLESZTÉSBEN V.abranull V.tablanull

A tudásalapú társadalom eszményének kormányzati stratégiai szintre emelésével megszaporodtak a nemzetközi szakirodalomban az egyetemek regionális szerepvállalásával kapcsolatos publikációk (Barnett, 1997; Clark, 1998; Horváth, 2001; Thanki, 1999; Stone, 2000). A kormányok ugyanis a világon mindenütt meghatározó szerepet szánnak a felsőoktatásnak a tanuló társadalom eszményének megvalósításában, hangsúlyozva, hogy a szektor innovációs és tudásmenedzselési tevékenysége révén képes a gazdasági növekedést befolyásolni. Ebben a tanulmányban arra vállalkozunk, hogy bemutassuk azokat a kutatási irányokat, amelyek a nemzetközi szakirodalomban az egyetemek tudásgazdaságban betöltött szerepét vizsgálják. Célunk továbbá, hogy képet adjunk a magyar kutatások jelenlegi állásáról és felvázoljuk a jövőben kívánatos kutatási területeket.

V.1.Közelítési módok A nemzetközi szakirodalomban az egyetemek azonosítására alapvetően kétféle közelítésmód ismert:

gazdasági-társadalmi

hatásainak

3. Az egyetem, mint intézmény szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben: a. A tervezők által az egyetemeknek szánt szerepkörök azonosítása a regionális

fejlesztési stratégiákban, illetve ezek összevetése az egyetemek által saját fejlesztési stratégiáikban felvállalt helyi gazdaságfejlesztési szerepekkel. b. Az egyetemek direkt kiadási hatásai (multiplikatív jövedelmi és foglalkoztatási hatás) 4. Az egyetem által előállított és általa transzferált tudás regionális gazdasági hatásai: A háromféle megközelítés a közgazdasági gondolkodás különböző tradícióin alapul, ezért célszerűnek tűnik áttekinteni az érintett közgazdasági elméletek főbb jellemzőit. Továbbá, mivel pozitivista és normatív elméletek eltérő módszertannal operálnak, indokolt vizsgálnunk azt is, hogy a különböző közgazdasági irányzatok hogyan emelik be vizsgálati körükbe a tudást, illetve az annak előállítására és transzferálására irányuló folyamatokat.

V.2.Az egyetemek szerepe a régiófejlesztési stratégiákban Az az irányzat, amely a regionális fejlesztési stratégiákban vizsgálja az egyetemek szerepét, nem köthető egyetlen konkrét közgazdasági irányzathoz sem. Ennek egyik oka az, hogy a régiófejlesztési koncepciók és programok kidolgozása általában olyan teamek feladata, amelyekben minden érintett tudományterület szakértői képviseltetik magukat, ezen kívül olyan kompromisszumos megoldást kell találniuk, amelyet minden érintett fél el tud fogadni, beleértve az ott élő lakosságot is. Másrészt egy stratégia kialakításánál nyilván a gyakorlati alkalmazhatóság is fontos kritérium, így formalizált modellek kevéssé © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


159

használhatóak, hiszen az elméleti irányzatok mindegyike túlságosan sok korlátozó feltételt alkalmaz. Ez esetben tehát elméleti irányzathoz nem köthető, alapvetően leíró jellegű dokumentumokat kell vizsgálnunk. Európa fejlődésében már a középkor óta meghatározó szerepet játszanak az egyetemek, mint a gazdasági és társadalmi innováció előállításának és terjesztésének legfontosabb intézményei. A középkori egyetemfejlődés jellemző vonása a földrajzi dekoncentráció volt, hiszen az egyetemek többsége a XIV–XVI. századi Európában Spanyolország, Olaszország, Németország és Franciaország területére koncentrálódott. Az egyetemek regionális kapcsolatai ekkor még csupán a finanszírozásra korlátozódtak, gazdasági kapcsolataik esetlegesek voltak. A XVIII–XIX. században a központosító államhatalom céltudatosan igyekezett kivonni az egyetemeket a regionális hatalom befolyása alól, törekvéseit azonban nem mindenhol koronázta siker, pl. a centralizált Nagy-Britanniában a tradicionális állami-egyetemi ellentétek miatt a regionális befolyás erős maradt (Horváth 2001). A II. világháború után Európa felsőoktatási intézményrendszerét erős centralizáció jellemezte; a felsőoktatás kevés számú intézménybe, földrajzilag a nagyvárosi központokba koncentrálódva helyezkedett el. Az 1950-es évtized az extenzív fejlődés időszaka volt; az elitképzést felváltotta a kor társadalmi, gazdasági igényeit jobban kielégítő tömegképzés. Az 1960-as évtizedben beinduló decentralizációs folyamatok nyomán diverzifikálódott a felsőoktatási intézményrendszer, főiskolák alapítása révén több országban megszűnt az egyetemek monopóliuma, nőtt az intézmények önállósága és a felsőoktatás térben is kiterjedtebbé vált. A funkcionális decentralizáció nem csupán új intézmények megteremtését eredményezte, hanem a szétaprózott felsőoktatás szervezeti újrarendezését is a méretgazdaságosság szempontjai alapján. Az egyetemi hálózat mindezzel együtt kibővült. Az új egyetemek alapításában a legtöbb helyen regionális gazdaságfejlesztési aspektusok is érvényesültek: a földrajzi decentralizáció a területi esélyegyenlőséget volt hivatott szolgálni, melynek eredményeként az egyes országok centrumtérségeinek súlya csökkent, miközben néhány nagyobb regionális felsőoktatási-kutatási centrum súlya jelentősen emelkedett (Horváth 2001). Az 1980-as és ’90-es évtized technológiai-gazdasági-politikai változásai új megközelítést eredményeztek a regionális fejlesztési gondolkodásban, olyan régiót érintő hatásokra utalva, mint a globalizáció, a tudás növekvő jelentősége a gazdaságban, illetve a versenyképesség növelésének szükségessége a megváltozott körülmények között. Mindezek a változások újabb kihívások elé állították Európa felsőoktatási intézményeit is. A 20. század végének nagy gazdasági változásait Goddard (1997) alapján a következőkben foglalhatjuk össze: A gyors technikai fejlődés, a technológiaváltások gyors egymásutánja megkérdőjelezte a hagyományos piaci termelési rendszer stabilitását. Manapság a rugalmasság, a piaci kihívásokra történő gyors reagálás, csakúgy mint a technikai innováció és az információkhoz, illetve a tudáshoz való hozzájutás kulcstényezők a cégek versenyképességében; © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

160




A K+F tevékenység, az innováció és a technológiai transzfer támogatása révén erősödött az állami szerepvállalás a technológiai kapacitások fenntartásában;  A globalizáció és a nemzeti piacok megnyitása kulcselemmé teszi a helyi termelési tényezőket a beruházó vállalatok számára;  A helyi fejlesztési politika olyan tényezőkre összpontosít, mint a mobil tőkét vonzó környezet kialakítása, a belső vállalkozások erősítése, továbbá helyi innovációs rendszer kialakítása;  A helyi döntéshozóknak és a helyi gazdasági szereplőknek folyamatosan fejleszteniük kell a belső erőforrásokat és kompetenciákat. Ez esetben a tudás és a tudáshoz való hozzáférés a kulcstényező. Mára széles körűen elfogadott nézet, hogy napjaink egyetemei meghatározó intézmények az ún. tudásalapú gazdaság és társadalom innovációs rendszerében (Etzkowitz–Leydesdorff 2000). Ez a szerep két forradalmi változás eredménye. Egyrészt az egyetemek a 19. század második felétől oktató tevékenységük mellett egyre nagyobb arányban vesznek részt az állam által finanszírozott alapkutatásokban, ezáltal egyre szélesebb társadalmi bázisra terjesztik ki hatásukat (Etzkowitz 1997). Másrészt a gazdaság növekvő tudásintenzivitása az ipari és a tudományos kutatások (alkalmazott- és alapkutatások) közelítését tette szükségessé, amelyben kulcsszerepet játszottak a kutatólaboratóriumok, ezáltal serkentve az egyetemek gazdasági szerepvállalását (Maskel–Törnqvist 1999). Mindezek eredményeként napjainkban már az egyetemek hármas funkciójáról szokás beszélni a közgazdasági irodalomban: oktató, kutató, illetve gazdaságfejlesztő funkcióról. A fent említett vonatkozásban az egyetemeket a munkaerőpiaci utánpótlást biztosító intézményekként tartják számon; illetve az adott régió tudásbázisának létrehozójaként tudásalkotó funkcióikat vizsgálják (Conceição–Heitor–Oliveira 1998). Egyes szerzők szerint a tudásgazdaság építése a hagyományos oktatási tevékenység átértékelését teszi szükségessé; arra sarkallja az egyetemeket, hogy a piaci folyamatok által generált gazdasági igények alapján építsék a hallgatók és a régió kompetenciáit (Lundvall 2002). Michael Porter ugyancsak a felsőoktatás összetett szerepére hívja fel a figyelmet: először is az egyetemek nyújtják az új generáció számára azt az alapműveltséget és szaktudást, amely a munkaerőpiaci betagozódáshoz szükségesek; másodszor az egyetemek speciális iparági képzéseken keresztül biztosítják a klaszterek számára azt a húzóerőt, amit a tudásalapú gazdaság fő erőforrásának birtoklása jelent (Lengyel I. 2000). Az egyetemek illetve a college-ok a helyi gazdaság motorjai, hiszen a piacvezérelt kompetencia-építés által külső cégeket vonzanak (Maskell–Törnqvist 1999); új helyi vállalkozások alapítását teszik lehetővé; természetes outputjukkal, tudás teremtésével biztosítják a helyi gazdaság versenyképességét (Etzkowitz–Webster–Gebhardt–Terra 2000). A határok nélküli globális gazdaságban a régiók versenyképességét ugyanazok a tényezők határozzák meg, mint a tudásintenzív vállalatokét: folyamatos fejlesztés, új ötletek, szervezeti tanulás, egyszóval mindaz, amit összefoglalóan innovációs képességnek nevezünk. A régióknak el kell fogadniuk a tudás és a folyamatos tanulás elsőrendűségét,



161

tudásalapú, tanuló régióvá kell válniuk (Florida 1995). A “tanuló régió” kulcsa az a humán infrastruktúra, amelynek központi eleme a humán erőforrást képző egyetem. Az egyetemek regionális beágyazottságával foglalkozó tanulmányok elsőként az angol szakirodalomban jelentek meg az 1970-es években. Ennek oka abban keresendő, hogy ekkorra az ún. Cambridge phenomenon nemcsak az Egyesült Királyság, de egész Európa tudományos központjává vált, amely képes lehet felvenni a versenyt az amerikai tudásiparral. Cambridge látványos kiemelkedése, ami az egész régió gazdaságára pozitív hatással volt, rávilágított az országon belüli regionális különbségekre, és nyilván követendő példaként lebegett az angol régiók regionális tervezőinek és politikai döntéshozóinak szeme előtt. A stratégiákat megalapozó vizsgálatok rámutattak az eltérő regionális adottságokból fakadó adaptációs nehézségekre. A régiók helyzete alapvetően befolyásolja a kialakítandó stratégia súlypontjait; nyilván más funkciókra kell koncentrálniuk az elmaradott, illetve a fejlett régiók egyetemeinek, ahogy valószínűleg az egyes funkciók is más és más mechanizmusokon keresztül hatnak, más és más folyamatokat generálnak a régióban. A stratégiáknak alapvetően két típusát tudjuk megkülönböztetni: az elmaradott régiók stratégiái a tanuló régiók, tanuló egyetemeiről szólnak, az ún. regionális egyetemet modellezik, alapvetően kereslet oldali megközelítést alkalmaznak. Ezek a stratégiák az egyetemek társadalmi felelősségét hangsúlyozzák, mindenekelőtt az egyetemek oktatási és helyi gazdaságfejlesztési funkcióit emelik ki. A fejlett régiók koncepciói ezzel szemben az innovatív egyetem modelljét állítják a középpontba, a tudás alapú régiók egyetemeinek kutatási funkcióját hangsúlyozzák, alapvetően kínálat oldali megközelítést alkalmaznak.

V.2.1Kereslet oldali megközelítés: Regionális egyetem Mindenekelőtt tisztáznunk kell a regionális egyetem fogalmát. Sajnos a szakirodalom eléggé megosztott a kérdésben, mivel a fogalomértelmezés függ: az adott ország felsőoktatási hagyományaitól, a felsőoktatási intézmények számától,

funkcióitól és térbeli elhelyezkedésétől; az adott ország térszerkezetétől, hiszen ha a területi szintekre az EU által elfogadott, besorolási rendszert (NUTS) alkalmazzuk is, jelentős méretbeli különbségeket találunk a területi egységek között; a kutatási területtől, hiszen más szempontrendszert alkalmaznak a témához az oktatás, a kutatás, vagy a gazdaságfejlesztés oldaláról közelítők; és a politikai szándéktól. Megítélésünk szerint a fenti lista egyben fontossági sorrendet is tükröz, így a probléma megoldásához az visz közelebb bennünket, ha elemezzük az egyes országok felsőoktatási rendszerének felépítését. A felsőoktatási rendszerek intézményi struktúráiban Európa és a világ különböző országaiban a rendkívüli sokszínűség ellenére két alapvető rendszer található (Sorosy 2003; Polgár 2003):


162


 az ún. egységes vagy átfogó rendszer, amelyben a felsőoktatás alapvetően egyetemeken vagy egyetemi jellegű intézményekben folyik, amelyek követő jellegű, kétszintű képzést biztosítanak;  az ún. kettős vagy kétszintű (duális) rendszer, amely hagyományos egyetemi szektorral, valamint az ettől lényegesen elkülönülő, önálló, nem egyetemi (szakfőiskolai) felsőoktatási szektorral rendelkezik, amely nem teszi lehetővé a két intézménytípus közötti átjárhatóságot. Az egységes (átfogó) rendszer alapvető jellemzője, hogy az intézmények különböző időtartamban és szinten szerveznek oktatási programokat egyetemi fokozatok megszerzésére. A tanulmányi programok az egyes programok szintje, jellege, elvont vagy elméleti irányultsága tekintetében változatosabbak, mint a hagyományos egyetemek programjai a másik, duális rendszerben. Nagyon sok program gyakorlati irányultságú, azaz komoly szakmai gyakorlatot is tartalmaz. Ez a rendszer jellemzően az angol nyelvterületen alakult ki, és napjainkig is működik Nagy-Britanniában és az Egyesült Államokban. Hasonló rendszer funkcionál néhány más európai országban, például Svédországban. Az egységes rendszer jellemző vonásai ismerhetők fel néhány, eredetileg ettől eltérő oktatási rendszerrel rendelkező országban, mint Spanyolországban és Olaszországban. Nagy-Britanniában – mint az egységes rendszer legtipikusabb európai országában – a hagyományos felsőoktatási rendszer (Higher Education – HE) intézményeit a 19. század előtt alapított régi, „elitista” egyetemek (6 intézmény), az ezt követően 1960-ig három hullámban alapított mintegy 30 hagyományos egyetem, és a Polytecnics rendszerből 1992 után kialakított „új” egyetemek (30 intézmény) alkotják, kiegészítve a felsőoktatási „college”-okkal, az egyetemek előszobáival. A felsőoktatáshoz kapcsolódik továbbá a felsőfokú továbbképzési rendszer (Further Education – FE), a „helyi” FE-college-okkal, amelyeknek nem a hagyományos felsőoktatásban, hanem a munkaerő-piaci továbbképzésekben van meghatározó szerepük, mivel az élethosszig tartó tanulás (life long learning) koncepciójának megvalósítása kiemelt szerepet kap Angliában a munkanélküliség elleni küzdelemben (Kozma 2002). Bár a két rendszer (HE és FE) eredetileg egymástól elkülönülten működött (a továbbképzést sokáig nem tekintették felsőfokú képzésnek), mára az egyre kiterjedtebbé váló felsőfokú továbbképzés sok szállal kapcsolódik a hagyományos egyetemekhez, az átjárhatóság pedig mindkét irányban biztosított. A hagyományos felsőoktatást végző egyetemek az 1970-es évekig alaposan megválogatták diákjaikat és folyamatosan fejlesztették a felsőszintű irányításra való készségüket. Az 1970-es években alapított politechnikum rendszer (Polytechnics) a közvetlen munkába álláshoz szükséges (és elégséges) készség fejlesztését kínálta. A rendszer húsz év alatt igen nagy fejlődésen ment át, és a gyakorlati munkára felkészítés mellett hamarosan komoly, a gazdasághoz közvetlenül kapcsolódó kutatómunkát is fel tudott mutatni. Ennek eredményeként is 1992-ben a politechnikumok egyetemi jogot kaptak, amivel 25 év múlva ismét megszűnt a politechnikumok létrehozásával kialakult, de ideiglenesnek bizonyult © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


163

kettős rendszer gyakorolta. Ezt alapvetően az indokolta, hogy a társadalomban és a felsőoktatás mindkét rendszerében bekövetkezett változások hatására az egyetemek és a politechnikumok közötti különbségek egyre kisebbek lettek, sőt egyre inkább elmosódtak (Hrubos 1994). Az Amerikai Egyesült Államokban – bár országos szintű egységes rendszer máig sincs, sőt az 1960-as évekig az egyes államoknak sem volt önálló felsőoktatása – a mai modern felsőoktatást a brit alapképzési (undergraduate) hagyomány, a német empirizmusra és graduális oktatásra helyezett hangsúly, valamint a közszolgálat amerikai gondolata és a gyakorlati tanulás-területek bevezetése befolyásolta és alapozta meg. A rendszer sajátosan sokszínű; a nagyobb államokban az egyetemek feladat-orientáltak, míg a kisebbekben inkább integrált, egységes rendszerek találhatók, ugyanakkor ma is van néhány kis állam, amelynek egyáltalán nincs felsőoktatása. Alapvető sajátossága a „multicampusos” oktatási rendszer, melynek lényege a hármasság: a több egyetemi központot magában foglaló kutató egyetem, a csak alkalmazott kutatást és oktatást végző állami egyetem, valamint a brit rendszerből már ismert Community Collegeok rendszere. Az utóbbi a középiskolát (high school) végzettek két éves bachelor szintű képzését (alapképzést az első diplomáig, tulajdonképpen szakmai képzését) végzi, a helyi közösség és a piac igényeit maximálisan figyelembe véve (ez a Further Education képzés). Az állami egyetem bachelor képzést biztosít. A legmagasabb szintű egyetem, a kutató egyetem az összes tudomány-területen végzi a master`s képzést és kizárólagos joggal a PhD, valamint a szakdiplomás képzést. Az intézménytípusok tehát különböző képzési szinteken tevékenykednek, köztük az átjárhatóság biztosított (Hrubos 1995). A kettős vagy kétszintű (duális) rendszert a német Humboldt egyetem mintájára kiépülő hagyományos jellegű egyetemi szektor, valamint az ettől lényegesen elkülönülő, önálló, nem egyetemi (szakfőiskolai) felsőoktatási szektor jellemzi. A kettős rendszerekben régebben egyértelműen elkülönültek egymástól az elméleti és kutatási jellegű programokat nyújtó egyetemek és az inkább gyakorlati jellegű képzést kínáló nem egyetemi intézmények. Mára azonban több országban elmosódni látszanak ezek a különbségek, mivel egyrészt a nem egyetemi intézményekben is elterjednek az elméleti jellegű tanulmányi kurzusok (többek között a posztgraduális képzésben és az alkalmazott tudományokban), másrészt az egyetemek is évről-évre bővítik gyakorlatorientált képzési tevékenységüket. Az egyetemi rendszerrel párhuzamosan működő, szakmai gyakorlati irányultságú felsőoktatási intézmények legfontosabb céljai az országok többségében azonosak. Ezek Sorosy (2003) alapján a következők: gyakorlati irányultságú, mind szakmai, mind gazdasági téren is hasznosítható ismereteket kínáló oktatás, a piac igényeinek kielégítésére alkalmas szakemberek képzése; a felsőoktatás iránti egyre növekvő társadalmi igény kielégítése, nagy hallgatói létszámok beiskolázása az állami ráfordítás jelentős növelése nélkül;


164


nem hagyományos oktatást igénylő hallgatók képzése alapvetően oktatás centrikus,

bizonyos fokú alkalmazott kutatásra is felkészítő stúdiumokon; a középiskolai képzést követő szakmai képzés korszerűsítése, poszt-szekunderi jellegének erősítése. A rendszer tipikus példája a német felsőoktatás. Németországban a duális struktúra intézményrendszere az 1970-es években megteremtett – egyrészt a sok évszázados múltra visszatekintő, másrészt az 1960-as években alapított – egyetemekkel párhuzamosan működő, de különálló rendszert képező szakfőiskolák létrehozásával született A német egyetemi képzés célja a tudományokba való bevezetés, ami azt eredményezi, hogy a képzés nem kellően szakma-specifikus. Az egyetemi képzés kétfázisú. Az első ciklus diplomával, magiszteri (M. A.) végzettséggel zárul. A második szakasz posztgraduális képzés, célja a tudományos tevékenységre felkészítés, eredménye a doktori fokozat megszerzése. A szakfőiskolák (Fachhochschulen) ezzel szemben oktatás-orientáltak, a kutatás fejletlen, bár az utóbbi években lassú változás tapasztalható az ún. alkalmazáshoz közeli kutatások terén. Az oktatásban elsődleges a szakmai kvalifikáció biztosítása, a gyakorlati igények kielégítése (Zimmermann 1997). Kétszintű rendszer működik Ausztriában, Belgiumban, Finnországban és Hollandiában, de porosz hagyományokon nyugvó felsőoktatási rendszert találunk a kelet-közép európai volt szocialista országokban is. Franciaország sajátos helyet foglal el Európa felsőoktatásában. A rendszer hármas tagozódású, jól elkülönül egymástól az egyetemi és a nem egyetemi szektor, ezért sokkal inkább a duális rendszer jegyeit viseli magán. A képzés rövid szakmai képzésre, egyetemi képzésre és az ún. „nagy iskolákban”, „nagy intézményekben” folyó kimondottan elitképzésre tagolódik. A hallgatók mozgási lehetősége az alsóbb szintek között rugalmas, az elitképzésbe való bekerülésnek komoly feltételei vannak, itt az átjárhatóság nem automatikus. A két rendszer az oktatáson túl a kutatási tevékenység szervezésében is alapvető különbségeket mutat. Az egységes rendszerben az oktatási és kutatási tevékenységet elkülönült szervezetrendszer végzi. Az egyetemek komoly kutatóközpontokat, -laboratóriumokat, néhol egész kutató parkokat tartanak fenn, kutatóik csak eseti jelleggel tartanak előadásokat az egyetemen, ugyanakkor módjuk van kutatói- illetve oktatói státuszuk időszakos felcserélésére. Így biztosított az egységes rendszer egyetemein (az USA ún. kutatóegyetemei és Anglia elitegyetemei) a kutatási tapasztalatok egyetemi oktatásban való hasznosítása. A kétszintű rendszer egyetemei ezzel szemben az oktatás és kutatás humboldti egységét hangsúlyozzák, ragaszkodnak ahhoz, hogy az oktatók kutatási tevékenységet is folytassanak és azok eredményeit közvetlenül adják át hallgatóiknak. Ez a felfogás az alapkutatásokat preferálja, amelyek közvetlen gazdasági hatásai nyilván korlátozottabbak, mint az alkalmazott kutatásoké. A kétféle tevékenység összeegyeztetése pedig nem problémamentes. Nemzetközi tapasztalatok alapján állítható, hogy az elkülönült



165

kutató szervezetek hatékonyabb kutató tevékenységet folytatnak, mint a porosz modellben működő, európai társaik. A fentiek alapján az angol rendszer ismertetése tűnik célravezetőnek, mivel a regionális egyetemek szakirodalmi hivatkozásainak megjelenésekor (1970-es évek) az Egyesült Királyságban – a hagyományos felsőoktatáson kívüli, politechnikumi rendszer paralel működése révén – még kvázi duális rendszerű felsőoktatás működött, ráadásul az akkori politechnikumok működési elvei nagyon hasonlóak voltak a porosz szakfőiskolai rendszer elemeihez. Kiemeljük, hogy az angol egyetemek regionális beágyazottsága elsősorban az elmaradott régiókban mutatható ki. A dinamikusan fejlődő régiók felsőoktatási intézményeinek oktatási-kutatási-gazdasági kapcsolatai sokkal inkább mutatnak nemzetközi, semmint regionális irányultságot, ezek az egyetemek azonban inkább az innovatív modell jellemzőivel bírnak. Az amerikai analógia keresésétől több okból is eltekintünk: egyrészt – mint láttuk – még az USÁ-n belül sincs egységes felsőoktatási rendszer, az egyes tagállamok gyakorlata több ismérv mentén is jelentős mértékben eltér egymástól, másrészt a regionális egyetem ellenpólusaként definiált innovatív egyetem modellje az amerikai gyakorlat eredménye, melynek ismertetésére a későbbiekben részletesen kitérünk, igaz ennek is elsősorban az európai implikációit mutatjuk be. Az angol szakirodalomban számos stratégia és hatástanulmány ismert arra vonatkozóan, hogyan lehet az elmaradott régiók egyetemeit mind hatékonyabban bevonni a regionális gazdaságfejlesztési folyamatba. Tanulmányunkban az etalonként emlegetett Észak-kelet Anglia példáját ismertetjük. Az egyetemek regionális gazdasági hatásairól az angol szakirodalomban az 1970-es évek óta közölnek hatástanulmányokat. Igaz az első tanulmányok még nem az egyetemek, hanem a műszaki főiskolák (Politechnikumok) gazdasági hatásainak számszerűsítésére irányultak, mivel az Egyesült Királyságban a felsőoktatásnak sokáig nem volt regionális politikai vetülete, így az egyetemek nemzeti igényeket kielégítő intézménynek tekintették magukat, és nem foglalkoztak saját régiójuk társadalmi problémáival, alulbecsülték az ipari kapcsolatokat és a technológiai transzfer hasznát. A szerepek átértékelését az 1990-es években bekövetkező oktatáspolitikai változások kényszerítették ki, amelyek hátterében azok az elemzések álltak, amelyek igazolták, hogy a hivatalos oktatáspolitika regionális irányultságának hiánya ellenére az egyetemek regionális gazdasági kapcsolatai mégis működnek. Goddard (1997) bizonyítja, hogy a kormányzatnak voltak olyan, felsőoktatási szektoron kívülről érkező formális, és hallgatólagos ösztönzői, amelyek megpróbálták bevonni az egyetemeket a regionális gazdaságfejlesztésbe. Sőt azt állítja, hogy a kereslet új elemei jelentek meg az egyetemeknél azáltal, hogy új szereplők kapcsolódtak be a regionális fejlesztésekbe. Ezen keresletek alapja az a változás volt, ami az elit képzés felől a tömegképzés irányába hatott, a lifelong tanulás szükségességét hangsúlyozta és a tudáselőállítás és -továbbadás új módszereit definiálta a képzés és továbbképzés egyetemen kívüli formáiban.


166


Az egyedi eseteket vizsgáló esettanulmányok tehát már több mint 30 éves múltra tekintenek vissza Angliában, az egységes, regionális szintű stratégiák kialakítása azonban csak az 1990-es évek közepén kezdődött meg, ami összefüggésbe hozható azokkal a globális gazdasági változásokkal, amelyek az angol regionális politika gyökeres átalakításához vezettek. Az új, innováció-orientált regionális politika immár a tudás-alapú társadalom paradigmarendszerében gondolkodik, a tudáshálózatokat elsődleges telepítési tényezőnek tekinti. Így kerülnek a regionális fejlesztési stratégiák középpontjába az egyetemek, amelyek az elmaradott régiókban a tudáshálózatok csomópontjait reprezentálják. Az új regionális gazdaságpolitika megalkotása Angliában összefügg a regionális fejlesztési ügynökségek megalakításával, ezáltal ugyanis a regionális fejlesztési folyamat központi felelősségi körből a helyi ügynökségek felelősségi körébe került át. A regionális fejlesztési ügynökségek létrehozásával a brit kormány a szubnacionális gazdaságfejlesztő politikák végrehajtási hatékonyságát kívánta növelni, s azt várta, hogy az EU regionális politikai elvárásainak megfelelően regionális hálózatot fejlesztenek ki a magán- és közszféra közreműködésével. Mindezek hatására széles körű konzultációra épülő, alulról építkező regionális fejlesztési megközelítés alakult ki. A korábbi politikákkal összehasonlítva az új stratégia számos eltérést mutat (Stone 2000). Ez utóbbiban:  a külső növekedési források kisebb jelentőséget kapnak,  nagyobb a hangsúly a belső növekedésen,  felértékelődik az innováció és a magasabb iskolai végzettség,  új növekedési paradigmaként a Tanuló Régió kerül a stratégia középpontjába,  a megközelítés pedig hangsúlyozza a szociális érzékenység, a fenntarthatóság és az egységes fellépés fontosságát. Az Északkelet-angliai Regionális Fejlesztési Ügynökség stratégiája, a ONE (1999) egy olyan 2010-re szóló jövőképet rajzol, amelyben Északkelet-Anglia lesz az első tanuló régió Európában, amely képes globális befektetőket vonzani azáltal, hogy a befektetők a régió világszínvonalú erőforrásait használhatják a tudás üzleti életbe való átültetésére. A régió egyetemeivel kötött szándéknyilatkozatok egyértelműen meghatározzák az egyetemek helyét a regionális kapcsolatrendszerben. Az egyetem legfontosabb jellemzői a következők: 

a felsőoktatás növekvő szektor (növekvő hallgatói létszám és szolgáltatás mennyiség),  a technológia- és tudástranszfer fontos eleme,  helyi aktivitása és befektetései révén fontos közösségépítő szerepe van. Az északkelet-angliai fejlesztési stratégián kívül egyetlen régió esetében sem jelenik meg az egyetem, illetve maga a felsőoktatási szektor a gazdasági növekedés kulcselemeként. Ennek három oka van. Először: az északkelet-angliai egyetemek között hagyományosan jó együttműködések alakultak ki a regionális fejlesztések területén, másodszor: olyan kutatások készültek, amelyek informálták a döntéshozókat az egyetemek regionális gazdaságfejlesztésben játszott szerepéről, harmadrészt: a régió vitathatatlanul kedvezőtlen mutatókkal rendelkezett a humán erőforrások képzettsége és az innováció területén.



167

Az Egyesült Királyságban a felsőoktatásnak nincs regionális politikai vetülete. A régi, patinás egyetemek nemzeti igényeket kielégítő intézménynek tekintik magukat. Ezzel ellentétben, több európai országban (Görögország, Belgium, Finnország, Norvégia) az egyetemalapítás a regionális fejlesztési politika fontos eszközét jelenti. A humánerőforrás-fejlesztéssel kapcsolatban az egyetemek hagyományosan a nemzeti munkapiac nagy foglalkoztatóinak kvázi standardizált igényeit igyekeznek kielégíteni, sokkal kisebb figyelmet fordítanak a kis- és középvállalatok speciális képzési igényeinek kielégítésére, illetve a diplomások régióban való megtartására. Szintén hagyománya van annak, hogy a hazai és nemzetközi kutatásokban résztvevő egyetemi oktatók, saját tudományterületükön belül, önálló (tudás)hálózatot hoznak létre, amely mintegy virtuális egyetemként működik, hiszen átlépi a regionális és nemzeti határokat. A műszaki főiskolákból alakult új egyetemek helyi gazdasági kapcsolatai jóval erősebbek: az általuk hirdetett ún. szendvics programok gyakorlati kapcsolatot feltételeznek a helyi vállalatokkal. Ez a programtípus, amely a hallgatókat tanulmányaik során egy évre kiközvetíti szakmai gyakorlatra iparvállalatokhoz, nagyon népszerű a hallgatók, a szülők, a foglalkoztatók és az államkincstár körében is, mióta kiderült, hogy fenntartásuk olcsóbb, mint a régi, „vöröstéglás” egyetemeké. Ezek az intézmények olyan kurzusokat indítanak, amelyek a helyi iparvállalatok képzési igényeit elégítik ki. Az utóbbi évek változásai mindkét egyetemtípust elérték. A tudásalapú társadalom eszménye kormányzati felkarolásának nagy jelentősége van az egyetemek szempontjából. A kormányok a világon mindenütt meghatározó szerepet szánnak a felsőoktatásnak a tanuló társadalom eszményének megvalósításában, hangsúlyozva, hogy a szektor innovációs és tudásmenedzselési tevékenysége révén képes a gazdasági növekedést befolyásolni. A kormányok a felsőoktatás-fejlesztés területén világszerte a következő tényezőkre helyezik a hangsúlyt (Mezei 2001):  

 

 

A felsőoktatás kiszélesítése, több hallgató, több oktatástípus: az elittől a tömegoktatásig, továbbá az élethosszig tartó tanulás felkarolása; A munkaerőpiac mind több szegmense igényel speciális képzettséggel rendelkező diplomásokat; Szélesednek a támogatók felsőoktatással kapcsolatos elvárásai; A tudásanyag előállításának és továbbadásának új, egyetemen kívüli lehetőségei veszélyeztetik az egyetemek tudásmonopóliumát; Az oktatás és továbbképzés új formái alakulnak ki; A feldolgozó kapacitásokat (erőforrásokat) meghaladó tudásanyag (a tudásmennyiség növekedése ellenőrizhetetlen: 1980 óta több tudományos eredmény /tudás/ keletkezett, mint a teljes azt megelőző időszakban).

Angol gazdasági elemzők az 1970-es évek óta vizsgálják az egyetemek és egyéb felsőoktatási intézmények regionális gazdaságra gyakorolt hatását. (Clark 1998; Goddard 1997; Stone et al. 2000) Ezen kutatások eredményeiből összeállítható egy agenda az © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

168


egyetemek számára, melyet az innováció-orientált regionális fejlesztési stratégiáknak tartalmazniuk kell. Az egyetemek regionális beágyazódásának ismérvei a következők: 

   

         

jólétnövelő tényező (élénkíti az oktatási kínálatot és a K+F tevékenységet, ezáltal növeli a régió innovációs potenciálját), széles körű hozzáférés (sokfajta képzési lehetőség), szociális érzékenység, folyamatos szakmai továbbképzés, élethosszig tartó tanulás, vállalkozói tréningek, munkahelyi gyakorlati tapasztalatok, diplomások megtartása, a kis- és középvállalatok helyi képzési igényeinek kielégítése, társadalmi/közösségi szerepvállalás, tudás- és technológiai transzfer, kapu a globális piacok felé, információgyűjtés és továbbfejlesztés, tanácsadás, regionális fejlesztési stratégia.

Ezek az elvárások nagy kihívást jelentenek az egyetemek számára, és egyértelműen a regionális fejlesztési folyamat középpontjába helyezik őket. Mindezek ismeretében az északkelet-angliai egyetemek elkészítették saját regionális szerepvállalási stratégiájukat „Universities for the North East” (UNE 1999) címmel. A dokumentum deklarálja, hogy mely egyetemek milyen szerepkörrel vesznek részt a regionális együttműködésben, továbbá hangsúlyozza az együttműködés fontosságát, valamint a regionális- és a nemzeti intézmények támogatásának szükségességét. A stratégia a következő akcióterületeket jelöli ki: 

A helyi részvétel növelése a felsőoktatásban (a potenciális hallgatók elérése a középiskolai-, társadalmi- és üzleti kapcsolatok erősítése révén);  Külföldi hallgatói bázis szélesítése (fokozott marketing, PR és e-kommunikációs tevékenység révén);  Élethosszig tartó tanulás (a különböző posztgraduális kurzusok lehetőséget adnak a régió vállalatvezetőinek munkavállalóik folyamatos szakmai továbbképzésére);  Diplomások megtartása, különösen a KKV szektor számára (ezt a célt szolgálhatja a szakmai gyakorlat, illetve az ún. szendvicsképzés, amelynek során a hallgatók a gyakorlatban alkalmazhatják az egyetemen megszerzett elméleti tudásukat, miközben a vállalat kiválaszthatja későbbi munkatársait. Ez az együttműködési típus egyben a tudástranszfer egyik legsikeresebb formája: a vállalat hozzáfér új tudományos ismeretekhez, miközben a hallgatók gyakorlati tapasztalatokat gyűjtenek, és építik a kapcsolatokat az egyetem és a helyi cégek között);



169



Vállalkozói képzések (a friss diplomások vállalkozói készségének növelése érdekében);  A releváns tudástranszfer mechanizmusok tudatos felerősítése.  Tanácsadói tevékenység (az egyetemi oktatók tanácsadói tevékenységének jelentős hagyományai vannak, a megbízások a privát üzleti szférából érkeznek, és általában speciális technológiák, műszaki és menedzsment eljárások kialakítására irányulnak);  Üzleti tevékenység (sokkal proaktívabb fellépés szükséges ahhoz, hogy az egyetemeken felhalmozódott intellektuális tőke üzleti alapon átkerülhessen a privát szektorba. Ezt a területet elsősorban a nagy pénzügyi kockázat következtében hagyományosan kicsi aktivitás jellemzi. Ezért az utóbbi években az egyetemek a technológiai- és tudástranszfer elősegítése érdekében regionális-, innovációs- és egyéb tudásközpontokat hoznak létre). Az angol szakirodalomban tehát regionális egyetem alatt az egy régión belüli egyetemek hálózatát értjük, amelyek komparatív előnyeikre koncentrálva pontosan definiált, speciális szerepet vállalnak régiójuk fejlesztésében. Az egységes stratégia biztosítja a párhuzamosságok kiszűrését, a hálózati rendszerben működés pedig felerősíti a szinergikus hatásokat. A modell elsősorban elmaradott régiókban alkalmazható jól, ahol az egyetemek főképpen a regionális gazdaság speciális képzési igényeinek kielégítését szolgáló oktatási tevékenységre koncentrálnak, kutatási tevékenységük sokkal visszafogottabb: alkalmazáshoz közeli területekre összpontosít és elsősorban a helyi gazdasági szereplők igényeit elégíti ki. Az egyetemek oktatási és kutatási kapcsolatai tehát az adott régióra koncentrálódnak. Ez a modell megtermékenyítőleg hatott több európai ország tervezői számára is. Ennek kiindulópontja egy olyan európai szintű kutatási program15 volt, amely a programban résztvevő egyetemek regionális beágyazottságát vizsgálta és stratégiát dolgozott ki annak erősítésére. A program gesztora a newcastle-i egyetem professzora John Goddard volt, aki oroszlánrészt vállalt az Észak-kelet angliai stratégia kialakításában is. Így nem meglepő, hogy az érintett országokban (Hollandia, Spanyolország, Finnország, Görögország, Írország sőt Németország is) hasonló felfogású regionális fejlesztési stratégiák készültek, igaz az eltérő térszerkezetek és politikai hangsúlyok okán érzékelhető nemzeti sajátosságokkal. Az Európában elfogadott angol példa ismertetése után fontosnak tartjuk a regionális egyetem fogalom adaptációját a magyar viszonyokra is. A magyar szakirodalom elsősorban a regionális innovációs rendszerek elemeiként vizsgálja az egyetemek regionális gazdaságfejlesztésben játszott szerepét. Abból indul ki hogy, napjaink globalizálódó világában a regionális versenyképesség megítélésében meghatározó faktorrá vált a térségek innovációs képessége. Nem véletlen, hogy az Európai Területfejlesztési Koncepció (ESDP 1999) is kiemelten foglalkozik a nemzeti és a regionális innovációs rendszerek létrehozásával; a hatékony képzési és K+F infrastruktúra, innovációs rendszer és 15

Universities in Regional Development: University of Newcastle upon Tyne (gesztor), University of Amsterdam, University of Dortmund, University of Athen, University of Seville, University of Joensuu, Trinity College Dublin, 1999-2000 (http://www.ncl.ac.uk/unireg Letöltés: 2004. 05. 02.)


170


technológiatranszfer kialakításával. Az ESDP kiemelten kezeli a kevésbé fejlett, periférikus régiók innovációs potenciáljának fejlesztését, hiszen számukra a regionális innovációs stratégia és az annak megvalósítását segítő innovációs intézményrendszer lehet az egyik kitörési pont, versenyképességet erősítő tényező (Gál 2001). A regionális innovációs potenciál tartalmazza mindazon tényezőket, amelyek egy régió innovációs teljesítményét befolyásolják. A legfontosabb tényezők az adott régióban található innovációs szereplők, amelyek a következő csoportokba sorolhatók (Dőry 2000): 

Termelő vállalkozások (elsősorban nagyobb helyi identitással rendelkező kis- és közepes vállalatok [KKV]);  Az innovációk létrehozását és diffúzióját segítő, szolgáltató vállalkozások (elsősorban tanácsadó cégek);  Túlnyomórészt közpénzekből finanszírozott kutatóhelyek (felsőoktatási intézmények, kutatólaboratóriumok). A felsőoktatás nem csupán a K+F szektorban elfoglalt helye, hanem a műszaki-gazdasági szakemberképzésben és a tudástranszferben betöltött szerepe miatt is hatással van az egyes régiók belső fejlődésére; nem véletlen, hogy előkelő helyen szerepel az innovációban élenjáró iparágak és vállalatok telephely-választási kritériumai között. (Horváth 2001). A sikeresen együttműködő gazdasági és egyetemi szféra lehet az alapja a régiót átitató innovációs légkörnek. Ahhoz azonban, hogy a felsőoktatási hálózat ezt a funkcióját gyakorolni tudja, képes legyen a regionális innovációs rendszer elemeként integráló feladatok ellátására, teljesülnie kell az alábbi feltételeknek: 

A kutatást a felsőoktatás egyik alapfunkciójának kell tekinteni, amit az intézmények működésének finanszírozásában is érvényesíteni kell;  A nemzeti technológiapolitikának és a regionális szerveknek megfelelő ösztönzőkkel kell támogatniuk a felsőoktatás és a gazdaság szervezett együttműködését;  A felsőoktatás szerkezetének alkalmasnak kell lennie a műszaki és a gazdasági innovációk generálására;  Regionális egyetemek létrehozása révén biztosítani kell a felsőoktatás területi decentralizáltságát, az intézményi méreteknek pedig el kell érniük azt a kritikus tömeget, ami e funkciók gyakorlásához szükséges, illetve ami a centrumrégió intézményeivel esélyegyenlőséget teremt, mind a kutatási források megszerzésében, mind pedig a nemzetközi kutatási-fejlesztési munkamegosztásba való bekapcsolódásban (Horváth 2001). A hazai szakirodalom és gyakorlati tapasztalatok alapján a regionális egyetem kritériumait az alábbiakban határozhatjuk meg (Marczell-Mezei 2002): 

A hallgatók többsége az adott régióból érkezik és a diploma megszerzése után is a régióban marad. Ennek előfeltétele egyrészt az, hogy legyen megfelelő számú potenciális munkahely a friss diplomások számára, másrészt pedig, hogy az egyetem







 

171

képzési és továbbképzési programjaival, K+F és egyéb innovációs tevékenységével a régió gazdaságának igényeit elégítse ki; Ez az együttműködés mindkét fél számára hasznos, hiszen a régió munkaerő-piaca megfelelő számú és összetételű, képzett munkavállalóhoz jut, az egyetem pedig ellentételezésként a régió és gazdasága sokoldalú támogatását élvezheti; Ez az együttműködés nem szűkíthető le egyetlen célra, az oktatás-kutatásgazdaságfejlesztés funkcióhármasát egyaránt be kell töltenie. A 21. század globálisan jelentkező új kihívásainak csak egy tanuló egyetem által támogatott tanuló régió tud megfelelni, amely a két fél aktív, sokoldalú, állandóan megújulni képes együttműködését feltételezi; A felsőoktatás regionális alapú szervezése összhangban van az Európai Unió regionális politikai alapelveivel, ezáltal európai integrációs törekvéseinkkel összeegyeztethető; Az egyetemen felhalmozott elméleti és gyakorlati tudásanyag arra predesztinálja az intézményt, tanácsadóként aktívan vegyen részt a régiót érintő kutatási- és fejlesztési programokban.

Felmerül a kérdés, hogy a fenti kritériumok figyelembe vételével vajon regionális egyetemnek tekinthetők-e a magyar egyetemek? Célszerű megvizsgálni a kérdés formális és informális vetületeit egyaránt (Marczell-Mezei 2002). A kormányzati szándék egyértelműen a regionális alapú felsőoktatás szervezés irányába mutat. Az európai integrációs törekvéseink a felsőfokú oktatás területén is stratégiai irányváltást tettek szükségessé. A tudásalapú társadalom megvalósításának előfeltétele Magyarországon a felsőoktatásban résztvevők, illetve a diplomával rendelkezők számának és arányának folyamatos emelése az európai átlag eléréséig. A felsőfokú képzés kiszélesítése a rendszerváltás óta folyamatban van. A tömeges oktatás a korábbi strukturális keretek között az évezred végére tarthatatlanná vált. A struktúraváltás jegyében kezdődött meg szakmai és politikai viták kereszttüzében a felsőoktatási integrációs folyamat, amelynek vitathatatlan eredménye, hogy európai típusú, több karú regionális tudományegyetemeket hozott létre Magyarországon. Ez a megközelítés tehát az egy egyetem = egy régió modellben gondolkodik. Abból indul ki, hogy (majdnem) minden magyar régióban található olyan, komoly történelmi hagyományokkal rendelkező, universitas jellegű egyetem, amely az adott régióban kvázi minden tudományterületen képes felsőfokú képzést biztosítani. Ugyanakkor nem vizsgálja a régió felsőoktatásában szerepet játszó egyéb intézmények (szakfőiskolák és egyetemek) szerepkörét sem, ezek tudáshálózatba tömörülésének gondolata pedig abszolút idegen a magyar mentalitástól. Az érintettek sokkal inkább tekintik egymást versenytársaknak, a versenyt pedig minden tudományterületre kiterjedőnek, semmint, hogy megpróbáljanak komparatív előnyeikre koncentrálva, regionális szintű együttműködéseket kiépítve valóban versenyképes tudáshálózatokat kiépíteni. (Nyilván nem tekinthetjük regionális egyetemeknek a hagyományosan országos beiskolázású, sokszor speciális vagy elitképzést biztosító budapesti egyetemeket és nem vizsgáljuk a magánegyetemek, főiskolák kérdéskörét sem.)


172


Az ország regionális- és megyei területfejlesztési koncepcióit áttekintve megállapíthatjuk, hogy – szemben számos OECD ország példájával – egyikben sem kap(nak) kiemelt regionális fejlesztési szerepet az adott térség felsőoktatási intézménye(i). Bár megjegyezzük, hogy ezek a tervdokumentumok az 1992–1998 közötti időszakban születtek, így lassan időszerűvé válik a koncepciók újraértékelése és felülvizsgálata (Rechnitzer 1998). Az informális tényezők számbavétele során meg kell jegyeznünk, hogy a rendszerváltás óta olyan globális folyamatok indultak be Magyarországon, amelyek az integrációtól függetlenül is – a fenti értelemben vett – regionális felsőfokú intézmények kialakulása irányába hatottak. Az egyik legfontosabb tényező a felsőoktatás finanszírozásának átalakítása volt. A tandíj bevezetése, az állami finanszírozású képzési lehetőség leszűkítése az első diploma megszerzésére, a pótlólagos költségek hallgatókra hárítása (pl. nyelvvizsgák megszerzése), illetve a hallgatói hitel bevezetése mind azt mutatja, hogy a magyar oktatáspolitika is felismerte: a felsőoktatás egyéni hasznai jelentősen meghaladják az oktatás kvázi közjószág jellegéből adódó, externális társadalmi hasznokat, ezért hatékonysági szempontból célszerű növelni az egyéni teherviselést (Varga J. 1998). Természetesen mindez a felsőoktatás központi finanszírozásának meghatározó voltát nem veszélyezteti, az egyetemek regionális beágyazottságát azonban növeli, hiszen a hallgatókért folytatott verseny elfogadható költségtérítési tételek megállapítására készteti az intézményeket, az ebből befolyt összeg viszont, ha fedezi is az oktatás költségeit fejlesztéseket már nem tesz lehetővé. Pénzügyi és presztízs szempontból egyaránt pótlólagos forrást jelenthet a nemzeti és főleg a nemzetközi kutatási programokban való részvétel. Felsőoktatási kutatások már a formális integráció előtt is kimutatták, hogy a rendszerváltás óta a beiskolázás tekintetében növekszik a vidéki tudományegyetemek regionális szerepe. A helyi hallgatói tábor erősödésének okai között kiemelkedő szerepet játszik a felsőoktatás közvetlen és közvetett költségeinek növekedése, ami egyre kevésbé teszi lehetővé a társadalmi középosztály számára, hogy gyermekeit a lakóhelytől távoli egyetemre járassa. Oktatás-gazdaságtani kutatásokból tudjuk, hogy bármely típusú oktatás akkor tekinthető társadalmi értelemben hatékonynak, ha az oktatás járulékos hasznai a közvetett költségeket viselő régióban jelentkeznek. (Varga J. 1998) Meg kell tehát vizsgálnunk a magyar régiók diplomásokat megtartó képességét. Sajnos a magyar egyetemek regionális elkötelezettségének hiányát mutatja, hogy egyetlen egyetemen sem találtunk erre vonatkozóan hiteles információt, annak ellenére, hogy a felsőoktatási törvény 2001-től kötelezővé teszik a fenti adatok gyűjtését. Hiába szeretne a friss diplomás a régióban maradni, ha nem talál végzettségének és anyagi elvárásainak megfelelő munkát a térségben, rákényszerül arra, hogy máshol, többségében Budapesten vállaljon munkát. A főváros elszívó hatását egyébként minden regionális felsőoktatási központ érzi, az adott régió gazdasági potenciálja csak annak erősségét tudja befolyásolni. Az egyetemek regionális szemléletének erősödését jelzi az is, hogy az 1990-es évek második felében a magyar egyetemek és főiskolák az Magyar Tudományos Akadémia © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


173

Regionális Kutatások Központja (MTA RKK) regionális szervezeteivel karöltve kezdeményezték a regionális tudományok oktatását. Ebben a folyamatban úttörő szerepet játszott a JPTE KTK, amely az MTA RKK Dunántúli Tudományos Intézetével (DTI) együttműködve az országban először kezdte meg 1989-ben a regionális szakemberek posztgraduális, 1994-ben egyetemi graduális, 1996-ban pedig PhD képzését. Az egyetemek és a kutatóintézetek együttműködésének intézményesítésére többféle szervezeti megoldás született. Míg Pécsett csupán tanszéki szintű az együttműködés az DTI óraadóival, addig pl. Győrben a Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet (NYUTI) az egyetem kihelyezett tanszékeként vesz részt a regionális oktatásban. Egyetlen olyan szereplőről tudunk a Budapesti Műszaki Egyetem személyében, ahol az egyetem maga tart fenn kutatási és oktatási tevékenységet egyaránt folytató Területfejlesztési Kutatási Központot. A szervezeti keretek azért fontosak, mert jelzik, hogy milyen szinten és milyen intenzitással vállal szerepet az egyetem az adott térség regionális kutatásaiban. Az egyetemek regionális elkötelezettségét erősítő formális és informális folyamatok mellett számos probléma is felmerül, ha deklaráltan a régióhoz kötjük az egyetem működését (Marczell-Mezei 2002):  Kormányzati elvárások Az egyetem regionális elkötelezettsége megkérdőjelezi a hagyományosan autonóm képzési programok és kutatások létjogosultságát. A regionális felelősségű egyetemektől a kormány és a közvélemény joggal várja el, hogy az egyetemi infrastruktúra és alkalmazotti állomány kvázi helyi tőkeként támogassa a helyi gazdaság fejlődését, segítse a közösségi problémák megoldását. Ehhez viszont regionális jellegű képzésre és kutatásra, nyitott, innovatív vezetésre, ezen kívül sokkal hangsúlyosabb kapcsolati politikára van szükség. Ezt a jelenlegi autonóm tanszéki egységekre tagolódó, a tanszékközi együttműködésektől elhatárolódó, poroszos egyetemi szervezet nem teszi lehetővé. A tanuló régió tanuló egyeteme rugalmas szervezetet feltételez, amely nemcsak a környezeti változások követésére képes, de kész akár elébük is menni.  A régió lehatárolása Az egyetemalapítások korábban nem regionális célt szolgáltak, a vonatkozó törvények pedig ma is országos hatókörűek és széles autonómiát biztosítanak. Az integráció hátterében azonban már regionális politikai célokat is feltételezhetünk, noha „felsőoktatási régiók” lehatárolására nem került sor, így az adott intézmény belátásán múlik, hogyan határozza meg beiskolázási körzetét. Az egyetemek többsége hagyományosan országos beiskolázású intézménynek tekinti magát, holott a hallgatók közel fele a régióból származik. Ennél is nagyobb problémát okoz azonban az a fent már ismertetett gyakorlat, amely versenytársként és nem szövetségesként értelmezi a régió többi felsőoktatási intézményét. Pedig, ahogy a nemzetközi példák is mutatják, a regionális egyetemnek (hálózatnak) el kell érnie egy kritikus tömeget, hogy gazdaságfejlesztő hatását ki tudja fejteni.  Területfejlesztési kihívások


174


A területfejlesztés több tudományterületet érintő, széles társadalmi támogatáson alapuló, sokszereplős folyamat, melynek eredményei hosszú távon jelentkeznek. Az egyetemek széles társadalmi bázisuk, elméleti és gyakorlati tudásuk, stabilitásuk és hírnevük révén méltán képviselhetnek kohéziós erőt a területfejlesztési együttműködésekben. Különösen nagy szerepe van az egyetemek proaktív regionális szerepvállalásának a lemaradó, stagnáló régiókban, ahol valakinek non-profit alapon kell kezdeményező szerepet vállalnia konzorciumok létrehozásában, pályázatok készítésében, fejlesztési programok kidolgozásában és menedzselésében.  Egyetemi funkciók Magyarország térszerkezeti sajátosságai miatt külön kell kezelnünk Budapest kérdését. A város egyetemei hagyományosan országos képzési igényeket elégítenek ki, ezért nem tekinthetjük őket regionális egyetemeknek. Mivel Magyaroszágon a K+F tevékenység is Budapesten koncentrálódik, így a város egyetemeinek kutatási téren is kiemelkedő szerep jut. Kizárólag itt találunk olyan egyetemeket az országban, amelyek kutatási eredményeit a helyi gazdaság képviselői alkalmazzák (pl. Budapesti Műszaki Egyetem – Innotech Műegyetemi Innovációs Park (Hoffer–Vágó 2003; Pálmai 2004)). A magyar regionális egyetemek ezzel szemben – európai viszonylatban – elmaradott régiókban találhatók, elsősorban a helyi gazdaság igényeit kielégítő oktatási szerepükre koncentrálnak. Kutatásaik száma rendkívül korlátozott; összetételük sem kedvező, hiszen hagyományosan alapkutatásokat végeznek, alkalmazott kutatásaikat nemzetközi kutatóközpontok számára kvázi bérmunkában végzik, a helyi gazdaságba átültetett kutatások száma nemzetközi összehasonlításban elhanyagolható. Magyarországon tehát nem jellemző az egyetemek szerepének kiemelt kezelése a regionális stratégiákban és programokban. Az egyetemek intézményfejlesztési terveikben is inkább határozzák meg magukat nemzeti igényeket kielégítő intézményként, semmint a helyi gazdaságba oktatási és kutatási tevékenysége révén integrálódó szereplőként. A hallgatók megtartására vonatkozóan adatsorok még nem állnak rendelkezésre, továbbá a közösségi kapcsolatokat erősítő alumni rendszer is csak most formálódik. Az egyetemek regionális beágyazottságának irodalma mindezek okán meglehetősen korlátozott, a regionális egyetem fogalomköre pedig speciális tartalmat hordoz. (Imre-Roboz 2003; Kozma 2002)



175

V.2.2Kínálatoldali megközelítés: Innovatív egyetem Ez a modell az Amerikai Egyesült Államokban alakult ki. Ahogy azt korábban már láttuk, az USÁ-ban a felsőoktatási rendszer elkülönült elemeiként kezelendők az ún. kutatóegyetemek, amelyek minden tudományterületre kiterjedő master és PhD képzéseket biztosítanak, miközben komoly alap- és alkalmazott kutatásokat is folytatnak, méghozzá az oktatástól elkülönült szervezetrendszerrel. Az oktatás és kutatás humboldti egysége náluk tehát nem biztosított, ugyanakkor megjegyezzük, hogy nemzetközi összehasonlításban ezek az egyetemek sokkal komolyabb kutatási aktivitást mutatnak, mint a humoldti elveket valló, európai társaik. Az innovatív egyetem modellje abból a megközelítésből indul ki, hogy az egyetemek globálisan egyre inkább a piaci erők irányítása alá kerülnek. Az oktatási tevékenység beszűkülő állami finanszírozási forrásai arra késztetik az egyetemeket, hogy a privát- és közszférában keressenek pótlólagos bevételi forrásokat. Az egyetemek tehát komparatív előnyeikre koncentrálva egyedi oktatási- és tudományos szolgáltatási kínálattal jelentkeznek a piacon. A gyorsan változó környezet a vállalkozásokhoz hasonlóan az egyetemektől is proaktív cselekvést vár el: vállalniuk kell a bizonytalan megtérülésű új tevékenységek bevezetésének kockázatát. Ez a kiindulópontja az innovatív egyetem koncepciójának. Az innovatív (vagy vállalkozó) egyetem típusát az USÁ-ban fejlesztették ki, mint olyan új paradigmát, amely az egyetem hagyományos szolgáltatási körét üzleti irányultságú kutatási tevékenységgel és a regionális gazdaságfejlesztésben való aktív részvétellel egészíti ki. Az új paradigma szükségszerűen intézményi szintű elkötelezettséget igényel. Fontos, hogy az átalakulás lépésről lépésre, a dolgozók támogatásával menjen végbe. Az átalakulási folyamat célja az új területek erőforrásbázisának és infrastruktúrájának kialakítása a minőségi szolgáltatások biztosítása érdekében. Clark (1998), a fent leírt átalakulási folyamatok szaktekintélye, angliai tapasztalatok alapján összeállított egy modellt, amely az innovatív egyetem legfontosabb jellemzőit az alábbiakban határozza meg:  

Az egyetemi vezetés vállalkozói- és menedzsment készségeinek folyamatos fejlesztése; “Határterületek”, egyetemi struktúrán kívülre nyúló (outreach) tevékenységek (külső kutatási, oktatási, tanácsadó központok) fejlesztése. Ez a külső egységekkel alkotott duális struktúra összekötő kapcsot jelent a hagyományos tanszékek és a külső cégek, szervezetek között, amely – az egyetem és a megbízó számára egyaránt hasznos – interaktív tanulási folyamatot tesz lehetővé. A külső egységek nagyon rugalmasak, több tudományterület képviselőit tömörítve multidiszciplináris szemléletet képviselnek, és elsősorban alkalmazott kutatásokat végeznek. A szervezeti tanulás fontos eleme ennek a folyamatnak; az új, multidiszciplináris, problémaorientált gondolkodásmód a külső egységek közvetítésével épül be a szervezeti kultúrába;  Pótlólagos finanszírozási források bevonása. Az egyetemek mára szembesültek azzal a ténnyel, hogy az állami támogatás nem fedezi működési költségeiket, ezért elsősorban © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

176


innovációs beruházásaikhoz az üzleti életből kell támogatókat megnyerniük, akik viszont megfelelő ellenszolgáltatást várnak;  A kulcsterületek ösztönzése. Az üzleti szféra nevesített támogatásainak kedvezményezettjei a gazdasági és műszaki ismereteket nyújtó tanszékek;  Intézményesült vállalkozói szemlélet. Az egyetem összetett szervezet, ahol a hagyományos top-down irányítási mód alkalmazása nem célravezető. Az eredményesség alapvető feltétele, hogy az alkalmazottak azonosuljanak a paradigmaváltással, s aktívan vegyenek részt az innovatív egyetem kialakításában. Az 1990-es években számos tanulmány született, amelyek azt vizsgálták, hogy az egyetemek egyre erősödő ipari elkötelezettsége nem veszélyezteti-e az ott folyó munka tudományosságát. Boyer (1990) tanulmányában az egyetemek tudományos és szociális szerepét vizsgálja. Szerinte a külvilággal való kapcsolattartásban a tudományosság négy vetülete elengedhetetlenül fontos: a stagnálást elkerülő kutatás, a folytonosságot biztosító tanítás, az irrelevanciákat kiküszöbölő alkalmazás, valamint a régi és új tudás közti kapcsolatot biztosító integráció. Mások azt hangsúlyozzák, hogy az ipari kapcsolatok az egyetemek felhalmozott elméleti (tudományos) tudásbázisának széles körű gyakorlati alkalmazását teszik lehetővé. Az ipar és az egyetemek egymásra utaltságát azonban senki nem vitatja. Az amerikai egyetemek tökéletes példáját adják az ipar és a regionális gazdaság kölcsönösen hasznos együttműködésének. A legjobb példa az MIT, amely az elmúlt 60 év alatt 800 céget alapított, 200 000 embert foglalkoztat, kutatási megbízásainak felét saját államától kapja, és mégis elit oktatókkal és hallgatókkal rendelkező, hírneves tudományos intézmény maradt. Európában hasonló léptékű példával csak Cambridge esetében találkozunk. Magyarországon is van már kezdeményezés tudományos park létrehozására; a Zsámbékimedencében megvalósítandó Talentis Program16 tudásalapú térségfejlesztési koncepció, innovációs klaszter, mely a modern gazdaság kihívásainak megfelelően alapvetően a humán erőforrásokra és a csúcstechnológia alkalmazására épül. A program három alappillére, az egyetemfejlesztés, amely komplett egyetemváros kialakítását célozza; a kutató- és innovációs központ, amely akadémiai intézeteket és magánvállalkozásokat egyaránt vár, valamint a Technológiai Park, amely inkubációs-, ipari park és technológia központ funkciókat kíván biztosítani az idetelepülő KKV-k számára. A program pillanatnyilag kezdeti fázisban van, konkrét eredményekről még nem tudunk beszámolni. A vállalkozó egyetemek speciális irodákat hoznak létre (University-industry liasons), amelyek feladata az egyetemeken folyó kutatások kiajánlása, a potenciális üzleti partnerek felkutatása, a regionális partnerekkel való kapcsolattartás intézményesítése. A regionális együttműködésekben az egyetemi szervezet minden szintje képviselteti magát, az egyetemi oktatóktól a tanszékeken át a külső irodákig. A különböző szakterületeket képviselő, különböző kultúrájú és motiváltságú egyének hatékony együttműködésének záloga a bizalom és a nyitottság. Ennek kialakításában nagy felelősség hárul az együttműködést

16

Bővebben lásd a www.talentis.hu honlapon.



177

irányító menedzser teamre, amelybe célszerű vállalati és egyetemi vezetőket egyaránt delegálni. A modern gazdaságban meghatározó jelentőségű tudáskapcsolatok emberi kapcsolatokon és az azokban rejlő bizalmon alapulnak. Az egyetemek vállalkozóvá válásának, ipari elkötelezettségének etikai vonatkozásai is vannak. Az egyetemek szerint munkatársaik bevonása az üzleti tevékenységekbe növeli a vállalatok társadalmi felelősségérzetét. Az üzleti szféra szociális érzékenységének növekedése fokozza a vállalatok regionális elkötelezettségét, ami sikeresebb üzleti szektort eredményez, miközben új, termékenyebb alapot teremt az oktatói és üzleti szféra együttműködéséhez. Az egyetemek tehát regionális szinten fontos szerepet játszanak a helyi humán infrastruktúra kialakításában, amely segít a megfelelő emberek vonzásában és megtartásában. A tudásalapú gazdaság eszményének felbukkanása elkerülhetetlenné teszi, hogy az egyetemek sokkal határozottabb szerepet kapjanak a regionális fejlesztési stratégiákban. Az is nyilvánvaló azonban, hogy az innovatív egyetem nem szükségszerűen jelent regionális egyetemet. Elsősorban a patinás egyetemekre nehezedik nagy nyomás, hogy a hagyományokat ápolva megőrizzék nemzeti, nemzetközi elkötelezettségüket. Ezek a nemzeti és nemzetközi projektek ugyanis sokkal nagyobb közvetlen és közvetett megtérüléssel kecsegtetnek, hiszen a pénzügyi bevételeken túl hozzáférést biztosítanak a nemzetközi tudáshálózatokhoz, melyek a modern, globális gazdaság fejlődésének kulcstényezői. A megszerezhető források területi szerkezete tehát fontos döntési kritérium az egyetemek számára. Ugyanakkor megjegyezzük, hogy a nemzetközi kutatási forrásokhoz való hozzáférésre csak a nemzetközileg elismert kutatási hagyományokkal rendelkező egyetemek számíthatnak, amelyek általában fejlett(ebb) régiókban találhatók. Az ismertetett modellek összehasonlítását az V.1. táblázatban végezzük el. V.1. táblázat: A regionális- és innovatív egyetemi modell jellemzői Egyetem típusok Regionális egyetem Innovatív egyetem Jellemzők Eredet 1970-es évek Anglia 1960-as évek USA Kulcsfunkció a regionális gazdaság képzési regionális-, nemzeti- és nemzetközi igényeit kielégítő oktatás kutatási tevékenység Oktatási rendszer duális egységes Kutatási tevékenység oktatás-kutatás egysége elkülönült oktató- és kutatószervezet Kutatási eredmények áttétele oktató=kutató az egyén oktatási- és kutatási tevékenysége az oktatásba rotációs elven változik Régió fejlettségi szintje elmaradott fejlett

Forrás: saját szerkesztés


178


V.3.A felsőoktatás területi hatásainak mérése és osztályozása A mai gazdasági társadalmi struktúra alapvető változásai – a tudás növekvő jelentősége a gazdasági növekedésben, dinamikusan növekvő műszaki-technológiai területek megjelenése (mikrobiológia, mikroelektronika), a vállalatok hálózati típusú innovációs együttműködéseinek növekvő jelentősége, és tudományos kutatások kereskedelmi értékesítését egyre inkább elfogadó szakmai hozzáállás – mind az egyetemek regionális gazdasági jelentőségének folyamatos növekedése felé mutatnak. A globális gazdaság változásai és hatásuk a regionális és nemzeti gazdaságra, növelik a felsőoktatási intézmények regionális elkötelezettségét. Mivel a globális gazdaságban az információ és a tudás a legfontosabb termelési tényező, így az azt előállító, tároló és transzferáló egyetem – regionális szinten – kulcsszerepet játszik a helyi és globális gazdaság összekapcsolásában (Thanki 1999). A konkrét gazdasági hatások számszerűsítése azonban elméleti és módszertani problémákat egyaránt felvet. Míg számos leíró tanulmány feltételezi a felsőoktatási intézmények regionális fejlődésre gyakorolt társadalmi, politikai, kulturális hatását, empirikus kutatási eredmények azonban a konkrét gazdasági hatások tekintetében csak nagyon korlátozottan állnak rendelkezésre a nemzetközi szakirodalomban, és szinte teljes egészében hiányoznak a hazaiból. Az egyetemek alapvetően kétféle módon tudják befolyásolni a regionális gazdaságot: a ráfordítások multiplikatív hatása révén (intézmények, munkatársak, hallgatók) – direkt foglalkoztatási és kiadási hatás – és a privát szektor felé irányuló tudástranszfer révén – tudáshatás (Goddard 1997; Varga A. 2002). A fenti hatások több tényező eredőjeként határozódnak meg, melyeket Morgan B. (2002) alapján két, jól elkülöníthető modellbe tudunk szintetizálni. I. II.

Diffúz modell: amely az egyetemek, mint intézmények regionális gazdaságra gyakorolt direkt és indirekt hatásait igyekszik számszerűsíteni; Innovatív modell: amely az egyetemi tudástranszfer regionális gazdasági hatásaira koncentrál.

V.3.1Diffúz modell A modellen belül többféle megközelítés ismert, mivel több tudományterület képviselői is végeznek kutatásokat a témában, akik nyilván eltérő fogalmi keretekkel, kutatási hipotézisekkel és módszertannal operálnak, így elemzéseik eltérő irányultságot mutatnak. 1. Társadalmi újratermelés (oktatásgazdaságtani megközelítés) Posztfordista környezetben megváltozott a munkaerőképzés jelentősége a társadalmi újratermelésben, a munka újratermelődésének folyamatában. A fordista technológia, taylori munkaszervezés és főleg a marxi munkaérték-elmélet nem tulajdonított nagy jelentőséget a technikai és szellemi képességek fejlesztésének. A szakképzettség, a technikai tudás a menedzserek privilégiuma volt. Ma már általánosan elfogadott az a nézet, hogy a képzés és továbbképzés hozzájárul a gazdasági fejlődéshez. A mikrovizsgálatok társadalmi költséghaszon számítási eljárás alkalmazásával megpróbálnak közvetlen, számszerűsíthető kapcsolatot kimutatni a képzés, továbbképzés és a termelékenység között. A kutatások © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


179

szignifikáns kapcsolatot mutatnak ki a nemzetközi versenyképesség és a képzés, továbbképzés színvonala között. Az egyetemek pedig nyilván meghatározó szerepet játszanak ebben a társadalmi újratermelési folyamatban. Ez a modell oktatás-gazdaságtani megközelítést alkalmaz, azonosítja a felsőoktatás közvetlen és közvetetett költségeit és hasznait, majd egyéni és társadalmi szinten is aggregálja őket, és e kettő összevetéséből von le következtetéseket az adott régió humán erőforrásának állapotára, illetve a régió versenyképességére vonatkozóan. Azt vizsgálják tehát, hogy az oktatás közvetlen és extern hatásai hogyan érvényesülnek a gazdaságban, továbbá számításokat közölnek az oktatás megtérülési rátáira vonatkozóan (Blaug 1992; Psacharopoulos 1987; Varga J. 1998.) Angliai kutatások azt mutatják, hogy alulbecsült a felsőoktatás társadalmi újratermelésben játszott szerepének és a szakképzettség megszerzésének fontossága (Thanki 1999). A magyar kutatások a nemzetközi szakirodalom áttekintésére szorítkoznak, empirikus felmérések csupán részterületeket érintenek (Varga J. 1998; Polónyi 2002). 2. Társadalmi tőke fejlesztés (szociológiai megközelítés) A társadalmi tőke fontos összetevője a sikeres gazdasági fejlődésnek. Ennek előfeltétele, a társadalmi hálózatoknak értéket adó, bizalmon és kölcsönösségen (reciprocitás) alapuló információáramlás és együttműködés. Sőt a társadalmi tőke legalább olyan fontos a gazdasági növekedési folyamatban, mint a fizikai vagy a humán tőke. A társadalmi tőke, ami a normákban és a társadalmi kötelezettségekben ölt testet, az által keletkezik, hogy az egyének és különböző for- és nonprofit szervezetek fejlesztik együttműködési készségüket, azért, hogy kölcsönösen növeljék munkájuk termelékenységét. Vagyis az intézményi és közösségi együttműködési kezdeményezéseknek kimutatható hatásuk van a gazdasági fejlődésre. Az egyetemek kulcsszerepet játszhatnak a társadalmi tőke építésében. Ehhez az egyetemeket többnek kell tekinteni, mint pusztán a képzés és kutatás helyének. Az egyetemeket olyan intézményekké kell fejleszteni, amik katalizálják a közösségi kezdeményezéseket, a közös cselekvési programok és hálózatok kiépítését. Ez a megközelítés tehát alapvetően szociológiai szempontrendszert alkalmaz, elsődlegesen a gazdasági fejlődés összetevőinek társadalmi vetületeit vizsgálja. Bár a társadalmi tőke formalizálására találunk kísérleteket a szakirodalomban, a leíró jellegű tanulmányok azonban sokkal jellemzőbbek. (Fukuyama 1997; IDEAS) A társadalmi tőke a modern magyar szociológiának is fontos kutatási területe (Angelus–Tardos 1991; Utasi 2002), ugyanakkor a területi vonatkozású kutatások még nagyon kezdetlegesek, olyan kutatásról pedig, amely az egyetemek szerepét vizsgálná egyáltalán nem tudunk. 3. Közgazdasági megközelítés A különböző közgazdasági elméletek fogalmi rendszerében gondolkodva határozza meg azokat az adekvát elemzési módszereket, amelyek az adott elmélet korlátozó feltételeinek figyelembevételével képesek mérni az egyetemek regionális gazdasági hatásait. Hangsúlyozzuk, hogy ez a megközelítés az egyetemek kiadási hatásaira koncentrál, a tudás hatások vizsgálatára az innovatív modell biztosít keretet. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

180


Alapvetően háromféle közgazdasági megközelítés ismert (Thanki 1999): 1. A kultúra-gazdaságtani kutatások abból indulnak ki, hogy a modern gazdaságot reprezentáló technológia-intenzív iparágak, a magas szintű üzleti- és kulturális szolgáltatások mind tudásigényesek. Ezek működtetésére a munkaerőnek csak az a része alkalmas, amely rendelkezik kultúra értékű tudással. A tudás alapú gazdaságban az alapvető telepítési tényező, a sokoldalú tudáskészlettel, és alkalmazkodóképességgel rendelkező helyi társadalom. A kultúra tehát munkaerő-minőségként is megjelenik, nagy alkalmazkodó képességű, kifinomult munkára alkalmas munkaerőként, amely egyfajta kulturális tőke. Az alkalmazkodó képesség nagyon fontos, hiszen a gazdaság szerkezeti változásai felgyorsultak, egy életciklus során többfajta mesterségbeli tudást kell elsajátítani. A kultúra fontos gazdaságserkentő tényező is, Európa dezindusztrializált térségeiben a kultúraipar a válságból való kilábalás egyik meghatározó eszköze volt (pl. Közép-Angliában a birminghami kongresszusi központ, vagy a Ruhr vidéken a bochumi Ruhr Egyetem). A kultúra továbbá fontos városmarketing elem, hiszen a városok kulturális miliője is meghatározó szempont a mobil nemzetközi tőke telephelyválasztásában (Enyedi 2003). Ez az elméleti irányvonal multidiszciplináris megközelítést alkalmaz, nem használ formalizált modelleket; a tanulmányok átfogó, indirekt jellegűek. Viszonylag új kutatási terület Magyarországon, eddig csak egy átfogó tanulmánykötet jelent meg a témában (Daubner et al. (szerk.), 2000), amely azonban területi vonatkozásokat nem tartalmaz. Enyedi György legújabb kutatásai azonban erre a területre irányulnak. 2. A keynesi multiplikátor modell területi adaptációja Ez a megközelítés az egyetem, mint intézmény hatását vizsgálja a rövid távú jövedelmekre, termelésre és foglalkoztatottságra. Abból indul ki, hogy az egyetem nagy fogyasztási kereslettel jelentkezik a helyi gazdaságban saját beszerzései, valamint dolgozói és hallgatói révén, ami a helyi munkahelyekben, jövedelmekben és eladásokban nyilvánul meg. Ezek a hatások rövid távúak és jellemzően kiadások által generáltak. Az egyetem hatásának felmérésére irányuló elemzések legtöbbje az egyetem, továbbá oktatói és hallgatói állományának fogyasztására összpontosít. Az általános megközelítés az egyetem teljesítménybefolyásoló hatásának becslésére épül, ebből jövedelmi hatásokat származtat, melyeket átszámít foglalkoztatási egységekre. Az egyetemek jelenléte általában a háztartási jövedelmekre, helyi üzletre és adóalapra gyakorolt hatás figyelembevételével kerül felmérésre. Módszertanilag ez a megközelítés a keynesi regionális multiplikátorok képzésén és alkalmazásán alapul (Sinclar 1988), melyet egyes szerzők input-output együtthatókkal is kiegészítenek (Beck et al. 1993). E tanulmányok nem könnyen összehasonlíthatók a tanulmányozott esetek egyedi vonásai miatt. Abban hasonlítanak egymásra, hogy a helyi fogyasztási szokásokból kiindulva megpróbálják számszerűsíteni az érintettek (oktatók, hallgatók,



181

adminisztratív alkalmazottak) fogyasztási keresletét, majd bevétel- és teljesítménymultiplikátorokat számítanak, és ebből következtetnek az egyetem gazdasági hatásaira. Az eredmények azonban rendkívül érzékenyek az alkalmazott módszerre, ami azt jelenti, hogy az összehasonlíthatóság érdekében körültekintően kell definiálni a multiplikálandó összeg összetevőit, a multiplikátor számításának módját, és a vonatkoztatási alapot, (város, régió, stb.). Mindezek ugyanis jelentős hatással bírnak a multiplikátor nagyságára. A szakirodalomban számos, regionális multiplikátor számításon alapuló elméleti munka ismert, sőt több országban (Felsenstein 1997; Harris 1997; Lewis 1988) kísérleteztek már ezek gyakorlatba való átültetésével. Magyarországon a fenti módszertant (is) alkalmazó kutatási eredményeket a győri Széchenyi István Egyetem vonatkozásában Rechnitzer-Hardi (2003) közöl. 3. Regionális gazdaságtani megközelítés Ez a megközelítés az egyetem hosszabb távú, a felhalmozott tudás és szellemi tőke helyi gazdaságra gyakorolt megtermékenyítő hatását, illetve az egyetem által generált externáliák hatásmechanizmusát és területi kiterjedését vizsgálja. Az egyetemeknek ugyanis a direkt jövedelmi és fogyasztási hatáson túl, megtermékenyítő hatást is tulajdonítanak. Elvárás velük szemben, hogy diákokat, tanárokat és kutatókat vonzzanak és tartsanak az adott térségben, javítsák a térség arculatát, javítsák a helyi oktatási és kulturális infrastruktúrát. Feltételezhető továbbá, hogy az egyetem olyan tudás felhalmozásához járul hozzá, amely új cégeket vonz, és hasznára válik a helyi gazdasági szereplőknek. Igaz ezek a hatások jóval hosszabb távon jelentkeznek, és nehezebben is mérhetők. Ez az elmélet formalizált matematikai modelleket alkalmaz; input-output táblákat, ökonometriai modelleket, illetve ezekből képzett koefíciens táblákat használ a számítási eljáráshoz. Ezek a tanulmányok a regionális változásokat hangsúlyozzák, és az egyetemek, mint a változást indukáló faktorok szerepelnek bennük. Az ismeretanyag felhalmozás területén az általános megközelítés egy adott növekedési folyamaton (pl. munkaerőpiaci bővülés, új cégalapítás) belül vizsgálja az egyetem által okozott relatív növekedést. Vizsgálják az egyetemek a munkaerőpiacot, a migrációs áramlásokat befolyásoló hatását (Bleaney et al 1992), új cégek alapításában, illetve a közjószágok, mint speciális oktatási externáliák terjedésében játszott szerepét (Florax 1992). A közjószágok kutatása részben már érinti az egyetem által generált tudás spill overek kérdését, ez azonban a későbbiekben bemutatandó innovatív modell központi vizsgálati területe. A regionális gazdaságtani kutatások tanúsága szerint, az egyetemek telepítő hatással bírnak a szélesebb gazdaságra, és a földrajzi közelség fontos tényezőnek látszik a közösségi előnyök elérése szempontjából.


182


Magyarországon az egyetemek kiadási hatásainak regionális gazdaságtani megközelítése szintén kevéssé művelt kutatási terület. Csupán Rechnitzer–Hardi (2003) tanulmánykötetében találunk ilyen irányú kísérletet. Összefoglalóan megállapíthatjuk, hogy a diffúz modell közgazdasági megközelítése alapján a rövid távú (kiadási) és hosszú távú (tudás és szellemi tőke) hatások azok a fő területek, ahol az egyetem helyi és regionális gazdaságra gyakorolt hatásai mérhetőek. Ezek áttekintését Felsenstein (1997) alapján az V.1. ábra tartalmazza. Az egyetemet olyan intézményként ábrázolhatjuk, amely környezetéből inputokat kap, és azokat outputokká alakítja. Az egyetem működésének inputjai a háztartásoktól, kormányzattól és a nagyvárosi vonzáskörzet üzleti szereplőitől függenek. Visszacsatolásként az egyetem munkabért fizet az oktatóknak és adminisztratív alkalmazottaknak, felszereléseket, szolgáltatásokat vásárol, beruház, stb. Minél inkább hasonlít az egyetem működése egy export-alapú szektoréra, annál nagyobb lesz a helyi gazdaságra gyakorolt hatás. A visszacsatolások három területet érintenek, pozitív és negatív hatást egyaránt eredményezhetnek. Az első érintett terület a helyi háztartások. Itt az egyetem hatása egyértelműen pozitív; növeli a direkt jövedelmeket és a helyi foglalkoztatottságot épp úgy, mint a másodlagos fogyasztásból származó jövedelmeket és foglalkoztatottságot. Másodszor, érintettek a város vonzáskörzetébe tartozó helyi önkormányzatok, amelyek számára a fellendülő helyi üzleti élet és a bővülő foglalkoztatás magasabb adóalapot és nagyobb állami bevételeket (normatívákat) eredményez. Ugyanakkor a helyi szolgáltatásoknak nagy terhet jelenthet az egyetem igényeinek kielégítése, befolyásolhatja ellátási biztonságukat és minőségüket. Harmadszor, az egyetem ösztönözheti a helyi üzleti életet, változásokhoz vezethet az üzlet volumenében és a vállalkozói vagyon értékében, ugyanakkor az is elképzelhető, hogy az adott keresleti szinten az egyetem a helyi szolgáltatások versenytársává válik (pl. étkezés, szórakozás) sőt, akár ki is szoríthatja őket a piacról.



183

V.1.ábra: Az egyetem helyi és regionális fejlesztési hatásai

INPUTOK

OUTPUTOK

Változások:

Változások:

- Az üzlet volumene(+-)

Helyi üzleti élet

- Adóalap (+-) - Szolgáltatások (+-)

- Jövedelem (+) - Foglalkoztatottság (+) - Fogyasztás (+-)

Visszacsatolások

Helyi önkormányzat

Előremutató kapcsolatok

Szellemi tőke

Tudás EGYETEM Főiskola

Helyi háztartások

Kiadási hatások

Tudás hatások

(+-) pozitív és negatív hatások

Forrás: Felsenstein, 1997


Vonzerő

- Képzettség (+-) - Új cégek - Migráció (+-) - Egyetemi-ipari kapcsolatok (+) - forrás kihasználás (+) - Háztartások, cégek telephelyválasztása (+) - Kulturális és szociális lehetőségek (+)

184


Az egyetem tevékenységének outputjait a szellemi tőke képzésében, tudásgenerálásban és a vonzerő kialakításában foglalhatjuk össze. Ezek az egyetemnek a helyi gazdasági környezettel alkotott előremutató kapcsolatait jelképezik és a tudáshoz kapcsolódó hatásait fejezik ki, melyek közvetetten érvényesülnek és hosszabb időtávon hatnak, mint az input hatások. Három output folyamat azonosítható. Az első az egyetem helyi szellemi tőkét befolyásoló szerepe. A szellemi tőke általános szintjének emelkedésével párhuzamosan nő a térségben a munkavégzés hatékonysága, mivel a munkaerő képzettsége befolyásolja az alkalmazott technológiát, így indirekt módon felértékel minden munkafolyamatot. Emellett a szellemi tőke hatás befolyásolhatja az üzleti szféra telephely-választási döntéseit is. Az egyetem által képzett munkaerő a térségbe vonzhat más térségekből cégeket, és ösztönzőleg hathat az új helyi cégek alapítására is. Ugyanakkor ez a folyamat csak akkor érvényesül, ha a térség pozitív nettó mobilitási mutatóval rendelkezik, tehát több az idevonzott, mint az innen elmenő képzett munkaerő. A második folyamat a tudás felhalmozásához kapcsolódik. Az egyetem térségben való jelenléte a helyi cégek és szolgáltatások versenyképességét növelő tudásanyag létrehozásában mutatkozik meg, ami egyetemi-ipari kapcsolatok révén tevődik át a gazdasági életbe. Az egyetem részvételének egy másik területe a források kiaknázása. Az egyetem ebben az esetben az alacsony kihasználtságú források alkalmazásának eszköze. A folyamat árnyoldala az ötletek és technológiai tudás nem kontrollálható kiáramlása. Végül az egyetem gazdasági hatásai között szerepel a térség arculatának javítása. Ebben az esetben az egyetem nem kézzel fogható terméket hoz létre, mint a képzett munkaerő, vagy a formalizált tudás, hanem pozitív externáliákat, ami egyének, cégek, társadalmi- és kulturális események vonzását szolgálja. Ezen output értéke nehezen becsülhető, és általában más egyetemi termékkel (tudás-, szellemi tőkefelhalmozás) együtt jelentkezik.

V.3.2Innovációs modell Ez a megközelítés az 1980-90-es évek versenyképességi vitájából nőtte ki magát; az egyetemet a technológiai innováció egyik kulcstényezőjének tekinti és az egyetemen felhalmozódó tudás és tudástranszfer regionális gazdasági hatásaira koncentrál. Az egyetemi tudás regionális hatását elemző nemzetközi szakirodalom két nagy csoportra bontható (Morgan B. 2002; Varga A. 2004): a telephely-választási és a tudástranszfer kutatásokra. Az előbbi csoportba tartozó tanulmányok empirikusan vizsgálják az egyetemek relatív szerepét a csúcstechnológiához kötődő tevékenységek térbeli eloszlásában. Implicit módon feltételezik, hogy ha az egyetemi tudástranszfer térbeli közelséget igényel, akkor, az egyetem a tudásigényes gazdasági tevékenységek telephelyválasztási döntéseiben szignifikáns szerepet játszik. Utóbbi kutatások pedig a tudástranszfer mechanizmusok működését, a tudás térbeli terjedését vizsgálják. Ebben a megközelítésben egyetemi tudástranszfernek minősül minden módszer amely által alapvető összefüggések, információk és innovációk áramlanak az egyetemektől a privát szektor cégei felé. Varga A. (2002) alapján a tudástranszfer mechanizmusok négy átfogó kategóriába sorolhatók:



185

tudásáramlás publikált kutatási eredmények, szabadalmi dokumentumok közvetítésével; tudástranszfer az egyetemi és vállalati szakemberek formális és informális kapcsolati hálózatain keresztül (egyetem-ipar kutatási együttműködések, a diplomások helyi munkaerőpiaca, szaktanácsadás, egyetemi előadások, konferenciák, hallgatói gyakorlatok); tudásdiffúzió formalizált üzleti kapcsolatok révén (egyetemi spin off cégek, technológiai licence megállapodások); tudástranszfer az egyetem infrastruktúrájának használata révén (könyvtárak, kutató laboratóriumok). Az akadémiai tudástranszfer pozitív regionális gazdasági hatására vonatkozó jelentős várakozások ellenére, a szakma még adós a tudásalapú regionális fejlesztési programok szisztematikus értékelésével. Ma is alapkérdés, hogy vajon a legsikeresebb régiókban tapasztalható, egyetem által generált helyi gazdasági növekedés megvalósítható-e más régiókban is. Ez a probléma az 1980-as évek óta a közgazdászok által egyre szélesebb körben kutatott terület. Az egyetemek regionális gazdasági szerepét kutató irodalom a közgazdasági gondolkodás négy különböző tradíciójában gyökerezik: a neoklasszikus közgazdaságtan (solowi növekedéselmelet), a schumpeteri tradíciókra építő evolúciós- illetve az azzal párhuzamosan fejlődő institucionalista közgazdaságtan, valamint a (krugmani) ún. új gazdaságföldrajz. A gazdaságföldrajzi tanulmányok elsősorban az egyetemeknek a vállalatok telephelyválasztási döntéseiben betöltött szerepét vizsgálják. Módszertani szempontból az irodalom négy eltérő csoportra bontható: a létező csúcstechnológiai központok leíró elemzése alapján közelítő, az empirikus felmérésekre építő, a konkrét telephely-választási döntéseket bemutató esettanulmányok és az ökonometriai módszereket alkalmazó kutatások csoportjaira (Varga A. 2004). Vizsgálataik szerint a telephelyválasztást iparági, méretbeli és tevékenységi körből adódó jellegzetességek is befolyásolják. Ez az irányzat még nem integrálódott be tökéletesen a main streambe, elsősorban amerikai kutatók körében népszerű. A neoklasszikus közgazdasági elmélet a tökéletes piaci verseny feltételei között vizsgálja a gazdaságon kívüli, extern tényezőnek tekintett technológiai fejlődés hatását a gazdasági növekedésre (Solow 1957). Az evolúciós közgazdaságtan ezzel ellentétben profit-motiválta egyéni döntések eredményének, tehát endogén tényezőnek tekinti a technológiai fejlődést. A Romer (1990, 1994) által megalapozott endogén növekedéselmélet a technológiai tudás szerepét hangsúlyozza a modernkori gazdasági növekedés folyamatában; feloldja a tudáshoz való hozzáférés egyenlő esélyének neoklasszikus feltételezését, növekedésmagyarázatában a tudás átszivárgások kulcsszerepet játszanak. Az endogén elmélet elsősorban a tudásexternáliák térbeli terjedésének természetét vizsgálja. A közelmúltban három irányzat alakult ki annak becslésére, hogy az innovációban milyen szerepet töltenek be a lokalizált egyetemei tudás-spilloverek: az egyetemi kutatók megkérdezésén, az egyetemi szabadalmakra való hivatkozások térbeli eloszlásának © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

186


tanulmányozásán és az ún. tudástermelési függvény empirikus vizsgálatán alapuló módszerek. Az endogén elméleti vizsgálatok legfőbb tanúsága, hogy az egyetemi tudás átszivárgásának erőssége a távolság növekedésével csökken, ugyanakkor az empirikus vizsgálatok e tekintetben is jelentős iparági különbségekről számolnak be. A neoklasszikus alapokra épülő endogén növekedéselmélet tudás-spillover kutatásai elsősorban az amerikai szakirodalomban találnak otthonukra (Ács-Varga A. 2000; Varga A. 2004). Az utóbbi időben igen gyors fejlődésnek indult a regionális innováció rendszereinek empirikus kutatási irányzata, amely az intézményi közgazdaságtan kedvelt kutatási területe. Ezen elmélet szerint az ipar technológiai fejlődése jelentős mértékben függ számos externális tényezőtől, melyek együttesét innovációrendszereknek nevezik (Lundvall 1992; Nelson 1993). Az innováció rendszerei nemcsak a vállalatoknak a kutatóintézetekkel, beszállítókkal, vásárlókkal, versenytársakkal kialakított hálózatait foglalja magába, hanem intézményi faktorokat is, mint amilyenek például a közösségileg finanszírozott kutatások szervezeti formái (Varga A. 2004). Az institucionalista iskola éppen ezen intézmények szerepét vizsgálja az innovációban. Elemzéseit a mikroökonómia elképzeléseire alapozza, ugyanakkor megpróbálja összekötni a szervezetelméletet és a közgazdaságtant. Ebben a megközelítésben a gazdaságilag számottevő új tudás termelése egy kollektív folyamat, amelyben a rendszer különböző szereplői formális és informális kapcsolatok hálózatai révén kapcsolódnak össze. A regionális innovációs felmérésekben az egyetemek, mint a regionális innováció jelentős forrásai kiemelt figyelmet kapnak. Ezen vizsgálatok elsősorban az egyetemeknek a regionális innovációs rendszerekben játszott szerepét, a többi szereplőhöz viszonyított jelentőségét, a tudástranszfer csatornáit, valamint az egyetemek és az iparvállalatok közötti tudásáramlás földrajzi jellemzőit kutatják (ÁcsVarga A. 2000; Varga A. 2004). Módszertanilag ez a megközelítés kevésbé formalizált, alapvetően pozitivista elmélet, amelyben nem a matematikai formulák, hanem a leíró elemek dominálnak. Szakirodalma jellemzően Európára koncentrálódik. Bár a hazai szakirodalomban több tanulmány foglalkozik a kutatás-fejlesztés gazdasági hatásaival, ezen belül többen vizsgálják az egyetemek szerepét is, az egyetemek regionális gazdasági hatásaival kapcsolatban azonban eddig egyetlen átfogó munka jelent meg (Varga A. 2004). A hivatkozott tanulmány elsősorban az egyetemi kutatások regionális hatásaira koncentrál, kevéssé foglalkozik az egyetemi szerepvállalás egyéb vetületeivel. A szakirodalom áttekintése alapján úgy ítéljük meg, hogy az egyetemi szerepvállalás tekintetében megkerülhetetlen a regionális innovációs rendszerek institucionalista megközelítésének ismertetése. Mivel ezen elmélet központi eleme a tudás, mindenekelőtt azt kell tisztáznunk, hogyan illeszthető be a tudás a közgazdasági gondolkodásba.



187

V.4.A tudás, mint termelési tényező A tudás jelentőségének növekedése hatással van a klasszikus mikroökonómiai felfogásra, mivel a tőke, mint termelési tényező értelmezési tartományát kiszélesíti. A klasszikus fizikai tőkejószágok mellett egyre hangsúlyosabbá válik ugyanis a humán tőke, ami a szellemi munkához áll közel, így kvázi a tőke és a munka, mint termelési tényezők közös részeként fogható fel. Sőt Fukuyama (1997) a tőke fogalmába beleérti a társadalmi tőkét is, ami nem más, mint az újratermelési folyamat résztvevőinek együttműködési hajlandósága és képessége, a társadalom gazdasági teljesítőképességének hosszú távú fenntartása és fejlesztése érdekében. Ez a megközelítés pedig már a föld, mint termelési tényező fogalmához áll közel, ami magába foglalja a természeti tényezőkön túl az azokhoz kapcsolódó munkamegosztási-újratermelési folyamat egybetartását is. Az emberi tényező és tudásának középpontba állítása tehát óriási jelentőséggel bír, kiterjeszti és ami még fontosabb átjárhatóvá teszi a termelési tényezők fogalmát. Ezáltal az újratermelési folyamat egyes funkciói és az azokhoz kapcsolódó társadalmi csoportok merev elhatárolása enyhül, a társadalmi mobilitás lehetősége erősödik. Nem szabad azonban elfeledkeznünk arról sem, hogy az emberi tényező fejlesztése mit sem ér a működéséhez, közösségi felhasználásához szükséges infrastrukturális fejlesztések nélkül. A szellemi és anyagi tőke tehát egymást feltételező termelési tényező, megfelelő arányuk biztosítása alapfeltétele a társadalmi újratermelésnek, gazdasági teljesítőképességnek. (Gáspár 1999) A tudás „előállításának”, vagyis a tanulás folyamatának közgazdasági értelmezése is több problémát vet fel (Kocsis–Szabó 2000): A klasszikus közgazdaságtan a homo oeconomicus bűvöletében él, minden gazdasági

jelenséget az egyén racionális döntéseire vezet vissza. Ezzel az individualizmussal nehezen fér össze a tanulás, ami legalább két szereplőt feltételező cselekvés. A tanulás viszony jellege okán nem köthető egyénhez, csak a szereplők kapcsolatában értelmezhető. A tanulás során a tanuló és a tanító tevékenysége egymásra visszahat olyannyira, hogy sokan a tanulást közös tudás elsajátításának tekintik. A közgazdászok a homo oeconomicusról ab ovo racionális döntéshozási képességet feltételeznek. Azzal azonban, hogy hogyan jutnak el az egyének a racionális döntéshozásig mindez idáig csak kevesen foglalkoztak (Simon, Hayek). A Main stream irányzatok tökéletes információkat feltételeznek, de még a tökéletlen információkkal operáló elméletek sem vizsgálják a dötéshozás mechanizmusát, illetve az ahhoz szükséges tudás megszerzésének folyamatát. A közgazdaságtan azokra a jelenségekre koncentrál, amelyek eredménye pontosan mérhető. A tanulás, illetve a tanítás azonban a szolgáltatás természeténél fogva nehezen számszerűsíthető, ezért nem kap jelentőségének megfelelő figyelmet. Az utóbbi időben egyre komolyabb kísérletekkel találkozunk a tudásmenedzsment szakirodalmában, amelyek megpróbálják feloldani a mérhetőség problémáját. Igyekezetük azonban a tudás és nem a tanulás számszerűsítésére irányul (Kaplan–Norton /1996/: Balanced Scorecard, Sveiby /2001/: immateriális javak mérése, Bőgel /1998/: intellektuális tőke mérése).


188


A közgazdaságtan időszemlélete, pontosabban statikus modelljei kizárják a tanulás

kezelését. Hiszen a tanulás evolúciós jelenség, nem eredmény; csak időben értelmezhető, idődimenziói a jelenség lényegéhez tartoznak, nem eliminálhatók. A tanulás által előállított tudás, mint termelési tényező számos olyan jellemzővel bír, ami megkülönbözteti a klasszikus erőforrásoktól. A tudás (Szeleczki 1999):     

 

 



diffúz, tehát szivárgásra hajlamos, de sűríthető is a használat során; nem helyettesíthető más erőforrásokkal; szállítható – a technológia függvényében hatékonyan; megosztható és megosztásával nem csökken, hanem nő; dinamikus, nem lehet raktározni, csak ha közben használják, ellenkező esetben elfelejtődik; használata során felértékelődik; értéke relatív; egyrészt társadalmi beágyazottsága révén környezettől függő, másrészt időfüggő, hiszen elavulhat, az új tudás lerontja a régi értékét; végtelen, kimeríthetetlen, nem szűkös erőforrás; sehol sem jelenik meg koncentráltan: nincs sem olyan szervezet, sem olyan személy, amely vagy aki a tudás teljességét birtokolná. A szervezet kollektív tudása az egyének tudásán alapul, hiszen a tudás, természetéből adódóan egyénekhez kötődik, de amikor ezen egyének egy szervezeten belülre kerülnek és ismereteiket összegzik, szinergia jön létre. Ebből következően a szervezet tudása több lesz, mintha az ott dolgozók egyéni ismereteit egyszerűen aggregálnánk. a többi erőforrással ellentétben a tudás esetében nem okoz hatékonysági problémát, ha több szereplő rendelkezik egymást átfedő tudással, sőt ez a szervezeti tanulásnak, a közös tudás létrehozásának elengedhetetlen feltétele.

A tudás stratégiai fontossága, erőforrásként történő értelmezése vezetett el egy önálló, a tudással központi kérdésként foglalkozó közgazdasági irányzat, a tudásmenedzsment kialakulásához. A tudás-fogalomnak az adat- és információ fogalmától való szigorú elkülönítése a tudásmenedzsment közös alapja (Davenport-Prusak 2001): 

az adat az „objektív tények összességeként” az információ létrehozásának nélkülözhetetlen alapanyaga.  az információ a befogadó gondolatait, személyiségét formálja, a befogadó dönti el, hogy az érkezett üzenetet információként tudja-e hasznosítani. Bizonyos célok szerint az adatok rendszerezve vannak. A tudás a harmadik fokozat abban a hierarchikus rendszerben, ahol az adat információvá, majd tudássá válik (Malecki 1999). A tudás definíciójára vonatkozóan azonban nincs egységes álláspont a szakirodalomban, azonban a regionális tudományokban alkalmazható tudásdefiníciók egy tőről fakadnak, Polányi (1994) elméletéből indulnak ki. Polányi tudásunkat egy jéghegyhez hasonlítja, amelynek vízszint feletti része tudásunk explicit, artikulálható része, a többi a tacit (rejtett) tudás. A tacit tudás Polányi azon egyszerű © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


189

megfigyelésével ragadható meg, miszerint „többet tudunk, mint amit el tudunk mondani”. Tudásunk explicit része könnyen formalizálható, így transzferálása nem okoz problémát. A tacit tudás azonban személyes kontextustól függő, nehezen formalizálható és kommunikálható; mivel átadása csak lokálisan képzelhető el, ezért került a regionális tudományok vizsgálatainak homlokterébe. A hallgatólagos tudás irodalma rendkívül kiterjedt, sok szerzőnél érezhető Polányi ismeretelméletének hatása. A legtöbb szerző megkülönbözteti a nehezen transzferálható tudást, ezt hallgatólagos, rejtett tudásként (tacit, implicit knowledge) írják le, illetve a könnyen továbbítható explicit, kodifikált tudásként (explicit, codified knowledge) definiálják (Boutellier et al. 2000; Lam 1998; Malecki 1997; Nonaka–Takeuchi 1998; Zack 1999). Quinn, Anderson és Finkelstein (1997) a tudás tárgya szerint négyfajta kategóriát különböztet meg, amely kategorizálás a regionális tudományban is megjelent (Malecki 1999): 

kognitív, tárgyi tudás (know-what): tények halmaza – az információs szintnek megfeleltethető,  tapasztalati, használati tudás (know-how): a tények kezelése, a tudás gyakorlati megvalósításának képessége,  szisztematikus, rendszerező, értő tudás (know-why): ok-okozati viszonyok feltárása, összefüggések felismerése, már meglévő ismeretanyag megértése,  motivált kreativitás, tudásalkotás (care-why): a tudásunk folyamatos és tudatos fejlesztése. Ahogy Dőry a tanulmánykötet bevezető írásában egy hasonló felosztással kapcsolatban már utalt rá, a fenti tudásösszetevők közül a „know what” és a „know why” elvileg standardizálható, kódolható és nagyobb távolságokra is könnyedén transzferálható. Ezzel szemben a „care-why” és a „know how” átadása nehézkesebb, mivel ezek a tudás azon tacit komponensei, amelyek a kompetenciákban testesülnek meg. A tudás kompetencia alapú megközelítését a svéd közgazdasági szakirodalomban találjuk meg. Elméletük szerint a kompetencia olyan szűkös gazdasági információ, amitől a többi szűkös információ transzferálhatósága függ, de amit magát nem lehet transzferálni. Egyik képviselőjük, Pelikan (1989) az információk két szintjét különbözteti meg: (1) kommunikálható információ (adatok, döntési rendszerek), (2) nem kommunikálható információ (kompetencia), amely ahhoz szükséges, hogy a kommunikálható információkat kezelni tudjuk.17 A tudás (információ) ez utóbbi formájának átadása esetében nyilván meghatározó jelentősége van a face-to-face kapcsolatoknak. A tudásfajták bemutatásának legösszetettebb rendszerét Lam (1998) adja, aki két dimenzió mentén állít fel kategóriákat. (1) episztemológiai (ismeretelméleti) szempontból Polányi 17

Bár Pelikan a fenti definícióban konzekvensen az információ szót használja, a mi fogalmaink szerint azonban tudást ért alatta. Megközelítésünkben ugyanis az információ nem más, mint összefüggésbe ágyazott, jelentéssel bíró, értelmezett közlés, míg a tudás az információ értelmezett, szubjektív formája, amely magába foglalja a megértés, az alkalmazás és a felhasználás képességét is.


190


alapján explicit és tacit tudás különböztethető meg, míg (2) ontológiai alapon (a tudás szintje szerint) egyéni és kollektív tudásról beszélhetünk. Az explicit (kifejezett) és tacit (hallgatólagos, rejtett) tudás közti különbségek három területen mutatkoznak meg (Kapás 1999). 1. Kodifikálhatóság és transzferálhatóság Az explicit tudás kodifikálható, verbálisan kommunikálható így könnyen transzferálható. A tacit tudás ezzel szemben a tudás azon része, amely intuitív, nem artikulálható, így kodifikációja és transzferje is nehézségekbe ütközik. A tacit tudás transzferálása tehát szoros interakciót igényel az egyének között, továbbá kölcsönös megértésen és bizalmon alapul. 2. A tudás megszerzésének és akkumulációjának módja Míg az explicit tudás logikai dedukció és formális tanulás (learning by studying) során, addig a tacit tudás csak megfigyelés útján, tapasztalati tanulással (learning by doing) szerezhető meg. 3. Az aggregálhatóság Az explicit tudás jól kodifikálható, ezért aggregálható is. Ezzel szemben a tacit tudás nem kodifikálható így nehezen aggregálható. Sokkal inkább szubjektív és szétforgácsolt. A tudásmenedzsment egyik fő feladata éppen e szétforgácsolt, személyhez kötött tudás összegyűjtése, közös tudássá alakítása és koordinálása. Ontológiai alapon a tudás az egyén és a szervezet szintjén értelmezhető. Az egyéni tudás, mint a szervezet tudásának egy része, az egyén személyéhez kötött, fizikai és szellemi képességei által meghatározott formális tanulással vagy tapasztalattal halmozódott fel. Az egyén korlátozott kognitív képességei miatt az egyén információtárolási és -feldolgozási képessége is korlátozott, ennek következtében az egyéni tudás elkerülhetetlenül specializált. A kollektív tudás arra a módra vonatkozik, ahogy a tudás szétoszlik a szervezet tagjai között, és közös tudássá válik. A kollektív tudás olyan felhalmozott tudás, amely azokban a szabályokban, rutinokban, eljárásokban és közös normákban jelenik meg, amelyek a magatartást, a problémamegoldó képességet és a tagok közötti interakciókat vezérlik. A kollektív tudás az egyének között létezik és több vagy kevesebb, mint az egyéni tudások összessége. A fenti dimenziók mentén összeállítható egy tudásmátrix (Lam 1998) (V.2. ábra), amely Collins (1993) és Blackler (1995) tipológiájának megfeleltethető négyféle tudásfajtát különböztet meg (Klimkó 2002):  tanult tudás: egyéni, explicit tudás – formális tanulással elsajátítható,  kódolt tudás: közös, explicit – írott szabályok, eljárások,  tapasztalati tudás: egyéni, hallgatólagos – gyakorlati tudás,  beágyazott tudás: közös, hallgatólagos – közös értékrendszer, azonos gondolkodás. V.2.ábra: A tudás fajtái Explicit tudás

Implicit tudás



   Egyéni tudás   



Tanult tudás (embrained) Az egyén kognitív képességeitől függ, Formális, absztrakt és teoretikus tudás, Általában transzferálható, Sokféle szituációban alkalmazható, Formális tanulással (learning by studying) szerezhető meg, Standardizálható, Kiemelkedő szerepet játszik a nyugati társadalmakban, Kódolt tudás (encoded)

Kollektív tudás

 

 

 

 Gyakran információnak nevezik, mivel







 

  

szimbólumok és jelek továbbítják, Írott szabályokban, eljárásokban és modellekben kodifikálódik és tárolódik, A szervezet minden tagja számára elérhető, Közös tudássá válik a szervezetben, Mechanikus tudás, ami egységes, előre jelezhető magatartási mintákat hoz létre a szervezetben, Egyszerű, Kevéssé függ az egyénektől,

    

191

Tapasztalati tudás (emboded) Akcióorientált és gyakorlati tudás, Tapasztalati tanulással (learning by doing) szerezhető meg, Erősen voluntarista és automatikus jellegű, Kontextusfüggő, Nem választható el a gyakorlattól, Egyénspecifikus folyamatokban alakul ki Beágyazott tudás (embedded) Szervezeti rutinokban, gyakorlatban és közös normákban létezik, Nem könnyen artikulálható és transzferálható, Alapja a szervezet közös értékrendszere, Reláció-specifikus, adott kontextusban létezik, Olyan koordinációs, tanulási és kommunikációs tudás, amit a szervezeti identitás generál, Organikus és dinamikus, Íratlan szabályok közötti iterakciókból jön létre

Forrás: Kapás 1999, 5. o.

Lam kategóriái jól reprezentálják a main stream tudásmenedzsment felfogását, mely a több diszciplínában fellelhető kapcsolódó gondolatokat próbálja integrálni a tudás fogalmába. Ezekben a kategóriákban megtaláljuk a szervezeti kultúra, a készségek, képességek, kompetenciák megfelelő kapcsolódási pontjait. A csoportosítás erőssége még, hogy pusztán ismeretelméleti és ontológiai dimenziókat használ, ezáltal ezek a tudásfajták egyaránt használhatók a szervezeten belüli tudás jellemzésére, illetve nagyobb egységek (pl. klaszterek, régiók) tudásának leírására is. (Lengyel B. 2004) Boutellier, Gassman és von Zedtwitz (2000) Lamhez hasonlóan a tudás négy egymásra épülő szintjét határozza meg, ugyanakkor vizsgálatait kizárólag egy dimenzió, a tudás kódolhatósága mentén végzi el. Tudáspiramisuk négyféle tudáskategóriáját a következőképpen írják le: 

A szocializált tudás a szervezetben fellelhető értékek, standardok, vállalati kultúra. Ezek hallgatólagos tudástartamoknak minősülnek.  A tapasztalati tudás a szervezeten belüli folyamatokból, szakértők készségeiből, képességeiből, szervezeti rutinokból, informális koordinációból áll. Ezek szintén hallgatólagos tudáselemek.  A dokumentált tudásprojekt leírások, kézikönyvek, vizsgálatok, fogyasztói elvárások listája, illetve minden, a szervezeten belül könnyen hozzáférhető, írásban dokumentált tudáselem. Ez már explicit tudás.  A termékben megtestesülő tudás kategóriája tartalmazza azokat a technológiákat, termékeket, szolgáltatáscsomagokat, amelyeket már teljes mértékben tőkésíteni lehet. Ennek az explicit tudáskategóriának a megteremtése a vállalati tevékenység célja. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

192


A szerzők fő megállapítása az, hogy egy szervezet tudásbázisának nagyobbik része hallgatólagos (Boutellier et al. 2000). A vállalat hallgatólagos tudását mindenki részben birtokolja, kialakulásához mindenki hozzátesz valamit. A vállalatok explicit tudáselemei maradéktalanul a vállalat hallgatólagos tudáselemeire épülnek rá18. Ugyanakkor a hallgatólagos tudás explicitté tétele, vagyis a termékek, szolgáltatások végső formába öntése már nem összvállalati feladat, csak egy szűkebb kör vesz benne részt, továbbá belátható, hogy nem minden hallgatólagos tudásunkból lehet explicit tudáselemeket teremteni19 (Nickols 2000), így tehát szükségszerű, hogy a rejtett tudásbázisunk nagyobb mint az explicit. Mindezek alapján nyilvánvaló, hogy a tudás-intenzív vállalat versenyképessége elsősorban a nehezen változtatható, hallgatólagos tudás elemeitől függ, elsősorban ezek fejlesztésére kell koncentrálnia.

V.4.1A tudásteremtés vállalati modellje A tudás fogalom definiálása után, a tudás teremtés folyamatát kell megvizsgálnunk. A szakirodalomban erre vonatkozóan is több elmélet ismert. Megítélésünk szerint a regionális tudományban leginkább Nonaka (többszörösen továbbfejlesztett) modellje alkalmazható (Nonaka–Takeuchi 1998; Nonaka–Reinmoeller–Senoo 2000; Nonaka– Toyama–Konno 2000). Nonaka – Polányi nyomán – tacit és explicit tudást különböztet meg. Véleménye szerint az új tudás létrehozása a tacit és explicit tudáselemek közti konverzió eredménye. A kétféle tudás interakcióit episztemológiai és ontológiai dimenzióban egyaránt vizsgálják. Ismeretelméleti felfogásuk szerint az explicit és tacit tudás egymás komplementerei, oly módon, hogy az explicit tudás a tacit tudásra épül, anélkül elveszíti értelmét. Alapvetően különbözik a kétféle tudás átadásának módja: míg az explicit tudás könnyen artikulálható, ezáltal akadálytalanul továbbítható bármilyen távolságra. A rejtett tudás ezzel szemben mindig kontextus és ezáltal helyfüggő, átadása bonyolult és fizikai közelséget igényel. A fenti két tudásforma egymás közti és önmagán belüli átalakulásai határozzák meg az ún. tudástranszformációkat, amelyek a következők lehetnek: 

Szocializáció: az implicit tudás közvetlenül átadható másoknak (implicit tudásból implicit)  Externalizáció: a hallgatólagos tudás a megfogalmazás révén válik mások számára hasznosítható információvá, (implicit tudásból explicit tudás)  Kombináció: az összegyűjtött explicit tudáselemekből szintézis útján új információ születik (explicit tudásból explicit).  Internalizáció: az explicit tudás megértés révén személyes tudássá válik (explicit tudásból implicit). 18

Ez a megállapítás elsősorban a Nonaka-modell eredményeiből következik, ahol a különböző tudásváltások vezetnek ahhoz, hogy a hallgatólagos szint elemei explicitté szintetizálódjanak. 19

Nickols (2000) szerint háromféle tudástípus különböztethető meg: explicit tudás, amely már artikulálódott, implicit tudás, amely még nem kodifikált, de bizonyosan explicitté tehető, hallgatólagos tudás, amit sosem lehet artikulálni, explicitté tenni.



193

Új tudás úgy jön létre, hogy a tudáskonverzió négy módja a fenti sorrendben folyamatos ciklusban zajlik. Ez az ún. SECI modell20. (V.3. ábra) V.3.ábra: A tudásspirál folyamata

Forrás: Nonaka–Toyama–Konno 2000, p.12.

A fenti modell kiterjesztése lehetővé teszi a tudásátadás ontológiai dimenzióban való vizsgálatát. Egy szervezeten belül a tudásalkotó entitások négy szintjét különböztetjük meg: 1. A legalsó szinten természetesen az egyén áll, szigorúan véve csak ő tud új tudást

alkotni. Ugyanakkor az egyének szervezeti tanulás révén képesek egyéni tudásukat magasabb szervezeti szintre juttatni. 2. A második szinten a csoport helyezkedik el. Ez a szint, amely biztosítja azokat a körülményeket, ahol az egyéni tudások kölcsönhatásba lépve közösségi szintre kerülhetnek, magasabb ontológiai szinten artikulálódhatnak. 3. A következő szint logikusan a csoporton felüli szervezet szintje, ahol már a csoporton belül létrehozott kollektív tudás valamely termékben vagy szolgáltatásban testesül meg. 4. A negyedik szint lép ki az egységes céllal rendelkező szervezet köréből, ez már egy szervezeteken felüli szint. A szervezetek között is létezhetnek ugyanis olyan folyamatok, amelyek Nonaka tudásteremtési modelljével leírhatók. A szervezeti tudás valójában az egyéni, csoportos, szervezeti és szervezetközi konverziós lépéseken keresztül alakul ki. Miközben az explicit és rejtett tudás folyamatos 20

Magyar nyelvű leírását Klimkó (2001) közli.


194


kölcsönhatásban van egymással, a tudás egyre magasabb ontológiai szintre kerül, míg végül az egész szervezet tudásává válik. A felsorolt lépések (szocializáció, externalizáció, kombináció, internalizáció) tehát körforgást alkotnak, amelyek azonban nem egyszerűen ismétlődnek, hanem emelkedő spirálban követik egymást (V.4. ábra). Újabb szocializáció csak akkor indul el, ha a tudást az ember valóban a magáévá tette, azonosult vele. Ha ugyanis az internalizálás után rögtön az externalizálás következik, akkor a folyamat az ontológiai dimenzióban nem halad előre. Ez a lépcső jelenti azt, ahol a múltbéli élmények, tapasztalatok, információk át tudnak formálódni gondolkodási modellekké. V.4.ábra: A tudásteremtés kétdimenziójú megközelítése

Forrás: Nonaka–Takeuchi 1998, p. 225.

A Nonaka által leírt tudásspirál azonban nemcsak a szervezeten belüli tanulás leírására alkalmas, annak továbbfejlesztett változata szervezetek közti szinten is értelmezhető. A tudás alapú gazdaságban ennek nagy jelentősége van, hiszen ez által leírhatóvá válnak a modern gazdaságra jellemző szervezetközi formák, a hagyományos szervezetek felett álló hálózatok tanulási folyamatai. Nonaka tudásteremtő modelljének ontológiai dimenziója szerint a szervezetek feletti, legfelsőbb szintet azok a hálózatok jelentik, melyek átlépik a szervezetek határait, lehetővé téve ez által a szervezetben teremtett tudás külső szereplőkre irányuló megosztását. Fontos kérdés azonban az is, hogyan lehet a szervezeten kívüli tudáselemeket internalizálni. A kérdés megválaszolása a szervezetek közötti tudástranszfer mechanizmust írja le (V.5. ábra). V.5.ábra: Külső elemek felhasználása a tudásteremtésben Forrás: Nonaka–Toyama–Konno 2000, p. 13.

Üzleti partnerek Vállalat A szervezeti tudásteremtés modellje szerint az egyének tudása egyre magasabb ontológiai szintre kerül, majd az egész szervezet Explicit tudásaként átlépi a szervezet határait. A tudáspiramis tudáscsere, kommunikáció megközelítése szerint a szervezet hallgatólagos tudástartalmait a tőkésíthetőség érdekében Explicit tudás

Beágyazódás


Hallgatólagos,

Igények,

Piac-,

Gondolkodási Gondolkodási sémák sémák megértés, gazdaságfejlesztésben bizalom, Az egyetemekKölcsönös szerepe a regionális tapasztalatcsere

195

explicitté kell tenni (Boutellier et al. 2000). Ebből a szempontból közelítve a kérdést a tudásspirálon keresztül nem csak ontológiai dimenzióban lép feljebb a tudás, hanem a hallgatólagos tudásból kifejezett, immár tőkésíthető tudás válik. A környezetben található explicit elemekből pedig a szervezetben beágyazódnak a hosszú távú versenyképesség alapjait jelentő rejtett tudástartalmak. Ez a külső tudáselemeket felhasználó tudásteremtési mechanizmus a tudásintenzív vállalatok sajátja. Számukra ugyanis létérdek a vállalat tudásának folyamatos megújítása, ami elképzelhetetlen újabb és újabb külső impulzusok nélkül. A modellben a külső tudáselemek felhasználása értelmezhető az egyének szintjén: ekkor a tudásspirál alapjául szolgáló tudás kerül be a szervezetbe az egyén által, és ez elindítja a tudásspirál folyamatait. A szervezet feletti szinten a modellalkotás több problémát felvet, de a vállalat és partnerei közötti tudástranszfer folyamatok a következőképp jellemezhetők (Lengyel B. 2004): 

Explicit tudáscsere: leírt, kikristályosodott tudáselemek transzfere zajlik, írásos dokumentumokon keresztül explicit tudásból explicit tudást hoznak létre. Az explicit tudás cseréjénél gondolhatunk pénzben ellentételezett (pl. szabadalmak), illetve szabadon hozzáférhető (tanulmány) tudáselemekre is. A tudáspiramis szerint itt a termékben megtestesült és a dokumentált tudás cseréje zajlik.  Feltárás: a környezetben lévő hallgatólagos tudást képes a szervezet explicitté tenni. A tevékenység eredményeképpen tapasztalati vagy szocializált tudás válik dokumentálttá.  Beágyazódás: ez a folyamat az egyszerű, kívülről származó explicit tudás hallgatólagossá tételét, bizonyos kodifikált eljárások, módszerek begyakorlását, készségek kialakítását jelenti, általa tapasztalati tudás jön létre.  Tapasztalatcsere, megértés: ennél a folyamatnál a környezetben meglévő hallgatólagos tudást teszi magáévá a szervezet. Fontos, hogy ez a folyamat fizikai közelséget, face-toface kapcsolatot feltételez. Ennek eredményeként szocializált tudás kerül megosztásra. A modell kidolgozói hangsúlyozzák, hogy egy vállalat üzleti partnereinek tudását leghatékonyabban a közös kezdeményezések során tudja bevonni a tudásteremtésbe. Ez az együttműködési momentum nemcsak a tudásalapú vállalatok, de a tudásalapú régiók ún. Triple Helix modelljének leírásában is kulcsszerepet kap.

V.5.Triple Helix modell21 A globális, hálózati elven működő, tudás orientált gazdaság jellemző régió fogalma a „Learning Region”, amelynek számos interpretációja ismert a nemzetközi szakirodalomban (Florida 1995; Morgan, K. 1997) és melyet magyarra tanuló régióként és tudásalapú régióként egyaránt fordítanak. Sajnos ez esetben nem egy azonos fogalom különféle elnevezéseiről van szó, hanem arról, hogy a szakirodalom eléggé megosztott a fogalom tartami meghatározásának tekintetében. A Lengyel I. (2003) által definiált régiótípusok jól 21

Az alfejezet Lengyel Balázs (2004): Térségfejlesztési modellek a tudásalapú társadalomban: A Triple Helix tudásmenedzsment megközelítése című tanulmánya alapján készült.


196


mutatják a tanuló régiók jellemzőinek kettősségét. A beruházás-vezérelt fázisban lévő tudásalkalmazó régiókban a tudás elsősorban a termelés folyamatainak hatékonyabbá tételére szolgál, a gazdasági szempontból releváns tudás általában más régióból áramlik be; az innováció-vezérelt szakaszban lévő tudásteremtő régióban már új tudás teremtése zajlik, ami a gazdasági rendszerben önállóan működik tovább. Megítélésünk szerint az előbbi régió lényegét a „learning region” (tanuló régió), míg utóbbiét a „knowlegde based region” (tudásalapú régió) fogalom tartalma közelíti leginkább, ezért a továbbiakban ezt a tipológiát használjuk. A tanuló és tudásalapú, azaz tudásalkalmazó és tudásteremtő régiók közti különbség azt jelenti, hogy a tudásalkalmazó régió sikerességét a tudás hatékony transzfere biztosítja, erre célszerű a nagyobb figyelmet fordítani, míg a tudásteremtő régióban új tudás létrehozására kell elsősorban koncentrálni. A tudásalapú régiók esetében érdemes tehát külön szólni a tudás transzferéről és a tudás teremtéséről. Ehhez biztosít keretet a Triple Helix modell, amely három szféra: az egyetemi-tudományos-, a gazdasági szféra és a kormányzati szervek hármas kapcsolatán keresztül alkot komplex innovációs elméletet. Fő megállapítása, hogy e három egység folyamatos kommunikációja biztosítja mindhárom szektor fejlődését, a tudásteremtő régiók kialakításához ezek a feltételek elengedhetetlenek (Etzkowitz–Leydesdorff 1997). A modell kitér arra, hogy az egyes szektorok szerepe megváltozik a tudásalapú gazdaságban és társadalomban, feladatkörük bővülhet és szűkülhet is az aktuális feladatok tükrében. A szektorok együttműködése a modellben rendkívül intenzív, sőt a modell kidolgozói szerint szükséges a három szektor egymásba való átmenete: a tudásuk és tevékenységeik közti átfedés, a szervezeti korlátok eltörlése. A három szektor egymásra utaltsága egyértelműen a globális verseny miatt következett be, ez a fejlett régiók válasza az erőteljes versenyre. A Triple Helix modell különösen jól alkalmas a tudásmenedzsment modellek használatára, a tudásteremtés regionális jellemzőinek érzékeltetésére. Ennélfogva a tudásteremtés Nonaka-féle modelljének elemeivel leírható és értelmezhető az egyetemi-, gazdasági-, kormányzati szektor közötti tudásteremtés, tudástranszfer, melyet Lengyel B. (2004) tanulmánya alapján mutatunk be.

V.5.1Triple Helix modell, mint nem-lineáris innovációs modell A Triple Helix modell a tudás-intenzív fejlesztési kezdeményezések intézményeinek ideális kapcsolatát írja le, s ezzel cselekvési irányt mutat a tudásalapú gazdasági rendszerek kialakításához. A modell előzményeinek tekintett gazdaságirányítási rendszerekben azonban nem volt ilyen harmonikus a szektorok kapcsolata. A szocializmusban például az ipari és tudományos szféra egyaránt az állami-, kormányzati rendszer alegységeként működött. Ez az „etatista” modell kevés teret engedett az alulról jövő kezdeményezéseknek, a szektorok között kizárólag vertikális, egyoldalú kommunikáció volt (V.6. ábra). Az etatista modell ellenpéldájának az a fajta tudomány- ipar- kormányzat kapcsolat tekinthető, amikor a szektorok egymástól élesen elhatárolódnak. Az ilyen „laissez faire” politika mára szintén meghaladottnak tekinthető.



197

V.6.ábra: Az tudomány- ipar- kormányzat etatista és laissez faire modellje

Forrás: Etzkowitz–Leydesdorff 2000, p. 111.

Kormányzat Kormányzat Az előző modellekkel összehasonlítva elmondható, hogy ebben a három szektorban egymással – az innovációs folyamatok terén – egyenrangú, kölcsönösen előnyös együttműködésük biztosítja saját fejlődésüket (V.7. ábra). A fejlődési folyamatot hármas spirálként kell tehát elképzelnünk, mely spirálok – sűrű átkötésekkel – egymás mellett futnak. Ipar Tudomány V.7.ábra: Az tudomány- ipar- kormányzat Triple Helix modellje

Ipar

Tudomány

Egyetemek Kormányzat Forrás: Etzkowitz–Leydesdorff 2000, p. 111. Etatista Laissez faire A modell elsősorban az egyetemek, a gazdasági szféra valamint a Háromoldalú kormányzati szervek közötti kommunikációra koncentrál, az innovációt a tudástranszferhálózatok, megközelítéséből közös írja intézmények stb.közötti le. A lineáris innovációs elméletektől eltérő, spirális jellemzője éppen a szektorok kommunikáció jellegéből fakad, hiszen az itt zajló kommunikációs folyamatok permanensen Gazdaság, újraalakítják a különböző intézmények, szektorok közötti kapcsolatot, megállapodásokat.ipar A Triple Helix szerint felépített gazdaságban a források nincsenek a priori elosztva, a fejlődési folyamat mindegyik szektorban zajlik, viszont a közöttük levő folyamatos iterációkon keresztül megvalósuló reflexív kapcsolat ad dinamikát a fejlődésnek. A szektorokban lévő különböző saját érdekek alapján felismert közös szándék, a közösen kialakított stratégiák, létrehozott projektek az említett kommunikáció eredményei, a sikeres fejlődés pedig újraszerkeszti, állandóan újraalkotja a korábbi struktúrát. A szektorok saját lineáris fejlődésüket a másik két szektorral való szoros kapcsolat felvételével dinamizálhatják. A szektorok közötti kapcsolatok tipikus példája a tudás áramlását biztosító hálózatok, intézmények létrehozása, működtetése, a tevékenységeik határán hibrid szervezetek létrehozása. A három szektorban meglévő tudáshalmaz különböző kontextusok között létezik. Az intenzív kommunikáció és tudástranszfer következtében ezek a kontextusok kicserélődnek, a kommunikáció egyre tudásintenzívebbé válik, a különböző szektorok intézményei képesek lesznek egymás feladatait átvenni, emiatt a szektorok határai elmosódnak, azok egymásba csúsznak. A Triple Helix tehát nem csak a spirálok kölcsönhatása, kapcsolata, hanem a szektorok egymásba való átalakulása: egyre több a gazdasági szférában működő vállalkozó egyetem, tudományos parkot, inkubátorházat működtetnek. A cégek kutatási tevékenységet is végeznek, ugyanakkor az alapkutatásokat általában állami szervek finanszírozzák. A kormányzati non-profit szervezetek pedig üzleti, oktatási feladatot vállalnak magukra stb.


198


Hangsúlyozni kell, hogy a történelem során kialakult, és nem mesterségesen indított folyamatokról van szó. A modell erőssége, hogy egyrészt markánsan felhívja a figyelmet a tudástranszfer, az intézmények közötti vizsgálatára, másrészt kitűnő lehetőséget biztosít a tudásmenedzsment diszciplína tágabb értelmezésére; nem határolja le a gazdaságpolitikai lépéseket, mégis határozott tanácsok nyerhetők belőle.

V.5.2Az egyetemek szerepe a Triple Helixben Az egyetem gazdaságban betöltött szerepére egyre nagyobb figyelmet szentel a nemzetközi szakirodalom. Sőt, Magyarországon is megjelentek azok az irányzatok, melyek az egyetemek társadalmi-gazdasági felelősségét vizsgálják a lokális gazdaságfejlesztésben. Széles körűen elfogadott nézet, hogy napjaink egyetemei meghatározó intézmények az ún. tudásalapú gazdaság és társadalom innovációs struktúrájában (Etzkowitz–Leydesdorff 2000). Ahogy arról korábban már volt szó, a modern gazdaságban az egyetemek hármas funkciójáról szokás beszélni: oktató, kutató, illetve gazdaságfejlesztő funkcióról. Ez utóbbi az egyetemek megnövekedett társadalmi felelősségével, közösségi szerepvállalásával hozható kapcsolatba, amelyről a regionális fejlesztési stratégiák kapcsán már részletesen szóltunk. Az egyetemek tudásteremtő, tudásátadó szerepét vizsgálva a három funkcióból csak kettőre, az oktatásra és a kutatásra kell koncentrálnunk. Az egyetemek, felsőoktatási intézmények oktatási szerepüket betöltve az egyének tudását kell vizsgálni, hiszen a diplomások az egyetem falait elhagyva lesznek a munkaerőpiac alanyai, s ez által a régió tudásteremtésének szereplői. A kérdés tehát az, hogyan készíti fel hallgatóit az egyetem a gazdasági szféra tudásteremtési, tudásátadási folyamataiban való aktív és hatékony részvételre? Itt is Polányi azon tételéből kell kiindulnunk, mely szerint minden explicit tudásunk a hallgatólagos kompetenciáinkon alapulnak. A közös tudáselemek, konverziós mechanizmusok segítenek bennünket a releváns tudáselemek kiválasztásában és feldolgozásában. Az egyetemi oktatásnak éppen ezért egyszerre kell ügyelnie mind az explicit (tárgyi tudás), mind a hallgatólagos tudás (gondolkodási sémák) átadására. Pléh (2002) pszichológiai és neveléstörténeti kutatásai alapján kétfajta tudástípust azonosít az egyetemen: klasszikus és pragmatikus tudást, amely tulajdonképpen párhuzamba állítható Polányi explicit és hallgatólagos tudásfogalmaival (V.2. táblázat).



199

V.2.táblázat: Két felfogás a tudásról Klasszikus Tiszta tudás Ünnepi Visszaidézés, kultiváció Reprezentáció Iskolai alapú Vertikális, autoritás

Eszménye Terepe Célja Mentális oldala Társadalmilag Átadási keret

Pragmatikus Tudás = használás Köznapi Megcsinálás, működés Cselekvés, változás Utcai alapú Horizontális

Forrás: Pléh 2002, 3. o.

A szerző a magyarországi helyzetről azt állítja, hogy az egyetemi oktatás sajátos történeti okokból kiemelte közülük az explicit tudást. A megállapítás rávilágít több problémára is: A gazdasági szférában gyorsan változó explicit tudást sajátítják el az egyetemisták, nem azt tanulják meg, hogyan lehet a hallgatólagos tudásukból hatékonyan explicit tudást teremteni. Szakmai gyakorlat, tehát alkalmazási tapasztalatok nélkül kerülnek a munkaerőpiacra, bekapcsolódásuk nehézségekbe ütközik. Polónyi–Tímár (2001) empírikus vizsgálatai is azt igazolják, hogy a magyar egyetemi oktatás elsősorban lexikai tudás átadására koncentrál, nem (kellően) fejleszti a hallgatók kombinációs képességét. Tudásgazdaságtani terminológiával azt mondhatjuk, hogy a magyar felsőoktatás tanult, kódolt tudáselemeket képes átadni (Lam 1998), illetve a knowwhat, know-why transzferére összpontosít (Malecki 1999). A tudásalapú gazdaságban fontos, a vállalati versenyelőnyt jelentő tapasztalati, beágyazott tudáselemek a hazai egyetemeken kevésbé alakulnak ki, know-how-t nehéz itt szerezni. A legnagyobb probléma azonban az, hogy care-why típusú tudás, tehát a tudásteremtés dinamikáját jelentő tudatos kreativitás nem jön létre. A bolognai folyamat során arra kell koncentrálni, hogy az átadott tudáselemek között növekedjen a hallgatólagos tudás súlya, amit a gyakorlatok számának, időtartamának és hatékonyságának növelésével, a hallgatói igények fokozottabb figyelembevételével lehet elérni. Az egyetemek kutató szerepét vizsgálva a tudáspiramis kategóriáit célszerű figyelembe venni. Az egyetemre úgy kell tekintenünk, mint tudásteremtő szervezetre, a benne megtalálható tudást a tőkésítés szempontjából egymásra épülő szintekre oszthatjuk (Lengyel B. 2004): A szocializált tudást az egyetemek esetében a kutatók alapértékeihez kapcsolódó rejtett tudáselemeivel, munkakultúrájával, kapcsolati tőkéjével azonosíthatjuk. Ez a tudás közvetlenül nem tőkésíthető, viszont a megfelelő szocializált tudás nélkül nem hoz létre az egyetem a gazdaság számára értékes új eredményeket. A gazdaságilag releváns, lokálisan hasznosítható egyetemi tudás teremtésének feltétele, hogy a kutató képes legyen kutatásait a helyi környezet igényeihez igazítani, a helyileg releváns tudást és értékrendet kutatásai során adaptálni. A szocializált tudás rugalmatlan, változása sok időt igényel, transzfere is nehézkes, nemcsak személy de környezetfüggő is. Így könnyen


200


érthető, hogy a múlt rendszerben szocializálódott kutatók nehezen állnak át a piacgazdaság gondolkodásmódjára. A tapasztalati tudás a sokéves munka során a kutatók által szerzett tapasztalatok, rutinok összességével azonosítható. Ez a tudáselem már jóval mobilabb, mint a szocializált tudás, domináns a személyes jellege. A tapasztalati tudást az üzleti életben, közigazgatásban szerepet vállaló egyetemi oktatók, kutatók közvetlenül át tudják adni a gazdasági, kormányzati szférának. Dokumentált tudásként a szabványok, folyamatleírások, szabadalmak értelmezhetők. A dokumentált tudás már értékesíthető, a gazdasági értékteremtésbe közvetlenül bevonható. Ez a tudásfajta már a személyes, környezeti kontextustól nagy részben mentesített, könnyen transzferálható. Ide kell érteni a publikált új tudományos eredményeket, a kutatási projektek végső dokumentumait. Hagyományosan ezt tekintik az egyetemi tudásteremtés lényegének. Megállapíthatjuk tehát, hogy az egyetemi tudásteremtés során sem elegendő az explicit tudáselemekre koncentrálni. A hallgatólagos tudáselemek ebben a folyamatban is ugyanolyan fontos szerepet játszanak, mint amilyet korábban a vállalati tudásteremtés esetében tapasztaltuk.

V.5.3Kormányzati szerepvállalás a Triple Helixben Larédo (2002) alapján négy olyan tendenciára hívjuk fel a figyelmet, amelyeknek a kormányzati szervek beavatkozásaira az innovációs folyamatok, a tudásteremtés szempontjából markáns hatásai vannak: 1. A permanensen változó és terebélyesedő tudományos áramlatok egyre növelik a térbeli tudományos koncentrációk és növekedési pólusok szerepét. Ez természetesen elindítja a tudás-intenzív iparágak térbeli koncentrálódását is. Az ilyen turbulensen váltózó környezetben a központi innovációs politika gyakran hatástalan, esetleg káros is lehet. Csak a helyi-lokális kormányzati szervek tudnak ebben a dinamikus közegben hatékony irányító, orientáló tevékenységet folytatni. A jelenlegi tudomány finanszírozás elsődlegesen központi pályázatai, illetve a hagyományos akadémiai rendszerben zajlik (Patkós 2003), viszont a decentralizáció jegyében erősíteni kell a lokális vonatkozású finanszírozó intézményeket (Benner–Sandström 2000). A lokálisan fejlesztő cégek azok, amelyek leghatékonyabban tudják allokálni a emberi, technikai, pénzügyi, tudás stb. erőforrásokat, az ő bottom up tevékenységüket kell a helyi-lokális kormányzatnak segítenie. 2. Napjaink gazdaságában a tudás, mint erőforrás jelenti a globálisan versengő cégeknél a tartós versenyelőny forrását. Ahogy azt Polányi (1994, 1997) és Nonaka et al. (2000) alapján a korábbiakban kifejtettük: a tudás két fajtáját különböztetjük meg, amelyek más alapvetően eltérő jellemzőkkel bírnak. Míg a hallgatólagos tudáselemek (gondolkodási sémák, begyakorlott elemek) kontexfüggőségük okán nehezen transzferálhatóak, addig az explicit tudástartalmak (szabványok, leírt kutatási eredmények) egyre könnyebben átadhatók. Ezért a gazdaságfejlesztő kormányzati



201

szervek fontos feladata a hallgatólagos tudás helyi áramlásának generálása, gyorsítása, illetve az új explicit tudáselemek védelme érdekében a szabadalmak segítése. 3. A helyi gazdaságfejlesztésben a kis- és középvállalkozások központi szerepet játszanak: ők adják a régió gazdaságának állandó bázisát, ők használják ki leginkább a régió egyeteme(i) által nyújtott szolgáltatásokat (tanfolyamok, kutatások, együttműködések), tehát befogadói az egyetemi tudástranszfernek. Ugyanakkor egyáltalán nem biztos, hogy a tudományos társadalom által érdekesnek tartott kutatás találkozik a gazdasági szféra igényeivel (Beesley 2003). A regionális kormányzati szervek feladata a KKV-k innovációs képességeinek segítése, ún. közvetítő struktúra kialakítása a vállalkozások hálózatainak, klasztereinek létrehozására, illetve az egyetemmel való kapcsolatuk erősítésére. 4. Az egyetemek társadalmi felelősségének növekedése fokozott közösségi szerepvállalást eredményez. A közszféra által igényelt kutatások az egyetemen zajlanak, ugyanakkor az egész helyi társadalom jövőjét meghatározzák. A felsorolt kormányzati kihívások alapján elmondhatjuk, hogy a kormányzati szervek feladata elsősorban az egyetemekről a helyi közösség felé irányuló tudástranszfer feltételeinek biztosítása, a kezdeményezés és koordináció, ellentétben az egyetemek összetettebb szerepével, ahol a tudásteremtés áll a központban. A kormányzati szférának kell gondoskodnia arról, hogy a tudás az egyéniből közössé váljon, és ezt a közösségi hallgatólagos tudást hasznosítani lehessen a stratégiai döntések meghozatalakor. A helyi kormányzatnak tehát a koordináció során a know-what és know-why típusú tudás áramlását kell segítenie, a care-why típusú tudás létrejöttében pedig ösztönöznie kell mind a helyi egyetemet, mind pedig a helyi vállalkozásokat.

V.5.4Tudástranszfer és tudásteremtés a Triple Helixben A Triple Helix minden szektorában megszámlálhatatlan tudásspirál működik egymással párhuzamosan. A kisebb szervezeti egységekben ugyanis jelen vannak azok a feltételek, amelyek a tudásspirál folyamatait beindítják. Nonakáék elméletéből pedig tudjuk, hogy a külső tudáselemek internalizálása és a belső közös tudás externalizálása, majd tőkésítése révén, a tudásteremtés szervezeten felüli ontológiai szinten is működik. Egy egyetemi kutatás – bár kis létszámú csoport működésének eredménye – hatással van a kutató csoport, tanszék, a kar életére mind finanszírozási szinten, mind az elsajátított kutatói gyakorlat, tudás szintjén. Mitöbb a sikeres kutatások kihatnak az egész egyetem működésére, más karok tanszékein is éreztetik hatásukat, nem is beszélve a médiaszereplések arculatjavító hatásáról. A gazdasági szférában is az egyetemi folyamatokhoz hasonló tovagyűrűző hatásokra gondolhatunk: a gazdasági kamarák, ipari tömörülések, horizontális és vertikális integrációk, a regionális hálózatok és az információtechnológiai eszközök a tudásspirál szervezeten túl nyúló hatásait erősítik. Nonaka külső elemeket felhasználó tudásteremtési modelljének analógiájára Lengyel B. (2004) alapján a két szektor tudásátadási folyamatait a következőképpen jellemezhetjük. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

202


Nonakáék két szervezet közti tudásáramlást írnak le, ezt próbáljuk adaptálni az egyetem és a gazdasági szféra közti tudásáramlás modelljévé (V.8. ábra). V.8.ábra: Az egyetem és a gazdasági szféra közti tudásáramok Egyetem

Forrás: Lengyel B. 2004, 58. o. alapján saját szerkesztés

Gazdasági szféra

Szabadalmak

Az egyetemi szféra tudásteremtésénél Tanulmányok tárgyaltuk azokat a tudáselemeket, amelyek Explicit tudás jellemzően létrejönnek az egyetem keretein belül: ezek az oktató- és kutatófunkciókkal állnak kapcsolatban. Az egyetemek oktatási szempontból know-what és know-why típusú tudásHallgatólagos átadására rendezkedtek be, viszont a vállalati szférában végzett szakmai gyakorlatok tudás ki tudnák egészíteni a hallgatók Tréningek explicit tudását olyan hallgatólagos elemekkel, amelyek Szakmai később a munkájukEgyetemi során hasznosulhatnának. (Angol tapasztalatok a szendvics gyakorlat alapján Szakértők, oktatók, alapú képzés mutatkozik erre a leghatékonyabb megoldásnak.) kutatók diplomások A gazdasági szférában elhelyezkedő végzett hallgatók, illetve a másodállásban az üzleti Kölcsönös megértés, bizalom, szférában (általában tanácsadóként) tevékenykedő kutatók biztosítják a két szféra között tapasztalatcsere végbemenő legnagyobb hallgatólagos tudásáramlást. Az egyetemi kutatók mindazon tudásukat magukkal viszik, melyet az egyetemen szereztek, hallgatólagos tudásuk a vállalatban a tudásspirál alapja lesz, mint kutatók, szakértők fognak részt venni a vállalat tudásteremtésében, mely értékesíthető termékbeli tudásban fog testet ölteni. Az egyetemek tudásteremtéseként leírt kutatói aktivitás eredménye jellemzően a szabadalmaztatott eljárásokban, illetve a szaklapokban publikált tanulmányokban testesül meg. A szabadalmak jelentik azt az explicit tudáselemet, amely közvetlenül a gazdasági termelésbe bevonva értékesíthető. A tanulmányok bár explicit megfogalmazásai a felhalmozott tudásnak, értelmezésük azonban tacit tudáselemek aktív használatát igényli a befogadó részéről. A Triple Helix együttműködések jellemző momentuma, hogy az elkészült egyetemi tanulmányok műhelyvitáján a kompetens gazdasági szereplők is megjelennek. A szabadalmakat ugyanis lehetséges nagy távolságban lévő ügyfélnek eladni, azonban egy egyetemi tanulmány tanulságainak a vállalat működésébe való beágyazása sokkal könnyebben megvalósítható egy lokális cég esetében. A tréningek a gazdasági szféra versenyképességét biztosító készségek és képességek elsajátítását segítik, szervezésük azonban nem kizárólagos egyetemi kompetencia. Ezen a téren sokkal jellemzőbb a vállalati szféra keresleti aktivitása. A fent leírt tudásáramlások szinergikus hatásának eredményeként a Triple Helixben jelentős mennyiségű közös tudás teremtődik. Az egyetemek és gazdasági szektor között erre legjellemzőbb példa a közös projektek kezdeményezése és működtetése. Ezekben a projektekben a tapasztalatcsere során mindenfajta tudás képes kicserélődni a két szektor képviselői között, miközben a régió fejlesztése szempontjából új tudást hoznak létre. Ha a kormányzati szektort is bevonjuk a vizsgálati körbe, megállapíthatjuk, hogy annak szerepe a Triple Helixben elsősorban az egyetemek, kutatóintézetek és a gazdasági szektor közötti tudásáramlás koordinációja, illetve a minél szélesebb körű társadalmi tudás © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


203

becsatornázásával a régió tudásteremtéséhez szükséges keretek biztosítása. A teljes Triple Helix modellben a tudásteremtés és tudásalkotás mindhárom szféra együttműködésével, egymásra hatásával valósul meg, miközben a szervezeti korlátok elmosódnak. Ez olyan szervezeti formák létrejöttét jelenti, melyek hagyományosan egyik szférában sincsenek jelen: egyetemi innovációs központ, tudományos park, inkubátorház stb. Azonban olyan nem formális kezdeményezések is a tudásáramlás, a közös tudásteremtés kialakítását jelenthetik, mint a klubok, a kötetlen, nem protokolláris találkozók az egyetemi, gazdasági és kormányzati szféra szereplői között. A továbbiakban a gazdasági és társadalmi aktivitás azon formáit tekintjük át, melyeken keresztül a Triple Helixben a tudásteremtés és tudástranszfer zajlik: Manapság a felsőfokú oktatási, képzési tevékenység már nem egyetemi monopólium. A tudásalapú gazdaságban a life long learning igények kielégítésére a képzés és továbbképzés új formái és új csatornái jöttek létre. Az egyetemi szférán kívül ma már az állami- és a gazdasági szektor szereplői is aktívan lépnek fel ezen a piacon. Erre a legkézenfekvőbb példák a vállalati tréningek, amelyek természetesen értelmezhetők a közszférában, tehát a közalkalmazotti illetve köztisztviselői állomány esetében is. Sőt a nagy multinacionális vállalatok saját vállalati egyetemeket hoznak létre, amelyek falain belül az oktatási tevékenység kizárólag a cég tevékenységében releváns tudás átadására koncentrálódik (Kocsis–Szabó 2001). Ugyanígy hatalmas jelentőségű az intézményesített szakmai gyakorlatok (szendvicsképzés, gyakorlati félév) rendszere, mely számos nyugateurópai ország felsőoktatásában sikeresen működik, hiszen elősegíti az egyetemek, főiskolák munkaerőpiachoz való alkalmazkodását, az új gyakorlatok oktatásba való beépülést. Ugyanezt a célt szolgálja a meghívott gyakorlati szakemberek oktató tevékenysége, a projektmenedzsment folyamatokat szimuláló szakszemináriumok képzésbe való beemelése. Fontosnak tartjuk az egyetemi oktatók és kutatók közösségi szerepvállalásának vizsgálatát. Ennek számos megnyilvánulása lehet, a konkrét helyi gazdasági szerepvállaláson (tanácsadás, másodállású üzleti tevékenység, felügyelőbizottsági tagság, stb.) a politikai, köz- és államigazgatási funkciók betöltésén túl egészen a civil szerveződésekben való részvételig. Ezek a legegyszerűbb formái a szektorok együttműködésének, a közös tudás kialakulásának, közös kezdeményezések megfogalmazásának (Etzkowitz 2002). Az egyetemek és vállalatok állami koordinációval megvalósuló kutatási projektjei tudásmenedzselési szempontból kettős funkciót töltenek be. Érvényesül egy külső hatás, ami a projekt kézzel fogható eredményében testesül meg, illetve egy belső hatás, ami a projektet kidolgozó team tagjainak tapasztalatcseréjét jelenti (Koskinen 2001). Az ilyen projektekben más területeken dolgozó szakemberek cserélnek tapasztalatot, itt egyrészt különböző diszciplínák termékenyítik meg egymást, másrészt közeledik az egyetemi, a vállalati és az állami szférában dolgozók gondolkodásmódja. A Community of Practice (CoP), mint autonóm csoport szintén fontos tapasztalatcsere lehetőségét hordozza magában a szektorok között. Olyan formális vagy informális tudásközösségekről van szó, amelyek egy szervezeten belül önszerveződő alapon jönnek © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

204


létre és általában gyakorlati kérdésekben biztosítanak kommunikációs lehetőséget (Wenger 1998; Wenger–Snyder 2001). Az üzleti életből vett tapasztalatok szerint, jól működő CoP magok könnyen hálózatosodhatnak, ezáltal szervezetközi, szektorokat összekötő kreatív, tudásteremtő közösségekké válhatnak. Mindhárom szektor innováció politikája ezen kvázi szervezeti egységek kialakítását kell, hogy ösztönözze. Start-up cégek létrehozása is akkor a legeredményesebb, ha az ötlet, gazdasági kezdeményezés egyetemi-vállalati összefogással, és állami szerv által nyújtott támogatással, tanácsadással, koordinációval valósul meg. Ez egyrészt előnyös a résztvevő cégnek, mivel az egyetem biztosítja a fiatal kreatív humán erőforrást, másrészt előnyös az egyetemnek, mert közvetlenül le tudja mérni, az általa nyújtott képzés gyakorlati hasznosíthatóságát, továbbá első kézből kap iránymutatást a jövőben követendő oktatási és kutatási tevékenységének kívánatos súlypontjait illetően. Hasonlóan fontos szerepet játszanak a helyi gazdaságfejlesztésben az egyetemről kipörgetett ún. spin off vállalkozások. Ezek olyan, az egyetemi szervezeten belül, CoP alapon működő kvázi szervezeti egységek, amelyek a három szektor együttműködésében megvalósuló projekteken szocializálódva, immár formalizált szervezetként az üzleti szférában kamatoztatják tudásukat. Ezek a cégek az egyetemi szférában gyökereznek, magukban hordozzák az egyetemi kultúrát és értékrendet a későbbiekben is könnyen tudnak együttműködni nemcsak az egyetemekkel, de a korábbi tapasztalataik révén a kormányzati szektorral is. A régió fejlesztési tervének megalkotása olyan feladat, mely rendkívül jól jelzi a három szféra együttműködésének szükségességét. A szereplők, különösen az egyetemek megnövekedett társadalmi felelőssége, valamint a tudásalapú gazdaság kihívásaira reagáló állam megváltozott szerepei jogosítják fel arra a feleket, hogy a régió gazdaságfejlesztési stratégiáit és programjait a térség vezető vállalataival együtt dolgozzák ki. Ahogy azt korábban bemutattuk, kevésbé fejlett régiókban ezt a folyamatot az egyetemek kezdeményezték (Észak-kelet Anglia /UNE 1999/, Finnország /Goddard et al. 2003/, Portugália /Etzkowitz 2002/). A regionális fejlesztési irodák létrehozása és működtetése a Triple Helix modell egyik fő üzenete az állami igazgatás felé. Mint már fent említettük: az állam igazi feladata ebben a dinamikus innovációs modellben a koordináció. Ezek a fejlesztési irodák NyugatEurópában valóban ellátják ezeket a feladatokat: részt vesznek inkubátorházak működtetésében, üzleti ismeretek oktatásában, CoP-k létrehozásában, projektek életre hívásában, egyéb vállalati hálózatok segítésében, a régió külső marketingjében, az egyetemi professzorok és a térség vállalatai közötti együttműködések közvetítésben stb.

A hazai szakirodalom áttekintése alapján megállapíthatjuk, hogy a Triple Helix modell az innovációs rendszerek magyar irodalmában is megjelent már. A publikált tanulmányok (Buzás 2003; Inzelt 1999; Mosoni-Fried 2002; Papanek 2000) azonban a modell részelemeire koncentrálnak (kutatási együttműködések, hídképző intézmények) és alapvetően K+F oldali megközelítést alkalmaznak. A Triple Helix modell tudásmenedzsment alapú, rendszerszerű megközelítése azonban hiányzik a magyar szakirodalomból, és gyakorlatból egyaránt. Sajnos hazánkban a három szektor © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


205

együttműködése nem harmonikus, pedig nemzetközi példák bizonyítják a modell működőképességét, és hatékonyságát. A modell magyarországi adaptációjának megvalósíthatósági tanulmánya, amely kijelölné az érintettek szerepvállalásának határait, és bemutatná a modell bevezetésének feltételeit és korlátait, iránymutató lehet a hazai innovációs politika döntéshozói számára.

V.6.Összegzés Tanulmányban arra vállalkoztunk, hogy bemutassuk azokat a kutatási irányokat, amelyek a nemzetközi szakirodalomban az egyetemek tudásgazdaságban betöltött szerepét vizsgálják. Megállapítottuk, hogy az irodalomban az egyetemek gazdasági-társadalmi hatásainak azonosítására alapvetően kétféle közelítésmód ismert: 1. Az egyetem, mint intézmény szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben: a. A tervezők által az egyetemeknek szánt szerepkörök azonosítása a regionális fejlesztési stratégiákban illetve ezek összevetése az egyetemek által saját fejlesztési stratégiáikban felvállalt helyi gazdaságfejlesztési szerepekkel; b. Az egyetemek direkt kiadási hatásainak számszerűsítése (multiplikatív jövedelmi és foglalkoztatási hatás); 2. Az egyetem által előállított és transzferált tudás regionális gazdasági hatásainak azonosítása. A fenti gondolatmenetet követve először azokat a modelleket tekintettük át, amelyek az egyetemek regionális fejlesztési stratégiákban betöltött szerepét vizsgálják. A kereslet oldali megközelítés a regionális egyetemek szükségességét hangsúlyozza. A modell kereteit az Észak-kelet angliai régió példáján keresztül mutattuk be, mivel az európai oktatási rendszerek áttekintése alapján úgy ítéltük meg, hogy az angol modell az egyszintű és duális oktatásszervezés jegyeit egyaránt hordozza, így Európa szerte ez alkalmazható a legszélesebb körben. Az angol szakirodalomban regionális egyetem alatt az egy régión belüli egyetemek hálózatát értjük, amelyek komparatív előnyeikre koncentrálva pontosan definiált, speciális szerepet vállalnak régiójuk fejlesztésében. Az egységes stratégia biztosítja a párhuzamosságok kiszűrését, a hálózati rendszerben működés pedig felerősíti a szinergikus hatásokat. A modell elsősorban elmaradott régiókban alkalmazható jól, ahol az egyetemek főként a regionális gazdaság speciális képzési igényeinek kielégítését szolgáló oktatási tevékenységükre koncentrálnak. Kutatási tevékenységük sokkal visszafogottabb, alkalmazáshoz közeli területekre összpontosít és elsősorban a helyi gazdasági szereplők igényeit elégíti ki. Az egyetemek oktatási és kutatási kapcsolatai tehát az adott régióra koncentrálódnak. A magyar szakirodalom némileg más nézőpontból, elsősorban a regionális innovációs rendszerek elemeiként vizsgálja az egyetemek regionális gazdaságfejlesztésben játszott szerepét. A magyar megközelítés az egy egyetem = egy régió modellben gondolkodik. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

206


Abból indul ki, hogy (majdnem) minden magyar régióban található olyan, komoly történelmi hagyományokkal rendelkező, universitas jellegű egyetem, amely az adott régióban kvázi minden tudományterületen képes felsőfokú képzést biztosítani. Ugyanakkor nem vizsgálja a régió felsőoktatásában szerepet játszó egyéb intézmények (szakfőiskolák és egyetemek) szerepkörét, ezek tudáshálózatba tömörülésének gondolata pedig abszolút idegen a magyar mentalitástól. Az érintettek sokkal inkább tekintik egymást versenytársaknak, a versenyt pedig minden tudományterületre kiterjedőnek, semmint, hogy megpróbáljanak komparatív előnyeikre koncentrálva, regionális szintű együttműködéseket kiépítve valóban versenyképes tudáshálózatokat kiépíteni. A kínálat oldali megközelítés, vagyis az innovatív (vállalkozó) egyetem típusát az USÁ-ban fejlesztették ki, mint olyan új paradigmát, amely az egyetem hagyományos szolgáltatási körét üzleti irányultságú kutatási tevékenységgel és a regionális gazdaságfejlesztésben való aktív részvétellel egészíti ki. Az amerikai egyetemek tökéletes példáját adják az ipar és a regionális gazdaság kölcsönösen hasznos együttműködésének. A legjobb példa az MIT, amely az elmúlt 60 év alatt 800 céget alapított, 200 000 embert foglalkoztat, kutatási megbízásainak felét saját államától kapja, és mégis elit oktatókkal és hallgatókkal rendelkező, hírneves tudományos intézmény maradt. Európában hasonló léptékű példával csak Cambridge esetében találkozunk. S bár Magyarországon is vannak olyan kezdeményezések, amelyek e modell eleminek megvalósítását szolgálják (pl. ipari kapcsolatokat ápoló speciális szervezeti egységek létrehozása az egyetemeken; Talentis program, amely tudományos Park kialakítását célozza a Zsámbéki medencében), átütő eredményről azonban még nem számolhatunk be. A tanulmány következő részében azokat a modelleket tekintettük át, amelyek a felsőoktatás területi hatásainak mérését és osztályozását szolgálják. Megállapítottuk, hogy az egyetemek alapvetően kétféle módon tudják befolyásolni a regionális gazdaságot: a ráfordítások multiplikatív hatása révén (intézmények, munkatársak, hallgatók) – direkt foglalkoztatási és kiadási hatás – és a privát szektor felé irányuló tudástranszfer révén – tudáshatás. (Goddard 1997; Varga A. 2004) A fenti hatások több tényező eredőjeként határozódnak meg, melyeket Morgan B. (2002) alapján két, jól elkülöníthető modellbe tudtunk szintetizálni: 3. Diffúz modell: amely az egyetemek, mint intézmények regionális gazdaságra gyakorolt direkt és indirekt hatásait igyekszik számszerűsíteni; 4. Innovációs modell: amely az egyetemi tudástranszfer regionális gazdasági hatásaira koncentrál. A diffúz modellen belül áttekintettük annak oktatás-gazdaságtani, szociológiai, és közgazdasági (kultúra-gazdaságtani, keynesi-multiplikátor, regionális gazdaságtani) megközelítéseit, az utóbbit igyekeztünk egységes rendszerbe szintetizálni. Bemutattuk továbbá, hogy az egyes kutatási irányzatokhoz hogyan illeszkedik a magyar szakirodalom. Az innovációs modell, amely az 1980-90-es évek versenyképességi vitájából nőtte ki magát; az egyetemet a technológiai innováció egyik kulcstényezőjének tekinti és az egyetemen felhalmozódó tudás és tudástranszfer regionális gazdasági hatásaira koncentrál. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


207

Az egyetemi tudás regionális hatását elemző nemzetközi szakirodalom két nagy csoportra bontható (Morgan B. 2002; Varga A. 2004): a telephely-választási és a tudástranszfer kutatásokra. Az előbbi csoportba tartozó tanulmányok empirikusan vizsgálják az egyetemek relatív szerepét a csúcstechnológiához kötődő tevékenységek térbeli eloszlásában. Implicit módon feltételezik, hogy ha az egyetemi tudástranszfer térbeli közelséget igényel, akkor, az egyetem a tudásigényes gazdasági tevékenységek telephelyválasztási döntéseiben szignifikáns szerepet játszik. (Varga A. 2004) Utóbbi kutatások pedig a tudástranszfer mechanizmusok működését, a tudás térbeli terjedését vizsgálják. Ebben a megközelítésben egyetemi tudástranszfernek minősül minden módszer, amely által alapvető összefüggések, információk és innovációk áramlanak az egyetemektől a privát szektor cégei felé. A téma hazai szakirodalmának áttekintése alapján megállapítottuk, hogy bár több tanulmány foglalkozik a kutatás-fejlesztés gazdasági hatásaival, ezen belül többen vizsgálják az egyetemek szerepét is, az egyetemek regionális gazdasági hatásaival kapcsolatban azonban eddig egyetlen átfogó munka jelent meg (Varga A. 2004). A hivatkozott tanulmány elsősorban az egyetemi kutatások regionális hatásaira koncentrál, kevéssé foglalkozik az egyetemi szerepvállalás egyéb vetületeivel. Ezek feltárásához a regionális innovációs rendszerek institucionalista megközelítését hívtuk segítségül. Mivel ezen elmélet központi eleme a tudás, a továbbiakban ez került vizsgálataink középpontjába. A tudás, mint termelési tényező értelmezése után áttekintettük milyen tudás típusokat ismer a tudással központi kérdésként foglalkozó közgazdasági elmélet, a tudásmenedzsment. Megállapítottuk, hogy regionális gazdaságtani relevanciával Polányi (1994, 1997) tudáselmélete bír, amely az explicit és tacit tudáselemeket egymás komplementereiként fogja fel. Ennek bemutatása után Nonaka (1994) erre épülő vállalati tudásteremtési modelljét (SECI) ismertettük. A külső tudáselemek modellbe történő bevonása (NonakaToyama-Konno 2000) lehetővé tette a modell szektorok közti értelmezését, aminek kulcsszerepe van a tudásalapú régiók ún. Triple Helix modelljének leírásában. A Triple Helix modell – amely három szféra: az egyetemi-tudományos-, a gazdasági szféra és a kormányzati szervek kapcsolatán keresztül alkot komplex innovációs elméletet – fő megállapítása, hogy e három egység folyamatos kommunikációja biztosítja mindhárom szektor fejlődését, a tudásteremtő régiók kialakításához ezek a feltételek elengedhetetlenek (Etzkowitz-Leydesdorff 1997). Lengyel B. (2004) tanulmánya alapján bemutattuk, hogy a három pólus milyen szerepet játszik a Triple Helixben, elsődlegesen természetesen az egyetemek szerepének azonosítására koncentráltunk. Áttekintettük továbbá a tudásteremetés és tudástranszfer Triple Helixben működő mechanizmusait, továbbá bemutattuk a gazdasági és társadalmi aktivitás azon formáit, amelyek a fenti mechanizmusok hatékony működésének kereteit biztosíthatják. Megállapítottuk, hogy a Triple Helix modell rendszerszerű megközelítése hiányzik a magyar szakirodalomból, a három szektor együttműködése nem harmonikus, pedig a nemzetközi példák bizonyítják a modell működőképességét, és hatékonyságát.


208

Az innováció hálózati alapú megközelítése

VI.AZ INNOVÁCIÓ HÁLÓZATI ALAPÚ MEGKÖZELÍTÉSE Tudásáramlás, innovációs rendszerek, regionális hálózatok Elméleti és metodológiai irányvonalak, nemzetközi és hazai tapasztalatok VI.abranull VI.tablanull

„Nem lesz olyan cég a 21. században, amely a globális verseny hatására ne kényszerülne – legalább is bizonyos mértékig – arra, hogy hálózatépítéssel, hálózatirányítással vagy hálózatfejlesztéssel foglalkozzék”. Coleman – Miles – Snow (1992) „Paradox módón a globális gazdaságban a tartós versenyelőny egyre inkább a lokális elemeken alapul – olyan tudáson, kapcsolatokon és motiváción, amelyekkel a távoli versenytársak nem vetekedhetnek”. Michael E. Porter (1998: 77. Kiemelés tőlem CSZ). A modern technikai megoldások sikere manapság egyre nagyobb mértékben a heterogén összetételű aktorok és „tudásmezők” összefonódásán, kölcsönös összekapcsolódásán áll vagy bukik. A legtöbb izolált cég, szervezet már nem tud megbirkózni az összes releváns technológia kifejlesztésével, inkább a külső „tudás-forrásokhoz” folyamodnak, azokat próbálják bevonni a belső folyamataikba. Ennek következtében, az innovációs kapcsolatrendszerek, kooperációs hálózatok szintén egyre nagyobb jelentőségre tesznek szert a tudásintenzív ágazatokban az ipari K+F folyamatok „koordinációs eszközei”-ként. Jelen tanulmány elsődlegesen nem közgazdasági, hanem szociológiai- és szervezetelméleti alapon közelít a kérdéskörhöz, és megpróbálja áttekinteni a nemzetközi, illetve hazai szakirodalomban megfogalmazott elméleti és módszertani elveket, gyakorlatokat egy későbbi empirikus felmérés megalapozása érdekében. A hagyományos innovációs elméletekkel szemben mi elsősorban arra fókuszálunk, hogy milyen kutatási- és alkalmazási muníciókat „kérhetünk kölcsön” a rendszerelméletben, illetve a társadalmi kapcsolathálózatok elméletének és módszertanának szakirodalmában elért eddigi eredményekből annak érdekében, hogy sikeresen fel tudjuk térképezni a hazai tudásáramlás, kutatás-fejlesztés nemzeti és regionális folyamatainak mintázatát. Másképpen fogalmazva, ha az innováció sikeressége egyre inkább függ a szervezetközi kooperációktól, a cselekvők társadalmi erőforrásaitól, és nem csak a hagyományos üzleti– piaci mechanizmusoktól, akkor milyen kutatási gyakorlat alkalmas ezeknek az új jelenségeknek a megragadására és pontos leírására. A hazai szakmai közegben az első összefoglaló munka Kocsis Éva és Szabó Katalin tollából jelent meg a nagyon sejtelmesen divatos „A posztmodern vállalat” címmel (2000). A tanulás, a tudás és a hálózatosodás nemzetközi és hazai jelenségeivel foglalkoznak az „új



209

gazdaság” vonatkozásában. Az innovációs együttműködés ebben a szövegkörnyezetben tanuló- és tudáshálózatként jelenik meg egy posztmodern cégnél, gazdasági szektornál. Az innovációs láncokról írt összefoglalójuk (2000: 155–156) szinte érinti az összes olyan kérdéskört, ami tanulmányunkban szerepelni fog és megadja a kedvező elemzési „hangnemet” is. Ezért hosszabban idézzük az általuk kifejtett összefüggésrendszert. „A termék- és folyamatinnováció ma már többnyire nem lineáris folyamat eredménye, … az innováció az olyan új tudásnak és információknak köszönhető, amelyek hálózati együttműködésben keletkeznek és integrálódnak olyan emberek révén, akik kellő szaktudással rendelkeznek az adott szektor termékeit illetően. … A hálózatban dolgozó emberek közti intenzív együttműködés az információk folyamatos áramlását hozza létre. A hálózatokkal párhuzamosan, illetve a hálózatokon belül létrejön a tudásipar, a tudás folyamatos árama. Új információ keletkezik, amely innovációhoz vezet, és ahogyan a hálózati interakciók folytatódnak, állandósulnak az innovációk is. … A vállalat egésze vesz részt a versenyben, következésképpen az egész vállalatnak, minden részében innovatív módon kell működnie. … Az innovációk láncot alkotnak, kombinálódnak egymással, és ha bármelyik láncszem gyengének bizonyul, veszélybe kerülhet a mégoly reményteljes részinnováció is. Az innováció ebben az értelemben komplex jelenség. A termékben, technológiai folyamatban vagy éppen marketingmódszerekben testet öltő tudás szervezeten belüli és kívüli ügyletek során jön létre, mégpedig interperszonális kapcsolatokban ”(Kocsis – Szabó 2000: 155–156).

A posztmodern állapotban a versenyképesség már nem merülhet ki a szimpla termékinnovációban. A „koordináció olyan intézményesített rendszerére” van szükség, amely pozitívan érinti a tranzakciós költségeket, és javarészt az információ megszerzésére, szelektálására, feldolgozására, valamint továbbítására irányuló „tudatlansági” költségtényezőket. A hallgatólagos és a formális tudás keveréke kell, hogy felváltsa a – csináld és tanuld meg jellegű – „instruktív tanulást”. Többszintű neurális hálózatokról van szó, amelyek olyan „fejlődő mezorendszerek”, amelyeknek kapacitása a közösség szintjén egyre bővül. Az innovációk fel kell, hogy öleljék a termelés mellett a marketing, a emberierőforrás, a pénzügyi, az információkezelési, és a szervezeti megújuló készség területeit is (Kocsis – Szabó 2000: 156). Az innovációs kapcsolatok, tudáshálózatok fejlődési dinamikája nem körvonalazódik ki minden tekintetben egyértelműen a statisztikai források alapján. A technológiai együttműködések négy évtizede figyelt jelenségek a globális gazdaságban. Az ilyen irányú kooperációk arányának a növekedése talán kellő pontossággal és hatékonysággal szemlélteti az elmúlt évtizedekben végbement átrendeződési tendenciák volumenét (VI.1. ábra). A hetvenes évek végétől kezdődően a közös K+F, és a technológia csere számának ugrásszerű növekedése figyelhető meg a nemzetközi adatbankokban. A mutatókkal csak azt szeretnénk érzékeltetni, hogy itt egy hosszabb léptékű (közel négy évtizedre visszanyúló) trendről van szó. Elsődlegesen a legfejlettebb gazdasági erőterekhez kötődik (az 1998-ig létrejött 9000 együttműködés több mint 90%-a az OECD államokban köttetett), túlnyomóan a high-tech ágazatok járnak élen (kb. 65%-os részesedéssel), és a kapcsolatok fele a saját domináns kereskedelmi övezeten belül jön létre (Európai Unió, Ázsia, ÉszakAmerika), de ez elmúlt egy évtizedben „felpörögtek az események” és egyre heterogénebb összetételűvé, többszereplőssé válik a kutatásban és fejlesztésben kooperatív magatartást tanúsító cégek halmaza (az adatokhoz lásd Hagedoorn – Kranenburg 2002: 16). Az egyre nagyobb léptékű kooperációs hullám, együttműködési divat viszont nem csak új közgazdasági kérdéseket, hanem korábban nem ismert pszichológiai és természetesen


210


szociológiai faktorok megjelenését is maga után vonja. Olyan humán- és közösségi tényezők lépnek be a gazdasági folyamatokba, amelyek nem magyarázhatók a rendszeren belülről, csak interdiszciplináris alapokra helyezetten érthetőek meg. VI.1.ábra: A vállalatközi technológiai együttműködések számának és belső összetételének változási tendenciái 1973 és 1988 között* 60

5000

Százalékos megoszlás

4000 3500

40

3000 30

2500 2000

20

1500 1000

10

Összes együttműködés (db)

4500 50

500 0

0 1973 előtt

1973-76

1977-80

1981-84

1985-88

1990-98

Négyéves ciklusok Kutatási kooperáció közös vállalkozásban (%)

Közös kutatás és fejlesztés (%)

Technológia csere (%)

Fogyasztó és szállító közti kapcsolat (%)

Összesített kooperációk száma az adott időszakban

* Az adatokat idéző szerzőpáros utal arra, hogy a tendencia természetesen a kilencvenes években is folytatódott, sőt egyre nagyobb arányokat öltött. A MERIT – CATI adatbank a kilencvenes évek közepén már közel 10 000 technológiai együttműködést regisztrált. Forrás: Hagedoorn (1990), idézi Kocsis – Szabó 2000: 167, illetve Hagedoorn – Kranenburg (2002: 16), saját szerkesztés és ábrázolás.

A tanulmány szerkezetét tekintve több egymástól néha akár élesen is elkülönülő fejezetre tagolódik. Kiindulásként letisztázzuk a fogalmi keretet, azt a elméleti értelmezési rendszert, amelybe beágyazódnak a bemutatásra kerülő megközelítések. Az innováció és a kapcsolatháló fogalmának egy bizonyos formájú bevezetése nélkül nem léphetünk tovább. Másrészt előzetesnek, bevezető elemnek tekinthető a hazai innovációs rendszer jelenlegi állapotaival foglalkozó rész is. Durvábban fogalmazva inkább alulfejlettségről beszélhetünk, ha a nemzetközi kitekintést és az országos helyzetképet vesszük alapul. A hálózati perspektíva már konkrét kérdések felé vezet minket, és egy sajátos szemléletváltásról árulkodik. Logikailag az aktoroktól haladunk a rendszerszintű kérdéskörökig: szakirodalmi áttekintésünkben foglalkozunk a vállalatok, szervezetek hálózati kompetenciájával, a hálózati konfigurációk (sikeres) innovációra gyakorolt hatásával, és a komplex innovációs rendszerekkel is. Egy terjedelmét tekintve nagyobb rész kizárólag az innovációs hálózatok elméletét és egy lehetséges tipológiáját taglalja. Az új tudás, az ezen alapuló innovatív termékek és szolgáltatások terjedésének is vannak hálózati aspektusai. Külön fejezet foglalkozik a vizuális aspektusokkal. Ez ebben az esetben a numerikus és kvalitatív tartalmak mellett hasonló fontosságú, mert számtalan esetben az ábrázolás teljesen új tartalmakat hoz napvilágra. Végzetül olyan programjavaslatot © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


211

fogalmazunk meg a nemzetközi és hazai tapasztalatok alapján, ami az elkövetkező években egy konkrét kutatási utat és metodikát is jelenthet a hazai innovációs folyamatok megismerése, majdani tervezése, támogatása során.

VI.1.A fogalmi keret és a teoretikai értelmezési rendszer tisztázása Mivel kutatásunk során az innovációs folyamatok hálózati jellegű, kapcsolatorientált megközelítése során egymás mellé torlódnak olyan fogalmak, értelmezési formák, amelyek önmagukban is vitatottak és nem kellően tisztázottak, ezért elengedhetetlen feladatnak tűnik néhány lényeges és folyamatosan visszatérő konceptuális elem ismertetése. Gondolunk itt az innováció értelmezésére és a társadalmi kapcsolathálózatok elemzésének kérdésére. A következő néhány oldalakon közölt elgondolások nem kötődnek egyértelműen a közgazdasági indíttatású innováció-kutatáshoz, de annak szociologizált oldalához már igen. A részletesebb ismertetést az indokolja, hogy mind az „innováció”, mind a „hálózat”, „kapcsolatrendszer” kifejezés széles körű használatnak örvend a köznyelvben is, de természetesen gyakran nem az eredeti, vagy finomabban fogalmazva a leginkább elfogadott, konszenzuson alapuló jelentésüknek megfelelően.

VI.1.1Innováció Az innováció fogalmával kapcsolatban napjainkra megszületett egy viszonylagos konszenzus. Ismert a fogalom fejlődésének minden egyes állomása Schumpetertől (1980/1911) kezdődően, és letisztázódni látszanak a kutatásfejlesztés szerepe körül zajló viták is (Pakucs 1999). A hazai és a nemzetközi szakirodalomban a legelterjedtebb felfogás az OECD ajánlásán alapul, amelynek kiindulópontját a kutatás és kísérleti fejlesztés jelenti. Az ajánlás szerint a K+F „az a rendszeresen végzett munka, amelynek célja az ismeretanyag bővítése, beleértve az emberről, a kultúráról és a társadalomról alkotott ismeretek gyarapítását is, valamint ennek az egész ismeretanyagnak a felhasználását új alkalmazások kidolgozására. Az így értelmezett K+F háromféle tevékenységet ölel fel: az alapkutatást, az alkalmazott kutatást és a kísérleti fejlesztést” (OECD 1993–1996: 29, idézi A magyar kis és közepes…2002). Az innovációval kapcsolatban pedig az alábbiak fogalmazódnak meg: „egy ötlet átalakulása vagy a piacon bevezetett új, illetve korszerűsített termékké, vagy az iparban és a kereskedelemben felhasznált új, illetve továbbfejlesztett műveletté, vagy valamely társadalmi szolgáltatás újfajta megközelítése” (OECD 1993–1994: 19, idézi A magyar kis és közepes…2002). Ebben az értelmezésben a K+F az innovációs tevékenységek egyike csupán, amely mellett helyet kapnak még az olyan tevékenységek is, mint a tervezés, felszerszámozás és engineering, a gyártás megindítása, az új termékek marketingje, a termelésben még nem alkalmazott technológia megvásárlása, a „tárgyiasult technológia” (gépek és berendezések) megszerzése (A magyar kis és közepes…2002. I. fejezet: Fogalmak és értelmezések). Egy ilyen széles körű tevékenységi spektrumot lefedő fogalom már önmagában is felhívja a figyelmet a mögötte húzódó folyamatok többszereplős, összetett jellegére, interdependens voltára és ebből kifolyólag a kapcsolathálózati perspektíva időszerűségére, helytállóságára.


212


Az Innovációs Szövetség honlapján közölt kutatási jelentésben szereplő és az innovációs folyamatok különböző generációinak jellemzését (Rothwell 1994) taglaló anyagból is hasonló következtetéseket lehet levonni, hiszen az innovációk jellegének egyre gyorsabb változása regisztrálható. Ma már az ötödik generációs folyamatoknál tartunk eltérő technológiai szint és különböző piaci elfogadás mellett (VI.1. táblázat). A generációs séma ötödik állomása egy olyan komplex innovációs folyamatrendszert hipotetizál (ma még nem beszélhetünk az elterjedéséről), amelyben a stratégiai partnerkapcsolatok, a tanácsadó rendszerek, kutatási együttműködések, intézményspecializálódás lesz a mérvadó (A magyar kis és közepes…2002. I. fejezet: Fogalmak és értelmezések). Ez egyértelműen a hálózati alapú innovációs rendszerek gondolatával cseng egybe. A nemzetközi gazdasági élet a legtöbb területen persze még messze, vagy legalábbis elég távol van ettől a stádiumtól néhány csúcságazatot leszámítva, nem is beszélve a hazai viszonyokról (jelenleg a legtöbb gazdaság – Rothwell szerint – még csak a harmadik vagy jobb esetben – pl. Japán – a negyedik generációs szinten van). Ennek ellenére az elmélet és a módszertan tekintetében már kész vázlatokkal találkozhatunk a nemzetközi szakirodalomban, amelynek tesztelése még várat magára. Átszaladva az összefoglaló táblázat egyes pontjain, mindenhol (a stratégia, a fejlesztési elvek, a szerkezet, a humán jellemzők stb.) abba a feltevésbe ütközünk, amely szerint az innováció és annak folyamata egyre integráltabb lesz, strukturálisan hálózati modellekben ragadható meg, interdiszciplináris tanulásra és tudásra épül. Az innováció fogalmával kapcsolatban bizonyos „fejlődési pálya” is körvonalazódik. Jelenlegi és eseti végpontjában a társadalmi hálózatként kezelt innováció fogalom áll. Landry szerzőtársaival egy lineáris folyamatként követte nyomon a szakirodalom alapján az innovációval kapcsolatos fogalmi jellemzők változását, pontosabban az eltolódását az interaktivitás, a hálózatosodás és a rendszerré szerveződés felé (Landry et al 2002: 683). Az általuk felvázolt szisztéma alkalmasnak tűnik arra, hogy áttekinthető formában közöljük az egyes állomások legfontosabb paramétereit és a hátterükben álló szakmai anyagokat. A modell szerint a vállalkozás piaci szerepvállalásával, profitképességének megtartásával, összességében a versenyképességgel összefüggő belső problémamegoldással kapcsolatos szervezeten belüli folyamatok radikális átalakuláson mentek keresztül. A gazdasági szereplők előbb egymás felé nyitottak, majd a külső gazdasági-társadalmi mezőben elhelyezkedők irányába, törekedve a fokozott interaktivitásra. A kilencvenes évek elején jelentek meg az első olyan munkák, amelyek már egy diverzifikált tanulási folyamatként közelítettek az innovációhoz, illetve a szervezeten belül megtermelt, és a szervezetközi új – rejtett vagy kinyilvánított – tudástartalmak cseréjének elvére építették fel a gondolatmenetüket. Landry-ék szerint a legmodernebb megközelítések már egy olyan tanulási és cserefolyamatra gondolnak, ahol a kölcsönös függőség megteremti a teljes innovációs rendszert, mint hálózatot.



213

VI.1.táblázat: A különböző generációs innovációs folyamatok jellemzése Jellemzők Megjelenési ideje Legfontosabb "haszonélvező"

Első 1960-as évek Technológia

Második 70- és, 80-as évek

Generációk Harmadik 80-as évek

Projektek

Vállalkozás

Fő jellemzője

Technológiai nyomás

Szükségletek húzószerepe

Kapcsolt modell (az előző kettő összekapcsolása )

Stratégiai alap

Technológiafejlesztés

Piac (vevő) igényei, elmozdulás a piac felé

A technológia és a vállalkozás integrálása,

Negyedik 80-as, 90-és évek

Ötödik 90-és évek vége?

Vevő

Általános tudás

Integrált modell (további szereplők: beszállítók, a piacvezetők) Technológia, vállalkozás, beszállítók, vevők integrációja

Rendszerintegrált hálózati modellek Együttműködő innovációs rendszerek A teljes innovációs folyamat hálózati kezelése

Fejlesztési elvek

K+F

Piackutatás

K+F és piackutatás

A teljes innovációs folyamat kezelése

Változásokat generáló tényezők

K+F mindenek felett

Kölcsönös függőség

Rendszerezett K+F menedzsment

Gyorsított, folyamatos globális változás

Kaleidoszkopikus, dinamikus

Jellemzői

K+F mindenek felett

Költségmegosztás

Kockázat haszon egyensúlya

Gyártási paradoxon

Intellektuális kapacitás/hatás

Szerkezete

Hierarchikus, funkcionálisan vezetett

Mátrix

Osztott koordináció

Humán kapcsolatok

Mi – ők verseny

Gyakorlati együttműködés

Strukturált kollaboráció

Folyamatok

Minimális kommunikáció

Projekt alapú

Hasznosítható K+F portfóliók

Visszacsatolt és "információs kitartás"

Embrionikus

Adat-állomány alapú

Információ alapú

Információ technológia, mint versenyfegyver

Technológiák

Multidimenzionális, kommunikációközpontú Érték és kapacitás központúság

Forrás: A magyar kis és közepes…2002. Rothwell (1994) alapján.


Szimbiotikus hálózatok Self managing, "tudás-alkalmazottak" Tanulás - tudás folyam, interdiszciplinár is intelligens tudás processzorok

214

Az innováció hálózati alapú megközelítése VI.2.ábra: A tudásalapú interaktív hálózati innováció elméletének kiformálódása

MI AZ INNOVÁCIÓ? Forrás: Landry–Amara–Lamari (2002: 683) alapján saját szerkesztés és kidolgozás. Egy cég környezetével A cikk szerzői szerint a tudásalapú elméletének(3) fejlődési pályájában (1) Folyamat, főként (2) Cégekinnováció közti kialakított formális és informális az problémamegoldó együttműködési kapcsolatait magába foglaló innovációs „recept” társadalmi „alapanyagai” egyre összetettebben és egyre szorosabban (Dosi 1982) folyamat interaktív folyamat beágyazódott komponensként jelennek meg. Szerintük napjainkra kialakult 1986) az innováció (Kline–Rosenberg társadalmi elmélete, mégpedig öt világosan elkülöníthető stádium mentén (Landry et al 2002: 684).

A táblázatban (VI. 2. táblázat) szereplő stádiumok és a minősítés kritériumai sok esetben önmagukért beszélnek. Talán a legérdekesebb kérdések az innovációs viselkedések (6) A tanulás és a csere olyan és interaktív folyamat, ahol az struktúrák lényegi elvével kapcsolatban (5) A rejtett és merülnek fel. A kézzelfogható materiális (4) Diverzifikált egymástól kölcsönösen függő kodifikált szervezeti tanulási folyamat: cselekvők egy egységes erőforrások kombinációjától haladva egyre összetettebb konfigurációs mintázattal elkészítésen, tudás cseréjén alapuló innovációs rendszert alkotnak. használaton, és(piaci elemek, vevők folyamat. találkozhatunk és beszállítók visszacsatolásai információs erőforrások (Lundvall 1992; Niosi 1993; megosztáson alapul (Patel – Pavitt 1994) Edquist 1997; De la Mothe– már formájában), mígnem néha már a mai, de mindenképpen a jövőbeli innováció (Rosenberg 1982, Dosi Paquet 1998; Edquist–Hommen et al 1988; Lundvall egyértelműen fel van töltődve olyan elsődlegesen társadalminak 1999; és nem piacinak minősülő Acs 2000; Holbrook– 1992) Wolfe 2000) faktorokkal, mint a társadalmi normák, kollektív értékek, tudásjavak, kooperációs hálók stb. Landryék áttekintése már a konceptuális síkon felhívja a figyelmet arra, hogy a modern, hálózati gazdaság mechanizmusai kihatnak az innovációs viselkedésre, és az ezekből formálódó összetett szerveződésekre is.



215

VI.2.táblázat: Az innováció-elméletek fejlődési pályája Elméletek

Innováció alapja

A termelés

Lényegi elv

(1) Technológiai – mérnöki

Kutatási sikerek Alapkutatások, K+F

Megoldás egy mérnöki problémára

A kézzelfogható, materiális erőforrások (technológia, munkaerő, pénzügyi források stb.) kombinációja

(2) Piaci indíttatású Carter 1957 Schmookler 1966 Myers – Marquis 1969

Kutatási sikerek + piaci információk

Be kell vonni a szervezeti faktorokat is a folyamatba

A kézzelfogható, materiális erőforrások és a piaci információk kombinációja

(3) „Láncszem” felfogás Mowery–Rosenberg 1978 Von Hippel 1988

A kutatási és piaci szegmens közti „láncszemek” fontosságának a felismerése

Új faktorok: mérnöki elemek, termelés, technológiai fejlesztés, marketing, értékesítés, vásárlók, beszállítók

A kézzelfogható, materiális erőforrások és a vásárlóktól, beszállítóktól származó visszacsatolt információk, ismeretek kombinációja.

(4) Technológiai hálózat elméletek – rendszerszerű felfogás Dosi et al 1988 Lundvall 1995 Edquist 1997

Egy diverzifikált ágensekből összetevődő kooperációs hálózatba, információs csererendszerbe kell beágyazódni

Egyre inkább a szervezeten kívüli információs forrásoktól függ: partnerek, beszállítók, tanácsadók, kormányzat, egyetemek, kutatóintézetek

Technikai megvalósíthatóság + Piaci megvalósíthatóság + Hálózati megvalósíthatóság kompozíciója

(5) Társadalmi hálózat elméletek Lengrand–Chatrie 1999 Maskell 2001 Knack–Keefer 1997

A) Tudás és kommunikáció, B) Stratégiai fontosságúak az együttműködések,

A) Legfőképp a tudásra épül és az új információs és kommunikációs technológiák megszerzésére, alkalmazására

A) A kooperációs hálózat mellé kiépül egy sajátos tudáshálózat is, mely az innováció elsődleges motorja lesz

C) Információból tudás előállítása

B) Interakciós produktivitás a mérvadó

B) A cégen kívül elhelyezkedő értékes erőforrások elérésének képessége és a valószínűsége fejlesztendő Holisztikus elv, társadalmi normák, értékek, intézmények determináns szerepet játszanak

Forrás: Landry–Amara–Lamari (2002: 684–86) gondolatai alapján saját szerkesztés és kidolgozás

Az innováció fogalma – mint láttuk – megközelíthető egy sajátos konszenzus eredményeként (is). Ebben az esetben egy nagyon összetett, sok funkciót lefogó elasztikus definícióval találkozhatunk, amelynél egyre jobban ott lebeg az esernyő-fogalommá válás esete, és nem kap szerepet a hálózati elv sem. Az értelmezési tartományok és szisztémák alakváltozását nyomon követve viszont olyan munkákra hivatkoztunk, melyekben egy © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

216


dinamikával rendelkező, a gazdasági változásokra reflektáló elméleti vonulat öltött testet, és ma (tíz éve pedig minden bizonnyal) még akár víziónak tűnő új szerveződési elveket, gazdasági mentalitásokat, innovációs attitűdöket emelt be ebbe a gondolatkörbe.

VI.1.2Kapcsolathálózatok – Hálózatelemzés Második lépésként megpróbáljuk letisztázni a „hálózat”, „kapcsolatháló”, „network” stb. rokon értelmű fogalmak együttes használatából fakadó lingvisztikai zűrzavart a társadalomtudományok területén. Már csak azért is fontos ez a lépés, mert nagyon gyakran hallani a politikusok, a különböző szakértők, a menedzserek, a mérnökök vagy éppen a kutatók szájából ilyen célzatú kifejezéseket gyakran gyökeresen eltérő jelentéstartalommal. Ha az új ötletek és gyakorlatok megteremtésében játszott szerepét kutatjuk az olyan társadalmi- és humán faktoroknak, mint pl. a tudástőke, a kapcsolati-tőke, a hálózatépítés és működtetés, akkor nem árt tisztázni az általánosan elfogadott szakmai kánonban lefektetett alapelveket. A társadalmi jelenségek kapcsolathálózati elemzésének módszere a szociológiának az elmúlt három évtizedben az egyik leginkább fejlődő, fokozatosan önállósuló, és az intézményesedés egy bizonyos fokát elérő megközelítésmódjává vált (Tardos 1995; Wellman 1991). A hálózatelemzéssel a társadalmi folyamatokat- és viszonyokat úgy lehet a kapcsolatrendszerek oldaláról vizsgálni és elemezni, hogy az elméleti keret és a kutatási módszer nem atomizálja, nem ragadja ki a vizsgálandó egyéneket, csoportokat, intézményeket, társadalmi viszonyaik szövetéből, mivel egyszerre több szinten teszi lehetővé az elemzést a makro- és mikro-szintű alakzatok kapcsolat rendszerének függvényében. Abból indul ki, hogy a társadalmi rendszer integráns elemei közötti kapcsolatok milyensége, mértéke, iránya és kiterjedése jelentősen befolyásolja az adott cselekvők megnyilvánulásait, akár egymás irányába, akár az adott társadalmi rendszeren kívülre (Knoke–Kuklinski 1988). A figyelmet a társadalmi entitások (aktorok, hálózati pontok,) egymás közti interakciójára irányítja, valamint az ezen interakciós minták által konstruált önállóan tanulmányozható szerkezetekre, önálló jellemzőkkel rendelkező strukturális keretekre. Lényegében ez az elméleti és módszertani sajátosság különbözteti meg a társadalmi hálózatelemzést más kutatási irányoktól (Wasserman–Galaskiewicz 1994). A tulajdonság-szempontú megközelítés mellett kiemelt szerepet kap a viszonyszempontú elemzés is (Scott 1992), és így lehetőséget biztosít az olyan társadalmi relációknak, mint pl. a kommunikációs, üzlettársi, partneri, ügyfél jelegű, vagy éppen a hatalmi, a rokoni, a baráti stb., elméletileg integrált és módszertanilag kompatibilis kutatására. Ha a regionális, a nemzeti vagy éppen a nemzetközi innovációs rendszert szeretnénk hálózati alapon megközelíteni, akkor a szemléletmód következő formában összefoglalható néhány általános előfeltevését is érdemes figyelembe venni: (1)

A cselekvők és cselekedeteik egymást kölcsönösen meghatározzák (interdependencia), és nem egymástól független, autonóm vizsgálati elemek.



217

(2)

A társadalmi aktorok közti kötések (relational ties/linkages) transzfercsatornák, erőforrásáramlási-pályák, ahol az erőforrások lehetnek materiális elemek (pénz, árucikkek); de nem anyagi alapokon nyugvó erőforrások is (tudás, információk, politikai támogatások, barátság, presztízs stb.)

(3)

A hálózati modellek úgy összpontosítanak az egyénre, hogy a hálózati strukturális környezetet (network structural environment) sem hagyják figyelmen kívül, mivel ez egyszerre biztosíthatja, támogathatja, de ezzel párhuzamosan meg is gátolhatja az egyes szereplők cselekvéseit.

(4)

A hálózati modellek úgy ragadják meg, képezik le a struktúrát – akár a társadalmi, a politikai vagy a gazdasági szerkezetre gondolunk –, mint a hálózati egységek közti viszonyok kiterjedt mintázatait (Wassermann–Faust 1994: 4).

Ha a lehető legfrappánsabban szeretnénk kifejteni ezen új társadalomtudományi szemléletmód lényegét, akkor viszonylag koherensnek tűnik a definíciók dzsungele is. A kapcsolathálózat elemzők nemzetközi szervezetének (INSNA) honlapján például az alábbi maghatározás olvasható: „a társadalmi kapcsolathálózatok elemzése az emberek közti interakciók mintázatainak feltárására fókuszál”, mivel az ilyen elkötelezettségű elemzők hisznek abban, hogy „az egyének életminősége, nagyrészt attól függ, hogy miként szövődnek bele a társadalmi kapcsolatok nagyobb léptékű hálózatába”. Sőt „az egyes szerveződések, társadalmak sikereit és kudarcait is gyakran a belső struktúrájuk mintázata befolyásolja” (www.sfu.ca/~insna/INSNA/na_inf.html). Steve Borgatti szerint a hálózatelemzés „bizonyos számú cselekvő közti társadalmi viszonyok vizsgálata”-ként határozható meg, „egy olyan kutatási mező – jelenségek és adatok olyan halmaza, amit meg akarunk érteni” (www.analytitech.com/networks/whatis.htm). Linton Freeman lexikonszerű megfogalmazása, noha átfogóbb, formálisabb és precízebb mégis lényegét tekintve hasonló alapokra helyezkedik. Nála a „viselkedéstudományok interdiszciplináris szakterületeként” jelenik meg, és „azon a megfigyelésen alapul, mely szerint a társadalmi cselekvők kölcsönösen függenek egymástól, és a köztük lévő kötelékek mindnyájukat jelentősen befolyásolják”. A network módszer tehát „a cselekvők közti kötések mintázatának feltárásához kapcsolódó elméletalkotást, modell-építést és empirikus kutatást fogja össze” (Freeman 2000: 350). Barry Wellman igen lényegre törő definíciót alkalmaz bemutatójában John Barns nyomán. A hálózatelemzés egy mondatba sűrítve: „annak megértése, hogy miként befolyásolja a B-vel és C-vel egyaránt kapcsolatban álló A-t, a B és C közti kapcsolat” (Wellman 2002). A hazai kapcsolathálózat-elemzők körében talán Angelusz Róbert és Tardos Róbert volt az első, aki komolyabb szerepet vállalt az új kutatási terület „meghonosításában”. Ők egy olyan szemléletmódnak tekintik, amely „a társadalmi viszonyokat s a különböző társadalmi folyamatokat a kapcsolatrendszerek oldaláról kívánja megragadni”, többszintű elemzésre adva lehetőséget, „az egyéni tulajdonságokon túl a mikromiliők és a makrostrukturális alakzatok környezeti ismérveit is bekapcsolva” (Angelusz–Tardos 1988: 5–6). Saját értelmezésünkben, és a bemutatásra kerülő nemzetközi elméleti és módszertani munkákban is olyan innovációs felfogással találkozhatunk, amelyben gazdasági és társadalmi kapcsolathálózatokként ragadhatók meg az innovációs folyamatok. Egy olyan egységes viszonyrendszerként, ahol a heterogén összetételű szervezeti mező tagjai a © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

218


hálózat egyes pontjai, míg a köztük lévő különböző típusú kötelékek a „kötőszövetek”. Ezért helyénvaló megoldásnak, előremutató kutatási lehetőségnek tűnik az ilyen célzatú, de elsődlegesen szociológiai jellemzőkkel rendelkező felvetések és módszerek adaptálása és továbbfejlesztése. A fogalmi kérdések tisztázása mellett szeretnénk kitérni még egy problémakörre a bevezető elméleti részben. Mégpedig az innovációs folyamatok közgazdasági és gazdaságszociológiai elemzésnek hazai sajátosságára. Áttekintve és rendszerezve az itthoni kapcsolatháló elemzők munkáit (VI.3. táblázat), arra lehetünk figyelmesek, hogy az innovációs trendek és rendszerek ilyen alapú megfigyelése, leírása, modellezése még periférikus helyzetű a szakmai palettán. VI.3.táblázat: A hazai kapcsolathálózat elemzési kutatások főbb irányai – az innovációs folyamatok vizsgálatának marginális helyzete (a teljesség mellőzésével) Elméleti és módszertani alapok - A nemzetközi és a magyarországi kapcsolathálózatok általános sajátosságai (Angelusz–Tardos 1988a, 1991a, 1991b; Czakó–Sik 1994, 1995; Kolosi 2000; Szalai 2001; Szántó–Tóth 1993; Szántó 1999; Tardos 1995)

Társadalmi dimenzió - Erős kötések, baráti kapcsolatok, családi, rokonsági támogatási hálózatok, középosztály (Albert– Dávid 1998, 1999; Utasi 1990, 1991, 2000, 2002.) - A hajléktalanság kapcsolathálózati megközelítése (Albert–Dávid 2001) - Társadalmi beállítottság (Skrabszki–Kopp 1999) - Kulturális-interakciós rétegződés vizsgálatok (Angelusz–Tardos 1991a) - Integráció (Bocz 2002)

Üzleti, dimenzió

gazdasági,

munkaerő-piaci

- A különböző kapcsolat/kötésformák erőforrás jellege (Angelusz–Tardos 1991b, 1998) - Gazdasági sikeresség, jövedelmi helyzet – a network tényezők szerepe (Böröcz–Southworth 1995; Bartus 2001) - Privatizáció, társadalmi tőke, kapcsolathálózatok (Gyukits–Szántó 1998; Szántó 1999; Vedres 1998, 2000) - Pénzügy, bankszféra (Szántó–Vedres 2002; Vedres 1997) - Érdekérvényesítés és társadalmi tőke (Gyukits 2000) - Munkaerő-piaci szerveződések, civil szektor (Gyekiczky 1994) - A vállalkozások helyzete (Kuczi 1996; Lengyel 1998) - Üzleti bizalmi kapcsolatok, tranzakciók (Czakó–Sik 1987; Csabina–Kopasz–Leveleki 2001) - Innovációs láncok, hálózatok (Letenyei 2000)

Területi dimenzió - Településközi kapcsolatok, regionális hálózatok, területfejlesztés, földrajzi munkamegosztás (Batár–Letenyei 2002; Letenyei 2000a, 2000b, 2002;

Noha a kutatók kellő figyelmet fordítottak a társadalmi aspektusok (bizalmas kapcsolatok, szolidaritás, integráció, elhelyezkedés, erőforrásjelleg stb.) mellett a gazdasági elemekre is (privatizáció, vállalkozások, pénzügyek, munkaerő-piac stb.), mégsem születtek meg azok a munkák, amelyek kellő alapossággal foglalkoztak volna a témakör elméleti és metodológiai szegmenseivel, és megfelelő „forgatókönyveket” nyújtottak volna a hálózati



219

alapú innovációs rendszerek és az innovációk diffúziója témakörében. Az egyedüli ilyen jellegű tanulmány pedig a helyi társadalmi keretek között megfigyelhető „innovációs lánc”-okkal foglalkozik. Kizárólag vázlatos formában, és a legfontosabb elemekre hagyatkozva próbáltuk meg letisztázni a problémás fogalmi kérdéseket. A társadalmi, gazdasági mezőben megteremtődő, oda beágyazódó kapcsolatok sokkal több kérdést rejtenek magukban (pl. személyes, vagy komplex kötelékekről van szó, milyen tartalommal, intenzitással, szerkezeti és pozicionális elemek stb.) az itt elhangzottakhoz képest. Ezek közül sok a következő oldalakon mindenképpen elő fog kerülni, ezért itt nem tartjuk szükségesnek a tárgyalását, lévén elsődlegesen inkább az alapfogalmakra összpontosítottunk.

VI.2.A hazai innovációs rendszer alulfejlettsége – nemzetközi kitekintés, országos helyzetkép, belső egyenlőtlenségek A rendszerváltás utáni gazdasági és társadalmi transzformációs folyamatok Magyarországon nagyon hamar összekapcsolódtak az Európai Uniós csatlakozási szándékkal. A kettő előbb-utóbb elválaszthatatlanná vált egymástól. Szinte minden téren mértékadó mintának tekinthető az Unió. A gazdasági versenyképesség tekintetében a meghatározó innovációs potenciál fejlesztése, megfelelő ösztönzése és korszerűsítése a forráshiányos korszakban háttérbe szorult. Napjainkban hazánk megújuló képessége messze elmarad a fejlett piacgazdaságokétól. A forráshiány mellett természetesen más faktorok is gátolhatják a fejlődést, különösen a lényeges motivációs elemként működő társadalmi háttértényezők hiányára gondolunk. Az innováció rendszerszerű, kooperatív alapú megközelítése az anyagi és a szimbolikus erőforrások optimális felhasználását, megosztását és kölcsönös kiegészítését is jelenti. Ebből kifolyólag meghatározóbb szerveződési és működtetési szisztémának tekinthető az olyan térségekben, ahol a K+F-re fordított kiadások alacsonyabbak, a mozgástér pénzügyileg behatárolt. A gazdasági és a tudástőke megosztása, kölcsönös kiegészítése itt olyan alternatívát jelenthet az ilyen térségek gazdasági és társadalmi fejlesztésében, amely az együttműködés, a hálózattá szerveződés, a rendszerré formálódás révén növeli a versenyképességet, kiküszöbölve az alulfinanszírozottságból fakadó hátrányok egy részét. Látni fogjuk, hogy hazánkban ez a feltételezés nem állja meg a helyét. Az elmúlt években végzett, friss empirikus felmérések alapján hazai- és nemzetközi vonatkozásban is röviden és csak nagyvonalakban elemezzük az ország versenyképességét, kiemelve azokat a tényezőket, amelyek az innovációs kapcsolatok, láncok megteremtése ellen hatnak.

VI.2.1Nemzetközi vonatkozások Kezdjük a nemzetközi vonatkoztatási rendszerben értelmezhető versenyképességünkkel. Az IMD adatai alapján (IMD International World Competitiveness Yearbook 2002, közli „Az innováció hatása a… 2003) összeállítottuk néhány fejlettségi index összevont mutatóját (VI.4. táblázat). A gazdasági potenciál és a K+F ráfordítások mellett helyet kaptak az információs- és kommunikációs mutatók is. Az értékek összehasonlítása talán © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

220


világosan szemlélteti a hazai innovációs folyamatok és struktúrák dinamikájának elmaradását, sőt az egész kelet-közép európai térség lemaradásának ütemét és súlyát a legfejlettebb gazdaságokétól. VI.4.táblázat: Magyarország fontosabb versenyképességi mutatói nemzetközi összehasonlításban, 2002 GDP/fő US$ (vásárlóerő paritáson) Szolgáltató szek. részaránya a GDP-ben, % K+F kiadások a GDP %-ában Üzleti K+F kiadás/fő (US$/fő) 1000 főre jutó K+F foglalkoztatott Vállalatközi technológiai kooperáció (fejlett=10)* 1000 lakosra jutó mobil telefonok száma Komputerek száma/1000 fő Internet használók száma/1000 fő

EU 15 23159 71 1,9 292 4,6

USA 34158 71 2,7 706 –

JAP 26586 68 3,1 737 7,3

K-E 13278 62 1,1 32 2,9

HU 12663 62 ,8 16 2,3

Latin-A 7387 58 ,5 8 ,5

6,0

7,4

6,2

4,9

5,2

4,2

761 425 344

435 639 522

528 430 384

402 203 184

485 176 169

199 74 71

Magyarázat: K-E: Közép-európai csatlakozó államok Magyarország nélkül (Lengyelország, Csehország, Szlovákia és Szlovénia) Latin-A: Argentína, Brazília, Chile, Kolumbia, Mexikó, Venezuela. * Az IMD saját számítása.

Forrás: IMD International World Competitiveness Yearbook 2002-es adatai. In: Az innováció hatása a nemzeti jövedelem növekedésére. Magyar Innovációs Szövetség. 2003. december. (Témavezető: Dr. Pakucs János) http://www.innovacio.hu/ (Melléklet) – saját szerkesztés és összevonás.

Mint ismeretes különösen aggasztó a helyzet a K+F ráfordítások, az üzleti kutatási és fejlesztési kiadások, a foglalkoztatott szakemberek tekintetében. A nemzetközi adatbázis alapján hazánk integráns és tipikus eleme a közép-európai államok agglomerátumának, és mindenhol nagyjából azonos strukturális átalakulások történtek, szinte hasonló rendszerszintű problémákkal, ellentmondásokkal. Az adatok alapján megállapítható, hogy a térség gazdasági mezőjében különösen fontos szerepet kellene hogy kapjon a vállalatközi technológiai kooperáció. Ennek ellenére itt is komoly elmaradásaink vannak az IMD számításai szerint. A versenyképességi mutatók javulása mögött minden esetben ott szerepel a komoly alapokra helyezett vállalatközi kooperáció is (USA és Japán jó példa erre, de az Európai Unió is, bár egyértelműen kedvezőtlenebbek az innovációs paraméterei a másik két vetélytársnál az általunk leválogatott indexek tükrében).

VI.2.2Hazai helyzetkép Az innovációval és különösen a tudásáramlás hazai kérdéseivel Papanek Gábor (2000) a GKI hagyományos vállalati felmérésére hagyatkozva foglalkozott részletesen (1999, a gazdasági szféra 15%-át lefedő 716 fős minta). Megállapításai bizonyos kérdésekben rávilágítanak azokra a hazai jelenségekre, amelyek a kedvezőtlen, sőt – mondjuk ki nyíltan – gyakran versenyképtelen gazdasági, illetve áttételesen társadalmi szerepvállalások mögött húzódnak. Elemzése szerint, annak ellenére, hogy a kilencvenes évek második harmadától kezdődően az ország fejlettségi mutatói „lassú változásnak” indultak, és ezzel a versenyképességünk javult, mégis az innovációs folyamatok tekintetében komoly elmaradásaink vannak. Az ok: „a cégek körében továbbra is a szükségesnél […] © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


221

kevesebben vállalkoznak versenyképességük/korszerűségük szinten tartása érdekében K+F-re, know-how, szabadalom, licenc vásárlására, (nagyobb) beruházásra, vagy akár technológiai transzferre” (Papanek 2000: 3. fejezet). Szerinte a fejlődést gátló tényezők között a leggyakrabban emlegetett elem a keresleti korlát, a tőkehiány bizonyos szektorokban, illetve az esetenként „elvadult” piaci viszonyok közepette megfigyelhető tisztességtelen verseny. Ennek ellenére megdöbbentőek a hazai gazdasági szereplők magatartására, innovációs filozófiájára, pontosabban annak hiányára rákérdező felmérésekből származó adatok. Ezek java része nem magyarázható meg a három makrogazdasági kényszerpályával, demobilizáló „vaspánttal”. Hogy a hazai cégek szerint az egyes „akciók” mennyire jelentéktelenek a versenyképesség, a korszerűség szinten tartása vagy javítása érdekében? Jelentéktelen, vagy semmilyen szerepe nem lesz a közeljövőben:  saját kutatás: 66%  know-how, szabadalom, licenc vásárlása: 91%  technológiai transzfer: 89%  nagyobb beruházás: 54%  értékesítési hálózat fejlesztése: 41% (Papanek 2000: 3.2 táblázat) De a tanulmány rávilágít arra is, hogy nem csak az ilyen kézzelfogható, és valljuk be reális gazdasági paraméterek, adottságok, hiányosságok fogják vissza a versenyképességet, hanem az innováció „lassú terjedésével”, a tudás lassú „áramlásával” összefüggő és a kapcsolatorientált, társadalmi indíttatású innovációs szemléletmódhoz kötődő jelenségek is. Az általunk tárgyalandó szakirodalmi áttekintés pontosan azt hivatott interpretálni, hogy az innovációs hálózatok kialakításának az egyik legnagyobb haszna a hihetetlen gyors információ- és tudásáramlás. A hivatkozott tanulmányban ez úgy fogalmazódik meg, hogy a magyar gazdaságban az „elmélet” és a „gyakorlat” között mély szakadék van, a „vállalati innovációk széles körben autarch saját fejlesztéseken alapulnak, alig-alig hasznosítanak a ’kerítésen kívül’ rendelkezésre álló információkat” (Papanek 2000: 3. fejezet). Hogy ez a tendencia mennyire igaz? Az alábbi adatok önmagukért beszélnek (VI.5. táblázat). Az innovációhoz kapott támogatások, mint szervezetközi kapcsolatok, és ezekre épülő kooperációs hálózatok jelenléte Magyarországon elenyésző.


222


VI.5.táblázat: A cégek megoszlása az innovációhoz kapott segítség jelentőségének megítélése szerint (%) Segítséget nyújtó intézmény

Gyakori, jelentős

Esetenkénti

Nincs

Összesen

Külföldi anyavállalat Más külföldi szervezetek Hazai vállalatok Egyetemek, főiskolák K+F intézmények Hazai dokumentációs, információs, tanácsadó szervezet Szabadalmi Hivatal

16 6 6 8 4 10

6 8 19 21 15 26

84 86 75 71 81 64

100 100 100 100 100 100

1

5

94

100

Forrás: Papanek, G. (2000): Az innovatív vállalatok és a K+F intézmények, egyetemek és a hídképző intézmények együttműködése. INCO (1). http://www.inco.hu/inco4/fooldal.htm 3.4. táblázat.

A kedvezőtlen makro- és mikro szintű mutatók mellett az is elgondolkodtató, hogy az integrált, és hálózati alapokra épülő innovációs rendszer kérdése, az innovációs együttműködések csatornái, a tudásáramlás folyamatai szintén hiányoznak, vagy csak érintőlegesen jelentek meg a hazai kutatásokban, szakanyagokban, noha a nemzetközi porondon már majdnem két évtizedes múltra tekinthet vissza. Dőry Tibor összefoglaló tanulmányában (2001: 92–101) áttekintette a kilencvenes években végzett hazai és adaptált innovációs vizsgálatok és elméleti munkák (Vállalatok…1993; Rechnitzer 1993; Innovációs folyamatok… 1995; Kiss et al 1997; Papanek 1999; Szalavetz 1999; Helyzetelemzés… 2000; Lengyel 2000; Lengyel–Rechnitzer 2000; Dőry–Rechnitzer 2000) fontosabb megállapításait. Ezek alapján szintén megerősítést nyer a kérdéskör periférikus volta. Az elmúlt években már néhány olyan empirikus felmérés is született, amely foglalkozott az innovációs hálózatok, K+F kooperációk kérdéskörével az ipari parkok (Az ipari parkok…2001; Csizmadia–Grosz 2002; Grosz 2002), a hazai feldolgozóipari cégek (A regionális környezet…2003), a KKV-k (A magyar kis-közepes vállalatok …2002), vagy az innovációt támogató intézményrendszer (Kínálati oldali… 2003) vonatkozásában, de minden esetben csak nagyon visszafogott, kezdetleges összefonódásokról, tapasztalatcserékről, szervezeti együttműködésekről beszélhetünk. Talán sikerült ízelítőt adnunk a hazai innovációs helyzetkép néhány olyan szegmenséről, amely közvetlenül is összefügg az általunk elemzett témakörrel. Az adatok kétségtelenül lehetnének jobbak is. A gyengébb versenyképesség makrogazdasági, transzformációs jellegű kényszerpályái, öngóljai és kikerülhetetlen szerkezeti fékei több-kevesebb sikerrel értelmezhetőek és magyarázhatóak. Ezzel szemben a hazai gazdasági, és tegyük hozzá politikai, adminisztratív, oktatási stb. mezőkben tevékenykedő szereplők passzív magatartása, az előre látás hiánya, a jelennek élő termelékenység-hajszolás nem tárgyalható kizárólag ilyen alapon. Nézzük meg tehát, milyen elméleti és módszertani eredményei vannak az innovációs hálózatok, a nemzeti- és regionális rendszerek társadalmi, gazdaságszociológiai, szervezetelméleti, kapcsolathálózat elemzési és természetesen közgazdasági indíttatású megközelítéseinek. Hogyan profitálhat a külföldi tapasztalatokból a hazai szakmai közélet, és talán majd egy idő múlva akár az egész magyar társadalom is. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


223

VI.3.A hálózati perspektíva lehetőségei az innováció-kutatásban Mit jelenthet a hálózati perspektíva a szervezeti aktivitás, szervezetközi kapcsolatok megértésében, és specifikusabban az innováció-kutatásban? Ez egy „semmiség vagy egy áttörés” a szervezeti aktivitás megértésének pontosítása során (Egan 1995)? A kérdésfelvetésre válaszolva Steve Conway szerzőtársaival (Strategic Management & Innovation Research Group, Aston Business School, Birmingham) áttekintette a hálózati perspektíva mögött rejlő lehetőségeket (Conway et al 2001). Munkájukban kimondottan az innovációs-kutatás területén felmerülő adaptációs lehetőségeket jelölik meg, mégpedig az új társadalomtudományos paradigma sajátos szemléletmódjára fókuszálva. Röviden áttekintjük az e témakörben tett legfontosabb megállapításaikat. Az egyéni aktivitások szintjén már a hatvanas években megszülettek azok a tanulmányok, amelyek kihangsúlyozták a személyes kapcsolatok, a kiterjedt interperszonális kontaktusrendszerek megkülönböztetett szerepét a kreatív, tudásorientált, innovatív tevékenységekben és az ezekre épülő folyamatokban a világháború utáni gazdasági szisztémában (Menzel 1962; Price–Beaver; Crane 1972; Allen1970), majd ezekre épülve került előtérbe a hálózati perspektíva, mely ontológiai és episztemológiai értelemben is új lehetőségeket tárt fel. A hálózatok tanulmányozásában nincsen egységes álláspont a lehetséges megközelítésmódokról, orientációkról. Ha a szervezetek közti kapcsolatokat elemezzük, különös tekintettel a tudás termelésére, megosztására, a kollektív és kooperatív magatartásokra, melyek az innovatív folyamatok alappillérei, akkor több nézőpontból közelíthetünk a kérdéskörhöz (Conway 1997; Jones et al 1998). Többen csak szóképként, hasonlat gyanánt tekintenek a szervezetközi kapcsolatokra, az innovációs folyamatokra, a tudás terjedésére, és az információ áramlására. A grafikai orientáltságú kutatásokban a relációk feltérképezése kap kulcsszerepet. Ebben az esetben az elsődleges kérdésfeltevés arra irányul, hogy milyen alakzatú, topográfiájú ösvényeken, információs csatornákon létesülnek kontaktusok, összefonódások. Az elemző jellegű hálózati megközelítések pedig formalizált matematikai modellekre hagyatkozva írják le az egyes hálózatok strukturális és funkcionális paramétereit (VI.3. ábra). Ha továbbgondoljuk a szerzők által felvázolt összefüggésrendszert, akkor az ábra arra is felhívja a figyelmet, hogy gyakran problémákhoz, félreértésekhez vezet, ha csak metaforikus értelemben használjuk a háló, hálózat kifejezéseket. A szakmai anyagokban és a köznyelvben is sokan igazából a halmaz, a rendszer kifejezéseket helyettesítik be, hiszen egyre több területen (különösen az információs és kommunikációs technológiák terjedése játszik fontos szerepet ebben) hallják a kifejezést. Az elméleti és módszertani alapszabályok, előfeltevések és logikai ösvények adaptálása viszont egyre pontosabb, bár sokkal szűkebb területet lefedő felhasználási lehetőséghalmazt engedélyez. Az innováció-kutatás során is a „módszertani szabatosság” és az „egyre összetettebb hálózati adathalmazok” teremthetik meg a perspektíva helyes és tartalmas meggyökeresedését.


224

Az innováció hálózati alapú megközelítése VI.3.Ábra: Alternatív megközelítések és orientációk a hálózatok kutatásában

Forrás: Conway–Jones–Steward 2001: 4. (adaptálva: Conway 1997; Jones et al 1998)

A vizsgálati szemszögön kívül az innovációs kutatásokban a hálózati perspektíva Hálózat Megközelítés Hálózat, mint Hálózat együttesen biztosítja a teljes kapcsolatrendszer és az azt alkotó komponensek vizsgálatát feltérképezés metafora elemzés (cselekvők, kötések, különböző „áramlatok”), nem is beszélve a hálózati struktúra időbeli morfológiai, vagy éppen az egyes cégek, ágazatok kapcsolatrendszereinek egy adott időpontban vett összehasonlításának előnyeiről (VI.4. ábra a hálózatok dekonstrukciójáról). Orientáció

Metaforikus

Grafikus

Matematikai

VI.4.ábra: Hálózat és hálózat-komponens dekonstrukció Forrás: Conway–Jones–Steward 2001:Hálózatok 4 kutatása

Egyre növekvő módszertani szabatosság, formalizmus

A kapcsolathálózat fogalmával foglalkozó részben már utaltunk arra, hogy az ott Hálózati kérdéskörök szint A párkapcsolati ismertetett mellett számos tisztázandó bevezető jellegű tételt elhagytunk, Méret (diád) szint hiszen Diverzitás ezek több helyen is elő fognak kerülni. Úgy látjuk, a hálózatok kutatását Egyre összetettebb hálózati adathalmazok szükségessége Sűrűség visszabontva az egyik legfontosabb elméleti és módszertani demarkációs vonal a vizsgálati Stabilitás szintek kérdésében jelentkezik. EgymásraHálózati épülve lehet áttekinteni az innovációsHálózati hálózatot komponensek aktivitás alkotó cselekvők, cselekvő párok és nagyobb egységek, csoportosulások, vagy akár teljes rendszerek kapcsolatait, de nem szabad szem elől téveszteni, hogy minden szinten vannak bizonyos megkötések. Ha az innovációs magatartások, Áramlatok az ezekből kiépülőMechanizösszetett Cselekvők Kötések (links) (flow) musok struktúrák megértése(actors) a cél az együttműködések, összefonódások oldaláról, akkor Karakterisztikáj Formalitás Tartalom Passzív vs. mindegyik dekonstrukciós szintre és komponensre szükségünk uk Típusa Érték lehet. A tanulmányban Aktív Eredete hogy több Reciprocitás érintett nemzetközi tapasztalatok is azt mutatják, lépésben, eltérő módszerekkel lehet feltárni egy regionális, nemzeti vagy akár nemzetközi léptékű innovációs szövetnek a felszínen és a mélyben rejlő szerkezeti mintázatait valamint funkcionális mozgásait.

VI.3.1A hálózatelmélet- és elemzés gyengeségei és lehetőségei az innovációkutatásban, a tudástermelés és tudás-allokáció kérdéskörében Az egyre nagyobb népszerűségnek örvendő új szemléletmód a szervezetközi kapcsolatok, a vállalatközi kontaktusok tekintetében sem marad kritika nélkül, mintegy párhuzamosan az elméleti és módszertani szakirodalom kibővülésével megjelentek az első kritikai hangvételű anyagok is (Rogers 1987; Salancik 1995, elemzi Conway et al 2001: 4–7). Rájuk hagyatkozva néhány alapvető kérdés mentén tekintjük át a jelenlegi hálózati kutatások gyenge pontjait, illetve a bennük rejlő lehetőségeket az innovatív mechanizmusok, illetve az ezek mögött álló struktúrák feltárása kapcsán. Először is nem kap kellő hangsúly a megfelelő formájú és tartalmú adatok lekérdezése, pedig e nélkül nem lehet az innovációs- és tudáshálózatokat feltárni. Olyan „komplett” adatokra (Rogers 1987: 17) van szükség, amelyek alkalmasak a kapcsolatok természetének feltárására és az ezekre épülő összefonódások tágabb mintázatának a kirajzolására is. Olyan összetett hálózatok lekérdezésre kell törekedni, amelyek egy egységes innovációs rendszer tagjai és bizonyos kérdésekben egymásra vonatkoztathatóak, összevethetőek (Conway et al 2001: 5).



225

Másodsorban arra is kellő figyelmet kell fordítani, hogy ne jellemezzen minket a hálózati formalizmus. Nem szabad abba a csapdába esni, hogy a kapcsolatrendszer formája háttérbe szorítja a kötéseken keresztül áramló információs tartalmakat (Alba 1982). Ha az adatszerzési módszerek többé nem befolyásolják a kérdéseket, a feltárásra kerülő kontaktusok, relációk tartalmi aspektusait, akkor az innovációs- és tudáshálózatok terén elérhető kutatási alternatívák száma és minősége is ki fog tágulni, hiszen itt különösen fontos szerepe van az olyan dimenzióknak, mint a menedzsment, a passzív tudás megosztása, vagy éppen a sikeres innovációk hátterében álló ötlet- és egyéb input-források. Harmadszor nem lehet elmenni azon nyilvánvaló tény mellett sem, hogy a hálózati perspektívát követő kutatások gyakran „elméletmentesek” (Rogers 1987: 14). Korábban már Granovetter (1979) és Burt (1980) is elgondolkodtak azon, hogy a hálózatok elméletének hiánya milyen komoly mértékben veszélyezteti az empirikus kutatások relevanciáját, heurisztikai értékét. Érdekes módon az imént említett két szerző – talán pont emiatt – olyan elméleti rendszert dolgozott ki („gyenge kötések ereje”tétel, illetve a „szerkezeti lyukak” elve), amely kellő teoretikai muníciót jelenthetnek az ilyen témájú felmérések számára, különösen igaz ez az információáramlásra, az innovációra és a tudás terjedésére (Granovetter 1973; Burt 1992). Végezetül megemlíthetjük még a vizsgálati határvonalak meghúzásának problémáját is. A hálózati alapú felmérések tervezésekor körültekintést igényel a hálózat körvonalainak meghúzása, hiszen tartami szempontból is jelentős eltérésekhez vezethet a határkijelölés (Wasserman–Faust 1994: 30–33). Elengedhetetlen a „tudatos odafigyelés” és a bevonási vagy éppen kizárási kritériumok szakszerű és szigorú megkonstruálása és következetes betartása is (Lauman et al 1983: 18). Tovább bonyolódik a helyzet, ha igazat adunk az olyan hálózatelemezési szaktekintélynek, mint pl. Barnes, aki szerint a valóságos hálózatok ritkán rendelkeznek hagyományos értelemben vett „természetes határvonalakkal”, a könnyebb behatárolás végett (Barnes 1979). A kapcsolathálózati kutatásokban általában két módszert szoktak elkülöníteni: (1) a realista megközelítésben a hálózatban érintett cselekvők azok, akik önmagukat annak tartják, tehát az önmeghatározás a döntő ismérv; (2) a nominalista elv esetében viszont a kutató elméleti célkitűzéseinek megfelelően határolja le a hálózatot (Laumann–Marsden–Prensky 1989). Ha az innovatív tevékenységek és a tudás kapcsán bizonyos hálózati alapú szerveződésekre akarunk bukkanni, akkor ezekkel a problémákkal minden esetben meg kell küzdeni. Egyes esetekben könnyebb a dolgunk, míg máskor szinte reménytelennek tűnik a helyzet. A nagy volumenű kérdőíves felmérések esetében ilyen problémával nem szembesülünk. Conway-ék szerint, ha a hálózatelemzési perspektíva úgy akar összekapcsolódni az innovációs kutatásokkal, hogy azt a lehető legszélesebb körben és a leghatékonyabban tudja új irányok felé terelni, akkor az alábbi igények kielégítésére nagyobb figyelmet kell fordítania: (1) az egyszerű struktúránál mélyebbre ásó adatgyűjtés; (2) hálózati dinamika, hálózati tatalom áramlása; (3) elméletalkotás; (4) egyre kifinomultabb mintavételi, és lehatárolási módszerek (Conway et al: 8). A hazai kutatási mező ebben az értelemben tiszta


226


lappal indul, nem reformról, fejlesztésről, hanem már eleve ezen elveknek megfelelő meghonosításról lehet csak szó. Ebben a vonatkozásban megszívlelendőek a tanácsok.

VI.4.Hálózati kompetencia Az innováció és hálózat összefüggésrendszer elvontabb, elméleti jellegű kérdéseit tovább folytatva lemerülünk a szervezeti struktúra mély bugyraiba, az egyes innovációs szereplők intézményi kompetenciáinak terrénumába. A hálózati kompetencia kutatása röviden és velősen a következő kérdésre próbál választ találni: milyen faktorok játszanak szerepet abban, hogy egy cég miként tudja hatékonyan menedzselni kapcsolatainak hálózatát? A hálózati kompetencia pedig nem más, mint a személy- és szervezetközi kapcsolatok, az ezekből összeálló hálózatok menedzselésének képessége. Sok esetben a sikeres innováció, egyáltalán a kollaboratív fejlesztés lehetősége ezen áll vagy bukik. A témakör jelentősége, fontossága vitathatatlan, a nemzetközi menedzsment irodalomban, a szervezetelméletben megfontolt kérdésfeltevéseket és megerősített válaszokat is találhatunk. Ritter és Gemünden nemrégiben megjelent tanulmányban a hálózati kompetenciát a sikeres innováció szemszögéből elemzi (2003). Belőlük kiindulva azt mondhatjuk, hogy három „mágikus” kérdés köré rendezhető az egész problémarendszer: 1) Mit jelent egy cég, szervezet hálózati kompetenciája? 2) Milyen hatást gyakorol az innovációs folyamatok sikerességére? 3) Milyen szervezeti karakterisztika van hatással a hálózati kompetenciára? (Ritter– Gemünden 2003: 746) A kérdések egyre sürgetőbb megválaszolását az elmúlt évtizedben felmerülő és egyre égetőbbé váló innovációval kapcsolatos problémák ösztönzik. Egyre rövidebbé válik a fejlesztési időszak, ráadásul a technológiák egyre bonyolultabbak, összetettebbek. Az eredmény: folyamatosan dráguló fejlesztési költségek, az innovációs potenciál leszűkülése, a kis- és közepes vállalkozások térvesztése stb. Röviden az alábbi három jelenség együtthatását kell új módszerekkel, viselkedési formákkal, formális és normatív szabályokkal ismét kezelhetővé és fel-vagy – durvábban fogalmazva – kihasználhatóvá tenni. Az egyik lehetséges megoldást a szervezetközi kapcsolatok jelentik, mivel ebben a kooperációs elemben benne van a különböző „költségek” kölcsönös megosztásának a lehetősége. Az innovációban érintett partnerek kérdésében egy nagyon kiterjedt szakmai anyagra lehet támaszkodni. Egyre több szereplő, egyre összetettebb funkciókkal lép, vagy léphet be a partnerhálózatba. Egyre több lehetséges „támogatóval” kell számolni a sikeres innováció érdekében (Biemans 1992; Deeds–Hill 1996; Gemünden et al.1996; Hagedoorn– Schakenraad 1994; Hakansson 1987, 1989; Powell et al 1996; von Hippel 1988). Ismerjük meg érvelésük részleteit is.

VI.4.1A hálózati kompetencia elmélete © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


227

Ritter és Gemünden szerint a kilencvenes évek elején jelent meg a versenyképességgel foglalkozó szakirodalomban a kompetencia fogalma. Mégpedig Prahalad és Hamel vezette be (1990), úgy, hogy az alkalmasság, rátermettség lényegi elemeit kutatták (core competence), és elsődlegesen a széles körű piaci részesedés, szerepvállalás lehetőségének megteremtődéseként határozták meg (Prahalad–Hamel 1990: 83). Ettől kezdve az akadémiai és üzleti körökben is egyre többet foglalkoztak a kompetencia fogalmával mind technológiai mind menedzsment szempontból. Általában két nézőpont lehetséges: (1) vagy olyan erőforrásokat, előfeltételeket értenek alatta, mint a feladat-specifikus képességek, tudások összessége, (2) de bizonyos esetekben valamilyen tevékenységi folyamatként, ezek hatékony kiaknázásaként határozzák meg (Drucker, 1985). A hálózati kompetencia esetében három kapcsolat-specifikus elem vehető figyelembe.

(1)„Kezdeményezés”: potenciális partnerek felismerése, azonosítsa kiállításokon, iparághoz kötődő folyóiratokból, kiadványokból, meglévő partnerek tippjeiből, később céglátogatásokból is akár. (2) „Csere”: termékek, szolgáltatások, pénz, információ, tudás, személyi állomány – szinte ezek a leglényegesebb elemei a szervezetközi kapcsolatoknak. 1) Technológiai alapú csere: technológiai információk, igények és tudások 2) Személyzeti alapú csere: személyügyi kérdések, szükségletek és igények, társadalmi alapú kötődések megteremtése 3) Szervezeti alapú csere: információ a másik stratégiájáról, szervezeti struktúrájáról és a szervezeti kultúráról is. (3) „Koordináció”: Normális esetben az egyszerű csere még nem elég a kapcsolatkötéshez és a viszony fenntartásához. Szinkronizálniuk kell a tevékenységüket, össze kell hangolódniuk. Szükség van a formális szabályozási elvekre, a világos szerepmeghatározásokra, és a „konsruktív konfliktusmegoldó mechanizmusokra”. Ezek mind bizonyos feladathoz, funkcióhoz kapcsolódó lehetséges kapcsolódási pontok a gazdaság szereplői között, sőt talán nem túlzás, ha azt mondjuk, hogy a társadalomban megjelenő szerveződések mindegyike között is (Ritter–Gemünden 2003: 747). A szerzőpáros ennek fényében egy nagyon pontos és félreérthetetlen meghatározást közöl. Megfogalmazásuk summázata szerint egy szervezet hálózati kompetenciája a személyzeti kvalifikáción és a feladatmegoldó-képességen együttesen múlik. A kapcsolatépítésben és működtetésben fontosak a humán paraméterek (tudás, képességek, társadalmi affinitás), de ezek mellett megfelelően kell kivitelezni a kezdeményezés, a csere és a koordináció terén is a dolgokat, illetve be kell építeni a hálózati elveket az olyan menedzsment jellegű pontokba is, mint a tervezés, szervezés, munkaerő-felvétel és az ellenőrzés (Ritter– Gemünden 2003: 748). A kompetencia alapú megközelítése az innovációs kérdéskörnek abban mindenképpen izgalmas kutatási felületeket jelöl meg, hogy a kezdeményezés és a csere dimenziójában a dinamikus elemeket, az innovációs kooperációkat, az alá-főlérendeltségi viszonyokat


228


megteremtő és mozgató akaratot, motivációt, hajlamot is kezelhetőnek, kutathatónak tartja. A koordináció tekintetében pedig felvetődik az ellenőrző, szabályozó intézmények kérdése is. Túlmutatva a jelenlegi kereteken néhány gondolat erejéig időzzünk el ennél a problémánál. Azt olvashatjuk, az egyszerű csere még nem elég a kapcsolatkötéshez, tehát ez nem vezet feltétlenül sikeres innovációhoz. Viszont a szinkronizáció, a formalizált szabályrendszer, a szerep-meghatározások, sőt a konstruktív konfliktusmegoldó mechanizmusok kialakítása a kezdeti közös konszenzus mellett vajon hogyan és hol tarthatók fenn? Esetleg egy hálózaton kívüli intézmény révén, vagy a hálózatba ágyazódó, belsőleg érintett ellenőrző szerv révén? Az első esetben hogyan tud kívül maradni a teljes kapcsolatrendszeren, a másodikban pedig miként tud független és elfogulatlan maradni integráns elemként, hálózati tagként ebben a feladatkörben. A társadalmi intézményrendszerek csapdái az innovációs összefonódások, hálózati alapokra épülő együttműködések területén is rögtön életbe lépnek és óhatatlanul a diszfunkcionalitás irányába ható erőként szerepelnek. Kitérőnk után kanyarodjunk vissza a kompetencia és az innovativitás közti összefüggésekre, mivel az idézett szerzők ezzel kapcsolatban itthon még tesztelésre váró hipotéziseket fogalmaztak meg.

VI.4.2Összefüggések: a hálózati kompetencia szerepe a technológiai összefonódásokban és a sikeres innovációban A hálózati kompetencia nem egy szabadon lebegő szervezeti entitás. Rendelkezik bizonyos „előélettel” és van egy specifikus „utóhatása” is. Egy összetett ok-okozati viszonyrendszerbe ágyazódik be. Jó példája ennek Ritter egy korábbi tanulmánya (1999), amelyben a szerző egy hipotetikus elméleti modellben jelöli ki a helyét és négy lehetséges hipotézist is felvázol a modell komponensei közti összefüggések alapján. A folyamatábrán (VI.5. ábra) a hálózati kompetencia fokát négy tényező befolyásolja, melyek mögött konkrét, mérhető indikátorok húzódnak meg. VI.5.Ábra: A hálózati kompetencia „előélete” és „utóhatása”: egy hipotetikus elméleti modell főbb összefüggései *HEM: A humánerőforrás menedzsment Forrás: Belső Ritter–Gemünden 2003: 749 erőforrások

A technológiai együttműködése k intenzitása

elérése A szervezet meglévő és potenciálisan elérhető belső erőforrásai között a pénzügyi, a fizikai, a személyi és az információs adottságok szerepnek, és mint hatótényezők pozitívan HEM* hálózati befolyásolják egy cég hálózati potenciálját. A másik komponens a humánerőforrásorientáltsága menedzsment hálózati jellegű orientációjának léte, mértéke és minősége aAválogatás, a sikeres A hálózati innováció továbbképzés és a kinevezés tekintetében. A kommunikációs struktúrát sem szabad kompetencia valószínűsége foka mellőzni, a formális és informális információáramlás csatornái, működési pályái A kommunikációs struktúra egyértelműen determinálják a hálózati aktivitást. Végezetül a „nyitottságra ösztönző” integrálása szervezeti kultúra kérdését kell tisztázni, hiszen a hierarchikus, horizontális vagy éppen „ad-hocratikus” felépítés és szabályozás eltérő alapot jelent a szervezetközi, és szűkebb Nyitottságra értelemben az innovációs kontaktusok kialakítására, működtetésére. A modellből ösztönző szervezeti kultúra



229

levezethető hipotézisek egészen pontosan az alábbi formában fogalmazódnak meg Ritternél: H1: Egy cég hálózati kompetenciájának foka pozitívan befolyásolja a technológiai együttműködések valószínűségét. H2: Egy cég hálózati kompetenciájának foka pozitívan befolyásolja a sikeres innováció (termék és folyamat) előfordulásának valószínűségét. H3: Egy cég technológiai együttműködési hajlandóságának foka pozitívan befolyásolja a sikeres innováció (termék és folyamat) előfordulásának valószínűségét. H4: Egy cég hálózati potenciáljára pozitív hatással van a (1) az erőforrásokhoz való hozzáférés mértéke, (2) a cég humánerőforrás menedzsmentjének hálózatorientáltsága, (3) a cég kommunikációs struktúrájának integráltsága, (4) és a nyitottságra ösztönző szervezeti kultúra. (Ritter 1999) Az egész gondolatsor legfontosabb teoretikai és módszertani elemét az az üzenet hordozza, amelyben egy összetett lineáris, vagy inkább körkörös viszonyrendszer centrális komponenseként jelenik meg a szervezeten belüli perszonális és kollektív hálózati kompetencia. A belső képességek, az ezek által befolyásolt kooperációs intenzitás együttesen felel a sikeres innováció előfordulásáért. De önmagában ez még nem elegendő. Vannak olyan mögöttes háttérfaktorok is, amelyek gyakran elrejtőznek a szemünk elől, noha létük vagy hiányuk, minőségük és mennyiségük alapjában és közvetlenül határozza meg a hálózati kompetencia adott fokát, sőt közvetetten a teljes innovációs magatartást és struktúrát is.

VI.5.Hálózati konfigurációk a sikeres innovációk mögött A főként „belső ügynek” tekinthető kompetencia kérdések után lépjünk tovább a magasabb szintű hálózati szerveződések kutatásának irányába. A vállalkozások technológiai alapú kapcsolatrendszerében a (1) az intenzitás és a (2) struktúra a két legfontosabb dimenzió. A termék és folyamat innovációk különböző hálózati konfigurációkat igényelnek. A tudás termelésében, az új ismeretek és alkalmazások kivitelezésében szignifikáns szerepe van a kapcsolatrendszerek kiterjedésének és az ezekből kiépülő hálózatok szerkezeti aspektusainak. A témával behatóan foglalkozó német szerző trió (Gemünden–Ritter– Heydebreck 1996) a kilencvenes évek közepén tanulmányozta át a gazdasági kapcsolathálózatok konfigurációjának összefüggését a kutatás-fejlesztéssel és a sikeres innovációval. Nézetük szerint a kérdés jogos, hiszen több olyan típusú technológiaiorientáltságú hálózati konfiguráció különíthető el egymástól, amely különbözően hat a vizsgált folyamatokra és azok outputjára. Összefoglaljuk a témakör elméleti és módszertani vonatkozásaiban kifejtett gondolataikat, a rendszerszerű felfogás bevezetése is megtörténik – bár részletesebben a következő részben foglalkozunk csak ezzel a kérdéssel –, de elsősorban a hálózati intenzitás és mintázat lehetséges konfigurációinak kidolgozott keretrendszerére összpontosítunk. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

230


VI.5.1Elméleti irányvonalak – párhuzamos megközelítések Az innovációs együttműködések feltérképezése során két lehetséges nézőpont van. 1) Egyesek a hálózati gócpontokra összpontosítanak (fokális cselekvőkre) és az ő speciális kapcsolataikra, illetve ezek kölcsönhatására. Az ilyen megközelítésben a személyes interjúk alapján lehet kibogozni az egyes cégek kapcsolatrendszerének jellemzőit (Biemans 1992; Håkanson 1987; Shaw 1985). A kvalitatív kutatás-módszertani elemek sok esetben nem teszik lehetővé a nagyobb léptékű adatgyűjtéseket és az általánosításokat, illetve az összehasonlíthatóság is korlátozott. 2) Ezzel szemben a nagy léptékű kvantitatív kutatások bizonyos, az innovációban kulcsszerepet játszó vállalati partnerekre (vevők, beszállítók) összpontosít. Ezek általában nagy elemszámú kérdőíves módszerrel történő felmérések, amelyek ismét csak figyelmen kívül hagyják a kapcsolatok egymásba fonódó, kölcsönösen összekapcsolódó természetét, és izolált komponensekként elemzik az egyes kapcsolattípusok statisztikai eredményeit (Gemünden 1996; Haggdoorn–Schakenrad 1994; Herden 1992; Heydebreck 1996). A mérés problémája abból fakad, hogy a vállalkozások különböző típusú partnerei eltérő formában és eltérő intenzitással járulnak hozzá az innovációs folyamatokhoz. Különös jelentőségre tehet szert az is, hogy az egyes cégek milyen mértékben férhetnek hozzá a külső partnereik erőforrásaihoz. A témában publikáló szakemberek szerint általában ez egy nagyon költséges és hosszadalmas „befektetési procedúra” végeredményeként realizálódik, ezért nagyon komoly stratégiai alapelvekre hagyatkozva válogatják ki a számukra fontosnak tartott kontaktusokat (Mattsson 1988; Valla 1986; Williamson 1979). Emellett nem szabad figyelmen kívül hagyni azt a tényt sem, hogy gyakran nagyon szélsőséges hálózatépítési és fenntartási aktivitással rendelkeznek a tudástermelésben érintett gazdasági szereplők, oktatási intézmények és kutatóközpontok. Egyesek intenzív külső partnerkapcsolatokat építenek ki, míg mások gyakran alig veszik figyelembe az ilyen lehetőségeket, sőt a szervezeten belüli kooperációt sem csiszolják kellő tökéletességűre (Gemünden–Ritter–Heydebreck 1996: 449–450).

VI.5.2Az innováció rendszere és mintázata Az innovációs partnerek és a köztük realizálódó funkcionális kapcsolatok summázatát szinte minden olyan tanulmányban megtalálhattuk a kilencvenes években, amelyek átfogóan közelítettek az akkor még újnak számító felfogáshoz. Gemündenék esetében az innovációs partnerek között kialakított összefonódások, eseti vagy tartós kapcsolatok mintázata és intenzitása a két legfontosabb konfigurációt és sikeres innovációt karakterizáló dimenzió (VI.6. ábra). Egy olyan elméleti keretrendszerrel van tehát dolgunk, ahol két hálózati konfigurációs elemre vezethető vissza a gazdasági, szervezeti folyamatokban testet öltő újítás. A partnerkapcsolatok mintázata az együttműködés fontosságára utal. Formáját az adja meg, hogy milyen jellegű minden egyes partnerrel a vizsgált vállalkozás kapcsolata abban az esetben, ha a viszonyítási alap a hálózatépítés úgy általában vett fontossága. Az intenzitás nagyon röviden a kooperáció fokából, mélységéből és sűrűségéből következtethető ki Gemünden–Ritter–Heydebreck 1996: 451). © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


231

VI.6.ábra: Elméleti keretrendszer Forrás: Gemünden–Ritter–Heydebreck 1996: 451.

Hálózati konfiguráció

Innováció sikeressége

A teljes partnerkörön belül (VI.7. ábra) a külső interakciók között a két legfontosabb irányt a beszállítók és a vásárlók jelentik a gazdasági szereplők esetében. Mindkét kooperációs alternatívánál a (1) a vita, (2) a projektötletek, (3) az új termékek körülhatárolása, megtervezése és (4) kifejlesztése, illetve (5) tesztelése jelentheti a kulcsmomentumot. Ezek A technológiai Sikeres TERMÉK azok a kapcsolódási szintek, formák, melyek egymáshoz szövikinnováció az egyes vállalatokat, összefonódások új termék INTENZITÁSA beszállítókat, vevőket, illetve ezek mellett az innovációs rendszer egyéb más szereplőit is kifejlesztése különös tekintettel a tanácsadókra és az oktató-továbbképző- meglévő központokra, fejlesztése illetve kutatóintézetekre. A technológiai Megismerkedhettünk egy olyan elméleti megközelítéssel, amelyben egy összetett összefonódások partnerhálózatiMINTÁZATA felfogás érvényesül, érintve az adminisztráció, a kutatás, a tudástermelés, a Sikeres FOLYAMAT többi gazdasági szereplő, stb. cselekvési mezőjét, mozgásterét. A fókuszpontban innováció elhelyezkedő innovatív vállalat nézőpontjából tárulnak elénk- technikai a kapcsolathálózatok - gazdasági relevancia lehetséges konfigurációi szigorúan abban az elméleti keretrendszerben maradva, amely kauzális viszonyt feltételez a mintázat és intenzitás, valamint a sikeres folyamat és termék innováció között. Mégis a hazai kutatási irányok kijelölése szempontjából a legtanulságosabb részt a németországi vizsgálatokból származó tapasztalatok jelentik (Gemünden et al 1996: 454–455).


232

Az innováció hálózati alapú megközelítése VI.7.ábra: Az innovációs partnerek és funkcióik

Forrás: Gemünden–Ritter–Heydebreck 1996: 450. Adminisztráció Beszállítók Anyagi támogatás Politikai segítség német transzfer cégek Közvetítés, Jog, dereguláció

Kutatási és képzési központok Kutatás innovációs Képzéskooperációinak Minősített jelenítették meg (VI.8. ábra). szakemberek

Részelemek és egyes rendszerek új partnerekkel technológiái kialakított

A egyes konfigurációját háromszög, vagy rombusz ábrán A háromszög pontjain van elhelyezve a három (általában legfontosabb) partner (pl. egyetemek, vásárlók, beszállítók), a rombusz akár négy kontaktust is engedélyez. Természetesen az összetettebb mintázatú innovációs hálózatok esetében bonyolultabb Alkalmi beszállítók Versenytársak Központi Kiegészítő jellegű Közös alapkutatás induló formák is elképzelhetőek öt-hat vagy akár több ponttal is. A középpontból szervezet önálló know-how Szabványok kialakítása fennhatóság tengelyek mérik a kapcsolat intenzitását. Az origó utal a kapcsolat hiányára, kifelé Interfész problémák Támogatások megoldása megszerzése távolodva pedig a növekvő intenzitás mértékét jelölhetjük ki. Az alakzat formája megadja a kapcsolatrendszer sajátos szerkezetét, a vállalati kapcsolatépítés stratégiáját. Könnyen beazonosíthatóak a fontos partnerek és a különböző fokú kooperációk is. Ezzel nem csakVásárlók egy kérdőíves kutatás mintáján belül lehet Tanácsadók Disztribútorok Innovatív ötletek igények Keresletváltozás összehasonlításokat tenni bizonyos Új rendezőelvek szerint (pl. méret, telephely, ágazat, Folyamatszervezés Kritikai észrevételek Információ a K+FPénzügyi, ráfordítások formában, időben és térben különböző jogi és stb.), hanem standardizált Referencia funkció versenytársak biztosítási szolgáltatás Piaci elfogadottság fejlesztéseiről kérdőíves felvételek között is segítve – nálunk igazából elindítva – a hazai és a nemzetközi léptékű vizsgálatok empirikus bázisának kiszélesítését.



233

VI.8.ábra: A hálózati intenzitás és mintázat lehetséges konfigurációjának keretrendszere Vevők

Tanácsadók

Beszállítók

Egyetemek Kutatóintézetek

Forrás: Gemünden–Ritter–Heydebreck (1996) cikke alapján saját szerkesztés

A németországi kutatási tapasztalatok bemutatását egy érdekességgel zárjuk le. Az imént bemutatott módszerrel feltárt innovációs kapcsolatrendszerek tipizálása is lehetséges. Egymástól világosan elkülönülő hálózati konfigurációk vannak jelen a német gazdasági mezőben, önálló és egymástól gyökeresen különböző szerepekkel, működési mechanizmusokkal. Hálózati konfigurációk (németországi tapasztalatok alapján): 1) Sziget: alacsony intenzitás, a vásárlókkal történő kooperáció mellőzött 2) Termelő: átlag alatti intenzitás, beszállítókra és vásárlókra fókuszál 3) Tipegő: kis hajlandóság a technológiai együttműködésre, és elsődlegesen az egyetemekre fókuszál (relatíve szorosabb a kapcsolat velük, mint a más típusú partnerekkel) 4) Főútvonal: átlag feletti intenzitás, termelő típushoz hasonló összefonódási mintázat de nagyobb intenzitási fokon. Gyors információ és tudásáramlás a beszállítók és a vásárlók illetve a cég között 5) Vizionárius: átlag feletti intenzitás, egyetemek kitüntetett szerepe, vásárlókra fókuszál és nem a beszállítókra, tanácsadókra 6) Kompetencia-fejlesztő: Intenzitás ingadozik a nagyon alacsony és nagyon magas között, és kimondottan a tanácsadói elemekre építi az innovációs potenciál növelését, ők távolodtak el a leginkább a beszállítóktól 7) Pók: minden lehetséges hálózati partnerrel nagyon intenzív kapcsolatokat ápol, az ő kezében futnak össze a szálak (Gemünden et al 1996: 455). Adja magát a kérdés, vajon milyen kapcsolathálózati konfigurációkkal rendelkeznek a magyar cégek, vagy specifikusan csak az innovációban érdekelt szereplők? Vannak-e hasonlóan jól elkülöníthető profilok? Mennyiben különbözik a kelet-közép európai


234


gazdasági mező ebben a tekintetben az európaitól? Az ottani kutatások megkezdődtek, a módszer jól átültethető, kedvező standardizációs aspektusokkal rendelkezik.

VI.6.Innovációs rendszerek Eddig a pontig egyértelműen egy gazdasági szereplőből kiindulva próbáltuk megragadni a gazdasági és társadalmi kontaktusok innovációban játszott szerepének a manifesztumait. Az innovációs kutatásoknak van egy másik irányvonulata is ebben a kérdéskörben. Noha az előző részben bemutatott partnerhálózat blokkjai kellő pontossággal modellezték a teljes szervezeti rendszert a modellszerű innovációs folyamatban, mégis csak egy csomópontra összpontosította a figyelmet. Az úgynevezett nemzetközi, nemzeti és regionális innovációs rendszerek szakirodalma egy magasabban elhelyezett optikát használ, és megpróbálja lefedni a teljes hálózatot. Ahogy az innovációs politikai manőverek is két nagyobb csoportra bonthatóak az orientációs bázis alapján (keresleti és kínálati oldal), ugyan úgy az innovációs folyamatok is rendszerezhetőek két nagy blokk mentén: lineáris és rendszerorientáltságú modellekben gondolkodhatunk. A két elkülönítés rögtön össze is találkozik; a lineáris orientációhoz egy kínálati alapú innováció-politika köthető, míg a rendszerorientált megközelítéshez inkább a keresleti alapú. Edquist és Hommen (1999), illetve Zoltan Acs (2002) gondolatai alapján áttekintjük a rendszerként felfogott innovációs elméletek sajátosságait, mivel a hálózati alapokra helyezett perspektívában a tudás- és az ezen alapuló újítókészség kérdéskörében az érintett szereplők (gazdaság, oktatás, kutatás, adminisztratív szféra stb.) joggal feltételezhetően egy egységes és komplett, kölcsönösen meghatározott és működtetett rendszert alkotnak.

VI.6.1Innovációs modellek típusai Az innováció lineáris megközelítése a II. világháborútól tekinthető általánosan elterjedt elméleti modellnek, melyben a logikai láncolat alapja a következő: a tudományos eredmények egyre újabb technológiákat szülnek, melyek piaci igényeket elégítenek ki. Egyirányú innovációs láncolatként ebben a nagyban leegyszerűsített modellben minden nemű visszacsatolás hiányzik. A láncolat szereplői között gyakran nem beszélhetünk ilyen egyértelmű összefonódásokról (bizonyos esetekben pl. a tudományos alapok csak közvetetten előzik meg egy gazdasági szereplő innovatív törekvéseit) és ezért nem igazán alkalmas az információs- és hálózati társadalmi paradigma alapján formálódó jelenlegi folyamatok megragadására sem a globális, sem a nemzeti, sem a különböző regionális színtereken (Kline–Rosenberg 1986; Gibbson et al 1994; Nelson 1959). Az innovációs folyamatok rendszerszerű megközelítése egyértelműen felismeri, és előtérbe helyezi a rendszerben szereplő számos cselekvő egyre összetettebb kölcsönös egymásrautaltságát, multiplikatív interakciós potenciálját. Kiemelt szerepet kapnak az interakciós és különösen a tanulási folyamatok rendszer-specifikus jellemzői, sajátos mintázatai (Lundvall 1992; Nelson–Rosenberg 1993; Niosi 1993). Összességében egy olyan megközelítésről van szó, ahol tehát az alkotóelemek közti nem lineáris interdependencia mellé a keresleti alapú innováció-politika telepedik le kiegészítő alkotóelemként (Edquist–Hommen 1999: 64). © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


235

VI.6.2A rendszerelvű megközelítés alapelvei Edquist összesen kilenc karaktert különített el az „innovációs rendszerek megközelítése” (SI) fontosabb karakterjegyeinek bemutatásakor (Edquist 1997: 1–35). 1) A tanulási folyamat központi szerepe: a technológiai innováció nem más, mint új tudástartalmak kitermelése, vagy a korábbiak újszerű összekombinálása. Az innováció nagyon tágan értelmezve egy „tanulási folyamat”. 2) Holisztikus és interdiszciplináris perspektíva adoptálása: az innováció összes determináns faktorának együttes értelmezése, nem csak közgazdasági, de szervezetelméleti, szociológiai, esetleg pszichológiai és politológiai alapokra helyezkedve. 3) Történelmi nézőpont: az innovációs folyamatok időben formálódnak, sok befolyásoló faktor és visszacsatolás eredményeként akár több év vagy évtized eredményeként és a tudás, a materiális feltételek, a szervezeti keretek, az intézményhálózat párhuzamos fejlődésének eredményeként. 4) A valós rendszerek összehasonlíthatósága: a különböző innovációs rendszerek különbségeit kell kiemelni, nem pedig egy létező, illetve egy optimálisnak tekintett ideáltipikus rendszer differenciáltságát. 5) Interdepedencia és a linearitás hiánya: az intézmények, szervezetek, cégek soha nem fejlesztenek elszigetelten. Inkább más „partnerekkel” vagy éppen „versenytársakkal” közösen különböző erősségű és intenzitású kooperációkon keresztül jönnek létre új termékek és szolgáltatások a visszacsatolás és a reciprocitás számos csatornáját igénybe véve. Alapelv: az innováció kimenetelét nem csak a rendszer elemei determinálják, hanem a köztük lévő kapcsolatok is. 6) A termelési technológiák és a szervezeti innováció figyelembe vétele: a hagyományos technikai alapú fejlesztési elv mögött figyelembe kell venni a növekedés, a foglalkoztatottság tényezőit is. 7) A szervezeti alapok kihangsúlyozása: az innovatív viselkedési modulok társadalmi jellemzőinek megértésére kell törekedni, az „útfüggő” karakterjegyekre és a különböző szabályok, rendelkezések, normatívák által ellátott szerepekre. 8) Konceptuális problémák: a „konceptuális pluralizmus” elhagyása, egy olyan központi fogalomtár és mögöttes tartalomrendszer kijelölése, amelyben a többértelműségek radikálisan lecsökkennek. 9) Fogalmi keretrendszerek és nem formális elméletek: nincsenek olyan fázisban, hogy absztrakt elméletként kezeljük őket. Egy olyan elméleti törekvésre kell inkább gondolni, amely egyszerre képes megragadni az innovációs folyamatokat, a determináns faktorokat, és a lehetséges következményeket. Edqist és Hommen értelmezésében (1999: 67–69) az interaktív tanulási elméletek, az evolucionista alapokra helyezkedő szervezet- és innováció elméletek, illetve az institucionista megközelítésekben gyökereztethető a rendszerelvű felfogása a kérdéskörnek. A tanulás és az innováció összefonódása (Lundvall 1992: 10) elkerülhetetlenül az interaktív viszonyok, kontaktusok irányába tereli a kutatók, az érintettek és az egyéb szakemberek figyelmét. Az izolált, önző haszonmaximalizáló piaci pusztító képével jellemezhető cégeknek, és átvitt értelemben az ilyen mentalitású nem profitorientált szervezeteknek, intézményeknek mára „befellegzett”. Az interaktív tanulás elmélete alapján ők egy folyamatos tanulást igénylő rendszerbe ágyazódnak be (szervezeti szinten is


236


nem csak egyéni formában) és csak a kölcsönös kooperáció teremtheti meg a hatékony tanulás révén a sikeres innovatív mechanizmusokat. A technológiai változások tárgykörében megjelenő másik alternatív innováció-felfogás is megkerülhetetlen alappillére a rendszerben való gondolkodásnak. Az innovációt egy fajta – biológiai analógiára épülő – fejlődési folyamatként is fel lehet fogni (Nelson–Winter 1982; Nelson 1987; Nelson 1995). Ha evolucionista alapon közelítünk az új tudástartalmak kitermeléséhez, a már korábban létezők differenciált kombinálásának problémaköréhez, akkor körülbelül így illik fogalmazni: „a technológiai változás tisztán evolúciós folyamat: az innovációs generátor mindaddig nem áll meg, amíg meg nem alkotja a korábbihoz képest ’felsőbbrendű’ entitásokat” (Nelson 1987: 16, idézi Edquist–Hommen 1999: 68). Nem szabad elfelejteni, hogy az elért fejlődési stádium ebben a vonatkoztatási rendszerben relatív, nem beszélhetünk egy abszolút értelembe vett optimumról. Az ilyen nyitott kimenetelű, útfüggő innovációs folyamatok és a mögöttük húzódó összetett rendszerek (különösen a kooperatív intézményhálózatok) soha nem érnek el egy egyensúlyi állapotot, mellőzve az optimális megoldások lehetőségét is (Edquist–Hommen 1999: 68). Ha jobban belegondolunk az interaktív alapokra helyezkedő tanulás és az evolúciós elvű fejlesztési folyamatok mögött nem nehéz észrevenni egy dinamikus, összefonódásokra és működő hálózati mechanizmusokra épülő rendszer képének szükségességét. Mind a tudás, mind az újítások, fejlesztések tekintetében egyre nagyobb szerepet fog kapni az interaktivitás és a folyamatos változási dinamika.

VI.6.3Ugyanaz csak egy kicsit másképp Zoltan Acs összefoglalója szerint (2002: 167–192) az innovációs rendszerek elve a kilencvenes években kiformálódó új közgazdasági alapú megközelítés az innovációkutatásban. Nem tekinthető egy formális elméletnek, inkább csak azon előfeltevéssel kapcsolatos gondolatok számára jelent megfelelő elméleti kiindulópontot, mely szerint a technológiai innovációban számos változónak fontos szerepe van. A rendszerelvű megközelítés is inkább csak egy hasznos konceptuális keretrendszer. Egy innovációs rendszerben az új tudás létrehozása, illetve a meglévők újszerű kombinálása gazdasági értelemben meghatározó termékké, folyamattá sok egymástól különböző cselekvő, rendszerágens koordinált együttműködésén, kontaktusán alapul. Acs az alábbi megkülönböztető jegyeket emeli ki. (1) Holisztikus és interdiszciplináris megközelítésmódnak tekinthető, mivel a fontosnak tűnő determináló erőket, faktorokat sokkal tágabban és egymásra vonatkoztatottan értelmezi, mint a korábbi perspektívák az innováció-kutatás területén: a gazdasági faktorok mellett helyet kapnak a szervezeti, az intézményi, a társadalmi és a politikai dimenzióba ágyazódó komponensek is. (2) Az összetettségből és az egymásra vonatkoztatottságból fakadóan egyszerre tekinthető strukturális beállítottságúnak és cselekvő-orientáltnak. (3) A másik lényeges egyedi elem a nézőpontban az institucionalizmus. Az egyes intézménytípusok, illetve a konkrét reprezentánsok egyedi és kollektív szerepe kiemelkedő kutatási prioritást élvez az innovációs folyamat szemszögéből. (4) Természetesen különböző szinteken szerveződhetnek meg az innovációs rendszerek (lokális, regionális, nemzeti, globális), bár



237

még a mai napig nem sikerült megtalálni a lehető legoptimálisabb és leghelyénvalóbb elemzési szintet. Nem tudunk kielégítő választ adni arra a kérdésre, hogy melyik szinten lehetne az innovációs rendszert definiálni, noha a legkiterjedtebb irodalma a nemzeti innovációs rendszereknek van, melyekről szimultán jelentek meg az első szakmai anyagok a nyolcvanas évek végén. Figyelmeztet: a nemzeti keretrendszer mérete persze eltérő alternatívákat hordoz, a kis államok esetében a rendszer túlléphet az országhatárokon, míg a nagyobbaknál a nemzeti keretek túl tágnak minősülhetnek és inkább regionális léptékben szerveződnek meg az innovációk. (5) Krugmanra hivatkozva (1995) megemlíti a gazdaságok egyre nagyobb fokú geográfiai jellegű specializálódását, mely révén egyre inkább úgy tűnik, hogy a regionális szintér fontosabbá válik a nemzetinél ebben a kérdéskörben. A cégek regionális hálózatai manapság a tanulás és a termelés egyre újabb formáit hozzák létre, mivel – Michael Porter véleményére támaszkodva (1998) – olyan tudások, kapcsolatok és motivációk érhetők el a lokális gazdasági erőterekben, amelyekkel a távolabbi riválisok nem vehetik fel a versenyt (Acs 2002: 178–181).

VI.6.4A regionális innovációs rendszerek jellemzői – a lokális és a globális tudások integrációja és hálózati alapú szerveződése A gazdasági koordináció szempontjából a mezo-szintű szerveződési térként felfogható régiók egyre fontosabbá válnak Európában. Az új ötletek és gyakorlatok létrehozásában egy olyan megkülönböztetett szintet jelenítenek meg, ahol közvetlenül is összeérnek, egymásba fonódnak a gazdaság szereplői, specifikusabban az innovátorokból kiépülő regionális kapcsolathálózatok, a lokális klaszterek, és az egymást „keresztbeporzó” helyi kutató/oktató- és tanácsadó intézmények. Az egyes agglomerációk, regionális gazdasági csomósodások azok, amelyekben a zártabb és sűrűbb szervezetközi kommunikáció, a sajátos szocio-kulturális adottságok, a szervezeti, intézményi környezet megteremti, stimulálja a társadalmilag és territoriálisan is beágyazódott, és bizonyos mértékben determinált kollektív tanulást valamint a folyamatos innovációt. A regionális gazdasági tér legnagyobb előnyeit, elsődleges innovációs kapacitását a ruganyos és dinamikus cégközi hálózatépítés, a személyközi kontaktusok, a lokális tanulási folyamat és a helyi társadalmi interakciókba beragadt tudáselemek biztosítják (Asheim–Isaksen (2002). A nemzeti alapokra helyezett innovációs rendszerhez hasonlóan a kisebb léptékű szint is egy elméleti konstrukciónak tekinthető. Megadja a keretet egy régió hálószerű innovációs architektúrájának megértéséhez, majd fejlesztéséhez, illetve olyan gazdaságpolitikai eszköznek tekinthető, amely segíti a regionális léptékben mért üzleti versenyképesség megteremtését az általa felkínált követendő minták, alternatívák révén (Cooke 1998). Amiben különbözik a regionális klaszterektől a rendszer (azaz a hasonló területen tevékenykedő és egymástól kölcsönösen függő vállalkozások földrajzilag behatárolt koncentrálódását), az elsősorban a formalizáltabb cégközi innovációs együttműködések létéből és az intézményi infrastruktúra megerősítéséből (a tudás termelésében kiszolgáló szerepet játszó háttérintézmények bevonására kell gondolni) fakad. A hivatkozott szakmai anyagokra építve összeállítottuk a regionális innovációs rendszerek három típusának összehasonlító és összegző táblázatát (VI.6. táblázat). © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

238

Az innováció hálózati alapú megközelítése VI.6.táblázat: A regionális innovációs rendszerek típusai

I. Területi alapon beágyazódott regionális innovációs kapcsolathálózat

II. Regionális hálózatként felfogott innovációs rendszer

III. Regionalizált nemzeti innovációs rendszer

- A földrajzi, társadalmi és kulturális közelségen, hasonlóságon alapuló innováció. A szereplők egy specifikus régióba ágyazottan tevékenylednek

- A szereplők egy specifikus régióba ágyazottan tevékenylednek

Nemzeti és nemzetközi innovációs rendszer(ek) funkcionális eleme(i), szélesebb integrációs bázis

- Lokalizált, interaktív tanulási folyamat A tudásszervezetekkel, kiszolgáló intézményhálózattal gyengébb a kapcsolattartás - Kevés a releváns szereplő - Fontos szerepe van a történeti fejlődési pályáknak, a múltnak

- Lokalizált, interaktív tanulás A regionális infrastruktúra megerősítése,

intézményi tervezett

innovációs történő

- Ideáltipikus állapot: regionális innovációs klaszter a támogató, kiszolgáló intézményi infrastruktúrával körülvéve - Megtervezett, hálózat

régión

kívüli

- Külső tudásbiztosító, innovációt stimuláló cégek

- összehangolása a gazdasági folyamatokba bevonásukkal.

- Nagyarányú kooperációk

Specifikus innovációs projektekhez tapadó kooperációk - Kapcsolatrendszer nem a közösségen alapul, hanem az azonos iskolázottságon, társadalmi háttéren, a közös formális tudáson.

rendszerszerű

- Endogén fejlesztési modell

Forrás: Asheim (1998) és Cooke (1998) alapján saját összeállítás és szerkesztés.

Az összeállítás három eltérő kiterjedésű, szervezettségű és funkciójú innovációs rendszertípus jellemzőit gyűjti egybe. A regionális léptékű kapcsolathálózat a közelségi faktoron alapul és lazább, hektikusabb szövésű, sorsú. A regionális innovációs hálózat egy jól körülhatárolt, inkább befelé fókuszáló, kellően megtervezett, összehangolt kapcsolatrendszer. A szervezettség magasabb fokát reprezentálja, persze ebből nem következik egyenesen arányosan a nagyobb fokú hatékonyság is. A harmadik lehetőség a nemzeti szintű innovációs stratégia „ráhúzása” a regionális szerveződésekre. Ez egy olyan regionalizált nemzeti innovációs hálózat modellje ahol funkcionális elemként – homályosabban fogalmazva – nyitott, kifelé is orientált, azonosságra épülő alrendszerként szerepel a regionális szint.

VI.6.5Segítő intézményhálózat az innovációs rendszerekben Már a hazai szakirodalomban is megjelent olyan tanulmány, mely áttekinti az innovációt segítő intézményrendszer összetevőit, és ideális esetben feltételezi, hogy ezek a szervezetek egymásra hangoltan, összekapcsolódva próbálják meg támogatni a gazdasági szereplőket (Kádár 2002). A gazdaság folyamatos megújítása ma már nem csak nemzeti, hanem egyre inkább regionális kérdés is hazánkban, ezért a felelős, vagy potenciálisan lehetséges támogató intézményhálózat kiépítése, összehangolása és működtetése elengedhetetlen alapkövetelmény egy versenyképességre törekvő térségben. Az innováció



239

rendszerszerű és hálózati alapokra épülő felfogása helyet biztosít ezeknek az aktoroknak is. Röviden kitérünk tehát arra, hogy a hazai gazdasági, pénzügyi, igazgatási és oktatási, továbbképzési környezetben kik minősülhetnek releváns támogató pilléreknek, kik lehetnek integráns alkotóelemei a jövőben kiformálódó innovációs hálózatoknak? Kádár Imre szerint már az 1980-as években felismerték a nemzetközi szintéren az innovációt segítő intézmények szerepének a fontosságát. Rohamos ütemben fejlődésnek is indultak az egyes típusok, mára pedig egy „külön ipari szektort” alkotnak ezek a szervezetek (Kádár 2002: 2. fejezet). Optimális esetben egy olyan nagyfokú intézményi heterogenitás jellemzi, amely az innovációs folyamatokban érdekelt és érintett szereplők hálózatát sokkal színesebbé, bonyolultabbá, és strukturáltabbá – a hatékonyságot nem is említve – teszi. Nézzük meg, milyen szervezetekkel számolhatunk Kádár Imre összefoglalója alapján (2002: 2. fejezet), és saját kutatásainkra épülően (Rechnitzer – Dőry – Csizmadia 2002) gondoljuk tovább az ott elhangzottakat, tisztázzuk le a saját hálózati jellegű „elkötelezettségünk” fényében azt is, hogy miként tudnak bekapcsolódni a gazdaság megújításába (különös tekintettel a kis-közepes vállalkozások helyzete kérdéses). (1) Az üzleti és innovációs központok (15 éves múlt Európában, helyi sajátosságokra fókuszáló módszertan, általában állami, önkormányzati, kamarai finanszírozás) az innovatív vállalkozások alapításában, továbbfejlesztésében érdekeltek. Szorosan összefonódnak a támogatott cégekkel és a többi érintett szervezettel, mivel egybefogják a vállalkozásalapítás, a szakértő-közvetítés, a technológiai transzfer információ közvetítés, és a kockázati tőke közvetítés feladatkörét, mintegy hidat képezve a kisebb vállalkozások, és a gazdasági, pénzügyi, kormányzati, szakértői szféra közé. (2) Technológiai transzfer szervezetek („a műszaki eszköz, a műszaki információ és az ehhez kapcsolódó felhasználási ismeretek” átadását, terjesztését, segítő intézmények) a technológiai közvetítő funkció révén (alkotók és felhasználók között) tölthet be lényeges kiszolgáló és összekötő feladatkört az innovációs folyamatokban. A több központra, ügynökségre épülő transzfer szervezet-hálózatok regionális, nemzeti és főként nemzetközi szintéren tudnak hatékonyan működni, megkönnyítve a technológia szaktudás áramlását, a szakértők mozgását. Az európai tapasztalatok alapján sikeresen bővíthető a funkciók köre a kockázati tőkeforrások közvetítésével. A transzferszervezetek így már a pénzügyi szervezeti mező irányában is bekapcsolódnak az intézményközi erőforrás áramlás „áramköreibe”, hiszen a tudás mellett a tőkekomponens közvetítésében is centrális pozíciót tölthetnek be. (3) Technopoliszok, tudományos és technológiai parkok, technológiai központok (speciális technológiai vállalkozások létrehozására, kiszolgálására létrejött, főként állami támogatással működtetett parkok, elnevezésük változó) a tudományos eredményeknek az iparba történő „aktív átvitelét” megcélozva teremti meg a kutatói-egyetemi szféra és a gazdaság összefonódását, azt a tudásbázist, amely a két érintett fél együttműködése révén bővülhet a leghatékonyabban. Mivel ösztönzi a tudásalapú gyártó és nagy hozzáadott értéket előállító szolgáltató vállalkozások alapítását és növekedését (legtöbbször a saját területén belül), ezért a belső és a kifelé is jelentkező tudástermelésben, tudásáramlásban játszik kardinális szerepet. Az „oktatással végrehajtott tudástranszfer” gondolata pedig még közelebb hozza a felsőoktatási szférát a kapcsolatrendszerben. Kádár Imre példaként említett brüsszeli technopolisza (a város egyetemein és más oktatási-, képzési- és © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

240


kutatóintézeteiben meglévő kutatási és tanácsadói kapacitás együttes, összehangolt felhasználása) a tiszta hálózati szerveződés remek gyakorlati megnyilvánulása. (4) A szakértői/kiválósági központok (olyan intézmények, amelyekben egy adott tudomány, technológiai terület minden ágában „koncentráltan találhatók szakértők”) esetében a hálózati alap a különböző tudományterületek, szakértelmek összekombinálásában rejlik, a műszaki, a gazdasági és a társadalmi tudás kölcsönhatásának fontosságát felismerve. Ezeket a kezdeményezéseket fogják össze a szakértői központok, nagyon sok szervezetközi kooperáció, erőforráscsere (elsődlegesen tudáscsere) ösztönzése révén. A kutatási projektek közös finanszírozása a vállalatok közti pénzügyi szálakat is szorosabbá teszi. Az innovációs folyamatok hálózati alapú elemzése különösen produktív lehet olyankor, amikor nem csak eseti, és lazán szőtt, véletlenszerű együttműködésekkel lehet számolni, hanem egy kellően megfinanszírozott, átgondolt struktúrát követő, közvetítők által összefogott kapcsolatrendszertől is függ egy térség sikeressége. (5) Vállalkozásfejlesztési intézmények (inkubátorházak, ipari parkok) inkább csak eseti jelleggel látnak el innovációt segítő feladatköröket, az alapvető üzleti szolgáltatások és az infra-strukturális jellegű lehetőségek vállalkozásfejlesztő, haladó vállalkozásokat támogató tevékenységi körén belül. Az inkubátorházak szolgáltató jellegű kapcsolatokon keresztül léphetnek be adott esetben az innovációs kapcsolathálózatokba, vagy akár elképzelhető olyan vállalkozói inkubátor is, amely csak az innovatív ötletek piacra juttatásában érdekelt szereplőket „fogadja be”. (6) Felsőoktatási intézmények és kutatóintézetek. Mivel a tudománynak a technológiai és a gazdasági fejlődésben játszott szerepe felértékelődött az elmúlt évtizedekben, a jelenlegi gazdaság aktív ágensének tekinthető a fejlett piacgazdaságokban. Ezért egyre égetőbb kérdéssé válik az oktatási-kutatási és a gazdasági szféra mind szorosabb összekapcsolása, a társadalmi munkamegosztás szervezése és specifikusan a gazdaság megújítása a versenyképesség növelése érdekében. Az egyetem és kutatóhelyek dimenziójában ismét újabb összekapcsolódási pontokra bukkanhatunk, a kormányzat, az ipar, és a szolgáltató szektor vonatkozásában is, hiszen egyre jelentősebb finanszírozási forrásként jelenik meg a gazdasági szféra a felsőoktatási intézmények és kutatóintézetek költségvetésében. A szervezetközi együttműködések itt már nem csak informális kontaktusok, szépen csengő szerződések, közösen szervezett szakmai találkozók formájában teljesednek ki, hanem együttesen, vagy akár egyoldalúan finanszírozott – tehát pénzügyi alapú – projektekben, egyértelműen szolgáltatásszerű megrendelésekben (Kádár felhívja a figyelmet, hogy vannak olyan országok, ahol a költségvetési kiadások felét már az ipar fedezi). Az egyetemek beintegrálódását a lokális és a nemzeti innovációs, és általános gazdasági vérkeringésbe az is segítheti, ha a képzési oldalon is együttműködnek a nagyobb munkaerő-teremtő- és felszívó nagyvállalatokkal (Csizmadia 2003, Rechnitzer–Hardi 2003), akik egyébként is komoly innovációs erőforrások felett „őrködnek”. Ha belegondolunk abba a nyilvánvaló ténybe, mely szerint az innovatív viselkedési modellek, és az egyes konkrét minták esetében a tudásnak egyre nagyobb szerepe van, akkor a „tudásalapot előállító” (Kádár 20002), azt oktatással átadó, és a gazdaságba szivattyúzó egyetemek, kutatóhelyek hálózati pozíciója és aktivitása egyre fontosabb kérdéssé válik a megújuló képesség, sőt a gazdasági és társadalmi sikeresség egésze szempontjából. (7) A technikusokat képző középfokú intézményrendszer szerepét sem szabad elhanyagolni a kompetencia kiegészítő aspektusuk miatt. A szakközépiskolák „szakértelmük révén sok apró technikai, technológiai feladat megoldásával tudják kiegészíteni az innováció-segítő alaprendszer technikai eszköztárát” (Kádár 2002: 2. 4 fejezet). Ez egy kiegészítő © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


241

szakértelem-kínálati erőforráshalmaz, melyet ki lehetne aknázni a megfelelő intézkedések után, bekapcsolva a középfokú intézményeket is a technológiai transzferáramlás erőterébe, az innovációs hálózat szélső, kiszolgáló pontjára. (8) A tudásbázist működtető szervezetek. Az innováció sikerességében az elmúlt évtized kommunikációs és információs technológiai fejlődése révén egyre nagyobb szerepet kap az ismeretek, tudások, az aktuális naprakész, vagy akár percre pontos információk gyűjtése, rendszerezése, és terjedése. Kádár összefoglaló tanulmányában ezt úgy fogalmazza meg, hogy az „információ terjesztése intézményi hátterének megteremtése…a fenntartható gazdasági fejlődés lényeges eleme” Kádár 2002: 2. 2. fejezet). Ha ez így áll, akkor az innováció hálózati alapú megközelítése során sem feledkezhetünk meg erről az új, és dinamikusan fejlődő szektorról sem, hiszen egyre markánsabb közvetítő szférává válik az innovátorok, valamint az innovatív vállalatok között. Nem is beszélve a jövőbeli információs monopóliumok problémaköréről, amely szintén különleges hatással lehet a hálózati formában létrejövő – sőt, mint látni fogjuk – terjedő innovációs folyamatokra. (9) A magán üzleti szolgáltatók, tanácsadók a nemzetközi tapasztalatok alapján szintén komoly szerepet kapnak a támogatórendszer alapintézményeinek kiegészítőiként, mivel roppant specifikus szakértelmet és szolgáltatási palettát „árulnak”. Kádár kiemeli, hogy elsősorban a nem technikai jellegű kérdésekben tudnak segítséget nyújtani (akár teljes projektmenedzselésre is gondolhatunk). Itt is a szolgáltató jellegű kapcsolatok léptetik be a szervezetet vagy személyt a hálózatba, de a hosszabb távú projekt-koordinálás, és az egyszerre több gazdasági szervezetnek nyújtott szolgáltatások révén e segítő és kiszolgáló intézmények erősen és mélyen beágyazódhatnak az innovációs hálózat egészébe, vagy egyes alhálózataiba.

VI.7.Az innovációs hálózatok elmélete és egy lehetséges tipológiája –A SEIN Projekt megállapításai A rendszeralapú felfogásra építve az elmúlt években elkészült egy olyan nemzetközi kutatás, amely a nyugat-európai gazdasági térben megformálódó innovációs folyamatok kapcsolathálózati jellegű modellezését, konkrét empirikus felmérést, leírását hajtotta végre. Ezért a hazai innovációs folyamatok és szerkezetek átfogóbb megértése érdekében különösen fontos adaptálható mintapélda lehet. A Tser Program keretei között (EU 4-es keretprogram) megvalósult SEIN Projekt az innovációs hálózatok mechanizmusainak, életciklusainak adaptációs képességeinek alaposabb megértését célozta meg 1999-ben a bielefeldi egyetem koordinációjával, angol, holland, spanyol és francia kooperációban (http://www.uni-bielefeld.de/iwt/sein/). A 2001-ben lezárt projekt egy átfogó elméleti, módszertani áttekintést és kiterjedt empirikus felmérést vonultat fel. A projektből két komponenssel foglalkozunk részletesebben. Az elmélet kapcsán nem csak áttekintik a tudásalapú innovációs hálózatok gondolatkörének kialakulását, hanem egyfajta evolúciós alapú elméletet is kidolgoztak (Pyka 1999). Esettanulmányok és logikai modellezés révén pedig egy olyan tipológiát állítottak össze, mely lehetséges keretrendszerét nyújthatja a leendő empirikus felméréseknek is, megadva a főbb strukturális és dinamikus komponenseket. Tanulmányunkban elértünk arra a szintre, ahol már nem egy adott individuális (perszonális vagy szervezetközpontú) kapcsolathálózat, vagy egy sokszereplős rendszer esetében adaptáljuk a hálózatelméleti nézőpontot, mintegy ráerőltetve a társadalmi © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

242


valóságra. Az innovációs hálózatok kérdéskörében már egyértelműen arról van szó, hogy a gazdasági szereplők megújulása, a korábban nem létező ötletek megvalósítása, „életre keltése” egy hálózatban valósul meg. Röviden az innováció egy hálózati mechanizmus és struktúra koordinációján keresztül realizálódhat. A következő oldalakon ezt a gondolatot fejtjük ki részletesebben a mintaprojekt alapján, különösen ügyelve az általánosítható, adaptálható pontokra.

VI.7.1Elméleti fejlődési vonalak Andreas Pyka elméleti jellegű összefoglaló projekt munkaanyagában két nagyobb megközelítési formát különböztet meg. Időrendi sorrendben először az úgynevezett „ösztönzés-alapú” megközelítésekben kapott szerepet a kapcsolatrendszer az innovációs folyamatok gazdasági hatásainak kutatása során; nevezetesen a (1) a tranzakciós költségek csökkentése érdekében (Williamson 1975), (2) illetve a tökéletes verseny ideáljától való megszabadulás utáni korszakban (1980-as évektől). Ekkor az ár mellett már a marketing és a K+F is meghatározó faktorává vált a gazdasági viselkedésnek, a piaci szerepvállalásnak, a versenynek és a játékelméleti modellek új irányokat nyitottak a szervezetközi kapcsolatok elemzésében (D’Aspremont – Jacquemin 1988; Katsoulacos 1988; Von Hippel 1989; Schrader 1989). Mindkét irányzatnak volt egy nagyon komoly hiányossága, amely lénygében megvetette a „tudás-alapú” megközelítés magvait. Nem fordított kellő figyelmet a heterogén összetételű szervezeti mezőben zajló interakciók szinergikus tudástermelő aspektusára, noha ez tekinthető az innovációs hálózatok alapvető kérdésének (Pyka 1999: 4–11). Pyka, Dosira hivatkozva (1988), abban látja a szemléletváltás okát, hogy a nyolcvanas évek végére, kilencvenes évek elejére a fejlett piacgazdaságokban az innováció „mutálódott”, mégpedig a költség-haszon optimalizálásról egy kollektív kísérleti és problémamegoldó folyamattá. Egyre inkább tökéletlenné vált a gazdasági szereplők saját tudásbázisa, Heiner (1983) kifejezését kölcsönvéve kinyílt a „kompetencia-nehézség rés” (C–D gap), a saját képességek már nem mindig állnak összhangban a megjelenő új kihívásokkal. A tudás úgy általában, és az egyes technológiai know-how-k különösképpen megszűntek szabadon és könnyen elérhető termékek lenni: technológia specifikusak, cég-specifikusak és egyre komplexebbek. A tudásalapra helyezett újítások, ötletgyártások folyamatának bemutatásakor Pyka arra is felhívja a figyelmet, hogy ha ilyen környezetben kell hatékonyan és sikeresen működni a vállalkozásoknak, akkor bizony teljesen új előfeltételeknek kell megfelelniük, mert egyszerre több tudásmezőben kell eligazodniuk, és kellő jártasságot szerezniük. Minél inkább függ egy vállalkozás a külső erőforrásoktól, annál jobban oda kell figyelni az olyan szervezeti képességek fejlesztésére, mint az úgynevezett „abszorpciós kapacitás” (Cohen–Levinthal 1989; Cantner–Pyka 1998) és az „átvevő-kompetencia” (Eliasson 1990), amelyek lehetővé teszik a külső tudástartalmakra történő flexibilis reagálást (Pyka 1999: 11–12). Ezek a megállapítások a multidiszciplináris tudás szükségszerűségére utalnak az új ötletek, gyakorlatok létrejöttében. Márpedig ezek a tudástartalmak nem képzelhetők el és nem is termelhetők ki kooperációk, személyes



243

kontaktusok, elmélyült interakciók nélkül cég és cég, cég és egyetem/kutatóhely, cég és adminisztráció stb. között. A SEIN projektben három területen emelték ki az innováció tudásalapú megközelítésének és kapcsolatorientált felfogásának a jelentőségét. (1) A kapcsolatháló egy fontos koordinációs eszköz, lehetővé teszi a gazdasági szereplők közti tanulás lehetőségét felgyorsítva az új technológiai know-how-k elterjedését. (2) A komplementer tudásjavakhoz történő kölcsönös hozzáférés kihasználása révén a nagyon expanzív és időigényes fejlesztési erőfeszítésektől mentesülhetnek a gazdasági szereplők (különös jelentőségre tehet szert ez a lehetőség a kis- és közepes méretű vállalkozásoknál) és esetleg nem kell megfizetniük a párhuzamos fejlesztések árát. (3) Az innovációs hálózatok olyan szervezeti, szervezetközi kutatási-fejlesztési mezőt teremthetnek, melyek megnyitják az utat a szinergikus hatások előtt a különböző technológiai kompetenciák egymásra találása, összekombinálása révén (Pyka 1999: 15).

VI.7.2Funkciók és formák Az összetett kutatási terület miatt a projektben különös gondot fordítottak olyan kérdések megvitatására is, amelyek a teoretikai alapokon már túlmutatnak. Így lehetőségünk nyílik áttekinteni az innovációs hálózatokba történő szerepvállalás hátterében álló lehetséges motívumokat, és az egyes kapcsolódási minták osztályozásának alternatíváit is. Mindkét kérdés meglehetősen fontos szerepet kap a hazai kutatási dimenzióban. A motivációk ismeretében talán előre jelezhetők azok a területek, ahol a jövőben hasonló irányú elmozdulás figyelhető meg a hazai gazdaságban nemzeti és akár regionális szinten. Jelenleg ugyan nem adhatunk átfogó helyzetképet, de hipotézisként nem jelent elrugaszkodást a valóságtól, ha azt mondjuk, hogy csak nagyon speciális esetben bukkanhatunk szórványos és töredezett, kis hatásfokú innovációs hálókkal. Az osztályozási sémák alapján viszont különböző alternatívákat ismerhetünk meg, és olyan hálózati prekoncepciókat, amelyek a későbbiekben már könnyebben válnak felismerhetővé a magyar gazdaságban vagy a tágabban értelmezett közép-európai térben. A témával foglalkozó szakirodalomban általánosan elfogadott nézet, hogy legalább hat különböző részvételi motivációs elem biztosan megfogalmazható (Hagedoorn– Schakenraad 1989). A motivációs mező érdekes kérdés a kapcsolathálózatok szempontjából. A kontaktusépítés és működtetés mozgatórugóinak letisztázása egy adott gazdasági térben megadja a kezdőlöketet a további vizsgálódások számára, kijelöli a lokálisan specifikus innovációs összefonódások körét. A nyers gazdasági ösztönzők, és a tudásorientált motívumok akár egymás mellett, néha egymás rovására teremtik meg az innovációs hálózatok kiformálódásának és működésének alapjait (VI.7. táblázat).

VI.7.táblázat: Az innovációs hálózatok hátterében álló lehetséges motivációk Megközelítés

Indoklás


244


„Ösztönzés-alapú”

1) A K+F költségek és kockázatok csökkentése (különösen a high-tech iparágban, de releváns lehet a KKV-k esetében is) 2) Gyors elővásárlási stratégia (óvhat az időszaki monopolhelyzetből fakadó profit elvesztésétől) 3) A fejlesztés és a piacra dobás közti periódus rövidítése

„Tudás-alapú”

4) Új piacok, és új pozíciók, szerepek elérése 5) Technológiai transzfer- és komplementaritás (egymást kiegészítő fejlesztések lehetősége, szinergia) 6) Az új technológiák és lehetőségek változásának és fejlődésének folyamatos monitoringja

Forrás: Hagedoorn–Schakenraad (1989), és Pyka (1999); saját szerkesztés.

A felsorolt ösztönzők jelenléte egyfajta gazdasági fejlettséget, a gazdaság szerkezeti modernizálását mérő indexnek is tekinthető, hiszen a tudásintenzív „új gazdaság” tevékenységi mezőiben motiváló szerepet a piacszerzés, a kutatási folyamat rövidítése, és az egymást kiegészítő, feladatmegosztó fejlesztések kapnak. Andreas Pyka révén (1999: 16–18) összeállítottuk az innovációs hálózatok formáinak összefoglaló táblázatát (VI.8. táblázat), amely „sorvezetőként” szolgálhat a későbbi empirikus kutatások szempontjából. Két nagy rendszerező elvet követhetünk: beszélhetünk nemzeti és regionális kapcsolatrendszerekről, illetve formális és informális kontaktusmezőkről. Mindkét nézőpont alapvető különbségeket tesz láthatóvá, noha egyazon innovációs rendszerről, vagy annak egy-egy részeleméről van szó. Az összefoglaló táblázat talán a két legfontosabb rendszerező elvet emeli ki. A térbeliség és a formalizáltság keresztmetszetében roppant sokféle innovációs forma különíthető el. A nemzeti és a regionális szerveződési szint között kézzelfogható különbségek figyelhetők meg, minőségileg és mennyiségileg is más innovációs miliőt feltételezve. A könnyebben észrevehető formális kontaktus-formák mellett az összevetés felhívja a figyelmet az éltető erőt jelentő informális kötelékek konstruktív szerepére is. Dönteni kell tehát a hálózatok térbeli kiterjedésének kérdésében, hiszen többrétegű szerveződési folyamatokról beszélhetünk. Ezzel párhuzamosan formailag differenciáló elemnek minősülnek a kapcsolatok tartalmi aspektusai is: a szerződéses alapú és a normatív jellegű kötéseket együttesen kell értelmeznünk és kezelnünk.



245

VI.8.táblázat:Az innovációs hálózatok formái – SEIN projekt klasszifikáció Területiség Nemzeti Innovációs Rendszer – NER (NIS – National Innovation System)

Regionális Innovációs Rendszer – NIR (RIS – Regional Innovation System)

- Egy adott országra fókuszál, államhatárhoz és nemzeti intézményrendszerhez kötött - Olyan ágensek közti strukturált interakciók rendszere, akik a technológiai fejlődésben érdekeltek - Főleg az ismétlődő kontaktusokra épül - Erősen intézményesült - A formális és informális nemzeti intézményrendszer jelentősen befolyásolja az innovációs folyamatokat - Heterogén összetételű, kiszolgáló intézmények is szerepet kapnak - Realisztikus: a nem-lineáris, több szálon futó innovációs folyamatok feltételezése

- A régiók innovációs kapacitása élesen különbözhet a nemzeti keretektől, - Minőségileg és mennyiségileg is más innovációs dimenzió, miliő lehet - Nem inkonzisztens a NIR-rel - Az intézményi jellemzők helyett a lokális pozitív externáliákra, a vállalatközi gazdasági térre fókuszál - A helyi erőforrások és képességek sűrűsödése → - Regionális technológiai „túlcsordulások” (spillovers) → - Innovációs és gazdasági sikerhez vezet - Gyors lokális információáramlás és tudás-diffúzió - Fejlesztési bizonytalansági tényezők csökkentése - Jobban megalapozott stratégia döntéshozatal

Lundvall (1988); Nelson (1993, szerk.); Dahmén (1989); Carlsson–Stankiewitz (1991)

Camagni (1991); Cooke–Morgan (1994) Pl.: Szilikon-völgy, Route 128, Emilia–Romangna

Formalizáltság Formális – szerződéses kapcsolatháló

Informális – laza szövésű kapcsolatháló

- Vegyesvállalat - Kutatási együttműködés - K+F eredmények cseréje - Pénzügyi befektetések - Technológiai licensz szerződések - Közösen alapított kutatóintézet, központ - Közös részvétel a kormányzatilag finanszírozott programokban - Közös K+F infrastruktúra (pl. adatbázisok) - „Szakember-megosztás”- és csere

- A formálisak mögött meghúzódó, „életet adó”, „kenőanyagként működő” kapcsolatok - A kölcsönös bizalom alappillérei - Flexibilisebbek a szerződéses viszonyoknál - Szervezeti szint alatti interperszonális viszonyok - Kutatók, mérnökök, menedzserek személyes társadalmi tőkéjének mozgósítása - A tudásáramlás elsődleges csatornái - Kiegészítik és megerősítik a szerződéseket

Freeman (1991) Hakansson–Johanson (1988); Von Hippel (1989)

Forrás: Pyka 1999: 17–18 saját rendszerezés és szerkesztés

VI.7.3Egy lehetséges tipológia Mivel a különböző gazdasági mezőkben nagyon eltérő adottságú innovációs hálózatokkal lehet találkozni a piaci szerepvállalás függvényében, ezért roppant fontos módszertani, vagy ahogy a projektben nevezték, „fenomenológiai” eszközt jelenthet egy empirikus megalapozottságú, de a konkrétumoktól elvonatkoztatott, egységes fogalmi rendszerre épülő tipológia (The Role of Networks for… 2000). A szerkezeti, környezeti és a dinamikus kategóriákat egyaránt alkalmazó modell hazai adaptációja elősegítheti az egyre összetettebb felmérések kidolgozását, a releváns kérdések feltevését, az egyes hálózatok lokalizálását és kompakt leírását, nem utolsó sorban kellően standardizált összehasonlítását.


246


A szintetikus megközelítés négy szegmensét kibontó ábra (VI.9. ábra) szemléletesen érzékelteti azokat a kérdésfelvetéseket, tisztázandó kutatási elemeket, amelyek a környezeti jellegű külső adottságok vonatkozásában, az innovációs kooperációk életciklusa tekintetében, a cselekvők és kontaktusaik alapján létrejött szerkezeti jegyek, illetve a hálózati mechanizmusok függvényében egy komplex elemző program részei lehetnek. A megközelítés újszerűsége abban rejlik az eddigi hazai vizsgálatokkal összevetve, hogy a keretrendszer, a feltételek részletes megismerése mellett egyszerre képezi le a strukturális és funkcionális kérdéseket. Olyan alternatívát kínál fel, amelyben az innovátorok, a segítő intézményrendszer, tehát a rendszer összes ágense nemcsak egy megfogható hálózati struktúrával rendelkezik, de számos mechanizmus kelti életre és teszi működőképessé ennek a sokszereplős gazdasági „játéknak” az önmagában még merev, rugalmatlan és élettelen csatornáit. A külső feltételek lehetnek például olyan „szituációs paraméterek”, mint a tudásintenzitás, a versenyhelyzet, vagy a technológiai differenciáltság egy gazdasági térben. Szerintünk ez jelenthet lokális kategóriát (pl. egy régió vagy megye), de természetesen a földrajzi határoktól független ágazati elhatárolódást is (pl. IKT biotechnológia, autóipar stb.). Az olyan „kezdeti hálózati erőforrások” is determináló erőként foghatóak fel, mint a meglévő tudományos eredmények, a tudásbázis-diverzifikáltság, a begyakorolt személyes és intézményi kooperációk. Ezekre lehet építeni kiaknázva a korábban megtermelt tudást és társadalmi tőkét. Az „intézményrendszer összetétele” a heterogenitás szempontjából lehet informatív. Az eltérő összetétel különböző hálózati konfigurációkat konstruálhat. Jól érzékelhető ez abból a jelenségből, amit az egyetemek, kutatóintézetek, az innovációt segítő intézményrendszer egyes tagjainak helyi léte, fejlődése, vagy éppen megszűnése jelent nálunk. Egy olyan intézményi portfólióban, ahol bizonyos ágensek hiánya figyelhető meg, vannak betöltetlen szerkezeti rések, funkciók, ezek bizony hátráltatják az összehangolt kooperációkat. Meglepő módon külső környezeti jellemzőnek tekinthetőek a vállalati „szelekciós mechanizmusok” is. Ha innovációról beszélünk egyesek kiegészítő tudást, szakértelmet látnak másokban. Vannak olyanok is, akik az összehangolt gondolkodás, az iteratív szinergiát teremtő kooperációban hisznek, vagy inkább azt követeli meg a saját piacuk és ennek érdekében fognak össze. Mások kizárólag pénzügyi előnyöket tartanak szem előtt. Ezek a stratégiák természetesen kihatnak az innovációra, a koordináló szerepet játszó kapcsolathálózat mintázatára is. A „tartós erőforrások letéteményesei” azok a szervezetek és személyek, akik az innováció alkímiájában kérdéses elemek (gazdasági, társadalmi erőforrások) felett gyakorolnak bizonyos – néha kizárólagos – jogokat. Létük és szerepük, különösen az ellenőrző, kiosztó magatartásuk minden esetben tisztázandó. A tipológiában a tudástőke játssza a kulcsszerepet, legalább is a készítők erre hegyezték ki ezt a blokkot, mégis mi úgy véljük a hazai környezetben a gazdasági javak és a kapcsolatok feletti ellenőrzés is hatványozottan kérdéses faktor. A környezeti tényezők sorát az úgynevezett „hálózat ölők” zárják. Olyan jelenségekre, aktusokra, szabályozásra kell gondolni, amely gátolja, ellehetetleníti, beszűkíti a hálózatosodást (pl. monopóliumok, konfliktusos gazdasági környezet, kormányzati támogatások hiánya). Magyarországon a



247

hálózat ölő jelenségek és tettek, illetve a mögöttük álló intézmények alapos vizsgálata jó kiindulópont lehetne az innováció kapcsolatorientált kutatásainak megkezdése előtt. Kisebb súllyal szerepel a hálózati életciklus témaköre a rendszerező szintézisben (korai, működő és kifutó fázisokra bontható egy együttműködés), mégis elgondolkodtató osztályozási sémának tekinthető abban az esetben, ha mód nyílik – várhatóan csak a távoli jövőben – longitudinális elemzésekre is. A hálózati aktorokat és kapcsolataikat összefogó strukturális jelenségek kifejtése jelenti a második nagyobb szempontgyűjteményt. Nagyon egyszerű logikai láncolatra épül a gondolatmenet: (1) kik a kiindulópontok, milyen volt a kezdőállapota az innovációs hálózatnak; (2) pontosan kikből, és milyen eloszlásban épül fel; (3) milyen érdekeltségek motiválják a résztvevőket (tudás, piacszerzés, pusztán a profit?); (4) kik, és milyen keretek között, milyen mértékben ágyazódnak be – feltételezhetően granovetteri értelemben (Granovetter 1985; Szántó 1994) – a hálózatba formális és informális kapcsolataik alapján; (5) fel lehet-e állítani az érintett szereplők rangsorát, a rendszer hierarchikus arculata vajon szerepet játszik a szerveződésben; (6) kérdéses még a cselekvők tudásbázisának nagysága, tartalma és összetétele; (7) és értelemszerűen a legfontosabb elemként a köztük realizálódott, vagy tervezett kapcsolatok formája is. Ezeknek az információknak a birtokába már kellő biztonsággal fel lehet vázolni az innovációs folyamatok mögött meghúzódó összefonódások, együttműködések szerkezetének mintázatát. A társadalmi és gazdasági hálózatok kutatásában is még friss kérdésnek minősül az, hogy milyen dinamikát tapinthatunk ki a hálózatok ütőerére téve a kezünket. Mi, és hogyan működteti, aktivizálja ezeket a formációkat? A tipológia öt mechanizmust különít el. Vannak olyanok, amelyek elősegítik a kapcsolatok kiépítését, és támogatják a működését. Ráadásul nem csak egy-egy szereplő vonatkozásában, hanem az egész rendszer tekintetében. A technológiai, a pénzügyi potenciál, a megfelelő lehetőségek nagymértékben dinamizálják a hálózatot. De hasonlóan működhet a presztízs is, a bizalom és a hírnév. A konstrukciós folyamatokban is számos mechanizmus beazonosítható. Értelemszerűen a személyes és intézményközi kötések az alapelemek, de a projekt készítői idesorolják a megfelelő tervezést, presztízsnövelést, és a politikai lobbit is. A korábban már érintett kapcsolati formák, visszacsatolások az interaktivitásért „felelős” mechanizmusok. Fel lehet ismerni ezek mellett szelekciós és lezárási mechanizmusokat is. A belső kiválogatódás és a hálózat kifulladása tekintetében is meghatározhatóak tehát a dinamizáló tényezők.


248

Az innováció hálózati alapú megközelítése VI.9.ábra: Az innovációs folyamatok és struktúrák tipológiája. Környezeti, külső feltételek

Szituációs paraméterek - tudásintenzív környezet - technológiai differenciálódás és specializálódás - dinamikus verseny

Kezdeti hálózati erőforrások - tudományos eredmények - már meglévő tudásbázisok diverzifikáltsága - vegyesvállalatok - személyes és intézményi kooperációk

Intézményrendszer összetétele - cég-populáció méret- és kompetencia heterogenitása - egyéb intézmények jelenléte: akadémiai, egyetemi, technológiai központok

Szelekciós mechanizmusok - komplementaritás - szinergia - pénzügyi alapon

Tartós erőforrások letéteményesei - alapkutatások - humán tőke területén

„Hálózat ölők” - trösztellenes törvényhozás - monopolhelyzet, belső konfliktusok - kormányzati támogatások hiánya - kedvezőtlen piaci folyamatok

Hálózat történet, életciklusok, karrierek Hálózati karrier típusok Korai fázis:önszerveződés, informális alapok Működő fázis: know-how csere, közös fejlesztés, közös találmányok Kifutó fázis: technológiai transzfer konfliktusok, elsorvadó tudáscsere

Hálózati struktúra: aktorok és kapcsolatok Kezdő állapot - informális csoportok, szerveződések Aktorok - cégek, vegyesvállalatok, kutatóintézetek, adminisztratív szervek, ipari szervezetek, kamarák, különböző koordinációs bizottságok,

Hálózati dinamika: mechanizmusok és eljárásmódok Elősegítő mechanizmusok - techn. lehetőségek, technikai fejlődés, komplexitás - üzleti, pénzügyi lehetőségek, közfinanszírozás - presztízs, hírnév

tanácsadók, technológiai központok stb.

Konstrukciós mechanizmusok - személyes kontaktus, korábbi együttműködés, tervezés, presztízsnövelés, politikai lobbi

Érdekeltségek - tudás - piac - profit

Interakciós mechanizmusok - lásd kapcsolatformák + visszacsatolások

Intézményi beágyazottság Formális: közös laboratórium, szabvány bizottság, K+F szövetség Informális: laza interperszonális együttműködések, információcsere

Érintett szereplők rangsora, hierarchiája

Cselekvők tudásbázisa - tudományos, technológiai, mérnöki, menedzsment -és pénzügyi, marketing

Kapcsolatformák - megbeszélések, konferenciák, workshopok, szemináriumok, K+F, hivatali levélben, e-mailen, telefonon, informális

Forrás: The Role of Networks for…2000. (http://www.uni-bielefeld.de/iwt/sein/papers.html)


Belső szelekció - presztízs, egymást kiegészítés elve, korábbi tapasztalatok, tárgyalási technika, kormányzati jóváhagyás stb.

Lezárási mechanizmusok - célok megvalósulása, mulasztás, opportunizmus, éles piaci verseny, diffúziós küszöb


249

VI.7.4Általános modell Az új ötletek- és gyakorlatok létrejöttének folyamatában egyre fontosabb szereppel bíró kapcsolatok, és az ezekből felépülő hálózati struktúrák modellezésének jelentősége nem kérdéses. Szükség van egy olyan egységes keretrendszerre, melyben rendszerezhetővé és felrajzolhatóvá válnak az innováció szereplői, a köztük kialakított relációk, az ezekből kiformálódó szervezetközi és interperszonális szövedékek. A korábban ismertetett tipológia talán segített rávilágítani arra, hogy a kiforrott innovációs hálózatok roppant összetettek. A SEIN Projekt egy lehetséges mintát szolgáltat ebben a tekintetben is, amely az általánosítás olyan szintjén mozog, függetlenül az alapként szolgáló biotechnológiai, elektronikai esettanulmányoktól, amely a hazai kutatási- és innovációs környezetben is adaptálható kisebb módosításokkal. Példánkban megmutatjuk a hálózati egységek és a köztük lévő lehetséges összefüggések, relációk modellezésének európai tapasztalatok alapján kiformálódott mintapéldáját, és az erre épülő vizuális ábrázolási lehetőségeket, bízva abban, hogy hasznos kiindulópontot, zsinórmértéket fog jelenteni az első itthoni vizsgálatok számára. Az eredeti modell jelöléseit nem változtattuk meg annak érdekében, hogy mondandónk kompatibilis maradjon az eredeti hálózati képpel (VI.10. ábra), noha ezek csak egy lehetséges alternatívát jelentenek és a konkrét modellezési céloktól függetlenek (The SEIN Typology Approach…Working Paper No. 14. 1–24). VI.9.táblázat: Az innovációs rendszer hálózati egységeinek általános modellje – jelölések és magyarázatok Az innovációs hálózat egységei

Kik azok a más (O-Actor) egységek?

Individuális szereplők ●

Kompetencia egységek: - techniaki megvalósíthatósággal kapcsolatos tudás 1 - üzleti tudás 2 - stratégiai tudás, politikai kontroll ismerete 3 - társadalmi igények, kereslet ismerete 4

Intézmények Intézményhalmaz

Működési területek [ ]–ben a lehetséges magyar jelölés - technológia (T-Actors) – [Tcs] - vállalatok (F-Actors) – [Vcs] - politika (P-Actors) – [Pcs] - felhasználók (U-Actors) – [Fcs] - mások (O-Actors) – [Mcs]

„Víziós” egységek az alábbi kérdéskörökben: - futurológiai ismeretek, jövőkép 5 - piac jövője 6 - politikai rendszer jövője 7 - társadalom jövője 8 Erőforrás egységek az alábbi területeken: - tudásbázisok - hatalom 10 - pénz 11 - infrastruktúra 12 - legitimáció 9 Ellenőrző, koordináló egységek: - politikai kontroll (EU, nemzeti, regionális) 13 - jogi kontroll 14 - a normák és értékek kulturális ellenőrzése 15

Forrás: The SEIN Typology Approach…Working Paper No. 14: 11–12. o. Saját szerkesztés


250


A hálózati egységek általános modelljében három szerveződési szintet kell elkülöníteni (VI.9. táblázat). Együttesen kell kezelni az érintett személyeket, a köztük lévő interakciókból szerveződő intézményeket, és az ezen entitások összességéből kiformálódó intézményhálózatokat. A szerveződési szintek mellett a modellben helyet kap egy másik rendezési elv is, amely a cselekvők működési területét hivatott szétbontani. Az innovációs folymatokban összeér, egymásba fonódik a tudás és elsődlegesen a technológiai-gazdaságipolitikai-piaci miliő, kombinálódva számos olyan kiegészítő szervezeti mezővel, amely tagjai a kompetencia, a jövőkutatás, az erőforrás-mobilizáció és a koordináció tekintetében kapcsolódnak be a folyamatba. A konkrét empirikus vizsgálatok célja tehát ezen egységek beazonosítása (az innovációs hálózatok természetesen nem minden esetben ennyire összetettek, ez a modell sajátossága inkább) és a köztük lévő lehetséges összefüggések kiemelése (VI.10. táblázat). Az innovációs rendszer hálózati kontaktusainak általános kapcsolatmátrixa működési területek mentén kombinálja össze a lehetséges kötéstípusokat. Ha összesen öt működési területből indulunk ki és elvonatkoztatunk a mátrix szimmetrikus voltától, akkor is tíz különböző működési terület közti, és öt működési területen belüli kontaktussal számolhatunk. Mindegyik „cellában” fellelhető az általános sematikus jegyek valamelyike: verseny, munkamegosztásos jellegű kooperáció, erőforrás-csere, szerződéses vagy informális kapcsolat. Mégis a technológiai, vállalati, politikai, piaci és a különböző egyéb (kompetencia, tervező, koordináló és ellenőrző egységek) szegmensek reprezentánsai között eltérő mértékben és kombinációban lesznek jelen az egyes kapcsolati alternatívák. Tovább árnyalhatjuk a képet, ha nem csak az egyes területeken belüli és közti összefonódások létét és irányát tartjuk szem előtt, hanem az intenzitását is, minősítő jellegű tartalommal ruházva fel a hálózati adatainkat. A VI.10. táblázatban mátrixszerűen összefoglalt nemzetközi kutatáson alapuló koncepció világos támpontot adhat mindenkinek, aki az összetett kontaktusok szerkezetét, a több rétegű innovációs hálózatok egészét akarja felmérni, átlátni és talán még fejleszteni is. A SEIN Projekt saját felmérésen alapuló innovációs hálózatának szociogramja (VI.10. ábra) a kissé hosszan ismertetett elemeket egybefogja. Az egyéni és az egyéniből összeálló halmazszerű cselekvők mellett (szervezetek, hasonló funkciójú szervezetek összessége), világosan elkülönülnek a tevékenységi mezők is. Az összekötő vonalak a mátixban összefoglalt kötésformák némelyikét reprezentálják az érintet felek között. A kutatási jelentésből származó eredeti ábra csak módszertani szempontból fontos számunkra, a nagyon sokrétű innovációs hálózatok esetében amúgy sem árt az egyszerűsítés a vizuális ábrázolás során. Több szempontból is tanulságos volt ennek a nemzetközi szintéren folyó programnak az ismertetése. Láthatóvá vált, hogy van értelme, és komoly kutatási hozadéka lehet annak, ha összekapcsoljuk a hálózati szerveződés és az innováció kérdését. A különböző hálózati konfigurációk meghatározóak lehetnek a gazdaság folyamatos megújulásában. Kellő módszertani muníciót rejt magában már ma is ez a szakterület. Lokalizálni tudja az érintetteket, különböző szintű, rendszerszerű összefonódásokat képes modellezni és a valóságban is leképezni. Alapvetően a recept minden összetevője ismert, vagy kidolgozás alatt áll. A megfelelő adaptáció mellett kielégítő támpontot nyújt az ilyen témájú hazai felmérések számára. Ezzel kapcsolatban koncepciónkat a lezáró részben fogjuk részletesen kifejteni. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


251

VI.10.táblázat: Az innovációs rendszer hálózati kontaktusainak általános modellje – kapcsolatmátrix Technológia

Technológia

Vállalat

Politika

Felhasználók

Egyéb

- Verseny: technológiai tudás, presztízs, profit érdekében - Kooperáció: munkaerőcsere, információ megosztás - Erőforrás- és ügyfélszerződéses alapú kapcsolat - Informális

- Munkamegosztás - Technológiai tudásbeszállítás (ügyfél) - Erőforrás alapú: pénzügyi és piaci ismeretek - Szerződéses és informális kapcsolatok

- Munkamegosztás - Törvényhozással és a politikai szabályozással kapcsolatos információk - Ügyfél, szerződéses és informális kapcsolatok

- Ügyfél- és informális jellegű kapcsolatok

- Társadalmi igényekkel, kereslettel kapcsolatos információk - Ügyfél- és informális jellegű kapcsolatok

- Verseny: üzleti információk, presztízs, profit érdekében - Kooperáció: munkaerőcsere, információ megosztás - Erőforrás- ügyfél- szerződéses alapú kapcsolat - Informális

- Munkamegosztás -Ttörvényhozással és a politikai szabályozással kapcsolatos információk - Üzleti és profit alapú tudásmegosztás - Szerződéses és informális kapcsolatok - Verseny: stratégiai és szabályozó kompetencia, presztízs, „profit” - Munkamegosztás - Erőforrás-, ügyfélszerződésesés informális alapú kapcsolat

- Termék- és szolgáltatás alapú ügyfélkapcsolat - Szerződéses és informális kapcsolatok

- Társadalmi igényekkel, kereslettel kapcsolatos információk - Üzleti alapú tudásmegosztás

- Kommunikatív és informális kapcsolat (egyirányú vagy visszacsatolt)

- Társadalmi igényekkel, kereslettel kapcsolatos információk - Törvényhozással és a politikai szabályozással összefüggő ügyfélviszony - Társadalmi igényekkel, kereslettel kapcsolatos információk Kooperáció: munkaerőcsere, információ megosztás - Erőforrás- ügyfél- szerződéses alapú kapcsolat - Informális

Vállalat

Politika

Felhasználók Egyéb

Általános kapcsolatformák: 1) verseny 2) kooperáció 3) ügyfél jellegű 4) erőforrás- átadás/csere 5) szerződéses 6) informális

Kapcsolatok léte: 1) létezik 2) nem létezik Kapcsolatok erőssége: 1) rendszeres 2) szórványos 3) eseti, ritka

- Kommunikatív és informális kapcsolat (egyirányú vagy visszacsatolt)

Forrás: The SEIN Typology Approach… Working Paper No. 14: 12–15. o. Saját rendszerezés és szerkesztés


252


VI.10.ábra: A SEIN Projekt modelljének hálózati képe

Forrás: The SEIN Typology Approach… (Working Paper No. 14.) 16. o.

VI.8.Innovációs láncok – az új tudások és az ezeken alapuló innovatív termékek, szolgáltatások terjedésének hálózati jellemzői A technológiai alapú K+F együttműködésekben, a különböző szintű komplex innovációs rendszerek formálódásában és hatékony működtetésében, sőt a fejlődésében is, mint azt



253

láthattuk, komoly szerepet kapnak a hálózati struktúrák és mechanizmusok. A tudástartalmak, új ötletek „termelésén” illetve az ezekre épülő technológiai fejlesztések kivitelezésén túlmenően van még egy nagyon fontos terület, ahol számolnunk kell különböző típusú hálózatokkal. Ez pedig az innovációk terjedése, társadalmi diffúziója. A nemzetközi szakirodalomban már régebb óta, míg nálunk ez elmúlt néhány évben került az érdeklődés középpontjába a kérdéskör. Mind külföldön (Valente 1995; Valente–Davis 1999; Valente 2003), mind idehaza (Letenyei 2000; Láng et al 2003; A magyar kisközepes… 2002) megszülettek és egyre több kutató számára ismertek azok az elméleti modellek és empirikus elemzések, amelyek már nem csak a gazdasági fejlődésre gyakorolt kedvező hatásaira fókuszálnak az innovációnak, hanem arra is, hogy milyen formában, mekkora sebességgel és milyen mintázatot követve válnak elérhetővé a társadalomba, hogyan ágyazódnak be a mindennapi életünkbe és miként formálják át azt percről-percre, óráról-órára. A hazai szövegkörnyezetben megjelent elméleti és diffúziótörténeti cikkekből kirajzolódó fő üzenet arra vonatkozik, hogy addig a pontig, amíg a közgazdaságtan érdeklődésének középpontjában elsődlegesen az innováció gazdasági fejlődésre gyakorolt pozitív hatása állt, addig elsődlegesen a kutatás-fejlesztési tevékenység árnyékában maradt az innovációk terjedésének kérdése (Karshenas–Stoneman 1995: 291, idézi Láng et al 2003). A gazdaságantropológusok, és a gazdaságszociológiával foglalkozó társadalomtudósok viszont éppen a társadalmi elemekre összpontosítva bukkantak rá az innováció diffúziójával kapcsolatos kérdéskörökre. Nevezetesen arra a nagyon egyszerű kérdésfeltevésre, hogy egy újítás milyen folyamat révén válik ismertté egy társadalom tagjai között (Rogers 1983). Egy olyan társadalmi jelenséggel van tehát dolgunk, amelynek körvonalait Valente így határozta meg: “az innovációk terjedése mindig egy társadalom tagjai között ragadható meg, ezen egyének közötti érintkezés pedig maga a társadalmi kapcsolatháló. Az érintkezések hálózata határozza meg, hogy milyen gyorsan terjednek az innovációk, és milyen gyorsan fogadják be őket” (Valente 1995: iv, idézi Láng et al 2003). Mivel a gazdasági és a társadalmi indíttatású újítások, a kitermelt tudások és technológiák nem önmagukért jönnek létre, hanem elsődlegesen a felhasználók, a fogyasztók individuális és kollektív érdekeinek, igényeinek kielégítése, a társadalom fejlődése érdekében. Éppen ezért nem állhatunk meg az innovációs folyamat „prototípus jellegű” pontján. Az érintkezési hálózatok összetétele, szerkezete ugyan társadalmi konstrukció, de a működése, és ezen belül az innovációk elterjedése már komoly gazdasági konzekvenciákkal is jár. A kör ismét bezárul. Nézzük meg tehát, hogy milyen lépcsőfokokon keresztül jutottunk el a ma használatos diffúziós modellekhez.

VI.8.1Elméleti fejlődési irányok Valente és Davis áttekintő munkájában (1999) az elmélet antropológiai és szociológiai gyökerei mellett (Tarde 1903) ez epidemiológiai kutatásokat (Bailey [1957] 1975) is megemlíti, amelyek már matematikai alapokra helyezkedve vizsgálták a diffúzió társadalmi vonatkozásait. A negyvenes és ötvenes években megfogalmazott első elmélete is már az új ötletek és gyakorlatok közösségen belüli- és közösségek közötti áramlásának általában


254


interperszonális kontaktusokon keresztüli megjelenésére hívták fel a figyelmet (Ryan– Gross 1943; Beal–Bohlen 1955; Katz–Levin–Hamilton 1963). Az ötvenes és hatvanas években aztán százával jelentek meg a diffúziós folyamatok részleteivel foglalkozó munkák, egy új tudományos paradigmának a születését teremtve meg (Valente–Rogers 1995). A Láng, Letenyei, Siklós szerzőcsoport tanulmányának (2003) teoretikai kérdésekkel foglalkozó részében a nyolcvanas éveket úgy értékelte, hogy a beért empirikus kutatások megteremtették az alapjait az elméleti szintéziseknek (Brown 1981; Granovetter 1983; Rogers 1983; Mahajan–Peterson 1985). A szerzők a kortárs diffúziókutatások tekintetében főleg a módszertani orientációt emelik ki és három főbb kérdésfeltevés mentén rendszerezik: 1) Hogyan függ az információ terjedésének ideje az olyan hálózati jellemzőktől, mint pl. centralitás, közvetítők, metszéspontok? 2) A kapcsolati távolság miként befolyásolja a társadalmi mozgalmak terjedését? 3) Hogyan tudja a politikai rendszer, és maguk a politikusok is gyorsítani az innováció terjedését (Láng et al 2003)?

VI.8.2Diffúziós modellek Ha elfogadhatónak tekintjük az innovációs rendszerek kapcsolathálózati megközelítését, leírását és modellezését, akkor a rendszeren belüli szereplők körében lejátszódó diffúziós mechanizmusok sem kerülhetőek meg. Az innováció terjedését leíró modelleket Thomas Valente rendszerezte a kilencvenes évek közepén (1995), mégpedig úgy, hogy az innovációk terjedésének általános görbéjével egyetértve (VI.11. ábra), erre alapozottan négy alternatívát vázolt fel (VI.11. táblázat). A hazai adaptációk is viszonylag hamar megtörténtek és a szélesebb szakmai közönség számára is elérhetővé tették a rendszert (Letenyei 2000; A magyar kis-közepes… 2002). VI.11.ábra: Az innovációk terjedésének általános empirikus görbéje

Forrás: Valente (1995) alapján, Letenyei (2000)



255

VI.11.táblázat: Diffúziós modellek Modell Strukturális diffúziós hálózatok

Leírás - Az innovációk átvétele és továbbadása a gyenge kötésekkel rendelkező, a társadalomba lazán beágyazódó személyeken múlik (Granovetter 1973). Ők a közvetítők, a hidak, a lehetséges integrátorok. Az érintkezési hálók szerkezet a kardinális kérdés ebben a megközelítésben és a strukturálisan kiemelt helyzetű szereplők aktivitása.

Kapcsolati diffúziós hálózatok

- A társadalom tagjainak személyes kapcsolatai befolyásolják az innováció terjedését. A véleményformálók szerepére kell itt gondolni, a közös csoporttagságból fakadó információáramlásra, a személyes kontaktusaink sűrűségére, és az innovációban való személyes érintettségre.

Küszöb-modellek

- Az újítást használó személyeknek azt az arányát jelenti egy hálózaton belül, amely mellett már az egyén önmaga is hajlandó átvenni azt (Granovetter 1978).

Kritikus-tömeg modellek

- Legalább hány újítást átvenni hajlandó személyre van szükség ahhoz a hálózatban, hogy az innováció terjedésének a folyamata ne szakadjon meg.

Forrás: Valente (1995) és Letenyei (2000), saját szerkesztés

A modellek a társadalmi kapcsolathálók különböző aspektusait ragadják meg. Lényegüket tekintve arra hívják fel a figyelmet, hogy a közösségi szinten megjelenő kötelékekből szövődő kontaktusrendszerek szerkezete, tagjainak pozíciója, szerepvállalása, a hálók dinamikája, az adaptációs folyamat pillanatnyi állapota mintegy determinálja az új ötletek és gyakorlatok terjedésének ütemét és irányát. Ha az egységes hálóként felfogott innovációs rendszer megértése közelebb visz minket a hatékony és költségkímélő újítások napjainkban kiformálódó szisztémájához, akkor a diffúziós hálózatok feltárása is segítheti a folyamat output elemének és az újabb fejlesztéseket generáló adaptálói visszacsatolásoknak az alaposabb és pontosabb megértését. A kettő szétválaszthatatlan. Nem önmagában vett cél és érték egy új ötlet, gyakorlat. Kizárólag azon alapul a sikeressége, hogy mennyiben képes megújítani a gazdasági és társadalmi szereplők gondolkodásmódját és magatartását. Mindkét dimenzióban új irányokat és esetleg a korábbiaktól eltérő következtetéseket teremthet a hálózati nézőpont.

VI.9.Az innovációs hálózatok vizuális aspektusai – a grafikus ábrázolás lehetőségei Linton C. Freeman a kapcsolathálózatok vizuális ábrázolási lehetőségeit áttekintő tanulmányában (2000) azzal a gondolatmenettel vezeti be tárgykörét, mely szerint a tudományos gyakorlatban fontos szerepet játszanak az ábrázolási technikák. Vannak, akik még tovább mennek: Alfred Crosbyt (1997) például, azért említi meg bevezetőjében, mert szerinte a mérés mellett az ábrázolás volt a másik lényeges faktora a modern tudományok robbanásszerű fejlődésének. A kapcsolathálózatok elemzésének tárgykörében ez a © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

256


megállapítás teljesen helyénvaló. A mérési módszerek gyors fejlődése, precízebbé válása mellett a vizuális ábrázolási lehetőségek megjelenése a társadalmi, gazdasági, kulturális szerveződések strukturális mélyszerkezetébe engedtek újszerű bepillantást. Az innovációs folyamatok és szerveződések mintázata, az új ötletek elterjedése regionális, nemzeti, de főként nemzetközi léptékben mérve mára sok esetben olyan fokon „gabalyodott” össze, ami a vizuális elemek nélkül áttekinthetetlen. Ebben a részben bemutatjuk a lehetséges ábrázolási technikák némelyikét figyelembe véve a mérés különböző szintjeit, empirikus terrénumait is. Ez valójában a fokális és a hálózati megközelítés dichotómiájával jellemezhető: kétségtelenül sajátos térbeli elrendeződése van az ego-hálózatoknak, de az ezekből kiépülő komplex struktúrák megragadása átütőbb eredményekhez vezethet. Freeman szerint világosan érzékelhető egy másik mérlegelési sík is akkor, ha a társadalmi valóság hálózati struktúráit kutatjuk. A társadalmi csoportosulások (az egymáshoz közeli, egymással szoros kapcsolatban álló cselekvők összessége) felgöngyölítése mellett ugyan olyan fontos lehet a társadalmi pozíciók letisztázása (olyan cselekvők halmaza, akik hasonló formában, hasonló típusú- és szerkezetű kapcsolatokon keresztül ágyazódnak be a teljes társadalmi rendszerbe) is. Az új ötletek megvalósulása, a gazdaság folyamatos megújítása esetén felmerülő összetett kapcsolatrendszerek felmérése, áttekintése és leírása ebben a konstellációban a vizuális eszközök révén lefedi az innováció egyes érintettjeit, a belőlük kiépülő teljes rendszert, a szorosabban szerveződő csoportosulásokat, és a szerkezetileg ekvivalens helyzetű komponensek is. Ez nem csak a jelenleg megfigyelhető állapotok leképezése miatt lehet izgalmas és eredményes, hanem a jövőbeli fejlődési irányok, elmozdulási pályák becslése, esetleges tervezése érdekében is.

VI.9.1Az ábrázolási technikák alapvető kérdései: szabályok, komponensek, konfigurációk Steve Conway és Fred Steward külön tanulmányt szentelt az innovációs hálózatok vizuális ábrázolásával kapcsolatos elméleti és módszertani kérdéseknek (1998). A Freeman által is hangsúlyozott azon gondolatokból indultak ki, mely szerint a kapcsolathálók ábrázolása gyakran a numerikus elemzés mellett, vagy éppen helyette, új aspektusokat felvonultató többlettudást, belelátást biztosít. Ha így áll a helyzet, akkor egyre kifinomultabb technikákra van szükség a gazdasági- és társadalmi mezőben formálódó, lüktető innovációs folyamatok és szerveződések megértése, leképezése, esetleges megváltoztatása, sőt optimistább hangvételben akár a fejlesztése érdekében. Az eddigi munkák alapján világosan látszik, hogy az innovatív magatartások, az ezekből kiépülő összetett struktúrák több nézőpontból is megközelíthetőek. Laumann (1983), Mitchell (1969) és Scott (1991) munkái alapján a szerzőpáros összefoglalta az akár innovációs jellegű kapcsolathálózatok kialakulásával, lehatárolódásával összefüggő definíciós kérdéseket, a bekerülés, bevonódás lehetséges szabályait (1998: 228–230). A meghatározódás és a szocio-centrikus versus ego-centrikus jelleg alapján különböző innovációs kapcsolatrendszerekben gondolkodhatunk az ábrázolási művelet során (VI.12. táblázat).



257

VI.12.táblázat: Az innovációs hálózatok ábrázolásakor felmerülő kapcsolatformák, nézőpontok, közelítési alternatívák típusai Definíciós megközelítés Háló típus Jellemzők

Csoport- vagy „Én” központú* Háló típus Jellemzők

Attribútum hálózat

A cselekvők bizonyos (közös) karakterjegyei, tulajdonságai alapján határozható meg az érintettek köre

Szocio-centrikus

A hálózaton belüli cselekvők egy bizonyos csoportjára, vagy az egész kollektívára összpontosít

Transzakciós hálózat

A cselekvők bizonyos transzakciókban, csereaktusokban való részvétele alapján (tudás, hatalom, információ, gazdasági javak) határozható meg az érintettek köre

Ego-centrikus

A hálózaton belüli egyetlen cselekvő jellemzőire összpontosít

Cselekvés-készlet

A cselekvők bizonyos specifikus eseményeken, tevékenységekben való közös részvétele alapján határozható meg az érintettek köre

* Ebben az esetben nem csak személyekre kell gondolni, hanem az individuális szereplőkre, tehát akár egy szervezetre és intézményre is gondolhatunk. A lényeg a egyéni pozíció. Forrás: Conway–Steward (1998) alapján, saját szerkesztés

Az általuk javasolt felosztási mező világosan elkülöníti a valóságban gyakran összekeveredő, egymásra rakódó elemeket. Az innovációs kapcsolatrendszerek meghatározásakor a hagyományos attribútum változók (ágazat, méret, profitképesség stb.) megkerülhetetlenek – bár nem elsődleges fontosságúak–, különösen akkor, ha egy speciális gazdasági mezőben vizsgálódunk. Ezzel párhuzamosan a kapcsolathálózatban történő erőforrás áramlás révén a transzakciós elemek is mértékadóak lehetnek: a gazdaság megújulása tekintetében a tudástranszferek mentén például jól megragadható ez a típus abban az esetben, ha le kell határolni az érintettek körét. Végezetül a közös „tevékenységek”, „események” is egy olyan készletet adnak meg, amely vizuálisan is ábrázolható (közös projekt, igazgatósági tagságok átfedése stb). A csoport versus egyén dichotómiával már korábban is találkozhattunk. Itt egyszerűen arról kell dönteni (ezt az innovációs kapcsolatok elemzése során is meg kell hozni), hogy a teljes kapcsolathálózatra, az innovációs rendszer egészére fókuszáljunk az ábrázolás tekintetében, vagy kizárólag az egyes egységekre, érintett szereplőkre (pl. a vállalatokra, a tudástermelő intézményekre, az adminisztratív szférára, a tanácsadási mezőben működő szolgáltatókra). Az első esetében a teljes rendszer szerkezeti és lokalizációs mintázata vizualizálható, míg a másodikban az érintettek saját ego-hálózata. A valóságban nehezítik a helyzetet ezeknek a síkoknak az egymásra vetült kombinálódása is, noha más szempontból arra is világosan rámutatnak az eredmények, hogy nincs egységes felmérési, elemzési és ábrázolási szisztéma, nagyon sok aspektusból lehet



258

vizsgálni a jelenségeket (és itt természetesen nem az innováció területére, típusára, arra a cselekvési mezőre gondolunk, amely beágyazódási keretet nyújt). Ha az innovációt a gazdasági, társadalmi kapcsolatok olyan oldaláról elemezzük, akkor megfontolandó rendezési elvet jelenthet az alábbi szisztéma (VI.12. ábra). VI.12.ábra: Az alternatív absztrakciós síkok „egymásra vetülése”*

Szocio-centrikus hálózati megközelítés

Ego-centrikus hálózati megköezlítés

Az általános innovációs aktivitásra összpontosítunk

Egy specifikus innovációs tevékenységre összpontosítunk

Attribútum hálózat (cselekvő alapú) - mérnökök, vagy kutatók szerveződése - egyes ipari szektorok, szervezeti hálózatok jellemzői

Transzakciós hálózat - diffúziós kutatások, - információs és kommunikációs rendszerek

Attribútum hálózat (kapcsolat alapú) - a stratégiai partnerkapcsolatok portfóliói

Cselekvés-készlet - a kapcsolatok mobilizálhatósága

*A cellákban értelem szerűen a három definíciós hálózati típus mindegyike előfordulhat, tehát összesen 12 különböző elemzési és ábrázolási sík különíthető el. Forrás: Conway–Steward (1998) alapján, saját szerkesztés és kiegészítés

Összesen 12 permutáció lehetséges. Az innovátorok, az őket kiszolgáló, támogató intézményi, szervezeti kör, a teljes rendszerben helyet foglaló egyének valóságos összeszövődését az ábrázolás során vissza kell bontani bizonyos nézőpontok mentén kisebb egységekre, különböző kapcsolódási formákra, eltérő mozgatórugókra és áramoltatott erőforrásokra. Conway és Steward számos hálózatelemző alapmunkára hivatkozva (Kadushin 1966; Kanter 1972; Aldrich 1979; Tichy et al 1979) kiemelik, hogy a dekonstrukció más tekintetben is követendő. Minden hálózatnak legalább három alapvető komponense van: cselekvők, kapcsolatok és „áramlások”. (1) A cselekvő változók esetében le kell tisztázni az elemzési egységek kilétét (egyének, egyének egy nagyobb csoportja), illetve a cselekvők típusát (pl. mérnökök, tanácsadók, vállalkozók, kutatók, oktatók stb). (2) A kapcsolatváltozók tekintetében még árnyaltabban és összetettebben kell eljárni. Meg kell különböztetni az instrumentális (egyén számára előnyös transzakciók), az affektív (érzelmi alapú) és a morális (bizalmi alapú, kölcsönösen korrekt, reciprocív) kötéseket. Az innovációs rendszerben a kontaktusok formalizáltsága is változó, nem is beszélve az interakciók gyakoriságával mérhető intenzitásról. Eltérő partnerviszonyt, változó szervezetközi erőteret találhatunk a reciprocitás tekintetében is. A szimmetrikus alapú kapcsolatok kiegyensúlyozott együttműködéseket teremthetnek, míg az aszimmetrikusak félretéve a horizontális rendeződési elveket megmerevítik, és hierarchikusan tagolják a kapcsolathálózatot. A multiplexitás a kapcsolatok összetettségére utal, arra, hogy vajon hány „rétegből” áll egy-egy szereplő kontaktusa. A többrétegű kapcsolatok általában



259

hosszabb ideje léteznek és működnek, és szorosabb összeköttetést biztosítanak a felek között. Végezetül érdemes még megemlíteni a kötés eredetének kérését is. Fény derülhet a tágabb kontextusra, a kezdeményező félre, a közvetítőre, szóval mindazon dolgokra is, amelyek ezen faktor hiányában gyakran elsikkadnak. (3) Az áramlások olyan komponenseket jelentenek, amelyekben a cselekvők közti kontaktusok, mintegy csatornahálózaton áramlanak (tranzakciós tartalmak). Itt egyszerűen a kapcsolatrendszer mozgásáról van szó. A kontaktusok stabilak (vagy léteznek vagy sem), viszont a különböző erőforrások inkább rendszertelenül, vagy rendszerszerűen áramlanak. Az innováció tekintetében kardinális szerepe lehet az információ (hírek, ötletek, knowhow), a különböző „jószágok” (pénz, technológia, munkaerő, szolgáltatások), a hatalom és befolyás, sőt az egyes érzelmek (főleg a barátság) áramlásának (Conway–Steward 1998: 233–233).

VI.9.2Ábrázolási példák a nemzetközi és a hazai elemzések alapján Azt már tudjuk, hogy az innováció hálózati alapú megközelítése során többféle nézőpont adaptálható. A felmérési célok alapján lehet kiszelektálni a követendő módszereket. A vizuális ábrázolási formák is teljes mértékben ennek a stratégiai döntésnek a függvényei, noha nem csak kiegészítő tartalmat jelenítenek meg, hanem akár új szerkezeti elemekre is rávilágíthatnak. Olyan példákat szeretnénk felvonultatni ebben a részben, amelyek a nemzetközi és a hazai felmérések során hasznos vizuális eszköznek bizonyultak. Néhány példán keresztül ismertetjük az egyéni innovációs kapcsolatok, illetve a teljes, akár rendszerként is felfogható hálózatok feltárásában szerepet játszó ábrázolási technikákat. Egy olyan esetre is kitérünk, ahol a merev, pillanatképszerű keresztmetszeti jelleg helyett a hálózatok genealógiáját is „felrajzolták”. Úgy emelték be az idődimenziót, hogy az innovációban érintett szereplők összefonódását is érzékeltetni tudták. Először az egocentrikus, tehát egyetlen szereplőre fókuszáló és belőle kiinduló kontaktusok, majd a szocio-centrikus, tehát a teljes kapcsolatrendszert egészben leképező hálózatok ábrázolását tárgyaljuk. Az előző részben ismertetett munkában a szerzőpáros az ábrázolási szabályrendszer letisztázása mellett kisvállalkozások innovációs kapcsolatrendszerén keresztül mutatta be a gyakorlatban is a lefektetett alapelveket (Conway–Steward 1998). Egy „kutató”, egy „termelő” és egy „felhasználó” jellegű kisvállalkozás esetében rajzolták fel az egy-egy meghatározó, vezető személyiség köré kiépülő kapcsolatrendszer mintázatát. Ezek a vállalkozások sikeres innovátorok voltak az Egyesült Királyságban (innovációs díjban részesültek). Jogos kérdésfelvetésnek tűnik tehát az interperszonális és a szervezetközi kapcsolatok innovációban játszott szerepének kiderítése, majd vizuális ábrázolása (VI.13. ábra). A példánkon látható, a vizsgált vállalkozás centrális helyzete (középső ellipszis). Itt lehetőség van a szervezeten belüli kapcsolatok ábrázolására, amelyek szerkezete, működőképessége, dinamikája szintén kardinális szerepet játszhat az innovációban. A teljes rendszert a téglalap egésze jelöli. Az innovációt támogató, kiszolgáló intézményhálózat nagyobb szegmensei épülnek be a modellbe (tudástermelők, © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

260


szabályozók, beszállítók, versenytársak, társadalmi szféra, vásárlók stb.). Az ilyen ego jellegű megközelítés nagy erénye a kontaktszemélyek kapcsolati irányainak kimutatása: megtudjuk a beágyazódás mértékét, és az egyes szektorok irányában kiépült network „gazdáinak” kilétét is. Tehát az innovációt segítő kapcsolathálózat építő és működtető társadalmi munkamegosztás szerkezetére derül fény. VI.13.ábra: Az ego-centrikus innovációs kapcsolathálózat ábrázolásának példája (az eredeti másolata)

Forrás: Conway–Steward (1998) alapján, saját szerkesztés és kiegészítés

Természetesen nagy segítséget jelent az egyes szerelőtípusok eltérő ábrázolási sémája is, amely alapján hamar átlátható a kapcsolatrendszer diverzitása, vagy épen homogén jellege. Egy hálózatban a „pontok” mellett ugyan olyan fontosak a „vonalak” is, hiszen ezek jelölik a kontaktusokat, és az esetleges áramlásokat. A vonalak különböző változtatásaival (vastagság, szaggatottság, irány) lehet utalni az intenzitásra, a formalizáltság fokára, a kontaktus szimmetrikusságára vagy éppen egyeletlen voltára. A kvalitatív módszereket használó, és valamilyen oknál fogva a nagy tömegből kiemelkedő cégek, vállalkozók, szervezetek innovációs mentalitását vizsgáló kutatások számára tökéletesen alkalmas az ilyen ábrázolási technika. A mag-szereplőre fókuszál, megmutatja a belső és a külső kontaktusokat is, pontosan lokalizálhatók az egyes irányok felelősei. Annak ellenére, hogy egy-egy szereplőre összpontosít, nem szakad el a teljes rendszertől, az abba való „beágyazódást” segít megvilágítani. Másik példánk az MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézetben végzett felmérésből származik. Az ipari parkok innovációs szolgáltatásainak áttekintése során © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


261

vizsgáltuk meg a parkok térségi-intézményi kapcsolatrendszerének sajátosságait (Csizmadia–Grosz 2002). A kérdőíves felmérések nem a komplett kapcsolatrendszerek felvázolását és numerikus elemzését célozzák meg, hanem kellően nagyszámú mintán a vizsgált populáció bizonyos változó attribútumainak a megismerését az általásítás érdekében. Az innovációs magatartások kérdőíves kutatásai esetében is az ego-centrikus nézőpont követendő. Az egyes szereplők kapcsolatrendszerének kiterjedése, összetétele, a kapcsolatok intenzitása ismerhető meg. A vizuális eszközök szempontjából is ezekre a paraméterekre érdemes fókuszálni (VI.14. ábra). VI.14.ábra: Az innovációs kapcsolathálózat összetételének pókhálódiagramja a hazai ipari parkok vonatkozásában

Forrás: Csizmadia–Grosz 2002: 71

A kiválasztott ábrázolási eszköz egy olyan pókhálódiagram, ami az ipari parkokat működtető szervezetek kapcsolatrendszerét jeleníti meg. A 2002-es országos vizsgálatban azt kérdeztük meg minden parktól, hogy az alábbi intézmények közül kikkel tart fenn valamilyen formájú (bármilyen jellegű) hivatalos kapcsolatot. A százalékos előfordulási valószínűségek mellett igazán informatív eleme ennek az ábrázolási formának az egyes csoportok összehasonlíthatóságában és a kapcsolatrendszer összetételét reprezentáló alakzat formájában rejlik. Könnyen lokalizálhatók a „népszerű”, a fontos, a megkerülhetetlen kapcsolati irányok, és szembetűnők a hiányosságok, a mellőzött, elhanyagolt szereplők is (az akkori vizsgálatban szomorúan vettük tudomásul a tudástermelő, technológiát közvetítő, pénzügyi- és marketing kérdésekben illetékes szolgáltató partnerek hiányát, esetleges megjelenését). Áttérve a komplett hálózati struktúrákat megragadó vizualizáló eszközökre, csak utalás szintjén említjük a már korábban bemutatott SEIN projekt hálózati modelljét (VI.15. ábra), ami a teljes innovációs rendszert képezi le. Sokkal izgalmasabb alternatívát jelent a Jaime © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

262


R. Wood, Terry Ross és Cooper H. Langford nevéhez fűződő kutatás (University of Calgary: Faculty of Communication and Culture, 2002), amely során a kanadai nagyvárosban működő vezeték nélküli technológiákban érdekelt cégek klaszterét vizsgálták meg mint regionális innovációs rendszert (Wood et al 2002). 32 cég és 18 kormányzati vagy egyetemi intézmény alkotta azt a teljes hálózatot, amin belül rákérdeztek az érintettek genealógiájára, a tudás és a tehetség áramlására, a stratégiai partnerségre, a kormányzati, valamint egyetemi infrastruktúra innovációra gyakorolt hatására. A kapcsolathálózat felrajzolásába bevont idő dimenzió megjelenése miatt esett a választásunk erre a vizsgálatra (…ábra). Egy olyan ábrázolási stratégiával van itt dolgunk, amely longitudinális alapon is alkalmazható, a múltbeli és a jövőbeli változási trendnek és potenciálnak is helyet adva. VI.15.ábra: A Calgary-i vezeték nélküli technológiákban érdekelt cégek kapcsolathálózata, mint regionális innovációs rendszer (az eredeti másolata a genealógiai megoldás szemléltetése végett)

Forrás: Wood et al 2002.

Ennél a példánál egy olyan koordinátarendszer jelöli ki a felrajzolható összefonódások, együttműködések erőterét, amelyben az idő és a tevékenységi kör, mint két fontos szervezeti attribútum a mérvadó. A kapcsolatrendszer szereplői ilyen értelemben a koordinátarendszer csak bizonyos pontjain helyezhetők el. Jól láthatóvá válnak az innovációs kapcsolatrendszer időbeli fejlődésének egyes szakaszai, másrészt az egyes ágazatok, tevékenységi körök, szektorok belső- és egymás közti összefonódásainak sűrűsödési-ritkulási fázisai és struktúrái. Az ilyen ábrázolási forma alkalmas arra is, hogy a © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


263

különböző típusú kontaktusokat egyszerre jelenítse meg (persze, csak ha nem sokszereplős a játék). Ezen a példán a hardver, a szoftver, a telekommunikáció, a szolgáltatások és a kormányzati, egyetemi intézetek vonatkozásában jelennek meg a genealógiai, a partneri, a tudás- és szakember transzferi, valamint a közös igazgatósági átfedések következtében kiépült összefonódások. Szóval, ha egy kezelhető méretű gazdasági szerveződés (egy térség, egy klaszter, egy ágazat) szereplői közti szervezeti, és elsődlegesen innovációs jellegű kapcsolatokat akarjuk egy teljes hálózatban megragadni, akkor a megkérdezetteket nem csak a semmiben lebegve lehet ábrázolni (hagyományos szociogramok), hanem néhány (kettő, esetleg három) attribútum alapján is a szükséges megszorítások (gyakran az átláthatóság rovására megy az ilyen ábrázolás ha túl sok cselekvőt és kontaktust akar összefoglalni) mellett.

VI.10.Javaslatok az innováció hálózati jellegű hazai kutatásához A nemzetközi szakirodalom áttekintése alapján megállapítható, hogy az innovációs folyamatokban, a kiformálódó struktúrák mintázatában egyre fontosabb szerepet kapnak a különböző típusú nexusok. A gazdasági, társadalmi szereplők együttműködése, különböző szintű, formájú és tartalmú egybefonódása, mint kapcsolati erőforrás (kapcsolati tőke), hálózati kompetencia, network szerkezet egy bizonyos szinten befolyásolja a sikeres innováció valószínűségét. A bemeneti oldalon megteremti a szervezeti alapjait az együttműködésnek, a rendszeren belül koordinálja és „megolajozza” az innovációs folyamatokat, a kimeneti oldalon pedig segíti az elterjedését. A hazai gazdasági és társadalmi mezőre vonatkoztatva a kérdéskört, egyszerre több szinten és eltérő minőségben lehet megvizsgálni az fentebb érintett összefüggéseket. Elgondolásunk szerint legalább három témakörben lehetne új arculatot adni a hazai innováció kutatásnak. „Mikroszinten” egy-egy innovatív vállalkozás interperszonális és szervezetközi beágyazódását kellene áttekinteni. „Mezoszinten” egy olyan kérdőíves felmérés segíthet átlátni a jelenlegi adottságokat, amelyben a hazai gazdasági szereplők reprezentatív mintájának kapcsolatrendszerét kérdeznénk le, mégpedig olyan ego-hálózatként kezelve az eredményeket, amely az innovációs rendszer összetett intézményi mezőjébe különböző minta és intenzitás alapján ágyazódik be. Végezetül egy későbbi fázisban a „makro szintű” összefüggések kerülnének terítékre egy-egy ágazat, vagy térség (pl. régió) vonatkozásában. Itt a kapcsolathálózat elemzés módszereinek segítségével kellene felrajzolni és elemezni a komplex innovációs kapcsolathálózatot, mégpedig a megismert rendszerszerű megközelítés alapján. Nézzük meg részletesebben az elgondolásokat. (1) Ha alulról indulunk el, akkor érdemesnek tűnik első lépésben az innováció szempontjából aktív magatartású vállalkozásokkal foglalkozni egy kvalitatív módszertanra épülő felmérésben. Olyan mintaadó főként kis-közép vállalkozásokra gondolunk, amelyek az elmúlt években kiugró eredményeket értek el új és eredeti ötletek kivitelezésében és piacra juttatásában. Az elmúlt három évre vonatkozóan a Magyar Innovációs Szövetség © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

264


honlapján (www.innovacio.hu) elérhetőek a 2001–2002–2003. évi Innovációs Díjak nyertesei, pályázói. A forrás segítségével leválogathatóak a környezetvédelem, energiaipar, a gépgyártás, elektronika, a mezőgazdaság, élelmiszeripar, az építőipar, a távközlés, az informatika, vagy éppen a vegyipar, könnyűipar kimagasló innovációs kapacitásokról számot adó szereplői. A kérdésfelvetés magvát az az elgondolás jelenti, mely szerint egy vagy néhány meghatározó, domináns személy köré kiépülő kapcsolatrendszer lényeges szerepet játszik a sikerben. Olyan interjúsorozatra gondolunk, amelyben az innovatív szereplőknél felmérjük a személyes kapcsolatrendszerek fontosságát, azokat az összekötőket, akik az innovációs rendszer egyéb szereplői felé/felől közvetítenek, információt hoznak, ötleteket gyűjtenek be, lobbiznak stb. Felvetődik a belső hálózati kompetencia ágazati különbözősége is. Lényegében a céget tekintjük vizsgálati alanynak, azon belül is az összekötő, kapcsolattartó személyeket, és arra kellene választ találni, hogy játszott-e szerepet, és ha igen, akkor milyen mértékben, milyen keretek között, milyen mechanizmusok révén a kapcsolatrendszer, az együttműködési hajlandóság a sikerben. Az ábrázolási példáknál bemutatott Conway–Steward féle ego-centrikus innovációs kapcsolathálózati ábrázolási módszer (1998) fejezi ki a legvilágosabban a lehetséges vizsgálati elveket. A cégen belüli kapcsolatok mellett az innovációs intézményrendszer különböző szegmensei felé közvetítő személyek (bróker szerepkör) megkülönböztetésével lehet átláthatóvá tenni a személyes kapcsolati erőforrások funkcióját. Olyan esettanulmány jellegű elemzésekre gondolunk tehát, amelyben egy-egy szerveződés kapcsolatrendszerének irányait, a kontaktusok tartalmát és intenzitását lehet mérni néhány különleges szerepkörű személyen keresztül. (2) A hazai empirikus vizsgálatok másik lehetséges irányát a Gemünden–Ritter– Heydebreck szerző trió által felvetett ötlet jelentheti (1996). Olyan kérdőíves felmérésről van ebben az esetben szó, ahol egy országos vagy lokális reprezentatív cégmintán lehet megvizsgálni a szervezetközi kapcsolatokat és összehasonlítani az innovatív és a neminnovatív vállalatok hálózati kompetenciájának feltételezett különbségeit. Ismétlés gyanánt az elméleti keretrendszer lényege az, hogy a különböző jellegű szervezetközi összefonódások (különösen a technológiai jellegűek) intenzitása és mintázata a sikeres termék- és folyamatinnováció komoly determináló tényezője. Minden vállalkozás a lehetséges innovációs partnerkör eltérő összetételű blokkjával áll kapcsolatban, mely révén különböző hálózati konfigurációkkal jellemezhető vállalattípusok különíthetőek el egymástól. A hazai gazdasági életben meg kellene mérni milyen partnerekkel állnak kapcsolatban a cégek (adminisztráció, oktatás, beszállítók, versenytársak, tanácsadó cégek, vásárlók stb.) és milyen intenzitásúak ezek a kapcsolatok. Ennek alapján mindegyik megfigyelési egységnek megrajzolható a személyre szabott, egyéni hálózati konfigurációja, mégpedig egy sajátos mintázat alapján. Ezen információk birtokában el lehet kezdeni a lehetséges összefüggések statisztikai elemzését, összehasonlító vizsgálatokat a különböző alminták között, és a vállalati kapcsolatokból összeálló konfigurációk tipizálását is. Izgalmas kérdésnek tűnik az innovatív vállalkozások leválogatása után annak kiderítése, hogy ágazati alapon, a méret függvényében, tevékenységi kör szerint, illetve esetleges



265

területi elkülönülés mentén találkozhatunk ezen intenzitási és strukturális különbségekkel az intézményközi kapcsolatok hálózatában. (3) A kérdéskör legösszetettebb és legnehezebben kivitelezhető részét az innováció rendszerszerű felfogásában rejlő komplex, kapcsolathálózati kutatás jelenti abban az értelemben, ahogy az a SEIN Projektben megfogalmazódott. Az innovációs hálózatok létének, alakjának, összetételének és belső működési mechanizmusinak feltárása nem oldható meg az egyik napról a másikra. Ennek ellenére el lehet kezdeni azoknak a hazai „csíráknak” a keresését, melyből kinőhet a közeljövőben egy-egy ágazathoz, területi egységhez kötődő innovációs rendszer, nem is beszélve a nagyobb léptékű nemzeti és közép-európai szerveződésekről. A mai adottságok mellett elképzelhető egy regionális léptékű innovációs rendszer abban az értelemben, hogy lokalizálhatóak az érintett szereplők, a feltételezett összefonódások, a kapcsolatokban áramló tartalmak. Olyan látásmódról beszélünk, amelyben egy nagyobb területi egység kerül a fókuszpontba, de nem érintőlegesen és specifikusan, hanem teljes önmagában. Az innovációs folyamatok, és struktúrák ilyen irányú feltérképezése igényli a környezeti, külső tényezők, a belső aktorok és nexusok, illetve a kapcsolatrendszerekben megjelenő mechanizmusok és eljárásmódok együttes kezelését (lásd a SEIN tipológiát). Analitikusan ugyan szétbonthatóak a komponensek, de ha abból indulunk ki, hogy az új öletek, tudások kitermelése a mai gazdasági és igazgatási környezetben egyre kevésbé valósítható meg belsőleg, izoláltan, hanem valamilyen hálózati formációban, ahol a hálózat fontos koordinációs szerepet is kap és nem csak egy váznak tekinthető, akkor a lehető legpontosabban meg kell „tippelni” az összefonódások szövevényéből felépülő komplex rendszer elveit és mechanizmusait. Meg kell húzni a hálózat határvonalait, be kell azonosítani a teljes rendszer heterogén összetételű szereplői körét, és le kell kérdezni az egymásközti viszonyok sajátosságait. Ha ez megtörténik, akkor olyan kapcsolatmátrixokkal operálhatunk, amelyek sokoldalú matematikai elemzésekre adnak alkalmat.


266



Kis- és középvállalkozások innovációja a tudásgazdaságban

267

VII.KIS- ÉS KÖZÉPVÁLLALKOZÁSOK INNOVÁCIÓJA A TUDÁSGAZDASÁGBAN VII. abranull VII. tablanull

VII.1.Bevezetés Az információs és kommunikációs technikák (IKT) napjainkban kulcsfontosságúakká váltak az innovációs képesség, az ipari fejlődés dinamikája és a gazdasági növekedés területén. A gazdasági rendszer az elkövetkező évtizedekben jelentősen át fog alakulni az új technológiák széles körű alkalmazása következtében. Megváltoznak a vállalatirányítási módszerek, szervezeti struktúrák, piaci mechanizmusok, a termékek és szolgáltatások kereskedelme és allokációja, új termékek és szolgáltatások alakulnak ki, javul az innovációs és tanulási folyamat. A kis- és középvállalkozások helyzete is átalakulóban van. Az új gazdaság megváltoztatja a beszállítókkal, a partnerekkel és a fogyasztókkal való kapcsolatot. A hazai versenyképesség elengedhetetlen feltétele a kis- és középvállalkozások alkalmazkodása az új gazdaság teremtette követelményekhez.

VII.2.Az új gazdaság, tudás gazdaság fogalma és legfőbb jellemzői Az új gazdaság fogalmát sokan sokféleképpen értelmezik. Abban azonban egyetértés van, hogy az „új gazdaság” termelékenységben, foglalkoztatásban és gazdasági növekedésben az elmúlt években végbe ment rohamos változásoknak a gyűjtő szava. Az új gazdaság központi jellemzője, hogy az információs és kommunikációs technológiák ugrásszerű fejlődése és alkalmazása innovációk egész sorát eredményezi. Ezek az innovációk alapvető hatással vannak a kölcsönhatások, tranzakciók és az információfeldolgozás költségeire. Új lehetőségek és optimális megoldások jönnek létre vállalati szervezet, piacok és innovációs folyamat hatékonyságának növelésére, melynek összetett és radikális hatásai vannak a gazdaság szerkezetére és dinamikájára (Entrepreneurship in...2001). Az új gazdaság megjelenése számtalan tényező kölcsönhatásának, összejátszásának következménye. A globalizáció fokozza a vállalatok közötti versenyt, egyrészt termelői oldalon (minél alacsonyabb költséggel való termelés), másrészt fokozódik a nyomás a befektetők és a tőkepiacok oldaláról is. A gyáripartól a szolgáltatások felé való hosszú távú elmozdulást felgyorsította és még komplikáltabbá tette a kommunikációs s információs technológiák mindent átitató megjelenése. Az előállított termékeknek ugyanis egyre nagyobb a tudástartalma és a technikai komplexitása. Az internet és a mobil kommunikáció korábban elképzelhetetlen mértékű információ tárolást, visszakeresést, elemzést és megosztást tett lehetővé. A fejlett társadalmak egyre nagyobb összegeket fordítanak kutatásra és fejlesztésre, nagyobb hatékonysággal és gyorsabban válik a kutatási eredményből valódi alkalmazás, termék, valamint új iparágak születnek, mint a



268

biotechnológia és géntechnika. Mindez azt eredményezte, hogy a nem megfogható eszközök – kutatás és fejlesztés, márkanév, know-how és emberi tőke – váltak a legfontosabb értékekké, a jólét forrásaivá. Az innováció és a vállalkozói képesség alakítja át ezeket a nem megfogható eszközöket termékekké és szolgáltatásokká, miközben gazdasági növekedést gerjesztenek, új munkahelyeket hoznak létre, kielégítik a társadalmi igényeket és növelik a hatékonyságot (Leadbeater–Ussher 1999). Carayannis és Sagi szerint az új gazdaságnak 10 alapvető jellemzője van (Carayannis–Sagi 2001):          

Anyag – a biteket könnyebb alakítani, formálni, mint az atomot. Tér – a távolság eltűnik, korlátot csak a fénysebesség jelent. Idő – leszűkül, összeesik Ember – ötletek és kreativitás lép a tömegtermelés helyébe Növekedés – a közös emberi együttműködés mozdítja elő Érték – fellép a „hálózati hatás”, vagyis, minél gazdagabb, bőségesebb a platform, annál értékesebb egyed. Hatékonyság – az információ közvetítők veszik át az egyéb közvetítők szerepét. Piac – a fogyasztók ösztönzik a keresletet és határozzák meg az árazást. Tranzakciók – egységenkénti, igény szerintieladás Impulzus – minden mindenütt elérhető.

Az új gazdaság alapvető infrastruktúráját az információs és kommunikációs technikák jelentik. Az IKT rohamosan terjedt el mind a gazdaságban, mind a társadalomban, részben azért, mert korábban elképzelhetetlen módon változtatta meg az információhoz való hozzájutás, feldolgozás és tárolás módjait. Ezek a változások hozták létre aztán az úgynevezett információs technológia paradigmát (Castells 1996, 1997), mely olyan fejlődést ír le, amely egy összekapcsolt, egymástól függő, hálózati struktúrát alakít ki. Ennek a fejlődésnek a legfontosabb mozgatórugója az Internet. A világháló ugyanis lehetővé teszi, hogy a szétszórtan elhelyezkedő számítógépek összekapcsolódjanak, hálózatot hozzanak létre, vagyis az egyes számítógépek egyszerre több funkciót is elláthatnak. A hálózat nyitott, tehát bárki, azonos protokollok és szabványok felhasználásával hozzáférhet. Az új gazdaság új piaci formát is létrehoz, az elektronikus piacteret. Megjelenik az elektronikus üzletvitel (e-business) és az elektronikus kereskedelem. Az IKT átalakítja a termékeket is. Új, teljesen digitális alapú termékek jelennek meg, melyeknek nincsen fizikai formájuk. Tudás- és információtartalmuk pedig olyan nagy, hogy legtöbbször maguk is a tudáshoz hasonló jellemzőkkel rendelkeznek: korlátlanul elérhetők és nem versenyző termékek. Vagyis sosem fogynak el, egyszerre több fogyasztó is használhatja a termékeket. Ha egy fogyasztó letölt egy szoftvert Budapesten, és azt használja, attól az ugyan abban az időben, Londonban a szoftvert installáló vásárló fogyasztási élvezete nem csökken. Ha a piac jól működik, akkor komoly kihívások elé állítja ez a jelenség a társadalmat, hiszen a termékek könnyen és gyorsan áramolhatnak, cserélődhetnek, ezért megfelelő lépéseket kell tenni a tulajdonjogok biztosítása érdekében,



269

különben a piaci szereplők elvesztik az új termékek kialakításához szükséges motivációt. Ezért szükséges szabályozni a szellemi tulajdonjogokat és a számítógépes bűnözést is (Nanclares 2001). Mivel az új termékek fejlesztése és gyártásba állítása, valamint az értékesítés szervezése kerül előtérbe, ezért a hagyományos értelmű termelés (termék előállítása, összeszerelése) relatív súlya fokozatosan tovább csökken (Veress 2001). A digitális termékek könnyen alakíthatók, módosíthatók, ezért a korábban megszokottnál sokkal jobban képesek a termékek előállítói a fogyasztói igényeknek megfelelni. Az alkalmazkodás szinte teljesen rugalmassá válhat. A kutatás és fejlesztés szerepe megnövekedett, a vállalatok egyre többet fordítanak K+F-re. Nagyobb hatékonysággal és gyorsabban válik a kutatási eredményből valódi alkalmazás, új iparágak születnek. A szereplők átalakulnak, valamint új szereplők is megjelennek. A fogyasztó szélesebb, bővebb információval rendelkezik, mint korábban, most jutottunk talán legközelebb a tökéletes informáltsághoz. A piacok 24 órán át, folyamatosan hozzáférhetők, jelentősen csökken tehát a piacok távolságának, vagy akár a különböző időzónáknak a szerepe. A vállalkozásoknál jelentősen csökkennek a tranzakciós költségek, a termelési tényezők árai, kisebb a raktározási szükséglet, gyorsabb a piacra jutás. A tudásgazdaság fogalmát az új gazdaság szinonimájaként tekinthetjük, hiszen az az új gazdaságnak azt az elemét emeli ki, mely szerint a fejlett gazdaságokban a növekedésben és az innovációban a tudás és a tanulás elsődleges szerepet játszik. Mivel a tudásgazdaság innováció vezérelt, ezért elengedhetetlen a jól működő innovációs rendszerek megléte. A tudásgazdaság másik fontos jellemzője, hogy a tudás „teremtés” új módjai jelennek meg.

VII.3.Az e-business és e-kereskedelem Az e-business és az e-kereskedelem fogalmát sokan szinonimaként használják, holott valójában különböző dolgot jelentenek. Az e-business lényegében az üzletmenet elektronikus formában való szervezését jelenti. Magában foglalja az elektronikus úton való adásvételt, a fogyasztók kiszolgálását, valamint a különböző partnerekkel, üzletfelekkel és alkalmazottakkal való elektronikus kapcsolattartást is. Az e-business, vagy e-üzlet fogalmába beletartozik minden olyan alkalmazás és folyamat, amelyre szüksége van a vállalkozásnak az üzleti tranzakció végrehajtásához. Az e-üzlet nemcsak e-kereskedelmi tranzakciókról, vagy a világhálón folyó adásvételről szól; általános stratégia, amely a technológia segítségével újraértelmezi a régi üzleti modelleket, hogy a haszon és az ügyfélhez jutó érték minél nagyobb lehessen (Kalakota-Robinson 2002). Az e-kereskedelem az e-business tranzakciós formája, beleértve a javak és szolgáltatások  

vállalkozástól fogyasztók felé (B2C), vállalkozások közötti (B2B)


270 

Kis- és középvállalkozások innovációja a tudásgazdaságban és fogyasztótól fogyasztóig (C2C) történő közvetítését.

Az e-business tehát magában foglalja az e-kereskedelmet, de ezen kívül olyan belső folyamatok kezelését is, mint a termelés, készletkezelés, termékfejlesztés, kockázatkezelés, pénzügyek, humán menedzsment.

VII.4.Regionális kihívások a globális gazdaságban A gazdasági tevékenység globalizációja és az ipar lokalizációja, mint látszólag egymásnak ellentmondó fogalmak az elmúlt években tudósok, gazdaságfejlesztéssel foglalkozó szakemberek és az egyes szakpolitikák irányítói figyelmének középpontjába került, ugyanis új kihívásokat teremtettek a nemzeti és helyi kormányzatok számára. A világgazdaság egyik legfontosabb folyamata napjainkban a globalizáció, melyet mindenki nyilvánvalónak fogad el, mégis hiányzik a teljes konszenzus arról, hogy valójában mit takar ez a fogalom. A globalizációt definiálhatjuk, mint gazdasági és politikai szerkezetek és folyamatok összességét, vagy különböző kapcsolatok és kölcsönhatások eredőjét, melyek megváltoztatják a nemzetállamot (és ennek következtében a társadalmat), mely korábban a nemzetközi rendszer legfontosabb alkotóeleme volt. Ohmae szerint a mai globális gazdaság már határok nélküli, melyben az információ, a tőke és az innováció a legmagasabb sebességgel áramlik szerte a világban, amit a technológia tesz lehetővé és a fogyasztóknak az a vágya táplál, hogy a legjobb és a legolcsóbb termékekhez jussanak hozzá (Ohmae 1995). A globalizáció még pusztán gazdasági értelemben is egyszerre jelenti a világgazdaságnak horizontális kitágulását (több országra kiterjedő és azokat összekapcsoló működését), és ugyanakkor a szerves rendszerré (gazdasági folyamatok és viszonyok transznacionális és globális jellegűvé válnak) válásának új szintjét és minőségét, a vertikális mélyülését (Szentes 2002). A gazdasági tevékenység globalizációja és az egyre fokozódó verseny ellenére a kompetitív előnyök mégis lokalizáltak maradtak. Ugyans éppen a globalizáció és a mögötte húzódó folyamatok teszik lehetővé, hogy a vállalkozások helyhez kötött előnyöket keressenek és használjanak ki. A világgazdaságban a centrum és periféria viszonyokat ma olyan új tényezők határozzák meg, mint az innováció, technológia transzfer, klaszterek, új technológiák. A regionális versenyképesség nagymértékben függ attól, hogy mennyire sikeresen kapcsolódnak a lokális, regionális hálózatok a globális innovációs és termelési hálózatokhoz. Regionális növekedésnek legtöbbször előfeltétele a helyi környezetbe beágyazott KKV-k hálózata, melyek a nemzetközi tudás spilloveren keresztül segítik elő az alkalmazkodást és az innovációt. A legtöbb elméleti gondolkodó számára a „környezet” a termelők, kutatók, döntéshozók hálózatát, valamint olyan mechanizmusokat és folyamatokat jelent, melyek ösztönzik a technológiai és szervezeti innovációt.



271

A hálózatok és a tudás spillover a regionális specializáció kulcskérdései: a KKV-k versenyképessége ugyanis nagymértékben a hálózati- és tanulási képességeiktől függ, mely egy szélesebb értelemben vett gazdasági reagáló képesség eredménye. Azok a vállalatok, ágazatok, régiók vagy nemzetek, melyek gyorsabban tanulnak versenyképesebbek lesznek, mivel a tudás egy szűkös erőforrás, és nem könnyű előállítani, vagy továbbítani a versenytársakhoz formális csatornákon, kodifikált formában. A tanulási képesség a termék alapú technológiai tanulást jelenti, ami nem azonos a termelési folyamatban található technológia utánzással. Az a látszólagos paradoxon, hogy az információs társadalom korában a tudás spillover lokalizált tényezőnek tűnik, az nagyban a helyi beágyazottsággal és a tudás természetével magyarázható. Azok a földrajzi határok, melyek megakadályozzák a tudás nagymértékű térbeli szétterjedését a képzett munkaerőhöz kötődő tudáshoz kapcsolódnak, valamint a rejtett, nem kodifikált tudás nagy távolságba való továbbításának költségességéhez.

VII.5.Kis- és középvállalkozások helyzete VII.5.1Az új gazdaság biztosította előnyök Az új gazdaság új lehetőségeket teremtett a KKV-k számára a versenyképesség és az innovációs képesség növelésére. Az IKT alkalmazása ugyanis hozzáférést biztosít:    

a nemzeti és a nemzetközi piacokhoz, az állami és üzleti szolgáltatásokhoz, a technológiát és piacokat érintő információkhoz; valamint lehetővé teszi a belső működés és a piac kihívásaira adott válaszok hatékonyságának növelését.

Ahhoz azonban, hogy a KKV-k valóban élvezhessék az IKT adta előnyöket nem elég csak a számítógépekhez, valamint az internethez való hozzáférés. Ehhez növelni kell mind a munkaadók, mind a munkavállalók képességeit, tudását, és integrálni kell az új technológiát az üzleti folyamatokba. Ráadásul a kisvállalkozások zöme csak analóg vonalon keresztül fér hozzá a világhálóhoz, amiből az alacsony sávszélesség miatt csekély internet használatra (szinte kizárólag csak e-mail forgalom) lehet következtetni.

VII.5.2A KKV-k új gazdaságba való integrációjának legfontosabb akadályai Az eddigi európai tapasztalatok azt mutatják, hogy jelenleg két jelentős szakadék húzódik meg az e-business területén a vállalkozások között az Európai Unióban:  

regionális különbség a skandináv/nyugati és a déli tagállamok között, a vállalati méretből eredő szakadék, a nagyvállalatok és a KKV-k között.


272


A közgazdasági irodalom többször bemutatta, hogy a technológia terjedésében a vállalati méretnek kulcsszerepe van. Vagyis a nagyobb vállalati méret az új technológiák gyorsabb elterjedését teszi lehetővé.



273

Az új gazdaságban a KKV-knek elsősorban a következő problémákkal kell megküzdeni:     

Az IKT bevezetésének és fenntartásának egy vállalkozásban fix költsége van, amely a KKV-k forgalmához képest viszonylag nagy költséget jelent, megtérülése pedig hosszú távú. Az új lehetősége kimenetele nagyon bizonytalan, sok kockázatot hordoz magában. A KKV-k pedig konzervatív üzletmenetet követnek. Az új technológiák alkalmazása komplex képességeket igényel. A KKV-k általában nincsenek birtokában ezeknek a képességeknek, és nem képesek külső szakértőket megfizetni. A KKV-k tőkéje nem teszi lehetővé a kísérletezést, nem engedhetnek meg maguknak költséges hibákat. A KKV-k piaca általában területileg korlátozott, nem kívánnak országos, vagy globális piacra lépni a megfelelő kapacitások hiányában (nyelvi, logisztikai stb.) (Benchmarking...2002).

VII.5.3Alkalmazható politikák A kis-és középvállalkozások speciális problémákkal szembesülnek az új gazdaságban, ahhoz, hogy le tudják küzdeni az akadályokat, ki tudják használni az e-üzlet adta előnyöket számos intézkedés szükséges a nemzeti hatóságok részéről is. A kis- és középvállalkozások sikeres alkalmazkodásához elsődlegesen a stabil jogi és szabályozási környezet megteremtése a legfontosabb, különösen a határon átnyúló kereskedelem tekintetében. Ugyanígy fontos a telekommunikációs piac további liberalizációja is. A liberalizáció hosszú távú hatásai közé tartozik az internet költségeket csökkenése, amely önmagában elegendő lehet az elektronikus kereskedelem fejlődéséhez. Hasonlóan fontos lenne az IKT alkalmazások, szoftverek könnyű egymáshoz kapcsolódásának biztosítása, ami szélesebb körű használatot tesz lehetővé. Ha a kormányzat és a megyei, vagy helyi hatóságok körében is elterjed a számítógép használata, valamint a számítógépen keresztül nyújtott szolgáltatások, az jelentős ösztönző erő lehetne a kis- és középvállalkozások számára, hogy minél inkább kihasználják az eüzlet lehetőségeit. Ráadásul az elektronikus kormányzás és ügyintézés jelentősen csökkenthetné a vállalkozások adminisztrációs terheit is. További problémát jelent az is, hogy – különösen a dot-com cégek összeomlása után – az új technológiák magas kockázata miatt a vállalkozások „digitalizálásához”, innovatív technológiák bevezetéséhez szükséges tőkéhez való hozzájutás igen nehéz. Olyan pénzügyi konstrukciókat kellene tehát kidolgozni, melyek segítik a magas kockázatú, forradalmi alkalmazások bevezetését és használatát. Vannak már olyan kockázati tőke társaságok, üzleti angyalok, és nagyobb IT cégek menedzserei, akik kifejezetten a tudás-intenzív, eüzletben tevékenykedő vállalkozásokat keresik befektetések céljából, de a kis- és középvállalkozások hitelezése ma még zömmel a kereskedelmi bankokon keresztül történik, melyek konzervatív hitelezési politikát követnek (Benchmarking… 2002).


274


A nemzeti, regionális és helyi politikák szükségessége mellett persze nem szabad elfeledkezni arról, hogy maguknak a kis- és középvállalkozásoknak kell arra az elhatározásra jutni, hogy az e-üzlet alkalmazása előnyt jelent számukra. Azt is hiba lenn feltételezni, hogy valamennyi KKV áttér az elektronikus alkalmazások használatára. Az Európai Unió országaiban számos politikát alkalmaztak a KKV-k e-üzleti alkalmazásainak elősegítésére. Néhány tagállam nagy nemzeti ernyőpolitikák bevezetése mellett döntött. Ezekben az országokban a politikák bevezetését általában egy átfogó felmérés előzte meg, a keretprogram alkalmazása során pedig folyamatosan monitorozták az eredményeket, konzultáltak az érintettekkel. Az ilyen politikák jól meghatározott célokat követtek, a vállalkozások széles körét érintették. Az alkalmazott intézkedések másik típusába a tudatosság növelése, valamint a képzés tartozik. A kiinduló pontjuk az volt, hogy a KKV-k legtöbbször nem rendelkeznek elég erőforrással ahhoz, hogy a megfelelő szakértelemhez hozzájussanak, nem találják a megfelelő, független tanácsadási lehetőségeket, valamint hiányzik a megfelelő informatikai tudás is a kis- és középvállalkozások körében, ami az egyik legfontosabb oka az e-üzleti alkalmazások hiányának. A tudatosság növelését szolgáló politikák és kezdeményezések a legelterjedtebbek az EU tagállamaiban. Ilyen volt például Ausztriában az „Eacaustria” program, melynek lényege egy web alapú információs forrás és on-line kommunikációs platform (www.ecaustria.at) kialakítása. A platform felállítását hosszú konzultációs folyamat előzte meg. 300 szakértő dolgozott együtt fél éven keresztül. A platform lehetővé teszi a kommunikációt és az információk áramlását az KKV-k között, valamint lehetőségeket kínál marketing tevékenységre is. A KKV-k elérhetnek kereskedelmi és iparkamarákat, vagy más, kis- és középvállalkozásokat segítő professzionális intézményeket. Ezek a szervezetek általában jól képviselik a KKV-k érdekeit (pl. lobbi tevékenység, kereskedelmi tárgyalások), de kevés pénzügyi és emberi erőforrással rendelkeznek ahhoz, hogy valódi közvetítőként járhassanak el az új technológiák és innovatív üzleti alkalmazások bevezetésében. Talán erre tesznek kísérletet az innovációs és technológiai transzfer központok, de financiális eszközökkel ezek sem rendelkeznek. Ezt a problémát a KKV-ket támogató üzleti hálózatokkal lehet kezelni. Ezek között találhatjuk a kompetencia központokat is, melyek speciális technológiák és technikák alkalmazását kívánják elősegíteni a KKV- körében. A továbbiakban kívánatos lenne a már működő regionális és nemzeti hálózatokat egy nagy európai hálózattá integrálni. A helyi regionális és nemzeti kormányzatok figyelmét fel kell arra hívni, hogy nem elegendő azt vizsgálni, hogy a KKV-k hány százaléka rendelkezik számítógéppel, vagy fér hozzá az internethez, hanem sokkal mélyebb információval kell rendelkezniük a KKV-ket érintő problémákról és kihívásokról az új gazdaságban. A végrehajtás során releváns, mérhető célokat kell kitűzni, és elengedhetetlen a különböző érintettek együttműködése, partnerkapcsolata. Figyelembe kell venni, hogy a kis- és középvállalkozások igen különbözőek lehetnek, különböző stratégiákat követhetnek (költség-fókusz, K+F fókusz © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


275

vagy fogyasztó-központúság, és a vertikális termelési láncban más-más szerepet töltenek be (Benchmarking… 2002).

VII.6.Az IKT szektor jelentősége, magyar gazdaságban elfoglalt helye A magyarországi IKT szektor jelentősége leginkább, az új gazdaság dinamikus bővülésében játszott szerepe, kiemelkedő innovációs teljesítménye, valamint más gazdasági ágazatok (pl. feldolgozóipar, kereskedelem, üzleti szolgáltatások) fejlődését generáló hatása miatt meghatározó. Emellett fontosnak tartjuk hangsúlyozni, hogy a kilencvenes évek közepétől mind nagyobb a súlya a nemzetgazdaság egészében is. (VII.1. táblázat) VII.1. táblázat: Az IKT szektor aránya a nemzetgazdasági egészéhez viszonyítva Megnevezés Bruttó kibocsátáson belül (%) Bruttó hozzáadott értéken belül (%)

1995 6.3 8.0

1997 11.4 11.4

1999 13.9 12.3

2001 14.3 12.0

Forrás: KSH Az IKT szektor Magyarországon 1995–1997, 2001. és HIF Hírközlés Statisztikai Évkönyv 2002.

A statisztikai adatok érzékletesen mutatják, hogy az IKT szektor, a nemzetgazdasági teljesítmény egészéhez viszonyítva 1995 és 2001 között a bruttó kibocsátás alapján 8, míg a bruttó hozzáadott értéken belül 4 százalékkal növelte részesedését. A szektor gazdasági felzárkóztató jellegét jól bizonyítja a nemzetgazdasági átlagot lényegesen meghaladó exportorientáció, a kiemelkedően magas egy főre jutó bruttó hozzáadott érték, az egyre bővülő foglalkoztatás (míg a nemzetgazdaságban 1998 és 2001 között 4,3%-kal nőtt a foglalkoztatottak száma, addig az IKT szektorban 25%-kal), valamint az alkalmazásban állók – a nemzetgazdasági átlagot mintegy 30%-kal meghaladó – havi átlagos bruttó keresete. (VII.2. és VII.3. táblázat) Az IKT szektoron belül az egyes gazdasági mutatók tekintetében megfigyelhető dinamikus növekedés nagy valószínűséggel a közeljövőben is folytatódni fog, hiszen – az Európai Uniós csatlakozásunkat követően – a piac folyamatos bővülésével, s a versenytársak számának növekedésével, a vállalkozások hatékonyságuk fokozására kényszerülnek. Az a cég amelyik elmarad az új technológiák befogadásával, vagy az információs szolgáltatásokat nem veszi igénybe, komoly versenyhátrányba kerülhet. A tudás-intenzív termékek és információ-érzékeny szolgáltatások piaca ezért egyre bővül, az erre specializálódó piaci stratégia versenyképesebbé teszi az adott vállalatot, illetve a szolgáltatási szektor számára előállított termékek esetében csökkenti a konjunktúrától való függőséget (Dőry–Ponácz 2003).


276


VII.2.táblázat: Az IKT szektor nemzetgazdasági súlyát jellemző néhány mutató Megnevezés

1998 1999 2000 Exportárbevétel aránya a nettó árbevételhez, % A nemzetgazdaságban 21.0 22.2 23.4 Az IKT szektorban 43.3 47.2 42.9 Egy főre jutó bruttó hozzáadott érték, folyó áron, millió Ft A nemzetgazdaságban 2.3 2.6 2.9 Az IKT szektorban összesen 5.6 6.1 5.8 ebből: Feldolgozóipar 3.9 3.7 3.4 Termékhez kapcsolódó szolgáltatás 5.1 5.5 6.0 Termékhez nem kapcsolható szolgáltatás 7.5 9.0 8.9 A foglalkoztatottak száma, ezer fő A nemzetgazdaságban 2 138.7 2 131.7 2 198.3 Az IKT szektorban 102.4 112.9 132.2 ebből: Feldolgozóipar 49.5 57.7 70.4 Termékhez kapcsolódó szolgáltatás 6.9 7.6 8.9 Termékhez nem kapcsolható szolgáltatás 46.0 47.6 52.9 A befektetett eszközök értéke, folyó áron, milliárd Ft A nemzetgazdaságban 10 211 13 564 19 050 Az IKT szektorban 955 1 294 1 646

2001 23.9 49.1 3.3 6.4 3.6 6.6 10.0 2 233.5 137.1 72.8 9.8 54.4 23 506 2 192

Forrás: HIF Hírközlés Statisztikai Évkönyv 2002.

VII.3.táblázat: Az IKT szektor jellemző gazdasági mutatói Megnevezés

1999 2000 Működő vállalkozások száma, db 802 215 847 024 24 231 26 910

2001

A nemzetgazdaságban 840 575 Az IKT szektorban 28 404 ebből: Feldolgozóiparban 3 643 3 774 4 290 Termékhez kapcsolódó szolgáltatásban 2 407 2 570 2 686 Termékhez nem kapcsolható szolgáltatásban 18 181 20 566 21 428 Az alkalmazásban állók bruttó havi átlagos keresete, folyó áron, Ft/hó/fő Nemzetgazdaságban 77 187 87 645 103 553 IKT szektorban 105 462 126 627 149 620 A beruházás nagysága, folyó áron, milliárd Ft A nemzetgazdaságban 2 427.10 2 831.70 3 122.10 Az IKT szektorban 244.1 372.5 304.4 ebből: Feldolgozóiparban 73.7 125.2 88.0 Termékhez kapcsolódó szolgáltatásban 6.3 6.9 10.5 Termékhez nem kapcsolható szolgáltatásban 164.1 240.4 205.9

2002 860 022 30 740 4 289 2 788 23 663 122 482 175 389 3 408.50 250.4 72.7 9.1 168.6

Forrás: HIF Hírközlés Statisztikai Évkönyv 2002.

A piac bővülésével párhuzamosan érdemes azt is megvizsgálni, hogy az IKT szektoron belül melyek voltak, s várhatóan melyek lesznek azok a szakágazatok22, melyek magasabb 22

Az információs és kommunikációs technológiai szektor (IKT) lehatárolása az OECD 1998-ban elfogadott szektordefinícióján alapszik és az információs valamint a kommunikációs termékeket és szolgáltatásokat előállító szakágazatokat foglalja magába, amelyek a TEÁOR ’98 szakágazat-kódjainak és -megnevezéseinek megfelelően 19 szakágazatot tömörít.



277

hozzáadott értékű termelésüknek, vagy szolgáltatásaiknak köszönhetően – a magyarországi viszonyokat jól kihasználva, s arra építve – a legnagyobb mértékű fejlődést tudták, illetve tudják majd a jövőben elérni.

VII.7.A magyarországi IKT szektor jellemzői Az IKT szektor szakágazatainak elemzése során bebizonyosodott, hogy az elmúlt években a „termékhez nem kapcsolható szolgáltatás” területén jött létre a legtöbb vállalkozás, itt valósult meg a legtöbb beruházás, s ebben a szegmensben a legmagasabb a befektetett eszközök értéke, továbbá ezen a területen bővült legdinamikusabban (1998 és 2001 között több mint 30%-kal) az egy főre jutó bruttó hozzáadott érték. A termékhez nem kapcsolható IKT szolgáltatásokon belül – a vállalkozások számában és a foglalkoztatás tekintetében is – legszembetűnőbb fejlődést a szoftverkészítés és -szaktanácsadás, a számítástechnikai tevékenység, valamint az adatfeldolgozás szakágazatoknál figyelhettük meg. A legnagyobb beruházások ugyanakkor a – szintén e szolgáltatási körhöz tartozó – távközlési tevékenységhez kötődnek, ahol csak a legutóbbi években (1999 és 2002 között) több mint 823 milliárd Ft-ot (a teljes IKT beruházás mintegy 70%-a) fektettek be.23 A vállalkozások és a foglalkoztatottak viszonylag magas száma, a beruházások nagyságrendje, továbbá az ágazat innovációs potenciálja miatt az IKT szektoron belül ki kell emelnünk a „feldolgozóipart” is, amely nyolc szakágazatot foglal magában. A feldolgozóipari vállalkozások száma az elmúlt évtizedben folyamatosan nőtt, így 2001ben már közel 4300 működő céget tartottak nyílván, ahol a foglalkoztatottak száma meghaladta a 72 ezer főt. A feldolgozóipari IKT vállalkozásokra jellemző a külföldi tőke magas aránya (81%), valamint a kiemelkedő exportorientáció, amely a szektoron belül a legmagasabb. Az IKT feldolgozóipar jelentőségét tovább növeli az a tény, hogy a vállalkozások többségénél olyan szakmakultúrát, gyártási technológiát honosítottak meg a betelepülő külföldi cégek, amely ezt megelőzően nem volt Magyarországon. A termelés szerkezetén belül pedig megjelentek olyan magas hozzáadott értékű termékek, amelyek folyamatos fejlesztést igényeltek, ezért a termeléshez kapcsolódóan több helyen (pl. IBM, Ericsson, Elcoteq, Flextronics, General Electric) hoztak létre kutatás-fejlesztési részleget is. Az IKT feldolgozóipar beágyazottsága azonban még nem túl erős az országban, az ágazat rendkívül piacérzékeny, így a nemzetközi (pl. „dotcom válság”, gazdasági recesszió) és a hazai (pl. az elmúlt években tapasztalható gazdasági versenyképesség romlás) változásokra igen gyorsan – gyakran a termelés visszafogásával, illetve megszüntetésével (ld. IBM székesfehérvári termelésének leállítása) – reagál. Ez a folyamat tükröződik az elmúlt évek statisztikai adataiban is. Látható, hogy csökkent a beruházási hajlandóság, stagnálást figyelhetünk meg a bruttó hozzáadott érték termelésében, s nem növekedett a vállalkozások száma sem. Sajnos a hazai beszállítói háttér sem elég kiterjedt, ami csak részben 23

A magas beruházási összeg elsősorban – az 1994-es távközlési privatizáció során a koncessziós szerződésekben vállalt – a magas szolgáltatási színvonalat biztosító, s rendkívül tőkeigényes távközlési infrastruktúra és berendezésháttér kiépítésének, valamint a minőségi szolgáltatások bevezetésének volt köszönhető.


278


magyarázható a helyi cégek felkészültségének hiányával. Nemzetközi vizsgálatok igazolják, hogy az informatikai feldolgozóipar az az iparág, amelynek helyi szereplői a leginkább izoláltan működnek, kifelé kapcsolódnak, fogadó országtól függetlenül, szinte kizárólag saját anyavállalatukkal, illetve saját multinacionális hálózatukkal állnak kapcsolatban (Szalavetz 2002). Ahhoz, hogy ez a kedvezőtlen tendencia megforduljon, s erősödjön az országon belüli IKT vállalkozások integrációja, ennek érdekében javítani kell a helyi vállalkozások felkészültségét, erősíteni kell a helyi technológiai diffúzió szerepét (pl. helyi ipar és az egyetemek közti kapcsolatok, valamint az IKT szektor és az információ érzékeny gazdasági vállalkozások együttműködésének fokozása), s vizsgálni kell a szektor letelepítéséhez szükséges tényezők meglétét és minőségét.

VII.8.Magyar KKV-k az új gazdaságban Az utóbbi évek jelentős fejlődése ellenére Magyarországon még nem alakult ki megfelelő környezet az e-gazdaság számára. A legnagyobb fejlődés a telefonellátottság, a számítógépés internet kapcsolat és -használat terén történt. Az e-üzlet és e-kereskedelem területén még nagy a lemaradás Nyugat-Európához képest. Közép-és Kelet-Európában a vállalkozások árbevételének csak 0,1%-a származik online értékesítésből, miközben az Európai Unióban az arány körülbelül 2% (The 2003 e-readiness...2003). Alacsony a hitelkártyák elterjedtsége (ezek használata online vásárlások esetén szinte elengedhetetlen). Az e-üzlet megfelelő működéséhez elengedhetetlen a megfelelő jogi és gazdasági környezet megteremtése. 2001. évi XXXV. törvény az elektronikus aláírásról, 2001. évi LXXVII. tv, a szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI. tv módosításáról, a 2001. évi CVIII. tv, az elektronikus kereskedelmi szolgáltatások, valamint az információs társadalommal összefüggő szolgáltatások egyes kérdéseiről, illetve a 2001. évi XL. tv, a hírközlésről. Az új, az Európai Uniós irányelveket is követő hírközlési törvény jelenleg kidolgozás alatt áll. Magyarországon a vállalatok körében elvégzett felmérés (Jelentés... 2002) nem terjedt ki az 5 főnél kevesebbet foglalkoztató vállalkozásokra. Ráadásul a vállalatok más létszámkategóriák alapján lettek csoportosítva, mint az EU-ban szokásos, ezért az adatok összehasonlítása meglehetősen körülményes. Az ellátottsági mutatók tendenciái ennek ellenére élesen kirajzolódnak. Hasonlóan a NyugatEurópában megfigyelhető tendenciákhoz a foglalkoztatottak számával jellemzett vállalati méret és az internet elterjedtsége között szoros összefüggés van. A nagyvállalatok közül szinte valamennyi rendelkezik internetes kapcsolattal (EU 99%, Magyarország 97%). A kis- és középvállalkozások között jóval kevesebb fér hozzá a világhálóhoz (71–83%) Internet alapú értékesítést támogató rendszerrel a KKV-k 3%-a rendelkezik, míg hasonló beszerzési rendszerrel csak 1%-uk. Az online módon értékesített vagy beszerezett áruk nagy része pedig a számítástechnikához kapcsolódik (hardver vagy szoftver). A gazdasági



279

szolgáltatások és ingatlanügyek terén tevékenykedő vállalkozások körében legmagasabb ezen eszközök használata (3–11%) (Jelentés...2002). A legtöbb vállalkozás levelezésre, információ továbbításra használja az internetet, de feltűnő, hogy a gyakorlati előnyökkel járó tevékenységek (bank-kapcsolatok, beszerzés, logisztika) milyen kevéssé kihasználtak. Az elektronikus könyvvitelt a KKV-knak csak 44%-a alkalmazza, a fő üzleti szoftverek alkalmazása azonban még a 8,5%-ot sem éri el (Az információs...2001). A gazdaság átállását az új szolgáltatási rendszerekre alapvetően hátrányosan befolyásolja a vásárlásra, elektronikus tranzakciókra alkalmas biztonságos szerverek száma, üzemeltetése. Ez ma még Magyarországon meglehetősen kezdeti stádiumban van. Alig egy tucat azon alkalmazások száma – azok is jórészt kísérleti fázisban, vagy nagyvállalati megoldások – melyek alkalmasak online fizetési, beszerzési megoldásokra, egyedi vevőazonosításra. További hátrányként jelentkezik, hogy hazánkban digitális üzleti információkkal szinte kizárólag nagyvállalatok rendelkeznek. Hiányoznak a KKV-k működését elősegítő megfelelő adatbázisok, információs portálok, rendszerek, szoftverek. Az elmúlt időszakban született egy-két olyan program, intézkedés Magyarországon, mely a KKV-k új gazdaságra való felkészítését kívánta előmozdítani. A Széchenyi terv keretében az Miniszterelnöki Hivatal Informatikai Kormánybiztossága (IKB) 2001-ben pályázatot hirdetett meg az információs technológiák széles körű elterjedésének elősegítése érdekében a hazai mikro- és kisvállalkozások körében. E cél elérése végett az Informatikai Kormánybiztosság egy a mikro- és kisvállalkozások igényeihez, elvárasaihoz igazított információs és szolgáltató portál kialakítását és fenntartását határozta el. A portálon keresztül a használatára jogosult vállalkozások információkhoz, működésüket segítő programokhoz, hálózati szolgáltatásokhoz juthatnak majd hozzá. A portál széles körű elérhetősége érdekében a pályázati rendszer „A” része a mikro- és kisvállalkozások számára biztosította a biztonságos csatlakozás technikai és anyagi feltételeit. A pályázati csomag „B” része a mikro- és kisvállalkozások számára alkalmazásokat vagy a jelzett vállalkozói kör számára releváns adatbázisokat fejlesztő vállalkozások számára kínált megjelenési lehetőséget, támogatást a kifejlesztett alkalmazás, vagy adatbázis frissítéséhez, korszerűsítéséhez, esetleges átalakításához (SZTIS-6 2001). Szintén az Informatikai Kormánybiztosság írta ki a „Kis- és középvállalkozások informatikai infrastruktúrájának támogatása, versenyképesség, esélyegyenlőség, termelési, értékesítési, beszerzési együttműködésének, beszállítási lehetőségeinek, valamint az IS-ba való bekapcsolódásának elősegítése” című pályázatot is. A támogatás célja az volt, hogy a hazai kis- és középvállalkozásokat, hozzásegítse a legkorszerűbb informatikai technológiák alkalmazásához, ezáltal erősítve versenyképességüket, innovációs készségüket, termelési, értékesítési, beszerzési együttműködésüket. A pályázat két célcsoport számára teremtette meg a fejlesztés lehetőségét. Egyfelől azon infokommunikációs alkalmazásfejlesztő vállalkozások, melyeknek továbbfejlődéséhez elengedhetetlen a rendelkezésre álló hardver


280


és szoftver állomány korszerűsítése, átalakítása, másfelől olyan nem az infokommunikáció területén működő kis- és középvállalkozások, amelyek hatékony tevékenységéhez grafikus alkalmazások szükségesek. A pályázat során 500 millió Ft állt rendelkezésre (SZT-IS-5 2001). A pályázatok eredményéről, hatásairól sajnos nem áll rendelkezésre információ. Jelenleg is zajlik Phare támogatással a kis- és középvállalkozások e-kereskedelmen keresztüli fejlesztését célzó projekt, 4,77 millió eurós költségvetéssel, melyből 2 millió euró a Phare támogatás. A projektet 2004-ben zárják. A Nemzeti Fejlesztési Terv egyik operatív programja, a Gazdasági Versenyképesség Operatív Program, amely tartalmaz egy, az információs társadalom és információs gazdaság fejlesztésére vonatkozó prioritást. Ennek a prioritásnak két intézkedése érinti a kis- és középvállalkozásokat. Az egyik az e-gazdaság, e-kereskedelem fejlesztése, mely a vállalaton belüli és vállalatközi információs technológiai megoldások (ERP, MIS, CRM24) bevezetését, elterjesztését, a szükséges szoftverek előállítását és használatát, valamint az ekereskedelem fejlesztését kívánja előmozdítani. Az intézkedéshez rendelkezésre álló forrás 2004 és 2006 között 46 millió euró lesz (közszféra hozzájárulása, tehát az Európai Regionális Fejlesztési Alap és a nemzeti közszféra együttesen). A másik intézkedés az információs (digitális tartalom) iparág fejlesztése, melynek célja a magyar nyelvű adattartalom hatékony előállítása, a hozzáférés megteremtése és az ehhez szükséges megfelelő infrastruktúra kialakítása. Az intézkedésre 3 év alatt 17 millió euró áll majd rendelkezésre.

VII.9.Kis- és középvállalkozások innovációjának jellemzői Az innováció egy változási folyamat, melynek során a vállalkozások a termelékenységet és a versenyképességet kívánják javítani úgy, hogy valamilyen módon megváltoztatják az üzletmenetüket, például új terméket kínálnak, a létező terméket hatékonyabb módon állítják elő, vagy új vállalatvezetési, szervezési módszereket alkalmaznak. Az innováció ortodox modelljeit két fontos tényező jellemzi: egyrészt legtöbbször a termék innovációra koncentrálnak, ezért az innovációs folyamatot, mint az ötlettől a termék bevezetéséig tartó folyamatot ábrázolják; másrészt ezekben a modellekben az innovációs folyamat lineáris és determinisztikus (ötletgenerálás, probléma megoldás, fejlesztési folyamat, végül bevezetés). Mára világossá vált, hogy az innovációs folyamat jóval bonyolultabb az ortodox modellben megfogalmazottnál. Először is az innováció nemcsak új termékek bevezetését jelentheti, hanem ahogy korábban volt róla szó egymással párhuzamosan lehet végrehajtani termék, folyamat és technológiai innovációt. Másodszor, az innovációs folyamat közel sem lineáris, hiszen minden pontján sok lehetséges választási lehetőség van, sőt, van amikor az innováció sikertelen, és a vállalkozás olyan akadályokba ütközik, melyek 24

Enterprise Resource Planning (Vállalati erőforrás tervezés), Management Information System (Vállalati információs rendszer), Customer Relationship Management (fogyasztói kapcsolattartás menedzsmentje).



281

megakadályozzák, hogy eljusson az innovációs folyamat végére. Ezért könnyen lehetséges, hogy vissza kell lépnie a folyamatba egy olyan korábbi ponthoz, ami még sikeres volt, és más irányba, más ötletek mentén folytatni az innovációt, megváltoztatva így a záró pontot (How do…2002). Mind a kutatók, mind a gyakorlati szakemberek egyre inkább úgy tekintenek a kis- és középvállalkozásokra, mint a gazdasági növekedés és az innováció motorjaira. Ennek több oka van. Egyrészt nyilvánvalóvá vált, hogy a KKV-k sokkal jelentősebb szerepet játszanak az innovációs folyamatban, mint korábban gondolták (Kleinknecht et al 1993). Másodszor azt az általános hitet, hogy a nagyvállalkozások a legnagyobb munkahelyteremtők és a gazdasági növekedés motorjai a különböző tevékenységek vállalaton kívülre való áthelyezése (outsourcing) és a vállalati méret csökkentése kétségesség tette (Besanko et al 1996). Harmadszor az innováció egyre inkább minden vállalkozás létszükségletévé vált, ha kompetitív előnyt kíván megszerezni és megtartani. A fokozott érdeklődés ellenére mégis keveset tudunk arról, hogy valójában milyen is a KKV-k innovációs tevékenysége, és milyen módon lehet az innovációs képesség alapján tipizálni a kis- és középvállalkozásokat. Habár a KKV-k innovációjának vannak közös jellemzői, ezt a csoportot is nagymértékű heterogenitás jellemzi, amelyet számtalan tényező okozhat: 

 

Technológiai szint. A high-tech cégek, illetve a technológia vezérelt vállalkozások, sokkal aktívabbak a termék innovációkban. Az kevésbé fejlett technológiával dolgozó vállalkozások inkább a folyamat innovációra és a költség csökkentésre koncentrálnak. A piaci viszonyok. Minél jobban függ a vállalkozás egy vagy több domináns fogyasztótól, annál erőteljesebb innovációs tevékenységet folytat. Versenystratégiák. A minőség javítását és új funkciók bevezetését kitűző versenystratégia következménye az innovációk megnövekedése, míg az árverseny kevésbé ösztönző hatású (Kaufmann–Tödtling 2002).

A Newcastle-i egyetem a teljesítmény (milyen sikeres a vállalkozás innovációs tevékenysége), gyakorlat (milyen rendszerek segítik a vállalkozáson belül az innovációt), öntudat (milyen mértékben gondolta át és helyezte el a szélesebb üzleti célok között a vállalkozás az innovációt) csoportokba sorolta az innovációs képességük alapján a vállalkozásokat:    

Újonc: Ezeknek a vállalkozásoknak nincsen valódi koncepciójuk az új termékek fejlesztésével kapcsolatban, és nem tudják hogyan illeszthetnék bele az innovációt a cég egyéb üzleti folyamataiba. Közbensők: Ezeknek a vállalkozásoknak van innovációs rendszerük, de az nem illeszkedik a többi vállalati folyamatba, és nem is a legfejlettebb. Tapasztaltak: Ezek a vállalkozások kipróbált és a vállalat üzleti folyamataiba jól illeszkedő innovációs rendszerrel rendelkeznek, ezért a legtöbb innovációs projekt sikeres. Szakértők: Ebbe a csoportba tartoznak az innováció mesterei (How do…2002).


282


Az Újonc vállalkozások legsúlyosabb problémája a rugalmatlanság, és az, hogy minden „megoldás” elkerülhetetlenül újabb problémákat szül, aminek a kezelésére nincs elegendő kapacitás. Ez különösen azért okoz nehézséget, mert a létező termékeik elavultak, és versenyképtelenek, éppen ezért a vállalkozások fenntarthatósága nagymértékben függne az innovációtól. Ugyanakkor a vállalkozások vezetői úgy érzik, hogy az innovációba való befektetés (idő és pénz) az üzlet végét jelentené, hiszen az amúgy is csekély forrásokat az alaptevékenységtől vonná el. A hálózati- és a nagyobb vállalkozásokkal való együttműködés is problémás, mert a források, kapacitások hiánya miatt nehéz ápolni a kapcsolatokat. Tehát az újoncoknak igen összetett és komoly akadályokkal kell szembenézni, ennek ellenére általában nem akarják elfogadni a radikális átalakítási javaslatokat. A „Közbenső” vállalkozásoknak is az újoncokkal hasonló akadályokkal kell megküzdeni, annyi különbséggel, hogy a közbensők tudatában vannak annak, hogy a változtatás elkerülhetetlen. Mivel sokkal jobban érzékelik a problémákat és látják a stratégiai irányokat, ezért sokkal kevesebb időt vesz el az akkut nehézségek kezelése, és több energia marad a stratégiai gondolkodásra, valamint az innovációs folyamat javítására. A pénzügyi források megszerzése a közbensők számára is súlyos problémát jelent, de sokkal inkább képesek ezek a vállalkozások egy megfelelő egyensúlyt fenntartani, ami elengedhetetlen a külső befektetők megszerzéséhez. Ugyanakkor túlságosan is a külső forrásokra próbálják építeni a K+F tevékenységet, amely bizonytalanabbá és kiszolgáltatottabbá teszi az innovációs folyamatot. Míg a közbensők sokszor kénytelenek elhalasztani az innovációt, a rendelkezésre álló külső forrásoktól függően, addig a tapasztaltak mind folyamatos innovációs tevékenységgel jellemezhetők. Az ebbe a csoportba tartozó cégek nagy része ún. spin-off vállalkozás volt, tehát egy másik vállalkozásról szakadt le, általában éppen azért, hogy olyan üzleti kultúrát alakíthasson ki, mely jobban megfelel innovációs törekvéseinek. Ebben a csoportban nem az a legnagyobb probléma, hogy olyan pozícióba kerüljön, amikor lehetőség van az innovációra, hanem az, hogy megfelelő módon menedzseljék a K+F tevékenységet. A legnagyobb gondok is éppen ennek következtében adódtak, hiszen az eszközök jó része az anyacégnél marad (pl. a K+F alkalmazottak nagy része is). Ellentétben azonban az újoncokkal, konstruktív módon reagálnak a problémákra, és a növekedésben látják a kitörési lehetőséget. A másik probléma, amivel szembesülniük kell az az, hogy legtöbbször nem áll rendelkezésre megfelelő típusú finanszírozási forrás ahhoz az innovációs típushoz, amelyet ezek a vállalkozások végeznek. További akadály a helyi elszigeteltség. Ezek a végek legtöbbször komoly technikai problémákkal küzdenek, melyek megoldásában a helyi intézmények általában nem tudnak segíteni, ezért gyakran kell külső tanácsadókat megfizetniük. A szakértők legtöbb problémája nem a belső tényezők következménye, hanem, hogy a beszállítók és más partnerek fogták vissza az innovációs folyamatot. Fenn kell tartaniuk a vezető pozíciójukat és versenyképes helyzetüket (How do… 2002).



283

Clarysse és van Dierdonck kutatásaik alapján (kérdőíves és interjús felmérés több, mint 500 belga vállalatot, és 42 szakértőt érintett) meghatároztak az innovatív KKV-k stratégiai sikertényezőit, melyek a következők:         



 

    

Az értéklánc ellenőrzése. A sikeres vállalkozások vagy teljes kontrolt gyakoroltak az értéklánc egésze felett, vagy nagyon szorosan együttműködtek a beszállítókkal, közeli, informális kapcsolatokon keresztül. Innovatív kultúra. Kis volumenre való koncentrálás. A KKV-k célja legtöbbször a kis piaci rések megtalálása, az olyan kis volumenű igények kielégítése, melyek nem tartoznak a nagyvállalatok érdeklődési körébe. Úttörő szerep. Az innovatív KKV-k sokszor vállalnak úttörő szerepet, maguk teremtik meg a fogyasztói igényeket és kihasználják az elsőként érkezés előnyeit, ők a Schumpeteri „kreatív pusztítók”. Megfelelő géppark. Képesség a fogyasztó orientált gondolkodásra. Formális minőségi rendszerek bevezetése (ISO és más minőségbiztosítási rendszerek). Formális K+F tevékenység. Habár méretgazdaságossági okokból a valódi nagy K+F műhelyeket a nagyvállalatok működtetik, a high-tech és technológiára alapozott KKV-k esetén elengedhetetlennek bizonyult a megfelelő K+F kapacitás jelenléte. A szolgáltatások szerepének növekedése. Még a hagyományos ipari vállalkozások is a nagyobb versenyképesség érdekében arra törekednek, hogy minél több szolgáltatást kapcsoljanak a termékükhöz, amely azt is lehetővé teszi, hogy magasabb áron értékesítsék termékeiket. A rejtett tudás nagy szerepe (Nagyon érdekes példát hoz erre a szerzőpáros. Egy olyan kisvállalkozást, mely íz- és illatfokozókat állít elő. Mivel az ízek és illatok megkülönböztetésének megtanulása igen hosszadalmas folyamat, a vállalkozás a hosszú képességfejlesztés és rejtett tudás előnyeit élvezheti.) Nagy növekedési lehetőségek keresése. Olyan kis piaci rések megkeresése, melyek keresleti igényei valószínűleg a legnagyobb mértékben nőnek. Jó együttműködés a beszállítókkal. Különösen abban az esetben kapnak nagy szerepet a beszállítók, ha a KKV-nak nincsen saját K+F műhelye. Ilyes esetben a beszállítókkal való szoros kapcsolatok hozzájárulhatnak az innovációhoz és a problémák jobb kezeléséhez. Az alkalmazottak képzettsége. Rugalmasság. Fogyasztó-orientáltság. Függetlenség. Minőség (Clarysse–van Dierdonck 1998).

A sikertényezők meghatározása után a szerzők próbálták elkülöníteni a leginkább jellemző tényezőket. Ennek során úgy találták, hogy a fogyasztó-orientáltság, a rugalmasság, a minőségre való odafigyelés és a független döntéshozói képesség minden innovatív vállalkozás közös jellemzője volt. A többi tényező alapján pedig három csoportot különítettek el: 

A Schumpeteri úttörők. Ezek általában fiatal szervezetek, egy jövőorientált vezetővel, új technológiát alkalmaznak, melynek segítségével új termékeket © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet


284





állítanak elő. Az „úttörők” nagy hangsúlyt fektetnek a kreativitásra és a valódi innovációs kultúra kialakítására, és ellenőrzés alatt tartják a teljes értékláncot. Forrás alapú vállalkozások. Ezek a vállalkozások az üzleti ciklus érett szakaszában találhatók, formális minőségbiztosítási rendszereket és K+F műhelyeket alkalmaznak. Nem terméket, hanem „koncepciót” adnak el, vagyis a termék mellé szolgáltatási csomagot is kínálnak. Az innováció minden formális elkötelezettség ellenére mégis eseti és jórészt fogyasztó vezérelt marad. Porteri innovátorok. Ezek a technológiai vezetők a saját piaci szegmensükön. Nagy a rejtett és a kodifikált tudás szerepe is. Gyakran, mint „K+F boltok” működnek, vagyis inkább eladják a licencet és a know-how-t és az abból származó bevételt élik fel, ahelyett, hogy maguk használnák fel új termékek kialakítására.

A régióknak igen fontos szerepe van a KKV-k innovációs folyamatában. A KKV-k külső kapcsolatai ugyanis sokkal korlátozottabbak, sokkal inkább egy szűkebb területhez köthetők. A tudás természete és a közös innovációs projektek sikere miatt amúgy is nagyon fontos a személyes kommunikáció szerepe

VII.10.A KKV-k innovációjának mérése A nemzetközi irodalomban található, az innovációs képességeket mérni kívánó változók alapvetően két fő csoportba sorolhatók, külső és belső indikátorok (VII.4. táblázat). Ezen változókat holland KKV-ken tesztelte Keizer, Dijkstra és Halman. Eredményeik azt mutatták, hogy a leginnovatívabb KKV-k esetén három közös jellemző különíthető el: szoros kapcsolatok a tudás központokkal, hozzáférés a kormányzati innovációs támogatási sémákhoz, viszonylag magas K+F büdzsé. A vizsgálat azt is alátámasztotta, hogy a vállalkozások innovativitása egy megfontoltan választott és követett innovációs politika eredménye (Keizer–Dijkstra–Halman 2002). Noéme és Nicholas (Noéme–Nicholas 2000) szerint a belső innováció elsősorban a KKV-k tanulási képességétől függ, a külső innovációs tevékenységek pedig elsősorban két forrásból származnak, más vállalkozásoktól, vagy a helyi környezetből. A dinamikus helyi fejlődésnek éppen a KKV-k legfontosabb jellemzői és a korlátai miatt van igen fontos szerepe. A helyi intézmények alakítják ki a szabályokat, korlátozásokat, melyek rendet teremtenek, ezáltal csökkentik a bizonytalanságot, könnyebbé teszik az együttműködések kialakítását.



285

VII.4.táblázat: A KKV-k innovációját meghatározó tényezők Külső indikátorok Más vállalkozásokkal való együttműködések: A beszállítókkal való együttműködés a méretből adódó hátrányok és az új technológiák olcsóbb és kevésbé kockázatos terjesztése érdekében. A beszállítókkal és a fogyasztókkal való szoros együttműködés a termék kialakításában. Stratégiai szövetségek

Belső indikátorok Stratégia A belső kreativitást és kockázatvállalást ösztönző explicit stratégiák. Jól működő, naprakész üzleti menedzsment

Stratégia az új termelési technológiák és automatizálás bevezetésére. Tudás központokkal való együttműködés Szerkezet Tanácsadók, kutatók és technológiai Projekt menedzsment rendszerek központok hozzájárulása. alkalmazása Innovációs központok és kamarák Technológia politika támogatása. Pénzügyi támogatások Jövőkép, tervezés K+F források elérhetősége Technológia-politikai eszközök száma és alkalmazása Kormányzat pénzügyi segítsége Képzettségi szint A tulajdonos/menedzser képzettsége Magasan képzett mérnökök száma K+F beruházás K+F kiadások nagysága a forgalom százalékában Földrajzi helyzet Rurális vagy városi elhelyezkedés Forrás: Keizer–Dijkstra–Halman 2002, 2

Pavitt (Pavitt 1984) elmélete alapján az innovációs tanulási folyamatnak három forrása lehet: belső források, hálózati források és gazdasági környezet, kormányzati támogatás. A belső innovációs képesség elsősorban a tulajdonos vagy menedzser, az alkalmazottak képzettségétől, valamint a vállalkozás méretétől és a szervezeti struktúrától függ. Noéme és Nicholas élelmiszeripari kisvállalkozásokon próbálta tesztelni Pavitt által meghatározott három tényezőt. Ennek során úgy találták, hogy a legfontosabb belső tényezők az emberi erőforrások, az árbevétel és a felső vezetők tapasztalata. A külső tényezők közül a következők meghatározóak: hasonlóan versenyképes vállalkozások jelenléte a régióban, kormányzati támogatás, regionális márkanév és a regionális környezet (munkaerő, megfelelő piac, beszállítók stb.). A következő lépésben faktoranalízissel négy faktorba tömörítették a korábban használt változókat. A versenyképes környezet és a kormányzati támogatás magyarázza a teljes variancia 22,9 százalékot. Ez azt jelenti, hogy az ebbe a faktorba tömörített változók szoros korrelációt mutatnak s vállalkozások innovációjával. A második faktor, a nemzeti és regionális környezet a teljes variancia 16,1 százalékát magyarázta, míg a makroökonómiai környezet a 13,8 százalékát. Az utolsó, © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

286


negyedik faktor – a vállalkozás mérete (foglalkoztatottak száma és árbevétel alapján) – magyarázó ereje 11,7 százalék volt (Noéme–Nicholas 2000).

VII.11.Helyi kezdeményezések a kis- és középvállalkozások innovációjának elősegítésére A helyi innovációs fejlesztési kezdeményezések általános tapasztalata, hogy a kezdeményezés egy meghatározó személyiségtől indult ki. Ez a személy a legtöbbször nem a hagyományosan a helyi fejlesztésekben meghatározó csoportokból került ki.25 Ha mégis területfejlesztéssel foglalkozó intézmény munkatársa volt, akkor a leggyakrabban „újítók” voltak, vagy frissen választott, kinevezett munkatársak, vagy pedig kifejezetten innovációs kezdeményezések támogatására szerződtetett alkalmazottak. A nagyvárosi és városi térségekben ezek az „úttörők” többnyire helyi szereplők voltak, míg a vidéki térségekben kívülről érkezők, vagy visszatelepülők. Helyi kezdeményező személy nagyon fontos, de nem elégséges feltétele a sikeres helyi fejlesztéseknek. Elengedhetetlen az is, hogy hozzáférjen a megfelelő információkhoz a helyi társadalmi és intézményi hálózatokon keresztül.

VII.12.Az innováció finanszírozása Az európai innovációs politika stratégiai céljait az Európai Tanács 2000 márciusában tartott lisszaboni tanácskozásán fektették le, ahol célul tűzték ki a tudás- és innováció alapú európai gazdaság előmozdítását és fejlesztését. Ezt követően a Bizottság meghatározta a széles körű innovációs szakpolitika prioritásait:  Meg kell teremteni az innovációs politikák koherenciáját (nemzeti innovációs politikák összehangolása, teljesítmények nyomon követése, „best practices”).  Az innovációt segítő szabályozási környezet kialakítása (túlszabályozás elkerülése, vállalkozás vezetés költségeinek csökkentése).  Innovatív vállalkozások indításának és növekedésének támogatása.  Az innovációt segítő közvetítők, vállalatok közötti kapcsolatok kialakítása, fejlesztése (vállalati hálózatok, befektetők, kutatók, képző intézmények, tanácsadók).  Innovációra nyitott társadalom kialakítása (tudatosság növelése, párbeszéd kialakítása az egyes szereplők között). A 2002-ben tartott barcelonai csúcstalálkozón Romani Prodi, az Európai Bizottság elnöke ismét megerősítette, hogy meg akarják valósítani a két évvel korábban elhatározott gazdasági és szociális stratégiát, mégpedig az EU-tagjelölt országok bevonásával és fejlődési céljaik figyelembe vételével. Hangsúlyozta, hogy az aktív foglalkoztatáspolitika mellett a fejlesztési stratégia a kulcsfontosságú infrastruktúra hálózatok megújítására, valamint a tudásba és innovációba történő beruházásra irányul. Az Európai Kutatási Térség 25

Nem az önkormányzat, vállalkozásfejlesztési társaság, kamara munkatársa volt, hanem a helyi lelkész, nyugalmazott katonatiszt, kézműves, helyi értelmiségi stb.



287

(ERA) megvalósítása keretében meg kell erősíteni az oktatás, kutatás és innováció összekapcsolódását. Különösen az üzleti szektor kutatási beruházásainak növelésére van szükség annak érdekében, hogy a tudomány eredményeit innovatív termékké és szolgáltatásokká lehessen formálni. A csatlakozó országok, így Magyarország számára is kulcsfontosságú, hogy az európai fejlesztési politikákhoz csatlakozva növelje a versenyképességét:  A Strukturális- és Kohéziós Alap támogatásainak igénybevételével a Nemzeti Fejlesztési Tervben meghatározott prioritásokon és intézkedéseken keresztül.  Az európai információs társadalom megvalósítása (eEurope akcióprogram).  Európai Kutatási és Innovációs Térségben való részvétel (6. Keretprogram, legjobb gyakorlatok átvétele, kutatói mobilitás elősegítése, KKV-szektor innováció alapú erősítése, az Európai Beruházási Bank és Alap támogatásai, innovációs hálózatok stb.) Az EU támogatási struktúrái a következő csoportokba sorolhatók:  az innovációhoz szükséges tőkét biztosító támogatási formák (GEI, Strukturális Alapok, 6. Keretprogram, Az Európai Beruházási Bank és Alap forrásai, kezdeményezései),  a menedzsment funkciók fejlesztését segítő támogatások (CREA, Eurotech),  a hálózatok kialakítását szolgáló támogatások (EASD, EVCA, EBAN, IRCs). Az Európai Kutatási Térségnek regionális dimenziója is van. Az európai régiók kutatási és innovációs tevékenységének ösztönzésével foglalkozó, 2001 októberében megjelent Európai Bizottsági közlemény azt a szerepet világítja meg, amelyet a régiók az európai kutatásban és innovációban játszhatnak. Az ERA regionális dimenziójának megerősítését szolgáló eszközök:  2002–2006 Innovációs Akcióterv (célja, hogy az Európai Regionális Fejlesztési Alap strukturális célú ráfordításait az innováció előmozdítására irányítsa.  A 6. Keretprogramnak is vannak regionális dimenziói. A keretprogram nagy hangsúlyt fektet az 1. célterület területéről érkező kutatási projektek kiemelt támogatására. E két eszközt egészíti ki az ERA égisze alatt az a külön akció, amely a régiók tudományos és technológiai erőforrásainak megerősítését célozza az Európai Beruházási Bank bevonásával.

VII.12.1EU 6. Kutatás-fejlesztési Keretprogram (FP6) Az FP6 az Európai Unió legfontosabb kutatást finanszírozó pénzügyi forrása 2002 és 2006 között. A keretprogram az európai versenyképesség növelésének érdekében a kutatási erőforrásokat az életminőség és a gazdasági növekedés szempontjából legfontosabb tématerületekre koncentrálja. A 6. Keretprogram tematikus prioritásai felölelik az élettudományokat (kiemelten a genomika, az orvosi biológia területeit), az információs társadalom technológiáit, az új anyagok és gyártási technológiákat (különösen a nanotechnológiák), repüléssel és űrkutatással kapcsolatos technológiákat, az élelmiszerek minőségének és biztonságának kutatását, fenntartható fejlődés és az ökorendszerek kutatását, továbbá kiterjednek az állampolgárok és a kormányzás kérdéseire is a tudásalapú társadalomban. A program elsősorban nagy ívű, sokszereplős, többéves, integrált kutatási



288

projekteket támogat, továbbá kiválósági hálózatok szervezésével elő kívánják segíteni a legkiválóbb kutatóhelyek, vállalkozások hálózatszerű együttműködését. Magyarország és másik tizenkét tagjelölt ország 2002 októberében kötött megállapodást az Európai Unióval a 6. Kutatási, Technológiafejlesztési és Demonstrációs Keretprogramban való részvételről. A megállapodás lényege az EU országaival azonos jogokat biztosító, teljes körű részvétel a 17,5 milliárd euró költségvetésű négyéves programban, ebből a hét tematikus prioritásra összesen 11,285 millió euró áll rendelkezésre.

VII.12.2Európai Beruházási Bank (EIB) és Európai Beruházási Alap (EIF) A Lisszabonban kitűzött célok megvalósítását elősegítendő az Európai Beruházási Bank létrehozta az „Innováció 2000” kezdeményezést, melynek célja a tudáson és innováción alapuló Európa létrehozása. Ebben öt alapvető célkitűzést határoznak meg:  A KKV-k és a vállalkozói képesség fejlesztése, különösen az innovatív vállalkozások fejlesztését szolgáló kockázati tőke tevékenység növelésével. Ezeket az intézkedéseket az Európai Beruházási Alap valósítja meg.  Az innováció terjedésének elősegítése, különböző nagyságú, a közszféra vagy vállalati projektek támogatásával.  Kutatás-fejlesztés, a magán- és közszféra kutatási projektjeinek támogatásával, kiemelten kezelve azokat a projekteket, melyek az üzleti és a közszféra együttműködését segítik elő, a kutatási infrastruktúrák fejlesztését, kiválósági központok létrehozását.  Információs és kommunikációs technológiai hálózatok. Transzeurópai szélessávú és multimédia hálózatok kialakítása, illetve a hálózatokhoz való hozzáférést elősegítő fizikai vagy virtuális helyi kapcsolatok kialakítása, különösen az Unió legkevésbé fejlett régióiban.  Emberi erőforrás fejlesztése. Az köz- és felsőoktatási intézmények számítástechnikai felszereltségének javításával és az információs technológiai tréningközpontoknak nyújtott kölcsönös segítségével. 2003 júniusában az EIB a program folytatása és megújítása mellett döntött „Innovation 2010” címen. Az új program integrált megközelítést kíván alkalmazni, és célja a tudás „teremtés” és a piac közötti kapcsolat megteremtése. Ez magában foglalja a folyamat teljes hosszát az oktatáson és kutatás-fejlesztésen keresztül az innováció befektetéssé alakításáig és az európai gazdaság versenyképességének növeléséig. 2001-ben az EIB úgy határozott, hogy a KKV-kkel kapcsolatos kockázati tőke és garancia tevékenységet az Európai Beruházási Alapra ruházza át. Jelenleg a 2001–2005 között tartó többéves vállalkozási programja fut az Alapnak, mely a következő részekből áll:   

vállalkozások beindítását segítő eszköz garancia eszköz magvető tőke eszköz.

Az EIF sosem közvetlenül támogatja a KKV-kat, hanem mindig pénzügyi közvetítőkön keresztül.



289

VII.12.3Innováció és tudásalapú gazdaság a Nemzeti Fejlesztési Tervben A Nemzeti Fejlesztési Terv (NFT) fekteti le a Magyarországon 2004–2006 közötti időszakban lehívható Strukturális Alapokból támogatott fejlesztéspolitikai prioritásokat és célkitűzéseket. A pályázók szempontjából a program-kiegészítő dokumentumok a Nemzeti Fejlesztési Terv legfontosabb elemei, mivel általános képet nyújtanak arról, milyen projektekre lehet a strukturális alapok forrásait felhasználni. Minden, a Nemzeti Fejlesztési Tervben szereplő operatív programhoz tartozik egy program-kiegészítő dokumentum, mely részleteiben leírja, milyen jellegű projektekre mennyi pénz jut, valamint, hogy ezekre kik pályázhatnak. Ezeket a részleteket intézkedésekben foglalják össze, melyek alapján írják ki a Nemzeti Fejlesztési Terv pályázatait. A Nemzeti Fejlesztési Tervhez öt operatív program (ennek megfelelően öt programkiegészítő dokumentum) tartozik, melyből három foglalkozik közvetett, vagy közvetlen módon az innovációval és a tudás alapú társadalommal:   

a Gazdasági Versenyképesség Operatív Program (GVOP), a Humánerőforrás-fejlesztési Operatív Program (HEFOP) és a Regionális Fejlesztési Operatív Program (ROP).

Az NFT-ben önálló prioritásként jelenik meg az innovációs és kutatás-fejlesztés támogatása (GVOP), valamint horizontális célként is megfogalmazódik a tudásalapú és innovatív társadalom elérése. Gazdasági Versenyképesség Operatív Program (GVOP) A GVOP célja a gazdaság általános versenyképességét kívánja javítani a termelőszektor modernizációját megvalósító beruházások támogatásával, és növeli a társadalmi kohéziót és foglalkoztatást a kis- és középvállalatok technikai modernizálása, innovációs tevékenységük és hálózatépítésük támogatása által. A gazdasági innovációkat támogatja a hazai közfinanszírozású és magánjellegű K+F szféra versenyképes kutatásainak, és a két szektor közötti együttműködés támogatásával. Az operatív program célja az elektronikus gazdaság kiépítésének támogatása az infrastruktúra és a digitális tartalom oldaláról, illetve az elektronikus közigazgatás kiépítése. A helyzetértékelés és a SWOT-elemzés alapján az operatív programban négy olyan területet lehet meghatározni, amely a magyar gazdaság versenyképességének növeléséhez, mint alapvető célhoz kapcsolódik. Ezen kiemelt célterületek közé tartozik a technológiai fejlesztés és innováció, mint első stratégiai terület. Az operatív program 3. prioritása – kutatás-fejlesztés, innováció – teljes egészében az innováció és a K3F támogatásával foglalkozik. A prioritás három intézkedést tartalmaz: 

Alkalmazás-orientált kooperatív kutatási és technológia-fejlesztési tevékenység támogatása. Az intézkedés célja a gazdasági versenyképességet szolgáló olyan alkalmazott kutatások és technológia-fejlesztések támogatása, amelyek korszerűbb, magasabb értéket képviselő, piacképes termékek, szolgáltatások és eljárások létrejöttét eredményezi. Egy-egy kutatási projekt megvalósításán keresztül az


290





Kis- és középvállalkozások innovációja a tudásgazdaságban intézkedés támogatja új infokommunikációs folyamatok, felszerelések és szolgáltatások fejlesztését és tesztelését, új anyagok és nagy értékű biotechnológiai termékek, valamint szolgáltatások létrehozását, továbbá környezeti szennyeződések megelőzését vagy csökkentését szolgáló termékek és technológiák fejlesztését. A támogatás minimális összege 10 millió, maximális összege 100 millió Ft. Vállalkozások esetén a maximális támogatási arány alkalmazott kutatás esetén 60%, kísérleti kutatás esetén 35%, amely bizonyos esetekben növelhető (pl. EU K+F programjaihoz kapcsoló projektek esetén, nemzetközi együttműködés esetén). Költségvetési szerv és jogi személyiségű non-profit szervezet esetén a támogatás aránya 100%. Az intézkedésre 2004–2006 között 15,33 milliárd Ft áll rendelkezésre. Közfinanszírozású és non-profit kutatóhelyeken a kutatás, technológia-transzfer és a kooperáció feltételeinek javítása. Az intézkedés egyrészt tartalmaz infrastruktúrafejlesztést, valamint az üzleti és a közszféra tudományos és technológiai kapcsolatainak erősítését. A fenti célok elérése érdekében pályázni lehet maximum 100 millió Ft támogatási összegig. Pályázhatnak új műszer beszerzésére, 10 millió Ft-ig felújításra, mérési szolgáltatásra, kölcsönzésre. Műszer beszerzés esetén a támogatási arány 90%, minden egyéb esetben 100%. Az intézkedés finanszírozására 2006-ig 11,42 milliárd Ft áll rendelkezésre. Vállalati K+F kapacitások és innovációs képességek erősítése. Az intézkedés célja a magyar K+F tevékenység versenyképességének javítása egyrészt a vállalati innováció támogatása, másrészt új kutatói munkahelyek létrehozásához kötődő vállalati kutatási infrastruktúra fejlesztése által. Pályázni lehet induló technológia- és tudásintenzív mikrovállalkozások, valamint a felsőoktatási intézmények és kutatóintézetek kutatási eredményeire alapozott (spin-off) vállalkozások innovációs feladatainak támogatására, új kutatási munkahelyek létrehozásához kapcsolódó infrastruktúrafejlesztésre. Az intézkedés céljainak elérésére összesen 7,7 milliárd forint áll rendelkezésre.

A GVOP 4. prioritása foglalkozik az információs társadalom és gazdaság fejlesztésével. Az információs és tudásalapú társadalom fejlesztése elsősorban a hatékonyságra gyakorolt pozitív hatással befolyásolja a versenyképességet, ami tovább gyorsítja a technológiai fejlődést. Megváltoznak a munkavégzés formái, és az új típusú – képzett munkaerőt igénylő – szolgáltatások terjedése növeli a munkahelyek számát, az értéklánc létrehozása mentén a magasabb értékű és minőségű termékek és szolgáltatások előállítását segíti. A prioritás intézkedései közül az első kettő szolgálja valójában az új gazdaságra való átmenetet, a második kettő a közigazgatás elektronikus megjelenését, és szolgáltatásainak kialakítását kívánja ösztönözni. A digitális gazdaság fejlesztését célzó intézkedések a következők: 

E-gazdaság fejlesztése, e-kereskedelem ösztönzése. Az intézkedés célja, hogy a magyar KKV-k számára is megnyíljon a lehetőség a korszerű informatikai megoldások használatára, valamint a szektor termelését, a működés hatékonyságát javító, az információk elérését és feldolgozását támogató rendszereket alkalmazzanak. Ennek érdekében 8 és 80 millió forint közötti támogatási összegért lehet pályázni integrált vállalatirányítási, üzleti intelligencia és vezetői döntéstámogató rendszerek kiépítésére (termelő, szolgáltató és kereskedelmi KKV-k számára). KKV-k, kereskedelmi és szakmai szervezetek, valamint kereskedelmi kamarák pályázhatnak 13 és 130 millió Ft értékhatárok között vállalatok közötti üzleti folyamatokat támogató rendszerek és integrált elektronikus alkalmazások





291

bevezetésére, ajánlatkérő és ügyfélszolgálat kialakítására, e-piacterek fejlesztésére, vagy webes megjelenésre. 2004–2006 között az intézkedés megvalósítására 12,5 milliárd forint áll rendelkezésre. Információs (digitális) iparág fejlesztése. Az intézkedés célja, hogy a KKV-kről hatékony adattartalmak jelenjenek meg, a hozzáférés lehetőségének elősegítése, valamint megfelelő tartalom-előállítása infrastruktúra kiépítése. 10 és 100 millió Ft közötti értékben lehet pályázni tartalmak többnyelvű megjelenésének támogatására, tudás- és információ alapú iparág online megjelenésére, saját honlapok készítésére, regionális, ágazati és üzleti portálok kialakítására, mobil eszközökre építő üzleti szolgáltatásfejlesztésre, vagy tartalommenedzsment és terjesztést elősegítő rendszerek kiépítésére. Támogatásban részesülhet továbbá a tartalom-előállítási infrastruktúra kiépítése. E területekre termelő, szolgáltató és kereskedelemi kis- és középvállalkozások, kereskedelmi szervezetek és kamarák, non-profit szervezetek, közgyűjtemények, közszolgáltatók, valamint közhasznú adatbázisokat kezelő intézmények pályázatait várják. A minimális önrész mértéke 50%, az intézkedésre 2006-ig összesen 4,7 milliárd Ft áll rendelkezésre.

A két, kifejezetten az innovációt és tudásgazdaságot szolgáló prioritás mellett, az operatív program tartalmaz olyan intézkedéseket is, melyek közvetett módon támogatják az innovációt, technológia-fejlesztést, információs társadalmat: 



1.2 intézkedés: Üzleti infrastruktúra fejlesztése. Az intézkedés 1. komponensének (ipari- és innovációs infrastruktúra fejlesztése) célja az ipari parkok által nyújtott szolgáltatások számának növelése, minőségük javítása, inkubátorházak, innovációs és technológiai transzferközpontok létrehozása és fejlesztése, az ipari parkokon kívül és belül. A támogatható tevékenységek között szerepel információs hálózat kiépítése, innovációs szolgáltatások nyújtása. Az intézkedés jellege miatt, azonban inkább az infrastruktúra kiépítése dominál. A támogatás maximális összege 100 millió Ft, technológiai központok esetén 250 millió Ft lehet. Az intézkedéshez kapcsolódó pályázat 2004 januárjában meghirdetésre került, 2004-ben 714 millió Ft ál rendelkezésre. 2.1 intézkedés: Kis-és középvállalkozások műszaki-technológiai hátterének fejlesztése. Az intézkedés két komponensből áll, az első komponens (műszakitechnológiai fejlesztés) keretében lehetőség van a termelés bővítéséhez kapcsolódó ingatlan bővítésre, építésre, műszaki gépek berendezések vásárlására, illetve licensz, know-how vásárlására. A 2. komponens (korszerű menedzsment eszközök és technikák támogatása) az EU szabványainak megfelelő korszerű minőségbiztosítási, környezetirányítási és információ védelmi rendszerek bevezetésének ösztönzését, kifejlesztését és tanúsítását támogatja. Az első komponensben maximum 25 millió Ft, a második komponensben maximum 1,4 millió Ft támogatás adható, az önrész mindkét esetben minimum 50%. 2004–2006 között a két komponensre 31,48 milliárd Ft áll majd rendelkezésre.

Humánerőforrás-fejlesztési Operatív Program (HEFOP) A HEFOP célja a foglalkoztatás szintjének emelése, a munkaerő versenyképességének javítása a munkaerő piaci igényeknek megfelelő képzettség megszerzésével és a társadalmi beilleszkedés elősegítése. A program három fő stratégiai célkitűzésre épít. Ezek közül az első a foglalkoztatás bővítése, amely elengedhetetlen a fenntartható gazdaságfejlesztéshez, hiszen az a


292


munkaerő nagyobb piaci részvételét feltételezi. A harmadik célkitűzés a társadalmi beilleszkedést kívánja elősegíteni. A szegénység és a társadalmi kirekesztődés megelőzésének és leküzdésének fontos eszköze a munkaerő-piaci részvétel, a foglalkoztatás. A tudásalapú társadalom kihívásainak való megfelelést, a versenyképes munkaerő megteremtését, ami az ismeretek, készségek, alkalmazkodóképesség folyamatos fejlesztését jelenti, a második célkitűzés tartalmazza. Mindezt az egész életen át tartó tanulás alapozhatja meg. Ehhez erősíteni kell az oktatás és a gazdaság közötti kapcsolatot. A tudásalapú társadalom fejlesztését szolgáló intézkedések a következők: 





3.1 Egész életen át tartó tanulás. Az intézkedés célja az oktatási, képzési rendszerek hatékony fejlesztő támogatása, a tanulók számára sikeres tanulást megalapozó készségek, valamint szociális és életviteli kompetenciák átadása. A fenti célok kapcsán az első komponens keretében központi program indul a Közoktatásfejlesztési Közhasznú Társaság irányításával oktatási csomagok, segédanyagok és módszertanok kidolgozására. A második komponens keretében a kifejlesztett anyagok adaptálására van lehetőség. A pályázatokhoz önrész nem szükséges, minimum 10, legfeljebb 250 millió Ft támogatás kapható. Pályázati programok esetén kedvezményezett lehet a költségvetési szerv és intézménye, központi, helyi önkormányzati szerv és intézménye, egyesület, egyházi intézmény, alapítvány, közhasznú társaság, vagy egyéb jogi személyiségű non-profit szervezet. Az intézkedés megvalósítására 2006-ig 18,6 milliárd forint áll rendelkezésre. 3.2 A szakképzési rendszer modernizációja. Az intézkedés célja a gazdaság szereplőinek bevonásával az OKJ-ben szereplő szakképesítések megújítása rugalmas, moduláris képzési rendszer kifejlesztésével két szakmacsoportban, továbbá többfunkciós térségi integrált szakképző központok létrehozása, mely mintaként szolgál a szétaprózott szakképzési intézményrendszerből eredő problémák lehetséges megoldási módjára. Az első komponens központi programjának keretében a Nemzeti Szakképzési Intézet a gépészet, kereskedelem-marketing, üzleti adminisztráció szakmacsoportok dokumentumrendszerének fejlesztését, oktatók felkészítését, a jogszabályi környezet és a finanszírozási feltételek kialakítását végzi el. Az intézkedés második komponensének keretében pályázatok nyújthatók be térségi szakképző központok létrehozására. Az intézkedésre összesen 10,84 milliárd forint áll rendelkezésre. 3.3 A felsőoktatás fejlesztése. Az intézkedés fő célja, hogy elősegítse a felsőoktatásban tanulók és végzettek sikeres belépését a munkaerőpiacra, és alkalmazkodásukat annak követelményeihez. Pályázni lehet felsőoktatási intézmények oktatási/képzési programjainak fejlesztésére: meglévő programok, tantervek gyakorlatorientált képzéssé való átalakítására, új képzési programok indítására, valamint tananyag kidolgozására. Pályázat nyújtható be továbbá felsőfokú szakmai átképzési és továbbképzési programok lebonyolítására: rövid ciklusú kompetencia-kurzusok szervezésére, új tanári képesítésekhez vezető programok fejlesztésére, illetve a munkavállalók át- és továbbképzésére. Végül pályázni lehet minőségközpontú intézményi működés kialakítására, támogatására: intézményi vezetők vezetői tevékenységét támogató módszerek és tananyagok kidolgozására, illetve oktatói és kutatói állomány képzésére. Projektenként minimum 8, maximum 360 millió forint támogatás nyerhető el, önrész biztosítása nem szükséges. Pályázhatnak felsőoktatási intézmények és felsőoktatási intézmények által vezetett konzorciumok. Összesen 6,36 milliárd forint áll rendelkezésre az intézkedés © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet






293

végrehajtására. 3.4 Munkahelyteremtéshez és vállalkozói készségek fejlesztéséhez kapcsolódó képzések. Ez az intézkedés támogatási lehetőséget kínál munkahelyteremtő beruházásokhoz és vállalati technológia-váltáshoz kapcsolódó képzések kidolgozásához, a regionális vállalati központokban megvalósuló felnőttképzési programok megvalósításához. Emellett a korszerű vállalkozói ismeretek és az üzletmenet hatékony megszervezéséhez szükséges ismeretek megszerzését biztosító képzési programokat, az Európai Unióra vonatkozó ismeretekkel kapcsolatos képzéseket, és az informatikai képzéseket támogatja az intézkedés. Projektenként minimum 3,3 millió, maximum 19,1 millió forint támogatás használható fel, önrészt nem szükséges biztosítani. Pályázhatnak munkahelyteremtő beruházást, technológiaváltást megvalósító vállalkozások, felnőttképzési intézmények, közfinanszírozású és non-profit kutatóintézetek. 2000–2006 között összesen 17 milliárd forint áll a potenciális pályázók rendelkezésére. 3.5 Felnőttképzés fejlesztése. Az intézkedés átfogó célja az élethosszig tartó tanulás lehetőségeinek bővítése és javítása, valamint a felnőttképzés minőségének javítása. Cél, hogy azoknak, akinek nem volt és ma sincs módjuk iskolarendszerű oktatás keretei között megszerezni a sikeres életpályához szükséges ismereteket, módjuk legyen ezt felnőtt korukban pótolni. Pályázni lehet felnőttképzési módszerek kifejlesztésére és alkalmazására, valamint az intézkedés célját elősegítő intézményrendszer korszerűsítésére, fejlesztésére. Önrész nem szükséges. Pályázhatnak regionális munkaerőképző- és fejlesztő központok, felnőttképzési intézmények, szakmai szervezetek, közhasznú intézmények. A rendelkezésre álló forrás 5,16 milliárd forint.

Regionális Fejlesztési Operatív Program (ROP) A ROP prioritásai közül a harmadik – humán erőforrás fejlesztés regionális dimenziójának erősítése – kíván hozzájárulni a tudás alapú társadalom és gazdaság fejlesztéséhez. A prioritás két intézkedése foglalkozik a versenyképes munkaerő-piaci helyzet megteremtésével, a másik két prioritás a hátrányos helyzetűek foglalkoztatásának előmozdítását és a közigazgatás kapacitásépítését tűzte ki célul. A tudástársadalommal foglalkozó két intézkedés a következő pályázati lehetőségeket tartalmazza: 



Felsőoktatási intézmények és a helyi szereplők együttműködésének elősegítése. Az intézkedés célja a felsőoktatási intézmények és a munka világa kapcsolatának erősítése, a végzett fiatal diplomások helyben tartása érdekében. Ehhez kapcsolódóan felsőoktatási intézmények, alapítványok, közalapítványok, egyesületek és egyéb nonprofit szervezetek pályázhatnak képzési, képességfejlesztési programok támogatására, illetve felsőoktatási intézmények által nyújtott szolgáltatások fejlesztésére. Önrész nem szükséges. Összesen 2,87 milliárd forint áll rendelkezésre a célok elérésére. Régió-specifikus szakmai képzések támogatása. Az intézkedés célja a megfelelő szakmai képzettségű munkaerő biztosítása a fejlődés szempontjából fontos ágazatokban és hiányszakmákban. További cél egy kísérleti jellegű képzési modell kialakítása, mely rugalmasan reagál a munkaerő-piaci igényekre. A fenti célokhoz kapcsolódóan gazdasági érdekképviseleti szervek és kamarák, a Regionális Munkaerő Fejlesztő- és Képző Központok, valamint alapítványok, közalapítványok, egyesületek és egyéb non-profit szervezetek pályázhatnak a régiós hiányszakmákban, © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

294

Kis- és középvállalkozások innovációja a tudásgazdaságban illetve a turizmus területén megvalósuló szakképzési, szakmai továbbképzési programok lebonyolítására, esetlegesen hiányzó tananyagok kifejlesztésére, valamint a regionális munkaerő-piaci kereslet felmérést szolgáló modell kidolgozására. Önrész nem szükséges. Összesen 2,8 milliárd forint áll a pályázók rendelkezésére.

A Nemzeti Fejlesztési Terv innovációt és tudás alapú társadalmat támogató intézkedéseit áttekintve nyilvánvaló, hogy a legnagyobb összegek az ágazati operatív programokban találhatók, a kiegyenlített területi fejlődést elősegíteni kívánó Regionális Fejlesztési Operatív programban a tudás gazdaságra szánt összegek elenyészők.

VII.13.Konklúzió Habár az IKT egyre olcsóbbá és gyorsabbá teszi az információs hálózatok működését és az azokhoz való csatlakozást, soha nem látott mértékben csökkentette a tranzakciós és koordinációs költségeket, egyre kevésbé könnyű a kis- és középvállalkozások számára, hogy életben maradjanak a globális piacon. A szelektációs mechanizmust maga az IKT erősíti tovább azzal, hogy az egyes vállalkozások nem egyformán képesek alkalmazni az új technológiákat. Egy kisvállalkozás pozíciója nagy valószínűséggel gyengül, az IKT okozta változások extra kiadást jelentenek, melyek hozzáadódnak a jelenlegi helyzetük bizonytalanságából adódó költségekhez. Ahhoz, hogy a kis- és középvállalkozások sikeresen megfeleljenek a kihívásoknak, szükség van a helyi, regionális és nemzeti hatóságok hatékony közreműködésére, valamint a KKVk képességének és készségeinek fejlesztésére. A kis méretből adódó rugalmasság kihasználásával, az innovatív KKV-k, melyek projektorientált hálózatokat alkotnak, kihasználva az elektronikus üzlet adta lehetőségeket, hogy tovább építsék és bővítsék ezeket a hálózatokat, azokat a tudás akkumulációjára használják, melyekkel megőrizhetik a versenyképességüket.




295

Irodalomjegyzék

296

Irodalomjegyzék Acs, J. Z. (szerk.) 2000: Regional Innovation, Knowledge and Global Change. Pinter, New York. Acs, J. Z. 2002: Innovation and the Growth of the Cities. Edward Elgar, Cheltenham. Ács J. Z. – Varga A. 2000: Térbeliség, endogén növekedés és innováció. Tér és társadalom, XIV. évf. 4. sz. pp. 23-39. Alba, R. 1982: Taking Stock of Network Analysis: A Decade's Results. In Bacharach, S. (ed): Research in the Sociology of Organizations: A Research Annual, Vol. 1. JAI Press, Connecticut. pp. 39–74. Albert F. – Dávid B. 1998: A barátokról. In: Kolosi T. et al. (szerk.): Társadalmi Riport. TÁRKI, Budapest. pp. 257–279. Albert F. – Dávid B. 1999: A bizalmas kapcsolatokról. In: Szívós P. – Tóth I. Gy. (szerk.): Monitor1999. TÁRKI, Budapest. pp. 218–230. Albert F. – Dávid B. 2001: Ha elszakad a háló. Új Mandátum Könyvkiadó, Budapest. Allen, T. 1970: Communication Networks in R&D Laboratories. R&D Management, Vol. 1. No. 1. pp. 14–21. Andolfatto, D. 1998: Technology Diffusion and Aggregate Dynamics. Review of Economic Dynamics, Vol. 1. pp. 338–370. Angelusz R. – Tardos R. 1988a: A magyarországi kapcsolathálózatok néhány sajátossága. Szociológiai Szemle, 2. sz. pp. 185–203. Angelusz R. – Tardos R. 1988b: Válogatás a kapcsolathálózati elemzés irodalmából. Szociológiai Figyelő, 3. sz. pp. 5–15. Angelusz R. – Tardos R. 1991a: Hálózatok, stílusok, struktúrák. ELTE Szociológiai Intézete; MKI, Budapest. Angelusz R. – Tardos R. 1991b: A „gyenge kötések” ereje és gyengesége. In Utasi Á. (szerk.): Társas kapcsolatok. Gondolat, Budapest. pp. 40–58. Angelusz R. – Tardos R. (szerk.) 1991c: Társadalmak rejtett hálózata. MKJ, Budapest. Angelusz R. – Tardos R. 1998: A kapcsolathálózati erőforrások átrendeződésének tendenciái a kilencvenes években. In Kolosi T. et al. (szerk.): Társadalmi Riport. TÁRKI, Budapest. pp. 237–257. Anselin, L. – Varga, A. – Acs, J. Z. 1997: Local Geographic Spillovers between University Research and High Technology Innovations. Journal of Urban Economics, Vol. 42. pp. 422– 448. Asheim, B. T. 1998: Learning Regions as Development Coalitions: Partnership as Governance in European Workfare States? Paper presented at the Second European Urban and Regional Studies Conference on ’Culture, place and space in contemporary Europe’, University of Durham, UK, 17-20 September 1998.


Irodalomjegyzék

297

A magyar kis-közepes vállalatok innovációs képességének fejlesztése. Magyar Innovációs Szövetség. Témavezető: Dr. Pakucs János. 2002. http://www.innovacio.hu A regionális környezet hatása a vállalati innovációra. Az ipar regionális versenyképessége. I. kötet. Nemzeti Kutatás-fejlesztési Program 3/7. kutatás. Témavezető: Dr. Barta Györgyi. MTA RKK Budapesti Osztály, 2003. Az Információs Társadalom helyzete Magyarországon. TÁRKI, Budapest. 2002. Az innováció hatása a nemzeti jövedelem növekedésére. Magyar Innovációs Szövetség. 2003. december. (Témavezető: Dr. Pakucs János) http://www.innovacio.hu/. Az ipari parkok jelenlegi és tervezett innovációs szolgáltatásainak áttekintése. Témavezető: Dőry T. MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet Közleményei, 125. Győr, 2001. Bailey, N. T. J. 1957/1975: The Mathematical Theory of Infectious Diseases and Its Applications. Charles Griffen, London. Barnett, R. 1997: Higher Education: a Critical Business. Institute of Education, London. Bartus, T. 2001: Social Capital and Earnings Inequalities. ICS Dissertation, Groningen. Batár Zs. – Letenyei L. 2002: Településközi (city-to-city) kapcsolatok vizsgálata. A „network analysis” alkalmazása a regionális tervezésben. Falu Város Régió, 8. sz. pp. 29-32. Beal, G. M. – Bohlen, J. M. 1955: How Farm People Accept New Ideas. Cooperative Extension Service Report 15. Ames, IA: US. Department of Agriculture. Beck, R. – Elliot, D. – Meisel, L. J. y – Wagner, M. 1995: Economic impact studies of regional public colleges and universities. Growth and Change, Vol. 26. No. 3. pp. 245-260. Beesley, L. G. A. 2003: Science policy in changing time: are governments poised to take full advantage o fan institution in transition? Research Policy, In Press. Belussi, F – Arcangeli, F. 1998: A typology of flexible and evolutionary firms. Research Policy, Vol. 27. No. 4. pp. 415-428. Benchmarking national and regional e-business policies for SMEs. E-business Policy Group, Brussels. 2002. Benko, G. 1999: Regionális tudomány. Dialog Campus Kiadó, Pécs-Budapest. Benner, M. – Sandström, U. 2000: Institutionalizing the triple helix: research funding and norms in the academic system. Research Policy, No. 29. pp. 291-301. Besanko, D. – Dranove, D.– Shanley, M. 1996: Economics of Strategy. John Wiley & Sons Inc., New York. Biemans, W. G. 1992: Managing innovations within networks. Routledge, London; New York. Blackler, F. 1995: Knowledge, Knowledge Work and Organisations: an Overview and Interpretation. Organization Studies. Vol. 16. No. 1. pp. 1021-1046. Blaug, M. (ed.) 1992: The Economic Value of Education: Studies in the Economics of Education. The International Library of Critical Writings in Economics 17. Edward Elgar, Aldershot. Bleaney, M. F. – Binks, M. R. – Greenaway, D. – Reed, G. V. – Whynes, D. K. 1992: What does a university add to its local economy? Applied Economics, Vol. 24. pp. 305-11. Bocz, J. 2002: Társadalmi integráció?! De ez mit jelent?! HTML Előadás. Elhangzott az MSZT éves közgyűlésén. http://www.socialnetwork.hu/


298

Irodalomjegyzék

Boutellier, R. – Gassman, O. – von Zedtwitz, M. 2000: Managing Global Innovation. Springer, Heidelberg. Boyer, E. L. 1990: Scholarship Reconsidered: Priorities of the Professoriate. Carnegie Foundation, Princeton, N. J. Bőgel Gy. 1998: A vagyon esténként hazamegy. Vezetéstudomány, IXXX. évf. 1. sz. pp. 22-27. Bőhm A. 2000: A térségi identitás Magyarországon. In: Glatz F. (szerk.): Területfejlesztés és közigazgatás–szervezés (Megye, régió, kistérség). MTA, Budapest. pp. 111-126. Böröcz J. – Southworth, C. 1995: Kapcsolatok és jövedelem: Magyarország, 1986-1987. Szociológiai Szemle, 2. sz. pp. 25–49. Braczyk, H-J. – Cooke, P. – Heidenreich, M. (eds) 1998: Regional Innovation Systems. The Role of Governances in a Globalized World. UCL Press, London. Brown, L. 1981: Innovation diffusion: a new perspective. Methuen, New York. Building on Technology Foresight Ireland. tforesight/overview/building.htm (2003. július 10.)

http://www.forfas.ie/icsti/statements/

Burt, R. 1980: Models of Network Structure. Annual Review of Sociology, Vol. 6. pp. 79-141. Burt, R. 1992: Structural Holes: The Social Structure of Competition. Harvard University Press, Cambridge, MA. Buzás N. 2003: Organizational Elements of Knowledge Transfer in Hungary: Towards a Functional System of Innovation. In Lengyel I. (ed.): Knowledge Transfer, Small and MediumSized Enterprises, and Regional Development. JATEPress, Szeged. pp. 32-46. Camagni, R. 1991: Local „Milieu”, uncertainty and Innnovation Networks:Towards a New Dynamic Theory of Economic Space. In Camagni, R. (ed): Innovations Networks: Spatial Perspectives. Belhaven, London. pp. 121-144. Camagni, R. (ed) 1991: Innovation Networks: Spatial Perspectives. Belhaven, London. Cantner, U. – Pyka, A. 1998: Absorbing Technological Spillovers, Simulations in an Evolutionary Framework. Industrial and Corporate Change, Vol. 7. No. 2. pp. 369-398. Carayannis, E. – Sagi, J. 2001: „New” vs. „old” economy: insights on competitiveness in the global IT industry. Technovation, Vol. 21. No. 8. pp. 501-514. Carlsson, B. – Stankiewicz, R. 1991: On the Nature, Function and Composition of Technological Systems. Journal of Evolutionary Economics, Vol. 1. pp. 93–118. Carter, C. B. 1957: Williams, Industry and Technical Progress. Oxford Univ. Press, Oxford. Castells, M. 1996: The Information Age: Economy, society and Culture: Volume I: The Rise of the Network Society. Blackwell Publishers, Cambridge. Castells, M. 1997: The Information Age: Economy, society and Culture: Volume II: The Power of Identity. Blackwell Publishers, Cambridge. Charles, D. 2003: Universities and territorial development: Reshaping the regional role of UK Universities. Local Economy, Vol. 18. No. 1. pp. 7-20. Clark, B. R. 1998: Creating Entrepreneurial Universities: Orgnisational Pathways of Transformation. IAU Press/Pergamon, Oxford. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

Irodalomjegyzék

299

Clarysse, B. – van Dierdonck, R. 1998: Inside the black boksz of innovation: Strategic differences between SMEs. Working Papers, January. University of Gent. Cohen W. M. – Levinthal, D. 1989: Innovation and Learning: The Two Faces of R&D. The Economic Journal, Vol. 99. pp. 569-596. Coleman, J. S. – Miles, R. E. – Snow, C. C. 1992: Managing 21st Century Network Organization. Organizational Dynamics, Vol. 20. No. 3. pp. 5-20. Collins, H. M. 1993: The structure of Knowledge. Social Research, No. 1. pp. 95-116. Conceição, P. – Heitor, M. – Oliveira, P. 1998: Expectations for the University in the KnowledgeBased Economy. Technological Forecasting and Social Change, Vol. 58. No. 3. pp. 203-214. Conway, S. 1997: Focal Innovation Action-Sets: A Methodological Approach for Mapping Innovation Networks. Research Paper Series, No. RP9702. Aston Business School Research Institute, Birmingham. Conway, S. – Jones, O. – Steward, F. 2001: Realising The Potential of The Network Perspective. In Jones, O. – Conway, S. – Steward, F. (eds): Social Interaction and Organisational Change: Aston Perspectives on Innovation Networks. Imperial College Press, River Edge. Conway, S. – Steward, F. 1998: Mapping Innovation Networks. International Journal of Innovation Management, No. 2. pp. 223–254. Cooke, P. – Morgan, K. 1994: The Creative Milieu: a Regional Perspective on Innovation. In Dodgson, M. – Rothwell, M. (eds): The Handbook of Industrial innovation. Edward Elgar, Aldershot. Cooke, P. 1998: Introduction. Origins of Concept. In Braczyk, H. J. et al (eds): Regional Innovation Systems. UCL Press, London. pp. 2–25. Crane, D. 1972: Invisible Colleges: Diffusion of Knowledge in Scientific Communities. University of Chicago Press, Chicago. Crosby, A. W. Jr. (1997): The Measure of Reality: Quantification and Western Society, 12501600. Cambridge, New York. Czakó Á. 1994: A kapcsolathálózatok szerepe a magyar gazdaságban. Kandidátusi értekezés. Kézirat. Czakó Á. – Sik E. 1987: Manager’s Reciprocal Transactions. In György Lengyel (ed): Education, Mobility and Network of Leaders in a Planned Economy. Department of Sociology, Karl Marx University of Economic Sciences, Budapest. pp. 141–171. Czakó Á. – Sik E. 1994: Hálózati tőke a posztkommunista Magyarországon. Mozgó Világ, 6. sz. pp. 17–25. Czakó Á. – Sik E. 1995: A hálózati tőke szerepe Magyarországon a rendszerváltás előtt és után. 2000, 7. sz. pp. 3–12. Czene Zs. 2002: A kulturális örökség területfejlesztési megközelítése. Tér és Társadalom, 4. sz. pp. 25-38. Csabina Z. – Kopasz M. – Leveleki M. 2001: A szerződéses bizalom a hazai feldolgozóipari vállalatok üzleti kapcsolataiban. Szociológiai Szemle, 1. sz. pp. 22–41. Csapó T. 2002: A magyar megyei jogú városok regionális funkciói. Területi Statisztika, 3. sz. pp. 228–252.


300

Irodalomjegyzék

Csizmadia Z. 2003: Felsőoktatás és munkaerőpiac: a győri Széchenyi István Egyetem szerepvállalásának értékelése a helyi gazdasági szereplők szemszögéből. In Rechnitzer J. – Hardi T. (szerk.): A Széchenyi István Egyetem hatása a régió fejlődésére. Széchenyi István Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Intézet, Győr. pp. 71–93. Csizmadia Z. – Grosz A. – Rechnitzer J. 2001: A magyar városhálózat tagozódása az infokommunikációs infrastruktúra alapján az ezredfordulón. Kézirat. MTA RKK Nyugatmagyarországi Tudományos Intézete, Győr. Csizmadia Z. – Grosz A. 2002: Szervezet-központú hálózatok: az ipari parkok térségi-intézményi kapcsolatrendszerének és együttműködési aktivitásának szerkezeti jellemzői. Tér és Társadalom, 2 sz. pp. 53–80. D’Aspremont, C. – Jacquemin, A. 1988: Cooperative and Non-Cooperative R&D in Duopoly with Spillovers. American Economic Review, Vol. 78. pp. 1133-1137. Dahmèn, E. 1989: Development Blocks in Industrial Economics, In Carlsson, B. (ed): Industrial Dynamics. Kluwer Academic Publishers, Dodrecht. Daubner K. – Horváth S. – Petró K. (szerk.) 2000: Kultúra-gazdaságtani tanulmányok. Aula Kiadó, Budapest. Davenport, T. H. – Prusak, L. 2001: Tudásmenedzsment. Kossuth Kiadó, Budapest. De la Mothe, J. – Paquet, G. (eds) 1998: Local and Regional Systems of Innovation. Kluwer Academic Publishers, Amsterdam. Debackere, K. 1998: Cluster-based innovation policies: A methodological approach applied to biotechnology research in Flanders. Working Paper, Katholieke Universiteit Leuven. Deeds, D. L. – Hill, C. W. L. 1996: Strategic alliances and the rate of new product development: an empirical study of entrepreneurial biotechnology firms. Journal of Bus Venturing, Vol. 11. No. 1. pp. 41– 55. Dohse, D. 1998: Wissensdiffusion und regionales Wirtschaftswachstum. Seminarberichte 40. Gesellschaft für Regionalforschung, pp. 19–35. Dosi, G. 1982: Technological paradigms and technological trajectories. Research Policy, Vol. 11. No. 3. pp. 147–162. Dosi, G. 1988: Sources, Procedures, and Microeconomic Effects of Innovation. Journal of Economic Literature, Vol. 24. pp. 1120-1171. Dosi, G. – Freeman, C. – Nelson, R. – Silverberg, G. – Soete, L. 1988: Innovation as an interactive process – from user-producer interaction to the national system of innovation, In Dosi, G. et al (eds): Technical Change and Economic Theory. Pinter Publishers, London. pp. 349–369. Dőry T. 2000: A regionális innovációs potenciál hatása a térségfejlődésre. In Horváth Gy. – Rechnitzer J. (szerk.): Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfordulón. MTA RKK, Pécs. pp. 556-574. Dőry T. 2001: Az innovációs kutatások megjelenítése a regionális elemzésekben – Az innováció regionális perspektívában. Tér és Társadalom, 2. sz. pp. 87-106. Dőry T. – Ponácz Gy. M. 2003: Az Infokommunikációs ágazatok szerepe és súlya a magyar városhálózatban. Tér és Társadalom, 3. sz. pp. 165-181. Dőry T. – Rechnitzer J. 2000: Regionális innovációs stratégiák. Oktatási Minisztérium, Budapest. Drucker, P. F. 1985: Innovation and entrepreneurship: practice and principles. Harper & Row, New York.


Irodalomjegyzék

301

Drucker, P. F. 1998: From capitalism to knowledge Society. In Neef, D. (ed.) The Knowledge Economy. Butterworth, Woburn MA.. EC 2000: Towards a European Research Area. Communication from the Commission to the Council, the European Parliament, the Economic and Social Committee and the Committee of the Regions. COM(2000) 6 final. European Commission, Brussels. EC 2003: European Competition Report 2003. Commission Staff Working Document. SEC(2003) 1299. European Commission, Brussels. Edquist, C. 1997a: Introduction. In Edquist, C. (ed): Systems of Innovation. Technologies, Organizations, and Institutions. Pinter; Casell Academic, London. pp. 1–35. Edquist, D. (ed) 1997b: Systems of Innovation. Technologies, Institutions and Organizations. Pinter, London. Edquist, C. – Hommen, L. 1999: Systems of innovation: theory and policy for the demand side. Technology In Society, No. 2. pp. 63-79. Egan, C. 1995: Creating Organizational Advantage. Butterworth Heinemann, London. EIS 2002: European Innovation Scoreboard: Technical Paper No 3., EU Regions. European Commission, Enterprise Directorate General, Brussels. Eliasson, G. 1990: The Firm as a Competent Team. Journal of Economic Behaviour and Organization, Vol. 19. pp. 273-298. Entrepreneurship in the Netherlands. New economy: new entrepreneurs! EIM Business and Policy Research, Den Haag. 2001. Enyedi Gy. 1996: Regionális folyamatok Magyarországon az átmenet időszakában. Ember, település, régió. Hilscher Rezső Szociálpolitikai Egyesület, Budapest. Enyedi Gy. 1997: A sikeres város. Tér és Társadalom, 4. sz. pp. 1-9. Enyedi Gy.: A regionalitás értékei http://www.kulturakozvetiki.hu/publenyedi.html (Letöltés: 2004.04.19.) Enyedi Gy. – Horváth Gy. (szerk.) 2002: Táj, település, régió. MTA Társadalomkutató Központ; Kossuth Kiadó, Budapest. Etzkowitz, H. 1997: The Entrepreneurial University and the Emergence of Democratic Corporatism. In Etzkowitz, H. – Leydesdorff, L. (eds.): Universities and the Global Knowledge Economy. Pinter, London. pp. 141-152. Etzkowitz, H. 2002: Networks of Innovation: Science, Technology and Development in the Triple Helix Era. International Journal of Technology Management and Sustainable Development, No. 1. pp. 7-20. Etzkowitz, H. – Leydesdorff, L. 1997: A Triple Helix of University- Industry- Government Relations. In Etzkowitz, H. – Leydesdorff, L. (eds.): Universities and the Global Knowledge Economy. Pinter, London. pp. 155-162. Etzkowitz, H. – Leydesdorff, L. 2000: The dynamics of innovation: from National Systems and „MODE 2” to a Triple Helix of university-industry-government relations. Research Policy, No. 29. pp. 109-123. Etzkowitz, H. – Webster, A. – Gebhardt, C. – Castiano Terra, B. R. 2000: The future of the university and the university of the future: evolution of ivory tower to entrepreneurial paradigm. Research Policy, No. 29. pp. 313-330.


302

Irodalomjegyzék

European Spatial Development Perspective. Office for Official Publications of the European Communities, Luxemburg, 1999. Felsenstein, D. 1997: Estimating some of the impacts on local and regional economic development Associated with Ben Gurion University of Negev. Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem. Florax, R. 1992: The University: A Regional Booster? Avebury, Aldershot. Florida, R. 1995: Toward the learning region. Futures, Vol. 27. No. 5. pp. 527-536. Forray R. K. – Kozma T. 1999: Regionális folyamatok és a térségi oktatáspolitika. (Educatio Füzetek) Oktatáskutató Központ, Budapest. Forray R. K. – Híves T. 2002: Jelentkezés a felsőoktatásba, 2001. Tér és Társadalom, 1. sz. pp. 99134. Fóti K. (szerk.) 1999: Az emberi erőforrás jellemzői Magyarországon 1999. MTA Világgazdasági Kutatóintézet, Budapest. Freeman, C. 1991: Networks of Innovators: A Synthesis of Research Issues. Research Policy, Vol. 20. No. 5. pp. 499–514. Freeman, L. 2000: Social Network Analysis: Definition and History. In A.. E. Kazdan (ed): Encyclopedia of Psychology. New York: Oxford University Press, Vol. 6. pp. 350–351. Freeman, L. 2000: Visualizing Social Networks. The Journal of Social Structure’s, Vol. 1. No.1. http://www.cmu.edu/joss/content/articles/volindex.html Fukuyama, F. 1997: A bizalom. Európa Kiadó, Budapest. Gál Z. 2001: Az innováció-orientált régiófejlesztés lehetőségei a Székelyföldön. In A kulturális térségek szerepe a regionális fejlesztésben. Székelyföld 2000 Munka-csoport, Csíkszereda. pp. 58-76. Gáspár T. 1999: Egy élet útja, vagy egy út élete? Különleges piaci formákban. Társadalom és gazdaság, 2. sz. http://www.lib.bke.hu/gt/1999-2m/gaspar1.htm (letöltés: 2004.03.03) Gemiinden, H. G. 1996: Technological interweavement: A summary of past research and new findings concerning the moderating influence of context variables. In P. Ghauri (ed): Advances in international marketing: From mass marketing to relationships and networks. JAI Press, Greenwich, CT. Gemünden, H. G. – Ritter, T. – Heydebreck, P. 1996: Network configuration and innovation success: An empirical analysis in German high-tech industries. Intern. J. of Research in Marketing, Vol. 13. pp. 449–462. Gibbons, M. – Limoges, C. – Nowotny, H. – Schwartzman, S. – Scott, P. – Trow, M. 1994: The New Production of Knowledge – The Dynamics of Science and Research in Contemporary Societies. Sage, London. Goddard, J. 1997: Universities and Regional Development: An Overview, background paper for OECD. CURDS. University of Newcastle, Newcastle. Goddard, J. – Asheim, B. – Cronberg, T. – Virtanen, I. 2003: Learning regional engagement – A re-evolution of the third role of Eastern Finland Universities. Edita Publishing Oy, Helsinki. Granovetter, M. 1973: The Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology, Vol. 78. No. 6. pp. 1360–1380. Granovetter, M. 1979: The Theory-Gap in Social Network Analysis. In P. Holland – S. Leinhardt (eds): Perspectives on Social Research. Academic Press, New York. pp. 501–518.


Irodalomjegyzék

303

Granovetter, M. 1983: Threshold models of diffusion and collective behavior. Journal of Mathematical Sociology, No. 9. pp. 165-179. Granovetter, M. 1985: Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddednes. American Journal of Sociology, Vol. 91. No. 3. pp. 481–510. Grosz A. 2002: Innováció az ipari parkokban. In: Beszteri B. (szerk.): A rendszerváltás (változás) mérlege. II. Kötet. Komárom: MTA Veszprémi Területi Bizottság. pp. 445–456. Gyekiczky T. 1994: Társadalmi hálózatok és a munkaerőpiac civil szerveződései. Szociológiai Szemle, 4. sz. pp. 97–117. Gyukits Gy. 2000: A társadalmi tőke szerepe az orvosok érdekérvényesítésében. Szociológiai Szemle, 4. sz. pp. 106–116. Gyukits Gy. – Szántó Z. 1998: Privatizáció és társadalmi tőke. Szociológiai Szemle, 3. sz. pp. 8395. Hagedoorn, J. 1990: Organizational models of inter-firm cooperation and technology transfer. Technovation, Vol. 10. No. 1. pp. 17–30. Hagedoorn, J. – Schakenraad, J. 1989: Strategic Partnering and Technological Cooperation. In Dankbaar, B. – Groenewegen, J. – Schenk, H. (eds): Perspectives in Industrial Economics. Kluwer, Dordrecht. Hagedoorn, J. – Schakenraad, J. 1994: The effect of strategic technology alliances on company performance. Strategic Management Journal, Vol. 15. pp. 247-266. Hagedoorn, J. – van Kranenburg, H. 2002: Growth Patterns in R&D Partnerships: An Exploratory Statistical Study. MERIT, Faculty of Economics and Business Administration. http://www.mgmt.purdue. Edu/centers/ijio/Accepted/1974.pdf Hagerstrand, T. 1952: The Propagation of Innovation Waves. Lund Studies in Geography. Gleerup. Lund. Håkansson, H. 1987: Industrial technological development: A network approach. Croom Helm, London. Håkansson, H. 1989: Corporate technological development: cooperation and networks. Routledge, London. Hakanson, H. – Johanson, J. 1988: Formal and Informal Cooperation Strategies in International Industrial Networks. In Contractor, F. J. – Lorange, P. (eds): Cooperative Strategies in International Business. Lexington Books, Lexington. pp. 369–379. Hanhe, U. 1985: Regionalentwicklung durch Aktivizierung intraregionler Potentiale: zu den Chancen „endogener” Entwicklunsstrategien. Florentz Verlag. München. Hardi T. 2002: Szuburbanizációs jelenségek Győr környékén. Tér és Társadalom, 3. sz. pp. 57-85. Harris, R. 1997: The Impact of the University of Portsmouth on the Local Economy. Urban Studies, Vol. 34. No. 4. pp. 605-626. Heiner, R. A. 1983: The Origin of Predictable Behaviour. American Economic Review, Vol. 73. pp. 560-595. Helyzetelemzés a Nyugat-dunántúli régió regionális innovációs stratégiai programjához. MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet (NYUTI), Győr. 2000. Kézirat. Herden, R. 1992: Technologieorientierte Außnbeziehungen im betrieblichen lnnovationsmanagement: Ergebnisse ether empirischen Untersuchung. Dissertation. Physika, Heidelberg. Heydebreck, P. 1996: Technologische Verflechtung: Ein Instrument zum Erreichen von Produktund Prozelßinnovationserfolg. In W. Gaul – H. G. Gemünden. (eds):


Irodalomjegyzék

304

Entscheidungsunterstützung für ökonomische Probleme. Dissertation. Peter Lang Verlag, Frankfurt am Main. Hoffer I. – Vágó J. 2003: Az Innotech műegyetemi innovációs park társaságainak innovációs jellemzői. Vezetéstudomány, XXXIV. évf. 3. sz. pp. 43-52. Holbrook, J. A. – Wolfe, D. E. (eds) 2000: Innovation, Institution and Territory. Regional Innovation Systems in Canada. McGill-Queen’s Univ. Press, Kingston. Horváth Gy. 2001: Európai regionális politika. Dialóg Campus Kiadó, Budapest-Pécs. Hrubos I. 1994: A brit felsőoktatás reformja és a Londoni Egyetem. Magyar Felsőoktatás, 4. sz. http://www.magyarfelsooktatas.hu (letöltés: 2004.02.24.) Hrubos I. 1995: Multicampusos felsőoktatási rendszer az Egyesült Államokban. Magyar Felsőoktatás, 9. sz. http://www.magyarfelsooktatas.hu (letöltés: 2004.02.24.) IMD International World Competitiveness Yearbook 2002-es adatai. In Az innováció hatása a nemzeti jövedelem növekedésére. Magyar Innovációs Szövetség. 2003. december. (Témavezető: Dr. Pakucs János) http://www.innovacio.hu/ (Melléklet) Imre J. – Roboz A. 2003: Regionális egyetemi tudásközpontok. Magyar felsőoktatás, 4-5-6. sz. pp. 10-12. Inkpen, A. C. 1996: Creating knowledge through collaboration. California Management Review, Vol. 39. No. 1. pp. 123-140. Innovációs folyamatok a magyar gazdaságban. Országos Műszaki Fejlesztési Bizottság (OMFB), Budapest. 1995. Inzelt A. 1999: Kutatóegyetemek a finanszírozás tükrében. Közgazdasági Szemle, XLVI. évf. április. pp. 346-361. Jones, O. – Conway, S. – Steward, F. 1998: Introduction: Social Interaction and Innovation Networks. International Journal of Innovation Management, Vol. 2. No. 2. pp. 123-136. Kádár, I. 2002: Az innovációt segítő intézmény- és informatikai hálózattal kapcsolatos nemzetközi tapasztalatok. INCO (1). http://www.inco.hu/inco7/innova/ovocikk1.htm Kalakota, R. – Robinson, M. M. 2002: Az e-üzlet – Útmutató a sikerhez. Typotex Kft. Budapest. Kanalas I. 2000: Az információs-kommunikációs technikák terjedésének regionális különbségei Magyarországon. Tér és Társadalom, 2-3. sz. pp. 159-172. Kapás, J. 1999: A vállalat tudása. Vezetéstudomány, XXX. évf. 6. sz. pp. 2-11. Kaplan, R. – Norton, A. 1996: The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Harward Business School Press, Boston. Karshenas, M. – Stoneman, P. 1995: Technological Diffusion. In Stoneman, P. (ed): A Handbook of the Economics of innovation and Technological Change. Blackwell, Oxford. Katsoulacos, Y. 1988: On Incentives and Corporate Policies. Aussenwirtschaft, Heft ½ ,June. pp. 141-150. Katz, E. – Levine, M. L. – Hamilton, H. 1963: Traditions of Research of the Diffusion of Innovation. American Sociological Review, Vol. 18. pp. 237–253. Kínálati oldali felmérés a Közép-dunántúli Régió Regionális Innovációs Stratégiájához. Témavezető: Grosz András. MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet Közleményei, 154. Győr, 2003. Kiss J. – Pandurics A. – Lapid K. 1997: Innováció és versenyképesség. OMFB, Budapest.


Irodalomjegyzék

305

Kleinknecht, A. – Bain, D. 1993: New concepts in innovation output measurement. MacMillan, London. Klimkó G. 2001: A tudásmenedzsment megközelítési módjai. Vezetéstudomány, XXXII. évf. 4. sz. pp. 14-22. Klimkó G. 2002: A tudás jellemzése megjelenési formája szerint. Vezetéstudomány, XXXIII. évf. 3. sz. pp. 19-25. Kline, S. J. – Rosenberg, N. 1986: An overview of innovation. In Landau, R. – Rosenberg, N. (eds): The Positive Sum Strategy. Harnessing Technology for Economic Growth. National Academy Press, Washington, DC. pp. 275–306. Knack, S. – Keefer, P. 1997: Does social capital have economic payoff? A cross-country investigation, Q. J. Economy, Vol. 112. No. 4. pp. 1251-1288. Knoke, D. – Kuklinski, J. H. 1988: Hálózatelemzés. Szociológiai Figyelő, 3. sz. pp. 93-114. Kocsis É. – Szabó K. 2000: A posztmodern vállalat – Tanulás és hálózatosodás az új gazdaságban. Oktatási Minisztérium, Budapest. Kolbolka I. 2000: Schengen határai biztonságpolitikai – kiemelten migrációs – szempontból nézve. Tér és Társadalom, 2-3. sz. pp. 265-273. Kolosi T. 2000: A terhes babapiskóta. Osiris Könyvkiadó. Budapest. Koskinen, K. U. 2001: Management of tacit knowledge in a projekt work context. Industrial Management and Business Administration Series, No.10. Espoo. Kovács T. 2000: Migrációs folyamatok Magyarországon a rendszerváltozás után. In Horváth Gy. – Rechnitzer J. (szerk.): Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfordulón. MTA RKK, Pécs. pp. 431-442. Kozma T. 2002: Regionális egyetem. Oktatáskutató Intézet, Budapest. Krugman, P. 1991: Geography and Trade. Leuven University Press/MIT Press, Leuven; Cambridge/MA., London. Krugman, P. 1995: Development, Geography and Economic Theory. MIT Press, London. Kuczi T. 1996: A vállalkozások társadalmi tőkéi az átalakulásban. Századvég, 2. sz. pp. 25-41. L. Rédei M. 2000: Demográfia. ELTE Eötvös Kiadó, Budapest. Lam, A. 1998: Tacit knowledge, organisational learning and innovation: a societal perspective. DRUID Working Paper, Koppenhága. Landry, R. – Amara, N. – Lamari, M. 2002: Does social capital determine innovation? To what extent? Technological Forecasting & Social Change, Vol. 69. pp. 681–701. Láng S. – Letenyei L. – Siklós V. 2003: Információs technológiai diffúzió. Információs technológia és szakismeretek terjedése a Kaposvári kistérségben. In Lengyel Gy. (szerk.): Információs technológia és helyi társadalom. II. kötet. BKAE, Budapest. pp. 5-28. Larédo, P. 2002: Six major challenges for public intervention in higher education, science, technology and innovation. Keynote speech for the 4th Triple Helix Conference, Copenhagen 2002. nov. 6-9. Lauman E. O. – Marsden P. V. – Prensky D. 1989: The boundary specification problem in network analysis. In Freeman L.C. – White D.R. – Romnay A.K. (eds): Research Methods in Social Network Analysis. George Mason University Press, Fairfax, VA. pp. 61-87. Leadbeater, C. – Ussher, K. 1999: Europe’s new economy. CER Bulletin 9., London.


306

Irodalomjegyzék

Lengrand, L. – Chatrie, I. 1999: Business Networks and the Knowledge-Driven Economy. European Commission, Brussels. Lengyel B. 2004: Térségfejlesztési modellek a tudásalapú társadalomban: A Triple Helix tudásmenedzsment megközelítése. Kézirat, Szeged. Lengyel I. 2000: Porter-rombusz: a regionális gazdaságfejlesztési stratégiák alapmodellje. Tér és Társadalom, 4. sz. pp. 39-86. Lengyel I. 2003: Régiók versenyképessége és gazdasági fejlődése Magyarországon. MTA Doktori értekezés, Szeged. Lengyel Gy. 1998: Megszűnés, bővülés, kapcsolat: a kisvállalkozások helyzete 1993–1996. Kézirat. Lengyel I. 2000: A regionális versenyképességről. Közgazdasági Szemle, December. pp. 962-987. Lengyel I. – Rechnitzer J. 2000: A városok versenyképességéről. In: Horváth Gy. – Rechnitzer J. (szerk.): Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfordulón. MTA Regionális Kutatások Központja, Pécs. pp. 130-152. Letenyei L. 2000a: Regionális gazdasági hálózatok. A kapcsolatháló elemzés alkalmazásának lehetőségei a regionális fejlesztésben. Falu Város Régió, 7. sz. pp. 21-25. Letenyei L. 2000b: Innovációs láncok falun. Két falusi esettanulmány a gazdasági újítások terjedéséről. Szociológiai Szemle, 4. sz. pp. 40–56. Letenyei L. 2000c: Innovációs láncok http://www.mtapti.hu/mszt/20004/keret

falun.

Szociológiai

Szemle,

4.

sz.

Letenyei L. 2002: Helyhez kötött kapcsolatok. Egy társadalmi kapcsolathálókon alapuló magyarázat a földrajzi munkamegosztás kialakulására. Közgazdasági Szemle, XLIX. évf. Október. pp. 875–888. Lewis, J. A. 1988: “Assessing the Effect of the Polytechnic, Wolverhampton on the Local Economy”. Urban Studies, Vol. 25. No. 1. pp. 53-61. Lundvall, B. A. 1988: Innovation as an Interactive Process: From User-Producer Interaction to National Systems of Innovation. In Dosi, G. et al. (eds): Technical Change and Economic Theory. Pinter Publishers, London. Lundvall, B. A. (ed.) 1992: National Systems of Innovation, towards a Theorie of Innovation and Interactive Learning. Pinter Publishers, London. Lundvall, B. A. 2002: The University in the Learning Economy. DRUID Working Paper No. 0206. Mahajan, V. – Peterson, R. A. 1985: Models of Innovation Diffusion. Sage, Newbury Park. Malecki, E. J. 1997: Technology & Economic Development. The dynamics of local, regional and national competitiveness. Longman, Essex (England). Malecki, E. J. 1999: Knowledge and regional competitiveness. International Symposium, Education and Space. Heidelberg, 1999. szeptember. Malecki, E. J. – Oinas, P. 1999: Spatial Innovation Systems. In Malecki, E. J. – Oinas, P. (eds): Making Connections. Technological Learning and Economic Change. Ashgate, Aldershot. pp. 7–33. Marczell V. – Mezei K. 2002: A PTE szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben. In: Mezei C. (szerk.): Évkönyv 2002. PTE KTK Regionális Politika és Gazdaságtan Doktori Iskola. Pécs. pp. 259-270. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

Irodalomjegyzék

307

Marshall, A. 1890: Principles of Economics. Macmillan Press, London. Maskell, P. 2001: Social capital, innovation and competitiveness. In Baron, S. – Field, J. – Schuller, T. (eds): Social Capital: Critical Perspectives. Oxford Univ. Press, Oxford. Maskell, P. – Törnqvist, G. 1999: Building a Cross-Border Learning Region. Copenhagen Business School Press, Copenhagen. Matolcsy Gy. (szerk.) 2000: A tudástársadalom kiépítésének forrásai Magyarország. Oktatási Minisztérium, Budapest. Mattsson, L. G. 1983: Management of strategic change in a „markets-as-networks" perspective. In Pettigrew, A. M. (ed): The management of strategic change. Basil Blackwell, Oxford. pp. 234–256. Menzel, H. 1962: Planned and Unplanned Scientific Communication. In Barber, B. – Hirsch, W. (eds): The Sociology of Science. Free Press, New York. pp. 417–441. Meusburger, P. 1998: Bildungsgeographie. Wissen und Ausbildung in raumlichen Dimension. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg; Berlin. Mezei K. 2001: Az egyetemek helye és szerepe a regionális gazdaságfejlesztésben. In: Mezei C. (szerk.): Évkönyv 2001. PTE KTK Regionális Politika és Gazdaságtan Doktori Iskola. Pécs. pp. 5668. Morgan, B. 2002: Higher education and Regional Economic Development in Wales: An opportunity for Demonstraiting the Efficiacy of Devolution in Economic Development. Regional Studies, Vol. 36. No. 1. pp. 65-73. Morgan, K. 1997: The learning region: Institutions, innovation and regional renewal. Regional Studies, Vol. 31. No. 5. pp. 491-503. Mowery, D. C. – Rosenberg, N. 1978: The influence of market demand upon innovation: A critical review of some recent empirical studies. Research Policy, Vol. 8. No. 2. pp. 102–153. Myers, G. –Marquis, D. G. 1969: Successful Industrial Innovation. National Science Foundation, Washington, DC. Nanclares, N. H. 2001: The so called new economy and the ICT: concept and measurement. Brazilian Electorinic Journal of Economics, No. 1. Nárai M. 2000: Nonprofit szervezetek a kilencvenes évek Magyarországán. In Horváth Gy. – Rechnitzer J. (szerk.): Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfordulón. MTA RKK, Pécs. pp. 443-465. Nárai M. 2003: A civil szerveződések szerepe a helyi társadalom életében – civil háló a Nyugatdunántúli régióban. PhD disszertáció kézirata (résztanulmány). Győr. Nelson, R. 1959: The simple economics of basic scientific research. The Journal of Political Economy, Vol. 67. pp. 297–306. Nelson, R. 1987: Understanding technical change as an evolutionary process. Elsevier, Amsterdam. Nelson, R. (ed) 1993: National systems of innovation: a comparative study. Oxford University Press, Oxford. Nelson, R. 1994: The coevolution of technologies and institutions. In England, R. W. (ed): Evolutionary concepts in economics. University of Michigan Press, Ann Arbor. pp. 139–156. Nelson, R. 1995: Recent evolutionary theorizing about economic change. Journal of Economic Literature, Vol. 33. pp. 48–90. Nelson, R. – Rosenberg, N. 1993: Technical innovation and national systems. In Nelson, R. (ed): National systems of innovation: a comparative study. Oxford University Press, Oxford. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

308

Irodalomjegyzék

Nelson, R. – Winter, S. 1982: An evolutionary theory of economic change. Belknap Press, Boston (MA). Nemes Nagy J. 1996: Soprontól Nyíradonyig. Városok a piacgazdasági átmenetben. In Agg Z. (szerk.): Átépítés. Közigazgatás. Területfejlesztés. Városmarketing. Comitatus, Veszprém. pp. 193–204. Nickols, F. 2000: The Knowledge in Knowledge Management (KM). Articles by Fred Nickols, http://home.att.net/~nickols/articles.htm Niosi, J. 1993: National systems of innovation: in search of a workable concept. Technology in Society; Vol. 15. pp. 207–227. Nonaka, I. – Reinmoller, P. – Senoo, D. 1998: Management Focus. The ’ART’ of knowledge: systems to capitalize on market knowledge. European Management Journal, Vol. 16. No. 6. pp. 673-684. Nonaka, I. – Takeuchi, H. 1998: A Theory of the Firm’s Knowledge-Creation Dynamics. In Chandler, A. D. – Hagström, P. – Sölvell, Ö. (eds): The Dynamic Firm. Oxford University Press, Oxford. Nonaka, I. – Toyama, R. – Konno, N. 2000: SECI, Ba and Leadership: a Unified Model of Dynamic Knowledge Creation. Long Range Planning, Vol. 33. No. 1. pp. 5-34. North, D. C. 1955: Locational Theory and Regional Economic Growth. The Journal of Political Economy, No. 63. pp. 243-258. OECD 1993: Les Petites et Moyennes Entrerprises: technologie et compétitiveté. OECD, Paris. OECD 1994: Oslo Manual. Paris. 1993. Magyarul: Oslo Kézikönyv. Miniszterelnöki Hivatal, Budapest. OECD 1996a: The Knowledge-Based Economy. OECD, Paris. OECD 1996b: Frascati Manual. Paris. 1993. Magyarul: Frascati Kézikönyv. OMFB, Budapest. Ohmae, K. 1995: The End of the Nation State: The Rise of Regional Economies. Free Press, New York. Oláh M. 2000: Adalékok a regionális identitás megrajzolásához. In Glatz F. (szerk.): Területfejlesztés és közigazgatás–szervezés (Megye, régió, kistérség). MTA, Budapest. pp. 143-182. ONE North East 1999: Unlocking Our Potential. Manuscript, Newcastle upon Tyne. Orbán A. 2000: Trust, embeddedness and networks in economic relations. Society and Economy, Vol. 22. No. 4. pp. 152–163. Pakucs J. 1999: Az innováció fogalma. INCO, No. 2. http://www.inco.hu /inco2/innova/ovocikk1.htm Pálmai Z. 2004: An innovation park in Hungary: INNOTECH of the Budapest University of Technology and Economics. Technovation, Vol. 24. No. 5. pp. 421-432. Papanek, G. 1999: Az innovatív vállalatok, illetve a K+F intézetek, egyetemek és hídképző intézmények együttműködése. GKI Gazdaságkutató Rt.–Országos Műszaki Fejlesztési Bizottság, Budapest. Kézirat. Papanek G. 2000a: The relationship between Science, Industry and the Government in Hungary, a country in transition. Paper presented at the 3rd Triple Helix Conference in Rio de Janeiro, 26. April 2000.


Irodalomjegyzék

309

Papanek G. 2000b: Az innovatív vállalatok és a K+F intézmények, egyetemek és a hídképző intézmények együttműködése. INCO, No. 1. http://www.inco.hu/ inco4/fooldal.htm Patel, P. – Pavitt, K. 1994: National innovation systems: Why they are important, and how they might be measured and compared. Econ. Innovation New Technol., Vol. 3. No. 1. pp. 77-95. Patkós A. 2003: Kutatás és egyetem kapcsolata Európában és Magyarországon. Magyar Tudomány, XLVIII. évf. 8. sz. pp. 1025-1034. Pavitt, K. 1984: Sectoral Patterns of Technological Change: Towards a Taxonomy and a Theory. Research Policy, Vol. 13. pp. 43-73. Pelikan, P. 1989: Evolution, Economic Competence and Corporate Control. Journal of Economic Behavior and Organization, Vol. 12. No. 3. pp. 279-303. Pléh Cs. 2002: Tudások az egyetemen. Iskolakultúra, XII. évf. 6-7. sz. pp. 3-7. Polányi M. 1994: Személyes tudás. Atlantisz, Budapest. Polányi M. 1997: Tudomány és ember. Argumentum Kiadó, Budapest. Polgár T. 2003: A felsőoktatás változása az Európai Unió országaiban. Magyar felsőoktatás, 4-5-6. sz. pp. 105-120. Polónyi I. 2002: Az oktatás gazdaságtana. Osiris, Budapest. Polónyi I. – Tímár J. 2001: Tudásgyár vagy papírgyár? Új Mandátum Könyvkiadó, Budapest. Porter, M. E. 1998: Clusters and the New Economics of Competition. Harvard Business Review, November–December. pp. 77–99. Powell, W. W. – Koput, K. W. – Smith-Doerr, L. 1996: Interorganizational collaboration and the locus of innovation: networks of learning in biotechnology. Administrative Sci. Q., Vol. 41. pp. 116-145. Price, D. – Beaver, D. 1966: Collaboration in an Invisible College. American Psychologist, Vol. 21. pp. 1011-1018. Psacharopoulos, G. 1987: Economics of Education: Research and Studies. Pergamon Press, Oxford. Pyka, A. 1999: Innovation Networks in Economics: From the Incentive-based to the Knowledgebased Approaches. INRA-SERD, Université Pieres Mendés, France. SEIN Project Paper No. 1. (http://www.uni-bielefeld.de/iwt/sein/papers.html) Quinn, J. B. – Anderson, P. – Finkelstein, S. 1997: Managing Intellect. In: Tushman, L. M. – Anderson, P. (eds.): Managing Strategic Innovation and Change. Oxford University Press, New York. Rechnitzer J. 1993: Szétszakadás vagy felzárkózás. A térszerkezet alakító innovációk. MTA RKK, Győr. Rechnitzer J. 1998: Területi stratégiák. Dialóg Campus Kiadó, Budapest-Pécs. Rechnitzer J. 2002: A városhálózat az átmenetben, a kilencvenes évek változásai. Tér és Társadalom, 3. sz. pp. 165-184. Rechnitzer J. – Dőry T. – Csizmadia Z. 2002: Az ipari parkok innovációs szolgáltatásait segítő intézmény- és informatikai rendszerek jellemzői. Területi Statisztika, 4. sz. pp. 342–358. Rechnitzer J.– Grosz A. – Csizmadia Z. 2003: A magyar városhálózat tagozódása az infokommunikációs infrastruktúra alapján az ezredfordulón. Tér és Társadalom, 3. sz. pp. 145–163. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

310

Irodalomjegyzék

Rechnitzer J. – Hardi T. (szerk.) 2003: A Széchenyi István Egyetem hatása a régió fejlődésére. Győr: Széchenyi István Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Intézet. Rechnitzer J. – Smahó M. 2004: A humán erőforrások regionális sajátossága az átmenetben. MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézete, Győr. Kézirat. Richardson, H. W. 1969: Regional Economics: Location Theory, Urban Structure and Regional Change. Praeger, New York. Ritter, T. 1999: The networking company: antecedents for coping with relationships and networks effectively. Ind. Mark Management, Vol. 28. pp. 467 –479. Rogers, E. 1983: Diffusion of Innovation. (2nd edition) The Free Press, New York. Rogers, E. 1987: Progress, Problems and Prospects for Network Research: Investigating Relationships in the Age of Electronic Communication. Paper Presented at the VII Sunbelt Social Networks Conference, Florida, February 12–15th. Romer, P. 1990: Endogenous technological change. Journal of Political Economy, Vol. 98. No. 5. pp. 71-102. Romer, P. 1994: The origins of endogenous growth. Journal of Economic Perspective, No. 8. pp. 3-22. Rosenberg, N. 1982: Inside the Black Box: Technology and Economics. Cambridge Univ. Press, New York. Rothwell, R. 1994: Industrial Innovation: Succes, Strategy, Trends. In Dodgson, M. – Rothwell, R. (eds): The Handbook of Industrial Innovation. Edward Elgar, Cheltenham. Rösch, A. 2000: Kreativ Milieux als Faktoren der Regionalentwicklung. Ramuforschung und Raumordnung, Vol. 58. pp. 161-172. Ryan, B. – Gross, N. C. 1943: The Diffusion of Hybrid Seed Corn in Two Iowa Communites. Rural Sociology, Vol. 8. No. 1. pp. 15-24. Rycroft, R. W. 2003: Technology-based globalization indicators: the centrality of innovation network data. Technology in Society, Vol. 25. pp. 299-317. Salancik, G. 1995: Wanted: A Good Network Theory of Organization. Administrative Science Quarterly, Vol. 40. pp. 345-349. Scheff, J. 1999: Lernende Regionen. Regionale Netzwerke als Antwort auf globale Herausforderungen. Linde, Wien. Schmookler, J. 1966: Invention and Economic Growth. Harvard Univ. Press, Cambridge, MA. Schrader, S. 1989: Zwischenbetrieblicher Informationstransfer, Eine empirische Analyse kooperativen Verhaltens. Duncker&Humblot, Berlin. Schumpeter, J. A. 1911/1980: A gazdaság fejlődésének elmélete. Gazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest. Schuster, H. J. (ed) 1990: Handbuch des Wissenschaftstransfers. Springer–Verlag, Heidelberg; New York. Scott, J. 1992: Social network analysis. Sage, Newbury Park, CA. Shaw, B. 1985: The role of the interaction between the user and the manufacturer in medical equipment innovation. R&D Management, Vol. 15. No. 4. pp. 283-292. Sik E. 1994: Network capital in capitalist, communist and post-communist societies. International Contributions to Labour Studies, No.4. pp. 73–93. Simmie, J. 2003: Innovation and Urban Regions as National and International Nodes for the Transfer and Sharing of Knowledge. Regional Studies, Vol. 37. No. 6-7. pp. 607-620. © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

Irodalomjegyzék

311

Sinclair, M. T. 1988: The estimation of keynesian income multipliers at the sub-national level. Applied Economics, Vol. 20. pp. 1435-1444. Skrabski Á. – Kopp M. 1999: Társadalmi beállítottság, társadalmi tőke. Századvég, Új évfolyam. 12. sz. pp. 128–146. Solow, R. 1957: Technical change in an aggregative model of economic growth. International Economic Review, No. 6. pp. 18-31. Sorosy T.: Az európai felsőoktatás néhány fontos jellemzője. http://www.kodolanyi.hu/szabadpart (letöltés: 2004.05.20.) Stone, I. – Lincoln, I. – Walker, A. 2000: The business of the University of Northumbria within the local economy: performance and impact. NERU. University of Northumbria. Newcastle upon Tyne. Stone, I. 2000: Universities at the heart of the regional economic development? Northern Economic Review, No. 1. pp. 6993. Stöhr, W. B. 1987: A területfejlesztési stratégiák változó külső feltételei és az új koncepciói. Tér és Társadalom, 1. sz. pp. 96-113. Sveiby, K. E. 2001: Szervezetek új gazdagsága – a menedzselt tudás. KJK-KERSZÖV, Budapest. Szalai E. 2001: Gazdasági elit és társadalom a magyarországi újkapitalizmusban. Aula Könyvkiadó, Budapest. Szalavetz A. 1999: Technológia transzfer, innováció és modernizáció német tulajdonban lévő feldolgozóipari cégek példáján. Országos Műszaki Fejlesztési Bizottság, Budapest. Szántó Z. 1994: A gazdaság társadalmi beágyazottsága. Szociológiai Szemle, 3. sz. pp. 141–145. Szántó Z. 1999: A társadalmi cselekvés mechanizmusai. Aula Kiadó, Budapest. Szántó Z. – Tóth I. Gy. 1993: Társadalmi hálózatok elemzése. Gazdaság és Társadalom, 1. sz. pp. 31–55. Szántó Z. – Vedres B. (szerk.) 2002: Kapcsolathálók, szervezeti kultúra, pénzügyi teljesítmény. AULA Könyvkiadó, Budapest. Szelecki Zs. 1999: A tudásmenedzsment koncepciója és háttere. Vezetéstudomány, XXX. évf. 12. sz. pp. 22-30. Szentes T. 2002: Világgazdaság az ezredforduló elején. In Balhó A. (szerk.): Világgazdaságtan II. kötet. AULA Könyvkiadó, Budapest. Szirmai V. et al. 2002: Verseny és/vagy együttműködés? Város és környéke kapcsolatai. MTA Szociológiai Kutatóintézet, Budapest; MTA RKK NYUTI Közép-dunántúli Kutatócsoport, Székesfehérvár. Szörényiné Kukorelli I. 2000: Régió-e a Nyugat-Dunántúl? In Glatz F. (szerk.). Területfejlesztés és közigazgatás–szervezés (Megye, régió, kistérség). MTA, Budapest. pp. 209-230. Tarde, G. 1903: The Laws of Immitation. Holt, New York. Tardos R. 1995: A kapcsolathálózati megközelítés: Új paradigma? Szociológiai Szemle, 4. sz. pp. 73–81. Thanki, R. 1999: ’How do we know the value of Higher Education to Regional Development?’ Regional Studies, Vol. 33. No. 1. pp. 8490. The Role of Networks for Innovation Diffusion and System Change. A Research Report for the Project „Simulating Self-Organising Innovation Networks (SEIN)”, 2000. December. Institute for Prospective Technological Studies (IPTS) & Austrian Research Centres Seibersdorf © MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet

Irodalomjegyzék

312 (ARCS) (http://www.uni-bielefeld.de/ iwt/sein/papers.html)

The SEIN Typology Approach: Towards a general description of innovation networks. Working Paper No. 14. Commonalities and Differences in the SEIN Case Studies, Third Presentation of Progress (Grenoble Meeting), The SEIN Consortium. (http://www.unibielefeld.de/iwt/sein/papers.html) Tímár J. – Velkey G. (szerk.) 2003: Várossiker alföldi nézőpontból. MTA RKK Alföldi Tudományos Intézete, Békéscsaba; MTA Társadalomkutató Központ, Budapest. Tóth J. – Trócsányi A. 1997: A magyarság kulturális földrajza. Pannónia Tankönyvek, Pécs. UNE, 1999: The universities and the region: A strategy for the next 10 years. Paper by Universities for the North East. Newcastle upon Tyne. Utasi Á. 1990: Baráti Kapcsolatok. In Andorka R. et al.(szerk.): Társadalmi Riport 1990, TÁRKI, Budapest. pp. 475–487. Utasi Á. 1991: Az interperszonális kapcsolatok néhány nemzeti sajátossága. In Utasi Á. (szerk.): Társas Kapcsolatok. Gondolat, Budapest. Utasi Á. 2000: Középosztály – Kapcsolatok. Új Mandátum, Budapest. Utasi Á. 2002: A bizalom hálója. Új Mandátum Könyvkiadó, Budapest. Valente, T. W. 1995: Network Models of the Diffusion of Innovations. Hampton Press, New Yersey. Valente, T. W. 2003: Models and methods for innovation diffusion. In Carrington, P. – Scott, J. – Wasserman, S. (eds): Models and Methods in Social Network Analysis. Cambridge University Press, New York.(megjelenés alatt) Valente, T. W. – Davis, R. L. 1999: Accelerating the Diffusion of Innovations Using Opinion Leaders. The Annals of The American Academy 566. Valente, T. W. – Rogers, E. M. 1995: The Origins and Development of the Diffusion of Innovations Paradigm as an Example of Scientific Growth. Science Communication: An Interdisciplinary Social Science Journal, Vol. 16. No. 3. pp. 238–269. Valla, J. P. 1986: The French approach to Europe. In Turnbull, P. – Valla, J. P. (eds). Strategies fot inte rnational industrial marketing. Croom Helm, London. pp. 11–78. Vállalatok és vállalkozások innovációs igényei. Magyar Innovációs Kamara (MIK), Budapest. 1993. Vámos D. (szerk.) 1992: A szürkeállomány fehér foltjai. A szellemi potenciálok térszerkezete Magyarország. Felsőoktatási Koordinációs Iroda, Budapest. Varga A. 1998: University Research and Regional Innovation. A Spatial Econometric Analysis of Academic Technology Transfers. Kluwer Academic Publishers, Boston; Dordrecht, London. Varga A. 2002: Knowledge Transfers from Universities and the Regional Economy: A Review of the Literature. In Varga A. – Szerb L. (ed.): Innovation, entrepreneurship, Regions and Economic Development – International Experiences and Hungarian Challenges. University of Pécs, Pécs. pp. 147-171. Varga A. 2004: Az egyetemi kutatások regionális gazdasági hatásai a nemzetközi szakirodalom tükrében. Közgazdasági Szemle, LI. évf. március. pp. 259-275. Varga J. 1998: Oktatásgazdaságtan. Közgazdasági Szemle Alapítvány, Budapest. Vedres B. 1997: Bank és hatalom. Szociológiai Szemle, 2. sz. pp. 101-115. Vedres B. 1998: Üzleti csoportok a magyar gazdasági átmenetben. Café Bábel, 2. sz. pp. 54–70.


Irodalomjegyzék

313

Vedres B. 2000: A tulajdonosi hálózatok felbomlása. Közgazdasági Szemle, Szeptember. pp. 680– 699. Veress J. 2001: Új gazdaság – Internet gazdaság. Európa 2002, 1. sz. pp. 1-22. Von Hippel, E. 1988: The sources of innovation. Oxford University Press, New York. Von Hippel, E. 1989: Cooperation between Rivals: Informal Know-how Trading. In Carlsson, B. (ed): Industrial Dynamics. Kluwer Academic Publishers, Dodrecht. Wasserman, S. – Faust, K. 1994: Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, New York. Wasserman, S. – Galaskiewicz, J. (eds) 1994: Advences in Social Network Analysis: Research in the Social and Behavioral Sciences. Sage Publications, London. Wellman, B. 1991: Strukturális elemzés: A módszertől és a metaforától az elmélet és a tartalmi kérdések felé. In Angelusz R. – Tardos R. (szerk.): Társadalmak rejtett hálózata. Magyar Közvéleménykutató Intézet, Budapest. Wellman, B. 2002: Networks for Newbies. A Non-Technical Introduction to Social Network Analysis. http://www.chass.utoronto.ca/~wellman Wenger, E. C. – Snyder, W. M. 2001: Tudásteremtő közösségek. Harvard Business Manager, 1. sz. pp. 63-69. Wenger, E. C. 1998: Communities of Practice: Learning, Meaning and Identity. Cambridge University Press, Cambridge. Williamson, O. E. 1975: Markets and Hierarchies: Antitrust Analysis and Implications. Free Press, New York. Williamson, O. E. 1979: Transaction cost economics: The governance of contractual relations. The Journal of Law and Economics, Vol. 22. No. 2. pp. 233-261. Wood, J. – Ross, T. – Langford, C. H. 2002: Innovation Systems in the Calgary Wireless Cluster: Mapping as an Explanatory Model. University of Calgary: Faculty of Communication and Culture. http://www.utoronto.ca/isrn/working_papers.htm World Bank 1998/99: World Development Report – Knowledge for Development. Oxford University Press, New York. Zack, M. H. 1999: Managing Codified Knowledge. Sloan Management Review, Vol. 40. No. 4. pp. 45-58. Zimmermann, A. 1997: Felsőoktatás-politika Németországban I-II-III. Magyar Felsőoktatás, 3., 4., 5-6. sz. http://www.magyarfelsooktatas.hu (letöltés: 2004. 02. 23.) The 2003 e-readiness rankings. Economist Intelligence Unit. http://graphics.eiu.com/ files/ad_pdfs/eReady_2003.pdf

Honlapok: www.analytitech.com/networks/whatis.html www.ideas.repec.org www.inco.hu www.innovacio.hu www.ncl.ac.uk/unireg www.sfu.ca/~insna/INSNA/na_inf.html


314

Irodalomjegyzék

www.talentis.hu


NYUGAT-MAGYARORSZÁGI TUDOMÁNYOS INTÉZET. Közleményei 162. sz

Recommend Documents