Диссертация (1151132), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Степень децентрализации управленческих решений измеряетсяс использованием адаптированной шкалы, разработанной Пью и Хиксоном[Pugh, Hickson, 1976]. Респондентов просили определить, на каком уровнеорганизационной иерархии в их компании принимается то или иное решение,где «1» соответствует уровню совета директоров или собственника, 2 –уровнюисполнительногодиректора,3-уровнювице-президента113Таблица 18 – Результаты исследовательского факторного анализа ипроверки шкалы на надежность для переменной «неопределенность внешнейсреды»ИндикаторыЧастое устаревание продуктовФакторные нагрузкиФактор 1Фактор 20,782Высокие сезонные скидки0,754Высокие затраты от устареванияпродуктаБыстрое изменение процессовпроизводства в отраслиНизкая предсказуемость спроса0,741АльфаКронбаха0,6820,6030,799Низкая точность прогнозовпродаж0,671Мера адекватности выборкиКайзера-Майера-Олкина (КМО)0,000Критерий сферичностиБартлетта (знач.)Источник: составлено автором0,785(заместителя директора), 4- уровню дивизионального или функциональногоруководитель, 5- уровню руководителя отдела, 6- уровню супервайзера, 7 –уровнюработникаотносящихсякпроизводства.различнымШкалауровнямвключает12индикаторов,управленческихрешений,стратегическому или оперативному (Таблица 19).Объясненная совокупная дисперсия фактора равна 62,16%, мераадекватности выборки КМО – 0,923, значимость критерия сферичностиБартлетта – 0,000, что позволяет сделать вывод о высокой согласованностииндикаторов.
Более того, альфа Кронбаха для данной шкалы, равная 0,943,показывает очень высокий уровень надежности.114Таблица 19 – Результаты исследовательского факторного анализа ипроверки шкалы на надежность для переменной «степень децентрализации»ИндикаторыВыбор партнеров для аутсорсингалогистической деятельностиВыбор партнеров для аутсорсингаинформационных технологий в цепипоставкиВнедрение электронного управлениязапасами и соответствующегопрограммного обеспеченияВыбор партнеров для аутсорсинга впроизводствеРазмер аутсорсинга информационныхтехнологий в цепи поставкиВнедрение технологий электронногообмена даннымиВнедрение информационных технологийуправления складскими запасамиРазмер аутсорсинга в производствеФакторныенагрузки0,843Альфа Кронбаха0,8390,8320,8280,9430,8260,8180,8110,792Выбор методов производства иоборудованияРазмер аутсорсинга логистическойдеятельностиБюджет на исследования и разработки0,789Уровень качества продукции0,5470,7590,7350,923Мера адекватности выборки КайзераМайера-Олкина (КМО)Критерий сферичности Бартлетта (знач.) 0,000Источник: составлено авторомДля измерения степени формализации и контроля используетсяадаптированная шкала Хандвалла [Khandwalla, 1977], состоящая из 5индикаторов, каждый из которых оценивается по 7-бальной шкале Лайкерта.Респондентов просили оценить, в какой степени в их компании используютсяопределенныемеханизмыформализациииконтроля.Объясненная115совокупная дисперсия фактора составила 69,38%, что вкупе с высокимизначениями меры адекватности выборки КМО (0,818) и альфы Кронбаха(0,885) подтверждают внутреннюю согласованность и надежность шкалы(Таблица 20).Таблица 20 – Результаты исследовательского факторного анализа ипроверки шкалы на надежность для переменной «степень формализации иконтроля»ИндикаторыИспользование центров прибыли иплановых норм прибылиИспользование центров издержек дляконтроля затратКонтроль качества операций сиспользованием отбора проб и другихметодовФормальная оценка персоналаФакторныенагрузки0,899Альфа Кронбаха0,8960,8200,8850,793Комплексный управленческий контроль и0,745информационные системы0,818Мера адекватности выборки КайзераМайера-Олкина (КМО)Критерий сферичности Бартлетта (знач.) 0,000Источник: составлено авторомДляизмерениястепенивнутрифирменнойгоризонтальнойинтеграции применяется шкала Миллера и Дроеге [Miller, Droege, 1986],состоящая из трех индикаторов.
Респондентов просили оценить по 7-бальнойшкале Лайкерта, в какой степени в их компании используются определенныемеханизмы интеграции для обеспечения согласованности решений междуразличными функциями. Объясненная совокупная дисперсия факторасоставила 60,02%, мера адекватности выборки КМО – 0,605, значимостькритерия сферичности Бартлетта – 0,000, что подтверждает высокуюсогласованность индикаторов, а альфа Кронбаха, равная 0,643, показываетвысокий уровень надежности шкалы (Таблица 21).116Таблица 21 – Результаты исследовательского факторного анализа ипроверки шкалы на надежность для переменной «степень внутрифирменнойгоризонтальной интеграции»ИндикаторыФакторныенагрузкиИспользование межведомственных команд, 0,850(временных образований, созданных длямежведомственного сотрудничества поконкретной проблематике)Использование межведомственных0,793комитетов (учрежденных на постояннойоснове образований для совместногопринятия решений)Использование специального персонала,0,670координирующего усилия различныхфункциональных департаментов0,605Мера адекватности выборки КайзераМайера-Олкина (КМО)Критерий сферичности Бартлетта (знач.) 0,000Альфа Кронбаха0,643Источник: составлено авторомДля измерения степени внутрифирменного международного обменазнаниями используется шкала из четырех индикаторов, измеряемых по 7бальной шкале Лайкерта.
Все показатели значительно превышают пороговыезначения,чтопозволяетсделатьвыводовысокойвнутреннейсогласованности и надежности шкалы. Так, объясненная совокупнаядисперсия фактора равна 69,39%, мера адекватности выборки КМО – 0,703,значимость критерия сферичности Бартлетта – 0,000, а альфа Кронбаха 0,779 (Таблица 22).Поскольку все данные для эмпирического исследования былиполучены из одной анкеты, и не было возможности идентифицироватькомпанию для проведения процедуры триангуляции данных, возникаетугроза возникновения систематической ошибки измерения и получениясмещенных оценок из-за дисперсии общего метода (common method117Таблица 22 – Результаты исследовательского факторного анализа ипроверки шкалы на надежность для переменной «степень внутрифирменногомеждународного обмена знаниями»ИндикаторыИспользование управленческих методов,разработанных в зарубежныхподразделенияхМеждународный трансфер управленческихкадровРегулярные встречи управленческогоперсонала подразделений, расположенныхв разных странахРегулярное взаимодействие с зарубежнымипокупателямиМера адекватности выборки КайзераМайера-Олкина (КМО)Критерий сферичности Бартлетта (знач.)Факторныенагрузки0,841Альфа Кронбаха0,8370,7790,8340,8240,7030,000Источник: составлено авторомvariance).
Дисперсия общего метода – это дисперсия, которая возникает врезультате использования конкретного метода измерения, а не из-захарактеристик фактора, который подлежит измерению [Podsakoff et al., 2003].Для того чтобы избежать проблем со смещенными оценками былиприменены методологические и статистические инструменты.
Так, в качествеметодологического инструмента использовались различные шкалы длязависимых и независимых переменных, а в качестве статистическогоинструмента был применен однофакторный тест Хармана, который широкоиспользуется для диагностики дисперсии общего метода. Для диагностикидисперсии общего метода все индикаторы, используемые в исследовании,быливключеныводнумодель,котораябылапротестированасиспользованием факторного анализа с использованием метода главныхкомпонент без вращения, факторного анализа с использованием методаглавных компонент с вращением варимакс и факторного анализа с118использованием метода главных осей с вращением варимакс.
Внезависимости от выбранных опций в результате факторного анализа быловыявлено 18 факторов с собственным значением (eigenvalue) больше 1,0.Более того, объясненная совокупная дисперсия всех факторов составила62,18%, в то время как первый наиболее значимый фактор объясняет всего9,56% общей дисперсии. Таким образом, в результате факторного анализа,во-первых, мы получили более одного фактора и, во-вторых, ни один факторне объясняет большую часть ковариации между индикаторами, что позволяетнам утверждать, что, даже если дисперсия общего метода присутствует, онане окажет существенного влияния на полученные результаты [Podsakoff etal., 2003].119Выводы по главе 2В ходе реализации поставленных в главе 2 задач были полученыследующие результаты:Во-первых,наосновесистематизацииианализапредыдущихисследований определено, что комплексное изучение взаимосвязей междусоставляющими структурной конфигурации и ситуационными факторамипредполагает изучение различных типов соответствия,поэтому дляэмпирической проверки различных типов соответствия обосновано инеобходимо использование набора взаимодополняющих статистическихинструментов таких, как корреляционный анализ, дисперсионный анализ,факторный анализ, а также модерационный регрессионный анализ.Во-вторых, на основе исследования составляющих структурныхконфигураций и их возможных значений предложен морфологическийклассификатор вариантов структурных конфигураций, с помощью которогопоявляетсявозможностьмоделироватьпараметрыструктурнойконфигурации.В-третьих, выделены две группы ключевых факторов, по-разномувлияющих на формирование структурных конфигураций МНК: внешние ивнутриорганизационныефакторы.Квнешнимфакторамотносятсявосприятие внешней среды организации с точки зрения ее неопределенности,динамизма и сложности, а также характер взаимодействия компании сотдельнымиэлементамиее внешнейсреды.
Внутриорганизационныефакторы включают тип конкурентного преимущества МНК, функциюкорпоративногоцентра,атакжепродуктовый,вертикальныйигеографический охваты корпоративной стратегии МНК.В-четвертых, с помощью проведенного методом главных компонентисследовательского факторного анализа на выборке из 213 российских МНКопределены существенно значимые индикаторы составляющих структурной120конфигурации и ситуационных факторов, позволяющие в дальнейшемпровести достоверную оценку их взаимосвязей и разработать моделирациональных структурных конфигураций.121Глава 3. МОДЕЛИ ВЗАИМОСВЯЗИ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХХАРАКТЕРИСТИК СТРУКТУРНЫХ КОНФИГУРАЦИЙРОССИЙСКИХ МНК3.1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
