departamentul de statistică şi econometrie academia de ... goschin (t).pdf · profesor univ. dr....
TRANSCRIPT
Profesor Univ. Dr. Zizi GOSCHIN
Departamentul de Statistică şi Econometrie
Academia de Studii Economice din Bucuresti
Departamentul Competitivitate si Progres Tehnic
Institutul de Economie Natională
DETERMINANTII REGIONALI AI INVESTITIILOR PENTRU C&D SI
INOVARE ÎN ROMÂNIA
REGIONAL DETERMINANTS OF R&D AND INNOVATION
INVESTMENTS IN ROMANIA
Abstract. The need to know the factors that determine the size of R&D
investments from a territorial perspective is linked to the persistence of regional
disparities in R&D activity in Romania, even in periods of economic growth or
convergence. Moreover, the already high inter- and intra-regional gaps in
research, development and innovation activities continued to deepen in recent
years amid negative developments caused by the economic crisis. We investigate
the factors that influence the size of public and private investments in R&D on the
assumption that the success of the regions in transposing knowledge in innovation
and economic growth is shaped by a wide range of economic, social and
institutional characteristics. Results from the fixed effects panel models indicated
that R&D intensity in Romania is positively influenced by regional specialization
in industrial activities of high- and medium-high technology and knowledge-
intensive services as well.
Keywords: R&D, innovation, panel models, investments, regions.
Clasificarea JEL: O32, R58
1. INTRODUCERE
Activitatea de cercetare-dezvoltare (C&D) și inovare este un factor cheie al
competitivităţii și aplicarea rezultatelor cercetării științifice are o importanţă
crucială în relansarea economică și menținerea creşterii economice, atât la nivel
național, cât și regional. Cu toate că triada cercetare-dezvoltare-inovare deţine loc
central în toate strategiile de dezvoltare economică a României, ocupând o poziţie
privilegiată şi în politicile de dezvoltare regională, infrastructura teritorială de
C&D și inovare este încă slab dezvoltată și impactul asupra dezvoltării locale este
limitat. Printre problemele cheie ale dezvoltării activităţilor de C&D și inovare în
România, la nivel național și regional, se numără:
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
• implicarea scăzută a agenţilor economici în activităţi de cercetare-
dezvoltare şi inovare și finanţarea insuficientă a domeniului C&D din fonduri
publice;
• capacitatea redusă de absorbţie a rezultatelor cercetării de către agenţii
economici;
• infrastructura de cercetare-dezvoltare este depăşită tehnologic și serviciile
de transfer tehnologic şi inovare sunt insuficient dezvoltate;
• reducerea numărului de specialişti şi creşterea mediei de vârstă a
cercetătorilor;
• gradul redus de colaborare ştiinţifică şi integrare tehnologică pe plan
european şi internaţional.
O componentă importantă a programelor de dezvoltare regională post-criză
ar trebui să fie sprijinirea inovării şi diversificării economiilor locale pe calea
impulsionării investițiilor private în domeniul C&D, realizarea sinergiei între
institutele de C&D active la nivel regional şi nevoile comunităţilor locale de
afaceri, aplicarea inovării în activităţile curente ale întreprinderilor astfel încât
acestea să se doteze cu tehnologii performante şi să-şi îmbunătăţească procesul de
producţie, precum și stimularea activităţilor inovatoare şi a transferului de
tehnologii de la universităţi sau centre de cercetare către sectorul productiv. În
acest context, factorii de decizie ar avea de câștigat din cunoașterea mai bună a
elementelor care determină mărimea investițiilor de C&D ale regiunilor, precum și
a mecanismelor prin care activitatea de cercetare-dezvoltare și inovare poate
contribui la creșterea economică a regiunilor și la diminuarea disparităților.
Pornind de la aceste considerente, obiectivul nostru este de a investiga
diferenţele inter-regionale privind activităţile de C&D în România, cu accent pe
factorii care determină mărimea investițiilor de C&D și impactul lor economic,
pornind de la premisa că succesul regiunilor în demersul de transpunere a
cunoaşterii în inovaţii şi creştere economică este modelat de o serie largă de
caracteristici economice, sociale şi instituţionale. Necesitatea cunoașterii factorilor
care determină mărimea investițiilor de C&D din perspectiva regională este dată de
persistența disparităților teritoriale privind activitatea de C&D chiar și în
perioadele de creștere economică sau de convergență la nivel național (de
exemplu, în condițiile convergenței economice la nivelul UE-15 în ultimele două
decenii). În plus, dotarea cu factori pentru C&D și inovare prezintă un pronunțat
dezechilibru regional în toate țările. Și în România disparităţile inter-regionale și
îndeosebi intra-regionale în activităţile de cercetare-dezvoltare şi inovare sunt
semnificative și au continuat să se adâncească în ultimii ani pe fondul evoluțiilor
negative determinate de criza economică.
2. LITERATURA DE SPECIALITATE
O mulţime de studii pot fi găsite în literatura de specialitate referitor la
diferenţele inter-regionale în activitatea de C&D, precum şi factorii care sunt
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
responsabili pentru disparitățile existente, dar încercările de a explica empiric
decalajele în activitatea de inovare nu au reusit până acum identificarea unui
impact clar al localizarii. Un motiv important pentru această nereușită poate fi lipsa
datelor corespunzătoare. Informaţiile despre inovare şi factorii legaţi de aceasta
sunt mai mult sau mai puţin neglijate de către statisticile oficiale şi, în măsura în
care există astfel de informaţii, în multe cazuri nu sunt disponibile pentru
cercetarea empirică.
Deoarece investiţiile de C&D reprezinta unul dintre elementele esenţiale în
promovarea cunoaşterii, creşterea productivităţii şi dezvoltarea economică,
numeroase studii din literatura de specialitate concluzionează că orice regiune care
investeşte resurse suficiente şi se angajează eficient în C&D are potenţialul de a
obţine creşterea economică (Maloney și Rodriquez-Clare, 2007; Wang, 2010).
Există însă autori care exprimă rezerve față de infailibilitatea corelației dintre
investiţiile de C&D și creșterea economică, subliniind că trebuie introdusă în
ecuație și capacitatea regiunii de a converti cunoașterea în creștere economică, în
funcție de existența unui mediului socio-economic favorabil inovării și antreprenoriatului (de exemplu Sterlacchini, 2008). Printre factorii determinanți ai
mărimii investițiilor regionale de C&D evidențiați de studiile empirice se numără
nivelul de dezvoltare regională (măsurat prin PIB regional pe locuitor), înzestrarea
specifică cu capital uman, îndeosebi cu personal de C&D, climatul economic
regional și politicile regionale (Sterlacchini, 2008; Wang, 2010).
Mulți autori au evidențiat faptul că regiunile bogate beneficiază în mai
mare măsură de rezultatele activității proprii de C&D și inovare, în timp ce
regiunile sărace ar fi mai favorizate de imitare, iar înclinația către o intensitate
ridicată a C&D este specifică regiunilor care au depășit un anumit nivel de
dezvoltare. O altă ipoteză de bază în literatura de specialitate privind investiţiile de
C&D este că activitatea de inovare este stimulată de către proximitatea spaţială a
altor actori economici care lucrează în acelaşi domeniu sau într-unul conex, precum
şi de disponibilitatea inputurilor specifice necesare pentru activitatea de inovare
(Fritsch, 2000).
În modelele de creștere orientate către cercetare-dezvoltare, înclinația de a
investi în C&D este în legătură cu dimensiunea economiei, regiunile mai mari,
caracterizate prin piețe mai ample și resurse superioare fiind mai motivate să
desfășoare activități de C&D, care la rândul lor favorizează o creștere economică
mai accelerată a acestora (Romer, 1994). Veniturile mai mari din regiunile bogate
îi stimulează pe cumpărători să caute produse diferențiate și de calitate superioară,
care sunt rezultatul unor activități de C&D intensive (Markusen, 1986). Toate
acestea conduc la o corelație ridicată între cheltuielile de C&D per capita și PIB pe
locuitor, ceea ce face ca majoritatea studiilor empirice privind C&D să considere
PIB per capita ca un factor de influență esențial (Braconier, 2000, Furman et al.,
2002, Hu and Mathews, 2005).
Alți factori de influență prezenți în studiile empirice sunt protecția
cercetării prin patente, structura sectorială a economiei, infrastructura de cercetare
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
din universități, dimensiunea firmelor și fluxurile internaționale de tehnologie
(Furman et al., 2002, Bhattacharya și Bloch, 2004, Kumar și Aggarwal, 2005).
Wang (2010) investighează factorii determinanți ai investițiilor în C&D la nivel
național, cu accent pe rolul de protecție a drepturilor prin patente, transferul de
tehnologie prin comerțul internațional și ISD, precum și creșterea economică, în
plus față de elementele cum sunt capitalul uman și numărul de cercetători
științifici.
Sistemele regionale de cercetare-dezvoltare reunesc o componentă de
generare și difuzare a cunoașterii (institute de cercetare, centre de inovare, unități de învățământ și altele), precum și o componentă de aplicare și exploatare a
cunoașterii (companiile), care interacționează și conferă regiunii un profil propriu
de cercetare-dezvoltare-aplicare. Studiile empirice indică faptul că activitățile de
cercetare-dezvoltare, patentele și inovațiile majore de produs au o tentință foarte
pronunțată de concentrare teritorială, dar există controverse privind tipul de
concentrare – mai specializată sau mai diversificată, care este mai favorabilă
inovării. Astfel, problema specializarii în C&D și inovare este legată de
distribuţia resurselor de cercetare-dezvoltare pe activităţi, care se situeaza între
două opţiuni extreme: concentrare în domenii de cercetare sau zone foarte
specializate, înguste sau diversificare pe mai multe domenii ştiinţifice, tehnologice
sau industriale.
În literatura de specialitate, cel mai frecvent analiza intensității regionale
a CD se bazează pe indicatori-cheie cum sunt ponderea cheltuielilor totale de
cercetare-dezvoltare totale (GERD) sau a cheltuielilor firmelor pentru cercetare-
dezvoltare (BERD) în PIB regional. La nivelul Uniunii Europene, după cum era de
aşteptat, intensităţile regionale ale C&D pe baza GERD arată diferenţe mari la
nivelul teritorial NUTS 2 (regiuni) variind între un maxim de 8,7% în regiunea
Braunschweig (Germania) şi un minim de 0,1% în regiunea Świętokrzyski
(Polonia). Cheltuielile publice de C&D au fost cele care au stabilizat cheltuielile
totale în domeniul C&D în timpul recesiunii și sprijinul guvernului este relativ
mare în regiunile rămase în urmă, în comparaţie cu acele regiuni care au un nivel
ridicat al GERD, cu excepţia Berlinului. În ceea ce privește analiza pe baza BERD,
cifrele arată că regiunile cu cea mai mare pondere a cheltuielilor firmelor pentru
cercetare-dezvoltare în PIB regional sunt concentrate doar în câteva state membre.
Chiar dacă s-ar extinde analiza la toate regiunile cu BERD peste media UE, acestea
rămân concentrate numai în nouă statele membre: zece regiuni în Germania, şase în
Franţa, patru în Marea Britanie, două în Austria, Belgia şi Spania, şi pentru Italia,
Finlanda şi Olanda câte una. De remarcat că în cele mai multe dintre regiunile cele
mai performante, cheltuielile de C&D sunt finanţate şi controlate de către sectorul
de afaceri. Cele 10 regiuni NUTS 2 cu cel mai mare BERD în termeni absoluţi
concentrează 40% din cheltuielile totale BERD din UE. Cifrele arată, de asemenea,
că numărul de regiuni în care predomină cheltuielile de cercetare publice și cele din
învăţământul superior este mic comparativ cu cele dominate de sectorul de afaceri.
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
3. DISPARITĂȚILE ȘI POLITICA REGIONALĂ DE C&D ȘI INOVARE ÎN
ROMÂNIA
La începutul tranziţiei la economia de piaţă, România înregistra un nivel
mai scăzut al decalajelor teritoriale, comparativ cu ţările din UE şi ţările candidate.
Disparităţile inter-regionale se menţin în continuare reduse în termeni absoluţi,
deşi în expresie relativă sunt comparabile cu cele din Portugalia şi Olanda. În
schimb, disparităţile intra-regionale, sensibil mai accentuate în toate regiunile de
dezvoltare, au continuat să se adâncească în urma restructurării economice şi
şomajului generat de închiderea întreprinderilor de stat cu pierderi, mai ales în
zonele monoindustriale. Principala trăsătură a dezvoltării la nivel regional este
poziția dominantă a municipiului Bucureşti, precum și a regiunii Bucureşti-Ilfov.
Deși în numeroase alte foste țări socialiste din Europa Centrală și de Est se
regăsește aceeași situaţie economică privilegiată a regiunii care include capitala,
comparativ cu celelalte regiuni, decalajul pare să fie mult mai mare în România. Se
remarcă totodată diferențele de dezvoltare economică dintre vestul şi estul
României : în cazul regiunilor din vestul ţării, apropierea de pieţele occidentale a
acţionat ca un factor important de susținere a creşterii economice, deși un rol
semnificativ l-au deţinut şi tradiţiile industriale din anumite zone, în timp ce
subdezvoltarea cronică este concentrată în NE la graniţa cu Moldova şi în sud, de-a
lungul Dunării.
În acest context trebuie subliniat faptul că repartizarea teritorială a
activităţilor de C&D și inovare este şi mai neechilibrată. Distanţa relativă dintre
Bucureşti şi celelalte regiuni ale ţării este mult mai mare în ceea ce priveşte
ponderea regiunilor în cheltuielile totale de C&D, comparativ cu ponderea lor în
PIB. Bucureştiul deţine doar 5,4% din populaţia ţării, dar 20% din IMM-uri, peste
60% din ISD, realizează circa 20% din PIB şi oferă cele mai mari oportunităţi
pentru cercetare şi dezvoltare, concentrând peste 50% din potenţialul naţional, cu
mici variaţii de la un an la altul. Din cauza unui nivel redus de integrare
economică, potenţialul de dezvoltare a municipiului Bucureşti nu s-a extins
semnificativ în zonele învecinate, capitala fiind înconjurată de unele dintre cele mai
sărace judeţe ale ţării.
După regiunea Bucureşti-Ilfov, următoarea regiune cu activitate dezvoltată
de inovare este Regiunea Sud, în timp ce la polul opus se situează Regiunea Sud-
Est, cu cel mai redus volum al cheltuielilor de C&D și inovare. Deşi au existat
variaţii de la un an la altul, repartiţia în teritoriu a cheltuielilor totale de C&D ale
României a respectat în linii generale aceeaşi ierarhie (figura 1), cu regiunea
Bucureşti-Ilfov pe primul loc, la mare distanță de celelalte regiuni. În România nu
există o politică specifică de C&D și inovare care să vizeze aceste inegalități, deși strategia de inovare națională își propune să încurajeze dezvoltarea și competitivitatea nu numai la nivel național, dar și regional și local.
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
Figura1. Cheltuieli totale de cercetare-dezvoltare (GERD) ca pondere în PIB,
pe regiuni, 2001-2008
Sursa : prelucrări proprii pe baza datelor Eurostat
În prezent, România încearcă să-și definească strategia regională de C&D
și inovare, deoarece nu dispune încă de politici clare și de priorități privind C&D și
inovarea la nivel regional. În domeniul politicii regionale de inovare coordonarea
este divizată între diferite părți interesate, fără o corelare satisfăcătoare. Până în
prezent, dimensiunea regională a politicii de C&D și inovare a fost doar indirect
abordată în Planul Național de C&D și inovare 2007-2013 și în unele Programe
Operaționale Sectoriale, cum ar fi Programul Creșterea Competitivității Economice și Programul de Dezvoltare Regională. Lipsa de coordonare între
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
politica națională și cea regională este unul dintre factorii care limitează eficiența
politicii de inovare în România. Deși politica națională de C&D vizează și
stimularea potențialului de inovare la nivel regional, sistemul național de inovare
are o componentă regională încă insuficient dezvoltată.
Întrucat Autoritatea Națională pentru Cercetare Științifică (ANCS) nu are
decât competențe regionale limitate, Agențiile pentru Dezvoltare Regională (ADR)
sunt actorii-cheie locali, cel mai bine poziționați pentru a elabora și implementa
politici regionale de C&D și inovare adaptate la nevoile fiecărei regiuni. Totuși ADR-urile nu dispun de expertiză in domeniul cercetării și dezvoltării și nici de
experiență în managementul de proiect, au comunicare limitată atât cu ANCS cât și cu părțile interesate locale și tind să se bazeze foarte mult pe contribuția
autorităților centrale. Rolul lor este în mare parte unul administrativ și au o
capacitate foarte scăzută de a stimula activitățile regionale de C&D și inovare,
concentrându-se în special pe facilitarea de contacte ale actorilor regionali cu
potențialii investitori naționali și străini.
O colaborare mai bună între ADR-uri și alte autorități regionale, precum și comunicarea eficientă cu ANCS, sunt necesare pentru a consolida autoritatea ADR
și capacitatea lor de a atinge obiectivele regionale de C&D și inovare, în
conformitate cu strategia de inovare la nivel național. Mai mult, ADR-urile ar
trebui să exercite un rol mai mare în gestionarea locală a fondurilor FEDR, pentru a
obține rezultate mai bune și o rată de absorbție mai ridicată.
Politica regională de cercetare-dezvoltare și inovare în România este în
prezent pusă în aplicare prin intermediul a două scheme de finanțare diferite. Cea
mai mare parte din finanțarea regională a proiectelor de C&D se realizează prin
Planul Național C&D și inovare 2007-2013. În al doilea rând, finanțarea regională
a politicii de inovare este legată de fondurile structurale pentru inovare, care sunt
gestionate prin intermediul a două programe operaționale. Cel mai mare este
Programul Creșterea Competitivității Economice (POS CCE), care primeste mai
mult de jumătate din fondurile FEDR pentru inovare, în timp ce Programul de
Dezvoltare Regionala deține doar 3% din fondurile FEDR. Rata globală de
absorbție a acestor fonduri în România este foarte scăzută (aproximativ 10%), ceea
ce limitează eficiența sistemului regional de inovare.
O serie de strategii regionale de inovare (RIS) se desfășoară în șase din
cele opt regiuni de dezvoltare din România, cu sprijinul Rețelei Regiunilor
Inovative din Europa ( Innovating Regions in Europe Network), în colaborare cu
Agențiile de Dezvoltare Regională (ADR-urile). Proiectele vizează îmbunătățirea
politicilor de inovare și a infrastructurii regiunilor în vederea stimulării inovării și competitivității regionale, iar finanțarea este asigurată de DG Enterprise, în cadrul
strategiilor regionale de inovare în țările recent asociate. Primele proiecte s-au
desfășurat pe parcursul perioadei 2005 - 2008 și au fost elaborate de către șase
regiuni (Vest, București-Ilfov, Nord-Est, Nord-Vest, Sud-Est, Sud-Muntenia),
având structură și obiective asemănătoare, dar și trăsături specifice în conformitate
cu caracteristicile fiecărei regiuni. Continuarea proiectelor în perioada 2008-2103 a
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
fost aprobată doar pentru regiunile Vest și Sud-Muntenia. Deși proiectele RIS au
ajutat la stabilirea celor mai bune acțiuni de inovare pentru regiunile vizate,
impactul lor economic este redus în lipsa resurselor de finanțare proprii.
Obiectivele regionale de C&D ȘI INOVARE pot fi finanțate prin Programul
Operațional Regional și Programul Operațional "Creșterea Competitivității Economice". O altă limită pentru eficacitatea lor este faptul că proiectele RIS sunt
slab integrate cu alte proiecte elaborate în regiuni.
Proiectele RIS desfășurate până în prezent au obținut rezultatele notabile,
cum sunt: crearea centrului regional pentru Inovare și Transfer Tehnologic (2006)
în Regiunea Vest care oferă asistență pentru dezvoltarea de servicii inovatoare și permite colaborarea între institutele de cercetare-dezvoltare, universități și sectorul
de afaceri; o inițiativă regională de cluster în sectorul autovehiculelor
(Automotivest, în 2007), care este prima încercare oficială de a crea clusterul auto
din Regiunea Vest prin reunirea IMM-urilor locale din industria de automobile,
universități tehnice, camerele regionale de comerț și Agenția pentru Dezvoltare
Regională Vest; proiectul Innovating South Muntenia, elaborat în Regiunea Sud-
Muntenia (2005-2013) reunește autoritățile locale, IMM-uri, ONG-uri, universități, unități de cercetare, precum și doi parteneri din UE, cu scopul comun al creșterii
inovativității și competitivității bazate pe bunele practici internaționale; preluând
modelul Institutului European de Tehnologie, în Regiunea Nord-Vest a fost creat în
2007 Institutul Regional pentru transfer în domeniul Educației, Cercetării și
Tehnologiei ca o societate pe acțiuni cu scopul de a îmbunătăți educația, cercetarea
și transferul tehnologic, având ca acționari autorități publice, companii și universități din regiune; polul de competitivitate "Cetatea Științei", creat în județul
Cluj, s-a axat pe sprijinirea cercetării în mai multe domenii: agricultura și siguranța
alimentară, energia, mediul, materiale inovative, sănătate etc; un proiect strategic
între Europa Centrală și regiunea Nord-Vest -Transilvania BISNet-, a fost conceput
ca o rețea de sprijin pentru afaceri și inovare pentru IMM-urile din Transilvania
prin sprijin tehnologic, servicii de consultanță, cercetare de piata etc; proiectul
AsviLoc are în vedere un sistem de inovare transnational, pe baza rețelei de ADR-
uri din Europa de Sud-Est.
Numeroase programe guvernamentale includ factorii de stimulare a
cercetării ştiinţifice, dezvoltării tehnologice şi inovării ca elemente-cheie ale
politicilor economice şi sociale de asigurare a unei dezvoltări teritoriale echilibrate.
O serie de măsuri inițiate în domeniul C&D și inovare vizează dezvoltarea unui
mediu favorabil pentru stimularea cererii şi a activităţilor proprii de cercetare-
dezvoltare ale agenţilor economici locali, cu prioritate în domenii ale tehnologiilor
de vârf și încurajarea parteneriatelor între agenţii economici şi organizaţiile de
cercetare.
În acest context, obiectivul cercetării noastre este de a identifica, pe baza
unei analize empirice, factorii care determină mărimea investițiilor de C&D ale
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
regiunilor, precum și mecanismele prin care C&D poate contribui la creșterea
economică a regiunilor și la diminuarea disparităților teritoriale în România.
4. MODELE, VARIABILE ȘI DATE
Modelul pe care îl vom estima în continuare evidențiază dependența
investițiilor private și publice în C&D și inovare (exprimate pe baza cheltuielilor
de C&D și inovare1) de o serie de caracteristici economice care definesc profilul
regiunilor de dezvoltare din România, cum sunt nivelul de dezvoltare al fiecărei
regiuni, măsurat prin PIB regional pe locuitor, specializarea tehnologică, măsurată
prin intermediul structurii populației ocupate, formarea brută de capital fix, pe
regiuni de dezvoltare, resursele umane din domeniul știință și tehnologie, rata de
ocupare a forței de muncă pe regiuni și numărul total de patente.
Variabilele dependente ale modelelor econometrice care vor fi testate
empiric sunt cheltuielile totale de cercetare-dezvoltare și inovare (GERD), precum
și principalele componentele acestora: cheltuielile private (BERD) și cheltuielile
guvernamentale (GOVERD) de C&D și inovare, pe regiuni de dezvoltare, ca
pondere în PIB regional.
Variabilele de control sunt produsul intern brut regional (PIB) anual pe
locuitor (euro/pers), care exprimă nivelul de dezvoltare și poate fi folosit ca
variabilă proxy pentru eficiența activității economice în fiecare regiune și trei
indicatori care exprimă specializarea tehnologică prin intermediul structurii
populației ocupate în funcție de intensitatea tehnologică:
POHT - populația ocupată în industria prelucrătoare de nivel tehnologic
ridicat (industria farmaceutică, calculatoare și echipamente de birou, echipamente
radio, TV și comunicații, instrumente optice și de precizie, aeronave) și mediu
ridicat (industria chimică, mașini și aparate electrice, motoare, echipamente de
transport);
POLT - populația ocupată în industria prelucrătoare de nivel tehnologic
mediu scăzut (industria cărbunelui, petrolului, a maselor plastice, produse metalice
și nemetalice, reparații navale) și scăzut (industria alimentară, textilă, pielărie,
industria lemnului și altele);
POSI - populația ocupată în servicii care folosesc intensiv cunoașterea
(transport aerian și pe apă, poștă și telecomunicații, intermedieri financiare,
tranzacții imobiliare, educație, sănătate).
Variabilele independente ale modelului mai includ și alți indicatori corelați cu variabila dependentă, care completează modelul astfel încât variația regională și în timp a cheltuielilor de C&D și inovare să fie cât mai bine explicată: resursele
umane pentru știință și tehnologie (RUST), pe regiuni, ca pondere în total
populație ocupată, cheltuielile de cercetare-dezvoltare și inovare din învățământul
1 În literatura de specialitate este sustinută ideea că toate cheltuielile efectuate în sectorul
C&D si inovare trebuie să fie considerate investitii.
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
superior (HERD), ca pondere în PIB regional, formarea brută de capital fix
(FBCF) anual, pe regiuni de dezvoltare (mil. euro), rata de ocupare (OCUP) a
forței de muncă pe regiuni (%) și patentele depuse anual, pe regiuni de dezvoltare
(PATENTE), exprimate ca număr patente la un milion de locuitori.
Punctul de pornire îl reprezintă un model de regresie în care folosim datele
spațiale și temporale reunite (pooled Ordinary Least Squares - POLS) fără a utiliza
efectele fixe sau aleatoare specifice tehnicilor panel:
yit = β0 + Σjβj Xjit + eit, pentru i=1,….,N și t=1,….,T (1)
unde:
yit - variabila dependentă observată pentru regiunea i în anul t;
Xjit - variabila independentă j observată pentru regiunea i în anul t;
β0 – constanta (comună tuturor regiunilor);
eit - erorile.
În cazul nostru, modelele econometrice cu care începem testarea empirică
a determinanților cheltuielilor totale (GERD), cheltuielilor private (BERD) și
cheltuielilor guvernamentale (GOVERD) pentru cercetare-dezvoltare și inovare
sunt:
GERDit = β0 + β1 Patenteit + β2 PIBit + β3RUST + β4POHTit + β5 POLTit +
+ β6 POSIit + β7 FBCFit + β8 OCUPit + eit, (2)
BERDit = β0 + β1 HERDit + β2 PIBit + β3RUST + β4POHTit + β5 POLTit +
+ β6 POSIit + β7 Patenteit + β8 FBCFit + β9 OCUPit + β10 GOVERDit +
+ eit, (3)
GOVERDit = β0 + β1 BERDit + β2 PIBit + β3RUST + β4POHTit +
+ β5 POLTit +β6 POSIit + β7 Patenteit + β8 FBCFit + β9 OCUPit +
+ β10 HERDit + eit, (4)
unde: i = 1,..., 8 (regiunile) și t = 2001,..., 2008.
Aceste modele generale vor fi în continuare transformate în vederea
estimării prin tehnici de tip panel cu efecte fixe (FE) care ne permit să testăm
prezenţa efectelor individuale. Presupunând existența unui specific regional care
rămâne neschimbat în timp caracteristicile neobservate vor fi modelate ca efecte
fixe care se vor regăsi în valori diferite β0i ale constantei modelului (β0) pentru
fiecare regiune. Efectele individuale surprind caracteristici regionale presupuse
constante în decursul perioadei analizate, care au impact asupra activității de C&D
și inovare: politicile regionale în domeniul științei și tehnologiei, spiritul
antreprenorial, legăturile dintre institutele de cercetare, universități și mediul de
afaceri, potențialul local de cercetare și inovare etc. În acest mod controlăm
eterogenitatea neobservată în ipoteza că aceasta este invariabilă (fixă) în timp și
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
eventual corelată cu regresori. Modelul cu efecte fixe (fixed effects FE) este o
regresie de forma:
yit = β0i + Σjβj Xjit + eit, pentru i=1,….,N și t=1,….,T (5)
unde:
yit - variabila dependentă observată pentru regiunea i în anul t;
Xjit - variabila independentă j observată pentru regiunea i în anul t;
β0i - efectul individual neobservat, constant în timp, pentru regiunea i;
eit - erorile.
Relația (5) descrie un model care conține efecte fixe doar pentru regiunile i
(one-way fixed effects model), dar care poate fi extins pentru a include și efecte
fixe pentru anii t (two-way fixed effects model):
yit = β0i +t + Σjβj Xjit + eit, pentru i=1,….,N și t=1,….,T (6)
unde t surprinde efectele fixe temporale (influența timpului se manifestă prin
intermediul unor schimbări în tehnologie, în politicile economice, impactul unor
fenomene ciclice precum crize economice, relansarea economică etc) în timp ce β0i
captează efectele fixe spațiale (specificul regional invariabil în perioada T).
Întrucât perioada 2001-2008 pe care o avem în vedere a fost caracterizată printr-un
proces de creștere economică stabilă, fără deviații semnificative sau schimbări
importante în politica economică, vom limita analiza efectelor fixe la cele
regionale.
Dintre variantele disponibile pentru estimarea modelului cu efecte fixe (de
exemplu în Wooldridge, 2002) am ales metoda celor mai mici pătrate aplicată unei
specificații care introduce în mod explicit în model efectele fixe prin intermediul
unor variabile dummy2 Di corespunzătoare regiunilor i (modelul Least Squares
Dummy Variable - LSDV):
yit = Σiβ0iDi + Σjβj Xjit + eit, (7)
unde Di este egal cu 1 pentru observațiile corespunzătoare regiunii i și 0 în caz
contrar. Astfel coeficienții variabilelor dummy reprezintă efectul fix al regiunilor i
asupra variabilei dependente. Modelul astfel specificat poate fi estimat cu metoda
celor mai mici pătrate (Ordinary Least Squares - OLS).
În vederea validării alegerii modelului cu efecte fixe în locul modelului
inițial POLS, vom verifica existența/inexistența efectelor individuale aplicând un
2 Pentru e evita multicoliniaritatea perfectă (care apare dacă folosim câte o variabilă dummy
pentru fiecare regiune – ”dummy variable trap”) este necesar să se renunț e la o variabilă
dummy, definind una dintre regiuni drept categorie de referinț ă. Alternativa adoptată în
relaț ia (7) este renunț area la constantă (intercept) ș i păstrarea tuturor variabilelor
dummy regionale.
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
test F. Ipoteza nulă a testului este H0: β0i= 0, i=1,...,N, ceea ce implică absența
efectelor individuale și recomandă modelul POLS. Alternativa este modelul cu
efecte fixe FE. Statistica testului este:
))/((
)/()(
KNTESS
NESSESSF
FE
FEPOLS
1
1 (8)
unde POLSESS și FEESS reprezintă suma pătratelor erorilor (error sum of squares
ESS) din modelul restrâns POLS și respectiv modelul cu efecte fixe FE, N este
numărul de regiuni, T numărul de ani și K numărul de regresori din modelul FE. În
cazul în care nu putem respinge ipoteza nulă, efectele individuale regionale sunt
infirmate, ceea ce face ca modelul POLS să fie cel potrivit pentru setul de date
respectiv; în caz contrar se va prefera estimarea cu tehnici de tip panel.
Spre deosebire de modelul cu efecte fixe, care include constante
individuale β0i pentru regiuni, modelul cu efecte aleatoare (random effects RE)
tratează constanta ca variabilă aleatoare de medie β0, iar diferențele regionale
(valorile diferite ale constantei de la o regiune la alta) sunt considerate deviații aleatoare de la constanta medie β0:
β0i = β0 + εi, (9)
unde εi este eroarea (cu medie nulă și varianță constantă2
).
Rezultă că în modelele cu efecte aleatoare consideră erorile au o formă
compozită:
uit = εi + eit, (10)
unde εi este componenta erorii specifică regiunii i (care determină valori diferite ale
constantei pentru fiecare regiune), iar eit este componenta aleatoare (obişnuită) a
erorii. Inserând relațiile (9) și (10) în ecuația modelului cu efecte fixe (5) obținem
forma generală a modelului cu efecte aleatoare:
yit = β0 + Σjβj Xjit + uit, pentru i=1,….,N și t=1,….,T (11)
unde structura erorilor uit este cea descrisă în relația (10).
Utilizarea modelului cu efecte aleatoare este justificată dacă unitățile
incluse în eșantion provin dintr-o colectivitate generală de mari dimensiuni.
În vederea alegerii celui mai potrivit tip de model, cu efecte fixe (FE) sau
cu efecte aleatoare (RE), se apelează la testul Hausman. Pentru cazul panelului de
date, ipoteza nulă a testului este că estimatorii modelelor FE și RE nu diferă
semnificativ. Dacă testul respinge ipoteza nulă se consideră că nu ar trebui să fie
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
utilizat modelul cu efecte aleatoare deoarece acestea este posibil să fie corelate cu
variabilele independente din model. Dacă testul nu respinge ipoteza nulă se
consideră că estimatorii celor două modele produc rezultate similare.
Presupunând adevărată prezenţa efectelor regionale individuale, pentru a
obține estimații nedeplasate am folosit regresia cu variabile dummy (Least Squares
Dummy Variable - LSDV) pentru modelul cu efecte fixe și metoda celor mai mici
pătrate generalizată (Generalized Least Squares – GLS) pentru modelul cu efecte
aleatoare.
Setul de date folosit combină seriile cronologice și cele transversale într-o
structură de tip panel: baza de date reunește cele 8 regiuni de dezvoltare din
România pe parcursul perioadei 2001-2008. Sursa pentru datele statistice folosite
este baza de date online a Eurostat. Alegerea perioadei de analiză a fost ghidată de
intenția de a evidenția modul specific de acțiune a factorilor de influență relevanți într-o perioadă de creștere economică susținută. Folosirea unui model econometric
de tip panel prezintă multiple avantajele: panelul oferă mai multe informații, mai
multă variabilitate, mai puțină colinearitate între variabile, mai multe grade de
libertate, deci este mai eficient în comparație cu analizele independente teritoriale
sau cronologice (Baltagi, 2005).
Matricea de corelație a variabilelor modelului arată că atât cheltuielile
totale de cercetare-dezvoltare ale regiunilor (ca pondere în PIB regional), cât și
componentele acestora (cheltuielile guvernamentale, cele ale întreprinderilor și ale
unităților de învățământ superior) pe regiuni, în perioada 2001-2008, se corelează
puternic cu nivelul de dezvoltare al regiunilor, măsurat prin PIB/locuitor, populația
ocupată în servicii care folosesc intensiv cunoașterea, resursele umane pentru
știință și tehnologie, numărul de patente la un milion de locuitori și formarea brută
de capital fix. Alt factor aflat în legătură directă, dar mult mai slabă, cu cheltuielile
regiunilor pentru C&D a fost rata de ocupare, în timp ce, așa cum era de așteptat,
numărul populației ocupate în activități industriale de nivel tehnologic scăzut și
mediu-scăzut se corelează negativ cu toți indicatorii intensității activității regionale
de cercetare-dezvoltare. Neașteptată este însă corelația negativă dintre populația
ocupată în activități industriale de nivel tehnologic ridicat și mediu-ridicat negativ
cu indicatorii regionali ai C&D (excepție fac cheltuielile de C&D ale
întreprinderilor), dar și cu PIB/locuitor, rezultat constatat și pentru regiunile UE în
2006 (Heidenreich, 2008).
În opoziție cu rezultatele raportate de studii efectuate la nivelul UE (de
exemplu, Heidenreich, 2008), în România nu se constată complementaritatea dintre
tehnologiile avansate și joase: populația ocupată în activități industriale de nivel
tehnologic ridicat și mediu-ridicat în România nu se corelează cu numărul
populației ocupate în activități industriale de nivel tehnologic scăzut și mediu-
scăzut, nici cu populația ocupată în servicii care folosesc intensiv cunoașterea.
Datele empirice indică mai degrabă o tendință de specializare tehnologică a
regiunilor decât coexistența pe poziții de egalitate a sectoarelor cu intensitate
tehnologică diferită.
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
5. REZULTATE
În ipoteza prezenței heterogeneitǎţii în comportamentul investițional între
regiunile de dezvoltare din România, am apelat la technici econometrice de tip
panel pentru a evidenția factorii determinanți ai cheltuielilor totale (GERD),
cheltuielilor private (BERD) și cheltuielilor guvernamentale (GOVERD) pentru
cercetare-dezvoltare și inovare. Modelele specificate în relațiile (2) – (4), precum
și transformările lor conform (5) și (11) au fost estimate în EViews 7 și au condus
la rezultatele prezentate în tabelele 1-3.
Tabelul 1. Rezultatele estimării parametrilor modelului privind determinanții investițiilor totale de C&D și inovare (GERD)
Model 1: pooled
data (OLS)
Model 2: efecte fixe
(LSDV)
Model 3: efecte
aleatoare (GLS)
Variabila/
Statistica
Coefficient Std.
Error
Coefficient Std.
Error
Coefficient Std.
Error
PIB 1.81E-05*** 6.26E-06 1.24E-05** 6.44E-06 1.99E-05*** 3.93E-06
POHT 0.001781*** 0.000387 0.00140*** 0.000407 0.001769*** 0.000374
POLT -0.00107*** 0.000235 -0.00232*** 0.000319 -0.00106*** 0.000227
POSI 0.011553*** 0.003492 0.007267*** 0.002312 0.011712*** 0.003270
PATENTE -0.008749 0.008527 -0.013268 0.009101 -0.009901 0.008371
FBCF 1.56E-06 4.17E-06 5.04E-06 5.31E-06
OCUP -0.003840 0.004094 -0.00943*** 0.003159 -0.003791 0.004021
RUST 4.339875*** 0.986831 0.702328 1.070612 4.336020*** 0.970861
C -0.164753 0.278311 0.967712*** 0.126799 -0.171678 0.270615
Nr. observații 64 64 64
Effects (prob):
-cross-sect. F
-cross-sect.c2
9.247342 (0.000)
60.629105 (0.000)
Hausman test -
c2 Stat. (prob) 69.385567 (0.000)
R-squared 0.952668 0.977740 0.953491
F-statistic
(prob)
159.5026 (0.000)
185.4762 (0.000) 185.5109 (0.000)
*** p<1%; ** p<5%; p<10%
Sursa: calcule proprii
Rezultatele generale estimării parametrilor modelelor referitoare la
cheltuielile totale de C&D și inovare (tabelul 1) indică influența pozitivă a
specializării în activități industriale de nivel tehnologic ridicat și mediu-ridicat și în
servicii care folosesc intensiv cunoașterea și influența negativă a ponderii ridicate a
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
activităților industriale de nivel tehnologic scăzut. În sens mai larg, putem afirma
că specializarea economică regională este un factor de influență important pentru
activitatea de C&D și inovare, precum și pentru performanța economică a
regiunilor de dezvoltare din România. Cele trei variabile care reflectă tipologia
specializării regionale (POHT, POLT, POSI) sunt semnificative statistic în toate
modelele și coeficienții estimați au semnul așteptat. Nivelul de dezvoltare a
regiunilor (captat prin PIB pe locuitor) exercită o influență pozitivă semnificativă
asupra variabilei dependente, în timp ce numărul de patente la un milion de
locuitori și formarea brută de capital fix nu par să aibă o influență semnificativă.
Diferențele între cele 3 modele privind determinanții investițiilor totale de C&D și inovare apar în ceea ce privește indicatorii ocupării. Rata de ocupare a forței de
muncă pe regiuni este semnificativă doar pentru modelul cu efecte fixe, iar
coeficientul variabilei are un semn negativ care sugerează un efect de substituție:
activitatea de C&D și inovare contribuie la creșterea productivității, reducând
necesarul de forță de muncă (pentru același output) și, implicit, rata ocupării. În
ceea ce privește resursele de forță de muncă pentru C&D, coeficientul estimat are
semnul pozitiv așteptat în toate cele trei variante, deși variabila este
nesemnificativă pentru modelul cu efecte fixe.
Este necesar să testăm dacă modelul inițial (POLS) este mai puțin bun
decât modelul cu efecte fixe (FE). Rezultatele obţinute în Eviews, atât pentru
statistica F, cât pentru , indică respingerea ipotezei nule potrivit căreia efectele
individuale sunt zero. Acest rezultat corespunde așteptărilor privind existența unui
nivel ridicat de eterogenitate între regiunile României, așa cum a indicat și analiza
statistică preliminară. Pe lângă efectele individuale spațiale au fost testate și efectele temporale, care au fost respinse. Se pare că perioada analizată 2001-2008
nu a fost marcată de schimbări semnificative în politicile regionale privind
activitatea de C&D și inovare.
În continuare comparăm modelul cu efecte fixe (FE) și cel cu efecte
aleatoare (RE) folosind testul Hausman. Probabilitatea nulă indicată de test ne
determină să preferăm modelul cu efecte fixe, ceea ce susține ipoteza existenței
unor efecte individuale omise care influențează mecanismul investițional în C&D.
Acești factori care determină specificitatea regională în domeniul C&D și inovării pot fi atât cantitativi, cât și calitativi (potențialul de C&D regional,
existența unor parcuri tehnologice și clustere inovative, cultura antreprenorială,
capacitatea de a valorifica rezultatele cercetării în activitatea productivă, politicile
regionale etc). Posibilitatea de a pune în evidență existența acestor factori este un
avantaj esențial al tehnicilor de tip panel.
Dintre determinanții investițiilor private pentru C&D și inovare (tabelul 2),
cele trei variabile de interes, care exprimă specializarea tehnologică a regiunilor, au
influențe asemănătoare celor evidențiate anterior pentru cheltuielile totale de C&D
și inovare: influență pozitivă a specializării în activități industriale de nivel
tehnologic ridicat și mediu-ridicat și în servicii care folosesc intensiv cunoașterea
și influență negativă a ponderii ridicate a activităților industriale de nivel
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
tehnologic scăzut. Cheltuielile guvernamentale pentru C&D, precum și cele din
învățământul superior, sunt în general factori de influență nesemnificativi pentru
BERD, iar semnul negativ al coeficienților respectivi sugerează competiția dintre
fondurile publice și private. Patentele reprezintă o variabilă semnificativă în toate
cele trei modele, dar semnul negativ sugerează faptul că succesele științifice
patentabile nu atrag automat noi investiții în cercetare. Activitățile de C&D
prezintă un nivel mult mai ridicat de risc decât investițiile obișnuite și resursele
financiare suplimentare nu garantează performanțe proporționale.
Tabelul 2. Rezultatele estimării parametrilor modelului privind determinanții investițiilor private de C&D și inovare (BERD)
Model 1: pooled
data (OLS)
Model 2: efecte fixe
(LSDV)
Model 3: efecte
aleatoare (GLS)
Variabila/
Statistica
Coefficient Std.
Error
Coefficient Std.
Error
Coefficient Std.
Error
GOVERD -0.415055 0.270266 0.082809 0.212405 -0.357649*** 0.125704
HERD -0.270374* 0.157996 -0.035381 0.130394 -0.347689 0.094309
PIB 2.75E-06 8.44E-06 2.00E-06 8.19E-06 -4.50E-06* 2.82E-06
POHT 0.002567*** 0.000382 0.000617** 0.000303 0.002665*** 0.000169
POLT -0.00071*** 0.000259 -0.000593* 0.000390 -0.00036*** 8.35E-05
POSI 0.008322*** 0.003154 0.003489* 0.001882 0.005101*** 0.001182
PATENTE -0.019042* 0.010086 -0.01474** 0.007231 -0.018022*** 0.005262
FBCF -2.71E-06 6.80E-06 -1.22E-05** 5.85E-06
OCUP -0.004999* 0.002975 0.000459 0.002740
RUST 3.379718*** 0.731058 -0.470169 0.699738 2.784860*** 0.337652
C -0.057240 0.195347 0.254693 0.213077 -0.307128*** 0.030144
Nr. observații 64 64 64
Effects (prob):
-cross-sect. F
-cross-sect.c2
15.900599 (0.000)
86.342372 (0.000)
Hausman test -
c2 Stat. (prob) 112.587607 (0.000)
R-squared 0.847620 0.951713 0.847599
F-statistic
(prob)
36.04396 (0.000) 74.04123 (0.000) 51.05471 (0.000)
*** p<1%; ** p<5%; p<10%
Sursa: calcule proprii
Rezultatele estimării parametrilor modelului privind determinanții investițiilor publice de C&D și inovare (tabelul 3) arată că variabilele de interes
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
sunt nesemnificative statistic în toate cele trei variante; se pare că, spre deosebire
de fondurile private, fondurile publice de C&D și inovare nu sunt repartizate
teritorial în concordanță cu specializarea tehnologică. În schimb, alocarea
fondurilor publice de C&D ține cont de performanțele științifice regionale
exprimate prin numărul de patente depuse la 1 milion de locuitori.
PIB/locuitor și resursele umane disponibile pentru activitățile din domeniul
științei și tehnologiei au semnul așteptat dar nu sunt semnificative pentru modelul
cu efecte fixe, în timp ce rata ocupării, care își menține semnul negativ indicat de
modelele precedente (tabelele 1 și 2) este semnificativă doar pentru modelul FE.
De asemenea, formarea brută de capital fix este un factor de influență semnificativ.
Tabelul 3. Rezultatele estimării parametrilor modelului privind determinanții investițiilor publice de C&D și inovare (GOVERD)
Model 1: pooled
data (OLS)
Model 2: efecte fixe
(LSDV)
Model 3: efecte
aleatoare (GLS)
Variabila/
Statistica
Coefficient Std.
Error
Coefficient Std.
Error
Coefficient Std.
Error
BERD -0.108409** 0.044346 0.032949 0.118296
FBCF 2.38E-06 2.29E-06 1.16E-05*** 4.15E-06 1.71E-06 2.80E-06
HERD 0.060750 0.100899 -0.096464 0.087007 0.104044* 0.058855
PATENTE 0.013696* 0.007846 0.009511 0.007663 0.023924*** 0.003815
PIB 9.31E-06*** 1.92E-06 2.67E-06 2.06E-06 8.00E-06** 3.66E-06
POHT 3.05E-05 0.000137 -0.000155 0.000196 -0.000448*** 0.000104
POLT -0.000675*** 9.63E-05 -0.000534*** 0.000158 -0.000446*** 4.83E-05
POSI 0.005578*** 0.001936 0.002442* 0.001272 0.009097*** 0.000494
OCUP -0.002073 0.002602 -0.003026** 0.001362
RUST 1.804656*** 0.304474 0.201731 0.705595 1.505071*** 0.234626
C -0.020699 0.159542 0.266963** 0.135040 -0.017625 0.014848
Nr. observații 64 64 64
Effects (prob):
-cross-sect. F
-cross-sect.c2
6.930621 (0.000)
51.727431 (0.000)
Hausman test -
c2 Stat. (prob) 44.796019 (0.000)
R-squared 0.969602 0.985326 0.955591
F-statistic
(prob)
201.9537 (0.000) 249.8442 (0.000) 194.6621 (0.000)
*** p<1%; ** p<5%; p<10%
Sursa: calcule proprii
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
Factorii de influență estimați pentru modelele (3) și (4) relevă, așa cum era
de așteptat, diferențe între politica publică și cea privată. Strategia guvernamentală
privind C&D și modul de alocare a fondurilor în acest domeniu par să se bazeze pe
criterii diferite comparativ cu strategia firmelor private. Concluzia generală este că investițiile C&D în regiunile de dezvoltare din
România sunt influențate pozitiv de specializarea în activități industriale de nivel
tehnologic ridicat și mediu-ridicat, precum și în servicii care folosesc intensiv
cunoașterea, dar sunt afectate negativ de ponderea ridicată a activităților industriale
de nivel tehnologic scăzut. În sens mai larg, putem afirma că specializarea
economică regională este un factor de influență important pentru activitatea de
C&D și inovare, precum și pentru performanța economică a regiunilor de
dezvoltare din România. Un alt rezultat interesant este corelația negativă dintre
cheltuielile de cercetare-dezvoltare ale întreprinderilor și cele guvernamentale,
reflectând competiția dintre cele două sectoare de cercetare. În plus, intensitatea
activității de C&D în unitățile de învățământ superior este un factor cu influență
pozitivă asupra cheltuielilor guvernamentale de cercetare-dezvoltare, dar cu
influență negativă pentru investițiile de C&D ale întreprinderilor, ceea ce
sugerează că la nivel regional nu există un parteneriat eficient între învățământul
superior și mediul privat, ceea ce reduce potențialul de dezvoltare economică
locală. În final trebuie menționat faptul că dimensiunea relativ redusă a
eşantionului induce un anumit grad de incertitudine privind rezultatele obținute.
Valorificarea potenţialului tehnologic local cu impact la nivelul agenţilor
economici, specializarea adecvată şi performanţa sistemului local de cercetare,
dezvoltare şi inovare sunt factori esențiali pentru investițiile în C&D, cât și pentru
performanța economică a regiunilor de dezvoltare.
6. CONCLUZII
O componentă esențială a strategiilor de dezvoltare regională se referă la
sprijinirea inovării şi diversificării economiilor locale prin stimularea activităţilor
inovatoare. În acest context factorii de decizie ar avea de câștigat din cunoașterea
mai bună a elementelor care determină mărimea investițiilor de C&D ale
regiunilor, întrucât aceste investiții pot contribui semnificativ la creșterea
economică și la diminuarea disparităților.
În ipoteza prezenței heterogeneitǎţii între regiunile de dezvoltare din
România, în ceea ce privește strategiile lor investiționale de cercetare și dezvoltare,
este justificată evidențierea efectelor individuale prin intermediul tehnicilor de tip
panel evitându-se astfel riscul obţinerii unor estimații deplasate din cauza
endogeneitǎţii. Modelele care au fost estimate arată că intensitatea C&D în
regiunile de dezvoltare din România este influențată pozitiv de specializarea în
activități industriale de nivel tehnologic ridicat și mediu-ridicat și în servicii care
folosesc intensiv cunoașterea, dar este afectată negativ de ponderea ridicată a
Determinantii regionali ai investitiilor pentru C&D si inovare în România
_______________________________________________________________
activităților industriale de nivel tehnologic scăzut. Pe de altă parte, modul de
alocare a fondurilor publice în domeniul C&D pare să se bazeze pe criterii diferite
comparativ cu strategia firmelor private. Creşterea competitivităţii economiilor
regionale prin valorificarea potenţialului tehnologic local cu impact la nivelul
agenţilor economici, specializarea adecvată şi performanţa sistemului local de
cercetare, dezvoltare şi inovare se dovedesc factori decisivi pentru investițiile în
C&D și pentru performanța economică a regiunilor, explicând în mare măsură
decalajele regionale existente pe teritoriul României.
Testele efectuate indică modelul cu efecte fixe ca fiind cea mai bună
variantă dintre modelele estimate, ceea ce susține ipoteza existenței unor factori
cantitativi și calitativi care determină specificitatea regională în domeniul C&D și inovării și influențează mecanismul investițional.
O componentă importantă a programelor de dezvoltare regională post-criză
ar trebui să fie sprijinirea inovării şi diversificării economiilor locale pe calea
impulsionării investițiilor private în domeniul C&D, realizarea sinergiei între
institutele de C&D active la nivel regional şi nevoile comunităţilor locale de
afaceri, aplicarea inovării în activităţile curente ale întreprinderilor astfel încât
acestea să se doteze cu tehnologii performante şi să-şi îmbunătăţească procesul de
producţie, precum și stimularea activităţilor inovatoare şi a transferului tehnologic
de la unitățile de cercetare-dezvoltare către sectorul productiv.
BIBLIOGRAFIE
[1] Baltagi, B.H. (2005), Econometric Analysis of Panel Data, Third edition,
John Wiley & Sons Ltd;
[2] Becker, B., Pain, N. (2008), ”What Determines Industrial R&D Expenditure
in the UK?” The Manchester School, 76: 66–87;
[3] Bhattacharya, M., & Bloch, H. (2004), ”Determinants of innovation”, Small
Business Economics, vol. 22(2), pp. 155-162;
[4] Demirbag, M., Glaister, K. W. (2010), ”Factors Determining Offshore
Location Choice for R&D Projects: A Comparative Study of Developed and
Emerging Regions”. Journal of Management Studies, 47: 1534–1560;
[5] De Rosa, D. et al (2012), ”Functional Review of the Research, Development
& Innovation Sector”, în cadrul proiectului Functional Review of the Central
Public Administration in Romania – II;
[6] Fritsch M. (2000), ”Interregional Differences in R&D Activities—An
Empirical Investigation”, European Planning Studies, vol.8, no.4, 409-427;
[7] Fritsch M. (2003), ”Does R&D-Cooperation Behavior Differ between
Regions?”, Industry & Innovation, Vol. 10, no. 1;
[8] Furman, Jeffrey L, Porter, Michael E, Stern, Scott, (2002), ”The
determinants of national innovation capacity”, Research Policy 31, 899–933;
Zizi Goschin
_______________________________________________________________
[9] Hornych C. & M. Schwartz, (2009) ,”Industry concentration and regional
innovative performance: empirical evidence for Eastern Germany”, Post-
Communist Economies” 21:4, pp 513-530;
[10] Hu, M.C. and Mathews, J.A. (2005), ”National innovative capacity in
East Asia.", Research Policy 34(9): 1322-1349;
[11] Kumar, N. and A. Aggarwal (2005), “Liberalisation, outward
orientation and in-house R&D. Activity of Multinational and Local Firms: A
Quantitative Exploration”, Research Policy, 34, pp. 441- 460;
[12] Markusen, James R. (1986), "Explaining the Volume of Trade: An Eclectic
Approach."American Economic Review 76, 1002-1011;
[13] Romer, P. (1994) ,"New goods, old theory, and the welfare costs of trade
restrictions," Journal of Development Economics, Elsevier, vol. 43(1), pp 5-38;
[14] Sajjad L. (2011),”Regions: Europe - Unifying R&D”, Foreign Direct
Investment, no.1;
[15] Sandu, S., Păun, C. (2007), ”Repere ale convergenţei sistemului CD&I din
România cu cel din Uniunea Europeană”, Working Paper Serie, Nr. 9,
Institutul Naţional de Cercetări Economice;
[16] Sterlacchini, A. (2008), ”R&D, higher education and regional growth:
Uneven linkages among European regions”, Research Policy, Volume 37,
Issues 6–7, July 2008, pp. 1096-1107;
[17] Wang, E. (2010), ”Determinants of R&D investment: The Extreme-Bounds-
Analysis approach applied to 26 OECD countries”, Research Policy, 39,
2010/2, pp.103 – 116;
[18] Wooldridge, J.H., (2002), Econometric Analysis of Cross Section and Panel
Data, 2rd Edition, The MIT Press Cambridge, Massachusetts, London. [19] Programul Operaţional Regional 2007-2013.
[20] http://anaf.mfinante.ro
[21] http://europa.eu.int/comm/eurostat
[22] http://www.europe-innova.org/index.jsp
[23] http://www.insse.ro/cms/rw/pages/index.ro.do
[24] http://www.innovating-regions.org/