Анализ наиболее приемлемых методов экспертной оценки для определения степени кадрового риска Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Е. Н. БУЛАНОВА*

Елизавета Николаевна Буланова — аспирантка кафедры социологии и управления персоналом СПбГУЭФ.

В 2004 г. окончила СПбГУЭФ.

Автор 8 публикаций.

Область научной специализации: экономическая социология, теория принятия решений, исследование влияния социально-экономических факторов на эффективность организации, исследование методов измерения кадровых рисков.

^ ^ ^

АНАЛИЗ НАИБОЛЕЕ ПРИЕМЛЕМЫХ МЕТОДОВ ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ КАДРОВОГО РИСКА**

Комбинация социальной сложности, причинной неоднозначности и уникальных исторических условий с несовершенной организацией управлением персонала может создавать для фирмы прецеденты появления кадровых рисков. Риск, связанный с неадекватностью качества и поведения персонала и отдельных работников требованиям внешней и внутренней среды организации, является главной категорией организационных рисков.

Информация в сфере кадровых рисков является достаточно закрытой, и получить ее зачастую не представляется возможным. Публикуемые результаты исследований по данной проблеме носят ограниченный характер и являются в основном обзорными. Например, впервые за много лет Росстат1 опубликовал данные о приеме и выбытии работников по видам экономической деятельности в 2005 г., причем без учета данных субъектов малого предпринимательства. До начала 90-х годов серьезные исследования текучести персонала, анализ ее причин и последствий проводились практически в каждой отрасли народного хозяйства бывшего СССР. И если показатель текучести был больше 5 %, это считалось излишней текучестью, которая вызывает значительные экономические потери, а также создает организационные, кадровые, технологические, психологические трудности. В 2005 г. этот показатель составил от 12 до 61 %. Высокий уровень текучести кадров указывает на серьезные недостатки в управлении персоналом, это своего рода индикатор неблагополучия.

Из того же источника можно получить данные о травматизме на производстве за 2004 и 2005 гг. Потери рабочего времени от несчастных случаев на производстве составляли в 2005 г. 2,5 млн человеко-дней. Также можно ознакомиться с потерями рабочего времени из-за забастовок в организациях за 1990, 1995, 20002005 гг. В 2005 г. этот показатель составил 85,9 тыс. человеко-дней. Информация об экономическом ущербе в связи с такими негативными событиями, как хищения, мошенничество, увольнения квалифицированных работников, пожары, аварии, конфликты, «откаты», «левачество», саботаж, буллинг, моббинг, ошибки, переучивание и т. д., отсутствует как на макро-, так и на микроуровне. Таким образом, необходимо констатировать, что полной и достоверной систематически структурированной информации по кадровым рискам на сегодняшний день в современной России не существует, в то время как эффективность функционирования хозяйственной организации в условиях сложной, динамической и неопределенной среды во многом зависит от понимания причин и механизмов действия кадровых рисков и их учета в принятии решений. Более того, наука пока не предлагает убедительных аргументов необходимости учета этой категории событий и методологии выявления факторов и причин кадровых рисков.

Ключом к управлению кадровыми рисками является распознавание потенциальных негативных событий и распознавание того, могут ли они быть управляемыми и контролируемыми для достижения нейтрального или позитивного эффекта. Классификацию, оценку и управление кадровым риском затрудняет то, что изменение результата относительно предполагаемого, как правило, является следствием цепи последовательных событий или ряда факторов, которые действуют на объект риска. Так, событие, которое на первый взгляд классифицируется (по объекту) как утрата информационных ресурсов, впоследствии оказывается результатом утраты количества человеческого капитала вследствие увольнения ключевого сотрудника.

Специфичность социально-экономической (в хозяйственной среде) и социально-психологической (на уровне генезиса) природы носителя кадрового риска требует наличия специфических методов, к которым относятся методы экспертных оценок, где в качестве экспертов могут быть члены трудового коллектива, знающие специфику экономической деятельности своей организации, существующие взаимоотношения, интересы других членов коллектива.

Кадровые риски вызывают трудности, так как при экономическом подходе сложно воспринимаются нефинансовые показатели кадровых рисков и идентифицируются факторы его возникновения. В этих случаях прибегают к услугам экспертов, чей опыт и интуиция помогают уменьшить сложность проблемы. В

* © Е. Н. Буланова, 2008

Статья публикуется по рекомендации доктора экономических наук, профессора В. А. Спивака.

социологических исследованиях, которые в силу указанных выше причин стали все чаще применяться для анализа экономической деятельности организаций, достаточно часто приходится пользоваться методами, предназначенными для проведения экспертного анализа. Достоинствами последнего являются: отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах, а также простота расчетов. К основным недостаткам следует отнести: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок. Автором проанализированы различные методы проведения экспертных оценок, нашедшие применение в других областях деятельности и подтвердивших свою эффективность, которые можно применить для измерения кадровых рисков.

Для первичной оценки можно использовать карту рисков, которая строится на основе экспертных шкал. Карта риска — графическое и текстовое описание ограниченного числа рисков организации, расположенных в прямоугольной таблице, по одной «оси» которой указана сила воздействия или значимость риска, а по другой — вероятность или частота его возникновения2. На карте устанавливается критическая граница терпимости к риску, изменяется в зависимости от аппетита организации на риск. Такая классификация упрощает процесс установки приоритетов, показывая положение каждого риска относительно других.

Процесс картографирования рисков — часть систематической методологии, позволяющей выделить, расположить по приоритетам и оценить количественно (разбить на классы) кадровые риски организации, проранжированные в терминах «значимость» и «вероятность». Экспертная команда определяет значимость и вероятность в тех терминах, которые релевантны для организации. Как вероятность, так и значимость могут в принципе быть оценены компанией количественно. Окончательная ценность карты риска организации состоит в относительном расположении одной угрозы относительно других угроз и в их расположении по отношению к границе терпимости к риску. Достоинство методологии состоит в том, что она позволяет довольно быстро и с точностью, зависящей от экспертов, ранжировать риски и выявить слабые места. Однако с точки зрения технологии управления кадровым риском с построением карты рисков процесс управления только начинается.

В МАИ (метод анализа иерархий) основная цель исследования и все факторы, в той или иной степени влияющие на достижение цели, распределяются по уровням в зависимости от степени и характера влияния. На первом уровне иерархии находится цель проводимого исследования. Второй уровень иерархии составляют факторы, непосредственно влияющие на достижение цели. При этом каждый фактор представляется в строящейся иерархии вершиной, соединенной с вершиной 1-го уровня. Третий уровень составляют факторы, от которых зависят вершины 2-го уровня. И так далее. Этот процесс построения иерархии продолжается до тех пор, пока в иерархию не включены все основные факторы или хотя бы для одного из факторов последнего уровня невозможно непосредственно получить необходимую информацию. По окончании построения иерархии для каждой материнской вершины проводится оценка весовых коэффициентов, определяющих степень ее зависимости от влияющих на нее вершин более низкого уровня. При этом используется метод попарных сравнений. Уникальность метода заключается в том, что он является одновременно качественным и количественным. Будучи в основе качественным, так как используется информация о попарных качественных сравнениях по лингвистическим критериям, МАИ позволяет количественно оценить приоритеты альтернатив или иных элементов иерархии3. Однако метод может быть излишне громоздким из-за того, что для сбора данных требуется провести много парных сравнений. К тому же он ограничен количеством сравниваемых элементов, как правило, 7 плюс-минус 2. Поэтому МАИ лучше использовать при аттестации кадров, в процессе подготовки кадровых решений с небольшим набором альтернатив.

При анализе кадровых рисков возможно использование теоремы Байеса, которая представляет собой аналитический метод учета влияния новой информации на изначальную оценку вероятности какого-либо исхода.

Байесовская сеть представляет собой графическую модель, в которой рисковые события и их причины (факторы) обозначаются кружками, а причинно-следственные связи между ними — стрелками.

Построение байесовской сети — трудоемкий процесс, а ее построение с помощью специально разработанных программ, которые сокращают временные затраты, требует высокой квалификации в области информатики и статистики и соответственно ведет к увеличению затрат на управление персоналом.

Следующий метод, изученный автором, — статистическая обработка априорной информации4. Априорное ранжирование — это расположение в ряд категорий рисков по степени убывания их значимости. Достоверность результатов опроса в значительной степени зависит от опыта и интуиции специалистов-экспертов и от того, насколько совершенны процедуры опроса, обработки и анализа полученных данных.

Риск оценивается экспертами с точки зрения вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данного риска. Каждому эксперту предлагается список из п выбранных контролируемых факторов, которые они должны расположить в порядке уменьшения значимости. При этом наиболее значимый параметр обозначается рангом Я = 1, а наименее значимый -Я = п. Результаты опроса заносятся в таблицу. Сумма всех рангов для каждого эксперта должна оставаться постоянной, т. е.

п

£ Яр =(1 + 2 + 3 +... + п) = 0,5п х(п +1).

i=1

Суммы рангов по вертикали для каждого контролируемого фактора х, зависят от N и п и могут быть использованы для суждения о значимости и незначимости отдельных параметров.

В связи с природой данных, которые являются результатами экспертных оценок (обычно баллы), для их анализа обычно используются ранговые (непараметрические) методы. Ранжирование считается достаточно надежным при согласованности ответов опрашиваемых экспертов, которая определяется с помощью коэффициента корреляции (согласия) Спирмена или коэффициента конкордации, если экспертов не два, а более, предложенного Кендаллом5, для вычисления которого используются данные опроса.

Коэффициент конкордации определяется по формуле:

I (( - s )2 X12

W = '=1 2/ 3 • N2 (n3 - n)

Коэффициент конкордации изменяется от 0 до 1, при W = 0 нет согласованности во мнениях специалистов-экспертов. Если W = 1, то согласованность мнений полная, т. е. эксперты проставили всем ранжируемым параметрам одни и те же ранги (баллы, оценки). Значение коэффициента конкордации указывает на тесноту связи мнений экспертов.

Для оценки его значимости рассчитывается коэффициент Пирсона -^рап. — ^ х jV(;ji — 1) Если

■■::;.:■-:. ^ ■■-.-.:-.,, можно утверждать, что согласованность мнений достаточная. Согласованность мнений экспертов можно показать графически.

Для определения значимости и незначимости контролируемых параметров находятся коэффициенты

Nn - St

значимости каждого из всех выбранных факторов по формуле K. =-. Затем из всех n

' 0,5Nn(n -1)

^ 1

параметров выделяют n0 наиболее значимых, для которых K. > —, и для них рассчитывают коэффициенты

n

Nn - St 0

значимости по формуле K. =---, где Sl0 — сумма рангов для каждого оставленного фактора.

Nnn0 Si0

1

Обработка и анализ результатов опроса заканчивается построением диаграммы коэффициентов значимости Kt с выделением значимых факторов.

По нашему мнению, статистический метод обработки априорной информации универсален и приложим к объектам социально-экономической природы, так как соответствует всем требованиям надежности и достоверности расчета. Вместе с тем условием его эффективного применения выступает тщательный качественный анализ сферы исследования. По критериям доступности для неподготовленных в области математической статистики менеджеров и легкости обработки результатов по ПЭВМ с помощью ПО Excel, а также широкой возможности графической интерпретации полученных результатов, по мнению автора, для исследования кадровых рисков целесообразно использование метода статистической обработки априорной информации.

Разработанная в ходе исследования методика выявления областей локализации и последствий кадрового риска показывает, что принцип оценки возможной опасности с учетом степени вероятности может быть эффективно реализован на базе методов экспертного оценивания в сочетании с научно обоснованными методами обработки данных экспертного опроса.

ЛИТЕРАТУРА

1 Российский статистический ежегодник — 2006 г.

2 Зинкевич В. А., Черкашенко В. Н. Карта рисков — эффективный инструмент управления. М1р://%'%'%г.1тапк1т-grant.ru

3 Уварова В. И., Шуметов В. Г. Использование метода анализа иерархий // Социологические исследования, 2001, № 3. — С. 104-109.

4 Богданов В. М. Методические указания к практическим указаниям по статистической обработке априорной информации. — М.: Изд-во ВМСМ, 1984.

5 Большев Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики, 3-е изд. — М.: Наука, 1983.