Психология менеджмента
Шрифт:
Эффективность отбора зависит и от базисной квоты,от численности потенциально профпригодных среди привлеченных кандидатов. Примеры эффективности отбора для случая, когда в группе кандидатов лишь 20из 100 потенциально пригодны (т. е. базисная квота равна 20%), приведены в табл. 11.8.
Таблица 11.8 показывает, что уменьшение доли потенциально пригодных в группе кандидатов значительно снижает эффективность отбора даже при жесткой селекции (только 10 человек из 100 кандидатов принимаются на работу). Тот
факт, что использование диагностических методов дает в несколько раз лучший результат, чем случайный отбор, служит лишь слабым утешением.
Таблица 11.8
Эффективность
для базисной квоты 20%
Квота селекции (доля кандидатов, принимаемых на работу)
Ожидаемая доля успешно работающих среди принятых на работу при валидности метода диагностики 0,00 0,35 0,65
10из 100 кандидатов
20% 41% 64%
Поэтому чрезвычайно важна продуманная политика привлечения кандидатов: должны быть четко сформулированы требования к кандидатам (пол, возраст, образование, стаж, опыт деятельности и т. д.), для того чтобы кандидаты набирались именно из перспективных, с точки зрения успешности, групп населения. В случае неправильно составленных или неправильно размещенных объявлений о наборе или использования других неэффективных приемов привлечения кандидатов на вакансии базисная квота снижается и соответственно понижается эффективность отбора даже при правильном выборе диагностических методик.
Слабое место методики — необходимость знать базисную квоту. Чтобы определить долю потенциально успешных в какой-то группе населения, необходимо либо проводить специальные исследования, либо постоянно иметь большой объем работы по отбору кандидатов из представителей различных групп населения, чтобы накопить статистические данные (это под силу только крупным рекрутским фирмам, которые в России, к сожалению, такого рода статистический анализ практически не делают).
Второй недостаток методики — отсутствие экономического обоснования необходимости и полезности применения специальных методов оценки и отбора персонала.
2. Анализ «издержки — прибыль» как оценка эффективности инвестирования средств в отбор персонала.В последние годы разработаны процедуры оценки эффективности методов отбора персонала, которые избавлены от необходимости учитывать базисную квоту. Эти процедуры позволяют также соотнести издержки на оценку персонала и экономический выигрыш, который дает проведение оценки. Для того чтобы обойтись без базисной квоты, используют простое соотношение:
2 у = гх2 х ,(1)
где г —коэффициент валидности методики диагностики; 2 у —среднее стандартизованное (выражено в единицах стандартного отклонения) значение критерия успешности в группе кандидатов, отобранных с помощью диагностического метода, Z x — среднее стандартизованное значение диагностического показателя в группе отобранных кандидатов. 2 Х определяется по значению коэффициента валидности ги значению квоты селекции (соотношению количества кандидатов и количества имеющихся вакансий).
Далее, "зная, сколько кандидатов будет принято на работу (сколько вакансий необходимо заполнить), можно рассчитать экономический эффект от применения диагностической методики:
где U —прирост прибыли от успешной деятельности кандидатов при специальном отборе по сравнению со случайным отбором (в денежном выражении — в долларах или в рублях); N A —
количество отобранных с помощью диагностического метода кандидатов; Т— средняя продолжительность работы менеджера в организации в годах (определяется эмпирически по внутрифирменной статистике); SDy — стандартное отклонение критерия успешности, выраженное в денежных единицах, показывает существующие в организации различия между успешными и неуспешными менеджерами в прибыли, которую они приносят фирме.SDy определяется либо по экономическим показателям работы менеджеров, что требует кропотливого анализа и не всегда возможно, либо с помощью экспертной оценки. В роли экспертов при этом выступают руководители организации.
При экспертной оценке SDy может использоваться простой прием — процентный ранг. Эксперты указывают в денежных единицах, какой уровень прибыли может быть достигнут 15% менеджеров, какой уровень прибыли — 50% менеджеров, какой — 85% менеджеров. Понятно, что 100% менеджеров (т. е. любой менеджер) могут обеспечить минимально возможный для организации уровень прибыли. Различие в прибыли между уровнем 50% менеджеров (среднее значение), с одной стороны, и уровнями 15% менеджеров и 85% менеджеров — с другой, и дает оценку SDy в денежном выражении. Естественно, экспертные оценки делаются для должностных позиций, под которые ведется отбор (низший, средний уровень управления, сфера деятельности).
Для оценки SDy может использоваться и эмпирическое соотношение: прибыль от работы менеджера принимается равной от 40 до 70% его годового денежного содержания (в зависимости от специфики организации и уровня должностной позиции).
В окончательном расчете эффективности инвестиций в оценку и отбор персонала учитываются также издержки на проведение оценки (затраты на оплату работы специалистов, расходные материалы, приобретение методик) и, с учетом соотношений (1) и (2), окончательная формула расчета выглядит следующим образом:
AU = N A xTxrZ x * SDy – CxN B ,(3)
где С —затраты на оценку одного кандидата; N B —количество оцениваемых кандидатов; AU —прибыль от инвестирования средств в оценку персонала.
Пример 1. В организации в связи с развертыванием новых подразделений имеется 100 менеджерских вакансий. На диагностику по объявлению в газете явилось 400 кандидатов. После проверки их анкетных данных с точки зрения соответствия общим требованиям (возраст, пол, образование, стаж, опыт работы и т. п.) осталось 312 кандидатов. Квота селекции составляет соответственно 100:312 = 0,32, т. е. 32%. Выбран вариант ас-сесмент-центра с валидностыо г= 0,388 (для ассесмент-центра — невысокий показатель). Определяем Z x — ожидаемое среднее стандартизованное значение диагностического показателя в группе кандидатов, которые будут с помощью методики ассесмент-центра отобраны. Получаем: для г= 0,388 и квоты селекции, равной 32%, Z x = 1,116.