Диссертация (1151088), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Инновации1b23456781,001,001,000,04*-0,101,000,05*-0,2*0,08*0,05*-0,110,18*0,27*1,000,07*-0,030,005-0,0090,05*1,000,12*-0,21*0,0020,0010,05*0,28*1,00-0,020,23*0,0040,07*0,06*-0,05*-0,09*1,000,09*-0,23*0,04*0,07*0,12*0,09*0,16*-0,07*1,00* Примечание: *0,05 – уровень значимости оценки коэффициентов корреляции1,00127Сила статистической зависимости между переменными оценивается спомощью коэффициента корреляции, который принимает значения вдиапазоне от -1 до 1, и проверки значимости коэффициента корреляции.Указанный в таблице 3.5 уровень значимости p<0,05 означает, что только в5%случаевбудетвернопредположение,чтозависимостьмеждупеременными отсутствует.
Коэффициенты корреляции между «Решением обинтернационализации» и независимыми переменными больше нуля изначимы на уровне p<0.05 (кроме «Конкуренции»), что указывает на то, чтомежду этими показателями наблюдается положительная взаимосвязь. Вотношении«Степениинтернационализации»значимаяотрицательнаявзаимосвязь наблюдается с переменными «Финансовая инфраструктура»,«Размер фирмы», «Конкуренция» и «Инновации».Прежде чем перейти к результатам регрессионного анализа, обратимся ктаблице 3.7, где представлены результаты сравнения средних значенийоценок восприятия институциональных факторов между локальнымифирмами и фирмами-экспортерами.Таблица 3.7 T-тесты для зависимых переменныхПеременныеВсегоЛокальные фирмы2,72,7Судебная системаФинансовая1,321,3инфраструктура1,371,35КоррупцияПримечание: * 0,1, **0,05, *** 0,01 – уровни значимости для t-тестаТ-тестпозволяетстатистическиподтвердитьФирмы-экспортеры2,9***1,6***1,64***илиопровергнутьнулевую гипотезу о том, что средние значения этих факторов равны в обоихгруппах фирм[Bruin, 2006].
Такой предварительный анализ позволяетпроверить, есть ли принципиальная разница между группами. Результатыподтверждают, что разница в оценке всех трех переменных между двумягруппами существует и значима на уровне p<0.01, что свидетельствует о том,что восприятие институциональной среды у локальных фирм отличается отвосприятия фирм, вовлеченных в экспортную деятельность, и, как следует из128представленныхданных,фирмы-экспортерысклоннынегативные оценки всем трем институциональным факторам.даватьболее1293.3 Изучение влияния национальной институциональной среды наинтернационализацию российских фирм малого и среднего бизнеса3.3.1 Эмпирическая проверка моделиПервая модель. В таблице 3.8 приведены результаты проверкилогистической регрессии, где в качестве зависимой переменной выступает«Решение об интернационализации» (бинарная переменная).
Логистическаярегрессияпозволяетоценитьвероятностьнаступлениясобытиявзависимости от значений выбранных независимых переменных. Так каклогистические (логит-) модели являются нелинейными и оцениваются наоснове метода максимального правдоподобия, то оценки коэффициентовимеют интерпретацию, отличающуюся от интерпретации в линейной модели[Hocko, 2005].Таблица 3.8 Результаты множественной логистической регрессии: оценкикоэффициентов(1)ТорговляУслуги и другиеотраслиВозраст(логарифм)Размер(логарифм)Конкуренция(логарифм)ИнновацииФедеральныйокругСудебнаясистемаФинансоваяинфраструктураКоррупцияКонстанта0,15*(0,08)0,11**(0,057)0,09*(0,06)-3,61***(0,25)0,01(2)-0,63***(0,19)-0,89***(0,22)0,23*(0,14)0,37***(0,08)0,01(0,107)0,42**(0,17)(3)-0,66***(0,19)-0,9***(0,22)0,22*(0,14)0,36***(0,08)0,012(0,12)0,4**(0,17)(4)-0,62***(0,19)-0,88***(0,21)0,24*(0,14)0,37***(0,08)-0,01(0,11)0,38**(0,17)(5)-0,64***(0,19)-0,9***(0,22)0,22(0,13)0,37***(0,08)-0,008(0,11)0,37**(0,17)(6)-0,65***(0,19)-0,9***(0,22)0,23*(0,14)0,37***(0,08)-0,02(0,11)0,35**(0,17)(7)-0,68***(0,19)-0,94***(0,21)0,23*(0,13)0,38***(0,08)-0,008(0,11)0,37**(0,17)дададададанет0,1*(0,06)-3,98***(0,48)0,0790,18**(0,08)0,1*(0,06)0,05(0,06)-4,54***(0,53)0,08340,16*(0,08)0,11*(0,06)0,06(0,06)-4,92***(0,51)0,07180,21**(0,08)0,13**(0,06)-3,90***(0,47)0,0756-4,45***(0,52)0,08-4,07***(0,48)0,079McFadden R2McKelvey &0,0240,1510,1590,1580,1560,1660,142Zavolina's R20,0020,0000,0000,0000,0000,0000,000Prob>chi23590359035903590359035903590NПримечание: в скобках указаны стандартные ошибки; уровни значимости оценок коэффициентов: * 0,10;** 0,05; *** 0,01130При тестировании использовался иерархический подход к добавлениюпеременных в модель (табл.
3.8): сначала были добавлены только основныенезависимыепеременные–«Судебнаясистема»,«Финансоваяинфраструктура» и «Коррупция» (1); на втором шаге были добавленыотдельно контрольные переменные (2); следующим шагом было добавлениек контрольным переменным независимых переменных – сначала быладобавлена переменная «Судебная система» в спецификацию модели (3), вспецификацию (4) – «Финансовая инфраструктура», в спецификацию (5) –«Коррупция»; после этого все переменные были добавлены вместе (6); назаключительном шаге были исключены контрольные переменные пофедеральным округам, чтобы проверить, насколько они объясняют разницумежду спецификациями (7).
Необходимо заметить, что включение в модельпеременных по федеральным округам в рамках кросс-секционных данных(«поперечных» данных, содержащих информацию по разным вопросам отразных респондентов, но собранные в один промежуток времени) означает,что в модель добавляются фиктивные переменные, которые фиксируютпространственные случаи – разницу между респондентами, проистекающуюот их принадлежности к разным федеральным округам. Включение такихпеременных позволяет контролировать скрытую гетерогенность, котораявозникает в следствии того, что в модели могут быть неучтенные эффекты порегионам, которые недоступны для прямого включения.Все спецификации модели статистически значимы на уровне p<0,05, чтоуказывает на то, что модель, в целом, хорошо объясняет общую дисперсиюзависимой переменной «Решение об интернационализации», а оценкикоэффициентов независимых переменных отличны от нуля.31При оценке модели естественным является вопрос, насколько хорошооцененная регрессия соответствует наблюдениям.
Такой мерой качестваподгонки данных (goodness-of-fit) линейной моделью является доля31Getting started in logit and ordered logit regression:https://www.princeton.edu/~otorres/Logit.pdf131дисперсии (вариации) зависимой переменной Y, которая объясняется этоймоделью, и обозначается через R2 (R-квадрат), что также часто называется«коэффициентом детерминации»логистическойрегрессии[Вербик, 2006]. При использованииполностьюэквивалентногоR-квадратукоэффициента детерминации не существует, что связано с особенностьюзависимой переменной, которая принимает значения, равные 0 или 1 [Bruin,2006].
В связи с этим используется «псевдо R-квадрат», при более высокихзначения которого можно говорить о лучшем качестве подгонки модели.Наиболее близким по интерпретации с R-квадратом линейной моделиявляется коэффициент McKelvey & Zavoina R2 [Bruin, 2006]. Кроме того, влогистической регрессии также использует коэффициент McFadden’s R2, гдеприменяется несколько иная формула для расчета. Оба коэффициентапредставлены в результатах в таблице 3.8. В полной спецификации модели(6) коэффициент McFadden’s R2 достигает своего наивысшего значения,возрастая на 10,31% по сравнению со спецификацией, где были добавленытолько контрольные переменные (2): от 7,56% до 8,34%; коэффициентMcKelvey & Zavoina R2 также достигает своего наивысшего значения вспецификации (6), возрастая на 9,93% (c 15,1% до 16,6%).
В спецификации(1), где былидобавленытолько переменные «Судебнаясистема»,«Финансовая инфраструктура» и «Коррупция» эти показатели достигали 1%и 2,4% соответственно. Включение в модель дополнительных контрольныхпеременных позволило существенно улучшить качество подгонки модели.Низкое значение величины «псевдо R2» во всех спецификациях логит-моделивполне закономерно и объяснимо, так как интернационализация фирмзависима от многих факторов.
Тем не менее, факт значимости приведенныхспецификаций позволяет сделать вывод о том, что вероятность принятиярешения об осуществлении интернационализации в фирмах малого исреднего бизнеса в рассматриваемой выборке частично объясняетсявлиянием факторов институциональной среды.132Стоит отметить, что оценки коэффициентов, представленные в таблице3.8, тоже не могут быть интерпретированы также, как это делается в обычнойрегрессии.Зависимаяпеременнаяпредставляетсобойдискретнуюпеременную, поэтому для интерпретации коэффициентов были проведеныдополнительные тесты, позволяющие определить отношения шансов, т.е.отношениевероятностинаступлениясобытияквероятностиего«ненаступления», что и представлено в таблице 3.9.Таблица 3.9 Результаты множественной логистической регрессии: отношениешансов(1)ТорговляУслуги и другиеотраслиВозраст(логарифм)Размер(логарифм)Конкуренция(логарифм)ИнновацииФедеральныйокругСудебнаясистемаФинансоваяинфраструктураКоррупцияКонстанта1,16*(0,09)1,12**(0,06)1,1*(0,06)-0,027***(0,007)0,01(2)0,53***(0,1)0,41***(0,09)1,26*(0,17)1,44***(0,12)1,01(0,1)1,51**(0,25)(3)0,52***(0,1)0,41***(0,09)1,25*(0,17)1.43***(0,11)1,01(0,1)1,5**(0,25)(4)0,53***(0,1)0,41***(0,09)1,26*(0,17)1,44***(0,12)0,99(0,1)1,46**(0,24)(5)0,53***(0,1)0,41***(0,09)1,24(0,17)1.43***(0,11)1(0,1)1,45**(0,24)(6)0,52***(0,1)0,41***(0,09)1,26*(0,17)1.44***(0,11)0,99(0,1)1,42**(0,24)(7)0,50***(0,1)0,39***(0,08)1,26*(0,17)1.46***(0,12)0,99(0,1)1,45**(0,24)дададададанет1,1*(0,06)0,019***(0,008)0,0791,2**(0,1)1,1*(0,06)1,06(0,06)0,01***(0,006)0,08341,17*(0,1)1,11*(0,06)1,06(0,06)0,007***(0,004)0,07181,23**(0,1)1,13**(0,064)0,02***(0,009)0,07560,01***(0,006)0,080,017***(0,008)0,079McFadden R2McKelvey &0,0240,1510,1590,1580,1560,1660,142Zavolina's R20,0020,0000,0000,0000,0000,0000,000Prob>chi23590359035903590359035903590NПримечание: в скобках указаны стандартные ошибки; представленные оценки коэффициентовпредставляют собой отношение шансов; уровни значимости оценок коэффициентов: * 0,10; ** 0,05; ***0,01Необходимо пояснить интерпретацию шансов наступления события:если p=P(A) – вероятность наступления события А, которым является фактосуществления интернационализации, при 0<p<1, то отношение р/(1-р) –шансы наступления этого события.
Этот логарифм отношений называют133логитом,приэтом,еслишансы(p)>1,тобольшевероятностьинтернационализации фирм, если шансы (p)<1, то больше вероятность, чтофирма не вовлечена в международную деятельность.Перейдем к рассмотрению полученных результатов (таблица 3.9).Оценкикоэффициентов«Судебнойсистемы»и«Финансовойинфраструктуры» оказались статистически значимы во всех спецификацияхпервоймодели.Шансыосуществленияинтернационализации(Y=1)увеличиваются, становясь 1,2 к 1, когда негативное восприятие «Судебнойсистемы» руководителем фирмы увеличивается на единицу.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
