of 14

Klastry meblarskie na tle struktury przestrzennej przemysłu meblarskiego w Polsce

3 views
All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.
Share
Description
Streszczenie: Przemysł meblarski to ważna gałąź polskiej gospodarki, a meble w 2016 roku były jed-nym z trzech głównych produktów eksportowanych z Polski (obok samochodów i komponentów branży motoryzacyjnej oraz artykułów spożywczych). Celem artykułu
Tags
Transcript
    Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa GeograficznegoStudies of the Industrial Geography Commission of the Polish Geographical Society 31 ( 1 )   ·  2017 ISSN 2080-1653 DOI 10.24917/20801653.311.3 W D Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, PolskaAdam Mickiewicz University in Poznań, Poland Klastry meblarskie na tle struktury przestrzennej przemysłu meblarskiego   w Polsce Furniture Clusters in the Spatial Structure of the Furniture Industry in Poland Streszczenie: Przemysł meblarski to ważna gałąź polskiej gospodarki, a meble w 2016 roku były jed-nym z trzech głównych produktów eksportowanych z Polski (obok samochodów i komponentów branży motoryzacyjnej oraz artykułów spożywczych). Celem artykułu jest przedstawienie wyników badań nad strukturą przestrzenną przemysłu meblarskiego w Polsce, ze szczególnym uwzględnieniem klastrów. Klastry rozumiane są dwojako: jako przestrzenne skupienia (koncentracje) firm meblarskich i zatrudnie-nia w meblarstwie, jak również jako sformalizowane porozumienia: inicjatywy i organizacje klastrowe zrzeszające podmioty branży meblarskiej na pewnym obszarze. Analizę przeprowadzono z wykorzysta-niem zarówno metod wskaźnikowych (iloraz lokalizacji, wskaźnik koncentracji Florence’a), jak i metod klasycznie stosowanych w geografii ekonomicznej oraz metod ekonometrii przestrzennej – lokalnych związków przestrzennych stanowiących terytorialne rozwinięcie tzw. autokorelacji przestrzennej. Wyniki badania wskazują ponadprzeciętną – w stosunku do innych branż przemysłu – koncentrację przestrzenną przemysłu meblarskiego w Polsce: na poziomie regionalnym i subregionalnym (powiatowym, np. w po-łudniowej i środkowej Wielkopolsce oraz w zachodniej części województwa warmińsko-mazurskiego). Inicjatywy i organizacje klastrowe są rozmieszczone na terenie siedmiu województw, nie tylko na tych obszarach, w których występują klastry – skupienia firm meblarskich. Szczegółowa analiza zrzeszonych w nich przedsiębiorstw oraz ich funkcjonowania pozwala jednak stwierdzić, że jakkolwiek zatrudnienie w trzech największych klastrach stanowi ok. 20% zatrudnienia w kraju, w meblarskich inicjatywach i or-ganizacjach klastrowych zrzeszonych jest mniej niż 1% firm obejmujących niespełna 1% wszystkich osób zatrudnionych w meblarstwie w Polsce.  Abstract: Furniture industry is an important branch of Polish economy. Furniture in 2016 is third in the ranking of products exported from Poland (with the first and second position occupied by cars and automo-bile parts, and consumables). The aim of the article is to present the results of a study devoted to the spatial structure of furniture industry in Poland and a place and role of clusters in this structure. Clusters are un-derstood twofold: as spatial concentrations of furniture companies and employment in furniture, but also as formalised cooperation agreements – furniture cluster initiatives and organisations located in certain areas. The analysis was conducted with the use of indicator methods (location quotient, Florence’s concentration indicator) commonly used in economic geography, but also methods of spatial econometrics – local spatial associations being a territorial extension of spatial autocorrelation. The study showed the above average (as compared to other branches) spatial concentration of furniture industry in Poland: on the regional (voivode-ships) and subregional (poviat) level, for example in the southern and central Wielkopolska and the western part of Warmia-Mazury. Cluster initiatives and organisations are located in seven regions, not only in the  Klastry meblarskie na tle struktury przestrzennej przemysłu meblarskiego… 39 areas where spatial concentrations of furniture companies are present. The study showed that three biggest clusters of furniture employed 20% of all employees of this branch and were important in the structure of furniture industry in Poland. However, less than 1% of furniture companies, employing less than 1% of furni-ture employees are actually associated in cluster initiatives and organisations. Słowa kluczowe: analiza klastrów; autokorelacja przestrzenna; iloraz lokalizacji; klastry; lokalne zależności przestrzenne Keywords: cluster analysis; clusters; local spatial associations; location quotient; spatial autocorrelation Otrzymano:  18 grudnia 2016 Received:  18 December 2016 Zaakceptowano:  11 lutego 2017  Accepted:  11 February 2017 Sugerowana cytacja / Suggested citation: Dyba, W. (2017). Klastry meblarskie na tle struktury przestrzennej przemysłu meblarskiego w Polsce. Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego , 31 (1), 38–51. W Klastry to popularna koncepcja badawcza w geografii ekonomicznej opisująca zjawisko przestrzennego skupiania się firm oraz instytucji jednej branży gospodarczej oraz two-rzenia pomiędzy nimi relacji. Od momentu wprowadzenia tego pojęcia w latach dzie-więćdziesiątych przez M.E. Portera (1990) koncepcja ta stała się przedmiotem licznych badań zarówno teoretycznych, jak i empirycznych (przegląd zagranicznych badań nad klastrami, wykonany z zastosowaniem metody bibliometrycznej, znajduje się w arty-kule: S.C.S. Cruz, A.A.C. Teixeira, 2010). Jedną z silnych branż polskiej gospodarki, w której przedsiębiorstwa mają tenden-cję do koncentracji w przestrzeni, jest meblarstwo (Jędrysiak, Piwoni-Krzeszowska, 2012; Ratajczak-Mrozek, Herbeć, 2013). Przykłady klastrów meblarskich w wybranych regionach w Polsce stanowiły przedmiot zarówno badań naukowych, jak i opracowań o charakterze strategii branżowych w województwach: wielkopolskim (Gorynia, Jan-kowska, Owczarzak, 2007; Kalupa, 2007), zachodniopomorskim (Szultka, Koszarek, Pi-wowarczyk, 2005; Kapuściński, Koszarek, Listwoń, Szultka, 2007), warmińsko-mazur-skim (Mackiewicz, Kwiatkowski, Sętorek, 2015), a także w konkretnym, swarzędzkim klastrze meblowym (Stryjakiewicz, 1999; Dyba, Stryjakiewicz, 2014). W badaniu zapre-zentowanym w niniejszym artykule przeprowadzono analizę rozmieszczenia klastrów sektora meblarskiego w całej Polsce. Klastry rozumiane są dwojako: jako przestrzenne skupienia firm meblarskich i zatrudnienia w meblarstwie oraz jako sformalizowane po-rozumienia: inicjatywy i organizacje zrzeszające firmy i instytucje branży meblarskiej na pewnym obszarze i tworzące możliwości współpracy między nimi.Badaniu przyświecały dwa podstawowe cele: metodologiczny i poznawczy. Cel metodologiczny obejmował identyfikację klastrów w przemyśle meblarskim w Pol-sce metodami statystycznymi i ekonometrycznymi. Obszary koncentracji (skupie-nia) firm meblarskich i zatrudnienia w meblarstwie wyznaczono na podstawie bazy danych wszystkich firm produkujących meble, m.in. przy pomocy niewykorzystywa-nej dotychczas w tym kontekście metody lokalnych zależności przestrzennych, będą-cej przestrzennym rozwinięciem metody autokorelacji przestrzennej. Cel poznawczy obejmował analizę znaczenia przemysłu meblarskiego w gospodarce Polski (produkcji sprzedanej i eksporcie), a także identyfikację sformalizowanych, meblarskich inicjatyw  40   W Di organizacji klastrowych, w których pod wspólną nazwą odwołującą się do koncepcji klastra, zachodzi kooperacja pomiędzy podmiotami branży meblarskiej. Cel ten został osiągnięty przy użyciu danych wtórnych: publikacji, stron internetowych. Następnie porównano, w jakim stopniu klastry – przestrzenne skupienia firm meblarskich, pokry-wają się z miejscami, w których zawiązano współpracę podmiotów meblarskich. M   Tematyka klastrowa podejmowana jest w Polsce w licznych pracach naukowych i ba-daniach (Brodzicki, Szultka, 2002; Gorynia, Jankowska, 2008; Skawińska, Zalewski, 2009; Kowalski, 2013). Jest to także jedno z narzędzi polityki innowacyjnej, szczególnie na poziomie regionalnym (ostatnio w kontekście tzw. inteligentnych specjalizacji). De-finicja klastra sformułowana przez Portera jest jednak niejednoznaczna, co spotkało się z krytyką części środowiska naukowego (Martin, Sunley, 2003), a także wprowadziło w literaturze naukowej oraz dokumentach polityki regionalnej wiele nieścisłości ter-minologicznych. Przegląd literatury i dokumentów dotyczących problematyki klastrów pozwala na wyznaczenie ich trzech podstawowych rodzajów ze względu na stopień sformalizowania (Dyba, 2016a):   –  klastry – przestrzennie skoncentrowane skupienia przedsiębiorstw i instytucji w pewnej branży gospodarczej,   –  inicjatywy klastrowe – sformalizowane działania podejmowane na rzecz współ-pracy przestrzennie skoncentrowanych podmiotów (firm i instytucji otoczenia biznesu) w pewnej branży gospodarczej,   –  organizacje klastrowe – instytucje koordynujące współpracę grupy przedsię-biorstw i instytucji z pewnej branży gospodarczej, zarejestrowane do pełnienia tej funkcji lub posiadające osobowość prawną.Podstawowymi warunkami istnienia klastra w pewnej branży jest koncentracja przestrzenna pewnej znaczącej liczby firm tej branży na jakimś obszarze, a także rela-cje i powiązania pomiędzy tymi firmami oraz firmami i instytucjami, organizacjami, sto-warzyszeniami w otoczeniu, niekiedy o sformalizowanym charakterze (Porter, 1990; Gorynia, Jankowska, 2008; Skawińska, Zalewski, 2009). Dotychczasowe publikacje na-ukowe w Polsce brały pod uwagę najczęściej tylko jeden z tych warunków, uznając, że klastrami są skupienia przestrzenne firm wybranych branż lub wszystkie działania i instytucje odwołujące się do koncepcji klastra. W niniejszym artykule podjęta zostaje próba połączenia obu warunków dla przemysłu meblarskiego.Tradycyjnie do określania koncentracji przestrzennej przemysłu w badaniach geo-graficznych stosuje się współczynnik lokalizacji, zwany również wskaźnikiem koncentra-cji Florence’a (ang. Coefficient of Localisation ,   F) oraz iloraz lokalizacji (ang. Location qu - otient  , LQ), w literaturze zwany także wykładnikiem lokalizacji. Współczynnik lokalizacji określa koncentrację badanego zjawiska we wszystkich badanych jednostkach (np. dla całego kraju). Iloraz lokalizacji jest sposobem pomiaru względnej nadwyżki lub niedobo-ru w występowaniu zjawiska w jednostce na tle całego zjawiska w kraju, w stosunku do wielkości bazowej (np. nadwyżki firm meblarskich w jednostce przestrzennej w stosun-ku do wszystkich firm w tej jednostce, ponadprzeciętnego zatrudnienia w meblarstwie w stosunku do całkowitego zatrudnienia w tej jednostce). Miary te są opisane w klasycz-nych podręcznikach geografii gospodarczej i regionalnej (Isard, 1965; Fajferek, 1966; Troc, 1991; za: Czapliński, Rachwał, Tobolska, Uliszak, 2013) i często wykorzystywane  Klastry meblarskie na tle struktury przestrzennej przemysłu meblarskiego… 41 Tab. 1. Metody badań koncentracji przestrzennej przemysłu – porównanieMetody statystyczne – wskaźnikowe Metody ekonometrii przestrzennej oparte na autokorelacji przestrzennejMiary globalneWspółczynnik lokalizacji(wskaźnik koncentracji Florence’a)Globalna statystyka autokorelacji przestrzennej I MoranaW ir  – procentowy udział jednostki przestrzennej i w wybranej wielkości przemysłu r w kraju (liczba firm meblarskich, zatrudnienie w meblarstwie)W i  – procentowy udział tejże jednostki przestrzennej w wielkości przyjętej za bazową (np. liczba firm ogółem, liczba ludności) n  – liczba jednostek przestrzennych c ij   – elementy macierzy bezpośredniego sąsiedztwa C    S  0  – suma elementów macierzy C     x  i  – jednostki obserwacjiInterpretacja: 0≤ F ≤1Im bliżej 1, tym większa koncentracja, im bliżej 0, tym większe rozproszenie, dyspersja: procentowe rozmieszczenie przemysłu we wszystkich jednostkach tak samo jak wartość podstawowa Interpretacja: I > [– 1/(n-1)] – dodatnia autokorelacja przestrzenna I < [– 1/(n-1)] – ujemna autokorelacja przestrzenna I = [– 1/(n-1)] – losowy rozkład przestrzennyMiary lokalneIloraz lokalizacji Lokalne związki przestrzenneW ir  – procentowy udział jednostki przestrzennej i w wybranej wielkości przemysłu r w krajuW i  – procentowy udział tejże jednostki przestrzennej w wielkości przyjętej za bazową  Z  i ,  Z   j   – odchylenia od średniej w  ij – standaryzowane macierze bezpośredniego sąsiedztwa C, obliczane według formuły w  ij   = c ij   / ∑ c ij  Interpretacja: LQ = 1 – proporcjonalność rozmieszczenia przemysłu w danej jednostce przestrzennej w stosunku do wartości przyjętej za bazową LQ >1 – nadproporcjonalność rozmieszczenia przemysłu, „nadmiar” w jednostce LQ < 1 – stosunkowy „niedobór” w jednostceSkupienia mogą przyjmować układ: high-high  (HH) – jednostek o wysokich wartościach badanej cechy, otoczonych przez jednostki o również wysokich wartościach low-low   (LL) – jednostek o niskich wartościach otoczonych przez podobnych sąsiadów high-low   (HL) i low-high  (LH) – jednostek wyraźnie odróżniających się od otoczeniaŹródło: opracowanie własne na podstawie Czapliński i in. (2013) oraz Kossowski (2009) w badaniach przestrzennych przemysłu w Polsce (Stryjakiewicz, 1999; Rachwał, 2010). Iloraz lokalizacji był również wykorzystywany jako metoda identyfikacji potencjalnych klastrów w Polsce (Kowalski, 2013; Brodzicki, Kuczewska, 2013). Innym niewykorzystywanym dotychczas sposobem wyznaczania klastrów – ob-szarów koncentracji przestrzennej zjawisk – są metody ekonometrii przestrzennej oparte na autokorelacji przestrzennej, cechujące się tym, że uwzględniają zależno-ści przestrzenne (przestrzenne zależności funkcyjne) pomiędzy jednostką a innymi jednostkami. W metodach tych do obliczeń włącza się macierze sąsiedztwa między jednostkami 1 . Współczynnik I Morana to miara globalna, w syntetyczny sposób cha-rakteryzująca autokorelację przestrzenną, a zatem korelację pomiędzy wartościami 1 Wybrane metody ekonometryczne oraz elementy modelowania przestrzennego do wyznaczania klastrów – przestrzennych skupień firm w wybranych branżach zastosowane zostały w pracy: Brodzicki, Kuczewska (2013).  42   W Dobserwacji jednej zmiennej w jednostce terytorialnej w stosunku do obszarów bez-pośrednio ją otaczających (pozwala stwierdzić, czy zależność przestrzenna występuje pomiędzy wszystkimi jednostkami i jak jest silna) (Cliff, Ord, 1973; za: Suchecki 2010). Lokalne związki przestrzenne I Morana ( Local Indicators of Spatial Association – LISA) pozwalają określić dla każdej jednostki lokalne odchylenia od globalnego wzorca auto-korelacji przestrzennej, poprzez wyznaczenie podobieństwa jednostki do jej sąsiadów. W wyniku zastosowania analizy LISA możliwe jest sprawdzenie, czy dana jednostka jest otoczona przez inne jednostki o podobnych albo różnych wartościach zmiennej w stosunku do losowego rozmieszczenia tych wartości w przestrzeni (Anselin, 1988; 1995; za: Kopczewska, 2006; Kossowski, 2009). Porównanie metod badań koncentracji przestrzennej przemysłu znajduje się w tab. 1.W prezentowanych w niniejszym artykule badaniach lokalne statystyki I Mora-na pozwoliły zidentyfikować efekty aglomeracyjne – skupienia podobnych wartości w zakresie liczby firm meblarskich i zatrudnienia w meblarstwie w Polsce 2 . Za kla-stry – określane również jako tzw. hot spoty (ang. hot spots ) – uznano układy wyso-kie–wysokie (ang. high-high ), czyli obszary wysokich wartości liczby firm meblarskich i zatrudnienia w meblarstwie, otoczone przez obszary o równie wysokich wartościach tych zmiennych. P   P   2005–2015 Od końca lat dziewięćdziesiątych, a zwłaszcza po wstąpieniu do Unii Europejskiej, na-stępuje w Polsce systematyczny wzrost produkcji sprzedanej przemysłu meblarskiego. W 2015 roku wartość produkcji sprzedanej wyniosła 39,1 mld zł. Średnioroczne tempo wzrostu tego przemysłu w latach 2005–2015 wyniosło 6,1%, a w latach 2012–2015 (po niewielkim spowolnieniu spowodowanym ogólnoświatowym kryzysem gospodar-czym) – 10,7% (przy wartości 2,3% dla całego przetwórstwa przemysłowego, ryc. 1). Rozwój produkcji mebli w ostatnich latach pozwolił polskiej branży meblarskiej na awans na pozycję szóstego największego producenta mebli na świecie i umocnienie się na trzecim miejscu wśród europejskich gospodarek (pierwsza piątka to Chiny, USA, Niemcy, Włochy i Indie). W latach 2005–2015 systematycznie rósł też eksport mebli (ryc. 2). W 2015 roku w stosunku do roku poprzedniego eksport wzrósł o 8% do rekordowego poziomu 8,6 mld euro wyeksportowanych mebli. Saldo bilansu handlowego wyniosło 7,1 mld euro i wśród branż przetwórstwa przemysłowego ustępowało jedynie przemysłowi motoryzacyjnemu (saldo 7,4 mld euro) i spożywczemu (saldo 7,3 mld).Dane z pierwszych trzech kwartałów 2016 roku potwierdzają kontynuację trendu wzrostowego w zakresie wielkości produkcji sprzedanej meblarstwa i eksportu mebli. Ponadto, jak wskazują raporty branżowe ( Polskie meble… , 2016), wysoka i wzrostowa jest w produkcji mebli rentowność netto – w 2015 roku na poziomie 5,8%, a także ren-towność kapitału (ROE) – w 2015 r. 16,2% (średnia dla przetwórstwa przemysłowego to 12,2%). 2 W publikacjach z zakresu ekonometrii przestrzennej wszystkie te typy aglomeracji określane są jako klastry, np. „klastry niskich wartości cechy/zjawiska” lub „klastry wysokich wartości cechy/zjawiska”. Osob-no wyróżnia się tzw. outliersów   – obszary o wysokiej wartości badanej zmiennej, otoczone przez obszary o niskich wartościach zmiennej lub na odwrót.
Related Search
Advertisements
Related Docs
View more...
We Need Your Support
Thank you for visiting our website and your interest in our free products and services. We are nonprofit website to share and download documents. To the running of this website, we need your help to support us.

Thanks to everyone for your continued support.

No, Thanks