Оцінювання впливу факторів на мотивування керівників

Скачати реферат “Оцінювання впливу факторів на мотивування керівників”

         З метою кількісної оцінки факторів, які впливають на результативність застосування методів мотивування, а також виявлення взаємозв’язків між ними протягом 2005р. серед діючих вітчизняних підприємств різної величини та форм власності проводилось експертне дослідження. Зразок анкети, яка розповсюджувалась серед керівників підприємств, наведено у додатку Б.

Для виділення із загальної сукупності факторів тих, яким експерти присвоїли найвищі бали слід бали за кожним фактором у розрізі кожного експерта виразити у формі коефіцієнтів. Для розрахунків варто використати формулу:

                                           (2.1) 

де Кbi – коефіцієнт впливу фактору i на результативність застосування методів мотивування;

  bi – фактичне значення балу, присвоєного експертом фактору i;

  bm – максимальне значення балу, який експерт міг присвоїти фактору i.

                З метою узагальнення значень розрахованих за формулою (2.1) коефіцієнтів слід розрахувати їх середнє значення:

                                      (2.2) 

де  – середньоарифметичне значення коефіцієнтів впливу фактору n на результативність застосування методів мотивування;

  n – чисельність експертів, які брали участь у дослідженні.

Узагальнені результати експертного дослідження факторів, які впливають на результативність застосування методів мотивування, представлено у табл. 2.21.

Таблиця 2.21

Результати експертного дослідження факторів, які впливають на результативність застосування методів мотивування

Групи підприємств

Досліджувані фактори

Середньоарифметичні значення коефіцієнтів впливу факторів на результативність застосування методів мотивування у розрізі досліджуваних підприємств

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Малі підприємства

Х1

0,3

0,5

0,6

0,9

0,2

0,8

0,6

0,2

0,8

0,6

0,3

0,7

Х2

0,4

0,2

0,8

0,6

0,4

0,8

0,4

0,7

0,2

0,8

0,4

0,3

Х3

0,2

0,2

0,8

0,6

0,6

0,4

0,5

0,6

0,2

0,8

0,8

0,6

Х4

0,7

0,4

0,1

0,2

0,7

0,7

0,5

0,3

0,7

0,2

0,2

0,8

Х5

0,6

0,5

0,3

0,7

0,7

0,1

0,3

0,4

0,3

0,7

0,2

0,8

Х6

0,4

0,7

0,4

0,3

0,2

0,1

0,4

0,5

0,6

0,6

0,8

0,6

Середні підприємства

Х1

0,7

0,9

0,3

0,9

0,6

0,4

0,3

0,2

0,9

0,5

0,3

0,6

Х2

0,2

0,9

0,4

0,1

0,6

0,6

0,4

0,6

0,4

0,3

0,4

0,8

Х3

0,6

0,3

0,6

0,4

0,3

0,9

0,7

0,6

0,6

0,9

0,7

0,9

Х4

0,8

0,4

0,2

0,5

0,6

0,4

0,8

0,4

0,7

0,2

0,8

0,1

Х5

0,8

0,8

0,7

0,2

0,7

0,3

0,5

0,7

0,4

0,4

0,8

0,4

Х6

0,4

0,3

0,7

0,4

0,6

0,4

0,2

0,6

0,5

0,6

0,4

0,5

Великі підприємства

Х1

0,5

0,6

0,6

0,5

0,2

0,4

0,3

0,3

0,5

0,7

0,7

0,5

Х2

0,3

0,5

0,6

0,9

0,7

0,5

0,6

0,4

0,2

0,7

0,1

0,3

Х3

0,4

0,2

0,8

0,6

0,3

0,7

0,6

0,3

0,6

0,4

0,3

0,1

Х4

0,1

0,1

0,4

0,3

0,4

0,3

0,8

0,4

0,2

0,5

0,6

0,2

Х5

0,3

0,5

0,5

0,6

0,3

0,5

0,8

0,8

0,7

0,9

0,9

0,2

Х6

0,4

0,2

0,7

0,5

0,4

0,2

0,2

0,8

0,6

0,2

0,8

0,3

Примітки: фактори, які впливають на результативність застосування методів мотивування: використовуваний підхід у мотивуванні (Х1); наявність зворотного зв’язку при застосуванні методів мотивування (Х2); узгодженість цілей керівників підприємства із цілями організації (Х3); морально-психологічний клімат в організації (Х4); динамічність процесу комбінування різних методів мотивування (Х5); розмір підприємства і наявність факту управління організацією її власником (Х6).

Як бачимо, найбільші значення коефіцієнтів вагомості експерти малих підприємств присвоїли фактору Х1 – 6,5, середніх – фактору Х3 (7,5), великих – фактору Х5 (7).

Одним з важливих завдань, яке слід виконати для інформаційного забезпечення процесу вибору методів мотивування керівників підприємств, є групування факторів, які впливають на результативність застосування методів мотивування та їх дослідження на предмет виявлення закономірностей зміни їх ознак у різних економіко-соціальних умовах. Для виконання цього завдання слід використовувати інструментарій кластерного аналізу. Дані табл. 2.21 використаємо у якості вихідних матриць, матриць ізоморфних відстаней між досліджуваними об’єктами у розрізі малих, середніх і великих підприємств.

         Щодо малих підприємств, то застосування кластерного аналізу за допомогою пакету прикладних програм Excel дозволило побудувати матрицю ізоморфних відстаней (табл. 2.22), виділити первинні ланцюжки відстаней між досліджуваними об’єктами (факторами, що впливають на результативність застосування методів мотивування) і здійснити розрахунок відстаней між ланцюжками (табл. 2.23).

Таблиця 2.22

Матриця ізоморфних відстаней, розрахована за даними малих підприємств

Об’єкти

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5

Х6

Х1

0

0,173729

0,195267

0,188499

0,199361

0,193914

Х2

0,173729

0

0,11908

0,23179

0,202621

0,218445

Х3

0,195267

0,11908

0

0,24842

0,187995

0,177174

Х4

0,188499

0,23179

0,24842

0

0,182541

0,225081

Х5

0,199361

0,202621

0,187995

0,182541

0

0,187402

Х6

0,193914

0,218445

0,177174

0,225081

0,187402

0

 

Застосування засобів кластерного аналізу досліджуваних об’єктів привела до їх розподілу на такі групи (ланцюжки):

1) ланцюжок  1:

1

0,173729

2

0,11908

3

0,177174

6

2) ланцюжок 2:

4

0,182541

5

.

 

 

 

 

За значеннями ізоморфних відстаней між об’єктами будується точковий графік і виділяються кластери. Виконання цього завдання вимагає визначення  з матриці ізоморфних відстаней (див. табл. 2.22) мінімальних значень ізоморфних відстаней між об’єктами:  0,173728776;  0,119080032; 0,119080032; 0,182540619; 0,182540619; 0,177173985. З числа мінімальних значень ізоморфних відстаней для побудови кластерів вибирається максимальне (0,182540619). На рис. 2.1 побудовано кластери.

Рис. 2.1 Розбиття на кластери

Як бачимо, критична відстань між об’єктами зумовила розбиття сукупності досліджуваних ізоморфних відстаней на три кластери: у  перший кластер увійшли перший, другий і третій об’єкти; у другий – четвертий і п’ятий; у третій – шостий.

Таблиця 2.23

Матриця міжланцюжкових відстаней

Ланцюжки

Ланцюжок 1

Ланцюжок 2

Ланцюжок 1

 

0

0,187402

(0; 0)

(6; 5)

Ланцюжок 2

 

0,187402

0

(6; 5)

(0; 0)

Мінімальні відстані між ланцюжками

0,187402

0,187402

(1; 2)

(2; 1)

 

         На основі визначених з табл. 2.23 мінімальної відстані між ланцюжками (1; 2) – 0,187402 можливим є побудувати дендрит.

         Аналогічний аналіз застосовано також до середніх і великих підприємств. У табл. 2.24 наведено матрицю ізоморфних відстаней, яка побудована за даними табл. 2.21.

Мінімальними відстанями між досліджуваними об’єктами є: 0,174386 (між об’єктами Х1 та Х6); 0,147053 (між Х2 та  Х5); 0,124582 (між Х3 та Х6); 0,159201 (між Х4 та Х5); 0,131565 (між Х5 та Х6). Максимальною з мінімальних є відстань між об’єктами Х1 та Х6 (0,174386).

Таблиця 2.24

Матриця ізоморфних відстаней, розрахована за даними середніх підприємств

Об’єкти

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5

Х6

Х1

0

0,210609

0,19691

0,185791

0,202376

0,174386

Х2

0,210609

0

0,162041

0,229178

0,147053

0,164063

Х3

0,19691

0,162041

0

0,192132

0,164847

0,124582

Х4

0,185791

0,229178

0,192132

0

0,159201

0,206098

Х5

0,202376

0,147053

0,164847

0,159201

0

0,131565

Х6

0,174386

0,164063

0,124582

0,206098

0,131565

0

 

На рис. 2.3 побудовано кластери, які утворились в результаті опрацювання даних табл. 2.24. 

Внаслідок застосування інструментарію кластерного аналізу до досліджуваних об’єктів утворились такі ланцюжки:

1) ланцюжок  1:

1

0,174386

6

0,124582

3

2) ланцюжок 2:

2

0,147053

5

0,159201

4

У табл. 2.25 наведено матрицю міжланцюжкових відстаней, на основі якої можливим є побудувати дендрит (рис. 2.4).

Таблиця 2.25

Матриця міжланцюжкових відстаней

Ланцюжки

Ланцюжок 1

Ланцюжок 2

Ланцюжок 1

0

0,131565

(0; 0)

(6; 5)

Ланцюжок 2

0,131565

0

(6; 5)

(0; 0)

Мінімальні відстані між ланцюжками

0,131565

0,131565

(1; 2)

(2; 1)

 

         У табл. 2.26 наведено ізоморфні відстані між досліджуваними факторами за даними великих підприємств.

Як видно з табл. 2.26 мінімальним відстанями є: між об’єктами Х1 і Х5 – 0,145629, між Х2 і Х3 – 0,167544, між Х3 і Х5 – 0,150608, Х4 і Х5 – 0,135513, Х6 і Х5 – 0,152028.

Таблиця 2.26

Матриця ізоморфних відстаней, розрахована за даними великих підприємств

Об’єкти

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5

Х6

Х1

0

0,175118

0,186976

0,210782

0,145629

0,166213

Х2

0,175118

0

0,167544

0,175907

0,170969

0,210859

Х3

0,186976

0,167544

0

0,186845

0,150608

0,186313

Х4

0,210782

0,175907

0,186845

0

0,135513

0,193136

Х5

0,145629

0,170969

0,150608

0,135513

0

0,152028

Х6

0,166213

0,210859

0,186313

0,193136

0,152028

0

За допомогою визначення максимальної відстані між мінімальними побудуємо кластери (рис. 2.5).

При побудові матриці ізоморфних відстаней утворилась два ланцюжки, а саме:

Ланцюжок 1:

1

0,145629

5

0,135513

4

0,193136

6

Ланцюжок 2:

2

0,167544

3

 

 

 

 

 

         На основі цих ланцюжків і відстаней між ними (табл. 2.27) побудуємо дендрит (рис. 2.6).

Таблиця 2.27

Матриця міжланцюжкових відстаней

Ланцюжки

Ланцюжок 1

Ланцюжок 2

Ланцюжок 1

0

0,150608

(0; 0)

(5; 3)

Ланцюжок 2

0,150608

0

(5; 3)

(0; 0)

Мінімальні відстані між ланцюжками

0,150608

0,150608

(1; 2)

(2; 1)

 

У результаті проведеного групування факторів за даними малих підприємств критична відстань між об’єктами зумовила розбиття сукупності досліджуваних ізоморфних відстаней на три кластери: у перший кластер увійшли перший (використовуваний підхід у мотивуванні), другий (наявність зворотного зв’язку при застосуванні методів мотивування) і третій (узгодженість цілей керівників підприємства із цілями організації) об’єкти; у другий – четвертий (морально-психологічний клімат в організації) і п’ятий (динамічність процесу комбінування різних методів мотивування); у третій – шостий (розмір підприємства і наявність факту управління організацією її власником).

За даними середніх підприємств критична відстань між об’єктами зумовила розбиття сукупності досліджуваних ізоморфних відстаней на два кластери: у перший кластер увійшов перший (використовуваний підхід у мотивуванні) об’єкт, а у другий – усі інші (наявність зворотного зв’язку при застосуванні методів мотивування; узгодженість цілей керівників підприємства із цілями організації; морально-психологічний клімат в організації; динамічність процесу комбінування різних методів мотивування; розмір підприємства і наявність факту управління організацією її власником) об’єкти.

За даними великих підприємств критична відстань між об’єктами зумовила розбиття сукупності досліджуваних ізоморфних відстаней на три кластери: у перший кластер увійшов перший (використовуваний підхід у мотивуванні) об’єкт, у наступний другий (наявність зворотного зв’язку при застосуванні методів мотивування) об’єкт, у третій кластер увійшли усі інші об’єкти.

Утворені кластери відображають тісноту зв’язку між факторами, які впливають на результативність застосування методів мотивування. Результати проведеного аналізу слід використовувати при формуванні і ухваленні управлінських рішень щодо вибору методів мотивування керівників підприємств.

Скачати реферат “Оцінювання впливу факторів на мотивування керівників”


Publisher: Team EPMPD  

Додати коментар

Ваш e-mail не буде опублікований. Обовязкові поля відмічені *

Можна використовувати наступні HTML-теги і атрибути: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>