táblázat A vállalati hálózatok és a klaszterek eltérő jellemzői

Hálózatok Klaszterek

Versenyelőny Alacsony költséggel hozzáférés biztosítása a meglévő speciális szolgáltatásokhoz (inputokhoz)

A tagok által igényelt speciális inputok előállítóinak térségbe vonzása

Tagság Meghatározott (zárt) tagság Nyitott szerveződés Együttműködés alapja Szerződéses kapcsolatok Társadalmi értékek (pl.

bizalom)

Pozíció Viszonylag stabil Rugalmasan változik

Kapcsolat jellege Együttműködésen alapul Együttműködésen és rivalizáláson alapul

Kohézió Közös üzleti célok Kollektív vízió

Résztvevők Vállalatok Vállalatok, intézmények,

szakmai szervezetek Forrás: ROSENFELD (2001, 3. o.) és LENGYEL (2002, 119. o.) alapján saját szerkesztés Visszatérve a skálafüggetlen hálózatokra megállapíthatjuk tehát, hogy a fenti megkülönböztetés alapján a klaszterek leírásában lehetnek a segítségünkre, mivel a csúcsok (résztvevők száma) növekedésének lehetősége ott biztosított. Akadnak azonban olyan szerzők is, akik az üzleti hálózatot egy állandóan változó, dinamikus, nyitott rendszerként értelmezik (EASTON ÉS HAKANSSON 1996, MANDJÁK-WIMMER-JUHÁSZ

58

2012). Az általuk vizsgált hálózatoknak nincs központjuk, viszont minden hálózatban vannak domináns szereplők. Mivel az üzleti hálózat nem biztosítja az erőforrások elosztását a tagok között, a hálózat csak azok számára kedvező, akik domináns szerepet játszanak benne (EASTON 1992). A hálózat növekedése tehát ebben a felfogásban természetes és szükségszerű.

A skálafüggetlen hálózatok másik jellemzője az, hogy nem véletlenszerű a növekedés, vagyis nem véletlenszerűen jönnek létre az újabb kapcsolatok, hanem preferenciálisan. Egy csomópontnak a további kapcsolatok kialakítására vonatkozó esélye olyan arányban nő, amennyi kapcsolattal a csomópont már rendelkezik. A skálafüggetlen hálózatok tehát dinamikus hálózatok, ahol új és új csomópontok jelennek meg, és bekapcsolódási lehetőséget keresnek maguknak. Annak a lehetőségét sem zárjuk ki, hogy a már rendszerben lévő pontok között is kialakuljanak új kapcsolatok. Azok, akik korán részévé váltak a hálózatnak, nagyobb esélyt kapnak arra, hogy valamelyik később érkező hozzájuk csatlakozzon. A Metcalf-törvény kimondja, hogy egy csomópont értéke arányos a potenciális kapcsolatainak számával. Az újonnan érkezők általában azokat a csomópontokat választják, amelyek képesek voltak a potenciális kapcsolataikat ténylegessé tenni. Most már csak azt kell megmagyarázni, hogy miért nem mindenki ugyanazt a tagot választja? A válasz egyszerű. Az, hogy valaki hozzákapcsolódjon egy csomóponthoz, komoly költségekkel jár, ez pedig fékező erőként jelentkezik, és felértékeli a kevésbé terhelt csomópontokat. A forgalmas csomópontok más veszélyt is hordoznak. Míg a véletlen hálózatok viszonylag kevés meghibásodás után eljutnak a kritikus ponthoz, ami után a hálózat szétesik, addig a skálafüggetlen hálózatok a véletlenszerűen generált hibát igen sokáig elviselik, miközben a kieső elemek miatt a hálózat kisebb lesz, de működőképes marad. A skálafüggetlen hálózatok a nagy csomópontok kiesésére reagálnak érzékenyen (FLEISCHER 2006).

Minden esetben alapos mérlegelés szükséges annak eldöntéséhez, hogy vajon az adott üzleti hálózatot vagy klasztert véletlen gráffal, vagy inkább skálafüggetlen hálózattal írjuk-e fírjuk-el. Fírjuk-elvírjuk-etődik még írjuk-egy kérdés is. Az írjuk-együttműködő fírjuk-elírjuk-ek és a köztük kialakult kapcsolatrendszer ábrázolásán, illetve grafikus megjelenítésén túl mire jók még a gráfok, milyen vizsgálatokat tesznek lehetővé az eredményesség megállapítása érdekében? A csomópontok és az élek számának egyszerű mennyiségi jellemzői fontos információkat szolgáltatnak az együttműködés minőségéről.

A gráfok segítségével felírható legfontosabb mutatószámok a következők (ELTE REF

KIADVÁNYOK 2005):

59

 Hálózatsűrűség: az éleknek a vizsgált területegységre vetített fajlagos értéke.

 A hálózatok összekötöttsége: a csomópontok közötti tényleges közvetlen (közbülső pontot nem érintő) kapcsolatainak száma / az elvileg lehetséges közvetlen kapcsolatok száma. (Itt tartom fontosnak megjegyezni, hogy n számú csomópont minimálisan n1 éllel fűzhető közös rendszerbe, míg ahhoz a szélsőséges esethez, hogy bármelyik csomópontból bármelyik másikba közvetlen kapcsolat vezessen,





n darab élre van szükség.)

 Centralitás: a hálózati csomópontok egyéni, egyedi tulajdonsága, mely a hálózaton belüli elemek eltérő szerepére hivatott rávilágítani. Egy adott csomópont, elem centralitásának mérőszámát megkapjuk, ha a tényleges és az elméletileg lehetséges kapcsolatainak számát elosztjuk egymással. (Az utóbbi n pont esetén n1 lesz.)

 Centralizáltság: a hálózat egészére vonatkozó jellemző. Azokat a hálózatokat tekintik erősen centralizáltnak, ahol egy vagy néhány pont centralitási indexe kiugróan magas. A decentralizált hálózatok esetén a centralitási fok kiegyenlített.

Az erősen centralizált hálózatokban hierarchikus viszonyok feltételezhetők.

Több Nyugat-dunántúli klaszternél kísérletet tettem a kapcsolati hálójuk elkészítésére és gráfokkal történő ábrázolására, hogy a szükséges elemzések elvégzésével beazonosíthatóvá váljanak a csomóponti és periférikus elemek, illetve előmozdítható legyen az együttműködés hatékonyságának növekedése. A felvetést egyedül a Pannon Autóipari Klaszter menedzsere támogatta, azonban a tagok ellenállása és bizalmatlansága miatt a megvalósításra nem kerülhetett sor. A kapcsolati háló felrajzolásához minden klasztertagtól egy kitöltött kapcsolati mátrixra lett volna szükségem, azonban a kommunikációra és az interakciók gyakoriságára, csatornájára vonatkozó információkat a vállalkozások nem bocsátották a rendelkezésemre mondván, hogy azzal üzleti titkot árulnának el. Két másik aggály is megfogalmazódott bennem a kutatáshoz kapcsolódóan.

Egyrészt a csomóponti elemre vonatkozóan. A legtöbb kapcsolattal rendelkező vállalkozásról kijelenthetjük-e, hogy a klaszter legaktívabb tagja és központi eleme? Attól még lehet „potyautas” a klaszterben, hogy sok szállal kapcsolódik a többi partnerhez és kiterjedt, széles körű üzleti kapcsolatrendszerrel rendelkezik, hiszen távol maradhat a közös eseményektől, sőt, a tagdíj fizetését is megtagadhatja. Ehhez kapcsolódik a másik félelmem is. A hálórajz periférikus elemei, akik a legkevesebb kapcsolattal rendelkeznek, miért ne lehetnének a klaszter legtevékenyebb, legbuzgóbb tagjai, akik minden rendezvényen ott vannak, és sokat tesznek az együttműködés fennmaradásáért? A gráfokról

60

éppen ezért állítom azt, hogy bár nagyon hasznos eszközök és számos gyakorlati példán (közlekedési, távközlési, biológiai és társadalmi hálózatok) bizonyították már az alkalmazhatóságukat és készítettek rendkívül látványos ábrákat, a klaszterek elemzésében korlátokba ütközik a használhatóságuk.

Végezetül szeretném röviden áttekinteni azokat a mutatószámokat, amelyekkel egy már működő klaszter eredményessége mérhetővé és ellenőrizhetővé válik, illetve amelyek segítenek egy régió/térség gazdasági szerkezetének feltérképezésében, a támogatásra érdemes húzóágazatok kiválasztásában és a potenciális klaszterek kijelölésében, vagyis annak eldöntésében, hogy mely területeken érdemes előmozdítani egy klaszteresedési folyamatot a vállalatok közti együttműködés megteremtésén keresztül, ha kell kormányzati támogatások bevonásával is (DEÁK 2002).

II. 3. A HÚZÓÁGAZATI ELEMZÉS ÉS A POTENCIÁLIS KLASZTER-FELTÉRKÉPEZÉS MÓDSZERTANÁNAK ISMERTETÉSE, GYAKORLATI FELHASZNÁLÁSUK A NYUGAT-DUNÁNTÚLI RÉGIÓ PÉLDÁJÁN

Mivel egy-egy régióban csupán néhány iparág képes nemzetközileg versenyképessé válni az erősforrások szűkössége miatt, és megerősödni is csak néhány (négy-öt) lokális húzóágazat tud, ezért a fejlesztési támogatásokat a legkedvezőbb iparágakra/üzletágakra kell koncentrálni. Az egyetlen kérdés az, hogy a húzóágazatokat, melyek kiváló táptalajai lehetnek a klaszter-kezdeményezéseknek, miről ismerhetjük fel, illetve ha sikerül őket beazonosítani, valós képet tudunk-e festeni a klaszterekről is?

A lokális húzóágazatokban ugyanis célszerű néhány helyi bázisú cég mellé állni, hogy gyors növekedést produkálva képesek legyenek kilépni a globális piacra, azaz traded jellegű tevékenységet folytató helyi nagyvállalatokká váljanak. A tapasztalatok azt mutatják, hogy a régión kívüli kereslet kielégítésére törekvő, többnyire exportra termelő cégek meghatározó jelentőségű, traded iparágai (melyek számát Porter negyvenben rögzítette az Amerikai Egyesült Államok szövetségi tartományaiban végzett felmérése során) szükségszerűen klaszterekbe tömörülnek a fejlett országokban (LENGYEL 2003).

A húzóágazatok látható sikerük révén felismerhetőek, viszont akadnak olyan iparágak is, melyek szereplői között kevésbé fejlett, potenciális vagy látens klaszterek léteznek csupán.

Ezek látható sikerek hiányában nem észrevehetőek, csak speciális felmérésekkel és módszerekkel mutathatók ki. Vizsgálatra szorulnak azok a klaszterek is, melyek több szektoron nyúlnak át, és nem észlelhetőek a maguk teljességében. A mikro-, vagy lokális

61

klaszterek sem láthatóak, hiszen egy település illetve vonzáskörzete nehezen különíthető el a környező térség gazdaságától (PATIK-DEÁK 2005). A húzóágazatok meghatározására több okból is szükség van, egyrészt azért, mert hozzájárulhatnak egy térség és az egész magyar gazdaság versenyképességének javításához, másrészt megfelelő hátteret biztosítanak a bennük tevékenykedő vállalkozások hálózati szintű együttműködéseinek, a klasztereknek. Az utóbbiak kialakulásának létezik egy szükséges (de nem elégséges) feltétele, méghozzá a gazdasági tevékenységek erőteljes földrajzi koncentrációja, amit többnyire a foglalkoztatási (ritkábban a bruttó hozzáadott érték) adatok bázisán vizsgálnak.

A földrajzi közelség lehetőséget teremt ugyanis arra, hogy sokrétű összefonódások és együttműködések formálódjanak a tagok között, illetve a klaszterekre jellemző szinergiahatások megjelenjenek, de automatikusan nem vezet tényleges klaszter-kezdeményezések kialakulásához. A húzóágazatok beazonosítása jóval túlmutat a potenciális klaszter-feltérképezés módszertanán, amelynek lényege abban áll, hogy különféle koncentrációs és specializációs indexek számszerűsítésével feltárják az iparágak foglalkoztatotti létszámadataiban megmutatkozó sűrűsödési pontokat, és kiválasztják azokat az iparágakat, amelyek az átlagosnál lényegesen nagyobb súllyal rendelkeznek egy térség gazdaságában. Megfelelő kormányzati politika, valamint támogatás mellett a kiválasztott iparágak ugyan húzóágazatokká fejleszthetők, és sikeres, akár innovációs klaszterek bázisaivá is válhatnak (SZANYI ÉS SZERZŐTÁRSAI, 2009), de ahhoz jóval több feltétel teljesülésére van szükség. Számos egyéb mutatószám vonható be ezek elemzésére