Published June 30, 2025
| Version v1
Journal article
Open
АДАПТИВНІ HR-СТРАТЕГІЇ ТА МОТИВАЦІЙНІ МЕХАНІЗМИ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПЕРСОНАЛУ СУЧАСНИХ КОМПАНІЙ
Authors/Creators
- 1. Національний університет біоресурсів і природокористування України; Міжрегіональна Академія управління персоналом
Description
Анотація. У статті теоретично обґрунтовано адаптивні HR-стратегії та мотиваційні механізми як взаємопов'язані складові підвищення ефективності персоналу сучасних компаній в умовах цифрової трансформації, гібридизації зайнятості, дефіциту навичок і зростання організаційної мінливості. На основі систематизації сучасних наукових праць і аналітичних матеріалів уточнено зміст адаптивної HR-стратегії, розкрито багатовимірний характер ефективності персоналу та визначено функціональне місце мотиваційних механізмів у сучасній системі управління персоналом. Показано, що ефективність персоналу охоплює не лише продуктивність у вузькому значенні, а й якість виконання роботи, трудову залученість, адаптивну результативність, інноваційну поведінку та стійкість трудової участі. Обґрунтовано, що мотиваційні механізми виконують роль функціонального ядра адаптивної HR-системи, оскільки саме через них поєднуються оцінювання результативності, кар'єрний розвиток, навчання, винагорода, лідерство та внутрішня комунікація. Узагальнено емпіричні зв'язки між практиками управління персоналом і вимірами ефективності працівників, а також запропоновано авторську чотирирівневу інтегровану модель адаптивної HR-стратегії, яка охоплює організаційно-цифрову основу, мотиваційно-винагородний контур, компетентнісно-кар'єрний розвиток і комунікаційно-коригувальний контур. Наукова цінність дослідження полягає в обґрунтуванні конфігураційного підходу до поєднання цих рівнів у межах єдиної системи підвищення ефективності персоналу. Практичне значення результатів пов'язане з можливістю адаптації окремих елементів моделі до компаній різного масштабу, цифрової зрілості та галузевої специфіки.
Files
760-772.pdf
Files
(368.9 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:4b3ba749228d340aa33eabc519de680f
|
368.9 kB | Preview Download |