Дипломная работа: Влияние факторов внешней и внутренней среды на выбор форм денежного вознаграждения в организациях на российском рынке

Построение моделей было осуществлено поэтапно, с повышающимся уровнем значимости (0,5; 0,1; 0,05), где для каждой следующей модели были использованы только переменные, отобранные в предыдущей модели. Все окончательные модели были проверены на несмещенность, устойчивость, гомоскедастичность и мультиколлинеарность. Все модели оказались несмещенными, устойчивыми и гомоскедастичными, только в одной модели была обнаружена проблема мультиколлинераности (принадлежность к кластеру 2).

Для построения мультиномиальной логистической регрессии также был использован метод пошагового отбора переменных для анализа (в этом случае, был использован более упрощенный метод Forward Entry). Пошаговый отбор переменных, при использовании данного метода, является очень сложным и часто критикуется за результаты низкого качества. По этой причине, данный метод был выбран как дополняющий. Было принято решение построить три модели: первая включает в себя, изначально, все переменные для дальнейшего отбора, вторая охватывает, в том числе, и переменные, корреляция между которыми присутствует при уровне значимости более 0,01, третья - переменные, корреляция между которыми отсутствует. Зависимой переменной, в данном случае, выступило полученное ранее распределение на кластеры (от 1 до 6). Также, в модель могли быть включены только категориальные или дихотомические независимые переменные, поэтому интервальные переменные были соответствующим образом преобразованы. Следует, также, отметить, что при перекодировке самая наполненная группа получила наибольшее значение (таким образом, став последней - референтной). При интерпретации были рассмотрены эффекты с уровнем значимости не более 0,1.

Все переменные, использованные при построении регрессионных моделей (в том числе перекодированные), представлены в Приложении .

Логлинейный анализ был осуществлен при помощи метода General loglinear analysis, с насыщенной моделью (то есть, без отсеивания переменных). В модель были включены только две переменные: распределение на кластеры и разбивка на отрасли. При анализе результатов, были учтены коэффициенты с уровнем значимости менее 0,1.

2.5 Системное описание объекта исследования

Подводя итог, согласно разработанной методологии, автор опирается на следующее системное описание объекта (рис.2).

Рис. 2 Системное описание объекта

3. Анализ результатов исследования факторов, влияющих на выбор форм денежного вознараждения в организациях на российском рынке

3.1 Этап 1: результаты исследования

На первом этапе исследования была сформирована общая дескриптивная статистика по переменным, представляющим формы денежного вознаграждения. В таблице 1 можно ознакомиться со степенью распространения каждой из форм вознаграждения на категории персонала. Из 131-й прошедшей опрос компании, только 121 компания дала полный ответ на вопрос 2 части 4 анкеты Cranet. Именно данные по этим компаниям будут использованы в дальнейшем при анализе.

Наиболее распространенными среди рассматриваемых компаний формами являются премии за индивидуальные достижения и индивидуальная оплата по результату.

Формы финансового участия (льготная продажа акций, участие в прибыли и опционные планы), действительно, встречаются гораздо реже для всех трех групп персонала, по сравнению с прочими формами вознаграждения, что отчасти подтверждает предположение 2. Тем не менее, формы используются и могут быть подвергнуты анализу. Участие в прибыли в существенно большей степени распространено, чем остальные формы финансового участия. Особый интерес представляет то, что льготная продажа акций сотрудникам и опционные планы для служащих распространены в большей степени, чем для специалистов.

Таблица 1

Дескриптивная статистика для форм денежного вознаграждения

Как было отмечено при теоретическом анализе, на использование форм влияют факторы страны, в частности, культурные особенности. Так как в данной работе не предполагается международное сравнение показателей страны, интересным представляется оценить распространение среди российских компании форм, которые могут быть характерны, с точки зрения культурных особенностей по классификации Хофстеде (см. Рис.). Так, низкие показатели индивидуализма по России не сходятся с применением форм оплаты по индивидуальным достижениям, оплаты по результатам труда и использованием льготных акций (Gooderham et al, 2018; Schuler, Rogovsky, 1998). А вот высокая дистанция власти, действительно, соответствует низкой распространенности продажи льготных акций (Schuler, Rogovsky, 1998). Высокое избегание неопределенности соответствует широкой распространенности премий за индивидуальные достижения, но противоречит предположениям о более вероятном применении льготных акций (Schuler, Rogovsky, 1998). Показатели маскулинности не оправдывают позитивной связи с применением форм оплаты по индивидуальному результату и премиям по индивидуальным достижениям.

Рис. 1 Сравнение характеристик национальной культуры по модели Хофстеде

Источник: Hostede Insights, Country comparison

Далее переходим к непосредственному построению кластерных моделей.

По результатам многочисленных итераций и тестирования различных комбинаций мер расстояния и методов объединения в кластеры были отобраны 3 кластерные модели (см. табл. 2). Все три модели имели достаточную равнонаполненность, при этом, следует отметить, что, как и все прочие модели, данные три кластерные модели, по результатам дисперсионного анализа имели незначимые переменные.

Таблица 2

Первичные результаты отбора кластерных моделей

Для повышения качества модели имело смысл убрать незначимые переменные. Важно отметить, что незначимыми переменными оказались наименее распространенные формы вознаграждения - формы финансового участия. Это подтолкнуло к идее что, возможно, большой список переменных следует сократить. С одной стороны, это могло быть осуществлено при помощи «выброса» из базы кластерного анализа незначимых переменных. С другой стороны, для сокращения переменных, сохраняя при этом их вклад и их дисперсию, был применен метод снижения размерности, а именно факторный анализ. Таким образом, анализ разделился на два направления.

В первую очередь, для улучшения модели, незначимые переменные были исключены. По результатам построения новых кластерных моделей было обнаружено, что только в одной из 3-х моделей, Модели 1, все 15 переменных оказались значимыми при уровне значимости 0,01. При повторном исключении незначимой переменной из Модели 3 (льготная продажа акций для менеджеров), была получена модель, основанная на 16 переменных, все из которых оказались значимыми при уровне значимости 0,05. Было принято решение использовать обе данные модели для последующего анализа. Модель 2 была отсеяна, так как дальнейшая работа с прочими моделями привела бы к нецелесообразному сокращению количества переменных для анализа (более 6 переменных потребовалось бы отсеять).

Таблица 3

Модель 1. Наполненность кластеров

В Модели 1 компании были разделены на 3 кластера, в близких друг к другу пропорциях (см. табл. 3). Отобранная модель характеризуется тем, что разделение на кластеры получилось по принципу разнообразия применяемых практик в организации (более детально с распределением можно ознакомиться в Приложении 4).

Второй кластер охватывает группу компаний, в которых по всем переменным, за исключением льготной продажи акций и опционных планов для менеджмента, а также льготной продажи акций и опционных планов для служащих и рабочих, практики распространены в наибольшей степени, по сравнению с компаниями других кластеров. Как уже отмечалось, данные переменные были исключены из анализа, а также представлены в очень ограниченном числе компаний, что затрудняет их интерпретацию. Ряд форм (оплата по результату и все виды премий) распространен на практически все организации кластера 2 (более 90%), а участие в прибыли распределено на 35-40% сотрудников всех категорий персонала.

В кластере 3 сконцентрирована группа компаний, среди которых используется сравнительно меньшее число форм вознаграждения (ниже, чем для в среднем для всех компаний). Отдельные практики не используются совсем (например, продажа акций для специалистов и служащих, опционные планы для специалистов и менеджеров), остальные практики используются в существенно меньшей степени. Особенно сильно разница проявляется в очень ограниченном использовании групповых премий, в первую очередь - для менеджеров и служащих (рабочих), а также в использовании премий по результатам достижения целей организации.

Кластер 1 представляет собой некоторый средний вариант. Его отличительными чертами является то, что в данном случае выделяется самая высокая доля финансового участия у менеджеров, при этом остальные группы в меньшей степени охвачены данной формой вознаграждения (в особенности заметно на значимой переменной "участие в прибыли"). Следует отметить, что и показатель использования премий по результатам достижения организационных целей выше среднего для данной категории персонала. Интересно, также, что практически все компании данной группы используют практики индивидуального вознаграждения для специалистов: индивидуальная оплата по результату (87%), премии за индивидуальные достижения (93,5%).

Модель 3, также, позволяет разбить компании на 3 группы, более равномерно, чем в предыдущей модели (см. табл.4).

Таблица 4

Модель 3. Наполненность кластеров

Принцип распределения компаний на группы, также, схож с предыдущей моделью - компании распределены по разнообразию применяемых практик, однако, есть и ряд отличий. Более детальная информация представлена в Приложении 5.

Третий кластер представляет собой группу компаний, в которых практики оплаты по результату и все виды премий распределены практически на все группы персонала (в особенности явно это видно по форме вознаграждения «премии по результатам достижения организационных целей»), а также сравнительно широко распространено участие в прибыли (почти 40, аналогично второму кластеру в предыдущей модели). Нельзя не отметить, однако, что есть исключение среди значимых для распределения переменных - опционные планы для менеджеров в данной группе распространены реже, чем в остальных кластерах. Это противоречит предположению 3 и 5.