Файл: Конкурентные стратегии фирм на внутреннем и/или мировом рынках (Стратегии выхода на международный рынок).pdf

6. Крупные компании предпочтут полностью им принадлежащие зарубежные филиалы, нежели совместное предприятие.

Таким образом, мы замечаем некую тенденцию: чем больше внутренние факторы, тем вероятнее, что компания выберет создание полностью подконтрольного дочернего предприятия, в то же время наличие больших показателей по внешним факторам, скорее всего, сподвигнет компанию выбрать совместное предприятие. В дальнейшем мы попробуем понять, действительно ли выделенные нами факторы значимы для выбора модели интернационализации и как именно они могут повлиять на решение консалтинговой компании.

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ОКАЗЫВАЮЩИХ ВЛИЯНИЕ НА ВЫБОР СТРАТЕГИИ ВЫХОДА НА МЕЖДУНАРОДНЫЙ РЫНОК

2.1. Описание статистической модели

В первой главе, основываясь на теоретических данных, мы выдвинули шесть гипотез относительно влияния различных факторов на выбор стратегии выхода на международный рынок консалтинговых компаний:

1. Чем больше культурные различия, тем выше вероятность того, что компания выберет использование совместных предприятий нежели дочернее предприятие, полностью принадлежащее компании;

2. Если между национальным рынком и новым наблюдаются большие институциональные различия, компании будут выбирать создание совместных предприятий, а не дочерних, полностью принадлежащих фирме.

3. Чем больше экономические различия, тем больше вероятность того, что компания покупатель выберет совместное предприятие.

4. Большой международный опыт сподвигнет компанию выбрать филиал с полным над ним контролем, а компании с меньшим международным опытом предпочтут совместные предприятия.

5. Чем больше лет организация проработала в стране цели до совершения рассматриваемой сделки, тем меньше вероятность, что она выберет совместное предприятие.

6. Крупные компании предпочтут полностью им принадлежащие зарубежные филиалы, нежели совместное предприятие.

Для проверки данных гипотез мы собрали все необходимые данные по 179 международным сделкам слияний и поглощений в сфере консалтинга в период с 2017 по 2015 год.^[42] Чтобы правильно интерпретировать данные были выдвинуты следующие предложения по измерению указанных в первой главе факторов.

---

В данном исследовании культурные различия будут измеряться согласно типологии культурных измерений, разработанной Гертом Хофстеде и предусматривающей наличие в культуре 6 измерений – дистанцированность от власти, обособленность, мужественность, избегание неопределенности, стратегическое мышление и допущение.^[43] Для сравнения мы возьмем показатели страны компании-покупателя и компании-цели во всех 6 измерениях и посчитаем индекс культурных различий, воспользовавшись формулой:

, где

– это показатель культурных различий,

– это индекс j-ой страны покупателя в i-ом измерении,

- это индекс h-ой страны цели в i-ом измерении,

– это дисперсия i-ого измерения.

Различия в институциональной сфере в данном исследовании будут рассматриваться с точки зрения комбинированного показателя – индекса экономической свободы, при расчете которого учитываются такие факторы, как свобода бизнеса, свобода торговли, налоговая свобода, свобода от правительства, денежная свобода, свобода инвестиций, финансовая свобода, защита прав собственности, свобода от коррупции, свобода трудовых отношений.^[44]

В то время как экономические различия будут рассматриваться с точки зрения натурального логарифма разницы между ВВП на душу населения страны компании-покупателя и страны цели в год совершения сделки слияния или поглощения.^[45]

Международный опыт будет измеряться как натуральный логарифм от количества лет функционирования на международных рынках до совершения рассматриваемой сделки.

А опыт работы в стране цели будет представлять собой натуральный логарифм количества лет функционирования на конкретном рынке до совершения рассматриваемой сделки.

В данном исследовании мы рассмотрим размер компании-покупателя с точки зрения количества работников и оборота в год, предшествующий сделке. Так два этих показателя будут представлены как натуральные логарифмы от числа сотрудников, работавших на предприятии, и от оборота в рассматриваемый год, соответственно.

Таким образом, будут рассмотрены 179 международных сделок слияний и поглощений в сфере консалтинга за 2017-2015 гг., совершенные по всему миру, а также влияние вышеперечисленных факторов.^[46] Дабы обобщить информацию о признаках, которые будут участвовать в методе главных компонент, представим таблицу 1.

---

Таблица 1 – Обобщенная информация о переменных.

Переменные	Измеряется как
Зависимая переменная
Тип сделки	Дамми переменная: Берем 0 для дочернего предприятия, полностью принадлежащего компании, и 1 для совместного предприятия
Независимые переменные
Культурные различия	Используется формула: , – это показатель культурных различий, – это индекс j-ой страны покупателя в i-ом измерении, - это индекс h-ой страны цели в i-ом измерении, – это дисперсия i-ого измерения.
Институциональные различия	Используется формула: , где – это институциональные различия между j-ой страной и страной-целью, – это индекс экономической свободы в j-ой стране, - это индекс экономической свободы в h-ой стране-цели, V – это дисперсия индекса экономической свободы.
Экономические различия	Натуральный логарифм разницы между ВВП на душу населения страны компании-покупателя и страны компании-цели.
Международный опыт	Натуральный логарифм количества лет опыта работы на международном рынке до совершения рассматриваемой сделки.
Опыт в стране цели	Натуральный логарифм количества лет опыта работы на рынке компании-цели до совершения рассматриваемой сделки.
Количество работников	Натуральный логарифм численности работников до совершения сделки.
Оборот	Натуральный логарифм от оборота до совершения сделки.

Источник: Личные наработки

2.2. Факторный анализ

С помощью метода главных компонент в данном исследовании мы попробуем систематизировать наши переменные и проверить, возможно ли объединить эти факторы в какие-то осмысленные более крупные группы.

Построив корреляционную матрицу и заметив там большое количество значимых связей между нашими факторами, мы только больше убеждаемся в возможности группировки наших признаков в более крупные группы (Приложение №1). Наконец, мера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО) позволяет нам сказать, что у нас довольно высокая степень применимости факторного анализа к данной выборке и мы можем смело приступать к методу главных компонент. (Таблица 2)

---

Таблица 2 – КМО и критерий Бартлетта.

KMO и критерий Бартлетта
Мера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО).		,723
Критерий сферичности Бартлетта	Примерная Хи-квадрат	696,896
	ст.св.	21
	Значимость	,000

Источник: IBM SPSS Statistics

Для начала позволим себе использовать для определения числа главных компонент критерий Кайзера, основываясь на собственном значении, которое должно быть выше 1. Изучив таблицу 3, мы можем понять, что в данном случае разумнее всего выделить 2 главные компоненты, которые в совокупности объясняли бы 70% дисперсии.

Таблица 3 – Объясненная совокупная дисперсия.

Объясненная совокупная дисперсия
Компонент	Начальные собственные значения			Извлечение суммы квадратов нагрузок
	Всего	% дисперсии	Суммарный %	Всего	% дисперсии	Суммарный %
1	3,503	50,036	50,036	3,503	50,036	50,036
2	1,403	20,047	70,083	1,403	20,047	70,083
3	,773	11,038	81,121
4	,602	8,601	89,722
5	,378	5,399	95,122
6	,261	3,729	98,850
7	,080	1,150	100,000

Источник: IBM SPSS Statistics

Более того, согласно критерию Кеттеля, мы также можем выделить 2 основных главных компоненты, так как на графике каменистых осыпей они довольно сильно выделяются от остальных возможных главных компонент. (Рисунок 1)

Рисунок 1 – График собственных значений.

Источник: IBM SPSS Statistics

Теперь постараемся понять, какие же признаки вошли в ту или иную главную компоненту и с каким знаком, чтобы в дальнейшем мы могли правильно объяснить корреляцию между главной компонентой и признаком, а также правильно объяснить значение главной компоненты. Согласно матрице компонентов, у нас существует 2 главные компоненты, причем первая главная компонента включает в себя такие признаки, как количество работников, оборот, международный опыт и опыт работы в стране цели, а вторая – культурные различия, институциональные различия и экономические различия. (Таблица 4) В то же время некоторые признаки, в частности институциональные различия и культурные различия, обладают довольно высокими значениями коэффициентов в обеих главных компонентах, что наводит нас на мысль о необходимости повращать нашу матрицу.

---

Таблица 4 – Матрица компонентов.

Матрица компонентов
	Компонент
	1	2
Натуральный логарифм числа работников	,846	,309
Натуральный логарифм оборота	,836	,366
Натуральный логарифм международного опыта	,779	,380
Натуральный логарифм опыта в стране цели	,744	,135
Культурные различия	-,562	,530
Институциональные различия	-,606	,632
Экономические различия	-,494	,575

Источник: IBM SPSS Statistics

Воспользовавшись вращением, максимизирующим дисперсию (Варимакс) исходного пространства переменных, мы видим, что предыдущие наблюдения оказались верны. (Таблица 5) Таким образом, изучив получившиеся 2 фактора, мы можем дать им следующие названия: внутренние факторы и внешние факторы, соответственно, и изобразить данные факторы на диаграмме компонента во вращаемом пространстве. (Рисунок 2)

Таблица 5 – Повернутая матрица компонентов.

Повернутая матрица компонентов
	Компонент
	1	2
Натуральный логарифм оборота	,902	-,137
Натуральный логарифм числа работников	,880	-,191
Натуральный логарифм международного опыта	,862	-,095
Натуральный логарифм опыта в стране цели	,701	-,284
Институциональные различия	-,174	,858
Экономические различия	-,110	,750
Культурные различия	-,191	,748

Источник: IBM SPSS Statistics

Институциональные различия

Экономические различия

Культурные различия

Международный опыт

Опыт в стране пребывания

---