A kutatás-fejlesztés aktvtás mérés módszere, külöös tektettel a K+F Teljesítméy Idexre (R&D-PERFIND) és a K+F Hatékoyság Idexre (R&D-EFFIND) Molár László egyetem taársegéd Mskolc Egyetem, Marketg Itézet Absztrakt Az országok teljesítméyét összehasolító összetett mutatószámok rát egyarát övekvı érdeklıdés tapasztalható a poltka dötéshozók és a közvéleméy részérıl. Az országok egyszerő összehasolítását lehetıvé tevı mutatószámok olya komplex és eheze megfogható területek bemutatására alkalmasak, mt a techológa fejlıdés, az ovácó és a kutatás-fejlesztés. Ezekkel az dkátorokkal köyebb a közvéleméy tájékoztatása, mt megtalál a közös tredet a sok külöálló mutatószám között és bzoyította haszosak az országok teljesítméyéek bechmarkgjába. Ugyaakkor az összetett mutatószámok félrevezetı poltka üzeeteket s küldhetek, ha rosszul alkották meg vagy félreértelmezték azokat. A taulmáy elsı részébe emzetköz és haza szakrodalom alapjá vzsgáljuk a kutatás-fejlesztés aktvtás külöbözı mérés módszeret. A másodk részbe pedg a kutatásfejlesztés aktvtás mérésére megalkotott K+F Teljesítméy Idexet (R&D-PERFIND) és a K+F Hatékoyság Idexet (R&D-EFFIND) mutatjuk be részletese. Az újoa kfejlesztett összetett mutatószámok lehetıvé teszk a K+F aktvtás mkrosztő yomo követését, motorgját, aggregálva pedg makrogazdaság vagy emzetköz verseyképesség vzsgálatokak s alapját képezhetk. A creasg terest s show from both the poltcal decso-makers ad the publc opo regardg the complex dces that compare the performace of the coutres. The dces that allow comparg the coutres a easy way are sutable for demostratg the very complex ad elusve felds, lke techologcal developmet, ovato ad research ad developmet. It s easer to form the publc opo wth these dcators tha fdg a commo tred from lots of sgle dces ad they are proved to be useful the bechmarkg coutres performace. Complex dces ca sed a msleadg poltcal message at the same tme f they were created a wrog way or msuderstood. I the frst part of the study we exame the dfferet measuremet methods of research ad developmet actvty. I the secod part we troduce the R&D Performace Idex (R&D-PERFIND) ad the R&D Effcecy Idex (R&D-EFFIND) detals. The ewly developed composte dcators allow motorg R&D actvty o a mcro level, ad aggregato they serve a base for macro ad teratoal compettve aalyss as well.. A kutatás célja A kutató mukák alapvetı célja megalkot egy olya tegrált kutatás-fejlesztés modellt, amelyek segítségével egyrészt kfomult módszerta alapjá válk mérhetıvé a vállalat K+F aktvtás, másrészt meghatározhatók a tevékeységet befolyásoló szervezet téyezık által kfejtett hatások ráya és erıssége. Az tegrált kutatás-fejlesztés modell részét képz a K+F aktvtás méréséek elmélet modellje, amelyek megalkotására két aspektusból tettük kísérletet:
Az elsı változat szert a K+F aktvtás méréséek modellezésébe objektív, meység adatokra támaszkoduk, amelyek természetes mértékegység (mlló fort, fı, darab) formájába vaak kfejezve ez a verzó az ú. kvattatív mérés rész-modell (Quattatve Measuremet Model, QN-MM). A másodk változatba a meység adatokkal elletétbe mıség jellemzık domálak. Ebbe a verzóba az ú. kvaltatív mérés részmodellbe (Qualtatve Measuremet Model, QL-MM) vszoy-számok jeletk a redszer alapját. A mérés részmodellek között legfıbb külöbség a felhaszált változók típusa, amelyek között megkülöböztetük meység adatokat és mıség jellemzıket. A legfıbb hasolóság pedg az formácók forrása, hsze mdkét változat olya változókkal dolgozk, amelyek csak és kzárólag vállalat megkérdezésbıl származhatak.. A kutatás módszere A taulmáy tudomáyos mvolta megkövetel a ktőzött célok elérése érdekébe alkalmazott módszerta emzetköz és haza közgazdaságtudomáy ormákhoz törtéı gazítását. Eek megfelelıe mdvégg agy hagsúlyt fektettük a feladat géyéek legkább megfelelı kutatás módszerek, kvaltatív és kvattatív techkák, matematka és statsztka elemzések megválasztására. Elsı körbe a kutatás-fejlesztés szakrodalom mél teljesebb körő összegyőjtését, feldolgozását, elemzését és értékelését végeztük el, aak érdekébe, hogy vzsgálat kokrét célja mél jobba körvoalazódjaak. Ezt követte a témával kapcsolatos emzetköz, haza és regoáls statsztka adatforrások feltérképezése, adatok összegyőjtése, elemzése és értékelése más szavakkal kfejezve a szekuder kutatás. Az tegrált kutatás-fejlesztés modell megalkotásába em hagyatkozhattuk kzárólag a szakrodalm és szekuder adatokra, ezért mélyterjú segítségével bztosítottuk azt, hogy relevás téyezıt vagy belsı kapcsolatot e hagyjuk fgyelme kívül az általuk felállított elmélet kocepcóba. A felkért szakértık közül öte a közpot kormáyzat, öte pedg a agyvállalat szektor promes képvselı közül kerültek k, akkek ezúto szereték kfejez köszöetüket az értékes véleméyükért. Végezetül a vállalat megkérdezés következett, amelyet kérdıív próbakérdezése vezetett be azo kutatás-fejlesztés vezetık körébe, akk már a modellalkotás fázsába segítették mukákat. A kvattatív prmer kutatás sorá összese 76 magyarország agyvállalatot kérdeztük meg a végleges kérdıív segítségével, telefoos terjú formájába. A teljes mta potosság sztje 95 százalékos megbízhatóság mellett ±4,9 százalékpot. Az adatok elemzését Excel és SPSS szoftverek segítségével hajtottuk végre. 3. A kutatás fejlesztés mérés módszere Az országok teljesítméyét összehasolító összetett mutatószámok rát egyarát övekvı érdeklıdés tapasztalható a poltka dötéshozók és a közvéleméy részérıl. Az országok egyszerő összehasolítását lehetıvé tevı mutatószámok olya komplex és eheze megfogható területek bemutatására alkalmasak, mt a techológa fejlıdés, az ovácó és a kutatás-fejlesztés. Ezekkel az dkátorokkal köyebb a közvéleméy tájékoztatása, mt megtalál a közös tredet a sok külöálló mutatószám között és bzoyította haszosak az A kutatás-fejlesztés tevékeységet folytató agyvállalatok részmtája már jóval szeréyebb, összese 67 elemő, amely 95 százalékos megbízhatóság mellett ±8,8 százalékpotos általáosítást tesz lehetıvé. Ezúto s hálás köszöet llet a kérdıív valamey ktöltıjét.
országok teljesítméyéek bechmarkgjába. Ugyaakkor az összetett mutatószámok félrevezetı poltka üzeeteket s küldhetek, ha rosszul alkották meg vagy félreértelmezték azokat. Az dkátorok által mutatott összkép gyakra késztet a felhaszálókat külöösképpe a poltka dötéshozókat végletekg leegyszerősített elemzés vagy poltka következtetések levoására, ahelyett, hogy a kompozt dkátorok vtadítók és a közvéleméy érdeklıdése felkeltéséek kezdıpotja leéek. Megfelelısségüket pedg az általuk értett területek fgyelembevételével lehet csak értékel (Nardo et al. [005]). 3.. Summary Iovato Idex Az összesített ovácós mutató (Summary Iovato Idex, SII) az aggregált emzet ovácós teljesítméy kompozt dkátora, amely a harmc EIS mutatóból tevıdk össze. Elsı lépésbe md a hét alcsoportra (humá erıforrások, pézügyek és támogatás, vállalat befektetés, kapcsolatok és vállalkozás, kmeetek, ovátorok, valamt gazdaság hatások) kszámolak egy ú. alcsoport kompozt ovácós dexet (Dmeso Composte Iovato Idex, DCII), amely az adott alcsoportba tartozó változók traszformált értékeek súlyozatla átlaga. Másodk lépésbe md a három csoportra ( hajtóerık, vállalat aktvtás és outputok ) meghatározak egy ú. csoport kompozt ovácós dexet (Block Composte Iovato Idex, BCII), amely az adott csoportba tartozó változók traszformált értékeek súlyozatla átlaga. Harmadk lépésbe pedg az összesített ovácós mutatót hozzák lére, amely súlyozatla átlaga md a harmc mutató traszformált értékeek. Az összesített ovácós mutató alapjá herarchkus klaszterelemzés (csoportok között átlagos lác módszer, égyzetes eukldesz távolság) segítségével égy csoportba sorolják a vállalatokat ( ovácós vezetık, ovácós követık, mérsékelt ovátorok és felzárkózó országok ) (Holladers és va Cruyse [008], EC [009]). 3.. Global Iovato Scoreboard Idex A globáls ovácós eredméytábla md a három dmezójára kszámolak egy ú. dmezó kompozt ovácós dexet, amely egyszerő átlaga az adott dmezóba tartozó dkátorokak. A globáls ovácós eredméytábla dexe (Global Iovato Scoreboard Idex, GIS Idex) pedg a három dmezó kompozt ovácós dexbıl (Dmeso Compost Iovato Idex, DCII) tevıdk össze. Amóta az ovácós eredméytábla khagsúlyozza a vállalatok ovácós aktvtását, azóta az elsı dmezó ( vállalat aktvtás és outputok ) 40 százalékos súllyal vesz részt az GIS Idex megalkotásába, mközbe a másk két dmezó ( humá erıforrások és frastruktúra és befogadó képesség ) 30-30 százalékba. A globáls ovácós eredméytábla dexe alapjá szté herarchkus klaszterelemzés segítségével (csoportok között teljes lác módszer) égy csoportba sorolják az országokat (Archbug et al. [009]). 3.3. Revealed Regoal Summary Iovato Idex A regoáls ovácós eredméytábla kompozt dkátora az átfogó regoáls összesített ovácós dex (Revealed Regoal Summary Iovato Idex, RRSII), amely md az Európa Uó, md pedg az adott országo belül relatív ovácós teljesítméy alapjá azoosítja a vezetı régókat. Az utolsó módszerta szert az RRSII a regoáls emzet összesített ovácós dex (Regoal Natoal Summary Iovato Idex, RNSII) és a regoáls európa összesített ovácós dex (Regoal Europea Summary Iovato Idex, REUSII) súlyozott átlaga (Holladers [007]). Elsı lépésbe az RNSII és az REUSII mutatókat traszformácóak vetk alá, melıtt felhaszálják azokat az RRSII mutató
kszámításához. Másodk lépésbe pedg meghatározzák az RRSII mutató, amely az RNSII és az REUSII mutatók traszformált értékeek súlyozott átlaga. 3.4. Techologcal-Advace Idex A techológa fejlettség dexe (Techologcal-Advace Idex, Tech-Adv) az egyke aak a két dkátorak, amelyek az par-techológa fejlettség dexét (Idustral-cum- Techologcal-Advace Idex, ITA) alkotják. Az ITA-t az ENSZ Iparfejlesztés Szervezete (Uted Natos Idustral Developmet Orgasato, UNIDO) által szerkesztett Iparfejlesztés Jeletésbe (Idustral Developmet Report) tartalmazza. A mutató két részmutatóak az eredıje: az par fejlettség dexéek (Idustral-Advace Idex, Id-Adv) és a Tech-Adv-ak. A Tech-Adv részmutató a medum-tech és hgh-tech par hozzáadott értékéek és az par export számta átlaga. Az elıbb az országok termelékeység struktúrájáak kocetrácós fokát fejez k a medum-tech és hgh-tech parágakba, az utóbb pedg a emzet gazdaság redszerek verseyképességét a fejlett szektorok emzetköz paca (UNIDO [005]). 3.5. Techologcal Actvty Idex A techológa aktvtás dexe (Techologcal Actvty Idex, TAI) az egyke aak a két dkátorak, amelyek az ovácós képességek dexét (Iovato Capablty Idex, UNICI) alkotják. Az UNICI-t az ENSZ Kereskedelm és Fejlesztés Kofereca (Uted Natos Coferece o Trade ad Developmet, UNCTAD) fejlesztette k és a globáls befektetés jeletésbe (World Ivestmet Report) publkálja. A mutató két részmutató számta átlaga: a TAI-ak és humá tıke dexek (Huma Captal Idex, HCI). A TAI részmutató a techológa aktvtás put és output oldalát egyarát mér, amelyeket a K+F tevékeységbe foglalkoztatott mukaerıvel, valamt a szabadalmak és a tudomáyos publkácók számával fejez k (UNCTAD [005]). 3.6. ArCo Techology Idex Az ArCo techológa dex (ArCo Techology Idex, ArCoTI) egy összetett mutató, amely a techológa fejlıdés három dmezójához kapcsolódó változókat vesz fgyelembe. Az elsı az országok gazdaság redszeréek ovácós aktvtása, amelyet a szabadalmak és a tudomáyos publkácók számával fejez k. A másodk dmezó a rég és az új techológák (teret, vezetékes és mobl telefo) elterjedését tartalmazza, míg a harmadk dmezó a humá tıke fejlettségét. Az ArCoTI a három részmutatóak a számta átlaga, amelyek szté számta átlaga az ıket alkotó változókak (Archbug és Coco [004]). 3.7. A Vlággazdaság Fórum dexe A Vlággazdaság Fórum (World Ecoomc Forum, WEF) szakértı által kfejlesztett globáls verseyképesség dex (Global Compettveess Idex, GCI) tzekettedk pllére egy ovácós dex, amely hét változót tartalmaz: ovácós kapactás, tudomáyos kutatótézetek szívoala, vállalatok K+F ráfordítása, egyetemek és üzlet szféra kutatás együttmőködése, fejlett techológájú termékek kormáyzat beszerzése, tudósok és mérökök redelkezésre állása és szabadalmak bejegyzése (WEF [009]).
3.8. A Vlágbak dexe A Vlágbak (World Bak, WB) mukatársa által kdolgozott tudásgazdaság dex (Kowledge Ecoomy Idex, KEI) és tudás dex (Kowledge Idex, KI) harmadk pllére szté egy ovácós dex, amely a lcecdíjakat, mt putváltozót és az USPTO szabadalom bejegyzéseket, valamt a tudomáyos és mőszak folyóratckkeket, mt outputváltozókat foglalja magába. Ezek a mutatók abszolút értékbe és épességhez vszoyítva egyarát redelkezésre állak (WB [009]). 3.9. Fıkompoes-elemzés Bors és Telcs [004] (Török [005]) arra kereste a választ, hogy a K+F statsztkák jól értelmezhetı csoportjara, azaz a mutatószámokra kostruálható-e olya összetett mutató, amely a lehetı legtöbb formácót hordozza, azaz a mutatók szórásából kellıe agy háyadot megmagyaráz. A kérdésre fıkompoes-elemzéssel (prcpal compoet aalyss, PCA) adtak választ (ld. Nwa és Tomzawa [995]). Megállapításuk szert eek a módszerek a segítségével felállított, több mérıszámot együttese fgyelembe vevı kompozt ragsorok jól értelmezhetıek. 3.0. Geetkus algortmusok Bors és Telcs [004] arra s választ keresett, hogy kalakítható-e kutatás-fejlesztés mutatószámok esetébe olya em ökéyes súlyozás, amellyel egy statsztkalag kozsztes összetett ragsor alakítható k. A kérdésre a ma egyre szélesebb körbe elterjedt heursztkus optmumkeresés megoldások egykével, a geetkus algortmussal (geetc algorthm, GA) adtak választ és megállapították, hogy a vzsgált országokra egyértelmő pozícó határozható meg a módszer segítségével. 3.. Fuzzy halmazok elmélete A fuzzy halmazok elméletét (fuzzy set theory, FST), amelyet a meedzsmet tudomáyok területé (Tra et al. [00], Tsaur et al. [00], Moo és Kag [999], Soh et al. [00]) gyakra alkalmazak, elıször Moo és Lee [005] haszálták fel kompozt tudomáyos és techológa dexek készítéséhez. A vzsgálatba vot tudomáyos és techológa dkátorokat szekuder és prmer kutatás alapjá jelölték k, majd ezt követıe külöbözı területek (akadéma szektor, közszektor, par, természettudomáy és társadalomtudomáy) szakértıt kérték meg, hogy jelzık segítségével fejezzék k véleméyüket az dkátorok relatív fotosságáról. Az dkátorokból a szakértık válaszat fuzzy halmazok elmélete segítségével meghatározott értékekkel súlyozva három kompozt dkátort hoztak létre K+F put (K+F dolgozók, K+F ráfordítások, K+F alaptıke), K+F output (szabadalmak, publkácók, techológa kereskedelem) és gazdaság output, amelyeket keresztmetszet és logtudáls vzsgálatokhoz haszáltak fel. 3.. Burkológörbe-elemzés A burkológörbe-elemzést (data evelopmet aalyss, DEA) a haza szakrodalomba (ld. Bukócz és Ptlk [999], Fülöp és Temes [00], Koty [997], Tbeszkyé [007], Tóth [999]) elsıkét Bors [005] (Török [005]) haszálta a K+F hatékoyságáak vzsgálatára Färe et al. [994] alapjá. A emzetköz szakrodalomba (Nardo et al. [005]) azoba em új ez az alkalmazás terület. A burkológörbe-elemzésbe put mutatókét a K+F
ráfordításokat és a K+F dolgozókat, outputkét pedg a publkácók és a szabadalmak számát haszálták. A burkológörbe-elemzés a többváltozós térbe kszámítja azokat a potokat, amelyek a legjobba teljesítı országokat reprezetálják. A potok meghatározzák a hatékoyság lehetıségek burkológörbéjét. A burkológörbe alatt elhelyezkedı országok em hatékoyak, ugyaakkor a hozzájuk közel esı hatékoy országok hatékoyság mutatóból, egyértelmőe meg lehet ad a em hatékoy országok pozícóját. 3.3. Egyéb mutatószámok Az országok kutatás-fejlesztés és ovácós teljesítméyéek összetett mutató-számokkal törtéı mérésére olya szervezetek tettek kísérletet, mt például a Nemzetköz Meedzsmet és Fejlesztés Itézet (Iteratoal Isttute for Maagemet ad Developmet, IMD), az Egyesült Államok Nemzet Tudomáyos Bzottsága, a RAND, vagy az ENSZ Fejlesztés Programja (Uted Natos Developmet Programme, UNDP). Ezek a próbálkozások azoba csak egy évre szóltak és em folytatódtak tovább (IMD [009], Wager et al. [00], Wager et al. [00], NSB [008], UNDP [007]). Érdekesség-képpe még meg lehet említe a kfejezette csak az par és a szolgáltatás szektorok ovácós aktvtásáak (Holladers és Kaerva [009]) és a kutató-fejlesztı tevékeység alapjául szolgáló kreatvtás (Holladers és va Cruyse [008], Hu et al. [005]) és a gazdaság globalzácó (OECD [005]) mérésére tett elsı próbálkozásokat. Összefoglalva elmodható, hogy a külöálló mutatószámok olya kvattatív vagy kvaltatív mérés módszere a megfgyelhetı téyekek, amelyek segítségével meghatározható az országok relatív pozícója egy adott területe és kjelölhetı a változás térbel vagy dıbel ráya. Az dkátorok haszosak továbbá a tredek meghatározásába, egy adott téma rát fgyelem felkeltésébe, poltka prortások felállításába és a teljesítméy bechmarkgjába vagy motorgjába. Kompozt dkátorról akkor beszélük, amkor a külöálló mutatószámok egy öálló dexet alkotak valamlye matematka vagy számítás modell alapjá. Az összetett mutatószám elméletleg olya többdmezós fogalmakat képes mér, amelyeket a külöálló mutató-számok em tudak megragad (Nardo et al. [005]). A kompozt dkátorok legfotosabb elıye: alkalmasak komplex vagy többdmezós témák összesítésére, össz-képet adak egy adott témáról, köyebb terpretál, mt megtalál a közös tredet a sok külöálló mutatószámba, megköyítk az országok ragsorolását, segíteek a köz-véleméy fgyelméek a felkeltésébe, összesítk az országok teljesítméyét és aak dıbel változását, csökketk a mutatószám lsták terjedelmét, több formácót tartalmazak. Hátráya: félrevezetı poltka formácókat küldhetek, ha rosszul alkotják meg vagy félreértelmezk, végletekg leegyszerősített poltka következtetések levoására vezethetek, haszálhatatlaok, ha a felépítésük átláthatatla és helytele statsztka elveke alapulak, a részmutatók és a súlyok kválasztását befolyásolhatja a poltka, övekszk az adatgéy a részmutatók és a statsztkalag szgfkás elemzések készítéséhez (Sasaa és Taratola [00]). 4. K+F Teljesítméy Idex és K+F Hatékoyság Idex 4.. Kvattatív mérés részmodell A kvattatív mérés részmodell égy fıkompoes-elemzés: K+F teljesítméy, put teljesítméy, folyamat teljesítméy és output teljesítméy összefüggı redszere. A továbbakba ezeket a fıkompoes-elemzéset mutatjuk be részletese.
A K+F teljesítméy fıkompoes-elemzés elsı látes változója az put teljesítméy, amely a kutató-fejlesztı tevékeység bemeet oldalá jeletkezı objektív, meység adatoko alapuló ayag és személy erıforrás-haszálatáak teztását foglalja magába. A fıkompoes-elemzés másodk látes változója a folyamat teljesítméy, amely a vállalkozás K+F helyek által kfejtett kutató-fejlesztı tevékeység folyamata sorá jeletkezı, objektív, meység adatoko alapuló aktvtást jelet. Tpkus megjeleés formá az formácóforrások géybe vétele és együttmőködés más K+F helyekkel. Az elemzés harmadk látes változója az output teljesítméy, amely a vállalatok által kfejtett K+F tevékeység kmet oldalá jeletkezı kézzel fogható eredméyeek, publkácókak és szabadalmakak meység adatat foglalja magába. Az put teljesítméy fıkompoes-elemzéséek elsı mafeszt változója a ráfordítások meység adata, amely a vállalat K+F költségeek és K+F beruházásak együttes összege, bármlye haza és külföld forrásból származk és függetle attól, hogy a pézforrás eredetleg kutatásra, fejlesztésre vagy más célra állt redelkezésre (KSH [004]). Az elemzés másodk mafeszt változója a K+F személy állomáy meység adata, amely kutatásra, fejlesztésre alkalmazott személyek, akk közvetleül K+F tevékeységet végezek, valamt azok, akk közvetle szoláltatást yújtaak, K+F vezetık, meedzserek, admsztrátorok, és egyéb fzka és em fzka foglalkozásúak (KSH [004]). A folyamat teljesítméy fıkompoes-elemzéséek elsı mafeszt változója az formácóforrások meység adata, amely a kutató-fejlesztı tevékeység hatékoyságáak övelése érdekébe géybe vett fzetıs formácóforrások, jeletések, adatbázsok géybevételét jelet. Az elemzés másodk mafeszt változója az együttmőködések meység adata, amely K+F helyekkel való kooperácókat jelet, függetleül attól, hogy a parter az akadéma, a felsıoktatás vagy a vállalkozás szféra képvselıje. Az output teljesítméy fıkompoes-elemzéséek elsı mafeszt változója a publkácók meység adata, amely a vállalkozás K+F hely dolgozója által írt, Magyarországo vagy külföldö, yomtatott vagy elektrokus formába megjelet tudomáyos mő (KSH [004]). Az elemzés másodk mafeszt változója a szabadalmak meység adata, amely a vállalatok által bejeletett találmáyok, bejeletett szabadalmak a kutatás-fejlesztés tevékeységgel összefüggésbe, egyé vagy társszerzı kollektívába létrehozott eredméyek függetleül attól, hogy belföldre vagy külföldre voatkozk (KSH [004]). Az elızıekbe smertetett fıkompoes-elemzések összekapcsolását jeletı, vagys a K+F teljesítméy objektív, meység adatoko alapuló mérését lehetıvé tevı kvattatív mérés részmodellt az. ábra tartalmazza. Látes fıkompoese a K+F teljesítméy, látes változó az put, a folyamat és az output teljesítméy, mafeszt változó pedg a ráfordítások, a kutatók, az formácóforrások, az együtt-mőködések, a publkácók és a szabadalmak meység adata.
4.. Kvaltatív mérés részmodell. ábra: Kvattatív mérés részmodell Quattatve Measuremet Model Forrás: saját szerkesztés A kvaltatív mérés részmodell a kvattatív mérés részmodellhez hasolóa égy fıkompoes-elemzés: K+F hatékoyság, put hatékoyság, folyamat hatékoyság és output hatékoyság összefüggı redszere. A továbbakba a kvaltatív mérés részmodell fıkompoes-elemzéset mutatjuk be részletese. A K+F hatékoyság fıkompoes-elemzéséek elsı látes változója az put hatékoyság, amely a kutató-fejlesztı tevékeység bemeet oldalá jeletkezı objektív, mıség jellemzıkö alapuló ayag és személy erıforrás-haszálatáak teztását foglalja magába. A fıkompoes-elemzés másodk látes változója a folyamat hatékoyság, amely a vállalkozás K+F helyek által kfejtett kutató-fejlesztı tevékeység folyamata sorá jeletkezı, objektív, mıség jellemzıkö alapuló aktvtást jelet. Tpkus megjeleés formá az formácóforrások géybe vétele és együttmőködés más K+F helyekkel. Az elemzés harmadk látes változója az output hatékoyság, amely a vállalatok által kfejtett K+F tevékeység kmet oldalá jeletkezı kézzel fogható eredméyeek, publkácókak és szabadalmakak mıség jellemzıt foglalja magába. Az put hatékoyság fıkompoes-elemzés elsı mafeszt változója a ráfordítások mıség jellemzı, amelyet a külföldrıl származó, bármlye K+F célra fordított összeg K+F ráfordításokhoz vszoyított aráyával fejezük k. A másodk mafeszt változó a K+F személy állomáy mıség jellemzı, amelyet külföld ösztödíjasok/vedég-kutatók vállalkozás K+F helye dolgozók összes létszámához vszoyított aráyával fejezük k.
A folyamat hatékoyság fıkompoes-elemzés elsı mafeszt változója az formácóforrások mıség jellemzı, amely a külföld formácóforrások aráya az összes géybe vett fzetıs formácó-forráshoz vszoyítva. A másodk mafeszt változó az együttmőködések mıség jellemzı, amely a külföld kooperácók aráya az összes kooperácóhoz vszoyítva. Az output hatékoyság fıkompoes-elemzés elsı mafeszt változója a publkácók mıség jellemzı, amely a külföld publkácók aráya az összes tudomáyos mőhez vszoyítva. A másodk mafeszt változó a szabadalmak mıség jellemzı, amely a külföld szabadalmak aráya az összes szabadalomhoz vszoyítva. Az elızıekbe smertetett fıkompoes-elemzések összekapcsolását jeletı, vagys a K+F hatékoyság objektív, mıség jellemzıkö alapuló mérését lehetıvé tevı kvaltatív mérés részmodellt a. ábra tartalmazza. Látes fıkompoes a K+F hatékoyság, látes változó az put, a folyamat és az output hatékoyság, mafeszt változó pedg a ráfordítások, a kutatók, az formácóforrások, az együtt-mőködések, a publkácók és a szabadalmak mıség jellemzı. 5. A mutatószámok tesztelése. ábra: Kvaltatív mérés részmodell Qualtatve Measuremet Model Forrás: saját szerkesztés A K+F Teljesítméy Idex és a K+F Hatékoyság Idex bemutatás utá a K+F aktvtás mérés részmodelljeek tesztelése következk. Ebbe a részbe a kvattatív mérés részmodellt és a kvaltatív mérés részmodellt egyarát górcsı alá vesszük, majd pedg összegezzük a levoható következtetéseket.
5.. Kvattatív mérés részmodell tesztelése A kvattatív mérés részmodell tesztelése égy fıkompoes-elemzés (put, folyamat, output és K+F teljesítméy) végrehajtását jelet. A ráfordítások és dolgozók meység adata szorosa összefüggek egymással, amelyet a Kaser-Meyer-Olk-féle megfelelıség mutató (KMO0,500) és Bartlett-féle szférkus próba szgfkaca értéke (Sg.0,000) egyarát taúsít, vagys va relevacája a fıkompoes-elemzések. Az elsı fıkompoes sajátértéke,688; vagys az eredet változók által hordozott formácó-meység 84,4 százalékát skerült egy fıkompoesbe tömöríte. A faktorsúlyok agyo magasak (0,9), akárcsak az eredet változók végsı kommualtása (0,84), vagys megvalósítottuk az put teljesítméyre voatkozó elképzelést. Az formácóforrások száma és az együttmőködések száma között korrelácót md a KMO (0,500), md pedg a Bartlett-próba (Sg.0,003) gazolja. A folyamat teljesítméy fıkompoes sajátértéke,404; vagys a magyarázott teljes varacaháyad 70, százalék. A faktorsúlyok ezúttal s magasak (0,84), akárcsak a vzsgálatba vot változók végsı kommualtása (0,70). A fetek alapjá megállapíthatjuk, hogy az formácóforrásokból és az együttmőködésekbıl aggregált változó hozható létre folyamat teljesítméy éve. Az output teljesítméy látes fıkompoes létrehozása a magyarország agyvállalatok gyege publkácós és a szabadalm gyakorlata következtébe vtatható. A Kaser-Meyer- Olk-féle megfelelıség mutató ugya elfogadható (KMO0,500), vszot a Bartlett-féle szferctás hpotézsét el kell fogad (Sg.0,948). Az elsı fıkompoes sajátértéke,009, vagys a teljes varaca több mt felét (50,5 százalék) magyarázza. Az eredet változók faktorsúlya erıs (0,7) korrelácóra utalak a fıkompoessel, amely által magyarázott varaca aráya 0,5. A K+F teljesítméy fıkompoes-elemzéséek megfelelıssége (KMO0,695) mérsékelt (medocre), a Bartlett-próba szgfkaca értéke pedg 0,000. Az értékekbıl következk, hogy a fıkompoes-elemzés megfelelı módszer a látes fıkompoeseke és a változók em korrelálatlaok párokét. Az elsı fıkompoes sajátértéke,097, vagys az eredet változók által hordozott formácómeység kétharmadát (69,9 százalék) skerült egy fıkompoesbe sőríte. A magyarázott varacaháyad alapjá egy fıkompoesek va létjogosultsága. K+F teljesítméy fıkompoes-elemzése (kompoes mátrx) Prcpal compoet aalyss of R&D performace (compoet matrx) Kompoes mátrx a. táblázat IN_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN Kompoes,80,849,856 Elıállítás módszer: Fıkompoes Elemzés. a. elıállított kompoes Forrás: saját szerkesztés Az. táblázatból láthatjuk, hogy az put teljesítméy faktorsúlya 0,80; a folyamat teljesítméyé 0,849; az output teljesítméyé pedg 0,856. A magas faktorsúlyok a K+F teljesítméy kompozt dkátor és az eredet változók között szgfkás, poztív ráyú erıs kapcsolat egyértelmő kfejezı.
K+F teljesítméy fıkompoes-elemzése (kommualtások) Prcpal compoet aalyss of R&D performace (commualtes). táblázat Kommualtások Kezdı Elıállítás IN_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN,000,000,000,643,7,733 Elıállítás módszer: Fıkompoes elemzés. Forrás: saját szerkesztés A. táblázatból láthatjuk, hogy a látes fıkompoes (K+F teljesítméy) által magyarázott varaca aráya 64,4 százalék az put teljesítméy, 7, százalék a folyamat teljesítméy és 73,3 százalék az output teljesítméy esetébe, vagys a fıkompoes-elemzéssel létrehozott kompozt dkátor a teljes formácómeység többségét tartalmazza. A kvattatív mérés részmodellre voatkozó fıkompoes-elemzések eredméye alapjá megállapíthatjuk, hogy a részmodell verfkálása az elvárt eredméyeket hozta: skerült paraméterez a vállalatok K+F teljesítméyt kfejezı mérés módszert. Nevezzük ezt a kompozt dkátort K+F Teljesítméy Idexek (R&D Performace Idex, R&D-PERFIND) A K+F Teljesítméy Idex kszámításához elsı lépésbe a meység mutatókat stadardzálásak vetjük alá, melıtt felhaszáljuk azokat. EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN
COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN Másodk lépésbe meghatározzuk az put, folyamat és output teljesítméy mutatót, amelyek a stadardzált meység mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. IN_ACT_OBJ_QN W EXP_OBJ_QN EXP_OBJ_QN + W RES_OBJ_QN RES_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN W SOURC_OBJ_QN SOURC_OBJ_QN + W COOP_OBJ_QN COOP_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN W PUBL_OBJ_QN PUBL_OBJ_QN + W PAT_OBJ_QN PAT_OBJ_QN A magyarország agyvállalatok esetébe a következı faktorérték-együtthatókkal kell súlyoz a stadardzált meység mutatókat. WEXP_OBJ_QN0,54; WRES_OBJ_QN0,54 WSOURC_OBJ_QN0,60; WCOOP_OBJ_QN0,60 WPUBL_OBJ_QN0,70; WPAT_OBJ_QN0,70 A K+F Teljesítméy Idex, amely az put, folyamat és output teljesítméymutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. R & D PERFIND W IN_ACT_OBJ_QN IN_ACT_OBJ_QN + W PROC_ACT_OBJ_QN PROC_ACT_OBJ_QN + W OUT_ACT_OBJ_QN OUT_ACT_OBJ_QN
A következı súlyokat kell alkalmaz az put, folyamat és output teljesítméymutatók esetébe a vállalat megkérdezés alapjá. WIN_ACT_OBJ_QN0,38; WPROC_ACT_OBJ_QN0,4; WOUT_ACT_OBJ_QN0,4 5.. Kvaltatív mérés modell tesztelése A kvaltatív mérés modell szté égy fıkompoes-elemzés (put, folyamat, output és K+F hatékoyság) elvégzését foglalja magába. A ráfordítások és a dolgozók mıség jellemzı szorosa összefüggek egymással derül k a fıkompoes-elemzés eredméyebıl. A fıkompoes-elemzés megfelelıssége elfogadható (KMO0,500) és Bartlett-hpotézs s elvethetı (Sg.0,00). Az elsı fıkompoes saját értéke,40; vagys az általa magyarázott teljes varacaháyad 70,9 százalék. A faktorsúlyok agyo magasak (0,84), akárcsak az eredet változók végsı kommualtása (0,7), amely a közös faktor által magyarázott magas varaca aráyra utal. A folyamat hatékoyság fıkompoes létrehozása még az put hatékoyságál s jobba skerült. A Kaser-Meyer-Olk-féle megfelelıség mutató (KMO0,500) és a Bartlett-féle szférkus-próba szgfkaca értéke (Sg.0,000) egyarát a fıkompoes-elemzés létjogosultságára utal. Az elsı fıkompoes sajátértéke ezúttal,493; vagys az eredet változók által hordozott formácómeység háromegyedét (74,6 százalék) sőrít magába a fıkompoes. Md a faktorsúlyok (0,86), md pedg a végsı kommualtások (0,75) agyo magasak. A kutatás-fejlesztés tevékeység kmeet oldalát jeletı publkácók és szabadalmak mıség jellemzı szté szgfkás, poztív ráyú közepese erıs kapcsolatba állak egymással. A fıkompoes-elemzés megfelelı módszer (KMO0,500), a változók között korrelácós mátrx em egységmátrx (Sg. 0,008).,398 az elsı fıkompoes sajátértéke, 69,9 százalék az általa magyarázott teljes varacaháyad. Az eredet változók (publkácók és szabadalmak mıség jellemzı) faktorsúlya 0,84; végsı kommualtása pedg 0,70. Az utolsó fıkompoes-elemzés, amely az eddg három összefoglalását jelet száalmas (mserable) a Kaser-Meyer-Olk-féle megfelelıség mutató alapjá (KMO0,585), és a Bartlett-teszt s kállta a próbát (Sg.0,00). Az elsı fıkompoes sajátértéke,88; vagys az eredet változók által hordozott formácómeység 60,6 százalékát skerült egy változóba tömöríte. Mvel a másk két fıkompoes sajátértéke ksebb mt,000; ezért magától értetıdk, hogy csak az elsıt szükséges megtartauk. K+F hatékoyság fıkompoes-elemzése (kompoes mátrx) Prcpal compoet aalyss of R&D effcecy (compoet matrx) 3. táblázat Kompoes mátrx a IN_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL Kompoes,66,89,866 Elıállítás módszer: Fıkompoes Elemzés. a. elıállított kompoes Forrás: saját szerkesztés Az put hatékoyság faktorsúlya 0,6; vagys ez a változó vesz részt legksebb súllyal a fıkompoes létrehozásába (3. táblázat). A folyamat hatékoyság faktorsúlya 0,83; az
output hatékoyságé pedg 0,87. Ezek a változók domálak a K+F hatékoyság kompozt dkátorába. K+F hatékoyság fıkompoes-elemzése (kommualtások) Prcpal compoet aalyss of R&D effcecy (commualtes) Kommualtások 4. táblázat IN_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL Kezdı,000,000,000 Elıállítás módszer: Fıkompoes elemzés. Forrás: saját szerkesztés Elıállítás,380,687,75 Az eredet változók végsı kommualtásat megvzsgálva megállapítható, hogy az put hatékoyság kvételével (0,38), a folyamat (0,69) és az output hatékoyság (0,75) varacájáak meghatározó többségét magyarázza a közös faktor, vagys a K+F hatékoyság kompozt dkátora (4. táblázat). A kvaltatív mérés részmodellre voatkozó fıkompoeselemzések eredméye alapjá kjelethetjük, hogy skerült paraméterez a vállalatok K+F hatékoyságát kfejezı mérés módszert: a részmodell verfkálása az elvárt eredméyeket hozta. Nevezzük ezt a kompozt dkátort K+F Hatékoyság Idexek (R&D Effcecy Idex, R&D-EFFIND). A K+F Hatékoyság Idex kszámításához elsı lépésbe a mıség mutatókat stadardzálásak vetjük alá, melıtt felhaszáljuk azokat. EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL EXP_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL RES_OBJ_QL
SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL COOP_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL PAT_OBJ_QL Másodk lépésbe meghatározzuk az put, folyamat és output hatékoyság mutatót, amelyek a stadardzált mıség mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. RES_OBJ_QL EXP_OBJ_QL RES_OBJ_QL W EXP_OBJ_QL W _QL IN_ACT_OBJ + COOP_OBJ_QL SOURC_OBJ_QL L COOP_OBJ_Q W SOURC_OBJ_QL W BJ_QL PROC_ACT_O + PAT_OBJ_QL PUBL_OBJ_QL PAT_OBJ_QL W PUBL_OBJ_QL W J_QL OUT_ACT_OB + A magyarország agyvállalatok esetébe a következı faktorérték-együtthatókkal kell súlyoz a stadardzált mıség mutatókat. WEXP_OBJ_QL0,59; WRES_OBJ_QL0,59
WSOURC_OBJ_QL0,58; WCOOP_OBJ_QL0,58 WPUBL_OBJ_QL0,60; WPAT_OBJ_QL0,60 A K+F Hatékoyság Idex, amely az put, folyamat és output hatékoyság mutatók faktorérték-együtthatókkal súlyozott összege. R & D EFFIND W IN_ACT_OBJ_QL IN_ACT_OBJ_QL + W PROC_ACT_OBJ_QL PROC_ACT_OBJ_QL + W OUT_ACT_OBJ_QL OUT_ACT_OBJ_QL A következı súlyokat kell alkalmaz az put, folyamat és output hatékoyság mutatók esetébe a vállalat megkérdezés alapjá. WIN_ACT_OBJ_QL0,34; WPROC_ACT_OBJ_QL0,46; WOUT_ACT_OBJ_QL0,48 6. Következtetés A K+F aktvtás mérés részmodelljeek tesztelése (verfkálás, paraméterezés) utá a kutatás eredméyek összegzésével zárjuk. A K+F aktvtás mérésére megalkotott kvattatív mérés részmodell (QN-MM) a meység adatok között összefüggés alapjá képez kompozt dkátort, a K+F Teljesítméy Idexet (R&D-PERFIND). A kutatás-fejlesztés aktvtás mérésére létrehozott kvaltatív mérés részmodell (QL-MM) a mıség jellemzık között kapcsolatból kdulva eredméyez kompozt dkátort, K+F Hatékoyság Idexet (R&D-EFFIND). A K+F Teljesítméy Idex és a K+F Hatékoyság Idex egyarát három részbıl tevıdk össze. Ezek a részek a kutatás-fejlesztés folyamat put, folyamat és output teljesítméyérıl, valamt hatékoyságáról adak tájékoztatást, de ömagukba s léyeges formácókat hordozak. Az újoa kfejlesztett összetett mutatószámok lehetıvé teszk a K+F aktvtás mkrosztő yomo követését, motorgját, aggregálva pedg makrogazdaság vagy emzetköz verseyképesség vzsgálatokak s alapját képezhetk. Ezek a tevékeységek a végrehajtásért felelıs dötéshozók, meedzserek mukájáak szerves részét képzk, amelybe agy segítséget jeleteek a komplex módszertara épülı szgorú elleırzés techkák. Hvatkozások. Archbug, D., Coco, A. [004]: A New Idcator of Techologcal Capabltes for Developed ad Developg Coutres (ArCo). I: World Developmet. Vol. 3, No. 4, pp. 69-654.. Archbug, D., De, M., Flppett, A. [009]: Global Iovato Scoreboard 008. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs 3. Bors B. [005]: Tudás, techológa és a magyar verseyképesség, Budapest, Ph.D. értekezés 4. Bors B., Telcs A. [004]: A K+F-tevékeység emzetköz összehasolítása országstatsztkák alapjá. I: Közgazdaság Szemle. Vol. 5, No., pp. 53-7. 5. Bukócz L., Ptlk L. [999]: A DEA (Data Evelopmet Aalyss) módszer falhaszálás lehetısége üzemhatékoyságok méréséhez. Debrece, Agrárformatka 6. Europea Commsso [009]: Europea Iovato Scoreboard. Brussels 7. Färe, R., Grosskopf, S., Kox Lovell, C.A. [994]: Producto Froters. Cambrdge, Cambrdge Uversty Press 8. Fülöp J., Temes J. [00]: A Data Evelopmet Aalyss (DEA) alkalmazása par parkok hatékoyságáak vzsgálatára. I: Szgma. Vol. 3, No. 3-4, pp. 85-09.
9. Holladers, H. [007]: Regoal Iovato Scoreboard 006. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs 0. Holladers, H., Kaerva, M. [009]: Servce Sector Iovato Measurg Iovato Performace for 004 ad 006 Usg Sector Specfc Iovato Idexes. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs. Holladers, H., va Cruyse, A. [008]: Desg, Creatvty ad Iovato A Scoreboard Approach. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs. Holladers, H., va Cruyse, A. [008]: Rethkg the Europea Iovato Scoreboard A New Methodology for 008-00. Brussels, Pro Io Europe/Io Metrcs 3. Hu, D., Ng, C., Mok, P., Fog, N., Ch, W., Yue, C. [005]: A Study o Creatvty Idex. Hog Kog Home Affars Bureau, The Hog Kog Specal Admstratve Rego Govermet 4. Iteratoal Isttute for Maagemet ad Developmet [009]: World Compettveess Yearbook 009. Lausae 5. Koty, L. [997]: A gazdaság hatékoyság számítása DEA leárs programmal. I: Statsztka Szemle. Vol. 75, No. 6, pp. 55-54. 6. Közpot Statsztka Hvatal [004]: A K+F statsztka módszertaa. Budapest 7. Moo, H.S., Lee, J. D. [005]: A Fuzzy Set Theory Approach to Natoal Composte S&T Idces. I: Scetometrcs. Vol. 64, No., pp. 67-83. 8. Moo, J. H., Kag, C. S. [999]: Use of Fuzzy Set Theory the Aggregato of Expert Judgmets. I: Aals of Nuclear Eergy. Vol. 6, No., pp. 46-469. 9. Nardo, M., Sasaa, M., Saltell, A., Taratola, S., Hoffma, A., Gova, E. [005]: Hadbook o Costructg Composte Idcators Methodology ad User Gude. Pars, Orgasato for Ecoomc Co-operato ad Developmet 0. Natoal Scece Board [008]: Scece ad Egeerg Idcators 008. Arlgto. Nwa, F., Tomzawa, H. [995]: Composte Idcators Iteratoal Comparso of Overall Stregths Scece ad Techology. Tokyo, Natoal Isttute of Scece ad Techology Polcy. Orgasato for Ecoomc Co-operato ad Developmet [005]: Measurg Globalzato OECD Hadbook o Ecoomc Globalsato Idcators 005. Pars 3. Sasaa, M., Taratola, S. [00]: State-of-the-art Report o Curret Methodologes ad Practces for Composte Idcator Developmet. Ispa, Jot Research Cetre 4. Soh, K. Y., Yag, J. W., Kag, C. S. [00]: Assmlato of Publc Opos Nuclear Decso-makg Usg Rsk Percepto. I: Aals of Nuclear Eergy. Vol. 8, No. 6, pp. 553-563. 5. Tbeszkyé F. K. [007]: Az oktatás hatékoyságáak mérése a ZMNE 006-ba végzett hallgató Data Evelopmet Aalyss (DEA) módszer haszálatával. I: Hadmérök. Vol., No., pp. 49-65. 6. Tóth, Á. [999]: Kísérlet a hatékoyság emprkus elemzésére. Budapest Magyar Nemzet Bak 7. Török Á. [005]: Compettveess Research ad Developmet Comparsos ad Performace. Chelteham, Edward Elgar Publshg 8. Tra, L. T., Kght, C. G., O Nell, R. V., Smth, E. R., Rtters, K. H., Wckham, J. [00]: Fuzzy Decso Aalyss for Itegrated Evrometal Vulerablty Assessmet of the Md-Atlatc Rego. I: Evrometal Maagemet. Vol. 9, No. 6, pp. 845-859. 9. Tsaur, S. H., Chag, T. Y., Ye, C. H. [00]: The Evaluato of Arle Servce Qualty by Fuzzy MCDM. I: Toursm Maagemet. Vol. 3, No., pp. 07-5. 30. Uted Natos Coferece o Trade ad Developmet [005]: World Ivestmet Report 005. New York
3. Uted Natos Developmet Programme [007]: Huma Developmet Report 007/008. New York 3. Uted Natos Idustral Developmet Orgazato [005]: Idustral Developmet Report 005. Vea 33. Wager C. S., Brahmakulam, I., Jackso, B., Wog, A., Yoda, T. [00]: Scece ad Techology Collaborato Buldg Capacty Developg Coutres. Sata Moca, RAND 34. Wager C. S., Horlgs, E., Dutta, A. [00]: Ca Scece ad Techology Capacty be Measured? Sata Moca, RAND 35. World Bak [009]: World Developmet Idcators 009. Washgto 36. World Ecoomc Forum [008]: The Global Compettveess Report 008-009. Geeva