Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Модели и методы формирования и стимулирования креативно-инновационных коллективов. Монография
.pdf
71
приятия с точки зрения его организационного климата для творчества и инноваций. Аудит творчества направлен на выявление и снятие психологических и
организационных препятствий, блокирующих творчество персонала и внедрение новшеств.
В зарубежной литературе представлено не менее 10 специальных подходов к оценке организационного климата для творчества и инноваций, предлагающих разные структурные модели организационного климата, включающие
различные факторы, влияющие на творчество персонала и инновативность
компании, а также индикаторы для их оценки.
В качестве инструментального средства оценки организационного климата используют анкетирование персонала относительно условий для новаторской деятельности. Количество вопросов (пунктов) в анкетах, как правило, достаточно велико (50–150). В настоящее время наиболее широко на практике используются следующие инструменты для оценки организационного климата
для творчества и инноваций, прошедшие многократное тестирование, подтверждающее их пригодность в качестве измерительных инструментов: KEYS,
Creative Climate Questionnaire (CCQ), Situational Outlook Questionnaire (SOQ),
Team Climate Inventory (TCI) (подробнее см. наши работы (2007, 2008, 2017)).
По масштабу и уровню распространения заметно выделяются KEYS и
SOQ. Первый инструмент получил широкое применение в бизнес-сфере и имеет
хорошую эмпирическую базу, подтверждающую его качество (до вывода в
«промышленное» использование он был протестирован более чем на 12,5 тысячи сотрудников 50 компаний различных сфер бизнеса). SOQ имеет менее выраженную бизнес-ориентацию, поэтому он в большей степени распространен в
исследовательской практике, чем в бизнес-сфере. На его основе проводятся
различные исследования, связанные с проблемами творчества (например, изучение связи организационного климата и индивидуальных стилей решения нестандартных проблем).
Эти инструменты оценивают климат по категориям. Структурные модели
климата включают несколько категорий, каждая из которых может определяться рядом параметров (например, «восприимчивость руководства к новым идеям», «толерантность к риску», «загруженность работой»). Для оценки каждого
из параметров выделяют индикаторы, или признаки выраженности параметра,
которые оцениваются с помощью опросных листов, анкет и т. п., включающих
набор вопросов или (чаще) утверждений (например, «Мой руководитель поддерживает инициативы сотрудников», «У сотрудников достаточно времени,
чтобы работать над новыми идеями (проектами)» и т. п.). По каждому из таких
72
утверждений респондент выражает свое согласие (несогласие) по порядковой
шкале, включающей несколько позиций, например «Полностью согласен» —
«Согласен» — «Частично согласен» — «Частично не согласен» — «Не согласен» — «Полностью не согласен».
Существующие инструменты для оценки организационного климата значительно различаются по количеству выделяемых категорий и параметров, а
также набором вопросов и утверждений в анкетах.
Инструменты для оценки организационного климата основаны преимущественно на порядковой шкале Лайкерта (Likert scale). Респондент выражает
свое согласие или несогласие с каждым суждением (из предложенного набора)
по шкале оценок (из трех, четырех, пяти, шести, семи или более позиций), а результат оценки на итоговой шкале определяется суммой оценок по каждому отдельному суждению. Позиции шкалы Лайкерта обычно кодируются цифрами
от 1 до 5 (для пятипозиционной шкалы), от 1 до 6 (для шестипозиционной шкалы) и т. д., хотя кодирование может включать нулевое значение (например, для
кодирования нейтрального отношения) и отрицательные значения (например,
для кодирования негативного отношения).
При обработке данных базовой процедурой является получение агрегированных и комплексных оценок. Для анализа показателя по выборке респондентов измерения агрегируются, то есть получаются коллективные (групповые,
обобщенные) оценки. Агрегирование осуществляется путем вычисления среднеарифметического значения по группе. Также осуществляется синтезирование
отдельных показателей в некоторый интегрированный (комплексный) показатель. Как и в случае с агрегированными оценками, для интегрирования показателей используются арифметические действия. Но шкала Лайкерта является
порядковой, а для порядковых шкал использование операций сложения, вычитания, умножения или деления для получения агрегированных или комплексных оценок с математической точки зрения некорректно (Дубина, 2010). Поэтому возникает проблема разработки и использования других, более корректных подходов к обработке данных при оценке организационного климата.
На основе изучения подходов, методов и инструментов, а также на основе
опыта их применения в зарубежных компаниях автором книги была разработана новая методика оценки организационного климата для творчества и инноваций (ОКТИ), а также соответствующие инструменты для использования в российских компаниях и организациях.
73
По результатам тестирования и оценки надежности измерений была
определена новая структурная модель организационного климата, которая содержит четыре базовые категории организационного климата, каждая из которых включает в себя от одного до шести факторов (всего их 17):
1. Условия для творческих инициатив.
1.1. (1) Безопасность и гарантии.
1.2. (2) Толерантность к риску.
1.3. (3) Автономность в принятии решений.
1.4. (4) Ресурсы.
1.5. (5) Занятость/время.
1.6. (6) Интерес к выполняемой работе.
2. Творческое сотрудничество / коллективная работа.
2.1. (7) Организация коллективной творческой работы.
2.2. (8) Открытость коллектива к новым идеям.
2.3. (9) Эффективность творческого сотрудничества.
2.4. (10) Атмосфера в коллективе.
3. Восприятие и поддержка творческих инициатив.
3.1. (11) Возможность предложения новых идей.
3.2. (12) Направленность новых предложений (проблемность/перспектива).
3.3. (13) Восприятие новых предложений.
3.4. (14) Поддержка творческого поиска.
3.5. (15) Оценка (уровень поощрения) творческих инициатив.
4. Осуществление творческих инициатив.
4.1. (16) Открытость организации к изменениям / динамичность развития.
4.2. (17) Результативность инноваций.
Эти факторы оцениваются с помощью анкеты, содержащей 54 пункта для
оценки организационного климата (факторы с 1-го по 16-й оцениваются по трем
пунктам, фактор 17 — по шести пунктам) и шесть вопросов социальнодемографического характера. Особенности разработки данной анкеты подробно
обсуждаются в нашей монографии (2009). Среднее время на ответы на вопросы
анкеты — около 15 минут. Поэтому оценка организационного климата с помощью такого инструмента не требует много времени от сотрудников и в то же
время позволяет получить достаточно полное и точное представление о климате
для творчества и инноваций в организации. Применение разработанной методики проиллюстрировано в параграфе 5.2 на примере конкретных предприятий.
74
5.2.3. Особенности проведения анализа
организационного климата
Практическое применение методик оценки организационного климата
для творчества и инноваций связано с рядом особенностей. В данном разделе
рассматривается общая последовательность применения разработанной авторской методики, даются рекомендации по ее использованию и результаты их
практического применения.
После получения исходных данных для анализа организационного клима-
та должны быть проведены их перекодировка и пофакторная группировка ответов в соответствии с используемыми моделью и методикой.
Оценки климата, как правило, отличаются довольно большим разбросом.
Это может быть связано в том числе с «шумовыми» (случайными) ответами респондентов. Поэтому должна быть проведена проверка надежности исходных
данных, поскольку их надежность зависит не только от качества используемого
инструмента (анкеты), но и от условий, в которых он применяется, от выборки
респондентов и т. д. Отсюда возникает серьезный вопрос о качестве исходных
данных для такого рода оценок.
В теории измерений разработано довольно много методов и подходов к
оценке качества измерений. Их использование для обоснования полученных результатов в зарубежной исследовательской практике считается обязательным.
Наиболее простым способом оценки надежности является проверка внутренней
согласованности откликов на вопросы внутри факторов с помощью статистических пакетов R, PSPP, SPSS, STATISTICA и др. Коэффициент альфа Кронбаха
для каждого фактора должен быть не менее 0,7. Если это значение меньше и
есть пункт, исключение которого повышает значение коэффициента альфа до
приемлемого уровня, отклики респондентов на этот пункт следует исключить
из анализа (то есть не учитывать) при определении комплексной оценки климата по соответствующему фактору.
Более сложный подход к оценке надежности исходных данных построен
на основе измерительной модели Раша, которая показывает, насколько каждый
пункт анкеты и каждый респондент подходят для измерения той или иной характеристики предмета исследования. Надежность измерения можно оценивать
как по пунктам анкеты, так и по респондентам. На основе этой модели можно
определить и ошибки измерений. Оценка этих показателей может быть осуществлена с помощью программы WINSTEPS, в которой рассчитываются параметры MNSQ INFIT и MNSQ OUTFIT, характеризующие соответствие данных
75
модели Раша. Значения этих параметров определяют степень случайности результатов или несоответствие данных используемой модели измерения. Ожидаемые значения MNSQ находятся вблизи 1,0. Высокие значения MNSQ OUTFIT
могут быть связаны со случайными откликами респондентов. Высокие значения MNSQ INFIT обычно интерпретируются как индикатор низкой валидности
измерений. Например, если обнаруживаются высокие значения MNSQ INFIT, то
это свидетельствует о том, что данный инструмент (или блок вопросов анкеты)
непригоден для группы респондентов, в которой он предъявлялся. Респонденты
и пункты анкеты со значениями MNSQ > 2,0 не могут быть использованы при
анализе результатов. Такие измерения рекомендуется исключать.
Полученные от респондентов данные необходимо проверить на нормальность распределения, поскольку это является предпосылкой корректного использования соответствующих математических и статистических процедур для
дальнейшего анализа (Дубина, 2006, 2010). Процедуры проверки нормальности
распределения включены в статистические пакеты SPSS, STATISTICA, R, PSPP
и др. Удобный инструментарий для оценки вида распределения включает программа Palisade Risk.
Как показывает опыт тестирования и применения разработанной методики, а также опыт применения других методов оценки организационного климата, распределение исходных данных при оценке организационного климата, как
правило, статистически значимо отличается от нормального. В частности, автор
книги принимал участие в обработке исходных данных по оценке организационного климата в 11 компаниях Колумбии (316 респондентов), предоставленных профессором Дж. Кэбра из Международного центра исследования творчества (США). Отклики респондентов проверялись на нормальность с помощью
программы SPSS (одновыборочный тест Колмогорова — Смирнова). Анкета,
используемая для сбора данных, включала 88 пунктов. По откликам 316 респондентов всех компаний нулевая гипотеза о нормальности распределения
данных может быть отклонена с высоким уровнем статистической значимости
(p < 0,001). При анализе выборочных данных по компаниям (количество респондентов — от 24 до 48) нормальному распределению (p > 0,05) соответствовали отклики по сравнительно небольшому количеству пунктов анкеты (от 5 до
14 пунктов, то есть от 6 до 16 %).
Если исходные данные не проходят проверку на соответствие нормальному распределению, необходимо применять процедуры стандартизации (Дубина, 2006, 2010) или конвертировать исходные данные в шкалу Раша. Процедуры конвертирования достаточно сложны и громоздки для выполнения вруч-
76
ную. По этой причине целесообразно использовать специальные программы,
например WINSTEPS, где реализован алгоритм преобразования исходных данных в шкалу Раша.
После проверки качества исходных данных и исключения «шумовых» откликов вычисляются агрегированные и комплексные оценки в соответствии с
разработанной методикой. Результаты оценки организационного климата для
творчества и инноваций представляются в виде разного рода диаграмм или таблиц, содержащих численные значения оцениваемых параметров организационного климата, например в виде так называемого профиля климата.
На рис. 5.3 приведен профиль климата в двух подразделениях компании
«А», занимающейся изготовлением и установкой телекоммуникационных систем (из соображений конфиденциальности названия компаний здесь и далее не
приводятся), который показывает, что значения большинства факторов, характеризующих климат, статистически значимо различаются. Это позволяет сделать вывод о том, что в первом подразделении организационно-экономические
условия в большей степени способствуют разработке новых идей сотрудниками
предприятия и их реализации. Наиболее низкие оценки — по таким факторам
второго подразделения, как 5 (занятость/время), 9 (эффективность творческого
сотрудничества), 11 (возможность предложения новых идей), 12 (направленность новых предложений (проблемность/перспектива)). Это означает, что сотрудники данного подразделения, по их мнению, слишком загружены рутинной
работой и не имеют времени на творчество. Низкая оценка по фактору 9 показывает отсутствие или неэффективность организации совместной работы сотрудников над какими-либо проектами. Показатель по фактору 12 свидетельствует о том, что, по мнению сотрудников, руководство уделяет большее внимание тем идеям, которые решают вполне конкретные задачи в ближайшей
перспективе, и в меньшей степени приветствует идеи сотрудников, ориентированные на стратегическое, перспективное развитие.
При необходимости возможно проведение более детального анализа на основании оценок по отдельным индикаторам, определяющим факторы климата.
Анализ может проводиться в разрезе не только отдельных подразделений,
но и отдельных категорий сотрудников, например для выявления различий в
восприятии климата разными людьми. Вопросы заключительного блока анкеты
позволяют группировать респондентов по социально-демографическим признакам (образование, статус, пол).
77
Рис. 5.3. Пример профиля организационного климата
для творчества и инноваций в двух подразделениях компании
(результаты представлены в стандартной T-шкале)
В частности, при анализе организационного климата в компании «А»
данные были отсортированы в три группы по уровню образования («Среднее»,
«Среднее специальное» и «Высшее образование и ученая степень») и по каждой группе вычислены средние значения по всем факторам-показателям организационного климата. С целью выявления статистически значимых различий
проводился дисперсионный анализ (ANOVA) в SPSS. По результатам анализа
данных, полученных в двух компаниях, нулевая гипотеза об отсутствии различий в восприятии организационного климата была отклонена на уровне статистической значимости p < 0,001. Дальнейшее применение апостериорного критерия Шеффе показало статистически важное различие (p < 0,05) в средних
значениях по показателям третьей группы и показателям первой и второй
групп, но статистически важных различий между первой и второй группами не
обнаружено. По этой причине респонденты со средним и средним специальным
образованием были объединены в одну группу, а в другую — сотрудники с
высшим образованием и ученой степенью.
Оценки организационного климата сотрудниками с разным уровнем образования приведены на рис. 5.4. Проверка статистической значимости различий средних значений осуществлялась с помощью t-критерия Стьюдента для
независимых выборок. Статистика критерия показывает, что различие между
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1.Безопасность
2.Толерантность
3.Автономность
4.Ресурсы
5.Занятость
6.Интерес
7.Организация
8.Открытость
9.Эффективность
10.Атмосфера
11.Возможность
12.Направленность
13.Восприятие
14.Поддержка
15.Оценка
16.Открытость
17.Результативность
78
двумя выборками является статистически значимым для двух компаний
(p < 0,05). То есть респонденты с высшим образованием воспринимают органи-
зационный климат для творчества и инноваций в обеих компаниях более позитивно, чем респонденты со средним и средним специальным образованием. Это
может объясняться тем, что первые занимают руководящие должности, имеют
лучшие условия для работы и более позитивно оценивают климат в организации, которой они руководят, чем вторые. В обеих исследуемых компаниях сотрудники с высшим образованием более негативно оценили организационный
климат по показателям «толерантность к риску» и «занятость/время», что так
же связано с их руководящими позициями и, соответственно, большей загруженностью и ответственностью за принимаемые решения.
Аналогично проводился анализ различий в восприятии климата сотрудниками в зависимости от статусов «специалист», «средний менеджмент»,
«высший менеджмент». Были обнаружены статистически значимые (p < 0,05)
различия между восприятием климата сотрудниками среднего и высшего
управленческого звена, оценивающими организационный климат более позитивно, чем специалисты.
Рис. 5.4. Различие оценок организационного климата
сотрудниками с разным уровнем образования
(результаты представлены в шкале Раша)
Также была проведена группировка откликов респондентов двух компаний по полу. Для проверки статистической значимости различий использовался
t-критерий Стьюдента, на основе которого обнаружено, что различие средних
показателей в двух выборках не является статистически значимым (p > = 0,1).
Таким образом, можно сделать вывод о том, что сотрудники-мужчины и сотрудники-женщины в данной компании в целом воспринимают и оценивают
организационный климат одинаково.
79
Дополнительного обсуждения заслуживает вопрос использования измерительной шкалы и соответствующей модели Раша. Как отмечалось выше, интерпретация результатов в такой шкале менее удобна и наглядна, чем в шкале
Лайкерта. Это обстоятельство, наряду со сравнительной сложностью математических операций по конвертированию данных, ограничивает широкое практическое применение модели Раша. Качество оценки климата (в том числе точность измерений) повышается при использовании шкалы Раша по сравнению со
шкалой Лайкерта, но значительные различия в результатах оценки по двум
шкалам не наблюдаются. По результатам нашей оценки организационного климата более чем в 10 компаниях и организациях и при сопоставлении результатов оценки на основе исходных данных и данных, конвертированных в шкалу
Раша, получено их значительное совпадение (r = 0,89 – 0,98 с уровнем статистической значимости p < 0,05), что подтверждает возможность практического
использования шкалы Лайкерта при сборе исходных данных для оценки организационного климата для творчества и инноваций.
Во многих случаях на практике для получения общей картины об организационном климате и принятия соответствующих управленческих решений, касающихся его изменения, достаточно точности, обеспечиваемой шкалой Лайкерта. Модель Раша следует рассматривать и использовать не как альтернативный инструмент, а как подход, дополняющий классический (основанный на
шкале Лайкерта) с целью дополнительной проверки и улучшения качества полученных измерений. Модель целесообразно использовать в тех случаях, когда
требуется особо точная и надежная оценка климата, в том числе в исследовательских целях.
Выделенные факторы организационного климата взаимосвязаны и не могут рассматриваться как независимые переменные. С практической точки зрения это означает, что изменение одного из них может усиливать или ослаблять
действие других факторов. Например, фактор «открытость коллектива новым
идеям» сильно зависит от фактора «атмосфера в коллективе» и от всех других
из категории «творческое сотрудничество» и в свою очередь оказывает влияние
на них, а также в определенной степени зависит от факторов «занятость», «интерес к выполняемой работе», «поддержка творческого поиска» и др. Благоприятная атмосфера в коллективе (фактор 2.4) и условия работы (фактор 1.4) способствуют повышению интереса к работе (фактор 1.6), сглаживанию конфликтов, сплоченности и сработанности членов коллектива, формированию и
развитию ощущения причастности к деятельности компании, взаимопонима-
80
нию, согласованности действий, взаимной ответственности и как результат более эффективному сотрудничеству (фактор 2.3).
Помимо взаимосвязанности, факторы имеют разный «вес», то есть разную значимость для повышения эффективности творческой деятельности персонала и успешности инновационной деятельности компании, и в итоге оказывают различное влияние на эффективность работы предприятия в целом.
Например, по оценкам Т. Амабайл, наиболее значимыми факторами по степени
влияния на эффективность творческих проектов являются отношения в группе,
интересная работа и организационная поддержка новых идей.
Взаимосвязанность факторов и различие их «весов» осложняет их интегрирование в один или несколько более общих и универсальных индикаторов
организационного климата путем, например, простого усреднения. Можно
определить, к примеру на основе экспертных оценок, весовые коэффициенты
каждого фактора, но опять же эта процедура может быть вполне корректной
лишь для независимых факторов. Но даже в этом случае усреднение факторов
по-прежнему не будет иметь большого смысла с практической точки зрения.
Более важен пофакторный анализ климата, чтобы увидеть направления работы
по его усовершенствованию.
Тем не менее, анализ значимости факторов организационного климата
предприятия для более полной оценки является важной практической задачей.
Задачи выявления наиболее важных факторов могут также решаться на основе
оценки организационного климата по выделенным показателям и последующего применения соответствующего статистического инструментария, например,
корреляционно-регрессионного анализа.
Но с точки зрения математико-статистического анализа взаимосвязанность факторов означает, что одновременное включение нескольких из них в
регрессионные модели для анализа их влияния на переменные, характеризующие результаты деятельности компании, может приводить к эффекту мультиколлинеарности. Поэтому для решения таких задач в данном случае необходимо использовать процедуры пошаговой регрессии. Кроме того, в силу характера
исходных данных процедуры регрессионного анализа следует применять с
осторожностью: не все требования, предъявляемые к переменным, могут удовлетворяться.
Анализ значимости факторов организационного климата можно проводить с использованием метода анализа иерархий (МАИ; в английской литературе — Analytic Hierarchy Process (AHP)). Этот метод был разработан Т. Саати
в 1970-х годах для принятия многокритериальных решений. Он позволяет
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]