A hazai innovációs teljesítmény regionális szerkezete

Cikksorozatunk harmadik részében az innovációs teljesítmény területi, regionális egyenlőtlenségeit mutatjuk be. Az innováció területi megoszlása szempontjából az első elemzendő kérdés az alkalmazottak, beleértve a tudományos kutatókat is területi megoszlása.

1. ábra: A K+F szektorban dolgozók megoszlása régiónként 2020-ban (Forrás: R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

Magyarországon a hivatalos statisztikák szerint 2021-ben 61 ezer kutatás fejlesztéssel foglalkozó alkalmazott, tudományos kutatót tartottak nyilván. Az adatokból látható, hogy a K+ F szektorban meghatározó szerepe van a Közép-magyarországi régiónak, azon belül Budapestnek, ahol az érintettek többsége, 57%-a dolgozik. A legalacsonyabb arány, 4%, Észak Magyarországon van, ami azt mutatja, hogy a Miskolci Egyetem vagy a Nyíregyházi Főiskola nem tud nagy húzóerőt biztosítani. Figyelemreméltó, hogy sem Nyugat- sem Dél-Dunántúl nem rendelkezik magas K+F alkalmazotti aránnyal, pedig ez az a terület, ahová a multinacionális vállalatok először érkeztek, és egyébként a Széchenyi István Egyetem be is kapcsolódott az Audi fejlesztéseibe.

• 2. ábra: A K+F-szektorban alkalmazottak, kutatók száma, 2020. (Forrás: R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

Az 2. ábrán a kutatók és a K+F szektorban dolgozó alkalmazottak megoszlását lehet látni szintén területi megoszlásban. Általánosságban is elmondható, hogy nagyon magas a kutatók aránya az alkalmazottakhoz képest, ami nem biztos, hogy teljes egészében pozitív jelenség. Közismert, hogy a kutatás csapatmunka, amiben fontos szerepe van a nem kutatói végzettséggel rendelkezőknek is, sőt középfokú végzettséggel is be lehet kapcsolódni a tudományos tevékenységbe. Ez a magas arány Magyarországon arra enged következtetni, hogy a kutatók végeznek olyan munkát, amit nem nekik kellene végezni. Ez pazarlás az emberi tényezőben, és alapvetően a vezetési-szervezési munka hiányára utal a szakmai műhelyek esetében. A kutatók nem biztos, hogy jó vezetők, a vezetőnek viszont tisztelnie kell a kutatói teljesítményt. A területi megoszlás a kutatók és az alkalmazottak között azt mutatja, hogy az országos aránytól nincs jelentős eltérés, mindenhol kevés kutatói asszisztenciát kapnak a kutatók.

Ha megvizsgáljuk a létszám változást 2010 és 2020 között a foglalkoztatottak arányában, akkor azt látjuk, hogy a legnagyobb mértékben Közép-Dunántúlon nőtt 2010-hez képest a K+F szektorban tevékenykedők száma. (3. ábra) Az országos átlag 189 százalék volt, ezzel szemben Közép-Dunántúlon ez az érték 276 százalék. Dél-Dunántúl szintén átlag feletti értéket mutat, a többi régió átlag alatti. Közép-Dunántúlon két intézmény húzta ezt az emelkedést, a veszprémi Pannon Egyetem és Székesfehérvár a sajátos ipari ökoszisztémájával. A Pannon Egyetem a vegyipari kutatások központja, de jelentős anyagtudományi és informatikai fejlesztések is elkezdődtek az egyetemen. Ezek magyarázhatják az előretörést.

• 4. ábra: A kutatók arányának változása 2010 és 2020 között az innovációs alkalmazottak között (Forrás: R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

A 4. ábrán látható a kutatók arányának változása 2010 és 2020 között az innovációs alkalmazottak között. Magyarországon az innovációval érintettek között a kutatók aránya az évtized alatt némileg emelkedett, átlagosan 2,8%-kal, 67,8%-ról, (2010); 70,6%-ra, (2020). Az ábráról leolvasható Közép-Magyarország túlsúlya a kutatók arányát tekintve, azaz a kutatók alapvetően Budapesten akarnak dolgozni, ugyanakkor itt kapják a legkevesebb kutatói asszisztenciát munkájukhoz. A többi régió átlag alatti, azaz humán támogatás tekintetében jobb képet mutat. Érdekes a Dél-Dunántúl hullámzása, ami valószínűleg a Pécsi Tudományegyetem létszám fluktuációja utal.

• 5. ábra. Az innovációs munkahelyek megoszlása szektorok szerint az egyes régiókban 2020. (Forrás: R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

Az 5. ábrán a K+F feladatokat ellátó alkalmazottak szektorális megoszlását mutatja üzleti, kormányzati és egyetemi szektorokra, beleértve a kutatóintézeteket is. Az országos megoszlás szerint 25% dolgozik az akadémiai szférában, 17% a közszférában és 59% az üzleti világban, ami nem annyira rossz megoszlás. Érzékelteti, hogy az üzleti szféra komoly erőfeszítéseket tesz az innovációs aktivitás terén. A területi megoszlás azonban nagyon egyenetlen, az innovatív cégek három területen összpontosulnak: Közép-Magyarországon, Közép-Dunántúlon és Nyugat-Dunántúlon. Átlagos Észak-Magyarország, de a Dél-Dunántúl és az Észak-Alföld nagyon alacsony arányú. Ezeken a területeken a felsőoktatási intézmények és a multinacionális cégek nem tudták mozgásba lendíteni a gazdaság egészét, pedig nagy múltú intézményekről van szó, a Pécsi Tudományegyetemről és a Miskolci Egyetemről. Ismét szembeszökő Közép-Dunántúl erős teljesítménye ezen a téren, ami erősen kapcsolódik a vegyipari és a gépipari fejlesztésekhez. Székesfehérvár érdekessége, hogy ott felsőoktatási intézmény eddig nem tudott tartósan gyökeret verni, megmaradt Budapest vonzáskörzetében és annak ellenére magas színvonalú teljesítményt nyújt.

• 6. ábra.  Kutató nők aránya az egyes régiókban 2020. (Forrás: R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

A kutatók között Dél-Dunántúlon a legmagasabb a nők aránya, de ott is csak 21 százalék. A legalacsonyabb érték, 13% Nyugat Dunántúlon található. Az adatok szerint a legjobb esetben minden ötödik kutató nő, ami mélyen elmarad az Európai Unió átlagától és a nemzetközi tendenciáktól is. A fejlettebb országok sokkal nagyobb egyenlőségre törekednek. Ahogy más kutatások is kimutatták, ez méltányossági és hatékonysági szempont egyszerre. A nők részvétele a kutatásokban jelentősen növeli a kutatás hozzáadott értékét, ezért ez fontos innovációpolitikai cél lehetne.

• 7. ábra: Nők aránya az innovációs szektorokban országos összesen, 2010-ben és 2020-ban (Forrás: R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

A helyzetet súlyosbítja, hogy a 7. ábra adatai szerint országosan összesen 2010 és 2020 között a K+F területen dolgozó nők aránya minden szektorban csökkent. Leginkább az üzleti szektorban 6,1%-kal, a közszférában 4,5%-kal, az egyetemeken 2,6%-kal. Ez az adat már a teljes K+F szektor megoszlását mutatja, annak regionális bontása hiányzik csak.

Az innovációs szektor teljesítménye regionálisan

Az innovációs tevékenység aránya az adott régió gazdasági teljesítményéhez szintén nagyon egyenlőtlen képet mutat. A foglalkoztatotti arányt tekintve azt találjuk, hogy messze a legnagyobb arányt Közép Magyarországon képviseli, ott a teljes foglalkoztatotti létszám 1,3 százaléka dolgozik a K+F szektorban. Ha a régiót kettéválasztjuk, akkor Budapesten ez az arány 3%, Pest megyében 0,4% 2020-ban. Mivel ez az érték ennyire kiugró, ezért nem szerepeltettük a 8. ábrán.

(Forrás: Eurostat, Researchers, all sectors by NUTS 2 regions [TGS00043])

A többi régió közül a legmagasabb érték 2020-ban a Dél-Alföldön van, valószínűleg a Szegedi Tudományegyetemhez kapcsolódó fejlesztések jelentős húzóerőt okoztak a foglalkoztatotti állományban. Meg kell említeni, hogy Észak-Magyarországot leszámítva nincs jelentős eltérés a régiók között és a hullámzások jól tükrözik az Európai Unió támogatásainak ciklikusságát. Észak-Magyarország ezzel szemben más képet mutat, az a régió tartósan leszakadni látszik, ami az innovációpolitika számára komoly kihívás.

• 9. ábra. A K+F szektor teljesítményének, termelési értékének alakulása régiónként 2000-2020 (Forrás: Eurostat, Researchers, all sectors by NUTS 2 regions [TGS00043])

A 9. ábra a K+F szektor termelési értékének változását mutatja 2000 és 2020 között. Egyrészt látható az általános emelkedő trend minden régióban, ami fontos jele a tudásalapú gazdaság térhódításának. Ugyanakkor érzékelhető a jelentős eltérés is a régiók között, és a legfontosabb probléma az egyenlőtlenség növekedése. Az áttekinthetőség kedvéért ebből az ábrából is kivettük Budapestet és Közép-Magyarországot. Ez alapján az látszik, hogy Közép-Magyarország ugrásszerű fejlődést produkált, amit a Dél-Alföld (SZTE) és az Észak Alföld (Debreceni Egyetem) szorosan követ. Észak-Magyarország és Dél-Dunántúl viszont tartósan le van szakadva. A bányászat, ami a Miskolci Egyetem „magtechnológiája” nem tud húzóágazattá válni a térségben, a mezőgazdasági adottságok nem annyira kedvezőek, leszámítva a tokaji borvidéket, ami azonban csak korlátos keretek között bővíthető. Dél-Dunántúlon szintén nem tudta a Pécsi Tudományegyetem megtalálni a térség regionális fejlődéséhez való hozzájárulásának a növelését.

• 10. ábra K+F-szektor termelési értéke a GDP%-ban szektoronként, régiónként, 2020. (Forrás: Eurostat, GERD by sector of performance and NUTS 2 regions [RD_E_GERDREG__custom_4368512])

Ha megvizsgáljuk a fenti érték szektorális bontását (üzleti, kormányzati, egyetemi) euróban változatlan árakon, kiszűrve az inflációt, akkor hasonló tendenciát látunk, mint a K+F foglalkoztatottak megoszlása esetében, azaz Közép-Magyarország és a Közép-Dunántúl húz, míg a többi régió le van szakadva. Természetesen mindenhol az üzleti szféra vezeti a K+F termelést, de meg kell jegyezni, hogy Dél-Dunántúlon majdnem kiegyenlített az arány, azaz jelentős egyetemi túlsúlyt lehet látni. Hasonló megoszlás látunk az Észak-Alföldön, azaz a Debreceni Egyetem teljesítménye nem feltétlenül konvertálódik az üzleti világba. Összességében látható, hogy az egyetemek között kiegyenlítettebb a teljesítmény. 

• 11. ábra Egy főre jutó K+F termelési érték euróban, régiónként, 2020. (Forrás: GERD by sector of performance and NUTS 2 regions [RD_E_GERDREG__custom_4368444])

A 11. ábrán a termelés a termelékenységet néztük az egy főre jutó K+F termelési értékkel euróban. Ebben is természetesen Budapest vezet. A legrosszabb helyzetben levő régiók ugyanazok, mint amit korábban már leszakadóként definiáltunk, Észak-Magyarország és Dél-Dunántúl, azaz ebben a két régióban nem csak kevesen vannak, hanem alacsony a termelékenységük is.

• 12. ábra A regionálisan a K+F szektorban foglalkoztatottak és a termelékenység közötti kapcsolat 2018-2020 átlag alapján (Forrás: Eurostat, GERD by sector of performance and NUTS 2 regions, R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

A 12. ábra az egy kutatóra jutó termelési érték és a K+F alkalmazottak közötti kapcsolatot mutatja a régiók között. Az ábra legfontosabb üzenete egyrészt Budapest túlsúlya, ami azt támasztja alá, hogy az innovációs ökoszisztéma egyik feltétele a koncentráció az emberi tényezőben. Sok kutatás támasztja alá, hogy az innovációban a tevékenység földrajzi közelsége sokat számít még akkor is, ha a digitális technikák lehetővé a távmunkát. A kutatások szerint az inspiratív környezet, olyan kultúrát hordozó terek kialakítása, amelyek ösztönzik az alkotást létrehozása alapvető fontosságú.  Ezt szokták spill-over hatásnak mondani, amire érdekes példa a Google és az Apple dolgozói, akik a legenda szerint a két épület között ebédelnek és abból születnek a nagy dolgok. Ennek némileg emelkedettebb megfogalmazása, hogy a cégek számára nagy számban jelen van a szakképzett munkaerő helyben, és a beszállítói kör is specializálódik. A többi régiót vizsgálva a szokásos rangsort látjuk, illetve az erős tömörülést a régiók között.  

• 13. ábra. A regionálisan a K+F szektorban foglalkoztatottak és a termelékenység közötti kapcsolat alakulása 2018-2020 között (Forrás: Eurostat, GERD by sector of performance and NUTS 2 regions, R&D personnel and researchers by sector of performance, sex and NUTS 2 regions [RD_P_PERSREG__custom_4372276])

A 13. ábra 2018, 2019 és 2020. év átlagos adatait mutatja. 2020 a koronavírus-járvány és a támogatott kutatói állások miatt kicsit eltért a korábbi két évtől, nem jelentősen ugyan, de mégis úgy láttuk, hogy helyesebb kivenni az elemzésből. A két ábra a regionálisan a K+F szektorban dolgozók (alkalmazottak, kutatók) számát és az egy főre jutó termelékenység (megtermelt érték euróban) közötti kapcsolatot mutatja. A könnyebb áttekinthetőség kedvéért ebből kivettük Budapestet. Látható, hogy a kutatók, vállalatok, egyetemek tudáskoncentrációja nagyobb termelékenységgel párosul, bár az eltérés nem jelentős. Az adatok azt is bizonyítják, hogy a vállalatok száma összekapcsolódik a termelékenységgel, azaz ebben a szektorban a kis, mikro cégek aránya javítja a termelékenységet, hiszen ezek a cégek foglalkoztatnak Magyarországon minden öt kutatóból hármat.