letnik X, številka 1, februar 2018 5 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek Uvod Kultura interpretiranja številk se nanaša na nagnjenost managerjev (ravnateljev) k alternativnim načinom interpretiranja številk (na primer kazalcev poslovanja) v vsakdanjem poslovnem komuniciranju. Ta oblikuje ne samo kulturo komunikacije v podjetju (združbi), temveč tudi način poročanja in odločanja. To področje je pomembno, ker vpliva na način, kako managerji interpretirajo in uporabljajo računovodske in druge informacije pri poslovnem odločanju. Te vrste managerska ‚nagnjenost‘ do številk se odraža kot kultura interpretiranja številk (angl. calculative culture) in predstavlja teoretični konstrukt, ki je podlaga pričujočemu prispevku. Ta konstrukt je povezan z oblikovanjem in uporabo managerskih sistemov kontrole (MSK, angl. management control systems, več o tem glej Peljhan, 2012), kar posledično vpliva na učinkovitost in uspešnost poslovanja podjetij. Avtorji (predvsem Power, 2007 in Mikes, 2009) so kulturo interpretiranja številk najprej razvili in analizirali v kontekstu obvladovanja tveganj (angl. risk management). Naš namen je prispevati k boljšemu odločanju managerjev s tem, da identificirava različne kombinacije tipov kultur interpretiranja številk. Cilj prispevka je osvetliti vlogo kulture interpretiranja številk in s tem prispevati k poglobljenemu spoznavanju delovanja managerjev. Proučujeva skupinsko kulturo na ravni vrhnjega managementa podjetja. V prispevku na podlagi kvalitativne študije opredelimo dve dimenziji kulture in štiri tipe kulture interpretiranja številk. Prva dimenzija je ‚analitični entuziazem‘ , ki se nanaša predvsem na stopnjo navdušenja nad naprednimi analitičnimi metodami. Druga dimenzija je ‚numerični pragmatizem‘ , ki se nanaša zlasti na stopnjo natančnosti pri interpretaciji številk. V nadaljevanju je prispevek strukturiran tako, da najprej v prvem poglavju na podlagi pretekle literature predstavimo teoretični konstrukt kulture interpretiranja številk. Drugo poglavje je namenjeno kvalitativni analizi proučevanega koncepta z uporabo intervjujev in fokusne skupine (študija 1). V tretjem poglavju razvijemo predlog tipologije kulture interpretiranja številk, ki je osnova za pojasnjevanje razlik v načinu oblikovanja in uporabi managerskih sistemov kontrole. Peto poglavje je namenjeno razpravi o vplivu različnih tipov kulture interpretiranja številk na delovanje managerjev. Prispevek zaključujemo s sklepom, kjer povzamemo bistvene ugotovitve, omejitve raziskave ter predloge za nadaljnje raziskave. Tipologija kulture interpretiranja številk Mojca Marc 1 , D a r j a P e l j h a n 2 1 e-pošta: mojca.marc@ef.uni-lj.si 2 e-pošta: darja.peljhan@ef.uni-lj.si Povzetek V prispevku predstavljamo izsledke študije, kjer smo proučevali nagnjenost managerjev do alternativnih načinov interpretiranja izračunanih številk (na primer kazalcev poslovanja), ki jih managerji uporabljajo za poslovno odločanje. Te vrste managerska nagnjenost do številk se odraža kot skupinska kultura interpretiranja številk (angl. calculative culture) na ravni najvišjega vodstva in predstavlja teoretični konstrukt, ki je podlaga prispevku. Na podlagi kvalitativne študije identificiramo dve dimenziji kulture interpretiranja številk (analitični entuziazem in numerični pragmatizem), opredelimo štiri tipe kulture in opišemo, kako so povezani z obliko in načinom uporabe managerskih sistemov kontrole. Ključne besede: kultura interpretiranja številk, tipologija kulture, analitični entuziazem, numerični pragmatizem letnik X, številka 1, februar 2018 6 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek 1 T eoretični k ons trukt Kultura interpretiranja številk se izraža v managerskih preferencah (nagnjenjih) do alternativnih načinov razmišljanja pri interpretaciji izračunanih vrednosti oziroma številk (na primer kazalcev poslovanja), ki jih managerji uporabljajo pri odločanju o poslovanju (Power, 2007). Avtorji so kulturo interpretiranja številk najprej analizirali v kontekstu obvladovanja tveganj (angl. risk management). Tako Mikes (2009) loči med dvema kulturama interpretiranja številk: kvantitativni entuziasti in kvantitativni skeptiki. Kvantitativni entuziasti se zanašajo na analitične modele, kvantifikacijo tveganj in verjamejo številkam. Kvantitativni skeptiki dvomijo v analitične modele in kvantifikacijo tveganj ter jemljejo številke le kot začetno informacijo za diskusije. Kvantitativni skeptiki se ne zanašajo na številke same po sebi, ampak interpretirajo kazalce tveganj kot pokazatelje dinamike. Povezujejo informacije o različnih vrstah tveganj in interpretirajo številke v širšem kontekstu. Številke so za njih »…usmerjevalci pozornosti, ki niso imanentno povezani s predstavitvijo realnosti« (Mikes, 2009, str. 28). Za kvantitativne skeptike so podatki o tveganjih pokazatelji trendov, »ki jih želijo dopolnjevati in jih pogosto nadgradijo s preudarnostjo, izkušnjami in presojo najvišjega managementa« (Mikes, 2009, str. 22). Poudarjajo uporabo ‚mehkejših‘ orodij kontrole za formuliranje in predstavljanje nemerljivih negotovosti (Mikes, 2011). V zadnjih letih se je obvladovanje tveganj razširilo iz ozkega področja, ki je zanimalo predvsem finance in računovodstvo, na celotno področje managerske kontrole (Arena & Arnaboldi, 2014; Gordon et al., 2009; Soin & Collier, 2013). Gordon et al. (2009) opisujejo sistem obvladovanja tveganj kot podskupino managerskih sistemov kontrole na ravni celotnega podjetja. Mikes (2009) meni, da je obvladovanje tveganj eden od vidikov kontrole in odgovornosti v podjetju ter da lahko koncept kulture interpretiranja številk uporabimo tudi pri analizi ostalih managerskih sistemov kontrole (ne le sistema obvladovanja tveganj). To je tudi predpostavka naše raziskave. Kultura določa individualno in skupinsko vedenje. Kultura kot značilnost neke skupine se tako nanaša na raven manjših timov ali delovnih skupin. Posamezniki v skupini prevzamejo veliko značilnosti kulture, ki si jih ostali v skupini delijo (Schein, 1999) zaradi dinamike skupine (Denison & Spreitzer, 1991). Schein (1999) pravi, da je bistvo kulture v vrednotah, prepričanjih in predvidevanjih, ki si jih člani skupine delijo in jih imajo za samoumevne. Če želimo pojasniti vedenje posameznikov, ni dovolj, da raziščemo njihovo osebnost, ampak moramo raziskati tudi njihovo morebitno pripadnost kaki skupini in kulturo te skupine. V pričujočem prispevku nas zanimajo nagnjenja (preference) najvišjega managementa do alternativnih načinov kalkulacij, zato bomo raziskovali kulturo interpretiranja številk na ravni skupine (ekipe najvišjega managementa v podjetju). V našem primeru se kultura interpretiranja številk nanaša na ‚skupne‘ (in samoumevne) mentalne modele članov vrhnjega managementa podjetja. Kultura interpretiranja številk predstavlja tudi skupni mehanizem za kolektivno osmišljanje (angl. sensemaking) ter tako olajša komuniciranje med člani vrhnjega managementa podjetja, ko razpravljajo o informacijah, ki jih pridobijo z managerskimi sistemi kontrole. Zato predvidevamo, da ima kultura interpretiranja številk vpliv tudi na učinkovitost in uspešnost združbe. Zanima nas kolektivno osmišljanje, ki se od individualnega razlikuje v tem, da je lastno skupini ljudi v določeni združbi. V procesu inkulturacije se dognanja zakoreninijo v skupini in obstajajo neodvisno od posameznika (Sackmann, 1992). Na področju kulture interpretiranja številk to pomeni, da nas zanimajo skupne vrednote vrhnjega managementa v povezavi s prevladujočim načinom interpretiranja številk. To se odraža v vedenju članov vrhnjega managementa, ko sprejemajo odločitve – na primer, ali jemljejo številke kot same po sebi umevne, ali se sprašujejo o njihovi izpovedni vrednosti in razpravljajo o možnih scenarijih, ki se lahko zgodijo na njihovi podlagi. V izogib morebitnim dvoumnostim, je pomembno, da izpostavimo, da kultura interpretiranja številk ni enaka pojmu kultura tveganja (angl. risk culture). Kultura tveganja je eden od vidikov organizacijske kulture, ki se nanaša na kulturne dimenzije prevzemanja tveganj. Bozeman in Kingsley (1998) opredelita kulturo tveganja kot nagnjenost podjetja do prevzemanja tveganj. Kultura tveganja je tesno povezana s pisno izjavo podjetja o ravni še sprejemljivega tveganja za poslovanje (angl. risk appetite policy statement), saj le-ta otipljivo in formalno predstavlja omejitve, ki so jim izpostavljeni odločevalci v podjetju. Zato tovrstni dokument in njegova notranja uveljavitev pomenita vidno pojavno obliko kulture tveganja. Z vidika vedenja zaposlenih in notranje kontrole kultura tveganja omogoča, da zaposleni delajo ‚prave stvari‘ ter da ‚razumejo pravila glede tveganj in skladnosti poslovanja s predpisi‘ . To posledično letnik X, številka 1, februar 2018 7 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek vodi do primernih odločitev glede prevzemanja tveganj in kontrole (Power, Ashby, & Palermo, 2013). Iskanje povezav med kulturo interpretiranja številk, kulturo tveganj in organizacijsko kulturo ni predmet proučevanja tega prispevka. Konstrukt kulture interpretiranja številk do sedaj še ni bil operacionaliziran, čeprav rezultati preteklih študij in praktične izkušnje nakazujejo na njegov pomen. Zato smo morali najprej razviti instrument za merjenje kulture interpretiranja številk. Začeli smo z zbiranjem opisov kulture interpretiranja številk, kvantitativnih skeptikov in kvantitativnih entuziastov iz članka Mikes (2009). Avtorici tega prispevka sva ločeno pregledali omenjeni članek in izdelali ločena spiska najdenih opisov. Opisi, ki se nanašajo na kvantitativne entuziaste, in sva jih našli obe avtorici, so na primer naslednji: »... obvladujejo tveganja s pomočjo številk, ocene tveganj po presoji nadomeščajo s kvantifikacijo tveganj. … strinjajo se, da so kazalci tveganj zmožni prikazati ekonomsko realnost dovolj dobro, da spodbudijo potrebno ekonomsko vedenje. Zato je za njih zelo pomemben razvoj, ohranjanje in izboljševanje zanesljivosti in točnosti njihovih analitičnih modelov.« Opisi, ki se nanašajo na kvantitativne skeptike, in sva jih našli obe avtorici, so na primer naslednji: »veliko manj ‚zaupajo številkam‘ … številke, povezane s tveganji, jemljejo kot pokazatelje trendov, ki jih želijo dopolnjevati in jih pogosto nadgradijo s preudarnostjo, izkušnjami in presojo najvišjega managementa.«; »Številke jemljejo kot usmerjevalce pozornosti, ki niso imanentno povezane s predstavitvijo realnosti ...«. Vse identificirane elemente sva prediskutirali in navzkrižno preverili ter iz dveh ločenih seznamov oblikovali en enoten seznam elementov konstrukta. Seznam je vseboval 17 elementov (stavkov) za opis kvantitativnih skeptikov in 19 elementov za opis kvantitativnih entuziastov (glej prilogo 1). Na tej podlagi smo se odločili, da vsebino konstrukta nadalje preverimo s kvalitativno študijo, ki jo predstavljamo v naslednjem poglavju. 2 Posamezni in skupinski intervjuji O konceptu kulture interpretiranja številk smo opravili intervju z dvema predstavnikoma vrhnjega managementa, enim iz banke ter drugim iz nefinančne združbe. Pri tem smo zasledovali naslednje cilje: ugotoviti, ali sta managerja v združbah, kjer sta zaposlena, kadarkoli opazila značilnosti kulture interpretiranja številk, kvantitativnega skepticizma ali entuziazma; opredeliti morebitne dodatne značilnosti teh konceptov; prepoznati morebitna prekrivanja pri elementih iz skupnega seznama; ugotoviti, ali sta koncepta kvantitativnega skepticizma in kvantitativnega entuziazma dva ločena koncepta ali dva nasprotna pola kulture interpretiranja številk. Najprej smo vsakega managerja prosili, da opiše, kakšne informacije uporablja v različnih situacijah pri sprejemanju odločitev. Potem smo ju prosili, da pojasnita splošen odnos do numeričnih/ kvantitativnih informacij v združbah, kjer sta zaposlena (na primer, kakšna je struktura poročil za člane uprave kar se tiče numeričnih/kvantitativnih informacij). V nadaljevanju smo organizirali skupno razpravo (fokusno skupino) z obema managerjema, kjer smo razložili koncept kulture interpretiranja številk ter ju povabili, da opišeta, kako (če sploh) lahko ta koncept povežeta z opažanji in izkušnjami iz konkretne združbe, iz katere prihajata. V samem procesu načrtno nismo eksplicitno uporabljali izrazov ‚kvantitativni skepticizem‘ in ‚kvantitativni entuziazem‘ . Oba managerja sta podobno opisala različne odnose do številk, ki jih imajo ljudje v njunih podjetjih. Tako sta na primer uporabljala naslednje izraze: nekateri ljudje ‚imajo radi številke‘ , drugi ‚nimajo radi številk‘ . Prosili smo ju, naj opišeta značilnosti obeh tipov ljudi na naslednji način: kako interpretirajo številke; ali zahtevajo dodatne, bolj kompleksne izračune; ali podpirajo razvoj analitičnih modelov kot podporo odločanju in podobno. V nadaljevanju smo še bolj osredotočili našo razpravo tako, da smo ju neposredno vprašali, ali menita, da ‚kvantitativni skepticizem‘ in ‚kvantitativni entuziazem‘ obstajata kot ločena koncepta, ali predstavljata dva nasprotna pola kulture interpretiranja številk. Oba managerja sta menila, da imata ta dva koncepta določene diametralno nasprotne značilnosti, kot na primer splošno raven zaupanja/nezaupanja v številke in kvantitativno modeliranje. Hkrati pa sta omenila, da nekatere značilnosti opredeljujejo le enega od obeh konceptov, na primer želja po najnaprednejših kvantitativnih modelih je bolj kot ne poudarjena pri kvantitativnih entuziastih, za kvantitativne skeptike pa ni relevantna. Podobno velja za interpretacijo številk – ta je relevantna le za kvantitativne skeptike, ki jemljejo številke kot izhodišče za debato, medtem ko kvantitativni entuziasti jemljejo številke take kot so in o njih ne diskutirajo. Na podlagi rezultatov intervjuja in fokusne skupine sklepamo, da sta kvantitativni skepticizem in kvantitativni entuziazem po vsej verjetnosti ločena konstrukta ter da ima kultura interpretiranja številk naslednje štiri gradnike (značilnosti): letnik X, številka 1, februar 2018 8 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek • Splošna raven zaupanja v številke: gre za raven zaupanja managerjev, da številke (kazalci) lahko odražajo ekonomsko realnost. • Splošna raven zaupanja v kvantitativno (analitično) modeliranje: gre za raven zaupanja managerjev, da analitični modeli lahko odražajo ekonomsko realnost; • Pomembnost natančnosti: gre za raven naklonjenosti managerjev do natančne kvantifikacije manjšega števila spremenljivk v nasprotju z grobo oceno večjega števila kazalcev, ki se na primer nanašajo na merljiva in nemerljiva tveganja. Ta značilnost se nanaša tudi na interpretacijo številk, ki jih lahko razlagamo kot natančne ocene ali le kot pokazatelje dinamike. • Pomembnost najnaprednejših metod izračunavanja: gre za to, kako managerji dojemajo kakovost uporabljenih analitičnih metod in kako pomemben jim je razvoj analitičnih modelov. V nadaljevanju smo managerjema pokazali seznam trditev, ki opisujejo proučevane koncepte s ciljem ugotoviti, kakšno je ujemanje med tistim, o čemer smo razpravljali v intervjujih in fokusni skupini ter tistim, kar sva avtorici o proučevanih konceptih (kultura interpretiranja številk, kvantitativni skepticizem in kvantitativni entuziazem) navedli iz literature. Posebno pozornost smo posvetili morebitnim težavam in dvoumnostim pri razumevanju napisanih trditev. Na podlagi intervjujev in razprave smo vnesli potrebne popravke ter zmanjšali število elementov na 23 (11 za kvantitativni skepticizem in 12 za kvantitativni entuziazem; glej prilogo 2). Elemente smo razdelili v štiri skupine: (1) elementi, ki opisujejo splošno raven zaupanja v številke; (2) elementi, ki opisujejo splošno raven zaupanja v kvantitativno modeliranje; (3) elementi, ki opisujejo pomen natančnosti pri interpretaciji številk; (4) elementi, ki opisujejo pomen posedovanja najnaprednejših analitičnih modelov. Skupinska kultura interpretiranja številk in pomen naprednih analitičnih modelov se oblikujeta med skupinsko interakcijo vrhnjega managementa pri poročanju, diskusijah in odločanju. Ker sta splošno zaupanje v številke in kvantitativno modeliranje odvisna bolj od posameznikovih vrednot in mentalnih modelov, kot od skupinske kulture, smo trditve iz prvih dveh skupin izključili iz nadaljnje analize. Nasprotno se naklonjenost do natančne interpretacije številk in naprednih analitičnih pristopov večinoma razvijeta v skupinski interakciji, kot je na primer managersko odločanje, razprave in poročanje na ravni celotne ekipe vrhnjega managementa. Na podlagi navedenega sklepamo, da obstajata naslednji dve dimenziji kulture interpretiranja številk: ‚analitični entuziazem‘ , ki se nanaša predvsem na navdušenje nad naprednimi analitičnimi metodami ter ‚numerični pragmatizem‘ , ki se nanaša zlasti na natančnost interpretacije številk. Načrtno nismo izbrali izrazov kvantitativni skeptiki in kvantitativni entuziasti, saj predstavljata dve skrajnosti kulture interpretiranja številk. Z raziskavo smo namreč želeli zajeti čim večji spekter tipov kulture interpretiranja številk. Dve dimenziji nam namreč omogočata, da določimo štiri kombinacije (tipe) kulture interpretiranja številk, kar podrobneje predstavljamo v naslednjem poglavju. 3 Predlog tipologije kulture interpretiranja številk Glede na dve identificirani dimenziji kulture interpretiranja številk, lahko predlagano tipologijo predstavimo z diagramom, kjer vodoravna os prikazuje analitični entuziazem (AE) in navpična os prikazuje numerični pragmatizem (NP). Vsaka dimenzija ima lahko visoko ali nizko vrednost, zato dobimo štiri možne tipe kulture interpretiranja številk (Slika 1). Visoka pragmatičnost pri interpretaciji številk se pokaže na primer v tem, da managerji izmerjene številčne vrednosti interpretirajo predvsem v kontekstu preteklih izkušenj in na osnovi intuicije. Številke interpretirajo in uporabljajo kot usmerjevalce pozornosti, ne pa kot dejansko sliko realnosti (Power, 2007). Nizka pragmatičnost pri interpretaciji številk se kaže kot numerični idealizem: managerji številke interpretirajo kot resnično sliko sveta in zato imajo številke velik vpliv na odločanje. Menimo, da kultura z visoko numerično pragmatičnostjo spodbuja komunikacijo o nemerljivih strateških negotovostih na ravni vrhnjega managementa, medtem ko numerični idealizem tovrstno komunikacijo zavira. Na desni strani vodoravne osi imamo visoko raven analitičnega entuziazma, ki ga zaznamuje zaupanje v visoko abstraktne analitične pristope, ki temeljijo predvsem na naprednih statističnih metodah. Managerji so prepričani, da jim bodo analitični in računski postopki podali rezultate z veliko informacijsko vrednostjo. Na levi strani letnik X, številka 1, februar 2018 9 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek vodoravne osi je raven analitičnega entuziazma nizka; managerji so skeptični glede koristnosti kvantitativnih analitičnih modelov. Menimo, da kultura z visokim analitičnim entuziazmom spodbuja uporabo visoko analitičnih informacijskih sistemov, medtem ko analitični skepticizem zavira uporabo visoko analitičnih informacijskih sistemov. Ob soočenju teh dveh dimenzij pridemo do štirih tipov kulture interpretiranja številk: 1) zmerni entuziasti, 2) ekstremni skeptiki, 3) iracionalni skeptiki in 4) ekstremni entuziasti. Prvi tip kulture (zgornji desni kvadrant v Sliki 1) smo poimenovali ‚zmerni entuziasti‘. Označujejo ga visoke vrednosti analitičnega entuziazma in numeričnega pragmatizma. Managerji cenijo analitične modele, vendar se pri interpretaciji številk zanašajo bolj na človeško presojo kot na številke. V nasprotju z ‚ekstremnimi entuziasti‘, zmerni entuziasti poskušajo zajeti in dojeti celotno sliko sveta. Takšno kulturo bi lahko opisali tudi kot ‚preudarno‘ , saj priznava prednosti naprednih analitičnih metod, vendar so njihovi rezultati (numerične informacije) interpretirani pragmatično—le kot pokazatelji trendov—in v procesu odločanja združeni s kvalitativnimi informacijami. Slika 1: Predlagana tipologija kulture interpretiranja številk Drugi tip kulture (zgornji levi kvadrant v Sliki 1) smo poimenovali ‚ekstremni skeptiki‘ . Označujejo ga nizka vrednost analitičnega entuziazma in visoka vrednost numeričnega pragmatizma. Managerji ne zaupajo analitičnim tehnikam, niti ne vidijo veliko koristi od njihove uporabe, ker menijo, da numerične informacije, ki izhajajo iz takšnih pristopov, niso dovolj dobre za odločanje. Odločajo se hevristično, na podlagi kvalitativnih informacij in izkušenj, ne pa na podlagi analitičnih poročil. Ekstremni skeptiki uporabljajo metode odločanja, ki ne temeljijo na merjenju – zanje je tako značilna uporaba ‚mehkih orodij‘ (Mikes, 2011). Pomembni dopolnjujoči elementi odločanja so managerjevi mentalni modeli, izkušnje, prepričanja in vrednote. Mehka orodja poudarjajo koncepte kot so prilagodljiva kontrola (angl. adaptive control), analiza občutljivosti in planiranje s scenariji (Kleindorfer, 2010). Ekstremni skeptiki uporabljajo enostavnejše modele kot zmerni ali ekstremni entuziasti, v numeričnih tehnikah pa vidijo ‚stroje za učenje‘ (glej Burchell, Clubb, Hopwood, & Hughes, 1980). Ta tip kulture ustreza opisu ‚kalkulativnih pragmatikov‘ v Power (2007) in opisu ‚kvantitativnih skeptikov‘ v Mikes (2009). letnik X, številka 1, februar 2018 10 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek Tretji tip kulture (v spodnjem levem kvadrantu v Sliki 1) smo poimenovali ‚iracionalni skeptiki‘ . Določata ga nizki vrednosti analitičnega entuziazma in numeričnega pragmatizma. Managerji ne cenijo analitičnih tehnik, vendar zaupajo številčnim podatkom in takšne informacije interpretirajo dobesedno (v tem primeru bi bil sicer bolj ustrezen izraz ‚doštevilčno‘). Takšna kultura je nekoliko paradoksalna, zato jo imenujemo iracionalna, vendar je vsaj hipotetično možna. Četrti tip kulture (v spodnjem desnem kvadrantu v Sliki 1) smo poimenovali ‚ekstremni entuziasti‘ . Določata ga visoka vrednost analitičnega entuziazma in nizka vrednost numeričnega pragmatizma. Managerji zelo cenijo analitične tehnike, njihove številčne rezultate razumejo v dobesednem smislu, same številke pa predstavljajo tudi pomembne smernice pri odločanju. Ekstremni entuziasti ne dvomijo v predpostavke analitičnih modelov, zato številke, ki iz njih izhajajo, zanje predstavljajo pravo sliko ekonomske realnosti. Pojavi, ki se jih ne da kvantificirati, zanje niso pomembni, ker nimajo orodja, s katerim bi jih prestavili v kvantitativne modele. Ta tip kulture ustreza opisu ‚kalkulativnih idealistov‘ v Power (2007) in ‚kvantitativnih entuziastov‘ v Mikes (2009). Opisali smo štiri tipe kulture (v idealnem smislu), ki izhajajo iz predlagane dvodimenzionalne matrike. V realnosti je kultura redko podobna le enemu tipu. Pogosteje najdemo kombinacije različnih tipov, kjer izstopajo posamezne dominantne značilnosti (Denison & Spreitzer, 1991). Cameron (1986) ugotavlja, da lahko najdemo tudi paradoksalne kombinacije vrednot. Naša tipologija se nanaša na skupinsko kulturo, ki se razvije v vrhnjem managementu. To naj bi bila najmočnejša in najvplivnejša skupina, zato lahko pričakujemo, da se bo njena kultura uveljavila tudi znotraj celotne organizacije. 4 Razprava V razpravi razlagamo povezanost uporabe analitičnih modelov z različnimi tipi kulture interpretiranja številk. Kot smo navedli v prejšnjih poglavjih, je smiselno pričakovati, da kultura z visoko numerično pragmatičnostjo spodbuja komunikacijo o nemerljivih strateških negotovostih na ravni vrhnjega managementa, medtem ko numerični idealizem tovrstno komunikacijo zavira. Hkrati pa kultura z visokim analitičnim entuziazmom spodbuja k uporabi visoko analitičnih informacijskih sistemov, medtem ko analitični skepticizem zavira uporabo visoko analitičnih informacijskih sistemov. Zato vse vrste analitičnih modelov niso skladne z vsemi tipi kultur in posledično managerski sistemi kontrole niso uporabljeni zadostno in učinkovito. Uporabo managerskih sistemov kontrole v nadaljevanju razvrščamo po Simonsovem (1995) modelu vzvodov kontrole, in sicer se osredotočamo na diagnostično in interaktivno uporabo. Diagnostični sistemi kontrole so sistemi, ki jih managerji uporabljajo za spremljanje rezultatov poslovanja in za odpravljanje odmikov od planiranega. Vsak sistem lahko uporabljamo za diagnostične namene, če lahko vnaprej postavimo cilj(e), merimo rezultate, izračunamo odstopanja od planiranega in uporabimo informacijo o odstopanju za spreminjanje vložkov v poslovni proces ali za spreminjanje poslovnega procesa, da bo delovanje v skladu z planiranim. Namen diagnostične uporabe sistema kontrole je uspešno uresničiti strategijo in ohraniti osredotočeno pozornost managerjev. Managerji so zainteresirani predvsem za uporabo tistih diagnostičnih sistemov, ki poročajo o odstopanjih na področju ključnih dejavnikov učinkovitosti in uspešnosti poslovanja. Gre za dejavnike, ki bistveno vplivajo na (ne)uresničitev zadane strategije. V praksi to pomeni, da managerji prejemajo periodična poročila o ključnih kazalcih, na katera odreagirajo v primeru občutnih odstopanj od planiranega. V teh primerih usmerijo svojo pozornost na odkrivanje vzrokov odstopanj in sprejemanje korektivnih ukrepov s časovnimi roki izvedbe. Gre za ti. »management z izjemami« (angl. management by exceptions), kjer managerji usmerjajo svojo pozornost na pomembna odstopanja pri uresničevanju strategije (Peljhan, 2012; Mikes, 2009; Simons, 2000). Interaktivni sistemi kontrole so sistemi, ki jih managerji uporabljajo za redno in osebno vključevanje v odločitve podrejenih. S tem višji managerji sodelujejo pri odločitvah podrejenih ter usmerjajo pozornost in učenje v podjetju v smeri doseganja strateških prioritet in soočanja s strateškimi negotovostmi (Peljhan, 2012; Mikes, 2009; Simons, 2000). Ti sistemi so ključnega pomena tudi v obdobjih, ko se podjetje sooča s spremembo strategije. Tudi drugi avtorji (Chenhall, 2003; Huber, 1991) poudarjajo, da je delovanje managerjev pri kontroli tesno povezani z učenjem, predvsem v povezavi z uresničevanjem in spreminjanjem strategije. Managerji uporabljajo različne sisteme kontrole, na primer sisteme planiranja (predračunavanja), sisteme stroškovnega letnik X, številka 1, februar 2018 11 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek računovodstva, uravnoteženi izkaz poslovanja, sisteme spremljanja projektov. Razlika med diagnostičnimi in interaktivnimi sistemi ni v njihovih tehničnih značilnostih, pač pa v načinu uporabe sistemov s strani managerjev. To pomeni, da se na primer uravnoteženi izkaz poslovanja (angl. Balanced Scorecard) lahko uporablja tako diagnostično kot interaktivno (Simons, 2000). Diagnostična uporaba se kaže v zelo osnovni uporabi uravnoteženega izkaza poslovanja, ki obsega merjenje nabora finančnih in nefinančnih kazalcev poslovanja ter primerjavo z zastavljenimi cilji. Interaktivna uporaba uravnoteženega izkaza poslovanja se med drugim kaže v spodbujanju večnivojske komunikacije, učenja in izboljšav (Kaplan & Norton, 2001), česar diagnostična uporaba ne omogoča. Bhimani (2003) ugotavlja, da je za učinkovitost sistema kontrole ključna usklajenost med kulturnim ozadjem novega sistema kontrole in nagnjenostjo njegovih potencialnih uporabnikov do posameznih numeričnih in postopkovnih pristopov. Poglavitni namen interaktivnega sistema je zagotoviti veliko dialoga in razprav. Zato je tak sistem primernejši za kulturo ekstremnih skeptikov in zmernih entuziastov, ki poudarjajo pragmatično interpretacijo številk, ki že sama po sebi zahteva več komunikacije in razprave tako na ravni tima vrhnjega managementa kot z drugimi zaposlenimi. Predvidevamo, da ekstremni skeptiki in zmerni entuziasti uporabljajo sisteme kontrole na diagnostični in interaktivni način (glej tudi Mikes, 2009, ki podobno ugotavlja za kvantitativne skeptike). Dimenzija kulture, ki se nanaša na raven numeričnega pragmatizma glede interpretacije številk, vpliva na način uporabe. Dimenzija kulture, ki se nanaša na raven analitičnega entuziazma pa je povezana z ravnjo kompleksnosti analitičnega modela, ki ga bodo managerji izbrali, in vpliva torej na oblikovanje (design) sistema kontrole. Analitični skeptiki bodo izbrali enostavnejše, analitični entuziasti pa kompleksnejše sisteme kontrole. Tipi kulture z idealistično interpretacijo številk, torej ekstremni entuziasti in iracionalni skeptiki, bodo te iste sisteme uporabljali na diagnostični način (glej tudi Mikes, 2009, ki podobno ugotavlja za kvantitativne entuziaste) ter s tem morda ne bodo izkoristili vsega, kar jim ti sistemi ponujajo, predvsem, če delujejo v negotovem okolju ali se soočajo s spreminjanjem strategije. Sklep V prispevku analiziramo managersko nagnjenost do alternativnih načinov interpretiranja izračunanih številk (na primer kazalcev poslovanja), ki jih managerji uporabljajo v poslovnem odločanju. Gre za proučevanje kulture interpretiranja številk (angl. calculative culture), ki je konceptualni teoretični konstrukt, katerega obstoj preverimo s kvalitativno študijo. Proučujemo skupinsko kulturo na ravni najvišjega poslovodstva podjetja. Ugotavljamo, da ima kultura interpretiranja številk dve dimenziji: ena se nanaša na numerični pragmatizem glede natančnosti pri interpretaciji številk, druga dimenzija kulture pa se nanaša na raven analitičnega entuziazma. V razpravi se osredotočimo predvsem na povezanost proučevanega konstrukta s sistemi kontrole v podjetju. Rezultate raziskave moramo interpretirati v luči omejitev raziskave. Naša raziskava je eksplorativne narave, zato moramo ugotovitve in predlagano tipologijo kulture obravnavati kot preliminarno in ne kot zaključeno preverbo. Pričakujemo, da bodo prihodnje študije preverile njegovo veljavnost tudi z drugimi raziskovalnimi metodami, npr. longitudinalnimi, ki bi omogočale tudi proučevanje v kulture interpretiranja številk času. Na koncu predlagamo še nekaj usmeritev za nadaljnje raziskave. Naša raziskava ponuja osnovo za nadaljnje izpopolnjevanje konstrukta kulture interpretiranja številk s pomočjo triangulacije raziskovalnih metod (glej tudi: Bamber, 1993; Bhimani, 2003; Birnberg, Shields, & Young, 1990). Literatura in viri 1. Bamber, E. M. (1993). Opportunities in behavioural accounting research. Behavioural Research in Accounting, 3, 1–29. 2. Bhimani, A. (2003). A study of the emergence of management accounting system ethos and its influence on perceived system success. Accounting, Organizations and Society, 28(6), 523–638. 3. Birnberg, J. G., Shields, M. D., Young, S. M. (1990). The case for multiple methods in empirical management accounting research. Journal or Management Accounting Research, 2, 35–65. letnik X, številka 1, februar 2018 12 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek 4. Bozeman, B., & Kingsley, G. (1998). Risk Culture in Public and Private Organizations. Public Administration Review, 58(2), 109–118. 5. Burchell, S., Clubb, C., Hopwood, A., & Hughes, J. (1980). The roles of accounting in organizations and society. Accounting, Organizations and Society, 5(1), 5–27. 6. Cameron, K. S. (1986). Effectiveness as paradox. Management science, 32, 87–112. 7. Chenhall, R. H. (2003). Management control systems design within its organizational context: findings from contingency-based research and directions for the future. Accounting, Organizations and Society, 28, 127–168. 8. Denison, D. R., & Spreitzer, G. M. (1991). Organizational culture and organizational development: A competing values approach. Research in organizational change and development, 5, 1–21. 9. Gordon, L. A., Loeb, M. P., & Tseng, C.-Y. (2009). Enterprise risk management and firm performance: A contingency perspective. Journal of Accounting and Public Policy, 28, 301–327. 10. Huber, G. P. (1991). Organizational Learning: The Contributing Processes and the Literatures. Organization Science, 2(1), 88-115. 11. Kaplan, R.S., & Norton, D.P. (2001). The Strategy Focused Organization: How Balanced Scorecard Companies Thrive in the New Business Environment. Boston: Harvard Business School Press. 12. Kleindorfer, P. R. (2010). Reflections on decision- making under uncertainty. In F. X. Diebold, N. A. Doherty, R. J. Herring (Eds.), The known, the unknown and the unknowable in financial risk management. Princeton and Oxford: Princeton University Press. 13. Mikes, A. (2009). Risk management and calculative cultures. Management Accounting Research, 20(1), 18–40, http://dx.doi. org/10.1016/j.mar.2008.10.005. 14. Mikes, A. (2011). From counting risk to making risk count: Boundary-work in risk management. Accounting, Organizations and Society, 36, 226–245. 15. Peljhan, D. (2012). Razvoj managerskih sistemov nadzora. V: A. Stare (ur.), Izbrane teme managementa in organizacije: monografija ob 70-letnici prof. dr. Rudija Rozmana (str. 43- 55). Ljubljana: Društvo slovenska akademija za management. 16. Power, M. K. (2007). Organized Uncertainty: Designing a World of Risk Management. Oxford: Oxford University Press. 17. Power, M. K., Ashby, S., & Palermo, T. (2013). Risk Culture in Financial Organisations: A Research Report. London: LSE Academic Publishing 18. Sackmann, S. A. (1992). Culture and Subcultures: An Analysis of Organizational Knowledge. Administrative Science Quarterly, 37(1), 140–161. 19. Schein, E. H. (1999). The Corporate Culture Survival Guide. San Francisco: Jossey-Bass. 20. Simons, R. (1995). Levers of Control: How Managers Use Innovative Control Systems to Drive Strategic Renewal. Boston: Harvard Business School Press. 21. Simons, R. (2000). Performance Measurement and Control Systems for Implementing Strategy. Upper Saddle River: Prentice Hall. 22. Soin, K., & Collier, P. (2013). Risk and risk management in management accounting and control (Editorial). Management Accounting Research, 24, 82–87. letnik X, številka 1, februar 2018 13 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek Priloga 1: Seznam začetnega nabora elementov za ‚kvantitativni skepticizem‘ in ‚kvantitativni entuziazem‘ (povzeto po Mikes, 2009) Seznam začetnega nabora elementov za ‚kvantitativni skepticizem‘ (17): 1. Vrhnji management meni, da imajo kazalci tveganj nizko sposobnost odražanja profila tveganj. 2. Vrhnji management daje prednost informacijskim sistemom, ki dopuščajo visoko raven presoje. 3. Vrhnji management je previden in dvomi v koristi kvantitativnega modeliranja: previden je glede interpretiranja kazalcev, izračunanih na podlagi teh modelov in se sprašuje o natančnosti modelov za merjenje tveganj. 4. Vrhnji management je zelo skeptičen do kvantifikacije tveganj. 5. Vrhnji management ne pripisuje velikega pomena računski vlogi tehnik za merjenje tveganja, bolj poudarja njihovo uporabo kot orodij učenja. 6. Vrhnji management verjame, da je namen obvladovanja tveganj preprečiti pretirano prevzemanje tveganj. 7. Vrhnji management je malo pozoren na natančne kazalce tveganj; le-ti nimajo vpliva na odločanje. 8. Vrhnji management uporablja kazalce tveganj za učenje (da razume dinamiko, trende, da se uči iz napak,…). 9. Značilnost vrhnjega managementa je odločanje na podlagi presoje (ocena tveganj na podlagi presoje). 10. Vrhnji management meni, da imajo visoko analitične prakse izračunavanja v podjetju veliko omejitev. 11. Vrhnji management ima nizko stopnjo ‚zaupanja v številke‘. 12. Vrhnji management upošteva kazalce tveganj kot indikatorje trendov; želijo jih dopolnjevati in jih pogosto nadgradijo s preudarnostjo, izkušnjami in presojo najvišjega managementa; kontrole nad tveganji ne smatrajo kot ‚stroj za odgovor e‘. 13. Vrhnji management ima raje grobe kazalce in pokazatelje trendov kot natančne kazalce tveganj. 14. Vrhnji management verjame, da poznavanje točnega obsega tveganj ni tako pomembno. Bolj zanimivi so trendi in širši pogled na tveganja. 15. Čeprav izračuni kažejo na trende izpostavljenosti tveganjem, jih vrhnji management presoja kot nezadostne v prikazovanju absolutnega profila tveganj. 16. Moto vrhnjega managementa je: »Kazalci tveganj niso dovolj za obvladovanje tveganj.« 17. Vrhnji management dvomi v koristi uporabe kvantitativnih modelov. Seznam začetnega nabora elementov za ‚kvantitativni entuziazem‘ (19): 1. Vrhnji management meni, da imajo kazalniki tveganj visoko sposobnost odražanja profila tveganj. 2. Vrhnji management se zelo zanaša na kazalce tveganj v procesu pogajanj o razdeljevanju sredstev za investicije v podjetju. 3. Vrhnji management daje prednost visoko analitičnim informacijskim sistemom, ki temeljijo na podatkih. 4. Vrhnji management spodbuja kulturo, ki je prijazna do visoke ravni razvitosti analitičnih orodij v podjetju. 5. Vrhnji management zaupa v koristi kvantitativnega modeliranja. 6. Vrhnji management je zelo navdušen nad kvantifikacijo tveganj. 7. Vrhnji management je zelo pozoren na natančne kazalce tveganj; le-ti imajo vpliv na odločanje. 8. Značilnost vrhnjega managementa je odločanje na podlagi izračunov, kjer tveganja obvladujejo ‚s pomočjo številk›. 9. Vrhnji management dojema visoko analitične prakse izračunavanja v podjetju kot uporabne. 10. Vrhnji management se strinja, da so kazalci tveganj zmožni prikazati ekonomsko realnost dovolj dobro, da spodbudijo potrebno ekonomsko vedenje. 11. Za vrhnji management so zelo pomembni razvoj, ohranjanje in izboljševanje zanesljivosti in točnosti analitičnih modelov. 12. Vrhnji management ima visoko stopnjo ‚zaupanja v številke‘ . 13. Moto vrhnjega managementa je: »Če želite obvladovati tveganje, ga morate kvantificirati.« 14. Vrhnji management bolj ceni natančnost pri ugotavljanju tveganj kot celovita poročila o vseh vrstah tveganj. 15. Kakovost obvladovanja tveganj se ocenjuje na podlagi presoje o tem, kako napredne so metode kvantifikacije tveganj. 16. V podjetju se posebna organizacijska enota ukvarja z razpravo o in nadgradnjo metodologije za merjenje tveganj, ki jo uporablja podjetje. Veliko je razprav na temo metodologije tveganj, saj jih skrbi, da tehnično zaostajajo za konkurenti. letnik X, številka 1, februar 2018 14 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek Priloga 2: Seznam elementov konstrukta po intervjujih in fokusni skupini Značilnost Element Skeptiki (11) Entuziasti (12) Zaupanje v številke 1. Vrhnji management ima na splošno nizko stopnjo ‚zaupanja v številke‘. 2. Vrhnji management na splošno misli, da imajo številke nizko sposobnost odražanja dejanske ekonomske realnosti. 3. Vrhnji management meni, da imajo kazalci tveganj nizko sposobnost odražanja profila tveganj. 4. Moto vrhnjega managementa je: »Kazalci tveganj niso dovolj za obvladovanje tveganj.« 5. (R) Vrhnji management ima na splošno nizko stopnjo ‚zaupanja v številke‘. 6. (R) Vrhnji management na splošno misli, da imajo številke nizko sposobnost odražanja dejanske ekonomske realnosti. 7. Vrhnji management se strinja, da so kazalci tveganj zmožni prikazati ekonomsko realnost dovolj dobro, da spodbudijo potrebno ekonomsko vedenje. 8. Moto našega vrhnjega managementa je: »Če želite obvladovati tveganje, ga morate kvantificirati.« X X X X X X X X Zaupanje v modele 1. Vrhnji management je na splošno skeptičen do kvantitativnega modeliranja. 2. Vrhnji management na splošno meni, da imajo visoko analitične prakse izračunavanja v podjetju veliko omejitev. 3. Vrhnji management dvomi v zanesljivost modelov za merjenje tveganj. 4. (R) Kultura našega managementa je prijazna do analitičnih orodij. 5. Vrhnji management na splošno zaupa v koristi kvantitativnega modeliranja. 6. Vrhnji management na splošno dojema visoko analitične prakse izračunavanja v podjetju kot uporabne. 7. Vrhnji management zaupa v zanesljivost modelov za merjenje tveganj. 8. Kultura našega managementa je prijazna do analitičnih orodij. X X X X X X X X Pomembnost natančnosti pri interpretaciji številk 1. Vrhnji management na splošno interpretira izračunane številke, ki se nanašajo na poslovanje podjetja, v grobem smislu – kot indikatorje dinamike, ne kot natančne ocene. 2. Vrhnji management meni, da kazalci tveganj kažejo na trende izpostavljenosti tveganjem, a so nezadostni v prikazovanju absolutnega profila tveganj. 3. Vrhnji management ima raje celovita poročila o tveganjih z okvirnimi ocenami vseh vrst tveganj (tudi nekvantificiranih), kot pa natančno merjenje manjšega števila (kvantificiranih) vrst tveganj. X X X Pomembnost naj- naprednejših analitičnih modelov 1. Za vrhnji management so zelo pomembni razvoj, ohranjanje in izboljševanje zanesljivosti in točnosti naših analitičnih modelov. 2. Vrhnji management ocenjuje kakovost obvladovanja tveganj na podlagi presoje o tem, kako napredne so metode kvantifikacije tveganj. 3. V podjetju veliko razpravljamo in nadgrajujemo metodologijo za merjenje tveganj, ki jo uporabljamo. 4. V podjetju je veliko je razprav na temo metodologije merjenja tveganj zaradi skrbi, da tehnično zaostajamo za konkurenti. X X X X Opomba: (R) pomeni, da je trditev namerno zapisana v obratni obliki. 17. Vrhnji management meni »Ne smemo si privoščiti, da bi kateri od analitikov ali kdo drug rekel, da imamo slabo metodologijo.« 18. Vrhnji management zahteva, da funkcija, ki se ukvarja s tveganji, nudi tudi vsa potrebno analitična orodja, da se postavijo omejitve in kontrolni mehanizmi v zvezi s kvantificiranimi tveganji. 19. Vrhnji management zaupa v zanesljivost modelov za merjenje tveganj. letnik X, številka 1, februar 2018 15 Izzivi managementu: www.sam-d.si Strokovno-raziskovalni prispevek Prof. dr. Mojca Marc je izredna profesorica na Katedri za management in organizacijo Ekonomske fakultete Univerze v Ljubljani. Na dodiplomskih in podiplomskih programih fakultete predava teme iz ekonomike poslovanja in poslovodnega računovodstva. Raziskovalno se ukvarja s problematiko merjenja uspešnosti poslovanja podjetij, intelektualnim kapitalom in pravicami v podjetjih ter z učinki bančnega financiranja na tržno strukturo panog. Deluje kot predsednica Uredniškega odbora Založništva na Ekonomski fakulteti in članica uredniškega odbora pri reviji Journal of Applied Business Research. Prof. dr. Darja Peljhan je izredna profesorica za področje ekonomike poslovanja na Ekonomski fakulteti Univerze v Ljubljani. Je članica Katedre za management in organizacijo ter pridružena članica Katedre za računovodstvo in revizijo ter članica Senata Ekonomske fakultete. Je nosilka predmetov Uvod v poslovanje/ Introduction to Business, Analiza poslovanja in Obvladovanje poslovnih tveganj v kontekstu managerske kontrole. Sodeluje pri predmetih Obvladovanje stroškov in Računovodstvo za managerje/Accounting for managers. Raziskuje področje managerskih sistemov nadzora ter obvladovanje učinkovitosti in uspešnosti poslovanja. Deluje kot glavna urednica mednarodne revije Journal of Business Case Studies, sourednica mednarodne revije Economic and Business Review ter članica uredniškega odbora Management and Business Administration Central Europe.