Организация. 9-Базркар-97-105. Ключевые слова
 Скачать 0.86 Mb.
|
|
2021 Т. 15 № 1 ФОРСАЙТ 97 Аннотация Ф ормирование «зеленых» компетенций вносит существенный вклад в улучшение показателей природоохранной деятельности компаний. В ста- тье на примере иранских малых и средних предприятий нефтегазовой промышленности анализируются эффек- ты повышения экологической грамотности персонала. Анкетирование охватило 386 сотрудников из 30 компа- ний. Проанализированы наиболее распространенные методы «зеленого» менеджмента человеческих ресурсов. Все они существенным образом положительно влияют на экологические показатели предприятий. Наиболее эффективным оказалось обучение персонала «зеленым» практикам, остальные четыре связаны с повышением экологической грамотности работников. Результаты ис- следования представляют интерес для малых и средних производственных предприятий при внедрении «зеле- ных» методов управления кадрами в целях улучшения экологических показателей деятельности. Ключевые слова: «зеленые» компетенции; «зеленые» методы управления человеческими ресурсами; экологические показатели; малый и средний бизнес; экологическая грамотность персонала; нефтегазовая промышленность Исследователь и преподаватель, ardeshir.bazrkar@gmail.com Ардешир Базркар Магистрант, moshiripourali@gmail.com Али Моширипур Департамент промышленного менеджмента, Северо-Тегеранский филиал, Исламский университет «Азад» (Department of Industrial Management, North Tehran Branch, Islamic Azad University), Иран, 9, Pasdaran Ave., Tehran, Iran Корпоративные практики «зеленого» менеджмента человеческих ресурсов Цитирование: Bazrkar А., Moshiripour А. (2021) Corporate Practices of Green Human Resources Management. Foresight and STI Governance, 15(1), 97–105. DOI: 10.17323/2500- 2597.2021.1.97.105 Зеленая экономика 98 ФОРСАЙТ Т. 15 № 1 2021 Corporate Practices of Green Human Resources Management Abstract G reen education and development has a great im- pact upon improving the environmental per- formance of companies. Using the example of Iranian small and medium-sized oil and gas enterprises, the article evaluates the practices’ effect on environmental performance. The survey covered 386 employees from 30 companies. The most common measures of green human resources management were analyzed. All these practices have a positive and significant effect on the environmental performance of companies. The action of green education and development was introduced as the most effective measure. The results also demonstrated that four practices of green human resources management have a positive and significant impact upon performance due to envi- ronmental knowledge. Companies can use the findings of this research in implementing the green human resources management practices and continuous improvement of the environmental performance Кeywords: green skills; green human resources management practices; environmental performance; small and medium-sized enterprises; environmental knowledge of employees; oil and gas industry Citation: Bazrkar А., Moshiripour А. (2021) Corporate Practices of Green Human Resources Management. Foresight and STI Governance, 15(1), 97–105. DOI: 10.17323/2500- 2597.2021.1.97.105 Researcher and Lecturer, ardeshir.bazrkar@gmail.com Ardeshir Bazrkar Post-Graduate Student, moshiripourali@gmail.com Ali Moshiripour Department of Industrial Management, North Tehran Branch, Islamic Azad University, 9, Pasdaran Ave., Tehran, Iran 2021 Т. 15 № 1 ФОРСАЙТ 99 К омпании являются ключевыми участниками дис- куссий по экологическим проблемам и обладают существенным потенциалом для их решения. В последние десятилетия сложился консенсус о необ- ходимости активного вовлечения бизнеса в управление природоохранной деятельностью [González, González, 2006]. Реализация подобной стратегии требует взаимо- действия различных подразделений компаний, вклю- чая отделы маркетинга, информационных технологий, финансов, однако особое значение придается форми- рованию экологического («зеленого») подхода к управ- лению кадрами [Pham et al., 2019; Clair, Milliman, 2017; Jaramillo et al., 2018]. Во многих странах работники про- являют все более ответственную позицию по отноше- нию к окружающей среде и демонстрируют высокую лояльность к организациям, которые придерживаются соответствующих принципов. «Зеленый» менеджмент человеческих ресурсов (ЗМЧР) существенно влияет на показатели природо- охранной деятельности предприятий, увеличивая об- щую производственную результативность при одно- временном сокращении отходов [Jabbour, 2013; Pham et al., 2019]. Формирование «зеленых» компетенций рас- ширяет представления сотрудников об экологических проблемах. Как следствие, повышается экологическая ответственность персонала, его вовлеченность в при- родоохранную деятельность [Angelovska et al., 2012; Pan et al., 2018; Guzman et al., 2020], формируется экологиче- ская культура [Zhao et al., 2014]. Развитие подобных практик имеет особое значение для Ирана, индустриальное развитие которого, как и многих других стран, сопряжено со множеством эколо- гических рисков. Уровень загрязнения городской сре- ды отходами и концентрация промышленных центров привлекли внимание ученых и властей к необходимо- сти адекватной утилизации и повторного использова- ния отработанных материалов. В настоящей статье на примере нефтегазовой про- мышленности Ирана предпринята попытка оценить влияние ЗМЧР на экологические показатели малых и средних предприятий в целях расширения их базы зна- ний и достижения оптимальных результатов. Теоретическая структура и гипотезы исследования ЗМЧР и экологические показатели компаний Экологический менеджмент нацелен на сохранение и эффективное использование ограниченных природных ресурсов [Goswami, Ranjan, 2015; Renwick et al., 2016; Yu et al., 2020]. Он формирует производственную культу- ру, опирающуюся на «зеленые» принципы управления, в том числе в сфере подбора и обучения персонала [Mathapati, 2013]. В исследовании [Saeed et al., 2018] ана- лизируется эффект ЗМЧР с точки зрения экологически ответственного поведения работников, рассматривают- ся основы для разработки соответствующих стратегий, включая методы обучения персонала, экологические критерии эффективности, систему поощрений и т. п. Формирование «зеленых» компетенций, как правило, обеспечивается организацией профильных учебных курсов [Egri, Herman, 2000; Ahmad, 2015] и в целом слу- жит важным условием трансформации обрабатываю- щей промышленности [Yong et al., 2020]. В ходе подоб- ного обучения и переподготовки работники осваивают принципы управления окружающей средой, методы со- кращения отходов и варианты решения экологических проблем [Zoogah, 2011; Paillé et al., 2014; Daily et al., 2012]. Заслуживают поддержки любые экологические инициа- тивы независимо от должности и места работы в орга- низации, поскольку тем самым обеспечивается усиле- ние интереса к проблемам окружающей среды [Ahmad, 2015] и мотивации к решению природоохранных задач [Kim et al., 2019]. С учетом сказанного первая гипотеза формулируется следующим образом: H1. Экологические показатели малых и средних про- мышленных предприятий находятся в существенной положительной зависимости от применения «зеленых» принципов в управлении кадрами, включая такие аспек- ты, как: подбор и организация работы персонала (H1a), обучение и переподготовка (H1b), расширение прав и возможностей (Н1с), выплаты премий (H1d), оценка ре- зультативности (H1e). Опосредующая роль экологической грамотности сотрудников Управление знаниями направлено на повышение эф- фективности за счет оптимального сочетания разных видов информации, которыми обладает компания [Hajimohammadi et al., 2019; Cheng, Wu, 2015]. Таким об- разом, экологическая компетентность увеличивает вли- яние ЗМЧР на показатели природоохранной деятельно- сти, из чего следует вторая гипотеза: H2. Формирование «зеленых» компетенций опосредо- ванно усиливает вклад кадрового менеджмента в улуч- шение экологических показателей малых и средних ком- паний, включая такие аспекты, как: подбор и организа- ция работы персонала (H2a), обучение и переподготовка (H2b), расширение прав и возможностей (Н2с), выплаты премий (H2d), оценка результативности (H2e). Концептуальная модель исследования, соответству- ющая его цели и гипотезам, представлена на рис. 1. Источник: составлено авторами. Оценка результативности (GPM) Рис. 1. Концептуальная модель исследования Базркар А., Моширипур А., c. 97–105 Направления ЗМЧР Выплата вознаграждений (GPR) Расширение прав и возможностей (GEE) Обучение и переподготовка (GDT) Экологические показатели бизнеса «Зеленые» компетенции персонала (ЕЕК) Подбор персонала (GRS) H1a H1b H1c H1d H1e H2a H2b H2c H2d H2e Зеленая экономика 100 ФОРСАЙТ Т. 15 № 1 2021 Методология Сбор и обработка данных Сбор информации для исследования осуществлялся посредством анкетирования. Все утверждения анкеты оценивались по пятибалльной шкале Лайкерта, где зна- чение 1 соответствует оценке «не согласен», а 5 — «пол- ностью согласен». Использовались вопросы, адаптиро- ванные из ранее предложенных шаблонов опросников [Saeed et al., 2018; Nejati et al., 2017; Paillé et al., 2014]. В анкете содержалось 22 вопроса. Расчет альфы Кронбаха подтвердил надежность всех переменных (ве- личины коэффициента, приведенные в табл. 1, превы- шают пороговое значение 0.7). Вопросы анкеты пред- ставлены в табл. 2. Исследование охватило 30 малых и средних иран- ских производителей нефтегазового оборудования, вы- бранных случайным образом из общей совокупности 84 компаний. С учетом информации, представленной самими предприятиями, включая мнение старших ме- неджеров по персоналу, очерчен круг участников ан- кетирования численностью 386 человек. Критериями отбора респондентов послужили наличие необходи- мых компетенций в области управления персоналом, экологического менеджмента и их сочетания. Анкеты направлялись адресатам в электронном виде. По про- шествии примерно 20 дней были получены 318 запол- ненных анкет. В итоге уровень отклика составил свыше 80%, что является приемлемым показателем. Табл. 1. Значения альфы Кронбаха для анализируемых переменных Переменная Альфа Кронбаха Экзогенные переменные (аспекты ЗМЧР) Подбор персонала 0.81 Обучение и переподготовка 0.86 Расширение прав и возможностей 0.83 Выплата вознаграждений 0.92 Оценка результативности 0.88 Посреднические и эндогенные переменные Экологические показатели деятельности 0.85 «Зеленые» компетенции 0.94 Источник: составлено авторами. Табл. 2. Вопросы анкетирования, посвященного методам ЗМЧР Направление ЗМЧР Оцениваемые компоненты Подбор персонала (содержание объявлений о корпоративных вакансиях) • Критерии экологического поведения и требования в отношении менеджмента • Экологические показатели компании (прошлые и текущие) • Экологические критерии • Указание на приоритет в отборе кандидатов, готовых участвовать в корпоративных инициативах по управлению окружающей средой и имеющих необходимые навыки Обучение и переподготовка • Обучение персонала «зеленым» компетенциям • Ознакомление и обучение применению передового опыта в области охраны окружающей среды (например, снижение количества дальних командировок, переработка отходов) • Повышение экологической информированности • Экологическое обучение • Исследование рабочего пространства • Анализ потребностей в экологическом обучении Расширение прав и возможностей • Создание специальных каналов для мониторинга и поиска решений экологических проблем • Участие в совещаниях и формировании проектов по решению экологических задач • Проведение специальных семинаров и форумов по обмену опытом в формировании экологической культуры Выплата вознаграждений • Материальные и нематериальные вознаграждения за экологические достижения • Активность сотрудников, по аспектам: - предложение новых методов работы, способных улучшить экологические показатели компании; - критика корпоративных стратегий, способных причинить вред окружающей среде; - превентивное планирование собственных рабочих действий в целях исключения или минимизации вреда окружающей среде Оценка результативности • Учет экологического поведения, планов и методов совершенствования экологического менеджмента при оценке эффективности производства • Регулярное информирование сотрудников о прогрессе в совершенствовании экологических показателей • Информационное обеспечение экологического менеджмента и аудита • Интеграция целей и плановых показателей ЗМЧР в систему оценки эффективности «Зеленые» компетенции (по аспектам) • Экологические проблемы • Вопросы охраны окружающей среды • Ухудшение экологического состояния • Методы защиты окружающей среды от загрязнений • Изменение климата • Чистая энергетика и стимулы к ее использованию • Проблема мусорных свалок • Избыточное потребление ресурсов • Деградация земель и способы ее предотвращения Экологические показа- тели деятельности (со- кращение негативного воздействия на окружа- ющую среду) • Количество производственных отходов и выбросов • Экологическое воздействие продукции и услуг • Влияние на окружающую среду (за счет налаживания партнерства с другими организациями) • Риски экологических аварий, утечек и сбросов • Закупки невозобновляемых материалов, химикатов и компонентов Источник: составлено авторами. 2021 Т. 15 № 1 ФОРСАЙТ 101 В дополнение к вопросам, связанным с оценкой эк- зогенных, эндогенных и опосредующих переменных, были определены демографические характеристики ре- спондентов: пол, уровень образования и опыт работы в областях, составляющих предмет исследования. Харак- теристики выборки представлены в табл. 3. Для обобщения полученных результатов, проверки концептуальной модели и гипотез применялся метод моделирования структурными уравнениями (structural equation modeling, SEM) на основе частичных наимень- ших квадратов (PLS), широко используемый в теории управления [Wen, 2010]. Программное решение LISREL (linear structural relations) предполагает оптимизицию ковариантности, в то время как PLS нацелено на мак- симизацию дисперсии. Второй подход менее трудо емок в сравнении с другими SEM-методами, в частности LISREL и AMOS [Liljander et al., 2009], и более удобен, в особенности при работе со сложными моделями [Wen, 2010]. PLS также предпочтительнее ковариантных под- ходов при анализе причинно-следственных связей и прогнозировании [Hair et al., 2014]. PLS-моделирование выполняется в три этапа [Hulland, 1999]: • оценивается модель измерения (валидация, анализ надежности и подтверждающий анализ факторных нагрузок); • рассчитывается структурная модель с точки зрения траектории между переменными и индексов соот- ветствия; • определяется надежность общей модели по крите- рию соответствия (goodness of fit, GOF). Оценка модели измерения На данном этапе выполняются комплексные тесты на- дежности (composite reliability, CR) и измеряется извле- ченная средняя дисперсия (average variance extracted, AVE) для оценки конвергентной валидности и степе- ни корреляции. Надежность свыше 0.7 предполагает среднюю дисперсию не менее 0.5 — два условия, необ- ходимых для подтверждения конвергентной валидно- сти и корреляции конструкции [Ching Lin, Chih Huang, 2009]. Факторные нагрузки свыше 0.5 свидетельствуют о достаточной надежности исследуемых конструкций [Fornell, Larcker, 1981]. Предпочтительное значение аль- фы Кронбаха, отражающей внутреннюю когерентность конструкции, должно превышать 0.7, а значения ниже 0.6 считаются нежелательными. Дивергентная валидность дополнительно оцени- вается по методам взаимодействия факторов нагрузок и Форнелла–Ларкера. Первый предполагает анализ взаимодействия факторных нагрузок, в ходе которо- го корреляция индексов конструкции с ее структурой сравнивается с корреляцией тех же индексов с другими конструкциями. Если корреляция индексов оценивае- мой конструкции с другой окажется выше, дивергент- ная валидность ставится под сомнение [Ringle, Sarstedt, 2011]. Согласно второму методу, представленному в работе [Fornell, Larcker, 1981], дивергентная валидность считается подтвержденной, если средний квадрат дис- персии, извлеченный из каждой конструкции, превы- шает корреляцию между ними. Оценка структурной модели Коэффициенты траектории (path coefficients) — главный критерий при оценке взаимосвязи между конструк- циями модели. При использовании коэффициентов траектории следует учитывать их знак. Траектории, в которых такие знаки противоположны направлению, заявленному в гипотезе, означают ее опровержение. Не- которые исследователи, например [Cohen, 1988], полага- ют, что коэффициент траектории свыше 0.1 свидетель- ствует о наличии определенного воздействия на модель, тогда как другие, в частности [Chin, 1998], достоверным признаком взаимосвязи между конструкциями при- знают значение данного коэффициента 0.2, которое подтверждает гипотезу исследования с 95%-й опреде- ленностью [Hair et al., 2010]. Значение t также отражает степень взаимосвязи и служит для проверки гипотез в алгоритме PLS-SEM. Соответствие общей модели В алгоритме SEM-моделирования показателем надеж- ности общей модели, применяемой как для измерения, так и для анализа структуры, служит степень соответ- ствия (GOF). Этот критерий был предложен в работе [Tenenhaus et al., 2004] и рассчитывается по следующей формуле: GOF = √(average(Communality)vo averageR2). Критерий имеет три пороговых значения: 0.01 (слабое), 0.25 (умеренное) и 0.36 (сильное соответствие) [Wetzels et al., 2009]. Результаты На первом этапе исследования с помощью алгоритма PLS-SEM оценивалась модель измерения. Результаты расчетов совокупной надежности и альфы Кронбаха, конвергентной валидности и факторных нагрузок для переменных приведены в табл. 4 и 5 (значения фактор- ных нагрузок выше 0.5, альфы Кронбаха — превышают 0.7, равно как и величина совокупной надежности вы- ходит за «порог» в 0.7). Для всех исследуемых конструк- ций значения критерия конвергентной валидности Показатель Число Доля (%) Пол Мужчины 255 80 Женщины 63 20 Ученая степень Бакалавр 98 31 PhD 31 10 Опыт работы в области охраны труда и окружающей среды, управления персоналом, знаниями и производством Менее 5 лет 67 21 5–10 лет 86 27 10–15 лет 93 29 Более 15 лет 73 23 Источник: составлено авторами. Табл. 3. Характеристики респондентов Базркар А., Моширипур А., c. 97–105 Зеленая экономика 102 ФОРСАЙТ Т. 15 № 1 2021 превысили порог 0.5. Для измерения дивергентной ва- лидности исследуемых конструкций применялся метод Форнелла–Ларкера [Fornell, Larcker, 1981]. Согласно данным табл. 6 средняя квадратичная дис- персия каждой структуры выше, чем корреляция меж- ду конструкциями, что доказывает их дивергентную валидность. Полученные результаты свидетельствуют о высокой внутренней согласованности и надежности модели измерения, получающей тем самым свое под- тверждение. После подтверждения надежности модели изме- ре ния структурная модель оценивалась с помо- щью алгоритма PLS-SEM с применением команды BOOTSTRAPING в приложении PLS. Данная опция позволяет извлекать большой массив подвыборок ме- тодом подстановки, при котором каждый раз, когда из выборки случайным образом извлекается некое наблю- дение, перед извлечением следующего первое возвра- щается обратно в выборочную совокупность. Поэтому совокупность, из которой извлекаются наблюдения, всегда остается неизменной. В результате одно и то же наблюдение может быть выбрано более одного раза или вообще ни разу не попасть в подвыборку. Число таких подвыборок должно быть не меньше суммы достовер- ных наблюдений в общем массиве данных. В нашем исследовании для расчета коэффици- ентов траектории было построено 5000 подвыбо- рок. Результаты, полученные с помощью команды BOOTSTRAPING, представлены в табл. 6. При исполь- зовании SEM-моделирования после проверки моделей измерения проверялась применимость структурной модели путем анализа взаимосвязи скрытых перемен- ных (конструкций) друг с другом и критериев значи- мости коэффициентов t и детерминации, или, с тем же эффектом, R 2 Значения t служат для оценки соответствия струк- турной модели по ряду критериев, первым и главным из которых выступают коэффициенты значимости t (те же значения t). Величины t свыше 1.96 свидетельствуют о корректности взаимосвязи конструкций. Следователь- но, гипотезы исследования подтверждены с уровнем достоверности 95%. Полученные нами результаты во всех случаях превышают 1.96. Это означает, что траек- тории значимы, структурная модель соответствует тре- бованиям и гипотезы подтверждены (табл. 7). Вторым критерием оценки соответствия структур- ной модели выступают коэффициенты детерминации (или, что то же самое, значения R 2 ) эндогенных латент- ных переменных (зависимой переменной). Данный критерий служит для связи измерительных и структур- ных компонент SEM-моделирования и позволяет оце- нить влияние экзогенной (независимой) переменной на эндогенную (зависимую). Значения R 2 модели рас- считываются только для эндогенных конструкций, для экзогенных это значение равно нулю. Выделены три по- роговых значения — 0.19, 0.33 и 0.67, характеризующих соответственно слабую, умеренную и сильную связи [Chin, 1998]. Поскольку R 2 для экологических показате- лей составило 0.444, применимость структурной моде- ли можно признать подтвержденной. Проверка первой гипотезы выявила, что все пять методов ЗМЧР в существенной мере положительно влияют на экологические показатели исследуемых ком- паний, следовательно, гипотеза подтвердилась. Факторная нагрузка Единица Конструкция 0.709 GRS1 Подбор персонала 0.502 GRS2 0.709 GRS3 0.597 GRS4 0.624 GDT1 Обучение и переподготовка 0.647 GDT2 0.640 GDT3 0.693 GDT4 0.834 GDT5 0.625 GEE1 Расширение прав и возможностей 0.744 GEE2 0.742 GEE3 0.721 GEE4 0.580 GEE5 0.631 GPR1 Выплата вознаграждений 0.831 GPR2 0.700 GPR3 0.451 GPR4 0.711 GPM1 Оценка результативности 0.634 GPM2 0.803 GPM3 0.631 GPM4 0.738 EEK1 «Зеленые» компетенции 0.599 EEK2 0.558 EEK3 0.627 EEK4 0.774 EEK5 0.545 EEK6 0.599 EEK7 0.680 EEK8 0.723 EEK9 0.668 ENP1 Экологические показатели деятельности 0.652 ENP2 0.752 ENP3 0.778 ENP4 0.717 ENP5 Источник: составлено авторами. Конвергентная валидность Совокупная надежность Альфа Кронбаха Конструкция 0.503 0.726 0.728 Подбор персонала 0.579 0.819 0.824 Обучение и переподготовка 0.670 0.814 0.812 Расширение прав и возможностей 0.545 0.755 0.749 Выплата вознаграждений 0.587 0.790 0.792 Оценка результативности 0.627 0.869 0.868 «Зеленые» компетенции 0.511 0.839 0.837 Экологические показатели деятельности Источник: составлено авторами. Табл. 4. Результаты оценки факторных нагрузок Табл. 5. Результаты оценки альфы Кронбаха, совокупной надежности (CR) и конвергентной валидности 2021 Т. 15 № 1 ФОРСАЙТ 103 Тестирование второй гипотезы показало, что данная переменная обусловливает взаимосвязь соответству- ющих компетенций работников с «зелеными» метода- ми управления кадрами в четырех аспектах, а именно: подбор, обучение и переподготовка, расширение прав и возможностей персонала, оценка производительно- сти — с коэффициентами траектории 0.485, 0.759, 0.512 и 0.380 соответственно. Применительно к выплате воз- награждений коэффициент траектории составил 0.105, а t — 1.267, что ниже порогового значения в 1.96, т. е. в данном случае связь не была подтверждена. Вместе с тем, поскольку четыре из пяти подгипотез об опосреду- ющей роли «зеленых» компетенций были подтвержде- ны, общую зависимость между ними, «зеленым» управ- лением человеческими ресурсами и экологическими показателями компаний можно считать доказанной. Таким образом, практики ЗМЧР при посредническом вкладе экологической грамотности сотрудников суще- ственно и положительно влияют на экологические по- казатели малых и средних предприятий нефтегазовой отрасли. Общая модель оценивалась с применением крите- рия степени соответствия (GOF), для расчета которо- го использовались среднее значение R 2 0.444 и среднее общее значение 0.341: GOF = 0.389. Исходя из трех пороговых значений (0.01 — слабое, 0.25 — умеренное и 0.36 — значительное соответствие), величина GOF 0.389 позволяет признать степень соот- ветствия общей модели значительной. Обсуждение и выводы Исследование влияния ЗМЧР на соответствующие по- казатели бизнеса при опосредующей роли экологи- ческой грамотности персонала (на примере малых и средних промышленных предприятий иранской нефте- газовой отрасли) позволяет заключить, что рассматри- ваемые компании могут существенно улучшить свои экологические показатели за счет «зеленых» методов кадровой политики и формирования у работников со- ответствующих компетенций. Результаты проверки основной гипотезы и ее составляющих в отношении «зеленых» принципов управления персоналом, а также соответствующие рекомендации для бизнеса обобщены в табл. 8. Результаты проверки компонент второй гипотезы H2a, H2b, H2c, H2d и H2e подтвердили, что «зеленые» компетенции опосредуют связь между экологоори- ентированными принципами подбора персонала, его обучения и переподготовки, расширения прав и воз- можностей, оценки производительности. «Зеленое» управление существенно и положительно влияет на экологические показатели компаний через повышение соответствующих компетенций работников, причем профильному обучению и переподготовке принадле- жит ключевая роль в этом процессе. 7 6 5 4 3 2 1 Конструкция 0.709 Подбор персонала 0.760 0.702 Обучение и переподготовка 0.818 0.745 0.633 Расширение прав и возможностей 0.738 0.810 0.750 0.659 Выплата вознаграждений 0.766 0.655 0.815 0.753 0.694 Оценка результативности 0.791 0.668 0.671 0.795 0.667 0.643 «Зеленые» компетенции 0.714 0.667 0.563 0.621 0.723 0.618 0.630 Экологические показатели деятельности Источник: составлено авторами. Табл. 6. Результаты оценки дивергентной валидности конструкций Результаты проверки Значение р Значение t Коэффициент траектории Путь Гипотеза H1: Прямой эффект Подтверждена 0.004 2.072 0.523 GRS →ENP H1a Подтверждена 0.000 3.007 0.884 GDT →ENP H1b Подтверждена 0.002 2.189 0.380 GEE →ENP H1c Подтверждена 0.048 1.980 0.420 GPR →ENP H1d Подтверждена 0.000 2.865 0.711 GPM →ENP H1e H2: Опосредующий эффект Подтверждена 0.001 2.333 0.485 GRS →EEK →ENP H2a Подтверждена 0.000 3.422 0.759 GDT →EEK →ENP H2b Подтверждена 0.000 2.451 0.512 GEE →EEK →ENP H2c Не подтверждена 0.072 1.267 0.105 GPR →EEK →ENP H2d Подтверждена 0.008 2.147 0.380 GPM →EEK →ENP H2e Источник: составлено авторами. Табл. 7. Результаты оценки структурной модели и проверки гипотез Базркар А., Моширипур А., c. 97–105 Зеленая экономика 104 ФОРСАЙТ Т. 15 № 1 2021 Можно заключить, что «зеленое» управление по- средством различных инициатив, подходов и систем «экологизирует» рядовых работников компаний в ин- тересах бизнеса, граждан, общества в целом и окружа- ющей среды. Перспективы построения «зеленой» ор- ганизации могут быть реализованы за счет программ, процессов и методов кадровой политики, которые обес- печивают снижение отрицательного или увеличение положительного эффекта корпоративной деятельности в отношении окружающей среды. Особую роль играет повышение экологической грамотности за счет инстру- ментов «зеленого» управления и обучения, способству- ющих формированию у работников активной позиции в вопросах охраны природы. Ограничения и перспективы дальнейших исследований Настоящее исследование носит поисковый характер и ограничено размерами выборки. Ее возможное рас- ширение привело бы к иным результатам, на которые также могли повлиять различия во взглядах респон- дентов на предмет исследования. В выборку вошли ма- лые и средние промышленные предприятия нефтега- зовой отрасли Ирана, поэтому полученные результаты имеют ограниченную применимость и не могут быть распространены на все компании. Перспективы про- должения исследования связаны с разработкой дан- ной темы на материале других организаций, включая производственные и сервисные нефтегазовые пред- приятия по всему миру и игроков других отраслей. В нашем исследовании в качестве переменных, влияю- щих на экологические показатели бизнеса, рассмотре- ны пять наиболее распространенных методов ЗМЧР согласно предшествующим исследованиям предпри- ятий обрабатывающей промышленности. В то же вре- мя заслуживают внимания «зеленые» методы кадро- вой политики в сферах планирования человеческих ресурсов, управления экологической безопасностью и дисциплиной. Опосредующей переменной в рамках настоящей работы служили «зеленые» компетенции персонала. В ходе дальнейшего развития темы в этом качестве могут учитываться и такие факторы, как при- верженность охране окружающей среды и «зеленому» стилю жизни. Для оценки экологической грамотности можно дополнительно учитывать объективные све- дения, тогда как в силу ограничений, связанных со сбором данных, в нашем исследовании принимались в расчет только субъективные знания. Авторы выражают благодарность руководству компании Petro Savin Sanat Eng. Co. за содействие в сборе отраслевых данных при проведении настоящего исследования. Библиография Ahmad S. (2015) Green human resource management: Policies and practices. Cogent Business & Management, (2)1, 1–13. https://doi.org/1 0.1080/23311975.2015.1030817 Angelovska J., Sotiroska S., Angelovska N. (2012) The Impact of Environmental Concern and Awareness on Consumer Behavior. Journal of International Environmental Application & Science, 7(2), 406–416. Bombiak E., Marciniuk-Kluska A. (2018) Green Human Resource Management as a Tool for the Sustainable Development of Enterprises: Polish Young Company Experience. Sustainability, 10(6), 1739. https://doi.org/10.3390/su10061739 Cheng T.M., Wu H.C. (2015) How do environmental knowledge, environmental sensitivity, and place attachment affect environmentally responsible behavior? An integrated approach for sustainable island tourism. Journal of Sustainable Tourism, 23(4), 557–576. https:// doi.org/10.1080/09669582.2014.965177 Chin W.W. (1998) Issues and opinion on structural equation modeling. MIS Quarterly, 22(1), 7–16. Ching Lin T., Chih Huang C. (2009) Understanding social loafing in knowledge contribution from the perspectives of justice and trust. Expert Systems with Applications, 36, 6156–6163. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.014 Гипотеза Траектория связи между переменными Коэффициент траектории Предыдущие исследования, подтверждающие тестирование гипотезы Рекомендации для бизнеса H1a GRS →ENP 0.523 [Masri, Jaroon, 2017; Roscoe et al., 2018] Подбор кадров, заинтересованных в охране окружающей среды, с учетом их экологического опыта, убеждений и соблюдения экологических принципов H1b GDT →ENP 0.884 [Paillé et al., 2014; Bombiak, Marciniuk- Kluska, 2018; Rawashdeh, 2018] Расширение вовлеченности работников в природоохранную деятельность через обучение и реализацию программ развития навыков и знаний, стимулирование экологического поведения в рамках профильных учебных курсов, направленных на повышение грамотности в этой области H1c GEE →ENP 0.380 [Rawashdeh, 2018; Mishra, 2017] Сбор мнений и предложений работников по экологическим вопросам посредством разработки соответствующих процедур и поддержки их активности H1d GPR →ENP 0.420 [Saeed et al., 2018; Paillé et al., 2014; Ahmad, 2015] Применение материальных стимулов для активного участия персонала в охране окружающей среды H1e GPM →ENP 0.711 [Paillé et al., 2014; Mishra, 2017; Rawashdeh, 2018; Saeed et al., 2018] Постановка конкретных экологических задач перед работниками и определение критериев их достижения Источник: составлено авторами. Табл. 8. Рекомендации в отношении инструментов «зеленого» кадрового менеджмента, позволяющих улучшить экологические показатели деятельности 2021 Т. 15 № 1 ФОРСАЙТ 105 Clair J., Milliman J. (2017) Best environmental HRM practices in the US. In: Greening People (ed. W. Wehrmeyer), New York: Routledge, 49–73. https://doi.org/10.4324/9781351283045 Cohen J. (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, New Jersey: Hillsdale, Lawrence Erlbaum Associates. Daily B.F., Bishop J.W., Massoud J.A. (2012) The role of training and empowerment in environmental performance: A study of the Mexican maquiladora industry. International Journal of Operations & Production Management, 32(5), 631–647. https://doi. org/10.1108/01443571211226524 Egri C.P., Herman S. (2000) Leadership in the North American environmental sector: Values, leadership styles and contexts of environmental leaders and their organizations. Academy of Management Journal, 43(4), 571–604. https://doi.org/10.5465/1556356 Fornell C., Larcker D. (1981) Structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177%2F002224378101800313 González J., González O. (2006) A review of determinant factors of environmental proactivity. Business Strategy and the Environment, 15(2), 87–102. https://doi.org/10.1002/bse.450 Goswami T.G., Ranjan S.K. (2015) Green HRM: Approach to sustainability in current scenario. Journal for Studies in Management and Planning, (1)4, 250–259. Guzman A., Heinen J.T., Sah J.P. (2020) Evaluating the Conservation Attitudes, Awareness and Knowledge of Residents towards Vieques National Wildlife Refuge, Puerto Rico. Conservation & Society, 18(1), 13–24. DOI: 10.4103/cs.cs_19_46 Hair J.F., Black W.C., Babin B.J., Anderson R.E., Tatham R.L. (2010) Multivariate data analysis (7 th ed.), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. Hair J.F., Hult G.T.M., Ringle C., Sarstedt M. (2014) A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Hajimohammadi M., Bazrkar A., Vafaei S. (2019) Creating a Sustainable Competitive Advantage for Organizations through the Implementation of Knowledge Management with the Help of Modern Information Technology. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, 12, 203–216. Hulland J. (1999) Use of partial least squares (PLS) in strategic management research: A review of four recent studies. Strategic Management Journal, 20(2), 195–204. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199902)20:2<195::AID-SMJ13>3.0.CO;2-7 Jabbour C.J.C. (2013) Environmental training in organizations: From a literature review to a framework for future research. Resources, Conservation and Recycling, 74(1), 144–155. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2012.12.017 Jaramillo J.Á., Sossa J.W.Z., Mendoza G.L.O. (2018) Barriers to sustainability for small and medium enterprises in the framework of sustainable development — Literature review. Business Strategy and the Environment, 28(4), 512–524. https://doi.org/10.1002/bse.2261 Kim Y.J., Kim W.G., Choi H.M., Phetvaroon K. (2019) The effect of green human resource management on hotel employees’ eco-friendly behavior and environmental performance. International Journal of Hospitality Management, 76, 83–93. https://doi.org/10.1016/j. ijhm.2018.04.007 Liljander V., Polsa P., van Riel A. (2009) Modelling consumer responses to an apparel store brand: Store image as a risk reducer. Journal of Retailing and Consumer Services, 16, 281–290. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2009.02.005 Masri H.A., Jaaron A.A. (2017) Assessing green human resources management practices in Palestinian manufacturing context: An empirical study. Journal of Cleaner Production, 143, 474–489. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.12.087 Mathapati C.M. (2013) Green HRM: A strategic facet. Tactful Management Research Journal, 2(2), 1–6. Mishra P. (2017) Green human resource management: A framework for sustainable organizational development in an emerging economy. International Journal of Organizational Analysis, 25(5), 762–788. https://doi.org/10.1108/IJOA-11-2016-1079 Nejati M., Rabiei S., Jabbour C.J.C. (2017) Envisioning the invisible: Understanding the synergy between green human resource management and green supply chain management in manufacturing firms in Iran in light of the moderating effect of employees’ resistance to change. Journal of Cleaner Production, 168, 163–172. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.08.213 Paillé P., Chen Y., Boiral O., Jin J. (2014) The impact of human resource management on environmental performance: An employee-level study. Journal of Business Ethics, 121(3), 451–466. https://doi.org/10.1007/s10551-013-1732-0 Pan S.L., Chou J., Morrison A.M., Huang W.S., Lin M.C. (2018) Will the future be greener? The environmental behavioral intentions of university tourism students. Sustainability, 10(3), 1–17. https://doi.org/10.3390/su10030634 Pham N.T., Tučková Z., Jabbour C.J.C. (2019) Greening the hospitality industry: How do green human resource management practices influence organizational citizenship behavior in hotels. Tourism Management, 72, 386–399. https://doi.org/10.1016/j. tourman.2018.12.008 Rawashdeh A. (2018) The impact of green human resource management on organizational environmental performance in Jordanian health service organizations. Management Science Letters, 8(10), 1049–1058. DOI: 10.5267/j.msl.2018.7.006 Renwick D.W.S., Jabbour C.J.C., Muller Gammanym R., Wilkinson A. (2016)Contemporary developments in Green (environmental) HRM scholarship. International Journal Human Resource Management, 27(2), 114–128. https://doi.org/10.1080/09585192.2015.1105844 Ringle C.M., Sarstedt M. (2011) Structural modeling of heterogeneous data with partial least square. In: Review of Marketing Research (ed. N.K. Malhotra), Bingley: Emerald Group Publishing Limited, vol. 7, pp. 255–296. https://doi.org/10.1108/S1548- 6435(2010)0000007011 Roscoe S., Subramanian N., Jabbour C.J.C., Chong T. (2019) Green human resource management and the enablers of green organizational culture: Enhancing a firm’s environmental performance for sustainable development. Business Strategy and the Environment, 28, 737–749. https://doi.org/10.1002/bse.2277 Saeed B.B., Afsar B., Hafeez S., Khan I., Tahir M., Afridi M.A. (2018) Promoting employee’s proenvironmental behavior through green human resource management practices. Corporate Social Responsibility Environmental Management, 26, 424–438. https://doi.org/10.1002/ bse.2277 Tenenhaus M., Amatos S., Esposite Vinzi V. (2004) A global goodness of fit index for PLS Structural equation modeling. In: Proceeding of the XLII SIS Scientific Meeting, 1, 739–742. https://www.academia.edu/17633234/A_global_Goodness_of_Fit_index_for_PLS_structural_ equation_modelling, дата обращения 19.11.2020. Wen W.S. (2010) Linking Bayesian networks and PLS path modeling for causal analysis. Expert Systems with Applications, 37, 134–139. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.05.021 Wetzels M., Odekeken-Schroder G., Van Oppen C. (2009) Using PLS path modeling for accessing hierarchical construct models: Guidelines and empirical illustrations. MIS Quarterly, 33(1), 177–195. https://doi.org/10.2307/20650284 Yong J.Y., Yusliza M.‐Y., Ramayah T., Jabbour C.J.C., Sehnem S., Venkatesh M. (2020) Pathways towards sustainability in manufacturing organizations: Empirical evidence on the role of green human resource management. Business Strategy and the Environment, 29(1), 212– 228. https://doi.org/10.1002/bse.2359 Yu W., Chavez R., Feng M., Wong C.Y., Fynes B. (2020) Green human resource management and environmental cooperation: An ability-motivation-opportunity and contingency perspective. International Journal of Production Economics, 219, 224–235. https://doi. org/10.1016/j.ijpe.2019.06.013 Zhao H.H., Gao Q., Wu Y.P., Wang Y., Zhu X.D. (2014) What affects green consumer behavior in China? A case study from Qingdao. Journal of Cleaner Production, 63, 143–151. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.05.021 Zoogah D. (2011) The dynamics of Green HRM behaviors: A cognitive social information processing approach. Zeitschrift fur Personal Forschung, 25, 117–139. https://doi.org/10.1177%2F239700221102500204 Базркар А., Моширипур А., c. 97–105 |