В полученной выборке присутствовали незаполненные ячейки в количестве четырех штук. Они были заполнены медианными значениями параметров.

Далее для удобства обработки каждый фактор был представлен в виде среднего значения переменных, представляющих его. Полученным переменным были присвоены следующие имена:

• Общность целей - goals

• Совместные мероприятия - joint

• Стимулы - incent

• Обмен информацией - info

• IT-инфраструктура - IT

• Доверие - trust

• Личное взаимодействие - pers_int

• Логистические показатели - log

• Общие показатели - gen

Далее были проверены значения асимметрии и эксцесса для параметров. Их значения для всех переменных входят в общепринятый интервал George, D., SPSS for Windows Step by Step: A Simple Guide and Reference / George, D., & Mallery, M. - 17.0 update (10a ed.) - Boston etc. : Pearson, 2010. от -2 до 2, попадание в который необходимо для подтверждения нормальности распределения.

Таблица 2

Статистика

Таким образом, все параметры в большей или меньшей степени подчиняются закону нормального распределения.

Переменные были проверены на мультиколлинеарность. Значение коэффициентов инфляции дисперсии не превышают порогового значения, равного 10. Hair, J. F. Jr., Multivariate Data Analysis / Hair, J. F. Jr., Anderson, R. E., Tatham, R. L. & Black, W. C - 3rd ed. - New York: Macmillan, 1995.

В рамках анализа полученных посредством анкетирования данных необходимо построить три регрессионных модели, соответственно объясняющие связь между факторами коллаборации и логистическими показателями компании, факторами коллаборации и общими показателями функционирования компании и логистическими и общими показателями.

Были рассмотрены две модели регрессии: линейная и функция Кобба-Дугласа. Модели сравнивались по нескольким параметрам, а именно:

· Значению скорректированного коэффициента детерминации (adjusted R-square)

· Значению критерия Фишера

· Количеству статистически значимых факторов в полученном уравнении регрессии

По всем показателям функция Кобба-Дугласа превзошла линейную модель, в следствие чего была выбрана для дальнейшей работы. Таблицы с более подробной информацией о линейной модели помещены в Приложение 2.

Итак, далее переменные были преобразованы в их логарифмы и обработаны посредством выполнения линейной регрессии.

3.3 Результаты исследования

Статистические результаты

В данном подпараграфе будут приведены результаты проведения регрессионного анализа.

Влияние факторов коллаборации на логистические показатели

Полученная модель объясняет 81,5% дисперсии зависимой переменной (скорректированный коэффициент детерминации равен 0,815).

Таблица 3

Сводка для модели Кобба-Дугласа с зависимой переменной log

Сводка для моделиb
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дурбин-Уотсон
1	,914a	,835	,815	,144301026206391	2,555
a. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, IT, joint, goals, info
b. Зависимая переменная: log

Расчетное значение критерия Фишера существенно превышает табличное значение (при б = 0,05, k1 = 7 и k2 = 64 - 7 - 1 = 56, Fтабл = 2,178156), что подтверждает надежность модели.

Таблица 4

ANOVA для модели Кобба-Дугласа с зависимой переменной log

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знач.
1	Регрессия	5,914	7	,845	40,572	,000b
	Остаток	1,166	56	,021
	Всего	7,080	63
a. Зависимая переменная: log
b. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, IT, joint, goals, info

Таблица 5

Коэффициенты для модели Кобба-Дугласа с зависимой переменной log

Коэффициентыa
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-,127	,165		-,771	,444
	goals	-,261	,116	-,311	-2,255	,028	,154	6,477
	trust	,418	,166	,255	2,520	,015	,288	3,474
	pers_int	,332	,134	,276	2,467	,017	,236	4,239
	joint	,701	,165	,613	4,259	,000	,142	7,037
	info	-,136	,272	-,082	-,501	,618	,110	9,126
	IT	,125	,075	,216	1,655	,103	,172	5,799
	incent	,287	,137	,254	2,096	,041	,200	4,998
a. Зависимая переменная: log

Далее посредством сравнения t-статистик параметров с табличным значением Таблица критических значений t-критерия Стьюдента [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://statpsy.ru/t-student/t-test-tablica/ (дата обращения: 20.05.2018) (при df = 56 tтабл = 2,003) из модели были исключены статистически незначимые факторы. Таким образом были отвергнуты следующие гипотезы:

H1.1.a: Общность целей компаний-партнеров положительно влияет на их логистические показатели

H2.1.a: Обмен информацией положительно влияет на логистические показатели.

H2.1.b: Наличие технологической инфраструктуры положительно влияет на логистические показатели.

Ниже приведена таблица с коэффициентами регрессии.

Таким образом было получено уравнение регрессии:

Приняты соответственно следующие гипотезы:

H1.1.b: Проведение совместных мероприятий по принятию решений положительно влияет на логистические показатели.

H1.1.c: Применение стимулирующих к коллаборации методов положительно влияет на логистические показатели.

H3.1.a: Доверие между партнерами положительно влияет на логистические показатели.

H3.1.b: Личное взаимодействие положительно влияет на логистические показатели.

Влияние факторов коллаборации на общие показатели.

Модель, объясняющая связь факторов коллаборации и общих результатов деятельности компании имеет меньший, чем в предыдущем случае коэффициент детерминации, однако в данном контексте 58,1% объясненной дисперсии общих показателей - достаточно весомое значение, чтобы счесть модель значимой. Критерий Фишера также значительно превышает табличное значение и говорит о надежности модели.

Таблица 6

Сводка для модели Кобба-Дугласа с зависимой переменной gen

Сводка для моделиb
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дурбин-Уотсон
1	,792a	,628	,581	,194428795104042	1,114
a. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, IT, joint, goals, info
b. Зависимая переменная: gen

Таблица 7

ANOVA для модели Кобба-Дугласа с зависимой переменной gen

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знач.
1	Регрессия	3,572	7	,510	13,500	,000b
	Остаток	2,117	56	,038
	Всего	5,689	63
a. Зависимая переменная: gen
b. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, IT, joint, goals, info

Значения t-статистики меньше табличного у переменных goals, pers_int, info и incent. Таким образом были отвергнуты следующие гипотезы:

H1.2.a: Общность целей компаний-партнеров положительно влияет на общие показатели.

H1.2.c: Применение стимулирующих к коллаборации методов положительно влияет на общие показатели.

H2.2.a: Обмен информацией положительно влияет общие показатели.

H3.2.b: Личное взаимодействие положительно влияет на общие показатели.

Ниже приведена таблица с коэффициентами регрессии.

Таблица 8

Коэффициенты для модели Кобба-Дугласа с зависимой переменной gen

Коэффициентыa
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-,082	,223		-,370	,713
	goals	-,438	,156	-,582	-2,806	,007	,154	6,477
	trust	,717	,224	,487	3,206	,002	,288	3,474
	pers_int	,172	,181	,160	,950	,346	,236	4,239
	joint	,816	,222	,796	3,680	,001	,142	7,037
	info	,066	,366	,045	,181	,857	,110	9,126
	IT	,383	,102	,742	3,778	,000	,172	5,799
	incent	-,469	,185	-,463	-2,539	,014	,200	4,998

a. Зависимая переменная: gen

Было получено уравнение регрессии:

Таким образом подтвердились следующие гипотезы:

H1.2.b: Проведение совместных мероприятий по принятию решений положительно влияет на общие показатели.

H2.2.b: Наличие технологической инфраструктуры положительно влияет на общие показатели.

H3.2.a: Доверие между партнерами положительно влияет на общие показатели.

Влияние логистических показателей на общие показатели компании

Модель зависимости общих показателей от логистических объясняет 42,3% дисперсии и имеет значение коэффициента Фишера во много раз превышающее табличное (при количестве степеней свободы k1 = 1 и k2 = 64 - 1 - 1 = 62, Fтабл = 3,995887126).

Таблица 9

Сводка для модели зависимости gen от log Кобба-Дугласа

Сводка для моделиb
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дурбин-Уотсон
1	,657a	,432	,423	,228295354869543	1,724
a. Предикторы: (константа), log
b. Зависимая переменная: gen

Таблица 10

ANOVA для модели зависимости gen от log Кобба-Дугласа

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знач.
1	Регрессия	2,458	1	2,458	47,158	,000b
	Остаток	3,231	62	,052
	Всего	5,689	63
a. Зависимая переменная: gen
b. Предикторы: (константа), log

Табличное значение t-статистики для заданного количества степеней свободы равно 1,999. Расчетные значения для критериев данной модели превышают табличное и свидетельствуют о статистической значимости параметров.

Ниже представлены коэффициенты данной модели.

Таблица11

Коэффициенты для модели зависимости gen от log Кобба-Дугласа

Коэффициентыa
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	,448	,102		4,394	,000
	log	,589	,086	,657	6,867	,000	1,000	1,000
a. Зависимая переменная: gen

Таким образом, получено уравнение регрессии:

Гипотеза Н4 подтвердилась:

H4: Улучшение логистических показателей положительно влияет на общие показатели.

Резюме

Итак, подтвердились следующие гипотезы:

H1.1.b: Проведение совместных мероприятий по принятию решений положительно влияет на логистические показатели.

H1.1.c: Применение стимулирующих к коллаборации методов положительно влияет на логистические показатели.

H3.1.a: Доверие между партнерами положительно влияет на логистические показатели.

H3.1.b: Личное взаимодействие положительно влияет на логистические показатели.

H1.2.b: Проведение совместных мероприятий по принятию решений положительно влияет на общие показатели.

H2.2.b: Наличие технологической инфраструктуры положительно влияет на общие показатели.

H3.2.a: Доверие между партнерами положительно влияет на общие показатели.

H4: Улучшение логистических показателей положительно влияет на общие показатели

На основании подтверждения и опровержения сформулированных ранее гипотез, можно сделать несколько выводов.

В первую очередь стоит отметить тот факт, что как для логистических показателей, так и для общих, наиболее важными драйверами оказались проведение совместных мероприятий по принятию решений, и доверие между партнерами. Для логистических показателей важным определяющим фактором также оказалось личное взаимодействие сотрудников. Иными словами, это те факторы, которые либо напрямую относятся к группе отношенческих, либо тесно связаны с ними. Это возвращает нас к мысли о том, что именно коллаборация как высший этап эволюции партнерских отношений, с ее высоким уровнем доверия и самоотдачи, способна принести значимые результаты в современном контексте. Компаниям стоит приложить особенные усилия к развитию человеческих и межфирменных отношений, к улучшению качества коммуникации. Следует сделать регулярной практикой совместную работу над прогнозированием, планированием, бюджетированием, разработкой новых продуктов и их продвижением и другими важными аспектами деятельности. Кроме того, для коммуникации с партнерами стоит использовать не только стандартные технические средства, такие как электронная почта, звонки и видеосвязь, но и выходить на более высокий уровень, формируя межфирменные команды для работы над проектами. Эффективность использования этих практик необходимо усиливать путем установления доверительных отношений между самими компаниями и между их сотрудниками. Для установления межличностного доверия могут быть использованы различного рода совместные тренинги, в то время как доверие межфирменное может быть установлено в основном путем четкого исполнения своих обязательств каждой стороной и формирования фирмами имиджа надежного партнера.

Учитывая, что подтвердилась гипотеза о влиянии логистических параметров на общие показатели фирмы, имеет смысл не игнорировать и те факторы, которые напрямую влияют лишь на логистические показатели - в данном случае таким фактором является применение методов, стимулирующих коллаборацию в цепи. Для мотивирования компании-партнера вносить свой вклад в увеличение конечной ценности могут быть использованы разделение прибылей, рисков и издержек, а также количественные скидки. Однако следует подходить к их применению с осторожностью, соблюдая баланс между привносимыми коллаборацией логистическими выгодами и затратами на использование стимулирующих практик.

Выводы по главе 3

В третьей главе на основании опроса, проведенного среди 65 российских компаний, был проведен регрессионный анализ полученных данных. В результате построения уравнения функции Кобба-Дугласа наиболее важными факторами коллаборации были признаны отношенческие факторы и проведение совместных мероприятий по принятию решений. Было принято 8 гипотез из 15, отвергнуто - 7. Компаниям следует практиковать совместное планирование, прогнозирование, бюджетирование и т.п., использовать способы коммуникации высокого уровня и стараться повышать уровень доверия в отношениях.

Заключение

В данной работе изучалось влияние уровня взаимодействия участников цепи поставок на эффективность ее функционирования.

В первой главе был рассмотрен теоретический материал по теме: была предложена терминология, изучены основные подходы к коллаборации и ее стимулированию, рассмотрены основные опасности введения коллаборации. Кроме того, был изучен зарубежный положительный и отрицательный опыт коллаборации. Был сделан вывод, что данная проблема актуальна и важна, но слабо изучена в российском контексте, так же как и само явление коллаборации в России пребывает на низком уровне развития, что подталкивает к изучению данного явления и продвижению его среди российских компаний.

Во второй главе на основе анализа ряда научных работ, в которых изучается влияние коллаборации на те или иные показатели эффективности компании, были выявлены наиболее важные факторы коллаборации, к которым относятся:

· Общность целей

· Проведение совместных мероприятий по принятию решений

· Использование стимулов

· Обмен информацией

· Технологическая инфраструктура

· Доверие между партнерами

· Личное взаимодействие

Были также обозначены основные логистические и общие параметры компаний, влияние факторов коллаборации на которые и будет проверяться далее.

Логистические показатели:

· Время на исполнение заказа клиента

· Доля своевременно поставленных заказов

· Уровень запасов

· Точность поставок

· Гибкость (по объему, срокам и комплектациям)

· Скорость реагирования на нужды потребителя

Общие показатели функционирования компании:

· Рыночная доля

· Удержание клиентов

· Рост продаж

· Норма прибыли

· Выручка от продаж

· Окупаемость инвестиций

Были сформулированы гипотезы, согласно которым каждый фактор оказывает положительное влияние как на логистические, так и на общие показатели, а рост логистических показателей положительно влияет на общие.

В третьей главе был описан опрос, проводимый среди 65 респондентов, коими являлись представители департаментов продаж, снабжения, обслуживания корпоративных клиентов и прочих подобных. Был проведен регрессионный анализ полученных данных, на основе которого были подтверждены следующие гипотезы:

H1.1.b: Проведение совместных мероприятий по принятию решений положительно влияет на логистические показатели.

H1.1.c: Применение стимулирующих к коллаборации методов положительно влияет на логистические показатели.

H1.2.b: Проведение совместных мероприятий по принятию решений положительно влияет на общие показатели.

H2.2.b: Наличие технологической инфраструктуры положительно влияет на общие показатели.

H3.1.a: Доверие между партнерами положительно влияет на логистические показатели.

H3.1.b: Личное взаимодействие положительно влияет на логистические показатели.

H3.2.a: Доверие между партнерами положительно влияет на общие показатели.

H4: Улучшение логистических показателей положительно влияет на общие показатели.

Были сформулированы практические рекомендации для компаний, нацеленные на укрепление положительного влияния коллаборации и исправление ошибок. Было рекомендовано развивать межличностные и межфирменные отношения и коммуникацию, повышать уровень доверия и осторожно относиться к методам стимулирования коллаборации.

Можно предложить два варианта дальнейшего развития данного исследования. Во-первых, более подробно изучить фактор «общность целей», понять природу отсутствия его влияния на показатели компании в российском контексте и предложить пути исправления проблемы. Во-вторых, можно углубиться в сравнение работы модели в условиях разных географических рынков.

Библиографический список

поставка коллаборация риск

1. Adams, F.G. Supply Chain Collaboration, Integration, and Relational Technology: How Complex Operant Resources Increase Performance Outcomes / Frank G. Adams and all // Journal of Business Logistics - 2014 - Vol. 35 No. 4 - pp. 299-317.

2. Attaran, M. Collaborative supply chain management: The most promising practice for building efficient and sustainable supply chains / Mohsen Attaran, Sharmin Attaran // Business Process Management Journal. - 2007. - Vol. 13 Issue: 3. - pp. 390-404.

3. Baihaqi, I. The impact of information sharing in supply chains on organisational performance: an empirical study / Imam Baihaqi & Amrik S. Sohal // Production Planning & Control. - 2013. - Vol. 24 No. 8-9 - pp.743-758.

4. Barratt, M. Understanding the meaning of collaboration in the supply chain / Barratt, M. // Supply Chain Management: An International Journal. - 2004. - Vol. 9 No. 1 - pp. 30-42.

5. Cederlund, J. P., How Motorola put CPFR into action. / Cederlund, J. P., R. Kohli, S. A. Sherer, and Y. Yao. // Supply Chain Management Review - 2007. - Vol. 11 No. 7 - pp.28-35.

6. Collaborative Planning, Forecasting, & Replenishment (CPFR) - Syncra Systems Inc., 1999.

7. Cui, L., A novel locust swarm algorithm for the joint replenishment problem considering multiple discounts simultaneously / Ligang Cui, Jie Deng, Lin Wang, Maozeng Xu, Yajun Zhang // Knowledge-Based Systems. - 2016 - Vol. 111. - pp. 51-62.

8. Danese, P. The extended VMI for coordinating the whole supply network / Pamela Danese // Journal of Manufacturing Technology Management - 2006 - Vol. 17 No. 7 - pp. 1-20.

9. Disney, S.M. The effect of vendor managed inventory (VMI) dynamics on the Bullwhip Effect in supply chains / S.M.Disney, D.R.Towill // International Journal of Production Economics International Journal of Production Economics - 11 August 2003. - Vol. 85 Issue: 2 - pp. 199-215.

10. ECR (Efficient Consumer Response) [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.lean-manufacturing-japan.com/scm-terminology/ecr-efficient-consumer-response.html (дата обращения: 20.05.2018)

11. Evelien Vanderhasselt, An Van Esser: Supply Chain challenges in Russia / Evelien Vanderhasselt, An Van Esser. - ACADEMIEJAAR 2008 - 2009 - 129 pages.

12. George, D., SPSS for Windows Step by Step: A Simple Guide and Reference / George, D., & Mallery, M. - 17.0 update (10a ed.) - Boston etc. : Pearson, 2010.

13. Goffin, K. Journal of Operations Management / K. Goffin et al. - Vol. 24 - 2006. - pp.189-209

14. Hair, J. F. Jr., Multivariate Data Analysis / Hair, J. F. Jr., Anderson, R. E., Tatham, R. L. & Black, W. C - 3rd ed. - New York: Macmillan, 1995.

15. Huang, G.Q. The impact of sharing production information on supply chain dynamics: a review of the literature / Huang, G.Q., Lau, J.S.K., Mak, K.L. // International Journal of Production Research. - 2003. - Vol. 41 No.7 - pp. 1483-1517.

16. Inderfurth. The Impact of Information Sharing on Supply Chain Performance Production and Operations Management / Inderfurth, Sadrieh, Voigt. - Production and Operations Management Society, 2012. - 22(2) - pp. 410-425

17. Kohli, A.S. Assessing Effectiveness of Supply Chain Collaboration: An Empirical Study / Amarpreet S. Kohli & John B. Jensen // Supply Chain Forum: An International Journal. - 2010. - Vol. 11 Issue: 2 - pp. 2-16.

18. Landeros, R. Maintaining buyer - supplier partnerships / Landeros, R., Reck, R., Plank, R.E., // International Journal of Purchasing and Materials Management. - 1995. - Vol. 31 No. 3 - pp. 3-11.

19. Lehoux, N. Inter-firm collaborations and supply chain coordination: review of key elements and case study / Nadia Lehoux, Sophie D'Amours & Andrй Langevin // Production Planning & Control. - 2014. - Vol. 25 Issue:10. - pp. 858-872.

20. Lorentz, H. Collaboration in Finnish?Russian supply chains: Effects on performance and the role of experience / Harri Lorentz // Baltic Journal of Management. - 2008. - Vol. 3 Issue: 3 -- pp.246-265.

21. Malhotra, A., Absorptive capacity configurations in supply chains: Gearing for partner-enabled market knowledge creation. / Arvind Malhotra, Sanjay Gosain, Omar A. El Sawy // Management Information Systems Research Center, University of Minnesota. - 2005. - Vol. 29, No. 1 - pp. 145-187.

22. Min, H., Chain Management / Min, H., and W. B. Yu. // International Journal -- 2008 - Vol. 7, No. 1 - pp.4-20.

23. Petersen, K. J. An examination of collaborative planning effectiveness and supply chain performance. / Petersen, K. J., Ragatz, G. L., & Monczka, R. M. // The Journal of Supply Chain Management: A Global Review of Purchasing and Supply. - 2005. - Vol. 41 No. 2 - pp.14-32.

24. Pradabwong, J. Business process management and supply chain collaboration: effects on performance and competitiveness / Jiraporn Pradabwong, Christos Braziotis, James D.T. Tannock, Kulwant S. Pawar // Supply Chain Management: An International Journal - 2017. - Vol. 22 Issue: 2 - pp.107-121.

25. Rashed, C. A. A. Effect Of Information And Knowledge Sharing On Supply Chain Performance / Rashed, C. A. A., Azeem, A., Halim, Z. // A Survey Based Approach Journal of Operations and Supply Chain Management - 2010. - Vol. 3 No. 2 - pp. 61 - 77.

26. Simatupang, T.M. Benchmarking supply chain collaboration: An empirical study / Togar M. Simatupang, Ramaswami Sridharan // Benchmarking: An International Journal. - 2004. - Vol. 11 Issue: 5 - pp.484-503.

27. Simatupang, T.M. Design for supply chain collaboration / Togar M. Simatupang, Ramaswami Sridharan // Business Process Management Journal. - 2008. - Vol. 14 Issue: 3 - pp.401-418.

28. Spekman, R.E. An empirical investigation into supply chain management: a perspective on partnership / Spekman, R.E., Kamauff, J.W. and Myhr, N. // Supply Chain Management: An International Journal - 1998 - Vol. 3 No. 2 - pp. 53?67.

29. Stank, T.P, Supply Chain collaboration and logistical service perfomance / Theodore P. Stank // Journal of buisness logistic - 2001. - Vol. 22 No.1 - pp. 29-48.

30. Steermann, H. , A Practical Look at CPFR: The SearsMichelin Experience / Steermann, H. // Supply Chain Management Review. - 2003. - Vol. 7 No. 4 -- pp. 46-53.

31. Таблица критических значений t-критерия Стьюдента [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://statpsy.ru/t-student/t-test-tablica/ (дата обращения: 20.05.2018)

32. Ткач, В.В. Элементы контрактной стратегии управления цепями поставок // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2012. №5 (156).

Приложение 1

Формулировка вопроса	Варианты ответа
Раздел 1
Название компании
Количество сотрудников	1-50 51-200 201-500 >500
Средний объем выручки в год	< 60 млн. руб. 60-400 млн. руб. 400 млн. - 1 млрд. руб. > 1 млрд. руб.
Роль компании	Производитель Дистрибьютор Ритейлер Сервисная компания
Доля партнеров, вовлеченных в коллаборацию	0-25% 26-50% 51-75% 76-100%
Длительность коллаборации с самым близким партнером	< 1 года 1-3 года 3-5 лет > 5 лет
Информацию о каком партнере Вы хотите внести в опросник?	Поставщик Покупатель
Раздел 2
Наша компания совместно с партнерами ставит общие цели, в частности: · целевые показатели эффективности цепи поставок · цели по совершенствованию цепи поставок и повышению её эффективности	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Наша компания явным образом формулирует и обсуждает с партнерами основные моменты взаимоотношений.	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Мы всегда доверяем тому, что говорят наши партнеры, даже если сказанное звучит неубедительно.	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Наши партнеры всегда выполняют свои обещания.	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Наши партнеры без проблем могут ответить на все интересующие нас вопросы.	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Если партнер дает совет нашей компании, мы уверены, что он делает это из лучших побуждений.	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Мы готовы проводить транзакции с поставщиком/Наши клиенты готовы проводить транзакции с нашей компанией, даже если еще не все спецификации товара четко определены.	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
При взаимодействии с партнерами мы используем следующие способы: · звонки по телефону · видеосвязь · постоянные представители компании в офисах партнеров и наоборот · совместные собрания · межфирменные рабочие группы · общение представителей высшего менеджмента	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Мы с партнерами совместно занимаемся: · прогнозированием спроса · составлением производственных планов · планированием перевозок · продвижением продукта · разработкой бизнес-планов · работой над созданием новых продуктов · бюджетированием	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Мы с партнерами обмениваемся следующей информацией: · прогнозами спроса · производственными планами · информацией об уровне запасов · информацией о заказах клиентов · информацией о планируемых изменениях (количество, комплектация, запуск нового продукта и проч.) · информацией о ценообразовании · информацией о продажах	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Мы с партнерами передаем друг другу информацию, касающуюся: · философии компании · лучших практик ведения бизнеса · создания и развития новых направлений бизнеса	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Для увеличения эффективности взаимодействия с партнерами в наших компаниях используются: · интегрированные базы данных · интегрированные MRP-системы (планирование материалов и запасов) · интегрированные ERP-системы (охватывают не только производство, но и остальные сферы деятельности) · автоматизированный сбор данных · системы управления складом	От 1 - «совсем не используется» до 5 - «используется в полной мере»
Мы стараемся стимулировать партнеров к взаимодействию и обмену информацией, используя · соглашения о совместном несении расходов · совместное распределение прибыли · разделение рисков · скрининговые контракты (см. определение выше) · скидки на крупные заказы	1 - никогда 2 - редко 3 - иногда 4 - часто 5 - всегда
Если в вашей компании применяются какие-либо еще средства и практики коллаборации, расскажите о них здесь:	Свободный ответ
Раздел 3
Можно сказать, что коллаборация с партнерами положительно повлияла на следующие параметры нашей компании: · Время на исполнение заказа клиента · Доля своевременно поставленных заказов · Уровень запасов · Точность поставок · Гибкость (по объему, срокам и комплектациям) · Скорость реагирования на нужды потребителя	1 - совсем не повлияло 2 - повлияло мало 3 - повлияло умеренно 4 - значительно повлияло 5 - повлияло очень сильно
Можно сказать, что в целом за время активной коллаборации с партнерами улучшились следующие показатели нашей компании: · Рыночная доля · Удержание клиентов · Рост продаж · Норма прибыли · Выручка от продаж · Окупаемость инвестиций	1 - совсем не улучшились 2 - слабо улучшились 3 - улучшились умеренно 4 - значительно улучшились 5 - улучшились очень сильно
Если коллаборация имела какие-либо еще положительные эффекты, укажите их ниже:	Свободный ответ
В случае, если Вы хотите получить результаты исследования, оставьте свою электронную почту	Свободный ответ
Если у Вас имеются комментарии/предложения относительно опросника и исследования, напишите их ниже:	Свободный ответ

Приложение 2

Сводка для модели линейной регрессии с зависимой переменной log

Сводка для моделиb
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дурбин-Уотсон
1	,909a	,827	,805	,468721082338008	2,554
a. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, joint, IT, goals, info
b. Зависимая переменная: log

ANOVA для модели линейной регрессии с зависимой переменной log

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знач.
1	Регрессия	58,857	7	8,408	38,271	,000b
	Остаток	12,303	56	,220
	Всего	71,160	63
a. Зависимая переменная: log
b. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, joint, IT, goals, info

Коэффициенты для модели линейной регрессии с зависимой переменной log

Коэффициентыa
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-1,597	,504		-3,169	,002
	goals	-,296	,124	-,332	-2,389	,020	,159	6,271
	trust	,404	,155	,223	2,609	,012	,422	2,371
	pers_int	,308	,140	,225	2,209	,031	,299	3,349
	joint	1,018	,197	,642	5,165	,000	,200	5,007
	info	,115	,275	,066	,417	,678	,122	8,221
	IT	,216	,098	,309	2,214	,031	,158	6,316
	incent	,132	,175	,082	,757	,452	,262	3,821
a. Зависимая переменная: log

Сводка для модели линейной регрессии с зависимой переменной gen

Сводка для моделиb
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дурбин-Уотсон
1	,751a	,564	,510	,624029315490401	1,007
a. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, joint, IT, goals, info
b. Зависимая переменная: gen

ANOVA для модели линейной регрессии с зависимой переменной gen

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знач.
1	Регрессия	28,242	7	4,035	10,360	,000b
	Остаток	21,807	56	,389
	Всего	50,049	63
a. Зависимая переменная: gen
b. Предикторы: (константа), incent, trust, pers_int, joint, IT, goals, info

Коэффициенты для модели линейной регрессии с зависимой переменной gen

Коэффициентыa
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	-,470	,671		-,700	,487
	goals	-,251	,165	-,337	-1,525	,133	,159	6,271
	trust	,414	,206	,273	2,012	,049	,422	2,371
	pers_int	,029	,186	,025	,157	,876	,299	3,349
	joint	,570	,262	,429	2,171	,034	,200	5,007
	info	,673	,367	,464	1,836	,072	,122	8,221
	IT	,273	,130	,466	2,102	,040	,158	6,316
	incent	-,526	,233	-,390	-2,262	,028	,262	3,821
a. Зависимая переменная: gen

Сводка для линейной модели зависимости gen от log

Сводка для моделиb
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки	Дурбин-Уотсон
1	,686a	,471	,462	,653547148569248	1,672
a. Предикторы: (константа), log
b. Зависимая переменная: gen

ANOVA для линейной модели зависимости gen от log

ANOVAa
Модель	Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знач.
1	Регрессия	23,567	1	23,567	55,176	,000b
	Остаток	26,482	62	,427
	Всего	50,049	63
a. Зависимая переменная: gen
b. Предикторы: (константа), log

Коэффициенты для линейной модели зависимости gen от log

Коэффициенты
Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Знач.	Статистика коллинеарности
	B	Стандартная Ошибка	Бета			Допуск	VIF
1	(Константа)	1,298	,269		4,832	,000
	log	,575	,077	,686	7,428	,000	1,000	1,000
a. Зависимая переменная: gen

Размещено на Allbest.ru

...