|
| | | | Проблемы современной экономики, N 2 (66), 2018 | | | | ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА | | | Трушевская А. А.
доцент кафедры управления и интегрированных маркетинговых коммуникаций
Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы
Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны,
чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий,
кандидат экономических наук
Логун К. А.
доцент кафедры высшей математики
Северо-Восточного государственного университета (г. Магадан),
кандидат педагогических наук
| |
| | | | | В статье представлена операционализация понятия «инновационное поведение молодых предпринимателей», рассмотрены методы факторного анализа, которые позволяют строить факторные модели и изучать на основе типологии и типологического анализа социальные типы предпринимателей. Инновационное поведение моделировалось при помощи метода эксперимента, который позволил погрузить респондентов непосредственно в процесс деятельности и зафиксировать ее результативность, сведя независимые мешающие переменные к постоянным. Авторы, рассматривая инновационную направленность поведения предпринимателя, в качестве необходимого фактора достижения профессионализма, подтверждают в статье гипотезу существования социальных типов инновационного поведения молодых предпринимателей, где доминирующими факторами выступают личностная и социальная инновационная направленность | | Ключевые слова: инновационное поведение, инновационная направленность, типология инновационного поведения, предпринимательство | | УДК 303.722.29; ББК 65.012.41 Стр: 151 - 156 |
Построение современной инновационной экономики невозможно без изучения основ инновационной деятельности и формирования инновационного поведения одной из важных социальных групп, участвующих в ее становлении и развитии — молодых предпринимателей. Только установив механизмы инновационной деятельности личности, можно совершить осознанный и контролируемый переход к экономике инноваций. Готовность к инновационной деятельности можно трактовать как образование зрелой личности. При этом в структуре личности знания и умения составляют самостоятельную подструктуру, отношения определяются содержанием социального уровня направленности личности.
Сформированная в условиях современности, инновационная личность способствует рождению самоподдерживаемых изменений, которые постоянно революционизируют жизнь — ее стандарты, ценности и т.д. Показателями инновационной направленности являются чувство нового, стремление к творчеству, осознание значимости инновационных процессов, избирательное оценивание инновационных альтернатив, предрасположенность к инновационному поведению, отношение к инновации.
Под инновационным поведением молодых предпринимателей следует понимать особый вид (тип) поведения, предусматривающий способность предвидеть будущие изменения условий окружающей среды и способность подготовиться к ним таким образом, чтобы использовать в свою пользу [1]. Основными характеристиками инновационного поведения являются: целенаправленность; ориентированность на преодоление возникающих препятствий, а не на переживания по их поводу; гибкость, подразумевающая адекватную реакцию на быстро меняющуюся обстановку; сочетание спонтанности с возможностью произвольной регуляции; настойчивость, но не переходящая в агрессивность [2].
Инновационное поведение личности связано с внедрением нестандартных решений, изменяющих в той или иной степени систему социальных отношений на различных уровнях организации, характеризуется качеством, масштабом и глубиной изменений, которые затрагивают сложившуюся систему интересов, и поведенческих стереотипов.
Потребность изучения принципов и механизмов формирования инновационной деятельности молодых предпринимателей определило необходимость изучения социальных типов инновационного поведения молодых предпринимателей.
В процессе исследования авторами была разработана операционализация понятия «инновационное поведение молодых предпринимателей», которая представлена на рис. 1. | | |  | | Рис. 1. Операционализация понятия «инновационное поведение молодых предпринимателей» |
В исследовании приняли участие 56 молодых предпринимателей в возрасте от 19 до 35 лет (средний возраст составил 28 лет), среди которых 73% мужчин и 27% женщин. Срок деятельности предприятий молодых предпринимателей составляет в среднем 5 лет (от 1 до 15 лет), на которых занято в среднем 10 человек (от 1 до 100 человек), среднемесячный доход предприятия молодых предпринимателей составляет в среднем 647 тыс. рублей (от 40 тыс. руб. до 3 млн руб.). Личный среднемесячный доход молодых предпринимателей составляет в среднем 95,5 тыс. рублей (от 20 тыс. руб. до 300 тыс. руб.).
На вопрос о понимании «инновационного поведения» молодыми предпринимателями были даны следующие ответы: нестандартное мышление (26,8%), новообразование (8,9%), развитие новых навыков (8,9%), способность к прогнозированию, инновациям (5,4%), стремление к профессиональному самообучению и саморазвитию (5,4%), инициативный тип поведения (5,4%) и другие.
Анализ ответов на вопрос «Как Вы оцениваете свой опыт инновационной деятельности?» показал, что 36,96% респондентов оценивают свой опыт инновационной деятельности как успешный, 30,43% — оценивают как вполне успешный, 28,26% — как нейтральный и 4,35% — как не успешный.
Для обработки и анализа данных нами использована программа IBM SPSS Statistics (SPSS — Statistical Package for the Social Sciences) «статистический пакет для социальных наук», которая позволяет быстро и легко извлекать новую ценную информацию из данных, решать широкий спектр исследовательских и бизнес-задач.
В ходе проводимого исследования сформулирована следующая гипотеза: существуют социальные типы молодых предпринимателей в соответствии с типологией инновационного поведения, в которой доминирующими факторами являются личностная и социальная инновационная направленность.
Для проверки данной гипотезы нами проведен факторный анализ, который используется при изучении корреляции большого числа взаимосвязанных количественных переменных, группируя переменные в небольшое число факторов. Данный статистический метод позволяет дать как содержательную интерпретацию каждому фактору, основываясь на смысле переменных, так и выразить большое число переменных посредством нескольких факторов. Анализ главных компонент рекомендуется выполнять в том случае, когда основной задачей исследователя является определение минимального числа факторов, которые вносят максимальный вклад в дисперсию данных, чтобы в последующем использовать их в многомерном анализе. Эти факторы называют главными компонентами.
Для нашего исследования вполне логично предположить, что некоторые переменные будут коррелировать между собой, так как они измеряют одну характеристику респондента — его инновационную направленность, хотя и по-разному. Если переменных в исследовании слишком много (x1, x2, ..., xp), а некоторые из них взаимосвязаны, то целесообразно уменьшить сложность данных, сократив количество переменных. Для этого используем метод главных компонент, который создает несколько новых переменных y1, y2, ..., yp, каждая из которых является линейной комбинацией первоначальных переменных x1, x2, ..., xp. Переменные y1, y2, ..., yp называются главными компонентами или факторами.
Спецификой данного метода является, то, что, во-первых, в ходе вычислительных процедур одновременно получают все главные компоненты и их число первоначально равно числу исходных переменных (в нашем случае 21 переменная), а, во-вторых, постулируется возможность полного разложения дисперсии всех исходных переменных, т.е. ее полное объяснение через латентные факторы (обобщенные признаки).
Таким образом, фактор — это искусственный статистический показатель, возникающий в результате специальных преобразований корреляционной матрицы. Процедура извлечения факторов называется факторизацией матрицы. В результате факторизации из корреляционной матрицы может быть извлечено разное количество факторов вплоть до числа, равного количеству исходных переменных. Однако факторы, определяемые в результате факторизации, как правило, не равноценны по своему значению.
Коэффициенты aij, определяющие новую переменную, выбираются таким образом, чтобы новые переменные (главные компоненты, факторы) описывали максимальное количество вариативности данных и не коррелировали между собой.
В предложенной респондентам анкете содержались вопросы, связанные с личностными качествами молодых предпринимателей. Респондентам предлагалось оценить, насколько они обладают данными качествами по 5-балльной шкале от 1 до 5:
1 — не обладаете,
2 — почти не обладаете,
3 — и да, и нет,
4 — обладаете, но не в полной мере,
5 — обладаете в полной мере.
Далее в таблицах 1–2 представлены результаты выполнения факторного анализа.
Как видно из таблицы 1, максимальные значения имеют два собственных фактора. Следовательно, для дальнейшего анализа было отобрано только два фактора нашей модели. Первый фактор объясняет 24,536% суммарной дисперсии и второй фактор 23,615%. Из таблицы 1 видно, что качество построенной факторной модели, состоящей из 2 факторов, сохраняет 48,151% исходной информации (см. последний столбец). Как отмечалось ранее, при группировке исходного массива переменных потеря информации неизбежна. Однако, принимая во внимание, что в ходе факторного анализа число переменных сократится в 10 раз (с 21 до 2), этот показатель можно считать приемлемым для построения факторной модели.
Таблица 1
Определение числа компонентов факторной модели (метод выделения: анализ главных компонент)| Компонента (переменная) | Начальные собственные значения | Суммы квадратов нагрузок извлечения | Суммы квадратов нагрузок вращения |
|---|
| Итого | % Дисперсии | Кумулятивный % | Итого | % Дисперсии | Кумулятивный % | Итого | % Дисперсии | Кумулятивный % |
|---|
| 1 | 5,220 | 24,859 | 24,859 | 5,220 | 24,859 | 24,859 | 5,153 | 24,536 | 24,536 | | 2 | 4,891 | 23,291 | 48,151 | 4,891 | 23,291 | 48,151 | 4,959 | 23,615 | 48,151 | | 3 | 2,155 | 10,262 | 58,413 | | | | | | | | 4 | 1,903 | 9,062 | 67,475 | | | | | | | | 5 | 1,247 | 5,939 | 73,414 | | | | | | | | 6 | 1,118 | 5,325 | 78,739 | | | | | | | | 7 | 0,744 | 3,542 | 82,281 | | | | | | | | 8 | 0,671 | 3,194 | 85,475 | | | | | | | | 9 | 0,609 | 2,898 | 88,373 | | | | | | | | 10 | 0,528 | 2,515 | 90,888 | | | | | | | | 11 | 0,454 | 2,161 | 93,049 | | | | | | | | 12 | 0,332 | 1,579 | 94,628 | | | | | | | | 13 | 0,267 | 1,271 | 95,899 | | | | | | | | 14 | 0,241 | 1,146 | 97,044 | | | | | | | | 15 | 0,166 | 0,788 | 97,833 | | | | | | | | 16 | 0,156 | 0,742 | 98,575 | | | | | | | | 17 | 0,108 | 0,513 | 99,087 | | | | | | | | 18 | 0,061 | 0,292 | 99,380 | | | | | | | | 19 | 0,059 | 0,279 | 99,659 | | | | | | | | 20 | 0,037 | 0,175 | 99,834 | | | | | | | | 21 | 0,035 | 0,166 | 100,000 | | | | | | |
[таблица сгенерирована в IBM SPSS Statistics]
Тест Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) позволяет оценивать, насколько полно построенная факторная модель описывает структуру ответов респондентов на вопросы анкеты, представляющие исследуемые переменные. Для расчёта критерия используется следующая формула:
 (1)
где rij — коэффициент корреляции Пирсона между переменными i и j,
pij — частный коэффициент корреляции между переменными i и j.
Результаты теста КМО варьируются в интервале от 0 (факторная модель абсолютно неприменима) до 1 (факторная модель идеально описывает структуру данных).
Результаты факторного анализа могут считаться действительными, если значение теста КМО более 0,5. В нашем случае значение теста КМО равно 0,633, что свидетельствует о приемлемости построенной факторной модели.
Критерий сферичности Бартлетта позволяет проверять равенство дисперсий нескольких (двух и более) выборок. Так, у нас имеется k выборок xn11, ... , xnkk объемом ni (i = 1, ..., k) каждая. Дисперсии выборок и выборочные оценки дисперсий обозначим через δ2i и s2i соответственно. Критерий Бартлетта проверяет гипотезу H0 о том, что дисперсии всех k выборок одинаковы H0: δ21 = δ22 = ... = δ2k. Альтернативная гипотеза H1 существует, по крайней мере, две выборки i и j (i ≠ j) с несовпадающими дисперсиями H1: δ2i = δ2j для некоторых i ≠ j.
Статистика критерия Бартлетта вычисляется в соответствии с соотношением:
Критерий Бартлетта проверяет исходную гипотезу H0, согласно которой между переменными, участвующими в факторном анализе, не существует корреляционной зависимости. В нашем случае, исходная гипотеза H0 может быть сформулирована так: заданные 21 переменные, которые соответствуют 21 вопросу анкеты, никак не связаны между собой и поэтому их группировка с целью уменьшения их числа невозможна.
Для нашего случая значимость теста Бартлетта равна 0,000, что означает, что исходная гипотеза H0 может быть отклонена с вероятностью ошибки 0,000. Таким образом, исходная гипотеза H0 отклоняется, а принимается альтернативная гипотеза H1. Между переменными, участвующими в факторном анализе, существует корреляционная зависимость, поэтому мы можем утверждать, что корреляционные связи между переменными существуют и возможна их группировка на основании тесноты корреляции.
Результаты тестов КМО и Бартлетта свидетельствуют о пригодности исходных данных нашей модели для проведения факторного анализа. Содержательный смысл выделенных на предыдущем этапе главных компонент, объясняющих большую часть общей дисперсии переменных, позволяет объяснить такая математическая процедура как вращение факторов.
Наиболее распространенный метод вращения, при котором факторы остаются независимыми или ортогональными по отношению друг к другу, так что значения переменных по одному фактору не коррелируют со значениями по другим факторам является вращение Варимакс. Таким образом, в процессе выполнения факторного анализа рассчитаем матрицу повернутых компонент. Данные матрицы коэффициентов корреляции между переменными и факторами представлены в таблице 2.
Таблица 2
Матрица повернутых компонент (метод выделения: анализ методом главных компонент, метод вращения: Варимакс)| № | Качества личности (переменные исходного массива) | Фактор |
|---|
| 1 | 2 |
|---|
| 1 | Лидерские качества, активность | 0,605 | 0,099 | | 2 | Уверенность в себе | 0,663 | -0,055 | | 3 | Умение договариваться, вести переговоры | 0,779 | 0,047 | | 4 | Смекалка, изобретательность | 0,679 | -0,202 | | 5 | Трудолюбие, целеустремленность | 0,792 | -0,099 | | 6 | Уравновешенность, практичность | 0,707 | 0,105 | | 7 | Энтузиазм | 0,654 | -0,070 | | 8 | Аналитический склад ума | 0,424 | -0,333 | | 9 | Интуиция | 0,757 | 0,093 | | 10 | Быстрое принятие решений | 0,671 | 0,199 | | 11 | Умение принимать нестандартные решения | 0,528 | 0,231 | | 12 | Честность, порядочность, законопослушность | 0,012 | 0,554 | | 13 | Интеллект, опыт | 0,089 | 0,425 | | 14 | Способность к творчеству | 0,027 | 0,578 | | 15 | Ответственность за принятие решений | -0,017 | 0,599 | | 16 | Социальная мобильность | 0,076 | 0,762 | | 17 | Экономическая мобильность | 0,272 | 0,715 | | 18 | Психологическая гибкость | 0,200 | 0,768 | | 19 | Способность к инновациям | -0,020 | 0,783 | | 20 | Способность к прогнозированию | -0,235 | 0,742 | | 21 | Осознание значимости инновационных процессов | -0,238 | 0,800 |
[таблица сгенерирована в IBM SPSS Statistics]
По каждой переменной исходного массива (это 21 качество личности) в строках таблицы представлены значения коэффициентов корреляции с каждым фактором. В каждой строке матрицы повернутых компонент представлены факторные нагрузки, которые следует понимать как коэффициенты корреляции между переменными и факторами.
Произведем группировку данных исходного массива в соответствии с наибольшими значениями коэффициентов корреляции (они выделены жирным шрифтом). На основе полученных коэффициентов корреляции, представленных в табл. 2, объединим качества в два фактора, исходя из того, что в один фактор объединяются переменные с наибольшими значениями данных коэффициентов.
Таким образом, на основе результатов факторного анализа, нами сформированы два фактора, характеризующих личностную и социальную инновационную направленность молодых предпринимателей. Названия факторов подобраны таким образом, чтобы они отражали логику и названия переменных, объединенных этими факторами. Каждый фактор включает наибольшие значения коэффициентов корреляции каждой переменной с фактором.
Фактор 1 «Личностная инновационная направленность» собрал все положения, связанные с индивидуальными (личностными) особенностями. На основании позитивных корреляционных коэффициентов участвующих переменных с фактором и принимая во внимание полярность значений переменных (большое значение означает полное согласие):
– трудолюбие, целеустремлённость (0,792)
– умение договариваться, вести переговоры (0,779)
– интуиция (0,757)
– уравновешенность, практичность (0,704)
– смекалка, изобретательность (0,679)
– быстрое принятие решений (0,671)
– уверенность в себе (0,663)
– энтузиазм (0,654)
– лидерские качества, активность (0,605)
– умение принимать нестандартные решения (0,528)
– аналитический склад ума (0,424)
Фактор 2 «Социальная инновационная направленность» включает те положения, которые указывают на взаимодействие с внешней средой, т.е. характеризуют социальную инновационную направленность:
– осознание значимости инновационных процессов (0,800)
– способность к инновациям (0,783)
– психологическая гибкость (0,768)
– социальная мобильность (0,762)
– способность к прогнозированию (0,742)
– экономическая мобильность (0,715)
– ответственность за принятие решений (0,599)
– способность к творчеству (0,578)
– честность, порядочность, законопослушность (0,554)
– интеллект, опыт (0,425)
Таким образом, на наш взгляд можно говорить о существовании типологии инновационного поведения молодых предпринимателей в соответствии с выделенными факторами. Данная типология основана на определении уровня значимости соответствующих качеств личности молодых предпринимателей.
В соответствии с двумя отобранными факторами были сгенерированы две новые переменные, названные Фактор 1 и Фактор 2, которые содержат вычислительные значения факторов. По каждому из отобранных факторов для каждого опрошенного было рассчитано специальное факторное значение. Факторное значение, как правило, лежит в пределах от 1 до 5.
На графике повернутых компонент построенной двухфакторной модели наглядно представлены личностные качества, входящие в каждый фактор (рис. 2).
На графике (рис. 2) наглядно видно, что первый фактор (ось 0x) включает следующие переменные: личн1 (лидерские качества, активность), личн2 (уверенность в себе), личн3 (умение договариваться, вести переговоры), личн4 (смекалка, изобретательность), личн5 (трудолюбие, целеустремленность), личн6 (уравновешенность, практичность), личн7 (энтузиазм), личн8 (аналитический склад ума), личн9 (интуиция), личн10 (быстрое принятие решений), личн11 (умение принимать нестандартные решения).
В качестве метки для этого фактора выбрали понятие личностная инновационная направленность. Большое положительное значение фактора означает одобрение элементарных переменных, то есть положений, входящих в этот фактор. Одобрение элементарных переменных, относящихся к первому фактору, тождественно ярко выражены в индивидуальных характеристиках человека.
Второй фактор (на графике это ось 0y) объединяет следующие переменные: личн18 (честность, порядочность, законопослушность), личн19 (интеллект, опыт), личн20 (способность к творчеству), личн21 (ответственность за принятие решений), личн22 (социальная мобильность), личн23 (экономическая мобильность), личн24 (психологическая гибкость), личн25 (способность к инновациям), личн26 (способность к прогнозированию), личн27 (осознание значимости инновационных процессов). В качестве метки для этого фактора мы выбрали выражение: социальная инновационная направленность. Одобрение элементарных переменных, относящихся ко второму фактору, тождественно ярко выражены во взаимодействии с внешними признаками.
Построенная двухфакторная модель позволяет объединить молодых предпринимателей в 4 группы. На рис.3 представлено распределение респондентов в пространстве двух факторов:
первая координатная четверть — это респонденты с высокой личностной и высокой социальной инновационной направленностью (группа 1);
вторая координатная четверть — это респонденты с низкой личностной и высокой социальной инновационной направленностью (группа 2);
третья координатная четверть — это респонденты с низкой личностной и низкой социальной инновационной направленностью (группа 3);
четвертая координатная четверть — это респонденты с высокой личностной и низкой социальной инновационной направленностью (группа 4).
Цели и задачи, которые ставит перед собой предприниматель, а также методы его действия, способы принятия решений позволяют отнести его к той или иной условной группе. Таким образом, можно говорить о том, что выделенные группы молодых предпринимателей образуют социальные типы, имеющие разные социальные характеристики в соответствии с нашей типологией инновационной направленности, выделенные на основе определения уровня значимости соответствующих качеств личности молодых предпринимателей.
Первый тип объединяет молодых предпринимателей с более выраженной личностной и социальной инновационной направленностью, второй тип объединяет предпринимателей с более выраженной социальной и менее выраженной личностной направленностью, третий тип свойственен молодым предпринимателям с менее выраженной личностной и социальной направленностью, четвертый тип свойственен молодым предпринимателям с более выраженной личностной и менее выраженной социальной инновационной направленностью.
В рамках проводимого нами исследования считаем, что именно молодые предприниматели первой группы в наибольшей степени обладают инновационным поведением. Дальнейший анализ подтвердил наши предположения.
В ходе исследования было доказано, что опыт участия в конкурсах инноваций является одним из детерминирующих факторов, определяющих инновационное поведение молодых предпринимателей.
Покажем особенности выделенных социальных типов молодых предпринимателей при ответе на вопрос об опыте участия в конкурсах инноваций. Выясним, существуют ли различия в опыте участия в данных конкурсах инноваций у представителей выделенных социальных типов молодых предпринимателей.
Полученные данные подтверждают наши предположения: в первой группе наибольший процент молодых предпринимателей, имеющих опыт участия в конкурсах поддержки инноваций (37,5%).
В этой связи, можно утверждать, что первая группа (т.е. первый социальный тип) объединяет молодых предпринимателей с более выраженной инновационной направленностью. Такие предприниматели во главу угла ставят не только получение прибыли, но и возможность самовыражения посредством бизнеса, получение удовлетворения своими успехами. Получение максимальной прибыли отходит на второй план, уступая место желанию добиться максимального успеха и удовлетворения от своей деятельности.
Вторая группа (второй социальный тип) объединяет молодых предпринимателей с менее выраженной инновационной направленностью и в этой группе наименьший процент молодых предпринимателей, имеющих опыт участия в конкурсах инноваций (7,7%).
В третьей и четвертой группах процент участия в конкурсах инноваций примерно одинаков: в третьей группе — 25%, в четвертой — 21,1%. Эти группы мы можем назвать социальными типами со средней инновационной направленностью. Данные группы включают предпринимателей, деятельность которых не лишена инициативности. Однако для них важна высокая доля успеха, только в этом случае они согласны идти на риск.
В акмеологии инновационную направленность личности предпринимателя рассматривают в качестве необходимого фактора достижения профессионализма, который может проявляться в освоении новых эффективных алгоритмов и способов выполнения деятельности, в нетривиальном решении профессиональных задач. Отсутствие инновационной направленности может привести к тому, что сам субъект труда остановится в профессиональном росте.
Итак, гипотеза подтверждена: существуют социальные типы молодых предпринимателей в соответствии с типологией инновационного поведения, в которой доминирующими факторами являются личностная и социальная инновационная направленность. Инновационная направленность поведения моделировалась при помощи метода эксперимента, поскольку он позволяет погрузить респондентов непосредственно в сам процесс деятельности и зафиксировать ее результативность, сведя независимые мешающие переменные к постоянным. Личностные характеристики измерялись при помощи комплекса методик, отражающих подструктуры личности.
Инновационное поведение личности связано с внедрением нестандартных решений, изменяющих в той или иной степени систему социальных отношений на различных уровнях организации, характеризуется качеством, масштабом и глубиной изменений, которые затрагивают сложившуюся систему интересов, и поведенческих стереотипов.
Методы факторного анализа данных позволяют строить факторные модели и изучать на основе типологического анализа социальные типы молодых предпринимателей в соответствии с типологией инновационного поведения, в которой доминирующими факторами, на наш взгляд, являются личностная и социальная инновационная направленность. Среди дальнейших направлений нашего исследования можно отметить совершенствование разработанной методики путем применения методов кластерного и детерминационного анализа данных для изучения социально-экономических явлений и процессов развития инновационного предпринимательства. | | |  | Рис. 2. График повернутых компонент построенной двухфакторной модели
(график построен в IBM SPSS Statistics) | | |  | Рис. 3. Диаграмма рассеяния респондентов в пространстве двух факторов
(график построен в IBM SPSS Statistics) |
| |
|
|
