Важнейшие факторы инновационности: эмпирическое исследование крупной российской компании

Дзюба М.В.1, Дюков И.И.2, Платонов В.В.3, Шевелев Т.Г.4
1 Стокгольмская Школа Экономики в Санкт-Петербурге
2 Лаппеенрантский технологический университет (ЛТУ-университет)
3 Санкт-Петербургский государственный экономический университет
4 ООО «Газпромнефть-НТЦ»

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 10, Номер 3 (Июль-сентябрь 2020)

Цитировать:
Дзюба М.В., Дюков И.И., Платонов В.В., Шевелев Т.Г. Важнейшие факторы инновационности: эмпирическое исследование крупной российской компании // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 3. – С. 1667-1686. – doi: 10.18334/vinec.10.3.110676.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44082139

Аннотация:
Статья посвящена тестированию гипотез относительно важнейших внутрифирменных факторов, определяющих интенсивность инноваций, реализующих новые информационно-коммуникационные технологии по цифровизации деятельности крупной компании – розничного банка с общероссийской сетью филиалов. Методологической основой исследования является теория диффузии инноваций. Определена степень влияния таких факторов, как опыт работы, возраст сотрудников и их положение в организационной иерархии, на цифровизацию. Проведена оценка индекса инновационности сотрудников, для чего обработано 2300 анкет, заполненных сотрудниками банка. Наиболее интересные результаты состоят в том, что наименьшую инновационность показали молодые специалисты и наиболее опытные сотрудники, а руководители показали более высокую инновационность, по сравнению со своими подчиненными. Анализ профиля подразделения и кривой внедрения позволил выявить корреляцию между скоростью внедрения нового продукта в банке и долей наиболее инновационных пользователей (инноваторы и ранние последователи). Статья предназначена для научных и практических работников, представленные в ней результаты исследования позволяют лучше обосновать управленческие решения и сформировать стратегию внедрения новых цифровых технологий в российских компаниях. Финансирование. Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ, Проект 18-010-00971 «Исследование новых форм межфирменного взаимодействия и организации в реальном секторе в условиях информационно-сетевой экономики».

Ключевые слова: информационно-сетевая экономика, цифровая экономика, информационно-коммуникационные технологии (ИКТ), организационные инновации, критериальные оценки инновационности

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение

Цифровизация представляет собой важнейшую тенденцию, преобразующую современную экономику, причем предпринимательский сектор играет здесь важнейшую роль, являясь безусловным лидером по затратам на развитие цифровой экономики, которые составляют 40% от общероссийских, превышая почти в 4 раза затраты государственного сектора [3]. Руководители российских компаний указывают на внедрение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) как на важнейший источник повышения производительности труда [5, 7]. (Karlik, Krechko, Platonov, 2018). Хотя российские компании активно развивают собственные и приобретают готовые технические решения, существуют серьезные барьеры, препятствующие внедрению передовых ИКТ. Так, в соответствии с данными Global Innovation Index [31] в 2019 году Россия занимала всего лишь 51-е место по доступности ИКТ и 45-е место по использованию ИКТ. Более того, существует диспропорция между доступностью и фактическим использованием информационных технологий. Серьезными барьерами на пути цифровизации выступают факторы, относящиеся к персоналу, прежде всего, нежелание и неспособность многих людей использовать цифровые технологии. Данная проблема проявилась во всей своей остроте в ходе пандемии COVID-19, но ущерб экономической эффективности инновационной деятельности компаний из-за задержки или даже отказа конечных потребителей от использования цифровых разработок был известен специалистам задолго до пандемии. Указанная проблема крайне чувствительна для российского бизнеса, с учетом значительных затрат на развитие цифровых продуктов, составлявших уже в 2017 году, согласно оценкам НИУ ВШЭ, 1,344 трлн руб. [3]. Это неслучайно, так как инновационность сотрудников – готовность к внедрению новых решений, которые ранее в данных целях не использовались [25] (Nasierowski, Arcelus, 2012), является одним из ключевых нематериальных факторов эффективности и результативности компании. Инновационность сотрудников во многом определяет динамические способности фирмы [30] (Teece, Pisano, Shuen, 1997), представляя собой важную составляющую ее динамического потенциала [2] (Eliseeva, Platonov, 2014). При этом инновационность следует рассматривать как динамический потенциал фирмы (альтернативно потенциалу роста [8] (Yakovleva, Platonov, Karlik, Sharich, Yakovleva, 2019)), так и интеллектуальный потенциал менеджеров [1] (Dukeov, Platonov, 2012).

Предлагаемая статья призвана способствовать разработке решений, направленных на повышение инновационности сотрудников в отношении новых цифровых технологий. Цель исследования состоит в определении наиболее важных факторов инновационности сотрудников, существенных для принятия управленческих решений по внедрению цифровых технологий и разработки стратегии цифровизации. Новизна работы заключается в применении теории диффузии инноваций к исследованию инновационного процесса внутри фирмы для изучения проблемы освоения цифровых технологий в российских компаниях.

Теоретическая и методологическая основа исследования

Теория диффузии инноваций, разработанная Эвереттом Роджерсом [27] (Rogers, 2010), нашла широкое применение в маркетинге [26] (Pantano, Vannucci, 2019), организационном развитии [22] (Lundblad, 2003), социальных исследованиях [9] (Akman, Koçoglu, 2017) и ряде других областей. В соответствии с данной теорией распространение информации об инновациях осуществляется через каналы коммуникаций между участниками социальной системы. Первыми об этом узнают люди с высоким уровнем инновационности, в основном из средств массовой информации (СМИ), запуская процесс освоения и распространения нововведений. В. Махаджан и соавторы [23] (Mahajan, Muller, Bass, 1991) разработали и апробировали математическую модель принятия решения конечными пользователями, доказав высокую роль СМИ – на начальном этапе распространения инноваций и роль межличностного общения – на последующих этапах. Передача информации о новых технологиях или продуктах через прямые односторонние каналы коммуникаций (например, реклама на телевидении или информационный буклет) воздействует в большей степени на людей с высоким уровнем инновационности, которые будут распространять информацию через двусторонние каналы коммуникаций.

Технологические и организационные нововведения представляют собой взаимосвязанный процесс, и инновации в области цифровых технологий обладают признаками обоих видов нововведений [4] (Karlik, Krechko, Platonov, 2017).

Степень инновационности показывает, насколько человек раньше принимает и использует новые идеи по сравнению с другими людьми [28] (Rogers, Shoemaker, 1971). В социальной среде информация о новом продукте передается через неформальные каналы коммуникаций от более инновационных потребителей к менее инновационным, при этом распределение пользователей по уровню инновационности представляет собой нормальное распределение. Границы между категориями устанавливаются на основании среднеквадратичного распределения от среднего значения (рис. 1).

Подпись: Кол-во респондентовКатегории

Инновационность

Рисунок 1. Категории инновационности согласно Роджерсу

Источник: составлено авторами на основе [27].

Э. Роджерс определил пять категорий людей по отношению к инновациям [27]:

1. Инноваторы (А) первыми узнают об инновациях из СМИ и обширной сети контактов по всему миру, они принимают высокие риски использования новых идей, так как имеют достаточно финансовых ресурсов.

2. Ранние последователи (Б) являются лидерами мнений в своем окружении, они представляют субъективную оценку своего опыта использования новинок и снижают уровень неопределенности относительно их использования.

3. Раннее большинство (В) имеет широкий круг общения, но редко занимает лидирующие позиции. Эти люди обдумывают новые идеи и сообщают о них другим.

4. Позднее большинство (Г) скептически относится к инновациям и принимает их только под давлением окружающих.

5. «Копуши» (Д) настроены реакционно, имеют ограниченные ресурсы и социальные связи, что делает их очень невосприимчивыми к новым идеям. Они последними принимают новые идеи, пытаясь сохранить традиционный уклад привычной им жизни.

В рамках теории диффузии инноваций было разработано 3 концепции и соответствующих им методических подхода к измерению степени инновационности [13] (Goldsmith, Foxall, 2003):

1) поведенческий подход – анализ исторических данных по времени принятия инновации пользователем по сравнению с другими участниками [24] (Midgley, Dowling, 1978);

2) психометрический подход рассматривает инновационность как общую черту характера [10] (Ali, 2019), измерение инновационности осуществляется на основании анкеты самооценки [19] (Kirton, De Ciantis, 1986) без привязки к области инноваций;

3) сегментный психометрический подход [14] (Hoffmann, Soyez, 2010) учитывает особенности отношения потребителей в соответствующем сегменте товаров или услуг [11] (Bartels, Reinders, 2010), в котором осуществляется инновация.

Определение инновационности на основе поведенческого подхода в настоящее время практически не используется, так как инновационный процесс представляет собой комплексное явление, поэтому на поведение конечных пользователей влияет большое количество факторов, не связанных с инновационностью [32] (Venkatesh, Morris, Davis, Davis, 2003). Психометрический подход дает более надежные результаты, будучи не привязанным к конкретной инновации и ее необходимости/полезности для потребителя. Получившее наибольшее распространение методическое решение, реализующее психометрический подход, – анкета самооценки, разработанная Хертом и соавторами [17] (Hurt, Joseph, Cook, 1977), учитывает 4 основных фактора: лидерство в формировании мнения; открытость к новому опыту; сопротивление изменениям; принятие рисков. Данная анкета использовалась в исследованиях процесса освоения инноваций в организациях [33] (Yigit, Aksay, 2015), позволив установить взаимосвязь между инновационностью и возрастом респондентов [29] (Savanevičienė, Statnickė, Vaitkevičius, 2019).

Сегментный психометрический подход используется в основном в маркетинговых исследованиях и дает возможность более глубоко понять потребителей отдельных категорий товаров или услуг и способы коммуникаций с ними. Исследования в сфере туризма [12] (de Oliveira Santini, Ladeira, Sampaio, 2018), использование социальных сетей для рабочих целей и в некоторых других областях проводились с применением анкет, в которые включались вопросы, связанные с конкретной областью [15] (Hoffmann, Soyez, 2010) (например, «Разговариваете ли Вы со своими друзьями об интерьере автомобильного салона?», «Как часто Вы размещаете посты в социальных сетях?»). Данный подход позволяет лучше узнать потребителя и понять его заинтересованность в соответствующем сегменте продуктов или услуг, однако существует методологический вопрос, как транслировать полученные результаты на другие секторы рынка. В отличие от предыдущего подхода, возможность применения сегментного психометрического подхода для исследования внутрифирменных организационно-управленческих инноваций представляется неочевидной.

Психометрический подход рассматривает инновационность как общую черту характера, что позволяет получать и анализировать ответы от широкого спектра респондентов, в том числе сотрудников компании. Это позволяет проанализировать скорость распространения инноваций в организации в зависимости от инновационности конечных пользователей продукта и развитости механизмов взаимодействия внутри социальных групп, включая организационные подразделения.

Методика исследования

Для изучения проблемы адаптации инноваций сотрудниками организации было проведено исследование процесса внедрения нового цифрового продукта в крупном розничном банке, представленном во всех российских регионах. Основным видом деятельности банка являются финансовые услуги для граждан, такие как потребительское финансирование (необеспеченные кредиты на покупку бытовой техники, мобильных устройств, мебели и т.д.), кредиты наличными, дебетовые и кредитные карты. Штат сотрудников составляет около 13 000 человек во всех регионах России, клиентская база насчитывает более 40 миллионов клиентов, из которых 3,5 миллиона – активные клиенты. Штаб-квартира находится в Москве, региональная структура включает в себя 5 отдельных дивизионов: Восточный, Приволжский, Центральный, Южный и Северный.

В настоящее время банковская индустрия в России сталкивается с серьезными вызовами. Они связаны с появлением новых игроков в розничном секторе, но главное, с процессом цифровизации, оказывающим глубокое влияние на финансовую отрасль. С этим связаны как высокие ожидания потребителей от цифровых технологий, так и необходимость цифровой трансформации бизнес-процессов для повышения эффективности банковских операций в целях сохранения позиций в конкурентной борьбе. Так, развитие технологий искусственного интеллекта и больших данных увеличивает требования к скорости разработки и освоения новых цифровых продуктов. Обеспечение условий для успешной инновационной деятельности, направленной как на внедрение новых продуктов, так и на преобразование операционной деятельности, уже давно рассматривается как стратегический императив для банков [21] (Platonova, Khigginsa, 2001), но с цифровизацией инновационная деятельность превращается в главное условие сохранения банка как самостоятельного бизнеса. Поэтому сопротивление сотрудников банка использованию разработанных продуктов или даже задержка в этом процессе представляют реальную проблему, требующую скорейшего решения.

Взаимосвязь между скоростью освоения инновации, инновационностью сотрудников банка и их социодемографическими характеристиками исследуется на примере нового цифрового продукта «подписание SMS-контракта». Данный цифровой продукт был разработан в рассматриваемом банке и позволяет кредитным специалистам подписывать договоры с физическими лицами с помощью SMS вместо обычной подписи, что значительно упрощает документооборот, открывает возможность выдавать клиентам дополнительные кредиты без посещения банка.

Для проведения исследования были сформулированы следующие гипотезы.

Гипотеза 1. Существует зависимость между инновационностью и занимаемой должностью.

Гипотеза 2. Существует зависимость между инновационностью, возрастом и опытом работы.

Гипотеза 3. Существует зависимость между инновационностью и численностью жителей в городе, где работают сотрудники банка.

Гипотеза 4. Скорость освоения инноваций в подразделении коррелирует с профилем инновационности сотрудников данного подразделения.

Анкета была размещена в сети Интернет в июне 2019 года, сотрудники банка по внутренним каналам коммуникаций (E-mail, мессенджеры) получили ссылку для доступа. Для оценки уровня инновационности сотрудники заполнили психометрическую анкету согласно Херту и соавторам [17] (Hurt, Joseph, Cook, 1977), которая была переведена авторами статьи с английского на русский язык. Данная методика была выбрана в связи с тем, что разработчики анкеты в ходе исследования определили, что распределение инновационности по респондентам имеет нормальный вид, что соответствует теории диффузии Роджерса [27]. Для исследования в рамках одной организации использована невероятностная выборка (non-probability sampling). Для анализа использовались все полностью заполненные формы ответов. Оценка инновационности (InnS) была рассчитана для каждого респондента путем суммирования ответов с оценками, определенными по шкале Лайкерта. Согласно разработанной анкете, минимально возможное значение инновационности составляет 20, максимальное – 140.

Анкета была направлена 3 группам респондентов – кредитные специалисты, региональные менеджеры и руководители по развитию бизнеса, для подтверждения гипотезы 1. В банке существует следующая управленческая иерархия: региональные менеджеры управляют руководителями по развитию бизнеса, которые, в свою очередь, являются руководителями кредитных специалистов. Для проверки гипотез 2 и 3 в опрос были включены вопросы по возрасту, опыту работы и месту жительства. Для проверки гипотезы 4 из корпоративной системы управления была загружена информация о фактическом уровне подписания SMS-контрактов от момента внедрения продукта до окончания исследования. Информация о количестве респондентов представлена в таблице 1.

Таблица 1

Количество и состав респондентов


Категория респондента
Кол-во ответов
Кол-во полностью заполненных форм
1
Кредитные специалисты
2254
2157
2
Руководители по развитию бизнеса
134
113
3
Региональные менеджеры
64
61
Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

Для оценки результатов опроса были использованы статистические инструменты: математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение, анализ распределения на нормальность хи-квадрат, все расчеты были сделаны в MS Excel. Для оценки корреляции между различными параметрами была использована линейная корреляция Пирсона.

Результаты исследования

В ходе онлайн-опроса мы получили 2452 полностью заполненные анкеты. Функции плотности вероятности инновационности респондентов представлены на графиках (рис. 2). Плотности вероятности для объединенной выборки и выборки кредитных специалистов имеют куполообразную форму, однако расчеты по критерию XI-квадрат показали, что с вероятностью 95% они не являются нормальными. Данный факт может быть объяснен ограниченностью выборки респондентов в организации.

Рисунок 2. Функции плотности вероятности

Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

Распределение респондентов по группам инновационности представлено в таблице 2. Диапазоны значений инновационности были определены на основании среднеквадратичного отклонения от среднего значения инновационности.

Таблица 2

Диапазоны категорий инновационности

Выборка
Объединенная выборка
Кредитные специалисты
Нормальное распред.
Показатель
Минимальная инновационность
Максимальная инновационность
%
Минимальная инновационность
Максимальная инновационность
%

%
Категория
«Копуши»
46
84
13,4 %
46
83
14,5 %
16,0 %
Позднее большинство
85
98
39,5 %
84
97
38,6 %
34,0 %
Раннее большинство
99
112
32,4 %
98
110
32,2 %
34,0 %
Ранние последователи
113
126
12,1 %
111
123
12,0 %
13,5 %
Инноваторы
127
140
2,6 %
124
140
2,8 %
2,5 %
Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

Гипотеза Г1. Существует зависимость между инновационностью и занимаемой должностью

Результаты анализа инновационности респондентов для разных должностей представлены в таблице 3. Среднее значение инновационности возрастает вместе с должностью сотрудника банка: у кредитных специалистов оно равно 97, а у региональных менеджеров – 117,8. Коэффициент асимметрии выборки региональных менеджеров и руководителей по развитию бизнеса отрицательный (смещение в сторону большей инновационности), в то время как для кредитных специалистов он положительный (смещение влево).

Таблица 3

Показатели инновационности для разных категорий должностей

Объединенная выборка
Кредитные специалисты
Руководит. по разв. бизнеса
Региональные менеджеры
Кол-во анкет
2331
2157
113
61
Миним. ииновационность
46
46
84
96
Максим. инновационность
140
140
134
136
Среднее значение инновационности
98,2
97,0
110,5
117,8
Среднеквадр. отклонение
13,73
13,20
11,26
9,95
Коэффициент асимметрии
0,11
0,11
-0,32
-0,36
Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

Таким образом, мы обнаружили, что инновационность возрастает в соответствии с занимаемой должностью, гипотеза 1 подтверждена.

Гипотеза 2. Существует зависимость между инновационностью, возрастом и опытом работы.

Результаты анализа инновационности для разных возрастных категорий и должностей респондентов представлены в таблице 4. С целью увеличения репрезентативности данных мы объединили выборки руководителей по развитию бизнеса и региональных менеджеров в единую выборку «Менеджеры». Как видно из таблицы 4, средняя инновационность менеджеров и кредитных специалистов увеличивается до 42 лет, после 43 лет менеджеры продолжают показывать, хоть и немного меньшую, но в целом высокую инновационность, в то время как инновационность кредитных специалистов старше 43 лет резко падает.

Таблица 4

Показатели инновационности для разных возрастных категорий и должностей

Выборка
Показатель/возраст, лет
< =24
25 - 27
28 - 32
33 - 37
38 - 42
> =43
Кредитные специалисты
Средняя инновационность
95,8
97,2
98,0
98,3
99,5
97,0
Менеджеры
Средняя инновационность
115,0
105,9
111,1
114,5
116,1
118,7
Кредитные специалисты
Инноваторы и ранние последователи, %
10,1 %
12,4 %
12,6 %
11,8 %
13,8 %
7,7 %
Менеджеры
Инноваторы и ранние последователи, %
33,3 %
26,3 %
47,3 %
68,4 %
71,0 %
66,7 %
Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

В соответствии с теорией Роджерса [27] инноваторы и ранние последователи являются наиболее активными категориями, которые обеспечивают раннее распространение информации в социальной группе. В выборке менеджеров доля инноваторов и ранних последователей в несколько раз выше, чем у кредитных специалистов.

Распределение инновационности, опыта работы и возраста для выборки кредитных специалистов представлено в таблице 5. Мы исключили из этого анализа сотрудников со стажем более 10 лет, потому что у нас было всего 57 респондентов в 6 возрастных группах, что было недостаточно для получения надежных результатов.

Таблица 5

Возраст, опыт и инновационность (кредитные специалисты)

Возраст/Опыт работы, лет
< =24
25–27
28–32
33–37
38–42
> =43
<1
94,5
92,1
93,9
93,0
96,0
96,1
1–2
97,1
97,2
95,9
97,5
100,3
97,9
2–3
99,1
101,6
100,5
99,4
101,5
95,3
3–5
97,9
99,1
99,6
100,2
101,3
100,3
5–10
93,7
98,9
99,5
99,5
95,3
94,9
Источник: оставлено авторами на основе данных опроса.

Средняя инновационность линейного персонала возрастает с опытом работы до 3–5 лет (в зависимости от возрастной группы), затем уменьшается. Анализ данных по этой категории показал, что средний показатель инновационности в большей степени зависит от опыта работы, чем от возраста. Для выборки менеджеров мы не нашли зависимости между данными показателями. Таким образом, мы подтвердили наличие зависимости между инновационностью, возрастом и опытом работы только для линейного персонала.

Гипотеза 3. Существует зависимость между инновационностью и численностью жителей города.

Распределение средней инновационности в зависимости от численности населения города представлено в таблице 6. Мы выявили корреляцию между численностью населения города и средней инновационностью кредитных специалистов (коэф. корреляции +0,82), для менеджеров корреляции не установлено.

Таблица 6

Инновационность сотрудников из разных городов


Кредитные специалисты
Менеджеры
Численность населения города, человек
Средняя инновационность
Доля инноваторов и ран. последов.
Опыт < 1 года
Средняя инновационность
12,4 млн
(г. Москва)
98,9
18,4 %
34,4 %
110,2
5,3 млн
(г. Санкт-Петербург)
96,8
9,3 %
49,5 %
102,4
1–5 млн
96,9
18,3 %
42,3 %
109,8
500 тыс. – 1 млн
97,5
16,5 %
35,8 %
112,2
250 тыс. – 500 тыс.
96,1
10,5 %
35,2 %
110,8
10 тыс. – 250 тыс.
96,9
14,5 %
35,8 %
111,0
Коэф. корр. Пирсона (численность населения и средн. инновационность)
0,82
-
-
-0,28
Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

Кредитные специалисты с самой высокой долей инновационности работают в Москве. Данный факт можно объяснить внутренней миграцией наиболее активного населения из российских регионов в столицу, где люди имеют более высокую заработную плату, лучшую социальную защиту (здравоохранение, безопасность) и большее количество связей, что, согласно указанным выше теоретическим предпосылкам, способствует распространению информации об инновациях.

Относительно низкие показатели инновационности для сотрудников в Санкт-Петербурге связаны с высокой долей сотрудников со стажем менее 1 года, что в соответствии с подтвержденной гипотезой 2 является значимым фактором, влияющим на инновационность.

Следует отметить, что влияние места жительства является менее значимым фактором по сравнению с возрастом и опытом работы сотрудников, что, скорее всего, связано со становлением информационного общества, создающего возможности получения информации и двусторонней коммуникации внетерриториально, через ИКТ.

Гипотеза 4. Скорость освоения инноваций в подразделении коррелирует с профилем инновационности сотрудников данного подразделения.

Мы получили фактические данные по уровню использования SMS-контрактов в каждом из пяти дивизионов, выделяемых по территориальному признаку в структуре исследуемого банка. Форма кривой внедрения SMS-контрактов в дивизионах типа 1 (рис. 3) имеет один ярко выраженный пик на уровне 60–80%, в дивизионах типа 2 мы видим первый пик на уровне 15–30%, затем происходит небольшое снижение и подъем до тех же 60–80% (табл. 7). Затем идет постепенный отказ пользователей от использования нового продукта, уровень использования снижается до 45–66%.

Рисунок 3. Кривые освоения цифрового продукта

Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

Таблица 7

Скорость освоения инновации и профиль категорий подразделений

Дивизион/показатель
А
Б
В
Г
Д
Начальная скорость освоения, %/день
1,97
2,11
0,80
0,88
2,73
Средняя скорость освоения, %/день
0,685
0,91
0,525
Конечный уровень использования, %
66,2 %
65,2 %
64,6 %
44,5 %
45,3 %
Доля ИНН, %
3,8 %
1,3 %
2,7 %
2,1 %
2,5 %
Доля ИНН и РП, %
14,7 %
16,9 %
14,0 %
12,1 %
16,0 %
Доля ИНН, РП и РБ, %
47,3 %
48,1 %
55,6 %
49,1 %
48,3 %
Примечание: ИНН – инноваторы, РП – ранние последователи, РБ – раннее большинство.

Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

По результатам анализа полученных данных мы обнаружили положительную корреляцию +0,81 только между 1 пиковой скоростью и долей инноваторов и ранних последователей в соответствующем дивизионе (табл. 8). В остальных случаях корреляция отсутствует.

Таблица 8

Результаты корреляционного анализа (коэффициент Пирсона)


Доля ИНН
Доля ИНН, РП
Доля ИНН, РП и РБ
Начальная скорость освоения, %/день
-0,01
0,81
-0,67
Средняя скорость освоения, %/день
-0,55
-0,27
0,21
Конечный уровень использования, %
0,20
0,35
0,22
Источник: составлено авторами на основе данных опроса.

Таким образом, мы подтвердили наличие корреляции между скоростью освоения инноваций на раннем этапе и долей инноваторов и ранних последователей в подразделении.

Обсуждение результатов исследования

В данной работе была исследована инновационность сотрудников, которая в контексте нашего исследования определяет, насколько раньше сотрудник компании принимает и использует новые идеи по сравнению с коллегами. Мы показали, что инновационность возрастает с ростом позиции, которую занимает сотрудник в компании (гипотеза 1). В условиях цифровой трансформации банковского бизнеса готовность использовать новые технологии является важной характеристикой, которая влияет на эффективность работы сотрудника в организации.

С. Йигит и К. Акшай [33] (Yigit, Aksay, 2015) в своем исследовании инновационности медицинского персонала также сделали вывод, что инновационность увеличилась с ростом позиции в организации. Они связали этот факт с более высоким уровнем образования и большим количеством сетевых коммуникаций. М. Киртон [20] (Kirton, De Ciantis, 1986) сделал обзор взаимосвязей между инновационностью и другими личными качествами и показал, что новаторы более экстравертны, гибки, терпимы к неопределенности, готовы рисковать и уверены в себе, при этом они менее консервативны, чем последователи.

Причинно-следственная связь между более высокой инновационностью и позицией в управленческой иерархии остается неопределенной и может оказаться обратной, так как корреляционный анализ определить причинно-следственную связь не может. Иными словами, более высокая инновационность является причиной продвижения по карьерной лестнице. Большинство менеджеров выросли по карьерной лестнице из позиции кредитных специалистов. Рост инновационности сотрудников с повышением позиции в компании свидетельствует о том, что инновационность является важным качеством для успешного продвижения по карьерной лестнице.

При разработке стратегии цифровизации необходимо учитывать, что освоение инноваций является дополнительной задачей для сотрудников, которая увеличивает нагрузку на персонал, может приводить к снижению эффективности работы и сопротивлению новому, на что указывают Янсен и соавторы [18] (Janssen, Van de Vliert, West, 2004). Результаты проверки гипотезы 2 для выборки кредитных специалистов показали, что инновационность в меньшей степени зависит от возраста сотрудников, чем от опыта работы. При этом молодые специалисты с опытом работы менее 1 года и «зрелые» с опытом более 4 лет показывают более низкую инновационность по сравнению с кредитными специалистами с опытом от 2 до 4 лет.

Мы связываем снижение инновационности сотрудников с опытом более 4 лет с потерей интереса и усталостью от работы. Речь может идти о таком феномене, как выгорание. Х. Хухтала и М. Парцефаль показали, что выгорание на рабочем месте снижает инновационность сотрудников [16] (Huhtala, Parzefall, 2007). Снижение инновационности для новых сотрудников с опытом работы менее 1 года можно объяснить необходимостью освоения на рабочем месте.

Вопрос о влиянии инновационности сотрудников на скорость освоения инноваций внутри фирмы не был ранее исследован.

Э. Роджерс в своей книге «Диффузия инноваций» [27] выделил 5 параметров, которые влияют на скорость освоения инноваций:

- восприятие инновации пользователями;

- добровольность принятия решения;

- развитость и тип коммуникационных каналов;

- особенности социальной системы;

- усилия агентов изменений.

Нами было показано, что высокая инновационность сотрудников влияет на начальную скорость внедрения нового продукта, которая, в свою очередь, зависит от доли инноваторов и ранних последователей в соответствующем подразделении (гипотеза 4). Таким образом, высокая доля сотрудников с высокой инновационностью необязательно будет способствовать высокой скорости освоения инновации в подразделении. Необходимо задействовать остальные факторы, влияющие на скорость.

Заключение

Внедрение достижений ИКТ – не просто технологическая тенденция, позволяющая повысить эффективность во всех отраслях экономики [6] (Politaev, 2016), а стратегический императив для компаний из тех областей, где решающую роль играет информация. Финансы относятся к таким областям. При наличии очевидной экономической выгоды и даже необходимости цифровых инноваций данный процесс наталкивается на серьезные барьеры, обусловленные человеческим фактором. Результаты исследования показывают, что решать такую проблему следует не просто мотивацией сотрудников, а принятием организационных мер, учитывающих различия в степени инновационности разных категорий персонала, обусловленные объективными факторами. Они позволяют лучше понять значение таких факторов и особенностей инновационности сотрудников: возраста, опыта работы, функций, места в управленческой иерархии, а также территориального расположения. Перспективным направлением дальнейших исследований является изучение организационных аспектов, влияющих на степень инновационности, что позволит разработать систему управленческих воздействий для повышения интенсивности процесса осуществления цифровых инноваций в финансовых и промышленных компаниях.


Источники:

1. Дюков И.И., Платонов В.В. Подход к исследованию формирования интеллектуального потенциала инновационных менеджеров в процессе непрерывного образования//Экономика и управление. – 2012. – № 8 (82). – С. 42-47.
2. Елисеева И.И., Платонов В.В. Динамический потенциал - недостающее звено в исследовании инновационной деятельности//Финансы и бизнес – 2014. – №4. – С. 102-110. URL: https://www.researchgate.net/publication/283119486_Dinamiceskij_potencial_-_nedostausee_zveno_v_issledovanii_innovacionnoj_deatelnosti
3. Индикаторы цифровой экономики: 2019: статистический сборник. – Москва: НИУ ВШЭ, 2019. – 248 с.
4. Карлик А.Е., Кречко С.А., Платонов В.В. Организационно-управленческие инновации по модернизации трудовых отношений в информационно-сетевой экономике//Экономика труда. – 2017. – №4. – С. 295-308. doi: 10.18334/et.4.4.38491
5. Карлик А.Е., Кречко С.А., Платонов В.В. Разработка метрик для бенчмаркинга персонала с целью совершенствования системы управления персоналом в направлении инновационного развития//Экономика труда. – 2018. № 2 (5). – С. 373-394. doi: 10.18334/et.5.2.39201.
6. Политаев В.И. Реализация интеграционных процессов в инновационной сфере, системе образования и наукоемких производствах Российской Федерации //Креативная экономика. – 2016. – № 8. – c. 905-920. – doi: 10.18334/ce.10.8.35850.
7. Рейтинг по производительности труда и фонду зарплаты. Ведомости. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://www.vedomosti.ru/management/articles/2017/12/05/744136-trudyatsya-zarabativayut (дата обращения 27.06.2020).
8. Яковлева Е.А., Платонов В.В., Карлик Е.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Эмпирическая модель систематизации финансовых показателей по функциям менеджмента как основа установления инновационного потенциала организации//Лидерство и менеджмент. – Т. 6 – № 2 – 2019. – С. 73-90. doi: 10.18334/lim.6.2.40883
9. Akman Ö., Koçoglu E. Examining Technology Perception of Social Studies Teachers with Rogers' Diffusion Model //International Education Studies. – 2017. – Vol. 10. – No. 1. – pp. 39-46. DOI:10.5539/ies.v10n1p39
10. Ali I. Personality traits, individual innovativeness and satisfaction with life //Journal of Innovation & Knowledge. – 2019. – Vol. 4. – No. 1. – pp. 38-46. https://doi.org/10.1016/j.jik.2017.11.002
11. Bartels J., Reinders M. J. Social identification, social representations, and consumer innovativeness in an organic food context: A cross-national comparison //Food quality and preference. – 2010. – Vol. 21. – No. 4. – pp. 347-352. https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2009.08.016
12. de Oliveira Santini F., Ladeira W. J., Sampaio C. H. Tourists' perceived value and destination revisit intentions: The moderating effect of domain‐specific innovativeness //International Journal of Tourism Research. – 2018. – Vol. 20. – No. 3. – pp. 277-285. https://doi.org/10.1016/j.rai.2016.03.003
13. Goldsmith R. E., Foxall G. R. The measurement of innovativeness //The international handbook on innovation. – 2003. – pp. 321-330.
14. Hoffmann S., Soyez K. A cognitive model to predict domain-specific consumer innovativeness //Journal of Business Research. – 2010. – Vol. 63. – No. 7. – pp. 778-785. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2009.06.007
15. Hoffmann S., Soyez K. A cognitive model to predict domain-specific consumer innovativeness //Journal of Business Research. – 2010. – Vol. 63. – No. 7. – pp. 778-785. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2009.06.007
16. Huhtala H., Parzefall M. R. A review of employee well‐being and innovativeness: An opportunity for a mutual benefit //Creativity and innovation management. – 2007. – Vol. 16. – No. 3. – pp. 299-306. https://doi.org/10.1111/j.1467-8691.2007.00442.x
17. Hurt H.T., Joseph K., Cook C.D. Scales for the Measurement of Innovativeness, Human Communication Research. – 1977. – Vol. 4. Issue 1. – pp. 58–65
18. Janssen O., Van de Vliert E., West M. The bright and dark sides of individual and group innovation: A special issue introduction //Journal of organizational behavior. – 2004. – Vol. 25. – No. 2. – pp. 129-145. https://doi.org/10.1002/job.242
19. Kirton M. J., De Ciantis S. M. Cognitive style and personality: The Kirton adaption-innovation and Cattell's sixteen personality factor inventories //Personality and Individual Differences. – 1986. – Vol. 7. – No. 2. – pp. 141-146. https://doi.org/10.1016/0191-8869(86)90048-6
20. Kirton M. J., De Ciantis S. M. Cognitive style and personality: The Kirton adaption-innovation and Cattell's sixteen personality factor inventories //Personality and Individual Differences. – 1986. – Vol. 7. – No. 2. – pp. 141-146. https://doi.org/10.1016/0191-8869(86)90048-6
21. KPMG Barents. Банковское дело: стратегическое руководство. Под ред. Платонова В.В. и Хиггинса М. Дж. (2-е издание) – М.: Изд-во «Консалтбанкир», 2001, 426 стр.
22. Lundblad J. P. A review and critique of Rogers' diffusion of innovation theory as it applies to organizations //Organization Development Journal. – 2003. – Vol. 21. – No. 4. – pp. 50. URL: https://www.questia.com/library/journal/1P3-515842421/a-review-and-critique-of-rogers-diffusion-of-innovation
23. Mahajan V, Muller E, Bass FM. (1990), New Product Diffusion Models in Marketing: A Review and Directions for Research. Diffusion of Technologies and Social Behavior/ Nakićenović N., Grübler A. (eds): Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. – 1991. – pp. 125-177. https://doi.org/10.1007/978-3-662-02700-4
24. Midgley D. F., Dowling G. R. Innovativeness: The concept and its measurement //Journal of consumer research. – 1978. – Vol. 4. – No. 4. – pp. 229-242. https://doi.org/10.1086/208701
25. Nasierowski W., Arcelus F. What is Innovativeness: Literature Review. Foundations of Management. – 2012. – Vol. 4. – No. 1. – pp.63-74. DOI: https://doi.org/10.2478/fman-2013-0004
26. Pantano E., Vannucci V. Who is innovating? An exploratory research of digital technologies diffusion in retail industry //Journal of Retailing and Consumer Services. – 2019. – Vol. 49. – pp. 297-304. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.01.019
27. Rogers E. M. Diffusion of innovations. 4th Edition – New York: Simon and Schuster, 2010, 518 pages.
28. Rogers E. M., Shoemaker F. F. Communication of Innovations; A Cross-Cultural Approach: New-York: Simon and Schuster, 1971. - 476 pages
29. Savanevičienė A., Statnickė G., Vaitkevičius S. Individual innovativeness of different generations in the context of the forthcoming Society 5.0 in Lithuania //Inžinerinė ekonomika. – 2019. – Vol. 30. – No.2. – pp. 211-222. https://doi.org/10.5755/j01.ee.30.2.22760
30. Teece D., Pisano G., Shuen A. Dynamic Capabilities and Strategic Management// Strategic Management Journal. 1997. Vol. 18. N. 7. P. 509–533. URL: https://www.jstor.org/stable/3088148?seq=1
31. The Global Innovation Index 2019: Creating Healthy Lives – The Future of Medical Innovation. – Ithaca, Fontainebleau, and Geneva: Cornell University, INSEAD, and WIPO, 2019 – 451 pages. [Электронный ресурс]. URL: https://www.wipo.int/publications/en/details.jsp?id=4434
32. Venkatesh V., Morris M. G., Davis G. B., Davis F. D. User acceptance of information technology: Toward a unified view //MIS quarterly. – 2003. – Vol. 27. – No.3. – pp. 425-478. DOI: 10.2307/30036540
33. Yigit S., Aksay K. A comparison between generation X and generation Y in terms of individual innovativeness behavior: the case of Turkish health professionals //International Journal of Business Administration. – 2015. – Vol. 6. – No. 2. – pp. 106.

Страница обновлена: 23.10.2020 в 08:39:45