Zastosowanie syntetycznych miar do konstrukcji Mapy Pozycji Konkurencyjnej przedsiębiorstw w...

transcript

Karol Œledzik*Adam Barembruch**Karol Œledzik, Adam Barembruch

Zastosowanie syntetycznych miar do konstrukcji MapyPozycji Konkurencyjnej przedsiêbiorstw w aspekcie

wydatków na B+R i wyniku finansowegoZastosowanie syntetycznych miar do konstrukcji Mapy Pozycji…

WstêpUtrzymanie przewagi konkurencyjnej przedsiêbiorstwa na rynku

w warunkach gospodarki opartej na wiedzy (GOW), globalizacji, zaso-bach niematerialnych, innowacji i informatyzacji jest obecnie niezwykletrudnym zadaniem. Jednym ze sposobów utrzymania pozycji konkuren-cyjnej firmy jest wzmo¿ona dzia³alnoœæ badawczo-rozwojowa. Wed³ugszacunków Banku Œwiatowego [2015] w 2014 roku tylko w Stanach Zje-dnoczonych wydano na badania i rozwój (B+R) 465 mld USD, co stano-wi³o 2,8% PKB tego kraju, w Chinach wydatki na B+R osi¹gnê³y poziom284 mld USD (2% PKB), w Japonii 165 mld USD (3,4% PKB), a w Niem-czech 92 mld USD (2,9% PKB) (rysunek 1).

Rysunek 1. Wydatki na B+R w wybranych krajach

�ród³o: Opracowanie w³asne na podstawie: [Bank Œwiatowy, 2015].

Zarz¹dzanie i Finanse Journal of Management and Finance Vol. 13, No. 3/1/2015

* Dr, Katedra Bankowoœci, Wydzia³ Zarz¹dzania, Uniwersytet Gdañski, ul. Armii Kra-jowej 101, 81-824 Sopot, karol.sledzik@ug.edu.pl** Dr, Katedra Bankowoœci, Wydzia³ Zarz¹dzania, Uniwersytet Gdañski, ul. Armii Kra-jowej 101, 81-824 Sopot, adam.barembruch@ug.edu.pl

W 2014 roku wydatki na badania i rozwój na œwiecie osi¹gnê³y poziom1,618 tryliona USD, co stanowi³o 1,8% œwiatowego PKB. W stosunku doroku 2013 odnotowano wzrost o 3,8%, a w relacji do roku 2012 – o 6,6%.Tendencja wzrostowa w tym obszarze jest m.in. pochodn¹ zwiêkszaj¹cejsiê konkurencji przedsiêbiorstw na globalnym rynku. Najwiêksze wy-datki na B+R ponosz¹ firmy z sektora wysokich („High-Tech”) i œredniowysokich technologii („Medium High-Tech”). Wzmo¿ona konkurencjaw zakresie wdra¿ania innowacji poprzez dzia³alnoœæ badawczo-rozwo-jow¹ spó³ek skutkuje równie¿ roszczeniami jednych firm wobec innychw zakresie naruszeñ praw ochrony patentowej. W ostatnich latach zaob-serwowano wzmo¿on¹ aktywnoœæ spó³ek typu NPEs (Non-PerformingEntities) nazywanych równie¿ „trollami patentowymi”. W 2011 roku licz-ba pozwów w USA ze strony NPEs wynosi³a prawie 5 tys., a w 2013 rokuoko³o 3 tys. Koszty roszczeñ patentowych pochodz¹cych od firm NPEs(tylko wobec spó³ek notowanych na amerykañskiej gie³dzie papierówwartoœciowych) wynosz¹ œrednio 60 mld USD rocznie. Udowodnionorównie¿, i¿ dzia³alnoœæ NPEs skutkuje w USA spadkiem poziomu wdra-¿ania innowacji o 49% w przypadku du¿ych firm, o 19% w przypadkuma³ych firm i spadkiem o 14% w przypadku funduszy typu venture [Bes-sen, 2014].

Obecnie sektory „High-Tech” i „Medium High–Tech”, pomimo ak-tywnoœci „trolli patentowych” i zawirowañ spowodowanych kryzysemfinansowym z 2007 roku, nadal nale¿¹ do jednych z najszybciej rozwi-jaj¹cych siê sektorów zarówno w Europie (dla EU-27 jest to 26% wzrostuprodukcji w okresie 2005–2013), jak i na œwiecie [Jaegers i inni, 2013].W procesie zarz¹dzania strategicznego niezwykle wa¿nym aspektem jestocena pozycji konkurencyjnej przedsiêbiorstwa, jednak wystêpuj¹ce naj-czêœciej jednowymiarowe narzêdzia oceny wydaj¹ siê byæ niewystar-czaj¹ce do analizy tak z³o¿onego zagadnienia.

Celem artyku³u jest konstrukcja Mapy Pozycji Konkurencyjnejprzedsiêbiorstw z zastosowaniem syntetycznych miar w obszarze wy-datków na B+R i wyników finansowych. Do realizacji celu wykorzystanowielowymiarow¹ analizê porównawcz¹, dziêki której oszacowanozmienne syntetyczne umo¿liwiaj¹ce konstrukcjê rankingów dla ka¿degoz badanych obszarów. Poni¿sze rozwa¿ania osadzone s¹ w nurcie teoriizarz¹dzania wartoœci¹ przedsiêbiorstwa.

318 Karol Œledzik, Adam Barembruch

1. Pozycja konkurencyjna spó³ek w teorii zarz¹dzania wartoœci¹przedsiêbiorstwa

Koncepcja okresu przewagi konkurencyjnej jest obecna od dawnaw literaturze z zakresu finansów przedsiêbiorstw [Rappaport, 1992;Miller, Modgiliani, 1961, Bennett-Stewart III, 1991]. W teorii zarz¹dzaniawartoœci¹ przedsiêbiorstwa pojêcie przewagi konkurencyjnej pojawia siêprzy okazji identyfikacji tzw. generatorów wartoœci firmy. Jednym z ge-neratorów wartoœci wg Alfreda Rappaporta [1999, s. 65] jest okres wzro-stu wartoœci, który powinien byæ zbie¿ny z okresem, w którym przed-siêbiorstwo jest w stanie utrzymaæ przewagê konkurencyjn¹ (pozycjêlidera) w bran¿y. Przewaga konkurencyjna jest Ÿród³em ponadprzeciêt-nych wyników firmy w d³ugim okresie [Porter, 2006, s. 38] i stanowi klu-czowy element procesu formu³owania strategii przedsiêbiorstwa [Porter,1980; Porter, 1985]. Przewaga konkurencyjna wystêpuje równie¿ wów-czas, gdy firma wdra¿a strategiê przyczyniaj¹c¹ siê do kreacji wartoœci,a konkurencyjne firmy nie s¹ w stanie osi¹gn¹æ podobnych korzyœci [Bar-ney, 1991].

W procesie kszta³towania przewagi konkurencyjnej przedsiêbiorstwfunkcjonuj¹cych w GOW za kluczowe dla spó³ek mo¿na uznaæ m.in. wy-datki na B+R. Aktywnoœæ badawczo-rozwojowa firmy powinna byæ na-kierowana na wykreowanie innowacji mo¿liwej do skomercjalizowania[Cohen, Levinthal, 1990]. Liczne badania [Griliches, 1986, 1994; Goto, Su-zuki, 1989; Lichtenberg, Siegel, 1991; Scherer, 1993; Griffin, Page, 1996;Wakelin, 2001] wykaza³y, ¿e inwestycje w B+R pozytywnie przek³adaj¹siê na stopê zwrotu, rentownoœæ czy szybkoœæ wdra¿ania innowacji. Po-mimo ryzyka zwi¹zanego z mo¿liwoœci¹ powielania innowacja uznanazosta³a za bardzo wa¿ne Ÿród³o przewagi konkurencyjnej firmy [Mills,2005]. Z pojêciem przewagi konkurencyjnej wi¹¿e siê pojêcie pozycji kon-kurencyjnej. Na potrzeby przeprowadzonego badania autorzy uznali zapozycjê konkurencyjn¹ firmy jej relatywne po³o¿enie wobec konkuren-tów ze wzglêdu na przyjête kryteria.

W literaturze naukowej toczy siê debata na temat pozytywnej relacjipomiêdzy wydatkami na B+R, przysz³ymi stopami zwrotu z akcji a po-zycj¹ konkurencyjn¹ przedsiêbiorstwa [Chan i inni, 2001; Eberhart i inni,2004; Lev i inni, 2005; McCann, 1991; Lichtenberg, Siegel, 1991]. Wyka-zano w badaniach [Goto, Suzuki, 1989; Cohen, Levinthal, 1990; Shan,1990; Li, 2000; Wakelin, 2001], i¿ nak³ady na B+R przek³adaj¹ siê na wzrost

Zastosowanie syntetycznych miar do konstrukcji Mapy Pozycji… 319

stopy zwrotu, zyskownoœci, poziomu wyniku finansowego i wzrost po-ziomu wdra¿ania innowacji w gospodarce.

2. Metodyka badaniaUznano, i¿ istnieje niewielka przydatnoœæ zastosowania w badaniu

klasycznej statystyki jednowymiarowej, poniewa¿ dzia³alnoœæ B+R firmyi jej wp³yw na proces kreacji wartoœci przedsiêbiorstwa oraz wyniku fi-nansowego jest zjawiskiem zbyt z³o¿onym [Jajuga, 1993, s. 15]. Do bada-nia wykorzystano za³o¿enia wielowymiarowej analizy porównawczej. Zawykorzystaniem analizy wielowymiarowej do oceny pozycji konkuren-cyjnej spó³ek z punktu widzenia dzia³alnoœci B+R przemawiaj¹ wynikiostatnich badañ [Stock i inni, 2001; Gopalakrishnan, 2000; Kumar, Nei,1998; Henderson, Cockburn, 1994], wed³ug których wydatki na dzia³al-noœæ badawczo-rozwojow¹ przyczyniaj¹ siê do zwiêkszenia mo¿liwoœcitechnologicznych firm, wspieraj¹c procesy innowacyjne przy wprowa-dzaniu nowych produktów na rynek, co w efekcie przek³ada siê na popra-wê wyników finansowych przedsiêbiorstwa.

W ramach realizacji celu niniejszego opracowania przeprowadzonobadanie, które polega³o na dokonaniu wielowymiarowej oceny pozycjikonkurencyjnej przedsiêbiorstw. Jako wyjœciowy zbiór zmiennych wy-brano macierz z³o¿on¹ z 10 wskaŸników wyznaczonych dla 2500 przed-siêbiorstw za 2013 rok. Dane te pochodzi³y z za³¹cznika (R&D ranking ofworld top 2500 companies) do raportu The 2014 EU Industrial R&D Invest-ment Scoreboard [Komisja Europejska, 2015]. W badaniu zaniechano we-ryfikacji poziomu korelacji pomiêdzy cechami, poniewa¿ w literaturzefunkcjonuje pogl¹d, i¿ nieporozumieniem jest formu³owany œcis³y wy-móg nieskorelowania wybieranych cech. Poza tym koniecznoœæ dobregoreprezentowania kryterium ogólnego z góry uniemo¿liwia znalezieniezbioru cech nieskorelowanych parami, nawet jeœli tych cech ma byæ sto-sunkowo niewiele. W przypadku pos³ugiwania siê tylko cechami nie-skorelowanymi wraz ze wzrostem ich liczby maleje sens porz¹dkowanialiniowego [Pociecha i inni, 1988, s. 66].

Na wstêpie podzielono wskaŸniki na te opisuj¹ce dzia³alnoœæ spó³kizwi¹zan¹ z wydatkami na sferê B+R (4 wskaŸniki):1. R&D 2013 (mln EUR) – nak³ady przedsiêbiorstwa na dzia³alnoœæ B+R

w 2013 roku.2. R&D 1 year growth (%) – procentowa stopa wzrostu nak³adów na

dzia³alnoœæ B+R w stosunku do roku poprzedniego.

3. R&D 3 years growth (CAGR-3y, %) – procentowa stopa wzrostunak³adów na dzia³alnoœæ B+R za ostatnie trzy lata.

4. R&D intensity (%) – wartoœæ relacji nak³adów na dzia³alnoœæ B+R dowartoœci przychodów za 2013 rok.

Nastêpnie na te, które s¹ zwi¹zane z wynikiem finansowym przedsiê-biorstwa (6 wskaŸników):1. Sales 2013 (mln EUR) – wartoœæ przychodów firmy za 2013 rok,2. Sales 1 year growth (%) – procentowa stopa wzrostu przychodów

w relacji do roku poprzedniego,3. Sales 3 years growth (CAGR-3y, %) – procentowa stopa wzrostu przy-

chodów za ostatnie trzy lata,4. Profits 2013(mln EUR) – wartoœæ zysku netto za 2013 rok,5. Profits 1 year growth (%) – procentowa stopa wzrostu zysku netto fir-

my w relacji do roku poprzedniego,6. Profitability (%) – wskaŸnik zyskownoœci, czyli relacji zysku netto do

wartoœci przychodów ze sprzeda¿y za 2013 rok.Wszystkie powy¿sze wskaŸniki uznano za stymulanty, czyli im wy¿-

sza wartoœæ wskaŸnika, tym lepiej dla badanego zjawiska. W efekcie po-wsta³y dwie macierze. Pierwsza z 4 wskaŸnikami dla 2500 spó³ek (co daje³¹cznie 10 tysiêcy obserwacji) oraz druga z 6 wskaŸnikami dla tych sa-mych 2500 spó³ek (15 tysiêcy obserwacji). W pierwszej macierzy wyst¹pi-³y braki w danych w iloœci 126 (1,26% ogólnej liczby obserwacji). W macie-rzy drugiej iloœæ brakuj¹cych danych wynosi³a 206 (2,06% ogólnej liczbyobserwacji). W celu uzupe³nienia braków danych wykorzystano za³o¿e-nia metody imputacji danych za pomoc¹ mediany. Ponadto w wyznaczo-nych macierzach pojawi³y siê wartoœci istotnie odbiegaj¹ce od pozosta-³ych, dlatego wykorzystano procedurê outlier correction i zast¹piono tecechy wartoœci¹ œredni¹ (dla macierzy pierwszej by³y to 34 przypadki, zaœdla macierzy drugiej 80 przypadków).

W kolejnej czêœci badania dokonano wyznaczenia zmiennej synte-tycznej uwzglêdniaj¹cej dzia³alnoœæ zwi¹zan¹ z wydatkami na sferê B+Rbadanych spó³ek (SMR [B+R]) oraz zmienn¹ syntetyczn¹ uwzglêdniaj¹c¹wskaŸniki zwi¹zane z wynikiem finansowym badanych firm (SMR [WF]).

Procedura obliczenia zmiennej syntetycznej (SMR [B+R] i SMR [WF])obejmowa³a nastêpuj¹ce etapy [Paw³owicz, 1988, s. 10; Jajuga, 1993, s. 18]:1. Stworzenie macierzy obserwacji X

ë ûX x i n j mij= = =( , ... , , , ... , )1 1 (1)

gdzie: x ij – wartoœæ j-tej cechy w i-tym obiekcie.W badaniu utworzone zosta³y dwie macierze. W pierwszej macierzyza cechy przyjête zosta³y 4 wskaŸniki zwi¹zane z wydatkami na B+R,w drugiej zaœ 6 wskaŸników zwi¹zanych z wynikiem finansowymprzedsiêbiorstwa. Obiektami zarówno w pierwszej, jak i w drugiejmacierzy by³o 2500 przedsiêbiorstw.

2. Kolejnym etapem badania by³o sprowadzenie do porównywalnoœcizmiennych o ró¿nych mianach z wykorzystaniem standaryzacji za po-moc¹ poni¿szego wzoru:

Si n j mij

= =( , ... , , , ... , )1 1 (2)

gdzie:x j – œrednia arytmetyczna dla j-tej zmiennej,S j – odchylenie standardowe dla j-tej zmiennej,z ij – element macierzy zmiennych po standaryzacji.Efektem tego etapu badania by³o utworzenie dwóch macierzy cechwartoœci standaryzowanych charakteryzuj¹cych siê œredni¹ arytme-tyczn¹ równ¹ zeru i odchyleniem standardowym równym jeden.

3. Oszacowanie wspó³rzêdnych pozytywnego wzorca rozwoju (PWR),poprzez wyznaczenie maksymalnych wartoœci dla ka¿dej ze standa-ryzowanych cech (stymulant) w dwóch macierzach.

4. Obliczenie odleg³oœci euklidesowej ka¿dego obiektu od PWR dlaka¿dej z wyznaczonej macierzy wg wzoru:

d z z i ni j

ij pj= ==S

2 1( – ) ( , ... , ) (3)

gdzie:zpj = max {zij} – pozytywny wzorzec rozwoju (PWR).

5. W zwi¹zku z faktem, i¿ zmienna syntetyczna wyznaczona wg wzoru(3) nie jest unormowana, wykorzystano postulat normatywnoœci [Tar-czyñski, £uniewska, 2006, s. 43] i doprowadzono do zmiany prefe-rencji zmiennej, gdzie wiêksze wartoœci bêd¹ œwiadczy³y o wy¿szympoziomie badanego zjawiska. WskaŸnik SMR przyjmie zatem wartoœ-ci z przedzia³u od 0 do 1. Wykorzystano do tego celu poni¿sz¹ for-mu³ê:

d aSi ni

=1 1– ( , ... , ) (4)

gdzie:SMR – syntetyczna miara rozwoju dla i-tego obiektu,d i – odleg³oœæ euklidesowa od PWR,d i – œrednia arytmetyczna zmiennej d i ,Sd – odchylenie standardowe zmiennej d i ,a – parametr spe³niaj¹cy nierównoœæ

³-max

Na tym etapie badania po wyznaczeniu wartoœci wskaŸnika synte-tycznego SMR [B+R] i SMR [WF] powsta³y dwa rankingi 2500 przed-siêbiorstw. Pierwszy ranking obejmowa³ przedsiêbiorstwa uszeregowaneod najlepszego do najgorszego (od max SMR [B+R] do min SMR [B+R])z punktu widzenia wskaŸników opartych o dzia³alnoœæ z obszaru B+R.Drugi ranking uwzglêdnia³ spó³ki uszeregowane od najlepszej do naj-gorszej (od max SMR [WF] do min SMR [WF]) z punktu widzenia wskaŸ-ników powi¹zanych z wynikiem finansowym.

Do oceny pozycji konkurencyjnej poddanych badaniu przedsiêbiorstwwykorzystano uk³ad wspó³rzêdnych, gdzie na osi OX umieszczono war-toœci syntetycznej miary SMR [B+R], natomiast na osi OY wartoœci synte-tycznej miary SMR [WF]. W ten sposób uzyskano Mapê Pozycji Konku-rencyjnej bêd¹c¹ narzêdziem s³u¿¹cym do relatywnej oceny po³o¿eniawobec konkurentów ze wzglêdu na przyjête kryteria.

3. Wyniki badaniaW wyniku zestawienia w uk³adzie dwuwymiarowym syntetycznych

miar SMR [B+R] i SMR [WF] uzyskano Mapê Pozycji Konkurencyjnej Top2500 przedsiêbiorstw za 2013 rok (rysunek 2).

Taka graficzna prezentacja otrzymanych wyników pozwala na rela-tywn¹ ocenê pozycji konkurencyjnej spó³ki. W efekcie otrzymano czterygrupy:– Grupa A, gdzie SMR [B+R] ³ 0,1872, oraz SMR [WF] ³ 0,1647,– Grupa B, gdzie SMR [B+R] < 0,1872, oraz SMR [WF] ³ 0,1647,– Grupa C, gdzie SMR [B+R] < 0,1872, oraz SMR [WF] < 0,1647,– Grupa D, gdzie SMR [B+R] ³ 0,1872, oraz SMR [WF] < 0,1647.

Rysunek 2. Mapa Pozycji Konkurencyjnej Top 2500 przedsiêbiorstw za 2013rok ze wzglêdu na SMR [B+R] i SMR [WF]

�ród³o: Opracowanie w³asne.

Interpretacja pozycji konkurencyjnej przedsiêbiorstwa w przepro-wadzonym badaniu wynika g³ównie z przyporz¹dkowania do wyodrêb-nionych grup i przedstawia siê nastêpuj¹co:– przedsiêbiorstwa znajduj¹ce siê w grupie A cechuje wzglêdnie wy-

soka pozycja konkurencyjna wynikaj¹ca z dzia³alnoœci badawczo-roz-wojowej (mierzona syntetyczn¹ miar¹ SMR [B+R]) oraz wzglêdniewysoka pozycja konkurencyjna wynikaj¹ca z poziomu wyniku finan-sowego spó³ki (mierzona syntetyczn¹ miar¹ SMR [WF]) – innymis³owy, dotyczy to przedsiêbiorstw, które ponios³y wysokie nak³adyna B+R, co mog³o siê prze³o¿yæ na wysokie wyniki finansowe spó³ki;

– przedsiêbiorstwa znajduj¹ce siê w grupie B cechuje wzglêdnie niskapozycja konkurencyjna wynikaj¹ca z dzia³alnoœci badawczo-rozwo-jowej oraz wzglêdnie wysoka pozycja konkurencyjna wynikaj¹caz wyniku finansowego spó³ki – innymi s³owy, dotyczy to przedsiê-biorstw, które pomimo niskich nak³adów na B+R mog³y osi¹gn¹æ wy-sokie wyniki finansowe;

– przedsiêbiorstwa znajduj¹ce siê w grupie C cechuje wzglêdnie niskapozycja konkurencyjna wynikaj¹ca z dzia³alnoœci badawczo-rozwo-jowej oraz wzglêdnie niska pozycja konkurencyjna wynikaj¹ca z wy-niku finansowego spó³ki – dotyczy to przedsiêbiorstw, które ponios³y

niskie nak³ady na B+R, co mog³o siê prze³o¿yæ na niskie wyniki finan-sowe spó³ki;

– przedsiêbiorstwa znajduj¹ce siê w grupie D cechuje wzglêdnie wy-soka pozycja konkurencyjna wynikaj¹ca z dzia³alnoœci badawczo-roz-wojowej oraz wzglêdnie niska pozycja konkurencyjna wynikaj¹caz wyniku finansowego spó³ki – innymi s³owy, dotyczy to przedsiê-biorstw, które ponios³y wysokie nak³ady na B+R, co niekoniecznieprze³o¿y³o siê na wysokie wyniki finansowe spó³ki.

Z punktu widzenia teorii zarz¹dzania wartoœci¹ przedsiêbiorstwatrudno szczegó³owo dokonaæ oceny pozycji konkurencyjnej spó³ek wzglê-dem siebie. Innymi s³owy, nie jest mo¿liwa odpowiedŸ na pytanie, o ilejest lepsza pozycja konkurencyjna jednej spó³ki od drugiej. Faktem jest, ¿enajliczniejsz¹ grupê przedsiêbiorstw stanowi¹ spó³ki grupy C (1824 firmystanowi¹ce 73% ogó³u) charakteryzuj¹ce siê niskimi nak³adami na B+Ri niskimi wynikami finansowymi. Drug¹ pod wzglêdem liczebnoœci gru-pê reprezentuje grupa B o niskich nak³adach na B+R i wysokich wynikachfinansowych – 553 spó³ki (22,1%). Do grupy A przyporz¹dkowano 70 spó-³ek, co stanowi³o 2,8% próby badawczej, natomiast do grupy D 53 przed-siêbiorstwa (2,1%).

Dodatkowych wniosków dostarczaj¹ porównania przynale¿noœcifirm do poszczególnych grup wobec badanych bran¿, w których funk-cjonuj¹ przedsiêbiorstwa (rysunek 3).– grupa A, najliczniej reprezentowana jest przez spó³ki z bran¿y bio-

technologicznej (20), oprogramowania i us³ug komputerowych (18),bran¿y motoryzacyjnej (11), technologii sprzêtu i wyposa¿enia (10);

– grupa B, najliczniej reprezentowana jest przez spó³ki z bran¿y opro-gramowania i us³ug komputerowych (83), biotechnologii (54), elek-troniki (53), technologii sprzêtu i wyposa¿enia (51);

– grupa C, najliczniej reprezentowana jest przez spó³ki z bran¿y techno-logii sprzêtu i wyposa¿enia (270), in¿ynierii przemys³owej (186), bio-technologii (184) oraz elektroniki (183);

– grupa D, najliczniej reprezentowana jest przez spó³ki z bran¿y bio-technologii (36), technologii sprzêtu i wyposa¿enia (3), elektroniki (3)oraz bran¿y motoryzacyjnej (2).

Rysunek 3. Zestawienie grup przedsiêbiorstw w podziale na bran¿e

�ród³o: Opracowanie w³asne.

Bior¹c pod uwagê fakt, i¿ dokument The 2014 EU Industrial R&DInvestment Scoreboard sporz¹dzony przez administracjê Unii Europejskiejjest pochodn¹ dzia³añ ukierunkowanych na realizacjê celów StrategiiLizboñskiej, której za³o¿enia mia³y doprowadziæ do zwiêkszenia konku-rencyjnoœci gospodarek UE wzglêdem innych gospodarek rozwiniêtych,istotne wydaj¹ siê równie¿ wnioski wynikaj¹ce z przynale¿noœci firm doposzczególnych grup wobec pañstw, w których s¹ zarejestrowane.

W grupie A dominuj¹ przedsiêbiorstwa ze Stanów Zjednoczonych(33 spó³ki) i Chin (10). W grupie B firmy ze Stanów Zjednoczonych (185),Japonii (88) i Chin (65). Natomiast w grupie C ze Stanów Zjednoczonych(554), Japonii (293), Chin (120), Niemiec (111) oraz Wielkiej Brytanii (104).W grupie D firmy amerykañskie (32). Nieliczna reprezentacja przedsiê-biorstw z pañstw UE na Mapie Pozycji Konkurencyjnej (poza Niemcami

i Wielk¹ Brytani¹) œwiadczyæ mo¿e o ma³o skutecznej polityce zwiêksza-nia konkurencyjnoœci w gospodarce europejskiej.

ZakoñczenieW procesie zarz¹dzania wartoœci¹ przedsiêbiorstwa wykorzystywa-

ne s¹ ró¿ne generatory wartoœci. Jednym z kluczowych obszarów zarz¹-dzania strategicznego firmy jest pozycja konkurencyjna. W przeprowa-dzonym badaniu zaprezentowano mo¿liwoœæ zastosowania syntetycznychmiar opartych na wydatkach B+R oraz wyniku finansowym do konstruk-cji Mapy Pozycji Konkurencyjnej przedsiêbiorstw. Zastosowanie synte-tycznych miar dla grup wskaŸników lepiej odzwierciedla badane zjawis-ko ni¿ analiza jednowymiarowa. Mapa jako graficzna forma prezentacjipozycji konkurencyjnej jest bardziej czyteln¹ form¹ ni¿ jednowymiarowyranking 2500 spó³ek, poniewa¿ daje mo¿liwoœæ przyporz¹dkowania przed-siêbiorstw do 4 grup oraz ich relatywnej oceny. Zastosowana proceduratworzenia Mapy Pozycji Konkurencyjnej mo¿e byæ stosowana w badaniuinnych zale¿noœci, a jej zalet¹ jest mo¿liwoœæ relatywnej oceny pozycjiobiektów w oparciu o syntetyczne miary.

Literatura1. Bank Œwiatowy (2015), http://data.worldbank.org/indicator, dostêp

dnia 23.06.2015.2. Barney J. B. (1991), Firm Resources and Sustained Competitive Advantage,

„Journal of Management”, No. 17.3. Bennett-Stewart III G. (1991), The Quest for Value, Harper Collins, New

York.4. Bessen J. (2014), The Evidence Is In: Patent Trolls Do Hurt Innovation,

„Harvard Business Review”, November.5. Chan L. K. C., Lakonishok J., Sougiannis T. (2001), The Stock Market Va-

luation of Research and Development Expenditures, „The Journal of Fi-nance”, Vol. 56, Issue 6.

6. Cohen W. M., Levinthal D. A. (1990), Absorptive capacity: a new perspec-tive on learning and innovation, „Administrative Science Quarterly”,Vol. 35.

7. Eberhart A. C., Maxwell W. F., Siddique A. R. (2004), An Examination ofLong-Term Abnormal Stock Returns and Operating Performance FollowingR&D Increases, „Journal of Finance”, Vol. 59, No. 2.

8. Gopalakrishnan S. (2000), Unraveling the links between dimensions of in-novation and organizational performance, „Journal of High TechnologyManagement Research”, Vol. 11, No. 1.

9. Griffin A., Page A. L. (1996), PDMA success measurement project: Re-commended measures for product development success and failure, „Journalof Product Innovation Management”, Vol. 13.

10. Griliches Z. (1986), Productivity, R&D and basic research at firm level inthe 1970s, „American Economic Review”, Vol. 76, No. 1.

11. Griliches Z. (1994), Explanations of productivity growth: Is the glass half--empty, „American Economic Review”, Vol. 84, No. 1.

12. Goto A., Suzuki K. (1989), R&D capital, rate of return on R&D investmentand spillover of R&D in Japanese manufacturing industries, „Review ofEconomics and Statistics”, Vol. 71, No. 4.

13. Henderson R. M., Cockburn I. M. (1994), Measuring competence: explo-ring firm-effects in pharmaceutical research, „Strategic Management Jo-urnal”, Vol. 15.

14. Jaegers T., Lipp-Lingua C., Amil D. (2013), High-technology and medium--high technology industries main drivers of EU-27’s industrial growth,Eurostat Statistics in focus No. 1.

15. Jajuga K. (1993), Statystyczna analiza wielowymiarowa, WydawnictwoNaukowe PWN, Warszawa.

16. Komisja Europejska, 2015, The 2014 EU Industrial R&D InvestmentScoreboard, http://iri.jrc.ec.europa.eu/scoreboard14.html, dostêp dnia15.06.2015.

17. Kumar R., Nei K. O. (1998), Differential learning and interaction in alliancedynamics: a process and outcome discrepancy model, „Organization Scien-ce”, Vol. 9, No. 3.

18. Lev B., Sarath B., Sougiannis T., (2005), R&D Reporting Biases and theirConsequences, „Contemporary Accounting Research”, Vol. 22.

19. Lichtenberg F., Siegel D. (1991), The impact of R&D investment on pro-ductivity: new evidence using linked R&D–LRD data, „Economic Inqui-ry”, Vol. 29, No. 2.

20. Li J. (2000), High Tech industries and competitive advantage on emergingmarkets: a study of foreign telecommunications equipment firms in China,„The Journal of High Technology Management Research”, Vol. 10,No. 2.

21. McCann J. E. (1991), Patterns of growth, competitive technology, and finan-cial strategies in young ventures, „Journal of Business Venturing”, Vol. 6.

22. Miller M., Modgiliani F. (1961), Dividend policy, growth and valuation ofshares, „The Journal of Business”, Vol. 34, No. 4.

23. Mills R. W. (2005), Dynamika wartoœci przedsiêbiorstwa dla udzia³owców.Zasady i praktyka analizy wartoœci strategicznej, ODDK, Gdañsk.

24. Paw³owicz L. (1988), Wybrane metody taksonomii numerycznej i ich zasto-sowanie w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo UG, Gdañsk.

25. Pociecha J., Podolec B., Soko³owski A., Zaj¹c K. (1988), Metody takso-nomiczne w badaniach spo³eczno-ekonomicznych, Wydawnictwo Nauko-we PWN, Warszawa.

26. Porter M. E. (1980), Competitive Strategy, The Free Press, New York.27. Porter M. E. (1985), Competitive Advantage, The Free Press, New York.28. Porter M. E. (2006), Przewaga konkurencyjna. Osi¹ganie i utrzymywanie

lepszych wyników, Helion, Gliwice.29. Rappaport A. (1992), CFOs and strategists: forging a common framework,

„Harvard Business Review”, Vol. 70, No. 3.30. Rappaport A. (1999), Wartoœæ dla akcjonariuszy. Poradnik mened¿era i in-

westora, WIG-PRESS, Warszawa.31. Shan W. (1990), An empirical analysis of organizational strategies by entre-

prenual high technology firms, „Strategic Management Journal”, Vol. 11.32. Scherer F. M. (1993), Lagging productivity growth: Measurement, techno-

logy and shock effects, „Empirica”, Vol. 20.33. Stock G. N., Greis N. P., Fischer W. A. (2001), Absorptive capacity and

new product development, „Journal of High Technology ManagementResearch”, Vol. 12.

34. Tarczyñski W., £uniewska M. (2006), Metody wielowymiarowej analizyporównawczej na rynku kapita³owym, Wydawnictwo Naukowe PWN,Warszawa.

35. Wakelin K. (2001), Productivity growth and R&D expenditure in UK ma-nufacturing firms, „Research Policy”, Vol. 30.

StreszczenieCelem artyku³u jest zastosowanie syntetycznych miar do konstrukcji Mapy

Pozycji Konkurencyjnej przedsiêbiorstw w 2013 roku, z punktu widzenia wy-datków na B+R i wyników finansowych. Do realizacji celu wykorzystano wielo-wymiarow¹ analizê porównawcz¹, dziêki której oszacowano zmienne synte-tyczne umo¿liwiaj¹ce konstrukcjê rankingów dla ka¿dego z badanych obszarów.Rozwa¿ania w niniejszym artykule osadzone s¹ w nurcie teorii zarz¹dzania war-toœci¹ przedsiêbiorstwa. Zastosowanie syntetycznych miar dla grup wskaŸnikówlepiej odzwierciedla badane zjawisko ni¿ analiza jednowymiarowa. Mapa jako

graficzna forma prezentacji pozycji konkurencyjnej jest bardziej czyteln¹ form¹ni¿ jednowymiarowy ranking 2500 spó³ek, poniewa¿ daje mo¿liwoœæ przypo-rz¹dkowania przedsiêbiorstw do 4 grup oraz ich relatywnej oceny. Zastosowanaprocedura tworzenia Mapy Pozycji Konkurencyjnej mo¿e byæ stosowana w ba-daniu innych zale¿noœci, a jej zalet¹ jest mo¿liwoœæ relatywnej oceny pozycjiobiektów w oparciu o syntetyczne miary.

S³owa kluczowepozycja, konkurencja, ranking, badania, rozwój

The use of synthetic measures to construct the Competitive PositionMap of enterprises in terms of spending on R&D and financial results(Summary)

The purpose of this article is the use of synthetic measures for the construc-tion of Competitive Position Map of enterprises in 2013, from the point of view ofexpenditure on R&D and financial results. To achieve the objective authors useda multidimensional comparative analysis by which estimated that enables theconstruction of synthetic variables rankings for each of the studied areas. The fol-lowing considerations are embedded in the mainstream of value based manage-ment theory. The use of synthetic measures for groups of indicators better reflectsthe studied phenomenon than a one-dimensional analysis. Competitive PositionMap as a graphic form of presenting competitive position is more readable formthan the one-dimensional ranking of 2,500 companies, because it gives the abilityto assign enterprises up to 4 groups, and their relative assessment. Used proce-dure for creating Competitive Position Map may be used in the study of other de-pendence. The advantage of this method is ability of relative position of objects onthe basis of synthetic measurement.

Keywordsposition, competition, ranking, research, development

Zastosowanie syntetycznych miar do konstrukcji Mapy Pozycji Konkurencyjnej przedsiębiorstw w...

Documents