DEZVOLTAREA REGIONALĂ CATALIZATĂ DE CĂTRE …

Impactul serviciilor bazate pe cunoaștere asupra performanței economice sectoriale și regionale AE

Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 57

DEZVOLTAREA REGIONALĂ CATALIZATĂ DE CĂTRE INIȚIATIVELE ANTREPRENORIALE DIN DOMENIUL SERVICIILOR BAZATE PE CUNOAȘTERE – STUDIU DE CAZ LA NIVELUL ROMÂNIEI

Vasile Alecsandru Strat1∗, Adriana Ana Maria Davidescu2,

Raluca Mariana Grosu3 şi Ion-Daniel Zgură4

1) 2) 3)4) Academia de Studii Economice din București Vă rugăm să citaţi acest articol astfel: Strat, V.A., Davidescu, A.A.M., Grosu, R.M. and Zgură, I.D., 2016. Regional development fueled by entrepreneurial ventures providing KIBS – case study on Romania. Amfiteatru Economic, 18(41), pp. 57-74 Rezumat

Principalul obiectiv al acestei lucrări este să analizeze evoluția sectorului afacerilor din domeniul serviciilor bazate pe cunoaștere, din România, de-a lungul perioadei 2008-2014, din punct de vedere al distribuției teritoriale și să evalueze impactul acestora asupra întregii dezvoltări economice. Utilizând o serie de coeficienți Gini și alte instrumente cantitative, lucrarea aduce dovezi clare că, de-a lungul perioadei 2008 – 2014, activitatea din domeniu a cunoscut o concentrare, Bucureștiul și cele mai atractive 10 județe fiind responsabile pentru peste 88% din activitatea de la nivel național, în 2014. Un alt aspect important este acela că Bucureștiul, care este responsabil pentru aproape 66% din activitatea domeniului, în 2008, își diminuează constant importanța, de-a lungul perioadei de analiză.

Utilizând regresii pe date de tip panel, lucrarea obține rezultate clare care susțin ideea conform căreia principalele caracteristici ale domeniului (KIBS): număr de firme, cifră de afaceri, număr de angajați, pot fi utilizate, ca și variabile independente, în modele econometrice construite pentru a estima dimensiunea economiei județelor României. Cuvinte-cheie: servicii în afaceri bazate pe cunoaștere intensivă sau cunoștințe intens utilizate (KIBS), disparități regionale, regresie pe date panel, dezvoltare sustenabilă Clasificare JEL: L84, R11, R12, O18, P48

∗ Autor de contact, Vasile Alexandru Strat - [email protected]

mailto:@yahoo.com

AE Dezvoltarea regională catalizată de către inițiativele antreprenoriale din domeniul serviciilor bazate pe cunoaștere – studiu de caz la nivelul României

Amfiteatru Economic 58

Introducere

În realitatea contemporană, în care activitățile din industria prelucrătoare își pierd din atractivitate la nivelul economiilor dezvoltate (din cauza costurilor reduse cu forța de muncă, din cadrul economiilor asiatice), economia europeană se îndreaptă către sectoare unde nivelul de cunoaștere și cel de educație sunt semnificativ mai ridicate și unde raportul dintre valoare adăugată pe unitate de resurse investite este semnificativ superior. În acest context, dezvoltarea domeniului serviciilor bazate pe cunoaștere (KIBS) - activitățile din codul CAEN românesc 62, 63, 69, 71-74, se găsesc sub alte denumiri și în codurile celorlalte țări europene - la nivelul economiilor europene trebuie privită ca una dintre cele mai bune soluții. Un alt aspect care contribuie decisiv la atractivitatea sectorului KIBS este reprezentat de nivelul redus de resurse naturale necesare, care îl apropie de coordonatele promovate de către conceptul de dezvoltare durabilă, inclus în Strategia 2020.

Economia României urmează direcția generală devenind mai orientată către domeniul KIBS, cu un accent clar către sectorul IT. Astfel, devine evident faptul că, realizarea unei dezvoltări echilibrate a domeniului KIBS, la nivel național, trebuie privită de către decidenții de nivel politic și administrativ ca fiind un foarte puternic instrument care să ducă la creșterea convergenței către nivelul UE.

Lucrarea este structurată în trei mari secțiuni, însoțite de către introducere, concluzii, unde sunt discutate implicațiile economice ale principalelor rezultate și de către anexe, unde sunt listate principalele etape ale modelării econometrice. O recenzie cuprinzătoare a literaturii din domeniu și o analiză a cadrului teoretic este realizată în prima secțiune. A doua secțiune prezintă clar principalul obiectiv al cercetării, metodologia propusă și se încheie cu prezentarea datelor și a surselor acestora. Cea de-a treia secțiune prezintă rezultatele empirice ale analizei și de asemenea, discută o serie de implicații economice ale respectivelor rezultate. 1. Cadrul teoretic

Începând încă din anul 2000, Consiliul European atrage atenția asupra modulelor de afaceri și a spiritului antreprenorial unde a identificat cinci competențe necesare pentru o economie bazată pe cunoaștere: informații și tehnologie de comunicații; cultura tehnologică; antreprenoriat; abilități sociale (European Commission, 2013).

Literatura de specialitate nu oferă o definiție unanim acceptată de specialiștii în domeniu, referitoare la întreprinderile antreprenoriale care furnizează KIBS; cu toate acestea se pot identifica o serie de elemente care fac referire la inovație, sustenabilitate, entități creative ce pot îmbrăca forma unor organizații noi, sau a unora deja existente (profit sau non-profit) (Rubalcaba și Kox, 2007; Shaw şi Carter, 2007).

Susținerea puternică a antreprenorialului propagă un nivel ridicat al generării de afaceri. În plus, analizând performanțele țărilor unde fenomenul antreprenorial este deosebit de dezvoltat - existând un cadru de finanțare, fiscal şi educativ destinat, sau chiar special conceput şi dezvoltat pentru susținerea întreprinzătorilor - reiese faptul că în cadrul acestora se creează cele mai multe companii în care se identifică componenta KIBS.

Diferiți autori au evidențiat faptul că antreprenorialul și inovarea asigură dezvoltarea şi prosperitatea unei regiuni, evidenţiindu-se totodată și o legătură între inovare și KIBS (Phillipson et al., 2004; Knudson et al., 2004).


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 59

Un aspect deosebit de important evidențiat într-una din încercările reprezentative de definire şi delimitare conceptuală a activităţii specifice furnizorilor de servicii bazate pe cunoaştere (Miles et al. 1995) evidențiază dependența de cunoștințe profesionale în manifestarea fenomenului antreprenorial.

KIBS au o contribuție semnificativă la productivitatea companiei pe anumite sectoare (Oulton, 2001; Baker, 2007).

În primul rând, acestea operează ca o practică inovatoare care va difuza mai târziu, cel puțin într-o anumită măsură, în alte ramuri ale economie, o creștere semnificativă. În al doilea rând, sprijină inovarea în alte sectoare ale economie. În al treilea rând, joacă un rol intermediar cheie, acționând ca o punte de idei inovatoare și de dezvoltare în diferite părți ale economiei (Bessant și Rush, 1995; Hargadon și Sutton, 1997; Hargadon, 1998; Howells, 2006) și ajută să pună în practică idei științifice și cunoștințe relevante ce pot fi exploatate de firme (Tether și Tajar, 2008). 2. Aspecte de ordin metodologic

De-a lungul acestei secțiuni sunt descrise trei aspecte importante, după cum menționează și titlul secțiunii. Prima sub secțiune prezintă o descriere detaliată a principalului obiectiv al cercetării. A doua parte a acestei secțiuni este dedicată descrierii metodologiei utilizate de-a lungul acestei cercetări. Mai exact, în cadrul acestei sub secțiuni va fi descrisă metodologia prin punctarea tuturor instrumentelor cantitative utilizate. În final, în cadrul ultimei părți, vor fi prezentate datele utilizate și sursa acestora astfel încât orice cercetător să poată realiza studii viitoare care să aibă această lucrare ca și punct de plecare.

Principalul obiectiv al acestei lucrări este acela de a analiza evoluția sectorului afacerilor din domeniul serviciilor bazate pe cunoaștere, din România, de-a lungul perioadei 2008 – 2014, din punct de vedere al distribuției teritoriale și de a evalua impactul acestora asupra întregii dezvoltări economice. Mai exact, lucrarea de față oferă o analiză cuprinzătoare a domeniului, la nivel județean, subliniind patru dimensiuni ale fenomenului: număr de companii ce activează în domeniu, număr de angajați în domeniu, cifra de afaceri a companiilor din domeniu și companii nou înființate în domeniu. Evoluția acestor patru dimensiuni va fi analizată atât longitudinal cât și în profil teritorial și va fi prezentată în contextul general al economiei românești, urmând ca, principalele implicații economice și sociale ale rezultatelor obținute să fie tratate pe larg în secțiunile următoare.

Analiza prezentată în această lucrare este derulată la nivel județean. Evoluția celor patru variabile (prezentate în secțiunea precedentă) referitoare la domeniul firmelor cu activitate orientată spre domenii în care este nevoie de un nivel ridicat de cunoaștere, de-a lungul perioadei 2008-2014, este analizată atât în baza unor valori absolute cât și a unora relative, referitoare la structura spațială a domeniului. Această abordare permite o analiză a disparităților (Strat, 2014) înregistrate în acest domeniu la nivelul județelor României. Abordarea este definitivată prin utilizarea unei serii de coeficienți Gini care permite analiza dinamicii acestor disparități. În final, relația dintre acest domeniu și întreaga economie a unui județ (măsurată prin intermediul PIB-ului județean) este evaluată pe baza unor modele de regresie pe date de tip panel.

ititititit urbanjucappopKIBSfirmenrPIB εββββ +⋅+⋅+⋅+= 3210 det____ (1)



ititititit urbanjucappopKIBSCAPIB εββββ +⋅+⋅+⋅+= 3210 det___ (2)

ititititit urbanjucappopKIBSangnrPIB εββββ +⋅+⋅+⋅+= 3210 det____ (3) unde i = 1, 2, …, N reprezintă județele României, t = 1, 2, …, T reprezintă timpul (perioada 2008-2012), βi sunt parametrii modelului; PIB-ul real al județului este determinat prin raportare la deflatorul PIB cu baza 2010=100, exprimat in mil.lei; nr_firme reprezintă numărul de firme KIBS, CA reprezintă cifra reala de afaceri a companiilor KIBS obținută prin deflatare și este exprimata in mil.lei, nr_ang reprezintă numărul mediu de angajați ai companiilor KIBS; pop_cap_judetul reprezintă populația capitalei de județ exprimată în persoane; urban reprezintă gradul de urbanizare al județului determinat ca pondere a populației urbane în populația totală. Cele trei variabile numărul firmelor, cifra de afaceri și numărul mediu de angajați din domeniul KIBS sunt utilizate ca și variabile indicator pentru a evalua importanța domeniului KIBS la nivelul economiei. Chiar dacă România este membru al Uniunii Europene încă de la 1 ianuarie 2007, ea nu are o organizare administrativă regională funcțională. Începând cu 1998 România este împărțită în 8 regiuni de dezvoltare care nu fac parte din organizarea administrativă oficială nici în prezent (unități de nivel NUTS 2). La nivel NUTS 3 România este organizată în 41 de județe și un oraș capitală, care este la rândul său organizat în șase sectoare (care au personalitate de UAT). Totuși, deși nu este încă total aliniat la standardul european, este de notat faptul că sistemul administrativ românesc a progresat spre o administrație descentralizată, în ultimii 25 de ani - de-a lungul perioadei anterioare anului 1990, asemeni celorlalte state comuniste, România a avut un sistem administrativ centralizat. (figura nr. 1)

Figura nr. 1: Organizarea administrativ-teritorială a României

Analiza prezentată în cadrul acestei lucrări este realizată pe serii de date aferente perioadei 2008-2014. Sursele de date utilizate sunt baza de date Tempo, disponibilă pe


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 61

pagina web a Institutului Național de Statistică, baza de date Eurostat și baza de date a Oficiului Național al Registrului Comerțului. Toate datele utilizate în cadrul acestei lucrări sunt agregate la nivel județean. Datele referitoare la: numărul de companii din domeniul KIBS, numărul de angajați din domeniul KIBS, cifra totală de afaceri a companiilor din domeniul KIBS și la numărul total de companii nou înfiinațate în domeniul KIBS au fost obținute de la Oficiul Național al Registrului Comerțului, acestea fiind disponibile la cerere. Din aceeași sursă au fost obținute și următoarele serii de date: numărul total de companii din economiei, numărul total de angajați din economie, cifra de afaceri a companiilor din economie și numărul total de companii nou înființate în economie, la nivelul tuturor județelor. Toate aceste date se referă la companiile care își îndeplinesc obligațiile referitoare la depunerea declaraților către M.F.P. Datele referitoare la: PIB-ul județean, numărul de locuitori din județ și numărul de locuitori din orașul capitală de județ au fost descărcați din baza de date Tempo. De asemenea, utilizând informații din aceeași sursă, gradul de urbanizare a fost calculat de către autori, pentru fiecare județ, de-a lungul întregii perioade de analiză. 3. Rezultate și discuții

Evoluția sectorului companiilor care oferă servicii cu un ridicat nivel de specializare, la nivelul județelor României cât și la nivelul întregii economii românești poate fi privită ca un indicator destul de precis al nivelului de dezvoltare economică, dat fiind faptul că în acest domeniu este nevoie de angajați cu un nivel înalt de educație și specializare.

În momentul abordării domeniului KIBS, la nivelul României este foarte important să fie prezentate principalele coordonate ale acestuia, la nivel național, pentru întreaga perioadă. În anul 2008 activau 55332 de companii în domeniu și după o evoluție oscilantă, în 2014 numărul total ajunge la 56784. De-a lungul aceleiași perioade cifra de afaceri totală a domeniului a crescut de la 25771 milioane lei la 34310 milioane lei, iar numărul de angajați a scăzut de la 208163 la 197225. (figura nr. 2)

Figura nr. 2: Evoluția cifrei de afaceri/angajat în domeniul KIBS – în valori nominale



De asemenea, important de precizat este faptul că productivitatea/angajat din domeniul KIBS a crescut de-a lungul perioadei 2008–2014. Același trend, cu o creștere de peste 40%, îl prezintă și productivitatea per angajat de la nivel național.

Important de menționat este și faptul că majoritatea dintre aceste județe au cunoscut o sporire a numărului de angajați din domeniul KIBS, raportat la totalul angajaților din județ. Acest trend este vizibil și atunci când este privit procentul reprezentat de către angajații din domeniu (în numărul total de angajați din economie), ai primelor cele mai importante zece (cele 11 unități prezentate anterior, excluzând Bucureștiul) județe. (tabel nr. 1) Tabel nr. 1: Numărul de angajați din domeniul KIBS raportat la 100 de angajați din

economie, pentru (unsprezece) cele mai importante UAT de nivel județean din domeniu

2008 2011 2014 Cluj 6,60 Cluj 8,52 Cluj 11,56 Ilfov 6,30 București 7,67 București 8,56 Vâlcea 6,18 Ilfov 6,12 Iași 7,42 București 5,67 Iași 5,05 Ilfov 6,59 Brașov 5,24 Brașov 4,78 Dolj 6,25 Timiș 5,23 Timiș 4,74 Timiș 5,08 Prahova 5,13 Prahova 4,28 Brașov 4,92 Iași 4,81 Dolj 3,30 Prahova 4,81 Călărași 3,59 Constanța 3,17 Galați 4,27 Constanța 3,59 Galați 3,07 Călărași 3,65 Dolj 3,50 Călărași 3,04 Mureș 3,39

De-a lungul aceleiași perioade procentul de angajați din domeniul KIBS al celor

mai puțin importante 10 județe a scăzut până la o valoare de 2,32% (după ce înregistrase o valoare de 2,7% în 2008). Este astfel evident faptul că activitatea din domeniul KIBS cunoaște o concentrare la nivelul economiei României. Acest trend este unul constant pozitiv începând din 2010 (anul în care efectele crizei economice globale s-au resimțit cel mai puternic în România). Clujul, Bucureștiul, Iașiul, Brașovul și Prahova devin poli de creștere în acest domeniu și după cum a fost menționat anterior, importanța lor crește de la an la an. (figura nr. 3)


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 63

Figura nr. 3: Evoluția numărului de angajați KIBS (din numărul total)

reprezentat de numărul de angajați din cele mai importante 10 județe (fără București) – în valori procentuale

În momentul discutării cifrei de afaceri a companiilor KIBS (pentru primele 10

județe), fenomenul menționat anterior devine mai clar și trendul ascendent este mai accentuat. În același timp și descreșterea înregistrată de importanța celor mai slabe 10 județe este evidentă. Mai exact, cele mai slabe 10 județe sunt responsabile pentru doar 1,22% (cifra de afaceri a companiilor din domeniul KIBS) din cifra de afaceri de la nivel național, în 2014. Concomitent, importanța Bucureștiului scade la 58,51%, după ce în 2008 cifra de afaceri a companiilor din domeniul KIBS, din București, reprezenta 66,43%. Astfel, este evident faptul că se poate discuta despre un efect de tipul rege și vicerege în analiza acestui domeniu. Mai mult, de-a lungul perioadei supuse analizei, trebuie menționat că, importanța regelui descrește, în timp ce importanța viceregilor crește. (figura nr. 4)

Figura nr. 4: Valoarea cifrei de afaceri a companiilor din primele 10 județe,

din totalul companiilor din domeniul KIBS (fără București) – în valori procentuale

Evoluția cifrei de afaceri/companie, în domeniul KIBS aduce noi dovezi ale faptului că, productivitatea domeniului înregistrează un trend ascendent, importanța



acestuia crescând la nivelul economiei naționale. De-a lungul perioadei 2008–2014 cifra de afaceri medie per companie, în domeniul KIBS, a înregistrat o creștere de 29.73% în timp ce la nivelul întregii economii naționale evoluția este de doar 22.53%. (figura nr. 5)

Figura nr. 5: Evoluția cifrei de afaceri medii/companie

din domeniul KIBS – în valori reale

Un alt fapt notabil este acela că numărul mediu de angajați per companie din domeniul KIBS s-a redus cu 8% de-a lungul perioadei analizate, în timp ce la nivelul întregii economii (nivel național) a crescut cu 4%. Având în vedere această reducere a numărului mediu de angajați, împreună cu creșterea cifrei medii de afaceri/companie este evident că domeniul și-a sporit productivitatea într-un ritm superior față de întreaga economie. (figura nr. 6)

Figura nr. 6: Evoluția numărului mediu de angajați/companie

(și companie din domeniul KIBS), la nivel național – în valori nominale Concentrarea acestui domeniu și creșterea disparităților inter-județene este foarte clară, de-a lungul perioadei supuse analizei, în momentul analizei seriilor de coeficienți Gini, care prezintă un trend ascendent. (figura nr. 7)


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 65

Figura nr. 7: Evoluția coeficienților de concentrare Gini

(privind numărul de firme din domeniul), la nivel național, cu excepția Bucureștiului

Cu scopul validării obiectivului principal al studiului, au fost utilizate în cadrul analizei trei modele de regresie bazate pe date de tip panel.

În cadrul modelelor econometrice ipoteza unor efecte individuale și/sau de timp aleatoare este respinsă (testul Haussman, anexa 1). Procesul analizat prezintă efecte fixe individuale pentru toate modelele. De asemenea, testul de redundanță (Redundant Fixed Effects Tests) respinge ipoteza nulă (efectele fixe sunt redundante), atât pentru efectele individuale și efectele specifice în timp, cât și pentru combinația efecte fixe individuale combinate cu efecte specifice în timp (anexa 2) in toate cele trei modele.

Rezultatele empirice ale modelelor de regresie multiplă - evidenţiate în cadrul tabelului nr. 2 - susțin ipoteza potrivit căreia sectorul afacerilor din domeniul serviciilor bazate pe cunoaștere, din România, de-a lungul perioadei 2008 – 2014, manifestă un impact pozitiv și semnificativ asupra întregii dezvoltări economice din punct de vedere al distribuției teritoriale.

Astfel, analiza de regresie ne oferă o dovadă clară, în plus față de de analiză evoluției indicatorilor KIBS, a faptului că principalele caracteristici ale domeniului (KIBS): număr de firme, cifră de afaceri, număr de angajați reprezintă motoare de creștere în economia județelor României, deoarece coeficienții acestor variabile sunt pozitivi și în plus semnifivativi statistic la diferite praguri de semnificație.

Toate modelele estimate sunt valide: Prob (F-stat.) este sub 0.05, R2 ajustat = 0.99 și statistica Durbin-Watson = 1.81. Estimatorii sunt semnificativi din punct de vedere statistic la diversele praguri de semnificație (vizibil în tabel) și este deci evident că toate cele trei variabile KIBS pot fi incluse în modele de estimare a dimensiunii economiei la nivel județean toate fiind pozitiv corelate cu variabila endogenă din modele.

Impactul variabilelor control, grad de urbanizare al judetului și populația capitalei de județ este unul pozitiv, coeficienții în cadrul modelelor fiind pozitivi și semnificativi din punct de vedere statistic, importanța acestora în estimarea dimensiunii economiei unui județ fiind astfel evidentă.



Tabel nr. 2: Rezultatele estimării celor trei modele Dependent Variable: PIB_REAL Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 09/24/15 Time: 15:07 Sample: 2008 2012 Periods included: 5 Cross-sections included: 41 Total panel (balanced) observations: 205

Variable Model I Model II Model III C -42333.48* -45188.85* -43932.44*

NR_FIRME 2.350350*** CA 2.903080*

Nr_angajati 0.017164*** POP_CAPITALA_DE_JUDET 0.184366* 0.158465* 0.168587*

GRAD_URBANIZARE 445.7640* 604.3404* 563.7518*

R-squared 0.992773 0.993240 0.992474

Adjusted R-squared 0.990843 0.991435 0.990464 S.E. of regression 607.5179 598.2511 609.9978 F-statistic 514.3427 550.1389 493.7529 Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000 Durbin-Watson stat 1.814047 1.8111 1.816437

Nota: * reprezintă semnificația statistică la 1%, ** la 5% si *** la 10%.

Particularități județene (efecte individuale), date de specificul fiecărui județ sunt surprinse de coeficienții iα̂ (anexa 3 – Fixed Effects Coefficients). Diferențele în valorile

iα̂ pot avea ca și cauze diferite caracteristici ale județului, printre care și creșterea numărului de firme KIBS, a numărului de angajați sau a cifrei de afaceri pentru companiile KIBS. Pentru a testa ipoteza conform căreia efectele fixe specifice județelor pot fi explicate prin evoluția variabilelor KIBS, se va evalua efectul acestor variabile KIBS asupra coeficienților iα̂ pe baza următoarelor modele:

iα̂ = a0 + a1*nr_firme_KIBSi + ei (4)

iα̂ = a0 + a1*CA_KIBSi + ei (5)

iα̂ = a0 + a1*nr_angajati_KIBSi + ei (6) În cadrul primului model, numărul de firme KIBS explică 44% din variația lui iα̂ , în timp ce în al doilea model, cifra de afaceri explică cel mult 10% din variația efectelor


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 67

fixe, iar în al treilea model numărul de angajați explică aproximativ 28% din variația efectelor fixe. (tabel nr. 3)

Tabel nr. 3: Rezultatele estimării modelelor construite pentru efectele fixe

Variable Model I Model II Model III C 13053.35* 3150.068* 6749.626* NR_FIRME -14.33474* CA -9.77E-06* NR_ANGAJATI -2.767734* R-squared 0.439335 0.098807 0.278857 Adjusted R-squared 0.424959 0.075700 0.260366 S.E. of regression 13206.02 14962.60 13384.71 Sum squared resid 6.80E+09 8.73E+09 6.99E+09 Log likelihood -446.1768 -451.2969 -446.7279 F-statistic 30.56020 4.275978 15.08081 Prob(F-statistic) 0.000002 0.045334 0.000387 Prob(Wald F-statistic) 0.000000 0.045334 0.002093 Durbin-Watson stat 2.204530 2.145 10.86 White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

În a doua etapă, au fost analizate reziduurile din acest model (partea din variaţia coeficienţilor care nu este explicată de modelul anterior). Aceste reziduuri ar putea fi explicate de performanţe superioare mediei naționale obţinute în județele respective în ceea ce priveşte domeniul serviciilor bazate pe cunoaștere şi de influenţa altor factori cu specific naţional (reziduali în model). În cazul primului model, ce tratează influența numărului de firme KIBS, analiza reziduurilor modelelor sugerează performanţe inferioare mediei naționale pentru județe precum Botoșani, Sălaj, Harghita, Dâmbovița și Teleorman și superioare mediei naționale pentru județe cum sunt: Brăila, Galați, Dolj și Constanța. (figura nr. 8)

Figura nr. 8: Distribuția reziduurilor modelului I cu rol de investigare

a disparităților județene



Pentru cel de-al doilea model, care surprinde influența cifrei de afaceri, se constată performanțe inferioare mediei naționale pentru județe precum: Sălaj, Harghita, Dâmbovița Teleorman și Giurgiu și superioare mediei naționale pentru județe ca: Brăila, Cluj, Galați, Dolj, Constanța, Brașov și Iași. (figura nr. 9)

Figura nr. 9: Distribuția reziduurilor modelului II

cu rol de investigare a disparităților județene În cazul celui de-al treilea model, ce tratează influența numărului de angajați, se constată performanțe inferioare mediei naționale pentru județe precum: Tulcea, Gorj, Harghita, Dâmbovița Teleorman și Giurgiu și superioare mediei naționale pentru județe precum: Brăila, Galați, Dolj, Constanța și Iași . (figura nr. 10)

Figura nr. 10: Distribuția reziduurilor modelului III cu rol de investigare a

disparităților județene În concluzie, județele ce înregistrează performanțe inferioare mediei naționale ca urmare a influenței sectorului KIBS sunt județe precum: Sălaj, Tulcea, Harghita, Dâmbovița Teleorman și Giurgiu (județele cu valori pozitive pentru Fixed Effects), în timp ce performanțe superioare nivelului mediu înregistrează județe precum: Cluj, Brăila, Galați, Dolj, Constanța și Iași (județele cu valori negative pentru Fixed Effects).


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 69

Concluzii

Această lucrare poate fi încadrată cu ușurință în cadrul literaturii de specialitate care analizează evoluția disparităților de la nivel regional. În cadrul acestei lucrări accentul este pus pe evoluția sectorului firmelor ce oferă servicii bazate pe cunoaștere (companii care activează în domeniul KIBS) și implicit pe importanța acestui domeniu în ansamblul economiei, analiza fiind realizată la nivel județean.

Înainte de a trece la enumerarea principalelor rezultate obținute în cadrul cercetării și a principalelor lor implicații socioeconomice este important să fie reamintită principala limitare a abordării propuse în această lucrare. Aceasta se referă la calitatea datelor și mai exact la gradul de cuprindere a variabilelor domeniului KIBS, acestea bazându-se pe raportările oficiale către M.F.P. (din păcate nu toate firmele se conformează).

De-a lungul perioadei analizate, domeniul KIBS, la nivel național, prezintă un trend ascendent din punct de vedere al numărului de firme, în timp ce numărul de firme la nivelul întregii economii a cunoscut o scădere, acest lucru putând fi interpretat ca o reorientare de nivel structural a economiei către un domeniu cu nivel ridicat de cunoaștere (ponderea firmelor KIBS crește cu peste 1% raportat la numărul total al firmelor). În ceea ce privește numărul de angajați, domeniul a pierdut aproape 6% dintre angajați, de-a lungul perioadei de analiză, totuși numărul acestora reprezintă un procent mai mare cu 0.7% în numărul de angajați de la nivel național, la finalul perioadei. Și în cazul cifrei de afaceri medii/ firmă, evoluția din domeniul KIBS înregistrează o creștere procentuală cu peste 10% mai mare decât creșterea înregistrată de către cifra de afacerii medie/firmă, la nivelul întregii economii. Toate aceste aspecte evidențiază faptul că reorientarea structurală a economiei către domeniul KIBS poate fi explicată de către caracteristicile calitative superioare ale acestui domeniu (creștere mai accentuată a productivității).

Un alt trend important înregistrat de acest domeniu (cu pronunțat caracter antreprenorial) este acela de concentrare a activității, adică de dezvoltare a unor poli de creștere. De-a lungul perioadei analizate acești poli de creștere, printre care, de o importanță majoră sunt: Bucureștiul, Clujul, Timișul, Iașul și Brașovul devin din ce mai atractivi pentru acest tip de activitate. Rezultatele estimării modelelor econometrice, prin coeficienții pozitivi și semnificativi din punct de vedere statistic, confirmă ipoteza, identificată la nivelul literaturii de specialitate, conform căreia, antreprenorialul și inovarea (activitățile KIBS) pot fi considerate chei ale succesului. În același timp importanța celor mai puțin atractive 10 județe scade de la 1.61%, cât reprezenta cifra de afaceri a companiilor din domeniul KIBS în cifra de afaceri KIBS de la nivel național, în 2008, la puțin peste 1,22% în 2014. Important de menționat este și faptul că, în acest domeniu putem discuta de un efect al regelui și viceregilor, Bucureștiul fiind responsabil, în 2008, de 65,21% din cifra de afaceri KIBS de la nivel național și de aproximativ 58,51% în 2014. Astfel, devine evident că, pentru implementarea unei politici clare de dezvoltare sustenabilă este nevoie de promovarea unor măsuri care să ducă la diminuarea concentrării activității KIBS din polii mai sus amintiți (Bucureștiul și primele 10 județe sunt responsabile în 2014 de 88,77% din activitatea KIBS de la nivel național). Existența unor importante disparități la nivel național este confirmată și de modelele estimate în cadrul acestei lucrări. În baza valorilor efectelor fixe pot fi identificate județe performante, precum Cluj, Brăila, Galați, Dolj, Constanța și Iași și județe cu performanțe slabe, precum: Sălaj, Tulcea, Harghita, Dâmbovița Teleorman și Giurgiu.

Concluzionând, activitatea desfășurată de către companiile din domeniul KIBS trebuie privită ca fiind concentrată pe servicii suport pentru alte activități productive și



implicit ea trebuie interpretată mai degrabă ca un indicator al dezvoltării unei regiuni (modelele econometrice indică clar faptul că variabilele KIBS propuse pot fi utilizate ca și indicatori ai nivelului activității economice dintr-o unitate teritorială) și nu ca un catalizator clar al activității economice din respectiva regiune. Astfel, devine evident faptul că activitatea economică din România a cunoscut o concentrare (aspect clar relevat de seria de coeficienți Gini), de-a lungul perioadei 2008-2014 care, pe lângă efectele imediate de optimizare a fluxurilor economice poate avea un efect negativ pe termen lung, ducând la diminuarea robusteții economiei în fața unor șocuri externe. Este clar că moștenirea lăsată de către criza globală este reprezentată de două Românii: România “efervescentă” a polilor de creștere care continuă pe calea convergenței către nivelul economic al U.E. și România polilor de “liniște” care pare că a deraiat de la calea convergenței.

Direcțiile viitoare de cercetare ar trebui să includă alte domenii cheie ale economiei naționale pentru a permite construirea unui tablou complet care să poată fi utilizat ca și bază în procesul decizional de către factorii responsabili cu construirea politicilor macroeconomice. Bibliografie Baker, P., 2007. The impact of business services use on client industries: evidence from input–

output data. In: L. Rubalcaba and H. Kox, eds. 2007. Business Services in European Economic Growth. Basingstoke and New York: Palgrave Macmillan, pp. 97–115.

Bessant, J. and Rush, H., 1995. Building bridges for innovation: the role of consultants in technology transfer. Research Policy, 24 (1), pp. 97–114.

Knudson, W., Wysocki, A., Champagne, J. and Peterson, H.P., 2004. Entrepreneurship and innovation in the agri-food system. American Journal of Agricultural Economics, 86 (5), pp. 1330–1336.

Hargadon, A.B., 1998. Firms as knowledge brokers: Lessons in pursuing continuous innovation. California Management Review, 40(3), p. 209.

Hargadon, A. and Sutton, R.I., 1997. Technology Brokering and Innovation in a Product Development Firm. Administrative Science Quarterly, 42(4), pp. 716-749.

Howells, J., 2006. Intermediation and the role of intermediaries in innovation. Research Policy, 35(5), 715–728.

Oulton, N., 2001. Must the growth rate decline? Baumol’s unbalanced growth revisited. Oxford Economic Papers, 53(4), pp. 605–627.

Miles, I., Kastrinos, N., Bilderbeek, R., den Hertog, P., Flanagan, K., Huntink, W. and Bouman, M., 1995. Knowledge-intensive business services-Users, carriers and sources of innovation. Brussels, Belgium: European Commission.

Phillipson, J., Gorton, M., Raley, M. and Moxey, A., 2004. Treating farms as firms? The evolution of farm business support from productionist to entrepreneurial models. Environment and Planning C: Government and Policy, 22(1), pp. 31–54.

Rubalcaba, L. and Kox, H. eds., 2007. Business Services in European Economic Growth. Basingstoke and New York: Palgrave Macmillan.

Shaw, E. and Carter, S., 2007. Social entrepreneurship: Theoretical antecedents and empirical analysis of entrepreneurial processes and outcomes. Journal of Small Business and Enterprise Development, 14(3), pp. 418-434.


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 71

Strat, V. A., 2014. What happened with the attractiveness of the Romanian Counties for FDI during the period 2001 – 2012? Journal of Applied Quantitative Methods, 9(4), pp. 22-39.

Tether, B.S. and Tajar, A., 2008. Beyond industry–university links: sourcing of specialist knowledge for innovation from consultants, private research organisations and the public science base. Research Policy, 37(6–7), pp. 1079–1095.

Anexa 1. Testul Haussman pentru efecte individuale şi în timp aleatoare

Model I: Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Model I(nr_firme) Test cross-section and period random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 17.899628 3 0.0005

Period random 0.000000 3 1.0000 Cross-section and period random 10.401619 3 0.0154

* Period test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. NR_FIRME 1.615744 4.256779 0.644443 0.0010

POP_CAPITALA_DE_JUDET 0.123502 0.018890 0.002845 0.0499 GRAD_URBANIZARE 384.711201 12.451219 59795.554033 0.1279

Model II: Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Modelul II(CA) Test cross-section and period random effects




* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.

* Period test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. ** WARNING: estimated period random effects variance is zero.



Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

REAL_CA 1.335049 2.839006 -0.005984 NA


Model III: Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Model III Test cross-section and period random effects




* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.

* Period test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. NR_MEDIU_ANG_ 0.014954 0.023677 -0.000041 NA


Anexa 2: Testul de redundanţă pentru efectele individuale şi în timp Redundant Fixed Effects Tests Equation: Model II Test cross-section and period fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 66.865832 (40,157) 0.0000

Cross-section Chi-square 592.934446 40 0.0000 Period F 6.911486 (4,157) 0.0000 Period Chi-square 33.249848 4 0.0000 Cross-Section/Period F 62.286646 (44,157) 0.0000 Cross-Section/Period Chi-square 597.656295 44 0.0000


Vol. 18 • Nr. 41 • Februarie 2016 73

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Modelul II Test cross-section and period fixed effects



Redundant Fixed Effects Tests Equation: Model III Test cross-section and period fixed effects



Anexa3. Efectele fixe ale modelelor empirice

Fixed Effects (Cross) iα̂ Model I Model II Model III

Bihor -13077.3 -9807.22 -10251.6 Bistrita-Nasaud 13641.29 13596.9 13114.92 Cluj -32689.7 -27783.4 -25606.9 Maramures -5898.61 -7108.95 -7090.81 Satu Mare 2172.019 1506.941 1226.565 Salaj 14091.09 12735.06 12581.37 Alba 9962.178 6571.571 7253.951 Brasov -32964.6 -30520.9 -29957.4 Covasna 10425.45 7573.423 7878.632 Harghita 19027.4 17094.47 17476.33 Mures -1355.06 -861.33 -767.926 Sibiu -10328.7 -11838.4 -11132.3 Bacau -5243.8 -3111.71 -4107.21



Botosani 4804.793 4599.904 3918.955 Iasi -29169 -22415.4 -23576.3 Neamt 8418.065 9400.413 8821.235 Suceava 9530.577 9884.19 9451.666 Vaslui 14070.02 12677.7 12512.57 Braila -22319.3 -23408.5 -24023.5 Buzau 4050.716 4664.107 4010.186 Constanta -32309.9 -28979.3 -29315.1 Galati -31327 -28742.1 -29888.3 Tulcea 6899.723 4884.552 4829.78 Vrancea 12530.01 12593.68 12036.04 Arges 1296.686 3003.89 2562.989 Calarasi 14112.61 13154.18 12854.64 Dambovita 18788.4 19711.98 19197.47 Giurgiu 18526.02 18479.39 17900.47 Ialomita 15704.89 12923.16 13136.55 Prahova -8892.61 -7566.45 -5796.95 Teleorman 21370.49 20451.17 20222.87 Ilfov 31165.71 26036.25 30469.58 Dolj -28325.9 -24320.6 -25808.9 Gorj 11342.46 9820.013 9680.422 Mehedinti 2344.894 495.9392 291.166 Olt 13255.75 12109.01 11875.22 Valcea 5631.031 4753.897 4770.615 Arad -7690.46 -7084 -7378.9 Caras-Severin 4544.985 1001.622 1382.112 Hunedoara 2453.722 -3769.73 -2394.74 Timis -28569.1 -22405.4 -22359.5

Documents

DEZVOLTAREA REGIONALĂ CATALIZATĂ DE CĂTRE …