Изучение сложности: влияние предварительного аварий и инцидентов на авиалиниях "обучение
Для всех научных [веселостью, участвующих в авиакомпании] расследования несчастных случаев, распутывая тонкая, сложная цепь событий, приведших к смерти авиации оказывается гораздо более сложным, чем прежде.
- Почему более плоской аварии зондов конца не уверены, "Wall Street Journal, 22 марта 1999
Такие организации, как авиакомпании стараются извлечь уроки из опыта, понимания того, что пошло не так, чтобы она не ошибетесь в следующий раз. Но если, по приведенной выше цитате предложения, причины часто остаются сомнения, такого обучения, вероятно, будет трудно. Обучение также могут различаться между фирмами, несмотря на их регулирования, которые должны затрагивать все авиакомпании, в равной степени. Следователи 2000 Авиакатастрофа Франции Concorde обнаружил, что British Airways рекомендовала изменения к воде дефлектора Concorde в 1995 году, однако, что Air France не сделал эти изменения (Phillips, 2000). Как Дону (1998: 36) объяснил: "... любые инициативы в области безопасности имеет неравные влияние на перевозчиков и становится вопрос, который будет способствовать и воевали ...
ищет путь, который наилучшим образом соответствует [авиакомпания] в индивидуальном порядке. "Другие жестко регулируемых отраслях, таких, как ядерная энергетика, а также свидетельствует о наличии серьезных расхождений в инциденте среди фирм (Morris и Engelken, 1973), в котором указывается, что фирмы отличаются в том, как эффективно они учатся из их опыта. Несмотря на многочисленные обсуждения и анализа авиационных ошибки (авиа происшествий и инцидентов), было мало работу по изучению роли организационного опыта и никто изучения изменения в процессе обучения между фирмами в отрасли ..
Изучение опыта было показано, могут оказать существенное влияние на таких разных результатов, как производство продуктивности растений (например, Арготе, Бекман и Эппле, 1990), своевременности услуг (Арготе и Дар, 2000), и гостиница выживания (Баум и Инграм, 1998 ). Если компании извлечь уроки из опыта, то атрибуты этого опыта могут влиять на скорость и эффективность обучения. Некоторые компании имеют опыт работы в гетерогенной, что их аварий и инцидентов ("ошибки"), обусловлены большим количеством различных факторов, которые могут взаимодействовать сложными способами. Некоторые компании имеют опыт работы более однородной, с ошибок, вызванных небольшим числом аналогичных факторов. Вполне вероятно, что сложность предыдущий опыт, а также характеристики самих фирм, затрагивают, как хорошо авиакомпании могут извлечь уроки из этого опыта.
По данным NTSB (2001) Кодекс федеральных правил (49CFR830.2, стр. 1195), авария "означает вхождение ... в которой любой человек страдает смерть или серьезное увечье, или в которых самолет получил значительный ущерб". Инцидент ", помимо возникновения аварии, которая влияет или может повлиять на безопасность операций". Несчастные случаи и инциденты ошибки опыта, которые авиакомпании имеют потенциал к обучению.
ДЕЙСТВИЕ предыдущего опыта на обучение
В литературе по организационному обучению существует большой объем работы по кривой обучения. Кривая обучения Эмпирический вывод, показывающий, что, в общем, опыт создает улучшения. Ранние эмпирические работы по кривой обучения показали, что журнал себестоимости имеет тенденцию к снижению линейно журнала совокупного объема производства. Так, например, накопленный опыт производства ведет к снижению затрат в судостроении и автомобильной продукции (Арготе и Эппле, 1990), производство ядерной электростанции (Zimmerman, 1982) и угольной генерации (Joskow и Роуз, 1985). Более поздние работы отошла от сосредоточить усилия на сокращении затрат и повышения производительности труда в других результатов обучения.
В связи с авиакомпаниями и их ошибки, это может быть, что авиакомпании узнать от ошибок опыт и способны повысить производительность с течением времени, уменьшая последующие ошибки (например, аварий и инцидентов). Если мы посмотрим на авиационной отрасли на протяжении длительного времени, это, кажется, так. Рисунок 1 участков аварийности (несчастные случаи на 100000 часов налета) для всех авиакомпаний США с 1955 по 1997 год и экспонатов характеристика кривой обучения, т. е. как показывает накопленный опыт, с течением времени, сокращение ошибок.
[Рисунок 1 опущены]
Когда уровень отдельных авиакомпаний аварии вспыхнул, так как они в таблице 1 для некоторых крупных авиакомпаний США, мы видим те же общее снижение количества несчастных случаев с течением времени, как на рисунке 1, но есть также достаточное количество разница между авиакомпаниями . Например, с 1957 по 1986 год, American Airlines приходилось в среднем 10,3 случаев на миллион вылетов и ВВС США было 6,6. Изменение ставок авиакомпании ошибка может поступать из многих источников. Одним из очевидных источников является характеристик отдельных авиакомпаний, например, будь то большие или малые, возраст флота, особенности его корпоративной культуры, ее управленческая команда, а процедуры подготовки. Еще одним возможным источником изменения, однако, различия в характеристиках происшествий и инцидентов с которыми сталкиваются эти различных авиакомпаний.
Потому что опыт влияет на организационное обучение, различные виды опыта могут привести к изменению в изучении курсов. Одна из причин различия в опыте, является ли этот опыт однородных или разнородных причин ..
Однородность и неоднородность опыта было показано, влияют узнать о слияниях и поглощениях (Beckman и Haunschild, 2002), а также неоднородности может также повлиять на способность организации и / или мотивации учиться на ошибках, таких как аварий и инцидентов. Различие между гетерогенных и гомогенных причин несчастных случаев проявляется в следующих примерах двух последних несчастных случаев авиакомпании. Southwest Airlines попал в аварию в 1997 году, в котором один пассажир получил серьезные ранения, а четверо других получили легкие ранения. Причиной этой аварии было отнести к (1) птиц попадает в левый двигатель, что вызвало срыв с лопаток компрессора; (2) неправильно отклонил взлета пилот; (3-5) стюардессой заказ без эвакуации пассажиров ( ) сообщил капитан, (б) общения с другими обслуживающего персонала, или (в) определения местонахождения подозреваемых (но не фактического) пожара, а также (6) авиакомпании не обеспечивают совместного управления ресурсами экипажа (CRM) обучение всех членов экипажа (NTSB доклад ATL96FA101).
Это несчастный случай с разнородными первопричин. Причины взаимодействуют сложным образом (Перроу, 1984), в результате аварии, в которой какие-либо один из них шесть причин не присутствовали на заседании, аварии, вероятно, не произошло бы. Напротив, в аварии Delta Airlines в 1995 году, стюардесса был тяжело ранен во время эпизода сильной турбулентности. Причиной аварии было связано с тем, что стюардессы не сидеть, несмотря на уведомление от экспериментальных, что все должны сидеть из-за турбулентности в этом районе (MIA95LA055 NTSB доклада). Это несчастный случай с однородным причину ..
Очевидно, что некоторые авиационные ошибки из-за более разнородный, чем другие причины, о причинах часто взаимодействуют сложным образом. Кроме того, некоторые авиакомпании, как правило, опыт работы более разнородный комплекс происшествий и инцидентов по сравнению с другими авиакомпаниями. Не очевидно, однако, что роль таких неоднородности в управлении ошибки и сложности ли выгоды или мешает авиакомпаниям в их способности извлекать уроки из этого опыта. Существующая литература дает противоречивые, с некоторыми предположение, что люди учатся лучше от неоднородности и сложности, а некоторые, что они учатся лучше, от однородности и простоты. Литературы на организационное обучение дает некоторые отправные точки для понимания этих вопросов.
Ученые определили несколько ключевых процессов обучения, в том числе методом проб и ошибок, обучение, vicarious учиться у других, а также активного выведения обучения (шахтера и Mezias, 1996). В редких событий, таких как аварии или почти аварии, методом проб и ошибок, обучение трудно (Вик, 1987). Авиакомпании, а попытаться преодолеть нехватку опыта, моделируя многих возможных аварий и инцидентов ситуациях. Тем не менее число перестановок и комбинаций событий, которые могли бы предположительно причиной проблемы является слишком большим для всех ситуаций для моделирования. В результате, некоторые ученые пессимистичные о том, организаций, таких как авиакомпании могут научиться у своих происшествий и инцидентов опытом (Carroll, 1995).
Несмотря на трудности, связанные с обучением из редких случаев, однако, некоторые опасных систем (в том числе авиакомпании), похоже, имеют удивительно хорошей сохранности записей (Перроу, 1984; Робертс, 1991, 1993). Кроме того, тот факт, что отдельные авиакомпании существенно сократили свои ставки аварии с течением времени можно предположить, что форма обучения происходит. Перроу (1994), более оптимистично в отношении возможности того, что авиакомпании могут узнать, предположил, что относительно небольшое число серьезных аварий в отрасли авиаперевозок по сравнению с другими предприятиями может быть связано с отраслевые факторы, такие как эффективной дисперсии информации об авиационной ошибки и авиакомпании плотности (Перроу, 1994:17) ..
Хотя авиационной отрасли в значительной степени регулируется, и дисперсии информацию об авариях и инцидентах является достаточно эффективным, по-прежнему может быть разница в уровне фирм обучения. Рисунок 1 показывает, что несчастные случаи и инциденты происходят относительно редко, а меньше, чем 10 место в каждые 100.000 летных часов. Большинство из этих несчастных случаев не являются серьезными, и со смертельным исходом довольно редки, происходящих один раз в три миллиона полетов, в среднем. Если мы посмотрим на количество несчастных случаев в год, вместо ставка за летный час, однако, несчастные случаи на самом деле не так уж редко. Девять крупнейших авиакомпаний опытных среднем 3,1 аварий и 18 серьезных инцидентов в год в течение 1986-1996 годов периода.
Так что, хотя ошибки встречаются редко на основе относительной, они не так уж редки на абсолютной основе. Авиакомпания должностных лиц, пилоты и регуляторы не обращать внимание на обоих аварий и инцидентов, и вообще старался узнать от них (Причина, 1997). Это согласуется с хорошо известной идеи, что организации, как правило, поиск решения, когда результаты не отвечают чаяниям (март и Симон, 1958; Сайерт и в марте 1963; Греве, 1998). И современное обучение исследования показывают, что организационные сбои, например, аварий и инцидентов, являются важным стимулом для приобретения организационного опыта и изменений (Ситкин, 1992; Греве, 1998; шахтера и др.., 1999, Ким и Miner, 2000). Конечно, попытки узнать, не всегда успешных с точки зрения предотвращения будущих аварий и даже может быть вредным (Перроу, 1984), но Есть вероятно, некоторые факторы, которые влияют ли эти попытки научиться успешно, в том числе единство или неоднородность причин до происшествий и инцидентов опытом ..
Причины гетерогенных
Существует некоторая предложение в литературе, которая до этого работала в гетерогенных причин будет лучше для сокращения последующих ошибок, чем опыт работы с однородными причин. Три фактора позволяют предположить, что неоднородность будет лучше, чем однородности: (1) Разница помогает сосредоточить внимание на скрытые причины и, следовательно, ведет к более глубокому анализу проблемы (Причина, 1997); (2) Разница сил ситуационного анализа, а не просто "винят оператора" ответ, и (3) неоднородность создает конструктивный конфликт в группах, что приводит к лучшему анализ и проблемы ответов (Джен, Норткрафт, и Нил, 1999). Тот аргумент, что неоднородность производит лучший анализ скрытых причин приходит с работы по организационным аварий.
Причина (1997) утверждал, что организации, как правило, сосредоточены на поверхности при попытке извлечь уроки из неудач. Они сосредоточены на активной неудачи, вместо того чтобы пытаться копать глубже, и выявить скрытые условия проблематичным. Неоднородность в причинах, с сложным взаимодействием нескольких факторов, скорее всего, вынудит искать организаций напряженнее, чтобы уйти от уточненного или простых объяснений ..
В рамках данного исследования мы проводили информационные беседы с руководителями трех основных и шесть региональных авиакомпаний. Один из них руководство служит примером того, как неоднородность может помочь в более глубоком причинно-следственный анализ. Эта авиакомпания была две различные несчастные случаи происходят в течение одного года. Один авария была вызвана, когда пилот принял решение снять без обледенения самолета (решение по этому контроля пилота), а также накопление льда в аварию. Вторая авария произошла в результате экспериментального привлечение обслуживающего персонала, чтобы проверить двигатель предупреждающий сигнал. После проверки и в решении проблемы, содержание экипажа освобождены самолета к полету экипажа но не счел нужным заменить привод крышки на двигатели, в результате чего потери нефти из обоих двигателей в полете.
На первый взгляд, причины этих двух несчастных случаев, кажется, не связаны между собой. Но оба они произошли в авиакомпании, чья культура способствовала о времени отправления в качестве одной из ключевых целей, которые повлияли на решения, принимаемые как пилот (чтобы сэкономить время, не обледенения) и подсобный рабочий (в торопился закончить быстро и , так что, забыл заменить перекрытия). Таким образом, одним из аспектов культуры организации способствовали как несчастные случаи (см. Разум, 1997; Воган, 1999). Авиакомпания исполнительной отметил, что это открытие произошло только потому, что авиакомпании прошли углубленное рассмотрение базовой структуры причинная ДТП, в которых было вызвано различными причинами, присутствующие в этих двух аварий ..
Базовый систематических причин, скорее всего, заметить и исправить ошибки, когда разнообразны, как однородные ошибки, не приведет к глубокому анализу базовой структуры задачи. Трудно искать связи между разобщенных событий, но в той степени, что это может произойти, это может привести к более эффективные решения. В самом деле, многие исследователи предлагают, что организации, глубже, а не замыкаться в своем анализе причин, а предписывающий решение предотвращению несчастных случаев (например, Reason, 1987). Таким образом, авиакомпания переживает гетерогенных причин аварии может быть принужден к копнуть глубже, чтобы уйти от непосредственных причин (например, летчик, поддержание лица) и посмотреть на скрытые условия (например, организационная культура) ..
Во-вторых, связанных причина гетерогенных причины могут привести к более учиться ошибок, чем однородность, что неоднородность может заставить организацию отвлечь внимание от данного индивида в качестве причины аварии. Как мы знаем из теории атрибуции, существует тенденция к сосредоточению внимания на человека, а не ситуации, а причины событий (Нисбетт и Росс, 1980; Фиске и Тейлор, 1984). Это особенно верно, когда эти события имеют серьезные последствия, в результате чего тенденция "обвинять оператора" (Перроу, 1984). В авиакомпании аварий, есть склонность к вину пилота. Приписывание причины аварии человеческой ошибки подавляет способность организации к обучению от несчастного случая (Саган, 1993), отчасти потому, что когда-то человек был уволен, переданы или заменить, то предполагается, что больше не проблема системы.
Тем не менее Перроу (1984) и разум (1997) отметил, что человеческие ошибки редко является единственной причиной аварии или инцидента. Таким образом, разнородные причины более вероятно приведет организации признать и решать несколько основных причин, не все из которых являются человеческие ошибки, и, следовательно, приведет к лучшему пониманию и решению проблем, что приведет к сокращению будущих аварий ..
Последняя причина, почему гетерогенных причины могут способствовать более однородной, чем обучение них является то, что многие исследования ошибки, в том числе исследования авиакомпании аварии проводятся по группам. Литературы на малых группах предлагает понимание процессов приводится в движение разнообразной информации и связей между различными информации и повышения эффективности деятельности. Различные информации стимулирует конструктивный конфликт вокруг вопросов, что приводит людей к преднамеренному о соответствующих действий, и это обсуждение имеет тенденцию к улучшению эффективности группы, особенно на сложных задач (Джен, Норткрафт, и Нил, 1999). Таким образом, процесс пытается извлечь уроки из опыта с разнородными причинами, могут привести к разжиганию конструктивный конфликт, вызвать дискуссию, а также привести к более взгляды на эту проблему.
Приведенный выше анализ показывает, что опыт, который гетерогенных причин ставит организации в более выгодном положении, чтобы извлечь уроки из этого опыта, и это приведет к большему сокращению в последующие номера ошибок, чем опыт, который имеет однородную причин. Это происходит потому, гетерогенных результаты опыта более углубленный анализ скрытых причин, перемещение акцента с ответом обвинения в адрес оператора, и / или более конструктивного конфликта и проветривание перспективы.
Гипотеза 1 (H1): чем выше неоднородность предварительного причины ошибок в организации, тем ниже ставка последующие ошибки для этой организации.
Хотя каждый аварии и инцидента связанного уровень неоднородности в причин, каждая авиакомпания также связанные уровень гетерогенности в причинах, когда неоднородность ее аварий и инцидентов на агрегированных некоторый период времени. Не ясно ли авиакомпаний узнаете из причин неоднородности в пределах или за несчастных случаев, или обоих. Спор о том, углубленного анализа и пример из наших бесед об открытии культурных объяснение было бы предположить, что неоднородности в причинах аварии через могут быть более вероятно, приведет этого анализа процесса. Аргумент о конструктивных конфликтов группы может быть более применимо к одной конкретной аварии, так как различные группы, которые могут участвовать в расследовании различных аварий.
Ранее нами было предложено, что одной из причин гетерогенности в причинах может повлечь за собой все меньше и меньше серьезных аварий и инцидентов является то, что причинная неоднородности более вероятным, чем однородность приведет к сокращению в стремлении обвинить оператора. Поэтому, если мы видим, что неоднородность причин уменьшает процент ошибок, и если причиной этого сокращения является уменьшение тенденцию обвинять оператора (пилот), то мы должны видеть меньше ошибок оператора в авиакомпаниях больше предыдущего опыта с разнородными причинами. Это приводит к следующей гипотезе:
Гипотеза 2 (H2): чем выше неоднородность предварительного причины ошибок в организации, тем меньше последующих число ошибок оператора для этой организации.
Причины однородных
Хотя мы и утверждали, что неоднородность в причинах ошибки может оказаться полезной организации в своих попытках извлечь уроки из своих ошибок, Есть также теоретические аргументы, почему однородность, а не неоднородность, может оказаться полезной обучения. Три механизмы могут объяснить, каким образом однородности собственного опыта фирмы облегчает обучение: (1) значимость и внимание факторы, (2) простоты понимания, и (3) в качестве помощи для просмотра ошибки, как систематический, а не случайным образом. Каждый из этих механизмов, в свою очередь, приведет к лучшему исправления проблемы, которые затем отражение в сокращении ставки последующих ошибок.
Одна из причин, почему фирмы испытывают трудности обучения и изменения инерции (Ханнан и Фримен, 1984). Организации трудно признать и реагировать на такие проблемы, что делает факторы, которые преодолеть инерцию важным в стимулировании обучения и изменения. Одним из таких факторов является значимость (март, Спроулл и Тамуз, 1991), и один определитель значимость является повторение (Фиске и Тейлор, 1984). Повторение тех же причин, вероятно, чтобы эти важные причины. Таким образом, повторение одного и того же ДТП с однородными нашли ошибку опыт может помочь в изучении и тем самым снизить ставки последующих ошибок.
Можно подумать, что в ситуациях, когда ошибки могут иметь серьезные последствия, и в строго регулируется промышленности, никаких проблем, которые несет в себе потенциальную угрозу для безопасности будет быстро и эффективно решить, но это происходит не всегда. Маркус и Николс (1999) перечислил несколько признаков предыдущей катастрофы, как Бхопале и Три-Майл Айленд и как эти знаки были проигнорированы. Саган (1993) изложил несколько ядерных дежурства деятельности, которые по-прежнему практикуются, несмотря на опасности, будучи продемонстрировали во время кубинского ракетного кризиса. Нэнси (1986) обсудили повторил проблемы с Boeing 737-200 "до качки", которое уделялось мало внимания. Таким образом, даже в авиационной отрасли, инерция, возможно, придется преодолеть.
Гипотеза 3 (H3): чем больше число ошибки прошлых организации данного типа, тем ниже ставка последующих ошибок того же типа.
Не всякий опыт с простыми причинами является повторение одного и того же события. Некоторые организации могут просто ошибки с относительно простыми причинами, хотя причины могут отличаться от случая к случаю. Принятие решений теории говорят о том, что такой опыт легче учиться, чем события с более гетерогенных причины, потому что простые причины легче понять и проанализировать, чем сложные взаимодействия множества факторов. Так как комплекс причин неоднозначны, они, как правило, производят предвзятое толкование, реконструкция истории для удовлетворения восприятия, и мифы, выдумки, и рассказы (в марте и Олсен, 1988; Саган, 1993). Сложностей, связанных с нескольких разнородных причины могут таким образом, к бедным исправления проблемы, чем те, в результате анализа более простых причин ..
Другая причина, почему однородность причин может привести к более, чем обучение происходит от неоднородности (1997) анализирует причины в предвзятого отношения в ошибок. Причина предложил, что одним из ключевых уклон в ликвидации последствий аварии в том, что ошибки, как правило, рассматривается как случайный, а не систематический характер. Легко представить себе, что шесть факторов, которые взаимодействуют для получения аварии Southwest Airlines описано ранее было бы весьма маловероятно как единое целое снова. Просмотр ошибок, как случайных способные затруднить обучение за счет уменьшения мотивации и предотвращения глубокого анализа проблемных ситуаций. Если однородности помогает обучения, поскольку это проще для понимания простых ситуациях или потому, что она помогает преодолеть тенденцию к рассмотрению случайных ошибок и, следовательно, мало о них, то это приводит к следующему против гипотезы H1:.
Гипотеза 4 (H4): большей однородности ранее причины ошибок в организации, тем ниже ставка последующие ошибки для этой организации.
Терапевты и специалистов
Приведенный выше анализ предполагает, что все авиакомпании организаций учиться в равной степени их ошибки, но это предположение не может быть оправдано. В авиационной отрасли, например, Моррис и Мур (2000) обнаружили, что частные пилоты, как правило, чтобы узнать больше от аварии опыта, чем у коммерческих пилотов авиакомпании. Они объясняют этот эффект, чтобы повысить ответственность коммерческих пилотов организационных руководителей, которая тормозит их способность учиться на собственном опыте. В коммерческих авиакомпаний, могут быть аналогичные различия в обучении между универсалами и специалистов.
Существует много работы в организационной экологии исследования дифференциальных жизненные шансы специалистами широкого и с течением времени (например, Carroll, 1985). Специалист организационные формы зависят от узкого круга экологических ресурсов для выживания (Freeman и Ханнан, 1983; Кэрролл, 1985). Их официальные структуры, структуры деятельности, а также нормативный порядок отличаются от широкого профиля организации, которые зависят от широкого спектра экологических ресурсов. Кэрролл (1985) рассказал о динамике рынков состоит из широкого и специалистов в своей теории ресурсов, перегородки и эмпирическое обоснование ресурсов перегородки предсказания был обнаружен исследователями на основе данных из различных отраслей промышленности, в том числе пива (например, Кэрролл и Swaminathan , 1992), производство вина (Swaminathan, 1995), автомобилестроение (Торрес, 1995), и авиакомпании (Зайдель, 1997).
Эти исследования уже добились определенных успехов в нашем понимании жизненных шансов специалистов и широкого с течением времени, но только небольшое число исследований в области различий между специалистами широкого и в учебном процессе. Эти исследования включают Барнет, Владимир Карлович, и парк (1994), который обнаружил, что специалист банки имеют более высокий доход на опыт (определяемый как доход на активы), чем широкого; Инграм и Баум (1997), обнаруживших, что широкого пользу менее от своих операционных опыт и более от отраслевой опыт, чем специалисты, и вышеупомянутое исследование Морриса и Мур (2000). Эта работа позволяет предположить, что специалистами широкого и также может быть различным в их способности извлекать уроки из опыта работы с гетерогенными причин ..
Терапевты и специалисты отличаются по сложности их организационной формы. Терапевты являются более сложными, потому что их больше пространства ресурсов и широкий спектр продуктов для клиентов означает, что им приходится иметь дело с более широким кругом вопросов, чем специалисты делают. Сложность проблемы увеличивает организаций в контроле и координации поведения. Сложность может также ослабить извлечение уроков из опыта, особенно в гетерогенных опыт. Комплекс организаций, вероятно, будут больше политических и политизированных организаций расследования несчастных случаев в пути, не обязательно с целью обеспечения точного изучения, а скорее защищает интересы влиятельных лиц в организации (Перроу, 1984; Саган, 1993).
Комплекс организаций, как правило, более иерархии и более раздробленности, что делает ее трудно получить точную и полную обратную связь от операторов, участвующих в аварии или инцидента. Актеры в одной части организации может и не знать, что в других частях делают, не говоря уже учиться на собственном опыте (Саган, 1993). Потому что ошибки с разнородными основными причинами являются по своей сути комплекс, информацию из таких ошибок меньше шансов быть эффективно использоваться в сложных системах, как система уже перегружена разнообразной информации. Это более вероятно, будут эффективно использоваться в более простых организаций. Это означает, что специалист организации узнаете из разнородных предыдущий опыт ошибок, чем широкого ..
Гипотеза 5 (H5): Специалист по организации узнаете от ошибок с разнородными причинами, чем организации будет общим.
МЕТОД
Пример данных и
Исходный образец для исследования все американские коммерческих авиакомпаний, которые существовали в период 1983-1997. США по национальной безопасности на транспорте (NTSB) треки аварий и серьезных инцидентов этих авиакомпаний и публикует эту информацию в базу данных NTSB аварии. Частные пилоты не включены в базу данных. Существовали 310 авиакомпаний существования в период 1983-1987 годов, хотя есть также много изменений, при этом число новых участников, неудачи, слияния и объединения. Авиакомпаний в наборе данных существенно различаются по размеру. NTSB классифицирует авиакомпаний на следующие категории размеров: крупные специальностям (например, American Airlines), граждане (например, на Аляске воздуха), большой регионалов (например, Midwest Express), а также средних регионалов (например, независимый воздуха) ..
Мы собрали данные из базы данных NTSB на всех аварий и инцидентов, с которыми сталкиваются эти авиакомпании в 1983-1997 периода. Мы использовали 1983 в качестве отправной году из-за аварии отчетности пошли через некоторые изменения в этом году, поэтому данные до 1983 года, не полностью сопоставимы с данными за 1983 год. Как отмечалось ранее, NTSB определяет любое событие, которое привело к человеческим травмам, смерти или серьезного повреждения оборудования, как несчастный случай. Инцидент событие не классифицируется как несчастный случай, в котором опасность или потенциальную угрозу для безопасности был вовлечен (NTSB, 2001). Потому что несчастных случаев трудно скрыть, сообщения о них довольно точно (Роуз, 1990). Происшествия более непоследовательно сообщалось, но в 1984 году внедрение компьютеризированной системы контроля со стороны Федеральной авиационной администрации (ФАА) существенно увеличилось число сообщений об инцидентах (Тамуз, 1987).
Чтобы проверить наличие эффекта возможного смещения в инцидентах, мы проанализировали аварий и инцидентов, как отдельно, так и вместе. Мы также сочетающий смертельных и несмертельных несчастных случаев в нашем анализе по двум причинам: (1) случаев со смертельным исходом случается крайне редко, в результате чего оценка смертельных аварий модели очень трудно, и (2) смертельных и несмертельных несчастных случаев, кажется, затронуты те же факторы (Роуз, 1990). 310 коммерческих авиакомпаний в нашей выборке опытных в общей сложности 1346 аварий и инцидентов во время 1983-1997 годы. Существовали большие 12 специальностям в наборе данных, и они испытывали в общей сложности 531 аварий и инцидентов, произошедших за период исследования. Существовали также 34 граждан с 220 аварий и инцидентов, 90 больших регионалов с 224 аварий и инцидентов и 174 средних регионалов с 371 аварий и инцидентов.
Расчет случае ставки для этих авиакомпаний показывает, что в то время как большая майоров было большим количеством несчастных случаев, их число несчастных случаев / 100000 случаев на отправление всего 1,18, в то время как граждане имеют средневзвешенному курсу 2,48, регионалы большой скорости 5,99, и средних регионалов размере 8,78. Таким образом, небольшие авиакомпании, в то время они испытывают меньше аварий и инцидентов на абсолютной основе, на самом деле имеют более высокие показатели, чем крупные специальности ..
Зависимая переменная
Наша главная зависимую переменную происшествий и инцидентов (события) ставка по каждому авиакомпании, которые мы рассчитывается как число несчастных случаев плюс случаев на 100000 отъездов. Использование ставки платы за выезд является распространенным способом для оценки авиационных происшествий, а большинство аварий происходит при взлете и посадке, в результате чего ставка за выезд более актуальным, чем ставки платы за пролет миль (Фромм, 1968). Эта переменная была рассчитываться для каждой авиакомпании и ежегодно обновляется. Мы провели анализ авиационных происшествий и инцидентов номера по отдельности и вместе, как событие номера.
Независимыми переменными
До аварии неоднородности. Мы построили меры предыдущие аварии Неоднородность следующим образом. Мы первые использовали аварии NTSB / отчеты инциденте построить набор из 23 несчастных случаев и инцидентов категории дела. NTSB доклады содержат описательную описания аварий и инцидентов, а в некоторых случаях список NTSB генерируемые коды аварии или наблюдаемых причиной инцидента (ов). Потому что не все отчеты, входящие NTSB генерируемых кодов, мы кодировали причин от описательной, а затем проверили кодирование от NTSB генерируемые коды. Пример отчета от несчастных случаев и список наших кодов причины указаны в Приложении и Приложении B. Два кодировщиков обзор каждого несчастного случая или инцидента, NTSB доклад и классифицированы от несчастного случая, причиной инцидента в 23 категории причин, перечисленных в Приложении А.
После периода подготовки, связанных с кодированием 50 докладов, мы рассчитали interrater надежности. Каппа Коэна (к) (Cohen, 1960) для всех ДТП был .87, который считается хорошим. После периода подготовки кодировщиков работал в одиночку. Все разногласия решались путем обсуждения ..
Для построения меры несчастных случаев причиной неоднородности, мы использовали энтропийного индекса, что является типичным для измерения разнообразия или неоднородности с категориальные переменные (Teachman, 1980; Анкона и Колдуэлл, 1992; Джен, Норткрафт и Нил, 1999). Индекс рассчитывается следующим образом:
Разнообразии = - [[P.sub.i] (в [P.sub.i])], при = 1 ... 23
где P является доля причин в каждой категории я, и я представляет 23 возможных категорий причин. Высшие оценки по индексу средней аварии были более разнородными основными причинами: чем больше число причин и более равные доли каждого из них, большая неоднородность. Индекс не такой же, как простой подсчет числа причин, как авария может иметь несколько причин одного типа. Например, случайно, что было вызвано два механических ошибок и одна ошибка пилота меньше гетерогенных причины, чем несчастный случай, вызванный одна механическая ошибка, одна ошибка пилота, и одна ошибка обслуживание. Мы также провели анализ с использованием простого метода оценок, а не разнородность меры.
Результаты этих анализов схожи с помощью индекса неоднородности, но они также слабее, по сути, что свидетельствует о наличии дополнительной информации в неоднородности мера, которая не отражается в простой кол-во ДТП. Поэтому мы докладе анализ с использованием меры неоднородности (по результатам оценок анализов можно получить у авторов) ..
Каждая авария и инцидент, связанный меру неоднородности. Каждая авиакомпания имеет ассоциированной меры неоднородности, когда неоднородность ее аварий и инцидентов, агрегированные по времени. Поскольку не ясно, насколько авиакомпаний учиться неоднородности или однородности в авариях или несчастных случаев по всей (или оба), мы провели анализ и представить доклад на обоих уровнях. В пределах аварии Неоднородность измеряем, мы смотрели на причины каждого несчастного случая и построил меры при аварии уровне. Для всей аварий неоднородности меры, мы посмотрели на все предыдущие причины аварии и построил меры на уровне организации.
Неясно также, насколько предыдущий опыт ошибка является актуальной и ли последствия распада предварительного опыта с течением времени. Исследования в других контекстах, обнаружили, что ценность опыта имеет тенденцию к распаду с течением времени (например, Арготе, 1999; Баум и Инграм, 1998), но они были сделаны в контексте, в котором события повторяются часто, например, как производство продукции или лет по опыту эксплуатации. Мы имели дело с относительно редко, но основные события. Значение этих событий, вероятно, не падать так же быстро, как и события в этих других исследований. Тем не менее он все еще вероятно, что несчастных случаев, которые произошли в 1983 году были более актуальными, чем в 1984 году они были бы десять лет спустя, в 1994 ..
Поэтому мы использовали в качестве отправной предположение, что процесс обучения может произойти в течение или по ранее происшедших событий, но, что значение этих событий падает с течением времени. Мы проверили это предположение, выполнив анализ с использованием (1) события только за предыдущий год, (2) скользящего окна событий до трех лет, и (3) все предыдущие события, еще в начале образца. Мы также использовали различные методы дисконтирования прежнего опыта, для учета амортизации в воздействии событий. Как это априори не ясно, которая дисконтирования метод подходит, мы последовали Баум и Инграм (1998) и побежал анализа с использованием четырех типов дисконтирования. Первый не скидками (например, каждое событие, взвешенные по одной). Второй дисконтирования в возрасте опыт (например, скользящий трехлетний анализ окна, события за предыдущий год взвешиваются по 3 / 3, в прошлом году на 2 / 3, а за год до этого на 1 / 3) .
Третий дисконтирования на квадратный корень из возраста опыт, учитывать возможность того, что события падать медленнее, чем прямые скидки возраста. Наконец, четвертый дисконтирования на квадрат лет опыта, для учета возможности того, что события падать быстрее, чем прямые скидки возраста ..
Как правило, мы нашли несколько отличий в предположили последствия во всех этих различных накопления и дисконтирования возможности. -Модели с помощью предварительного три года окне достаточно стабильной и, как правило, подходят лучше, чем те, которые используют только опыт предыдущих лет и тех, кто использует опыт в начало образца. Кроме того, учет опыта предыдущих трех лет линейно (то есть, события взвешивания предыдущего года на 3 / 3, в прошлом году на 2 / 3, и в позапрошлом году на 1 / 3) производит лучшую модель подходит, чем другие характеристики дисконтирования ( например, квадратный корень или без скидок). Таким образом, мы приводим анализ с использованием предварительного три года таким опытом, со скидкой линейно для учета амортизации знаний.
Как наш образец начинается в 1983 году, наблюдений за 1984 и 1985 годах были основаны на один год и два года скользящего окна вместо трех лет. Замечания по-прежнему сбрасывать со счетов. (1).
Потому что опыт суммированные по три года, и то со скидкой, в рамках мероприятия неоднородности мера была построена следующим образом: мы измерили гетерогенности для каждой авиакомпании аварии или инцидента, дисконтированных мера каждый год надлежащим образом, усреднение мер до трех лет.
В рамках мероприятия неоднородность Авиакомпания X [Year.sub.y] = средняя ((H [A1.sub.y-1], H [A2.sub.y-1] ... H [An.sub.y- 1]) * 1 [(H [A1.sub.y-2], H [A2.sub.y-2] ... H [An.sub.y-2]) * .67] [(H [ A1.sub.y-3], H [A2.sub.y-3] ... H [An.sub.y-3]) * .33])
где у = год, H = гетерогенности; A1, A2 ... = Аварии или инцидента 1 ... п для данной авиакомпании.
Во-событие неоднородности мера была построена следующим образом: мы измерили гетерогенности во всех авиакомпаний аварий и инцидентов на данный год, дисконтированных надлежащим образом, и подвел мер до трех лет. Мы подвели вместо усреднения по этому показателю, поскольку по-аварии Неоднородность означает, что опыт предыдущих трех лет "в основном следует рассчитывать, как один несчастный случай с несколькими причинами.
Через мероприятия неоднородность Авиакомпания X [Year.sub.y] = (H A1 ... [n.sub.y-1]) [(H A1 ... [n.sub.y-2]) *. 67] [(H A1 ... [n.sub.y-3]) * .33]
В таблице 2 представлены некоторые расчеты неоднородности образца 1986 года, внутри и за пределами аварий и инцидентов, а со скидкой и без скидки. Как видно из этой таблицы, самый высокий уровень гетерогенности для тех авиакомпаний, аварий и инцидентов, есть много причин (обозначается C) распределены по различным категориям причины (например, авиакомпании F в таблице 2).
Широкого профиля или специалиста. Мы использовали Официальный путеводителе воздушных линий (OAG), США издание, и данные от Федеральной авиационной администрации и NTSB классифицировать авиакомпаний на специалистов и универсалы. Эта мера предназначена для сбора организационные сложности. Организационные исследования экологии происходит отход от применения мер generalism и специализации, которые тесно связаны с размером от тех, которые более непосредственно захвата организационные сложности. Эти меры, как правило, значительно отличаются от исследований для изучения, поскольку они, как правило, коренится в специфике отрасли изучается. Так, например, Кэрролл (1985) определен универсал газеты организаций как те, что публикация одного или нескольких общих интересов документов (Carroll, 1985).
Добрев, Ким и Ханнан (2001) использовали распространения рабочим объемом двигателя более всех моделей производства автомобильной фирмы в качестве меры generalism. Мы использовали общепринятых стандартных авиационной отрасли для измерения уровня специализации: флот разнообразия (см. Зайдель, 1997). Флота. разнообразия была рассчитана с использованием той же формуле, причинной разнородность, разнообразие = - [[P.sub.i] (в [P.sub.i])], для / = 1 ... п, где P является доля самолетов в каждом типе я, и я представляет возможных типов самолетов (например, 727, 737, MD80s). Высшие оценки на индекс означает авиакомпания более разнородным флота. Авиакомпания только один тип самолета в свой флот будет иметь оценка флота разнообразия нуля (т. е. узкоспециализированных) ..
Мы хотели быть уверены, что наши специалисты широкого профиля и кодировок не просто категории размера. Хотя широкого, как правило, больших и малых специалистов, размер и generalism действительно отдельные понятия. Есть маленькие и большие широкого специалистов. Последние работы в организационной экологии отметил важность проведения различия размерных эффектов от generalism эффектов (Добрев, Ким и Ханнан, 2001). Поэтому мы включены отдельные меры авиакомпании размера. Так как мы контролировали по размеру в зависимости от модели, мы должны быть в состоянии обнаружить независимый эффект generalism или специализации в наших результатах. В наших данных, размер и generalism коррелируют на .594. Это означает, что в то время как размер и форма covary делать, есть еще достаточное количество независимой информации в generalism / специализации переменной.
Некоторые авиакомпании в нашей выборке крупные, в том смысле, что они имеют много отклонений, однако они также имеют однородную флотов. Меса-Запад является одним из примеров, и Southwest Airlines, который по-прежнему мух только один тип самолета в своем парке, это совсем другое. Америка Западная, напротив, представляет собой относительно небольшой универсал ..
Контроль переменных
До исследования предлагают несколько контрольных переменных, которые являются важными для этих анализов. Один управления авиакомпании размер, а мелких перевозчиков, как правило, имеют более высокие происшествий и инцидентов ставки по сравнению с крупными перевозчиками. Мы использовали общепринятые меры авиакомпании размер: Доходы пассажирских миль (в тысячах) пролетел каждая авиакомпания в течение предыдущего года. Эти данные можно получить из воздушного движения "Статистические данные, опубликованные министерством транспорта США, Бюро транспортной статистики. Поскольку эта переменная распределена крайне неравномерно, мы вошли она прежде чем войти в этот анализ.
Еще одним важным регулятором является опыт авиакомпании аварий и инцидентов. Мы хотели бы быть уверены, что основной независимой переменной, аварии неоднородность, не зависит от объема аварии. Кроме того, как отмечалось выше, существуют значительные исследования, показывающие, что организации, как правило, лучше с опытом (см. Арготе, 1999, для обзора). Хотя этот эффект, по нашим данным, не было показано для уменьшения погрешности в качестве зависимой переменной, нет никаких оснований думать, что она не может применяться. Таким образом, организации могут, как правило, сокращению их количества ошибок в зависимости от объема ошибки опыта (вместо или в дополнение к гетерогенности опыта). Таким образом, мы использовали общее число до аварий и инцидентов, для каждой авиакомпании, используя тот же скользящий трехлетний окно, как наши меры неоднородности.
Мы также отказалось от этой переменной опыт так же, как неоднородность переменной, используя лет опыта. Таким образом, при авариях, которые произошли в 1990 году мы использовали общее количество несчастных случаев с которыми сталкиваются авиакомпании, что с 1987 по 1989 (с дисконтом, чтобы нести 1987 аварий 1 / 3 вес 1989 аварий) ..
Поскольку наши данные остаются в усеченном 1983, мы включили организационных возраста, как пятое регулятора. Это контроль за левую усечения на такие переменные, как количество миль пролетов, а число несчастных случаев до тех авиакомпаний, которые существовали до 1983 года. Мы также получили данные о прибыльности авиакомпании, измеряемое как рентабельность активов, контролировать возможность того, что менее прибыльным авиакомпании могут срезать углы по вопросам безопасности и, таким образом, больше несчастных случаев, чем более выгодные авиакомпаний, эффект нашел Роуз (1990). Мы также контролируется по тяжести каждого несчастного случая или инцидента, а, может быть, более тяжелых аварий больше причин отнести к ним. Серьезность данные можно получить из отчетов NTSB, где тяжесть сообщается по шкале от 1-4 (1 = совсем тяжелой, например, незначительные травмы произошло, до 4 = тяжелой, например, один или несколько случаев смерти) ..
Наконец, мы также включены переменные, которые измеряют на уровне отраслей накопленный опыт, который возрастает с течением времени, для контроля за последствия, которые связаны с изменением авиакомпаний происшествий и инцидентов номера с течением времени, а также влияние опыта за пределами организации. Изменения с течением времени может быть связано с вещами, как общие технические усовершенствования, увеличение нормативных наблюдение или другие изменения нормативно-правовой и других факторов, находящихся вне авиакомпаний (как внутри авиакомпании улучшения захватили в авиакомпании уровня переменных). Вне опыт (опыт других авиакомпаний) могут также влиять на ставки авиакомпаний аварии непосредственно, так как некоторые исследования показали, что фирмы могут узнать от производства и опыта эксплуатации своих конкурентов (Zimmerman, 1982; Ирвина и Кленова, 1994; Инграм и Баум , 1997).
Мы контролировали для промышленности опыт работы с переменной измерения совокупный доход миль для всех авиакомпаний (в млн. долл.). (2) Эта переменная была отставал на один год. Поскольку эта переменная была крайне неравномерно, мы вошли его до вступления его в анализ. Мы также провели анализ с использованием фиктивных переменных для каждого года (1983-1997) и в определенной степени прошло время, вместо этих отраслевом уровне мер. Результаты наших основных предположили явления не отличаются в этих анализов. (3).
Анализ
Данные состоят из панели замечаний по организации лет. Полная выборка включала 2710 фирмы-лет наблюдений. Но 929 из этих наблюдений произошло в фирме-годы, когда авиакомпании в вопросе не было аварий или инцидентов во время предыдущих трех лет, так что неоднородность переменной не могут быть рассчитаны для этих авиакомпаний в эти годы. Чтобы убедиться, что за исключением этих наблюдений не смещения наших результатов, мы побежали анализа с использованием Хекман (1979) выбор модели для оценки смещения зависимой переменной (от несчастных случаев и инцидентов номера) в полном образца. Затем мы использовали параметр оценки (обратное соотношение Миллса баллов) от этой модели в модель втором этапе для прогнозирования последствий неоднородности на происшествий и инцидентов цены на те фирмы, которые, по крайней мере один аварии или инцидента во время предыдущих трех лет.
Наша главная анализа использовали годовой происшествий и инцидентов номера в качестве зависимой переменной. Как мы уже несколько наблюдений по каждой авиакомпании, и авиакомпании могут иметь более одной аварии или инцидента, в данном году, мы использовали случайных эффектов регрессии для коррекции конкретных фирм авто-корреляции. Авиакомпания различаются по характеристикам, которые могли бы повлиять на их числа несчастных случаев, например, у них есть более старые флотов, они работают в районах с суровыми погодными условиями, и т.д. Эти фирмы-специфические особенности влияют на ставки по авиакомпаний, а также означает, что продольно кластерных данных нарушают основные предположения независимости. Одним из способов учета для незаметно неоднородности с этими типами данных для оценки случайных эффектов моделей на которые приходится одновременно внутри и между эффектов информации.
Случайных эффектов оценка эквивалентна оценке ([y.sub.it] - [тета] [y.sub.i]) = (1 - [] тета) [А] ([x.sub.it] - [тета] [x.sub.i]) [бета] [(1 - [тета]) [V.sub.i] ([[эпсилон]. sub.it] - [тета] [[эпсилон]. суб. я])], где [v.sub.i] твердо конкретных остаточных, [[эпсилон]. sub.it] является ошибка срок, и [тета] является функцией [[сигма]. sub.v. sup.2] и [[sigma.sub. [эпсилон]. sup.2]. Мы побежали моделей с использованием фиксированных эффектов оценки, и все предположили результаты оставались неизменными в этих моделях (по результатам этих анализов можно получить у авторов) ..
РЕЗУЛЬТАТЫ
В таблице 3 представлены описательные статистики и корреляции для ключевых переменных исследования. Есть несколько достаточно высокой корреляции между независимыми переменными. Многие из крупнейших среди переменных, которые не выполняются в той же модели (например, в рамках мероприятия неоднородности и через мероприятия неоднородности коррелируют на .71). Собственные до события (наш опыт мера) и специализации довольно сильно коррелирует с некоторыми из неоднородности мер. Наш большой объем выборки, однако, вызывает высокий уровень статистической мощности, которая может преодолеть даже очень высокой корреляции между переменными (например, г> 95) (Мейсон и Перро, 1991), но мы также можем оценить результаты независимого коллинеарности проблем с помощью вложенных моделей.
Это позволяет сравнивать модели подходят в различных моделях, преодолев тем самым каких-либо проблем толкования, которые могут быть вызваны мультиколлинеарности между независимыми переменными, а мультиколлинеарности не влияет на модель нужным. Поэтому мы использовали вложенные модели для нашего первичного анализа и доклад значение изменений в модели подходят использованием правдоподобия испытаний ..
Происшествий и инцидентов цены
В таблице 4 представлены результаты случайных эффектов регрессии, в которой зависимой переменной является число аварий и инцидентов на 100000 отклонения для каждой авиакомпании. Модель 1 таблицы 4 включает в себя только контрольных переменных, и результаты показывают, что пожилые авиакомпаний, как правило, имеют меньше аварий и инцидентов, чем новые авиакомпании. Наш опыт эффект (сам ранее событий, которые до аварий и инцидентов) отрицательно и значительное, что свидетельствует о базовом образовании эффект: опыт аварий и инцидентов, аварий уменьшается последующие курсы для инцидента. Средняя предварительного тяжести событие положительно связаны с последующей номера события. Авиакомпания размер, рентабельность и отраслевой опыт как представляется, не влияют на происшествий и инцидентов ставки в этой модели ..
Чтобы проверить, H1 и H4, будь то неоднородность или однородности снижает последующие числа несчастных случаев, мы первым добавил оценка дисконтированных рамках мероприятия неоднородности в модели 2. В качестве модельных 2 показывает, действие в рамках мероприятия неоднородности отрицателен и значим, поддерживая H1. Более разнородным до аварии авиакомпании и соответствующий опыт, тем ниже его последующих происшествий и инцидентов курса. Модель подходит значительно увеличивает с добавлением до неоднородности опыт. Таким образом, для всех авиакомпаний, похоже, что авиакомпании узнать больше, чем из разнородных однородных происшествий и инцидентов опытом. Коэффициента в рамках мероприятия неоднородности составляет -3,840 (стандартная ошибка = 1,15).
В модели 3, мы заменили оценка дисконтированных по-событие неоднородность и влияние неоднородности по-событие является также отрицателен и значим, опять поддержки H1 и не H4. Таким образом, как внутри, так и через мероприятия неоднородности выгоды обучения. Коэффициента неоднородности по-событие оценивается в -. 834 (стандартная ошибка = .258). Таким образом, увеличение 1,99 в дисконтированных по-событие неоднородность снижает ожидаемый происшествий и инцидентов скорости примерно на 1,66 аварий и инцидентов на 100000 отъездов. Во-событие неоднородности эффект, кажется, немного сильнее, чем в рамках мероприятия неоднородности эффект, который означает, что авиакомпании могут использовать дополнительную информацию, присущие разнородность различных аварий и инцидентов, ..
Поскольку наши теории на уровне авиакомпаний (авиакомпании научиться сокращения количества несчастных случаев и инцидентов), что было бы лучше проводить анализы только те причины, которые находятся под непосредственным контролем в авиакомпании, но не ясно, что под контроля над воздушным движением. Даже факторов, которые, как правило, представляется, не должны находиться под контроля над воздушным движением можно управлять в определенных ситуациях. Так, например, погодных условий может иногда избежать, потребовав различных траекторий полета или высота изменений и пассажиро-поведенческие проблемы лучше контролируемые некоторых авиакомпаний, чем другие. Тем не менее, вероятно, сплошной влияния и контроля над различными причинных факторов. Для получения сведений о результатах разнообразны, когда мы исключить несчастные случаи, обусловленные факторы менее под контроля над воздушным движением, мы сделали следующее.
Во-первых, мы беседовали авиакомпании руководителям получить свой вклад, о котором факторы более под их контролем, а какие не очень. Мы провели два множества анализов, в которых мы устранили одиннадцать факторы обычно считаются менее под их контролем (см. описание этих факторов в Приложении). В первой серии анализов, мы исключили эти факторы как из независимых и зависимых переменных. Во-вторых, мы исключили их из зависимой переменной, только при условии, что эти факторы могут быть извлечены из, даже если они не находятся под прямым контролем перевозчика. Мы переосмыслены данных. Мы обнаружили, что устранение факторов, начиная от неоднородности переменной не под прямым контролем авиакомпаний не изменится значение результатов моделей 2 и 3 таблицы 4.
Мы также обнаружили, что устранение факторов с зависимой переменной, не находятся под непосредственным контролем авиакомпании (например, ликвидации аварий, вызванных только те факторы) не изменяется, значение неоднородности результата, и, на самом деле, похоже, для ее укрепления до некоторой степени. Последний анализ сообщили в модели 4, на гетерогенность внутри события, а модели 5, для всей мероприятия неоднородности. Для этих моделей, мы исключили эти 516 несчастных случаев и происшествий, причины которых были сравнительно менее под контроля над воздушным движением. Как показано в модели 4 и 5, разнородность эффекты сильнее, и модели подходят улучшает исключив из этих случаев. Потому что в том числе аварий и инцидентов представляет собой более консервативные тестирования, мы приняли более консервативный подход и использовать полный образец несчастных случаев во всех дальнейших анализов ..
В моделях с 6 по 9, мы проанализировали аварий и инцидентов отдельно. Модель включает в себя 6 несчастных случаев только в качестве зависимой переменной и находящиеся в аварии Неоднородность в качестве независимой переменной. Модель 7 повторяет модель 6, но и во всей аварий неоднородности заменяется в пределах аварии неоднородности. Модель включает в себя 8 случаев только в качестве зависимой переменной и в рамках происшествия неоднородности в качестве независимой переменной. Модель 9 повторяет модель 8, но и во всей аварий неоднородности заменяется в пределах аварии неоднородности. Для такого анализа мы использовали скидкой число несчастных случаев предварительного (модели 6 и 7) и со скидкой число предыдущих случаях (модели 8 и 9), как опыт управления.
Модели 6-9 показывают, что влияние гетерогенности предварительного опыта по сокращению в последующие ошибки относится как к аварий и инцидентов. Подробнее гетерогенных через аварий опыт улучшает последующие числа несчастных случаев, и более разнородной по происшествия опыт повышает ставки последующих инцидентов. Эти результаты применяются как внутри-и гетерогенность по-аварии, хотя влияние внутри аварии Неоднородность на происшествия ставки лишь незначительно значимой (р <.10). Целом, то, кажется, что неоднородность выгоды авиакомпаний, а до гетерогенных причин приведет к сокращению как в последующих происшествий и инцидентов ставок.
Экспериментальные ошибки
Мы провели ряд анализов, направленных на поглубже на вопрос, почему неоднородность приводит к уменьшению несчастных случаев и инцидентов ставок. Мы побежали первые модели проверки гипотез 2, будь то неоднородность приводит к уменьшению ошибок оператора. Таблица 5 докладов этих анализов. Зависимая переменная ряд экспериментальных сообщения об ошибках для каждой авиакомпании за каждый год. Мы использовали случайных эффектов отрицательного биномиального модели, в качестве зависимой переменной кол-переменной, и случайных эффектов спецификации контроля за nonindependence между наблюдениями. Модель 1 таблицы 5 представлены результаты набора контрольных переменных, которые могут объяснить ряд экспериментальных ошибок. В качестве модельных 1 показано, что число экспериментальных ошибки значительно уменьшилось с ростом промышленности опыт.
Большой авиакомпаний меньше ошибок, чем экспериментальных малых авиакомпаний. В модели 2, мы добавили эффект со скидкой через неоднородности аварий и происшествий на текущие ошибки пилота, и эффект отрицателен и значим. Это свидетельствует о том, что авиакомпании с разнородными происшествий и инцидентов опыт, как правило, имеют меньше ошибок, чем пилот авиакомпании с однородными происшествий и инцидентов опытом. В другие результаты (можно получить у авторов), мы нашли тот же эффект для within-accident/incident неоднородности, но эффект слабее, чем через аварий неоднородности ..
Мы предложили, что авиакомпании с разнородными опыт обучения могут быть лучше, чем с однородными опытом, потому что они углубляясь в причины, а не с использованием простой обвинения в адрес оператора отклика, и наши доказательства в соответствии с этим объяснением. Альтернативное объяснение этого результата является то, что пилоты сами на самом деле больше узнать из разнородных происшествий и инцидентов опыта и, следовательно, совершать меньше последующих ошибок. Этот аргумент является вариант на том, что разница необходимые для обучения произойти. Мы не можем отделить эти два процесса объяснения с текущей структурой данных, но результат показывает, что по-аварии Неоднородность сильнее гетерогенность внутри аварии полагает, что процесс, скорее всего, происходит в авиакомпании уровне, так как разные пилоты, скорее всего, принимать участие в различных аварий и инцидентов.
Мы провели дополнительный анализ, чтобы узнать, какие другие виды ошибок уменьшается в зависимости от предварительного неоднородности. Результаты показывают, что некоторые другие формы человеческой ошибки сводятся, в том числе первом ошибка экипажа, летно-сопутствующие ошибки, ошибки и техническое обслуживание. Во всех этих случаях, до неоднородности ошибка имеет тенденцию к снижению последующие ошибки такого рода, но не влияет на другие виды человеческой ошибки, такие, как организация воздушного движения ошибки управления или пассажирских ошибок. До ошибки неоднородность также снижает последующие ошибки, которые связаны с надзорной факторов, но никак не влияет на ошибки из-за внешних факторов или неисправного оборудования (подробно все эти результаты можно получить у авторов). В целом, эти результаты показывают, что процесс обучения, связанные с человеческим фактором, которые более всего связаны с самого самолета (пилот, землю экипажа, стюардессы и обслуживающий персонал) выгоды из самых неоднородности.
Причины однородности
Мы уже показали, что неоднородность, а не однородность, идет на пользу снижения аварий и инцидентов, ставки, как мы нашли поддержку, а не H1 H4. Но мы также хотели, чтобы непосредственно тест гипотезы 3, является ли число до причин того или иного типа сокращает впоследствии причин этого типа. Есть действительно много различных способов тестирования этих отношений, и мы провели несколько тестов, используя несколько различных способов агрегирования причин. В качестве общего тестирования, мы проанализировали количество каждого из 23 причин каждая авиакомпания опыт в данном году, в зависимости от ряда предварительных причин каждого типа, с которыми сталкиваются, что авиакомпании. Таким образом, мы были моделирования следующее:
[C.sub.x] [A.sub.y] [Y.sub.z] = сумма ([C.sub.x] [A.sub.y] [Y.sub.z-1 ... гп ])
где [C.sub.x] = Причина 1 ... 23, [A.sub.y] = Авиакомпания 1 ... 310, и [Y.sub.z] = Год 1984 ... 1997.
Модель 3 таблицы 5 работает этот анализ по всей выборке аварий и инцидентов. Мы использовали случайных эффектов отрицательного биномиального модели, в качестве зависимой переменной кол-переменной, и случайных эффектов спецификации контроля за nonindependence между наблюдениями. Модель 3 показывает число до причин данного вида не уменьшить число последующих причин такого же типа. Когда мы бежали этот анализ только одной причиной несчастных случаев (модель 4), мы обнаружили, что число предварительных причин данного типа, приводит к снижению числа последующего причин того же типа, но этот эффект ограничен одной причиной аварий . В других моделях, мы обнаружили, что после аварии с несколькими причинами, не снижается.
Кроме того, дважды причины и тройной привести к несчастным случаям, не снижают скорость последующего несчастных случаев с теми же двойной или тройной причин. Таким образом, только самую крайнюю форму однородности, например, одной причиной, полезно для обучения, который обеспечивает поддержку для H3 только в ограниченных случаях. Альтернативным объяснением является то, что отношения между больше несчастных случаев данного типа в текущем периоде и меньше несчастных случаев такого рода в будущих периодах склонен к регрессии к среднему, но мы не нашли никакой поддержки для H3, за исключением узкой случае одной причиной несчастных случаев. Если регрессии к среднему работали, нет никакой причины, почему она будет работать только на одной причиной несчастных случаев. Поэтому мы считаем, регрессии к среднему, не вероятное объяснение альтернативой для наших довольно узком поддержку этой гипотезы ..
Generalism / Специализация и результаты обучения
Анализ в таблице 6 оценить специалистами широкого и учиться по-разному из разнородных опытом аварии. Зависимая переменная происшествий и инцидентов расчете на 100000 отъездов. Модель 1 представляет собой базовую модель, в том числе все переменные управления, в рамках мероприятия неоднородность, уровень специализации. В модели 2, мы добавили взаимодействия со скидками в рамках мероприятия неоднородности с переменным показывающих уровень специализации, а специализация взаимодействия и в рамках мероприятия неоднородность не имеет существенного значения. В модели 3, мы использовали дисконтированных по аварий неоднородности, а в модели 4, взаимодействие специализации и через мероприятия неоднородности. Взаимодействия специализации и через мероприятия неоднородности в 4 модели является отрицательным и значимым.
Это означает, что специалисты, имеющие высокую степень неоднородности в предыдущий опыт узнать больше (т. е. их происшествий и инцидентов ставка снижается), по сравнению с другими фирмами, но этот эффект имеет место только через мероприятия неоднородности. Таким образом, H5, который предсказал, что специалисты еще больше узнают из разнородных опыта, чем у широкого профиля, поддерживается, но только по-событие неоднородности ..
Чтобы изучить этот эффект более подробно, мы разделили выборку на широкого профиля и специалистов авиакомпании, первоначально используя средний раскол обрезания. Использование средней раскола, универсал авиакомпаний насчитывалось в общей сложности 734 аварий и инцидентов, в нашей выборке период, при этом средняя скорость 2,82 событий в 100000 отъездов. Специалиста авиакомпании в общей сложности 612 аварий и инцидентов, среднем 7,42 событий на 100000 отъездов. Универсал авиакомпании были более разнородными аварии - их по-событие неоднородности усредненные 3,63, в то время специалистов только .692. Эта разница в неоднородности, однако, под эффективным контролем в модели 4 в том числе главный эффект специализации, так что эффект взаимодействия в модели 4 был найден независимо от разницы в аварии гетерогенности между специалистами широкого и ..
Для примера, мы побежали на отдельные модели общего профиля и специализированных проб. Образец для модели 5 был использован специалистами в одиночку, и результаты показывают, что до неоднородности ошибки сводится происшествий и инцидентов курс для специалистов авиакомпаний. Модель 6 такое же, как модель 5, кроме того, что мы использовали фиксированных эффектов, как оценка более жесткие испытания ли незаметно неоднородность сказывается наши результаты. Модель 6 показывает, что эффект от предварительного неоднородности на специалистов остается, а на самом деле сильнее, с фиксированным эффектом спецификации. Таким образом, мы уверены, что специалисты изучают по всему мероприятие неоднородности. Представляется также, что в категории специалистов, тех специалистов, которые больше имеют более низкий коэффициент аварийности, чем те, которые меньше, а эффект от размера является отрицательным и значимым.
Модель 7, которая включает в себя только широкого профиля, не проявляет влияние гетерогенности предварительного опыта универсалы. Но модель 7 также показывает, что эффект опыт работы в отрасли (в совокупности миль пролетов) является значительной, что указывает на широкое учатся на внешние факторы, которые изменяются с течением времени, таким образом, чтобы специалисты не являются (модели 5 и 6). Модель 8 так же, как модель 7, кроме того, что мы используем фиксированных эффектов спецификации. Как специалист результатов, эти эффекты остаются широкого профиля, когда мы используем более жестких фиксированных эффектов испытания.
Мы также попытались несколько методов расщепления generalism / специализации переменной чтобы увидеть, когда изучение эффектов держать. Результаты показали, что эффект предварительного мероприятия по неоднородности в причинах распространяется на все авиакомпании, за исключением больших крупных перевозчиков, которые являются наиболее крайних универсалы. Большой основных носителей только авиакомпаний, которые не учатся до неоднородности опыт и которые, как представляется, чтобы узнать из альтернативных источников (например, промышленность опыта). (Подробная информация об этих анализов можно получить у авторов.)
Таким образом, представляется, что факторы, влияющие на обучение (сокращение от несчастных случаев и инцидентов номера) различны для широкого и специалистов. Специалисты-видимому, извлечь уроки из неоднородности в предыдущих аварий и инцидентов. Терапевты, напротив, не учатся до неоднородность опыта, хотя они и учиться на своих накопленного опыта. Вместо этого, они узнают от внешних факторов. Эти внешние факторы отражены в переменной отрасли миль и, вероятно, включать такие вещи, как общие технологические улучшения, обучение в отрасли в целом, а также изменения в законодательстве, которые приводят к снижению происшествий и инцидентов ставок.
ОБСУЖДЕНИЕ
Результаты этого исследования способствует нашему пониманию изменчивости, как организации учатся на своих ошибках предшествующего опыта. Похоже, что, в общем, опыт гетерогенных причин производит больше, чем опыт обучения с однородными причин. Это может быть связано с неоднородностью производить более глубокого, широкого поиска причинности, чтобы избежать простого объяснения, как вина летчика. Существует одна специализированная случае, однородности выгоды обучения: в простых один-за несчастных случаев. В ничего более сложного, чем выше уровень сложности, тем более обучения. Кроме того, универсал авиакомпаний-видимому, узнать из разных источников опыта, чем у специалистов делать.
Теории обучения
Организационное обучение теоретики представляют обучения, как история-зависимым, обычных систем, основанных на том, что адаптироваться постепенно на прошлый опыт. В соответствии с этим, мы обнаружили, что авиакомпании постепенно учиться на собственном опыте, несчастного случая и от неоднородности причин в своих предварительного происшествий и инцидентов опытом. Мы также обнаружили, что преимущества обучения на неоднородность кажется, относятся прежде всего к специалистам организаций, а только их происшествий и инцидентов ставки снижаются с неоднородностью в предыдущих причин. Наши результаты также показывают, что только широкого узнать накопленный отраслевой опыт. Происшествий и инцидентов скорость универсал авиакомпаний (но не специалисты) уменьшается с течением времени и накоплением опыта других стран.
Таким образом, широкого кажется, чтобы узнать больше из опыта отрасли в целом, чем делать специалисты. Есть несколько возможных причин, почему это может быть так ..
Во-первых, вполне возможно, что широкого опыта большее давление реагировать на внешние опыта, чем у специалистов делать, потому что регулирующие органы еще большую нагрузку на широкого, чем на специалистов. Этот ответ, о чем свидетельствует сокращение несчастных случаев, происходит в результате внешнего воздействия (ФАУ), а не внутреннего опыта. Это может быть также, что универсальные перевозчики, как правило, более чувствительны к происшествий и инцидентов опытом и ответы на них, с которыми сталкивается отрасль в целом, чем специалист авиакомпании. Они, вероятно, имеют более широкий доступ к промышленности на уровне информации, чем специалист авиакомпаний делать, и имеют больше шансов иметь специализированные отделы внутренних поручено провести анализ данных отрасли, чем специалисты ..
Во-вторых, дополнительный фактор, связанный с опытом работы на отраслевом уровне является увеличение гетерогенности аварии опыт с течением времени. Рисунок 2 графы происшествий и инцидентов неоднородности за каждый год, охваченных нашей выборки и показывает, что аварии Неоднородность увеличивается с течением времени. (4) Таким образом, вполне возможно, что широкого профиля, в дополнение к обращая внимания на информацию об авариях в системе в целом, узнать больше от системного уровня гетерогенности, чем от своих собственных неоднородности в опыте. Будущие исследования разработан, чтобы проверить эти разные объяснения различий между широкого профиля и специалистов авиакомпаний было бы полезно.
[Рисунок 2 опущены]
Там теперь, похоже, немало конвергенции различных исследований о том, что организационно-правовой формы влияет на обучение. Как отмечалось ранее, Барнет, Владимир Карлович, и парк (1994) и Инграм и Баум (1997) показали, что универсальные организации учатся по-разному в специализированных организаций. В общем, что эти исследования показывают, что универсал фирмы не учиться, а из собственного опыта, специалисты делают, но эти исследования не разделить количество опыта от характеристик этого опыта. Мы расстались количество (например, число несчастных случаев предварительного) с характеристиками (неоднородность причин до аварии), и при этом установлено, что в то время как специалистами широкого и, как правило, чтобы узнать от суммы опыт, они учатся по-разному от характеристик этот опыт.
В дополнение к предоставлению данных о взаимосвязи между обучением и организационно-правовой формы, наше исследование вносит свой вклад в изучение теории, путем разработки и указанием последствий переменная, которая еще недостаточно хорошо изучены: разнородность или однородность предыдущего опыта. Бекман и Haunschild (2002) показали, что опыт влияет на гетерогенность корпоративных поглощений, но их изучение посмотрел на опыт других, не собственные неоднородности фирмы или однородности опыта. Наши результаты показывают, что характеристики собственного опыта фирмы являются важными, по крайней мере для специалистов предприятий. Таким образом, наши результаты способствовать одна цель в обучении литературе, что понимание источников изменения в обучении номера различных организаций (Арготе, 1999).
Наши результаты показывают, что организации, имеющие опыт с разнородными причин узнаете больше, чем организации с опытом однородной причин. Кроме того, в отличие от Бекман и исследования Haunschild, в котором неоднородность была создана разница в результатах (например, успешных и неудачных приобретений) в этом исследовании, авиакомпании учатся, не имея возможности напрямую сравнивать причин несчастных случаев (неудачи) и причины не-транспортных происшествий (успехи). То есть, это довольно сложно для тех, кто наблюдать наличие или отсутствие причин присутствует в этих рейсов, которые не попали в аварию. Вместо этого, обучение в данном случае обусловлена значимость ошибок, что является мощным драйвером обучения (Ситкин, 1992), а не сравнение успехов и неудач ..
Наконец, мы также внести вклад в небольшой, но растущий объем работы, как и когда организации могут извлечь уроки из неудачи (Ситкин, 1992, Ким и Miner, 2000). Несчастные случаи и инциденты являются одной из форм отказа, и мы показали, что отказ может быть учились, особенно когда она гетерогенных причин. Один из вопросов, все исследования в случае возникновения ошибки является то, что неудачи, как правило, редко. В этом исследовании, они особенно редки (на основе абсолютного) для специалистов авиакомпаний. Специалист авиакомпаний меньше абсолютного числа аварий и инцидентов, чем универсал авиакомпаний (хотя, как отмечалось ранее, их отказов в выезде на самом деле выше). Однако наши данные показывают, что такие сбои могут привести к обучению.
Это согласуется с исследованиями, показавшими, что отказ является важным стимулом для организационного обучения, отчасти потому, что неудачи сильно бросаются в глаза и трудно скрыть (Ситкин, 1992; Греве, 1998; шахтера и др.., 1999, Ким и Miner, 2000) . Что интересного в том, что в нашем исследовании, специалисты учатся на собственных неудач, но широкого, как представляется, извлечение уроков из неудач других людей, используя накопленный опыт с неоднородность причины в своей отрасли. Таким образом, оба учатся на относительно редких событий, но источник этих мероприятий различны. Будущие исследования, почему именно специалистами широкого и учиться по-разному из этих различных источников информации о неисправности была бы полезной.
Исследования могут также прибыли из контрастных обучения из редких, основные события, как и неудачи, и извлечения уроков из общего, nonsalient события, такие как совокупный опыт производства. Большая часть кривой обучения исследований была направлена прежде всего на общие, nonsalient событий, но это исследование показало, что редкие события также способствовать обучению. Наконец, исследование может прибыли от расследования, все ли сбои затрагивают обучения, возможно, путем сравнения различных отраслей и / или разных типов отказа событий (например, несчастные случаи, финансовые кризисы, организационных сбоев). Как отмечалось ранее, это может быть, что авиакомпания промышленности отраслевые особенности, которые способствуют обучению от провала, функции нет в других отраслях промышленности (Перроу, 1984).
Такие различия Кармил, чтобы начать углубить наше понимание условий, при которых сбои могут быть источником обучения (см. Окасио, 1995) ..
Одна из сильных сторон нашего исследования является то, что мы проанализировали, ориентированное на процесс объяснения результатов, в рамках масштабного исследования смотря на увеличение производительности. Значительная часть работы в области организационного обучения могут быть классифицированы в зависимости от того своей основной упор делается на обучение в качестве результата или обучение как процесс. Некоторые исследования образования как результат, который можно увидеть на повышение эффективности или изменение организационных процедур (например, Инграм и Баум, 1997; Баум и Инграм, 1998, Ким и Miner, 2000, см. также Арготе, 1999 года, резюме предыдущих работ). Некоторые исследования обучение как процесс, а не привязаны к конкретному результату. Например, есть много работы по изучению проблемы, такие, как организации, как правило, поиск локально, а не широко (и Levinthal марта, 1993), или как импровизация действия влияют на приобретение знаний в организациях (Miner, Bassoff и Мурман, 2001).
Наше исследование в первую очередь ориентированных на результаты в том, что мы изучали улучшения производительности (уменьшение коэффициента ошибок), но и теоретически, и проверили некоторые процесса на уровне объяснения результатов (например, летчик-анализом ошибок). Сочетание результатов и процессов в одном исследовании делается редко, но важно для поддержки том, что учебный процесс в работе и вносить вклад в более подробной контекстуальный понимания организационного обучения ..
Как и все исследования, наши имеет некоторые ограничения, которые предлагают направления для дальнейших исследований в этой области. Одним из ограничений является то, что, хотя мы предприняли определенные усилия для изучения процессов, лежащих в гетерогенность эффектов, процесс факторы могут быть изучены в ограниченной форме. Вопросы, как именно гетерогенных ДТП уменьшить последующие несчастных случаев по-прежнему относительно неисследованными и, следовательно, дальнейшие исследования исследования процесса лежащие в основе этого эффекта было бы полезно. Например, ответы авиакомпаний на их несчастных случаев можно было бы проследить во времени, а также подробные данные о реагировании на гетерогенных и гомогенных причин аварии могут быть собраны. Кроме того, наши первичные источники данных, сообщает авиакомпания аварии, могут быть ошибки и предубеждения своих (Тамуз, 1987).
Мы не всегда знаем, например, Есть ли изменения в ДТП или просто изменения в аварии отчетности. Наши данные свидетельствуют о снижении в пилотных ошибки с течением времени, но это из-за фактическое снижение таких ошибок или к снижению тенденция винить пилота в ситуации, в которой причин неоднозначны? Хотя такие изменения в отчетности, вероятно, не предвзятость наши выводы (например, вряд ли, что следователи доклад более гетерогенных причин аварий и инцидентов, из тех авиакомпаний, которые впоследствии опыт снижения аварий и инцидентов номера), все равно, важно , чтобы попытаться исследовать возможные отклонения отчетности в авиации ошибки ..
Организационные ошибки
Результаты этого исследования взять на себя еще большее значение, поскольку они происходят в связи с событиями большой важности. Аварий и инцидентов (а также других стихийных бедствий) должны быть исследованы, поскольку они оказывают существенное влияние на организации и общества (Перроу, 1984). Хотя многие важные исследования аварий и инцидентов были проведены, они, как правило, тематических исследований по отдельным аварий или стихийных бедствий. Аварий и инцидентов, также послужили основой для разработки интересных теорий, таких, как (1984) Перроу нормально теория аварий и разума (1997) обсуждения скрытые условия, лежащие в основе многих аварий. Есть, однако, очень немногие крупномасштабные испытания эмпирических теорий организационных несчастных случаев и ошибок.
Наши результаты согласуются с (1987) обсуждение Вейк о преимуществах различных необходимых для сокращения авиации ошибок. Вик отметил, выгоды от повышения различные системы для сокращения количества ошибок и предлагает разнообразие может быть повышена с помощью таких механизмов, как стимулирование развития индивидуального разнообразия, сосредоточить внимание на лицо-к-лицу стили взаимодействия, сокращение бюрократического контроля жесткой, стимулирование развития индивидуального усмотрению на решения Совета. Наши результаты согласуются с Вейк (1987) в том, что мы обнаружили, что увеличение разнообразия системы (через разнообразную информацию можно получить опыт работы с разнородными причин) является ценным и показали дополнительные выгоды разнообразной информации в специализированных организаций, которые, вероятно, меньше жесткой бюрократического контроля и более отдельных усмотрению, чем широкого ..
В целом, наши результаты имеют важное значение для изучения других организационных ошибок и их причины. Некоторые работают в экономике исследовал воздействие на ошибки таких факторов, как организационная рентабельности (Роуз, 1990) и дерегулирования, но было мало работы в организационной теории о причинах и последствиях ошибок. Наше исследование вносит свой вклад в эту литературу, показав существенное влияние организационных процессов, таких как обучение усилия и системных ограничений по управлению ошибками. Эмпирические работы по кривой обучения основное внимание уделялось производительности и фирмы выживания, а не сокращение ошибок. Тем не менее изучение снижения частоты ошибок и / или степени, является важным средством для изучения обучения, так как организационные факторы, которые приводят к ошибке сокращения пока еще сравнительно неизученными.
Увеличение сложности в ДТП с течением времени
Наши результаты также имеют интересные последствия для влияния неоднородности опытом с течением времени. Мы обнаружили, что неоднородность причин несчастных случаев растет с течением времени, что может способствовать выяснению рост числа авиационных аварий, причины которых остаются загадкой (Paztor и Мэтьюз, 1999). Одним из возможных вариантов является то, что простые факторы, вызванные авариями, были исправлены, так что остается в системе, являются более сложными взаимодействиями. Таким образом, пилоты больше не летать в грозу. Турбулентность в настоящее время намного более предсказуемым путем улучшения погоды технологии. Так что, когда авария происходит сейчас, это происходит в результате действия нескольких факторов, взаимодействие которых очень трудно предсказать ..
Вторая причина неоднородности в ДТП может возрастать с течением времени является то, что основные технологии становятся все более сложными, так что причины ошибок становятся все более сложными. Таким образом, существует изоморфизм между сложностью ошибки и технические сложности. Третья возможная причина для увеличения могут быть сложности правил. Идея заключается в том, что ошибки создавать новые правила. Системы США авиакомпания жестко регулируются, и аварии, как правило, создается большое количество критики. Новые правила, часто оказывается на месте в попытке предотвращения будущих аварий, в результате чего, с течением времени, правил распространения. Проблема с распространением правил является то, что они могут привести к проблемам и может фактически увеличить коэффициент аварийности.
В качестве причины (1997) отметил, правил, направленных на сокращение возможностей для одного типа ошибки могут быть найдены ошибки в других частях системы. Эти части могут быть более непрозрачной в том смысле, что они будут способствовать более ошибок на основе комплексного взаимодействия нескольких основных факторов. Сложность самих правил может привести к соответствующей сложности ошибки ..
Четвертая возможная причина увеличения сложности ДТП с течением времени может оказаться, что отчетность сложность возросла. Это может быть что несчастные случаи не носит более сложный характер, чем ранее, но, скорее, что следователи стали более открытыми к поиску причин многочисленных и сложных взаимодействий факторов, чем раньше. Распространения знаний о том, как несчастные случаи, может быть несколько, сложный, основополагающих факторов (например, Перроу, 1984; Разум, 1997; Воган, 1999) могут влиять на аварии сами исследователи. Будущие исследования тестирования этих различных причин необходимо и может способствовать более глубокому пониманию эволюции управления знаниями в технических системах ..
Наши выводы о том, как авиакомпании узнать от сложности предложить важных особенностей в процессе обучения. Помимо авиакомпаний, настоящего исследования указывают на важность изучения процессов обучения и взаимодействия обучения и организационно-правовой формы в других областях. Организационное обучение из важных событий, помимо авиакомпании аварий, таких, как промышленные аварии, финансовые кризисы, и медицинские ошибки могут быть аналогичным образом, пострадавшим от предварительного неоднородность опыта. Или учиться менее радикальные ошибки, такие как продукт напоминает, может быть так же пострадавших от неоднородности и организационно-правовой формы. Общесистемные сложности основных причин может также увеличить период времени для этих видов событий.
ПРИЛОЖЕНИЕ: Описание кодов причина несчастного случая
1. Погода - турбулентности *
2. Погода - другие *
3. Проблемные земных условиях (не под контролем номера) *
4. Ошибка пилота
5. Полет ошибка экипажа
6. Стюардесса ошибке
7. Граунд ошибка экипажа
8. Неисправность оборудования
9. Обслуживание ошибке
10. Производитель ошибки *
11. АВС контроля и процедур недостаточно *
12. Авиакомпания контроля и процедур недостаточно
13. Авиакомпания невключение коррекции
14. Система управления воздушным движением ошибки *
15. Неадекватная погоды помощь *
16. Пассажир ошибки *
17. Экспериментальные других самолетов - ошибка *
18. Неадекватная координационной группы
19. Птицы *
20. Услуги проблемы (Velcom, взлетно-посадочной полосы обслуживания) *
21. Бегство в местности
22. Неизвестно, неопределенной
23. Другие - nonclassifiable
* Эти причины считаются относительно менее под контролем авиакомпании по сравнению с другими причинами в приведенном выше списке (на основе интервью с авиакомпанией руководство) и были исключены из зависимой переменной в анализе приводятся в таблице 4, модели 4 и 5.
Мы хотели бы поблагодарить Ozgecan Кочак за помощь в сборе данных и комментарии на более ранних версиях этого документа. Спасибо вам также Гленн Кэрролл, Мартин Эванс, Джеймс марта Daniel Стюарт, Эзра Цукерман, и участников семинара в Университете штата Техас в Остине, Университет Торонто, Университет Вашингтона, Университет Висконсина, Университета Калифорнии в Ирвине, Университета Болоньи , а в 2000 году конференции по знаниям и инновациям. Этот документ был также значительно помогает особенно полезно, и подробные комментарии обозревателей ASQ и Кристина Оливер, а также редактирования Линда Йохансон в.
(1) Распределительные диагностических испытаний, проведенных на неоднородность переменных показывают распределение неоднородностей переменная на самом деле довольно гладкой и нормальным. Существует кластеризации значений, близких к нулю и несколько выпадающих на самом высоком уровне. Мы провели ряд анализов, чтобы увидеть, если наши результаты чувствительны к удалению почти нулевого значения или выбросов (которые происходят в верхней 1 процента от значений). Результаты показывают, что исключение из этих случаев не меняется значение нашего предположить результаты.
(2) Мы тоже побежали модели, в которой мы заменили кумулятивные отклонения в качестве меры, опыт работы в отрасли, не изменяя при этом предположил результатов.
(3) При точных данных о отправление, мили полета, и авиакомпании рентабельности пропали без вести, мы использовали распределения по размерам фирм с наблюдаемые значения этих переменных, чтобы приписать значения для отсутствующих дел. Мы закодированы авиакомпаний в малых, средних, крупных и случайным образом значение из равномерного распределения переменных для других фирм в соответствующей категории размера на соответствующий год. Почти все недостающие данные для очень маленьких авиакомпаний. Мы побежали за исключением анализ этих авиакомпаний из анализа, без разницы в предположили результатов.
(4) формальный анализ этого явления показывает, что год положительно связаны с неоднородностью [(F1, 1780) = 33,49, р <.01].
Ссылки
Анкона, Д., Д. Колдуэлл
1992 "Демография и дизайн: предикторы новом исполнении команды продукт". Организация науки, 3: 321-341.
Арготе, Л.
1999 Организационное обучение. Лондон: Kluwer Academic.
Арготе, Л., С. Бекмана и Д. Эппле
1990 "Сохранение и передача обучения в промышленных условиях." Управление науки, 36:140-154.
Арготе, Л. и Е. Дар
2000 "Repositories знаний в франшизы организации: индивидуальный, структурные и технологические". В Г. Доси, Р. Нельсон и С. Уинтер (ред.), характер и динамику организационных возможностей: 68-94. Oxford: Oxford University Press.
Арготе, Л., Д. Эппле
1990 "Изучение кривых в обрабатывающей промышленности." Наук, 247: 920-924.
Барнетт, W., H. Греве, Д. Парк
1994 "эволюционная модель организационной деятельности." Стратегическое управление Journal, 15:11-28.
Баум, J., и П. Инграм
1998 "Выживание повышению обучения в гостиничной индустрии Манхэттена, 1898-1980". Управление науки, 44: 996-1016.
Бекман, К. и П. Haunschild
2002 "Сетевое образование: эффекты неоднородности партнерами опытом в области корпоративных поглощений". Administrative Science Quarterly, 47: 92-124.
Кэрролл, Р. Г.
1985 "Концентрация и специализация: динамика ширины ниши в популяциях организаций". Американский журнал социологии, 94: 723-753.
Кэрролл, Р. Г. и А. Swaminathan
1992 "организационной экологии стратегических групп в американской пивоваренной отрасли с 1975 по 1990 гг." Промышленные и корпоративных преобразований, 1: 65-97.
Кэрролл, J.
1995 "Инцидент обзоры высокой опасности промышленности: Sensemaking и обучения". Промышленная и экологическая кризиса Quarterly, 9: 175-198.
Коэн, J.
1960 "коэффициента согласия на номинальное масштабах". Образования и психологические измерения, 20: 37-46.
Сайерт, Р. М. и Дж. Г. Марч
1963 Поведенческая теория фирмы. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Дарт, Е., Л. Арготе, Д. Эппле
1995 "приобретение, передача и амортизации знаний в сервисных организациях: Эффективность франшизы". Управление науки, 42: 1750-1762.
Добрев, S., Т. Ким, М. Ханнан
2001 "Динамика ширина ниши и перегородки ресурсов". Американский журнал социологии, 106:1299-1337.
Донохью, J. А.
1998 "Изменение будущего: Политические ветры и за ее пределами авиационной отрасли осложнить усилия, чтобы избежать несчастных случаев заполнены будущее". Air Transport World, 35 (5): 35-46.
Фиск, С., С. Тэйлор
1984 социальном познании. Чтение, М.: Addison-Wesley.
Фримен Дж., М. Ханна
1983 "ширина ниши и динамику организационных групп населения". Американский журнал социологии, 88:1116-1145.
Фромм, Г.
1968 "Безопасность полетов". Закон и современные проблемы, 33: 590-618.
Греве, Х. Р.
1998 "Performance, чаяния и рискованным организационных изменений". Administrative Science Quarterly, 43: 58-68.
Ханнан, М. и Дж. Фримен 1984 "Структурные инерции и организационных изменений." American Sociological Review, 49: 149-164.
Хекман, J.
1979 "Sample смещение отбора в качестве спецификации ошибку". Эконометрика, 47: 153-161.
Инграм, П. и Д. Баум
1997 "Возможности и ограничения: Организации" обучение по эксплуатации и соревновательного опыта в отрасли ". Стратегическое управление Journal, 18: 75-98.
Ирвин, Д. А. и П. J. Кленова
1994 "Обучение в процессе работы переливов в полупроводниковой промышленности." Журнал политической экономии ", 102:1200-1227.
Джен, К. А., Г. B. Норткрафт, М. А. Нил
1999 "Почему различия делают различие: полевое исследование разнообразия, конфликт, и производительность в рабочих группах." Administrative Science Quarterly, 44: 741-763.
Joskow, P Л. и Н. Л. Роуз
1985 "Влияние технологических изменений, опыт и экологического регулирования на стоимость строительства угле энергоблока". RAND Journal экономики, 16: 1-27.
Ким, J., и А. С. Майнер
2000 "Crash Test Dummies без: продольное исследование межорганизационных обучение от провала опыт в США, банковской сферы, 1984-1998 гг." CD ROM, Лучшая Труды бумаги, Академия управления.
Лапр, MA, С. П. Мукерджи и Л. Ван Wassenhove
2000 "За обучение: Связь учебной деятельности по сокращению объема отходов". Управление науки, 46:597-611.
Levinthal, Д. и Дж. Г. Марч
1993 "близорукость обучения". Стратегическое управление Journal, 14:95-112.
Марта, J. Г. и Д. П. Олсен
1988 "неопределенность в прошлое: Организационное обучение по двусмысленности". В марте JG (ed.), решений и организации: 335-358. Оксфорд, Англия: Basil Blackwell.
Марта, J. Г. и Н. Саймон
1958 организаций. Нью-Йорк: Wiley.
Марта, J. Г., Л. Спроулл, М. Тамуз
1991 "Изучение образцов из одного или меньше." Организация науки, 2: 1-13.
Маркус, А. и М. Николс
1999 "На краю: Вняв предупреждениям о необычных событиях". Организация науки, 10: 482-499.
Мейсон, К. Х., и В. D. Перро
1991 "Коллинеарность, власть и толкование множественного регрессионного анализа". Журнал по маркетинговым исследованиям, 28: 268-280.
Майнер, А., П. Bassoff и С. Мурман
2001 "Организационные импровизации и обучение: исследования на местах". Administrative Science Quarterly, 46: 304-337.
Майнер, А. и С. Mezias
1996 "Гадкий утенок не более: Pasts и будущее организационного опыта исследований". Организация науки, 7: 88-99.
Miner, AS, И. Holzinger, J. Klm и PR Haunschild
1999 "Овощи отказа: Организационные неудачи и населения уровень образования". В AS шахтера и П. Андерсон (ред.), достижения в области стратегического управления, 16: 187-220. Stamford, CT: JAI Press.
Моррис, М. В. и П. К. Мур
2000 "Уроки, которые мы (не) учиться: Нереальное мышления и организационной ответственности за рядом вызовов". Administrative Science Quarterly, 45: 737-765.
Моррис, П. А. и Р. H. Engelken
1973 "Безопасность опыт эксплуатации атомных электростанций". В Международное агентство по атомной принципы энергетического агентства и стандартам по безопасности реакторов: Материалы симпозиума МАГАТЭ, Вена: 429-446.
Нэнси, J. J.
1986 слепое доверие. Нью-Йорк: Уильям Морроу.
Нисбетт, Р. Е. и Л. Росс
1980 правам вывод: Стратегии и недостатки социального суда. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
NTSB (Национальный совет по безопасности транспорта)
2001 Свода федеральных нормативных актов, раздел 49, том. 5, гл. 8, часть 830, раздел. 830,2 с. 1195-1196.
Окасио, В.
1995 "принятие экономические трудности: согласование теорий разрушения вызванные изменениями и угрозы жесткости". В МР-Каммингс и Б. Став (ред.), исследований в области организационного поведения, 17: 287-331. Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
Паштор, А. и В. А. Мэтьюз
1999 "Почему более плоской аварии зондов конца в сомнении. Wall Street Journal, 22 марта, стр. B1.
Перроу, C.
Нормальные 1984 аварий. Нью-Йорк: Basic Books. 1994 "аварий с высоким уровнем риска систем". Технологических исследований, 1: 1-19.
Филлипс, Д.
2000 "французской" Конкордов остановиться обосновывается в качестве аварии расследование продолжается ". Washington Post, 4 августа, стр. A30.
Причина, J.
1987 "Чернобыльский ошибки". Бюллетень Британского психологического общества, 40: 201-206.
1997 Управление рисками Организационная аварий. Сидней, Австралия: Ashgate.
Робертс, К.
1991 "О некоторых характеристик одного типа высокой организации надежности". Организация науки, 2:160-176.
1993 Новые вызовы к пониманию организаций. Нью-Йорк: Macmillan.
Роуз, Н. Л.
1990 "Рентабельность и качества продукции: экономические факторы авиакомпании показателей безопасности." Журнал политической экономии ", 98: 944-964.
Саган, С.
1993 границам безопасности: Организации, аварий и ядерного оружия. Принстон, штат Нью-Джерси: Пресс-Принстонском университете.
Зайдель, М.
1997 "Конкурентная реорганизации в отрасли авиаперевозок: динамический анализ широкого профиля и специализированных организаций в различных сетевых структур власти". Неопубликованные докторской диссертации, Университет Калифорнии, Беркли.
Ситкин, С. B.
1992 "Обучение через провал: стратегия малых потерь". В Став Б. Л. Л. Каммингс (ред.), исследований в области организационного поведения, 14: 231-266. Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
Swaminathan, А.
1995 "распространением специализированных организаций в американской винодельческой промышленности". Administrative Science Quarterly, 40: 653-680.
Тамуз, М.
1987 "Влияние компьютера наблюдение за воздушным отчетности безопасности". Колумбия Журнал мирового бизнеса, весна: 69-77.
Teachman, J. D.
1980 "Анализ населения разнообразия". Методы социологических и научных исследований, 8: 341-362.
Торрес, J. C.
1995 "динамики автомобильной промышленности Великобритании: экологический анализ". Неопубликованные докторантуре Стэнфордского университета.
Вон, D.
1999 Решение Челленджер старт: Рискованные технологии, культуры и девиантность в НАСА. Чикаго: Чикагский университет Press.
Вейк, K.E.
1987 "Организационная культура как источник повышенной надежности". Калифорния обзору управления, Зима: 112-127.
Циммерман, М. B.
1982 "Изучение эффектов и коммерциализации новых технологий в области энергетики: случай ядерной державой". Белл журнал экономики, 13: 297-310.
Памела Р. Haunschild
Техасский университет в Остине
Bilian Ni Салливан
Стэнфордский университет
Памела Р. Haunschild [соавтор, "Уроки Сложность: Действие До аварий и инцидентов на обучение Airlines"] является доцент Мак-Комбс школа бизнеса, Университет штата Техас в Остине, B6300, Austin, TX 78713 (е- почта: <a href="mailto:Pamela.haunschild@bus.utexas.edu"> Pamela.haunschild bus.utexas.edu @ </>). В настоящее время ее исследования направлены на организационное обучение и изменения, особенно в контексте отказа. Она получила степень доктора философии в организационном поведении из Carnegie Mellon University.
Bilian Ni Салливан [соавтор, "Уроки Сложность: Действие До аварий и инцидентов на обучение Airlines"] является кандидат Кандидат в организационном поведении в Высшей школе бизнеса, Стэнфордский университет, Стэнфорд, CA 94305-5015 (адрес электронной почты: <a href="mailto:Ni_Bilian@gsb.stanford.edu"> Ni_Bilian@gsb.stanford.edu </ >). В настоящее время она касается исследования воздействия контекста на решение поколения в процессе обучения. Предстоящие публикации включают "Социальное неравенство и сокращении идеологического диссонанс от имени системы: Доказательства Расширение системы Обоснование среди обездоленных", с Дж. аль Йоста и др. (Европейский журнал социальной психологии, в печати).
Коллективный разум в организациях: внимательный связывающие на рейс палубы
Ужесточение железной клетке: concertive контроля в самоуправляемые команды
Структура организационных стимулов - включает в себя добавление
