Ефективність управління людськими ресурсами ІТ-підприємств: методологія оцінювання HREIІ-ІТ

Автор(и)

  • І. В. Прінц здобувач третього (освітньо-наукового) рівня, Поліський Національний Університет, м. Житомир, Україна https://orcid.org/0009-0003-0423-9123

DOI:

https://doi.org/10.26661/2522-1566/2026-3/37-28

Ключові слова:

управління людськими ресурсами, ІТ-підприємство, ефективність HR-менеджменту, людський капітал, стратегічне управління людськими ресурсами, HR-аналітика, методологічний підхід, інтегральне оцінювання, HREII-IT

Анотація

У статті обґрунтовано методологічний підхід до оцінювання ефективності управління людськими ресурсами ІТ-підприємств. Вихідною проблемою визначено розрив між операційною HR-аналітикою та результатами, що характеризують стан людського капіталу, роботу команд і досягнення підприємства. Мета дослідження полягає у формуванні та методичному обґрунтуванні системи оцінювання, яка відтворює цей зв’язок і дає підстави для діагностики не лише результату, а й механізму його досягнення. Теоретичну основу становлять стратегічне управління людськими ресурсами, ресурсний і знаннєвий підходи, теорія людського капіталу, модель «здібності – мотивація – можливості» та дослідження HR-аналітики. Застосовано системний і порівняльний аналіз, декомпозицію, наукове узагальнення та структурно-логічне моделювання. Для побудови інтегральної оцінки використано принципи методології складених індикаторів, а саме стандартизацію показників, формування часткових індексів та їх агрегування. У базовій теоретичній версії методики застосовано рівні ваги складових. Можливість їх уточнення та перевірки чутливості результатів передбачено на етапі подальшої емпіричної апробації. Розроблено структуру інтегрального індексу HREII-IT, що базується на чотирьох взаємопов’язаних складових системи управління людським ресурсами ІТ-підприємства, а саме: стратегічну інтеграцію HR-менеджменту (HSI), інвестування в людський капітал (HCII), мотивацію та винагородження (MRI) та зрілість системи управління результативністю (PMMI). Для кожної складової визначено аналітичний зміст та систему індикаторів. У базовій теоретичній версії моделі часткові індекси агрегуються шляхом розрахунку їх середнього арифметичного за рівними вагами. Такий підхід забезпечує простоту й прозорість базового розрахунку, однак допускає взаємну компенсацію значень складових, тому інтегральний показник HREII-IT запропонованого інтерпретувати разом із профілем його часткових індексів, що у практичному застосуванні передбачає нормування інтегрального значення до шкали від 0 до 100 балів. Інноваційність підходу полягає у переході від набору розрізнених HR-метрик до багаторівневої моделі, у якій простежується послідовність «управлінські практики – людський капітал – поведінка і командна робота – результати підприємства». Методика придатна для адаптації до продуктових, сервісних та аутсорсингових ІТ-підприємств і може використовуватися для виявлення кадрових ризиків, обґрунтування пріоритетів розвитку компетентностей та оцінювання наслідків HR-рішень.

JEL класифікація: M12, J24, L86, C43.

Посилання

1. Angrave D., Charlwood A., Kirkpatrick I., Lawrence M., Stuart M. HR and Analytics: Why HR Is Set to Fail the Big Data Challenge. Human Resource Management Journal. 2016. Vol. 26, No. 1. P. 1–11. DOI: 10.1111/1748-8583.12090.

2. Bondarouk T., Parry E., Furtmueller E. Electronic HRM: Four Decades of Research on Adoption and Consequences. The International Journal of Human Resource Management. 2017. Vol. 28, No. 1. P. 98–131. DOI: 10.1080/09585192.2016.1245672.

3. Cronbach L. J. Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests. Psychometrika. 1951. Vol. 16. P. 297–334. DOI: 10.1007/BF02310555.

4. Guest D. E. Human Resource Management and Performance: Still Searching for Some Answers. Human Resource Management Journal. 2011. Vol. 21, No. 1. P. 3–13. DOI: 10.1111/j.1748-8583.2010.00164.x.

5. Jiang K., Lepak D. P., Hu J., Baer J. C. How Does Human Resource Management Influence Organizational Outcomes? A Meta-Analytic Investigation of Mediating Mechanisms. Academy of Management Journal. 2012. Vol. 55, No. 6. P. 1264–1294. DOI: 10.5465/amj.2011.0088.

6. Kianto A., Sáenz J., Aramburu N. Knowledge-Based Human Resource Management Practices, Intellectual Capital and Innovation. Journal of Business Research. 2017. Vol. 81. P. 11–20. DOI: 10.1016/j.jbusres.2017.07.018.

7. Likert R. A Technique for the Measurement of Attitudes. Archives of Psychology. 1932. No. 140. P. 1–55. URL: https://legacy.voteview.com/pdf/Likert_1932.pdf (дата звернення: 08.08.2026).

8. Lousã E. P., Rodrigues A. C., Pinto E. M. How Do HRM Practices Relate to Innovation Performance in Information Technology Firms? IBIMA Business Review. 2020. Article 306950. URL: https://ibimapublishing.com/articles/IBIMABR/2020/306950/ (дата звернення: 08.08.2026).

9. Marler J. H., Boudreau J. W. An Evidence-Based Review of HR Analytics. The International Journal of Human Resource Management. 2017. Vol. 28, No. 1. P. 3–26. DOI: 10.1080/09585192.2016.1244699.

10. McCartney S., Fu N. Bridging the Gap: Why, How and When HR Analytics Can Impact Organizational Performance. Management Decision. 2022. Vol. 60, No. 13. P. 25–47. DOI: 10.1108/MD-12-2020-1581.

11. Minbaeva D. Building Credible Human Capital Analytics for Organizational Competitive Advantage. Human Resource Management. 2018. Vol. 57, No. 3. P. 701–713. DOI: 10.1002/hrm.21848.

12. Pearson K. Mathematical Contributions to the Theory of Evolution. III. Regression, Heredity, and Panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A. 1896. Vol. 187. P. 253–318. DOI: 10.1098/rsta.1896.0007.

13. Phillips J. J., Phillips P. P., Smith K. Accountability in Human Resource Management: Connecting HR to Business Results. 2nd ed. New York : Routledge, 2016. 324 p. DOI: 10.4324/9781315693675.

14. Strohmeier S. Digital Human Resource Management: A Conceptual Clarification. German Journal of Human Resource Management. 2020. Vol. 34, No. 3. P. 345–365. DOI: 10.1177/2397002220921131.

15. Wright P. M., McMahan G. C. Theoretical Perspectives for Strategic Human Resource Management. Journal of Management. 1992. Vol. 18, No. 2. P. 295–320. DOI: 10.1177/014920639201800205.

REFERENCES

Angrave, D., Charlwood, A., Kirkpatrick, I., Lawrence, M., & Stuart, M. (2016). HR and analytics: Why HR is set to fail the big data challenge. Human Resource Management Journal, 26(1), 1–11. https://doi.org/10.1111/1748-8583.12090

Bondarouk, T., Parry, E., & Furtmueller, E. (2017). Electronic HRM: Four decades of research on adoption and consequences. The International Journal of Human Resource Management, 28(1), 98–131. https://doi.org/10.1080/09585192.2016.1245672

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297–334. https://doi.org/10.1007/BF02310555

Guest, D. E. (2011). Human resource management and performance: Still searching for some answers. Human Resource Management Journal, 21(1), 3–13. https://doi.org/10.1111/j.1748-8583.2010.00164.x

Jiang, K., Lepak, D. P., Hu, J., & Baer, J. C. (2012). How does human resource management influence organizational outcomes? A meta-analytic investigation of mediating mechanisms. Academy of Management Journal, 55(6), 1264–1294. https://doi.org/10.5465/amj.2011.0088

Kianto, A., Sáenz, J., & Aramburu, N. (2017). Knowledge-based human resource management practices, intellectual capital and innovation. Journal of Business Research, 81, 11–20. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.07.018

Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55. https://legacy.voteview.com/pdf/Likert_1932.pdf

Lousã, E. P., Rodrigues, A. C., & Pinto, E. M. (2020). How do HRM practices relate to innovation performance in information technology firms? IBIMA Business Review, 2020, Article 306950. https://ibimapublishing.com/articles/IBIMABR/2020/306950/

Marler, J. H., & Boudreau, J. W. (2017). An evidence-based review of HR analytics. The International Journal of Human Resource Management, 28(1), 3–26. https://doi.org/10.1080/09585192.2016.1244699

McCartney, S., & Fu, N. (2022). Bridging the gap: Why, how and when HR analytics can impact organizational performance. Management Decision, 60(13), 25–47. https://doi.org/10.1108/MD-12-2020-1581

Minbaeva, D. (2018). Building credible human capital analytics for organizational competitive advantage. Human Resource Management, 57(3), 701–713. https://doi.org/10.1002/hrm.21848

Pearson, K. (1896). Mathematical contributions to the theory of evolution. III. Regression, heredity, and panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, 187, 253–318. https://doi.org/10.1098/rsta.1896.0007

Phillips, J. J., Phillips, P. P., & Smith, K. (2016). Accountability in human resource management: Connecting HR to business results (2nd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315693675

Strohmeier, S. (2020). Digital human resource management: A conceptual clarification. German Journal of Human Resource Management, 34(3), 345–365. https://doi.org/10.1177/2397002220921131

Wright, P. M., & McMahan, G. C. (1992). Theoretical perspectives for strategic human resource management. Journal of Management, 18(2), 295–320. https://doi.org/10.1177/014920639201800205

Завантаження

Опубліковано

2026-10-19

Як цитувати

Прінц, І.В. (2026) “Ефективність управління людськими ресурсами ІТ-підприємств: методологія оцінювання HREIІ-ІТ”, Менеджмент та підприємництво: тренди розвитку, 3(37), pp. 398–412. doi:10.26661/2522-1566/2026-3/37-28.