Все четыре вида регрессий строились для каждой из трех зависимых переменных: логарифм показателя производительности труда, логарифм величины продаж, логарифм отношения величины продаж к числу сотрудников.

Оценка моделей проводилась с помощью метода наименьших квадратов в программе Stata 13.

ГЛАВА 5. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭМПИРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Исследование по всей выборке

Результаты оценивания каждой из четырех моделей представлены тремя таблицами: для каждой из трех зависимых переменных. Первое число в ячейке - коэффициент при переменной, а в скобках указано p-value, позволяющее установить наличие или отсутствие значимости. Значимые коэффициенты выделены цветом: зеленым для положительного характера влияния и розовым - для отрицательного. Наличие в ячейке обозначения *** означает значимость коэффициента на однопроцентном уровне значимости, ** - на пятипроцентном, * - на десятипроцентном.

Результаты оценивания моделей, в которых зависимая переменная - логарифм показателя производительности труда, представлены в таблице 5.

Таблица 5. Результаты оценивания регрессии, зависимая переменная - lPT.

Источник: расчеты автора.

	Модель К	Модель КП	Модель КИ	Модель КПИ
Age	-0,013585 (0,311)	-0,010882 (0,419)	-0,0125096 (0,345)	-0,0094642 (0,480)
Torg	0,4501189 (0,617)	0,7050379 (0,433)	0,6475795 (0,472)	0,8692189 (0,337)
Serv	-0,3872589 (0,708)	-0,0594395 (0,954)	-0,0545847 (0,958)	0,2186215 (0,834)
ObrPr	0,3281624 (0,734)	0,4363562 (0,651)	0,4224325 (0,665)	0,5954083 (0,544)
Small	-0,5266498 (0,001)***	-0,5354659 (0,001)***	-0,4757676 (0,002)***	-0,4865619 (0,002)***
Large	0.1228125 (0,708)	0,0724992 (0,828)	0,1576968 (0,630)	0,1744841 (0,601)
QS		0,8482657 (0,066)*		0,796449 (0,086)*
Email		0,0040563 (0,985)		-0,0114058 (0,958)
Website		0,3361361 (0,038)**		0,2710436 (0,095)*
Internet		0,1312977 (0,517)		0,0563953 (0,782)
Training		-0,0278208 (0,851)		-0,1162135 (0,436)
Audit		-0,270649 (0,241)		-0,3419311 (0,143)
NewMP			-0,0294349 (0,917)	-0,0040433 (0,989)
NewMan			0,3839977 (0,080)*	0,3695375 (0,093)*
NewMark			0,3034127 (0,141)	0,2872302 (0,179)
RD			0,0995009 (0,860)	0,043409 (0,939)
NewPS			-0,046429 (0,865)	-0,0647276 (0,814)
cons	13,02927 (0,000)***	12,53416 (0,000)***	12,66207 (0,000)***	12,33647 (0,000)***
Prob > F	0,0159	0,0129	0,0045	0,0065
R2	0,0920	0,1479	0,1560	0,1999
N	167	167	167	167

Как видно из результатов, показанных в таблице 4, нет отличий в значимости коэффициентов между моделями с включением не всех переменных и моделями с полным набором переменных. Меняется значимость модели в целом: Модель К и Модель КП статистически значимы на пятипроцентном уровне, а Модель КИ и Модель КПИ - на однопроцентном. Модель, в которую включены только контрольные переменные, объясняет только девять процентов вариации независимой переменной, но с включением дополнительных переменных объясняющая способность модели существенно возрастает. Так, в Модели КПИ удалось достичь объяснения двадцати процентов вариации переменной.

Из структурных характеристик предприятия оказался значимым только размер фирмы: для малых предприятий характерны меньшие значения производительности труда. Возраст и отрасль компании оказались незначимы.

Из показателей процессного капитала значимыми оказались два: наличие сертификата качества и наличие собственного веб-сайта. Оба показателя оказывают положительное влияние на производительность труда.

В свою очередь, из показателей инновационного капитала, значимым оказался коэффициент только при переменной, отражающей использование предприятием в течение последних трех лет новых практик организации и управления персоналом. Эта переменная также оказывает положительное влияние на производительность труда.

Результаты оценивания моделей, в которых зависимая переменная - логарифм отношения величины продаж к числу сотрудников, представлены в таблице 6.

Таблица 6. Результаты оценивания регрессии, зависимая переменная - lSpE.

Источник: расчеты автора.

	Модель К	Модель КП	Модель КИ	Модель КПИ
Age	-0,0118694 (0,000)***	-0,01423 (0,000)***	-0,0126945 (0,000)***	-0,0143787 (0,000)***
Torg	0,481556 (0,000)***	0,5286908 (0,000)***	0,4692155 (0,000)***	0,5068418 (0,000)***
Serv	-0,1582016 (0,106)	-0,1351356 (0,164)	-0,1812172 (0,062)*	-0,1535516 (0,113)
ObrPr	-0,1510584 (0,172)	-0,1530726 (0,066)*	-0,1921771 (0,022)**	-0,1773601 (0,034)**
Small	-0,40809958 (0,000)***	-0,4104209 (0,000)***	-0,4659303 (0,000)***	-0,4099677 (0,000)***
Large	0,5744503 (0,000)***	0,4208594 (0,000)***	0,5485491 (0,000)***	0,4263485 (0,000)***
QS		0,0316324 (0,672)		0,0153185 (0,838)
Email		0,4943434 (0,000)***		0,4697018 (0,000)***
Website		0,1392327 (0,006)***		0,1096788 (0,033)**
Internet		0,0732198 (0,300)		0,0726031 (0,302)
Training		0,0766906 (0,109)		0,0463162 (0,340)
Audit		0,2878212 (0,000)***		0,2693093 (0,000)***
NewMP			-0,1162294 (0,085)*	-0,136479 (0,041)**
NewMan			0,2231393 (0,001)***	0,1890596 (0,006)***
NewMark			0,1352853 (0,037)**	0,1013512 (0,116)
RD			0,1506842 (0,053)*	0,1008898 (0,194)
NewPS			0,0431966 (0,489)	0,0125948 (0,839)
cons	14,15369 (0,000)***	13,44472 (0,000)***	14,09168 (0,000)***	13,47141 (0,000)***
Prob > F	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
R2	0,1093	0,1361	0,1230	0,1431
N	2826	2826	2826	2826

Объяснительная способность моделей с зависимой переменной lSpE достаточно слабая - от одиннадцати до четырнадцати процентов. Но в целом все модели статистически значимы на любом уровне значимости (Prob > F: 0,0000).

Результаты, отраженные в таблице 5, показывают, что во всех моделях отрицательное влияние на отношение продаж к числу сотрудников оказывает возраст фирмы, ее принадлежность к малым предприятиям и в трех моделях из четырех - к отрасли «Обрабатывающие производства». Принадлежность компании к крупным предприятиям и к отрасли «Торговля», напротив, оказывает позитивное влияние.

Среди показателей процессного капитала оказывающими положительное влияние оказались переменные «Email», «Website», «Audit». Среди показателей инновационного - «NewMan», а также в модели без включения переменных процессного капитала - «NewMark» и «RD». Незначимыми ни в одной из моделей оказались переменные, отражающие наличие сертификата качества, использования Интернета, проведения тренингов а также предложения новых продуктов или услуг.

Единственной значимой переменной, оказывающей негативное влияние на зависимую переменную стала переменная, отражающая внедрение новых методов производства за последние три года.

Результаты оценивания моделей, в которых зависимая переменная - логарифм продаж, представлены в таблице 7.

Таблица 7. Результаты оценивания регрессии, зависимая переменная - lSales.

Источник: расчеты автора.

	Модель К	Модель КП	Модель КИ	Модель КПИ
Age	0,0162157 (0,000)***	0,0077876 (0,017)**	0,0142713 (0,000)***	0,0070826 (0,030)**
Torg	0,3640083 (0,000)***	0,4529845 (0,000)***	0,4017537 (0,000)***	0,4547626 (0,000)***
Constr	0,399477 (0,001)***	0,3257792 (0,003)***	0,4416192 (0,000)***	0,3495858 (0,002)***
ObrPr	0,2983002 (0,001)***	0,2457211 (0,003)***	0,2304075 (0,009)***	0,2138796 (0,011)**
Small	-1,041877 (0,000)***	-0,843817 (0,000)***	-1,002987 (0,000)***	-0,8387391 (0,000)***
Large	2,052166 (0,000)***	1,57174 (0,000)***	1,975073 (0,000)***	1,556171 (0,000)***
QS		0,4403642 (0,000)***		0,4258932 (0,000)***
Email		0,5670605 (0,000)***		0,5309586 (0,000)***
Website		0,3293537 (0,000)***		0,2800598 (0,000)***
Internet		0,2074936 (0,010)***		0,2095849 (0,009)***
Training		0,3786322 (0,000)***		0,3294043 (0,000)***
Audit		0,8285478 (0,000)***		0,8062055 (0,000)***
NewMP			-0,011018 (0,892)	-0,0985404 (0,198)
NewMan			0,4443305 (0,000)***	0,3355024 (0,000)***
NewMark			0,0900235 (0,247)	0,0076706 (0,917)
RD			0,3571321 (0,000)***	0,1712418 (0,054)*
NewPS			0,1657184 (0,027)**	0,0918069 (0,196)
cons	16,6259 (0,000)***	15,41397 (0,000)***	16,43351 (0,000)***	15,41809 (0,000)***
Prob > F	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
R2	0,2971	0,3920	0,3256	0,4007
N	2867	2867	2829	2829

Результаты моделей, построенных для зависимой переменной lSales, показывают сильную значимость всех контрольных переменных. Также значимы все переменные процесного капитала - все они положительно влияют на величину продаж.

Значимыми показателями инновационного капитала оказались три переменные из пяти: применение новых организационных практик, финансирование научно-исследовательской деятельности и предложение новых продуктов или услуг. Коэффициенты при каждой из этих переменных имеют знак «+».

Использование новых методов производства и новых маркетинговых методов не оказывают влияния на величину продаж.

Для всех моделей был проведен тест на мультиколлинеарность. Результаты теста показали, что все значения VIF не превышают четырех, что позволяет сделать вывод об отсутствии мультиколлинеарности.

Отраслевое исследование

Как отмечалось ранее, показатель выручки предприятия является не лучшим показателем эффективности компании. В первую очередь, это связано с тем, что величина выручки может сильно различаться в зависимости от характера деятельности фирмы, что показано в таблице 9. Для того, чтобы этот показатель стал более релевантным, было построено еще по три дополнительных модели, для каждой из четырех отраслей деятельности. Зависимые переменные - lSales и lSpE. Для переменной, отражающей производительность труда, было проверено наличие расхождений в результатах в зависимости от выборки: результаты регрессий, построенных по общей выборке, совпадали с результатами регрессий, построенных по отдельным отраслям. Поэтому в работе для показателя производительности труда приведены только результаты регрессий, построенных по общей выборке. Это позволило сравнивать между собой предприятия только одной отрасли.

Таблица 8 показывает в разрезе по отраслям, какая доля предприятий обладает определенной составляющей организационного капитала. В ячейках таблицы указан процент положительных ответов на соответствующий вопрос.

Чаще всего утвердительные ответы дают предприятия, занимающиеся обрабатывающим производством, а реже всего - торговлей. Большая доля утвердительных ответов на вопросы о составляющих процессного капитала приходится на вопросы об использовании электронной почты и Интернета. Среди показателей инновационного капитала наименьшую долю в любой отрасли показывает переменная, отражающая финансирование научно-исследовательской деятельности.

Таблица 8. Наличие составляющих организационного капитала, сравнение по отраслям.

Источник: расчеты автора.

	Доля утвердительных ответов
	Торговля	Строительство	Услуги	Обрабатывающие производства
QS	7%	17%	7%	17%
Email	93%	97%	93%	96%
Website	56%	57%	63%	70%
Internet	91%	88%	95%	89%
Training	39%	56%	47%	45%
Audit	18%	23%	17%	26%
NewMP	16%	22%	23%	33%
NewMan	20%	22%	26%	29%
NewMark	23%	18%	25%	30%
RD	7%	7%	8%	19%
NewPS	16%	19%	23%	37%

Таблица 9. Средние значения показателей выручки для каждой отрасли.

Источник: расчеты автора.

	Торговля	Строительство	Услуги	Обрабатывающие производства
Sales	1,73e+08	1,87e+08	7,18e+07	4,59e+08
SpE	6.649.394	2.073.981	2.065.918	3.097.054

Таблица 9 показывает, что средние показатели величины продаж не существенно различаются в отраслях «Торговля» и «Строительство». Отрасль «Услуги» обладает наименьшим средним значением выручки среди всех отраслей. В отрасли «Обрабатывающие производства» среднее значение выручки значительно превышает значения этого показателя в других отраслях. В свою очередь, средние значения показателя отношения величины продаж к числу сотрудников не сильно различается в отраслях «Строительство», «Услуги» и «Обрабатывающие производства», но в отрасли «Торговля» среднее значение этого показателя превышает средние значения в других отраслях в несколько раз.

Результаты оценивания моделей с зависимыми переменными lSales и lSpE для отраслей «Торговля», «Строительство», «Предоставление услуг» и «Обрабатывающие производства» представлены в таблице 10. Как и в предыдущих таблицах, коэффициенты, значимые и оказывающие положительное влияние, выделены зеленым цветом, а отрицательное - розовым. Способ обозначения уровня значимости также сохранился: наличие в ячейке обозначения *** означает значимость коэффициента на однопроцентном уровне значимости, ** - на пятипроцентном, * - на десятипроцентном.

Таблица 10. Результаты оценивания регрессии, для различных отраслей. Зависимые переменные - lSales и lSpE. Источник: расчеты автора.
	Торговля	Строительство	Услуги	Обрабатывающие производства
	lSales	lSpE	lSales	lSpE	lSales	lSpE	lSales	lSpE
Age	-0,0014136 (0,854)	-0,0278949 (0,000)***	0,0061713 (0,478)	-0,0167201 (0,015)**	0,0095706 (0,320)	-0,0133752 (0,139)	0,0086527 (0,046)**	-0,0083333 (0,026)**
Small	-0,8158013 (0,000)***	-0,765839 (0,000)***	-0,9943588 (0,000)***	-0,5485096 (0,000)***	-0,9314691 (0,000)***	-0,4768107 (0,001)***	-0,8076082 (0,000)***	-0,2084655 (0,011)**
Large	1,597365 (0,000)***	1,094473 (0,000)***	1,414533 (0,000)***	0,3983312 (0,100)*	1,713923 (0,000)***	0,7861931 (0,014)**	1,47702 (0,000)***	0,2226471 (0,057)*
QS	0,009171 (0,959)	-0,3781361 (0,916)	0,6464243 (0,008)***	0,4420058 (0,021)**	0,2537586 (0,312)	-0,0270956 (0,908)	0,5654311 (0,000)***	0,1211292 (0,232)
Email	0,7136436 (0,000)***	0,5236893 (0,001)***	0,5305089 (0,325)	0,3869311 (0,359)	0,0611412 (0,833)	0,3942604 (0,148)	0,5192818 (0,023)**	0,381678 (0,052)*
Website	0,0379837 (0,685)	-0,0186705 (0,822)	0,4246823 (0,021)**	0,376752 (0,009)***	0,3062876 (0,048)*	0,1793714 (0,215)	0,5046728 (0,000)***	0,1687385 (0,048)**
Internet	0,1084709 (0,398)	0,0338563 (0,767)	0,4202702 (0,120)	-0,0572926 (0,786)	0,5051445 (0,030)**	0,1959904 (0,366)	0,1589454 (0,215)	0,090794 (0,411)
Training	0,4455268 (0,000)***	0,1496407 (0,072)*	0,2726158 (0,138)	-0,0020368 (0,989)	0,0370891 (0,790)	-0,1770928 (0,175)	0,3571655 (0,000)***	0,0557132 (0,463)
Audit	0,6921039 (0,000)***	0,2671831 (0,011)**	0,9127736 (0,000)***	0,1229581 (0,493)	0,5663656 (0,002)***	0,2722359 (0,110)	0,9396379 (0,000)***	0,3301457 (0,000)***
NewMP	-0,0737776 (0,620)	-0,1946153 (0,141)	0,1969 (0,424)	-0,0326446 (0,865)	0,182683 (0,352)	0,2455585 (0,182)	-0,2285488 (0,036)**	-0,2342185 (0,013)**
NewMan	0,4583956 (0,001)***	0,2366753 (0,047)**	-0,0052333 (0,984)	0,1468328 (0,477)	0,2204261 (0,265)	0,0375073 (0,839)	0,2557206 (0,037)**	0,1559295 (0,140)
NewMark	0,655003 (0,599)	0,1849441 (0,095)*	-0,2040291 (0,418)	-0,1364967 (0,488)	-0,1699114 (0,374)	-0,0826358 (0,645)	0,0978597 (0,398)	0,170902 (0,087)*
RD	0,2643598 (0,132)	0,1603613 (0,304)	-0,2952101 (0,413)	-0,2974785 (0,293)	0,5630794 (0,034)**	0,1477979 (0,550)	0,1034322 (0,378)	0,1273052 (0,208)
NewPS	-0,1562064 (0,246)	-0,1598547 (0,181)	0,2857852 (0,217)	0,115587 (0,523)	0,0987986 (0,594)	-0,0986037 (0,571)	0,2130733 (0,036)**	0,1636158 (0,061)*
cons	16,03529 (0,000)***	13,73018 (0,000)***	15,59996 (0,000)***	13,62755 (0,000)***	15,73536 (0,000)***	13,35782 (0,000)***	15,43931 (0,000)***	13,10487 (0,000)***
Prob > F	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000	0,0000
R2	0,3102	0,0884	0,4449	0,1733	0,3695	0,1239	0,4923	0,1006
N	1118	1118	265	265	379	379	1067	1067

Этот этап исследования показал следующие результаты.

Как и в случае общей выборки, в случае проведения анализа для конкретных отраслей не наблюдается большого количества отличий в значимости коэффициентов между моделями с включением не всех переменных и моделями с полным набором переменных. В связи с этим, в таблице 8 приведены результаты только для модели КПИ, а результаты для всех моделей представлены в приложении 1.

В моделях с любой зависимой переменной, построенных для любой отрасли, оказался значимым размер фирмы: маленький размер оказывает негативное влияние на выручку, а большой - позитивное.

Показатель возраста в моделях с зависимой переменной lSales оказался незначимым для всех отраслей, кроме отрасли «Обрабатывающие производства». Для этой отрасли возраст компании оказывает положительное влияние на величину ее продаж. В моделях же с зависимой переменной lSpE, напротив, наблюдается обратная зависимость обясняемой переменной от возраста предприятия.

Наличие международного сертификата качества в моделях с зависимой переменной lSales оказывает положительное влияние на величину продаж в компаниях, занимающихся строительством и обрабатывающим производством, в то время как для отраслей «Торговля» и «Предоставление услуг» этот коэффициент оказался незначимым. В моделях с зависимой переменной lSpE наличие международного сертификата качества положительно влияет только для предприятий строительной отрасли.

Использование электронной почты в процессе деятельности и проведение тренингов для сотрудников оказывают положительное влияние на выручку предприятий, занимающихся торговлей и предоставлением услуг. Этот результат характерен как для моделей с показателем величины продаж, так и с другой объясняемой переменной.

Наличие веб-сайта не оказывает влияния на величину продаж только торговых компаний, в то время как в остальных отраслях этот показатель оказывает позитивное влияние.

В свою очередь, использование Интернета позитивно влияет на продажи компаний, занимающихся предоставлением услуг, и не оказывает значимого влияния на отношение продаж к числу сотрудников ни в одной отрасли.

Среди показателей инновационного капитала наблюдается позитивное влияние использования новых практик организации и управления персоналом (для отраслей «Торговля» и «Обрабатывающие производства»). Также позитивно влияет выпуск нового продукта или услуги в отрасли «Обрабатывающие производства». Показатель финансирования научно-исследовательской деятельности значим только в отрасли «Предоставление услуг»: он оказывает положительное влияние на величину продаж.

Единственный не подтвердившийся ожидаемый характер влияния наблюдается у показателя «использование новых методов производства или предоставления услуг». Он значим только для отрасли «Обрабатывающие производства» в моделях как с объясняемой переменной lSales, так и с lSpE. Но и в том, и в другом случае оказывает не ожидаемое положительное влияние, а отрицательное.

Новые маркетинговые методы не влияют на величину продаж ни в одной отрасли, но оказывают положительное влияние на зависимую переменную lSpE в отраслях «Торговля» и «Обрабатывающие производства».

Как и ранее, для моделей был проведен тест на мультиколлинеарность, подтвердивший отсутствие мультиколлинеарности.

ГЛАВА 6. ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ

Результаты, полученные в результате построения моделей по выборке без разделения предприятий на отрасли, показали наличие влияния многих составляющих организационного капитала на показатели эффективности. Но так как показатели выручки более релевантны для отраслевого анализа, интерпретация полученных результатов для переменных lSales и lSpE будет проводиться по результатам отраслевого анализа. Результаты моделей, где зависимая переменная - показатель производительности труда, будут интерпретироваться для случая общей выборки.

Показатель производительности труда

Полученные результаты в отношении значимых переменных не противоречат логике и проверяемым гипотезам: значимые переменные оказывают позитивное влияние на производительность труда. Но хотя характер влияния у значимых переменных подтвердился, лишь немногие переменные оказались значимыми. Это позволяет подтвердить гипотезы 1а и 1б только частично: характер и наличие влияния для некоторых независимых переменных подтвердился, а для некоторых - нет.

Одна из значимых переменных - переменная, отражающая наличие международного сертификата качества. Позитивное влияние этого фактора на показатель производительности труда можно объяснить тем, что сертификат качества выдается только тем компаниям, система качества которых соответствует всем требованиям. Для того, чтобы получить сертификат качества, компания не только достигает необходимых результатов, но и продолжает их поддерживать: в течение всего срока действия сертификата проводятся проверки внешним аудитором для решения о подтверждении или приостановлении сертификата качества.

Другая переменная, оказывающая положительное влияние на производительность труда, - наличие веб-сайта. Этот результат можно объяснить тем, что наличие веб-сайта позволяет экономить время сотрудников для выполнения других задач. Так, например, информация, размещенная на веб-сайте предприятия, может снимать ряд вопросов у клиента и он не станет звонить в компанию, чтобы задать тот или иной вопрос (например, график работы магазина или информация о наличии продукции). Кроме того, ряд компаний реализует свою продукцию с помощью веб-сайтов, уменьшая время на обработку заказа сотрудником.

Еще одна значимая переменная - переменная, отражающая использование новых практик управления персоналом. Положительный характер влияния этой переменной на производительность труда - ожидаемый результат: новые практики управления персоналом могут сделать организацию труда более эффективной.

Показатели величины продаж и отношения величины продаж к числу сотрудников

Есть некоторые различия в значимости коэффициентов между моделями с зависимой переменной, отражающей величину продаж и зависимой переменной, отражающей отношение величины продаж к числу сотрудников. Но есть некоторые переменные, которые показывают одинаковый результат как относительно наличия, так и относительно характера влияния на обе объясняемые переменные.

Среди структурных переменных такими переменными стали показатели размера фирмы. Как отмечалось ранее, во всех отраслях принадлежность фирмы к малым предприятиям оказывает негативное влияние, а к крупным - позитивное. Это очевидный, согласующийся с логикой результат, который подтверждает адекватность моделей.

Среди показателей процессного капитала такими переменными стали следующие:

1. Наличие международного сертификата качества, для отрасли «Строительство».

Типичный продукт в этой отрасли - это дорогостоящий продукт длительного пользования. Поэтому потребитель особенно тщательно подходит к выбору продукта и должен быть уверен в надежности продавца. Наличие международного сертификата качества повышает уровень доверия покупателя и стимулирует продажи строительной компании.

2. Использование электронной почты, для отраслей «Торговля» и «Обрабатывающее производство».

Возможно, что причиной значимости этой переменной для отрасли «Торговля» стало следующее. Повышение продаж этой отрасли часто стимулируется с помощью специальных акций. Информацию об акциях можно размещать на веб-сайте, но гораздо меньшее число потребителей посещают веб-сайты продавца, чем проверяют свою электронную почту (особенно это актуально для розничных продаж). Поэтому стимулирующие акции приносят больший эффект, если информацию о них рассылать по электронной почте. Для отрасли «Строительство» способ стимулирования продаж с помощью акций не характерен: как отмечалось ранее, типичный продукт в этой отрасли - это дорогостоящий продукт длительного пользования, и наличие акции не сможет побудить покупателя приобрести этот продукт. Во-первых, потребителю может не требоваться продукт совсем. И если недорогой продукт потребитель может приобрести и без надобности, то дорогостоящий - нет. Во-вторых, покупатель скорее будет оценивать все характеристики продукта, а не только привлекательность акции. Для отрасли «Предоставление услуг» метод стимулирования продаж с помощью акций применяется, но, возможно, незначимость показателя для этой отрасли объясняется тем, что российские потребители привыкли при выборе услуг в большой степени опираться на отзывы, а не на привлекательные условия.

Положительное влияние использования электронной почты в отрасли «Обрабатывающие производства» можно интерпретировать следующим образом. Во-первых, продукция этой отрасли может приобретаться дистанционно, что не характерно для отрасли «Строительство». Во-вторых, для осуществления дистанционных продаж могут использоваться такие средства связи как телефон или электронная почта. Именно электронная почта обеспечивает удобство проведения операции: этот вид связи, в отличие от телефонных звонков, позволяет отправлять документы (например, счет на оплату) необходимые для совершения сделки. Это позволяет покупателю приобретать товары, даже не встречаясь с продавцом. Возможно, что по этой причине использование электронной почты не оказывает влияние на показатели выручки в отрасли «Услуги». В этой отрасли чаще всего для совершения сделки продавцу и покупателю необходимо встретиться, что делает необязательным наличие возможности, например, заключать договор дистанционно. А для осуществления распространенной в этой сфере процедуры бронирования часто достаточно разговора, который удобнее организовать, воспользовавшись телефоном.

3. Наличие веб-сайта, для отраслей «Строительство» и «Обрабатывающее производство».

Как уже отмечалось в первом пункте, типичный продукт в строительной отрасли - это дорогостоящий продукт длительного пользования. Поэтому для потребителя важна информация как о продукте, так и о продавце. Наличие веб-сайта, где можно разместить информацию о предприятии, повышает уверенность потребителя в надежности строительной компании.

Возможно, что причиной значимости этой переменной для отрасли «Обрабатывающие производства» стало следующее. Как уже отмечалось ранее, продукция этой отрасли может приобретаться дистанционно. Для этого компании необходимо дать информацию покупателю о наличии и характеристиках продукта, что удобно сделать с помощью веб-сайта.

4. Проведение тренингов, для отрасли «Торговля».

Торговые предприятия не являются производителями. Это приводит к тому, что несколько компаний этой отрасли часто предлагают одинаковую продукцию (например, молоко торговой марки N может реализовываться сразу в нескольких торговых сетях). Поэтому часто для компании этой отрасли сложно обеспечивать себе конкурентное преимущество за счет предложения редкого продукта. Это делает роль организации работы сотрудников этой отрасли особенно важной. В свою очередь, проведение тренингов - один из способов улучшить организацию труда.

5. Привлечение внешнего аудитора для проверки и сертификации отчетности, для отраслей «Торговля» и «Обрабатывающее производство». Ожидался результат, который показал бы наличие положительного влияния этого показателя в любой отрасли, так как привлечение внешнего аудитора позволяет точнее оценивать текущую ситуацию и лучше контролировать деятельность предприятия. Возможно, что показатель значим только для двух отраслей, так как учет деятельности компаний именно в этих отраслях особенно сложен и может содержать большее количество ошибок и неточностей. К сожалению, проверить это предположение достаточно затруднительно.

Среди показателей инновационного капитала такими переменными стали следующие:

1. Использование новых методов производства или предоставления услуг, для отрасли «Обрабатывающее производство».

Это единственная независимая переменная, оказывающая негативное влияние на показатели выручки. Возможно, что для достижения позитивного эффекта не хватило времени: в вопросе спрашивалось об использовании новых методов производства в течение трех последних лет. Вероятно, что введение новых методов производства - сложный процесс, положительный результат от реализации которого следует ждать более трех лет.

2. Использование новых практик управления персоналом, для отрасли «Торговля».

Интерпретация значимости этого показателя основывается на той же логике, что и интерпретация значимости переменной, отражающей проведение тренингов: организация работы персонала особенно важна в тех отраслях, где непросто предложить редкий продукт.

3. Выпуск нового продукта или услуги, для отрасли «Обрабатывающее производство». Это ожидаемый результат: выпуск новых продуктов позволяет расширять рынок сбыта, следовательно, повышать показатели выручки. Но, опираясь на это обоснование, логично предположить, что эта переменная должна быть значима и в отрасли «Предоставление услуг». Но эта переменная не оказывает влияния на показатели выручки предприятий, осуществляющих деятельность в сфере услуг. Этот факт можно интерпретировать так же, как незначимость использования электронной почты: возможно, что российские потребители привыкли опираться на отзывы при выборе поставщика услуг, а к новым услугам относятся с осторожностью.

Так же, как и для показателя производительности труда, гипотезы 2а и 2б, 3а и 3б подтверждаются только частично: характер и наличие влияния для некоторых независимых переменных подтвердился, а для некоторых - нет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итак, было проведено исследование анализа влияния особенностей организационного капитала компании на три различных показателя эффективности.

По результатам исследования можно с уверенностью сказать, что в целом наблюдается наличие влияния особенностей организационного капитала на показатели эффективности деятельности компании. Кроме того, влияние оказывают характеристики обеих составляющих организационного капитала: процессного капитала и инновационного капитала. Также можно утверждать, что в большинстве случаев влияние имеет положительный характер.

Наличие и характер значимости различается в зависимости от объясняемых переменных и отраслей, в которых предприятие осуществляет свою деятельность.

Результаты показали, что сравнительно большими показателями производительности труда обладают компании, которые имеют международный сертификат качества и собственный веб-сайт, а также применяли в течение последних трех лет новые методы управления персоналом.

В свою очередь, сравнительно большими показателями выручки среди строительных компаний обладают те, которые имеют международный сертификат качества, а также те, которые имеют веб-сайт. Среди торговых предприятий - использующие электронную почту, проводящие тренинги для сотрудников, привлекающие внешнего аудитора для проверки отчетности, а также применившие за последние три года новые практики управления персоналом. Среди компаний, занимающихся предоставлением услуг, было выявлено влияние составляющих организационного капитала только на один показатель выручки - на величину продаж. Наконец, среди компаний, занимающихся обрабатывающим производством, сравнительно большими показателями выручки обладают те, которые используют электронную почту, имеют веб-сайт, привлекают внешнего аудитора для проверки отчетности, а также выпускают новые продукты.

В целом модели обладают невысокой объясняющей способностью: максимальное значение коэффициента детерминации составило 0,49 для модели с зависимой переменной lSales, 0,17 - для lSpE и 0,20 - для показателя производительности труда. Это говорит о том, что вариация объясняемых переменных зависит еще и от других факторов, лежащих вне построенных моделей. Это ожидаемый результат: хотя и наблюдается влияние отдельных факторов, эффективность предприятия не может зависеть полностью только от этих элементов. Этот результат, а также ограничения, с которыми пришлось столкнуться в данной работе, создают простор для дальнейших исследований в этом направлении.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Монографии и учебная литература.

1. Гапоненко А.Л., Орлова Т.М. Управление знаниями: как превратить знания в капитал. М.: Эксмо, 2008.

2. Гэлбрейт, Дж. Новое индустриальное общество / Пер. с англ. - М.: «Прогресс», 1969.

3. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Пер. с англ. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.

4. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты / Пер. с англ. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005.

5. Стюарт Т.А. Интеллектуальный капитал. Новый источник богатства организаций / Пер. с англ. - М.: Поколение, 2007.

6. Управление знаниями в инновационной экономике: Учебник / Под ред. Б.З. Мильнера. - М.: Экономика, 2009.

7. Эдвинссон Л. Корпоративная долгота: Навигация в экономике, основанной на знаниях / Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 2005.

8. Edvinsson L., Malone M.S. Intellectual Capital. Realizing Your Company's True Value by Finding Its Hidden Roots. - N.Y.: Harper Business, a Division of Harper Collins Publishers, 1997.

9. Roos G., Pike S., Fernstrom L. Managing Intellectual Capital In Practice. - N.Y.: Butterworth Heinemann, 2005.

Периодические издания.

1. Башкирова О.В. Роль организационного капитала в структуре управления современной корпорации // Вестник ИЭ РАН. 2011. №3. С.127-138.

2. Байбурина Э.Р., Головко Т.В. Эмпирическое исследование интеллектуальной стоимости крупных российских компаний и факторов ее роста // Корпоративные финансы. 2008. №2 (6). С. 5-19.

3. Быкова А.А., Молодчик М.А. Влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности компании // Вестн. С.-Петерб. ун-та. 2011. Вып. 2. С. 27-55.

4. Долгопятова Т.Г., Томашук И.О. Управление российскими предприятиями с иностранными собственниками: эмпирический анализ // Российский журнал менеджмента. 2013. №4. С. 3-30.

5. Долгопятова Т.Г., Уварова О.М. Эволюция отношений собственности в российской промышленности: факторы, тенденции и влияние на деятельность предприятий // НИУ ВШЭ. Серия WP1 "Институциональные проблемы российской экономики". 2005. №5.

6. Долгопятова Т.Г. Эмпирические обследования предприятий: методы и практика // Экономический журнал ВШЭ. 2008. № 1. С. 76-105.

7. Широкова Г.В., Быстрова Ю.Е. Организационные изменения в молодых российских предпринимательских фирмах как фактор успешности // Вестн. С.-Петерб. ун-та. 2014. Вып. 2.

8. Широкова Г.В., Шаталов А.И. Факторы роста российских предпринимательских фирм: результаты эмпирического анализа // Вестн. С.-Петерб. ун-та. 2009. Вып. 2.

9. Black S.E., & Lynch L. Measuring organizational capital in the new economy // University of Chicago Press. 2005. №6. P. 205-236.

10. Bontis N., Keow W., Richardson S. Intellectual Capital and Business Performance in Malaysian Industries // Journal of Intellectual Capital. 2000. Vol. 1. №1. P. 85-100.

11. Chacar A.S., Celo S., Thams Y. The Performance of Multinational Affiliates versus Domestic Firms // Journal of Management Policy and Practice. 2010. Vol. 11. №4. Р. 47-59.

12. Chan K.H. Impact of Intellectual Capital on Organizational Performance // The Learning Organization. 2009. Vol. 16. №1. P. 4-21.

13. Chen M.-C., Cheng S.-J., Hwang Y. An Empirical Investigation of the Relationship between Intellectual Capital and Firms' Market Value and Financial Performance // Journal of Intellectual Capital. 2005. Vol. 6. №2. P. 159-176.

14. Commander S., Svejnar J. Business Environment, Exports, Ownership, and Firm Performance // Review of Economics and Statistics. 2011. Vol. 93. №1. P. 309-337.

15. Firer S., Williams S. M. Intellectual Capital and Traditional Measures of Corporate Performance // Journal of Intellectual Capital. 2003. Vol. 4. №3. P. 348-360.

16. Huang C. J., Liu C. J. Exploration for the Relationship between Innovation, IT and Performance // Journal of Intellectual Capital. 2005. Vol. 6. №2. P. 237-252.

17. Ichniowski C., K.Shaw. Beyond Incentive Pay: Insiders' Estimates of the Value of Complementary Human Research Management Practices // Journal of Economic Perspectives. 2003.Vol. 17. №1. P. 155-180.

18. Ichniowski C., K.Shaw, G.Prennushi. The effects of human resource management practices on productivity // American Economic Review. 1997. Vol. 87. №3. P. 291-313.

19. Jurczak J. Intellectual Capital Measurement Methods // Economics and organization of enterprise. 2008. Vol. 1. №1. P. 37-45.

20. Laing G., Dunn J., Hughes-Lucas S. Applying the VAIC model to Australian Hotels // Journal of Intellectual Capital. 2010. Vol. 11. №3. P. 269-283.

21. Puntilla P. Intellectual Capital and Business Performance. Evidence from Italian Banking Industry // Корпоративные финансы. 2009. Vol. 14. №12. C. 97-115.

22. Shiu H.-J. The Application of the Value Added Intellectual Coefficient to Measure Corporate Performance: Evidence from Technological Firms International // Journal of Management. 2006. Vol. 23. №2. P. 356-365.

23. Stewart T. Brainpower: how intellectual capital is becoming America's most valuable asset // Fortune. № 3. P. 44-60.

24. Subramaniam M., Youndt M. The Influence of Intellectual Capital on the Nature of Innovative Capabilities // Academy of Management Journal. 2005. Vol. 48. №3. P. 450-464.

25. Tan H. P., Plowman D., Hancock P. Intellectual Capital and Financial Returns of Companies // Journal of Intellectual Capital. 2007. Vol. 8. №1. P. 79-95.

26. Tseng C.-Y., Goo Y.-J. J. Intellectual Capital and Corporate Value in an Emerging Economy: Empirical Study of Taiwanese Manufacturers // R&D Management. 2005. Vol. 35. №2. P. 187-199.

27. Wang W.-Y., Chang C. Intellectual Capital and Performance in Causal Models // Journal of Intellectual Capital. 2005. Vol. 6. №2. P. 222-236.

Иные источники

1. De Rosa D., Gooroochurn N., Gцrg H. Corruption and Productivity Firm-level Evidence from the BEEPS Survey // Policy Research Working Paper Series 5348, The World Bank Europe and Central Asia Region Private and Financial Sector Department. 2010.

2. Pulic A. MVA and VAIC^TM Analysis of Randomly Selected Companies from FTSE 250. Austrian Intellectual Capital Research Center, Graz-London. 2000. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.vaic-on.net/start.htm

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1

Результаты оценивания моделей КП, КИ и КПИ.

	Торговля	Строительство
	Модель КП	Модель КИ	Модель КПИ	Модель КП	Модель КИ	Модель КПИ
Age	-0,0023368 (0,761)	0,0074756 (0,342)	-0,0014136 (0,854)	0,0078777 (0,353)	0,0105768 (0,262)	0.0061713 (0,478)
Small	-0,8329587 (0,000)	-0,8952845 (0,000)	-0,8158013 (0,000)	-1,009947 (0,000)	-1,277741 (0,000)	-0,9943588 (0,000)
Large	1,584475 (0,000)	1,874427 (0,000)	1,597365 (0,000)	1,408902 (0,000)	1,821451 (0,000)	1,414533 (0,000)
QS	0,040616 (0,816)		0,009171 (0,959)	0,667079 (0,005)		0,6464243 (0,008)
Email	0,740077 (0,000)		0,7136436 (0,000)	0,3571567 (0,485)		0,5305089 (0,325)
Website	0,0885108 (0,336)		0,0379837 (0,685)	0,4562625 (0,011)		0,4246823 (0,021)
Internet	0,1223254 (0,343)		0,1084709 (0,398)	0,4347622 (0,103)		0,4202702 (0,120)
Training	0,5044621 (0,000)		0,4455268 (0,000)	0,2447291 (0,170)		0,2726158 (0,138)
Audit	0,7007207 (0,000)		0,6921039 (0,000)	0,9319182 (0,000)		0,9127736 (0,000)
NewMP		-0,047021 (0,760)	-0,0737776 (0,620)		0,476053 (0,070)	0,1969 (0,424)
NewMan		0,5904925 (0,000)	0,4583956 (0,001)		0,168458 (0,554)	-0,0052333 (0,984)<...

Страница:

•  1 
•  2 

дипломная работа "Организационный капитал и его роль в деятельности фирмы" скачать

Подобные документы

• Механизм влияния характеристик организационного капитала компании на эффективность ее деятельности

  Характер влияния составляющих организационного капитала на показатели эффективности деятельности фирмы. Структура интеллектуального капитала по Эдвинссону. Концептуальная основа воздействия элементов интеллектуального капитала на эффективность компании.
  
  дипломная работа [1,2 M], добавлен 09.06.2017
  

• Технология оценки эффективности организационного потенциала предприятия

  Этапы технологии оценки эффективности организационного потенциала организации, действующей на рынке консалтинговых услуг. Практические рекомендации по совершенствованию методик оценки организационного потенциала в области консалтинговой деятельности.
  
  курсовая работа [54,3 K], добавлен 20.10.2010
  

• Показатели эффективности использования основного капитала организации

  Материальные и финансовые средства современной организации. Определение эффективности использования основного капитала дорожного предприятия. Улучшение организации производства, повышение эффективности управления им. Увеличение уровня квалификации кадров.
  
  курсовая работа [39,7 K], добавлен 14.04.2014
  

• Анализ использования капитала предприятия

  Показатели использования капитала. Методика их расчета. Факторный анализ рентабельности капитала. Анализ оборачиваемости капитала. Оценка эффективности использования заемного капитала. Эффект финансового рычага. Анализ доходности собственного капитала.
  
  курсовая работа [58,5 K], добавлен 20.05.2004
  

• Анализ эффективности и интенсивности использования капитала организации

  Факторный анализ показателей, характеризующих эффективность и интенсивность использования капитала. Расчет влияния ведущих факторов на изменение данных показателей, выявление способов повышения оборачиваемости капитала ОАО "1-я Минская птицефабрика".
  
  курсовая работа [525,0 K], добавлен 03.08.2017
  

• Анализ финансово-хозяйственной деятельности ОАО "Компания Х"

  Анализ финансово-экономического состояния и имущественного положения ОАО "Компания Х". Показатели финансовых рисков, связанные с вложением капитала предприятия. Факторный анализ по моделям фирмы "Du Pont", повышение эффективности деятельности организации.
  
  курсовая работа [498,3 K], добавлен 30.05.2009
  

• Анализ оборотного капитала организации (на примере ЧТУП "ТаркетВест")

  Понятие, состав и классификация оборотного капитала, его роль в производстве. Цели, задачи и информационные источники анализа оборотного капитала. Анализ эффективности и интенсивности использования оборотного капитала, ускорение его оборачиваемости.
  
  курсовая работа [179,1 K], добавлен 09.12.2015
  

• Основной капитал предприятия и эффективность его использования в ООО "Горно-промышленная компания"

  Оценка основного капитала предприятия. Объекты основных фондов. Методы оценки капитала предприятия. Показатели эффективности использования основного капитала предприятия. Экономическая оценка эффективности мероприятий в деятельности предприятия.
  
  курсовая работа [439,0 K], добавлен 21.07.2011
  

• Характеристика деятельности туристической компании "ЦенторКурорт"

  Организационная структура и правовое обеспечение деятельности организации "ЦенторКурорт". Организация маркетинга, формирование спроса и его прогнозирование. Показатели эффективности использования капитала предприятия. Особенности процесса ценообразования.
  
  отчет по практике [519,0 K], добавлен 08.06.2013
  

• Сущность, структура и методические основы оценки интеллектуального капитала предприятия

  Понятие и варианты определения интеллектуального капитала предприятия, методика и критерии его вычисления. Характеристика человеческого, организационного, интерфейсного капитала данной организации, сферы их применения и порядок оценки на предприятии.
  
  контрольная работа [131,0 K], добавлен 20.01.2010
  

• Основной капитал. Эффективность использования основного капитала. Пути повышения эффективности использования

  Экономическая природа и структура основного капитала. Оценка эффективности использования основного капитала. Пути улучшения использования основного капитала и их влияние на финансовые результаты организации. Отражение основного капитала на счетах баланса.
  
  реферат [33,5 K], добавлен 28.11.2014
  

• Анализ источников формирования капитала организации

  Экономическое содержание и классификация капитала предприятия. Методики оценки и проведение анализа собственного и заёмного капитала предприятия, применение информационных технологий. Рекомендации по повышению эффективности использования капитала.
  
  дипломная работа [1,8 M], добавлен 29.01.2013
  

• Анализ эффективности использования оборотного капитала в ООО Агрофирма "Разгуляй"

  Теоретические и организационные основы оборачиваемости оборотного капитала. Характеристика ООО Агрофирма "Разгуляй", оценка основных финансово-экономических показателей деятельности предприятия, анализ эффективности использования оборотного капитала.
  
  курсовая работа [81,4 K], добавлен 14.11.2013
  

• Анализ экономической эффективности торговли

  Организационно–экономическая характеристика деятельности торгового предприятия. Анализ эффективности использования капитала и текущих затрат организации. Изучение хозяйственно-финансовой деятельности Жлобинского районного потребительского общества.
  
  курсовая работа [264,6 K], добавлен 11.02.2016
  

• Оценка эффективности инвестиционного проекта

  Анализ макроэкономического окружения. Определение денежного потока, расчёт амортизационных отчислений и ставки дисконта. Расчёт показателей эффективности участия собственного капитала, коммерческой и бюджетной эффективности инвестиционного проекта.
  
  курсовая работа [42,5 K], добавлен 26.09.2012
  

• Основные функции собственного капитала

  Экономическая сущность капитала предприятия, его классификация, принципы формирования, структура и основные функции. Модель оценки эффективности собственного капитала в деятельности корпораций. Анализ собственного капитала на примере ОАО "Иркутскэнерго".
  
  курсовая работа [64,6 K], добавлен 02.12.2014
  

• Анализ эффективности использования оборотного капитала предприятия

  Понятие оборотных активов, также основные критерии и показатели эффективности их использования. Анализ объема и структура оборотного капитала исследуемого предприятия, его оборачиваемости и факторов изменения, расчет резервов повышения эффективности.
  
  курсовая работа [82,4 K], добавлен 07.04.2014
  

• Анализ эффективности использования основного капитала ООО "Вестел-Юг"

  Моральный и физический износ основного капитала предприятия. Амортизация основных фондов как способ денежного возмещения износа. Показатели эффективности использования и воспроизводства основного капитала. Анализ финансового потенциала предприятия.
  
  курсовая работа [104,2 K], добавлен 06.11.2014
  

• Методы оценки интеллектуального капитала компании

  Исследования взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании. Анализ вкладов отдельных компонентов интеллектуального капитала в модели VAIC. Механизмы и технологии, позволяющие персоналу генерировать стоимость внутри компании.
  
  дипломная работа [835,4 K], добавлен 26.10.2016
  

• Оценка эффективности деятельности организации

  Описание критериев, используемых для оценки эффективности деятельности предприятия. Анализ и сравнение темпов роста прибыли, выручки и авансированного капитала. Расчет производительности труда, фондоотдачи, коэффициента оборачиваемости оборотных средств.
  
  реферат [90,6 K], добавлен 01.09.2011
  

Другие документы, подобные "Организационный капитал и его роль в деятельности фирмы"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам