МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ КОМАНД ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

DOI: 10.29141/2658-5081-2021-22-2-6 JEL classification: O13, O14, M54

И. А. Соловьева Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск,

Российская Федерация И. А. Мостовщикова Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск,

Российская Федерация

Модель формирования эффективных команд для реализации инновационной деятельности предприятия

Аннотация. Финансовый кризис, обусловленный пандемией, вынуждает российские предприятия искать способы повышения эффективности деятельности при минимизации финансовых вложений. К таким способам относится достижение высокой реализуемости инноваций за счет эффективного кадрового менеджмента. Исследование предусматривает рассмотрение возможностей и ограничений механизмов формирования эффективных команд и разработку модели кадрового обеспечения инновационной деятельности предприятия. Методологическую базу работы составили теории командной эффективности и командного интеллекта, а также концептуальные основы моделирования командного взаимодействия. В качестве методов использованы глубинное интервью, проективные методики, модифицированный семантический и личностный дифференциал, экономико-статистическое моделирование, квалификационное тестирование, портфельный анализ Г. Марковица, цифровые методы решения оптимизационных задач. Предложенная авторами трехуровневая модель кадрового обеспечения инновационной деятельности позволяет оперативно формировать и корректировать состав команд согласно целям компании и конкретных проектов. Эффективность и практическая значимость модели подтверждены в ходе апробации на промышленном предприятии Челябинской области. Установлено, что ее применение приводит к росту доходов и снижению рисков инновационной деятельности, а также существенно уменьшает срок окупаемости проектов, что особенно актуально при внедрении инновационных продуктов.

Ключевые слова: инновационная деятельность; команда; эффективность; инновации; инновационные проекты; рентабельность персонала.

Для цитирования: Соловьева И. А., Мостовщикова И. А. (2021). Модель формирования эффективных команд для реализации инновационной деятельности предприятия // Journal of New Economy. Т. 22, № 2. С. 110-133. DOI: 10.29141/2658-5081-2021-22-2-6 Дата поступления: 16 марта 2021 г.

Irina A. Solovyeva South Ural State University, Chelyabinsk, Russia

Irina A. Mostovshchikova South Ural State University, Chelyabinsk, Russia

Undertaking innovation activities at enterprises: A model for building efficient teams

Abstract. The pandemic-induced financial crisis forces modern Russian enterprises to look for ways to maximise their efficiency while keeping financial investment to a minimum. A potential avenue is to attain a high level of innovation feasibility due to efficient human resource management, in particular through the optimal distribution of employees between projects. The research aims to investigate the possibilities and limitations of contemporary mechanisms for building effective teams and develop a model for staffing innovation activities at enterprises. The methodological basis of the research includes the theory of team effectiveness and team intelligence, conceptual understandings of team formation modelling. In terms of the methods, the study uses in-depth interviews, projective techniques, modified semantic and personal differential, economic statistical modelling, qualification testing, Markowitz portfolio analysis, and digital methods for addressing the issues of optimisation. The authors propose a three-level model for staffing innovation activities, which allows determining and adjusting the composition of teams quickly in line with the company goals and for specific projects. Testing of the model at the case of an enterprise in Chelyabinsk oblast demonstrated its efficiency and practical value. The adoption of the model promotes income growth, diminishes risks of innovation activities, and shortens the payback period of projects, which is especially important for innovative products, where the time to market often plays a decisive role.

Keywords: innovation activities; team; efficiency; innovation; innovation project; staff profitability.

For citation: Solovyeva I. A., Mostovshchikova I. A. (2021). Model' formirovaniya effektivnykh komand dlya realizatsii innovatsionnoy deyatel'nosti predpriyatiya [Undertaking innovation activities at enterprises: A model for building efficient teams]. Journal of New Economy, vol. 22, no. 2, pp. 110-133. DOI: 10.29141/2658-5081-2021-22-2-6 Received March 16, 2021.

Введение

Ориентация государств на развитие инноваций, «простимулированная» пандемией цифровизация и нарастающее влияние мирового финансового кризиса заставляют производителей пересматривать существующие модели управления, искать источники роста и развития при минимальном уровне затрат. Главным препятствием для решения этой задачи становятся человеческие ресурсы, поскольку именно люди наименее готовы к стремительной трансформации. Усталость и противостояние изменениям, накапливающиеся психологические проблемы - все это усиливает неспособность российских промышленных предприятий конкурировать с успешными иностранными производствами. Поэтому особую актуальность сегодня приобретают вопросы управления персоналом в рамках реализации инновационной деятельности. В силу проектного характера этой деятельности проблемы управления человеческими ресурсами сводятся к управлению характеристиками и результатами работы проектных команд.

Сегодня специфике командной работы уделяется очень много внимания. Существенно разнятся авторские позиции в отношении наиболее актуальных и перспективных направлений научных исследований. Некоторые авторы рассматривают команду в непосредственной связи с изменяющейся средой и пытаются установить закономерности влияния тех или иных факторов на протекание командных процессов [Burke, Morley, 2016; Pinto, Winch, 2016; Daniel P. A., Daniel C., 2018]. Другие полагают, что ключевые проблемы кроются в вынужденном применении параллельного проектирования, т. е. в «запараллеливании» проектных задач для ускорения реализации проектов, в особенности инновационных, что всегда приводит к дополнительным ошибкам [Loch, Terwiesch, 1998; Ford, Sterman, 2003; Mihm et al., 2003; Savci, Kayis, 2006; Mitchell, Nault, 2007]. Этот подход, так же как и предыдущий, можно отнести к процессному направлению.

Наконец, многие исследователи задаются вопросами: почему одни команды в динамически изменяющейся среде стабильны, качественно и в срок решают поставленные задачи, а другие разрушаются, совершают ошибки и затягивают сроки? с чем это связано и как сформировать эффективную команду? [Gardner, 2012; Petit, 2012; Woolley et al., 2015; Padalkar, Gopinath, 2016; Bates, Gupta, 2017; Zhu, Mostafavi, 2017; De Rezende et al., 2018; Uitdewilligen et al., 2010, 2013, 2018]. В рамках данного направления можно выделить разработки в области командного интеллекта. Согласно выводам исследователей, у команды как единого организма возникают свои обособленные мыслительные процессы, образующие «командный интеллект», и именно особенности его функционирования обусловливают эффективность или неэффективность командного взаимодействия [Weick, Roberts, 1993; Woolley et al., 2010].

В России проблемам формирования эффективных проектных команд уделяется меньше внимания: как правило, исследования носят прикладной характер, изучаются аспекты функционирования команд в различных средах и их трансформация в современных экономических условиях [Зотов, Музипов, 2012; Эсаулова, 2015; Капица, Покровская, 2017; Савченко, 2018; Урубков, Сафронова, Папельнюк, 2018; Опольский, 2019; Рычи-хина, 2019; Умхаев, 2020]. Так или иначе, современные ученые стремятся постичь сущность эффективности команды и выделить ключевые факторы ее достижения.

Повышению эффективности управления за счет внедрения командных принципов давно уделяется внимание в науке. Еще в начале XX в., в эпоху активного развития «школы человеческих отношений», родоначальниками которой считаются Э. Мэйо, Ч. Барнард, М. Фоллетт [Follet, 1941; Mayo, 1945], были предприняты первые попытки привлечь работников к координации деятельности предприятия, построить более эффективную «демократическую», коллективную систему управления. На тот момент общество оказалось не готово к таким изменениям. За целый век ученые не договорились, что понимать под эффективностью команды и как ее достичь. Указанное понятие трактуется как способность выполнять поставленные перед командой задачи [Aube, Rousseau, 2011] или достигать целей группы при достижении целей индивидуальных [Kouzes, Posner, Calvert, 2018]; такой уровень развития команды, когда вклад участников превышает вклад руководителя [Tuckman, 1965]; состояние, при котором команда лишена дисфункций [Lencioni, 2010], результат воздействия ряда факторов, таких как общая цель, опора, доверие, способности, умение работать в команде, подход лидера, поддержка со стороны организации [Lombardo, Eichinger, 1995].

Таким образом, нет единого взгляда ни на родовую категорию понятия «эффективность команды», ни на его содержание, ни на механизмы достижения, в силу чего отсутствует общепризнанный подход к достижению эффективного командного взаимодействия. Вместе с тем именно эту потребность испытывают предприятия: им нужны

действенные алгоритмы распределения кадровых ресурсов и построения эффективных команд, позволяющие оперативно формировать и корректировать командные составы согласно задачам компании.

Основная цель исследования - разработка модели формирования команд, способствующей распределению ограниченных кадровых ресурсов предприятия с максимальной эффективностью. Достижение поставленной цели предусматривало решение ряда задач:

• критический анализ существующих моделей формирования проектных команд;

• исследование тенденций и потребностей в области командного управления;

• разработку модели формирования команд для реализации инновационных проектов и ее организационного обеспечения;

• оценку экономического эффекта от внедрения модели на предприятии.

Отметим, что разрабатываемая модель ориентирована преимущественно на крупные

предприятия, реализующие одновременно несколько инновационных проектов, и учитывает ключевые особенности их функционирования.

Теоретическое обоснование и структура модели кадрового обеспечения инновационной деятельности предприятия

Анализ исследований в рассматриваемой области позволяет заключить, что наиболее эффективные команды могут быть составлены руководителями только посредством применения комплексного подхода, т. е. на основе комбинации индивидуальных и коллективных характеристик, поскольку команда как совокупность индивидуумов представляет собой обособленный, самостоятельный организм [Stevens, 1994; Devine, 2001].

Американские ученые, посвятившие много лет изучению вопросов командообразо-вания, предлагают различать три группы моделей формирования команд [Tannenbaum et al., 2015]: традиционные (модели индивидуальных и групповых компетенций), взвешенные (учитывающие вклад каждого участника в деятельность команды) и индексные (расчет профиля команды). Рассмотрим их особенности.

Традиционные модели стремятся оптимизировать соответствие между индивидуальными компетенциями (ЗУНами) и занимаемыми должностями (ролями в команде), т. е. для каждой роли определяются ключевые компетенции и подбирается максимально подходящий участник [McCormick, 1979; Stevens, 1994]. Учитывая минусы данного подхода, ученые предложили помимо индивидуальных характеристик использовать еще и коллективные (командные) компетенции [Stevens, 1994; Hirschfeld et al., 2006]. Эффективность команды в этом случае напрямую зависит от соответствия компетенций участников занимаемым должностям (ролям). Традиционные модели называют также моделями индивидуальной позиции.

Модели взвешенной позиции. В рамках данного подхода выдвинута гипотеза, согласно которой эффективность команды в разной степени зависит от индивидуальных характеристик участников [Steiner, 1972]. Вводятся такие параметры, как компетенция самого сильного и самого слабого участника [LePine, 1997; Halfhill, 2005]. Существует мнение, что уровень компетенций участника, занимающего более важную командную роль, в большей степени будет коррелировать с эффективностью команды, чем уровень компетенций участника с более низкой позицией [Ellis, 2005]. В моделях данного рода возникает проблема избирательной оценки ролей и компетенций, что влечет за собой риск искажения показателей.

Индексные модели подразумевают распределение необходимых компетенций в команде (независимо от роли участника), формирование команды со сложным расчетным

профилем (комбинация баллов по ряду критериев). Соответственно, определенными характеристиками должна обладать команда в целом, а не каждый участник или выполняемая им роль [Jacksonet et al., 1991; Jackson, 1992; Devine, 2001].

Изучив достоинства и недостатки описанных моделей, мы предлагаем использовать комплексный подход, позволяющий более точно дифференцировать команды по уровню эффективности и достигать управленческих целей в сжатые сроки. Например, следование принципам взвешенной позиции дает возможность выделить вклад каждого участника в эффективность команды и в дальнейшем более эффективно распределять премиальный фонд. К тому же исследовательский опыт позволяет прогнозировать количественные показатели вклада руководителя в результат проекта, а использование индексных моделей -обобщать данные о командах, сравнивать их результативность между собой, выбирать команды с определенными значениями показателей под конкретные цели, эффективно распределять ограниченные кадровые ресурсы.

Еще одной особенностью командных теорий является признание автономности созданной структуры (команды), наличия у нее так называемого «командного интеллекта» [Weick, Roberts, 1993; Woolley et al., 2010], однако, как показывают исследования, не каждая группа сотрудников, сформированная для реализации целей проекта, становится командой.

Мы придерживаемся мнения о том, что становления команды не происходит из-за рассогласования целей компании и целей сотрудников, что, в свою очередь, обусловлено особенностями восприятия. Установлено, что указанные цели часто не совпадают [Rubin, 1977; Hayes, 1997, 2005; Томпсон, 2006], и сотрудники, объединенные проектом, не всегда начинают работать как единый механизм. Они ставят перед собой индивидуальные цели (продвижение по службе, исполнение приказа руководства, развитие навыков, получение дополнительного дохода, смена деятельности и т. д.), к тому же у самой команды как совокупности участников появляются новые цели, как внутренние, так и внешние. Первые обусловлены прежде всего индивидуальными и групповыми мотивами участников, в то время как вторые чаще диктуются целями самого проекта и стратегией развития компании. Внутренние и внешние цели на практике нередко вступают в конфликт, который лежит преимущественно в психологической плоскости и зачастую игнорируется руководителями. С нашей точки зрения, согласованность индивидуальных, командных и организационных целей является ключевым условием эффективности команды и обязательной «базой» ее становления.

Анализ тенденций и потребностей в области командного управления позволяет заключить, что у предприятий есть спрос на комплексные модели управления кадровыми ресурсами, которые позволят оперативно распределять имеющиеся кадры, достигая максимального положительного эффекта в виде отдачи от инвестиционных вложений. Поэтому исследование направлено на создание модели, которая даст возможность:

• управлять характеристиками команд на основе индивидуальных и коллективных показателей согласно характеристикам проектов и целям компании (в отношении максимизации эффективности инновационной деятельности);

• комплексно оценивать эффективность и риск команд;

• оптимизировать временные затраты руководителей на формирование команды за счет разработки комплексного IT-продукта;

• выявлять «проблемные зоны» и согласовывать индивидуальные и командные цели сотрудников с целями организации (за счет реализации диагностического (подготовительного) этапа.

Так как наиболее остро вопрос эффективности командной работы стоит в сфере инновационной деятельности, то чаще говорят не о команде проекта в целом, а о команде, реализующей инновационный проект.

Согласно нашему видению, команда по реализации инновационного проекта (КРИП) -это сформированная в соответствии с целями и рисками данного проекта автономная группа сотрудников, функционально взаимосвязанных между собой, обладающих взаимодополняющими навыками, имеющих единое видение общей цели и стремящихся к ее достижению, несущих коллективную ответственность за результаты проектной деятельности.

Соответственно, модель создания команды включает два уровня:

1) формирование группы функционально взаимосвязанных сотрудников с взаимодополняющими навыками с учетом целей и риска проекта (на основе индивидуальных показателей эффективности и риска);

2) вырабатывание у команды единого «образа результата», согласованности личной мотивации с мотивацией коллектива, а также коллективной ответственности за итоги работы.

Наиболее трудоемким и дорогостоящим является второй уровень. В случае многочисленности реализуемых проектов проведение мотивирующих мероприятий для каждой команды отдельно будет весьма затратным для предприятия, а отдача от подобных мероприятий в долгосрочной перспективе может оказаться незначительной. Поэтому в целях снижения финансовой нагрузки мы предлагаем внедрять командное управление инновационными проектами в несколько этапов, начиная с подготовительного (диагностического) этапа.

С учетом его реализации нами разработана трехуровневая модель кадрового обеспечения инновационной деятельности (рис. 1).

Рис. 1. Модель кадрового обеспечения инновационной деятельности предприятия Fig. 1. Model for staffing innovation activities of an enterprise

Реализация данной модели включает три этапа:

• диагностику готовности предприятия к внедрению механизмов кадрового обеспечения инновационных проектов (коррекционный этап);

• сбор информации (формирование базы данных о сотрудниках и проектах);

• непосредственное распределение кадровых ресурсов между проектами (формирование команд), базирующееся на принципах портфельного подхода.

Предлагаемая модель учитывает специфику инновационной деятельности (априорно-апостериорный подход к управлению), особенности существующей на предприятии системы управления (проведение диагностического этапа и устранение проблемных зон), кадровые риски (подбор команды с учетом индивидуальных показателей риска и эффективности сотрудников) и характеристики проекта, минимизирует влияние субъективного фактора (за счет автоматизации процесса подбора).

Модель кадрового обеспечения инновационной деятельности предприятия

Диагностический этап. Наиболее значимым этапом является диагностика, так как инновационные проекты, сопряженные с высоким уровнем неопределенности, требуют особенно «качественных» кадровых ресурсов и высокой степени согласованности усилий команды и руководства. Именно на этом этапе можно оценить риски управления организацией, выявить и устранить слабые места, чтобы максимально снизить вероятность несостоятельности команд в будущем.

Диагностический этап - самый сложный, так как затрагивает психологические аспекты деятельности сотрудников. Проводить его нужно очень тактично, чтобы, с одной стороны, получить истинные результаты, а с другой - не навредить сотруднику.

Следующие два этапа могут быть реализованы с помощью математических методов обработки индивидуальных и перекрестно-парных (совместных) показателей (эффективности и риска) потенциальных участников команды инновационного проекта.

Исключение этапа диагностики и устранения проблемных зон способно приводить к сбоям на практике. Команда, имеющая «оптимальные» показатели, может «не сработаться в проекте» из-за включения социально-психологических механизмов. Поэтому для проектов с повышенным и высоким риском (инновационных) мы считаем необходимым проведение указанного этапа, позволяющего нивелировать возникающий риск неоднородности команды. В ходе диагностики предлагается изучить особенности восприятия потенциальными участниками инновационной деятельности образа компании, ее целей, своего места в компании и коллективе, а также оценить их готовность нести коллективную ответственность.

Для того чтобы подобрать адекватные диагностические методы, на основе изученных представлений о структуре образа в психологии мы разработали структурную модель образа предприятия (рис. 2), которая позволяет изучить представление о нем в сознании потенциальных участников проектов, выявить проблемные зоны и осуществить необходимые корректировки для гармонизации образа в случаях значимых рассогласований.

Компонент Когнитивный Объективное знание Представление (субъективное знание) Социальная идентичность

Аффективный Эмоциональное отношение Эмоциональная оценка

Поведенческий Работа в компании Участие в проектах

Рис. 2. Структурная модель образа предприятия Fig. 2. Structural model of an enterprise image

На базе данной разработки подготовлена методика проведения диагностического этапа, в рамках которой обоснован комплекс методов сбора, анализа и интерпретации результатов, а также схема применения, апробированная на крупном промышленном предприятии Челябинской области (табл. 1).

Таблица 1. Методы сбора и обработки информации Table 1. Methods of collecting and processing information

Уровень (компонент) модели Блоки глубинного интервью Метод сбора информации Метод обработки информации

Когнитивный Когнитивные особенности восприятия образа компании Беседа (открытые вопросы) Контент-анализ

Аффективный Эмоциональное отношение сотрудников к образу компании Беседа с использованием проективных методов (свободные и направленные ассоциации) Контент-анализ

Эмоциональная оценка образа компании Модифицированный вариант семантического дифференциала Ч. Ос-гуда Методы описательной статистики (подсчет средних значений), непараметрический и-критерий Манна - Уитни для выявления значимых различий между группами, коэффициент корреляции Пирсона для выявления корреляции факторов личностного семантического дифференциала

Поведенческий Стремление продолжать работу в компании Беседа (проективный вопрос) Контент-анализ

Социальная идентичность (пронизывает все три уровня) Изучение особенностей идентификации сотрудников с ее типичным представителем Личностный семантический дифференциал, разработанный в Санкт-Петербургском научно-исследовательском психоневрологическом институте им. В. М. Бехтерева Методы описательной статистики (подсчет средних значений), непараметрический и-критерий Манна - Уитни для выявления значимых различий между группами

В исследовании приняли участие 100 человек (три группы потенциальных внутренних и две группы потенциальных внешних участников инновационных проектов). Применение авторской диагностической методики позволило, во-первых, подтвердить гипотезу о неоднородности образа компании у сотрудников; во-вторых, диагностировать в рамках структурных элементов модели проблемные зоны. Если предприятие планирует внедрять авторскую модель управления инновационными проектами, то выявленные проблемы должны быть детально проработаны, значимые разногласия устранены. В противном случае обеспечить высокорисковый проект эффективной командой не

удастся. Более подробно алгоритм проведения диагностического этапа представлен в ранее опубликованной статье авторов [Соловьева, Мостовщикова, 2019].

Проведение первого (диагностического) этапа позволяет создать платформу для последующей реализации модели - формирования базы данных о реализуемых проектах и их потенциальных участниках (второй этап) и оптимального распределения кадровых ресурсов по командам проектов с целью достижения максимального экономического эффекта для предприятия (третий этап). Остановимся более подробно на практических аспектах выполнения этих этапов на примере одного из крупных промышленных предприятий.

Этап сбора информации. Для апробации модели было выбрано стратегически значимое предприятие Челябинской области, активно занимающееся поиском новых технических решений и технологий, получением новых знаний в области аэродинамики, материаловедения, электротехники. В рамках реализации своей стратегической инновационной программы предприятие осуществляет целый спектр принципиально новых разработок, направленных на создание перспективных образцов ракетно-космической и аэросредной техники.

В апробации участвовали отделы, непосредственно занимающиеся инновационными разработками (табл. 2).

Таблица 2. Структура выборки сотрудников для апробации Table 2. Profile of the sample of employees for testing the model

Отдел Сфера ответственности Число сотрудников

Конструкторский Эскизное проектирование и разработка конструкции узлов 22

Технологический Разработка технологии изготовления 10

Отдел изготовителей Изготовление и сборка узлов из комплектующих собственного и внешнего производства 14

Отдел испытаний Проверка соответствия изготовленного продукта техническим условиям 9

Отдел закупок Организация поставок на предприятие материалов и оборудования 10

Проектный Руководство проектами 5

С целью организации качественного информационного обеспечения мы выделили три блока необходимой информации в зависимости от объекта исследования:

• экономический, раскрывающий характеристики реализуемых проектов;

• кадровый, содержащий сведения об эффективности и рисках сотрудников - потенциальных участников реализации инновационных проектов;

• командный, включающий данные об уже состоявшихся командах, осуществлявших внедрение инноваций на предприятии.

Формирование экономического информационного блока предусматривает идентификацию предстоящих инновационных проектов, выбор критериев оценки их значимости для предприятия, оценку и ранжирование проектов по показателям риска, доходности и социальной значимости и расчет интегрального показателя значимости каждого проекта и их итогового рейтинга.

На анализируемом предприятии было идентифицировано пять имеющих инновационную специфику проектов, характеристики которых представлены в табл. 3.

Таблица 3. Особенности реализуемых на предприятии инновационных проектов

Table 3. Specific characteristics of innovation projects implemented at the enterprise

Содержание проекта Первоначальные инвестиции, тыс. руб. Сальдо денежного потока по годам реализации проекта, тыс. руб.

1-й 2-й 3-й 4-й 5-й 6-й

Разработка: комплекта оптоволоконной линии -87 040 51 200 -11 600 52 000 -11 760 52 800 79 200

системы управления функциональным комплексом -65 600 24 000 -11 200 25 200 -10 000 25 800 60 200

затворного клапана для газовой магистрали -3200 760 4 200 - - - -

датчиков угловой скорости -168 40 60 42,4 63,6 44,8 -

подшипников скольжения для самолетов -1584 960 960 960 - - -

Следующим важным шагом является ранжирование проектов по уровню значимости и риска для предприятия. Рекомендуем использовать ряд классических показателей:

• скорректированные с учетом срока проекта чистый дисконтированный доход (NPV') и дисконтированный срок окупаемости (DPP'), индекс доходности (PI);

• объем инвестиционных затрат (Inv), интегральную экспертную оценку риска (R) и коэффициент вариации прибыли (V) для оценки риска проекта;

• интегральный показатель социальной (стратегической) значимости проекта, рассчитанный на основе экспертных оценок (Social meaning).

В соответствии с данными в табл. 3 были рассчитаны показатели эффективности проектов (табл. 4) с последующим их переводом в ранги. При этом чистый дисконтированный доход был скорректирован с учетом продолжительности каждого проекта, а оценки риска и социальной значимости проектов были получены экспертным путем.

Таблица 4. Ключевые показатели проектов Table 4. Key indicators of the projects

Код проекта Срок выполнения проекта, лет Показатели проекта

эффективность (доходность) риск социальная (стратегическая) значимость

NPV', тыс. руб. PI, руб./руб. dpp; лет Inv, тыс. руб. R, баллы V, доля Sm, баллы

1 6 142 884,48 1,27 23,60 265 200 3,20 0,40 4,95

2 6 24 184,34 1,06 28,30 201 600 3,60 0,36 4,92

3 2 5 909,41 1,16 25,95 6 440 1,60 0,22 4,90

4 5 62,71 1,14 26,38 168 1,80 0,30 4,50

5 3 3 411,78 1,52 19,77 1 584 1,20 0,16 4,82

Максимальное значение - - - 30 - 5 1 5

Опираясь на сравнение полученных показателей с приемлемым (пороговым) уровнем, мы рассчитали взвешенные относительно пороговых показатели эффективности, риска и социальной значимости проектов, что наглядно отражено в профилях анализируемых инновационных проектов (табл. 5) и рейтинге значимости проектов для предприятия (табл. 6).

Таблица 5. Формирование профилей проектов

Детализированный профиль проекта

социальная

Код эффективность

проекта значимость

NPV', тыс. руб. PI, руб./руб. Удаленность DPP' от срока проекта, доли ед. Inv, тыс. руб. R, баллы V, доли ед. Sm, баллы

1 714,42 1,11 1,42 26,52 1,28 2,00 1,98

2 120,92 0,92 0,38 20,16 1,44 1,80 1,97

3 29,55 1,01 0,92 0,64 0,64 1,10 1,96

4 0,31 0,99 0,81 0,02 0,72 1,50 1,80

5 17,06 1,32 2,27 0,16 0,48 0,80 1,93

Установленный

нормативный 200 1,15 0,15 10 000 2,5 0,2 2,5

порог

Таблица 6. Итоговый рейтинг проектов по величине интегрального показателя значимости для предприятия Table 6. Final ranking of the projects according to the value of the integral indicator of significance for the enterprise

Позиция проекта в рейтинге Код проекта Интегральный показатель значимости проекта (построенный по рангам) Профиль проекта, значение соответствующего показателя относительно порогового

эффективность (доходность) риск социальная (стратегическая) значимость

1 1 1,43 238,98 9,93 1,98

2 2 2,71 40,74 7,80 1,97

3 3 3,29 10,49 0,79 1,96

4 5 3,43 6,88 0,48 1,93

5 4 4,14 0,70 0,75 1,80

Параллельно со сбором и анализом информации о проектах необходимо формировать базу данных об их потенциальных участниках. В качестве основных характеристик предлагается оценивать эффективность работы сотрудников и риск как меру отклонения эффективности в условиях психофизиологической и социальной напряженности (приближенных к среде реализации инноваций).

Считаем целесообразным для оценки социальных, психофизиологических и интеллектуальных рисков сотрудников использовать статистические методы, а риски моральные, компетентностные и риски неблагонадежности оценивать экспертным способом.

Таким образом, формирование кадрового информационного блока включает:

• выбор факторов риска, соответствующих среде реализации инновационных проектов, и прогнозирование числа «рисковых ситуаций»;

• составление заданий для диагностики эффективности сотрудников в ситуациях риска, определенных на первом этапе;

• диагностику эффективности сотрудника в различных «рисковых» ситуациях;

• оценку средних значений эффективности и риска (отклонения эффективности) по каждому сотруднику.

Прежде всего следует определить необходимое и достаточное число ситуаций риска, в рамках которых будет оцениваться эффективность работы сотрудников. В данном случае было выделено девять факторов индивидуального кадрового риска, обусловленных особенностями инновационной деятельности (табл. 7).

Таблица 7. Факторы возникновения кадрового риска при реализации инновационных проектов

Table 7. Factors of personnel risk occurrence during the implementation of innovation projects

Вид риска Факторы возникновения риска при выполнении задания Метод оценки

Ограниченность времени

Состояние длительной перегрузки =s S и и <ц S н

Психофизиологический и интеллектуальный Многозадачность

Недостаток информации S Й

Внешние помехи н О

Социально-психологический Работа в группе

Моральный Противоречие задания индивидуальным моральным и религиозным принципам =s В и

Экономический Несоответствие уровню творческого и профессионального потенциала, квалификации и опыту <u С и И

Риск неблагонадежности Действия, нарушающие культурные нормы и традиции со

Во время апробации модели оценка эффективности сотрудника осуществлялась в восьми «рисковых» ситуациях индивидуально и в группе, что позволило учесть факторы риска: восемь индивидуальных и один групповой (социально-психологический). Были разработаны параллельные формы заданий, направленные на диагностику должностного функционала сотрудника (согласно пунктам должностной инструкции), его интеллектуальных функций, памяти и запоминания. Включение последних двух позиций необходимо для учета устойчивости интеллектуальных функций в рамках оценивания интеллектуального риска. Полученная информация стала базисом для оценки эффективности сотрудников и их подверженности риску с помощью методов и показателей, представленных в табл. 8.

Таблица 8. Оценивание индивидуальных рисков, обусловленных средой реализации инновационных проектов

Table 8. Assessment of individual risks conditioned by the environment of the innovation projects' implementation

Метод оценки Рисковая ситуация Значение показателя эффективности сотрудника при выполнении задания

индивидуально в группе

Статистический Ограниченность времени Iip\ Igpi

Длительные перегрузки hp2 Igp2

Многозадачность Iip3 Igp3

Недостаток информации Iip4 Igp4

Наличие внешних помех lip 5 Igp5

Окончание таблицы 8

Table 8

Метод оценки Рисковая ситуация Значение показателя эффективности сотрудника при выполнении задания

индивидуально в группе

Экспертный Противоречие индивидуальным моральным и религиозным принципам hp6 Igpe

Несоответствие задания уровню творческого и профессионального потенциала, квалификации и опыту Iip7 Igp7

Необходимость совершения действий, нарушающих культурные нормы и традиции hp& со

Итоговые показатели Среднее значение индивидуальной эффективности сотрудника Iip

Среднее значение индивидуального риска сотрудника oip

Для расчета средних значений эффективности мы предлагаем использовать формулу средней арифметической, чтобы избежать влияния субъективного фактора при распределении весов, однако при необходимости факторам могут быть присвоены веса и осуществлен расчет по формуле средней взвешенной:

_ N

ЬР = I т * V

1=1 '

где /ф - среднее значение индивидуальной эффективности сотрудника; Ьр1 - показатель индивидуальной эффективности сотрудника в г-й ситуации; - вес /-й рисковой ситуации в проекте.

Риск сотрудников (индивидуальный и групповой) был рассчитан как среднее квадра-тическое отклонение эффективности (индивидуальной и групповой соответственно) в заданном числе рисковых ситуаций:

_ ¡T,0ipi-hp)

- \ п

Ър=4-b-,

где о/р - индивидуальный риск сотрудника; Ьр1 - показатель индивидуальной эффективности сотрудника в /-й ситуации; /¿р - среднее значение индивидуальной эффективности сотрудника; п - количество рисковых ситуаций, в которых оценивалась эффективность сотрудника.

Таким образом, реализация этапов кадрового блока позволила сформировать базу данных, включающую индивидуальные и групповые показатели эффективности и риска

сотрудников, что в совокупности со сведениями экономического блока служит основой для решения задачи оптимизации состава команд, реализующих инновационные проекты.

Как отмечалось выше, на эффективность команды оказывает влияние и фактор перекрестной эффективности сотрудников, отражающий их взаимодействие. Для учета данного аспекта необходим «командный» блок информации, демонстрирующий результаты группового взаимодействия участников команд и предусматривающий:

• оценку эффективности команды с учетом процента выполнения поставленных задач;

• построение матрицы перекрестной эффективности потенциальных участников команд, реализующих инновационных проекты.

На данном этапе может быть использована как информация об уже реализованных проектах и командах, так и результаты анализа смоделированных ситуаций, на основе которых необходимо определить процент выполнения командой поставленных целей и построить матрицу перекрестной эффективности сотрудников. Шаблон матрицы представлен в табл.9.

Таблица 9. Матрица интеракций (перекрестной эффективности) потенциальных участников команд, реализующих инновационные проекты

Table 9. The matrix of interactions of potential team members implementing the innovation projects

Сотрудник 1 2 3 4 5 n

1 - Inti,2 Inti,3 Inti,4 Inti,5 Inti, n

2 - - Int2,3 Int2,4 Int2,5 Int2, n

3 - - - Int3,4 Int3,5 Int3, n

4 - - - - Int4,5 Int4, n

5 - - - - - Int5, n

n - - - - - -

Эта матрица заполняется на начальном этапе реализации модели с учетом результатов взаимодействия участников в ходе диагностики, а по мере осуществления проектов дополняется и корректируется (в соответствии с процентом выполнения поставленных перед командой проектных задач). Конечные значения в ячейках матрицы будут соответствовать среднему арифметическому из всех ранее полученных результатов взаимодействия соответствующих участников.

После формирования трех информационных блоков модели (о проектах, сотрудниках и командах) можно переходить непосредственно к процессу формирования команд, в основу которого заложены оптимизационные принципы портфельного подхода Г. Мар-ковица.

Этап формирования команд. Реализацию модели кадрового обеспечения инновационных проектов (см. рис. 1) предлагается осуществлять в два этапа, подразумевающих выбор стратегии формирования команды в соответствии с профилем проекта и подбор проектных команд согласно выбранной стратегии (в порядке убывания значимости проекта).

Стратегия формирования команды (максимизация эффективности или минимизация риска) выбирается на основе итогового рейтинга проектов (см. табл. 6). Каждый проект имеет свой уникальный профиль. Индекс в профиле отражает отношение фактического значения параметра к установленному на предприятии пороговому (приемлемому) значению. Следовательно, значения, превышающие 1, расцениваются как высокие. Для выбора указанной стратегии предлагается опираться только на показатели эффективности и риска проекта. Показатель социальной (стратегической) значимости учитывается

только в значении интегрального показателя значимости проекта и, следовательно, в очередности формирования команд. Условием выбора стратегии «максимизация эффективности при заданном уровне риска» является превышение индекса доходности проекта над индексом риска, а стратегии «минимизация риска при заданном уровне эффективности» - превышение индекса риска проекта над индексом доходности.

В табл. 10 приведен итоговый рейтинг инновационных проектов анализируемого предприятия с указанием рекомендуемых стратегий формирования команд.

Таблица 10. Выбор стратегий формирования проектных команд Table 10. The choice of strategies for the formation of project teams

Рейтинг проекта Код проекта Профиль проекта Тип профиля Рекомендуемая стратегия формирования команды

индекс эффективности (доходности) индекс риска

1 1 238,98 9,93 Индекс доходности > индекса риска Максимизация эффективности при заданном уровне риска

2 2 40,74 7,80

3 3 10,49 0,79

4 5 6,88 0,48

5 4 0,70 0,75 Индекс риска > индекса доходности Минимизация риска при заданном уровне эффективности

После определения стратегий и установления очередности подбора команд можно переходить к формированию их состава путем поэтапного решения задач оптимизации, используемых в портфельном анализе. Чем выше «ценность» проекта для предприятия, тем «качественнее» должен быть состав команды, поэтому в порядке убывания рейтинга, согласно выбранной стратегии, будет осуществляться поиск команды с оптимальным значением показателя (эффективность или риск) при заданном (приемлемом) значении другого. В основу алгоритма решения данной задачи, как уже говорилось, заложены принципы портфельного подхода Г. Марковица, только в качестве составляющих портфеля выступают участники инновационного проекта. По аналогии с доходностью и риском портфеля решения принимаются на основе расчета показателей эффективности и риска команды.

Для того чтобы выбрать максимально соответствующую характеристикам проекта команду, необходимо поэтапно решить ряд задач:

1) разделить всех сотрудников на функциональные группы;

2) выделить потенциальных руководителей проектов;

3) обозначить необходимый функциональный состав для каждой проектной команды;

4) рассчитать эффективность и риск (отклонение эффективности) всех потенциальных руководителей и выбрать руководителя в соответствии со стратегией формирования команды;

5) сформировать все возможные варианты команд (с участием руководителя согласно функциональному профилю команды);

6) рассчитать показатели эффективности и риска для всех возможных команд;

7) выбрать команду, максимально соответствующую стратегии формирования.

В ходе проведения первых трех этапов на анализируемом предприятии нами был обозначен функциональный состав потенциальных участников команд, реализующих инновационные проекты, в том числе выделены потенциальные руководители проектов (табл. 11).

Таблица 11. Необходимый функциональный состав проектных команд Table 11. Required functional composition of the project teams

Код Количество сотрудников согласно )ункциональному значению в проекте

проекта конструктор технолог испытатель изготовитель снабженец руководитель

1 6 3 2 4 3 1

2 9 2 4 4 2 1

3 3 3 1 3 2 1

4 2 1 1 2 2 1

5 2 1 1 1 1 1

В соответствии с предложенной логикой формирования команды следующей задачей является выбор руководителя, однако в современной науке разнятся мнения о его значимости и первоочередности его выбора. Согласно традиции, руководитель проекта всегда назначается в первую очередь, однако в данном случае мы существенно ограничиваем набор возможных комбинаций команд и их показателей. Поэтому применялось три подхода к выбору командного состава:

1) руководители и члены команды были назначены вышестоящим руководством, а затем были рассчитаны показатели эффективности и риска для этих команд;

2) были рассчитаны показатели эффективности и риска потенциальных руководителей (табл. i2) и согласно обозначенным стратегиям (в порядке убывания значимости проекта) поэтапно выбраны «лучшие» (табл. i3);

3) одновременно решалась оптимизационная задача по выбору участников команды и руководителя.

Таблица i2. Средние показатели эффективности и риска руководителей проектов Table 12. Average performance and risk indicators of the project managers

Порядковый номер в списке участников h ffip hgp 1ррук ap рук

66 1,10 0,24 1,10 0,20 1,10 0,23

67 1,15 0,27 1,12 0,32 1,15 0,28

68 1,12 0,22 1,03 0,13 1,10 0,20

69 1,12 0,19 1,10 0,19 1,12 0,19

70 1,04 0,23 1,16 0,20 1,06 0,23

Таблица i3. Выбор руководителей проектов Table 13. The selection of the project managers

Рейтинг Проект Стратегия формирования команды Порядковый номер руководителя Приемлемый уровень /ррук Приемлемый уровень âpрук

2 2 Максимум эффективности при заданном уровне риска 68 1 0,2

3 3 66 1 0,25

4 5 70 1 0,25

5 4 Минимум риска при заданном уровне эффективности 67 1 0,25

Вклад индивидуальных и групповых показателей в результирующий показатель установлен на уровне 0,8 и 0,2 соответственно, что, по нашему мнению, отвечает соотношению индивидуальной и групповой работы руководителя проекта Затем для каждого

руководителя были сформированы все возможные варианты команд и выбрана максимально удовлетворяющая стратегия. Результаты проведенных расчетов представлены в табл. 14.

Таблица 14. Результаты применения различных подходов к подбору команд, реализующих инновационные проекты, ед. Table 14. Results of applying different approaches to the selection of teams for implementing innovation projects, units

Проект Традиционный подбор команд (осуществляется руководством предприятия) Оптимизация с учетом заранее выбранных руководителей Оптимизация с подбором руководителя под команду

Эффективность Риск Эффективность Риск Эффективность Риск

1 1,141 0,080 1,344 0,065 1,344 0,065

2 1,123 0,072 1,206 0,051 1,246 0,060

3 1,131 0,079 1,199 0,038 1,242 0,038

5 1,062 0,080 1,114 0,033 1,238 0,042

4 1,071 0,061 1,103 0,059 1,181 0,081

Среднее значение 1,124 0,074 1,193 0,049 1,250 0,057

Изменение, % - - +6,14 -33,78 +11,21 -22,97

Как показывают представленные данные, максимальный оптимизационный эффект достигается при использовании третьего метода, когда руководитель назначается совместно с командой, а не отдельно.

Изменение показателей эффективности и риска команды вследствие оптимизации напрямую отражается на показателях эффективности проектов, так как оказывает одновременное воздействие на доходы и затраты проекта. Рост качества продукции влияет на объем ее сбыта и стоимость, поскольку инновационные проекты, реализуемые на данном предприятии, часто переходят в серийное производство (при надлежащем качестве продукции). За счет более устойчивой работы команды (в силу снижения командного риска) уменьшается количество брака и потребляемых в производстве материалов, сокращается производственный цикл (за счет сокращения потерь времени на устранение замечаний со стороны заказчиков), благодаря чему снижается общий уровень затрат, а следовательно, растут показатели доходности (ЫРУ и Р1) и укорачивается средний срок окупаемости.

Данные, собранные в рамках кадрового блока информационной базы, позволяют спрогнозировать изменение времени на решение командных задач, а также косвенно оценить влияние на доходность проекта. Поэтому нами были скорректированы показатели эффективности проектов с учетом проведенной оптимизации команд (табл. 15).

Таким образом, внедрение модели на исследуемом предприятии позволит повысить чистый дисконтированный доход проектов в среднем на 64 %, а индекс доходности - на 8 %. Также за счет снижения затрат и роста доходов реализуемые на предприятии проекты будут окупаться быстрее (срок их окупаемости должен снизиться в среднем на 15 %). В случае инновационных проектов это особенно значимо, так как чем быстрее создан инновационный товар, тем больше шансов на его успешное внедрение и продажу. За период создания инновации на рынке зачастую появляются более выгодные аналоги, поэтому временной фактор часто выступает ключевым для успеха инновационного решения.

С целью определения общего экономического эффекта от применения модели были оценены генерируемые ею денежные потоки. В качестве притоков рассматривалась абсолютная величина снижения затрат и роста доходов до и после внедрения модели,

Таблица 15. Динамика ключевых показателей эффективности проектов

до и после оптимизации Table 15. Dynamics of the key performance indicators of the projects before and after the optimisation

Срок Показатели эффективности

№ реализации до оптимизации после оптимизации динамика

проекта проекта, NPV, PI, DPP, NPV, PI, DPP, ANPV, API, ADPP,

лет тыс. руб. руб./руб. лет тыс. руб. руб./руб. лет % % %

1 6 60 447,57 1,27 4,73 85 753,87 1,41 2,88 41,86 11,02 -39,11

2 6 10 231,23 1,06 5,66 26 767,96 1,17 5,27 161,62 10,38 -6,89

3 2 989,89 1,16 1,73 1 543,42 1,26 1,58 55,92 8,62 -8,67

4 5 23,06 1,14 4,40 34,78 1,21 3,88 50,82 6,14 -11,82

5 3 820,29 1,52 1,98 912,08 1,59 1,80 11,19 4,61 -9,09

Среднее 4,4 14 502,408 1,23 3,70 23 002,42 1,33 3,09 64,28 8,15 -15,12

значение

в качестве оттоков - все затраты на ее внедрение (проведение диагностического этапа, формирование и обслуживание информационной базы, косвенные расходы, обусловленные отвлечением сотрудников от основной деятельности, и т. д.).

Согласно расчетам по пяти заданным проектам, реализация модели на анализируемом предприятии позволит получить дополнительный доход за ближайшие 6 лет в размере 32 млн руб. В случае увеличения количества проектов экономический эффект будет значительно выше.

Заключение

Ключевыми ресурсами экономики («экономики знаний», «инновационной экономики», «цифровой экономики», «экономики обучения»), определяющими развитие стран в долгосрочной перспективе, сегодня признаются человеческий капитал и цифровые технологии. Именно в сфере управления человеческими ресурсами и сопряженными с ними кадровыми рисками многие исследователи видят относительно «недорогой» источник развития промышленных предприятий. Если 5 лет назад залогом человеческого успеха считались знания, то сегодня (в силу чрезвычайной доступности последних) определяющими факторами роста выступают способности удерживать внимание на задаче и противостоять информационному шуму в процессе достижения поставленной цели.

Авторами предложен инструмент, базирующийся на оптимизационных принципах портфельного подхода и позволяющий контролировать индивидуальные и групповые риски сотрудников, а также отдачу от использования человеческих ресурсов.

Апробация этого инструмента показала, что его применение повышает эффективность и снижает риски инновационной деятельности промышленного предприятия благодаря следующим возможностям:

• предварительной диагностике готовности внутренней среды предприятия к реализации инновационных проектов, выявлению «проблемных зон» и осуществлению необходимых корректировок с целью подготовки организации к программам инновационного развития;

• гармоничному развитию инновационной и инвестиционной деятельности за счет распределения человеческих ресурсов в соответствии с целями и задачами реализуемых проектов;

• оптимизации состава команд не только по фактору «эффективность», но и по фактору «риск»;

• обеспечению дополнительного прироста эффективности инновационных решений за счет оптимизации состава команд «с одновременным выбором руководителя под команду», а не наоборот.

Использование предложенного подхода даст возможность промышленному предприятию идентифицировать и устранять факторы, сдерживающие инновационное развитие, а также распределять ограниченные человеческие ресурсы с максимальным экономическим эффектом. Согласно результатам исследования, более грамотное управление кадрами на российских предприятиях будет способствовать развитию инновационного потенциала страны.

Источники

Зотов Ф. П., Музипов Р. М. (2012). Инновационные инструменты экономического развития предприятия // Экономика региона. № 4 (32). С. 191-196.

Капица С. И., Покровская Н. Н. (2017). Командный интеллект как стратегический коммуникативный инструмент в 3Б-менеджменте // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Т. 2. С. 364-367.

Опольский К. Ю. (2019). Теоретические аспекты исследований в формировании команды проекта в сфере архитектурного бизнеса // Экономика и предпринимательство. № 9 (110). С. 1060-1063.

Рычихина Н. С. (2019). Особенности формирования эффективных команд реализации инновационных проектов в условиях цифровой экономики // Российский университет в неустойчивом мире: глобальные вызовы и национальные ответы: материалы национальной научно-практической конференции: в 2 ч. С. 464-468.

Савченко Я. В. (2018). Развитие системы управления проектной деятельностью в органах государственной власти на мезоуровне // Управленец. № 6 (9). С. 58-67. DOI: 10.29141/2218-50032018-9-6-6.

Соловьева И. А., Мостовщикова И. А. (2019). Командное управление как фактор повышения реализуемости инновационных проектов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Экономика и менеджмент». Т. 13, № 4. С. 102-110. DOI: 10.14529/em190411.

Томпсон Л. (2006). Создание команды: руководство для менеджеров. Москва: Вершина. 544 с.

Умхаев И. Р. (2020). Формирование команды проекта в условиях трансформирующейся экономики в сфере ресторанного бизнеса // Перспективы социально-экономического развития России: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. С. 142-150.

Урубков А. Р., Сафронова Н. Б., Папельнюк О. В. (2018). Методика формирования команд при внедрении проектного управления на предприятиях текстильной промышленности // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. № 2 (374). С. 40-44.

Эсаулова И. А. (2015). Управление инновационным потенциалом персонала: поведенческий подход // Управленец. № 4 (56). С. 68-74.

Aube C., Rousseau V. (2011). Interpersonal aggression and team effectiveness: The mediating role of team goal commitment. Journal of Occupational and Organizational Psychology, vol. 84, issue 3, pp. 565-580. https://doi.org/10.1348/096317910X492568.

Bates T. C., Gupta S. (2017). Smart groups of smart people: Evidence for IQ as the origin of collective intelligence in the performance of human groups. Intelligence, vol. 60, pp. 46-56. DOI: 10.1016/j. intell.2016.11.004.

Burke C. M., Morley M. J. (2016). On temporary organizations: A review, synthesis and research agenda. Human Relations, vol. 69, issue 6, pp. 1235-1258. https://doi.org/10.1177/0018726715610809.

Daniel P. A., Daniel C. (2018). Complexity, uncertainty and mental models: From a paradigm of regulation to a paradigm of emergence in project management. International Journal of Project Management, vol. 36, issue 1, pp. 184-197. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2017.07.004.

Devine D. J., Philips J. L. (2001 ). Do smarter teams do better - A meta-analysis of cognitive ability and team performance. Small Group Research, vol. 32, pp. 507-532. https://doi.org/10.1177/104649640103200501.

Ellis A. P. J., Bell B. S., Ployhart R. E. (2005). An evaluation of generic teamwork skills training with action teams: Effects on cognitive and skill-based outcomes. Personnel Psychology, vol. 58, pp. 641-672. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2005.00617.x.

Follet M. P. (1941). Dynamic administration: The collected papers of Mary Parker Follett. London: Pitman. 322 p.

Ford D. N., Sterman J. D. (2003). The liar's club: Concealing rework in concurrent development. Concurrent Engineering-Research and Applications, vol. 11, issue 3, pp. 211-219. https://doi.org/10.1177/ 106329303038028.

Gardner H. K. (2012). Performance pressure as a double-edged sword: Enhancing team motivation but undermining the use of team knowledge. Administrative Science Quarterly, vol. 57, issue 1, pp. 1-46. https://doi.org/10.1177/0001839212446454.

Halfhill T., Nielsen T. M., Sundstrom E., Weilbaecher A. (2005). Group personality composition and performance in military service teams. Military Psychology, vol. 17, issue 1, pp. 41-54. https://doi. org/10.1207/s15327876mp1701_4.

Hayes N. (1997). Successful team management. London: International Thompson Business Press. 230 p.

Hayes N. (2005). Managing teams: A strategy for success. 2nd ed. London: Thompson Learning. 223 p.

Hirschfeld R. R., Jordan M. H., Field H. S., Giles W. F., Armenakis A. A. (2006). Becoming team players: Team members' mastery of teamwork knowledge as a predictor of team task proficiency and observed teamwork effectiveness. Journal of Applied Psychology, vol. 91, issue 2, pp. 467-474. https://doi. org/10.1037/0021-9010.91.2.467.

Jackson S. E. (1992). Team composition in organizational settings: Issues in managing an increasingly diverse workforce. In: Worchel S., Wood W., Simpson J. (eds.). Group process and productivity. Newbury Park, CA: Sage.

Jackson S. E., Brett J. F., Sessa V. I., Cooper D. M., Julin J. A., Peyronnin K. (1991). Some differences make a difference: Interpersonal dissimilarity and group heterogeneity as correlates of recruitment, promotion, and turnover. Journal of Applied Psychology, vol. 76, issue 5, pp. 675-689. https://doi. org/10.1037/0021-9010.76.5.675.

Kouzes J. M., Posner B. Z., Calvert D. (2018). Stop selling and start leading: How to make extraordinary sales happen. Wiley. 224 p.

Lencioni P. M., Leffert J. (2010). Overcoming the five dysfunctions of a team: A field guide for leaders, managers, and facilitators. Wiley. 176 p.

LePine J. A., Hollenbeck J. R., Ilgen K. R., Hedlund J. (1997). Effects of individual differences on the performance of hierarchical decision-making teams. Journal of Applied Psychology, vol. 82, issue 5, pp. 803-811. https://doi.org/10.1037/0021-9010.82.5.803.

Loch C. H., Terwiesch C. (1998). Communication and uncertainty in concurrent engineering. Management Science, vol. 44, no. 8, pp. 1032-1048.

Lombardo M. M., Eichinger R. W. (1995). The Team Architect user is manual. Minneapolis, MN: Lo-minger Limited.

Mayo E. (1945). The social problems of an industrial civilization. Boston: Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University. 150 p. https://doi. org/10.1177/000271624624500154.

McCormick E. J. (1979). Job analysis: Methods and applications. New York: ANACOM. 371 p.

Mihm J., Loch C., Huchzermeier A. (2003). Problem-solving oscillations in complex engineering projects. Management Science, vol. 49, no. 6, pp. 733-750.

Mitchell V. L., Nault B. R. (2007). Cooperative planning, uncertainty, and managerial control in concurrent design. Management Science, vol. 53, no. 3, pp. 375-389. DOI: 10.1287/mnsc.1060.0641.

Padalkar M., Gopinath S. (2016). Six decades of project management research: Thematic trends and future opportunities. International Journal of Project Management, vol. 34, issue 7, pp. 1305-1321. https:// doi.org/10.1016/j.ijproman.2016.06.006.

Petit Y. (2012). Project portfolios in dynamic environments: Organizing for uncertainty. International Journal of Project Management, vol. 30, issue 5, pp. 539-553. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2011.11.007.

Pinto J. K., Winch G. (2016). The unsettling of "settled science": The past and future of the management of projects. International Journal of Project Management, vol. 34, issue 2, pp. 237-245. https://doi. org/10.1016/j .ijproman.2015.07.011.

Rezende L. B., Blackwell P., de, Pessanha Gonçalves M. D. (2018). Research focuses, trends, and major findings on project complexity: A bibliometric network analysis of 50 years of project complexity research. Project Management Journal, vol. 49, no.1, pp. 42-56. https://doi.org/10.1177/875697281804900104.

Rubin I. M., Plovnick M. S., Fry R. E. (1977). Task oriented team development. New York: McGraw-Hill. 350 p.

Savci S., Kayis B. (2006). Knowledge elicitation for risk mapping in concurrent engineering projects. International Journal of Production Research, vol. 44, issue 9, pp. 1739-1755. https://doi. org/10.1080/00207540500445321.

Steiner I. D. (1972). Group processes and productivity. New York: Academic Press. 204 p.

Stevens M. J., Campion M. A. (1994). The knowledge, skill, and ability requirements for teamwork: Implications for human resource management. Journal of Management, vol. 20, issue 2, pp. 503-530. https://doi.org/10.1177/014920639402000210.

Tannenbaum S. I., Donsbach J. S., Alliger G. M., Mathieu J. E., Metcalf K. A., Goodwin G. F. (2015). Forming effective teams: Testing the Team Composition System (TCS). Algorithms and decision aid. https:// www.academia.edu/26195485/Forming_Effective_Teams_Testing_the_Team_Composition_System_ TCS_Algorithms_and_Decision_Aid.

Tuckman B. W. (1965). Developmental sequence in small groups. Psychological Bulletin, vol. 63, issue 6, pp. 384-399. https://doi.org/10.1037/h0022100.

Uitdewilligen S., Rico R., Waller M. J. (2018). Fluid and stable: Dynamics of team action patterns and adaptive outcomes. Journal of Organizational Behavior, vol. 39, issue 9, pp. 1113-1128. https://doi. org/10.1002/job.2267.

Uitdewilligen S., Waller M. J., Pitariu A. H. (2013). Mental model updating and team adaptation. Small Group Research, vol. 44, issue 2, pp. 127-158. https://doi.org/10.1177/1046496413478205.

Uitdewilligen S., Waller M. J., Zijlstra F. R. H. (2010). Team cognition and adaptability in dynamic settings: A review of pertinent work. International Review of Industrial and Organizational Psychology, vol. 25, pp. 293-353. https://doi.org/10.1002/9780470661628.ch8.

Weick K. E., Roberts K. H. (1993). Collective mind in organizations: Heedful interrelating on flight decks. Administrative Science Quarterly, vol. 38, no. 3, pp. 357-381. https://doi.org/10.2307/2393372.

Woolley A. W., Aggarwal I., Malone T. W. (2015). Collective intelligence and group performance. Current Directions in Psychological Science, vol. 24, issue 6, pp. 420-424. https://doi. org/10.1177/0963721415599543.

Woolley A. W., Chabris C. F., Pentland A., Hashmi N., Malone T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, vol. 330, issue 6004, pp. 686-688. DOI: 10.1126/science.1193147.

Zhu J., Mostafavi A. (2017). Discovering complexity and emergent properties in project systems: A new approach to understanding project performance. International Journal of Project Management, vol. 35, issue 1, pp. 1-12. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2016.10.004.

Информация об авторах Соловьева Ирина Александровна, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры финансовых технологий Высшей школы экономики и управления Южно-Уральского государственного университета, 454080, РФ, г. Челябинск, пр-т Ленина, 76 Контактный телефон: +7 (351) 267-92-81, e-mail: solovevaia@susu.ru

Мостовщикова Ирина Александровна, старший преподаватель кафедры финансовых технологий Высшей школы экономики и управления Южно-Уральского государственного университета, 454080, РФ, г. Челябинск, пр-т Ленина, 76

Контактный телефон: +7 (351) 267-92-81, e-mail: mostovshchikovaia@susu.ru

References

Zotov F. P., Muzipov R. M.

Kapitsa S. I., Pokrovskaya N. N.

Opolskiy K. Yu.

Rychikhina N. S.

Savchenko Ya. V.

Solovyeva I. A., Mostovshchikova I. A.

Thompson L.

Umkhaev I. R.

Urubkov A. R., Safronova N. B., Papelnyuk O. V.

Esaulova I. A.

Aube C., Rousseau V. (2011). Interpersonal aggression and team effectiveness: The mediating role of team goal commitment. Journal of Occupational and Organizational Psychology, vol. 84, issue 3, pp. 565-580. https://doi.org/10.1348/096317910X492568.

Bates T. C., Gupta S. (2017). Smart groups of smart people: Evidence for IQ as the origin of collective intelligence in the performance of human groups. Intelligence, vol. 60, pp. 46-56. DOI: 10.1016/j. intell.2016.11.004.

Burke C. M., Morley M. J. (2016). On temporary organizations: A review, synthesis and research agenda. Human Relations, vol. 69, issue 6, pp. 1235-1258. https://doi.org/10.1177/0018726715610809.

Daniel P. A., Daniel C. (2018). Complexity, uncertainty and mental models: From a paradigm of regulation to a paradigm of emergence in project management. International Journal of Project Management, vol. 36, issue 1, pp. 184-197. https://doi.org/10.1016Zj.ijproman.2017.07.004.

Devine D. J., Philips J. L. (2001 ). Do smarter teams do better - A meta-analysis of cognitive ability and team performance. Small Group Research, vol. 32, pp. 507-532. https://doi.org/10.1177/104649640103200501.

Ellis A. P. J., Bell B. S., Ployhart R. E. (2005). An evaluation of generic teamwork skills training with action teams: Effects on cognitive and skill-based outcomes. Personnel Psychology, vol. 58, pp. 641-672. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2005.00617.x.

Follet M. P. (1941). Dynamic administration: The collected papers of Mary Parker Follett. London: Pitman. 322 p.

Ford D. N., Sterman J. D. (2003). The liar's club: Concealing rework in concurrent development. Concurrent Engineering-Research and Applications, vol. 11, issue 3, pp. 211-219. https://doi.org/10.1177/ 106329303038028.

Gardner H. K. (2012). Performance pressure as a double-edged sword: Enhancing team motivation but undermining the use of team knowledge. Administrative Science Quarterly, vol. 57, issue 1, pp. 1-46. https://doi.org/10.1177/0001839212446454.

Halfhill T., Nielsen T. M., Sundstrom E., Weilbaecher A. (2005). Group personality composition and performance in military service teams. Military Psychology, vol. 17, issue 1, pp. 41-54. https://doi. org/10.1207/s15327876mp1701_4.

Hayes N. (1997). Successful team management. London: International Thompson Business Press. 230 p.

Hayes N. (2005). Managing teams: A strategy for success. 2nd ed. London: Thompson Learning. 223 p.

Hirschfeld R. R., Jordan M. H., Field H. S., Giles W. F., Armenakis A. A. (2006). Becoming team players: Team members' mastery of teamwork knowledge as a predictor of team task proficiency and observed teamwork effectiveness. Journal of Applied Psychology, vol. 91, issue 2, pp. 467-474. https://doi. org/10.1037/0021-9010.91.2.467.

Jackson S. E. (1992). Team composition in organizational settings: Issues in managing an increasingly diverse workforce. In: Worchel S., Wood W., Simpson J. (eds.). Group process and productivity. Newbury Park, CA: Sage.

Jackson S. E., Brett J. F., Sessa V. I., Cooper D. M., Julin J. A., Peyronnin K. (1991). Some differences make a difference: Interpersonal dissimilarity and group heterogeneity as correlates of recruitment, promotion, and turnover. Journal of Applied Psychology, vol. 76, issue 5, pp. 675-689. https://doi. org/10.1037/0021-9010.76.5.675.

Kouzes J. M., Posner B. Z., Calvert D. (2018). Stop selling and start leading: How to make extraordinary sales happen. Wiley. 224 p.

Lencioni P. M., Leffert J. (2010). Overcoming the five dysfunctions of a team: A field guide for leaders, managers, and facilitators. Wiley. 176 p.

LePine J. A., Hollenbeck J. R., Ilgen K. R., Hedlund J. (1997). Effects of individual differences on the performance of hierarchical decision-making teams. Journal of Applied Psychology, vol. 82, issue 5, pp. 803-811. https://doi.org/10.1037/0021-9010.82.5.803.

Loch C. H., Terwiesch C. (1998). Communication and uncertainty in concurrent engineering. Management Science, vol. 44, no. 8, pp. 1032-1048.

Lombardo M. M., Eichinger R. W. (1995). The Team Architect user is manual. Minneapolis, MN: Lo-minger Limited.

Mayo E. (1945). The social problems of an industrial civilization. Boston: Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University. 150 p. https://doi. org/10.1177/000271624624500154.

McCormick E. J. (1979). Job analysis: Methods and applications. New York: ANACOM. 371 p.

Mihm J., Loch C., Huchzermeier A. (2003). Problem-solving oscillations in complex engineering projects. Management Science, vol. 49, no. 6, pp. 733-750.

Mitchell V. L., Nault B. R. (2007). Cooperative planning, uncertainty, and managerial control in concurrent design. Management Science, vol. 53, no. 3, pp. 375-389. DOI: 10.1287/mnsc.1060.0641.

Padalkar M., Gopinath S. (2016). Six decades of project management research: Thematic trends and future opportunities. International Journal of Project Management, vol. 34, issue 7, pp. 1305-1321. https:// doi.org/10.1016/j.ijproman.2016.06.006.

Petit Y. (2012). Project portfolios in dynamic environments: Organizing for uncertainty. International Journal of Project Management, vol. 30, issue 5, pp. 539-553. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2011.11.007.

Pinto J. K., Winch G. (2016). The unsettling of "settled science": The past and future of the management of projects. International Journal of Project Management, vol. 34, issue 2, pp. 237-245. https://doi. org/10.1016/j .ijproman.2015.07.011.

Rezende L. B., Blackwell P., de, Pessanha Gonçalves M. D. (2018). Research focuses, trends, and major findings on project complexity: A bibliometric network analysis of 50 years of project complexity research. Project Management Journal, vol. 49, no.1, pp. 42-56. https://doi.org/10.1177/875697281804900104.

Rubin I. M., Plovnick M. S., Fry R. E. (1977). Task oriented team development. New York: McGraw-Hill. 350 p.

Savci S., Kayis B. (2006). Knowledge elicitation for risk mapping in concurrent engineering projects. International Journal of Production Research, vol. 44, issue 9, pp. 1739-1755. https://doi. org/10.1080/00207540500445321.

Steiner I. D. (1972). Group processes and productivity. New York: Academic Press. 204 p.

Stevens M. J., Campion M. A. (1994). The knowledge, skill, and ability requirements for teamwork: Implications for human resource management. Journal of Management, vol. 20, issue 2, pp. 503-530. https://doi.org/10.1177/014920639402000210.

Tannenbaum S. I., Donsbach J. S., Alliger G. M., Mathieu J. E., Metcalf K. A., Goodwin G. F. (2015). Forming effective teams: Testing the Team Composition System (TCS). Algorithms and decision aid. https:// www.academia.edu/26195485/Forming_Effective_Teams_Testing_the_Team_Composition_System_ TCS_Algorithms_and_Decision_Aid.

Tuckman B. W. (1965). Developmental sequence in small groups. Psychological Bulletin, vol. 63, issue 6, pp. 384-399. https://doi.org/10.1037/h0022100.

Uitdewilligen S., Rico R., Waller M. J. (2018). Fluid and stable: Dynamics of team action patterns and adaptive outcomes. Journal of Organizational Behavior, vol. 39, issue 9, pp. 1113-1128. https://doi. org/10.1002/job.2267.

Uitdewilligen S., Waller M. J., Pitariu A. H. (2013). Mental model updating and team adaptation. Small Group Research, vol. 44, issue 2, pp. 127-158. https://doi.org/10.1177/1046496413478205.

Uitdewilligen S., Waller M. J., Zijlstra F. R. H. (2010). Team cognition and adaptability in dynamic settings: A review of pertinent work. International Review of Industrial and Organizational Psychology, vol. 25, pp. 293-353. https://doi.org/10.1002/9780470661628.ch8.

Weick K. E., Roberts K. H. (1993). Collective mind in organizations: Heedful interrelating on flight decks. Administrative Science Quarterly, vol. 38, no. 3, pp. 357-381. https://doi.org/10.2307/2393372.

Woolley A. W., Aggarwal I., Malone T. W. (2015). Collective intelligence and group performance. Current Directions in Psychological Science, vol. 24, issue 6, pp. 420-424. https://doi. org/10.1177/0963721415599543.

Woolley A. W., Chabris C. F., Pentland A., Hashmi N., Malone T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, vol. 330, issue 6004, pp. 686-688. DOI: 10.1126/science.1193147.

Zhu J., Mostafavi A. (2017). Discovering complexity and emergent properties in project systems: A new approach to understanding project performance. International Journal of Project Management, vol. 35, issue 1, pp. 1-12. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2016.10.004.

Information about the authors

Irina A. Solovyeva, Dr. Sc. (Econ.), Associate Prof., Prof. of Financial Technologies Dept. of the Higher School of Economics and Management, South Ural State University, 76 Lenina Ave., Chelyabinsk, 454080, Russia

Phone: +7 (351) 267-92-81, e-mail: solovevaia@susu.ru

Irina A. Mostovshchikova, Sr. Lecturer of Financial Technologies Dept. of the Higher School of Economics and Management, South Ural State University, 76 Lenina Ave., Chelyabinsk, 454080, Russia Phone: +7 (351) 267-92-81, e-mail: mostovshchikovaia@susu.ru

© Соловьева И. А., Мостовщикова И. А., 2021