Отношение руководителей организации к развитию инновационного человеческого капитала работников в процессе его конвертации в интеллектуальный капитал

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

И. З. Гарафиев, А. Р. Тузиков, Р. И. Зинурова,
Г. И. Гарафиева
ОТНОШЕНИЕ РУКОВОДИТЕЛЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ К РАЗВИТИЮ ИННОВАЦИОННОГО ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА РАБОТНИКОВ В ПРОЦЕССЕ ЕГО КОНВЕРТАЦИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КАПИТАЛ
Ключевые слова: инновационный человеческий капитал, интеллектуальный капитал.
Рассмотрен процесс использования инновационного человеческого капитала в рамках института экономики как его конвертация в интеллектуальный капитал предприятия. На основе контент-анализа текстов статей журнала «Генеральный директор» рассмотрены отношения руководителей организации к развитию инновационного человеческого капитала работников. Выявлена специфика понимания руководителями организации инвестиционного и сетевого характера труда работников.
Keywords: mnnovative human capital, intellectual capital.
The process of the use of innovative human capital are studied trough its conversion into intellectual capital of the company. Content analysis of publications in the journal & quot-General Director& quot- was done that helped to understand managers' attitude to the development of employees' innovative human capital. Authors managed to specify managers' understanding of the network and investment-style character of employees work.
Современное развитие общества ставит новые цели и задачи. Изменилась роль индивида в региональном социуме — он становится инициатором инновационных идей [1], меняется и специфика труда в организации, который приобретает инвестиционный и сетевой характер. Наибольшее значение для организации начинает приобретать ее интеллектуальный капитал. Процесс использования инновационного человеческого капитала в рамках института экономики мы рассматриваем как конвертацию в интеллектуальный капитал предприятия. Как он воздействует на региональные кластеры «экономики знаний», мы затронем при анализе отношения руководителей организации к инновационному человеческому капиталу.
В качестве интегрирующего понятия, объясняющего процесс преобразования работниками знания в экономический, производственный ресурс, предлагается категория «инновационный человеческий капитал». Инновационный человеческий капитал — профессиональные знания и навыки, способствующие получению дохода от работы только в данной отрасли и необходимые для появления на рынке нового продукта (товара или услуги) отрасли, для использования в деятельности предприятия отрасли новых производственных процессов, нового метода маркетинга, нового организационного метода. [2]. Авторская трактовка обусловлена качественной характеристикой знания, направленного на производство товаров и услуг с целью получения прибыли. Наиболее «знаниеемкой», является способ производства, основанный на внедрении инноваций. Мы не понимаем инновационный человеческий капитал узко, как специальный человеческий капитал фирмы, так как инновационные знания, применимые только в одной отдельно взятой фирме, в большинстве случаев оказываются не инновационными для других фирм. В то же время мы не понимаем его слишком широко как общий человеческий капитал, так как внедрение инноваций всегда имеет определенную отраслевую специфику [3].
Методология исследования. Взяв за основу методологию, предложенную А. Н. Олейником [4], мы сделали акцент на анализе связей внутри коди-ровочного словаря. Анализ осуществлялся с использованием программы QDA Miner v. 4. 0, разработанной компанией Provalis Research (г. Монреаль).
Характеристики выборки исследуемых текстов. В качестве объекта анализа выступает текст статей в журнале «Генеральный директор» за период с января 2010 года по январь 2011 года (N=76), критерием отбора статей было наличие в них высказываний руководителей организации. С целью персонификации экспертов обычно их группируют по какому-то общему признаку: принадлежность к отрасли, научному сообществу, школе и т. д. Мы в качестве критерия группировки экспертов взяли их положение в управленческой иерархии организации. Нами было выделено три группы экспертов: генеральные директора — собственники бизнеса (n=46), генеральные директора — наемные менеджеры (n=29), не генеральные директора — наемные менеджеры (n=43). Основанием для отбора экспертов явилась возможность их идентификации как представителя одной из трех групп, также учитывался объем высказываний экспертов, который не должен быть менее 2 абзацев текста статьи. Непосредственной единицей анализа выступал формализованный текст — совокупность высказываний, в исходном тексте журнальной статьи, экспертов каждой из трех групп. В результате по количеству групп экспертов мы получили три формализованных текста для контент-анализа.
Инструменты контент-анализа. Ключевым моментом контент-анализа является кодирование: соотнесение частей текста с категориями, с помощью которых осуществляется анализ. Список категорий образует своеобразный «словарь» для чтения и интерпретации текстов статей. Мы выделили словарь, основанный на замещении, который строится
на основе того, что каждое из слов, относящихся к той или иной категории словаря, является взаимозаменяемым. Такой словарь представляет собой «эвристическим образом образованный список слов, каждое из которых можно заменить другим благодаря их отнесению к одному и тому же коду» [5, р. 2].
Эвристический характер данного словаря заключается в том, что список кодов (категорий) и слов отражает не только специфику самого текста, но и интересы «читателя», в том числе и теоретические конструкции, которые у него возникли еще до чтения текста.
Используемый нами метод отбора статей, в которых приводятся прямые высказывания руководителей организаций, представляет собой выбор текстов, которые отражают уникальное мнение эксперта в данной области. Следовательно, в нашей работе мы будем использовать словарь, основанный на замещениях.
Словарь, используемый в контент-анализе текстов статей. Словарь, А — список кодов — произво-ден от основных исследовательских задач, обусловлен интересами исследователя и имеет инструментальный характер.
Словарь, А включает 8 кодов, организованных в три «ядра»: «Инновационный человеческий капитал», «Инвестиционный характер труда», «Сетевой характер труда» (табл. 1).
Таблица 1 — Коды для качественного контент-анализа. Словарь (А)
Ядро, Код Слова, фразы
Инновационный человеческий капитал Стимулирование инновации поощр* AND инновац* внедрен* AND инновац* изобретен* AND инновац* нов* AND иде* стимулирова* AND работник* рационализатор* и др.
Инновационный человеческий капитал Оплата труда зарплата заработн* плат* занятость занятых рабочее место и др.
Инновационный человеческий капитал Знания знание AND прибыль интеллектуальн* AND собственност* экономика знаний общество знаний и др.
Инвестиционный характер труда Образование образование профессиональное образование высшее студент и др.
Инвестиционный характер труда Саморазвитие переподготовка непрерывная подготовка непрерывное образование и др.
Инвестиционный характер труда Профессиональный опыт, навыки молод* работник* молод* люди специалист* опыт работы и др.
Сетевой характер труда. Обмен идеями — инновационная среда информационный обмен информационное обеспечение обмен иде* инфраструктур* технопарк и др.
Сетевой характер труда. Бизнес-проекты инновации AND бизнес-партнер конкуренция целевая подготовка др.
Примечание: * означает любую букву или набор букв- AND присутствие двух ключевых слов в одной и той же фразе- _ два ключевых слова следуют строго одно за другим.
Статистические показатели Словаря, А применительно к анализу форматизированных текстов высказываний экспертов, исходя из выделения трех групп экспертов представлены в таблице 2.
Таблица 2 — Статистика кодов для качественного контент-анализа форматизированных текстов высказываний экспертов, исходя из выделения трех групп экспертов. Словарь (А)
Ядро Код Число ко- % кодов Число тек- % текстов Число слов % слов
Инноваци- Стимулиро- із і4, з ю 2і 2,
онныи че- вание инно- і У O Уі 9
ловеческий вации
капитал Оплата труда іі і2, 3 ю 33 3,
3 У O В9 5
Знания 4б 5,2 3 ю бВ O,
O б У
Инвестици- Образование 34 3,8 3 ю 52 O,
онный ха- O O 5
рактер тру- Саморазвитие і2 із, 3 ю 2O 2,
да 4 9 O 33 і
Профессио- 2і 23, з ю іб і,
нальный і У O 92 У
опыт, навыки
Сетевой Обмен идея- і2 із, з ю з4 3,
характер ми — иннова- 3 В O 80 б
труда ционная сре-
да
Бизнес- Ю і2, 3 ю 23 2,
проекты В і O 3O 4
Совместно встречающиеся коды. Вначале мы выясним, насколько часто коды пересекаются, т. е. в тексте статьи они могут быть разделены не более чем одним кодом. Знакомство с группировкой кодов для качественного контент-анализа, осуществленной по критерию частоты их совместного появления в статьях — коэффициенту Жаккарда (Jaccard's coefficient), который вычисляется как отношение числа элементов пересечения двух множеств к числу элементов объединения этих множеств. Коэффициент равен нулю, когда множества не имеют общих элементов, и единице, когда множества равны, в остальных случаях значение где-то посередине. В нашем случае, ввиду того что количество формализованных текстов было менее 6, а точнее три по количеству групп экспертов, коэффициент Жаккарда мог быть вычислен по тесноте связей кодов не в текстах, а в параграфах текстов. Такой подход, безусловно, предполагает выявление более тесной связи между кодами, так как количество параграфов во много раз превышает количество текстов.
Полученные результаты показывают низкий уровень схожести между большинством кодами, в то же время, учитывая, что коды — результат качественного анализа, и выявлялась степень тесноты в параграфах, а не текстах можно предположить, что значение коэффициента 0,266 позволяет говорить о наличии устойчивой связи между кодами «обмен идеями» и «бизнес-проекты». Выявленная тенденция предполагает следующую кластеризацию кодов
2бі
по тесноте связей между ними в параграфах на основе коэффициента Жаккарда.
Таблица 3 — Пересечение кодов качественного контент — анализа коэффициент Жаккарда
1_________________________
и** к*#-----1
црвдйтЛ---------------------1____
«ЦИ -¦----------------1
ЙЙии!------------1
Жи1*Ш----------------'-
---------------------------------
Лж
тштчштттеш (оссипг& amp-с^
Рис. 1 — Модель кластеризации кодов качественного контент-анализа на основе коэффициента
Жаккарда
Изначальной предпосылкой для выделения кодов качественного контент-анализа было наличие трех ядер: инновационный человеческий капитал, инвестиционный характер когнитивного труда, сетевой характер когнитивного труда. При кластеризации кодов на основе коэффициента Жаккарда, при заданном количестве кластеров — три, мы видим совпадение, получившихся кластеров с выделенными нами ядрами, только в одном случае. Коды «бизнес'--проекты» и «обмен идеями» в дискурсе руководителей организации стоят рядом и совпадают с выделенным нами ядром сетевой характер когнитивного труда.
Полученные результаты позволяют говорить о том, что для руководителей организации участие их сотрудни-
ков в бизнес-проектах, предполагает обмен идеями, оплату труда сотрудников и стимулирование их инновационной деятельности. Данная конфигурация первого кластера, может быть интерпретирована как понимание подконтрольной руководителю деятельности, напрямую связанной с достижением бизнес-целей. Близость кодов «профессиональный опыт, навыки» и «саморазвитие» позволяет говорить о том, что в модели кластеризации частично проявилось ядро «инвестиционный характер когнитивного труда». Ядро «инновационный человеческий капитал» идентифицируется благодаря близости кодов «оплата труда» и «стимулирование инноваций».
Статья подготовлена в рамках Государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации на 2012 год (темы № № 6. 3213, 6. 3131, 6. 3172, 6. 3162).
Литература
1. Зинурова, Р. И. Инновационное образование в региональных технологических вузах РФ: проблемы критериев, типологии и социального заказа / Р. И. Зинурова, А. Р. Тузиков Вестник Казанского технологического университета. — 2010. — № 9. — С. 768−777.
2. Тузиков А. Р., Гаязова Э. Б., Зинурова Р. И. Инновационное образование в российской высшей школе — опыт социологического исследования // Вестник Казанского технологического университета — 2011. — № 18. — С. 278
— 284.
3. Гарафиев, И. З. Инновационный человеческий капитал региона как фактор оценки уровня развития его химической промышленности / И. З. Гарафиев Вестник Казанского технологического университета. — 2011. — № 24. -С. 111−116.
4. Гарафиев, И. З. Инновационный человеческий капитал и нанотехнологии (контент-анализ программ инновационного развития регионов РФ) / И. З. Гарафиев // Вестник Казанского технологического университета. — 2012.
— № 14. С. 239−243.
5. Олейник, А. Н. Триангуляция в контент-анализе. вопросы методологии и эмпирическая проверка / А. Н. Олейник // Социологические исследования. — 2009. — № 2. -С. 65−99.
6. Hogenraad R. Force and influence in contentanalysis: the production of new social knowledge / R. Hogenraad, D. Mckenzie, N. Peladeau // Quality & amp- Quantity. — 2003. — N 37. — P. 2−14.
business projects development education as edi of exc incentives for innovation knowledge professional experience wages
business projects
development 0,0б1
education 0,015 0,058
exchange of ideas 0,2бб 0,084 0,037 1
incentives for innovation 0,138 0,052 0,012 0,187 1
knowledge 0,071 0,073 0,0б1 0,033 0,03
professional experience 0,073 0,2 0,081 0,07 0,083 0,103
wages 0,021 0,053 0,048 0,054 0,183 0,0б3 0,15 1
© И. З. Гарафиев — канд. истор. наук, доц. каф. государственного муниципального управления и социологии КНИТУ, giz05@mail. ru- А. Р. Тузиков — д-р социол. наук, проф., зав. каф. государственного, муниципального управления и социологии, tuzikov@kstu. ru- Р. И. Зинурова — д-р социол. наук, проф., дир. Института управления инновациями КНИТУ, rushazi@rambler. ru- Г. И. Гарафиева — канд. экон. наук, доц. каф. экономики КНИТУ, giz05@mail. ru.
2б2

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой