Кластерний аналіз як інструмент оцінювання професійних компетенцій державних службовців

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 35.075:001.891.57

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛІЗ ЯК ІНСТРУМЕНТ ОЦІНЮВАННЯ ПРОФЕСІЙНИХ КОМПЕТЕНЦИЙ ДЕРЖАВНИХ СЛУЖБОВЦІВ

Р. Селіверстов

Для забезпечення високої ефективності діяльності державних структур в умовах динамічного розвитку країни необхідні науково обґрунтовані інструменти періодичного контролю (оцінювання) відповідних їхнім посадовим обов'язкам вмінь та знань (професійних компетенцій, компетентності) державних службовців, передбаченого низкою нормативно-правових документів [1, 2] тощо. Як засвідчує інформація з відкритих джерел, інформаційно-аналітична діяльність із метою підтримки прийняття рішень стосовно персоналу державних структур зазвичай не є системною і обмежується первинним статистичним обліком на основі бально-рейтингової шкали. Для класифікації за принципом “кращі - середні - гірші” цього, можливо, достатньо, але для більш багатогранного управління кадровим потенціалом доцільно мати ще й іншу картину - групи “схожих” між собою співробітників, до яких можна застосовувати відповідні управлінські рішення, зокрема, стосовно цільового підвищення кваліфікації чи переведення на більш сприйнятливу посаду. Таке формування груп однорідних об'єктів (у нашому випадку державних службовців) називається кластеризацією, результат якої може суттєво відрізнятися від класичного ранжування на основі інтегрального показника компетентності.

Поняття компетентності та компетенцій державних службовців разом з оглядом останніх публікацій та результатами оцінювання окремих досліджень наведено у багатьох роботах [3 - 5]. Окрім класичних методик одно- та багатовимірного ранжування і класифікації в науковій літературі представлені розвинені методики отримання критичних (порогових) значень характеристик компетентності, оцінювання та своєчасного коригування процесу підвищення кваліфікації, зокрема з використанням теорії нечітких множин [6, 7], доцільність використання якої під час моделювання різних напрямків управлінської діяльності обґрунтована в [8, 9].

Метою цього дослідження є виявлення можливої степені відмінності результатів нечіткої кластеризації гіпотетичних державних службовців від класичного поділу на “кращі - середні - гірші” на основі аналізу типових розподілів оцінок їх професійних компетенцій та вироблення рекомендацій стосовно доцільності застосування кожної з методик. Нечітка кластеризація вибрана з міркувань, що автором розроблене програмне середовище для здійснення кластерного аналізу методом нечітких С-середніх (Fuzzy C-Means) [10], яке було апробоване під час дослідження соціального розвитку адміністративно-територіальних одиниць Львівської області [11] і формуван-ня “зелених” національних логістичних систем для регулювання техногенних збитків [12]. Особливістю нечіткої кластеризації у даному випадку є те, що кожен державний службовець може належати не тільки єдиному кластеру, а, за бажанням організатора оцінювання, може бути віднесений до будь-якого з кластерів із відповідним рівнем приналежності. У межах цього дослідження службовцю “приписується” (ставиться у відповідність) кластер із найбільшим рівнем приналежності.

Комплексна оцінка професійної придатності державних службовців передбачає створення (ієрархічного) набору компетенцій з відповідними ваговими коефіцієнтами, кожна з яких може додатково мати кілька рівнів (пізнавальний, практичний, репродуктивний та ін.). Не торкаючись цього трудомісткого питання, вважатимемо в рамках нашої моделі, що 100 гіпотетичних державних службовців оцінюються за 5-бальною шкалою за шістьма показниками компетентності.

Розглянемо три випадки статистичного розподілу оцінок:

1. Оцінки усіх показників розподілені рівномірно (табл. 1).

2. Оцінки усіх показників мають нормальний розподіл з математичним очікуванням 3 і середнім квадратичним відхиленням 1 (табл. 2).

3. Оцінки показників А - В розподілені рівномірно, а оцінки показників Г - Д мають нормальний розподіл із математичним очікуванням 3 і середнім квадратичним відхиленням 1 (змішаний варіант) (табл. 3).

Таблиця 1 Фрагмент таблиці з розіграними оцінками показників компетентності гіпотетичних державних службовців (рівномірний розподіл оцінок для усіх показників)

Для моделювання (розігрування) оцінок використано метод Монте-Карло (у випадку рівномірного розподілу) та метод обернених функцій (у випадку нормального розподілу). Зазначимо також, що у табл. 1 - табл. 3 із метою зручності подальшого порівняння з ранжуванням за інтегральним показником дані відсортовані за спаданням інтегрованого (середнього) показника (не зменшуючи загальності, вагові коефіцієнти усіх показників бралися однаковими) і, у зв'язку з обсягом, вони наведені фрагментарно.

Таблиця 2 Фрагмент таблиці з розіграними оцінками показників компетентності гіпотетичних державних службовців (нормальний розподіл оцінок для усіх показників)

Таблиця 3 Фрагмент таблиці з розіграними оцінками показників компетентності гіпотетичних державних службовців (рівномірний розподіл оцінок для показників А - В, нормальний - для показників Г - Д)

Завдання полягає у розподілі службовців на три кластери (можна задавати будь- яку іншу логічно допустиму кількість кластерів, але метою нашого дослідження є порівняння з “тривимірним” результатом типу “кращі - середні - гірші”) так, щоб у межах одного кластеру перебували якомога подібніші за набором досліджуваних компетентністних показників службовці, а самі кластери максимально відрізнялися один від одного.

Задача розв'язана ітераційним методом у середовищі Libre Office Calc. За міру подібності вибрано класичну для багатовимірного (у нашому випадку шестивимірного) простору евклідову відстань. Експоненціальна вага методу С-середніх дорівнює 2. На першому кроці матриця формувалася на основі інтегрального показника: до першого кластеру потрапляли 30 службовців із найвищими його значеннями, до другого - 40 наступних і до третього - останні 30. Процес обчислення припинявся, коли усі відповідні елементи матриць приналежностей, отриманих на двох сусідніх кроках ітерації, відрізнялися не більше, ніж на 0,05 (усі показники пронормовані до інтервалу [0; 1]). службовий урядовий співробітник кластеризація

Один з варіантів класифікації державних службовців на “кращі - середні - гірші” наведений у табл. 4. Він полягає у фіксуванні особою, яка приймає рішення, граничних (порогових) значень інтегрального показника компетентності. Для такої класифікації можна також скористатися одновимірною кластеризацією за інтегральним показником, результати якої наведені у табл. 5.

Таблиця 4 Класифікація службовців за граничними значеннями інтегрального показника компетентності

Таблиця 5Класифікація службовців методом одновимірної кластеризації за інтегральним показником компетентності

Результати багатовимірної кластеризації державних службовців за набором показників компетентності наведено у табл. 6. Окільки результати класифікації за інтегральним показником компетентності за граничними його значеннями і на основі одновимірної кластеризації уже показали суттєво відмінний результат (порівняйте табл. 4 і табл. 5), то будемо надалі порівнювати отримані результати з табл. 5. Так, у табл. 6 напівжирним шрифтом виділено номери державних службовців, які “порушили порядок”, тобто продемонстрували відмінність багатовимірної кластеризації від ранжування за інтегральним показником, потрапивши в іншу групу (кластер).

Таблиця 6 Класифікація службовців методом багатовимірної кластеризації за сукупністю показників компетентності

Отже, під час оцінювання за набором показників компетентності для трьох розглядуваних випадків розподілу оцінок змінили “свій” кластер у порівнянні з оцінюванням тільки за інтегральним показником 24%, 33% і 39% гіпотетичних державних службовців відповідно. При цьому зміни логічно майже не торкнулися верхньої та нижньої частини відранжованої таблиці, тобто “найкращих” і “найгірших”, і є доволі суттєвої для її центральної частини (візуально це можна побачити на рис. 1, де зафарбовано позиції “нестійких” службовців, тобто службовців, які за результатами двох методів класифікації потрапили у різні кластери.

Рис. 1. “Нестійкі” об'єкти дослідження (перший рядок - рівномірний розподіл, другий - нормальний, третій - змішаний)

Зміни кількісного складу кластерів характеризуються такими числами: 1) у випадку рівномірного розподілу розміри кластерів для кластеризації за інтегральним показником складали 26, 36 і 38 одиниць, для багатовимірної кластеризації - 36, 20 і 44 одиниці відповідно; 2) у випадку нормального розподілу за інтегральним показником 29, 47, 24, при багатовимірній кластеризації - 37, 22, 41; 3) у випадку змішаного розподілу 29, 51, 20 для кластеризації за інтегральним показником і 39, 24, 37 при багатовимірній кластеризації. Неважко помітити, що середній кластер у всіх випадках повіддавав значно більше своїх представників, ніж інші кластери віддали йому. Це є підставою для детальнішої якісної класифікації “середнього” класу державних службовців. При цьому, якщо для рівномірного та змішаного розподілу “найкращі” зберігали свій кластер (хоча і доповнювалися представниками іншого), то при змішаному розподілі уже спостерігається “відтік” значної частини “кращих” до другого кластеру. Особливий інтерес викликають службовці, які змінюють “свій” кластер при умові, що кількісний склад (обсяг) кластера залишити незмінним, тобто провести прямий поділ на “кращі - середні - гірші” безпосередньо з урахуванням розмірів кластерів, отриманих при багатомірній кластеризації.

Хоча потрібно пам'ятати, що кластери в загальному випадку при багатовимірному кластерному аналізі уже не можуть безпосередньо носити назви типу “кращі-середні- гірші”, бо мають трохи інше математичне підґрунтя, але, проаналізувавши табл. 7, по середніх значеннях інтегральних показників можна переконатися, що все-таки така тенденція назв зберігається. Але водночас змінюється і якісна характеристика понять “краще - гірше” (в термінах показників компетентності), про що свідчать наведені там же найбільш типові представники кластерів (центри кластерів). Наприклад, у випадку нормального розподілу інтегральні показники типових представників другого та третього кластерів (суми балів або середній бал) абсолютно однакові, що підкреслює їх якісну відмінність (збігаються лише 3 оцінки з 6, суттєва розбіжність у оцінці за показником В). Подібний висновок можна зробити і стосовно другого та третього кластерів змішаного варіанту, де за однакових інтегральних показників типових представників співпали лише 2 оцінки з 6, хоча суттєвих розбіжностей (понад 1 бал) не спостерігається.

Таблиця 7 Узагальнені характеристики кластерів

Отримані результати можуть наштовхнути на думку, що кластер 1 суттєво відрізняється від інших як за середнім інтегральним показником, так і за характеристиками типових представників (сумою балів, середнім балом, розподілом оцінок за показниками тощо), тобто “кращі” службовці чітко виокремлюються незалежно від методу. Проте, щоб дати цьому твердженню наукове обґрунтування, потрібно провести додаткові дослідження.

Окремого розгляду вимагає також питання, наскільки розглянуті у роботі розподіли оцінок є типовими для реальних ситуацій, що планується зробити у подальших дослідженнях на основі аналізу доступних у відкритих джерелах результатів оцінювання професійних компетенцій державних службовців. Це дасть змогу визначити доцільність подальших досліджень стосовно розробки нового інструмента оцінювання державних службовців та виробити конкретні методичні рекомендації щодо ефективного використання цього інструмента інформаційно-аналітичними відділами державних структур.

Отже, на основі аналізу окремих розподілів оцінок професійних компетенцій гіпотетичних державних службовців виявлено типові відмінності результатів оцінювання залежно від обраної методики - нечіткої кластеризації чи класичного статистичного аналізу, що спричиняє різну якісну інтерпретацію.

Тому можна стверджувати, що кластерний аналіз доцільний для використання в інформаційно-аналітичній діяльності системи державної служби, зокрема, як якісний доповнюючий до кількісного класичного оцінювання і ранжування державних службовців інструмент, що дасть змогу ефективніше керувати процесом удосконалення їх професійних компетенцій. У перспективі він може стати хорошим підгрунтям для розробки нових ефективних інструментів підтримки прийняття управлінських рішень стосовно персоналу державних структур як на місцевому та регіональному, так і на загальнодержавному рівні.

Література

1. Большаков А. А. Применение теории нечетких множеств к задачам оценки и управления формированием компетенций: описание проблемы и подход к ее разрешению / А. А. Большаков, И. В. Вешнева, Л. А. Мельников [и др.] // Весник АГТУ [Текст]. -- 2012. -- № 2. -- С. 174--181. -- (Серия: Управление, вычислительная техника и информатика).

2. Вешнева И. В. Применение теории нечетких множеств к задачам оценки и управления формированием компетенций: разпознавание текущего состояния / И. В. Вешнева, Л. А. Мельников // Весник СГТУ [Текст]. -- 2011. -- № 1. -- Т 2. -- С. 181--189.

3. Селіверстов Р. Г Обґрунтування застосовності теорії нечітких множин під час моделювання управлінської діяльності / Р. Г. Селіверстов // Реформування системи державного управління та державної служби: теорія і практика [Текст] : матер. наук.- практ. конф. за міжнар. уч. (8 квітня 2011 р.) / за наук. ред. чл.-кор. НАН України В. С. Загорського, доц. А. В. Ліпенцева. -- Львів : ЛРІДУ НАДУ 2011. -- С. 245--248.

4. Селіверстов Р. Г. Можливості використання теорії нечітких множин для оцінювання професійних компетенцій державних службовців / Р. Г. Селіверстов // Модернізація системи державного управління: теорія та практика [Текст] : матер. наук.- практ. конф. за міжнар. уч. (11 квітня 2014 р.) : у 2 ч. Ч. 1 / за наук. ред. чл.-кор. НАН України В. С. Загорського, доц. А. В. Ліпенцева. -- Львів : ЛРІДУ НАДУ, 2014. -- С. 457--460.

5. Селіверстов Р. Г. Нечіткий кластерний аналіз окремих показників соціального розвитку розвитку районів Львівської області / Р. Г. Селіверстов // Демократичне врядування: наук. вісн. / за заг. ред. проф. В. С. Загорського, доц. А. В. Ліпенцева. -- 2013.

Анотація

На основі порівняльного аналізу результатів моделі багатовимірного оцінювання професійних компетенцій гіпотетичних державних службовців виявлено характерні відмінні особливості методик кластеризації та ранжування. Продемонстровано можливі розбіжності для деяких типових розподілів оцінок. Отримані результати можуть слугувати підґрунтям для розробки ефективних інструментів управління персоналом державних структур на підставі аналізу службової діяльності.

Ключові слова: управління персоналом, компетенції, оцінювання, кластеризація, класифікація, ранжування.

The distinctive features of clustering and ranking methods are revealed by comparative analysis of the results of multivariate model for assessing professional competence of civil servants. Possible differences in some typical distributions of assessment are demonstrated. The results can serve as a basis for the development of effective human resource management tools in state institutions based on the performance analysis.

Key words: human resource management, competence, assessment, clustering, classification, ranking.

Размещено на Allbest.ru