Управление инновационными и научно-техническими процессами в сельскохозяйственных организациях (стр. 3 )

В результате анализа объединенной внутригрупповой корреляционной матрицы нам удалось выяснить, что «возраст» и «опыт» между собой тесно связаны, так как их коэффициент корреляции составил 0,763, а это значение больше нормативного 0,5.

Интерпретация полученных результатов позволила нам сделать следующие выводы:

- из 46 опрошенных руководителей сельскохозяйственных предприятий%) оказались готовы к внедрению в своих хозяйствах ресурсосберегающей инновационной технологии на примере ввода возобновляемого источника энергии;

- средний возраст руководителей, готовых к внедрению, составил 46 лет;

- опыт работы на рынке данной группы респондентов - 9 лет;

- уровень рентабельности данных сельскохозяйственных предприятий в среднем составил 22%, что выше на 4% группы респондентов, не готовых к внедрению МГЭС;

Вычислив значение дискриминантной функции по полученной функции, можно определить способность и готовность того или иного руководителя к продвижению инноваций: Dj = bj1xs1 + bj2xs2 +….+ bjкxsк,

где Dj – значение дискриминантной функции; bj – нормированный коэффициент дискриминантной функции; xsк – k-я переменная.

В нашем случае значения могут быть определены по следующей модели: Dj = -10,331+ 0,131x1 - 0,067x2 - 0,203x3 - 0,002x4 + 2,666x 5 + 0,037x6 - 0,007x7 + +0,351x8.

Для оценки основных факторов, сдерживающих внедрение инновационных ресурсосберегающий технологии в сельскохозяйственных организациях региона, был поведен опрос 40 руководителей сельскохозяйственных предприятий по оценке 15 факторов для описания профилей целевых сегментов (табл. 3).

Результаты кластерного анализа представлены в таблице 4.

На основе интерпретации полученных результатов можно сделать следующие выводы:

1. Полученные 3 кластера различаются по размеру. Особенно выделяется первый кластер, который охватывает около 40 % совокупности.

2. В первый кластер вошли руководители, которые считают, что основ-ными факторами, сдерживающими внедрение инноваций в сельскохозяй-ственных организациях являются Х1 (недостаточность финансовых ресурсов), Х2 (отсутствие необходимого оборудования), Х4 (проблемы с техническим обеспечением), Х11 (высокие затраты на внедрение ресурсосберегающих инновационных технологий), Х13 (отсутствие финансовой поддержки со стороны государства).

Таблица 3 - Факторы сдерживающие внедрение инновационных технологий

Условное обозначение фактора	Наименование фактора	Условное обозначение фактора	Наименование фактора
Х1	Недостаточность финансовых ресурсов	Х9	Отсутствие водных ресурсов для установки оборудования необходимой мощности
Х2	Отсутствие необходимого оборудования	Х10	Возможные препятствия со стороны поставщиков традиционной энергии
Х3	Недостаточность времени по изучению данного вопроса	Х11	Высокие затраты по внедрению МГЭС
Х4	Проблемы с техническим обеспечением	Х12	Достаточно большой срок окупаемости затрат
Х5	Неосведомленность вопросов МГЭС	Х13	Отсутствие финансовой поддержки со стороны государства
Х6	Отсутствие специалистов в области внедрения и обслуживания МГЭС	Х14	Внедрение МГЭС не оправдывает ожидаемый результат
Х7	Недостаточная законодательная поддержка	Х15	Меньше всего беспокоит снижение доли электроэнергии в себестоимости
Х8	Отсутствие административного ресурса

Данные респонденты более восприимчивы к внешним, а не содержательным переменным готовности к внедрению возобновляемого источника энергии.

3. Во второй кластер вошли эксперты, считающие, что основными факторами, препятствующими внедрению инноваций в сельскохозяйственных организациях, являются Х1 (недостаточность финансовых ресурсов), Х2 (отсут-ствие необходимого оборудования), Х7 (недостаточная законодательная под-держка), Х10 (возможные препятствия со стороны поставщиков традиционной энергии), Х11 (высокие затраты на внедрение ресурсосберегающих технологий). Не имеют особого веса такие факторы, как Х5 (неосведомленность в вопросах МГЭС), Х14 (внедрение не оправдывает ожидаемый результат), Х15 (меньше всего беспокоит снижение доли электроэнергии в себестоимости).

Таблица 4 - Результаты иерархического кластерного анализа

Кластер	Количество объектов										Процент, %
1	16										40,0
2	14										35,0
3	10										25,0
Средние по кластерам
	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5	Х6	Х7	Х8	Х9	Х10	Х11	Х12	Х13	Х14	Х15
1	9,0	9,25	7,75	8,93	6,31	7,93	8,56	8,00	2,75	8,43	9,43	8,62	9,18	4,25	3,00
2	9,50	9,35	8,00	7,21	4,07	6,14	8,21	7,71	4,50	8,42	8,78	6,14	7,85	3,35	1,35
3	7,7	7,7	5,3	7,2	5,3	7,6	7,8	7,5	4,2	7,9	8,7	7,1	9,4	3,7	1,7
Центр	8,85	8,90	7,22	7,90	5,27	7,22	8,25	7,77	3,72	8,30	9,02	7,37	8,77	3,80	2,10
Кластерные центроиды
1	0,0000	5,16275	4,73106
2	5,16275	0,0000	4,58638
3	4,73106	4,58638	0,0000

4. В третьем кластере наиболее значимыми факторами выделены Х11 (высокие затраты на внедрение ресурсосберегающих технологий) и Х13 (отсутствие финансовой поддержки со стороны государства). Не имеют особого веса такие факторы, как Х9 (отсутствие водных ресурсов для установки оборудования необходимой мощности), Х14 (внедрение не оправдывает ожидаемый результат), Х15 (меньше всего беспокоит снижение доли электроэнергии в себестоимости).