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