Roxana RUSU Academia de Studii Economice din Bucureşti ... Roxana.pdf · Crearea unui model...
Transcript of Roxana RUSU Academia de Studii Economice din Bucureşti ... Roxana.pdf · Crearea unui model...
130
Roxana RUSU
Academia de Studii Economice din Bucureşti
IMPACTUL GRADULUI DE INOVARE ASUPRA PERFORMAŢEI
ORGANIZAŢIEI
INNOVATION IMPACT ON ORGANIZATIONAL
PERFORMANCES
Abstract. In business and economics, innovation is the catalyst to growth. In the
organizational context, innovation may be linked to positive changes in efficiency,
productivity, quality, competitiveness and market share.
Innovation can be described as the transformation of ideas into value, the
energy for continuous improvement, the opportunity to create market
differentiation and competitive advantage. From a business perspective, innovation
can manifest as developing and launching new products and services or
reorganizing internal processes that reduce costs, accessing new markets.
Measuring performance in terms of innovation is a new area and many companies
have little experience in determining appropriate performance indicators. Many of
innovation indicators can be considered to be subjective, which implies a difficulty
in assessing the impact of innovation on the organization’s performance.
This paper seeks to identify a quantifiable connection between the average stock
price, which is an indicator of interest for investors and several metrics that reflect
an innovation degree. The final objective of this study is to describe the link
between the performance and novelty elements of organizations though a multiple
linear regression model.
Keywords: innovation, efficiency, competitive advantage
Clasificarea JEL: C22
1. INTRODUCERE
În mediul economic actual, cele mai importante resurse ale unei companii sunt
de cele de informare, de inovare, creativitate, capital intelectual. În contextul
globalizării și dezvoltării foarte rapide a tehnologiei, cunoștințele reprezintă
factorul cel mai relevant în evaluarea performanțelor unei entități economice.
Nivelul de active necorporale, indiferent dacă înregistrate în contabilitate sau nu,
poate reprezenta un important avantaj competitiv. În prezent, fie că sunt bazate pe
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei
131
standarde naționale sau internaționale, sistemele contabile permit înregistrarea unei
componente foarte mici a activelor necorporale ale organizatiei.
O entitate economică poate fi văzută ca o combinație de trei ingrediente
principale: resursele, fluxurile de resurse și transformarea resurselor. Perspectiva
necorporală asupra resurselor subliniază importanța acestei bogății ascunse pentru
societăți și pentru economia națională.
Cuantificarea inovaţiei ca parte componentă semnificativă a capitalului
intelectual este esențială pentru dezvoltarea unei strategii pe termen lung: găsirea
argumentelor pentru a susține o decizie de extindere, stabilirea de modalități pentru
recompensarea personalului mai eficient, analiza poziția companiei în raport cu
concurența și atragerea de noi investitori.
Crearea unui model econometric, face posibila măsurarea modului in care o
modificare a nivelului de cercetare-dezvoltare sau a altor indicatori de inovare
afectează preţul mediu pe acţiune al unei companii. O astfel de ecuaţie ar putea fi
un instrument util în procesul de luare a deciziilor permiţănd derularea unor analize
de senzitivitate.
Prezentul studiu îşi propune testarea unui model de regesie liniară multiplă care
sa cuantifice relaţia dintre preţul mediu pe acţiune ca expresie a imaginii de
ansamblu a performaţei companiilor si un set de indicatori: valoarea patentelor şi
licenţelor folosite de organizaţii pe acţiune, randamentul investiţiilor in domeniul
de cercetare-dezvoltare si valoarea contabilă a unei acţiuni.
2. DEFINIREA CONCEPTULUI DE INOVAŢIE ŞI CLASIFICAREA
TIPURILOR DE INOVARE
În literatura de specialitate au aparut mai multe definiţii ale conceptului de
inovaţie oferite de către diferiţi specialişti. Însă nu putem spune ca există o definiţie
general acceptată.
Conform dicționarului Merriam-Webster Online, inovaţia este procesul de
transpunere a unei idei sau a unei invenţii într-un bun sau serviciu care creează
valoare sau pentru care clienții vor plăti.
Pentru a fi numită inovație, o idee trebuie să fie replicabilă la un cost economic
și trebuie să safisfacă o necesitate specifică. Inovarea implică aplicarea deliberată
de informații, imaginație și inițiativă în obţinerea de valori mai mari din resursele
controlate, și include toate procesele prin care idei noi sunt generate și transformate
în produse utile. În afaceri, inovarea apare de multe ori, atunci când ideile sunt
aplicate de către companie pentru a satisface în continuare nevoile și așteptările
clienților. Într-un context social, inovarea contribuie la crearea de noi metode
pentru crearea de alianțe, asociaţii în participaţie, ore de lucru flexibil, precum și
crearea puterii de cumpărare a consumatorilor.
Roxana Rusu
132
Inovația nu se limitează la știință și tehnologie.În sens larg, inovația poate fi și
socială (în sisteme sociale), artistică, în domeniul administrativ, în afaceri, în
îngrijirea medicală etc. În sociologie, inovația este definită ca un proces de
influență care conduce la o schimbare socială și al cărei efect este respingerea
normelor sociale existente și adoptarea unor norme noi.
Tipul de inovație este un diferențiator obișnuit utilizat în literatură. Manualul
OSLO versiunea 3 din 2005 a propus clasificarea inovațiilor în patru categorii:
inovația de produs;
inovația de proces;
inovația de marketing;
inovația organizațională
Manualul OSLO recomandă următoarea definiție conceptuală a inovației
(tehnice): "O inovație este implementarea unui produs nou sau îmbunătățit
semnificativ (un bun sau serviciu), sau a unui proces, a unei metode noi de
marketing, sau a unei metode de organizare noi în practica afacerilor, în
organizarea locurilor de muncă sau în relațiile externe". Cerința minimă pentru o
inovație este aceea că produsul, procesul, metoda de marketing sau metoda de
organizare trebuie să fie noi (sau semnificativ îmbunătățite) pentru firmă.
O inovație de produs este "introducerea unui bun sau serviciu care sunt noi sau
îmbunătățite semnificativ în ceea ce privește caracteristicile lor sau utilizările
intenționate". Acestea includ îmbunătățiri semnificative ale specificațiilor
tehnice,componentelor și materialelor, ale software-ului încorporat, ale atitudinii
prietenoase față de utilizatori sau ale altor caracteristici funcționale. Inovațiile de
produs pot utiliza noi cunoștințe sau tehnologii, sau se pot baza pe noi utilizări sau
combinații ale cunoștințelor și tehnologiilor existente. Termenul produs se
folosește pentru a acoperi atât bunuri cât și servicii.
Inovația de proces este implementarea unei metode noi sau îmbunătățite
semnificativ de producție (de exemplu noi procedee de fabricație sau fluxuri
tehnologice) sau unei metode noi de livrare. Aceasta include schimbări
semnificative în tehnici, echipamente tehnologice și/sau ale software-ului.
Rezultatul inovării de proces trebuie să fie semnificativ în ceea ce privește: nivelul
producției, calitatea produselor sau reducerea costurilor de producție și distribuție.
Inovația de marketing este implementarea unei noi metode de marketing care
implică schimbări semnificative ale designului produsului sau ale ambalajului, noi
metode de vânzare, de plasare a produsului, de promovare a produsului sau în
privința politicii de prețuri. Inovațiile de marketing au scopul de a satisface mai
bine necesitățile clienților, urmăresc deschiderea de noi piețe sau o poziționare
nouă a produselor firmei pe piață, cu obiectivul de a crește vânzările firmei.
Inovația organizațională este implementarea unei noi metode de organizare în
practicile de afaceri ale firmei, în organizarea locurilor de muncă sau în relațiile
externe ale firmei. O astfel de inovație urmărește creșterea performanțelor firmei
prin reducerea costurilor administrative sau ale tranzacțiilor, îmbunătățirea
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei
133
satisfacției la locurile de muncă (și astfel a productivității forței de muncă) sau
reducerea costurilor de aprovizionare. Acest tip de inovare pare acum să ofere
soluții pentru o dezvoltare organizațională mai durabilă și mai greu de imitat de
către competitori. În plus, poate chiar caracterul oarecum nedefinit al noțiunii de
inovare organzațională (managerială) îi conferă o atractivitate sporită în ochii celor
ce nu se mulțumesc cu soluțiile facile. (Ciumara, Explorarea funcțiilor economice
ale consultanței în practicile inovative de management în condițiile dezvoltării
economice durabile, 2013)
În SUA multe inovații organizaționale au avut loc în distribuție. Exemple de
inovații organizaționale includ introducerea sistemelor de management al lanțului
de aprovizionare, a sistemului de management al calității etc. În sens general,
termenul "inovație organizațională" se referă la crearea sau adoptarea unor idei sau
comportamente noi pentru organizație, prin schimbări și adaptări interne ale
organizației care inovează (Lam, 2004).Pot fi introduse schimbări în strategie,
structură, competențe în procese, sisteme de stimulare sau cultura în inovare a
organizației,reorganizarea întregii organizații. Între inițiatorii inovației
organizaționale (manageriale) se numără în principal managerii organizațiilor,
consultanții în management și reprezentanții mediului academic (Ciumara, 2011).
3. MODALITĂŢI DE CUANTIFICARE A INOVAŢIEI
Unele lucruri sunt în mod inerent mai ușor de măsurat decât altele. De
exemplu, un obiectiv cum ar fi "Creşterea veniturilor" este destul de ușor de
urmărit şi de cuantificat. Dar alte obiective strategice, în special cele legate de
procese interne ale organizaţiilor, de perspective de învățare și de creștere, au fost
istoric mai greu de masurat.
Un obiectiv aparent dificil de evaluat este "Inovaţia". De cele mai multe ori,
inovaţiae văzută ca un obiectiv strategic în perspectiva proceselor internepe harta
strategică la nivelul întregii organizații. Rădăcinile sale sunt de obicei găsite in
intenţia de extindere a afacerilor sau in intenţia de a îmbunătăţi sectorul
operaţional. Astfel, transformarea prin inovaredevine un factor cheie.
O metodă optimă de măsurare trebuie să determine daca organizaţia face un
progres vizibil către atingerea unui anumit obiectiv. Astfel se pot identifica o serie
de criterii de selecţie pentru alegerea unei metode potrivite de măsurare cum ar fi,
posibilitatea de a stabili obiective semnificative, accesibilitatea colectării şi folosirii
datelor, posibilitatea de a agauda un grad mai mare de complexitate metodei.
Inovarea este o activitate complexă, cu multe componente care interacționează
între ele, iar procesul de inovare nu este ușor de cuantificat. Metoda cea mai
obișnuită de măsurare a inovației se bazează pe utilizarea unor indicatori indirecți:
date asupra cercetării-dezvoltării;
date asupra brevetelor de invenție.
Roxana Rusu
134
Cheltuielile de cercetare-dezvoltare reprezintă un indicator care măsoară o parte
a intrărilor (inputuri) în procesul de inovare şi indică resurse cheltuite. Acest
indicator are dezavantaje majore :cheltuielile pentru cercetare-dezvoltare nu
echivalează totdeauna cu inovații de succes, nu conduc în mod necesar la produse
și/sau procese îmbunătățite. Acest indicator este o măsură supraestimată a inovării,
deoarece poate include și eforturi de cercetare-dezvoltare eșuate.
Un indicator cheie de performanţă cu mai multe avantaje este randamentul
investiţiei in cercetare-dezvoltare (R&D ROI). Acesta este exprimat prin raportul
dintre valoare obţinută ca diferenţă între marja brută şi cheltuielile de dezvoltare şi
valoare efectivă a cheltuielilor de dezvoltare. Fiind un indicator agregat, acesta
oferă o imagine de ansamblu asupra rezultatelor procesului de cercetare-dezvoltare.
(Malinoski M., 2011)
Brevetele de invenție reprezintă un indicator obișnuit pentru inovare, care are
avantaje remarcabile:
brevetele sunt acordate pentru tehnologii inventive, cu perspective de٭
comercializare;
sistemul brevetelor de invenție înregistrează sistematic informații importante٭
asupra invențiilor.
Totuși, numărul brevetelor de invenție are și dezavantaje ca indicator al
inovațiilor: nu toate inovațiile sunt brevetate ca invenții, iar pe de altă parte, un
inventator nu este în mod necesar și inovator, dacă invenția nu este comercializată
sau introdusă în producție.
Au fost dezvoltați noi indicatori care permit măsurarea directă a inovațiilor:
numărul de inovații;
analiza activităților inovative în firme.
Numărul de inovații este o măsură directă a inovațiilor și constituie o abordare
"pe obiect", deoarece se concentrează pe inovațiile înseși. Dezavantajul acestui
indicator este că tinde să favorizeze inovațiile radicale, față de cele incrementale și
exclude inovațiile nereușite. Analiza activităților inovative la nivelul firmelor
colectează informații asupra inovațiilor direct de la firme prin analize și interviuri,
și constituie o abordare "pe subiect". Această abordare a devenit în prezent metoda
standard de colectare a informațiilor asupra inovațiilor din industrie. Dezavantajul
major al acestui indicator constă în faptul că reprezentativitatea rezultatelor
depinde de rata de răspuns a firmelor la interviuri. (Becheikh, 2006)
4. ANALIZA DATELOR
Inovarea ca o parte a capitalului intelectual, este, în general, considerată a fi
principalul motor al creșterii economice în economia globală de astăzi. Prin
implementarea inovării în organizații, se pot obține produse cu caracteristici
calitative mai bune, servicii de calitate îmbunătățite, noi procese de producție, cu o
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei
135
eficiență îmbunătățită, modele îmbunătățite ale sistemului de management al
afacerilor, modele moderne de management al forței de muncă.
Există mai multe elemente declanșatoare care motivează antreprenorii și
organizațiile de inovare, cum ar fi: creșterea cotei de piață, pătrunderea pe noi
piețe, îmbunătățirea calității produselor, extinderea gamei de produse, inlocuirea
produselor depășite și reducerea impactului negativ asupra mediului. Dar mai mult
decât atât, rezultatele obținute prin inovare pot avea un impact semnificativ asupra
valorii de piață a companiei. Acest lucru ar putea fi un aspect important în procesul
de luare a deciziilor pentru managerii de companii listate.
Scopul acestei cercetări este de a determina impactul unor metrici de inovare
asupra valorii de piață a unei organizații printr-un model de regresie liniară. Am
selectat 3 variabile independente, care au o influență semnificativă asupra prețului
mediu pe acţiune:
X1 - Brevete / Licențe pe acțiune (exprimate ca componenta a activelor
necorporale din bilanț împărțit la numărul de acțiuni) au o influență pozitivă având
ăn vedere că investițiile în proprietate intelectuală ar trebui să sporească
performanța companiilor.
X2 - R & D ROI (recuperare investiţiei in cercetare-dezvoltare este calculată ca
raportul dintre cheltuielile de dezvoltare extrase din marja brută și valoarea
integrală a cheltuielilor de dezvoltare) are o influență pozitivă, deoarece o creştere
a nivelului de inovaţie implică atingerea unor obiective prin folosirea unui nivel
mai scăzut de resurse.
X3 - Valoarea contabilă pe acțiune (valoarea activului net al unei societăți,
pentru o acțiune) ar trebui să aibă o influenţă pozitivă avnând în vedere faptul că
expimă valoarea măsurabilă a companiei cuantificată la nivel de acţiune fără a lua
în considerare elemente care momentan pot fi măsurate in mod subiectiv dar care
aduc un plus de valoare;
Datele pentru variabilele exogene au fost extrase din rapoartele anuale auditate
publicate de companii pentru anul 2013.
Variabila endogenă (Y) este prețul mediu pe acţiune extras din rapoartele
publicate de Bursa de Valori Bucureşti.
Ecuația modelului de regresie liniară este următoarea:
Y = a + b * X1 + c * X2 + d * X3 + ε
unde a, b, c, d sunt parametri ai modelului de regresie și ε este valoarea erorii.
Analiza a fost realizată pe baza a 34 de observaţii reprezentate de întreprinderi
listate la Bursa de Valori București. Datele financiare au fost selectate pentru anul
2013.
Roxana Rusu
136
5. INTERPRETAREA REZULTATELOR
Secțiunea de “Summary Output” conține un set de indicatori: coeficientul de
corelaţie multiplă, coeficientul de detrminare, valoarea ajustată a coeficientului de
determinare și eroarea standard.
Coeficient de corelație multiplă (Multiple R) este o măsură a intensităţii de
predicţiea unei variabile cu ajutorul unei funcții liniarea unui set de alte variabile.
Poate fi definit drept coeficientul maxim de corelaţie simplă (Pearson) dintre Y
şi o combinaţie liniară de variabile X. Astfel se explică faptul că valoarea calculată
a lui R este întotdeauna pozitivă şi tinde să crească o dată cu mărirea numărului de
variabile independente. Acest indicator este măsurat prin rădăcina pătrată a
coeficientului de determinare, dar sub ipotezele speciale există un termen liber al
modelului și că cei mai buni predictori au fost folosiţi, în timp ce coeficientul de
determinare este definit pentru cazurile mai generale, inclusiv cele ale predicției
neliniare.
Coeficientul de corelație multiplă are valori cuprinse între zero și unu; o valoare
mai mare indică o mai bună predictibilitate a variabilei dependente de variabilele
independente, o valoare maximă de 1 indică faptul că previziunile sunt exact
corecte și o valoare de zero indică faptul că nici o combinație liniară a variabilelor
independente nu poate explica variabila dependentă.
Pentru modelul nostru coeficientul de corelaţie multiplă are o valoare de
0,95154 ce indică o legătură puternică între variabila endogenă și cele exogene.
Coeficientul de determinare este un număr care indică cât de bine se potrivesc
datele unui model statistic - uneori pur și simplu o linie sau curbă. Este o statistică
folosită în contextul modelelor statistice al căror scop principal este fie predicția
rezultatelor viitoare sau testarea ipotezelor, pe baza altor informații concludente.
Acesta oferă o măsură a cât de bine rezultatele observate sunt replicate de model,
ca proporție din variația totală a rezultatelor explicate de model.(Simionescu, 2014)
Pentru modelul analizatcoeficientul de determinare (0,905428), indică faptul că
90,54% din variația preţului mediu pe acţiune este explicată prin modelul de
regresie.
R Square ajustat (coeficientul corectat de determinare sau deviația standard a Y)
este o măsură utilizată pentru a cuantifica nivelul de variație sau dispersie a unui
set de valori de date. O deviație standard aproape de 0 indică faptul că punctele de
date tind să fie foarte aproape de media setului, în timp ce o abatere standard înaltă
indică faptul că datele sunt răspândite pe o gamă mai largă de valori. Deci un R
Square ajustat de 0,891917 reflectă o gamă largă de valori.
Eroarea standard (deviația standard de eroare) este abaterea standard a estimării
erorii ɛ (presupunând normalitate). Este de preferat ca acesta să fie cât mai aproape
de 0, deoarece, în acest caz, toate punctele observate ar fi pe linia de regresie. În
modelul nostru eroarea standard este 5,99. (Manea, 2013)
Numărul de observare din eșantion este de 34.
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei
137
Tabelul ANOVA conține un alt set de indicatori: df, SS, MS, M, F.
Df (Numărul de grade de libertate) este numărul de valori care pot varia în mod
liber.Numărul de grade de libertate este prezentat atât in modelul de regresie cât și
în valorile reziduale. Numărul de valori care pot varia în mod liber este de 33 (34-
1) pe modelul total, 30 (33-3 număr de variabile independente) pentru regresie.
SS (Source of squares) prezintă variația totală a populației, are valoarea de
69389,49 și se calculează prin însumarea varianța asociată cu regresia 67358,31 și
variația datorată erorilor 2031,18.
MS (Minimum of Squares) reprezintă variația în raport cu numărul de grade de
libertate. Această valoare se calculează atât pentru valorile regresiei (22452,77) cît
și pentru valorile datorate erorilor (67,706).
F (statistic F) ne ajută să determine măsura în care modelul este valid sau nu.
Ipoteze:
H0: Modelul nu este valid din punct de vedere statistic (a = b = c = d = e = 0)
H1: Modelul este valid din punct de vedere statistic
F calculat = 331,6215587
F0,05, 3, 30 = 2.947
F calculat> F0,05, 3, 30 de aceea se respinge ipoteza H0 și H1 este acceptat.
Deoarece F calculat este 331,6215587 iar F Significance are o valoare mult
mai mică decât 0,05, atunci modelul de regresie construit este valid.
Pentru modelul de regresie liniară multiplă, ecuația este următoarea:
Preţul mediu pe acţiune = -4,33315 + 0,476732 * Patente / Licenţe pe
acţiune + 0,609836 * R & D ROI + 3.356708 * Valoarea contabilă pe acţiune +
5.99086
Termenul liber (termenul constant, a = - 4,33315) este valoarea care reflectă
prețul stocului mediu în cazul în care toţi factorii au valoarea zero. În modelul
examinat, este imposibilă existenţa unui preț mediu pe acţiune negativ, dar este, de
asemenea, imposibil de a avea o valoare contabilă pe acţiune cu valoarea zero.
Termenul constant indică, de fapt, influența altor factori care nu sunt menționaţi în
modelul analizat. De exemplu, în cazul unei societăți cu indicatori financiari foarte
buni doar un simplu zvon care se propagă pe piață poate determina o scădere
masivă a prețului mediu pe acţiune.
Coeficientul primeivariabile dependente (Brevete / licențe pe acțiune), b =
0.476732 reflectă faptul că majorarea indicatorului Brevete / Licențe pe acțiune, cu
o unitate determină creșterea preţului mediu pe acţiune cu 47,67%. În statistică, P-
value este o funcție a rezultatelor observate ale eșantionului care este utilizată
pentru testarea unei ipoteze statistice. Înainte de a efectua testul o valoare de prag
este aleasă, numită nivelul de semnificație al testului, în mod tradițional 5% sau 1%
și notată cu α. Dacă valoarea p este egală sau mai mică decât nivelul de
semnificație (α), sugerează că datele observate sunt în contradicție cu presupunerea
Roxana Rusu
138
că ipoteza nulă este adevărată, și, astfel, ipoteza alternativă este acceptată ca
adevărată. t-stat = 4.13475 și P-value = 0.0002633 <0,05 ceea ce indică faptul că
acest coeficient este semnificativ.
Coeficientul celei de-a doua variabilă dependentă (R & D ROI), c = 0,609836
reflectă faptul că creșterea R & D ROI cu o unitate determină creşterea preţului
mediu pe acţiune cu 60,98%.
Coeficientul celei de-a treia variabilă dependentă (valoarea contabilă pe
acţiune), d = 3.356708 reflectă faptul că creșterea valorii contabile pe acţiune cu o
unitate, implică creşterea preţului mediu pe acţiune cu 335,67%. t-stat = 1.537615
și P-value = 0.0134624 <0,05 ceea ce indică faptul că acest coeficient este
semnificativ.
6. VALIDAREA MODELULUI
În statistică, heteroscedasticitatea apare atunci când abaterea standard a unei
variabile, monitorizate pe o anumită perioadă de timp, nu e constantă.
Heteroscedasticitatea apare adesea în două forme, condițională și necondițională.
Heteroscedasticitatea condițională apare atunci când nu pot fi identificate perioade
viitoare de volatilitate înaltă sau perioade viitoare de volatilitate joasă.
Heteroscedasticitate necondițională apare atunci când pot fi identificate perioade
viitoare de volatilitate înaltă şi perioade viitoare de volatilitate scăzută.
Heteroscedasticitatea este o problemă în estimarea econometrică deoarece
încalcă prezumția celor mai mici pătrate de variație constantă între variabila
dependentă și variabilele independente. În timp ce estimarea celor mai mici pătrate
e încă imparțială și coerentă, eficiența este pierdută.
În finanțe, heteroscedasticitatea condițională de multe ori este văzută în
prețurile actiunilor si obligatiunilor. Nivelul de volatilitate al acestor acțiuni nu
poate fi prezis pe o perioadă de timp. Heteroscedasticitatea necondițională poate fi
utilizată atunci când e vorba despre variabilele care au variabilitate sezonieră, cum
ar fi utilizarea de energie electrică. (Gujarati & Porter, 2009)
Testul White, un estimator pentru identificarea heteroscedasticităţii, a fost
propus de Halbert White 1980. În statistică, testul White este un test statistic care
stabilește dacă varianța reziduală a unei variabile intr-un model de regresie este
constantă. (Kim, Morse, & Zingales, 2006)
Pentru acest test a fost realizat un model de regresie având ca variabilă
dependentă erorile pătratelor din modelul inițial de regresie. Ecuația este
următoarea:
u2 = a * Pat + b * R & D + C * Pat2 + d * R & D2 + f * Pat * C & D
R Square va fi multiplicat cu numărul de observații și rezultatul va fi comparat
cu χ2α,k unde k reprezintă numărul de variabile ale noului model definit.
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei
139
Testul LM (White) este N * R2 = 34 * 0,0860526 = 2,925789 (χ2α, k (0,05; k =
5) = 12,59), rezultă că erorile modelului sunt homoscedastice (valoare LM este mai
mică decât valoarea χ2α masă, k).
În statistică, testele de normalitate sunt utilizate pentru a determina dacă un set
de date este bine modelat, cu o distribuție normală și pentru a calcula cât de
probabil este pentru o variabilă aleatoare să fie distribuită în mod normal.
În statistică, testul Jarque-Bera este un test ce verifică dacă datele din eșantion
au asimetrie și exces de repartiţie. Testul este numit după Carlos Jarque și Anil K.
Bera si verifică normalitatea erorilor. Testul statistic JB este definit ca:
unde n este numărul de observații (sau grade de libertate, în general); S este
coeficientul de asimetrie, iar K este coeficientul de repartizare (kurtosis):
Pentru modelul analizat, coeficientul de asimetrie este 0,3192, iar coeficientul
de repartizare este 6,141854. Indicatorul JB este 15,793074, având o valoare mai
mică în comparație cu χ20.05,2 = 15.99, care reflectă o distribuție normală de erori.
Autocorelarea erorilor presupune existenţa unei covarianţe nenule între erorile
din ecuaţia de regresie.
În statistică, Durbin-Watson se refera la ipoteza metodei celor mai mici patrate
privind neautocorelarea erorii. (PECICAN, 2001)
Dacă et este eroarea asociată cu observația la momentul t, atunci indictorul de
testare este:
• Dacă DW <dl, α, există dovezi statistice ca termenii de eroare sunt
autocorelaţi pozitiv.
• Dacă DW> Du, α, nu există nicio dovadă statistică ca termenii de eroare sunt
autocorelaţi pozitiv.
• Dacă dl, α <DW <Du, α, testul este neconcludent.
Roxana Rusu
140
Pentru modelul analizat, indicator DW este 1,874349. Valorile critice sunt (dL,
α = 1,012; Du, α = 1,511). Deci dl, α = 1,012 <DW = 1,874349 <2,489 (4-1,511),
ceea ce indică faptul că nu există erori autocorelare.
Multicoliniaritatea este un grad ridicat de corelare (dependență liniară) între mai
multe variabile independente. Aceasta apare, de obicei atunci când un număr mare
de variabile independente sunt încorporate într-un model de regresie. Apare
deoarece unele dintre ele pot măsura aceleași concepte sau fenomene. Existenţa
multicoliniarităţii nu este o încălcare a ipotezei celor mai mici pătrate. Cu toate
acestea, o multicoliniaritate perfectă încalcă ipoteza iniţială.
Simptomele de mulitcoliniaritate pot fi observate în situații când:
• mici modificări în datele folosite produc fluctuații mari în estimările
parametrilor;
• coeficienții pot avea erori standard foarte ridicate și un nivel scăzut de
semnificație, chiar dacă acestea sunt semnificative in ansamblu și R Square este
destul de mare;
• coeficienții pot avea semnul "greșit".
Pentru modelul analizat, toți coeficienții de corelație (R & D ROI - Brevete /
Licențe pe actiune = 0,0662830, valoare contabilă pe acțiune –R & D ROI =
0,03596763 și valoarea contabilă pe acțiune - Brevete / licențe pe acțiune =
0,6349721) sunt mai mici decât R Square (0,905427), care reflectă faptul că
variabilele independente nu sunt corelate.
7. LIMITELE CERCETĂRII
Datele folosite in modelul econometric au fost colectate pentru un anumit
moment si nu arată o predicţie care să ia în considerare serii de timp. De asemenea,
datorită volatilităţii ridicate, nu a fost posibilă o analiză având ca varibilă
dependentă valoarea efectivă a preţului pe acţiune ci a unei valori medii.
În ceea ce priveşte alegerea metricilor folosiţi ca expresie a inovaţiei, au existat
contstrangeri din prisma accesibilităţii informaţiei. Se pot determina indicatori mult
mai revelanţi care sa descrie conceptul analizat in această lucrare, însă de cele mai
multe ori astfel de indicatori sunt păstraţi confidenţiali de către managementul
organizaţiilor. De asemenea, indicatorii de performanţă interni care dau o imagine
de ansamblu asupra gradului de inovare pot fi complet diferiţi de la o companie la
alta, ceea ce reduce nivelul de comparabilitate.
În ceea ce priveşte direcţiile viitoare de cercetare, sunt luate in considerare
următoarele aspecte: extinderea numarului de observaţii care a fost limitat din
cauza unui grad mare de dificultate in colectarea datelor, introducerea unor
variabile indepentente adiţionale pentru a explica evoluţia preţului mediu pe
acţiune la un nivel de precizie mai înalt, găsirea de indicatori de natura obiectivă
pentru cuantificarea gradului de inovaţie, identificarea diferenţelor in ceea ce
priveşte gradul de inovare pe sectoare de activitate.
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei
141
8. CONCLUZII
În contextul actual, moneda de schimb nu mai este reprezentată de bani ci de
informație. Trăim într-o economie bazată pe cunoaștere, în care lumea ideilor
devine prioritară lumii bunurilor tangibile.
Printre alţi factori de natură intangibilă, inovarea ca o parte a capitalului
intelectual, este, în general, considerată a fi principalul motor al creșterii
economice în economia globală de astăzi.
Scopul principal al evaluării elementelor inovative este fundamentarea
deciziilor de ordin strategic luate de manageri. Cuantificarea inovaţiei ca parte
componentă semnificativă a capitalului intelectual este esențială pentru dezvoltarea
unei strategii pe termen lung: găsirea argumentelor pentru a susține o decizie de
extindere, stabilirea de modalități pentru recompensarea personalului mai eficient,
analiza poziția companiei în raport cu concurența și atragerea de noi investitori.
Aşa cum am demonstrat prin modelul econometric descris mai sus, performanţa
organizaţiilor este semificativ influenţată de gradul de inovare. Astfel se identifică
o nevoie a identificării unor indicatori de natură obiectivă care să poată fi
cuantificaţi numeric pentru activele intangibile ale unei companii. De asemenea,
implementarea unui sistem de raportare a unor astfel de metrici ar putea aduce
beneficii considerabile utilizatorilor de informaţie financiară.
În contextul globalizării şi al evoluţiei tehnologice, utilizarea patentelor si
licenţelor a devenit necesară în rândul organizaţiilor şi are un impact asupra
performanţei.
Deşi deseori investiţiile in cercetare-dezvoltare pot fi văzute ca un impediment
în obţinerea unor rezultate financiare cât mai ridicate pe termen scurt, pe termen
mediu şi lung pot fi descrise ca un catalizator al performanţei companiilor dar şi ca
o măsură pentru a asigura longevitatea întreprinderilor. Conform modelului de
regresie, impactul randamentului investiţiilor in cercetare-dezvoltare este mai
ridicat decât impactul folosirii patentelor şi licenţelor.
Aşa cum in ultimii ani, progesul tehnologic a accelerat cu o rată impresionantă,
şi celelalte domenii printre care şi cel economic trebuie să urmeze acest trend.
BIBLIOGRAFIE
[1]Becheikh, N. (2006), Lessons from innovation empirical studies in the
manufacturing sector. Technovation;
[2]Ciumara, T. (2011), Brief Analysis Of Some Sources Of Managerial
Innovation. Financial Studies, vol. 15, no. 3;
[3]Ciumara, T. (2013). Explorarea funcțiilor economice ale consultanței în
practicile inovative de management în condițiile dezvoltării economice durabile.
Institutul Național de Cercetări Economice;
Roxana Rusu
142
[4]Dicționarul Merriam-Webster Online. (n.d.).
[5]Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009), Basic Econometrics. Boston:
McGraw-Hill Irwin;
[6]Kim, E., Morse, A., & Zingales, L. (2006), What Has Mattered to Economics
since 1970. Journal of Economic Perspectives;
[7]Lam, A. (2004), Organizational Innovation. Working Paper,No.1;
[8]Malinoski M., P. G. (2011), How to measure innovation. Retrieved from
balancedscorecard.org:
https://balancedscorecard.org/portals/0/pdf/Howtomeasureinnovation.pdf;
[9]Manea, D. I. (2013), Statistica : teorie si aplicatii. Bucureşti: ASE;
[10]Manualul OSLO versiunea 3 din 2005. (n.d.).
[11]Pecican, S. (2001), Regresia statistica - mesaje, simboluri, interpretari.
Revista Informatica Economica;
[12]Simionescu, M. (2014), Exercises of statistics and econometrics for
economists . Bucureşti: ASE.
Anexa
SUMMARY OUTPUT OF
THE REGRESSION
MODEL
Regression
Statistics
Multiple
R
0,9515
4
R Square
0,9054
28
Adjusted
R Square
0,8919
17
Standard
Error
5,9908
61
Observations 34
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regressi
on 3
67358,
30956
2245
2,77
331,62
15587
0,000000000000000
00000004384308
Residual 30
2031,1
80054
67,7
06
Total 33
69389,
48962
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei
143
Coefficients
Standard Error t Stat P-value Lower 95%
Upper 95%
Lower 95,0%
Upper 95,0%
Intercept
-
4,3331
5
3,1339
29484
-
1,38
266
0,0176
976932 -10,7334857
2,067
19002
-
10,733
4857
2,0671
90024
Patents/
Licenses
per share
0,4767
32
0,1152
98882
4,13
4753
0,0002
633339 0,241260639
0,712
2041
0,2412
60639
0,7122
041
R&D
ROE
0,6098
36
0,0914
63747
6,66
752
0,0000
002195 0,423042472
0,796
63025
0,4230
42472
0,7966
30254
Book
value
per share
3,3567
08
2,1830
60694
1,53
7615
0,0134
624258 -1,101696967
7,815
11248
-
1,1016
96967
7,8151
12483