Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Doktorská vědecká konference 4. února 2013
T T THINK TOGETHER
Think Together 2013 Měření efektivnosti implementace znalostních směrnic na České zemědělské univerzitě v Praze: případová studie
Measuring the Efficiency of the Implementation of Knowledge-based Directives at the Czech University of Life Sciences Prague: A Case Study
Tereza Rauchová
277
Abstrakt
Abstract
Příspěvek v podobě případové studie má za cíl aplikovat metodiku pro ekonomickou analýzu zavádění znalostních typů textů do směrnic v podmínkách České zemědělské univerzity v Praze (ČZU). Znalostní směrnice vycházejí z interních univerzitních směrnic, na něž je aplikován inovativní koncept znalostních jednotek. Znalostní jednotky jsou novou metodou pro reprezentaci znalostí. Pomocí znalostních jednotek lze přepsat běžný text v text znalostní. Jak prokázal pilotní experiment na ČZU, znalostní texty poskytují uživatelům oproti normálním běžným textům kvalitativně vyšší úroveň textu, což znamená, že uživatelé jsou lépe schopni řešit problémy dle znalostních textů, ale řešení trvá déle, ve srovnání s užitím textu běžného. Otázkou je, zda se podnikům vyplatí investovat do inovací v podobě znalostních směrnic. A zda tyto směrnice poskytnou podniku výhody, které lze i ekonomicky charakterizovat. Použitá data v rámci případové studie vychází z výsledku pilotního experimentu, statistické analýzy a z veřejně dostupných charakteristik a parametrů univerzity, které slouží jako podklady pro výpočet ekonomické efektivity znalostních textů v podobě znalostních směrnic na ČZU v Praze.
This case study aims to apply the methodology for the economic analysis of the implementation of knowledge-based text types to directives in the Czech University of Life Sciences Prague (CULS). The knowledge-based directives proceed from internal university directives to which is applied an innovative concept of knowledge units. The knowledge units are new methods for representation of knowledge and we can use them to create knowledge texts. We work on the presumption that knowledge texts provide users compared to the normal standard texts qualitatively higher level text, which means that users are better in solving problems according to the knowledge-based texts, but the solution takes longer compared to a normal text. Is for organizations useful to invest to innovation in the form of knowledge-based directives and are these directives capable provide the benefits which can be economically characterized? The data used in the case study is based on the results of a pilot experiment, statistical analysis and publicly available characteristics and parameters of the university, which serves as the basis for calculating the economic efficiency of knowledge-based directives at the CULS Prague.
Klíčová slova efektivnost; ekonomická analýza; směrnice; znalostní jednotka; znalostní text
Think Together 2013
Key Words efficiency; economic analysis; directives; knowledge unit; knowledge text
Dostupné z: http://www.thinktogether.cz/
Úvod Vymětal (2008) uvádí, že dnešní společnost se nachází ve vývojové fázi definované jako informační společnost. Do budoucna je její vývoj spjat se znalostmi jako výsledku kritického – analyticky syntetického vyhodnocování informací. V tomto smyslu bude vývoj společnosti směřovat ke společnosti znalostní, kde základním ekonomickým zdrojem budou znalosti, které se budou stávat zdrojem vědění. Truneček (2004) doplňuje, že význam techniky a technologií bude v budoucnu potlačen ve prospěch rozvíjení znalostních schopností lidí, sdílením znalostí, jejich optimálním, efektivním a ekonomickým využíváním a inovací práce se znalostmi. Kislingerová a kol. (2008) zdůrazňuje význam inovací pro rozvoj a prosperitu podniku. Tomek a Vávrová (2009) pohlížejí na inovace jako na jeden z parametrů důležitý nejen pro vnější vztahy, ale též pro vnitřní vztahy firem a organizací. Inovace je impulsem pro další rozvoj podnikových koncepcí. Tidd a Bessant (2009) uvádějí, že management inovací v podniku bývá často velmi obtížný, zavádění inovací v organizaci vyžaduje i celou řadu textových opor ve formě směrnic, návodů, metodik, nařízení apod. Na druhé straně jednou z oblastí podnikových inovací je i oblast informačních infrastruktur a efektivního přenosu dat, informací a znalostí (Bendik 2010). Basl a Blažíček (2008) popisují efekty ze zavádění nových informačních a znalostních podpor. Efekty mohou být jak finančního charakteru, tak nefinančního charakteru (procesní efekty, učení a růst). Inovace do informačních a znalostních systémů vyžadují značné investice, proto jsou v organizacích sledovány, kvůli „business efektům“, tzn. je kladen důraz na úsporu a návratnost vložených finančních prostředků. Scholleová (2008) uvádí, že za ekonomickou efektivnost investic je považován vztah mezi ekonomickými a sociálními ISBN: 978-80-213-2379-7
efekty. Vyjadřuje se pomocí porovnání ekonomických výnosů investice s hodnotou výdajů vynaložených na jejich dosažení. Aby investice byla považována za ekonomicky efektivní, musí její celkový efekt plynoucí z jejího užívání být vyšší než výdaje spojené s pořízením investice. Ekonomické ukazatele efektivnosti, které jsou používány k vyhodnocení, zohledňují jednotlivá kritéria investičního rozhodování. Následující příspěvek reaguje na nedostatek propojení výše zmíněných činností, tudíž navrhuje inovaci při zpracování podnikových směrnic na ČZU v Praze s využitím konceptu znalostních jednotek. Pro ekonomickou analýzu je užit systémový přístup, vycházíme z předpokladu, že inovace směrnic má charakter investice do zkvalitnění transferu znalostí. Hlavním cílem příspěvku je aplikovat metodiku pro ekonomickou analýzu zavádění znalostních typů textů do směrnic v podmínkách České zemědělské univerzity v Praze, dílčím cílem je na základě případové studie zjistit, zda se ČZU investice do znalostních textů místo běžných interních směrnic vyplatí či nikoliv. Proto se metodika příspěvku skládá z navazujících kroků: vytvoření znalostních textů, pilotní experiment pro zjištění efektů znalostních textů včetně statistické analýzy, práce s daty, propočet nákladů na investici, propočet výnosů investice, propočet ekonomické efektivnosti investice.
279
Materiál a metody Metody reprezentace znalostí Mezi nové koncepty vhodné pro reprezentaci znalostí patří znalostní jednotky, jež jsou atomickým objektem a není je účelné dělit na několik částí. V případě oddělení některé z částí, ztrácí objekt kvalitu znalosti. Znalostní jednotka poskytuje uživatelům návod na řešení elementárních problémů. (Brožová a kol. 2011) Analytická forma znalostní jednotky je vyjádřena: X = problémová situace, Y = elementární problém, Z = cíl řešení elementárního problému, Q = řešení elementárního problému. Jazyková forma se opírá o produkční pravidlo, které je rozšířené o dvě nové explicitně vyjádřené komponenty X (popis problémové situace) a Z (cíl řešení elementárního problému). Zápis znalostní jednotky pak má tento obecný universální tvar: „Když je třeba v rámci problémové situace X řešit elementární problém Y, aby bylo dosaženo cíle Z, potom je třeba aplikovat řešení Q“ (Dömeová a kol. 2008). Pomocí znalostních jednotek lze přepracovat tzv. znalostní texty (ZT), které poskytují uživateli kvalitativně vyšší úroveň, obsahují reprezentované znalosti, oproti běžným, normálním textům (NT). Na již ověřené aplikace znalostních jednotek navazuje i tento příspěvek, který se snaží zjistit efekty znalostních textů a na jejich základě odvodit metodiky pro měření jejich efektivnosti při jejich užití na podnikové úrovni, tj. přínos znalostních textů v nových sférách a oblastech. Metody ekonomické analýzy
zohledňován ukazateli dynamickými (Rosochatecká a kol. 2010). Následuje přehled statických ukazatelů, použitých ve vlastním řešení příspěvku, které jsou vhodné pro rychlé zhodnocení efektivnosti investice a též pro rozhodnutí o případném vyloučení nevýhodných investic (Schoellová 2008). Ukazatele rentability: Tato skupina ukazatelů dává do poměru zisk vyvolaný danou investicí a investované prostředky, respektive vložený kapitál. Ukazatele zohledňují kritérium výnosnosti, proto se požaduje, aby rentabilita byla co nejvyšší. Výnosnost vlastního kapitálu (VVK), tento ukazatel je dán následujícím vztahem: (1) Výše rentability vlastního kapitálu by měla být vyšší než úroková míra z dlouhodobých vkladů. Diference pokrývá rizikovou prémii investora. Ukazatele doby návratnosti investovaného kapitálu: Následující skupina ukazatelů vyjadřuje dobu potřebnou pro úhradu investovaného kapitálu. Čím je doba úhrady kratší, tím je investice výhodnější (Rosochatecká a kol. 2010). Doba úhrady vlastního kapitálu (DU) je dána následujícím vztahem:
kde IK je investovaný kapitál a RVI je roční čistý výnos z investice.
(2)
Statistické ukazatele efektivnosti investic jsou jednoduché, rychlé a srozumitelné, avšak jejich nevýhodou je, že neberou při výpočtu v úvahu faktor času. Faktor času naopak bývá ISBN: 978-80-213-2379-7
280
Podkladové údaje o rozdílnosti práce se znalostními texty Na ČZU v Praze proběhl dvoutýdenní pilotní experiment, v podobě testovací procedury, dle metodiky vypracované Rauchovou (2012). Všechna níže uvedená data jsou výstupy experimentu zpracované v programu Statistica verze 10. Experimentu se účastnilo 41 studentů Provozně ekonomické fakulty. Experiment měl za úkol statisticky podchytit rozdílnost práce se znalostními texty ve srovnání s texty normálními. Výstupy experimentu jsou podkladem pro změření efektu použití ZT vedoucího k navýšení produktivního času v organizaci, jenž je v kapitole Výsledky podstatný pro kalkulaci výnosů. Experimentu se účastnily dvě odlišné na sobě nezávislé skupiny, experimentální a kontrolní, pracující s texty, které stejně jako směrnice v organizaci, obsahovaly návod na řešení konkrétního problému (metoda CPM a Dijkstrův algoritmus). Obě skupiny řešily návody jak pomocí ZT, tak pomocí NT. Srovnávání výsledků skupin bylo provedeno dle měřených aspektů, a to čas (sec) potřebný k nastudování textu (návodu) a správnost řešení problému dle předloženého textu (vyřešeno správně/nesprávně). Následující Tabulka 1 uvádí základní popisné statistiky u proměnné čas potřebný k nastudování algoritmu v rámci vyhodnocení prvního týdne testování.
Špičatost
Šikmost
Směr. o.
Rozptyl
Max
Min
Průměr
N platných
Tabulka 1: Základní popisné statistiky proměnné čas potřebný k nastudování algoritmu u ZT a NT
Čas ZT (sec)
19 518,4211 8
1014 79730,7 282,3663 0,0931
-0,7850
Čas NT (sec)
22 169,2273 10
421
-1,0691
ISBN: 978-80-213-2379-7
14459,9 120,2493 0,4435
U obou textů byla u proměnné čas otestována normalita rozdělení pomocí Shapiro - Wilk W testu. Na základě vygenerované p hodnoty v softwaru Statistica, nedošlo při zvolené hladině významnosti alfa = 0,05 k zamítnutí nulové hypotézy, tj. zkoumaná data pochází v obou uvedených případech ze základního souboru s normálním rozdělením. Tudíž lze v následující analýze užít parametrických testů. Obrázek 1: Testování normality proměnné čas při práci se znalostním textem (vlevo) a normálním textem (vpravo)
Z experimentu vyplynulo, že průměrné nastudování a pochopení textu znalostního (m1) ve srovnání s texty normálními (m2) je časově náročnější a to v průměru o 349,2 sekund viz Tabulka 2. A tento rozdíl byl prokázán jako statisticky významný na zvolené hladině významnosti alfa 0,05.
281
Tabulka 2: Parametrický dvouvýběrový t- test o průměru, proměnná čas T- test pro nezávislé vzorky Čas ZT (1) versus čas NT (2)
m1
m2
T
Pt
F
PF
518,4211 169,2273 5,2804 0,0000 5,5139 0,0003
Též se prokázala na základě dvouvýběrového testu o relativních četnostech statisticky významná rozdílnost při správnosti řešení problému dle předložených návodů. Při použití znalostních textů byla správnost 93 %, při použití textů normální 76 %. Statisticky významný rozdíl ve správnosti řešení činí 17 %. Též bylo prokázáno na hladině významnosti alfa = 0,05, že typ textu - znalostní text (ZT), normální text (NT), se kterým uživatel pracuje, má vliv na správnost řešení problému- vyřešeno správně (1), nevyřešeno správně (0). P hodnota pro χ2 test = 0,0417. Obrázek 2: 3D histogram -závislost typu textu na správnosti řešení problému
Jak prokázala statistická analýza, předností znalostních textů je snížení chybovosti při řešení problémů podle znalostních ISBN: 978-80-213-2379-7
textů, tento efekt je však snižován vyšší časovou náročností při studiu znalostního textu. V případě investování do znalostních textů se jedná o kvalitativní investici, která vede ke snižování kontrolních mechanismů a opakovaných procesů z důvodu chybovosti. ČZU a její charakteristiky Většina dat a charakteristik univerzity vychází z dostupných, zveřejněných zdrojů (oficiální webové stránky, výroční zprávy, intranet), tj. odpovídají roku 2011. Zbývající parametry byly odhadnuty na základě standardizovaných rozhovorů se zaměstnanci univerzity. ČZU v dnešní době zpracovává velké množství směrnic, dle kterých se řídí celkem 1 425 pracovníků. Mezi tyto pracovníky spadají jak akademičtí pracovníci (profesoři, docenti, odborní asistenti, asistenti, lektoři), tak vědečtí pracovníci, též pracovníci školních lesnických podniků, školních zemědělských podniků a ostatní pracovníci. Vážená průměrná mzda všech výše uvedených pracovníků činí 36 000 Kč/měs. (tj. pro 40-ti hodinovou týdenní pracovní dobu odpovídá sazbě 225 Kč/ hod). Fond pracovní doby zaměstnance pro rok 2011 činí 253 pracovních dní, což je bez dvaceti dní dovolené a všech svátků 1 864 hodin za rok. Přičemž výše popsaní zaměstnanci tráví jednu desetinu svého pracovního fondu řešením problémů a řízením své činnosti dle předložených směrnic. Na tvorbě směrnic, normativních aktů, opatření, pokynů, příkazů a záměrů se podílejí pracovníci „ostatní“, jejichž průměrná měsíční mzda činí 28 000 Kč (tj. při 40-ti hodinové týdenní pracovní době sazba 175 Kč/hod, průměrná měsíční mzda byla odvozena od mzdových nákladů, tzn., že byly brány v potaz i náklady zaměstnavatele na sociální a zdravotní pojištění). V roce 2011 bylo na intranet univerzity 282
umístěno 260 sdělení výše popsaného charakteru. Přičemž prvotní zodpovědnost za zveřejněné dokumenty mělo 17 pracovníků. Aby byl vyjádřen průměrný počet zaměstnanců, kteří se skutečně podíleli na tvorbě směrnic, je nutné uvedený počet zaměstnanců vynásobit též odhadnutým technickoekonomickým koeficientem 3 (koeficient byl odhadnut na základě rozhovoru s pracovníky podílející se na tvorbě směrnic a jejich dosavadních zkušeností). Odhaduje se, že by na kurz tvorby znalostních textů byla vyslána třetina zaměstnanců, tj. 1/3 * (17 * 3) = 17 pracovníků, kteří se podílejí na vytváření a znění směrnic, přičemž každý z nich se v přepočtu věnuje tvorbě směrnic přibližně 0,5 hodiny denně. Rozložení produktivního času na univerzitě je následující (koeficienty byly odhadnuty na základě rozhovoru s pracovníky) - 60 % pracovního času tvoří čas produktivní, kdy pracovníci vykonávají skutečnou, přímou a efektivní práci na zadaných úkolech a projektech; 20 % času tvoří čas neproduktivní, kdy se zaměstnanci účastní porad, příprav, organizace práce; 20 % času je ztraceného v podobě prostojů, absencí, čekání či nepracovních aktivit.
Výsledky Náklady na investici Náklady na investici se skládají z fixní a variabilní složky. Fixní část zahrnuje počáteční vzdělávání zaměstnanců, kteří se podílejí na tvorbě směrnic („ostatní“ zaměstnanci). Fixní část se tedy skládá z ceny jednodenního kurzu (8 hodin) reprezentace znalostí pomocí konceptu znalostních jednotek. Cena tohoto kurzu se odvíjí od průměrné ceny srovnatelných kurzů softskills dovedností pro střední management (4 000 Kč). Dále je fixní složka navýšena o osmihodinovou mzdu pracovníka. ISBN: 978-80-213-2379-7
V případě, že je na školení vysláno více pracovníků, je tato fixní složka vynásobena počtem proškolených pracovníků. Tabulka 3: Fixní náklady na investici Fixní náklady Doba, za kterou se člověk naučí práci se znalostními jednotkami Cena jednodenního kurzu, soft skills pro střední management Nákladová sazba na jednoho pracovníka
8 hod 4 000 Kč 175 Kč/hod
Celkem fixní náklady na 1 osobu
5 400 Kč
Počet vyškolených zaměstnanců
17 osob
Celkem fixní náklady
91 800 Kč
Je-li z univerzity vysláno 17 zaměstnanců na jednodenní kurz, jehož hodnota činí 4 000 Kč a za předpokladu, že průměrná nákladová sazba na pracovníka činí 175 Kč/hod, pak fixní náklady činí 91 800 Kč. Variabilní složka nákladů zahrnuje rozdíl mzdových nákladů na pracovníka při použití normálních a znalostních textů. Jelikož pracovníci by během roku zpracovávali směrnice v normální podobě, variabilní náklady v sobě zahrnují pouze rozdíl (finance věnované navíc) způsobený přechodem z normálních textů na texty znalostní. Proto náklady musejí být vynásobeny koeficientem časové náročnosti (1/3), jelikož zaměstnanci budou právě jednu třetinu času věnovat navíc psaním textů znalostních oproti verzi původní. Koeficient změny času v porovnání s normálním textem vychází ze zkušenosti expertů, kdy je ověřeno, že přepracování normálního textu do formy znalostního trvá přibližně o jednu třetinu času déle než při samotném vytváření textů normálních. V případě, že se na tvorbě směrnic ve formě znalostí, podílí více zaměstnanců, 283
je tato variabilní složka vynásobena příslušným počtem pracovníků. Tabulka 4: Variabilní náklady na investici Variabilní náklady
Mzdové náklady
175 Kč/hod
Počet pracovních dnů
253 dní
Počet vyškolených zaměstnanců
17 osob
Počet hodin, kdy se zaměstnanec věnuje psaní směrnic
1/2 hod/den
Koeficient časové náročnosti znalostního textu
1/3 hod
Celkem variabilní náklady
125 446 Kč
Je-li na univerzitě 17 pracovníků, kteří byli vyškoleni a následně se podílejí na přepisování směrnic v přepočtu 0,5 hodinu denně, tak při počtu 253 pracovních dní, dané nákladové sazbě 175 Kč/hod a koeficientu časové náročnosti přepsání textů do verze znalostní 1/3 činí variabilní náklady 125 446 Kč. Variabilní náklady zohledňují diferenci financí, které budou věnovány na znalostní texty, v porovnání s náklady běžně vynaloženými na tvorbu směrnic v podobě normálních textů. Tabulka 5: Celkové náklady na investici Fixní a variabilní složka nákladů
Celkem fixní náklady
91 800 Kč
Celkem variabilní náklady
125 446 Kč
Náklady na investici celkem
217 246 Kč
Celkové náklady na investici do znalostních textů činí pro daný podnik souhrn výše popsaných fixních a variabilních nákladů, tj. 217 246 Kč. Tato cena v sobě zahrnuje proškolení daného počtu zaměstnanců vytvářející podnikové směrnice ISBN: 978-80-213-2379-7
a roční diferenci financí, které budou věnovány na znalostní texty, v porovnání s náklady běžně vynaloženými na tvorbu směrnic v podobě normálních textů. Výnosy plynoucí z investice Očekávaný výnos z investice předpokládá navýšení stávajícího produktivního času využitím konceptu znalostních jednotek v podnikových směrnicích a návodech. Pro zjištění efektu použití znalostního textu vedoucího k navýšení produktivního času v organizaci byl na základě experimentu navrhnut vlastní vzorec (3). Navýšení produktivního času má posléze vést k úspoře. Efekt použití znalostního textu vychází z procentuálního rozdílu ve správnosti řešení totožných příkladů při použití ZT a NT , efekt je snižován vyšší časovou náročností ZT potřebnou pro , dále efekt snižuje každý jeho případ nastudování textu nekorektního vyřešení problému, jelikož se musí odečíst průměrný čas potřebný na kontrolu a čas věnovaný na opravu vyřešení problému (přibližně polovina průměrného času při práci se ZT) a následný čas na již druhou kontrolu (přibližně polovina času vyhrazeného na první kontrolu) . ,
(3)
kde: ε je efekt použití znalostního textu [%], rozdíl ve správnosti řešení totožných příkladů při použití znalostního a normálního je průměrná časová náročnost znalostního textu [%], je rozdíl průměrné časové náročnosti nastudování textu [sec], znalostního a normálního textu [sec], pZT je pravděpodobnost, že je nastane chybné řešení pomocí studování znalostního textu, průměrná délka kontroly správnosti řešení příkladu [sec]. Poznámka: 284
Údaje, vyjádřené v jednotkách času, je nutné přepočítat na % z denního časového fondu věnovaného na práci se směrnicemi. Vychází-li se ze z podkladových údajů o rozdílnosti práce se ZT na základě experimentu, viz Materiál a metody, dochází v rámci ČZU v přepočtu na základě vzorce (3) k efektu, který navýší produktivní čas ve prospěch snížení času neproduktivního o 4,2 % (Obrázek 3). Obrázek 3: Rozložení pracovního času při využití znalostních textů
Tabulka 6: Výchozí situace pro hodnocení očekávaného výnosu Průměrný náklad při práci se znalostním textem Vážený průměrný náklad na jednoho zaměstnance
225 Kč/hod
Fond pracovní doby na jednoho zaměstnance
1 864hod/rok
Fond pracovní doby věnovaný řešení problémů $dle směrnic na 1 zaměstnance
1864/10 hod
Průměrný roční náklad na 1 zaměstnance
41 940 Kč
Je-li ve firmě zaměstnanec, jehož vážená průměrná mzda je 35 962 Kč/ měs., tj. při 40-ti hodinové týdenní pracovní době sazba 225 Kč/hod a jeho pracovní fond činí 1 864 hod/rok, přičemž řešení problémů dle směrnic je věnována desetina času pracovního fondu, pak roční náklady na zaměstnance pracujícího dle podnikových směrnic činí 41 940 Kč. Efektivnost vynaložených nákladů závisí na výši poměru produktivního času ku celkovému pracovnímu času. Tabulka 7: Firemní úspora za rok na jednoho pracovníka Výnos z investice
Za předpokladu navýšení produktivního času o daná procenta je nutné propočítat úsporu plynoucí ze změny typu textu. Tato úspora je očekávaným výnosem z investice. Je nutné vycházet ze mzdových nákladů firmy věnovaných na zaměstnance, kteří pracují se směrnicemi a řeší dle nich problémy.
ISBN: 978-80-213-2379-7
Efektivně vynaložené náklady při původním produktivním čase na osobu
25 164 Kč/rok
Efektivně vynaložené náklady při novém produktivním čase na osobu
26 925 Kč/rok
Firemní úspora na 1 zaměstnance
1 761 Kč/rok
Při původním poměru produktivního času (60 % z pracovního času) je ročně efektivně vynaloženo 25 164 Kč na pracovníka. Při navýšení produktivního času o 4,2 % je ročně efektivně vynaloženo 26 925 Kč na pracovníka. Rozdíl těchto hodnot tj. 1 761 Kč představuje roční firemní úsporu na pracovníka.
285
Tabulka 8: Očekávané celkové výnosy plynoucí ze zavedení znalostních textů Očekávané celkové výnosy z investice Firemní úspora na osobu
1 761 Kč/rok
Počet zaměstnanců pracující se směrnicemi
475 osob
Celkový výnos z investice
836 703 Kč/ rok
Je-li roční firemní úspora na pracovníka 1 761 Kč, pak pro zjištění celkového ročního výnosu je nutné vynásobit firemní úsporu počtem zaměstnanců, kteří pracují se směrnicemi a řeší dle nich problémy tj. 475 pracovníků (1/3 z celkového počtu 1 425, jelikož v aktuálním čase se směrnice netýká všech zaměstnanců, ale řeší dle nich problémy v průměru jen 1/3 z nich). Celkový očekávaný roční výnos z investice činí 836 703 Kč. Ekonomická efektivnost investice Dle výše uvedených nákladů na investici a výnosů z ní plynoucích je nutné zhodnotit ekonomickou efektivnost investice. Pro univerzitu činí náklady na investici 217 246 Kč a výnosy z ní plynoucí 836 703 Kč. Pro zhodnocení jsou využity statické ukazatele – výnosnost vlastního kapitálu (VVK) a doba úhrady vlastního kapitálu (DÚVK). Tabulka 9: Výnosnost vlastního kapitálu Výnosnost vlastního kapitálu (VVK) Zisk
836 703 Kč/rok
Vlastní kapitál
217 246 Kč /rok
VVK
ISBN: 978-80-213-2379-7
385 %
Ukazatel výnosnosti vlastního kapitálu říká, že při daném zisku (výnosu z investice) a nákladech na investici (vložený vlastní kapitál) je rentabilita vlastního kapitálu 387 %. Z předchozího výpočtu lze i odvodit ukazatel doby úhrady vlastního kapitálu, jenž říká, jak dlouho se bude investice splácet. Pro vybranou univerzitu v přepočtu činí tato doba 95 dní. Výnos z investice se může též porovnávat s hodnotou (úrokový výnos), kterou lze získat uložením stejné částky po stejnou dobu (používání investice) na účet do banky. Obvykle se pro tento případ používá složené úročení (lhůta úročení je delší než jeden rok), tj. úrok za další období se počítá z kapitálu zvýšeného o úrok za předcházející období. Požaduje-li se životnost investice určitý počet let (5), tak část času bude investice sama sebe splácet (DÚVK) a část času bude vydělávat (požadovaná životnost investice mínus doba úhrady vlastního kapitálu). Tabulka 10: Výnos investice na konci životnosti Výnos investice na konci její životnosti Doba úhrady vlastního kapitálu Požadovaná životnost investice Roční výnos z investice Výnos investice po 5 letech ceteris paribus
95 dní 5 let 836 703 Kč 3 965 972 Kč
U sledované univerzity by investice vydělávala po dobu 1 730 dnů, tudíž výnos na konci její životnosti by činil 3 965 972 Kč (ceteris paribus). Při různých kombinacích počtu zaměstnanců podílejících se na nákladech a výnosech z investice je zřejmé, že menší počet proškolených zaměstnanců a zároveň velký počet zaměstnanců řídící se směrnicemi je efektivnější než velký počet proškolených zaměstnanců a menší počet uživatelů směrnic. Čím vyšší je podíl počtu pracovníků řídících se 286
směrnicemi na počtu pracovníků vytvářející směrnice, tím je investice do znalostních textů efektivnější, za předpokladu, že ostatní parametry podniku zůstávají neměnné. Shrnutí ekonomické analýzy Pro ČZU za prvotně zvolených podmínek by byla investice do znalostních textů efektivní. Jelikož náklady jsou v přiměřené výši oproti výnosům plynoucí z investice. Za zvolených podmínek celkové náklady činí 217 246 Kč, výnosy z investice 836 703 Kč. Z hlediska zhodnocení ekonomické efektivnosti investice (pomocí jednoduchých statických ukazatelů, jež neberou v úvahu faktor času a riziko) dosahuje ukazatel rentability vlastního kapitálu hodnoty 385 % a doba úhrady vlastního kapitálu je 95 dní. Za předpokladu neměnných ostatních relevantních parametrů je efektivnost závislá na nepřímé úměře mezi počty zaměstnanců vytvářející směrnice a počty zaměstnanců užívající směrnice. V případě, že by firma snížila poměr počtu pracovníků vytvářejících směrnice a počtu pracovníků řídících se směrnicemi, např. proškolení menšího počtu zaměstnanců nebo definování dalších procesů na univerzitě, u nichž by byla žádoucí a efektivní úprava řídících dokumentací tzn. rozšíření počtu uživatelů směrnic, pak by za podmínek ceteris paribus investice do znalostních textů byla ještě více efektivní.
Diskuse Na základě výše popsaného konceptu znalostních jednotek byla na České zemědělské univerzitě v Praze vytvořena skripta pro výuku lineárního programování. Jedná se o tzv. znalostní texty, které na rozdíl od běžných textů umožní uživatelům práci s kvalitativně odlišnou formou textu. Během několika experimentů se znalostními texty ve vzdělávání ISBN: 978-80-213-2379-7
bylo prokázáno, že studenti intuitivně vnímají rozdíly mezi znalostními a normálními texty, avšak sami od sebe nedokážou přesně definovat, v čem spočívá tento rozdíl. Zkušenosti s použitím znalostních textů ve vzdělávání jsou však pozitivní. Jelikož studenti díky znalostnímu textu se kromě postupů, také dozvídají proč a jak jednotlivé činnosti dělat a též proč se je mají učit. (Dömeová a kol. 2008). Jak popisují Vališová a Kasíková (2011) práce s textem je pedagogická metoda vyučování, jež může mít buď funkci reproduktivní (učení se informacím v textu obsažených) či produktivní (řešení problémů, o nichž text pojednává). Vzdělávací texty mohou mít různou podobu. V poslední době se rozvinula interdisciplinární „teorie učení z textu“ v oblasti výzkumu učebnic a textů. Tannenbergová (2007) se zabývá didaktickou analýzou textů, jejich didaktickou vybaveností a ostatními parametry textu. Různí autoři se zabývají prací s texty, jejich analýzou a inovacemi v rámci této didaktické metody, avšak pouze na vzdělávací úrovni. Článek navazuje na pokusy Dömeové a kol. (2008) a aplikuje znalostní texty na podnikovou úroveň (ve formě interních znalostních směrnic) včetně měření ekonomické efektivnosti výše popsané investice.
Závěr ČZU je investice do znalostních textů za podmínek ceteris paribus doporučena, jelikož doba úhrady je nižší než 1 rok. Ovšem při jakékoliv změně parametrů univerzity (změna časových fondů práce se směrnicemi, změna produktivity času), popřípadě zaslání nepřiměřeně většího počtu zaměstnanců na školení, či menšího počtu uživatelů směrnic, by investice do znalostních textů mohla být neefektivní. Proto
287
je nutné propočítat dle výše popsané metodiky nové efekty, které by ze změn parametrů vyplynuly. Z práce též vyvstala otázka do budoucnosti, tj. jakým způsobem lze obecně zjistit, upravit a nastavit parametry podniku či organizace (tzn. efektivnost času, pracovní fondy věnované na tvorbu směrnic, pracovní fondy uživatelů směrnic, poměry proškolených zaměstnanců a uživatelů směrnic, atd.) a jaké vztahy mezi relevantními parametry mají být, aby investice přešla z neefektivní polohy do polohy efektivní. Sestavení obecného matematického modelu již sahá nad rámec příspěvku.
Literatura Basl, J., Blažíček, R. (2008): Podnikové informační systémy: Podnik v informační společnosti. Grada Publishing, Praha; ISBN 978-80-247-2279-5. Bendik, B. (2010): Generative mechanisms for innovation in information infrastructures. Information and Organization, 20: 156–168. Brožová, H. a kol. (2011): Modelování znalostí. Professional Publishing, Praha; ISBN 978-80-7431-069-0. Dömeová, L. a kol. (2008): Systems Approach to Knowledge Modelling. Graphical studio Olga Čermáková, Hradec Králové; ISBN 978-80-86703-30-5. Kislingerová, E. a kol. (2008): Inovace nástrojů ekonomiky a managementu organizací. C. H. Beck, Praha; ISBN 978-807179-882-8. Rauchová,T. (2012): Design of an Experiment for Measuring the Efficiency of Knowledge Texts. PEFnet 2012. Mendel University in Brno, Brno: ISBN 978-80-7375-669-7.
ISBN: 978-80-213-2379-7
Rosochatecká, E. a kol. (2012): Ekonomika podniků. Česká zemědělská univerzita, Praha; ISBN 978-80-213-2259-2. Scholleová, H. (2008): Ekonomické a finanční řízení pro neekonomy. Grada Publishing, Praha; ISBN 978-80-247-4004-1. Tannenbergová, P. (2009): Učebnice dějepisu pro 6. ročník základní školy z pohledu jejich didaktické vybavenosti. E-pedagogium: Nezávislý pedagogický časopis určený pedagogickým pracovníkům všech typů škol, 5, 108-121. Tidd, J., Bessant, J. (2009): Managing Innovation: Integrating Technological, Market and Organizational Change. John Wiley &Sons Ltd., Chichester; ISBN 978-0-470-99810-6. Tomek, G., Vávrová, V. (2009): Jak zvýšit konkurenční schopnost firmy. C. H. Beck, Praha; ISBN 978-80-7400-098-0. Truneček, J. (2004): Management znalostí. C. H. Beck, Praha; ISBN 80-7179-884-3. Vališová, A., Kasíková,H. (2011): Pedagogika pro učitele. Grada Publishing, Praha; ISBN 97880-247-3357-9. Vymětal, J. (2008): Průvodce úspěšnou komunikací: Efektivní komunikace v praxi. Grada, Praha; ISBN 978-80-247-2614-4.00
288
