A Dél Alföldi régió innovációja: Lehet e válasz a specializáció?

Átírás

1 A Dél Alföldi régió innovációja: Lehet e válasz a specializáció? Maróti Péter igazgató Dél alföldi Regionális Innovációs Ügynökség A MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE: Messzelátó tudomány: felelős válaszok a jövőnek Baja, november 19.

2 Maróti Péter Okleveles vegyész közgazdász, tanár Több mint 10 éve foglalkozik innováció támogatásával MTA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Swedish Match Hungária Pick Szeged Zrt. BIOPOLISZ Kft. Dél alföldi Regionális Innovációs Ügynökség (2011 től igazgató) HUNINNO Egyesület elnök A Dél alföldi Regionális Innovációs Díj kuratóriumának tagja

3 Tartalom S3 Smart Specialisation: EU és Magyarország Eredmények Lehet e válasz a specializáció és ha igen miért nem

4 Az S3 háttere: Európa 2020 stratégia K+F/innováció stratégiai célok: Az EU (köz és magánforrásból származó) GDP jének 3% át a kutatás/fejlesztés és az innováció ösztönzésére irányuló beruházásokra kell fordítani. (Eddig: 1,8% volt) Az új kohéziós politika értelmében a régióknak és a tagállamoknak négy fő, a gazdasági növekedést és a munkahelyteremtést szolgáló területre kell fókuszálniuk az uniós támogatásokat: Kutatás és innováció Információs és kommunikációs technológiák Akis és középvállalatok (kkv k) versenyképességének javítása Az alacsony szén dioxid kibocsátású gazdasági modellre való áttérés EU 2020 stratégia prioritásai: Intelligens növekedés (tudásra és innovációra épülő gazdaság), Fenntartható növekedés (erőforrás hatékony, környezetbarát és versenyképes gazdaság), Inkluzív (befogadó), azaz minden társadalmi rétegre kiterjedő növekedés (nagyarányú foglalkoztatás, valamint gazdasági, társadalmi és területi kohézió).

5 Az EU tagállamok innovációs teljesítménye Forrás: Innovation Union Scoreboard, 2014

6 S3 stratégia alkotás A stratégia szerepe Az intelligens szakosodási stratégia (smart specialisation strategy, S3) a térségek tudásalapú fejlődésének a szükségletek, kihívások figyelembevételére építő cél és eszközrendszere egy olyan strukturális átalakulás érdekében, amely kiaknázza a perspektivikusan érvényesíthető erősségeket, versenyelőnyöket és potenciális kitörési pontokat. Entrepreneurial discovery process (EDP): A térségi gazdaság és társadalom változásainak folyamatos és módszeres érzékelésével és elemzésével, az érintettek széles körének aktív részvételével, vállalkozói szemmel, a kockázatokat vállalva hoznak meg a térség szempontjából tartós fejlődést eredményező, a jövő innovációival kapcsolatos jelenbeli döntéseket. Célja: A legnagyobb potenciállal bíró helyi sajátosságok azonosítása, amelyek alapján meghatározhatók a nemzeti, régiós és megyei prioritások. Az EDP vezet el a strukturális átalakuláshoz. Az S3 stratégiák elkészítése a Strukturális Alapok as forrásfelhasználásának előzetes feltétele

7 Magyarország vállalásai 2020 ra A K+F ráfordítások GDP hez viszonyított arányának (GERD/GDP) 2020 ra 1,8% ra való növelése. Jelenleg a hazai érték 1,2%; az uniós átlag 1,9%, 2020 ra 3,0%) A vállalati ráfordítások (BERD) aránya érje el az összes K+F ráfordítás kétharmadát, vagyis a vállalati ráfordítások GDP arányosan (BERD/GDP) 1,2% ra emelkedjenek 2020 ig

8 Dél Alföld: Nem tudás és technológia intenzív régió (OECD)

9 Helyzetkép Befektetés a jövőbe: Nemzeti Kutatás fejlesztési és Innovációs Stratégia 2020 Problémák: a hazai kutatóhelyek és vállalatok között erőtlen az innovációs kapcsolat, a KKV k együttműködése a nagyvállalatokkal gyenge a kezdő vállalkozásokat segítő kockázati tőke és inkubáció jelenléte nem jelentős, a jó ötlettel rendelkező startup és a spinoff cégek idő előtt megszűnnek. Kevés az innovatív kisvállalat, a hazai középvállalati szektorban kevés a piacvezérelt kutatás fejlesztés. Erősségek: Képzett, kiemelkedő tudományos teljesítményre képes kutatók (nemzetközi szinten) Egyes szegmensekben erősödik az egyetemi vállalati együttműködés Kutatói elit felhasználja a nemzetközi forrásokat, infrastruktúrát, adatbázisokat Tőkeerős, modern KFI infrastruktúra a nagyvállalatoknál Réspiacot megtalált nagy növekedési képességű, saját high tech fejlesztést végző vállallatok megjelenése

10 Befektetés a jövőbe: Nemzeti Kutatás fejlesztési és Innovációs Stratégia 2020 A KFI Stratégia beavatkozási logika szerinti célrendszere: Nemzetközileg versenyképes tudásbázisok fejlesztése Hatékony tudásfelhasználási folyamatok indukálása Intenzív tudásáramlás generálása, (innovációs szolgáltatások kiépítése, valamint együttműködések és hálózatok dinamizálása). A megvalósítást a következő horizontális célkitűzések egészítik ki: Intelligens szakosodás ösztönzése a régiókban; Fenntartható és egyenlő esélyeket teremtő eszközrendszer működtetése; Stabil finanszírozási feltételek biztosítása; A tudás és technológia társadalmi megismertetése és elismertségének erősítése; Globális társadalmi kihívásoknak megfelelés; Stabil és innováció barát gazdasági és szabályozási környezet.

11 Nemzeti KFI Stratégia 2020 ra, a stratégia hét esztendeje alatt Magyarországon: +30 nagyobb kutatási és technológiai fejlesztési műhely lép be a világelitbe; +30 globális nagyvállalati K+F központ telepedik meg / erősödik meg; +30 K+F intenzív makroregionális középvállalat termel és szolgáltat; +300 KFI és növekedésorientált kisvállalat (ún. gazella ) találja meg globális piaci számításait; innovatív start up vállalkozás jut az induláshoz szükséges jelentős támogatáshoz (a teljes időszakban); a már megtelepedett, illetve megtelepedő globális nagyvállalatokat hazai döntéshozatali központú innovatív beszállító cégek szolgálják ki.

12 S3 stratégia alkotás Magyarország az eddigi eredmények március november nyár ősz Intelligens szakosodás a régiókban Azonosítani a régió egyedi jellemzőit és értékeit Versenyelőnyök feltárása Kiválóságra épülő jövőkép mögé felsorakoztatni a regionális szereplőket és erőforrásokat Továbbá: A regionális innovációs rendszerek megerősítése A tudásáramlás maximalizálása (régión belül és kifelé) Az innováció előnyeinek elterjesztése a régió gazdaságában én a Kormány elfogadta a Nemzeti Kutatási és Intelligens Szakosodási Stratégiát án benyújtásra került az Európai Bizottsághoz

13

14 A hazai intelligens szakosodási stratégiák területi szintjei Országos (Nemzeti Kutatási és Intelligens Szakosodási Stratégia) Regionális (NUTS 2) Megyei (NUTS 3)

15

16 A Nemzeti Kutatási és Intelligens Szakosodási Stratégiában meghatározott nemzeti prioritások Szektorális prioritások: Egészséges társadalom és jólét Fejlett jármű és egyéb gépipari technológiák Tiszta és megújuló energiák Fenntartható környezet Egészséges helyi élelmiszerek Agrárinnováció Horizontális prioritások: Infokommunikációs technológiák Befogadó és fenntartható társadalom, élhető környezet Intelligens technológiák Nemzetközi kutatási infrastruktúrák (Extreme Light Infrastructure)

17 Technológia Csongrád megye Bács Kiskun megye Békés megye Fotonika, lézertechnológia Különleges anyagok, korszerű anyagok Bionika Korszerű szénhidrogén technológia X Korszerű csomagolástechnikai technológiák X Vegyipar X X Építőipar Logisztika X X Kreatív ipar Intelligens technológiák a Dél Alföld megyéiben Nem gépipari fémfeldolgozás X X X X X X X X

18

19

20

21

22

23 K+F beruházások vállalkozási szektorban a Délalföldön (millió Ft) év év év év év év Bács Kiskun megye Békés megye Csongrád megye Forrás: KSH

24 Akkreditált Innovációs Klaszterek Magyarországon

25

26 ERŐSSÉGEK Hazai és nemzetközi viszonylatban is jelentős K+F kompetenciák Jelentős K+F kiadások Nagy számú technológiai innováció Nagy létszámú kutatói gárda A régió átlagos tudományos teljesítménye nemzetközi összehasonlításban jó, néhány területen (pl. az egészségiparhoz kapcsolódóan) kiemelkedő eredményeket ér el Erős forrásabszorpciós képesség Jól képzett munkaerő a kulcságazatok területén Kiépültek az innovációs együttműködéseket leghatékonyabban megvalósító hálózatos elven működő szervezeti formák (klaszterek) Kiemelkedő jelentőségű kutatói bázisok (pl. SZTE, MTA SZBK, KEFO, BAY-BIO, GK) Létrejön az Európai Unió tudományos nagyberuházása, az ELI-ALPS Feldolgozóipari tradíciók az élelmiszeripar (hungaricumok) és a gépipar területén Nemzetközileg is jelentős logisztikai szerep, a régiót érinti számos transz-európai közlekedési vonal

27 GYENGESÉGEK Az innovációhoz kapcsolódó szervezetek és hálózatok működése koordinálatlan A valós eredménnyel záródó végigvitt innovációs folyamatok aránya alacsony Egyes kulcságazatok esetében a régió ipara nem megfelelően teljesít Nagyvállalati szereplők hiánya a régiós gazdaságban A régió elérhetősége bizonyos (pl. közúti, légi) közlekedési módokon korlátozott A régió kompetenciáihoz képest kevés az innovációs és K+F beruházás a vállalkozói szektorban, az akadémiai szféra túlsúlya a K+F+I területén Nem kellően rugalmas a képzési rendszer Az innováció finanszírozásának nem pályázati (grant) jellegű formái (pl. kockázati tőke) kis mértékben vannak jelen a régióban Nagy gazdasági fejlettségi különbségek a régiót alkotó térségek között Magasan kvalifikált munkaerő megtartásának képessége alacsony Országos összehasonlításban alacsony átlagjövedelmek

28 Az S3 megjelenése a hazai támogatási struktúrában Gazdaságfejlesztési és Innovációs Operatív Program (GINOP) KMR nem pályázhat 2. prioritás: K+I: 1687,9 M EUR 85% intenzitás 7. prioritás: pénzügyi eszközök: 2353,2 M EUR 95% intenzitás Emberi Erőforrás Fejlesztési Operatív Program (EFOP) 3. prioritás: KFI és intelligens szakosodás növelése a humán területeken 898,3 M EUR Vidékfejlesztési Operatív Program (VP) 1. prioritás; M01 intézkedés: Tudástranszfer és innovációs intézkedések 25,3 M EUR

29 Megoldás e a specializáció? Ha igen, miért nem: Az S3 gondolat jól igazán a fejlett régiókban működik (forráskoncentráció, kiválóságon alapuló gazdaság) Egyes priorizált ágazatok mögött nincs valós ipar pl. lézeres ágazat Támogatási rendszer és az S3 kapcsolata még mindig homályos Közgazdászok még most dolgoznak a lehetséges hatások elemzésével Befektetők számára kockázatos iparágak is megjelennek Oktatás/ képzés: egyre kisebb a természettudományos/ mérnöki pálya népszerűsége

30 Megoldás ea specializáció: igen Nincs más út! Kellően kiszélesített országos priorizálások 2 évente felülvizsgálható hatások beavatkozás új irányok A felsőoktatás specializációja Dél alföld: Csongrád: Tudásipar; high tech iparágak megtelepülése; nagy hozzáadott értékű termékek/ szolgáltatások; új iparági rétegek megjelenése; multiplikátor hatások (Science Park); makrotérség/ Európa szintű tudáscentrumok kialakulása (ELI ALPS) Bács Kiskun: jól fejlődő mezőgazdaság és ipar, erős ipari szereplőkkel; beszállítók sikeressége; új tudáscentrumok kifejlődésének lehetősége Békés: agrárinnováció, gépipar követő innovációkkal a tradicionális szektorok megújítása

31 Köszönöm a figyelmet! Maróti Péter igazgató Dél alföldi Regionális Innovációs Ügynökség