Диссертация (1151040), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Поскольку приоценке условий ведения бизнеса важно учитывать аспект субъективноговосприятия ситуации в отрасли, для измерения характеристик внешней средыбыли использованы порядковые шкалы, представленные в работе Д. Миллера и П.Фризена [Miller, Friesen, 1982]. Шкалы включают в себя 5, 6 и 4 вопросов,соответственно.
Данные шкалы приведены в приложении 3.Контрольные переменныеСогласно предыдущим исследованиям, результаты деятельности фирмы иуровень предпринимательской ориентации могут различаться среди фирм разноговозраста, размера и отраслевой принадлежности [Широкова, Соколова, 2013; VanDoorn et al.
2013; Wales et al., 2013; Lumpkin, Dess, 1996]. В настоящемисследовании данные переменные используются в качестве контрольных.Возраст фирмы измеряется количеством лет с момента ее основания.Ожидается, что фирмы, существующие на рынке длительное время, являютсяболее консервативными и менее предпринимательскими, и могут медленнеереагировать на изменения во внешней среде [Song et al., 2008].Размер фирмы оценивается с помощью количества сотрудников на моментопроса.
Предыдущие исследования также выявили связь размера компании суровнемпредпринимательскойориентации[Durand,Courderoy,2001]ирезультатами ее деятельности [Ahuja, Lampert, 2001]. Переменные «возрастфирмы» и «размер фирмы» были измерены с помощью натурального логарифма.Говоря об отраслевой принадлежности фирмы, предыдущие исследованияпоказали,чтосвязьмеждупредпринимательскойориентациейирезультативностью бизнеса может быть разной в разных отраслях [Zahra, 2008].Для операционализации отраслевой принадлежности были созданы бинарныепеременные, отражающие деятельность компании в одном из секторов114экономики: производство, услуги и интеллектуальная и информационнаядеятельность.2.6.
Результаты кроссекционного исследования влиянияпредпринимательской ориентации на результаты деятельности фирмы вконтекстах развитого и развивающегося рынковНадежность и валидность измерения латентных переменныхДля определения структуры ПО был использован подтверждающийфакторный анализ с помощью пакета моделирования структурными уравнениямиAMOS 22.0. Для оценки качества моделей использовались индексы подгонкиχ2/df, GFI, CFI, TLI и RMSEA. Анализ был проведен отдельно для выборкироссийских и финских компаний.В контексте развитого рынка подтверждающий факторный анализ,проведенный с использованием метода максимального правдоподобия, показалтрехкомпонентную структуру предпринимательской ориентации с индексамиподгонки модели, отвечающими пороговым значениям (χ2/df = 1,46; GFI = 0,94;CFI=0,98; TLI=0,97; RMSEA = 0,06), что свидетельствует о хорошем качествемодели и ее соответствии данным [Hu, Bentler, 1999].
Надежность конструктаоценивалась с помощью коэффициента альфа Кронбаха. В данном случае, всекоэффициенты оказались в промежутке от 0,77 до 0,89, что превышает пороговоезначение 0,70 [Nunnally, 1978]. Все элементы шкалы демонстрируют значимыенагрузки на соответствующий фактор, что подтверждает валидность «схождения»иустойчивуювнутреннююструктуруконструктапредпринимательскойориентации в контексте развитого рынка.
На следующем этапе была оцененадискриминантная валидность каждой из составляющих ПО. Квадрат корреляцийво всех случаях оказался меньше показателя средней объясненной дисперсии, чтосоответствует критерию, представленному К. Форнеллом и Д. Ларкером [Fornell,Larcker, 1981]. Показатель средней объясненной дисперсии (AVE) для всехсоставляющих превысил 0,5 (0,69; 0,56; 0,63, соответственно). Композитная115надежность (CR) каждой из составляющих превысила пороговое значение 0,7(0,87; 0,79; 0,74, соответственно).Относительно шкал оценки динамизма и неоднородности внешней средынеобходимо отметить, что проведенный анализ показал достаточный уровеньнадежности измерения для финских фирм (альфа Кронбаха равна 0,78 и 0,77соответственно).
Что касается шкалы для операционализации враждебности, то всилу того, что она предполагает оценку ряда разнородных элементов внешнейсреды, показатель альфа Кронбаха оказался для нее недопустимо низким (0,41). Всвязи с этим, было принято решение использовать для дальнейшего анализатолько первый вопрос шкалы, приведенной в приложении 5, так как именно оннаправлен на оценку общего уровня враждебности внешней среды.В контексте развивающегося рынка анализ показал приемлемый уровеньнадежности измерения инновационности, проактивности и готовности к риску(коэффициенты альфа Кронбаха равны 0,71; 0,72 и 0,78, соответственно).
Однакопроверка структуры предпринимательской ориентации для выборки фирмразвивающегося рынка с помощью факторного анализа показала, что модельизмерения с двумерной структурой ПО, где инновационность и проактивностьобъединены в один фактор, а готовность к риску составляет другой фактор, лучшесоответствует российским данным и имеет лучшие значения индексов подгонки(χ2 / df = 1,52; GFI=0,92; CFI = 0,95; TLI = 0,93; RMSEA = 0,07) [Hu, Bentler, 1999].Все элементы двухкомпонентной модели показывают значимые нагрузки насоответствующий конструкт, что подтверждает валидность «схождения». Квадраткорреляций во всех случаях оказался меньше показателя средней объясненнойдисперсии, что соответствует критерию, представленному К. Форнеллом и Д.Ларкером [Fornell, Larcker, 1981].
Однако показатель композитной надежности(CR) каждой из составляющих превысил пороговое значение 0,7 только в случаеобъединеннойсоставляющейинновационности/проактивности(0,79).Длясоставляющей готовности к риску этот показатель оказался равен 0,69, чтонескольконижетребуемойнормы.Относительнопоказателейсреднейобъясненной дисперсии (AVE) необходимо отметить, что они оказались ниже116пороговогозначениядляобеихрассматриваемыхсоставляющихпредпринимательской ориентации (0,40 для инновационности/ проактивности и0,42 для готовности к риску). На основании этих результатов было приняторешение отказаться от оценки двухуровневых моделей в пользу рассмотренияэффектов каждой из двух выявленных составляющих ПО в отдельности.Для российских компаний шкалы оценки динамизма и неоднородностивнешней среды также продемонстрировали высокий уровень надежностиизмерения (альфа Кронбаха равна 0,73 для обоих показателей).
Однако шкала дляизмерения враждебности, как и в случае финских фирм, показала низкий уровеньнадежности (0,07). В связи с этим, для дальнейшего анализа эффектавраждебности внешней среды российских фирм также был использован толькопервый вопрос шкалы, направленный на оценку общего уровня враждебности.Учитывая различия в методе сбора данных в исследуемых странах, дляоценки сравнимости выборок был проведен t-тест на сравнение выборочныхсредних. Результаты теста не обнаружили значимых различий в размере, возрастеи уровне предпринимательской ориентации изучаемых фирм, что позволяетсделать вывод о сравнимости выборок и провести сравнительное исследованиемежду странами.Описательнаястатистикаикорреляционнаяматрицаиспользуемых в исследовании, приведены в таблицах 8 и 9.переменных,117Таблица 8. Описательная статистика переменныхПеременнаяФинляндияРоссияСреднеезначениеСтандартноеотклонениеСреднеезначениеСтандартноеотклонениеИнновационность3,941,64n.a.n.a.Проактивность3,911,52n.a.n.a.3,891,31Инновационность /ПроактивностьГотовность к риску4,331,513,881,38Рост объема продаж (%) 36,283,534,359,3Динамизм3,341,203,311,22ВраждебностьНеоднородность3,993,501,621,184,023,631,781,31Возраст фирмы18,3617,1310,726,5111,6316,47101,32147,16(количество лет)Размер фирмы(количестосотрудников)118Таблица 9.
Корреляционная матрица¹11. Инновационность2. Проактивность3. Инновационность /проактивность4. Готовность к риску5. Рост объемапродаж6. Динамизм7. Враждебность10,69**8. Неоднородность9. Натуральныйлогарифм возрастафирмы10. Натуральныйлогарифм размерафирмы11. Производство12. Услуги13. Интеллектуальнаяи информационнаядеятельность234567891011121311 0,55**-0,050,31**-0,020,27**0,050,19†0,12-0,08-0,010,52**0,21*0,62**0,22*10,23*0,0910,11-0,05-0,14-0,130,20*-0,090,01-0,39**0,08-0,27*0,22*-0,08-0,150,18-0,01-0,130,04-0,17†0,07-0,160,24*-0,050,05-0,0310,40**-0,0110,29**0,016-0,07-0,01-0,120,049-0,160,030,130,04-0,01-0,070,26*0,150,29**0,100,18†0,06-0,10-0,19*0,32**0,110,131-0,18† 0,17†0,0810,110,47**-0,050,25*0,03-0,060,01-0,130,020,060,11-0,100,11-0,110,050,28**10,34**-0,19†-0,060,02-0,110,06-0,03-0,110,16†0,12-0,130,040,080,01-0,08-0,05-0,070,13-0,110,090,02-0,09-0,070,18†0,18†-0,19†-0,060,22*-0,20*-0,061-0,59**-0,43**-0,47**1-0,46**-0,28**-0,71**1†p < 0,1; *p < 0,05; **p < 0,01n (развитый рынок) = 117, n (развивающийся рынок) = 104.¹ Нижняя диагональ содержит коэффициенты корреляции для выборки фирм из Финляндии, тогда как верхняя диагональ содержит коэффициентыкорреляции для выборки фирм из России.
Примечание: при расчете корреляции между переменными, одна из которых является бинарной,используется точечно-бисериальный коэффициент корреляции.119Наследующемэтапебылопроведенотестированиенаналичиемультиколлинеарности с помощью оценки коэффициентов возрастания дисперсии(Variance Inflation Factors – VIFs) [Айвазян, Мхитарян, 2001]. Результатыпозволяют утверждать, что в модели отсутствует мультиколлинеарность, так каквсе соответствующие коэффициенты не превышают 3 при пороговом значении 10.Далее, была выполнена оценка распределения, показавшая, что распределениеданных не соответствует нормальному.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
