Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article Dimenzije človeškega kapitala in organizacijske klime v turističnih agencijah Vojko Kaluža* Srednja strojna in kemijska šola, Šolski center Ljubljana vojkoml@yahoo.com Štefan Bojnec Fakulteta za management, Univerza na Primorskem, Koper stefan.bojnec@fm-kp.si Povzetek: Raziskovalno vprašanje: Prispevek analizira pomen človeškega kapitala in dimenzij organizacijske klime (notranji odnosi; vodenje z delegiranjem dela; pripadnost organizaciji; razvoj kariere; zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje; strokovno usposabljanje in učenje) na primeru slovenskih turističnih agencij (TA). Namen. Proučiti pomen človeškega kapitala in dimenzij organizacijske klime v TA in s pomočjo vprašalnika opraviti kvantitativno raziskavo v slovenskih TA. Metoda: Zbrani anketni podatki so analizirani z naslednjimi statističnimi metodami: deskriptivno analizo, faktorsko analizo in metodo glavnih komponent, multiplo regresijsko analizo in metodami strukturnih enačb. Rezultati: Med človeškim kapitalom in dimenzijami organizacijske klime obstaja pozitivna medsebojna povezava, ne velja pa za vodenje z delegiranjem dela kot sestavino organizacijske klime. Organizacija: Menedžerji naj večji vpliv namenijo vodenju z delegiranjem kot dimenziji organizacijske klime. Družba: Seznaniti lastnike, menedžerje in vodje TA ter druge zaposlene, da je organizacijska klima pomembna za vse deležnike in ji je potrebno pripisovati čedalje večji pomen. Originalnost: Gre za prvo takšno raziskavo v Sloveniji in eno prvih v svetovni literaturi. Omejitve/nadaljnjeraziskovanje: Anketni vprašalnik je bil namenjen lastnikom / menedžerjem / vodjem in drugim zaposlenim v TA in njihovih poslovalnicah, ne pa tudi njihovim poslovnim partnerjem, ki močno prispevajo h kakovosti storitev TA. Predlogi za nadaljnje raziskovanje je v longitudinalnosti raziskave ali pa tudi v tem, da bi v raziskavo vključili tudi katero drugo državo in potem podatke primerjali. Ključne besede: človeški kapital, organizacijska klima, turistične agencije. * Korespondenčni avtor / Correspondence author 112 Prejeto / received: 29. 3. 2017; revidirano / revised: 1. 4. 2017; sprejeto / accepted: 10. 4. 2017. Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article 1 Uvod Raziskovalni problem, ki je hkrati predmet pričujočega prispevka, je raziskati še precej neraziskano področje človeškega kapitala (ČK) in organizacijske klime (OK) na primeru slovenskih turističnih agencij (TA). ČK v TA smo proučevali kot odnos podjetja do izboljšanja ČK, kar se nanaša na: investicije v znanje, vrsto znanj, usposabljanja, veščine, učenje posameznikov in tima, učečo se organizacijo. OK smo proučevali z naslednjimi dimenzijami, povzetimi po SiOK: odnos do kakovosti, inovativnost in iniciativnost, pripadnost organizaciji, notranji odnosi, vodenje z delegiranjem dela, organiziranost, strokovna usposobljenost in učenje, poznavanje poslanstva in vizije ter ciljev, notranje komuniciranje in informiranje, razvoj kariere, nagrajevanje in zadovoljstvo zaposlenih. Proučevani dejavniki ČK in OK so v veliki meri odvisni od managerjev/lastnikov/vodij (m/l/v) TA in tudi od drugih zaposlenih, zato je zelo pomembno, da tem dejavnikom namenjamo čedalje več pozornosti. Namen in cilj empirične raziskave je ugotoviti, kakšen pomen imajo posamezne spremenljivke ČK in OK v TA in s pomočjo vprašalnika opraviti kvantitativno raziskavo v TA. Proučevanim spremenljivkam ČK in OK pri poslovanju TA pripisujemo pomembno vlogo, zato jim je smiselno nameniti čedalje večji pomen, saj bodo tudi tako TA lahko na trgu poslovale dobro, še zlasti zato, ker so izletniki, turisti in drugi povpraševalci po turističnih storitev čedalje bolj ozaveščeni o razmerah na turističnem trgu. 2rri j • v • i i *v v Teoretična izhodišča Zadovoljstvo z delom spada k naravnanosti do dela. Opredeljeno je kot želeno ali pozitivno čustveno stanje, ki je rezultat ocene posameznikovega dela ali doživetja in izkušenj pri njegovem delu. Pri zadovoljstvu govorimo o individualnem afektivnem odgovoru na delovno okolje, pri klimi pa o skupni sliki organizacijskega okolja zaposlenih. Na zadovoljstvo pri delu vpliva veliko število dejavnikov, med drugim tudi delo samo, možnosti napredovanja, osebne značilnosti, slog vodenja idr., vendar pa je morda prav OK tista, ki je najbolj neposredno povezana z zadovoljstvom zaposlenih. Pri tem je povezava med njima recipročna - tako kot OK vpliva na zadovoljstvo tudi zadovoljstvo vpliva na to, kako zaposleni zaznavajo in doživljajo OK v organizaciji (Biro Praxsis 2014). Posameznik investira v svoj ČK zaradi različnih razlogov, med najpomembnejše pa lahko štejemo bodoče donose, ki jih izobraževanje prinaša posamezniku in družbi kot celoti. V številnih primerih učinkov izobraževanja v ČK ne moremo neposredno meriti, saj se znanje v posamezniku akumulira in šele čez čas lahko posameznik prodaja svoje znanje na trgu po določeni ceni in mu tako prinaša določeno korist in hkrati tudi zadovoljstvo. V zadnjem obdobju investicija v ČK predstavlja za številne posameznike tudi konkurenčno prednost na trgu in številna podjetja se že zavedajo, kakšen pomen je treba pripisati posameznikom, ki s 113 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article svojim znanjem, sposobnostmi in tudi veščinami prinašajo dodano vrednost podjetju (Kaluža, 2013). Ena izmed znanstvenih študij (Neal, West in Patterson, 2005) je proučila, ali je učinkovitost upravljanja človeških virov (angl. human resource management - HRM) odvisna od OK in konkurenčne strategije. Pojma notranjega in zunanjega prileganja kažeta, da bo pozitiven odnos med HRM-jem in kasnejšo produktivnostjo močnejši za podjetja s pozitivno OK in za podjetja, ki uporabljajo strategije diferenciacije. Cilji podjetja so različni. Prvi cilj podjetja, o katerem ni dvoma, je dolgoročno preživetje na trgu. Podjetja lahko zasledujejo še druge cilje: rast in širjenje, zadovoljstvo zaposlenih (ali določene skupine zaposlenih, npr. materam prijazno podjetje), veljava in ugled, vplivanje na lokalna ali širša dogajanja, prizadevanja na etičnem, socialnem in športnem področju, kjer podjetja lahko nastopajo kot donatorji in sponzorji različnih prireditev in promocijskih aktivnosti (Bojnec idr. 2007, str. 57). OK je lastnost organizacije (Fatur in Likar 2009, str. 43), ki opredeljuje način, kako ta deluje v vsakodnevnih, rutinskih okoliščinah. Ustvarjajo jo člani organizacije prek organizacijskih običajev, načinov ravnanja in sistemov nagrajevanja. V nekem smislu je koncentrat bistvenih prioritet organizacije. Zavedati se moramo, da se turistična panoga v zadnjih letih hitro razvija in da so tudi TA/poslovalnice poleg drugih deležnikov razvoja slovenskega turizma zelo pomembne za razvoj turizma v Sloveniji, zato je treba dejavnikom ČK in OK posvečati posebno pozornost (Kaluža in Bojnec, 2016). V znanstveni študiji primera iz Slovenije s področja intelektualnega kapitala (Nemec Rudež in Mihalič, 2007) je bilo ugotovljeno, da so klasični intelektualni kapital in njegove vloge obravnavale tri kategorije: človeški, strukturni in odnosni kapital. Raziskava je šla še korak dlje pri razvoju modela intelektualnega kapitala za hotelsko industrijo in deli odnosni kapital v dve kategoriji: odnosni kapital-končni kupec, ki se nanaša samo na odnose s končnimi kupci, in odnosni kapital, ki zajema odnose z vsemi drugimi strankami in/ali partnerji. Uporaba tega modela v slovenskem hotelirstvu je pokazala pozitivne korelacije med vsemi pari kategorij intelektualnega kapitala. Čeprav je skupno intelektualni kapital pomembno vplival na finančno uspešnost, študija kaže, da le razmerje končnega odjemalca močno neposredno vpliva na finančno uspešnost. Študija je pokazala, da bi moral slovenski menedžment hotelov intelektualni kapital izboljšati z naložbami v ČK in informacijske tehnologije, kar je nujno potrebo pri pospešitvi procesa neposrednega razvoja distribucijskih kanalov v kategoriji odnosni kapital-končni kupec, s čimer neposredno vpliva na finančno uspešnost slovenskih hotelskih podjetij. Vorina (2012, str. 49) poudarja, da ugotavljanje kompetentnosti zaposlenih pomeni presojo uporabe njihovih zmožnosti v najširšem pomenu besede, in sicer v kontekstu, v katerem je delo opravljeno. Znanja, izkušnje, osebnostne lastnosti ipd. torej razume kot kompetence 114 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article zaposlenih, ki se oblikujejo z delom in prakso v določeni organizaciji, iz česar izhaja, da je treba kompetentnost zaposlenih vedno ocenjevati v okviru organizacije oziroma delovne situacije, v kateri se znajde posameznik. Med investicijami v izobraževanje posameznikov in poslovno uspešnostjo obstaja ključna povezava, zato je kakovostno izobraževanje zaposlenih še toliko pomembnejše. Čim več znanja so zaposleni posamezniki pripravljeni deliti in predstaviti svojim sodelavcem, tem močnejša vez se tvori med njimi in organizacijo. Posamezniki, ki so bolj vpeti v tovrstne dejavnosti, so tako uspešnejši v svoji stroki in posledično obstaja manjša možnost, da bi zapustili svoje delovno mesto (Bontis in Serenko, 2009). Branco (2007) poudarja, da ima lahko podjetje ugledne prostore, sodobne naprave, stroje, opremo, vendar mu to ne zagotavlja kakovostnih storitev in poslovnega uspeha, saj slednje lahko doseže le na podlagi usposobljenega in kvalificiranega kadra, ki je osredotočen na poslovne dejavnosti in dosega poslovne cilje. Podjetja, ki so investirala v svoje zaposlene (Branco, 2007), se lahko ponašajo z izboljšano kakovostjo storitev, zmanjšano odsotnostjo zaposlenih z dela, zmanjšanim številom odpovedi zaposlenih v podjetju, fleksibilnostjo zaposlenih, učinkovitejšim menedžmentom sprememb, večjo produktivnostjo, povečanim dohodkom in dobičkom. Tomšič (2015) poudarja, da mora biti menedžment/vodstvo podjetja vpeto v proces inoviranja in vlagati v ČK, saj brez ČK ni procesa inoviranja. Izhajajoč iz Mihalič (2007, str. 7) OK opredeljujemo kot t. i. psihološko izgradnjo sistema, ki opredeljuje trenutne lastnosti organizacije in se izraža v načinu, kako njihovi pripadniki zaznavajo ta sistem. OK tako vsebuje mehke dimenzije osebnosti poslovnega sistema in organizacije: interakcije z ljudmi, zadovoljstvo, lojalnost, počutje pri delu, sodelovanje, solidarnost, zavest in avtonomnost. S pojmom OK opredeljujemo tiste značilnosti, po katerih se organizacija razlikuje od drugih in ki vplivajo na vedenje v njej (von Haller Gilmer in Crissy, 1969). Vzporedno pa prav vedenje ljudi v največji meri vpliva na organizacijsko obliko. Dejansko je klima tisto, na kar reagiramo, je namreč celoten kontekst delovnega vrveža. OK je t. i. psihološki mehurček, ki obkroža delo (Jones in Bearley, 1995) in temelji na ustvarjeni subjektivni predstavi o organizaciji, na kar pa vplivajo procesi, viri, kultura, strukture, kapital ipd. V tem kontekstu je klima stranski produkt delovanja organizacijske strukture in njenih elementov ter obenem determinanta njene učinkovitosti. Brown idr. (2014) so naredili raziskavo z namenom zagotavljanja dodatnega vpogleda v mala turistična podjetja v ZDA, kjer so empirično proučevali odnos med lastniki poslovnih/osebnih vrednot direktorjev, tržnih strategij in zaznane poslovne uspešnosti. Osebne vrednote lahko vplivajo na njihovo izbiro tržnih strategij. Nadalje so ugotovili, da je tržno usmerjena strategija bistveno povezana z zaznano uspešnostjo majhnih turističnih podjetij (npr. zadovoljstvo kupcev in poslovni ugled). Raziskava je pomembna tudi za poslovne posledice potencialnih investitorjev v mala turistična podjetja v ZDA. 115 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article Strokovno znanje in intelektualne sposobnosti so pomembne za uspeh podjetja (Carnegie 2012). Pomembni pa so tudi znanje in izkušnje ter seveda tudi okolje, od koder so posamezniki te izkušnje pridobili. Pomembna je teorija, vendar tudi njena uporaba v praksi. 3 Metoda 3.1 Raziskovalni model Raziskovalni model, ki je prikazan v sliki 1, ponazarja, za kakšne povezave gre med dimenzijami ČK in dimenzijami OK po SiOK, ki smo jih vključili v anketni vprašalnik. ČLOVEŠKI KAPITAL ORGANIZACIJSKA KLIMA • Investicija v znanje • Vrsta znanj • Usposabljanja • Veščine • Učenje posameznika in tima • Učeča se organizacija • Odnos do kakovosti • Inovativnost in iniciativnost • Strokovna usposobljenost in učenje • Motivacija in zavzetost • Notranje komuniciranj e in informiranje • Vodenje z delegiranjem dela • Notranji odnosi • Poznavanje poslanstva, vizij e in ciljev • Organiziranost • Pripadnost organizaciji • Razvoj kariere • Nagrajevanje • Zadovoljstvo zaposlenih Slika 1: Raziskovalni model 3.2 Ciljna populacija, vzorčenje in metoda zbiranja podatkov Ciljno populacijo smo določili na naslednji način: • v raziskavo, ki smo jo izvedli januarja 2015 so bile vključene tiste TA in njihove poslovalnice (306 TA in 84 njihovih poslovalnic - vseh TA je bilo 520), ki so imele po podatkih na spletnih straneh GZS z dne 8. avgusta 2014 glavno dejavnost po SKD: • 79.120 - dejavnost organizatorjev potovanj ali • 79.110 - dejavnost potovalnih agencij ali • 79.900 - rezervacije in druge, s potovanji povezane dejavnost in ki so imele po podatkih s spletne strani bizi.si 8. avgusta 2014 skupaj 926 zaposlenih; • TA, ki so imele licenco, a niso bile vključene v raziskavo (520 - 306 = 214 TA z licenco), niso opravljale ene izmed navedenih dejavnosti kot glavno dejavnost in njihova vključenost v raziskavo posledično ne bi odražala namena in ciljev raziskave. 116 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Članek / Article Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Vzorec je vključeval celotno ciljno populacijo in je bil odvisen od števila respondentov, ki so odgovorili na anketni vprašalnik. Predpostavljali smo, da bo sodelovalo 15-20 % od vseh 926 zaposlenih, pričakovali smo 185 vrnjenih anketnih vprašalnikov, kar bi bil naš vzorec, uporabljen v empirični analizi. V raziskavi je sodelovalo 336 respondentov od 926, kar predstavlja 36,29 % ciljne populacije iz 103 TA (od 306), kar predstavlja 33,66 % celotne ciljne populacije. To pomeni, da lahko rezultate empirične raziskave z veliko verjetnostjo posplošimo na celotno populacijo. Anketni vprašalnik je bil sestavljen iz: podatkov o respondentu; podatkov o TA; dimenzij ČK in dimenzij OK. Kot tehniko anketiranja smo uporabili anonimno anketiranje prek elektronske pošte, ki je bilo opremljeno z dopisom o spletni raziskavi. V vprašalnik smo vključili spremenljivke iz konceptualnega modela in tudi sociodemografska vprašanja ter značilnosti TA in njihovih poslovalnic. Za vse stavčne trditve spletnega anketnega vprašalnika smo za namen zbiranja podatkov kvantitativne raziskave uporabili petstopenjsko Likertovo ocenjevalno lestvico strinjanja ali nestrinjanja, pri čemer so bili vsi odgovori istosmerni (višja ocena ^ večje strinjanje). Tovrstna vprašanja uporabljajo semantični diferencial, kar pomeni, da respondent označi točko, ki predstavlja njegovo mnenje. L/m/v TA in njihovih poslovalnic ter drugi zaposleni so tako označili, kako vpliv imajo posamezne spremenljivke ČK in OK v TA. Pri tovrstnem ocenjevanju se lahko pojavi tudi slabost v smislu, da gre za veliko subjektivnost. 3.3 Metoda obdelave podatkov Zbrane podatke smo s pomočjo statističnih programov SPSS in AMOS obdelali in analizirali z naslednjimi statističnimi metodami: deskriptivno analizo; faktorsko analizo in metodo glavnih komponent; regresijsko in multiplo regresijsko analizo; metodami strukturnih enačb. Vse primarno zbrane podatke smo najprej parcialno ocenili, nato pa so bile hipoteze testirane z naštetimi metodami. Temu je sledila skupna analiza z metodo strukturnih enačb. Po končani analizi podatkov smo podali ugotovitve glede testiranja hipotez. Z deskriptivno analizo smo prikazali osnovne značilnosti vzorca in spremenljivk. Z multiplo regresijsko analizo smo analizirali vzročno-posledično povezanost med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami. Pri analizi večjega števila spremenljivk smo uporabili faktorsko analizo in metodo glavnih komponent. S faktorsko analizo smo analizirali povezave med spremenljivkami, s katerimi smo skušali najti novo množico spremenljivk (manj kot je merjenih spremenljivk) - faktorje, ki predstavljajo, kar je skupnega opazovanim spremenljivkam. Faktorska analiza je metoda, s katero preverimo, kako dobro spremenljivke, ki jih merimo, predstavljajo neko manjše število konstruktov (Hair idr. 2009, str. 670). Podobno kot pri faktorski analizi je cilj metode glavnih komponent ugotoviti, ali lahko skupne značilnosti med opazovanimi spremenljivkami pojasnimo z manjšim številom glavnih komponent. Dobljene glavne komponente iz večjega števila spremenljivk smo uporabili tudi 117 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article kot dodatne pojasnjevalne spremenljivke v regresijski analizi. Zaradi tega sta bili faktorska analiza in metoda glavnih komponent izvedeni pred regresijsko analizo. Poleg tega smo s pomočjo statističnega programa AMOS izvedli še modeliranje z linearnimi strukturnimi enačbami, ki združuje analizo vzročnih povezav testiranih hipotez in merjenje posredno merljivih latentnih spremenljivk. Pri raziskovanju smo proučevali celo skupino medsebojnih odnosov, kar lahko izvajamo s strukturnim modeliranjem enačb (SEM). S to metodo si pomagamo, ko analiziramo več medsebojnih odnosov hkrati. Omenjena metoda ima dve glavni značilnosti: sposobnost ocenjevanja multiplih in medsebojno povezanih odvisnosti ter sposobnost vključevanja latentnih spremenljivk. Strukturno modeliranje enačb ponavadi izvajamo v dveh delih: v prvem, merskem delu pojasnjujemo, v kolikšni meri smo z merjenimi spremenljivkami sploh pojasnili latentne spremenljivke, v drugem, strukturnem delu pa pojasnjujemo, kako so latentne spremenljivke medsebojno povezane. Pri proučevanju konstrukta ČK in OK smo trditve iz anketnega vprašalnika v zvezi z oceno stopnje strinjanja s posameznimi trditvami iz določenega področja najprej kodirali v programu SPSS, kar smo potem uporabili pri nadaljnji analizi. Vključene dimenzije smo izbrali zato, da bi s tem potrdili kakšen pomen imajo posamezne spremenljivke ČK in OK v TA. 4 Rezultati in razprava Za posamezni konstrukt smo najprej izvedli eksplorativno faktorsko analizo in konfirmativno faktorsko analizo. Eksplorativna faktorska analiza za konstrukt človeški kapital Za konstrukt ČK so vsi faktorji pokazali visoko zanesljivost (Cronbach alfa za Prenos_A = 0,891, za Vrst_A = 0,835, za Vrst_B = 0,914, za UporabaVrst = 0,830, za CasaVrst = 0,837, za Prenos_B = 0,783, za Shranjev = 0,848, za Pridobiv = 0,777 in za Uporaba = 0,852). V tabeli 1 je prikazana Kaiser-Meyer-Olkinova (v nadaljevanju KMO) mera ustreznosti vzorca in Bartlettov test sferičnosti (v nadaljevanju BT) v okviru konstrukta ČK. 118 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Članek / Article Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Tabela 1: KMO in BT v okviru konstrukta ČK KMO ustreznosti vzorca 0,762 BT Predviden Hi-kvadrat 2797,001 df 630 sig. 0,000 Opomba: df = (angl. degrees of freedom) stopinje prostosti pokažejo, ali so med opazovano in ocenjevano matriko podatkov statistično značilne razlike; sig. (angl. significance) = statistična značilnost ali stopnja značilnosti je tveganje, s katerim lahko trdimo, da rezultate iz vzorca lahko posplošimo na celotno populacijo (p < 0,05). KMO mera ustreznosti vzorca nam pokaže, ali so podatki primerni za faktorsko analizo. Višja kot je mera KMO, bolj so podatki ustrezni. Optimalno je, da je KMO večja od 0,8, še sprejemljiva pa je večja od 0,5 oz. 0,6 (Šifrer in Bren 2011, str. 49). Z Bartlettovim testom preverjamo ničelno hipotezo, da je izvirna korelacijska matrika enotska. Korelacije med spremenljivkami morajo biti primerne (ne previsoke in ne prenizke). Če bi bila korelacijska matrika enotska, bi bile vse korelacije med spremenljivkami 0, kar pomeni, da so vse spremenljivke med seboj neodvisne in zato zmanjšanje števila spremenljivk ni možno. Ničelno hipotezo bomo torej zavrnili, če je vrednost statistične značilnosti Bartlettovega testa (statistična značilnost) manjša od 0,05. Iz raziskave izhaja, da v našem primeru vrednost KMO znaša 0,762 in vrednost statistične značilnosti 0,000, korelacijska matrika pa ni enotska. Tako lahko torej zaključimo, da so naši podatki primerni za faktorsko analizo. Naslednji korak je bila analiza komunalitet posameznih spremenljivk glede na postavljeno merilo, da bomo izločili vse spremenljivke, ki imajo komunaliteto manjšo od 0,3 (Šifrer in Bren 2011, str. 50). Konfirmativna faktorska analiza za konstrukt človeški kapital Namen izvedbe konfirmativne faktorske analize je bil potrditi (konfirmirati) obstoj specifične in vnaprej predvidene faktorske strukture na področju ČK. Eksplorativno analizo ponavadi uporabimo za analizo konstruktov, s konfirmativno pa potrdimo veljavnosti rezultatov prve (Antončič, 2000). Eksplorativna faktorska analiza, s katero smo analizirali posamezne konstrukte v celotnem modelu ČK, je pokazala, da je konstrukt ČK sestavljen iz naslednjih dimenzij: • prenos znanja - nestimulativni (Prenos_A); • izobraževanje s področja trženja (Vrst_A); • izobraževanje s področja komuniciranja (Vrst_B); • uporaba znanja na lastnih izkušnjah (UporabaVrst); • čas izobraževanja (CasaVrst); 119 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article • prenos znanja - timski (Prenos_B); • shranjevanje znanja (Shranjev); • pridobivanje znanja (Pridobiv); • uporaba znanja (Uporaba). Model ČK je vseboval latentne spremenljivke: prenos znanja - nestimulativni, izobraževanje/trženje, izobraževanja/komuniciranje, uporaba znanja na lastnih izkušnjah, čas izobraževanja, prenos znanja - timski, shranjevanje znanja, pridobivanje znanja in uporaba znanja. V modelu je sodelovalo 36 opazovanih spremenljivk. Povezanost med latentnimi in opazovanimi spremenljivkami je enosmerna. Medsebojna povezanost med latentnimi spremenljivkami je obojestranska. Konstrukt ČK je pokazal visoko zanesljivost, saj so vrednosti Cronbachevega koeficienta a = 0,891 za Prenos_A, a = 0,835 za Vrst_A, a = 0,914 za Vrst_B, a = 0,830 za UporabaVrst, a = 0,837 za CasaVrst, a = 0,783 za Prenos_B, a = 0,848 za Shranjev, a = 0,777 za Pridobiv in a = 0,852 za Uporabo visoke. Cronbachov koeficient a je najpogostejša mera za ugotavljanje zanesljivosti kazalnikov anketnega vprašalnika. Zanesljivost merjenja s to mero lahko označimo po Hair idr. (2006): zgledno, če je CK a > 0,80; zelo dobro, če je CK a > 0,7 in manjši od 0,80; zmerno, če je CK a > 0,60 in manjši od 0,70 in komaj sprejemljivo, če je CK a manjši od 0,60. Konstrukt ČK ima visoko konvergenco v smislu koeficientov, saj so regresijski koeficienti vseh faktorjev pri skoraj vseh spremenljivkah dokaj visoki in statistično značilni (p < 0,001). Navedeno pomeni, da lahko z veliko zanesljivostjo trdimo, da ti vplivi obstajajo tudi na populaciji in ne le na vzorcu TA. Vrednost RMSEA znaša 0,093, kar pomeni, da je po tem merilu prilagajanje modela ČK sprejemljivo. Ostali indeksi (CFI = 0,808, NFI = 0,672, RFI = 0,628) so razmeroma nizki, vendar ocenjujemo, da je prilagajanje modela sprejemljivo. Eksplorativna faktorska analiza za konstrukt organizacijska klima Tudi za konstrukt OK so vsi faktorji pokazali visoko zanesljivost (Cronbach alfa za OdnosKakovMotiv = 0,809, za Vodenje = 0,894, za Pripadnost = 0819, za Kariera = 0,869, za ZadovoljNagrajevanje = 0,771 in za Usposobljenost = 0,841). V tabeli 2 so podatki KMO in BT v okviru konstrukta OK. 120 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article Tabela 2 : KMO in BT v okviru konstrukta OK KMO ustreznosti vzorca 0,770 BT Predviden Hi-kvadrat df 1296,167 210 0,000 sig. Iz raziskave izhaja, da znaša vrednost KMO 0,770 in vrednost statistične značilnosti Bartlettovega testa znaša 0,000 (p < 0,05), kar pomeni, da so podatki ustrezni za izvedbo faktorske analize. Izvedli smo tudi rotirano faktorsko matriko, ki prikazuje, da se spremenljivke, ki smo jih ohranili, enakomerno porazdelijo med faktorje in imajo večje uteži le pri enem faktorju. Za to končno rešitev pri konstruktu OK smo izločili spremenljivke, ki so se bodisi vezale na dva faktorja, bodisi so imele nizko vrednost uteži (pod 0,2), bodisi njihove razporeditve v posamezen faktor ni bilo mogoče smiselno interpretirati, zato smo tovrstne spremenljivke izločili. Posamezne spremenljivke smo združili v faktorje ali sestavljene spremenljivke, saj smo s tem skušali poenostaviti kompleksnost povezav med množico opazovanih spremenljivk z razkritjem skupnih razsežnosti ali faktorjev, ki omogočajo vpogled v osnovno strukturo podatkov. Najnižja vrednost korelacije je 0,212 in najvišja vrednost korelacije je 0,550, kar pomeni, da so korelacije ustrezne, saj nobena ne presega vrednosti 0,7, ki pomeni visoko korelacijo. Konfirmativna faktorska analiza za konstrukt organizacijska klima Pri izvedbi konfirmativne analize za konstrukt OK smo izhajali iz rezultatov eksplorativne faktorske analize, s katero smo analizirali posamezne konstrukte v celotnem modelu OK. Rezultati so pokazali, da je konstrukt OK sestavljen iz naslednjih dimenzij: • notranji odnosi (OdnosKakovMotiv); • vodenje z delegiranjem dela (Vodenje); • pripadnost organizaciji (Pripadnost); • razvoj kariere (Kariera); • zadovolj stvo zaposlenih in nagrajevanje (ZadovoljNagrajevanj); • strokovna usposobljenost in učenje (Usposobljenost). Model OK je vseboval naslednje latentne spremenljivke: notranji odnosi, vodenje z delegiranjem dela, pripadnost organizaciji, razvoj kariere, zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje, strokovna usposobljenost in učenje. V modelu je sodelovalo 21 opazovanih spremenljivk. Povezanost med latentnimi in opazovanimi spremenljivkami je enosmerna, in 121 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article sicer v smeri od latentnih k opazovanim. Medsebojna povezanost med latentnimi spremenljivkami je obojestranska. Tudi konstrukt OK je pokazal visoko zanesljivost saj so vrednosti Cronbachevega koeficienta a = 0,809 za OdnosKakovMotiv, a = 0,894 za Vodenje, a = 0819 za Pripadnost, a = 0,869 za Kariera, a = 0,771 za ZadovoljNagrajevanje in a = 0,841 za Usposobljenost. Pri konstruktu OK so standardizirani regresijski koeficienti vseh šestih faktorjev pri skoraj vseh spremenljivkah dokaj visoki in statistično značilni (p < 0,001). Navedeno pomeni, da lahko z veliko zanesljivostjo trdimo, da ti vplivi obstajajo tudi na populaciji in ne le na vzorcu TA. Vrednost RMSEA znaša 0,094, kar pomeni, da je po tem merilu prilagajanje modela sprejemljivo. Ostali indeksi (CFI = 0,868, NFI = 0,765, RFI = 0,714) pa so tudi tukaj razmeroma nizki. Preverjanje temeljne teze: Med človeškim kapitalom in organizacijsko klimo v turističnih agencijah obstaja pozitivna medsebojna povezava. Preverjanje povezanosti med konstruktom ČK in OK smo izvedli s korelacijsko in regresijsko analizo. Model preverjanja obsega latentne spremenljivke obeh konstruktov, ki so bile pripravljene na podlagi izvedbe faktorske analize. V tabeli 3 navajamo latentne spremenljivke konstruktov ČK in OK. Prve smo v hipotezah, s katerimi smo preverjali temeljno tezo, uporabili kot neodvisne spremenljivke in jih primerjali s posamezno odvisno spremenljivko konstrukta OK. Tabela 3: Neodvisne spremenljivke konstrukta ČK in upoštevane odvisne spremenljivke konstrukta OK Spremenljivke konstrukta ČK, upoštevane kot Spremenljivke konstrukta OK, upoštevane kot _neodvisne spremenljivke:_odvisne spremenljivke:_ * prenos znanja - nestimulativni * notranji odnosi (Prenos_A); (OdnosKakovMotiv); * izobraževanje s področja trženja * vodenje z delegiranjem dela (Vrst_A); (Vodenje); * izobraževanja s področja komuniciranja * pripadnost organizaciji (Pripadnost); (Vrst_B); * razvoj kariere (Kariera); * uporaba znanja na lastnih izkušnjah * zadovoljstvo zaposlenih in (UporabaVrst); nagrajevanje * čas izobraževanja (CasaVrst); (Zadovolj Nagraj evanj); * prenos znanja - timski (Prenos_B); * strokovno usposabljanje in učenje * shranjevanje znanja (Shranjev); (Usposobljenost). * pridobivanje znanja (Pridobiv); * uporaba znanja (Uporaba). 122 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article Temeljno tezo smo preverjali s šestimi hipotezami, ki preverjajo povezanost konstrukta ČK s posameznimi odvisnimi spremenljivkami konstrukta OK. Preverjanje hipotez je izvedeno v dveh korakih. V prvem koraku s pomočjo korelacijske analize preverjamo jakost in smer povezanosti med spremenljivkami konstrukta ČK in posamezno spremenljivko konstrukta OK. Nato pa modele obravnavamo s pomočjo linearne regresijske analize ter ocenimo multipli regresijski model. Nazadnje ocenimo še vplivnost posameznih spremenljivk (dimenzij) ČK na posamezne latentne spremenljivke (dimenzije) OK. Preverjanje hipotez H1: Med ČK in notranjimi odnosi (OdnosKakovMotiv) kot sestavino OK v TA obstaja pozitivna medsebojna povezava. Pri preverjanju H1 smo uporabili neodvisne spremenljivke konstrukta ČK in odvisno spremenljivko: notranji odnosi (OdnosKakovMotiv) kot sestavino OK (tabela 3). Korelacije spremenljivk ČK s spremenljivko notranji odnosi kot sestavino OK so pozitivne v vseh primerih, razen pri spremenljivki Prenos_A, statistično značilne (p < 0,028), vrednosti koeficientov pa so med 0,18 in 0,51. Ocena multiplega regresijskega modela je prikazana v tabeli 4. Tabela 4: Ocena regresijskega modela za ČK in notranje odnose kot sestavino OK Povzetek modela R 0,609 R2 0,371 Popravlj en R 0,311 ANOVA F 6,163 P 0,000 Na osnovi multiplega korelacijskega koeficienta R = 0,609 ocenjujemo, da je povezanost odvisne spremenljivke notranji odnosi kot sestavine OK z neodvisnimi spremenljivkami ČK zmerna in pozitivna. Popravljen determinacijski koeficient R = 0,311 izkazuje, da lahko z vključenimi neodvisnimi spremenljivkami, pojasnimo 31,1 % variabilnosti odvisne spremenljivke notranji odnosi kot sestavine OK. Ob pregledu regresijskih koeficientov in rezultatov t-testov ugotavljamo, da pri stopnji tveganja 0,05 ostaja samo en statistično značilen regresijski koeficient, in sicer pri spremenljivki Uporaba (Xh b = 0,229, p = 0,001). 123 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article Sklep glede testiranja H1: Povezanost med ČK in spremenljivko notranji odnosi kot sestavino OK je pozitivna in pri vseh spremenljivkah, razen pri eni, tudi statistično značilna. Vendar pa je regresijska analiza pokazala, da vpliv temelji na eni sami spremenljivki, to je spremenljivka Uporaba. Ugotovili smo torej, da le spremenljivka uporaba znanja izmed vseh spremenljivk ČK statistično značilno vpliva na odvisno spremenljivko notranji odnosi kot sestavino OK, zato lahko H1le delno potrdimo. H2: Med ČK in vodenjem z delegiranjem dela (Vodenje) kot sestavino OK v TA obstaja pozitivna medsebojna povezava. Pri preverjanju H2 smo uporabili neodvisne spremenljivke konstrukta ČK in odvisno spremenljivko: vodenje z delegiranjem dela (Vodenje) kot sestavino OK (tabela 3). Korelacije spremenljivk ČK s spremenljivko vodenje z delegiranjem dela kot sestavino OK so pozitivne v vseh primerih, razen pri spremenljivki Vrst_A, statistično značilne (p < 0,030), vrednosti koeficientov pa so med 0,18 in 0,57. Ocena multiplega regresijskega modela je prikazana v tabeli 5. Tabela 5: Ocena regresijskega modela za ČK in vodenje z delegiranjem dela kot sestavino OK Povzetek modela R 0,703 R2 0,494 Popravlj en R 0,446 ANOVA F 10,208 p 0,000 Na osnovi multiplega korelacijskega koeficienta R = 0,703 ocenjujemo, da je povezanost odvisne spremenljivke vodenje z delegiranjem dela kot sestavine OK z neodvisnimi v 2 spremenljivkami ČK močna in pozitivna. Popravljen determinacijski koeficient R = 0,446 izkazuje, da lahko z vključenimi neodvisnimi spremenljivkami pojasnimo 44,6 % variabilnosti odvisne spremenljivke vodenje z delegiranjem dela kot sestavine OK. Ob pregledu regresijskih koeficientov in rezultatov t-testov ugotavljamo, da so pri stopnji tveganja 0,05 značilni regresijski koeficienti pri spremenljivkah: Vrst_A (X1, b = -0,164, p = 0,012), Vrst_B (X2, b = 0,191, p = 0,005), UporabaVrst (X3, b = 0,377, p = 0,000), CasaVrst (X4, b = -0,227, p = 0,016), Prenos_B (X5, b = 0,204, p = 0,037) in Uporaba (X6, b = 0,313, p = 0,001). Sklep glede testiranja H2: Povezanost med ČK in spremenljivko vodenje z delegiranjem dela kot sestavino OK je pozitivna in pri vseh spremenljivkah, razen pri eni, tudi statistično značilna. Regresijska analiza je pokazala, da od devetih spremenljivk ČK šest spremenljivk 124 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article statistično značilno vpliva na vodenje z delegiranjem dela kot sestavino OK, tri pa ne. Ker sta dva izmed šestih statistično značilnih koeficientov negativna, moramo H2 zavrniti. Ugotovili smo torej, da spremenljivke ČK: izobraževanje s področja komuniciranja, uporaba znanja na lastnih izkušnjah, prenos znanja in uporaba znanja statistično značilno pozitivno vplivajo na odvisno spremenljivko vodenje z delegiranjem dela kot sestavino OK, izobraževanje na področju trženja ter čas in vrsta izobraževanja pa statistično značilno negativno vplivajo na odvisno spremenljivko vodenje z delegiranjem dela kot sestavino OK. Zaradi negativnih vplivov H2 zavrnemo. H3: Med ČK in pripadnostjo organizaciji (Pripadnost) kot sestavino OK v TA obstaja pozitivna medsebojna povezava. Pri preverjanju H3 smo uporabili neodvisne spremenljivke konstrukta ČK in odvisno spremenljivko: pripadnost organizaciji (Pripadnost) kot sestavino OK (tabela 3). Korelacije spremenljivk ČK s spremenljivko pripadnost organizaciji kot sestavino OK so v vseh primerih pozitivne in razen pri spremenljivkah Prenos_A in Pridobiv, statistično značilne (p < 0,013), vrednosti koeficientov so med 0,21 in 0,46. Ocena multiplega regresijskega modela je prikazana v tabeli 6. Tabela 6: Ocena regresijskega modela za ČK in pripadnost organizaciji kot sestavino OK Povzetek modela R 0,545 R2 0,297 Popravlj en R 0,230 ANOVA F 4,414 P 0,000 Na osnovi multiplega korelacijskega koeficienta R = 0,545 ocenjujemo, da je povezanost odvisne spremenljivke pripadnost organizaciji kot sestavine OK z neodvisnimi v 2 spremenljivkami ČK zmerna in pozitivna. Popravljen determinacijski koeficient R = 0,230 izkazuje, da lahko z vključenimi neodvisnimi spremenljivkami pojasnimo 23 % variabilnosti odvisne spremenljivke pripadnost organizaciji kot sestavine OK. Ob pregledu regresijskih koeficientov in rezultatov t-testov ugotavljamo, da pri stopnji tveganja 0,05 ostaja samo en statistično značilen regresijski koeficient, in sicer pri spremenljivki UporabaVrst (Xi, b = 0,369, p = 0,000). Sklep glede testiranja H3: Povezanost med ČK in spremenljivko pripadnost organizaciji kot sestavino OK je pozitivna in pri vseh spremenljivkah, razen pri dveh, tudi statistično značilna. Vendar pa je regresijska analiza pokazala, da vpliv temelji na eni sami spremenljivki, to je 125 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article spremenljivka UporabaVrst. Ugotovili smo torej, da izmed vseh neodvisnih spremenljivk le spremenljivka uporaba znanja na lastnih izkušnjah statistično značilno vpliva na odvisno spremenljivko pripadnost organizaciji kot sestavino OK, zato lahko H3 le delno potrdimo. H4: Med ČK in razvojem kariere (Kariera) kot sestavino OK v TA obstaja pozitivna medsebojna povezava. Pri preverjanju H4 smo uporabili neodvisne spremenljivke konstrukta ČK in odvisno spremenljivko: razvoj kariere (Kariera) kot sestavino OK (tabela 3). Korelacije spremenljivk ČK s spremenljivko razvoj kariere kot sestavino OK so pozitivne v vseh primerih, razen pri spremenljivki Pridobiv, statistično značilne (p < 0,004), vrednosti koeficientov pa so med 0,260 in 0,474. Ocena multiplega regresijskega modela je prikazana v 7. Tabela 7: Ocena regresijskega modela za ČK in razvoj kariere kot sestavino OK Povzetek modela R 0,550 R2 0,302 Popravljen R2 0,235 ANOVA F 4,522 P 0,000 Na osnovi multiplega korelacijskega koeficienta R = 0,550 ocenjujemo, da je povezanost odvisne spremenljivke razvoj kariere kot sestavine OK klime z neodvisnimi spremenljivkami v 2 ČK zmerna in pozitivna. Popravljen determinacijski koeficient R = 0,235 izkazuje, da lahko z vključenimi neodvisnimi spremenljivkami pojasnimo 23,5 % variabilnosti odvisne spremenljivke razvoj kariere kot sestavine OK. Ob pregledu regresijskih koeficientov in rezultatov t-testov ugotavljamo, da pri stopnji tveganja 0,05 ostaja samo en statistično značilen regresijski koeficient, in sicer pri spremenljivki Uporaba (Xi, b = 0,326, p = 0,012). Sklep glede testiranja H4: Povezanost med ČK in spremenljivko kariera kot sestavino OK je pozitivna in pri vseh spremenljivkah, razen pri eni, tudi statistično značilna. Vendar pa je regresijska analiza pokazala, da vpliv temelji na eni sami spremenljivki, to je spremenljivka Uporaba. Ugotovili smo torej, da le spremenljivka uporaba znanja statistično značilno vpliva na odvisno spremenljivko kariera kot sestavino OK, zato lahko H4 le delno potrdimo. H5: Med ČK ter zadovoljstvom zaposlenih in nagrajevanjem (ZadovoljNagrajevanj) kot sestavino OK v TA obstaja pozitivna medsebojna povezava. 126 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Članek / Article Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Pri preverjanju H5 smo uporabili neodvisne spremenljivke konstrukta ČK (tabela 3) in odvisno spremenljivko: zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje (ZadovoljNagrajevanj) kot sestavino OK. Korelacije spremenljivk ČK s spremenljivko zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje kot sestavino OK so pozitivne in v vseh primerih statistično značilne (p < 0,015), vrednosti koeficientov pa so med 0,213 in 0,482. Ocena multiplega regresijskega modela je prikazana v tabeli 8. Tabela 8: Ocena regresijskega modela za ČK ter zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje kot kot sestavino OK Povzetek modela R 0,619 R2 0,383 Popravljen R2 0,324 ANOVA F 6,494 P 0,000 Na osnovi multiplega korelacijskega koeficienta R = 0,619 ocenjujemo, da je povezanost odvisne spremenljivke zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje kot sestavine OK z neodvisnimi spremenljivkami ČK zmerna in pozitivna. Popravljen determinacijski koeficient R = 0,324 izkazuje, da lahko z vključenimi neodvisnimi spremenljivkami pojasnimo 32,4 % variabilnosti odvisne spremenljivke zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje kot sestavine OK. Ob pregledu regresijskih koeficientov in rezultatov t-testov ugotavljamo, da so pri stopnji tveganja 0,05 statistično značilni regresijski koeficienti pri spremenljivkah: Vrst_B (X1, b = 0,212, p = 0,006), UporabaVrst (X2, b = 0,245, p = 0,038) in Shranjev (X3, b = 0,169, p = 0,048). Sklep glede testiranja H5: Povezanost med ČK ter spremenljivko zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje kot sestavino OK je pozitivna in pri vseh spremenljivkah tudi statistično značilna. Vendar pa je regresijska analiza pokazala, da vpliv temelji le na treh spremenljivkah od devetih. Ugotovili smo torej, da le tri spremenljivke ČK: izobraževanje s področja komuniciranja, uporaba znanja na lastnih izkušnjah in shranjevanje znanja statistično značilno vplivajo na odvisno spremenljivko zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje kot sestavino OK, zato lahko H5 le delno potrdimo. H6: Med ČK ter strokovno usposobljenostjo in učenjem (Usposobljenost) kot sestavino OK v TA obstaja pozitivna medsebojna povezava. 127 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Članek / Article Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Pri preverjanju H6 smo uporabili neodvisne spremenljivke konstrukta ČK in odvisno spremenljivko: strokovna usposobljenost in učenje (Usposobljenost) kot sestavino OK (tabela 3). Korelacije spremenljivk ČK s spremenljivko strokovna usposobljenost in učenje kot sestavino OK so pozitivne in v vseh primerih statistično značilne (p < 0,007), vrednosti koeficientov pa so med 0,241 in 0,492. Ocena multiplega regresijskega modela je prikazana v tabeli 9. Tabela 9: Ocena regresijskega modela za ČK ter strokovno usposobljenostjo in učenje kot sestavino OK Povzetek modela R 0,632 R2 0,465 Popravljen R2 0,415 ANOVA F 9,107 p 0,000 Na osnovi multiplega korelacijskega koeficienta R = 0,632 ocenjujemo, da je povezanost odvisne spremenljivke strokovna usposobljenost in učenje kot sestavine OK z neodvisnimi v 2 spremenljivkami CK zmerna in pozitivna. Popravljen determinacijski koeficient R = 0,415 izkazuje, da lahko z vključenimi neodvisnimi spremenljivkami pojasnimo 41,5 % variabilnosti odvisne spremenljivke strokovna usposobljenost in učenje kot sestavine OK. Ob pregledu regresijskih koeficientov in rezultatov t-testov ugotavljamo, da so pri stopnji tveganja 0,05 statistično značilni regresijski koeficienti pri spremenljivkah: Vrst_B (X1, b = 0,175, p = 0,015), UporabaVrst (X2, b = 0,424, p = 0,000) in CasaVrst (X3, b = 0,281, p = 0,005). Sklep glede testiranja H6: Povezanost med ČK ter spremenljivko strokovna usposobljenostjo in učenje kot sestavino OK je pozitivna in pri vseh spremenljivkah tudi statistično značilna. Vendar pa je regresijska analiza pokazala, da vpliv temelji le na treh spremenljivkah od devetih. Ugotovili smo torej, da le spremenljivke ČK: izobraževanja s področja komuniciranja, uporaba znanja na lastnih izkušnjah ter čas in vrsta izobraževanja statistično značilno vplivajo na odvisno spremenljivko strokovna usposobljenost in učenje kot sestavino OK, zato lahko H6 le delno potrdimo. 128 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Glavna ugotovitev temeljne teze Članek / Article Povzetek preverjanja hipotez od H1 do H6 je na podlagi korelacijske analize in linearne multiple regresije pokazal, da lahko temeljno tezo: »Med ČK in OK v TA obstaja pozitivna medsebojna povezava,« delno potrdimo, saj smo delno potrdili vse hipoteze, razen H2, ki smo jo zavrnili. Strukturni model povezanosti človeškega kapitala in organizacijske klime Ponazoritev celotnega strukturnega modela povezanosti ČK in OK kaže slika 2. Hi-kvadrat = 257,672, df = 47, p = 0,000 Slika 2: Strukturni model povezanosti ČK in OK Opombe: CFI = 0,648, NFI = 0,634, RFI = 0,182, RMSEA = 0,209, PCLOSE = 0,000. 129 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article Legenda: Prenos_A - Prenos znanja - nestimulativni, Vrst_A - Izobraževanje - trženje, Vrst_B -Izobraževanja - komuniciranje, UporabaVrst - Uporaba znanja na lastnih izkušnjah, CasaVrst - Čas izobraževanja, Prenos_B -Prenos znanja - timski, Shranjev - Shranjevanje znanja, Pridobiv - Pridobivanje znanja, OdnosKakovMotiv -Notranji odnosi, Vodenje - Vodenje z delegiranjem dela, Pripadnost - Pripadnost organizaciji, Kariera - Razvoj kariere, ZadovoljNagrajevanj - Zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje, Usposobljenost - Strokovno usposabljanje in učenje, Uporaba - Uporaba znanja, el.. .e6 = faktorji napake. Iz slike 2 vidimo, da je model vseboval 9 opazovanih spremenljivk s področja ČK (prenos znanja - nestimulativni, izobraževanje - trženje, izobraževanja - komuniciranje, uporaba znanja na lastnih izkušnjah, čas izobraževanj, prenos znanja - timski, shranjevanje znanja in pridobivanje znanja) in 6 opazovanih spremenljivk s področja OK (notranji odnosi, vodenje z delegiranjem dela, pripadnost organizaciji, razvoj kariere, zadovoljstvo zaposlenih in nagrajevanje ter strokovna usposobljenost in učenje). V celotnem strukturnem modelu je tako sodelovalo 15 opazovanih spremenljivk. Povezanost med spremenljivkami konstrukta ČK in spremenljivkami konstrukta OK je enostranska in poteka v smeri od konstrukta ČK h konstruktu OK (slika 2). Standardizirani regresijski koeficienti na opazovane spremenljivke so dokaj nizki, od najnižje vrednosti -0,003 do najvišje vrednosti 0,425, in večinoma niso statistično značilni. To pomeni, da ne moremo z zanesljivostjo trditi, da ti vplivi obstajajo tudi na populaciji in ne le na vzorcu TA. Vrednost RMSEA znaša 0,209, kar pomeni, da je po tem merilu prilagajanje modela dobro, saj manjša absolutna vrednost tega kazalca pomeni boljše prilagajanje modela. Ostali indeksi (CFI = 0,648, NFI = 0,634, RFI = 0,182) so razmeroma nizki. Na podlagi ugotovljenega v sliki 2 lahko vseeno ocenjujemo, da je prilagajanje modela sprejemljivo. 5 Zaključek Glavni prispevek raziskave je razvit in iz primarnih podatkov empirično preverjen raziskovalni model, ki vključuje spremenljivke konstruktov ČK in OK slovenskih TA. Teoretični prispevek raziskave k znanosti in stroki se odraža v nadgradnji vsebin in ugotovitev izbranih tujih in domačih raziskav s proučevanega področja z lastnimi ugotovitvami, izhajajočimi iz empiričnega dela raziskave. Empirični prispevek raziskave k znanosti in stroki je izvirna empirična ugotovitev prve tovrstne raziskave v Sloveniji in tudi širše. Empirična ugotovitev izhaja iz primarnih podatkov, pridobljenih s pomočjo spletnega anketnega vprašalnika, ki smo ga poslali l/m/v in drugim zaposlenim v TA in njihovim poslovalnicam. S kvantitativno lastno empirično analizo smo predstavili izvirni prispevek, kjer smo z znanimi statističnimi metodami, najprej parcialno, po posameznih hipotezah analizirali pomen ČK in OK v slovenskih TA. Z modeliranjem z linearnimi strukturnimi enačbami smo analizirali odnose med več spremenljivkami, ki so izhajale iz naših hipotez. 130 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article Pomembna ugotovitev je, da obstaja pozitivna medsebojna povezava v raziskavo vključenih spremenljivk konstrukta ČK: prenos znanja, izobraževanje na področju trženja, izobraževanje s področja komuniciranja, uporaba znanja na lastnih izkušnjah, čas in vrsta izobraževanja, prenos znanja, shranjevanje znanja, pridobivanje znanja, uporaba znanja in v raziskavo vključenih spremenljivk konstrukta OK: odnos do kakovosti in motivacija, vodenje z delegiranjem dela, pripadnost, kariera, zadovoljstvo in nagrajevanje ter usposobljenost. Reference 1. Antončič, B. 2000. Intrapreneurship: construct refinement and integrative model development. Doktorska disertacija, Case Western Reserve University. 2. Biro Praxis. 2014. Kaj je organizacijska klima? Http://www.biro-praxis.si/kaj-je-organizacijska-klima.html (15. 3. 2014). 3. Bojnec, Š., Ž. Cepar, T. Kosi in B. Nastav. 2007. Ekonomika podjetja. Koper: Fakulteta za management. 4. Bontis, N. in A. Serenko. 2009. Longitudinal knowledge strategising in a long-term healthcare organization. International Journal of Technology Management 47 (1): 276-297. 5. Branco, D'oria. 2007. Synthesis report for economic analysis and training needs in social economies in Slovenia, Italy, Great Britain and Poland. Pilot project EU TESES. 6. Brown, D., K. Spillman, M.-Y. Lee in Y. T. Lu. 2014. Factors influencing small tourism business performance: the case of central Kentucky, United States. Journal of Hospitality Marketing & Management 23 (7): 768-789. 7. Fatur, P. in B. Likar. 2009. Ustvarjalnost zaposlenih za inovativnost podjetja: sistemski vidiki managementa idej kot gradnika uspešne organizacije. Koper: Fakulteta za management. 8. Hair, J. F., W. C. Black, B. J. Babin in R. E. Anderson. 2006. Multivariate data analysis. New Jersey: Pearson Prentice Hall. 9. Hair, J. F., W. C. Black, B. J. Babin in R. E. Anderson. 2009. Multivariate data analysis. New Jersey: Pearson Prentice Hall. 10. Jones, J. E. in W. K. Bearley. 1995. Surveying employees: a practical guidebook. Amherst, MA: HRD Press. 11. Kaluža, V. 2013. Izobraževanje kot konkurenčna prednost Slovenije. Kočevje: samozaložba. 12. Kaluža, V. in Š. Bojnec. 2016. Human Capital and Organizational Climate in Travel Agencies. Academica Turistica 9 (1): 49-59. 13. Mihalič, R. 2007. Upravljajmo organizacijsko kulturo in klimo. Škofja Loka: Mihalič in partner. 14. Neal, A., M. A. West in M. G. Patterson. 2005. Do organizational climate and competitive strategy moderate the relationship between human resource management and productivity? Journal of Management 31 (4): 492-512. 15. Nemec Rudež, H. in T. Mihalič. 2007. Intellectual capital in the hotel industry: a case study from Slovenia. International Journal of Hospitality Management 26 (1): 188-199. 16. von Haller Gilmer, B. in W. J. E. Crissy. 1969. Industrijska psihologija. Ljubljana: Cankarjeva založba. 17. Šifrer, J. in M. Bren. 2011. SPSS - multivariatne metode v varstvoslovju. Ljubljana: Fakulteta za varnostne vede. 131 Revija za univerzalno odličnost / Journal of Universal Excellence, Junij / June 2017, letnik / volume 6, številka / number 2, str. / pp. 112-132. Članek / Article 18. Tomšič, N. 2015. Mala in srednje velika podjetja v konkurenčnem trajnostnem razvoju. Doktorska disertacija, Univerza na Primorskem, Fakulteta za management. 19. Vorina, A. 2012. Menedžment kakovosti v turizmu. Celje: Fakulteta za komercialne in poslovne vede. *** Dr. Vojko Kaluža je zaključil doktorski študij menedžmenta leta 2016 na Fakulteti za management Univerze na Primorskem, leta 2006 pa magistrski študij podjetništva na Ekonomski fakulteti Univerze v Ljubljani, istega leta pa tudi magistrski študij za državne in evropske študije na Fakulteti za državne in evropske študije. Od leta 1998 je zaposlen na Srednji strojni in kemijski šoli, Šolski center Ljubljana, kjer poučuje menedžment, podjetništvo in trženje, pogodbeno na višjih šolah pa ekonomijo, poslovno matematiko s statistiko in ekonomiko turizma. *** Prof. dr. Štefan Bojnec je redni profesor za ekonomijo in predstojnik katedre za ekonomijo na Fakulteti za management Univerze na Primorskem. Njegova bibliografija obsega več kot 1,480 bibliografskih zapisov, od tega več kot 250 izvirnih znanstvenih člankov v mednarodnih znanstvenih revijah, okrog 110 objav v revijah World Web of Science and več kot 120 objav v revijah Scopus. V letu 2008 je prejel Zoisovo priznanje za pomembne znanstvenoraziskovalne dosežke na področju ekonomije. Abstract: Dimensions of Human Capital and Organizational Climate in Travel Agencies Research Question: The article analyses the importance of human capital and dimensions of organizational climate (internal relations; delegating leadership; organisational loyalty; career development; employee satisfaction and rewards; professional training and education) in the case of the Slovenian Tourist Agencies (TA). Purpose: To examine the importance of human capital and dimensions of organizational climate in TA and through a questionnaire carry out a quantitative research in Slovenian TA. Method: The collected survey data are analysed by the following statistical methods: descriptive analysis, factor analysis and principal component analysis, multiple regression analysis and structural equation methods. Results: There is a positive correlation between human capital and dimensions of the organizational climate in TA. This does not hold for delegating leadership as a component of organizational climate. Organization: Managers need to give a greater attention to delegating leadership as a dimension of organizational climate. Society: To inform the owners, managers and heads of TA as well as other employees that the organizational climate is important for all stakeholders and that it is necessary to highlight its increasing importance. Originality: It is the first such study in Slovenia and one of the first in the world literature. Limitations / further research: The questionnaire was aimed at owners / managers / heads and other employees in the TA and their branches, but not to their business partners who contribute greatly to quality of services in TA. Suggestions for further explorations are the longitudinal research or inclusion of other countries and comparing the data. Key words: human capital, organizational climate, travel agencies. Copyright (c) Vojko KALUŽA, Štefan BOJNEC Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 132