Przeprowadzona ocena efektywnoĞci

Ocena efektywnoĞci instrumentów polityki regionalnej i strukturalnej, wspierających rozwój pozarolniczej dziaáalnoĞci gospodarczej, przeprowadzona zostaáa w odniesieniu do transferów finansowych z budĪetu Unii Europejskiej oraz transferu wiedzy i usáug doradczych. W przypadku oceny efektywnoĞci wsparcia finansowego badaniami objĊte zostaáo zarówno wsparcie bezpoĞrednie, jak i poĞrednie o charakterze bezzwrotnym, które wywieraáo wpáyw na rozwój maáych i Ğrednich przedsiĊbiorstw. Ponadto ocenie tych instrumentów poĞwiĊ-cono w opracowaniu zdecydowanie najwiĊcej uwagi. Takie podejĞcie zastoso-wano jednak ze wzglĊdu na zakoĔczony okres budĪetowy Unii Europejskiej i związaną z tym koniecznoĞü dokonania oceny w róĪnych aspektach efektów prowadzonej polityki. O proporcjach pomiĊdzy oceną efektywnoĞci wsparcia finansowego a oceną efektywnoĞci transferu wiedzy nie decydowaáa natomiast ranga tych instrumentów. W literaturze ekonomicznej znacznie wiĊkszą rangĊ we wspieraniu rozwoju dziaáalnoĞci gospodarczej przypisuje siĊ bowiem transferowi wiedzy. Z tego wzglĊdu badaniami efektywnoĞci objĊto równieĪ ten instrument.

Do oceny efektywnoĞci wsparcia finansowego rozwoju pozarolniczej dziaáalnoĞci gospodarczej zastosowano podejĞcie systemowe. To podejĞcie obejmuje bowiem ocenĊ zarówno efektywnoĞci wewnĊtrznej, tj. na poziomie

podmiotów korzystających z bezpoĞredniego wsparcia, jak i efektywnoĞci ze-wnĊtrznej, okreĞlanej na podstawie zmian wywoáanych w otoczeniu podmiotu przez wsparcie publiczne. Ocena efektywnoĞci zewnĊtrznej dokonana zostaáa na podstawie przeprowadzonej analizy mezoekonomicznej, której celem byáo okre-Ğlenie tzw. efektywnoĞci lokalnej.

Do badaĔ efektywnoĞci lokalnej wsparcia finansowego dla pozarolniczej dziaáalnoĞci gospodarczej wykorzystano dane z Banku Danych Lokalnych GUS dla 1529 gmin wiejskich. Z populacji gmin wiejskich wyeliminowano gminy, których dochody wáasne w przeliczeniu na 1 mieszkaĔca w wieku produkcyj-nym róĪniáy siĊ od Ğredniej o ponad 3 krotną wartoĞü odchylenia standardowe-go. W nastĊpnej kolejnoĞci dokonano podziaáu na kwartyle pozostaáej populacji gmin wiejskich ze wzglĊdu na poziom wsparcia z budĪetu Unii Europejskiej przetransferowanego do gminy w latach 2007-2013, w ramach wszystkich pro-gramów operacyjnych, w przeliczeniu na 1 mieszkaĔca w wieku produkcyjnym.

Na nastĊpnym etapie przeprowadzono, dla wydzielonych grup, analizĊ porów-nawczą tendencji w zakresie tworzenia nowych przedsiĊbiorstw osób fizycznych oraz mikroprzedsiĊbiorstw, a takĪe zmian liczby pracujących oraz bezrobotnych.

Dodatkowo badania poszerzono o analizĊ korelacji i regresji prostej pomiĊdzy bezwzglĊdną wielkoĞcią uzyskiwanego wsparcia a zmiennymi gospodarczymi powiązanymi z dziaáalnoĞcią gospodarczą. Byáy to jednak analizy statyczne.

Do oceny efektywnoĞci zewnĊtrznej wykorzystano równieĪ metodĊ Sto-chastycznej Analizy Granicznej (SFA – Stochastic Frontier Approach). Analiza funkcji stochastycznej (produkcji lub kosztów), Stochastic Frontier Analysis (SFA), i nieparametryczna – metoda obwiedni danych – Data Envelopment Analysis (DEA), są najczĊĞciej stosowanymi empirycznymi podejĞciami pomia-ru efektywnoĞci. Obie metody szacują granicĊ efektywnoĞci i obliczają spraw-noĞü techniczną jednostki. PodejĞcie SFA wymaga przyjĊcia okreĞlonych zaáoĪeĔ dotyczących funkcjonalnej formy funkcji produkcji bądĨ kosztów. Pod-stawową zaletą i wyĪszoĞcią koncepcji SFA w porównaniu z DEA jest to, Īe bierze ona pod uwagĊ báĊdy pomiaru i umoĪliwia ustalenie przedziaáów ufnoĞci wspóáczynników oraz Ĩródeá nieefektywnoĞci. Odchylenia od krzywej granicz-nej mogą wynikaü z róĪnych przyczyn (báĊdne obserwacje, wpáyw zmiennych nieujĊtych w modelu, takich jak np. szczĊĞcie, warunki pogodowe itp.), które noszą nazwĊ tzw. szumu. Stochastyczne podejĞcie do szacowania modeli gra-nicznych uwzglĊdnia zatem istnienie szumu statystycznego, który reprezento-wany jest przez dodatkową zmienną losową. Model stochastycznej granicy funkcji zostaá zaproponowany przez Aignera i in. (1977) oraz Meeusena i van den Broecka (1977). Model dla i-tego podmiotu ma postaü:

i i i

i) f(x,ȕ) v u

ln(y   ,

gdzie:

yi – jest zaobserwowanym puáapem wyniku i-tego podmiotu;

f – to postaü funkcyjna (funkcja produkcji bądĨ kosztów);

xi – to wektor nakáadów wykorzystany przez podmiot;

E– wektor parametrów, które muszą zostaü oszacowane;

vi – to reszta równania, z zaáoĪenia niezaleĪna i posiadająca identyczny rozkáad (iid) gdzie N(0, Vv2);

ui – to nieujemny element losowy opisujący poziom nieefektywnoĞci.

EfektywnoĞü techniczna i-tego podmiotu jest opisana formuáą )

u exp(

TE_i  _i i przyjmuje wartoĞci pomiĊdzy 0 a 1, gdzie 1 oznacza jednostkĊ w peáni efektywną technicznie. Z uwagi na fakt, Īe moĪliwa jest jedynie obser-wacja róĪnicy pomiĊdzy obydwoma elementami losowymi wi = vi-ui, ui szaco-wane jest przy pomocy oczekiszaco-wanej wartoĞci warunkowej przy zaáoĪeniu zna-nego wi: E[ui|wi]. W odniesieniu do postaci funkcyjnej granicy efektywnoĞci w piĞmiennictwie wykorzystywane jest najczĊĞciej podejĞcie Cobba-Douglasa:

¦

bądĨ jego rozszerzona i uelastyczniona wersja w postaci funkcji translogaryt-micznej:

Testy hipotez zerowych parametrów granicy funkcji produkcji i dobór po-staci funkcyjnej modeli efektywnoĞci bazują na ogólnej statystyce generalizo-wanego testu wspóáczynnika funkcji wiarygodnoĞci (likelihood ratio – LR).

W ocenie efektywnoĞci wewnĊtrznej badaniami objĊte zostaáy podmioty, które uzyskaáy wsparcie w formie dotacji inwestycyjnej w ramach Regionalnego Programu Operacyjnego Warmia i Mazury na lata 2007-2013. Analizowane byáy wszystkie dziaáania polegające na udzielaniu dotacji mikro i maáym przed-siĊbiorstwom:

ޤ poddziaáanie 1.1.5 – „Wsparcie MĝP – promocja produktów i procesów przyjaznych dla Ğrodowiska”,

ޤ poddziaáanie 1.1.7 – „Dotacje inwestycyjne dla mikroprzedsiĊbiorstw i sektora MĝP w zakresie innowacji i nowych technologii”,

ޤ poddziaáanie 1.1.9 – „Inne inwestycje w przedsiĊbiorstwa”²⁰.

20 Dziaáanie 1.1.6, pomimo tego, Īe polegaáo na przyznawaniu dotacji inwestycyjnych warmiĔ-sko-mazurskim przedsiĊbiorstwom, zostaáo pominiĊte ze wzglĊdu na fakt, iĪ polegaáo ono na udzielaniu pomocy jedynie duĪym przedsiĊbiorstwom (za duĪe przedsiĊbiorstwo uznaje siĊ pod-mioty, które nie speániają kryterium mikro, maáego i Ğredniego przedsiĊbiorcy wedáug wspomnia-nej juĪ definicji zawartej w ustawie z dnia 2 lipca 2004 r. o swobodzie dziaáalnoĞci gospodarczej).

Tabela 4. Zestawienie dotacji otrzymanych w latach 2008-2011 w województwie warmiĔsko-mazurskim na obszarach wiejskich

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie przeprowadzonych badaĔ.

Ze wzglĊdu na fakt, Īe badania dotyczą efektów, jakie pomoc w formie dotacji wywaráa na sektor MSP z obszarów wiejskich na Warmii i Mazurach, dobierane byáy te podmioty, które najwczeĞniejszej uzyskaáy pomoc. W pod-miotach takich moĪna bowiem zdiagnozowaü efekty przyznanej pomocy. Zgod-nie z reguáą n+2 podmioty miaáy maksymalZgod-nie dwa peáne lata na zrealizowaZgod-nie inwestycji, na którą podpisaáy umowĊ o dotacjĊ. Biorąc pod uwagĊ ten fakt oraz reguáĊ trwaáoĞci projektów (3 lata po zakoĔczeniu projektu), przedsiĊbiorstwom, które podpisaáy umowĊ w latach 2008-2010 (2008 byá pierwszym rokiem podpi-sywania umów), skoĔczyá siĊ (lub mógá siĊ skoĔczyü, np. w przypadku 2010 roku – jeĞli w tym samym roku zamkniĊto caáy proces) okres trwaáoĞci. MoĪna wiĊc zbadaü co dziaáo siĊ w tym okresie. Rekordów speániających te kryteria jest 82, tzn. przyznano 82 dotacje dla MSP na obszarach wiejskich. Zamierzano zatem objąü badaniem wszystkie przedsiĊbiorstwa tego typu. JednakĪe ze wzglĊdu na minimalną zaáoĪoną liczbĊ przedsiĊbiorstw zbadanych (60 jedno-stek), okazaáo siĊ, Īe z grupy 82 jednostek nie da siĊ uzyskaü tego wyniku. Po pierwsze, liczba rekordów nie jest toĪsama z liczbą przedsiĊbiorstw, poniewaĪ niektóre przedsiĊbiorstwa braáy wiĊcej niĪ jedną dotacjĊ w tych latach (są nawet przypadki skáadania na ten sam konkurs kilku wniosków i uzyskania wiĊcej niĪ jednej dotacji przez przedsiĊbiorstwo). Po tego rodzaju weryfikacji liczba przed-siĊbiorstw z 82 zmniejszyáa siĊ do 70. Poza tym liczyü siĊ naleĪy z odmową wspóápracy w trakcie badaĔ ankietowych przez przedsiĊbiorstwo – badania te bezpoĞrednio dotyczą wyników ekonomicznych przedsiĊbiorstw – są to wiĊc dane newralgiczne, które przedsiĊbiorcy niechĊtnie ujawniają. Dlatego, okazaáo siĊ koniecznoĞcią dobranie podmiotów, które podpisaáy umowy w 2011 roku.

Takie umowy na dotacje w 2011 roku podpisaáo 27 przedsiĊbiorstw. Są to pod-mioty, których okres trwaáoĞci projektu nie zakoĔczyá siĊ, ale które zakoĔczyáy proces inwestycyjny – w tym przypadku równieĪ zaobserwowaü bĊdzie moĪna efekty ekonomiczne przyznanej pomocy.

Podstawą oceny efektywnoĞci transferu wiedzy byáy studia dokumentacji.

W badaniach wykorzystywano raporty z realizacji dziaáaĔ szkoleniowych w ramach róĪnych programów operacyjnych, przygotowane w latach 2007-2013.

Do oceny efektywnoĞci wykorzystano równieĪ przeprowadzane oceny tych dzia-áaĔ. Analiza opisowa i porównawcza wykorzystane zostaáy jako gáówne metody badawcze uzyskanego materiaáu empirycznego. W przeprowadzonej ocenie efek-tywnoĞci szkoleĔ, tj. relacji pomiĊdzy nakáadami a efektami, uwzglĊdniono do-datkowo kwestiĊ zapotrzebowania na ten instrument wsparcia.

4. EfektywnoĞü wsparcia finansowego z budĪetu Unii Europejskiej