Școala Doctoral ă Interdisciplinar ă [619823]

Universitatea Transilvania din Bra șov
Școala Doctoral ă Interdisciplinar ă
Departament: Inginerie și Management Industrial

ec. MOGA A. Monika

TEZĂ DE DOCTORAT

Conduc ător știin țific
Prof.dr.ing. Gavril ă CALEFARIU

BRASOV, 2014

1 Investe ște în oameni!

FONDUL SOCIAL EUROPEAN
Programul Opera țional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007 – 2013
Axa prioritar ă 1 „Educa ție și formare profesional ă în sprijinul cre șterii economice și dezvolt ării societ ății bazate pe cunoa ștere”
Domeniul major de interven ție 1.5. „Programe doctorale și post-doctorale în sprijinul cercet ării”
Titlul proiectului: Burse doctorale si postdoctoral e pentru cercetare de excelenta
Num ărul de identificare al contractului: POSDRU/159/1.5 /S/134378
Beneficiar: Universitatea Transilvania din Bra șov
Partener: Bra șov

ec. MOGA A. Monika

TEZĂ DE DOCTORAT
TITLU (român ă): Managementul cercet ării-dezvolt ării la nivelul
regional
TITLU (engleza) : Research and development management at the
regional level

Domeniul de doctorat: Inginerie și Management

Comisia de analiz ă a tezei:
Prof.dr.ing. Vladimir M ĂRĂSCU-KLEIN Pre ședinte, Universitatea “Transilvania” din Bra șov
Prof.dr.ing. Gavril ă CALEFARIU Conduc ător știin țific, Universitatea “Transilvania” din Bra șov
Prof.dr.ing.,ec. Ioan ABRUDAN Referent oficial, Universitatea Tehnic ă din Cluj Napoca
Prof.dr.ing. Eugen STR ĂJESCU Referent oficial, Universitatea “Politehni c ă” din Bucure ști
Prof.dr.ing.,dr.ec.Mircea BO ȘCOIANU Referent oficial, Universitatea “Transilva nia” din Bra șov

Data sus ținerii: 15/12/2014

2 CUVÂNT ÎNAINTE

Prin câteva cuvinte, a ș vrea s ă mul țumesc tuturor celor care m-au ajutat pe parcursul s tudiilor
doctorale precum și la elaborarea tezei de doctorat.
În primul rând, mul țumesc cu deosebit ă considera ție, domnului Prof. dr. ing. Gavril ă
CALEFARIU, conduc ătorul știin țific al acestei lucr ări, pentru profesionalismul, sus ținerea,
îndrumarea acordat ă pe parcursul celor trei ani de studii și de asemenea pe parcursul elabor ării
acestei lucr ări.
De asemenea, mul țumesc domnului Prof. dr. ing., dr. ec. Mircea BO ȘCOIANU pentru
sus ținerea și sfaturile acordate în cadrul examenelor pe parcur sul celor trei ani de studii
doctorale.
În egal ă m ăsur ă, mul țumesc distin șilor profesori referen ți, Prof. univ. dr. ing., ec. Ioan
ABRUDAN, Prof. univ. dr. ing. Eugen STR ĂJESCU și, înc ă o dat ă, Prof. dr. ing. dr. ec Mircea
BO ȘCOIANU, pentru acceptul de a fi membri ai Comisiei de Doctorat, pentru efortul de a
analiza știin țific aceast ă lucrare, pentru aprecierile formulate în urma anal iz ării tezei și onorata
prezen ță la sus ținerea public ă a acesteia.
Mul țumesc prietenei mele dr. Laura BOGDAN de la Univers itatea Babe ș-Bolyai Cluj-
Napoca, pentru sus ținere, sfaturi și colabor ări în lucr ări știin țifice. De asemenea a ș vrea s ă
mul țumesc pentru colaborarea în elaborarea lucr ărilor știin țifice domnului dr. Flavius Aurelian
SÂRBU de la Universitatea Transilvania din Bra șov și domnului dr. Gheorghe C ĂTĂLIN pentru
sfaturile competente pe care mi le-a dat..
Mul țumesc membrilor Departamentului de Inginerie și Management Industrial de la
Universitatea Transilvania din Bra șov, domnului Conf.dr.ing. Mihai IONESCU, precum și
domnului Decan, Prof.dr.ing. Vladimir M ĂRĂSCU-KLEIN, pentru recomand ările, sugestiile și
ajutorul acordat în to ți anii de preg ătire ai tezei.
La sfâr șit, dar nu în cele din urm ă, a ș dori s ă exprim mul țumire P ărin ților, prietenului și
prietenelor pentru sus ținerea, în țelegerea pe care mi le-au acordat pe parcursul aces tor trei ani de
studiu și Bunului Dumnezeu.

3
CUPRINS
CUVÂNT ÎNAINTE ……………………………… …………………………………………… ……………………… 2
LISTA DE TABELE ȘI FIGURI …………………………………… …………………………………………… .. 8
LISTA DE ABREVIERI…………………………… …………………………………………… …………………. 13
INTRODUCERE ………………………………… …………………………………………… ……………………… 17
PARTEA I – A STADIUL ACTUAL AL PROBLEMATICII CERCET ĂRII
DEZVOLT ĂRII ȘI AL SPECIFICULUI ACESTEIA ÎN REGIUNEA CENTRU ….. ……….. 19
Cap. 1 Considera ții privind cercetarea-dezvoltarea la nivel interna țional și local ………….. 19
1.1 Concepte de baz ă în domeniul cercet ării-dezvolt ării și con ținutul lor …………………. 19
1.1.1 Concepte de baz ă ………………………………………….. …………………………………………… 19
1.1.2 Aspecte concrete ale cercet ării dezvolt ării ……………………………………….. …………… 33
1.1.3 Etapele cercet ării-dezvolt ării de produse noi ………………………….. …………………….. 43
1.1.4 Etapele cercet ării-dezvolt ării de tehnologii noi ……………………….. …………………….. 45
1.1.5 Etapele cercet ării-dezvolt ării organiza ționale …………………………………….. …………. 46
1.1.6 Re țelele de inovare și rolul lor în competitiviatea regional ă …………………………….. 49
1.1.7 Aspecte specifice ale managementului inov ării ……………………………………….. ……. 50
1.2 Strategii de abordare a cercet ării dezvolt ării în Europa și raportul cu celelalte
economii dezvoltate ale lumii ………………… …………………………………………… ……………… 54
1.2.1 Cercet ăre-dezvolt ăre în Uniunea European ă ………………………………………….. ……… 54
1.2.2 Strategia European ă 2020 ……………………………………… ……………………………………. 55
1.2.3 Al Șaptelea Program Cadru (PC7) ………………….. …………………………………………… 58
1.2.4 Strategii de cercetare-dezvoltare în alte ță ri dezvoltate ………………………………. …… 61
1.3 Cercetare și dezvoltare în România ……………………… ………………………………………… 63
1.3.1 Strategii la nivel na țional ……………………………………… …………………………………….. 63
1.3.2 Absorb ția de fonduri europene de c ătre România ………………………………… ………… 66
1.3.3 Absorb ția de fonduri europene pe regiuni din România …. ……………………………… 69
1.3.4 Analiza particip ării României în proiecte PC7 …………………. ……………………………. 70

4
1.4 Cercetarea-dezvoltarea în Regiunea Centru al Ro mâniei …………………………………… 7 6
1.4.1 Planul de dezvoltare al Regiunii Centru pentr u perioada 2007-2013 ………………… 78
1.4.2 Analiza cheltuielilor de C&D la nivel sectori al ………………………………………… …… 83
1.4.3 Analza cheltuielilor de C&D la nivel regional ………………………………………….. …… 84
1.5 Stadiul actual al cercet ării-dezvolt ării (programe, strategii specifice) …………… ……. 84
1.5.1 Programul Opera țional Competitivitate 2014-2020 ………………. ……………………….. 84
1.5.2 Program Opera țional Asisten ță Tehnic ă 2014-2020 …………………………………. ……. 85
1.5.3 Strategia Na țional ă de CDI 2014-2020 …………………………… ……………………………. 86
1.5.4 Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentr u perioada 2014-2020 ………………….. 88
1.6 Concluzii ………………………………. …………………………………………… ………………………. 92
Cap. 2 Metode și modele utilizate în studiul cercet ării dezvolt ării……………………………….. 94
2.1 Selec ționarea și formularea problemei de cercetare …………… …………………………….. 94
2.2 Cercetare opera țional ă ………………………………………….. ……………………………………… 96
2.3 Teoria jocurilor ………………………… …………………………………………… ……………………. 97
2.4 Teoria matricelor Super Fuzzy……………… …………………………………………… ………….. 98
2.4.1 Aspecte generale referitoare la utilizarea Mo delelor fuzzy ………………………………. 98
2.4.2 Generalit ăți ale modelului FRM …………………………. ……………………………………….. 99
2.5 Metoda Monte Carlo ………………………. …………………………………………… …………….. 100
2.6 Metod ă pentru m ăsurarea capacit ății de inovare ………………………………. ……………. 101
2.6.1 Creativitatea …………………………. …………………………………………… ……………………. 101
2.6.2 Alte metode utilizate ………………….. …………………………………………… ………………. 105
2.7 Metoda pentru m ăsurarea gradului de inovare ………………….. ……………………………. 107
2.8 Model matricial al managementului inov ării ……………………………………….. ………… 109
2.9 Metod ă pentru m ăsurarea investi țiilor în cercetare-dezvoltare – clasament anual al
campaniilor din România ……………………… …………………………………………… …………….. 111

5
2.9.1 Clasamentul dup ă investi ția în C&D a companiilor care opereaz ă în România … 111
2.9.2 Analiz ă la nivel sectorial a companiilor cu cheltuieli de C&D ……………………….. 115
2.9.3 Analiza la nivel regional a companiilor cu ch eltuieli de C&D ……………………….. 116
2.10 Concluzii ……………………………… …………………………………………… ……………………. 118
Cap. 3 Obiectivele tezei de doctorat ………….. …………………………………………… …………….. 120
3.1 Tendin țe actuale în domeniul tezei și delimitarea domeniului de cercetare ………… 120
3.2 Obiectivele tezei………………………… …………………………………………… …………………. 121
PARTEA A II-A – CONTRIBU ȚII TEORETICE ÎN STUDIUL FENOMENELOR DE
CERCETARE DEZVOLTARE ………………………… …………………………………………… ………… 122
Cap. 4 Analiza rezultatelor și luarea deciziilor în procesele de cercetare dezvo ltare ……. 122
4.1 Utilizarea modelului super fuzzy – FRM in studi ul cercet ării dezvolt ării la nivel
regional …………………………………… …………………………………………… ……………………….. 124
4.2 Utilizarea teoriei jocurilor în luarea deciziil or privind cercetarea dezvoltarea …….. 128
4.3 Concluzii ………………………………. …………………………………………… …………………….. 130
Cap. 5 Determinarea costurilor în procesele de cerc etare dezvoltare …………………………. 1 31
5.1 Etapele cercet ării ……………………………………….. …………………………………………… …. 131
5.2 Determinarea duratei proceselor de cercetare-de zvoltare …………………………………. 1 34
5.3 Determinarea costurilor directe și indirecte ………………………………… …………………. 135
5.4 Concluzii ………………………………. …………………………………………… …………………….. 139
Cap. 6 Metode de m ăsurare a performan țelor în domeniul cercet ării dezvolt ării …………. 140
6.1 Evaluarea cercetarii- dezvoltarii …………. …………………………………………… ………….. 140
6.2 Corela ția între PIB și indexul de inovare a celor mai inovatoare ță ri din lume ……. 146
6.3 Analiza structurii și func țion ării întreprinderii industriale ……………….. ……………… 149
6.4 Evaluarea inov ării la nivelul întreprinderii ………………… ………………………………….. 154
6.5 Concluzii ………………………………. …………………………………………… …………………….. 159

6
Cap. 7 Rela ția dintre nivelul cercet ării dezvolt ării și strategia de dezvoltare a
întreprinderilor ……………………………. …………………………………………… ………………………… 161
7.1 Rela ția dintre cercetare dezvoltare și competitivitate …………………………… …………. 161
7.2 Modelul cu pre ț de vânzare variabil și cantitate vândut ă constant ă în timp ………… 164
7.3 Modelul cu pre ț de vânzare constant și cantitate vândut ă variabil ă ……………………. 170
7.4 Concluzii ………………………………. …………………………………………… …………………….. 174
PARTEA A III-A CERCET ĂRI APLICATIVE ȘI STUDII DE CAZ ÎN DOMENUIUL
PROCESELOR DE CERCETARE DEZVOLTARE INOVARE …….. …………………………… 175
Cap. 8 Aplica ții ale modelelor elaborate …………………… …………………………………………… . 175
8.1 Rezultate aferente utiliz ării modelului super fuzzy FRM în studiul cercet ării-
dezvolt ării la nivel regional ……………………….. …………………………………………… ……….. 175
8.2 Rezultate aferente utiliz ării metodei Teoriei Jocurilor în luarea deciziilor privind
cercetarea-dezvoltarea ………………………. …………………………………………… ………………… 177
8.3 Rezultate aferente utiliz ării metodei Monte Carlo în determinarea duratei pro ceselor
de cercetare-dezvoltare ……………………… …………………………………………… ……………….. 179
8.4 Rezultate aferente corela ției între PIB și indexul de inovare a celor mai inovative ță ri
din lume …………………………………… …………………………………………… ………………………. 183
8.5 Rezultate aferente corela ției între cheltuieli de cercetare-dezvoltare și valoarea
ad ăugat ă brut ă în România…………………………………. …………………………………………… .. 184
8.6 Concluzii ………………………………. …………………………………………… …………………….. 186
Cap. 9 Cercetare de marketing asupra activit ății de C&D la nivel regional …………………. 187
9.1 Statistica aferent ă Chestionarului …………………………….. ………………………………….. 187
9.2 Obiectivele chestionarului ……………….. …………………………………………… ……………. 192
9.3 Prelucrarea datelor primare ob ținute prin intermediul chestionarului …………. …….. 193
9.4 Ipotezele cercet ării și validarea lor …………………………….. ………………………………… 209
9.5 Concluzii ………………………………. …………………………………………… …………………….. 231
Cap.10 Concluzii finale și Contribu ții originale ……………………………….. …………………….. 233

7
10.1 Concluzii finale ……………………….. …………………………………………… …………………. 233
10.2 Contribu ții originale ……………………………….. …………………………………………… …… 236
10.3 Direc ții viitoare de continuare a cercet ărilor ……………………………………… ………… 236
BIBLIOGRAFIE ……………………………….. …………………………………………… ……………………… 242
ANEXE ……………………………………… …………………………………………… ……………………………. 249
Anexa 1 – Chestionar ………………………… …………………………………………… …………………… 249
Anexa 2 – Scurt rezumat al tezei (Lb. român ă și lb. englez ă) …………………………………….. 256
Anexa 3 – CV al autoarei …………………….. …………………………………………… …………………. 257

8
LISTA DE TABELE ȘI FIGURI
Tabelul 1.1 Indexul curent de inovare și prognoza Pagina 62
Tabelul 1.2 Cheltuieli totale din activiattea de C& D pe surse de fonduri și sectoare
de performan ță în 2011 Pagina 65
Tabelul 1.3 Distribu ția proiectelor în care România este partener europe an Pagina 71
Tabelul 1.4 Repartiția num ărului de proiecte în func ție de actorii implica ți și de
valoare Pagina 73
Tabelul 1.5 Cercetare – Dezvoltare în Regiunea Centru Pagina 77
Tabelul 1.6 Priorit ățile, m ăsurile specifice și beneficiarii domeniului strategic 2 Pagina 90
Tabelul 2.1 Indexul curent de inovare și prognoza Pagina 109
Tabelul 2.2 Top al companiilor din RO privind inves ti ția în C&D în 2009 Pagina 114
Tabelul 2.3 Top 20 al sectoarelor ec. în func ție de volumul chelt. C&D, RO, 2009 Pagina 115
Tabelul 2.4 Clasamentul regiunilor de dezvoltare în func ție de contribu ția la chelt
C&D din RO, 2009 Pagina 116
Tabelul 4.1 Matricea General ă Super Fuzzy Pagina 126
Tabelul 6.1 Indicatorii utiliza ți de Innovation Union Scoreboared Pagina 140
Tabelul 6.2 Indicatorii utiliza ți la nivel european, na țional și regional Pagina 142
Tabelul 6.3 Indexul de inovare și PIB (2004-08) Pagina 147
Tabelul 6.4 Indexul de inovare curent ă și prognozat ă și PIB (2009-13) Pagina 147
Tabelul 8.1 Durata proiectelor de C&D și num ărul de proiecte Pagina 180
Tabelul 8.2 Probabilitatea relativ ă și cumulat ă Pagina 180
Tabelul 8.3 Cheltuieli de C&D, VAB (valoare ad ăugat ă brut ă) și PIB în ultimele 3
ani. Pagina 185
Tabelul 9.1 Popula ția statistic ă a cercet ării Pagina 189
Tabelul 9.2 Modul de constituire a e șantionului în cadrul e șantion ării stratificate Pagina 190
Tabelul 9.3 Determinarea t obs Pagina 191
Tabelul 9.4a Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: produs Pagina 212
Tabelul 9.4b Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: proces Pagina 213
Tabelul 9.4c Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: metod ă Pagina 213
Tabelul 9.d Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: abordare de
marketing Pagina 213
Tabelul 9.5 Tabel de contingen ță pentru num ărul entităților care a introdus un nou
produs și num ărul firmelor cu inten ția de a desf ăș ura activitatea de
C&D în 2013 Pagina 214
Tabelul 9.6 One sample test pentru validarea ipotez ei 1 Pagina 215
Tabelul 9.7a Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
cheltuieli curente Pagina 216
Tabelul 9.7b Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
cheltuieli de capital Pagina 217
Tabelul 9.8 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
tipuri de cercetare Pagina 218
Tabelul 9.9a Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
surse de finan țare: întreprinderi în cadrul grupului Pagina 218
Tabelul 9.9b Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
surse de finan țare: alte întreprinderi Pagina 219
Tabelul 9.10 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
surse de finan țare din str ăin ătate dup ă tipul unit ății finan țatoare Pagina 220
Tabelul 9.11 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru Pagina 220

9
proiecte de C&D pe surse de finan țare în 2012
Tabelul 9.12 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
cheltuieli externalizat ă Pagina 221
Tabelul 9.13a Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: naturale și exacte Pagina 222
Tabelul 9.13b Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: inginere ști și tehnologice Pagina 222
Tabelul 9.13c Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: medicale și de s ănătate Pagina 222
Tabelul 9.13d Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: agricole Pagina 223
Tabelul 9.13e Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: sociale și economice Pagina 223
Tabelul 9.13f Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: umaniste Pagina 223
Tabelul 9.14a Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților: liceu Pagina 224
Tabelul 9.14b Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților: studii
postliceale Pagina 224
Tabelul 9.14c Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților: studii
universitare Pagina 224
Tabelul 9.14d Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților:
postuniversitare Pagina 225
Tabelul 9.15a Tabel de frecven țe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D:
cercet ători Pagina 225
Tabelul 9.15b Tabel de frecven țe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D:
tehnicieni Pagina 225
Tabelul 9.15c Tabel de frecven țe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D:
alte categorii Pagina 226
Tabelul 9.16 Întreprinderea, institu ția, organiza ția Dvs. in 2012 a avut activitate de
C&D? * Inten ționa ți s ă desf ăș ura ți activitate de C&D în 2013?
Crosstabulation Pagina 227
Tabelul 9.17 Analiza varian ței ANOVA pentru tipul inova ției asupra m ărimii cifrei
de afaceri Pagina 229
Tabelul 9.18 Analiza varian ței ANOVA asupra modului de încadrare a angaja ților în
C&D și tipul cercet ării Pagina 230

10
Figura 1.1 Componentele problemei de cercetare Pagina 26
Figura 1.2 Etapele unui experiment Pagina 31
Figura 1.3 Tipuri de produc ție Pagina 34
Figura 1.4 Procesul de Produc ție Pagina 35
Figura 1.5 Unit ățile de C&D Pagina 37
Figura 1.6 Etapele ob ținerii inova ției Pagina 41
Figura 1.7 Faze principale ale proiect ării noilor produse Pagina 42
Figura 1.8 Procesul de dezvoltare a unui produs nou Pagina 44
Figura 1.9 Livrabilele managerului de produs în procesul de de zvoltare a unui
nou produs Pagina 44
Figura 1.10 Tehnicile schimb ării Pagina 47
Figura 1.11 Op țiuni strategice Pagina 48
Figura 1.12 Fazele procesului de management al inov ării Pagina 51
Figura 1.13 Fazele procesului de inovare Pagina 52
Figura 1.14 Dimensiunile managementului inov ării Pagina 53
Figura 1.15 Componentele unei strategii de inovare Pagina 53
Figura 1.16 Domeniile managementului inov ării Pagina 54
Figura 1.17
(a), (b) Cheltuielile pentru cercetare și dezvoltare Pagina 54
Figura 1.18 Priorit ățile Europe 2020 Pagina 56
Figura 1.19 Obiective principale propuse de Comisia European ă Pagina 56
Figura 1.20 Șapte ini țiative emblematice Pagina 57
Figura 1.21 Harta de cercetare-dezvoltare a Românie i Pagina 63
Figura 1.22
(a), (b) Stadiul absorb ției fondurilor europene 2007-2013 Pagina 66
Figura 1.23 Stadiul absorb ției fondurilor europene Pagina 67
Figura 1.24 Zonele eligibile pentru finan țare din Fondurile Structurale și de
Coeziune Pagina 67
Figura 1.25 Clasamentul regiunilor pe absorb ția fondurilor UE Pagina 69
Figura 1.26 Distribu ția num ărului de contracte în func ție de tipul de proiect Pagina 71
Figura 1.27 Distribu ția proiectelor de tip STREP și SSA Pagina 72
Figura 1.28 Distribu ția fondurilor UE în contractele europene la care pa rticip ă și
România ca și partener în func ție de tipul proiectului PC7 Pagina 73
Figura 1.29 Performan ța particip ării României în proiecte Program Cadru
European Pagina 74
Figura 1.30 Rata de succes a proiectelor României ca partener P agina 74
Figura 1.31 Regiunea Centru: jude țele Alba, Sibiu și Mure ș, Harghita, Covasna,
Bra șov Pagina 76
Figura 1.32 Obiective strategice Pagina 79
Figura 1.33 Axe prioritare Pagina 79
Figura 1.34 Prioritate V. Pagina 80
Figura 1.35 Domenii de interven ție Pagina 82
Figura 2.1
(a), (b) Procedee de selec ție folosite pentru constituirea e șantionului Pagina 95
Figura 2.2 Tipuri de selec ții Pagina 96
Figura 2.3 Etapele cercet ării opera ționale Pagina 96
Figura 2.4 Capitole specifice cercet ării opera ționale Pagina 97
Figura 2.5 Stadiile procesului creator de John Dewe y Pagina 102
Figura 2.6 Modelul procesului creator de Graham Wal las Pagina 103

11
Figura 2.7 Modelul 1 dup ă Mahroum Pagina 108
Figura 2.8 Modelul 2 dup ă Mahroum Pagina 108
Figura 2.9 Modelul matricial al managementului inov ării (3MI) Pagina 110
Figura 2.10 Clasamentul primelor 20 de companii din RO privind chelt. de C&D
în 2009 Pagina 113
Figura 2.11 Evolu ția intensit ății chelt. C&D în perioada 2006-2009 în RO. Pagina 1 15
Figura 2.12 Evolu ția intensit ății chelt. de C&D pe regiuni în perioada 2006-2009 P agina 117
Figura 3.1 Obiectivele specifice ale tezei de doctorat Pagina 121
Figura 4.1 Universul discursului Pagina 123
Figura 4.2 Diferen țele între modelul fuzzy clasic și modelul FRM Pagina 123
Figura 4.3 Teoria jocurilor aplicat în studiul cerc et ării-dezvolt ării Pagina 128
Figura 5.1 Etapele cercet ării Pagina 132
Figura 5.2 Stadii de dezvoltare a produsului Pagin a 133
Figura 6.1 Schema general ă a unei întreprinderi industriale Pagina 151
Figura 7.1 Modelul AC/DC Pagina 161
Figura 7.2 Modelul costurilor activit ății de CDI Pagina 162
Figura 7.3 Modelul CDI Pagina 163
Figura 7.4 Pre ț de vânzare variabil, cantitate vândut ă contant ă în timp Pagina 165
Figura 7.5 Reprezentarea în Matlab a rela ției (1) Pagina 167
Figura 7.6 Reprezentare grafic ă a rela ției (3) în Matlab Pagina 168
Figura 7.7 Dependenta dintre profitul Pr o și num ărul de produse vândute dup ă
care se introduce inova ția (Matlab) Pagina 169
Figura 7.8 Pre ț de vânzare constant, cantitate vândut ă variabil ă în timp Pagina 170
Figura 7.9 Dependen ța dintre profitul Pr o și num ărul de produse vândute dup ă
care se introduce inova ția (Matlab) Pagina 173
Figura 8.1 Schema studiului de caz Pagina 178
Figura 8.2 Reprezentarea duratelor și probabilit ăților cumulate Pagina 181
Figura 8.3 Reprezentare numere aleatoare și N durate simulate Pagina 182
Figura 8.4 Reprezentarea grafic ă a corela ției între indicele inova ției și PIB (2004-
08) Pagina 183
Figura 8.5 Reprezentarea grafic ă a corela ției între indexul inova ției și PIB (2009-
13) Pagina 183
Figura 8.6 Reprezentarea grafic ă a corela ției dintre cheltuielile de C&D și
valoarea ad ăugat ă brut ă Pagina 185
Figura 9.1 Etapele cercet ării Pagina 188
Figura 9.2 Obiectivele chestionarului (cercet ării de marketing) Pagina 192
Figura 9.3 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă
localizarea sediului Pagina 193
Figura 9.4 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă anul de
înfiin țare Pagina 194
Figura 9.5 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă tipul
inova ției introdus între 2010-2012 Pagina 195
Figura 9.6 Cifra de afaceri a întreprinderilor cu a ctivitate de C&D în perioada
2010-2012 Pagina 196
Figura 9.7 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă aria
geografic ă în care au ac ționat în perioada 2010-2012 Pagina 197
Figura 9.8 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă
num ărul de angaja ți în anul 2012 Pagina 198
Figura 9.9 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă Pagina 199

12
activitatea de C&D
Figura 9.10 Structura cheltuielilor curente în anu l 2012 Pagina 200
Figura 9.11 Structura cheltuielilor de capital în a nul 2012 Pagina 200
Figura 9.12 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe tipuri de
cercetare în anul 2012 Pagina 201
Figura 9.13 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe surse de
finan țare în anul 2012 Pagina 202
Figura 9.14 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe surse de
finan țare din str ăin ătate, dup ă tipul unit ății/institu ției finan țatoare în
anul 2012 Pagina 203
Figura 9.15 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe num ărul de
proiecte și pe surse de finan țare în anul 2012 Pagina 204
Figura 9.16 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe C&D
achizi ționat ă din afara întreprinderii în anul 2012 Pagina 205
Figura 9.17 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe totalul
chelt. pentru activitatea de C&D externalizat ă in anul 2012 Pagina 205
Figura 9.18 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe domenii
specifice Pagina 206
Figura 9.19 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe num ărul de
angaja ți în activitatea de C&D Pagina 207
Figura 9.20 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă
preg ătirea profesional ă a salaria ților Pagina 207
Figura 9.21 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă modul
de încadrare a personalului angajat în activitatea de C&D Pagina 208
Figura 9.22 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă inten ția
de a avea activitate de C&D în anul 2013 Pagina 209
Figura 9.23 Ipotezele prezentei cercet ări Pagina 209

13
LISTA DE ABREVIERI
C&D Cercetare – Dezvoltare
PIB Produs Intern Brut
VAB Valoarea Ad ăugat ă Brut ă
POR Program Opera țional regional
WCED Comisia Mondial ă pentru Mediu și Dezvoltare
Ex. Exemplu
OSIM Oficiul de Stat pentru Inova ții și M ărci
SUA Statele Unite ale Americii
UE Uniunea European ă
IT Information Tehnology
MI Managementul Inov ării
IMM Întreprinderi Mici și Mijlocii
PC7 Al șaptelea Program Cadru
CEC Consiliul European de Cercetare
BEI Banca European ă de Investi ții
ITC Ini țiative Tehnologice Comune
PTE Platforma Tehnologia European ă
ICT Information and Communication Tehnology
MCTI Ministry of Communications and Information Tec hnology
ITER International Thermonuclear Experimental React or
IP Internet Protocol
STREE Stress Reduction Program.
NoE No Energy Program
SSA Social Security Programs
STREP Specific Targeted Research Projects
INCO Activities of International Cooperation
SA Societate pe Ac țiuni
SRL Societate cu R ăspundere Limitat ă
I Investitorii

14
L Angaja ții poten țiali
B Strategia institu ției de a avea activitatea de cercetare-dezvoltare
NB Strategia institu ției de a nu avea activitatea de cercetare-dezvoltar e
LI Strategia investitorilor de a investii pe termen lung
SI Strategia investitorilor de a investii pe termen scurt
FI Strategia angaja ților de a lucra cu norma întreag ă
PI Strategia angaja ților de a lucra par țial
V Alegerea fiec ărui juc ător
FRM Fuzzy Relation Map
R1-R12 Responden ți, firme și organiza ții cu activitatea de C&D din regiunea
Centru din România
Q1-Q19 Întreb ări de la nr. 1 la nr.19
CDI Cerceatre-Dezvoltarea-Inovare
POC Program Opera țional Competitivitate
NGA National Governors Association
NGN Plan Na țional de Dezvoltare a Infrastructurii de tip Re țele de Genera ții
Viitoare
TIC Tehnologia Informa ției și Comunica țiilor
POAT Program Opera țional Asisten ță Tehnic ă
FESI Fonduri Europene Structurale și de Investi ții
TVA Tax ă pe Valoare Ad ăugat ă
ADR Centru Agen ția pentru Dezvoltare Regional ă Centru
CUI Cod Unic de Înregistrare
SP Sistemul de Produc ție
Sb MN Subsistemul de Management
D. FC Direc ția Financiar Contabil ă
D. Ca Direc ția de Calitate
D. T Direc ția Tehnic ă
D. MK Direc ția Marketing
D. Co Direc ția Comercial ă

15
Sb F Subsistemul de Fabrica ție
Sb Mn O Subsistemul de Management Opera țional
S CD Serviciul Cercetare-Dezvoltare
D. P Direc ția de Produc ție
S Mt Serviciul de Mentenan ță
S A Serviciul Aprovizionare
S D Serviciul Desfacere
S L Serviciul Logistic ă
D. Mat Depozitul de Materiale
D. SDV Depozitul de Scule Dispozitive Verificatoare
D. Sf Depozitul de Semifabricate
D. Pf Depozitul de Produse Finite
MS Magazin de scule
MU Ma șini-Unelte
MC Ma șini de Control
PL Post de Lucru
DI Depozit de Intrare
DE Depozit de Ie șire
Tf Transfer
Tp Transport
Sb. Tp Subsistemul de Transport
DL Depozite Local
I Intr ări
E Ie șiri
(I. Mat) Intr ări Materiale
(E.V.F. Mat) Ie șiri Valoarea Financiar ă a Materialelor
(I. M. R.U.) Intr ări Munca Resurselor Umane
(E. V. F. M) Ie șiri Valoarea Financiar ă a Muncii
(I. F) Intr ări Financiare
(E. F+C.F) Ie șiri Financiare + Costuri Financiare

16
(Im. Ct. Tx) Impozite, Contribu ții, Taxe
(I. F. N) Intr ări Fonduri Publice Nerambursabile
(E. Pf. Sv) Ie șiri Produse Finite și Servicii
(I.V.F. Pf) Intr ări Valoarea Financiar ă a Produselor Finite
(E. Des) Ie șiri De șeuri
(I. V. Des) Intr ări Valoarea De șeurilor
SPSS Statistical Package for the Social Sciences

17
INTRODUCERE

Teza de doctorat intitulat ă: Managementul cercet ării-dezvolt ării la nivelul regional, ofer ă
atât solu ții teoretice cât și metode și modele practice utilizabile în studiul, moderniza rea și
îmbun ătățirea activit ății de cercetare-dezvoltare la nivel regional. Lucra rea de fa ță contribuie
la elaborarea de solu ții privind dezvoltarea cercet ării-dezvolt ării regionale, prin metode și
modele calitative și cantitative utile tuturor entit ăților (întreprinderi, organiza ții și institu ții)
preocupa ți de cercetarea fundamental ă, aplicativ ă și dezvoltarea experimental ă.

Teza de doctorat curpinde 9 capitole, grupate în tr ei p ărți majore, pornind de la stadiul actual
a C&D (cercetare-dezvoltare) în regiunea Centru, co ntinuând cu contribu ții teoretice în
studiul fenomenelor de C&D, precum și cu cercet ări aplicative și studii de caz în domeniul
proceselor de CDI (cercetare-dezvoltare-inovare), p ân ă la concluzii finale și contribu ții
originale.

În capitolul I se definesc conceptele de baz ă în domeniul C&D, se prezint ă strategiile de
abordare a cercet ării-dezvolt ării în Europa și raportul cu celelalte economii dezvoltate ale
lumii, apoi se identific ă stadiul cercet ării-dezvolt ării în România, la nivel regional (Regiunea
Centru) și se prezint ă principalele programe, planuri și strategii na ționale și regionale actuale
în domeniul C&D.

Capitolul II prezint ă modelele utilizate în studiul C&D: teoria jocurilo r, teoria matricelor
Super Fuzzy, metoda Monte Carlo, metode pentru m ăsurarea capacit ății și gradului de
inovare, modelul matricial a managementul inov ării și metoda pentru m ăsurarea investi țiilor
în C&D – clasamentul anual a companiilor din Români a.

În capitolul III se precizeaz ă obiectivele tezei de doctorat, iar capitolul IV cu prinde analiza
rezultatelor și luarea deciziilor în procese de C&D prin utiliza rea modelului Super Fuzzy
FRM în studiul C&D la nivel regional și utilizarea teoriei jocurilor în luarea deciziilor privind
C&D.

18
Capitolul V include determinarea duratei proceselor de C&D prin metoda Monte Carlo și
determinarea costurilor directe și indirecte aferente.

În capitolul VI se prezint ă metode pentru m ăsurarea performan țelor în C&D, capitolul VII
descrie rela ția dintre nivelul C&D și strategia de dezvoltare a întreprinderilor prin m odelul cu
pre ț de vânzare variabil și cantitate vândut ă constant ă și modelul cu pre ț de vânzare constant
și cantate vândut ă variabil ă.

În capitolul VIII se analizeaz ă rezultatele ob ținute prin utilizarea modelului Super Fuzzy
FRM, teoria jocurilor, metoda Monte Carlo, prin cor elarea PIB-lui cu indexul de inovare a
celor mai inovative ță ri din lume și prin corelarea cheltuielilor de C&D și VAB (Valoarea
Ad ăugat ă Brut ă) din România în perioada 2009-2011.

Capitolul IX cuprinde cercetarea de marketing asupr a activit ății de C&D la nivel regional
(Regiunea Centru). În acest capitol se prezint ă obiectivele și structura chestionarului, urmate
de prelucrarea datelor ob ținute prin intermediul chestionarului și de identificarea ipotezelor
cercet ării precum și de validarea lor.

19
PARTEA I – A STADIUL ACTUAL AL PROBLEMATICII
CERCET ĂRII DEZVOLT ĂRII ȘI AL SPECIFICULUI
ACESTEIA ÎN REGIUNEA CENTRU

CAP. 1 CONSIDERA ȚII PRIVIND CERCETAREA-DEZVOLTAREA LA
NIVEL INTERNA ȚIONAL ȘI LOCAL
1.1 CONCEPTE DE BAZ Ă ÎN DOMENIUL CERCET ĂRII-DEZVOLT ĂRII ȘI
CON ȚINUTUL LOR

Pentru a deveni factori eficien ți ai cre șterii și progresului economic guvernele solicit ă, tot mai
mult, restructurarea sistemelor de cercetare și de înv ăță mânt superior, deoarece cunoa șterea
este privit ă ca resurs ă strategic ă cu enorme implica ții geopolitice.

De și institu țiile de înv ăță mânt superior și de cercetare au ac ționat mereu într-un mediu
competitiv, noua economie globalizat ă a creat un mediu mai agresiv, cu noi reguli și
provoc ări, la care aceste intitu ții trebuie s ă se alinieze. Acest mediu are impact semnificativ
asupra profilului academic al institu țiilor de înv ăță mânt superior și al celor de cercetare.

1.1.1 CONCEPTE DE BAZ Ă

„Trebuie s ă în țelegem c ă numai cu pre țul unei dezvolt ări intense a știin ței și tehnicii o
na țiune poate s ă tr ăiasc ă fericit ă și puternic ă, c ă numai prin r ăspândirea gândirii sale și
prin exportul realiz ărilor sale originale, ea î și poate justifica existen ța sa liber ă printre
celelalte mari na țiuni”
F. J. Curie

20
Este de re ținut ca “inven ție” și "inova ție" sunt concepte care nu trebuie confundate. În op inia
lui Ciumara (2011) inven ția const ă în crearea unei noi configura ții, compozi ții sau materiale,
dispozitive sau procese (Ciumara, 2011).

O alt ă defini ție dat ă de Fagerberg (2004) arat ă c ă inven ția este prima apari ție a unei noi idei
pentru un nou produs sau proces, în timp ce inova ția este prima comercializare a ideii noi
(Fagerberg, 2004).

Inova ția vizeaz ă o aplicare comercializabil ă în practic ă a unei inven ții, o integrare a inven ției
în practica economico-social ă. În timp ce inven ția este definit ă ca ac țiunea de a imagina, a
inventa, a crea ceva nou, sau facultatea de a desco peri ceva, de a crea prin imagina ție,
inova ția se define ște ca întregul proces care continu ă de la emergen ța unei idei pân ă la
materializarea sa, prin cercetare de pia ță , dezvoltarea prototipului și primele faze de
produc ție. O inven ție nu devine o inova ție pân ă ce nu a trecut prin activit ăți de produc ție și
marketing și a fost comercializat ă pe pia ță (Chailan, 2008; Datta, 2013; Stroie, 2013; Lim,
2013). Astfel:

Idee (inven ție) + Comercializare = Inova ția

Edward B. Roberts (2007) define ște conceptele de inova ție și inven ție printr-o abordare
nuan țat ă care consideră c ă procesul de inovare este compus din dou ă p ărți: generarea unei
idei sau inven ții și transformarea acelei idei într-o afacere sau alt ă aplica ție util ă (Roberts,
2007) . Adic ă:

Inven ție + Exploatare = Inova ția

Procesul de exploatare se refer ă la eforturile de dezvoltare comercial ă a ideii sau inven ției,
aplicarea și transferul acestora, evaluarea, utilizarea, disem inarea și difuzarea rezultatelor
bazate pe tehnologie. Iar procesul de inven ție implic ă toate eforturile pentru a crea noi idei și
a ob ține ca acestea "s ă func ționeze".

21
Putem concluziona c ă inven ția reprezint ă ideea protejat ă. Ideea inovativ ă nu aduce avantaje
pentru întreprindere, nu are valoare economic ă pentru aceasta, f ără comercializarea noilor
produse inovative. Inova ția se caracterizeaz ă prin abilitatea de a prelua valoarea economic ă
din inven ție.

Creativitatea a fost definit ă de multe ori, f ără s ă fie formulat ă o defini ție general valabil ă. În
continuare, sunt citate câteva defini ții din dic ționare de referin ță , precum și defini ții propuse
de exper ți din domeniul creativit ății.

În Dic ționarul enciclopedic (1993) creativitatea este desc ris ă ca "tr ăsătur ă complex ă a
personalit ății umane, constând în capacitatea de a realiza ceva nou, original" (Dic ționarul
enciclopedic, 1993).

Dic ționarul Webster (1996) ofer ă trei semnifica ții ale creativit ății: în primul rând starea sau
calitatea de a fi creativ; în al doilea rând abilit atea de a transcende ideile, regulile, modelele,
rela țiile tradi ționale și de a crea noi și semnificative idei, forme, metode, interpret ări;
originalitate sau imagina ție; și în al treilea rând procesul prin care se utilizea z ă abilitatea
creativ ă (Webster’s Encyclopedic Unabriged Dictionary of th e English Languange, 1996).

Dup ă Enciclopedia Britanic ă (2009) creativitatea este "abilitatea de a face sa u, altfel spus, de
a produce ceva nou, fie o nou ă solu ție a unei probleme, fie o nou ă metod ă sau un dispozitiv
nou, sau un nou obiect artistic, ori o nou ă form ă artistic ă" (Encyclopedia Britannica, 2009).

Ellis Paul Torrance (1966) prezint ă o defini ție ampl ă a creativit ății: creativitatea este "un
proces de sensibilizare la probleme, deficien țe, goluri în cuno știn țe, elemente care lipsesc,
dizarmonii etc.; identificarea dificult ăților; c ăutarea de solu ții sau formularea ipotezelor
asupra deficien țelor: testarea și re-testarea acestor ipoteze și, posibil, modificarea și re-
testarea lor, iar în final, comunicarea rezultatelo r" (Torrance, 1966).

Profesorul și șeful Unit ății de Management Antreprenorial la Harvard Business School
(SUA), Teresa M. Amabile, define ște creativitatea ca "producerea de idei noi și utile în orice

22
domeniu" al activit ății umane, de la știin țe la arte, în educa ție, în afaceri sau în via ța
cotidian ă. Inova ția constituie implementarea ideilor creative într-o organiza ție. Input-ul
creativ este o parte esen țial ă a rezolv ării problemelor care apar în toate fazele procesulu i de
inova ție. Creativitatea persoanelor și echipelor "este o condi ție necesar ă îns ă nu și suficient ă
pentru inovare" (Amabile et al, 1996).

În opinia autoarei Teresa M. Amabile (1997), cercet ările sugereaz ă c ă urm ătoarii trei factori
pot determina creativitatea individual ă în orice situa ție: expertiza, competen țe de gândire
creativ ă și motiva ția (Amabile, 1997).

Florida, R. (2002) identific ă trei "tipuri" de creativitate: creativitatea tehnologic ă (inven ția),
creativitatea economic ă (antreprenoriat) și creativitatea artistic ă/cultural ă. Dup ă el aceste
dimensiuni se afl ă în corela ție, implicând procese de gândire comune și se completeaz ă
reciproc (Florida, 2002).

Departamentul de Comer ț și Industrie din Anglia define ște creativitatea ca "producerea de noi
idei care sunt corespunz ătoare pentru scopurile unor afaceri particulare". A ceast ă defini ție,
consider ă creativitatea ca fiind prima faz ă din procesul de inovare. Creativitatea are un rol
important, de la proiectarea noilor produse și servicii pân ă la introducerea lor în produc ție,
marketingul și distribu ția/livrarea acestora (Departamentul de Comer ț și Industrie din
Anglia).

Se poate concluziona c ă creativitatea este proprietate fiin ței umane care face posibil ă crearea
de produse tangibile și intangibile, reprezentând un progres în planul, e conomic, tehnologic și
social.

Dup ă DEX (Dic ționar Explicativ al limbii române), activitatea de cercetare se refer ă la
producerea de noi cuno știn țe, care pot fi noi numai dac ă sunt recunoscute ca atare pe plan
interna țional. În caz contrar, nu poate fi vorba de o activ itate de cercetare, ci de documentare
(DEX).

23
Dezvoltarea, conform defini ției date de DEX, este un proces de transformare, de schimb ări
cantitative și calitative care are mai multe faze ca: proiect, c ercetare, realizare.

Delimitarea între cercetarea fundamental ă, aplicativ ă și dezvoltare nu este întotdeauna u șor
de realizat, deoarece exist ă în realitate o permeabilitate, un flux continuu în tre ele, C&D
constituind un întreg în care fiecare element este dependent de cel care îl precede și de cel
care-i urmeaz ă. Este greu, dac ă nu chiar imposibil, s ă se stabileasc ă unde se sfâr șește
cercetarea și unde începe aplicarea industrial ă.

Func țiunea de cercetare-dezvoltare poate fi definit ă ca ansamblul activit ăților care se
desf ăș oar ă în cadrul întreprinderii în vederea realiz ării obiectivelor din domeniul producerii
de noi idei și transform ării ideilor în nout ăți utile dezvolt ării în viitor a acesteia.

Importan ța func țiunii de C&D const ă în necesitatea adapt ării permanente a întreprinderilor la
noile cuceriri ale știin ței și tehnicii contemporane, datorit ă faptului c ă știin ța reprezint ă un
„vector al dezvolt ării societ ății”.

Pe baza celor prezentate mai sus referitor la terme nele de cercetare, dezvoltare și func ția de
C&D, putem concluziona c ă cercetarea-dezvoltarea este procesul prin care inv en ția și
creativitatea se transform ă în inova ție.

Inova ția a fost definit ă de multe ori de diferi ți speciali ști, f ără a fi g ăsit ă o defini ție general
acceptat ă. În DEX se men ționeaz ă c ă inova ția este: "o noutate, schimbare, prefacere, sau
rezolvarea unei probleme de tehnic ă sau de organizare a muncii cu scopul îmbun ătățirii
(productivit ății) muncii, perfec țion ării tehnice sau ra ționaliz ării solu țiilor aplicate" (DEX).

Un alt dic ționar descrie în felul urm ător inova ția: "introducerea a ceva nou, sau o idee nou ă, o
metod ă nou ă sau un dispozitiv nou". Inovarea este un proces, iar inova ția este rezultatul unui
proces de inovare (dic ționar Le Merriam-Webster Online).

24
Exist ă și defini ția dat ă de Azgaldov (2009) c ă "inovarea" este atât un proces cât și rezultatul
acestui proces, adic ă exist ă o polisemantic ă a termenului (Azgaldov, 2009).

Inova ția nu se limiteaz ă la știin ță și tehnologie. În sens larg, inova ția poate fi și social ă,
artistic ă, în domeniul administrativ, în afaceri și în îngrijirea medical ă.

Inven ția, creativitatea, cercetarea-dezvoltarea și inova ția, reprezint ă etapele procesului prin
care inven ția cu creativitatea uman ă se transform ă prin procesul de cercetare-dezvoltare în
inova ție, acesta reprezentând ultima etap ă prin care ideea – inven ția aduce avantaje pentru
întreprindere, creând valoare economic ă.

Dup ă cum se vede exist ă o rela ție și o dependen ță strâns ă între termenii prezenta ți din mai
multe puncte de vedere, dar, în tez ă, folosirea termenului de C&D se refer ă la procesul de
transformare a inven ției și creativit ății umane în inova ție.

Cercetarea știin țific ă porne ște de la cunoscut spre necunoscut, creând cuno știn țe noi. De
aceea, orice lucrare de cercetare trebuie s ă se limiteze la un scop precis, satisf ăcând o
necesitate teoretic ă sau practic ă (Florea, 1983:9).

Începutul oric ărei lucr ări de cercetare este dat de definirea a unei proble me, unei dificult ăți,
iar înl ăturarea dificult ății sau rezolvarea problemei poate fi definit ă ca fiind scopul lucr ării de
cercetare. În func ție de acest scop și de natura activit ății deosebim trei forme de cercetare.

Forme de cercetare
În opinia lui Florea (1983) principalele formele de cercetare sun t: cercetare fundamental ă,
cercetare aplicativ ă și dezvoltare tehnologic ă.

Cercetarea fundamental ă are ca scop în țelegerea fenomenelor din societate și natur ă și
stabilirea de noi legi știin țifice. De aceea, oricare lucrare de cercetare funda mental ă porne ște
de la identificarea unei dificult ăți teoretice care poate fi concretizat ă, printr-o munc ă de
explorare într-un domeniu necunoscut, sau printr-o activitate de a îmbog ăți cuno știn țele în

25
domeniu. Caracterul esen țial al acestei forme de cercetare îl constituie p ătrunderea în
secretele legilor naturii și societ ății și ob ținerea de noi informa ții, de aceea cercetarea
fundamental ă se valorific ă prin publicarea și difuzarea rezultatelor (Florea, 1983:10).

Cercetarea aplicativ ă preia rezultatele cercet ării fundamentale, pentru realizarea unor
aplica ții practice și rezolvarea unor probleme frecvente în activitatea economic ă și social ă.
Cercetarea aplicativ ă se descrie printr-o munc ă de crea ție, de concepere și experimentare a
unor noi produse și tehnologii pentru satisfacerea necesit ăților societ ății. Caracterul esen țial îl
constituie crea ția tehnico-știin țific ă, inovarea tehnologic ă, pentru rezolvarea problemelor
ap ărute în activitatea practic ă, astfel lucr ările de cercetare aplicativ ă se valorific ă prin brevete
de inven ție, modele și lucr ări publicate cu rezultate teoretice și experimentale sau metode.

Dezvoltarea tehnologic ă se define ște prin realizarea și optimizarea unor prototipuri sau
procedee tehnologice noi, pornind de la rezultatele cercet ării aplicative și ale experimentelor.
Ea are scopuri ca: sporirea cantitativ ă și îmbun ătățirea calit ății produc ției și sc ăderea pre țului
de cost. Dezvoltarea tehnologic ă este, deci, legat ă în mod direct de practic ă, ea nefiind
încheiat ă înainte de a produce prototipul produsului nou sau sta ția pilot care s ă utilizeze noua
tehnologie și nici înainte ca produsul sau tehnologia nou ă s ă fie asimilate în produc ție.
Caracterul s ău esen țial este dat de aplicarea în practic ă a nout ăților tehnice și prin asimilarea
în produc ție a produselor și tehnologiilor noi (Florea, 1983:11).

În opinia lui Sharp (1987) toate guvernele, chiar și guvernul Statelor Unite, care a finan țat în
mod tradi țional doar cercetarea de fundamental ă, se pune un accent tot mai mare pe
"cercetare de fundamental ă aplicat ă" și pe cercetare aplicat ă. Distinc ția dintre cele dou ă este
neclar ă: cercetarea aplicat ă efectuat ă în institute de cercetare academice sau finan țate de
guvern este adesea considerat ă ca cercetare de fundamental ă aplicat ă, în timp ce cercetarea de
baza la firme este considerat ă ca cercetare aplicat ă (Sharp, 1987).

Dup ă definirea formelor de cercetare se poate afirma c ă exist ă o strânsa interdependen ță între
aceste tipuri de cercetare, și pentru asigurarea progresului economic și social, este necesar ă
dezvoltarea paralel ă a acestor forme.

26
Selec ționarea și formularea problemei de cercetare
Selec ționarea și formularea problemei este deosebit de important ă pentru cercet ător. În afara
faptului c ă știe c ă efectueaz ă o cercetare fundamental ă, aplicativ ă sau o dezvoltare
tehnologic ă, trebuie s ă știe ce trebuie s ă g ăseasc ă. Formularea exact ă și complet ă a problemei
este important ă deoarece arat ă cercet ătorului ce trebuie s ă caute. Fiind prima faz ă a unei
lucr ări de cercetare, din ea decurge planificarea celorl alte faze, deci la final de ea depinde,
calitatea și valoarea cercet ării. Formularea corect ă și precis ă a unei probleme adesea ori este
mai important ă decât rezolvarea ei, iar formularea ei incorect ă, poate cauza ca problema s ă
par ă f ără solu ții. Alegerea și formularea problemei trebuie f ăcut ă de cercet ător, de și
dificult ățile apar la beneficiarii cercet ărilor. Pentru a evita riscul unei formul ări incorecte se
recomand ă ca beneficiarii s ă se limiteze numai la semnalarea dificult ăților și s ă lase pe
cercet ător formularea problemei (Florea, 1983:15).

O problem ă de cercetare în opinia lui Florea (1983) reprezint ă ceea ce trebuie aflat folosind
procedee știin țifice. Aceast ă defini ție subliniaz ă faptul c ă problema de cercetare trebuie s ă
aib ă un obiectiv, și c ă acesta trebuie atins prin procedee știin țifice, dar problema trebuie s ă
con țin ă și o serie de condi ții sau restric ții cu care se apreciaz ă dac ă obiectivul a fost atins și
cât de bine s-a realizat aceasta. Trebuie men ționate și unele informa ții și date sunt necesare
pentru rezolvarea problemei.

Figura 1.1 Componentele problemei de cercetare
(Sursa: Elaborat ă dup ă Florea, 1983 )

Obiectivele problemelor de cercetare se grupeaz ă în mai multe categorii:
– pentru cercetarea fundamental ă: descoperirea și explicarea unor fapte și fenomene,
interpretarea original ă, stabilirea unor noi rela ții;

27
– pentru cercetarea aplicativ ă: verificarea posibilit ăților de realizare practic ă, elaborarea
unor noi metode de proiectare, elaborarea unor noi metode de organizare și conducere;
– pentru dezvoltarea tehnologic ă: proiectarea, realizarea prototipurilor și sta țiilor pilot,
optimizarea (Florea, 1983: 17).

În opinia lui Florea (1983) alegerea concret ă a unui anume obiectiv, se face dup ă anumite
criterii, deoarece nu toate obiectivele au aceea și importan ță .

Condi țiile problemei de cercetare sunt criteriile dup ă care se alege solu ția, care corespunde
cel mai bine obiectivului. Condi țiile pot fi de natur ă diferit ă: condi ții func ționale, tehnologice
și economice, de natur ă ergonomic ă sau estetic ă. Datorit ă faptului c ă condi țiile sunt
numeroase și contradictorii este important ca, înc ă din etapa de formulare a problemei, s ă se
identifice totalitatea lor. Identificarea condi țiilor se face prin urm ătoarele întreb ări: ce trebuie
să facă ? cu ce altceva ? unde trebuie s ă func ționeze ? când ? cum ? cât ? . Condi țiile
identificate trebuie în continuare prelucrate, astf el s ă r ăspund ă la urm ătoarele cerin țe: s ă
permit ă aprecierea, s ă permit ă alegerea compromisului optim între condi țiile contradictorii.

Este necesar ă ierarhizarea condi țiilor în ordinea importan ței, deoarece în caz în care
condi țiile sunt numeroase importan ța lor relativ ă nu mai este atât de evident ă. Ierarhia
condi țiilor poate fi stabilit ă cu ajutorul unui tabel cu dubl ă intrare, se a șeaz ă condi țiile în
aceea și ordine pe orizontal ă și pe vertical ă și se compar ă între ele dou ă câte dou ă, se trece
cifra 1(mai important) sau cifra 0 (mai pu țin important). Dup ă ce se compar ă toate condi țiile
între ele, se face suma pe coloane și se stabile ște ierarhia condi țiilor în ordinea invers ă a
valorii sumelor.

Informa țiile este important s ă se refere la: rezultatele ob ținute în cercet ările teoretice; nivelul
cercet ărilor pe plan mondial; tendin țele în dezvoltare; solu ții analoage pe plan mondial;
situa ția solu țiilor brevetate; licen țele pentru solu țiile tehnice ale problemei și altele. În general
aceste informa ții se ob țin, prin documentare tehnico- știin țific ă din c ărți, brevete de inven ție,
articole, documenta ții de firm ă. Evaluarea critic ă a informa țiilor este de în țeles dac ă lu ăm în
considera ție c ă ipotezele, aproxima țiile și limit ările sunt la fel de importante ca și concluziile

28
unei lucr ări de cercetare, pentru c ă acestea din urm ă reprezint ă o consecin ță a primelor
(Florea, 1983:24).

Vorbind de cercet ările experimentale, John Bernal afirma c ă randamentul cercet ării știin țifice
poate fi apreciat la cel mult 2%. Afirma ția este adev ărat ă dac ă prin randament se în țelege
procentul de teste semnificative din num ărul total de teste organizate și nu efectele
economice raportate la cheltuielile pentru cercetar e, care dep ăș esc cu mult 100%. Eficien ța
economic ă a cercet ărilor depinde și de procentajul testelor semnificative, de aceea f olosirea
metodelor matematice pentru programarea și organizarea experimentelor reprezint ă unul
dintre mijloacele de cre ștere a procentajului (Florea, 1983:49).

Când al doilea r ăzboi mondial sa încheiat, Japonia a constatat c ă este cu mult în urm ă, din
cauza izol ării sale în timpul r ăzboiului. În plus, noi industrii au ap ărut și s-au dezvoltat în
aceast ă perioad ă, în ță rile dezvoltate, bazate pe noile tehnologii. Japoni a a importat aceste
tehnologii într-un mod semnificativ, acest proces r eprezint ă unul dintre exemplele cele mai
de succes de transfer tehnologic interna țional pân ă în prezent. Tehnologia importat ă a permis
industriei japoneze s ă reduce costurile și fabricarea de produse noi, jucând astfel un rol m ajor
ca motor de cre ștere economic ă rapid ă. De exemplu, importul tehnologiei numit procesul L -D
a permis produc ătorilor de o țel din Japonia s ă reduc ă costurile aproape la jum ătate fa ță de
procedeul utilizat anterior. Un alt exemplu reprezi nt ă importul de tehnologie petrochimic ă
care a creat industria petrochimic ă inexistente anterior și care are acum vânz ări de mai mult
de 1300 de miliarde de yeni pe an (Goto, 1987:270).

În opinia lui Goto (1987) este important de re ținut c ă motivul de baz ă care st ă la baza
transferului de tehnologie de succes a fost faptul c ă Japonia a avut deja propria sa tehnologie
bazata pe C&D intern ă și exist ă o corela ție pozitiv ă clar ă între valoarea pl ăților pentru
importul de tehnologie efectuat de c ătre o industrie sau o firm ă și a cheltuielilor de cercetare
și dezvoltare realizate de acesta. Cei care au impor tat puternic tehnologie, au investit, de
asemenea, masiv în cercetare și dezvoltare. C&D intern ă a fost esen țial ă pentru a permite
firmelor de a evalua, adapta și de a îmbun ătăți tehnologia importat ă, precum și la acumularea
unei baze tehnologice ra țional ă. Acest lucru este în contrast evident cu SUA și în ță rile

29
europene, în care tehnologia importat ă a fost folosit ă ca un substitut pentru tehnologiile
indigene, mai degrab ă decât ca o completare a acesteia a șa cum a fost în Japonia (Goto,
1987:271).

Determinarea parametrului de optimizare
Parametrul de optimizare reprezint ă o caracteristic ă a produsului sau tehnologiei care trebuie
să ating ă o valoare extrem ă. Alegerea sa este mai u șoar ă dac ă problema a fost formulat ă
corect, astfel parametrul de optimizare se va afla în fruntea ierarhiei condi țiilor problemei.
Parametrul de optimizare trebuie s ă îndeplineasc ă anumite cerin țe: este obligatoriu s ă fie o
mărime m ăsurabil ă exprimat ă printr-un singur num ăr, în acela și timp trebuie s ă fie eficace
din punct de vedere statistic, s ă poat ă fi evaluat cu ajutorul unei sc ări codificate cu nivele clar
perceptibile, trebuie s ă fie unic determinat, simplu, cu sens fizic și cuprinz ător (Florea,
1983:55).

Determinarea factorilor
Factorii pot fi defini ți ca variabile care pot lua la un anumit moment val ori diferite și care,
ac ționând asupra obiectului cercet ării, pot influen ța valoarea parametrului de optimizare. Este
important ca experimentul s ă fie cât mai simplu ca num ărul factorilor s ă fie cât mai redus,
deoarece m ăsura în care fiecare factor influen țeaz ă parametrul de optimizare este diferit ă. La
determinarea factorilor o prim ă cerin ță este identificarea și luarea în considerare a totalit ății
acestora. Mai mult orice factor trebuie s ă fie neechivoc, adic ă s ă ac ționeze direct asupra
obiectului cercet ării. Factorii mai trebuie s ă fie mărimi m ăsurabile , s ă fie și controlabili, să
fie compatibili. O cerin ță cel pu țin la fel de important ă este și independen ța factorilor în
cadrul complexului (Florea, 1983:58).

Selec ționarea unui model
Prin model, în general, se în țelege func ția de r ăspuns: y = ƒ(x 1, x2, …, xk), care leag ă intr ările
de ie șirea sistemului cibernetic reprezentat de problema de optimizare. Dac ă intr ările sunt
factorii și ie șirea este parametrul de optimizare, modelul este o reprezentare matematic ă a
obiectului cercet ării. Prin selec ționarea unui model se în țelege alegerea formei func ției de
răspuns și scrierea ecua ției sale. Dup ă care se organizeze un experiment pentru stabilirea

30
valorilor numerice ale coeficien ților ecua ției și rezolvarea problema pe cale matematic ă.
Întrebarea este cum poate fi programat un experimen t pentru a afla optimul cu eforturi
minime ? Aceasta este o chestiune de strategie. O prim ă strategie de aflare a optimumului
este aceea de a întocmi un tabel cu toate st ările posibile și r ăspunsurile corespunz ătoare ale
sistemului. A doua strategie posibil ă cuprinde alegerea aleatoare a unui anumit num ăr de st ări
și determinarea experimental ă a r ăspunsurilor corespunz ătoare cu speran ța c ă printre acestea
se afl ă și starea optim ă. A treia posibilitate necesit ă construirea a unui model matematic și
utilizarea lui pentru a prevedea r ăspunsurile corespunz ătoare st ărilor care n-au fost studiate
experimental (Florea, 1983:64).

Experimente factoriale
Scopul experimentelor factoriale este de a determin a coeficien ții modelelor matematice,
luând în considerare to ți factorii capabili s ă influen țeze parametrul de optimizare. Este
suficient ă scrierea și rezolvarea unui sistem de ecua ții ale c ărui necunoscute s ă fie în șiși
coeficien ții pentru a afla valorile coeficien ților. Ca sistemul s ă fie compatibil, num ărul de
ecua ții trebuie sa fie egal cu num ărul necunoscutelor, al coeficien ților. Pentru determinarea
coeficien ților este suficient ă organizarea unui experiment cu un num ăr de teste egal cu
num ărul coeficien ților modelului. Pentru modelul liniar, num ărul coeficien ților este egal cu
num ărul factorilor plus un termen liber b o (Florea, 1983:75).

Scopul unui experiment este de a furniza anumite date spre interpretare, în vederea
confirm ării, infirm ării sau preciz ării unor ipoteze. Pentru îndeplinirea scopului, exp erimentul
se desf ăș oar ă într-o înl ănțuire de ac țiuni bine determinate:

31

Figura 1.2. Etapele unui experiment
(Sursa: Elaborat dup ă Florea, 1983:92)

Prima etap ă o constituie alegerea obiectului supus experiment ării. Acesta poate fi un model
experimental, o instala ție pilot, o simpl ă prob ă sau e șantion. El trebuie supus unui control
prin care i se verific ă adecvarea la scopul și condi țiile concrete ale testului.

A doua etap ă este alegerea metodei și mijloacelor de experimentare . Un factor principal de
progres în știin ță îl reprezint ă perfec ționarea metodelor și aparaturii experimentale, din
punctele de vedere ale sensibilit ății și preciziei.

A treia etap ă reprezint ă programarea și organizarea experimentului . A patra etapa este cea
a efectu ării determin ărilor sau m ăsur ătorilor propriu zise . Procesul se încheie cu
prelucrarea rezultatelor și determinarea erorilor , deoarece rezultatele î și pierd semnifica ția
fără o analiz ă a cauzelor și m ărimii acestora (Florea, 1983:92).

Prelucrarea rezultatelor experimentale
Fiecare experiment con ține un element de nedeterminare, astfel c ă dac ă intervine o eroare
experimental ă, testele repetate nu dau rezultate care coincid to tal. Un test este repetat de mai

32
multe ori, în condi ții identice și apoi se calculeaz ă media aritmetic ă a tuturor rezultatelor
(Florea, 1983:93). Pentru mai multa acurate țe, exist ă și proceduri de eliminare a rezultatelor
eronate.

Interpretarea rezultatelor
Se extrag din datele ob ținute toate informa țiile posibile și se definesc concluziile
corespunz ătoare. F ăcând afirma ții care nu sunt o consecin ță direct ă a datelor experimentale se
poate ajunge la concluzii false, de aceea sunt folo site metodele statistice de interpretare a
rezultatelor, care elimin ă în mare parte aceste riscuri. Statistica a elabora t un num ăr mare de
metode de interpretare a rezultatelor experimentelo r. Cele mai eficiente metode sunt: Metoda
celor mai mici p ătrate, analiza de regresie, testarea adecvan ței modelului (Florea,
1983:102).

În opinia lui Bores (2003), într-un mediu în schimb are, firmele trebuie continuu s ă-și
reconsidere gama de produse. Acest lucru presupune abandonarea produse vechi, modificarea
celor existente și a face noi lans ări de produse. În ultimele dou ă ac țiuni se implic ă inova ții.
Riscurilor asociate cu produsele noi sau îmbun ătățite provin din incertitudinile tehnologice
sau de pia ță . În lansarea unui produs nou (fie ea o inova ție radical ă sau incremental ă) nu este
niciodat ă certitudine cu privire la reac ția consumatorilor. Problema este mai acut ă atunci când
produsul este prea nou și necesit ă un nivel ridicat de efort pentru a induce consumat orii s ă se
obi șnuiasc ă cu ea. Firmele încearc ă s ă reduc ă acest risc prin efectuarea de studii sistematice,
înainte de a aloca sume mari de bani pentru noile l ans ări de produse. Acestea sunt, de obicei,
testare de concept, testare de produs și testarea pie ței. Obiectivul principal al testelor pentru
concept este de a elabora mai multe idei precise ma i devreme, înainte de a orienta capitalul
firmei c ătre orice prototip. S-a ar ătat c ă, în general, testarea de concept este mai potrivit ă
pentru modific ări ale produselor (inova ții incrementale) decât pentru noi produse radicale.
Motivul este c ă „lipsa de familiaritate” cu inova ții radicale, precum și lipsa altor factori
externi, cum ar fi influen țe sociale, care afecteaz ă comportamentul consumatorilor, face
testarea conceptul zadarnic în prezicerea succesulu i pe pia ță . Din acest motiv, a fost declarat
că inova țiile radicale sunt bazate pe nevoi presupuse, pentr u c ă, de fapt, consumatorii nu sunt
cei mai buni judec ători în evaluarea de noi produse. Conform acestui a rgument, atunci când

33
consumatorii nu dispun de informa ții și educa ție despre produs, ei au o tendin ță marcat ă de a-
l respinge. Odat ă ce conceptul de produs a fost dezvoltat, iar firma a decis s ă angajeze fonduri
în noua abordare, este necesar s ă organizeze întregul proces și s ă fac ă predic ții. Prima
problem ă apare în prognoza nivelului de vânz ări. "Când" și "cât de mul ți utilizatori" vor
cump ăra un nou produs este dificil de evaluat și de aceea este greu de determinat momentul
în care obiectivele de profit vor fi atinse. Dezvol tarea viitoare a cererii este dificil de prezis
cu un produs radical nou, deoarece nu exist ă date istorice și, dup ă cum s-a men ționat mai
devreme, consumatorii nu sunt de familiariza ți cu produsul (Bores, 2003:7).

Înainte de a încheia capitolul trebuie reamintit c ă cercetarea este orientat ă spre necunoscut, de
aici rezult ă c ă alegerea și formularea problemei, ca și documentarea, se deruleaz ă pe tot
parcursul cercet ării.

1.1.2 ASPECTE CONCRETE ALE CERCET ĂRII DEZVOLT ĂRII

Sistemul de produc ție
Obiectivul principal al oric ărei firme este producerea de bunuri materiale și/sau prestarea de
servicii ca urmare a procesului de produc ție (Abrudan, 1996).

Activitatea de produc ție este definit ă de literatura de specialitate ca totalitatea ac țiunilor
con știente ale angaja ților îndreptate asupra obiectivelor muncii pentru t ransformarea lor în
bunuri materiale sau pentru realizarea de servicii. În opinia lui Simonescu (2001) con ținutul
principal al oric ărei proces de produc ție este procesul de munc ă (Simonescu, 2001: 510-512).

În opinia lui Fazakas (2003) produc ția este activitatea planificat ă uman ă, care se ocup ă de:
producerea, acumularea, între ținerea și transformarea unor noi bunuri sau multiplicarea
valorii bunurilor existente. Procesul de produc ție trebuie s ă transforme intr ările în ie șiri
(Fazakas, 2003: 1-5).

Dup ă al ți autori produc ția este activitatea social ă în care oamenii cu ajutorul mijloacelor de
produc ție, exploateaz ă și modific ă elemente din natur ă în vederea realiz ării de bunuri

34
materiale. O alt ă defini ție afirm ă c ă produc ția reprezint ă procesul de transformare a resurselor
astfel încât, prin schimb ările ale stocurilor, loca ției sau timpului, aceasta s ă poate fi utilizate
pentru satisfacerea nevoilor (Elmaghraby, 1968; May nard, 1977; Hodson, 1992;
Tempelmaier, 1999; Bacali, 2002; Boncoi, 2002; Ivan , 2002).

Calefariu (2011) deosebe ște urm ătoarele tipuri de produc ție:

Figura 1.3 Tipuri de produc ție
(Sursa: Elaborat dup ă Calefariu, 2011: 89, 105, 123).

Factorul de produc ție poate fi definit ca o resurs ă economic ă ce este utilizat pentru
producerea unui bun sau serviciu. Factorii de produ c ție sunt: natura, munca, capital (fix sau
circulant). Componentele factorilor de produc ție trebuie s ă îndeplineasc ă obiectivele
principale al activit ății economice, adic ă: ob ținerea profitului și cre șterea averii
întreprinz ătorului (Calefariu, 2011: 9-13).

Sistemul de produc ție, reprezint ă componenta principal ă a complexului economic na țional,
contribuind la cristalizarea într-o structur ă unitar ă a tuturor celorlalte sisteme care contribuie
la desf ăș urarea proceselor economice și sociale. Sistemul de produc ție reprezint ă totalitate
componentelor naturale și artificiale, for ță de munc ă și rela ții de produc ție, concepte,

35
organizarea muncii și conducerea fabrica ției, având ca scop ob ținerea de produse finite și
servicii vândabile pe pia ță (Boncoi, 2000: 59-60).

Obiectivele, structura și rela țiile sale cu mediul înconjur ător determin ă comportamentul
sistemului de produc ție. Comportamentul este de trei feluri: anticipativ , activ și pasiv
(Fazakas, 2003: 4). Principala component ă a sistemului de produc ție este subsistemul de
fabrica ție, care la rândul s ău con ține urm ătoarele subsisteme: subsistemul opera țional,
logistic, de comand ă, de control. Activitatea de produc ție a bunurilor materiale industriale are
un caracter complex, ea constând în ob ținerea de c ătre om a unor bunuri din natur ă, în
prelucrarea acestora și a materiilor prime în vederea ob ținerii unor produse utile societ ății.
Sistemul de produc ție este caracterizat prin cele trei componente ale sale: intr ări, procesul de
produc ție și ie șiri (Fazakas, 2003: 30).

Figura 1.4 Procesul de Produc ție
(Sursa: Elaborat dup ă Fazakas, 2003: 30)

În func ție de specificul activit ății, sistemele de produc ție sunt structurate pe subsistem:
subsistemul comercial, resurse umane, cercetare dez voltare, financiar-contabil, de
mentenan ță , energetic, de management, de fabrica ție (alc ătuit din subsistemul de prelucrare,
asamblare).
Feedback

36
Proiectarea unui sistem de produc ție const ă în determinarea structurii și configura ției
activelor fixe corporale și necorporale precum și a metodelor de operare din sistem.
Exploatare unui sistem de produc ție se refer ă la stabilirea metodelor prin care sistemul este
folosit profitabil. Fazele proiect ării unui sistem de produc ție sunt: anteproiectarea, orientarea,
proiectul general, proiectele de detaliu, execu ția (Calefariu, 2011: 13).

În opinia lui Fazakas (2003) strategia de produc ție exprim ă obiectivele firmei sunt pe termen
lung, unice pentru fiecare organiza ție și exprim ă misiunea central ă a acestora. Strategia de
produc ție deriv ă din obiectivele corpora ției și strategiile organiza ției. Deosebim strategii la
nivel func țional, divizional și superior. Elementele strategiei de produc ție sunt: pozi ționarea
sistemului de produc ție, concentrarea capacit ăților de servicii și a fabricilor, proiectarea și
dezvoltarea produsului, serviciului, selectarea teh nologiei și dezvoltarea procesului, alocarea
resurselor, planificarea capacit ății (Fazakas, 2003: 61-64).

Eficien ța economic ă a sistemului de produc ție
Eficien ța economic ă este considerat ă drept criteriu de apreciere a oric ărui proces sau
activitate productiv ă. Eficien ța economic ă se define ște ca raportul dintre eforturile ocazionate
de o ac țiune și efectele pe care le determin ă. Eficien ța se caracterizeaz ă printr-o dubl ă
relativitate: ea presupune nu numai corelarea efort urilor cu efecte, ci și compararea de
variante, eforturi sau efecte între ele.

Procesele investi ționale se constituie ca cei mai importan ți stimuli ai oric ăror activit ăți
economice. Proiectul de investi ții are ca scop: sporirea și diversificarea ofertei, cre șterea
veniturilor sistemelor de produc ție, cre ștere a disponibilit ăților financiare, cre șterea de capital
fix (Boncoi, 2001: 271).

În opinia lui Boncoi (2001) investi ția este instrumentul de realizare a sistemului de p roduc ție.
Investi ția reprezint ă totalitatea resurselor alocate pentru dezvoltarea, modernizarea for ței
productive a societ ății, s ă se creeze condi ții necesare ob ținerii unor efecte utile în viitor.

37
Evaluarea proiectelor de investi ții se realizeaz ă cu ajutorul unor indicatori, de diferite clase,
dar reuni ți într-un sistem. Dup ă sfera de cuprindere deosebim: indicatori ce reflec t ă efectele
economice (ex. capacitate de produc ție), indicatori ce specific ă eforturile economice (ex.
investi ția total ă), indicatori ce se refer ă la perioada de realizare a obiectivului și la cea de
func ționare (ex. durata de execu ție) și indicatori de eficien ță economic ă a investi țiilor (ex.
investi ția specific ă). Dup ă nivelul la care se face evaluarea și analiza economic ă, indicatorii
economici pot fi: macroeconomici și microeconomici (Boncoi, 2001: 270-275).

Cercetarea-dezvoltarea ca proces de produc ție

Unit ăți de cercetare
Unit ățile de cercetare-dezvoltare conform metodologiei Ma nualului Frascati sunt (Frascati
Manual, 2002):

Figura 1.5 Unit ățile de C&D
(Sursa: Elaborat dup ă Manual Frascati, 2002)

Intr ări și ie șiri

Intr ările
Intr ările solicitate de activitatea de cercetare știin țific ă au caracter material, uman și financiar,
îns ă cu o pondere covâr șitoare și importan ță deosebit ă atribuit ă elementului uman. Caracterul

38
creator al activit ății de cercetare presupune folosirea cu prec ădere a componentei intelectuale
a for ței de munc ă (Goschin, 1996).

Personalul angajat în C&D , alc ătuit din cercet ători, tehnicieni și personal auxiliar poate fi
evaluat cu ajutorul unor indicatori fizici, ace știa având avantajul de a nu fi influen țați de
fluctua țiile b ăne ști. Evaluarea este îns ă destul de dificil ă datorit ă caracterului "nenormat" al
cercet ării.

Capitalul tehnic reprezint ă o alta categorie de intr ări pentru cercetare și se refer ă la: materii
prime și materiale, aparatur ă de laborator, echipamente tehnice foarte specializ ate,
instrumente de m ăsur ă și control.

O alt ă categorie de intr ări este reprezentat ă de eforturile investi ționale: cl ădiri, terenuri,
echipament tehnic. Uneori este dificil ă determinarea exact ă a acestor cheltuieli datorit ă
faptului c ă capitalul fix poate fi folosit și în alte scopuri decât cele de cercetare, lucru ca re
presupune cunoa șterea timpului efectiv de utilizare a echipamentelo r tehnice.

Luând în considerare cele prezentate mai sus, chelt uielile de C&D pot fi definite ca expresia
curent ă a efortului total de cercetare și se calculeaz ă atât la nivel microeconomic, cât pe
sectoare de activitate și la nivel național, reprezentând o bun ă m ăsura a efortului de cercetare
știin țific ă (Goschin, 1996).

Ie șirile
Literatura de specialitate face diferen ța între urm ătoarele tipuri de ie șiri (rezultate) în
activitatea de C&D:

– rezultate informa țional-știin țifice: noi idei, cuno știn țe și modele care se concretizeaz ă în
descoperiri și inven ții și inova ții.

– rezultate tehnice: produse noi și modernizate, descoperirea de noi materiale sau mo dificarea
propriet ăților fizico-chimice ale materiilor prime și materialelor, îmbun ătățirea

39
echipamentului de produc ție prin ridicarea parametrilor specifici de perform an ță tehnic ă,
cre șterea capacit ății ma șinilor și utilajelor, inova ții în tehnologiile de produc ție, îmbun ătățiri
în sistemele de control (Goschin, 1996).

Metode de evaluarea a rezultatelor activit ății de C&D

Metoda "peer-review"
Folosirea comisiilor de exper ți reprezint ă principala metoda de evaluare a rezultatelor
cercet ării fundamentale. Metoda peer-review presupune evaluarea meritului știin țific, a
utilit ății și a efectelor poten țiale ale unui program de cercetare de c ătre oameni de știin ță
împreun ă cu exper ți din industrie și posibili utilizatori (Verbeek, 1993-2003).

Indicatori bibliometrici
O alt ă modalitate de evaluare a rezultatelor activit ății de C&D constituie indicatorii
bibliometrici. Num ărul articolelor și cel al cit ărilor reprezint ă principalii indicatori
bibliometrici. Aceast ă metod ă se bazeaz ă pe afirma ția c ă rezultatul activit ății știin țifice este
reprezentativ reflectat în publica țiile știin țifice.

Num ărul articolelor
Metoda însumeaz ă num ărul articolelor publicate de o persoana, grup sau i nstitut. Datorit ă
faptului c ă exista diferen țe calitative între publica ții, o variant ă a acestui indicator presupune
ierarhizarea revistelor pe mai multe niveluri (Verb eek, 1993-2003).

Analiza cit ărilor
Aceast ă metoda porne ște de la afirma ția c ă num ărul de cit ări reprezint ă influen ța unui articol
asupra domeniului știin țific. Sunt posibile agreg ări pe persoane (institu ții, ță ri) și se poate
face o ierarhizare a citatelor în func ție de nivelul știin țific al revistei în care apare.

40
Brevetele de inven ții
Metoda poate fi descris ă ca o m ăsur ă aproximativ ă a rezultatelor din activitatea de cercetare
știin țific ă fundamental ă. Cre șterea eficien ței economice a cercet ării știin țifice ar cere
difuzarea liber ă, imediat ă a inven țiilor.

Balan ța tehnologic ă de pl ăți
Reprezint ă finan țarea C&D în afara teritoriului na țional și opera țiuni de cump ărări, vânz ări
de brevete, licen țe pentru brevete, know-how, trademark și servicii tehnice (Verbeek, 1993-
2003).

Rolul creativit ății și inova ției în produc ție

Creativitatea face posibil ă crearea de noi produse, deoarece constituie un pro gres în planul
social, economic și tehnologic. Factorii care influen țeaz ă persoana și spore ște creativitatea se
refer ă la: aptitudini pentru crea ție, experin ța, cuno șțintele acumulate, motiva ția și voin ța,
societatea, gradul de dezvoltare a știin ței, tehnicii și a artei (Sîrbu, 2012).

În opinia lui Peter Drucker inova ția nu e numai surs ă de bunuri și de servicii mai bune și mai
economice, ci este chiar temelia „spiritului” între prinderii. Fiecare organiza ție trebuie s ă
descoper ă cum s ă inoveze și s ă înve țe c ă inova ția poate și trebuie organizat ă ca un produs
sistematic.

Profesorul american Clayton Christensen afirm ă c ă procesul de inovare continu ă este
predictibil și poate fi planificat în detaliu. Toate companiile ar trebui s ă fie angajate în a șa
numita „inova ție sus ținut ă“, s ă introduc ă produse pe care s ă le vând ă celor mai buni clien ți cu
profituri din ce în ce mai atractive.

41
Etapele ob ținerii inova ției

Figura 1.6. Etapele ob ținerii inova ției
(Sursa: Elaborat dup ă Sîrbu, 2012)

Printre obiectivele inova ției și a gestion ării cercet ării și dezvolt ării se enumer ă cre șterea pe
termen scurt a eficien ței și rentabilit ății întreprinderii și garantarea pe termen lung perenitatea
întreprinderii. Pentru a atinge aceste obiective, î ntreprinderea trebuie s ă rezolve probleme
financiare, probleme strategice, probleme umane și probleme organiza ționale. Dezvoltarea și
înnoirea produselor sunt caracteristici distinctive ale func țiunii de C&D. Oferind capacitatea
de a-și adapta fabrica ția în decursul ei în mod operativ, ca produsele ob ținute s ă satisfac ă într-
o m ăsur ă cât mai mare cerin țele de consum pe pia ța intern ă și cea extern ă (Sîrbu, 2012).

Asimilarea a noilor produse în produc ție se face dup ă o concep ție proprie sau pe baza unei
licen țe de fabrica ție și dup ă un model de referin ță .

Prima variant ă (asimilarea în produc ție a noilor produse dup ă o concep ție proprie) const ă în
valorificarea inteligen ței proprii în cercetarea, proiectarea și punerea în fabrica ție a unor noi
produse. Premisele extinderii acestei forme de asim ilare în fabrica ție pot fi urm ătoarele:
crearea unei puternice baze de cercetare și proiectare proprii, acumularea de la an la an a u nei
experien țe tot mai mari în diferite domenii și cre șterea num ărului de speciali ști, care
activeaz ă în cercetare și proiectare. Cercetare: erori și
corecturi
Bani Inf orma ție Evaluarea pie ței Mijloace de
producție
Marketing
Proiectarea
echipamentului
technic Proiectarea
produsului pt.
fabrica ție

42
A doua op țiune cuprinde (asimilarea de noi produse pe baza un ei licen țe de fabrica ție)
achizi ționarea documenta ției tehnice de fabrica ție de la diferite întreprinderi contra cost și
fabricarea produselor pe baza acesteia.

Nu în ultimul rând asimilarea în produc ție dup ă un model de referin ță are loc în cazuri mai
rare. In acest caz proiectul elaborat trebuie s ă asigure înl ăturarea elementelor învechite ale
modelului, re ținând numai ceea ce corespunde celor mai noi realiz ări în domeniul fabrica ției
respective (Sîrbu, 2012).

Proiectarea produselor cuprinde determinarea a aspe ctului exterior, propriet ăților fizico-
chimice, și a altor elemente privind caracteristicile calitat ive care permite produsului
respectiv s ă satisfac ă cerin țele. Proiectarea noilor produse se începe cu cunoa șterea
obiectivului proiect ării, urmat de felul proiectului și cerin țele pe care trebuie s ă îndeplineasc ă
fa ță de consumatori. De aceea proiectarea noilor produs e cuprinde urm ătoarele faze
principale:

Figura 1.7 Faze principale ale proiect ării noilor produse
(Sursa: Elaborat dup ă Sîrbu, 2012)

43
1. Elaborarea temei de proiectare și a studiului de fezabilitate
În tema de proiectare sunt incluse denumirea produs ului, destina ția și condi țiile de folosire a
acestuia, caracteristicile principale sub raport co nstructiv, principalii indicatori tehnico-
economici de exploatare, cantitatea care se va fabr ica și termenele de proiectare pe faze
tehnologice.

Studiul de fezabilitate prezint ă date cu privire la necesit ățile interne din produsul respectiv și
posibilit ățile de export pe o perioad ă de minim cinci ani. La fel, prin acest studiu se a rat ă
baza de materii prime necesare, posibilit ățile tehnologice de fabrica ție, costul de produc ție,
caracteristicile tehnice și de exploatare a noului produs, în compara ție cu performan țele
produselor similare din ale ță ri (Sîrbu, 2012).

2. În cadrul proiectului tehnic se face alegerea materialelor și a materiilor prime din care se
va fabrica noul produs, calculele tehnico-economice care reflect ă temeiul tehnico-economic
al adopt ării solu ției. Proiectul tehnic în general cuprinde toate cal culele necesare
dimension ării noului produs, la fel se face definirea formelo r geometrice, a dimensiunilor de
baz ă ale subansamblelor și pieselor principale.

3. Elaborarea desenelor de execu ție reprezint ă faza de încheiere a activit ății de proiectare a
unui produs. Desenele de execu ție se elaboreaz ă pe baza proiect ării tehnice, cu rolul de a
ar ăta în mod detaliat toate elementele de ordin constr uctiv, pentru fiecare nou produs. Pe baza
con ținutului desenelor se elaboreaz ă tehnologia de fabrica ție și se face execu ția propriu-zis ă a
produsului în sec țiile întreprinderii (Sîrbu, 2012).

1.1.3 ETAPELE CERCET ĂRII-DEZVOLT ĂRII DE PRODUSE NOI

În economia global ă inovarea la nivel de produs și rapiditatea procesului de dezvoltare devin
factori importan ți. Managerul de produs trebuie s ă aib ă grij ă de în țelegerea și articularea
poten țialului de pia ță și de participarea în echipa de dezvoltarea a noului produs (Gorchels,
2007).

44
Figurile 1.8 și 1.9 prezint ă etapele procesului de dezvoltare și rolul poten țial al managerului
de produs:

Figura 1.8 Procesul de dezvoltare a unui produs nou
(Sursa: Elaborat dup ă Gorchels, 2007: 130)

Figura 1.9 Livrabilele managerului de produs în procesul de d ezvoltare a unui nou
produs
(sursa: Elaborat dup ă Gorchels, 2007:131)

45
Gorchels (2007) afirm ă c ă dup ă ce strategia de produs a fost detaliat ă, prima etap ă a
proiectului de dezvoltare a unui nou produs reprezi nt ă generarea idelor, aceste sunt surprinse
într-o propunere și prezentate apoi managementului pentru selec ție. În faza denumit ă studiu
de caz managerii de produs rafineaz ă ideile în concepte de produs mai concrete. În
urm ătoarea etap ă, definirea produsului, echipa de implementare înce arc ă s ă fixeze beneficiile
dorite ale produsului prin colectarea de informa ții de pia ță , conducerea procesului de
implementare a func ției de control a calit ății și prin realizarea desenelor tehnice. În caz în
care vorbim despre un produs inovativ este util dez voltarea unui prototip și unei variante beta
pentru testare. Dezvoltarea, testarea și evaluarea prototipului cuprinde crearea unui mode l de
lucru, acest model este apoi introdus în teste de u tilizare. Faza de prelansare poate fi descris ă
ca perioada de preg ătire final ă pentru comercializare, când managerii de produs pu n laolalt ă
detaliile pentru planul de marketing, departamentel e de proiectare și de produc ție, finalizeaz ă
desenele tehnice. În etapa de lansare produsul este introdus pe pia ță , printr-un plan de punere
pe pia ță (roll-out). În ultima faz ă proiectul este evaluat pentru a realiza corec ții și pentru a
îmbun ătății procesul în viitor (Gorchels, 2007:129-133).

1.1.4 ETAPELE CERCET ĂRII-DEZVOLT ĂRII DE TEHNOLOGII NOI

În opinia lui D ănăia ță (1998) tehnologia ca sistem poate fi definit ă astfel: ”un ansamblu
structurat de mijloace de produc ție, legate între ele prin rela ții bine stabilite, ale c ărei
func țiuni sunt sarcinile de munc ă avute în vedere” . Ca sistem, tehnologia cuprinde, ca
elemente invariabile, cuno știn țele știin țifice, cuno știn țele tehnice încorporate în procedee,
materiale, echipamente și sisteme informa ționale specifice (planuri, programe, documenta ții
diverse)(D ănăia ță , 1998).

Transferul de tehnologie poate fi definit ca și un proces de dezvoltare ale unor aplica ții care
au la baz ă cuno știn țe, abilit ăți, tehnologii împ ărt ăș ite. Din punct de vedere al sistemelor
economice, procesul de transfer tehnologic se poate produce pe vertical ă și pe orizontal ă.
Transferul de tehnologie pe vertical ă este un proces de dezvoltare ale unor aplica ții care au
la baz ă cuno știn țe, abilit ăți și tehnologii rezultate din activitatea de cercetare știin țific ă
fundamental ă și aplicativ ă. Transferul de tehnologie pe orizontal ă reprezint ă procesul de

46
transfer al cuno știn țelor, abilit ăților și tehnologiei c ătre ter ți, în scopul utiliz ării sau
dezvolt ării ulterioare, proces care apare fie în momentul î n care un de țin ător al unui patent
sau marc ă de produs/serviciu ofer ă licen ța c ătre o alt ă firm ă, în scopul de a folosi o
tehnologie, un proces sau un produs, fie în momentu l în care un de țin ător al unui produs ofer ă
produsul cu pachetul de cuno știn țe și pachetul de instruire în scopul ob ținerii abilit ăților
pentru produc ția sau exploatarea acestuia ( Ghid pentru evaluarea impactului inov ării și
transferului tehnologic în plan economic și social ).

În opinia lui Rogers (2003) direc ția business și direc ția inova ție reprezint ă cele dou ă direc ții
pentru definirea difuziei tehnologiei . În cele dou ă abord ări, pe de o parte se eviden țiaz ă
gradul de generalitate și aplicabilitate a conceptului, iar pe de alt ă parte se accentueaz ă
orientarea specific ă pe produsul sau tehnologia inovat ă și lansat ă pe pia ță . Într-o viziune
business , difuzia este procesul prin care o idee nou ă sau un produs nou este acceptat de pia ță .
Într-o viziune a inova ției și a tehnologiei , „Difuzia este procesul prin care o inova ție este
comunicat ă prin anumite canale, în timp, printre membrii unui sistem social” (Rogers, 2003).

1.1.5 ETAPELE CERCET ĂRII-DEZVOLT ĂRII ORGANIZA ȚIONALE

În opinia lui Rusu (2002) “dezvoltarea organiza țional ă este o metod ă de facilitarea a
schimb ărilor și dezvolt ării structurii și proceselor, a oamenilor și a tehnologie„ (Rusu,
2002:436).

Modelul schimb ării organiza ționale cuprinde cinci etape. Prima etap ă include stimuli ca for țe
interne și externe care pornesc o reac ție sau o recunoa ștere a necesit ății pentru schimbare. A
doua etap ă implic ă diagnoza domeniilor problemei. A treia cuprinde st imulii în forma
tehnicilor alternative de schimbare. În a patra eta p ă pe baza strategiei și tehnicii folosite, este
luat ă o decizie. A cincea etap ă cuprinde implementarea și evaluarea schimb ării (Gavril ă,
2007).

În opinia lui Rusu (2002) alegerea tehnologiei de s chimbare depinde de natura problemei date
prin diagnosticul de management. Astfel deosebim:

47

Figura 1.10 Tehnicile schimb ării
(Sursa: Elaborat dup ă Rusu, 2002:437 )

Func ția de cercetare-dezvoltare scoate în eviden ță importan ța deosebit ă a activit ăților de
cercetare-dezvoltare pentru progresul social, ele f iind un factor intensiv care poate conduce la
salturi spectaculoase în avu ția na țional ă și în ierarhizarea na țiunilor (Liviu, 1994:57).

Activit ățile de cercetare-dezvoltarea se desf ăș oar ă în institu ții specializate și în întreprinderi.
Principalele roluri ale institu țiilor publice de cercetare sunt, în primul rând, ef ectuarea de
cercetare-dezvoltare de baz ă și aplicat ă, care necesit ă echipamente de testare costisitoare.
Obiectivele cercet ării-dezvolt ării nu pot fi riguros stabilite, ele se intuiesc ca fenomene. Mai
mult, deoarece cercet ătorii au nevoie de asigurarea unei libert ăți de ac țiune, în cercetare-
dezvoltare nu se pot aplica legile organiz ării produc ției. Rezultatul activit ății de cercetare-
dezvoltare este un produs unic, ob ținut cu efort și cheltuieli mari, de aceea necesarul de
resurse nu poate fi determinat cu precizie de la în ceput.

În func ție de obiectivele urm ărite, se stabile ște pe etape structura sistemului activit ăților de
cercetare-dezvoltare, resursele și cheltuielile, natura activit ăților desf ăș urate și metodele de
organizare aplicate.

48
Cunoa șterea, valorificarea, execu ția sunt etapele majore ale cercet ării. Structura activit ăților
de cercetare-dezvoltare cuprinde: cercetare știin țific ă (cercetare fundamental ă, aplicativ ă),
ingineria tehnologic ă (produs, tehnologii, sisteme), asimilarea în fabri ca ție (preg ătire tehnic ă,
material ă, organizatoric ă) (Liviu, 1994:58).

Importan ța deosebit ă în activitatea unei organiza ții a func țiunii de cercetare-dezvoltare este
eviden țiat ă de faptul c ă una dintre tr ăsăturile definitorii ale economiilor moderne este
continua consolidare și proliferare a firmelor inovative (Popa, 2004:204) .

În func ție de obiectivele definite, se pot desf ăș ura activit ăți de cercetare, asociate acestor
obiective. Firma poate avea urm ătoarea op țiuni strategice (Popa, 2004; B ăcanu, 2007):

Figura 1.11 Op țiuni strategice
(Sursa: Elaborat dup ă Popa, 2004:205)

Fiecare dintre aceste op țiuni strategice pot fi utilizate individual sau în anumite combina ții
care se pot aborda secven țial, în func ție de oportunit ățile și obstacolele ivite (Popa,
2004:205).

49
În concluzie, importan ța func ției și strategiei de cercetare-dezvoltare const ă în necesitatea de
adaptare permanent ă a întreprinderilor la nivel regional, na țional și european la noi realiz ări
ale știin ței și tehnologiei moderne, pentru c ă știin ța este un vector al dezvolt ării sociale.

1.1.6 RE ȚELELE DE INOVARE ȘI ROLUL LOR ÎN COMPETITIVIATEA
REGIONAL Ă

În opinia lui Roja (2011) progresul tehnic și tehnologic ofer ă posibilitatea de a transforma și
de a identifica noi modalit ăți de dobândire a avantajelor concuren țiale durabile.
Transform ările din ultimele decenii au generat schimb ări fundamentale în mediul de afaceri,
în modul în care organiza țiile î și desf ăș oar ă activit ățile, generând formarea de rela ții de
colaborare și schimb ări în structura organiza țional ă (Roja, 2011:102).

Cre șterea num ărului IMM-urilor la nivel european, și tendin ța de globalizare au generat
emergen ța re țelelor colaborative (Boian, 2011). Noile modele de afaceri reprezint ă un
răspuns al organiza țiilor la schimb ările generate de tehnologie în plan economic și social, dar
și la oportunit ățile pe care le aduce aceasta în cadrul organiza țiilor (Roja, 2011: 103).

Printre factori care determin ă emergen ța re țelelor de inovare se enumer ă:
– spiritul antreprenorial și dezvoltarea unei culturi de afaceri care s ă încurajeze colaborarea la
nivel regional sau na țional între întreprinderi și institu ții sau institute de cercetare (Succesul
fiind condi ționat de strategiile regionale în domeniul cercet ării-dezvolt ării și inov ării);
– spa țiul geografic în care un antreprenor sau un grup de antreprenori decid s ă înfiin țeze noi
întreprinderi sau firme;
– elemente de natur ă social ă sau resurse natural;
– succesul pe care îl au start-up-urile noilor firm e înfiin țate de antreprenori sau succesul
implement ării know-how-ului de c ătre spin off-uri;
– factorii regionali de contingen ță (Roja, 2011: 104).

Emergen ța re țelelor de inovare în cazul regiunilor de dimensiuni mai mici, cu un poten țial
ridicat de dezvoltare, conduce la reducerea costuri lor de tranzac ție și colaborare între

50
membrii re țelei și pe de alt ă parte la dezvoltarea sectoarelor de afaceri emerge nte și a
furnizorilor de servicii și produse aferente acestora.

Efectele pozitive pe care le genereaz ă, re țelele de inovare reprezint ă un atractor pentru
organiza ții, institu ții academice și de cercetare, firme și întreprinderi. Printre avantajele
re țelei se enumer ă:
– accesul la competen țe, resurse informa ționale și know-how pe care îl de țin organiza țiile și
institu țiile partenere;
– efecte generate de proximitatea spa țial ă;
– re țelele de inovare cresc capacitatea organiza țiilor de a se dezvolta și contribuie la
dezvoltarea sectoarelor de afaceri și a industriilor emergente;
– complexitatea și incertitudinile din mediul de afaceri genereaz ă riscuri care pot fi reduse
prin activit ățile colaborative;
– împ ărțirea costurilor ridicate aferente inov ării și cercet ării-dezvolt ării și accesul la
tehnologie și know-how-ul (Roja, 2011:105-106).

1.1.7 ASPECTE SPECIFICE ALE MANAGEMENTULUI INOV ĂRII

„Grija pentru om și pentru destinul lui trebuie s ă constituie întotdeauna interesul principal
al tuturor eforturilor tehnice. Nu uita ți asta niciodat ă în mijlocul diagramelor și ecua țiilor
voastre”
Albert Einstein

Managementul inov ării poate fi definit ca implementarea și exploatarea economic ă a
descoperiri și noilor idei. Procesul de inovare ca activitate ma nagerial ă, trebuie s ă fie
planificat, organizat, dirijat și controlat. Deciziile și activit ățile asupra inov ării cuprinde:
activit ăți de studiu și dirijare a realiz ării tuturor proiectelor de inovare ale firmei; luar ea
deciziilor asupra oportunit ăților identificate, investi țiilor, planific ării proiectelor de inovare ce
vor fi lansate și a monitoriz ării acestora.

51
Sandrine Fernez-Walch și François Romon (2006, 2009) a definit managementu l ca fiind
"ansamblul ac țiunilor conduse de o întreprindere și al op țiunilor efectuate pentru a favoriza
emergen ța proiectelor de inovare, a decide lansarea lor și a realiza comercializarea noilor
produse sau implementarea de noi procese în întrepr indere, pentru cre șterea
competitivit ății "(Fernez-Walch 2006, 2009).

O alt ă defini ție a managementului inov ării reliefeaz ă scopul final al procesului de inovare:
" Prin managementul inov ării se poate în țelege procesul orientat spre organizarea și alocarea
resurselor disponibile, atât umane cât și tehnice și economice, în scopul dobândirii de noi
cuno știn țe, de generare a ideilor care permit ob ținerea de noi produse, procese și servicii sau
îmbun ătățirea celor existente și al transferului celor mai bune idei spre fazele d e fabricare și
comercializare" (Nagî ț, 2001:56).

Managementul inov ării trebuie s ă fie tratat ca parte a strategiei de afaceri a firm ei. Standardul
britanic BS 7000-1:2008 este un ghid asupra managem entului inov ării, în mod specific
asupra proiect ării și dezvolt ării produselor competitive. Principiile generale de management
al inov ării, din acest standard, se aplic ă la organiza ții din industrii de fabrica ție, de proces,
servicii și construc ții, precum și în sectoare publice și non-profit. Sunt oferite indica ții în
domeniile: inovarea, noutatea și bazele managementului inov ării; managementul inov ării la
nivel organiza țional; operarea în cadrul managementului inov ării; instrumente și tehnici
pentru managementul inov ării.

Tidd,J.et al (2001) a formulat fazele procesului de management al inov ării caîn figura de mai
jos.

Figura 1.12 Fazele procesului de management al inov ării
(Sursa: Elaborat dup ă Tidd et al, 2001)

52
Mark Turrell și Yvonne Lindow (2003) consider ă c ă fazele procesului de inovare sunt:

Figura 1.13 Fazele procesului de inovare
(Sursa: Elaborat dup ă Mark Turrell și Yvonne Lindow, 2003)

Prin Decizia nr.1350/16.12.2008 a Parlamentului și a Consiliului European , anul 2009 a
fost declarat „An european al creativit ății și inov ării” . Scopul acestei declar ări fiind:
ridicarea nivelului con știin ței publice asupra inov ării destinate dezvolt ării individuale, sociale
și economice; popularizarea cazurilor de succes; sti mularea educa ției și cercet ării;
promovarea dezbaterilor asupra unor politici și subiecte înrudite.

În ță ri dezvoltate din punct de vedere industrial, ca de exemplu Elve ția sau SUA, alimentarea
companiilor inovatoare cu un flux de capital de ris c a devenit un factor determinant pentru a
le consolida prosperitatea și a le asigura viabilitatea deoarece dezvoltarea un ui proces de
inovare contribuie la promovarea progresului tehnic . În aceste ță ri s-a constituit o pia ță a
capitalului de risc și s-au organizat mecanisme de strângere a fondurilo r și de modalit ăți de
solicit ări de cereri de finan țare. Acest tip de pia ță face s ă coincid ă nevoile companiilor
inovatoare cu interesele investitorilor.

MCTI a propus preluarea riscurilor asociate cu acea st ă activitate prin constituirea unui fond
public de risc în vederea stimul ării activit ății de inovare a firmelor române ști, prin planul de
dezvoltare pentru perioada 2007-2013. Fondul a fost creat în anul 2008 pentru a sus ține
introducerea de noi tehnologii și procurarea de licen țe.

53
Dimensiunile managementului inov ării

Alexandru Caragea et al. (2010) în cadrul Institutului de Proiecte pentru Inova ție și
Dezvoltare a elaborat un Program de retehnologizare și modernizare tehnologic ă a
României , în care sunt expuse dimensiunile managementului i nov ării:

Figura 1.14 Dimensiunile managementului inov ării
(Sursa: Elaborat dup ă Caragea et al, 2010)

Elementele componente ale unei strategii de inovare al unei companii dup ă Iancu Ștefan
(2010) sunt:

Figura 1.15 Componentele unei strategii de inovare
(Sursa: Elaborat dup ă Iancu Ștefan, 2010)

54
Domeniile managementului inov ării sunt: domeniul normativ, strategic și domeniul operativ.
(Gassmann, Oliver, Sutter, Philipp, 2008):

Figura 1.16 Domeniile managementului inov ării
(Sursa: Elaborat dup ă Gassmann, Oliver, Sutter, Philipp, 2008)

1.2 STRATEGII DE ABORDARE A CERCET ĂRII DEZVOLT ĂRII ÎN EUROPA ȘI
RAPORTUL CU CELELALTE ECONOMII DEZVOLTATE ALE LUMII

1.2.1 CERCET ĂRE-DEZVOLT ĂRE ÎN UNIUNEA EUROPEAN Ă

Cheltuielile de cercetare-dezvoltare (C&D) la între prinderi (% din PIB) include toate
cheltuielile / costurile suportate pentru cercetare -dezvoltare în sectorul real (întreprinderi,
afaceri) a economiei.

55

Figura 1.17 (a), (b) Cheltuielile pentru cercetare și dezvoltare
(Sursa: INNOBAROMETRU)

Tratatul de la Lisabona prevede 3% din PIB cheltuit pe cercetare-dezvoltare. În 2010, cele 27
de state membre ale UE sunt plasate la nivelul de c irca 2.01% din PIB. România se situeaz ă
la nivelul de aproximativ 0.5% din PIB. Finlanda es te la primul loc pe diagram ă, el a cheltuit
în jurul valorii de 2.75% din PIB pe cercetare-dezv oltare, în timp ce Moldova se afl ă la
sfâr șitul clasific ării (Moga, Some aspects of research and development at enterpr ises at
regional, country and European level, 2013, p 117-120).

Recent privind cre șterea economic ă și crearea de locuri de munc ă inovarea se afl ă în centrul
strategiei UE. Astfel statele membre sunt încurajat e s ă investeasc ă 3% din PIB în cercetare și
dezvoltare pân ă în 2020 (1% din fonduri publice, 2% din investi ții private), ceea ce se
estimeaz ă c ă ar genera 3.7 milioane de locuri de munc ă și ar determina o cre ștere anual ă a
PIB-ului UE cu circa 800 de miliarde de euro.

1.2.2 STRATEGIA EUROPEAN Ă 2020

Criza a anulat ani de progrese economice și sociale și a pus în eviden ță deficien țele
structurale ale economiei Europei. Europa trece pri ntr-o perioad ă de transformare, între timp,
lumea evolueaz ă rapid, iar provoc ările pe termen lung (globalizarea, presiunea exerci tat ă

56
asupra resurselor, îmb ătrânirea) se intensific ă. Europa poate reu și dac ă ac ționeaz ă ca uniune.
Uniunea necesit ă o strategie care s ă permit ă s ă iese din criz ă mai puternici și care s ă
transforme UE într-o economie durabil ă, inteligent ă, cu un niveluri ridicate de ocupare a
for ței de munc ă, coeziune social ă și productivitate. Strategia Europa 2020 ofer ă o imagine de
ansamblu a economiei sociale de pia ță a Europei pentru secolul al XXI-lea (Comisia
European ă, 2010:5).

Cele trei priorit ăți cuprinse în Europa 2020 sunt:

Figura 1.18 Priorit ățile Europe 2020
(Sursa: Elaborat dup ă Comisia European ă, 2010:5)

Obiective principale propuse de Comisia sunt urm ătoarele pentru UE, deoarece UE, trebuie
să defineasc ă direc ția în care vrea s ă evolueze pân ă în anul 2020:

Figura 1.19 Obiective principale propuse de Comisia European ă
(Sursa: Elaborat dup ă Comisia European ă, 2010:5)

57
Obiective sunt cruciale pentru reu șita noastr ă general ă și interconectate. Comisia propune ca
aceste obiective ale UE s ă fie transpuse în obiective și traiectorii na ționale pentru a garanta c ă
fiecare stat membru adapteaz ă strategia Europa 2020 la situa ția sa specific ă.

Comisia a identificat șapte ini țiative emblematice pentru a stimula realizarea de p rogrese în
cadrul fiec ărei teme prioritare:

Figura 1.20 Șapte ini țiative emblematice
(Sursa: Elaborat dup ă Comisia European ă, 2010:6)

– „O Uniune a inov ării” pentru a îmbun ătății accesul la finan ță rile pentru cercetare și inovare
și îmbun ătățirea condi țiile-cadru;
– „Tineretul în mi șcare” pentru a facilita intrarea tinerilor pe pia ța muncii și pentru a
consolida performan ța sistemelor de educa ție;
– „O agend ă digital ă pentru Europa” pentru a valorifica beneficiile pe care le ofer ă o pia ță
digital ă unic ă gospod ăriilor și afacerilor și pentru a accelera dezvoltarea serviciilor de inte rnet
de mare vitez ă.
– „O Europ ă eficient ă din punctul de vedere al utiliz ării resurselor ” pentru a sprijini
trecerea la o economie cu emisii sc ăzute de carbon, pentru a cre ște utilizarea surselor
regenerabile de energie;
– „O politic ă industrial ă adaptat ă erei globaliz ării” pentru a îmbun ătăți mediul pentru
IMM-uri;

58
– „O agend ă pentru noi competen țe și noi locuri de munc ă” pentru a oferi mai mult ă
autonomie cet ățenilor și a moderniza pie țele muncii;
– „Platforma european ă de combatere a s ărăciei” pentru a garanta coeziunea teritorial ă și
social ă (Comisia European ă, 2010:6).

Pentru a defini o strategie credibil ă de ie șire din criz ă, pentru a continua reforma sistemului
financiar, pentru a asigura consolidarea bugetar ă pentru o cre ștere pe termen lung și pentru a
înt ări coordonarea în cadrul Uniunii economice și monetare ca prioritate imediat ă comisia
identific ă m ăsurile care trebuie luate.

Va fi nevoie de o guvernan ță economic ă mai puternic ă pentru a se ob ține rezultate. Strategia
Europa 2020 se va sprijini pe doi piloni: întocmire a unor rapoarte de țar ă și abordarea
tematic ă prezentat ă anterior permi țând statelor membre s ă î și dezvolte propriile strategii de
reîntoarcere la o cre ștere economic ă durabil ă și la sustenabilitatea finan țelor publice.

Concluzia este c ă Europa 2020 ofer ă o imagine de ansamblu a economiei sociale de pia ță a
Europei pentru secolul al XXI-lea. Europa poate reu și dac ă ac ționeaz ă în mod colectiv. Avem
nevoie de o strategie care s ă ne permit ă s ă ie șim din criz ă mai puternici și care s ă transforme
UE într-o economie inteligent ă, durabil ă și favorabil ă incluziunii, caracterizat ă prin niveluri
ridicate de ocupare a for ței de munc ă, productivitate și coeziune social ă.

1.2.3 AL ȘAPTELEA PROGRAM CADRU (PC7)

PC7, cel de-al Șaptelea Program Cadru pentru cercetare și dezvoltare tehnologic ă este
instrumentul principal al Uniunii Europene pentru f inan țarea cercet ării în Europa. Fiind
aplicabil între 2007 și 2013, urmeaz ă al Șaselea Program Cadru (PC6) și este rezultatul anilor
de consult ări cu institu țiile de cercetare și cele care elaboreaz ă politici, comunitatea
știin țific ă, și cu alte p ărți interesate. (Comisia European ă, 2007:6).

Începând cu 1984, programele cadru au jucat un rol principal în activit ățile de cooperare și
cercetarea multidisciplinar ă în Europa. PC7 este mult mai extins și mai cuprinz ător decât

59
programele anterioare. Programul a primit un buget de 53,2 miliarde euro pe șapte ani,
reprezentând cea mai important ă alocare de fonduri pentru acest tip de programe de pân ă
acum.

Al Șaptelea Program Cadru prezint ă de asemenea diferen țe importante fa ță de ceea ce s-a
derulat anterior, dup ă cum urmeaz ă dup ă Florescu (2010):

Cre șterea bugetului – bugetul PC7 arat ă o cre ștere de 63% fa ță de PC6 la pre țurile curente;
Concentrarea asupra temelor – o concentrare puternic ă asupra temelor de cercetare
principale de exemplu s ănătate, TIC, spa țiu etc.;
Consiliul European de Cercetare (CEC) – prima agen ție paneuropean ă pentru finan țarea
cercet ării, are rolul de a finan ța cercetarea european ă la frontierele știin ței;
Regiunile cunoa șterii – PC7 stabile ște noi regiuni ale cunoa șterii care aduc într-un punct de
convergen ță diver șii parteneri de cercetare din cadrul unei regiuni;
Finan țarea prin împ ărțirea riscului – are rolul de îmbun ătățirea accesului la împrumuturile
oferite de Banca European ă de Investi ții (BEI) pentru ac țiuni de cercetare europene de
amploare și a îmbun ătăți sprijinul investitorilor particulari în proiectel e de cercetare;
Ini țiativele tehnologice comune (ITC) – o continuare controlat ă a Platformelor tehnologice
europene (PTE);
Serviciul de asisten ță unic – numit „Serviciul de informa ții pe teme de cercetare” ac ționeaz ă
ca prim punct de contact pentru poten țialii participan ți, oferind r ăspuns la întreb ări referitoare
la toate aspectele legate de cercetarea finan țat ă de UE (Florescu, 2010: 9).

Priorit ățile PC7 fac parte din câteva programe specifice, du p ă cum urmeaz ă:

Programul de cooperare – elementul central al PC7
Programul de cooperare, stimuleaz ă cercetarea colaborativ ă în întreaga Europ ă și în alte ță ri
partenere, conform câtorva zone tematice cheie: s ănătate; alimenta ție, agricultur ă și pescuit,
și biotehnologie; tehnologii de informare și comunicare; nano știin țe, nanotehnologii,
materiale și noi tehnologii de produc ție; energie; mediu; transport; știin țe socio-economice și
umaniste; spa țiu securitate.

60
Programul Idei – și Consiliul European de Cercetare (CEC)
Programul Idei este flexibil în mod unic în abordar ea sa fa ță de cercetarea UE, prin faptul c ă
proiectele de cercetare propuse sunt evaluate numai pe baza excelen ței lor, a șa cum a fost
aceasta determinat ă de analiza realizat ă de o comisie paritar ă. Este implementat de noul
Consiliu European de Cercetare (CEC), format dintr- un Consiliu știin țific și o agen ție pentru
implementare. Cercetarea poate fi realizat ă în orice domeniu al știin ței sau tehnologiei,
inclusiv ingineria, știin țele socio-economice și umaniste, dar se pune un accent deosebit pe
domeniile emergente și pe cele aflate în dezvoltare rapid ă la frontierele cunoa șterii și pe
cercetarea transdisciplinar ă.

Programul Oameni – îmbun ătățirea carierelor europene în domeniul cercet ării
Asigur ă atât pentru cercet ătorii din Uniunea European ă cât și pe plan extern sprijin
semnificativ mobilit ății cercet ării și dezvolt ării carierei. Programul include urm ătoarele
activit ăți: instruirea ini țial ă a cercet ătorilor, sus ținerea instruirii și dezvolt ării pe durata vie ții
prin intermediul burselor europene transna ționale și al altor ac țiuni și prin intermediul
parteneriatelor din industrie/academice.

Programul Capacit ăți – construirea unei economii a cunoa șterii
Programul este proiectat pentru a ajuta la înt ărirea și optimizarea capacit ăților de cunoa ștere
de care are nevoie Europa dac ă dore ște s ă devin ă o economie înfloritoare, bazat ă pe
cunoa ștere. Programul cuprinde șase zone specifice de cunoa ștere: cercetarea în beneficiul
IMM-urilor, regiunile cunoa șterii, infrastructurile de cercetare, poten țialul de cercetare,
activit ățile de cooperare interna țional ă și știin ța în societate.

Cercetarea nuclear ă
Cuprinde dou ă p ărți – prima parte se concentreaz ă asupra fuziunii nucleare și a facilit ății de
cercetare interna țional ă ITER care va fi construit ă în Europa. Cea de-a doua parte a
programului acoper ă siguran ța nuclear ă, gestionarea de șeurilor pentru unit ățile de fisiune
nuclear ă și protec ția împotriva radia țiilor.

61
PC7 este deschis ă pentru centrele de cercetare, corpora țiile multina ționale, universit ăți,
administra țiile publice, IMM-urile, chiar și pentru persoane, din orice parte a lumii.(Comisia
European ă, 2007:15-17).

Concluzia este c ă cel de-al Șaptelea Program Cadru pentru cercetare și dezvoltare tehnologic ă
(PC7) este instrumentul principal al Uniunii Europe ne pentru finan țarea cercet ării în Europa.
Programul este aplicabil între 2007 și 2013 și este rezultatul anilor de consult ări cu institu țiile
de cercetare și cele care elaboreaz ă politici, comunitatea știin țific ă, și cu alte p ărți interesate.

1.2.4 STRATEGII DE CERCETARE-DEZVOLTARE ÎN ALTE ȚĂRI DEZVOLTATE

Raportul Economist Intelligence Unit, sponsorizat d e Cisco, este un nou clasament al celor
mai inovatoare ță ri. Acest raport a evaluat capacitatea de inovare a ță rilor și a analizat datele
în perspectiv ă. Sub aceast ă prognoz ă, exist ă unele schimb ări între ță rile de top în 2009-13,
comparativ cu 2004-08 (Economist Intelligence Unite Limited, 2009:2).

Japonia, Elve ția și Finlanda rămân pe primul, al doilea și al treilea loc. Germania se urc ă pe
locul 4 de pe locul 6 anterioar, împingând SUA pe l ocul 5 și Suedia afar ă din top cinci.

Modific ări, mai mari sau mai mici, apar și în alte pozi ții din clasament. Unele state au pozi ții
nemodificate de mai mul ți ani. În 2007, Mexic a fost prognozat c ă va înregistra o
îmbun ătățire semnificativ ă și c ă va urca în clasament, dar apropierea sa de Statele Unite ale
Americii (SUA) a împiedicat în acest lucru. Perform an ța de inovarea a Mexicului este de
așteptat s ă r ămân ă practic neschimbat ă pe termen mediu, precum și locul său, pozi ția 48 a
clasamentului.

Printre marii perdan ți, sunt pie țele emergente, care sufer ă de instabilitate politic ă și
macroeconomic ă. Acestea sunt: Venezuela, Ucraina și Ecuador, care au sc ăzut cu 9, 8 și,
respectiv, 7 locuri în clasament (Economist Intelli gence Unite Limited, 2009:7).

62
Tabelul 1.1 Indexul curent de inovare și prognoza
Countries 2004-08 2009-13 Change in rank
2009-13/2004-08 Index Rank Index Rank
JAPAN 10.00 1 10.00 1 0
SWITZERLAND 9.71 2 9.70 2 0
FINLAND 9.53 3 9.50 3 0
US 9.50 4 9.44 5 -1
SWEDEN 9.44 5 9.42 7 -2
GERMANY 9.40 6 9.49 4 2
TAIWAN 9.37 7 9.44 6 1
NETHERLAND 9.16 8 9.16 9 -1
ISRAEL 9.13 9 9.20 8 1
DENMARK 9.08 10 9.06 10 0
SOUTH KOREA 8.94 11 9.05 11 0
AUSTRIA 8.93 12 8.98 12 0
FRANCE 8.88 13 8.96 13 0
CANADA 8.87 14 8.83 15 -1
BELGIUM 8.79 15 8.89 14 1
SINGAPORE 8.76 16 8.75 16 0
NORWAY 8.73 17 8.75 17 0
UK 8.72 18 8.58 19 -1
IRELAND 8.50 19 8.57 20 -1
AUSTRALIA 8.50 20 8.61 18 2
HONG KONG 8.44 21 8.46 22 -1
ITALY 8.44 22 8.46 21 1
NEW ZEALEND 8.24 23 8.40 23 0
SLOVENIA 7.74 24 7.80 24 0
CYPRUS 7.62 25 7.72 25 0
(Sursa: Economist Intelligence Unite Limited, 2009: 7)

De și ță rile din Uniunii Europene (UE) ocup ă locuri bune în clasament (cinci sunt în top 10)
câ știgurile, ca poz ție în clasament, lor nu sunt semnificative. În șase ță ri din UE este a șteptat
un declin. În ciuda eforturilor UE de a cre ște indexul de inovare, rela ționat cu o sc ădere mic ă
așteptat ă în performan ța SUA, regiunea va face pu ține progrese în reducerea decalajului de
inovare fa ță Japonia și SUA în urm ătorii cinci ani.

China a urcat cel mai mult în clasament dintre toat e economiile dezvoltate și emergente.
Performan ța ei de inovare se va îmbun ătăți cu 11%, astfel încât aceasta va urca de pe locul
54, pe perioad ă 2004-08, pe locul 46, pe perioada 2009-13.

India va urca patru locuri, în timp ce clasamentul pentru celelalte dou ă ță ri BRIC (Brazilia și
Rusia), rămân neschimbate (Economist Intelligence Unite Limit ed, 2009:8).

63
Potrivit unui sondaj realizat în rândul popula ției din șase state, de produc ătorul de
medicamente AstraZeneca și citat de Reuters, China va deveni cel mai importa nt centru
pentru inovare din lume pân ă în 2020, dep ăș ind SUA și Japonia.

1.3 CERCETARE ȘI DEZVOLTARE ÎN ROMÂNIA

1.3.1 STRATEGII LA NIVEL NA ȚIONAL

În prezent la Bucure ști sunt 10 centre de cercetare-dezvoltare: Institutul Na țional de
Cercetare-Dezvoltare pentru Chimie și Petrochimie ICECHIM, S.C. Institutul de Cercetare
Dezvoltare pentru Apicultura S.A., Institutul Canta cuzino Sta țiunea B ăneasa, Institutul
Na țional de Cercetare-Dezvoltare pentru Textile și Piel ărie, Institutul Na țional de Cercetare-
Dezvoltare Aerospa țială Elie Carafoli, Institutul Na țional de Cercetare-Dezvoltare pentru
Știin țe Biologice, Institutul de Cercetare – Dezvoltare p entru Protec ția Plantelor, Institutul
Na țional de Cercetare Dezvoltare în Informatic ă, Institutul de Cercetare-Dezvoltare pentru
Sectoare Calde, Institutul Na țional de Cercetare-Dezvoltare pentru Chimie și Petrochimie –
ICECHIM Bucure ști.

Figura 1.21 Harta de cercetare-dezvoltare a României
(Sursa: https://www.google.ro/maps/search/centre+de+cerceta re-dezvoltare+Romania ,
accesat 07.04.2013)

64
În afar ă de Bucure ști mai sunt prezente centre de cercetare-dezvoltare la Pite ști : Complex
Vinifica ție Ștef ăne ști, la Râmnicu Vâlcea : Sta țiunea de Cercetare Dezvoltare pt. Pomicultur ă
și Sta țiunea de Cercetare – Dezvoltare pentru Pomicultura Vâlcea, la Br ăila : Sta țiunea de
Cercetare – Dezvoltare Agricol ă Br ăila, la Bra șov : Institutul Na țional de Cercetare –
Dezvoltare pentru Cartof și Sfecl ă de Zah ăr, la Iași: Institutul Na țional de Cercetare –
Dezvoltare în Construc ții și Economia Construc țiilor și Institutul de Fizic ă Tehnic ă, la Cluj
Napoca: Sta țiunea de Cercetare-Dezvoltare pentru Pomicultur ă, la Oradea : Sta țiunea de
Cercetare – Dezvoltare Agricol ă Oradea, la Timi șoara : Institutul Na țional de Cercetare-
Dezvoltare în Sudur ă și Încerc ări de Materiale, la Sibiu : Institutul de Cercetare-Dezvoltare pt.
Montanologie, la Craiova : ICMET Craiova, la Constan ța: Sta țiunea de Cercetare-Dezvoltare
Agricol ă Valul lui Traian și Inst. Na ț. de Cercetare-Dezvoltare Marin ă Grigore Antipa.

România a cheltuit 2872.7 milioane de lei pe cercet are și dezvoltare în 2012, reprezentând
0.49% din PIB, cu 0.01 procente în cre ștere fa ță de 2011, și pân ă 0.03% fa ță de anul 2010. La
sfâr șitul anului 2012, 42674 de angaja ți au lucrat în cercetare și dezvoltare, num ăr
aproximativ la acela și nivel fa ță de cel înregistrat la sfâr șitul anului 2011 (INS, 2013:1).

În 2012, 2872.7 milioane de lei au fost cheltuite p e cercetare și dezvoltare în cele patru
domenii de performan ță , dintre care 2355.5 milioane de lei cheltuieli cur ente, respectiv 82%
și 517.2 milion de lei cheltuieli de capital, reprez entând 18%. Ponderea cheltuielilor de
capital pentru dotarea unit ăților cu activitate de cercetare-dezvoltare, a sc ăzut cu 1.2% în
2012, fa ță de 2011.

În 2012, cercetarea fundamental ă a sc ăzut, cu 2 procente comparativ cu anul 2011, de la
43.4% la 41.4%. Cercetarea aplicat ă în anul 2012 a crescut cu 2.2 procente, de la 39.2 % la
41.4%. Dezvoltarea experimental ă, s-a men ținut ca pondere la acela și nivel în cheltuielile
totale în anul 2012, fa ță de anul 2011 (INS, 2013:2).

65
Tabelul 1.2 Cheltuieli totale din activiattea de C&D pe surse d e fonduri și sectoare de
performan ță în 2012
Mil. lei pre țuri curente
Sectoare de
performan ță /
Surse de
fonduri Total Sector
Mediului de
afaceri Sector
Guvernamental Sector
Înv ăță mânt
superior Sector
Privat
non-profit
Total 2872.4 1119.4 1175.3 566.6 11.4
Întreprinderi 888.0 719.2 126.2 42.2 0.4
Fonduri publice 1434.8 219.1 853.9 358.1 3.7
Unit ăți din
înv ăță mântul
superior 17.3 1.8 9.3 6.2 Sub
0.05%
Privat non-
profit 2.8 Sub 0.05% 0.1 0.8 1.9
Str ăin ătate 414.9 156.4 108.3 148.8 1.4
Alte surse 114.9 22.9 77.5 10.5 4.0
(Sursa: Elaborat dup ă Comunica de pres ă a INS, 2013: 2)

Dup ă sursele de finan țare ale cheltuielilor C&D în 2012, fondurile public e au cea mai mare
propor ție de 49.9% urmate de sursele de la întreprinderi, 30.9%.

Sectorul guvernamental (59.5%), a primit cea mai ma re suma de bani din fonduri publice,
urmat de sectorul de înv ăță mânt superior (25.0%).

Surse de finan țare pentru cercetare și dezvoltare de peste hotare au fost în mare parte
orientate spre unit ățile din sectorul mediului de afaceri (37.7%) și sectorul înv ăță mânt
superior (35.9%).

Intensitatea cercet ării (raportul dintre totalul cheltuielilor C&D la p rodusul intern brut) a avut
o pondere de 0.49% în 2012. Cheltuieli din fonduri publice are o pondere în PIB de 0.24% în
2012, cu 0.01 % mai pu țin decât în 2010 (INS, 2013:3).

66
1.3.2 ABSORB ȚIA DE FONDURI EUROPENE DE C ĂTRE ROMÂNIA

Ministrul Fondurilor Europene, Eugen Teodorovici, l a conferin ța MEDIAFAX talks about
SMEs, a afirmat c ă România este nevoit ă să emit ă facturi de 6.5 miliarde de euro pentru
investi ții din fonduri europene, reprezentând o cre ștere a gradului de absorb ție.

Pân ă în 2013 inclusiv, au fost aprobate 9407 proiecte, pe toate cele șapte programe cu
finan țare din fonduri europene, fiind alocate pentru bene ficiari în total 22.78 miliarde lei de la
bugetul de stat și Comisia European ă, cu o rat ă de absorb ție de 12.82%.

Figura 1.22 (a) Stadiul absorb ției fondurilor europene 2007-2013

Figura 1.22 (b) Stadiul absorb ției fondurilor europene 2007-2013
(Sursa: http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_UE. html , accesat pe 03.03.2012)

67

Figura 1.23 Stadiul absorb ției fondurilor europene
(Sursa: http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_UE. html , accesat pe 03.03.2012)

Dup ă timesofmalta.com una dintre ță rile cu cele mai mari rate de absorb ție a fondurilor
europene, de 91% pentru perioada bugetar ă 2007-2014, este Malta.

Figura 1.24 Zonele eligibile pentru finan țare din Fondurile Structurale și de Coeziune
(Sursa: http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_UE. html , accesat pe 03.03.2012) Regiuni de convergen ță
Regiuni de eliminare (phasing aut)
Regiuni de intrare (phasing in)
Regiuni de competitivitate

68
Din punct de vedere al absorb ției fondurilor structurale în perioada 2007-2013, R omânia este
pe ultimul loc în Uniunea European ă, fiind singurul stat care a cheltuit mai pu țin de 20% din
banii aloca ți, de și a avut o rat ă de contractare de aproape 70% în perioada 2007-201 1, pe baza
raportului strategic pe 2013 privind politica de co eziune.

Acest raport privind implementarea programelor din cadrul politicii de coeziune pe perioada
2007-2013 sumeaz ă informa țiile puse la dispozi ție de membre UE, care se refer ă în general la
perioada de pân ă la sfâr șitul anului 2011, privind investi țiile efectuate în cadrul Fondului
European de Dezvoltare Regional ă (FEDR), al Fondului de Coeziune și al Fondului Social
European (FSE). Raportul men ționeaz ă c ă rata de absorb ție este foarte ridicat ă în ță ri ca
Austria, Belgia, Germania, Irlanda, Letonia, Portug alia și Suedia, în timp ce situa ția este
invers în Bulgaria, Cehia, Ungaria, Italia, Malta și Slovacia, și în special în România.

În cazul României, raportul noteaz ă c ă suma alocat ă a fondurilor UE pentru proiectele
selec ționate în perioada 2007-2011 a fost de 12478 miliar de de euro, ceea ce reprezint ă un
grad de contractare de 66.4%, mai mare decât cel di n Cehia (65.5%), Austria (59.2%), Italia
(56.9%) sau Bulgaria (55.6%). Iar suma total ă alocat ă a fost de 19213 miliarde de euro în
actuala perioad ă de programare financiar ă multianual ă.

Cea ce prive ște nivelul cererilor de rambursare, România a ajuns în ianuarie 2013 la doar
14.7%, fiind devansat ă la distan ță de Bulgaria (26.7%), Malta (29.8%), Cehia (29.9%),
Slovacia (34.7%), Italia (34.8%). România se apropi e de media UE de 71.2% în ceea ce
prive ște rata de contractare, dar este departe când vine vorba de cea de absorb ție, care este
42.4% la nivelul UE. Iar este pe ultimul loc în UE și în absorb ția de fonduri de la FEDR și
Fondul de Coeziune, de și gradul de contractare a fost de 62.7% absorb ția era de 15.3% în
ianuarie 2013. Situa ția este similar și în absorb ția banilor de la FSE, unde țara are o rat ă de
12.6%, de și cea de contractare este mult peste media UE (67.3 %), respectiv de 81.6%. Din
suma total ă de 19,213 miliarde de euro, alocat ă României în 2007-2013, fonduri în sum ă de
759.5 milioane de euro sunt reprogramate (2012), un procent total de 4%.

69
1.3.3 ABSORB ȚIA DE FONDURI EUROPENE PE REGIUNI DIN ROMÂNIA

Regiunea Bucure ști-Ilfov are cele mai mari, valoric, proiectele pe fonduri structurale. Pe baza
datelor transmise pân ă 2012 în Sistemul Unic de Management al Informa ției (SMIS) de cele
7 autorit ăți de management, regiunea Bucure ști-Ilfov cu valoare eligibil ă total ă de 21.977
miliarde de lei, înregistreaz ă 1908 contracte de finan țare, iar pl ățile c ătre beneficiari sunt de
780.3 milioane de lei, adic ă 3.55% din valoarea eligibil ă ( http://cursdeguvernare.ro/topul-
absorbtiei-fondurilor-ue-bucuresti-ilfov-codasa-reg iunilor-de-dezvoltare.html , accesat pe
19.05.2014).

Clasamentul regiunilor pe absorb ția fondurilor UE:

Figura 1.25 Clasamentul regiunilor pe absorb ția fondurilor UE
(Sursa: Elaborat dup ă http://cursdeguvernare.ro/topul-absorbtiei-fonduril or-ue-bucuresti-
ilfov-codasa-regiunilor-de-dezvoltare.html , accesat pe 19.05.2014)

70
Cele 8 regiuni de dezvoltare ale României în total, înregistreaz ă 7812 contracte de finan țare
pe fonduri structurale, cu valoarea eligibil ă de 69 miliarde de lei. Pl ățile efectuate c ătre
beneficiari ajung la 8.576 miliarde de lei, adic ă 12.42% din valoarea eligibil ă. Îns ă aceste
pl ăți nu reflect ă, absorb ția propriu-zis ă de bani europeni, deoarece ace ști 8.576 de miliarde de
lei înseamn ă și bani de la bugetul de stat, sub form ă de prefinan ță ri, pe lâng ă banii europeni.
România a reu șit s ă absoarb ă efectiv 7.4% din fondurile structurale și de coeziune puse la
dispozi ție, conform unei situa ții de la Bruxelles. Momentan țara are la dispozi ție circa 20 de
miliarde de € fonduri structurale și de coeziune, în cadrul celor 7 programe opera ționale.

1.3.4 ANALIZA PARTICIP ĂRII ROMÂNIEI ÎN PROIECTE PC7

În continuare, ne vom referi la proiecte de cerceta re câ știgate de c ătre consor ții europene,
unde, cel pu țin unul dintre parteneri a fost o institu ție de cercetare româneasc ă. Baza de
informa ții este dat ă de o serie de documente informative de la Comisia European ă și
CORDIS și alte baze de date europene. Analiza prezint ă distribu ția particip ării române ști la
cercetarea european ă pe priorit ăți tematice și distribu țiile contractelor sau participan ților
asupra tipului de proiecte, pe ani sau în func ție de regiunile de dezvoltare române ști
(Florescu, 2010:10).

Tabelul nr 1.3 prezint ă o statistic ă a num ărului de contracte de cercetare european ă pe ariile
tematice ale Programului Cadru. Exist ă un num ăr mare de contracte în care România a fost o
partener ă în proiecte europene, totu și participarea insuficient ă este men ționat ă în mod repetat
în continuare. Num ărul de contracte semnate cu partenerii români condu ce la concluzia c ă nu
exist ă domenii în care România nu este prezent ă și este recunoscut ă ca un partener competent
în proiectele de tip: Dezvoltare Durabil ă sau Tehnologii pentru Societatea Informa țional ă, dar
și în proiecte complexe europene care demonstreaz ă capacit ățile și performan țele acestor
proiecte de tip EURATOM.

71
Tabelul 1 .3 Distribu ția proiectelor în care România este partener europe an

(Sursa: Florescu, 2010:11).

Figura 1.26 Distribu ția num ărului de contracte în func ție de tipul de proiect
(Sursa: Elaborat dup ă Margareta Florescu, 2010:12)

72
În Figura 1.26 este prezentat ă distribu ția num ărului de contracte în func ție de tipul de proiect.
România a participat, în calitate de țar ă asociat ă, la Programele Cadru 5, 6, și 7 de Cercetare
Dezvoltare Tehnologic ă și Ac țiuni Demonstrative ale Uniunii Europene ca și în alte cadre de
cooperare la nivel european, de exemplu, COST, EURE KA, bilaterale etc.

În figura 1.27 se vede o distribu ția a proiectelor de tip STREP și SSA, 114 respectiv 124 de
contracte, 130, respectiv 171 ca institu ții participante române ști.

Figura 1.27 Distribu ția proiectelor de tip STREP și SSA
(Sursa: Elaborat dup ă Margareta Florescu, 2010:13)

Se poate identifica un echilibru între num ărul institutelor de cercetare și universit ăți ca
partenere în proiectele europene, din punct de vede re al num ărului de contracte și a
num ărului de participan ți. În compara ție cu industria, universit ățile și institutele de cercetare
au atras fonduri europene semnificative spre transf erul de cuno știn țe spre infrastructura de
cercetare. Un num ăr important de IMM-uri au participat la efortul eur opean de cercetare.

73
Tabelul 1 .4 Reparti ția num ărului de proiecte în func ție de actorii implica ți și de valoare
Tipul institu ției Nr. Total participan ți Participan ți Buget UE
Public Privat Nespecificat
Universit ăți 166 155 11 0 18.157.624
Industrie 65 3 62 0 4.076.716
Institute de
cercetare 249 208 39 2 20.957.281
Altele 172 65 107 0 11.956.755
Nespecificate 17 2 11 4 1.793.424
Total 669 433 230 6 56.941.800
(Sursa: Elaborat dup ă Margareta Florescu, 2010:14)

Sursele de finan țare pentru activitatea de cercetare desf ăș urat ă de unit ățile și institu țiile din
cadrul sistemului na țional de cercetare se constituie din: fonduri de la bugetul de stat; fonduri
atrase de la agen ți economici; fonduri provenite din programe și/sau cooper ări interna ționale;
fonduri acordate de funda ții sau provenind din alte surse private; alte fondu ri constituite
conform legii. Distribu ția fondurilor UE în contractele europene la care pa rticip ă și România
ca și partener în func ție de tipul proiectului și priorit ățile tematice ale PC7 sunt exemplificate
în urm ătoarele grafice.

Figura 1.28 Distribu ția fondurilor UE în contractele europene la care pa rticip ă și
România ca și partener în func ție de tipul proiectului PC7
(Sursa: Elaborat dup ă Margareta Florescu, 2010:14)

74
Din compararea performan ței României, prin participarea la Programul Cadru a l UE, cu cea a
altor ță ri regionale, este de remarcat c ă finan țare suplimentar ă este un factor decisiv pentru
participarea acestor ță ri. Motiva ția pentru participarea la programul-cadru în toate aceste ță ri
a fost c ăutarea de noi abord ări știin țifice și tehnice la solu ții și achizi ționarea de noi
cuno știn țe. Toate celelalte ță ri, în afara Austriei, au avut un start similar, ec onomic și social,
iar fondul de cercetare și cel al infrastructurii este mai mult sau mai pu țin comparabil.

Figura 1.29 Performan ța particip ării României în proiecte Program Cadru European
(Sursa: Margareta Florescu, 2010:16)

În concluzii putem sugera existen ța calit ății propunerilor de proiecte având în vedere
capacitatea României de a avea proiecte finan țate în acest program cadru și nu doar propuneri
de proiecte în diferite call-uri ale programului. A naliza rezult ă c ă România are o performan ță
cu privire la participarea în proiecte în cadrul Pr ogramului Cadru european, îns ă exist ă
indicatori de evaluare na ționali ai sistemului românesc de cercetare care au un impact
negative asupra eficien ței acestuia.

Figura 1.30 Rata de succes a proiectelor României ca partener
(Sursa: Margareta Florescu, 2010:15)

75
Ar trebui introduse procedurile de evaluare și exigen ța criteriilor de evaluare europene din
proiectele europene și în sistemul de cercetare românesc ce ar conduce l a o cre ștere a
eficien ței și la competitivitatea sistemului de cercetare. Rata de succes pentru proiectele
finan țate este de doar 6.58% (pentru buget) iar a proiect elor în care România este partener în
propunerile de proiect este de 10.99% (pentru solic itan ți). Barierele pentru România sunt mai
general ă, se datoreaz ă lipsei de experien ță în competi ții europene, lipsa de capital și de
echipamente de cercetare, lipsa unor re țele comune europene stabilite de cercet ătorii români
cu cercet ătorii din ță rile UE, și lipsa unei infrastructuri (Florescu, 2010).

În 2013, România a atins un nivel de absorb ție a fondurilor UE de aproximativ 34%, în
valoare de 2.88 miliarde EURO, în timp ce pe întrea ga perioadă cuprins ă între 2007 și 2012,
a fost atras ă o sum ă de 2.2 miliarde EURO. România înc ă se afl ă în urma altor ță ri membre
UE din perspectiva ratei de absorb ție, de și în anul 2013 s-a înregistrat o îmbun ătățire
semnificativ ă în rata de absorb ție a fondurilor UE, astfel manifestând o tendin ță pozitiv ă de
recuperare a decalajului în perioada 2007-2013. Mai mult exist ă semnale c ă anul 2014 va fi
mai bun din punct de vedere al absorb ției fondurilor UE, ca rezultat al progreselor recen te
înregistrate de Programul Opera țional Sectorial de Transport și Programul Opera țional
Sectorial Cre șterea Competitivit ății Economice.

76
1.4 CERCETAREA-DEZVOLTAREA ÎN REGIUNEA CENTRU AL RO MÂNIEI

Figura 1.31 Regiunea Centru: jude țele Alba, Sibiu și Mure ș, Harghita, Covasna, Bra șov
(Sursa: POR, 2007:5 )

Regiunea de dezvoltare Centru are o suprafa ță total ă de 34.100 km 2 (14.31% din România),
este compus din jude țele Alba, Bra șov, Covasna, Harghita, Mure ș și Sibiu . Forme de
relief specific a regiunii: v ăi direc ționate est-vest, podi șul. Regiunea de ține însemnate rezerve
de gaz metan, minereuri auro-argentifere și colorate, nemetalifere, sare, izvoare minerale și
terapeutice, iar peste o treime din suprafa ță este ocupat ă de p ăduri (POR, 2007:96).

Regiunea are 2. 524.491 locuitori, 11.8% din popula ția României. Media regional ă de 74 loc/
km 2 este inferioar ă celei na ționale, cea mai mare densitate a popula ției fiind în jude țul
Bra șov, iar sub media regional ă sunt jude țele Alba, Covasna și Harghita (ADR Centru).

Din punct de vedere economic, regiunea are o struct ur ă echilibrat ă, cu o pondere înc ă
important ă a industriei. În anul 2008, Produsul Intern Brut/ locuitor în Regiunea Centru,
exprimat la Paritatea de Cump ărare Standard (unitate de valuta conven țional ă care exclude
influen ța diferen țelor de pre ț dintre ță ri), era de 11.250 euro (44.8% din media Uniunii
Europene).

77
Din punct de vedere industrial regiunea este reprez entat de industriile de construc ții de
ma șini, prelucrari metalelice, chimic ă, farmaceutic ă, materialelor de construc ții, lemnului,
extractiv ă, textil ă și alimentar ă. Specificul industrial este mai pronun țat în jude țele Bra șov și
Sibiu, jude țe cu importante tradi ții industriale. Bogatele resurse naturale existente în regiune,
în special cele de gaze naturale și sare, au stat la baza dezvolt ării industriei chimice. În anul
2007, în Regiunea Centru s-au ob ținut 42.2% din volumul de gaze naturale extrase la nivel
na țional și 40,8% din produc ția na țional ă de îngr ășă minte chimice. Industriile de prelucrare a
lemnului valorific ă importantul poten țial silvic al regiunii. Astfel, în Regiunea Centru se
ob țin 46% din produc ția na țional ă de cherestea și aproximativ 20% din cea de mobilier.

Poten țialul Regiunii Centru este variat, dispunând de res urse naturale, sociale și economice și
de resurse umane. Re țeaua de universit ăți din Regiunea Centru este foarte bine dezvoltat ă,
Bra șov este recunoscut pentru profilul tehnic și silvic, Sibiu pentru profile umaniste, cele din
Târgu Mure ș fiind renumite în domeniul farmaceutic, al medicin ii și în domeniul artei
teatrale. Având o tradi ție în industria prelucr ării lemnului, este explicabil ă prezen ța a trei
institute de cercetare care trateaz ă acest domeniu (POR, 2007:100).

Tabelul 1.5 Cercetare – Dezvoltare în Regiunea Centru – mii lei –
Total
Cheltuieli
de C&D 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Total 1565802 2177335 2980674 2356907 2413467 2786830 2872728
Nord-est 107503 163561 214619 157869 158149 172243 245015
Sud-est 54303 80630 99211 91591 89095 63413 54049
Sud-
Muntenia 145750 231770 229496 220771 240751 265842 331591
Sud-vest
Oltenia 53961 67793 88164 75738 70137 125644 58321
Vest 69434 11583 153300 89027 115808 125813 156029
Nord-vest 116664 193458 253612 194256 197378 301779 298616
Centru 60920 74256 80256 170057 110483 123901 153494
Bucure ști-
Ilfov 957267 1254284 1862016 1357602 1431666 1608195 1575613
(Sursa : INS)

Regiunea Centru ocup ă pozi ția a 6-a dintre cele 8 regiuni de dezvoltare, dup ă ponderea
cheltuielilor totale din activitatea de cercetare – dezvoltare, cu o tendin ță descresc ătoare.

78
În 2012, regiunea Centru din România a avut o chelt uieli de 1534.9 mil. lei, pe cercetare și
dezvoltare, ceea ce reprezint ă o cre ștere fa ță de 2011 cu 29593 lei iar cu 43011 lei fa ță de
2010.

1.4.1 PLANUL DE DEZVOLTARE AL REGIUNII CENTRU PENTR U PERIOADA
2007-2013

Planul de dezvoltare al Regiunii Centru poate fi de finit ca o viziune a actorilor regionali
asupra dezvolt ării teritoriului celor 6 jude țe componente, pornind de la nevoia construirii unui
echilibru în interiorul regiunii, între zonele s ărace și cele mai dezvoltate areale, precum și
comparativ cu alte regiuni din Europa.

Procesul de elaborare a planului s-a realizat prin consultarea și mobilizarea actorilor regionali
în formularea unor direc ții strategice de dezvoltare pentru perioada 2007-20 13.

Analizele realizate de colectivul Agen ției pentru Dezvoltare Regional ă “Centru”, ale
grupurilor de lucru subregionale, precum și sugestiile și ideile primite de la diver și actori de
la nivelul Regiunii “Centru” implica ți in probleme de dezvoltare economic ă și social ă, stau la
baza întocmirii acestei strategii.

Principalul scop al strategiei este de a pune la di spozi ția actorilor socio-economici, din
regiune și Consiliului pentru Dezvoltare Regional ă “Centru”, un instrument de lucru care s ă
faciliteze luarea unor decizii necesare pe de o par te cre ării cadrului necesar pentru adoptarea
politicilor și obiectivelor fundamentale ale Uniunii Europene ia r pe de alt ă parte atenu ării
efectelor negative datorate proceselor de restructu rare și privatizare și crearea premizelor unei
dezvolt ări armonioase și echilibrate.

Realizarea obiectivelor acestui program de dezvolta re a fost asigurat ă printr-un proces de
implementare, bazat pe parteneriat între actorii so cial-economici și politici, cei din cadrul
Regiunii “Centru”, cât și printr-o intens ă colaborare cu parteneri europeni și interna ționali
(Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru per ioada 2007-2013, 2008:99).

79

Figura 1.32 Obiective strategice
(Sursa: Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru per ioada 2007-2013, 2008: 99)

AXE PRIORITARE

Figura 1.33 Axe prioritare
(Sursa: Elaborat dup ă Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru per ioada 2007-2013,
2008:100)

80
PRIORITATEA V – Cercetare, inovare tehnologic ă și crearea societ ății informa ționale
Exist ă studii care sus țin că cercetarea știin țific ă nu poate aduce beneficii decât de la un
anumit nivel de finan țare în sus, de aceea ță rile occidentale acord ă sectorului cercet ării
aproximativ 2-3% din PIB.

România și mai ales Regiunea Centru se confrunt ă în continuare cu un proces intens de
emigrare, adic ă de o pierdere de resurse umane înalt calificate, d e și resursele umane
reprezint ă cele mai importante surse pe care le are un terito riu. Nu exist ă cercetare știin țific ă
fără dezvoltare socioeconomic ă și f ără un puternic sector de cercetare nu exist ă țar ă
dezvoltat ă (Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru pe rioada 2007-2013, 2008:119).

Cercetarea știin țific ă și înv ăță mântul știin țific trebuie promovat pentru progres social,
cre șterea bun ăst ării și pentru stabilitate. Finan țarea cercet ării ar aduce dezvoltare în Regiune
și ar men ține for ța de munc ă înalt calificat ă.

Pentru transferul mai eficient al informa țiilor de la înv ăță mântul superior și institute de
cercetare, spre sectorul productiv, trebuie s ă fie înt ărite leg ăturile dintre societ ăți comerciale,
organiza ții neguvernamentale și institu ții publice, universit ăți în scopul introducerii a unei
abord ări inovative.

Figura 1.34 Prioritate V.
(Sursa: Elaborat după Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru per ioada 2007-2013,
2008: 119-120)

81
Măsura: 5.1. Sprijinirea cercet ării, dezvolt ării tehnologice și inov ării în scopul cre șterii
competitivit ății economice

Datorit ă transform ărilor economice din regiune, precum și a lipsei de institu ții performante în
cercetarea știin țific ă și transferul tehnologic dup ă 1990, se constat ă o sc ădere a rela țiilor de
colaborare și transfer tehnologic Universit ăți – Industrie. De aici se rezult ă faptul c ă
dezvoltarea economic ă a regiunii este dependent ă în mare m ăsur ă de importul de tehnologie,
un punct slab atât pentru instruirea universitar ă cât și pentru economie în sine. Exist ă astfel o
necesitate urgent ă înfiin țarea unor centre de cercetare știin țific ă și transfer tehnologic în
rela ție cu marile universit ăți ale regiunii.

Num ărul de persoane angajate în domeniul cercet ării-dezvolt ării în Regiunea Centru este sub
media pe țara în 2005 (95.6 fa ță de 189.8 la 100.000 locuitori) iar în interiorul R egiunii exist ă
diferen țe importante între jude țele acesteia (Bra șov cu un maxim de 159.3 la 100.000
locuitori fa ță de jude țul Harghita cu 0.9 la 100.000 locuitori).

Se remarc ă o tendin ță de cre ștere în sectorul înv ăță mântului superior, în timp ce num ărul
cercet ătorilor a sc ăzut progresiv în ultimii ani în sectorul întreprind erilor, și în cel
guvernamental.

În anul 2005, Regiunea Centru a absorbit 4.5% din t otalul celuielilor la nivel na țional. Din
punct de vedere a cheltuielilor repartizate pentru cercetare, 47.9% din total cheltuieli la nivel
regional au fost acordate jude țului Bra șov.

Asigurarea sprijinului în dezvoltarea produc ției și serviciilor care utilizeaz ă tehnologii înalte
și medii constituie punctul central al strategiei. A cest lucru implic ă o participare mai intens ă a
cercet ătorilor și organiza țiilor în proiecte interna ționale și ca rezultat se vor sprijini
cooper ările bilaterale și cele cu alte programe interna ționale sau organiza ții știin țifice și de
cercetare (Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008:120).

82
Promovarea cre ării de noi firme inovative în sectoare cu înalt niv el tehnologic, se afl ă printre
interven țiile prev ăzute și se urm ăre ște prin facilitarea localiz ării firmelor inovative în
interiorul parcurilor tehnologice. De aici trebuie s ă rezulte difuzarea inov ării către firmele din
teritoriu, pentru cre șterea nivelului tehnologic al întregii re țele productive a regiunii.

Domenii de interven ție :

Figura 1.35 Domenii de interven ție
(Sursa: Elaborat dup ă Planului de dezvoltare al regiunii Centru pentru p erioada 2007-2013,
2008:120-121).

În concluzie poate fi spus c ă ță rile occidentale acord ă sectorului cercet ării aproximativ 2-3%
din PIB, în aceste țări existând studii care arat ă c ă cercetarea știin țific ă nu poate aduce
beneficii decât de la un anumit nivel de finan țare în sus. Regiunea Centru și România se
confrunt ă cu un proces semnificativ de emigrare, adic ă cu o pierdere de resurse umane înalt
calificate. Nu exist ă țar ă dezvoltat ă f ără un puternic sector de cercetare și nu exist ă cercetare
știin țific ă f ără dezvoltare socioeconomic ă.

83
1.4.2 ANALIZA CHELTUIELILOR DE C&D LA NIVEL SECTORI AL

În lume exist ă o puternic ă concentrare sectorial ă a cheltuielilor de C&D. Din totalul de 38 de
sectoare (conform clasifica ției ICB), primele trei reprezint ă 51.7 % din totalul cheltuielilor de
C&D al firmelor din EU Scoreboard (Produse farmaceutice și biotehnologie, Tehnologie și
echipamente hardware și Automobile și subansamble). Primele 6 reprezint ă 70.3% din total,
iar primele 15 sectoare acoper ă 92.0% din total.

Primele cinci sectoare în C&D în lume au o intensit ate medie a C&D de peste 6% și
contribuie cu 69% la totalul investi țiilor în C&D al firmelor din SUA, cu 37.8% la total ul
celor din Japonia și cu 34.9% la totalul cheltuielilor de C&D al firme lor din Uniunea
European ă. Aceste cinci sectoare sunt: Produse farmaceutice și biotehnologie; Tehnologie și
echipamente hardware; Servicii de software și IT; Bunuri pentru petrecerea timpului liber;
Servicii și echipamente de îngrijire a s ănătății.

Sectoarele cu cele mai multe firme prezente în topu l 1000 EU în 2010 EU Industrial R&D
Investment Scoreboard au fost: Produse farmaceutice și biotehnologie (127); Software și
Servicii IT (108); Inginerie industrial ă (96); Echipamente electronice și electrice (67);
Tehnologie și echipamente hardware (57); Produse chimice (47); Automobile și
subansamble (47) (Constantin, 2011:21).

În func ție de volumul cheltuielilor de C&D în Uniunea Europ ean ă, primele patru sectoare
ierarhizate sunt: Automobile și subansamble (22%); Ap ărare și industria aerospa țial ă (21%);
Produse farmaceutice și biotehnologie (17%); Tehnologie și echipamente hardware (12%).
Datorit ă crizei economice nu s-au înregistrat mari schimb ări în ultimii 4 ani în ceea ce
prive ște clasamentul companiilor cu cheltuieli de C&D la nivel sectorial.

84
1.4.3 ANALZA CHELTUIELILOR DE C&D LA NIVEL REGIONAL

Dup ă declan șarea crizei, tendin ța de cre ștere a investi țiilor în cercetare-dezvoltare din
perioada 2006-2008 nu a continuat, cu excep ția regiunilor Sud-Muntenia și Nord-vest.

În 2009 cheltuielile de cercetare-dezvoltare ale fi rmelor din România s-au concentrat în
regiunile Bucure ști-Ilfov, Centru și Sud-Muntenia. În regiunile Centru și Sud-Muntenia
provenind de la firme din sectorul pieselor de schi mb auto și fabricarea autovehiculelor și
pentru Bucure ști-Ilfov dintr-o gam ă mai larg ă de sectoare de activitate (Constantin, 2011:27).

În regiunile Centru și Sud-vest Oltenia ponderea cheltuielilor C&D în ci fra de afaceri
(intensitatea C&D) are valorile cele mai mari, iar regiunile Sud-est și Nord-est le
înregistreaz ă pe cele mai slabe performan țe din acest punct de vedere.

Datorit ă crizei economice și a situa ției economice din România, nu s-au înregistrat mari
schimb ări în ultimele 4 ani ceea ce prive ște clasamentul companiilor cu cheltuieli de C&D la
nivel regional din România.

1.5 STADIUL ACTUAL AL CERCET ĂRII-DEZVOLT ĂRII (PROGRAME,
STRATEGII SPECIFICE)

1.5.1 PROGRAMUL OPERA ȚIONAL COMPETITIVITATE 2014-2020

Programul opera țional competitivitate (POC) reprezint ă o solu ție pentru provoc ările de
dezvoltare Competitivitate și Dezvoltare local ă descrise în cadrul Acordului de Parteneriat și
în acela și timp contribuie la atingerea obiectivelor altor t rei provoc ări: Oameni și societate,
Infrastructur ă și Administra ție și guvernare, prin interven ții orizontale în economie și
societate. Programul are doi vectori – Cercetare, Dezvoltare, Inovare (CDI) și Tehnologia
Informa ției și Comunica țiilor (TIC) – astfel contribuind la atingerea obiectivelor asumat e de
România în ceea ce prive ște Strategia Europa 2020: o strategie european ă pentru cre ștere
inteligent ă, durabil ă și favorabil ă incluziunii (POC 2014-2020).

85
Axa prioritar ă (AP) 1 a POC, ”Cercetare, dezvoltare tehnologic ă și inovare (CDI) în sprijinul
competitivit ății economice și dezvolt ării afacerilor” vizeaz ă:
-crearea unui mediu C&D mai compact și modern, orientat c ătre nevoile pie ței și
principii de specializare inteligent ă;
-crearea unei culturi antreprenoriale și inovative în domeniul CDI care s ă contribuie la
antrenarea și dezvoltarea poten țialului latent în domeniu, la nivel public și privat (POC 2014-
2020).

Axa prioritar ă (AP) 2 a POC, ” Tehnologia Informa ției și Comunica țiilor pentru o
economie digital ă competitiv ă”:
-consolidarea mediului de afaceri digital (e-guvern are, e-commerce, TIC și inovare, ecultur ă);
-îmbun ătățirea eficien ței sistemului privind incluziunea social ă și reducerea s ărăciei prin
utilizarea instrumentelor TIC;
-cre șterea atractivit ății înv ăță mântului primar și secundar, inclusiv a form ării
profesionale ini țiale, prin instrumentele TIC;
-dep ăș irea e șecului de pia ță prin dezvoltarea infrastructurii NGA și a serviciilor conexe,
în conformitate cu Strategia Na țional ă Agenda Digital ă pentru România și cu Planul
Na țional de Dezvoltare a Infrastructurii de tip Re țele de Genera ție Viitoare (NGN) (POC
2014-2020).

Se poate concuziona c ă programul contribuie la cre șterea competitivit ății, la dezvoltarea
economic ă și la îmbun ătățirea unor domenii precum educa ția, s ănătatea și cultura, dar și la
incluziune social ă sau reducerea s ărăciei prin îmbun ătățirea accesului, securit ății și utiliz ării
TIC și prin consolidarea CDI.

1.5.2 PROGRAM OPERA ȚIONAL ASISTEN ȚĂ TEHNIC Ă 2014-2020

Scopul Programul Opera țional Asisten ță Tehnic ă (POAT) 2014-2020, pe baza
responsabilit ăților împ ărțite între Statele Membre și Comisia European ă, constituie asigurarea
unui proces de implementare eficient ă și eficace a Fondurilor Europene Structurale și de
Investi ții în România, în conformitate cu principiile și regulile de parteneriat, programare,

86
evaluare, comunicare, management, inclusiv manageme nt financiar, monitorizare și control,
(POAT 2014-2020).

Prin intermediul înv ăță mintelor desprinse analiza nevoilor pentru POAT 201 4-2020, s-au
identificat trei arii majore ale nevoilor de spriji n:
– capacitatea administrativ ă a beneficiarilor în vederea preg ătirii și implement ării
proiectelor finan țate din FESI și informarea și comunicarea referitoare la FESI și cultura
partenerial ă în gestionarea și implementarea FESI;
– capacitatea administrativ ă și asigurarea instrumentelor necesare pentru coordon area,
managementul și controlul FESI, inclusiv prin asigurarea func ției de evaluare și a
func țion ării SMIS;
– resursele umane implicate în coordonare, gestiona re și control pentru proiectele
finan țate FESI – inclusiv formarea personalului din acest e structuri (POAT 2014-2020).

Pornind din aceste nevoi axele prioritare al POAT 2 014-2020 sunt:
– înt ărirea capacit ății beneficiarilor de a preg ăti și implementa proiecte finan țate din FESI și
diseminarea informa țiilor privind aceste fonduri;
– sprijin pentru coordonarea, gestionarea și controlul FESI;
– cre șterea eficien ței resurselor umane implicate în sistemul de coordo nare, gestionare și
control al FESI în România (POAT 2014-2020).

Se constat ă că Programul Opera țional Asisten ță Tehnic ă va oferi sprijin pentru: preg ătire,
gestionare, monitorizare, evaluare, informare și comunicare, colaborare în re țea, solu ționare a
reclama țiilor, control și audit.

1.5.3 STRATEGIA NA ȚIONAL Ă DE CDI 2014-2020

În timp ce Strategia CDI 2007-2013 a sus ținut obiective ambi țioase, orientate mai ales spre
cre șterea produc ției știin țifice și a capitalului uman autohton din cercetare, noul c iclu
strategic ține seama de împlinirile și de nerealiz ările ultimelor dou ă decenii de reform ă a
cercet ării și inov ării, ca și de tendin țele interna ționale, care sus țin o cercetare știin țific ă

87
orientat ă mai puternic spre rezultate m ăsurabile, cu impact practic (Strategia Na țional ă de
CDI 2014-2020).

Strategia CDI 2014-2020 vizeaz ă urm ătoarele priorit ăți:
– Priorit ățile de specializare inteligent ă, care presupun definirea și consolidarea unor domenii
de competen ță ridicat ă, în care exist ă avantaje comparative reale, sau poten țiale, și care pot
contribui semnificativ la PIB;
– Priorit ățile cu relevan ță public ă, care vizeaz ă alocarea de resurse în domenii în care
cercetarea și dezvoltarea tehnologic ă r ăspund unor nevoi sociale concrete și presante
(Strategia Na țional ă de CDI 2014-2020).

În 2020, România va deveni competitiv ă la nivel regional și global, prin inovare alimentat ă
de cercetare-dezvoltare, generând bun ăstare pentru cet ățeni. Viziunea stabile ște un set de
principii de ac țiune, sprijinite pe 3 piloni principali:
– afirmare la nivel regional, afirmare la nivel glo bal: firmele devin operatori cheie ai inov ării;
– excelen ță prin interna ționalizare: sectorul CDI ca spa țiu de oportunitate;
– „leadership” regional la frontiera știin ței și în tehnologie: str ăpungeri în domenii strategice
(Strategia Na țional ă de CDI 2014-2020).

Obiectivele generale și specifice ale strategiei na ționale de cercetare, dezvoltare și inovare
2014-2020 sunt:
– cre șterea competitivit ății economiei române ști prin inovare;
– cre șterea contribu ției române ști la progresul cunoa șterii de frontiere;
– cre șterea rolului știin ței în societate (Strategia Na țional ă de CDI 2014-2020).

În continuare se prezint ă obiectivele specifice:
– crearea unui mediu stimulativ pentru ini țiativa sectorului privat;
– sus ținerea specializ ării inteligente;
– concentrarea unei p ărți importante a activit ăților CDI pe probleme societal;
– sus ținerea aspira ției c ătre excelen ță în cercetarea la frontiera cunoa șterii (Strategia
Na țional ă de CDI 2014-2020).

88
Obiective specifice transversale:
– atingerea pân ă în 2020 a masei critice de cercet ători;
– dezvoltarea unor organiza ții de cercetare performante (Strategia Na țional ă de CDI 2014-
2020).

Aceste obiective vor fi atinse prin urm ătoarele direc ții principale de ac țiune:
– crearea unui mediu stimulativ pentru ini țiativa sectorului privat;
– sus ținerea specializ ării inteligente;
– solu ții inovatoare pentru sectorul public;
– cercetare fundamental ă și de frontiere;
– acțiuni transversale (Strategia Na țional ă de CDI 2014-2020).

În concluzie, se constat ă c ă prin Strategia CDI 2014-2020 vor fi identificate z onele în care
România poate avea contribu ții semnificative și prin care se poate beneficia de rezultatele
știin ței și ale inov ării în cre șterea competitivit ății.

1.5.4 PLANUL DE DEZVOLTARE AL REGIUNII CENTRU PENTR U PERIOADA
2014-2020

Planul de Dezvoltare a Regiunii Centru pentru perio ada 2014-2020 reprezint ă principalul
document de planificare și programare la nivelul regiunii Centru. Acest plan reprezint ă un
document – cadru prin care se stabile ște viziunea de dezvoltare, obiectivul global și
obiectivele specifice de atins la finalul perioadei de programare, propunând direc țiile de
ac țiune și m ăsurile necesare pentru atingerea obiectivelor. Plan ul de Dezvoltare cuprinde:
– analiza socioeconomica a Regiunii Centru;
– analiza SWOT a Regiunii;
– strategia de dezvoltare regionala pentru perioada 2014-2020;
– indicatorii de realizare;
– estimarea necesarului de finan țare;

89
– sistemul de implementare și monitorizare, precum și o list ă orientativ ă a proiectelor
strategice din regiune ce vor putea fi finan țate în perioada 2014-2020
(http://www.adrcentru.ro/Lista.aspx?t=ADElaborare%20 PDR%202014-2020 , accesat pe
21.07.2013).

Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru 2014-2020
Strategia Regional ă urm ăre ște cele trei priorit ăți stabilite prin Strategia Europa 2020: cre ștere
inteligent ă, cre ștere durabil ă, cre ștere favorabil ă incluziunii și obiectivele propuse în cadrul
celor cinci domenii de interes: ocupare, inovare, s chimb ări climatice, educa ție, reducerea
sărăciei.

Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru și-a definit ca obiectiv global ,,dezvoltarea
echilibrat ă a Regiunii Centru prin stimularea cre șterii economice bazate pe cunoa ștere,
protec ția mediului înconjur ător și valorificarea durabil ă a resurselor naturale precum și
înt ărirea coeziunii sociale”.

Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru cuprinde 6 domenii strategice de dezvoltare:
– dezvoltare urban ă, dezvoltarea infrastructurii tehnice și sociale regionale;
– cre șterea competitivit ății economice, stimularea cercet ării și inov ării;
– protec ția mediului înconjur ător, cre șterea eficien ței energetice, stimularea utiliz ării surselor
alternative de energie;
– dezvoltarea zonelor rurale, sprijinirea agricultu rii și silviculturii;
– cre șterea atractivit ății turistice regionale, sprijinirea activit ăților culturale și recreative:
– dezvoltarea resurselor umane , cre șterea incluziunii sociale.

Domeniul strategic 2. Cre șterea competitivit ății economice, stimularea cercet ării și
inov ării

Obiectivul strategic al acestui domeniu este: Dezvo ltarea economiei regionale bazate pe
cunoa ștere prin modernizarea și eficientizarea întreprinderilor, intensificarea c ooper ării

90
economice și prin cre șterea rolului cercet ării–dezvolt ării-inov ării la nivelul economiei
Regiunii Centru.

Tabelul 1.6 Priorit ățile, m ăsurile specifice și beneficiarii domeniului strategic 2
Priorit ăți Măsuri Beneficiari
2.1 Sprijinirea activit ăților
de inovare și modernizare
ale IMM-urilor, cre șterea
gradului de
interna ționalizare al IMM-
urilor. 2.1.1. Sprijinirea activit ăților
de inovare și modernizare ale
IMM-urilor;
2.1.2. Sprijinirea particip ării
IMM-urilor la diverse re țele
interna ționale de cooperare
economic ă;
2.1.3. Sprijinirea IMM-urilor
în vederea utiliz ării
instrumentelor de finan țare
european ă;
2.1.4. Sprijin pentru
regenerarea economic ă a
ora șelor mici (sub 20 mii
locuitori). – Întreprinderile mici și
mijlocii din Regiunea
Centru;
– Structurile parteneriale
formate în scopul sprijinirii
dezvolt ării economice a
ora șelor mici.

2.2 Extinderea și
diversificarea
infrastructurii regionale și
locale de afaceri, a
clusterelor și a re țelelor de
cooperare economic. 2.2.1. Extinderea
infrastructurii regionale și
locale de sprijinire a
afacerilor și diversificarea
gamei de servicii oferite;
2.2.2.Extinderea și sus ținerea
activit ăților clusterelor
economice și a altor structuri
și re țele de cooperare precum
și a activit ăților de
promovare economic ă.
– Parcurile industrial;
– Incubatoarele de afaceri;
– Centrele de afaceri;
– Clusterele economice și de
afaceri.

2.3 Dezvoltarea
infrastructurii de cercetare,
dezvoltare și inovare. 2.3.1. Dezvoltarea
infrastructurilor de CDI prin
reabilitarea, amenajarea,
extinderea, modernizarea și
dotarea acestora din cadrul
entit ăților publice
(universit ăți, centre, institute
de cercetare etc.) și private;
2.3.2. Dezvoltarea de
platforme de cooperare prin
facilitarea cre ării de
parteneriate între institu țiile – Institute de cercetare,
sta țiuni de cercetare;
– Universit ățile prin
institutele și centrele de
cercetare din cadrul
acestora;
– Structurile parteneriale
constituite în scopul
sprijinirii cercet ării.

91
de cercetare și prin sprijinirea
parteneriatelor între
institu țiile de cercetare, pe de
o parte și companii și
autorit ăți publice, pe de alt ă
parte;
2.3.3. Extinderea particip ării
active a institu țiilor de
cercetare din Regiunea
Centru în re țelele europene
create în cadrul ERA
(European Research Area),
Horizon 2020 și a altor
programe similar și
dezvoltarea de parteneriate
cu institu ții de cercetare din
str ăin ătate.
2.4 Sprijinirea dezvolt ării
infrastructurii de transfer
tehnologic, a centrelor de
inovare și a spin-off-urilor
și start-up-urilor inovative. 2.4.1. Dezvoltarea centrelor
de transfer tehnologic și a
centrelor de inovare;
2.4.2. Sprijinirea entit ăților
economice bazate pe
cercetare ( spin-off-uri, start-
up-uri inovative, companii
active în domeniul
cercet ării). – Centrele de transfer
tehnologic, indiferent de
statutul juridic;
– Companii cu activitate în
domeniul cercet ării.

(Sursa : http://www.adrcentru.ro/Lista.aspx?t=ADElaborare%20 PDR%202014-2020 ,
accesat pe 21.07.2013).

Putem concluziona c ă Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru pentru p erioada 2014-2020
reprezint ă o parte a Planului de Dezvoltare a Regiunii Centru 2014-2020, cu alte cuvinte este
principalul document de planificare și programare la nivel regional. Se bazeaz ă pe analiza
socioeconomic ă regional ă și pe analiza SWOT a Regiunii Centru, luând în consi derare
nevoile majore ale regiunii și având ca scop principal valorificarea poten țialului său real de
dezvoltare.

92
1.6 CONCLUZII

Importan ța func ției și strategiei de cercetare-dezvoltare const ă în necesitatea de adaptare
permanent ă a întreprinderilor la nivel regional, na țional și european la noi realiz ări ale știin ței
și tehnologiei moderne, pentru c ă știin ța este un vector al dezvolt ării sociale.

Analizând situa ția C&D la nivel european, se observ ă c ă tratatul de la Lisabona prevede ca
3% din PIB să fie cheltuit pe cercetare-dezvoltare. În 2010, cel e 27 de state membre ale UE
au cheltuit circa 2.01% din PIB pentru acest domeni u.

Cercetarea în ță rile occidentale acord ă sectorului cercet ării aproximativ 2-3% din PIB,
deoarece ele dispun studii care arat ă c ă cercetarea știin țific ă nu poate aduce beneficii decât de
la un anumit nivel de finan țare în sus.

Europa 2020 ofer ă o imagine de ansamblu a economiei sociale de pia ță a Europei pentru
secolul al XXI-lea. Europa poate reu și dac ă ac ționeaz ă în mod colectiv. Cel de-al Șaptelea
Program Cadru pentru cercetare și dezvoltare tehnologic ă (PC7) a fost instrumentul principal
al Uniunii Europene pentru finan țarea cercet ării în Europa.

Situa ția C&D în România poate fi interpretat ă astfel: țara nostr ă a cheltuit 2872.7 milioane de
lei pe cercetare și dezvoltare în 2012, reprezentând 0.49% din PIB, c u 0.01 procente în
cre ștere fa ță de 2011, și pân ă 0.03% fa ță de anul 2010. La sfâr șitul anului 2012, 42674 de
angaja ți au lucrat în cercetare și dezvoltare, num ăr aflat aproximativ la acela și nivel fa ță de
cel înregistrat la sfâr șitul anului 2011.

În afar ă de cheltuielile de C&D un alt factor prin care se poate m ăsura C&D îl reprezint ă
gradul de absorb ție a fondurilor structurale și de coeziune. Din acest punct de vedere se poate
concluziona că România a reu șit s ă absoarb ă efectiv 7.4% din fondurile structurale și de
coeziune puse la dispozi ție, conform unei situa ții de la Bruxelles. Momentan țara noastr ă are
la dispozi ție circa 20 de miliarde de € fonduri structurale și de coeziune, în cadrul celor 7
programe opera ționale.

93
Analizând Regiunea Centru din punct de vedere a C&D , se stabile ște c ă regiunea ocup ă
pozi ția a 6-a dintre cele 8 regiuni de dezvoltare (2012) , dup ă ponderea cheltuielilor totale
din activitatea de cercetare – dezvoltare, cu o ten din ță descresc ătoare.

Regiunea Centru și România se confrunt ă cu un proces semnificativ de emigrare, adic ă cu o
pierdere de resurse umane înalt calificate. Nu exis t ă țar ă dezvoltat ă f ără un puternic sector
de cercetare și nu exist ă cercetare știin țific ă f ără dezvoltare socioeconomic ă.

Analizând Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru pentru perioada 2014-2020, se
precizeaz ă c ă aceasta reprezint ă o parte a Planului de Dezvoltare a Regiunii Centru 2014-
2020, cu alte cuvinte ea este principalul document de planificare și programare la nivelul
regional. Se bazeaz ă pe analiza socioeconomic ă regional ă și pe analiza SWOT a Regiunii
Centru, luând în considerare nevoile majore ale reg iunii și având ca scop principal
valorificarea poten țialul s ău real de dezvoltare.

94
CAP. 2 METODE ȘI MODELE UTILIZATE ÎN STUDIUL CERCET ĂRII
DEZVOLT ĂRII

2.1 SELEC ȚIONAREA ȘI FORMULAREA PROBLEMEI DE CERCETARE

Fără folosirea combinat ă a principiilor, metodelor și tehnicilor tuturor știin țelor care studiaz ă
fenomenele și procesele ce se manifest ă în cadrul societ ății, în scopul descoperirii legilor ce
ac ționeaz ă în mod obiectiv în diferitele ei etape de dezvolta re, cunoa șterea și transformarea
societ ății omene ști nu pot fi realizate. De a lungul istoriei știin țelor social-economice, exist ă,
pe de o parte, un proces de diferen țiere în func ție de particularit ățile lor de studiu și, pe de
alt ă parte, a avut loc apari ția unor știin țe cu caracter multidisciplinar sau de grani ță .

Un model matematic se poate definii ca fiind func ția de r ăspuns y = ƒ( x1, x2, …, xk), care
leag ă intr ările de ie șirea sistemului cibernetic reprezentat de problema de optimizare.
Modelul este o reprezentare matematic ă a însu și obiectului cercet ării, intr ările sfiind factorii
și ie șirea parametrul de optimizare. Selec ția formei func ției de r ăspuns și scrierea ecua ției
sale înseamn ă de fapt alegerea unui model. Indicatorii statistic i îndeplinesc un rol important
în procesul de cercetare în identificarea func ției de r ăspuns.

Statistic ă descriptiv ă

În studii social-economice, statistica a fost și este folosit ă ca un instrument deosebit de
important pentru cunoa șterea vie ții social-economice. Statistica face parte din cadr ul
disciplinelor care studiaz ă fenomenele într-o viziune sistemic ă, la nivel micro, mezo și
macroeconomic.

Dup ă o alt ă defini ție statistica face parte din rândul știin țelor ce studiaz ă, în principal,
aspectele cantitativ-numerice ale fenomenelor și proceselor din cadrul naturii, tehnologiei și
societ ății prin obiectul și metoda sa (Petcu, 2005:11).

95
Sondajul statistic reprezint ă o cercetare par țial ă, al c ărui scop este ca, pe baza rezultatelor
prelucr ării datelor ob ținute, s ă se estimeze comportamentul viitor al sistemului so cio-
economic studiat

Cercetarea prin sondaj se desf ăș oare în dou ă etape: în prima etap ă s e culeg și se prelucreaz ă
date statistice de la unit ățile colectivit ății generale, în etapa a doua indicatorii ob ținu ți prin
prelucrarea datelor din e șantion se extind, cu o anumit ă probabilitate, asupra întregii
colectivit ăți (Petcu, 2005:55).

Figura 2.1(a) Procedee de selec ție folosite pentru constituirea e șantionului

Figura 2.1(b) Procedee de selec ție folosite pentru constituirea e șantionului
(Sursa : Elaborat dup ă Petcu, 2005:58-60)

96
În opinia lui Petcu (2005) în practica statistic ă frecvent se folosesc urm ătoarele tipuri de
selec ții:

Figura 2.2 Tipuri de selec ții
(Sursa : Elaborat dup ă Petcu, 2005:58)

2.2 CERCETARE OPERA ȚIONAL Ă

Cercetarea opera țional ă, ap ărut ă la sfârșitul secolului al XX-lea, este una dintre ramurile ale
matematicii aplicate. Ea urm ăre ște g ăsirea unor solu ții optime, sau apropiate de cele optime,
pentru fenomene din cele mai diverse domenii ale na turii și societ ății.

Cercetarea opera țional ă este un ansamblu de ac țiuni îndreptate spre realizarea unui anumit
scop. Orice opera ție are un singur scop principal, care poate fi comp us dintr-un ansamblu de
obiective.

În opinia lui Breckner (1981) indiferent de domeniu l c ăreia îi apar ține în studiul oric ărei
opera ții, se deosebesc patru etape fundamentale:

Figura 2.3 Etapele cercet ării opera ționale
(Sursa: Elaborat dup ă Breckner, 1981:5)

97
Cercetarea opera țional ă în opinia lui Breckner (1981) cuprinde numeroase c apitole, dintre
care amintim urm ătoarele:

Figura 2.4 Capitole specifice cercet ării opera ționale
(Sursa: Elaborat dup ă Breckner, 1981:19)

2.3 TEORIA JOCURILOR

Un joc este un concurs care implic ă participarea a minimum doi participan ți, numi ți juc ători,
fiecare dintre ei dorind s ă câ știge. Teoria jocurilor arat ă cum s ă se fac ă alegerea de strategii
optime în cazul unei dispute, care pentru rezolvare necesit ă luarea unor decizii ce privesc to ți
participan ții.

Dup ă Grigoras (2010), aflându-se la confluen ța a trei constituen ți: sustenabilitatea de mediu,
cea economic ă și sustenabilitatea socio-politic ă, dezvoltarea durabil ă implic ă existen ța unui
echilibru între ace știa. De aici rezult ă c ă strategia de ob ținere a st ării de echilibru, pe care o
implic ă dezvoltarea durabil ă, poate fi descris ă în termenii teoriei jocurilor.

La început, se p ărea c ă, prin particularizare, totul putea fi analizat știin țific cu ajutorul acestei
teorii: de la comportamentul în trafic pân ă la decizii de produc ție și de la r ăzboiul pre țurilor la
decizia de planificare familiar ă. Ulterior problematica a fost nuan țat ă (Moga, 2012, p 317-

98
323; Moga , Modeling the behavior of participants in the rese arch and development process
using Game Theory , 2014). Metodica de aplicare a acestei teorii pent ru studiul proceselor de
cercetare-dezvoltare va fi prezentat ă în partea a doua a tezei.

2.4 TEORIA MATRICELOR SUPER FUZZY

2.4.1 ASPECTE GENERALE REFERITOARE LA UTILIZAREA MO DELELOR
FUZZY

Înc ă din 1920 a ap ărut un tip incipient de logic ă fuzzy, propus de matematicianul polonez Jan
Łukasiewicz. Acest sistem permitea extinderea valor ii de adev ăr a unei propozi ții la toate
numerele reale din intervalul [0, 1]. Un num ăr din acest interval era interpretat drept
posibilitatea ca propozi ția considerat ă s ă fie adev ărat ă sau fals ă. Aceste cercet ări au contribuit
la apari ția tehnicii de ra ționament în condi ții de inexactitate, tehnic ă numit ă teoria
posibilit ății. Lotfi Zadeh în 1965, a extins teoria posibilit ății într-un sistem formal de logic ă
matematic ă. La fel, a adus în discu ție modalit ățile de lucru cu termeni nuan țați ai limbajului
natural. Logica fuzzy poate fi definit ă ca un instrument de reprezentare și prelucrare a
termenilor nuan țați. Un obiect poate apar ține sau nu unei mul țimi dup ă logica tradi țional ă, în
timp ce logica fuzzy permite o interpretare mai fle xibil ă a no țiunii de apartenen ță . Dup ă
logica fuzzy mai multe obiecte pot apar ține unei mul țimi în grade diferite (Zadeh, 1965;
Blanco, 1994; Scarlat, 1997; Radu, 2005).

Mai multe submul țimi fuzzy pot fi definite pe un grup (mul țime) diferențiat de un anumit
parametru. Pentru grupul vârstelor (parametrul de d iferen țiere este, deci, vârsta) unor
persoane, putem defini urm ătoarele submul țimi: a oamenilor tineri, celor b ătrâni sau a celor
de vârst ă mijlocie. Submul țimile se pot intersecta: aceea și persoan ă va apar ține submul țimii
oamenilor tineri cu un grad de 80%, submul țimii oamenilor de vârst ă mijlocie cu un grad de
95% și submul țimii oamenilor b ătrâni cu un grad de 35%.

În multe situa ții, oamenii nu caracterizeaz ă precis informa țiile numerice, ci, în ra ționamente
folosesc termeni aproximativi cum sunt: aproape 0, circa 50, în jur de 100. etc. Aceste

99
aprecieri pot fi reprezentate, în teoria mul țimilor fuzzy, ca submul țimi fuzzy ale mul țimii
numerelor reale. Reprezentarea se face printr-o m ărime fuzzy, care este o mul țime a
numerelor reale, exprimat ă printr-o func ție de apartenen ță convex ă, continu ă și m ărginit ă
(Moga, The Role of Research and Development in the Centra l Region of Romania using
Fuzzy Super FRM Model , 2014, p 371-374).

2.4.2 GENERALIT ĂȚ I ALE MODELULUI FRM

Modelul Fuzzy Relation Map (FRM) porne ște de la teoria logicii binare, pe care o extinde l a
trei nivele de adev ăr și anume {-1, 0, 1}, fiind un formalism intermediar între logica binar ă și
teoria posibilit ății, reprezentat ă de logica fuzzy clasic ă. În schimb aceast ă teorie ofer ă un
formalism bazat pe calculul matricial, care permite prelucrarea unui volum mare de
informa ții și ofer ă rezultate greu sau imposibil de observat prin prel ucrarea statistic ă.

Introducerea și prelucrarea informa ției în modelul FRM se realizeaz ă prin utilizarea
urm ătoarelor tipuri de matrice (vector):
– matrice coloan ă de rela ționare super fuzzy (compus ă din mai multe matrice, care au
acela și num ăr de coloane, matricele fiind aranjate în coloan ă);
– matrice linie de rela ționare super fuzzy (compus ă din mai multe matrice, care au
acela și num ăr de linii, matricele fiind aranjate în linie);
– matrice general ă de rela ționare super fuzzy (compus ă din toate matricele linie de
rela ționare super fuzzy,);
– vectori linie super fuzzy (compu și din mai mul ți vectori linie).

Cu un asemenea formalism, se poate prelua informa ția furnizat ă, spre exemplu, de n seturi de
exper ți, care formeaz ă n categorii distincte de grupuri, fiecare grup fii nd format din persoane
cu educa ție sau profesie similar ă. Astfel, fiecare grup poate avea diferite competen țe speciale,
fiecare grup fiind competent pe un domeniu. Cu toat e acestea, exist ă și un factor comun, și
anume faptul c ă to ți sunt de acord s ă lucreze la aceea și problem ă, cu acela și set de atribute
(Allen et al; Imai et al, 1998; Kandasamy et al, 20 09; Kandasamy et al, 2013).

100
Grupurile pot fi alc ătuite din numere diferite de exper ți. Modelul super fuzzy FRM permite
preluarea individual ă a opiniei fiec ărui expert din fiecare grup, prin a șa numitul spa țiu de
domeniu, un vector linie super fuzzy. Fiecare dintre aceste n grupuri, vizualizeaz ă problema
dintr-un unghi diferit. Prin urmare, la fiecare eta p ă, problema este privit ă diferen țiat. Opiniile
din fiecare grup de exper ți formeaz ă a șa numitul spa țiu de interval, care este un vector linie
simplu, ale c ărui elemente sunt din mul țimea { 0, 1}. În acest mod, se va construi un model
unic, astfel încât, s ă se poat ă ob ține a șa numitul model super ascuns al sistemului super
dinamic (Kandasamy et al , 2000; Kandasamy et al, 2009; Kandasamy et al , 2013) .

În formalismul specific super fuzzy FRM, avem o pro blem ă P care con ține n grupuri de
exper ți N1, N2, N3, …, Nn, și un set de p atribute: M1, M 2, …, Mp. Se admite c ă unii exper ți s ă
lucreze la acelea și seturi de atribute Mi, Mk, …, M t, 1 ≤ i, k, …, t ≤ n. Similar un alt set de
exper ți doresc s ă lucreze cu Ms, M s, Ml', …, M m, 1 ≤ s, r, l, m ≤ n . Exista și este permis ă
posibilitatea ca setul de atribute Mi, Mk, …, M t să coincid ă cu setul de atribute Ms, Mr, …, M m.
Este de re ținut faptul c ă aprecierea nivelului de adev ăr se face pe trei niveluri logice {-1, 0,
1}, care ulterior sunt prelucrate pentru extragerea informa ției utile. (Zadeh, 1965; Kandasamy
et al, 2009; Kandasamy et al, 2013).

Modelul super ascuns reprezint ă un punct de stabilitate care nu va suferi modific ări
semnificative, într-un orizont de timp previzibil. Metodica de ob ținere a modelului super
ascuns, în domeniul studiului proceselor de cerceta re-dezvoltare, va fi prezentat ă în capitolul
4.

2.5 METODA MONTE CARLO

În opinia lui Radu Dumitru Marinescu et al (2003), func ția de C&D a unei firme poate fi
definit ă ca un ansamblu de activit ăți ale organiza ției industriale, prin care este conceput și
implementat progresul tehnic și știin țific, având în vedere minimizarea abaterii între ob iective
și rezultatele pe pia ță (Marinescu, 2003). Determinarea costurilor specifi ce, ale activit ății de
cercetare și dezvoltare, permit sublinierea eforturilor și efectelor acestor activit ăți și
calcularea unor indicatori de eficien ță economic ă. Simularea de evenimente discrete este

101
folosit ă pentru a găsi situa ții în care sunt identificate evenimente diferite, c are schimb ă starea
sistemului studiat. Evenimentele sunt discrete, deo arece se crede c ă între cele dou ă
evenimente, starea sistemului nu se schimb ă. Metoda Monte Carlo este o component ă
important ă de simulare de evenimente discrete, utilizat ă pentru a genera intervale aleatorii
între dou ă evenimente succesive, durata de serviciu etc. (Lan dau, 2000; Perez, 2000). Din
cauza naturii dinamice a modelelor de simulare a ev enimentelor discrete, în timpul simul ării
este necesar ă cunoa șterea momentului curent al timpului simulat și de asemenea, este necesar
un mecanism de trecere progresiv ă, de la o valoare la alta, a timpului simulat. Meni rea și
aplicabilitatea simul ării nu se limiteaz ă numai la asistarea unor procese decizionale
manageriale. Simularea are utiliz ări importante și în: proiectarea asistata de calculator,
sistemele de realitate virtual ă destinate industriei jocurilor pe calculator, antrenarea unor
categorii profesionale (pilo ți, chirurgi etc.) sau aplica țiile militare (Doydum, 1991).

Simularea Monte Carlo, va fi utilizat ă, în prezenta tez ă, pentru determinarea duratei
proceselor de cercetare-dezvoltare, util ă în determinarea costurilor aferente acestor proces e.
Durata proceselor de cercetare-dezvoltare va fi det erminat ă pe baza unei metodologii care
include și ob ținerea datelor de intrare, care vor fi introduse în modelul Monte Carlo. De
asemenea, se va efectua validarea metodologiei prin intermediul unui studiu de caz. Metoda
Monte Carlo poate fi utilizat ă și pentru determinarea altor parametrii dependen ți de aceast ă
durat ă, cum sunt: dimensionarea departamentului de cercet are-dezvoltare, inclusiv
subsistemul de fabrica ție specific cercet ării-dezvolt ării cu fluxurile aferente, dimensionarea a
echipei de cercetare și a cerin țelor specifice ale acesteia etc.

2.6 METOD Ă PENTRU M ĂSURAREA CAPACIT ĂȚ II DE INOVARE

2.6.1 CREATIVITATEA

Potrivit Dic ționarului Explicativ (DEX), a crea înseamn ă "a face ceva ce nu exista înainte, a
născoci, a inventa, a compune (o pies ă muzical ă, o oper ă literar ă), a da via ță unui personaj".
Se consider ă că a fi creativ înseamn ă a crea ceva nou, original și creativ (DTI, 2005).

102
În opinia lui Paicu (2011) procesul de crea ție este greu de p ătruns în intimitatea sa, iar
încercarea de a descifra itinerariul crea ției nu este o sarcin ă u șoar ă. În plus, exist ă diferen țe
între domenii diverse ale crea ției ( știin ță , tehnic ă, arte plastice, literatur ă, interpretare scenic ă,
etc.) care fac mai dificil acest demers (Paicu, 201 1:29).

Încercarea de a stabili etapele procesului creator dateaz ă de un secol. John Dewey (1910) a
studiat procesul rezolv ării unei probleme știin țifice, identificând cinci faze.

Figura 2.5 Stadiile procesului creator de John Dewey
(Sursa: Elaborat dup ă Paicu, 2011:35)

Elaborat de Graham Wallas (1926), modelul cel mai v ehiculat al itinerariului crea ției
cuprinde urm ătoarele patru etape:

103

Figura 2.6 Modelul procesului creator de Graham Wallas
(Sursa: Elaborat dup ă Paicu, 2011:35)

Ulterior s-a atestat experimental c ă etapele de mai sus men ționate, indiferent de domeniul în
care se manifest ă, caracterizeaz ă orice proces creator.

S-a pus problema stimul ării creativit ății datorit ă importan ței în toate domeniile de activitate.
În opinia lui Paicu (2011) num ărul metodelor practice este de ordinul sutelor, fol osite în
scopul stimul ării creativit ății (Paicu, 2011: 154).

Clasificare general ă identific ă dou ă metode importante de stimulare a creativit ății: metode
intuitive și metode analitice.

Metodele intuitive se bazeaz ă pe utilizarea gândirii intuitive, punând pe primul plan
imagina ția, eliberat ă de constrângerile realului. Principalele metode in tuitive sunt:

Brainstormingul poate fi definit ca o modalitate de a ob ține, într-un timp scurt, un num ăr
mare de idei de la un grup de oameni, f ără a evalua, în prim ă faz ă, calitatea ideilor (Paicu,
2011:155).

104
Sinectica este rivala brainstormingului, atât ca popularitate cât și ca eficien ță (Paicu,
2011:169).

Metoda p ălăriei gânditoare este o tehnic ă interactiv ă, care se bazeaz ă pe interpretarea de
roluri în func ție de p ălăria aleas ă, prin simularea creativit ății participan ților (Paicu,
2011:178).

Metoda Delphi combin ă, în etape succesive, creativitatea individual ă cu cea a grupului, prin
valorificarea și stimularea competen ței unui grup de exper ți, scopul urm ărit fiind acela de a
ob ține orient ări, prognoze și solu ții la probleme complexe (Paicu, 2011:184).

Metoda mind-mapping (sau Harta gândirii) presupune construirea unei diagrame care
sugereaz ă modul cum apar ideile, unele din altele, a șa cum iau na ștere în mintea noastr ă de
aceea este considerat ă o tehnic ă grafic ă (Paicu, 2011:196).

Metodele analitice sunt foflosite în scopul stimul ării procesului de combinare a planului
realit ății cu informa ții legate direct de problema de rezolvat și se bazeaz ă pe folosirea
preponderent ă a gândirii logice (Paicu, 2011:203).

Principalele metode analitice sunt:
Metoda listei interogative a lui Osborn , la care r ăspunsurile ob ținute pot constitui idei noi,
valoroase. Este o list ă interogativ ă care cuprinde 60 de întreb ări, grupate în 9 categorii și se
folose ște încercând s ă d ăm r ăspunsuri la toate întreb ările con ținute în ea (Paicu, 2011:203).

Tehnica de listare a atributelor , la care fiecare problem ă este asemenea unei case cu multe
camere. Pentru a avea noi idei, se identific ă și se enumer ă cât mai multe dintre atribute ale
unei probleme, apoi se lucreaz ă, pe rând, la fiecare dintre ele în sensul modific ării creative.
(Paicu, 2011:211).

105
Analiza morfologic ă, al c ărui principiu este s ă se descrie analitic și în mod sistematic, toate
solu țiile problemei, dup ă care dintre ele s ă se aleag ă cea mai bun ă. Descrierea d ă na ștere a șa
numitului tabel morfologic sau diagram ă ZWICHY (Paicu, 2011:216).

Analiza multicriterial ă, cea care se poate utiliza cu rezultate de excep ție în multe domenii și
situa ții. Const ă în 5 etape: stabilirea criteriilor, determinarea p onderii fiec ărui criterii,
identificarea tuturor variantelor, acordarea unei n ote N, calcularea produselor dintre notele N
și coeficien ții de pondere (Moga, Un concept de firm ă inovatoare amplasat pe acoperi șul
blocurilor – an innovative firm concept located on the roof of blocks , 2012; Bogdan,
Multicriteria based ranking of territorial administ rative units in Romania according to the
aggregate index of infrastructure , 2013).

Metoda „Electre" își propune s ă examineze un num ăr (m) de variante posibile prin prisma
unor (n) criterii de selec ție, printr-un procedeu simplu de estimare a „efecte lor", procedeu
asem ănător celui utilizat în metoda „Pindar" (Fori ș, 1999).

Tehnica PINDAR , care reprezint ă o combinare reu șit ă a analizei morfologice cu analiza
criterial ă.

Toate metodele și tehnicile men ționate mai sus stimuleaz ă creativitatea, ca urmare a
importan ței în cre ștere a creativit ății în fiecare domeniu.

2.6.2 ALTE METODE UTILIZATE

Tehnica Philips 66, reprezint ă de fapt o derivare a tehnicii brainstorming, p ăstrând
principalele ei atribute. Diferen ța între cele dou ă metode const ă în faptul c ă tehnica Philips 66
este destinat ă unor mari colective. Fiind o tehnic ă de grup, este compus din 6 membrii
(inclusiv liderul), o ședin ță are o durat ă de 6 minute, de aici se deriv ă num ărul 66 din
denumirea metodei (Bobancu, 1998:59). În opinia lui Bobancu (1998) „tehnicile de analiz ă
criterial ă se folosesc în modelele de decizie multiatribut și constau în alegerea variantei

106
optime dintr-o mul țime finit ă de variante, care se compar ă între ele în raport cu un num ăr
finit de criterii” (Bobancu, 1998:84).

Evaluarea ponderii criteriilor cu metoda Entropei, metoda are la baz ă etropia H, ca
măsur ă a incertitudinii unei reparti ții de probabilit ăți discrete. O valoare mare a entropiei
pentru un criteriu arat ă o reparti ție aproape uniform ă a valorilor pe care le iau variantele,
lucru care înseamn ă ca ponderea criteriului respectiv în procesul de c lasificare va fi mic ă,
apropiat ă de zero (Bobancu, 1998:84).

Tehnica ponderii aditive, tehnica const ă din definirea unei func ții de utilitate. Un num ăr X
variante se compar ă în raport cu y criterii, se consider ă criterii de maxim și de minim, se
determin ă matricea consecin țelor ata șat ă problemei selectate, iat varianta optim ă va fi cea
care are func ția de utilitate maxim ă (Bobancu, 1998:84).

Tehnica diametrelor încearc ă ob ținerea unui indicator agregat care s ă permite stabilirea unei
rela ții de ordine pe mul țimea variantelor. Un indicator bun trebuie s ă: fie sensibil, anti-
catastrofic și necompensator. Tehnica cuprinde urm ătoarii pa și:
– plecând de la matricea consecin țelor se construie ște matricea X;
– se determin ă valorile func ției de apreciere;
– se calculeaz ă valorile func ției diametru;
– se determin ă func ția agregat ă (Bobancu, 1998: 87-90).

Tehnica TOPSIS (Tehnique for Order Preference by Si milarity și Ideal Solution) are la
baz ă ideea c ă varianta optim ă trebuie s ă aib ă distan ța minim ă de solu ția ideală. Tehnica
cuprinde urm ătoarii pa și:
– pornind din matricea consecin țelor se determin ă prin nominalizarea vectorial ă
matricea y;
– se construie ște matricea nominalizat ă ponderat ă;
– se determin ă solu ția ideal ă și solu ția ideal ă negativ ă;
– se calculeaz ă distan ța între solu ții;
– se determin ă apropierea relativ ă de solu ția ideal ă (Bobancu, 1998: 90-92).

107
2.7 METOD Ă PENTRU M ĂSURAREA GRADULUI DE INOVARE

Inova ția reprezint ă rezolvarea unei probleme de tehnic ă sau de organizare a muncii, cu scopul
îmbun ătățirii activit ății, perfec țion ării tehnice sau ra ționaliz ării solu țiilor aplicate. Adeseori în
literatura de specialitate, în special cea tehnico- știin țific ă, al ături de crea ție se vehiculeaz ă
termeni ca inven ție, inova ție, descoperire.

În opinia lui Steve Jobs "inovare face diferen ța între un om care conduce și care este condus"
(Gallo, 2011:19).

Inovarea a devenit o prioritate politic ă în multe ță ri, ea fiind sus ținut ă de strategii na ționale și
bugete mari. În timp, inovarea a c ăpătat un rol important și guvernele au stabilit ministere,
departamente dedicate pentru a sprijini studiul, in tegrarea și punerea în aplicare a politicii de
inovare. Astfel, în scopul de a evalua eficacitatea interven ția guvernelor, diver și indici de
inovare au fost dezvolta ți de-a lungul anilor pentru a m ăsura performan ța de inovare la nivel
na țional și regional (Mahroum, 2013:320).

Cei mai importan ți dintre ace ști indici sunt elabora ți de European Innovation Scoreboard
(PRO INNO Europe, 2009), Știin ța OCDE, Tehnologie, și Industrie Outlook (OCDE, 2010a),
Monitorul de Inovare Nordic (Norden, 2009), precum și indici elabora ți de UNCTAD (de
exemplu, UNCTAD, 2005) și Banca Mondial ă (2010).

În opinia lui Mahroum (2013), no țiunea de eficacitate în inovare este definit ă ca nivelul
combinat al eficien ței și eficacit ății, care caracterizeaz ă un sistem de inovare. Cu alte cuvinte,
acesta este raportul dintre performan ța în inova ție și capaciatate plus performan ța relativ ă a
unui sistem de inovare (Mahroum, 2013:322).

Eficacitate în inovare = Performan ță /capacitate + performan țe

108
Având în vedere interesul enorm în abordarea func țiilor de sistem, Mahroum (2013) ofer ă o
contribu ție în acest domeniu oferind un set de cinci func ții (procesele-cheie ale sistemelor de
inovare) – care sunt capturate într-un cadru numit modelul AC / DC.

Figura 2.7 Modelul 1 dup ă Mahroum
(Sursa: Elaborat dup ă Mahroum, 2013: 323)

Figura 2.8 Modelul 2 dup ă Mahroum
(Sursa: Elaborat dup ă Mahroum, 2013: 323

Literatura referitoare la capacitatea de inovare su bliniaz ă necesitatea investi țiilor în înv ățare.
Firmele trebuie înve țe să fac ă produse originale, prin imitarea și modificarea produselor
străine, datorit ă faptului c ă au acces la canalele de înv ățare în ceea ce prive ște tehnologia
str ăin ă. Firmele de succes au adoptat în mare m ăsur ă o strategie de a acapara pia ță pentru
oportunit ăți de export, pia ța local ă fiind mic ă și subdezvoltat ă. Acest acces la pia ța mondial ă
este posibil prin participarea firmelor în sistemul de produc ție global.

109
Raportul Economist Intelligence Unit, sponsorizat d e Cisco, este un nou clasament al celor
mai inovatoare ță ri. Acest raport a clasificat capacitatea de inovar e a ță rilor și a analizat
datele pentru perioada 2009-13, comparativ cu 2004- 2008.

Tabelul 2 .1 Indexul curent de inovare și prognoza

(Sursa: Economist Intelligence Unite Limited, 2009:4)

2.8 MODEL MATRICIAL AL MANAGEMENTULUI INOV ĂRII

Vincent Boly și François Romon (1999) a elaborat un model matrici al al managementului
inov ării (3MI) care cuprinde fazele pe care le parcurge întreprinderea în managementul
inov ării, precum și resursele de care are nevoie în aceast ă faz ă. Modelul matricial cuprinde
urm ătoarele faze ale managementului inov ării:

110

Figura 2.9 Modelul matricial al managementului inov ării (3MI)
(Sursa: Elaborat dup ă Vincent Boly și François Romon, 1999:2041-2049)

Prima faz ă este destinat ă c ăut ării informa țiilor și creativit ății. Ideile reprezint ă solu ții
adoptate de personalul din sectorul produc ție pentru rezolvarea unor probleme de func ționare
a proceselor și rezulta din lucr ări din departamentele Cercetare-Dezvoltare și Marketing.

A doua faz ă include selectarea proiectelor de inovare poten țiale, verificarea valabilit ății lor în
raport cu necesit ățile pie ței și cu obiectivele strategice ale întreprinderii, eva luarea
fezabilit ății lor tehnice.

A treia faz ă cuprinde activit ăți de organizare pentru a realiza proiectul. Aici se define ște
rezultatul, durata și bugetul proiectului, alocarea mijloacelor necesar e pentru derularea
proiectului: a resurselor umane, tehnice și financiare, constituirea echipei proiectului.

A patra faz ă reprezint ă realiz ărea efectiv ă a proiectului de inovare și const ă în dirijarea
activit ăților de proiectare și dezvoltare pentru rezolvarea problemelor.

Putem concluziona c ă o strategie de inovare trebuie s ă reprezinte o gândire sistemic ă, global ă
și coerent ă care, ținând cont de particularit ățile fiec ărui obiectiv stabilit, precum și de

111
experien ța acumulat ă, s ă asigure o armonizare a realiz ării obiectivelor și sincronizarea
termenelor stabilite.

2.9 METOD Ă PENTRU M ĂSURAREA INVESTI ȚIILOR ÎN CERCETARE-
DEZVOLTARE – CLASAMENT ANUAL AL CAMPANIILOR DIN ROM ÂNIA

2.9.1 CLASAMENTUL DUP Ă INVESTI ȚIA ÎN C&D A COMPANIILOR CARE
OPEREAZ Ă ÎN ROMÂNIA

În cadrul proiectului PNCDI II – PARTENERIATE, Proi ect 92-091/ 2008, a fost realizat ă
publica ția „Investi țiile în cercetare-dezvoltare: Clasamentul anual al companiilor din
România”(Constantin, 2011). Centrul Român de Modela re Economic ă a condus activitatea
proiectului, iar printre parteneri se enumer ă: Centrul Na țional de Preg ătire în Statistic ă,
Institutul de Economie Mondial ă, Institutul Na țional de Statistic ă și Academia de Studii
Economice Bucure ști.

Reprezentând prima încercare de acest fel din Român ia, Clasamentul companiilor din
România în func ție de investi ția în cercetare-dezvoltare a fost realizat în anul 2010 în
speran ța c ă exerci țiul va fi continuat anual. Printre obiectivele proi ectului se enumer ă inten ția
de a oferi o imagine fidel ă a modului cum sunt orientate afacerile din România în ceea ce
prive ște cercetare-dezvoltare, în special de a îndrepta a ten ția mediului de afaceri spre o
strategie pe care trebuie s ă și-o impun ă pentru competitivitate pe pia ța a Uniunii Europene
(Constantin, 2011:1).

Studiul prezentat cuprinde un clasament al primelor 25 de companii din România în func ție
de investi ția în C&D pe anul 2009. Cercetarea a pornit de la a ncheta pilot ROSCORD din
2010 și se bazeaz ă pe un e șantion de companii din toate jude țele ță rii. Pentru aceast ă anchet ă
a fost utilizat un chestionar similar celui dezvolt at la nivelul UE din 2004, Industria R&D
Investment Scoreboard .

112
Datorit ă crizei economice, în ultimii 4 ani nu se înregistr eaz ă mari modific ări în acest
clasament al firmelor din România conform investi țiilor în C&D.

Cinci firme din România au dep ăș it 15 milioane € cheltuieli de C&D în 2009. Dou ă dintre
acestea fac cercet ări în domeniul auto, alte dou ă în biotehnologie, cea de-a cincea
reprezentând industria chimic ă. De și în România func ționeaz ă companii mari la nivel
mondial, primele dou ă pozi ții în clasamentul sunt ocupate de companii cu capit al exclusiv
autohton. Chiar dac ă nu sunt caracterizate de intensit ăți mari ale cercet ării-dezvolt ării, sunt
multe firme în top 25 care au activitate în domeniu l energiei (Constantin, 2011:12).

În ultimii 3-4 ani, pentru cazul particular al unor firme, exist ă o tendin ță de sc ădere a
investi țiilor C&D, cum ar fi cazul Hidroconstruc ția (-35.7%), Oltchim (-22.2%) și Petrom (-
9.5%). O tendin ță de cre ștere a investi țiilor înC&D se manifest ă în cazul companiilor care
activeaz ă în sectorul industriei de automobile și componente auto: Automobile Dacia, Compa
și Renault Mecanique (Constantin, 2011:13).

Comparativ cu Uniunea European ă, firmele din România, prezint ă decalaje foarte mari,
privind volumul investi țiilor în C&D, îns ă se observ ă acelea și tendin țe de intensificare a
cheltuielilor de C&D în anumite sectoare ca: indust ria auto sau telecomunica ții. Datele
colectate nu arat ă o sc ădere semnificativ ă a investi țiilor în C&D a firmelor, de și anul 2009 a
fost marcat de criz ă în România (Constantin, 2011:13).

113

Not ă: Axa orizontal ă arat ă cheltuielile în C&D în mii lei
Figura 2.10 Clasamentul primelor 20 de companii din RO privind chelt. de C&D în 2009
(Sursa: Constantin, 2011:14)

114
Privind distribu ția pe regiuni a companiilor aflate în Top 25, regiu nea Bucure ști-Ilfov este cel
mai bine reprezentat ă cu 9 firme, din care 4 aflate în primele 10 pozi ții. Cu excep ția
regiunilor Nord-est și Sud-est, în restul regiunilor distribu ția este relativ echilibrat ă.

Tabelul 2.2 Top al companiilor din RO privind investi ția în C&D în 2009

To
p Denumirea firmei Chelt. C&D
2009(mii Ron) Chelt. C&D
2009/2008 (%)
1. COMPA.SA 253632.8 -18.4
2. SUNTORY AGROCHEMICAL.SRL 138855.7 62.7
3. AUTOMOBILE DACIA.SA 107757.2 20.8
4. OLTCHIM.SA 91345.08 -42.7
5. RENAULT MECANIQUE ROUMANIE.SRL 79360 790.2
6. VAVIAN PHARMA.SRL 37769.99 34.4
7. HIDROCONST RUCTIA.SA 29478.86 -56.2
8. PRYSMIAN CABLURI SI SISTEME.SA 27196.37 11.6
9. PETROM.SA 14217.15 -7.9
10. HELLA ELECTRONICS ROMANIA.SRL 13521.84 30.2
11. SIVECO ROMANIA.SA 12211.55 n.a.
12. REGIA AUTONOMA PENTRU ACTIVITATI NUCLEARE.RA 11150.07 15.2
13. SOCIETATEA NATIONALA NUCLEARELECTRICA.SA 10258.39 17.2
14. ROMANIAN SOFT COMPANY.SRL 8584.08 n.a.
15. FORJA NEPTUN.SRL 8155.05 437.7
16. COMPANIA DE APA SOMES.SA 6519.57 69.7
17. ELECTROPUTERE.SA 6157.21 14.3
18. PIONEER HIBRED SEEDS AGRO.SRL 4672.8 -93.7
19. AEM.SA 4631.29 -64.2
20. SPUMOTIM.SA 4230 14.3
21. AZOMURES.SA 3874.54 -5.7
22. ARCTIC.SA 2968.12 51.3
23. COMELF.SA 2212.22 43.2
24. ROMBAT.SA 1902.93 -9.2
25. INFO WORLD.SRL 1725.18 n.a.

(Sursa: Elaborat dup ă Constantin, 2011:17)

115

Not ă: Intensitatea C&D este calculat ă ca raport procentual între cheltuielile C&D și cifra de
afaceri

Figura 2.11 Evolu ția intensit ății chelt. C&D în perioada 2006-2009 în RO.
(Sursa: Elaborat dup ă Constantin, 2011: 20)

2.9.2 ANALIZ Ă LA NIVEL SECTORIAL A COMPANIILOR CU CHELTUIELI DE
C&D

Primele trei sectoare în România, care conduc deta șat în clasamentul sectoarelor economice
cu cele mai mari investi ții în cercetare-dezvoltare sunt: Fabricarea autoveh iculelor de
transport rutier, a remorcilor și semiremorcilor (cod CAEN 29), Fabricarea substan țelor și a
produselor chimice (CAEN 20) și Fabricarea de echipamente electrice (CAEN 27).

Tabelul 2.3 Top 20 al sectoarelor ec. în func ție de volumul chelt. C&D, RO, 2009

Top Cod CAEN Sector Cheltuielile C&D
(2009,mii RON)
1. 29 Fabricarea autovehiculelor de transport rutie r, a remorcilor și
a semiremorcilor 440959.64
2. 46 Comer ț cu ridicata cu excep ția comer țului cu autovehicule și
motociclete 179290.78
3. 20 Fabricarea substan țelor și a produselor chimice 106975.48
4. 27 Fabricarea echipamentelor electrice 40406.55
5. 42 Lucr ări de geniu civil 29484.24
6. 26 Fabricarea calculatoarelor și a produselor electronice și optice 19105.51
7. 62 Activit ăți de servicii în tehnologia informa ției 15850.49
8. 6 Extrac ția petrolului brut și a gazelor naturale 14217.15
9. 35 Produc ția și furnizarea de energie electric ă și termic ă, gaze, ap ă
cald ă și aer condi ționat 10600.55
10. 58 Activit ăți de editare 9446.70
11. 28 Fabricarea de ma șini, utilaje și echipamente n.c.a. 8538.44
12. 25 Industria construc țiilor metalice și a produselor din metal,
exclusiv ma șini, utilaje și instala ții 8321.69

116
13. 22 Fabricarea produselor din cauciuc și mase plastice 7823.18
14. 36 Captarea, tratarea și distribu ția apei 6743.55
15. 1 Agricultur ă, vân ătoare și servicii anexe 4678.88
16. 21 Fabricarea produselor farmaceutice de baz ă și a preparatelor
farmaceutice 2069.28
17. 10 Industria alimentar ă 2034.72
18. 33 Prepararea, între ținerea și instalarea ma șinilor și echipamentelor 1476.00
19. 30 Fabricarea altor mijloace de transport 1363.72
20. 47 Comer ț cu am ănuntul, cu excep ția autovehiculelor și a
motocicletelor 693.53
Media primelor cinci sectoare din România cu cea in tensitate C&D este de 5.4%.
(Sursa: Elaborat dup ă Constantin, 2011:22)

2.9.3 ANALIZA LA NIVEL REGIONAL A COMPANIILOR CU CH ELTUIELI DE
C&D

La nivel regional evolu țiile intensit ății investi țiilor de cercetare-dezvoltare nu sunt omogene,
iar varia țiile anuale sunt volatile pentru unele regiuni, dat orit ă: num ărului relativ mic de firme
incluse în anchet ă, caracterului neliniar al investi țiilor în C&D, și nu în ultimul rând calit ății
datelor declarate de c ătre firmele intervievate (Constantin, 2011:27).

Tabelul 2.4 Clasamentul regiunilor de dezvoltare în func ție de contribu ția la chelt C&D
din RO, 2009

Top Regiune Nr.
firme % din total chelt.
C&D RO. % din total cifra
de afaceri RO. Intensitatea C&D
(%)
1. Bucure ști – Ilfov 39 29.3 45.3 1.2
2. Centru 14 29.4 13 4.2
3. Sud – Muntenia 15 22.1 23.8 1.8
4. Sud – vest – Oltenia 8 15.1 7.6 3.8
5. Vest 6 2.5 3.1 1.5
6. Nord – vest 17 1.6 2.9 1.1
7. Nord – est 8 0.6 1.8 0.6
8. Sud – est 6 0.3 2.6 0.2
(Sursa: Elaborat dup ă Constantin, 2011:27)

117
Not ă: Intensitatea C&D este calculat ă ca raport procentual între cheltuielile C&D și cifra de
afaceri (CD/CA).
Figura 2.12 Evolu ția intensit ății chelt. de C&D pe regiuni în perioada 2006-2009
(Sursa: Constantin, 2011:29)

În regiunea Bucure ști-Ilfov nivelul ridicat al investi țiilor în C&D este influen țat pe de o parte
de num ărul mai ridicat de firme, precum și de localizarea în Bucure ști a sediului central al
unor firme mari, care și desf ăș oar ă activitatea la nivel na țional și/sau în alte regiuni (Petrom,
Hidroconstruc ția, Societatea Na țional ă "Nuclearelectrica" etc.).

În regiunile Centru și Sud-vest Oltenia ponderea cheltuielilor C&D în ci fra de afaceri
(intensitatea C&D) are cele mai mari valori, de cir ca dou ă ori mai mari decât media na țional ă
(2%), datorit ă societ ății Oltchim și firmei Compa S.A., în regiunea Sud-vest Oltenia, iar
pentru regiunea Centru acest rezultat se datoreaz ă firmei Romgaz S.A.

Cele mai mari fluctua ții ale intensit ății CD s-au înregistrat în anul 2007. Cre șterea general ă a
intensit ății C&D (de la 1.9% la 2.6%) nu a fost omogen ă la nivel regional. Pentru regiunea
Centru a avut loc o sc ădere important ă a intensit ății C&D pe fondul reducerii investi țiilor în
C&D concomitent cu cre șterea cifrei de afaceri. În timp ce în alte regiuni precum Sud-

118
Muntenia și Nord-vest, valorile acestui indicator au crescut considerabil (de 4.2, respectiv 2.6
ori).

În regiunea Centru, existen ța unor investi ții considerabile în C&D ale firmei Romgaz în anul
2006 și lipsa investi ților din anul urm ător explic ă sc ăderea semnificativ ă a valorii
indicatorului intensitatea C&D în anul 2007, care a poi se cre ște din nou datorit ă investi țiilor
în C&D ale firmei Compa S.A. (Constantin, 2011:30).

Datorit ă crizei economice nu exist ă mari schimb ări în ceea ce prive ște clasamentul
companiilor dup ă cheltuielile de cercetare-dezvoltare nici la nivel sectorial, nici la nivel
regional.

2.10 CONCLUZII

Un model se poate definii ca func ția de r ăspuns y = ƒ( x1, x2, …, xk), care leag ă intr ările de
ie șirea sistemului cibernetic reprezentat de problema de optimizare.

Primul model prezentat ă în acest capitol este teoria jocului care ofer ă o posibilitate de analiz ă
a impactului deciziilor celorlal ți asupra propriilor decizii și rezultatele aferente. Teoria jocului
ne arat ă cum s ă alegem strategii optime într-un conflict, dac ă în țelegem conflictul ca pe un
proces care implic ă luarea unor decizii ce privesc pe to ți participan ții.

În continuare a fost prezentat logica fuzzy, care p oate fi definit ă ca un instrument de
reprezentare și manipulare a termenilor nuan țați. Un obiect poate apar ține sau nu unei
mul țimi dup ă logica tradi țional ă, în timp ce logica fuzzy permite o interpretare ma i flexibil ă a
no țiunii de apartenen ță . Dup ă logica fuzzy mai multe obiecte pot apar ține unei mul țimi în
grade diferite.

O alt ă metod ă prezentat ă în acest capitol este simularea Monte Carlo, care este o component ă
important ă de simulare de evenimente discrete, pentru a gener a intervale aleatorii între dou ă
evenimente succesive.

119
În urm ătorul subcapitol s-a pus problema stimul ării creativit ății datorit ă importan ței în toate
domeniile de activitate. Clasificarea general ă cuprinde dou ă metode importante de stimulare a
creativit ății: metode intuitive și metode analitice.

În continuare s-a prezentat Raportul Economist Inte lligence Unit, sponsorizat de Cisco, care
este un nou clasament al celor mai inovatoare ță ri. Acest raport a clasat capacitatea de inovare
a ță rilor și a analizat datele pentru perioada 2009-13, compar ativ cu 2004- 2008.

O alt ă metod ă, prezentat ă în acest capitol, a fost modelul matricial al mana gementului
inov ării (3MI) care cuprinde fazele pe care le parcurge întreprinderea în managementul
inov ării, precum și resursele de care are nevoie în aceast ă faz ă.

În ultimul subcapitol s-a analizat cheltuielile de C&D în sectorul privat din România, ca o
metod ă de m ăsurare a C&D la nivel na țional: cinci firme din România au dep ăș it 15 milioane
€ cheltuieli de C&D în 2009. Dou ă dintre acestea fac cercet ări în domeniul auto, alte dou ă în
biotehnologie, cea de-a cincea reprezentând indust ria chimic ă. De și în România func ționeaz ă
companii mari la nivel mondial, primele dou ă pozi ții în clasamentul sunt ocupate de companii
cu capital exclusiv autohton. Chiar dac ă nu sunt caracterizate de intensit ăți mari ale
cercet ării-dezvolt ării, sunt multe firme în top 25 care au activitate în domeniul energiei.
Primele trei sectoare în România care conduc deta șat în clasamentul sectoarelor economice
cu cele mai mari investi ții în cercetare-dezvoltare sunt: Fabricarea autoveh iculelor de
transport rutier, a remorcilor și semiremorcilor, Fabricarea substan țelor și a produselor
chimice și Fabricarea de echipamente electrice. La nivel reg ional evolu țiile intensit ății
investi țiilor de cercetare-dezvoltare nu sunt omogene, iar varia țiile anuale sunt volatile pentru
unele regiuni, datorit ă: num ărului relativ mic de firme incluse în anchet ă, caracterului neliniar
al investi țiilor în C&D, și nu în ultimul rând calit ății datelor declarate de c ătre firmele
intervievate. În regiunea Centru, existen ța unor investi ții considerabile în C&D ale firmei
Romgaz în anul 2006 și lipsa investi ților din anul urm ător explic ă sc ăderea semnificativ ă a
valorii indicatorului intensitatea C&D în anul 2007 , care apoi se cre ște din nou datorit ă
investi țiilor în C&D ale firmei Compa S.A.

120
CAP. 3 OBIECTIVELE TEZEI DE DOCTORAT

3.1 TENDIN ȚE ACTUALE ÎN DOMENIUL TEZEI ȘI DELIMITAREA
DOMENIULUI DE CERCETARE

Cunoa șterea este privit ă ca resurs ă strategic ă cu enorme implica ții geopolitice. De aceea
guvernele solicit ă, tot mai mult, restructurarea sistemelor de cercet are și înv ăță mânt superior,
pentru a deveni factori eficien ți ai cre șterii și progresului economic.

Institu țiile de înv ăță mânt superior și de cercetare au ac ționat mereu într-un mediu competitiv,
dar noua economie globalizat ă a creat un mediu mai agresiv cu noi reguli și provoc ări. Acest
nou mediu are impact asupra profilului academic al institu țiilor de înv ăță mânt superior și al
celor de cercetare.

Datorit ă situa ției ță rii noastre, înainte și dup ă 1989, impactul competi țional asupra
comunit ății știin țifice a fost mult mai mare, cercet ătorii români fiind nevoi ți s ă fac ă fa ță unor
presiuni sociale și economice mult mai mari decât cei din ță rile din Europa de vest.

În opinia lui Liviu (1994) cercetarea-dezvoltarea r eprezent ă un factor stimulator care poate
conduce la salturi spectaculoase în avu ția na țional ă și în ierarhizarea na țiunilor (Liviu,
1994:57).

În secolul XXI, când cunoa șterea este o resurs ă strategic ă cu multe implica ții, guvernele
solicit ă restructurarea sistemelor de cercetare și înv ăță mânt superior pentru a deveni factori
eficien ți ai cre șterii și progresului economic.

Pornind de la afirma ția c ă func țiunea de cercetare-dezvoltare poate fi definit ă ca ansamblul
activit ăților care se desf ăș oar ă în cadrul întreprinderii în vederea realiz ării obiectivelor din
domeniul producerii de noi idei și transform ării acestor idei în nout ăți utile dezvolt ării, putem
afirma c ă importan ța acestei func țiuni pleac ă de la necesitatea adapt ării permanente a
întreprinderilor la noile domenii ale știin ței și tehnicii contemporane. Cercetarea și

121
dezvoltarea sunt factori cheie pentru asigurarea co mpetitivit ății și satisfac ției pe termen lung
a clientului, precum și pentru a ține pasul cu tehnologia și costurile.

3.2 OBIECTIVELE TEZEI

Obiectivul principal al prezentei teze este acela de a contribui la îmb un ătățirea metodologiei
și activit ăților de planificare, proiectare și derulare a proceselor de cercetare-dezvoltare-
inovare și a impactului acestora asupra competitivit ății întreprinderilor industriale, cu
orient ări aplicative în Regiunea Centru a României.

Obiectivele specifice ale tezei sunt:

Figura 3 .1 Obiectivele specifice ale tezei de doctorat

Atât obiectivul general, cât și obiectivele specifice sunt parcurse în tez ă din prin activit ăți și
rezultate care atest ă atingerea lor.

122
PARTEA A II-A – CONTRIBU ȚII TEORETICE ÎN STUDIUL
FENOMENELOR DE CERCETARE DEZVOLTARE

CAP. 4 ANALIZA REZULTATELOR ȘI LUAREA DECIZIILOR ÎN
PROCESELE DE CERCETARE DEZVOLTARE

În modelul de luare a deciziei pe baza modelului fu zzy clasic, mai întâi, informa ția aflat ă sub
forma m ărimilor precise este convertit ă în m ărimi vagi (opera ție numit ă fuzzificare sau
vaguizare), apoi are loc prelucrarea acesteia prin operatori vagi, iar, în cea de a treia etap ă,
are loc conversia rezultatului din form ă vag ă în m ărimi precise (opera ție denumit ă
defuzzificare sau devaguizare). Principiul și metoda general ă de modelare prin utilizarea
matricilor Super Fuzzy FRM au fost prezentate în su bcapitolul 2.4. Pentru a se observa
diferen ța dintre modelele fuzzy clasice și modelul super fuzzy FRM, se va apela la un
exemplu concret care explic ă opera ția de fuzzificare.

Dac ă avem în vedere, spre exemplu, mul țimea oamenilor tineri, un copil de 15 ani e cu
siguran ță tân ăr, iar o persoan ă de 55 de ani nu. Care este situa ția în cazul unei om de 35 de
ani, sau de 45? Putem afirma c ă persoana de 35 de ani apar ține mul țimii respective într-o
măsur ă mai mare decât cea de 45. Pentru acest exemplu, av em grupurile delimitate de
mul țimea X = {0, 25, 35, 55} și func ția de apartenen ță : A = 0/1 + 25/0.9 + 35/0.7 + 55/0,
însemnând c ă: o persoan ă de 25 de ani apar ține mul țimii oamenilor tineri în propor ție de
90%, una de 35 de ani în propor ție de 75% iar una de 55 de ani nu apar ține mul țimii.
Operatorii vagi vor ac ționa doar pe cele trei intervale create cu cele pat ru numere aferente
celor patru vârste. În acest fel, timpul de procesa re a informa ției este mult mai scurt,
chestiune care era foarte important ă în etapele de început ale erei calculatoarelor. De aceea,
formalismul fuzzy clasic a fost încadrat în categor ia celor de inteligen ță artificial ă. Acestea
din urm ă vizeaz ă nu precizia ridicat ă de calcul (care trebuie s ă fie totu și în limitele cerute de
exigen țele procesului modelat), ci timpul cât mai scurt de procesare. De aceea ele sunt
aplicabile și ast ăzi la sistemele cu exigen țe deosebite privind cerin ța de timp real.

123
Procesul de fuzzificare este prezentat în figura de mai jos.

Figura 4.1 Apartenen ța la grupuri

Compara ția, în rezumat dintre modelul fuzzy clasic și modelul FRM este cea din figura 4.2 .

Figura 4.2 Diferen țele între modelul fuzzy clasic și modelul FRM

Se constat ă c ă unul dintre avantajele utiliz ării modelului FRM este acela ca el confer ă
posibilitatea de a lucra cu volume mari de date, ce ea ce în modelul fuzzy clasic este mult mai
dificil.

124
4.1 UTILIZAREA MODELULUI SUPER FUZZY – FRM IN STUDI UL CERCETĂRII
DEZVOLT ĂRII LA NIVEL REGIONAL

Pornind de la principiul și metoda general ă de modelare prin matrici Super Fuzzy FRM, care
au fost prezentate în subcapitolul 2.4, în continua re, se prezint ă metodica de prelucrare a
informa țiilor ob ținute prin r ăspunsurile date la un chestionar. Deoarece se urm ăre ște
identificarea existen ței și ponderii activit ății de C&D în regiunea Centru din România,
metodica va fi construit ă pe scheletul concret al acestui studiu.

Astfel, grupurile de exper ți ai modelului FRM sunt reprezentate de întreprinde rile industriale,
având diferite obiecte de activitate și care provin din ramuri industriale diferite, prec um și de
institute de cercetare, din regiunea Centru a Român iei. Studiul cuprinde un e șantion compus
din 12 întreprinderi industriale și institute de cercetare care sunt notate cu R1, R 2. …. ,R12..
Practic, fiecare întreprindere concentreaz ă r ăspunsul s ău într-un singur chestionar. Modelul
FRM ar fi permis ca fiecare întreprindere s ă dea mai multe r ăspunsuri, corespunz ătoare
fiec ărui expert de care dispune. Din motive de economie de timp, fiecare întreprindere a
furnizat r ăspunsul doar la un singur chestionar.

Atributele sunt r ăspunsurile date de întreprinderi și centrele de cercetare la întreb ările
aceluia și chestionar. Chestionarul con ține 19 întreb ări închise și deschise, dintre care 11
întreb ări, fiecare având mai multe variante de r ăspuns, sunt preluate în modelul FRM.
Celelalte 8 întreb ări sunt întreb ări cu r ăspunsuri deschise, care se refer ă costurile de
cercetare-dezvoltare, acestea nefiind întreb ări la care se a șteapt ă r ăspunsuri binare. Cele 11
întreb ări sunt notate cu: Q1, Q2, Q3, Q5, Q6, Q7, Q13, Q15 , Q17, Q18, și Q19.

Întreb ările și variantele de r ăspuns sunt urm ătoarele:

Q1 – În care jude ț este localizat sediul întreprinderii, institu ției, organiza ției? Aceast ă
întrebare are șase variante binare de r ăspuns: cele șase jude țe care formeaz ă regiunea Centru,
variantele de r ăspuns fiind notate cu Q1.1-Q1.6.

125
Q2 – De când func ționeaz ă întreprinderea, organiza ția, institu ția dvs.? Aceast ă întrebare are
dou ă variante binare de r ăspuns: înainte și dup ă 1989, notate în model cu Q2.1 și Q2.2.

Q3 – Întreprinderea, organiza ția, institu ția dvs. în perioada 2010-2012, a introdus:…… În acest
caz exist ă patru variante binare de r ăspuns: un nou produs, un nou proces de fabrica ție, o
metod ă de organizare nou ă sau o abordare nou ă de marketing, notate în model cu Q3.1-Q3.4.

Q5 – Care este aria geografic ă în care a ți ac ționat în perioada 2010-2012? Aceast ă întrebare
are cinci variante binare de r ăspuns: local, regional, na țional, ale Uniunii Europene, alte pie țe
(în afara UE), notate în model cu Q5.1-Q5.5.

Q6 – Vă rog s ă preciza ți num ărul de angaja ți, în 2012. Aceast ă întrebare are patru variante
binare de r ăspuns: între 0-9 persoane, 10-49 persoane, 50-249 p ersoane, 250 și peste, notate
în model cu Q6.1-Q6.4.

Q7 – Întreprinderea, institu ția, organiza ția dvs., în 2012, a avut activitate de cercetare-
dezvoltare? Aceast ă întrebare are o variant ă binar ă de r ăspuns: da sau nu, notat ă în model cu

Q13 – Ați achizi ționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii dvs., în 2012? Aceast ă
întrebare are o variant ă binar ă de r ăspuns: da sau nu, notat ă în model cu Q13.

Q15 – Vă rug ăm s ă alege ți un domeniu știin țific specific activit ății de cercetare-dezvoltare
din întreprinderea dvs. din lista de mai jos, afere nt anului 2012: ……….. Aici exist ă șase
variante binare de r ăspuns: Știin țe naturale și exacte, Știin țe inginere ști și tehnologice, Știin țe
medicale și de s ănătate, Știin țe agricole, Știin țe sociale și economice, Știin țe umaniste, notate
în model cu Q15.1-Q15.6.

Q17 – Ce preg ătire profesional ă au salaria ții care, în 2012 au participat în activitatea de
cercetare-dezvoltare? Aceast ă întrebare are patru variante binare de r ăspuns: Liceu, Studii
postliceale, Studii universitare și Studii postuniversitare, notate în model cu Q17.1 -Q17.4.

126
Q18 – Personalul angajat, în anul 2012, în activita tea de cercetarea-dezvoltare s-a încadrat
ca:………. În acest caz exist ă trei variante binare de r ăspuns: Cercet ători, tehnicieni și alte
categorii, notate în model cu Q18.1-Q18.3.

Q19 – Inten ționa ți s ă desf ăș ura ți activit ăți de cercetare – dezvoltare, în 2013? Aceast ă
întrebare are o variant ă binar ă de r ăspuns: da sau nu, notat ă în model cu Q19.

Matricea general ă de rela ționare Super Fuzzy FRM, completat ă cu toate variantele de
răspuns, la toate cele 11 întreb ări din chestionar, este cea din tabelul de mai jos.

Tabelul 4.1 Matricea general ă Super Fuzzy

R1
R2
R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 R12
Q1 Q1.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Q1.2 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0
Q1.3 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0
Q1.4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q1.5 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q1.6 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1
Q2 Q2.1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0
Q2.2 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1
Q3 Q3.1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1
Q3.2 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1
Q3.3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
Q3.4 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
Q5 Q5.1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0
Q5.2 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0
Q5.3 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1
Q5.4 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
Q5.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Q6 Q6.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Q6.2 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0
Q6.3 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1
Q6.4 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Q7 Q7 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1
Q13 Q13 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
Q15 Q15.1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0
Q15.2 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1
Q15.3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
Q15.4 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0
Q15.5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Q15.6 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
Q17 Q17.1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0
Q17.2 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
Q17.3 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1

127
Q17.4 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0
Q18 Q18.1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1
Q18.2 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0
Q18.3 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0
Q19 Q19 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1

Se constat ă, spre exemplu, c ă la prima întrebare, notat ă Q1, exist ă 6 variante de r ăspuns,
notate corespunz ător.

Mai trebuie men ționat că atunci când avem un r ăspuns negativ acesta este reprezentat în
model cu 0, iar când avem un r ăspuns pozitiv acesta este reprezentat cu 1. De exem plu,
pentru întrebarea Q7, numai responden ții 2 și 7 au dat un răspuns negativ, ceea ce înseamn ă
că ei nu au avut activitate de cercetare-dezvoltare î n anul 2012. Pentru întrebarea Q19,
aceea și responden ți (2 și 7) au dat răspuns negativ, ceea ce înseamn ă c ă aceste firme/institu ții
nici în 2013 nu inten ționeaz ă s ă aib ă activitate de cercetare, dovedind o corela ție intens ă între
cei doi vectori.

Așa cum s-a mai precizat, esen ța cercet ării prin metoda super fuzzy FRM este aceea de a se
determina modelul super ascuns al sistemului super dinamic. Dup ă completarea matricei
super fuzzy FRM, mecanismul de determinare a acestu ia este dat de urm ătorii pa și.
1. Dac ă întrebarea care face obiectul determin ării modelului super ascuns ofer ă o
singur ă variant ă de r ăspuns binar, se define ște un vector linie care are toate
componentele 0 cu excep ția componentului aflat pe pozi ția la care se afl ă întrebarea în
matricea super fuzzy. Dac ă întrebarea ofer ă mai multe variante de r ăspunsuri binare,
atunci se define ște o matrice linie de rela ționare super fuzzy, având un num ăr de linii
egal cu num ărul variantelor binare de r ăspuns al întreb ării respective.
2. Se înmul țește matricea general ă de rela ționare super fuzzy cu vectorul sau, respectiv,
matricea linie de rela ționare super fuzzy definit ă la pasul anterior.
3. Rezultatul înmul țirii de la pasul 2 se înmul țește cu transpusa matricei generale de
rela ționare super fuzzy.
4. Pentru elementele vectorului sau, respectiv, matric ei ob ținute la pasul 3, se face
urm ătoarea asociere: elementul de valoare maxim ă se asociaz ă valoarea 1, iar pentru

128
toate celelalte se atribuie valoarea 0. Dac ă vectorul sau matricea are mai multe
elemente de aceea și valoare maxim ă, atunci toate acele elemente vor fi înlocuite cu 1 .
5. Rezultatul ob ținut la pasul 4 se înmul țește cu matricea general ă de rela ționare super
fuzzy.
6. Se repet ă pa șii 4 și 5 pân ă se ob ține vectorul sau, respectiv matricea ini țial ă de la
pasul 2.

Modelul super ascuns este dat de perechea binar ă, vectorul (matricea) de la pasul 2 și vectorul
(matricea) de la pasul 4. Dac ă itera ția de la punctul 6 se aplic ă de mai multe ori, atunci
modelul super ascuns este format din vectorul (matr icea) de la pasul 2 și to ți vectorii
(matricele) care se ob țin la aplicarea pasului 4.

Aplicarea concret ă a pa șilor preceden ți și interpretarea rezultatelor este prezentat ă în partea a
treia a tezei.

4.2 UTILIZAREA TEORIEI JOCURILOR ÎN LUAREA DECIZIIL OR PRIVIND
CERCETAREA DEZVOLTAREA

Teoria jocurilor utilizeaz ă trei ipoteze fundamentale, care sunt prezentate în ( figura 4.3) .

Figura 4.3 Teoria jocurilor aplicat ă în studiul cercet ării-dezvolt ării

129
Existen ța acestor ipoteze fundamentale sugereaz ă ideea abord ării dezvolt ării durabile prin
teoria jocurilor. Atingerea unui anumit nivel de de zvoltare durabil ă indic ă un comportament
social ra țional, din partea tuturor factorilor de decizie, pr ecum și un schimb de informa ție,
adic ă un comportament reactiv din partea tuturor "juc ătorilor".

Dup ă Grigoras (2010) teoria jocului ofer ă o posibilitate de analiz ă a impactului deciziilor
celorlal ți asupra propriilor decizii și rezultatele aferente. Un Joc este un concurs care implic ă
participarea a doi sau mai mul ți participan ți, numi ți juc ători , fiecare dintre ei dorind s ă
câ știge. Teoria jocului ne arat ă cum s ă alegem strategii optime într-un conflict, dac ă
în țelegem conflictul ca pe un proces care implic ă luarea unor decizii ce privesc pe to ți
participan ții.

Se poate afirma c ă selec ționarea și formularea problemei este un aspect extrem de imp ortant
pentru cercet ător. Este evident c ă nu îi este suficient s ă știe c ă efectueaz ă o cercetare
fundamental ă, una aplicativ ă sau o dezvoltare tehnologic ă, ci îi este necesar s ă știe, în
am ănunt, ce anume trebuie s ă g ăseasc ă.

În modelul elaborat de prezenta tez ă, jocul are trei juc ători: firma cu activitatea de cercetare-
dezvoltare (CD), investitorii (I) și angaja ții poten țiali (L). Variantele op ționale ale juc ătorilor
(partenerilor) se reprezint ă sub forma unui arbore logic, asem ănător cu un graf, din ale c ărui
noduri pornesc un num ăr de arce egal cu num ărul op țiunilor fiec ărui juc ător.

La nivelul r ădăcinii arborelui logic firma cu activitatea de cerce tare-dezvoltare alege, între
dou ă strategii: de a avea activitate de cercetare-dezvo ltare (B) sau de a nu avea activitate de
cercetare-dezvoltare (NB). Al doilea set de informa ții (notat cu i) prezint ă dou ă noduri ( n1 și
n2) și corespunde activit ății. Repartizând probabilitatea x nodului n1 și probabilitatea 1 – x
nodului n2, nodul n1 succede strategiei B, iar nodul n2 strategiei NB. Aceasta înseamn ă ca
investitorii sunt convin și, cu o probabilitate x, ca firma a decis s ă aib ă o activitate de
cercetare-dezvoltare. Investitorii aleg între dou ă strategii: s ă investeasc ă pe termen lung (LI),
cu probabilitatea y, sau s ă investeasc ă pe termen scurt (SI), cu probabilitatea 1 – y. Angaja ții
poten țiali, care au la dispozi ție dou ă seturi de informa ții, l1 și l2, reprezint ă cel de-al treilea

130
juc ător. Ambele seturi prezint ă câte dou ă noduri: l11 și l12 pentru primul set, respectiv l21 și l22
pentru cel de-al doilea. Decizia LI este precedat ă de nodurile l11 și l21 , pe când SI este urmat ă
de nodurile l12 și l 22 .

Adunând probabilit ățile de pe toate ramurile arborelui de decizie, stra tegia optim ă va fi cea
corespunz ătoare traseului pentru care rezult ă probabilitatea maxim ă.

4.3 CONCLUZII

În prima parte a acestui capitol se prezint ă metodica de aplicare a modelului Super Fuzzy
FRM în domeniul C&D. Sunt prezentate etapele de pre lucrare a informa ției ini țiale, care
trebuie parcurse pentru ob ținerea modelului dinamic hiperascuns. Aceste furniz eaz ă
informa ții noi, prelucrate dup ă alt principiu decât statistica.

În continuare se detaliaz ă modul de aplicare teoria jocurilor în luarea deciz iilor privind C&D.
Existen ța celor trei ipoteze fundamentale sugereaz ă ideea abord ării dezvolt ării durabile prin
teoria jocurilor. Atingerea unui anumit nivel de de zvoltare durabil ă indic ă un comportament
social ra țional din partea tuturor factorilor de decizie, pre cum și un schimb de informa ție,
adic ă un comportament reactiv din partea tuturor "juc ătorilor".

131
CAP. 5 DETERMINAREA COSTURILOR ÎN PROCESELE DE
CERCETARE DEZVOLTARE

Determinarea previzional ă a costurilor de cercetare-dezvoltare (antecalcula ție de costuri) are
unele componente deterministe, dar și componente probabiliste. Din categoria celor
deterministe se pot enumera toate componentele lega te costurile unitare ale consumurilor,
salariile lunare, necesarul de dotare etc. În categ oria celor stochastice intr ă toate
componentele de cost care sunt dependente de durata proceselor de cercetare-dezvoltare. Aici
intr ă consumuri totale energetice, consumurile de materi ale, de scule, costurile totale salariale
etc.

A doua categorie de costuri reprezint ă costuri nu sunt deterministe datorit ă faptului c ă durata
proceselor de cercetare-dezvoltare nu este un param etru predictibil. În m ăsura în care exist ă
un istoric sau chiar o experien ță indirect ă (a concuren ței, de exemplu), atunci durata se poate
determina ca parametru probabilist, cu o marj ă de eroare aferent ă.

5.1 ETAPELE CERCET ĂRII

Datele de intrare necesare dezvolt ării unui produs sau tehnologii se ob țin printr-un efort
creativ de maxim ă importan ță . Datorit ă importan ței creativit ății în procesul de cercetare-
dezvoltare a ap ărut problema stimul ării acesteia și au crescut preocup ările în domeniu.
Num ărul metodelor practice existente în lume, folosite ast ăzi, pentru a stimula creativitatea,
este mare. Clasificarea general ă cuprinde dou ă metode importante de stimulare a creativit ății
și evaluare a resurselor necesare de punere în pract ic ă: metode intuitive și metode analitice.

Metodele intuitive sunt numite a șa pentru c ă se bazeaz ă pe utilizarea gândirii intuitive, cu un
accent deosebit pe imagina ție, care trebuie s ă devin ă eliberat ă de constrângerile realului.
Principalele metode intuitive sunt: Brainstormingul , Sinectica, Metoda p ălăriei gânditoare,
Metoda Delphi și Metoda mind-mapping (sau Harta gândirii).

132
Principalele metode analitice, men ționate de literatur ă sunt: Metoda listei interogative a lui
Osborn, Tehnica listarea atributelor, Analiza morfo logic ă, Analiza multicriterial ă, Metoda
„Electre" și Tehnica PINDAR.

Cercetarea referitoare la determinarea duratei unei cercet ări și a componen ței de cost este
alc ătuit ă din mai multe etape. Pentru crearea și dezvoltarea produsului sau tehnologiei, se
parcurg ciclic, de regul ă iterativ, etapele din figura urm ătoare.

Figura 5.1. Etapele cercet ării

Aceste metode conduc la definirea liniilor de baz ă ale dezvolt ării produsului sau tehnologiei.
Se definesc specifica țiile acestuia, specifica ții care s ă permit ă dezvoltarea detaliat ă, prin
parcurgerea tuturor etapelor pân ă la varianta comercial ă. Ele se bazeaz ă pe o solid ă
cunoa ștere a pie ței, a preferin țelor consumatorilor. Se elaboreaz ă mai multe variante care sunt
evaluate prin metode specifice de analiz ă, unele dintre cele mai cunoscute fiind metodele
oferite de ingineria valorii. Nu trebuie pierdute d in vedere componentele psihice, emo ționale
ale noului produs și nici aspectele estetice.

Pentru a fi vizibile componentele costurilor de cer cetare-dezvoltare, schema precedent ă
trebuie detaliat ă. Astfel, se pun în eviden ță etapele de creare (poate fi doar o îmbun ătățire) și
realizare a produsului nou. Concordant și cu opiniile mai multor autori, este elaborat ă schema
detaliat ă de mai jos.

133

Figura 5.2 Stadii de dezvoltare a produsului

În opinia lui Gorchels (2006) calcula ția costurilor de cercetare-dezvoltare se face pentr u
primele 8 etape de dezvoltare. Celelalte costuri vi zeaz ă preg ătirea produsului pentru
comercializare. Uneori, pentru proiecte complexe, d up ă primele opt etape, exist ă înc ă o faz ă
de dezvoltare de prototip. Ca și în cazul costurilor eferente fabrica ției curente, costurile totale
de cercetare-dezvoltare cuprind atât costuri direct e cât și costuri indirecte. Costurile directe
sunt în rela ție direct ă cu inova ția și dezvoltarea unui produs nou. Costurile indirecte sunt
costuri generale de operare ale departamentului de cercetare-dezvoltare. Separarea lor de cele
directe (costuri), are sens mai ales în cazul în ca re departamentul conduce mai multe proiecte
simultan (Gorchels, 2006).

Pentru a se putea calcula costul total al cercet ării-dezvolt ării, în vederea realiz ării de produse
noi sau îmbun ătățite, cost care s ă cuprind ă toate aspectele cuprinse în figura precedent ă, este
nevoie s ă se determine mai întâi durata aproximativ ă a tuturor proceselor implicate, urmând
ca apoi s ă se fac ă calcula ția efectiv ă de costuri.

134
5.2 DETERMINAREA DURATEI PROCESELOR DE CERCETARE-DE ZVOLTARE

Determinarea anticipat ă, prin metode deterministe, cu precizie rezonabil ă, a duratei medii a
proceselor de cercetare dezvoltare este aproape imp osibil ă. O abordare determinist ă este
aplicabil ă cel mult proiectelor de îmbun ătățire, a produsului sau tehnologiei, la firmele cu
experien ță în domeniul lor și care vizeaz ă grade de înnoire mici. Pa șii de înnoire nu au, în
aceste cazuri, elemente de incertitudine sau incert itudinea este de nivel foarte redus.

Chiar și pentru centrele de cercetare avansate sau pentru firmele de țin ătoare de produse,
preocupate de înnoire continu ă, pentru proiectele cu grad mare de noutate, durata lor de
derulare este incert ă. Pentru proiectele de cercetare foarte avansat ă incertitudinea este chiar
mai mare, se formuleaz ă obiective strategice la nivelul anilor, ajungându- se la prognoze
strategice de 10 sau chiar 15 ani.

Fiind, deci, un parametru probabilist, durata proce selor de cercetare-dezvoltare necesit ă o
metod ă adecvat ă de determinare, iar în prezenta lucrare se va util iza metoda Monte Carlo.
Determinarea duratei se poate referii la fiecare di ntre etapele precedente sau la durata total ă a
tuturor etapelor. Aplicarea metodei se poate face, deci, fie la nivel de etap ă, fie la nivel de
proces global .

Dac ă se face la nivel de etap ă, calcula ția de costuri se va putea efectua mult mai precis,
deoarece va include componentele de cost implicate în etapa respectiv ă. Costul total se
ob ține, desigur, prin însumare de costuri. Dac ă se face la nivel global (de proiect) atunci
componentele costurilor deterministe ale tuturor et apelor vor fi însumate și se vor pondera
adecvat, inclusiv la durata total ă a proiectului.

Simularea Monte Carlo, utilizat ă pentru determinarea duratei proceselor de cercetar e-
dezvoltare, cuprinde mai multe etape.
1. Se precizeaz ă datele de intrare. Dac ă firma (sau centrul de cercetare) are o experien ță
direct ă în proiecte de cercetare-dezvoltare similare, atun ci aceast ă experien ță va fi
concentrat ă într-un tabel care con ține pe coloane Durata proiectelor (etapelor) de

135
cercetare-dezvoltare și Num ărul de proiecte. În func ție de op țiunea de lucru se poate
lucra, a șa cum s-a mai precizat fie pe fiecare etap ă a tabelului 5.2 , fie la nivelul
întregului proiect. Dac ă se lucreaz ă pe etape, atunci se elaboreaz ă câte un tabel pentru
fiecare etap ă.
2. Se calculeaz ă probabilitatea relativ ă cu rela țiile: pi = ni/ Σ ni i = 1, … n și
probabilitatea cumulat ă cu rela ția: P K = Σ pi, k = 1, … n-1.
3. Pe acela și grafic, având un sistem de dou ă axe de coordonate, pe vertical ă se prezint ă
duratele proiectelor (etapelor) de cercetare, iar p e orizontal ă probabilit ățile cumulate.
4. Se genereaz ă un șir de N numere aleatoare uniform repartizate în intervalul [0,1],
înregistrate într-un tabel, utilizând un generator de numere aleatoare.
5. Se reprezent ă printr-un punct pe axa orizontal ă fiecare num ăr generat, se duce din acel
punct o paralel ă la axa vertical ă pân ă când se întâlne ște prima bar ă vertical ă și se
cite ște durata de la baza acelei bare, se scrie durata o b ținut ă în tabel.
6. Se calculeaz ă media duratei și abaterea medie p ătratic ă, apoi, se determin ă intervalul
de încredere al mediei și se analizeaz ă rezultatul ob ținut. (Barreto, 2005; Moga,
Determining the duration of R&D processes through M onte Carlo simulation, 2014).

5.3 DETERMINAREA COSTURILOR DIRECTE ȘI INDIRECTE

Cele dou ă categorii de costuri, ale unui proiect de cercetar e, vor fi calculate considerând c ă
durata realiz ării proiectului a fost determinat ă la nivelul întregului proiect.
Costurile directe ale proceselor de cercetare și dezvoltare cuprind urm ătoarele tipuri de
costuri:
– Costul determin ării parametrilor de inovare;
– Costul materialelor;
– Costul de achizi ții tehnologice;
– Costul de utilit ăți;
– Costurile totale de personal direct productiv .
Costul determin ării parametrilor de inovare se determin ă cu rela ția:

CPI = C CP +C B+C KH +C S [lei/proiect] (5.1)

136
unde: CCP reprezint ă costuri aferente cercet ării de pia ță ; CB reprezint ă costuri aferente
brevetelor; CKH sunt costuri cu Know–how-ul; Cs reprezint ă costuri cu software-uri
specializate.

Costul materialelor va fi:

∑
=× =N
kmk ck m pn C
1[lei/proiect] (5.2)

unde: N reprezint ă num ărul de piese componente ale produsului ; n ck este norma de consum de
material pentru reperul k; Pmk reprezint ă pre țul unitar materialului.

Costul cu achizi ții de echipamente tehnologice este dat de rela ția:

CAT = C ES+C ET +C IDS [lei/proiect] (5.3)

unde: CES reprezint ă costuri cu echipamentele specifice ; CET reprezint ă costruri cu
echipamente tehnice; CIDS reprezinte costuri aferente instrumentelor, verific atoarelor și
dispozitivelor speciale.

Costul utilit ăților se determin ă cu relația:

CU =C E+C CT +C AI [lei/proiect] (5.4)

unde: CE reprezint ă costuri cu energie electric ă consumat ă pentru proiectare și derulare
cercet ări și elaborare modele experimentale; CCT reprezint ă costurile aferente combustibilului
tehnologic; CAI reprezint ă costuri aferente apei industriale folosite la fabr icarea, testarea și
îmbun ătățirea modelului experimental.

Costurile totale de personal direct productiv, cel implicat în cele 8 etape de dezvoltare, va
fi :
Cpers/an = N s (S b +I S/lun ă) T [lei/proiect] (5.5)

137
unde: NS este num ărul mediu de angaja ți implica ți în cele 8 etape ; Sb este salariul mediu brut
pe lun ă; IS reprezint ă impunerile salariale medii lunare (contribu ția angajatorului) ; T este
durata total ă a proiectului, în luni. Aceast ă durat ă este determinat ă prin metoda Monte Carlo.

Total costurilor directe, C directe , este ob ținut prin însumarea componentelor de mai sus (Moga,
Determining the duration of R&D processes through M onte Carlo simulation, 2014, p 886-
890).

Costurile indirecte ale procesului de cercetare-dezvoltare ale proiect ului cuprinde
urm ătoarele tipuri de costuri:
– Costuri de între ținere și repara ții;
– Costuri cu combustibilul pentru înc ălzire și pentru prepararea apei calde menajere;
– Costuri anuale pentru amortizarea mijloacelor fix e;
– Costuri cu materiale consumabile;
– Costuri de energie alta decât cea utilizat ă în procesul direct de cercetare-dezvoltare;
– Costuri cu personalul indirect productiv.

Costuri de între ținere și repara ții ale proiectului se calculeaz ă ținând sema de costurile
anuale cu mentenan ță pe întregul departament de cercetare dezvoltare C ÎR/an [lei/an], adic ă:

Npr CTCan IR
IR /
12 = (5.6)

unde: T [luni] este durata estimat ă a derul ării proiectului; Npr este num ărul de proiecte aflate
simultan în derulare.

Costurile de combustibil (gazului metan) pentru înc ălzire și pentru prepararea apei
calde menajere se calculeaz ă astfel:

138
UG GMA GMI
GM pNpr VVTC+=12 2 (5.7)

unde: VGMI [m 3] este volumul de gaz metan consumat pentru înc ălzire; VGMA [m 3] este
volumul de gaz metan consumat pentru ap ă cald ă; pUG [lei/m 3] este pre țul unitar al gazului
metan. Rela ția se aplic ă în mod similar oricare ar fi combustibilul utiliza t.

Costuri anuale pentru amortizarea mijloacelor fixe vor fi:

∑
==q
i
i Ai MF
ATCTC
112 [lei/proiect] (5.8 )

unde: q este num ărul mijloacelor fixe angajate în procesul de cercet are-dezvoltare implicate
în proiect ; C MFi reprezint ă cheltuiala înregistrat ă prin achizi ția mijlocului fix i [lei] – inclusiv
transportul, taxe, montaj, punere în func țiune etc.; T Ai este durata normal ă de func ționare a
mijlocului fix i [ani], conform ă cu cea dat ă în catalogul duratelor normale de func ționare a
mijloacelor fixe. Dac ă mijloacele de cercetare dezvoltare pot fi asociate în mod nemijlocit la
proiectul în cauz ă, ca în cazul propus mai sus, atunci aceasta catego rie de costuri (cu
amortizarea) pot fi încadrate la costurile directe. Altfel, se pot utiliza rela ții similare cu cele
de mai sus.

În mod similar se calculeaz ă și costurile cu materiale consumabile, cele cu energ ie alta decât
cea utilizat ă în procesul direct de cercetare-dezvoltare și cele cu personalul indirect productiv.
Costurile cu personalul indirect productiv, se calc uleaz ă la fel ca și cele de personalul direct
productiv, ținând seama de num ărul de persoane, salariul mediu, și durata. Ele vor fi
ponderate cu durata proiectului și cu num ărul de proiecte aflate simultan în desf ășurare.

Totalul costurilor indirecte ale aplic ării proiectului de cercetare-dezvoltare este ob ținut prin
însumarea componentelor de mai sus.

139
Așa cum s-a mai precizat, determinarea costurilor se poate efectua și pe fiecare etap ă, dac ă
este determinat ă durata de realizare a fiec ărei etape. Rela țiile de calcul de mai sus, cu
componentele specifice de cost, vor fi, atunci, apl icate î pentru fiecare etap ă, iar costul total
se va ob ține prin însumarea costurilor tuturor etapelor.

5.4 CONCLUZII

În acest capitol, în primul rând, au fost identific ate principalele etape care se parcurg în
derularea proceselor de cercetare-dezvoltare.

Modelul de simulare Monte Carlo, utilizat pentru de terminarea duratei proceselor de C&D,
cuprinde mai multe etape, la rândul s ău, mai multe etape. Ele încep de la calcularea
probabilit ății relative și cumulate, prin prezentarea pe un sistem de dou ă axe de coordonate a
duratelor și a probabilit ăților cumulate, pân ă la calcularea mediei duratei și abaterii mediei
pătratic ă, determinarea intervalul de încredere al mediei și analizarea rezultatul ob ținut.

Costurile directe sunt în rela ție directă cu inova ția și dezvoltarea unui produs nou. Costurile
indirecte sunt costuri generale de operare al depar tamentului de cercetare-dezvoltare.
Separarea lor de cele directe (costuri), are sens m ai ales în cazul în care departamentul
conduce mai multe proiecte simultan. Pentru ambele tipuri de costuri, se dau rela țiile aferente
de calul a acestora.

140
CAP. 6 METODE DE M ĂSURARE A PERFORMAN ȚELOR ÎN
DOMENIUL CERCET ĂRII DEZVOLT ĂRII

6.1 EVALUAREA CERCETARII- DEZVOLTARII

Cercetarea dezvoltarea este un fenomen complex, car e manifest ă mai multe fa țete, cu
consecin țe în multiple planuri. Fiecare aspect influen țat de cercetare-dezvoltare poate
constitui un subiect distinct de analiz ă și ofer ă o imagine par țial ă a implica ției cercet ării-
dezvolt ării în evolu ția economic ă.

Preocuparea pentru evaluarea proceselor de cercetar e-dezvoltare exist ă atât la nivel
macroeconomic (na țional, european, global) cât și la nivel microeconomic și regional
(mezoeconomic). Indicatorii absolu ți și relativi prin care se fac evalu ările la fiecare nivel sunt
oarecum diferi ți, existând și zone de intersec ție.

La nivel european organismul de analiz ă este Innovation Union Scoreboard (IUS). El
realizeaz ă analizele atât la nivelul întregii Uniuni Europene dar și pentru ță rile care nu fac
parte din Uniunea European ă, precum și pentru competitorii globali (SUA, Canada, Austral ia,
Japonia, China, Coreea de Sud, India, Brazilia etc. ). Pentru analiza la nivel global se
utilizeaz ă setul de indicatori prezenta ți în tabelul mai jos (Moga, Statistical analysis of R & D
costs at regional level in Romania (2009) and its c orrelation with GDP and GVA , 2014):

Tabelul 6.1 Indicatorii utiliza ți de Innovation Union Scoreboard

1. Facilitatorii 1.1 Resurse Umane 1.1.1 Absolven ții de doctorat/
1000 de locuitori cu vârst ă
între 25-34 de ani
1.1.2 Popula ția cu vârsta
cuprins ă între 30-34 ani care
au absolvit înv ăță mântul
ter țiar
1.1.3 Procentul de tineri cu
vârsta cuprins ă între 20-24 de
ani care au atins cel pu țin
nivelul înv ăță mântului

141
secundar superior
1.2 Sisteme de cercetare
deschise, excelente și
atractive 1.2.1Publica țiile
interna ționale știin țifice /
milion de locuitori
1.2.2 Publica ții științifice
printre primele 10% cele mai
citate publica ții din întreaga
lume ca % din publica ții
știin țifice totale ale ță rii
1.2.3 Studen ți doctoranzi din
afara UE ca % din totalul
doctoranzilor
1.3 Finan țe și suport 1.3.1 Cheltuielile de cercetare
și dezvoltare în sectorul
public ca % din PIB
1.3.2 Investi ții de capital de
risc ca % din PIB
2. Activit ăți de firm ă 2.1 Investi ții de firm ă 2.1.1 Cheltuielile de cercetare
și dezvoltare în sectorul de
afaceri ca % din PIB
2.1.2 Cheltuieli de inovare
non C&D ca % din cifra de
afaceri
2.2 Leg ături și antreprenoriat 2.2.1 IMM-urile inovatoare
in-house ca% din IMM-uri
2.2.2 IMM-uri inovatoare
care colaboreaz ă cu al ții ca %
din IMM-uri
2.2.3 Publica ții public-privat
/un milion de locuitori
2.3 Active intelectuale 2.3.1 Aplica ții de brevete
PCT per miliard PIB
2.3.2 Aplica ții de brevete
PCT în provoc ări societale
per miliard PIB
2.3.3 Mărcile comunitare per
miliard PIB
2.3.4 Desene sau modele
comunitare per miliard PIB
3 Rezultate 3.1 Inovatori 3.1.1 IMM-urile care
introduc inova ții de produse
sau procese ca % din IMM-
uri
3.1.2 IMM-urile care
introduc inova ții de

142
marketing sau
organiza ționale ca % din
IMM-uri
3.1.3 Ocuparea for ței de
munc ă în firmele cu cre ștere
rapid ă din sectoarele
inovatoare
3.2 Efectele economice 3.2.1 Ocuparea for ței de
munc ă în activit ăți bazate pe
cunoa ștere (produc ție și
servicii) ca %
din totalul locurilor de munc ă
3.2.2 Contribu ția exporturilor
de produse high-tech și
mediu la balan ța comercial ă
3.2.3 Export de servicii
bazate pe cunoa ștere ca % la
exporturi de servicii totale
3.2.4 Vânz ările de noi pentru
pia ță și noi la inova ții de
firm ă ca % din cifra de
afaceri
3.2.5 Venituri din licen țe și
brevete din str ăin ătate ca %
din PIB

Pentru a se observa setul de indicatori utiliza ți la nivel european, na țional și regional, precum
și corelarea acestora, în evaluarea cercet ării-dezvolt ării și a fenomenului inov ării în general,
s-a realizat tabelul 6.2

Tabelul 6.2 Indicatorii utiliza ți la nivel european, na țional și regional

Principalele categorii / dimensiunea de inovare / i ndicator
Uniunea European ă România Nivel regional
1. Facilitatorii
1.1 Resurse Umane Num ăr de angaja ți în
C&D
1.1.1 Absolven ții de doctorat/ 1000 de
locuitori cu vârst ă între 25-34 de ani
1.1.2 Popula ția cu vârsta cuprins ă între 30-34

143
ani care au absolvit înv ăță mântul ter țiar
1.1.3 Procentul de tineri cu vârsta cuprins ă
între 20-24 de ani care au atins cel pu țin
nivelul înv ăță mântului secundar superior
1.2 Sisteme deschise, excelente și atractive
de cercetare
1.2.1 Publica țiile interna ționale știin țifice /
milion de locuitori
1.2.2 Publica ții știin țifice printre primele
10% cele mai citate publica ții din întreaga
lume ca % din publica ții știin țifice totale ale
ță rii
1.2.3 Studen ți doctoranzi din afara UE ca %
din totalul doctoranzilor
1.3 Finan țe și suport Absorb ție de fonduri UE Absorb ție de
fonduri UE
1.3.1 Cheltuielile de cercetare și dezvoltare
în sectorul public ca % din PIB Cheltuieli de C&D Cheltuieli de
C&D
1.3.2 Investi ții de capital de risc ca % din
PIB Chelt. de C&D: % chelt
curente si % chelt de
capital
Intensitatea de
C&D
2. Activit ăți de firm ă
2.1 Investi ții de firm ă
2.1.1 Cheltuielile de cercetare și dezvoltare
în sectorul de afaceri ca % din PIB Chelt. de C&D ca % din
PIB
2.1.2 Cheltuieli de inovare non C&D ca %
din cifra de afaceri % din total chelt de C&D
pe tipuri de cercetare:
fundamentala, aplicativa
și dezvoltarea
experimental ă
2.2 Leg ături și antreprenoriat
2.2.1 IMM-urile inovatoare in-house ca% din
IMM-uri
2.2.2 IMM-uri inovatoare care colaboreaz ă
cu al ții ca % din IMM-uri
2.2.3 Publica ții public-privat /un milion de
locuitori
2.3 Active intelectuale
2.3.1 Aplica ții de brevete PCT per miliard
PIB
2.3.3 Mărcile comunitare per miliard PIB
2.3.4 Desene sau modele comunitare per
miliard PIB

144
3 Rezultate
3.1 Inovatori
3.1.1 IMM-urile care introduc produse sau
procese inova ții ca % din IMM-uri
3.1.2 IMM-urile care introduc inova ții de
marketing sau organiza ționale ca % din
IMM-uri
3.1.3 Ocuparea for ței de munc ă în firmele cu
cre ștere rapid ă din sectoarele inovatoare
3.2 Efectele economice
3.2.1 Ocuparea for ței de munc ă în activit ăți
bazate pe cunoa ștere (produc ție și servicii) ca
% din totalul locurilor de munc ă
3.2.2 Contribu ția exporturilor de produse
high-tech și mediu la balan ța comercial ă
3.2.3 Export de servicii bazate pe cunoa ștere
ca % la exporturi de servicii totale
3.2.4 Vânz ările de noi pentru pia ță și noi la
firma de inova ții ca % din cifra de afaceri
3.2.5 Venituri din licen țe și brevete din
str ăin ătate ca % din PIB

Indicatorul relativ denumit Intensitatea de C&D, fo losit la nivelul regional (mezoeconomic)
este definit ca raport procentual între cheltuielil e C&D și cifra de afaceri (CD/CA).

Din tabel se constat ă c ă setul de indicatori de pe cele trei coloane sunt s emnificativ diferi ți,
doar un singur indicator, Cheltuieli de C&D ca % di n PIB fiind definit aproximativ la fel atât
în sistemul european cât și în cel na țional.

Mai trebuie precizat faptul c ă, pe baza indicatorilor de mai sus, se calculeaz ă Indicele
compozit de inovare (Summary Innovation Index SII). El se calculeaz ă pe baza indicilor de
inovare prezenta ți în tabelul 6.1.

Performan ța general ă de inovare a fiec ărei ță ri a fost rezumat ă într-un indicator compozit
(Summary Innovation Index). Metodologia utilizat ă pentru calcularea acestui indicator
compozit de inovare va fi explicat ă în detaliu, prin pa șii de mai jos.

145
Pasul 1: Identificarea și înlocuirea valorilor extreme. Valorile aberante p ozitive sunt
identificate ca fiind acele scoruri relative care s unt mai mari decât media din toate ță rile, plus
de 2 ori devia ția standard. Aberantele negative sunt identificate ca fiind acele scoruri relative
care sunt mai mici decât media din toate ță rile minus de 2 ori devia ția standard. Aceste
aberante se înlocuiesc cu valorile maxime și minime respective, observate în to ți anii și toate
ță rile.

Pasul 2 : Setarea anilor de referin ță . Pentru fiecare indicator este identificat un an d e referin ță ,
în toate ță rile pentru care disponibilitatea datelor este de c el pu țin 75%. Pentru cei mai mul ți
indicatori acest an de referin ță va fi lăsat cu 1 sau 2 ani în urm ă fa ță de anul la care se refer ă
IUS. Astfel, pentru 2014, anul de referin ță va fi 2011 sau 2012 pentru cei mai mul ți
indicatori.

Pasul 3: Completare valorilor lips ă. Datele referitoare la anul de referin ță sunt apoi folosite
pentru "2013", etc. În cazul în care datele pentru un an nu sunt disponibile, acestea se
înlocuiesc cu valoarea din anul precedent. În cazul în care datele nu sunt disponibile la
începutul seriei de timp, se înlocuiesc valorile li ps ă cu cel mai recent an disponibil. În cazul
în care lipsesc date pentru to ți anii, datele nu vor fi completate.

Pasul 4: Determinarea de scoruri maxime și minime. Scorul maxim este cel mai mare scor
relativ găsit în toat ă perioada, în toate ță rile cu excep ția valorilor aberante pozitive. În mod
similar, scorul minim este cel mai mic scor relativ găsit în toat ă perioada, în toate ță rile cu
excep ția valorilor aberante negative.

Pasul 5: Transformarea datelor în cazul în care datele sunt extrem de dispersate. Majoritatea
indicatorilor sunt indicatori frac ționali cu valori între 0% și 100%. Unii indicatori sunt
indicatori neconsolida ți, în cazul în care valorile nu sunt limitate la un prag superior. Ace ști
indicatori pot fi extrem de volatili și pot avea distribu ții de date disperse (în cazul în care cele
mai multe ță ri arat ă un nivel sc ăzut de performan ță și câteva ță ri arat ă un nivel excep țional de
înalt ă performan ță ). Pentru urm ătorii indicatori înclinarea este mai mare de 1 și datele au fost
transformate folosind o transformare de r ădăcin ă p ătrat ă: investi ții de capital de risc, co-

146
publica ții public-private, aplica ții de brevete PCT, aplica ții de brevet PCT în provoc ări
societale și a venituri de licen ță și brevete din str ăin ătate. O transformare de r ădăcin ă p ătrat ă
înseamn ă pur și simplu folosirea de r ădăcina p ătrat ă a valorii indicatorului în locul valori
ini țiale.

Pasul 6: Calcularea scorurilor rescalate. Scorurile rescala te ale scorurilor relative pentru to ți
anii sunt calculate în primul rând prin sc ăderea scorului minim și apoi împ ărțirea prin
diferen ța dintre punctajul maxim și minim. Punctajul maxim rescalat este astfel egal cu 1 și
punctajul minim rescalat este egal cu 0. Pentru val orilor aberante pozitive și negative și ță ri
mici, în cazul în care valoarea scorului relativ es te mai mare decât punctajul maxim sau sub
punctajul minim, scorul rescalat este astfel setat egal cu 1, respectiv cu 0.

Pasul 7: Calculul indicilor de inovare compozi ți. Pentru fiecare an un index de inovare
compozit este calculat ca medie neponderat ă a punctajelor rescalate pentru to ți indicatorii.

6.2 CORELA ȚIA ÎNTRE PIB ȘI INDEXUL DE INOVARE A CELOR MAI
INOVATOARE ȚĂ RI DIN LUME

Raportul Economist Intelligence Unit este un nou cl asament al celor mai inovatoare ță ri.
Acest raport a clasat capacitatea de inovare a ță rilor și a analizat datele. Sub aceast ă
prognoz ă, exist ă unele schimb ări între ță rile de top în 2009-13, comparativ cu 2004-08.

Inovarea este definit ă ca aplicarea cuno știn țelor într-un mod nou, în primul rând pentru
beneficiul economic. Companiile consider ă că este foarte important ca un instrument
competitiv. Guvernul vede c ă este esen țial pentru cre șterea economic ă.

În 2007, Economist Intelligence Unit, a dezvoltat u n index și un clasament de inovare care a
clasat 82 de ță ri pe baza capacit ății lor de inovare, din 2004 și pân ă în 2009, și a prev ăzut
performan țele lor pân ă la 2013.

Pentru a clasifica ță rile și pentru a defini indicele de inovare, Economist In telligence Unit
face distinc ție între intr ări și ie șiri de inovare. Intr ările de inovare includ driverele directe și în

147
contexte mai largi economice, sociale și politice, sau a mediului de inovare. Ie șirea de
inovare este m ăsurat ă prin suma de brevete acordate de c ătre trei birouri guvernamentale
majore de brevete (Moga, Analitic aspects of creativity, innovation, researc h and
development , 2013 p 78-83; Moga, Analitic aspects of innovation and infrastructure , 2013).

Tabelul 6.3 Indexul de inovare și PIB (2004-08)

ȚARA INDEXUL PIB (US $) 2004
JAPAN 10.00 4655823
SWITZERLAND 9.71 362992
FINLAND 9.50 189313
US 9.50 11853250
SWEDEN 9.44 362090
GERMANY 9.40 2729923
TAIWAN 9.37 340014
NETHERLAND 9.16 610691
ISRAEL 9.13 126572
DENMARK 9.08 244728
SOUTH KOREA 8.94 721976
AUSTRIA 8.93 291813
FRANCE 8.88 2055357
CANADA 8.87 992227
BELGIUM 8.79 362165
SINGAPURE 8.76 112697
NORWAY 8.73 260013
UK 8.72 2202501
IRELAND 8.50 187192
AUSTRALIA 8.50 654981
HONG KONG 8.44 165886
ITALY 8.44 1737801
NEW ZELAND 8.24 99864
SLOVENIA 7.74 33870
CYPRUS 7.62 15659

Tabelul 6.4 Indexul de inovare curent ă și prognozat ă și PIB (2009-13)

ȚARA INDEXUL PIB (US $) 2009
JAPAN 10.00 5035141
SWITZERLAND 9.70 492261
FINLAND 9.53 240283
US 9.44 13938925
SWEDEN 9.44 405783
GERMANY 9.42 3307197
TAIWAN 9.37 337568
NETHERLAND 9.16 795937
ISRAEL 9.20 194865
DENMARK 9.06 311114
SOUTH KOREA 9.05 834060

148
AUSTRIA 8.98 382766
FRANCE 8.96 2631919
CANADA 8.83 1337577
BELGIUM 8.89 474105
SINGAPURE 8.75 185638
NORWAY 8.75 374757
UK 8.58 2180654
IRELAND 8.57 223678
AUSTRALIA 8.61 991852
HONG KONG 8.46 209308
ITALY 8.46 2116627
NEW ZELAND 8.40 117796
SLOVENIA 7.80 49181
CYPRUS 7.72 23474

În ceea ce prive ște analiza și m ăsurarea performan țelor inova ției la nivel microeconomic, la
nivel de întreprindere industrial ă sau furnizoare de servicii, literatura de speciali tate ofer ă
doar ni ște indicii calitative. Ar fi, desigur, posibilitate a aplic ării indicatorilor macroeconomici
la scara unei întreprinderi, prin descrierea con ținutului efectiv al fiec ăruia. În acest fel
întreprinderea ar fi privit ă ca o mic ă parte a globalului. Astfel se ob țin urm ătorii indicatori:

1. Num ărul de angaja ți cu studii doctorale / întreprinderi
2. Num ărul firmelor care a introdus un proces sau produs n ou sau o metod ă/ abordare de
marketing nou ă/ regiuni
3. Num ărul de brevete/ întreprinderi
4. Cheltuieli de C&D ca % din CA
5. Cheltuieli de inovare non C&D ca % din CA
6. Num ăr de brevete/ întreprinderi
7. Num ăr de angaja ți în întreprinderile din sectoare inovative (farmac eutic, IT, de
automobile)/ regiuni

Preluarea direct ă a acestor indicatori conduce la dou ă observa ții. În primul rând, activitatea
de cercetare-dezvoltare din cadrul întreprinderilor reprezint ă una dintre cele mai importante
surse de C&D, al ături de universit ăți, institute, și centre de cercetare.

149
În al doilea rând activitatea de C&D din cadrul înt reprinderilor reflect ă nivel general al C&D
din țar ă, dar pân ă în prezent nu exist ă indicatori care s ă m ăsoare performan ța întreprinderilor
din acest punct de vedere.

De aceea este necesar ă conceperea unor indicatori de analiz ă a performan țelor inovative,
specifici întreprinderii industriale. Elaborarea lo r necesit ă o analiz ă atât la scara sistemului
(adic ă a întregului sistem de produc ție, care poate fi o întreprindere furnizoare de pr oduse
sau servicii), dar este necesar ă și o analiz ă pe aspecte specifice.

6.3 ANALIZA STRUCTURII ȘI FUNCȚION ĂRII ÎNTREPRINDERII INDUSTRIALE

Întreprinderea privit ă ca întreg, în forma cea mai general ă, este un sistem, adic ă un ansamblu
de elemente sau unit ăți func ționale între care exist ă leg ături prin fluxuri de mas ă energie sau
informa ție și care vizeaz ă o anumit ă finalitate. Va fi privit ă ca un sistem intrare-ie șire, care
interac ționeaz ă cu exteriorul prin m ărimi de intrare în sistem (care traverseaz ă bariera dintre
mediul exterior și sistem cu sensul de la mediu la sistem) și m ărimi de ie șire din sistem (care
traverseaz ă bariera dintre mediul exterior și sistem cu sensul de la sistem la mediu).
Caracterizarea interiorului sistemului se realizeaz ă prin m ărimi de structur ă și rela țiile
func ționale dintre acestea, func ția sistemului fiind aceea de a transforma intr ările în ie șiri.
Aceast ă transformare se face sub coordonarea (comanda) sis temului de management, care
determin ă modul de interac țiune al tuturor unit ăților structurale și func ționale din sistem.
Sistemul de management, la rândul s ău, realizeaz ă procesul de coordonare pe baza
obiectivelor proprii, ținând seama de informa țiile venite din exteriorul și interiorul sistemului.

Transpunând concret cele de mai sus, m ărimile de intrare în sistemul de produc ție, care sunt
consumate în procesul de produc ție, pot fi grupate astfel:
– mărimi de natur ă material ă: materie prim ă, semifabricate, subansamble, scule, dispozitive,
verificatoare (SDV-uri), lubrifian ți, lichide de r ăcire-ungere, energie electric ă și alte utilit ăți,
materiale consumabile etc.

150
– mărimi de natur ă informa țional ă: informa ții despre pie țele de achizi ție și distribu ție,
informa ții din pia ța de capital și pia ța muncii, proiecte tehnice și financiare, licen țe, brevete,
know-how, programe de calculator etc.
– munca resursei umane ;
– intr ări de fluxuri financiare .

Mărimile de ie șire din sistem vor fi:
– produsele sau serviciile livrate către pia ță ;
– informa ții furnizate c ătre pia ță și autorit ăți;
– ie șiri de fluxuri financiare ;
– de șeuri și reziduuri .

Mărimile de intrare sunt transformate în m ărimi de ie șire prin coordonarea sistemului de
management, care folose ște componentele patrimoniale ale sistemului (activu l societ ății) și
intr ările în sistem, pentru ob ținerea ie șirilor dorite, conform obiectivelor propuse (planul de
produc ție).

Elementele descrise mai sus sunt prezentate în sche ma general ă a unei întreprinderi
industriale, prezentat ă în figura 6.1.

151

Figura 6 .1 Schema general ă a unei întreprinderi industriale

152
Nota țiile din figur ă sunt:
– I1 – intr ări materiale, care compun întregul patrimoniu, corp oral și necorporal (activul
societ ății industriale), necesar pentru desf ăș urarea activit ății; acestea sunt
achizi ționate de pe pia ța bunurilor și serviciilor;
– E1 – ie șire din sistem, egal ă cu valoarea financiar ă a intr ărilor materiale I 1, valoare
care este pl ătit ă pentru achizi ția acestor bunuri;
– I2 – este o intrare în sistem, reprezentat ă de munca angaja ților întreprinderii, care este
cump ărat ă de pe pia ța muncii;
– E2 – ie șire reprezentat ă de cheltuielile salariale, care sunt egale cu valo area de pia ță a
muncii prestate de angaja ți;
– I3 – intrare, reprezentând fluxurile financiare atras e de întreprindere prin împrumuturi,
emitere de ac țiuni, plasamente etc.
– E3 – ie șire dat ă de restituirea sumelor împrumutate și a costurilor acestor împrumuturi
(dobânzi, comisioane etc.);
– I4 – intrare, reprezentând fluxurile financiare atras e de întreprindere prin accesarea de
fonduri publice nerambursabile. Trebuie precizat c ă finan ță rile publice vizeaz ă, în
special, obiective de dezvoltare (mijloace fixe) și mai pu țin obiective din zona
capitalurilor circulante;
– E4 – ie șire reprezentând obliga țiile întreprinderii fa ță de autorit ăți: impozite (Im)
contribu ții (Ct), taxe (Tx) etc.
– I5 – este intrarea care reprezint ă obiectivul principal al înfiin ță rii și func țion ării
sistemului de produc ție și anume veniturile din vânzarea produselor finite și a
serviciilor;
– E5 – reprezentând produsele finite și serviciile furnizate pe pia ță de societatea
industrial ă;
– I6 – intrare, valoarea de șeurilor livrate de întreprindere etc.
– E6 – reprezint ă de șeurile (a șchii metalice, rebuturi, rumegu ș, scule uzate, dispozitive
scoase din uz) etc.) care se ob țin ca rezultat nedorit al activit ății industriale, dar care
sunt inerente derul ării activit ății principale.

153
Se constat ă c ă schema con ține atât reprezent ări ale capitalului imobilizat (mijloace fixe), cel
care, de la intrare la ie șire, particip ă la mai multe cicluri de produc ție, cât și ale capitalului
circulant, cel care, de la intrarea sa în sistem și pân ă la ie șire, particip ă la un singuri ciclu de
produc ție.

În func ție de obiectivele întreprinderii și de calitatea actului managerial, cel care d ă calitatea
func țional ă a întreprinderii, între intr ări și ie șiri pot exista, în timp, echilibre și dezechilibre.
Considerând cazul unei întreprinderi care, pe un in terval de timp, nu desf ăș oar ă nici un
proces investi țional (nu achizi ționeaz ă și nici nu vinde mijloace fixe), atunci pe un ciclu de
produc ție, relativ la intr ările și ie șirile materiale este îndeplinit ă condi ția:

pCEEI ++=6 5 1 (6. 1)

În rela ția precedent ă, C p reprezint ă consumurile materiale proprii ale întreprinderii: energie,
utilit ăți, materiale consumabile, etc. O parte dintre acest ea sunt consumate și în procesele de
cercetare-dezvoltare-inovare.

Privitor la intr ările și ie șirile financiare, pentru cazul acelei întreprinderi , se poate scrie
rela ția:

PEEEEIII ++++=++4 3 2 1 653 (6.2)

În rela ția de mai sus P reprezint profitul întreprinderii. Se constat ă că, în aceast ă rela ție, nu a
fost considerat ă și I 4 ca intrare, deoarece s-a considerat c ă întreprinderea nu se afl ă într-un
proces de dezvoltare prin investi ții, iar activitatea de exploatare nu este, de regul ă, a șa cum s-
a mai precizat, finan țabil ă prin fonduri publice. De asemenea, în nici una din tre ecua ții nu
este inclus ă I 2, deoarece este un consum de munc ă (energie) fizic ă și intelectual ă, realizat de
către resursa uman ă în întreprindere, energie inclus ă în rezultatele întreprinderii (bunuri sau
servicii) și care este valoric egal ă cu E 2.

154
Func ționarea eficient ă a întreprinderii presupune a avea I 5 și P cât mai mari, iar toate celelalte
componente cât mai mici. Chiar și intr ările I 3 și I 6 se doresc a fi mici. Intrarea I 3, referitoarea
la finan țarea produc ției prin împrumuturi, trebuie s ă fie limitat ă, deoarece induce riscuri mai
mari decât finan țarea din capitaluri proprii. La rândul ei, intrarea I 6 se dore ște a fi cât mai
mic ă, deoarece, indiferent sub ce form ă s-ar afla, valoarea recuperat ă din vânzarea de șeurilor
este mai mic ă decât cea de achizi ție a materialelor respective.

Asigurarea ie șirilor conform obiectivelor presupune adaptarea con tinu ă la schimb ările
mărimilor de intrare, care de fapt sunt variabile (es te vorba de un sistem dinamic), multe
dintre acestea manifestându-se ca perturba ții în sistem (adic ă sunt intr ări nedorite în sistem).

Trebuie observat faptul c ă sistemul de management nu poate men ține pe termen lung
func ționarea sistemului, într-o manier ă sta ționar ă, utilizând permanent acelea și metode de
fabrica ție și acelea și produse fabricate. Acest lucru nu este posibil, d eoarece atât m ărimile de
intrare cât și cele de ie șire nu sunt determinate de sistemul de management c i de pia ță . Pia ța,
prin mecanismul cererii și ofertei, este cea care dicteaz ă cantit ățile și pre țurile de achizi ție și
vânzare, atât pentru intr ări cât și pentru ie șiri.

6.4 EVALUAREA INOV ĂRII LA NIVELUL ÎNTREPRINDERII

Pe lâng ă activit ățile de conducere curente (planificare, programare, ordonan țare, control),
pentru a face fa ță la schimb ările ap ărute pe pia ță , societatea (managementul acesteia) este
obligat ă s ă recurg ă la schimb ări sau îmbun ătățiri majore, adic ă s ă recurg ă fie la investi ții, fie
la inova ții, fie, a șa cum se întâmpl ă adesea, la ambele.

Teza se ocup ă de cea de a doua cale și anume de efectele proceselor inovative, în sensul larg
al acestora (cercetare-dezvoltare-inovare). Într-un subcapitol anterior sunt remarcate cele
patru clase mari de inov ări care pot apare într-o întreprindere: de produs, de tehnologie, de
management și de marketing. Oricare dintre acestea pot avea efe cte diferite, dar pozitive,
asupra rezultatelor proceselor din sistem.

155
Astfel, considerând cantitatea vândut ă constant ă (ie șiri constante), inova ția tehnologic ă poate
avea ca efect mic șorarea necesarului oric ăreia dintre intr ări (a consumului de resurse), sau,
dac ă presupunem intr ările constante, atunci, cu acelea și resurse, se va ob ține o cantitate mai
mare de produse. Dac ă se realizeaz ă prin utilizarea utilajelor existente în societate, adic ă f ără
investi ții, inova țiile din aceast ă clas ă se fac cu cheltuieli infime raportat la efectele f oarte
mari (in sens pozitiv) pentru societate. Este vorba de efecte care pot fi simultane. Spre
exemplu, prin inova ția tehnologic ă pot fi reduse costurile de fabrica ție, concomitent cu
mic șorarea duratei de fabrica ție. Considerând pre țul de vânzare constant, rezult ă c ă va cre ște
concomitent atât profitul pe unitatea de produs, câ t capacitatea de produc ție, adic ă
perspectiva cre șterii volumului de vânz ări. Mai trebuie precizat faptul c ă procesul de inovare
tehnologic ă este generatoare de inven ții și inova ții.

Inova ția de produs are ca rezultat schimb ări mai mari sau mai mici în structura și
func ționarea produselor deja fabricate de societate, sau introducerea în fabrica ție și
comercializare de produse noi, cu calit ăți sau pre țuri care le diferen țiaz ă favorabil pe pia ță . În
func ție de produs și de m ărimea schimb ărilor efectuate asupra produsului, acest tip de
inova ție poate implica costuri semnificative. Efectele ei pot fi multiple. Poate fi vorba, spre
exemplu, de sc ăderea costurilor de fabrica ție a unit ății de produs, datorit ă sc ăderii cantit ăților
de m ărimi de intrare incorporate în produsul care încorp oreaz ă inovare. Dac ă noul produs
necesit ă tehnologii mai simple, sc ăderea costurilor se poate datora economiilor de
echipamente și spa ții de fabrica ție (amortizare mai mic ă). Un alt efect poate fi cre șterea
pre țului de vânzare a unit ății de produs. Acest fapt se poate manifesta datorit ă cre șterii cererii
pentru produsul nou (care are propriet ăți schimbate), fa ță de cererea pentru vechiul produs.
Ca și inovarea tehnologic ă, inovarea de produs este și ea generatoare de inven ții și inova ții.

Inova ția de management este, de regul ă, cea mai pu țin costisitoare, fiindc ă presupune doar
utilizarea în alt mod a acelora și resurse. Se schimb ă structura departamental ă, regulile de
operare în sistem (raporturile de ordonare-subordon are și regulile de comportament și
cooperare, principii manageriale noi), alte moduri de exploatare a activelor, reamplasarea
activelor etc. De și se pot pune în aplicare cu costuri mici, efectele inova ției de management
pot fi semnificative: mic șorarea timpilor de procesare a documentelor, birocr a ție simplificat ă,

156
comunicare mai bun ă, satisfac ții morale superioare pentru angaja ți, mic șorarea resurselor
implicate în fabrica ție.

O clas ă special ă de inova ții sunt cele de marketing . Ele vizeaz ă utilizarea de metode noi în
cunoa șterea pie ței, solu ții eficiente de promovare a produselor (al ături de strategia bazat ă pe
pre ț, strategia bazat ă pe imagine este una dintre cele mai utilizate la o ra actual ă) și
îmbun ătățirea rela țiilor cu clien ții. În acest tip de inova ție, costurile pot fi semnificative, dar
și efectele pe m ăsur ă. Se poate viza cre șterea pie ței în zona de operare curent ă și cucerirea de
pie țe noi, men ținerea pre țului de vânzare pe pia ță și a cantit ăților vândute pentru produsele
mai vechi, care nu au inclus procese inovative, cre area imaginii pe pia ță a noilor produse
realizate de societate.

Din cele de mai sus, se observ ă c ă inova țiile presupun și costuri de realizare și introducere,
chiar înainte de a se vedea efectul pozitiv al aces tora. Trebuie spus c ă sunt și multiple cazuri
de e șecuri ale ac țiunilor inovative. Totu și, în ansamblul s ău, procesul inovativ, manifestat pe
toate palierele men ționate, este singurul aduc ător de cre ștere pe termen lung.

Se pune problema g ăsirii unei solu ții de integrare într-un indicator a al efectelor tu turor
tipurilor de inovare men ționate mai sus, indicator care s ă permit ă m ăsurarea performan țelor
procesului inovativ în ansamblul s ău. Aceast ă necesitate apare datorit ă faptului c ă, de regul ă,
la societ ățile preocupate de inovare, exist ă ac țiuni aproape permanente și simultane în sfera
tuturor tipurilor de inova ție men ționate.

Singurul indicator utilizat, la ora actual ă, în evaluarea capacit ății de inovare a întreprinderilor
este num ărul de produse noi lansate pe pia ță . Este evident c ă acest indicator este departe de a
caracteriza fenomenul inov ării în toat ă complexitatea sa. În primul rând el nu reflect ă în nici
un fel succesul sau insuccesul procesului de inovar e, adic ă efectul acesteia în întreprindere.
Apoi el nu reflecta decât un singur tip de inovare, pe cea de produs, și nu con ține nimic legat
de celelalte tipuri de inov ări: tehnologice, de management și de marketing. De aceea
ierarhizarea întreprinderilor la nivel na țional sau regional dup ă acest criteriu este absolut
neconcludent ă.

157
În continuare se propune o solu ție care permite evaluarea capacit ății de inovare și a efectelor
acesteia la scara întregii întreprinderi. Se dore ște ca aceast ă solu ție s ă includ ă efectele tuturor
celor patru tipuri de inova ție. De aceea, pentru a se vedea efectele procesului inovativ, se
impune observarea rezultatelor acestuia la dou ă momente de timp: momentul 1 cel de
dinaintea introducerii inova ției și momentul 2, cel de dup ă inova ție.

Deoarece, a șa cum s-a prezentat anterior, efectele inov ării pot fi pe intr ări, pe ie șiri sau pe
structura și func ționarea întreprinderii, fiecare dintre acestea fiin d caracterizate de indicatori
specific, rezult ă necesitatea elabor ării unor indicatori sau indici compozi ți. Deoarece
fenomenul inov ării este un proces, adic ă o trecere de la o stare (cea de dinainte – momentu l
1) la o alt ă stare (cea de dup ă inovare – momentul 2), atunci aceasta trecere este reflectat ă cel
mai bine de indicatori de tip relativ, cum sunt ind icii sau ratele. Fiind vorba de evolu ția
acelora și m ărimi, rezult ă c ă op țiunea alegerii trebuie îndreptat ă spre indici. Desigur, indicii
care intr ă în discu ție sunt cei specifici pentru intr ările în sistem, ie șirile din sistem, structura
acestuia și interac țiunile dintre componentele sale.

Pentru intr ările în sistem, se pot defini indici, sub forma rap ortului dintre valoarea la
momentul 1 și valoarea la momentul 2, pentru fiecare m ărime de intrare: materiale,
semifabricate, subansamble, energie electric ă, scule, dispozitive, utilit ăți, materiale
consumabile, brevete achizi ționate, resursa uman ă etc. La fel, pentru structura și func ționarea
sistemului se pot definii indici specifici care car acterizeaz ă suprafe țele ocupate, valoarea
mijloacelor fixe, amortizarea, consumurile generale , timpi de procesare documente (spre
exemplu, timpul de r ăspuns la cererea de ofert ă, care este foarte important în procesele de
contractare) etc. Practic, sunt ni ște indici factoriale, orienta ți pe factori de produc ție (intr ări),
care pot caracteriza, fiecare în parte, efectul ino va ției în sistem. Indicele compozit ar putea fi
creat pe baza tuturor indicilor de mai sus, dar, cu noscând faptul c ă to ți indicatorii aferen ți
acestor m ărimi sunt cuprin și în costurile de fabrica ție, pentru simplitate, s-a optat pentru
indicele costului total unitar de fabrica ție. În cadrul acestui indice costurile totale unita re,
calculate dup ă terminarea procesului inovativ, la momentul 2, tre buie s ă le includ ă și pe cele
de inovare. De asemenea, costurile generale ale înt reprinderii trebuie distribuite pe unitatea
de produs dup ă aceea și regul ă (cheie) în ambele momente.

158
Ie șirile din sistem sunt caracterizate valoric de dou ă m ărimi: pre țul unitar de vânzare și
cantitatea vândut ă. De aceea se poate opta pentru indicii cu acela și nume.

Pentru ob ținerea indicelui compozit de inovare, numit Grad de inovare (GI), cei trei indici,
men ționați anterior, pot fi combina ți în dou ă moduri: prin însumare și prin înmul țire.

Indicii compozi ți ar putea fi utili și la nivel regional (mezoeconomic), dar și na țional sau
european, în m ăsura în care autorit ățile respective au nevoie de o evaluare mai profund ă a
fenomenului de inova ție. Pentru a fi utilizabile de autorit ăți este nevoie de furnizarea
informa țiilor necesare pentru efectuarea calculelor. Trebui e constatat c ă, doar pe baza
documentelor contabile oficiale, necesare autorit ăților fiscale, determinarea lor nu este
posibil ă, la fel cum nu este posibil ă, pe baza acestor documente, nici identificarea num ărul de
produse noi lansate pe pia ță (indicatorul utilizat la aceast ă or ă). Aceasta, din cauza faptului c ă
fiscalitatea are interes doar pentru rezultatele ge nerale ale societ ății, diferen țiate pe clase
impozitare, acestea fiind cele care genereaz ă impozite, contribu ții și taxe. Diferen țierea pe
criteriul inovativ nu exist ă din punct de vedere fiscal, situa ție care, de altfel, aste absolut
corect ă, deoarece, în economia liber ă, c ăile de dezvoltare (cum este și inovarea) sunt atributul
exclusiv al întreprinz ătorului.

Totu și autorit ățile publice, care ofer ă fonduri pentru cercetare-dezvoltare-inovare, sunt
interesate, în realitate, și de aspecte mai profunde decât simpla fiscalitate. Ele urm ăresc
utilizarea eficient ă a fondurilor destinate acestui scop. Ori, urm ărirea eficien ței utiliz ării
acestor fonduri este aproape imposibil ă prin utilizarea unui indicator, cum este num ărul de
produse noi lansate pe pia ță , este total nerelevant ă.

Cunoa șterea profund ă a eficien ței cheltuirii fondurilor publice ar fi util ă și din perspectiva
aloc ărilor viitoare a acestor fonduri. Societ ățile a c ăror inova ții se reg ăsesc în economia real ă,
ar trebui s ă fie principalele beneficiare ale fondurilor public e.

159
6.5 CONCLUZII

Din tabelul prezentat în acest capitol referitor la indicatori utiliza ți la nivel UE, na țional și
regional pentru m ăsurarea performan ței în domeniul C&D se constat ă c ă setul de indicatori
de pe cele trei nivele sunt semnificativ diferi ți, doar un singur indicator, cheltuieli de C&D ca
% din PIB fiind aproximativ definit atât în sistemu l european cât și în cel na țional.

The Economist Intelligence Unit, sponsorizat de Cis co, a dezvoltat un index și un clasament
de inovare, care a clasat 82 de ță ri pe baza capacit ății lor de inovare din 2004 și 2009, și a
prev ăzut performan țele lor pân ă la 2013. Pentru a clasifica ță rile și pentru a defini indicele de
inovare, Economist Intelligence Unit face distinc ție între intr ări și ie șiri de inovare.
Activitatea de inovare este m ăsurat ă prin suma de brevete acordate de c ătre birourile
guvernamentale de brevete. Pornind din lista celor mai inovative ță ri din lume, pe baza
indexului de inovare, pentru perioada 2004-2008 și 2009-2013, s-a identificat c ă exist ă o
corela ție între indexul de inovare și PIB-ul țărilor analizate. Aceast ă corela ție poate fi utilizat ă
ca un indicator la nivel na țional pentru m ăsurarea nivelului de C&D.

Luând în considerare analiza și m ăsurarea performan țelor inova ției la nivel microeconomic,
la nivel de întreprindere industrial ă sau furnizoare de servicii, literatura de speciali tate ofer ă
doar ni ște indicii calitative. Exist ă posibilitatea aplic ării indicatorilor macroeconomici la
scara unei întreprinderi, prin descrierea con ținutului efectiv al fiec ăruia, dac ă întreprinderea
ar fi privit ă ca o mic ă parte a globalului.

Num ărul de produse noi lansate pe pia ță reprezint ă singurul indicator utilizat, la ora actual ă,
în evaluarea capacit ății de inovare a întreprinderilor. Este evident c ă acest indicator este
departe de a caracteriza fenomenul inov ării în toat ă complexitatea sa, deoarece nu reflect ă în
nici un fel succesul sau insuccesul procesului de i novare, adic ă efectul acesteia în
întreprindere. Apoi el nu reflecta decât un singur tip de inovare, pe cea de produs, și nu
con ține nimic legat de celelalte tipuri de inov ări: tehnologice, de management și de
marketing. Astfel ierarhizarea întreprinderilor la nivel na țional sau regional dup ă acest
criteriu este absolut neconcludent ă.

160
Luând în considerare cele prezentate mai sus și pornind de la analiza structurii și func țion ării
întreprinderii industriale, se propune o solu ție care permite evaluarea capacit ății de inovare și
a efectelor acesteia la scara întregii întreprinder i. Se dore ște ca aceast ă solu ție s ă includ ă
efectele tuturor celor patru tipuri de inova ție. De aceea, pentru a se vedea efectele procesului
inovativ, se impune observarea rezultatelor acestui a la dou ă momente de timp: momentul 1
cel de dinaintea introducerii inova ției și momentul 2, cel de dup ă inova ție, astfel se indic ă
posibilitatea calcul ării unor indici compozi ți de inovare prin însumarea sau înmul țirea a
urm ătorilor indicatori relativi (indici): costul total unitar, pre țul de vânzare unitar ă și volumul
produc ției.

Cunoa șterea mai profund ă, de c ătre autorit ățile publice, a capacit ății inovative a
întreprinderilor, ar permite elaborarea unor criter ii de atribuire a fondurilor publice care s ă
conduc ă la rezultate crescute în utilizarea acestor fondur i.

161
CAP. 7 RELA ȚIA DINTRE NIVELUL CERCET ĂRII DEZVOLT ĂRII ȘI
STRATEGIA DE DEZVOLTARE A ÎNTREPRINDERILOR

7.1 RELA ȚIA DINTRE CERCETARE DEZVOLTARE ȘI COMPETITIVITATE

Mahroum et al. (2008) au dezvoltat a șa-numitul model de "AC / DC" de inovare, care face
distinc ția între cinci func ții în procesul de "inovare prin adop ție", prin eviden țierea
conceptelor de capacitatea de absorb ție (AC) și capacitatea de dezvoltare (DC). Trei func ții
sunt legate de AC (accesarea, ancorare și difuzarea cuno știn țelor) și dou ă de DC (crearea și
exploatarea cuno știn țelor). Contribu ția cheie a modelului AC / DC este c ă anun ță o abatere
radical ă de la punctul de vedere conven țional, în care func țiile de crearea și exploatarea
cuno știn țelor sunt considerate ca puncte de început și de sfâr șit ale procesului de inovare,
argumentând c ă AC este factorul cel mai important atât pentru cre area cât și pentru
exploatarea cuno știn țelor. Mai mult decât atât, m ăsura în care diferite locuri sunt în posesia
de AC sau DC variaz ă de la un loc la altul.

Figura 7.1 Modelul AC/DC
(Sursa : Elaborat dup ă Mahroum, 2008)

Accesarea cuno știn țelor este abilitatea de a crea leg ătura și conexiunea la re țelele
interna ționale de cunoa ștere și inovare. Ancorarea cuno știn țelor este capacitatea de a
identifica și însu șii surse de cuno știn țe externe, inclusiv oameni și organiza ții. Difuzarea
cuno știn țelor este capacitatea colectiv ă a unei regiuni de a se adapta și de a asimila noi

162
inova ții, practici și tehnologii și de a le disemina în economie. În cele din urm ă, cele dou ă
func ții clasice care au captat în mod tradi țional aten ția teoreticienilor sunt: crearea de
cuno știn țe, care este perceput ă ca fiind capacitatea de a genera și aduce noi cuno știn țe în
lume, și exploatarea de cuno știn țe care este interpretat ă ca fiind capacitatea de a pune în
func țiune și de a exploata noi cuno știn țe cu scopuri sociale și/sau comerciale.

Luând în considerare modelul AC/DC a lui Mahroum et al. (2008) s-a elaborat un model mai
complet, bazat pe costurile aferente activit ății de CDI în sectorul privat. Modelul arat ă ca în
figura de mai jos.

Figura 7.2 Modelul costurilor activit ății de CDI

Fiind o activitatea economic ă, activitatea de CDI implic ă resurse financiare, are riscuri și
incertitudini asociate finalit ății sale pe care companiile angajate în astfel de pr ocese trebuie s ă
și le asume. Sursele de finan țare pe care le are sectorul privat din România pent ru a finan ța
ini țiativele lor în domeniul CDI sunt:
• fondurile publice;
• fondurile proprii ale agen ților economici;
• fonduri publice generale universitare;
• fonduri ale unit ăților de înv ățământ superior;
• fonduri ale institu țiilor f ără scop lucrativ;
• fonduri din str ăin ătate.

Ținând seama de sursele de finan țare a activit ății de CDI în sectorul privat, forma final ă a
modelului CDI (cercetare-dezvoltare-inovare) arat ă astfel:

163

Figura 7.3 Modelul CDI

Prin urmare, un sistem de cercetare-dezvoltare-inov are poate fi în țeles ca unul care ofer ă cele
cinci func ții-cheie de rezolvare a problemelor și de creare de valori (accesul, însu șirea,
capacitatea de a crea, capacitatea de a exploata, d iseminarea), precum și cheltuielile aferente
acestor activit ății și sursele de finan țare aferente activit ății de CDI in sectorul privat.

Contribu ția cheie al modelului CDI este c ă realizeaz ă o abatere radical ă de la punctul de
vedere a lui Mahroum et al. (2008), în care sunt ac centuate numai cele cinci func ții-cheie de
rezolvare a problemelor și de creare de valori, în timp ce modelul CDI cupri nde pe lâng ă
costurile aferente activit ății și sursele de finan țare.

164
7.2 MODELUL CU PRE Ț DE VÂNZARE VARIABIL ȘI CANTITATE VÂNDUT Ă
CONSTANT Ă ÎN TIMP

Așa cum arat ă datele statistice, pentru a se men ține pe pia ță , întreprinderile industriale, ca și
cele din domeniul serviciilor, sunt obligate la îmb un ătățirea continu ă a produselor și
tehnologiilor (Mare ș, 1973; Lucey, 2001; Mariotti, 2012).

Cele care nu investesc suficient în cercetare-dezvo ltare vor avea pia ță din ce în ce mai mic ă și
profit, de asemenea, din ce în ce mai mic. Pe terme n mediu sau lung, asemenea societ ăți sunt
sortite, în prim ă faz ă, declinului și apoi dispari ției. Înainte de dispari ție se manifest ă declinul,
care se poate prezenta în trei moduri (Chesbrough, 2006; Nicolescu, 2008).

Primul mod este acela în care, pentru a men ține ritmul vânz ărilor (cantitatea vândut ă în
unitatea de timp), societatea este obligat ă, prin mecanismul cererii și ofertei, s ă vând ă la
pre țuri din ce în ce mai mici. Astfel ea va vinde la di stan țe din ce în ce mai mari fa ță de
punctul de echilibru al curbelor cererii și ofertei. Pe termen scurt, firma este în declin.

Cel de al doilea mod este cel în care societatea nu accept ă s ă vând ă la pre țuri mai mici,
situa ție în care, prin mecanismele pie ței, societatea va începe s ă vând ă cantit ăți din ce în ce
mai mici în unitatea de timp. Desigur, f ără o interven ție prin inovare, societatea se afl ă într-o
situa ție similar de proast ă cea descris ă la primul mod.

Este la fel de posibil ă și manifestarea celui de al treilea mod, care const ă în manifestarea
simultan ă a primelor dou ă de mai sus. Este pe deplin posibil ca atât sc ăderea pre țului cât și
cantitatea vândut ă s ă se manifeste simultan. Situa ția societ ății va fi cu atât mai proast ă.

Dintre cele trei, în teza de doctorat vor fi tratat e primele dou ă, în urm ătoarele ipoteze:
1. Pe durata de stabilitate a pre țului de vânzare și a cantit ății vândute se consider ă c ă
acestea sunt riguros constante;
2. În perioada de declin (acceptabil pe termen scurt), se consider ă c ă, din momentul
declan șă rii, acesta se manifest ă liniar;

165
3. Prin cercetare inovare, se reface valoarea de pia ță a produselor precum și nivelul
cantit ăților vândute, la acela și nivel ca cel de dinaintea manifest ării declinului pe
termen scurt. Practic suntem în situa ția unei societ ăți care are ca strategie men ținerea
pe pia ță . Problema, desigur poate fi abordat ă și din perspectiva unei strategii de
cre ștere. Problema unei strategii de declin pe termen l ung, desigur, nu are sens decât
în cazul unor afaceri oneroase, lipsite de etic ă.

Se consider ă c ă vânz ările societ ății au varia ția dat ă de graficul de mai jos:

Figura 7.4 Pre ț de vânzare variabil, cantitate vândut ă contant ă în timp

Unde:
N – Num ărul de produse vândute dup ă care se introduce o inovare
Npc – Num ărul de produse vândute la pre ț constant
Pvc – Pre ț de vânzare constant pân ă la vânzarea a N PC produse
Pn – Pre ț de vânzare la N unit ăți vândute
Ppr – Pre țul la pragul de rentabilitate
Ctu = Costuri totale unitare
Ccd = Costuri de cercetare-dezvoltare Npc N s Q Po
Cantitate
vândut ă
Pn Pre ț de vânzare
Ppr Pvc
2N

166
Q = volumul produc ției (cantitatea previzionat ă a fi vândut ă) pe durata strategic ă (perioada
acoperit ă de strategiile societ ății)

Dependen ța dintre pre țul de vânzare P O la o pozi ție oarecare s a intervalului [0, N] va fi:

( )
∈ −−−+∈
=],(], 0 [
NNpc s dac ă Npc sNpc NPn Pvc Pvc Npc s dac ă Pvc
Po (7.1)

Raportul
Npc NPn Pvc
−− caracterizeaz ă viteza de sc ădere a pre țului de vânzare dincolo de
cantitatea vândut ă Npc . El reprezint ă, de altfel, panta dreptei care modeleaz ă sc ăderea liniar ă a
pre țului pe intervalul ( Npc , N ). Determinarea pantei, adic ă a raportului se determin ă fie prin
experien ța trecut ă a companiei, fie utilizând rezultatele altor compa nii, fie prin cercet ări de
marketing. Acest raport va fi notat, în cele ce urm eaz ă, cu G. Având în vedere modelul liniar
de sc ădere a pre țului de vânzare în intervalul specificat mai sus, r ezult ă c ă G este un
parametru constant, care, a șa cum s-a mai spus, caracterizeaz ă panta dreptei respective.

De aici rezult ă c ă dependen ța dintre Pn și N va fi:

()Npc NGPvc Pn −−= (7.2)

Reprezentând rela ția grafic în Matlab, cu date generice, deductibile din grafic, se ob ține
figura 55.

167

Figura 7.5 Reprezentarea în Matlab a rela ției (1)

Figura 7.4 atest ă corectitudinea rela ției (7.1).
Dependen ța dintre pre țul de vânzare P la o pozi ție oarecare s a intervalului [ 0, Q ], interval
care cuprinde Q/N intervale de tipul [ 0, N ], va fi:




∈
− 

−
−−−+∈
−
=
],(], 0 [
NNpc NNssdac ă Npc NNssNpc NPn Pvc Pvc Npc NNssdac ă Pvc
Po (7.3)

Expresia


Ns reprezint ă partea întreag ă (rotunjirea la cel mai apropiat întreg spre 0)
raportului dintre paranteze.
În mod similar cu cazul precedent, reprezentând rel a ția (3) grafic în Matlab, cu date generice,
deductibile din grafic, se ob ține figura 7.5.

168

Figura 7.6 Reprezentare grafic ă a rela ției (3) în Matlab

Pentru elaborarea unei strategii corecte, pe un ori zont de timp aferent vânz ării unei cantit ăți
de Q produse, se calculeaz ă profitul total Pr o ob ținut în aceast ă perioad ă. Acesta va fi:

( )NQCcd QCtu NQPn Pvc Npc NPvc Npc o − −
 −−+⋅=2Pr (7.4)

unde:
– Ctu – costurile de produc ție totale unitare de fabrica ție;
– Ccd – costurile cu cercetarea dezvoltarea în perioada c omercializ ării a N produse.
Prin ordonarea dup ă N rela ția de calcul a profitului devine:

 +−−− + =NCcd Npc GNGCtu Npc GPvc Qo22
2Pr 2 (7.5)

Dependenta dintre profitul Pr o și num ărul de produse vândute dup ă care se introduce inova ția
poate fi observat ă in graficul calitativ de mai jos, realizat de asem enea în Matlab:

169

Figura 7.7 Dependenta dintre profitul Pr o și num ărul de produse vândute dup ă care
se introduce inova ția (Matlab)

Valoarea care conduce la maximul de profit se ob ține prin derivare:

−+=∂∂
2 22 Pr
22G
NCcd Npc GQNo (7.6)

Prin egalare cu zero num ărul NPmax de produse dup ă vânzarea c ărora, pentru a ob ține profitul
maxim pe perioada studiat ă (strategic ă), se impune introducerea unei inova ții. Acest num ăr
va fi:
GCcd Npc GNP22
max += (7.7)

În mod evident, valoarea maxim ă a profitului va fi:




 +− −− + =
max 2
max
22
2max _Pr
PP
NCcd Npc G NGCtu Npc GPvc Q o (7.8)

Pentru a ob ține profitul maxim în func ție de datele ini țiale, se înlocuie ște N Pmax și ob ținem:

( ) ( )Ccd GNpc GCtu Npc GPvc Q o 2 max _Pr 2− −− + = (7.9)

170
Num ărul ciclurilor de cercetare dezvoltare inovare pe p erioada strategic ă (de comercializare a
Q produse), astfel încât profitul pe s ă fie maxim, este dat de rela ția:

max Pcicluri NQN= (7.10)

Din rela țiile precedente, se constat ă c ă num ărul produselor vândute la care trebuie introdus ă
inovarea este mai mare decât num ărul Npc de produse vândute la pre ț. Maximul se ob ține
dac ă inova ția se introduce în zona de declin al vânz ărilor la o distan ță de Npc variabil ă cu
investi ția în cercetare-dezvoltare Ccd și cu panta G de descre ștere a vânz ărilor.

7.3 MODELUL CU PRE Ț DE VÂNZARE CONSTANT ȘI CANTITATE VÂNDUT Ă
VARIABIL Ă

Se consider ă c ă vânz ările societ ății au varia ția de cantitate vândut ă dat ă de graficul de mai
jos.

Figura 7.8 Pre ț de vânzare constant, cantitate vândut ă variabil ă în timp

Tc Tn t T Qo
Durata
strategiei
Qn Cant itate vândut ă
Qpr Qc
2Tn

171
Unde:
Tn – Momentul de timp la care se care se introduce o i novare;
Tc – Momentul de timp pân ă la care cantitatea vândut ă în unitatea de timp este constant ă;
Qc – Nivelul vânz ărilor constante în timp pân ă la momentul T c;
Qn – Nivelul vânz ărilor în unitatea de timp la momentul T n;
Qpr – Nivelul vânz ărilor în unitatea de timp la momentul T n;
Ctu = Costuri totale unitare;
Ccd = Costuri de cercetare-dezvoltare pe un ciclu de inovare (pe durata vânz ării a N
produse);
T = Durata pe care se elaboreaz ă strategia.

Cantitatea vândut ă Q O în unitatea de timp, la momentul de timp oarecare t al intervalului [0,
Tn] va fi:

( )
∈ −−−+∈
=],(], 0 [
Tn Tc t dac ă Tc tTc Tn Qn Qc Qc Tc t dac ă Qc
Qo (7.11)

Se noteaz ă
Tc Tn Qn Qc D−−=, raportul care caracterizeaz ă viteza de sc ădere a cantit ății vândute
dincolo de momentul de timp Tc. El reprezint ă, de altfel, panta dreptei care modeleaz ă
sc ăderea liniar ă a cantit ății vândute în unitatea de timp pe intervalul (T c, T n]. Ca și în cazul
precedent, determinarea raportului D se realizeaz ă fie prin experien ța trecut ă a companiei, fie
utilizând rezultatele altor companii, sau prin cerc et ări de marketing. Având în vedere modelul
liniar de sc ădere a pre țului de vânzare în intervalul specificat mai sus, r ezult ă c ă D este un
parametru constant, care caracterizeaz ă panta dreptei respective.
De aici rezult ă c ă dependen ța dintre Qn și Tn va fi:

()Tc Tn DQc Qn −−= (7.12)

Dependen ța dintre cantitatea vândut ă în unitatea de timp QO la o pozi ție oarecare t a
intervalului [0, T], interval care cuprinde T/T n intervale de tipul [0, Tn], va fi:

172



∈
− 

−
−−−+∈
−
=
],(], 0 [
Tn Tc Tn Nttdac ă Tc Tn Tn ttTc Tn Qn Qc Qc Tc Tn Tn ttdac ă Qc
Qo
(7.13)

Expresia 

Tn t reprezint ă partea întreag ă (rotunjirea la cel mai apropiat întreg spre 0) a
raportului dintre paranteze.

Se constat ă c ă forma expresiilor matematice este similar ă cu cea a cazului precedent (pre ț de
vânzare constant și cantitate vândut ă variabil ă în timp); de aceea verificarea grafic ă a
rela țiilor de mai sus nu mai este necesar ă.

Pentru elaborarea unei strategii corecte, pe un ori zont de timp T, se calculeaz ă profitul total
Pr o ob ținut în aceast ă perioad ă. Acesta va fi:

( ) ( )Tn TCcd Ctu Pv Qn Qc Tc Tn Tc Qc o

−−
 −−+⋅=2Pr (7.14)
unde:
– Ctu – costurile de produc ție totale unitare de fabrica ție;
– Ccd – costurile cu cercetarea dezvoltarea în perioada T n.

Prin ordonarea dup ă Tn rela ția de calcul a profitului, pe perioada T de elaborarea a strategiei
de men ținere, devine:

( ) ( ) ( )()

 + −−− −−+− =Tn Ccd Tc Ctu Pv DCtu Pv DTn Ctu Pv Dtc Ctu Pv Qc To22
2Pr 2 (7.15)

Dependen ța dintre profitul Pr o și num ărul de produse vândute dup ă care se introduce inova ția
poate fi observat ă în graficul calitativ de mai jos, realizat în Matl ab:

173

Figura 7.9 Dependen ța dintre profitul Pr o și num ărul de produse vândute dup ă
care se introduce inova ția (Matlab)

Valoarea care conduce la maximul de profit se ob ține prin derivare:

( ) ( ) −−+ −=∂∂
2 22 Pr
22Ctu Pv D
Tn Ccd Tc Ctu Pv DTTn o (7.16)

Prin egalare cu zero, intervalul de timp Tn max de produse dup ă vânzarea c ărora, pentru a
ob ține profitul maxim pe perioada studiat ă T (strategic ă), se impune introducerea unei
inova ții. Acest interval va fi:

( )
( )Ctu Pv DCcd Tc Ctu Pv DTn−+ −=22
max (7.17)

În aceste condi ții, valoarea maxim ă a profitului va fi:

( ) ( ) ( )()

 +−−− −− +− =max 22
2max max _Pr 2
Tn Ccd Ctu Pv DTc Ctu Pv DTn Ctu Pv Dtc Ctu Pv Qc T o

(7.18)

Prin înlocuirea lui Tn max , se ob ține valoarea profitului maxim în func ție de datele ini țiale:

174
()()()() [ ]Ccd Tc Ctu Pv DCtu Pv D Ctu Pv Dtc Ctu Pv Qc T o 2 max _Pr 2+ − − −− +− = (7.19)

Pentru ca profitul pe perioada strategic ă T să fie maxim, num ărul ciclurilor de cercetare
dezvoltare inovare este dat de rela ția:
max ncicluri TTN= (7.20)

7.4 CONCLUZII

Luând în considerare modelul AC/DC a lui Mahroum et al. (2008) s-a elaborat un model mai
complet, bazat pe costurile aferente activit ății de CDI în sectorul privat. În modelul Mahroum
sunt accentuate numai cele cinci func ții-cheie de rezolvare a problemelor și de creare de
valori, în timp ce modelul CDI cuprinde lâng ă costurile aferente activit ății și sursele de
finan țare.

Pentru a se men ține pe pia ță , întreprinderile industriale, ca și cele din domeniul serviciilor,
sunt obligate la îmbun ătățirea continu ă a produselor și tehnologiilor. Firmele, institu țiile care
nu investesc suficient în C&D vor avea pia ță din ce în ce mai mic ă și profit, de asemenea, din
ce în ce mai mic. Pe termen mediu sau lung, asemene a societ ăți sunt sortite, în prim ă faz ă,
declinului și apoi dispari ției. Înainte de dispari ție se manifest ă declinul, care se poate prezenta
în trei moduri, prezentate în acest capitol, în tez a de doctorat sunt tratate primele dou ă
moduri.

Din rela țiile precedente, pentru cele dou ă modele prezentate, s-a constat c ă num ărul
produselor vândute la care trebuie introdus ă inovarea este mai mare decât num ărul Npc de
produse vândute la pre ț constant. Maximul se ob ține dac ă inova ția se introduce în zona de
declin al vânz ărilor la o distan ță de Npc variabil ă cu investi ția în cercetare-dezvoltare Ccd și cu
panta G de descre ștere a vânz ărilor.

175
PARTEA A III-A CERCET ĂRI APLICATIVE ȘI STUDII DE
CAZ ÎN DOMENUIUL PROCESELOR DE CERCETARE
DEZVOLTARE INOVARE

CAP. 8 APLICA ȚII ALE MODELELOR ELABORATE

8.1 REZULTATE AFERENTE UTILIZ ĂRII MODELULUI SUPER FUZZY FRM ÎN
STUDIUL CERCET ĂRII-DEZVOLT ĂRII LA NIVEL REGIONAL

Pentru determinarea modelului super ascuns FRM, se pleac ă de la matricea general ă de
rela ționare super fuzzy FRM, prezentat ă în subcapitolul 4.1 prin figura 4.1. și se parcurg
pa șii generali prezenta ți în acel subcapitol.

Întreb ările pentru care se caut ă modelul super ascuns al sistemului super dinamic s unt Q7 (a
șasea întrebare din matricea general ă de rela ționare super fuzzy FRM) și Q19 (a unsprezecea
întrebare din matricea general ă de rela ționare super fuzzy FRM).

1. Pentru a studia efectul întreb ării (vector) Q7: „Întreprinderea, institu ția, organiza ția dvs., în
2012, a avut activitate de cercetare-dezvoltare?” s e define ște vectorul:
X = (0000000000000000000001000000000000000)
Conform procedurii prezentate, se efectueaz ă produsul:
X*M = (101111011111) = Y
Se înmul țește cu transpusa:
Y*M T = (141103557622135101621 10 22513124298745 10) = Z, Z i < 10 = 0, Zi ≥ 10 = 1
Se face asocierea cu 1 pentru elementele de valoare maxim ă și 0 pentru celelalte:
Z = (0000000000000000000001000000000000001)
Se înmul țește cu matrice general ă de rela ționare super fuzzy
Z*M = (202222022222) = Z1, Z 1≤ 0 = 0, Z1> 0 = 1
Se face din nou asocierea cu 1 pentru elementele de valoare maxim ă și 0 pentru celelalte:
Z1 = (101111011111) = Y.

176
Deoarece s-a ob ținut rezultatul primei înmul țiri, continuarea ciclului de înmul țiri nu mai are
sens, astfel încât se poate preciza modelul super a scuns.

Acesta este dat de perechea binar ă: {(0000000000000000000001000000000000001),
(101111011111)}.

Se constat ă c ă acest model super ascuns este compus din doi vecto ri: vectorul tuturor
variantelor de r ăspuns și, respectiv, vectorul referitor la responden ți.

Vectorul tuturor variantelor de r ăspuns con ține cifra 0 pe pozi țiile la care responden ții au o
exprimare majoritar negativ ă (adic ă se exprim ă negativ la varianta de r ăspuns a întreb ării) și
cifra 1 pe pozi țiile corespunz ătoare r ăspunsurilor care exprim ă o pozi ție majoritar pozitiv ă
(adic ă se exprim ă pozitiv la varianta de r ăspuns a întreb ării). Retreciz ăm faptul c ă, în aceste
cazuri, pentru fiecare variant ă de r ăspuns sunt posibile doar r ăspunsuri binare, adic ă 0 sau 1.
Modelul super fuzzy FRM permite și modelarea cu trei variante de r ăspuns, aflate în
mul țimea {-1 , 0, 1}. Revenind la cazul de mai sus, se constat ă c ă cifra 1 este prezent ă pe
pozi țiile 22 și 37, iar în rest toate pozi țiile sunt ocupate cu cifra 0. Pozi ția 22 este aferent ă
variantei de r ăspuns a întreb ării Q7, iar pozi ția 37 este aferent ă variantei de r ăspuns a
întreb ării Q19. În mod concret, la întrebarea Q7, „Întrepr inderea, institu ția, organiza ția
dumneavoastr ă, în 2012, a avut activitate de cercetare-dezvoltar e?”, cu o singur ă variant ă
binar ă de r ăspuns, majoritatea responden ților au r ăspuns c ă au aceast ă activitate. La fel se
interpreteaz ă și cifra 1 de pe pozi ția 37 a vectorului variantelor de r ăspuns. Cifrele 0 care
ocup ă toate celelalte pozi ții ale vectorului variantelor, arat ă c ă majoritatea răspunsurilor au
fost negative.

Vectorul referitor la responden ți, caracterizeaz ă modul în care responden ții răspund la
întrebarea Q7 și con ține cifra 0 pe pozi țiile la care responden ții dau un răspuns negativ și cifra
1 pe pozi țiile aferente responden ților care dau un r ăspund afirmativ. Rezult ă deci c ă din cei 12
responden ți, 2 nu au avut activitate de cercetare-dezvoltare în 2012, spre deosebire de ceilal ți
care au avut.

177
2. În mod similar se procedeaz ă pentru a studia efectul întreb ării (vector) Q19 – „Inten ționa ți
să desf ăș ura ți activit ăți de cercetare – dezvoltare, în 2013?”.Se define ște:
X = (0000000000000000000000000000000000001)
X*M = (101111011111) = Y
Y*M t = Z 1
Sau X = (000000000001)
X*M T = (0000010111100010000101001000000101001) = Y
Y*M = (63396625697 13) = X1, X 1 < 13 = 0, X1 ≥ 13 = 1, X1 = (000000000001) = X.
Se ob ține modelul super ascuns dat de perechea binar ă:
{(0000010111100010000101001000000101001), (00000000 0001)}, ar ătând influen ța
vectorului (întreb ării) Q19 asupra sistemului. Interpretarea rezultate lor se face similar cu
cazul precedent.

8.2 REZULTATE AFERENTE UTILIZ ĂRII METODEI TEORIEI JOCURILOR ÎN
LUAREA DECIZIILOR PRIVIND CERCETAREA-DEZVOLTAREA

Aplicarea modelului de luare a deciziei de cercetar e-dezvoltare prin utilizarea teoriei jocurilor
se va efectua cu ajutorul unui exemplu concret.

Astfel, la nivel de întreprinde sau centru de cerce tare, se consider ă c ă exist ă dou ă strategii de
a avea activitate de cercetare-dezvoltare, cu proba bilitatea x și de a nu avea aceast ă activitate,
cu probabilitatea 1-x.

Investitorii, la fel, au dou ă op țiuni: de a investi pe termen lung în cercetare-dezv oltare, cu
probabilitatea y și de investi pe termen scurt, cu probabilitatea 1-y .

La fel, se consider ă c ă angaja ții poten țiali au dou ă strategii pe care le pot aplica, și anume: s ă
lucreze cu norm ă întreag ă în activitatea de cercetare-dezvoltare (FI), cu pr obabilitatea z, sau
par țial (PI), cu probabilitatea 1 – z. Schema acestui tip de joc este cea din figura 8.1.

Arborele de decizie care descrie aceste op țiuni corespunz ătoare fiec ărei probabilit ăți, este cel
din figura de mai jos.

178

Figura 8.1 Schema studiului de caz

Dup ă cum se vede din arborele de decizie CD decide prim a mi șcare, alegând între B și NB.
Alegerea lui CD este urmat de decizia lui I, care n u cunoa ște op țiunea lui CD (prezentat în
figur ă prin cercurile verzi ce cuprind nodurile). Benefic iul juc ătorilor este cuantificat prin
vectorii ( α, i, l).

Se presupune c ă V = ( V1, V2, V3, V4), unde V1 este alegerea lui CD și V1 ∈ {B, NB}, V2 este
alegerea lui I și V2 ∈ {LI, SI}, V3 este alegerea lui L și V3 ∈ {FI, PI}, iar V4 este probabilitatea
strategiei în general, ∑
==4
11
iiV.
Dac ă x = 1 și 1 – x = 0, y = 0.3 și 1 – y = 0,7, z = 0.2 și 1 – z = 0.8, vor exista urm ătorii
vectori:

(B, LI, FI, x ×y×z), → (B, LI, FI, (1 ×0.3 ×0.2=0.06));
(B, LI, PI, x ×y×(1-z)), → (B, LI, FI, (1 ×0.3 ×0.8=0.24));
(B, SI, FI,x ×(1-y) ×z ), → (B, SI, FI, (1 ×0.7 ×0.2=0.14));
(B, SI, PI, x ×(1-y) ×(1-z)), → (B, SI, PI, (1 ×0.7 ×0.8=0.56));
(NB, LI, FI, (1-x) ×y×z), → (NB, LI, FI, (0 ×0.3 ×0.2=0));
(NB, LI, PI, (1-x) ×y×(1-z)), → (NB, LI, FI, (0 ×0.3 ×0.8=0));

179
(NB, SI, FI, (1-x) ×(1-y) ×x), → (NB, SI, FI, (0 ×0.7 ×1=0));
(NB, SI, PI, (1-x) ×(1-y) ×(1-z)), → (NB, SI, PI, (0 ×0.7 ×0.8=0)).

Deci strategia optim ă este reprezentat ă de vectorul (B, SI, PI, x ×(1-y) ×(1-z)) .

În baza celor prezentate se poate afirma c ă printre metodele și modele utilizabile în studiul
cercet ării-dezvolt ării se afl ă și teoria jocurilor. Starea de echilibru pe care o i mplic ă
dezvoltarea durabil ă poate fi descris ă în termenii acestei teorii. Cele trei ipoteze fund amentale
ale teoriei jocurilor pot fi înlocuite cu cei trei constituen ți: sustenabilitatea de mediu, cea
economic ă și sustenabilitatea socio-politic ă, formând astfel un echilibru în dezvoltarea
durabil ă. Utilizând modelul teoriei jocurilor, este constru it ă și rezolvat ă o aplica ție utilizabil ă
în modelarea comportamentului principalilor actori ai procesului de cercetare-dezvoltare:
firma (managementul acesteia), investitorii și angaja ții poten țiali.

8.3 REZULTATE AFERENTE UTILIZ ĂRII METODEI MONTE CARLO ÎN
DETERMINAREA DURATEI PROCESELOR DE CERCETARE-DEZVOL TARE

Ultimul stadiu al cercet ării bazate pe metoda Monte Carlo reprezint ă validarea metodologie
printr-un studiu de caz: Acest studiu de caz serve ște la determinarea proiec țiilor financiare de
la pasul 4 ( figura 5.2 ) din capitolul 5, subcapitolul 5.1. De asemenea, t rebuie remarcat faptul
că metoda Monte Carlo poate fi folosit ă pentru a determina durata total ă a procesului de
dezvoltare bazat pe experimentele acumulate de la f irme și alte evolu ții pe care le-au f ăcut.

În continuare, s-a stabilit pentru o companie cu Mo nte Carlo simulare durata total ă a
procesului de dezvoltare bazat pe experimentele acu mulate de compania, de m ărime mijlocie,
din domeniul construc țiilor de role cauciuc, cu produse de complexitate r elativ redus ă, cu o
dimensiune medie, care de țin 30% de pe pia ța local ă, cu inten ția de a cre ște cota de pia ță .
Trebuie remarcat faptul c ă aceste valori sunt pentru o inova ție incremental ă. Pentru
determinarea timpului necesar s-au luat în consider are 18 de proiecte derulate anterior, cu
urm ătoarele rezultate:

180
Tabelul 8.1 Durata proiectelor de C&D și num ărul de proiecte

Datorit ă faptului c ă determinarea cu o bun ă precizie a duratei medii necesit ă un num ăr mare
de experimente, care reprezint ă consum de timp, energie, de materiale și nu în ultimul rând de
resurs ă uman ă, s-a utilizat metoda Monte Carlo, fiind o metod ă care poate genera observa ții
simulate.
Tabelul 8.2 Probabilitatea relativ ă și cumulat ă

Sa calculat probabilitatea relativ ă conform formulei : p i = n i/Σ n i i = 1, … n și probabilitatea
cumulat ă prin formula: PK = Σ pi, k = 1, … n-1.

Pe un sistem de dou ă axe de coordonate, pe vertical ă s-a reprezentat duratele, iar pe
orizontal ă probabilit ățile cumulate. Pe fiecare interval asociat unei dura te se construie ște câte
o bar ă vertical ă, care are în ălțimea egal ă cu probabilitatea cumulat ă corespunz ătoare acelei
durate.
Durata opera ției (xi) luni Num ărul de experimente(ni)
3.5 1
4 3
4.5 3
5 4
6.5 5
7 2
Prob. relativ ă Prob. Cumulat ă
0.06 0.06
0.17 0.22
0.17 0.39
0.22 0.61
0.28 0.89
0.11 1.00

181

Figura 8. 2 Reprezentarea duratelor și probabilit ăților cumulate

S-a generat un șir de N=50 numere aleatoare uniform repartizate în intervalul [0,1] utilizând
un generator de numere aleatoare înregistrat într-u n tabel.

Apoi s-a reprezentat printr-un punct pe axa orizont al ă fiecare număr generat, s-a dus din acel
punct o paralel ă la axa vertical ă pân ă când s-a întâlnit prima bar ă vertical ă și s-a citit durata
de la baza acelei bare, s-a scris durata ob ținut ă în tabel. Rezult ă astfel un șir de N durate
simulate.

La final s-a calculat media duratei m = Σi xi/N, m = 5.13 și abaterea medie p ătratic ă = 5.09, s-
a determinat intervalul de încredere al mediei în j ur de 5.2 luni.

182

Figura 8.3 Reprezentare numere aleatoare și N durate simulate

În procedura de calcula ție a costurilor de C&D s-a pus accent pe determinar ea
componentelor de cost și a duratei proceselor de cercetare-dezvoltare, de aceea ca o metod ă
noua s-a utilizat simularea Monte Carlo. Determinar ea duratei medii cu o bun ă precizie
necesit ă un num ăr mare de experimente care consum ă mult timp, energie, materiale și resurse
umane. Astfel s-a decis c ă se va utiliza metoda Monte Carlo, care poate gener a observa ții
simulate cu ajutorul distribu ției cumulate a duratei de realizare a noului produs și a unui
generator de numere aleatoare uniform distribuite î n [0,1].

Noutatea major ă a lucr ării reprezint ă faptul c ă accentueaz ă determinarea componentelor de
cost și în acela și timp a duratei proceselor de C&D în procesul de c alculare a costurilor
aferente prin simularea Monte Carlo. Dup ă Camelia Ra țiu-Suciu aceast ă metod ă poate fi
definit ă ca metod ă model ării variabilelor aleatoare, în scopul calcul ării caracteristicilor
reparti țiilor. Metoda de simulare Monte Carlo presupune est imarea parametrilor reparti ției
unei variabile aleatoare pe baza realiz ărilor acesteia. Se estimeaz ă valoarea medie a variabilei
aleatoare în func ție de o eroare admisibil ă și de o probabilitate dat ă. Astfel prin utilizarea
metoda de simulare Monte Carlo s-a ob ținut ante calcula ții sau previziuni de cost aferente
unei cercet ări, mai precis asupra duratei de realizare. Validar ea metodologiei a fost realizat
printr-un studiu de caz.

183
8.4 REZULTATE AFERENTE CORELA ȚIEI ÎNTRE PIB ȘI INDEXUL DE
INOVARE A CELOR MAI INOVATIVE ȚĂ RI DIN LUME

Având în vedere afirma ția din literatura de specialitate, care presupune c ă exist ă o leg ătur ă
între PIB și indexul de inovare, în continuare se va cerceta a ceast ă dependen ță. Pentru aceast ă
pornim de la datele prezentate în tabelul 6.1 și 6.2 în capitolul 6, subcapitolul 6.2 referitoare
la PIB-ul și indexul de inovare a celor mai inovatoare 25 de ță ri a lumii între 2004-08 și
2009-13, care prin reprezentare grafic ă, a rela ției dintre cele dou ă variabile, conduce la
graficele din figura 8.4 și 8.5 .

Figura 8.4 Reprezentarea grafic ă a corela ției între indicele inova ției și PIB (2004-08)

Figura 8.5 Reprezentarea grafic ă a corela ției între indexul inova ției și PIB (2009-13)

184
Din tabelul 6.1 și 6.2 (subcapitolul 6.2) s-au extras valorile, între 2004 -08 și 2009-13,
folosind func ția CORREL din Microsoft Excel, s-a ob ținut valorile coeficientului de corelare
astfel: pentru tabelul 6.1 (2004-08) coeficientul are valoarea 0.38, iar pentru tabelul 6.2
(2009-13) coeficientul 0.34. Coeficientul de corelare are va loarea minim ă 0, daca între
variabile nu exist ă nici o rela ție observabil ă, și maxim ă 1 dac ă între variabile se poate stabili
rela ție analitic ă. În cele dou ă cazuri prezentate se constat ă faptul c ă valorile coeficientului de
corelare sunt subunitare, ceea ce înseamn ă că exist ă o conexiune între variabile (coeficientul
este mai mare decât 0), dar de mai mic ă intensitate (valorile coeficientului sunt mai mici de 1,
chiar mai mici de 0.5).

Se poate constat ă c ă între nivelul activit ăților de cercetare-dezvoltare-inovare, caracterizate
de indexul de inovare, și PIB, exist ă o rela ție interpretabil ă știin țific. Cu alte cuvinte,
bun ăstarea unei na țiuni este dependent ă de modalit ățile în care î și valorific ă capacit ățile
creative și de inovative.

De asemenea,mai trebuie precizat c ă rezultatul subunitar al analizei statistice se dat oreaz ă
faptului că în tabel sunt incluse ță ri din UE și țări din afara UE, care au investi ții diferite în
cercetare-dezvoltare-inovare. La nivelul Uniunii Eu ropene exist ă tratatul de la Lisabona ,
conform c ăruia fiecare țar ă din UE trebuie s ă cheltuie 3% din produsul intern brut (PIB) pe
C&D. În 2010, cele 27 de state membre ale UE au che ltuit de circa 2.01% din PIB.

8.5 REZULTATE AFERENTE CORELA ȚIEI ÎNTRE CHELTUIELI DE
CERCETARE-DEZVOLTARE ȘI VALOAREA AD ĂUGAT Ă BRUT Ă ÎN ROMÂNIA

Valoarea ad ăugat ă brut ă (VAB) este o m ăsur ă a valoarii bunurilor și serviciilor produse într-o
zon ă, industrie sau sector al unei economii. Aceasta po ate fi determinat ă prin metoda de
distribu ție (aditiv ă), care însumeaz ă costurile de personal, impozite, amortizare și profit .

Ca și în cazul precedent, literatura de specialitate pr esupune c ă exist ă o leg ătur ă strâns ă între
cheltuielile C&D și valorea ad ăugat ă brut ă, prin valoarea ad ăugat ă brut ă, în țelegând
rezultatul cuantificat, m ăsurat al investi țiilor în C&D.

185
Pentru stabilirea corela ției dintre cele dou ă m ărimi, analiz ăm cheltuielile de cercetare și
dezvoltare, valoarea ad ăugat ă brut ă și PIB în ultimii trei ani (2009-2011) în România. A ceste
mărimi sunt cele din tabelul de mai jos.

Tabelul 8.3 Cheltuieli de C&D, VAB (valoare ad ăugat ă brut ă) și PIB în ultimele 3 ani.
– Mii. lei-
2009 2010 2011
Chelt. de C&D 2356907 2413467 2786800
VAB 431763.7 445119.4 483364.1
PIB 480853.4 492875.4 535386.4

Reprezentarea grafic ă a rela ției dintre cele dou ă variabile (chelt. de C&D și VAB) este
prezentat ă în figura 8.6, unde pe axa OX sunt a șezate cheltuielile de C&D, iar pe axa OY
valoarea ad ăugat ă brut ă (VAB) pentru 2009, 2010 și 2011.

Figura 8.6 Reprezentarea grafic ă a corela ției dintre cheltuielile de C&D și valoarea
ad ăugat ă brut ă

Graficul de mai sus s-a ob ținut cu datele din tabelul 8.3, pentru anii 2009-2011, folosind
func ția CORREL Microsoft Excel, și s-a ob ținut, de asemenea, valoarea coeficientului de
corelare, care este aproape de 1 (0.98), ceea ce în seamn ă că exist ă o conexiune direct ă, de
intensitate mare.

186
S-a constatat c ă pe baza tendin țelor de cheltuieli C&D putem prognoza tendin țele referitoare
la valoarea ad ăugat ă brut ă, ceea ce este important în calcularea prognozat ă a PIB-ului.

De asemenea, se poate preciza din nou impactul dire ct inov ării asupra activit ății desf ăș urate
într-o afacere, afacerile fiind cele care genereaz ă PIB-ul. Cheltuielile de cercetare-dezvoltare
reprezint ă o modalitate de a m ăsura poten țialul inovator al unei ță ri.

8.6 CONCLUZII

Cu ajutorul unui sondaj, bazat pe chestionar, s-au ob ținut informa ții privind resursele
destinate activit ății de C&D și sursele de finan țare aferente, precum și parametrii specifici
personalului din C&D, pentru regiunea Centru din Ro mânia.

Pentru interpretarea rezultatelor s-a folosit model ul de Super Fuzzy FRM, prin aplicarea
etapelor elaborate de prezenta tez ă. În acest fel s-a ob ținut modelul super ascuns al sistemului
super dinamic și au fost interpretate componentele vectoriale ale acestuia..

În continuare s-a ar ătat c ă starea de echilibru pe care o necesit ă dezvoltarea durabil ă poate fi
descris ă concret prin termenii teoriei jocurilor. Cele trei ipoteze fundamentale ale teoriei
jocurilor pot fi înlocuite cu cei trei constituen ți: sustenabilitatea de mediu, cea economic ă și
sustenabilitatea socio-politic ă, formând astfel un echilibru în dezvoltarea durabi l ă. Utilizând
modelul teoriei jocurilor, este construit ă și rezolvat ă o aplica ție utilizabil ă în modelarea
comportamentului principalilor actori ai procesului de cercetare-dezvoltare: firma
(managementul acesteia), investitorii și angaja ții poten țiali.

Prin metoda Monte Carlo s-a determinat în mod concr et, printr-un studiu de caz, durata
proceselor de cercetare-dezvoltare, aplicându-se-se astfel metodologia elaborat ă în cadrul
prezentei teze.

187
Apoi, s-a prezentat corela ția între PIB și indexul de inovare a celor mai inovative ță ri din
lume. Dup ă cum reiese din analiza statistic ă, în ță rile dezvoltate, exist ă o corela ție direct ă
între preocuparea în domeniul C&D și nivelul de dezvoltare și de consum.

La final s-a analizat corela ția dintre cheltuielile de cercetare-dezvoltare și valoarea ad ăugat ă
brut ă în România (VAB), în perioada (2009-2011) și s-a constatat c ă, între acestea, exist ă o
corela ție foarte puternic ă. În concluzie, se afirma c ă, pe baza tendin țelor de cheltuieli C&D,
putem prognoza tendin țele aferente VAB-ului, acesta fiind un indicator im portant în
calcularea PIB-ului.
CAP. 9 CERCETARE DE MARKETING ASUPRA ACTIVIT ĂȚ II DE
C&D LA NIVEL REGIONAL

9.1 STATISTICA AFERENT Ă CHESTIONARULUI

În vederea elabor ării unui chestionar adecvat, mai întâi s-a stabili scopul și obiectivele acestei
cercet ări:.

Scopul cercet ării este m ăsurarea resurselor destinate cercet ării-dezvolt ării la nivel regional
(Regiunea Centru) din România precum și ob ținerea unor date primare, care vor avea un rol
primordial în luarea deciziilor potrivite pentru cr e șterea competitivit ății și dezvolt ării
economiei bazate pe cunoa ștere.

Obiectivele cercet ării:
– Determinarea importan ței cercet ării-dezvolt ării la nivel regional (Regiunea Centru);
– Determinarea preferin țelor în cea ce prive ște tipologia de cercetare-dezvoltare la nivel
regional (Regiunea Centru);
– Determinarea inten ției de a avea activitate de cercetare-dezvoltare (R egiunea Centru);
– Determinarea num ărului de angaja ți implica ți în activitatea de cercetare-dezvoltare
(Regiunea Centru);

188
– Determinarea preg ătirii profesionale a resursei umane care au partici pat în activitatea
de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);
– Evaluarea sumei pe care organiza țiile sau institu țiile sunt dispuse s ă aloce activit ăților
de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru)
– Determinarea structurii cheltuielilor pentru activi tate de cercetare-dezvoltare
(Regiunea Centru);
– Determinarea distribu ției cheltuielilor de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);
– Determinarea surselor de finan țare ale cheltuielilor de cercetare-dezvoltare (Regi unea
Centru);
– Determinarea num ărului de proiecte de cercetare – dezvoltare (Regiun ea Centru).

Dup ă determinarea scopului principal și a obiectivelor sunt identificate principalele etape ale
cercet ării . Aceste etape sunt cele din figura de mai jos.

Figura nr 9.1 Etapele cercet ării

În pasul urm ător are loc prezentarea metodologiei utilizate în derularea cercet ării.

189
Metodologia presupune stabilirea c ăilor de ob ținere a informa țiilor și a modului de procesare
a acestora. Astfel, pentru a compensa lipsa unor statistici det aliate în domeniu, o alternativ ă
convenabil ă ar fi realizarea unor anchete bazate pe chestionar prin care să poat ă fi investigat
stadiul actual a cercet ării-dezvolt ării la nivel regional în România, prin evaluarea as pectelor
pozitive și a deficien țelor. Prelucrarea datelor se va face prin metode de statistic ă economic ă.

Pentru aplicarea metodologiei de evaluare a stadiul ui actual al C&D la nivelul regiunii
Centru, trebuie definite, grupul țint ă, instrumentele de cercetare, popula ția statistic ă și
eșantionul a cercet ării de marketing.

Grupul țint ă este format din întreprinderile, organiza țiile și institu țiile care au activitate de
cercetare-dezvoltare la nivel regional în România ( Regiunea Centru).

Instrumentul de cercetare pentru colectarea datelor, cel mai adecvat pentru scopul propus
este chestionarul aplicat fa ță în fa ță . Chestionarele au fost adresate managerilor,
responsabililor de cercetare-dezvoltare sau directo rilor tehnici/managerilor de proiecte, etc.

La nivelul cercet ării popula ția statistic ă este reprezentat ă de mul țimea întreprinderilor,
organiza țiilor și institu țiilor la nivelul Regiunii Centru din România cu act ivitatea de
cercetare-dezvoltare, adic ă 112 firme și institute conform bazei de date a ADR Centru și a
listei firmelor din România.

Tabelul nr 9.1 Popula ția statistic ă a cercet ării
Popula ția statistic ă 112
– Institute de cercetare 5
– Sta țiuni de cercetare 9
– Centre de cercetare 28
– Universit ăți 6
– Firme cu activit ăți de cercetare-
dezvoltare, conform CUI 64

190
La nivelul cercet ării eșantionul este reprezentat de submul țimea întreprinderilor,
organiza țiilor și institu țiilor care au activitate de cercetare-dezvoltare la nivelul regiunii
Centru din România, în num ăr de 31.

Eșantionarea aleatoare presupune extragerea membrilor e șantionului prin tragere la sor ți
dintr-o list ă care con ține to ți membrii popula ției cercetate. Dac ă exist ă o lista cu to ți membrii
popula ției se pot utiliza ca metode de e șantionare: e șantionarea aleatoare simpl ă, e șantionarea
sistematic ă sau e șantionarea stratificat ă. E șantionarea stratificat ă este cea mai recomandat ă în
cercetarea de marketing, acolo unde popula ția este eterogen ă, aceasta conducând la
eșantioane care sunt reprezentative din punct de vede re al structurii.

Tabelul nr 9.2 Modul de constituire a e șantionului în cadrul e șantion ării stratificate
Domeniu de
activitate Num ăr
firme/institu ții Ponderea în
total popula ției Mărime
teoretic ă
sube șantion Mărime
practic ă
sube șantion
Institute de
cercetare 5 4.47% 1 2
Sta țiuni de
cercetare 9 8.03% 2 3
Centre de
cercetare 28 25% 8 7
Universit ăți 6 5.36% 2 2
Firme cu
activit ăți de
C&D,
conform CUI 64 57.14% 18 17
Total 112 100 % 31 31

Structura e șantionului va fi comparat ă cu structura popula ției statistice cercetate dup ă
culegerea datelor, din punct de vedere al unor cara cteristici relevante ale responden ților.
Diferen țele dintre structura e șantionului și cea a popula ției cercetate vor fi testate prin
compararea ponderilor straturilor la nivelul celor dou ă colectivit ăți cu ajutorul testului t-
Student. În caz în care diferen țele nu sunt semnificative din punct de vedere stati stic,
eșantionul va fi validat.

191
Tabelul nr 9.3 Determinarea t obs
Domeniu de
activitate Num ăr
firme/institu ții Ponderea în
total
popula ției
(π) Eșantion
(n) % din
total
eșantion
(p) Tobs >1.96
H1
Institute de
cercetare 5 4.47% 2 6.45% 0.45 Fals
Sta țiuni de
cercetare 9 8.03% 3 9.68% 0.31 Fals
Centre de
cercetare 28 25% 7 22.58% 0.32 Fals
Universit ăți 6 5.36% 2 6.45% 0.25 Fals
Firme cu
activit ăți de
cercetare-
dezvoltare,
conform CUI 64 57.14% 17 54.84% 0.23 Fals
Total 112 100 % 31 100 %

Se pune problema dac ă diferen ța dintre cele dou ă procente este semnificativa din punct de
vedere statistic sau nu. Pentru aceasta se aplica t estul t-Student pornind de la ipotezele
(Bogdan, Rolul infrastructurii în dezvoltarea economic ă – the role of infrasructure in
economic development , 2013):

H0:π = p
H1: π ≠ p

Se calculeaz ă raportul critic:
(9.1)

Raportul critic (t obs ) se compar ă cu m ărimea teoretica și se respinge ipoteza H 1, în
conformitate cu regula de decizie (t obs = 0.45 > 1.96 – fals). Prin urmare, putem ști cu o
probabilitate de 95% ca diferen ța dintre cele dou ă procente este nesemnificativ ă. La fel s-a
procedat și în cazul celorlalte valori, în consecin ță se poate garanta cu o probabilitatea de
95% ca diferen țele sunt nesemnificative.

192
9.2 OBIECTIVELE CHESTIONARULUI

Chestionarul cuprins în prezenta cercetare (prezent at în Anexa 1) are ca scop m ăsurarea
resurselor destinate cercet ării-dezvolt ării la nivel regional din România și ob ținerea unor date
primare, care vor avea un rol important în luarea d eciziilor potrivite pentru cre șterea
competitivit ății și dezvolt ării economiei bazate pe cunoa ștere.

În vederea realiz ării scopului propus s-au identificat trei obiective principale prezentate în
figura de mai jos.

Figura 9.2 Obiectivele chestionarului (cercet ării de marketing)

Pentru validarea obiectivului nr. 1, mai precis dov edirea existen ței cercet ării-dezvolt ării la
nivel regional din România, sunt formulate și utilizate urm ătoarele întreb ări din chestionar:
1.3, 1.5, 1.7 și 2.12.

Cu scopul de a valida obiectivul nr. 2: identificar ea structurii cheltuielilor și a surselor lor de
finan țare aferente activit ății de cercetare-dezvoltare la nivel regional din Ro mânia, s-a
formulat și utilizat urm ătoarele întreb ări din chestionar: 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 și 2.7.

Obiectivului nr. 3, adic ă definirea domeniilor știin țifice și a parametrilor specifici
personalului (num ăr, preg ătirea profesional ă, profesia) aferente activit ății de cercetare-

193
dezvoltare la nivel regional din România, se valide az ă prin urm ătoarele întreb ări din
chestionar: 2.8, 2.9, 2.10, 2.11.

Chestionarul mai con ține și întreb ări care cuprind informa ții generale despre întreprinderile și
organiza țiile din România, cu activitate de C&D și care reprezint ă e șantionul cercet ării: 1.1,
1.2, 1.4 și 1.6.

9.3 PRELUCRAREA DATELOR PRIMARE OB ȚINUTE PRIN INTERMEDIUL
CHESTIONARULUI

Pentru localizarea sediilor firmelor, institu țiilor care reprezint ă e șantionul cercet ării s-a
formulat prima întrebare introductiv ă din chestionar, prezentat ă mai jos, cu distribu ția grafic ă
aferent ă.

1.1 În care jude ț este localizat sediul întreprinderii, institu ției, organiza ției ?

Figura 9.3 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă localizarea
sediului

194
Potrivit datelor prezentate în figura de mai sus se poate observa ca distribu ția pe jude țe a
entit ăților cuprinse în prezenta anchet ă este: 58% are sediul în jude țul Bra șov, 16% în jude țul
Covasna, 10% în jude țul Mure ș, 7% în jude țul Harghita, 6% în Alba și 3% în Sibiu.

Urm ătoarea întrebare se refer ă la anul de înfiin țare a întreprinderilor, organiza țiilor și
institu țiilor, la aceast ă întrebare s-a identificat doua intervale majore și anume: înainte de
1989 și dup ă 1989.

1.2 De când func ționeaz ă întreprinderea, organiza ția, institu ția dvs.?(Anul)

Figura 9.4 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă anul de
înfiin țare

Din punctul de vedere al anului de înfiin țare distribu ția se prezint ă în felul urm ător: 81% din
firme, institu ții au fost întemeiate dup ă 1989, iar 19% înainte de 1989. Cele dou ă intervale se
datoreaz ă faptului c ă în 1989 a avut loc o schimbare radical ă, pozitiv ă în cea ce prive ște
spiritul antreprenorial.

Urm ătoarea întrebare este deosebit de important ă în cercetarea de marketing, deoarece se
refer ă la tipul inova ție introdus în perioada 2010-2012:

195
1.3 Întreprinderea, organiza ția, institu ția dvs. în perioada 2010-2012, a introdus:

Figura 9.5 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă tipul inova ției
introdus între 2010-2012

Având în vedere tipul inova ției aplicate între 2010 și 2012, structura este urm ătoarea: 30% a
introdus un nou proces de fabrica ție, 29% a afirmat c ă a introdus un nou produs pe pia ță ,
24% a introdus o metod ă de organizare nou ă, respectiv 17% o abordare nou ă de marketing.
Trebuie men ționat faptul ca la aceast ă întrebare au fost firme/institu ții care au optat la mai
multe op țiuni de r ăspuns, deoarece în acela și timp au introdus mai multe tipuri de inova ții.

Întrebarea nr. 4 din chestionar se adreseaz ă doar întreprinderilor cu activitate industrial ă,
deoarece se refer ă la cifra de afaceri în perioada 2010-2012:

196
1.4 Cifra de afaceri a întreprinderii în perioada 2010- 2012?
(Se completeaz ă doar de întreprinderi)

Figura 9.6 Cifra de afaceri a întreprinderilor cu activitate de C&D în perioada 2010-
2012

197
Distribu ția dup ă cifra de afaceri în ultimele trei ani, respectiv p erioada 2010-2012 la nivelul
întreprinderilor este urm ătoarea: dup ă cum se vede pe figura 9.6 la majoritatea firmelor cifra
de afaceri în 2011, fa ță de 2010 reprezint ă o cre ștere, iar în 2011, fa ță de 2012 o descre ștere.
Se poate aprecia c ă aceast ă tendin ță se datoreaz ă crizei economice, care a avut efecte și în
2011. De asemenea trebuie men ționat c ă sunt și excep ții unde indiferent de criz ă cifra de
afaceri a crescut sau a sc ăzut exponen țial.

Dup ă cum a fost prezentat ă anterior, întrebarea nr. 1 se refer ă la locul unde este amplasat
sediul întreprinderii, organiza ției sau institu ției. Dup ă r ăspunsurile la urm ătoarea întrebare, se
poate remarca faptul c ă, în general acesta nu este identic cu aria geograf ică în care ac ționeaz ă
entitatea.

1.5 Care este aria geografic ă în care a ți ac ționat în perioada 2010-2012?
(Se completeaz ă doar de întreprinderi)

Figura 9.7 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă aria
geografic ă în care au ac ționat în perioada 2010-2012

Distribu ția firmelor dup ă aria geografic ă în care au ac ționat în 2012 este urm ătoarea: 34%
ac ționeaz ă pe plan regional, tot 34% desf ăș oar ă activitatea pe plan na țional, 23% la nivelul

198
UE, 8% pe plan local și 1% în afara UE. Este de remarcat faptul c ă numai 1% din firme
incluse în prezenta cercetare desf ăș oar ă activitate în afara Uniunii Europene.

Urm ătoarea întrebare prezint ă num ărul resurselor umane al întreprinderilor, institu țiilor și
organiza țiilor în 2012.

1.6 Vă rog s ă preciza ți num ărul de angaja ți, în 2012.

Figura 9.8 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă num ărul de
angaja ți în anul 2012

Potrivit num ărului total de angaja ți, s-a constatat c ă: 36%, au angaja ți între 10-49 de
persoane, adic ă sunt întreprinderi mici, 35% între 250 și peste, fiind întreprinderi mari,
23% între 50-249 persoane, întreprinderi mijlocii și 6% între 0-9 persoane, micro
întreprinderi.

O alt ă întrebare cu importan ță sporit ă pentru prezenta cercetare este întrebarea nr.7, ca re se
refer ă la activitatea de C&D.

199
1.7 Întreprinderea, institu ția, organiza ția dvs., în 2012, a avut activitate de
cercetare-dezvoltare?

Figura 9.9 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă activitatea de
C&D

Pornind de la datele prezentate în figura de mai su s se poate observa c ă: 81%, dintre cei
inclu și în prezenta cercetare a acordat o aten ție deosebit ă activit ăților de C&D în 2012.

Întrebarea nr. 2.1 prezint ă structura cheltuielilor curente și de capital aferent activit ății de
C&D în anul 2012.

200
2.1 Vă rog s ă prezenta ți structura cheltuielilor pentru activitatea de cer cetare-
dezvoltare, în anul 2012.

Figura 9.10 Structura cheltuielilor curente în anul 2012

Structura cheltuielilor curente în anul 2012 este u rm ătoarea: 14886036 lei reprezint ă
cheltuieli de personal (66%), 5552720 lei cheltuiel i materiale (24%) și 2315586 lei – alte
cheltuieli de cercetare-dezvoltare (10%).

Figura 9.11 Structura cheltuielilor de capital în anul 2012

201
Pornind de la datele prezentate în figura nr 9.11 se poate observa c ă structura cheltuielile de
capital în 2012 este: 6059395 lei (90.74%) reprezin t ă cheltuieli cu echipamente și aparatur ă,
586997 lei (8.79%) cheltuieli cu terenuri și construc ții, 20999 lei (0.31%) cheltuieli cu
software pentru cercetare-dezvoltare și 10692 lei (0.16%) reprezint ă alte cheltuieli de C&D.

Urm ătoarea întrebare se refer ă la tipurile de cercetare la care au alocat fonduri întreprinderile,
institu țiile și organiza țiile în 2012:

2.2 Vă rog s ă prezenta ți distribu ția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare pe
diferite tipuri de cercetare, la nivelul anului 201 2.

Figura 9.12 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe tipuri de
cercetare în anul 2012

Dup ă cum se vede pe figura de mai sus structura cheltui elilor pe tipuri de cercetare în 2012
este urm ătoarea: 19488738 lei (66%) au fost cheltui ți pe cercetare aplicativ ă, 5373689 lei
(18%) pe cercetare fundamental ă și 4569998 lei (16%) pe dezvoltare experimental ă. Trebuie
men ționat faptul c ă la nivelul entit ăților incluse în prezenta cercetare sunt firme/insti tu ții care
au investit nu numai în cercetare fundamental ă, dar și în dezvoltare experimental ă și cercetare
aplicativ ă.

202
Întrebarea privitoare la structura surselor de fina n țare furnizeaz ă informa ții importante despre
activitatea de C&D din anul 2012.

2.3 V ă rog s ă prezenta ți sursele de finan țare ale cheltuielilor totale de cercetare-
dezvoltare, în anul 2012.

Figura 9 . 13 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe surse de
finan țare în anul 2012

Pe baza r ăspunsurilor entit ăților incluse în prezenta cercetare distribu ția pe surse de finan țare
în 2012 este: 12334390 lei a fost finan țat de întreprinderi cu activitatea economic ă, 5252191
lei din surse proprii, 893971 lei de întreprinderi care apar țin aceluia și grup și 6188228 lei de
alte întreprinderi. 11248713 lei au fost finan țați din fonduri publice, 12097 lei de unit ăti din
înv ățământul superior. Trebuie men ționat c ă nu exist ă nici o finan țare de la organiza ții private
non-profit, în timp ce 2557065 lei au fost finan țați din str ăin ătate și 1280162 lei din alte surse,
inclusiv credite.

203
Dac ă anterior au fost prezentate principalele surse de finan țare, în continuare prezent ăm separat
finan țarea din str ăin ătate pe tipul unit ății/institu ției finan țatoare, referitor la anul 2012.

2.4 Vă rog s ă prezenta ți distribu ția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare
finan țate din str ăin ătate, dup ă tipul unit ății/institu ției finan țatoare, la nivelul
anului 2012?

Figura 9.14 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe surse de
finan țare din str ăin ătate, dup ă tipul unit ății/institu ției finan țatoare în anul 2012

Conform datelor prezentate în figura de mai sus, pe baza sursei de finan țare din str ăin ătate,
dup ă tipul unit ății/institu ției finan țatoare sa constatat c ă: 7838315 lei au fost finan țate de
Comunitatea European ă și 430000 lei de întreprinderi sau unit ăți care apar țin aceluia și grup.

În afar ă de sursele de finan țare un alt factor important în prezenta cercetarea reprezint ă
num ărul de proiecte de C&D și cheltuielile aferente.

204
2.5 Vă rog s ă prezenta ți num ărul proiectelor de cercetare-dezvoltare și cheltuielile
aferente programelor de cercetare-dezvoltare, pe su rse de finan țare, în anul
2012?

Figura 9.15 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe num ărul de
proiecte și pe surse de finan țare în anul 2012

Având în vedere num ărul de proiecte de cercetare-dezvoltare și cheltuielile aferente
programelor de C&D, pe surse de finan țare din 2012 distribu ția este urm ătoarea: 72 proiecte
în valoare de 13026030 lei sunt finan țate din surse proprii, 46 proiecte în valoare de 44 81904
lei din fonduri publice, din care 15 granturi în va loare de 2186197 lei și 31 alte programe în
valoare de 2295707 lei și 20 proiecte sunt finan țate din str ăin ătate de Comunitatea European ă
în valoare de 8338315 lei.

Întrebarea 2.6 prezint ă distribu ția pe C&D achizi ționat ă din afara întreprinderii, referitor la
anul 2012.

205
2.6 Ați achizi ționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii dvs., în 2012?

Figura 9.16 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe C&D
achizi ționat ă din afara întreprinderii în anul 2012

Potrivit datelor, prezentate în figura de mai sus, numai 10% din întreprinderi a cump ărat
C&D din afara întreprinderii în timp ce 90% nu a ac hizi ționat cercetare-dezvoltare din afara
întreprinderii în anul 2012.

Urm ătoarea întrebare se adreseaz ă doar entit ăților care a achizi ționat C&D din afar ă, în anul
2012.

2.7 Dac ă DA, care a fost totalul cheltuielilor pentru activ itatea de cercetare-
dezvoltare externalizat ă?

Figura 9.17 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe totalul chelt.
pentru activitatea de C&D externalizat ă in anul 2012

206
Conform figurii de mai sus cheltuielile pentru achi zi ții de cercetare-dezvoltare de la alte
întreprinderi sau organiza ții de cercetare publice sau private, în 95% sunt di n afara României.

Urm ătoarea întrebare dore ște s ă identifice domeniile specifice în care se realize az ă
activitatea de cercetare-dezvoltare.

2.8 Vă rug ăm s ă alege ți un domeniu știin țific specific activit ății de cercetare-
dezvoltare din întreprinderea dvs. din lista de mai jos, aferent anului 2012?

Figura 9 .18 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe domenii
specifice

Având în vedere domeniile știin țifice reprezentate de entit ățile incluse în cercetare, se poate
constata c ă: 32%, se încadreaz ă în domeniul știin ței inginere ști și tehnologice, 18% știin țe
agricole, 13%-13%-13% știin țe natural și exacte, știin țe medicale și de s ănătate și știin țe
umaniste, iar numai 11% reprezint ă știin țele sociale și economice. Trebuie men ționat ca și în
acest caz sunt firme/institu ții care activeaz ă în mai multe domenii știin țifice.

Întrebarea 1.6 se refer ă la num ărul total de angaja ți al întreprinderilor, institu țiilor și
organiza țiilor, în timp ce urm ătoarea întrebare prezint ă num ărul salaria ților inclu și în
activitatea de C&D.

207
2.9 Vă rog s ă men ționa ți num ărul angaja ților care, în anul 2012 au lucrat în
activitatea de cercetare-dezvoltare ?

Figura 9 .19 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor pe num ărul de
angaja ți în activitatea de C&D

Dup ă num ărul de angaja ți în activitate de cercetare-dezvoltare, în 2012, d istribu ția este
urm ătoarea: 32% din num ărul total de angaja ți în activitatea de C&D sunt femei.

Pe lâng ă ponderea angaja ților cu activitate de C&D din num ărul total al resurselor umane, un
alt factor important pentru prezenta cercetare îl c onstituie preg ătirea profesional ă a
salaria ților:

2.10 Ce preg ătire profesional ă au salaria ții care, în 2012 au participat în
activitatea de cercetare-dezvoltare?

Figura 9.20 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă preg ătirea
profesional ă a salaria ților

208
Dup ă preg ătirea profesional ă a salaria ților, se constat ă c ă: 57% dintre angaja ți au studii
superioare, 21% au studii postuniversitare, 12% au absolvit liceul și 10% au studii
postliceale. Trebuie men ționat c ă și în acest caz sunt firme/institu ții care au bifat mai multe
variante de r ăspuns, având angaja ți cu diverse preg ătiri profesionale.

Întrebarea 2.11 prezint ă principalele moduri de încadrare a resursei umane angajat în
activitatea de cercetare-dezvoltare în anul 2012.

2.11 Personalul angajat, în anul 2012, în activitatea de cercetarea-dezvoltare s-
a încadrat ca:

Figura 9.21 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă modul de
încadrare a personalului angajat în activitatea de C&D

Potrivit datelor prezentate în figura de mai sus, 4 7% dintre angaja ți în activitatea de C&D
desf ăș oar ă activitate ca cercet ători, 30% ca tehnicieni și 23% lucreaz ă în alte categorii,
trebuie men ționat c ă și în acest caz sunt firme/institu ții cu multe moduri de încadrare.

Ultima întrebare din chestionar se refer ă la inten ția de a desf ăș ura activitate de C&D în anul
2013.

209
2.12 Inten ționa ți s ă desf ăș ura ți activit ăți de cercetare – dezvoltare, în 2013?

Figura 9.22 Distribu ția întreprinderilor, institu țiilor și organiza țiilor dup ă inten ția de a
avea activitate de C&D în anul 2013

Dup ă cum se vede pe figura prezentat ă mai sus, 94% din responden ți au inten ția de a avea
activitate de C&D în 2013, iar numai 6% gândesc inv ers.

9.4 IPOTEZELE CERCET ĂRII ȘI VALIDAREA LOR

Ipotezele aferente obiectivelor identificate în ved erea realiz ării scopului prezentei cercet ări
sunt prezentate în figura nr. 9.23.

Figura 9 .23 Ipotezele prezentei cercet ări

210
Ipoteza 1: Majoritatea responden ților a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o
metod ă/abordare de marketing noua în regiunea Centru din România. Pentru validarea
ipotezei nr. 1 stau urm ătoarele rezultate:
• 30% a introdus un nou proces de fabrica ție, 29% a afirmat c ă a introdus un nou produs
pe pia ță , 24% a introdus o metod ă de organizare nou ă, respectiv 17% o abordare nou ă
de marketing;
• Ariile geografice cuprins ă de responden ți prezint ă urm ătoarea structur ă: 34%-34%
ac ționeaz ă pe plan regional și pe plan na țional, 23% la nivelul UE, 8% pe plan local și
1% în afara UE.
• 81% a entit ăților afirm ă c ă a avut activitate de cercetare-dezvoltare în 2012.

Ipoteza nr. 2: Ordinea de prioritate a cheltuielilo r de C&D este: cheltuieli de personal,
cheltuieli materiale și alte cheltuieli. În cadrul cheltuielilor de capit al clasamentul este dup ă
cum urmeaz ă: cheltuieli cu echipamente și aparatur ă, cu terenuri și construc ții, cu software și
alte cheltuieli de C&D. În ceea ce prive ște tipurile de cercetare structura arat ă astfel:
cercetare aplicativ ă, urmat de cercetare fundamental ă și de dezvoltare experimental ă. Sursa
de finan țare a acestor cheltuieli este predominant din sfera privat ă. Cercet ările din regiune
sunt realizate predominant în cadrul entit ăților. Pentru validarea ipotezei 2. stau urm ătoarele
rezultate:
• 14886036 lei reprezint ă cheltuieli de personal, 5552720 lei cheltuieli ma teriale și
2315586 lei – alte cheltuieli de cercetare-dezvolta re;
• 19488738 lei a fost cheltuit pe cercetare aplicativ ă, 5373689 lei pe cercetare
fundamental ă și 4569998 lei pe dezvoltare experimental ă;
• 12334390 lei a fost finan țat de întreprinderi cu activitatea economic ă, respectiv
5252191 lei din surse proprii, 893971 lei de întrep rinderi care apar țin aceluia și grup și
6188228 lei de alte întreprinderi. 11248713 lei fin an țați din fonduri publice, 12097 lei
de Unit ăti din înv ățământul superior, nici o finan țare de la organiza ții private non-profit,
2557065 lei din str ăin ătate și 1280162 lei din alte surse, inclusiv credite;
• Comunitatea European ă a finan țat 7838315 lei și 430000 lei au fost finan țați de
întreprinderi sau unit ăți care apar țin aceluia și grup;

211
• 72 proiecte în valoare de 13026030 lei sunt finan țate din surse proprii, 46 proiecte în
valoare de 4481904 lei din fonduri publice, din car e 15 granturi în valoare de 2186197
lei și 31 alte programe în valoare de 2295707 lei și 20 proiecte sunt finan țate din
str ăin ătate de Comunitatea European ă în valoare de 8338315lei;
• 90% a responden ților nu a achizi ționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii în
2012;
• cheltuielile pentru achizi ții de cercetare-dezvoltare de la alte întreprinderi sau
organiza ții de cercetare publice sau private, în 95% sunt di n afara României.

Validarea ipotezei nr. 3: Dintre domeniilor știin țifice prezente în regiune domin ă domeniul
știin ței inginere ști. Privind parametrii specifice personalului din C &D majoritatea este
reprezentat de b ărba ți cu studii superioare angaja ți ca cercet ătorii. Afirma ția sus ținut ă de
urm ătoarele rezultate:
• 32%, se încadreaz ă în domeniul știin ței inginere ști și tehnologice, 18% știin țe
agricole, 13%-13%-13% știin țe natural și exacte, știin țe medicale și de s ănătate și
știin țe umaniste, iar numai 11% reprezint ă știin țele sociale și economice.
• 32% din num ărul total de angaja ți în activitatea de C&D sunt femei.
• 57% dintre angaja ții au studii superioare, 21% postuniversitare, 12% au absolvit liceul
și 10% sunt angaja ți cu studii postliceale.
• 47% dintre angaja ți în activitatea de C&D desf ăș oar ă activitate ca cercet ători, 30% ca
tehnicieni și 23% este încadrat în alte categorii.

Pentru efectuarea oric ărui test statistic se respect ă urm ătoarele etape:
• formularea ipotezelor H 0 și H 1;
• alegerea nivelului de încredere și a nivelului de semnifica ție;
• stabilirea reparti ției teoretice utilizat ă pentru testarea ipotezelor;
• stabilirea regulii de decizie și efectuarea calculelor.

Potrivit literaturii de specialitate prin testare s e în țelege evaluarea statistic ă a deciziei de
respingere a ipotezei nule H 0. Aceast ă ipotez ă semnific ă egalitatea dintre parametrul
popula ției și o m ărime anterior stabilit ă sau existen ța unei anumite reparti ții a caracteristicii

212
analizate. Prin ipoteza alternativa H 1 se afirma contrariul ipotezei nule, reprezentând e xisten ța
unei diferen țe a parametrului fa ța de valoarea stabilit ă sau existen ța unei alte reparti ții decât
cea considerata prin ipoteza nul ă. Pentru testarea ipotezelor statistice s-a utiliza t programul
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), deoarece în afar ă de analizele statistice
posibile, programul are componente puternice pentru managementul datelor (selectare,
reconfigurare, creare de date noi) și pentru documentarea datelor (exist ă un dic ționar
metadata, care re ține caracteristici ale datelor).

Formularea și validarea ipotezelor statistice

1. Majoritatea responden ților a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o
metod ă/abordare de marketing noua în regiunea Centru din România.
H0: Cel mult 70% din responden ți a introdus în 2012 un produs, proces nou sau o me tod ă,
abordare de marketing noua în regiunea Centru din R omânia.
H1: Mai mult de 70% din responden ți a introdus în 2012 un produs, proces nou sau o me tod ă,
abordare de marketing noua în regiunea Centru din R omânia.

Tabelul nr. 9.4a Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: produs

Intreprinderea, organizatia, institutia Dvs. in per ioada 2010-2012, a introdus:
produs

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 9 29.0 29.0 29.0
Da 22 71.0 71.0 100.0
Total 31 100.0 100.0

213
Tabelul nr. 9.4b Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: proces

Intreprinderea, organizatia, institutia Dvs. in per ioada 2010-2012, a introdus:
proces

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 8 25.8 25.8 25.8
Da 23 74.2 74.2 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.4c Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: metod ă

Intreprinderea, organizatia, institutia Dvs. in per ioada 2010-2012, a introdus:
metoda

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 13 41.9 41.9 41.9
Da 18 58.1 58.1 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.4d Tabel de frecven țe pentru tipul inova ției introduse: abordare de
marketing

Intreprinderea, organizatia, institutia Dvs. in per ioada 2010-2012, a introdus:
abordare de marketing

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 18 58.1 58.1 58.1
Da 13 41.9 41.9 100.0
Total 31 100.0 100.0

Dup ă cum se vede din tabelele mai sus prezentate majori tatea responden ților afirm ă c ă a
introdus un nou proces de fabrica ție, urmat de un nou produs, o nou ă metod ă și de o abordare

214
nou ă de marketing, astfel se valideaz ă ipoteza H1: Mai mult de 70% din responden ți a
introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metod ă/abordare de marketing noua.

Cu scopul de a determina o corela ție între num ărul entit ăților care au introdus un nou proces
de fabrica ție (majoritatea responden ților) și care au inten ția de a avea activitatea de C&D și în
2013, s-a realizat un tabel de contingen ță (crosstabulation):

Tabelul nr. 9.5 Tabel de contingen ță pentru num ărul entit ăților care a introdus un nou
proces de fabrica ție și num ărul firmelor cu inten ția de a desf ăș ura activitatea de C&D
în 2013
Intreprinderea, organizatia, institutia Dvs. in per ioada 2010-2012, a introdus: proces *
Intentionati sa desfasurati activitate de C&D in 20 13? Crosstabulation

Intentionati sa desfasurati activitate
de C&D in 2013?
Total Nu Da
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus: proces Nu 2 6 8
Da 0 23 23
Total 2 29 31

Potrivit datelor prezentate în tabelului de mai sus , prin încruci șarea a celor dou ă variabile se
observ ă c ă entit ățile care au introdus un nou proces în 2012 au inten ția s ă desf ăș oar ă
activitate de cercetare și în 2013, respectiv 29 firme/institu ții din 31 sus țin ipoteza H 1.

În continuare s-a realizat un „one sample ” sau tes t T pentru validarea ipotezei 1: Majoritatea
responden ților a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metod ă/abordare de marketing
noua în regiunea Centru din România.

215
Tabelul nr. 9.6 One sample test pentru validarea ipotezei 1
One-Sample Test
Test Value = 70
t df Sig.
(2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of
the Difference
Lower Upper
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus: produs -836.108 30 .000 -69.290 -69.46 -69.12
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus: proces -866.929 30 .000 -69.258 -69.42 -69.09
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus: metoda -770.540 30 .000 -69.419 -69.60 -69.24
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus:
abordare de marketing -772.330 30 .000 -69.581 -69.76 -69.40

Având în vedere nivelul de semnifica ție minim pentru care se poate accepta ipoteza
alternativ ă (Sig.-2tailed), care este mai mic ă decât 0.05 (Tabelul nr 9.6),- in toate cazurile
acesta fiind egal cu 0 – semnific ă faptul c ă putem garanta cu o probabilitate de 95%, c ă mai
mult de 70% din responden ți a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o met od ă/abordare
de marketing nou ă. Prin urmare se accept ă ipoteza alternativ ă. De asemenea, în toate cazurile
intervalul de încredere pentru diferen ța dintre media popula ției și valoarea prestabilit ă nu
con ține valoarea zero, ceea ce înseamn ă că cele dou ă nu pot fi egale și se accepta ipoteza
alternativ ă.

2. Ordinea de prioritate a cheltuielilor de C&D est e: cheltuieli de personal, materiale și
alte cheltuieli. În cadrul cheltuielilor de capital clasamentul este: cheltuieli cu echipamente și
aparatur ă, cu terenuri și construc ții, cu software și alte cheltuieli de C&D. În ceea ce prive ște
tipurile de cercetare structura arat ă astfel: cercetare aplicativ ă, urmat de cercetare
fundamental ă și de dezvoltarea experimental ă. Sursa de finan țare a acestor cheltuieli este

216
predominant din sfera privat ă. Cercet ările din regiune sunt realizate predominant în cadr ul
entit ăților.

Ipoteza statistic ă 2.1
H0: Cel pu țin 50% din responden ți neag ă faptul/afirma ția c ă din cadrul cheltuielilor curente,
cele de personal se afl ă pe primul loc, la fel se neag ă și faptul c ă cheltuielile cu echipamente
și aparatur ă sunt cele mai importante din categoria cheltuielil or de capital.
H1: Mai pu țin de 50% din responden ți neag ă faptul/afirma ția c ă din cadrul cheltuielilor
curente, cele de personal se afl ă pe primul loc, la fel se neag ă și faptul c ă cheltuielile cu
echipamente și aparatur ă sunt cele mai importante din categoria cheltuielil or de capital.

Tabelul nr. 9.7a Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
cheltuieli curente

Structura
cheltuielilor:
Curente – de
personal Structura
cheltuielilor:
Curente –
materiale Structura
cheltuielilor:
Curente – alte
N Valid 31 31 31
Missing 0 0 0
Mean 480194.774 179120.00 74696.32
Median 140000.000 26945.00 .00
Std. Deviation 1158937.1123 428036.664 212419.849
Variance 1.343E12 1.832E11 4.512E10

Din cadrul cheltuielilor curente, cele cu personal se afl ă pe primul loc, urmat de cheltuieli de
materiale și alte cheltuieli. În afara tendin ței prezentate s-a calculat și valoarea medie pe
diferite categorii de cheltuieli. Acest rezultat co ntribuie la validarea ipotezei H 1 din ipoteza
statistic ă 2.1.

217
Tabelul nr. 9.7b Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
cheltuieli de capital

Structura
cheltuielilor: de
capital – terenuri
si costructii Structura
cheltuielilor: de
capital –
echipamente si
aparatura Structura
cheltuielilor: de
capital – software Structura
cheltuielilor: de
capital – alte
N Valid 31 31 31 31
Missing 0 0 0 0
Mean 18935.39 195464.35 677.39 344.90
Median .00 23279.00 .00 .00
Std. Deviation 90637.274 430702.686 2092.797 1176.854
Variance 8.215E9 1.855E11 4379798.978 1384985.290

La fel s-a calculat valoarea medie pe diferite cate gorii de cheltuieli din cadrul cheltuielilor de
capital, unde pe primul loc se afl ă cheltuieli de echipamente și aparatur ă, urmate de cheltuieli
cu terenuri și construc ții, de cheltuieli cu software și alte cheltuieli. Acest rezultat de
asemenea sus ține validarea ipotezei H 1 din ipoteza statistic ă 2.1.

Ipoteza statistic ă 2.2
H0: Cel pu țin 50% din responden ți neag ă faptul c ă cele mai multe cercet ări se încadreaz ă în
categoria cercet ării aplicative din fonduri private.
H1: Mai pu țin de 50% din responden ți neag ă faptul c ă cele mai multe cercet ări se încadreaz ă
în categoria cercet ării aplicative din fonduri private.

218
Tabelul nr.9.8 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
cheltuieli pe tipuri de cercetare

Distributia
cheltuielilor pe
2012: Cercetare
fundamentala Distributia
cheltuielilor pe
2012: Cercetare
aplicativa Distributia
cheltuielilor pe
2012: Cercetare
experimentala
N Valid 31 31 31
Missing 0 0 0
Mean 173344.81 628668.97 147419.29
Median .00 160000.00 .00
Std. Deviation 532494.972 1303398.321 413523.607
Variance 2.836E11 1.699E12 1.710E11

Dup ă cum se vede din tabelul nr. 9.8 cele mai multe cercet ări se încadreaz ă în categoria
cercet ării aplicative urmate de cercet ări fundamentale și dezvoltare experimental ă. Acest
rezultat valideaz ă ipoteza H 1 din ipoteza statistic ă 2.2.

Tabelul nr.9.9a Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
surse de finan țare: întreprinderi în cadrul grupului

Sursa de
finantare:
Intreprinderi –
proprii Sursa de
finantare:
Intreprinderi – in
cadrul grupului Sursa de
finantare:
Intreprinderi –
alte intreprinderi
N Valid 31 31 31
Missing 0 0 0
Mean 161877.13 28837.77 199620.26
Median 2500.00 .00 .00
Std. Deviation 444579.661 144112.273 642690.464
Variance 1.977E11 2.077E10 4.131E11

219
Tabelul nr.9.9b Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
surse de finan țare: alte întreprinderi

Sursa de
finantare:
Fonduri publice Sursa de
finantare:
Unitati de
invatamant
superior Sursa de
finantare:
ONG Sursa de
finantare:
Strainatate Sursa de
finantare: Alte
surse (inclusiv
credite)
N Valid 31 31 31 31 31
Missing 0 0 0 0 0
Mean 320764.94 390.23 .00 82485.97 41295.68
Median .00 .00 .00 .00 .00
Std. Deviation 902214.887 2172.685 .000 459262.432 160348.574
Variance 8.140E11 4720561.581 .000 2.109E11 2.571E10

Tabelele 9.9a și 9.9b valideaz ă ipoteza H 1 din ipoteza statistic ă 2.2, deoarece majoritatea
cheltuielilor de C&D din regiunea sunt finan țate din fonduri private: întreprinderi proprii.

Ipoteza statistic ă 2.3
H0: Cel pu țin 50% din responden ți dezbate faptul c ă cercet ările sunt realizate în cadrul
entit ăților, deci nu se externizeaz ă.
H1: Mai pu țin de 50% din responden ți dezbate faptul c ă cercet ările sunt realizate în cadrul
entit ăților, deci nu se externizeaz ă.

220
Tabelul nr.9.10 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
surse de finan țare din str ăin ătate dup ă tipul unit ății finan țatoare

Intrepr.in
cadrul
grupului Alte
intrepr. Alte
guverne
nationale Unitati din
invatamant
superior ONG Comunitatea
Europeana Organisme
internationale Altele
N Valid 31 31 31 31 31 31 31 31
Missing 0 0 0 0 0 0 0 0
Mean 13870.97 .00 .00 .00 .00 252848.87 .00 .00
Median .00 .00 .00 .00 .00 .00 .00 .00
Std. Deviation 64014.447 .000 .000 .000 .000 760930.221 .000 .000
Variance 4.098E9 .000 .000 .000 .000 5.790E11 .000 .000

Tabelul nr.9.11 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
proiecte de C&D pe surse de finan țare în 2012

Surse proprii Fonduri publice –
granturi Fonduri publice –
alte programe Strainatate –
Comunitatea
Europeana
N Valid 31 31 31 31
Missing 0 0 0 0
Mean 423420.32 80199.90 74055.06 268977.90
Median 130000.00 .00 .00 .00
Std. Deviation 836275.276 270383.178 237564.176 760691.148
Variance 6.994E11 7.311E10 5.644E10 5.787E11

221
Tabel nr.9.12 Determinarea de medie, median, abatere standard și varian ță pentru
cheltuieli externalizat ă

Cheltuieli pt.
C&D
externalizata: din
Romania Cheltuieli pt.
C&D
externalizata: din
afara Romaniei
N Valid 31 31
Missing 0 0
Mean 928.74 19354.84
Median .00 .00
Std. Deviation 4856.227 107763.181
Variance 23582939.731 1.161E10

Tabelele 9.10, 9.11 și 9.12 valideaz ă ipoteza H 1 din ipoteza statistic ă 2.3: Mai pu țin de 50%
din responden ți dezbate faptul c ă cercet ările sunt realizate în cadrul entit ăților, deoarece
majoritatea cheltuielilor de C&D din regiunea sunt realizate în cadrul entit ăților, numai 10%
din responden ți achizi ționeaz ă C&D din afara întreprinderii și din afara României.

3. Dintre domeniilor știin țifice prezente în regiunea Centru domin ă domeniul știin țelor
inginere ști. Luând în considerare parametrii specifici perso nalului din C&D majoritatea este
reprezentat ă de b ărba ți cu studii superioare angaja ți ca cercet ători.

Ipoteza statistic ă 3.1
H0: Cel mult 50% din responden ți sus ține afirma ția c ă dintre domeniilor știin țifice prezente în
regiune domin ă domeniul știin țelor inginere ști.
H1: Mai mult de 50% din responden ți sus ține afirma ția c ă dintre domeniilor știin țifice
prezente în regiune domin ă domeniul știin țelor inginere ști.

222
Tabelul nr. 9.13a Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: naturale și exacte
Domeniul stiintific specific activitatii de C&D: Na turale si exacte

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 22 71.0 71.0 71.0
Da 9 29.0 29.0 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.13b Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: inginere ști și tehnologice
Domeniul stiintific specific activitatii de C&D: In gineresti si tehnologice

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 11 35.5 35.5 35.5
Da 20 64.5 64.5 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.13c Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: medicale și de s ănătate
Domeniul stiintific specific activitatii de C&D: Me dicale si de sanatate

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 22 71.0 71.0 71.0
Da 9 29.0 29.0 100.0
Total 31 100.0 100.0

223
Tabelul nr. 9.13d Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: agricole
Domeniul stiintific specific activitatii de C&D: Ag ricole

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 20 64.5 64.5 64.5
Da 11 35.5 35.5 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.13e Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: sociale și economice
Domeniul stiintific specific activitatii de C&D: So ciale si economice

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 23 74.2 74.2 74.2
Da 8 25.8 25.8 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.13f Tabel de frecven țe pentru domeniul știin țific specific activit ății de
C&D: umaniste
Domeniul stiintific specific activitatii de C&D: Um aniste

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 22 71.0 71.0 71.0
Da 9 29.0 29.0 100.0
Total 31 100.0 100.0

Dintre domeniile știin țifice prezente în regiune pe primul loc se afl ă știin țele inginere ști
urmate de știin țele agricole, știin țele naturale și exacte, apoi știin țele medicale și de s ănătate,
urmate de cele umaniste, iar pe ultimul loc din cla sament se afl ă știin țele sociale și
economice. Acest rezultat valideaz ă ipoteza H 1 din cadrul ipotezei statistice 3.1.

224
Ipoteza statistic ă 3.2
H0: Cel mult 50% din personalul implicat în C&D este r eprezentat de b ărba ți cu studii
superioare angaja ți ca cercet ătorii.
H1: Mai mult de 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de b ărba ți cu studii
superioare angaja ți ca cercet ătorii.

Tabelul nr. 9.14a Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților: liceu
Pregatirea profesionala a angajatilor in C&D: Liceu

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 26 83.9 83.9 83.9
Da 5 16.1 16.1 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.14b Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților: studii
postliceale
Pregatirea profesionala a angajatilor in C&D: Postl iceale

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 27 87.1 87.1 87.1
Da 4 12.9 12.9 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 14c Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților: studii
universitare
Pregatirea profesionala a angajatilor in C&D: Unive rsitare

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 7 22.6 22.6 22.6
Da 24 77.4 77.4 100.0
Total 31 100.0 100.0

225
Tabelul nr. 9.14d Tabel de frecven țe pentru preg ătirea profesional ă a angaja ților:
postuniversitare
Pregatirea profesionala a angajatilor in C&D: Postn iversitare

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 22 71.0 71.0 71.0
Da 9 29.0 29.0 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr. 9.15a Tabel de frecven țe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D:
cercet ători
Modul de incadrarea a personalului angajat in C&D: Cercetatori

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 11 35.5 35.5 35.5
Da 20 64.5 64.5 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelul nr.9.15b Tabel de frecven țe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D:
tehnicieni
Modul de incadrarea a personalului angajat in C&D: Tehnicieni

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 18 58.1 58.1 58.1
Da 13 41.9 41.9 100.0
Total 31 100.0 100.0

226
Tabelul nr. 9.15c Tabel de frecven țe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D:
alte categorii
Modul de incadrarea a personalului angajat in C&D: Alte categorii

Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid Nu 21 67.7 67.7 67.7
Da 10 32.3 32.3 100.0
Total 31 100.0 100.0

Tabelele 9.14 (a-f) și 9.15 (a-c) valideaz ă ipoteza H 1 din ipoteza statistic ă 3.2: Mai mult de
50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de b ărba ți cu studii superioare angaja ți
ca cercet ători, deoarece majoritatea angaja ților în activitatea de C&D din regiunea sunt
bărba ți (68% din total), cu studii universitare (57% din total), angaja ți ca cercet ători (47% din
total).

Analiza leg ăturii dintre dou ă variabile prin tabelul de contingen ță

S-a încercat eviden țierea leg ăturii dintre num ărul firmelor din regiunea Centru care a avut
activitate de C&D în 2012 și num ărul întreprinderilor care are inten ția s ă desf ăș oar ă activitate
de cercetare și în 2013.

Ipotezele statistice testate:
H0: Mai pu țin ca 50% a firmelor care au avut activitate de C& D în 2012 va avea activitatea
de cercetare și în 2013.
H1: Mai mult ca 50% a firmelor care au avut activitat e de C&D în 2012 va avea activitatea de
cercetare și în 2013.

227
Tabelul 9.16. Întreprinderea, institu ția, organiza ția Dvs. in 2012 a avut activitate de
C&D? * Inten ționa ți s ă desf ăș ura ți activitate de C&D în 2013? Crosstabulation

Intreprinderea, institutia, organizatia Dvs. in 201 2 a avut activitate de C&D? *
Intentionati sa desfasurati activitate de C&D in 20 13? Crosstabulation

Intentionati sa desfasurati activitate
de C&D in 2013?
Total Nu Da
Intreprinderea, institutia,
organizatia Dvs. in 2012 a avut
activitate de C&D? Nu 2 4 6
Da 0 25 25
Total 2 29 31

Prin încruci șarea a celor dou ă variabile se observ ă c ă firmele care au avut activitate de C&D
în 2012 în mare majoritate au inten ția s ă desf ăș oar ă activitate de cercetare și în 2013,
respectiv 29 din 31 responden ți are inten ția s ă desf ăș oar ă activitate de C&D în 2013, deci se
valideaz ă H 1.

Analiza varian ței ANOVA

Varian ța reprezint ă media aritmetic ă a p ătratelor abaterilor valorilor individuale ale unui șir
statistic de experien țe, de la media aritmetic ă a șirului respectiv.

O modalitate de descompunere a varian ței unei variabile numit ă variabil ă dependent ă în mai
multe variante reprezint ă analiza varian ței "ANOVA". În acest tip de analiz ă deosebim
variabile independente care ac ționeaz ă asupra variabilei analizate, c ărora li se adaug ă o
variant ă rezidual ă care înglobeaz ă influen ța altor factori de influen ță decât cei inclu și în
analiz ă. Variabilele selectate trebuie s ă respecte urm ătoarele reguli:
– pentru a se putea calcula media și varian ța, variabila dependenta trebuie s ă fie
obligatoriu m ăsurat ă metric;
– variabilele independente vor fi m ăsurate nominal, având mai multe modalit ăți de
manifestare;

228
– datorit ă faptului c ă diferitele componente ale unei variabile independe nte determin ă
valori diferite ale variabilei dependente, exist ă o rela ție de tip cauz ă – efect între
variabilele independente și variabila dependent ă.
Analiza varian ței poate avea în vedere o singur ă variabil ă independent ă, sau mai multe
variabile independente. Analiza varian ței face parte din categoria metodelor explicative d e
analiz ă datorit ă faptului c ă analizeaz ă rela țiile de tip cauz ă – efect dintre variabile. Aceast ă
metod ă este utilizate în cercet ările de marketing.

În continuare s-a realizat o testare separat ă a influen ței fiec ărei variabile independente:
tipurile inova ției (x) asupra variabilei dependente m ărimii cheltuielilor de personal (y). La
toate variabilele (produs, proces, metoda de organi zare și abordare nou ă de marketing)
nivelele de semnifica ție minime sunt mai mari decât 0.05, ca atare se acc ept ă ipoteza H 0
conform c ăreia tipul inova ției nu are influen ță semnificativ ă asupra m ărimii cheltuielilor de
personal.

La fel s-a procedat și în cazul modurilor de încadrare a personalului (x ) asupra tipului
cercet ării în care s-a investit cel mai mult (cercetare ap licativ ă) (y). Datorit ă faptului c ă
nivelul de semnifica ție este mai mare la variantele de r ăspuns: cercet ători și alte categorii de
0.05 suntem nevoi ți s ă accept ăm ipoteza H 0. La varianta de r ăspuns tehnicieni nivelul de
semnifica ție fiind mai mic ă de 0.05 se accept ă ipoteza H 1.

S-a dorit eviden țierea leg ăturii dintre tipul de cercetare aplicat ă de firm ă și m ărimea
cheltuielilor de personal.

Ipotezele statistice testate:
H0: Tipul inova ției nu are influen ță semnificativ ă asupra m ărimii cheltuielilor de personal.
H1: Tipul inova ției are influen ță semnificativ ă asupra m ărimii cheltuielilor de personal.

229
Tabel nr.9.17 Analiza varian ței ANOVA pentru tipul inova ției asupra m ărimii
cheltuielilor de personal
ANOVA
Sum of
Squares df Mean
Square F Sig.
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus: produs Between Groups 4.959 24 .207 .868 .636
Within Groups 1.429 6 .238
Total 6.387 30
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus: proces Between Groups 4.221 24 .176 .616 .816
Within Groups 1.714 6 .286
Total 5.935 30
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus: metoda Between Groups 6.120 24 .255 1.071 .511
Within Groups 1.429 6 .238
Total 7.548 30
Intreprinderea, organizatia,
institutia Dvs. in perioada
2010-2012, a introdus:
abordare de marketing Between Groups 6.120 24 .255 1.071 .511
Within Groups 1.429 6 .238
Total 7.548 30

Din tabelul de mai sus se observ ă c ă s-a realizat o testare separat ă a influen ței fiec ărei
variabile independente: tipurile inova ției (x) asupra variabilei dependente, m ărimea
cheltuielilor de personal. (y) La toate variabilele (produs, proces, metoda de organizare și
abordare nou ă de marketing) nivelele de semnifica ție minime sunt mai mari decât 0.05, ca
atare se accept ă ipoteza H 0 conform c ăreia tipul inova ției nu are influen ță semnificativ ă
asupra m ărimii cheltuielilor de personal.

În continuare s-a testat dac ă modul de încadrare a angaja ților în activitatea de C&D
influen țeaz ă tipul cercet ării în care sa investit (cercetarea aplicativ ă).

Ipotezele statistice testate :
H0: Modul de încadrare a angaja ților în activitatea de C&D nu influen țeaz ă tipul cercet ării în
care sa investit (cercetare aplicativ ă).
H1: Modul de încadrare a angaja ților în activitatea de C&D influen țeaz ă tipul cercet ării în
care sa investit (cercetare aplicativ ă).

230
Tabel nr.9.18 Analiza varian ței ANOVA asupra modului de încadrare a angaja ților în
C&D și tipul cercet ării
ANOVA
Sum of
Squares df Mean
Square F Sig.
Modul de incadrarea a
personalului angajat in C&D:
Cercetatori Between Groups 5.541 21 .264 1.527 .261
Within Groups 1.556 9 .173
Total 7.097 30
Modul de incadrarea a
personalului angajat in C&D:
Tehnicieni Between Groups 7.048 21 .336 6.041 .004
Within Groups .500 9 .056
Total 7.548 30
Modul de incadrarea a
personalului angajat in C&D:
Alte categorii Between Groups 5.385 21 .256 1.662 .218
Within Groups 1.389 9 .154
Total 6.774 30

În tabelul de mai sus se observ ă c ă s-a realizat o testare separat ă a influen ței fiec ărei variabile
independente: moduri de încadrare a personalului (x ) asupra tipul cercet ării în care s-a
investit cel mai mult (y). Pentru c ă nivelului de semnifica ție este mai mare la variantele de
răspuns cercet ători și alte categorii de 0.05 putem trage concluzia c ă în aceste cazuri modul
de încadrare a angaja ților în activitatea de C&D nu influen țeaz ă tipul cercet ării în care s-a
investit cel mai mult (cercetare aplicativ ă). Astfel trebuie acceptat ă ipoteza H 0. La varianta de
răspuns tehnicieni, nivelul de semnifica ție fiind mai mic ă de 0.05 se accept ă ipoteza H 1, adic ă
în acest caz modul de încadrare a angaja ților în activitatea de C&D influen țeaz ă tipul
cercet ării în care s-a investi cel mai mult (cercetare apl icativ ă).

231
9.5 CONCLUZII

Majoritatea responden ților afirm ă c ă a introdus un nou proces, urmat de un nou produs, o
nou ă metod ă și de o abordare nou ă de marketing, astfel se valideaz ă ipoteza H1: Mai mult de
70% din responden ți a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o met od ă/abordare de
marketing noua.

Prin combinarea celor dou ă variabile: num ărul firmelor/institu țiilor care a introdus un nou
proces și num ărul firmelor/institu țiilor care au inten ția de a avea activitate C&D în 2013, se
observ ă c ă entit ățile care au introdus un nou proces în 2012 au inten ția s ă desf ăș oar ă
activitate de cercetare și în 2013, respectiv 29 firme/institu ții din 31 sus țin ipoteza H 1.

Pe baza testului intitulat “One sample test”, nivel ul de semnifica ție la cele 4 variante de
răspuns: cele patru tipuri de inova ție (produs, proces, metod ă și abordare de marketing) este
mai mic decât 0.05 (5%), deci la fiecare variant ă de r ăspuns se valideaz ă ipoteza H 1, adic ă
mai mult de 70% din responden ți a introdus în 2012 un produs/ proces nou sau o
metod ă/abordare de marketing nou ă.

Din cadrul cheltuielilor curente, cele cu personal se află pe primul loc, urmate de cheltuielile
materiale și alte cheltuieli. În afara tendin ței prezentate s-a calculat și valoarea medie pe
diferite categorii de cheltuieli. Acest rezultat co ntribuie la validarea ipotezei H 1 din ipoteza
statistic ă 2.1.

În continuare s-a calculat valoarea mediei pe difer ite categorii de cheltuieli din cadrul
cheltuielilor curente, unde pe primul loc se afl ă cheltuielile de echipamente și aparatur ă,
urmate de cheltuieli cu terenuri și construc ții, apoi de cheltuieli cu software și alte cheltuieli.
Acest rezultat, de asemenea sus ține, validarea ipotezei H 1 din ipoteza statistic ă 2.1.

Cele mai multe tipuri de cercet ări, dintre cele desf ășurate de firme și centre de cercetare, se
încadreaz ă în categoria cercet ării aplicative, urmate de cercet ările fundamentale și
experimentale, în timp ce majoritatea cheltuielilor de C&D din regiune sunt finan țate din

232
fondurile proprii ale întreprinderilor. Aceste rezu ltate valideaz ă ipoteza H 1 din ipoteza
statistic ă 2.2.

Mai pu țin de 50% din responden ți neag ă faptul c ă cercet ările sunt realizate în cadrul
entit ăților, adic ă majoritatea cheltuielilor de C&D din regiunea Cent ru sunt realizate în cadrul
entit ăților. Numai 10% din responden ți achizi ționeaz ă C&D din afara întreprinderii și din
afara României.

Dintre domeniile știin țifice prezente în regiune, pe primul loc se afl ă știin țele inginere ști
urmate de știin țele agricole, apoi știin țele naturale și exacte, medicale și de s ănătate și
umaniste, și pe ultimul loc din clasament se afl ă știin țele sociale și economice. Acest rezultat
valideaz ă ipoteza H 1 din cadrul ipotezei statistice 3.1.

Mai mult de 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de b ărba ți cu studii
superioare, angaja ți ca cercet ătorii. Majoritatea angaja ților în activitatea de C&D din regiunea
Centru sunt b ărba ți (68% din total), cu studii universitare (57%din t otal), angaja ți ca
cercet ători (47%din total).

Prin combinarea celor dou ă variabile se observ ă c ă firmele, care au avut activitate de C&D în
2012, în marea lor majoritate, au inten ția s ă desf ăș oar ă activitate de cercetare și în 2013,
respectiv 29 din 31 responden ți au inten ția s ă desf ăș oar ă activitate de C&D și în 2013, deci se
valideaz ă H 1.

233
CAP.10 CONCLUZII FINALE ȘI CONTRIBU ȚII ORIGINALE
10.1 CONCLUZII FINALE

Prezenta tez ă de doctorat urm ăre ște s ă contribuie la șansele de cre ștere a nivelului cercet ării-
dezvolt ării-inov ării la nivel microeconomic, mezoeconomic, dar și macroeconomic, prin
metode și modele calitative și cantitative, utile tuturor întreprinderilor, orga niza țiilor și
institu țiilor preocupate de cercetarea fundamental ă, aplicativ ă și dezvoltarea experimental ă.

Obiectivul principal al tezei este acela de a contr ibui la îmbun ătățirea metodologiei și
activit ăților de planificare, proiectare și derulare a proceselor de cercetare-dezvoltare-ino vare
și a impactului acestora asupra competitivit ății întreprinderilor industriale, cu orient ări
aplicative în Regiunea Centru a României.

Obiectivul principal a fost atins prin urm ătoarele obiective specifice:
– Determinarea nivelului actual al abord ărilor teoretice și aplicative în domeniul
cercet ării-dezvolt ării-inov ării, precum și al impactului asupra competitivit ății
întreprinderilor;
– Elaborarea unor modele și metodologii noi care s ă contribuie la cre șterea eficien ței
proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare;
– Validarea modelelor și metodologiilor elaborate, prin cercet ări aplicative la nivelul
Regiunii Centru a României.

Cele trei mari p ărți în care este structurat ă teza sunt în concordan ță cu aceste obiective.

Prin analiza stadiului actual a problematicii C&D și al specificului acesteia la nivel regional
(Regiunea Centru), s-a constatat c ă necesitatea de adaptare permanent ă a întreprinderilor
pentru a face fa ță competi ției la nivelul regional, na țional și european, le oblig ă la aplicarea
noilor realiz ări ale știin ței și tehnologiei moderne, ceea ce contribuie la cre șterea importan ței
strategiei de cercetare-dezvoltare.

234
Datele analizate arat ă c ă în 2010, cele 27 de state membre ale UE au alocat pentru cercetare-
dezvoltare circa 2.01% din PIB. România a cheltuit 2872,7 milioane de lei pe cercet are-
dezvoltare în 2012, reprezentând 0.49% din PIB. Un num ăr de 42 674 de angaja ți au lucrat în
cercetare-dezvoltare, iar dintre tipurile de cercet are, în țara noastr ă domin ă cercetarea
fundamental ă.

Din cele 8 regiuni de dezvoltare, Regiunea Centru o cup ă pozi ția a 6-a (2012), dup ă ponderea
cheltuielilor totale din activitatea de cercetare – dezvoltare, cu o tendin ță descresc ătoare.
Explica ția principal ă este dat ă de faptul c ă atât Regiunea Centru cât și România se confrunt ă
cu un proces semnificativ de emigrare, adic ă cu o pierdere de resurse umane înalt calificate.

În tez ă sunt elaborate metodologii de utilizare a unor mod ele matematice pentru studiul
fenomenelor de cercetare-dezvoltare inovare. Astfel , s-a prezentat metodica de utilizare a
matricelor super fuzzy FRM în determinarea rezultat elor anchetei bazate pe chestionar, având
ca scop identificarea existen ței și ponderii activit ății de C&D în regiunea Centru din
România. Apoi, într-un capitol distinct s-a detaliat aplicabilitatea teor iei jocurilor în luarea
deciziilor privind C&D. S-a accentuat faptul c ă atingerea unui anumit nivel de dezvoltare
durabil ă indic ă un comportament social ra țional din partea tuturor factorilor de decizie. Apo i
s-a determinat modul de calculare a costurilor dire cte și indirecte aferente activit ății de C&D,
care include determinarea duratei proceselor de C&D prin simularea Monte Carlo.

Urm ărind posibilit ățile de analiz ă și m ăsurare a performan țelor inova ției la nivel
microeconomic, la nivel de întreprindere industrial ă sau întreprindere furnizoare de servicii,
s-a constatat c ă literatura de specialitate ofer ă doar indici calitativi. În tez ă, s-a propus o
solu ție care permite evaluarea capacit ății de inovare și a efectelor acesteia la scara întregii
întreprinderi. Pentru a se vedea efectele procesulu i inovativ, s-a impus observarea rezultatelor
acestuia la dou ă momente de timp: momentul 1 cel de dinaintea intro ducerii inova ției și
momentul 2, cel de dup ă inova ție. Gradul de inovare se ob ține ori prin însumarea, ori prin
înmul țirea a urm ătorilor indicatori: indicele costului unitar, indic ele pre țului de vânzare și
cantitatea vândut ă.

235
Pentru a se men ține pe pia ță , întreprinderile industriale, ca și cele din domeniul serviciilor,
sunt obligate la îmbun ătățirea continu ă a produselor și tehnologiilor. De aceea s-a modelat
situa ția când pre țul de vânzarea este variabil și cantitatea vândut ă constant ă în timp și situa ția
când pre țul de vânzarea este constant și cantitatea vândut ă variabil ă. Din cele dou ă modele s-
a constat c ă num ărul produselor vândute la care trebuie introdus ă inovarea este mai mare
decât num ărul Npc de produse vândute la pre ț maxim. Profitul maximul se ob ține dac ă
inova ția se introduce în zona de declin al vânz ărilor la o distan ță de Npc variabil ă cu investi ția
în cercetare-dezvoltare Ccd și cu panta G de descre ștere a vânz ărilor.

Prin utilizarea modelului Super Fuzzy FRM, pentru i nterpretarea rezultatelor anchetei bazate
pe chestionar, în aplicarea proceselor de cercetare -dezvoltare-inovare, au rezultat alte
concluzii importante. S-a studiat efectul a doi vec tori aplica ți pe sistemul dinamic M. S-a
ob ținut produsul X*M = Y , unde Y reprezint ă produsul super special. S-a continuat pân ă
când s-a ajuns la punctul fix, care a format o pere che binar ă, numit ă model super ascuns al
sistemului super dinamic.

Utilizând modelul teoriei jocurilor, este construit ă și rezolvat ă o aplica ție utilizabil ă în
modelarea comportamentului principalilor actori ai procesului de cercetare-dezvoltare: firma,
investitorii și angaja ții poten țiali.

Metoda de simulare Monte Carlo permite determinarea duratei proceselor de cercetare-
dezvoltare. Astfel, se pot ob ține antecalcula ții sau previziuni de cost aferente unui astfel de
proces. Validarea metodologiei de determinare a dur atei proceselor de cercetare-dezvoltare a
fost realizat printr-un studiu de caz.

Prin analiza corela ției între PIB și indexul de inovare la nivelul UE, se precizeaz ă că
rezultatul subunitar al analizei statistice se dato reaz ă faptului că în UE se afl ă țări care au
investi ții diferite în cercetare-dezvoltare-inovare. La niv elul Uniunii Europene exist ă tratatul
de la Lisabona , conform c ăruia fiecare țar ă din UE ar trebui s ă cheltuie 3% din produsul
intern brut (PIB) pe C&D. În 2010, cele 27 de state membre ale UE au cheltuit în acest
domeniu circa 2.01% din PIB.

236
Pe baza cercet ării de marketing, realizate la nivelul regiunii Cen tru din România, cu scopul
de a m ăsura resursele destinate cercet ării-dezvolt ării, precum și de a ob ține unele date
primare, care vor avea un rol primordial în luarea deciziilor potrivite pentru cre șterea
competitivit ății și dezvolt ării economiei bazate pe cunoa ștere, se constat ă c ă mai mult de 70%
din responden ți a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o met od ă/abordare de marketing
nou ă. Firmele/institu țiile care au introdus un nou produs în 2012 au inte n ția s ă desf ăș oare
activitate de cercetare și în 2013. În cadrul cheltuielilor curente, cele cu personalul se afl ă pe
primul loc, urmate de cheltuieli materiale și de alte cheltuieli. Cele mai multe cheltuieli se
încadreaz ă în categoria cercet ării aplicative, urmate de cercet ările fundamentale și
experimentale, în timp ce majoritatea cheltuielilor de C&D din regiune sunt finan țate din
fonduri proprii. Dintre domeniile știin țifice, prezente în regiune, pe primul loc se afl ă știin țele
inginere ști. Mai mult de 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de b ărba ți cu
studii superioare, angaja ți ca cercet ători. Pe baza analizelor Anova, s-a tras concluzia c ă tipul
inova ției nu are influen ță semnificativ ă asupra m ărimii cheltuielilor de personal.
10.2 CONTRIBU ȚII ORIGINALE

În cele ce urmeaz ă vor fi prezentate rezultatele și contribu țiile originale ale tezei, ob ținute
prin analiza stadiului actual al C&D la nivel europ ean, na țional și regional, prin aplicarea a
diverselor metode și modele în studiul fenomenelor de C&D și prin cercet ări aplicative și
studii de caz. Într-o enumerare succint ă, aceste contribu ții sunt:

– Analiza, pe baza informa țiilor publice existente, a stadiului actual a probl ematicii
C&D și al specificului acesteia la nivel regional (Regiu nea Centru);
– Elaborarea unei sinteze a literaturii de specialita te în domeniul cercet ării-dezvolt ării la
nivel mezo și macroeconomic;
– Elaborarea metodei de utilizare a matricilor Super Fuzzy FRM în analiza activit ăților
de C&D în regiunea Centru din România;
– Crearea unui model de aplicare a teoriei jocurilor în luarea deciziei de a investii în
cercetare-dezvoltare;

237
– Determinarea duratei proceselor de cercetare-dezvol tare prin metoda Monte-Carlo,
aplicat ă în calcula ția de costuri;
– Elaborarea unui program de calculator utilizând pro gramul Visual Basic pentru
realizarea simul ării Monte-Carlo;
– Calculul costurilor în procesele de cercetare-dezvo ltare;
– Analiza structurii și func țion ării întreprinderii industriale, prin luarea în cons iderare a
factorilor interni și externi determinan ți pentru func ționarea acesteia; eviden țierea
mărimilor de intrare și ie șire din sistem și rela țiile dintre acestea;
– Determinarea duratei optime și a num ărului ciclurilor de cercetare-dezvoltare, prin
modelarea situa ției în care pre țul de vânzarea este variabil și cantitatea vândut ă
constant ă;
– Determinarea duratei optime și a num ărului ciclurilor de cercetare-dezvoltare, prin
modelarea situa ției în care pre țul de vânzarea este constant și cantitatea vândut ă
variabil ă;
– Analiza corela ția dintre PIB și indexul de inovare a celor mai inovative ță ri din lume;
– Elaborarea unei metodologii de cercetare statistic ă a fenomenelor de cercetare-
dezvoltare-inovare;
– Analiza corela ției dintre cheltuielile de cercetare-dezvoltare și valoarea ad ăugat ă brut ă
din România;
– Determinarea st ării proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare la n ivelul regiunii
Centru din România, prin utilizarea metodologiei pr oprii.
10.3 DIREC ȚII VIITOARE DE CONTINUARE A CERCET ĂRILOR

Ne afl ăm în fa ța unei noi etape de elaborare de programe strategic e la nivelul Uniunii Europene,
dar și pe plan na țional, programe în care rezultatele evalu ării stadiului actual al cercet ării-
dezvolt ării la nivelul regiunii Centru din România pot fi u tile în preg ătirea noilor planuri,
programe și proiecte de dezvoltare.

Prezenta cercetare urm ăre ște s ă contribuie la îmbun ătățirea metodologiei și activit ăților de
planificare, decizie, proiectare și derulare a proceselor de cercetare-dezvoltare-ino vare și a

238
impactului acestora asupra competitivit ății întreprinderilor industriale, cu orient ări aplicative
în Regiunea Centru a României.

Pornind de la rezultatele ob ținute prin prezenta tez ă, cercet ările viitoare se vor concentra pe
aplicarea actualelor metode pentru aplica ții concrete la diferite companii industriale. Pe ba za
cerin țelor companiilor, se are în aten ție dezvoltarea metodologiei actuale de evaluare a
nivelului de dezvoltarea a întreprinderilor la nive l micro și mezoeconomic și oferirea de
solu ții concrete favorabile acestora.

O alt ă posibil ă continuare a cercet ării efectuate reprezint ă dezvoltarea modelului super fuzzy
FRM, prin crearea posibilit ăților de a fi utilizat și pentru întreb ări deschise din chestionare.

O alt ă posibilitate este dat ă de analiza posibilit ăților de aplicare și a impactului unor
instrumente specializate, cum sunt spin-off-urile, pentru a facilita transferul cuno știn țelor
rezultate din cercetare-dezvoltare. Conform literat urii de specialitate, spin-off-urile sunt
societ ăți create de antreprenori universitari, cu scopul de a valorifica produse și servicii
inovatoare, care în condi ții normale nu ar fi valorificate. Se va efectua o a naliza aprofundat ă a
situa ției spin-off-urilor din Europa, România și din Regiunea Centru, precum și o cercetare
asupra leg ăturii între nivelul de dezvoltare și spin-off-uri.

Lista lucr ărilor publicate pe parcursul elabor ării tezei de doctorat în strict ă leg ătur ă cu
subiectul tezei:

a. Lucr ări ISI:
• Monika Moga, Gavril ă Calefariu, Flavius Aurelian Sârbu, Modeling the
behavior of participants in the research and develo pment process using Game Theory ,
Modern Computer Application in Science and Educatio n, Proceedings of the 14 th
International Conference on Applied Computer Scienc e and Proceedings of the 2 nd
International Conference on Computer Supported Educ ation, Cambridge, MA, USA,
January 29-31, 2014, p 132-140, ISBN: 978-960-474-3 63-6.

239
• Monika Moga, Gavril ă Calefariu, Flavius Aurelian Sârbu, The Role of
Research and Development in the Central Region of R omania using Fuzzy Super FRM
Model, Advances in environmental sciences, development an d chemistry, Proceedings
of the 2014 International Conference on Energy, Env ironment, Development and
Economics (EEDS 2014), Proceedings of the 2014 Inte rnational Conference on
Geology and Seismology (GESE 2014), Proceedings of the 2014 International
Conference on Maritime and Naval Science and Engine ering (MANASE 2014),
Proceedings of the 2014 International Conference on Water Resources, Hydraulics &
Hydrology (WHH 2014), Proceedings of the 2014 Inter national Conference on
Chemistry and Chemical Engineering (CCE 2014), Sant orini Island, Greece, July 17-
21, 2014, p 371-374, ISBN: 978-1-61804-239-2.

b. Lucr ări BDI
• Moga Monika, Calefariu Gavril ă, Teoria jocurilor ca Metod ă utilizabil ă în
studiul cercet ării-dezvolt ării – Game theory as a method used in the study of research
and development , Revista Recent, Vol. 13 (2012), No. 3 (36), Novem ber 2012, p 317-
323, ISSN 1582-0246, http://www.recentonline.ro/no_036.htm .
• Moga Monika, Calefariu Gavril ă, Some aspects of research and development
at enterprises at regional, country and European le vel , Revista Review of Air Force
Academy, Vol XI, No 1(23) 2013, p 117-120, ISSN 184 2-9238,
http://www.afahc.ro/revista/arhiva.html .
• Moga Monika, Calefariu Gavril ă, Analitic aspects of creativity, innovation,
research and development , Revista Academic Journal of Manufacturing Enginee ring,
Vol XI, 1/2013, p 78-83, ISSN 1583-7904, http://www.eng.upt.ro/auif/ajme.php .
• Moga Monika, Bogdan Laura, Analitic aspects of innovation and
infrastructure , Confenri ța Managerial Challenges of the Contemporary Society , 6th
edition, Vol.5, 2013, p 171-174, ISSN 2069-4229.
• Bogdan Laura, Moga Monika, Multicriteria based ranking of territorial
administrative units in Romania according to the ag gregate index of infrastructure ,
Revista Research and Science Today, No 1(5)/2013, p 233-244, ISSN-p: 2247 – 4455,
ISSN-e: 2285 – 9632, ISSN-L: 2247 – 4455.

240
• Bogdan Laura, Moga Monika, Rolul infrastructurii în dezvoltarea economic ă –
the role of infrastructure in economic development , Revista Recent, Vol 14 (2013),
No. 4(40), November 2013, p 220-225, ISSN 1582-0246 .
• Moga Monika, Calefariu Gavril ă, Smarandache Florentin, Sarbu Flavius
Aurelian, Bogdan Laura Determining the duration of R&D processes through M onte
Carlo simulation , Conference Proceedings of IManE2014 in Applied Me chanics and
Materials, Vol 657(2014), p 886-890, ISSN 1660-933 6.
• Monika Moga, Gavril ă Calefariu, Flavius Aurelian Sârbu, Statistical analysis
of R & D costs at regional level in Romania (2009) and its correlation with GDP and
GVA, Proceedings in Manufacturing Systems, Volume 9, Iss ue 3, 2014, p 169-174,
ISSN 2067-9238.

c. Alte categorii de lucr ări
• Bogdan Laura, Moga Monika, Correlation between infrastructure
development and economic growth in Romania , Conference Proceedings International
Conference Natura – Econ 4, Environmental Dynamics under the Impact of Economic
Trends – Realities and Perspectives, Sfantu Gheorgh e, Romania, 7 th March 2014,
Nr.1/2014, p 277-284, ISSN 2359-9081.
• Moga Monika, Un concept de firm ă inovatoare amplasat pe acoperi șul
blocurilor an innovative firm concept, located on t he roof of blocks, Creativitate și
Inventic ă Nr.4 – 2012, ISSN 2067-3086.

Contracte:
1. Contract nr.126/29.07.2012, cu SC FVD QUALIFIED INTERMEDIARY SA,- “Cercet ări
privind cererea, oferta si pre țul unitar pe pia ța cuprului izotopic”, durata 3 ani, membru in
echipa de cercetare;

2. Contract nr.127/29.07.2012, cu SC FVD QUALIFIED INTERMEDIARY SA,- “Cercet ări
privind valoarea de pia ța a cuprului izotopic”, durata 3 ani, membru in ech ipa de cercetare;

241
3. Contract nr.440/25.11.2013, cu SC CARFIL SA,- “C ercet ări privind aplicarea tehnologiei
CNC in cadrul fabrica ției curente a SC CARFIL SA ”, durata 1 an, membru i n echipa de
cercetare;

4. Contract nr.2880/12.03.2014, cu SC TOHAN SA,- “C ercet ări privind îmbun ătățirea
constructive si cre șterea performantelor func ționale ale produselor de iluminat fabricate de
SC TOHAN SA ”, durata 1 an, membru in echipa de cer cetare;

242
BIBLIOGRAFIE

1. Abrudan, I. (1996), Sisteme Flexibile de Fabrica ție. Concepte de proiectare și management , Cluj-Napoca:
Editura Dacia;
2. Allen, J., Bhattacharya, S. and Smarandache, F. Fuzziness and Funds allocation in Portfolio Optimiz ation .
[Online] Available: http://lanl.arxiv.org/ftp/math/ papers/0203/0203073.pdf;
3. Amabile, T.M. (1997), Motivating creativity in organizations: on doing wh at You love and loving what You do
(Creativity in Management). California Management Review, vol. 40, 1, (Fall 19 97), pp.39-58;
4. Amabile, T. M. et al.(1996 ), Assessing the Work Environment for Creativity . in: Academy of Management
Journal, 1996, Vol. 39, No.5, pp. 1154-1184;
5. Azgaldov, G.G., Kostin, A.B. (2009). K voprosu o termine "inova ția" (Asupra problemei despre termenul
"inova ție") ;
6. Bacali, L. (2002). Manual de inginerie economic ă. Marketing . Cluj-Napoca: Editura Dacia;
7. Barreto, H., Howland, F. (2005), Introductory Econometrics: Using Monte Carlo Simula tion with Microsoft
Excel . Cambridge, New-York: Cambridge University Press;
8. Băcanu, B. (2007), Tehnici de analiz ă în managementul strategic . Ia și: Ed. Polirom;
9. Blanco, A., Delgado, M., and Requena, I., (1994), Solving Fuzzy Relational Equations by Max-min Neura l
Network. Proc. 3rd IEEE Internet Conf. On Fuzzy Sys tems , Orlando, pp 1737-1742.
10. Bobancu, S et all. (1998), Tehnici de creativitate . Bra șov: Editura Lux Libris, p 59, 84-92;
11. Bogdan, L., Moga, M. (2013), Multicriteria based ranking of territorial administ rative units in Romania
according to the aggregate index of infrastructure , Revista Research and Science Today, No 1(5)/2013, p 233-
244;
12. Bogdan, L., Moga, M. (2013 ), Rolul infrastructurii în dezvoltarea economic ă – the role of infrastructure in
economic development , Revista Recent, Vol 14 (2013), No. 4(40), Novembe r, p 220-225;
13. Bogdan, L., Moga, M. (2014), Correlation between infrastructure development and economic growth in
Romania , Conference Proceedings International Conference N atura – Econ 4, Environmental Dynamics under
the Impact of Economic Trends – Realities and Persp ectives, Sfantu Gheorghe, Romania, 7th March 2014,
Nr.1/2014, p 277-284;
14. Boian, N., M ărăscu-Klein V. (2011), Analiza diagnostic a intreprinderilor mici și mijlocii , Editura Universit ății
Transilvania din Bra șov;
15. Boly,V., Romon,F. (1999), Le management de l'innovation dans les PME. 3ème Congres International de Génie
Industriel, Actes, pp.2041-2049;
16. Boncoi, G., Calefariu, G., Fota, A.(2001), et al. Sisteme de produc ție. Vol. 2: Fabrica ție flexibil ă, produc ție
integrat ă, oportunitatea implement ării, eficien ța economic ă: inginerie industrial ă, inginerie economic ă,
management. Bra șov: Editura Universit ății Transilvania din Bra șov, 271-275;

243
17. Boncoi, G., Calefariu, G., Fota, A. (2000), et al. Sisteme de produc ție. Vol.1: Concepte, automatiz ări, inginerie
industrial ă, inginerie economic ă, management. Bra șov: Editura Universit ății Transilvania din Bra șov, p 59-60,
p 85-89, p 125-128;
18. Boncoi, Gh., Calefariu, G., s., a.(2002), Indrumar de Proiectarea Sistemelor de Produc ție , Editura Universit ății
Transilvania din Bra șov;
19. Bores, C., Saurina, C., Torres R. (2003), Technological convergence: a strategic perspective. Technovation 23,
pp1-13;
20. Breckner, W. (1981), Cercetare opera țional ă. Cluj-Napoca: Universitatea Babe ș-Bolyai Cluj-Napoca:
Facultatea de matematic ă, p 4-5, p 19-20;
21. BS 7000-1:2008 (2008), Design management systems. Guide to managing innova tion ;
22. Calefariu, G., Barbu, M. (2011) Sisteme de Produc ție. Teorie și aplica ții. Bra șov: Editura Lux Libris, p 9-13, p
89-90, p 105, p 123, p 141-142;
23. Caragea, A. et al. (2010), Program de retehnologizare și modernizare tehnologic ă a României . Institutului de
Proiecte pentru Inova ție și Dezvoltare;
24. Chailan,C.,Braun,P. (2008), Le rôle de marketing dans la valorisation des innov ations technologiques
dévelopées au sein des laboratoires publics de rech erche: proposition d'une approche modale . Venice: 7th
International Trends;
25. Chesbrough, H. (2006), Open Business Models . Boston, Massachussetts: Ed. Harvard Business Scho ol Press;
26. Cirone, A-E., Urpelsainen, J. (2013), Political market failure? The effect of government unity on energy
technology policy in industrialized democracies. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., 33, pp 333-
344;
27. Ciumara, T. (2011) Brief Analysis Of Some Sources Of Managerial Innova tion . Financial Studies, vol. 15, nr. 3;
28. Comisia European ă (2010), Comunicare a Comisiei Europa 2020, O strategie euro pean ă pentru o cre ștere
inteligent ă, ecologic ă și favorabil ă incluziunii . Bruxelles, p 5-6;
29. Comisia European ă (2007), PC7 pe scurt, Cum v ă pute ți implica în cel de-al Șaptelea Program-Cadru pentru
cercetare al Uniunii Europene . Luxemburg: Oficiul pentru Publica ții Oficiale ale Comunit ăților Europene, p15-
17;
30. Comisia Mondial ă pentru Mediu și Dezvoltare (1987), Raportul Brundtland ;
http://ro.wikipedia.org/wiki/Raport_Brundtland , accesat pe 03.07. 2013;
31. Constantin, C., Manuela Sofia S. et all (2011), Investi ții în cercetare-dezvoltare- Clasament anual al
companiilor din România . Bucure ști: Centrul Român de Modelare Economic ă, Institutul de Economie
Mondial ă, ISSN 2247 – 8744, p1-30;
32. Datta, A., Jessup L-M. (2013), Looking beyond the focal industry and existing tech nologies for radical
innovations. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., 33, pp 355-367;
33. Dănăia ță , R-D. (1998), Informatica în sprijinul managementului: Determinar ea consumului de munc ă prin
prelucrarea automat ă a datelor . Timi șoara: Mirton;
34. DEX online, Dic ționarul explicativ al limbii române , http://dexonline.ro/ , accesat pe 01.08.2014;

244
35. Doydum, C., Perreira, N. D. (2009), Use of Monte Carlo Simulation to Select Dimensions, Tolerances, and
Precision for Automated Assembly . Journal of Manufacturing Systems, volume 10, issu e 3;
36. Dic ționar enciclopedic , vol.1, Ed. Enciclopedic ă, Bucure ști, 1993;
37. DTI, (2005), "Creativity, Design and Business Performance" . DTI Economics Paper No. 15, November 2005;
38. Economist Intelligence Unite Limited (2009), A new ranking of the world’s most innovative countr ies. Available
at: http://www.economist.com/topics/economist-intellige nce-unit , accesat: 2012-12-04, p 2-8;
39. Elmaghraby, S., E. (1968), Proiectarea sistemelor de produc ție . Bucure ști: Ed. Tehnic ă;
40. Encyclopedia Britannica (2009), Encyclop ǣdia Britannica Online. 05 Jun. 2009, "Creativity";
41. Fagerberg, Jan (2004), Innovation: A guide to the Literature . in The Oxford Handbook of Innovation Oxford
University Press, 2004, pp.1-26;
42. Fazakas, J (2003). Managementul produc ției . Cluj-Napoca: Editura Alma Mater, p 1-5, p 29-30, p 61-64;
43. Fernez-Walch,S., Romon,F. (2006), Management de l'innovation .Vuibert, Paris;
44. Fernez-Walch S. et Romon F. (2009), Dictionnaire du management de l'innovation . Vuibert, Paris;
45. Florea, C.(1983), Ce cercet ăm, cum cercet ăm. Bucure ști: Editura Știin țific ă și Enciclopedic ă, p 9-24, p 49-75,
p91-111;
46. Florescu M. (2010), Analiza fondurilor europene în Proiecte PC7 prin p articiparea României . Revista
Transilvan ăde Știin țe Administrative 2 (26), pp. 7-18;
47. Florida, R.(2002), The Rise of the Creative Class . New York, Basic Books;
48. Fori ș, T., Constantin, S. (1999), Eficien ța economic a investi țiilor. Bra șov: Universitatea Transilvania Bra șov,
Facultatea de Știin țe Economice, Catedra de Management, p 21-25, p 29-4 0, p 51, p 81-92;
49. Gallo, C. (2011), Steve Jobs. Secretele inova ției. Bucure ști: Curtea Veche , p 19, p 28-32;
50. Gassmann, O., Sutter, Ph. (2008,) Praxiswissen Innovations management . Von der Idee zum Markterfolg.
Hanser;
51. Gavril ă, T., Lefter, V. (2007), Managementul organiza țiilor , Ed. Economic ă;
52. Gheorghe, C. (2012), Finan țele întreprinderii , Editura Universit ății Transilvania din Bra șov;
53. Gorchels, L. (2007 ), Product manager’s guide, III. edition (Ghidul ma nagerului de produs, Editia a III-a).
Bucure ști: Editura Rosetti Educational;
54. Goschin, Z. (1996) Eficien ța economic ă în sfera cercet ării știin țifice . Editura Funda ției Andrei Șaguna,
Constan ța;
55. Goto, A. (1987), Technology policy in Japan:a short review. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V.,
Amsterdam 5, pp 269-279;
56. Grigora ș, M. (2010), Managementul proiectelor și politici de absorb ție a fondurilor pentru cercetare știin țific ă
(Project Management and absorption policies for sci entific research). PhD thesis. Cluj-Napoca: Universitatea
de Știin țe Agricole și Medicin ă Veterinar ă , p. 367;
57. Hodson, W., K .(1992), Maynard’s Industrial Engineering Handbook , Edi ția a IV-a, Mc.Graw-Hill, Inc. USA.;
58. Iancu, Ș. (2010), Managementul inov ării;

245
59. Imai, H., Kikuchi, K., and Miyakoshi, M., (1998), Unattainable Solutions of a Fuzzy Relation Equation . Fuzzy
Sets and Systems, 99, pp 193-196;
60. Institulul Na țional de Statistic ă (2013), Comunicat de pres ă, Nr. 277 din 12 noiembrie . Bucure ști, p1-3;
61. Ivan, M. (2002) , Ingineria Sistemelor de Produc ție , Universitatea Transilvania, 2002;
62. Kandasamy, V., Samarandache, F., Kandasamy, K. (200 9) Reservation for other Backward classes in Indian
Central Government Institutions like IITS, IIMS and AIIMS – a study of the role of Media using fuzzy s uper
FRM Models. Editura CuArt, Slatina;
63. Kandasamy, V., Samarandache, F. (2013), Fuzzy Neutrosophic Models for Social Scientists . Educational
Publisher Inc., Ohio;
64. Kandasamy, V. and Yasmin S., (2000), Knowledge processing using Fuzzy relational Maps . Ultra Sci. of Phyl.
Sciences , 12, pp 242-245;
65. Landau, D.P., Binder, K.. (2000), A guide to Monte Carlo simulations in statistical p hysics . Cambridge, New-
York: Cambridge University Press;
66. Le Merriam-Webster Online – Dic ționar online; http://www.merriam-webster.com/ , accesat pe 23.06.2014;
67. Lim, C., Han, S., Ito, H. (2013 ), Capability building through innovation for unser ved lower end mega markets.
Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., 33, pp 391-401;
68. Liviu, M. (1994), Management general și industrial. Târgu-Mure ș: Universitatea Tehnic ă, p 56-59;
69. Lucey, T.(2001), Administrarea afacerilor , Ed. Tehnic ă;
70. Mahroum, S., Al-Saleh, Y (2013), Towards a functional framework for measuring nation al innovation efficacy.
Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., 33, pp 320-332;
71. Mares, D., Craciunescu, D. (1973), Economia cercet ării si dezvolt ării produselor . Timi șoara: Ed. Facla;
72. Mariotti, S., Glackin, C. (2012), Antreprenoriat-Lansarea și administrarea unei afaceri . Bucure ști: Ed. Bizzkit;
73. Marinescu, R.D., Iliescu, M., Grecu, I. (2003), The economic analyze in the industrial organization s from the
domain of classic and nonconventional technological systems (Analiza economic în organiza țiile industrial din
domeniul sistemelor tehnologice clasice și neconven ționale). Bucure ști: Editura BREN;
74. Maynard, H., B. (1977), Industrial Engineering Handbook , Mc.Graw-Hill, Inc. USA.;
75. Michael, L., G.(2003), Lean Six Sigma for Service , New York: Ed. Mc Gram-Hill;
76. Ministerul Dezvolt ării, Lucr ărilor Publice și Locuin țelor (2007), Program Opera țional Regional 2007-
2013(POR). Bucure ști, p5, p 96-100;
77. Ministerul Fondurilor Europene (2014), Program Opera țional Competitivitate 2014-2020 (POC),
http://www.fonduri-ue.ro/res/filepicker_users/cd25a 597fd-62/2014-2020/po/VO.POC.2014-2020.pdf , accesat
pe 13.08.2014;
78. Ministerul Fondurilor Europene (2014), Program Opera țional Asisten ță Tehnic ă 2014-2020 (POAT)
http://www.fonduri-ue.ro/res/filepicker_users/cd25a 597fd-62/2014-2020/po/VO.POAT.2014-2020.pdf , accesat
pe 13.08.2014;
79. Moga, M. (2012), Un concept de firm ă inovatoare amplasat pe acoperi șul blocurilor- An innovative firm
concept, located on the roof of blocks, Creativitate și Inventic ă Nr.4;

246
80. Moga, M., Bogdan, L. (2013), Analitic aspects of innovation and infrastructure , Confenri ța Managerial
Challenges of the Contemporary Society, 6th edition , Vol.5, 2013, p 171-174;
81. Moga, M. , Calefariu, G. (2012), Teoria jocurilor ca metod ă utilizabil ă în studiul cercet ării-dezvolt ării – Game
theory as a method used in the study of research an d development , Revista Recent, Vol. 13 (2012), No. 3 (36),
November 2012, p 317-323, http://www.recentonline.r o/no_036.htm;
82. Moga, M. , Calefariu, G. (2013), Some aspects of research and development at enterpr ises at regional, country
and European level, Revista Review of Air Force Academy, Vol XI, No 1( 23) 2013, p 117-120,
http://www.afahc.ro/revista/arhiva.html;
83. Moga, M. , Calefariu, G. (2013), Analitic aspects of creativity, innovation, researc h and development , Revista
Academic Journal of Manufacturing Engineering, Vol XI, 1/2013, p 78-83,
http://www.eng.upt.ro/auif/ajme.php.
84. Moga, M ., Calefariu, G., Smarandache, F., Sarbu, F-A., Bog dan, L., (2014), Determining the duration of R&D
processes through Monte Carlo simulation, Conference Proceedings of IManE2014 in Applied Mec hanics and
Materials, Vol 657(2014), p 886-890;
85. Moga, M. , Calefariu, G., Sârbu, F-A. (2014), Modeling the behavior of participants in the resear ch and
development process using Game Theory, Modern Computer Application in Science and Educati on,
Proceedings of the 14th International Conference on Applied Computer Science and Proceedings of the 2n d
International Conference on Computer Supported Educ ation, Cambridge, MA, USA, January 29-31, 2014, p
132-140;
86. Moga, M. , Calefariu, G., Sârbu, F-A. (2014), The Role of Research and Development in the Central Region of
Romania using Fuzzy Super FRM Model , Advances in environmental sciences, development a nd chemistry,
Proceedings of the 2014 International Conference on Energy, Environment, Development and Economics
(EEDS 2014), Proceedings of the 2014 International Conference on Geology and Seismology (GESE 2014),
Proceedings of the 2014 International Conference on Maritime and Naval Science and Engineering (MANASE
2014), Proceedings of the 2014 International Confer ence on Water Resources, Hydraulics & Hydrology (WH H
2014), Proceedings of the 2014 International Confer ence on Chemistry and Chemical Engineering (CCE 201 4),
Santorini Island, Greece, July 17-21, 2014, p 371- 374;
87. Moga, M., Calefariu, G., Sârbu, F-A. (2014), Statistical ana lysis of R & D costs at regional level in Romania
(2009) and its correlation with GDP and GVA, Procee dings in Manufacturing Systems, Volume 9, Issue 3,
2014, p 169-174;
88. Nagî ț, Gh. (2001), Inovare tehnologic ă. Chi șin ău: Ed.Tehnica-INFO, p.56;
89. Nicolescu, O., Nicolescu, C.(2008), Intreprenoriatul și managementul întreprinderilor mici și mijlocii ,
Bucure ști: Ed. Tehnic ă;
90. Paicu, G. (2011), Creativitate . Ia și: Editura PIM, ISBN 978-606-13-0502-5, p 29, p 35, p 154-216;
91. Perez, S. E., Zachrich, G., Cockburn, M. (2000), Monte Carlo Simulation for Determination of the Str eam
Function. Computer Applications in Engineering Education, vo lume 8, issue 1;
92. Petcu, N. (2005), Statistica în turism 2005. Teorie și aplica ții. Cluj-Napoca: Editura albastr ă, p 11-14, 54-60;

247
93. Planul de dezvoltare al regiunii centru pentru peri oada 2007-2013 . (2008), p 99-121;
94. Popa, I. (2004), Management strategic . Bucure ști: Editura Economic ă, p 19-82, p 204-205;
95. Radu, I., Vl ădeanu, D., Urs ăcescu, M., Cioc, M., Burlacu, S., Ioni ță , F., (2005) Sisteme informatice în
managementul resurselor umane . curs, Facultatea de Management ASE, Bucure ști;
96. Roberts, E. B. (2007), Managing Invention and Innovation . In: Research-Technology Management. January
2007, 50 (1), p.35-54;
97. Rogers, E-M. (2003), Diffusion of Innovations . 5th Edition. New-York: Free Press;
98. Roja, A-I. (2011), Rolul re țelelor de inovare în cre șterea competitivit ății regionale . Buletinul AGIR nr. 2/2011,
aprilie-iunie, p 102-106;
99. Rusu, C., et al.(2002), Manual de inginerie economic ă: comer ț intern și interna țional. Cluj-Napoca: Editura
Dacia, p 436-437;
100. Scarlat, E., Chiri ță N.(1997), Sisteme cibernetice ale economiei de pia ță , Ed. Economic ă.
101. Sharp, M. (1987), National policies towards biotechnology. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V.,
Amsterdam 5, pp 281-304;
102. Simonescu, A., et al. (2001) Manual de inginerie economic ă: management general . Cluj-Napoca: Editura Dacia,
p 510-512;
103. Sîrbu, J. (2012), Curs: Func țiunea de cercetare-dezvoltare. Universitatea Bogdan Voda, Cluj-Napoca;
104. Strategia na țional ă de cercetare, dezvoltare și inovare 2014 – 2020 (2014)
http://www.research.ro/ro/articol/3343/strategia-na tionala-de-cercetare-si-inovare-2014-2020 ,accesat pe
13.08.2013;
105. Stroie, O., Bala, G., Cioc ănel A- B.(2013) Modele de analiz ă a inov ării in contextul politicilor de dezvoltare
regionala
http://conferinta2013.academiacomerciala.ro/_VOLCON F2013PDF/volumconferinta/Modele%20de%20analiz
a%20a%20inovarii_Storie.pdf , accesat pe 10.08.2014;
106. Tempelmaier, H., Kuhn, H. (1999), Flexible Manufacturing Systems , John Wiely & Sons, Inc. New York.
107. Torrance, E.P. (1966), The Torrance Tests of Creative Thinking-Norms-Techn ical Manual Research Edition .
Princeton NJ: Personnel Press;
108. Tidd, J. et al (2001), Managing Innovation . New York: John Wiley & Sons, 2th Edition;
109. Turrell, M., Lindow Y. (2003), The Innovation Pipeline . Imaginatik Research White Paper;
110. Uniunea European ă, Guvernul României, Ghid pentru evaluarea impactului inov ării și transferului tehnologic
în plan economic și social http://www.romaniainoveaza.ro/media/Resurse/24120%2 0-%20Activ.2%20-
%20Ghid%20evaluare%20impact%20%20%28A.6.2%29.pdf , accesat pe 10.08.2014;
111. Verbeek, A., Zimmerman, E., Andries, P. Linking Science to Technology . Bibliographic References in Patents,
vol.3, European Commission research 1993-2003;
112. Webster's Encyclopedic Unabriged Dictionary of the English Language . New York, Gramercy Books, 1996.
113. Zadeh L.A. (1965), Fuzzy Sets . Inform. And Control, pp 338-353;
114. *** Comisia European ă, http://ec.europa.eu/research/leaflets/fp7/index_r o.html ;

248
115. *** Frascati Manual.(2002) Proposed standard practice for surveys on research and experimental development.
OECD.
116. ***INNOBAROMETRU, Cheltuieli de cercetare și dezvoltare (C&D) în afaceri (% din PIB). Sursa:
http://inno.aitt.md/investi%C5%A3iile-firmelor/chel tuielile-de-cercetare-%C5%9Fi-dezvoltare-cd-%C3%AEn –
afaceri-din-pib ;
117. ***http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_ UE.html , accesat pe 03.03.2012;
118. ***http://cursdeguvernare.ro/topul-absorbtiei-fondu rilor-ue-bucuresti-ilfov-codasa-regiunilor-de-
dezvoltare.html , accesat pe 19.05.2014.
119. ***(http://www.adrcentru.ro/Lista.aspx?t=ADElaborar e%20PDR%202014-2020, accesat pe 21.07.2013).

249
ANEXE
ANEXA 1 Chestionar

Cercetare cantitativ ă privind activitatea de cercetare-dezvoltare
la nivelul regional din România

Bun ă ziua! M ă numesc Moga Monika, sunt doctorand la Universitate a Transilvania din Bra șov, Facultatea de
Inginerie Tehnologic ă și Management Industrial, și realizez o cercetare legat ă de activitatea de cercetare-dezvoltare
la nivelul regional din România. Acest studiu are c a scop măsurarea resurselor destinate cercet ării-dezvolt ării la
nivelul regional din România și ob ținerea unor date primare, care vor avea un rol impo rtant în luarea deciziilor potrivite
pentru cre șterea competitivit ății și dezvolt ării economiei bazate pe cunoa ștere. Sfera de cuprindere este format ă din
întreprinderile, organiza țiile și institu țiile care au activitate de cercetare-dezvoltare la nivelul regional în România.
Rezultatele cercet ării vor fi utilizate în luarea deciziilor pentru de zvoltarea domeniului știin ței și tehnologiei, pentru
analizarea mediului de afaceri, pentru planificarea economic ă pe termen scurt și lung. Totodat ă, aceste date vor fi
utilizate în realizarea unei teze de doctorat, avân d ca titlul: Managementul cercet ării-dezvolt ării la nivelul regional,
precum și în publica ții știin țifice . Vă asigur ăm ca r ăspunsurile dumneavoastr ă vor r ămâne confiden țiale și vor fi folosite
strict în scopuri de cercetare. Rezultatele cercet ării v ă vor fi puse la dispozi ție prin rezumatul tezei de doctorat și prin
publica țiile aferente.

1. Informa ții generale despre întreprindere, institu ție, organiza ție

1.1 În care jude ț este localizat sediul întreprinderii, institu ției, organizației ?

__ Bra șov

__ Covasna

__ Harghita

__ Sibiu

__ Alba

__ Mure ș

250
1.2 De când func ționeaz ă întreprinderea, organiza ția, institu ția dvs.?(Anul)

……………………………………………………………………………………..

1.3 Întreprinderea, organiza ția, institu ția dvs. în perioada 2010-2012, a introdus:

__ un produs nou
__ un nou proces de fabrica ție
__ o metod ă de organizare nou ă
__ sau o abordare nou ă de marketing

1.4 Cifra de afaceri a întreprinderii în perioada 2010- 2012?
(Se completeaz ă doar de întreprinderi)

Anul 2010 Anul 2011
…………………………………………… ……. …………………………………………… ……

Anul 2012
…………………………………………… …….

1.5 Care este aria geografic ă în care a ți ac ționat în perioada 2010-2012?
(Se completeaz ă doar de întreprinderi)

__ Local ă

__
Regional

__ Na țional ă

__ Ale Uniunii Europene (UE)

__ Alte pie țe (în afara UE)

251
1.6 Vă rog s ă preciza ți num ărul de angaja ți, în 2012.

__ 0-9 persoane

__ 10-49 persoane

__ 50-249 persoane

__ 250 și peste

1.7 Întreprinderea, institu ția, organiza ția dvs., în 2012, a avut activitate de
cercetare-dezvoltare?

DA __ Dac ă DA, v ă rug ăm s ă completa ți în continuare chestionarul

NU __ Dac ă NU, v ă rug ăm s ă s ări ți la întrebarea nr. 2.12

2. Cheltuielile destinate activit ății de cercetare-dezvoltare

2.1 Vă rog s ă prezenta ți structura cheltuielilor pentru activitatea de cer cetare-
dezvoltare, în anul 2012.

Ron pre țuri curente (f ără TVA)
1. Cheltuieli C-D curente
(rd. 2+rd. 3+rd. 4)
2. Cheltuieli de personal
3. Cheltuieli materiale
4. Alte cheltuieli curente pentru C-D
5. Cheltuieli de capital
(rd. 6+rd. 8+rd. 9+rd. 10)
6. Cheltuieli cu terenuri și construc ții
din care: terenuri

7. Cheltuieli cu echipamente și aparatur ă
8. Cheltuieli cu achizi ție software pentru C-D
9. Alte cheltuieli de capital pentru C-D
10. Total cheltuieli C-D
(rd. 1+rd. 5)

252
2.2 Vă rog s ă prezenta ți distribu ția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare pe
diferite tipuri de cercetare, la nivelul anului 201 2.

Ron pre țuri curente (f ără TVA)
1. Total
(rd. 2+rd. 3+rd. 4)
2. Cercetare fundamental ă
3. Cercetare aplicativ ă
4. Dezvoltare experimental ă

2.3 Vă rog s ă prezenta ți sursele de finan țare ale cheltuielilor totale de cercetare-
dezvoltare, în anul 2012.

Ron pre țuri curente (f ără TVA)
1. To tal surse
(rd. 2+rd. 6+rd. 7+rd. 8+rd. 9+rd.10)
2. Întreprinderi cu activitate economic ă
( rd.3+ rd.4+ rd.5) din care:
3. surse proprii
4. întreprinderi care apar țin aceluia și grup
5. alte întreprinderi
6. Fonduri publice
7. Unit ăti din înv ățământul superior
8. Organiza ții private non-profit
9. Din str ăin ătate
10. Alte surse (inclusiv credite)

2.4 Vă rog s ă prezenta ți distribu ția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare
finan țate din str ăin ătate, dup ă tipul unit ății/institu ției finan țatoare, la nivelul
anului 2012?

Ron pre țuri curente (f ără TVA)
1. Total finan țare din str ăin ătate
(rd. 2+rd. 5+rd.6+rd.7+rd. 8+rd. 10)
2. Întreprinderi cu activitate economic ă
(rd. 3+rd. 4) din care :
3. întreprinderi /un it ăți care apar țin
aceluia și grup
4. alte întreprinderi / unit ăți
5. Alte guverne na ționale
6. Unit ăți din înv ăță mântul superior
7. Organiza ții private non-profit

253
8. Comunitatea European ă:
din care: finan țare nerambursabil ă

9. Organisme interna ționale
10. Altele decât cele nominalizate

2.5 Vă rog s ă prezenta ți num ărul proiectelor de cercetare-dezvoltare și cheltuielile
aferente programelor de cercetare-dezvoltare, pe su rse de finan țare, în anul
2012?

Surse de finan țare Proiecte C-D
(num ăr) Cheltuieli totale C-D
lei pre țuri curente (f ără TVA)
1. Total surse de finan țare
(rd .2+rd. 3+rd. 6+rd.7)
2. Surse proprii
3. Fonduri publice:
(rd .4+5) din care:
4. Granturi
5. Alte programe
6. Surse din str ăin ătate
din care: de la Comunitatea
European ă

7. de la Comunitatea European ă

2.6 Ați achizi ționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii dvs., în 2012?

DA __

NU __ vă rug ăm trece ți la întrebarea 2.8

2.7 Dac ă DA, care a fost totalul cheltuielilor pentru activ itatea de cercetare-
dezvoltare externalizat ă?

Ron pre țuri curente (f ără TVA)
1. Total cheltuieli pentru achizi ții C -D (rd .2+ rd.
3)
2. Cheltuieli pentru achizi ții C-D de la alte
întreprinderi sau organiza ții de cercetare publice sau
private, din României
3. Cheltuieli pentru achizi ții C-D de la alte
întreprinderi sau organiza ții de cercetare publice sau
private, din afara României

254
2.8 Vă rug ăm s ă alege ți un domeniu știin țific specific activit ății de cercetare-
dezvoltare din întreprinderea dvs. din lista de mai jos, aferent anului 2012?

Domeniul știin țific

__ Știin țe naturale și exacte

__ Știin țe inginere ști și tehnologice

__ Știin țe medicale și de s ănătate

__ Știin țe agricole

__ Știin țe sociale și economice

__ Știin țe umaniste

2.9 Vă rog s ă men ționa ți num ărul angaja ților care, în anul 2012 au lucrat în
activitatea de cercetare-dezvoltare ?
Total salaria ți în activitatea de cercetare-
dezvoltare ………………………
din care femei ………………………

2.10 Ce preg ătire profesional ă au salaria ții care, în 2012 au participat în activitatea
de cercetare-dezvoltare?

__ Liceu

__ Studii postliceale

__ Studii universitare

__ Studii postuniversitare

2.11 Personalul angajat, în anul 2012, în activitatea de cercetarea-dezvoltare s-a
încadrat ca:

__ Cercet ători

__ Tehnicieni

__ Alte categorii

255

2.12 Inten ționa ți s ă desf ăș ura ți activit ăți de cercetare – dezvoltare, în 2013?

__ DA

__ NU

Vă mul țumesc pentru timpul acordat complet ării acestui chestionar.

256
ANEXA 2 Scurt rezumat al tezei (Lb. român ă și lb. englez ă)

Teza de doctorat intitulat: Managementul cercet ării-dezvolt ării la nivelul regional, ofer ă atât
solu ții teoretice cât și metode și modele practice utilizabile în studiul, moderniza rea și
îmbun ătățirea activit ății de cercetare-dezvoltare la nivel regional. Lucra rea include IX
capitole, grupate în III p ărți majore pornind de la stadiul actual a C&D în Regi unea Centru,
prin contribu ții teoretice în studiul fenomenelor de C&D și cercet ări experimentale și studii
de caz în aplicarea proceselor de CDI, pân ă la concluzii finale și contribu ții originale. În cap.
I se prezint ă considera țiile privind C&D la nivel interna țional și local. Cap. II cuprinde
principalele metode și modele utilizate în studiul C&D. În cap. III se prezint ă obiectivele
tezei. Cap. IV cuprinde analiza rezultatelor și luarea deciziilor în procesele de C&D, în timp
ce în cap. V se determin ă costurile proceselor de C&D. În cap. VI se prezint ă metode de
măsurarea a performan țelor în C&D, iar în cap. VII se contureaz ă rela ția dintre nivelul C&D
și strategia de dezvoltare a întreprinderilor. În ca p. VIII se prezint ă rezultatele ob ținute prin
utilizarea de diverse metode și modele în studiul C&D. Cap. IX cuprinde cercetare a de
marketing asupra activit ății de C&D la nivel regional.

This PhD. thesis entitled: Management of research a nd development at the regional level,
offers both theoretical solutions and practical mod els and methods useful in the study,
modernization and improvement of R&D at regional le vel. The paper includes IX chapters,
grouped into III major parts starting with the curr ent state of R & D in the Centre Region of
Romania continuing with theoretical contributions i n the study of R & D and with
experimental researches and case studies in the app lication of RDI processes, ending with the
conclusions and original contributions. Chap. I pre sents considerations on R & D at
international and local level. Chap. II contains th e main methods and models used in the
study of R & D. The thesis objectives are presented in chap. III. Chap. IV contains the
analysis of results and decision making processes o f R & D, while in chap. V are determined
the costs of R & D processes. Chap. VI presents met hods for performance measurement in R
& D and chap. VII outlines the relationship between the R & D level and the development
strategy of enterprises. Chap. VIII presents the re sults obtained using different methods and
models in the study of R & D. Chapter IX includes t he marketing research on R & D
activities at the regional level.

257
ANEXA 3 CV al autoarei
INFORMA ȚII PERSONALE Moga Monika

Lăcr ămioarei nr.7/35/A/19 Sfântu Gheorghe, 520085, Români a
0367402160 0752427776
moga_monika@yahoo.com
Sexul feminin | Data na șterii 07/03/1986 | Na ționalitatea Român ă

EXPERIEN ȚA PROFESIONAL Ă

EDUCA ȚIE ȘI FORMARE

COMPETEN ΤE PERSONALE
2011-2012 Profesor
Școala General ă Tatrangi Sándor din Ozun
▪ Instruirea și educarea copiilor între 6 – 18 ani în conformitat e cu cerin țele Legii
înv ăță mântului.
2008-2010 Cadru Didactic Asociat
Universitatea Babe ș-Bolyai din Cluj- Napoca, Extensiunea Universitar ă din Sfântu
Gheorghe
▪ Preg ătirea suporturilor de cursuri, coordonarea seminari ilor, sarcini organizatorice și
administrative.
2008 Referent în economie
Camera de Comer ț și Industrie Covasna
▪ Întocmirea ordinelor de plata, verificarea pe docum entele care stau la baza pl ăților .
Noiembrie 2010 – Februarie 2011 Managementul productivit ății și competitivit ății IMM-urilor
Universitatea “Petru Maior” și Extensiunea “Babe ș-Bolyai” din Sfântu Gheorghe
▪ Managementul productivit ății; Competitivitate economic ă și indicatori de Performan ță .
09 August 2010 – 30 august 2010 Titlul de formator
Ministerul Educa ției, Cercet ării și a Tineretului, SC. Fontium SRL.
▪ Preg ătirea form ării; Realizarea activit ăților de formare; Evaluarea participan ților la formare.
2008-2010 Titlul de Master în domeniul Managementului
Universitatea „Babe ș-Bolyai” din Cluj-Napoca, Facultatea de Știin țe Economice și Gestiunea
Afacerilor
▪ Marketing strategic; Contabilitate pentru manageri; Managementul proiectelor; Teoria jocurilor.
2005-2008 Titlul de Economist în domeniul Economia Firmei
Universitatea „Babe ș-Bolyai” din Cluj-Napoca, Facultatea de Știin țe Economice și Gestiunea
Afacerilor
▪ Macroeconomie; Management; Marketing; Contabilitate ; Managementul Produc ției.
Limba(i) matern ă(e) Maghiar ă
Alte limbi str ăine cunoscute ΙNΤELEGERE VORBIRE SCRIERE
Ascultare Citire Participare la
conversa ție Discurs oral
Englez ă C2 C2 C1 C1 B2
LCCI International Qualifications .
Francez ă A2 A2 A2 A2 A2

Niveluri: A1/2: Utilizator elementar – B1/2: Utilizator independent – C1/2: Utilizator e xperimentat
Cadrul european comun de referin ță pentru limbi str ăine

258
PERSONAL INFORMATION Moga Monika

Lăcr ămioarei 35/ A/19 Sfântu Gheorghe, 520085, Covasna
0367402160 0752427776
moga_monika@yahoo.com
Sex female | Date of birth 07/03/1986 | Nationality Romanian

WORK EXPERIENCE

EDUCATION AND TRAINING

PERSONAL SKILLS

2011-2012 Professor
“Tatrangi Sandor” General School, Ozun
▪ Training and education of children between 6-18 yea rs in accordance with the Education
Law.
2008-2010 Associate Professor
Babes-Bolyai University of Cluj-Napoca, University Extension in Saint George
▪ Preparation of course supports, coordinating semina rs, organizational and administrative
tasks.
2008 Referent in economics
Chamber of Commerce and Industry Covasna
▪ Preparation of payment orders, verification of docu ments underlying the payments.
November 2010 – February 2011 Productivity management and competitiveness of SMEs
University "Petru Maior" and the Extention of the " Babes-Bolyai" University in Saint George
▪ Productivity management; Managerial Communication; Product Management and
Marketing.
09 August 2010 – 30 August 2010 Trainer course
Ministry of Education, Research and Youth, FONTIUM
▪ Preparing trainings; Applying special training meth ods and techniques; Training marketing.
2008-2010 Master's degree Management
"Babes-Bolyai" University of Cluj-Napoca, Faculty o f Economics and Business Administration
▪ Strategic Marketing; Accounting for Managers; Proj ect Management; Game theory with
applications.
2005-2008 Title of economist
"Babes-Bolyai" University of Cluj-Napoca, Faculty o f Economics and Business Administration
▪ Macroeconomics; Management; Marketing; Accounting; Production management;
Mother tongue(s) Hungarian
Other language(s) UNDERSTANDING SPEAKING WRITING
Listening Reading Spoken interaction Spoken prod uction
English C2 C2 C1 C1 B2
LCCI International Qualifications
French A2 A2 A2 A2 A2
Levels: A1/2: Basic user – B1/2: Independent user – C1/2 Proficient user
Common European Framework of Reference for Language s

259
DECLARA ȚIE

Subsemna ții: Moga A. Monika
(nume și prenume doctorand)

în calitate de

student – doctorand al IOSUD: Universitatea “Transilvania” din Bra șov
(denumire IOSUD)

autor al tezei de doctorat cu titlul: Managementul cercet ării-dezvolt ării la nivelul regional
(titlul tezei de doctorat)

și

Calefariu Gavril ă
(nume si prenume conducator doctorat)

în calitate de Conduc ător de doctorat al autorului tezei

la institu ția Universitatea “Transilvania” din Bra șov
(denumire institutie)

declar ăm pe proprie r ăspundere c ă am luat la cuno știn ță de prevederile art.143 alin (4) si (5) *
și art. 170** din Legea educa ției na ționale nr.1/2011 și ale art. 65, alin.5 – 7***, art. 66, alin
(2)**** din Hot ărârea Guvernului nr.681/2011 privind aprobarea Codu lui Studiilor
universitare de doctorat și ne asum ăm consecin țele nerespect ării acestora.

Student doctorand Conduc ător de doctorat

((4 )indrumatorii lucr ărilor de licen ță , de diplom ă, de diserta ție, de doctorat r ăspund solidar cu autorii acestora
de asigurarea originalit ății con ținutului acestora
(5) este interzis ă comercializarea de lucr ări șptiin țifice în vederea facilit ării falsific ării de c ătre cump ărător a
calit ății de autor al unei lucr ări de licen ță , de diplom ă, de diserta ție sau de doctorat.

260
** (1) În cazul nerespect ării standardelor de calitate sau de etic ă profesional ă, Ministerul Educa ției, Cercet ării,
Tineretului și Sportului, pe baza unor rapoarte externe de evalu are, întocmite, dup ă caz, de CNATDCU, de
CNCS, de Consiliul de etic ă și management universitar sau de Consiliul Na țional de Etic ă a Cercet ării
Știin țifice, Dezvolt ării Tehnologice și Inov ării, poate lua urm ătoarele m ăsuri, alternativ sau simultan:
a) C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Le gislatie\temp\00137318.HTM –
#retragerea calit ății de conduc ător de doctorat;
b) C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Le gislatie\temp\00137318.HTM –
#retragerea titlului de doctor;
c) C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Le gislatie\temp\00137318.HTM –
#retragerea acredit ării școlii doctorale, ceea ce implic ă retragerea dreptului școlii doctorale de a
organiza concurs de admitere pentru selectarea de n oi studen ți-doctoranzi.
C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Le gislatie\temp\00137318.HTM –
#(2) Reacreditarea școlii doctorale se poate ob ține dup ă cel pu țin 5 ani de la pierderea acestei calit ăți, numai în
urma relu ării procesului de acreditare, conform art. 158.
C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Le gislatie\temp\00137318.HTM –
#(3) Redobândirea calit ății de conduc ător de doctorat se poate ob ține dup ă cel pu țin 5 ani de la pierderea acestei
calit ăți, la propunerea IOSUD, pe baza unui raport de eval uare intern ă, ale c ărui aprecieri sunt validate printr-o
evaluare extern ă efectuat ă de CNATDCU. Rezultatele pozitive ale acestor proce duri sunt condi ții necesare
pentru aprobare din partea Ministerului Educa ției, Cercet ării, Tineretului și Sportului.
C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Le gislatie\temp\00137318.HTM –
#(4) Conduc ătorii de doctorat sunt evalua ți o dat ă la 5 ani. Procedurile de evaluare sunt stabilite d e Ministerul
Educa ției, Cercet ării, Tineretului și Sportului, la propunerea CNATDCU.

***(5) teza de doctorat este o lucrare original ă, fiind obligatorie mentionarea sursei pentru orice material
preluat.
(6) studentul – doctorand este autorul tezei de doc torat și î și asum ă corectitudinea datelor și informa țiilor
prezentate în tez ă, precum și a opiniilor și demonstra țiilor exprimate în tez ă
(7) conduc ătorul de doctorat r ăspunde împreun ă cu autorul tezei de respectarea standardelor de ca litate sau de
etica profesional ă, inclusiv de asigurarea originalit ății con ținutului, conform art. 170 din Legea nr. 1/2011.

**** protec ția drepturilor de proprietate intelectual ă asupra tezei de doctorat se asigur ă în conformitate cu
prevederile legii.