Projekt okładki i stron tytułowych

Agnieszka Zalewska

Zdjęcie na okładce

VLADGRIN/Shutterstock

Wydawca

Dorota Siudowska-Mieszkowska

Natalia Gadzina

Koordynator ds. redakcji

Joanna Perzyńska

Redaktor

Magdalena Orzechowska

Koordynator produkcji

Mariola Iwona Keppel

Skład wersji elektronicznej na zlecenie Wydawnictwa Naukowego PWN

Magdalena Wojtas / 88em.eu

Recenzent

Prof. dr hab. Aleksandra Gaweł

Publikacja dofinansowana przez Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej ze środków Narodowego Centrum Nauki przyznanych na podstawie decyzji numer DEC-2013/11/B/HS4/02135

Książka, którą nabyłeś, jest dziełem twórcy i wydawcy. Prosimy, abyś przestrzegał praw, jakie im przysługują. Jej zawartość możesz udostępnić nieodpłatnie osobom bliskim lub osobiście znanym. Ale nie publikuj jej w internecie. Jeśli cytujesz jej fragmenty, nie zmieniaj ich treści i koniecznie zaznacz, czyje to dzieło. A kopiując jej część, rób to jedynie na użytek osobisty.

Szanujmy cudzą własność i prawo

Więcej na www.legalnakultura.pl

Polska Izba Książki

Copyright © by Wydawnictwo Naukowe PWN SA

Warszawa 2016

eBook został przygotowany na podstawie wydania papierowego z 2016 r., (wyd. I)

ISBN 978-83-01-18804-7

Wydawnictwo Naukowe PWN SA

02-460 Warszawa, ul. Gottlieba Daimlera 2

tel. 22 69 54 321, faks 22 69 54 288

infolinia 801 33 33 88

e-mail: pwn@pwn.com.pl

www.pwn.pl

ROZDZIAŁ 1
Przedsiębiorstwa zaawansowane technologicznie

1.1. Branże high-tech według różnych klasyfikacji

Obecnie, wraz z niezwykle szybkim rozwojem nowych technologii, badania branż high-tech stają się szczególnie ważne w wielu dziedzinach naukowych, również w ekonomii i zarządzaniu. Trzeba jednak podkreślić, że badanie branż wysokich technologii jest zagadnieniem złożonym i wielokierunkowym. Pierwszym problemem, na który natrafi każdy podejmujący to wyzwanie jest brak jednoznacznej i powszechnie akceptowanej definicji wysokich technologii. Obecnie wykorzystywana terminologia i najważniejsze kryteria dotyczące zaawansowanej technologii zostały opracowane przez Organizację Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (dalej: OECD) i Eurostat. Zgodnie z nimi do wysokich technologii zalicza się te branże i produkty, które w porównaniu z pozostałymi branżami i produktami mają wyższy udział wydatków na badania i rozwój w wartości finalnej.

Próby usystematyzowania branż zaawansowanej technologii są podejmowane od kilku dekad. Pierwsza klasyfikacja zaproponowana przez OECD w 1980 r. umożliwiła co prawda porównania krajów pod względem rozwoju tego sektora, lecz niestety, odnosiła się wyłącznie do handlu zagranicznego produktami high-tech i była dostosowana przede wszystkim do realiów gospodarki USA [Skala, 2014, s. 111]. Dlatego też w 1984 r. podjęto kolejną próbę opracowania nowej, ulepszonej klasyfikacji, już na podstawie danych z kilkunastu wysoko rozwiniętych krajów OECD, w których dostępne były dane statystyczne. Klasyfikacja ta została oparta o kryterium intensywności nakładów na badania i rozwój (B+R, R&D intensity) w wartości sprzedaży. W rezultacie, wyodrębnione wówczas zostały trzy klasy przemysłu w zależności od zaawansowania poziomu technologicznego, tj. wysokiego (high-technology), średniego (medium-technology) i niskiego (low-technology) [OECD, 1984]. Dekadę później rozszerzono liczbę klas do czterech tj. wysoka technologia, średnio-wysoka technologia, średnio-niska technologia oraz niska technologia[1]. Ponadto, opracowano wówczas tzw. podejście produktowe (product approach), polegające na kwalifikowaniu firm do grupy high-tech na podstawie intensywności technologicznej produkowanych przez nie wyrobów, a nie przynależności do poszczególnych branż [OECD, 1995; Skala, 2014, s. 111–112].

Kryteria i terminy określone przez OECD są zawarte w serii międzynarodowych podręczników Frascati Family Manuals. Warto dodać, że aktualna klasyfikacja, sporządzona na podstawie wielkości nakładów (bezpośrednich i pośrednich) na badania i rozwój w stosunku do wartości dodanej została zapoczątkowana badaniami T. Hatzichronoglou w 1997 r. Zgodnie z tą klasyfikacją do grupy branż zaawansowanych technologii zaliczone zostały produkcje:

1) sprzętu lotniczego,

2) wyrobów farmaceutycznych,

3) komputerów i maszyn biurowych,

4) sprzętu i aparatury radiowej, telewizyjnej i komunikacyjnej.

Należy jednak zwrócić uwagę na fakt, że szeroko wykorzystywana obecnie terminologia oparta na danych dotyczących badań i rozwoju wywodzi się z czasów, kiedy np. biotechnologie, nanotechnologie czy telefonia komórkowa znajdowały się w początkowej fazie rozwoju. Dlatego też terminologia ta była później kilka razy modyfikowana. W tabeli 1.1 przedstawiono zmiany w klasyfikacji branż przemysłu według intensywności B+R.

Tabela 1.1 Klasyfikacja branż przemysłu według kryterium intensywności B+R opracowana przez OECD

Definicje

Klasyfikacja

Pierwsza definicja ISIC Rev. 2

Klasyfikacja oparta zarówno na bezpośredniej intensywności B+R, jak i B+R zawartych w dobrach pośrednich i inwestycyjnych – zaproponowana przez T. Hatzichronoglou w 1997 r. Wprowadza cztery kategorie: wysoka technologia, średnio-wysoka technologia, średnio-niska technologia i niska technologia.

Zaktualizowana definicja ISIC Rev. 3

Klasyfikacja oparta na bezpośredniej intensywności B+R, po raz pierwszy opublikowana w aneksie edycji OECD STI Scoreboard w 2001 r., wykorzystująca dane za lata 1991–1999. Zaktualizowane obliczenia (wyniki bez zmian) opublikowano w roku 2003. Granice między wysoką, średniowysoką, średnioniską i niską technologią wyznaczono przez relację nakładów na B+R do wartości dodanej i produkcji brutto.

Bezpośrednie vs pośrednie B+R

Dodanie bezpośredniej intensywności B+R zmieniło ranking poszczególnych branż, nie zmieniło natomiast ich przynależności do kategorii technologicznych (co oznacza, że rola pośrednich nakładów jest niewielka).

ISIC Rev. 2 vs Rev. 3

Grupa „instrumenty medyczne, precyzyjne i optyczne” została przesunięta do kategorii wysokiej technologii, podczas gdy wcześniej była zaliczana do kategorii średnio-wysokiej technologii i określana jako „instrumenty naukowe” (ISIC Rev. 2 385)

Wersja NACE

Eurostat przyjął ww. definicję przenosząc ją do NACE Rev.1 i NACE Rev. 2

Źródło: na podstawie: ISIC Rev. 3 Technology Intensity Definition, 2011, s. 1.

Z kolei według Eurostatu, zgodnie z kryterium branżowym, do grupy high-tech należą te przedsiębiorstwa, które prowadzą główną działalność w ramach dwóch działów i jednej podklasy europejskiej klasyfikacji NACE (Nomenclature statistique des Activités économiques dans la Communauté Européenne), co odpowiada Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD). Są to [Indicators of…, 2014]:

1) PKD 21: produkcja podstawowych substancji farmaceutycznych oraz leków i pozostałych wyrobów farmaceutycznych,

2) PKD 26: produkcja komputerów, wyrobów elektronicznych i optycznych,

3) PKD 30.3: produkcja statków powietrznych, statków kosmicznych i podobnych maszyn.

Alternatywą dla klasyfikacji branżowej jest wspomniane już podejście produktowe (product approach), które polega na kwalifikowaniu przedsiębiorstw jako high-tech na podstawie intensywności technologicznej produkowanych przez nie produktów, a nie branż. Od roku 2007 listy produktowe OECD są konstruowane na podstawie Międzynarodowej Standardowej Klasyfikacji Handlu (SITC Rev. 4) i obejmują kilkaset wyrobów wysokiej i ultra wysokiej technologii. Są to:

1) sprzęt kosmiczny i lotniczy,

2) komputery i maszyny biurowe,

3) elektronika i telekomunikacja,

4) farmaceutyki,

5) aparatura naukowo-badawcza,

6) maszyny elektryczne,

7) maszyny nieelektryczne,

8) chemikalia,

9) broń i amunicja.

Z kolei do usług zaawansowanych technologii zaliczane są również usługi oparte na wiedzy KIS (Knowledge Intesive Services), takie jak [Indicators of…, 2014]:

1) poczta i telekomunikacja,

2) informatyka,

3) badania i rozwój.

Ponadto, w grupie wyrobów zaliczonych do wysokiej technologii wyodrębniane są jeszcze dwie dalsze kategorie [Nauka i technika…, 2009, s. 189–190]:

1) technologia ultrawysoka, inaczej „brzegowa” (leading-edge products, leading-edge technology), która odznacza się najwyższą intensywnością B+R (powyżej 8,5% wartości sprzedaży), a wyroby zaliczane do tej kategorii podlegają na ogół różnym formom protekcjonizmu i interwencjonizmu ze strony państwa (np. aeronautyka, energia nuklearna, uzbrojenie);

2) technologia wysokiego poziomu (high-level technology, high-level commodities), do której, zalicza się większość wyrobów; są to wyroby o bardziej masowym charakterze, których produkcja i handel w skali międzynarodowej odbywają się na ogół zgodnie z zasadami wolnego rynku.

Główny Urząd Statystyczny (dalej: GUS) definiuje wysoką technologię (high technology) jako dziedziny i wyroby odznaczające się wysoką intensywnością B+R (R&D intensity)[2]. Natomiast jako mierniki zawartości czy intensywności B+R stosuje następujące wskaźniki[3]:

1) relacja nakładów bezpośrednich na działalność B+R do wartości dodanej,

2) relacja nakładów bezpośrednich na działalność B+R do wartości produkcji (sprzedaży),

3) relacja nakładów bezpośrednich na działalność B+R powiększonych o nakłady pośrednie „wcielone” w dobrach inwestycyjnych i półwyrobach do wartości produkcji (sprzedaży).

Warto zauważyć, że pojęcie wysokiej technologii stosowane jest przede wszystkim w odniesieniu do analiz z zakresu handlu zagranicznego oraz produkcji, a wskaźniki dotyczące handlu zagranicznego w branżach wysokiej technologii zostały opracowane jako mierniki efektów i wpływu działalności B+R. W ostatnich latach, częściej wskazuje się również na ich przydatność w analizach dotyczących problematyki konkurencyjności i globalizacji, a udział wysokiej technologii w handlu zagranicznym danego kraju traktowany jest jako ważny wskaźnik konkurencyjności jego gospodarki na arenie międzynarodowej[4].

Niestety, zarówno kryterium branżowe, jak i produktowe, ma pewne wady. Przede wszystkim, w danej branży mogą znaleźć się przedsiębiorstwa o odmiennym stopniu zaawansowania wykorzystywanej technologii. Zgodnie z kryterium branżowym np., niektóre firmy, deklarujące przynależność do branży high-tech, nie produkują wyrobów spełniających kryteria wysokiej technologii. Stąd też można przeszacować lub niedoszacować intensywność technologiczną w poszczególnych branżach. Znacząca część nakładów na działalność B+R w przemyśle aeronautycznym dotyczy w rzeczywistości elektroniki, co prowadzi do przeszacowania intensywności technologicznej przemysłu aeronautycznego i niedoszacowania intensywności B+R w elektronice [Matusiak, 2011, s. 328–331].

Potwierdzają to również badania A. Skali [2014, s. 109–127], która zaproponowała nową metodę identyfikacji podmiotów gospodarczych należących do sektora wysokiej technologii oraz klasyfikację podmiotów branż high-tech w formie tzw. „koniczyny technologicznej”, która systematyzuje i ułatwia zastosowanie nowej metody w zależności od przyjętych kryteriów. Autorka przedstawiła też wyniki przeprowadzonych badań warszawskich przedsiębiorstw high-tech, które – jej zdaniem – podważają wiarygodność oficjalnych danych statystycznych o liczebności firm high-tech w Polsce. Wyniki wskazują bowiem, że oficjalna statystyka dotycząca populacji przedsiębiorstw high-tech w Polsce jest prawdopodobnie znacząco zawyżona.

Rozwiązaniem tego problemu jest, uważana za dokładniejszą, metoda produktowa. Niestety, metoda ta również posiada wady. Stosując kryterium produktowe, pojawia się problem dostępu do szczegółowych danych o wszystkich produkowanych przez firmy produktach. Stąd też, przy wyodrębnianiu firm high-tech stosuje się zazwyczaj jeszcze dodatkowe kryteria, takie jak m.in.: liczba patentów pozyskanych przez firmę lub podpisanych umów licencyjnych w obszarach high-tech, czy poziom zatrudnienia wysoko kwalifikowanych pracowników pod względem naukowo-badawczym i naukowo-technicznym. Poza tym, utrudnione jest uszeregowanie produktów pod względem ich intensywności technologicznej. Nie ma również możliwości porównania z innymi statystykami przemysłowymi, gdyż większość z nich prowadzona jest w ujęciu branżowym, a nie produktowym [Wojnicka i in., 2006, s. 7–13; Ratajczak-Mrozek, 2011, s. 26–29; Skala 2014, s. 112–113].

Z uwagi na wady obu metod, tj. branżowej i produktowej, opracowane zostało również podejście horyzontalne, w którym branża high-tech jest postrzegana z perspektywy nauki. Na przykład zakwalifikowana jako wysoko technologiczna biotechnologia charakteryzuje się z jednej strony wysokim udziałem nakładów na B+R, a jednocześnie jej komercyjne zastosowania odnajdujemy w wielu innych branżach przemysłowych i usługowych – od tradycyjnej branży spożywczej (piekarnictwo, piwowarstwo itp.) po zaawansowaną technologicznie produkcję leków. Innymi wysokimi technologiami według klasyfikacji horyzontalnej są m.in. technologie informacyjne, komunikacyjne, kosmiczne czy inżynieria materiałowa [Wojnicka i in., 2006, s. 13–16].

1.2. Specyfika przedsiębiorstw high-tech

Mimo wielu prób zdefiniowania wysokich technologii czy branży wysokich technologii, dotychczas nie udało się opracować jednorodnych definicji. Podobnie, nie znajdziemy szeroko akceptowanej definicji przedsiębiorstwa high-tech.

W literaturze anglojęzycznej przedsiębiorstwa funkcjonujące w branżach wysokich technologii określają takie terminy jak high-tech lub high-technology. Natomiast w polskich publikacjach często używa się bezpośrednio angielskiego terminu high-tech, ale również takich określeń jak przedsiębiorstwa zaawansowanych technologii, wysokich technologii, wysokiej techniki czy oparte na nowych technologiach (new technology-based firms, NTBFs) [Ratajczak-Mrozek, 2011, s. 26].

Komisja Europejska definiuje przedsiębiorstwa high-tech jako przedsiębiorstwa wysokoinnowacyjne i (lub) intensywnie działające w obszarze badań i rozwoju i (lub) wykorzystujące kompleksową technologię produkcji [Observatory…, 2002, s. 7].

Z kolei K.B. Matusiak i E. Stawasz [1998, s. 54] definiują przedsiębiorstwo high-tech jako rozwijające się, produkujące i sprzedające dobra i usługi, które uwzględniają dorobek współczesnej nauki i techniki. Ponadto przedsiębiorstwa te, jako wysoce innowacyjne i przedsiębiorcze, dokonują konwersji nauki w nową technikę, podejmując się jednocześnie jej rynkowej komercjalizacji.

Z uwagi na problemy z jednoznacznym zdefiniowaniem przedsiębiorstw high-tech są one często opisywane w literaturze w kontraście do przedsiębiorstw funkcjonujących w pozostałych branżach. Przypisuje się im ponadto szereg charakterystycznych cech, co do których naukowcy są zgodni [np.: Zakrzewska-Bielawska, 2010, s. 93–98].

W najprostszym porównaniu z pozostałymi branżami i produktami, przedsiębiorstwa high-tech cechują się wyższym udziałem wydatków na badania i rozwój (B+R) w wartości finalnej [Wojnicka i in., 2006, s. 6].

Charakteryzując przedsiębiorstwa wysokich technologii, trudno pominąć raport Komisji Europejskiej z serii Observatory of European SMEs [2003]. Mimo że raport ten powstał ponad dekadę temu, to zawarte w nim wnioski zostały sformułowane na postawie studiów literaturowych, danych statystycznych i studiów przypadków z 19 europejskich gospodarek. Najważniejsze konkluzje z tych badań, a także obraz przedsiębiorstw wysokich technologii, który wówczas wyłonił się z badań, przedstawia zaprezentowana niżej charakterystyka.

Tylko niewielka część spośród przedsiębiorstw wysokich technologii to tzw. firmy szybko rosnące (rapid growers). Mimo to, przeciętnie przedsiębiorstwa high-tech miały przewagę nad firmami tradycyjnymi pod względem wzrostu i zatrudnienia, zwłaszcza w sektorze produkcyjnym. Ponadto, w raporcie podkreślono, że znaczenie nowych technologii i wysoko innowacyjnych przedsiębiorstw wykracza daleko poza ich bezpośredni wkład we wzrost zatrudnienia i wartości dodanej. Wskazano na dwa efekty: pozytywny efekt rozprzestrzeniania (spill-over effects) na resztę gospodarki oraz negatywny efekt przemieszczania (displacement effects), wprowadzania nowych technologii.

Do czynników sukcesu przedsiębiorstw high-tech zaliczono dywersyfikację oferty produktowej, orientację na klienta oraz umiędzynarodowienie. Przedsiębiorstwa high-tech internacjonalizowały swoją działalność zwłaszcza w przypadku małych gospodarek, w których wytwarzano niszowe produkty. Podkreślono, że w takim przypadku duże znaczenie odgrywały korzyści ze skali.

Przedsiębiorstwa wysokotechnologiczne częściej niż pozostałe współpracowały z uczelniami i instytucjami badawczymi. Niestety, pomimo ogromnych zasobów wiedzy tych instytucji, ich znaczenie jako źródła know-how, zwłaszcza dla mniejszych firm high-tech było mocno ograniczone. Co więcej, liczba uniwersyteckich spin-offs była znacząco niższa w Europie w porównaniu do Stanów Zjednoczonych. Przyczyn stosunkowo słabej współpracy uczelni z przedsiębiorstwami upatrywano w niekompatybilnych strukturach po stronie firm i uniwersytetów, ich różnych celach i kulturze. Ponadto, zauważono, że w szczególności mniejszym przedsiębiorstwom, często brakowało środków (finansowych i technicznych) wymaganych dla projektów przy współpracy z uniwersytetami. Natomiast zaobserwowane, udane powiązania uczelni z przedsiębiorstwami były na ogół oparte na relacjach osobistych.

W raporcie podkreślono ogromną rolę sieci w działalności przedsiębiorstw high-tech. Dotyczyło to w szczególności małych i średnich przedsiębiorstw high-tech, dla których sieć była niemalże koniecznością, tak dla wykonywania projektów innowacyjnych, jak i prowadzenia biznesu. Funkcjonowanie w sieci pozwalało bowiem dzielić koszty i ryzyko, i w konsekwencji przyczynić się do sukcesu firmy. Badania pokazały jednak, że sieciowanie (networking), chociaż było dość powszechne wśród przedsiębiorstw high-tech, to w przypadku zwłaszcza mniejszych przedsiębiorstw obserwowano często negatywne nastawienie do współpracy. Do najczęstszych barier funkcjonowania w sieci zaliczono w raporcie:

a) brak koordynatora, np. dużej wiodącej firmy,

b) małe przedsiębiorstwa, w przeciwieństwie do dużych miały na ogół perspektywę krótkoterminową i oczekiwały szybkich i konkretnych efektów; natomiast sieci badawcze są zwykle czasochłonne, a efekty nie są osiągane w krótkim czasie,

c) niechęć do dzielenia się posiadaną wiedzą z innymi firmami.

W raporcie wskazano również bariery rozwoju małych i średnich przedsiębiorstw high-tech, do których zaliczono przedstawione poniżej.

Niewystarczające kompetencje menedżerskie – problem ten jest szczególnie istotny, ponieważ dynamiczne warunki rynkowe i ryzyko związane z biznesem high-tech wymagają na ogół wyższych umiejętności menedżerskich w branży high-tech niż w branżach tradycyjnych. Tymczasem, wielu przedsiębiorców w firmach high-tech miało doskonałe wykształcenie i doświadczenie w swoich specyficznych obszarach naukowych, ale braki w umiejętnościach zarządzania przedsiębiorstwem. Największe deficyty kompetencji przedsiębiorców wykazano w obszarze marketingu, zarządzania zasobami ludzkimi (w tym rekrutacji) oraz zrozumieniu potrzeb klienta. Problem ten dotyczył przede wszystkim wysoko wykwalifikowanych techników, inżynierów oraz specjalistów e-biznesu. Dlatego też, przedsiębiorstwa high-tech organizowały szkolenia, co oczywiście jest łatwiejsze w przypadku większych przedsiębiorstw.

Wysoką rotację pracowników oraz brak wykwalifikowanych pracowników – problemy te uznano za główne bariery rozwoju europejskich małych i średnich przedsiębiorstw zaawansowanych technologii.

Barierę dostępu do finansowania, która wynikała z wysokiego ryzyka i niepewności, długiego okresu rozwoju produktu oraz raczej niematerialnego charakteru zasobów przedsiębiorstw high-tech.

We wnioskach z badań, autorzy podkreślili znaczne korzyści społeczne wynikające z działalności przedsiębiorstw high-tech oraz przedsiębiorstw innowacyjnych, które w pełni uzasadniają przydzielanie im pomocy publicznej. W raporcie zaakcentowano także, że ogromna liczba polityk i środków na wspieranie innowacji i przedsiębiorstw high-tech została podjęta zarówno przez państwa członkowskie oraz na poziomie UE.

Podkreślenia wymaga fakt, że wnioski zawarte w powyższym raporcie stały się podstawą i inspiracją dla wielu europejskich naukowców do przeprowadzenia dalszych badań we własnych krajach. Ponadto, współczesny obraz przedsiębiorstw wysokich technologii wyłaniający się z licznych badań empirycznych nie odbiega znacząco od tego sprzed dekady.

W najnowszej literaturze przedmiotu, oprócz wysokiego poziomu nakładów na B+R, przedsiębiorstwom wysokich technologii przypisywane są też takie cechy jak [m.in.: Raczyk, Dobrowolska-Kaniewska, 2009, s. 42–55; Ratajczak-Mrozek, 2013, s. 53–70]:

1) wysoki poziom innowacyjności i szybki proces dyfuzji innowacji (zob. rozdział czwarty),

2) krótki cykl życia produktu i procesu,

3) wykorzystywanie kompleksowej technologii produkcji,

4) wysoka dynamika wzrostu,

5) tworzenie miejsc pracy dla pracowników o wysokich kwalifikacjach (głównie dla pracowników naukowo-badawczych),

6) wysokie ryzyko inwestycyjne związane z długim okresem B+R i szybkim „starzeniem się” inwestycji,

7) wysokie nakłady kapitałowe i związane z tym problemy finansowania (przez co duże znaczenie odgrywa kapitał wysokiego ryzyka (venture capital),

8) podejmowanie strategicznej współpracy z innymi przedsiębiorstwami wysokotechnologicznymi i instytucjami badawczymi,

9) jednorodny popyt na produkty, co powoduje, że strategie przedsiębiorstw high-tech mogą być wysoce zestandaryzowane, co często oznacza działalność na rozproszonych geograficznie niszowych rynkach [zob.: Ratajczak-Mrozek, 2011, s. 26–29],

10) duża skłonność do internacjonalizacji działalności w porównaniu do przedsiębiorstw z branż tradycyjnych (zob.: rozdz. 3 i 4),

11) podnoszenie poziomu konkurencyjności kraju (regionu).

1.3. Przedsiębiorstwa high-tech jako przedsiębiorstwa oparte na wiedzy i jako organizacje „uczące się”

W literaturze przedmiotu przedsiębiorstwa high-tech są klasyfikowane jako przedsiębiorstwa (organizacje) oparte na wiedzy [np. Zakrzewska-Bielawska, 2010, s. 34–42]. W świetle przedstawionej w poprzednim punkcie rozdziału charakterystyki high-tech podejście to jest jak najbardziej uzasadnione. Trzeba podkreślić, że obecny dorobek zagraniczny i krajowy w obszarze zarządzania i ekonomii, a dotyczący organizacji opartych na wiedzy i organizacji uczących się jest ogromny.

W literaturze przedmiotu, przedsiębiorstwo zorientowane na wiedzę jest kolejnym etapem ewolucji przedsiębiorstw, wyrażającym logikę zmian w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Przedsiębiorstwo oparte na wiedzy pojawiło się po przedsiębiorstwie:

 zorientowanym produkcyjnie (podstawy działania: chłonny rynek, standardowy produkt, przeciętny odbiorca) oraz, od lat 60 XX w.,

 zorientowanym rynkowo (podstawy działania: nasycony rynek, rozwój marketingu, długi horyzont planów strategicznych) [Morawski, 2006, s. 61–67].

W.M. Grudzewski i I.K. Hejduk [2004, s. 135] definiują organizację opartą na wiedzy jako taką, której struktura jest podporządkowana i nakierowana na tworzenie wartości dodanej opartej na efektywnym wykorzystaniu wiedzy. Natomiast B. Mikuła [2007, s. 33–36] do cech charakterystycznych organizacji opartej na wiedzy zalicza:

1) strukturę zasobów i inwestycje w zasoby niematerialne – głównym źródłem tworzenia wartości są zasoby niematerialne; stanowią one również większościowy składnik wartości rynkowej przedsiębiorstwa; część zasobów niematerialnych, która jest wykorzystywana do tworzenia wartości stanowi kapitał intelektualny organizacji,

2) zarządzanie wiedzą – obejmuje aspekty strategii, struktury, kultury, procesów, technologii i ludzi; zarządzanie wiedzą jest podstawą twórczego myślenia, które przenosi organizację na wyższy poziom funkcjonowania,

3) kształtowanie relacji z otoczeniem – tworzenie wiedzy wymaga wykorzystywania relacji z otoczeniem, które są podstawą transferu wiedzy z otoczenia do organizacji i konfrontacji wiedzy własnej z zewnętrzną, dzięki czemu może dojść do konwersji wiedzy i wykreowania jej nowych zasobów,

4) strukturę organizacyjną – organizacja oparta na wiedzy cechuje się strukturą wysoce elastyczną, która umożliwia angażowanie się części struktury do różnych przedsięwzięć realizowanych w ramach organizacji sieciowych lub wirtualnych,

5) kulturę organizacyjną – w organizacji opartej na wiedzy kultura organizacyjna dostosowana jest do nowych uwarunkowań i sprzyja zarządzaniu wiedzą, kreowaniu i transferowi wiedzy, działaniu w turbulentnym otoczeniu, warunkach wysokiego ryzyka, uczeniu się i zaufaniu we wzajemnych relacjach,

6) specyficzne role i zakresy pracy ludzi – w organizacji opartej na wiedzy zacierają się różnice między pracownikami i kierownictwem, a wiele zadań z zakresu zarządzania jest realizowanych przez pracowników; kierownicy nie kierują bezpośrednio pracą swoich podwładnych lecz współpracują z nimi przy realizacji celów.

Z kolei koncepcja organizacji uczącej się jest jednym z pierwszych innowacyjnych modeli organizacji opartych na wiedzy [Mikuła, 2007, s. 42].

Organizacja ucząca się posiada zdolność do rozpoznawania sygnałów płynących z otoczenia oraz zdolność do elastycznego reagowania na nie. Definicja uczenia się oznacza przyswajanie umiejętności czy know-how, które przekształcają się w określone działania oraz przyswajanie tzw. know-why, które prowadzi do nabycia umiejętności podejścia do określonego zagadnienia [Czermiński A., Czerska M., Nogalski B., Rutka R., 2001].

Ponadto, koncepcja organizacji uczącej się opiera się na założeniu, że uczenie się jest jej podstawową wartością, w której powinni uczestniczyć wszyscy pracownicy. Co więcej, przedsiębiorstwo powinno motywować ludzi do uczestnictwa w procesie uczenia się, tworzenia innowacji i wnoszenia własnego wkładu w przyszłość organizacji [Mikuła, 2007, s. 42].

Dla uściślenia, należy wyjaśnić także pokrewny termin „organizacja inteligentna”, dla której znaczenie wiedzy jest ogromne. M. Romanowska [2001, s. 302] uważa, że organizacja inteligentna musi być „inteligentnym innowatorem”, czyli tworzone przez nią produkty i usługi musi cechować walor niespotykanej wcześniej innowacyjności, przy czym walory te muszą charakteryzować struktury, procesy, technologie i zasoby. Co więcej, można się spodziewać występowania tej kategorii przedsiębiorstw w branżach wysokich technologii.

Aby zrozumieć specyfikę funkcjonowania przedsiębiorstw wysokich technologii, niezbędne jest omówienie wybranych koncepcji wiedzy[5]. Odgrywa ona bowiem kluczową rolę w procesie innowacyjnym oraz internacjonalizacji przedsiębiorstw high-tech, które zostaną opisane w kolejnych rozdziałach.

Znaczenie wiedzy w gospodarce dostrzegł na początku lat 60. XX w. P. Drucker, wprowadzając pojęcia „praca z wiedzą” (knowledge work) oraz pracownik wiedzy (knowledge worker). Ponadto, P. Drucker uznał zasób wiedzy za nadrzędny w stosunku do zasobów tradycyjnych czyli pracy, ziemi i kapitału [Drucker, 1999, za: Materska, 2009, s. 37–56]. Natomiast dynamiczny rozwój koncepcji wiedzy i zarządzania wiedzą rozpoczął się w drugiej połowie lat 90. XX w.

W literaturze przedmiotu znajdziemy wiele klasyfikacji wiedzy. Najogólniej, wyróżnia się dwa wymiary jej tworzenia [Nonaka, Takeuchi, 1995, za: Materska 2009, s. 37–56]:

1) epistemologiczny, dotykający źródeł poznania (wiedza jawna/formalna i wiedza ukryta/cicha),

2) ontologiczny (relacje między wiedzą indywidualną, grupową, organizacyjną, międzyorganizacyjną).

Wiedza jawna (explicit knowledge) to wiedza spisana, skodyfikowana i ogólnie dostępna, a wiedza ukryta (tacit knowledge, implicit knowledge) to wiedza indywidualna, specyficzna i znana tylko jej posiadaczowi. I. Hejduk i W. Grudzewski [2004] zwracają uwagę, że do wykorzystywania wiedzy ukrytej potrzebne są organizacje inteligentne (uczące się). Koncepcja wiedzy cichej została wykorzystana w badaniach nad innowacyjnością i kluczowymi kompetencjami [np. Leonard-Barton, 1995].

Inny istotny podział został stworzony przez M.H. Zacka [1999, s. 125–145], który podzielił wiedzę na podstawową, zaawansowaną i innowacyjną (tab. 1.2).

Wiedza podstawowa jest niezbędna do prowadzenia działalności i dostępna dla wszystkich uczestników rynku. Jest to jednak wiedza, która nie może decydować o przewadze konkurencyjnej przedsiębiorstwa.

Wiedza zaawansowana to wiedza, która odróżnia przedsiębiorstwo od rywali i umożliwia mu konkurowanie na rynku. Wiedza zaawansowana jest także podstawą do różnicowania i tworzenia nowej wiedzy.

Wiedza innowacyjna zapewnia firmie pozycję lidera w branży i umożliwia jej zdystansowanie się od konkurencji. Wiedza ta jest jednak unikatowa tak długo, jak długo nie przyswoją jej inne przedsiębiorstwa. W procesie przyswajania, wiedza innowacyjna spada do poziomu wiedzy zaawansowanej, a następnie do poziomu wiedzy podstawowej. Dlatego też bardzo ważne są procesy innowacyjne, w których powstaje nowa wiedza. Wiedza jest bowiem integralną częścią innowacji i procesu innowacyjnego (zob. rozdz. 4).

Z kolei A. Kowalczyk i B. Nogalski [2007, s. 26–27] zaproponowali następujący podział wiedzy:

a) wiedza kluczowa technologiczna, która odróżnia przedsiębiorstwo od otoczenia i jest źródłem jego siły,

b) wiedza kluczowa koordynacyjna, która umożliwia wykorzystywanie innej wiedzy,

c) wiedza pomocnicza, która jest zasobem bazowym i niezbędnym do funkcjonowania organizacji,

d) wiedza rynkowa, tj. o klientach, produktach i konkurencji.

Tabela 1.2 Wiedza podstawowa, zaawansowana i innowacyjna

Poziom

Opis

Wiedza podstawowa (zasadnicza)

Jest niezbędna do prowadzenia określonej działalności

Tworzy barierę wejścia dla nowych przedsiębiorstw

Nie decyduje o przewadze konkurencyjnej

Wiedza zaawansowana

Zastosowanie jej odróżnia firmę od konkurencji

Umożliwia bezpośrednią konkurencję z innymi firmami na tym samym rynku, ponieważ dotyczy tej samej grupy klientów

Daje firmie możliwość skutecznej konkurencji

Wiedza innowacyjna

Wyraźnie odróżnia firmę od konkurencji

Daje firmie przodującą pozycję w branży

Pozwala firmie zmienić reguły gry

Źródło: na podstawie pracy: Tiwana, 2003, s. 125.

Natomiast u podstaw teorii organizacji opartej na wiedzy leży podział wiedzy organizacyjnej na dwie kategorie, tj. informację oraz know-how [Kogut, Zander, 1992, s. 383–397, za: Materska, 2009, s. 37–56]. Wiedza jako informacja zakłada, że wiemy co dana rzecz oznacza, natomiast know-how to zakumulowane umiejętności praktyczne oraz doświadczenie, które pozwalają wykonywać coś bez przeszkód i efektywnie. Jak już wspomniano wcześniej, know-how jest pozyskiwane w procesie uczenia się lub innej formie nabywania wiedzy i zakłada, że wiemy jak coś wykonać. B.A. Lundvall i B. Johnson [1994, s. 23–42] uzupełnili powyższą koncepcję o kolejne typy wiedzy:

1) „wiedzieć-dlaczego” (know-why) – wiedza o prawach i zasadach działania natury, społeczeństwa, techniki itp.,

2) „wiedzieć-kto” (know-who) – wiedza „kto o czym wie” (who knows what) i „kto wie jak coś zrobić” (who knows how).

S. Tam [1999, s. 113–127, za: Materska 2009, s. 37–56 ] dodaje kolejne kategorie wiedzy organizacyjnej:

1) „wiedzieć-kiedy” (know-when), np. kiedy najlepiej sprzedawać, kupować, wprowadzać zmiany,

2) „wiedzieć-który(e)” (know-which), np. na które funkcje organizacji zwrócić szczególną uwagę,

3) „znać relacje” (know-between), np. jakie są zależności między poszczególnymi funkcjami organizacji czy rynkami, na których ona działa,

4) „wiedzieć-gdzie” (know-where), np. gdzie szukać nowych rynków zbytu, nowych idei, innowacji.

Z kolei D.T Dziuba [2000, s. 56–57, za: Materska 2009, s. 37–56] wymienia jeszcze dwie kolejne kategorie:

1) „wiedzieć-czy” (know-whether), np. czy kontynuować badania nad technologiami o potencjalnie niebezpiecznych skutkach ubocznych,

2) „wiedzieć-czy i jeśli” (know-if), np. czy i na jakich warunkach zwalniać badaczy w przypadku zaprzestania badań.

1.4. Przedsiębiorstwa high-tech a wzrost gospodarczy

W literaturze przedmiotu na ogół istnieje zgodność co do roli i znaczenia przedsiębiorstw działających w branżach wysokich technologii w rozwoju gospodarczym. W licznych publikacjach krajowych i zagranicznych opisano wpływ przedsiębiorstw high-tech na wzrost gospodarczy czy przyspieszenie tempa innowacji, co w konsekwencji prowadzi do wzrostu poziomu międzynarodowej konkurencyjności gospodarek. Aby jednak zrozumieć, dlaczego przedsiębiorstwom wysokich technologii przypisuje się powszechnie istotny wpływ na wzrost gospodarczy, trzeba przyjrzeć się postrzeganiu roli wiedzy jako czynnika wzrostu. Dodatkowo, należy jeszcze uwzględnić różnice w ocenie poszczególnych czynników wzrostu gospodarczego z uwagi na wielkość przedsiębiorstw.

R. Solow [1956, za: Observatory…, 2003, s. 11] za główne czynniki wzrostu gospodarczego uważał kapitał i pracę. Czynniki te są jednak ważne przede wszystkim w produkcji dużej skali. Ten fakt właśnie otwiera pole dla dyskursu na temat efektywności ekonomicznej przedsiębiorstw ze względu na ich wielkość. W literaturze przedmiotu obecne są dwa podejścia [Wach w: Daszkiewicz, Wach, 2013, s. 25]:

1) podejście statyczne, według którego duże przedsiębiorstwa są efektywniejsze niż małe i średnie, ponieważ skupiają się na swoim status quo, a nie na dążeniu do powiększania swojej wielkości,

2) podejście dynamiczne, które opiera się na założeniu, że to małe i średnie przedsiębiorstwa są efektywniejsze niż duże, ponieważ skupiają się na wprowadzeniu koniecznych zmian, co przejawia się w ich elastyczności.

Od lat 50. do 70. XX w. dominowało podejście statyczne, ponieważ rozwój gospodarczy we wszystkich krajach OECD bazował wówczas przede wszystkim na dużych przedsiębiorstwach. Natomiast małe i średnie przedsiębiorstwa (dalej: MSP) zostały w znacznym stopniu zmarginalizowane i uznane za przejaw zacofania gospodarczego. Sytuacja zaczęła zmieniać się pod koniec lat 70. XX w., kiedy to rozpoczął się „renesans” MSP. Stało się tak z powodu ich dużej elastyczności i związanej z nią łatwości dostosowań do zmian zachodzących w coraz bardziej zmieniającym się otoczeniu. Wówczas też podejście dynamiczne w ocenie roli, jaką małe i średnie przedsiębiorstwa odgrywają w gospodarce stało się znacznie bardziej powszechne [Wach w: Daszkiewicz, Wach, 2013, s. 25–26][6].

Również do lat 80. XX w. nie doceniano przedsiębiorczości i innowacji jako źródeł wzrostu gospodarczego i przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstwa.

W późniejszych latach, P.M. Romer [1983; 1986] i R. Lucas [1983; 1986] stworzyli podstawy tzw. nowej teorii wzrostu [za: Observatory…, 2003, s. 11]. Dostrzegli bowiem, że tradycyjne środki produkcji (praca i kapitał) nie są wystarczające w wyjaśnianiu wzrostu gospodarczego, a także wskazali na rolę wiedzy jako ważnego czynnika w endogenicznych modelach wzrostu. Według endogenicznej teorii wzrostu, długookresowy wzrost gospodarczy jest napędzany inwestycjami w kapitał ludzki oraz innowacjami technologicznymi. Od lat 80. XX w. innowacje technologiczne zaczęły być też ujmowane jako czynnik endogeniczny wzrostu w modelach ekonometrycznych. Natomiast wiedza tradycyjnie była mierzona w kategoriach B+R, kapitału ludzkiego i opatentowanych wynalazkach [Audretsch, Thurik, 2000; 2001, za: Observatory…, 2003, s. 11]. Wielu ekonomistów jednak, chociaż zgadzało się z poglądem, że wiedza jest ważnym czynnikiem zarówno wzrostu, jak i konkurencyjności gospodarek, nie uważało jej za czynnik sprzyjający małym i średnim przedsiębiorstwom. R. Caves [1982, s. 53] argumentował nawet, że dodatkowy koszt działalności opartej na wiedzy, jaki musi ponieść małe przedsiębiorstwo ogranicza jego funkcjonowanie w globalnej gospodarce. Z kolei A. Chandler pisał, że „aby konkurować globalnie trzeba być dużym” [1990, s. 78, za: Observatory…, 2003, s. 11].

Co więcej, najbardziej znane teorie wzrostu nie uwzględniają przedsiębiorczości. Natomiast nowsze teorie w pewnym stopniu uwzględniają wpływ czynników endogenicznych na wzrost.

Uważa się, że to teoria endogenicznego wzrostu [Romer, 1986] stanowi podstawę późniejszych teorii opartych na wiedzy, które łączą przedsiębiorczość ze wzrostem gospodarczym [Wach, 2015, s. 11–36].

Teorie wzrostu gospodarczego i ich powiązania z przedsiębiorczością stały się jednak dopiero przedmiotem analizy S. Wennekersa i R. Thurika [1999] oraz w ostatnich latach Z. Acsa, D. Audretscha i E. Lehmanna [2013].

W raporcie nr 7 z serii Observatory of European SMEs [2003] jego autorzy D. Audretsch, R. Thurik, K. Kwaak i N. Bosma przedstawiają zmiany w postrzeganiu czynników produkcji w wyjaśnianiu wzrostu gospodarczego, powołując się na prace B. Jonanovica, R. Ericsona i A. Pakesa, D. Audretscha, A. Hopenhayna, V. Lambsona i S. Kleppera. Autorzy podkreślają w nich pozytywny wpływ przedsiębiorczości na wzrost gospodarczy. W raporcie natomiast zdecydowanie wyróżniona została rola wiedzy jako czynnika wzrostu. Jednocześnie wskazano, że mechanizm ten może być związany z rozprzestrzenianiem wiedzy (spillover) [Observatory…, 2003, s. 12; Dominiak, 2005, s. 72]. Dzieje się tak ponieważ wiedza zakumulowana w pojedynczej firmie ma właściwości charakterystyczne dla dóbr publicznych, czyli nie może być opatentowana ani utrzymana w tajemnicy, stąd też można mówić o dużych korzyściach z jej upowszechnienia, czyli właśnie rozprzestrzeniania (spillover) [Kozłowski, 2011, s. 7–8, za: Kozioł-Nadolna, 2013, s. 34].

Ponadto, wiedza jest dobrem publicznym stymulującym przedsiębiorczość, to przedsiębiorcy bowiem wykorzystują wiedzę do dalszego rozwoju swoich przedsiębiorstw. Z wiedzy wytworzonej przez jednych przedsiębiorców [Sieja, Wach, 2008, s. 82–89] korzystają inni [Schmitz, 1989]. Jest ona transferowana i reprodukowana przez przedsiębiorców, a jej źródła leżą w środowisku akademickim oraz w prywatnych jednostkach badawczo-rozwojowych.

Z kolei D. Audretsch postrzega wiedzę jako czynnik wzrostu związany z człowiekiem. Wynalazca, naukowiec czy inżynier pozostanie w istniejącym przedsiębiorstwie, jeśli może rozwijać i wdrażać swoje pomysły oraz otrzymywać z tego tytułu oczekiwane wynagrodzenie. Jeśli jednak staje się to niemożliwe, zakłada on nowe, własne przedsiębiorstwo. W ten właśnie sposób małe firmy kompensują swoje ograniczone możliwości w zakresie B+R poprzez firmy odpryskowe (spin-offs) [Audretsch, 2005, za: Dominiak, 2005, s. 72–73]. Procesy założycielskie (start-ups) są tu nośnikami nowych technologii lub produktów, i dlatego rozwój sektora MSP jest postrzegany jako zjawisko pozytywne z punktu widzenia wzrostu gospodarczego.

P.M. Romer [1999] zwraca uwagę na dynamizującą rolę sektora badawczego, wywierającego najpierw wpływ na rozwój gałęzi wytwarzających dobra kapitałowe, z których efekty przechodzą do innych gałęzi. Z kolei P. Aghion i P. Howwit [1999] uwzględnili w swoim ekonometrycznym modelu wzrostu sektor B+R, który reprezentuje schumpeterowską kreatywną destrukcję, tj. producenci stosujący nowe rozwiązania (innowatorzy) odnoszą korzyści z działalności gospodarczej, dopóki ktoś inny nie wprowadzi nowszych rozwiązań. Natomiast T.W Schultz [1980] zwraca uwagę na rolę jaką pełni kapitał ludzki w radzeniu sobie przedsiębiorców z nierównowagami w gospodarce. Podobnie do roli kapitału ludzkiego nawiązuje R. Lucas [1988], który próbuje wyjaśnić różnicowanie stóp wzrostu rozprzestrzenianiem wiedzy (spillovers) i wynikającymi z tego właśnie kapitału [za: Dominiak, 2005, s. 77].

S. Wennekers i R. Thurik [1997] wyróżniają dwa ogólne podejścia do relacji między przedsiębiorczością a wzrostem gospodarczym. Pierwsze to podejście oparte na paradygmacie neoklasycznym, który bardziej nadaje się do analizy sektorów dojrzałych (manager sectors). Drugie oparte jest na paradygmacie przedsiębiorczości, który jest lepszy w przypadku analiz nowych sektorów, których rozwój oparty jest na technologiach (entrepreneurial sectors).

Warto wiedzieć, że Z. Acs, D. Audretsch i E. Lehmann [2013] opisali rozprzestrzenianie wiedzy z perspektywy teorii przedsiębiorczości (knowledge spillover theory of entrepreneurship, KSTE theory). Zgodnie z nią ludzie rozpoczynają działalność przedsiębiorczą, jeśli mają możliwość pozyskania korzyści z efektu rozprzestrzeniania wiedzy (knowledge spillovers). Teoria skupia się zatem na zachowaniach przedsiębiorczych w kontekście rozprzestrzeniania i przez to łączy tradycyjną teorię przedsiębiorczości z teorią knowledge spilloves. Teoria KSTE wyjaśnia zatem, jak i dlaczego wiedza rozprzestrzenia się (spills over). Dodatkowo obrazuje, w jaki sposób przedsiębiorczość działa jak mechanizm, poprzez który wiedza ewoluuje i staje się wiedzą ekonomiczną, podczas gdy nowe przedsięwzięcia w branżach technologicznych (tech-sectors) od zawsze, a dokładnie od czasów pierwszej rewolucji przemysłowej, prowadziły do erozji istniejących sektorów [Schumpeter, 1934], a tworzenie nowych przedsiębiorstw i zmiana technologiczna były uznawane za całkowicie egzogeniczne. Teoria ta skupia się na przedsiębiorcach, którzy są obdarowani nową wiedzą zdobytą w efekcie jej rozprzestrzeniania (knowledge captured from spillovers). Zakłada, że istnieje silna relacja między rozprzestrzenianiem wiedzy (knowledge spillover) z jednej strony i aktywnością przedsiębiorczą (entrepreneurial activity) z drugiej. Natomiast obie te aktywności wpływają na rozwój regionów i krajów.

W nawiązaniu do wcześniejszych rozważań na temat roli wielkości przedsiębiorstw w kreowaniu wiedzy i innowacji, naukowcy podkreślają, że np. powstawanie innowacyjnych klastrów wokół uniwersytetów oraz eksplozja nowych firm w tych klastrach kwestionuje dominację dużych przedsiębiorstw jako jedynego źródła wiedzy i innowacji. Konkluzja ta prowadzi do renesansu prac J.A. Schumpetera na temat roli przedsiębiorcy w społeczeństwie. Gospodarka, której przewagą komparatywną jest nowa wiedza, wymaga zupełnie innej struktury przemysłowej, jak również wartości ekonomicznych. Stąd też w reorganizacji gospodarek kluczową rolę odegrały małe i średnie przedsiębiorstwa i wszelkie działania przedsiębiorcze, a podstawą wzrostu gospodarczego stało się przedsiębiorcze społeczeństwo (entrepreneurial society) [Audretsch, Thurik, 2000; Audretsch, 2009, za: Wach, 2015b, s. 24–36].

Wśród teorii łączących przedsiębiorczość ze wzrostem gospodarczym znajdują się jeszcze teorie oparte na technologiach. Łączą one dwa aspekty przyczynowo-skutkowe, tj. wpływ postępu technologicznego na wybór zajęcia zawodowego związanego z przedsiębiorczością oraz wpływ postępu technicznego na przedsiębiorstwa ze względu na ich klasę wielkości [Wach, 2015b, s. 24–36]. Również w obrębie teorii opartych na technologiach znajdziemy przeciwstawne stanowiska dotyczące wpływu rozwoju technologii na przedsiębiorstwa małe, średnie i duże. Brakuje dla nich jednak jednoznacznych dowodów empirycznych.

E.P. Lazear [2005, s. 649–680] uważa, że rozwój technologiczny sprzyja dużym przedsiębiorstwom ponieważ wymaga coraz to nowszych umiejętności technologicznych. Natomiast małe firmy są mniej efektywne w realizacji projektów wysokich technologii. Dlatego też przedsiębiorczość w konsekwencji rozwoju technologii spada.

Z kolei, S.C Parker [2009, s. 72, za: Wach, 2015b s. 24–36] twierdzi, że obniżenie kosztów produkcji prowadzi do wzrostu liczby małych przedsiębiorstw korzystających z rozwiązań technologicznych, a tym samym do wzrostu przedsiębiorczości.

1.5. Kierunki badań nad przedsiębiorstwami high-tech

Badania przedsiębiorstw high-tech prowadzone są już od kilku dekad w obszarze wielu dziedzin naukowych: ekonomii, biznesu międzynarodowego (dalej: BM), przedsiębiorczości międzynarodowej (dalej: PM), zarządzania i zarządzania strategicznego.

Ze względu na bardzo dużą liczbę publikacji, poniżej przedstawiony zostanie krótki przegląd wybranych badań z lat 2010–2015. Przegląd literatury zagranicznej przeprowadzony został na podstawie baz artykułów naukowych (ProQuest, EBSCO, Science Direct, Elsevier) oraz serwisu Google Scholar, z wykorzystaniem słów kluczowych: high-tech firms, high-tech entrepreneurship.

Natomiast przegląd krajowej literatury przedmiotu przeprowadzono, opierając się na takich frazach, jak: przedsiębiorstwa high-tech, badania przedsiębiorstw high-tech, wysokie technologie, na podstawie:

1) przeglądu spisów treści wybranych polskich czasopism naukowych z zakresu ekonomii i zarządzania [„Gospodarka Narodowa”, „Przegląd Organizacji”, EBER (Entrepreneurial Business and Econimic Review)],

2) przeglądu artykułów w bazie danych BazEkon obejmującej polskie piśmiennictwo naukowe z zakresu nauk ekonomicznych i pokrewnych,

3) przeglądu literatury referencyjnej umieszczonej w wyselekcjonowanych wcześniej artykułach.

Celowo pominięte zostały zagadnienia związane z internacjonalizacją przedsiębiorstw high-tech, gdyż są one omówione w dalszej części książki.

W ostatnich latach, w zagranicznej literaturze przedmiotu powstało wiele publikacji poświęconych przedsiębiorczości high-tech (high-tech entrepreneurship) oraz roli wiedzy i innowacji w rozwoju przedsiębiorstw high-tech.

S. Braguinsky, S. Klepper i A. Ohyama [2012, s. 869–900] skupili się na badaniu przedsiębiorczości przedsiębiorstw high-tech. Naukowcy uznali, że istniejące teorie przedsiębiorczości nie wyjaśniają wszystkich jej wzorców i dlatego stworzyli własny ekonometryczny model dla wyjaśnienia przedsiębiorczości high-tech. Badania zostały przeprowadzone na podstawie bazy danych naukowców i inżynierów Scientists and Engineers Statistical Data System (dalej: SESTAT) należącej do Narodowej Fundacji Nauki (National Science Foundation). W badaniach skupiono się przede wszystkim na przedsiębiorcach typu schumpeterowskiego. Wykazano m.in., że lepiej opłacani pracownicy chętniej zostają przedsiębiorcami, zwłaszcza w młodym wieku. W zaproponowanym modelu korzyści wynikające z prowadzenia firmy są determinowane przez wzajemne oddziaływanie zdolności, jakości idei przedsiębiorczej i doświadczenia w zatrudnieniu.

Z kolei L. Grilli [2014, s. 267–284] w artykule poświęconym przedsiębiorczości high-tech zaproponowała heurystyczny model dla szybko rosnących nowych firm opartych na technologii (rapid-growth new technology-based firms, NTBFs). Model został opracowany na podstawie studiów literaturowych poświęconych determinantom wzrostu high-tech start-ups. Autorka zwraca uwagę, że wzrost liczby szybko rosnących nowych firm opartych na technologii jest jednym z priorytetów polityki innowacyjnej Komisji Europejskiej. Artykuł zawiera rekomendacje dla tej polityki.

Artykuł S. Breschi, C. Lenzi, F. Malerba i M.L. Mancusi [2014, s. 751–764] dotyczy z kolei znaczenia zgromadzonej wiedzy i innych zasobów dostępnych dla start-upów w momencie ich powstawania. Badanie przeprowadzone zostało wśród nowych innowacyjnych firm, które pozyskiwały patenty w zakresie biotechnologii, elektroniki i urządzeń medycznych. Uzyskane wyniki pokazują, że zgromadzona wcześniej (przed założeniem firmy) wiedza na temat konsumentów, dostawców, konkurencji i technologii w różny sposób wpływa na technologiczne i rynkowe decyzje przedsiębiorcze badanych firm.

Dla zagadnienia ciekawy jest także artykuł D.M. Hart i Z. Acs [2011, s. 47–68] na temat przedsiębiorczości high-tech imigrantów w USA. Autorzy przedstawiają podstawowe statystyki opisowe na temat firm i ich założycieli.

Z kolei J. Alegre, K. Sengupta i R. Lapiedra [2013, s. 454–470] badali, w jaki sposób zarządzanie wiedzą (knowledge management) wpływa na działalność innowacyjną przedsiębiorstw biotechnologicznych. Naukowcy zwrócili uwagę, że jest to branża, w której biotechnologiczne MSP współistnieją z dużymi firmami farmaceutycznymi.

Warte uwagi jest także badanie M.R. Marvela [2013, s. 403–419], które przeprowadził na próbie 166 przedsięwzięć high-tech funkcjonujących w inkubatorach akademickich. Autor postawił pytanie, jaki rodzaj wiedzy i doświadczenia umożliwia tym, którzy chcą rozpocząć nowe przedsięwzięcie znalezienie odpowiedniej okazji. Jako perspektywę badawczą autor przyjął kapitał ludzki.

Z kolei w polskiej literaturze przedmiotu zainteresowania badawcze w ostatnich latach skupiły się przede wszystkim na:

 problemach związanych z zarządzaniem strategicznym i zarządzaniem wiedzą w przedsiębiorstwach high-tech,

 zagadnieniach związanych z kooperacją i funkcjonowaniem w sieci tych przedsiębiorstw,

 wpływie przedsiębiorstw wysokich technologii na wzrost gospodarczy, eksport i międzynarodową konkurencyjność gospodarek,

 rozwoju przedsiębiorczości technologicznej.

K. Obłój, T. Obłój, G. Bruton i L.M. Chung [2008, s. 13–16] badali różnice w zachowaniach strategicznych polskich i chińskich przedsiębiorstw wysokich technologii. Autorzy w ramach testowania teorii instytucjonalnej – która bada jak instytucje (otoczenia społeczne, ekonomiczne, polityczne) wpływają na zachowania firm – poszukiwali odpowiedzi na pytanie, jak instytucjonalne otoczenia dwóch bardzo różnych gospodarek, chińskiej i polskiej, mogą wpływać na funkcjonowanie firm high-tech, specjalizujących się w budowaniu oprogramowania i komputerów.

D. Jemielniak [2008] badał praktyki organizacyjne w środowisku pracowników wiedzy. Autor koncentrował się na pracownikach branż wysokich technologii (przedmiotem badań było miejsce pracy) w organizacjach wysokich technologii na przykładzie firm z Polski i USA.

S. Flaszewska i A. Zakrzewska [2013, s. 311–320] wskazały, że organizacyjne uczenie się, przez które rozumiany jest proces tworzenia, organizowania, rozpowszechniania i wykorzystania wiedzy, jest atrybutem przedsiębiorstw branż high-tech. Na podstawie badań 61 przedsiębiorstw high-tech, autorki wysnuły wniosek, że im większe przedsiębiorstwo i o wyższych nakładach na działalność B+R, tym wyżej ocenia stopień organizacyjnego uczenia się. Ponadto potwierdziły istotne korelacje między organizacyjnym uczeniem się a innymi ważnymi atrybutami firm high-tech, jak: innowacyjność, informacjochłonność, samodzielność pracowników, komunikacja wsparta zaawansowanymi technologiami informatycznymi, elastyczność strategii.

Z kolei K. Kubiak [2012, s. 60–70] przedstawił badania dotyczące przepływu wiedzy w przedsiębiorstwach wysokich technologii. Autor doszedł do wniosku, że firmy te wypracowały procedury oraz praktyki mające na celu usprawnienie przepływu wiedzy na różnych poziomach organizacji. W firmach tych usprawnienie przepływu wiedzy odgrywa kluczową rolę i wymaga zaangażowania wszystkich pracowników, a przede wszystkim przełamania niechęci do dzielenia się wiedzą.

Wśród polskich autorów badających problem koopetycji (współpracy) przedsiębiorstw wysokich technologii wskazać należy liczne publikacje A. Zakrzewskiej-Bielawskiej [m.in. 2013, s. 135–146; 2013a, s. 2014a, s. 291–301]. Autorka skupiła się na wpływie współpracy między przedsiębiorstwami wysokotechnologicznymi na rozwój i podnoszenie ich konkurencyjności. Wnioski z badań pokazują, że koopetycja ma ogromne znaczenie dla strategii rozwoju przedsiębiorstw, relacji między konkurentami oraz dla rozwoju gospodarczego. Ponadto, A. Zakrzewska-Bielawska wykazuje, że współpraca w branżach high-tech prowadzi do pobudzenia innowacyjności oraz poprawia dostęp firm do zasobów. W rezultacie, współpraca przynosi obopólne korzyści partnerom, przede wszystkim wpływa na ich konkurencyjność wyrażoną m.in. takimi cechami, jak: jakość produktu, pozycja kosztowa, pozycja rynkowa, siła finansowa, marka i reputacja firmy, nowoczesna technologia, innowacje, sprawny system dystrybucji, sprawna obsługa klienta, poziom organizacji i zarządzania czy zdolność do współpracy z innymi organizacjami [Zakrzewska-Bielawska, 2014b, s. 291–301].

Warto też wspomnieć o zaproponowanej przez tę autorkę koncepcji zasobowej (Resorce-based View, dalej: RBV), która organizację traktuje jako podmiot składający się z różnorodnych zasobów i kompetencji, odróżniających go od konkurentów, co jest źródłem jego przewagi konkurencyjnej [Zakrzewska-Bielawska, 2014]. W artykule dokonano oceny zasobów firm high-tech ze względu na stan ich posiadania, oryginalność i dostępność oraz z perspektywy ich znaczenia dla rozwoju tego typu podmiotów.

Z kolei podstawowym celem badań przeprowadzonych przez M. Gurbałę [2010, s. 187–200] było rozpoznanie stopnia, w jakim małe i średnie przedsiębiorstwa high-tech wykorzystują tzw. miękkie czynniki produkcji w postaci kapitału ludzkiego i społecznego w procesie zdobywania nadrzędnej pozycji nad konkurentami. Autor konkluduje, że firmy high-tech, jako jednostki innowacyjne i oparte na wiedzy, muszą być zdolne do kreowania, absorpcji i komercjalizacji innowacji opartych na posiadanych zasobach oraz umiejętnościach tworzenia ich optymalnych kombinacji w celu generowania nowej wiedzy, zwłaszcza technologicznej.

E. Wojnicka, M. Wojnicka i P. Klimczak [2006], w przywoływanej już wcześniej ekspertyzie dokonują natomiast oceny perspektyw rozwoju małych i średnich przedsiębiorstw wysokich technologii w Polsce w odniesieniu do historii rozwoju wysokich technologii w innych państwach. Autorzy stwierdzają, że opóźnienia w tym zakresie, a zatem ścieżka rozwoju przedsiębiorstw high-tech w Polsce pod względem ilościowym i organizacyjnym powinna opierać się na czynnikach rozwoju tego sektora, obserwowanych w państwach bardziej zaawansowanych.

Z kolei A. Wziątek-Kubiak [2010, s. 141–168] przedstawiła różnice we wzorcach działalności innowacyjnej polskich firm z branż o wysokiej i niskiej technologii w porównaniu do krajów Unii Europejskiej. Autorka zwróciła uwagę na specyfikę wspomnianych branż w zakresie innowacji w krajach o słabiej (jak Polska) i wysoko rozwiniętej gospodarce.

Natomiast J. Lubacha-Sember [2013, s. 23–40] w swoim artykule zweryfikowała relację między wartością eksportu wysokich technologii i wartością zasobów kapitału intelektualnego (intellectual capital assets) w krajach Grupy Wyszehradzkiej (V4). Autorka ta we wnioskach stwierdziła, że łączenie zasobów kapitału intelektualnego z eksportem high-tech służy poszukiwaniu źródeł wysokiego poziomu eksportu w sektorze wysokich technologii.

K. Śledzik [2014, s. 255–274] podjął natomiast próbę oceny przewagi konkurencyjnej przedsiębiorstw z branż high-tech oraz medium high-tech za pomocą metody unitaryzacji zerowanej. Badanie zostało przeprowadzone na próbie 1703 spółek, wykorzystując 14 wskaźników za 2012 r.

Godne uwagi jest także badanie M. Ratajczak-Mrozek [2009, s. 89–99] dotyczące stanu i perspektywy rozwoju polskiej branży high-tech na tle innych krajów, a także zagadnienia współpracy przedsiębiorstw high-tech, analizowanej z perspektywy ich internacjonalizacji [2010, 2013, s. 53–70].

E. Mińska-Struzik i W. Nowara [2009, s. 185–199] starali się ustalić pozycję Unii Europejskiej w światowej wymianie high-tech. Podjęli również próbę zbadania znaczenia handlu omawianymi produktami w całości obrotów przemysłowych poszczególnych państw członkowskich. Badaniem objęto dziesięcioletni okres od roku 1999 do roku 2008 i wykorzystano do niego dane Eurostatu na pięciocyfrowym poziomie dezagregacji według SITC Rev. 3. Z całości obrotów handlowych poszczególnych państw członkowskich wyodrębniono strumienie handlu produktami zaliczanymi przez OECD do wysokiej i ultrawysokiej technologii.

W kolejnym opracowaniu E. Mińska-Struzik [2012, s. 95–105] podjęła próbę ustalenia pozycji Polski w światowym i unijnym eksporcie produktów high-tech. Do analizy empirycznej, autorka wykorzystała dane z bazy COMEXT Eurostatu na pięciocyfrowym poziomie dezagregacji według SITC Rev. 3 i SITC Rev. 4.

K. Rostek i A. Skala [2016, s. 45–52] zwróciły uwagę na kluczowe technologie wspomagające (KET) oraz ich znaczenie dla rozwoju przedsiębiorczości technologicznej w Polsce. Przedsiębiorczość technologiczna integruje zagadnienia związane z przedsiębiorczością oraz zarządzaniem technologią i innowacjami. Natomiast proces przedsiębiorczości technologicznej jest przez autorki rozumiany jako strategia rozwoju oparta na kreowaniu, odkrywaniu i eksploatowaniu szans technologicznych. Autorki przeprowadziły badania dla trzech grup przedsiębiorstw, tj. warszawskich przedsiębiorstw branży informatycznej (ICT), warszawskich producentów wysokich technologii (HT) oraz polskich przedsiębiorstw kluczowych technologii wspomagających (KET). Oprócz wyników badań cenna jest też zaproponowana przez autorki, wspomniana już wcześniej metoda identyfikacji i typologizacji tych przedsiębiorstw.