Команда исследователей во главе с Ниром Галеви, доцентом по организационному поведению Стэнфордской школы бизнеса, изучила влияние разброса в заработной плате (то есть различий в заработной плате между членами одной команды) на примере деятельности команд американской Национальной баскетбольной ассоциации (НБА) в 1997–2007 гг. Предыдущее исследование показало: широкие финансовые различия (или операционные различия – например, у некоторых членов команды больше игрового времени, чем у других) создают ощущение иерархии, что пагубно сказывается на самоотдаче и взаимодействии игроков, а также на результатах деятельности всей команды. Однако Галеви и его коллеги обнаружили, что в баскетболе «разброс в заработной плате и стартовом составе команды служит важным показателем повышенной внутригрупповой координации и сотрудничества, а также улучшает результаты деятельности профессиональных баскетбольных команд». Поскольку множество исследований утверждают обратное, ученые сделали интересный вывод. Они предположили, что в тех случаях, когда командам для достижения успеха требуется сильная «процедурная взаимозависимость» (то есть тесная совместная работа – как в баскетболе), разница в заработной плате может положительно влиять на эффективность работы группы. Однако в командах, где главное – «процедурная независимость» (то есть важнее всего индивидуальная игра – как в бейсболе), разброс в заработной плате нежелателен.
Почему это важно
Как ваша компания решает вопрос с информированием сотрудников об уровнях заработной платы? Вне зависимости от того, держатся эти сведения в секрете или нет, в условиях командной работы ее члены неминуемо выяснят, кто зарабатывает больше, а кто меньше. В результате этого формируются – сознательно или неосознанно – организационные иерархии, основанные на различиях в заработной плате. В зависимости от сферы деятельности вашей компании иерархии могут способствовать работе или мешать ей.
Как это изменит вашу работу
• К какому типу относится ваша команда? Чтобы выяснить, позитивно или негативно влияют иерархии на эффективность работы, прежде всего определите, что требуется для выполнения стоящих перед вами задач – «процедурная взаимозависимость» или «процедурная независимость». В первом случае убедитесь в том, что все сотрудники знают, в чем заключаются их должностные функции и обязанности – кто кому подчиняется, каковы принципы совместной работы команды. В командных видах спорта, таких как футбол, где крайне важна процедурная взаимозависимость, главными будут менеджер или тренер, а на поле в роли их представителя выступает капитан команды – четко определенные обязанности и иерархии помогают обеспечить бесперебойную работу.
• В процедурно независимых видах спорта, таких как гольф, иерархическая линия гораздо менее четкая. Любая попытка ввести организационные иерархии, скорее всего, приведет к резкому ухудшению работы команды.
• Точно так же, если вы руководите командой, состоящей из крайне независимых фондовых менеджеров, широкое оглашение различий в заработной плате может серьезно подорвать командную общность, так как ранее независимые люди почувствуют себя ограниченными иерархиями, возникшими в результате разницы в заработной плате.
Что вы можете об этом сказать
«Главное – это команда, а не отдельные люди».
«Нам нецелесообразно иметь слишком большие различия в заработной плате – это повредит командной общности».
«Чтобы хорошо выполнять свои функции, мы должны ясно понимать, кто у нас главный и кто что делает. В данном случае речь идет не об ублажении собственного эго, а о том, чтобы работать максимально эффективно».
Где можно получить дополнительную информацию
“When hierarchy wins: Evidence from the National Basketball Association”, N. Halevy, E. Chou, A. Galinsky and J. K. Murnighan,
Идея № 57
Великолепные результаты, но я регрессирую
Что вам нужно знать
Почему некоторые футболисты проводят один грандиозный сезон, а в следующем играют крайне посредственно? Почему какой-нибудь фондовый менеджер в один год получает исключительный доход, а в следующем его ждет полный провал? Ответ на эти вопросы – по крайней мере в большинстве случаев – можно найти, обратившись к статистическому закону, известному как «регрессия к среднему» (РКС).
Почему это важно