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 130
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei 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. 131
Roxana Rusu 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 132
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei 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. 133
Roxana Rusu 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 134
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei 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. 135
Roxana Rusu 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. 136
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei 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 137
Roxana Rusu 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 χ 2 α,k unde k reprezintă numărul de variabile ale noului model definit. 138
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei 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. 139
Roxana Rusu 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. 140
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei 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; 141
Roxana Rusu [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 0,9515 R 4 0,9054 R Square 28 Adjusted 0,8919 R Square 17 Standard 5,9908 Error 61 Observati ons 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 69389, Total 33 48962 142
Impactul gradului de inovare asupra performaţei organizaţiei Intercept Patents/ Licenses per share R&D ROE Book value per share Coeffic ients - 4,3331 5 0,4767 32 0,6098 36 3,3567 08 Standar d Error t Stat P-value Lower 95% - 3,1339 1,38 0,0176 29484 266 976932-10,7334857 0,1152 98882 0,0914 63747 2,1830 60694 4,13 4753 6,66 752 1,53 7615 0,0002 633339 0,241260639 0,0000 002195 0,423042472 0,0134 624258-1,101696967 Upper 95% 2,067 19002 0,712 2041 0,796 63025 7,815 11248 Lower 95,0% - 10,733 4857 0,2412 60639 0,4230 42472-1,1016 96967 Upper 95,0% 2,0671 90024 0,7122 041 0,7966 30254 7,8151 12483 143