Маханькова Т.П., Смоглюков В.Н.

Бобруйский филиал УО «Белорусский государственный

экономический университет», Беларусь

Применение кластерного анализа в управлении персоналом

Кластерный анализ относится к группе экономико-математических методов и предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы).

Первое применение кластерный анализ нашел в социологии. Название кластерный анализ происходит от английского слова cluster – гроздь, скопление. Впервые в 1939 был определен предмет кластерного анализа и сделано его описание исследователем Трионом. Главное назначение кластерного анализа – разбиение множества исследуемых объектов и признаков на однородные в соответствующем понимании группы или кластеры. Это означает, что решается задача классификации данных и выявления соответствующей структуры в ней. Методы кластерного анализа можно применять в самых различных случаях, даже в тех случаях, когда речь идет о простой группировке, в которой все сводится к образованию групп по количественному сходству. Так, в маркетинге, кластерный анализ можно применять при сегментации конкурентов и потребителей; в менеджменте – при разбиении персонала на различные по уровню мотивации группы, классификации поставщиков, выявлении схожих производственных ситуаций, при которых возникает брак; в медицине – при классификации симптомов, пациентов, препаратов; в социологии - при разбиении респондентов на однородные группы. По сути, кластерный анализ можно применять во всех сферах жизнедеятельности человека. При его помощи можно выявить тенденции изменения методов управления персоналом при смене собственника предприятия.

Проиллюстрировать выше изложенные предложения можно с помощью разработанной анкеты, отражающей следующие данные по управлению персоналом на дочерних предприятиях образованных в результате приватизации: степень участия белорусской стороны в принятии и реализации стратегических и оперативных решений на дочерних предприятиях; степень прозрачности для белорусских сотрудников процесса интеграции белорусского дочернего предприятия в иностранную материнскую корпорацию; степень признательности представителей материнского предприятия отечественными сотрудниками дочернего предприятия; степень материального и нематериального поощрения представителями собственников желаемого поведения белорусских сотрудников; степень материального и нематериального наказания иностранным менеджментом белорусских сотрудников за нежелательное поведение. Каждому из перечисленных утверждений могут соответствовать различные варианты шкал, например, семиступенчатая шкала (от «1» — «не соответствует действительности» до «7» — «полностью соответствует действительности»). Экспертами, отдающими предпочтение тому или иному утверждению, должны выступать сотрудники определенного предприятия или независимые эксперты.

Для идентификации типов управления персоналом необходимо провести иерархический кластерный анализ средних значений характеристик управления персоналом. Этот статистический метод позволит идентифицировать группы предприятий (подразделений) со схожими типами управления. При этом внутригрупповая дисперсия характеристик управления персоналом внутри одной группы по отношению к межгрупповой дисперсии (различиям между идентифицированными группами) должна оказаться наименьшей.

Классификация осуществляется по следующему алгоритму:

1. рассчитывается показатель вариации, результатом которого будет являться пороговый коэффициент;

2. осуществляется оценка близости двух кластеров по одному критерию при помощи индивидуальных коэффициентов близости;

3. рассчитывается интегральный коэффициент близости двух кластеров по всем критериям по методу вычисления средней арифметической из индивидуальных индексов;

4. осуществляется первичная группировка критериев посредством составления матрицы интегральных коэффициентов в соответствии, с которой объединяются те кластеры, у которых максимальные коэффициенты близости совпадают;

5. проводятся последующие группировки кластеров, при этом учитывается тот факт, что группы не могут быть объединены, если хотя бы один из кластеров одной группы имеет с одним из критериев другой группы коэффициент ниже порогового.

Таким образом, проводится группировка до получения оптимального количества групп.

Проведя подобный анализ по выше изложенным критериям можно отметить, что отечественные и иностранные партнеры могут усилить синергетические потенциалы. Впрочем, можно предположить, что некоторые покупатели предприятий вовсе не стремятся к высокому качеству сотрудничества, поскольку цель приобретения собственности в нашей республике не предполагает интеграции (например, главным мотивом может быть экономия и снижение издержек). Возможно, что спустя некоторое время, оценив успешность приспособления дочернего предприятия к материнскому, иностранные владельцы предоставят аквизированному предприятию больше автономии, что принесёт экономическую пользу.

Литература:

1. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 352 с.: ил.

2. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах – СПб: Питер, 1997. – 240 с.: ил.

3. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова – М.: ИНФРА – М, 1998. – 528 с., ил.

4. Алексахин С.В., Балдин А.В. и др. Прикладной статистический анализ данных: Учебно-практическое пособие для вузов. / Под ред. Криницина В.В. – М.: Издательство ПРИОР, 1998. – 336 с.

5. Болч Б., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики / Пер. с англ. А.Д. Плитмана; Под ред. С.А. Айвазяна. – М.: Статистика. 1979. – 317 с., ил.