Управление интеллектуальными ресурсами
Исследование стратегий, которыми руководствуются компании при ведении деятельности. Выделение кластеров среди российских компаний в зависимости от используемой ими стратегии управления интеллектуальными ресурсами. Сравнение показателей эффективности.
| Рубрика | Менеджмент и трудовые отношения |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 09.08.2018 |
| Размер файла | 419,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Оглавление
Аннотация
Abstract
Введение
Теоретическое обоснование
Постановка исследовательской проблемы
Методология исследования
Описание результатов
Заключение
Список литературы
Приложения
Аннотация
Стремление компаний повысить свою эффективность ведет к появлению новых способов достижения конкурентных преимуществ, разрабатываются различные стратегии для реализации долгосрочных целей. Выявление бизнес-стратегий остается популярной темой исследований на протяжении последних 50 лет. Объединение данной темы с интеллектуальными ресурсами дало новый виток развитию данного направления исследования. В качестве методологии в данной работе использован кластерный анализ, который позволил поделить компании на группы в соответствии со способом использования ими интеллектуальных ресурсов. В результате выявлено три кластера: компании, активно вкладывающиеся в инновации; компании с высокими показателями по информационно-коммуникационным технологиям; фирмы, не придерживающиеся определенной стратегии относительно интеллектуальных ресурсов. Также выявлено, что инновационные компании обладают более высоким показателем рентабельности активов по сравнению с остальными кластерами. Полученные результаты могут послужить ориентиром для менеджеров компаний при принятии инвестиционных решений.
Abstract
Classifications of business strategies have received much attention in the past fifty years. The desire of companies to increase their efficiency leads to the emergence of new ways to achieve a competitive advantage. The aim of this work is to extend current knowledge of strategic behavior classification of companies. Within the framework of this aim, we use the cluster analysis as the main method to reveal strategic profiles of Russian companies with regard to intellectual capital management. The study reveals three significant clusters among Russian companies: non-intangible-intensive companies, companies focusing on innovative resources and firms emphasizing information and communication technologies. More than that, a positive influence of innovative strategy on firm performance was found. Since the intellectual capital management is a substantial part of company's activity, the obtained results can help managers with the decision-making process.
Введение
Тема стратегического менеджмента не нова и пережила пик своей популярности еще в конце прошлого века. Однако быстро меняющиеся условия внешней среды постоянно толкают компании на поиск новых способов достижения конкурентных преимуществ, поэтому данная тема остается востребованной в научном сообществе.
Усиление роли интеллектуальных и информационных ресурсов в постиндустриальном периоде объясняет рост популярности исследований на тему их влияния на компании. Во всем мире компании начинают использовать информацию в качестве основного фактора конкуренции, принимается больше решений в пользу использования нематериальных активов вместо инвестиций в физические активы (Каплан, Нортон, 1996). Растущая вовлеченность нематериальных ресурсов в процесс жизнедеятельности компаний позволяет исследователям изучать новые рынки и выявлять различные стратегии управления интеллектуальными ресурсами.
С одной стороны, в современных условиях компании должны быть гибкими, чтобы быстро реагировать на изменяющиеся условия, диктуемые рынком. С другой стороны, следование определенной стратегии позволяет компаниям показывать более высокие результаты по сравнению с компаниями, не имеющими четкого плана действий. Важно найти компромисс между данными точками зрения, спланировать стратегию, опираясь на тот ресурс, который дает конкурентное преимущество в данном месте в данное время. На сегодняшний день таким ресурсом является интеллектуальный капитал. Если на развитых рынках интеллектуальные ресурсы давно прочно заняли свою значимую позицию в деятельности компаний, то на примере России они только набирают обороты.
Данная работа объединяет в себе две крупные исследовательские темы: стратегический менеджмент и интеллектуальный капитал. Попытки выделить стратегии, которыми руководствуются компании при ведении деятельности осуществляются учеными на протяжении нескольких десятилетий и вполне удачно. Чтобы добавить новизны в данную исследовательскую область, в настоящий момент исследователи совмещают давно исследуемое понятие стратегического менеджмента с интеллектуальным капиталом. До сих пор остается множество вопросов относительно способов измерения данного вида активов, их классификации и т.д. Таким образом, путем слияния двух тем образуется новое поле исследовательской деятельности.
Целью данной работы является выделение кластеров среди российских компаний в зависимости от используемой ими стратегии управления интеллектуальными ресурсами. С помощью эконометрических методов осуществлена попытка найти решение исследовательской проблемы и достичь поставленной цели, чтобы в очередной раз доказать значимость интеллектуального капитала на примере российских компаний.
Достижение цели возможно посредством выполнения следующих задач:
1) Изучение литературы по теме интеллектуальной капитал: терминология, компоненты ИК, роль в процессе жизнедеятельности компаний;
2) Обзор источников по теме стратегический менеджмент, изучение существующих стратегий;
3) Предварительный анализ и обработка данных компаний;
4) Проведение кластерного анализа на выборке, состоящей из российских компаний;
5) Сравнение показателей эффективности среди получившихся кластеров;
6) Формирование выводов на основе полученных результатов и обоснование их практической значимости.
Россия, являясь относительно молодой страной с развивающейся экономикой, нуждается в своего рода инструкции по управлению интеллектуальным капиталом. Поэтому изучение стратегического поведения компаний, которое оказывает влияние на результаты их деятельности, является важным аспектом в современной науке. Выявление стратегий и определение наиболее эффективной из них послужит неким ориентиром для менеджеров при распределении ресурсов и позволит открыть новые возможности для бизнеса и опережения конкурентов. В свою очередь, определенные меры по содействию должны быть приняты не только со стороны бизнес-среды, но и со стороны государства.
Основным источником литературы, на который опирался автор при написании данной выпускной квалификационной работы, является научная статья Шакиной и Барахаса (2015), которые исследовали стратегии управления интеллектуальным капиталом на примере европейских компаний. Авторам удалось выделить три кластера и доказать, что компании, целенаправленно развивающие хотя бы один из компонентов интеллектуального капитала, имеют более высокие показатели эффективности по сравнению в остальными.
В первой части данной работы приведена основная терминология относительно интеллектуального капитала и его компонентов. Что касается темы стратегического менеджмента, его основные характеристики, и существующие классификации также приведены в теоретическом обосновании. На основе изученной литературы сформированы гипотезы о количестве кластеров и их сущности, поставлена исследовательская проблема. На следующем этапе работы произведено описание базы данных, являющейся интеллектуальной собственностью Международной лаборатории экономики нематериальных активов. Метод, используемый при проведении исследования - кластерный анализ. Исходная выборка с помощью данного метода поделена на кластеры в соответствии с компонентами интеллектуального капитала, которые в нем преобладают. Далее среди полученных кластеров рассчитаны медианы показателей эффективности компаний, которые впоследствии сравниваются между кластерами. В качестве количественных показателей эффективности работы компаний выбраны:
- ROA (рентабельность активов)
- EVA (экономическая добавленная стоимость, нормированная на балансовую стоимость и выручку)
- EBIT (операционная прибыль, нормированная на объем продаж)
- Turnover (оборачиваемость активов)
В заключительной части описаны полученные результаты, ограничения и возможные направления для будущего исследования.
Теоретическое обоснование
стратегия управление интеллектуальный кластер
Несмотря на многообразие работ об управлении интеллектуальным капиталом, данная тема остается актуальной в научном сообществе. Если в начале 2000-х годов значимость интеллектуальных ресурсов на развитых рынках была доказана неоднократно (Kremp, Mairesse, 2002; Subramaniam, Youndt, 2005), их влияние на экономику развивающихся стран оставалось спорным вопросом. В исследованиях на африканском рынке была обнаружена слабая корреляция (Firer, Williams, 2003), в то время как на азиатском рынке значимого влияния интеллектуальных ресурсов не выявлено (Chan, 2009). На развивающихся ранках материальные активы по-прежнему играют первостепенную роль, однако полезность нематериальных ресурсов становится очевидной и их роль в деятельности компаний усиливается.
Российская экономика ввиду своего исторического развития имеет множество особенностей. Большинство специалистов склоняются к тому, что ее нельзя отнести ни к развитым, ни к развивающимся рынкам. Можно утверждать, что Россия находится в переходной стадии от командной экономики к рыночной и требует отдельного рассмотрения.
Являясь членом БРИКС, Россия была задействована в исследовании, посвященном изучению взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компаний (Nadeem et al, 2017). Авторы выявили положительное влияние структурного, человеческого, физического капитала на рентабельность активов и рентабельность капитала.
Отдельное исследование российских компаний (Гаранина, 2008) демонстрирует более сильное влияние материальных активов по сравнению с нематериальными на рыночную стоимость компаний. Изучение отдельного региона Российской Федерации, а именно Пермского края, выявило положительную связь между уровнем интеллектуального капитала и темпом роста выручки (Молодчик, Быкова, 2011). Исследование последних лет позволило определить, что из трех компонентов интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний влияют человеческие и структурные ресурсы (Гаранина, Андреева, 2016). Приведенные примеры демонстрирует, что на примере российской экономики существует зависимость между интеллектуальными ресурсами и деятельностью компаний. Однако недостаточный уровень развития интеллектуального капитала является причиной низкой конкурентоспособности российских компаний по сравнению с европейскими (Шакина и др., 2017). Таким образом, возможность и необходимость изучения интеллектуального капитала на российском рынке становятся очевидны.
Стратегический менеджмент
Разработка и реализация стратегии развития является одной из первоочередных задач, стоящей перед руководителями компаний. Большинство высокоэффективных компаний придерживаются определенной стратегии, что и позволяет им показывать такие результаты (Osborne & Cowen, 2002). Применение стратегии позволяет компаниям получить новые возможности для развития бизнеса и конкурентные преимущества на рынке (Rexhepi et al., 2013). Выбор и разработка направлений развития компании являются частью стратегического менеджмента.
Стратегический менеджмент - это разработка и реализация действий, направленных на достижение долгосрочных целей предприятия. В основном ими являются повышение эффективности деятельности и опережение конкурентов в отрасли. Стратегический менеджмент сопровождается рядом особенностей. Во-первых, он ориентирован на будущее и в последствии является основой для краткосрочных управленческих решений. Во-вторых, из-за вовлеченности неконтролируемых внешних факторов в процесс формирования стратегии, присутствует высокая степень неопределенности. В-третьих, для разработки и реализации стратегии требуется привлечение огромного количества ресурсов. Их ценность настолько высока, что имеет огромные долгосрочные последствия для компаний.
В целом суть стратегического менеджмента заключается в ответе на три вопроса:
1. В какой ситуации находится предприятие на текущий момент?
2. К чему хочет прийти компания через n-ное количество лет?
3. Какими способами достичь желаемого результата?
Изучение поведения фирм и в частности стратегического менеджмента стало популярным еще в 1970-х годах. Одна из наиболее распространенных классификаций была разработана Майлзом и Сноу (1978). В основу данной типологии легли различия в поведении компаний на рынке. Авторы выделили 3 типа компаний: «защитники», «разведчики» и «аналитики». Компании, не попавшие под определенную стратегию, были названы автором «реакторами» и признаны наименее эффективными. Помимо данной классификации существует ряд других. Например, Портером были предложены конкурентные стратегии компаний в зависимости от их возможностей, ресурсов и амбиций на рынке: лидерство по издержкам, дифференциация и специализация (Porter, 1985). Еще один вариант классификации предлагает следующие группы: «имитаторы», «первопроходцы», «лидерство по издержкам» и «лидерство в нише» (Insch and Steensma, 2006).
Интеллектуальные ресурсы и их классификация
В последние годы популярным направлением исследовательской деятельности становится стратегический менеджмент относительно интеллектуального капитала компаний. Информационные и интеллектуальные ресурсы являются главной ценностью постиндустриального периода, их роль как факторов успеха в конкурентной борьбе значительна. Необходимость инвестирования в данный вид ресурсов определяется положительным влиянием интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний, что эмпирически доказано в ряде научных работ (Wang & Chang, 2005; Molodchik & Bykova, 2011). Даже во время экономического кризиса финансовые вложения в данный вид активов являются предпочтительными и позволяют компаниям приобрести конкурентные преимущества в будущих периодах (Knudsen and Lien, 2013; Быков, Молодчик, 2014; Cincera et al, 2011), поэтому выбор грамотной стратегии управления интеллектуальными ресурсами является важной задачей, стоящей перед менеджерами компаний.
Для того чтобы составить кластеризацию компаний по интеллектуальному капиталу необходимо более детально ознакомиться с данным понятием. Изучение интеллектуальных ресурсов является относительно молодым направлением исследовательской деятельности. До сегодняшнего дня не существует единого определения, некоторые организации разрабатывают собственную терминологию. Так, например, Scandia определяет ИК как обладание знаниями и опытом, организационными технологиями, профессиональными навыками, сложившимися отношениями с контрагентами, которые обеспечивают компанию конкурентными преимуществами на рынке.
Интеллектуальный капитал состоит из нескольких компонентов. Наиболее распространенная классификация принадлежит Томасу Стюарту (1997). Автор выделил три компонента: человеческий, отношенческий и структурный капитал. Согласно Сертифицированному институту специалистов по управленческому учету человеческий капитал - это знания, профессиональные навыки и умения, опыт, которые принадлежат непосредственно сотрудникам компании (CIMA, 2004). Отношенческий или потребительский капитал определяется как отношения с поставщиками, партнерами, клиентами и другими контрагентами. Что касается структурного капитала - это ресурсы, принадлежащие непосредственно фирме, они включают в себя организационную культуру, программное обеспечение, базы данных, различные системы управления.
Более детальное представление интеллектуального капитала было предложено Молодчик, Шакиной и Барахасом (2014). Авторы предложили подразделить человеческий капитал на квалификацию сотрудников и квалификацию менеджеров; отношенческий капитал на отношение потребителей к компании и ее продукции (лояльность) и процесс интернационализации; структурный капитал на бизнес-процессы и инновации. Под бизнес-процессами подразумевается повторяющаяся совокупность операций, направленных на создание ценности для потребителя с помощью ресурсов внешней среды. Интернационализация предполагает установление производственных отношений, складывающихся между конкретной фирмой и ее деловыми зарубежными партнерами по поводу организации и осуществления заграничной деловой экономической активности в форме экспорта товаров, услуг и прямого иностранного инвестирования. Схема представлена на рис.1.
Рисунок 1. Классификация интеллектуального капитала Составлено на основе статьи Molodchik, M., Shakina, E. and Barajas, A. (2014), “Metrics for the elements of intellectual capital in an economy driven by knowledge”
Опираясь на данную классификацию Шакина и Барахас исследовали кластеризацию европейских компаний на основе используемых ими стратегий по управлению интеллектуальным капиталом (Shakina, Barajas, 2015). Авторами было выявлено три стратегии: инновационная, консервативная и умеренная. Компании, принадлежащие кластеру с умеренной стратегией, не делают акцент на развитии одного из компонентов ИК, поддерживая их на относительно низком уровне. Данный тип компаний можно соотнести с «реакторами», в классификации Майлза и Сноу, которые не имеют определенной стратегии и действуют по обстоятельствам (Miles et al, 1978). «Инновационные» компании активнее всего инвестируют в инновации и интернационализацию бизнеса. Компании-консерваторы делают акцент на развитие менеджмента и бизнес-процессов (Рис. 2).
Рисунок 2. Стратегии управления ИК европейских компаний Составлено на основе статьи Shakina, E. and Barajas, A. (2015), “Intangible-intensive profile of a company: the key to outperforming”
Также авторами было выявлено, что компании, концентрирующиеся на развитии отдельных компонентов интеллектуального капитала, являются более эффективными по сравнению с компаниями, не придерживающимися определенной стратегии. Данный факт в очередной раз доказывает важность выбора стратегии компании не только в отношении маркетинга или материальных ресурсов, но и относительно ИК.
Поскольку не выработано единого, принятого всеми определения интеллектуального капитала, также существуют различные вариации его составляющих. Например, помимо трехкомпонентной структуры интеллектуального капитала, существует четырехкомпонентная структура (Edvinsson, 2002). В своих трудах автор также выделил человеческий и отношенческий капитал, а структурный капитал разделил на инновационный капитал и бизнес-процессы. Используя данную классификацию интеллектуальных ресурсов, свое видение стратегий было предложено Паклиной и Молодчик (Paklina et al, 2017). Авторами были получены три стратегии использования интеллектуальных ресурсов. В самый многочисленный вошли компании с низким уровнем интеллектуальных ресурсов, во второй кластер вошли компании с более высокими показателями по всем компонентам, а в третий - компании, акцентирующие внимание на инновационных мощностях.
Однако авторами описанных выше работ не выделена определенная стратегия относительно интеллектуальных ресурсов, применение которой позволит компаниям достичь максимального эффекта.
Постановка исследовательской проблемы
На основе статьи Шакиной и Барахаса (2015) сделаем предположение о наличие подобных кластеров среди российских компаний. Авторами было получено три кластера, названия которых упомянуты в обзоре литературы. Таким образом, первая гипотеза сформулирована следующим образом:
Н1: Исходная выборка может быть поделена на три кластера.
Попытки исследователей сформировать кластеры и определить стратегии зачастую приводят к тому, что находится достаточное количество компаний, не использующих определенную стратегию для достижения долгосрочных целей компании (Shakina, Barajas, 2015; Miles et al, 1978). Поэтому логично предположить, что и в данной выборке существует ряд компаний, интеллектуальные ресурсы которых находятся на низком уровне развития. Вторая гипотеза звучит так:
Н2: Кластер 1 включает в себя компании, интеллектуальные ресурсы которых находятся на относительно низком уровне.
Выделение инновационной стратегии произошло еще до того, как начали изучать стратегии управления интеллектуальным капиталом. Значительное количество исследований, посвященных изучению инновационной стратегии, датируется 1980-1990 годами (Ettlie, Subramaniam, 2004). Однако большинство из них ограничивалось инновацией продукта (Cooper, 1984), и лишь некоторые выделяли инновации бизнес-процессов. Поэтому сделаем предположение о том, что инновации, как часть структурного капитала, преобладают в одном из кластеров.
Н3: Кластер 2 состоит из компаний, направляющих ресурсы в инновации (структурный капитал).
Для того чтобы сформировать четвертую гипотезу вновь обратимся к работе Шакиной и Барахаса (2015), в которой одна из стратегий была направлена на развитие человеческого капитала и бизнес-процессов, являющихся частью структурных ресурсов.
Н4: Компании в 3 кластере делают акцент на развитии человеческих ресурсов и бизнес-процессов.
Поскольку влияние компонентов интеллектуального капитала на эффективность деятельности доказана на российском рынке (Гаранина, Андреева, 2016) и для стран БРИКС, членом которых является Российская Федерация (Nadeem et all, 2017) можно предположить о нижеследующем:
Н5: «Интеллектуальные» компании показывают более высокую эффективность по сравнению с остальными.
В итоге данная работа должна ответить на следующий исследовательский вопрос: какие стратегии относительно интеллектуальных ресурсов применяют российские компании, и какая из них является наиболее предпочтительной с точки зрения повышения конкурентоспособности компаний?
Для формирования стратегий существует три подхода (Venkatraman, 1989):
- Описательный подход подходит для анализа бизнес-кейсов и состоит из словесного описания индивидуальных стратегий. Данный способ определения стратегий подходит для рассмотрения индивидуальных случаев и неприемлем для обобщения результатов и выдвижения теорий на их основе.
- Классификационный подход. Ярким примером данного подхода являются классификации, предложенные Майлзом и Сноу (1978), а также три стратегии Портера (1985). Недостаток классификационного подхода заключается в произвольности выбора факторов, лежащих в основе классификации, и невозможности отразить внутригрупповые различия.
- Сравнительный подход позволяет анализировать отклонения факторов, лежащих в основе разбиения, и выявлять малейшие различия среди этих факторов с помощью различных эконометрических методов.
Таким образом, из вышеперечисленных способов формирования стратегий сравнительный подход является наиболее объективным. В данной работе использован кластерный анализ, как пример сравнительного подхода выявления стратегий.
Методология исследования
Для проведения исследования использована база данных Международной лаборатории экономики нематериальных активов НИУ-ВШЭ Пермь. Данная база содержит информацию о 1096 российских компаниях с 2004 по 2014 год. В данной работе анализируются информация о компаниях за 2014 год, то есть кластерный анализ проведен на кросс-секционных данных. В выборке представлены компании из следующих отраслей: строительство и недвижимость, производство, энергетика и химическая промышленность, сфера услуг, торговля, страхование и финансы.
Создание переменных, отображающих интеллектуальные ресурсы, достаточно трудоемкий процесс, который включает в себя несколько этапов. Схема приведена на рисунке 3.
Рисунок 3. Схема расчета индексов интеллектуального капиталаРазработано Международной лабораторией экономики нематериальных активов
Индекс интеллектуального капитала состоит из множества составляющих и принимает значения от 0 до 1. Индексы рассчитана с помощью метода главных компонент путем сворачивания показателей с нижнего уровня диаграммы. Данный способ расчета индекса ИК разработан Международной лабораторией экономики нематериальных активов (Рис. 3).
Согласно структуре, предложенной Стюартом (1997), интеллектуальный капитал включают человеческие, структурные и отношенческие ресурсы. Чтобы посчитать индекс человеческих ресурсов были использованы такие показатели как издержки на одного работника, наличие корпоративного университета и квалификация совета директоров. Издержки на одного работника включают в себя расходы на оплату труда, выплаты социального характера и иные расходы (командировочные, расходы на обучение, затраты, связанные с предоставление форменной одежды или спецодежды, авторские вознаграждения и т.д.) Собственными корпоративными университетами обладают лишь некоторые крупные российские компании, такие как «Сбербанк», «РЖД», «Норильский Никель». Создание корпоративных университетов позволяет компаниям обучать персонал в рамках собственного видения, в соответствии со стратегическими целями развития. Наличие университетов проверялось путем поиска информации на официальных сайтах компаний. Информация о Совете директоров включает в себя количество членов Совета, количество директоров с опытом работы на данной должности более 5 лет, а также количество членов Совета, имеющих степень магистра бизнес-администрирования (MBA) или кандидата наук (PhD).
Согласно схеме на рисунке 3 индекс структурных ресурсов включает информационные и инновационные ресурсы. Индекс информационных ресурсов рассчитывается через такие показатели, как наличие системы управления знаниями (УЗ), системы планирования ресурсов (ERP) и качество сайта. Использование компаниями систем планирования ресурсов определялось через поиск на официальных сайтах ключевых слов “ERP”, “Oracle”, “NAVISION”, “NAV”, “SQL”, “SAP”. Аналогичным способом проверялось наличие системы УЗ через поиск слов «управление знаниями», «интеллектуальный капитал». Качество сайта оценивалось по четырем показателям:
- Наличие информации для инвесторов/акционеров;
- Представление информации на нескольких языках;
- Информативность сайта (более 10 доступных ссылок);
- Дизайн (наличие флэш-анимации).
В соответствии с представленными показателями определялось количество баллов, присуждаемых компаниям. При наличии всех вышеперечисленных критериев компания получала максимально возможное количество баллов - четыре.
Инновационные ресурсы определяются через расходы на НИОКР, долю нематериальных активов в составе активов компании и количество патентов. Количество патентов рассчитывается кумулятивно, то есть суммируется с предыдущими годами. Поиск информации о количестве патентов осуществлялся через систему QPAT. Доля нематериальных активов рассчитана на основе данных, содержащихся в бухгалтерском балансе компаний.
Сбор информации о НИОКР - один из самых трудоемких процессов, требующих предельной внимательности и концентрации внимания. Осуществление данной задачи происходило в несколько этапов.
1. Найти отчетность компании (в основном это приложение к бухгалтерскому балансу) по идентификаторам, например, используя код ОКПО в базе данных SPARK, в случае отсутствия информации обратится к электронному ресурсу - центр раскрытия корпоративной информации (http://www.e-disclosure.ru/poisk-po-kompaniyam). Если два предыдущих источника не содержат искомой информации, обратиться к официальному сайту данной компании в раздел Акционерам и инвесторам. Отчетность для сбора информации должна быть неконсолидированной, составленной по российской практике бухгалтерского учета.
2. В отчетности найти соответствующие формы 1.4 и 1.5, содержащие информацию о наличии и движении результатов НИОКР, а также о незаконченных и неоформленных НИОКР.
3. Занести информацию в базу данных и проверить введенные данных по формулам. Проверка производится по следующим формулам:
Форма 1.4
Результаты НИОКР на конец периода = Результаты НИОКР на начало периода + Поступило как результат НИОКР - Выбыло за период
Форма 1.5
Незавершенные расходы на конец периода = Незавершенные расходы на начало периода + понесенные в период расходы на НИОКР - Принято к учету как НМА - Списано на убыток
Индекс отношенческих ресурсов также имеет две составляющие: индекс интернационализации и лояльности потребителей. Индекс интернационализации строится на основе информации о наличии иностранного капитала в структуре капитала компании, наличии экспорта, о количестве филиалов и цитируемости сайта. Данные о количестве дочерних компаний дублировались из базы данных «Ruslana». Помимо данной переменной учитывалось наличие филиалов за рубежом. Цитируемость сайта рассчитывается с помощью электронного ресурса PR checker. Иностранный капитал определялся по наличию иностранных акционеров в компании, причем учитывалась доля иностранного капитала (более 0%, 25% и 50%). В случае экспорта учитывалось достаточно много факторов: в случае наличия экспорта, необходимо было определить направление и количество лет, в течение которых компания занимается экспортом. Направления экспорта были классифицированы на развитые, развивающиеся и страны СНГ.
Индекс лояльности потребителя рассчитывался с помощью выявления доли издержек на рекламу в выручке компании, вхождение в различные ассоциации и наличие бренда. Брендом считается торговая марка, имеющая высокую репутацию у потребителей. Наличие бренда определялось путем поиска компании в специализированных списках: крупнейшие публичные компании мира по версии Forbes или Fortune Global 500. Информацию об участии в ассоциациях нужно было просмотреть во всевозможных источниках: ежегодные отчеты, официальные сайты компаний, поиск по новостям в интернете.
Переменные, необходимые для реализации метода главных компонент и расчетов индексов ИК приведены в таблице1.
Таблица 1
Составляющие индекса интеллектуального капитала
|
Название переменной |
Описание |
|
|
Индекс человеческих ресурсов |
||
|
ih_emp |
Издержки на одного работника |
|
|
ih_corp_univ |
Наличие корпоративного университета |
|
|
ih_board_qf |
Квалификация совета директоров |
|
|
Индекс информационных ресурсов |
||
|
is_erp |
Наличие ERP системы |
|
|
is_ic_km |
Наличие системы УЗ |
|
|
ir_site_quality |
Качество сайта |
|
|
Индекс инновационных ресурсов |
||
|
is_rd_inv |
Расходы на НИОКР |
|
|
is_patents |
Количество патентов |
|
|
is_int_assets |
Доля НМА |
|
|
Индекс интернационализации |
||
|
ir_foreign_capital |
Наличие иностранного капитала |
|
|
rus_intern_export |
Наличие экспорта |
|
|
ir_citations |
Цитируемость сайта |
|
|
ir_subs |
Количество филиалов |
|
|
Индекс лояльности потребителя |
||
|
ir_brand |
Наличие бренда |
|
|
ad_ex_ia_sales |
Доля издержек на рекламу в выручке |
|
|
ir_assoc |
Вхождение в ассоциации |
После преобразований отдельных переменных в индексы необходимо применить кластерный анализ. Впервые математические методы кластеризации были предложены Трионом (1939) и усовершенствованы Цаттеллом (1944). Однако массовое применение в науке данный метод получил только во второй половине XX века после работы Сокала и Шифа (1963). Идея данного метода заключается в объединении объектов в группы или кластеры таким образом, чтобы объекты, оказавшиеся в одной группе, были сравнительно однородны. Данная техника довольно распространена при анализе и обработке статистических данных в экономике. Среди множества различных вариаций кластерного анализа в данной исследовательской работе применен метод k-средних, сущность которого заключается в минимизации суммарного квадратичного отклонения точек кластеров от их центров. Отклонение измеряется через евклидово расстояние, которое является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве и не изменяется при введении в анализ нового объекта, который может оказаться выбросом. Кроме того, расстояние вычисляется по исходным данным и нет необходимости в их стандартизации. Евклидово расстояние между точками x и y в n-мерном пространстве вычисляется по следующей формуле:
Метод k-средних обладает рядом особенностей, на которые необходимо обратить внимание при построении кластеров. Во-первых, число кластеров не известно заранее и определяется исследователем самостоятельно. Неправильный выбор числа кластеров может послужить причиной некорректных результатов. То есть качество кластеризации напрямую зависит от первоначального разбиения. Данный способ не требует проверки статистической значимости, так как изначально определяет наиболее возможное значимое решение.
Реализовать данный метод можно с помощью программного пакета STATA. Программа начинает со случайно выбранных кластеров, количество которых задает пользователь, а затем изменяет принадлежность объектов к ним, чтобы минимизировать изменчивость внутри кластеров и максимизировать изменчивость между кластерами. После того как результаты получены, необходимо рассчитать средние для каждого кластера по каждому измерению, чтобы оценить, насколько кластеры различаются друг от друга.
Следующим этапом работы является сравнение эффективности компаний между кластерами. В качестве показателей эффективности компании использованы следующие переменные: экономическая добавленная стоимость, нормированная на выручку и балансовую стоимость, рентабельность активов, оборачиваемость активов, операционная прибыль, нормированная на выручку.
Экономическая добавленная стоимость (EVA) является показателем экономической прибыли предприятия за вычетом налогов и инвестированного капитала. Рентабельность активов (ROA) - один из наиболее часто применяемых финансовых коэффициентов при анализе работы компании. ROA показывает отдачу от активов компании и рассчитывается, как отношение прибыли к суммарным активам. Данный показатель активно используется в качестве меры эффективности в исследовательских работах (Байбурина, Головко, 2008; Shiu, 2006). Отношение операционной прибыли к выручке - один из вариантов расчета рентабельности продаж (ROS). ROS показывает какую часть в выручке составляет операционная прибыль. Оборачиваемость активов (turnover) характеризует интенсивность использования активов и сильно зависит от отрасли, в которой задействована компания.
Чтобы сравнить какая стратегия является наиболее выигрышной, необходимо найти медианы переменных, отвечающих за результативность работы компаний. Медианой является значение, по обе стороны от которого находится равное количество значений, расставленных в порядке возрастания. Использовать среднее значение некорректно, так как оно является слишком чувствительным к выбросам и требует нормального распределения характеризуемой переменной. В данном случае медиана является более объективной мерой характеристики центральной тенденции.
Для формирования выводов простого сравнения показателей недостаточно, поэтому проведен статистический тест Краскела-Уоллиса, необходимый для проверки равенства медиан трех и более выборок.
Описание результатов
Кластерный анализ методом k-средних предполагает самостоятельное определение количества кластеров. Воспользуемся практическими рекомендациями для первоначального анализа. Кластеризация считается устойчивой, если при использование различных методов приводит к одинаковым результатам. В первую очередь рекомендуется провести кластеризацию иерархическим способом, который выделяет «естественные» кластеры, и построить дендрограмму.
Дендрограммы наглядно представляют информацию о том, какие наблюдения сгруппированы на разных уровнях. В нижней части дендрограммы каждое наблюдение будет являться отдельным кластером, если задать количество ветвей, равных количеству переменных. Вертикальные линии поднимаются вверх и при некоторых признаках сходства соединяются с другими наблюдениями горизонтальной линией. Наблюдения продолжают объединяться, пока в верхней части дендрограммы все наблюдения не сгруппируются вместе. Высота вертикальных линий и диапазон оси дают визуальные подсказки о силе кластеризации. Длинные вертикальные линии указывают на более четкое разделение между группами. Каждый узел представляет объединение двух или более кластеров, положение узлов на вертикальной оси определяет расстояние, на котором были объединены соответствующие кластеры.
Использование данного способа является достаточно субъективной мерой кластеризации. На рисунке 4 представлена дендрограмма, полученная на имеющейся выборке при изначально заданном количестве ветвей равном 10. Пунктирной линией отмечено количество кластеров, которое по мнению автора, является оптимальным. Пунктирная линия пересекается с тремя вертикальными линиями, которые обозначают кластеры.
Рисунок 4. Дендрограмма
Более объективной мерой определения количества кластеров является тест Калински, который основан на вычислении F-статистики. Чем выше данный показатель, тем более предпочтителен выбор данного количества кластеров. В таблице 2 приведены полученные значения для количества кластеров от 2 до 8. Данный способ также демонстрирует, что выбор 3 кластеров обладает самым высоким показателем Калински-Харабас.
Таблица 2
Тест Калински-Харабаса
Количествокластеров |
Значения F-статистики(Калински-Харабас) |
|
|
2 |
23,98 |
|
|
3 |
246,22 |
|
|
4 |
174,10 |
|
|
5 |
131,52 |
|
|
6 |
107,67 |
|
|
7 |
92,78 |
|
|
8 |
80,84 |
Изучение предшествующей литературы по данной теме позволило прийти к аналогичным выводам. Шакина и Барахас (2015) при анализе европейских компаний получили 3 стратегии: инновационная, консервативная и умеренная. Также три кластера были получены в работе, проведенной на основе данных по российским компаниям, авторы выделили компании с низким уровнем интеллектуальных ресурсов, во второй кластер вошли компании с более высокими показателями по всем компонентам, а в третий - компании, акцентирующие внимание на инновационных мощностях (Paklina et al, 2017).
В первой части данной работы использованы индексы интеллектуального капитала, основанные на трехкомпонентной структуре Стюарта (1997). Ниже приведены описательные статистики по данным переменным. За индекс человеческих ресурсов отвечает переменная hc_rec_n. Индекс отношенческих ресурсов обозначен переменной rel_rec_n. Переменная sc_rec_n - индекс структурных ресурсов. Из таблицы 3 видно, что все индексы лежат в пределах от 0 до 1.
Таблица 3
Описательные статистики индексов интеллектуального капитала
|
Переменная |
Количество наблюдений |
Среднее |
Стандартное отклонение |
Минимальное значение |
Максимальное значение |
|
|
rel_rec_n |
1013 |
0.14 |
0.07 |
0 |
0.91 |
|
|
sc_rec_n |
907 |
0.19 |
0.16 |
0 |
0.92 |
|
|
hc_rec_n |
878 |
0.19 |
0.13 |
0.08 |
0.73 |
Графическое представление имеющихся наблюдений в виде матрицы приведено в Приложении 1.
Посредством построения дендрограммы, проведения теста Калински и изучения соответствующей литературы было принято решение делить выборку на 3 кластера. Результаты кластеризации методом k-средних приведены в таблице 4. В качестве меры измерения выбрано Евклидово расстояние, а в качестве центра кластера изначально выбираются случайные значения. Для того чтобы сравнить полученные кластеры между собой использованы такие описательные статистики, как минимальное, среднее и максимальное значение.
Таблица 4
Результаты кластеризации на основе трехкомпонентной структуры ИК
|
Человеческий капитал |
Отношенческий капитал |
Структурный капитал |
|||
|
Кластер 1 (578 наблюдений) |
Минимальное |
0,082 |
0 |
0 |
|
|
Среднее |
0,167 |
0,134 |
0,114 |
||
|
Максимальное |
0,548 |
0,299 |
0,271 |
||
Кластер 2(46 наблюдений) |
Минимальное |
0,458 |
0,095 |
0,059 |
|
|
Среднее |
0,630 |
0,211 |
0,470 |
||
|
Максимальное |
0,734 |
0,602 |
0,795 |
||
|
Кластер 3 (155 наблюдений) |
Минимальное |
0,082 |
0,053 |
0,246 |
|
|
Среднее |
0,164 |
0,189 |
0,401 |
||
|
Максимальное |
0,734 |
0,914 |
0,916 |
Результаты кластеризации демонстрируют крайне неоднородное распределение компаний по трем группам, что полностью соответствует первой гипотезе. Первый кластер самый многочисленный и включает 74% компаний, которые не преследуют определенной стратегии, их уровень развития компонентов интеллектуального капитала находится на относительно низком уровне. Ни один из индексов не превышает значения 0,2. Данный факт подтверждает вторую гипотезу о наличии кластера компаний без стратегии. В дальнейшем компании из данной группы будут условно называться «неинтеллектуальными».
Самый малый кластер по количеству вошедших в него наблюдений - кластер 2, включающий 6% компаний. Данные компании имеют высокие показатели по человеческому и структурному капиталу, однако человеческий капитал все-таки превалирует над структурным. Человеческий капитал принимает значение 0,63, в то время как индекс структурного капитала немного ниже и равен 0,47. В третий кластер вошло 20% компаний, стратегия которых заключается в более активном развитии структурного капитала по сравнению с остальными компонентами.
Наглядно представить полученные результаты позволяет лепестковая диаграмма (Рисунок 5). Данный способ представления результатов демонстрирует явное преобладание человеческого капитала во втором кластере, превалирование структурного капитала в кластере 3, и крайне малые значения для кластера 1.
Рисунок 5. Кластерный анализ в виде лепестковой диаграммы
Следующий шаг - сравнение показателей эффективности среди полученных кластеров (Таблица 5). В качестве меры эффективности выбраны следующие показатели: операционная прибыль, нормированная на выручку (ebit_sales); оборачиваемость активов (turnover); экономическая добавленная стоимость, нормированная на балансовую стоимость (eva_bv); рентабельность активов (roa); экономическая добавленная стоимость, нормированная на количество работников (eva_emp); добавленная стоимость (va), экономическая добавленная стоимость, нормированная на выручку (eva_sales). В таблице 5 приведены описательные статистики по данным переменным. По причине недостаточного количества наблюдений eva_emp и va в дальнейшем рассматриваться не будут.
Таблица 5
Описательные статистики для переменных эффективности
|
Переменные |
Количество наблюдений |
Среднее |
Стандартное отклонение |
Минимальное |
Максимальное |
|
|
ebit_sales |
858 |
-1,579 |
42,681 |
-1246,367 |
1,300 |
|
|
turnover |
878 |
1,054 |
1,162 |
0 |
8,817 |
|
|
eva_emp |
5 |
-0,414 |
1,578 |
-1,875 |
2,260 |
|
|
eva_sales |
752 |
-6,195 |
94,019 |
-2432,302 |
0,629 |
|
|
roa |
878 |
-0,009 |
0,378 |
-9,356 |
1,444 |
|
|
eva_bv |
759 |
-0,115 |
0,147 |
-1,309 |
1,249 |
|
|
va |
5 |
5032.96 |
9535,081 |
98,756 |
22053,11 |
Для того чтобы проанализировать, как распределились показатели эффективности по кластерам, необходимо рассчитать их медианы. Медиана в отличие от математического ожидания устойчива к статистическим выбросам и не требует нормального распределения переменной (таблица 6).
Таблица 6
Показатели эффективности компаний
|
Кластер 1 |
Кластер 2 |
Кластер 3 |
||
|
Рентабельность продаж |
0,061 |
0,037 |
0,063 |
|
|
Оборачиваемость активов |
0,811 |
0,757 |
0,771 |
|
|
Экономическая добавленная стоимость, нормированная на балансовую стоимость |
-0,106 |
-0,118 |
-0,099 |
|
|
Рентабельность активов |
0,015 |
-0,015 |
0,009 |
|
|
Экономическая добавленная стоимость, нормированная на выручку |
-0,118 |
-0,151 |
-0,126 |
Чтобы проверить, насколько статистически значимо медианы одного кластера отличаются от другого, необходимо воспользоваться тестом Краскела-Уоллиса (таблица 7). Нулевая и альтернативная гипотезы данного теста следующие:
Н0: значения медиан в кластерах одинаковы;
Н1: значения медиан в кластерах статистически значимо отличаются друг от друга.
Исходя из данных, представленных в таблице 7, можно сделать вывод о том, что только рентабельность активов отличается в кластерах на уровне значимости 5%. Однако, самой высокой рентабельностью активов обладает кластер, в который вошли компании, не придерживающиеся определенной стратегии относительно интеллектуальных ресурсов.
Таблица 7
Тест на равенство медиан Краскела-Уоллиса
|
Значение статистики |
P-value |
||
|
Рентабельность продаж |
1,411 |
0,494 |
|
|
Оборачиваемость активов |
0,142 |
0,932 |
|
|
Экономическая добавленная стоимость, нормированная на балансовую стоимость |
2,961 |
0,228 |
|
|
Рентабельность активов |
7,027 |
0,029 |
|
|
Экономическая добавленная стоимость, нормированная на выручку |
0,631 |
0,729 |
Несмотря на тот факт, что на данном примере не удалось выявить более высокую результативность компаний во втором и третьем кластере, российские компании сделали рывок в развитии интеллектуальных ресурсов. Об этом свидетельствуют данные кластерного анализа по данным на 2004 год, то есть 10 лет назад по отношению к исследуемому периоду.
Наиболее приемлемым вариантом для данных 2004 года оказалось деление выборки на две группы методом k-средних. Результаты кластеризации представлены в таблице 8. Первая группа включает «неинтеллектуальные» компании, которые имеют крайне низкие индексы компонентов интеллектуального капитала. Второй кластер отличается от первого более высокими показателями человеческого и структурного капитала. Однако разница между кластерами незначительна. Данный пример демонстрирует активное развитие интеллектуального капитала среди российских компаний за исследуемый период, несмотря на то, что доказать эффективность интеллектуального капитала на данной выборке не удалось.
Таблица 8
Результаты кластеризации по данным за 2004 год
|
Человеческий капитал |
Отношенческий капитал |
Структурный капитал |
|||
|
Кластер 1 (598 наблюдений) |
Минимальное |
0 |
0 |
0 |
|
|
Среднее |
0,116 |
0,139 |
0,102 |
||
|
Максимальное |
0,268 |
0,433 |
0,324 |
||
Кластер 2(225 наблюдений) |
Минимальное |
0,081 |
0,027 |
0 |
|
|
Среднее |
0,259 |
0,178 |
0,185 |
||
|
Максимальное |
0,906 |
0,594 |
0,785 |
Наглядное представление также осуществлено при помощи лепестковой диаграммы (Рисунок 6). Внешний треугольник демонстрирует распределение интеллектуальных ресурсов в кластере 2 с компаниями более активными в области интеллектуальных ресурсов. Внутренний треугольник показывает кластер 1, в который вошли «неинтеллектуальные» компании.
Рисунок 6. Кластерный анализ в виде лепестковой диаграммы
Полученная в первом случае кластеризация не позволяет в полной мере подтвердить или опровергнуть все выдвинутые гипотезы, поэтому воспользуемся другой классификацией интеллектуальных ресурсов. Помимо трехкомпонентной структуры интеллектуального капитала существует четырехкомпонентная (Edvinsson, 2002). Согласно данной классификации, интеллектуальный капитал состоит из человеческих (hc_rec_n), отношенческих (rel_rec_n), инновационных (sc_innov_n) и информационных (sc_ict_n) ресурсов. Описательные статистики по данным видам капитала представлены далее в таблице 9. Данные из таблицы свидетельствуют о том, что все индексы лежат в допустимом диапазоне от 0 до 1.
Таблица 9
Описательные статистики по четырехкомпонентной структуре ИК
|
Переменная |
Количество наблюдений |
Среднее |
Стандартное отклонение |
Минимальное значение |
Максимальное значение |
|
|
rel_rec_n |
1013 |
0.14 |
0.07 |
0 |
0.91 |
|
|
sc_innon_n |
875 |
0.15 |
0.18 |
0 |
0.99 |
|
|
sc_ict_n |
966 |
0.22 |
0.23 |
0 |
1 |
|
|
hc_rec_n |
878 |
0.19 |
0.13 |
0.08 |
0.73 |
Как и в предыдущем случае следует начать с построения иерархического кластера. Дендрограмма для данного способа кластеризации выглядит следующим образом (рисунок 7). Пунктирной линией обозначено оптимальное количество кластеров, так как наиболее длинные вертикальные линии приходятся на 2 кластера.
Более объективной мерой для выбора количества кластеров является тест Калински-Харабаса (таблица 10). Результаты теста соответствуют выводам, полученным из анализа дендрограммы. Оба способа предлагают выбрать количество кластеров, равное двум.
Рисунок 7. Дендрограмма
Чтобы продемонстрировать как распределились наблюдения по индексам интеллектуальных ресурсов, построена матрица, которая представлена в приложении 2. Матрица представляет собой совокупность графиков, отражающих связь между отдельными компонентами интеллектуальных ресурсов между собой.
Таблица 10
Тест Калински-Харабаса
Количествокластеров |
Значения F-статистики(Калински-Харабас) |
|
|
2 |
17,87 |
|
|
3 |
14,72 |
|
|
4 |
13,36 |
|
|
5 |
16,47 |
|
|
6 |
14,20 |
|
|
7 |
16,29 |
|
|
8 |
14,04 |
Попытка выделить два кластера приводит к результатам, представленным в таблице 11. Выделение кластера «интеллектуальных» и «неинтеллектуальных» не несет в себе никакой смысловой нагрузки. Поэтому было принято решение вновь делить выборку на три кластера, опираясь на методологию предшествующих работ.
Таблица 11
Результаты кластеризации при разбивке выборки на 2 группы
|
Человеческий капитал |
Отношенческий капитал |
Инновационный капитал |
ИКТ |
|||
|
Кластер 1 (550 наблюдений) |
Минимальное |
0,081 |
0 |
0 |
0 |
|
|
Среднее |
0,169 |
0,140 |
0,121 |
0,115 |
||
|
Максимальное |
0,641 |
0,367 |
0,614 |
0,410 |
||
Кластер 2(129 наблюдений) |
Минимальное |
0,082 |
0,053 |
0 |
0,118 |
|
|
Среднее |
0,248 |
0,208 |
0,310 |
0,549 |
||
|
Максимальное |
0,734 |
0,914 |
0,993 |
1 |
Результаты кластеризации по четырем переменным приведены в таблице 12. Кластеризация по четырем компонентам также, как и по трем компонентам, позволяет выделить группу компаний, которые не придают значения интеллектуальным ресурсам (кластер 3), что является подтверждением второй гипотезы. Индексы компонентов ИК в данном кластере не превышают значения 0,2. Кластер «неинтеллектуальных» компаний по-прежнему самый многочисленный и включает 79% компаний.
Однако ситуация с другими кластерами изменилась. В кластер 1 вошли компаний, делающие акцент на развитии информационных ресурсов, то есть на развитие бизнес-процессов и информационно-коммуникационных технологий. Индекс ИКТ принимает значение 0,615 и значительно превышает средние значения по ост...
Подобные документы
Значение методов исследования управления человеческими ресурсами в компаниях. Ежегодная формализованная оценка результативности работников. Исследование эффективности практических методов управления человеческими ресурсами в российских компаниях.
контрольная работа [284,1 K], добавлен 03.12.2011Обзор финансово-хозяйственной деятельности ОАО "Нижнекамскшина", исследование структуры и эффективности управления трудовыми ресурсами, задачи экономического анализа. Описание элементов и эффективности работы системы управления трудовыми ресурсами.
курсовая работа [41,4 K], добавлен 25.11.2010Сущность и характеристики трудовых ресурсов. Теоретические концепции, эволюция и современное состояние управления человеческими ресурсами в российских организациях. Разработка стратегии управления персоналом на основе партнерского взаимодействия.
курсовая работа [38,3 K], добавлен 19.01.2011Разработка стратегии и тактики управления человеческими ресурсами в ОАО "КамПРЗ". Кадровый аудит предприятия. Внутрифирменное обучение в стратегии развития кадров. Совершенствование управления человеческими ресурсами с помощью кадровой психодиагностики.
дипломная работа [201,4 K], добавлен 15.05.2008Предпосылки возникновения менеджмента и основа создания школы управления интеллектуальными, финансовыми и материальными ресурсами. Рассмотрение существующих теорий координации (с 70-х годов до нашего времени). Четыре принципа лидерства в руководстве.
реферат [288,5 K], добавлен 09.10.2011Элементы системы управления трудовыми ресурсами. Факторы и резервы роста эффективности управления трудовыми ресурсами. Эффективность производства и управления трудовыми ресурсами в ОАО "Ярцевский хлебокомбинат". Мотивация и стимулирование труда персонала.
дипломная работа [236,4 K], добавлен 13.04.2014Основные принципы разработки стратегии управления человеческими ресурсами в организации. Отличие управления человеческими ресурсами от управления персоналом. Анализ стратегического управления в "Экокурьер Int". Уровни выраженности компетенции менеджера.
дипломная работа [252,6 K], добавлен 27.10.2015Краткая характеристика современных проблем в отборе персонала в организациях. Механизмы рационального и справедливого приема людей на работу. Способы поощрения сотрудников предприятия. Корпоративная культура организации, ее роль в управлении персоналом.
статья [14,2 K], добавлен 14.04.2016Недостатки линейной организационной структуры, используемой в туристической фирме ООО "Эс энд Б Групп". Классификация материальных ресурсов. Управление материальными ресурсами, анализ эффективности их использования. Основные виды и направления туров.
курсовая работа [121,1 K], добавлен 17.10.2010Место и роль управления трудовыми ресурсами в структуре трудового потенциала. Анализ особенностей использования трудовых ресурсов (на примере ОАО "Стройтехсервис"). Приоритетные направления повышения эффективности управления трудовыми ресурсами.
курсовая работа [115,3 K], добавлен 29.12.2012Управление человеческими ресурсами как функция менеджмента. Кадровая политика в системе стратегического управления. Понятие и сущность кадрового персонала организации. Эффективность системы управления трудовыми ресурсами на примере ЗАО "СТС Текновуд".
курсовая работа [1,2 M], добавлен 12.04.2014Концепция управления человеческими ресурсами в организации. Особенности разработки стратегии кадрового менеджмента. Проведение кадрового аудита предприятия. Специфика формирования стратегии и тактики управления человеческими ресурсами в ОАО "КамПРЗ".
курсовая работа [27,1 K], добавлен 29.08.2014Изменение организационной культуры в современной организации. Оценка экономической эффективности системы управления человеческими ресурсами на предприятии. Привлечение и удержание лучших специалистов за счет преимуществ в компании и управлении трудом.
контрольная работа [16,1 K], добавлен 19.04.2015Анализ эффективности управления финансовыми ресурсами ЗАО АФ "Солнечная", их состав и структура. Затраты на производство и реализацию продукции, состав и структура оборотных активов. Мероприятия по совершенствованию управления финансовыми ресурсами.
дипломная работа [221,0 K], добавлен 26.07.2011Теоретические основы управления человеческими ресурсами в транснациональных компаниях. Анализ деятельности логистических систем. Зарубежный опыт управления и возможности его применения отечественными компаниями; основные тенденции и перспективы.
реферат [1,7 M], добавлен 18.07.2014Общая характеристика предприятия "Weatherford". Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Оценка показателей и практики управления производительностью труда в компании. Мероприятия по повышению эффективности управления трудовыми ресурсами.
дипломная работа [713,6 K], добавлен 27.04.2014Особенности управления ресурсами предприятия, исходя из требований международных стандартов серии ИСО, на примере предприятия ОАО "Турбохолод". Исследование инструментов управления ресурсами предприятия. Анализ практики совершенствования управления.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 14.06.2014Экономическая сущность управления трудовыми ресурсами, планирование потребности в персонале. Анализ обеспеченности и разработка предложений по совершенствованию управления человеческими ресурсами, организации производственных процессов в ИП "Киселев".
курсовая работа [99,0 K], добавлен 08.01.2012Особенности управления трудовыми ресурсами в сервисных организациях. Анализ управления трудовыми ресурсами в гостинице "Oreanda", преимущества и недостатки управления. Условия для эффективного функционирования системы управления трудовыми ресурсами.
курсовая работа [60,1 K], добавлен 07.05.2008Сущность и характеристики человеческих ресурсов. Анализ современного состояния управления человеческими ресурсами в российских организациях. Особенности формирования внутрифирменного механизма управления, разработка рекомендаций по его совершенствованию.
курсовая работа [43,6 K], добавлен 23.01.2013
