Диссертация (1152377), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Так, автором проводился факторный анализ 56 приведенных вышеконкурентных преимуществ и их классификация в порядке значимости проблемпри их отсутствии для обеспечения конкурентоспособности автомобильныхкорпораций. Проблемообразующие факторы конкурентной стратегии былисведены в единый список (Приложение 3).В развитие методики, предложенной Сидельниковой Е.Г., в порядкезначимости по данной классификации следуют группы факторов уровня развитиясистемы менеджмента качества, эффективности систем управления и системыуправления издержками.1При этом классификация факторов внутри групп показала, что наиболееважнуюрольвобеспеченииконкурентоспособностииграетустранениенегативного влияния факторов уровня развития системы менеджмента качества,кудавпорядкезначимостидляобеспеченияконкурентоспособностиавтомобильных корпораций вошли такие факторы, как:1) высокий уровень опасности автомобилей в условиях эксплуатации; 2)низкоекачествометрологического,инженерно-конструкторского,производственногоперсонала;3)технологического,неудовлетворительнаяпроработка размерных цепочек, конструкций или изделий с точки зренияметрологииивзаимозаменяемостиилиотсутствиетаковой;4)грубоенесоответствие геометрических характеристик штамповочных, сварных и прочихсоединений системам и стандартам качества ISO, действующим во многихстранах мира.Вторичную роль в обеспечении конкурентоспособности играют факторыгруппы эффективности управления, призванного обеспечить решение проблемпервого блока, но также имеющего и собственные проблемообразующие зоны,перечисленные по степени значимости: 1) отсутствие базовых стратегий;Сидельникова, Е.Г.
Методика определения комплексной оценки качества сложных технических системавтомобилей и подъемно-транспортного оборудования [Текст] / Е.Г. Сидельникова // Инженерный вестник Дона. –2013. – Т. 25. – № 2 (25). – С. 113.146конкурентных и маркетинговых стратегий развития (организации не формируютбазовые стратегии или формируют спонтанно и не формируют конкурентныестратегии развития); 2) брэнд (в случае, когда автопроизводители не имеютустановившегося и узнаваемого брэнда среди потребителей); 3) отсутствиемаркетинговых исследований, маркетинговой информационной базы и слабыеспособы анализа маркетинговой информации.Далее, автором было проведено исследование и проведена кластеризациякрупнейших автопроизводителей Китая по уровню конкурентоспособности всоответствии с частотой учета выявленных проблемообразующих факторовконкурентоспособности в своей предпринимательской активности на целевыхрынках сбыта и наличию конкурентных преимуществ в своей деятельности.
Дляэтого было отобрано 56 китайских предприятий автопроизводителей и экспертыпо 22 основным возможным проблемам, очерченным выше, по 100-балльнойшкалеоцениличастотуучетафакторныхпризнаковвстратегииконкурентоспособности по каждой из 56 компаний (Приложение 4).Таблица 1.3 -- Принадлежность предприятий автомобилестроения Китая ккластерам по уровню наличия конкурентных преимуществ в своейдеятельностиКол-воКластер предприятий11521034411516Компания-автопроизводительGreat Wall; Chery; Lifan; Geely; Changan ;FAW; DongFeng; BYD; Haval; JAC; Soueast;Derways; SMA; Zotye; HawtaiZX; Brilliance; Hafei; JinBei; Gonow;HuangHai ; Rely; BAIC; Huasong; WeichaiVortex; Haima; Houngqi; LuxGenDadi; Higer; ChangFeng; Roewe; GAC; Foday;BaoJun; SAIC; Karry; Chana; PolarsunFoton; Tianma; BAW; DongFeng (грузовые);JMC; ShuangHuanQoros; Jonway; Riich; Venucia; MG;Landwind; Wuling; Yema; ChangHe; XinkaiСоставлено авторомКоличествоконкурентныхпреимуществБолее 4535-4525-3515-25Менее 1547Такаяоценкадалавозможностьсистематизироватьпредприятияавтомобильной промышленности Китая по уровню их конкурентоспособности на5 основных групп (кластеров), куда вошли 56 исследуемых предприятийавтомобилестроения Китая, что может в дальнейшем помочь им сформироватьоптимальные стратегии конкурентного развития с учетом приоритетностирешенияпроблем,соответствующихуровнюихконкурентоспособности.Описание групп предприятий каждого из кластеров приведено в таблице.
1.3.Итак, в каждом из пяти кластеров находятся предприятия, учитывающиепроблемообразующие факторы конкурентоспособности и имеющие конкурентныепреимущества со схожей частотой. В 1 и 2 кластеры вошли предприятия,наиболееполноучитывающиепроблемообразующиефакторыконкурентоспособности и, соответственно, имеющие более высокий ее уровень нацелевых рынках; в 3 и 4 – со средними значениями; 5 кластер выступает, каксамый неблагополучный с точки зрения учета в своей предпринимательскойактивности проблемообразующих факторов конкурентоспособности и наличиюконкурентных преимуществ на целевых рынках сбыта.Все кластерные алгоритмы нуждаются в оценках расстояний междукластерами или объектами, и ясно, что при вычислении расстояния необходимозадать масштаб измерений.
Поскольку различные измерения используютабсолютно различные типы шкал, данные необходимо стандартизовать, так чтокаждая переменная будет иметь среднее 0 и стандартное отклонение 1 1, в связи счем, мы провели стандартизацию данных, полученных от экспертов (Приложение.5).Проведенная автором иерархическая классификация позволила выяснить,формируютлиавтопроизводители«естественные»кластерыпоконкурентоспособности, которые могут быть осмыслены.
Классификация былапроведена на основе метода полной связи и расчета евклидова расстояния междукластерами. Далее, мы представили предприятия в виде ГоризонтальнойПример использования кластерного анализа STATISTICA в автостраховании // Портал знаний "Глобальныйинтеллектуальный ресурс" URL: http://statistica.ru/local-portals/actuaries/example/1573/ (дата обращения: 15.03.2017).148дендрограммы (рисунок.
1.9).Tree Diagram for 56 CasesSingle LinkageEuclidean distancesКластерный анализ по 56 предприятиямЛинейная связь. Расчет Евклидова расстоянияGreat WallBYDSoueastZotyeLifanChanganCheryGeelyFAWDongFengJACDerwaysSMAHawtaiHavalZXBrillianceHafeiJinBeiGonowHuangHaiRelyBAICHuasongWeichaiVortexHoungqiLuxGenDadiHigerChangFengRoeweGACFodayBaoJunSAICKarryChanaPolarsunHaimaFotonTianmaDongFeng (грузовые)QorosMGYemaBAWJMCShuangHuanJonwayRiichVenuciaLandwindWulingChangHeXinkai012345Linkage DistanceРисунок 1.9 – Горизонтальная дендрограмма кластерного анализа по 56предприятиям автомобилестроения Китая по признакуконкурентоспособности на целевых рынках сбыта (рассчитано автором)Для определения количества кластеров, на которые целесообразно разбитьвсе 56 предприятий автомобилестроения Китая, нужно выбрать пороговоерасстояние – то есть такое расстояние, при превышении которого объединятьсябудут уже слишком далекие с точки зрения исследователя объекты.Нам удобнее взять расстояние 1,9-2,0, чтобы кластеризовать на 5 групп 56предприятий автопроизводителей, т.к.
это дает нам не слишком большое числогрупп и, в тоже время, достаточное различие встречающихся у них признаков, т.е.проблем, влияющих на их конкурентоспособность.49Проверим данное предположение, разбив исходные данные методом Ксредних на 5 кластеров, и проверим значимость различия между полученнымигруппами. Для реализации метода К средних был выбран дисперсионный анализдля определения значимости результатов. Полученное значение р<0.05 говорит означимом различии, следовательно предприятия, попадающие в тот или инойкластер попали туда не случайно.Значения для каждого кластера2,52,01,51,00,50,0-0,5-1,0-1,5-2,0-2,5Var2Var6Var10New Var1New Var5Var14ЗначениядляVar12каждогоNewкластераVar4переменныхVar8Var3VariablesClusterClusterClusterClusterCluster12345Составлено авторомРисунок 1.10 – Описание значений для каждого кластераПредставим элементы кластеров, включающих в себя определенныепредприятия-автопроизводители и расстояния для просмотра наблюдений,входящих в каждый из кластеров, что также позволяет оценить евклидовырасстояния объектов от центров (средних значений) соответствующих имкластеров.
Мы сгруппировали кластеры в порядке выраженности признака(вначале идут наиболее благополучные с точки зрения конкурентоспособностикластеры – 1 и 2, в которых проблемы выражены более слабо, затем следуют 3 и 450с более выраженными проблемами, 5 кластер включает в себя наиболеепроблемные и наименее конкурентоспособные предприятия на целевых рынкахсбыта) (рисунок. 1.10).Итак, в каждом из пяти кластеров находятся объекты со схожей частотойвстречающихся признаков-проблем, влияющих на их конкурентоспособность,которыеподтверждаютвыраженностьпроблемныхпризнаковвстандартизированных значениях у каждого из кластеров – ниже 0 отметкинаходятся кластеры с менее выраженными признаками (1 и 2), выше – с болеевыраженными проблемами конкурентоспособности, среди которых 5 кластервыступает как самый неблагополучный.Затемавтором проводилсявторичныйфакторныйанализсцельюсокращения всех проблемообразующих факторов по китайским автокорпорациямдо ведущих 4-5, что в дальнейшем нам облегчит работу по формированиюстратегии повышениях конкурентоспособности развития китайских организацийавтопроизводителей.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
