Технологическое использование ИТ можно обозначить еще в начале прошлого века, когда компании использовали вычислительную технику для выполнения простых вычислительных задач. ИТ, которое использовалось в технологическом направлении в основном автоматизировало отдельные долгие операции для человека как, например, подсчет заработной платы, либо другие статистические подсчеты. Когда вводится «технологичная» ИТ, это не требует изменения бизнес-процессов либо переквалификации персонала. Соответственно, возврат от вложения в такое направление ИТ даже не встает, ведь потери будут небольшими, так же, как и изменения после их введения.

С развитием технологий, постепенно начинает развиваться предпринимательское направление использование ИТ, так как теперь компьютеры могут решать задачи намного сложнее, чем просто вычисления. В данном направлении ИТ должно автоматизировать целый ряд процессов - распределение ресурсов разных видов, подготовка отчетов, сбор информации и др.

Данным направлениям использования информационных технологий соответствуют два вида эффекта - технологический и предпринимательский. На данный момент почти не бывает конкретно одного эффекта от использования того или иного ИТ - чаще всего эффект получается смешанным. Такое комплексное использование ИТ показывает одновременное очевидное повышение производительности и получение новых сервисов и процессов, тем самым технологическое и предпринимательское направления просто являются крайними точками воздействия (см. Рисунок 1.2).

Рисунок 1.2. Существование двух направлений эффектов от ИТ

Соотношение данных эффектов может изменяться в зависимости от ситуации на предприятии или компании и целей внедрения той или иной ИС или ИТ. Если рассматривать тот же пример с компанией Nike и внедрением ERP-системы, то можно сказать, что это было в большей степени предпринимательским направлением, так как требовались комплексные инновации во всех сферах компании - технологий и процессов. Однако, стандартизация введения ERP системы привела к переходу многих эффектов из разряда предпринимательским к технологическим.

Таким образом, можно предположить, что измерить предпринимательские эффекты от ИТ гораздо сложнее, чем увидеть повышение производительности технического оборудования.

1.2 Парадокс производительности

История вопроса о возврате инвестиций в ИТ уходит еще в 70-е годы прошлого века. В 1970-х инвестирование в ИТ и ИС достигло почти четверти от всех инвестиций, таким образом они стали значительной частью вложений.[8] Но почему компании сделали именно вложения в ИТ такими значительными, ведь не существовало доказательств точного возврата от такого вида инвестиций. Своевременно, это вопрос начал подниматься все острее. В 1980-х начали появляться первые сомнения. Цитата Пола Аттуэла о работниках IBM:

“IBM поручила своим маркетологам ... подготовить специальные оценки ожидаемого прироста производительности. Как свободно признают старые сотрудники IBM, эти данные были полностью умозрительными. Никто действительно не знал, каким будет влияние [ИТ] на производительность, и никто (в любом случае, не производители компьютеров) не финансировал исследования, чтобы тщательно измерить влияние компьютеризации на производительность офисных работников на уровне отдельных лиц. фирмы.” [9].

Были проведены десятки исследований [10-17] во второй половине 80-х и в начале 90-х годов, однако найти связь эмпирически не удавалось. Роберт Солоу описывал эту проблему так [18]:

“ Вы можете видеть компьютерный век где угодно, кроме статистики производительности”

Таким образом зародился знаменитый термин “парадокс продуктивности”. Среди всех первичных исследований особенно выделяется исследование Пола Страссмана [17]. Именно оно в полной мере показывает отсутствие связи эффективности компании с затратами на ИТ и ИС.

Страссман исследовал более 10 тысяч компаний и показал, что между возрастанием расходов на ИТ и ростом производительности, либо другими показателями эффективности организации корреляция отсутствует. Другими словами, те, кто увеличивал расходы на ИТ не всегда получал увеличение продуктивности. Сам Страссман говорит, что, сопоставляя рентабельность капитала с расходами на ИТ в расчете на одного сотрудника, можно увидеть прямую зависимость - увеличение расходов на ИТ увеличит рентабельность капитала. Сложность в том, что связи как таковой не наблюдается, поэтому данная зависимость неоправданна (см. Рисунок 1.3.).

Рисунок 1.4. Связь рентабельности капитала и расходов на ИТ по Страссману

Также, Страссман заметил, что те компании, которые недоинвестировали в ИТ, смогли добиться увеличения стоимости своих инвестиций, а 40% исследованных организаций так и не получили положительную рентабельность капитала. Известный стереотип о компьютеризации - она позволила компаниям сократить количество активов. Однако и это Пол Страссман нашел неверным суждением. Он проаназировал данный показатель по отношению к показателю обеспечения одного доллара дохода и получил абсолютно обратный ответ - среднее отношение количества активов возросло на 47% (см. Рисунок 1.4.).

Рисунок 1.4. Активы обеспечивающие $1 доходов по Страссману

Следовательно, не нашлось фактов, которые могли бы поддержать суждение о том, что расходы на ИТ могут увеличить эффективность компании. Также детальный анализ по отраслям доказал эти находки. Стоит учитывать, что Страссман брал все показатели за один фискальный год.

Исследование Страссмана также опровергло одну из самых часто используемых гипотез - гипотеза Ричарда Нолана об этапах технологического роста компании. [13] Теория заключается в следующем - чем больше компания тратит на ИТ, тем больше это свидетельствует о ее технологическом процессе. Почему эту теорию так часто использовали? На то есть две причины:

· Легкость вычисления (отношение ИТ-бюджета к выручке), не требует глубинного анализа

· Простота использования для бенчмаркинга и для последующего сравнения с другими компаниями на рынке

В своем исследовании Пол Страссман показывает, что организации с небольшими ИТ-бюджетами могли иметь более высокие показатели EVA (Economic-Value-Added), следовательно продуктивно вести свою деятельность. К тому же, использование такого подхода может быть проблематично по следующим причинам:

· Теория Нолана привлекает к исследованию затрат других компаний, в то время как компании необходимо смотреть на собственные ИТ-нужды

· Эмпирически доказанное на 500 компаниях исследование Страссмана опровергает существование связи расходов на ИТ с выручкой

Очень похожее, но более позднее исследование было проведено McKinsey Global Institute [19]. В данном исследовании было выведено следующее:

· Несмотря на рост производительности труда в компаниях в течении 10 лет, причиной тому ИТ не является. Увеличение прибыли компаний можно было объяснить другими факторами, как, например, курс валюты, низкая стоимость капитала либо понижение цен на импортные товары.

· Повышение расходов на ИТ не приводило к ожидаемому повышению продуктивности/эффективности.

· Связь между ИТ и продуктивностью не прослеживаема статистически.

Итог исследования можно подвести тем, что эффекты от ИТ - это не общий тренд, а лишь достижение отдельных единиц.

Возвращаясь к исследованию Пола Страссмана, с уверенностью можно сказать, что оно не только разрушило неверные теории, но и сделало новые открытия. Хотя ИТ-затраты и бюджет не могут быть статистически связаны между собой, Страссман обнаружил сильную прямую корреляцию между ИТ и управленческими затратами (SG&A). (см. Рисунок 1.5) Это можно очень легко объяснить. Во-первых, управленческих персонал (или же менеджеры) в основном принимает решения, то есть управляет информацией и распределяет ее, то есть занимается ее производством. Продукт данной деятельности не является материальным, соответственно сильно зависит от нематериальных активов компании. Во-вторых, очень важно отметить, что управленческие расходы сильно влияют на трансакционные издержки - совершение, управление (переговоры) трансакций. [20]

Рисунок 1.5. Связь ИТ-бюджета с управленческими затратами по Страссману

Пол Страссман предупреждает об осторожности использования данного показателя при планировании ИТ-затрат, однако то, что связь имеется - это действительно факт. Им были указаны более точные стоимости затрат на расходы, связанные с информацией, и оказалось, что конкретно управленческие расходы были на 15% меньше, чем общие затраты на информацию.

Еще одним важным фактом, выведенным Страссманом, является корреляция ИТ-бюджет-> Управленческие расходы-> Информационные сотрудники. (см. Рисунок 1.6) Это означает, что сотрудники, которые непосредственно работают с информацией и не задействованы в производстве, будут основным показателем, который сильно связан затратами на ИТ. В список таких сотрудников входят [21] - программисты, аналитики, руководители, менеджеры и т.п. Логично предположить, что именно эти должности будут задействованы в процессы управления информацией и будут основными потребителями тех же корпоративных информационных технологий и систем.

Рисунок 1.6. Связь управленческих затрат с количеством информационных сотрудников по Страссману

Возвращаясь к выражению “ИТ-бюджет-> Управленческие расходы-> Информационные сотрудники”, его можно прировнять по правилу “Если А связано с В, а В связано с С, то А связано с С” и получим, что “ ИТ-бюджет-> Информационные сотрудники”. Эту связь, которую вывел Пол Страссман, уже является сама по себе более информативной, чем предположение о “ИТ затратах на одного сотрудника”. (см. Рисунок 1.7.)

По измерениям исследования, информационные сотрудники потребляют около 80% всего бюджета на информационные технологии и системы. Стоит понимать, что расходы на ИТ на варьируются от организации к организации и сильно зависят от уровня образования и навыков работников, но тенденция, которую пронаблюдал Страссман говорит, что в среднем в организации тратиться от 5 до 10 тысяч $ на одного информационного сотрудника.

Рисунок 1.7. Связь ИТ-бюджета с количеством информационных сотрудников по Страссману

Несмотря на важность работы Пола Страссмана, все же данное исследование имеет ряд проблем:

· Показатели ИТ-бюджета и затраты на информационные технологии и системы берутся за один фискальный год, соответственно, вложения и достижения прошлых лет не учитываются.

· Вложения в информационные технологии и системы и показатели эффективности организации могут не показать взаимосвязи в один год из-за того, что технологии могут сделать свою “отдачу” спустя какое-то время (от 3 лет). Такое предположение строится из-за сложностей введения новых технологий и систем, одновременно с сопутствующими им бизнес-процессами, подготовкой и переквалификацией персонала.

· Возможно, что необходимо разделять инвестиции и расходы на информационные технологии в данный период времени, так как они могут иметь разный эффект на продуктивность компании. В данном исследовании они не разделены.

Таким образом, причина парадокса производительности по исследованию Пола Страссмана - это неправильное управление финансовыми ресурсами на информационные технологии.

1.3 Возможные объяснения парадокса производительности

Следующей работой, на которой стоит сфокусироваться - это работа Эрика Бриньолфсона. [9] В своей работе он использовал производственную функцию, в которой зависимой переменной является количество продукции, а независимыми - общий капитал и труд работников компании. Однако, данная функция не включала многие нюансы, среди которых несоответствия организации производства при выпуске продукции на разных предприятиях и несоответствия распределения труда. В данном исследовании общий капитал и все инвестиции в информационные технологии и системы разделялись, это было необходимо для выявления эффектов конкретно инвестиций в ИТ на общее производство продукции. Следовательно, к предыдущей функции добавились независимые переменные ИТ-бюджета и ИТ-затраты на сотрудников компании. В компьютерный капитал вошли [22] общая рыночная стоимость центральных процессоров и ПК. То есть, Бриньолфсон подобным образом уменьшил величину ИТ-капитала, в то время как ИТ-капитал был намного больше.

Такой подход все же не учитывал следующие нюансы:

· Внешние контракты с компаниями, которые могут заниматься предоставлением ИТ-услуг, следовательно, активы, представляющие собой используемые информационные сервисы, представляются в отчетности как другой вид собственности.

· Уровень стандартизации, который может снизить величину материального ИТ капитала. По-другому, бизнес-процессы и способы управления.

· Квалификацию сотрудников, которые непосредственно работают с информацией. Данный критерий может и повысить, и снизить материальный ИТ капитал.

ИТ капитал имеет связь с организационным и человеческим капиталом, связанным с информацией и ИТ, таким же образом как организационный и человеческий капитал имеет связь с общим капиталом организации. Следовательно, что в ИТ капитал можно включить не только материальные отражения ИТ (компьютеры и программное обеспечение), но и затраты на аутсорсинг и измерения, связанные с управленческими особенностями компании. (см. Рисунок 1.8) Включая дополнительные факторы, можно полностью описать ИТ капитал во всех его проявлениях и при этом не противоречить производственной функции. Однако, использование производственной функции не может объяснить конкретные причины проявления определённых эффектов от информационных технологий и систем.

Рисунок 1.8. Виды ИТ-активов

Первыми, кто воспользовался данным подходом были Бриньолфсон и Хитт [23]. Они показали, что экономическая связь все же существует между затратами на ИТ и выручкой. Данные, по которым они определили данную связь были 367 американских компаний с общей выручкой в среднем 1.8 триллионов долларов США. Основные выводы из исследования:

· Вложения в информационные технологии и системы имеют статистическое значимое влияние на эффективность организации. Исследователь выяснили, что каждая единица доллара инвестиций в ИТ капитал увеличивает производство на 81% в год. Отдача вложений же получилась в размере 50% год.

· Вложения в ИТ капитал гораздо эффективнее, чем вложения в другие виды капиталов. Единица доллара, которая была потрачена на ИТ капитал, сгенерирует выручки больше, чем любой другой вид актива. (см. Рисунок 1.9)

· Затраты на ИТ капитал гораздо меньше, чем эффект от вложений в него.

· Инвестиции в информационных сотрудников гораздо эффективнее, чем инвестиции в сотрудников других направлений. Также, затраты на персонал в разы меньше, чем эффект от вложений в него.

Рисунок 1.9. Сравнение отдачи вложений в ИТ капитал и в другие виды капитала по Бриньолфсону и Хитту

Проблема с данным исследованием была все та же - учитывались данные за тот же финансовый год. Но, несколько позже те же исследователи годами позднее провели новое исследование [23], где учитывался выпуск продукции предприятия за определенный временной период (в течение семи лет).

В работе все еще использовалась производственная функция, но с добавлением временных промежутков. В данном исследовании были подтверждены предыдущие выводы, но и были выведены новые знания. Бриньолфсон и Хитт получили следующее:

· В краткосрочной перспективе ИТ-капитал увеличивает выручку организации ровно на величину общей стоимости ИТ-капитала

· С увеличением временного промежутка, коэффициент при ИТ-капитале постоянно возрастает, что говорит о присутствии “временного лага” при вложениях в ИТ-капитал и их отдаче в выручке компании

· Коэффициент ИТ-капитала растет в разы стремительнее, чем коэффициент при других видах капитала, что говорит о близком взаимодействии ИТ-капитала с нематериальными активами организации

Рисунок 1.10. Значение прибавления ИТ-капитала в увеличение эффективности организации в зависимости от временного промежутка с учетом разных переменных

· Эффекты от вложений в ИТ-капитал в краткосрочной перспективе являются вытекающим из прямого вклада информационных технологий в эффективность предприятия, то есть покупка и установка самого ИТ-оборудования (актива)

· Эффекты от вложений в ИТ-капитал в долгосрочной перспективе являются полноценным исходом, который можно наблюдать, ведь они отражаются в новых полученных изменениях в процессах организации и ИТ в целом, где имеет место быть приспособленность компании к нововведениям и раскрытие всех возможностей новых ИТ

Данное исследование раскрыло проблемы предыдущего, где отдача от вложений в ИТ была умопомрачительно высокой без объяснения причин. Работа стала предпосылкой для других теорий и подходов к обозначению эффекта от вложений в ИТ.

1.4 Другие подходы измерения влияния ИТ на эффективность организации

Выделяют несколько других теоретических описаний и подходов, которые ярко обозначились и были подтверждены экспериментально. Среди них описания:

· Информационная технология - это GPT (general purpose technology)

· Компания - это связанные между собой комплементарные активы

· Co-invention как нахождение реального потенциала информационной технологии

· Трансакционные издержки

Из них формируются подходы:

· Исследование влияния комплементарных активов (организационный и человеческий капиталы) на вложения в ИТ-капитал и на организацию в целом

· Исследование co-invention

Рисунок 1.11. Суммарная таблица других подходов к рассмотрению эффекта ИТ на продуктивность компании

Исследователь Пол Дэвид впервые обнаружил, что лучше всего рассматривать влияние ИТ на эффективность компании со стороны технологии как GPT. [24]

GPT характеризуется следующими признаками:

· Большое количество возможностей для совершенствований и доработок

· Большое количество приложений

· Технология используется в целом ряде продуктов и процессов

· Комплементарные связи с новыми ИТ

GPT задает основу для создания новых информационных технологий и систем. Основная черта GPT - это повышение инновационного потенциала организации, который, вследствие, повысит эффективность компании.

GPT не может существовать, если вокруг нее не складываются особые условия, в которые входят:

· Новые полученные принципы и подходы управления деятельностью

· Сильные внешние эффекты от сетей передачи данных

· Прикладные технологии и средства, которые помогают в работе самой GPT

· Определенная квалификация работников

Можно сделать вывод, что если не обращать внимания на данные условия, то развитие GPT не произойдет. Это подтверждается на исследовании производства полупроводников [25]. Также, данное утверждение описывают ДеЛоун и Макклин [26]. Вложения в ИТ идут сильно коррелируют с изменениями в бизнес-процессах, организационной структуре и отношениях с клиентами и поставщиками, что усложняет оценку возврата вложений в ИТ.

В работе Милгрома и Робертса [27] описываются основы комплементарных активов.

По их определению, комплементарные активы - активы, которые имеют такое влияние на друг друга, что увеличение одного из них повысит эффект от вложений в другой. Они взаимозависимы и, тем самым, увеличивают эффективность друг у друга.

Соответственно, что эффективное предприятие можно считать таковым, если у него есть система комплементарных активов. В само определение “комплементарных активов” может входить множество вещей, например, ИТ, человеческие и организационные активы. Согласно теории о комплементарных активах [28]:

· Существуют только сложные связи между активами при изменении одного либо другого

· Хороший результат не может быть достигнут с помощью небольших постепенных преобразований - изменения только основных активов, без изменения комплементарных к ним, не приведет к эффективности компании, скорее наоборот. Заимствование ИТ или инноваций у конкурентов не может привести к успеху.

· Стратегическое развитие компании основывается на комплексном подходе к развитию комплементарных активов

· Успешное внедрение новой информационной технологии или системы основывается на том, как данная технология и система вписывается в настоящую картину предприятия или же тем, как были развиты комплементарные активы к ним.

Позже, было выяснено организационный и человеческий капиталы являются наиболее значимыми комплементарными активами для ИТ [29]. По определению Р.Эвенсона и Л. Вэстфала [30], организационный капитал - это знание, которое сочетает в себе навыки работника и различный физический капитал для того, чтобы внедрить это в систему выпуска и доставки продуктов и сервисов, которые запрашиваются клиентами.

К сожалению, организационный капитал трудно отследить, так как его не отражают в финансовой отчетности предприятий (исключением является интеллектуальная собственность). Несмотря на это, организационный капитал является таким же активом и обладает определенной ценностью. Та самая ценность может быть и не реализована, по причине того, что инвестиции могут пойти не в те нужды и позже не реализуют себя как успешные вложения.

Определение “co-invention” впервые было использовано в работе Т.Бреснаана и Ш. Гринстейна [31]. Его описывают, как новое применение технологий для изменений в организации. “Сo-invention” - это неопределенный процесс, в котором пользователи информационных технологий и систем ищут новые применения и изменения тех же инноваций, с которыми они сталкиваются. То есть, когда происходит “invention”, то поставщики технологий не подстраивают свое изобретение под их пользователей. Пользователи сами придумывают пути использования новшеств. (см. Рисунок 1.12).

Рисунок 1.12. Различия “invention” от “co-invention”

Данное исследование также подтвердило существование GPT и организации как связь комплементарных активов.

Качественных исследований в данной сфере, конечно, в разы больше, чем количественных.[31] Самым выделяющимся среди них является исследование Бреснаана, Бриньолфсона и Хитта [33]. Была выявлена связь между вложениями в ИТ, изменениями в организации и в человеческом капитале. (см. Рисунок 1.13)

Рисунок 1.13. Связи изменений в компании от вложений в ИТ.

Более позднее исследование [34] было сфокусировано на формировании новых вопросов для исследования, как, например, участие разного количества компаний с разными возможностями и ИТ ресурсами для формирования общей ценности ИТ в процессе “co-creation”. Следующим вопросом стояла оцифровка разных бизнес возможностей для увеличения ценности бизнеса в разных условиях. Последним вопросом, поднятым исследователем было создание ИТ возможностей, которые смогут расширить, но не разрушить цифровой бизнес.

Другим выдающимся исследованием была работа Митаса и Раста [35]. В нем были подтверждено, что компании, которые ориентированы и на прибыль, и на расходы имеют более сильную связь ИТ с выручкой. Также, было выявлено, что компании “с двойным акцентом” имеют сильное влияние на ИТ вложения, что повышает рыночную стоимость.

Более поздние исследования только смогли подтвердить находки предыдущих исследователей, но и открыли новые вопросы для рассуждения.

Одним из “классиков второй волны” исследователей - Бриньолфсоном было проведено новое исследование [36] в 2017 году, которое учитывало абсолютно новые технологии, как, например, машинное обучение, искусственный интеллект и др. Однако, исследователь все же поднимает снова вопрос о “парадоксе продуктивности”, так как он наблюдает, что рост продуктивности не отмечается в США с 90-х годов прошлого века несмотря на то, что существует множество новых технологий, которые в разы продуктивнее чем сам человек. Он отмечает, что необходимо развивать новые инновации и найти способ учета вклада ИТ в эффективность организаций, так как он считает, что именно неправильная оценка вклада новых ИТ является главной проблемой существования современного “парадокса продуктивности”.

В данной главе были рассмотрены основные и ключевые понятия, которые были важны для последующего исследования, были рассмотрены основные работы, которые так или иначе затрагивают исследуемый вопрос.

Вначале, на ранних стадиях была выявлена сильная зависимость ИТ от управленческих затрат (SG&A). Подхватив данную идею, многие исследователи второй волны получили, что информационные технологии и системы являются технологиями общего назначения, которые влияют на эффективность компании. Технологии общего назначения сильно зависят от комплементарных активов компании, которые в свою очередь обеспечивают влияние на продуктивность. Среди комплементарных активов выделяют организационный и человеческий капиталы.

В связи с полученными выводами из обзора научной литературы, касающейся вопроса, будут глубоко изучаться комплементарные активы компаний, трансакционные издержки и организационно-человеческий капитал компаний на основе данных разных стран.

2. Подготовка данных. формирование исследовательской модели

В данной главе будут рассмотрены описание метода и гипотезы исследования, их обоснование.

Описание метода

Как уже было отмечено, для построения модели будет использоваться программный пакет SmartPLS 3.0. Он реализует метод PLS-SEM для тестирования гипотез в поисковых исследованиях на основе структурного моделирования. [41]

Метод SEM (Structural Equation Modeling, моделирование структурными уравнениями) заключается в том, что матрица наблюдаемых значений A разделяется на N независимых блоков A_n. При этом предполагается, что изменение наблюдаемых переменных в каждом блоке определяется скрытой (латентной) переменной B_n, где n=1, 2…n, которую также называют фактором или конструктом. В рефлективной модели предполагается, что латентные переменные определяют поведение измеряемых переменных, т.е.:

A_nm = л_0nm+ л_nmB_n + ?_{nm, m}= 1,…M_n,

В случае формативной модели ситуация обратная, латентные переменные определяются измеряемыми переменными уравнением:

B_n = л_0n + ?_mл_nm A_nm+ ?_n.

Здесь л_nm - это факторные нагрузки, а ?_n и ?_nm - ошибки. SEM является инструментом для построения структурной регрессии для того, чтобы выделить существующие связи между латентными переменными, которые представляются уравнением:



B_n = в₀ + ?_{x > n} в_nxB_x + ?_n

в_nx - это коэффициенты пути (path coefficients), x > n - это сумма по всем значениям x (исключение x= n).

Гипотезы о наличии связей между латентыми переменными формируются исследователем при разработке модели. Коэффициенты в_nx определяют то, насколько сильна связь между латентными переменными (все измерения перед вычислениями нормируются). Статистическая значимость этих коэффициентов (т.е. подтверждение гипотез, выдвинутых исследователем) проверяется стандартными методами регрессионного анализа.

Уравнения, связывающие измеряемые и латентные переменные, а также латентные переменные между собой, образуют систему и могут решаться методом частично наименьших квадратов, то есть PLS (Partial Least Square).

Чтобы проверить достоверность модели, в модели измерения необходимо обратить внимание на факторные нагрузки (factor loadings), комплексную надежность (Composite Reliability, CompR) и извлеченную среднюю дисперсию (AVE) [42]. Значение факторов нагрузки должно быть не менее 0.7, так как это значит, что он может объяснить не менее 50% определенного индикатора. Значения CompR и AVE должны быть не менее 0,7 и 0,5 соответственно. Такое значение комплексной надежности указывает в какой мере изменения конструкта отражается его индикаторами, а соответствующее значение AVE объясняет совокупное изменение индикаторов при данной конструкции.

Также, необходимо проверить discriminant validity, т.е. способность модели различать латентные переменные. Это означает, что связь каждого показателя с каждым из их собственных конструктов является более сильной, чем с другими. Оценивается это c помощью оценки пересекающихся нагрузок (cross loadings). Значение факторных нагрузок (factor loadings) для «своего» конструкта, должны быть больше, факторные нагрузки для других конструктов. Также есть более простой способ оценки дискриминантной валидности - это коэффициент HTMT (Соотношение heterotrait-monotrait корреляций). Данный коэффициент должен быть не более 0.85 для того, чтобы показать хорошую дискриминантную валидность модели. Также, если коэффициент HTMT больше, чем 0.85, то это говорит о сильной корреляции между латентными переменными.

После того, как модель будет проверена по всем параметрам, необходимо проверить гипотезы. Для того, чтобы проверить гипотезы надо посчитать t-статистику и p-значение, где значимыми связями окажутся те, у которых t > t_{критическое}. Далее, по величине значимых коэффициентов и наличию, либо отсутствию связей можно будет судить о различиях в группах.

Таким образом, метод PLS-SEM является полноценным инструментом для оценки гипотез исследования.

2.1 Формирование гипотез и описание модели

Рассматривание исследовательского вопроса стоит начать с формирования ответа на вопрос - как измерить эффективность организации? В наборе данных BEEPS V and MENA ES, 2012-2016 присутствуют только коммерческие организации, соответственно, логично предположить, что измерение эффективности будет отражаться в выручке компании, так как это единственный показатель, который точно может быть получен и присутствует у каждого предприятия. Стоит отметить, что многие исследователи брали именно эту переменную, как показатель эффективности, несмотря на то, какой метод использовался в работе, будь то производственная функция (исследования Бриньолфсона), метод наименьших квадратов [37] или структурное моделирование (SEM-PLS) [38]. Для измерения латентной переменной “выручка” будем использовать переменную d2 - Total annual sales last fiscal year (Общий годовой объем продаж за последний финансовый год) [39].

Как было выяснено ранее, ИТ-активы так же важны, как и комплементарные активы к ним [40]. Значит, что должны быть связи между ИТ и всеми комплементарными к ИТ активами. Следовательно, необходимо вычленить и объединить в группы, переменные, которые отвечают за инновации, организационные изменения, логистику, работников и использование ИТ. Такие группы переменных были выделены как “организационные изменения” будут отвечать за организационный капитал, “логистика” и “использование ИТ” будут отвечать за формирование GPT, “работники” за человеческий капитал, а “инновации” за инновационный потенциал компаний. Из набора данных BEEPS V and MENA ES, 2012-2016 были выделены следующие переменные, поддерживающие данные группы (см. Таблица 2).

Основываясь на предыдущих исследованиях, можно вывести следующие гипотезы:

Гипотеза А. Инновации позитивно влияют на эффективность компании

Гипотеза B. Организационные изменения позитивно влияют на Инновации

Гипотеза B1. Организационные изменения позитивно влияют на эффективность компании

Гипотеза B2. Организационные изменения позитивно влияют на работников компании

Гипотеза C. Использование ИТ позитивно влияет на эффективность компании

Гипотеза D. Логистика позитивно влияет на эффективность компании

Гипотеза D1. Логистика позитивно влияет на Инновации

Гипотеза E. Работники позитивно влияют на эффективность компании



Таблица 2. Описание латентных переменных

Латентные переменные	Измеряемые переменные из BEEPS V and MENA ES, 2012-2016
Организационные изменения	h4 - Новые организационные методы управления или структуры, введенные за последние 3 года
Логистика	ecao7b - Введена новая логистика; ecao7c - Введены новые вспомогательные службы поддержки за последние 3 года
Использование ИТ	c22b - Есть сайт
Инновации	ecah4 - Новые процессы материально-технического обеспечения или поддержки бизнеса, введенные в течение последних 2 лет; ecah8 - Дают сотрудникам время на разработку или опробование нового подхода или идеи о продукте; h6 - Расходы на исследования и разработки за последние 3 года
Работники	l1 - Количество постоянных штатных работников на конец финансового года; l2 - Количество постоянных штатных работников 3 года назад n2a - Общая стоимость труда

Получим исследовательскую модель (Рисунок 2.1):

Рисунок 2.1. Исследовательская модель



Все гипотезы будут проверены для групп стран, объединённых по географическому положению (Россия рассматривается отдельно):

· Прибалтика - Эстония, Латвия, Литва (879 записей)

· Балканы - Албания, Босния-Герцеговина, Болгария, Хорватия, Кипр, Македония, Греция, Черногория, Румыния, Сербия, Словения (3735 записей)

· Центральная Азия - Азербайджан, Казахстан, Киргизстан, Монголия, Таджикистан, Узбекистан (2369 записей)

· Средний Восток и Юго-Запад Азии - Армения, Джибути, Грузия, Израиль, Иордания, Ливан, Турция, Йемен (4294 записей)

· Западная Африка - Египет, Марокко, Тунис (3896 записей)

В данной главе был подробно описан метод структурного моделирования (PLS-SEM). Основные показатели качества модели:

· Факторные нагрузки (factor loadings) должны быть больше, чем 0.7

· Комплексная надежность (CompR) должна быть больше, чем 0.7

· Извлеченная средняя дисперсия (AVE) должна быть больше, чем 0.5

· Коэффициент HTMT должен быть меньше 0.85

· Если t больше, чем tкритическое, то связь значима

Исходя из предыдущих глав, эффективность организации измеряется в виде выручки предприятия, были выделены латентные переменные:

· Использование ИТ - выделение переменных, которые отвечают за технологии общего назначения

· Инновации - выделение переменных, которые отвечают за инновационную готовность компании

· Работники (комплементарный актив к ИТ) - выделение переменных, которые отвечают за персонал компаний

· Организационные изменения (комплементарный актив к ИТ) - выделение переменных, которые отвечают за организационный капитал компании

· Логистика (комплементарный актив к ИТ) - выделение переменных, которые отвечают за изменение логистики в компании

Исходя из предыдущих исследований, предполагается, что связи между данными латентными переменными будут преимущественно положительными.



3. Построение и анализ модели. оценка результатов

В данной главе будут отражены результаты тестирования полученной исследовательской модели при помощи пакета SmartPLS. Модели будут оценены по критериям, приведенным из Главы 2 на достоверность. После оценки достоверности, будут проверятся гипотезы и будут даны результаты работы в целом.

3.1 Построение моделей в SmartPLS

Прибалтика:

Для начала проверим достоверность модели (см. Таблица 3):

Таблица 3. Достоверность модели - Прибалтика

Латентная переменная	Индикаторы	Факторы нагрузки	AVE	CompR
Выручка	d2	1.000	1.000	1.000
Использование ИТ	c22b	1.000	1.000	1.000
Организационные изменения	h4	1.000	1.000	1.000
Логистика	ecao7b ecao7c	0.765 0.960	0.753	0.858
Инновации	ecah4 ecah8 h6	0.804 0.772 0.728	0.591	0.812
Работники	l1 l2 n2a	0.954 0.931 0.697	0.754	0.901

Следующим шагом будет проверка на discriminant validity с помощью HTMT (см. Таблица 4):



Таблица 4. Коэффициенты HTMT - Прибалтика

	Инновации	И. ИТ	Л-ка	О.И.	Р.	Эфф.К.
Инновации
Использование ИТ	0.288
Логистика	0.076	0.100
Организ. изм	0.220	0.059	0.058
Работники	0.546	0.165	0.064	0.017
Эфф.комп-ии	0.216	0.206	0.734	0.033	0.158

Последним шагом будет выявление значимых гипотез. Для этого стоит посчитать t и p-значение (см. Таблица 5):

Таблица 5. Значимость гипотез - Прибалтика

Гипотеза	t	p-value	Решение
A	0.911	0.363	Отклонить
B	9.331	0.000	Принять
B1	0.566	0.572	Отклонить
B2	3.100	0.002	Принять
C	0.646	0.518	Отклонить
D	0.714	0.475	Отклонить
D1	4.327	0.000	Принять
E	5.199	0.000	Принять

Данная модель достоверна, так как соответствует требованиям по всем коэффициентам. Отвергнутые гипотезы удаляются. Остаются связи только с принятыми гипотезами, значит, что А, B1, C и D отклоняются. Следовательно, получим следующую модель (см. Рисунок 3.1):



Рисунок 3.1. Модель - Прибалтика

Полученная модель показывает, что сильнейшее влияние на эффективность компании оказывает человеческий капитал (латентная переменная “Работники”). Остальные показатели не оказались значимыми и не проявили никакого влияния на эффективность компании. Однако, на человеческий капитал влияют организационные изменения. Полученные результаты можно объяснить следующими объективными причинами:

· Экономика Прибалтики пережила кризис с 2008 по 2009, где экономика упала на 16%, а производство на 10% (большинство предприятий из BEEPS V and MENA ES, 2012-2016 являются производственными), следовательно возможности бизнеса упали в разы. [43]

· В 2014 году Россия ввела эмбарго на продовольствие (набор данных включал сферу розничной торговли) [44]

· Сильное влияние человеческого капитала можно объяснить доходами населения. Из-за Европейского демографического кризиса [43] в странах повысилась средняя заработная плата почти в 3 раза.

По данной модели видно, что на инновации в значительной степени влияют организационные изменения и внедрения в логистике, однако сами инновации пока что не так значительны для выручки предприятий, что говорит о недостаточном развитии влияющих на инновации факторов.

Балканы:

Для начала проверим достоверность модели (см. Таблица 6):

Таблица 6. Достоверность модели - Балканы

Латентная переменная	Индикаторы	Факторы нагрузки	AVE	CompR
Выручка	d2	1.000	1.000	1.000
Использование ИТ	c22b	1.000	1.000	1.000
Организационные изменения	h4	1.000	1.000	1.000
Логистика	ecao7b ecao7c	0.814 0.813	0.662	0.797
Инновации	ecah4 ecah8 h6	0.813 0.744 0.645	0.544	0.780
Работники	l1 l2 n2a	0.933 0.874 0.851	0.786	0.917

Следующим шагом будет проверка на discriminant validity с помощью HTMT (см. Таблица 7):

Таблица 7. Коэффициенты HTMT - Балканы

	Инновации	И. ИТ	Л-ка	О.И.	Р.	Эфф.К.
Инновации
Использование ИТ	0.314
Логистика	0.051	0.016
Организ. изм	0.253	0.039	0.068
Работники	0.579	0.162	0.036	0.127
Эфф.комп-ии	0.135	0.084	0.084	0.069	0.083

Последним шагом будет выявление значимых гипотез. Для этого стоит посчитать t и p-значение (см. Таблица 8):



Таблица 8. Значимость гипотез - Балканы.

Гипотеза	t	p-value	Решение
A	0.376	0.707	Отклонить
B	27.602	0.000	Принять
B1	1.535	0.125	Отклонить
B2	4.018	0.000	Принять
C	0.260	0.795	Отклонить
D	1.892	0.059	Отклонить
D1	4.656	0.000	Принять
E	0.323	0.746	Отклонить

Данная модель достоверна, так как соответствует требованиям по всем коэффициентам. Отвергнутые гипотезы удаляются. Останутся связи - B, B2 и D1. Получим следующую модель (см. Рисунок 3.2):

Рисунок 3.2. Модель - Балканы

Полученная модель отличается тем, что ни один из показателей не оказался значимым для эффективности организаций. Так же, как и в странах Прибалтики, комплементарными активами к инновациям оказались организационные изменения и логистика. Результаты можно объяснить следующими причинами:

· Большинство стран их списка являются аграрно-индустриальными, что говорит о низкой технологической части производства, где инновации не имеют места быть [45,46,47]

· Балканские страны страдают от Европейского демографического кризиса, однако не повысили средние доходы населения, что ухудшило ситуацию с квалифицированной рабочей силой [48]

· Балканские страны мало инвестируют в инновации и образование, понижая свой инновационный потенциал [49]

Инвестиции в инновации не оправдывают себя, так как не отражаются на выручке компаний, и это может означать только то, что комплементарные активы в данном случае - организационные изменения и логистика недостаточно развиты.

Центральная Азия:

Для начала проверим достоверность модели (см. Таблица 9):

Таблица 9. Достоверность модели - Центральная Азия

Латентная переменная	Индикаторы	Факторы нагрузки	AVE	CompR
Выручка	d2	1.000	1.000	1.000
Использование ИТ	c22b	1.000	1.000	1.000
Организационные изменения	h4	1.000	1.000	1.000
Логистика	ecao7b ecao7c	0.778 0.787	0.612	0.760
Инновации	ecah4 ecah8 h6	0.832 0.802 0.650	0.586	0.808
Работники	l1 l2 n2a	0.859 0.804 0.856	0.706	0.878

Следующим шагом будет проверка на discriminant validity с помощью HTMT (см. Таблица 10):



Таблица 10. Коэффициенты HTMT - Центральная Азия

	Инновации	И. ИТ	Л-ка	О.И.	Р.	Эфф.К.
Инновации
Использование ИТ	0.039
Логистика	0.099	0.286
Организ. изм	0.032	0.201	0.023
Работники	0.013	0.622	0.207	0.164
Эфф.комп-ии	0.562	0.075	0.188	0.053	0.080

Последним шагом будет выявление значимых гипотез. Для этого стоит посчитать t и p-значение (см. Таблица 11):

Таблица 11. Значимость гипотез - Центральная Азия.

Гипотеза	t	p-value	Решение
A	0.867	0.386	Отклонить
B	20.987	0.000	Принять
B1

Страница:

•  1 
•  2 

дипломная работа "Исследование влияния корпоративных информационные технологии на эффективность организации" скачать

Подобные документы

• Региональный рынок информационных технологий

  Современные информационные технологии на региональном уровне. Становление рынка информационных технологий в России, основные проблемы его развития и поиск путей их решения. Информационные технологии как инструмент эффективного регионального развития.
  
  реферат [66,0 K], добавлен 10.04.2012
  

• Экономическая эффективность информационных систем

  Сущность портфельного, бюджетного, проектного подходов к оценки проектов по внедрению информационных технологий в компании. Описание традиционных финансовых и вероятностных методик определения эффективности применения корпоративных информационных систем.
  
  реферат [23,0 K], добавлен 06.12.2010
  

• Эффективность информационных технологий

  Расчет трудоемкости и стоимостных затрат проекта автоматизации информационной системы управления организации, сравнение их с трудоемкостью и стоимостными затратами существующей технологии обработки информации. Определение годовой экономии от внедрения.
  
  контрольная работа [130,6 K], добавлен 19.12.2013
  

• Технологии и методы проектирования информационных систем

  Понятие и классификация, технологии и методы проектирования информационных систем, свойства и структура экономической информации. Бухгалтерские экономические информационные системы, их структура. Архитектура системы "1С Предприятие", работа с данными.
  
  шпаргалка [24,4 K], добавлен 07.02.2010
  

• Информационные технологии при анализе бизнеса

  Информационные элементы методической базы анализа бизнеса. Концептуальная модель интегрированной информационной базы системы анализа бизнеса. Механизм и этапы трансформации элементов ER-модели в открытую объектно-ориентированную среду "1С: Предприятие".
  
  аттестационная работа [1,3 M], добавлен 08.12.2009
  

• Информационные технологии как основа модернизации экономики страны

  Информационные технологии: сущность, классификация, основные черты, влияние на экономику и общество. Возможные источники их инвестирования. ИТ-рынок России на фоне других стран и его прогнозы. Развитие кадрового потенциала и образования отрасли ИТ.
  
  дипломная работа [413,6 K], добавлен 02.02.2015
  

• Рынок информационных услуг в России: проблемы формирования и развития

  Рынок информационных технологий в России. Интернет (Рунет). Великая "черная дыра" российской экономики. Проекты ИТ в сельскохозяйственном комплексе России. Национальный проект "Образование" в сельской местности. ИТ в торговле и общественном питании.
  
  курсовая работа [1,3 M], добавлен 30.01.2008
  

• Эффективность координированного управления

  Информационные процессы в экономике. Стандартизация и интеграция систем. Технология и системы поддержки корпоративного планирования и аналитических исследований. Экспертные справочно-правовые информационные системы. Управление и координирование проектом.
  
  дипломная работа [180,5 K], добавлен 30.05.2008
  

• Методы определения экономической эффективности от инвестиций в информационные технологии

  Смысл процесса дисконтирования и определение стоимости денежного потока в будущем. Расчет чистого приведенного дохода или чистой приведенной стоимости. Качественные, вероятностные, статистические методы оценки инвестиций в информационные технологии.
  
  контрольная работа [93,3 K], добавлен 27.12.2014
  

• Информационные технологии управления в моей профессиональной деятельности: функции, структура, реализация

  Цель и назначение прикладной информационной технологии или автоматизированного рабочего места. Структура информационных потоков. Техническая, программная и информационная реализация. Ожидаемые факторы эффективности прикладной информационной технологии.
  
  контрольная работа [249,7 K], добавлен 10.04.2009
  

• Эффективная деятельность фирмы и оптимизация ее размера

  Основные положения, характеризующие эффективность деятельности фирмы в современной экономике. Анализ влияния эффекта масштаба на прибыльность и рентабельность предприятия. Исследование современных методик определения оптимального размера организации.
  
  курсовая работа [58,3 K], добавлен 26.09.2010
  

• Оценка финансовых результатов и использование прибыли

  Формирование и анализ основных финансовых показателей организации, распределение прибыли. Оценка динамики и структуры источников капитала предприятия. Информационные технологии, используемые в процессе управления финансовой деятельностью комбината.
  
  отчет по практике [99,0 K], добавлен 20.12.2011
  

• Бизнес-план ООО "Технологии в бизнесе"

  Стратегия развития предприятия, предоставляющего услуги в сфере информационных технологий в г. Твери. Описание работ и услуг ООО "Технологии в бизнесе". Анализ рынка, оценка конкурентов. Разработка организационного, производственного, финансового планов.
  
  бизнес-план [46,4 K], добавлен 20.04.2015
  

• Применение информационных технологий в экономических кластерах

  Понятия и характерные черты экономических кластеров. Информационные технологии управления взаимодействием предприятий в рамках экономического кластера. Проблемы эффективности использования автоматизированных систем управления экономическими процессами.
  
  курсовая работа [31,4 K], добавлен 19.11.2011
  

• Оценка влияния бизнес-планирования на конечные результаты деятельности организации с целью их улучшения

  Бизнес-планирование: значение и влияние на конечные результаты деятельности организации. Методика составления бизнес-плана. Оценка влияния бизнес-планирования на конечные финансовые результаты деятельности на примере ОРБ "Галантереятекстильторг".
  
  курсовая работа [265,6 K], добавлен 20.03.2013
  

• Экономическая эффективность внедрения новой техники и технологии на предприятии

  Общая характеристика инновационных процессов. Техническое развитие предприятия. Оценка эффективности инноваций. Основные направления внедрения новой техники и технологии на предприятии. Экономическая эффективность мероприятий по технике и технологии.
  
  курсовая работа [177,7 K], добавлен 07.03.2012
  

• Анализ показателей рентабельности

  Специфика работы ЗАО "УралСиб", характеристика его социально-экономической деятельности, а также изучение организационной и управленческой структуры. Современные компьютерные технологии и телекоммуникационные системы, используемые в организации.
  
  отчет по практике [27,1 K], добавлен 10.04.2014
  

• Экономика информационных технологий

  Характеристика факторов, влияющих на уровень цен на информационные продукты. Взаимосвязь динамики спроса и предложения. Оценка экономической эффективности использования информационных технологий. Классификация продукции и услуг в сетевой экономике.
  
  контрольная работа [431,4 K], добавлен 23.01.2012
  

• Оценка влияния финансового риска на эффективность инвестиционного проекта на примере ОАО "Тайфун"

  Теоретические основы финансовых рисков, их значение для эффективности инвестиционных проектов. Инвестиционное проектирование в ОАО "Тайфун". Пути совершенствования системы оценки влияния финансовых рисков на эффективность инвестиционных проектов.
  
  дипломная работа [3,7 M], добавлен 01.12.2009
  

• Конфликт акционеров ГМК "Норильский Никель"

  Зарубежные и российские исследования корпоративных конфликтов. Исследования влияния выкупов акций на финансовые показатели компаний. Конфликт акционеров в ГМК "Норильский Никель". Измерение рыночного эффекта в результате конфликта на предприятии.
  
  дипломная работа [327,7 K], добавлен 02.09.2016
  

Другие документы, подобные "Исследование влияния корпоративных информационные технологии на эффективность организации"

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