Szabó Katalin – Derecskei Anita
3.3. Kompozit innovációs mutatók
3.3.3. Mérési törekvések Magyarországon
Magyarországon először meglehetősen későn, 2000-ben történt kísérlet az innováció Központi Statisztikai Hivatal által történő mérésére. A legfrissebb statisztikák hato-dik alkalommal összesítik az adatokat, igaz, az EU-előírásoknak megfelelő összesítés eddig mindössze három jelent meg mindenki számára elérhető formában.80
Az Európai Parlament és Tanács 1608/2003/EK81 határozatában fogalmazta meg, hogy „(1) A közösségi politikák támogatásához szükség van a kutatásra és fejlesztésre, a technológiai innovációra, valamint általában a tudományra és
80 Bővebben: http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xftp/idoszaki/innovacio/innovacio04.pdf
81 Jogszabályok: http://eur-lex.europa.eu/hu/legis/latest/chap1607.htm oldalon összegyűjtve.
nológiára vonatkozó összehasonlítható statisztikákra.” A statisztikai adatok össze-gyűjtésénél külön kiemelt területként kezelik az innovációt (technológiai és nem technológiai), ehhez pedig egységesíteni kell a fogalmakat, módszereket. Később ezeket finomítják az innovációs statisztikák előállításáról és kidolgozásáról szóló határozat végrehajtási rendeleteiben, amelyek közül leginkább ez utóbbi a jelentős.
Ebben statisztikai változók listáját, az érintett tevékenységeket és ágazatokat, az eredmények lebontását, a gyakoriságot, az adattovábbításra vonatkozó határidőket és az átmeneti időszakot pontosítják.
Mindezek alapja az OSLO Kézikönyv. A magyar innováció statisztikáknak ter-mészetesen összhangban kell állniuk az egyéb nemzetközi szabványokkal82 (a többi között az OECD szabványaival). Ez alapján kétévente rövidített (kevesebb válto-zót) tartalmazó ún. „light” CIS verziót kell elkészíteni, négyévente pedig az összes mutatót jelenteni kell, és az első hivatkozási év 2004.83 A mintavételt tekintve:
azok a vállalatok kerültek a mintába (amely 2009-ben mintegy 6400 elemű volt), amelyekben a foglalkoztatottak létszáma legalább 10 fő (így a mikrovállalkozások nem képezik a felmérés tárgyát). Ahol a bejelentett létszám 99 fő feletti, ott minden vállalkozás, alatta pedig minden negyedik került be a mintába. A válaszadás arány (köszönhetően a kötelező szabályozásnak is) igen magas. Az OSAP84 2008 alapján a minta meghatározása: „az iparban és más kijelölt ágazatokban szolgáltatási tevé-kenységet végző kilenc főnél többet foglalkoztató gazdasági szervezetek”. A kikül-dött kérdőív alapja a CIS6 mutatószámon alapul, és interneten, illetve postai úton kiküldött papírlapon is kitölthető. A vállalkozások tevékenysége (TEÁOR), mérete
82 A magyar jogszabályok is ehhez igazodva pontosították az innováció mérését. 2005-től az Orszá-gos Statisztikai Adatgyűjtési Program (amelyet minden évben az aktuális kormányrendelet pontosít) adatgyűjtési kötelezettségei között szerepel az innováció mérése (jelentést kell készíteni a vállalkozá-sok innovációs tevékenységéről), amelyet a KSH állít össze és továbbít az Eurostat felé. 2011-től pedig a Nemzeti Innovációs Hivatal feladatai közé tartozik „a tudomány-, technológia- és innováció-politika érvényesülését elősegítő kormányzati információs és elemző tevékenység ellátása, ideértve a statisztikai, valamint a hazai kutatásfejlesztési és innovációs infrastruktúra adatbázisának a fenntartá-sát”. (303/2010. (XII. 23.) Korm. rendelet 5.§ 1.b) E hivatal felelőssége a kormányzati kutatás-fejlesztési és innovációs programok értékelése, az eredmények mérésére irányuló stratégia és mód-szertan kidolgozása, továbbá a jóváhagyott stratégia és módmód-szertan alkalmazása. Az elérhető statiszti-kai adatok a Hivatal honlapján a KSH felmérései. A KSH legutóbbi innovációs felmérése 2010-ben készült a 2008-as adatok alapján. Forrás: http://www.nih.gov.hu/innovaciopolitika/f-statisztikai-adatok; http://portal.ksh.hu/pls/ksh/docs/hun/xftp/idoszaki/innovacio/innovacio08.pdf
83 A (303/2010. (XII. 23.) Korm. rendelet 6.§ 1.d.) szerint a Nemzeti Innovációs Hivatal módszertani segítséget nyújt a kutatás-fejlesztési és innovációs statisztikai adatok gyűjtéséhez, mutatószámok kidolgozásához, részt vesz ezek feldolgozásában, elemzésében, hasznosításában, a hazai és nemzet-közi intézmények számára nyújtott információszolgáltatásban (7.§ b.), és közreműködik az EU 2020 stratégia Innovációs Unió zászlóshajó programjának a végrehajtásában 303/2010. (XII. 23.) Korm.
rendelet 6.§ 2.h). Ez utóbbi pedig a fentebb bemutatott innovációs mutatóval számol.
84 OSAP=Országos Statisztikai Adatgyűjtési Program
(foglalkoztatottak létszáma) és ma már régiók szerint is bonthatók az adatok. Az innováció fogalma, típusai ugyancsak az OSLO Kézikönyv előírásait követik.
Ha a nemzetközi innovációs statisztikák – mint e fejezet elején bemutattuk – számos hiányossággal küzdenek, még inkább igaz ez a hazai, még éppen csak elin-dult innovációstatisztikai mérésekre. Szunyogh (2010) meglehetősen alapos áttekin-tést ad a magyar innováció statisztika hiányosságairól. Mi a következőkben ezt kiegészítve vetünk fel néhány problémát:
Ahogyan változik az innovációról szerzett tudásunk, úgy bővül, egészül ki az innováció mérése is, ami egyfelől örvendetes (például a jövőbeli CIS-mutató kie-gészül az emberi erőforrás oldalról az innovációhoz szükséges kompetenciák szám-bavételével), másfelől azonban gondot okozhat a longitudinális, idősoros vizsgála-tokban. Még akkor is adódhatnak ilyen jellegű problémák, ha törekednek a követ-kezetességre.
Magyarországon is sokat javult a fogalmak értelmezése is, a pontosabb útmuta-tóknak, a kitöltést segítő intézkedéseknek köszönhetően, de – mint általában – még ma is gondot okoz a megkérdezetteknek pontosan meghatározni az innovációt.85 A KSH által használt minta is jobb a korábbiaknál (egyre jobban reprezentálja a felmérni kívánt populációt) – köszönhetően a fentebb tárgyalt jogi szabályozások-nak is. A mintában azonban ma is csak a vállalkozások, illetve a versenyszektorban működő cégek szerepelnek, a felsőoktatási innováció csak a K+F mérésekben van jelen, az innovációstatisztika más szegmenseiben nem. Pedig ma már Magyaror-szágon is megfigyelhető a felsőoktatás és a versenyszektor összefonódása (gondol-junk a Győri Széchenyi István Egyetemre és az Audira). Előrelépésnek tekinthető az is, hogy teret kap a hazai innovációstatisztikai törekvésekben az együttműködés, illetve a tudományos publikációk száma is.
Szunyogh Zsuzsa (2010) is kiemeli cikkében azt a problémát, hogy a feldolgo-zott mutatók két évvel korábbi adatokat jeleznek (a mutatószámokat a tárgyévet követő 18 hónapon belül kell megküldeni az Eurostatnak). Arra is felhívja a fi-gyelmet, hogy mivel a mutatók közül főleg az innovatív vállalkozások számát köz-lik, ami nem adja a vissza a valóságot, szerencsésebb lenne az innováció intenzitá-sát mérni. Jóllehet az innovációból származó árbevétel erre hivatott, de az innová-cióból származó árbevétel időbeli realizálása eltér az új vagy jelentősen továbbfej-lesztett termék-/technológiai/szervezeti/ vagy marketinginnováció bevezetésének
85 Erről bővebben mi is írunk az 5. fejezetben. A saját kérdőívünkkel kapcsolatban is felmerült ugyanis ez a probléma, hiszen például a régi termék új csomagolása a terméket nem változtatja meg, ugyanakkor marketing szempontból lehet jelentősége, hatása. Elképzelhető, hogy ezt egyes válasz-adók innovációnak tekintik, míg mások nem, és ez zavart okoz az adatok tartalmában.
időszakától, így lehetséges, hogy a felmérésben is két különböző periódusba esik ez a két lépés.
Örök kérdés az is (és természetesen nemcsak a hazai innovációs statisztikával szemben vethető fel), hogy a választott mutatók valóban azt mérik-e, amire hivatot-tak, például feltérképezhető-e a szellemi tőke a szabadalmakkal, amelyeknek ará-nya egyébként is alacsony Magyarországon (2011-ben alig haladja meg az EU27 átlagának a harmadát),86 és különösen alacsony a KKV-szektorban. A regionális vagy az iparági bontás sokat segíthetne a valós kép visszaadásában, de a kompozit mutatók esetében érdemes lenne azt is figyelembe venni, hogy vannak olyan terüle-tek illetve iparágak, ahol az innováció nagyobb jelentőséget kap.
Nagy probléma – amint már korábban jeleztük – hogy a 10 fő alatti foglalkozta-totti létszámmal működő mikrovállalkozások nem kerülnek a mintába, a KKV-szektorból is csak minden negyedik vállalkozás kerül bele, pedig Papanek (2010) tanulmányában igazolja, hogy éppen a magyar „gazellák”, azaz egyes mikroválla-latok a KKV-szektor vezető innovátorai. Talán nem is célszerű – habár nyilván a legkönnyebb – a vállalati méret besorolásakor csak a foglalkoztatottak létszámát figyelembe venni, hiszen lehetnek olyan kisvállalkozások (létszám szerint), ame-lyek az éves árbevétel vagy forgalom alapján felsőbb kategóriába kerülnének.
További probléma, hogy a felvett adatok felhasználása és publikálása is kötött, a személyiségi jogok védelme miatt, de erre még a későbbiekben visszatérünk.
Évről évre elkészíti az innovációs felmérését a Figyelő hetilap is,87 eredményeit a TOP 200-ban rendezi. A felmérés kérdőíves megkérdezés formájában történik, s itt is az innováció négyes csoportosítása jelenik meg (termék-, technológiai-vagy eljárási, szervezeti, és marketinginnováció), azonban a kitöltés és a visszaküldés önkéntes, így a minta torzított. Ez a kérdőív sokkal rövidebb, mint a KSH-é, de az OSLO Ké-zikönyvben megadott innovációs fogalomkörrel dolgozik, és a kérdések megfogal-mazása is szinte azonos a nemzetközi felmérésekben szereplővel. A minta itt kevésbé tekinthető reprezentatívnak, az arányokon azzal próbálnak javítani, hogy a kérdőív alapján kiosztják: Figyelő TOP 200 Leginnovatívabb Vállalat díját (csak a díjra je-lentkezők bevallott eredményeit rangsorolják, ez alapján történik a díj kiosztása, és nem aggregálják az adatokat). A kérdőív alapján összeáll egy vállalati rangsor, ami inkább visszajelzés a szereplőknek (főleg a közép és nagyvállalati körben), mint statisztikai szempontból felhasználható, releváns innovációs adat.
GKI is végez felméréseket Magyarországon az innováció témakörében, jóllehet fő kutatási területük nem az innováció. A többi között itt is próbálkoztak
86 Forrás: IUS (2012, p. 37.).
87 http://www.figyelo.hu/top200/
géseket találni a CIS mutató és más mutatók között. Némethné Pál Katalin (2010) korrelációt mutatott ki például a korrupciós index és az innováció között,88 mások más intézményekben a verseny és az innováció között (Szűcs, 2010; Halpern–
Muraközy, 2010a), illetve az innováció és a vállalati teljesítmény között (Halpern–
Muraközy, 2010b).
2011-ben hetedik alkalommal készült el az Innovációs barométer kilenc ország (köztük Magyarország) közreműködésével, a leginnovatívabb iparágakban (úgy-mint informatika, telekommunikáció, gyógyszeripar és vegyipar) tevékenykedő vállalatok bevonásával. Magyarországon az Alma Consulting Group és az Innová-ciós Szövetség végezte el a felmérést.89 Célja, hogy képet adjon az európai innová-ció finanszírozási lehetőségek kihasználásáról, valamint megvizsgálja azok hatását a K+F foglalkoztatásra és a K+F befektetésekre.90 De – mint a legtöbb kutatás – ez is CIS-mutatószámrendszert használja. Aminek a felhasználása korlátozott ugyan, ahogyan fentebb is jeleztük, azonban az összevont (átlagolás és normálás után ka-pott) mutatószám kezelése könnyű, ugyanakkor a teljes részletes adatállományhoz való hozzáférés már problematikus.
Az adatállomány felhasználására – ahogyan Szunyogh Zsuzsa (2010) is felhív-ja a figyelmet cikkében – csak korlátozottan van lehetőség, ugyanis (a) csak az adatok anonimizálása után (b) a megfelelő engedélyek birtokában,91 a személyi-ségi jogok figyelembevételével lehet felhasználni a mikroadatokat. A legtöbb kutató az aggregált adatokat éri csak el az EUROSTAT-, OECD- vagy KSH-olda-lakról, vagy más kutatások szekunder információival dolgozik. Mások – ahogyan mi is tettük – saját kérdőívet készítenek.92 Pedig a mikroadatok elérése közelebb vinne bennünket ahhoz, hogy betekintést nyerjünk az innováció folyamatába, s a mérések bizonytalanságai ellenére világos képet kapjunk erről a – 21. századi gaz-daság fejlődése szempontjából sorsdöntő – folyamatról.
***
88 A 2011-es adatokra vonatkozó számításaink szerint a Pearson-féle korreláció a CPI 2011 és SII 2011 között erős (R=0,894) és szignifikáns (kétoldali p=0,05 mellett).
89 http://www.innoportal.hu/7-innovacios-barometer http://www.almacg.hu/liste-des-actualites.html?newsid=48
http://www.almacg.fr/fileadmin/OLD/almaV02/pdf/hongrois/2011_12_4pages_HU_VF.pdf
90 A további Magyarországon zajló innovációs felméréseket és kutatásokat részletesen Némethné Pál Katalin (2010) foglalja össze PhD-értekezésének függelékében.
91 EU-s szinten a http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/microdata/cis oldalon találhatók bővebb információk; Magyarországon a KSH-nak van egy ún. mikroadat-laboratóriuma, ami egy kutatók számára nyitott szoba.
92 A saját vizsgálatunk bemutatása ennek a könyvnek a tárgya. Felmérésünk eredményeit az olvasó az 5-6. fejezetben találja.
A fejezetből remélhetőleg képet kapott az olvasó a mérési törekvésekről, és az in-nováció mérhetővé tétele érdekében tett erőfeszítések eddig elért eredményeiről, mind nemzetközi, mind pedig hazai vonatkozásban. Joggal támadhat azonban az az érzése a fejezet elolvasása után, hogy több problémát vetettünk fel a méréssel kap-csolatban, mint amennyit sikerült tisztáznunk. Ahogyan a bevezetőben is hangsú-lyoztuk, a mérési problémák és dilemmák túlnyomó része az innovációs fogalom-kör még mindig fennálló tisztázatlanságára, a fogalmak két- és többértelműségére, az elhatárolások bizonytalanságára vezethető vissza. Az adatgyűjtéssel, a felmérési módszerekkel, az adatok standardizálásával, a minták reprezentativitásával kapcso-latban is felvetődtek problémák, a fő baj azonban az, hogy még mindig nem telje-sen világos, nem jól definiált a fogalomkészletünk. Nem mindig egyértelmű, hogy pontosan mit is akarunk mérni.
Mindezen bizonytalanságok ellenére azonban nem kétséges, hogy a mérési tö-rekvések segítségére vannak a kutatóknak a homályos pontok felismerésében és tisztázásában. Így a fejezet bevezetőjében említett mérési dilemmának van feloldá-sa. Az innováció megismerése egy spirálvonalon halad felfelé. Kiindulunk néhány – meglehet, még nem jól definiált fogalomból – a tökéletlen definíció alapján mé-rőszámokat alkotunk, és a mérhetővé tétel azután a tárgy jobb megismeréséhez vezet. A mérés nyomán jobb definíciókat alkothatunk, a pontosabb fogalmak alap-ján pedig jobb mérőszámokat alakíthatunk ki, amelyek ismét csak tökéletesítik a tárgyról szerzett tudásunkat, újabb és a korábbiaknál jobb definíciókhoz vezethet-nek. Ezután pedig kezdődik minden elölről, kezdődik egy újabb mérési-megisme-rési ciklus.