Information technology investments and impact on the productivity of firms : an empirical analysis in light of the productivity paradox

Este trabalho objetivou testar a ocorrência do Paradoxo da Produtividade em uma amostra de empresas brasileiras; este Paradoxo estabelece que os acréscimos nos investimentos em tecnologia da informação não são acompanhados por acréscimos na produtividade das empresas. A partir de uma amostra de 429 observações de 98 empresas brasileiras que, no período de 2000 a 2006, faturaram cerca de US$856 bilhões e operaram investimentos em tecnologia da informação de US$ 12,9 bilhões, foi testado um modelo baseado na função de produção de Cobb-Douglas, que apresentou indícios de que o acréscimo neste tipo de investimento foi acompanhado de um acréscimo positivo nas receitas. O trabalho mostrou, ainda, indícios de que houve eficiência marginal nos investimentos em tecnologia da informação e de que a relação entre as receitas e o número de funcionários empregados em TI alcançou um aparente ponto de saturação. Na análise dos resultados foram identificados comportamentos distintos entre os setores analisados e nas conclusões foram apresentados exemplos de como os resultados poderiam ser aplicados no suporte ao processo decisório do planejamento de investimentos e de estratégias de negócios em tecnologia da informação. Este trabalho objetivou testar a ocorrência do Paradoxo da Produtividade em uma amostra de empresas brasileiras; este Paradoxo estabelece que os acréscimos nos investimentos em tecnologia da informação não são acompanhados por acréscimos na produtividade das empresas. A partir de uma amostra de 429 observações de 98 empresas brasileiras que, no período de 2000 a 2006, faturaram cerca de US$856 bilhões e operaram investimentos em tecnologia da informação de US$ 12,9 bilhões, foi testado um modelo baseado na função de produção de Cobb-Douglas, que apresentou indícios de que o acréscimo neste tipo de investimento foi acompanhado de um acréscimo positivo nas receitas. O trabalho mostrou, ainda, indícios de que houve eficiência marginal nos investimentos em tecnologia da informação e de que a relação entre as receitas e o número de funcionários empregados em TI alcançou um aparente ponto de saturação. Na análise dos resultados foram identificados comportamentos distintos entre os setores analisados e nas conclusões foram apresentados exemplos de como os resultados poderiam ser aplicados no suporte ao processo decisório do planejamento de investimentos e de estratégias de negócios em tecnologia da informação. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTThis study aimed to investigate the occurrence of the Productivity Paradox of information technology investments in a sample of Brazilian firms. This Paradox establishes that the increase in information technology investments is not accompanied by the increase of firms' productivity. The estimated model was based on the Cobb-Douglas production function and considered a sample of 429 observations of 98 Brazilian firms that had aggregated sales of over US$856 billion and had operated information technology investments around of US$ 12.9 billion during the period of 2000 to 2006. The estimated model showed evidence that changes in the information technology investments were statistically correlated with changes in productivity gains. In addition, the model showed that there was marginal efficiency in the information technology investments and that the functional relationship between production and the number of employees in information technology reached an apparent saturation point. The empirical results showed different behaviors among analyzed sectors and the findings were presented with examples of how the results could be applied to support information technology investments and business strategy processes

Project Risk Management by a Probabilistic Expert System

Abstract Efficient applications of expert systems to project risk management problems are seldom, if not unusual. In this paper we overcome this lack by using the probabilistic expert system shell SPIRIT. The rule-based shell’s power in conditioning, inference and reasoning under incomplete information will work well on risk estimation and classification. A key characteristic of SPIRIT is the possibility to integrate project objectives into the risk management model. So known dependencies between risk variables can be modelled by the user if known beforehand, whereas hidden dependencies might be detected by the proper system. Because of the novelty of projects they suffer from incomplete information and it is this incompleteness which SPIRIT handles at high information fidelity. Furthermore undirected inference is possible, due to the undirected graphical structure in which knowledge is acquired and processed. So, in an early-state risk management situation – where the final model in terms of certain variables and/or their respective dependencies is not yet available – preliminary risk analyses and even recommendations for adequate risk treatment measures are possible, too. A middle size product developement example, including 12 binary variables and 34 rules, shows the inferential power of SPIRIT. 1

Scaling production and improving efficiency in DEA: an interactive approach

Abstract DEA models help a DMU to detect its (in-)efficiency and to improve activities, if necessary. Efficiency is only one economic aim for a decision-maker; however, up- or downsizing might be a second one. Improving efficiency is the main topic in DEA; the long-term strategy towards the right production size should attract our attention as well. Not always the management of a DMU primarily focuses on technical efficiency but rather is interested in gaining scale effects. In this paper, a formula for returns to scale (RTS) is developed, and this formula is even applicable for interior points of technology. Particularly, technical and scale inefficient DMUs need sophisticated instruments to improve their situation. Considering RTS as well as efficiency, in this paper, we give an advice for each DMU to find an economically reliable path from its actual situation to better activities and finally to most productive scale size (mpss), perhaps. For realizing this path, we propose an interactive algorithm, thus harmonizing the scientific findings and the interests of the management. Small numerical examples illustrate such paths for selected DMUs; an empirical application in theatre management completes the contribution

Combining efficiency and scaling effects in activity analysis: towards an improved best practice criterion

Efficiency is the main issue in any data envelopment analysis. Realizing output by a minimum of input or reaching a maximum of output by a given input is the credo, scale effects often are only a sort of accessory. In modern economics scale effects play a prominent role, however. What is the right size of a decision making unit (DMU) and how to proceed there. Returns to scale inform a DMU about its hitherto disregard of scale effects and show the way towards its ideal activity size. Combining efficiency aspects and scaling effects leads to a new DEA-best practice criterion of DMUs and gives them a profound orientation of their current position. This combination turns out to be the relation of weighted outputs to weighted inputs – in optimal prices under variable returns to scale (VRS). It is the VRS-productivity. For DMUs with increasing returns to scale the recommended growth path is in accordance with economic rationales, for decreasing returns to scale the recommended shrinking path uncovers severe flaws in VRS-models and needs adjustment. All theoretical considerations are illustrated by little numerical examples. A real world application of 37 Brazilian banks demonstrates the benefits of the new concept

From Information to Probability An Axiomatic Approach Inference is Information Processing

Abstract: We define the very rich language of composed conditionals on a three-valued logic and use this lan-guage as the communication tool between man and machine. Communication takes place for three reasons: Knowledge acquisition, query and response. Learning, thinking and answering questions are of pure information theoretical nature. The pivot of this knowledge processing concept is the amount of information in [bit] which we receive, if we learn a conditional to become true. We follow an axiomatic approach to information theory rather than the classical probabilistic approach of Shannon; information comes first, then comes probability. In the light of this philosophy query and response experience new interpretations. Both, acquisition and response are realized by maximizing entropy and minimizing relative entropy, respectively. The iterative solution of these mathematical optimization problems gives new insights into the adaptation of prior knowledge to new informa-tion. The expert system shell SPIRIT supports this kind of knowledge processing which will be demonstrated by suitable examples. Key words: AI, conditionals, entropy, inference, information, knowledge, SPIRIT. 1

Investimentos em tecnologia da informação e impactos na produtividade empresarial: uma análise empírica à luz do paradoxo da produtividade

Este trabalho objetivou testar a ocorrência do Paradoxo da Produtividade em uma amostra de empresas brasileiras; este Paradoxo estabelece que os acréscimos nos investimentos em tecnologia da informação não são acompanhados por acréscimos na produtividade das empresas. A partir de uma amostra de 429 observações de 98 empresas brasileiras que, no período de 2000 a 2006, faturaram cerca de US$856 bilhões e operaram investimentos em tecnologia da informação de US$ 12,9 bilhões, foi testado um modelo baseado na função de produção de Cobb-Douglas, que apresentou indícios de que o acréscimo neste tipo de investimento foi acompanhado de um acréscimo positivo nas receitas. O trabalho mostrou, ainda, indícios de que houve eficiência marginal nos investimentos em tecnologia da informação e de que a relação entre as receitas e o número de funcionários empregados em TI alcançou um aparente ponto de saturação. Na análise dos resultados foram identificados comportamentos distintos entre os setores analisados e nas conclusões foram apresentados exemplos de como os resultados poderiam ser aplicados no suporte ao processo decisório do planejamento de investimentos e de estratégias de negócios em tecnologia da informação