Universitatea din Craiova [311450]

Universitatea Transilvania din Brașov

Școala Doctorală Interdisciplinară

Departament: Inginerie și Management Industrial

ec. MOGA A. Monika

TEZĂ DE DOCTORAT

Conducător științific

Prof.dr.ing. Gavrilă CALEFARIU

BRASOV, 2014

Investește în oameni!

FONDUL SOCIAL EUROPEAN

Programul Operațional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007 – 2013

Axa prioritară 1 „Educație și formare profesională în sprijinul creșterii economice și dezvoltării societății bazate pe cunoaștere”

Domeniul major de intervenție 1.5. „[anonimizat]”

Titlul proiectului: Burse doctorale si postdoctorale pentru cercetare de excelenta

Numărul de identificare al contractului: POSDRU/159/1.5/S/134378

Beneficiar: Universitatea Transilvania din Brașov

Partener: Brașov

ec. MOGA A. Monika

TEZĂ DE DOCTORAT

TITLU (română): [anonimizat] (engleza): Research and development management at the regional level

Domeniul de doctorat: Inginerie și Management

Comisia de analiză a tezei:

Prof.dr.ing. [anonimizat], Universitatea “Transilvania” din Brașov

Prof.dr.ing. [anonimizat] “Transilvania” din Brașov

Prof.dr.ing.,ec. [anonimizat].dr.ing. [anonimizat] “Politehnică” din București

Prof.dr.ing.,dr.ec.[anonimizat] “Transilvania” din Brașov

Data susținerii: 15/12/2014

[anonimizat] m-au ajutat pe parcursul studiilor doctorale precum și la elaborarea tezei de doctorat.

[anonimizat], domnului Prof. dr. ing. [anonimizat], [anonimizat], îndrumarea acordată pe parcursul celor trei ani de studii și de asemenea pe parcursul elaborării acestei lucrări.

[anonimizat]., dr. ec. Mircea BOȘCOIANU pentru susținerea și sfaturile acordate în cadrul examenelor pe parcursul celor trei ani de studii doctorale.

[anonimizat], Prof. univ. dr. ing., ec. [anonimizat]. univ. dr. ing. [anonimizat] o dată, Prof. dr. ing. dr. [anonimizat] a [anonimizat] a [anonimizat] a acesteia.

Mulțumesc prietenei mele dr. [anonimizat]-Napoca, [anonimizat]. De asemenea aș vrea să mulțumesc pentru colaborarea în elaborarea lucrărilor științifice domnului dr. Flavius Aurelian SÂRBU de la Universitatea Transilvania din Brașov și domnului dr. Gheorghe Cătălin pentru sfaturile competente pe care mi le-a dat..

[anonimizat].dr.ing. [anonimizat], Prof.dr.ing. [anonimizat], [anonimizat].

[anonimizat], [anonimizat], [anonimizat] parcursul acestor trei ani de studiu și Bunului Dumnezeu.

CUPRINS

LISTA DE tabele și figuri

LISTA DE ABREVIERI

INTRODUCERE

Teza de doctorat intitulată: Managementul cercetării-dezvoltării la nivelul regional, oferă atât soluții teoretice cât și metode și modele practice utilizabile în studiul, modernizarea și îmbunătățirea activității de cercetare-dezvoltare la nivel regional. Lucrarea de față contribuie la elaborarea de soluții privind dezvoltarea cercetării-dezvoltării regionale, prin metode și modele calitative și cantitative utile tuturor entităților (întreprinderi, organizații și instituții) preocupați de cercetarea fundamentală, aplicativă și dezvoltarea experimentală.

Teza de doctorat curpinde 9 capitole, grupate în trei părți majore, pornind de la stadiul actual a C&D (cercetare-dezvoltare) în regiunea Centru, continuând cu contribuții teoretice în studiul fenomenelor de C&D, precum și cu cercetări aplicative și studii de caz în domeniul proceselor de CDI (cercetare-dezvoltare-inovare), până la concluzii finale și contribuții originale.

În capitolul I se definesc conceptele de bază în domeniul C&D, se prezintă strategiile de abordare a cercetării-dezvoltării în Europa și raportul cu celelalte economii dezvoltate ale lumii, apoi se identifică stadiul cercetării-dezvoltării în România, la nivel regional (Regiunea Centru) și se prezintă principalele programe, planuri și strategii naționale și regionale actuale în domeniul C&D.

Capitolul II prezintă modelele utilizate în studiul C&D: teoria jocurilor, teoria matricelor Super Fuzzy, metoda Monte Carlo, metode pentru măsurarea capacității și gradului de inovare, modelul matricial a managementul inovării și metoda pentru măsurarea investițiilor în C&D – clasamentul anual a companiilor din România.

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

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

În capitolul VI se prezintă metode pentru măsurarea performanțelor în C&D, capitolul VII descrie relația dintre nivelul C&D și strategia de dezvoltare a întreprinderilor prin modelul cu preț de vânzare variabil și cantitate vândută constantă și modelul cu preț de vânzare constant și cantate vândută variabilă.

În capitolul VIII se analizează rezultatele obținute prin utilizarea modelului Super Fuzzy FRM, teoria jocurilor, metoda Monte Carlo, prin corelarea PIB-lui cu indexul de inovare a celor mai inovative țări din lume și prin corelarea cheltuielilor de C&D și VAB (Valoarea Adăugată Brută) din România în perioada 2009-2011.

Capitolul IX cuprinde cercetarea de marketing asupra activității de C&D la nivel regional (Regiunea Centru). În acest capitol se prezintă obiectivele și structura chestionarului, urmate de prelucrarea datelor obținute prin intermediul chestionarului și de identificarea ipotezelor cercetării precum și de validarea lor.

PARTEA I – A STADIUL ACTUAL AL PROBLEMATICII CERCETĂRII DEZVOLTĂRII ȘI AL SPECIFICULUI ACESTEIA ÎN REGIUNEA CENTRU

Cap. 1 Considerații privind cercetarea-dezvoltarea la nivel internațional și local

1.1 Concepte de bază în domeniul cercetării-dezvoltării și conținutul lor

Pentru a deveni factori eficienți ai creșterii și progresului economic guvernele solicită, tot mai mult, restructurarea sistemelor de cercetare și de învățământ superior, deoarece cunoașterea este privită ca resursă strategică cu enorme implicații geopolitice.

Deși instituțiile de învățământ superior și de cercetare au acționat mereu într-un mediu competitiv, noua economie globalizată a creat un mediu mai agresiv, cu noi reguli și provocări, la care aceste intituții trebuie să se alinieze. Acest mediu are impact semnificativ asupra profilului academic al instituțiilor de învățământ superior și al celor de cercetare.

1.1.1 Concepte de bază

„Trebuie să înțelegem că numai cu prețul unei dezvoltări intense a științei și tehnicii o națiune poate să trăiască fericită și puternică, că numai prin răspândirea gândirii sale și prin exportul realizărilor sale originale, ea își poate justifica existența sa liberă printre celelalte mari națiuni”

F. J. Curie

Este de reținut ca “invenție” și "inovație" sunt concepte care nu trebuie confundate. În opinia lui Ciumara (2011) invenția constă în crearea unei noi configurații, compoziții sau materiale, dispozitive sau procese (Ciumara, 2011).

O altă definiție dată de Fagerberg (2004) arată că invenția este prima apariție a unei noi idei pentru un nou produs sau proces, în timp ce inovația este prima comercializare a ideii noi (Fagerberg, 2004).

Inovația vizează o aplicare comercializabilă în practică a unei invenții, o integrare a invenției în practica economico-socială. În timp ce invenția este definită ca acțiunea de a imagina, a inventa, a crea ceva nou, sau facultatea de a descoperi ceva, de a crea prin imaginație, inovația se definește ca întregul proces care continuă de la emergența unei idei până la materializarea sa, prin cercetare de piață, dezvoltarea prototipului și primele faze de producție. O invenție nu devine o inovație până ce nu a trecut prin activități de producție și marketing și a fost comercializată pe piață (Chailan, 2008; Datta, 2013; Stroie, 2013; Lim, 2013). Astfel:

Edward B. Roberts (2007) definește conceptele de inovație și invenție printr-o abordare nuanțată care consideră că procesul de inovare este compus din două părți: generarea unei idei sau invenții și transformarea acelei idei într-o afacere sau altă aplicație utilă (Roberts, 2007) . Adică:

Procesul de exploatare se referă la eforturile de dezvoltare comercială a ideii sau invenției, aplicarea și transferul acestora, evaluarea, utilizarea, diseminarea și difuzarea rezultatelor bazate pe tehnologie. Iar procesul de invenție implică toate eforturile pentru a crea noi idei și a obține ca acestea "să funcționeze".

Putem concluziona că invenția reprezintă ideea protejată. Ideea inovativă nu aduce avantaje pentru întreprindere, nu are valoare economică pentru aceasta, fără comercializarea noilor produse inovative. Inovația se caracterizează prin abilitatea de a prelua valoarea economică din invenție.

Creativitatea a fost definită de multe ori, fără să fie formulată o definiție general valabilă. În continuare, sunt citate câteva definiții din dicționare de referință, precum și definiții propuse de experți din domeniul creativității.

În Dicționarul enciclopedic (1993) creativitatea este descrisă ca "trăsătură complexă a personalității umane, constând în capacitatea de a realiza ceva nou, original" (Dicționarul enciclopedic, 1993).

Dicționarul Webster (1996) oferă trei semnificații ale creativității: în primul rând starea sau calitatea de a fi creativ; în al doilea rând abilitatea de a transcende ideile, regulile, modelele, relațiile tradiționale și de a crea noi și semnificative idei, forme, metode, interpretări; originalitate sau imaginație; și în al treilea rând procesul prin care se utilizează abilitatea creativă (Webster’s Encyclopedic Unabriged Dictionary of the English Languange, 1996).

După Enciclopedia Britanică (2009) creativitatea este "abilitatea de a face sau, altfel spus, de a produce ceva nou, fie o nouă soluție a unei probleme, fie o nouă metodă sau un dispozitiv nou, sau un nou obiect artistic, ori o nouă formă artistică" (Encyclopedia Britannica, 2009).

Ellis Paul Torrance (1966) prezintă o definiție amplă a creativității: creativitatea este "un proces de sensibilizare la probleme, deficiențe, goluri în cunoștințe, elemente care lipsesc, dizarmonii etc.; identificarea dificultăților; căutarea de soluții sau formularea ipotezelor asupra deficiențelor: testarea și re-testarea acestor ipoteze și, posibil, modificarea și re-testarea lor, iar în final, comunicarea rezultatelor" (Torrance, 1966).

Profesorul și șeful Unității de Management Antreprenorial la Harvard Business School (SUA), Teresa M. Amabile, definește creativitatea ca "producerea de idei noi și utile în orice domeniu" al activității umane, de la științe la arte, în educație, în afaceri sau în viața cotidiană. Inovația constituie implementarea ideilor creative într-o organizație. Input-ul creativ este o parte esențială a rezolvării problemelor care apar în toate fazele procesului de inovație. Creativitatea persoanelor și echipelor "este o condiție necesară însă nu și suficientă pentru inovare" (Amabile et al, 1996).

În opinia autoarei Teresa M. Amabile (1997), cercetările sugerează că următoarii trei factori pot determina creativitatea individuală în orice situație: expertiza, competențe de gândire creativă și motivația (Amabile, 1997).

Florida, R. (2002) identifică trei "tipuri" de creativitate: creativitatea tehnologică (invenția), creativitatea economică (antreprenoriat) și creativitatea artistică/culturală. După el aceste dimensiuni se află în corelație, implicând procese de gândire comune și se completează reciproc (Florida, 2002).

Departamentul de Comerț și Industrie din Anglia definește creativitatea ca "producerea de noi idei care sunt corespunzătoare pentru scopurile unor afaceri particulare". Această definiție, consideră creativitatea ca fiind prima fază din procesul de inovare. Creativitatea are un rol important, de la proiectarea noilor produse și servicii până la introducerea lor în producție, marketingul și distribuția/livrarea acestora (Departamentul de Comerț și Industrie din Anglia).

Se poate concluziona că creativitatea este proprietate ființei umane care face posibilă crearea de produse tangibile și intangibile, reprezentând un progres în planul, economic, tehnologic și social.

După DEX (Dicționar Explicativ al limbii române), activitatea de cercetare se referă la producerea de noi cunoștințe, care pot fi noi numai dacă sunt recunoscute ca atare pe plan internațional. În caz contrar, nu poate fi vorba de o activitate de cercetare, ci de documentare (DEX).

Dezvoltarea, conform definiției date de DEX, este un proces de transformare, de schimbări cantitative și calitative care are mai multe faze ca: proiect, cercetare, realizare.

Delimitarea între cercetarea fundamentală, aplicativă și dezvoltare nu este întotdeauna ușor de realizat, deoarece există în realitate o permeabilitate, un flux continuu între ele, C&D constituind un întreg în care fiecare element este dependent de cel care îl precede și de cel care-i urmează. Este greu, dacă nu chiar imposibil, să se stabilească unde se sfârșește cercetarea și unde începe aplicarea industrială.

Funcțiunea de cercetare-dezvoltare poate fi definită ca ansamblul activităților care se desfășoară în cadrul întreprinderii în vederea realizării obiectivelor din domeniul producerii de noi idei și transformării ideilor în noutăți utile dezvoltării în viitor a acesteia.

Importanța funcțiunii de C&D constă în necesitatea adaptării permanente a întreprinderilor la noile cuceriri ale științei și tehnicii contemporane, datorită faptului că știința reprezintă un „vector al dezvoltării societății”.

Pe baza celor prezentate mai sus referitor la termenele de cercetare, dezvoltare și funcția de C&D, putem concluziona că cercetarea-dezvoltarea este procesul prin care invenția și creativitatea se transformă în inovație.

Inovația a fost definită de multe ori de diferiți specialiști, fără a fi găsită o definiție general acceptată. În DEX se menționează că inovația este: "o noutate, schimbare, prefacere, sau rezolvarea unei probleme de tehnică sau de organizare a muncii cu scopul îmbunătățirii (productivității) muncii, perfecționării tehnice sau raționalizării soluțiilor aplicate" (DEX).

Un alt dicționar descrie în felul următor inovația: "introducerea a ceva nou, sau o idee nouă, o metodă nouă sau un dispozitiv nou". Inovarea este un proces, iar inovația este rezultatul unui proces de inovare (dicționar Le Merriam-Webster Online).

Există și definiția dată de Azgaldov (2009) că "inovarea" este atât un proces cât și rezultatul acestui proces, adică există o polisemantică a termenului (Azgaldov, 2009).

Inovația nu se limitează la știință și tehnologie. În sens larg, inovația poate fi și socială, artistică, în domeniul administrativ, în afaceri și în îngrijirea medicală.

Invenția, creativitatea, cercetarea-dezvoltarea și inovația, reprezintă etapele procesului prin care invenția cu creativitatea umană se transformă prin procesul de cercetare-dezvoltare în inovație, acesta reprezentând ultima etapă prin care ideea – invenția aduce avantaje pentru întreprindere, creând valoare economică.

După cum se vede există o relație și o dependență strânsă între termenii prezentați din mai multe puncte de vedere, dar, în teză, folosirea termenului de C&D se referă la procesul de transformare a invenției și creativității umane în inovație.

Cercetarea științifică pornește de la cunoscut spre necunoscut, creând cunoștințe noi. De aceea, orice lucrare de cercetare trebuie să se limiteze la un scop precis, satisfăcând o necesitate teoretică sau practică (Florea, 1983:9).

Începutul oricărei lucrări de cercetare este dat de definirea a unei probleme, unei dificultăți, iar înlăturarea dificultății sau rezolvarea problemei poate fi definită ca fiind scopul lucrării de cercetare. În funcție de acest scop și de natura activității deosebim trei forme de cercetare.

Forme de cercetare

În opinia lui Florea (1983) principalele formele de cercetare sunt: cercetare fundamentală, cercetare aplicativă și dezvoltare tehnologică.

Cercetarea fundamentală are ca scop înțelegerea fenomenelor din societate și natură și stabilirea de noi legi științifice. De aceea, oricare lucrare de cercetare fundamentală pornește de la identificarea unei dificultăți teoretice care poate fi concretizată, printr-o muncă de explorare într-un domeniu necunoscut, sau printr-o activitate de a îmbogăți cunoștințele în domeniu. Caracterul esențial al acestei forme de cercetare îl constituie pătrunderea în secretele legilor naturii și societății și obținerea de noi informații, de aceea cercetarea fundamentală se valorifică prin publicarea și difuzarea rezultatelor (Florea, 1983:10).

Cercetarea aplicativă preia rezultatele cercetării fundamentale, pentru realizarea unor aplicații practice și rezolvarea unor probleme frecvente în activitatea economică și socială. Cercetarea aplicativă se descrie printr-o muncă de creație, de concepere și experimentare a unor noi produse și tehnologii pentru satisfacerea necesităților societății. Caracterul esențial îl constituie creația tehnico-științifică, inovarea tehnologică, pentru rezolvarea problemelor apărute în activitatea practică, astfel lucrările de cercetare aplicativă se valorifică prin brevete de invenție, modele și lucrări publicate cu rezultate teoretice și experimentale sau metode.

Dezvoltarea tehnologică se definește prin realizarea și optimizarea unor prototipuri sau procedee tehnologice noi, pornind de la rezultatele cercetării aplicative și ale experimentelor. Ea are scopuri ca: sporirea cantitativă și îmbunătățirea calității producției și scăderea prețului de cost. Dezvoltarea tehnologică este, deci, legată în mod direct de practică, ea nefiind încheiată înainte de a produce prototipul produsului nou sau stația pilot care să utilizeze noua tehnologie și nici înainte ca produsul sau tehnologia nouă să fie asimilate în producție. Caracterul său esențial este dat de aplicarea în practică a noutăților tehnice și prin asimilarea în producție a produselor și tehnologiilor noi (Florea, 1983:11).

În opinia lui Sharp (1987) toate guvernele, chiar și guvernul Statelor Unite, care a finanțat în mod tradițional doar cercetarea de fundamentală, se pune un accent tot mai mare pe "cercetare de fundamentală aplicată" și pe cercetare aplicată. Distincția dintre cele două este neclară: cercetarea aplicată efectuată în institute de cercetare academice sau finanțate de guvern este adesea considerată ca cercetare de fundamentală aplicată, în timp ce cercetarea de baza la firme este considerată ca cercetare aplicată (Sharp, 1987).

După definirea formelor de cercetare se poate afirma că există o strânsa interdependență între aceste tipuri de cercetare, și pentru asigurarea progresului economic și social, este necesară dezvoltarea paralelă a acestor forme.

Selecționarea și formularea problemei de cercetare

Selecționarea și formularea problemei este deosebit de importantă pentru cercetător. În afara faptului că știe că efectuează o cercetare fundamentală, aplicativă sau o dezvoltare tehnologică, trebuie să știe ce trebuie să găsească. Formularea exactă și completă a problemei este importantă deoarece arată cercetătorului ce trebuie să caute. Fiind prima fază a unei lucrări de cercetare, din ea decurge planificarea celorlalte faze, deci la final de ea depinde, calitatea și valoarea cercetării. Formularea corectă și precisă a unei probleme adesea ori este mai importantă decât rezolvarea ei, iar formularea ei incorectă, poate cauza ca problema să pară fără soluții. Alegerea și formularea problemei trebuie făcută de cercetător, deși dificultățile apar la beneficiarii cercetărilor. Pentru a evita riscul unei formulări incorecte se recomandă ca beneficiarii să se limiteze numai la semnalarea dificultăților și să lase pe cercetător formularea problemei (Florea, 1983:15).

O problemă de cercetare în opinia lui Florea (1983) reprezintă ceea ce trebuie aflat folosind procedee științifice. Această definiție subliniază faptul că problema de cercetare trebuie să aibă un obiectiv, și că acesta trebuie atins prin procedee științifice, dar problema trebuie să conțină și o serie de condiții sau restricții cu care se apreciază dacă obiectivul a fost atins și cât de bine s-a realizat aceasta. Trebuie menționate și unele informații și date sunt necesare pentru rezolvarea problemei.

Figura 1.1 Componentele problemei de cercetare

(Sursa: Elaborată după Florea, 1983)

Obiectivele problemelor de cercetare se grupează în mai multe categorii:

– pentru cercetarea fundamentală: descoperirea și explicarea unor fapte și fenomene, interpretarea originală, stabilirea unor noi relații;

– pentru cercetarea aplicativă: verificarea posibilităților de realizare practică, elaborarea unor noi metode de proiectare, elaborarea unor noi metode de organizare și conducere;

– pentru dezvoltarea tehnologică: proiectarea, realizarea prototipurilor și stațiilor pilot, optimizarea (Florea, 1983: 17).

În opinia lui Florea (1983) alegerea concretă a unui anume obiectiv, se face după anumite criterii, deoarece nu toate obiectivele au aceeași importanță.

Condițiile problemei de cercetare sunt criteriile după care se alege soluția, care corespunde cel mai bine obiectivului. Condițiile pot fi de natură diferită: condiții funcționale, tehnologice și economice, de natură ergonomică sau estetică. Datorită faptului că condițiile sunt numeroase și contradictorii este important ca, încă din etapa de formulare a problemei, să se identifice totalitatea lor. Identificarea condițiilor se face prin următoarele întrebări: ce trebuie să facă ? cu ce altceva ? unde trebuie să funcționeze ? când ? cum ? cât ?. Condițiile identificate trebuie în continuare prelucrate, astfel să răspundă la următoarele cerințe: să permită aprecierea, să permită alegerea compromisului optim între condițiile contradictorii.

Este necesară ierarhizarea condițiilor în ordinea importanței, deoarece în caz în care condițiile sunt numeroase importanța lor relativă nu mai este atât de evidentă. Ierarhia condițiilor poate fi stabilită cu ajutorul unui tabel cu dublă intrare, se așează condițiile în aceeași ordine pe orizontală și pe verticală și se compară între ele două câte două, se trece cifra 1(mai important) sau cifra 0 (mai puțin important). După ce se compară toate condițiile între ele, se face suma pe coloane și se stabilește ierarhia condițiilor în ordinea inversă a valorii sumelor.

Informațiile este important să se refere la: rezultatele obținute în cercetările teoretice; nivelul cercetărilor pe plan mondial; tendințele în dezvoltare; soluții analoage pe plan mondial; situația soluțiilor brevetate; licențele pentru soluțiile tehnice ale problemei și altele. În general aceste informații se obțin, prin documentare tehnico-științifică din cărți, brevete de invenție, articole, documentații de firmă. Evaluarea critică a informațiilor este de înțeles dacă luăm în considerație că ipotezele, aproximațiile și limitările sunt la fel de importante ca și concluziile unei lucrări de cercetare, pentru că acestea din urmă reprezintă o consecință a primelor (Florea, 1983:24).

Vorbind de cercetările experimentale, John Bernal afirma că randamentul cercetării științifice poate fi apreciat la cel mult 2%. Afirmația este adevărată dacă prin randament se înțelege procentul de teste semnificative din numărul total de teste organizate și nu efectele economice raportate la cheltuielile pentru cercetare, care depășesc cu mult 100%. Eficiența economică a cercetărilor depinde și de procentajul testelor semnificative, de aceea folosirea metodelor matematice pentru programarea și organizarea experimentelor reprezintă unul dintre mijloacele de creștere a procentajului (Florea, 1983:49).

Când al doilea război mondial sa încheiat, Japonia a constatat că este cu mult în urmă, din cauza izolării sale în timpul războiului. În plus, noi industrii au apărut și s-au dezvoltat în această perioadă, în țările dezvoltate, bazate pe noile tehnologii. Japonia a importat aceste tehnologii într-un mod semnificativ, acest proces reprezintă unul dintre exemplele cele mai de succes de transfer tehnologic internațional până în prezent. Tehnologia importată a permis industriei japoneze să reduce costurile și fabricarea de produse noi, jucând astfel un rol major ca motor de creștere economică rapidă. De exemplu, importul tehnologiei numit procesul L-D a permis producătorilor de oțel din Japonia să reducă costurile aproape la jumătate față de procedeul utilizat anterior. Un alt exemplu reprezintă importul de tehnologie petrochimică care a creat industria petrochimică inexistente anterior și care are acum vânzări de mai mult de 1300 de miliarde de yeni pe an (Goto, 1987:270).

În opinia lui Goto (1987) este important de reținut că motivul de bază care stă la baza transferului de tehnologie de succes a fost faptul că Japonia a avut deja propria sa tehnologie bazata pe C&D internă și există o corelație pozitivă clară între valoarea plăților pentru importul de tehnologie efectuat de către o industrie sau o firmă și a cheltuielilor de cercetare și dezvoltare realizate de acesta. Cei care au importat puternic tehnologie, au investit, de asemenea, masiv în cercetare și dezvoltare. C&D internă a fost esențială pentru a permite firmelor de a evalua, adapta și de a îmbunătăți tehnologia importată, precum și la acumularea unei baze tehnologice rațională. Acest lucru este în contrast evident cu SUA și în țările europene, în care tehnologia importată a fost folosită ca un substitut pentru tehnologiile indigene, mai degrabă decât ca o completare a acesteia așa cum a fost în Japonia (Goto, 1987:271).

Determinarea parametrului de optimizare

Parametrul de optimizare reprezintă o caracteristică a produsului sau tehnologiei care trebuie să atingă o valoare extremă. Alegerea sa este mai ușoară dacă problema a fost formulată corect, astfel parametrul de optimizare se va afla în fruntea ierarhiei condițiilor problemei. Parametrul de optimizare trebuie să îndeplinească anumite cerințe: este obligatoriu să fie o mărime măsurabilă exprimată printr-un singur număr, în același timp trebuie să fie eficace din punct de vedere statistic, să poată fi evaluat cu ajutorul unei scări codificate cu nivele clar perceptibile, trebuie să fie unic determinat, simplu, cu sens fizic și cuprinzător (Florea, 1983:55).

Determinarea factorilor

Factorii pot fi definiți ca variabile care pot lua la un anumit moment valori diferite și care, acționând asupra obiectului cercetării, pot influența valoarea parametrului de optimizare. Este important ca experimentul să fie cât mai simplu ca numărul factorilor să fie cât mai redus, deoarece măsura în care fiecare factor influențează parametrul de optimizare este diferită. La determinarea factorilor o primă cerință este identificarea și luarea în considerare a totalității acestora. Mai mult orice factor trebuie să fie neechivoc, adică să acționeze direct asupra obiectului cercetării. Factorii mai trebuie să fie mărimi măsurabile, să fie și controlabili, să fie compatibili. O cerință cel puțin la fel de importantă este și independența factorilor în cadrul complexului (Florea, 1983:58).

Selecționarea unui model

Prin model, în general, se înțelege funcția de răspuns: y = ƒ(x1, x2,…, xk), care leagă intrările de ieșirea sistemului cibernetic reprezentat de problema de optimizare. Dacă intrările sunt factorii și ieșirea este parametrul de optimizare, modelul este o reprezentare matematică a obiectului cercetării. Prin selecționarea unui model se înțelege alegerea formei funcției de răspuns și scrierea ecuației sale. După care se organizeze un experiment pentru stabilirea valorilor numerice ale coeficienților ecuației și rezolvarea problema pe cale matematică. Întrebarea este cum poate fi programat un experiment pentru a afla optimul cu eforturi minime ? Aceasta este o chestiune de strategie. O primă strategie de aflare a optimumului este aceea de a întocmi un tabel cu toate stările posibile și răspunsurile corespunzătoare ale sistemului. A doua strategie posibilă cuprinde alegerea aleatoare a unui anumit număr de stări și determinarea experimentală a răspunsurilor corespunzătoare cu speranța că printre acestea se află și starea optimă. A treia posibilitate necesită construirea a unui model matematic și utilizarea lui pentru a prevedea răspunsurile corespunzătoare stărilor care n-au fost studiate experimental (Florea, 1983:64).

Experimente factoriale

Scopul experimentelor factoriale este de a determina coeficienții modelelor matematice, luând în considerare toți factorii capabili să influențeze parametrul de optimizare. Este suficientă scrierea și rezolvarea unui sistem de ecuații ale cărui necunoscute să fie înșiși coeficienții pentru a afla valorile coeficienților. Ca sistemul să fie compatibil, numărul de ecuații trebuie sa fie egal cu numărul necunoscutelor, al coeficienților. Pentru determinarea coeficienților este suficientă organizarea unui experiment cu un număr de teste egal cu numărul coeficienților modelului. Pentru modelul liniar, numărul coeficienților este egal cu numărul factorilor plus un termen liber bo (Florea, 1983:75).

Scopul unui experiment este de a furniza anumite date spre interpretare, în vederea confirmării, infirmării sau precizării unor ipoteze. Pentru îndeplinirea scopului, experimentul se desfășoară într-o înlănțuire de acțiuni bine determinate:

Figura 1.2. Etapele unui experiment

(Sursa: Elaborat după Florea, 1983:92)

Prima etapă o constituie alegerea obiectului supus experimentării. Acesta poate fi un model experimental, o instalație pilot, o simplă probă sau eșantion. El trebuie supus unui control prin care i se verifică adecvarea la scopul și condițiile concrete ale testului.

A doua etapă este alegerea metodei și mijloacelor de experimentare. Un factor principal de progres în știință îl reprezintă perfecționarea metodelor și aparaturii experimentale, din punctele de vedere ale sensibilității și preciziei.

A treia etapă reprezintă programarea și organizarea experimentului. A patra etapa este cea a efectuării determinărilor sau măsurătorilor propriu zise. Procesul se încheie cu prelucrarea rezultatelor și determinarea erorilor, deoarece rezultatele își pierd semnificația fără o analiză a cauzelor și mărimii acestora (Florea, 1983:92).

Prelucrarea rezultatelor experimentale

Fiecare experiment conține un element de nedeterminare, astfel că dacă intervine o eroare experimentală, testele repetate nu dau rezultate care coincid total. Un test este repetat de mai multe ori, în condiții identice și apoi se calculează media aritmetică a tuturor rezultatelor (Florea, 1983:93). Pentru mai multa acuratețe, există și proceduri de eliminare a rezultatelor eronate.

Interpretarea rezultatelor

Se extrag din datele obținute toate informațiile posibile și se definesc concluziile corespunzătoare. Făcând afirmații care nu sunt o consecință directă a datelor experimentale se poate ajunge la concluzii false, de aceea sunt folosite metodele statistice de interpretare a rezultatelor, care elimină în mare parte aceste riscuri. Statistica a elaborat un număr mare de metode de interpretare a rezultatelor experimentelor. Cele mai eficiente metode sunt: Metoda celor mai mici pătrate, analiza de regresie, testarea adecvanței modelului (Florea, 1983:102).

În opinia lui Bores (2003), într-un mediu în schimbare, firmele trebuie continuu să-și reconsidere gama de produse. Acest lucru presupune abandonarea produse vechi, modificarea celor existente și a face noi lansări de produse. În ultimele două acțiuni se implică inovații. Riscurilor asociate cu produsele noi sau îmbunătățite provin din incertitudinile tehnologice sau de piață. În lansarea unui produs nou (fie ea o inovație radicală sau incrementală) nu este niciodată certitudine cu privire la reacția consumatorilor. Problema este mai acută atunci când produsul este prea nou și necesită un nivel ridicat de efort pentru a induce consumatorii să se obișnuiască cu ea. Firmele încearcă să reducă acest risc prin efectuarea de studii sistematice, înainte de a aloca sume mari de bani pentru noile lansări de produse. Acestea sunt, de obicei, testare de concept, testare de produs și testarea pieței. Obiectivul principal al testelor pentru concept este de a elabora mai multe idei precise mai devreme, înainte de a orienta capitalul firmei către orice prototip. S-a arătat că, în general, testarea de concept este mai potrivită pentru modificări ale produselor (inovații incrementale) decât pentru noi produse radicale. Motivul este că „lipsa de familiaritate” cu inovații radicale, precum și lipsa altor factori externi, cum ar fi influențe sociale, care afectează comportamentul consumatorilor, face testarea conceptul zadarnic în prezicerea succesului pe piață. Din acest motiv, a fost declarat că inovațiile radicale sunt bazate pe nevoi presupuse, pentru că, de fapt, consumatorii nu sunt cei mai buni judecători în evaluarea de noi produse. Conform acestui argument, atunci când consumatorii nu dispun de informații și educație despre produs, ei au o tendință marcată de a-l respinge. Odată ce conceptul de produs a fost dezvoltat, iar firma a decis să angajeze fonduri în noua abordare, este necesar să organizeze întregul proces și să facă predicții. Prima problemă apare în prognoza nivelului de vânzări. "Când" și "cât de mulți utilizatori" vor cumpăra un nou produs este dificil de evaluat și de aceea este greu de determinat momentul în care obiectivele de profit vor fi atinse. Dezvoltarea viitoare a cererii este dificil de prezis cu un produs radical nou, deoarece nu există date istorice și, după cum s-a menționat mai devreme, consumatorii nu sunt de familiarizați cu produsul (Bores, 2003:7).

Înainte de a încheia capitolul trebuie reamintit că cercetarea este orientată spre necunoscut, de aici rezultă că alegerea și formularea problemei, ca și documentarea, se derulează pe tot parcursul cercetării.

1.1.2 Aspecte concrete ale cercetării dezvoltării

Sistemul de producție

Obiectivul principal al oricărei firme este producerea de bunuri materiale și/sau prestarea de servicii ca urmare a procesului de producție (Abrudan, 1996).

Activitatea de producție este definită de literatura de specialitate ca totalitatea acțiunilor conștiente ale angajaților îndreptate asupra obiectivelor muncii pentru transformarea lor în bunuri materiale sau pentru realizarea de servicii. În opinia lui Simonescu (2001) conținutul principal al oricărei proces de producție este procesul de muncă (Simonescu, 2001: 510-512).

În opinia lui Fazakas (2003) producția este activitatea planificată umană, care se ocupă de: producerea, acumularea, întreținerea și transformarea unor noi bunuri sau multiplicarea valorii bunurilor existente. Procesul de producție trebuie să transforme intrările în ieșiri (Fazakas, 2003: 1-5).

După alți autori producția este activitatea socială în care oamenii cu ajutorul mijloacelor de producție, exploatează și modifică elemente din natură în vederea realizării de bunuri materiale. O altă definiție afirmă că producția reprezintă procesul de transformare a resurselor astfel încât, prin schimbările ale stocurilor, locației sau timpului, aceasta să poate fi utilizate pentru satisfacerea nevoilor (Elmaghraby, 1968; Maynard, 1977; Hodson, 1992; Tempelmaier, 1999; Bacali, 2002; Boncoi, 2002; Ivan, 2002).

Calefariu (2011) deosebește următoarele tipuri de producție:

Figura 1.3 Tipuri de producție

(Sursa: Elaborat după Calefariu, 2011: 89, 105, 123).

Factorul de producție poate fi definit ca o resursă economică ce este utilizat pentru producerea unui bun sau serviciu. Factorii de producție sunt: natura, munca, capital (fix sau circulant). Componentele factorilor de producție trebuie să îndeplinească obiectivele principale al activității economice, adică: obținerea profitului și creșterea averii întreprinzătorului (Calefariu, 2011: 9-13).

Sistemul de producție, reprezintă componenta principală a complexului economic național, contribuind la cristalizarea într-o structură unitară a tuturor celorlalte sisteme care contribuie la desfășurarea proceselor economice și sociale. Sistemul de producție reprezintă totalitate componentelor naturale și artificiale, forță de muncă și relații de producție, concepte, organizarea muncii și conducerea fabricației, având ca scop obținerea de produse finite și servicii vândabile pe piață (Boncoi, 2000: 59-60).

Obiectivele, structura și relațiile sale cu mediul înconjurător determină comportamentul sistemului de producție. Comportamentul este de trei feluri: anticipativ, activ și pasiv (Fazakas, 2003: 4). Principala componentă a sistemului de producție este subsistemul de fabricație, care la rândul său conține următoarele subsisteme: subsistemul operațional, logistic, de comandă, de control. Activitatea de producție a bunurilor materiale industriale are un caracter complex, ea constând în obținerea de către om a unor bunuri din natură, în prelucrarea acestora și a materiilor prime în vederea obținerii unor produse utile societății. Sistemul de producție este caracterizat prin cele trei componente ale sale: intrări, procesul de producție și ieșiri (Fazakas, 2003: 30).

Figura 1.4 Procesul de Producție

(Sursa: Elaborat după Fazakas, 2003: 30)

În funcție de specificul activității, sistemele de producție sunt structurate pe subsistem: subsistemul comercial, resurse umane, cercetare dezvoltare, financiar-contabil, de mentenanță, energetic, de management, de fabricație (alcătuit din subsistemul de prelucrare, asamblare).

Proiectarea unui sistem de producție constă în determinarea structurii și configurației activelor fixe corporale și necorporale precum și a metodelor de operare din sistem. Exploatare unui sistem de producție se referă la stabilirea metodelor prin care sistemul este folosit profitabil. Fazele proiectării unui sistem de producție sunt: anteproiectarea, orientarea, proiectul general, proiectele de detaliu, execuția (Calefariu, 2011: 13).

În opinia lui Fazakas (2003) strategia de producție exprimă obiectivele firmei sunt pe termen lung, unice pentru fiecare organizație și exprimă misiunea centrală a acestora. Strategia de producție derivă din obiectivele corporației și strategiile organizației. Deosebim strategii la nivel funcțional, divizional și superior. Elementele strategiei de producție sunt: poziționarea sistemului de producție, concentrarea capacităților de servicii și a fabricilor, proiectarea și dezvoltarea produsului, serviciului, selectarea tehnologiei și dezvoltarea procesului, alocarea resurselor, planificarea capacității (Fazakas, 2003: 61-64).

Eficiența economică a sistemului de producție

Eficiența economică este considerată drept criteriu de apreciere a oricărui proces sau activitate productivă. Eficiența economică se definește ca raportul dintre eforturile ocazionate de o acțiune și efectele pe care le determină. Eficiența se caracterizează printr-o dublă relativitate: ea presupune nu numai corelarea eforturilor cu efecte, ci și compararea de variante, eforturi sau efecte între ele.

Procesele investiționale se constituie ca cei mai importanți stimuli ai oricăror activități economice. Proiectul de investiții are ca scop: sporirea și diversificarea ofertei, creșterea veniturilor sistemelor de producție, creștere a disponibilităților financiare, creșterea de capital fix (Boncoi, 2001: 271).

În opinia lui Boncoi (2001) investiția este instrumentul de realizare a sistemului de producție. Investiția reprezintă totalitatea resurselor alocate pentru dezvoltarea, modernizarea forței productive a societății, să se creeze condiții necesare obținerii unor efecte utile în viitor.

Evaluarea proiectelor de investiții se realizează cu ajutorul unor indicatori, de diferite clase, dar reuniți într-un sistem. După sfera de cuprindere deosebim: indicatori ce reflectă efectele economice (ex. capacitate de producție), indicatori ce specifică eforturile economice (ex. investiția totală), indicatori ce se referă la perioada de realizare a obiectivului și la cea de funcționare (ex. durata de execuție) și indicatori de eficiență economică a investițiilor (ex. investiția specifică). După nivelul la care se face evaluarea și analiza economică, indicatorii economici pot fi: macroeconomici și microeconomici (Boncoi, 2001: 270-275).

Cercetarea-dezvoltarea ca proces de producție

Unități de cercetare

Unitățile de cercetare-dezvoltare conform metodologiei Manualului Frascati sunt (Frascati Manual, 2002):

Figura 1.5 Unitățile de C&D

(Sursa: Elaborat după Manual Frascati, 2002)

Intrări și ieșiri

Intrările

Intrările solicitate de activitatea de cercetare științifică au caracter material, uman și financiar, însă cu o pondere covârșitoare și importanță deosebită atribuită elementului uman. Caracterul creator al activității de cercetare presupune folosirea cu precădere a componentei intelectuale a forței de muncă (Goschin, 1996).

Personalul angajat în C&D, alcătuit din cercetători, tehnicieni și personal auxiliar poate fi evaluat cu ajutorul unor indicatori fizici, aceștia având avantajul de a nu fi influențați de fluctuațiile bănești. Evaluarea este însă destul de dificilă datorită caracterului "nenormat" al cercetării.

Capitalul tehnic reprezintă o alta categorie de intrări pentru cercetare și se referă la: materii prime și materiale, aparatură de laborator, echipamente tehnice foarte specializate, instrumente de măsură și control.

O altă categorie de intrări este reprezentată de eforturile investiționale: clădiri, terenuri, echipament tehnic. Uneori este dificilă determinarea exactă a acestor cheltuieli datorită faptului că capitalul fix poate fi folosit și în alte scopuri decât cele de cercetare, lucru care presupune cunoașterea timpului efectiv de utilizare a echipamentelor tehnice.

Luând în considerare cele prezentate mai sus, cheltuielile de C&D pot fi definite ca expresia curentă a efortului total de cercetare și se calculează atât la nivel microeconomic, cât pe sectoare de activitate și la nivel național, reprezentând o bună măsura a efortului de cercetare științifică (Goschin, 1996).

Ieșirile

Literatura de specialitate face diferența între următoarele tipuri de ieșiri (rezultate) în activitatea de C&D:

– rezultate informațional-științifice: noi idei, cunoștințe și modele care se concretizează în descoperiri și invenții și inovații.

– rezultate tehnice: produse noi și modernizate, descoperirea de noi materiale sau modificarea proprietăților fizico-chimice ale materiilor prime și materialelor, îmbunătățirea echipamentului de producție prin ridicarea parametrilor specifici de performanță tehnică, creșterea capacității mașinilor și utilajelor, inovații în tehnologiile de producție, îmbunătățiri în sistemele de control (Goschin, 1996).

Metode de evaluarea a rezultatelor activității de C&D

Metoda "peer-review"

Folosirea comisiilor de experți reprezintă principala metoda de evaluare a rezultatelor cercetării fundamentale. Metoda peer-review presupune evaluarea meritului științific, a utilității și a efectelor potențiale ale unui program de cercetare de către oameni de știință împreună cu experți din industrie și posibili utilizatori (Verbeek, 1993-2003).

Indicatori bibliometrici

O altă modalitate de evaluare a rezultatelor activității de C&D constituie indicatorii bibliometrici. Numărul articolelor și cel al citărilor reprezintă principalii indicatori bibliometrici. Această metodă se bazează pe afirmația că rezultatul activității științifice este reprezentativ reflectat în publicațiile științifice.

Numărul articolelor

Metoda însumează numărul articolelor publicate de o persoana, grup sau institut. Datorită faptului că exista diferențe calitative între publicații, o variantă a acestui indicator presupune ierarhizarea revistelor pe mai multe niveluri (Verbeek, 1993-2003).

Analiza citărilor

Această metoda pornește de la afirmația că numărul de citări reprezintă influența unui articol asupra domeniului științific. Sunt posibile agregări pe persoane (instituții, țări) și se poate face o ierarhizare a citatelor în funcție de nivelul științific al revistei în care apare.

Brevetele de invenții

Metoda poate fi descrisă ca o măsură aproximativă a rezultatelor din activitatea de cercetare științifică fundamentală. Creșterea eficienței economice a cercetării științifice ar cere difuzarea liberă, imediată a invențiilor.

Balanța tehnologică de plăți

Reprezintă finanțarea C&D în afara teritoriului național și operațiuni de cumpărări, vânzări de brevete, licențe pentru brevete, know-how, trademark și servicii tehnice (Verbeek, 1993-2003).

Rolul creativității și inovației în producție

Creativitatea face posibilă crearea de noi produse, deoarece constituie un progres în planul social, economic și tehnologic. Factorii care influențează persoana și sporește creativitatea se referă la: aptitudini pentru creație, experința, cunoșțintele acumulate, motivația și voința, societatea, gradul de dezvoltare a științei, tehnicii și a artei (Sîrbu, 2012).

În opinia lui Peter Drucker inovația nu e numai sursă de bunuri și de servicii mai bune și mai economice, ci este chiar temelia „spiritului” întreprinderii. Fiecare organizație trebuie să descoperă cum să inoveze și să învețe că inovația poate și trebuie organizată ca un produs sistematic.

Profesorul american Clayton Christensen afirmă că procesul de inovare continuă este predictibil și poate fi planificat în detaliu. Toate companiile ar trebui să fie angajate în așa numita „inovație susținută“, să introducă produse pe care să le vândă celor mai buni clienți cu profituri din ce în ce mai atractive.

Etapele obținerii inovației

Figura 1.6. Etapele obținerii inovației

(Sursa: Elaborat după Sîrbu, 2012)

Printre obiectivele inovației și a gestionării cercetării și dezvoltării se enumeră creșterea pe termen scurt a eficienței și rentabilității întreprinderii și garantarea pe termen lung perenitatea întreprinderii. Pentru a atinge aceste obiective, întreprinderea trebuie să rezolve probleme financiare, probleme strategice, probleme umane și probleme organizaționale. Dezvoltarea și înnoirea produselor sunt caracteristici distinctive ale funcțiunii de C&D. Oferind capacitatea de a-și adapta fabricația în decursul ei în mod operativ, ca produsele obținute să satisfacă într-o măsură cât mai mare cerințele de consum pe piața internă și cea externă (Sîrbu, 2012).

Asimilarea a noilor produse în producție se face după o concepție proprie sau pe baza unei licențe de fabricație și după un model de referință.

Prima variantă (asimilarea în producție a noilor produse după o concepție proprie) constă în valorificarea inteligenței proprii în cercetarea, proiectarea și punerea în fabricație a unor noi produse. Premisele extinderii acestei forme de asimilare în fabricație pot fi următoarele: crearea unei puternice baze de cercetare și proiectare proprii, acumularea de la an la an a unei experiențe tot mai mari în diferite domenii și creșterea numărului de specialiști, care activează în cercetare și proiectare.

A doua opțiune cuprinde (asimilarea de noi produse pe baza unei licențe de fabricație) achiziționarea documentației tehnice de fabricație de la diferite întreprinderi contra cost și fabricarea produselor pe baza acesteia.

Nu în ultimul rând asimilarea în producție după un model de referință are loc în cazuri mai rare. In acest caz proiectul elaborat trebuie să asigure înlăturarea elementelor învechite ale modelului, reținând numai ceea ce corespunde celor mai noi realizări în domeniul fabricației respective (Sîrbu, 2012).

Proiectarea produselor cuprinde determinarea a aspectului exterior, proprietăților fizico-chimice, și a altor elemente privind caracteristicile calitative care permite produsului respectiv să satisfacă cerințele. Proiectarea noilor produse se începe cu cunoașterea obiectivului proiectării, urmat de felul proiectului și cerințele pe care trebuie să îndeplinească față de consumatori. De aceea proiectarea noilor produse cuprinde următoarele faze principale:

Figura 1.7 Faze principale ale proiectării noilor produse

(Sursa: Elaborat după Sîrbu, 2012)

1. Elaborarea temei de proiectare și a studiului de fezabilitate

În tema de proiectare sunt incluse denumirea produsului, destinația și condițiile de folosire a acestuia, caracteristicile principale sub raport constructiv, principalii indicatori tehnico-economici de exploatare, cantitatea care se va fabrica și termenele de proiectare pe faze tehnologice.

Studiul de fezabilitate prezintă date cu privire la necesitățile interne din produsul respectiv și posibilitățile de export pe o perioadă de minim cinci ani. La fel, prin acest studiu se arată baza de materii prime necesare, posibilitățile tehnologice de fabricație, costul de producție, caracteristicile tehnice și de exploatare a noului produs, în comparație cu performanțele produselor similare din ale țări (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 reflectă temeiul tehnico-economic al adoptării soluției. Proiectul tehnic în general cuprinde toate calculele necesare dimensionării noului produs, la fel se face definirea formelor geometrice, a dimensiunilor de bază ale subansamblelor și pieselor principale.

3. Elaborarea desenelor de execuție reprezintă faza de încheiere a activității de proiectare a unui produs. Desenele de execuție se elaborează pe baza proiectării tehnice, cu rolul de a arăta în mod detaliat toate elementele de ordin constructiv, pentru fiecare nou produs. Pe baza conținutului desenelor se elaborează tehnologia de fabricație și se face execuția propriu-zisă a produsului în secțiile întreprinderii (Sîrbu, 2012).

1.1.3 Etapele cercetării-dezvoltării de produse noi

În economia globală inovarea la nivel de produs și rapiditatea procesului de dezvoltare devin factori importanți. Managerul de produs trebuie să aibă grijă de înțelegerea și articularea potențialului de piață și de participarea în echipa de dezvoltarea a noului produs (Gorchels, 2007).

Figurile 1.8 și 1.9 prezintă etapele procesului de dezvoltare și rolul potențial al managerului de produs:

Figura 1.8 Procesul de dezvoltare a unui produs nou

(Sursa: Elaborat după Gorchels, 2007: 130)

Figura 1.9 Livrabilele managerului de produs în procesul de dezvoltare a unui nou produs

(sursa: Elaborat după Gorchels, 2007:131)

Gorchels (2007) afirmă că după ce strategia de produs a fost detaliată, prima etapă a proiectului de dezvoltare a unui nou produs reprezintă generarea idelor, aceste sunt surprinse într-o propunere și prezentate apoi managementului pentru selecție. În faza denumită studiu de caz managerii de produs rafinează ideile în concepte de produs mai concrete. În următoarea etapă, definirea produsului, echipa de implementare încearcă să fixeze beneficiile dorite ale produsului prin colectarea de informații de piață, conducerea procesului de implementare a funcției de control a calității și prin realizarea desenelor tehnice. În caz în care vorbim despre un produs inovativ este util dezvoltarea unui prototip și unei variante beta pentru testare. Dezvoltarea, testarea și evaluarea prototipului cuprinde crearea unui model de lucru, acest model este apoi introdus în teste de utilizare. Faza de prelansare poate fi descrisă ca perioada de pregătire finală pentru comercializare, când managerii de produs pun laolaltă detaliile pentru planul de marketing, departamentele de proiectare și de producție, finalizează desenele tehnice. În etapa de lansare produsul este introdus pe piață, printr-un plan de punere pe piață (roll-out). În ultima fază proiectul este evaluat pentru a realiza corecții și pentru a îmbunătății procesul în viitor (Gorchels, 2007:129-133).

1.1.4 Etapele cercetării-dezvoltării de tehnologii noi

În opinia lui Dănăiață (1998) tehnologia ca sistem poate fi definită astfel: ”un ansamblu structurat de mijloace de producție, legate între ele prin relații bine stabilite, ale cărei funcțiuni sunt sarcinile de muncă avute în vedere”. Ca sistem, tehnologia cuprinde, ca elemente invariabile, cunoștințele științifice, cunoștințele tehnice încorporate în procedee, materiale, echipamente și sisteme informaționale specifice (planuri, programe, documentații diverse)(Dănăiață, 1998).

Transferul de tehnologie poate fi definit ca și un proces de dezvoltare ale unor aplicații care au la bază cunoștințe, abilități, tehnologii împărtășite. Din punct de vedere al sistemelor economice, procesul de transfer tehnologic se poate produce pe verticală și pe orizontală. Transferul de tehnologie pe verticală este un proces de dezvoltare ale unor aplicații care au la bază cunoștințe, abilități și tehnologii rezultate din activitatea de cercetare științifică fundamentală și aplicativă. Transferul de tehnologie pe orizontală reprezintă procesul de transfer al cunoștințelor, abilităților și tehnologiei către terți, în scopul utilizării sau dezvoltării ulterioare, proces care apare fie în momentul în care un deținător al unui patent sau marcă de produs/serviciu oferă licența către o altă firmă, în scopul de a folosi o tehnologie, un proces sau un produs, fie în momentul în care un deținător al unui produs oferă produsul cu pachetul de cunoștințe și pachetul de instruire în scopul obținerii abilităților pentru producția sau exploatarea acestuia (Ghid pentru evaluarea impactului inovării și transferului tehnologic în plan economic și social).

În opinia lui Rogers (2003) direcția business și direcția inovație reprezintă cele două direcții pentru definirea difuziei tehnologiei. În cele două abordări, pe de o parte se evidențiază gradul de generalitate și aplicabilitate a conceptului, iar pe de altă parte se accentuează orientarea specifică pe produsul sau tehnologia inovată și lansată pe piață. Într-o viziune business, difuzia este procesul prin care o idee nouă sau un produs nou este acceptat de piață. Într-o viziune a inovației și a tehnologiei, „Difuzia este procesul prin care o inovație este comunicată prin anumite canale, în timp, printre membrii unui sistem social” (Rogers, 2003).

1.1.5 Etapele cercetării-dezvoltării organizaționale

În opinia lui Rusu (2002) “dezvoltarea organizațională este o metodă de facilitarea a schimbărilor și dezvoltării structurii și proceselor, a oamenilor și a tehnologie„ (Rusu, 2002:436).

Modelul schimbării organizaționale cuprinde cinci etape. Prima etapă include stimuli ca forțe interne și externe care pornesc o reacție sau o recunoaștere a necesității pentru schimbare. A doua etapă implică diagnoza domeniilor problemei. A treia cuprinde stimulii în forma tehnicilor alternative de schimbare. În a patra etapă pe baza strategiei și tehnicii folosite, este luată o decizie. A cincea etapă cuprinde implementarea și evaluarea schimbării (Gavrilă, 2007).

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

Figura 1.10 Tehnicile schimbării

(Sursa: Elaborat după Rusu, 2002:437)

Funcția de cercetare-dezvoltare scoate în evidență importanța deosebită a activităților de cercetare-dezvoltare pentru progresul social, ele fiind un factor intensiv care poate conduce la salturi spectaculoase în avuția națională și în ierarhizarea națiunilor (Liviu, 1994:57).

Activitățile de cercetare-dezvoltarea se desfășoară în instituții specializate și în întreprinderi. Principalele roluri ale instituțiilor publice de cercetare sunt, în primul rând, efectuarea de cercetare-dezvoltare de bază și aplicată, care necesită echipamente de testare costisitoare. Obiectivele cercetării-dezvoltării nu pot fi riguros stabilite, ele se intuiesc ca fenomene. Mai mult, deoarece cercetătorii au nevoie de asigurarea unei libertăți de acțiune, în cercetare-dezvoltare nu se pot aplica legile organizării producției. Rezultatul activității de cercetare-dezvoltare este un produs unic, obținut cu efort și cheltuieli mari, de aceea necesarul de resurse nu poate fi determinat cu precizie de la început.

În funcție de obiectivele urmărite, se stabilește pe etape structura sistemului activităților de cercetare-dezvoltare, resursele și cheltuielile, natura activităților desfășurate și metodele de organizare aplicate.

Cunoașterea, valorificarea, execuția sunt etapele majore ale cercetării. Structura activităților de cercetare-dezvoltare cuprinde: cercetare științifică (cercetare fundamentală, aplicativă), ingineria tehnologică (produs, tehnologii, sisteme), asimilarea în fabricație (pregătire tehnică, materială, organizatorică) (Liviu, 1994:58).

Importanța deosebită în activitatea unei organizații a funcțiunii de cercetare-dezvoltare este evidențiată de faptul că una dintre trăsăturile definitorii ale economiilor moderne este continua consolidare și proliferare a firmelor inovative (Popa, 2004:204).

În funcție de obiectivele definite, se pot desfășura activități de cercetare, asociate acestor obiective. Firma poate avea următoarea opțiuni strategice (Popa, 2004; Băcanu, 2007):

Figura 1.11 Opțiuni strategice

(Sursa: Elaborat după Popa, 2004:205)

Fiecare dintre aceste opțiuni strategice pot fi utilizate individual sau în anumite combinații care se pot aborda secvențial, în funcție de oportunitățile și obstacolele ivite (Popa, 2004:205).

În concluzie, importanța funcției și strategiei de cercetare-dezvoltare constă în necesitatea de adaptare permanentă a întreprinderilor la nivel regional, național și european la noi realizări ale științei și tehnologiei moderne, pentru că știința este un vector al dezvoltării sociale.

1.1.6 Rețelele de inovare și rolul lor în competitiviatea regională

În opinia lui Roja (2011) progresul tehnic și tehnologic oferă posibilitatea de a transforma și de a identifica noi modalități de dobândire a avantajelor concurențiale durabile. Transformările din ultimele decenii au generat schimbări fundamentale în mediul de afaceri, în modul în care organizațiile își desfășoară activitățile, generând formarea de relații de colaborare și schimbări în structura organizațională (Roja, 2011:102).

Creșterea numărului IMM-urilor la nivel european, și tendința de globalizare au generat emergența rețelelor colaborative (Boian, 2011). Noile modele de afaceri reprezintă un răspuns al organizațiilor la schimbările generate de tehnologie în plan economic și social, dar și la oportunitățile pe care le aduce aceasta în cadrul organizațiilor (Roja, 2011: 103).

Printre factori care determină emergența rețelelor de inovare se enumeră:

– spiritul antreprenorial și dezvoltarea unei culturi de afaceri care să încurajeze colaborarea la nivel regional sau național între întreprinderi și instituții sau institute de cercetare (Succesul fiind condiționat de strategiile regionale în domeniul cercetării-dezvoltării și inovării);

– spațiul geografic în care un antreprenor sau un grup de antreprenori decid să înființeze noi întreprinderi sau firme;

– elemente de natură socială sau resurse natural;

– succesul pe care îl au start-up-urile noilor firme înființate de antreprenori sau succesul implementării know-how-ului de către spin off-uri;

– factorii regionali de contingență (Roja, 2011: 104).

Emergența rețelelor de inovare în cazul regiunilor de dimensiuni mai mici, cu un potențial ridicat de dezvoltare, conduce la reducerea costurilor de tranzacție și colaborare între membrii rețelei și pe de altă parte la dezvoltarea sectoarelor de afaceri emergente și a furnizorilor de servicii și produse aferente acestora.

Efectele pozitive pe care le generează, rețelele de inovare reprezintă un atractor pentru organizații, instituții academice și de cercetare, firme și întreprinderi. Printre avantajele rețelei se enumeră:

– accesul la competențe, resurse informaționale și know-how pe care îl dețin organizațiile și instituțiile partenere;

– efecte generate de proximitatea spațială;

– rețelele de inovare cresc capacitatea organizațiilor de a se dezvolta și contribuie la dezvoltarea sectoarelor de afaceri și a industriilor emergente;

– complexitatea și incertitudinile din mediul de afaceri generează riscuri care pot fi reduse prin activitățile colaborative;

– împărțirea costurilor ridicate aferente inovării și cercetării-dezvoltării și accesul la tehnologie și know-how-ul (Roja, 2011:105-106).

1.1.7 Aspecte specifice ale managementului inovării

„Grija pentru om și pentru destinul lui trebuie să constituie întotdeauna interesul principal al tuturor eforturilor tehnice. Nu uitați asta niciodată în mijlocul diagramelor și ecuațiilor voastre”

Albert Einstein

Managementul inovării poate fi definit ca implementarea și exploatarea economică a descoperiri și noilor idei. Procesul de inovare ca activitate managerială, trebuie să fie planificat, organizat, dirijat și controlat. Deciziile și activitățile asupra inovării cuprinde: activități de studiu și dirijare a realizării tuturor proiectelor de inovare ale firmei; luarea deciziilor asupra oportunităților identificate, investițiilor, planificării proiectelor de inovare ce vor fi lansate și a monitorizării acestora.

Sandrine Fernez-Walch și François Romon (2006, 2009) a definit managementul ca fiind "ansamblul acțiunilor conduse de o întreprindere și al opțiunilor efectuate pentru a favoriza emergența proiectelor de inovare, a decide lansarea lor și a realiza comercializarea noilor produse sau implementarea de noi procese în întreprindere, pentru creșterea competitivității"(Fernez-Walch 2006, 2009).

O altă definiție a managementului inovării reliefează scopul final al procesului de inovare:

" Prin managementul inovării se poate înțelege procesul orientat spre organizarea și alocarea resurselor disponibile, atât umane cât și tehnice și economice, în scopul dobândirii de noi cunoștințe, de generare a ideilor care permit obținerea de noi produse, procese și servicii sau îmbunătățirea celor existente și al transferului celor mai bune idei spre fazele de fabricare și comercializare" (Nagîț, 2001:56).

Managementul inovării trebuie să fie tratat ca parte a strategiei de afaceri a firmei. Standardul britanic BS 7000-1:2008 este un ghid asupra managementului inovării, în mod specific asupra proiectării și dezvoltării produselor competitive. Principiile generale de management al inovării, din acest standard, se aplică la organizații din industrii de fabricație, de proces, servicii și construcții, precum și în sectoare publice și non-profit. Sunt oferite indicații în domeniile: inovarea, noutatea și bazele managementului inovării; managementul inovării la nivel organizațional; operarea în cadrul managementului inovării; instrumente și tehnici pentru managementul inovării.

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

Figura 1.12 Fazele procesului de management al inovării

(Sursa: Elaborat după Tidd et al, 2001)

Mark Turrell și Yvonne Lindow (2003) consideră că fazele procesului de inovare sunt:

Figura 1.13 Fazele procesului de inovare

(Sursa: Elaborat după 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 creativității și inovării”. Scopul acestei declarări fiind: ridicarea nivelului conștiinței publice asupra inovării destinate dezvoltării individuale, sociale și economice; popularizarea cazurilor de succes; stimularea educației și cercetării; promovarea dezbaterilor asupra unor politici și subiecte înrudite.

În țări dezvoltate din punct de vedere industrial, ca de exemplu Elveția sau SUA, alimentarea companiilor inovatoare cu un flux de capital de risc a devenit un factor determinant pentru a le consolida prosperitatea și a le asigura viabilitatea deoarece dezvoltarea unui proces de inovare contribuie la promovarea progresului tehnic. În aceste țări s-a constituit o piață a capitalului de risc și s-au organizat mecanisme de strângere a fondurilor și de modalități de solicitări de cereri de finanțare. Acest tip de piață face să coincidă nevoile companiilor inovatoare cu interesele investitorilor.

MCTI a propus preluarea riscurilor asociate cu această activitate prin constituirea unui fond public de risc în vederea stimulării activității de inovare a firmelor românești, prin planul de dezvoltare pentru perioada 2007-2013. Fondul a fost creat în anul 2008 pentru a susține introducerea de noi tehnologii și procurarea de licențe.

Dimensiunile managementului inovării

Alexandru Caragea et al. (2010) în cadrul Institutului de Proiecte pentru Inovație și Dezvoltare a elaborat un Program de retehnologizare și modernizare tehnologică a României, în care sunt expuse dimensiunile managementului inovării:

Figura 1.14 Dimensiunile managementului inovării

(Sursa: Elaborat după Caragea et al, 2010)

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

Figura 1.15 Componentele unei strategii de inovare

(Sursa: Elaborat după Iancu Ștefan, 2010)

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

Figura 1.16 Domeniile managementului inovării

(Sursa: Elaborat după Gassmann, Oliver, Sutter, Philipp, 2008)

1.2 Strategii de abordare a cercetării dezvoltării în Europa și raportul cu celelalte economii dezvoltate ale lumii

1.2.1 Cercetăre-dezvoltăre în Uniunea Europeană

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

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 circa 2.01% din PIB. România se situează la nivelul de aproximativ 0.5% din PIB. Finlanda este la primul loc pe diagramă, el a cheltuit în jurul valorii de 2.75% din PIB pe cercetare-dezvoltare, în timp ce Moldova se află la sfârșitul clasificării (Moga, Some aspects of research and development at enterprises at regional, country and European level, 2013, p 117-120).

Recent privind creșterea economică și crearea de locuri de muncă inovarea se află în centrul strategiei UE. Astfel statele membre sunt încurajate să investească 3% din PIB în cercetare și dezvoltare până în 2020 (1% din fonduri publice, 2% din investiții private), ceea ce se estimează că ar genera 3.7 milioane de locuri de muncă și ar determina o creștere anuală a PIB-ului UE cu circa 800 de miliarde de euro.

1.2.2 Strategia Europeană 2020

Criza a anulat ani de progrese economice și sociale și a pus în evidență deficiențele structurale ale economiei Europei. Europa trece printr-o perioadă de transformare, între timp, lumea evoluează rapid, iar provocările pe termen lung (globalizarea, presiunea exercitată asupra resurselor, îmbătrânirea) se intensifică. Europa poate reuși dacă acționează ca uniune. Uniunea necesită o strategie care să permită să iese din criză mai puternici și care să transforme UE într-o economie durabilă, inteligentă, cu un niveluri ridicate de ocupare a forței de muncă, coeziune socială și productivitate. Strategia Europa 2020 oferă o imagine de ansamblu a economiei sociale de piață a Europei pentru secolul al XXI-lea (Comisia Europeană, 2010:5).

Cele trei priorități cuprinse în Europa 2020 sunt:

Figura 1.18 Prioritățile Europe 2020

(Sursa: Elaborat după Comisia Europeană, 2010:5)

Obiective principale propuse de Comisia sunt următoarele pentru UE, deoarece UE, trebuie să definească direcția în care vrea să evolueze până în anul 2020:

Figura 1.19 Obiective principale propuse de Comisia Europeană

(Sursa: Elaborat după Comisia Europeană, 2010:5)

Obiective sunt cruciale pentru reușita noastră generală și interconectate. Comisia propune ca aceste obiective ale UE să fie transpuse în obiective și traiectorii naționale pentru a garanta că fiecare stat membru adaptează strategia Europa 2020 la situația sa specifică.

Comisia a identificat șapte inițiative emblematice pentru a stimula realizarea de progrese în cadrul fiecărei teme prioritare:

Figura 1.20 Șapte inițiative emblematice

(Sursa: Elaborat după Comisia Europeană, 2010:6)

– „O Uniune a inovării” pentru a îmbunătății accesul la finanțările pentru cercetare și inovare și îmbunătățirea condițiile-cadru;

– „Tineretul în mișcare” pentru a facilita intrarea tinerilor pe piața muncii și pentru a consolida performanța sistemelor de educație;

– „O agendă digitală pentru Europa” pentru a valorifica beneficiile pe care le oferă o piață digitală unică gospodăriilor și afacerilor și pentru a accelera dezvoltarea serviciilor de internet de mare viteză.

– „O Europă eficientă din punctul de vedere al utilizării resurselor” pentru a sprijini trecerea la o economie cu emisii scăzute de carbon, pentru a crește utilizarea surselor regenerabile de energie;

– „O politică industrială adaptată erei globalizării” pentru a îmbunătăți mediul pentru IMM-uri;

– „O agendă pentru noi competențe și noi locuri de muncă” pentru a oferi mai multă autonomie cetățenilor și a moderniza piețele muncii;

– „Platforma europeană de combatere a sărăciei” pentru a garanta coeziunea teritorială și socială (Comisia Europeană, 2010:6).

Pentru a defini o strategie credibilă de ieșire din criză, pentru a continua reforma sistemului financiar, pentru a asigura consolidarea bugetară pentru o creștere pe termen lung și pentru a întări coordonarea în cadrul Uniunii economice și monetare ca prioritate imediată comisia identifică măsurile care trebuie luate.

Va fi nevoie de o guvernanță economică mai puternică pentru a se obține rezultate. Strategia Europa 2020 se va sprijini pe doi piloni: întocmirea unor rapoarte de țară și abordarea tematică prezentată anterior permițând statelor membre să își dezvolte propriile strategii de reîntoarcere la o creștere economică durabilă și la sustenabilitatea finanțelor publice.

Concluzia este că Europa 2020 oferă o imagine de ansamblu a economiei sociale de piață a Europei pentru secolul al XXI-lea. Europa poate reuși dacă acționează în mod colectiv. Avem nevoie de o strategie care să ne permită să ieșim din criză mai puternici și care să transforme UE într-o economie inteligentă, durabilă și favorabilă incluziunii, caracterizată prin niveluri ridicate de ocupare a forței de muncă, productivitate și coeziune socială.

1.2.3 Al Șaptelea Program Cadru (PC7)

PC7, cel de-al Șaptelea Program Cadru pentru cercetare și dezvoltare tehnologică este instrumentul principal al Uniunii Europene pentru finanțarea cercetării în Europa. Fiind aplicabil între 2007 și 2013, urmează al Șaselea Program Cadru (PC6) și este rezultatul anilor de consultări cu instituțiile de cercetare și cele care elaborează politici, comunitatea științifică, și cu alte părți interesate. (Comisia Europeană, 2007:6).

Începând cu 1984, programele cadru au jucat un rol principal în activitățile de cooperare și cercetarea multidisciplinară în Europa. PC7 este mult mai extins și mai cuprinzător decât programele anterioare. Programul a primit un buget de 53,2 miliarde euro pe șapte ani, reprezentând cea mai importantă alocare de fonduri pentru acest tip de programe de până acum.

Al Șaptelea Program Cadru prezintă de asemenea diferențe importante față de ceea ce s-a derulat anterior, după cum urmează după Florescu (2010):

Creșterea bugetului – bugetul PC7 arată o creștere de 63% față de PC6 la prețurile curente;

Concentrarea asupra temelor – o concentrare puternică asupra temelor de cercetare principale de exemplu sănătate, TIC, spațiu etc.;

Consiliul European de Cercetare (CEC) – prima agenție paneuropeană pentru finanțarea cercetării, are rolul de a finanța cercetarea europeană la frontierele științei;

Regiunile cunoașterii – PC7 stabilește noi regiuni ale cunoașterii care aduc într-un punct de convergență diverșii parteneri de cercetare din cadrul unei regiuni;

Finanțarea prin împărțirea riscului – are rolul de îmbunătățirea accesului la împrumuturile oferite de Banca Europeană de Investiții (BEI) pentru acțiuni de cercetare europene de amploare și a îmbunătăți sprijinul investitorilor particulari în proiectele de cercetare;

Inițiativele tehnologice comune (ITC) – o continuare controlată a Platformelor tehnologice europene (PTE);

Serviciul de asistență unic – numit „Serviciul de informații pe teme de cercetare” acționează ca prim punct de contact pentru potențialii participanți, oferind răspuns la întrebări referitoare la toate aspectele legate de cercetarea finanțată de UE (Florescu, 2010: 9).

Prioritățile PC7 fac parte din câteva programe specifice, după cum urmează:

Programul de cooperare – elementul central al PC7

Programul de cooperare, stimulează cercetarea colaborativă în întreaga Europă și în alte țări partenere, conform câtorva zone tematice cheie: sănătate; alimentație, agricultură și pescuit, și biotehnologie; tehnologii de informare și comunicare; nanoștiințe, nanotehnologii, materiale și noi tehnologii de producție; energie; mediu; transport; științe socio-economice și umaniste; spațiu securitate.

Programul Idei – și Consiliul European de Cercetare (CEC)

Programul Idei este flexibil în mod unic în abordarea sa față de cercetarea UE, prin faptul că proiectele de cercetare propuse sunt evaluate numai pe baza excelenței lor, așa cum a fost aceasta determinată de analiza realizată de o comisie paritară. Este implementat de noul Consiliu European de Cercetare (CEC), format dintr-un Consiliu științific și o agenție pentru implementare. Cercetarea poate fi realizată în orice domeniu al științei sau tehnologiei, inclusiv ingineria, științele socio-economice și umaniste, dar se pune un accent deosebit pe domeniile emergente și pe cele aflate în dezvoltare rapidă la frontierele cunoașterii și pe cercetarea transdisciplinară.

Programul Oameni – îmbunătățirea carierelor europene în domeniul cercetării

Asigură atât pentru cercetătorii din Uniunea Europeană cât și pe plan extern sprijin semnificativ mobilității cercetării și dezvoltării carierei. Programul include următoarele activități: instruirea inițială a cercetătorilor, susținerea instruirii și dezvoltării pe durata vieții prin intermediul burselor europene transnaționale și al altor acțiuni și prin intermediul parteneriatelor din industrie/academice.

Programul Capacități – construirea unei economii a cunoașterii

Programul este proiectat pentru a ajuta la întărirea și optimizarea capacităților de cunoaștere de care are nevoie Europa dacă dorește să devină o economie înfloritoare, bazată pe cunoaștere. Programul cuprinde șase zone specifice de cunoaștere: cercetarea în beneficiul IMM-urilor, regiunile cunoașterii, infrastructurile de cercetare, potențialul de cercetare, activitățile de cooperare internațională și știința în societate.

Cercetarea nucleară

Cuprinde două părți – prima parte se concentrează asupra fuziunii nucleare și a facilității de cercetare internațională ITER care va fi construită în Europa. Cea de-a doua parte a programului acoperă siguranța nucleară, gestionarea deșeurilor pentru unitățile de fisiune nucleară și protecția împotriva radiațiilor.

PC7 este deschisă pentru centrele de cercetare, corporațiile multinaționale, universități, administrațiile publice, IMM-urile, chiar și pentru persoane, din orice parte a lumii.(Comisia Europeană, 2007:15-17).

Concluzia este că cel de-al Șaptelea Program Cadru pentru cercetare și dezvoltare tehnologică (PC7) este instrumentul principal al Uniunii Europene pentru finanțarea cercetării în Europa. Programul este aplicabil între 2007 și 2013 și este rezultatul anilor de consultări cu instituțiile de cercetare și cele care elaborează politici, comunitatea științifică, și cu alte părți interesate.

1.2.4 Strategii de cercetare-dezvoltare în alte țări dezvoltate

Raportul Economist Intelligence Unit, sponsorizat de Cisco, este un nou clasament al celor mai inovatoare țări. Acest raport a evaluat capacitatea de inovare a țărilor și a analizat datele în perspectivă. Sub această prognoză, există unele schimbări între țările de top în 2009-13, comparativ cu 2004-08 (Economist Intelligence Unite Limited, 2009:2).

Japonia, Elveția și Finlanda rămân pe primul, al doilea și al treilea loc. Germania se urcă pe locul 4 de pe locul 6 anterioar, împingând SUA pe locul 5 și Suedia afară din top cinci.

Modificări, mai mari sau mai mici, apar și în alte poziții din clasament. Unele state au poziții nemodificate de mai mulți ani. În 2007, Mexic a fost prognozat că va înregistra o îmbunătățire semnificativă și că va urca în clasament, dar apropierea sa de Statele Unite ale Americii (SUA) a împiedicat în acest lucru. Performanța de inovarea a Mexicului este de așteptat să rămână practic neschimbată pe termen mediu, precum și locul său, poziția 48 a clasamentului.

Printre marii perdanți, sunt piețele emergente, care suferă de instabilitate politică și macroeconomică. Acestea sunt: Venezuela, Ucraina și Ecuador, care au scăzut cu 9, 8 și, respectiv, 7 locuri în clasament (Economist Intelligence Unite Limited, 2009:7).

Tabelul 1.1 Indexul curent de inovare și prognoza

(Sursa: Economist Intelligence Unite Limited, 2009: 7)

Deși țările din Uniunii Europene (UE) ocupă locuri bune în clasament (cinci sunt în top 10) câștigurile, ca pozție în clasament, lor nu sunt semnificative. În șase țări din UE este așteptat un declin. În ciuda eforturilor UE de a crește indexul de inovare, relaționat cu o scădere mică așteptată în performanța SUA, regiunea va face puține progrese în reducerea decalajului de inovare față Japonia și SUA în următorii cinci ani.

China a urcat cel mai mult în clasament dintre toate economiile dezvoltate și emergente. Performanța ei de inovare se va îmbunătăți cu 11%, astfel încât aceasta va urca de pe locul 54, pe perioadă 2004-08, pe locul 46, pe perioada 2009-13.

India va urca patru locuri, în timp ce clasamentul pentru celelalte două țări BRIC (Brazilia și Rusia), rămân neschimbate (Economist Intelligence Unite Limited, 2009:8).

Potrivit unui sondaj realizat în rândul populației din șase state, de producătorul de medicamente AstraZeneca și citat de Reuters, China va deveni cel mai important centru pentru inovare din lume până în 2020, depășind SUA și Japonia.

1.3 Cercetare și dezvoltare în România

1.3.1 Strategii la nivel național

În prezent la București sunt 10 centre de cercetare-dezvoltare: Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare pentru Chimie și Petrochimie ICECHIM, S.C. Institutul de Cercetare Dezvoltare pentru Apicultura S.A., Institutul Cantacuzino Stațiunea Băneasa, Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare pentru Textile și Pielărie, Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare Aerospațială Elie Carafoli, Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare pentru Științe Biologice, Institutul de Cercetare – Dezvoltare pentru Protecția Plantelor, Institutul Național de Cercetare Dezvoltare în Informatică, Institutul de Cercetare-Dezvoltare pentru Sectoare Calde, Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare pentru Chimie și Petrochimie – ICECHIM București.

Figura 1.21 Harta de cercetare-dezvoltare a României

(Sursa: https://www.google.ro/maps/search/centre+de+cercetare-dezvoltare+Romania, accesat 07.04.2013)

În afară de București mai sunt prezente centre de cercetare-dezvoltare la Pitești: Complex Vinificație Ștefănești, la Râmnicu Vâlcea: Stațiunea de Cercetare Dezvoltare pt. Pomicultură și Stațiunea de Cercetare – Dezvoltare pentru Pomicultura Vâlcea, la Brăila: Stațiunea de Cercetare – Dezvoltare Agricolă Brăila, la Brașov: Institutul Național de Cercetare – Dezvoltare pentru Cartof și Sfeclă de Zahăr, la Iași: Institutul Național de Cercetare – Dezvoltare în Construcții și Economia Construcțiilor și Institutul de Fizică Tehnică, la Cluj Napoca: Stațiunea de Cercetare-Dezvoltare pentru Pomicultură, la Oradea: Stațiunea de Cercetare – Dezvoltare Agricolă Oradea, la Timișoara: Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare în Sudură și Încercări de Materiale, la Sibiu: Institutul de Cercetare-Dezvoltare pt. Montanologie, la Craiova: ICMET Craiova, la Constanța: Stațiunea de Cercetare-Dezvoltare Agricolă Valul lui Traian și Inst. Naț. de Cercetare-Dezvoltare Marină Grigore Antipa.

România a cheltuit 2872.7 milioane de lei pe cercetare și dezvoltare în 2012, reprezentând 0.49% din PIB, cu 0.01 procente în creștere față de 2011, și până 0.03% față de anul 2010. La sfârșitul anului 2012, 42674 de angajați au lucrat în cercetare și dezvoltare, număr aproximativ la același nivel față de cel înregistrat la sfârșitul anului 2011 (INS, 2013:1).

În 2012, 2872.7 milioane de lei au fost cheltuite pe cercetare și dezvoltare în cele patru domenii de performanță, dintre care 2355.5 milioane de lei cheltuieli curente, respectiv 82% și 517.2 milion de lei cheltuieli de capital, reprezentând 18%. Ponderea cheltuielilor de capital pentru dotarea unităților cu activitate de cercetare-dezvoltare, a scăzut cu 1.2% în 2012, față de 2011.

În 2012, cercetarea fundamentală a scăzut, cu 2 procente comparativ cu anul 2011, de la 43.4% la 41.4%. Cercetarea aplicată în anul 2012 a crescut cu 2.2 procente, de la 39.2% la 41.4%. Dezvoltarea experimentală, s-a menținut ca pondere la același nivel în cheltuielile totale în anul 2012, față de anul 2011 (INS, 2013:2).

Tabelul 1.2 Cheltuieli totale din activiattea de C&D pe surse de fonduri și sectoare de performanță în 2012

Mil. lei prețuri curente

(Sursa: Elaborat după Comunica de presă a INS, 2013: 2)

După sursele de finanțare ale cheltuielilor C&D în 2012, fondurile publice au cea mai mare proporție de 49.9% urmate de sursele de la întreprinderi, 30.9%.

Sectorul guvernamental (59.5%), a primit cea mai mare suma de bani din fonduri publice, urmat de sectorul de învățământ superior (25.0%).

Surse de finanțare pentru cercetare și dezvoltare de peste hotare au fost în mare parte orientate spre unitățile din sectorul mediului de afaceri (37.7%) și sectorul învățământ superior (35.9%).

Intensitatea cercetării (raportul dintre totalul cheltuielilor C&D la produsul 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 puțin decât în ​​2010 (INS, 2013:3).

1.3.2 Absorbția de fonduri europene de către România

Ministrul Fondurilor Europene, Eugen Teodorovici, la conferința MEDIAFAX talks about SMEs, a afirmat că România este nevoită să emită facturi de 6.5 miliarde de euro pentru investiții din fonduri europene, reprezentând o creștere a gradului de absorbție.

Până în 2013 inclusiv, au fost aprobate 9407 proiecte, pe toate cele șapte programe cu finanțare din fonduri europene, fiind alocate pentru beneficiari în total 22.78 miliarde lei de la bugetul de stat și Comisia Europeană, cu o rată de absorbție de 12.82%.

Figura 1.22 (a) Stadiul absorbției fondurilor europene 2007-2013

Figura 1.22 (b) Stadiul absorbției fondurilor europene 2007-2013

(Sursa: http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_UE.html, accesat pe 03.03.2012)

Figura 1.23 Stadiul absorbției fondurilor europene

(Sursa: http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_UE.html, accesat pe 03.03.2012)

După timesofmalta.com una dintre țările cu cele mai mari rate de absorbție a fondurilor europene, de 91% pentru perioada bugetară 2007-2014, este Malta.

Figura 1.24 Zonele eligibile pentru finanțare din Fondurile Structurale și de Coeziune

(Sursa: http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_UE.html, accesat pe 03.03.2012)

Din punct de vedere al absorbției fondurilor structurale în perioada 2007-2013, România este pe ultimul loc în Uniunea Europeană, fiind singurul stat care a cheltuit mai puțin de 20% din banii alocați, deși a avut o rată de contractare de aproape 70% în perioada 2007-2011, pe baza raportului strategic pe 2013 privind politica de coeziune.

Acest raport privind implementarea programelor din cadrul politicii de coeziune pe perioada 2007-2013 sumează informațiile puse la dispoziție de membre UE, care se referă în general la perioada de până la sfârșitul anului 2011, privind investițiile efectuate în cadrul Fondului European de Dezvoltare Regională (FEDR), al Fondului de Coeziune și al Fondului Social European (FSE). Raportul menționează că rata de absorbție este foarte ridicată în țări ca Austria, Belgia, Germania, Irlanda, Letonia, Portugalia și Suedia, în timp ce situația este invers în Bulgaria, Cehia, Ungaria, Italia, Malta și Slovacia, și în special în România.

În cazul României, raportul notează că suma alocată a fondurilor UE pentru proiectele selecționate în perioada 2007-2011 a fost de 12478 miliarde de euro, ceea ce reprezintă un grad de contractare de 66.4%, mai mare decât cel din Cehia (65.5%), Austria (59.2%), Italia (56.9%) sau Bulgaria (55.6%). Iar suma totală alocată a fost de 19213 miliarde de euro în actuala perioadă de programare financiară multianuală.

Cea ce privește nivelul cererilor de rambursare, România a ajuns în ianuarie 2013 la doar 14.7%, fiind devansată la distanță de Bulgaria (26.7%), Malta (29.8%), Cehia (29.9%), Slovacia (34.7%), Italia (34.8%). România se apropie de media UE de 71.2% în ceea ce privește rata de contractare, dar este departe când vine vorba de cea de absorbție, care este 42.4% la nivelul UE. Iar este pe ultimul loc în UE și în absorbția de fonduri de la FEDR și Fondul de Coeziune, deși gradul de contractare a fost de 62.7% absorbția era de 15.3% în ianuarie 2013. Situația este similar și în absorbția banilor de la FSE, unde țara are o rată de 12.6%, deși cea de contractare este mult peste media UE (67.3%), respectiv de 81.6%. Din suma totală de 19,213 miliarde de euro, alocată României în 2007-2013, fonduri în sumă de 759.5 milioane de euro sunt reprogramate (2012), un procent total de 4%.

1.3.3 AbsorbțiA de fonduri europene pe regiuni din România

Regiunea București-Ilfov are cele mai mari, valoric, proiectele pe fonduri structurale. Pe baza datelor transmise până 2012 în Sistemul Unic de Management al Informației (SMIS) de cele 7 autorități de management, regiunea București-Ilfov cu valoare eligibilă totală de 21.977 miliarde de lei, înregistrează 1908 contracte de finanțare, iar plățile către beneficiari sunt de 780.3 milioane de lei, adică 3.55% din valoarea eligibilă ( http://cursdeguvernare.ro/topul-absorbtiei-fondurilor-ue-bucuresti-ilfov-codasa-regiunilor-de-dezvoltare.html, accesat pe 19.05.2014).

Clasamentul regiunilor pe absorbția fondurilor UE:

Figura 1.25 Clasamentul regiunilor pe absorbția fondurilor UE

(Sursa: Elaborat după http://cursdeguvernare.ro/topul-absorbtiei-fondurilor-ue-bucuresti-ilfov-codasa-regiunilor-de-dezvoltare.html, accesat pe 19.05.2014)

Cele 8 regiuni de dezvoltare ale României în total, înregistrează 7812 contracte de finanțare pe fonduri structurale, cu valoarea eligibilă de 69 miliarde de lei. Plățile efectuate către beneficiari ajung la 8.576 miliarde de lei, adică 12.42% din valoarea eligibilă. Însă aceste plăți nu reflectă, absorbția propriu-zisă de bani europeni, deoarece acești 8.576 de miliarde de lei înseamnă și bani de la bugetul de stat, sub formă de prefinanțări, pe lângă banii europeni. România a reușit să absoarbă efectiv 7.4% din fondurile structurale și de coeziune puse la dispoziție, conform unei situații de la Bruxelles. Momentan țara are la dispoziție circa 20 de miliarde de € fonduri structurale și de coeziune, în cadrul celor 7 programe operaționale.

1.3.4 Analiza participării României în proiecte PC7

În continuare, ne vom referi la proiecte de cercetare câștigate de către consorții europene, unde, cel puțin unul dintre parteneri a fost o instituție de cercetare românească. Baza de informații este dată de o serie de documente informative de la Comisia Europeană și CORDIS și alte baze de date europene. Analiza prezintă distribuția participării românești la cercetarea europeană pe priorități tematice și distribuțiile contractelor sau participanților asupra tipului de proiecte, pe ani sau în funcție de regiunile de dezvoltare românești (Florescu, 2010:10).

Tabelul nr 1.3 prezintă o statistică a numărului de contracte de cercetare europeană pe ariile tematice ale Programului Cadru. Există un număr mare de contracte în care România a fost o parteneră în proiecte europene, totuși participarea insuficientă este menționată în mod repetat în continuare. Numărul de contracte semnate cu partenerii români conduce la concluzia că nu există domenii în care România nu este prezentă și este recunoscută ca un partener competent în proiectele de tip: Dezvoltare Durabilă sau Tehnologii pentru Societatea Informațională, dar și în proiecte complexe europene care demonstrează capacitățile și performanțele acestor proiecte de tip EURATOM.

Tabelul 1.3 Distribuția proiectelor în care România este partener european

(Sursa: Florescu, 2010:11).

Figura 1.26 Distribuția numărului de contracte în funcție de tipul de proiect

(Sursa: Elaborat după Margareta Florescu, 2010:12)

În Figura 1.26 este prezentată distribuția numărului de contracte în funcție de tipul de proiect. România a participat, în calitate de țară asociată, la Programele Cadru 5, 6, și 7 de Cercetare Dezvoltare Tehnologică și Acțiuni Demonstrative ale Uniunii Europene ca și în alte cadre de cooperare la nivel european, de exemplu, COST, EUREKA, bilaterale etc.

În figura 1.27 se vede o distribuția a proiectelor de tip STREP și SSA, 114 respectiv 124 de contracte, 130, respectiv 171 ca instituții participante românești.

Figura 1.27 Distribuția proiectelor de tip STREP și SSA

(Sursa: Elaborat după Margareta Florescu, 2010:13)

Se poate identifica un echilibru între numărul institutelor de cercetare și universități ca partenere în proiectele europene, din punct de vedere al numărului de contracte și a numărului de participanți. În comparație cu industria, universitățile și institutele de cercetare au atras fonduri europene semnificative spre transferul de cunoștințe spre infrastructura de cercetare. Un număr important de IMM-uri au participat la efortul european de cercetare.

Tabelul 1.4 Repartiția numărului de proiecte în funcție de actorii implicați și de valoare

(Sursa: Elaborat după Margareta Florescu, 2010:14)

Sursele de finanțare pentru activitatea de cercetare desfășurată de unitățile și instituțiile din cadrul sistemului național de cercetare se constituie din: fonduri de la bugetul de stat; fonduri atrase de la agenți economici; fonduri provenite din programe și/sau cooperări internaționale; fonduri acordate de fundații sau provenind din alte surse private; alte fonduri constituite conform legii. Distribuția fondurilor UE în contractele europene la care participă și România ca și partener în funcție de tipul proiectului și prioritățile tematice ale PC7 sunt exemplificate în următoarele grafice.

Figura 1.28 Distribuția fondurilor UE în contractele europene la care participă și România ca și partener în funcție de tipul proiectului PC7

(Sursa: Elaborat după Margareta Florescu, 2010:14)

Din compararea performanței României, prin participarea la Programul Cadru al UE, cu cea a altor țări regionale, este de remarcat că finanțare suplimentară este un factor decisiv pentru participarea acestor țări. Motivația pentru participarea la programul-cadru în toate aceste țări a fost căutarea de noi abordări științifice și tehnice la soluții și achiziționarea de noi cunoștințe. Toate celelalte țări, în afara Austriei, au avut un start similar, economic și social, iar fondul de cercetare și cel al infrastructurii este mai mult sau mai puțin comparabil.

Figura 1.29 Performanța participării României în proiecte Program Cadru European

(Sursa: Margareta Florescu, 2010:16)

În concluzii putem sugera existența calității propunerilor de proiecte având în vedere capacitatea României de a avea proiecte finanțate în acest program cadru și nu doar propuneri de proiecte în diferite call-uri ale programului. Analiza rezultă că România are o performanță cu privire la participarea în proiecte în cadrul Programului Cadru european, însă există indicatori de evaluare naționali ai sistemului românesc de cercetare care au un impact negative asupra eficienței acestuia.

Figura 1.30 Rata de succes a proiectelor României ca partener

(Sursa: Margareta Florescu, 2010:15)

Ar trebui introduse procedurile de evaluare și exigența criteriilor de evaluare europene din proiectele europene și în sistemul de cercetare românesc ce ar conduce la o creștere a eficienței și la competitivitatea sistemului de cercetare. Rata de succes pentru proiectele finanțate este de doar 6.58% (pentru buget) iar a proiectelor în care România este partener în propunerile de proiect este de 10.99% (pentru solicitanți). Barierele pentru România sunt mai generală, se datorează lipsei de experiență în competiții europene, lipsa de capital și de echipamente de cercetare, lipsa unor rețele comune europene stabilite de cercetătorii români cu cercetătorii din țările UE, și lipsa unei infrastructuri (Florescu, 2010).

În 2013, România a atins un nivel de absorbție a fondurilor UE de aproximativ 34%, în valoare de 2.88 miliarde EURO, în timp ce pe întreaga perioadă cuprinsă între 2007 și 2012, a fost atrasă o sumă de 2.2 miliarde EURO. România încă se află în urma altor țări membre UE din perspectiva ratei de absorbție, deși în anul 2013 s-a înregistrat o îmbunătățire semnificativă în rata de absorbție a fondurilor UE, astfel manifestând o tendință pozitivă de recuperare a decalajului în perioada 2007-2013. Mai mult există semnale că anul 2014 va fi mai bun din punct de vedere al absorbției fondurilor UE, ca rezultat al progreselor recente înregistrate de Programul Operațional Sectorial de Transport și Programul Operațional Sectorial Creșterea Competitivității Economice.

1.4 Cercetarea-dezvoltarea în Regiunea Centru al României

Figura 1.31 Regiunea Centru: județele Alba, Sibiu și Mureș, Harghita, Covasna, Brașov

(Sursa: POR, 2007:5)

Regiunea de dezvoltare Centru are o suprafață totală de 34.100 km2 (14.31% din România), este compus din județele Alba, Brașov, Covasna, Harghita, Mureș și Sibiu. Forme de relief specific a regiunii: văi direcționate est-vest, podișul. Regiunea deține însemnate rezerve de gaz metan, minereuri auro-argentifere și colorate, nemetalifere, sare, izvoare minerale și terapeutice, iar peste o treime din suprafață este ocupată de păduri (POR, 2007:96).

Regiunea are 2. 524.491 locuitori, 11.8% din populația României. Media regională de 74 loc/ km2 este inferioară celei naționale, cea mai mare densitate a populației fiind în județul Brașov, iar sub media regională sunt județele Alba, Covasna și Harghita (ADR Centru).

Din punct de vedere economic, regiunea are o structură echilibrată, cu o pondere încă importantă a industriei. În anul 2008, Produsul Intern Brut/ locuitor în Regiunea Centru, exprimat la Paritatea de Cumpărare Standard (unitate de valuta convențională care exclude influența diferențelor de preț dintre țări), era de 11.250 euro (44.8% din media Uniunii Europene).

Din punct de vedere industrial regiunea este reprezentat de industriile de construcții de mașini, prelucrari metalelice, chimică, farmaceutică, materialelor de construcții, lemnului, extractivă, textilă și alimentară. Specificul industrial este mai pronunțat în județele Brașov și Sibiu, județe cu importante tradiții industriale. Bogatele resurse naturale existente în regiune, în special cele de gaze naturale și sare, au stat la baza dezvoltării industriei chimice. În anul 2007, în Regiunea Centru s-au obținut 42.2% din volumul de gaze naturale extrase la nivel național și 40,8% din producția națională de îngrășăminte chimice. Industriile de prelucrare a lemnului valorifică importantul potențial silvic al regiunii. Astfel, în Regiunea Centru se obțin 46% din producția națională de cherestea și aproximativ 20% din cea de mobilier.

Potențialul Regiunii Centru este variat, dispunând de resurse naturale, sociale și economice și de resurse umane. Rețeaua de universități din Regiunea Centru este foarte bine dezvoltată, Brașov este recunoscut pentru profilul tehnic și silvic, Sibiu pentru profile umaniste, cele din Târgu Mureș fiind renumite în domeniul farmaceutic, al medicinii și în domeniul artei teatrale. Având o tradiție în industria prelucrării lemnului, este explicabilă prezența a trei institute de cercetare care tratează acest domeniu (POR, 2007:100).

Tabelul 1.5 Cercetare – Dezvoltare în Regiunea Centru – mii lei-

(Sursa: INS)

Regiunea Centru ocupă poziția a 6-a dintre cele 8 regiuni de dezvoltare, după ponderea cheltuielilor totale din activitatea de cercetare – dezvoltare, cu o tendință descrescătoare.

În 2012, regiunea Centru din România a avut o cheltuieli de 1534.9 mil. lei, pe cercetare și dezvoltare, ceea ce reprezintă o creștere față de 2011 cu 29593 lei iar cu 43011 lei față de 2010.

1.4.1 Planul de dezvoltare al Regiunii Centru pentru perioada 2007-2013

Planul de dezvoltare al Regiunii Centru poate fi definit ca o viziune a actorilor regionali asupra dezvoltării teritoriului celor 6 județe componente, pornind de la nevoia construirii unui echilibru în interiorul regiunii, între zonele sărace 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 direcții strategice de dezvoltare pentru perioada 2007-2013.

Analizele realizate de colectivul Agenției pentru Dezvoltare Regională “Centru”, ale grupurilor de lucru subregionale, precum și sugestiile și ideile primite de la diverși actori de la nivelul Regiunii “Centru” implicați in probleme de dezvoltare economică și socială, stau la baza întocmirii acestei strategii.

Principalul scop al strategiei este de a pune la dispoziția actorilor socio-economici, din regiune și Consiliului pentru Dezvoltare Regională “Centru”, un instrument de lucru care să faciliteze luarea unor decizii necesare pe de o parte creării cadrului necesar pentru adoptarea politicilor și obiectivelor fundamentale ale Uniunii Europene iar pe de altă parte atenuării efectelor negative datorate proceselor de restructurare și privatizare și crearea premizelor unei dezvoltări armonioase și echilibrate.

Realizarea obiectivelor acestui program de dezvoltare a fost asigurată printr-un proces de implementare, bazat pe parteneriat între actorii social-economici și politici, cei din cadrul Regiunii “Centru”, cât și printr-o intensă colaborare cu parteneri europeni și internaționali (Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008:99).

Figura 1.32 Obiective strategice

(Sursa: Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008: 99)

AXE PRIORITARE

Figura 1.33 Axe prioritare

(Sursa: Elaborat după Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008:100)

PRIORITATEA V – Cercetare, inovare tehnologică și crearea societății informaționale

Există studii care susțin că cercetarea științifică nu poate aduce beneficii decât de la un anumit nivel de finanțare în sus, de aceea țările occidentale acordă sectorului cercetării aproximativ 2-3% din PIB.

România și mai ales Regiunea Centru se confruntă în continuare cu un proces intens de emigrare, adică de o pierdere de resurse umane înalt calificate, deși resursele umane reprezintă cele mai importante surse pe care le are un teritoriu. Nu există cercetare științifică fără dezvoltare socioeconomică și fără un puternic sector de cercetare nu există țară dezvoltată (Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008:119).

Cercetarea științifică și învățământul științific trebuie promovat pentru progres social, creșterea bunăstării și pentru stabilitate. Finanțarea cercetării ar aduce dezvoltare în Regiune și ar menține forța de muncă înalt calificată.

Pentru transferul mai eficient al informațiilor de la învățământul superior și institute de cercetare, spre sectorul productiv, trebuie să fie întărite legăturile dintre societăți comerciale, organizații neguvernamentale și instituții publice, universități în scopul introducerii a unei abordări inovative.

Figura 1.34 Prioritate V.

(Sursa: Elaborat după Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008: 119-120)

Măsura: 5.1. Sprijinirea cercetării, dezvoltării tehnologice și inovării în scopul creșterii competitivității economice

Datorită transformărilor economice din regiune, precum și a lipsei de instituții performante în cercetarea științifică și transferul tehnologic după 1990, se constată o scădere a relațiilor de colaborare și transfer tehnologic Universități – Industrie. De aici se rezultă faptul că dezvoltarea economică a regiunii este dependentă în mare măsură de importul de tehnologie, un punct slab atât pentru instruirea universitară cât și pentru economie în sine. Există astfel o necesitate urgentă înființarea unor centre de cercetare științifică și transfer tehnologic în relație cu marile universități ale regiunii.

Numărul de persoane angajate în domeniul cercetării-dezvoltării în Regiunea Centru este sub media pe țara în 2005 (95.6 față de 189.8 la 100.000 locuitori) iar în interiorul Regiunii există diferențe importante între județele acesteia (Brașov cu un maxim de 159.3 la 100.000 locuitori față de județul Harghita cu 0.9 la 100.000 locuitori).

Se remarcă o tendință de creștere în sectorul învățământului superior, în timp ce numărul cercetătorilor a scăzut progresiv în ultimii ani în sectorul întreprinderilor, și în cel guvernamental.

În anul 2005, Regiunea Centru a absorbit 4.5% din totalul celuielilor la nivel național. Din punct de vedere a cheltuielilor repartizate pentru cercetare, 47.9% din total cheltuieli la nivel regional au fost acordate județului Brașov.

Asigurarea sprijinului în dezvoltarea producției și serviciilor care utilizează tehnologii înalte și medii constituie punctul central al strategiei. Acest lucru implică o participare mai intensă a cercetătorilor și organizațiilor în proiecte internaționale și ca rezultat se vor sprijini cooperările bilaterale și cele cu alte programe internaționale sau organizații științifice și de cercetare (Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008:120).

Promovarea creării de noi firme inovative în sectoare cu înalt nivel tehnologic, se află printre intervențiile prevăzute și se urmărește prin facilitarea localizării firmelor inovative în interiorul parcurilor tehnologice. De aici trebuie să rezulte difuzarea inovării către firmele din teritoriu, pentru creșterea nivelului tehnologic al întregii rețele productive a regiunii.

Domenii de intervenție:

Figura 1.35 Domenii de intervenție

(Sursa: Elaborat după Planului de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2007-2013, 2008:120-121).

În concluzie poate fi spus că țările occidentale acordă sectorului cercetării aproximativ 2-3% din PIB, în aceste țări existând studii care arată că cercetarea științifică nu poate aduce beneficii decât de la un anumit nivel de finanțare în sus. Regiunea Centru și România se confruntă cu un proces semnificativ de emigrare, adică cu o pierdere de resurse umane înalt calificate. Nu există țară dezvoltată fără un puternic sector de cercetare și nu există cercetare științifică fără dezvoltare socioeconomică.

1.4.2 Analiza cheltuielilor de C&D la nivel sectorial

În lume există o puternică concentrare sectorială a cheltuielilor de C&D. Din totalul de 38 de sectoare (conform clasificației ICB), primele trei reprezintă 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 reprezintă 70.3% din total, iar primele 15 sectoare acoperă 92.0% din total.

Primele cinci sectoare în C&D în lume au o intensitate medie a C&D de peste 6% și contribuie cu 69% la totalul investițiilor în C&D al firmelor din SUA, cu 37.8% la totalul celor din Japonia și cu 34.9% la totalul cheltuielilor de C&D al firmelor din Uniunea Europeană. 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 sănătății.

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

În funcție de volumul cheltuielilor de C&D în Uniunea Europeană, primele patru sectoare ierarhizate sunt: Automobile și subansamble (22%); Apărare și industria aerospațială (21%); Produse farmaceutice și biotehnologie (17%); Tehnologie și echipamente hardware (12%).

Datorită crizei economice nu s-au înregistrat mari schimbări în ultimii 4 ani în ceea ce privește clasamentul companiilor cu cheltuieli de C&D la nivel sectorial.

1.4.3 Analza cheltuieliLOR de C&D la nivel regional

După declanșarea crizei, tendința de creștere a investițiilor în cercetare-dezvoltare din perioada 2006-2008 nu a continuat, cu excepția regiunilor Sud-Muntenia și Nord-vest.

În 2009 cheltuielile de cercetare-dezvoltare ale firmelor din România s-au concentrat în regiunile București-Ilfov, Centru și Sud-Muntenia. În regiunile Centru și Sud-Muntenia provenind de la firme din sectorul pieselor de schimb auto și fabricarea autovehiculelor și pentru București-Ilfov dintr-o gamă mai largă de sectoare de activitate (Constantin, 2011:27).

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

Datorită crizei economice și a situației economice din România, nu s-au înregistrat mari schimbări în ultimele 4 ani ceea ce privește clasamentul companiilor cu cheltuieli de C&D la nivel regional din România.

1.5 Stadiul actual al cercetării-dezvoltării (programe, strategii specifice)

1.5.1 Programul Operațional Competitivitate 2014-2020

Programul operațional competitivitate (POC) reprezintă o soluție pentru provocările de dezvoltare Competitivitate și Dezvoltare locală descrise în cadrul Acordului de Parteneriat și în același timp contribuie la atingerea obiectivelor altor trei provocări: Oameni și societate, Infrastructură și Administrație și guvernare, prin intervenții orizontale în economie și societate. Programul are doi vectori – Cercetare, Dezvoltare, Inovare (CDI) și Tehnologia Informației și Comunicațiilor (TIC) – astfel contribuind la atingerea obiectivelor asumate de România în ceea ce privește Strategia Europa 2020: o strategie europeană pentru creștere inteligentă, durabilă și favorabilă incluziunii (POC 2014-2020).

Axa prioritară (AP) 1 a POC, ”Cercetare, dezvoltare tehnologică și inovare (CDI) în sprijinul competitivității economice și dezvoltării afacerilor” vizează:

-crearea unui mediu C&D mai compact și modern, orientat către nevoile pieței și

principii de specializare inteligentă;

-crearea unei culturi antreprenoriale și inovative în domeniul CDI care să contribuie la

antrenarea și dezvoltarea potențialului latent în domeniu, la nivel public și privat (POC 2014-2020).

Axa prioritară (AP) 2 a POC, ”Tehnologia Informației și Comunicațiilor pentru o

economie digitală competitivă”:

-consolidarea mediului de afaceri digital (e-guvernare, e-commerce, TIC și inovare, ecultură);

-îmbunătățirea eficienței sistemului privind incluziunea socială și reducerea sărăciei prin

utilizarea instrumentelor TIC;

-creșterea atractivității învățământului primar și secundar, inclusiv a formării

profesionale inițiale, prin instrumentele TIC;

-depășirea eșecului de piață prin dezvoltarea infrastructurii NGA și a serviciilor conexe,

în conformitate cu Strategia Națională Agenda Digitală pentru România și cu Planul

Național de Dezvoltare a Infrastructurii de tip Rețele de Generație Viitoare (NGN) (POC 2014-2020).

Se poate concuziona că programul contribuie la creșterea competitivității, la dezvoltarea economică și la îmbunătățirea unor domenii precum educația, sănătatea și cultura, dar și la incluziune socială sau reducerea sărăciei prin îmbunătățirea accesului, securității și utilizării TIC și prin consolidarea CDI.

1.5.2 Program Operațional Asistență Tehnică 2014-2020

Scopul Programul Operațional Asistență Tehnică (POAT) 2014-2020, pe baza responsabilităților împărțite între Statele Membre și Comisia Europeană, constituie asigurarea

unui proces de implementare eficientă și eficace a Fondurilor Europene Structurale și de Investiții în România, în conformitate cu principiile și regulile de parteneriat, programare, evaluare, comunicare, management, inclusiv management financiar, monitorizare și control, (POAT 2014-2020).

Prin intermediul învățămintelor desprinse analiza nevoilor pentru POAT 2014-2020, s-au identificat trei arii majore ale nevoilor de sprijin:

– capacitatea administrativă a beneficiarilor în vederea pregătirii și implementării

proiectelor finanțate din FESI și informarea și comunicarea referitoare la FESI și cultura

partenerială în gestionarea și implementarea FESI;

– capacitatea administrativă și asigurarea instrumentelor necesare pentru coordonarea,

managementul și controlul FESI, inclusiv prin asigurarea funcției de evaluare și a

funcționării SMIS;

– resursele umane implicate în coordonare, gestionare și control pentru proiectele

finanțate FESI – inclusiv formarea personalului din aceste structuri (POAT 2014-2020).

Pornind din aceste nevoi axele prioritare al POAT 2014-2020 sunt:

– întărirea capacității beneficiarilor de a pregăti și implementa proiecte finanțate din FESI și diseminarea informațiilor privind aceste fonduri;

– sprijin pentru coordonarea, gestionarea și controlul FESI;

– creșterea eficienței resurselor umane implicate în sistemul de coordonare, gestionare și control al FESI în România (POAT 2014-2020).

Se constată că Programul Operațional Asistență Tehnică va oferi sprijin pentru: pregătire, gestionare, monitorizare, evaluare, informare și comunicare, colaborare în rețea, soluționare a reclamațiilor, control și audit.

1.5.3 Strategia Națională de CDI 2014-2020

În timp ce Strategia CDI 2007-2013 a susținut obiective ambițioase, orientate mai ales spre creșterea producției științifice și a capitalului uman autohton din cercetare, noul ciclu strategic ține seama de împlinirile și de nerealizările ultimelor două decenii de reformă a cercetării și inovării, ca și de tendințele internaționale, care susțin o cercetare științifică orientată mai puternic spre rezultate măsurabile, cu impact practic (Strategia Națională de CDI 2014-2020).

Strategia CDI 2014-2020 vizează următoarele priorități:

– Prioritățile de specializare inteligentă, care presupun definirea și consolidarea unor domenii de competență ridicată, în care există avantaje comparative reale, sau potențiale, și care pot contribui semnificativ la PIB;

– Prioritățile cu relevanță publică, care vizează alocarea de resurse în domenii în care cercetarea și dezvoltarea tehnologică răspund unor nevoi sociale concrete și presante (Strategia Națională de CDI 2014-2020).

În 2020, România va deveni competitivă la nivel regional și global, prin inovare alimentată de cercetare-dezvoltare, generând bunăstare pentru cetățeni. Viziunea stabilește un set de principii de acțiune, sprijinite pe 3 piloni principali:

– afirmare la nivel regional, afirmare la nivel global: firmele devin operatori cheie ai inovării;

– excelență prin internaționalizare: sectorul CDI ca spațiu de oportunitate;

– „leadership” regional la frontiera științei și în tehnologie: străpungeri în domenii strategice (Strategia Națională de CDI 2014-2020).

Obiectivele generale și specifice ale strategiei naționale de cercetare, dezvoltare și inovare 2014-2020 sunt:

– creșterea competitivității economiei românești prin inovare;

– creșterea contribuției românești la progresul cunoașterii de frontiere;

– creșterea rolului științei în societate (Strategia Națională de CDI 2014-2020).

În continuare se prezintă obiectivele specifice:

– crearea unui mediu stimulativ pentru inițiativa sectorului privat;

– susținerea specializării inteligente;

– concentrarea unei părți importante a activităților CDI pe probleme societal;

– susținerea aspirației către excelență în cercetarea la frontiera cunoașterii (Strategia Națională de CDI 2014-2020).

Obiective specifice transversale:

– atingerea până în 2020 a masei critice de cercetători;

– dezvoltarea unor organizații de cercetare performante (Strategia Națională de CDI 2014-2020).

Aceste obiective vor fi atinse prin următoarele direcții principale de acțiune:

– crearea unui mediu stimulativ pentru inițiativa sectorului privat;

– susținerea specializării inteligente;

– soluții inovatoare pentru sectorul public;

– cercetare fundamentală și de frontiere;

– acțiuni transversale (Strategia Națională de CDI 2014-2020).

În concluzie, se constată că prin Strategia CDI 2014-2020 vor fi identificate zonele în care România poate avea contribuții semnificative și prin care se poate beneficia de rezultatele științei și ale inovării în creșterea competitivității.

1.5.4 Planul de dezvoltare al regiunii Centru pentru perioada 2014-2020

Planul de Dezvoltare a Regiunii Centru pentru perioada 2014-2020 reprezintă principalul document de planificare și programare la nivelul regiunii Centru. Acest plan reprezintă un document – cadru prin care se stabilește viziunea de dezvoltare, obiectivul global și obiectivele specifice de atins la finalul perioadei de programare, propunând direcțiile de acțiune și măsurile necesare pentru atingerea obiectivelor. Planul 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 finanțare;

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

Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru 2014-2020

Strategia Regională urmărește cele trei priorități stabilite prin Strategia Europa 2020: creștere inteligentă, creștere durabilă, creștere favorabilă incluziunii și obiectivele propuse în cadrul celor cinci domenii de interes: ocupare, inovare, schimbări climatice, educație, reducerea sărăciei.

Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru și-a definit ca obiectiv global ,,dezvoltarea echilibrată a Regiunii Centru prin stimularea creșterii economice bazate pe cunoaștere, protecția mediului înconjurător și valorificarea durabilă a resurselor naturale precum și întărirea coeziunii sociale”.

Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru cuprinde 6 domenii strategice de dezvoltare:

– dezvoltare urbană, dezvoltarea infrastructurii tehnice și sociale regionale;

– creșterea competitivității economice, stimularea cercetării și inovării;

– protecția mediului înconjurător, creșterea eficienței energetice, stimularea utilizării surselor alternative de energie;

– dezvoltarea zonelor rurale, sprijinirea agriculturii și silviculturii;

– creșterea atractivității turistice regionale, sprijinirea activităților culturale și recreative:

– dezvoltarea resurselor umane , creșterea incluziunii sociale.

Domeniul strategic 2. Creșterea competitivității economice, stimularea cercetării și inovării

Obiectivul strategic al acestui domeniu este: Dezvoltarea economiei regionale bazate pe cunoaștere prin modernizarea și eficientizarea întreprinderilor, intensificarea cooperării economice și prin creșterea rolului cercetării–dezvoltării-inovării la nivelul economiei Regiunii Centru.

Tabelul 1.6 Prioritățile, măsurile specifice și beneficiarii domeniului strategic 2

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

accesat pe 21.07.2013).

Putem concluziona că Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru pentru perioada 2014-2020 reprezintă 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 bazează pe analiza socioeconomică regională și pe analiza SWOT a Regiunii Centru, luând în considerare nevoile majore ale regiunii și având ca scop principal valorificarea potențialului său real de dezvoltare.

1.6 Concluzii

Importanța funcției și strategiei de cercetare-dezvoltare constă în necesitatea de adaptare permanentă a întreprinderilor la nivel regional, național și european la noi realizări ale științei și tehnologiei moderne, pentru că știința este un vector al dezvoltării sociale.

Analizând situația C&D la nivel european, se observă că tratatul de la Lisabona prevede ca 3% din PIB să fie cheltuit pe cercetare-dezvoltare. În 2010, cele 27 de state membre ale UE au cheltuit circa 2.01% din PIB pentru acest domeniu.

Cercetarea în țările occidentale acordă sectorului cercetării aproximativ 2-3% din PIB, deoarece ele dispun studii care arată că cercetarea științifică nu poate aduce beneficii decât de la un anumit nivel de finanțare în sus.

Europa 2020 oferă o imagine de ansamblu a economiei sociale de piață a Europei pentru secolul al XXI-lea. Europa poate reuși dacă acționează în mod colectiv. Cel de-al Șaptelea Program Cadru pentru cercetare și dezvoltare tehnologică (PC7) a fost instrumentul principal al Uniunii Europene pentru finanțarea cercetării în Europa.

Situația C&D în România poate fi interpretată astfel: țara nostră a cheltuit 2872.7 milioane de lei pe cercetare și dezvoltare în 2012, reprezentând 0.49% din PIB, cu 0.01 procente în creștere față de 2011, și până 0.03% față de anul 2010. La sfârșitul anului 2012, 42674 de angajați au lucrat în cercetare și dezvoltare, număr aflat aproximativ la același nivel față de cel înregistrat la sfârșitul anului 2011.

În afară de cheltuielile de C&D un alt factor prin care se poate măsura C&D îl reprezintă gradul de absorbție a fondurilor structurale și de coeziune. Din acest punct de vedere se poate concluziona că România a reușit să absoarbă efectiv 7.4% din fondurile structurale și de coeziune puse la dispoziție, conform unei situații de la Bruxelles. Momentan țara noastră are la dispoziție circa 20 de miliarde de € fonduri structurale și de coeziune, în cadrul celor 7 programe operaționale.

Analizând Regiunea Centru din punct de vedere a C&D, se stabilește că regiunea ocupă poziția a 6-a dintre cele 8 regiuni de dezvoltare (2012), după ponderea cheltuielilor totale din activitatea de cercetare – dezvoltare, cu o tendință descrescătoare.

Regiunea Centru și România se confruntă cu un proces semnificativ de emigrare, adică cu o pierdere de resurse umane înalt calificate. Nu există țară dezvoltată fără un puternic sector de cercetare și nu există cercetare științifică fără dezvoltare socioeconomică.

Analizând Strategia de Dezvoltare a Regiunii Centru pentru perioada 2014-2020, se precizează că aceasta reprezintă 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 bazează pe analiza socioeconomică regională și pe analiza SWOT a Regiunii Centru, luând în considerare nevoile majore ale regiunii și având ca scop principal valorificarea potențialul său real de dezvoltare.

Cap. 2 Metode și modele utilizate în studiul cercetării dezvoltării

2.1 Selecționarea și formularea problemei de cercetare

Fără folosirea combinată a principiilor, metodelor și tehnicilor tuturor științelor care studiază fenomenele și procesele ce se manifestă în cadrul societății, în scopul descoperirii legilor ce acționează în mod obiectiv în diferitele ei etape de dezvoltare, cunoașterea și transformarea societății omenești nu pot fi realizate. De a lungul istoriei științelor social-economice, există, pe de o parte, un proces de diferențiere în funcție de particularitățile lor de studiu și, pe de altă parte, a avut loc apariția unor științe cu caracter multidisciplinar sau de graniță.

Un model matematic se poate definii ca fiind funcția de răspuns y = ƒ(x1, x2, …, xk), care leagă intrările de ieșirea sistemului cibernetic reprezentat de problema de optimizare. Modelul este o reprezentare matematică a însuși obiectului cercetării, intrările sfiind factorii și ieșirea parametrul de optimizare. Selecția formei funcției de răspuns și scrierea ecuației sale înseamnă de fapt alegerea unui model. Indicatorii statistici îndeplinesc un rol important în procesul de cercetare în identificarea funcției de răspuns.

Statistică descriptivă

În studii social-economice, statistica a fost și este folosită ca un instrument deosebit de important pentru cunoașterea vieții social-economice. Statistica face parte din cadrul disciplinelor care studiază fenomenele într-o viziune sistemică, la nivel micro, mezo și macroeconomic.

După o altă definiție statistica face parte din rândul științelor ce studiază, în principal, aspectele cantitativ-numerice ale fenomenelor și proceselor din cadrul naturii, tehnologiei și societății prin obiectul și metoda sa (Petcu, 2005:11).

Sondajul statistic reprezintă o cercetare parțială, al cărui scop este ca, pe baza rezultatelor prelucrării datelor obținute, să se estimeze comportamentul viitor al sistemului socio-economic studiat

Cercetarea prin sondaj se desfășoare în două etape: în prima etapă se culeg și se prelucrează date statistice de la unitățile colectivității generale, în etapa a doua indicatorii obținuți prin prelucrarea datelor din eșantion se extind, cu o anumită probabilitate, asupra întregii colectivități (Petcu, 2005:55).

Figura 2.1(a) Procedee de selecție folosite pentru constituirea eșantionului

Figura 2.1(b) Procedee de selecție folosite pentru constituirea eșantionului

(Sursa: Elaborat după Petcu, 2005:58-60)

În opinia lui Petcu (2005) în practica statistică frecvent se folosesc următoarele tipuri de selecții:

Figura 2.2 Tipuri de selecții

(Sursa: Elaborat după Petcu, 2005:58)

2.2 Cercetare operațională

Cercetarea operațională, apărută la sfârșitul secolului al XX-lea, este una dintre ramurile ale matematicii aplicate. Ea urmărește găsirea unor soluții optime, sau apropiate de cele optime, pentru fenomene din cele mai diverse domenii ale naturii și societății.

Cercetarea operațională este un ansamblu de acțiuni îndreptate spre realizarea unui anumit scop. Orice operație are un singur scop principal, care poate fi compus dintr-un ansamblu de obiective.

În opinia lui Breckner (1981) indiferent de domeniul căreia îi aparține în studiul oricărei operații, se deosebesc patru etape fundamentale:

Figura 2.3 Etapele cercetării operaționale

(Sursa: Elaborat după Breckner, 1981:5)

Cercetarea operațională în opinia lui Breckner (1981) cuprinde numeroase capitole, dintre care amintim următoarele:

Figura 2.4 Capitole specifice cercetării operaționale

(Sursa: Elaborat după Breckner, 1981:19)

2.3 Teoria jocurilor

Un joc este un concurs care implică participarea a minimum doi participanți, numiți jucători, fiecare dintre ei dorind să câștige. Teoria jocurilor arată cum să se facă alegerea de strategii optime în cazul unei dispute, care pentru rezolvare necesită luarea unor decizii ce privesc toți participanții.

După Grigoras (2010), aflându-se la confluența a trei constituenți: sustenabilitatea de mediu, cea economică și sustenabilitatea socio-politică, dezvoltarea durabilă implică existența unui echilibru între aceștia. De aici rezultă că strategia de obținere a stării de echilibru, pe care o implică dezvoltarea durabilă, poate fi descrisă în termenii teoriei jocurilor.

La început, se părea că, prin particularizare, totul putea fi analizat științific cu ajutorul acestei teorii: de la comportamentul în trafic până la decizii de producție și de la războiul prețurilor la decizia de planificare familiară. Ulterior problematica a fost nuanțată (Moga, 2012, p 317-323; Moga, Modeling the behavior of participants in the research and development process using Game Theory, 2014). Metodica de aplicare a acestei teorii pentru studiul proceselor de cercetare-dezvoltare va fi prezentată în partea a doua a tezei.

2.4 Teoria matricelor Super Fuzzy

2.4.1 Aspecte generale referitoare la utilizarea Modelelor fuzzy

Încă din 1920 a apărut un tip incipient de logică fuzzy, propus de matematicianul polonez Jan Łukasiewicz. Acest sistem permitea extinderea valorii de adevăr a unei propoziții la toate numerele reale din intervalul [0, 1]. Un număr din acest interval era interpretat drept posibilitatea ca propoziția considerată să fie adevărată sau falsă. Aceste cercetări au contribuit la apariția tehnicii de raționament în condiții de inexactitate, tehnică numită teoria posibilității. Lotfi Zadeh în 1965, a extins teoria posibilității într-un sistem formal de logică matematică. La fel, a adus în discuție modalitățile de lucru cu termeni nuanțați ai limbajului natural. Logica fuzzy poate fi definită ca un instrument de reprezentare și prelucrare a termenilor nuanțați. Un obiect poate aparține sau nu unei mulțimi după logica tradițională, în timp ce logica fuzzy permite o interpretare mai flexibilă a noțiunii de apartenență. După logica fuzzy mai multe obiecte pot aparține unei mulțimi în grade diferite (Zadeh, 1965; Blanco, 1994; Scarlat, 1997; Radu, 2005).

Mai multe submulțimi fuzzy pot fi definite pe un grup (mulțime) diferențiat de un anumit parametru. Pentru grupul vârstelor (parametrul de diferențiere este, deci, vârsta) unor persoane, putem defini următoarele submulțimi: a oamenilor tineri, celor bătrâni sau a celor de vârstă mijlocie. Submulțimile se pot intersecta: aceeași persoană va aparține submulțimii oamenilor tineri cu un grad de 80%, submulțimii oamenilor de vârstă mijlocie cu un grad de 95% și submulțimii oamenilor bătrâni cu un grad de 35%.

În multe situații, oamenii nu caracterizează precis informațiile numerice, ci, în raționamente folosesc termeni aproximativi cum sunt: aproape 0, circa 50, în jur de 100. etc. Aceste aprecieri pot fi reprezentate, în teoria mulțimilor fuzzy, ca submulțimi fuzzy ale mulțimii numerelor reale. Reprezentarea se face printr-o mărime fuzzy, care este o mulțime a numerelor reale, exprimată printr-o funcție de apartenență convexă, continuă și mărginită (Moga, The Role of Research and Development in the Central Region of Romania using Fuzzy Super FRM Model, 2014, p 371-374).

2.4.2 Generalități Ale modelului FRM

Modelul Fuzzy Relation Map (FRM) pornește de la teoria logicii binare, pe care o extinde la trei nivele de adevăr și anume {-1, 0, 1}, fiind un formalism intermediar între logica binară și teoria posibilității, reprezentată de logica fuzzy clasică. În schimb această teorie oferă un formalism bazat pe calculul matricial, care permite prelucrarea unui volum mare de informații și oferă rezultate greu sau imposibil de observat prin prelucrarea statistică.

Introducerea și prelucrarea informației în modelul FRM se realizează prin utilizarea următoarelor tipuri de matrice (vector):

matrice coloană de relaționare super fuzzy (compusă din mai multe matrice, care au același număr de coloane, matricele fiind aranjate în coloană);

matrice linie de relaționare super fuzzy (compusă din mai multe matrice, care au același număr de linii, matricele fiind aranjate în linie);

matrice generală de relaționare super fuzzy (compusă din toate matricele linie de relaționare super fuzzy,);

vectori linie super fuzzy (compuși din mai mulți vectori linie).

Cu un asemenea formalism, se poate prelua informația furnizată, spre exemplu, de n seturi de experți, care formează n categorii distincte de grupuri, fiecare grup fiind format din persoane cu educație sau profesie similară. Astfel, fiecare grup poate avea diferite competențe speciale, fiecare grup fiind competent pe un domeniu. Cu toate acestea, există și un factor comun, și anume faptul că toți sunt de acord să lucreze la aceeași problemă, cu același set de atribute (Allen et al; Imai et al, 1998; Kandasamy et al, 2009; Kandasamy et al, 2013).

Grupurile pot fi alcătuite din numere diferite de experți. Modelul super fuzzy FRM permite preluarea individuală a opiniei fiecărui expert din fiecare grup, prin așa numitul spațiu de domeniu, un vector linie super fuzzy. Fiecare dintre aceste n grupuri, vizualizează problema dintr-un unghi diferit. Prin urmare, la fiecare etapă, problema este privită diferențiat. Opiniile din fiecare grup de experți formează așa numitul spațiu de interval, care este un vector linie simplu, ale cărui elemente sunt din mulțimea {0, 1}. În acest mod, se va construi un model unic, astfel încât, să se poată obține așa 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 problemă P care conține n grupuri de experți N1, N2, N3, …, Nn, și un set de p atribute: M1, M2, …, Mp. Se admite că unii experți să lucreze la aceleași seturi de atribute Mi, Mk, …, Mt, 1 ≤ i, k, …, t ≤ n. Similar un alt set de experți doresc să lucreze cu Ms, Ms, Ml', …, Mm, 1 ≤ s, r, l, m ≤ n. Exista și este permisă posibilitatea ca setul de atribute Mi, Mk, …, Mt să coincidă cu setul de atribute Ms, Mr, …, Mm. Este de reținut faptul că aprecierea nivelului de adevăr se face pe trei niveluri logice {-1, 0, 1}, care ulterior sunt prelucrate pentru extragerea informației utile. (Zadeh, 1965; Kandasamy et al, 2009; Kandasamy et al, 2013).

Modelul super ascuns reprezintă un punct de stabilitate care nu va suferi modificări semnificative, într-un orizont de timp previzibil. Metodica de obținere a modelului super ascuns, în domeniul studiului proceselor de cercetare-dezvoltare, va fi prezentată în capitolul 4.

2.5 Metoda Monte Carlo

În opinia lui Radu Dumitru Marinescu et al (2003), funcția de C&D a unei firme poate fi definită ca un ansamblu de activități ale organizației industriale, prin care este conceput și implementat progresul tehnic și științific, având în vedere minimizarea abaterii între obiective și rezultatele pe piață (Marinescu, 2003). Determinarea costurilor specifice, ale activității de cercetare și dezvoltare, permit sublinierea eforturilor și efectelor acestor activități și calcularea unor indicatori de eficiență economică. Simularea de evenimente discrete este folosită pentru a găsi situații în care sunt identificate evenimente diferite, care schimbă starea sistemului studiat. Evenimentele sunt discrete, deoarece se crede că între cele două evenimente, starea sistemului nu se schimbă. Metoda Monte Carlo este o componentă importantă de simulare de evenimente discrete, utilizată pentru a genera intervale aleatorii între două evenimente succesive, durata de serviciu etc. (Landau, 2000; Perez, 2000). Din cauza naturii dinamice a modelelor de simulare a evenimentelor discrete, în timpul simulării este necesară cunoașterea momentului curent al timpului simulat și de asemenea, este necesar un mecanism de trecere progresivă, de la o valoare la alta, a timpului simulat. Menirea și aplicabilitatea simulării nu se limitează numai la asistarea unor procese decizionale manageriale. Simularea are utilizări importante și în: proiectarea asistata de calculator, sistemele de realitate virtuală destinate industriei jocurilor pe calculator, antrenarea unor categorii profesionale (piloți, chirurgi etc.) sau aplicațiile militare (Doydum, 1991).

Simularea Monte Carlo, va fi utilizată, în prezenta teză, pentru determinarea duratei proceselor de cercetare-dezvoltare, utilă în determinarea costurilor aferente acestor procese. Durata proceselor de cercetare-dezvoltare va fi determinată pe baza unei metodologii care include și obținerea 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 utilizată și pentru determinarea altor parametrii dependenți de această durată, cum sunt: dimensionarea departamentului de cercetare-dezvoltare, inclusiv subsistemul de fabricație specific cercetării-dezvoltării cu fluxurile aferente, dimensionarea a echipei de cercetare și a cerințelor specifice ale acesteia etc.

2.6 Metodă pentru măsurarea capacității de inovare

2.6.1 Creativitatea

Potrivit Dicționarului Explicativ (DEX), a crea înseamnă "a face ceva ce nu exista înainte, a născoci, a inventa, a compune (o piesă muzicală, o operă literară), a da viață unui personaj". Se consideră că a fi creativ înseamnă a crea ceva nou, original și creativ (DTI, 2005).

În opinia lui Paicu (2011) procesul de creație este greu de pătruns în intimitatea sa, iar încercarea de a descifra itinerariul creației nu este o sarcină ușoară. În plus, există diferențe între domenii diverse ale creației (știință, tehnică, arte plastice, literatură, interpretare scenică, etc.) care fac mai dificil acest demers (Paicu, 2011:29).

Încercarea de a stabili etapele procesului creator datează de un secol. John Dewey (1910) a studiat procesul rezolvării unei probleme științifice, identificând cinci faze.

Figura 2.5 Stadiile procesului creator de John Dewey

(Sursa: Elaborat după Paicu, 2011:35)

Elaborat de Graham Wallas (1926), modelul cel mai vehiculat al itinerariului creației cuprinde următoarele patru etape:

Figura 2.6 Modelul procesului creator de Graham Wallas

(Sursa: Elaborat după Paicu, 2011:35)

Ulterior s-a atestat experimental că etapele de mai sus menționate, indiferent de domeniul în care se manifestă, caracterizează orice proces creator.

S-a pus problema stimulării creativității datorită importanței în toate domeniile de activitate. În opinia lui Paicu (2011) numărul metodelor practice este de ordinul sutelor, folosite în scopul stimulării creativității (Paicu, 2011: 154).

Clasificare generală identifică două metode importante de stimulare a creativității: metode intuitive și metode analitice.

Metodele intuitive se bazează pe utilizarea gândirii intuitive, punând pe primul plan imaginația, eliberată de constrângerile realului. Principalele metode intuitive sunt:

Brainstormingul poate fi definit ca o modalitate de a obține, într-un timp scurt, un număr mare de idei de la un grup de oameni, fără a evalua, în primă fază, calitatea ideilor (Paicu, 2011:155).

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

Metoda pălăriei gânditoare este o tehnică interactivă, care se bazează pe interpretarea de roluri în funcție de pălăria aleasă, prin simularea creativității participanților (Paicu, 2011:178).

Metoda Delphi combină, în etape succesive, creativitatea individuală cu cea a grupului, prin valorificarea și stimularea competenței unui grup de experți, scopul urmărit fiind acela de a obține orientări, prognoze și soluții la probleme complexe (Paicu, 2011:184).

Metoda mind-mapping (sau Harta gândirii) presupune construirea unei diagrame care sugerează modul cum apar ideile, unele din altele, așa cum iau naștere în mintea noastră de aceea este considerată o tehnică grafică (Paicu, 2011:196).

Metodele analitice sunt foflosite în scopul stimulării procesului de combinare a planului realității cu informații legate direct de problema de rezolvat și se bazează pe folosirea preponderentă a gândirii logice (Paicu, 2011:203).

Principalele metode analitice sunt:

Metoda listei interogative a lui Osborn, la care răspunsurile obținute pot constitui idei noi, valoroase. Este o listă interogativă care cuprinde 60 de întrebări, grupate în 9 categorii și se folosește încercând să dăm răspunsuri la toate întrebările conținute în ea (Paicu, 2011:203).

Tehnica de listare a atributelor, la care fiecare problemă este asemenea unei case cu multe camere. Pentru a avea noi idei, se identifică și se enumeră cât mai multe dintre atribute ale unei probleme, apoi se lucrează, pe rând, la fiecare dintre ele în sensul modificării creative. (Paicu, 2011:211).

Analiza morfologică, al cărui principiu este să se descrie analitic și în mod sistematic, toate soluțiile problemei, după care dintre ele să se aleagă cea mai bună. Descrierea dă naștere așa numitului tabel morfologic sau diagramă ZWICHY (Paicu, 2011:216).

Analiza multicriterială, cea care se poate utiliza cu rezultate de excepție în multe domenii și situații. Constă în 5 etape: stabilirea criteriilor, determinarea ponderii fiecărui criterii, identificarea tuturor variantelor, acordarea unei note N, calcularea produselor dintre notele N și coeficienții de pondere (Moga, Un concept de firmă inovatoare amplasat pe acoperișul blocurilor – an innovative firm concept located on the roof of blocks, 2012; Bogdan, Multicriteria based ranking of territorial administrative units in Romania according to the aggregate index of infrastructure, 2013).

Metoda „Electre" își propune să examineze un număr (m) de variante posibile prin prisma unor (n) criterii de selecție, printr-un procedeu simplu de estimare a „efectelor", procedeu asemănător celui utilizat în metoda „Pindar" (Foriș, 1999).

Tehnica PINDAR, care reprezintă o combinare reușită a analizei morfologice cu analiza criterială.

Toate metodele și tehnicile menționate mai sus stimulează creativitatea, ca urmare a importanței în creștere a creativității în fiecare domeniu.

2.6.2 Alte metode utilizate

Tehnica Philips 66, reprezintă de fapt o derivare a tehnicii brainstorming, păstrând principalele ei atribute. Diferența între cele două metode constă în faptul că tehnica Philips 66 este destinată unor mari colective. Fiind o tehnică de grup, este compus din 6 membrii (inclusiv liderul), o ședință are o durată de 6 minute, de aici se derivă numărul 66 din denumirea metodei (Bobancu, 1998:59). În opinia lui Bobancu (1998) „tehnicile de analiză criterială se folosesc în modelele de decizie multiatribut și constau în alegerea variantei optime dintr-o mulțime finită de variante, care se compară între ele în raport cu un număr finit de criterii” (Bobancu, 1998:84).

Evaluarea ponderii criteriilor cu metoda Entropei, metoda are la bază etropia H, ca măsură a incertitudinii unei repartiții de probabilități discrete. O valoare mare a entropiei pentru un criteriu arată o repartiție aproape uniformă a valorilor pe care le iau variantele, lucru care înseamnă ca ponderea criteriului respectiv în procesul de clasificare va fi mică, apropiată de zero (Bobancu, 1998:84).

Tehnica ponderii aditive, tehnica constă din definirea unei funcții de utilitate. Un număr X variante se compară în raport cu y criterii, se consideră criterii de maxim și de minim, se determină matricea consecințelor atașată problemei selectate, iat varianta optimă va fi cea care are funcția de utilitate maximă (Bobancu, 1998:84).

Tehnica diametrelor încearcă obținerea unui indicator agregat care să permite stabilirea unei relații de ordine pe mulțimea variantelor. Un indicator bun trebuie să: fie sensibil, anti-catastrofic și necompensator. Tehnica cuprinde următoarii pași:

plecând de la matricea consecințelor se construiește matricea X;

se determină valorile funcției de apreciere;

se calculează valorile funcției diametru;

se determină funcția agregată (Bobancu, 1998: 87-90).

Tehnica TOPSIS (Tehnique for Order Preference by Similarity și Ideal Solution) are la bază ideea că varianta optimă trebuie să aibă distanța minimă de soluția ideală. Tehnica cuprinde următoarii pași:

pornind din matricea consecințelor se determină prin nominalizarea vectorială matricea y;

se construiește matricea nominalizată ponderată;

se determină soluția ideală și soluția ideală negativă;

se calculează distanța între soluții;

se determină apropierea relativă de soluția ideală (Bobancu, 1998: 90-92).

2.7 MetoDĂ pentru măsurarea gradului de inovare

Inovația reprezintă rezolvarea unei probleme de tehnică sau de organizare a muncii, cu scopul îmbunătățirii activității, perfecționării tehnice sau raționalizării soluțiilor aplicate. Adeseori în literatura de specialitate, în special cea tehnico-științifică, alături de creație se vehiculează termeni ca invenție, inovație, descoperire.

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

Inovarea a devenit o prioritate politică în multe țări, ea fiind susținută de strategii naționale și bugete mari. În timp, inovarea a căpătat un rol important și guvernele au stabilit ministere, departamente dedicate pentru a sprijini studiul, integrarea și punerea în aplicare a politicii de inovare. Astfel, în scopul de a evalua eficacitatea intervenția guvernelor, diverși indici de inovare au fost dezvoltați de-a lungul anilor pentru a măsura performanța de inovare la nivel național și regional (Mahroum, 2013:320).

Cei mai importanți dintre acești indici sunt elaborați de European Innovation Scoreboard (PRO INNO Europe, 2009), Știința OCDE, Tehnologie, și Industrie Outlook (OCDE, 2010a), Monitorul de Inovare Nordic (Norden, 2009), precum și indici elaborați de UNCTAD (de exemplu, UNCTAD, 2005) și Banca Mondială (2010).

În opinia lui Mahroum (2013), noțiunea de eficacitate în inovare este definită ca nivelul combinat al eficienței și eficacității, care caracterizează un sistem de inovare. Cu alte cuvinte, acesta este raportul dintre performanța în inovație și capaciatate plus performanța relativă a unui sistem de inovare (Mahroum, 2013:322).

Având în vedere interesul enorm în abordarea funcțiilor de sistem, Mahroum (2013) oferă o contribuție în acest domeniu oferind un set de cinci funcții (procesele-cheie ale sistemelor de inovare) – care sunt capturate într-un cadru numit modelul AC / DC.

Figura 2.7 Modelul 1 după Mahroum

(Sursa: Elaborat după Mahroum, 2013: 323)

Figura 2.8 Modelul 2 după Mahroum

(Sursa: Elaborat după Mahroum, 2013: 323

Literatura referitoare la capacitatea de inovare subliniază necesitatea investițiilor în învățare. Firmele trebuie învețe să facă produse originale, prin imitarea și modificarea produselor străine, datorită faptului că au acces la canalele de învățare în ceea ce privește tehnologia străină. Firmele de succes au adoptat în mare măsură o strategie de a acapara piață pentru oportunități de export, piața locală fiind mică și subdezvoltată. Acest acces la piața mondială este posibil prin participarea firmelor în sistemul de producție global.

Raportul Economist Intelligence Unit, sponsorizat de Cisco, este un nou clasament al celor mai inovatoare țări. Acest raport a clasificat capacitatea de inovare a țărilor 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 inovării

Vincent Boly și François Romon (1999) a elaborat un model matricial al managementului inovării (3MI) care cuprinde fazele pe care le parcurge întreprinderea în managementul inovării, precum și resursele de care are nevoie în această fază. Modelul matricial cuprinde următoarele faze ale managementului inovării:

Figura 2.9 Modelul matricial al managementului inovării (3MI)

(Sursa: Elaborat după Vincent Boly și François Romon, 1999:2041-2049)

Prima fază este destinată căutării informațiilor și creativității. Ideile reprezintă soluții adoptate de personalul din sectorul producție pentru rezolvarea unor probleme de funcționare a proceselor și rezulta din lucrări din departamentele Cercetare-Dezvoltare și Marketing.

A doua fază include selectarea proiectelor de inovare potențiale, verificarea valabilității lor în raport cu necesitățile pieței și cu obiectivele strategice ale întreprinderii, evaluarea fezabilității lor tehnice.

A treia fază cuprinde activități de organizare pentru a realiza proiectul. Aici se definește rezultatul, durata și bugetul proiectului, alocarea mijloacelor necesare pentru derularea proiectului: a resurselor umane, tehnice și financiare, constituirea echipei proiectului.

A patra fază reprezintă realizărea efectivă a proiectului de inovare și constă în dirijarea activităților de proiectare și dezvoltare pentru rezolvarea problemelor.

Putem concluziona că o strategie de inovare trebuie să reprezinte o gândire sistemică, globală și coerentă care, ținând cont de particularitățile fiecărui obiectiv stabilit, precum și de experiența acumulată, să asigure o armonizare a realizării obiectivelor și sincronizarea termenelor stabilite.

2.9 Metodă pentru măsurarea investițiilor în cercetare-dezvoltare – clasament anual al campaniilor din România

2.9.1 Clasamentul după investiția în C&D a companiilor care operează în România

În cadrul proiectului PNCDI II – PARTENERIATE, Proiect 92-091/ 2008, a fost realizată publicația „Investițiile în cercetare-dezvoltare: Clasamentul anual al companiilor din România”(Constantin, 2011). Centrul Român de Modelare Economică a condus activitatea proiectului, iar printre parteneri se enumeră: Centrul Național de Pregătire în Statistică, Institutul de Economie Mondială, Institutul Național de Statistică și Academia de Studii Economice București.

Reprezentând prima încercare de acest fel din România, Clasamentul companiilor din România în funcție de investiția în cercetare-dezvoltare a fost realizat în anul 2010 în speranța că exercițiul va fi continuat anual. Printre obiectivele proiectului se enumeră intenția de a oferi o imagine fidelă a modului cum sunt orientate afacerile din România în ceea ce privește cercetare-dezvoltare, în special de a îndrepta atenția mediului de afaceri spre o strategie pe care trebuie să și-o impună pentru competitivitate pe piața a Uniunii Europene (Constantin, 2011:1).

Studiul prezentat cuprinde un clasament al primelor 25 de companii din România în funcție de investiția în C&D pe anul 2009. Cercetarea a pornit de la ancheta pilot ROSCORD din 2010 și se bazează pe un eșantion de companii din toate județele țării. Pentru această anchetă a fost utilizat un chestionar similar celui dezvoltat la nivelul UE din 2004, Industria R&D Investment Scoreboard.

Datorită crizei economice, în ultimii 4 ani nu se înregistrează mari modificări în acest clasament al firmelor din România conform investițiilor în C&D.

Cinci firme din România au depășit 15 milioane € cheltuieli de C&D în 2009. Două dintre acestea fac cercetări în domeniul auto, alte două în biotehnologie, cea de-a cincea reprezentând industria chimică. Deși în România funcționează companii mari la nivel mondial, primele două poziții în clasamentul sunt ocupate de companii cu capital exclusiv autohton. Chiar dacă nu sunt caracterizate de intensități mari ale cercetării-dezvoltării, sunt multe firme în top 25 care au activitate în domeniul energiei (Constantin, 2011:12).

În ultimii 3-4 ani, pentru cazul particular al unor firme, există o tendință de scădere a investițiilor C&D, cum ar fi cazul Hidroconstrucția (-35.7%), Oltchim (-22.2%) și Petrom (-9.5%). O tendință de creștere a investițiilor înC&D se manifestă în cazul companiilor care activează în sectorul industriei de automobile și componente auto: Automobile Dacia, Compa și Renault Mecanique (Constantin, 2011:13).

Comparativ cu Uniunea Europeană, firmele din România, prezintă decalaje foarte mari, privind volumul investițiilor în C&D, însă se observă aceleași tendințe de intensificare a cheltuielilor de C&D în anumite sectoare ca: industria auto sau telecomunicații. Datele colectate nu arată o scădere semnificativă a investițiilor în C&D a firmelor, deși anul 2009 a fost marcat de criză în România (Constantin, 2011:13).

Notă: Axa orizontală arată 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)

Privind distribuția pe regiuni a companiilor aflate în Top 25, regiunea București-Ilfov este cel mai bine reprezentată cu 9 firme, din care 4 aflate în primele 10 poziții. Cu excepția regiunilor Nord-est și Sud-est, în restul regiunilor distribuția este relativ echilibrată.

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

(Sursa:Elaborat după Constantin, 2011:17)

Notă: Intensitatea C&D este calculată ca raport procentual între cheltuielile C&D și cifra de afaceri

Figura 2.11 Evoluția intensității chelt. C&D în perioada 2006-2009 în RO.

(Sursa: Elaborat după Constantin, 2011: 20)

2.9.2 analiză la nivel sectorial a companiilor cu cheltuieli de C&D

Primele trei sectoare în România, care conduc detașat în clasamentul sectoarelor economice cu cele mai mari investiții în cercetare-dezvoltare sunt: Fabricarea autovehiculelor de transport rutier, a remorcilor și semiremorcilor (cod CAEN 29), Fabricarea substanțelor și a produselor chimice (CAEN 20) și Fabricarea de echipamente electrice (CAEN 27).

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

Media primelor cinci sectoare din România cu cea intensitate C&D este de 5.4%.

(Sursa: Elaborat după Constantin, 2011:22)

2.9.3 analiza la nivel regional a companiilor cu cheltuieli de C&D

La nivel regional evoluțiile intensității investițiilor de cercetare-dezvoltare nu sunt omogene, iar variațiile anuale sunt volatile pentru unele regiuni, datorită: numărului relativ mic de firme incluse în anchetă, caracterului neliniar al investițiilor în C&D, și nu în ultimul rând calității datelor declarate de către firmele intervievate (Constantin, 2011:27).

Tabelul 2.4 Clasamentul regiunilor de dezvoltare în funcție de contribuția la chelt C&D din RO, 2009

(Sursa: Elaborat după Constantin, 2011:27)

Notă: Intensitatea C&D este calculată ca raport procentual între cheltuielile C&D și cifra de afaceri (CD/CA).

Figura 2.12 Evoluția intensității chelt. de C&D pe regiuni în perioada 2006-2009

(Sursa: Constantin, 2011:29)

În regiunea București-Ilfov nivelul ridicat al investițiilor în C&D este influențat pe de o parte de numărul mai ridicat de firme, precum și de localizarea în București a sediului central al unor firme mari, care și desfășoară activitatea la nivel național și/sau în alte regiuni (Petrom, Hidroconstrucția, Societatea Națională "Nuclearelectrica" etc.).

În regiunile Centru și Sud-vest Oltenia ponderea cheltuielilor C&D în cifra de afaceri (intensitatea C&D) are cele mai mari valori, de circa două ori mai mari decât media națională (2%), datorită societății Oltchim și firmei Compa S.A., în regiunea Sud-vest Oltenia, iar pentru regiunea Centru acest rezultat se datorează firmei Romgaz S.A.

Cele mai mari fluctuații ale intensității CD s-au înregistrat în anul 2007. Creșterea generală a intensității C&D (de la 1.9% la 2.6%) nu a fost omogenă la nivel regional. Pentru regiunea Centru a avut loc o scădere importantă a intensității C&D pe fondul reducerii investițiilor în C&D concomitent cu creșterea cifrei de afaceri. În timp ce în alte regiuni precum Sud-Muntenia și Nord-vest, valorile acestui indicator au crescut considerabil (de 4.2, respectiv 2.6 ori).

În regiunea Centru, existența unor investiții considerabile în C&D ale firmei Romgaz în anul 2006 și lipsa investiților din anul următor explică scăderea semnificativă a valorii indicatorului intensitatea C&D în anul 2007, care apoi se crește din nou datorită investițiilor în C&D ale firmei Compa S.A. (Constantin, 2011:30).

Datorită crizei economice nu există mari schimbări în ceea ce privește clasamentul companiilor după cheltuielile de cercetare-dezvoltare nici la nivel sectorial, nici la nivel regional.

2.10 Concluzii

Un model se poate definii ca funcția de răspuns y = ƒ(x1, x2, …, xk), care leagă intrările de ieșirea sistemului cibernetic reprezentat de problema de optimizare.

Primul model prezentată în acest capitol este teoria jocului care oferă o posibilitate de analiză a impactului deciziilor celorlalți asupra propriilor decizii și rezultatele aferente. Teoria jocului ne arată cum să alegem strategii optime într-un conflict, dacă înțelegem conflictul ca pe un proces care implică luarea unor decizii ce privesc pe toți participanții.

În continuare a fost prezentat logica fuzzy, care poate fi definită ca un instrument de reprezentare și manipulare a termenilor nuanțați. Un obiect poate aparține sau nu unei mulțimi după logica tradițională, în timp ce logica fuzzy permite o interpretare mai flexibilă a noțiunii de apartenență. După logica fuzzy mai multe obiecte pot aparține unei mulțimi în grade diferite.

O altă metodă prezentată în acest capitol este simularea Monte Carlo, care este o componentă importantă de simulare de evenimente discrete, pentru a genera intervale aleatorii între două evenimente succesive.

În următorul subcapitol s-a pus problema stimulării creativității datorită importanței în toate domeniile de activitate. Clasificarea generală cuprinde două metode importante de stimulare a creativității: metode intuitive și metode analitice.

În continuare s-a prezentat Raportul Economist Intelligence Unit, sponsorizat de Cisco, care este un nou clasament al celor mai inovatoare țări. Acest raport a clasat capacitatea de inovare a țărilor și a analizat datele pentru perioada 2009-13, comparativ cu 2004- 2008.

O altă metodă, prezentată în acest capitol, a fost modelul matricial al managementului inovării (3MI) care cuprinde fazele pe care le parcurge întreprinderea în managementul inovării, precum și resursele de care are nevoie în această fază.

În ultimul subcapitol s-a analizat cheltuielile de C&D în sectorul privat din România, ca o metodă de măsurare a C&D la nivel național: cinci firme din România au depășit 15 milioane € cheltuieli de C&D în 2009. Două dintre acestea fac cercetări în domeniul auto, alte două în biotehnologie, cea de-a cincea reprezentând industria chimică. Deși în România funcționează companii mari la nivel mondial, primele două poziții în clasamentul sunt ocupate de companii cu capital exclusiv autohton. Chiar dacă nu sunt caracterizate de intensități mari ale cercetării-dezvoltării, sunt multe firme în top 25 care au activitate în domeniul energiei. Primele trei sectoare în România care conduc detașat în clasamentul sectoarelor economice cu cele mai mari investiții în cercetare-dezvoltare sunt: Fabricarea autovehiculelor de transport rutier, a remorcilor și semiremorcilor, Fabricarea substanțelor și a produselor chimice și Fabricarea de echipamente electrice. La nivel regional evoluțiile intensității investițiilor de cercetare-dezvoltare nu sunt omogene, iar variațiile anuale sunt volatile pentru unele regiuni, datorită: numărului relativ mic de firme incluse în anchetă, caracterului neliniar al investițiilor în C&D, și nu în ultimul rând calității datelor declarate de către firmele intervievate. În regiunea Centru, existența unor investiții considerabile în C&D ale firmei Romgaz în anul 2006 și lipsa investiților din anul următor explică scăderea semnificativă a valorii indicatorului intensitatea C&D în anul 2007, care apoi se crește din nou datorită investițiilor în C&D ale firmei Compa S.A.

Cap. 3 Obiectivele tezei de doctorat

3.1 Tendințe actuale în domeniul tezei și delimitarea domeniului de cercetare

Cunoașterea este privită ca resursă strategică cu enorme implicații geopolitice. De aceea guvernele solicită, tot mai mult, restructurarea sistemelor de cercetare și învățământ superior, pentru a deveni factori eficienți ai creșterii și progresului economic.

Instituțiile de învățământ superior și de cercetare au acționat mereu într-un mediu competitiv, dar noua economie globalizată a creat un mediu mai agresiv cu noi reguli și provocări. Acest nou mediu are impact asupra profilului academic al instituțiilor de învățământ superior și al celor de cercetare.

Datorită situației țării noastre, înainte și după 1989, impactul competițional asupra comunității științifice a fost mult mai mare, cercetătorii români fiind nevoiți să facă față unor presiuni sociale și economice mult mai mari decât cei din țările din Europa de vest.

În opinia lui Liviu (1994) cercetarea-dezvoltarea reprezentă un factor stimulator care poate conduce la salturi spectaculoase în avuția națională și în ierarhizarea națiunilor (Liviu, 1994:57).

În secolul XXI, când cunoașterea este o resursă strategică cu multe implicații, guvernele solicită restructurarea sistemelor de cercetare și învățământ superior pentru a deveni factori eficienți ai creșterii și progresului economic.

Pornind de la afirmația că funcțiunea de cercetare-dezvoltare poate fi definită ca ansamblul activităților care se desfășoară în cadrul întreprinderii în vederea realizării obiectivelor din domeniul producerii de noi idei și transformării acestor idei în noutăți utile dezvoltării, putem afirma că importanța acestei funcțiuni pleacă de la necesitatea adaptării permanente a întreprinderilor la noile domenii ale științei și tehnicii contemporane. Cercetarea și dezvoltarea sunt factori cheie pentru asigurarea competitivității și satisfacției 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 îmbunătățirea metodologiei și activităților de planificare, proiectare și derulare a proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare și a impactului acestora asupra competitivității întreprinderilor industriale, cu orientări 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 teză din prin activități și rezultate care atestă atingerea lor.

PARTEA A II-A – CONTRIBUȚII 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 fuzzy clasic, mai întâi, informația aflată sub forma mărimilor precise este convertită în mărimi vagi (operație numită fuzzificare sau vaguizare), apoi are loc prelucrarea acesteia prin operatori vagi, iar, în cea de a treia etapă, are loc conversia rezultatului din formă vagă în mărimi precise (operație denumită defuzzificare sau devaguizare). Principiul și metoda generală de modelare prin utilizarea matricilor Super Fuzzy FRM au fost prezentate în subcapitolul 2.4. Pentru a se observa diferența dintre modelele fuzzy clasice și modelul super fuzzy FRM, se va apela la un exemplu concret care explică operația de fuzzificare.

Dacă avem în vedere, spre exemplu, mulțimea oamenilor tineri, un copil de 15 ani e cu siguranță tânăr, iar o persoană de 55 de ani nu. Care este situația în cazul unei om de 35 de ani, sau de 45? Putem afirma că persoana de 35 de ani aparține mulțimii respective într-o măsură mai mare decât cea de 45. Pentru acest exemplu, avem grupurile delimitate de mulțimea X = {0, 25, 35, 55} și funcția de apartenență: A = 0/1 + 25/0.9 + 35/0.7 + 55/0, însemnând că: o persoană de 25 de ani aparține mulțimii oamenilor tineri în proporție de 90%, una de 35 de ani în proporție de 75% iar una de 55 de ani nu aparține mulțimii. Operatorii vagi vor acționa doar pe cele trei intervale create cu cele patru numere aferente celor patru vârste. În acest fel, timpul de procesare a informației este mult mai scurt, chestiune care era foarte importantă în etapele de început ale erei calculatoarelor. De aceea, formalismul fuzzy clasic a fost încadrat în categoria celor de inteligență artificială. Acestea din urmă vizează nu precizia ridicată de calcul (care trebuie să fie totuși în limitele cerute de exigențele procesului modelat), ci timpul cât mai scurt de procesare. De aceea ele sunt aplicabile și astăzi la sistemele cu exigențe deosebite privind cerința de timp real.

Procesul de fuzzificare este prezentat în figura de mai jos.

Figura 4.1 Apartenența la grupuri

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

Figura 4.2 Diferențele între modelul fuzzy clasic și modelul FRM

Se constată că unul dintre avantajele utilizării modelului FRM este acela ca el conferă posibilitatea de a lucra cu volume mari de date, ceea ce în modelul fuzzy clasic este mult mai dificil.

4.1 Utilizarea modelului super fuzzy – FRM in studiul cercetării dezvoltării la nivel regional

Pornind de la principiul și metoda generală de modelare prin matrici Super Fuzzy FRM, care au fost prezentate în subcapitolul 2.4, în continuare, se prezintă metodica de prelucrare a informațiilor obținute prin răspunsurile date la un chestionar. Deoarece se urmărește identificarea existenței și ponderii activității de C&D în regiunea Centru din România, metodica va fi construită pe scheletul concret al acestui studiu.

Astfel, grupurile de experți ai modelului FRM sunt reprezentate de întreprinderile industriale, având diferite obiecte de activitate și care provin din ramuri industriale diferite, precum și de institute de cercetare, din regiunea Centru a României. Studiul cuprinde un eșantion compus din 12 întreprinderi industriale și institute de cercetare care sunt notate cu R1, R2. …. ,R12.. Practic, fiecare întreprindere concentrează răspunsul său într-un singur chestionar. Modelul FRM ar fi permis ca fiecare întreprindere să dea mai multe răspunsuri, corespunzătoare fiecărui expert de care dispune. Din motive de economie de timp, fiecare întreprindere a furnizat răspunsul doar la un singur chestionar.

Atributele sunt răspunsurile date de întreprinderi și centrele de cercetare la întrebările aceluiași chestionar. Chestionarul conține 19 întrebări închise și deschise, dintre care 11 întrebări, fiecare având mai multe variante de răspuns, sunt preluate în modelul FRM. Celelalte 8 întrebări sunt întrebări cu răspunsuri deschise, care se referă costurile de cercetare-dezvoltare, acestea nefiind întrebări la care se așteaptă răspunsuri binare. Cele 11 întrebări sunt notate cu: Q1, Q2, Q3, Q5, Q6, Q7, Q13, Q15, Q17, Q18, și Q19.

Întrebările și variantele de răspuns sunt următoarele:

Q1 – În care județ este localizat sediul întreprinderii, instituției, organizației? Această întrebare are șase variante binare de răspuns: cele șase județe care formează regiunea Centru, variantele de răspuns fiind notate cu Q1.1-Q1.6.

Q2 – De când funcționează întreprinderea, organizația, instituția dvs.? Această întrebare are două variante binare de răspuns: înainte și după 1989, notate în model cu Q2.1și Q2.2.

Q3 – Întreprinderea, organizația, instituția dvs. în perioada 2010-2012, a introdus:…… În acest caz există patru variante binare de răspuns: un nou produs, un nou proces de fabricație, o metodă de organizare nouă sau o abordare nouă de marketing, notate în model cu Q3.1-Q3.4.

Q5 – Care este aria geografică în care ați acționat în perioada 2010-2012? Această întrebare are cinci variante binare de răspuns: local, regional, național, ale Uniunii Europene, alte piețe (în afara UE), notate în model cu Q5.1-Q5.5.

Q6 – Vă rog să precizați numărul de angajați, în 2012. Această întrebare are patru variante binare de răspuns: între 0-9 persoane, 10-49 persoane, 50-249 persoane, 250 și peste, notate în model cu Q6.1-Q6.4.

Q7 – Întreprinderea, instituția, organizația dvs., în 2012, a avut activitate de cercetare-dezvoltare? Această întrebare are o variantă binară de răspuns: da sau nu, notată în model cu

Q13 – Ați achiziționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii dvs., în 2012? Această întrebare are o variantă binară de răspuns: da sau nu, notată în model cu Q13.

Q15 – Vă rugăm să alegeți un domeniu științific specific activității de cercetare-dezvoltare din întreprinderea dvs. din lista de mai jos, aferent anului 2012: ……….. Aici există șase variante binare de răspuns: Științe naturale și exacte, Științe inginerești și tehnologice, Științe medicale și de sănătate, Științe agricole, Științe sociale și economice, Științe umaniste, notate în model cu Q15.1-Q15.6.

Q17 – Ce pregătire profesională au salariații care, în 2012 au participat în activitatea de cercetare-dezvoltare? Această întrebare are patru variante binare de răspuns: Liceu, Studii postliceale, Studii universitare și Studii postuniversitare, notate în model cu Q17.1-Q17.4.

Q18 – Personalul angajat, în anul 2012, în activitatea de cercetarea-dezvoltare s-a încadrat ca:………. În acest caz există trei variante binare de răspuns: Cercetători, tehnicieni și alte categorii, notate în model cu Q18.1-Q18.3.

Q19 – Intenționați să desfășurați activități de cercetare – dezvoltare, în 2013? Această întrebare are o variantă binară de răspuns: da sau nu, notată în model cu Q19.

Matricea generală de relaționare Super Fuzzy FRM, completată cu toate variantele de răspuns, la toate cele 11 întrebări din chestionar, este cea din tabelul de mai jos.

Tabelul 4.1 Matricea generală Super Fuzzy

Se constată, spre exemplu, că la prima întrebare, notată Q1, există 6 variante de răspuns, notate corespunzător.

Mai trebuie menționat că atunci când avem un răspuns negativ acesta este reprezentat în model cu 0, iar când avem un răspuns pozitiv acesta este reprezentat cu 1. De exemplu, pentru întrebarea Q7, numai respondenții 2 și 7 au dat un răspuns negativ, ceea ce înseamnă că ei nu au avut activitate de cercetare-dezvoltare în anul 2012. Pentru întrebarea Q19, aceeași respondenți (2 și 7) au dat răspuns negativ, ceea ce înseamnă că aceste firme/instituții nici în 2013 nu intenționează să aibă activitate de cercetare, dovedind o corelație intensă între cei doi vectori.

Așa cum s-a mai precizat, esența cercetării prin metoda super fuzzy FRM este aceea de a se determina modelul super ascuns al sistemului super dinamic. După completarea matricei super fuzzy FRM, mecanismul de determinare a acestuia este dat de următorii pași.

Dacă întrebarea care face obiectul determinării modelului super ascuns oferă o singură variantă de răspuns binar, se definește un vector linie care are toate componentele 0 cu excepția componentului aflat pe poziția la care se află întrebarea în matricea super fuzzy. Dacă întrebarea oferă mai multe variante de răspunsuri binare, atunci se definește o matrice linie de relaționare super fuzzy, având un număr de linii egal cu numărul variantelor binare de răspuns al întrebării respective.

Se înmulțește matricea generală de relaționare super fuzzy cu vectorul sau, respectiv, matricea linie de relaționare super fuzzy definită la pasul anterior.

Rezultatul înmulțirii de la pasul 2 se înmulțește cu transpusa matricei generale de relaționare super fuzzy.

Pentru elementele vectorului sau, respectiv, matricei obținute la pasul 3, se face următoarea asociere: elementul de valoare maximă se asociază valoarea 1, iar pentru toate celelalte se atribuie valoarea 0. Dacă vectorul sau matricea are mai multe elemente de aceeași valoare maximă, atunci toate acele elemente vor fi înlocuite cu 1.

Rezultatul obținut la pasul 4 se înmulțește cu matricea generală de relaționare super fuzzy.

Se repetă pașii 4 și 5 până se obține vectorul sau, respectiv matricea inițială de la pasul 2.

Modelul super ascuns este dat de perechea binară, vectorul (matricea) de la pasul 2 și vectorul (matricea) de la pasul 4. Dacă iterația de la punctul 6 se aplică de mai multe ori, atunci modelul super ascuns este format din vectorul (matricea) de la pasul 2 și toți vectorii (matricele) care se obțin la aplicarea pasului 4.

Aplicarea concretă a pașilor precedenți și interpretarea rezultatelor este prezentată în partea a treia a tezei.

4.2 Utilizarea teoriei jocurilor în luarea deciziilor privind cercetarea dezvoltarea

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

Figura 4.3 Teoria jocurilor aplicată în studiul cercetării-dezvoltării

Existența acestor ipoteze fundamentale sugerează ideea abordării dezvoltării durabile prin teoria jocurilor. Atingerea unui anumit nivel de dezvoltare durabilă indică un comportament social rațional, din partea tuturor factorilor de decizie, precum și un schimb de informație, adică un comportament reactiv din partea tuturor "jucătorilor".

După Grigoras (2010) teoria jocului oferă o posibilitate de analiză a impactului deciziilor celorlalți asupra propriilor decizii și rezultatele aferente. Un Joc este un concurs care implică participarea a doi sau mai mulți participanți, numiți jucători, fiecare dintre ei dorind să câștige. Teoria jocului ne arată cum să alegem strategii optime într-un conflict, dacă înțelegem conflictul ca pe un proces care implică luarea unor decizii ce privesc pe toți participanții.

Se poate afirma că selecționarea și formularea problemei este un aspect extrem de important pentru cercetător. Este evident că nu îi este suficient să știe că efectuează o cercetare fundamentală, una aplicativă sau o dezvoltare tehnologică, ci îi este necesar să știe, în amănunt, ce anume trebuie să găsească.

În modelul elaborat de prezenta teză, jocul are trei jucători: firma cu activitatea de cercetare-dezvoltare (CD), investitorii (I) și angajații potențiali (L). Variantele opționale ale jucătorilor (partenerilor) se reprezintă sub forma unui arbore logic, asemănător cu un graf, din ale cărui noduri pornesc un număr de arce egal cu numărul opțiunilor fiecărui jucător.

La nivelul rădăcinii arborelui logic firma cu activitatea de cercetare-dezvoltare alege, între două strategii: de a avea activitate de cercetare-dezvoltare (B) sau de a nu avea activitate de cercetare-dezvoltare (NB). Al doilea set de informații (notat cu i) prezintă două noduri (n1 și n2) și corespunde activității. Repartizând probabilitatea x nodului n1 și probabilitatea 1 – x nodului n2, nodul n1 succede strategiei B, iar nodul n2 strategiei NB. Aceasta înseamnă ca investitorii sunt convinși, cu o probabilitate x, ca firma a decis să aibă o activitate de cercetare-dezvoltare. Investitorii aleg între două strategii: să investească pe termen lung (LI), cu probabilitatea y, sau să investească pe termen scurt (SI), cu probabilitatea 1 – y. Angajații potențiali, care au la dispoziție două seturi de informații, l1 și l2, reprezintă cel de-al treilea jucător. Ambele seturi prezintă câte două noduri: l11 și l12 pentru primul set, respectiv l21 și l22 pentru cel de-al doilea. Decizia LI este precedată de nodurile l11 și l21, pe când SI este urmată de nodurile l12 și l22.

Adunând probabilitățile de pe toate ramurile arborelui de decizie, strategia optimă va fi cea corespunzătoare traseului pentru care rezultă probabilitatea maximă.

4.3 Concluzii

În prima parte a acestui capitol se prezintă metodica de aplicare a modelului Super Fuzzy FRM în domeniul C&D. Sunt prezentate etapele de prelucrare a informației inițiale, care trebuie parcurse pentru obținerea modelului dinamic hiperascuns. Aceste furnizează informații noi, prelucrate după alt principiu decât statistica.

În continuare se detaliază modul de aplicare teoria jocurilor în luarea deciziilor privind C&D. Existența celor trei ipoteze fundamentale sugerează ideea abordării dezvoltării durabile prin teoria jocurilor. Atingerea unui anumit nivel de dezvoltare durabilă indică un comportament social rațional din partea tuturor factorilor de decizie, precum și un schimb de informație, adică un comportament reactiv din partea tuturor "jucătorilor".

Cap. 5 Determinarea costurilor în procesele de cercetare dezvoltare

Determinarea previzională a costurilor de cercetare-dezvoltare (antecalculație de costuri) are unele componente deterministe, dar și componente probabiliste. Din categoria celor deterministe se pot enumera toate componentele legate costurile unitare ale consumurilor, salariile lunare, necesarul de dotare etc. În categoria celor stochastice intră toate componentele de cost care sunt dependente de durata proceselor de cercetare-dezvoltare. Aici intră consumuri totale energetice, consumurile de materiale, de scule, costurile totale salariale etc.

A doua categorie de costuri reprezintă costuri nu sunt deterministe datorită faptului că durata proceselor de cercetare-dezvoltare nu este un parametru predictibil. În măsura în care există un istoric sau chiar o experiență indirectă (a concurenței, de exemplu), atunci durata se poate determina ca parametru probabilist, cu o marjă de eroare aferentă.

5.1 Etapele cercetării

Datele de intrare necesare dezvoltării unui produs sau tehnologii se obțin printr-un efort creativ de maximă importanță. Datorită importanței creativității în procesul de cercetare-dezvoltare a apărut problema stimulării acesteia și au crescut preocupările în domeniu. Numărul metodelor practice existente în lume, folosite astăzi, pentru a stimula creativitatea, este mare. Clasificarea generală cuprinde două metode importante de stimulare a creativității și evaluare a resurselor necesare de punere în practică: metode intuitive și metode analitice.

Metodele intuitive sunt numite așa pentru că se bazează pe utilizarea gândirii intuitive, cu un accent deosebit pe imaginație, care trebuie să devină eliberată de constrângerile realului. Principalele metode intuitive sunt: Brainstormingul, Sinectica, Metoda pălăriei gânditoare, Metoda Delphi și Metoda mind-mapping (sau Harta gândirii).

Principalele metode analitice, menționate de literatură sunt: Metoda listei interogative a lui Osborn, Tehnica listarea atributelor, Analiza morfologică, Analiza multicriterială, Metoda „Electre" și Tehnica PINDAR.

Cercetarea referitoare la determinarea duratei unei cercetări și a componenței de cost este alcătuită din mai multe etape. Pentru crearea și dezvoltarea produsului sau tehnologiei, se parcurg ciclic, de regulă iterativ, etapele din figura următoare.

Figura 5.1. Etapele cercetării

Aceste metode conduc la definirea liniilor de bază ale dezvoltării produsului sau tehnologiei. Se definesc specificațiile acestuia, specificații care să permită dezvoltarea detaliată, prin parcurgerea tuturor etapelor până la varianta comercială. Ele se bazează pe o solidă cunoaștere a pieței, a preferințelor consumatorilor. Se elaborează mai multe variante care sunt evaluate prin metode specifice de analiză, unele dintre cele mai cunoscute fiind metodele oferite de ingineria valorii. Nu trebuie pierdute din vedere componentele psihice, emoționale ale noului produs și nici aspectele estetice.

Pentru a fi vizibile componentele costurilor de cercetare-dezvoltare, schema precedentă trebuie detaliată. Astfel, se pun în evidență etapele de creare (poate fi doar o îmbunătățire) și realizare a produsului nou. Concordant și cu opiniile mai multor autori, este elaborată schema detaliată de mai jos.

Figura 5.2 Stadii de dezvoltare a produsului

În opinia lui Gorchels (2006) calculația costurilor de cercetare-dezvoltare se face pentru primele 8 etape de dezvoltare. Celelalte costuri vizează pregătirea produsului pentru comercializare. Uneori, pentru proiecte complexe, după primele opt etape, există încă o fază de dezvoltare de prototip. Ca și în cazul costurilor eferente fabricației curente, costurile totale de cercetare-dezvoltare cuprind atât costuri directe cât și costuri indirecte. Costurile directe sunt în relație directă cu inovația 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 care departamentul conduce mai multe proiecte simultan (Gorchels, 2006).

Pentru a se putea calcula costul total al cercetării-dezvoltării, în vederea realizării de produse noi sau îmbunătățite, cost care să cuprindă toate aspectele cuprinse în figura precedentă, este nevoie să se determine mai întâi durata aproximativă a tuturor proceselor implicate, urmând ca apoi să se facă calculația efectivă de costuri.

5.2 DETERMINAREA DURATEI PROCESELOR DE CERCETARE-DEZVOLTARE

Determinarea anticipată, prin metode deterministe, cu precizie rezonabilă, a duratei medii a proceselor de cercetare dezvoltare este aproape imposibilă. O abordare deterministă este aplicabilă cel mult proiectelor de îmbunătățire, a produsului sau tehnologiei, la firmele cu experiență în domeniul lor și care vizează grade de înnoire mici. Pașii de înnoire nu au, în aceste cazuri, elemente de incertitudine sau incertitudinea este de nivel foarte redus.

Chiar și pentru centrele de cercetare avansate sau pentru firmele deținătoare de produse, preocupate de înnoire continuă, pentru proiectele cu grad mare de noutate, durata lor de derulare este incertă. Pentru proiectele de cercetare foarte avansată incertitudinea este chiar mai mare, se formulează obiective strategice la nivelul anilor, ajungându-se la prognoze strategice de 10 sau chiar 15 ani.

Fiind, deci, un parametru probabilist, durata proceselor de cercetare-dezvoltare necesită o metodă adecvată de determinare, iar în prezenta lucrare se va utiliza metoda Monte Carlo. Determinarea duratei se poate referii la fiecare dintre etapele precedente sau la durata totală a tuturor etapelor. Aplicarea metodei se poate face, deci, fie la nivel de etapă, fie la nivel de proces global.

Dacă se face la nivel de etapă, calculația de costuri se va putea efectua mult mai precis, deoarece va include componentele de cost implicate în etapa respectivă. Costul total se obține, desigur, prin însumare de costuri. Dacă se face la nivel global (de proiect) atunci componentele costurilor deterministe ale tuturor etapelor vor fi însumate și se vor pondera adecvat, inclusiv la durata totală a proiectului.

Simularea Monte Carlo, utilizată pentru determinarea duratei proceselor de cercetare-dezvoltare, cuprinde mai multe etape.

Se precizează datele de intrare. Dacă firma (sau centrul de cercetare) are o experiență directă în proiecte de cercetare-dezvoltare similare, atunci această experiență va fi concentrată într-un tabel care conține pe coloane Durata proiectelor (etapelor) de cercetare-dezvoltare și Numărul de proiecte. În funcție de opțiunea de lucru se poate lucra, așa cum s-a mai precizat fie pe fiecare etapă a tabelului 5.2, fie la nivelul întregului proiect. Dacă se lucrează pe etape, atunci se elaborează câte un tabel pentru fiecare etapă.

Se calculează probabilitatea relativă cu relațiile: pi = ni/Σ ni i = 1, … n și probabilitatea cumulată cu relația: PK = Σ pi, k = 1, … n-1.

Pe același grafic, având un sistem de două axe de coordonate, pe verticală se prezintă duratele proiectelor (etapelor) de cercetare, iar pe orizontală probabilitățile cumulate.

Se generează un șir de N numere aleatoare uniform repartizate în intervalul [0,1], înregistrate într-un tabel, utilizând un generator de numere aleatoare.

Se reprezentă printr-un punct pe axa orizontală fiecare număr generat, se duce din acel punct o paralelă la axa verticală până când se întâlnește prima bară verticală și se citește durata de la baza acelei bare, se scrie durata obținută în tabel.

Se calculează media duratei și abaterea medie pătratică, apoi, se determină intervalul de încredere al mediei și se analizează rezultatul obținut. (Barreto, 2005; Moga, Determining the duration of R&D processes through Monte Carlo simulation, 2014).

5.3 Determinarea costurilor directe și indirecte

Cele două categorii de costuri, ale unui proiect de cercetare, vor fi calculate considerând că durata realizării proiectului a fost determinată la nivelul întregului proiect.

Costurile directe ale proceselor de cercetare și dezvoltare cuprind următoarele tipuri de costuri:

– Costul determinării parametrilor de inovare;

– Costul materialelor;

– Costul de achiziții tehnologice;

– Costul de utilități;

– Costurile totale de personal direct productiv .

Costul determinării parametrilor de inovare se determină cu relația:

CPI = CCP+CB+CKH+CS [lei/proiect] (5.1)

unde: CCP reprezintă costuri aferente cercetării de piață; CB reprezintă costuri aferente brevetelor; CKH sunt costuri cu Know–how-ul; Cs reprezintă costuri cu software-uri specializate.

Costul materialelor va fi:

[lei/proiect] (5.2)

unde: N reprezintă numărul de piese componente ale produsului; nck este norma de consum de material pentru reperul k; Pmk reprezintă prețul unitar materialului.

Costul cu achiziții de echipamente tehnologice este dat de relația:

CAT = CES+CET+CIDS [lei/proiect] (5.3)

unde: CES reprezintă costuri cu echipamentele specifice; CET reprezintă costruri cu echipamente tehnice; CIDS reprezinte costuri aferente instrumentelor, verificatoarelor și dispozitivelor speciale.

Costul utilităților se determină cu relația:

CU =CE+CCT+CAI [lei/proiect] (5.4)

unde: CE reprezintă costuri cu energie electrică consumată pentru proiectare și derulare cercetări și elaborare modele experimentale; CCT reprezintă costurile aferente combustibilului tehnologic; CAI reprezintă costuri aferente apei industriale folosite la fabricarea, testarea și îmbunătățirea modelului experimental.

Costurile totale de personal direct productiv, cel implicat în cele 8 etape de dezvoltare, va fi:

Cpers/an= Ns (Sb +IS/lună) T [lei/proiect] (5.5)

unde: NS este numărul mediu de angajați implicați în cele 8 etape; Sb este salariul mediu brut pe lună; IS reprezintă impunerile salariale medii lunare (contribuția angajatorului); T este durata totală a proiectului, în luni. Această durată este determinată prin metoda Monte Carlo.

Total costurilor directe, Cdirecte , este obținut prin însumarea componentelor de mai sus (Moga, Determining the duration of R&D processes through Monte Carlo simulation, 2014, p 886-890).

Costurile indirecte ale procesului de cercetare-dezvoltare ale proiectului cuprinde următoarele tipuri de costuri:

– Costuri de întreținere și reparații;

– Costuri cu combustibilul pentru încălzire și pentru prepararea apei calde menajere;

– Costuri anuale pentru amortizarea mijloacelor fixe;

– Costuri cu materiale consumabile;

– Costuri de energie alta decât cea utilizată în procesul direct de cercetare-dezvoltare;

– Costuri cu personalul indirect productiv.

Costuri de întreținere și reparații ale proiectului se calculează ținând sema de costurile anuale cu mentenanță pe întregul departament de cercetare dezvoltare CÎR/an [lei/an], adică:

(5.6)

unde: T [luni] este durata estimată a derulării proiectului; Npr este numărul de proiecte aflate simultan în derulare.

Costurile de combustibil (gazului metan) pentru încălzire și pentru prepararea apei calde menajere se calculează astfel:

(5.7)

unde: VGMI [m3] este volumul de gaz metan consumat pentru încălzire; VGMA [m3] este volumul de gaz metan consumat pentru apă caldă; pUG [lei/m3] este prețul unitar al gazului metan. Relația se aplică în mod similar oricare ar fi combustibilul utilizat.

Costuri anuale pentru amortizarea mijloacelor fixe vor fi:

[lei/proiect] (5.8)

unde: q este numărul mijloacelor fixe angajate în procesul de cercetare-dezvoltare implicate în proiect; CMFi reprezintă cheltuiala înregistrată prin achiziția mijlocului fix i [lei] – inclusiv transportul, taxe, montaj, punere în funcțiune etc.; TAi este durata normală de funcționare a mijlocului fix i [ani], conformă cu cea dată în catalogul duratelor normale de funcționare a mijloacelor fixe. Dacă mijloacele de cercetare dezvoltare pot fi asociate în mod nemijlocit la proiectul în cauză, ca în cazul propus mai sus, atunci aceasta categorie de costuri (cu amortizarea) pot fi încadrate la costurile directe. Altfel, se pot utiliza relații similare cu cele de mai sus.

În mod similar se calculează și costurile cu materiale consumabile, cele cu energie alta decât cea utilizată în procesul direct de cercetare-dezvoltare și cele cu personalul indirect productiv. Costurile cu personalul indirect productiv, se calculează la fel ca și cele de personalul direct productiv, ținând seama de numărul de persoane, salariul mediu, și durata. Ele vor fi ponderate cu durata proiectului și cu numărul de proiecte aflate simultan în desfășurare.

Totalul costurilor indirecte ale aplicării proiectului de cercetare-dezvoltare este obținut prin însumarea componentelor de mai sus.

Așa cum s-a mai precizat, determinarea costurilor se poate efectua și pe fiecare etapă, dacă este determinată durata de realizare a fiecărei etape. Relațiile de calcul de mai sus, cu componentele specifice de cost, vor fi, atunci, aplicate î pentru fiecare etapă, iar costul total se va obține prin însumarea costurilor tuturor etapelor.

5.4 Concluzii

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

Modelul de simulare Monte Carlo, utilizat pentru determinarea duratei proceselor de C&D, cuprinde mai multe etape, la rândul său, mai multe etape. Ele încep de la calcularea probabilității relative și cumulate, prin prezentarea pe un sistem de două axe de coordonate a duratelor și a probabilităților cumulate, până la calcularea mediei duratei și abaterii mediei pătratică, determinarea intervalul de încredere al mediei și analizarea rezultatul obținut.

Costurile directe sunt în relație directă cu inovația și dezvoltarea unui produs nou. Costurile indirecte sunt costuri generale de operare al departamentului de cercetare-dezvoltare. Separarea lor de cele directe (costuri), are sens mai ales în cazul în care departamentul conduce mai multe proiecte simultan. Pentru ambele tipuri de costuri, se dau relațiile aferente de calul a acestora.

Cap. 6 Metode de măsurare a performanțelor în domeniul cercetării dezvoltării

6.1 Evaluarea cercetarii- dezvoltarii

Cercetarea dezvoltarea este un fenomen complex, care manifestă mai multe fațete, cu consecințe în multiple planuri. Fiecare aspect influențat de cercetare-dezvoltare poate constitui un subiect distinct de analiză și oferă o imagine parțială a implicației cercetării-dezvoltării în evoluția economică.

Preocuparea pentru evaluarea proceselor de cercetare-dezvoltare există atât la nivel macroeconomic (național, european, global) cât și la nivel microeconomic și regional (mezoeconomic). Indicatorii absoluți și relativi prin care se fac evaluările la fiecare nivel sunt oarecum diferiți, existând și zone de intersecție.

La nivel european organismul de analiză este Innovation Union Scoreboard (IUS). El realizează analizele atât la nivelul întregii Uniuni Europene dar și pentru țările care nu fac parte din Uniunea Europeană, precum și pentru competitorii globali (SUA, Canada, Australia, Japonia, China, Coreea de Sud, India, Brazilia etc.). Pentru analiza la nivel global se utilizează setul de indicatori prezentați în tabelul mai jos (Moga, Statistical analysis of R & D costs at regional level in Romania (2009) and its correlation with GDP and GVA, 2014):

Tabelul 6.1 Indicatorii utilizați de Innovation Union Scoreboard

Pentru a se observa setul de indicatori utilizați la nivel european, național și regional, precum și corelarea acestora, în evaluarea cercetării-dezvoltării și a fenomenului inovării în general, s-a realizat tabelul 6.2

Tabelul 6.2 Indicatorii utilizați la nivel european, național și regional

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

Din tabel se constată că setul de indicatori de pe cele trei coloane sunt semnificativ diferiți, doar un singur indicator, Cheltuieli de C&D ca % din PIB fiind definit aproximativ la fel atât în sistemul european cât și în cel național.

Mai trebuie precizat faptul că, pe baza indicatorilor de mai sus, se calculează Indicele compozit de inovare (Summary Innovation Index SII). El se calculează pe baza indicilor de inovare prezentați în tabelul 6.1.

Performanța generală de inovare a fiecărei țări a fost rezumată într-un indicator compozit (Summary Innovation Index). Metodologia utilizată pentru calcularea acestui indicator compozit de inovare va fi explicată în detaliu, prin pașii de mai jos.

Pasul 1: Identificarea și înlocuirea valorilor extreme. Valorile aberante pozitive sunt identificate ca fiind acele scoruri relative care sunt mai mari decât media din toate țările, plus de 2 ori deviația standard. Aberantele negative sunt identificate ca fiind acele scoruri relative care sunt mai mici decât media din toate țările minus de 2 ori deviația standard. Aceste aberante se înlocuiesc cu valorile maxime și minime respective, observate în toți anii și toate țările.

Pasul 2: Setarea anilor de referință. Pentru fiecare indicator este identificat un an de referință, în toate țările pentru care disponibilitatea datelor este de cel puțin 75%. Pentru cei mai mulți indicatori acest an de referință va fi lăsat cu 1 sau 2 ani în urmă față de anul la care se referă IUS. Astfel, pentru 2014, anul de referință va fi 2011 sau 2012 pentru cei mai mulți indicatori.

Pasul 3: Completare valorilor lipsă. Datele referitoare la anul de referință 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 lipsă cu cel mai recent an disponibil. În cazul în care lipsesc date pentru toți anii, datele nu vor fi completate.

Pasul 4: Determinarea de scoruri maxime și minime. Scorul maxim este cel mai mare scor relativ găsit în toată perioada, în toate țările cu excepția valorilor aberante pozitive. În mod similar, scorul minim este cel mai mic scor relativ găsit în toată perioada, în toate țările cu excepția valorilor aberante negative.

Pasul 5: Transformarea datelor în cazul în care datele sunt extrem de dispersate. Majoritatea indicatorilor sunt indicatori fracționali cu valori între 0% și 100%. Unii indicatori sunt indicatori neconsolidați, în cazul în care valorile nu sunt limitate la un prag superior. Acești indicatori pot fi extrem de volatili și pot avea distribuții de date disperse (în cazul în care cele mai multe țări arată un nivel scăzut de performanță și câteva țări arată un nivel excepțional de înaltă performanță). Pentru următorii indicatori înclinarea este mai mare de 1 și datele au fost transformate folosind o transformare de rădăcină pătrată: investiții de capital de risc, co-publicații public-private, aplicații de brevete PCT, aplicații de brevet PCT în provocări societale și a venituri de licență și brevete din străinătate. O transformare de rădăcină pătrată înseamnă pur și simplu folosirea de rădăcina pătrată a valorii indicatorului în locul valori inițiale.

Pasul 6: Calcularea scorurilor rescalate. Scorurile rescalate ale scorurilor relative pentru toți anii sunt calculate în primul rând prin scăderea scorului minim și apoi împărțirea prin diferența dintre punctajul maxim și minim. Punctajul maxim rescalat este astfel egal cu 1 și punctajul minim rescalat este egal cu 0. Pentru valorilor aberante pozitive și negative și țări mici, în cazul în care valoarea scorului relativ este 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 compoziți. Pentru fiecare an un index de inovare compozit este calculat ca medie neponderată a punctajelor rescalate pentru toți indicatorii.

6.2 Corelația între PIB și indexul de inovare a celor mai inovatoare țări din lume

Raportul Economist Intelligence Unit este un nou clasament al celor mai inovatoare țări. Acest raport a clasat capacitatea de inovare a țărilor și a analizat datele. Sub această prognoză, există unele schimbări între țările de top în 2009-13, comparativ cu 2004-08.

Inovarea este definită ca aplicarea cunoștințelor într-un mod nou, în primul rând pentru beneficiul economic. Companiile consideră că este foarte important ca un instrument competitiv. Guvernul vede că este esențial pentru creșterea economică.

În 2007, Economist Intelligence Unit, a dezvoltat un index și un clasament de inovare care a clasat 82 de țări pe baza capacității lor de inovare, din 2004 și până în 2009, și a prevăzut performanțele lor până la 2013.

Pentru a clasifica țările și pentru a defini indicele de inovare, Economist Intelligence Unit face distincție între intrări și ieșiri de inovare. Intrările de inovare includ driverele directe și în contexte mai largi economice, sociale și politice, sau a mediului de inovare. Ieșirea de inovare este măsurată prin suma de brevete acordate de către trei birouri guvernamentale majore de brevete (Moga, Analitic aspects of creativity, innovation, research and development, 2013 p 78-83; Moga, Analitic aspects of innovation and infrastructure, 2013).

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

Tabelul 6.4 Indexul de inovare curentă și prognozată și PIB (2009-13)

În ceea ce privește analiza și măsurarea performanțelor inovației la nivel microeconomic, la nivel de întreprindere industrială sau furnizoare de servicii, literatura de specialitate oferă doar niște indicii calitative. Ar fi, desigur, posibilitatea aplicării indicatorilor macroeconomici la scara unei întreprinderi, prin descrierea conținutului efectiv al fiecăruia. În acest fel întreprinderea ar fi privită ca o mică parte a globalului. Astfel se obțin următorii indicatori:

1. Numărul de angajați cu studii doctorale / întreprinderi

2. Numărul firmelor care a introdus un proces sau produs nou sau o metodă/ abordare de marketing nouă/ regiuni

3. Numărul de brevete/ întreprinderi

4. Cheltuieli de C&D ca % din CA

5. Cheltuieli de inovare non C&D ca % din CA

6. Număr de brevete/ întreprinderi

7. Număr de angajați în întreprinderile din sectoare inovative (farmaceutic, IT, de automobile)/ regiuni

Preluarea directă a acestor indicatori conduce la două observații. În primul rând, activitatea de cercetare-dezvoltare din cadrul întreprinderilor reprezintă una dintre cele mai importante surse de C&D, alături de universități, institute, și centre de cercetare.

În al doilea rând activitatea de C&D din cadrul întreprinderilor reflectă nivel general al C&D din țară, dar până în prezent nu există indicatori care să măsoare performanța întreprinderilor din acest punct de vedere.

De aceea este necesară conceperea unor indicatori de analiză a performanțelor inovative, specifici întreprinderii industriale. Elaborarea lor necesită o analiză atât la scara sistemului (adică a întregului sistem de producție, care poate fi o întreprindere furnizoare de produse sau servicii), dar este necesară și o analiză pe aspecte specifice.

6.3 Analiza structurii și funcționării întreprinderii industriale

Întreprinderea privită ca întreg, în forma cea mai generală, este un sistem, adică un ansamblu de elemente sau unități funcționale între care există legături prin fluxuri de masă energie sau informație și care vizează o anumită finalitate. Va fi privită ca un sistem intrare-ieșire, care interacționează cu exteriorul prin mărimi de intrare în sistem (care traversează bariera dintre mediul exterior și sistem cu sensul de la mediu la sistem) și mărimi de ieșire din sistem (care traversează bariera dintre mediul exterior și sistem cu sensul de la sistem la mediu). Caracterizarea interiorului sistemului se realizează prin mărimi de structură și relațiile funcționale dintre acestea, funcția sistemului fiind aceea de a transforma intrările în ieșiri. Această transformare se face sub coordonarea (comanda) sistemului de management, care determină modul de interacțiune al tuturor unităților structurale și funcționale din sistem. Sistemul de management, la rândul său, realizează procesul de coordonare pe baza obiectivelor proprii, ținând seama de informațiile venite din exteriorul și interiorul sistemului.

Transpunând concret cele de mai sus, mărimile de intrare în sistemul de producție, care sunt consumate în procesul de producție, pot fi grupate astfel:

– mărimi de natură materială: materie primă, semifabricate, subansamble, scule, dispozitive, verificatoare (SDV-uri), lubrifianți, lichide de răcire-ungere, energie electrică și alte utilități, materiale consumabile etc.

– mărimi de natură informațională: informații despre piețele de achiziție și distribuție, informații din piața de capital și piața muncii, proiecte tehnice și financiare, licențe, brevete, know-how, programe de calculator etc.

– munca resursei umane;

– intrări de fluxuri financiare.

Mărimile de ieșire din sistem vor fi:

– produsele sau serviciile livrate către piață;

– informații furnizate către piață și autorități;

– ieșiri de fluxuri financiare;

– deșeuri și reziduuri.

Mărimile de intrare sunt transformate în mărimi de ieșire prin coordonarea sistemului de management, care folosește componentele patrimoniale ale sistemului (activul societății) și intrările în sistem, pentru obținerea ieșirilor dorite, conform obiectivelor propuse (planul de producție).

Elementele descrise mai sus sunt prezentate în schema generală a unei întreprinderi industriale, prezentată în figura 6.1.

Figura 6.1 Schema generală a unei întreprinderi industriale

Notațiile din figură sunt:

I1 – intrări materiale, care compun întregul patrimoniu, corporal și necorporal (activul societății industriale), necesar pentru desfășurarea activității; acestea sunt achiziționate de pe piața bunurilor și serviciilor;

E1 – ieșire din sistem, egală cu valoarea financiară a intrărilor materiale I1, valoare care este plătită pentru achiziția acestor bunuri;

I2 – este o intrare în sistem, reprezentată de munca angajaților întreprinderii, care este cumpărată de pe piața muncii;

E2 – ieșire reprezentată de cheltuielile salariale, care sunt egale cu valoarea de piață a muncii prestate de angajați;

I3 – intrare, reprezentând fluxurile financiare atrase de întreprindere prin împrumuturi, emitere de acțiuni, plasamente etc.

E3 – ieșire dată de restituirea sumelor împrumutate și a costurilor acestor împrumuturi (dobânzi, comisioane etc.);

I4 – intrare, reprezentând fluxurile financiare atrase de întreprindere prin accesarea de fonduri publice nerambursabile. Trebuie precizat că finanțările publice vizează, în special, obiective de dezvoltare (mijloace fixe) și mai puțin obiective din zona capitalurilor circulante;

E4 – ieșire reprezentând obligațiile întreprinderii față de autorități: impozite (Im) contribuții (Ct), taxe (Tx) etc.

I5 – este intrarea care reprezintă obiectivul principal al înființării și funcționării sistemului de producție și anume veniturile din vânzarea produselor finite și a serviciilor;

E5 – reprezentând produsele finite și serviciile furnizate pe piață de societatea industrială;

I6 – intrare, valoarea deșeurilor livrate de întreprindere etc.

E6 – reprezintă deșeurile (așchii metalice, rebuturi, rumeguș, scule uzate, dispozitive scoase din uz) etc.) care se obțin ca rezultat nedorit al activității industriale, dar care sunt inerente derulării activității principale.

Se constată că schema conține atât reprezentări ale capitalului imobilizat (mijloace fixe), cel care, de la intrare la ieșire, participă la mai multe cicluri de producție, cât și ale capitalului circulant, cel care, de la intrarea sa în sistem și până la ieșire, participă la un singuri ciclu de producție.

În funcție de obiectivele întreprinderii și de calitatea actului managerial, cel care dă calitatea funcțională a întreprinderii, între intrări și ieșiri pot exista, în timp, echilibre și dezechilibre. Considerând cazul unei întreprinderi care, pe un interval de timp, nu desfășoară nici un proces investițional (nu achiziționează și nici nu vinde mijloace fixe), atunci pe un ciclu de producție, relativ la intrările și ieșirile materiale este îndeplinită condiția:

(6.1)

În relația precedentă, Cp reprezintă consumurile materiale proprii ale întreprinderii: energie, utilități, materiale consumabile, etc. O parte dintre acestea sunt consumate și în procesele de cercetare-dezvoltare-inovare.

Privitor la intrările și ieșirile financiare, pentru cazul acelei întreprinderi, se poate scrie relația:

(6.2)

În relația de mai sus P reprezint profitul întreprinderii. Se constată că, în această relație, nu a fost considerată și I4 ca intrare, deoarece s-a considerat că întreprinderea nu se află într-un proces de dezvoltare prin investiții, iar activitatea de exploatare nu este, de regulă, așa cum s-a mai precizat, finanțabilă prin fonduri publice. De asemenea, în nici una dintre ecuații nu este inclusă I2, deoarece este un consum de muncă (energie) fizică și intelectuală, realizat de către resursa umană în întreprindere, energie inclusă în rezultatele întreprinderii (bunuri sau servicii) și care este valoric egală cu E2.

Funcționarea eficientă a întreprinderii presupune a avea I5 și P cât mai mari, iar toate celelalte componente cât mai mici. Chiar și intrările I3 și I6 se doresc a fi mici. Intrarea I3, referitoarea la finanțarea producției prin împrumuturi, trebuie să fie limitată, deoarece induce riscuri mai mari decât finanțarea din capitaluri proprii. La rândul ei, intrarea I6 se dorește a fi cât mai mică, deoarece, indiferent sub ce formă s-ar afla, valoarea recuperată din vânzarea deșeurilor este mai mică decât cea de achiziție a materialelor respective.

Asigurarea ieșirilor conform obiectivelor presupune adaptarea continuă la schimbările mărimilor de intrare, care de fapt sunt variabile (este vorba de un sistem dinamic), multe dintre acestea manifestându-se ca perturbații în sistem (adică sunt intrări nedorite în sistem).

Trebuie observat faptul că sistemul de management nu poate menține pe termen lung funcționarea sistemului, într-o manieră staționară, utilizând permanent aceleași metode de fabricație și aceleași produse fabricate. Acest lucru nu este posibil, deoarece atât mărimile de intrare cât și cele de ieșire nu sunt determinate de sistemul de management ci de piață. Piața, prin mecanismul cererii și ofertei, este cea care dictează cantitățile și prețurile de achiziție și vânzare, atât pentru intrări cât și pentru ieșiri.

6.4 EVALUAREA INOVĂRII la nivelul întreprinderii

Pe lângă activitățile de conducere curente (planificare, programare, ordonanțare, control), pentru a face față la schimbările apărute pe piață, societatea (managementul acesteia) este obligată să recurgă la schimbări sau îmbunătățiri majore, adică să recurgă fie la investiții, fie la inovații, fie, așa cum se întâmplă adesea, la ambele.

Teza se ocupă 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 inovări care pot apare într-o întreprindere: de produs, de tehnologie, de management și de marketing. Oricare dintre acestea pot avea efecte diferite, dar pozitive, asupra rezultatelor proceselor din sistem.

Astfel, considerând cantitatea vândută constantă (ieșiri constante), inovația tehnologică poate avea ca efect micșorarea necesarului oricăreia dintre intrări (a consumului de resurse), sau, dacă presupunem intrările constante, atunci, cu aceleași resurse, se va obține o cantitate mai mare de produse. Dacă se realizează prin utilizarea utilajelor existente în societate, adică fără investiții, inovațiile din această clasă se fac cu cheltuieli infime raportat la efectele foarte mari (in sens pozitiv) pentru societate. Este vorba de efecte care pot fi simultane. Spre exemplu, prin inovația tehnologică pot fi reduse costurile de fabricație, concomitent cu micșorarea duratei de fabricație. Considerând prețul de vânzare constant, rezultă că va crește concomitent atât profitul pe unitatea de produs, cât capacitatea de producție, adică perspectiva creșterii volumului de vânzări. Mai trebuie precizat faptul că procesul de inovare tehnologică este generatoare de invenții și inovații.

Inovația de produs are ca rezultat schimbări mai mari sau mai mici în structura și funcționarea produselor deja fabricate de societate, sau introducerea în fabricație și comercializare de produse noi, cu calități sau prețuri care le diferențiază favorabil pe piață. În funcție de produs și de mărimea schimbărilor efectuate asupra produsului, acest tip de inovație poate implica costuri semnificative. Efectele ei pot fi multiple. Poate fi vorba, spre exemplu, de scăderea costurilor de fabricație a unității de produs, datorită scăderii cantităților de mărimi de intrare incorporate în produsul care încorporează inovare. Dacă noul produs necesită tehnologii mai simple, scăderea costurilor se poate datora economiilor de echipamente și spații de fabricație (amortizare mai mică). Un alt efect poate fi creșterea prețului de vânzare a unității de produs. Acest fapt se poate manifesta datorită creșterii cererii pentru produsul nou (care are proprietăți schimbate), față de cererea pentru vechiul produs. Ca și inovarea tehnologică, inovarea de produs este și ea generatoare de invenții și inovații.

Inovația de management este, de regulă, cea mai puțin costisitoare, fiindcă presupune doar utilizarea în alt mod a acelorași resurse. Se schimbă structura departamentală, regulile de operare în sistem (raporturile de ordonare-subordonare și regulile de comportament și cooperare, principii manageriale noi), alte moduri de exploatare a activelor, reamplasarea activelor etc. Deși se pot pune în aplicare cu costuri mici, efectele inovației de management pot fi semnificative: micșorarea timpilor de procesare a documentelor, birocrație simplificată, comunicare mai bună, satisfacții morale superioare pentru angajați, micșorarea resurselor implicate în fabricație.

O clasă specială de inovații sunt cele de marketing. Ele vizează utilizarea de metode noi în cunoașterea pieței, soluții eficiente de promovare a produselor (alături de strategia bazată pe preț, strategia bazată pe imagine este una dintre cele mai utilizate la ora actuală) și îmbunătățirea relațiilor cu clienții. În acest tip de inovație, costurile pot fi semnificative, dar și efectele pe măsură. Se poate viza creșterea pieței în zona de operare curentă și cucerirea de piețe noi, menținerea prețului de vânzare pe piață și a cantităților vândute pentru produsele mai vechi, care nu au inclus procese inovative, crearea imaginii pe piață a noilor produse realizate de societate.

Din cele de mai sus, se observă că inovațiile presupun și costuri de realizare și introducere, chiar înainte de a se vedea efectul pozitiv al acestora. Trebuie spus că sunt și multiple cazuri de eșecuri ale acțiunilor inovative. Totuși, în ansamblul său, procesul inovativ, manifestat pe toate palierele menționate, este singurul aducător de creștere pe termen lung.

Se pune problema găsirii unei soluții de integrare într-un indicator a al efectelor tuturor tipurilor de inovare menționate mai sus, indicator care să permită măsurarea performanțelor procesului inovativ în ansamblul său. Această necesitate apare datorită faptului că, de regulă, la societățile preocupate de inovare, există acțiuni aproape permanente și simultane în sfera tuturor tipurilor de inovație menționate.

Singurul indicator utilizat, la ora actuală, în evaluarea capacității de inovare a întreprinderilor este numărul de produse noi lansate pe piață. Este evident că acest indicator este departe de a caracteriza fenomenul inovării în toată complexitatea sa. În primul rând el nu reflectă în nici un fel succesul sau insuccesul procesului de inovare, adică efectul acesteia în întreprindere. Apoi el nu reflecta decât un singur tip de inovare, pe cea de produs, și nu conține nimic legat de celelalte tipuri de inovări: tehnologice, de management și de marketing. De aceea ierarhizarea întreprinderilor la nivel național sau regional după acest criteriu este absolut neconcludentă.

În continuare se propune o soluție care permite evaluarea capacității de inovare și a efectelor acesteia la scara întregii întreprinderi. Se dorește ca această soluție să includă efectele tuturor celor patru tipuri de inovație. De aceea, pentru a se vedea efectele procesului inovativ, se impune observarea rezultatelor acestuia la două momente de timp: momentul 1 cel de dinaintea introducerii inovației și momentul 2, cel de după inovație.

Deoarece, așa cum s-a prezentat anterior, efectele inovării pot fi pe intrări, pe ieșiri sau pe structura și funcționarea întreprinderii, fiecare dintre acestea fiind caracterizate de indicatori specific, rezultă necesitatea elaborării unor indicatori sau indici compoziți. Deoarece fenomenul inovării este un proces, adică o trecere de la o stare (cea de dinainte – momentul 1) la o altă stare (cea de după inovare – momentul 2), atunci aceasta trecere este reflectată cel mai bine de indicatori de tip relativ, cum sunt indicii sau ratele. Fiind vorba de evoluția acelorași mărimi, rezultă că opțiunea alegerii trebuie îndreptată spre indici. Desigur, indicii care intră în discuție sunt cei specifici pentru intrările în sistem, ieșirile din sistem, structura acestuia și interacțiunile dintre componentele sale.

Pentru intrările în sistem, se pot defini indici, sub forma raportului dintre valoarea la momentul 1 și valoarea la momentul 2, pentru fiecare mărime de intrare: materiale, semifabricate, subansamble, energie electrică, scule, dispozitive, utilități, materiale consumabile, brevete achiziționate, resursa umană etc. La fel, pentru structura și funcționarea sistemului se pot definii indici specifici care caracterizează suprafețele ocupate, valoarea mijloacelor fixe, amortizarea, consumurile generale, timpi de procesare documente (spre exemplu, timpul de răspuns la cererea de ofertă, care este foarte important în procesele de contractare) etc. Practic, sunt niște indici factoriale, orientați pe factori de producție (intrări), care pot caracteriza, fiecare în parte, efectul inovației în sistem. Indicele compozit ar putea fi creat pe baza tuturor indicilor de mai sus, dar, cunoscând faptul că toți indicatorii aferenți acestor mărimi sunt cuprinși în costurile de fabricație, pentru simplitate, s-a optat pentru indicele costului total unitar de fabricație. În cadrul acestui indice costurile totale unitare, calculate după terminarea procesului inovativ, la momentul 2, trebuie să le includă și pe cele de inovare. De asemenea, costurile generale ale întreprinderii trebuie distribuite pe unitatea de produs după aceeași regulă (cheie) în ambele momente.

Ieșirile din sistem sunt caracterizate valoric de două mărimi: prețul unitar de vânzare și cantitatea vândută. De aceea se poate opta pentru indicii cu același nume.

Pentru obținerea indicelui compozit de inovare, numit Grad de inovare (GI), cei trei indici, menționați anterior, pot fi combinați în două moduri: prin însumare și prin înmulțire.

Indicii compoziți ar putea fi utili și la nivel regional (mezoeconomic), dar și național sau european, în măsura în care autoritățile respective au nevoie de o evaluare mai profundă a fenomenului de inovație. Pentru a fi utilizabile de autorități este nevoie de furnizarea informațiilor necesare pentru efectuarea calculelor. Trebuie constatat că, doar pe baza documentelor contabile oficiale, necesare autorităților fiscale, determinarea lor nu este posibilă, la fel cum nu este posibilă, pe baza acestor documente, nici identificarea numărul de produse noi lansate pe piață (indicatorul utilizat la această oră). Aceasta, din cauza faptului că fiscalitatea are interes doar pentru rezultatele generale ale societății, diferențiate pe clase impozitare, acestea fiind cele care generează impozite, contribuții și taxe. Diferențierea pe criteriul inovativ nu există din punct de vedere fiscal, situație care, de altfel, aste absolut corectă, deoarece, în economia liberă, căile de dezvoltare (cum este și inovarea) sunt atributul exclusiv al întreprinzătorului.

Totuși autoritățile publice, care oferă fonduri pentru cercetare-dezvoltare-inovare, sunt interesate, în realitate, și de aspecte mai profunde decât simpla fiscalitate. Ele urmăresc utilizarea eficientă a fondurilor destinate acestui scop. Ori, urmărirea eficienței utilizării acestor fonduri este aproape imposibilă prin utilizarea unui indicator, cum este numărul de produse noi lansate pe piață, este total nerelevantă.

Cunoașterea profundă a eficienței cheltuirii fondurilor publice ar fi utilă și din perspectiva alocărilor viitoare a acestor fonduri. Societățile a căror inovații se regăsesc în economia reală, ar trebui să fie principalele beneficiare ale fondurilor publice.

6.5 Concluzii

Din tabelul prezentat în acest capitol referitor la indicatori utilizați la nivel UE, național și regional pentru măsurarea performanței în domeniul C&D se constată că setul de indicatori de pe cele trei nivele sunt semnificativ diferiți, doar un singur indicator, cheltuieli de C&D ca % din PIB fiind aproximativ definit atât în sistemul european cât și în cel național.

The Economist Intelligence Unit, sponsorizat de Cisco, a dezvoltat un index și un clasament de inovare, care a clasat 82 de țări pe baza capacității lor de inovare din 2004 și 2009, și a prevăzut performanțele lor până la 2013. Pentru a clasifica țările și pentru a defini indicele de inovare, Economist Intelligence Unit face distincție între intrări și ieșiri de inovare. Activitatea de inovare este măsurată prin suma de brevete acordate de către birourile guvernamentale de brevete. Pornind din lista celor mai inovative țări din lume, pe baza indexului de inovare, pentru perioada 2004-2008 și 2009-2013, s-a identificat că există o corelație între indexul de inovare și PIB-ul țărilor analizate. Această corelație poate fi utilizată ca un indicator la nivel național pentru măsurarea nivelului de C&D.

Luând în considerare analiza și măsurarea performanțelor inovației la nivel microeconomic, la nivel de întreprindere industrială sau furnizoare de servicii, literatura de specialitate oferă doar niște indicii calitative. Există posibilitatea aplicării indicatorilor macroeconomici la scara unei întreprinderi, prin descrierea conținutului efectiv al fiecăruia, dacă întreprinderea ar fi privită ca o mică parte a globalului.

Numărul de produse noi lansate pe piață reprezintă singurul indicator utilizat, la ora actuală, în evaluarea capacității de inovare a întreprinderilor. Este evident că acest indicator este departe de a caracteriza fenomenul inovării în toată complexitatea sa, deoarece nu reflectă în nici un fel succesul sau insuccesul procesului de inovare, adică efectul acesteia în întreprindere. Apoi el nu reflecta decât un singur tip de inovare, pe cea de produs, și nu conține nimic legat de celelalte tipuri de inovări: tehnologice, de management și de marketing. Astfel ierarhizarea întreprinderilor la nivel național sau regional după acest criteriu este absolut neconcludentă.

Luând în considerare cele prezentate mai sus și pornind de la analiza structurii și funcționării întreprinderii industriale, se propune o soluție care permite evaluarea capacității de inovare și a efectelor acesteia la scara întregii întreprinderi. Se dorește ca această soluție să includă efectele tuturor celor patru tipuri de inovație. De aceea, pentru a se vedea efectele procesului inovativ, se impune observarea rezultatelor acestuia la două momente de timp: momentul 1 cel de dinaintea introducerii inovației și momentul 2, cel de după inovație, astfel se indică posibilitatea calculării unor indici compoziți de inovare prin însumarea sau înmulțirea a următorilor indicatori relativi (indici): costul total unitar, prețul de vânzare unitară și volumul producției.

Cunoașterea mai profundă, de către autoritățile publice, a capacității inovative a întreprinderilor, ar permite elaborarea unor criterii de atribuire a fondurilor publice care să conducă la rezultate crescute în utilizarea acestor fonduri.

Cap. 7 Relația dintre nivelul cercetării dezvoltării și strategia de dezvoltare a întreprinderilor

7.1 Relația dintre cercetare dezvoltare și competitivitate

Mahroum et al. (2008) au dezvoltat așa-numitul model de "AC / DC" de inovare, care face distincția între cinci funcții în procesul de "inovare prin adopție", prin evidențierea conceptelor de capacitatea de absorbție (AC) și capacitatea de dezvoltare (DC). Trei funcții sunt legate de AC (accesarea, ancorare și difuzarea cunoștințelor) și două de DC (crearea și exploatarea cunoștințelor). Contribuția cheie a modelului AC / DC este că anunță o abatere radicală de la punctul de vedere convențional, în care funcțiile de crearea și exploatarea cunoștințelor sunt considerate ca puncte de început și de sfârșit ale procesului de inovare, argumentând că AC este factorul cel mai important atât pentru crearea cât și pentru exploatarea cunoștințelor. Mai mult decât atât, măsura în care diferite locuri sunt în posesia de AC sau DC variază de la un loc la altul.

Figura 7.1 Modelul AC/DC

(Sursa: Elaborat după Mahroum, 2008)

Accesarea cunoștințelor este abilitatea de a crea legătura și conexiunea la rețelele internaționale de cunoaștere și inovare. Ancorarea cunoștințelor este capacitatea de a identifica și însușii surse de cunoștințe externe, inclusiv oameni și organizații. Difuzarea cunoștințelor este capacitatea colectivă a unei regiuni de a se adapta și de a asimila noi inovații, practici și tehnologii și de a le disemina în economie. În cele din urmă, cele două funcții clasice care au captat în mod tradițional atenția teoreticienilor sunt: crearea de cunoștințe, care este percepută ca fiind capacitatea de a genera și aduce noi cunoștințe în lume, și exploatarea de cunoștințe care este interpretată ca fiind capacitatea de a pune în funcțiune și de a exploata noi cunoștințe 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 activității de CDI în sectorul privat. Modelul arată ca în figura de mai jos.

Figura 7.2 Modelul costurilor activității de CDI

Fiind o activitatea economică, activitatea de CDI implică resurse financiare, are riscuri și incertitudini asociate finalității sale pe care companiile angajate în astfel de procese trebuie să și le asume. Sursele de finanțare pe care le are sectorul privat din România pentru a finanța inițiativele lor în domeniul CDI sunt:

fondurile publice;

fondurile proprii ale agenților economici;

fonduri publice generale universitare;

fonduri ale unităților de învățământ superior;

fonduri ale instituțiilor fără scop lucrativ;

fonduri din străinătate.

Ținând seama de sursele de finanțare a activității de CDI în sectorul privat, forma finală a modelului CDI (cercetare-dezvoltare-inovare) arată astfel:

Figura 7.3 Modelul CDI

Prin urmare, un sistem de cercetare-dezvoltare-inovare poate fi înțeles ca unul care oferă cele cinci funcții-cheie de rezolvare a problemelor și de creare de valori (accesul, însușirea, capacitatea de a crea, capacitatea de a exploata, diseminarea), precum și cheltuielile aferente acestor activității și sursele de finanțare aferente activității de CDI in sectorul privat.

Contribuția cheie al modelului CDI este că realizează o abatere radicală de la punctul de vedere a lui Mahroum et al. (2008), în care sunt accentuate numai cele cinci funcții-cheie de rezolvare a problemelor și de creare de valori, în timp ce modelul CDI cuprinde pe lângă costurile aferente activității și sursele de finanțare.

7.2 Modelul cu preț de vânzare variabil și cantitate vândută constantă în timp

Așa cum arată datele statistice, pentru a se menține pe piață, întreprinderile industriale, ca și cele din domeniul serviciilor, sunt obligate la îmbunătățirea continuă a produselor și tehnologiilor (Mareș, 1973; Lucey, 2001; Mariotti, 2012).

Cele care nu investesc suficient în cercetare-dezvoltare vor avea piață din ce în ce mai mică și profit, de asemenea, din ce în ce mai mic. Pe termen mediu sau lung, asemenea societăți sunt sortite, în primă fază, declinului și apoi dispariției. Înainte de dispariție se manifestă declinul, care se poate prezenta în trei moduri (Chesbrough, 2006; Nicolescu, 2008).

Primul mod este acela în care, pentru a menține ritmul vânzărilor (cantitatea vândută în unitatea de timp), societatea este obligată, prin mecanismul cererii și ofertei, să vândă la prețuri din ce în ce mai mici. Astfel ea va vinde la distanțe din ce în ce mai mari față 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 acceptă să vândă la prețuri mai mici, situație în care, prin mecanismele pieței, societatea va începe să vândă cantități din ce în ce mai mici în unitatea de timp. Desigur, fără o intervenție prin inovare, societatea se află într-o situație similar de proastă cea descrisă la primul mod.

Este la fel de posibilă și manifestarea celui de al treilea mod, care constă în manifestarea simultană a primelor două de mai sus. Este pe deplin posibil ca atât scăderea prețului cât și cantitatea vândută să se manifeste simultan. Situația societății va fi cu atât mai proastă.

Dintre cele trei, în teza de doctorat vor fi tratate primele două, în următoarele ipoteze:

Pe durata de stabilitate a prețului de vânzare și a cantității vândute se consideră că acestea sunt riguros constante;

În perioada de declin (acceptabil pe termen scurt), se consideră că, din momentul declanșării, acesta se manifestă liniar;

Prin cercetare inovare, se reface valoarea de piață a produselor precum și nivelul cantităților vândute, la același nivel ca cel de dinaintea manifestării declinului pe termen scurt. Practic suntem în situația unei societăți care are ca strategie menținerea pe piață. Problema, desigur poate fi abordată și din perspectiva unei strategii de creștere. Problema unei strategii de declin pe termen lung, desigur, nu are sens decât în cazul unor afaceri oneroase, lipsite de etică.

Se consideră că vânzările societății au variația dată de graficul de mai jos:

Figura 7.4 Preț de vânzare variabil, cantitate vândută contantă în timp

Unde:

N – Numărul de produse vândute după care se introduce o inovare

Npc – Numărul de produse vândute la preț constant

Pvc – Preț de vânzare constant până la vânzarea a NPC produse

Pn – Preț de vânzare la N unități vândute

Ppr – Prețul la pragul de rentabilitate

Ctu = Costuri totale unitare

Ccd = Costuri de cercetare-dezvoltare

Q = volumul producției (cantitatea previzionată a fi vândută) pe durata strategică (perioada acoperită de strategiile societății)

Dependența dintre prețul de vânzare PO la o poziție oarecare s a intervalului [0, N] va fi:

(7.1)

Raportul caracterizează viteza de scădere a prețului de vânzare dincolo de cantitatea vândută Npc. El reprezintă, de altfel, panta dreptei care modelează scăderea liniară a prețului pe intervalul (Npc, N). Determinarea pantei, adică a raportului se determină fie prin experiența trecută a companiei, fie utilizând rezultatele altor companii, fie prin cercetări de marketing. Acest raport va fi notat, în cele ce urmează, cu G. Având în vedere modelul liniar de scădere a prețului de vânzare în intervalul specificat mai sus, rezultă că G este un parametru constant, care, așa cum s-a mai spus, caracterizează panta dreptei respective.

De aici rezultă că dependența dintre Pn și N va fi:

(7.2)

Reprezentând relația grafic în Matlab, cu date generice, deductibile din grafic, se obține figura 55.

Figura 7.5 Reprezentarea în Matlab a relației (1)

Figura 7.4 atestă corectitudinea relației (7.1).

Dependența dintre prețul de vânzare P la o poziție oarecare s a intervalului [0, Q], interval care cuprinde Q/N intervale de tipul [0, N], va fi:

(7.3)

Expresia reprezintă partea întreagă (rotunjirea la cel mai apropiat întreg spre 0) raportului dintre paranteze.

În mod similar cu cazul precedent, reprezentând relația (3) grafic în Matlab, cu date generice, deductibile din grafic, se obține figura 7.5.

Figura 7.6 Reprezentare grafică a relației (3) în Matlab

Pentru elaborarea unei strategii corecte, pe un orizont de timp aferent vânzării unei cantități de Q produse, se calculează profitul total Pro obținut în această perioadă. Acesta va fi:

(7.4)

unde:

Ctu – costurile de producție totale unitare de fabricație;

Ccd – costurile cu cercetarea dezvoltarea în perioada comercializării a N produse.

Prin ordonarea după N relația de calcul a profitului devine:

(7.5)

Dependenta dintre profitul Pro și numărul de produse vândute după care se introduce inovația poate fi observată in graficul calitativ de mai jos, realizat de asemenea în Matlab:

Figura 7.7 Dependenta dintre profitul Pro și numărul de produse vândute după care se introduce inovația (Matlab)

Valoarea care conduce la maximul de profit se obține prin derivare:

(7.6)

Prin egalare cu zero numărul NPmax de produse după vânzarea cărora, pentru a obține profitul maxim pe perioada studiată (strategică), se impune introducerea unei inovații. Acest număr va fi:

(7.7)

În mod evident, valoarea maximă a profitului va fi:

(7.8)

Pentru a obține profitul maxim în funcție de datele inițiale, se înlocuiește NPmax și obținem:

(7.9)

Numărul ciclurilor de cercetare dezvoltare inovare pe perioada strategică (de comercializare a Q produse), astfel încât profitul pe să fie maxim, este dat de relația:

(7.10)

Din relațiile precedente, se constată că numărul produselor vândute la care trebuie introdusă inovarea este mai mare decât numărul Npc de produse vândute la preț. Maximul se obține dacă inovația se introduce în zona de declin al vânzărilor la o distanță de Npc variabilă cu investiția în cercetare-dezvoltare Ccd și cu panta G de descreștere a vânzărilor.

7.3 Modelul cu preț de vânzare constant și cantitate vândută variabilă

Se consideră că vânzările societății au variația de cantitate vândută dată de graficul de mai jos.

Figura 7.8 Preț de vânzare constant, cantitate vândută variabilă în timp

Unde:

Tn – Momentul de timp la care se care se introduce o inovare;

Tc – Momentul de timp până la care cantitatea vândută în unitatea de timp este constantă;

Qc – Nivelul vânzărilor constante în timp până la momentul Tc;

Qn – Nivelul vânzărilor în unitatea de timp la momentul Tn;

Qpr – Nivelul vânzărilor în unitatea de timp la momentul Tn;

Ctu = Costuri totale unitare;

Ccd = Costuri de cercetare-dezvoltare pe un ciclu de inovare (pe durata vânzării a N produse);

T = Durata pe care se elaborează strategia.

Cantitatea vândută QO în unitatea de timp, la momentul de timp oarecare t al intervalului [0, Tn] va fi:

(7.11)

Se notează , raportul care caracterizează viteza de scădere a cantității vândute dincolo de momentul de timp Tc. El reprezintă, de altfel, panta dreptei care modelează scăderea liniară a cantității vândute în unitatea de timp pe intervalul (Tc, Tn]. Ca și în cazul precedent, determinarea raportului D se realizează fie prin experiența trecută a companiei, fie utilizând rezultatele altor companii, sau prin cercetări de marketing. Având în vedere modelul liniar de scădere a prețului de vânzare în intervalul specificat mai sus, rezultă că D este un parametru constant, care caracterizează panta dreptei respective.

De aici rezultă că dependența dintre Qn și Tn va fi:

(7.12)

Dependența dintre cantitatea vândută în unitatea de timp QO la o poziție oarecare t a intervalului [0, T], interval care cuprinde T/Tn intervale de tipul [0, Tn], va fi:

(7.13)

Expresia reprezintă partea întreagă (rotunjirea la cel mai apropiat întreg spre 0) a raportului dintre paranteze.

Se constată că forma expresiilor matematice este similară cu cea a cazului precedent (preț de vânzare constant și cantitate vândută variabilă în timp); de aceea verificarea grafică a relațiilor de mai sus nu mai este necesară.

Pentru elaborarea unei strategii corecte, pe un orizont de timp T, se calculează profitul total Pro obținut în această perioadă. Acesta va fi:

(7.14)

unde:

Ctu – costurile de producție totale unitare de fabricație;

Ccd – costurile cu cercetarea dezvoltarea în perioada Tn.

Prin ordonarea după Tn relația de calcul a profitului, pe perioada T de elaborarea a strategiei de menținere, devine:

(7.15)

Dependența dintre profitul Pro și numărul de produse vândute după care se introduce inovația poate fi observată în graficul calitativ de mai jos, realizat în Matlab:

Figura 7.9 Dependența dintre profitul Pro și numărul de produse vândute după care se introduce inovația (Matlab)

Valoarea care conduce la maximul de profit se obține prin derivare:

(7.16)

Prin egalare cu zero, intervalul de timp Tnmax de produse după vânzarea cărora, pentru a obține profitul maxim pe perioada studiată T (strategică), se impune introducerea unei inovații. Acest interval va fi:

(7.17)

În aceste condiții, valoarea maximă a profitului va fi:

(7.18)

Prin înlocuirea lui Tnmax, se obține valoarea profitului maxim în funcție de datele inițiale:

(7.19)

Pentru ca profitul pe perioada strategică T să fie maxim, numărul ciclurilor de cercetare dezvoltare inovare este dat de relația:

(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 activității de CDI în sectorul privat. În modelul Mahroum sunt accentuate numai cele cinci funcții-cheie de rezolvare a problemelor și de creare de valori, în timp ce modelul CDI cuprinde lângă costurile aferente activității și sursele de finanțare.

Pentru a se menține pe piață, întreprinderile industriale, ca și cele din domeniul serviciilor, sunt obligate la îmbunătățirea continuă a produselor și tehnologiilor. Firmele, instituțiile care nu investesc suficient în C&D vor avea piață din ce în ce mai mică și profit, de asemenea, din ce în ce mai mic. Pe termen mediu sau lung, asemenea societăți sunt sortite, în primă fază, declinului și apoi dispariției. Înainte de dispariție se manifestă declinul, care se poate prezenta în trei moduri, prezentate în acest capitol, în teza de doctorat sunt tratate primele două moduri.

Din relațiile precedente, pentru cele două modele prezentate, s-a constat că numărul produselor vândute la care trebuie introdusă inovarea este mai mare decât numărul Npc de produse vândute la preț constant. Maximul se obține dacă inovația se introduce în zona de declin al vânzărilor la o distanță de Npc variabilă cu investiția în cercetare-dezvoltare Ccd și cu panta G de descreștere a vânzărilor.

PARTEA A III-A CERCETĂRI APLICATIVE ȘI STUDII DE CAZ ÎN domenuiul PROCESELOR DE CERCETARE DEZVOLTARE INOVARE

Cap. 8 APLICAȚII ALE MODELELOR ELABORATE

8.1 Rezultate aferente utilizării modelului super fuzzy FRM în studiul cercetării-dezvoltării la nivel regional

Pentru determinarea modelului super ascuns FRM, se pleacă de la matricea generală de relaționare super fuzzy FRM, prezentată în subcapitolul 4.1 prin figura 4.1. și se parcurg pașii generali prezentați în acel subcapitol.

Întrebările pentru care se caută modelul super ascuns al sistemului super dinamic sunt Q7 (a șasea întrebare din matricea generală de relaționare super fuzzy FRM) și Q19 (a unsprezecea întrebare din matricea generală de relaționare super fuzzy FRM).

1. Pentru a studia efectul întrebării (vector) Q7: „Întreprinderea, instituția, organizația dvs., în 2012, a avut activitate de cercetare-dezvoltare?” se definește vectorul:

X = (0000000000000000000001000000000000000)

Conform procedurii prezentate, se efectuează produsul:

X*M = (101111011111) = Y

Se înmulțește cu transpusa:

Y*MT = (141103557622135101621 10 22513124298745 10) = Z, Zi < 10 = 0, Zi ≥ 10 = 1

Se face asocierea cu 1 pentru elementele de valoare maximă și 0 pentru celelalte:

Z = (0000000000000000000001000000000000001)

Se înmulțește cu matrice generală de relaționare super fuzzy

Z*M = (202222022222) = Z1, Z1≤ 0 = 0, Z1> 0 = 1

Se face din nou asocierea cu 1 pentru elementele de valoare maximă și 0 pentru celelalte:

Z1 = (101111011111) = Y.

Deoarece s-a obținut rezultatul primei înmulțiri, continuarea ciclului de înmulțiri nu mai are sens, astfel încât se poate preciza modelul super ascuns.

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

Se constată că acest model super ascuns este compus din doi vectori: vectorul tuturor variantelor de răspuns și, respectiv, vectorul referitor la respondenți.

Vectorul tuturor variantelor de răspuns conține cifra 0 pe pozițiile la care respondenții au o exprimare majoritar negativă (adică se exprimă negativ la varianta de răspuns a întrebării) și cifra 1 pe pozițiile corespunzătoare răspunsurilor care exprimă o poziție majoritar pozitivă (adică se exprimă pozitiv la varianta de răspuns a întrebării). Retrecizăm faptul că, în aceste cazuri, pentru fiecare variantă de răspuns sunt posibile doar răspunsuri binare, adică 0 sau 1. Modelul super fuzzy FRM permite și modelarea cu trei variante de răspuns, aflate în mulțimea {-1 , 0, 1}. Revenind la cazul de mai sus, se constată că cifra 1 este prezentă pe pozițiile 22 și 37, iar în rest toate pozițiile sunt ocupate cu cifra 0. Poziția 22 este aferentă variantei de răspuns a întrebării Q7, iar poziția 37 este aferentă variantei de răspuns a întrebării Q19. În mod concret, la întrebarea Q7, „Întreprinderea, instituția, organizația dumneavoastră, în 2012, a avut activitate de cercetare-dezvoltare?”, cu o singură variantă binară de răspuns, majoritatea respondenților au răspuns că au această activitate. La fel se interpretează și cifra 1 de pe poziția 37 a vectorului variantelor de răspuns. Cifrele 0 care ocupă toate celelalte poziții ale vectorului variantelor, arată că majoritatea răspunsurilor au fost negative.

Vectorul referitor la respondenți, caracterizează modul în care respondenții răspund la întrebarea Q7 și conține cifra 0 pe pozițiile la care respondenții dau un răspuns negativ și cifra 1 pe pozițiile aferente respondenților care dau un răspund afirmativ. Rezultă deci că din cei 12 respondenți, 2 nu au avut activitate de cercetare-dezvoltare în 2012, spre deosebire de ceilalți care au avut.

2. În mod similar se procedează pentru a studia efectul întrebării (vector) Q19 – „Intenționați să desfășurați activități de cercetare – dezvoltare, în 2013?”.Se definește:

X = (0000000000000000000000000000000000001)

X*M = (101111011111) =Y

Y*Mt = Z1

Sau X = (000000000001)

X*MT = (0000010111100010000101001000000101001) = Y

Y*M = (63396625697 13) = X1, X1 < 13 = 0, X1 ≥ 13 = 1, X1 = (000000000001) = X.

Se obține modelul super ascuns dat de perechea binară: {(0000010111100010000101001000000101001), (000000000001)}, arătând influența vectorului (întrebării) Q19 asupra sistemului. Interpretarea rezultatelor se face similar cu cazul precedent.

8.2 Rezultate aferente utilizării metodei Teoriei Jocurilor în luarea deciziilor privind cercetarea-dezvoltarea

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

Astfel, la nivel de întreprinde sau centru de cercetare, se consideră că există două strategii de a avea activitate de cercetare-dezvoltare, cu probabilitatea x și de a nu avea această activitate, cu probabilitatea 1-x.

Investitorii, la fel, au două opțiuni: de a investi pe termen lung în cercetare-dezvoltare, cu probabilitatea y și de investi pe termen scurt, cu probabilitatea 1-y.

La fel, se consideră că angajații potențiali au două strategii pe care le pot aplica, și anume: să lucreze cu normă întreagă în activitatea de cercetare-dezvoltare (FI), cu probabilitatea z, sau parțial (PI), cu probabilitatea 1 – z. Schema acestui tip de joc este cea din figura 8.1.

Arborele de decizie care descrie aceste opțiuni corespunzătoare fiecărei probabilități, este cel din figura de mai jos.

Figura 8.1 Schema studiului de caz

După cum se vede din arborele de decizie CD decide prima mișcare, alegând între B și NB. Alegerea lui CD este urmat de decizia lui I, care nu cunoaște opțiunea lui CD (prezentat în figură prin cercurile verzi ce cuprind nodurile). Beneficiul jucătorilor este cuantificat prin vectorii (α, i, l).

Se presupune că 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,.

Dacă x = 1 și 1 – x = 0, y = 0.3 și 1 – y = 0,7, z = 0.2 și 1 – z = 0.8, vor exista următorii vectori:

(B, LI, FI, xyz), (B, LI, FI, (10.30.2=0.06));

(B, LI, PI, xy(1-z)), (B, LI, FI, (10.30.8=0.24));

(B, SI, FI,x(1-y)z ), (B, SI, FI, (10.70.2=0.14));

(B, SI, PI, x(1-y)(1-z)), (B, SI, PI, (10.70.8=0.56));

(NB, LI, FI, (1-x)yz), (NB, LI, FI, (00.30.2=0));

(NB, LI, PI, (1-x)y(1-z)), (NB, LI, FI, (00.30.8=0));

(NB, SI, FI, (1-x)(1-y) x), (NB, SI, FI, (00.71=0));

(NB, SI, PI, (1-x)(1-y)(1-z)), (NB, SI, PI, (00.70.8=0)).

Deci strategia optimă este reprezentată de vectorul (B, SI, PI, x(1-y)(1-z)).

În baza celor prezentate se poate afirma că printre metodele și modele utilizabile în studiul cercetării-dezvoltării se află și teoria jocurilor. Starea de echilibru pe care o implică dezvoltarea durabilă poate fi descrisă în termenii acestei teorii. Cele trei ipoteze fundamentale ale teoriei jocurilor pot fi înlocuite cu cei trei constituenți: sustenabilitatea de mediu, cea economică și sustenabilitatea socio-politică, formând astfel un echilibru în dezvoltarea durabilă. Utilizând modelul teoriei jocurilor, este construită și rezolvată o aplicație utilizabilă în modelarea comportamentului principalilor actori ai procesului de cercetare-dezvoltare: firma (managementul acesteia), investitorii și angajații potențiali.

8.3 Rezultate aferente utilizării metodei Monte Carlo în determinarea duratei proceselor de cercetare-dezvoltare

Ultimul stadiu al cercetării bazate pe metoda Monte Carlo reprezintă validarea metodologie printr-un studiu de caz: Acest studiu de caz servește la determinarea proiecțiilor financiare de la pasul 4 (figura 5.2) din capitolul 5, subcapitolul 5.1. De asemenea, trebuie remarcat faptul că metoda Monte Carlo poate fi folosită pentru a determina durata totală a procesului de dezvoltare bazat pe experimentele acumulate de la firme și alte evoluții pe care le-au făcut.

În continuare, s-a stabilit pentru o companie cu Monte Carlo simulare durata totală a procesului de dezvoltare bazat pe experimentele acumulate de compania, de mărime mijlocie, din domeniul construcțiilor de role cauciuc, cu produse de complexitate relativ redusă, cu o dimensiune medie, care dețin 30% de pe piața locală, cu intenția de a crește cota de piață. Trebuie remarcat faptul că aceste valori sunt pentru o inovație incrementală. Pentru determinarea timpului necesar s-au luat în considerare 18 de proiecte derulate anterior, cu următoarele rezultate:

Tabelul 8.1 Durata proiectelor de C&D și numărul de proiecte

Datorită faptului că determinarea cu o bună precizie a duratei medii necesită un număr mare de experimente, care reprezintă consum de timp, energie, de materiale și nu în ultimul rând de resursă umană, s-a utilizat metoda Monte Carlo, fiind o metodă care poate genera observații simulate.

Tabelul 8.2 Probabilitatea relativă și cumulată

Sa calculat probabilitatea relativă conform formulei: pi = ni/Σ ni i = 1, … n și probabilitatea cumulată prin formula: PK = Σ pi, k = 1, … n-1.

Pe un sistem de două axe de coordonate, pe verticală s-a reprezentat duratele, iar pe orizontală probabilitățile cumulate. Pe fiecare interval asociat unei durate se construiește câte o bară verticală, care are înălțimea egală cu probabilitatea cumulată corespunzătoare acelei durate.

Figura 8.2 Reprezentarea duratelor și probabilităților 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-un tabel.

Apoi s-a reprezentat printr-un punct pe axa orizontală fiecare număr generat, s-a dus din acel punct o paralelă la axa verticală până când s-a întâlnit prima bară verticală și s-a citit durata de la baza acelei bare, s-a scris durata obținută în tabel. Rezultă astfel un șir de N durate simulate.

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

Figura 8.3 Reprezentare numere aleatoare și N durate simulate

În procedura de calculație a costurilor de C&D s-a pus accent pe determinarea componentelor de cost și a duratei proceselor de cercetare-dezvoltare, de aceea ca o metodă noua s-a utilizat simularea Monte Carlo. Determinarea duratei medii cu o bună precizie necesită un număr mare de experimente care consumă mult timp, energie, materiale și resurse umane. Astfel s-a decis că se va utiliza metoda Monte Carlo, care poate genera observații simulate cu ajutorul distribuției cumulate a duratei de realizare a noului produs și a unui generator de numere aleatoare uniform distribuite în [0,1].

Noutatea majoră a lucrării reprezintă faptul că accentuează determinarea componentelor de cost și în același timp a duratei proceselor de C&D în procesul de calculare a costurilor aferente prin simularea Monte Carlo. După Camelia Rațiu-Suciu această metodă poate fi definită ca metodă modelării variabilelor aleatoare, în scopul calculării caracteristicilor repartițiilor. Metoda de simulare Monte Carlo presupune estimarea parametrilor repartiției unei variabile aleatoare pe baza realizărilor acesteia. Se estimează valoarea medie a variabilei aleatoare în funcție de o eroare admisibilă și de o probabilitate dată. Astfel prin utilizarea metoda de simulare Monte Carlo s-a obținut ante calculații sau previziuni de cost aferente unei cercetări, mai precis asupra duratei de realizare. Validarea metodologiei a fost realizat printr-un studiu de caz.

8.4 Rezultate aferente corelației între PIB și indexul de inovare a celor mai inovative țări din lume

Având în vedere afirmația din literatura de specialitate, care presupune că există o legătură între PIB și indexul de inovare, în continuare se va cerceta această dependență. Pentru această 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 țări a lumii între 2004-08 și 2009-13, care prin reprezentare grafică, a relației dintre cele două variabile, conduce la graficele din figura 8.4 și 8.5.

Figura 8.4 Reprezentarea grafică a corelației între indicele inovației și PIB (2004-08)

Figura 8.5 Reprezentarea grafică a corelației între indexul inovației și PIB (2009-13)

Din tabelul 6.1 și 6.2 (subcapitolul 6.2) s-au extras valorile, între 2004-08 și 2009-13, folosind funcția CORREL din Microsoft Excel, s-a obținut 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 valoarea minimă 0, daca între variabile nu există nici o relație observabilă, și maximă 1 dacă între variabile se poate stabili relație analitică. În cele două cazuri prezentate se constată faptul că valorile coeficientului de corelare sunt subunitare, ceea ce înseamnă că există o conexiune între variabile (coeficientul este mai mare decât 0), dar de mai mică intensitate (valorile coeficientului sunt mai mici de 1, chiar mai mici de 0.5).

Se poate constată că între nivelul activităților de cercetare-dezvoltare-inovare, caracterizate de indexul de inovare, și PIB, există o relație interpretabilă științific. Cu alte cuvinte, bunăstarea unei națiuni este dependentă de modalitățile în care își valorifică capacitățile creative și de inovative.

De asemenea,mai trebuie precizat că rezultatul subunitar al analizei statistice se datorează faptului că în tabel sunt incluse țări din UE și țări din afara UE, care au investiții diferite în cercetare-dezvoltare-inovare. La nivelul Uniunii Europene există tratatul de la Lisabona , conform căruia fiecare țară din UE trebuie să cheltuie 3% din produsul intern brut (PIB) pe C&D. În 2010, cele 27 de state membre ale UE au cheltuit de circa 2.01% din PIB.

8.5 Rezultate aferente corelației între cheltuieli de cercetare-dezvoltare și valoarea adăugată brută în România

Valoarea adăugată brută (VAB) este o măsură a valoarii bunurilor și serviciilor produse într-o zonă, industrie sau sector al unei economii. Aceasta poate fi determinată prin metoda de distribuție (aditivă), care însumează costurile de personal, impozite, amortizare și profit .

Ca și în cazul precedent, literatura de specialitate presupune că există o legătură strânsă între cheltuielile C&D și valorea adăugată brută, prin valoarea adăugată brută, înțelegând rezultatul cuantificat, măsurat al investițiilor în C&D.

Pentru stabilirea corelației dintre cele două mărimi, analizăm cheltuielile de cercetare și dezvoltare, valoarea adăugată brută și PIB în ultimii trei ani (2009-2011) în România. Aceste mărimi sunt cele din tabelul de mai jos.

Tabelul 8.3 Cheltuieli de C&D, VAB (valoare adăugată brută) și PIB în ultimele 3 ani.

Mii. lei-

Reprezentarea grafică a relației dintre cele două variabile (chelt. de C&D și VAB) este prezentată în figura 8.6, unde pe axa OX sunt așezate cheltuielile de C&D, iar pe axa OY valoarea adăugată brută (VAB) pentru 2009, 2010 și 2011.

Figura 8.6 Reprezentarea grafică a corelației dintre cheltuielile de C&D și valoarea adăugată brută

Graficul de mai sus s-a obținut cu datele din tabelul 8.3, pentru anii 2009-2011, folosind funcția CORREL Microsoft Excel, și s-a obținut, de asemenea, valoarea coeficientului de corelare, care este aproape de 1 (0.98), ceea ce înseamnă că există o conexiune directă, de intensitate mare.

S-a constatat că pe baza tendințelor de cheltuieli C&D putem prognoza tendințele referitoare la valoarea adăugată brută, ceea ce este important în calcularea prognozată a PIB-ului.

De asemenea, se poate preciza din nou impactul direct inovării asupra activității desfășurate într-o afacere, afacerile fiind cele care generează PIB-ul. Cheltuielile de cercetare-dezvoltare reprezintă o modalitate de a măsura potențialul inovator al unei țări.

8.6 Concluzii

Cu ajutorul unui sondaj, bazat pe chestionar, s-au obținut informații privind resursele destinate activității de C&D și sursele de finanțare aferente, precum și parametrii specifici personalului din C&D, pentru regiunea Centru din România.

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

În continuare s-a arătat că starea de echilibru pe care o necesită dezvoltarea durabilă poate fi descrisă concret prin termenii teoriei jocurilor. Cele trei ipoteze fundamentale ale teoriei jocurilor pot fi înlocuite cu cei trei constituenți: sustenabilitatea de mediu, cea economică și sustenabilitatea socio-politică, formând astfel un echilibru în dezvoltarea durabilă. Utilizând modelul teoriei jocurilor, este construită și rezolvată o aplicație utilizabilă în modelarea comportamentului principalilor actori ai procesului de cercetare-dezvoltare: firma (managementul acesteia), investitorii și angajații potențiali.

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

Apoi, s-a prezentat corelația între PIB și indexul de inovare a celor mai inovative țări din lume. După cum reiese din analiza statistică, în țările dezvoltate, există o corelație directă între preocuparea în domeniul C&D și nivelul de dezvoltare și de consum.

La final s-a analizat corelația dintre cheltuielile de cercetare-dezvoltare și valoarea adăugată brută în România (VAB), în perioada (2009-2011) și s-a constatat că, între acestea, există o corelație foarte puternică. În concluzie, se afirma că, pe baza tendințelor de cheltuieli C&D, putem prognoza tendințele aferente VAB-ului, acesta fiind un indicator important în calcularea PIB-ului.

CAP. 9 Cercetare de marketing asupra activității de C&D la nivel regional

9.1 Statistica aferentă Chestionarului

În vederea elaborării unui chestionar adecvat, mai întâi s-a stabili scopul și obiectivele acestei cercetări:.

Scopul cercetării este măsurarea resurselor destinate cercetării-dezvoltării la nivel regional (Regiunea Centru) din România precum și obținerea unor date primare, care vor avea un rol primordial în luarea deciziilor potrivite pentru creșterea competitivității și dezvoltării economiei bazate pe cunoaștere.

Obiectivele cercetării:

Determinarea importanței cercetării-dezvoltării la nivel regional (Regiunea Centru);

Determinarea preferințelor în cea ce privește tipologia de cercetare-dezvoltare la nivel regional (Regiunea Centru);

Determinarea intenției de a avea activitate de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);

Determinarea numărului de angajați implicați în activitatea de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);

Determinarea pregătirii profesionale a resursei umane care au participat în activitatea de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);

Evaluarea sumei pe care organizațiile sau instituțiile sunt dispuse să aloce activităților de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru)

Determinarea structurii cheltuielilor pentru activitate de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);

Determinarea distribuției cheltuielilor de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);

Determinarea surselor de finanțare ale cheltuielilor de cercetare-dezvoltare (Regiunea Centru);

Determinarea numărului de proiecte de cercetare – dezvoltare (Regiunea Centru).

După determinarea scopului principal și a obiectivelor sunt identificate principalele etape ale cercetării. Aceste etape sunt cele din figura de mai jos.

Figura nr 9.1 Etapele cercetării

În pasul următor are loc prezentarea metodologiei utilizate în derularea cercetării.

Metodologia presupune stabilirea căilor de obținere a informațiilor și a modului de procesare a acestora. Astfel, pentru a compensa lipsa unor statistici detaliate în domeniu, o alternativă convenabilă ar fi realizarea unor anchete bazate pe chestionar prin care să poată fi investigat stadiul actual a cercetării-dezvoltării la nivel regional în România, prin evaluarea aspectelor pozitive și a deficiențelor. Prelucrarea datelor se va face prin metode de statistică economică.

Pentru aplicarea metodologiei de evaluare a stadiului actual al C&D la nivelul regiunii Centru, trebuie definite, grupul țintă, instrumentele de cercetare, populația statistică și eșantionul a cercetării de marketing.

Grupul țintă este format din întreprinderile, organizațiile și instituțiile 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 față în față. Chestionarele au fost adresate managerilor, responsabililor de cercetare-dezvoltare sau directorilor tehnici/managerilor de proiecte, etc.

La nivelul cercetării populația statistică este reprezentată de mulțimea întreprinderilor, organizațiilor și instituțiilor la nivelul Regiunii Centru din România cu activitatea de cercetare-dezvoltare, adică 112 firme și institute conform bazei de date a ADR Centru și a listei firmelor din România.

Tabelul nr 9.1 Populația statistică a cercetării

La nivelul cercetării eșantionul este reprezentat de submulțimea întreprinderilor, organizațiilor și instituțiilor care au activitate de cercetare-dezvoltare la nivelul regiunii Centru din România, în număr de 31.

Eșantionarea aleatoare presupune extragerea membrilor eșantionului prin tragere la sorți dintr-o listă care conține toți membrii populației cercetate. Dacă există o lista cu toți membrii populației se pot utiliza ca metode de eșantionare: eșantionarea aleatoare simplă, eșantionarea sistematică sau eșantionarea stratificată. Eșantionarea stratificată este cea mai recomandată în cercetarea de marketing, acolo unde populația este eterogenă, aceasta conducând la eșantioane care sunt reprezentative din punct de vedere al structurii.

Tabelul nr 9.2 Modul de constituire a eșantionului în cadrul eșantionării stratificate

Structura eșantionului va fi comparată cu structura populației statistice cercetate după culegerea datelor, din punct de vedere al unor caracteristici relevante ale respondenților. Diferențele dintre structura eșantionului și cea a populației cercetate vor fi testate prin compararea ponderilor straturilor la nivelul celor două colectivități cu ajutorul testului t- Student. În caz în care diferențele nu sunt semnificative din punct de vedere statistic, eșantionul va fi validat.

Tabelul nr 9.3 Determinarea tobs

Se pune problema dacă diferența dintre cele două procente este semnificativa din punct de vedere statistic sau nu. Pentru aceasta se aplica testul t-Student pornind de la ipotezele (Bogdan, Rolul infrastructurii în dezvoltarea economică – the role of infrasructure in economic development, 2013):

H0:π = p

H1: π ≠ p

Se calculează raportul critic:

(9.1)

Raportul critic (tobs) se compară cu mărimea teoretica și se respinge ipoteza H1, în conformitate cu regula de decizie (tobs = 0.45 > 1.96 – fals). Prin urmare, putem ști cu o probabilitate de 95% ca diferența dintre cele două procente este nesemnificativă. La fel s-a procedat și în cazul celorlalte valori, în consecință se poate garanta cu o probabilitatea de 95% ca diferențele sunt nesemnificative.

9.2 Obiectivele chestionarului

Chestionarul cuprins în prezenta cercetare (prezentat în Anexa 1) are ca scop măsurarea resurselor destinate cercetării-dezvoltării la nivel regional din România și obținerea unor date primare, care vor avea un rol important în luarea deciziilor potrivite pentru creșterea competitivității și dezvoltării economiei bazate pe cunoaștere.

În vederea realizării scopului propus s-au identificat trei obiective principale prezentate în figura de mai jos.

Figura 9.2 Obiectivele chestionarului (cercetării de marketing)

Pentru validarea obiectivului nr. 1, mai precis dovedirea existenței cercetării-dezvoltării la nivel regional din România, sunt formulate și utilizate următoarele întrebări din chestionar: 1.3, 1.5, 1.7 și 2.12.

Cu scopul de a valida obiectivul nr. 2: identificarea structurii cheltuielilor și a surselor lor de finanțare aferente activității de cercetare-dezvoltare la nivel regional din România, s-a formulat și utilizat următoarele întrebări din chestionar: 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 și 2.7.

Obiectivului nr. 3, adică definirea domeniilor științifice și a parametrilor specifici personalului (număr, pregătirea profesională, profesia) aferente activității de cercetare-dezvoltare la nivel regional din România, se validează prin următoarele întrebări din chestionar: 2.8, 2.9, 2.10, 2.11.

Chestionarul mai conține și întrebări care cuprind informații generale despre întreprinderile și organizațiile din România, cu activitate de C&D și care reprezintă eșantionul cercetării: 1.1, 1.2, 1.4 și 1.6.

9.3 Prelucrarea datelor primare obținute prin intermediul chestionarului

Pentru localizarea sediilor firmelor, instituțiilor care reprezintă eșantionul cercetării s-a formulat prima întrebare introductivă din chestionar, prezentată mai jos, cu distribuția grafică aferentă.

În care județ este localizat sediul întreprinderii, instituției, organizației ?

Figura 9.3 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după localizarea sediului

Potrivit datelor prezentate în figura de mai sus se poate observa ca distribuția pe județe a entităților cuprinse în prezenta anchetă este: 58% are sediul în județul Brașov, 16% în județul Covasna, 10% în județul Mureș, 7% în județul Harghita, 6% în Alba și 3% în Sibiu.

Următoarea întrebare se referă la anul de înființare a întreprinderilor, organizațiilor și instituțiilor, la această întrebare s-a identificat doua intervale majore și anume: înainte de 1989 și după 1989.

De când funcționează întreprinderea, organizația, instituția dvs.?(Anul)

Figura 9.4 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după anul de înființare

Din punctul de vedere al anului de înființare distribuția se prezintă în felul următor: 81% din firme, instituții au fost întemeiate după 1989, iar 19% înainte de 1989. Cele două intervale se datorează faptului că în 1989 a avut loc o schimbare radicală, pozitivă în cea ce privește spiritul antreprenorial.

Următoarea întrebare este deosebit de importantă în cercetarea de marketing, deoarece se referă la tipul inovație introdus în perioada 2010-2012:

Întreprinderea, organizația, instituția dvs. în perioada 2010-2012, a introdus:

Figura 9.5 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după tipul inovației introdus între 2010-2012

Având în vedere tipul inovației aplicate între 2010 și 2012, structura este următoarea: 30% a introdus un nou proces de fabricație, 29% a afirmat că a introdus un nou produs pe piață, 24% a introdus o metodă de organizare nouă, respectiv 17% o abordare nouă de marketing. Trebuie menționat faptul ca la această întrebare au fost firme/instituții care au optat la mai multe opțiuni de răspuns, deoarece în același timp au introdus mai multe tipuri de inovații.

Întrebarea nr. 4 din chestionar se adresează doar întreprinderilor cu activitate industrială, deoarece se referă la cifra de afaceri în perioada 2010-2012:

Cifra de afaceri a întreprinderii în perioada 2010-2012?

(Se completează doar de întreprinderi)

Figura 9.6 Cifra de afaceri a întreprinderilor cu activitate de C&D în perioada 2010-2012

Distribuția după cifra de afaceri în ultimele trei ani, respectiv perioada 2010-2012 la nivelul întreprinderilor este următoarea: după cum se vede pe figura 9.6 la majoritatea firmelor cifra de afaceri în 2011, față de 2010 reprezintă o creștere, iar în 2011, față de 2012 o descreștere. Se poate aprecia că această tendință se datorează crizei economice, care a avut efecte și în 2011. De asemenea trebuie menționat că sunt și excepții unde indiferent de criză cifra de afaceri a crescut sau a scăzut exponențial.

După cum a fost prezentată anterior, întrebarea nr. 1 se referă la locul unde este amplasat sediul întreprinderii, organizației sau instituției. După răspunsurile la următoarea întrebare, se poate remarca faptul că, în general acesta nu este identic cu aria geografică în care acționează entitatea.

Care este aria geografică în care ați acționat în perioada 2010-2012?

(Se completează doar de întreprinderi)

Figura 9.7 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după aria geografică în care au acționat în perioada 2010-2012

Distribuția firmelor după aria geografică în care au acționat în 2012 este următoarea: 34% acționează pe plan regional, tot 34% desfășoară activitatea pe plan național, 23% la nivelul UE, 8% pe plan local și 1% în afara UE. Este de remarcat faptul că numai 1% din firme incluse în prezenta cercetare desfășoară activitate în afara Uniunii Europene.

Următoarea întrebare prezintă numărul resurselor umane al întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor în 2012.

Vă rog să precizați numărul de angajați, în 2012.

Figura 9.8 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după numărul de angajați în anul 2012

Potrivit numărului total de angajați, s-a constatat că: 36%, au angajați între 10-49 de persoane, adică 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 altă întrebare cu importanță sporită pentru prezenta cercetare este întrebarea nr.7, care se referă la activitatea de C&D.

Întreprinderea, instituția, organizația dvs., în 2012, a avut activitate de cercetare-dezvoltare?

Figura 9.9 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după activitatea de C&D

Pornind de la datele prezentate în figura de mai sus se poate observa că: 81%, dintre cei incluși în prezenta cercetare a acordat o atenție deosebită activităților de C&D în 2012.

Întrebarea nr. 2.1 prezintă structura cheltuielilor curente și de capital aferent activității de C&D în anul 2012.

Vă rog să prezentați structura cheltuielilor pentru activitatea de cercetare-dezvoltare, în anul 2012.

Figura 9.10 Structura cheltuielilor curente în anul 2012

Structura cheltuielilor curente în anul 2012 este următoarea: 14886036 lei reprezintă cheltuieli de personal (66%), 5552720 lei cheltuieli materiale (24%) și 2315586 lei – alte cheltuieli de cercetare-dezvoltare (10%).

Figura 9.11 Structura cheltuielilor de capital în anul 2012

Pornind de la datele prezentate în figura nr 9.11 se poate observa că structura cheltuielile de capital în 2012 este: 6059395 lei (90.74%) reprezintă cheltuieli cu echipamente și aparatură, 586997 lei (8.79%) cheltuieli cu terenuri și construcții, 20999 lei (0.31%) cheltuieli cu software pentru cercetare-dezvoltare și 10692 lei (0.16%) reprezintă alte cheltuieli de C&D.

Următoarea întrebare se referă la tipurile de cercetare la care au alocat fonduri întreprinderile, instituțiile și organizațiile în 2012:

Vă rog să prezentați distribuția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare pe diferite tipuri de cercetare, la nivelul anului 2012.

Figura 9.12 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe tipuri de cercetare în anul 2012

După cum se vede pe figura de mai sus structura cheltuielilor pe tipuri de cercetare în 2012 este următoarea: 19488738 lei (66%) au fost cheltuiți pe cercetare aplicativă, 5373689 lei (18%) pe cercetare fundamentală și 4569998 lei (16%) pe dezvoltare experimentală. Trebuie menționat faptul că la nivelul entităților incluse în prezenta cercetare sunt firme/instituții care au investit nu numai în cercetare fundamentală, dar și în dezvoltare experimentală și cercetare aplicativă.

Întrebarea privitoare la structura surselor de finanțare furnizează informații importante despre activitatea de C&D din anul 2012.

2.3 Vă rog să prezentați sursele de finanțare ale cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare, în anul 2012.

Figura 9. 13 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe surse de finanțare în anul 2012

Pe baza răspunsurilor entităților incluse în prezenta cercetare distribuția pe surse de finanțare în 2012 este: 12334390 lei a fost finanțat de întreprinderi cu activitatea economică, 5252191 lei din surse proprii, 893971 lei de întreprinderi care aparțin aceluiași grup și 6188228 lei de alte întreprinderi. 11248713 lei au fost finanțați din fonduri publice, 12097 lei de unităti din învățământul superior. Trebuie menționat că nu există nici o finanțare de la organizații private non-profit, în timp ce 2557065 lei au fost finanțați din străinătate și 1280162 lei din alte surse, inclusiv credite.

Dacă anterior au fost prezentate principalele surse de finanțare, în continuare prezentăm separat finanțarea din străinătate pe tipul unității/instituției finanțatoare, referitor la anul 2012.

Vă rog să prezentați distribuția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare finanțate din străinătate, după tipul unității/instituției finanțatoare, la nivelul anului 2012?

Figura 9.14 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe surse de finanțare din străinătate, după tipul unității/instituției finanțatoare în anul 2012

Conform datelor prezentate în figura de mai sus, pe baza sursei de finanțare din străinătate, după tipul unității/instituției finanțatoare sa constatat că: 7838315 lei au fost finanțate de Comunitatea Europeană și 430000 lei de întreprinderi sau unități care aparțin aceluiași grup.

În afară de sursele de finanțare un alt factor important în prezenta cercetarea reprezintă numărul de proiecte de C&D și cheltuielile aferente.

Vă rog să prezentați numărul proiectelor de cercetare-dezvoltare și cheltuielile aferente programelor de cercetare-dezvoltare, pe surse de finanțare, în anul 2012?

Figura 9.15 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe numărul de proiecte și pe surse de finanțare în anul 2012

Având în vedere numărul de proiecte de cercetare-dezvoltare și cheltuielile aferente programelor de C&D, pe surse de finanțare din 2012 distribuția este următoarea: 72 proiecte în valoare de 13026030 lei sunt finanțate din surse proprii, 46 proiecte în valoare de 4481904 lei din fonduri publice, din care 15 granturi în valoare de 2186197 lei și 31 alte programe în valoare de 2295707 lei și 20 proiecte sunt finanțate din străinătate de Comunitatea Europeană în valoare de 8338315 lei.

Întrebarea 2.6 prezintă distribuția pe C&D achiziționată din afara întreprinderii, referitor la anul 2012.

Ați achiziționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii dvs., în 2012?

Figura 9.16 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe C&D achiziționată din afara întreprinderii în anul 2012

Potrivit datelor, prezentate în figura de mai sus, numai 10% din întreprinderi a cumpărat C&D din afara întreprinderii în timp ce 90% nu a achiziționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii în anul 2012.

Următoarea întrebare se adresează doar entităților care a achiziționat C&D din afară, în anul 2012.

Dacă DA, care a fost totalul cheltuielilor pentru activitatea de cercetare-dezvoltare externalizată?

Figura 9.17 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe totalul chelt. pentru activitatea de C&D externalizată in anul 2012

Conform figurii de mai sus cheltuielile pentru achiziții de cercetare-dezvoltare de la alte întreprinderi sau organizații de cercetare publice sau private, în 95% sunt din afara României.

Următoarea întrebare dorește să identifice domeniile specifice în care se realizează activitatea de cercetare-dezvoltare.

Vă rugăm să alegeți un domeniu științific specific activității de cercetare-dezvoltare din întreprinderea dvs. din lista de mai jos, aferent anului 2012?

Figura 9.18 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe domenii specifice

Având în vedere domeniile științifice reprezentate de entitățile incluse în cercetare, se poate constata că: 32%, se încadrează în domeniul științei inginerești și tehnologice, 18% științe agricole, 13%-13%-13% științe natural și exacte, științe medicale și de sănătate și științe umaniste, iar numai 11% reprezintă științele sociale și economice. Trebuie menționat ca și în acest caz sunt firme/instituții care activează în mai multe domenii științifice.

Întrebarea 1.6 se referă la numărul total de angajați al întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor, în timp ce următoarea întrebare prezintă numărul salariaților incluși în activitatea de C&D.

Vă rog să menționați numărul angajaților care, în anul 2012 au lucrat în activitatea de cercetare-dezvoltare ?

Figura 9.19 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor pe numărul de angajați în activitatea de C&D

După numărul de angajați în activitate de cercetare-dezvoltare, în 2012, distribuția este următoarea: 32% din numărul total de angajați în activitatea de C&D sunt femei.

Pe lângă ponderea angajaților cu activitate de C&D din numărul total al resurselor umane, un alt factor important pentru prezenta cercetare îl constituie pregătirea profesională a salariaților:

Ce pregătire profesională au salariații care, în 2012 au participat în activitatea de cercetare-dezvoltare?

Figura 9.20 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după pregătirea profesională a salariaților

După pregătirea profesională a salariaților, se constată că: 57% dintre angajați au studii superioare, 21% au studii postuniversitare, 12% au absolvit liceul și 10% au studii postliceale. Trebuie menționat că și în acest caz sunt firme/instituții care au bifat mai multe variante de răspuns, având angajați cu diverse pregătiri profesionale.

Întrebarea 2.11 prezintă principalele moduri de încadrare a resursei umane angajat în activitatea de cercetare-dezvoltare în anul 2012.

Personalul angajat, în anul 2012, în activitatea de cercetarea-dezvoltare s-a încadrat ca:

Figura 9.21 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după modul de încadrare a personalului angajat în activitatea de C&D

Potrivit datelor prezentate în figura de mai sus, 47% dintre angajați în activitatea de C&D desfășoară activitate ca cercetători, 30% ca tehnicieni și 23% lucrează în alte categorii, trebuie menționat că și în acest caz sunt firme/instituții cu multe moduri de încadrare.

Ultima întrebare din chestionar se referă la intenția de a desfășura activitate de C&D în anul 2013.

Intenționați să desfășurați activități de cercetare – dezvoltare, în 2013?

Figura 9.22 Distribuția întreprinderilor, instituțiilor și organizațiilor după intenția de a avea activitate de C&D în anul 2013

După cum se vede pe figura prezentată mai sus, 94% din respondenți au intenția de a avea activitate de C&D în 2013, iar numai 6% gândesc invers.

9.4 Ipotezele cercetării și validarea lor

Ipotezele aferente obiectivelor identificate în vederea realizării scopului prezentei cercetări sunt prezentate în figura nr. 9.23.

Figura 9.23 Ipotezele prezentei cercetări

Ipoteza 1: Majoritatea respondenților a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metodă/abordare de marketing noua în regiunea Centru din România. Pentru validarea ipotezei nr. 1 stau următoarele rezultate:

30% a introdus un nou proces de fabricație, 29% a afirmat că a introdus un nou produs pe piață, 24% a introdus o metodă de organizare nouă, respectiv 17% o abordare nouă de marketing;

Ariile geografice cuprinsă de respondenți prezintă următoarea structură: 34%-34% acționează pe plan regional și pe plan național, 23% la nivelul UE, 8% pe plan local și 1% în afara UE.

81% a entităților afirmă că a avut activitate de cercetare-dezvoltare în 2012.

Ipoteza nr. 2: Ordinea de prioritate a cheltuielilor de C&D este: cheltuieli de personal, cheltuieli materiale și alte cheltuieli. În cadrul cheltuielilor de capital clasamentul este după cum urmează: cheltuieli cu echipamente și aparatură, cu terenuri și construcții, cu software și alte cheltuieli de C&D. În ceea ce privește tipurile de cercetare structura arată astfel: cercetare aplicativă, urmat de cercetare fundamentală și de dezvoltare experimentală. Sursa de finanțare a acestor cheltuieli este predominant din sfera privată. Cercetările din regiune sunt realizate predominant în cadrul entităților. Pentru validarea ipotezei 2. stau următoarele rezultate:

14886036 lei reprezintă cheltuieli de personal, 5552720 lei cheltuieli materiale și 2315586 lei – alte cheltuieli de cercetare-dezvoltare;

19488738 lei a fost cheltuit pe cercetare aplicativă, 5373689 lei pe cercetare fundamentală și 4569998 lei pe dezvoltare experimentală;

12334390 lei a fost finanțat de întreprinderi cu activitatea economică, respectiv 5252191 lei din surse proprii, 893971 lei de întreprinderi care aparțin aceluiași grup și 6188228 lei de alte întreprinderi. 11248713 lei finanțați din fonduri publice, 12097 lei de Unităti din învățământul superior, nici o finanțare de la organizații private non-profit, 2557065 lei din străinătate și 1280162 lei din alte surse, inclusiv credite;

Comunitatea Europeană a finanțat 7838315 lei și 430000 lei au fost finanțați de întreprinderi sau unități care aparțin aceluiași grup;

72 proiecte în valoare de 13026030 lei sunt finanțate din surse proprii, 46 proiecte în valoare de 4481904 lei din fonduri publice, din care 15 granturi în valoare de 2186197 lei și 31 alte programe în valoare de 2295707 lei și 20 proiecte sunt finanțate din străinătate de Comunitatea Europeană în valoare de 8338315lei;

90% a respondenților nu a achiziționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii în 2012;

cheltuielile pentru achiziții de cercetare-dezvoltare de la alte întreprinderi sau organizații de cercetare publice sau private, în 95% sunt din afara României.

Validarea ipotezei nr. 3: Dintre domeniilor științifice prezente în regiune domină domeniul științei inginerești. Privind parametrii specifice personalului din C&D majoritatea este reprezentat de bărbați cu studii superioare angajați ca cercetătorii. Afirmația susținută de următoarele rezultate:

32%, se încadrează în domeniul științei inginerești și tehnologice, 18% științe agricole, 13%-13%-13% științe natural și exacte, științe medicale și de sănătate și științe umaniste, iar numai 11% reprezintă științele sociale și economice.

32% din numărul total de angajați în activitatea de C&D sunt femei.

57% dintre angajații au studii superioare, 21% postuniversitare, 12% au absolvit liceul și 10% sunt angajați cu studii postliceale.

47% dintre angajați în activitatea de C&D desfășoară activitate ca cercetători, 30% ca tehnicieni și 23% este încadrat în alte categorii.

Pentru efectuarea oricărui test statistic se respectă următoarele etape:

• formularea ipotezelor H0 și H1;

• alegerea nivelului de încredere și a nivelului de semnificație;

• stabilirea repartiției teoretice utilizată pentru testarea ipotezelor;

• stabilirea regulii de decizie și efectuarea calculelor.

Potrivit literaturii de specialitate prin testare se înțelege evaluarea statistică a deciziei de respingere a ipotezei nule H0. Această ipoteză semnifică egalitatea dintre parametrul populației și o mărime anterior stabilită sau existența unei anumite repartiții a caracteristicii analizate. Prin ipoteza alternativa H1 se afirma contrariul ipotezei nule, reprezentând existența unei diferențe a parametrului fața de valoarea stabilită sau existența unei alte repartiții decât cea considerata prin ipoteza nulă. Pentru testarea ipotezelor statistice s-a utilizat programul SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), deoarece în afară de analizele statistice posibile, programul are componente puternice pentru managementul datelor (selectare, reconfigurare, creare de date noi) și pentru documentarea datelor (există un dicționar metadata, care reține caracteristici ale datelor).

Formularea și validarea ipotezelor statistice

1. Majoritatea respondenților a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metodă/abordare de marketing noua în regiunea Centru din România.

H0: Cel mult 70% din respondenți a introdus în 2012 un produs, proces nou sau o metodă, abordare de marketing noua în regiunea Centru din România.

H1: Mai mult de 70% din respondenți a introdus în 2012 un produs, proces nou sau o metodă, abordare de marketing noua în regiunea Centru din România.

Tabelul nr. 9.4a Tabel de frecvențe pentru tipul inovației introduse: produs

Tabelul nr. 9.4b Tabel de frecvențe pentru tipul inovației introduse: proces

Tabelul nr. 9.4c Tabel de frecvențe pentru tipul inovației introduse: metodă

Tabelul nr. 9.4d Tabel de frecvențe pentru tipul inovației introduse: abordare de marketing

După cum se vede din tabelele mai sus prezentate majoritatea respondenților afirmă că a introdus un nou proces de fabricație, urmat de un nou produs, o nouă metodă și de o abordare nouă de marketing, astfel se validează ipoteza H1: Mai mult de 70% din respondenți a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metodă/abordare de marketing noua.

Cu scopul de a determina o corelație între numărul entităților care au introdus un nou proces de fabricație (majoritatea respondenților) și care au intenția de a avea activitatea de C&D și în 2013, s-a realizat un tabel de contingență (crosstabulation):

Tabelul nr. 9.5 Tabel de contingență pentru numărul entităților care a introdus un nou proces de fabricație și numărul firmelor cu intenția de a desfășura activitatea de C&D în 2013

Potrivit datelor prezentate în tabelului de mai sus, prin încrucișarea a celor două variabile se observă că entitățile care au introdus un nou proces în 2012 au intenția să desfășoară activitate de cercetare și în 2013, respectiv 29 firme/instituții din 31 susțin ipoteza H1.

În continuare s-a realizat un „one sample ” sau test T pentru validarea ipotezei 1: Majoritatea respondenților a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metodă/abordare de marketing noua în regiunea Centru din România.

Tabelul nr. 9.6 One sample test pentru validarea ipotezei 1

Având în vedere nivelul de semnificație minim pentru care se poate accepta ipoteza alternativă (Sig.-2tailed), care este mai mică decât 0.05 (Tabelul nr 9.6),- in toate cazurile acesta fiind egal cu 0 – semnifică faptul că putem garanta cu o probabilitate de 95%, că mai mult de 70% din respondenți a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metodă/abordare de marketing nouă. Prin urmare se acceptă ipoteza alternativă. De asemenea, în toate cazurile intervalul de încredere pentru diferența dintre media populației și valoarea prestabilită nu conține valoarea zero, ceea ce înseamnă că cele două nu pot fi egale și se accepta ipoteza alternativă.

2. Ordinea de prioritate a cheltuielilor de C&D este: cheltuieli de personal, materiale și alte cheltuieli. În cadrul cheltuielilor de capital clasamentul este: cheltuieli cu echipamente și aparatură, cu terenuri și construcții, cu software și alte cheltuieli de C&D. În ceea ce privește tipurile de cercetare structura arată astfel: cercetare aplicativă, urmat de cercetare fundamentală și de dezvoltarea experimentală. Sursa de finanțare a acestor cheltuieli este predominant din sfera privată. Cercetările din regiune sunt realizate predominant în cadrul entităților.

Ipoteza statistică 2.1

H0: Cel puțin 50% din respondenți neagă faptul/afirmația că din cadrul cheltuielilor curente, cele de personal se află pe primul loc, la fel se neagă și faptul că cheltuielile cu echipamente și aparatură sunt cele mai importante din categoria cheltuielilor de capital.

H1: Mai puțin de 50% din respondenți neagă faptul/afirmația că din cadrul cheltuielilor curente, cele de personal se află pe primul loc, la fel se neagă și faptul că cheltuielile cu echipamente și aparatură sunt cele mai importante din categoria cheltuielilor de capital.

Tabelul nr. 9.7a Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru cheltuieli curente

Din cadrul cheltuielilor curente, cele cu personal se află pe primul loc, urmat de cheltuieli de materiale și alte cheltuieli. În afara tendinței prezentate s-a calculat și valoarea medie pe diferite categorii de cheltuieli. Acest rezultat contribuie la validarea ipotezei H1 din ipoteza statistică 2.1.

Tabelul nr. 9.7b Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru cheltuieli de capital

La fel s-a calculat valoarea medie pe diferite categorii de cheltuieli din cadrul cheltuielilor de capital, unde pe primul loc se află cheltuieli de echipamente și aparatură, urmate de cheltuieli cu terenuri și construcții, de cheltuieli cu software și alte cheltuieli. Acest rezultat de asemenea susține validarea ipotezei H1 din ipoteza statistică 2.1.

Ipoteza statistică 2.2

H0: Cel puțin 50% din respondenți neagă faptul că cele mai multe cercetări se încadrează în categoria cercetării aplicative din fonduri private.

H1: Mai puțin de 50% din respondenți neagă faptul că cele mai multe cercetări se încadrează în categoria cercetării aplicative din fonduri private.

Tabelul nr.9.8 Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru cheltuieli pe tipuri de cercetare

După cum se vede din tabelul nr. 9.8 cele mai multe cercetări se încadrează în categoria cercetării aplicative urmate de cercetări fundamentale și dezvoltare experimentală. Acest rezultat validează ipoteza H1 din ipoteza statistică 2.2.

Tabelul nr.9.9a Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru surse de finanțare: întreprinderi în cadrul grupului

Tabelul nr.9.9b Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru surse de finanțare: alte întreprinderi

Tabelele 9.9a și 9.9b validează ipoteza H1 din ipoteza statistică 2.2, deoarece majoritatea cheltuielilor de C&D din regiunea sunt finanțate din fonduri private: întreprinderi proprii.

Ipoteza statistică 2.3

H0: Cel puțin 50% din respondenți dezbate faptul că cercetările sunt realizate în cadrul entităților, deci nu se externizează.

H1: Mai puțin de 50% din respondenți dezbate faptul că cercetările sunt realizate în cadrul entităților, deci nu se externizează.

Tabelul nr.9.10 Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru surse de finanțare din străinătate după tipul unității finanțatoare

Tabelul nr.9.11 Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru proiecte de C&D pe surse de finanțare în 2012

Tabel nr.9.12 Determinarea de medie, median, abatere standard și varianță pentru cheltuieli externalizată

Tabelele 9.10, 9.11 și 9.12 validează ipoteza H1 din ipoteza statistică 2.3: Mai puțin de 50% din respondenți dezbate faptul că cercetările sunt realizate în cadrul entităților, deoarece majoritatea cheltuielilor de C&D din regiunea sunt realizate în cadrul entităților, numai 10% din respondenți achiziționează C&D din afara întreprinderii și din afara României.

3. Dintre domeniilor științifice prezente în regiunea Centru domină domeniul științelor inginerești. Luând în considerare parametrii specifici personalului din C&D majoritatea este reprezentată de bărbați cu studii superioare angajați ca cercetători.

Ipoteza statistică 3.1

H0: Cel mult 50% din respondenți susține afirmația că dintre domeniilor științifice prezente în regiune domină domeniul științelor inginerești.

H1: Mai mult de 50% din respondenți susține afirmația că dintre domeniilor științifice prezente în regiune domină domeniul științelor inginerești.

Tabelul nr. 9.13a Tabel de frecvențe pentru domeniul științific specific activității de C&D: naturale și exacte

Tabelul nr. 9.13b Tabel de frecvențe pentru domeniul științific specific activității de C&D: inginerești și tehnologice

Tabelul nr. 9.13c Tabel de frecvențe pentru domeniul științific specific activității de C&D: medicale și de sănătate

Tabelul nr. 9.13d Tabel de frecvențe pentru domeniul științific specific activității de C&D: agricole

Tabelul nr. 9.13e Tabel de frecvențe pentru domeniul științific specific activității de C&D: sociale și economice

Tabelul nr. 9.13f Tabel de frecvențe pentru domeniul științific specific activității de C&D: umaniste

Dintre domeniile științifice prezente în regiune pe primul loc se află științele inginerești urmate de științele agricole, științele naturale și exacte, apoi științele medicale și de sănătate, urmate de cele umaniste, iar pe ultimul loc din clasament se află științele sociale și economice. Acest rezultat validează ipoteza H1 din cadrul ipotezei statistice 3.1.

Ipoteza statistică 3.2

H0: Cel mult 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de bărbați cu studii superioare angajați ca cercetătorii.

H1: Mai mult de 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de bărbați cu studii superioare angajați ca cercetătorii.

Tabelul nr. 9.14a Tabel de frecvențe pentru pregătirea profesională a angajaților: liceu

Tabelul nr. 9.14b Tabel de frecvențe pentru pregătirea profesională a angajaților: studii postliceale

Tabelul nr. 14c Tabel de frecvențe pentru pregătirea profesională a angajaților: studii universitare

Tabelul nr. 9.14d Tabel de frecvențe pentru pregătirea profesională a angajaților: postuniversitare

Tabelul nr. 9.15a Tabel de frecvențe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D: cercetători

Tabelul nr.9.15b Tabel de frecvențe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D: tehnicieni

Tabelul nr. 9.15c Tabel de frecvențe pentru încadrarea a personalului angajat în C&D: alte categorii

Tabelele 9.14 (a-f) și 9.15 (a-c) validează ipoteza H1 din ipoteza statistică 3.2: Mai mult de 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de bărbați cu studii superioare angajați ca cercetători, deoarece majoritatea angajaților în activitatea de C&D din regiunea sunt bărbați (68% din total), cu studii universitare (57% din total), angajați ca cercetători (47% din total).

Analiza legăturii dintre două variabile prin tabelul de contingență

S-a încercat evidențierea legăturii dintre numărul firmelor din regiunea Centru care a avut activitate de C&D în 2012 și numărul întreprinderilor care are intenția să desfășoară activitate de cercetare și în 2013.

Ipotezele statistice testate:

H0: Mai puțin 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 activitate de C&D în 2012 va avea activitatea de cercetare și în 2013.

Tabelul 9.16. Întreprinderea, instituția, organizația Dvs. in 2012 a avut activitate de C&D? * Intenționați să desfășurați activitate de C&D în 2013? Crosstabulation

Prin încrucișarea a celor două variabile se observă că firmele care au avut activitate de C&D în 2012 în mare majoritate au intenția să desfășoară activitate de cercetare și în 2013, respectiv 29 din 31 respondenți are intenția să desfășoară activitate de C&D în 2013, deci se validează H1.

Analiza varianței ANOVA

Varianța reprezintă media aritmetică a pătratelor abaterilor valorilor individuale ale unui șir statistic de experiențe, de la media aritmetică a șirului respectiv.

O modalitate de descompunere a varianței unei variabile numită variabilă dependentă în mai multe variante reprezintă analiza varianței "ANOVA". În acest tip de analiză deosebim variabile independente care acționează asupra variabilei analizate, cărora li se adaugă o variantă reziduală care înglobează influența altor factori de influență decât cei incluși în analiză. Variabilele selectate trebuie să respecte următoarele reguli:

pentru a se putea calcula media și varianța, variabila dependenta trebuie să fie obligatoriu măsurată metric;

variabilele independente vor fi măsurate nominal, având mai multe modalități de manifestare;

datorită faptului că diferitele componente ale unei variabile independente determină valori diferite ale variabilei dependente, există o relație de tip cauză – efect între variabilele independente și variabila dependentă.

Analiza varianței poate avea în vedere o singură variabilă independentă, sau mai multe variabile independente. Analiza varianței face parte din categoria metodelor explicative de analiză datorită faptului că analizează relațiile de tip cauză – efect dintre variabile. Această metodă este utilizate în cercetările de marketing.

În continuare s-a realizat o testare separată a influenței fiecărei variabile independente: tipurile inovației (x) asupra variabilei dependente mărimii cheltuielilor de personal (y). La toate variabilele (produs, proces, metoda de organizare și abordare nouă de marketing) nivelele de semnificație minime sunt mai mari decât 0.05, ca atare se acceptă ipoteza H0 conform căreia tipul inovației nu are influență semnificativă asupra mărimii cheltuielilor de personal.

La fel s-a procedat și în cazul modurilor de încadrare a personalului (x) asupra tipului cercetării în care s-a investit cel mai mult (cercetare aplicativă) (y). Datorită faptului că nivelul de semnificație este mai mare la variantele de răspuns: cercetători și alte categorii de 0.05 suntem nevoiți să acceptăm ipoteza H0. La varianta de răspuns tehnicieni nivelul de semnificație fiind mai mică de 0.05 se acceptă ipoteza H1.

S-a dorit evidențierea legăturii dintre tipul de cercetare aplicată de firmă și mărimea cheltuielilor de personal.

Ipotezele statistice testate:

H0: Tipul inovației nu are influență semnificativă asupra mărimii cheltuielilor de personal.

H1: Tipul inovației are influență semnificativă asupra mărimii cheltuielilor de personal.

Tabel nr.9.17 Analiza varianței ANOVA pentru tipul inovației asupra mărimii cheltuielilor de personal

Din tabelul de mai sus se observă că s-a realizat o testare separată a influenței fiecărei variabile independente: tipurile inovației (x) asupra variabilei dependente, mărimea cheltuielilor de personal. (y) La toate variabilele (produs, proces, metoda de organizare și abordare nouă de marketing) nivelele de semnificație minime sunt mai mari decât 0.05, ca atare se acceptă ipoteza H0 conform căreia tipul inovației nu are influență semnificativă asupra mărimii cheltuielilor de personal.

În continuare s-a testat dacă modul de încadrare a angajaților în activitatea de C&D influențează tipul cercetării în care sa investit (cercetarea aplicativă).

Ipotezele statistice testate :

H0: Modul de încadrare a angajaților în activitatea de C&D nu influențează tipul cercetării în care sa investit (cercetare aplicativă).

H1: Modul de încadrare a angajaților în activitatea de C&D influențează tipul cercetării în care sa investit (cercetare aplicativă).

Tabel nr.9.18 Analiza varianței ANOVA asupra modului de încadrare a angajaților în C&D și tipul cercetării

În tabelul de mai sus se observă că s-a realizat o testare separată a influenței fiecărei variabile independente: moduri de încadrare a personalului (x) asupra tipul cercetării în care s-a investit cel mai mult (y). Pentru că nivelului de semnificație este mai mare la variantele de răspuns cercetători și alte categorii de 0.05 putem trage concluzia că în aceste cazuri modul de încadrare a angajaților în activitatea de C&D nu influențează tipul cercetării în care s-a investit cel mai mult (cercetare aplicativă). Astfel trebuie acceptată ipoteza H0. La varianta de răspuns tehnicieni, nivelul de semnificație fiind mai mică de 0.05 se acceptă ipoteza H1, adică în acest caz modul de încadrare a angajaților în activitatea de C&D influențează tipul cercetării în care s-a investi cel mai mult (cercetare aplicativă).

9.5 Concluzii

Majoritatea respondenților afirmă că a introdus un nou proces, urmat de un nou produs, o nouă metodă și de o abordare nouă de marketing, astfel se validează ipoteza H1: Mai mult de 70% din respondenți a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metodă/abordare de marketing noua.

Prin combinarea celor două variabile: numărul firmelor/instituțiilor care a introdus un nou proces și numărul firmelor/instituțiilor care au intenția de a avea activitate C&D în 2013, se observă că entitățile care au introdus un nou proces în 2012 au intenția să desfășoară activitate de cercetare și în 2013, respectiv 29 firme/instituții din 31 susțin ipoteza H1.

Pe baza testului intitulat “One sample test”, nivelul de semnificație la cele 4 variante de răspuns: cele patru tipuri de inovație (produs, proces, metodă și abordare de marketing) este mai mic decât 0.05 (5%), deci la fiecare variantă de răspuns se validează ipoteza H1, adică mai mult de 70% din respondenți a introdus în 2012 un produs/ proces nou sau o metodă/abordare de marketing nouă.

Din cadrul cheltuielilor curente, cele cu personal se află pe primul loc, urmate de cheltuielile materiale și alte cheltuieli. În afara tendinței prezentate s-a calculat și valoarea medie pe diferite categorii de cheltuieli. Acest rezultat contribuie la validarea ipotezei H1 din ipoteza statistică 2.1.

În continuare s-a calculat valoarea mediei pe diferite categorii de cheltuieli din cadrul cheltuielilor curente, unde pe primul loc se află cheltuielile de echipamente și aparatură, urmate de cheltuieli cu terenuri și construcții, apoi de cheltuieli cu software și alte cheltuieli. Acest rezultat, de asemenea susține, validarea ipotezei H1 din ipoteza statistică 2.1.

Cele mai multe tipuri de cercetări, dintre cele desfășurate de firme și centre de cercetare, se încadrează în categoria cercetării aplicative, urmate de cercetările fundamentale și experimentale, în timp ce majoritatea cheltuielilor de C&D din regiune sunt finanțate din fondurile proprii ale întreprinderilor. Aceste rezultate validează ipoteza H1 din ipoteza statistică 2.2.

Mai puțin de 50% din respondenți neagă faptul că cercetările sunt realizate în cadrul entităților, adică majoritatea cheltuielilor de C&D din regiunea Centru sunt realizate în cadrul entităților. Numai 10% din respondenți achiziționează C&D din afara întreprinderii și din afara României.

Dintre domeniile științifice prezente în regiune, pe primul loc se află științele inginerești urmate de științele agricole, apoi științele naturale și exacte, medicale și de sănătate și umaniste, și pe ultimul loc din clasament se află științele sociale și economice. Acest rezultat validează ipoteza H1 din cadrul ipotezei statistice 3.1.

Mai mult de 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de bărbați cu studii superioare, angajați ca cercetătorii. Majoritatea angajaților în activitatea de C&D din regiunea Centru sunt bărbați (68% din total), cu studii universitare (57%din total), angajați ca cercetători (47%din total).

Prin combinarea celor două variabile se observă că firmele, care au avut activitate de C&D în 2012, în marea lor majoritate, au intenția să desfășoară activitate de cercetare și în 2013, respectiv 29 din 31 respondenți au intenția să desfășoară activitate de C&D și în 2013, deci se validează H1.

Cap.10 Concluzii finale și Contribuții originale

10.1 CONCLUZII FINALE

Prezenta teză de doctorat urmărește să contribuie la șansele de creștere a nivelului cercetării-dezvoltării-inovării la nivel microeconomic, mezoeconomic, dar și macroeconomic, prin metode și modele calitative și cantitative, utile tuturor întreprinderilor, organizațiilor și instituțiilor preocupate de cercetarea fundamentală, aplicativă și dezvoltarea experimentală.

Obiectivul principal al tezei este acela de a contribui la îmbunătățirea metodologiei și activităților de planificare, proiectare și derulare a proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare și a impactului acestora asupra competitivității întreprinderilor industriale, cu orientări aplicative în Regiunea Centru a României.

Obiectivul principal a fost atins prin următoarele obiective specifice:

– Determinarea nivelului actual al abordărilor teoretice și aplicative în domeniul cercetării-dezvoltării-inovării, precum și al impactului asupra competitivității întreprinderilor;

– Elaborarea unor modele și metodologii noi care să contribuie la creșterea eficienței proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare;

– Validarea modelelor și metodologiilor elaborate, prin cercetări aplicative la nivelul Regiunii Centru a României.

Cele trei mari părți în care este structurată teza sunt în concordanță cu aceste obiective.

Prin analiza stadiului actual a problematicii C&D și al specificului acesteia la nivel regional (Regiunea Centru), s-a constatat că necesitatea de adaptare permanentă a întreprinderilor pentru a face față competiției la nivelul regional, național și european, le obligă la aplicarea noilor realizări ale științei și tehnologiei moderne, ceea ce contribuie la creșterea importanței strategiei de cercetare-dezvoltare.

Datele analizate arată că 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 cercetare-dezvoltare în 2012, reprezentând 0.49% din PIB. Un număr de 42 674 de angajați au lucrat în cercetare-dezvoltare, iar dintre tipurile de cercetare, în țara noastră domină cercetarea fundamentală.

Din cele 8 regiuni de dezvoltare, Regiunea Centru ocupă poziția a 6-a (2012), după ponderea cheltuielilor totale din activitatea de cercetare – dezvoltare, cu o tendință descrescătoare. Explicația principală este dată de faptul că atât Regiunea Centru cât și România se confruntă cu un proces semnificativ de emigrare, adică cu o pierdere de resurse umane înalt calificate.

În teză sunt elaborate metodologii de utilizare a unor modele matematice pentru studiul fenomenelor de cercetare-dezvoltare inovare. Astfel, s-a prezentat metodica de utilizare a matricelor super fuzzy FRM în determinarea rezultatelor anchetei bazate pe chestionar, având ca scop identificarea existenței și ponderii activității de C&D în regiunea Centru din România. Apoi, într-un capitol distinct s-a detaliat aplicabilitatea teoriei jocurilor în luarea deciziilor privind C&D. S-a accentuat faptul că atingerea unui anumit nivel de dezvoltare durabilă indică un comportament social rațional din partea tuturor factorilor de decizie. Apoi s-a determinat modul de calculare a costurilor directe și indirecte aferente activității de C&D, care include determinarea duratei proceselor de C&D prin simularea Monte Carlo.

Urmărind posibilitățile de analiză și măsurare a performanțelor inovației la nivel microeconomic, la nivel de întreprindere industrială sau întreprindere furnizoare de servicii, s-a constatat că literatura de specialitate oferă doar indici calitativi. În teză, s-a propus o soluție care permite evaluarea capacității de inovare și a efectelor acesteia la scara întregii întreprinderi. Pentru a se vedea efectele procesului inovativ, s-a impus observarea rezultatelor acestuia la două momente de timp: momentul 1 cel de dinaintea introducerii inovației și momentul 2, cel de după inovație. Gradul de inovare se obține ori prin însumarea, ori prin înmulțirea a următorilor indicatori: indicele costului unitar, indicele prețului de vânzare și cantitatea vândută.

Pentru a se menține pe piață, întreprinderile industriale, ca și cele din domeniul serviciilor, sunt obligate la îmbunătățirea continuă a produselor și tehnologiilor. De aceea s-a modelat situația când prețul de vânzarea este variabil și cantitatea vândută constantă în timp și situația când prețul de vânzarea este constant și cantitatea vândută variabilă. Din cele două modele s-a constat că numărul produselor vândute la care trebuie introdusă inovarea este mai mare decât numărul Npc de produse vândute la preț maxim. Profitul maximul se obține dacă inovația se introduce în zona de declin al vânzărilor la o distanță de Npc variabilă cu investiția în cercetare-dezvoltare Ccd și cu panta G de descreștere a vânzărilor.

Prin utilizarea modelului Super Fuzzy FRM, pentru interpretarea rezultatelor anchetei bazate pe chestionar, în aplicarea proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare, au rezultat alte concluzii importante. S-a studiat efectul a doi vectori aplicați pe sistemul dinamic M. S-a obținut produsul X*M = Y , unde Y reprezintă produsul super special. S-a continuat până când s-a ajuns la punctul fix, care a format o pereche binară, numită model super ascuns al sistemului super dinamic.

Utilizând modelul teoriei jocurilor, este construită și rezolvată o aplicație utilizabilă în modelarea comportamentului principalilor actori ai procesului de cercetare-dezvoltare: firma, investitorii și angajații potențiali.

Metoda de simulare Monte Carlo permite determinarea duratei proceselor de cercetare-dezvoltare. Astfel, se pot obține antecalculații sau previziuni de cost aferente unui astfel de proces. Validarea metodologiei de determinare a duratei proceselor de cercetare-dezvoltare a fost realizat printr-un studiu de caz.

Prin analiza corelației între PIB și indexul de inovare la nivelul UE, se precizează că rezultatul subunitar al analizei statistice se datorează faptului că în UE se află țări care au investiții diferite în cercetare-dezvoltare-inovare. La nivelul Uniunii Europene există tratatul de la Lisabona , conform căruia fiecare țară din UE ar trebui să 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.

Pe baza cercetării de marketing, realizate la nivelul regiunii Centru din România, cu scopul de a măsura resursele destinate cercetării-dezvoltării, precum și de a obține unele date primare, care vor avea un rol primordial în luarea deciziilor potrivite pentru creșterea competitivității și dezvoltării economiei bazate pe cunoaștere, se constată că mai mult de 70% din respondenți a introdus în 2012 un produs/proces nou sau o metodă/abordare de marketing nouă. Firmele/instituțiile care au introdus un nou produs în 2012 au intenția să desfășoare activitate de cercetare și în 2013. În cadrul cheltuielilor curente, cele cu personalul se află pe primul loc, urmate de cheltuieli materiale și de alte cheltuieli. Cele mai multe cheltuieli se încadrează în categoria cercetării aplicative, urmate de cercetările fundamentale și experimentale, în timp ce majoritatea cheltuielilor de C&D din regiune sunt finanțate din fonduri proprii. Dintre domeniile științifice, prezente în regiune, pe primul loc se află științele inginerești. Mai mult de 50% din personalul implicat în C&D este reprezentat de bărbați cu studii superioare, angajați ca cercetători. Pe baza analizelor Anova, s-a tras concluzia că tipul inovației nu are influență semnificativă asupra mărimii cheltuielilor de personal.

10.2 Contribuții originale

În cele ce urmează vor fi prezentate rezultatele și contribuțiile originale ale tezei, obținute prin analiza stadiului actual al C&D la nivel european, național și regional, prin aplicarea a diverselor metode și modele în studiul fenomenelor de C&D și prin cercetări aplicative și studii de caz. Într-o enumerare succintă, aceste contribuții sunt:

Analiza, pe baza informațiilor publice existente, a stadiului actual a problematicii C&D și al specificului acesteia la nivel regional (Regiunea Centru);

Elaborarea unei sinteze a literaturii de specialitate în domeniul cercetării-dezvoltării la nivel mezo și macroeconomic;

Elaborarea metodei de utilizare a matricilor Super Fuzzy FRM în analiza activităților 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;

Determinarea duratei proceselor de cercetare-dezvoltare prin metoda Monte-Carlo, aplicată în calculația de costuri;

Elaborarea unui program de calculator utilizând programul Visual Basic pentru realizarea simulării Monte-Carlo;

Calculul costurilor în procesele de cercetare-dezvoltare;

Analiza structurii și funcționării întreprinderii industriale, prin luarea în considerare a factorilor interni și externi determinanți pentru funcționarea acesteia; evidențierea mărimilor de intrare și ieșire din sistem și relațiile dintre acestea;

Determinarea duratei optime și a numărului ciclurilor de cercetare-dezvoltare, prin modelarea situației în care prețul de vânzarea este variabil și cantitatea vândută constantă;

Determinarea duratei optime și a numărului ciclurilor de cercetare-dezvoltare, prin modelarea situației în care prețul de vânzarea este constant și cantitatea vândută variabilă;

Analiza corelația dintre PIB și indexul de inovare a celor mai inovative țări din lume;

Elaborarea unei metodologii de cercetare statistică a fenomenelor de cercetare-dezvoltare-inovare;

Analiza corelației dintre cheltuielile de cercetare-dezvoltare și valoarea adăugată brută din România;

Determinarea stării proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare la nivelul regiunii Centru din România, prin utilizarea metodologiei proprii.

10.3 Direcții viitoare de continuare a cercetărilor

Ne aflăm în fața unei noi etape de elaborare de programe strategice la nivelul Uniunii Europene, dar și pe plan național, programe în care rezultatele evaluării stadiului actual al cercetării-dezvoltării la nivelul regiunii Centru din România pot fi utile în pregătirea noilor planuri, programe și proiecte de dezvoltare.

Prezenta cercetare urmărește să contribuie la îmbunătățirea metodologiei și activităților de planificare, decizie, proiectare și derulare a proceselor de cercetare-dezvoltare-inovare și a impactului acestora asupra competitivității întreprinderilor industriale, cu orientări aplicative în Regiunea Centru a României.

Pornind de la rezultatele obținute prin prezenta teză, cercetările viitoare se vor concentra pe aplicarea actualelor metode pentru aplicații concrete la diferite companii industriale. Pe baza cerințelor companiilor, se are în atenție dezvoltarea metodologiei actuale de evaluare a nivelului de dezvoltarea a întreprinderilor la nivel micro și mezoeconomic și oferirea de soluții concrete favorabile acestora.

O altă posibilă continuare a cercetării efectuate reprezintă dezvoltarea modelului super fuzzy FRM, prin crearea posibilităților de a fi utilizat și pentru întrebări deschise din chestionare.

O altă posibilitate este dată de analiza posibilităților de aplicare și a impactului unor instrumente specializate, cum sunt spin-off-urile, pentru a facilita transferul cunoștințelor rezultate din cercetare-dezvoltare. Conform literaturii de specialitate, spin-off-urile sunt societăți create de antreprenori universitari, cu scopul de a valorifica produse și servicii inovatoare, care în condiții normale nu ar fi valorificate. Se va efectua o analiza aprofundată a situației spin-off-urilor din Europa, România și din Regiunea Centru, precum și o cercetare asupra legăturii între nivelul de dezvoltare și spin-off-uri.

Lista lucrărilor publicate pe parcursul elaborării tezei de doctorat în strictă legătură cu subiectul tezei:

Lucrări ISI:

Monika Moga, Gavrilă Calefariu, Flavius Aurelian Sârbu, Modeling the behavior of participants in the research and development process using Game Theory, Modern Computer Application in Science and Education, Proceedings of the 14th International Conference on Applied Computer Science and Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Supported Education, Cambridge, MA, USA, January 29-31, 2014, p 132-140, ISBN: 978-960-474-363-6.

Monika Moga, Gavrilă Calefariu, Flavius Aurelian Sârbu, The Role of Research and Development in the Central Region of Romania using Fuzzy Super FRM Model, Advances in environmental sciences, development and 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 Conference on Water Resources, Hydraulics & Hydrology (WHH 2014), Proceedings of the 2014 International Conference on Chemistry and Chemical Engineering (CCE 2014), Santorini Island, Greece, July 17-21, 2014, p 371-374, ISBN: 978-1-61804-239-2.

Lucrări BDI

Moga Monika, Calefariu Gavrilă, Teoria jocurilor ca Metodă utilizabilă în studiul cercetării-dezvoltării – Game theory as a method used in the study of research and development, Revista Recent, Vol. 13 (2012), No. 3 (36), November 2012, p 317-323, ISSN 1582-0246, http://www.recentonline.ro/no_036.htm .

Moga Monika, Calefariu Gavrilă, Some aspects of research and development at enterprises at regional, country and European level, Revista Review of Air Force Academy, Vol XI, No 1(23) 2013, p 117-120, ISSN 1842-9238, http://www.afahc.ro/revista/arhiva.html.

Moga Monika, Calefariu Gavrilă, Analitic aspects of creativity, innovation, research and development, Revista Academic Journal of Manufacturing Engineering, 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, Confenrița 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 aggregate 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.

Bogdan Laura, Moga Monika, Rolul infrastructurii în dezvoltarea economică – 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 Gavrilă, Smarandache Florentin, Sarbu Flavius Aurelian, Bogdan Laura Determining the duration of R&D processes through Monte Carlo simulation, Conference Proceedings of IManE2014 in Applied Mechanics and Materials, Vol 657(2014), p 886-890, ISSN 1660-9336.

Monika Moga, Gavrilă 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, Issue 3, 2014, p 169-174, ISSN 2067-9238.

Alte categorii de lucrări

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 Gheorghe, Romania, 7th March 2014, Nr.1/2014, p 277-284, ISSN 2359-9081.

Moga Monika, Un concept de firmă inovatoare amplasat pe acoperișul blocurilor an innovative firm concept, located on the roof of blocks, Creativitate și Inventică Nr.4 – 2012, ISSN 2067-3086.

Contracte:

1. Contract nr.126/29.07.2012, cu SC FVD QUALIFIED INTERMEDIARY SA,- “Cercetări privind cererea, oferta si prețul unitar pe piața cuprului izotopic”, durata 3 ani, membru in echipa de cercetare;

2. Contract nr.127/29.07.2012, cu SC FVD QUALIFIED INTERMEDIARY SA,- “Cercetări privind valoarea de piața a cuprului izotopic”, durata 3 ani, membru in echipa de cercetare;

3. Contract nr.440/25.11.2013, cu SC CARFIL SA,- “Cercetări privind aplicarea tehnologiei CNC in cadrul fabricației curente a SC CARFIL SA ”, durata 1 an, membru in echipa de cercetare;

4. Contract nr.2880/12.03.2014, cu SC TOHAN SA,- “Cercetări privind îmbunătățirea constructive si creșterea performantelor funcționale ale produselor de iluminat fabricate de SC TOHAN SA ”, durata 1 an, membru in echipa de cercetare;

Bibliografie

Abrudan, I. (1996), Sisteme Flexibile de Fabricație. Concepte de proiectare și management, Cluj-Napoca: Editura Dacia;

Allen, J., Bhattacharya, S. and Smarandache, F. Fuzziness and Funds allocation in Portfolio Optimization. [Online] Available: http://lanl.arxiv.org/ftp/math/papers/0203/0203073.pdf;

Amabile, T.M. (1997), Motivating creativity in organizations: on doing what You love and loving what You do (Creativity in Management). California Management Review, vol. 40, 1, (Fall 1997), pp.39-58;

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;

Azgaldov, G.G., Kostin, A.B. (2009). K voprosu o termine "inovația" (Asupra problemei despre termenul "inovație");

Bacali, L. (2002). Manual de inginerie economică. Marketing. Cluj-Napoca: Editura Dacia;

Barreto, H., Howland, F. (2005), Introductory Econometrics: Using Monte Carlo Simulation with Microsoft Excel. Cambridge, New-York: Cambridge University Press;

Băcanu, B. (2007), Tehnici de analiză în managementul strategic. Iași: Ed. Polirom;

Blanco, A., Delgado, M., and Requena, I., (1994), Solving Fuzzy Relational Equations by Max-min Neural Network. Proc. 3rd IEEE Internet Conf. On Fuzzy Systems, Orlando, pp 1737-1742.

Bobancu, S et all. (1998), Tehnici de creativitate. Brașov: Editura Lux Libris, p 59, 84-92;

Bogdan, L., Moga, M. (2013), Multicriteria based ranking of territorial administrative units in Romania according to the aggregate index of infrastructure, Revista Research and Science Today, No 1(5)/2013, p 233-244;

Bogdan, L., Moga, M. (2013), Rolul infrastructurii în dezvoltarea economică – the role of infrastructure in economic development, Revista Recent, Vol 14 (2013), No. 4(40), November, p 220-225;

Bogdan, L., Moga, M. (2014), 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 Gheorghe, Romania, 7th March 2014, Nr.1/2014, p 277-284;

Boian, N., Mărăscu-Klein V. (2011), Analiza diagnostic a intreprinderilor mici și mijlocii, Editura Universității Transilvania din Brașov;

Boly,V., Romon,F. (1999), Le management de l'innovation dans les PME. 3ème Congres International de Génie Industriel, Actes, pp.2041-2049;

Boncoi, G., Calefariu, G., Fota, A.(2001), et al. Sisteme de producție. Vol. 2: Fabricație flexibilă, producție integrată, oportunitatea implementării, eficiența economică: inginerie industrială, inginerie economică, management. Brașov: Editura Universității Transilvania din Brașov, 271-275;

Boncoi, G., Calefariu, G., Fota, A. (2000), et al. Sisteme de producție. Vol.1: Concepte, automatizări, inginerie industrială, inginerie economică, management. Brașov: Editura Universității Transilvania din Brașov, p 59-60, p 85-89, p 125-128;

Boncoi, Gh., Calefariu, G., s., a.(2002), Indrumar de Proiectarea Sistemelor de Producție, Editura Universității Transilvania din Brașov;

Bores, C., Saurina, C., Torres R. (2003), Technological convergence: a strategic perspective. Technovation 23, pp1-13;

Breckner, W. (1981), Cercetare operațională. Cluj-Napoca: Universitatea Babeș-Bolyai Cluj-Napoca: Facultatea de matematică, p 4-5, p 19-20;

BS 7000-1:2008 (2008), Design management systems. Guide to managing innovation;

Calefariu, G., Barbu, M. (2011) Sisteme de Producție. Teorie și aplicații. Brașov: Editura Lux Libris, p 9-13, p 89-90, p 105, p 123, p 141-142;

Caragea, A. et al. (2010), Program de retehnologizare și modernizare tehnologică a României. Institutului de Proiecte pentru Inovație și Dezvoltare;

Chailan,C.,Braun,P. (2008), Le rôle de marketing dans la valorisation des innovations technologiques dévelopées au sein des laboratoires publics de recherche: proposition d'une approche modale. Venice: 7th International Trends;

Chesbrough, H. (2006), Open Business Models. Boston, Massachussetts: Ed. Harvard Business School Press;

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;

Ciumara, T. (2011) Brief Analysis Of Some Sources Of Managerial Innovation. Financial Studies, vol. 15, nr. 3;

Comisia Europeană (2010), Comunicare a Comisiei Europa 2020, O strategie europeană pentru o creștere inteligentă, ecologică și favorabilă incluziunii. Bruxelles, p 5-6;

Comisia Europeană (2007), PC7 pe scurt, Cum vă puteți implica în cel de-al Șaptelea Program-Cadru pentru cercetare al Uniunii Europene. Luxemburg: Oficiul pentru Publicații Oficiale ale Comunităților Europene, p15-17;

Comisia Mondială pentru Mediu și Dezvoltare (1987), Raportul Brundtland; http://ro.wikipedia.org/wiki/Raport_Brundtland, accesat pe 03.07. 2013;

Constantin, C., Manuela Sofia S. et all (2011), Investiții în cercetare-dezvoltare- Clasament anual al companiilor din România. București: Centrul Român de Modelare Economică, Institutul de Economie Mondială, ISSN 2247 – 8744, p1-30;

Datta, A., Jessup L-M. (2013), Looking beyond the focal industry and existing technologies for radical innovations. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., 33, pp 355-367;

Dănăiață, R-D. (1998), Informatica în sprijinul managementului: Determinarea consumului de muncă prin prelucrarea automată a datelor. Timișoara: Mirton;

DEX online, Dicționarul explicativ al limbii române, http://dexonline.ro/, accesat pe 01.08.2014;

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, issue 3;

Dicționar enciclopedic, vol.1, Ed. Enciclopedică, București, 1993;

DTI, (2005), "Creativity, Design and Business Performance". DTI Economics Paper No. 15, November 2005;

Economist Intelligence Unite Limited (2009), A new ranking of the world’s most innovative countries. Available at: http://www.economist.com/topics/economist-intelligence-unit, accesat: 2012-12-04, p 2-8;

Elmaghraby, S., E. (1968), Proiectarea sistemelor de producție. București: Ed. Tehnică;

Encyclopedia Britannica (2009), Encyclopǣdia Britannica Online. 05 Jun. 2009, "Creativity";

Fagerberg, Jan (2004), Innovation: A guide to the Literature. in The Oxford Handbook of Innovation Oxford University Press, 2004, pp.1-26;

Fazakas, J (2003). Managementul producției. Cluj-Napoca: Editura Alma Mater, p 1-5, p 29-30, p 61-64;

Fernez-Walch,S., Romon,F. (2006), Management de l'innovation.Vuibert, Paris;

Fernez-Walch S. et Romon F. (2009), Dictionnaire du management de l'innovation. Vuibert, Paris;

Florea, C.(1983), Ce cercetăm, cum cercetăm. București: Editura Științifică și Enciclopedică, p 9-24, p 49-75, p91-111;

Florescu M. (2010), Analiza fondurilor europene în Proiecte PC7 prin participarea României. Revista Transilvanăde Științe Administrative 2 (26), pp. 7-18;

Florida, R.(2002), The Rise of the Creative Class. New York, Basic Books;

Foriș, T., Constantin, S. (1999), Eficiența economic a investițiilor. Brașov: Universitatea Transilvania Brașov, Facultatea de Științe Economice, Catedra de Management, p 21-25, p 29-40, p 51, p 81-92;

Gallo, C. (2011), Steve Jobs. Secretele inovației. București: Curtea Veche , p 19, p 28-32;

Gassmann, O., Sutter, Ph. (2008,) Praxiswissen Innovations management. Von der Idee zum Markterfolg. Hanser;

Gavrilă, T., Lefter, V. (2007), Managementul organizațiilor, Ed. Economică;

Gheorghe, C. (2012), Finanțele întreprinderii, Editura Universității Transilvania din Brașov;

Gorchels, L. (2007), Product manager’s guide, III. edition (Ghidul managerului de produs, Editia a III-a). București: Editura Rosetti Educational;

Goschin, Z. (1996)  Eficiența economică în sfera cercetării științifice. Editura Fundației Andrei Șaguna, Constanța;

Goto, A. (1987), Technology policy in Japan:a short review. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., Amsterdam 5, pp 269-279;

Grigoraș, M. (2010), Managementul proiectelor și politici de absorbție a fondurilor pentru cercetare științifică (Project Management and absorption policies for scientific research). PhD thesis. Cluj-Napoca: Universitatea de Științe Agricole și Medicină Veterinară , p. 367;

Hodson, W., K .(1992), Maynard’s Industrial Engineering Handbook, Ediția a IV-a, Mc.Graw-Hill, Inc. USA.;

Iancu, Ș. (2010), Managementul inovării;

Imai, H., Kikuchi, K., and Miyakoshi, M., (1998), Unattainable Solutions of a Fuzzy Relation Equation. Fuzzy Sets and Systems, 99, pp 193-196;

Institulul Național de Statistică (2013), Comunicat de presă, Nr. 277 din 12 noiembrie. București, p1-3;

Ivan, M. (2002) , Ingineria Sistemelor de Producție, Universitatea Transilvania, 2002;

Kandasamy, V., Samarandache, F., Kandasamy, K. (2009) Reservation for other Backward classes in Indian Central Government Institutions like IITS, IIMS and AIIMS – a study of the role of Media using fuzzy super FRM Models. Editura CuArt, Slatina;

Kandasamy, V., Samarandache, F. (2013), Fuzzy Neutrosophic Models for Social Scientists. Educational Publisher Inc., Ohio;

Kandasamy, V. and Yasmin S., (2000), Knowledge processing using Fuzzy relational Maps. Ultra Sci. of Phyl. Sciences, 12, pp 242-245;

Landau, D.P., Binder, K.. (2000), A guide to Monte Carlo simulations in statistical physics. Cambridge, New-York: Cambridge University Press;

Le Merriam-Webster Online – Dicționar online; http://www.merriam-webster.com/, accesat pe 23.06.2014;

Lim, C., Han, S., Ito, H. (2013), Capability building through innovation for unserved lower end mega markets. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., 33, pp 391-401;

Liviu, M. (1994), Management general și industrial. Târgu-Mureș: Universitatea Tehnică, p 56-59;

Lucey, T.(2001), Administrarea afacerilor, Ed. Tehnică;

Mahroum, S., Al-Saleh, Y (2013), Towards a functional framework for measuring national innovation efficacy. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., 33, pp 320-332;

Mares, D., Craciunescu, D. (1973), Economia cercetării si dezvoltării produselor. Timișoara: Ed. Facla;

Mariotti, S., Glackin, C. (2012), Antreprenoriat-Lansarea și administrarea unei afaceri. București: Ed. Bizzkit;

Marinescu, R.D., Iliescu, M., Grecu, I. (2003), The economic analyze in the industrial organizations from the domain of classic and nonconventional technological systems (Analiza economic în organizațiile industrial din domeniul sistemelor tehnologice clasice și neconvenționale). București: Editura BREN;

Maynard, H., B. (1977), Industrial Engineering Handbook, Mc.Graw-Hill, Inc. USA.;

Michael, L., G.(2003), Lean Six Sigma for Service, New York: Ed. Mc Gram-Hill;

Ministerul Dezvoltării, Lucrărilor Publice și Locuințelor (2007), Program Operațional Regional 2007-2013(POR). București, p5, p 96-100;

Ministerul Fondurilor Europene (2014), Program Operațional Competitivitate 2014-2020 (POC), http://www.fonduri-ue.ro/res/filepicker_users/cd25a597fd-62/2014-2020/po/VO.POC.2014-2020.pdf , accesat pe 13.08.2014;

Ministerul Fondurilor Europene (2014), Program Operațional Asistență Tehnică 2014-2020 (POAT) http://www.fonduri-ue.ro/res/filepicker_users/cd25a597fd-62/2014-2020/po/VO.POAT.2014-2020.pdf, accesat pe 13.08.2014;

Moga, M. (2012), Un concept de firmă inovatoare amplasat pe acoperișul blocurilor- An innovative firm concept, located on the roof of blocks, Creativitate și Inventică Nr.4;

Moga, M., Bogdan, L. (2013), Analitic aspects of innovation and infrastructure, Confenrița Managerial Challenges of the Contemporary Society, 6th edition, Vol.5, 2013, p 171-174;

Moga, M., Calefariu, G. (2012), Teoria jocurilor ca metodă utilizabilă în studiul cercetării-dezvoltării – Game theory as a method used in the study of research and development, Revista Recent, Vol. 13 (2012), No. 3 (36), November 2012, p 317-323, http://www.recentonline.ro/no_036.htm;

Moga, M., Calefariu, G. (2013), Some aspects of research and development at enterprises 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;

Moga, M., Calefariu, G. (2013), Analitic aspects of creativity, innovation, research and development, Revista Academic Journal of Manufacturing Engineering, Vol XI, 1/2013, p 78-83, http://www.eng.upt.ro/auif/ajme.php.

Moga, M., Calefariu, G., Smarandache, F., Sarbu, F-A., Bogdan, L., (2014), Determining the duration of R&D processes through Monte Carlo simulation, Conference Proceedings of IManE2014 in Applied Mechanics and Materials, Vol 657(2014), p 886-890;

Moga, M., Calefariu, G., Sârbu, F-A. (2014), Modeling the behavior of participants in the research and development process using Game Theory, Modern Computer Application in Science and Education, Proceedings of the 14th International Conference on Applied Computer Science and Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Supported Education, Cambridge, MA, USA, January 29-31, 2014, p 132-140;

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 and 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 Conference on Water Resources, Hydraulics & Hydrology (WHH 2014), Proceedings of the 2014 International Conference on Chemistry and Chemical Engineering (CCE 2014), Santorini Island, Greece, July 17-21, 2014, p 371-374;

Moga, M., Calefariu, G., Sârbu, F-A. (2014), 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, Issue 3, 2014, p 169-174;

Nagîț, Gh. (2001), Inovare tehnologică. Chișinău: Ed.Tehnica-INFO, p.56;

Nicolescu, O., Nicolescu, C.(2008), Intreprenoriatul și managementul întreprinderilor mici și mijlocii, București: Ed. Tehnică;

Paicu, G. (2011), Creativitate. Iași: Editura PIM, ISBN 978-606-13-0502-5, p 29, p 35, p 154-216;

Perez, S. E., Zachrich, G., Cockburn, M. (2000), Monte Carlo Simulation for Determination of the Stream Function. Computer Applications in Engineering Education, volume 8, issue 1;

Petcu, N. (2005), Statistica în turism 2005. Teorie și aplicații. Cluj-Napoca: Editura albastră, p 11-14, 54-60;

Planul de dezvoltare al regiunii centru pentru perioada 2007-2013. (2008), p 99-121;

Popa, I. (2004), Management strategic. București: Editura Economică, p 19-82, p 204-205;

Radu, I., Vlădeanu, D., Ursăcescu, M., Cioc, M., Burlacu, S., Ioniță, F., (2005) Sisteme informatice în managementul resurselor umane. curs, Facultatea de Management ASE, București;

Roberts, E. B. (2007), Managing Invention and Innovation. In: Research-Technology Management. January 2007, 50 (1), p.35-54;

Rogers, E-M. (2003), Diffusion of Innovations. 5th Edition. New-York: Free Press;

Roja, A-I. (2011), Rolul rețelelor de inovare în creșterea competitivității regionale. Buletinul AGIR nr. 2/2011, aprilie-iunie, p 102-106;

Rusu, C., et al.(2002), Manual de inginerie economică: comerț intern și internațional. Cluj-Napoca: Editura Dacia, p 436-437;

Scarlat, E., Chiriță N.(1997), Sisteme cibernetice ale economiei de piață, Ed. Economică.

Sharp, M. (1987), National policies towards biotechnology. Technovation, Elsevier Science Publishers B.V., Amsterdam 5, pp 281-304;

Simonescu, A., et al. (2001) Manual de inginerie economică: management general. Cluj-Napoca: Editura Dacia, p 510-512;

Sîrbu, J. (2012), Curs: Funcțiunea de cercetare-dezvoltare. Universitatea Bogdan Voda, Cluj-Napoca;

Strategia națională de cercetare, dezvoltare și inovare 2014 – 2020 (2014) http://www.research.ro/ro/articol/3343/strategia-nationala-de-cercetare-si-inovare-2014-2020,accesat pe 13.08.2013;

Stroie, O., Bala, G., Ciocănel A- B.(2013) Modele de analiză a inovării in contextul politicilor de dezvoltare regionala http://conferinta2013.academiacomerciala.ro/_VOLCONF2013PDF/volumconferinta/Modele%20de%20analiza%20a%20inovarii_Storie.pdf, accesat pe 10.08.2014;

Tempelmaier, H., Kuhn, H. (1999), Flexible Manufacturing Systems, John Wiely & Sons, Inc. New York.

Torrance, E.P. (1966), The Torrance Tests of Creative Thinking-Norms-Technical Manual Research Edition. Princeton NJ: Personnel Press;

Tidd, J. et al (2001), Managing Innovation. New York: John Wiley & Sons, 2th Edition;

Turrell, M., Lindow Y. (2003), The Innovation Pipeline. Imaginatik Research White Paper;

Uniunea Europeană, Guvernul României, Ghid pentru evaluarea impactului inovării și transferului tehnologic în plan economic și social http://www.romaniainoveaza.ro/media/Resurse/24120%20-%20Activ.2%20-%20Ghid%20evaluare%20impact%20%20%28A.6.2%29.pdf, accesat pe 10.08.2014;

Verbeek, A., Zimmerman, E., Andries, P. Linking Science to Technology. Bibliographic References in Patents, vol.3, European Commission research 1993-2003;

Webster's Encyclopedic Unabriged Dictionary of the English Language. New York, Gramercy Books, 1996.

Zadeh L.A. (1965), Fuzzy Sets. Inform. And Control, pp 338-353;

*** Comisia Europeană, http://ec.europa.eu/research/leaflets/fp7/index_ro.html;

*** Frascati Manual.(2002) Proposed standard practice for surveys on research and experimental development. OECD.

***INNOBAROMETRU, Cheltuieli de cercetare și dezvoltare (C&D) în afaceri (% din PIB). Sursa: http://inno.aitt.md/investi%C5%A3iile-firmelor/cheltuielile-de-cercetare-%C5%9Fi-dezvoltare-cd-%C3%AEn-afaceri-din-pib;

***http://eufinantare.info/Instrumente_structurale_UE.html, accesat pe 03.03.2012;

***http://cursdeguvernare.ro/topul-absorbtiei-fondurilor-ue-bucuresti-ilfov-codasa-regiunilor-de-dezvoltare.html, accesat pe 19.05.2014.

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

Anexe

Anexa 1 Chestionar

Cercetare cantitativă privind activitatea de cercetare-dezvoltare la nivelul regional din România

Bună ziua! Mă numesc Moga Monika, sunt doctorand la Universitatea Transilvania din Brașov, Facultatea de Inginerie Tehnologică și Management Industrial, și realizez o cercetare legată de activitatea de cercetare-dezvoltare la nivelul regional din România. Acest studiu are ca scop măsurarea resurselor destinate cercetării-dezvoltării la nivelul regional din România și obținerea unor date primare, care vor avea un rol important în luarea deciziilor potrivite pentru creșterea competitivității și dezvoltării economiei bazate pe cunoaștere. Sfera de cuprindere este formată din întreprinderile, organizațiile și instituțiile care au activitate de cercetare-dezvoltare la nivelul regional în România. Rezultatele cercetării vor fi utilizate în luarea deciziilor pentru dezvoltarea domeniului științei și tehnologiei, pentru analizarea mediului de afaceri, pentru planificarea economică pe termen scurt și lung. Totodată, aceste date vor fi utilizate în realizarea unei teze de doctorat, având ca titlul: Managementul cercetării-dezvoltării la nivelul regional, precum și în publicații științifice. Vă asigurăm ca răspunsurile dumneavoastră vor rămâne confidențiale și vor fi folosite strict în scopuri de cercetare. Rezultatele cercetării vă vor fi puse la dispoziție prin rezumatul tezei de doctorat și prin publicațiile aferente.

Informații generale despre întreprindere, instituție, organizație

În care județ este localizat sediul întreprinderii, instituției, organizației ?

De când funcționează întreprinderea, organizația, instituția dvs.?(Anul)

……………………………………………………………………………………..

Întreprinderea, organizația, instituția dvs. în perioada 2010-2012, a introdus:

__ un produs nou

__ un nou proces de fabricație

__ o metodă de organizare nouă

__ sau o abordare nouă de marketing

Cifra de afaceri a întreprinderii în perioada 2010-2012?

(Se completează doar de întreprinderi)

Anul 2010 Anul 2011

Anul 2012

………………………………………………….

Care este aria geografică în care ați acționat în perioada 2010-2012?

(Se completează doar de întreprinderi)

Vă rog să precizați numărul de angajați, în 2012.

Întreprinderea, instituția, organizația dvs., în 2012, a avut activitate de cercetare-dezvoltare?

DA __ Dacă DA, vă rugăm să completați în continuare chestionarul

NU __ Dacă NU, vă rugăm să săriți la întrebarea nr. 2.12

Cheltuielile destinate activității de cercetare-dezvoltare

Vă rog să prezentați structura cheltuielilor pentru activitatea de cercetare-dezvoltare, în anul 2012.

Vă rog să prezentați distribuția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare pe diferite tipuri de cercetare, la nivelul anului 2012.

Vă rog să prezentați sursele de finanțare ale cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare, în anul 2012.

Vă rog să prezentați distribuția cheltuielilor totale de cercetare-dezvoltare finanțate din străinătate, după tipul unității/instituției finanțatoare, la nivelul anului 2012?

Vă rog să prezentați numărul proiectelor de cercetare-dezvoltare și cheltuielile aferente programelor de cercetare-dezvoltare, pe surse de finanțare, în anul 2012?

Ați achiziționat cercetare-dezvoltare din afara întreprinderii dvs., în 2012?

DA __

NU __ vă rugăm treceți la întrebarea 2.8

Dacă DA, care a fost totalul cheltuielilor pentru activitatea de cercetare-dezvoltare externalizată?

Vă rugăm să alegeți un domeniu științific specific activității de cercetare-dezvoltare din întreprinderea dvs. din lista de mai jos, aferent anului 2012?

Vă rog să menționați numărul angajaților care, în anul 2012 au lucrat în activitatea de cercetare-dezvoltare ?

Ce pregătire profesională au salariații care, în 2012 au participat în activitatea de cercetare-dezvoltare?

Personalul angajat, în anul 2012, în activitatea de cercetarea-dezvoltare s-a încadrat ca:

Intenționați să desfășurați activități de cercetare – dezvoltare, în 2013?

__ DA

__ NU

Vă mulțumesc pentru timpul acordat completării acestui chestionar.

Anexa 2 Scurt rezumat al tezei (Lb. română și lb. engleză)

Teza de doctorat intitulat: Managementul cercetării-dezvoltării la nivelul regional, oferă atât soluții teoretice cât și metode și modele practice utilizabile în studiul, modernizarea și îmbunătățirea activității de cercetare-dezvoltare la nivel regional. Lucrarea include IX capitole, grupate în III părți majore pornind de la stadiul actual a C&D în Regiunea Centru, prin contribuții teoretice în studiul fenomenelor de C&D și cercetări experimentale și studii de caz în aplicarea proceselor de CDI, până la concluzii finale și contribuții originale. În cap. I se prezintă considerațiile privind C&D la nivel internațional și local. Cap. II cuprinde principalele metode și modele utilizate în studiul C&D. În cap. III se prezintă obiectivele tezei. Cap. IV cuprinde analiza rezultatelor și luarea deciziilor în procesele de C&D, în timp ce în cap. V se determină costurile proceselor de C&D. În cap. VI se prezintă metode de măsurarea a performanțelor în C&D, iar în cap. VII se conturează relația dintre nivelul C&D și strategia de dezvoltare a întreprinderilor. În cap. VIII se prezintă rezultatele obținute prin utilizarea de diverse metode și modele în studiul C&D. Cap. IX cuprinde cercetarea de marketing asupra activității de C&D la nivel regional.

This PhD. thesis entitled: Management of research and development at the regional level, offers both theoretical solutions and practical models and methods useful in the study, modernization and improvement of R&D at regional level. The paper includes IX chapters, grouped into III major parts starting with the current state of R & D in the Centre Region of Romania continuing with theoretical contributions in the study of R & D and with experimental researches and case studies in the application of RDI processes, ending with the conclusions and original contributions. Chap. I presents considerations on R & D at international and local level. Chap. II contains the 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 of R & D, while in chap. V are determined the costs of R & D processes. Chap. VI presents methods 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 results obtained using different methods and models in the study of R & D. Chapter IX includes the marketing research on R & D activities at the regional level.

Anexa 3 CV al autoarei

DECLARAȚIE

Subsemnații: Moga A. Monika

(nume și prenume doctorand)

în calitate de

student – doctorand al IOSUD: Universitatea “Transilvania” din Brașov

(denumire IOSUD)

autor al tezei de doctorat cu titlul: Managementul cercetării-dezvoltării la nivelul regional

(titlul tezei de doctorat)

și

Calefariu Gavrilă

(nume si prenume conducator doctorat)

în calitate de Conducător de doctorat al autorului tezei

la instituția Universitatea “Transilvania” din Brașov

(denumire institutie)

declarăm pe proprie răspundere că am luat la cunoștință de prevederile art.143 alin (4) si (5)* și art. 170** din Legea educației naționale nr.1/2011 și ale art. 65, alin.5 – 7***, art. 66, alin (2)**** din Hotărârea Guvernului nr.681/2011 privind aprobarea Codului Studiilor universitare de doctorat și ne asumăm consecințele nerespectării acestora.

Student doctorand Conducător de doctorat

((4 )indrumatorii lucrărilor de licență, de diplomă, de disertație, de doctorat răspund solidar cu autorii acestora de asigurarea originalității conținutului acestora

(5) este interzisă comercializarea de lucrări șptiințifice în vederea facilitării falsificării de către cumpărător a calității de autor al unei lucrări de licență, de diplomă, de disertație sau de doctorat.

** (1)În cazul nerespectării standardelor de calitate sau de etică profesională, Ministerul Educației, Cercetării, Tineretului și Sportului, pe baza unor rapoarte externe de evaluare, întocmite, după caz, de CNATDCU, de CNCS, de Consiliul de etică și management universitar sau de Consiliul Național de Etică a Cercetării Științifice, Dezvoltării Tehnologice și Inovării, poate lua următoarele măsuri, alternativ sau simultan:

C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Legislatie\temp\00137318.HTM – #retragerea calității de conducător de doctorat;

C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Legislatie\temp\00137318.HTM – #retragerea titlului de doctor;

C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Legislatie\temp\00137318.HTM – #retragerea acreditării școlii doctorale, ceea ce implică retragerea dreptului școlii doctorale de a organiza concurs de admitere pentru selectarea de noi studenți-doctoranzi.

C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Legislatie\temp\00137318.HTM – #(2)Reacreditarea școlii doctorale se poate obține după cel puțin 5 ani de la pierderea acestei calități, numai în urma reluării procesului de acreditare, conform art. 158.

C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Legislatie\temp\00137318.HTM – #(3)Redobândirea calității de conducător de doctorat se poate obține după cel puțin 5 ani de la pierderea acestei calități, la propunerea IOSUD, pe baza unui raport de evaluare internă, ale cărui aprecieri sunt validate printr-o evaluare externă efectuată de CNATDCU. Rezultatele pozitive ale acestor proceduri sunt condiții necesare pentru aprobare din partea Ministerului Educației, Cercetării, Tineretului și Sportului.

C:\Documents and Settings\Caty\Sintact 2.0\cache\Legislatie\temp\00137318.HTM – #(4)Conducătorii de doctorat sunt evaluați o dată la 5 ani. Procedurile de evaluare sunt stabilite de Ministerul Educației, Cercetării, Tineretului și Sportului, la propunerea CNATDCU.

***(5) teza de doctorat este o lucrare originală, fiind obligatorie mentionarea sursei pentru orice material preluat.

(6) studentul – doctorand este autorul tezei de doctorat și își asumă corectitudinea datelor și informațiilor prezentate în teză, precum și a opiniilor și demonstrațiilor exprimate în teză

(7) conducătorul de doctorat răspunde împreună cu autorul tezei de respectarea standardelor de calitate sau de etica profesională, inclusiv de asigurarea originalității conținutului, conform art. 170 din Legea nr. 1/2011.

**** protecția drepturilor de proprietate intelectuală asupra tezei de doctorat se asigură în conformitate cu prevederile legii.