Koncepcja klastrów jest młodą ideą, która ukształtowała się w celu poprawy konkurencyjności i rozwoju gospodarczego. Wraz ze wzrostem wiedzy na temat klastrów, stały się one przeważającym elementem krajowych i regionalnych planów rozwoju gospodarczego.

Powszechnie zakłada się że to klastry przyczyniają się do wzrostu gospodarczego Polski, co w konsekwencji determinuje zjawisko coraz większemu wzrostowi ich liczby. Według PARP do marca 2012 roku odnotowano powstanie łącznie dwustu dwunastu inicjatyw klastrowych. Najczęściej inicjatywy powoływane są rzez przedsiębiorstwa, co dobrze świadczy o stopniu organizacji i współpracy środowiska biznesowego. Aktywnością wykazują się również organizacje działające w otoczeniu biznesu, jednostki badawczo-rozwojowe oraz podmioty z sektora nauki.

Mimo iż inicjatywę klastrową nie można utożsamiać z samym klastrem jest ona formą klastra we wczesnej realizacji to nie zmienia faktu, że każda powzięta inicjatywa niesie ze sobą znaczne nakłady finansowe na tworzenie owego klastra.

W konsekwencji rodzi się pytanie w jakim stopniu poszczególna struktura klastrowa wpływa na gospodarkę całego regionu, a także czy obecność firm w klastrze może wpłynąć na poziomy poszczególnych miar ekonomicznych.

Aby lepiej poznać materię klastrów należałoby zbadać więc, w jakim stopniu istnienie danych struktur klastrowych przekłada się w ocenie ich efektów dla różnych struktur klastrowych. Weryfikację zależności przełożono w oparciu o klaster uzdrowiskowy wyodrębniony w oparciu o metody klasyfikacji i identyfikacji struktur klastrowych.

Celem pracy jest ocena znaczenia klastrów działających w branżach tradycyjnych dla rozwoju gospodarczego. Za przykład klastra tradycyjnego przyjęto klaster posłużył zaproponowany Klaster Uzdrowiskowy w województwie zachodniopomorskim.

Cel główny pracy został uzupełniony o cel cząstkowy - rozróżnienie klastrów tradycyjnych od innowacyjnych w Polsce - z szczególnym naciskiem na istotne cechy różniące te grona.

Rozdział pierwszy wyjaśnia historyczne pochodzenie terminu „cluster”, identyfikuje klaster w firmie, następnie przytacza pojęcie samej inicjatywy, a także ukazuje różne podejścia do zagadnienia klastra który w tracie ewolucji przeszedł licznym przeobrażeniom we współczesnej gospodarce.

W drugim rozdziale autor prezentuje podstawowe metody badawcze którymi należałoby posłużyć się podczas identyfikacji i oceny klastra. Ponadto prezentuje on przyjęte i opisywane przez różnych autorów typy klastrów.

Natomiast rozdział trzeci zawiera opisy przykładowych klastrów w Polsce, poprzedzone przeprowadzoną przez autora analizą potencjałów dla różnych regionów klastrowych. W rozdziale przechodząc od najniżej położonych struktur gron tradycyjnych do najwyżej w modelu innowacyjnym (high-tech) pokazano w oparciu o diament M. Portera, które grona najsilniej wpływają na rozwój gospodarczy dla całej Polski. Dodatkowo zbadano efekty klastrowe dla różnych kategorii badawczych (efekt gospodarczy, społeczny oraz środowiskowy).

W ostatnim czwartym rozdziale zaprezentowano przykładowy klaster uzdrowiskowy dla województwa zachodniopomorskiego wraz z oceną tego klastra, a także postulatami jakie należałoby zrealizować aby uzyskać lepszy efekt klastrowy dla badanego regionu.

W opinii autora pracy przykład klastra uzdrowiskowego w regionie zachodniopomorskim, a także zawarte postulaty należałoby przełożyć w całościowej ocenie gron tradycyjnych bądź we wczesnej fazie rozwoju (ich inicjatyw).

Przedmiotem pracy jest problematyka klastrów w Polsce dla roku 2011 roku. W pracy wykorzystano metody matematyczne, ekonometryczne, statystyczne, graficzne oraz metodę modelowania, a także krytyczną analizę literatury przedmiotu.

Realizując cel główny pracy, autor formuje wnioski w części kończącej poszczególne podrozdziały. Są one rezultatem analizy i oceny zebranych przez autora materiału badawczego, na który składają się metody opisowe, porównawcze, statystyczne oraz graficzne.

Najistotniejsze wnioski badań empirycznych wraz z sądami normatywnymi autora zawarto w zakończeniu pracy.

W części badawczej pracy (rozdział III i IV) wykorzystano zebrane materiały Głównego Urzędu Statystycznego, Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości oraz Instytutu Badań Strukturalnych. Ponadto w pracy posłużono się platformą Banku Danych Lokalnych, a także innymi materiałami internetowymi Portalu Innowacji (www.pi.gov) oraz Ministerstwa Gospodarki.

Rozdział I

Klastry - istota i specyfika

Geneza pojęcia „klaster”

Współczesny rynek składa się z wielu konkurujących i kooperujących ze sobą na różnych płaszczyznach podmiotów, kierujących się własnymi indywidualnymi interesami. Wraz z upływem czasu podmioty te rozszerzają zakres współpracy rynkowej równocześnie rozwijając się, w wyniku czego wzrasta ich skłonność (tendencja) do grupowania się w różnego rodzaju biznesowe powiązania, co można zaobserwować w rozwiniętych gospodarkach rynkowych. Powiązania te cechuje duża różnorodność, gdzie w istniejących relacjach można dostrzec nie tylko czysto konkurencyjny charakter, lecz pewien układ powiązań kooperacyjnych.

Szczególnym przypadkiem równoczesnego pomieszania i wzajemnego przenikania się tych relacji jest koncepcja klastrów. Warto podkreślić, iż klaster jest przykładem mezosystemu ekonomicznego, a więc systemu średniego szczebla.¹ Określić go można mianem systemu pośredniego pomiędzy gospodarką narodową jako całością (makrosystem) i przedsiębiorstw jako mikrosystem.

Fenomen klastra zainteresował badawczy z różnych dziedzin, posługującymi się odrębnymi podejściami analitycznymi i teoriami w celu rozpoznania jego istoty. Przyczyną tego jest fakt, iż klastry są niezbędne dla podnoszenia konkurencyjności i innowacyjności, a tym samym dla wzrostu gospodarczego i zatrudnienia.

Termin klaster pochodzi z angielskiego cluster, co oznacza „grono” bądź „kisć”², grupę podobnych rzeczy, wzrastających, bądź trzymających się razem, grupę ludzi lub rzeczy trzymających się blisko siebie.³ Pojawił się w gospodarkach uprzemysłowionych, a dokładnie wywodzi się z XIX wiecznych dystryktów przemysłowych opisywanych przez A. Marshalla.

Ojcem koncepcji klastrów jest M. Porter, który w swojej pracy „Porter o konkurencji” tłumaczy istotę klastrów, wyznacza ich atrybuty, określa procedury identyfikacji oraz proponuje tzw. politykę klastrową. Jednakże klastry nienazwane istniały już znacznie wcześniej, a mechanizmy tworzenia i działania opisywane były przez licznych autorów.

Koncepcja dystryktu przemysłowego jako pierwsza w historii myśli ekonomicznej tłumaczy korzyści z tworzenia klastrów. A Marshall akcentował ponadto, że w dystryktach przemysłowych panuje specyficzna atmosfera przemysłowa, tzn. zbiór formalnych i nieformalnych zwyczajów, tradycji i praktyk, etosu pracy i etosu przedsiębiorczości, powiązanych z przemysłem.

Obserwowana wysoka koncentracja sektorów nie powodowała spadku atrakcyjności rynku, ale wręcz stanowiła bodziec zachęcający kolejnych przedsiębiorców do otwierania fabryk właśnie w takich skupiskach.⁴

Powyższe zagadnienie jest związane ściśle z kwestią efektów przenikania, nazywanych potocznie spillover effects. Przedmiotem przenikania jest wg Marslalla wiedza.⁵

F. Perroux, był zdania iż w gospodarkach istnieją bieguny wzrostu wywołujące efekty aglomeracji i łączenia, zaś rozwój gospodarczy opiera się na przemyśle wiodącym, wspieranym przez inne branże gospodarki skupione wokół niego. Tą tezę należy określić mianem bieguna wzrostu nazywanego growth pole, które zaczął podkreślać znaczenie kluczowych branż, wywierających wpływ na gospodarkę. Natomiast w 1988 roku E. Dahmen przekształcił myśl przewodnią poprzednika jako koncepcję sieciowania przedsiębiorstw jako czynnika stymulującego działalność jednostek gospodarczych.⁶

Najprostsza definicja pojęcia klaster została sformułowania już w 1994 przez Andersona, w której klaster to sieć przedsiębiorstw, ich klientów i dostawców materiałów, komponentów, maszyn narzędzi, usług szkoleniowych i zasobów finansowych.⁷

Jednakże definicja ta jest niedostatecznie dokładna, gdyż, mimo że kontynuuje zapoczątkowany ciąg myślowy to mało odróżnia się od branży czy sektora w ujęciu modelu pięciu sił Portera.⁸ Według światowej sławy eksperta zdefiniowanie klastra sprowadza się do zidentyfikowania pionowego oraz poziomego łańcucha tworzenia wartości.

Analizę wymiaru pionowego należy rozpocząć od dostawców, a zakończyć na miejscach dystrybucji produktów przedsiębiorstw kreujących centrum klastra. W przypadku wymiaru poziomego identyfikuje się branże, sektory, które korzystają ze wspólnych kanałów dystrybucji, lub produkujących komplementarne wyroby i usługi. Należy podkreślić, iż przy formułowaniu właściwej definicji należy uwzględnić przesłanki, do których M. Porter zalicza: niepokrywalność zakresu klastra z jednym sektorem lub branżą, a także bardzo różny zasięg w przestrzeni geograficznej.⁹

W literaturze ekonomicznej istnieje wiele definicji klastra, jednakże zawsze koncentruje się ona na wybranych elementach, które zdaniem wielu autorów można podzielić na grupy.

Pierwszą z nich są definicje kładące nacisk na koncentrację przedsiębiorstw na danym obszarze, przy współpracy tych samych lub pokrewnych sektorach przemysłu i usług.¹⁰

Kolejna grupa to definicje akcentujące związki interakcyjne i funkcjonalne między przedsiębiorstwami oraz wymiar pozasektorowy.

Kolejne definicje podkreślają w klastrze elementy organizacji, a dokładniej uznają go jako firmę, w której występujące jednostki przekształcają się w sieć podmiotów powiązanych ze sobą relacjami przyczynowo-skutkowymi; rdzeniem takiej organizacji są jednostki wyspecjalizowane w określonej działalności.

Inne natomiast, traktują go jako nadrzędną płaszczyznę komunikacyjną współdziałających przedsiębiorstw, tzn „czarną skrzynkę z której wychodzą akademickie i polityczne nici”.¹¹ Pozostałe zaś określają klaster przez wyznaczenie jego masy krytycznej, czyli ilości podmiotów tworzących klaster.

Najbardziej powszechna, uproszczona i znana definicja industrial district mówi, że klaster jest to geograficzne skupisko, wzajemnie powiązanych firm, wyspecjalizowanych dostawców, jednostek świadczących usługi, firm działających w pokrewnych sektorach i związanych z nimi instytucjami (na przykład uniwersytetów, jednostek normalizacyjnych i stowarzyszeń branżowych) w poszczególnych dziedzinach konkurujących ze sobą, ale również współpracujących.¹²

Organizacja UNIDO uznaje nazwę klaster za miano pojęcia szerszego niż dystrykt przemysłowy, odpowiadające go większemu zbiorowi zgromadzeń przestrzennych przedsiębiorstw.¹³

Martin R. oraz Sunley P. zaobserwowali że teoria porterowska to bardziej teoria konkurencyjności niż teoria klastrów, która wg nich jest „chaotyczną koncepcją” i „modną ideą”, która i tak szybko przeminie.¹⁴

Przyjmuje się zatem, różne podejście do terminu klastrów, w zależności od konieczności zróżnicowanych działań i programów wspierania klastrów. Najbardziej obszerną i najbliższą prawidłowej, można odnaleźć w Rozporządzeniu Ministra Gospodarki, wg której klastry to przestrzenna i sektorowa koncentracja podmiotów działających na rzecz rozwoju gospodarczego lub innowacyjności oraz co najmniej dziesięciu przedsiębiorców wykonujących działalność gospodarczą na terenie jednego lub kilku sąsiednich województw, konkurujących i współpracujących w tych samych lub pokrewnych branżach oraz powiązanych rozbudowaną siecią relacji o formalnym i nieformalnym charakterze, przy czym ponad połowa podmiotów funkcjonujących w ramach klastra stanowią przedsiębiorcy.¹⁵

Definicyjne ujęcie klastra nie rozwiązuje jak widzimy, podejścia do jego koncepcji. Jest prawdą, jak twierdzi Lindqvist, że tworzenie teorii wokół klastrów ma charakter holistyczny i przez koncepcje klastrowe odchodzi się od „twardej” przedsiębiorczości.¹⁶ W związku z tym, proponuje się aby traktować grona jako hybrydową formę długoterminowych wzajemnych stosunków handlowych będącą w ośrodku pomiędzy ekstremami hierarchii i rynku, będącą „optymalną” wytyczną organizacji rynku.¹⁷

Cechy klastra. Firma w klastrze.

Badania nad materią klastrów, należy rozpocząć od wskazania źródeł występowania gron. Prawidłową a zarazem najbardziej dokładną formę źródeł opisuje A. Marshall, w której klastry przyjmują trój składową postać. Określa się je „trójcą Marshalla”, które zostaną rozwinięte w dalszej części pracy nawiązując do różnych sprawczych klasteringu. Wyróżnia się: lokalny rynek pracy, którego wyznacza obecność wykwalifikowanych pracowników z kompetencjami specyficznymi dla danej branży. Dalej, zjawiska rozprzestrzeniania się wiedzy, wywołanej dzięki bliskości geograficznej i społecznej, pomysłów i idei, która zwiększając zdolności techniczne i organizacyjne wpływa pozytywnie na produkcyjność firm. Ostatnią, powiązań wstecz i wprzód, wiążącą się z dostępnością czynników produkcji i dóbr pośrednich dzięki znacznej liczbie działających lokalnie dostawców oraz z możliwością zbytu produktów dzięki istnieniu odbiorców.

Nawiązując do definicji gron, możemy założyć iż sensem budowania klastrów, jest taki sposób organizowania sieci powiązań, by w wyniku wewnętrznej kooperacji, układ nabywał zdolność funkcjonowania i rozwoju na poziomie konkurencji międzyregionalnej, krajowej lub globalnej.¹⁸

Firmy działające w ramach klastrów i sieci współpracy łączą swoje siły w ściśle wyodrębnionych obszarach¹⁹. Pierwszym jest obszar badawczo – rozwojowy, gdzie firmy wchodzące w skład klastra przeprowadzają badania w zakresie podstawowym i zaawansowanym, dalej produkcyjny, w którym następuje łączenie produktów i usług różnych firm oraz surowcowy w którym firmy modelu klastrowego dokonują wspólnych zakupów. Pozostałe obszary obejmują szkolenia z zakresu zarządzania oraz szkolenia specjalistyczne, badania trendów technologicznych, logistykę (wspólne magazyny) oraz marketing i sprzedaż przejawiające się w badaniach marketingowych, wspólną marka produktów, a także wspólnymi kanałami dystrybucji.

W każdym klastrze możemy wyróżnić elementy:²⁰

branża tworząca jądro klastra, podmioty gospodarcze tej branży są nadrzędnymi uczestnikami klastra, osiągają znaczne dochody a także obsługują zwykle rynek międzynarodowy,
branże wspierające, firmy tych branż obsługują branże tworzącą jądro klastra,
infrastruktura „miękka”, do której wliczyć można lokalne szkoły, uniwersytety, instytucje samorządu terytorialnego, agencje rozwoju regionalnego
infrastruktura „twarda”, obejmująca drogi, mosty, gospodarkę odpadami, linię połączeń komunikacyjnych itp.

Są one kluczowe i w ich oparciu autor pracy będzie rozwijał dalszą tematykę oraz przeprowadzał stosowne badania.

Kolejnym krokiem jest wykluczenie błędnych interpretacji klastrowych. Pomocnym w rozwiązaniu tej problematyki może być M. Porter w swojej pracy naukowej dotyczącej gron, wskazuje kryteria różniące. Wynikają one z wewnętrznych różnic struktur klastra, które mogą się w znacznym stopniu różnić. Na podstawie tych warunków określa się ich atrybuty, niezbędne w pierwszych fazach identyfikacji. Rysunek 1 zawiera zestawienie wszystkich wytycznych.²¹

Rysunek 1. Warunki rozróżniające grona

Źródło: Opracowanie własne²²

Ekonomiści sformułowali główne cechy rozwijających się klastrów przedsiębiorstw.²³ Według nich każdy klaster charakteryzuje zależności socjoekonomiczne pomiędzy podmiotami i członkami gospodarstw domowych, które rozwijają się wspólnie w procesie adaptacji do zmian otoczenia. Określa on również koncentrację przedsiębiorstw o wyspecjalizowanej produkcji na określonym obszarze i niezależnych MŚP wokół firm wyspecjalizowanych w jednym elemencie procesu produkcyjnego lub w produkcie końcowym. Poza tym, każdy klaster objaśnia istnienie stosunków sieciowych między przedsiębiorstwami i instytucjami wywodzącymi się ze wspólnych wartości szanowanych przez rodziny i instytucji, między innymi wartość pracy, oszczędzanie czy też wymiana informacji i technologii.

Bardzo zbliżone koncepcje przedstawili amerykańscy ekonomiści, gdzie podstawowe atrybuty klastra (cechy) to:²⁴

konkurencja i współpraca pomiędzy jednostkami poprzez luźne powiązania,
koncentracja przestrzenna firm - odległość pomiędzy podmiotami wchodzącymi w skład klastra musi umożliwiać zachodzenie pozytywnych efektów przenikania,
liczebność – interakcje zachodzące pomiędzy podmiotami umiejscowionymi w bliskości geograficznej muszą dotyczyć takiej liczby podmiotów, która gwarantuje osiągnięcie tzw. masy krytycznej,
interakcje, czyli wzajemne relacje zachodzące pomiędzy podmiotami klastra.

Zauważamy również, że powyższe atrybuty w istocie łączą najważniejsze atrybuty zarówno klastrów nowoczesnych (model amerykański) jak i tradycyjnych (włoski), którymi są: koncentracja (geograficzna i sektorowa), konkurencja i współpraca oraz specjalizacja.²⁵

M.E. Porter zwraca uwagę na inne cechy klastrów, bardzo bliskie zjawisku globalizacji. Według niego klastry budowane są wokół określonych technologii i lokalizacji w sposób nieformalny, a także nie towarzyszy im formalna struktura organizacyjna, gdyż wykorzystywane są powiązania administracyjne występujące w danym regionie. Ponadto grona mogą tworzyć się i zamykać zależnie od pozycji konkurencyjnej sektorów, wokół których zostały utworzone. Wsparcie ze strony władz może mieć miejsce nie tylko w aktualnych a nowych dziedzinach gospodarczych, co więcej nie ograniczając lub wkraczając w konkurencje. Tłumaczy się to faktem, iż takie działania mogą wywołać dominacje wzrostu kosztów przedsiębiorstwa nad wykorzystaniem korzyści wysokiej lokalizacji i współpracy.²⁶

Warunkiem niezbędnym dla procesu rozwoju klastra jest nie przerywalne dostosowanie się jednostek do turbulentnego otoczenia, co wymusza potrzebę o wzajemność istniejących świadczeń i inwestowania w nowe relacje między podmiotami w klastrze.

Według wielu autorów słabo rozwinięta sieć stosunków bezpośrednich i partnerskich, generujących synergię, a będąca podstawą tworzenia się klastrów jest przyczyną niskiej przedsiębiorczości firm i małej konkurencyjności.²⁷ Należy jednak pamiętać, iż relacje te mogą jednak mieć charakter dobrowolny.

W materii klastrów pojawiają się również dobra klubowe. Według autorów są one wynikiem przenikania efektów zewnętrznych do quasi – wewnętrznych.²⁸ Należy przez to rozumieć, że w wyniku specyficznej formy kontaktów i współpracy, dobrowolnej wymianie informacji, efekty te stają się „dobrem klubowym” które może być zarówno kontrolowane jak i absorbowane. Nie ma najmniejszych wątpliwości że jednostki te ponoszą koszty, które częściowo internalizują dobra klubowe i wzmacniają wewnętrzne zasoby, lecz pozostające nadwyżki są również istotnym dodatkowym (synergicznym) źródłem zewnętrznej przewagi konkurencyjnej.

Teoria dóbr klubowych mówi nam także, że mają one szczególnie znaczenie w tych dziedzinach aktywności gospodarczej w których bazuje się na kapitale intelektualnym, o zintensyfikowanych zasobach wiedzy (KIA²⁹).

Opisane powyżej atrybuty wraz z ich pochodnymi tworzą standardowe modele klastrowe. Potencjalny model klastrowy precyzują takie elementy jak przedmiot i cel działania (produkcja określonych produktów, szeroko pojęte usługi), płaszczyzna tego działania (lokalizacja i rodzaj rynku), typ podmiotów wchodzących w skład klastra (firmy produkcyjne, usługowe, jednostki badawcze, uczelnie, jednostki samorządu terytorialnego), sposób organizacji (klaster może mieć dowolną formę bądź też określać organizację ukształtowaną hierarchicznie) oraz forma prawna (samodzielne organizacje, konsorcja, spółka prawa handlowego).³⁰

Poniższy rysunek przedstawia typowe modele klastrowe.

Rysunek 2. Modele klastrów dla Polski

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego³¹

Każdy model klastrowy budowany jest przez zbiór atrybutów i określony poziom kapitału społecznego. Relacja ta ma charakter wprost proporcjonalny, w wyniku czego wyższym zasobom towarzyszyć będzie bardziej zaawansowany model. Dzieje się to w wyniku przepływu wiedzy między instytucjami władzy, przedsiębiorstwem a społeczeństwem w aspekcie wielowymiarowym (wymiar strukturalny, relacyjny, poznawczy).

Kapitał społeczny stanowi część aktywów firmy jako niewidzialny potencjał, który generuje pozytywne skutki wewnętrzne i zewnętrzne, w tym tworzenie sieci i wzrost gospodarczy regionu. Natomiast jego destrukcja przyczynia się do małej zdolności budowy społeczeństwa obywatelskiego, niskiej konkurencyjności gospodarki i najważniejsze, innowacyjności.³²

Według S. Conti wyposażenie społeczne to duch przedsiębiorczości zdolności innowacyjne, kultura przemysłowa, samoidentyfikacja, solidarność społeczna, interaktywność komunikacyjna itp³³. Zatem ma to ścisły związek z poziomem wiedzy i wykształceniem społeczeństwa, a te z kolei tworzą kulturę przedsiębiorczości. Argumenty te przemawiają za tezą że kapitał lub tzw. wyposażenie społeczne regionu może być warunkiem sprzyjającym tworzeniu się klastrów.

Wysoki poziom kapitału społecznego powoduje również umacnianie więzi wewnątrz sieci społecznej i w sieci organizacji oraz stwarza możliwości ich rozszerzenia w układzie podmiotowo – terytorialnym (klastry). Uwarunkowane to jest otwartością na informacje i tolerancją do inności. Opiera on się na czterech filarach, zaś jego posiadanie umożliwia kształtowanie zewnętrznych źródeł wzrostu konkurencyjności przedsiębiorstw (skala mikro) i sektorów, regionów (skala mezo) oraz gospodarki (skala makro).

Sieci społeczne określa się jako trwałe struktury jednostek współpracujących ze sobą w sposób formalny i nieformalny ( np. firmy rodzime). Są zalążkiem klastra gdyż dostarczają one informacji oraz tworzą lepsze warunki wymiany i zależności wewnątrz grup społecznych z otoczeniem.

Rysunek 3 przedstawia ścisła zależność gron od kapitału społecznego.

Rysunek 3. Kapitał społeczny w procesie kształtowania trwałych form współpracy

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego

Tworzenie i rozwój dodatniego kapitału społecznego jest procesem trudnym i długotrwałym, czego powodem jest niepełne zainteresowanie wszystkich grup społecznych. Pozytywny kapitał przyczynia się do wzrostu dobrobytu, spadku kosztów transakcyjnych, ograniczania konfliktów grupowych, zanikania luki rozwojowej oraz eliminowania nierówności społecznych.

Reasumując, koncepcja klasteringu ma swoje podłoże nie tylko w relacjach pomiędzy firmami, jednostkami badawczymi i innymi podmiotami na różnych poziomach lecz także odzwierciedla się w kapitale społecznym poprzez istniejące struktury formalne i nieformalne. Ważnym jest również, iż pozytywne efekty zewnętrzne, czyli korzyści skali generowane na poziomie przemysłu, nie zaś pojedynczej firmy są zjawiskiem stricte przestrzennym i to one dają początek klastrom.³⁴

Inicjatywa klastrowa i jej formy

Jednym z istotnych elementów rozstrzygającym o konkurencyjności klastra są interakcje pomiędzy podmiotami funkcjonującymi w klastrze. Jakość i częstotliwość różnego typu interakcji wyraża się w szybkości i efektywności przepływu informacji i wiedzy, a także na możliwości podejmowania wspólnych działań zarówno pomiędzy przedsiębiorstwami, jak i przedsiębiorstwami a innymi instytucjami np. jednostkami badawczymi.

W tym celu często powstają, a także są inicjowane przez “rękę publiczną” różnego rodzaju mniej lub bardziej formalne sieci, organizacje, których celem jest oddziaływanie na potencjał rozwoju klastrów w sposób bardziej zorganizowany.

Należy pamiętać, że pojęcie klastra nie powinno być utożsamiane jest z inicjatywą klastrową. Inicjatywa klastrowa jest formą mobilizacji, integracji i komunikacji grupy podmiotów funkcjonujących w klastrze. Nie jest ona tożsama z klastrem, ponieważ z reguły nie uczestniczą w niej wszystkie funkcjonujące w klastrze podmioty. Jest natomiast formą mobilizacji, integracji i komunikacji grupy podmiotów funkcjonujących w klastrze. Służy przede wszystkim komunikacji, polegającej na definiowaniu wspólnych celów i ukierunkowaniu konkretnych działań prorozwojowych.³⁵

Na ogół inicjatywę klastrową definiuje się, jako zorganizowane działania zainteresowanych podmiotów (firm, administracji oraz środowiska naukowego), mające na celu przyspieszenie wzrostu i konkurencyjności klastra w regionie.³⁶

Kamycki³⁷ przez inicjatywę klastrową rozumie klaster we wczesnej fazie organizacji na ogół nie wykraczający poza rozwiązania nieformalne, będący w fazie testowania metod współpracy. Ma on dostarczyć niezbędnych rozwiązań do ostatecznego ujęcia węzłowych zagadnień w umowie stowarzyszeniowej (statucie) klastra. Inicjatywy te opłacane są przez uczestników, a także ze środków publicznych w ramach specjalnych programów wsparcia. Powstają one przeważnie w formie projektu, po czym zostają przekształcone w znacznie formalne struktury w ciągu 12 -36 miesięcy.

Z uwagi na występowanie ścisłej korelacji między inicjatorem powstania klastra a sposobem jego powstania wyróżnia się tzw. typ inicjatywy. Inicjatywa oddolna charakterystyczna jest dla klastrów powstałych samoistnie, gdzie impulsem była motywacja własna firm lub osób fizycznych. W przypadku inicjatywy odgórnej, jednostką inicjującą była jednostka spoza sektora przedsiębiorstw, np. instytucja non-profit lub sektor publiczny. Inicjatywy mieszane powstają w sytuacji kiedy klaster powstał na skutek układu pomiędzy przedsiębiorcami a przedstawicielami instytucji spoza świata biznesu.

Inicjatywa klastrowa wiąże pewne etapy niezbędne do kreowania klastra. Początkowy etap zawiera się w czynności gromadzenia kapitału strukturalnego (stanowiącego koncepcję biznesową) i stanowi nieodzowny podstawowy element procesu inicjatywy.

Kolejnym etapem jest wybór koordynatora, w jednym z rozwiązań: wyłonionego w poprzez wyodrębnienie spośród zainteresowanych „grupy inicjującej”, stworzenie podstaw klastrowych (Stowarzyszenie - inicjatywa klastrowa Podkarpackiego Klastra Informatycznego) lub Lokalnych Grup Działania, gdzie funkcjonowanie tych instytucji jest dofinansowywane ze środków publicznych i dysponuje zapleczem kadrowym.

Następnym etapem inicjatywy jest wybór metody integracyjnej. W tym przypadku wymaga to wysoko natężonego wysiłku intelektualnego na etapie inicjatywy klastrowej. Spółki i spółdzielnie wykorzystują integrację kapitałową i uzyskują osobowość prawną. Klaster natomiast stosuje głównie integrację produktową, nie posiada osobowości prawnej i dla swego działania korzysta z osobowości prawnej zrzeszonych podmiotów. W związku z tym ze zbioru metod integracyjnych mogących mieć zastosowanie przy organizacji klastrów należy wyróżnić: umowę konsorcjum, kontakt z rynkiem.

Budowanie więzi nieformalnych według jest kolejnym etapem inicjatywy. Stanowią o istocie klastra oraz budują zaufanie obniżające koszty wymuszania kontraktu. Można zaobserwować następujące rozwiązania jakie są stosowane w konglomeratach azjatyckich m.in. keiretsu, czebole, China Family Bussineses) których przejawami są wzajemna wymiana kadry oraz wzajemny wykup udziałów.

Ostatnim etapem jest podpisanie umowy stowarzyszeniowej (statut), zwanej też statutem klastra. Kładzie się na tym etapie nacisk na dobór sposobu wykorzystania osobowości prawnej zrzeszonych podmiotów do zabezpieczenia wszystkich funkcji biznesowych klastra, tak aby na zewnątrz klaster praktycznie nie różnił się od przedsiębiorstwa.

Rysunek 3 przedstawia elementy wiążące inicjatywę.

Rysunek 4. Potrójna helisa – inicjatywa klastrowa

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego

Klastry gospodarcze w Polsce najczęściej zakładane są przez stowarzyszenia (41%), kolejno przez uczelnie (23,5%), parki naukowo – technologiczne 17,6%, spólkę handlową (11,8%) oraz agencje (5,9%).³⁸

Inicjatywy klastrowe realizują wiele celów, z których część posiada elementy wspólne bądź występuje sporadycznie. Analiza statystyczna dzieli je na sześć głównych grup³⁹.

Badania i sieci (kontakty), grupa celów których zadaniem nadrzędnym jest nawiązywanie nowych kontaktów w ramach klastra, poprzez gromadzenie informacji, publikowanie raportów o klastrach, wymianę informacji poprzez seminaria oraz tworzenie stron internetowych. Stanowi centralny aspekt większości inicjatywy klastrowej.

Przykładem tej formy inicjatywy jest oprogramowanie Vlaams we Flandrii, gdzie koncentracja czynności inicjatywy wyraża się w seminariach, krótkich kursach oraz utrzymaniu sieci extranet, ażeby uzyskać ciągłość wymiany informacji wśród wybranych firm i organizacji.

Innym przykładem tak powziętej inicjatywy może być CITI przewidziana dla firm informatycznych z Afryki Południowej, która za priorytetowy cel obrała ułatwianie kontaktów pomiędzy małymi i dużymi firmami.

Kolejne w grupie są ukierunkowane na działania polityczne, wśród których znajduje się lobbing oraz nawiązywanie dialogu pomiędzy branżami, społecznością naukową, a także organami rządowymi odnajdujemy na przykładzie akademii informatycznej Öresund oraz Malmo – Lund. W tym przypadku ustanowienie inicjatywy ma na celu zminimalizowanie barier administracyjnych.⁴⁰

Cele współpracy handlowej są realizowane poprzez wspólne zakupy, wsparcie biznesowe, wywiad rynkowy, marketing oraz promocję eksportu. Inicjatywa obejmować może takie czynności jak reprezentacja klastra podczas targów, wykonanie badań rynku w zakresie potencjalnych rynków eksportu.

Przykładem tak podjętej inicjatywy może być chociażby działania poprawy eksportu austriackiego poprzez rząd tego kraju. Projekt ten realizowało Ministerstwo Finansów oraz Ministerstwo Gospodarki, poprzez finansowanie Austriackiej Izby Handlu. Wynikiem podjętej inicjatywy jest Austriacki Klaster Żywnościowy.⁴¹

Celowość innych inicjatyw dotyczy edukacji i szkoleń zarówno siły roboczej, jak i edukację kadry kierowniczej. Zjawisko te występuje w północnych Włoszech gdzie Inicjatywa Producentów Komponentów na potrzeby Przemysłu Lotniczego i Kosmicznego w Connecticut rozpoczęła szkolenia, przechodząc następnie do praktyk produkcyjnych, a w ostatnim finalnym etapie do partnerstwa w ramach zakupów oraz marketingu międzynarodowego.

Ponadto inne inicjatywy realizowane są celem ukierunkowanych działań w zakresie innowacji i technologii. W rezultacie ma to przyczynić się (tak podjęta inicjatywa) do ułatwiania procesu usprawniania innowacji oraz technologii. Inicjatywę cechują w szczególności klastry innowacyjne, przy czym głównymi przesłankami są podążanie za trendami technicznymi, sprecyzowanie standardów technicznych, rozpowszechnianie nowych technologii oraz ulepszanie procesów produkcyjnych.

Przykładem takiej inicjatywy może być chociażby Munich Biotech Cluster⁴², który dzięki swojemu położeniu geograficznemu oraz infrastrukturze w Monachium jest silnym ośrodkiem rozwoju innowacji.

Ostatnia grupa wyraża się w ekspansji klastra. Tłumaczy się to tym, iż wiele inicjatyw klastrowych jest uruchamianych celu promowania określonego regionu poprzez poprawę „wizerunku marki”, oraz aktywną promocję inwestycji wewnętrznych FDI, nazywanych bezpośrednimi inwestycjami zagranicznymi.

Prostymi przykładami tak powziętych inicjatyw mogą być inicjatywa CITI⁴³, zlokalizowana w prowincji Western Cape w południowej Afryce, której celem jest poprawa wizerunku obszaru jako regionu IT.

Innym przykładem jest PANAC⁴⁴ na Węgrzech, gdzie zadaniem Klastra Samochodowego Pannon było przyciągnięcie korporacji międzynarodowych do założenia w obrębie struktury klastrowej oraz nawiązywanie bliskich kontaktów dostawczych z węgierską bazą dostawców.

Zakres celów inicjatywy klastrowej finalnie można przedstawić w formie wykresu celów (wykres 6).

Rysunek 5. Wykres celów Inicjatywy Klastrowej

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego⁴⁵

Klaster we współczesnej gospodarce

Literatura przedmiotu pozwala wysunąć wnioski iż pozycja firmy w klastrze ulegała zmianie wraz z rozwojem i popularyzacją tej formy współpracy przedsiębiorstw.

W okoliczności globalizacji gospodarki, prowadzenie działalności gospodarczej ulega diametralnym zmianom. Firmy pod wpływem dynamiki i charakteru zmian otoczenia, np. w sektorze MŚP⁴⁶, opierają się w prowadzonej działalności coraz częściej na partnerstwie, wchodząc w omawiane w tej pracy klastry.

W wyniku takiego świadomego działania przedsiębiorstw zauważalny jest proces zacierania różnic między rolą dostawców, odbiorców, rosnących potrzeb konsumenckich, a także wysokiego znaczenia lojalności klienta. Dobór form współdziałania uzależniony jest od poszczególnych czynników, które pogrupować można w motywy przewodnie. Rysunek 7 ilustruje niektóre (wybrane), pogrupowane wg motywów kooperacji przedsiębiorstw.

Rysunek 6. Motywy podejmowania kooperacji przedsiębiorstw

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego⁴⁷

Podkreśla się bowiem znaczenie klastrów w podnoszeniu konkurencyjności regionów, a także wskazuje na wiele korzyści, jakie są rezultatem z ich funkcjonowania w przypadku regionów, a także podmiotów wchodzących w ich struktury. Autorzy książek, publikacji a także artykułów wymieniają kilka z nich, uznając za najważniejsze:⁴⁸

wypracowanie silniejszej pozycji na rynku,
wymiana doświadczeń,
dostęp do szerszej wiedzy,
redukcja kosztów transakcyjnych,
przyciąganie nowych zasobów i przedsiębiorców,
efektywniejszy podział kompetencji,
szerszy dostęp do szeroko rozumianej innowacji,
lepsze wykorzystanie kapitału relacyjnego (efekt synergii).

Znaczenie kosztów transakcyjnych podkreślili natomiast Roland H. Coase oraz Olivier Williamsom, przedstawiciele ekonomii kosztów transakcyjnych. Według nich w procesie gospodarowania występują trzy podstawowe formy transakcji: organizowane przez rynek, hierarchiczne relacje między partnerami, form pośrednich (hybrydowe). Wysokość kosztów transakcyjnych określa która z form zostanie przyjęta.⁴⁹

Zdaniem O. Williamsona bardziej natężona częstotliwość transakcji skutkuje tym, że bardziej opłacalne jest stosowanie specyficznych struktur regulacyjnych, tutaj klastra, różniących się od czysto rynkowej formy transakcji.

Koncepcję zawiązywaniu się klastrów, bliższą i precyzyjną niżeli Schumpeter’a, przedstawił francuski socjolog Gabriel Tarde. W jej rozumieniu, warunkiem innowacyjności nie jest konkurencja, lecz współpraca. Podkreślał on również rodzaj współpracy, nazywając ją mianem „cooperation de recontre Inter-celebrate”, czyli kooperacji wynikającej ze „spotkania mózgów”, a za podstawowy proces uznał naśladownictwo.⁵⁰

Dosyć często, równolegle do terminu klastra używa się formuły efektu synergicznego. Jest to o tyle ważne gdyż powstaje on w wyniku interakcyjnego oddziaływania podmiotów, identyfikowanego w stosunku do stanu końcowego. Wyszczególniamy pozytywny, negatywny i neutralny efekt synergiczny.

Uwzględnienie efektu synergicznego w tematyce klastrów, przedstawił Peter Corning, gdzie z

punktu widzenia synergii lub jego efektu można w tworzonym łańcuchu wartości zidentyfikować poszczególne rodzaje synergii do klastrów:⁵¹

Jedna z grup która określa synergię „skali”, gdzie nacisk kładzie się na rezultat, będący następstwem założenia klastra, a także „efektu granicznego”, wywołanego kumulacją podmiotów, w wyniku której powstaje nowa zasadnicza innowacja.

Wśród kolejnych znajduje się „systemowa całości”, czyli wyszczególnienie łańcucha wartości, którego nie jesteśmy w stanie dostrzec bez powstania klastra oraz „funkcjonalnych uzupełnień”, polegającego na zaoferowaniu klientom i konsumentom dodatkowych produktów współdziałających z produktami podstawowymi.

Inna, nazywana potocznie jako synergią „zjawisk wyjątkowych” jest wynikiem zmian jakościowych będących wynikiem wzajemnej interakcji poszczególnych podsystemów. Kolejna pod nazwą „ułatwień i udogodnień wywołujących zmiany”, które są aktywowane przy pomocy katalizatorów tworzących nowe reakcje w postaci informacji, komunikatorów oraz ofert współpracy w klastrze.

Pozostałe rodzaje synergii to synergia „wspólnego działania i zmian w środowisku”, „podnoszenia wspólnego ryzyka i kosztów” poprzez wspólne ubezpieczanie się w ramach tworzonego łańcucha wartości, a także „łączenia w klastrze różnych funkcji pracy”.

Istnienie zjawiska klastrów odgrywa kluczową rolę w kontekście zwiększania innowacyjności gospodarki, ponieważ we współczesnych modelach procesów innowacyjnych, innowacje są traktowane jako produkt współpracy i interakcji między ludźmi i organizacjami, a ich otoczeniem. Rosnące znaczenie i popularność koncepcji klastra oraz wpływ klasteringu na rozwój gospodarczy przyczyniły się do ukształtowania polityki wspierania klastrów, między innymi rozwijana przez OECD koncepcja polityki rozwoju gospodarczego opartej o klastry (ang. klaster-based economic development policy).

W krajach uprzemysłowionych, a także rozwijających się, w ramach polityki klastrowej uruchamiane są różnorodne czynności mające na celu stymulowanie rozwoju regionalnego poprzez wspieranie podmiotów gospodarczych w poprawianiu ich pozycji konkurencyjnej. Klastry odgrywają również dużą rolę w kontekście wymiaru terytorialnego polityki rozwoju (ang. territorial-based policy), który można zdefiniować jako realne efekty realizacji inicjatyw rozwojowych zarówno sektorowych, jak i horyzontalnych oraz ustawodawstwa na poziomie kraju i międzynarodowym, odczuwalne na poziomie lokalnym (m.in. rozwoju miast czy rozwoju obszarów wiejskich).

Koncepcja klastrów staje się także istotnym elementem polityki gospodarczej Unii Europejskiej, wpisując się w priorytety Strategii „Europa 2020”. Wzrost zainteresowania klasteringiem obserwuje się także w Polsce, o czym świadczy wiele inicjatyw oraz przedsięwzięć odwołujących się do koncepcji klastra i stosujących to słowo w nazwie. ⁵²

Ważnym modelem, wchodzącym w skład teoretycznego kanonu biznesu międzynarodowego, jest diament Portera. W modelu tym, Porter (1980) wyodrębnia cztery rodzaje warunków, które motywują firmę rozważającą rozpoczęcie działalności w danym kraju: czynniki produkcji, warunki popytowe, obecność pokrewnych sektorów (np. dostawców czy dystrybutorów) oraz rodzaj strategii, struktur i metod walki konkurencyjnej stosowanych przez firmy obecne w tym kraju.

Dodatkowo Porter wyróżnił dwa pozostałe elementy wpływające na decyzję firmy dotyczące lokalizacji jej działalności w danym kraju, mianowicie ryzyko (np. ataku terrorystycznego) i czynniki rządowe (np. rządowe uregulowania prawne dotyczące opodatkowania firm czy ochrony środowiska naturalnego). Wszystkie te czynniki tworzą tzw. diament Portera (rysunek 8).

Rysunek 7. Diament Portera

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego⁵³

Istotę podejścia M. Portera uprościć można do stwierdzenia, że działalność gospodarcza jest w wyższym stopniu produktywna w warunkach dobrze rozwiniętego rynku czynników produkcji, w którym dostępni są wyspecjalizowani dostawcy, klienci kreują popyt, a presja konkurencyjna wywołuje proces ciągłej innowacyjności.⁵⁴

Polityka klastrowa, tworząc warunki dla rozprzestrzeniania się impulsów rozwojowych na pozostałe obszary, będzie umożliwiać pełniejsze wykorzystywanie potencjału rozwojowego, a z drugiej przeciwdziałanie negatywnym skutkom polaryzacji.

Biorąc pod uwagę możliwości uzyskiwania efektów synergii między polityką klastrową oraz mechanizmami dotyczącymi specjalnych stref ekonomicznych, należy zwrócić szczególną uwagę na ukierunkowanie instrumentów wspierania klastrów na rozwój interakcji i współpracy między podmiotami gospodarczymi funkcjonującymi w specjalnych strefach ekonomicznych. Rozwój klastrów może stanowić czynnik dynamizujący działalność gospodarczą w specjalnych strefach ekonomicznych oraz zapewniać długookresowe korzyści dla funkcjonujących w ich ramach przedsiębiorstw, przekładając się także na wzrost konkurencyjności i innowacyjności regionów.

Zawiązane w ten sposób układy mogą dostarczać wiele korzyści do których zaliczyć można np. wzrost udziału w rynku i konkurencyjności przedsiębiorstw, poprawę szeroko rozumianej jakości, a także dostępu do zewnętrznych źródeł finansowania, bądź do powiększonego zysku.⁵⁵

Powyżej wymienione formy korzyści oferowane są przez władze regionalne zainteresowane rozwojem regionu, poprzez agencje rządowe lub organizacje publiczne poświęcone czynnościom promowania innowacji i podnoszenia konkurencyjności. Firma korzystająca z oferty lokalizacyjnej wyraża zgodę działalność koordynatora zewnętrznego, przez co zachodzi zjawisko niepewności do tego czy ów koordynator wywiąże się z przyjętych obowiązków.

Czynności koordynatora obejmują szerokie spektrum działań, gdyż mogą to być ułatwienia w dystrybucji produktów, dostarczania informacji, promocji klastra na zewnątrz, kontaktów z władzami regionalnymi oraz ułatwiania wewnętrznych kontaktów, a także gromadzenia środków na inwestycje. Istotne jest również określenie czy więzi firmy z koordynatorem nabierają charakteru formalnego, przez co staje się ona członkiem większej organizacji czy też firma zachowuje pełną samodzielność prawną i ekonomiczną.

Obydwa rozwiązania są różne, gdyż w pierwszym koordynator stanowi jej zarząd, realizując pełne obowiązki określone statutem, natomiast w drugim charakter współpracy opiera się na zasadzie umów zawieranych przy realizacji określonych projektów. Zależy to w znacznej mierze od stopnia dojrzałości gospodarczej regionu, jego struktury oraz uwarunkowań historycznych.⁵⁶

Koncepcja klasteringu wkracza także w rozwój zrównoważony. Według autorów, odzwierciedla on taki stosunek do sposobu gospodarowania, który gwarantuje zachowanie i wzrost poziomu zdrowia, bezpieczeństwa oraz samorealizacji ludności.

Bliższą działalności gospodarczej oraz koncepcji klastrów jest ustawa o ochronie środowiska z 2001 r., w której jest on definiowany jako rozwój społeczno – gospodarczy, w którym następuje proces integrowania działań politycznych i społecznych z zachowaniem równowagi przyrodniczej oraz trwałości podstawowych procesów przyrodniczych, w celu zagwarantowania możliwości zaspokajania podstawowych potrzeb poszczególnych społeczności lub obywateli zarówno współczesnego pokolenia, jak i przyszłych pokoleń.⁵⁷

Istota klastrów biznesowych w dążeniu do rozwoju trwałego i zrównoważonego wiąże się z ich atrybutami. Można zatem przypuszczać, iż w nawiązaniu do definicji zrównoważonego rozwoju zapewniają one w większym stopniu spójność realizacji celów ekonomiczno-społecznych i ekologicznych.

Wywołane jest to lepszym wykorzystaniem lokalnych zasobów, wzrostem wartości materialnych oraz poprawę dochodu ludności. Dzieje się to w wyniku podejmowania inicjatyw tworzących nowe miejsca pracy, intensyfikacji wydajności pracy i produktywności kapitału rzeczowego.

Z obserwacji wynika również, iż jednostki w klastrze szybciej dostrzegają problem, np. odpadów zanieczyszczeń, tworząc w związku z tym porozumienie podmiotów w środowisku lokalnym, co do sposobów przeciwdziałania ujemnym skutkom gospodarowania dla środowiska przyrodniczego.

Należy pamiętać iż powstawanie klastrów jest postrzegane nie tylko w aspekcie pozytywnym gdyż wśród potencjalnych zagrożeń wyróżnia się: izoforrmizm technologiczny, inflację kosztów pracy, powstawanie dysparytetów dochodowych, nadmierną specjalizację, a także możliwość przeciążenia regionów.⁵⁸ Dojrzały klaster posiada wykształcone zdolności do wspólnego wytwarzania korzyści zewnętrznych, a także wykształcony mechanizm pośredniej, wewnętrznej kontroli wielkości działalności partnerów. Przedsiębiorstwa tworzące klaster absorbują też większym stopniu wspólnie wytworzone korzyści skali. Jest to rezultat tworzonego pomiędzy uczestnikami sieci zwiększonego popytu wewnętrznego przez stymulowanie innowacji.

Rozdział II

Klastry i ich formy

Typologia klastrów

W literaturze odnajdujemy najrozmaitsze podziały i odmiany klastrów. Różne mogą być źródła finansowania, inwestycji, różny zasięg, w momencie kiedy uczestnicy skupiają się na geograficznym obszarze, segmencie rynku lub określonej grupie potrzeb.⁵⁹ Przyjmuje się dziewięć podstawowych cech, które należy uwzględniać na etapie ich identyfikacji i w fazie określania ich możliwości rozwojowych.

Najprostszym są dwa podstawowe typy klastrów, wertykalny i horyzontalny. W modelu wertykalnym przedsiębiorstwa są powiązane przez zależności kupujący – sprzedawca, tzn wzdłuż łańcucha wartości tj od surowca przez półprodukty, skończywszy na produkcie finalnym.⁶⁰ Natomiast w klastrze horyzontalnym firmy jednostki gospodarcze dostarczają porównywalny produkt na rynek, zatrudniają specjalistów z pokrewnych dziedzin lub wykorzystują do produkcji podobne surowce.

Na podstawie stadium rozwoju opisuje się;

klastry działające, gdzie uczestnicy w pełni wykorzystują jego potencjał do osiągania efektów, wyższych niżeli suma wydatków pojedynczych podmiotów,
klastry utajnione, czyli takie które istnieją, lecz nie dochodzi w nich jeszcze do wykorzystania szans oraz efektów synergicznych
klastry potencjalne, które mogłyby zaistnieć lecz nie są spełnione w dalszym ciągu warunki kluczowe tj. zasoby.

Rozważając typologie klastrów według stadium rozwoju, należy odwołać się do idei cyklicznego rozwoju klastrów. Według tej teorii podlegać one będą cyklowi życia. Określając stadium rozwoju klastrów zauważalne jest podobieństwo cyklu życia klastra do produktu w nim wytwarzanego. Przemieszczanie się pomiędzy fazami rozwoju przemysłu jest na ogół funkcją cyklu życia produktu w danym klastrze. W ramach tego wyróżnić można:⁶¹

Klastry zalążkowe, we wczesnej fazie wzrostu. Dużą uwagę przywiązuje się do roli rządu i innych instytucji wspierających klastry, szczególnie w działaniach na rzecz transefu informacji,
Klastry wzrostowe, są wynikiem wyścigu naśladowców technologii i konkurentów którzy próbują nadążać za nowymi rozwiązaniami marketingowymi i technologicznymi,
Klastry dojrzałe gromadzą uczestników nisz rynkowych i sposobów na poprawę produktywności,
Klastry schyłkowe, to takie w których produkt klastra staje się w pełni zastępowalny, zaś uczestnicy klastra nie rozwijają kluczowych kompetencji i nie poszukują potencjalnych nowych produktów.

Ze względu na rodzaj działalności można uporządkować klastry na przemysłowe, rolnicze, usługowe i IC.

Warunkiem identyfikacji klastra przemysłowego jest inicjatywa oddolna wynikająca z ukształtowanej historycznie specjalizacji regionu lub charakteru innowacji technologicznej. Podobny charakter kwalifikacji wystąpi w przypadku klastrów rolniczo – żywnościowych.

Natomiast klaster typu usługowego może powstać w wyniku w następstwie popytu wewnętrznego lub oddziaływania stymulującego władz publicznych czy instytucji naukowo – badawczych, ale jego podstawę stanowi wówczas wysoka jakość kapitału społecznego w danym regionie.

Główną determinantą powstawania klastrów IC w danym regionie jest bliska lokalizacja uczelni technicznej i innych ośrodków naukowych, które kształtują podaż wysokiej jakości kapitału ludzkiego, co z kolei przekłada się na nowe pomysły i produkty technologiczne oraz przedsiębiorcze działania.

Inaczej natomiast wygląda kategoria klastrów z punktu widzenia zarządzania, gdyż dzieli się je według krajów pochodzenia. Tłumaczy się to tym, iż w zależności od uwarunkowań kulturowych i instytucjonalnych powstały różne formy organizacyjne klastrów. Możemy wyróżnić klaster duński, włoski i holenderski.

Klaster duński działa w oparciu o program rządowy, koordynujący działania na szczeblu krajowym. Istotną rolę odgrywa tutaj broker sieciowy, który inicjuje kontakty między partnerami i koordynuje działanie klastra.⁶² Ponadto klaster ten powinien obejmować koordynatora sieci, w czynnościach od rozwijania umiejętności neutralnego koordynatora sieci po zapewnienie środków diagnostycznych i analitycznych, a skończywszy na opracowaniu przejrzystej strategii dla klastra.

Cechą charakterystyczną klastra włoskiego jest brak sformalizowania struktury, brak powiązań kapitałowych lub brak odrębnej struktury zarządzającej. Ponadto związki pomiędzy przedsiębiorstwami są inicjowane przez właścicieli, zaś w firmach dużą rolę odgrywają związki rodzinne.⁶³

Jeszcze inną formą organizacyjną jest model holenderski, w którym organizacje precyzyjnie współpracują z organizacją badawczo-rozwojową.⁶⁴ Cechą charakterystyczną tego typu klastra jest silny nacisk na innowacje, aktywna polityka rządu oraz ścisła współpraca z ośrodkiem badawczo – rozwojowym lub placówką naukową. Istotną korzyścią takiej współpracy jest znacznie niższy koszt wdrożenia prototypowych urządzeń i technologii.

Brusco natomiast wysunął propozycje kategorii funkcjonalnej, wyróżniając cztery rodzaje regionalnych sieci ze względu na funkcje. Pierwszy przypadek to taki, w którym współpraca ma miejsce między małymi przedsiębiorstwami z tej samej branży. Pomiędzy firmami nie występują powiązania produkcyjne, gdyż jednostki te nie funkcjonują w ramach tego samego łańcucha wartości dodanej. Nazywa się to nieformalnymi związkami kooperacyjnymi. Drugi przedstawia związek między klientem a wyspecjalizowanym dostawcą, gdzie dostawca ma za zadanie rozwiązywanie problemów technicznych oraz pełnienie funkcji doradczej. Kolejny opisuje kooperacje między grupą firm, koordynowaną przez jeden podmiot. Głównym zamiarem takiej współpracy jest osiąganie korzyści skali, których nie udałoby się zrealizować pojedynczej firmie. Ostatni już typ, kładzie nacisk na współpracę pomiędzy kilkoma przedsiębiorstwami, nakierowaną na pozyskanie nowych rynków lub wykorzystanie nowych technologii.

Całkiem inne kryteria typologiczne wyróżnił Ketels, w których jeden odnosi się do rodzaju produktu oferowanego przez klaster, np. klaster samochodowy, odzieżowy. Kolejny opisuje powiązanie branży tworzącej centrum klastra z określoną jej lokalizacją, a także jej wrażliwość na czynnik odległości geograficznej oraz jej mobilność. Inny natomiast poziom rozwoju danego klastra, przez jakość środowiska, w którym funkcjonuje oraz działań podejmowanych przez firmy-uczestników klastra.

Natomiast A. Markusen.⁶⁵ wyróżnia cztery podstawowe modele rozwoju klastra; sieciowy nazywanym także marshallowskim, typu hub-and-spoke, satelitarny oraz instytucjonalny. Pierwszym typem jest klaster pokrewny włoskim dystryktom przemysłowym (sieciowy). Ten typ klastra charakteryzuje się m. in. dominacją małych i średnich przedsiębiorstw, silną specjalizacją jak również intensywną wzajemną rywalizacją z jednoczesnym funkcjonowaniem systemu powiązań sieciowych opartych na zaufaniu. Występowanie tych czynników umożliwia m.in. elastyczną specjalizację, wysoką produktywność oraz kreuje potencjał innowacyjny. Dzięki takiemu klastrowi lokalna infrastruktura wspiera wyspecjalizowaną sprzedaż, usługi i sieci dostawców.⁶⁶

Klaster typu hub-and-spoke charakteryzujący się koegzystencją dużych lokalnych przedsiębiorstw powiązanych hierarchicznie z rozległa grupą firm sektora MSP (np. Seattle - Boeing czy Toyota City). Klaster tego typu bazuje w dużym stopniu na sile wielkich lokalnych korporacji charakteryzując się jednocześnie elastycznością działania oraz wykorzystaniem przewag kosztowych.⁶⁷

Rynek pracy jest także mniej elastyczny niżeli w klastrze sieciowym, a stopień rozwoju regionu jest uzależniony od kondycji jednostki gospodarczej centralnej lub danego przemysłu który tworzy środowisko dla nowych możliwości.⁶⁸

Ostatni, klaster satelitarny z dominującym udziałem przedsiębiorstw sektora MSP uzależnionych od przedsiębiorstw zewnętrznych, którego przewaga lokalizacyjna opiera się z reguły na niższych kosztach (np. Research Triangle Park w Północnej Karolinie, region Manaus w Brazylii).

Odnaleźć też można podział na typy klastrów według zasięgu terytorialnego, wg którego wyróżnia się: lokalne, regionalne, krajowe oraz międzynarodowe. Konfiguracja partnersko – terytorialna stanowi o przewadze klastrów nad dystryktami przemysłowymi ograniczonymi lokalnie. W klastrach firm podstawowa działalność jest znacząco skoncentrowana lokalnie, w wyniku czego ten typ sieci jest otwarty na nowych uczestników i przepływy importowo – eksportowe dóbr oraz kapitału o różnym zasięgu, co przesądza o pozycji konkurencyjnej klastra i jego udziale w międzynarodowym podziale pracy.

Inne typy klastrów wskazuje M.H. Best. Jest on przekonany, że Porter opisuje klastry dojrzałe w krajach wysoko rozwiniętych, zatem podział na klastry statyczne oraz dynamiczne jest jak najbardziej zasadny. Definiuje on klastry statyczne jako działające przy ograniczonych innowacjach, korzystając z ekonomii lokalizacji. Natomiast dynamiczne realizują zadania ciągłego doskonalenia procesów, pracowników i usług.

Schematyczny podział klastrów przedstawiono w tabeli 1.

Tabela 1. Wybrane rodzaje klastrów

Kryteria	Rodzaje (typy)
Rozmiar firm	Dużych przedsiębiorstw, małych i średnich firm, mieszane
Faza cyklu życia	Embrionalna, wzrostu, dojrzałości, schyłku
Okres rozwoju	Uczenia się, współpracy, dojrzewania, schyłku, globalizacji
Rodzaj działalności	Przemysłowe, rolnicze, usługowe, budowlane, IC
Dynamika	Statyczne, dynamiczne
Czas istnienia	Nowo powstałe, wtórne
Stopień kooperacji	Płytkie, głębokie
Liczba powiązanych sektorów	Wąskie, szerokie
Znaczenie technologii	Lokalne klastry innowacyjne (wysoko, średnio, nisko) i tradycyjne
Główny czynnik	Zasobowe (surowcowe, warunki), intelektualne (jakość kapitału ludzkiego, jakość środowiska), z kapitałem zagranicznym
Zasięg terytorialny	Lokalne, regionalne, , krajowe, międzynarodowe
M. E. Portera	Statyczne, dynamiczne

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego⁶⁹

Klastry instytucjonalne są zdominowane przez instytucje publiczne typu non profit (laboratoria B+R, uniwersytety, bazy militarne, biura rządowe). Należy podkreślić, iż instytucje te przyciągają dostawców dóbr i usług. W sytuacji kiedy klaster taki zdominowany przez duże przedsiębiorstwo, może stać się zależny od jego pomocy. Wówczas nadrzędność dużych instytucji może mieć coraz mniejsze znaczenie, gdyż firmy w klastrze stają się równorzędnymi partnerami.

W Polsce, wg Alicji Sosnowskiej i Stanisława Łobejko mogą być tworzone takie rodzaje klastrów jak klaster regionalny, innowacyjny oraz innowacyjny high-tech o powiązaniach sieciowych.⁷⁰ Różnią się one genezą powstania, okresem działania, przedmiotem działania, rodzajem powiązań pomiędzy firmami oraz stopniem zaangażowania w proces innowacyjny.

Jak wynika z zaprezentowanej systematyki industrial district, w praktyce mogą one przyjmować różne formy organizacyjne. Według J. Staszewskiej czy S. Sosnowskiej i S. Łobejko całą uwagę należy skupić na metodyce zarządzania nimi. Wyróżnić można takie węzłowe etapy i odpowiadające im działania jak:⁷¹

Budowanie inicjatywy klastrowej, obejmuje analizę środowiska biznesowego, utworzenie grupy inicjującej założenie klastra, opracowanie wstępnego planu działań,
Zaprojektowanie struktury organizacyjnej klastra oraz dokonanie wyboru lidera odpowiedzialnego za opracowanie statutu i zasad funkcjonowania porozumienia
Przygotowanie formalnego projektu organizacji, ze wskazaniem potencjalnych efektów współpracy
Tworzenie sieci powiązań między uczestnikami klastra
Budowanie dojrzałości klastra oraz marki i pozycji organizacji klastrowej w regionie, jak również w środowisku klastrowym

Reasumując, należy podkreślić wagę typologii i klasyfikacji industrial district w badaniach dotyczących wpływu istniejących wzorców klastrów na aktywizację regionu oraz lokalną przewagę konkurencyjną gdyż pozwala ona na wyróżnienie cech mierzalnym oraz atrybutów niemierzalnych związanych z kapitałem społecznym i nieformalnymi relacjami.

Klastry tradycyjne, innowacyjne i sieciowe

Firmy klastra tradycyjnego są najprostszym modelem klastrowym i specjalizują się w tradycyjnych gałęziach przemysłu, do którego należą na przykład przemysł meblarski, włókienniczy lub tradycyjne branże przemysłu metalowego. Klastry te nie zawierają pełnego zestawu atrybutów przypisanym klastrom położonych na wyższym poziomach.

Do gron mogą należeć grupy nie powiązanych formalnie podmiotów, lub małe i średnie przedsiębiorstwa wytwarzające produkty w ramach kooperacji dużego podmiotu. Podmiotem tym będzie tutaj firma produkcyjna (montażowa) bądź sieci handlowe związane z umowami o dostawach produktów. Zlokalizowane są w regionach, które od wielu lat specjalizują się w danym rodzaju produkcji. Potencjał tego typu klastra dla gospodarki regionu wyraża się w podtrzymywaniu produkcji, a zatem stabilnością zatrudnienia pracowników oraz tworzenia ośrodka przemysłowego o określonym prestiżu i możliwościach wzrostu konkurencyjności.

Klaster tradycyjny może lecz nie musi, mieć ustalonej struktury oraz komórki zarządzającej. Natomiast współpraca firm w tej strukturze opiera się na formalnych bądź nieformalnych umowach pomiędzy przedsiębiorstwami, zaś reprezentowanie wspólnych korzyści może być powierzone osobom z wyboru lub działających na zasadzie ustalonego konsensusu liderom.⁷²

Alternatywnie rolę koordynatora może również przyjąć samorząd lub władze regionalne. Wówczas to te podmioty starać się będą o zapewnienie środków dla wsparcia innowacji bądź promocji produktów firm przynależących do klastra, z uwagi na społeczny cel utrzymania bądź stworzenia nowych miejsc pracy. Również w tym przypadku firmy mogą powołać strukturę organizacyjną upoważnioną do reprezentowania ich wspólnego celu wobec władz w ramach budowania przedsiębiorczości.

Unikalne miejsce wśród klastrów zajmują klastry innowacyjne (rozwojowe). Zgodnie z marshallowską koncepcją czynnikiem sprawczym koncentracji innowacyjnych podmiotów jest fakt, że wiedza odkryta w klastrze przepływa sprawniej w klastrze niż poza nim.⁷³

Wśród klastrów innowacyjnych odnajdujemy klastry wysoko, średnio lub nisko technologiczne. Do najbardziej zaawansowanych można zakwalifikować klastry opierające się na inkubatorach innowacyjności i parkach technologicznych, średnio innowacyjne to klastry podwykonawczo – dystrybucyjne, zaś mało innowacyjne w tym przypadku to te oparte na technologiach naśladowniczych.⁷⁴

W literaturze przedmiotu klaster innowacyjny określa się jako sieć powiązanych ze sobą przedsiębiorstw, instytucji tworzących wiedzę (uniwersytety, instytucje badawcze, firmy dostarczające rozwiązań technologicznych), instytucji łączących (usługi związane z rozpowszechnianiem technologii) oraz klientów.⁷⁵

Definicja zaczerpnięta z dokumentu UE⁷⁶ w pełni precyzuje klaster innowacyjny. Według niej klastry innowacyjne to skupiska niezależnych przedsiębiorstw - nowopowstałych firm innowacyjnych, małych, średnich i dużych przedsiębiorstw oraz organizacji badawczych - działających w określonym sektorze i regionie oraz mających na celu stymulowanie działalności innowacyjnej przez promowanie intensywnych kontaktów, współdzielenie zaplecza technicznego oraz wymianę wiedzy i doświadczeń oraz poprzez skuteczne przyczynianie się do transferu technologii, tworzenia sieci powiązań oraz rozpowszechniania informacji wśród przedsiębiorstw wchodzących w skład danego klastra.

Innowacyjność gospodarki interpretowana jest znacznie szerzej, oprócz prostych założeń definicyjnych po bardziej złożone, w których jest procesem doskonalenia i rozwoju istniejących technologii produkcyjnych, eksploatacyjnych i dotyczących sfery usług, wprowadzania nowych rozwiązań w organizacji i zarządzaniu oraz doskonalenia i rozwoju infrastruktury gromadzenia, przetwarzania i udostępniania informacji. Nadrzędnym czynnikiem sprawczym zachowań inwestycyjnych jest konkurencja rynkowa, przy założeniu że silniejszemu nasileniu tego zjawiska wewnątrz klastra towarzyszy większy przymus stosowania nowości produktowych i technologicznych i na odwrót.⁷⁷

Firmy wchodzące w skład takich właśnie klastrów charakteryzuje znaczny stopień specjalizacji i komplementarności oferowanych dóbr i usług. Generuje to dynamiczny proces tworzenia wiedzy ( uczenia się oraz innowacji ) i jej transferu. Ponadto mają miejsce zbiorowe procesy uczenia się, które generują innowacje, a przez to zwiększają konkurencyjność w sektorach hight-tech. Ponadto cechuje je otwarte lokalne nastawienie do sieci, obecność liderów, nastawienie na ekspansje ponadregionalną oraz poszukiwanie nowych odbiorców. Grona tego typu są ukierunkowane są w dużej mierze na inwestycje.⁷⁸ Aktualnie innowacje są wynikiem nieuporządkowanych interakcji pomiędzy przedsiębiorstwami, uniwersytetami i instytucjami badawczymi.⁷⁹ Jest to model inny niżeli tradycyjny, gdyż wewnątrz organizacyjne jednostki badawcze przekształciły badania i odkrycia naukowców w innowacje procesowe i produktowe.⁸⁰ Instytucje te mogą być połączone horyzontalnie lub wertykalnie. Celem tej współpracy jest szeroko pojęty rozwój, bazowany na infrastrukturze materialnej oraz wygenerowanej wiedzy.⁸¹

W podziale przyjętym przez OECD za kryterium podziału przyjęto sposób powstawania procesów innowacyjnych wewnątrz klastra, wyróżniając w ten sposób kategorie.⁸² Pierwszą grupę stanowią klastry oparte na wiedzy, które tworzą firmy z sektorów związanych z działalnością B+R i kooperujące z instytucjami badawczymi sektora publicznego, wśród których występują gałęzie: przemysł farmaceutyczny, lotniczy, chemiczny, elektroniczny. Kolejną, klastry oparte na korzyści skali, kooperujące z instytutami technicznymi i uczelniami wyższymi, bazujące na zewnętrznych dostawcach technologii, o działalności opartej na produkcji na szeroką skalę. W tym przypadku są to takie gałęzie jak: przemysł spożywczy, samochodowy, maszynowy. Następną, klastry uzależnione od dostawcy, które opierają swoją działalność na współpracy z dostawcami, imporcie technologii w formie dóbr kapitałowych i półproduktów. Zalicza się: przemysł rolniczy, leśniczy, przetwórczy. Ostatnią, klastry wyspecjalizowanych dostawców, które skupione są blisko siebie, kładące nacisk na działalność badawczo – rozwojową oraz na innowacje produktowe (przemysł komputerowy).

Spośród klastrów innowacyjnych sukcesywnie wyłania się grupa klastrów innowacyjnych high-tech. Odpowiadają one przedstawionym powyżej cechom klastra innowacyjnego, lecz jednocześnie charakteryzuje je dodatkowo przynależność przedmiotu działania do dziedzin nowoczesnych technologii oraz sieciowy charakter powiązań bazujący na wykorzystaniu technologii ICT. Grona te wykorzystują doświadczenia nowoczesnych rozwiązań pochodzących z zaawansowanych technologicznie krajów UE, do których zalicza się: sieci kompetencji w Niemczech⁸³, bądź rozwiązań zaczerpniętych z krajów skandynawskich⁸⁴.

Ponadto firmy należące do klastra tworzą zorganizowaną się, która posiada koordynatora gromadzącego źródła innowacji, realizatorów innowacji oraz usługi około biznesowe. Przykładem jakim można się posłużyć jest broker sieciowy, czerpiący innowacje z B+R na rzecz przedsiębiorstw ich realizujących oraz realizujący dodatkowe usługi w zakresie marketingu i promocji. Ważnym jest fakt iż w sieci zapewniony jest przepływ informacji w zakresie realizacji programów innowacyjnych.

Warto wspomnieć, iż dużą rolę w tego typu klastrach spełnia najczęściej jednostka naukowa bądź firma informatyczna. Sieciowe struktury klastrowe tworzone w Polsce w znacznej mierze funkcjonują w oparciu o naśladownictwo, jednakże osiągają one również sukcesy.⁸⁵

Identyfikacja i ocena klastrów

Przegląd literatury w obszarze badawczym klastrów wskazuje na brak ujednoliconego podejścia, brak kompleksowej polityki, a także brak pogłębionych badań dotyczących klastrów w Polsce. W rezultacie sposoby identyfikacji funkcjonujących i kreujących się klastrów oraz warunków ich funkcjonowania można uznać jako jeden z najtrudniejszych problemów badawczych.

Nie ma ujednoliconej metodyki w zakresie identyfikacji, oceny klastrów, zaś ich analizę prowadzi się w wielu wymiarach. Pierwsza płaszczyzna opisuje poziom analizy, natomiast druga nawiązuje do charakteru relacji pomiędzy podmiotami: powiązania produkcyjne czy innowacyjne.⁸⁶

Poszczególne poziomy analizy i identyfikacji klastra prezentuje tabela 2.

Tabela 2. Poziomy analizy i identyfikacji klastra

Poziom dokonywanej analizy	Określenie klastra	Cel i sposób analizy
	Powiązania innowacyjne	Więzi produkcyjne
Poziom makro – całej gospodarka	Rozbicie systemu ekonomicznego na sektory, które transmitują wiedzę i technologię	Rozbicie systemu ekonomicznego na sektory , które tworzą łańcuch wartości dodanej, produkcji
Poziom mezo – branżowy	Dyfuzja wiedzy i technologii pomiędzy sektorami	Powiązania wprzód i wstecz (backward i forward i linkages) pomiędzy sektorami
Poziom mikro –przedsiębiorstwa	Dyfuzja technologii i wiedzy między firmami i innymi jednostkami, uniwersytetami	Sprzedawcy i dostawcy w łańcuchu wartości dodanej

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego⁸⁷

Akceptując sugestię A. Hoen, która mówi iż w ujęciu teoretycznym skupiano uwagę głównie na klastrach innowacyjnych na poziomie mikro, zaś empirycznie badano głownie mezoklastry produkcyjne, możemy wyróżnić następujące metody identyfikacji gron:

monograficzną, nawiązującej do „diamentu Portera”,
input-output, opierającej się na ilościowej analizie tabel nakłady-efekty przy równoczesnym uwzględnieniu elementów (relacji między sektorami, rodzaju danych, stosowanej techniki),
grafu, oparte na danych o innowacjach.

Przyjęcie określonej metody warunkuje cel badania oraz dostępność informacji. W praktyce najczęściej stosowane są metody ilościowe, bazujące na danych statystyki powszechnej oraz jakościowe, polegające na ocenach czynników przez respondentów (wywiady, badania ankietowe).⁸⁸

Metody ilościowe posiadają swoje wady. W ich przypadku nie jesteśmy w stanie określić intensywności relacji i ich form między podmiotami klastra, przez co w rezultacie stosuje się metody mieszane, z wykorzystaniem analizy wielowskaźnikowej, zawierającej aspekty ilościowe i jakościowe łącznie.

Natomiast w oparciu o ustalenia M. Portera⁸⁹, należałoby bazując na wskaźnikach takich jak udział branży w rynku światowym i wartość zagranicznych inwestycji bezpośrednich wyselekcjonować te branże bądź sektory w danej gospodarce narodowej, które są konkurencyjne na międzynarodowej.

Należy pamiętać, że ograniczanie się do wskazówek pochodzących z zestawień statystycznych może doprowadzić do pomijania niektórych branż, sektorów bądź do zbyt szerokiego nakreślania granic klastra, dlatego też należałoby skorzystać z zaproponowanego przez autorów zestawu warunków koniecznych i wystarczających dla kreacji klastra.⁹⁰

Przyjmując powyższe założenia, procedurę identyfikowania klastrów można sprowadzić do sekwencji sześciu kroków postępowania dążącego do identyfikacji źródeł danych i wiedzy o klastrach lub inicjatyw klastrowych, w tym opracowania strategii rozwoju.⁹¹

Etap I obejmuje sprecyzowanie regionu o zasięg organizacyjny jst⁹² (gmina, powiat, województwo) dla poszukiwanych klastrów o różnym poziomie rozwoju w oparciu o rodzaj działalności podmiotów klastrowych.

Etap II ma na celu wykrycie wszystkich pomiotów tworzących tzw. inicjatywę klastrową bądź należących do sieci wraz z pozostałymi tworzącymi klaster. Do tego grona mogą należeć nowoczesne zakłady działające w profilu identyfikowanego klastra, instytucje samorządowe i państwowe, stowarzyszenia i urzędy, izby – przemysłowo handlowe, stowarzyszenia producenckie, instytucje finansowe, uniwersytety i jednostki badawczo rozwojowe oraz regionalne agencje innowacyjności.

Etap III wykorzystuje pomiary metod ilościowych na poziomach jst przy użyciu: współczynnika lokalizacji (L), współczynnika poziomu wynagrodzeń (S) lub stopy wzrostu (G) i innych.

Warunkami koniecznymi przejścia do kolejnych procedur identyfikacji jest kryterium współczynników dla (L) > 1,25, (S) > 110% sr(bazowej) i (G) > sr(bazowa).

Etap IV analiz wkracza w metody jakościowe, tj. zebranie informacji poprzez przeprowadzenie wywiadów menedżerskich indywidualnych lub grupowych zogniskowanych, których celem jest pogłębienie wiedzy i danych o działalności w profilu potencjalnego klastra, istniejących powiązaniach, transferze towarów pomiędzy przedsiębiorstwami wraz z relacjami konkurencyjności i współpracy.

Etap VI finalizuje i uzupełnia analizę o określenie celów politykę i działania kluczowych partnerów klastra na szczeblu lokalnym, regionalnym lub krajowym. Do zwiększenia precyzji oceny skuteczności zaleca się ustanowienie wspólnych miar i wskaźników wydajności dla wszystkich podmiotów klastra.

Rysunek 9 przedstawia procedurę identyfikacji klastrów.

Rysunek 8. Procedura identyfikowania klastrów

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego⁹³

Okoliczności te nie wskazują kategorycznie, gdzie dojdzie do jego powstania, lecz sugerują które branże są bardziej podatne w spontanicznym tworzeniu się klastrów, które jak potwierdzają liczne studia zagraniczne prowadzone w tej materii.⁹⁴ Niektóre światowe koncepcje klastrów są skoncentrowane na poziomie firm i dotyczą oceny konkurencyjności sieci dostawców. Analizy te wykorzystuje się do identyfikacji powiązań ze strategicznymi partnerami do podjęcia innowacyjnych projektów.

Na poziomie średnim wykorzystuje się analizę SWOT. Została ona przeprowadzona m.in. przez Michaela Porter’a w latach dziewięćdziesiątych, oceniając klastry w USA, Danii, Finlandii, Szwecji oraz Holandi, a także w Polsce. Podmiotem objętym analizie SWOT w Polsce była natomiast Plastikowa Dolina.

W literaturze można odnaleźć informacje na temat identyfikacji i oceny klastrów, lecz nie ma w tym zakresie jednolitej metody. Wiele środowisk badawczych tworzy własną metodę i wykorzystuje dla celów badawczych. W przypadku analiz regionalnych, ocenie podlegają najbardziej podobne do siebie gminy, w zakresie rozwoju infrastruktury gospodarczej, czy atrakcyjności inwestycyjnej.

Pierwszą grupę stanowią metody współczynnikowe (natężenia, zmian i zasięgu zjawiska), wśród których znajdują się: współczynnik zmienności rozmieszczenia, współczynnik grawitacji, współczynnik lokalizacji Florence’a. Kolejną stanowią współczynniki lokalizacji, koncentracji oraz mapy klastra Pozostałe grupy metod to metody hybrydowe oraz rozbudowane metody identyfikacji i oceny klastrów o charakterze cząstkowym i całościowym.

Współczynnik zmienności rozmieszczenia służy do określania zmian w strukturze przestrzennej zjawiska. Współczynnik lokalizacji Florence’a używany jest natomiast do poziomu koncentracji przestrzennej zjawiska, zaś współczynnik grawitacji określa zasięg zjawiska przez oddziaływanie ośrodka centralnego.

Tabela 3 prezentuje pozostałe, a niewymienione wykorzystywane sposoby oceny klastra.

Tabela 3. Wybrane sposoby (metody) oceny klastra

Nazwa metody	Skrócony opis
Metoda penetracji powiązań z zastosowaniem ankiety	Bada siłę natężenia pomiędzy podmiotami
Metoda delficka	Zastosowanie procedury „rund” wywiadów
Badanie przepływów międzygałęziowych	Sporządzenie i analiza macierzy przepływów
Współczynniki lokalizacji, koncentracji	Rozkład badanego zjawiska regionu niższego na tle regionu wyższego rzędu
Wielosektorowa analiza jakościowa	Ocena rozwoju regionalnego w oparciu o wagi na podstawie danych przepływów międzygałęziowych.
Poszukiwanie sekcji „przodujących”	Pomiar konkurencyjności sekcji w gospodarce regionu wraz opisem powiązań wewnątrz sekcji
Metoda GEM⁹⁵	Mierzy siłę ekonomiczną i efektywność oraz aktywność innowacyjną klastra w oparciu o diament Portera.
Diagram pajęczynowy	Na mapie klastra zaznacza się wartości wskaźników: rozmiar (np. zatrudnienie, liczba firm), potencjał, moc (np. poziom płac), dynamika wzrostu (dot. ww. wskaźników)
Metoda OECD	Badanie głównych form współpracy między poszczególnymi elementami regionalnego systemu innowacji obejmujących bezpośrednią i pośrednią działalność B+R w przedsiębiorstwie
Metoda taksonomiczna	Wyodrębnienie podobnych obszarów według zbioru cech diagnostycznych dowolnej wielkości przy zastosowaniu metody: obliczania różnic przeciętnych, niehierarchicznej analizy skupień lub dendrydowej
Zaawansowane metody statystyki wielu zmiennych	Bazują na danych wielowymiarowych

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego⁹⁶

Wśród wymienionych metod na szczególna uwagę zasługują współczynniki lokalizacji, koncentracji, których konstrukcja w wysokim stopniu efektywności pozwala na sprecyzowanie klastra.

Pozwalają one badaczom poznanie rozkładu badanego zjawiska w regionie niższego rzędu (np. gmina, powiat, województwo, NUTS(x)) na tle regionu wyższego rzędu (np. powiat, województwo, kraj, NUTS(x+1)). Stosuje się zróżnicowane wzory, przyjmując oznaczenia:

A(i)^k – liczba przedsiębiorców, nakładów inwestycyjnych, zatrudnienia lub innych wielkości ekonomicznych w grupie i (i=1, 2, …, i) w jednostce niższego rzędu k (k=1, 2, …,k).

B^k – liczba przedsiębiorstw (inne) w sekcji w jednostce niższego rzędu,

C(i) – liczba przedsiębiorstw (inne) w grupie i (i=1, 2, …, i) w jednostce wyższego rzędu,

D – liczba przedsiębiorstw (inne) w sekcji w jednostce wyższego rzędu.

Współczynnik lokalizacji został zaproponowany przez Kim, gdzie liczba przedsiębiorstw A_i^k podawana może być dla poszczególnych gmin k, w których prowadzona jest działalność w grupie i, do całkowitej liczby przedsiębiorstw B^k w sekcji w gminie. Kolejno otrzymany wynik należy podzielić przez liczby przedsiębiorstw C_i i D powiatu, do którego badana gmina należy terytorialnie. Wartości powyżej 1,25 świadczą o specjalizacji lub przewadze jednostki terytorialnej na tle otoczenia.

Indeks Simsona (Si) bada zróżnicowanie działalności wewnątrz jednostki terytorialnej, bez możliwości porównania jednostki niższego szczebla do jednostki wyższego szczebla. Przyjmuje zakres wartości (0,1), gdzie wartość bliska zeru należy interpretować jako duże zróżnicowanie cechy, natomiast jedności świadczy o małym jej zróżnicowaniu.

Współczynnik lokalizacji Florence’a charakteryzuje ogólna przestrzenną strukturę lokalizacji przedsiębiorstw i jednostek w gminach powiatu. Poziom wskaźnika informować będzie badacza, w przypadku wartości za zakresu (0;0,5) o podobieństwie struktur, natomiast w przedziale (0,5;1) o wysokiej lokalizacji. Badanymi mogą być przedsiębiorstwa przemysłowe (B_i) i przetwarzające żywność (A_i^k).

Współczynnik lokalizacji Gini określa przestrzenną koncentrację pewnej sekcji przemysłu w kontekście całego przemysłu w różnych jednostkach terytorialnych: gmina, powiat, województwo. Przedmiotem badania mogą być różne zmienne ekonomiczne w zależności od potrzeb i celu analizy: zatrudnienie, wartość eksportu. Wartości współczynnika mieszczą się w przedziale 0<GC<1, gdzie wartości bliskie zeru należy uznać jako brak koncentracji, natomiast jedności – całkowitej koncentracji.

Określenie współczynnika zawiera się w poniższej procedurze postępowania⁹⁷.

Pierwszym krokiem jest obliczenie udziałów l_i^k liczby przedsiębiorstw A_i^k w jednostkach niższego rzędu k (k = 1, 2, …, k) w grupie i (i=1, 2, …, i) względem liczby przedsiębiorstw C w grupie i (i=1, 2, …, i) w jednostce wyższego rzędu A_i^klC_i,

Drugim, ustalenie udziałów L_i^k liczby przedsiębiorstw B^k w jednostkach niższego rzędu k (k= 1, 2, …, k) w sekcji względem liczby przedsiębiorstw D w sekcji jednostki wyższego rzędu B^k/D

Kolejnym, uporządkowanie par udziałów l_i^k − L_i^k, rosnąco względem l_i^k oraz obliczeniem skumulowanych wartości dla tych udziałów.

Następnym, sporządzenie wykresu, gdzie na osi X znajdą się skumulowane wartości L_i^k, zaś Y -skumulowane l_i^k.

W ostatnim kroku łączy się linią prostą punkty o współrzędnych (0,0) i (100,100), a następnie oblicza pole powierzchni powstałej figury P ograniczonej przekątną (linia równomiernego podziału) i linią łamaną P, łączącą pary l_i^k − L_i^k. Otrzymany wynik podstawia się do wzoru.

Indeks aglomeracji Ellisona i Glaesera podobnie jak poprzednik, określa stopień koncentracji geograficznej przemysłu przy zastosowaniu innej, bardziej złożonej już formuły.

Zmienną G_EGⁱ określa się mianem „surowej” miary koncentracji geograficznej, natomiast Hⁱ indeksem Herfindahla dla badanej sekcji. W przypadku pierwszej zmiennej wzoru, oblicza się udział poszczególnych fabryk j w wynikach przemysłu, natomiast drugiej zatrudnienia w przemyśle i w całym regionie.

Interpretacja wyniku końcowego dla indeksu aglomeracji równego lub bliskiego zeru można przypisywać zakładom zlokalizowanych przypadkowo, natomiast w przypadku µ>1, dla ich zamierzonej koncentracji.

Indeks klastrowy jest złożoną i precyzyjną miarą gęstości lokalizacji, w której uwzględnia się: względne natężenie przemysłu (ID), względną liczbę przedsiębiorców (IS) oraz względną wielkość przedsiębiorstw (SB). Wielkości te są kalkulowane dla poszczególnych sektorów działalności przemysłowej (i) w kolejnych regionach (k) i uwzględniają liczbę zatrudnionych (W_i^k), liczbę przedsiębiorstw (A_i^k), wielkość regionu (R_k), oraz zaludnienie w regionie (Z_i).

W przypadku CI, koncentracja przedsiębiorstw należących do określonej sekcji przemysłu jest potwierdzona wówczas, gdy CI > 1. Należy pamiętać, że wyższe wartości wskaźnika zapewniają bardziej realne (optymalne) warunki dla tworzenia się klastra zaś „progowe” zależą w wysokim stopniu od stopnia agregacji przemysłu, liczby potencjalnych klastrów, aspektów socjalnych i behawioralnych.

Tabela 4 zawiera zestawienie wszystkich współczynników wraz z ich formułami.

Tabela 4. Współczynniki lokalizacji (koncentracji)

Nazwa	Oznaczenie	Formuła
Współczynnik lokalizacji⁹⁸	L	$$L = \frac{A_{i}^{k}}{B^{k}} \div \frac{C^{i}}{D}$$
Indeks Simsona	SI	$$SI = \left( \frac{A_{i}^{k}}{A_{i}^{k} + B^{k}} \right)^{2} + \left( \frac{B_{i} - A_{i}^{k}}{A_{i}^{k} + B^{k}} \right)^{2}\ $$
Współczynnik lokalizacji Florence’a	F	$$F = 0,5\sum_{i}^{}\left( B_{i} - A_{i}^{k} \right) \div 100$$
Współczynnik lokalizacji Gini	GC	$$GC = \frac{P}{5000}\ $$ ,gdzie 5000 przyjąć za połowę powierzchni kwadratu o bokach 100%
Indeks aglomeracji Ellisona i Glaesera	µ	u_EGⁱ = G_EGⁱ − Hⁱ ÷ (1−Hⁱ) ,gdzie indeks oblicza się wg wzoru: $\sum_{j = 1}^{i}{H^{i} =}{(L_{k}^{i})}^{2}$ „surową” wg wzoru: $G_{\text{EG}}^{i} = \frac{\sum_{i}^{k}\left( \frac{A_{i}^{k}}{C_{i}} - \frac{W_{i}^{k}}{Z_{i}} \right)^{2}}{1 - \sum_{i = 1}^{k}\left( \frac{W_{i}^{k}}{Z_{i}} \right)^{2}}$
Indeks klastrowy⁹⁹	CI	$$CI = \text{ID}_{\text{ik}}\text{IS}_{\text{ik}}\frac{1}{\text{SB}}$$

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego

Ważną wśród powyżej opisanych grup metod stanowi metoda mapy klastra, która odzwierciedla zaznaczone przepływy materiałów, wyrobów, wiedzy innowacji w klastrze między firmami (produkcyjnymi, zaopatrzenia i zbytu), instytucjami. Klasyczną metodę mapowania klastrów opracował M.E. Porter, zaś jej zadaniem jest lepsza identyfikacja, poznanie profilu i ekonomiki klastrów. Zawiera się w następujących krokach (etapach postępowania). Przeprowadzając analizę klastrów eksperci M. Porter oraz G. Anderson zalecają następujące etapy postępowania:¹⁰⁰

Określenie zasięgu przestrzennego badanego obszaru na podstawie miejsc występowania uczestników klastra,
Zanalizowanie zatrudnienie przez pryzmat koncentracji regionalnej, wykorzystując wskaźniki koncentracji,
Zidentyfikować i wybrać prawdopodobne skupiska głównych ekspertów u których można stwierdzić wzajemne więzi i zasady budowania oraz wchodzenia do ich relacji,
Wykonanie oceny rozliczeń finansowych w sposób niepodlegający na analizie dostępnych danych,
Przeprowadzenie mapowania klastra, tzn. przeprowadzenie graficznej wirtualizacji dziedzin i powiązań występujących w klastrze,
Przedstawienie korzyści i znaczenia klastra dla regionu na podstawie analizy trendu, co jest podstawą do opracowania strategicznego programu rozwoju klastra i regionu

Metoda mapowania klastra ma wiele zalet, do których zaliczyć można możliwość zidentyfikowania mocnych i słabych stron w zakresie konkurencyjności, możliwość określenia stopnia rozwoju klastra, sposobność identyfikacji obszarów wzrostu, okazję do zidentyfikowania obszarów współpracy między klastrami a także zbadanie wpływu otrzymanych i wypracowanych zasobów na rozwój klastra.

Rozdział III

Klastry w praktyce

Miary potencjałów klastrowych. Określenie regionów klastrowych w Polsce we wstępnej procedurze mapowania klastrów.

Obecnie powstało i nadal powstaje wiele inicjatyw klastrowych. Trafność tych inicjatyw zdaniem autora wynika w dużej mierze wynika z zrozumieniu potencjałów klastrowych, a także szans i zagrożeń jakie niesie ze sobą każda nowo utworzona inicjatywa. W rozdziale podjęto próbę identyfikacji podłoża klastrowego, w oparciu której w dalszej części pracy można będzie udzielić odpowiedź jakie czynniki powinny występować w przypadku każdej nowo powstałej inicjatywy (wg jej rodzaju).

Konstrukcja wskaźnika potencjału rozwoju klastrów tradycyjnych powinna być oparta w głównej mierze w warunkach w jakich dany region (społeczeństwo) funkcjonuje. Wyższe poziomy warunków przedsiębiorczości oraz innych miar ekonomicznych zawartych w pracy, zgodnie z tą ideą powinny zawsze warunkować większe prawdopodobieństwo występowania podstawowych struktur.

Natomiast konstrukcja wskaźnika potencjału rozwoju klastrów innowacyjnych i zaawansowanych technologii oparta jest na procedurze wskaźnika kompozytowego uwzględniającego cały ciąg czynników mających wpływ na warunki tworzenia i rozwijania klastrów, wyrażoną poprzez stanowiących jego składową cząstkowe.

Pierwszą grupę wskaźników cząstkowych użytych do szacowania tworzą miary potencjału innowacyjności regionu pozwalające odzwierciedlić poziom i strukturę kwalifikacji zasobów pracy w regionie. Druga grupa wskaźników zawiera dane wielkości wydatków publicznych na B+R, wyznaczoną jako procent PKB w danym regionie, potencjału innowacyjności regionu oraz koncentracji przedsiębiorstw z sektora zaawansowanych technologii.

Źródłem danych są Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności z 2006 r., dane Banku Danych Regionalnych GUS, dane PARP. Ponadto wskaźnik koncentracji przedsiębiorstw z sektora zaawansowanych technologii bazuje na podstawie danych z bazy Teleadreson, dotyczący relacji liczby mieszkańców województwa do liczby przedsiębiorstw zaawansowanych technologii i został opracowany przez dr ElźbietęWojnicką.

W kategorii instytucjonalnych czynników determinujących rozwój przedsiębiorczości i innowacyjności zastosowano wskaźnik dostępu do usług instytucji oferujących wsparcie dla małych przedsiębiorstw. Ponadto uwzględniono wskaźnik dotyczący stopnia poinformowania o możliwościach korzystania z usług ww. w regionach, zaczerpnięty z opracowania Grabowskiego et al. (2003). Na podstawie wyników badań GUS (2008) dotyczących kategorii instytucjonalnych czynników determinujących rozwój przedsiębiorczości i innowacyjności wyróżniono wskaźnik dostępu do publicznego wsparcia działalności innowacyjnej, takiej jak granty, dotacje lub subsydia oraz miarę roli publicznych instytucji naukowych.

Dla uwarunkowań ekonomicznych, jako przybliżenia dostępu do kapitału dla MŚP wykorzystano wskaźnik dotyczący roli środków własnych jako źródeł finansowania nakładów innowacyjnych (Żołnierski, 2006). Przybliżeniem rynku zbytu na innowacyjne wyroby i usługi jest wskaźnik dotyczący przychodów z innowacyjnych produktów przedsiębiorstw w danym regionie zaczerpnięty z badań GUS (2008).

Poniższa tabela 5 zawiera czynniki składowe wskaźnika kompozytowego potencjału rozwoju klastrów.

Tabela 5. Czynniki składowe wskaźnika kompozytowego rozwoju klastrów

Nazwa wskaźnika kompozytowego	Składowe
Potencjał innowacyjny regionów i specjalizacja w sektorze wysokich technologii	Udział absolwentów uczelni technicznych w grupie absolwentów studiów wyższych ogółem
	Udział osób z wykształceniem wyższym w grupie wieku 25-64
	Nakłady na sferę B+R w % PKB
	Koncentracja przedsiębiorstw z sektora zawansowanych technologii
Uwarunkowania instytucjonalne w zakresie przedsiębiorczości i innowacyjności	Nasycenie ośrodkami innowacyjności i przedsiębiorczości
	Wsparcie publiczne na działalność innowacyjną – przemysł i usługi
	Korzystanie i stopień poinformowania o usługach instytucji wsparcia MŚP
	Rola instytucji B&R jako źródeł informacji o innowacji – przemysł i usługi
Uwarunkowania ekonomiczne tworzenia klastrów zaawansowanych technologii	Źródła finansowania nakładów innowacyjnych w MŚP w sektorze przemysłowym
	Przychody ze sprzedaży produktów nowych lub istotnie ulepszonych w przedsiębiorstwach w sektorze przemysłowym

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego¹⁰¹

Funkcjonowanie klastrów jest zjawiskiem zaobserwowanym w wielu krajach. Poparte jest to wynikami wieloletnich badań prowadzonych przez M. E. Portera.¹⁰²

W Polsce klastry maja szanse rozwoju dzięki dopływowi bezpośrednich inwestycji zagranicznych. Istnienie klastra przedsiębiorstw w danym regionie jest istotną determinantą zachęcającą BIZ do uruchomienia procesu powstawania firm od podstaw, bądź wejścia do już istniejących przedsiębiorstw i zagwarantowania sobie wpływu na ich funkcjonowanie.

Wiemy iż klastry biznesowe występują w różnych działach gospodarki, przemyśle przetwórczym, budownictwie, transporcie, handlu, IT oraz gospodarce żywnościowej. Warto pamiętać, iż w rzeczywistości oprócz klastrów zidentyfikowanych i działających istnieją również klastry niewidoczne, potencjalne o raz życzeniowe.

W Polsce ujęcie i zbadanie nowych klastrów niewidocznych i życzeniowych wymaga pogłębionych badań i wsparcia ze strony polityki regionalnej. Świadczy o tym badanie wykonane przez Ketelsa i Solvella w 2006 roku¹⁰³. W Polsce zidentyfikowano 156 klastrów na podstawie rozmiaru, stopnia specjalizacji i koncentracji zatrudnienia w sektorach. Warto wspomnieć iż rozmieszczenie regionalne tych klastrów wzrasta w większości przypadków równolegle do poziomu rozwoju gospodarczego w województwach mierzonych w PKB per capita.

Jak widzimy nie zawsze większej liczbie klastrów danego modelu w regionie, towarzyszy wyższy poziom jego rozwoju gospodarczego. Do województw dominujących w tradycyjne struktury klastrowe zalicza się: mazowieckie, śląskie, małopolskie oraz wielkopolskie. Natomiast najmniejsze nasilenie liczby klastrów występuje w województwach: świętokrzyskim, opolskim, warmińsko – mazurskim, lubuskim i podlaskim.

Wykres 1. Zależność pomiędzy poziomem PKB per capita dla poszczególnych województw, a liczbą klastrów w poszczególnych województwach Polski

Źródło: Opracowanie własne

Autor pracy podjął próbę wykazania zależności ilości struktur klastrowych do wielkości PKB per capita za pomocą miary statystycznej, analizy zależności Pearsona.¹⁰⁴. Współczynnik ten określa poziom zależności liniowej między zmiennymi losowymi. Ponadto korelacja dodatnia (wartość współczynnika korelacji od 0 do 1) – informuje, że wzrostowi wartości jednej cechy towarzyszy wzrost średnich wartości drugiej cechy, natomiast korelacja ujemna (wartość współczynnika korelacji od -1 do 0) - informuje, że wzrostowi wartości jednej cechy towarzyszy spadek średnich wartości drugiej cechy.

Zaobserwowano iż zależność między poziomem PKB per capita a całkowitą liczbą klastrów w poszczególnych województwach Polski jest skorelowana umiarkowanie (zależność istotna), zaś jej wartość kształtuje się na poziomie 0,489. Ponadto brak jest związków korelacyjnego w przypadku ilości gron tradycyjnych (wartość współczynnika -0,073), a w przypadku innowacyjnych zaobserwowano korelacje umiarkowaną dodatnią (zależność istotna) o wartości 0,578. Wyniki miar pozwalają wysunąć tezę, iż rola klastrów w gospodarce jest znacząca jednakże dużą rolę odgrywają skupiska innowacyjne.

Również Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową przeprowadził badania w procedurze tzw. mapowania klastrów w Polsce. Przeprowadzona analiza empiryczna 18 skupisk położonych w ośmiu województwach o największym prawdopodobieństwie istnienia klastra, wyodrębniła podgrupy klastrów wysokiej technologii i klastry przemysłów tradycyjnych.¹⁰⁵

W pracy przedstawiono po dwa klastry z regionu dla każdego rodzaju modelu klastrowego na terenie Polski. Do każdego załączono stosowne wskaźniki rankingowe, w celu uwzględnienia najbardziej powszechnych klastrów (potencjalnych) o najbardziej rozbudowanych strukturach klastrowych. Inną budowę zastosowano w przypadku klastrów tradycyjnych, jak i innowacyjnych.

Klastry innowacyjne oraz high-tech określono przy udziale wskaźnika kompozytowego. Zastosowano wagi dla następujących cząstkowych z uwagi na charakter parametrów:

udział osób z wykształceniem wyższym w grupie wieku 25-64 wartość wagi wynosi 0,3
udział uczelni technicznych wśród absolwentów studiów wyższych ogółem, przyjęta waga 0,3
nakłady na sferę B&R w % PKB regionu, waga 0,3
koncentracja przedsiębiorstw zaawansowanych technologii, waga 0,1

Obserwacja wyników przy uwzględnieniu miar cząstkowych wskaźnika kompozytowego potencjał innowacyjny regionów i specjalizacja w sektorze wysokich technologii, pozwala stwierdzić iż dominującym województwem w ww. struktury klastrowe jest województwo mazowieckie o wartości wskaźnika 8,42. Drugim, co do wielkości pomorskie (5,05), dalej małopolskie (4,29) i Dolnośląskie (4,22) . Pozostałe województwa osiągnęły wartości odchyleń od średniej dla Polski wynoszącej 3,75 bliskie zeru lub ujemne.

Tabela 6 przedstawia stopnie innowacyjności cząstkowych w kompozytowym.

Tabela 6. Potencjał innowacyjny regionów i specjalizacja w sektorze wysokich technologii

Lp.	Wyszczególnienie	udział osób z wykształceniem wyższym w grupie wieku 25-64	udział uczelni technicznych wśród absolwentów studiów wyższych ogółem	nakłady na sferę B&R w % PKB regionu	koncentracja przedsiębiorstw zaawansowanych technologii	Potencjał innowacyjny regionów i specjalizacja w sektorze wysokich technologii (wskaźnik kompozytowy)
b	Polska	0,18	0,14	0,18	36	3,75
1	Mazowieckie	0,26	0,15	0,33	82	8,42
2	Pomorskie	0,19	0,11	0,21	49	5,05
3	Małopolskie	0,19	0,19	0,25	41	4,29
4	Dolnośląskie	0,18	0,13	0,1	41	4,22

Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych

W przypadku drugiej kategorii zastosowano wagi wg rozkładu nacisku nasycenia: (0,6;0,15;0,05;0,05;0,15). Najmocniejszą pozycję pod względem uwarunkowań instytucjonalnego otoczenia przedsiębiorstw i innowacyjności posiada województwo Podkarpackie (9,386) i Podlaskie (9,09). Dopiero dalej w rankingu kształtują się Mazowieckie (7,994) na pozycji trzeciej oraz Lubelskie (7,571) Taka sytuacja może wynikać z niskich nakładów na B&R i niewielkiego odsetku wsparcia publicznego na działalność innowacyjną, jednakże instytucjonalne otoczenie poprawia i wyróżnia te województwo. W stosunkowo dobrej sytuacji jest także Dolnośląskie (8,735) z pozycją dziewiątą w rankingu.

Sytuację podkarpackiego i podlaskiego można tłumaczyć tym iż posiadają one dobrze rozwiniętą sieć instytucji wspierających przedsiębiorstwa lecz ze względu na niski potencjał innowacyjny tych regionów, wsparcie świadczone jest w większości przypadków przedsiębiorstwom innowacyjnym ale funkcjonujących w tradycyjnych sektorach gospodarki.

Województwa pomorskie i małopolskie osiągnęły wartość poniżej średniej bazowej krajowej. Niemniej nie oznacza to błędu szacowania, lecz świadczy o innych niżeli wymienionych we wstępie rozdziału źródłach finansowania z uwagi na BIZ. Inne nie zestawione tabelarycznie województwa osiągnęły wartości odchyleń od średniej dla Polski wynoszącej 7,141 o znaku przeciwnym i bliskim jedności.

Tabela 7. Uwarunkowania instytucjonalnego otoczenia przedsiębiorstw i innowacyjności

Lp	Wyszczególnienie	Nasycenie ośrodkami innowacji i przedsiębiorczości	Wsparcie publiczne na działalność innowacyjną	Korzystanie i stopień poinformowania o usługach instytucji wsparcia MSP	Rola instytucji B&R jako źródeł informacji o innowacji	Uwarunkowania instytucjonalnego otoczenia przedsiębiorstw i innowacyjności (Wskaźnik kompozytowy)
B	Polska	0,06	27,2	13	34	4,5
1	Podkarpackie	0,06	39,8	19	33	5,2
2	Podlaskie	0,05	40,8	19	26	4,6
3	Mazowieckie	0,09	27,9	21	46	2,7
4	Lubelskie	0,06	30,5	14	32	4,4
5	Świętokrzyskie	0,03	29,7	8	32	6,8
6	Warmińsko	0,05	30	13	35	2,2
7	Wielkopolskie	0,09	29,4	7	35	4,3
8	Zachodniopom.	0,06	29,3	14	23	5,7
9	Dolnośląskie	0,07	24,8	18	26	7,7

Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych

Trzecią kategorię czynników determinujących powstawanie i rozwój gron zaawansowanych technologii stanowią ekonomiczne uwarunkowania przedsiębiorczości i innowacji z przyjętymi przez autora pracy wagami (0,1;0,45;0,45).

Zróżnicowanie regionalne dla s tej grupy wskaźników jest bardzo wyraźne. Województwami, które mają najlepszą pozycję pod względem kapitału do kapitału niezbędnego dla finansowania innowacyjnej działalności jak i tworzonych bodźców do kształtowania oferty innowacyjnych produktów i usług generowanych przez rynek są pomorskie (16,25), mazowieckie (13,11) oraz małopolskie (11,015).

Relatywnie wysoką pozycję zajmuje również województwo śląskie (10,655) i podkarpackie (10,15), zaś dolnośląskie ukształtowało się na pozycji piątej z wartością 10,245. W pozostałych województwach podmioty gospodarcze mają znacznie bardziej ograniczone zasoby kapitału na finansowanie działań inwestycyjnych, a równocześnie popyt na nowe, innowacyjne dobra i usługi.

Tabela 8. Ekonomiczne uwarunkowania przedsiębiorczości i innowacji

Lp.	Wyszczególnienie	Źródła finansowania nakładów innowacyjnych w MSP	Przychody ze sprzedaży produktów nowych lub istotnie ulepszonych w przedsiębiorstwach w sektorze przem. i w sektorze usług	Ekonomiczne uwarunkowania przedsiębiorczości i innowacji (wskaźnik kompozytowy)
B	Polska	71	5,9	3
1	Pomorskie	59	19,9	3,1
2	Mazowieckie	87	5,5	4,3
3	Małopolskie	80	5,9	0,8
4	Śląskie	71	6,5	1,4
5	Dolnośląskie	75	3,1	3
6	Podkarpackie	70	5,8	1,2

Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych

Autor pracy podjął próbę graficznego zespolenia wskaźników kompozytowych na wykresie 2 przy użyciu odchyleń badanego zjawiska. Województwa mazowieckie i pomorskie we wszystkich przypadkach osiągnęły wartość „In plus” i w oparciu o nie zostaną w dalszym etapie zdefiniowane klastry innowacyjne i high-tech. Sugeruje to występowaniem wszystkich podstaw do kierunku rozwoju klastrów (potencjalnych) o podłożu bogatego kapitału społecznego, udziału i efektywności BIZ oraz realnych podstaw klastrowych w oparciu o diament Portera.

Innymi województwami osiągającymi wartości bliskie zera „In minus”, z równoczesnym występowaniem „In plus” to małopolskie i dolnośląskie. Należałoby zatem przypuszczać iż województwa te posiadają odpowiednia uwarunkowania do podejmowania inicjatyw klastrów innowacyjnych. Ponadto w opinii autora, należy domniemać występowania mniej rozwiniętego modelu klastrowego – klastrów tradycyjnych we wszystkich przypadkach In plus oraz In minus bliskich jedności (województwo śląskie, podkarpackie).

Wykres 2. Graficzne odzwierciedlenie potencjału powstawania i rozwoju klastrów „In plus – In minus” na poziomie makro

Źródło: Opracowanie własne

Syntetyczne ujęcie wszystkich opisanych wskaźników wymaga zastosowania odpowiedniej metody agregacji. Większość metod szacowania wskaźników kompozytowych, który w łączny sposób prezentują informacje z większej liczby współczynników zakłada rekompensacje wyższych danej kategorii, niższymi innego rodzaju. W przypadku konkretnego wyboru wskaźnika nie możemy założyć, iż poprawnie będzie on odzwierciedlał potencjał powstawania i rozwoju klastrów.

Autorzy licznych bogatych w zasoby wiedzy na temat klastrów opracowań i publikacji zastosowali metodę agregacji, która nie przyjmuje ścisłych założeń. Non-compensatory multicriteria approach (MCA), jest metodą dla której brak jest konieczności normalizacji i standaryzacji poszczególnych wskaźników, które wyrażone są w odmiennych jednostkach.

Korzystając z algorytmu MCA opracowano ranking regionów według potencjału powstawania i rozwoju klastrów. Poniższy wykres przedstawia wybranych pierwszych osiem pozycji rankingowych.

Wykres 3. Potencjał regionów w Polsce (algorytm MCA)

Źródło: Opracowanie własne

W oparciu o MCA stwierdzić można iż najwyższe wartości wskaźnika kompozytowego przyjmuje województwo Mazowieckie, będące liderem co do uwarunkowań pod względem wszystkich trzech wyróżnionych kategorii czynników determinujących tworzenia klastrów innowacyjnych i high-tech. Dalej, małopolskie, region z dużym potencjałem innowacyjnym wraz z korzystnymi uwarunkowaniami ekonomicznymi. Na pozycji trzeciej pomorskie, w którym potencjał innowacyjny jest stosunkowo wysoki a zarazem popyt na innowacyjne produkty i usługi jest obszerny, jednakże podmioty gospodarcze w tym regionie mogą napotkać problemy w finansowaniu działalności innowacyjnej (wykres 2).

Z przedstawionych powyżej analiz wynika, że w Polsce jest grupa województw w których można odnaleźć struktury klastrowe o różnych stopniach złożoności i zaawansowania. Metodą bilansowania struktur modelu klastrowego, autor pracy wyróżnił te województwa których liczebność klastrów danego modelu (T/I/IHT) jest dominująca. Ponadto strukturom przypisano tzw. współczynniki pozycji wraz z pozycją w MCA.

W dalszej części pracy utworzono również model ekonomiczny wylosowanych struktur o przewadze innowacyjnej lub tradycyjnej. Następnie oszacowano parametry złotego ośrodka klastrowego typu high – tech, którego wyznacznikiem do przyjęcia lub odrzucenia tezy o istnieniu jest udział aktywów spółek produkcyjnych wysokich technologii w ogóle aktywów firm tego sektora Zbadano również wpływ grup regionów dla tych przewag na środowisko przyrodnicze (pomiar zanieczyszczeń) a także na uwarunkowania społeczne oraz bezpośredni wpływ na zrównoważony rozwój.

Poniższa tabela zawiera grupy wybranych na tej podstawie klastrów w Polsce.

Tabela 9. Klastry podjęte badaniom efektywności klastrowej do pozycji MCA (2011 r.)

Pozycja w MCA.	Województwo	Liczba klastrów ogółem	Przykładowe klastry	Struktura klastrowa innowacyjny(I) High tech (IHT) tradycyjny(T),	Współczynnik pozycji (efektywności)
				IHT¹⁰⁶	I
4	Dolnośląskie	11	1)Klaster Innowacyjnych Technologii w Wytwarzaniu CINNOMATECH 2)Nutribiomed Klaster	0	2
7	Lubelskie	14	1)Dolina Ekologicznej Żywności 2)Klaster Restauratorów i Hotelarzy	0	1
8	Łódzkie	10	1) Klaster Bioenergia dla regionu 2) Kutnowski Klaster Technologiczny	1	2
2	Małopolskie	13	1)Plastikowa Dolina 2)EKLASTER – Małopolski Klaster Informatyczny	0	9
1	Mazowieckie	4	1) Mazowiecki Klaster Innowacyjnych Technologii Fotonicznych 2) Alternatywny Klaster IT	1	6
13	Podlaskie	12	1)Wschodni Klaster Budowlany 2)Klaster Obróbki metali	0	0
3	Pomorskie	4	1) Pomorski Klaster ICT POMERANIA 2)Pomorski Klaster Bioecochemiczny	1	3
12	Świętokrzyskie	8	1)Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Energetyczny 2)Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Budowlany Innowator	0	0

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego¹⁰⁷

Autor pracy opracował wskaźniki przedsiębiorczości którymi będzie posiłkował się w kolejnych podrozdziałach pracy. Zawierają się one w zestawieniu miar ekonomicznych regionu, tworząc podstawowy obraz swoistych cech ekspansywności tłumaczonej jako chęci dorównania najlepszym i najsilniejszym oraz innowacyjności, czyli wprowadzania i ciągłego poszukiwania twórczych ulepszeń. Wskaźnik przedsiębiorczości wyrażono liczbą podmiotów gospodarczych zarejestrowanych w systemie REGON w przeliczeniu na 1 tys. ludności w wieku produkcyjnym¹⁰⁸

Ponadto stosuje się także inne, bardziej złożone formuły uwzględniając aspekt jej wielowymiarowości¹⁰⁹. Jednym ze sposobów przybliżenia i opisania intensywności, zaawansowania, jakości działań przedsiębiorczych jak i postaw sprzyjających kształtowaniu zaplecza gospodarczego regionu jest rachunek uzyskiwanych w ich rezultacie sparametryzowanych efektów.

Wykres zawiera zestawienie wyników dla wskaźników przedsiębiorczości w opracowanych przez autora pracy a także przez dr Danutę Andrzejczyk¹¹⁰, (Kujawsko-Pomorska Szkoła Wyższa w Bydgoszczy) w oparciu o materiały przez Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości. Wskaźnik sparametryzowanych efektów, jakim posiłkuje się autor uwzględnia 26 pod-rankingów ilustrujących kształtowanie się zmiennych wielkości związanych z przedsiębiorczością firm sektora MSP.

Wykres 4. Wskaźnik przedsiębiorczości dla poszczególnych województw Polski w 2007 r. i 2011 r.

Źródło: Opracowanie własne na podstawie Bank Danych Lokalnych oraz dr D. Andrzejczyk

Najwyższym wskaźnikiem przedsiębiorczości przy zastosowaniu wskaźnika przedsiębiorczości w przeliczeniu na 1 tys. ludności w wieku produkcyjnym charakteryzują się kolejno województwa Mazowieckie, Zachodnio-Pomorskie, Pomorskie oraz Dolnośląskie, najniższym zaś Podkarpackie, Lubelskie, Podlaskie oraz Warmińsko-Mazurskie.

Natomiast wskaźnik sparametryzowanych efektów za regiony przedsiębiorcze (największych wartości wskaźnika) uznaje Mazowieckie, Pomorskie, Wielkopolskie oraz Śląskie. Regionami o niskiej przedsiębiorczości są Świętokrzyskie, Kujawsko-Pomorskie, Lubelskie oraz Warmińsko-Mazurskie.

Reasumując w oparciu o powyższe dane i badania zależności odpowiednim będzie przyjęcie tezy w której klastry tradycyjne powstają najczęściej samoistnie w znacznej mierze wykorzystując potencjał istniejący potencjał regionu (w większym bądź mniejszym stopniu), a w przypadku zaawansowanych struktur klastrowych, innymi miarami opisanymi a zawierającym się w potencjale innowacyjnego regionów i specjalizacji w sektorze wysokich technologii, uwarunkowań instytucjonalnego otoczenia przedsiębiorstw i innowacyjności oraz ekonomicznego uwarunkowania przedsiębiorczości i innowacji.

Klastry tradycyjne mają duże znaczenie nawet w przypadku kiedy regiony nie posiadają znacznych zasobów (ziemia, praca, kapitał, przedsiębiorczość), a są w stanie generować wyższe efekty ekonomiczno – gospodarcze niżeli by w ogóle nie występowały. Należy jednak pamiętać że duże zagęszczenie klastrów oraz powstających inicjatyw klastrowych w danym regionie jest zjawiskiem mniej pożądanym na rzecz (niżeli) mniejsze zagęszczenie uformowanych klastrów zaawansowanych technologicznie.

Domniemać można zatem każdą inicjatywę odgórna dla regionów o najniższych potencjałach regionów należy uznać za nietrafną, z uwagi na nierentowność inwestycji w taki klaster. Słusznym zatem będzie aby środki finansowe inicjatyw klastrowych we wczesnej fazie rozwoju przesunąć w struktury których suma efektów (współczynnik efektów – pozycji) jest wyższa.

Omówienie wyselekcjonowanych struktur klastrowych w Polsce

Do wzrostu gospodarczego Polski oprócz napływu BIZ, kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw sektora MŚP, prowadzonej polityki władz lokalnych i regionalnych (SEE)¹¹¹ przyczyniają się także klastry i inicjatywy klastrowe, które w ostatnim czasie znacząco wzrosły. Większość tych inicjatyw jest stosunkowo młoda (powstała w latach 2007-2009), jednak w połączeniu z wysokim poziomem wykształcenia pracowników zatrudnionych przez ich członków fakt ten wskazuje na znaczny potencjał rozwojowy.¹¹² W oparciu o zestawienie klastrów podjętych badaniom efektywności klastrowej do pozycji MCA zostaną opisane tylko niektóre których znaczenie we wzroście gospodarczym Polski może być w mniejszym lub większym stopniu znaczące.

Klastrami na które warto zwrócić uwagę w województwie podlaskim to Wschodni Klaster Budowlany oraz Klaster Obróbki Metali. Te dwie struktury wyróżniono w oparciu o ocenę potencjału klastra przeprowadzaną w ramach European Klaster Observatory.¹¹³ . Kluczowe branże w regionie podlaskim to: spożywcza, drzewno meblarska, maszynowa oraz turystyczna¹¹⁴. Szczególnie widoczna jest wysoka aktywność sektora spożywczego, co w znacznym stopniu koresponduje z kierunkiem potencjału gospodarczego województwa.¹¹⁵

Region ten znajduje się na trzynastej pozycji w MCA. Struktura klastrowa to dziewięć klastrów tradycyjnych, bez żadnego innowacyjnego. W strukturze badanych klastrów dominowały sektory przemysłowe (m.in. przetwórstwo żywności, odzież, włókiennictwo, meble, wyroby z papieru). Zidentyfikowano również kilka znaczących w skali Europy klastrów usługowych (m.in. edukacja i kreacja wiedzy, usługi finansowe, transport i logistyka).

W województwie podlaskim działa wiele podmiotów, które są w stanie wesprzeć, bądź wspierają rozwój regionalnych klastrów, w tym instytucje z sektora nauki, administracji, a także instytucje otoczenia biznesu. Według raportu Ośrodki Innowacji i Przedsiębiorczości w Polsce działalność klastrów w regionie wspiera łącznie 35 ośrodków innowacji i przedsiębiorczości, m.in. 1 park technologiczny, 1 inkubator technologiczny oraz 5 centrów transferu technologii.¹¹⁶ Polityka klastrowa Podlasia uwzględnia potencjał struktur klastrowych i zakłada kontynuowanie działań ukierunkowanych na ich stymulowanie w najsilniejszych i najaktywniejszych dziedzinach gospodarki tego regionu. ¹¹⁷.

W skład Wschodniego Klastera Budowlanego wchodzą firmy budowlane, stolarskie, ubezpieczeniowe, doradcze, świadczące usługi instalacyjne (instalacje elektroenergetyczne) oraz kowalskie. Ponadto grono tworzą podmioty działające na rzecz rozwoju gospodarczego oraz jednostki naukowe z województwa podlaskiego oraz lubelskiego. Wschodni Klaster Budowlany działa w oparciu o podpisane przez jego członków w I kw. 2011 r. porozumienie o współpracy, określające misję, cele oraz zasady funkcjonowania klastra od strony formalno-prawnej.¹¹⁸

Koordynatorem Wschodniego Klastra Budownictwa jest Polskie Stowarzyszenie Doradcze i Konsultingowe w Białymstoku. Misją klastrową jest wspieranie rozwoju firm poprzez pogłębianie wiedzy we wszystkich obszarach związanych z zarządzaniem. Podmioty ugrupowane w Klastrze Budowlanym są uczestnikami rynku rynkową w oparciu o wymianę informacji czy przekazywanie zleceń. Wśród kluczowych członków Klastra znajduje się Wyższa Szkoła Finansów i Zarządzania w Białymstoku. Dzięki współpracy z jednostką naukowo-badawczą podmioty klastrowe zyskują dostęp do specjalistów i naukowców w określonych dziedzinach, zaś naukowcy mogą realizować zlecenia przedsiębiorców. Inny obszar współpracy obejmuje doskonalenie oferty rynkowej, zarówno po stronie przedsiębiorców, jak i uczelni.

Poniżej obliczony przez autora pracy współczynnik pozycji, który w częściowej interpretacji uznać można za tzw. poziom efektywności struktur klastrowych w regionie. Dla wartości pożądanych cząstkowe przyjmują wartości dodatnie (wyższe jego wartości w większym stopniu będą zawsze pożądane przez gospodarkę danego kraju), dla destymulant zawsze wartości ujemne np. bezrobocie.

Współczynnik pozycji (efektywności) niewielki na poziomie 1,25, czego wynikiem są mało optymalne wartości mierników ekonomicznych, a wśród nich nakłady na B+R w PKB (pozycja 11), zatrudnieni w B+R (pozycja 11), udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 7). Mimo sporej ilości tradycyjnych struktur klastrowych, a małym poziomem nakładów inwestycyjnych (pozycja 13) tak struktura skutkuje niewielkim udziałem w PKB Polski (pozycja 15) a w szczególności niewielką rentownością kapitału społecznego (PKB per capita 26985 zł/osobę).

W opinii autora struktury wyodrębnione w ramach przeprowadzonych badań są mało efektywne, bądź nie istnieją w założeniu klasteringu M. Portera.

Tabela 10. Dane rankingowe w postaci współczynnika pozycji (efektywności) klastrowej dla woj. Podlaskiego (2011 r.)

Mierniki ekonomiczne (w %)	Wartość	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji [1-(ranking/całkowita ilość województw )]
Udział w PKB polski	2,8	15	0,0625
Bezrobocie	12,8	9	-0,4375
Pracujący w przemyśle	2,12	16	0
Pracujący w usługach	3,51	12	0,3000
Nakłady na B+R w PKB	0,26	11	0,3125
Zatrudnieni w B+R	0,5	11	0,3125
Udział biznesu w finansowaniu B+R	32,1	7	0,5625
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	1,50	13	0,1875
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	1,25

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Województwo Świętokrzyskie pod względem potencjału powstawania i rozwoju klastrów kształtuje się na dwunastym miejscu (MCA). Całkowita liczba klastrów (istniejących, potencjalnych oraz życzeniowych) wynosi osiem, gdzie wszystkie stanowią tradycyjny model klastrowy. W strukturze branżowej regionu przeważa energetyka oraz turystyka, zaś indywidualne klastry związane są z przemysłem spożywczym, ceramicznym, budownictwem oraz designem. Zasoby surowców skalnych są podstawą do rozwoju kluczowego dla regionu sektora budownictwa, w tym produkcji materiałów budowlanych.

Do dominujących branż regionu należy również przetwórstwo spożywcze wykorzystujące dość dobrze rozwinięty w regionie sektor rolnictwa i hodowli zwierząt. Obok sektorów przemysłowych w regionie istnieje dobrze rozwinięty sektor turystyki, w szczególności specjalistycznej: uzdrowiskowej, biznesowej oraz targowej¹¹⁹. Wyróżnionymi strukturami klastrowymi, opisywanymi w dalszej części pracy są Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Energetyczny oraz Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Budowlany Innowator.

Według raportu SOOIP w województwie świętokrzyskim działają 24 ośrodki innowacji i przedsiębiorczości, m.in. Kielecki Park Technologiczny, Kielecki Inkubator Technologiczny, Świętokrzyskie Centrum Innowacji i Transferu Technologii.

Klastrami mający wpływ w budowaniu przewagi regionu to Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Energetyczny oraz Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Budowlany Innowator.

Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Energetyczny powstał z inicjatywy Świętokrzyskiego Centrum Informacji i Transferu Technologii Sp. z o.o. Cel powołania klastra to wzmacnianie współpracy ponadregionalnej z zakresu szeroko rozumianej energii odnawialnej, a w szczególności promocji, wdrażania i upowszechniania celów nowej polityki energetycznej Unii Europejskiej na poziomie lokalnym, regionalnym i ponadregionalnym.¹²⁰

Członkami klastra są działające na terenie Polski Wschodniej jednostki samorządu terytorialnego, przedsiębiorstwa i uczelnie wyższe oraz instytucje otoczenia biznesu, natomiast koordynatorem jest Świętokrzyskie Centrum Innowacji i Transferu Technologii Sp. z o.o.

Misją ośrodka klastrowego jest wspieranie lokalnej przedsiębiorczości oraz stymulowanie rozwoju regionu świętokrzyskiego poprzez transfer osiągnięć naukowo-badawczych, wdrażanie systemów jakości ISO, organizację targów i konferencji.¹²¹ Podejmowane działania ukierunkowane są na zwiększenie świadomości energetycznej wśród samorządów lokalnych, ośrodków naukowo- -badawczych, przedsiębiorców, mieszkańców oraz na wskazanie potrzeby stosowania energooszczędnych technologii.

Świętokrzysko-Podkarpacki Klaster Energetyczny pozyskuje środki na działalność m.in. w ramach Programu Operacyjnego Rozwój Polski Wschodniej. Klaster w swojej działalności dąży do podniesienia jakości życia gospodarczego i społecznego w Polsce Wschodniej poprzez szereg różnych działań.

Cały zbiór tych działań wyraża się m.in. w czynnościach opracowywania gminnych i regionalnych analiz eko-energetycznych, promowania i upowszechniania innowacyjnych technologii wykorzystania lokalnych zasobów energii odnawialnej na rzecz wytwarzania energii, wspierania działań firm innowacyjnych i przedsięwzięć zgodnych z celami klastra m.in. poprzez poszukiwanie i pomoc w pozyskiwaniu krajowych i unijnych źródeł finansowania projektów na rzecz rozwoju energetyki odnawialnej, nawiązywania kontaktów z podobnymi organizacjami funkcjonującymi w Polsce i zagranicą, sprzyjających promocji, upowszechnianiu i transferowi innowacji, wspierania rozwoju rozproszonej Kogeneracji opartej na lokalnych zasobach energii odnawialnej i innowacyjnych technologiach ich wykorzystania (np. biogazownie rolnicze, plantacje roślin energetycznych i agroenergetyka na obszarach wiejskich, wykorzystanie odpadów) oraz wiele innych działań pokrewnych.

Współczynnik pozycji (efektywności) niewielki na poziomie 1,4375, czego wynikiem są niewielkie wartości mierników ekonomicznych, a wśród nich nakłady na B+R w PKB (pozycja 10), zatrudnieni w B+R (pozycja 15), udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 10). Mimo sporej ilości tradycyjnych struktur klastrowych, a małym poziomem nakładów inwestycyjnych (pozycja 12) tak struktura skutkuje niewielkim udziałem w PKB Polski (pozycja 13) a w szczególności niewielką rentownością kapitału społecznego (PKB per capita 28134 zł/osobę).

Tłumaczyć można to tym iż sprawność ludzi jako użytkowników technologii informacyjnej jest zasadniczym warunkiem efektywnego zarządzania wiedzą w organizacji, które chce wypracowywać lepsze wyniki gospodarcze¹²², a te z kolei przekładają się na rentowność jednostek (wyższe PKB per capita).

Poniżej obliczony przez autora pracy współczynnik efektywności klastrowej.

Tabela 11. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej w woj. świętokrzyskim

Mierniki ekonomiczne	Wartość (w %)	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji 1-(ranking/całkowita ilość województw )
Udział w PKB polski	2,6	13	0,1875
Bezrobocie	15,2	12	-0,25
Pracujący w przemyśle	2,82	14	0,125
Pracujący w usługach	4,09	11	0,3125
Nakłady na B+R w PKB	0,27	10	0,375
Zatrudnieni w B+R	0,31	15	0,0625
Udział biznesu w finansowaniu B+R	25,8	10	0,375
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	1,67	12	0,25
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	1,4375

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Dalej na ósmej pozycji w MCA, województwo łódzkie w którym bilans modeli klastrowych województwa jest zrównoważony. W jego skład wchodzą trzy klastry innowacyjne oraz tradycyjne.

Województwo łódzkie należy do grupy silnych gospodarczo regionów o typowo przemysłowym charakterze. W okresie ostatnich kilkunastu lat (1995–2008) udział łódzkiej gospodarki w wytwarzaniu krajowego PKB utrzymuje się na dość stabilnym poziomie.¹²³ Uprzemysłowienie województwa jest nierównomierne, czego powodem jest skupienie przemysłu głównie w największych ośrodkach miejskich, zwłaszcza w Łódzkiej Aglomeracji Miejskiej i Bełchatowskim Okręgu Przemysłowym¹²⁴.

Podkreśla się ukształtowane na przestrzeni ostatniego stulecia silne tradycje kulturowe i produkcyjne, które mają kluczowy wpływ na strukturę gospodarki województwa łódzkiego W owym czasie w regionie działało już wiele przedsiębiorstw trudniących się przemysłem lekkim (tkaniny, odzież), maszynowym, elektrotechnicznym, drzewnym, metalurgicznym, poligraficznym, chemicznym, spożywczym i papierniczym. Mimo że ww. sektory gospodarki z czasem straciły na dynamice swojego rozwoju, wciąż pozostają filarami regionalnej gospodarki.¹²⁵

Potencjał województwa w tym struktur klastrowych, opiera się przede wszystkim na działalności małych i średnich przedsiębiorstw, zwykle działających od wielu lat, które stopniowo dostosowują się do wymogów współczesnego rynku, reorganizując swoją działalność.

Ja już wspomniano, jednym z najsilniejszych skupisk gospodarczych w regionie jest przemysł lekki, licznie reprezentowany przez producentów wyrobów tekstylnych i odzieży oraz produkcja wyrobów farmaceutycznych, reprezentowana zarówno przez duże krajowe zakłady produkcyjne (m.in. Kutnowskie Zakłady Farmaceutyczne POLFA KUTNO SA, Aflopa Przedsiębiorstwo Produkcyjno-Handlowe, Pabianickie Zakłady Farmaceutyczne Polfa S.A., Pabianice), w tym kilku znaczących zagranicznych graczy (m.in. Novartis Poland SA, Sanofi-Aventis Sp. z o.o.).

Uwzględniając przesłanki powstawania zawiązywania się struktur gron, wyróżniono Klaster Bioenergia dla regionu oraz Kutnowski Klaster Technologiczny.

Do silnych skupisk gospodarczych w regionie należy również przemysł spożywczy (JTI Polska Sp. z o.o. w Wartkowicach, Okręgowa Spółdzielnia Mleczarska w Łowiczu, Grupa Pamapol S.A.), elektromaszynowy, w szczególności elektroniczny (Indesit Polska Sp. z o.o. w Łodzi, Corning Cable Systems Polska Sp. z o.o. w Smolicach), oraz chemiczny, w szczególności produkcja wyrobów z gumy, tworzyw sztucznych i innych surowców niemetalicznych (Sempertrans Bełchatów Sp. z o.o. w Rogowcu).

Wzmocnienie współpracy w przypadku już istniejących klastrów oraz tworzenie warunków do powstawania powiązań pomiędzy firmami w obszarze innowacji jest jednym z celów Regionalnej Strategii Województwa Łódzkiego LORIS¹²⁶.

W ramach Zintegrowanego Programu Rozwoju Regionalnego zrealizowano projekt pod nazwą „Klaster łódzki jako sieć współpracy w zakresie innowacji w regionie”, który obejmował szereg kompleksowych badań mających na celu zbadanie potencjału gospodarczego i naukowego. Identyfikacja kluczowych branż województwa łódzkiego, pozwoliła wyróżnić branże BPO (Business Process Offshoring), logistykę i AGD¹²⁷.

W województwie łódzkim działa 44 ośrodków innowacji i przedsiębiorczości, m.in. 2 parki technologiczne (Łódzki Regionalny Park Naukowo -Technologiczny, Bełchatowsko-Kleszczowski Park Przemysłowo-Technologiczny), 3 inkubatory technologiczne, 3 inkubatory przedsiębiorczości oraz 6 centrów transferu technologii. Aglomeracja łódzka to także znaczący ośrodek akademicki – swoją siedzibę ma tutaj 28 uczelni wyższych, m.in. Politechnika Łódzka, Uniwersytet Łódzki oraz Państwowa Wyższa Szkoła Filmowa, Telewizyjna i Teatralna im. Leona Schillera.

W opinii autora znaczącymi strukturami klastrowymi są Klaster Bioenergia dla Regionu oraz Kutnowski Klaster Technologiczny.

Klaster Bioenergia dla Regionu jest otwartą inicjatywą kooperacyjną, skupiającą ponad czterdzieści przedsiębiorstw, instytutów naukowo-badawczych jednostek samorządu terytorialnego oraz instytucji otoczenia biznesu, działających w obszarze odnawialnych źródeł energii.

Koordynatorem klastra jest Centrum Badań i Innowacji Pro-Akademia, organizacja pożytku publicznego o profilu naukowym, zrzeszającą nauczycieli akademickich i ekspertów społeczno-gospodarczych. Klaster działa na rzecz zrównoważonego rozwoju bioenergetycznego województwa łódzkiego zgodnie z zintegrowanym pakietem działań Komisji Europejskiej w obszarze energii i zmian klimatu.¹²⁸

W ramach podjętej misji, klaster aktywnie poszukuje koncepcji (rozwiązań) uregulowania rynku biomasy na terenie województwa łódzkiego, w szczególności w zakresie metod jej pozyskiwania, przerobu oraz wykorzystania jako OZE¹²⁹, a także integruje działania członków klastra – przedsiębiorstw, jednostek naukowo-badawczych i władz lokalnych na rzecz zwiększenia udziału energii słonecznej i wiatrowej w bilansie energetycznym regionu. Swoją misję uzupełnia o działalność edukacyjno-informacyjną, promującą wykorzystanie dostępnych w Łódzkiem odnawialnych źródeł energii oraz efektywność energetyczną.

Współczynnik pozycji (efektywności) znaczący bo na poziomie 3,4375, czego wynikiem są akceptowalne wartości mierników ekonomicznych, a wśród nich nakłady na B+R w PKB (pozycja 4), zatrudnieni w B+R (pozycja 9), udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 12), a także nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną (pozycja 3).

Zbilansowane a zarazem znaczne ilości struktur klastrowych skutkują znaczącym lecz nie najwyższym udziałem w PKB Polski (pozycja 6). Uwagę należy zwrócić na zasób kapitału społecznego (PKB per capita 31480 zł/osobę), mocno zaniżony w stosunku do ww. udziałów.

Poniższa tabela wybrane mierniki ekonomiczne dla regionu.

Tabela 12. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. łódzkiego

Mierniki ekonomiczne	Wartość (w %)	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji 1-(ranking/całkowita ilość województw )
Udział w PKB polski	6,1	6	0,625
Bezrobocie	12,2	5	-0,6875
Pracujący w przemyśle	7,45	5	0,6875
Pracujący w usługach	6,69	7	0,5625
Nakłady na B+R w PKB	0,54	4	0,75
Zatrudnieni w B+R	0,54	9	0,4375
Udział biznesu w finansowaniu B+R	18,6	12	0,25
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	11,63	3	0,8125
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	3,4375

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Wyżej położonym regionem struktur klastrowych, bo na siódmej pozycji w MCA województwo lubelskie o łącznej liczbie jedenastu klastrów. W regionie dominują klastry tradycyjne (jest ich dziesięć), z niewielkim udziałem klastrów innowacyjnych (tylko jeden klaster).

Województwo lubelskie to region silnie powiązany z rolnictwem, co tłumaczy się wysokim udziałem użytków rolnych w całkowitej powierzchni województwa oraz zatrudnieniem 1/3 ludności w rolnictwie, leśnictwie, łowiectwie i rybactwie (36,6%). Co więcej, jest to największy odsetek w odniesieniu do wszystkich województw w Polsce. Rozwojowi działalności rolniczej w regionie sprzyjają korzystne warunki przyrodnicze, w tym glebowe i klimatyczne. Mimo bardzo dobrze rozwiniętego sektora rolnictwa, w lubelskie cechuje dość niski poziom uprzemysłowienia oraz słabo rozbudowany w porównaniu z innymi województwami sektor usług.

W strukturze branżowej przemysłu znaczącą rolę odgrywa przemysł spożywczy, bazujący na dużym potencjale regionalnego rolnictwa (m.in. przemysł cukrowniczy, mleczarski, mięsny, piwowarski, młynarski, tytoniowy, spirytusowy, zielarski, a także owocowo - warzywny¹³⁰). Wśród upraw dominują zboża (głównie pszenica i jęczmień), buraki cukrowe, ziemniaki, rośliny pastewne, owoce i warzywa¹³¹. Lubelskie jest krajowym potentatem w produkcji chmielu (80% produkcji krajowej), tytoniu (20%), buraków cukrowych (15%), jak również owoców miękkich (40% krajowych zbiorów malin, 20% – truskawek i po 15% – porzeczek i wiśni)¹³².

Wskazuje się kilka kluczowych branż województwa lubelskiego, wynikających z wewnętrznego potencjału, a których przesłankami są dokumenty strategiczne tego regionu. Wynika z nich że w wiodących obszarów specjalizacji gospodarczej województwa powinna być produkcja wysokiej jakości żywności, rolnictwo ekologiczne, usługi outsourcingowe, usługi informatyczne i biznesowe, usługi przemysłów kultury oraz rozwój odnawialnych źródeł energii. Wskazano także na przedsiębiorstwa działające głównie w branży przemysłowej i budowlanej.¹³³

W województwie lubelskim działa również wiele podmiotów, które mogą wesprzeć rozwój regionalnych klastrów, w tym: administracja, instytucje z sektora nauki, a także instytucje otoczenia biznesu. Według raportu SOOIP¹³⁴ z 2010 roku, w województwie lubelskim działa 51 ośrodków innowacji i przedsiębiorczości, m.in. 2 parki technologiczne (2 w fazie rozruchu), 3 inkubatory przedsiębiorczości oraz 5 centrów transferu technologii.¹³⁵

W regionie za istotną barierę rozwoju innowacyjności lubelskich przedsiębiorców uważa się słabość relacji pomiędzy środowiskiem nauki i biznesu. Mimo iż potencjał regionalnego zaplecza naukowego wypada dość dobrze na tle kraju, to jak wskazują wyniki badań ankietowych przeprowadzonych wśród przedsiębiorstw na potrzeby Regionalnej Strategii Innowacji, oferta lubelskiego sektora B+R jest niedostosowana do aktualnych potrzeb firm¹³⁶. O słabym ukierunkowaniu działania jednostek naukowych na zastosowania biznesowe świadczyć może również struktura badań prowadzonych w regionie – aż 62,9%12 nakładów na B+R przeznaczana jest na badania podstawowe, nienastawione na wykorzystanie w biznesie. W Polsce udział takich badań w strukturze nakładów jest znacznie niższy (34,8%)¹³⁷.

W oparciu o potencjał regionalny wyselekcjonowano takie klastry jak Dolina Ekologicznej Żywności, a także Klaster Restauratorów i Hotelarzy.

Klaster „Dolina Ekologicznej Żywności” jest gronem zrzeszającym różne podmioty działające na rzecz promowania i rozwoju żywności ekologicznej, zaś jego koncepcja powstała w wyniku realizacji projektu unijnego „Strategia Doliny Ekologicznej Żywności”. Natomiast koordynatorem klastra jest Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa Państwowy Instytut Badawczy w Puławach.¹³⁸

Klaster w swoich działaniach skupia się rozwoju współpracy pomiędzy ośrodkami naukowymi, podmiotami działającymi na rzecz innowacyjności oraz przedsiębiorcami zajmującymi się produkcją przetwórstwem i dystrybucją produktów ekologicznych. Skuteczność realizacji działań Organizacji wdrażana jest w podnoszeniu konkurencyjności i innowacyjności oferty klastra poprzez wprowadzanie nowych lub udoskonalonych produktów i usług.

Sztandarowymi produktami w ramach oferty klastrowej są: ekologiczne, tłoczone na zimno oleje lniane i rzepakowe, sękacz podlaski, kiełbasa swojska, ekologiczny żeńszeń i jego produkty, owoce miękkie i przetwory owocowe i warzywne, pieczywo ekologiczne.¹³⁹

Wartość współczynnika pozycji (efektywności) na poziomie 2,625, niższa niżeli dla województwa łódzkiego, mimo iż w MCA znajduje się poziom wyżej w rankingu. Niektóre wartości mierników ekonomicznych ponadprzeciętne, a wśród nich nakłady na B+R w PKB (pozycja 6), zatrudnieni w B+R (pozycja 6), prócz bardzo niskiej wartości miernika udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 15).

Mimo najwyższej liczby struktur (w tym inicjatyw) klastrowych wśród wszystkich województw (14) pozycja regionu w kraju niezadawalająca ( dopiero 10 pozycja). Zaobserwowano znacznie zaniżony poziom nakładów inwestycyjnych w stosunku do pozycji rankingowej MCA, co jest wynikiem niskiego uprzemysłowienia regionu. Wartości per capita na poziomie 25079 zł/osobę, co potwierdza nieadekwatny poziom inwestycji i jest zapowiedzą niewielkiego potencjału kapitału ludzkiego (niska produktywność jednostek).

Poniższa tabela wybrane mierniki ekonomiczne dla regionu.

Tabela 13. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej w woj. lubelskim

Mierniki ekonomiczne	Wartość(w %)	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji 1-(ranking/całkowita ilość województw )
Udział w PKB polski	3,9	10	0,375
Bezrobocie	12,9	9	-0,4375
Pracujący w przemyśle	3,59	10	0,375
Pracujący w usługach	7,54	5	0,6875
Nakłady na B+R w PKB	0,48	6	0,625
Zatrudnieni w B+R	0,7	6	0,625
Udział biznesu w finansowaniu B+R	5,8	15	0,0625
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	2,47	11	0,3125
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	2,625

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Województwo dolnośląskie to region tzw. ścisłej czołówki w MCA (pozycja 4), a także regionów przedsiębiorczych. Ogólna liczba podmiotów gospodarczych w przeliczeniu na jeden tysiąc ludności w wieku produkcyjnym wynosi 172 (pozycja 4), natomiast wskaźnik zawierający spolaryzowane efekty kształtował się na poziomie 54,1 (pozycja 7)

Wydawać by się mogło że wraz ze stopniem współczynnika efektywności i pozycji MCA liczba klastrów (istniejących, potencjalnych, życzeniowych) w modelu tradycyjnym jak j innowacyjnym powinna mnożnikowo wzrastać, jednakże tak nie jest. W regionie doszukano się siedmiu struktur klastrowych. (2 klastry innowacyjne oraz 5 tradycyjnych).

Fakt że dolnośląskie jest jednym z najlepiej rozwiniętych gospodarczo regionów w Polsce, tłumaczy prężnie rozwijający się przemysł wydobywczy, motoryzacyjny, produkcji wyrobów porcelanowych i kryształowych, farmaceutycznych i elektronicznych. Na Dolnym Śląsku najwięcej firm działa w handlu hurtowym i detalicznym, naprawie pojazdów samochodowych, budownictwie, działalności związanej z obsługą rynku nieruchomości, działalności naukowej i technicznej, przetwórstwie przemysłowym, transporcie i gospodarce magazynowej.¹⁴⁰

W sektorze usługowym przeważającą część przedsiębiorców i osób zatrudnionych, stanowią firmy działające w branży turystycznej oraz leczniczo-uzdrowiskowe. Natomiast w profilu branżowym podmiotów gospodarczych działających na obszarze województwa widoczna jest przewaga usług agentów, a także pośredników.¹⁴¹

Region, wykorzystuje atut lokalizacji, czynnie współpracując z ośrodkami zagranicznymi, zlokalizowanymi m.in. w Niemczech i Czechach. Natomiast czynnik innowacyjności kreują liczne szkoły wyższe oraz duża liczba akredytowanych laboratoriów badawczych działających na terenie województwa. Dzięki bardzo dobrym wynikom uzyskiwanym przez te jednostki rośnie zainteresowanie inwestorów województwem, co bezpośrednio przekłada się na wzrost innowacyjności regionu. Prężnie rozwijająca się w Polsce branża IT, ma na Dolnym Śląsku zlokalizowane około 1/3 łącznej wartości produkcji i usług.

Rozwój gospodarczy regionu jest aktywnie wspierany przez agencje rozwoju regionalnego i lokalnego, inkubatory przedsiębiorczości, parki technologiczne (jest ich pięć), ośrodki informacji gospodarczej, fundusze kapitałowe oraz inne instytucje pozarządowe. Na obszarze województwa znajdują się trzy Specjalne Strefy Ekonomiczne: kamiennogórska, legnicka i wałbrzyska.

Uwzględniając powyższą skróconą charakterystykę potencjału regionu wylosowano dwa klastry innowacyjne, NUTRIBIOMED Klaster oraz Klaster Innowacyjnych Technologii w wytwarzaniu CINNOMATECH, które zdaniem autora pracy w znacznym stopniu uczestniczą w procesie budowania innowacyjności regionu.

Klaster NUTRIBIOMED zawiązany został w formie organizacyjnej konsorcjum o charakterze naukowo-przemysłowym.¹⁴² Ideą grona jest budowanie mocnej pozycji Polski w produktach obejmujących suplementy diety, nutraceutyki i preparaty biomedyczne oparte o rodzime, naturalne surowce oraz o własne know-how. Obszar zainteresowań i działań klastra obejmuje zaawansowane technologie w przetwórstwie żywności oraz biotechnologii, kosmetyce i farmacji.¹⁴³

Koordynatorem Klastra Nutribiomed jest Wrocławski Park Technologiczny S.A. (WPT S.A.). W skład klastra wchodzi sześć uczelni wyższych, trzy instytucje otoczenia biznesu oraz dwadzieścia dziewięć przedsiębiorstw z branży żywnościowej, biotechnologicznej i biomedycznej.¹⁴⁴.

Klaster wykorzystuje bardzo nowoczesną linie technologiczną do produkcji suplementów diety, nutraceutyków i preparatów biomedycznych, która jest głównym środkiem do realizacji jednego z podstawowych celów, transferu technologii (poprzez współpracy jednostek B+R i przedsiębiorców). Podejmuje on także interdyscyplinarne działania mające na celu polepszenie sytuacji zdrowotnej oraz jakości życia społeczeństwa, zmierzając do wprowadzania innowacji w sferze wellbeing. W zamierzeniu grona, poza tworzeniem platformy dla wyspecjalizowanego biznesu, jest stymulacja transferów technologii oraz tworzenia spółek akademickich, prowadząca do zawiązania grupy spółek technologicznych typu spin-off skupionych na rozwijaniu produktu.¹⁴⁵

Wraz z parkami maszynowymi firm i instytucji członkowskich w klastrze, linia stanowi idealne uzupełnienie możliwości produkcyjnych dla rynku polskiego i rynków zagranicznych. W linię wdrożono pięć technologii wypracowanych w ramach klastra i opartych o polskie i międzynarodowe zgłoszenia patentowe:¹⁴⁶

1. Technologia fosfolipidów z wykorzystaniem ekstrakcji chemicznej,

2. Technologia fosfolipidów z wykorzystaniem ekstrakcji nadkrytycznej,

3. Technologia preparatu antydrobnoustrojowego wzbogaconego w lizozym

4. Technologia preparatów wapiennych

5. Technologia β - glukanu, błonnika pokarmowego nierozpuszczalnego i białek owsa

Wartość współczynnika pozycji (efektywności) na poziomie 4,375, kilkakrotnie wyższa niżeli w przypadku omawianych najniżej położonych regionów (podlaskie, świętokrzyskie). Zmiana wartości (1,1875) pomiędzy wcześniej omawianą pozycją województwa łódzkiego, a dolnośląskiego (zmiana o 4 pozycje rankingowe MCA), świadczy już o silnie ukształtowanych strukturach klastrowych regionu. Wartości mierników ekonomicznych wysoce optymalne, a wśród nich nakłady na B+R w PKB (pozycja 4), zatrudnieni w B+R (pozycja 7), udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 4).

Ponadto silne i zbilansowane ilości struktur klastrowych warunkują bardzo znaczącym lecz nie najwyższym udziałem w PKB Polski (pozycja 4). Uwagę należy zwrócić na bardzo wysoki zasób kapitału społecznego (PKB per capita 41 750 zł/osobę), a który warunkuje bogactwo regionu.

Ranking nakładów inwestycyjnych województwa kształtuje się bardzo wysoko bo na czwartej pozycji, co potwierdza powyżej opisane aspekty potencjału rozwojowego regionu.

Poniższa tabela wybrane mierniki ekonomiczne dla regionu.

Tabela 14. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. dolnośląskiego

Mierniki ekonomiczne	Wartość(w %)	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji 1-(ranking/całkowita ilość województw )
Udział w PKB polski	8,1	4	0,75
Bezrobocie	14,6	10	-0,375
Pracujący w przemyśle	8,706	4	0,75
Pracujący w usługach	6,089	8	0,5
Nakłady na B+R w PKB	0,41	4	0,75
Zatrudnieni w B+R	4,6	7	0,5625
Udział biznesu w finansowaniu B+R	7,15	4	0,75
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	8,88	5	0,6875
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	4,375

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Województwo pomorskie to region w którym wskaźnik przedsiębiorczości należy do najwyższych w kraju Znaczenie sektora małych i średnich przedsiębiorstw w gospodarce regionu odzwierciedla udział MŚP w nakładach inwestycyjnych, który na Pomorzu wynosi 54 proc. ¹⁴⁷. Odzwierciedla to się w pozycji MCA, w której region ten kształtuje się trzecim miejscu.

W regionie wykryto sześć struktur klastrowych w czym, dwa tradycyjne trzy innowacyjne i jedną high - tech. W województwie pomorskim, funkcjonuje wiele instytucji wspierających przedsiębiorczość, bo blisko 120, w tym: agencje rozwoju regionalnego, jednostki samorządu gospodarczego, stowarzyszenia i fundacje wspierania przedsiębiorczości, inkubatory przedsiębiorczości, inkubatory technologiczne, parki naukowo-technologiczne, centra transferu technologii. Ponadto fundusze pożyczkowe, poręczeniowe i venture capital, świadczą usługi informacyjne, szkoleniowe, doradcze, finansowe czy badawcze, wspomagające proces wzrostu konkurencyjności.¹⁴⁸

Zapleczem dla kształtowania polityki klastrowej modeli najwyżej zaawansowanych (klastry innowacyjne oraz high – tech) jest znacząca liczba szkół wyższych, na czele z najbardziej znanymi: Politechniką Gdańską, Uniwersytetem Gdańskim, Wyższą Szkołą Morską i Akademią Marynarki Wojennej poprzez narzędzia

Gospodarka województwa pomorskiego wytwarza 5,5 proc. polskiego PKB. Przemysł tego regionu generuje 6 proc. ogólnej wartości produkcji sprzedanej, a zatrudnienie znajduje w nim 5,4 proc. ogólnej liczby zatrudnionych. Koncentracja gałęzi przemysłu z szczególnym naciskiem na drzewno-papierniczy, petrochemiczny, elektrotechniczny i budowlany. W regionie prężnie rozwijają się także branże biotechnologiczna i wysokich technologii.¹⁴⁹

Region dąży do realizowania założeń długookresowych w swojej wizji która mówi iż „województwo pomorskie stanie się znaczącym partnerem w Regionie Morza Bałtyckiego, regionem czystego środowiska; wysokiej jakości życia; rozwoju opartego na wiedzy, umiejętnościach, aktywności i otwartości mieszkańców; silnej i zróżnicowanej gospodarki; partnerskiej współpracy; atrakcyjnej i spójnej przestrzeni, a także kultywowania wielokulturowego dziedzictwa oraz tradycji morskich i solidarnościowych.¹⁵⁰

Biorąc pod uwagę siłę (natężenie) miar ekonomicznych, a także wskaźnika przedsiębiorczości możemy uznać iż w województwie pomorskim mamy do czynienia z występowaniem potencjalnych klastrów – w rozumieniu znaczących skupisk przedsiębiorstw o określonym profilu gospodarczym.

Klaster ICT Pomorze Zachodnie jest stowarzyszeniem prężnie rozwijających się firm informatycznych z województwa zachodniopomorskiego. Klaster powstał w 2007 roku, celem wspierania przedsiębiorców działających na rynku usług i rozwiązań technologii informatycznych.¹⁵¹ Zrzesza on firmy świadczące zróżnicowane usługi związane z technologiami informatyczno-telekomunikacyjnymi, jednostki badawczo-rozwojowe działające na rzecz rozwoju tych technologii oraz instytucje otoczenia biznesu wspierające działalność klastra.¹⁵² Ponadto Pomorski Klaster ICT (PK ICT) bazuje na wieloletniej współpracy Politechniki Gdańskiej z przedsiębiorcami w zakresie rozwijania i wdrażania innowacyjnych rozwiązań w ramach Centrum Doskonałości WiComm.

Koordynatorem klastra jest Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Forma organizacyjna klastra to konsorcjum.¹⁵³ Pomorski Klaster ICT tworzy szczególnie korzystne warunki dla rozwoju przedsiębiorstw branży ICT w regionie gdyż w ramach działań klastrowych realizowane są cele: ułatwianie dostępu do nowej wiedzy i stymulowanie innowacji, zapewnienie dostępności wykwalifikowanych zasobów ludzkich, rozwój współpracy między uczestnikami PK ICT i wsparcie rozwoju przedsiębiorstw oraz promocja klastra jako atrakcyjnego i innowacyjnego ośrodka ICT.

We współpracy z Technoparkiem Pomerania, klaster oferuje również możliwość wsparcia działalności start’upów z branży ICT. Ponadto w ramach funkcjonowania klastra młodzi przedsiębiorcy otrzymują kompleksowe wsparcie biznesowe ułatwiające kooperację przedsiębiorców i innych środowisk branżowych IT.

Najważniejszym komponentem działalności klastra jest rozległy formalny i nieformalny proces sieciowania pomiędzy przedstawicielami różnych firm oraz pomiędzy firmami a podmiotami otoczenia biznesu.¹⁵⁴ Ponadto klaster współpracuje z administracją regionalną i lokalną w ważnych projektach regionalnych a także prowadzi działania w zakresie zasobów ludzkich na poziomie krajowym.

Wartość współczynnika pozycji (efektywności) kształtuje się w okolicach 3,625. Zaobserwowano wysokie pozycje miar charakterystycznych dla regionów zaawansowanych technologicznie, m.in. B+R w PKB (pozycja 4), zatrudnieni w B+R (pozycja 4), oraz udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 4).

Widoczny znacznie zaniżony poziom nakładów inwestycyjnych na działalność innowacyjną w stosunku do pozycji rankingowej MCA, bo dopiero na pozycji 8, może wynikać z rozwijającego się potencjału regionalnego. Wartości per capita na poziomie 35597 zł/osobę, zadowalająca lecz nie optymalna w przypadku relacji do innych miar ekonomicznych.

Poniższa tabela wybrane mierniki ekonomiczne dla regionu.

Tabela 15. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. pomorskiego

Mierniki ekonomiczne	Wartość (w %)	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji 1-(ranking/całkowita ilość województw )
Udział w PKB polski	5,51	7	0,5625
Bezrobocie	13,4	6	-0,625
Pracujący w przemyśle	5,438	8	0,50
Pracujący w usługach	4,936	9	0,4375
Nakłady na B+R w PKB	0,57	4	0,75
Zatrudnieni w B+R	0,76	4	0,75
Udział biznesu w finansowaniu B+R	7,3	4	0,75
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	4,01	8	0,5
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	3,625

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Prawie najwyżej położonym, bo na drugiej pozycji w MCA, z mocną przewagą klastrową w modelu gron innowacyjnych znajduje się województwo małopolskie. Według danych¹⁵⁵ na terenie województwa znajduje się dziewięć struktur tego typu.

Kluczowe znaczenie dla gospodarki województwa małopolskiego, podobnie jak w innych województwach położonych w południowej części Polski, mają branże przemysłu tradycyjnego (hutnictwo, ciężka chemia, górnictwo). Wpływ na taki kierunek gałęziowy wynika z faktu iż region ten jest jednym z nielicznych, w którym występują złoża siarki, gipsów, cynku i ołowiu, piaskowce oraz wapienie.¹⁵⁶ Oprócz nich w regionie istotną rolę odgrywa przemysł: obuwniczy, elektromaszynowy, chemiczny, petrochemiczny i metalowy.

Obok branż tradycyjnych w regionie rozwijają się również bardzo młode gałęzie przemysłowe wysokich technologii o znacznym potencjale rozwojowym, m.in. informatyczna, ale również branża telekomunikacyjna czy farmaceutyczna, przy współudziale międzynarodowych graczy z sektorów high-tech. Stolica Małopolski nazywana jest „informatycznym zagłębiem” Polski, w którym laboratoria posiadają tutaj tacy informatyczni giganci jak Google, IBM, Sabre.

Oprócz dominujących branż ICT w Małopolskim prężnie rozwijają się i realizują branże technologii life-science, a także nowatorskich przedsięwzięć klastrowych z bardzo młodych gałęzi gospodarki – „kreatywnych” branż usługowych, które równocześnie budują wizerunek Małopolski jako regionu bardzo kreatywnego.¹⁵⁷

Jedną z najsilniejszych stron regionu stanowi rozbudowane zaplecze naukowe stwarzające bardzo dobre warunki dla rozwoju współpracy przedsiębiorstw z jednostkami naukowymi (w ramach wspólnych projektów B+R). Mimo to potencjał takiej współpracy jest wykorzystywany przez obie strony w dość ograniczonym zakresie.¹⁵⁸

Aktywnie polityka klastrowa realizowana jest przez szereg działań realizowanych w ramach Regionalnej Strategii Innowacji Województwa Małopolskiego 2008-2013, którym głównym koordynatorem jest Krakowski Park Technologiczny Sp. z o.o¹⁵⁹. Ogół dofinansowanych projektów obejmuje przedsięwzięcia powiązane m.in. z inwestycjami w nowe technologie (zakup maszyn, aparatury badawczej, licencji), promocją działań klastra (targi, konferencje), czy zakupem specjalistycznych usług doradczych. Podejmowane są również działania o charakterze promocyjno-informacyjnym (Małopolskie Targi Innowacji).

Do Instytucji otoczenia biznesu w regionie należy aż 55 ośrodków innowacji i przedsiębiorczości, m.in. 3 parki technologiczne (i 2 w fazie planowania), 3 inkubatory technologiczne (w tym 1 w fazie tworzenia), 6 inkubatorów przedsiębiorczości oraz 9 centrów transferu technologii.¹⁶⁰

Bardzo aktywne w tej sferze jest środowisko uczelni wyższych, które wykształciło w swoich strukturach wyspecjalizowane jednostki wspierające transfer technologii z uczelni, m.in. Uniwersytet Jagielloński, Akademia Górniczo-Hutnicza, Politechnika Krakowska. Środowisko akademickie również angażuje się w inne projekty wspierające rozwój nowych technologii w kooperacji z biznesem, m.in. Małopolski Park Technologii Informatycznych czy Park Life Science.

Tarnowski Klaster Przemysłowy S.A. to ważna dla regionu i subregionu tarnowskiego instytucja otoczenia biznesu, która od 1999 roku działa na rzecz rozwoju przedsiębiorczości. Wśród 37 akcjonariuszy znalazły się m.in.: Gmina Miasta Tarnowa (jako akcjonariusz większościowy), gminy byłego województwa tarnowskiego, Zakłady Azotowe w Tarnowie-Mościcach S.A., Zakłady Mechaniczne „Tarnów” S.A., Izba Przemysłowo-Handlowa w Tarnowie, a także Izba Rzemieślnicza oraz Małej i Średniej Przedsiębiorczości.¹⁶¹ Do głównych zachęt dla inwestorów należą atrakcyjne tereny inwestycyjne zlokalizowane w parkach przemysłowych oraz system ulg podatkowych.¹⁶²

W kolejnych latach zmieniająca się sytuacja rynkowa wymusiła odejście od idei skupiającej wyłącznie branżę chemiczną, co w rezultacie zmusiło do poszerzenia oferty na wszystkie przedsiębiorstwa bazujące na nowoczesności i innowacyjności w branży chemicznej, budowlanej i elektrycznej.

Koordynatorem Tarnowskiego Klastra Przemysłowego jest spółka akcyjna Tarnowski Klaster Przemysłowy, która swoją misje realizuje głownie poprzez tworzenie w regionie parków przemysłowych, parków technologicznych, stref inwestycyjnych, stref aktywności gospodarczej oraz innych form mających na celu wytworzenie efektu synergii, optymalizację wzajemnych powiązań oraz wykorzystanie terenów pod zakładanie i prowadzenie działalności gospodarczej.

Tarnowski Klaster Przemysłowy pełni funkcję firmy „pierwszego kontaktu” oraz uczestniczy w kolejnych etapach realizacji inwestycji.¹⁶³ Z uwagi na charakter klastra, jego oferta tj. produkty i stosowane technologie skierowane są w szczególności do poszczególnych firm działających w jego obrębie.

Wartość współczynnika pozycji (efektywności) dla zbioru obranych cech (miar ekonomicznych) wynosi 3,9375 i jest kilkakrotnie wyższa niżeli w regionach daleko oddalonych od czołówki w MCA. Wartości mierników ekonomicznych optymalne, a wśród nich nakłady na B+R w PKB (pozycja 2), zatrudnieni w B+R (pozycja 8) oraz udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 8).

Znaczne ilości zaawansowanych struktur klastrowych warunkują bardzo znaczącym lecz nie najwyższym udziałem w PKB Polski (pozycja 5). Zasób kapitału społecznego (PKB per capita 315 501 zł/osobę), który warunkuje bogactwo regionu bardzo zaniżony w stosunku do MCA, co tłumaczyć można stosunkowo przeciętnymi miarami przedsiębiorczości:

wskaźnik sparametryzowanych efektów - 55,13 (pozycja 5),
pracujący w przeliczeniu na 1 tys. ludności w wieku produkcyjnym - 155,957 (pozycja 7).

Ranking nakładów inwestycyjnych województwa kształtuje się również na przeciętnym poziomie (6 pozycja), i potwierdza analizy poprzedniego podrozdziału.

Poniższa tabela wybrane mierniki ekonomiczne dla regionu.

Tabela 16. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej w woj. Małopolskim (2011 r)

Mierniki ekonomiczne	Wartość(w %)	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji 1-(ranking/całkowita ilość województw )
Udział w PKB polski	7,4	5	0,6875
Bezrobocie	9,7	4	-0,75
Pracujący w przemyśle	7,38	6	0,625
Pracujący w usługach	9,90	2	0,875
Nakłady na B+R w PKB	0,95	2	0,875
Zatrudnieni w B+R	1,03	8	0,5
Udział biznesu w finansowaniu B+R	29	8	0,5
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	6,04	6	0,625
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	3,9375

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Ostatni a zarazem najbardziej dynamicznie rozwijający się o najwyższym potencjale region w Polsce to Mazowieckie. Znajduje się ono na pierwszej pozycji w MCA, a także prezentuje najwyższe wskaźniki przedsiębiorczości:

wskaźnik sparametryzowanych efektów – 86,67 (pozycja 1),
pracujący w przeliczeniu na 1 tys. ludności w wieku produkcyjnym – 201,918 (pozycja 1).

Ujęcie klastrowe M. Portera powinno w pełni odzwierciedlać dopasowane do tego regonu, ze względu na wysokie pozycje miar ekonomicznych charakterystycznych dla skupisk takich właśnie podmiotów, których poziom zaawansowania relacji (przedsiębiorstw kooperujących i konkurujących), innowacyjności a także poziomu rentowności jednostek i wielkości dobrobytu jest najwyższy.

Według danych na terenie województwa znajduje się trzynaście struktur klastrowych zbilansowane w modelu tradycyjnym oraz innowacyjnym (po 6 klastrów). Ponadto wyróżniono jeden klaster ITH.

Gospodarka województwa mazowieckiego charakteryzuje się dużym zróżnicowaniem, bliskim układowi (schematu) pierścieniowemu. W okręgu pozawarszawskim przeważa przemysł rolno-spożywczy, ze względu na duży udział użytków rolnych stanowiących 69% powierzchni województwa, czyli 14% wszystkich terenów rolnych kraju.¹⁶⁴ Zbliżając się ku ośrodkowi wzrasta koncentracja sektorów przemysłowych, tj.: chemiczny, elektromaszynowy, tytoniowy, motoryzacyjny. W centrum i pomiędzy kolejnymi pierścieniami tego układu dominują usługi rynkowe, m.in. finansowo-ubezpieczeniowe, telekomunikacyjne, informatyczne, medialne, obsługa nieruchomości i firm czy transport wytwarzają większość wartości dodanej regionu.¹⁶⁵

W regionie istnieje dobrze rozwinięte zaplecze naukowo- oświatowe. Na terenie województwa mazowieckiego funkcjonuje obecnie 107 uczelni wyższych¹⁶⁶, z których zdecydowana większość w Warszawie. Przedsiębiorstwa w tym regionie są uważane za krajowych liderów pod względem poziomu innowacyjności, a w szczególności dla sektora usług.¹⁶⁷

Analiza SWOT przeprowadzona na potrzeby RIS Mazovia¹⁶⁸ wymienia jako mocne strony Mazowsza względnie dobrze rozwinięte sektory przemysłowe: chemiczny, petrochemiczny, metalowy, elektromaszynowy, elektroniczny, spożywczy, farmaceutyczny, poligraficzny, precyzyjny i optyczny oraz motoryzacyjny. Sektory te kreują procesy zwiększenia zakresu wdrażania i finansowania innowacji. Natomiast sektory usług rynkowych: finansowo-ubezpieczeniowych, medialnych, telekomunikacyjnych i informatycznych, stanowią otoczenie dla działalności innowacyjnej.

W oparciu o potencjał regionalny regionu, wylosowano takie struktury klastrowe (z czego jedną opisano) jak Alternatywny Klaster IT oraz Mazowiecki Klaster Innowacyjnych Technologii Fotonicznych.

Mazowiecki Klaster Innowacyjnych Technologii Fotonicznych został utworzony w październiku 2008 r. Skupia on przedsiębiorstwa branży optycznej i optoelektronicznej oraz instytucje naukowo- badawcze zlokalizowane na terenie Mazowsza.¹⁶⁹ W skład klastra wchodzi ponad dwadzieścia podmiotów, produkujących specjalizowane oraz zaawansowane technologicznie elementy i podzespoły optyczne i optoelektroniczne w większości eksportowane do krajów rozwiniętych. Większość z nich posiada własne zaplecze badawcze.¹⁷⁰ Koordynatorem klastra jest Instytut Optyki Stosowanej.

Firmy optoelektroniczne wchodzące w skład Optoklastra wytwarzają elementy optyczne, lasery półprzewodnikowe, urządzenia laserowe, podzespoły optoelektroniczne przeznaczone dla przemysłu, ochrony środowiska, a także dla branży medycznej. Wspierają je instytuty badawcze, które zajmują się opracowywaniem, wytwarzaniem i badaniem nowych źródeł promieniowania w szczególności laserowego, detektorów, nowych materiałów dla potrzeb optoelektroniki oraz urządzeń kontrolno-pomiarowych.

Ponadto dobrze wyspecjalizowana kadra inżynierska i naukowa ośrodków badawczych stanowi zaplecze eksperckie dla przedsiębiorców w zakresie fotoniki, w tym: optyki, fizyki ciała stałego, technologii półprzewodników, techniki podczerwieni, metrologii optycznej i laserowej, systemów zabezpieczeń oraz elektroniki.¹⁷¹

Obliczona wartość współczynnika pozycji (efektywności) dla zbioru obranych cech (miar ekonomicznych) wynosi 5,1875 i jest blisko pięciokrotnie wyższa niżeli w regionach daleko oddalonych od czołówki w MCA. Wartości mierników ekonomicznych wysoce optymalne, a wśród nich nakłady na B+R w PKB (pozycja 1), zatrudnieni w B+R (pozycja 1), udział biznesu w finansowaniu B+R (pozycja 6).

W oparciu o dane GUS, zaobserwowano iż wartość PRB per capita dla tego regionu jest najwyższa i kształtuje się na poziomie 60 359 zł/osobę

Poniższa tabela wybrane mierniki ekonomiczne dla regionu.

Tabela 17. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. Mazowieckiego (2011 r.)

Mierniki ekonomiczne	Wartość(w %)	Pozycja w kraju	Współczynnik pozycji 1-(ranking/całkowita ilość województw )
Udział w PKB polski	21,9	1	0,9375
Bezrobocie	9,7	2	-0,875
Pracujący w przemyśle	10,83	3	0,8125
Pracujący w usługach	15,60	1	0,9375
Nakłady na B+R w PKB	1,21	1	0,9375
Zatrudnieni w B+R	1,33	1	0,9375
Udział biznesu w finansowaniu B+R	18,1	6	0,625
Nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną	19,65	2	0,875
Suma (współczynnik efektywności klastrowej)	5,1875

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Jak zauważyliśmy z przeprowadzonych w losowy sposób analiz struktur klastrowych w różnych regionach Polski najbardziej efektywnym działaniom towarzyszą skupiska klastrów innowacyjnych, przy równoczesnym występowaniu silnie ukształtowanych podstaw klastrowych gron tradycyjnych.

W większości badanych przypadków istnienie modelu klastrowego przekłada się na bardziej optymalne inwestycje, właściwsze rozmieszczenie kapitału ludzkiego (pracujący w przemyśle – usługach), a także produkt narodowy brutto.

Niewątpliwie bardzo duże znaczenie ma współpraca danego klastra z otoczeniem biznesu a także samorządami terytorialny, w której wyższemu poziomowi jej występowania towarzyszyć będzie wyższa pozycja regionu na tle innych w całej gospodarce. Innym ważnym czynnikiem rozwojowym klastra jest posiadane zaplecze badawcze, a także prowadzona w regionie polityka klastrowa które w znacznym stopniu warunkuje szanse rozwojowe takich skupisk podmiotów.

Badania efektywności klastrowej w aspektach gospodarczych, społecznych, oraz środowiskowych

Posiadając już pewien obraz istoty klasteringu na podstawie hierarchii oraz regionalnego rozłożenia jego struktur (pozycje MCA), liczbę klastrów dla każdego z modeli a także współczynnik pozycji będący zarazem efektywnością klastrową możemy zbadać wpływ na uwarunkowania społeczne, środowiskowe i ekonomiczne regionów.

Ważnym w dalszej obserwacji jest zbudowany przez autora pracy model ekonometryczny grup klastrowych o najwyższych i najniższych potencjałach regionalnych w różnym układzie modelowym według obowiązującej specyfikacji.

Specyfikacja modelu ekonometrycznego polega na sprecyzowaniu zmiennych objaśnianych przez model oraz zmiennych objaśniających, podjęcie decyzji dotyczącej charakteru występujących w modelu zależności, a także analitycznej postaci równać modelu.¹⁷² Specyfikacja modelu opiera się na informacjach a priori oraz informacjach statystycznych. Pierwszy model (grupa I) zawierać będzie grupę województw o najwyższym MCA i współczynnika efektywności: Mazowieckie, Małopolskie, Pomorskie, Dolnośląskie, Podkarpackie oraz Śląskie. Wprowadzono takie zmienne objaśniające i objaśniane, jak:

y - produkt krajowy brutto województwa Polski w mln zł (ceny bieżące),

x₁- nakłady na B+R (w mln zł – ceny bieżące)

x₂- zatrudnieni w B+R (w osobach)

x₃- wskaźnik przedsiębiorczości (autora)

x₄- nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną (w mln zł)

Zastosowano przy doborze zmiennych statystyczne kryteria wyboru między modelami regresji (kryterium Theila maksymalnego skorygowanego współczynnika determinacji, kryteria bazujące na minimalizacji średniokwadratowego błędu predykcji Mallowsa, kryteria informacyjne: Akaike (AIC), Schwartza (BIC)).¹⁷³ Wyniki procedury AIC_BIC_adjr2_Cp. Dla programu R przedstawiono poniżej:

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg AIC to: 1, 2, 3, 4 z wartością miary: 99,1657805424108"

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg BIC to: 1, 2, 3, 4 z wartością miary: 98,124577888551"

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg adjr2 to: 1, 2, 3, 4 z wartością miary: 0,998136688418018"

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg Cp to: 1, 3, 4 z wartością miary: 4,04267425815546"

[1] "Dokładne wyniki w pliku wynik_AIC_BIC_adjr2_Cp.csv"

Do modelu liniowego zostaną wybrane zmienne objaśniające x1, x2, x3 i x4. Zatem model ten będzie miał postać:

Y = b₀+b₁x₁+b₂x₂+b₃x₃+b₄x₄+u

Postać modelu z oszacowanymi parametrami przy wykorzystaniu procedury Reg_wieloraka_model_liniowy_hiperplaszczyzna_2010.r wraz z ich błędami przedstawiono poniżej:

Y = − 61265, 801 + 19, 152x₁ + 1, 741 x₂ + 540, 730 x₃ + 34, 687 x₄

Std. Error (13140,814; 8,403; 1,705; 98,563; 1,794)

b₁- wzrost (spadek) wartości nakładów na B+R (ceny bieżące) województwa należącego do I grupy MCA (wartości zmiennej objaśniającejx₁) o 1 mln zł spowoduje wzrost (spadek) produktu krajowego brutto województwa (zmienna objaśniana y) średnio o 19,152 mln zł (ceteris paribus);

b₂-wzrost (spadek) wartości zatrudnionych w B+R województwa należącego do I grupy MCA (wartości zmiennej objaśniającej x₂) o 1 osobę spowoduje wzrost (spadek) produktu krajowego brutto województwa (zmienna objaśniana y) średnio o 1, 741 mln zł (ceteris paribus);

b₃-wzrost (spadek) wartości wskaźnika przedsiębiorczości w województwie należącego do I grupy MCA (wartości zmiennej objaśniającej x₃) o jednostkę spowoduje wzrost (spadek) produktu krajowego brutto województwa (zmienna objaśniana y) średnio o 540,730 mln zł (ceteris paribus);

b₄- wzrost (spadek) wartości nakładów inwestycyjnych na działalność innowacyjną w województwie należącego do I grupy MCA (wartości zmiennej objaśniającej x₄) o 1 mln zł spowoduje wzrost (spadek) produktu krajowego brutto województwa (zmienna objaśniana y) średnio o 34,687 mln zł (ceteris paribus).

Ponadto wartości empiryczne zmiennej objaśnianej (produkt krajowy brutto województwa) odchylają się od wartości teoretycznych przeciętnie o 4131 mln zł, zaś 99,96% zmienności zmiennej objaśnianej (produkt krajowy brutto województwa) zostało wyjaśnionych przez zbudowany model. Skorygowany współczynnik determinacji wynosi (Adjusted R squared) 99,81 – 99,81% wariancji zmiennej objaśnianej (produkt krajowy brutto województwa) zostało wyjaśnionych przez zbudowany model.

Zweryfikowano również za pomocą testów t i F istotność współczynników regresji, których wyniki są następujące:

Z uwagi na to, że dla b₀α = 0, 05 < 0, 1345 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Oznacza to, że parametr b₀ nieistotnie różni się od zera.
Z uwagi na to, że dla b₁α = 0, 05 < 0, 2632 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Oznacza to, że parametr b₁ nieistotnie różni się od zera. Zmienna objaśniająca x₁ nie ma istotnego wpływu na zmienną objaśnianą y.
Z uwagi na to, że dla b₂α = 0, 05 < 0, 4933 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Oznacza to, że parametr b₂ nieistotnie różni się od zera. Zmienna objaśniająca x₂ nie ma istotnego wpływu na zmienną objaśnianą y.
Z uwagi na to, że dla b₃α = 0, 05 < 0, 1148 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Oznacza to, że parametr b₃ nieistotnie różni się od zera. Zmienna objaśniająca x₃ nie ma istotnego wpływu na zmienną objaśnianą y.
Z uwagi na to, że dla b₄α = 0, 05 > 0, 0329 hipotezę zerową odrzucamy. Oznacza to, że parametr b₄ istotnie różni się od zera. Zmienna objaśniająca x₄ ma istotny wpływ na zmienną objaśnianą y.
Z uwagi na to, że α = 0, 05 > 0, 02895 hipotezę zerową należy odrzucić. Oznacza to, że regresja jako całość jest istotna.

Przedziały ufności dla parametrów strukturalnych przedstawiono poniżej:

Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [-228235,66915; 105704,06687] pokryje nieznaną wartość parametr b₀ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ + b₃x₃ + b₄x₄ + u

Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [-87,62136; 125,92531] pokryje nieznaną wartość parametru b₁ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ + b₃x₃ + b₄x₄ + u
Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [-19,92684; 23,40949] pokryje nieznaną wartość parametru b₂ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ + b₃x₃ + b₄x₄ + u
Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [-711,63167; 1793,09074] pokryje nieznaną wartość parametru b₃ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ + b₃x₃ + b₄x₄ + u
Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [11,89277; 57,48058] pokryje nieznaną wartość parametru b₄ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ + b₃x₃ + b₄x₄ + u

Postać drugiego modelu została zbudowana przy użyciu tych samych procedur z grupą województw których pozycje MCA są niżej w rankingu, a ich współczynnik pozycji (efektywności) jest zdecydowanie niższy. Do obserwacji włączono województwa Lubelskie, Łódzkie, Opolskie, Wielkopolskie, Świętokrzyskie oraz Podlaskie.

Statystyczne kryteria wyboru:

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg AIC to: 1, 3 z wartością miary: 94,9120757790555"

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg BIC to: 1, 3 z wartością miary: 94,2873541867397"

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg adjr2 to: 1, 3 z wartością miary: 0,996653051082729"

[1] "Najlepsza kombinacja zmiennych wg Cp to: 1, 3 z wartością miary: 1,21340124768538"

W rezultacie model II przyjmuje postać:

Y = − 21488, 439 + 112, 176x₁ + 301, 355 x₃

Std. Error (9169,241; 4,357; 73,461)

b₁- wzrost (spadek) wartości nakładów na B+R (ceny bieżące) województwa należącego do II grupy MCA (wartości zmiennej objaśniającejx₁) o 1 mln zł spowoduje wzrost (spadek) produktu krajowego brutto województwa (zmienna objaśniana y) średnio o 112,176 mln zł (ceteris paribus);

Wartości empiryczne zmiennej objaśnianej (produkt krajowy brutto województwa) odchylają się od wartości teoretycznych przeciętnie o 2355 mln zł, zaś 99,8% zmienności zmiennej objaśnianej (produkt krajowy brutto województwa) zostało wyjaśnionych przez zbudowany model. Skorygowany współczynnik determinacji wynosi (Adjusted R squared) 0,9967 – 99,67% wariancji zmiennej objaśnianej (produkt krajowy brutto województwa) zostało wyjaśnionych przez zbudowany model.

Zweryfikowano również za pomocą testów t i F istotność współczynników regresji, których wyniki są następujące:

Z uwagi na to, że dla b₀α = 0, 05 < 0, 100897 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Oznacza to, że parametr b₀ nieistotnie różni się od zera.
Z uwagi na to, że dla b₁α = 0, 05 > 0, 000128 hipotezę zerową odrzucamy. Oznacza to, że parametr b₁ istotnie różni się od zera. Zmienna objaśniająca x₁ ma istotny wpływ na zmienną objaśnianą y.
Z uwagi na to, że dla b₃α = 0, 05 > 0, 026212 hipotezę zerową odrzucamy. Oznacza to, że parametr b₃ istotnie różni się od zera. Zmienna objaśniająca x₃ ma istotny wpływ na zmienną objaśnianą y.
Z uwagi na to, że α = 0, 05 > 0, 8, 999e − 05 hipotezę zerową należy odrzucić. Oznacza to, że regresja jako całość jest istotna.

Przedziały ufności dla parametrów strukturalnych przedstawiono poniżej:

Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [-50669,0571; 7692,1784] pokryje nieznaną wartość parametr b₀ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₃x₃ + u

Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [98,3113; 126,0414] pokryje nieznaną wartość parametru b₁ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₃x₃ + u
Z prawdopodobieństwem 0,95 przedział [67,5713; 535,1396] pokryje nieznaną wartość parametru b₃ z modelu Y = b₀ + b₁x₁ + b₃x₃ + u

Utworzono tabelę w której zbadano wpływ każdego z tych modelów dla poszczególnych przyrostów parametrów wspólnych przy zachowaniu ceteris paribus. Wynikiem obserwacji jest zdecydowana wyższa wartość wytworzonego teoretycznego PKB względem prawie wszystkich zmiennych modelu I. Tylko w przypadku parametru strukturalnego b₁ zmienna x₁ zawsze będzie generować wyższe wartości w przypadku drugiego (województw o słabszych współczynnikach pozycji). Łączne efekty przyrostu zmiennych dla każdego z modeli wytwarzają zawsze wyższe efekty dla regionów o wyższym MCA, a zatem silniej ukształtowanych struktur klastrowych.

Uznać zatem można iż nakłady na wspieranie inicjatyw klastrowych bądź tworzenie nowych dla tych regionów przyniosą bardziej wymierne efekty, mimo iż liczba struktur klastrowych (inicjatyw) dla ogółu tych województw jest mniejsza.

Tabela 18. Teoretyczne przyrosty zmiennych objaśnianych dla szacowanych modeli ekonometrycznych

Teoretyczne Y	Model I	Model II
	Wartość parametru	Przyrost o 100 jednostek dla
		Zmienna
b₁	19,152	x₁
b₂	1,741	x₂
b₃	540,73	x₃
b₄	34,687	x₄
Reakcja PKB względem b₁b₂b₃b₄	Suma	59631,0

Źródło: Opracowanie własne

W oparciu o dane statystyczne GUS¹⁷⁴ zebrano dane dotyczące rozdysponowania wydatków budżetowych w poszczególnych województwach Polski. Wielkość wydatków uzależniona jest wprost od wielkości zgromadzonych przez daną jednostkę dochodów i przychodów. Ponadto dynamika wydatków państwa charakteryzuje się potwierdzoną regularnością, opisaną przez Adolph’a Wagner’a pod nazwą prawa stałego wzrostu wydatków publicznych.¹⁷⁵

Przy założeniu że wartość wydatków wzrasta proporcjonalnie do poprawy kondycji ekonomicznej regionu, będącego rezultatem występowania coraz to bardziej złożonych struktur klastrowych wyznaczyć można ich udział dla grup województw.

Wyodrębniono takie kategorie wydatków wraz z przypisanymi im indywidualnymi wagami:

"administracja publiczna", przyjęta waga 0,2
"oświata i wychowanie" - 0,3
"transport i łączność", - 0,3
"ochrona zdrowia" - 0,1
"pomoc społeczna"- 0,05
"kultura i ochrona dziedzictwa narodowego" - 0,05

Wykres 5 przedstawia indywidualne i grupowe zestawienie sum wydatków, wyrażonych udziałowo dla poszczególnych województw wg działów w 2011r. Wynika z nich iż regiony dominujące ekonomicznie są w stanie w wyższym stopniu finansować (podatki i opłaty) wszelkie wydatki w rozwijaniu oświaty, administracji oraz transportu i łączności które uznaje się za bardzo ważne w otoczeniu klastrowym (tzw. infrastrukturalnym).

Województwami dominującymi są: Mazowieckie, Dolnośląskie, Łódzkie, Małopolskie, Podkarpackie oraz Śląskie. Regiony których wielkości wydatków na cel poprawy infrastruktury klastrowej są najmniejsze to: Opolskie, Lubelskie, Świętokrzyskie, Podlaskie, Warmińsko-Mazurskie oraz Kujawsko-Pomorskie.

Ponadto województwa należące do I grupy generują w sumie blisko dwukrotny efekt klastrowy, co oznacza iż większemu natężeniu podmiotów położonych w takim sąsiedztwie geograficznym towarzyszy bardziej racjonalne wykorzystanie funduszy (zasobów) w celu wspierania pozytywnych przejawów kształtowania, powstawania lub formalizowania się takich struktur.

Wykres 5. Zestawienie sum wydatków województw wyrażonych udziałowo w 2011 r.

Źródło: Opracowanie własne

Zrównoważony rozwój oprócz integracji polityki gospodarczej oraz społecznej uwzględnia integrację środowiskową poprzez tzw. ograniczone zasoby gospodarcze czyli takie wykorzystywanie kapitału przyrodniczego w sposób pozwalający na zachowanie funkcji ekosystemów w perspektywie długookresowej. Miernikami które w bliskim stopniu odzwierciedlają tę koncepcję są „zielone” mierniki (ISEW, GPI).

Z uwagi na wielopoziomowość, efektywność klastrowa w zrównoważonym rozwoju zostanie opisana w wąskim rozumieniu, poprzez uproszczone mierniki czyli podstawowe narzędzia monitoringu zrównoważonego rozwoju w koncepcji gron. Dotyczyć ona będzie przede podmiotów gospodarczych, z mniejszym naciskiem społeczność lokalną oraz działań władz lokalnych i regionalnych.

Za mierniki w oparciu o dane statystyczne GUS¹⁷⁶ oraz Banku Danych Lokalnych¹⁷⁷ autor pracy przyjął nakłady na środki trwałe służące ochronie środowiska (2011r.) oraz wielkości zanieczyszczeń, odpadów oraz emisji zanieczyszczeń dla danego województwa (regionu). W oparciu o dane zbudowano współczynnik udziałów:

$${\frac{\text{vc}_{n}}{\text{vp}_{n}} = E}_{n}$$

,gdzie

vc – skumulowana wartość nakładów,

vp – skumulowana wartość zanieczyszczeń,

E_n – współczynnik udziału (n województwa).

Identyfikacja pomiarów zanieczyszczeń wskazuje na przewagę zanieczyszczeń we wszystkich obszarach środowiska dla województw: Dolnośląskie, Małopolskie, Mazowieckie, Podkarpackie, Pomorskie, Śląskie (I grupa MCA). Tylko w przypadku emisji zanieczyszczeń gazowych suma efektów emisji gazów w regionach Lubelskie, Łódzkie, Opolskie, Wielkopolskie, Podlaskie, Świętokrzyskie (II grupa MCA) jest dominująca.

Wykres 6 przedstawia sumy poszczególnych rodzajów kategorii zanieczyszczeń.

Wykres 6. Wartości zanieczyszczeń dla grup regionów w 2010r.

Źródło: Opracowanie własne

Wartości nakładów wg przyjętych grup regionów kształtowały się następująco:

ochrona powietrza i klimatu z dominacją drugiej grupy o różnicę 123 929,60 mln zł. Średnia wielkość dla grupy to 222 867,50 mln zł,
gospodarka ściekowa i ochrona wód z przewagą pierwszej grupy o 1 153 056,10. Średnia wartość dla tej grupy województw to 579 157,55 mln zł,
nakłady na gospodarkę odpadami z ponad dwukrotną przewagą grupy pierwszej bo o 338 802,60 ml zł. Średnia wartość dla województwa w tej grupie to 89 782,40 mln zł.

Działania władz regionalnych wraz z podmiotami gospodarczymi w celu minimalizowania skutków działalności przemysłowej są zauważalne w ponoszonych nakładach poszczególnych kategorii ochrony środowiska.

Wykres 7.Wartości nakładów na środki trwałe służące ochronie środowiska w 2011r.

Źródło: Opracowanie własne

Korzystając z opracowanego wzoru obliczono udział każdej złotówki zainwestowanej w celu finansowania środków trwałych służących ochronie środowiska w stosunku do wielkości zanieczyszczeń wg kategorii finansowania. Zaobserwowano iż regiony silniej uprzemysłowione ponoszą nieco większe nakłady na ochronę środowiska, co w rezultacie negocjuje tezę że regiony struktur klastrowych (skupisk przedsiębiorstw) zlokalizowanych w regionach dużo lepiej zauważają problem emisji zanieczyszczenia powietrza. Gospodarka odpadami a także ściekami przemysłowymi prezentuje się pozytywniej dla I grupy MCA (tabela 19).

Powodem niewspółmiernych nakładów do wielkości emisji zanieczyszczeń powietrza może być nie w pełni dopracowane w strategiczne programy klastrowe inicjatyw klastrowych oraz zbyt mała rola instytucji kreujących świadomość odpowiedzialności przedsiębiorstw w produkcji dóbr (efekty zewnętrzne).

Tabela 19 zawiera obliczone wg wzoru wielkości udziałów.

Tabela 19. Wartości udziałów każdej zainwestowanej złotówki w celu finansowania środków trwałych służących ochronie środowiska w 2011 r.

I grupa MCA	II grupa MCA
Woj.	Odpady wraz z nakładami na nie (mln zł/mln ton)
Dolnośląskie	0,998
Małopolskie	11,483
Mazowieckie	13,535
Podkarpackie	48,307
Pomorskie	95,080
Śląskie	3,833
Suma	173,236
Przeciętnie	28,873

Źródło: Opracowanie własne

Analizy teoretyczne, obliczenia zawarte w pracy a także studia przypadków potwierdzają, że z istnieniem klastra wiąże się szereg zjawisk, które pozytywnie wpływają na produktywność i konkurencyjność działającym w nim podmiotów gospodarczych. Nie można zapomnieć, że problematyka klastrów to również negatywne aspekty ich funkcjonowania wraz z zagrożeniami, które należy rozważać na każdym etapie ich rozwoju. Zdaniem autora pracy kreowanie świadomości uczestników klastra (w tym współodpowiedzialności) jest wskazówką do licznych sukcesów w tej dziedzinie.

Rozdział IV

Klastry sieci uzdrowiskowych

Zakres przedmiotowy i podmiotowy klastra.

Podstawą do nakreślenia koncepcji klastrowej „klastrów sieci uzdrowiskowych” jest definicyjne ujęcie sformułowane przez Światową Organizację Turystyki (UN WTO), w którym przez turystykę rozumuje się zjawisko przestrzennej ruchliwości ludzi, które związane jest z dobrowolną zmianą miejsca pobytu, środowiska i rytmu życia. Obejmuje całokształt stosunków i zjawisk związanych z ruchem turystycznym.¹⁷⁸

Gospodarka turystyczna jest podstawowym pojęciem odnoszącym się do powiązań turystyki z gospodarką narodową. Według Gaworeckiego przez gospodarkę turystyczną rozumować należy kompleks różnorodnych funkcji gospodarczych i społecznych bezpośrednio rozwijanych w celu zaspokojenia wzrastającego zapotrzebowania człowieka na dobra i usługi turystyczne.¹⁷⁹ Bliskiemu tej koncepcji jest Giezgała, który definiuje gospodarkę turystyczną jako agregat różnorodnych sektorów gospodarczych, tworzony lub pobudzony w związku z podróżami i pobytami turystów.¹⁸⁰

Zagadnienie ekonomicznych aspektów turystyki, ze względu na specyfikę i złożoność tego zjawiska znajduje się w kręgu zainteresowania różnych dyscyplin nauk ekonomicznych. Najbliższe przy wyjaśnianiu mechanizmów funkcjonowania rynku turystycznego przypada ekonomice turystyki, jako nauce o stosunkach gospodarczych i społecznych oraz prawidłowościach rządzących w tej dziedzinie. Do filarowych grup zagadnień, które stanowią przedmiot zainteresowania nauk ekonomicznych w sferze turystyki należą:¹⁸¹

miejsce turystyki w gospodarce narodowej oraz kwestie gospodarki turystycznej,
istota i mechanizm funkcjonowania rynku usług turystycznych,
marketingowa orientacja przedsiębiorstw, miejscowości i regionów turystycznych,
wpływ turystyki na międzynarodowe stosunki gospodarcze,
polityka turystyczna.

Pod pojęciem klastra turystyki uzdrowiskowej rozumiemy zlokalizowaną w wybranych częściach danego regionu zbiorowość podmiotów gospodarczych świadczących specjalistyczne usługi w zakresie regeneracji sił fizycznych i psychicznych w tym w szczególności usługi lecznicze świadczone przy wykorzystaniu specjalistycznej infrastruktury i zasobów naturalnych (np. wody lecznicze, solanki, itd.).

Rynek turystyczny jako dział gospodarki narodowej, zasługuje zatem na szczególną uwagę z racji składowej dominującej rodzajowej działalności jakim są usługi. Wartość wytworzona wg danych GUS to 793 258 mln zł przez co rynek usług w Polsce stanowi udział 63,60 %. Dochody z turystyki w Polsce stanowią około 2 % PKB i nasz kraj zajmuje tym samym 22 miejsce na światowej liście państw odnotowujących największe wpływy z turystyki międzynarodowej.¹⁸²

Według danych Międzynarodowej Organizacji Turystycznej (WTO)¹⁸³ liczba przyjazdów dokonywanych w celach turystycznych wyniosła około 983 mln co oznacza istotny wzrost w stosunku do wyniku zarejestrowanego w kryzysowym roku 2008 – 913 mln przyjazdów.¹⁸⁴

W Polsce zainteresowanie rynkiem turystycznym jest względnie wysokie, mimo iż na tle Europy Polska znajduje się dopiero na pozycji 22. Liczba korzystających z noclegów oraz udzielonych noclegów wg danych statystycznych GUS ciągle wzrasta co świadczy o pozytywnej dynamice tego zjawiska. Wartości tych zmian wykazały tendencję wzrostową bo o 4,97% i 2,43% w stosunku do roku poprzedniego. Dynamika rynku turystycznego kształtowała się na poziomie 147,51% i 117,12% w stosunku do roku 2000,

Poniższy wykres przedstawia dane ruchu turystycznego.

Wykres 8. Wybrane dane dotyczące usług turystycznych w Polsce w 2011r.

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego¹⁸⁵

Geografia turyzmu obejmuje koncepcję przestrzeni turystycznej. Bazuje ona na obiektach i zjawiskach przyrodniczych, w ramach doboru umotywowanego potrzebami społeczno-ekonomicznymi. Wykorzystując poszczególne walory przyrodnicze i antropogeniczne, adaptuje te walory do specyficznych wymogów rekreacji i turystyki tworząc tzw. infrastrukturę techniczną, osadniczą oraz różnorodne sieci organizacyjne. Wszystko razem jako całość stanowić będzie zatem tzw. strukturę klastrową.

Przestrzeni turystyczna posiada swoiste cechy.¹⁸⁶ Wymienia się za podstawowe: brak stabilności wynikająca z dynamizmu zjawisk turystycznych i ich cyklicznego rozwoju w czasie, dużą różnorodność, zarówno w zakresie środowiska przyrodniczego, cech kulturowych jak i form zagospodarowania turystycznego oraz nieciągłość z uwagi na zbiór tworzących ją rozproszonych elementów.

W skład struktury klastrowej rynku usług turystycznych można zaliczyć dwa podstawowe segmenty usługodawców: zakłady uzdrowiskowe oraz podmioty prywatne. W przypadku zakładów mamy do czynienia z bardzo dużym i zróżnicowanym (np. pod względem przeznaczenia) majątkiem. Działają one w formie spółek kapitałowych, z których dużą część pozostaje własnością skarb państwa. Stroną popytową są w szczególności osoby muszące się poddać określonej procedurze rehabilitacyjnej. Finansowanie tego typu usług opiera się przede wszystkim na systemie ubezpieczeń społecznych (NFZ), Zasady funkcjonowania tego typu podmiotów podlegają regulacjom publicznym¹⁸⁷.

Do drugiego segmentu klastra zakwalifikować należałoby podmioty prywatne oraz państwowe, świadczące usługi wypoczynkowe ze szczególnym uwzględnieniem produktów związanych z regeneracją sił fizycznych i psychicznych zwanych popularnie spa&wellness. Ten segment usługodawców, pod względem bazy infrastrukturalnej, dysponuje głównie hotelami i tzw. obiektami hotelowymi (motele, pensjonaty).

Nośnikami innowacji w turystyce są turyści, obiekty turystyczne i podmioty sektora turystycznego. Rozpowszechnianiu się podlegają wzorce kulturowe turystów, obiekty turystyczne, a także procesy i usprawnienia organizacyjne w sektorze turystycznym. Dyfuzja innowacji może mieć charakter ekspansywny, wówczas źródło innowacji rozprzestrzenia się w pewnej lokalizacji bądź relokacyjny – źródło przenoszone jest na inny obszar i tam tworzone są wtórne centra.¹⁸⁸

Analiza rozwoju miejscowości lub regionów turystycznych zawiera się w koncepcji cyklu ewolucji obszaru turystycznego.¹⁸⁹ Podobnie jak dla cyklu życia klastra, rozwój miejscowości turystycznej odbywa się według określonego cyklu, względem którego można wyróżnić pewne charakterystyczne etapy. R.W Butler wyróżnił na gruncie teorii peryferii Christallera, dyfuzji innowacji oraz ekonomicznej teorii życia produktu następujące fazy: eksploracja, wprowadzenie, rozwój, konsolidacja, upadek oraz odrodzenie (upadek).

W ramach wspomnianych powyżej segmentów mamy do czynienia z różnym nasileniem oraz różnymi wektorami (kierunkami) konkurencji. Przyczyną zawiązywania się zjawiska na rynku usług turystycznych wynika z poziomu finansowania kosztów działania zakładów uzdrowiskowych (spółek uzdrowiskowych) które wymuszają stopniową komercjalizację oferty usługowej co skutkuje inicjowaniem konkurencji pomiędzy tymi podmiotami.

Elastyczność działania podmiotów prywatnych z segmentu Spa&wellness. oraz posiadane zasoby prywatnego kapitału sprawiają że również ich oferta staje się coraz bardziej zorientowana na tradycyjną grupę docelową zakładów uzdrowiskowych. Wejście w stan konkurencji/rywalizacji o klienta z zakładami ma więc charakter obustronny (tym bardziej, że podmioty prywatne mogą ubiegać się o refinansowanie niektórych usług ze środków NFZ).

Prywatny charakter segmentu Spa&wellness oraz zasadniczo niskie koszty wejścia na ten rynek (brak szczególnych ograniczeń regulacyjnych w zakresie możliwości świadczenia niektórych usług terapeutycznych/rehabilitacyjnych) wywołuje bardzo dużą konkurencję wewnątrz-segmentową (pomiędzy usługodawcami z tego segmentu).

Natomiast kooperacja pomiędzy podmiotami wchodzącymi w skład klastra obejmuje głownie elementy tzw. produktu turystycznego, które stanowią cześć wspólną dla wszystkich podmiotów i dotyczą domeny wykraczającej poza gestię firm. Obszarami tymi jest promocja tzw. destynacji (miejsca) turystycznej (w przeciwieństwie do promocji konkretnego usługodawcy), rozwój wspólnej, publicznej infrastruktury materialnej (parki, zieleńce, chodniki, ścieżki, drogi, itd.), zapewnienie ładu przestrzennego (planowanie przestrzenne), bezpieczeństwo, itd.

Autor pracy w oparciu o przeprowadzoną regionalną analizę potencjałów ośrodków powstawania (zawiązywania się) struktur klastrowych, analizy rynku turystyki w Polsce, wyróżnił województwo zachodniopomorskie pod względem posiadanej bazy turystycznej i uzdrowiskowej.

Z danych GUS wynika, że w roku 2011 największa liczba turystów odwiedziła województwa: Zachodniopomorskie, Małopolskie, Mazowieckie oraz Dolny Śląsk . Pod względem liczby udzielonych noclegów w tym także turystom zagranicznym zachodniopomorskie jest zdecydowanym liderem na rynku krajowym. Do tak dobrego wyniku przyczynia się posiadanie bazy uzdrowiskowej dysponującej dużą liczbą całorocznych miejsc noclegowych.

Zebrane dane statystyczne GUS przedstawiono na poniższym wykresie.

Wykres 9. Wybrane dane statystyczne dotyczące rynku turystycznego dla województw w 2011 r.

Źródło: Opracowanie własne

W okresie od stycznia do grudnia 2011r. stopień wykorzystania miejsc noclegowych we wszystkich turystycznych obiektach zbiorowego zakwaterowania wyniósł 34,6%. Wynik ten jest lepszy niż w roku poprzednim (34,3%). Dominującą bazą zbiorowego zakwaterowania są zakłady uzdrowiskowe, bo na poziomie 73,7%, gdzie wahania okresowe są znaczące bo o 25,4 p.p. Najlepsze wyniki osiągnięto w okresie sierpnia, kiedy stopień wykorzystania miejsc noclegowych w zakładach uzdrowiskowych wyniósł 82,3%.

Ponadto analiza danych przednich w oparciu o GUS ukazuje silne zróżnicowanie udzielonych noclegów zarówno między województwami jak i wewnątrz województw (powiaty). Wśród 76 powiatów należących do 20% odsetka o najwyższej liczbie udzielonych noclegów skoncentrowanych jest 79,5% wszystkich noclegów zrealizowanych w Polsce.

Najwięcej z wyodrębnionej grupy powiatów o największej liczbie udzielonych noclegów odnotowano w województwach: pomorskim, śląskim, zachodniopomorskim, warmińsko-mazurskim i małopolskim. W grupie tej 6 powiatów nadmorskich woj. Zachodniopomorskiego oraz miasta Szczecin koncentrują ponad 16% wszystkich noclegów zrealizowanych w Polsce.

Na poniższym wykresie zaprezentowano wielkości udziałów dla bazy zbiorowego zakwaterowania (zakłady uzdrowiskowe, hotele i motelele) w roku 2011r. w województwach pomijając udziały zerowe bądź bliskie jedności dla lepszego zobrazowania zjawiska.

Wykres 10. Turyści korzystający z zakładów uzdrowiskowych i hoteli według województw w 2011r.

Źródło: Opracowanie własne

Badania przeprowadzone w poprzednich podrozdziałach potwierdzają występowanie potencjału regionalnego występowania struktur klastrowych dla województwa zachodniopomorskiego. Warto wspomnieć, iż zachodniopomorskie zajmuje 11 pozycję pod względem powstawania klastrów w MCA, zaś wartość PKB per capita kształtuje się na poziomie 32268 zł/osobę.

Rozkład sektorowy gospodarki dla tego regionu zwiera się następująco: pracujący w przemyśle (pozycja 11) z wartością 101853 mln zł oraz usługach (pozycja 13) z wartością 223499 mln zł.

Wartości nakładów inwestycyjnych dla tego województwa (w postaci udziałów) dla poszczególnych jego kategorii wynoszą wg danych statystycznych GUS:

Tabl. 1 (267). Nakłady inwestycyjne według wybranych sekcji w 2011 r. (ceny bieżące), 3,61% co daje 11 pozycję w Polsce,
TABL. 2 (268). Nakłady inwestycyjne w przedsiębiorstwach w 2011 r. (ceny bieżące), 3,27%, zatem jest to 11 pozycja,
Ważniejsze dane o województwach (NTS 2) (cd.) „Nakłady na działalność innowacyjną w zakresie innowacji produktowych i procesowych w przemyśle w mln zł (ceny bieżące).

Ważnym jest wartość wskaźnika przedsiębiorczości (autora), który wynosi 190,392, co daje drugą pozycję rankingową. Wskaźnik zawierający spolaryzowane efekty osiąga gorsze wyniki bo 52,88 (pozycja 8).

W przypadku wybranych miar działalności badawczo i rozwojowej, przez którą rozumować należy systematycznie prowadzone prace twórcze, podjęte dla zwiększenia zasobu wiedzy, w tym wiedzy o człowieku, kulturze i społeczeństwie, jak również dla znalezienia nowych zastosowań dla tej wiedzy, województwo zachodniopomorskie osiągnęło w roku 2011 następujące wyniki:

nakłady na B+R w relacji do PKB z wartością 0,32 (pozycja 14),
zatrudnieni w B+R z wartością 1922 osób (pozycja 11).

Reasumując z uwagi na powyższe dane ekonomiczne nieprawidłowym byłoby doszukiwania się najbardziej zaawansowanych struktur klastrowych (klastry high tech), zaś występowanie klastrów innowacyjnych należałoby obdarzyć bardzo małym prawdopodobieństwem.. Mimo że województwo te należy do czołówki regionów o najwyższej liczbie podmiotów zarejestrowanych, wartości pozostałych miar nie wskazują na wyniki uzyskiwane przy zaawansowanym stopniu kooperacji i konkurencji jednostek.

Nie wyklucza to jednak istnienia, (formowania się) tradycyjnych struktur klastrowych, które powinny być objęte odpowiednią polityką klastrową w celu budowania coraz to wyżej zaawansowanego modelu klastrowego.

Identyfikacja klastra w procedurze mapowania

Identyfikacja klastra powinna opierać się na analizie koncentracji przestrzennej podmiotów zdefiniowanego klastra (w tym przypadku sektora usługowego podmiotów w zakresie turystyki) w danym regionie, w stosunku do ogółu podmiotów w danym województwie. Jednostką terytorialną którą będzie obszarem (zakresem) badań jest powiat. I tak w ujęciu powiatowym wg. danych statystycznych GUS, spośród 379 powiatów ziemskich i miast na prawach powiatu wyłoniono 76 powiatów (ziemskich i grodzkich) zaliczonych do górnego kwintyla według liczby udzielonych noclegów.¹⁹⁰

W województwie zachodniopomorskim pod względem największej liczby udzielonych noclegów znajduje się powiat kołobrzeski (3,5 mln). Ponadto turystyka uzdrowiskowa (obydwu segmentów) koncentruje zdecydowaną większość obszaru polskiego wybrzeża Bałtyku (kolejno powiaty: kołobrzeski, kamieński, gryficki, pucki, Świnoujście, sławieński, koszaliński i słupski).¹⁹¹

Ponadto rozkład przestrzenny zakładów uzdrowiskowych wg liczby posiadanych miejsc noclegowych wskazuje na znaczącą koncentrację tych obiektów w trzech lokalizacjach. Wszystkie miejsca noclegowe jakimi dysponują zakładu uzdrowiskowe (10609 miejsc) umiejscowione są praktycznie w trzech lokalizacjach:

powiat kołobrzeski (6820 miejsc, 64,3%),
powiat sławieński (1619 miejsc, 15,3%),
miasto Świnoujście (1517 miejsc, 14,3%).

Rozkład ten istotnie różni się od umiejscowienia pozostałej bazy turystycznej co może wskazywać, że klaster turystyki zdrowotnej jest zasadniczo osobnym segmentem zachodniopomorskiego rynku turystycznego. Zasoby wszystkich dostępnych regionalnie miejsc noclegowych (109506 miejsc) są skoncentrowane w powiatach:

kamieńskim (17,7%)
gryfickim (16,3%)
koszalińskim (12,7%)
kołobrzeskim (19,3%)

Na poniższym wykresie zaznaczono fragmentaryczne wyniki danych statystycznych tablicy Ranking Powiatów i Miast na Prawach Powiatu (Górny Kwintyl) TABL. II/24 dla wyselekcjonowanych powiatów. Pozycje rankingowe powiatów kształtują się kolejno :

powiat gryficki "wg liczby udzielonych noclegów" poz. 11, "wg liczby miejsc noclegowych" pozycja 5
powiat kamieński kolejno pozycje 9 i 4
powiat kołobrzeski, kolejno pozycje 2 i 4
powiat koszaliński, kolejno pozycje 17 i 11.

Wykres 11. Ranking Powiatów i miast na prawach powiatu wg liczby udzielonych noclegów w obiektach zbiorowego zakwaterowania w województwach Polski (2011 r.)

Źródło: Opracowanie własne

Zauważalne jest iż jedynym punktem wspólnym klastra i szeroko rozumianego sektora turystycznego jest

powiat kołobrzeski mający duży udział w obu rozkładach. Bliskość komunikacyjna z pow. gryfickim i kamieńskim może jednak wskazywać na liczne powiązania wewnątrz-sektorowe pomiędzy klastrem, a klasyczną turystyką wypoczynkową.

Powiązania międzysektorowe klastra turystyki uzdrowiskowej obejmują wszystkie usługi/produkty komplementarne, konsumowane w związku ze świadczeniem usługi podstawowej, tj.:

usługi gastronomiczne (kawiarnie, restauracje, bary),
usługi sektora kultury i rozrywki (np. muzea, kina, teatr, wystawy),
produkcja produktów naturalnych (np. żywność, kosmetyki),
usługi medyczne i para-medyczne (rehabilitacja, porady lekarskie, zabiegi ambulatoryjne)
transport pasażerski (transport w obrębie i pomiędzy gminami nadmorskimi).

W związku z tym opracowano „mapę” klastra uzdrowiskowego przy uwzględnieniu instytucji otoczenia biznesu oraz adekwatnych instytucji sektora B+R czy też nauki i szkolnictwa.

Rysunek 9. Struktura klastra

Źródło: Opracowanie własne

W poprzednich rozdziałach zwróciliśmy uwagę na istotę kapitału społecznego. Jest on tzw. uczestnikiem struktur klastrowych, począwszy od klastrów tradycyjnych, przechodząc poprzez szereg procesów „wzbogacania” na wyższe poziomy (klastry innowacyjne, sieciowe).

Pomiar kapitału społecznego należałoby oprzeć w ocenie miar (indeksów) przedsiębiorczości, z uwagi na to iż, stanowi swoisty jego element wraz z innymi o charakterze niemierzalnym (niematerialnym). Aby zbadać podłoże klastrowe postanowiłem więc poprzedzając procedurę mapowania określić udziały poszczególnych wskaźników.

Do oceny przedsiębiorczości przyjęto zbiór kilkunastu mierników twardych ex post. W układzie tym znalazły się wskaźniki ekonomiczne jako miary wyników przedsiębiorczości oraz odrębne jako miary warunków przedsiębiorczości. Dołączono również miary stosowane przez Polską Agencję Rozwoju Przedsiębiorczości, m.in: poziom przeciętnego wynagrodzenia, liczba pracujących przypadających na jeden aktywny podmiot oraz wielkość przychodów na jednego pracującego.

Miary przedstawiono dla powiatu kołobrzeskiego, w Podregion 63 – koszaliński¹⁹². W kolejnym etapie zastosowano równania współczynnika lokalizacji, którego zastosowanie i procedury opisano w poprzednich rozdziałach.

Analiza miar wyników przedsiębiorczości wskazuje na optymalne wyniki będące efektem występowania zjawiska przedsiębiorczości. Mimo to rentowność jednostek (w tym podmiotów gospodarczych) dla omawianego regionu jest zbyt niska gdyż dla większej liczby podmiotów zauważa się zbliżony poziom przeciętnych wynagrodzeń czy też zaniżony wydajności pracy podregionu w którym znajduje się ów badany powiat.

Tabela 20. Miary wyników przedsiębiorczości powiatu kołobrzeskiego (2011 r.)

Lp.	Wyszczególnienie miar	Badany obszar (podregion koszaliński)	Zachodniopomorskie
1	Stopa aktywności zawodowej	30,62%	24,22%
2	Poziom przeciętnego wynagrodzenia w zł	3002,21	2952,43
3	Produkcja sprzedana przemysłowa (usługowa) na mieszkańca	8 689,6	32 708,1
4	Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą	20	14
5	Wydajność pracy (PKB/1 zatrudnionego)¹⁹³	10 050,444	452 041,28
6	Wartość brutto środków trwałych w przedsiębiorstwach w tys. zł	29572	29625

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

W przypadku miar warunków przedsiębiorczości mamy do czynienia także z korzystnymi uwarunkowaniami regionalnymi w kierunku rozwoju społeczeństwa przedsiębiorczego. Niektóre miary z przyczyn technicznych (ograniczenie informacyjne BDL) opracowano na wyższych poziomach jednostek terytorialnych, m.in.:

„wyposażeni w komputer osobisty z szerokopasmowym dostępem do Internetu”, opracowano dla województwa zachodniopomorskiego w stosunku do Polski,
„długość linii kolejowych eksploatowanych na 100 km^2 w km”, opracowano dla podregionu 63 koszaliński w stosunku do województwa zachodniopomorskiego.

Tabela 21. Miary warunków przedsiębiorczości powiatu kołobrzeskiego (2011 r.)

Lp.	Wyszczególnienie miar	Badany obszar (Zachodniopomorskie)	Zachodniopomorskie (Polska)
1	Wyposażenie w komputer osobisty z szerokopasmowym dostępem do Internetu (w %)¹⁹⁴	39%	48,20%
2	Długość linii kolejowych eksploatowanych na 100 km^2 w km¹⁹⁵	5,25	6,47
3	Długość ulepszonych dróg publicznych na 100 km^2 w km	56,07	39,50
4	Liczba studentów na 10 tys. Mieszkańców w 2010/2011	59	106
5	Ludność w wieku nieprodukcyjnym na 100 osób w wieku produkcyjnym	53,1	52,9

Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS i Bank Danych Lokalnych

Zbadano koncentrację liczby zatrudnionych w sektorze usług turystycznych dla regionu przy pomocy współczynnika lokalizacji którego wzór ma postać:

$$L = \frac{A_{i}^{k}}{B^{k}} \div \frac{C^{i}}{D}$$

Dane zebrano przy pomocy danych statystycznych GUS dla roku 2011 w kategorii Rynek Pracy – Zatrudnieni w sekcji i kategorii. Poniżej przedstawiono poszczególne wartości dla odpowiadających im poziomów, kolejno do wartości ogółem w miarach :

powiat kołobrzeski 4876 i 17317 osób (handel; naprawa pojazdów samochodowych; transport i gospodarka magazynowa; zakwaterowanie i gastronomia; informacja i komunikacja),
podregion koszaliński 23693 i 125948 osób (handel, naprawa pojazdów samochodowych...),
woj. zachodniopomorskie 15876 i 511273 osób (wg sekcji I),
woj. zachodniopomorskie 143480 i 511273 osób (handel, naprawa pojazdów samochodowych...),
Polska 240311 i 13911203 osób (wg sekcji I)

Współczynnik lokalizacji I zawierający poziomy pracujący w woj. Zachodniopomorskie i Polsce dla sekcji I wg PKD wyniósł 1,7975. Natomiast wynik współczynnika lokalizacji II dla powiatu i woj. Zachodniopomorskiego kształtował się na poziomie 1,0033. Powyższe wyniki potwierdzają istnienie takiego klastra w modelu tradycyjnym w regionie.

Zbadano siłę nakładów w sektorze usług turystycznych dla regionu również przy pomocy współczynnika lokalizacji. Wartość współczynnika lokalizacji na poziomie województwa i kraju wyniósł 2,7108.

Znaczący jak wynika z obserwacji i aktywny rynek usług turystycznych i uzdrowiskowych w regionie zachodniopomorskim przyczynił się do powstania kilku sektorowych instytucji otoczenia biznesu. Do tych instytucji należą: Polskie Centrum SPA, Regionalne Stowarzyszenie Turystyczno-Uzdrowiskowe w Kołobrzegu, Stowarzyszenie ogólnopolskie „Forum Turystyki Regionów” (z siedzibą w Szczecinie), Zachodniopomorska Izba Turystyki (Szczecin), Zachodniopomorska Regionalna Organizacja Turystyczna (ZROT) oraz Lokalne Organizacje Turystyczne (LOT) Są to instytucje quasi publiczne działające na szczeblu regionalnym i lokalnym (regionalna i lokalne organizacje turystyczne) jak i instytucje powstające oddolnie (prywatne).¹⁹⁶

Do tych najbardziej znaczących należałoby zaliczyć ZROT¹⁹⁷, z uwagi na istotną rolę w zakresie kształtowania ogólno-regionalnego produktu turystyczne oraz fundacje Polskie Centrum SPA¹⁹⁸ (poziom sub-regionalny i biznesowy)

Analiza poziomu innowacyjności (ogólna i szczegółowa) klastra została przeprowadzona w sposób pośredni w oparciu o dane szczegółowe GUS w poprzednich rozdziałach. Raport przeglądowy GUS na temat innowacyjności podmiotów sektora usług wskazuje na stosunkowo słabą pozycję zachodniopomorskich przedsiębiorstw pod względem innowacyjności.

W powiecie kołobrzeskim wartości nakładów inwestycyjnych ogółem (wszystkich sekcji) są dwudziestopięciokrotnie niższe niżeli dla województwa Zachodniopomorskiego, jednakże ich wartość przypadająca na mieszkańca wypada stosunkowo pozytywnie. Przyczyną tego jest zaniżona ogólna wartość nakładów w całym województwie zachodniopomorskim do liczby mieszkańców tego województwa.

Podobnie przedstawiają się wyniki w stosunku powiat/województwo w klasyfikacji ogólnej oraz PKD dla sekcji „działalność związana z zakwaterowaniem i usługami gastronomicznymi”.¹⁹⁹ Wynika z nich że w sektorze publicznym w sekcji I wartość tych nakładów w tys. zł dla województwa jest dziesięciokrotnie niższa (20509 i 211827 tys. zł) niżeli w całej Polsce. Podobna sytuacja występuje w sektorze prywatnym, gdzie różnica wynosi tyle samo zaś wartości nakładów wynoszą kolejno: 244467 oraz 2499447 tys. zł.

Uznać zatem można że na poziomie lokalnym przy obserwacji zjawiska natężenia podmiotów gospodarczych o usługowym profilu działalności nieadekwatnie do poziomu osiąganych przychodów ponoszone są nakłady inwestycyjnie. W przyszłości może to skutkować obniżeniem jakości usług do standardów panujących w innych klastrach tego typu na świecie (uzdrowisko Baden i Bada Vöslau (Austria)²⁰⁰.

Powyżej opisane informacje zawarto na wykresie 12 (prócz danych wg sekcji).

Wykres 12. Nakłady Inwestycyjne WG PKD 2007 w 2011 r.

Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych statystycznych GUS

Innym źródłem informacji odnośnie innowacyjności są dane dotyczące wykorzystania technologii ICT (Internet & Communications Technologies)²⁰¹. Główny Urząd Statystyczny w analizie społeczeństwa informacyjnego wskazuje, że dla 2011 r. w porównaniu z 2008 r. największy wzrost dostępności do Internetu poprzez połączenia szerokopasmowe odnotowano wśród przedsiębiorstw małych (o 21 pkt proc.). Najczęściej łącza tego typu wykorzystywane były w przedsiębiorstwach dużych, a ich odsetek w analizowanych latach wyniósł ponad 90%.

W przypadku sekcji I Zakwaterowanie i gastronomia wartości te kształtowały się w okolicach 61%, gdzie wg klas wielkości podmiotów najmniejsze wykazują mikroprzedsiębiorstwa (51%), dalej małe (59%) i duże firmy (68%). Dane statystyczne dla województwa zachodniopomorskiego są optymistyczne (74%) i wykazują dodatnią tendencję w stosunku do roku poprzedniego (wzrost o 7 pp.).

W przypadku firm posiadających własną stronę internetową tendencja nie jest jednoznaczna, gdyż w latach 2008-2010 odnotowano wzrost odsetka podmiotów, gdzie w 2011 r. nastąpił nieznaczny spadek badanego wskaźnika w skali roku i ukształtował się na poziomie 64,7%. W rezultacie wpłynęło to na zmniejszenie się odsetka małych firm posiadających stronę WWW (60,5% w 2010 r. oraz 59,7% w 2011 r.). W 2011 r. największy udział podmiotów posiadających własną stronę internetową wystąpił w firmach dużych (92%). W sekcji I procentowa wartość udziału wyniosła 69,7%.

Reasumując, w oparciu o metodę badawczą przeprowadzoną w tej części pracy określić można potencjał i perspektywy rozwoju klastra, które zdaniem autora mogą przyczynić się do zawiązania tego typu struktury klastrowej.

Niewątpliwie pierwszym atutem takiego klastra jest położenie geograficzne, w którym ogromne znaczenie mają położone w sąsiedztwie gminy nadmorskie (znaczenie lokalne). Segment uzdrowiskowy dzięki całorocznemu charakterowi posiadanej infrastruktury znacznie stabilizuje wahania sezonowe na rynku pracy. Ponadto posiadana infrastruktura (źródła geotermalne, solanki) oraz znaczny poziom wydatków w województwie świadczy o pozytywnych przejawach klasteringu dla tego regionu. Innymi ważnymi czynnikami są szybki rozwój prywatnego segmentu spa&wellness oraz znaczący udział eksportu usług (turyści niemieccy). Systematyczny wzrost popytu (dane statystyczne GUS i Międzynarodowej Organizacji Turystycznej) rości dobre perspektywy rozwojowe.

Wskazuje się główne obszary problemowe i zarysowanie kompatybilnych z nimi działań mających na celu wzmocnienie konkurencyjności klastra uzdrowiskowego, gdzie można wyróżnić cztery strategiczne obszary problemowe: kształtowanie warunków systemowych, transfer innowacji, budowa regionalnego produktu turystycznego oraz działania promocyjne, integracyjne i optymalizacyjne.

Powyższe analizy ukazują (syntetyczne zestawienie) dominującą rolę jaką należy przypisać sile kooperujących a zarazem konkurujących ze sobą podmiotów, zwłaszcza tym które wg ustawy²⁰² zalicza się do sektora MŚP. Przy wparciu władz lokalnych i regionalnych oraz działaniu mechanizmów zewnętrznych występujących na te podmioty na rynku dochodzi do pewnych zmian (przeobrażeń).

Należy jednak pamiętać, że polityka wspierania powiązań między firmami (budowania inicjatyw) powinna opierać się na ograniczeniu współdziałania. Wynika to z faktu, iż zderzenie strategii klastrowej ze strategią korporacyjną jest przykładem rozwoju płatności komórką, gdzie inwestycja w klaster lub też jego inicjatywę może okazać się chybioną. Jest to zagrożeniem również wówczas kiedy kooperacja, w ramach powyższej strategii wykupuje kilka pomniejszych firm, tworząc z tego klaster bowiem dla dużych firm korzystne jest pojawianie się nowych inicjatyw między innymi z powodu ryzyka inwestycyjnego, które w korporacje starają się minimalizować.

Zawarte w tej pracy analizy, a także przykłady opisywane m.in. przez M. Portera pokazują, że rozwój klastrów jest bardzo korzystną strategią gospodarczą. Zauważalne to jest na wielu poziomach, regionalnym, gdzie wpływ klastrów zbadano ich efektywnością klastrową (Rozdział III), a także lokalnym na przykładzie proponowanego klastra uzdrowiskowego (Rozdział IV). Należy pamiętać jednak że koncepcja klastrowa, w celu osiągnięcia pełnego sukcesu powinna być ściśle związana z ideą zrównoważonego rozwoju. W takim tłumaczeniu powinna opierać się na pierwotnych ideach wolnej konkurencji i skutkować obniżanie progu inicjatywy gospodarczej.

Ponadto dla samorządów klaster może być trafnym sposobem realizowania polityki gospodarczej: zarówno w zakresie celów (rozwój przedsiębiorczości i lokalna kumulacja kapitału), jak i metod (partnerstwo na zasadach bardziej przejrzystych, niż w przypadku PPP).

W dążeniu do doskonałości koncepcji klastrowej oraz budowy stosownych dla badanych regionów modeli klastrowych należy pamiętać o ważnych czynnikach nie tylko wzmacniających, lecz osłabiających efekt synergiczny. Mechanizmy osłabiające są składową wielu przyczyn. Znając przesłanki w tworzeniu się klastra, a także mechanizm inicjatyw klastrowych możemy na tej podstawie zbadać i zdefiniować bariery ograniczające.

Niewątpliwie brak silnej tradycji, która jest składową klastrów tradycyjnych w rezultacie prowadzi do zanikania wartości firmy. Słaba wola współpracy pomiędzy firmami, powoduje w rezultacie zamykanie się jednostek wewnątrz sektora. Inna kwestia dotyczy przepływu informacji, gdzie firmy nie chcąc się dzielić z konkurencją swoim doświadczeniem, posiadanymi informacjami bądź rynkiem nabywców, napotykają liczne bariery wejścia i trudne warunki adaptacji do otoczenia.

Podobnie bardzo niekorzystnie wpływa brak współpracy z jednostkami badawczo – naukowymi. Jej rezultatem jest najczęściej powstanie swoistej luki pomiędzy gospodarką a nauką. Istotnym jest również nieefektywny system innowacyjny, wywołany takimi determinantami jak: złe priorytety badań naukowych, ograniczona współpraca przemysł – gospodarka czy słabość infrastruktury pośredniczącej.

Istotne znaczenie ma dostęp do kapitału, w tym kapitału wysokiego ryzyka, który można przeznaczyć na wspieranie nowatorskich przedsięwzięć biznesowych (venture capital, speed capital). Bardzo ważnym jest również postrzeganie klastra jako mechanizmu mogącego podnieść pozycję konkurencyjną przedsiębiorstwa.²⁰³

Ponadto luka koordynacji działań między instytucjami wsparcia biznesu , które powinny być swoistymi katalizatorami dla inicjatyw klastrowych, a także ograniczona współpraca nauki i przemysłu głównie ze względu na wysokie koszty tworzą silne bariery klastrowe.

W przypadku procesu inicjatywy klastrowej, możliwość pozyskiwania środków na wsparcie inicjatyw lokalnych jest niezbędnym warunkiem na jej powodzenie (zrealizowanie inicjatywy bądź nie). Współpraca między firmami i jednostkami badawczymi oraz okołobiznesowymi jest również jedną najważniejszych przesłanek w dążeniu do powstania i umacniania się klastra.

Natomiast wśród warunków endogenicznych miękkich, tj. niemierzalnych, niesprzyjających rozwojowi klastrów w Polsce o podstawie kapitału społecznego są: niski poziom zaufania społecznego, nieufność wobec zewnętrznych inwestorów jako do partnerów, a także niechęć do członkowstwa w stowarzyszeniach i zrzeszeniach.

Twórca teorii klastra, M. Porter przedstawił szereg zaleceń w odniesieniu do polityki klastrowej.²⁰⁴ Między innymi

ograniczanie bezpośredniej współpracę między rywalami w sektorze,
znoszenie przepisów osłabiających konkurencję,
prowadzenie stanowczej polityki antytrustowej – zwłaszcza w odniesieniu do fuzji poziomych, przymierzy i zachowań o charakterze zmowy.

Wpływ klastrów na konkurencyjność i innowacyjność regionów wymusza na krajach stosowanie różnych instrumentów wsparcia, w wyniku czego powstały odmienne polityki wspierania klastrów. Podejście anglosaskie którego przedstawicielami są Anglia, USA oraz Niemcy przyjmuje postawę neutralną, czego skutkiem jest znikoma ingerencja w procesy rozwoju lub upadku klastrów, zapobiegawczo wspierając jedynie ośrodki naukowo – badawcze. Natomiast podejście łacińskie którego zwolennikami są takie kraje jak Francja, Włochy bądź Hiszpania, zakłada aktywne wspomaganie rozwoju klastrów, w tym finansowo, nawet w okresie zaniku klastra. Uzasadnia się to gwarancją stabilności gospodarczej w obrębie regionu wraz z silnym przywiązaniem firm rodzimych wraz z tradycjami kulturowymi i silnymi więziami rodzinnymi (klastry tradycyjne).²⁰⁵

Niezależnie od wielkości i specyfiki branżowej klastra jesteśmy w stanie wyróżnić kilka strategicznych faz ich wspierania, dopasowanej do konkretnej sytuacji.²⁰⁶ Pierwszą „identyfikacyjną”, na która składa się zidentyfikowanie etapów zalążkowych i rozwojowych procesów klastrowych oraz wstępne zidentyfikowanie natury istniejących klastrów, interesariuszy wraz z rozpoznaniem szans i możliwości rozwojowych.

Dalej „organizacyjną”, obejmującą uformowanie i ustanowienie grupy przywódczej w klastrze, następnie opracowanie wizji rozwoju i określenie celów strategicznych wraz z najważniejszymi długookresowymi krokami działania.

Ostatnią „działania”, do której zalicza się opracowanie kroków pośrednich (tzw. operacjonalizacja strategii), instytucjonalizacja działań bazująca na tworzeniu profesjonalnych struktur organizacyjnych oraz doskonalenie procedur i wzmacnianie strategii operacyjnej na rzecz rozwoju klastra.

Przykładem działań, obejmujących fazy wspierana mogą być: promocja klastrów w regionie, (samego regionu wraz z jego nowymi możliwościami w porozumieniu z przedsiębiorcami tworzącymi klaster), umacnianie związków między producentami, wspomaganie kontaktów (poprzez tworzenie i rozwijanie sieci współpracy).

Sukces industrial district jest uzależniony nie jest tylko wynikową procesów wsparcia (rola wspierająca i interweniująca ze strony władz publicznych), lecz działań przedsiębiorców prywatnych. Ponadto, jednym z kluczowych determinant sukcesu jest kształcenie lokalnych liderów i konsekwentna polityka wsparcia, niepowiązania z zmieniającymi się układami wsparcia.

Kierunki wzajemnych oddziaływań pomiędzy władzami a firmami należącymi do grona nie zamykają się jedynie w obszarze polityki krajowej, lecz mogą odnosić się jak w warunkach USA, do polityki stanowej i lokalnej.

Ogólną ilustrację wzajemnych związków ewolucji gron i polityki gospodarczej pokazuje poniższy rysunek.

Rysunek 10. Zależności grona a polityki gospodarczej

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego²⁰⁷

Dystrykt przemysłowy wywołuje tzw. liczne „efekty klastrowe”, zaś uogólnienie jego idei nastąpiło w formie tzw. terytorialnych systemów produkcji (TSP).²⁰⁸

Niewątpliwie w jego obrębie znajduje się szeroka gamma produktów w pewnej przeważającej dziedzinie wytwórczości, mająca zaspokoić zróżnicowane potrzeby rynku. Dodatkowo, stosowane technologie cechuje duża elastyczność, pozwalająca na minimalizowanie kosztów szybkiego różnicowania odmian wyrobów.

Istotny, jak wspominano we wstępie, element stanowią instytucje lokalne które umożliwiają zrównoważenie konkurencji i współpracy pomiędzy jednostkami. Wywołują one dwojaki efekt, pierwszy realizujący transformację dystryktu, drugi zaś do jedności i stabilności.

Ponadto pozwala on wykorzystywać oszczędności aglomeracji, które w tym przypadku substytuują klasyczne korzyści skali tworzone przez duże, pionowo zintegrowane przedsiębiorstwa. Również dzięki klastrom ujawnia się szczególny rodzaj korzyści wspólnej lokalizacji, uzyskiwany jest poprzez bezpośrednie kontakty między podmiotami, a owocujący wymianą i obiegowi nowych pomysłów oraz dyfuzji innowacji.

Przeprowadzone do chwili obecnej badania podmiotów w obrębie strefy klastrowych raczej potwierdzają dotychczasowe spostrzeżenia co do pozytywnych przejawów wewnątrz sieci. Przedstawione poniżej, dotyczące firm województw południowej i południowo – wschodniej Polski, obejmowały zagadnienia dotyczące formy organizacyjno – prawnej przedsiębiorstwa, profil działalności, charakter produktów stanowiących ofertę firmy.

Poruszały także problematykę stopnia innowacyjności technologii wykorzystywanych w działalności podmiotu, otwartość firmy na zmiany, a także charakter tych zmian. Wkraczały także w dziedzinę form konkurowania na globalnym rynku, korzyści płynących z przynależności do klastra oraz potencjalne słabe strony związane z funkcjonowaniem w obrębie klastra.

Wyniki innych przeprowadzonych badań wskazują, w oparciu o dane statystyczne GUS, iż innowacyjność podmiotów w klastrze jest kilkakrotnie wyższa niżeli dla pojedynczych jednostek. Jednakże zjawisko te w Polsce kształtuje się na niskim poziomie, gdyż poniżej jednego projektu innowacyjnego.

Poniższa tabela zawiera zebrane i opracowane dane dotyczące liczby wdrożonych projektów.

Tabela 22. Średnia liczba projektów innowacyjnych wdrożonych w klaster/przedsiębiorstwie

Wyszczególnienie	Instytucja zarządzająca	Przedsiębiorstwo	Najwyższa wartość w Polsce
	Średnia arytmetyczna
Liczba wdrożonych projektów innowacyjnych	0,67	0,18	3
Liczba projektów innowacyjnych zrealizowanych wspólnie z instytucjami B+R	0,58	0,12	3

Źródło: Opracowanie własne na podstawie zebranego materiału badawczego²⁰⁹

Gospodarka rynkowa w Polsce charakteryzuje się krótkim okresem funkcjonowania, przez co brak jest doświadczenia w wspieraniu klasteringu, pomimo prowadzonych na szeroką skalę badań, m.in. przez państwa członkowskie UE. Nie jest to jedynym wystarczającym uzasadnieniem niewielkiej liczby działających innowacyjnych klastrów w Polsce. Niewątpliwie analiza wykresów pokazuje istotną sprzeczność w liczebności struktur, a oceną graficzną oraz analizą MCA. Być może zjawisko rozproszenia mapowanych gron przy niewielkiej współpracy terytorialnej przedsiębiorstw przy tworzeniu innowacyjnej regionalnej polityki może być wskazówką do przyszłych działań.

Reasumując efektywność klastra w interpretacji układu kooperacji zależy w szczególności od poziomu aktywności firm wchodzących w industrial district, a także od ich potencjału i zdolności do rzeczywistego wykorzystania szans. Ogromne znaczenie mają umiejętności w zakresie komunikacji, otwartości na inicjatywy w ramach kooperacji oraz zdolności na podejmowanie ryzyka, nieuniknionego w ramach współpracy.

Zakończenie

Konkurencja i kooperacja podmiotów gospodarczych jest nieoderwanym elementem (procesem) wolnego rynku, który reguluje strona popytowa i podażowa. Siła relacji konkurujących podmiotów przekłada się z kolei na otoczenie wewnątrz i na zewnątrz sfery. Jedna określać będzie na jakość, rentowność produktu który oferuje dana firma, inna zaś będzie kształtować ogół relacji i powiązań jakie występują na rynku.

Przedsiębiorstwa poszukują coraz lepszych rozwiązań w celu istnienia na rynku, które nie dotyczą już tylko sfery finansowania działalności, a także współpracy która zniesie pewne bariery które napotyka dana firma, będąca uczestnikiem tak kształtującego się rynku.

Firma podejmuje ona na ogół wiele działań, które zawierają się w pewnych czynnościach kształtując osiągane pod tym względem rezultaty. Zakres tych działań kształtuje na ogół poziom zaawansowania relacji i zawiązanych w ten sposób struktur.

Całokształt działań i osiągniętych rezultatów na różnych poziomach zaawansowania został nazwany i opisany przez M. Portera mianem klastrów, które były tematyką była tej pracy w pełnym jej brzmieniu „znaczenie klastrów przedsiębiorstw dla rozwoju gospodarczego na przykładzie klastrów uzdrowiskowych”.

Cel główny pracy ze względu na złożoność i zakres obserwacji wymagał wkroczenia w inne obszary badawcze, które defakto łączą zagadnienie klastrowe w jedną całość, m.in. inicjatywy klastrowej, Bezpośrednich Inwestycji Zagranicznych (BIZ), Specjalnych Stref Ekonomicznych (SSE) oraz zrównoważonego rozwoju.

Z całą pewnością można uznać, iż każda firma w klastrze otrzymuje korzyści uczestnictwa w strukturze które zawierają się w kategorii tworzenia warunków do dynamicznego rozwoju przedsiębiorstw, a które dotyczą dostępu do nowych technologii, transferu know-how, zwiększonego źródła finansowania projektów, a także obniżenia kosztów produkcji i kosztów transakcyjnych.

Kolejna grupa korzyści opiera się na intensyfikacji relacji istniejących pomiędzy podmiotami tworzącymi klaster, a wśród nich wspólna promocja produktów, wspólna realizacja projektów B+R oraz projektów komercyjnych, a także wspólne doradztwo finansowe i prawne.

Ostatnia jaką można zauważyć, podkreśla znaczenie klastrów jako wzrost wiarygodności firmy wobec partnerów biznesowych, a zawiera się w budowaniu wizerunku, silniejsze oddziaływanie na otoczenie oraz znoszenie barier biurokratycznych.

Każdy klaster, nie zależnie od rodzaju jego struktury wywołuje skumulowane efekty które daje się zaobserwować w potencjale regionu w którym występuje. Cel szczegółowy pracy obejmował analizę tych efektów, z jednoczesnym naciskiem na warunki rozróżniające te regiony do wielkości efektów, jakie należałoby przypisać istnieniu gron tradycyjnych lub innowacyjnych.

W oparciu o tak przyjętą metodologię wyodrębniono, w oparciu o metodę MCA (zaproponowaną przez Instytut Badań Strukturalnych) osiem regionów które następnie opisano, w oparciu o ich potencjały i wybrane struktury klastrowe (osiem).

Ponadto zweryfikowano zależność pomiędzy ilością klastrów tradycyjnych i innowacyjnych w Polsce do miary rezultatu za jaką przyjęto Produkt Krajowy Brutto dla danego regionu Polski. Na podstawie przeprowadzonych badań ujawniono zależność ogólnej liczby struktur do PKB per capita, w tym silniejszą dla struktur tradycyjnych niżeli innowacyjnych.

Natomiast analiza potencjałów ujawniła iż wraz z przewagą gron innowacyjnych przy równoczesnych lepiej rozwiniętych uwarunkowaniach co do zaplecza naukowego, ośrodków wsparcia przedsiębiorczości, parków technologicznych, inkubatorów przedsiębiorczości, center transferu technologii oraz ośrodka akademickiego wzrasta ich efektywność w skali regionu. Ponadto każda inicjatywa zbudowana w oparciu o takie kryterium wsparcia klastra oraz prowadzonej polityki klastrowej jest skuteczna i przynosi zawsze pozytywne rezultaty.

Regionami w oparciu o które wyróżniono struktury klastrowe to kolejno wraz z ich współczynnikami pozycji: Dolnośląskie (4,375), Lubelskie (2,625), Łódzkie (3,4375), Małopolskie (3,9375), Mazowieckie (5,1875), Podlaskie (1,250), Pomorskie (3,625), Świętokrzyskie (1,4375). Natomiast wg MCA ranking regionów według potencjału powstawania i rozwoju klastrów z uwzględnieniem wszystkich regionów objętych badaniem przedstawia się następująco:

Włączone do I grupy w szacowanym modelu: 1. Mazowieckie; 2. Małopolskie; 3. Pomorskie; 4. Dolnośląskie; 5. Podkarpackie; 6. Śląskie, oraz

włączone do II grupy modelu: 7. Lubelskie; 8. Łódzkie; 9. Opolskie; 10. Wielkopolskie; 12. Świętokrzyskie; 13. Podlaskie.

W czwartym rozdziale pracy zbadano klaster uzdrowiskowy regionu znajdującego się jedenastym miejscu w MCA (woj. Zachodniopomorskie). W badaniach pominięto województwa (kolejno z ich pozycjami rankingowymi):

14. Kujawsko-Pomorskie

15. Warmińsko-Mazurskie

16. Lubuskie

Ponadto w rozumieniu definicji przedsiębiorczości uznano, iż poziom natężenia tego zjawiska należałoby przypisać istnieniu gron tradycyjnych a także formowaniu się struktur we wczesnym stadium rozwoju, ale w przypadku samo zawiązujących się inicjatyw (oddolne).

Najwyższym wskaźnikiem przedsiębiorczości przy zastosowaniu wskaźnika przedsiębiorczości w przeliczeniu na 1 tys. Ludności w wieku produkcyjnym charakteryzują się kolejno województwa Mazowieckie, Zachodnio-Pomorskie, Pomorskie oraz Dolnośląskie, najniższym zaś Podkarpackie, Lubelskie, Podlaskie oraz Warmińsko-Mazurskie.

W rezultacie opracowano wskaźniki kompozytowe w oparciu o które wyodrębniono graficznie na podstawie odchyleń od średniej arytmetycznej grupy województw których znaczenie klastrów w Polsce jest największe. Metoda ta nie bazuje na algorytmie MCA i jest zaproponowaną przez autora pracy hierarchią klastrową co do rozwoju klastrów tradycyjnych, innowacyjnych i high-tech.

Podrozdział trzeci trzeciego rozdziału pracy obejmował finalne zestawienie grup województw, wybranych w oparciu o liczebność struktur i potencjały MCA (kryterium wyboru). Oszacowany model ekonometryczny zawierał takie zmienne objaśniające jak:

y - produkt krajowy brutto województwa Polski w mln zł (ceny bieżące),

x_1- nakłady na B+R (w mln zł – ceny bieżące)

x_2- zatrudnieni w B+R (w osobach)

x_3- wskaźnik przedsiębiorczości (autora)

x_4- nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną (w mln zł),

oraz zmienne uszeregowane wg grup opisanych powyżej. Dane wykorzystane w modelu pochodzą z Głównego Urzędu Statystycznego oraz platformy Banku Danych Lokalnych. Zakres danych obejmował rok 2011.

Na podstawie oszacowanych w programie R parametrów utworzono tabelę, z której wynika iż grupie regionów o zbilansowanych strukturach klastrowych a także przewadze gron innowacyjnych towarzyszyć będzie o wiele wyższy efekt klastrowy. Regiony których liczba struktur tradycyjnych jest znaczna, wywołują znaczny lecz mniejszy wynik gospodarczy (PKB). Dla regionów w I grupie zmiennymi mającym największy wpływ na oszacowany model są: nakłady inwestycyjne na działalność innowacyjną (w mln zł),natomiast w II grupie wyróżnić można nakłady na B+R (w mln zł – ceny bieżące) oraz wskaźnik przedsiębiorczości (autora).

Zanalizowano także wydatki na infrastrukturalne w poszczególnych regionach Polski, które odzwierciedlać będą działania władz w celu budowania jednego z warunków jakie muszą zaistnieć w przypadku prawidłowo rozwiniętej struktury klastrowej. Województwami dominującymi są: Mazowieckie, Dolnośląskie, Łódzkie, Małopolskie, Podkarpackie oraz Śląskie. Regiony których wielkości wydatków na cel poprawy infrastruktury klastrowej są najmniejsze to: Opolskie, Lubelskie, Świętokrzyskie, Podlaskie, Warmińsko-Mazurskie oraz Kujawsko-Pomorskie.

Autor również negocjuję postawioną tezę która dotyczy problemu wpływu gospodarczego firm w klastrze na środowisko, w tym zrównoważony rozwój. Niemniej nie jest prawdą, iż firmy w klastrze lepiej dostrzegają problem zanieczyszczeń a także szybciej wdrażają innowacje technologiczne w celu łagodzenia skutków działalności (efekt zewnętrzny).

Zaproponowany przykład klastra uzdrowiskowego w województwie zachodniopomorskim jest realnym odzwierciedleniem struktury o charakterze tradycyjnym, która ukazuje iż klastry w Polsce to stosunkowo młode i nierozwinięte struktury, które posiadają spore szanse rozwojowe. Dysponują one niewielkimi zasobami finansowymi, infrastrukturalnymi czy ludzkimi, co zostało pokazane przy użyciu wskaźników kompozytowych, wydatków infrastrukturalnych, miar przedsiębiorczości oraz innych niewymienionych tutaj a zawartych w pracy.

Uznać można iż są one w początkowej fazie rozwoju oraz są bardo wrażliwe na ograniczenia wsparcia publicznego. W przypadku istotnego ograniczenia wsparcia publicznego nastąpi silna weryfikacja inicjatyw i większość nich przestanie istnieć.

Klaster ten w oparciu o potencjał regionu jakim jest turystyka uzdrowiskowa jest strukturą której wartości poszczególnych miar wskazują na konieczność rozbudowy otoczenia klastrowego w oparciu o poprawnie przyjętą politykę klastrową dla tego regionu. Proponuje się aby założenia takiej polityki dotyczyły zwiększenia konkurencyjności MŚP poprzez poprawę przepływu informacji i wiedzy stymulowania innowacyjności firm, obniżki kosztów transakcyjnych co w rezultacie prowadzić będzie do poprawy efektywności i produktywności.

Należy jednak pamiętać iż tworzenie inicjatyw klastrowych nieopartych o potencjał regionu jest błędnym krokiem który może prowadzić do nieprawidłowego wykorzystania środków finansowych.

Podsumowując, przeprowadzone badania wskazują na klastry jako jeden z najważniejszych czynników rozwoju i wzrostu gospodarki. W odróżnieniu od innych struktur na przykład regionalnych, ma w nich miejsce szybszy transfer wiedzy i technologii dzięki geograficznej bliskości podmiotów reprezentujących zarówno przemysł (usługi), jak i naukę (sieciowanie i kontakty międzyludzkie).

Ponadto klastry w Polsce są bardzo zróżnicowane zarówno pod względem zasobów jakimi dysponują, a także z zakresu podejmowanych działań. Doświadczenia podmiotów klastrowych mogą być inspiracją dla pozostałych klastrów i wskazują na główny kierunek w jakim będą się rozwijać w Polsce.

Bibliografia

M. Gorynia, Klastry a międzynarodowa konkurencyjność i internalizacja przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Difin sp. z o.o., Warszawa 2008.
Atrakcyjność Inwestycyjna Regionu A. Kopczuk
Atrakcyjność klastra dla lokalizacji BIZ M. Gotz
Gospodarka - rynek - przedsiębiorstwo M. Sławinska
Gospodarka regionalna i lokalna Z. Strzelecki
Innowacje w zarządzaniu przedsiębiorstwem H. Bieniok
Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności E. Skawińska
Klastry logistyczne na tle procesów rozwoju regionu
Klastry na świecie B. Mikołajczyk
Klastry zaawansowanych technologii jako instrument wsparcia
Lokalizacja przemysłu a konkurencyjność polskich regionów
Prawno ekonomiczne uwarunkowania rozwoju lokalnego PWZS Tarnów
Region i jego rozwój w warunkach globalizacji J. Chądzyński
Staszewska, Klaster perspektywa dla przedsiebiorców
Współczesne problemy polityki ekonomicznej S.Korenik
Gospodarka Polska po 20 latach transformacji S.Kania
Innowacyjność w Polsce w ujęciu regionalnym S. Pangsy-Kania

Wykaz aktów prawnych

Ustawa z 28 lipca 2005 o lecznictwie uzdrowiskowym, uzdrowiskach i obszarach ochrony uzdrowiskowej oraz o gminach uzdrowiskowych.
Dz.U UE, C323, z dn. 30.12.2006r.
Dz. Urz. UE L 63 z 28.02.2004

Wykaz tabel

Tabela 1. Wybrane rodzaje klastrów 29

Tabela 2. Poziomy analizy i identyfikacji klastra 34

Tabela 3. Wybrane sposoby (metody) oceny klastra 38

Tabela 4. Współczynniki lokalizacji (koncentracji) 40

Tabela 5. Czynniki składowe wskaźnika kompozytowego rozwoju klastrów 44

Tabela 6. Potencjał innowacyjny regionów i specjalizacja w sektorze wysokich technologii 47

Tabela 7. Uwarunkowania instytucjonalnego otoczenia przedsiębiorstw i innowacyjności 48

Tabela 8. Ekonomiczne uwarunkowania przedsiębiorczości i innowacji 49

Tabela 9. Klastry podjęte badaniom efektywności klastrowej do pozycji MCA (2011 r.) 52

Tabela 10. Dane rankingowe w postaci współczynnika pozycji (efektywności) klastrowej dla woj. Podlaskiego (2011 r.) 56

Tabela 11. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej w woj. świętokrzyskim 58

Tabela 12. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. łódzkiego 61

Tabela 13. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej w woj. lubelskim 64

Tabela 14. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. dolnośląskiego 66

Tabela 15. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. pomorskiego 69

Tabela 16. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej w woj. Małopolskim (2011 r) 72

Tabela 17. Dane rankingowe w postaci współczynnika efektywności klastrowej dla woj. Mazowieckiego (2011 r.) 74

Tabela 18. Teoretyczne przyrosty zmiennych objaśnianych dla szacowanych modeli ekonometrycznych 79

Tabela 19. Wartości udziałów każdej zainwestowanej złotówki w celu finansowania środków trwałych służących ochronie środowiska w 2011 r. 83

Tabela 20. Miary wyników przedsiębiorczości powiatu kołobrzeskiego (2011 r.) 95

Tabela 21. Miary warunków przedsiębiorczości powiatu kołobrzeskiego (2011 r.) 95

Tabela 22. Średnia liczba projektów innowacyjnych wdrożonych w klaster/przedsiębiorstwie 103

Wykaz ilustracji i wykresów

Rysunek 1. Warunki rozróżniające grona 10

Rysunek 2. Modele klastrów dla Polski 12

Rysunek 3. Kapitał społeczny w procesie kształtowania trwałych form współpracy 14

Rysunek 4. Potrójna helisa – inicjatywa klastrowa 16

Rysunek 5. Wykres celów Inicjatywy Klastrowej 19

Rysunek 6. Motywy podejmowania kooperacji przedsiębiorstw 20

Rysunek 7. Diament Portera 22

Rysunek 8. Procedura identyfikowania klastrów 36

Rysunek 9. Struktura klastra 93

Rysunek 10. Zależności grona a polityki gospodarczej 102

Wykres 1. Zależność pomiędzy poziomem PKB per capita dla poszczególnych województw, a liczbą klastrów w poszczególnych województwach Polski 45

Wykres 2. Graficzne odzwierciedlenie potencjału powstawania i rozwoju klastrów „In plus – In minus” na poziomie makro 49

Wykres 3. Potencjał regionów w Polsce (algorytm MCA) 50

Wykres 4. Wskaźnik przedsiębiorczości dla poszczególnych województw Polski w 2007 r. i 2011 r. 53

Wykres 5. Zestawienie sum wydatków województw wyrażonych udziałowo w 2011 r. 80

Wykres 6. Wartości zanieczyszczeń dla grup regionów w 2010r. 82

Wykres 7.Wartości nakładów na środki trwałe służące ochronie środowiska w 2011r. 83

Wykres 8. Wybrane dane dotyczące usług turystycznych w Polsce w 2011r. 86

Wykres 9. Wybrane dane statystyczne dotyczące rynku turystycznego dla województw w 2011 r. 89

Wykres 10. Turyści korzystający z zakładów uzdrowiskowych i hoteli według województw w 2011r. 90

Wykres 11. Ranking Powiatów i miast na prawach powiatu wg liczby udzielonych noclegów w obiektach zbiorowego zakwaterowania w województwach Polski (2011 r.) 92

Wykres 12. Nakłady Inwestycyjne WG PKD 2007 w 2011 r. 97

M. Gorynia, Klastry a międzynarodowa konkurencyjność i internalizacja przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Difin sp. z o.o., Warszawa 2008, s. 25↩
E. Okoń – Horodyńska za [Szultka et al., s.521]↩
T. Brodzicki, Koncepcja klastrów a konkurencyjność przedsiębiorstw. „Organizacja i kierowanie”, 2002, nr. 4 s. 55↩
M. Dzierżanowski, Rola klastrów w budowaniu gospodarki opartej na wiedzy, Gdańsk, Szczecin, 15 maja 2011 r., s. 2-4↩
A. Gilbert, Klasters, knowledge spillovers and new venture performance: An empirical examination, 2008 s. 405-422↩
J. Staszewska, Klaster perspektywą dla przedsiębiorców, Difin, Warszawa 2009, s. 28↩
M. Gorynia, Klastry a międzynarodowa konkurencyjność, Difin, Warszawa 2008↩
Porter, M. E.: Strategia konkurencji. Metody analizy sektorów i konkurentów, PWE, Warszawa 1992↩
M. Gorynia, Klastry a międzynarodowa konkurencyjność, Difin, Warszawa 2008, s. 34↩
E. Bojar, M. Bojar, Klastry a bezpośrednie inwestycje zagraniczne, s.4.↩
Publications: Charles, D. R. & Benneworth, P. (2002) Evaluating the Regional Contribution of an HEI: A Benchmarking Approach, Bristol, HEFCE↩
Porter M.E., Porter o konkurencji, PWE, Warszawa 2001, s.246.↩
Publikacja UNIDO [Humphrey et al., s.8]↩
Martin R., Sunley P. (2003) Deconstructing klasters: chaotic concept or policy panacea? Journal of Economic Geography 3(1): 5-35.↩
Rozporządzenie Ministra Gospodarki z dnia 2 grudnia 2006 r.↩
Göran Lindqvist, (2009) Disentangling Klasters - Agglomeration and proximity effects. Published doctoral dissertation. Stockholm, EFI.↩
P. Maskell, M. Lorenzen, The klaster as market organization, DRUID Working Paper” no. 03-14, s. 1-29↩
A. Strzelecki, Gospodarka Regionalna i Lokalna, Wydawnictwo naukowe PWN, s. 20↩
Regionalny System Informacji [w:] http://www.rsi.org.pl/index.php/pl/Klastry-w-Polsce-63.html z dnia 16 luty 2013 roku.↩
T. Piecuch Przedsiębiorczość, podstawy teoretyczne, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010, s.148↩
A. Sosnowska, S,Łobejko, Efektywny model funkcjonowania klastrów w skali kraju i regionu, Program wieloletni P-004, PARP, Instytut technologii Eksploatacji – Państwowy Instytut Badawczy, Radom 2007.↩
Sölvell Ö., Lindqvist G., Ketels Ch. (2003), Zielona księga inicjatyw klastrowych, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, s. 55.↩
Brasili, Fanfani, Agri-food districts: theory and evidence, Referat na X Kongresie EAAE, Zaragoza (Hiszpania) 2002, s. 3-4↩
A. Kopczuk, Atrakcyjność inwestycyjna regionu, [w:] Ketels Ch., 2003↩
A. Grycuk, Koncepcja gron w teorii i praktyce zarządzania, „Organizacja i Kierowanie”↩
M. Dolińska, Innowacje w przedsiębiorstwie, na rynku, w regionie, Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa, 2004, nr 9, s. 21.↩
Z. Olesiński, A. Predygier, A. Jóźwik, Zarządzanie w sieci. Wybrane aspekty. W: Informacja i wiedza w zintegrowanym systemie zarządzania. Pod red. R. Borowieckiego i M. Kwiecińskiego, Zakamycze, Kraków 2004, s.219-220↩
Tadeusz Markowski, Rola Klastrów w budowaniu przewag konkurencyjnych Miasta i Regionu, Wydział Zarządzania, Katedra Zarządzania Miastem i Regionem, Uniwersytet Łódzki.↩
Czyt. Knowlege intensive activiyies↩
Źródło internetowe: http://www.pi.gov.pl/Klastry/chapter_86405.asp z dnia 11 marca 2013 r.↩
A. Sosnowska, S. Łabejko, Efektywny model funkcjonowania klastrów w skali kraju i regionu, Instytut Technologii Eksploatacji-Państwowy Instytut Badawczy. Radom 2007.↩
Francis Fukuyama Zaufanie: kapitał społeczny a droga do dobrobytu, przekł. z ang. Anna i Leszek Śliwa, wyd. PWN, Warszawa/Wrocław 1997.↩
E. Skawińska, Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności E. Skawińska, s. 214 [w:] Stryjakiewicz, 1999, s .54↩
M. Fujita, K. Krugman, A. Venables, The Spatial economy – Cities, Regions and International Trade, The MIT Press, Cambridge 1999, s. 18-19. R. Langlios, S. Robertson, Firms, markets, economic change Routledge, Industrial Performance Centre MIT, Cambridge 2003, s.9↩
M. Dzierżanowski, M. Rybacka, S. Szultka, Rola klastrów w budowaniu gospodarki opartej na wiedzy, Gdańsk, Szczecin, 15 maja 2011 r., s. 21↩
The Klaster Initiative Greenbook (2003), TCI Global Conference, Gothenburg, September 2003↩
Artykuł Tworzenie klastrów (od nieformalnej do instytucjonalnej sieci gospodarczej), Józef Kamycki

grudzień 2009, [w:] http://www.klastry.org/dokumenty?func=startdown&id=4↩
J. Hałub-Iwan, M. Małachowska, Rozwój klastrów w Polsce. Raport z badań, Szczecin 2008, s. 17.↩
Örjan Sölvell, Göran Lindqvist, Christian Ketels, Zielona Księga Inicjatyw Klastrowych, Materiały PARP↩
Örjan Sölvell Göran Lindqvist Christian Ketels, Zielona Księga Inicjatyw Klastrowych, Inicjatywy Klastrowe w gospodarkach rozwijających się i w fazie transformacji, Publikacja PARP, s 34.↩
Ibidem, s. 34.↩
Źródło internetowe: http://www.pi.gov.pl/Klastry/chapter_86411.asp z dnia 24.05.2013r.↩
Örjan Sölvell Göran Lindqvist Christian Ketels, Zielona Księga Inicjatyw Klastrowych, Inicjatywy Klastrowe w gospodarkach rozwijających się i w fazie transformacji, Publikacja PARP, s.34.↩
Ibidem, s. 35.↩
Ibidem, s. 11.↩
Termin oznaczony jako sektor „małych i średnich przedsiębiorców”↩
Praca zbiorowa pod redakcją H. Bienioka i T. Kraśnickiej, Innowacje w zarządzanie przedsiębiorstwem oraz instytucjami sektora publicznego. s. 256↩
J. Staszewska, Klaster perspektywą dla przedsiębiorców na polskim rynku turystycznym, Wydawnictwo Difin, Warszawa 2009. s. 41↩
E. Skawińska, Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności i innowacyjności regionów, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2009. s. 26-27↩
E. Skawińska, Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności i innowacyjności regionów, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2009. s. 29↩
P. Corning, Nature’s Magic. Synergy in Evolution and the Fate of Humankind, Cambridge Univ Pr↩
Ministerstwo Gospodarki, Krajowy Program reform, Europa 2020, Klastry, polityka rozwoju gospodarczego oparta na klastrach. [w:] http://www.mg.gov.pl/files/upload/11783/KLASTRY_PL_press.pdf↩
Szczepan Figiel, Justyna Kufel, Dominika Kuberska, Uwarunkowania rozwoju klastrów rolno-żywnościowych w Polsce, Seminarium, 21 grudzień, Warszawa 2011↩
S. Rosenthal, W. Strange, Evidence on the nature and Sources of Agglomeration Economies, w: Handbook of Urban and Regional Economics, vol. 4, 2003, s. 45.↩
K. Bartusik, Efektywność układów kooperacyjnych przedsiębiorstw ze szczególnym uwzględnieniem klastrów Uwagi wstępne, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie↩
E. Wojnicka, Cykl publikacji [w:] Źródło internetowe: http://ez1.ibngr.pl/index.php/gb/ludzie/menu/wspolpracownicy/dr_elzbieta_wojnicka z dnia 12.03.2013 roku↩
Dz. U. z 15.02.2008 r., nr 25, poz. 150.↩
Cyt. Za Radom 2007, s. 10-11, Roz Martin , Peter Sunley, Deconstructing Klasters = Chaotic Concept or Politycy Panacea, Journal of Economic Geography, 2003, No. 3, s. 5-35.↩
O. Solvell. Ch. Ketels, G. Lindqvist, Industrial specjalization…, s. 106↩
S. Parto. Innovation and Economic Activity: An Institutional Analysis of the Role of Klasters In Industrializing Economies. “Journal of Economie Issues” 2008, Vol 17, No 4, s. 1009↩
S. Pangsy-Kania, Gospodarka Polska po 20 latach transformacji, osiągnięcia problemy wyzwania, Inst. Wiedzy i Innowacji, Warszawa 2009, s. 382↩
M. Gorynia, Op. Cit, s. 46↩
Tamże s. 46-47↩
Tamże s. 48↩
A practical Guide to Klaster Development… [w:] http://www.klasterit.pl/baza-wiedzy/artykuly/typologia-klastrow/↩
Raport Universitties and the Devolepment of Industry Klasters, Delevopment Administration US Department of Commerce.. s.23↩
D.L Barkley, Advantages and disadvantages of targeting.., s.4↩
M. Gorynia, B. Jankowska, Klastry a międzynarodowa konkurencyjność i internalizacja przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Difin, Warszawa 2008, s.47-48.↩
S. Szulutka, Klastry – innowacyjne wyzwanie dla Polski, IBnGR, Gdańsk 2004, s. 14. Wojnicka E., Rola klastrów innowacyjnych w Unii Europejskiej (The Role of Innovative Klasters in the EU), Wspólnoty Europejskie Nr 5/2002;↩
A. Sosnowska, „Efektywny model funkcjonowania klastrów w skali kraju i regionu” 2007, Ekspertyza [w:] http://www.pi.gov.pl/klastry/chapter_86405.asp↩
J. Staszewska, Klaster perspektywą dla przedsiębiorców na polskim rynku turystycznym., Wydawnictwo Difin, Warszawa 2009, s. 34-36↩
A. Sosnowska, S,Łobejko, Efektywny model funkcjonowania klastrów w skali kraju i regionu, Program wieloletni P-004, PARP, Instytut technologii Eksploatacji – Państwowy Instytut Badawczy, Radom 2007, s. 30-31↩
M.S. Dahl, C. Petersen, Knowlege Flows throught Informal Contacts In Industial Klasters↩
E. Skawińska, Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności i innowacyjności regionów, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2009. s. 179↩
B. Mikołajczyk, Klastry na świecie, Difin 2009↩
Dz.U UE, C323, z dn. 30.12.2006r.,↩
C. Józefiak, Pobudzanie innowacji, [w:] T. Baczko (red.), Raport o innowacyjności Polski w 2006 r., INE PAN, Warszawa 2006↩
Ifor Ffowcs-Williams: Klasters: An economy;s building blocks. Mat. Konferencji: Klastry – partnerstwo i konkurencja. PARP, Warszawa 2006↩
Brodzicki, T., Szultka. S. Koncepcja klastrów a konkurencyjność przedsiębiorstw, Organizacja i Kierowanie Nr 4/2002, Warszawa 2002., s. 49↩
Ch. Ketels, European Klasters, USA, Hagbarth Publications 2004, s. 1-5↩
Networks, partnerships, klaster and intellectual property rihts: opportunities and challenges for innovative SMEs in Global Economy, OECD, Istanbul, Turkey, 3-5 June 2004, s. 29.↩
OECD, National Innovation Systems, 1997, s. 27, za Szulutka S., Klastry – innowacyjne wyzwanie dla Polski, s.13.↩
Project Management Agency of the federal Ministry of Economics and Technology. “Network of Competence in Germany”, Berlin 2006.↩
H. Vogelmann: :What to do in the world of klasters”. Materiały konferencji: Klastry. Partnerstwo i konkurencja, PARP, Warszawa 2006.↩
M. Stachowiak, Klaster ICT Pomerania – dlaczego klaster? Materiały konferencji: Klastry – partnerstwo i konkurencja, PARP, Warszawa 2006.↩
A. Hoen. Three variations on identifying klasters, Netherlands Bureau for Economic Policy Analysis, 8-9 May 2000 Utrecht.↩
OECD 2001, s. 85-87↩
M. Gotz , Atrakcyjność klastra dla lokalizacji BIZ, Poznań : Instytut Zachodni, 2009, s.36↩
Michael E. Porter, Przewaga konkurencyjna : osiąganie i utrzymywanie lepszych wyników, Wydawnictwo Helion, Gliwice 2006↩
Steinle, C./ Schiele, H. (2002), When do industries klaster? A proposal on how to assess an industry’s propensity to concentrate at a single region or nation. In: Research Policy, Vol. 31, p. 849-858(2nd "most downloaded paper" of the Journal Research Policy in 2002).↩
E. Skawińska, Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności i innowacyjności regionów, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2009. s. 189↩
Jednostek Samorządu Terytorialnego↩
Cortright 2007↩
Marshall Aspers [1999], dalej analizę kontynuował Mumford [1962], Yamazaki [1981], Isacson Magnusson [1987] I inni.↩
Padmore, Tim, and Hervey Gibson (1998). “Modeling Regional Innovation and Competitiveness,” pp. 45‐

80 in J. de la Mothe and G. Paquet (eds.), Local and Regional Systems of Innovation. Dordrecht: Kluwer.↩
E. Skawińska, R.I. Zalewski, Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności i innowacyjności regionów, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2009, s. 196-204↩
E. Skawińska, Klastry biznesowe w rozwoju konkurencyjności i innowacyjności regionów, s. 194↩
Kim Møller, Regional Clusters and Competitiveness: the Norwegian Case, Oslo, December 1996, STEP rapport↩
Sternberg, Rolf and Timo Litzenberger. 2004. ‘Regional clusters in Germany – their geography and their relevance for entrepreneurial activities,’ European Planning Studies, 12, 767-791.↩
M. Götz, Atrakcyjność klastra dla lokalizacji bezpośrednich inwestycji zagranicznych, Instytut Zachodni, Poznań 2009, s. 35↩
A. Baranowska, J. Gąska, Klastry zaawansowanych technologii jako instrument wsparcia rozwoju i konkurencyjności regionów, Instytut Badań Strukturalnych, Warszawa 2009 [w:] BAEL 2006, obliczenia IBS; dane BDR 2006; Wojnicka (2005).↩
“Location, Klasters, and Company Strategy”, Michael E. Porter Oxford Handbook of Economic Geography G. Clark, M. Gertler, and M. Feldman, eds Oxford: Oxford University Press 2000↩
http://www.hhs.se/CSC/Publications/Documents/EU-10%20Report%20Valencia%2011-27-06%20CK.pdf z dnia 16 luty 2013 roku↩
Ostasiewicz S., Rusnak Z., Siedlecka U. (2001). Statystyka. Elementy teorii i zadania. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Wrocław.↩
Klastry w Polsce – teoria i praktyka, Innowacje 2004, nr 21, s. 1-5↩
Źródło internetowe: www.ibs.org.pl/‎ z dnia 19.04.2013 r.↩
Cykliczne badania PARP: „Klastry w województwie..”↩
Przestrzenne Zróżnicowanie Wartości Wskaźnika Przedsiębiorczości na Obszarach Wiejskich Woj. Świętokrzyskiego Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich, Nr 5/2009, Polska Akademia Nauk, Oddział w Krakowie, s. 231–239 Komisja Technicznej Infrastruktury Wsi Jacek Salamon, [w:] http://www.infraeco.pl/pl/art/a_15533.htm?plik=607 z dnia 12.04.2013 r.↩
K. B. Matusiak, Rozwój systemów wsparcia przedsiębiorczości-przesłanki, polityka i instytucje, Wydawnictwo Instytutu Technologii Eksploatacji – PIB, Radom-Łódź 2006, s. 15–23.↩
Źródło internetowe: http://www.kpsw.edu.pl/menu/pobierz/RE3/11Andrzejczyk.pdf z dnia 12.04.2013 r.↩
Raport KPMG – Specjalne Strefy Ekonomiczne. Edycja 2011, Warszawa 2011, s. 5.↩
Benchmarking klastrów w Polsce – 2010. Raport z badania, PARP, Warszawa 2010, s. 28.↩
Źródło internetowe : www.klasterobservatory.eu. z dnia 5.04.2013 r.↩
Urząd Marszałkowski Województwa Podlaskiego, Strategia Rozwoju Województwa Podlaskiego do 2020 roku, Białystok, styczeń 2006 r., s. 54–55.↩
Plawgo B., Klimczuk M., Citkowski M., Klastry jako potencjał rozwoju – województwo podlaskie, Białostocka Fundacja Kształcenia Kadr, Białystok 2010 r., s. 68.↩
Ośrodki Innowacji i Przedsiębiorczości w Polsce – Raport 2010, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa 2010, s. 26, 38, 50, 90.↩
Plawgo B. [red], Rozwój klastrów w Polsce Wschodniej, Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa 2007 r., s. 105.↩
Klastry w województwie podlaskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, Raport PARP s. 43↩
Matusiak M., Raport z analizy gospodarki województwa świętokrzyskiego na potrzeby aktualizacji Regionalnej Strategii Innowacji Województwa Świętokrzyskiego – diagnoza, Poznański Park Naukowo-Technologiczny, s.18.↩
Klastry w województwie świętokrzyskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, Raport PARP s. 14↩
Tamże, s. 21↩
Jac Fitz-enz, Rentowność inwestycji w kapitał ludzki, Dom wydawniczy ABC, Kraków 2001, s.17↩
Dane statystyczne GUS, Rocznik statystyczny województw↩
Kot J., Stawasz D., Stan obecny i priorytetowe formy aktywności i kierunki rozwoju gospodarki regionu – raport z badań (wersja robocza), Regionalna Strategia Województwa Łódzkiego, Łódź 2004, s. 7.↩
Klastry w województwie łódzkim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, Raport PARP s. 4↩
Regionalna Strategia Innowacji Województwa Łódzkiego LORIS, Łódź 2004, s. 23.↩
Materiały internetowe: www.klasterlodzki.pl z dnia 5.04.2013 r.↩
Klastry w Polsce, Katalog PARP, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012↩
Czyt. Odnawialne Źródła Energii↩
Regionalna Strategia Innowacji Województwa Lubelskiego na lata 2008–2015, Lublin 2008, s. 9.↩
Główny Urząd Statystyczny w Lublinie, Rolnictwo w województwie lubelskim w 2009 r., Lublin maj 2010, s. 45.↩
Regionalna Strategia Innowacji Województwa Lubelskiego na lata 2008–2015, Lublin 2008, s. 11.↩
Rozwój struktur klastrowych w Polsce Wschodniej – raport, Warszawa, grudzień 2007, s. 87.↩
Stowarzyszenie Ośrodków Innowacji i Przedsiębiorczości w Polsce, Ośrodki Innowacji i Przedsiębiorczości w Polsce – Raport 2010, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa 2010, s. 26, 38, 75, 90.↩
Klastry w województwie lubelskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s.↩
Lubelski Rynek Innowacji, raport z badań ankietowych, Politechnika Lubelska 2004 [w:] Regionalna Strategia Innowacji Województwa Lubelskiego na lata 2008–2015, Lublin 2008, s. 30.↩
Główny Urząd Statystyczny w Szczecinie, Nauka i technika w Polsce w 2009 r., s. 85.↩
Klastry w Polsce, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, PARP, s. 104↩
Źródło internetowe: www.dolinaeko.pl z dnia 12.04.2013 r.↩
Klastry w województwie dolnośląskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 3↩
Badanie w ramach projektu „Obserwatorium Dolnośląskiego Rynku Pracy i Edukacji”: Analiza struktury, uwarunkowań i perspektyw rozwoju alternatywnych form zatrudnienia na Dolnym Śląsku↩
Źródło internetowe: http://www.nutribiomed.pl/ z dnia 12.04.2013 r.↩
Klastry w Polsce, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, PARP, s. 12↩
Klastry w województwie dolnośląskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 27↩
Klastry w województwie dolnośląskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 31↩
Źródło internetowe: http://www.nutribiomed.pl/pl/linia_produkcyjna z dnia 12.04.2013 r.↩
Dr Krystyna Leszczewska, Instytut Przedsiębiorczości, Państwowa Wyższa Szkoła Informatyki i Przedsiębiorczości w Polsce [w:] Źródło internetowe: http://www.univ.rzeszow.pl/file/16797/30.pdf z dnia 12.04.2013 r.↩
Klastry w województwie pomorskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s.↩
Źródło internetowe: www.midwig.woj-pomorskie.pl z dnia 19.04.2013 r., Departament Rozwoju Regionalnego i Przestrzennego Urząd Marszałkowski Województwa Pomorskiego.↩
Strategia rozwoju województwa pomorskiego, Gdańsk 2005.↩
Źródło internetowe: http://www.ict-pomorzezachodnie.pl/ z dnia 19.04.2013 r.↩
Klastry w Polsce, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, PARP, s. 50↩
Źródło internetowe: http://www.ictpomorzezachodnie.pl/media/files/statut_stowarzyszenia_klaster_ict_pomorze_zachodnie.pdf z dnia 19.04.2103↩
Klastry w województwie pomorskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 45↩
Źródła internetowe: http://www.ibs.org.pl/ z dnia 19.04.2013 r. oraz http://www.parp.gov.pl/ z dnia 19.04.2013 r.↩
Palmen L., Powroźnik A., Baron M., Analiza jakościowa. Potencjał inicjatyw klastrowych w województwie małopolskim, lipiec 2009, s. 20.↩
Klastry w województwie małopolskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 4↩
Klastry w województwie małopolskim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 4↩
Plan Wykonawczy 2009-2011 do Regionalnej Strategii Województwa Małopolskiego, Kraków 2009, s. 86.↩
Stowarzyszenie Ośrodków Innowacji i Przedsiębiorczości w Polsce, Ośrodki Innowacji i Przedsiębiorczości w Polsce – Raport 2010, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa 2010, s. 26, 38, 50, 75, 90.↩
Źródło internetowe: http://www.tkp.com.pl/ z dnia 12.04.2013 r.↩
Klastry w Polsce, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, PARP, s. 22↩
Klastry w Polsce, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, PARP, s. 21↩
Główny Urząd Statystyczny, Rocznik Statystyczny Rolnictwa 2010.↩
Regionalny Program Operacyjny Województwa Mazowieckiego 2007-2013, Urząd Marszałkowski Województwa Mazowieckiego, Warszawa październik 2007, s. 13.↩
Główny Urząd Statystyczny, Bank Danych Lokalnych, 2010.↩
Analiza zróżnicowania regionalnego aktywności inwestycyjnej sektora MSP, ze szczególnym uwzględnieniem działalności innowacyjnej, Ministerstwo Gospodarki, Warszawa, lipiec 2010, s. 15.↩
Klastry w woj. Mazowieckim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 32.↩
http://www.optoklaster.pl/ z dnia 19.04.2013 r.↩
Klastry w Polsce, Polskie klastry i polityka klastrowa 2012, PARP, s. 42↩
Klastry w woj. Mazowieckim, Polskie klastry i polityka klastrowa 2011, PARP, s. 34.↩
"Ekonometria. Metody, przykłady, zadania." Pod redakcją Józefa Dziechciarza, Wydawnictwo AE im. Oskara Langego we Wrocławiu 2003↩
Źródło internetowe http://wgrit.ae.jgora.pl/keii/pakiety.html z dnia 24.04.2013 r.↩
Rocznik Statystyczny Województw, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa 2012↩
Pod redakcją C. Kosikowski, E. Ruśkowski, Finanse publiczne i prawo finansowe, Wolters Kluwer Polska sp z o.o., Warszawa 2008, Wydanie 3, s. 686-687↩
Ochrona Środowiska, Dane statystyczne GUS, Warszawa 2011↩
Źródło internetowe: http://www.stat.gov.pl/bdl/app/strona.html?p_name=indeks z dnia 26.04.2013r.↩
B. Steblik-Wlaźlak, B. Cymańska-Garbowska, Podstawy Turystyki,↩
W. Gaworecki, Turystyka, PWE, Warszawa 2003↩
J. Giezgała, Turystyka w gospodarce narodowej, Warszawa 1977↩
A. Nowakowska, Ekonomika turystyki, w: Nauki o turystyce, Akademia Wychowania Fizycznego w Krakowie, Kraków 1999↩
Źródło internetowe: http://www.investor.wroclaw.pl/przychody-z-turystyki-w-polsce/ z dnia 10.05.2013 r.↩
Źródło internetowe: http://www2.unwto.org/ z dnia 26.04.2013r.↩
UNWTO Tourism Highlights, 2012 Edition, s. 3↩
Mały Rocznik Statystyczny Polski, GUS 2012, s. 283-286↩
Warszyńska J., Jackowski A., 1979, Podstawy geografii turyzmu, Wydawnictwo PWN, Warszawa.↩
Ustawa z 28 lipca 2005 o lecznictwie uzdrowiskowym, uzdrowiskach i obszarach ochrony uzdrowiskowej oraz o gminach uzdrowiskowych.↩
Wlodzimierz Kurek,Turystyka. Wydawnictwo PWN, Warszawa 2007↩
R.W Butler, The Concept of a Tourism Area Cycle of Evolution: Implications for Management of Resources, 1980↩
Dane statystyczne GUS, Turystyka w 2011 r.↩
Dane statystyczne GUS, turystyka w 2011 r.↩
Bank Danych Lokalnych↩
Podregion 63 – koszaliński↩
BDL Podregion 63 – koszaliński (Zachodniopomorskie w stosunku do Polska)↩
BDL Podregion 63 – koszaliński (Zachodniopomorskie w stosunku do Polska)↩
Michał Przybyłowski, Piotr Tamowicz, Opracowanie koncepcji funkcjonalnej klastra (inicjatywy klastrowej) w zakresie turystyki uzdrowiskowej, Instytutu Badań nad Gospodarką Rynkową, Gdańsk, maj 2011.↩
Źródło internetowe: http://www.zrot.pl/ z dnia 14 maj 2013 r.↩
Źródło internetowe: http://www.polskiecentrumspa.pl/ z dnia 14 maj 2013 r.↩
Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 24.12.2007 r. w sprawie Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD)↩
Źródło internetowe: http://www.tourmedica.pl/turystyka-uzdrowiskowa/ z dnia 24.05.2013 r.↩
Społeczeństwo informacyjne w Polsce, wyniki badań statystycznych z lat 2007-2011, GUS, Urząd Statystyczne w Szczecinie, Warszawa 2012 r.↩
Art. 1 załącznika I do Rozporządzenia Komisji (WE) nr 800/2008 z dnia 6 sierpnia 2008 r.↩
Źródło internetowe: http://www.bwdsi.dolnyslask.pl/index.php?option=com_content&task=view&id=171&Itemid=65 z dnia 11 marca 2013 r.↩
M.Porter, „Porter o Konkurencji”↩
Z. Wons, Klastry – Światowy Kongres OECD, Innowacje 2001”, nr 11, s. 8↩
G. Strzelecki, Gospodarka Regionalna i Lokalna, Wydawnictwo Naukowe PWN, s.21↩
A. Sosnowska, S. Łobejko, Efektywny model funkcjonowania klastrów w skali kraju u regionu, Instytut Technologii Eksploatacji – Państwowy Instytut Badawczy, PARP, Radom 2007 [w:] M. Porter „Porter o konkurencji”, PWE, Warszawa 2001, s.320↩
M.J. Piore, Ch.S. Sabel, Les chemins de la Production de masse a la specialisation souple, Hachette, Paris 1989 za: Pietrzyk, Polityka regionalna…, s. 47↩
J. Hałub-Iwan, M. Małachowska, Rozwój klastrów w Polsce. Raport z badań, Szczecin 2008, s. 55.↩

Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Temat6+modyf 16 05 2013
CHiF wyklad 05 2013
W 15.05.2013, STUDIA PEDAGOGIKA opiekuńczo-wychowawcza z terapią pedagogiczną - własne, licencjat,
8202500746 zycieszkoly 05 2013 dzieciństwo wiek pracowitości
7 05 2013 grammaire contrastive Nieznany (2)
śr 05 2013
SOCJOLOGIA 8 05 2013
Metody badań społecznych - wykłady- Banaszak, Studia magisterskie dzip 2013 UAM
09 05 2013
23 05 2013
07 05 2013 odwiert (1)id 6788 Nieznany
Nagniatanie za pomocą kulki na obrabiarce CNC 05 2013
10 wyklad 05 2013
Badanie płytą 18 05 2013 Proj rondo 2 w wa cz 2
Elektrokardiologia W4, 29 05 2013
II rok, 15.05.2013, rozwiązania
PPA 05 2013
MIKROBIOLOGIA JAMY USTNEJ, WYKŁAD 7, 23 05 2013

więcej podobnych podstron

Magisterka 05 2013 Ostateczna

Wstęp

Rozdział I

Klastry - istota i specyfika

Rozdział II

Klastry i ich formy

Rozdział III

Klastry w praktyce

Rozdział IV

Klastry sieci uzdrowiskowych

Zakończenie

Bibliografia

Wykaz aktów prawnych

Wykaz tabel

Wykaz ilustracji i wykresów

Magisterka 05 2013 Ostateczna