Целью эмпирического исследования является проверка предложенного метода оценки инновационных способностей организации на примере промышленных предприятий России. В качестве задач, позволяющих реализовать поставленную цель можно выделить:
• сбор первичных данных в соответствии с предложенной теоретической моделью оценки элементов инновационной системы организации;
• проведение анализа надежности для первичного отбора индикаторов оценки составляющих элементов;
• реализация этапа объясняющего факторного анализа для уточнения структур индикаторов оценки.
Объектом исследования являются промышленные компании обрабатывающего производства России. В соответствии с Общероссийским классификатором видов экономической деятельности (ОКВЭД), промышленность в России охватывает такие сферы как «Добыча полезных ископаемых», «Обрабатывающее производство», «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды». При этом наибольшей инновационной активностью обладают компании сферы обрабатывающего производства, что и определило объект исследования.
В выборку вошли компании различные по формам собственности, организационно-правовым формам и из различных отраслей. На первом этапе исследования была проведена электронная рассылка в профильные подразделения компаний с целью апробации разработанной анкеты и ее улучшения. Список адресатов насчитывал более 250 промышленных предприятий различных регионов России. Далее было проведено интервьюирование респондентов на профильных выставках и форумах: III Петербургский Международный Инновационный Форум, промышленный форум «Российский промышленник», III Специализированная выставка «Промышленная Электротехника» и других.
Интервьюирование респондентов на профильных выставочных мероприятиях оказалось наиболее эффективным способом сбора данных, так как позволяло лично уточнять возникающие у респондентов вопросы.
Непосредственное общение с представителями компаний позволило адаптировать вопросы анкеты, не меняя ее структуру и подготовить версию анкеты для массовой рассылки. Макет анкеты массовой рассылки представлен в Приложении 2. Последним этапом сбора данных стало проведение исследования совместно с ресурсным центром СПбГУ «Центр социологических и Интернет-исследований», в рамках которого было разослано приглашение к участию в опросе 1000 российских предприятий обрабатывающего производства. Полученные результаты позволили дополнить выборку данными, и итоговая выборка составила 55 промышленных предприятий России.
В выборку были включены компании различного возраста от 1 до 105 лет, при этом средний возраст компаний-респондентов составил более 20 лет. Распределение респондентов по отраслям обрабатывающего производства в соответствии с классификатором ОКВЭД выглядело следующим образом: 42% - производство машин и оборудования, 29% - металлургическое производство, 12% - производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования, 10% - производство пищевых продуктов, 7% - прочее производство. В выборку вошли 67% малых предприятий, численностью до 100 человек; 22% - средних предприятий и 11% респондентов, представителей крупных компаний с численностью персонала более 1000 сотрудников.
Анализ собранных данных по финансовой составляющей инновационных ресурсов показал, что для большинства компаний респондентов удельный вес различных видов затрат по типам инноваций в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг составляет менее 5% (рис. 4).
Рис. 4 Распределение затрат по типам инноваций в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг.
Результаты оценки источников финансирования показали, что большинство компаний не используют внешние источники научных исследований и разработок, полагаясь на финансирование из внутренних источников организации.
Отвечая на вопросы по финансовой составляющей инновационных способностей более 58% респондентов подтвердили, что объем финансирования является недостаточным для реализации задач инновационной деятельности. Однако только 29% респондентов считают недостаток финансовых средств существенным препятствием для осуществления инновационной деятельности. Анализ данных по индикаторам человеческих ресурсов в организациях показал, что практически все они вовлекают сотрудников в инновационную деятельность, при этом достаточно не многие компании нанимают сотрудников с учеными степенями, а вот высшее образование требуется в подавляющем большинстве компаний. Особого внимания заслуживает тот факт, что более 85% компаний респондентов ответили, что применяют программы повышения квалификаций для сотрудников. И только 58% респондентов в рамках оценки инновационных способностей подтвердили, что программы обучения способствуют их активному инновационному развитию.
При анализе ответов на вопросы раздела, касающегося технологической и информационной составляющих ресурсов инновационной деятельности стало очевидно, что степень новизны технологий, применяемых в промышленных компаниях, оказалась достаточно низкой, например, в области автоматизированной транспортировки материалов и деталей часто даже устаревшей, с точки зрения руководства компании. При этом уровень информационно-коммуникационных технологий у компаний респондентов оказался существенно более высоким по сравнению с остальными технологиями. Но, несмотря на достаточно высокий уровень обеспеченности базовыми ИКТ, многие компании испытывают недостаток в обучающих программах и специальных программных продуктах, позволяющих улучшать процесс производства и осуществлять научные исследования. В целом полученные результаты говорят о наличии узких мест в обеспеченности компаний технологическими ресурсами, при этом обеспеченность информационными ресурсами иногда носит избыточный характер, что неизбежно влечет к финансовым потерям.
Анализ данных по технологической составляющей инновационных способностей показал, что в большинстве случаев внедренные в организациях современные технологии пока эффективно не используются, это подтвердили 69% респондентов.
Также 60% респондентов отметили, что оборудование предприятий используется неравномерно и большое количество мощностей простаивает. В результате анализа источников информации, которые используют организации для формирования программ инновационных развития, стало очевидно, что роль консалтинговых компаний в сильной мере недооценена, наиболее часто используются внутренние источники, а также отзывы и пожелания потребителей. Среди значительных по степени влияния информационных источников оказались конкуренты и поставщики товаров, работ и услуг. Неформальные контакты наряду с поиском идей в научной литературе и сети Интернет также оказывают значительное влияние на формирование потока инновационных идей внутри компании, что является вполне типичным, особенно для Российских предприятий.
Среди методов защиты интеллектуальной собственности наименее значимым оказалось умышленное усложнение проектирования с целью осложнения копирования. Кроме того, спецификой Российской практики на данный момент еще остается неэффективность защиты авторских прав и предпочтение режима защиты коммерческой тайны.
Распределение ответов респондентов на вопросы по индикаторам информационной составляющей инновационных способностей позволяет сделать вывод о наличии проблемы несвоевременной реализации инновационных идей. Несмотря на то, что 69% респондентов подтвердили высокий уровень квалификации сотрудников, 60% респондентов отмечают, что инновационные проекты начинают реализовываться слишком поздно, когда конкурентное преимущество уже утеряно.
Можно заключить, что распределение ресурсов по составляющим в целом является несбалансированным, что подтверждается и данными по инновационным способностям организации. Недостаток финансовых ресурсов компании компенсируют вовлечением сотрудников и инновационный процесс, не используя методы внешнего консалтинга. Такая мера также не всегда приводит к желаемым результатам из-за несвоевременной инициализации инновационных проектов. Незначительные усилия по защите объектов интеллектуальной собственности являются причиной недополученной прибыли в виду распространения технологий.
Все эти проблемы в области ресурсного потенциала организаций ведут к недостаточному уровню развития инновационных способностей. Проверка качества предложенной структуры индикаторов оценки инновационных способностей была проведена с помощью анализа надежности и объясняющего факторного анализа. Анализ надежности позволяет еще на этапе первичной обработки данных исключить индикаторы, которые снижают степень объясненности переменной, а также выяснить на сколько подгрупп (факторов) делятся все индикаторы. Формирование факторов происходит из индикаторов, чья взаимная корреляция обуславливает наибольшую долю общей дисперсии и увеличивает значение коэффициента альфа Кронбаха[1] [2] [3]. Объясняющий факторный анализ позволяет определить минимальное количество факторов, отвечающих за ковариацию между наблюдаемыми переменными. Так как в диссертационном исследовании применяется авторская структура индикаторов оценки, данный этап анализа является необходимым. При анализе результатов объясняющего факторного анализа рассматривались следующие показатели: • число групп, статистически различимых в каждой переменной, то есть количество факторов;
• надежность - степень объясненности переменной факторами в целом;
• нагрузки факторов - объясненность переменной каждым фактором.
В качестве метода анализа был выбран метод главных компонент,
Л
количество факторов определялось по критерию Кайзера , а критерием
-5
ротации был ортогональный метод Varimax . Критические значения показателей, характеризующих качество полученных результатов, а также их краткое описание представлен в Приложении 3. Анализ проводился поэтапно для каждой составляющей сначала инновационных ресурсов, а затем инновационных способностей организаций. Такое решение было принято в связи с тем, что первоначальное число индикаторов модели оценки достаточно большое и выведение результатов анализа по этапам способствует наиболее удобной форме интерпретации и визуального представления данных.
Анализ надежности финансовой составляющей инновационных ресурсов показал, что нет необходимости исключать какие-либо индикаторы для повышения надежности переменной. Показатель надежности структуры составил 76,03. Данный показатель является альтернативой показателю R и характеризует степень объясненности латентной переменной явными переменными, включенными в структуру оценки. Объясняющий факторный анализ выявил, что наиболее правильно разделить данную составляющую на два фактора. В один из них вошли затраты на маркетинговые и организационные инновации, а также платежи из внешних источников. Во вторую же группу были отнесены индикаторы затрат на технологические инновации, научные исследования, образовательные программы сотрудников и инвестиции в развитие информационно-коммуникационные технологии. Деление индикаторов на два фактора можно объяснить различиями в объемах финансирования и степени их постоянства. Результаты объясняющего факторного анализа по индикаторам этой составляющей представлены в таблице 7.
Таблица 7
Таблица 7. Результаты факторного анализа финансовой составляющей инновационных ресурсов Число факторов | 2 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 76,031 | Распределение нагрузок индикаторов по факторам | Индикатор | Фактор 1 | Фактор 2 | Затраты на технологические инновации | 0,845 | 0,322 | Внутренние затраты на инновации | 0,834 | | Затраты на ИКТ | 0,819 | | Затраты на обучение | 0,727 | 0,475 | Затраты на организационные инновации | | 0,914 | Затраты на маркетинговые инновации | | 0,909 | |
Внешние затраты на | | 0,684 |
инновации | | |
Группа индикаторов, характеризующих кадровую составляющую, сократилась до 2 индикаторов в результате анализа надежности, что сняло необходимость применения факторного анализа. Согласно результатам, представленным в таблице 8, надежность структуры оценки кадровой составляющей инновационных ресурсов составила 84,45. В результате проверки связей в модели были оставлены индикаторы долей работников с высшим образованием и процент вовлеченных в инновационную деятельность сотрудников компании.
Таблица 8
Таблица 8. Результаты факторного анализа кадровой составляющей инновационных ресурсов Число факторов | 1 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 84,45 | Альфа Кронбаха | 0,815 | Индикаторы по технологической составляющей инновационных ресурсов также сформировали только один фактор с надежностью 75,80. Результаты представлены в таблице 9. |
Таблица 9
Таблица 9. Результаты факторного анализа технологической составляющей инновационных ресурсов Число факторов | 1 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 75,800 | Альфа Кронбаха | 0,941 | Все индикаторы информационной составляющей инновационных ресурсов изначально были разделены на три содержательные группы: информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), источники информации для инновационной деятельности и объекты интеллектуальной |
собственности, которые компания использует для защиты собственных инноваций.
По результатам анализа надежности индикаторы информационнокоммуникационных технологий были разделены на два фактора. Первый фактор сформировали индикаторы, оценивающие специализированные программные продукты, чаще всего специфичные для компании, а во второй фактор вошли индикаторы универсальных для промышленных предприятий ИКТ, таких как персональные компьютеры, использование Интернета и электронной почты, а также универсальные программы для решения управленческих и организационных задач. Надежность структуры факторов ИКТ информационной составляющей ресурсов составила 67,88, что является достаточным для данного этапа обработки данных. Результаты анализа первой группы индикаторов представлены в таблице 10.
Таблица 10
Таблица 10. Результаты факторного анализа группы ИКТ информационной составляющей инновационных ресурсов Число факторов | 2 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 67,888 | Распределение нагрузок индикаторов по факторам | Индикаторы | Фактор 1 | Фактор 2 | Программное обеспечение для НИОКР | 0,854 | | Специальные обучающие программы | 0,806 | | Программное обеспечение для управления продажами и закупками | 0,781 | | Программное обеспечение для финансовых расчетов | 0,759 | | Программное обеспечение для управления производством | 0,693 | 0,410 | Программное обеспечение для проектирования | 0,600 | | Персональные компьютеры | | 0,921 | Интернет, Экстранет, Интранет | | 0,884 | Программное обеспечение для решения организационных и управленческих задач | 0,388 | 0,750 | | | | | |
Электронная почта
Во второй группе индикаторов, характеризующих источники информации для инноваций, в результате анализа было выявлено три фактора. Первый фактор включил источники информации, которые характеризуются независимым отношением к компании, второй фактор сформировался из индикаторов, характеризующих регулируемые источники или те, которые предоставляют информацию в результате формирования конкретного запроса. Третий фактор характеризует независимые источники, но обладающие полной информацией о компании - организации в составе группы, поставщики и консалтинговые компании. Надежность всей группы индикаторов составила 63,83, но в результате исключения индикатора, оценивающего использования консалтинговых и информационных агентств как источников инновационных идей, из структуры оценки, надежность модели возросла до 68,54. Результаты анализа представлены в таблице 11.
Таблица 11
Таблица 1 1. Результаты факторного анализа индикаторов, характеризующих источники информации информационной составляющей инновационных
ресурсов Число факторов | 3 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 68,540 | Распределение нагрузок индикаторов по факторам | Индикаторы | Фактор 1 | Фактор 2 | Фактор 3 | Потребители | 0,834 | | | Конкуренты | 0,802 | | | Профессиональные ассоциации | 0,655 | 0,458 | | Научные организации и ВУЗы | 0,593 | 0,367 | | Научно-техническая лит-ра, Интернет | | 0,786 | | Неформальные контакты | | 0,760 | | Внутренние источники организации | | 0,678 | 0,470 | Поставщики | | | 0,875 | |
Организации в составе группы | | | 0,834 |
Третья группа индикаторов, характеризующих методы защиты интеллектуальной собственности, применяемые на предприятиях, разделилась на три фактора по различным принципам защиты. Первый фактор описывает методы защиты, основанные на неразглашении информации, второй фактор включает формальные методы защиты, а третий фактор характеризует технологические методы защиты. Результаты факторного анализа данной группы индикаторов представлены в таблице 12
Таблица 12
Таблица 12. Результаты факторного анализа группы индикаторов, характеризующих объекты интеллектуальной собственности информационной составляющей инновационных ресурсов Число факторов | 3 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 76,760 | Распределение нагрузок индикаторов по факторам | Индикаторы | Фактор 1 | Фактор 2 | Фактор 3 | Соглашение о соблюдении конфиденциальности | 0,932 | | | Обеспечение коммерческой тайны, ноу-хау | 0,914 | | | Регистрация товарных знаков | 0,476 | | 0,433 | Патентование изобретений | | 0,949 | | Поддержка существующих патентов | | 0,837 | 0,382 | Охрана авторских прав | 0,545 | 0,704 | | Усложненность проектирования изделий | | | 0,834 | Обеспечение преимущества в сроках разработки и выпуска товаров, работ, услуг над конкурентами | | | 0,775 | Проведенный объясняющий | факторный | анализ | индикаторов | | | | | | |
составляющих инновационных ресурсов позволил предварительно оценить надежность моделей оценки, исключить некоторые индикаторы, ухудшающие качество моделей, а также оценить наиболее вероятное число факторов каждой составляющей инновационных ресурсов. Для получения достоверных результатов анализа проверки качества моделей оценки составляющих инновационных ресурсов необходимо провести подтверждающий факторный анализ, основывая его на результатах объясняющего.
По аналогии с процедурой уточнения модели оценки инновационных ресурсов, валидация структуры индикаторов оценки инновационных способностей включала два этапа. Анализ надежности показал, что нет необходимости исключать какие-либо индикаторы, а степень объясненности модели составила 0,956, что является достаточно высоким значением показателя. Далее был проведен анализ надежности по каждой составляющей отдельно.
По результатам анализа надежности финансовой составляющей инновационных способностей из модели были исключены четыре индикатора, при этом степень объясненности переменной возросла до значения 0,744. Объясняющий факторный анализ показал, что все индикаторы должны быть отнесены к одному фактору, при этом значение суммы квадратов нагрузок составило 66,198%. В таблице 13 представлены результаты объясняющего факторного анализа финансовой составляющей инновационных способностей.
Таблица 13
Таблица 13. Результаты факторного анализа финансовой составляющей инновационных способностей Число факторов | 1 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 66,198 | Альфа Кронбаха | 0,744 | Исключены из модели оценки были следующие индикаторы: достаточность финансовых средств для целей инновационной деятельности; темп роста инвестиций в инновационную деятельность; планирование |
бюджета на инновационную деятельность; полнота использования бюджета на инновационную деятельность.
Из индикаторов кадровой составляющей инновационных способностей был исключен только один индикатор, оценивающий разнообразие квалификаций сотрудников. По результатам объясняющего факторного анализа объясненность выявленного единственного фактора составила 0,890 с суммой квадратов нагрузок на индикаторы 60,323%, что является показателем достаточно высокого качества оценки. В таблице 14 представлены результаты анализа.
Таблица 14
Таблица 14. Результаты факторного анализа кадровой составляющей инновационных способностей Число факторов | 1 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 60,323 | Альфа Кронбаха | 0,890 | |
В технологической составляющей инновационных способностей остались все индикаторы, а степень объясненности составила 0,769. В результате анализа индикаторы были разделены на два фактора, но с точки зрения теории данное деление показалось достаточно условным, поэтому было принято решение проверить его достоверность в процессе подтверждающего факторного анализа, результаты которого будут представлены в следующей главе. Распределение индикаторов по факторам представлено в таблице 15.
Таблица 15
Таблица 15. Результаты факторного анализа технологической составляющей инновационных способностей Число факторов | 2 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 67,808 | Распределение нагрузок индикаторов по факторам | |
Индикаторы | Фактор 1 | Фактор 2 |
Соответствие функциональных возможностей применения технологий потребностям инновационного развития | 0,826 | |
Планирование развития технологической базы | 0,798 | |
Ускорение инновационного развития за счет внедрения современных технологий и оборудования | 0,789 | |
Эффективность применения внедренных передовых технологий | | 0,871 |
Сбалансированность технологических возможностей отдельных подразделений | | 0,760 |
Планирование развития технологической базы | 0,528 | 0,613 |
Все индикаторы информационной составляющей инновационных способностей также были сохранены по результатам объясняющего факторного анализа, но сгруппировались в два фактора. Степень объясненности модели оценки информационного модуля составила 0,925. Распределение индикаторов по факторам представлено в таблице 16.
Таблица 16
Таблица 16. Результаты факторного анализа информационной составляющей инновационных способностей Число факторов | 2 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 68,170 | Распределение нагрузок индикаторов по факторам | Индикаторы | Фактор 1 | Фактор 2 | Внедрения методов создания и развития знаний и компетенций | 0,878 | | Практики формирования потока инновационных идей | 0,870 | | Внедрение передовых информационных технологий | 0,814 | | Планирование объемов и качества информационных ресурсов | 0,721 | 0,458 | Взаимодействие участников инновационного процесса за счет внедренных средств коммуникации | 0,677 | 0,476 | Взаимодействие знаний и компетенций сотрудников, направленное на инновационное развитие | 0,677 | 0,448 | Применение знаний и компетенций в операционных процессах | | 0,785 | Использование объектов интеллектуальной собственности | | 0,764 | Создание и защита объектов интеллектуальной собственности | | 0,732 | Эффективность освоения информационных технологий | 0,362 | 0,710 | | | | | |
Финансовая поддержка инновационных идей 0,665
В результате качественного анализа было выяснено, что к одному фактору относятся индикаторы, описывающие уровень развития информационных способностей по признакам уровня обеспеченности, качества и структурной адекватности, а ко второму - степени использования и динамики изменений. Таким образом, первый фактор характеризует эффективность создания и применения информационных ресурсов, а второй - умения сотрудников применять знания и компетенции. В результате чего было внесено изменение в структуру оценки инновационных способностей и индикаторы второго фактора были выделены в интеллектуальную составляющую.
Организационная составляющая инновационных способностей включала четыре индикатора, все они остались в результате анализа надежности. При этом объясненность была оценена на уровне 0,887 и все индикаторы были отнесены к одному фактору. Результаты представлены в таблице 17.
Таблица 17
Таблица 17. Результаты факторного анализа организационной составляющей инновационных способностей Число факторов | 1 | Сумма квадратов нагрузок всех факторов в процентах | 74,700 | Альфа Кронбаха | 0,887 | |
Представленные результаты анализа надежности и объясняющего факторного анализа позволили уточнить структуру индикаторов оценки инновационных ресурсов и инновационных способностей. Ряд индикаторов был исключен из модели оценки, также некоторые составляющие были разбиты на несколько факторов. В таблице 18 представлены результаты объясняющего факторного анализа по элементам инновационной системы организации.
Таблица 18. Результаты объясняющего факторного анализа Составляющие оценки | Первоначальное число индикаторов | Конечное число индикаторов | Количество факторов | Инновационные ресурсы | Финансовая | 7 | 6 | 1 | Кадровая | 4 | 4 | 1 | Технологическая | 7 | 7 | 1 | Информационная(ИКТ) | 10 | 10 | 2 | Информационная (источники) | 10 | 10 | 3 | Информационная(Интеллектуальна я собственность) | 8 | 8 | 3 | Инновационные способности | Финансовая | 7 | 3 | 1 | Кадровая | 9 | 8 | 1 | Технологическая | 6 | 6 | 2 | Информационная | 6 | 6 | 1 | Интеллектуальная | 5 | 5 | 1 | Организационная | 4 | 4 | 1 | Соответственно, исходное число индикаторов оценки инновационных |
ресурсов было сокращено с 46 до 45, а инновационных способностей - с 37 до 32.
Выводы по главе 2
Исследование существующих подходов к оценке инновационных способностей и применяемых индикаторов, а также первичная обработка эмпирических данных по разработанной структуре оценки элементов инновационной системы организаций по 55 промышленным организациям обрабатывающего производства России позволяют сделать следующие выводы.
Во-первых, сопоставление результатов ряда исследований позволяет составить исходный перечень составляющих оценки инновационных способностей организации, связанных с умениями компании формировать и использовать те или иные группы ресурсов:
• финансовая составляющая - характеризует способность аккумулировать финансовые ресурсы из различных источников,
рационально их распределять и использовать для реализации целей инновационной деятельности;
• кадровая составляющая - характеризует способность формировать и управлять структурой квалифицированного персонала, обеспечивая реализацию инновационных программ развития;
• технологическая составляющая - способность поиска, развития и применения прогрессивных технологических решений для внедрения новшеств;
• информационная составляющая - способность внедрять передовые информационно-коммуникационные технологии для формирования и использования потока новые идей и решений, а также защищать и использовать объекты интеллектуальной собственности;
• организационная составляющая - способность к сбалансированным организационным решениям, планированию ресурсов и выстраиванию эффективного стиля управления инновационной деятельностью.
Во-вторых, исследование подходов к анализу инновационной системы организации стало основой для представления теоретической модели взаимосвязи ее элементов, отражающую процесс формирования ключевых компетенций организации в рамках инновационной деятельности. Ключевыми элементами данной системы выступают инновационные ресурсы и инновационные способности.
В-третьих, для анализа составляющих инновационных способностей организации были предложены 37 индикаторов оценки, распределенные по пяти составляющим: финансовой, кадровой, технологической,
информационной, организационной. Индикаторы были сформированы исходя из пяти признаков уровня развития и применения инновационных ресурсов: уровень обеспеченности, уровень качества, структурная
адекватность, степень использования и динамика изменения.
Система индикаторов оценки инновационных ресурсов, сформированная в результате анализа форм статистической отчетности Росстата, включила 46 исходных индикаторов сгруппированных в четыре составляющих: финансовую, кадровую, технологическую и
информационную.
В-четвертых, проведенный анализ надежности и объясняющий факторный анализ по выборке 55 предприятий России позволили уточнить структуры индикаторов оценки инновационных ресурсов и способностей. Число первоначально предложенных индикаторов по инновационным ресурсам сократилось до 45, по инновационным способностям - до 32. Структура оценки инновационных способностей была дополнена интеллектуальной составляющей, отвечающей за умения сотрудников применять знания. В целом проведение данного этапа первичной обработки эмпирических данных подтвердили принципиальную возможность и целесообразность применения предложенных индикаторов оценки составляющих элементов инновационной системы организации.