Классификация регионов по индексу организационных инноваций на малых предприятиях - Анализ и моделирование инновационной активности малых и средних предприятий

Рассмотрение организационных инноваций в контексте малого предпринимательства может быть целесообразно по ряду причин:

    1. организационные инновации направлены на экономию всех видов издержек; 2. у организационных инноваций самая быстрая отдача, не требующая больших стартовых инвестиционных вложений, что очень важно для малого бизнеса.

Для анализа влияния организационных инноваций на удельный вес отгруженного инновационного товары МП возьмем сводную таблицу удельного веса организаций, осуществлявших отдельные виды организационных инноваций в общем числе организаций, имевших организационные инновации в течение последних трех лет (до 2012 года). Взяв результирующий показатель удельный объем отгруженных инновационных товаров малых предприятий за 2012 год, мы можем проследить, каково влияние инноваций на произведенные услуги и товары, ведь в среднем сроки реализации инновационных работ в среднем и составляет 3 года.

Факторный анализ произведем на основании таблицы "Удельный вес организаций, осуществлявших отдельные виды организационных инноваций в общем числе организаций, имевших организационные инновации в течение последних трех лет в 2012 году (в процентах)", полученной на основании формы 4-Инновации.

В таблице представлены следующие показатели:

    - Разработка и реализация новой или значительно измененной корпоративной (акционерной) стратегии (U1) - Внедрение современных (на основе информационных технологий) методов управления организацией (U2) - Разработка и внедрение новых или значительно измененных организационных структур в организации (U3) - Нововведения в использовании сменного режима рабочего времени (U4) - Применение современных систем контроля качества, сертификации товаров, работ, услуг (U5) - Внедрение современных систем логистики и поставок сырья, материалов, комплектующих ("Точно в срок" и т. п.) (U6) - Создание специализированных подразделений по проведению научных исследований и разработок, практической реализации научно-технических достижений (технологические и инжиниринговые центры, малые инновационные предприятия) (U7) - Внедрение корпоративных систем управления знаниями (U8) - Реализация мер по развитию персонала (организация корпоративного и/или индивидуального обучения, создание/развитие структур по обучению и повышению квалификации персонала) (U9)

Попробуем обобщить данные признаки и сократить число параметров в модели.

Построив матрицу парных коэффициентов корреляции сделаем вывод, что значение корреляции относительно высокое для переменных U1-U5, U1- U6, U1-U8, U1-U9, U2-U6, U2-U8, U3-U8, U4- U5, U4-U6, U4-U9 .

Целесообразность выполнения факторного анализа определяется наличием корреляций между переменными. Критерий сферичности Бартлетта (Bartlett's Test of Sphericity) проверяет нулевую гипотезу об отсутствии корреляций между переменными в генеральной совокупности. Критерий адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) позволяет проверить, насколько корреляцию между парами переменных можно объяснить другими переменными (факторами).

Таблица 13 Проверка целесообразности факторного анализа

Мера адекватности и критерий Бартлетта

Мера выборочной адекватности Кайзера-Мейера-Олкина.

,633

Критерий сферичности Бартлетта

Прибл. хи-квадрат

83,262

Ст. св.

36

Знч.

,000

Нулевую гипотезу о том, что корреляционная матрица является единичной, отклоняем в соответствии с критерием сферичности Бартлетта. Приближенное значение статистики равно 83,262 с 36 степенью свободы, она является значимой на уровне 0,05. Значение статистики КМО (0,633) большое (>0,5). Вывод: факторный анализ является приемлемым методом для анализа.

На основании критерия "каменистой осыпи" Кеттела установим, что количество главных компонент в данном случае 3, поскольку количество собственных значений, превышающих единицу, равно 3.

график собственных значений

Рисунок 23 График собственных значений

Проанализируем матрицу общей дисперсии, объясненной факторной моделью.

Таблица 14 Матрица полной объясненной дисперсии

Компонента

Начальные собственные значения

Суммы квадратов нагрузок извлечения

Итого

% Дисперсии

Кумулятивный %

Итого

% Дисперсии

Кумулятивный %

1

3,228

35,866

35,866

3,228

35,866

35,866

2

1,196

13,286

49,152

1,196

13,286

49,152

3

1,098

12,195

61,347

1,098

12,195

61,347

4

,857

9,517

70,863

5

,833

9,254

80,117

6

,649

7,211

87,329

7

,501

5,564

92,893

8

,435

4,833

97,726

9

,205

2,274

100,000

Первая главная компонента объясняет 35,9% общей дисперсии, вторая 13%. Всего в модели отобрано три фактора, которые объясняют 61,3% общей дисперсии (при критическом пороговом значении около 50% объясненной дисперсии). Для оптимизации факторного анализа лучшего разделения переменных был применен метод VARIMAX (вращение, максимизирующее дисперсию).

Таблица 15 Матрица повернутых компонент

Компонента

1

2

3

Z-значение(U1)

,264

,207

,604

Z-значение(U2)

,560

,334

,174

Z-значение(U3)

,630

-,097

,430

Z-значение(U4)

,123

,748

,085

Z-значение(U5)

,326

,723

,023

Z-значение(U6)

-,103

,676

,588

Z-значение(U7)

,104

,030

,733

Z-значение(U8)

,694

,079

,352

Z-значение(U9)

,825

,319

-,173

Интерпретируя факторы, заметим следующее:

Первый фактор имеет высокие корреляции с U2, U3, U8, U9. Назовем данный индекс: "Инновационные методы управления организациями и персоналом".

Второй фактор имеет высокие корреляции с U4, U5, U6 . Назовем данный индекс: "Контроль качества производственного процесса".

Третий фактор имеет высокие корреляции с U1, U7. Назовем данный индекс: "Научные и организационные стратегии".

Таблица 16 Матрица коэффициентов оценок компонент

Компонента

1

2

3

Z-значение(U1)

,015

-,018

,373

Z-значение(U2)

,244

,091

-,027

Z-значение(U3)

,326

-,269

,233

Z-значение(U4)

-,086

,481

-,094

Z-значение(U5)

,052

,435

-,172

Z-значение(U6)

-,297

,383

,338

Z-значение(U7)

-,070

-,133

,530

Z-значение(U8)

,344

-,145

,131

Z-значение(U9)

,467

,093

-,332

На основе обобщенных факторов была осуществлена многомерная классификация регионов РФ, которая позволила выделить 3 группы регионов, имеющих сходные черты в применении организационных инноваций на малых предприятиях.

Анализ распределения регионов по объемам организационных инноваций позволяет сделать следующие выводы:

    - первый кластер включал в себя 8 регионов (21% общего числа) с высокими показателями по фактору: "Научные и организационные стратегии". В состав кластера входят: Владимирская область, Ленинградская область, Мурманская область, Краснодарский край, Самарская область, Ульяновская область, Ямало-Ненецкий автономный округ, Омская область; - во второй кластер вошли 14 регионов (37% рассматриваемых регионов). В области организационных инноваций наибольшее значение в данном кластере занимают "Инновационные методы управления организациями и персоналом". В состав кластера вошли новые прогрессивные инновационные центры: Калужская, Нижегородская, Калужская область; - в третий кластер вошли 16 регионов (42% рассматриваемых регионов). В области организационных инноваций наибольшее значение в данном кластере занимают "Контроль качества производственного процесса". В состав кластера вошли в основном крупные промышленные области Сибирского и Уральского федеральных округов.

Можно сделать выводы, что инновационные методы управления организацией и персоналом наиболее активно и продуктивно внедряются на предприятиях в регионах с активной инновационной политикой, большими вложениями в научную сферу, человеческий потенциал. Малые предприятия, в том числе и в составе бизнес-инкубаторов и технопарков, стремятся оптимизировать технологические затраты на разработку и производство за счет корректировок в управленческой области.

Для регионов с подавляющей долей добывающей, обрабатывающей промышленности, таких как Свердловская, Челябинская область на первое место среди организационных инноваций выходит показатель контроля качества, поскольку в данных регионах доля малых предприятий мала, а развитие крупных предприятий в основном происходит за счет закупок оборудования и техники.

Похожие статьи




Классификация регионов по индексу организационных инноваций на малых предприятиях - Анализ и моделирование инновационной активности малых и средних предприятий

Предыдущая | Следующая