Jak zmienia się sytuacja, gdy dane o charakterze absolutnym zestawimy z tymi w za-kresie aktywności innowacyjnej, czyli czy przedsiębiorstwo prowadzi daną aktywność, jeżeli występują na jego drodze ograniczenia? Na to pytanie postaramy się odpowie-dzieć w tej części opracowania.
Dyskusję rozpoczniemy od czynników hamujących działalność B+R i inwestycje w nowe maszyny (tabela 2). W obu przypadkach zdołano oszacować modele, w któ-rych parametry osiągnęły istotność statystyczną. Również w obydwu sytuacjach ilorazy szans przy wszystkich „ograniczeniach” są wyższe od jedności, czyli parametry miały wartość dodatnią. Jest to zgodne z wynikami analiz prowadzonymi w innych krajach, przytaczanymi oraz omawianymi wcześniej na łamach tej pracy.
Tabela 2. Ilorazy szans w wieloczynnikowej regresji logitowej, obrazujące wpływ ograniczeń na prace B+R i inwestycje w nowe maszyny i urządzenia techniczne w województwie mazowieckim w latach 2012–2014
Zmienna Ilorazy szans
Prace B+R Maszyny i urządzenia
Brak zewnętrznych źródeł finansowania 1,554 (***) 1,620 (***) Koszty innowacji 1,330 (*) 1,338 (**) Brak informacji na temat rynków
2,410 (***) ---Mikroprzedsiębiorstwo 0,212 (***) 0,599 (***) Małe przedsiębiorstwo 0,601 (***)
Zmienna Ilorazy szans
Prace B+R Maszyny i urządzenia
Stała 0,928 1,345 (**) Wielkość próby 951 951 Chi2 102,00 33,91 Wartość p 0,00 0,00
(***) – istotność na poziomie 1%, (**) – istotność na poziomie 5%, (*) – istotność na poziomie 10%. Źródło: obliczenia własne na podstawie przeprowadzonych badań ankietowych.
Przedsiębiorstwa, w których miały miejsce ograniczenia po stronie informacji na te-mat rynków, prowadziły 1,4 razy częściej działalność B+R niż pozostałe. Te, w których spotykano się z trudnościami w pozyskiwaniu zewnętrznych źródeł finansowania, rea-lizowały tę działalność 55,4% częściej. Jeżeli stwierdzano, że koszty (ceny) innowacji są wysokie, to prace badawczo-rozwojowe prowadzono 33,0% intensywniej. Dla odmiany tę działalność obciążały wyłącznie mikro i małe przedsiębiorstwa. W nich realizowało się ją odpowiednio o: 78,8% i 49,9% rzadziej niż w dużych i średnich.
Inwestycje w innowacyjne maszyny i urządzenia do produkcji zostały słabiej opisa-ne przez badaopisa-ne zmienopisa-ne. Kłopoty z pozyskaniem zewnętrznych źródeł współistnieją ze wzrostem intensyfikacji ich zakupu (o 62,0%), a wysokie koszty innowacyjnych roz-wiązań to większe wysiłki o 33,8%. Rzadziej występują takie inwestycje w mikroprzed-siębiorstwach o 40,1%. W żadnym jak dotychczas przypadku czynniki ograniczające nie szkodziły wystarczająco, aby zahamować działalność innowacyjną. Można również domniemać, że to niska świadomość w zakresie czynników powstrzymujących badane przedsiębiorstwa przed prowadzeniem B+R czy inwestycjami w nowe środki trwałe, skutkuje dodatnimi znakami parametrów w modelach. Innymi słowy, przedsiębiorstwa, w których nie próbuje się realizować działalności B+R czy inwestować w nowe maszyny, nie staną przed problemem wysokich kosztów takich rozwiązań czy potrzeby pozyski-wania z rynku środków na jego sfinansowanie.
Podobne obserwacje występują w przypadku przedsiębiorstw wdrażających nowe wyroby i technologie produkcji (tabela 3). Poza problemami związanymi z zewnętrznym finansowaniem i kosztami wdrażania nowych rozwiązań, wystąpiły trudności z koopera-cją. Co więcej, ten ostatni element jest najsilniejszy w modelu i o ile występuje, to przed-siębiorstwa częściej wprowadzają nowe wyroby – o 91,4%. Obciążeniem jest ponownie zmienna kontrolna, ale tym razem tylko mikroprzedsiębiorstwa – rzadziej wprowadzają nowe wyroby – o 64,8%.
Tabela 3. Ilorazy szans w wieloczynnikowej regresji logitowej, obrazujące wpływ ograniczeń na wprowadzanie nowych wyrobów i technologii w województwie mazowieckim w latach 2012–2014
Zmienna Ilorazy szans
Nowe wyroby Nowe technologie
Brak zewnętrznych źródeł finansowania 1,755 (***) 1,970 (***) Koszty innowacji 1,357 (**) 1,513 (***) Kwalifikacje personelu 0,794
---Brak informacji na temat rynków --- 1,666 Trudności w kooperacji
1,914 (**)
---Dominująca pozycja innego
przedsiębiorstwa ---1,575 (***) Mikroprzedsiębiorstwo 0,352 (***) 0,592 (***) Stała 2,274 (***) 1,674 (***) Wielkość próby 951 951 Chi2 53,70 51,97 Wartość p 0,00 0,00
(***) – istotność na poziomie 1%, (**) – istotność na poziomie 5%, (*) – istotność na poziomie 10%. Źródło: Obliczenia własne na podstawie przeprowadzonych badań ankietowych.
Sytuacja w przypadku nowych technologii jest podobna w zakresie występowania istotnych zmiennych po stronie zewnętrznych źródeł finansowania (częściej aktywne o 97,0%) i kosztów innowacji (o 51,3%). Tym razem jednak zamiast trudności z koope-racją występuje zmienna informująca o dominującej pozycji innego przedsiębiorstwa. Takie podmioty częściej wprowadzają nowe technologie o 57,5%. Obciążeniem modelu są znowu mikrojednostki – rzadziej o 40,8%.
Ostatni z prezentowanych modeli dotyczy kwestii współpracy w zakresie innowacyj-nych rozwiązań (tabela 4). Pojawiły się w nim dwie zmienne istotne statystycznie doty-czące kłopotów z zewnętrznymi źródłami finansowania (znak dodatni) i brakiem środ-ków własnych. Po raz pierwszy pojawiło się w modelu ograniczenie, które jest realne dla wszystkich przedsiębiorstw, a nie jedynie tych innowacyjnych. Brak własnych środków
jest jedynym realnym ograniczeniem możliwości wchodzenia w związki współpracy in-nowacyjnej. Przedsiębiorstwa borykające się z takim problemem podejmują takie dzia-łania 37,0% rzadziej. Zaś te, które decydują się na taki krok, spotykają w dalszej kolejności ograniczenia z pozyskaniem środków z rynku na taką działalność – może wynikać to z podwyższonego ryzyka związanego z innowacjami, podobnie zresztą jak we wcześ-niejszych przypadkach (modelach).
Tabela 4. Statystyki dla wieloczynnikowej regresji logitowej, obrazującej wpływ ograniczeń na współpracę w obszarze innowacji w województwie mazowieckim w latach 2012–2014
Zmienna Iloraz szans Parametr standardowyBłąd t-student WaldaCh2 Wartość p
Brak własnych środków 0,630 -0,463 (***) 0,141 -3,277 10,740 0,00 Brak zewnętrznych źródeł finansowych 1,348 0,299 (*) 0,148 2,019 4,076 0,04 Mikroprzedsiębiorstwo 0,345 -1,064 (***) 0,200 -5,332 28,435 0,00 Małe przedsiębiorstwo 0,550 -0,598 (***) 0,212 -2,820 7,950 0,00 Stała 2,096 0,740 (***) 0,184 4,024 16,191 0,00 Wielkość próby 951 Chi2 modelu 50,787 Wartość p 0,00
(***) – istotność na poziomie 1%, (**) – istotność na poziomie 5%, (*) – istotność na poziomie 10%. Źródło: obliczenia własne na podstawie przeprowadzonych badań ankietowych.
Przedsiębiorstwa małe są zainteresowane taką formą aktywności innowacyjnej rza-dziej o 65,5%, gdy małe o 45,0%. Ponownie widzimy, że istotnym problemem jest w dal-szym ciągu kwestia wielkości przedsiębiorstw.
Zakończenie
Na podstawie przeprowadzonych badań literaturowych i empirycznych można stwier-dzić, że ograniczenia działalności innowacyjnej mają swoją niejednorodną i często nie-oczekiwaną naturę, ale zgodną z obserwacjami prowadzonymi w bardziej rozwiniętych
krajach. Widzimy, że ich wpływ nie jest liniowy i zmienia się w zależności od sytuacji, przed jakimi stoją badane przedsiębiorstwa przemysłowe w województwie mazowieckim.
Pierwotne oczekiwania co do kształtowania się zjawisk były dosyć proste i zoriento-wane na uzyskanie negatywnego związku między ograniczeniem a działalnością innowa-cyjną, ale relacje te są bardziej skomplikowane. Wynikają one z dojrzałości innowacyjnej przedsiębiorstw i przechodzenia przez kolejne etapy na drodze ku nowym technologiom. Świadomość poszczególnych ograniczeń pojawia się dopiero bowiem wówczas, gdy przedsiębiorstwo zamierza zaangażować się w nowe działania technologiczne. Wcześ-niej nie są one po prostu widoczne, stąd znaki stojące przy parametrach w oszacowanych modelach są dodatnie. Innymi słowy, przedsiębiorstwo nie będzie odczuwać problemów z pozyskaniem na rynku środków na innowacje, jeżeli nie będzie aktywnie o to zabiegać. Kiedy zacznie to czynić, pojawią się problemy z finansowaniem takich działań.
Jednocześnie, co warto wyraźnie podkreślić, pozytywne relacje między ograni-czeniami a aktywnością innowacyjną oznaczają dodatkowo, że problemy, z którymi spotykają się przedsiębiorstwa, raczej przeszkadzają w realizacji niż eliminują projekt innowacyjny. Zaś osoby zajmujące się tymi zadaniami są w stanie doprowadzić je do oczekiwanego zakończenia. Podstawowy problem leży w umiejętności oddzielenia tych rzeczy i prawidłowej ich interpretacji.
Reasumując, istnieją statystycznie istotne związki między potencjalnymi ogranicze-niami a aktywnością innowacyjną w mazowieckim systemie przemysłowym. Mają one jednak pogłębioną naturę. Po drugie, przyjęte do badania determinanty mają tendencje do silniej interakcji między sobą, o czym świadczą wysokie autokorelacje między zmien-nymi niezależzmien-nymi, stąd tak niewielka ich liczba w ostatecznie oszacowanych modelach statystycznych. Po trzecie, uzyskane wyniki są zbieżne z analizami prowadzonymi w in-nych krajach, jak Kanada, Holandia, Francja i ogólnie krajach uczestniczących w bada-niach CIS, gdzie badane relacje również osiągały pozytywne związki.
Odnosząc się do postawionej hipotezy badawczej, trudno stwierdzić, czy wyniki ba-dań były niesatysfakcjonujące w interpretacji i ich ocenie. Kontekst baba-dań w innych kra-jach pozwolił na pełniejsze i nieco inne zrozumienie tych zjawisk, dokładając element dojrzałości innowacyjnej przedsiębiorstw, którą muszą osiągnąć, aby dostrzec coś więcej.
Bibliografia
Baldwin J., Hanel P. (2003), Innovation and Knowledge Creation in an Open Economy Canadian Industry and International Implications, Cambridge University Press, Cambridge.
Baldwin J., Lin Z. (2002), Impediments to advanced technology adoption for Canadian manu-facturers, „Research Policy”, vol. 31, ss. 1–18.
Blanchard P., Huiban J.P., Musolesi A., Sevestre P. (2013), Where there is a will, there is a way? Assessing the impact of obstacles to innovation, „Industrial and Corporate Change”, vol. 22, no. 3,
ss. 679–710.
D’Este P., Iammarino S., Savona M., von Tunzelmann N. (2012), What hampers innovation? Revealed barriers versus deterring barriers, „Research Policy”, vol. 41, no. 2, 482–488.
Dąbrowski J., Koładkiewicz I. (1998), Praktyki innowacyjne polskich przedsiębiorstw, WSPiZ
im. L. Koźmińskiego, Warszawa, ss. 151–153.
Denrell J. (2003), Vicarious learning, undersampling of failure, and the myths of management,
„Or-ganization Science”, vol. 14, no. 3, ss. 227–243.
Ferriani S., Garnsey E., Probert D. (2008), Sustaining breakthrough innovation in large establis-hed firms: learning traps and counteracting strategies [w:] J. Bessant, T. Venables (red.), Creating Wealth from Knowledge: Meeting the Innovation Challenge. Edward Elgar, UK.
Galia F., Legros D. (2004), Complementarities between obstacles to innovation: evidence from France, „Research Policy”, vol. 33, ss. 1185–1199.
GUS (2015), Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w latach 2012–2014, Informacje I Opraco-wania Statystyczne, Warszawa.
Haffer M. (red.) (2004), Innowacyjność i potrzeby proinnowacyjne przedsiębiorstw regionu kujaw-sko-pomorskiego, UMK, Toruń.
Iammarino S., Sanna-Randaccio F., Savona M. (2009), The perception of obstacles to innova-tion Foreign multinainnova-tionals and domestic firms in Italy, „Revue d’Economie Industrielle”, vol. 125,
ss. 75–104.
Juchniewicz M., Grzybowska B. (2010), Innowacyjność mikroprzedsiębiorstw w Polsce, PARP,
Loof H., Heshmati A. (2006), On the relationship between innovation and performance: A sensitivi-ty analysis, „Economics of Innovation and New Technology”, vol. 15, ss. 317–344.
Mancusi M.L., Vezzulli A. (2010), R&D, Innovation, and Liquidity Constraints, KITeS Working
Pa-pers 30/2010, Bocconi University.
Mohnen P., Palm F.C., Van der Loeff S., Tiwari A. (2004), Financial Constraints and other Obstac-les: Are there a Threat to innovation Activity?, „De Economist”, vol. 56, ss. 201–214.
Mohnen P., Rosa J. (2000), Les obstacles à l’innovation dans les industries de services au Canada,
CIRANO Scientific Series [online], 2000-14, http://www.cirano.umontreal.ca, dostęp: 15.10.2017. OECD, Eurostat (2005), Oslo Manual. Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data, 3rd Edition, Paris.
Pellegrino G., Piva M., Vivarelli M. (2012), Young firms and innovation: a microeconometric ana-lysis, „Structural Change and Economic Dynamics”, vol. 23, no. 4, ss. 329–340.
Savignac F. (2006), The Impact of Financial Constraints on Innovation: Evidence from French Manu-facturing Firms, Cahiers de la MSE 2006.42, CNRS.
Savignac F. (2008), Impact of Financial Constraints on Innovation: What can be learned from a dire-ct measure?, „Economics of Innovation and New Technology”, vol. 17, ss. 553–569.
Starczewska-Krzysztoszek M. (2006), Konkurencyjność małych i średnich przedsiębiorstw 2006. Raport z badań. Monitoring kondycji sektora MSP 2006, PKPP Lewiatan, Warszawa.
Stawasz E., Głodek P. (2003), Raport z badania potrzeb innowacyjnych przedsiębiorstw z sektora MSP w województwie śląskim, Łódź, [online], www.ris-silesia.org.pl, dostęp: 29.07.2005.
Świadek A. (2007), Regionalne uwarunkowania kształtowania innowacyjności w przemyśle pol-skim. Studium badawcze, Wyd. Nauk. US. Szczecin.
Tarnawa A. (2015), (Nie)oczekiwana mikroinnowacyjność [w:] P. Zadura-Lichota (red.), Innowacyj-na przedsiębiorczość w Polsce. Odkryty i ukryty potencjał polskiej innowacyjności, PARP, Warszawa,
Tiwari A.K., Mohnen P., Palm F.C., van der Loeff S.S. (2007), Financial Constraints and R&D In-vestment: Evidence from CIS. UNU-MERIT Working Paper 2007-011, United Nations University. Tourigny D., Le C. (2004), Impediments to innovation faced by Canadian manufacturing firms,
„Economics of Innovation and New Technology”, vol. 13, ss. 217–250.