A tudás szerepe és a regionális fejlődés

Átírás

1 A tudás szerepe és a regionális fejlődés Rechnitzer János egyetemi tanár, intézetigazgató MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézete, Széchenyi István Egyetem, Győr Globális gazdaság ismérvei Klasszikus kapitalizmus helyett új kapitalizmus. Elektronikus pénzpiac központi szerepe. Multinacionális társaságok befolyása. Árutermelés kihelyezése az első és második világba. A nemzeti piacgazdaságok fokozódó integrációja. Kelet-közép-európai torta-kapitalizmus. Az információs gazdaság (tudás-gazdaság) előtérbe kerülése. A lokális gazdaság és a kis és középvállalkozások előtérbe kerülése. 1

2 Globális társadalom ismérvei A nemzetállamok helyett kultúraközpontú nemzetek. A társadalmi egyenlőtlenség növekedése. Új típusú társadalmi osztályok körvonalazódnak. Megingott a jóléti állam, az állami funkciók átértékelése. Észak-Amerika és Európa társadalmainak részleges integrációja. A második világ társadalmai között nincs kohézió. A helyi/regionális társadalmak felfedezése. A tudás és az információ radikális felértékelődése. Európa reagálása a globális kihívásra Bangemann jelentés (1994) Paradigmaváltás, új korszakhatár. Információs társadalom, tudásipar megfogalmazása, új szellemi korszak, tíz új alapszolgáltatás, lokális és a globális szembeállítása és összekapcsolása (konfliktus mentes együttműködés) eeuropa, Új Gazdaság (1999) Európai információs társadalom felépítése: 1. mindenkihez jussanak el az információk; 2. a digitális korszak technikája javítsa az életminőséget; 3. tudásgazdaság alkalmazásainak terjesztése (10 pontban foglalt feladatok) ESDP, Európai Területfejlesztés Perspektívái (2000) Kohézió és szolidaritás, perifériák felzárkózása (elérhetőség), új típusú régiók (tudásrégiók) és azok fejlesztési stratégiái, a hálózati gondolkodás (városhálózatok), a lokális értékek (környezet) védelme 2

3 A regionális gazdasági növekedési modellek Neoklasszikus elmélet Beruházások Kiindulási peremfeltételek Humán erőforrások Technológia exogén tényező Új növekedéselmélet Technológia endogén tényező (technológiai externáliák) Regionális versenyképesség (Magas egy főre jutó GDP vagy egy munkaórára jutó GDP) Költségelőnyökre épülő verseny Egység munkaerő költség Állami inputok ára Cserearányok Új gazdaságföldrajz Agglomerációs hatások Urbanizáció Szállítási költségek Méretgazdaságosság Ágazati specializáció Tudás-alapú tényezők Inputok (k+f infrastruktúra, k+f ráfordítások, humán tőke, kutatók száma) Outputok (humán tőke, kutatók száma, k+f infrastruktúra, spillover-hatások, szabadalmak, termék és folyamat innovációk) Az európai regionális politika üzenetei Magyarország számára Területfejlesztési törvény (1996) Országos Területfejlesztési Koncepció (1998) Regionális fejlesztési koncepciók és programok ( ) Nemzeti Fejlesztési Terv, Regionális Operatív Program (2003) Regionális közigazgatási reform? (2010?) 3

4 Az egy főre jutó GDP régiónként (PPS), 2000 Forrás: Eurostat A kelet-európai régiók fejlettsége 4

5 Egy főre jutó GDP az EU15 és a csatlakozó országok (CECC) átlagához viszonyítva, Forrás: KSH Egy főre jutó GDP PPS = EU 15 =100% 98 = CECC=100% Egy főre jutó GDP Magyarország megyéiben és régióiban 1994, 1998, 2000 (változatlan áron) Regionális GDP 1000 Ft/fő Megyei GDP 1000 Ft/fő 700 Forrás: KSH alapján saját számítások

6 A magyar kistérségek fejlettsége Jelmagyaráza t térségtípusok Dinamikusan fej l ő d ő Fejlődő Felzárkózó Revitalizálódó Stagnáló Regionalizáció, mint kényszer? Nem, a jövő alakítója! Európa-konform (az átmenet utáni) állam szerepköreinek, funkcióinak és intézményeinek újragondolása (decentralizáció!!!). Új erőforrások bevonása a fejlesztésbe (tudás, lokális értékek, partneri együttműködés, méretgazdaságosság). Európai Unió igénye az értelmezhető (összevethető), intézménnyel (politikai és menedzsment) rendelkező területi szintre (tervezés, programozás, támogatások fogadása, felhasználások ellenőrzése). A területi önkormányzati szint rendezése, állam- és a közigazgatás megújítása. 6

7 Magyarország régiói 2002, főbb adatok N y u g a t - d u n á n t ú l i r é g i ó Népesség: ezer fő Terület: km2 Népesség: ezer fő Terület: km2 Népesség: ezer fő Terület: km2 K ö z é p - d u n á n t ú l i r é g i ó Népesség: 993 ezer fő Terület: km2 D é l - d u n á n t ú l i r é g i ó É s z a k - m a g y a r o r s z á g i r é g i ó K ö z é p - m a g y a r o r s z á g i r é g i ó Népesség: ezer fő Terület: km2 Népesség: ezer fő Terület: km2 É s z a k - a l f ö l d i r é g i ó D é l - a l f ö l d i r é g i ó Népesség: ezer fő Terület: km2 A tudás regionális sajátosságai hazánkban A főváros, mint tudás és információs központ. A tudás regionális különbségei; a fordított lejtő (kelet-nyugat). Egyenetlen a tudáshordozók regionális eloszlása, strukturális hiányok és többletek. Erőtlenek a regionális szintű intézményi együttműködések, elsődlegesek az intézményi érdekek. Gyenge regionális szintű partnerség: felsőoktatás és gazdaság, kutatás-fejlesztés és gazdaság. Helyi/területi szereplők megosztottsága, eszközök hiánya. Regionális politika és a felsőoktatás/tudománypolitika nem talált egymásra, nincs kommunikáció, két gyenge érdekérvényesítő. NFT, ROP nem kapott határozott prioritást felsőoktatás/tudomány. 7

8 A két lejtő Területi GDP és a kutatás-fejlesztés összehasonlítása régiónként, 2001 Régió GDP regionális megoszlása (%) 2000 Kutató és fejlesztő helyek megoszlása (%) 2001 Kutató és fejlesztő helyeken dolgozók megoszlása (%) 2001 Ráfordítás megoszlása (%) 2001 Tudomány doktora regionális megoszlás (%) 2001 Közép- Magyarország 43,1 51,3 57,7 69,2 62,2 Közép-Dunántúl 11,1 6,8 5,4 6,0 4,5 Nyugat-Dunántúl 11,2 6,4 5,1 5,0 2,8 Dél-Dunántúl 7,3 8,3 7,1 3,6 7,1 Észak- Magyarország 8,2 5,0 4,5 2,0 3,4 Észak-Alföld 9,6 10,7 9,1 6,8 10,0 Dél-Alföld 9,6 11,4 11,1 7,5 10,1 Magyarország 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Forrás: KSH 8

9 A tudományos kutatás néhány jellemzője régiók szerint (tudomány doktorai, kutatóhelyek és K+F alkalmazottak, illetve ráfordítások, 2001) 51,3 5,0 57,7 4,5 10,7 9,1 6,4 5,1 6,8 5,4 11,4 11,1 Részesedés % 58 8,3 7,1 Kutatóhelyekből K+F alkalmazottakból Forrás: KSH. K+F ráfordítás 1000 Ft/fő (1) 7-8 (2) 6-7 (1) 5-6 (2) 2-2 (1) Tudomány doktora Fő

10 7,9 Az 1000 lakosra jutó felsőoktatási hallgatók száma a régiókban, 1990 és ,0 2,8 19,1 16,4 46,5 5,9 24,9 8,3 24,4 8,2 25,8 9,7 26,6 Hallgatók száma hallgató/1000 lakos 47 Forrás: KSH Teljes munkaidőben foglalkoztatott oktatók száma oktatói munkakörök szerint 1990 és

11 Az MTA köztestületi tagjainak megoszlása tudományos fokozatok szerint az egyes területi bizottságok illetékességi területén 2002/2003-ban 365 VESZPRÉM Veszprémi Akadémiai Bizottság BUDAPEST 6199 MISKOLC Miskolci Akadémiai Bizottság 817 DEBRECEN Debreceni Akadémiai Bizottság Forrás: MTA. 642 PÉCS Pécsi Akadémiai Bizottság 523 SZEGED Szegedi Akadémiai Bizottság Tudományos fokozatok fő Tudományos doktor MTA doktora Kandidátus PhD Fokozattal rendelkezők száma (fő) A városhálózat tudásbázisának főbb tényezői A gazdasági fejlettség mutatói (11 változó, 62%) Vállalkozások, szja, iparűzési adó, munkanélküliség, gazdasági szolgáltatások, lokális fogyasztás paraméterei Iskolázottság és menedzsment mutatói (4 változó, 79%) Vezető foglalkozásúak, felsőfokú végzettségűek, szellemi foglalkozásúak, szolgáltatásokban foglalkoztatottak Humán-erőforrás mutatói (7 változó, 62%) Vezető oktatók aránya az összes oktatóból, főiskolai-egyetemi karok száma, felsőfokú oktatási intézményekben tanulók száma 1000 lakosra vetítve, lakosra jutó MTA köztestületi tagok száma Innovációs intézményhálózat és potenciál mutatói (4 változó, 82%) Innovatív kezdeményezések, K+F cégek, intézményi ellátottság, bejegyzett domain szerverek száma Társadalmi aktivitás mutatói (4 változó, 60%) Nonprofit szervezetek, adományozás, helyi nyilvánosság, EU népszavazás 11

12 Tudásalapú megújulás a magyar városhálózatban (A tudáscentrumok) 1. csoport: Szeged, Pécs, Debrecen Felsőoktatási és innovációs központok kedvező munkaerő-piaci és gazdasági paraméterek mellett 2. csoport: Miskolc, Nyíregyháza Felsőoktatási és innovációs központok kedvező munkaerő-piaci, de jóval kedvezőtlenebb gazdasági paraméterekkel 3. csoport: Győr, Székesfehérvár, Kecskemét Elsődlegesen innovációs központok megfelelő humán- és munkaerő-piaci paraméterekkel, különösen erős gazdasági potenciállal 4. csoport: Sopron, Szombathely, Veszprém, Békéscsaba, Kaposvár, Eger Magasan az átlag feletti felsőoktatási-humán, illetve társadalmi jellegű paraméterek, kedvező gazdasági és munkaerő-piaci, valamint iskolázottsági potenciállal 5. csoport: Szentendre, Szekszárd, Zalaegerszeg, Szolnok Kedvező munkaerő-piaci és társadalmi környezet mellett megjelenő átlag feletti humán- és innovációs adottságok 6. csoport: Gyöngyös, Keszthely, Gödöllő, Budaörs, Budakeszi Csak átlag közeli innovációs potenciál mellett megjelenő kiugró humánerőforrás állomány döntően felsőoktatási orientáltság 7. csoport: 20 város (pl. Pápa, Hódmezővásárhely, Salgótarján, Tatabánya, Dunaújváros, Komárom, Mosonmagyaróvár stb.) Egységesen mérsékelten fejlett városok az átlagosnál minimálisan kedvezőbb humán és innovációs adottságokkal Tudásalapú megújulás a magyar városhálózatban (A tudás félperifériái) 8. csoport: 23 város (pl. Tata, Visegrád, Hévíz, Gyula, Paks, Tiszaújváros, Balaton környéki üdülő települések stb.) Gazdasági, iskolázottsági és munkaerő-piaci szempontból kedvező adottságok, átlagos humán- és innovációs jellegű partnerekkel 9. csoport: 59 város (dunántúli kis- és középvárosok, dél-alföldi középvárosok) Átlagos gazdasági és társadalmi mutatók mellett kedvezőtlen innovációs lehetőségek, a megfelelő humán állomány hiánya 10. csoport: 59 város (kelet-magyarországi, dél-dunántúli városok) A kedvezőtlen innovációs, felsőoktatási és K+F jellegű adottságok mellé mérsékelten fejletlen gazdasági és társadalmi jellemzők párosulnak 11. csoport: 67 város (alföldi és észak-magyarországi városok) A hazai városhálózat leghátrányosabb helyzetű települései egységesen rossz fejlettségi mutatókkal, az innovációs potenciál teljes hiányával 12

13 Tudásalapú megújulás a városhálózatban, 2001 Forrás: saját szerkesztés Nemzeti Fejlesztési si Terv (NFT) operatív v programjai Gazdasági versenyképess pesség Humáner nerőforrás-fejlesztés Agrár- és vidékfejlesztés Környezetvédelem és infrastruktúra Regionális fejlesztés 13

14 HUMÁN ERŐFORRÁS FEJLESZTÉSI OPERATÍV PROGRAM (HEFOP) -A munkanélküliség megelőzése és kezelése (29,8 mrd) - A foglalkoztatási szolgálat fejlesztése (8,16 mrd) -A nők munkaerőpiacra való visszatérésének segítése (2,86 mrd) - Hátrányos helyzetű tanulók esélyegyenlőségének biztosítása az oktatási rendszerben (7,74 mrd) - A társadalmi befogadás elősegítése a hátrányos helyzetű csoportokkal foglalkozók humánerőforrásfejlesztésével (4,24 mrd ) - A hátrányos helyzetű emberek, köztük a romák foglalkoztathatóságának javítása (10,2 mrd) - Az egész életen át tartó tanulás feltételeinek megteremtése a közoktatási rendszerben (20,4 mrd) - A szakképzés tartalmi, módszertani és szerkezeti fejlesztése (10,84 mrd) -A felsőoktatás szerkezeti és tartalmi fejlesztése (6,78 mrd) - Munkahelyteremtéshez és a vállalkozói készségek fejlesztéséhez kapcsolódó képzések (17,0 mrd) -A felnőttképzés rendszerének fejlesztése (5,16 mrd) - Az oktatási és képzési infrastruktúra fejlesztése (25,2 mrd) - A társadalmi befogadást támogató szolgáltatások infrastrukturális fejlesztése (8,4 mrd) - Egészségügyi infrastruktúra fejlesztése az elmaradott régiókban (22,67 mrd) - Egészségügyi információs-technológia fejlesztés az elmaradott régiókban (4,1 mrd) Quo Vadis regionális és tudás? Tudás gazdaság beépítése a regionális fejlesztési programokba (Regionális Innovációs Stratégia, ROP?) Tudásrégiók programjainak összeállítása. Az intézményi együttműködések ösztönzése (közös fejlesztési programok, együttes támogatás). Intézményi rendszer regionális átgondolása (felsőoktatás, tudomány, K+F, innovációs hálózatok). Felkészülni a következő Európai Uniós tervezési időszakra ( ). Határozottabb, de együttes érdekérvényesítés itthon és külföldön (tudománypolitika regionális dimenziói). 14

15 Köszönöm a figyelmet! Rechnitzer János MTA RKK NYUTI Győr, Liszt Ferenc u. 10. rechnj@rkk.hu 15