Utafiti huu unachunguza jinsi mazoea ya usimamizi wa rasilimali watu wa kijani yanayoungwa mkono na ujanibishaji wa kidijitali yanavyohusiana na tabia za wafanyakazi zinazowajibika kwa mazingira mahali pa kazi katika muktadha wa manispaa moja ya mji mkuu nchini Afrika Kusini. Badala ya kukusanya data mpya, utafiti unachambua upya data za mbinu mseto zilizokusanywa hapo awali kwa mtazamo wa ujanibishaji wa kidijitali: sehemu ya kiasi inatumia data za dodoso za wafanyakazi 66 waliochaguliwa kutoka kwa idadi lengwa ya HR ya watu 80, huku sehemu ya ubora ikitumia mahojiano ya mameneja saba wa HR. Uhusiano chanya wa juu zaidi wa Spearman ulipatikana kati ya mafunzo ya kidijitali ya kijani na tabia ya kijani ya wafanyakazi (ρ = 0,524; p < 0,01). Operesheni zisizo na karatasi zilionyesha uhusiano chanya wa ρ = 0,487, usimamizi wa utendaji wa kidijitali ρ = 0,463 na uendeshaji otomatiki wa mtiririko wa kazi ρ = 0,423. Hata hivyo, kwa kuwa utafiti ni wa sehemu-mkataba, unategemea taarifa binafsi, ni mdogo na unatokana na muktadha wa manispaa moja tu, uhusiano huu si ushahidi kwamba ujanibishaji wa kidijitali unasababisha tabia rafiki kwa mazingira.

Katika utafiti huu, Usimamizi wa Rasilimali Watu wa Kijani (Green Human Resource Management, GHRM) unamaanisha kuingiza malengo ya mazingira katika mazoea ya rasilimali watu. Tabia ya Kijani ya Mfanyakazi (Employee Green Behavior, EGB) inajumuisha kuokoa nishati, kupunguza taka, kuchakata, kupunguza matumizi ya karatasi, ufanisi wa rasilimali, utetezi wa mazingira na tabia nyingine zinazounga mkono mazingira mahali pa kazi.

Mtazamo mkuu wa utafiti unasisitiza kwamba ujanibishaji wa kidijitali si teknolojia inayoharakisha tu kazi za kiutawala. E-learning na mafunzo ya mtandaoni yanaweza kuboresha maarifa na ujuzi wa mazingira wa wafanyakazi; dashibodi za utendaji wa kidijitali na ufuatiliaji wa kielektroniki zinaweza kufanya malengo ya mazingira yaonekane zaidi; mifumo isiyotumia karatasi na mtiririko wa kazi wa kiotomatiki unaweza kuingiza tabia inayozingatia mazingira katika mchakato wa kazi wa kila siku. Hata hivyo, matokeo ya ubora yanaonyesha kuwa uwezo huu haugeuki kila mara kuwa utekelezaji kwa sababu ya mapungufu ya miundombinu, upungufu wa ujuzi wa kidijitali, vikwazo vya rasilimali, uingiliaji wa kisiasa, upinzani wa vyama vya wafanyakazi na kuendeshwa kwa pamoja kwa mifumo ya mikono na ya kidijitali.

Kwa upande wa Uturuki, utafiti huu hautoi moja kwa moja matokeo ya sera ya manispaa. Ikiwa mfano kama huu utatumika katika manispaa za miji mikuu au wilaya nchini Uturuki, ukomavu wa miundombinu ya kidijitali ya HR, ujuzi wa kidijitali wa wafanyakazi, matumizi halisi ya mifumo ya e-learning, viashiria vya utendaji wa mazingira, wigo wa michakato isiyotumia karatasi na masharti ya utawala wa taasisi yanapaswa kupimwa kando kwa kutumia data za ndani.

Swali kuu la utafiti ni lipi?

Swali kuu la utafiti ni kama mazoea ya kidijitali ya rasilimali watu katika manispaa, zaidi ya kutoa ufanisi wa kiutendaji, yanahusiana na tabia za wafanyakazi zinazounga mkono mazingira. Utafiti unaunganisha hasa mafunzo ya kidijitali, usimamizi wa utendaji wa kielektroniki, uajiri wa kidijitali, mifumo ya tuzo za kidijitali, operesheni zisizo na karatasi na mtiririko wa kazi wa kiotomatiki na tabia ya kijani ya wafanyakazi.

Watafiti hawajibu swali hili kwa kutumia mahusiano ya kiasi pekee. Uzoefu wa mameneja wa HR pia unachambuliwa ili kuchunguza ni vikwazo gani mazoea ya kidijitali yanayoonekana kuwa chanya kitakwimu hukutana navyo katika mazingira halisi ya manispaa.

Kwa nini utafiti unalenga mazingira ya manispaa?

Manispaa za miji mikuu ni waajiri wakubwa na pia wahusika wa utawala wa mazingira. Kwa hiyo, tabia za kila siku za wafanyakazi wa manispaa zinaweza kuathiri si matumizi ya rasilimali ndani ya taasisi pekee bali pia mazoea mapana zaidi ya uendelevu.

Utafiti chanzo unajadili muktadha wa eThekwini Municipality nchini Afrika Kusini na unaeleza wazi katika sehemu ya shukrani kwamba utafiti wa awali ulifanywa kwa kupata ufikiaji kupitia manispaa hii. Hata hivyo, kwa kuwa utafiti ulifanywa tu kwa wafanyakazi na mameneja wa HR, haupimi moja kwa moja tabia ya makundi yote ya wafanyakazi katika manispaa.

Mfano wa AMO ulipanuliwaje?

Msingi mkuu wa kinadharia wa utafiti ni Mfano wa Uwezo–Motisha–Fursa (Ability–Motivation–Opportunity, AMO). Kwa mujibu wa mfano huu, ili tabia ya mfanyakazi itokee, mtu anahitaji kuwa na uwezo unaohusika, kuhamasishwa kutekeleza tabia hiyo na kuwepo katika mazingira ya kazi yanayowezesha tabia hiyo.

Watafiti wanaunganisha mfumo wa kawaida wa AMO na ujanibishaji wa kidijitali na kubainisha taratibu tatu:

• Uwezo wa kidijitali wa kijani: kukuza maarifa na ujuzi wa mazingira kupitia e-learning, mafunzo ya kidijitali na tathmini za ujuzi wa kidijitali.
• Motisha ya kidijitali ya kijani: kufanya matarajio ya mazingira yaonekane kupitia dashibodi za utendaji, ufuatiliaji wa kielektroniki, mrejesho wa wakati halisi na tuzo za kidijitali.
• Fursa ya kidijitali ya kijani: kufanya tabia inayozingatia mazingira iwe rahisi kutekelezwa katika shughuli za kila siku kupitia mtiririko wa kazi usiotumia karatasi, uendeshaji otomatiki na zana za mawasiliano ya kidijitali.

Kwa nini mtazamo wa Mifumo ya Kijamii-Kiteknolojia uliongezwa?

Utafiti unatumia mtazamo wa Mifumo ya Kijamii-Kiteknolojia (Socio-Technical Systems, STS) kuonyesha kwamba teknolojia ya kidijitali peke yake haitoi matokeo. Katika mtazamo huu, matokeo hutokana na mwingiliano kati ya mfumo wa kiufundi na mfumo wa kijamii.

Kwa mfano, kuwa na jukwaa la kisasa la e-learning peke yake haitoshi kwa manispaa. Ikiwa ujuzi wa kidijitali wa wafanyakazi ni mdogo, muunganisho wa intaneti si wa kuaminika au mafunzo hayaungwi mkono na uongozi, uwezo wa miundombinu ya kiufundi kuleta mabadiliko ya tabia yanayotarajiwa unaweza kuwa mdogo.

Nadharia ya taasisi inaongeza nini kwenye utafiti?

Nadharia ya taasisi inatumika kueleza kwamba ujanibishaji wa kidijitali katika manispaa hufanyika chini ya masharti tofauti na miradi ya teknolojia katika kampuni binafsi. Taasisi za umma hufanya kazi ndani ya sheria, vikwazo vya bajeti, usimamizi wa kisiasa, vyama vya wafanyakazi, mahitaji ya uwajibikaji na michakato ya urasimu.

Kulingana na watafiti, masharti haya yanaweza kuimarisha au kupunguza athari ya mifumo ya kidijitali ya GHRM inayofikia tabia ya mfanyakazi. Kwa hiyo, utafiti hauchukulii ujanibishaji wa kidijitali kama suluhisho la wote, bali kama utaratibu wa kijamii-kiteknolojia unaotegemea utayari wa taasisi.

Tabia ya kijani ya mfanyakazi inajumuisha nini?

Katika utafiti, tabia ya kijani ya mfanyakazi inachukuliwa kama dhana pana inayojumuisha tabia zinazotarajiwa ndani ya majukumu ya kazi na pia tabia za hiari zinazounga mkono mazingira. Kuokoa nishati, usimamizi wa taka, matumizi bora ya rasilimali, kupunguza karatasi, kuhamasisha juu ya mazingira, ubunifu wa kijani na uraia wa mazingira hutolewa kama mifano.

Kuna kikomo muhimu hapa: EGB iliyopimwa katika utafiti ilitokana kwa kiasi kikubwa na taarifa binafsi za wafanyakazi. Kwa hiyo, hitimisho kwamba “wafanyakazi wanaonyesha tabia ya kijani” halijathibitishwa kwa vipimo vya utendaji wa mazingira vilivyo huru kama mita za nishati, rekodi za matumizi ya karatasi au uchunguzi huru.

Mfano wa ukurasa wa 6 unaeleza nini?

Mfano wa kwanza wa duara wa utafiti unaweka mfumo wa GHRM unaoungwa mkono na ujanibishaji wa kidijitali katikati ya taratibu tatu za AMO. Katikati kuna zana za e-HRM, uendeshaji otomatiki, mifumo isiyotumia karatasi na dashibodi za viashiria vya kidijitali. Hizi zinaunganishwa na tabia ya kijani ya mfanyakazi kupitia taratibu za uwezo wa kidijitali wa kijani, motisha ya kidijitali ya kijani na fursa ya kidijitali ya kijani.

Katika duara la nje la mfano kuna mapengo ya miundombinu, upungufu wa ujuzi wa kidijitali, vikwazo vya rasilimali, uingiliaji wa kisiasa na upinzani wa vyama vya wafanyakazi. Ujumbe mkuu wa mchoro ni kwamba athari ya GHRM ya kidijitali haitegemei zana za kiteknolojia pekee bali pia mazingira ya utekelezaji.

Ramani ya pili ya mada kwenye ukurasa wa 16 inaonyesha nini?

Mchoro wa pili unapanua mfumo kuwa muundo mpana zaidi. Sehemu ya juu ina vichocheo vya kiteknolojia kama e-HRM, uendeshaji otomatiki, majukwaa ya kidijitali na miundombinu ya wingu, pamoja na vichocheo vya mazingira kama hitaji la kazi isiyotumia karatasi, kupunguza gharama, malengo ya uendelevu na sera za kijani.

Chini yake kuna GHRM inayoungwa mkono na ujanibishaji wa kidijitali, kisha tabia ya kijani ya mfanyakazi na hatimaye matokeo ya mazingira, ya shirika na ya mtu binafsi. Mifano ya matokeo ya mazingira ni kupunguza matumizi ya karatasi, alama ya kaboni na matumizi ya rasilimali; matokeo ya shirika ni uokoaji wa gharama, ufanisi na sifa; matokeo ya mtu binafsi ni uelewa, maendeleo ya ujuzi na kuridhika na kazi.

Dokezo la mchoro: Kisanduku cha kulia kati ya visanduku vitatu vya AMO katika mchoro kimeandikwa “Digital Green Motivation”. Hata hivyo, maandishi ya kinadharia ya utafiti na Mchoro 1 wa awali yanafafanua kipengele hiki cha tatu kama “Digital Green Opportunity”. Kwa hiyo, kuna kosa la wazi la kuweka lebo kwenye mchoro wa chanzo.

Kwa nini mafunzo ya kidijitali ya kijani yanajitokeza?

Katika uchambuzi wa kiasi, mafunzo ya kidijitali ya kijani yalionyesha uhusiano wa juu zaidi na tabia ya kijani ya mfanyakazi: ρ = 0,524; p < 0,01. Katika mahojiano ya ubora pia kulikuwa na maelezo yanayojirudia kwamba e-learning iliongeza ufikiaji.

Muunganisho wa mbinu mseto unaainisha ushahidi huu miwili kama “convergence”, yaani muafaka. Kwa maneno mengine, uhusiano wa kiasi na uzoefu wa utekelezaji wa mameneja vinaelekeza katika mwelekeo ule ule kwa ujumla.

Hata hivyo, uhusiano hauonyeshi kwamba mafunzo ya kidijitali yanasababisha tabia ya mazingira. Maelezo ya mwelekeo wa kinyume au sababu ya pamoja, kama vile wafanyakazi wenye uelewa mkubwa wa mazingira kutathmini mafunzo ya kidijitali ya kijani kwa njia chanya zaidi, hayawezi kuondolewa na muundo wa sehemu-mkataba.

Usimamizi wa utendaji wa kidijitali una jukumu gani?

Usimamizi wa utendaji wa kidijitali ulipatikana kuwa na uhusiano chanya na tabia ya kijani ya mfanyakazi katika kiwango cha ρ = 0,463; p < 0,01. Kwa mujibu wa tafsiri ya kinadharia ya utafiti, ufuatiliaji wa utendaji wa kielektroniki, KPI za mazingira na mifumo ya mrejesho zinaweza kufanya tabia za mazingira ziwe rahisi zaidi kupimwa na kuonekana.

Hata hivyo, mahojiano ya mameneja yanaonyesha kwamba mifumo ya kidijitali ya KPI za mazingira haikufanyiwa utekelezaji kwa uthabiti katika manispaa yote. Kwa hiyo, katika muunganisho wa mbinu mseto matokeo ya usimamizi wa utendaji wa kidijitali yameainishwa kama “partial convergence”, yaani muafaka wa sehemu.

Operesheni zisizo na karatasi ni za wazi kwa kiwango gani?

Operesheni zisizo na karatasi ndizo mazoea ya kidijitali yenye wastani wa juu zaidi katika uchambuzi wa maelezo wa kiasi: wastani 4,01; mkengeuko wa kawaida 0,79. Uhusiano wake na tabia ya kijani ya mfanyakazi ni ρ = 0,487; p < 0,01.

Katika uchambuzi wa ubora, “paperless operations” pia ndiyo kirahisishaji cha kidijitali kilichowekewa msimbo mara nyingi zaidi na kilipata marejeo 31 ya msimbo. Namba hii 31 haimaanishi mameneja 31 tofauti; ni marudio ya kuwekwa kwa msimbo wa mada hiyo katika mahojiano ya ubora, huku idadi ya jumla ya mameneja ikiwa saba tu.

Kwa nini uwezo wa kitakwimu na uhalisia wa utekelezaji vinatofautiana?

Hili ndilo hitimisho muhimu zaidi la mtazamo wa mbinu mseto wa utafiti: ingawa kitakwimu kuna mahusiano chanya kati ya mazoea ya kidijitali na tabia ya kijani ya mfanyakazi, mameneja wanaripoti kwamba mifumo hiyo hiyo haijawekwa kikamilifu katika utekelezaji.

Kwa mfano, uhusiano chanya unaweza kupatikana katika taasisi inayotumia mifumo ya kidijitali; lakini matatizo ya muunganisho, upungufu wa ujuzi wa wafanyakazi au kuendelea kwa sambamba kwa mifumo ya mikono kunaweza kupunguza athari halisi ya mfumo wa kidijitali katika taasisi nzima.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Mafunzo ya kidijitali ya kijani yana uhusiano chanya na tabia ya kijani ya mfanyakazi.
• Usimamizi wa utendaji wa kidijitali una uhusiano chanya na tabia ya kijani ya mfanyakazi.
• Operesheni zisizo na karatasi na uendeshaji otomatiki wa mtiririko wa kazi pia zinaonyesha mahusiano chanya ya vigezo viwili.
• Mafunzo ya kidijitali yalitoa nguvu ya ziada ya maelezo yenye maana juu ya vigezo vya udhibiti katika regresheni ya ngazi.
• Wakati usimamizi wa utendaji wa kidijitali ulipoongezwa kwenye modeli ya regresheni, tofauti ya ziada iliyoelezwa iliongezeka kwa kiwango chenye maana kitakwimu.
• Matokeo ya ubora yanaonyesha kwamba ujanibishaji wa kidijitali unahusishwa na uelewa wa mazingira, ufuatiliaji na ufanisi wa gharama.
• Miundombinu, ujuzi wa kidijitali na masharti ya taasisi yanaweza kuzuia utekelezaji wa mazoea ya kidijitali ya GHRM.

Matokeo ambayo utafiti hauungi mkono, haukupima au haukuthibitisha

• Hauthibitishi kwamba ujanibishaji wa kidijitali unasababisha tabia za mazingira za wafanyakazi.
• Haupimi moja kwa moja kama mifumo ya kidijitali ya HR inapunguza matumizi halisi ya nishati au uzalishaji wa kaboni.
• Hauonyeshi kwamba kazi isiyotumia karatasi inapunguza moja kwa moja alama ya jumla ya mazingira.
• Hauonyeshi kwamba matokeo yanaweza kujumlishwa kitakwimu kwa manispaa zote za Afrika Kusini au nchi nyingine.
• Haulinganishi mafunzo ya kidijitali, usimamizi wa utendaji, uajiri, tuzo, operesheni zisizo na karatasi na uendeshaji otomatiki zote katika modeli moja ya regresheni ya vigezo vingi.
• Haupimi moja kwa moja ni utaratibu gani wa kisaikolojia ambao ufuatiliaji wa utendaji wa kidijitali unabadilisha motisha ya mfanyakazi kupitia kwake.
• Hautoi data za muda mrefu zinazofuatilia athari za mifumo ya kidijitali kwenye utendaji wa mazingira wa muda mrefu.

Inapaswa kusomwaje kwa mtazamo wa Uturuki?

Kuwepo kwa e-manispaa, usimamizi wa nyaraka za kielektroniki, rasilimali watu za kidijitali au mifumo ya ufuatiliaji wa utendaji wa mazingira katika manispaa za Uturuki hakumaanishi kwamba mahusiano yaliyoonekana katika utafiti huu yatatokea moja kwa moja pia nchini Uturuki. Ushahidi wa utafiti umejikita katika kitengo cha HR cha manispaa moja tu ya mji mkuu nchini Afrika Kusini.

Katika utafiti sawa nchini Uturuki, pamoja na mafunzo ya kidijitali ya kijani, viashiria vya utendaji wa kielektroniki, michakato isiyotumia karatasi na uendeshaji otomatiki, uwezo wa miundombinu ya kidijitali ya manispaa, ujuzi wa kidijitali wa wafanyakazi, kama michakato ya mikono na ya kidijitali inaendeshwa kwa pamoja, usimamizi wa mabadiliko ya kitaasisi na viashiria vya mazingira vya lengo vinapaswa kupimwa kwa pamoja.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Je, utafiti huu ulikusanya data mpya?

Hapana. Utafiti wa sasa unatumia uchambuzi wa pili wa mbinu mseto. Data za dodoso la kiasi na mahojiano ya ubora kutoka utafiti wa awali uliokwishafanywa zimechunguzwa upya, safari hii kwa mtazamo wa GHRM inayoungwa mkono na ujanibishaji wa kidijitali.

Katika uchambuzi upya, vipengele pekee vilivyojumuisha wazi jukwaa la kidijitali, mfumo wa kielektroniki au mchakato wa kiotomatiki vilichaguliwa. Uajiri wa mtandaoni, mahojiano pepe, e-learning, ufuatiliaji wa utendaji wa kielektroniki na mawasiliano yasiyotumia karatasi yako ndani ya wigo huu. Vipengele visivyo na upatanishi wa teknolojia viliachwa nje wakati wa kuunda miundo ya kidijitali.

Sampuli ya kiasi iliundwaje?

Idadi lengwa ya wafanyakazi wa HR katika manispaa ilikuwa watu 80. Wafanyakazi 66 walichaguliwa kwa sampuli rahisi ya nasibu na dodoso lilipatikana kutoka kwa watu wote 66 waliochaguliwa. Hivyo, kiwango cha majibu miongoni mwa waliochaguliwa kilikuwa %100, huku uwiano wa sampuli kwa idadi lengwa ya HR ukiwa %82,5.

Uaminifu wa vipimo ulikuwaje?

Ingawa “msaada wa usimamizi” unaonekana katika jedwali la uaminifu, haukuendelezwa kama kigezo tofauti katika majedwali makuu ya uhusiano na regresheni ya ngazi ya uchambuzi wa sasa wa ujanibishaji wa kidijitali.

Takwimu elekezi zinaonyesha nini?

Thamani zote zinatokana na kipimo cha Likert cha pointi tano. Operesheni zisizo na karatasi zina wastani wa juu zaidi kati ya mazoea ya kidijitali, 4,01.

Kwa nini uhusiano wa Spearman ulitumika?

Data zilichambuliwa kwa SPSS 26. Kwa kuwa vipimo vya Shapiro–Wilk vilionyesha kupotoka kutoka kwa usambazaji wa kawaida katika baadhi ya vigezo, uchambuzi wa uhusiano ulifanywa kwa kutumia uhusiano wa viwango wa Spearman badala ya uhusiano wa kiparametriki wa Pearson.

Mahusiano kati ya mazoea ya kidijitali na tabia ya kijani ya mfanyakazi

Regresheni ya ngazi ilionyesha nini?

Modeli ya kwanza iliyojumuisha tu vigezo vya udhibiti haikuwa na umuhimu. Mafunzo ya kidijitali yalipoongezwa, tofauti iliyoelezwa iliongezeka kutoka %8,7 hadi %31,2 na ongezeko lilikuwa na umuhimu wa kitakwimu. Kuongezwa kwa usimamizi wa utendaji wa kidijitali kuliongeza R² hadi %37,8 na ongezeko la ziada la %6,6 katika tofauti iliyoelezwa pia lilikuwa na umuhimu.

Kuongezwa kwa kigezo cha mshahara/tuzo ya kidijitali kuliongeza R² jumla hadi %41,2; lakini ongezeko la mwisho la %3,4 lenye p = 0,071 halikufikia kiwango cha umuhimu cha %5 kilichotumiwa katika utafiti.

Mlolongo huu wa regresheni unapaswa kutafsiriwa kwa uangalifu. Uajiri wa kidijitali, operesheni zisizo na karatasi na uendeshaji otomatiki wa mtiririko wa kazi haukuingizwa katika mlolongo wa modeli. Kwa hiyo, Jedwali 5 si modeli inayolinganishwa mchango huru wa mazoea yote ya kidijitali kwa wakati mmoja.

Ukaguzi wa bootstrap na upendeleo wa mbinu ya pamoja

Utafiti unasema kwamba vipindi vya kujiamini vya bootstrap vilivyo na sampuli upya 5000 vilihesabiwa ili kuongeza uimara katika hali ya sampuli ndogo. Hata hivyo, mipaka ya namba ya chini na ya juu ya vipindi hivi vya kujiamini vya bootstrap haikutolewa kando katika majedwali makuu ya matokeo.

Ili kukabiliana na upendeleo wa mbinu ya pamoja unaoweza kusababishwa na muundo wa sehemu-mkataba wa taarifa binafsi, hatua za kiutaratibu kama kutokutaja majina, kutenganisha kisaikolojia sehemu za vipimo na kubadilisha mpangilio wa vipengele zilitumika. Kitakwimu, iliripotiwa kuwa kipimo cha faktor moja cha Harman na kizingiti cha VIF chini ya 3,3 vilitumiwa.

Sehemu ya ubora inajumuisha nani?

Kwa uchambuzi wa ubora, mameneja/wataalamu 7 wa HR wanaohusika na utengenezaji wa sera na usimamizi wa kidijitali wa HR walichaguliwa kimakusudi. Washiriki walikuwa na uzoefu wa HR wa miaka 8–15 na uzoefu wa miaka 6–12 katika manispaa.

Majukumu yalijumuisha usimamizi wa juu wa HR, mafunzo na maendeleo, usimamizi wa utendaji, uajiri, mifumo ya HR na mshahara/faida. Kati ya washiriki saba, wanne walikuwa wanaume na watatu wanawake.

Uchambuzi wa ubora uliibua mada zipi?

Thamani hizi ni marudio ya marejeo ya msimbo; si idadi ya tafiti au washiriki. Mahojiano ya meneja mmoja yanaweza kutoa zaidi ya rejeo moja la msimbo kwa mada ile ile.

Muunganisho wa mbinu mseto uliongeza nini?

Watafiti walilinganisha matokeo ya kiasi na ya ubora katika makundi matatu: muafaka, muafaka wa sehemu na kutofautiana.

Ujumbe mkuu wa muunganisho huu ni kwamba uchambuzi wa kiasi unaonyesha “uwezo wa kitakwimu”, huku uchambuzi wa ubora unaonyesha “uhalisia wa utekelezaji”. Mahusiano chanya ya kitakwimu ya zana za kidijitali za GHRM hayamaanishi kwamba taasisi inatekeleza zana hizo kwa ufanisi na uthabiti katika manispaa nzima.

Vikwazo vikuu

Data za sehemu-mkataba: Kwa kuwa mpangilio wa muda kati ya vigezo hauwezi kubainishwa, usababishaji hauwezi kuanzishwa.

Manispaa moja: Matokeo hayawezi kujumlishwa moja kwa moja kwa manispaa zenye viwango tofauti vya ukomavu wa kidijitali, bajeti na miundo ya utawala.

Sampuli ndogo: Sampuli ya kiasi ni 66 na sampuli ya ubora ni watu 7.

Uchambuzi wa pili: Watafiti waliweza kuainisha upya tu vipengele vilivyokuwapo katika seti ya data ya awali. Vigezo vipya vinavyohusu hasa ujanibishaji wa kidijitali havikuweza kupimwa baadaye.

Taarifa binafsi: Vipimo kuhusu tabia ya mazingira na mazoea ya kidijitali vinaweza kuwa na upendeleo wa kukubalika kijamii na upendeleo wa mtazamo.

Hakuna matokeo ya mazingira ya lengo: Viashiria vya utendaji vilivyo huru kama matumizi ya nishati, matumizi halisi ya karatasi, uzalishaji wa kaboni au ufuataji wa mazingira havikutumiwa.

Wigo wa regresheni: Ingawa operesheni zisizo na karatasi, uendeshaji otomatiki na uajiri wa kidijitali zilijumuishwa katika uchambuzi wa uhusiano, hazikujumuishwa katika mlolongo wa regresheni ya ngazi.

Kuripoti bootstrap: Imeelezwa kuwa vipindi vya kujiamini vilivyo na sampuli upya 5000 vilihesabiwa, lakini mipaka ya namba ya vipindi hivyo haikuonyeshwa katika jedwali kuu la matokeo.

Uwekaji lebo wa mchoro: Katika kisanduku cha tatu cha AMO cha Mchoro 2, “Digital Green Motivation” imeandikwa mara ya pili badala ya “Digital Green Opportunity”; maandishi ya chanzo na Mchoro 1 yanaonyesha wazi kwamba kipengele cha tatu ni fursa.

Dokezo la Chanzo na Mbinu

Jina kamili la utafiti wa awali: Digitalization-Driven Green HRM Practices and Employee Green Behavior in a Metropolitan Municipality

Waandishi: Taiwo Hassan Ajadi; Vuyokazi Ntombikayise Mtembu; Sulaiman Olusegun Atiku; Ebenezer Esenogho.

Mpangilio wa waandishi: Taiwo Hassan Ajadi ni mwandishi wa kwanza, Vuyokazi Ntombikayise Mtembu wa pili, Sulaiman Olusegun Atiku wa tatu na Ebenezer Esenogho wa nne.

Mchango sawa/uandishi wa kwanza sawa: Chanzo hakina taarifa ya mchango sawa au uandishi wa kwanza sawa.

Mwandishi wa mawasiliano: Taiwo Hassan Ajadi.

Taasisi: Centre for Artificial Intelligence & Multidisciplinary Innovation Studies, University of South Africa, Pretoria, South Africa; Department of Business Management, University of Limpopo, Sovenga, South Africa; Harold Pupkewitz Graduate School of Business, Namibia University of Science and Technology, Windhoek, Namibia; Department of Economic and Business Sciences, Walter Sisulu University, Mthatha, South Africa.

Jarida: Administrative Sciences.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Juzuu / toleo / makala: 16(6), 289.

DOI: 10.3390/admsci16060289

Tarehe ya kuwasilishwa: 27 Januari 2026.

Tarehe ya marekebisho: 23 Machi 2026.

Tarehe ya kukubaliwa: 24 Machi 2026.

Tarehe ya kuchapishwa: 16 Juni 2026.

Aina ya chanzo: Makala ya utafiti iliyopitiwa na wataalamu; uchambuzi wa sasa ni uchambuzi wa pili unaolenga ujanibishaji wa kidijitali wa data za mbinu mseto zilizokusanywa hapo awali.

Hali ya mapitio ya wataalamu: Utafiti ni makala ya utafiti iliyochapishwa katika jarida la Administrative Sciences lililopitiwa na wataalamu.

Kiungo rasmi cha uchapishaji:Ukurasa rasmi wa DOI

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Ufadhili: Utafiti haukupokea ufadhili wa nje.

Kamati ya maadili: Imeripotiwa kwamba utafiti wa awali uliidhinishwa na University of KwaZulu-Natal Humanities and Social Sciences Research Ethics Committee kwa nambari ya kibali cha maadili HSSREC/00000377/2019 tarehe 21 Oktoba 2019. Utafiti wa sasa ni uchambuzi wa pili wa data zilizopo zilizofichwa utambulisho na hakuna data mpya iliyokusanywa.

Ridhaa yenye taarifa: Imeripotiwa kwamba ridhaa yenye taarifa ilipatikana kutoka kwa washiriki wote wa utafiti wa awali.

Upatikanaji wa data: Imeelezwa kwamba data hazipatikani kwa umma kutokana na vikwazo vya faragha na maadili, na zinaweza kupatikana kutoka kwa mwandishi wa mawasiliano kwa ombi la msingi.

Shukrani: Waandishi wanaishukuru eThekwini Municipality kwa kutoa ufikiaji wa utafiti wa awali.

Mgongano wa maslahi: Waandishi wameripoti kwamba hakuna mgongano wa maslahi.

Michango ya waandishi: Uundaji wa dhana T.H.A. na E.E.; mbinu, programu, uthibitishaji, uchambuzi rasmi, uchunguzi, rasilimali, usimamizi wa data na rasimu ya kwanza T.H.A.; mapitio na uhariri T.H.A., V.N.M., E.E. na S.O.A.; uonyeshaji T.H.A.; ushauri E.E. na V.N.M.; usimamizi wa mradi T.H.A., V.N.M., E.E. na S.O.A.

Sampuli, takwimu, marudio ya misimbo, mfano wa kinadharia na vikwazo katika maudhui haya ya Verianla vinategemea utafiti wa awali uliopakiwa. Ukaguzi wa nje wa kibibliografia ulitumiwa tu kuthibitisha utambulisho wa uchapishaji na hali ya uchapishaji wa jarida; hakuna athari mpya ya mazingira, data ya manispaa au utaratibu wa kisababishi ulioongezwa kutoka nje kwenye maudhui makuu ya kisayansi.

Makala ya sasa si utafiti mpya wa uwanjani. Vipengele vya GHRM vya kidijitali au vinavyopatanishwa na teknolojia vilichaguliwa kutoka kwa seti ya data iliyopatikana hapo awali, vikapangwa upya na kuchambuliwa tena katika mfumo wa AMO, Mifumo ya Kijamii-Kiteknolojia na Nadharia ya Taasisi. Kwa hiyo, uchambuzi umefungwa kwa viashiria vilivyokuwapo katika seti ya data ya awali.

Katika chanzo, Jedwali 4 linatoa mahusiano ya mafunzo ya kidijitali ya kijani na usimamizi wa utendaji wa kidijitali kama p < 0,01, huku maandishi ya baadaye na jedwali la muunganisho yakieleza mahusiano hayo hayo katika kiwango cha p < 0,05. Kwa kuwa p < 0,01 pia inatimiza sharti la p < 0,05, hakuna mgongano wa kimantiki; lakini usahihi wa kuripoti unatofautiana.

Katika Mchoro 2 wa chanzo, kisanduku cha “Digital Green Opportunity”, ambacho kinapaswa kuwa kipengele cha tatu cha AMO, kimeandikwa tena kama “Digital Green Motivation”. Maandishi ya kinadharia ya utafiti na Mchoro 1 yanaonyesha wazi kwamba kipengele cha tatu ni “Digital Green Opportunity”. Verianla haijasahihisha kimya kimya tatizo hili la kuweka lebo ndani ya chanzo.

Regresheni ya ngazi ilipima tu mlolongo wa vigezo vya udhibiti, mafunzo ya kidijitali, usimamizi wa utendaji wa kidijitali na mshahara/tuzo ya kidijitali. Kwa kuwa operesheni zisizo na karatasi, uendeshaji otomatiki wa mtiririko wa kazi na uajiri wa kidijitali hazikujumuishwa katika modeli ile ile ya vigezo vingi, utafiti haulinganishi kikamilifu athari huru za vigezo vyote vya kidijitali vya GHRM.

Kikomo muhimu zaidi cha tafsiri ni kwamba matokeo yanabaki katika kiwango cha uhusiano na uchambuzi wa pili. ρ = 0,524 kwa mafunzo ya kidijitali ya kijani au kuongezeka kwa R² katika regresheni hakuthibitishi kwamba mafunzo ya kidijitali yanaongeza tabia za mazingira za wafanyakazi kwa njia ya kisababishi. Utafiti haujumuishi vipimo vya matokeo ya mazingira vilivyo huru kama matumizi halisi ya nishati, uzalishaji wa kaboni au mabadiliko katika matumizi ya karatasi.