Организационные демографии и культуры: от идеи формальной модели и моделирование
Активные линии современных исследований по организации исследует воздействие демографических организационных результатов. Вдохновленный (1983) аргументы Пфеффер, исследователи изучили последствия демографических распределений в организациях различных контекстах и результатов. Большая часть этого исследования посвящена демографическом составе населения, что Пфеффер подчеркнул, владение или стаж (LOS) распределения в организации или ее командой топ-менеджеров. (1) Итоговый переменных оказалось связано с распределением ЛОС включают оборот (Маккейн, O'Reilly и Пфеффер, 1983; Wiersema и птица, 1993), инновации (O'Reilly и Флэтт, 1986; Флэтт, 1993), диверсификация (Wiersema и Бантел, 1992), и адаптивности (O'Reilly, Снайдер, а также Бут, 1993) ..
Исследователи изучения Лос-дистрибутивы выдвинули впечатляющий набор эмпирических результатов на протяжении последнего десятилетия. Неловкое количество различных теоретических процессов была выдвинута для объяснения наблюдаемых ассоциаций, однако, и многие из них основаны на сомнительных и неизученных предположений. Несколько недавних исследований также не смогли найти предполагаемой взаимосвязи между распределением ЛОС и организационных результатов. По этим причинам мы считаем, что демографическую программу исследований можно было бы улучшить аналитические инвентаризации и пересмотра теоретических. Точнее, демографические программы исследований в области организации будут значительно расширены в данный момент с помощью явной модели, в частности, формальной математической модели.
По Крепс (1990: 6-7), основные преимущества такой модели: (1) ясность ("Это дает ясный и четкий язык для общения идей и взносов."); (2) простота сопоставимости ("Это дает нам общие категории предположений, чтобы идеи и интуиции могут быть переданы из одного контекста в другой и могут быть перепроверены различных контекстах. "); (3) логические власти (" Это позволяет нам вопрос частности понимания и интуиции, чтобы проверка логической последовательности. ") и (4) аналитической точности (" Это помогает нам проследить, с 'наблюдения' на допущениях, чтобы увидеть, какие предположения на самом деле в основе конкретных выводах. "). В более неформальной вены, модель обеспечивает с разных точек зрения исследования проблемы, и это свежий взгляд часто оказывается глубокий само по себе ..
Функций, перечисленных выше обещают быть полезными для исследовательской программы по организационной демографии. Как мы объясним ниже, синтетические, но скупой переработке различных теоретических идей, используемых в этой программе предполагает сильную ассоциацию между демографическими (LOS) неоднородность организации и ее культурной гетерогенности. Несмотря на роль этого объединения играет в разработке и оценке эмпирических исследований о влиянии распределения ЛОС, его (или любой другой теоретической ссылку играть подобную роль) имеет по большей части не были исследованы непосредственно. Вместо этого, исследователи, как правило предположить - зачастую неявно и, возможно, невольно - это связь между демографической разнородности и культурной неоднородности весьма правдоподобно при самых разнообразных условиях и организационных условиях.
Формальная модель основных демографических и культурных процессах, даст нам новый взгляд на это исследование проблемы. Это потенциально позволит нам уточнить теоретические процессов в ссылке, чтобы изучить логическую структуру теории неявных в обычном исследования, изучить общие достоверности предположить связь, чтобы определить контекст (демографические и организационные), в котором ссылка будет более или менее сильной степени, а также разработать новые подходы к изучению организационной демографии ..
ТЕОРИЯ И ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ОРГАНИЗАЦИОННОЙ ДЕМОГРАФИЯ
Хотя несколько раньше незначительные взносы могут быть найдены, большинство современных исследований по организационным демографии вытекает из (1983) Пфеффер теоретические эссе на эту тему. В своем эссе Пфеффер сделал убедительным общем случае для изучения организационной демографии. Он также изложил ряд конкретных теоретических предположений о причинах и последствиях демографических явлений в организациях. Большинство из этих конкретных аргументов сосредоточить внимание на свойства демографического распределения, особенно на владение или стаж (ЛОС), распределение членов организации или ее командой топ-менеджеров. Ряд последующих эмпирических исследований, посвященных изучению этого распределения показывает, что организационная исследователей особенно заинтриговала с аргументами Пфеффер о последствиях распространения ЛОС по организационной переменных результатов, включая (1) инноваций, адаптации и производительность; (2) административные наследования или оборота; (3) организационные структуры управления и процессов; (4) межорганизационных отношений; (5) карьеры траектории; (6) личность когорты и конфликтов; и (7) распределение власти внутри организации.
Как Лос-дистрибутивы, как полагают, влияет на эти результаты, зависит от основной детали предположил процесса для конкретного результата, но единые общие теоретические разработки считает, что неровности или неоднородности в распределении ЛОС демографических переменных, представляющих первостепенный интерес. Примером может служить теоретическим аргументом Вагнера, Пфеффер и O'Reilly (1984: 77) о распределениях ЛОС и оборот.
времени вступления распределений, характеризующих группа, как правило, предсказать сходство членов и частота общения. Это, в свою очередь, повлияет на степень, в которой группа комплексной и последовательной, или в какой степени она разделена на intercohort конфликтов. Группы, члены которой тесно связаны между собой и комплексного реже опыт оборот не меньше комплексных групп и отдельных лиц, которые менее тесно связан с группой, чем другие члены должны будут сдать. (Выделено автором)
В самом деле, идея, что неровности или неоднородности в распределении ЛОС должны влиять организационные результаты, такие как оборот методы работы для проведения исследований по организационной демографии.
В таблице 1 представлены резюме 21 основных эмпирических исследований, проведенных в этих рамках, которые мы определили. (2) По большинству социальных стандартов, наука, это впечатляющий набор исследований. В комплект входят исследования общественного и частного сектора, исследования целого ряда различных отраслей промышленности, а также исследования в двух основных национальных экономик (США и Япония). Наиболее часто изучал зависимой переменной является оборот, хотя ряд других показателей, также было уделено внимание. Со временем, в центре внимания этих исследований сместился с организации в целом для рабочих групп в рамках организации, в особенности лучшие команды управления. Коэффициент вариации владения также стала самой распространенной мерой неоднородности ЛОС.
Кроме того, поскольку исследования отличаются в размере выборки, размер команды, период наблюдений, а также организационные связи, аналитики часто прибегают к специальной и своеобразные аргументы примирить картина результатов. Очевидно, что более принципиальной и систематическим образом оценить и сопоставить эти исследования могли бы быть полезным ..
ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ LINK между демографией и результаты
На первый взгляд, оперативная структура, используемая в эмпирических исследований по организационным демографии теоретически очевиден. Он опирается в основном на связь между двумя переменными, однородности или неоднородности распределения ЛОС и организационных результатов. Рамках происходит больше от исследовательской стратегии, чем от попытки полностью излагать теоретические идеи участие. Эта стратегия, как это предлагалось Пфеффер (1983) и принял большинством из тех, изучение организационной демографии, предполагает глядя только на наблюдаемых величин и оценки прочности отношений между ними. Например, Хамбрик, Чо и Chen [табличные данные для ТАБЛИЦА 1 опущен] (1996: 663) отмечает, что прямое психологическое меры являются "очень трудно получить для руководителей высшего звена в крупных фирм и недоступны для прошлого, разогнал лучших команд управления. " Как и многое науки, ненаблюдаемых переменных и процессов, либо предполагать или судить по логике такого подхода.
Практически все исследования расследования ЛОС эффекты вызывает какой-то социальный процесс, чтобы теоретически обосновать оперативной эмпирической базы. Например, Вагнер, Пфеффер и O'Reilly (1984: 76) оправданным проследить взаимосвязь между изменением в Лос-оборота с следующее объяснение: "Сходство во время вступления в организацию позитивно повлияет на вероятность лиц, общаться с другими которые вступили в то же время ... чаще связи, тем больше вероятность того, что лица, взаимодействующие станет схожи с точки зрения их верований и представлений об организации и как она функционирует "(акценты добавил) ..
Эмпирические положению Предполагается процессов
Одна из основных проблем с программой исследований проблем эмпирических постоянных объяснений, которые были предложены. Насколько нам известно, только три исследованиях были предприняты попытки изучить какой-либо промежуточной процесс между организационным демографии и результатов. Во-первых, в O'Reilly, Колдуэлл, и Барнетта (1989), которые использовали данные о 79 рабочих из 20 групп фактические работы по измерению и оценке три переменных причинно-следственной цепи, состоящей из однородности в ЛОС, социальной интеграции и оборота. Они использовали три меры социальной интеграции: (1) индекс согласованности; (2) вопрос о удовлетворение в связи с коллегами, и (3) вопрос об общении с коллегами за пределами рабочего места. Они обнаружили, что однородность в Лос положительно коррелирует с социальной интеграции, которая в свою очередь, отрицательно коррелируют с оборота.
Эти данные в целом подтверждают типичных предположений, используемых при демографических исследователей, но это исследование не лишено недостатков. Использованы данные из небольшого образца удобства неслучаен. Кроме того, авторы сообщили, что они были использованы данные только тех рабочих групп, по крайней мере две трети членов их отвечать - данные правила исключения, которые, вероятно вводит смещения выборки, так как можно было бы ожидать, что люди с более комплексных групп будет больше вероятно, ответит ..
Второе исследование, что, Глик, Миллер и Хубер (1993). Эти исследователи предусмотрено четыре переменных концептуальная схема которой демографическая гетерогенность работает на когнитивные разнообразия, которое влияет на организационные процессы, которые в свою очередь, организационные формы результатов. Они собрали данные опроса сверху членов команды управления с использованием случайного стратифицированной выборки из 396 бизнес-единиц. Ответы дали данных с информацией о 82 организаций и около 350 человек. Использование анкеты, Глик, Миллер и Хубер попытка измерить непосредственно две промежуточные общей концепции по их мнению, лежащие в основе когнитивных разнообразие командой топ-менеджеров: предпочтение разнообразию и убеждений разнообразие командой топ-менеджеров.
Предпочтение разнообразия оценивали с помощью шкалы, основанной на ответов на обследование пунктов ищет значение рейтинги 17 оперативных целей. Они измерили убеждений разнообразия подобного масштаба на основе ответов на оценки воспринимаемой эффективности 22 различных тактик бизнеса долгосрочную прибыльность организации. Они не нашли статистически значимую связь между Лос-либо неоднородность и разнообразие предпочтений или убеждений разнообразия ..
В третьем исследовании является то, что Смит и др.. (1994), который исследовал социальной интеграции и коммуникации в качестве промежуточных переменных. Руководители и топ-командами менеджеров из 53 фирм высоких технологий были опрошены. Лица задали вопрос об их социальной интеграции, неформальное общение, и частота общения с другими членами группы. Авторы усредненные Лайкерта типа ответов на эти вопросы через членов команды, а затем рассмотрел эти средние переменные промежуточные между Лос-разнородности (измеряется как разница в команде штатный) и годовой доход фирмы от инвестиций (ROI) и роста продаж. Результаты показывают, что прямой негативный эффект неоднородности ЛОС по рентабельности инвестиций, а также косвенное негативное воздействие, работающий через общение в неформальной обстановке.
Никаких существенных отношениях между Лос неоднородности и рост продаж был найден. Как и в O'Reilly, Колдуэлл, а Барнетта (1989) исследование, ограниченную поддержку нашли в этом исследовании было от образца неслучайные комфорт с высоким уровнем неполучение, 47 процентов от исходного образца. Это исследование также использовать небольшой образец ..
Взятые вместе, три исследования являются сомнительными эмпирической основы для демографической программы исследований. Два исследования показали, подтверждающей, но оба они использовали небольшие, неслучайные удобства образцов с низкими ставками в ответ. Хотя оба представляют собой значительный вклад, и не будет квалифицировать в качестве ориентира эмпирического исследования рода встречаются в более развитых областях социальной науки, таких как достижение статуса, личность, или образование. Другое исследование, пожалуй, самый амбициозный проект эмпирических и, не найдя доказательств.
Простое объяснение альтернативы. Сомнительной эмпирической основы особенно проблематичным здесь, потому что есть очень простой альтернативное объяснение для многих выводов, рассмотренные в таблице 1. Хотя это и не общепризнанных ученых ЛОС, агрегации лиц с отрицательно снижение текучести кадров создает позитивную связь между коэффициент вариации владения (для множества не связанных между собой лиц) и оборота. Таблица 2 иллюстрирует это встроенный в отношениях, показав связь между ЛОС неоднородность, измеряется коэффициент вариации в собственности и оборота моделирование множества не связанных между собой лиц с пребыванием зависит от бросивших курить.
Мы моделировали процесс оборота с двумя различными срок зависит от функций, скорость Гомпертца и права Мейкхем (см. Там и Ханнан, 1984). Эти функции обычно используются при изучении отдельных оборота и мобильности. Для Гомпертца, моделируемых модель для оборота в зависимости от владения является у г (и) = [[Beta]. Sub.0] ехр (- [[Гамма]. Sub.0] и), где [[Beta] . sub.0] = .2 и [[Гамма]. sub.0] = -. 15. За закон в Мейкхем, моделируемых модель т (и) = [[Alpha]. Sub.0] [[Beta]. Sub.0] ехр (- [[Гамма]. Sub.0] и), где [[Alpha ]. sub.0] = 025, [[Beta]. sub.0] = .2, и [[Гамма]. sub.0] = -. 15. Как показано в таблице 2, корреляция между ЛОС неоднородности и оборота положительна для всех моделей и оценок.
(Смета с другими настройками параметров поддержки к аналогичным выводам.) Кроме того, эффект от величины аналогично многих эмпирических исследований, рассмотренных в таблице 1, тем самым ставя под сомнение законность их предполагаемых объяснений. Эффект возникает из-за неравномерного распределения ЛОС подразумевает некоторые люди с короткой продолжительностью, и эти лица, скорее всего, оставить в срок зависит от оборота процесса. По-видимому, любой продолжительности зависит от процесса, возможно, аналогичные встроенные ложные отношения с агрегированной меры ЛОС неоднородности, но встроенный связь между ЛОС и оборота особенно проблематичным, поскольку оборот часто изучал результаты ..
Теоретические проблемы о Предполагается процессов
Еще один общий вопрос об исследовательской программы по демографии касается теории, в частности, теории для объяснения предполагаемых связей между дистрибутивами ЛОС и организационных результатов. Как правило, эти объяснения поданы в виде цепи причин и следствий с ненаблюдаемых промежуточных переменных. Некоторые пояснения пункт психологических процессов сходства и привлекательность, кто на социально-психологические процессы homophily и групповой динамики (в том числе, в частности, связи моделей), и некоторых социологических обрабатывает около нормы (см. Лоуренс, 1997; Бун и ван Olffen, 1997) . Наиболее часто используемых объяснение опирается на социальную интеграцию, а промежуточные переменные (O'Reilly, Колдуэлл, и Барнетт, 1989), несмотря на многообразие когнитивных также широко используется (Глик, Миллер и Хубер, 1993).
В попытках разработать всеобъемлющую теорию организационной демографии, Финкельштейн и Хамбрик (1996) используется как социальной интеграции и когнитивных разнообразия. По их мнению, демографическая гетерогенность (всех видов) в качестве "прокси-сервер для когнитивной неоднородности, представляющие инновационность решения проблем способности, креативность, разнообразие источников информации и точек зрения, открытость к переменам и готовность бросить вызов и быть оспорено" (Финкельштейн и Хамбрик , 1996: 125). Социальная интеграция, по их мнению, является следствием демографического неоднородности - это снижает уровень [табличные данные для ТАБЛИЦА 2 опущен] социальной интеграции. Эти два процесса связаны отрицательно, потому что "социальной интеграции облегчается, когда члены группы больше похожи, хотя многие из последствий демографических неоднородности, например, большее разнообразие точек зрения и готовность бросить вызов другим, может создать конфликт, который отвлекает от сплоченности команды и социальной интеграция "(Финкельштейн и Хамбрик, 1996: 126).
Admirable, как эти усилия, мы считаем, что они далеко не полный теоретический объединения. Проблема в том, что процессы неразрывно связаны между собой, особенно в текущей группы или команды. Сложность одновременного обратной связи и взаимодействия эффекты должны быть приняты во внимание, и это непростой задачей. Существует также сложность работы на нескольких уровнях анализа одновременно (лица, группы или команды, и организационно - см. Лоуренс, 1997). Альтернативных теоретических стратегии влечет за собой переосмысление процессов в глобальной всеобъемлющей концепции макроса. Такой пересмотр является оправданным, когда действующий макрос концепция существует и когда основные микро-процессов еще не до конца понял, возможно, из-за их сложности (Ханнан, 1992).
Пересмотр потенциально делает макрос надежной теории по отношению к деталям микропроцессов (Ханна, 1992). Она также имеет потенциал для улучшения скупость и сведения к минимуму уровня анализа проблемы ..
Теоретических формулировку. Мы считаем, что в этой связи соответствующих промежуточных теоретический конструкт поддержку такой пересмотр является организационная культура. Культура широко распространено мнение, что это "естественный продукт социального взаимодействия, которые мы называем организаций" (Трис и Байер, 1993: 2). Организационная культура в целом считается, состоящих из верования и обычаи, в том числе общения, социализации, а также обмен опытом. Например, Трис и Байер (1993: 2) определить организационную культуру как коллективное явлений два основных типа: "Во-первых, содержание культуры - общей, эмоционально системы верований, которые мы называем идеологией.
Вторая является культурных форм - наблюдаемых лиц, в том числе действий, с помощью которого члены культуры выражают, утверждать, и сообщить содержание своей культуры друг с другом. "Убеждения и социальные практики, конечно, представляют собой основы для концепции когнитивного разнообразия и социальной интеграции, соответственно. Более того, культура часто концепцию с точки зрения однородности-неоднородности всей социальной системы, разработки, который обеспечивает простое подключение к демографической однородности-неоднородности (O'Reilly и Чатман, 1996; Коин, Бун и Soeters, 1997). Наша концепция культуры в соответствии с Трис-и (1993) определение Бейер, но в нашей моделированию ниже, мы его в действие в весьма специфическим образом, что позволяет нам изучить свойства культуры, таких, как неоднородность без указания культурное содержание.
Этот пересмотр позволяет связать демографические неоднородности организационных результатов, указав культурного многообразия, как вмешательство переменной в три переменных причинно-следственной цепи. Мы считаем, что пересмотр соответствует (или прямо подразумевается) гораздо предыдущих исследований, а лишь обращает внимание на организационную культуру, а не многих микро-процессов, которые могут быть операционной ..
Исследование стратегии Использование измененным теории
Пересмотр не должно быть истолковано как подразумевающее, что нужно больше или лучше исследований пытается меры организационной культуры напрямую. Опыт O'Reilly, Колдуэлл, и Барнетта (1989), Глик, Миллер и Хубер (1993) и Смит и др.. (1994) показывают, что такие подходы для принятия мер конструкции не обязательно будет окончательным. Кроме того, учитывая неизбежные трудности измерения и сравнения культурных явлений с современных научных технологий, надо удивляться, если такой анализ мог бы когда-либо окончательного, независимо от его результатов.
Все сказали, (1983) Пфеффер исследовательских стратегия, направленная на наблюдаемых делает большой смысл в этом контексте. Подразумеваемые философии науки нет, однако, ограничиться исследователей многократного использования одного и того же или похожим исследования конструкций, методов и переменных, как это часто было в случае с демографических исследований по воздействию ЛОС. Нам кажется, что программа, опираясь на наблюдаемые для эмпирического тестирования требует, в определенный момент ее развития, внедрение формальной модели процессов теоретически связать наблюдаемые. Модели это клей, который определяет, как переменные связаны между собой: он обеспечивает структурированную основу для дисциплинированного изучение теории и рассказывает, как толковать и сравнить эмпирические результаты исследования различных конструкций.
Руководствуясь этой стратегией, наши усилия здесь включать подробные исследования и эксперименты с формальной модели организационной культуры, представляющих в динамичной демографической системы. Модель была создана ранее в литературе организаций (Harrison и Кэрролл, 1991), и ее основные последствия отображаются в соответствии с известной эмпирических наблюдений об организационной культуре. Мы используем модель здесь проводить "испытаний" о достоверности обычное предположение, организационные демограф, когда изменить в качестве связующего звена между неоднородность распределения ЛОС и организационной культуры. Эти испытания состоят из зондов согласованности модели с предположением.
Логических причинно-следственных связей используются организационные демографы означает, что важно оценить не только в достоверности ссылка ЛОС-культуры, но и его величины. Как отмечалось выше, в обычной формулировке экзогенных переменных неоднородности в Лос рассматривается как генерации неоднородностей в организационной культуре, которая, в свою очередь влияет на организационные результаты. Как показано в таблице 1, демографические исследователи обычно оценить лишь общие отношения между неоднородности в Лос-и результат. Предполагая, что три переменных цепи является правильной и обычных предположениях причинной держать, сила общего отношения должны быть продуктом отношений двух звеньев в цепи (см. Дункан, 1975).
Сдача второго звена в цепи довольно положительные, скажем .40, а затем расчета ожидаемых общих отношений между ЛОС и результаты по всему спектру оценок первого звена цепи (скажем, .02, как низкая оценка и .54 как высокая один) дает ожидаемый диапазон .008 на .236. На нижнем конце, то потребуется очень большая выборка, чтобы обнаружить статистически значимого влияния на общие отношения, которые, как правило, предполагалось, и в любом случае было бы почти никакой объяснительной силой ..
Модель культурного передачи в ОРГАНИЗАЦИЙ
Харрисон и Кэрролла (1991) разработали модель передачи культурных ценностей в организациях, свидетельствует о высокой действия лицо - он способен воспроизводить наблюдаемые уровни культурного интенсивности в известных организационных форм, основанных на демографических, найма, и социализации характеристики этих форм. Модель состоит из трех математических функций и набор встроенных параметров. Определить функции (1) число лиц, нанятых в период времени, (2) процесс изменений в уровне приобщения каждого человека внутри организации, и (3) число лиц, вылетающих из организации в период времени. Параметров модели управления темпы роста организации, набор скорости вакансий, избирательность процесса найма на работу в связи с культурными критериями, интенсивность социализации, темпы естественного распада социализации, и текучесть кадров.
Мы кратко обсудим каждой функции, в свою очередь, используя соответствующие параметры по мере необходимости. Приложение представляет собой сводный список параметров и их роль в модели ..
Найм Функция
Пусть число лиц, нанятых в период времени обозначим через NH (т), а количество вакансий по NV (т). Организационные найма могут быть смоделированы как
NH (т) = [суммирования] [H.sub.j] (т), где J = 1 для NV (т-1),
где [H.sub.j] (т) = 1, если позиции ^ заполняется в период т, и нулю в противном случае, а
NV (т-1) = (NV (т-2) - NH (т-1) ND (т-1) GR [N (т-1)]),
ОТО и организационные темпов роста связано со случайными изменениями в число позиций, Nd (T) представляет собой число лиц, вылетающих организации в момент т, N (т) число членов организации в момент т, а стохастических скорость набора на вакантные должности (РР) используется для поиска значения [H.sub.j] (т).
Индивидуальные найма можно представить, как рисование лиц из числа кандидатов. Бассейн имеет распределение значений на нужные характеристики, а также распределение известно, для бассейна. Потому и культурными критериями являются тонкими и не всегда наблюдаемые во многих случаях выбор того или иного лица несколько случайных. В самом деле, характеристики пула определяется избирательность по найму политики организации (Чатман, 1991). Резерва кандидатов является более или менее сосредоточены на нужные характеристики, и более или менее терпимо шум в информацию, используемую в процессе отбора.
Харрисон и Кэрролла (1991) предположили, что склонность человека к включают в себя ценности и нормы конкретной организационной культуры может быть реально представлены одной меры с указанием, в какой степени работник соответствует идеалу культуры менеджмента. Они ссылались на эту меру, как вписывается приобщения уровне, представляет собой очень конкретные концепции организационной культуры. Приобщения может происходить до отдельных присоединяется к организации (например, в профессиональной школе), и сотрудники могут быть дальнейшие enculturated путем социализации (Чатман, 1991). Хотя управлений будут отличаться вида факторов они используют для оценки уровня инкультурации, они включают в себя знания, квалификация и готовность принять и соблюдать культуру и могут отражать такие факторы, как опыт работы и образование.
Для данного индивида я, мы обозначим его или ее уровень приобщения к переменной [C.sub.i], который установлен в пределах от 0 до 1. Представление культуру одной переменной, не означает, что он по своей природе одномерным, а, скорее, что в конкретных организационных контексте некоторые общие управленческие оценки о чьей-либо культурной предрасположенности и признания можно, хотя и культурного контента часто оказывается многомерным в эмпирическая работа (Хофстеда, 1980; Хофстеда и др.., 1990; O'Reilly, Чатман и Колдуэлл, 1991). Cypress Semiconductor исполнительной TJ Роджерс (1990) на самом деле выступает за формализацию оценки общего культурного соответствия в ходе интервью сотрудника и оценки, с использованием единой шкале.
Найм на основе культурных критериев моделируется случайным рисунок значения [C.sub.i] из параметризованных распределений. Параметры распределения определяются по найму политики организации. В каждый период времени, таким образом, NH (т) лиц с различных мероприятий, к управлению определенной культуры организации нанимают ..
Функция социализации
Любой человек со временем меняется по отношению к социализации является сочетание вытаскивает из трех источников "управление, коллегами и распада. Три силы скорее всего различаются по их относительные преимущества. Ожидаемые изменения в социализации моделируется как функция расстояния от отдельных целевых для каждого источника (один для управления, значит для группы сверстников, и нулю при распаде), умноженной на параметр. Модель также вносит погрешность срок, чтобы шума в этом процессе. Гаррисон (1991) модель Кэрролла положена функция социализации интенсивность изменения, как
[Математических выражений Опущено]
где е ошибки перспективе, и SMR, SNR, и СДР параметров, характеризующих тянет к идеальным социализации (от руководства), средний уровень социализации (от сверстников), а также нулевой социализации (от распада), соответственно. По сути дела, в знаменателе нормализует функции [Sl.sub.i] (т) обеспечить, чтобы [человека C.sub.i] оценка остается между 0 и 1. Ошибки е строится на нормальное распределение с нулевым средним и дисперсией регулируемый.
Физические лица могут быть более или менее восприимчивы к социализации, независимо от его источника. Восприимчивость наибольшая на момент вступления в организацию, а затем снижается с пребыванием (Луис, 1980). Мы имитировать восприимчивость к социализации сил по следующей формуле:
[SU.sub.i] (т) = ехр (TA1-ТА2 - ТА3 [[u.sub.i] (т-1]),
где [u.sub.i] индивидуальный я в срок с этой организацией. При значениях параметров, используемый здесь (TA1 = .02; ТА2 = .60; ТА3 = .30), подверженность начинается со значением меньше единицы, а снижение экспоненциально с пребыванием к ненулевой асимптотой. Важно, чтобы значение функции оставаться между 0 и 1, поскольку он будет использован ниже в качестве множителя. В данной спецификации, TA1 связана с асимптотическим уровнем восприимчивости, ТА2 с уровнем чувствительности на входе (срок равен нулю), а также ТА3 со скоростью снижение восприимчивости с ростом срок от начального уровня до асимптотической уровне. Социализации функция завершается с предварительного приобщения индивида уровне [C.sub.i] (т-1) и добавив к нему эффекты социализации изменения интенсивности [Sl.sub.i] (т) умножается на его влияние [ SU.sub.i] (т).
[C.sub.i] (т) = [C.sub.i] (т-1) [[SU.sub.i] (т)] [[Sl.sub.i] (т)].
Распределительные меры [C.sub.i оценки] характеризуют организационную культуру в любой конкретный момент времени. В частности, дисперсия меры, такие как стандартное отклонение приобщения всех лиц свидетельствуют о культурной неоднородности.
Оборот Функция
Оборот может быть связана с организационной культурой, по крайней мере по двум причинам. Во-первых, лица, которые не принимают культуры могут быть мотивированы, чтобы оставить на добровольной основе (Чатман, 1991). Во-вторых, те, кто не подходят и которые не в состоянии изменения, возможно, придется оставить невольно. В обоих случаях проблема может рассматриваться как одна, связанные с расстоянием между воплощением индивидом культуры и управления идеал (Уонаус, 1980). Мы формализовать этот процесс термином AR [1 - [C.sub.i] [(т-1)]. Sup.3], где АР параметр позволяет более или менее чувствительность к отчуждению в качестве причины оборота. Значение этого выражения быстро возрастает [C.sub.i] стремится к нулю, но в целом эффект отчуждения оборота в модели значительно меньше, чем влияние факторов noncultural ..
С учетом всех других причин ухода организации (Чатман и Джен, 1994), которые будут отражены в базе регулируемых фактора-оборота (связанный с параметром ER), число лиц, вылетающих организации в период времени / при этом имеет вид
Nd (T) = [суммирования] [D.sub.i] (т), где я = 1 до N (т-1),
где [D.sub.i] (т) = 1, если отдельные листья в период т, и нуль иначе. Стохастических темпы ухода за отдельными я, которые используются для поиска [D.sub.i] (Т),
[RD.sub.i] (т) = ER AR [1 - [C.sub.i] [(т-1)]. Sup.3],
где и ER и АР являются параметрами скорости.
Моделирование Top Teams управления
Мы решили адаптировать модель напоминает командой топ-менеджеров (ТМО), потому что это социальные единицы в большинстве эмпирических исследований по вопросам демографии рассматривается. Лучшие команды управления общественных организаций и сами по себе, и они, таким образом, при условии аналогичного процесса вступления, социализации и выхода. Приобщения определяется в зависимости от предпочтений главный исполнительный директор (CEO) или совета директоров. Новая команда членов выбираются из резерва кандидатов с распределением значений на нужные характеристики, хотя в данном контексте кандидатов могут рассматриваться в качестве наемных снаружи или выбранных из других частей организации. Коллегиального социализации является социализация другими членами группы, а также размер и темпы роста относятся к команде, а не всей организации.
Потому что, как правило, генеральный директор член TMT, мы зафиксировали на одну позицию с этим статусом. Как указано ниже, мы тогда использовали два различных подхода к установлению первоначальных оценка приобщения СЕО. После вступления, генеральный директор рассматривается так же, как любой другой член команды, генеральный директор, таким образом, с учетом всех сил в модели. Использование такой интерпретации делает управление тянуть фактором социализации функции неоднозначные, поэтому мы установить этот параметр SMR до нуля, оставляя сверстников социализации как основное влияние на изменение культуры.
Адаптация модели для лучших команд управления обращает внимание на ряд проблем, с некоторыми из эмпирических исследований. Во-первых, командой топ-менеджеров считается исследователями в качестве социальной группы, с критериями членства и коллективной ответственности. Как Финкельштейн и Хамбрик (1996) разработали исследователи слишком часто собирать данные о руководство без указания или детальное изучение команды определение достаточно. Во-вторых, соответствующие часы для большинства процессов предположил, действовать в рамках командой топ-менеджеров является владение или стажа работы с командой, а не с фирмой или организацией. Слишком часто, исследователи используют другой сутки без обоснования (Бун и ван Olffen, 1997). Таблица 3 показывает, как проблематично такая практика может быть.
В нем сообщается коэффициенты вариации для организационной и команда владения использовании модельных данных для различных условий размере команды, до организационного опыта, и вероятность внешних прокат. Данные поступают от моделирования функции оборот Гомпертца основана на командном жилья для простых агрегатов лиц. Новые члены команды поступать либо от внешнего или в любой другой организации с заданной вероятностью. Лица, прибывающие из-за пределов получать владения оценка единства как часы команды и организационной часов. Лица, прибывающие из других стран в организации, также относится оценка команды владения единицы, но их организационные срок (до опыта организации) была установлена вытягиванием из лог-нормального распределения со средним значением 5 и 15 лет, так как организационные владения часто следует отрицательные экспоненциального распределения и топ-менеджмента выбирается из хвоста этого распределения.
Командный меры неоднородности ЛОС является собственностью базовой модели ставка - разница в ожидаемых раз срок увеличивается незначительно с командой размера. С другой стороны, неоднородность меры, основанные на организационных владения существенно колеблется по различным условиям ..
Научно-исследовательский конструкторско
Обычно предполагается, связь между неоднородности в распределении ЛОС и культуры представляет собой общие гипотезы нашего исследования, то есть, мы разработали моделирования с помощью модели, чтобы проверить утверждение о том, что неоднородности в распределении ЛОС положительно связаны с неоднородностью в организационной культуре. После преобладание эмпирических исследований в организационной демографии, мы ориентировались исключительно на моделирование лучших команд управления (TMTs) в организациях. Это означает, что все переменные, в том числе владения и инкультурации, являются для ТМО.
Некоторые руководящие ожидания
Финкельштейн и Хамбрик (1996) выдвинул несколько аргументов предлагая, что команда размер играет важную роль в объединении ЛОС и культуры. Они предположили, что более крупные выставки TMTs большей когнитивной неоднородности, меньше социальной интеграции, и менее консенсуса. Их аргументация согласуется с наблюдением, что в небольших групп, отдельных лиц, более вероятно, признать и укрепить интерпретации общих переживаний, чем в крупных групп или организаций. Кроме того, минимальный критический размер, могут быть необходимы для создания и поддержания организационной культуры, в первую очередь. То есть, больше TMTs, - которые все еще относительно небольшой общественных организаций - могут оказывать более сильное давление нормативных именно потому, что они будут меньше неофициальных и личностная, чем очень мал [табличные данные для ТАБЛИЦА 3 опущен] команд.
Этот аргумент подкреплен эмпирические данные приводятся в таблице 1. Исследования с твердой поддержке демографической теории о распределениях исследованных групп ЛОС из следующих средних размеров: более 50, 29,3, 19,3, 18,3, 15,4, 8,61, 6,25, 5,6, 5,2 и 4,11. Те, у кого маргинальном или nonsupportive выводы использованы группы размер 7,8, 5,6, 5,27 и 3,4 (предельная) и 7,4, 6,3, 6,2, 4,6, 4,4 и 4,3 (nonsupportive). Таким образом, мы провели моделирование организованной командой размер, мы моделируемых малых групп с размером пять больших групп с размером 20. Потому что лучшие команды управления не растут в любом предсказуемым образом, мы провели все расчеты с ростом скорости равными нулю. Это означает, что для любого моделирования, размер командой топ-менеджеров является фиксированной и неизменной, за исключением стохастических задержки с заполнением вакансий ..
Существует мало или нет теории указания других условий, способных обеспечить позитивные отношения между неоднородности в Лос-и культуры, хотя есть достаточно теории об условиях создания сильных или однородных организационных культур (см. O'Reilly и Чатман, 1996). С точки зрения модели, эта теория позволяет предположить, что будет более прочным и более однородных культур, когда есть (1) высокая селективность, (2) сильный эффект отчуждения, и (3) сильной социализации сверстников - прогнозы поддерживается производительность модели (см. Харрисон и Кэрролл, 1991). Возможно, действие этих факторов усиливает-либо связь между ЛОС и культуры. Высокая селективность, например, может означать, что срок оценки более тесно связаны с приобщения баллов.
Отчуждение и взаимного социализации может привести сходные последствия. Иными словами, эта логика предполагает, что если селективность низким, отчуждение эффекты являются слабыми, и коллегиального социализации эффекты являются слабыми, то культура, вероятно, останется слабой и раздробленной, несмотря ни на что распределение ЛОС выглядит. Но это также не ясно, что факторы, влияющие на сильных культур обязательно производить прочные связи между ЛОС разнородности и культурной неоднородности. Например, слабая отчуждения может производить сильное ЛОС-культуры, чем сильные ассоциации отчуждения, подвергая менее культурно подходят членов экспертной социализации течение более длительных периодов времени, прежде чем оборот, в ходе которого коэффициент вариации владения и изменения в культуре, и уменьшение.
Моделирование дизайна
Мы разработали и оценки моделирования, которые изменяются систематически шесть основных теоретических размеры модели:
1. Размер ТМО. Мы провели моделирование для двух различных размеров групп, названных "большими" и "малой". Больших команд ожидаемый размер 20 человек, малые команды имеют пять членов. Эта вариация приблизительно совпадает с размерами групп, используемых в эмпирических исследований, перечисленных в таблице 1.
2. Избирательность. Мы варьировали уровень избирательности в выборе новых членов TMTs путем корректировки среднего приобщения числа кандидатов, из которых новые руководители выбираются случайным образом и скорость, с которой заполнения вакантных должностей. Мы использовали две настройки, один помечены в таблицах "высокой избирательности" (со средним по 80 центов и ожидаемая вероятность заполнения вакантных должностей в один временной период .33), другие, как "низкая селективность" (с среднем .10 и ожидаемая вероятность .85).
3. Коллегиального социализации. Коллегиального социализации на вершине управленческой команде часто интенсивный, но, несомненно, Есть группы, в которой она низкая, например, группа в составе руководителей отделов, каждый борьба за верх. Для моделирования этих изменений, мы установили параметр сверстников социализации SNR на двух уровнях: .98 .18 а, который мы называем сильных и слабых сверстников социализации, соответственно. (3)
4. Отчуждение. Отчуждение влияет на оборот в модели в том, что оценка приобщения дальнейшего индивида от управления идеал единства, скорее всего, он или она к отъезду. В нашей модели мы установить этот параметр на двух уровнях, .60 и .15, чтобы отразить высокого и низкого эффект отчуждения, соответственно.
5. База текучесть кадров. Мы моделировали базовая ставка оборот на двух уровнях, что отражает низкий уровень (ER: = .015) и более высокую ставку (ER = .030).
6. Генеральный директор моделирования. Мы использовали два различных подхода к установлению начальный уровень приобщения генерального директора. В первый набор условий, мы поставили оценка генерального директора сначала на среднем уровне для команды. Во второй набор, мы позволяем ему начать на значение, равное единице. Первый подход может быть истолковано как в случае, когда генеральный директор значения культурного идеала, но он или она не выполняет это точно, он или она только в качестве культурно подходит как среднего члена команды. Во второй серии, генеральный директор примером культурного идеала. В обоих случаях, является генеральный директор случайно выбранных членов в команду. После оценка исполнительным директором компании установлена на уровне средней или единство, то с учетом изменений от других сил в модели.
При проведении моделирования, мы варьировали теоретически соответствующих размеров модели в индивидуальном порядке и систематически в общей сложности 64 различных условиях моделирования. Конкретные значения параметра, соответствующие каждому моделируемых условиях приведены в Приложении В. Эти параметры были откалиброваны таким образом, что один период времени, моделирование представляет собой один месяц в режиме реального времени. Мы побежали каждой моделируемой условие 120 периоды времени, и мы воспроизведена каждом запуске на 1000 исследований, меняя только семена генераторы случайных чисел. Статистика для каждого условия были рассчитаны через испытания в конце моделирования, период 120. (4) При представлении результатов, мы обратили внимание на статистику самое непосредственное отношение к демографической программы исследования - соотношение между коэффициентом вариации в собственности и стандартное отклонение инкультурации.
Один из вопросов, некоторые коллеги подняли о наших проблемах моделирования дизайна, в какой степени он включил комковатой, а не постепенные изменения в состав лучших команд управления. Как известно, лучшие команды управления иногда резко измениться за короткий период времени в качестве нового генерального директора приставы из старой команды и заменяет его на свой собственный выбор. Мы исследовали, является ли нам нужно симулировать это условие явно или если он уже сформировался в рамках моделирования установки. Инспекция траектории время моделирования показали, что нынешняя структура действительно производит иногда несколько оборотов в команде за один период, и что в некоторых случаях для небольших групп, все команды перевернулся без дублирования пребывания людей.
Хотя эти события не так уж часто, мы считаем, что это соответствующие настройки, поскольку такие кусковых изменения не часто встречаются в реальном мире, и это лучше всего рассматривать их по отношению к целому ряду изменений управленческой команды, как наша модель позволяет. Наши моделирования относится к случаям полного оборота в команде, как регулярная часть демографического процесса, который продолжается "restaffing" период ..
ВЫВОДЫ
Моделирование по условию
В таблице 4 представлены основные результаты моделирования. (5) Это показывает связь между коэффициент вариации владения и стандартное отклонение инкультурации. Мы моделировали 1000 лучших команд управления и использовать эти данные для расчета коэффициентов корреляции.
Первый столбец коэффициентов корреляции в таблице 4 показана взаимосвязь между неоднородности в Лос-и гетерогенность приобщения для больших групп, при этом первоначальные оценки приобщения директор установлен на уровне средних значений по 16 вариации селективности, взаимного общения, отчуждение, а также оборота. Корреляции все положительны и статистически значимым, полагая, что обычное предположение демографическую программу исследований в целом правдоподобно. Сила этих позитивных ассоциаций ли отличаются друг от друга, однако, с коэффициентами, начиная от низкого уровня .10 до высокого .61. Существует никакой очевидной закономерность в изменении в зависимости от условий. Второй столбец коэффициентов в таблице 4 представлены корреляции для малых лучших команд управления, при этом первоначальные оценки генеральный директор установлен на средний уровень.
Эти оценки также являются положительным и значимым во всех случаях, кроме одного, опять поддержку типичных предположение демографическую исследователя. Здесь также есть большое изменение в оценках, с колебаниями корреляций, соответствующих тем, для больших групп. Третий и четвертый столбцы показывают коэффициенты корреляции для больших и малых групп, соответственно, когда оценка генеральный директор приобщения установлен на уровне единицы. Подавляющее большинство (22 из 32) из этих оценок также являются позитивными и важными. В десять условий, однако, по оценкам корреляции отрицательны. Большинство из этих негативных отношений происходят в условиях с низкой избирательностью и слабых сверстников социализации ..
Наше резюме вывод из имитационных испытаний является то, что модели в целом поддерживает предположение о позитивных отношений между неоднородности в Лос-и гетерогенность культуры. В 64 отдельных демографических условий, которые мы исследовали, модель дала ожидаемых положительных корреляций в 53 из них. Эти корреляции диапазоне от низких, близких к нулю до максимума за .60. Вообще говоря, наиболее последовательно сильной положительной корреляции находятся в контекстах, в которых оба набора высокой селективностью и сильных сверстников социализации происходит (верхней четыре колонки таблицы 4). Восемь из отрицательной корреляции изоляции для конкретных [табличные данные для ТАБЛИЦА 4 опущен] ряд условий: с низкой избирательностью и слабые стороны сверстников и социализации, когда оценка генеральный директор приобщения установлен на уровне единицы.
Мы думаем, что эти сочетания условий может быть очень редко в реальном мире. Другие три отрицательной корреляции достаточно малы, а две не являются значимыми ..
Оценка Формы Выводы
Для раздела влияния различных факторов в модели, мы использовали моделирование данных для моделирования построить то, что аналитики называют мета модели (права и Келтон, 1991). Мы пошли путем объединения данных из всех 64 условий и расчета корреляции между неоднородности в Лос-и гетерогенность культуры ежегодно в течение последних 100 моделируемых периоды времени. (6) Мы и оборудованным серию иерархических линейных уравнений регрессии, используя в качестве зависимой переменных коэффициентов корреляции и в качестве независимых переменных фиктивные переменные, представляющие различные условия и их взаимодействия, а также переменной измерения периода времени. Эти регрессии, которые мы не регистрируем здесь подробно, показывают, что факторы, в простой демографической культуры модели мы используем сочетают в значительной двустороннего и трехстороннего взаимодействия для производства оценкам корреляций.
Существуют также различия в этих отношениях между методами генеральный директор представительства. Эти сложные эффекты модели объяснить, почему это не просто увидеть или понять простой модели в таблице 4. Похоже, что даже наши относительно простую модель не может обеспечить четкое понимание влияния различных организационных условий по оценкам корреляции, поскольку взаимодействие процессов в.
модель превосходит сложность порога. Этот порог введенных сложным образом, что соотношения распределения (неоднородность) меры изменяться составных частей этих мер изменений.
В попытках разработать лучшую интуицию о структуре корреляции, по модели, мы провели многочисленные анализ исходных данных моделирования. Наиболее глубокие из этих усилий, связанных изучения моделируемых траекторий время отдельные лучших команд управления. Эта точка зрения показывает, что входов и выходов людей оказывают сильное влияние на культурную разнородность, но несовместимых с их влияние на неоднородность ЛОС. Поскольку практически все предыдущие исследования неоднородности ЛОС являются сечения (или по крайней мере рассматриваться как сечения данные анализов), это взгляд на проблему, который не получил должного внимания, но наши исследования привели нас к мысли, что очень важно к пониманию того, что происходит в Лос-исследования неоднородности, как мы покажем ниже ..
Разобрать ЛОС НЕОДНОРОДНОСТЬ
Разнообразии и Срыв
Таблица 5 показывает типичные командой топ-менеджеров с течением времени, это реализация принятых при моделировании исследования. Таблица показывает, что всякий раз, когда демографические события найма или выхода происходит, коэффициент вариации в изменении ЛОС резко в следующем периоде времени (мы подтвердили это простое наблюдение с регрессии на модельных данных). Например, коэффициент вариации владения прыжки с .383 на .665 между периодами 21 и 22, когда один человек листьев, а на смену. Конечно, новое лицо владения оценка одного и заменяет лицо со счетом 17.
Заявленный в целом, отдельных групп показывают тесную взаимосвязь между демографической событий входа и выхода в команду, с одной стороны, и меры неоднородности ЛОС, с другой стороны. Это соотношение означает, что последствия разнообразие неразрывно связаны с эффектами нарушения (в связи [табличные данные для ТАБЛИЦА 5 опущен] на приходящих и уходящих членов команды), что делает интерпретацию традиционных мер неоднородности и оценка их воздействия на организационные результаты проблематичным . Еще больше осложняет дело, мы наблюдали в данных, полученных из модели (но не показано на рисунке), что увеличение гетерогенности ЛОС часто не приводят к повышению культурного многообразия - процесс социализации сверстников ведет к созданию означает приобщения уровне, близком к вступлению в виду, , а некоторые выходы культурных выбросов, часто приводя к нарушению уменьшить культурной неоднородности ..
Три предположили социальных процессов
С учетом распределения владения до и после демографических событий, казалось бы разумным предположить, что увеличение гетерогенности ЛОС соответствует низкий уровень социальной интеграции или уменьшены культурной однородности. Эта точка зрения предполагает сильно, однако, что одним из основных источников этого разнообразия происходит от неудобства, вызванные вновь вступающей лиц. Эти лица предположительно, не приучают их организации, и заменить лиц, которые были социализированы. Пфеффер в (1983: 331) обсуждение и Макнейл (1971) анализ Томпсона организационных новичков и социализации ясно показали, что он имел в виду социализации процессов при разработке демографической теории.
Второй основной теоретический фокус с групповой динамики и социальных процессов, которые производят интеграции, солидарности и сплоченности группы (см. Финкельштейн и Хамбрик, 1996). Это второй фокус находит свое отражение в Пфеффер в (1983: 328-329) заявления о том, что происходит, когда группа сотрудничает в течение длительного времени: "Это длительный период тесной связи будут развиваться, как правило, более стабильного, предсказуемого и взаимных ожиданий и поведения. ... Кроме общих и стабильных ожиданий, которая сложилась бы, как правило, чтобы конфликт реже и менее тяжелыми. Люди, которые привыкли работать друг с другом в течение длительного периода времени будет разработана более соответствовал модели взаимодействия на протяжении многих лет объединение " (акцент добавлен).
Третье основное внимание многих демографических теорий о влиянии общего исторического опыта. Они часто облечены в форму когортных эффектов, например, когда Пфеффер (1983: 335) провозгласила, что "в организации, группы производят два важных последствия - потенциальный конфликт между группами, а также спонсорство, солидарности и взаимного выбора в рамках группы". Когнитивная или убеждений разнообразия часто увязывается с идеями о том, насколько много у людей являются членами организации, когда она переживала определенные периоды или событий (Глик, Миллер и Хубер, 1993).
По мнению многих организационных демографов, широко используется коэффициент вариации владения (или подобные меры) должны представлять последствия всех этих процессов (и, возможно, другие). (7) обоснованность этой точки зрения практически невозможно оценить в любом контексте, потому что все три процесса работают одновременно, несовместимых направлениях (по отношению к владению) и с неизвестными весами. Иными словами, комбинированных или совокупного воздействия всех трех процессов может привести какую-либо закономерность разнообразия, и это не представляется возможным проверить меры с уверенностью. Кроме того, коэффициент вариации в Лос также меняется, когда Есть никаких событий, хотя и более постепенно.
Три альтернативных мер
Один потенциально перспективных способов решения этой головоломки было бы разложить комбинированных мера разнообразия в отдельных мер, каждая из которых соответствует один процесс, показывающие более простой отношения с должности. (8) Для внимание, мы ограничиваем наше внимание на три процессов говорилось выше ( социализация, групповая динамика, и общий исторический опыт), которые мы считаем доминирующей в литературе. Мы также ограничить себя меры, которые не повлечь за собой значительные дополнительные требования по сбору данных в эмпирических исследований (то есть меры, основанные на владение раза).
Социализации. Поскольку коэффициент вариации в значительной степени владения веса въезда и выезда всяком случае, мы считаем, что это хорошая основа для разнообразия на основе социализации. Организационные социализации действует решительно на новых участников, а затем затухает. Коэффициент вариации меры владения нет такого имущества - оно продолжает изменяться в течение длительного времени, чем мы ожидаем социализации процессов на изменения. Таким образом, этот компонент владения основе разнообразия должны быть временными и его эффекты должны быстро уменьшается. Чтобы представить это, мы предлагаем изменить коэффициент вариации владения, поставив сверху отдельные оценки владения [u.sub.i], связанных представляющие время, когда социализации эффект будет незначительным, так что оценка отдельных владения не может увеличить за границей.
Для примера, мы установили, связанных на 12 месяцев (исследователи, возможно, пожелает провести калибровку меры иначе), это означает, что мы вычислить коэффициент вариации владения с помощью [u.sub.i] [премьер] = мин ([u.sub. я], 12), а не [u.sub.i]. Это означает, что разнообразие в социализации будет увеличиваться по мере новых участников появится, будет снижаться по мере они остаются в организации, и до нуля, когда все было в организации, по крайней мере год. В таблице 6 представлены некоторые иллюстрации этого расчета (обозначенный CV12) для различных дистрибутивов владения ..
Группа сплоченности. Представлять разнообразия в процессах с участием группы сплоченности, мы используем со времени последнего события входа в группы или организации. На этот раз переменной дает максимальный срок, что группа, возможно, действует в качестве единого социального функционирования организации. Мы также считаем, однако, что этот процесс изначально сильнее, чем с давних команды. Интеграции и солидарности, возвращается к заданной длины времени вместе должно быть больше на [табличные данные для ТАБЛИЦА 6 опущен создания] команды, чем после него работает уже некоторое время. Таким образом, мы предлагаем измерения разнообразия групповой динамики, как ETLAST = ехр (- [u.sup .*]), где [u.sup .*] является пребывание в самое последнее время вошел член.
Общий исторический опыт. Наконец, мы предлагаем измерения разнообразия среди членов команды "общего исторического опыта, глядя на дублирование отдельных раз пребывания в должности. Мы предлагаем изучение владения раз каждой пары лиц в команде и вычисления длины перекрытия. Затем мы предлагаем среднем перекрытия раз для всех пар членов команды. Формально эта мера
TLAP = 1 / N [суммирование я [не равно] J мин] ([u.sub.i] [u.sub.j]),
где N размер команды и [u.sub.i] является пребывания го члена. Таблица 6 показывает также иллюстрации этой меры (которые также могут быть откалиброван).
Оценки. Есть две нормы, по которым мы считаем, что эти меры могут быть надлежащим образом оценены. Во-первых, каждой из этих мер должны быть увязаны с культурной гетерогенности. Во-вторых, меры должны способствовать исключительно за изменения в культурной гетерогенности, если они действительно нажмите различных социальных процессов. Представляет интерес также выполнения мер по отношению к ЛОС коэффициент вариации используются в качестве комбинированного меры. В таблице 7 представлены некоторые важные анализа по этому вопросу. В нем сообщается корреляции каждого из владения основе разнообразия мер по неоднородность культуры с помощью моделирования. Каждый из предлагаемых мер положительно коррелирует с культурной гетерогенности.
Кроме того, в четырех из шести случаях альтернативные меры более высокую корреляцию, чем обычные комбинированные меры. Мы считаем, что эти оценки, как поощрение ..
Таблица 8 показывает серию обычный метод наименьших квадратов регрессии культурной неоднородности на различных владения мер, основанных на разнообразие. Первые четыре уравнения показывают, опять же, что каждая мера разнообразия значительные позитивные отношения с культурной гетерогенности. Пятое уравнение входит во все четыре меры разнообразия одновременно. Поразительно, что все четыре значительных, предполагая, что каждый краны уникальный источник изменчивости. Меры социализации разнообразия, CV12, и общую меру разнообразия опыта, TLAP, как сохранить положительный эффект в условиях контроля за другими процессами. Комбинированные меры разнообразия, CV, а также разнообразие группы согласованности мер, ETLAST, как показывают негативных отношений.
В шестом уравнения, мы также включать контроль за среднее пребывание группы, T сред. Здесь последствия по-прежнему значительно, как в предыдущие уравнения исключением того, что объединенный мера разнообразия в настоящее время уже не является статистически значимым. Таким образом, меры, предложенные одним процесс разнообразия, более тесно связаны с культурной неоднородности, чем обычные комбинированные меры в данных, полученных в нашей модели. Большинство впечатляюще, если их рассматривать вместе анализа данных моделирования, эти альтернативные меры не заменить его полностью. Конечно, можно было бы ожидать относительной важности этих мер зависит от условия для научной деятельности, в таблице 8 показывает свое влияние данных на основе нашей модели.
Организационные демографы исследование влияния распределения ЛОС по организационной результатов, действуя через промежуточные социальные процессы, которые мы рассматриваем как макроскопически организационной культуры. Хотя во многих эмпирических исследований, ссылаться на тот или аналогичные предположения, только три пытались серьезно изучать ее истинности. В совокупности, результаты этих исследований могут толковаться по-разному, в результате чего в противном случае впечатляющая программа исследований по организационным демографии на мягкую основу. Одним из препятствий для преодоления критики организационных исследований демографии является то, что теоретики не выдвинул формальная модель процессов, которые предположили связать ЛОС распределения организационных результатов.
Отсутствие модели означает, что эмпирические исследования с различными факты обычно интерпретируется получить только на основе измерения вопросов. Наши усилия здесь, представляют первая попытка разработать формальную модель одного из компонентов процесса организационной теории демографии - это связь Лос-дистрибутивы для культурного многообразия в организациях и лучшие команды управления ..
Мы использовали модель компьютерного моделирования для изучения достоверности общей, но сомнительное предположение о взаимосвязи между неоднородности в ЛОС, и в культуре. Наше моделирование показывает, что предположение справедливо для модели в очень широком диапазоне условий, поиске, что поддерживает общую демографическую основу исследования. Среди различных условиях, мы обнаружили, что это предположение наиболее вероятным в организационном контексте и с высокой селективностью набора и сильной социализации сверстников. Было бы ошибкой, однако, заключить из выводов, что все хорошо в существующих рамках. Современные исследования по организационным демографии как правило, не учитывать соображения организационного контекста, в серьезный подход, а это означает, что многие оценке воздействия вероятно, объединить несколько основных процессов.
Мы считаем, что исследователи будут получать из сравнительных соображения о том, как сильно демографические факторы могут действовать в рамках организационных подразделений и отраслей, которые они изучают. Эти соображения не только уточнить статус предполагаемых последствий, было бы также повысить теории, на наш взгляд ..
Налагаемых наши усилия моделирования привели нас к выявить ряд методологических и концептуальных недостатков, типичных практике исследований, которые заслуживают внимания, если программа оттачивать свои взносы. В частности, развитая модель помогла нам обнаружить нарушения эффект, который смешивает ассоциации между Лос-разнородности и культурной неоднородности. Он четко встроенный в отношениях между оборота и распространения ЛОС, порочащие исследований с использованием ЛОС изменения как предиктор оборота без надлежащего контроля. Он также подчеркнул важность хорошо указанной теоретической модели для построения эмпирических мер. Надо отметить, что многое из этого можно было бы вывести из более конкретных соображений, без полной модели, но оно не было, несмотря на большую научно-исследовательскую деятельность по этой теме.
Соответственно, мы не можем помочь, но думаю, что структура модели при условии глубокой перспективе, что позволило нам увидеть эти проблемы и что он ввел дисциплину на наше мышление, что способствовало анализа. В некоторых случаях, полное модели, необходимые для понимания воздействия целого комплекса взаимодействующих процессов - например, нарушение эффекта требует одновременного въезда, выезда, а также приобщения процессов. В других случаях, когда эффекты выводятся из модели, то становится очевидным, что эти эффекты являются непосредственно применимыми в реальном мире явлений, а не просто свойства модели (например, встроенный в оборот отношения). на основе выводов и результатов моделирования анализа, мы предлагаем шесть рекомендаций по организационной демографов:.
1. Контроль за встроенного эффекта неоднородности ЛОС при изучении таких результатов, как оборот, в котором основные процессы продолжительность зависит на индивидуальном уровне. Лучший способ сделать это разбить - собирать и анализировать события истории на индивидуальном уровне с соответствующими контрольных переменных (см., например, O'Reilly, Колдуэлл, и Барнетт, 1989). Если это невозможно, то, возможно, расчеты аналогичные тем, которые приводятся в таблице 2 может предоставить исходные данные или нулевой гипотезы на этот потенциально ложный эффект.
3. Использование кратких определений и измерений командой топ-менеджеров (когда соответствующие социальные единицы), в идеале, опирающихся на теоретические принципы и оценки с участием власти и принятия решений поведения (Финкельштейн и Хамбрик, 1996). Списки сотрудников регулярно опубликованные компаниями может или не может являться командой топ-менеджеров данной компании.
4. Построить владения мер, основанных на использовании времени в теоретически соответствующие ячейки общества, а не только единицы, для которых данные легко доступны. Если теория о социальной интеграции командой топ-менеджеров, то соответствующая переменная, как правило, раз в команде, не раз в организации в целом.
5. Разложим теоретически центральной владения основе меры неоднородности в настоящее время широкое использование - коэффициент вариации в срок (и его родственники). Она сочетает в себе последствия слишком многие предположили процессов с потенциально несовместимых эффектов. Мы считаем, что три меры, предложенные здесь (на основе теории о процессах социализации, сплоченность группы, а также общего исторического опыта) будет оказывать помощь в решении этой задачи. Каждый показывает простой взаимосвязи между жильем и основной процесс, чем комбинированные меры. Каждый также показывает обещание в эмпирический анализ основан на модельных данных. В результате, мы считаем, что все три меры заслуживают рассмотрения и изучения в эмпирических исследованиях по организационным демографии.
6. Адрес нарушение процессов, которые, как представляется, наиболее важным смешанных эффект обычно используются совокупные показатели ЛОС неоднородности, такие, как коэффициент вариации в должности. Мы считаем, что мы сделали здесь с начала предложил три меры, но мы также признаем, что более теоретические лечения не требуется. В какой степени культурной неоднородности (или любого другого вмешательства построить) на самом деле зависит от даты заезда и выезда лиц? Как эти культурные различия теоретически связаны с организационной результаты? Как организационные факторы влияют на эти ссылки? Как эмпирических исследований, свести к минимуму или изолировать влияние нарушения?.
Хотя в этой статье содержится критика организационных демографии, нашей целью является не критика себя. Мы имеем огромную признательность за достижения организационных демографии, и мы думаем, наблюдателей, которые оценивают негативно этой области, сосредоточив внимание только на ее недостатки, или путем нереальные предложения для дальнейших исследований ошибочно. Организационная демография является одной из немногих действительно новой и интересной области научно-исследовательских организаций. Кроме того, районе, которая может объединить разрозненные более микро-и макро концах поля. Следовательно, целью нашей критики является не уничтожение, но и раскрыть некоторые проблемы, которые требуют внимания, если полный обещание области должны быть достигнуты.
По этой причине мы попытались умерить критику наших демографических исследований конструктивные и реалистичные предложения. Наша альтернатива владения мер, основанных на разнообразии, например, предлагается в этом свете. Однако это может быть трудно, из-за нарушения эффекты для захвата полного устойчивость организационной культуры со статическим владения основе мер. Измерение, дизайн и теоретически все нынешние проблемы и возможности для организационных демографов. Мы надеемся, что наша работа стимулирует обсуждение этих вопросов ..
1 большой последние исследования были направлены на различные демографические характеристики и их распределения внутри организации. Эта работа выходит за рамки компетенции этого исследования, который работает исключительно с распределением ЛОС. Мы концентрируемся на распределение ЛОС, поскольку он был предметом более постоянных усилий.
2 Мы исключаем из рассмотрения неопубликованных исследований, кроме диссертаций.
3 знаменатель в выражении для общения с изменением интенсивности [Sl.sub.i] (т) имеет значение, когда один SNR = .18 (то же значение он имеет при SNR = .98), чтобы обеспечить значимые сравнения два условий социализации сверстников.
4 Нами были рассчитаны также статистических данных в различных других путей, в том числе усреднения коэффициентов по несколько период окна в конце моделирования. Результаты этих усилий во многом схожи, поэтому мы приводим самый простой способ.
5 Мы подвергали модели, используемые для создания корреляций в таблице 4 широкий диапазон чувствительности и стабильности испытаний. Три альтернативных спецификаций директор были смоделированы условия для всех: не генеральный директор, "сильный" CEO (оказывая доминирующее натягивать оценки приобщения к идеалу), и культурные изменения с руководителем оборот (в метрических культуры был "повернут" друг с генеральным директором оборота событий, чтобы отразить возможность того, что различные руководители могут охватывать различные культурные идеалы). Кроме того, фиксированные параметры варьировались; варьировались в таблице, были установлены с другими ценностями и корреляции на ранних точек в моделировании времени и между различными окнами времени были рассмотрены. Эти испытания убедили нас в том, что выводы, содержащиеся в таблице 4, в которой будут представлены модели.
6 Мы не использовали данные за первые 20 периодов времени, потому что их стабильность зависит от начальных условий.
7 Отсутствие теоретической точности в литературе также подразумевает, эту точку зрения.
8 Мы используем термин меры здесь означает количественный способ представления наблюдаемых аспектов предположили процесса.
Ссылки
Бантел, Карен, и Сьюзен Джексон
1989 "Топ-менеджмент и инновации в банковском: Есть ли состава верхней команды к лучшему?" Стратегическое управление Journal, 10: 107-124.
Бантел, Карен, и М. Wiersema
1992 "всеобъемлющей модели верхней оборот команды". GSM рабочий документ
Бокер, Уоррен
1997 "Стратегические изменения: влияние управленческие и организационные характеристики роста". Академия управления Journal, 40: 152-171.
Бун Кристоф, В. ван Olffen
1997 "запутанной состояние дел в верхней исследования состава управления: теоретический и эмпирический анализ". Нидерландский институт организации бизнеса и стратегии исследований исследований в меморандуме № 97-11, Маастрихт.
Чатман, Дженнифер
1991 "Согласование людей и организаций: отбор и социализации в бухгалтерских фирм". Administrative Science Quarterly, 36: 459-484.
Чатман, Дженнифер, и Карен Джен
1994 "Оценка взаимосвязи между промышленностью и характеристики организационной культуры: Какая разница вы можете быть?" Академия управления Journal, 37: 522-553.
Дункан, Otis Дадли
1975 Введение в структурной модели уравнения. Нью-Йорк: Academic Press.
Финкельштейн, Сидни, и Дональд Хамбрик C.
1996 Стратегическое лидерство: Руководители высшего и их влияние на организации. Миннеаполис: Запад.
Флэтт, Сильвия
1993 "нововведения: Как верхней демографии команда управления имеет значение". Неопубликованные докторской диссертации, Калифорнийский университет в Беркли.
Глик, William H., CC Миллер, Джордж П. Хубер
1993 "импорта верхнего эшелона разнообразия в деятельности организации". В ГП Хубер и WH Глик (ред.), организационных изменений и реорганизации: 176-214. Нью-Йорк: Oxford University Press.
Haleblian, J., и Сидни Финкельштейн
1992 "Влияние размеров верхней управленческой команды и главный исполнительный директор господство на производительность в турбулентных и стабильных условиях." Неопубликованные рукописи, Университет Южной Калифорнии.
Хамбрик, Дональд К., и Филлис А. Мейсон
1984 "Верхние эшелоны: организация как отражение ее топ-менеджеров". Академия управления обзору, 9: 193-206.
Хамбрик, Дональд К., Тереза Чо Сын, и Ming Chen-Жер
1996 "Влияние неоднородности верхней управления на конкурентных действий фирмы". Administrative Science Quarterly, 41: 659-684.
Ханнан, Майкл Т.
1992 "Рациональность и надежности в условиях многоуровневой системы". В JS Коулман (ed.), Rational действий в социологии: 120-135. Ньюбери Парк, штат Калифорния: Sage.
Харрисон, Ричард J., и Гленн Р. Кэрролл
1991 "Сохранение веры: модель передачи культурных ценностей в формальных организациях". Administrative Science Quarterly, 36: 552-582.
Хофстеда, Geert
1980 Культуры следствия. Беверли-Хиллз, CA: Sage.
Хофстеда, Geert, Б. Neuijen, DD Ohayr, Г. Сандерс
1990 "Оценка организационной культуры. Качественный и количественный анализ через двадцать случаев". Administrative Science Quarterly, 35: 286-316.
Джексон, Сьюзан Е., Жанна F. Brett, VI Sessa, Д. Купер, А. Юлин, К. Peyronnin
1991 "Некоторые отличия делают различие: различие индивидуальных и групповых неоднородности, как соотносится набора, продвижения по службе, а оборот". Журнал прикладной психологии, 76: 675-689.
Кек, Сара Л.
1997 "Лучшие структура управленческой команды: Дифференциальные эффекты экологических условий". Организация науки, 8: 143-156.
Коин, Б. А., К. Бун и Д. Л. Soeters
1997 "Организационные факторы, влияющие на однородность и разнородность в организационной культуре". В Sackmann SA (ed.), культурных Сложность в организациях: 273-293. Ньюбери Парк, штат Калифорния: Sage.
Крепс, Дэвид
1990 Теория игр и экономическое моделирование. Нью-Йорк: Oxford University Press.
Закон, Аверилл С. и В. Дэвид Келтон
1991 имитационного моделирования и анализа, 2 изд. Нью-Йорк: McGraw-Hill.
Лоуренс, Барбара С.
1997 "черный ящик организационных демографии". Организация науки, 8: 1-22.
Луи, Мерил Reis
1980 "удивление и чувство решений: Что новичков опыт ввода незнакомой организационной настройки". Administrative Science Quarterly, 25: 226-251.
Маккейн, Брюс, Чарльз А. O'Reilly, Джеффри Пфеффер и
1983 "эффекты ведомственных демографии с оборота". Administrative Science Quarterly, 26: 626-641.
Макнейл, Кеннет и Джеймс Д. Томпсон
1971 "восстановление общественных организаций". American Sociological Review, 36: 624-637.
Мишель, J., и Дональд Хамбрик C.
1992 "поза Диверсификация и топ-характеристик управленческой команды." Академия управления Journal, 35: 9-37.
Мюррей, Алан
1989 "Лучшие неоднородность группы управления и работы компаний". Стратегическое управление Journal, 10: 125-141.
O'Reilly, Чарльз А. Дэвид Колдуэлл, и Уильяма Барнетта П.
1989 "Работа группы демографии, социальной интеграции, а оборот". Administrative Science Quarterly, 34: 21-37.
O'Reilly, Чарльз А. и Дженнифер Чатман
1996 "Культура как социальный контроль: Корпорации, культы и обязательства". Исследования в области организационного поведения, 18: 157-200. Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
O'Reilly, Чарльз А., Дженнифер Чатман, и Дэвид Колдуэлл
1991 "Люди и организационной культуры: профиль подход по сравнению с оценкой дееспособное лицо-организации". Академия управления Journal, 34: 487-516.
O'Reilly, Чарльз А., Сильвия Флэтт
1986 "Руководство демографии, организационные инновации, а также деятельность компаний". OBIR рабочий документ № 9, Калифорнийский университет в Беркли.
O'Reilly, Чарльз А., Ричард К. Снайдер, и Джоан Н. Бут
1993 "Влияние организационной демографии на организационные изменения". В ГП Хубер и WH Глик (ред.), организационных изменений и реорганизации: 147-175. Нью-Йорк: Oxford University Press.
Пфеффер, Джеффри
1983 "Организационная демография". Исследования в области организационного поведения, 5: 299-357. Гринвич, Коннектикут: JAI Press.
Пфеффер, Джеффри, и Чарльз А. O'Reilly
1987 "демография больницы и текучесть кадров среди медицинских сестер." По трудовым спорам, 26: 158-173.
Роджерс, Т. J.
1990 "Нет оправданий управления". Harvard Business Review, июль-август: 84-88.
Смит, Кен Г., К. Смит, JD Олиан, HP Sims, DP О'баннон и JA Скалли
1994 "Топ-менеджмент демографии и процесс: роль социальной интеграции и связи". Administrative Science Quarterly, 39: 412-438.
Соренсен, Jesper
1997 "Экология организационных демографии". Неопубликованные рукописи, Высшей школы бизнеса Чикагского университета.
Трис, H., и Дж. Бейер
1993 Культуры работы организации. Englewood Cliffs, N J: Prentice-Hall.
Там, Нэнси Брэндон и Майкл Т. Ханнан
1984 Социальная динамика: Модели и методы. Orlando, FL: Academic Press.
Вагнер, РГ, Джеффри Пфеффер, и Чарльз А. O'Reilly
1984 "Организационные демографии и оборот в верхней группы управления". Administrative Science Quarterly, 29: 74-92.
Уонаус, мировой судья
Организационные 1980 Вступление. Чтение, М.: Addison-Wesley.
Wiersema, Маргарита, К. Бантел
1992 "Топ-менеджмент демографии и корпоративных стратегических изменений". Академия управления Journal, 35: 91-121.
Wiersema, Маргарита, и Алан Берд
1993 "Организационные демографии в японских фирм: Группа неоднородность отдельных несходство и топ-менеджмент оборота". Академия управления Journal, 36: 996-1025.
Зенгер, Тодд, и Барбара Лоуренс
1989 "Организационная демография: дифференциальные эффекты от его возраста и срок распределения на технические связи". Академия управления Journal, 32: 353-376.
Гленн Р. Кэрролл [соавтор, "Организационная демография и культура: Исследования по формальной модели и моделирование"] является Пол Кортез профессором по вопросам управления Haas школа бизнеса, 545 Студенческие строительные услуги, Калифорнийский университет в Беркли, Беркли, Калифорния 94720-1900 (адрес электронной почты: <a href="mailto:carroll@haas.berkeley.edu"> carroll@haas.berkeley.edu </ A>). В настоящее время его исследования рассматриваются методы организационной населения со временем измениться. Он получил докторскую степень в социологии в Стэнфордском университете.
J. Ричард Харрисон [соавтор, "Организационная демография и культура: Исследования по формальной модели и моделирование"] является доцентом организаций и стратегии в Школе управления Университета штата Техас в Далласе, Ричардсон, штат Техас 75983 (адрес электронной почты : <a href="mailto:harrison@utdallas.edu"> harrison@utdallas.edu </ A>). В настоящее время его исследования направлены на управленческих силовые и контрольные вопросы и компьютерное моделирование организационных процессов. Он получил докторскую степень в организационном поведении в Стэнфордском университете.
