CC BY
13
УДК: 331.1; 331.5 1БЬ: М51; М54
влияние персональных характеристик талантов
на добровольное увольнение:
кейс международного аэропорта шереметьево
Т. В. Волченко
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Российская Федерация, 101000, Москва, ул. Мясницкая, 20
Для цитирования: Волченко Т. В. 2022. Влияние персональных характеристик талантов на добровольное увольнение: кейс международного аэропорта Шереметьево. Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент 21 (2): 214-236. http://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2022.203
В статье рассматриваются вопросы использования персональных характеристик талантливых сотрудников при оценке вероятности их добровольного увольнения из компании. Несмотря на рост количества публикаций, посвященных вопросам управления талантами, большая часть работ сфокусирована на исследовании институциональных условий или корпоративных практик управления. При этом особенностям трудового поведения данной группы сотрудников уделяется незаслуженно мало внимания, в том числе при изучении одной из ключевых проблем управления талантами — их добровольного увольнения. Цель работы — исследовать влияние персональных характеристик талантливых сотрудников на их решение о добровольном увольнении. Работа построена с учетом объективного взгляда на понимание талантов. Предполагается, что они обладают особым набором характеристик, которые могут определять их поведение независимо от организационного контекста. Помимо основных социодемографических и профессиональных характеристик талантов используются некогнитивные параметры личности, описанные моделью «Большая пятерка». Эмпирическая база исследования основана на данных опроса 180 сотрудников, входящих в программу управления талантами аэропорта Шереметьево. Полученные результаты подтверждают влияние социодемографических и некогнитивных характеристик на вероятность добровольного увольнения талантливых сотрудников, причем некоторые из параметров по сравнению с предыдущими исследованиями оказывают обратное воздействие, а программы управления талантами не удерживают их в компании. При своей новизне выводы ограничены тем, что эмпирическая часть сформирована на базе одной, хотя и разнородной с позиции трудовых характеристик, компании, а часть замеров была проведена в период кризиса 2020 г. Вместе с тем расширение выборки, набора некогнитивных характеристик может служить направлением будущего развития темы.
Ключевые слова: управление талантами, трудовое поведение, некогнитивные характеристики, личностные характеристики, добровольное увольнение, модель «Большая пятерка».
введение
Вопросы управления талантливыми сотрудниками привлекают внимание практиков и исследователей в области управления человеческими ресурсами.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2022
В Ежегодном отчете компании Deloitte за 2021 г.1 о трендах в области управления человеческими ресурсами вопросы управления талантами отнесены к первой тройке ключевых задач для компаний, решение которых позволит сохранить и развить конкурентоспособность. Рост популярности концепции получил наибольший импульс в 1997 г. с появлением термина «война за таланты», введенного консультантами McKinsey [Michaels, Handfield-Jones, Axelrod, 2001]. С тех пор круг проблем, которые рассматриваются в сфере управления талантами, кратно расширялся. В фокусе исследований находятся вопросы операционализации конструкта [Tatli, Vassilopoulou, Ozbilgin, 2013; Satiani et al., 2014; Gardas et al., 2019; Omotunde, Alegbeleye, 2021], а также оценки практик управления талантами [Lewis, Heckman, 2006; Tarique, Schuler, 2010; Goswami, 2021] в различных организационных [Hom et al., 1998; Stamolampros et al., 2019; Yao, Qiu, Wei, 2019] и институциональных [Iles, Chuai, Preece, 2010; Sahai, Srivastava, 2012; Zhang, Nesbit, 2018] контекстах. Отдельно рассматривается влияние управления талантами на организационные результаты: уровень конкурентоспособности [Meyers, Van Woerkom, 2014; King, Vaiman, 2019; Saling, Do, 2020; Liu et al., 2021], эффективность производства [Heckman, Stixrud, Urzua, 2006; Al Ariss, Cascio, Paauwe, 2014; Shao, Ariss, 2020], поглощающую способность фирм [Латуха, Селивановских, Мицкевич, 2019; Brown, Sadik, Xu, 2021].
Вместе с тем в научном сообществе до сих пор нет единства в понимании персональных характеристик талантов [Nieto, Hernández-Maestro, Muñoz-Gallego, 2011; Tansley, 2011; Ulrich, 2011; Gallardo-Gallardo, Dries, González-Cruz, 2013; Meyers, Van Woerkom, Dries, 2013] и особенностей влияния этих параметров на трудовое поведение [Pfeffer, 2001; Gallardo-Gallardo, Dries, González-Cruz, 2013].
Статья посвящена исследованию влияния персональных характеристик талантливых сотрудников на их трудовое поведение. В качестве формы поведения рассматривается добровольное увольнение талантов, на предотвращение которого, помимо прочего, направлены корпоративные программы по управлению талантами [Lepak, Snell, 2002; Boudreau, Ramstad, 2005; Becker, Huselid, 2006]. Это подтверждается и опросами практиков: 83% зарубежных и 43% российских компаний указывают вопросы удержания и развития талантов в организации в качестве вызовов для компаний [Latukha, 2014].
Эмпирическая база работы представлена данными крупнейшего аэропорта Восточной Европы (АО «Международный аэропорт Шереметьево») с общей численностью работников на конец 2020 г. — 17 230 человек. Данный выбор обусловлен, во-первых, наличием программы управления талантами, которая реализуется на всех этапах HR-цикла, связанных с привлечением, развитием, удержанием и продвижением талантов [Garrow, Hirsh, 2008; Collings, Mellahi, 2009], и, во-вторых, широким спектром профессиональных компетенций и областей
1 2021 Global Human Capital Trends: Special report. Deloitte. URL: 2021 Global Human Capital Trends: Special report (дата обращения: 23.05.2022).
деятельности сотрудников, что позволяет охватить как узкоспециализированных работников, так и тех, кто обладает универсальными компетенциями.
Статья имеет следующую структуру. В первом разделе представлены теоретические основы исследования. Во втором — описана программа управления талантами аэропорта Шереметьево. В третьем — указаны параметры сбора и подготовки данных для эмпирического исследования. В четвертом — приведены результаты эконометрического оценивания трудового поведения талантов. В пятом разделе даны обсуждения результатов анализа. В заключении сформулированы выводы и дан набор практических рекомендаций по развитию программы управления талантами в аэропорту.
теоретмческме основы и ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В настоящее время опубликовано значительное количество исследований, в которых раскрывается сущность понятия «талантливый сотрудник» и выявляются факторы, определяющие практики управления такими сотрудниками в компаниях [Tansley, 2011; Gallardo-Gallardo, Dries, González-Cruz, 2013; Meyers, Van Woerkom, Dries, 2013]. При этом в периодических обзорах результатов в данной области значительное внимание уделяется двум концептуальным вопросам управления талантами: 1) содержанию набора характеристик, присущих талантливым сотрудникам; 2) численности групп талантов в компании [De La Calle-Duran et al., 2021].
С учетом цели настоящего исследования в фокусе внимания находятся работы о характеристиках, присущих талантам. Здесь возможны два подхода: объективный и субъективный. Их различия анализируются в обзорной статье по управлению талантами [Gallardo-Gallardo, Dries, González-Cruz, 2013]. Объективный подход предполагает понимание таланта как набора исключительных личностных характеристик работников [Cheese, Thomas, Craig, 2008; Chuai, Preece, Iles, 2008]. Среди них выделяются: работоспособность [Hinrichs, 1966], качество труда [O'Reilly, Pfeffer, 2000], целеустремленность [Tansley, 2011], готовность и умение работать в команде [Ulrich, 2007], знания [Lee, Bruvold, 2003; Cheese, Thomas, Craig, 2008], трудовой общий и специфический (узкопрофессиональный) опыт [Tansley, 2011]. Отдельным блоком авторы упоминают некогнитивные черты личности, которые могут описываться широким набором индикаторов и методик [Chuai, Preece, Iles, 2008; Silzer, Dowell, 2010; Ross, 2013; Nijs et al., 2014; Buckingham, Vosburgh, 2001; Cheese, Thomas, Craig, 2008].
Субъективный подход основан на предпосылке о том, что таланты — это сотрудники, которые вносят значимый вклад в деятельность организации [Smart, 2005; Gelens et al., 2015]. Как и при объективном подходе, они обладают набором личностных характеристик, но для классификации сотрудника в качестве таланта эти характеристики должны быть реализованы в контексте конкретной организации и области его деятельности [Tansley, 2011; Dries, 2013].
Таким образом, в рамках обоих подходов для определения талантливых сотрудников используется набор личностных переменных. Вместе с тем субъективный подход связывает личностные характеристики с откликом на условия труда — оценкой удовлетворенности трудом, приверженности организации [Groysberg, McLean, Nohria, 2006]. Это усложняет оценку прямого вклада персональных характеристик и условий труда в варианты трудового поведения талантливого сотрудника [Boselie, Dietz, Boon, 2005; Collings, Mellahi, 2009].
В этой связи в качестве теоретической модели был выбран объективный подход к понимаю талантливых сотрудников. Он соответствует исследованиям, в которых изучается трудовое поведение в различных контекстах и подчеркивается склонность талантов к «неограниченной карьере», которая в силу личностных особенностей не связана с профессиональными, организационными и территориальными рамками компании [Lewis, Heckman, 2006; Sullivan, Arthur, 2006; Iles, Preece, Chuai, 2010; Black, Van Esch, 2021]. Талантливые сотрудники нацелены на достижение автономии и самостоятельности в планировании и управлении своей карьерой, которая слабо коррелирует с занятостью в одной фирме [Raksnys, Valickas, Pilkauskaite Valickiene, 2015; Frankenhuis, Young, Ellis, 2020].
Следовательно, можно предположить, что для талантливых сотрудников параметры отдельных личностных характеристик могут выступать в качестве предикторов трудового поведения. Пытаясь определить подобные характеристики, помимо традиционных социально-демографических параметров исследователи обращают внимание на набор так называемых некогнитивных параметров личности, который может быть описан большим спектром типологий. Среди наиболее известных — 16-факторная модель личности [Peltonen et al., 2020], «Большая семерка» [Almagor, Tellegen, Waller, 1995], «Большая тройка» [Eysenck, 1997] и «Большая пятерка» [John, Srivastava, 1999]. Наибольшее распространение получила «Большая пятерка», состоящая из пяти характеристик (экстраверсия, открытость опыту, добросовестность, доброжелательность, невротизм), которые век-торно, а не биполярно могут определять и описывать психологический портрет сотрудника [John, Srivastava, 1999; Lang et al., 2011].
В числе преимуществ модели «Большая пятерка» при характеристике личностных различий сотрудников следует отметить ее широкую верификацию в разных условиях, а также многообразие индивидуальных черт и форм поведения, которые можно описать без учета отраслевого и культурного контекста [Рожкова, 2019]. Данная модель активно используется в исследованиях поведения на рынке труда, например при анализе карьерных достижений [Heckman, Stixrud, Urzua, 2006; Almlund et al., 2011], заработной платы [Heckman, Stixrud, Urzua, 2006], качества выполнения работ [Barrick, Mount, 1991; Nyhus, Pons, 2005] и вероятности трудоустройства [Cobb-Clark, Tan, 2011; Novikova, Vorobyeva, 2017]. Кроме того, модель широко применяется при оценке намерений к добровольной смене компании [Steel, Ovalle, 1984; Salgado, 2002], в том числе на российском рынке труда [Гимпельсон, Зудина, Капелюшников, 2020; Gimpelson, 2018]. В частности, рассма-
тривалась взаимосвязь между отдельными характеристиками модели, например локусом контроля и трудовой успешностью сотрудника, выраженной в уровне ожидаемой и реальной заработной платы [Maksimova, 2019], добросовестностью и вероятностью трудовой занятости [Rozhkova, Кл8^Ып, Клз^Ыпа, 2021], доброжелательностью и заработной платой [Novikova, "^тЬ^^а, 2017].
В отечественных исследованиях анализируется рынок труда в целом без выделения группы талантливых сотрудников, которым присущи специфические формы трудового поведения и набор личностных характеристик [Гимпельсон, 1995; Рожкова, 2019; Гимпельсон, Зудина, Капелюшников, 2020; Maksimova, 2019]. Кроме того, пионерные практики управления талантами, которые предполагают специальные формы работы с персоналом [Boxall, Ригсе11 2008], только получают развитие в российских компаниях [Latukha, 2014]. Это повышает значимость кейс-исследований отдельных компаний, внедривших данные практики.
С учетом результатов предыдущих работ сформулированы исследовательский вопрос и гипотезы.
RQ. Возможно ли, базируясь на личностных характеристиках, оценить вероятность добровольного увольнения талантливого сотрудника?
Гипотеза Н1. Экстраверсия (Н1а), доброжелательность (Н1Ь) и добросовестность (Н1с) как предикторы не повышают, а невротизм (Н1^) и открытость опыту (Н1г) повышают вероятность добровольного увольнения.
Помимо некогнитивных характеристик в исследованиях трудового поведения традиционно оценивается влияние социально-демографических параметров талантливых сотрудников. Возраст работника связан с производительностью труда и уровнем квалификации. Чем дольше человек занят в одной и той же профессии, тем выше эффект опыта, однако производительность труда с возрастом может снижаться вследствие устаревания навыков, скорости, качества работы и эмоционального выгорания. В результате молодые таланты могут быть склонны к реализации сценария смены компании, так как они не получают высоких доходов, а сотрудники более старшего возраста (применительно к аэропорту — старше 41 года) не склонны уходить, так как они, скорее всего, надолго останутся без работы.
Гипотеза Н2. Возраст сотрудника, входящего в программу управления талантами, оказывает обратное влияние на вероятность добровольного увольнения.
Также сформулирована гипотеза о влиянии такой традиционной переменной, как семейное положение. Полагаем, что наличие семьи может сдерживать принятие решения о смене компании, поскольку оно может быть сопряжено с более высокими рисками потери стабильного источника дохода и понятного рабочего окружения.
Гипотеза Н3. Семейный статус сотрудника, входящего в программу управления талантами, повышает вероятность добровольного увольнения.
Далее описаны некоторые характеристики программы управления талантами в аэропорту Шереметьево.
ПРОГРАММА УПРАВЛЕНИЯ ТАЛАНТАМИ В МЕЖДУНАРОДНОМ АЭРОПОРТУ ШЕРЕМЕТЬЕВО
Эмпирическую базу исследования составили первичные данные АО «Международный аэропорт Шереметьево» — крупнейшего аэропорта России. В 2019 г. пассажиропоток аэропорта достиг 50 млн пассажиров, а грузопоток — 379 тыс. т. География полетов представлена 230 направлениями. С точки зрения развития программ управления талантами отметим, что в Корпоративном университете аэропорта реализуется программа по отбору, обучению и продвижению талантливых сотрудников «Кадровый резерв аэропорта Шереметьево». В августе 2021 г. программа управления талантами включала 203 сотрудника, среднегодовой прирост новых участников был равен 22,12% при общей численности сотрудников аэропорта и группы компаний «Шереметьево» свыше 17 тыс. человек.
Включение в программу управления талантами происходит по двум вариантам, что характеризует ее как эксклюзивную. В первом случае на уровне аэропорта определен перечень областей деятельности, которые либо критичны для обеспечения операционной деятельности, либо определяют уровень конкурентоспособности продукта аэропорта для разных целевых групп. Среди них техническая эксплуатация терминалов и аэродромного оборудования, орнитологическое обеспечение полетов, организация обслуживания воздушных судов, планирование расписания, разработка и корректировка производственных процессов. Общий список областей деятельности представлен 18 наименованиями.
В свою очередь, ключевые роли сотрудников определяются следующими должностями: заместитель генерального директора по функциональным направлениям, сменный начальник и заместитель аэропорта, системный архитектор, главный инженер по объектам инфраструктуры, специалисты высокого класса (эксперт, главный эксперт) по организационному развитию и т. д. Всего 53 должности. Необходимо отметить, что список должностей охватывает как административный, так и производственный персонал, что значимо в целях проводимого исследования, поскольку определяет широкий спектр квалификаций сотрудников.
Второй вариант включения в программу управления талантами — самовыдвижение кандидата из любого подразделения, заявку которого должен поддержать и одобрить руководитель. При этом аэропорт не устанавливает каких-либо квот на количество членов программы, однако при поступлении заявки требуется аргументировать выдвижение сотрудника в кадровый резерв достигнутыми производственными результатами. В каждом из вариантов кандидату назначается индивидуальное тестирование когнитивных и некогнитивных характеристик, по результатам которого определяются проходные баллы.
Результаты анализа за 2018-2020 гг. показали, что на первом этапе тестирования первоначальные списки кандидатов сокращаются на 20-25%. Оставшиеся переходят к выполнению домашних заданий, где каждый должен сформулировать предложения в своей области, которые могли бы повысить производственную
или коммерческую эффективность аэропорта. На этом этапе оценивается потенциал сотрудников. Во время защиты проектов сотрудники УЧР-подразделений проводят оценку некогнитивных характеристик по модели «Большая пятерка».
На заключительным этапе отборочных мероприятий проводится процедура оценки сотрудников, а также предлагается план развития карьеры и компетенций. К каждому работнику прикрепляется куратор центра оценки персонала, который формирует и отслеживает показатели его развития, подбирает развивающие профессиональные и личностные материалы, проводит промежуточную оценку компетенций и ходатайствует о возможном карьерном продвижении.
Таким образом, создавая практики управления талантами, аэропорт стремится сформировать на наиболее критичных областях операционной деятельности набор лояльных и приверженных сотрудников. Однако высокие показатели кадрового обновления программы, приведенные ранее, позволяют предположить, что данные практики не обеспечивают в должной мере удержание этих работников. Развитию в компании некоторые из них предпочитают смену места работы.
данные и МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
В работе использованы данные о численности и характеристиках программы управления талантами в аэропорту Шереметьево в 2019-2022 гг. Описательная статистика выборки представлена в табл. 1. Общее количество участников программы в августе 2019 г. — 180 человек.
Таблица 1. Описательная статистика характеристик сотрудников: программа управления талантами, август 2019 г., N = 180
Параметр Количество человек Доля от общего количества участников программы, %
Пол
Мужской 119 66,13
Женский 61 33,87
Семейный статус
Женат/замужем 137 76,13
Не женат/не замужем 43 23,87
Специфичность навыков
Производство 94 52,26
Менеджмент 86 47,74
Позиция в компании
Специалист 82 45,61
Средний менеджмент 68 38,05
Топ-менеджмент 30 16,34
Сбор данных проходил в два этапа. На первом этапе в августе 2019 г. 180 действующих участников программы заполняли анкету, которая содержала вопросы, оценивающие параметры некогнитивных характеристик согласно конструктам модели «Большая пятерка». Утверждения в опросном листе основывались на методике Saville Professional Wave, разработанной компанией Saville Assessment под руководством П. Сэвилла [Saville, Kurtz, Maclver, 2012]. Выбор опросника определялся его широкой валидацией: он переведен на 37 языков, используется в 52 странах, в том числе адаптирован к российскому рынку труда. Блоки опросника используются для изучения личностных характеристик в поведенческих моделях сотрудников во время трудовой деятельности и сопоставлены с конструктами «Большой пятерки» [MacIver, Saville, Kurz, 2006].
Для каждого из конструктов были использованы утверждения, позволяющие оценить степень развитости и представленности тех или иных некогнитивных характеристик сотрудника — локуса контроля, открытости опыту, добросовестности, доброжелательности, невротизма. Респондент должен был указать степень своего согласия с утверждением по 5-балльной шкале, где 1 — полностью не согласен, 5 — полностью согласен. Список утверждений представлен в табл. 2.
Таблица 2. содержание блоков вопросов опросного листа
конструкт «Большой пятерки» Утверждение об особенностях трудового поведения сотрудника
1 2
Экстраверсия - Принимает личную ответственность за свои результаты - В ситуации неуспеха готов отвечать за последствия своих действий - Проявляет эмоциональную стабильность в конфликтных ситуациях - Интересуется мнением большинства перед принятием важных решений - В групповом взаимодействии видит свое влияние на результаты работы группы
Открытость опыту - Ищет новые творческие подходы к решению рабочих вопросов - Внимательно слушает собеседника - Ставит под сомнение существующий опыт в пользу новых, инновационных решений - Ищет новые подходы и технологии для преодоления существующих препятствий - Готов экспериментировать и апробировать новые идеи
Добросовестность - Ищет и предлагает способы, чтобы превзойти ожидания руководителя - Приспосабливает процесс работы на основе потребностей бизнеса - Меняет тактику взаимодействия при столкновении с трудностями - Хорошо справляется со стрессовыми ситуациями - Проявляет высокую соревновательность
Окончание табл. 2
1 2
До брожелательно сть - Запрашивает необходимую информацию и мнение коллег для решения совместных задач - Находит общий язык с коллегами, оказывает необходимую поддержку - При решении совместных задач согласовывает и координирует свою работу с коллегами - В случае необходимости помогает коллегам в выполнении поставленных перед ними задач - Быстро приспосабливается к новой обстановке, ситуации, коллективу
Невротизм - Предвидит и преодолевает препятствия еще до того, когда они переходят в кризис - Принимает человеческие недостатки вместо обвинения других - Мотивирует коллектив к сотрудничеству и помощи друг другу - Поддерживает высокий уровень руководства в компромиссных ситуациях - Является хорошим примером требуемого поведения - Грамотно планирует задачи, рабочая нагрузка равномерна - Точен и внимателен к деталям
Составлено по: [вауШе, КиЛг, Мас1уег, 2012].
По завершении опроса к ответам респондентов из внутренних информационных систем были добавлены социодемографические (возраст, пол, семейное положение) и профессиональные (должность, уровень заработной платы, специфичность трудовых навыков) характеристики. Также для всех был рассчитан прокси-показатель возможности альтернативного трудоустройства — относительная заработная плата, т. е. доля текущего уровня зарплаты в Шереметьево от средней заработной платы в Москве для соответствующего уровня квалификации и сферы деятельности респондента. Величина средней заработной платы в Москве определялась согласно описанию аналогичных вакансий на портале — агрегаторе поиска работы НеаёНиШег.
На втором этапе сбора эмпирического материала в августе 2021 г. на основе штатного расписания была проведена сверка статуса трудоустройства всех 180 респондентов, которые принимали участие в опросе на первом этапе (работает/уволен). Для уволенных сотрудников просматривалась анкета, заполненная ими в ходе ехИ-интервью, где указывалась причина увольнения. Для верификации того, что увольнение было добровольным, также проверялись кадровые системы аэропорта на наличие у респондента дисциплинарных взысканий, предшествовавших увольнению. Для всех уволенных (55 человек) смена места работы была добровольным решением, причем различного рода взыскания в течение полутора лет до увольнения отсутствовали.
Базовая описательная статистика возрастного распределения респондентов, сформированная по результатам двух этапов сбора данных, представлена на рис. 1.
8 60
и
о
5
^ 50
о £
и
о
40 30 20 10 0
48
41
27
25 20
7 10
10 2
24-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56-60 61-65
Возраст
Рис. 1. Возрастное распределение респондентов, август 2021 г.
В полученном наборе данных присутствуют сотрудники различных возрастных категорий, при этом большая их часть (63%) находится в возрасте до 41 года — наиболее мобильном с точки зрения возможностей альтернативного трудоустройства. Можно предположить, что для сотрудников более старшего возраста, даже несмотря на накопленный опыт работы в компании, готовность сменить место работы будет незначительна ввиду ограниченных возможностей альтернативного трудоустройства на внешнем рынке труда.
На рис. 2 представлена описательная статистика наличия или отсутствия изменений в трудовом положении сотрудника в период между двумя этапами опроса — с августа 2019 по 2021 г. — в зависимости от возрастных категорий.
В период с 1 августа 2019 г. по 1 августа 2021 г. 30,5% опрошенных сотрудников предпочли добровольное увольнение. При этом настораживают результаты сравнения количества увольнений тех, кто был включен в программу, и остальными сотрудниками аэропорта, для которых уровень увольнений составил 14,6% (за тот же период). Это дает основания предположить, что практики по развитию талантов и карьерные лифты не дают необходимого эффекта. Оказалось, что эта группа сотрудников более склонна к смене компании.
Возрастное распределение респондентов подтверждает предположение о меньшей трудовой мобильности сотрудников более старшего возраста. В частности, среди талантливых сотрудников старше 41 года сменили компанию всего 32%, причем половина из них приходится на пограничную группу — 41-45 лет.
% 30
У 25
* 20
15
31
31
15
10
5
10
0
щ 1
11 II
1
0
24-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56-60 61-65
Возраст
Работает
Уволился
9
2
Рис. 2. Занятость сотрудников, участвовавших в опросе по возрастным группам, август 2021 г.
Таким образом, к смене компании преимущественно склонны более молодые сотрудники, входящие в программу управления талантами, что в контексте некогнитивных характеристик может быть связано с их активностью и открытостью опыту.
В активной группе респондентов весьма значительна доля добровольных увольнений сотрудников в возрастной категории от 36 до 40 лет, которая в соответствии со сделанным предположением кажется наиболее продуктивной и результативной с точки зрения трудового опыта и компетенций, поскольку к этому возрасту человек не только обладает сформировавшейся образовательной базой, но и трудовым, практическим опытом, который для каждого является уникальным и поэтому особенно ценным для компании.
Рассмотрение групп персонала с наибольшими значениями факта увольнения (возрастные категории — от 24 до 50 лет) в зависимости от уровня квалификации (категории должности) позволяет дополнить выводы дескриптивной статистики (рис. 3).
В распределении по категориям должностей сценарий смены компании в большей степени предпочитали сотрудники категории «Специалист» (42%), затем «Средний менеджмент» (36%) и «Топ-менеджмент» (22%). Аналогичное сопоставление по категориям с теми, кто не состоял в кадровом резерве, демонстрирует следующие результаты по увольнениям: специалисты — 41%, средний
менеджмент — 37%, топ-менеджмент — 18%, лица, не охваченных программой управления талантами, — нет.
^ 6
24-30
31-35
7 7
36-40
41-45
46-50 Возраст
■ Специалист I Средний менеджмент ■ Топ-менеджмент
Рис. 3. Распределение уволившихся сотрудников в возрасте 24-50 лет в зависимости от должности, август 2021 г.
Предположительно, большая доля уволившихся сотрудников категории «Специалист» связана с эффектом масштаба — их значительным числом и набором должностей в выборке. Однако обеспокоенность вызывает тот факт, что среди управленческого персонала доля добровольных увольнений в 2020 г. составила более 50%. Данная категория сотрудников, трудоустраиваясь, помимо своих профессиональных компетенций дополнительно реализует и управленческий потенциал, аккумулирует вокруг себя квалифицированных специалистов, способствуя трансферу знаний внутри организации. Увольнение каждого из них может нести для компании финансовые издержки, сопряженные как с затратами на подбор кадров, так и с увольнением управленческой команды менеджера (в особенности если речь идет о должностях категории «Топ-менеджмент»).
Для эмпирической проверки сформулированных предположений и гипотез результаты двух волн опроса были преобразованы в переменные. Для некогнитивных характеристик рассчитывались средние оценки по набору конструктов, включенных в параметры «Большой пятерки». Описательная статистика переменных представлена в табл. 3. Для бинарных шкал указаны доли респондентов.
Для личностных параметров разброс итоговых значений высок и является несмещенным. При этом, помимо некогнитивных характеристик талантливых сотрудников, необходимо учитывать некоторые традиционные для моделей оценки трудового поведения характеристики, связанные с заработной платой, возрастом, стажем работы и семейным положением.
8
7
5
4
3
2
1
0
Таблица 3. Описательная статистика переменных эконометрической модели
Переменная Название переменной Среднее значение Стандартное отклонение Минимум Максимум
Sex Пол - - 0 1
Family Семейный статус - - 0 1
WorkExp Опыт работы 8,737 7,012 0,18 37
Age Возраст 39,806 9,005 24 65
LaborStatus Трудовой статус - - 0 1
Industry Специфичность навыков - - 0 1
OrgLevel Позиция в компании - - 0 2
Salaryl Сопоставимая заработная плата 1,197 0,597 0,362 4,380
OpenExp Открытость опыту 2,447 0,770 0,582 4,216
Consc Добросовестность 0,930 0,636 0,017 3,709
Kind Доброжелательность 2,286 1,130 0,050 5,000
Neurotism Невротизм 1,821 0,959 0,331 4,734
Extraverison Экстраверсия 2,465 0,975 0,131 4,662
Примечание: знак «-» означает пропуск расчета средних значений и стандартного отклонения для категориальных переменных.
В целях проверки гипотез Н2, Н3 они также были включены в модель. Для эконометрической оценки использована пробит-модель бинарного выбора:
LaborStatus = bo+bi'PERSONAL+bi'FACTORS+bsCOMPANY+bAFACTORn'FACTORm),
где LaborStatus — дамми-переменная трудового статуса респондента на втором этапе эмпирического исследования; PERSONAL — набор социодемографических характеристик сотрудника (пол, возраст, семейное положение); FACTORS — набор некогнитивных характеристик сотрудника (экстраверсия, открытость опыту, добросовестность, доброжелательность и невротизм); COMPANY — набор профессиональных характеристик сотрудника (стаж работы, уровень компетенций, грейд должности, относительная заработная плата); FACTORn • FACTORm — на-
бор совместных эффектов влияния некогнитивных характеристик, п, m — некогнитивные характеристики; Ь — коэффициенты при переменных.
Основываясь на результатах предыдущих исследований, показавших неоднозначное влияние некогнитивных характеристик на добровольную смену компании, предполагается, что оценка их взаимодействия позволит учесть влияние, которое в противном случае могло бы быть незначительным. Во всех моделях стандартные ошибки устойчивы к гетероскедастичности. Предельные эффекты рассчитываются для каждой из переменных. Результаты оценивания показаны далее.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Сначала были построены три модели, включающие весь набор возможных переменных без учета потенциальных совместных эффектов. Затем в целях повышения прогностической валидности результатов из каждой модели поочередно удалялись незначимые переменные. Статистические оценки представлены в табл. 4.
Таблица 4. результаты оценивания трех моделей влияния персональных характеристик талантов на добровольное увольнение
переменная Модель 1 Модель 2 Модель 3
Базовая совместные эффекты 1 совместные эффекты 2
8ех 0,071 (0,016) 0,063 (0,010) 0,063 (0,011)
0,372* (0,031) 0,044* (0,031)
ОщЬеуе1 0,878 (0,029)
БашНу -0,027* (-0,006) -0,047* (-0,040) -0,036 (-0,071)
"^гкЕхр 0,019 (0,004)
Ageл2 -0,000* (-0,002) -0,000* (-0.001) -0,056 (0,009)
Сошс 0,015 (0,001) 0,008 (0,000)
ОрепЕхр _х_ Сошс 0,343* (0,113)
8а1агу1 -0,129* (0,040) -0,112** (0,036) -0,127** (0,046)
№игой8ш 0,023* (0,050) 0,130* (0,044)
№игой8ш _х_ ОрепЕхр 0,037 (0,002)
ОрепЕхр 0,319 (0,074) 0,282 (0,062)
N 180 180 180
Pseudo R2 0,135 0,178 0,175
Примечания: * — p < 0,1; ** — p < 0,05; в скобках указаны значения средних предельных эффектов; пустые ячейки — переменная исключена для повышения качества модели.
Для интерпретации результатов моделей рассчитаны значения средних предельных эффектов, отражающие изменения вероятности увольнения сотрудника при изменении значения признака на единицу (в случае ранговых переменных — изменения ранга). В процессе оценивания рассмотрены три модели: в каждой из моделей количество переменных изменялось за счет исключения незначимых для повышения качества оценок. Экстраверсия (гипотеза Н10) и доброжелательность (гипотеза Н1Ь) оказались незначимы и были удалены из модели, что не подтверждает соответствующие гипотезы об их влиянии на добровольное увольнение.
В соответствии с полученными результатами на вероятность добровольного увольнения сотрудника ожидаемо влияет заработная плата, сопоставимая с внешним рынком труда. При ее повышении в Шереметьево вероятность того, что сотрудник сменит компанию, снижается на 4,6%. Наибольший среди всех рассматриваемых переменных эффект можно объяснить более высоким уровнем заработной платы в аэропорту, где должностные оклады совместно с высоким уровнем премирования превышают рыночный уровень. При этом результаты оценивания не выявили существенной дифференциации степени чувствительности сотрудника к добровольной смене компании в зависимости от области его профессиональных компетенций. Отчасти это можно интерпретировать как практику, при которой компания стремится компенсировать сложности, связанные с транспортной доступностью места работы.
Среди иных факторов, связанных с характеристиками рабочего места, прямое влияние на вероятность добровольной смены компании обнаружено для специфичности трудовых навыков сотрудника: принадлежность работника к административному (офисному) персоналу повышает вероятность добровольной смены компании на 3,1%. Таким образом, для тех сотрудников, чья профессиональная деятельность заключается в организации обслуживания аэродрома и работе с пассажирами, склонность к добровольной смене компании будет ниже. Это определяется возможностями альтернативного трудоустройства, которые для большинства производственных должностей ограничены только иными московскими аэропортами, значительно удаленными от Шереметьево. Следовательно, смена работы таким сотрудником сопряжена со значительными затратами, включая переквалификацию, связанную с временными издержками и потерей стабильного источника дохода. Для проведенного исследования это критично, поскольку выборка состоит преимущественно из тех сотрудников, у кого уже есть семья. Также важно отметить, что уровень должности в организационной иерархии не получил значимой статистической оценки.
Среди факторов социально-демографического портрета сотрудника при оценке вероятности добровольного увольнения влияние возраста (гипотеза Н2) и семейного положения (гипотеза Н3) оказалось статистически незначимо. Причем в отношении возраста это можно объяснить характеристиками выборки сотрудников — в основном категории от 31 до 40 лет, что не создает существенной дифференциации. Что касается семейного положения, то этот фактор имеет бо-
лее высокий вес на стадии формирования намерений о смене компании, когда решение может обсуждаться внутри малой социальной группы.
Подтвердилось влияние некогнитивных характеристик на вероятность добровольного увольнения (исследовательский вопрос RQ). При этом на уровне отдельных личностных факторов для ряда характеристик отмечены иные результаты по сравнению с теми, что предполагаются в работах, оценивающих трудовое поведение в целом всех сотрудников (см., напр.: [Salgado, 2002; Rozhkova, Roshchin, Roshchina, 2021]). Так, на факт реализации трудового сценария, связанного с добровольным увольнением, на 10%-м уровне значимости влияют высокие значения по показателям открытости новому опыту (гипотеза H1e) и добросовестности (гипотеза H1c). При более высоких значениях этих параметров вероятность увольнения возрастает на 11,3%. Повышение значений по показателю невротизма (гипотеза H1d) увеличивает вероятность добровольного увольнения на 4,4%, а значит, способствует оттоку талантливых сотрудников.
обсуждение результатов
Результаты исследования позволили расширить выводы о влиянии личностных характеристик сотрудников на трудовое поведение, в данном случае — на их добровольное увольнение. В целом было обнаружено их неоднозначное влияние на трудовое поведение по сравнению с предыдущими работами [Jiang, Wang, Lin, 2016; Fujishiro, Heaney, 2017]. Объяснить это можно как особенностями политики управления человеческими ресурсами в аэропорту, так и различными характеристиками сотрудников [Bossavie et al., 2021; Yao, Li, 2021]. Рассмотрим каждую из групп характеристик персональных портретов подробнее.
Аэропорт Шереметьево служит примером организации, в которой представлены две группы профессиональных портретов сотрудников: узкоспециализированный и универсальный. Те работники, чья область деятельности и навыки связаны с аэродромным обслуживанием воздушных судов, предположительно даже при наличии более высоких показателей по иным персональным параметрам (в первую очередь некогнитивным характеристикам), будут сталкиваться с ограничением возможностей альтернативного трудоустройства, чем те, которые обладают универсальными (офисными) навыками. При этом даже если портрет некогнитивных характеристик сотрудника связан с высокими значениями по таким параметрам, как открытость опыту, экстраверсия, то готовность сменить место работы будет ниже [Becker, Krzystoftak, 1982; Drew, Carless, Thompson, 2008]. Увольнение и поиск иного варианта трудоустройства (в условиях ограниченного предложения на рынке труда) будут сопряжены с альтернативными издержками и потерей на время трудоустройства и первичной адаптации привычного уровня дохода. Поэтому можно сделать предположение о связи профессиональных характеристик с иными элементами портрета сотрудника — его социодемографи-ческим статусом.
Обсуждая влияние личностных (социально-демографических) характеристик на добровольное увольнение, необходимо отметить включенные в модель факторы возраста и семейного положения. В зависимости от конфигурации модели их влияние при оценивании менялось. Предполагается, что подобная неоднозначность действительно имеет место, но зависит в том числе от того, на каком этапе принятия решения о смене места работы находится респондент: обсуждение и оценка (в том числе в семье) перспектив на внешнем рынке труда, принятие решения об увольнении, факт увольнения. На каждом из этапов направление и сила влияния факторов могут меняться. Предположение о возможных нелинейных связях между добровольным увольнением и характеристиками талантов находит подтверждение на примере других страновых и отраслевых рынков [Andrisani, Nestel, 1976; Nyhus, Pons, 2005].
Наконец, в отношении некогнитивных характеристик удалось подтвердить, с одной стороны, их частичное прямое влияние на вероятность добровольного увольнения, а с другой — силу воздействия (в том числе за счет совместных эффектов), которая может служить основанием для предположения о наличии потенциальных медиационных или модерационных эффектов на трудовое поведение [Weidmann, Ledermann, Grob, 2017; Stanley et al., 2013]. Например, для реализации потенциала сотрудника с высокими значениями по «открытости опыту» организации необходимо создать внутренние карьерные лифты либо обеспечить возможность расширения границ полномочий.
Для оценки отклика работника на усилия по его удержанию в компании используются показатели удовлетворенности трудом и приверженности организации. В ряде эмпирических исследований подтверждена непрямая связь, когда некогнитивные характеристики оказывают медиационное влияние на приверженность, которая, в свою очередь, определяет трудовое поведение [Chang, 1999; Culpepper, 2011; Robert, Vandenberghe, 2021]. Эти выводы нуждаются в проверке на российском рынке труда.
В работе выявлен прямой эффект, который оказывают различные группы персональных характеристик на трудовое поведение сотрудников, и дана его оценка. Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на экстраполяцию полученных выводов на другие компании и отрасли экономики, а также на дополнительную количественную оценку взаимосвязей между тремя группами персональных характеристик: некогнитивными, социодемографиче-скими и профессиональными.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Менеджмент Международного аэропорта Шереметьево с учетом особенностей, связанных с удаленным размещением места работы, вредными факторами, вполне рационально уделяет большое внимание качеству программ работы с персоналом, в том числе и с талантливыми сотрудниками. Однако эти практики не
позволяют сформировать набор условий, мотивирующий талантливых сотрудников оставаться в организации. Особое беспокойство вызывает увольнение руководителей и тех, кто достаточно легко может найти работу в Москве, которая по ряду параметров (например, логистических) может быть более удобной.
В этой связи особое внимание следует обратить на несколько аспектов. Во-первых, требуется создание инструментов обратной связи между компанией и талантливыми сотрудниками относительно того, насколько практики управления талантами в аэропорту соответствуют потребностям этой группы работников. Есть основания полагать, что более высокая заработная плата обеспечивает возможности для того, чтобы работать с нефинансовыми факторами в вопросах удержания талантов.
Во-вторых, необходима более точная сегментация данных практик. Как видно из обзора действующей программы, инструменты управления талантами в кадровом резерве Шереметьево одинаковы для всех категорий сотрудников. При этом персональный состав программы управления талантами весьма разнороден. Создание индивидуальных траекторий с учетом личностных характеристик могло бы снизить уровень текучести талантов. Для сегментации могут использоваться значения тех или иных некогнитивных характеристик в профилях талантливых сотрудников — открытость опыту и добросовестность. Что касается первой из них, то аэропорт мог бы предложить большую гибкость в проектировании карьерных траекторий, причем не только вертикальных, но и горизонтальных. В отношении добросовестности возможны персональные или групповые трансформации практик управления с помощью компенсационного пакета или набора дополнительных льгот. Как представляется, эти инструменты могли бы повысить результативность существующих практик управления персоналом.
Вместе с тем исследование имеет ряд ограничений. Работа основана на данных 2020 г., связанного с влиянием пандемии коронавируса. Существенное падение пассажиропотока отразилось также и на аэропортах, которые были вынуждены сокращать издержки, в том числе на персонал. Для контроля устойчивости выводов целесообразно провести повторные замеры. Еще одно ограничение связано с рассмотрением аэропорта Шереметьево в качестве отдельного кейса, несмотря на то что анализировались различные категории персонала. Возможно, целесообразно расширить выборку, в том числе за счет компаний из других отраслей. Кроме того, в набор переменных необходимо включить оценки уровня удовлетворенности и приверженности, которые могут выступать в качестве предикторов или медиаторов увольнения.
Литература на русском языке
Гимпельсон В. Е. 1995. Уволенные работники на рынке труда: влияние локуса контроля на восстановление занятости. Социологический журнал 1 (2): 23-140. Гимпельсон В. Е., Зудина А. А., Капелюшников Р. И. 2020. Некогнитивные компоненты человеческого капитала: что говорят российские данные. Вопросы экономики 11: 5-31.
Латуха М. О., Селивановских Л. В., Мицкевич Е. А. 2019. Практики управления талантливыми сотрудниками и поглощающая способность российских компаний. Российский журнал менеджмента 17 (1): 5-28.
Рожкова К. В. 2019. Отдача от некогнитивных характеристик на российском рынке труда. Вопросы экономики 11: 81-107.
References in Latin Alphabet
Al Ariss A., Cascio W. F., Paauwe J. 2014. Talent management: Current theories and future research directions. Journal of World Business 49 (2): 173-179.
Almagor M., Tellegen A., Waller N. G. 1995. The Big Seven model: A cross-cultural replication and further exploration of the basic dimensions of natural language trait descriptors. Journal of Personality and Social Psychology 69 (2): 300-307.
Almlund M., Duckworth A. L., Heckman J., Kautz T. 2011. Personality psychology and economics. In: E. A. Hanushek, S. Machin, L. Woessmann (eds.). Handbook of the Economics of Education. Vol. 4. Amsterdam: North Holland; 1-181.
Andrisani P., Nestel G. 1976. Internal-external control as contributors to and outcomes of work experience. Journal of Applied Psychology 61 (2): 156-165.
Barrick M. R., Mount M. K. 1991. The big five personality dimensions and job performance: A metaanalysis. Personnel Psychology 44 (1): 1-26.
Becker B., Huselid M. 2006. Strategic human resources management: Where do we go from here? Journal of Management 32 (6): 898-925.
Becker B., Krzystoftak F. 1982. The influence of labor market discrimination on locus of control. Journal of Vocational Behavior 21: 60-70.
Black J. S., Van Esch P. 2021. AI-enabled recruiting in the war for talent. Business Horizons 64 (4): 513-524.
Boselie P., Dietz G., Boon C. 2005. Commonalities and contradictions in research on human resource management and performance. Human Resource Management Journal 15 (3): 67-94.
Bossavie L., Alderman H., Giles J., Mete C. 2021. The effect of height on earnings: Is stature just a proxy for cognitive and non-cognitive skills? Economics & Human Biology 43 (1): 101-146.
Boudreau J., Ramstad P. 2005. Talentship, talent segmentation, and sustainability: A new HR decision science paradigm for a new strategy definition. Human Resource Management 44 (2): 129-136.
Boxall P., Purcell P. 2008. Strategy and Human Resource Management. Basingstoke: Palgrave Macmillan.
Brown P., Sadik S., Xu J. 2021. Higher education, graduate talent and the prospects for social mobility in China's innovation nation. International Journal of Educational Research 109: 101-141.
Buckingham M., Vosburgh R. M. 2001. The 21st century human resource's function: It's the talent, stupid! Human Resource Planning24 (4): 17-23.
Chang E. 1999. Career commitment as a complex moderator of organizational commitment and turnover intention. Human Relations 52 (10): 1257-1278.
Cheese P., Thomas R., Craig E. 2008. The Talent Powered Organization: Strategies for Globalization, Talent Management and High Performance. London: Kogan Page.
Chuai X., Preece D., Iles P. 2008. Is talent management just "old wine in new bottles"?: The case of multinational companies in Beijing. Management Research News 31 (12): 901-911.
Culpepper R. 2011. Three-component commitment and turnover: An examination of temporal aspects. Journal of Vocational Behavior 79 (2): 517-527.
Cobb-Clark D. A., Tan M. 2011. Noncognitive skills, occupational attainment, and relative wages. Labour Economics 18 (1): 1-13.
Collings D., Mellahi K. 2009. Strategic talent management: A review and research agenda. Human Resource Management Review 19 (4): 304-313.
Drew J., Carless S., Thompson B. 2008. Predicting turnover of police officers using the sixteen personality factor questionnaire. Journal of Criminal Justice 36 (4): 326-331.
Dries N. 2013. Talent management, from phenomenon to theory: Introduction to the Special Issue. Human Resource Management Review 23 (4): 267-271.
De La Calle-Duran M., Fernandez-Alles M., Valle-Cabrera R. 2021. Talent identification and location: A configurational approach to talent pools. Intangible Capital 17 (1): 17-32.
Eysenck H. J. 1997. Personality and experimental psychology: The unification of psychology and the possibility of a paradigm. Journal of Personality and Social Psychology 73 (6): 1224-1237.
Frankenhuis W., Young E., Ellis B. 2020. The hidden talents approach: Theoretical and methodological challenges. Trends in Cognitive Sciences 24 (7): 569-581.
Fujishiro K., Heaney C. 2017. "Doing what I do best": The association between skill utilization and employee health with healthy behavior as a mediator. Social Science & Medicine 175: 235-243.
Gallardo-Gallardo E., Dries N., González-Cruz T. 2013. What is the meaning of "talent" in the world of work? Human Resource Management Review 23 (4): 290-300.
Gardas B., Mangla S., Raut R., Narkhede B., Luthra S. 2019. Green talent management to unlock sustainability in the oil and gas sector. Journal of Cleaner Production 229: 850-862.
Garrow V., Hirsh W. 2008. Talent management: Issues of focus and fit. Public Personnel Management 37 (4): 389-402
Gelens J., Dries N., Hofmans J., Pepermans R. 2015. Affective commitment of employees designated as talent: Signalling perceived organisational support. European Journal of International Management 9 (1): 9-15.
Gimpelson V. E. 2018. Transformation of Russia's human capital. The Journal of Political Theory, Political Philosophy and Sociology of Politics Politeia 89 (2): 170-198.
Goswami M. 2021. Analysis of psychological contract influence on employee commitment. Materials Today: Proceedings 37 (2): 2670-2676.
Groysberg B., McLean A., Nohria N. 2006. Are leaders portable? Harvard Business Review 84 (5): 92-100.
Heckman J., Stixrud J., Urzua S. 2006. The effects of cognitive and noncognitive abilities on labor market outcomes and social behavior. Journal of Labor Economics 24 (3): 411-482.
Hinrichs J. R. 1966. High-Talent Personnel: Managing a Critical Resource. Vermont: American Management Association.
Hom P. W., Griffeth R. W., Palich L. E., Bracker J. S. 1998. An exploratory investigation into theoretical mechanisms underlying realistic job previews. Personnel Psychology 51 (2): 421-451.
Iles P., Chuai X., Preece D. 2010. Talent management and HRM in multinational companies in Beijing: Definitions, differences and drivers. Journal of World Business 45 (2): 179-189.
Iles P., Preece D., Chuai X. 2010. Talent management as a management fashion in HRD: Towards a research agenda. Human Resource Development International 13 (2): 125-145.
Jiang W., Wang L., Lin H. 2016. The role of cognitive processes and individual differences in the relationship between abusive supervision and employee career satisfaction. Personality and Individual Differences 99: 155-160.
John O. P., Srivastava S. 1999. The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. In: L. A. Pervin, O. P. John (eds) Handbook of Personality: Theory and Research. 2nd ed. New York, NY: Guilford Press; 102-138.
King K. A., Vaiman V. 2019. Enabling effective talent management through a macro-contingent approach: A framework for research and practice. BRQ Business Research Quarterly 22 (3): 194206.
Lang F., John D., Lüdtke O., Schupp J., Wagner G. 2011. Short assessment of the Big Five: Robust across survey methods except telephone interviewing. Behavior Research Methods 43 (2): 548-567.
Latukha M. 2014. Talent management in Russian companies: Domestic challenges and international experience. The International Journal of Human Resource Management 26 (8): 1051-1075.
Lee C., Bruvold N. 2003. Creating value for employees: Investment in employee development. The International Journal of Human Resource Management 14 (6): 981-1000.
T. B. BonnenKO
Lepak D., Snell S. 2002. Examining the human resource architecture: The relationships among human capital, employment, and human resource configurations. Journal of Management 28 (4): 517-543.
Lewis R. E., Heckman R. J. 2006. Talent management: A critical review. Human Resource Management Review 16 (2): 139-154.
Liu Y., Vrontis D., Visser M., Stokes P., Smith S. 2021. Talent management and the HR function in cross-cultural mergers and acquisitions: The role and impact of bi-cultural identity. Human Resource Management Review 31 (3): 100-144.
MacIver R., Saville P., Kurz R. 2006. Making waves: Saville Consulting Wave styles questionnaires. Selection and Development Review 22 (2): 17-23.
Maksimova M. 2019. The return to non-cognitive skills on the Russian labor market. Applied Econometrics 53: 55-72.
Meyers M., Van Woerkom M., Dries N. 2013. Talent — Innate or acquired? Theoretical considerations and their implications for talent management. Human Resource Management Review 23 (4): 305-321.
Meyers M. C., van Woerkom M. 2014. The influence of underlying philosophies on talent management: Theory, implications for practice, and research agenda. Journal of World Business 49 (2): 192-203.
Michaels E., Handfield-Jones H., Axelrod B. 2001. The War for Talent. Boston, USA: Harvard Business School Press.
Nieto J., Hernández-Maestro R., Muñoz-Gallego A. 2011. The influence of entrepreneurial and website type on business performance by rural tourism establishments in Spain. International Journal of Tourism Research 13 (1): 17-31.
Nijs S., Gallardo-Gallardo E., Dries N., Sels L. 2014. A multidisciplinary review into the definition, operationalization, and measurement of talent. Journal of World Business 49 (2): 180-191.
Novikova I. A., Vorobyeva A. A. 2017. Big Five Factors and academic achievement in Russian students. Psychology in Russia: State of the Art 10 (4): 93-106.
Nyhus E. K., Pons E. 2005. The effects of personality on earnings. Journal of Economic Psychology 26 (3): 363-384.
Omotunde O. I., Alegbeleye G. O. 2021. Talent management practices and job performance of librarians in university libraries in Nigeria. The Journal of Academic Librarianship 47 (2): 102-119.
O'Reilly C., Pfeffer J. 2000. Cisco systems: Acquiring and retaining talent in hypercompetitive markets. Human Resource Planning23 (3): 38-52.
Peltonen E., Sharmila P., Opoku Asare K., Visuri A., Lagerspetz E., et al. 2020. When phones get personal: Predicting Big Five personality traits from application usage. Pervasive and Mobile Computing 69: 101-129.
Pfeffer J. 2001. Fighting the war for talent is hazardous to your organization's health. Organizational Dynamics 29 (4): 248-259.
Raksnys A., Valickas A., Pilkauskaite Valickiene R. 2015. Transformation of career concept and its effect on career management in organizations. Human Resources Management & Ergonomics 9 (2): 117-128.
Robert V., Vandenberghe C. 2021. Commitment to change and turnover: A test of the three-component model. Travail Humain 84 (1): 35-61.
Ross S. 2013. How definitions of talent suppress talent management. Industrial and Commercial Training 45 (3): 166-170.
Rozhkova K., Roshchin S., Roshchina Y. 2021. Do Non-cognitive Skills Matter for Alcohol Consumption? Evidence from Russia. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_ id=3768528 (accessed: 01.02.2022).
Sahai S., Srivastava A. K. 2012. Goal/target setting and performance assessment as tool for talent management. Procedia — Social and Behavioral Sciences 37: 241-246.
Salgado J. 2002. The Big Five personality dimensions and counterproductive behaviors. International Journal of Selection and Assessment 10 (2): 117-125.
Saling K. C., Do M. D. 2020. Leveraging People analytics for an adaptive complex talent management system. Procedia Computer Science 168: 105-111.
Satiani B., Sena J., Ruberg R., Ellison E. C. 2014. Talent management and physician leadership training is essential for preparing tomorrow's physician leaders. Journal of Vascular Surgery 59 (2): 542-546.
Saville P., Kurtz R., Maclver R. 2012. The 'Big One' factor of personality and competency: Exploring the validity and meaning of Big 5 and Great 8 totals. International Journal of Psychology 47 (1): 1-8.
Shao J. J., Ariss A. A. L. 2020. Knowledge transfer between self-initiated expatriates and their organizations: Research propositions for managing SIEs. International Business Review 29 (1): 101-134.
Silzer R., Dowell B. 2010. Building sustainable talent through talent management: benefits, challenges, and future directions. In: Silzer R., Dowell B. (eds) Strategy-Driven Talent Management: A Leadership Imperative. San Francisco: John Wiley & Son; 745-767.
Smart B. 2005. Top grading: How Leading Companies Win by Hiring, Coaching and Keeping the Best People. New York, NY: Penguin Group.
Stamolampros P., Korfiatis N., Chalvatzis K., Buhalis D. 2019. Job satisfaction and employee turnover determinants in high contact services: Insights from employees' online reviews. Tourism Management 75: 130-147.
Stanley L., Vandenberghe C., Vandenberg R., Bentein, K. 2013. Commitment profiles and employee turnover. Journal of Vocational Behavior 82 (3): 176-187.
Steel R. P., Ovalle N. K. 1984. A review and meta-analysis of research on the relationship between behavioral intentions and employee turnover. Journal of Applied Psychology 69: 673-686.
Sullivan S. E., Arthur M. B. 2006. The evolution of the boundaryless career concept: Examining physical and psychological mobility. Journal of Vocational Behavior 69 (1): 19-29.
Tansley C. 2011. What do we mean by the term "talent" in talent management? Industrial and Commercial Training 43 (5): 266-274.
Tarique I., Schuler R. S. 2010. Global talent management: Literature review, integrative framework, and suggestions for further research. Journal of World Business 45 (2): 122-133.
Tatli A., Vassilopoulou J., Ozbilgin M. 2013. An unrequited affinity between talent shortages and untapped female potential: The relevance of gender quotas for talent management in high growth potential economies of the Asia Pacific region. International Business Review 22 (3): 539-553.
Ulrich D. 2007. The talent trifecta. Workforce Management 86 (15): 13-21.
Ulrich D. 2011. Integrated Talent Management. The Executive Guide to Integrated Talent Management. Alexandria, Virginia: ASTD Press.
Weidmann R., Ledermann T., Grob A. 2017. Big Five traits and relationship satisfaction: The mediating role of self-esteem. Journal of Research in Personality 69: 102-109.
Yao T., Qiu Q., Wei Y. 2019. Retaining hotel employees as internal customers: Effect of organizational commitment on attitudinal and behavioral loyalty of employees. International Journal of Hospitality Management 76: 1-8.
Yao X., Li R. 2021. Big five personality traits as predictors of employee creativity in probation and formal employment periods. Personality and Individual Differences 182 (2): 109-114.
Zhang Y. E., Nesbit P. L. 2018. Talent development in China: Human resource managers' perception of the value of the MBA. The International Journal of Management Education 16 (3): 380-393.
Russian Language References Translated into English
Gimpelson V.E. 1995. Dismissed workers in the labor market: the impact of the locus of control on employment recovery. Sociological Journal 2: 123-140. (In Russian)
Gimpelson V. E., Zudina A. A., Kapeliushnikov R. I. 2020. Non-cognitive components of human capital: Evidence from Russian data. Voprosy Ekonomiki. 11: 5-31. (In Russian)
Latukha M. O., Selivanovskikh L. V., Mitskevich E. A. 2019. Talent management practices and absorptive capacity of Russian companies. Russian Management Journal 17 (1): 5-28. (In Russian)
Rozhkova K. V. 2019. The return to noncognitive characteristics in the Russian labor market. Voprosy Ekonomiki 11: 81-107. (In Russian)
Статья поступила в редакцию 14 октября 2021 г. Статья рекомендована к печати 9 февраля 2022 г.
Контактная информация
Волченко Татьяна Вячеславна — аспирант; volchenko.study@ya.ru
INFLUENCE OF PERSONAL CHARACTERISTICS OF TALENTS ON
VOLUNTARY DISMISSAL: THE CASE OF SHEREMETYEVO INTERNATIONAL AIRPORT
T. V. Volchenko
HSE University,
20, ul. Myasnitskaya, Moscow, 101000, Russian Federation
For citation: Volchenko T. V. 2022. Influence of personal characteristics of talents on voluntary dismissal: The case of Sheremetyevo international airport. Vestnik of Saint Petersburg University. Management 21 (2): 214-236. http://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2022.203
The article discusses the use of personal characteristics of talented employees in assessing the likelihood of their voluntary turnover. Despite a growing number of publications on talent management issues, most of the works focus on studying institutional conditions or corporate management practices. At the same time, a scant attention is paid to the peculiarities of talented employees' labor behavior, including a critical problem for organizations in talent management — voluntary turnover. The paper aims to investigate the influence of the personal characteristics of talented employees on their decision to resign voluntarily. The theoretical part of the work is based on the model of an objective view on understanding qualified employees as those who have a particular set of characteristics that can determine their behavior regardless of the organizational context. In addition to the main socio-demographic and professional aspects of talents, the work uses non-cognitive personality parameters described by the "Big Five" model. The empirical part of the study is based on the data from a survey of 180 employees which was included in the talent management program of Sheremetyevo Airport. The results-confirmed the influence of socio-demographic and non-cognitive characteristics on the likelihood of talented employees' voluntary turnover. Also, some of the parameters, in contrast to the previous studies, have the opposite effect, and talent management programs do not retain talented employees. Despite its novelty, the conclusions of the work are limited because the empirical data was obtained from one though a heterogeneous company by its labor characteristics and the research was conducted during the crisis of 2020. The extension of the sample along with the set of non-cognitive traits can serve as a direction for further studies.
Keywords: talent management, labor behavior, noncognitive skills, personal characteristics, voluntary turnover, "Big five" model.
Received: October 14, 2021 Accepted: February 9, 2022
Contact information
Tatiana V. Volchenko — Postgraduate Student; volchenko.study@ya.ru
