Диссертация (1151040), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Альфа Кронбаха для агрегированногоконструкта предпринимательской ориентации показала допустимый уровеньнадежности (0,71). Оценка двухфакторной структуры ПО в рамках моделиизмеренияпоказала,чтовсеэлементыимеютзначимыенагрузкинасоответствующие факторы, демонстрируя достаточную валидность «схождения»1981], согласно которому квадрат корреляций между каждой парой переменных должен бытьменьше средней объясненной дисперсии (AVE).5Композитная надежность переменной (composite reliability)оценивает внутреннююсогласованность наблюдаемых переменных, составляющих латентную переменную, ирассчитывается по формуле: квадрат суммы стандартизированных коэффициентов/(квадратсуммы стандартизированных коэффициентов + квадрат суммы ошибок измерения); пороговоезначение > 0,7 [Hair et al., 2010].6Средняя объясненная дисперсия (average variance explained) оценивает, насколько неявнаяпеременная объясняется составляющими ее наблюдаемыми переменными, и рассчитывается поформуле: сумма квадратов стандартизированных нагрузок / (сумма квадратовстандартизированных нагрузок + сумма ошибок измерения); пороговое значение > 0,5 [Hair etal., 2010].90(коэффициенты регрессии значимы на уровне p<0,001).
Однако, несмотря на то,чтодвухфакторнаяструктурапредпринимательской ориентациипоказалаприемлемый коэффициент общей подгонки (χ2 / df = 2,17), не все отдельно взятыеиндексы подгонки соответствуют пороговым значениям (RMSEA=0,11). Наследующем шаге была проведена оценка композитной надежности длясоставляющих проактивности и готовности к риску (CR=0,74 и CR=0,78,соответственно). Относительно средней объясненной дисперсии необходимоотметить, что этот показатель равен 0,49 для проактивности, что незначительнониже порогового значения 0,50. Для готовности к риску данный показательсоставил 0,54. С целью оценки дискриминантной валидности, как и в случае свыборкой фирм из развитых стран, было проведено сравнение квадратакоэффициента корреляции и показателя средней объясненной дисперсии.
Дляданнойпарысоставляющихпредпринимательскойориентацииквадраткоэффициента корреляции оказался выше, чем средняя объясненная дисперсия,что свидетельствует об отсутствии дискриминантной валидности. Следовательно,нет оснований утверждать, что корреляция между данными переменнымисущественно отличается от 1. Таким образом, с учетом вышеуказанных проблем,связанныхориентации,стрехвиданномдвухфакторнойисследованииструктуройпредпринимательскойагрегированныйфакторПО,инновационность, проактивность и готовность к риску рассматриваютсяотдельно.
Таблица 3 содержит описательную статистику переменных. В таблице4представленыкоэффициентыкорреляциииспользованными в модели, по обеим выборкам.междупеременными,91Таблица 3. Описательная статистика переменныхПеременнаяЕвропейские фирмыРоссийские фирмыСреднеезначениеСтандартноеотклонениеСреднеезначениеСтандартноеотклонениеИнновационность13,773,31n.a.n.a.Проактивность14,043,1310,363,44Готовность к риску11,843,3110,593,81ПО36,657,9731,918,22Результатыдеятельности (t1)Результатыдеятельности (t2)Динамизм5,1710,353,2021,013,786,582,1617,900,330,530,530,17Возраст фирмы7357,666,294,61Размер фирмы152774077994,41122,9392Таблица 4. Матрица корреляций¹1234560,82** 0,85**0,05 ‒0,16n.a.n.a.n.a.n.a.1 0,62** ‒0,10 ‒0,050,48**1 ‒0,14 ‒0,080,21*0,011 0,34**0,190,19 0,33**10,09 0,20* 0,24*0,130,08 ‒0,02 0,09†0,060,110,150,090,050,01 ‒0,080,040,067‒0,15†n.a.‒0,12‒0,100,030,1510,47*‒0,020,0589-0,07n.a.‒0,12‒0,09‒0,18‒0,29*0,03‒0,051‒0,25100,21n.a.0,19†0,18‒0,12‒0,090,22*‒0,27*0,0411.
ПО1n.a.0,122. Инновационность0,83**1n.a.3. Проактивность0,80**0,50**0,024. Готовность к риску0,82**0,53**0,145. Результаты деятельности (t1)0,120,070,15†6. Результаты деятельности (t2)0,21*0,120,117. Динамизм0,08‒0,09‒0,55**8. Кризис0,01‒0,0519. Возраст фирмы0,120,040,0310. Размер фирмы‒0,030,080,01†p < 0,1; *p < 0,05; **p < 0,01n (развитый рынок) = 94, n (развивающийся рынок) = 108.¹ Нижняя диагональ содержит коэффициенты корреляции для выборки фирм из Европы, тогда как верхняя диагональ содержиткоэффициенты корреляции для выборки фирм из России.Примечание: при расчете корреляции между переменными, одна из которых является бинарной, используется точечнобисериальный коэффициент корреляции.93Для обеих выборок коэффициенты корреляции между отдельнымисоставляющимипредпринимательскойориентацииявляютсядостаточновысокими (больше либо равно 0,50).
В контексте развитого рынка корреляциямежду предпринимательской ориентацией и результатами деятельности фирмысильнее в периоде t2 (r = 0,21, p < 0,05 по сравнению со статистическинезначимым коэффициентом r = 0,12, в периоде t1). В условиях развивающегосярынка оба коэффициента корреляции оказались статистически незначимы. Такжеважно отметить, что корреляционный анализ выявил статистически значимуюсвязь между показателями результатов деятельности фирмы в обоих периодах (r =0,33, p < 0,01 в контексте развитого и r = 0,34, p < 0,01 в контекстеразвивающегося рынков).На следующем этапе была проведена оценка выполнения основныхпредположений, необходимых для продолжения анализа и тестирования гипотезметодоммоделированиятестированиенаналичиеструктурнымиуравнениями.мультиколлинеарностисБылопроведенопомощьюоценкикоэффициентов возрастания дисперсии (Variance Inflation Factors – VIFs)[Айвазян, Мхитарян, 2001].
Результаты данного анализа позволяют утверждать,что в модели отсутствует мультиколлинеарность, так как все соответствующиекоэффициенты не превышают 3, при пороговом значении 10. Далее, былавыполнена оценка распределения, показавшая, что распределение данных несоответствует нормальному. Анализ на возможные выбросы, которые могли быпривести к данному результату, таковых не выявил. Указанные особенностиданных были учтены при дальнейшем анализе.Оценка возможного смещенияВ силу лонгитюдного характера данного исследования, существуетнеобходимость оценки наличия возможных смещений с целью убедиться вустойчивости результатов. Смещение оценок может быть связано с закрытиемряда фирм, участвовавших в опросе в момент t1, к моменту t2. Таким образом,фокус исследования автоматически переходит на более успешные «выжившие»фирмы, что может привести к смещенным оценкам.
Для оценки возможного94смещения по выживаемости был проведен t-тест на наличие разницы среднихзначенийпоказателяпредпринимательскойориентациииееотдельныхсоставляющих между выжившими фирмами и фирмами, прекратившими своюдеятельностьзарассматриваемыйпериодвремении,следовательно,исключенными из анализа. В частности, в выборке европейских фирм такихпредприятий оказалось 16, тогда как в российской выборке их было 26. Анализ невыявил значимых расхождений в уровнях предпринимательской ориентациимежду этими группами фирм.
Таким образом, можно сделать вывод о том, чтоболее успешные выжившие фирмы в выборках данного исследования не имеютзначимых отличий от закрывшихся фирм по уровню ключевых переменных, чтопозволяет исключить наличие ошибки смещения по выживаемости.Второй возможный вариант ошибки смещения может быть связан с отказомфирм, принявших участие в опросе, предоставлять финансовую отчетность вмомент времени t2, что также не дает возможность использовать информацию потаким фирмам для дальнейшего анализа. Для того чтобы исключить наличиеошибки «самоотбора», была построена логистическая регрессионная модель сцелью оценки вероятности попадания в одну из двух категорий в каждой извыборок (категории фирм, оказавшихся в итоговой выборке, и фирм,участвовавших в опросе в момент времени 1).
Таким образом, было проведеносравнение 108 и 275 российских фирм, а также 94 и 248 европейских фирм. Вконтексте развитого рынка оценка коэффициента при переменной «возрастфирмы» оказалась статистически значимой, что свидетельствует об отсутствиислучайного отбора по этой переменной. На основании этого, был проведендополнительный t-тест, оценивающий эффекты отсутствия случайного отбора насредние значения исследуемых переменных. Результаты показали, что фирмы,вошедшие в итоговую выборку, были в два раза старше и обладали более высокойпредпринимательской ориентацией. На следующем этапе была проведеносравнение дисперсий переменных по изначальной и по итоговой выборке.Результаты показали, что дисперсия переменной «возраст» увеличилась, тогда какПО и остальные переменные не показали значимых различий.
Следовательно,95можно сделать вывод, что отбор фирм по основным переменным, в целом, былслучайным. В контексте развивающегося рынка проведенный анализ не выявилиндикаторов отсутствия случайного отбора.Основные подходы к анализу данныхДля тестирования гипотез исследования было применено моделированиеструктурнымилатентныхуравнениями.переменныхиДанныйоценитьметодпозволяетучестьпричинно-следственныеструктурусвязимеждупеременными [Raykov, 1992].
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
