Диссертация (1151132), страница 25
Текст из файла (страница 25)
КСАнм опирается на теорию множеств, что позволяет провестиподробный анализ того, какую роль исследуемые факторы играют вдостижениизаявленногорезультата.Базовоеутверждениеметодакачественного сравнительного анализа (КСА) заключается в том, что та илииная ситуация лучше всего понимается как определенная конфигурацияпризнаков [Fiss, 2011].Метод КСА был разработан в начале 1980-х гг.
американскимсоциологомЧ.Рейджиномдляпроведенияформализованногосравнительного анализа средних по объему выборок (от 15 до 40наблюдений). Современные исследования расширили область примененияКСА на выборки больших размеров [например, Ragin, Fiss, 2008]. МетодКСА получил довольно широкое распространение в социологических,политологических, экономических исследованиях, а также в общем истратегическом менеджменте.
Многие теоретические подходы, используемыев управленческих исследованиях (в частности, ситуационный подход,153конфигурационный подход, ресурсный подход и др.) рассматриваюторганизациюкаквзаимосвязанныхсложнуюэлементовсистему,исостоящуювзаимодействующуюизсмножестваразличнымиэлементами внешней среды, при этом, стандартные статистические методычасто не позволяют адекватно проанализировать такие комплексныевзаимозависимости.рассматривающихВотличиевлияниеотстандартныхотдельныхлинейныхнезависимыхметодов,переменныхназависимую переменную, методы качественного сравнительного анализафокусируются на способах комбинирования независимых переменных(конфигурациях) для достижения желаемого результата.Метод КСА обладает рядом особенностей, которые обуславливаютрасширение областей его применения и растущий интерес исследователей кего использованию.КСА позволяет провести причинный анализ путем определениядетерминант результата, а также выделить достаточные и необходимыеусловия для его достижения [Ragin, 2008].
Под необходимыми условиямипонимаются условия, присутствие которых абсолютно необходимо длядостижения заданного результата. Тем не менее, присутствие необходимыхусловий не гарантирует достижения заданного результата. Достаточнымиявляются условия, которые всегда приводят к заданному результату.
Стоитотметить, что к заданному результату могут привести несколько различныхконфигураций достаточных условий, то есть конфигурация не являетсяуникальной.КСА позволяет изучить эквифинальность, то есть установитьнесколько причинных объяснений для одного и того же значения целевогопоказателя. Данная возможность позволяет отойти от использования некойусредненной модели, дающей общее объяснение, и сосредоточиться наотборе детерминант, характерных для различных подгрупп объектов.
Крометого, КСА учитывает предположение об асимметричности причинных154отношений, подразумевающей несимметричный характер взаимосвязи междузависимой и независимыми переменными [Кученкова, 2014].С практической точки зрения преимуществом КСА являетсявозможность его использования на малых выборках, в тех случаях, когда, содной стороны, использование кейс-стади затруднено ввиду наличиябольшого объема информации для анализа, а с другой стороны, объемвыборки не достаточен для использования стандартных статистическихметодов.Таким образом, КСА позволяет реализовать преимущества каккачественных, так и количественных методов исследования.
Он учитываетразнообразие и специфику каждого случая и, в то же время, раскрываетобщие для всего массива данных факторы и закономерности, что позволяетпроводить более широкие формальные обобщения [Woodside, 2013].Для анализа социально-экономических явлений особый интереспредставляет использование качественного сравнительного анализа сиспользованием нечетких множеств, поскольку многие явления варьируют взависимости от степени или уровня обладания определенным признаком[Ragin, 2008]. Например, существуют компании, активно использующиенеформальные механизмы интеграции в виде межведомственных комитетови команд на постоянной основе.
Другие компании вообще не используютподобные практики. В то время как третьи используют подобные механизмывремя от времени при реализации сложных проектов или задач. В такихслучаях логика нечетких множеств позволяет исследователю присвоитьпеременной значения в интервале от 0 до 1.На подготовительном этапе качественного сравнительного анализа сиспользованиемнечеткихмножествисходныеданныеподвергаютсяпроцедуре «калибровки». Данная процедура является ключевой припроведении КСАнм и предусматривает присвоение объектам значений,соответствующих степени их принадлежности к тому или иному множеству[Ragin, 2000]. В процессе калибровки важную роль играет выбор внешнего155критерия, используемого для преобразования исходных значений в значениястепени их принадлежности к множеству.
Источниками для определениявнешнего критерия могут служить общие знания, коллективные научныезнания или собственный накопленный опыт исследователя, полученный впроцессе изучения проблемы. Внешний критерий должен быть определен вявном виде, применяться систематично и прозрачно, что также отличает этотметод от классических качественных методов исследования и подтверждаетего комбинаторный характер [Ragin, 2008].Длякалибровкиисходныхданныхнаосновевыбранногоитеоретически обоснованного внешнего критерия исследователь определяетне менее трех важных пороговых значений для структуризации нечеткогомножества.
Первый порог определяет полную принадлежность элемента кмножеству(например,0,95),второйпорогопределяетполнуюнепринадлежность элемента к множеству (например, 0,05) и третий - точкуперехода, в которой элемент в равной степени принадлежит и непринадлежиткмножеству(например,0,5).Послереализацииподготовительного этапа преобразованные значения можно использовать дляосновного анализа, который включает построение истинностной таблицы,сокращение анализируемых комбинаций.Истинностная таблица (truth table) представляет собой матрицу данных,включающую все возможные комбинации независимых переменных исостоящую из 2k строк, где k - количество переменных используемых дляанализа.
Каждая строка таблицы описывает уникальную комбинациюпеременных, а вся таблица представляет собой список всех возможныхкомбинаций. Эмпирические наблюдения распределены по строкам всоответствиискомбинациямизначенийпеременных.Распределениенаблюдений по строкам обычно не является однородным, некоторыекомбинации встречаются довольно часто, некоторые - редко, а другие – невстречаются вообще.156В результате анализа и трансформации истинностной таблицыопределяются и исключаются из анализа логические остатки, то есть строкиистинностной таблицы, к которым не было отнесено ни одного наблюдения.Оставшиеся строки анализируются по двум критериям: минимальногоколичестванаблюдений,требуемыхдлярассмотренияконкретнойкомбинации (данная величина определяется исследователем в зависимостиот размера выборки) и минимального значения показателя согласованностикомбинации.
Для того чтобы комбинация значений переменных могларассматриваться как достаточная, необходимо, чтобы значение показателясогласованности превышало 0,75-0,8 [Fiss, 2011; Ragin, 2000].Для осуществления минимизации используется контрфактуальныйанализ причинных условий, позволяющий разделить причинные условия настержневые (core) и периферийные (peripheral).
Контрфактуальный анализочень важен при анализе конфигураций, поскольку даже небольшое числоэлементовконфигурацииистинностнойтаблицы.приводитВкрезультатеогромномуколичествупроведенияданногостроканализаисследователь может столкнуться с ситуацией, когда для некоторыхкомбинаций присутствует незначительное количество наблюдений или ихвообще нет, так называемая «проблема ограниченного разнообразия» [Ragin,2000].
Однако, алгоритм истинностных таблиц позволяет преодолеть данноеограничение посредством выделения кратчайшего и среднего решения наоснове«простых»и«сложных»предположенийотпротивного(counterfactuals).Результаты представленного ниже анализа позволяют разработатьэффективный управленческий инструмент для формирования конфигурацийзначенийситуационныхфакторовиструктурныхсоставляющих,способствующих достижению высоких результатов деятельности. Дляпроведения анализа используется программное обеспечение fs/QCA 2.5,доступноенасайтеразработчиковhttp://www.u.arizona.edu/~cragin/fsQCA/.Вкачествепомассивассылке:данных157используется та же выборка, что и на предыдущих шагах эмпирическогоисследования, включающая 213 наблюдений.
Все переменные изначальноизмеряются с использованием количественной шкалы, поэтому дляпроведения основной процедуры КСАнм необходимо провести калибровкузначений переменных. Для каждой переменной определяются пороговыезначения, которые позволяют оценить степень принадлежности конкретногозначения переменной к множеству высоких значений данного показателя.Пороговые значения для всех переменных представлены в Таблице 31.Таблица31–Пороговыезначенияпеременныхванализеорганизационной результативностиОбозначение переменнойГеографическое разнообразиеМасштаб зарубежной деятельностиДиверсификацияЛидерство по издержкамДифференциацияПредпринимательская ориентацияАутсорсингНеопределенность внешней средыИнформационное взаимодействиеОперационное взаимодействиеДецентрализацияФормализация и контрольВнутрифирменная горизонтальнаяинтеграцияВнутрифирменный международныйобмен знаниями и опытомРезультат деятельностиВерхнеепороговоезначение650756666666666Точкаперехода425504444444444Нижнеепороговоезначение25252222222322642532Источник: составлено авторомВ результате процедуры минимизации количества комбинаций сиспользованием алгоритма Куин-МакКласки (Quine-McCluskey) реализуютсятри типа решений: комплексное, среднее и кратчайшее.
Для достиженияпоставленной в данном разделе задачи особый интерес представляюткратчайшее и среднее решение. Кратчайшее решение выявляет необходимыеусловия достижения высоких результатов деятельности, в то время как158среднее решение позволяет выделить достаточные условия для достижениявысокой результативности.Результаты анализа показывают, что для нашей выборки кратчайшеерешениевключаетодинэлемент,аименно,высокийуровеньвнутрифирменной горизонтальной интеграции (Таблица 32). Такой результатозначает, что необходимым условием для достижения российскими МНКрезультатов деятельности выше среднего по отрасли / выше конкурентовявляется внедрение и эффективное использование комплексных механизмоввнутрифирменной интеграции и кооперации.
Данные механизмы позволяютулучшить координацию деятельности между отдельными организационнымиединицами МНК, избегая бюрократических процедур, уменьшая нагрузку наболеевысокиеоркестрированиемуровниорганизационнойнижестоящихиерархии,уровней,повышаясвязаннуютакимсобразоморганизационную эффективность российских МНК.Таблица 32 – Кратчайшее решение для достижения высокихрезультатов деятельности российских МНКОбозначениепеременной/ Показателькомбинации переменныхпокрытияистинностнойтаблицыВнутрифирменная горизонтальная0,708084интеграцияОбщий показатель покрытия:Общий показатель согласованности:Показатель Согласованностьуникального решенияпокрытия,7080840,9628070,7080840,962807Источник: составлено авторомТем не менее, использование системы механизмов внутрифирменнойгоризонтальной интеграции само по себе не гарантирует достижениявысоких результатов деятельности и требует одновременного использованиядругихэлементовконфигурации,которыемогутбытьопределеныэмпирически и находят отражение в среднем решении (Таблица 33).159Таблица 33 – Среднее решение для достижения высоких результатовдеятельности российских МНКОбозначениепеременной/ Показателькомбинации переменныхпокрытияистинностнойтаблицы~ Географическое разнообразие8 *0,155648Масштаб зарубежной деятельности *Дифференциация*Предпринимательская ориентация * ~Неопределенность внешней среды *~Децентрализация * Формализация иконтроль*Внутрифирменнаягоризонтальнаяинтеграция*~ Внутрифирменный международныйобмен знаниями~ Масштаб зарубежной деятельности0,149668* Дифференциация * Лидерство поиздержкам * Предпринимательскаяориентация * ~ Неопределенностьвнешней среды *~ Децентрализация *Формализация и контроль *Внутрифирменная горизонтальнаяинтеграция * Внутрифирменныймеждународный обмен знаниямиМасштаб зарубежной деятельности *0,098339Дифференциация * ~ Лидерство поиздержкам * Предпринимательскаяориентация * ~ Неопределенностьвнешней среды *~ Децентрализация *Формализация и контроль *Внутрифирменная горизонтальнаяинтеграция * Внутрифирменныймеждународный обмен знаниями~ Масштаб зарубежной деятельности0,052658* Дифференциация * Лидерство поиздержкам * Полнота цепочкисоздания ценности *Предпринимательская ориентация *Неопределенность внешней среды *Информационное взаимодействие*Формализация и контроль *Внутрифирменная горизонтальнаяинтеграция * Внутрифирменныймеждународный обмен знаниямиОбщий показатель покрытия:0,335105Общий показатель согласованности: 0,995722ПоказательуникальногопокрытияСогласованностьрешения0,0914730,9953970,1021590,9904730,0332230,9927330,0148951,000000Источник: составлено автором8Символ «~» используется для обозначения низкого значения данного показателя160Среднее решение предлагает 4 конфигурации ситуационных факторови структурных составляющих, позволяющих компаниям достичь высокихрезультатов деятельности.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
