Zgodnie z przyjętą metodyką podjęto próbę zbadania, w jaki sposób grupa zmiennych niezależnych (wybrane determinanty) wpływa na traktowany łącznie zbiór zmiennych zależnych (czynników charakteryzujących rozwój przedsiębiorstw). W badaniu wykorzy-stano zaprezentowane poniżej zmienne niezależne i zależne (zob. tabela 1). Przyjęto nu-merację zgodną z numeracją w kwestionariuszu ankietowym.
Tabela 1. Zmienne zależne i niezależne wykorzystane w badaniu
Zmienne niezależne Zmienne zależne
4.7.a Znaczenie opracowywania strategii
przedsiębiorstwa 2.1.d Kondycja finansowa 4.7.d Znaczenie współczesnych metod
zarządzania 2.1.i Pozycja konkurencyjna 4.8.b Znaczenie zintegrowanych systemów
zarządzania ERP 2.2. Rozszerzanie oferty rynkowej
4.9.
Znaczenie technologii informacyjno-telekomunikacyjnych, w tym stron
WWW i sklepów internetowych
2.3. Doskonalenie systemu zarządzania
– – 2.5. Innowacyjność
Źródło: opracowanie własne na podstawie kwestionariusza ankietowego badania „Uwarunkowania roz-woju przedsiębiorczości w sektorze MŚP”.
Zastosowano jeden kompleksowy test dla całego zbioru zmiennych. W niniejszym artykule dodatkowo oceniono, jak poszczególne zmienne niezależne (i ich kombinacje liniowe) wpływają na zbiór zmiennych zależnych, traktowany jako całość.
W ramach analizy wstępnej, z uwagi na charakter analizowanych zmiennych i za-kres wartości, dodatkowo dokonano weryfikacji postawionych hipotez badawczych o nieistotności różnic w wynikach charakterystyk rozwoju przedsiębiorstw przy wybranych czynnikach dotyczących specyfiki zarządzania, korzystając z testu rang Kruskala-Wallisa (ANOVA), który jest nieparametryczną alternatywą jednoczynniko-wej analizy wariancji ANOVA i służy do porównań 3 lub więcej niezależnych grup, w sytuacji, gdy przedmiotem badań są właśnie cechy jakościowe mierzone na skali porządkowej (skala Likerta).
Decyzję o odrzuceniu/przyjęciu hipotezy zerowej opierano na podstawie wartości prawdopodobieństwa p (p-value) wyliczonego dla ustalonych, wartości statystyki te-stowej H oraz przyjętego poziomu istotności α = 0,05. Prace obliczeniowe wykonano również w programie statystycznym Statistica 10.
Na podstawie przeprowadzonych testów Kruskala-Wallisa (test KW) otrzyma-no istotne zróżnicowanie regionalne w zakresie wybranych do analizy determinant sukcesu przedsiębiorstw MŚP. Największa wartość statystyki KW wystąpiła zwłaszcza w przypadku zmiennych: ocen znaczenia wykorzystania nowoczesnych technologii informatyczno-telekomunikacyjnych. Najwyższe wartości w tej mierze notują przed-siębiorstwa klasy MŚP z województwa mazowieckiego.
Tabela 2. Test Kruskala-Wallisa dla determinant rozwoju w przekroju regionalnym
Zmienna P Test KW (15; 43379)
4.7.a 0,0000 96,0
4.7.d 0,0000 120,5
4.8.b 0,0000 118,5
4.9. 0,0000 133,7
Źródło: opracowanie własne.
W wyniku przeprowadzonego całościowego testu otrzymano zestawienie efektów, a także wartości własnych, dla najlepszej funkcji dyskryminacyjnej (najwyższe η2), które zaprezentowano poniżej (zob. tabela 3 i tabela 4).
Tabela 3. Zestawienie efektów dla zmiennych niezależnych
Zestawienie efektów dla zmiennych niezależnych 1-4.7.a, 2-4.7.d, 3-4.8.b, 4-4.9.
Lambda Wilksa R Rao Df 1 Df 2 Poziom p
1 0,991719 72,40961 5 43359 0 2 0,992074 69,28596 5 43359 0 3 0,988803 98,19951 5 43359 0 4 0,990656 81,79243 5 43359 0 12 0,999516 4,202835 5 43359 0,000807 13 0,999884 1,00707 5 43359 0,411601 23 0,999783 1,884984 5 43359 0,093302 14 0,999954 0,40113 5 43359 0,848359 24 0,999844 1,351203 5 43359 0,239459 34 0,999714 2,483418 5 43359 0,02952 123 0,999808 1,663217 5 43359 0,139689 124 0,999932 0,592052 5 43359 0,706113 134 0,999892 0,939573 5 43359 0,45387 234 0,999851 1,292706 5 43359 0,26372 1234 0,999779 1,9115315 5 43359 0,088194
Źródło: opracowanie własne.
Tabela 4. Wartości własne dla f. dyskr. 1
Wartości własne dla: f. dyskr. 1; η2 = 0,13
2.1.d 0,058451
2.1.i 0,154692
2.2. 0,190674
2.3. 0,229467
2.5. 0,733299
Źródło: opracowanie własne.
Uzyskana została, optymalna dla badanego zbioru przedsiębiorstw oraz kombinacji wszystkich branych pod uwagę zmiennych grupujących (istotna przy poziomie α = 0,1),
funkcja dyskryminacyjna w następującej postaci:
F dyskr. = 0,06*kondycja_finansowa + 0,15*pozycja_konkurencyjna + 0,19*ofer-ta_rynkowa + 0,23*system zarządzania + 0,73*innowacyjność
Pozwala ona na uproszczenie, ze względu na bardzo małe znaczenie dyskryminacyj-ne zmiendyskryminacyj-nej zależdyskryminacyj-nej, którą jest kondycja finansowa, do postaci:
F_dyskr._upr. = 0,15*pozycja_konkurencyjna + 0,19*oferta_rynkowa + 0,22*sy-stem_zarządzania + 0,73*innowacyjność
Można więc stwierdzić, że dla zestawu zmiennych, które wzięły udział w badaniu rela-cji pomiędzy zmiennymi związanymi z zarządzaniem oraz zmiennymi charakteryzujący-mi rozwój przedsiębiorstw, największą moc dyskrycharakteryzujący-minacyjną wykazuje zcharakteryzujący-mienna zależna, jaką jest innowacyjność przedsiębiorstw grupy MŚP. Innymi słowy, mamy do czynienia z podziałem ogółu przedsiębiorstw na: innowacyjne oraz nieinnowacyjne, zaś w parze z innowacyjnością idą wyższe wartości zmiennej, opisującej poprawę funkcjonowania sy-stemu zarządzania w ciągu ostatnich 3 lat, wzbogacenie (rozszerzenie, pogłębienie) oferty rynkowej w ciągu ostatnich 3 lat funkcjonowania oraz poprawę pozycji konkurencyjnej przedsiębiorstwa również w ciągu 3 ostatnich lat. Bardzo małe znaczenie kondycji finan-sowej, jako zmiennej różnicującej badaną grupę przedsiębiorstw, sugeruje, że z różnych powodów kondycja finansowa nie musi iść w parze z nowoczesnym zarządzaniem wyra-żonym przez innowacyjność oraz doskonalenie systemu zarządzania w ogóle. W grupie przedsiębiorstw zarządzanych nowocześnie może być ona lepsza bądź gorsza.
Istotność układu 4 branych pod uwagę zmiennych grupujących, odnoszących się do zarządzania przedsiębiorstwem, jest świadectwem tego, że scharakteryzowane wyżej czynniki wpływu na procesy rozwojowe, a więc: praktyki opracowywania strategii, sto-sowanie współczesnych metod zarządzania, stosto-sowanie systemów ERP oraz e-commer-ce są charakterystyczne dla przedsiębiorstw innowacyjnych i poprawiających swoją po-zycję konkurencyjną, a także aktywnych w procesach dostosowywania oferty rynkowej do wymagań rynku.
Wnioski
Na podstawie uzyskanych wyników autorzy sformułowali następujące wnioski:
1. Wielowymiarowa analiza wariancji pozwala na wstępne ustalenie konstruktu różnicującego badane przedsiębiorstwa, który można określić jako zarządzanie zo-rientowane na doskonalenie i zmianę vs. zarządzanie tradycyjne, intuicyjne.
2. Największą siłę dyskryminacyjną ma zmienna zależna, jaką jest innowacyjność. W parze z wysokimi jej wartościami idą: doskonalenie systemu zarządzania, posze-rzanie, doskonalenie oferty rynkowej a także subiektywnie postrzegana pozycja konkurencyjna, lecz niekoniecznie towarzyszy im lepsza kondycja finansowa, która w tym konstrukcie, różnicującym badaną grupę przedsiębiorstw, ma nikłe znaczenie. 3. Można sądzić na podstawie wniosku nr 2, że innowacyjność i doskonalenie sy-stemu zarządzania jest jedynie jednym ze strategicznych sposobów uzyskiwania do-brych wyników finansowych, gdyż istnieją przedsiębiorstwa klasy MŚP zarządzane
tradycyjnie, które również osiągają bardzo dobre wyniki. Ustalenie źródeł owej efek-tywności wymagałoby pogłębienia studium.
4. Obserwowane jest istotne zróżnicowanie regionalne w zakresie determinant suk-cesu przedsiębiorstw MŚP, co winno stanowić asumpt do działań w zakresie wsparcia małego i średniego biznesu.
5. Najwyższe średnie wartości zmiennych będących determinantami rozwoju przedsiębiorstwa, a odnoszących się do współczesnego modelu zarządzania przed-siębiorstwem, występują w województwie mazowieckim, co może być związane z jego centralną pozycją na mapie biznesowej kraju oraz z dostępnością na tym ob-szarze różnych form kształcenia przedsiębiorców.
Bibliografia
Bagnoli C., Vedovato M. (2014), The Impact of Knowledge Management and Strategy
Configu-ration Coherence on SME Performance, „Journal of Management & Governance”, vol. 18, issue 2.
Bi R., Davison R., Smyrnios K. (2016), E-Business and Fast Growth SMEs, „Small Business Econo-mics”, vol. 47, issue 2.
Cruceru A. (2014), Reengineering – The Strategic Alternative of a SME to Adapt to the XXI Century, „SEA – Practical Application of Science”, vol. 2, issue 3.
Foxall G.R., Goldsmith R.E. (1998), Psychologia konsumenta dla menedżera marketingu,
Wydaw-nictwo PWN, Warszawa.
Green P.E., Tull D.S., Albaurn G. (1988), Research for Marketing Decisions, Prentice-Hall,
Engle-wood Cliffs.
GUS (2018), [online] https://badania.parp.gov.pl/20-edycja-raportu-o-stanie-sektora -malych-i-srednich-przedsiebiorstw-w-polsce, dostęp: 25.09.2018.
Manoj D., Kumar M., van Goubergen D. i in. (2013), Operational Performance and Critical
Suc-cess Factors of Lean Manufacturing in European Food ProSuc-cessing SMEs, „Trends in Food Science & Technology”, vol. 31, issue 2.
O’Regan N., Sims M., Gallear D. (2008), Leaders, Loungers, Laggards:
The Strategic-Planning-En-vironment-Performance Relationship Re-Visited in Manufacturing SMEs, „Journal of Manufacturing Technology Management”, vol. 19, issue 1.
Parnell J. (2013), Uncertainty, Generic Strategy, Strategic Clarity, and Performance of Retail SMEs in
Peru, Argentina, and the United States, „Journal of Small Business Management”, vol. 51, issue 2.
Patalas-Maliszewska J., Krebs I. (2014), The Impact of Enterprises Systems on Sales Performance:
A Study of ERP System Implementations in Polish SMEs, „Management & Production Engineering Review”, vol. 5, no. 2.
Sajan M.P., Shalij P.R., Ramesh A. i in. (2017), Lean Manufacturing Practices in Indian
Manufac-turing SMEs and their Effect on Sustainability Performance, „Journal of Manufacturing Technolo-gy Management”, vol. 28, issue 6.
Skrzypek E. (2013), Uwarunkowania efektywności organizacyjnej w nowej ekonomii, „Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio H – Oeconomia”, vol. 47, no. 1.
Walesiak M. (1995), Pomiar postaw nabywców, „Taksonomia”, z. 2.
Strony WWW
Rafał Matwiejczuk |
rmatwiejczuk@uni.opole.plUniwersytet Opolski, Wydział Ekonomiczny, Zakład Logistyki i Marketingu